WindBorne获3700万美元B轮融资，AI气象预测瞄准商业市场
LLM背后的新型深度学习技术使笔记本电脑运行天气模拟成为可能，改变了传统依赖超级计算机的气象学模式。然而，AI面临的更大挑战在于如何让个人与组织更便捷地利用这些预报。
初创公司WindBorne Systems利用全球飞行时间最长的气象气球收集数据并输入预测模型。CEO John Dean透露，公司已获3700万美元B轮融资以应对该挑战，本轮由Khosla Ventures和Galvanize联合领投，Translink Capital、Lux Capital及老股东跟投，投后估值达2.5亿美元。
WindBorne成立于2019年，初期旨在通过低成本传感器和耐力气球获取新颖气象数据。过去四年AI天气预测模型的进步使其具备自主预测能力，打破了此前因超算成本高昂导致私营公司无法涉足的局面。
目前，该公司在全球设有20个发射场，约600个气球在空运行，覆盖台风眼等难以到达区域，并开始部署可入海继续测量的空中传感器套件。Dean将由此生成的专有数据集视为“行星神经系统”护城河，结合各国政府气象机构数据，为模型构建竞争优势。
Dean表示：“加入气球数据显著提升了预报准确性，单点价值远超卫星数据。我们在实现目标的同时保持收入增长，有效降低了VC对需求信号的担忧。”
现阶段主要客户为政府机构：美国国家气象局采购其数据；美国空军和海军通过研究合作付费，包括开发适用于通信不稳定船舶的预测模型。
下一步将拓展商业业务，重点服务利用天气数据预测商品价格及业务结果的投资基金。此轮融资除支持计算支出及用网状无线电网络替代卫星通信外，还将用于组建市场团队，扩大私营部门客户群。
进入私营部门并非易事。过去十年，多家试图规模化地球观测传感业务的初创企业，因缺乏从数据中提取价值的经验与既定流程而受阻，多转向习惯使用此类数据的政府机构。
现有私营气象公司多靠重新包装或优化政府预报服务于媒体、除冰、航线规划及投机者。但随着AI提升数据处理效率，这一格局有望改变。
Galvanize合伙人Saloni Multani指出，私营气象市场长期受限，因整合预报到商业决策传统上昂贵且困难。“AI改变了这一点：精准预报让投入物有所值，同时极大简化了预报与企业决策的连接过程。”