Dla inwestorów
Jesteśmy na etapie rundy seed. Spółka ma działający prototyp — HullGen, TRL 4 — przed niezależną walidacją zewnętrzną. Materiał na tej stronie jest skierowany do funduszy VC i aniołów biznesu.
Rynek, na którym budujemy pozycję
Rynek Computer-Aided Engineering wart jest ok. 14,2 mld USD w 2026 r. i ma sięgnąć 32,9 mld USD w 2033 r. (Grand View Research). To nie jest nasz rynek docelowy — to szeroka kategoria, w której działamy. Rundy finansowania PhysicsX i Neural Concept potwierdzają, że kapitał traktuje AI dla inżynierii jako samodzielną kategorię, a nie funkcję istniejących narzędzi CAE; nie są to nasze bezpośrednie odniesienia wyceny.
Wąsko, ale nie za wąsko
Nasza specjalizacja to physics-aware AI dla problemów przepływowych: klasa zadań wystarczająco szeroka, by objąć wiele branż, i wystarczająco wąska, by z każdym zastosowaniem kumulować przewagę trudną do skopiowania.
Działamy inaczej
Nie konkurujemy z programami do symulacji inżynierskich, takimi jak Ansys czy Siemens — działamy przed nimi i pomiędzy nimi, kierując kosztowną symulację na warianty, które faktycznie warto sprawdzić. Od szerokich platform Engineering AI, takich jak PhysicsX czy Neural Concept, różni nas zakres: one adresują wiele dziedzin fizyki naraz i pracują z dużymi organizacjami, my koncentrujemy się na wąskiej klasie problemów przepływowych, z eksperymentalną weryfikacją każdego wyniku. Od wewnętrznych narzędzi biur projektowych odróżnia nas ślad, jaki zostawia każdy wynik: da się go prześledzić i powtórzyć, nie tylko sprawdzić raz, przy jednym projekcie.
Jak zarabiamy
Płatne pilotaże → roczne licencje → wdrożenia enterprise, w chmurze, chmurze prywatnej lub on-premise → kolejne zastosowania, moc obliczeniowa i integracje jako dodatkowe źródła przychodu. Każde zastosowanie — dziś HullGen, w przyszłości kolejne klasy problemów przepływowych — to osobny produkt z własnym IP, licencjonowany wielu użytkownikom w danej branży, a nie usługa szyta pod jednego klienta.
Od czego zależy skala
Skala nie zależy od wielkości rynku projektowania kadłubów. Zależy od liczby klas problemów przepływowych, które rozwiązujemy w ramach jednej specjalizacji, i od przewagi, która kumuluje się z każdym kolejnym zastosowaniem.