Rescale 获投 1.15 亿美元：云原生工程平台或将重塑研发工作流程
随着人工智能加速发展，工程工作流程瓶颈日益凸显
当有关人工智能的新闻头条通常集中在面向消费者的工具和引人注目的生成模型时，一场更为低调但同样重要的转变正在工业研发领域发生。像 Rescale 这样的云原生平台正在将自己定位为不仅仅是软件供应商，而是更快、更集成创新周期的推动者。
2025 年 4 月 7 日，Rescale 宣布完成 1.15 亿美元的 D 轮融资，使其融资总额超过 2.6 亿美元。本轮融资由 NVIDIA、Applied Ventures、Hanwha 和富士康等战略投资者组成的财团领投，正值高性能计算、人工智能和模拟工作负载在企业环境中融合之际。
该公司的目标是解决工程领域一个长期存在的挑战：碎片化、计算密集型的工作流程，这会减慢产品上市速度。它的方案是将仿真软件、智能数据基础设施和人工智能统一到一个单一平台中，该平台能够支持航空航天、生命科学和汽车设计等领域中的高级建模。
投资快照：战略支持预示着基础设施层面的潜力
Rescale 的 D 轮融资包括金融和战略投资者，包括 Applied Ventures、Atika Capital、Deeptech Venture Fund、Hitachi Ventures、NEC、NVIDIA 和 Translink Capital。值得注意的是，本轮融资还包括密歇根大学和 Y Combinator 等机构投资者。
之前的支持者包括 Sam Altman、Jeff Bezos、Paul Graham 和 Peter Thiel 等知名人士。总而言之，这些投资者的背景表明，不仅仅是财务上的乐观，而且还认为 Rescale 的平台可以在未来研发的进行方式中发挥基础性作用。
首席执行官 Joris Poort 将公司的使命定位为减少工程团队的障碍：有限的计算访问、孤立的数据和碎片化的人工智能部署。他认为，这些限制减慢了将想法转化为可行产品或发现的过程。
平台提供什么——以及为什么重要
在一个界面中桥接 HPC、数据和 AI
Rescale 的核心是一个云原生数字工程平台，使工程师能够在 500 多个全球数据中心的网络中运行复杂的模拟——例如分子建模或碰撞测试。它支持 1,250 多个工程应用程序，并被通用汽车、三星、SLB 和美国国防部等企业客户使用。
许多现有系统分别处理计算、数据和模拟，而 Rescale 将它们集成到一个统一的平台中。这种整合旨在减少团队和技术之间的交接时间，简化迭代周期，并允许在基于物理的工作流程（如流体动力学和材料分析）中应用人工智能。
Rescale 的合作伙伴生态系统包括主要的云和半导体供应商：NVIDIA、AMD、AWS、Microsoft Azure、Oracle 和 Intel。这些集成对于确保各种用例的兼容性和性能至关重要，尤其是在涉及受监管环境或政府授权的用例中。
行业背景：市场走向融合
数字工程支出持续增长
企业在模拟、数据驱动的产品开发和基于云的计算方面的投资正在增加。高性能计算 (HPC) 市场的当前估值为 500 亿美元，产品生命周期数据管理的估值为 300 亿美元，仿真软件的估值为 200 亿美元。这些细分市场正在被两个趋势重塑：
- 人工智能增强的模拟：组织正在寻求将人工智能直接嵌入到建模工作流程中，从而实现预测性洞察、自动化分析和实时迭代。
- 研发的云迁移：由于降低成本和缩短产品上市时间的压力越来越大，许多公司正在将仿真和建模任务从本地集群转移到云原生平台。
这种融合正在创造对平台的需求，这些平台可以消除基础设施的复杂性，同时保持性能、安全性和合规性——尤其是在航空航天、能源和制药领域。
竞争格局：碎片化但不断发展
Rescale 在一个竞争激烈的环境中运营，其中包括传统供应商和新兴企业：
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传统 CAE 公司（例如，ANSYS、Altair、COMSOL）提供深厚的领域专业知识，但历来专注于本地解决方案。许多公司现在正在开发与云兼容的产品，但在本地集成人工智能和数据管理方面面临挑战。
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云基础设施提供商（例如，DigitalOcean、基于 OpenStack 的服务）提供可扩展的计算环境，但缺乏用于工程工作流程的领域特定软件层。
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云原生模拟初创公司（例如，SimScale 等）提供具有较低复杂性的目标应用程序，但大型企业的可扩展性有限。
Rescale 的优势在于广度（应用程序库、数据中心覆盖范围）和集成（HPC、AI、数据）的结合。但是，要维持这一地位，就需要持续创新，尤其是在用户体验、安全性和成本优化方面。
主要风险和结构性挑战
虽然 Rescale 的统一方法在技术上具有吸引力，但它也带来了一些挑战：
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集成复杂性：将 HPC、AI 和数据集成到无缝体验中在运营上要求很高。性能调整、延迟问题和用户界面设计仍然是当前的首要任务。
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企业采用障碍：从本地部署转移到云涉及对合规性、知识产权保护和内部采购周期的担忧——尤其是在受监管的行业中。
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竞争反应：较大的现有企业可能会将类似的功能与现有产品捆绑在一起，或者利用客户关系来减缓新平台的采用。
这些挑战强调了持续关注平台稳健性、客户引导和垂直特定功能的重要性。
战略意义：这对大规模研发意味着什么
从 Rescale 的发展轨迹中得出的最重要结论可能是它表明了大型企业内部管理创新方式的更广泛转变。
加速作为一种战略杠杆
Rescale 报告说，某些人工智能增强的工作流程（例如人工智能辅助的设计验证）可以提供高达 1000 倍的速度提升。虽然这个数字可能因用例而异，但方向性观点很明确：瓶颈越来越多地不在于想法，而在于用于测试和实施想法的基础设施。
更快的建模和仿真周期可能使公司能够更频繁地迭代、降低失败率，并从被动转向主动研发策略。
重写工程时间表
如果像 Rescale 这样的平台被证明可以在各个行业中扩展，那么传统的产品开发时间表（通常以月或年为单位衡量）可能会大大缩短。在航空航天或制药等行业，这种转变可能会影响资本分配、供应链规划和监管策略。
生态系统效应和标准化压力
随着采用率的提高，可能会出现标准化云原生仿真工作流程和数据模型的趋势。这可能有利于具有早期吸引力的平台，但也可能引发传统软件供应商和新的云原生企业之间的生态系统整合或竞合。
渐进式升级还是结构性转变？
Rescale 最近的融资轮使其处于良好的增长位置，但更重要的问题是，其模式是否反映了企业构建创新方式的更广泛转变。
云可扩展性、人工智能原生设计和仿真驱动的研发的结合似乎正在优先考虑速度和准确性的行业中获得越来越多的关注。虽然该平台的长期主导地位无法得到保证，但该公司对传统上孤立的功能（计算、数据和人工智能）的集成为了现代工程基础设施的未来发展提供了一个蓝图。
未来两年可能会明确这种模式是成为行业标准还是仍然是一个高性能的利基市场。