ThinkLabs привлекает $28 млн для создания моделей электросетей на базе ИИ
ThinkLabs AI, стартап, создающий модели искусственного интеллекта для симуляции поведения электросетей, объявил сегодня о закрытии раунда финансирования Серии А на сумму 28 миллионов долларов. Раунд возглавила Energy Impact Partners (EIP), одна из крупнейших в мире инвестиционных компаний в сфере энергетического перехода. В раунде также приняли участие венчурное подразделение Nvidia NVentures и Edison International — материнская компания Southern California Edison.
Это финансирование знаменует собой значительный поворот в гонке за применение ИИ не только для генерации программного обеспечения и контента, но и для физической инфраструктуры, обеспечивающей современную жизнь. В то время как большинство инвестиционных новостей об ИИ были сосредоточены на больших языковых моделях и генеративных инструментах, ThinkLabs преследует другую, пожалуй, еще более важную цель: использование физически обоснованного ИИ для моделирования поведения электрических сетей в реальном времени, что позволяет сократить инженерные исследования, занимавшие раньше недели или месяцы, до минут.
«Мы полностью сосредоточены на электросетях», — заявил генеральный директор ThinkLabs Джош Вонг (Josh Wong) в эксклюзивном интервью VentureBeat в преддверии этого объявления. «Мы создаем модели ИИ для моделирования энергосистем, в частности моделирования процессов перетока энергии в линиях передачи и распределения. Мы можем рассчитывать такие параметры, как подключение крупных потребителей — например, центров обработки данных или зарядных станций для электромобилей, — и понимать их влияние на сеть».
В раунде приняли участие множество вернувшихся инвесторов, в том числе GE Vernova, Powerhouse Ventures, Active Impact Investments, Blackhorn Ventures и Amplify Capital, а также крупная североамериканская коммунальная компания, находящаяся в собственности инвесторов, имя которой не разглашается. По словам Вонга, изначально компания планировала привлечь менее 28 миллионов долларов, но высокий спрос со стороны стратегических партнеров увеличил сумму раунда.
«Спрос значительно превысил предложение», — отметил Вонг. «Мы привлекли правильных партнеров по экосистеме и правильных капитальных партнеров для совместного роста, и именно так мы вышли на 28 миллионов долларов».
Почему резкий рост спроса на электроэнергию разрушает устаревшие инструменты планирования сетей
Время привлечения средств выбрано не случайно. По данным консалтинговой компании ICF International, спрос на электроэнердию в США вырастет на 25% к 2030 году. Главными драйверами этого процесса станут дата-центры ИИ, электрифицированный транспорт и общая тенденция к электрификации зданий и транспорта. Этот всплеск сталкивается с энергосистемой, спроектированной десятилетиями ранее для совершенно иных задач, и коммунальные предприятия изо всех сил стараются не отставать.
Основная проблема заключается в вычислительной мощности. Когда коммунальному предприятию необходимо понять, что произойдет с сетью при подключении крупного дата-центра к определенной подстанции или при запуске кластера зарядных станций для электромобилей в жилом районе, инженеры должны запускать симуляции перетока мощности — сложные расчеты, моделирующие движение электроэнергии по сети. Традиционно такие исследования опирались на устаревшее программное обеспечение от таких компаний, как Siemens, GE и Schneider Electric, и их выполнение для одного сценария могло занимать недели или месяцы.
Подход ThinkLabs заменяет это «бутылочное горлышко» физически обоснованными моделями ИИ, которые обучаются на тех же инженерных симуляторах, но работают на порядки быстрее. По заявлению компании, ее платформа может сократить исследование энергосистемы месячной длительности менее чем до трех минут и запустить 10 миллионов сценариев за 10 минут, сохраняя при этом точность расчетов перетока мощности в сети на уровне более 99,7%.
