从技术领先到商业成功。
而Joe Griffith的研究方向则是神经信息压缩，探索人脑如何在有限的能量和带宽约束下，高效编码视觉信息，如何过滤冗余、保留核心，这是大脑进化出的精妙能力，也是他试图用算法复刻的目标。通过长期的研究累积，他掌握了让算法在保持语义信息完整的同时，大幅减少比特数的核心逻辑。
一次偶然的机会，他们在一场航天领域的学术讲座中了解到，卫星运营商面临着与他们实验室里完全相同的困境。
随着卫星传感器分辨率越来越高，数据生成能力呈指数级增长，但链路容量却没有同步提升，传感器可以看得越来越远、越来越清，可通道却不足以将看到的一切传递回地面。
那一刻，他们冒出了一个大胆的想法，神经压缩的技术，或许可以解决太空领域的这个棘手问题。
在他们看来，卫星运营商的核心工作，就是传输高价值的地球观测数据，为农业、环保、国防等领域提供支撑。而根据卡耐基梅隆大学和微软的研究显示，98%的数据会因带宽限制而导致被丢弃，大量有价值的信息长眠于太空。但只有在不增加硬件投入的前提下，降低成本、提高数据传输的实时性，潜在客户才会买单。
而这些需求，恰好与两位创始人的技术能力完美匹配，Griffith的神经压缩算法，能解决“保留核心信息、压缩冗余数据”的关键问题；而Stanway对海量数据处理的经验，能理解不同场景下的数据价值优先级。
确定了大致方向后，Stanway和Griffith在接下来的数月里，辗转于欧洲和美国的卫星运营商、地球观测数据用户、航天机构之间，进行了超过50场深度访谈。
在访谈过程中他们发现，为了应对数据传输瓶颈，大多数卫星运营商的解决方案就是发射更多的卫星、建设更多的地面站。但却没有人想过，或许可以用软件来解决问题，在轨道上就完成数据压缩，让每一颗现有卫星的传输效率翻倍。
为此，他们最初的设想就是提供在轨智能压缩（Onboard AI Compression）服务。
当时，市面上的压缩技术大多应用于地面数据处理，且采用的是“均匀压缩”的逻辑，无论数据价值高低，都采用相同的压缩比例，要么浪费带宽传输无用数据，要么牺牲核心数据精度。而他们要做的，就是让卫星在有限的下行链路窗口期内，传输更多有用的信息，让每一份带宽都产生最大的价值。
而其中一家欧洲小型卫星运营商的访谈中也表示，他们每年要花费数百万欧元用于卫星发射和地面站维护，却依然无法满足客户对实时数据的需求，常常因为数据传输延迟而丢失订单。如果神经压缩算法能在保留核心数据的前提下，将数据体积压缩90%以上，他们愿意成为第一个试点客户。
2025年初，他们加入了Entrepreneurs First（EF）孵化器。
这是一家独特的“人才投资者”机构。与传统孵化器不同，EF投资的是个人而非公司，旨在帮助有潜力的技术型创始人找到伙伴、验证商业想法，然后孵化出伟大的公司。对于当时只有一个想法和初步技术原型的两位创始人来说，EF无疑是最适合他们的平台。
同时，EF提供的不仅是一笔种子资金，更重要的是EF可以为入驻企业提供一个为期12周的独特的“Form”培育项目，而且在伦敦、旧金山、多伦多、巴黎、柏林等多个科技枢纽城市设有分部，拥有庞大的导师资源、客户资源和投资者资源，可以接触到了欧洲多家知名卫星运营商的高管，以及专注于航天科技和AI领域的投资者。
通过6周的时间，他们快速开发最小可行产品（MVP），采用AI驱动的选择性压缩技术，只需要导入卫星原始图像，通过神经压缩算法，就能够在保持对船只、建筑物、作物区域关键信息完整性的同时，对云层、开阔海洋等低价值区域进行激进压缩，且这种技术能够适配卫星的边缘计算环境。
他们的第一个演示，选择在了EF的中期评审会上，导入了一张包含海洋、船只和云层的184MB地球观测图，在启动算法后的几十秒，图像就被压缩至6MB，压缩率超过95%。
