Hoy anunciamos que Naïve levantó una Serie A de $28.5 millones para construir la infraestructura que los agentes de IA necesitan para operar negocios completos.
Esta ronda fue liderada por Nexus Venture Partners, con la participación de Y Combinator, Zetta, Liquid 2 y otros.
Los cofundadores Sean Dorje y Dennis Zax han estado construyendo juntos desde los 14 años. Vendieron su primera empresa siendo adolescentes, abandonaron Berkeley, se unieron a Y Combinator y pasaron los últimos años pensando en cómo se vería el mundo cuando los agentes puedan operar negocios por completo.
El Problema: La App se Lanza en una Tarde. El Negocio Toma Meses.
Los agentes de codificación ahora pueden lanzar una app funcional en una tarde. Pero convertir esa app en un negocio realmente operativo todavía toma meses.
Los desarrolladores ensamblan manualmente pagos, constitución de empresas, correo electrónico, números de teléfono, cómputo, memoria, bases de datos, autenticación y decenas de otros servicios. Toda esta infraestructura está construida para operadores humanos, no para agentes autónomos.
La Solución: Un Archivo de Configuración, Una API, Todo el Stack Operativo
Hoy, miles de desarrolladores escriben un solo archivo de configuración, y Naïve aprovisiona todo lo que sus agentes necesitan detrás de una API unificada:
Identidad del mundo real: KYC/KYB, constitución de LLC, correo electrónico, teléfono, tarjetas virtuales Cloud: Base de datos, hosting, cómputo, almacenamiento, autenticación Agentes serverless: Hermes, Claude Code, Codex, Vetta Orquestación: Gestión de tareas, comunicación entre agentes, programación Inferencia / Enrutamiento de modelos Memoria: Una capa de contexto que crece con toda la empresa. Pasarela de 10k+ herramientas: Stripe, Github, Quickbooks, Higgsfield, Browser, etc. Gobernanza: Aplicar políticas de capacidades, registros de auditoría y aprobación HITL
El Futuro: Multiplicando la Inteligencia por Token
Con este nuevo capital, Naïve está construyendo un laboratorio alrededor de una observación simple: las empresas autónomas dependen cada vez más de los bucles de agentes para completar su trabajo. Sin embargo, estos bucles de agentes son extremadamente ineficientes debido al bloqueo de los modelos de frontera, los costos de cómputo ocioso y una mala gestión del contexto. Nuestra visión es maximizar el trabajo por token gastado en estos bucles de agentes a través de 4 áreas:
- Agentes Serverless.
minimizar el cómputo. Los agentes y sus sandboxes se ejecutan como aislados V8. Sin VMs, sin servidores alquilados inactivos. Dado que los agentes pasan el 95% de su tiempo esperando, solo se te cobra por los milisegundos en que realmente ejecutan. Arranque en frío de 2.3ms, 1.2MB por agente.
- Inferencia.
minimizar el costo por token. Cada llamada se enruta al modelo más barato que pueda responderla, modelos de lenguaje pequeños para tareas mecánicas, inferencia por lotes para agentes de larga duración.
- Brain.
minimizar los tokens de entrada. Una capa de memoria para la empresa. Destila conversaciones en hechos estructurados y entrega a cada agente solo el contexto que esa llamada necesita. Supera el estado del arte en recall con ~11x menos tokens por consulta.
- Orquestación de la Fuerza Laboral de Agentes.
minimizar turnos desperdiciados. Delega el trabajo al subagente correcto en el nivel correcto en lugar de ejecutar todo al costo de frontera. Alojado de forma serverless a 1/100 del costo.
Nuestros primeros benchmarks pueden iniciar un agente en 2.3 milisegundos usando 1.2MB, reducir los costos de inferencia varias veces y lograr una recuperación de memoria más sólida mientras usan 11x menos tokens por consulta.
En esta próxima década, el gasto en agentes está destinado a escalar hasta los billones, a medida que las empresas operen completamente con agentes que terminan el trabajo de forma autónoma. Nuestra visión con nuestra investigación es hacer que cada token rinda más, para que las empresas autónomas se conviertan en una realidad rentable.
Gracias a todos nuestros inversionistas, incluyendo:
Abhishek Sharma (Socio @ Nexus)
Andrew Miklas, Diana Hu (Socios @ YC)
Apoorva Pandhi (GP @ Zetta VP)
Raj Singh (GP @ Z21 Ventures)
Jimmy Cho (Inversionista, DEEPCORE (Softbank))
Michael Ma (Socio, Liquid 2 Ventures)
Vijay Krishnan (Cofundador de Turing)
Gokul Rajaram
JD Sherman (Expresidente de Hubspot)
Tim Zheng (Fundador de Apollo)
Robert Chatwani (Presidente @ Docusign)
Zachary Sims (Fundador de Codeacademy)
Gert Lanckriet (Jefe de ML @ Amazon)
Eric Ciarla (Cofundador de Firecrawl)
Ahora estamos contratando rompedores de benchmarks que quieran ampliar la frontera de la infraestructura de agentes para negocios.
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