Вонг проводит четкую разницу между тем, что делает ThinkLabs, и генеративными моделями ИИ, доминирующими в публичном дискурсе. «Мы тут не выдумываем всякую чушь», — сказал он. «Речь идет об инженерных расчетах. Я бы действительно сравнил это с вычислением гидродинамики, машин Формулы-1, аэрокосмической отрасли или климатических моделей. У нас есть первоисточник правды в виде существующих физических инженерных моделей».
Этот источник правды имеет решающее значение. ThinkLabs обучает свой ИИ на результатах физических симуляторов первого принципа — тех же инструментов, которым уже доверяют коммунальные предприятия, — а затем проверяет свои модели по этим симуляторам. В результате, утверждает Вонг, получается система ИИ, которая не только работает быстро, но и полностью объяснима и проверяема, что является критическим требованием в отрасли, где ошибка в расчетах может привести к блэкаутам или повреждению физической инфраструктуры.
Чем трехфазный анализ перетоков мощности от ThinkLabs отличается от любого другого ИИ-стартапа в сфере энергосетей
Конкурентная среда в области ИИ для управления энергосетями за последние два года стала довольно плотной: как стартапы, так и устоявшиеся игроки стремятся применить машинное обучение к рабочим процессам коммунальных служб. Однако Вонг утверждает, что ThinkLabs занимает принципиально иное положение по сравнению с большинством конкурентов.
«Насколько нам известно, мы единственные, кто действительно занимается симуляционным анализом сетей на базе ИИ», — сказал он. «Другие могут использовать ИИ для прогнозирования, дезагрегации нагрузки или локального управления энергопотреблением, но принципиально они не рассчитывают перетоки мощности».
То, что выполняет ThinkLabs, представляет собой полноценный трехфазный анализ перетоков переменного тока (AC power flow) с изучением каждого узла и шины в электрической сети для определения уровней активной и реактивной мощности, перетоков по линиям и напряжений. Это тот же тип анализа, который инженеры коммунальных служб выполняют сегодня с помощью устаревших инструментов, но ThinkLabs способна предоставлять его с такой скоростью и в таком масштабе, с которыми эти инструменты просто не могут тягаться.
Это различие имеет значение, потому что коммунальные предприятия принимают решения о капитальных вложениях на миллиарды долларов именно на основе таких исследований. Если анализ перетоков мощности покажет, что предлагаемое подключение дата-центра перегрузит линию электропередачи, коммунальному предприятию может потребоваться построить новую инфраструктуру с огромными затратами. Но если анализ также может предложить альтернативные решения — размещение систем хранения энергии, планирование гибкости нагрузки или оптимизацию топологии, — коммунальное предприятие потенциально может избежать или отложить эти капитальные затраты.
«Во многих коммунальных предприятиях существующие инструменты в основном показывают им все проблемы, но они могут устранять их только методом проб и ошибок», — пояснил Вонг. «С помощью ИИ мы можем использовать обучение с подкреплением для генерации более креативных решений, а также очень эффективно взвешивать плюсы и минусы каждого из них».
Стратегические отношения ThinkLabs с NVIDIA, Edison и Microsoft изнутри
Присутствие NVentures в раунде — венчурное подразделение Nvidia не раздает чеки налево и направо — сигнализирует о более глубоких стратегических отношениях, выходящих далеко за рамки капитала. Вонг подтвердил, что ThinkLabs активно работает в экосистеме Nvidia по направлению энергетики и коммунальных услуг, используя CUDA для ускоренных на GPU вычислений и интегрируя платформу климатического моделирования Earth-2 от Nvidia в конвейеры вероятностного прогнозирования и анализа рисков ThinkLabs.
«Мы являемся тем, что одна коммунальная компания назвала единственной высокоинтенсивной рабочей нагрузкой GPU для стороны OT (операционных технологий) — стороны планирования и операций», — сказал Вонг. Он добавил, что ThinkLabs также ведет переговоры с командой Omniverse от Nvidia о дополнительных вариантах использования в коммунальной сфере, хотя эти усилия находятся еще на ранней стадии.
