Sail Research이 효율적인 장시간 실행 AI 에이전트·차세대 추론 워크로드용 인프라 구축을 위해 Andreessen Horowitz 주도 $80M Series A 펀딩 완료.
Sail Research는 장기 지평선 AI 에이전트를 위해 특별히 구축된 인프라 회사로, Seed 라운드와 Series A에서 총 8,000만 달러의 자금을 확보했으며 4억 5,000만 달러의 기업 가치로 평가받았습니다. Kleiner Perkins가 Series A를 주도했고, Sequoia가 Seed 라운드를 주도했습니다. 추가 투자자로는 Redpoint Ventures, Theory Ventures, Vine Ventures, CRV, A*, Abstract Ventures와 함께 Alphabet Inc.의 회장인 John Hennessy, Intel의 CEO인 Lip-Bu Tan, Together AI의 Chief Scientist인 Tri Dao 등의 엔젤 투자자들이 있습니다.
AI 환경은 수 시간에서 수 일에 걸쳐 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 에이전트로 이동하고 있습니다. 이는 오늘날의 인프라를 형성한 상호 작용식 상호작용에서의 전환입니다. 기존 시스템은 프롬프트를 통한 인간 상호작용에 최적화되었으나, 더 많은 컴퓨팅과 컨텍스트에 접근할 수 있어야 개선되는 AI 에이전트의 특성은 반영하지 못했습니다. 글로벌 AI 지출이 2026년에 2.5조 달러에 도달할 것으로 예상되는 가운데, 조직들은 비용과 장기 운영을 위해 설계되지 않은 플랫폼의 속도 제한 및 규모 한계에 의해 제약을 받으며 야심찬 에이전트 워크로드 배포에 어려움을 겪고 있습니다.
Sail은 두 가지 핵심 서비스를 통해 이러한 제약을 제거합니다: 단일 작업에 수십억 개의 토큰을 소비하는 에이전트를 처리할 수 있도록 재구축된 추론 스택과 며칠 동안 실행되도록 설계되고 활성 작업 시간에 대해서만 요금을 청구하는 샌드박스 환경인 Sailboxes입니다. 이 두 가지 구성 요소는 팀이 유리한 경제학을 유지하면서 최대한 야심찬 에이전트를 구축할 수 있게 해줍니다.
"Sail은 지능을 풍부하게 만들기 위해 존재합니다"라고 Sail의 공동 창립자이자 CEO인 Neil Movva가 말했습니다. "칩 수준에서 API까지 우리가 하는 모든 결정은 팀에게 제한 없이 에이전트를 구축할 수 있는 토큰, 규모 및 런타임을 제공하는 것에 관한 것입니다."
Sail의 효율성 향상은 GPU 성능을 최대화하기 위해 오픈 소스 추론 엔진을 깊이 있게 사용자 정의하고, 복원력을 위해 제공자 간 지능형 워크로드 분산을 하며, 활용도가 낮은 컴퓨팅을 전략적으로 사용하는 것을 포함한 독점적 인프라 최적화에서 비롯됩니다. BrowseComp-Plus에 대한 최근 벤치마크에서 Sail의 추론은 경쟁 솔루션보다 최대 10배 낮은 비용으로 90.72% 정확도를 달성했습니다.
"대부분의 추론 인프라는 단일 요청의 지연 시간을 최소화하도록 설계되었지만, 에이전트는 수 시간에 걸쳐 수천 개의 동시 호출에 대한 지속적인 처리량이 필요합니다"라고 공동 창립자이자 CTO인 Samir Menon이 말했습니다. "우리는 그 제약 조건을 중심으로 스택을 재구축했으며, 효율성 향상은 모든 계층에 걸쳐 복합적으로 증가합니다."
Movva는 이전에 NVIDIA에서 GPU 성능 최적화를 주도했으며, Apple과 Together AI에서 인프라 전문 지식을 구축했습니다. Menon도 Apple에서 왔으며, 그곳에서 대규모 시스템을 구축했습니다.
Sail의 인프라는 현재 Parallel Web Systems, Jack and Jill, Detail.dev의 워크플로우를 지원합니다. 캘리포니아 기반의 코드 리뷰 플랫폼인 Detail.dev는 Sail을 사용하여 이전에 상당한 인간 엔지니어링 노력이 필요했던 규모와 깊이로 풀 요청과 코드베이스를 분석하는 에이전트를 구동합니다. "Sail 위에 구축하면 우리가 훌륭한 경제학을 갖춘 장기 지평선 에이전트를 출시할 수 있습니다. 수조 개의 토큰을 계속 소비하면서, 우리는 행복한 고객입니다"라고 Detail.dev의 CEO인 Dan Robinson이 말했습니다.
회사의 API는 기존 OpenAI 기반 워크플로우와 호환되며 DeepSeek, Gemma, GLM, Kimi, Nemotron을 포함한 선도적인 오픈 소스 모델을 지원합니다. 자세한 정보는 sailresearch.com에서 확인할 수 있습니다.