Vellum Mengumpulkan $20M Seri A untuk Mempercepat Pengembangan AI Perusahaan yang Dapat Diandalkan

Vellum, sebuah platform pengembangan AI ujung-ke-ujung yang dirancang untuk membantu perusahaan membangun, menguji, dan mengirimkan aplikasi AI kritis dengan percaya diri, telah mengumpulkan $20 juta dalam pendanaan Seri A. Putaran ini dipimpin oleh Leaders Fund, dengan partisipasi dari Socii Capital, Y Combinator, Rebel Fund, Pioneer Fund, dan Eastlink Capital.

Pendanaan baru ini datang pada saat yang kritis untuk AI di seluruh industri. Sementara hampir setiap perusahaan menjelajahi AI generatif, lebih dari setengahnya masih kekurangan strategi komprehensif, dan sebagian besar terjebak dalam fase prototyping yang berkepanjangan. Vellum melangkah untuk menutup kesenjangan ini—menawarkan lingkungan pengembangan yang dirancang khusus yang membawa ketat, kecepatan, dan keterbacaan ke teknik AI.

Mengatasi Kesenjangan Kesiapan AI

Didirikan oleh Akash Sharma dan dibangun berdasarkan wawasan bahwa prinsip pengembangan perangkat lunak tradisional seperti versi, pengujian, dan kolaborasi hilang dalam sebagian besar alat AI, Vellum memberikan perusahaan pendekatan yang terstruktur dan didorong pengujian untuk AI. Platformnya memungkinkan tim fungsional lintas—termasuk insinyur, pemimpin produk, dan ahli materi—bekerja sama melalui:

• Pembangun UI visual dan SDK untuk mendefinisikan alur kerja AI
• Evaluasi dan pengujian asli untuk menangkap kegagalan sebelum penerapan
• Rilis versi satu-klik dengan dukungan rollback
• Pemantauan waktu nyata untuk terus meningkatkan kinerja model

“AI generatif telah mendefinisikan kembali bagaimana perusahaan berpikir tentang perangkat lunak, tetapi infrastruktur untuk membangun sistem AI bertanggung jawab hanya tidak dapat mengikuti,” kata Akash Sharma, CEO Vellum. “Itulah mengapa kami membuat Vellum—untuk membawa prediktabilitas, kontrol, dan kejelasan yang sama yang kami harapkan dari perangkat lunak tradisional ke dalam pengembangan AI.”

Sebuah Platform yang Dirancang Khusus untuk AI Perusahaan

Vellum lebih dari sekedar alat prototyping—ini adalah lingkungan operasi AI penuh. Tim dapat mengatur alur kerja lengkap menggunakan editor grafis berbasis grafik yang memprioritaskan aliran kontrol daripada aliran data, memungkinkan mereka untuk mengelola perilaku kompleks seperti percabangan, rekursi, eksekusi paralel, dan streaming.

Kemampuan komposisi ini membuat Vellum sangat berharga dalam industri yang sangat diatur, di mana keamanan, keandalan, dan keterlacakan sangat penting. Dengan mempersatukan orkestrasi, prompting, retrieval-augmented generation (RAG), evaluasi, dan pemantauan ke dalam satu platform, Vellum membantu perusahaan mengirimkan sistem AI yang kuat, dapat diamati, dan mudah dipelihara.

Dipercaya oleh Tim Perusahaan Terkemuka

Vellum sudah memberikan hasil untuk organisasi terkemuka seperti Drata, Swisscom, Redfin, dan Headspace, memungkinkan inisiatif AI di seluruh layanan pelanggan, otomatisasi kepatuhan, alat internal, dan generasi konten.

Drata, pemimpin dalam otomatisasi keamanan dan kepatuhan, menggunakan Vellum untuk mendukung lebih dari 7.000 lingkungan pelanggan dengan alur kerja AI yang aman dan dapat dijelaskan.

“Vellum memberikan kami infrastruktur untuk bergerak cepat tanpa mengorbankan kinerja atau kepercayaan,” kata Lior Solomon, VP of Engineering di Drata. “Sistem yang didorong pengujian mereka membantu kami beriterasi dengan cepat sambil menjaga AI kami akurat dan patuh.”

Leaders Fund, yang memimpin putaran ini, membawa keahlian operasional yang mendalam ke meja, memiliki mendukung beberapa perusahaan dari awal hingga $100M+ ARR.

“Vellum memecahkan masalah inti yang memperlambat adopsi AI di perusahaan—bagaimana membuat sistem AI yang dapat diandalkan, dapat diulang, dan siap produksi,” kata Gideon Hayden, Mitra Pengelola di Leaders Fund. “Mereka telah membangun apa yang setiap tim AI perusahaan butuhkan, dan kami bersemangat untuk membantu mereka menskalakan secara global.”

Membangun Standar untuk Pengembangan AI

Ketika kecerdasan buatan beralih dari eksperimental ke operasional, tekanan meningkat untuk perusahaan agar mengadopsi infrastruktur yang mendukung keandalan jangka panjang, tata kelola, dan pemeliharaan. Kompleksitas penerapan sistem AI—terutama yang melibatkan model bahasa besar, generasi yang ditingkatkan, atau arsitektur berbasis agen—memerlukan lebih dari sekedar skrip ad hoc dan teknik prompt. Kebutuhan akan orkestrasi yang kuat, eksperimen yang terkendali, dan pemantauan terus-menerus menjadi tidak dapat dinegosiasikan.

Ini membuka fase baru dalam AI perusahaan: satu yang mencerminkan praktik pengembangan perangkat lunak terstruktur dari DevOps, tetapi disesuaikan untuk medium dinamis dan probabilistik. Sebagai gantinya membangun AI dalam silo atau mengandalkan hanya intuisi, tim sekarang berpaling ke alat yang memperlakukan pengembangan AI sebagai disiplin rekayasa iteratif—lengkap dengan versi, cakupan pengujian, dan visibilitas ke setiap output dan keputusan.

Teknologi yang memungkinkan pergeseran ini meletakkan dasar untuk apa yang kemungkinan akan menjadi standar baru dalam operasi AI. Di masa depan, aplikasi AI diharapkan memiliki logika aliran transparan, output yang siap audit, penanganan kesalahan waktu nyata, dan integrasi yang mulus dengan model dan dataset yang berkembang. Seiring dengan peraturan yang diperketat dan penggunaan yang tumbuh lebih kompleks, industri akan menuntut lingkungan pengembangan yang menggabungkan fleksibilitas dengan akuntabilitas—memungkinkan tim untuk bergerak cepat tanpa kehilangan kontrol.

Evolusi ini mencerminkan pematangan yang lebih luas dari bidang AI itu sendiri. Janji AI generatif tidak pernah hanya tentang demo yang mengesankan—itu tentang mengintegrasikan sistem cerdas ke dalam inti bisnis. Generasi platform berikutnya akan dinilai tidak hanya oleh seberapa kuat mereka, tetapi oleh seberapa aman dan dapat diprediksi mereka dapat menskalakan di lingkungan dunia nyata.