Stch увеличивает $7M , чтобы расширить производство тканевых материалов на основе ИИ

Текстильный стартап из Бангалора Stch привлёк US$7 миллиона на раунд pre-Series A, который возглавила Omnivore, при участии Kae Capital и WVC, сообщает YourStory. Компания планирует использовать средства для расширения своих AI-инструментов и партнёрств с мельницами и фэшн-брендами.

Информация о компании и основатели

Stch был основан в 2025 году Нарахари Пайалой и Асеем Читкарой, оба — бывшие руководители Zetwerk. Стартап работает по модели контрактной разработки и производства для исследований и выпуска тканей в Индии и других азиатских регионах.

Fabric reverse-engineering, управляемый AI

Stch использует искусственный интеллект, чтобы выполнять обратный инжиниринг тканей для производства, а не создавать ориентированные на потребителей дизайнерские инструменты. Платформа считывает изображения и описания, затем преобразует их в технические спецификации, такие как текстура, вес и отделка. Как только спецификации сгенерированы, стартап воссоздаёт эти материалы в партнёрстве с местными производителями.

Подход показал преимущества с точки зрения затрат. По данным компании, один британский бренд снизил затраты на поиск поставщиков почти на 20% после того, как использовал Stch, чтобы воспроизвести свои ткани в Индии вместо Турции.

Бизнес-модель и производственная сеть

Stch не владеет фабриками. Вместо этого он получает производственные мощности от партнёрских предприятий и производит через сеть в Индии и Бангладеш. Эта модель с низкой долей активов позволяет компании масштабировать производство без инвестиций в капиталоёмкую инфраструктуру.

Рыночная динамика и конкурентное позиционирование

У компании портфель заказов превышает US$15 миллиона от брендов в Великобритании, Европе и США. Stch создаёт собственный набор «fabric recipes» на основе накопленных данных о разработке тканей и производственных знаниях, который компания рассматривает как защищаемое конкурентное преимущество.

Стартап отражает более широкий тренд в индустрии fashion-technology, где ценность от AI генерируется через работу фабрик и операций в цепочке поставок, а не через ориентированные на потребителей инструменты. Этот подход снижает растущие геополитические риски в производстве, позволяя брендам диверсифицировать выпуск по нескольким регионам и уменьшать риск концентрации в своей производственной базе.