专注于生产环境中软件运行与操作的人工智能公司 Resolve AI 近日宣布，在其 A 轮融资扩展中成功筹集 4000 万美元，公司估值达到 15 亿美元。本轮融资由 DST Global 和 Salesforce Ventures 领投。
自脱离隐身模式仅 18 个月以来，Resolve AI 已累计融资超过 1.9 亿美元，并为 Coinbase、DoorDash、MSCI、Salesforce 和 Zscaler 等企业客户提供服务。与此同时，公司还宣布成立 Resolve AI 实验室，旨在开发针对特定领域的模型和代理系统，以满足复杂生产环境的运营需求。
DST Global 联合创始人兼管理合伙人 Rahul Mehta 表示：" 我们非常荣幸能与 Spiros、Mayank 及整个 Resolve AI 团队合作，支持他们将人工智能引入生产环境的愿景。凭借极高的技术人才密度和数十年的行业经验，这个团队最有能力利用人工智能在大规模复杂系统中取得成功。"
Resolve AI 实验室将由 Dhruv Mahajan 领导，他加入公司担任首席人工智能科学家。在此之前，Dhruv 曾在 Meta 主导大规模 Llama 基础模型的后期训练工作。他表示：" 基础模型正在迅速改进，但它们仍不足以满足生产运营的需求。生产环境需要对碎片化的遥测数据进行推理，处理长时间运行的工作流、不断变化的系统，并对准确性有极高的要求。"
Resolve AI 创始人兼首席执行官 Spiros Xanthos 补充道：" 通用模型并非为生产运营的现实而设计。该领域的 AI 系统必须能够跨噪声遥测数据、复杂依赖关系和多步骤工作流进行推理，同时满足严格的准确性、延迟性、可靠性和控制要求。"
Resolve AI 实验室的核心研究方向包括：
针对生产运营的特定领域模型构建和后期训练
跨操作遥测数据（如日志、指标、跟踪、基础设施事件和变更历史）的 AI 推理
用于衡量实际操作工作流中可靠性和准确性的评估框架
用于可扩展评估、训练和模型改进的合成数据生成和模拟环境
可扩展操作 AI 的系统架构
在生产环境中运行 AI 的治理和保障措施
Salesforce Ventures 负责人 Zak Kokosa 指出：" 作为基础模型的早期投资者，我们亲眼目睹了 AI 如何重塑软件的构建方式。然而，在复杂的生产环境中管理这些软件仍然是企业工程中最困难的问题之一。Resolve AI 凭借深厚的领域专业知识，正在开创下一代代理 AI 运营的发展。"
Salesforce 总裁兼首席信任与基础设施官 Meir Amiel 也表示：" 过去需要数小时手动调查和跨团队协作才能解决的问题，现在只需一小部分时间即可完成。Resolve AI 不仅提升了工程师的效率，还让他们能够专注于真正产生影响的工作。"
Resolve AI 实验室将与全球领先企业密切合作，共同应对生产环境中生成的广泛信号和不断演变的挑战。通过利用这些现实世界的难题，Resolve AI 希望构建能够在生产环境中有效扩展的 AI 系统。
最终目标是实现越来越多由 AI 管理的生产系统，其中模型和代理协同工作以调查事故、诊断根本原因并采取行动，而人类的参与则由风险和操作背景决定。
这笔新资金将用于支持 Resolve AI 平台的持续投资、市场扩展以及长期研究计划，进一步推动 AI 在生产环境中的广泛应用。
