Sail Research为最大效率AI代理基础设施和推理优化关闭8000万美元B轮融资。

Sail Research是一家为长期运行AI代理而专门构建的基础设施公司，宣布在4.5亿美元估值下完成了8000万美元的种子轮和A轮融资。Kleiner Perkins领投A轮，Sequoia领投种子轮。其他投资者包括Redpoint Ventures、Theory Ventures、Vine Ventures、CRV、A*和Abstract Ventures，以及天使投资者John Hennessy（Alphabet Inc.董事长）、Lip-Bu Tan（英特尔首席执行官）和Tri Dao（Together AI首席科学家）。

下一代AI基础设施必须为能够自主运行数小时乃至数天的AI代理而构建，而不是当今平台所支撑的短暂逐轮交互。虽然现有堆栈针对响应等待在提示符前的人类进行了优化，但它并未考虑AI代理函数的根本差异。代理只受可用计算资源和上下文的限制——它们获得的越多，表现就越好。由于全球AI支出预计到2026年将达到2.5万亿美元，最雄心勃勃的代理工作负载对大多数组织仍然无法获得，受限不仅是成本，还有从未为长期运行而设计的平台的速率限制和规模上限。

Sail Research就是为了消除这些约束而建立的。该公司提供了第一个为长期运行AI代理而专门构建的基础设施平台，包含两个核心组件：一个围绕吞吐量和效率从零开始重建的推理堆栈，设计用于在单一任务中消耗数十亿个令牌的代理；以及Sailboxes，一个可以运行数小时乃至数天的沙箱环境，只在代理主动工作的时间内计费。总之，它们为团队提供了经济性和规模，使其能够构建最雄心勃勃的代理，而不会遇到阻碍大多数生产部署的障碍。

"Sail的存在是为了让智能变得丰富，"Sail联合创始人兼首席执行官Neil Movva表示。"我们所做的每一个决定，从芯片级到API，都是为了给团队提供令牌、规模和运行时，让他们能够毫无限制地构建代理。"

Sail的效率优势来自专有基础设施优化，包括对开源推理引擎的深度定制以将GPU性能推向前沿能力、跨供应商的智能工作负载分配以实现最大弹性，以及对未充分利用的计算资源的战略利用。在最近的基准测试中，Sail的推理在领先的深度研究评估基准BrowseComp-Plus上取得首位，成本相比领先替代方案最多可低至十分之一，准确率达到90.72%。

"大多数推理基础设施的设计目标是最小化单个请求的延迟，但这对于需要在数小时内跨数千个并发调用维持吞吐量的代理来说是错误的优化，"Sail联合创始人兼首席技术官Samir Menon表示。"我们围绕这一约束重建了堆栈，效率收益在各个层面实现复合增长。"

Movva在NVIDIA花费多年时间将GPU性能推向极限，随后在Apple和Together AI建立了基础设施专业知识。同样来自Apple的Menon拥有大规模构建系统的经验。

"代理时代的基础设施层是当今AI中最重要的赌注之一，Neil和Samir正是构建它的创始人，"Kleiner Perkins合伙人Aditya Naganath表示。"他们带来了深度计算专业知识和系统严谨性的罕见组合，这种组合只能来自在规模极限处构建的经验。他们正在共同为长期运行代理构建定义性的推理平台。"

Sail的基础设施已经为Parallel Web Systems、Jack and Jill和Detail.dev的AI驱动工作流提供动力。"我们和Sail分享一种信念，即后台代理即将做更多有用的工作，"Parallel联合创始人Travers Nisbet表示。"实现这一点需要高效、可扩展的推理与最高质量的上下文相结合，包括来自网络的上下文。Sail正在构建其推理部分，我们很高兴在这个方向上保持一致。"

加州代码审查平台Detail.dev使用Sail为分析拉取请求和代码库的代理提供动力，其规模和深度以前需要大量人力工程时间。"基于Sail进行构建让我们能够以出色的经济性交付长期运行代理，"Detail.dev首席执行官Dan Robinson表示。"用了数万亿个令牌，还在增加，我们是满意的客户。"

Sail的API与现有的基于OpenAI的工作流兼容，并支持领先的开源模型，包括DeepSeek、Gemma、GLM、Kimi和Nemotron。