Жидкость для чипов с жидкостным охлаждением представляет собой смесь воды и вещества, подавляющего рост бактерий. Чтобы чипы работали при более высоких температурах, менеджеры центров обработки данных могут изменить состав смеси, добавив больше воды, которая лучше поглощает тепло, но это приводит к неприятному загрязнению, забивающему поток. Чтобы решить эту проблему, они промывают систему, что может потребовать отключения стойки на пять или шесть часов с потенциальными затратами в миллионы долларов.
Omen AI предлагает решение: крошечный спектрометр, который может отслеживать состояние этой жидкости в режиме реального времени, обнаруживая рост бактерий до того, как он станет серьезной проблемой. «Вы не рискуете большими простоями из-за отсутствия понимания того, что происходит с химической точки зрения», — объясняет генеральный директор и основатель Зак Лаберж.
Сегодня Omen AI объявила о привлечении раунда Серии А на сумму 31 миллион долларов под руководством Nava Ventures при участии CRV, Университета Вандербильта, Mann+Hummel, Starhill Holdings, Hard Launch Capital, а также личных инвестиций от руководителей Bridgestone, GM, Johnson Controls и Tensorwave.
Лаберж основал свою первую компанию в 2020 году в возрасте 14 лет, привлек 3 миллиона долларов на установку датчиков на строительную технику и в итоге бросил среднюю школу. (Его отец и мать, бывший министр образования Онтарио, поддержали его план проложить собственный путь.)
После закрытия того стартапа Лаберж основал Omen в 2024 году с идеей сосредоточиться на гидравлических системах как на ключевом элементе, позволяющем строительной технике стать достаточно «умной», чтобы понимать, когда ей требуется ремонт. Идея заключалась в том, чтобы заменить трудоемкий процесс извлечения проб и отправки их в лабораторию на осведомленность в реальном времени. Помимо бактериального роста, устройство может обнаружить износ насосов, если увидит медь или хром, или износ уплотнений, если увидит кремний.
Дилерские центры Caterpillar были ключевыми ранними клиентами для бизнеса Omen, связанного с тяжелой техникой, но Cat также является крупным поставщиком газовых турбин и генераторов для обеспечения электроэнергией центров обработки данных на месте. Omen быстро поняла, куда дует ветер.
«Это был своего рода переходный момент», — сказал Лаберж TechCrunch. Около шести месяцев назад «многие дилеры говорили: „Эй, мы начинаем устанавливать датчики на наши турбины, а вы можете что-нибудь сделать со стороны зданий?“»
Omen обнаружила, что эти здания насыщены жидкостями: от систем ОВКВ до охлаждения чипов. Заметив новую, быстрорастущую группу потенциальных клиентов, Omen начала фокусироваться на центрах обработки данных.
«Редко можно увидеть такого молодого основателя, пользующегося уважением крупных устоявшихся корпораций в сфере, которая развивается несколько медленно», — сказал Кори Реллас, партнер Nava Ventures, входящий в совет директоров Omen. «В случае с Omen большая часть нашей должной осмотрительности прошла через наши контакты с крупными клиентами, которые быстро подтвердили их подход».
Omen, привлекшая 40 миллионов долларов с момента основания в 2024 году, сотрудничает с дюжиной клиентов из сферы центров обработки данных, развивая свое предложение, включая TensorWave — компанию, строящую облако для вычислений ИИ на чипах AMD.
«Жидкость, циркулирующая в этих массивных системах, является критически важной переменной, о которой большая часть отрасли не имеет никакого представления», — заявил в своем заявлении Петр Томасик, президент TensorWave. «Omen [видит] будущее инфраструктуры точно так же, как и мы: лучшее мониторинг для оптимальной поддержки клиентов, использующих вычисления».
В то время как многие организации полагаются на отправку образцов жидкостей в лаборатории для получения информации, Omen не одинока в разработке локальной аналитики — Pyxis, устоявшаяся фирма по мониторингу воды, выпустила свой продукт для мониторинга хладагента в центрах обработки данных ранее в этом месяце.
Ключевые технологические достижения, которые сделали этот подход возможным, — это недавние улучшения как в оптических технологиях, так и в программном обеспечении для обработки сигналов. «Аппаратное обеспечение стало достаточно дешевым, чтобы его можно было использовать в больших масштабах, а обработка сигналов позволяет нам лучше понимать шум», — сказал Лаберж.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Tim Fernholz
