Sail Research完成8000万美元A轮融资，由Andreessen Horowitz领投，用于构建高效长期运行AI代理和下一代推理工作负载的基础设施。

Sail Research是一家专为长周期AI智能体而构建的基础设施公司，已获得8000万美元的种子轮和A轮融资，估值为4.5亿美元。Kleiner Perkins领投A轮融资，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（Intel首席执行官）和Tri Dao（Together AI首席科学家）。

AI格局正在朝向能够在数小时至数天内自主处理复杂任务的智能体转变，这与当今基础设施所基于的轮流交互模式形成了对比。现有系统是为人与提示词的交互优化的，而非针对AI智能体的特点，而AI智能体会因获得更多计算和上下文资源而改进。随着全球AI支出预计在2026年达到2.5万亿美元，企业在部署宏大的智能体工作负载时仍受到制约，受到成本以及从未为长期运行而设计的平台的速率限制和规模上限的阻碍。

Sail通过两项核心产品消除了这些制约：一个为吞吐量和效率重构的推理堆栈，用于处理在单个任务上花费数十亿tokens的智能体，以及Sailboxes——设计用于运行数天且仅对活动工作时间收费的沙箱环境。这些组件共同使团队能够构建最雄心勃勃的智能体，同时保持有利的经济性。

"Sail的使命是让智能随处可得，"Sail联合创始人兼首席执行官Neil Movva表示。"我们的每个决定，从芯片层面到API层面，都致力于为团队提供tokens、规模和运行时间，让他们能够毫无限制地构建智能体。"

Sail的效率提升来自于专有的基础设施优化，包括对开源推理引擎的深度定制以最大化GPU性能、跨提供商的智能工作负载分配以增强可靠性，以及对未充分利用的计算资源的战略性使用。在BrowseComp-Plus的最近基准测试中，Sail的推理在成本降低至竞争解决方案十倍的同时，实现了90.72%的准确率。

"大多数推理基础设施都是为了最小化单个请求的延迟而设计的，但智能体需要在数小时内跨数千个并发调用实现可持续的吞吐量，"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，效率提升在各个层级都有所体现。"

Movva之前在NVIDIA领导GPU性能优化工作，随后在Apple和Together AI积累了基础设施专业知识。Menon也来自Apple，在那里他开发了大规模系统。

Sail的基础设施目前为Parallel Web Systems、Jack and Jill和Detail.dev的工作流提供支持。总部位于加州的代码审查平台Detail.dev利用Sail来驱动智能体，这些智能体以前所未有的规模和深度分析pull requests和代码库，这在以前需要大量人力工程投入。"基于Sail构建让我们能够以优良的经济效益交付长周期智能体。我们已经处理了数万亿tokens，我们是满意的用户，"Detail.dev首席执行官Dan Robinson表示。

该公司的API与现有基于OpenAI的工作流兼容，并支持包括DeepSeek、Gemma、GLM、Kimi和Nemotron在内的领先开源模型。更多信息可在sailresearch.com上获取。