| Pelabur Utama | Felix Capital |
| Pelabur Lain | Quiet Capital (peserta), General Catalyst dan firstminute capital (pelabur sedia ada) |
| Penasihat Undang-undang | Latham & Watkins menasihati Felix Capital mengenai transaksi ini |
| Tarikh Pengumuman | 30–31 Julai 2026 |
Intropy diasaskan di London pada tahun 2024 oleh Franziska Kirschner, seorang bekas ahli fizik Oxford, dan YihKai Teh, seorang akademik AI. Kedua-duanya sebelum ini bekerja di Tractable, sebuah syarikat AI skala besar di London . Syarikat itu menyifatkan produknya sebagai "sistem operasi AI asli" untuk industri alat ganti
.
Sistem AI Intropy bersambung terus ke platform ERP (Enterprise Resource Planning) dan sistem pengurusan gudang pelanggan, menggantikan proses manual yang didorong oleh hamparan yang masih mendominasi pengedaran dan pembuatan alat ganti . Platform ini mengautomasikan ramalan permintaan, pengagihan inventori, pengurusan keusangan, dan harga dinamik
.
Satu ciri yang ketara: AI bukan sahaja boleh mencadangkan keputusan harga dan stok, malah boleh melaksanakannya secara langsung dalam sistem ERP pelanggan tanpa pengawasan manusia . Syarikat itu melaporkan bahawa teknologinya telah mengendalikan lebih daripada $10 bilion data alat ganti
.
Intropy merancang untuk menggunakan dana baharu ini untuk mempercepatkan pembangunan platform, mengembangkan pasukan kejuruteraan dan pembelajaran mesin, serta menubuhkan kehadiran fizikal di Amerika Syarikat — termasuk sebuah pejabat di New York, yang akan menjadi pangkalan AS pertama syarikat itu . Syarikat itu juga menyasarkan untuk berkembang lebih jauh di seluruh Eropah
.
Felix Capital mengetuai pusingan ini berdasarkan tesis bahawa industri alat ganti dan peralatan sudah bersedia untuk sistem operasi AI khusus bagi memodenkan rantaian bekalan mereka yang berpecah-belah dan kurang automasi . Seperti yang dinyatakan oleh salah satu sumber, pelaburan ini adalah taruhan bahawa Intropy boleh menjadi lapisan pembuatan keputusan pusat untuk cara alat ganti industri diperolehi, dijejak, dan diuruskan
.