Oggi annunciamo che Naïve ha raccolto un round di Serie A da 28,5 milioni di dollari per costruire l'infrastruttura di cui gli agenti AI hanno bisogno per gestire intere aziende.
Il round è stato guidato da Nexus Venture Partners, con la partecipazione di Y Combinator, Zetta, Liquid 2 e altri.
I co-fondatori Sean Dorje e Dennis Zax costruiscono insieme dall'età di 14 anni. Hanno venduto la loro prima azienda da adolescenti, hanno abbandonato gli studi a Berkeley, sono entrati in Y Combinator e hanno passato gli ultimi anni a pensare a come sarà il mondo quando gli agenti potranno gestire completamente le aziende.
Il problema: l'app si rilascia in un pomeriggio. Il business richiede mesi.
Gli agenti di coding possono ora rilasciare un'app funzionante in un pomeriggio. Ma trasformare quell'app in un vero business operativo richiede ancora mesi.
Gli sviluppatori assemblano manualmente pagamenti, costituzione societaria, email, numeri di telefono, potenza di calcolo, memoria, database, autenticazione e decine di altri servizi. Tutta questa infrastruttura è costruita per operatori umani, non per agenti autonomi.
La soluzione: un file di configurazione, un'API, l'intero stack operativo
Naïve sta ricostruendo e unificando l'intero stack business per gli agenti.
Oggi, migliaia di sviluppatori scrivono un singolo file di configurazione e Naïve fornisce tutto ciò di cui i loro agenti hanno bisogno dietro un'API unificata:
Identità reale: KYC/KYB, costituzione di LLC, email, telefono, carte virtuali Cloud: database, hosting, potenza di calcolo, storage, autenticazione Agenti serverless: Hermes, Claude Code, Codex, Vetta Orchestrazione: gestione dei task, comunicazione tra agenti, pianificazione Inferenza / routing dei modelli Memoria: un unico layer di contesto che cresce insieme all'intera azienda. Gateway con oltre 10.000 strumenti: Stripe, GitHub, QuickBooks, Higgsfield, Browser, ecc. Governance: applicazione di policy sulle capacità, log di audit e approvazione HITL
Il futuro: moltiplicare l'intelligenza per token
Con questo nuovo capitale, Naïve sta costruendo un laboratorio attorno a una semplice osservazione: le aziende autonome fanno sempre più affidamento su loop di agenti per portare a termine il lavoro. Tuttavia, questi loop di agenti sono estremamente inefficienti a causa del lock-in sui modelli di frontiera, dei costi del calcolo inattivo e della scarsa gestione del contesto. La nostra visione è massimizzare il lavoro per token speso in questi loop di agenti attraverso 4 aree:
- Agenti serverless.
minimizzare la potenza di calcolo. Gli agenti e i loro sandbox vengono eseguiti come isolate V8. Niente VM, niente server noleggiati che restano inattivi. Poiché gli agenti passano il 95% del loro tempo ad aspettare, paghi solo i millisecondi in cui eseguono davvero. Avvio a freddo di 2,3 ms, 1,2 MB per agente.
- Inferenza.
minimizzare il costo per token. Ogni chiamata viene instradata verso il modello più economico in grado di rispondere, usando modelli linguistici di piccole dimensioni per i turni meccanici e inferenza in batch per gli agenti a lunga esecuzione.
- Brain.
minimizzare i token di input. Un unico layer di memoria per l'azienda. Distilla le conversazioni in fatti strutturati e fornisce a ogni agente solo il contesto necessario per quella chiamata. Supera lo stato dell'arte sul recall con ~11x meno token per query.
- Orchestrazione della forza lavoro degli agenti.
minimizzare i turni sprecati. Delega il lavoro al subagente giusto, al livello giusto, invece di eseguire tutto al costo dei modelli di frontiera. Ospitato in modalità serverless a un centesimo del costo.
I nostri primi benchmark possono avviare un agente in 2,3 millisecondi usando 1,2 MB, ridurre i costi di inferenza di diverse volte e ottenere un recall di memoria più elevato usando 11x meno token per query.
Nel prossimo decennio, la spesa per gli agenti è destinata a crescere fino a migliaia di miliardi, mentre le aziende saranno completamente gestite da agenti che portano a termine il lavoro in autonomia. Con la nostra ricerca, la nostra visione è far sì che ogni token faccia di più, così le aziende autonome possono diventare una realtà efficiente in termini di costi.
Grazie a tutti i nostri investitori, tra cui:
Abhishek Sharma (Partner @ Nexus)
Andrew Miklas, Diana Hu (Partners @ YC)
Apoorva Pandhi (GP @ Zetta VP)
Raj Singh (GP @ Z21 Ventures)
Jimmy Cho (Investitore, DEEPCORE (SoftBank))
Michael Ma (Partner, Liquid 2 Ventures)
Vijay Krishnan (Co-fondatore di Turing)
Gokul Rajaram
JD Sherman (Ex presidente di HubSpot)
Tim Zheng (Fondatore di Apollo)
Robert Chatwani (Presidente @ DocuSign)
Zachary Sims (Fondatore di Codecademy)
Gert Lanckriet (Responsabile ML @ Amazon)
Eric Ciarla (Co-fondatore di Firecrawl)
Ora stiamo assumendo persone che vogliono superare i benchmark e spingere la frontiera dell'infrastruttura business per gli agenti.
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