Traversal huy động 120 triệu USD ở vòng Series B với mức định giá 1 tỷ USD để mở rộng SRE ứng dụng AI

Traversal thông báo đã huy động 120 triệu USD trong vòng Series B với mức định giá 1 tỷ USD vào ngày 3 tháng 11 năm 2026, nhằm đẩy nhanh nỗ lực phát triển các hệ thống production tự vận hành và mở rộng tuyển dụng ở các vị trí nghiên cứu, kỹ thuật và phát triển thị trường.

Kleiner Perkins, Redpoint Ventures và Khosla Ventures đồng dẫn dắt vòng gọi vốn, với sự tham gia của Sequoia Capital, Battery Ventures và Amex Ventures. Các nhà đầu tư trước đó là Kleiner Perkins và Sequoia đã tăng khoản đầu tư. Tổng vốn huy động hiện đạt 173 triệu USD, bao gồm 48 triệu USD mà Traversal thông báo khi công bố hoạt động vào tháng 6 năm 2025 và khoản đầu tư chiến lược của Amex Ventures vào tháng 12 năm 2025.

Xây dựng vòng ngoài cho hoạt động vận hành phần mềm

Traversal khởi đầu với việc phân tích nguyên nhân gốc rễ của sự cố, dựa trên nghiên cứu học thuật của ba nhà đồng sáng lập về học máy nhân quả và học tăng cường. Tiền đề cốt lõi là một sự cố tạo ra nhiều tín hiệu đồng thời, vì vậy một mối tương quan có vẻ hợp lý không thể xác định nguyên nhân khiến hệ thống gặp trục trặc. Production World Model chuyển đổi dữ liệu đo từ xa thô, mã nguồn, lịch sử triển khai và kiến thức tổ chức thành một mô hình về môi trường production được cập nhật liên tục và có thể đọc bằng AI. Causal Search Engine được thiết kế để kiểm tra hàng nghìn giả thuyết song song, lần theo các mối phụ thuộc và trình tự thời gian giữa các hệ thống, rồi xác định những nguyên nhân có bằng chứng hỗ trợ.

Traversal chính thức giới thiệu hai hệ thống này vào tháng 3 năm 2026, sau gần hai năm nghiên cứu và phát triển kỹ thuật. Các tác nhân hiện hoạt động chủ động và liên tục trong thời gian dài, thu thập bối cảnh, điều tra và hỗ trợ khắc phục khi xảy ra sự cố hoặc phát cảnh báo. Traversal MCP cung cấp năng lực phân tích thông tin production đó cho các tác nhân lập trình, kết nối bằng chứng vận hành với công việc phát triển nhằm ngăn ngừa sự cố.

Mục tiêu dài hạn là tạo ra phần mềm có thể phát hiện vấn đề, hiểu nguyên nhân, thực hiện hành động khắc phục, xác minh hành động đó có hiệu quả hay không và ngăn sự cố tái diễn. Lộ trình này cho thấy vòng gọi vốn vừa mở rộng một sản phẩm điều tra hiện có, vừa thể hiện niềm tin vào hoạt động vận hành tự chủ hơn.

Tăng trưởng được báo cáo vượt ra ngoài phân tích nguyên nhân gốc rễ

Traversal cho biết số cuộc điều tra mỗi tháng đã tăng hơn 100 lần trong năm 2026, từ 513 lên gần 73.000. Hiện nay, khoảng hai phần ba mức sử dụng sản phẩm nằm ngoài phạm vi phân tích nguyên nhân gốc rễ, bao gồm phân loại cảnh báo, rủi ro phát hành, xác thực CMDB, bảo mật, tình trạng hành trình khách hàng và các câu hỏi về hỗ trợ production. Cơ cấu này cho thấy sản phẩm được sử dụng rộng rãi hơn trong các quyết định vận hành thường xuyên, bên cạnh việc chẩn đoán sau sự cố.

Trong thông cáo huy động vốn đi kèm, Traversal cho biết doanh thu định kỳ hằng năm đã tăng gấp chín lần từ đầu năm đến nay, công ty đã xử lý hơn 150.000 cuộc điều tra cho khách hàng trong quý gần nhất và hỗ trợ hơn 4.000 kỹ sư. Nubank, Harvey, DigitalOcean và PepsiCo là một số doanh nghiệp đang sử dụng nền tảng này. CEO Nubank David Vélez cho biết nền tảng mới được triển khai tại công ty ông trong năm tuần và đang được mở rộng theo từng đợt khi kết quả tiếp tục khả quan; đây là lưu ý cho thấy quá trình ứng dụng vẫn còn ở giai đoạn đầu.

Bằng chứng từ kiểm chuẩn và những giới hạn của chúng

Độ khó về mặt kỹ thuật được ghi nhận riêng trong ORCA-bench, một bài nghiên cứu của các nhà nghiên cứu thuộc Cornell Tech, Traversal và Columbia University. Bộ kiểm chuẩn gồm 1.079 tác vụ phân tích nguyên nhân gốc rễ, được xây dựng dựa trên dữ liệu thu thập trong sáu ngày, gồm hơn 50 GB chỉ số, nhật ký và dấu vết từ một hệ thống có 19 vi dịch vụ, được trang bị khả năng đo lường bằng OpenTelemetry. Các tác nhân sử dụng giao diện quan sát hệ thống và mã nguồn thực tế; độ cụ thể của báo cáo, độ trễ phát hiện và các lỗi xảy ra đồng thời được thay đổi giữa các tác vụ.

Trong số năm tác nhân đa dụng được đánh giá, bài nghiên cứu ghi nhận độ chính xác cao nhất khi xác định nguyên nhân gốc rễ là 25,3% ở các tác vụ có độ khó trung bình và 10,0% ở các tác vụ khó. Tùy mô hình, nguyên nhân gốc rễ thiếu căn cứ và khó xảy ra do mô hình bịa ra xuất hiện trong 7% đến 40% báo cáo sự cố. Việc bỏ quyền truy cập mã nguồn làm giảm độ chính xác và tăng số thông tin bịa đặt ở mọi mô hình, củng cố kết luận rằng khả năng tạo mã trôi chảy không đồng nghĩa với khả năng chẩn đoán sự cố khi trực vận hành một cách đáng tin cậy.

Các điểm số này không đo lường hiệu suất thực tế của Traversal trong môi trường production. Các tác giả lưu ý rằng bằng chứng được thu thập từ một môi trường kiểm thử công khai có kiểm soát trong sáu ngày, với từng tác vụ được xử lý riêng. Chưa có thử nghiệm nào xác định liệu kết quả có áp dụng được cho các môi trường độc quyền lớn hơn và liên tục thay đổi hay không. Vì vậy, bộ kiểm chuẩn xác định khoảng trống nghiên cứu đối với công việc trực vận hành tự chủ; nó không xác nhận lộ trình phát triển production tự vận hành của công ty.

Mức độ ứng dụng được Traversal báo cáo và kết quả kiểm chuẩn phản ánh những giai đoạn khác nhau trong cùng một tham vọng. Hoạt động kinh doanh hiện tại tập trung vào điều tra sự cố và các câu hỏi rộng hơn về production; phép thử còn bỏ ngỏ đối với production tự vận hành là liệu hệ thống nhân quả của công ty có thể thực hiện hành động khắc phục, xác minh kết quả và ngăn sự cố tái diễn trong những môi trường phức tạp của khách hàng hay không.