Участие Edison International несет в себе иной вид стратегического веса. В январе 2026 года ThinkLabs публично объявила о результатах сотрудничества со Southern California Edison (SCE), дочерней компанией Edison International, которые продемонстрировали реальные возможности ее платформы. Как сообщала тогда газета Los Angeles Times, сотрудничество показало, что ИИ от ThinkLabs может обучаться за считанные минуты для каждой цепи, обрабатывать целый год данных о перетоках мощности с почасовой разбивкой менее чем за три минуты для более чем 100 цепей, а также создавать инженерные отчеты с рекомендациями по промежуточным решениям менее чем за 90 секунд — работу, которая ранее требовала от выделенных инженеров в среднем от 30 до 35 дней.
В сегодняшнем анонсе Сержей Махновский (Sergej Mahnovski), управляющий директор по стратегии, технологиям и инновациям Edison International, подчеркнул эту срочность: «Мы должны быстро отказаться от устаревших инструментов и процессов планирования, чтобы удовлетворить растущие потребности электросети — необходимы новые решения на базе ИИ, способные трансформировать наши возможности».
ThinkLabs также тесно сотрудничает с Microsoft, которая в середине 2025 года провела вебинар с участием Вонга, представителей Southern Company, EPRI и собственной энергетической команды Microsoft. Сотрудничество со SCE было построено на базе Microsoft Azure AI Foundry, что поместило ThinkLabs в облачную инфраструктуру, которую уже используют многие крупные коммунальные предприятия.
20-летний карьерный путь от Toronto Hydro до стартапа в сфере автономных энергосетей
Биография Вонга выглядит как целенаправленная подготовка к этому моменту. Он провел более 20 лет в коммунальной отрасли, начав свою карьеру в Toronto Hydro, а затем основав в 2012 году Opus One Solutions — компанию по созданию программного обеспечения для «умных сетей» (smart grid), которую он вырастил до штата более чем в 100 сотрудников, обслуживавших клиентов в восьми странах, прежде чем продать ее GE в 2022 году, как ранее сообщал BetaKit.
После приобретения Вонг присоединился к компании, ставшей известной как GE Vernova, где ему было поручено разработать дорожную карту компании «сеть будущего». Разработанный им там тезис о том, что энергосеть является центральным «бутылочным горлышком» для экономического роста, электрификации и национальной безопасности, а автономная оркестрация сетей на базе ИИ является решением этой проблемы, лег в основу интеллектуального фундамента ThinkLabs.
«Я формировал тезис о том, что нам необходимо проводить электрификацию, но в центре внимания действительно находится энергосеть», — сказал Вонг. «Вывод заключается в том, что нам нужно двигаться к большей автономности. Мы много говорим об автономных автомобилях, но я бы утверждал, что автономные энергосети — это гораздо более насущный приоритет».
ThinkLabs была инкубирована внутри GE Vernova и выделена в качестве независимой компании в апреле 2024 года, что совпало с посевным раундом на 5 миллионов долларов, совладельцами которого выступили Powerhouse Ventures и Active Impact Investments, о чем тогда сообщал GlobeNewswire. GE Vernova остается акционером и стратегическим партнером. Вонг является единственным основателем.
Состав команды отражает двойную идентичность компании. «Половина нашей команды — это доктора наук по электроэнергетическим системам, но другая половина — это специалисты по ИИ, люди, которые занимались гипермасштабируемыми ИИ-инфраструктурными платформами и MLOps для других отраслей», — отметил Вонг. «Мы действительно объединили эти два направления».
Как ThinkLabs удвоила свою базу клиентов из сферы ЖКХ всего за один квартал
Коммунальные предприятия по праву считаются одними из самых консервативных покупателей технологий в мире, с циклами закупівлі, которые могут длиться годами, и слоями регуляторного надзора, замедляющими внедрение. Вонг признает эту реальность, но говорит, что ландшафт меняется быстрее, чем многие наблюдатели себе представляют.