更关键的是，当他们将压缩后的图像与原始图像对比时，云层和开阔海洋等低价值区域被合理压缩，但海面上的船只、海岸线的细节，却与原始图像完全一致，丝毫没有丢失核心信息。
随后，他们开始构建初步的商业模式。
在客户细分方面，他们曾考虑过多个市场方向，包括地面数据处理公司、科研机构、卫星运营商、地理信息服务提供商。
但通过深入访谈之后，他们发现地面数据处理公司对压缩技术的需求不迫切，且有成熟的替代方案；科研机构的付费能力有限，难以支撑公司的规模化发展；而卫星运营商，是直接面临带宽瓶颈的“痛点持有者”，他们的痛点最强烈、付费意愿最高，且没有成熟的解决方案能完美解决他们的问题。
于是，他们果断收缩方向，将客户细分聚焦于“地球观测卫星运营商”。
在产品技术方面，无损压缩可以用于数据归档和深度分析，确保核心数据的精度不丢失；同时，通过选择性的有损压缩，仅保留关键区域的完整精度，对低价值区域进行激进压缩，在压缩比和数据精度之间找到最佳平衡；另外，通过纯软件部署，无需客户新增任何硬件设备，就能够适配现有卫星NVIDIA Jetson和ARM Cortex等边缘计算平台，降低客户的采用门槛和投入成本。
在渠道建设方面，他们选择了直接面向卫星运营商的B2B销售模式，毕竟卫星运营商的数量有限、决策链条长，直接对接能够更好地传递产品价值、了解客户需求，同时也能减少中间环节的成本；同时，他们通过标准容器（Docker）和API驱动的方式，简化产品的集成流程，让客户能够快速将他们的软件部署到自己的卫星系统中，降低集成难度。
在收入来源方面，他们采用了基于使用量的SaaS模式，根据客户压缩的数据量收费，避免了“一次性收费”的局限，能够为公司带来持续、稳定的现金流。
在EF项目结束前，他们还与一家欧洲卫星运营商达成合作协议，成功获得了第一个轨道部署合同，在其即将发射的一颗卫星上搭载The Compression Company的软件进行在轨验证。
这份部署计划定于2026年第一季度上线，届时The Compression Company的软件将在真实的太空环境中，接受辐射、温度波动和有限计算资源的考验，验证其可靠性和实用性。
而在生态合作方面，2026年2月，The Compression Company正式宣布将与Tilebox和DPhi Space联合准备商业任务，测试地面到轨道的软件连续性。
其中，Tilebox负责工作流编排和执行层，能够让软件在地面和轨道上，实现一致的运行效果；DPhi Space提供在轨计算基础设施，通过其搭载在Momentus公司Vigo Ride 7航天器上的多节点计算集群，为软件的在轨运行提供支撑；而The Compression Company，则提供GPU加速的数据压缩工作流，作为整个任务的核心应用之一。
除此之外，他们还在积极与卫星制造商建立合作关系，在卫星制造阶段，就将自己的软件，提前集成到卫星的系统中，成为卫星的“标配功能”；同时，他们也在与地面站运营商合作，优化数据传输的流程，实现压缩、传输、解码的全流程高效衔接。这种生态系统合作模式，不仅减少了来自现有参与者的阻力，还为他们带来了更多的客户资源和发展机会。
2026年2月12日，The Compression Company正式宣布完成340万美元（约280万欧元）融资。
但真正的挑战其实刚刚开始，2026年才是决定其生死存亡的关键一年，也是他们从“技术原型”走向“商业落地”的关键一年。
他们的第一个关键里程碑，是2026年的第一个轨道部署上线。
这将是他们技术的终极验证，在真实的太空环境中，面对辐射、温度波动和有限的计算资源，验证软件的可靠性和实用性。
