InsightFinder 獲 1500 萬美元融資，協助企業找出 AI 代理出錯的根源

可觀測性工具（Observability tools）的角色再次進化。雖然確保科技系統可靠性的解決方案市場多年來持續增長，但重心已穩步從「追蹤一切」轉向「控制複雜性與成本」。與此同時，企業內部 AI 代理程式（AI agents）的快速湧入與採用，又增加了一類全新的、需要被觀測的工作負載。

InsightFinder AI 是一家基於 15 年學術研究的初創公司，對這個問題並不陌生。

該公司自 2016 年以來一直利用機器學習來監控、識別並主動修復 IT 基礎設施問題，現在則正透過一套 AI 代理解決方案來應對當今的 AI 模型可靠性問題，該方案能完成從檢測、診斷到補救與預防的所有工作。

這家公司由執行長 Helen Gu 創立，她曾任職於 IBM 和 Google，目前是北卡羅來納州立大學的計算機科學教授。據 TechCrunch 獨家獲悉，該公司最近在由 Yu Galaxy 領投的 B 輪融資中籌集了 1,500 萬美元。

根據 Gu 的說法，當今產業面臨的最大問題不僅僅是監控和診斷 AI 模型出錯的地方，而是診斷在 AI 成為其中一部分後，整個技術棧（tech stack）是如何運作的。

「為了診斷這些 AI 模型問題，你實際上需要同時監控和分析數據、模型以及基礎設施，」Gu 告訴 TechCrunch。「這並不總是模型問題或數據問題；它通常是兩者的結合。有時，純粹只是你的基礎設施出了問題。」

Gu 用一個軼事解釋了現實中的情況：他們的一位客戶（一家美國大型信用卡公司）發現其欺詐檢測模型之一出現了偏移（drift）。由於 InsightFinder 監控著該公司的所有基礎設施，因此能夠識別出模型偏移是由於某些伺服器節點中的快取過期所導致的。

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「最大的誤解是認為 AI 可觀測性僅限於開發和測試階段的 LLM（大型語言模型）評估。相反地，一個完善的 AI 可觀測性平台應該提供涵蓋開發、評估和生產階段的端到端回饋迴圈支持，」她說。

InsightFinder 的最新產品名為「自主可靠性洞察」（Autonomous Reliability Insights），它結合了非監督式機器學習、專有的長短文本語言模型、預測性 AI 和因果推理來實現這一切。根據 Gu 的說法，這個基礎層與數據無關（data agnostic），這使得系統能夠攝取並分析整個數據流以收集信號，然後對這些信號進行關聯和交叉驗證，從而找出根本原因。

目前，可觀測性領域擠滿了競爭者，大家都想在 AI 工具湧入所開啟的新市場中分一杯羹。在近十年的發展歷程中，InsightFinder 一直在與 Grafana Labs、Fiddler、Datadog、Dynatrace、New Relic 和 BigPanda 等公司競爭，這些公司都在開發應對 AI 工具帶來的全新問題的能力。

但 Gu 並不擔心。相反，她聲稱 InsightFinder 的專業知識、經驗和可定制性構成了足夠的護城河。「事實上，到目前為止，我們很少在競爭中輸給任何人……這關乎洞察力，對吧？問題在於，許多數據科學家了解 AI，但不了解系統。而許多 SRE（網站可靠性工程）開發人員了解系統，但不了解 AI……他們不去看它，也不理解其中的內在關係。」

InsightFinder 如今擁有一系列客戶，包括瑞銀集團（UBS）、NBCUniversal、聯想（Lenovo）、戴爾（Dell）、Google Cloud 和康卡斯特（Comcast）。Gu 將其成功歸功於過去 10 年來致力於理解大型企業客戶需求的經驗。

「這歸結為與我們的財富 50 強客戶合作，磨合並理解部署這類模型所需的企業環境要求，」她說。「我們一直與戴爾合作，在我們一些最大的客戶中全球部署我們的 AI 系統。這不是你隨便拿一個基礎 AI 模型，然後直接套用在機器數據上就能做到的。」

Gu 表示，公司的收入流「強勁」，在過去一年中增長了「三倍以上」。事實上，她說公司原本根本沒有打算進行這輪 B 輪融資，是在公司於三個月內贏得一家財富 50 強公司的七位數訂單後，投資者主動聯繫了他們。

InsightFinder 將利用這筆新資金招聘首批銷售和行銷人員，以擴大其目前不到 30 人的團隊，並投資於其進入市場（go-to-market）的策略。到目前為止，該公司已累計籌集了 3,500 萬美元。