Bright Machines se hará público a través de una combinación dirigida por SPAC, anunció esta mañana. La transacción verá a la compañía de 3 años fusionarse con SCVX, recaudando ingresos brutos en efectivo de $ 435 millones en el proceso.
Una vez que se consuma la transacción, la puesta en marcha tendrá una valoración de capital anticipada de $ 1.6 mil millones.
Las noticias de Bright Machines indican que el gran enfriamiento de SPAC no fue un congelamiento profundo. Y la transacción en sí, junto con el acuerdo de cheques en blanco de Desktop Metal previamente anunciado, implica que hay espacio en el mercado para la liquidez de inicio de hardware a través de SPAC. Quizás eso desbloquee más capital de etapa tardía para los principiantes centrados en el hardware.
Hoy, primero veremos lo que hace Bright Machines y luego los detalles financieros que compartió como parte de sus noticias.
¿Qué es Bright Machines?
Bright Machines está tratando de resolver un difícil problema relacionado con la automatización industrial mediante la creación de microfactorías. Esto implica una combinación compleja de hardware, software e inteligencia artificial. Si bien la robótica ha existido de una forma u otra desde la década de 1970, en su mayor parte, ha carecido de inteligencia real. Bright Machines quiere cambiar eso.
La compañía surgió en 2018 con una Serie A de 179 millones de dólares, una cantidad considerable de efectivo para una startup joven, pero la compañía tiene una visión audaz y esa visión requiere una gran cantidad de fondos. Lo que está tratando de hacer es transformar completamente la fabricación mediante el aprendizaje automático.
En el momento de esa financiación, la empresa contrató al ex co-director ejecutivo de Autodesk, Amar Hanspal, como director general y al ex fundador y director ejecutivo de Autodesk, Carl Bass, para que se sentara en la junta directiva de la empresa. El propio AutoDesk ha intentado transformar el diseño y la fabricación en los últimos años, por lo que era lógico incorporar a estos dos líderes experimentados.
La tesis de la startup es que en lugar de tener lo que son esencialmente robots “poco inteligentes”, quiere agregar visión por computadora y una gran dosis de sensores para llevar un enfoque de automatización basado en datos a la fábrica.
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