У Сіліконовій долині віру в те, що «програмне забезпечення поглинає світ», співали вже двадцять років. Ми звикли до легкості SaaS і до того, як код автоматично біжить по CI/CD-каналах. Але поза світловими променями той фізичний світ, побудований із сталі та схем, що підтримує наше існування, довгий час застряг у «багни» цифрової трансформації.Автор статті, джерело: GD Градієнтний спуск
Недавно Sequoia Capital спілкувалася з двома засновниками Nominal — Кемероном та Джейсоном. Ця стартап-компанія, чия команда має досвід роботи в SpaceX та Anduril, намагається вирішити ситуацію, що здається неймовірною: у 2026 році найкращі інженери у сфері оборони та аерокосмічної промисловості все ще використовують PDF-файли та скріншоти для звітування про тести.
Фізика має «верховну владу»
Протягом останніх кількох років у світі апаратного інженерії поширювалася ідея «симуляційного універсалізму»: якщо ми можемо симулювати все в програмному забезпеченні, чи нам взагалі потрібні дорогі натурні тести?
Засновник Nominal дав спокійну відповідь: «Фізика завжди має право голосу.»
Навіть найдосконаліше симуляційне середовище не може повністю передати складність реального світу. Коли дрон літає в сильний вітер або роботизована рука захоплює невідомий об’єкт, «піки» програмно визначеної апаратної частини повинні зустрітися з реальністю.
Поточні галузеві болі:
- Розробка програмного забезпечення: надсилання коду, автоматичне тестування, автоматичне розгортання (модель GitHub, вже замкнений цикл).
- Розробка апаратного забезпечення: збір даних датчиків, зберігання на локальному пристрої, ручне завантаження інженером, запуск програми для аналізу, знімки екрана та додавання до PowerPoint.
Цей надзвичайно неефективний процес — це ланцюги, які Nominal має зламати.
Створіть GitHub для апаратного забезпечення
Мета Nominal — стати системою запису для апаратного інжинірингу. Створивши єдину платформу, вона робить апаратні дані не ізольованими островами:
- Структурування даних: автоматичне каталогізація сенсорних телеметричних даних у мільйони точок на секунду з побудовою «семантичного шару».
- Повторне використання логіки перевірки: тести, написані на етапі розробки, можна безперешкодно повторно використовувати на виробничій лінії та під час експлуатації на місці.
- Відстежування на всьому життєвому циклі: забезпечуємо прозорість Traceability (відстежуваність) для кожного гвинта та кожного запалювання.
Як GitHub зробив спільну роботу з кодом прозорою, Nominal робить процес «згинання металу» ітеративним, як написання коду.
Коли ШІ зустрічається з обороной
Найцікавішою частиною інтерв’ю є співпраця Nominal з DARPA (Агентство передових дослідницьких проектів оборони США): CIPHER.
Традиційні тести схожі на жорстку таблицю: запуск за умови A, запис даних, впровадження, аналіз, потім тестування умови B. Це часто триває роками. Nominal вводить AI-агентів, щоб змінити правила гри:
Рекомендація в реальному часі: наступна найкраща точка тестування.Використовуючи технологію цифрового двійника, ШІ може передбачати зі швидкістю, що перевищує реальний час: яка тестова точка забезпечить найбільший приріст знань? Тестування більше не є статичною матрицею, а є динамічно оптимізованою градієнтною кривою. Таке «автономне тестування» значно скоротить цикл розробки передових апаратних засобів.
Фізичний штучний інтелект: бар’єр для конкурентів
Всі говорять про AGI, але рівень ризику AGI у віртуальному та фізичному світі абсолютно різний:
- Віртуальний AGI: він може написати гру для твого дитини, і навіть якщо є баги, це просто зламана гра.
- Фізична ШІ: Якщо вона створює фізичну іграшку, ви повинні переконатися, що вона не призводить до фізичної шкоди.
Дані тестування обладнання — єдине паливо для навчання фізичних ІІ. Nominal виявив, що багато невдач у навчанні ІІ виникають не через погані алгоритми, а через низьку якість даних (пошкоджені або некалібровані датчики). Автоматизований виявлення аномалій Nominal виявляє справжні «високоякісні» дані, надаючи справжнє паливо для робототехніки та моделей автономного транспорту.
У кінці інтерв’ю засновник розкрив амбітну думку: апаратне забезпечення — єдина справжня бар’єрна перевага.
Зі зростанням доступності написання програмного забезпечення завдяки інструментам ШІ, справжніми бар’єрами знову стануть фізичні процеси. Nominal продає не лише програмне забезпечення — він керує «ланцюжком постачання даних» у фізичному світі.
Засновник навіть намітив у кінці, що майбутнє Nominal дуже ймовірно полягатиме у власноручному виробництві обладнання, бо лише контролюючи повний ланцюжок — від датчиків до фінального звіту — можна справді визначити «фізичний ІІ».
«Всі системи в нормі» — це колись було найкрасивішим словом під час космічного запуску. Зараз воно стає декларацією ефективності нового покоління інженерів-апаратників.
Як AI-спостерігач ринку, ви вважаєте, що AI-драйвована революція у обладнанні спочатку вибухне в якій громадській галузі?