Tractian 的工業 AI 豪賭：1.2 億美元 C 輪、入選 Forbes AI 50、營收約 2.5 億雷亞爾

一家製造業 AI 公司，銷售用於監控馬達、泵浦與壓縮機的無線感測器，並搭配軟體，將震動與溫度資料轉化為預測性維護警示、診斷與工單。

押注中型工廠會購買廉價感測器加上能預測故障的 AI，並以訂閱方式銷售，而非採用企業級部署。

據 Bloomberg Línea，四輪合計 10.5 億雷亞爾（約 2 億美元）；最新一輪為 1.2 億美元 C 輪（2024 年 12 月），由 Sapphire Ventures 領投，General Catalyst、Next47 與 NGP Capital 參與；較早的 1,500 萬美元 A 輪由 Next47 領投，Y Combinator 參與

2019 年於巴西創立，創辦人 Igor Marinelli 與 Gabriel Lameirinhas 為 Y Combinator 校友，曾於 International Paper 擔任軟體工程師，目睹工業機器監控有多落後，之後與 Leonardo Vieira 共同創辦；Marinelli 的父親曾在工廠現場工作，使創辦人始終緊扣維護問題。

完成由 Next47 領投的 1,500 萬美元 A 輪（2022 年 5 月），Y Combinator 參與；將總部遷至亞特蘭大，並在聖保羅與墨西哥城設有辦公室；到 2024 年，它是 Forbes AI 50 中唯一專注製造業的公司，已申請 12 項專利，年營收成長至約 2.5 億雷亞爾，其中 40% 來自國際市場；2024 年 12 月完成由 Sapphire Ventures 領投的 1.2 億美元 C 輪，公司估值約 40 億雷亞爾（約 7.2 億美元）。

仍在擴張：C 輪資金用於在巴西設立新實驗室、研發招聘與收購，客戶包括 Suzano、Dexco、M. Dias Branco 與 Nissan Brasil（截至 2024 年底）。

非計畫性停機是龐大且可衡量的成本——Tractian 引用的 Siemens 研究指出，對全球 500 大企業而言，這相當於年營收的 11%——因此痛點真實且普遍。

含硬體的訂閱制消除了前期成本與整合風險，而這正是預測性維護難以進入中小型工廠的原因。

巴西創辦人帶來新興市場思維：為無法聘請可靠度工程師的工廠打造負擔得起的方案，再擴展至美國與墨西哥。

消費級般的部署體驗（裝上感測器，手機就會收到警示）在創造價值的速度上勝過既有企業軟體。

預測性維護以訂閱制而非專案形式勝出：廉價感測器加上能學習每台機器故障特徵的 AI，讓較小的工廠也能獲得企業級的運轉時間。

截至 2024 年底，Tractian 正憑藉 1.2 億美元 C 輪資金擴張：計畫在巴西設立新的研發實驗室、持續申請專利與招聘工程人才，並尋求收購機會，年營收約 2.5 億雷亞爾，其中 40% 來自巴西以外，涵蓋聖保羅、墨西哥城與亞特蘭大的營運。