WindBorne Systems，一家用长续航气象气球收集数据并训练 AI 预报模型的创业公司，刚完成 3700 万美元 B 轮融资。本轮由 Khosla Ventures 和 Galvanize 联合领投，跟投方包括 TransLink Capital、Lux Capital 及老股东。投后估值 2.5 亿美元。

创始人 John Dean 向 TechCrunch 解释了公司的核心逻辑：过去四年 AI 深度学习技术的突破，让天气预报模型从超级计算机降级到笔记本即可运行。WindBorne 拥有全球飞行时间最长的气象气球，目前在 20 个发射点保持约 600 个气球同时在空中，能采集到台风眼等传统手段难以覆盖的区域数据。公司还开始部署可沉入海洋继续测量的浮标传感器。这套“行星神经系统”产生的专有数据集，加上各国政府气象机构的数据，构成了 WindBorne 模型的护城河。Dean 表示，加入气球数据后预报准确率显著提高，每个数据点的价值远超卫星数据，而且公司营收也在增长，降低了 VC 对需求信号的担忧。

目前主要客户是政府机构，包括美国国家气象局以及通过研究合作付费的美国空军和海军——后者正在开发可在舰船上离线运行的预报模型。商业市场上，公司已有投资机构客户用天气数据预测大宗商品价格。本轮融资除了用于算力和用 mesh 无线电网络替代卫星通信之外，重点投入组建销售团队以拓展私营部门客户。

过去十年，多家传感器创业公司（如地球观测卫星网络）尝试进入私营市场但大多失败，因为从数据中提取价值需要经验和成熟的流程，多数公司转而只服务政府。传统私营天气公司的收入主要来自重新包装政府预报，提供给媒体、飞机除冰、船舶航线等垂直场景。Galvanize 合伙人 Saloni Multani 认为，AI 改变了这个局面：它将天气预报与商业决策的连接成本大幅降低，让更好的预报值得企业投入。