«Я заметил, что циклы продаж действительно ускоряются», — сказал он. «Они по-прежнему долгие и зависят от конкретной коммунальной службы и размера сделки, но мы воочию наблюдаем, как циклы продаж сокращаются с традиционных одного-двух лет до всего лишь двух-трех месяцев».
Что касается коммерческой стороны, Вонг отказался называть конкретные цифры выручки, но привел несколько показателей, указывающих на значительный прогресс. По его словам, ThinkLabs работает более чем с 10 коммунальными предприятиями над симуляцией сетей на базе ИИ для целей планирования и операций, причем в первом квартале 2026 года компания удвоила число своих клиентских акчетов.
«То есть не один или два, а мы работаем с 10+ коммунальными предприятиями», — заявил Вонг. «Дела действительно пошли в гору еще до этого раунда А».
Компания в основном ориентируется на коммунальные предприятия, находящиеся в собственности инвесторов, и системных операторов — организации, которые владеют энергосетями и управляют ими, хотя Вонг отметил, что ИИ также начинает демократизировать возможности симуляции сетей для более мелких компаний, которым ранее не хватало инженерных ресурсов для проведения сложного анализа.
По словам Вонга, основные средства пойдут на доработку продукта до уровня Enterprise (корпоративного класса) и расширение спектра вариантов использования, поддерживаемых платформой. Компания видит значительные возможности для стратегии «land-and-expand» (привлечь и расширить) в рамках отдельных клиентских счетов — переходя от моделирования небольшого региона к обучению моделей ИИ по целым штатам или многоштатным территориям в рамках одного клиента.
Участие EIP в качестве ведущего инвестора имеет особое значение на этом рынке. Компанию поддерживают более половины инвесторских коммунальных предприятий Северной Америки, что дает ThinkLabs прямой выход в кабинеты топ-менеджеров клиентов, до которых она пытается достучаться. «Перед коммунальными предприятиями стоит задача по наращиванию мощностей в сроки, которых индурастия еще никогда не видела, и ставки выходят далеко за рамки энергетического сектора», — отметил в пресс-релизе Самер Редди (Sameer Reddy), управляющий партнер EIP.
Что на самом деле означает показатель точности 99,7% для критической инфраструктуры энергосетей
Любой разговор о применении ИИ к критической инфраструктуре неизбежно упирается в вопрос возможных сбоев. Галлюцинация в чат-боте — это конфуз; ошибка в расчете перетока мощности в сети может привести к повреждению оборудования или масштабным отключениям.
Вонг ответил на этот вопрос напрямую. По его словам, показатель точности в 99,7% является средним значением по крупномасштабным исследованиям планирования, а именно 8760-часовым анализом (каждый час года), спроецированным на период от трех до 10 лет с несколькими сценариями чувствительности. Для целей планирования, утверждает он, такой уровень точности не только достаточен, но фактически может превосходить то, что традиционные методы дают на практике.
«Если вы посмотрите на источник правды, качество данных на самом деле является самым большим лимитирующим фактором, а не точность этих моделей ИИ», — сказал он. «Когда мы привлекаем традиционный инженерный анализ и фактически сопоставляем его с телеметрией — данными счетчиков, данными SCADA, — я бы даже утверждал, что ИИ гораздо точнее, потому что он управляется данными по реальным измерениям, а не гипотетическим планированием на основе сценариев».
Для более критических приложений реального времени ThinkLabs развертывает то, что Вонг назвал «гибридными моделями», которые сочетают вычисления ИИ с традиционным физическим моделированием. В наиболее жестких сценариях использования ИИ обрабатывает примерно 99% вычислительной нагрузки перед передачей результатов физическому движку для окончательной валидации — метод, который Вонг описал как использование ИИ для «теплого старта» (warm start) симуляции.