第二个关键里程碑，是2026年中获取首批商业合同。
目前，他们已经与3家欧洲卫星运营商达成了初步的合作意向，这些运营商都聚焦于海洋监测、应急响应等领域，对数据传输的实时性和效率有着极高的需求。能否将这些试点项目转化为付费客户，是验证商业模式可持续性的关键。
第三个关键里程碑，是2026年底扩展到更多传感器类型和客户。
目前，他们的软件主要适配多光谱传感器的数据压缩，客户也主要聚焦于欧洲的小型卫星运营商。2026年底，他们计划将软件扩展到高光谱、SAR等更多传感器类型，覆盖农业、国防、保险等更多客户细分领域。
为了达成这些里程碑，他们计划60%的资金用于工程团队的扩张和软件的优化，确保在轨验证的成功和产品的迭代；25%的资金用于市场推广和客户拓展，推动商业合同的签订；15%的资金用于核心技术的持续研发，拓展传感器类型和应用场景。
同时，他们也面临着多个潜在的发展路径的选择。
第一种发展路径是垂直整合，他们计划向上游扩展到卫星数据处理的全栈解决方案，向下游扩展到特定应用场景的数据分析服务。
目前，他们的核心业务是数据压缩软件，但卫星运营商的需求，不仅仅是数据压缩，还包括数据存储、数据解码、数据分析等一系列服务。通过垂直整合，他们可以为客户提供“压缩、传输、解码、分析”的全栈解决方案，提升客户的粘性和付费意愿。
比如，在海洋监测场景中，他们可以不仅为客户提供数据压缩服务，还可以利用压缩后的数据分析船只的航行轨迹、海洋污染情况等，为客户提供更具价值的服务。
第二种发展路径是平台化，他们计划将压缩技术作为API服务，开放给第三方开发者，让第三方开发者能够基于他们的压缩技术，构建更多的应用场景，创造一个完整的生态系统。
这种平台化的模式，能够快速扩大公司的影响力，吸引更多的合作伙伴，形成网络效应。比如，地理信息服务提供商可以利用他们的API，优化自己的数据传输和存储效率；AI创业公司可以利用他们的API，开发基于太空数据的AI应用。
第三种发展路径是地理扩张。
目前，他们的业务主要集中在欧洲市场，随着产品的成熟和商业模式的验证，他们计划逐步进入亚太和新兴市场。这些地区的地球观测需求正在快速增长，尤其是中国、印度、东南亚等国家和地区，政府和企业对卫星数据的需求日益旺盛，而太空数据传输的瓶颈问题，也同样存在。
另外，在发展过程中，他们还会面临各种各样的风险。
第一个是技术风险。
作为一家聚焦于太空软件的公司，他们的软件需要在极端的太空环境中运行，辐射、温度波动、有限的计算资源等，都可能导致软件出现故障，进而导致客户卫星数据丢失，这对于卫星运营商来说，是无法承受的损失，也会对公司的声誉造成毁灭性的打击。此外，神经压缩算法的持续优化，也需要大量的研发投入和数据积累，如果技术迭代速度跟不上市场需求的变化，也可能导致公司失去竞争优势。
第二个是市场风险。
卫星运营商的数量有限，决策链条长，付费周期也相对较长，这可能导致公司的收入增长缓慢；此外，部分大型卫星运营商，可能会选择自主开发压缩技术，而不是采用第三方的软件，这会导致公司失去潜在的客户。比如，SpaceX、Planet Labs等行业巨头，都拥有强大的研发团队，具备自主开发压缩技术的能力，如果他们选择自主研发，将会对市场空间造成很大的挤压。
第三个是竞争风险。
随着太空科技和AI技术的快速发展，越来越多的公司开始进入太空数据处理领域，其中包括AWS、Azure等大型云服务商。这些公司拥有强大的资金实力、技术实力和客户资源，能够快速推出类似的产品。比如，AWS已经推出了太空数据处理服务，虽然目前尚未聚焦于数据压缩，但未来很可能会进入这一领域。
但不管怎样，The Compression Company已经跨出了第一步。
