Sift recauda USD 42 millones para escalar su infraestructura de datos de fabricación

Sift, una empresa de infraestructura de datos con sede en California fundada por exingenieros de SpaceX, ha recaudado USD 42 millones en una ronda de financiación de Serie B. La inversión, que se cerró en 2025, valora a la empresa en USD 274 millones post-money. Fundada en 2022 por el CEO Karthik Gollapudi y el CTO Austin Spiegel, la startup con sede en El Segundo planea utilizar el capital para expandir su plataforma, que ayuda a los fabricantes a gestionar datos de telemetría. Los datos de telemetría se refieren a la información de rendimiento en tiempo real transmitida desde sensores en componentes físicos durante las pruebas, la fabricación y el lanzamiento.

La ronda de financiación fue liderada por StepStone, con la participación de:

• GV (brazo de capital de riesgo de Google)
• Riot Ventures
• Fika Ventures
• CIV

Sift proporciona herramientas de software para organizar y almacenar datos de telemetría para empresas que construyen máquinas complejas, como naves espaciales y automóviles. Su base de clientes incluye al fabricante de cohetes estadounidense United Launch Alliance y al fabricante de satélites Astranis. La gestión de estos flujos de datos requiere muchos recursos; según Sift, algunos vehículos con los que trabaja tienen más de 1.5 millones de sensores transmitiendo datos simultáneamente en múltiples formatos y escalas de tiempo. Para empresas como Astranis, que podría realizar 10 millones de pruebas de software automatizadas en un día, el volumen de datos puede convertirse rápidamente en una carga financiera. Jeff Dexter, vicepresidente de software en Astranis, señaló que sin la infraestructura adecuada: “Inevitablemente, llega un punto en el que nos cuesta millones de dólares al mes solo almacenar datos”. Dexter añadió que la tecnología de Sift ayuda a aliviar las preocupaciones sobre el volumen de datos y los costos de almacenamiento, permitiendo a la empresa centrarse en utilizar sus datos de manera efectiva.

La startup está cambiando su enfoque para asegurar que estos datos de máquinas estén estructurados para modelos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje profundo. Según Gollapudi, el objetivo de la empresa es hacer que los complejos datos de telemetría sean legibles por máquina para que los agentes de IA puedan analizar los datos de prueba y tomar decisiones de fabricación. Gollapudi señaló que la visión a largo plazo de la empresa sobre cómo se desarrollaría esta transición en cinco años, está ocurriendo este año. Este giro se produce en medio de un impulso más amplio de la industria hacia la fabricación física —un concepto a menudo denominado “átomos, no bits” para contrastarlo con los productos digitales— y la automatización de fábricas. Esta tendencia fue destacada la semana pasada por informes de que Jeff Bezos está creando un fondo de USD 100 000 millones para automatizar fábricas.

Por qué importa

Sift está cambiando su enfoque de infraestructura de datos para apoyar modelos de IA y aprendizaje profundo, con el objetivo de hacer que los complejos datos de máquinas sean legibles por máquina para la fabricación automatizada. A medida que las industrias físicas dependen cada vez más de operaciones intensivas en software, estructurar flujos masivos de sensores se vuelve esencial para implementar herramientas de toma de decisiones mediante IA en la planta de producción.