Компания также отслеживает дрифт моделей и поддерживает строгие границы обучения. «Мы не занимаемся обучением ИИ на всем интернете, как ChatGPT», — сказал Вонг. «Мы обучаем систему на возможных состояниях энергосети. И если мы столкнемся с условиями, на которых мы не обучались или которые выходят за рамки наших границ обучения, мы всегда сможем запустить обучение по требованию для этих конкретных пространств решений».
Почему в ThinkLabs считают, что их ценностное предложение сохранится, даже если бум дата-центров замедлится
Оптимистичный сценарий для ThinkLabs — и для ИИ, ориентированного на энергосети, в более широком смысле — во многом опирается на предположение, что спрос на электроэнергию резко вырастет в течение следующего десятилетия. Однако некоторые аналитики начали задаваться вопросом, не являются ли эти прогнозы завышенными, особенно если циклы инвестиций в ИИ остынут, а темпы строительства дата-центров замедлятся.
Вонг возразил, что ценностное предложение его компании устойчиво к такому сценарию. Даже без драматического роста нагрузки коммунальные предприятия сталкиваются с фундаментальной задачей модернизации. Они используют инструменты и процессы из 1990-х и 2000-х годов, а кадры, умеющие работать с этими инструментами, уходят на пенсию с тревожной скоростью.
«Обновление кадров — это большой фактор», — сказал он. «Эти инструменты ИИ не только модернизируют сам инструмент, но также модернизируют культуру и трансформацию, становясь ключевыми элементами удержания для следующего поколения».
Он также указал на доступность энергии как на фактор, существующий независимо от прогнозов роста нагрузки. Если коммунальные предприятия продолжат планирование на основе наихудших детерминистических сценариев — строя достаточно инфраструктуры для покрытия каждого мыслимого форс-мажора — тарифы для потребителей станут неподъемными. Вероятностный анализ на базе ИИ, как утверждает Вонг, позволяет коммунальным предприятиям принимать более умные и экономически эффективные решения независимо от того, материализуются ли самые агрессивные прогнозы спроса.
«Большая часть этого ИИ заключается не только в обеспечении рабочей нагрузки, но и в том, как мы действуем интеллектуально — переходя от анализа худших случаев к анализу временных рядов, от детерминистического к вероятностному и стохастическому анализу, а также находя решения», — сказал он.
Вонг обрамляет более широкую возможность аналогией, отражающей как простоту, так и амбициозность того, что пытается сделать ThinkLabs. Десятилетиями, по его словам, стандартной реакцией энергетической отрасли на ограничения сетей было строительство более широких «автомагистралей» — больше проводов, больше меди, больше стали. ThinkLabs хочет стать навигационной системой, которая вместо этого перенаправляет трафик.
«В прошлом, когда мы ездили, мы всегда ездили по тому, к чему привыкли — только по большим дорогам», — сказал он. «Но с помощью ИИ мы можем оптимизировать схемы движения, чтобы ездить по гораздо более эффективным маршрутам. В данном случае это может быть смесь проводов, гибкости, батарей и оперативных решений».
Остается открытым вопрос, сможет ли ThinkLabs воплотить это видение в масштабах, требуемых энергосетями. Но Вонг, который провел два десятилетия, создавая и продавая компании по разработке программного обеспечения для энергосетей, мыслит не категориями постепенного улучшения. Он видит узкое окно возможностей — измеряемое годами, а не десятилетиями, — в течение которого будет создаваться фундаментальная инфраструктура ИИ для энергосети, и тот, кто ее построит, сформирует энергетическую систему на поколение вперед.
«Я искренне верю, что следующие два года разработки ИИ для энергосетей определят то, что произойдет с сетью в последующие десятилетия», — сказал Вонг. «Это действительно происходит прямо сейчас».
Другими словами, у электросети появляется второй пилот. Вопрос больше не в том, доверят ли коммунальные предприятия ИИ принятие своих самых критических инженерных решений, а в том, как быстро они могут позволить себе не делать этого.
