Freeform i tvornica lasera: gdje umjetna inteligencija ulazi u halu
Posljednjih godina gotovo sva revolucija umjetne inteligencije događala se na ekranima – u aplikacijama, servisima i modelima u oblaku. Freeform, američki startup koji je upravo prikupio 67 milijuna dolara, cilja na ono što je do sada ostalo po strani: samu tvornicu. Njihov sustav za metalni 3D tisak s desecima, a uskoro i stotinama lasera, radi pod nadzorom GPU‑ova umjesto klasičnih PLC‑eva. U tekstu analiziramo što Freeform zapravo gradi, zašto je to važno za industriju, kako se uklapa u trend „proizvodnje kao usluge“ te što sve to znači za Europu i regiju jugoistočne Europe.
Vijest ukratko
Prema pisanju TechCruncha, Freeform iz Los Angelesa zatvorio je rundu financiranja serije B u iznosu od 67 milijuna američkih dolara. Ulaganje su vodili fondovi Apandion, AE Ventures, Founders Fund, Linse Capital, Nvidijin NVentures, Threshold Ventures i Two Sigma Ventures. Platforma PitchBook procjenjuje vrijednost poduzeća nakon ulaganja na oko 179 milijuna dolara.
Trenutno Freeform koristi sustav GoldenEye s 18 lasera koji tali metalni prah u slojevima i stvara kompleksne komponente. Novi kapital trebao bi omogućiti razvoj i širenje sljedeće generacije – sustava Skyfall – koji prelazi na stotine lasera i cilj mu je proizvoditi tisuće kilograma metalnih dijelova dnevno.
Tvrtku su 2018. osnovali bivši inženjeri SpaceX‑a Erik Palitsch i Thomas Ronacher. Freeform se opisuje kao „AI‑native“: oprema svoje strojeve gusto raspoređenim senzorima, a podatke obrađuje u klasterima Nvidijinih H200 GPU‑ova na lokaciji, gdje se u stvarnom vremenu pokreću fizikalne simulacije i algoritmi za optimizaciju procesa. Tvrtka navodi da već isporučuje stotine „kritičnih“ dijelova, planira zaposliti oko 100 novih ljudi i proširiti pogon zbog zaostatka u narudžbama.
Zašto je to važno
Freeform nije još jedan 3D printer za prototipe, već pokušaj da se vrhunska metalna proizvodnja pretvori u problem podataka i softvera.
Klasični metalni 3D printeri skupi su, osjetljivi i najčešće ograničeni na male serije. Zato ih nalazimo u zrakoplovstvu i medicini, ali ne u automobilskim šasijama, na vlaku ili u energetskim postrojenjima. Freeform poručuje: ako se dovoljno uloži u senzoriku, simulacije i napredni nadzor procesa – i ako sve to pogoni ozbiljna GPU infrastruktura – moguće je dovući produktivnost i pouzdanost do razine na kojoj se može konkurirati klasičnoj obradi metala za širi spektar dijelova.
Potencijalni dobitnici:
- Industrije visoke kompleksnosti i sigurnosti: svemirska i obrambena industrija, energija, robotika, e‑mobilnost. Dobit će kraće rokove isporuke i manju ovisnost o rascjepkanim lancima dobave.
- Nvidia i dobavljači AI hardvera: još jedan primjer da GPU‑ovi zarađuju novac i izvan modela jezika i slika – na fizikalnim simulacijama koje upravljaju stvarnim strojevima.
- Startupi koji vide tvornicu kao softversku uslugu: Hadrian (CNC), VulcanForms i Divergent (metalni tisak) dobivaju potvrdu da „AI + tvornice“ postaje ozbiljna investicijska klasa.
Mogući gubitnici:
- Tradicionalne strojne radionice koje ovise o jeftinijem radu i dugogodišnjim odnosima s kupcima.
- Proizvođači industrijskih strojeva čiji je model prodaja zatvorene opreme, a ne upravljanje podatkovno bogatim proizvodnim platformama.
Kratkoročno, ovo je snažan signal da se rizični kapital vraća hardveru s velikim investicijama – ali samo tamo gdje je ključna prednost u podacima i softveru, a ne u samoj „limariji“.
Šira slika
Freeform se uklapa u tri veća trenda: inženjering potpomognut umjetnom inteligencijom, razbijanje tvornica na usluge nalik oblaku i geopolitički pritisak na skraćivanje i diverzifikaciju lanaca dobave.
Posljednjih godina digitalni blizanci i simulacije u realnom vremenu postali su standard u automobilstvu, energetici i industrijskoj opremi. Freeform nastoji tu logiku spustiti sve do razine sloja praha u printeru: simulacija i mjerenje odvijaju se ne samo kod dizajna, već i tijekom same proizvodnje. To je pomak od optimizacije crteža prema optimizaciji procesa.
Istodobno se razvija i segment „manufacturing‑as‑a‑service“. Hadrian automatizira CNC za obranu i svemir, VulcanForms i Divergent rade nešto slično u metalnom 3D tisku, a globalni proizvođači elektronike poput Foxconna već godinama nude model „pošaljite dizajn, dobit ćete gotov proizvod“. Freeform želi biti takav endpoint za visokokvalitetne metalne dijelove: pošaljete CAD, dobijete certificiranu komponentu, dok AI u pozadini bira parametre, kontrolira kvalitetu i puni strojeve optimalnim mixom narudžbi.
Povijesno, slične skokove vidjeli smo s uvođenjem industrijskih robota, Just‑in‑Time proizvodnje i statističke kontrole procesa u Japanu i Njemačkoj. Razlika danas je količina i preciznost podataka: gdje se nekad pratilo desetak mjernih točaka, platforme poput Freeforma mogu bilježiti tisuće signala po sloju i po dijelu.
U odnosu na konkurente, Freeform se ističe otvorenim naglaskom na GPU klastere i fizikalne simulacije kao srce proizvoda. VulcanForms ima sličnu filozofiju, dok Divergent spaja tiskanje metala u potpuni „digitalni pogon“ za automobilske strukture. U konačnici, pobijedit će onaj tko uspije pretvoriti terabajte telemetrije u trajnu prednost u cijeni i kvaliteti.
Europski i regionalni kut
Za Europu i članice EU poput Hrvatske ovo nije egzotična priča iz Kalifornije, već pitanje industrijske strategije.
Industrija EU – od Njemačke i Italije do srednje Europe – oslanja se na preciznu obradu metala za automobilsku industriju, strojarstvo, željeznicu i energetiku. U jugoistočnoj Europi vidimo sličan obrazac: automobilski dobavljači u Sloveniji i Mađarskoj, strojogradnja i obrana u Hrvatskoj, Srbiji i BiH, brodogradnja i energetika na Jadranu. Sve te grane istovremeno pritišću dekarbonizacija, manjak stručne radne snage i konkurencija iz Azije.
U takvom kontekstu, AI‑podržana visokopropusna proizvodnja metala mogla bi biti alat za zadržavanje kompleksnijih i profitabilnijih dijelova lanca vrijednosti u regiji, čak i ako se jednostavniji dijelovi sele tamo gdje je rad jeftiniji.
Regulativa EU već se priprema za ovakve scenarije. Akt o umjetnoj inteligenciji tretirat će AI sustave u sigurnosno kritičnim proizvodima kao visokorizične, uz zahtjeve za transparentnost i ljudski nadzor. Uz to, GDPR se primjenjuje čim proizvodni podaci uključuju ili impliciraju osobne informacije radnika. Tvrtke koje žele nuditi usluge nalik Freeformu u EU morat će od početka dizajnirati procese s obzirom na ove okvire.
Za Hrvatsku i regiju otvorena je i prilika. Startupi povezani s industrijom u Zagrebu, Ljubljani, Beogradu ili Sarajevu mogli bi na postojećoj bazi strojarskog znanja, fakulteta i tvrtki poput Rimca, Končara ili Đure Đakovića graditi specijalizirane „pametne pogone“ za europske naručitelje.
Pogled unaprijed
Sljedeće dvije do tri godine pokazat će je li Freeform tek hrabar eksperiment ili rani primjer modela koji će postati uobičajen.
Tehnički, presudan će biti prijelaz na Skyfall. Skalirati se s 18 na stotine lasera, a zadržati stabilnu kvalitetu i ponovljivost, izuzetno je teško. Ako Freeform dokaže pouzdanu proizvodnju tisuća kilograma dnevno, aditivna proizvodnja izlazi iz niše i počinje dirati segmente koje danas drže ljevaonice i klasične strojne obrade.
Poslovno, ključni pokazatelj bit će struktura kupaca i trajanje ugovora. Ako većinu čine mlade svemirske i obrambene tvrtke financirane VC kapitalom, rizik koncentracije je velik. No ako se pojave Tier‑1 automobilski, energetski ili industrijski dobavljači koji rezerviraju kapacitete na više godina, tada „manufacturing‑as‑a‑service“ postaje stvarni dio osnovnog lanca nabave.
Mnoga pitanja ostaju otvorena. Koliko je uistinu održiva prednost „imamo najviše podataka“, u svijetu u kojem i drugi mogu ugraditi guste mreže senzora? Hoće li regulatori zaključiti da AI koja u stvarnom vremenu mijenja proizvodne parametre zahtijeva poseban režim nadzora, osobito kod oružja ili kritične infrastrukture? I, možda najvažnije, može li se naći dovoljno hibridnog kadra – ljudi koji razumiju i metalurgiju i strojno učenje – da se ovakvi pogoni uopće mogu širiti?
Za industriju u Hrvatskoj i susjednim zemljama bit će ključno ne ostati samo podizvođač. Ako se AI‑nativne tvornice doista pokažu uspješnima, vrijednost će se premjestiti na one koji kontroliraju algoritme, podatke i platforme – ne nužno na one koji samo drže hale i radnu snagu.
Zaključak
Freeformova runda nije priča o još jednom „cool“ 3D printeru, već o mogućem pomaku moći u industriji: od proizvođača strojeva i klasičnih radionica prema podatkovnim platformama koje tretiraju proizvodnju kao kontinuirano optimiziran proces pod nadzorom GPU‑ova. Ako takav model prevlada, države i tvrtke koje kontroliraju te AI‑tvornice imat će nesrazmjerno veliku kontrolu nad tempom fizičkih inovacija. Pitanje za Europu i jugoistočnu Europu je jednostavno: hoćemo li te tvornice graditi sami ili ćemo ih samo unajmljivati od drugih?
