Unframe 首席执行官兼联合创始人 Shay Levi – 采访系列

Shay Levi 是 Unframe 的联合创始人和首席执行官，Unframe是一家重新定义企业人工智能的公司，提供可扩展、安全的解决方案。之前，他联合创立了 Noname Security，并在四年内将公司卖给了 Akamai，价格为 5 亿美元。他是网络安全和技术领域的创新者，专门从事构建变革性的解决方案。

Unframe 是一家总部位于加利福尼亚州库珀蒂诺的企业人工智能平台，允许企业在几小时内将任何独特的 AI 用例变为现实，而不是几个月。通过其蓝图方法，Unframe 与全球的大型企业合作，实施跨可观察性、数据抽象、智能代理和现代化的解决方案。Unframe 使用基于结果的定价，允许客户无风险地体验和演变他们想要的任何解决方案。Unframe 与大型语言模型（LLM）无关，并不需要微调或训练 – 从根本上改变了大型企业寻求可扩展、即开即用的 AI 解决方案的可能性。

2025 年 4 月 3 日，Unframe 以 5000 万美元的资金从隐秘模式中脱颖而出，以改变企业 AI 部署。

在 Noname Security 成功退出给 Akamai 之后，你是什么动机让你启动 Unframe 的？你在企业 AI 空间中发现了什么缺口，使其成为合适的时机和机会？

我实际上是在收购讨论开始之前离开 Noname 的。我的观察是，一波巨大的浪潮即将来临，CIO 正在承受压力，快速采用人工智能，但可用的工具对于他们来说并不适合企业。他们要么将点解决方案拼凑在一起，没有治理，要么等待内部团队从头开始构建。两种方法都不具备可扩展性，并且都引入了风险。

这是信号。我意识到企业不仅需要访问人工智能 – 他们需要一个平台，可以同时为他们提供控制、速度和灵活性。这就是 Unframe 的由来。

Noname Security 是 API 网络安全领域的先驱。建设一个安全专注的公司的经验如何影响你在 Unframe 中采取的方法？

安全性是我们的 DNA。在 Noname，我们了解到没有治理的创新很快就会导致风险。这个教训直接适用于人工智能。从 Unframe 的第一天开始，我们就将正确的防护措施融入其中 – 安全的数据处理、模型透明度、基于角色的访问权限 – 以便企业可以在不引入新漏洞的情况下创新。

我们也非常清楚事情如何在规模上破坏。因此，虽然 Unframe 能够让团队快速移动，但我们设计了该平台以考虑企业复杂性 – 无论是管理数据流、执行合规性、还是与遗留系统集成。

在 API 安全领域，是否有任何企业之间的共同痛点帮助你形成了人工智能采用的愿景？

绝对如此。在 Noname，我们看到企业如何难以在其环境中获得可见性和控制。影子 API、不一致的工具和孤立的团队会产生真正的运营风险 – 并且会减慢一切的速度。

在人工智能方面，我们看到同样的模式重复。每个团队都想快速移动，但如果没有正确的结构，你会得到碎片化、重复和盲点。这种经验塑造了我们在 Unframe 中的思考。我们希望为企业提供一种采用人工智能的方式，使其统一、安全且真正适用于团队和系统 – 而不仅仅是在孤立的区域内。

Unframe 正在获得大型企业的关注，并在一年内实现了数百万美元的年度回复率（ARR）- 你如何在如此短的时间内实现了如此高的采用率？

我们没有走传统的慢速实验或有限试点的路线。从第一天开始，我们就进入了市场，与全球企业合作，开展高影响力、真实世界的项目。这些项目不是孤立的用例 – 它们是与业务核心部分相关的战略计划。这就是我们赢得信任并使 Unframe 成为多个领域的战略合作伙伴的原因 – 而不仅仅是一个供应商。当你快速交付真正的成果时，采用就会随之而来。

你曾谈到将人工智能部署从几个月缩短到几小时。可以带我们了解一下 Unframe 如何实现这一点吗？

我们在 Unframe 平台中构建了数百个深层次的技术构建块。当新解决方案部署时，它不是从零开始的 – 它是通过一个蓝图定制的，该蓝图将这些组件映射到用户的特定需求。这就是我们将部署时间从几个月缩短到几小时的方式。

告诉我们更多关于蓝图方法 – 什么使其独特，为什么它对于企业人工智能用例如此强大？

蓝图方法是我们以可扩展方式交付定制人工智能解决方案的方式 – 而无需从头开始。每个蓝图都将逻辑、组件、工作流和防护措施映射到特定的用例中，配置我们的平台库中的技术构建块。这就是我们在规模上实现速度和精度的方式。

Unframe 将自己定位为与大型语言模型（LLM）无关，并不需要模型微调。为什么你认为避免定制模型的需求很重要？

因为大多数企业不需要定制模型 – 他们需要定制结果。一旦你开始微调，你就将自己锁定在特定的供应商中，增加成本，并创建大多数组织无法处理的维护开销。

我们设计 Unframe 以一种仍然能够提供定制、高质量结果的方式与现有的现代模型一起工作 – 而无需复杂性。通过保持与 LLM 的无关性，我们为企业提供了灵活性、更快的价值实现时间和随着模型景观变化而演变的能力。目标不是训练模型 – 而是解决问题。而且你可以非常好地解决问题，而无需触摸微调。

自然语言交互在 Unframe 的平台中扮演什么角色 – 它可以在多大程度上取代传统的软件 UI？

自然语言是一个强大的入口点 – 它使人工智能对业务用户来说瞬间可访问，无需培训或技术准备。这在处理全球公司和分布在不同国家、角色和语言的分布式工作人员时尤其重要。聊天式界面有助于平衡竞争环境。

但是，每个 Unframe 用例都是不同的，界面需要与任务相匹配。有时这意味着自然语言聊天。其他时候，这是一个动态表格、交互式仪表板或内容生成界面 – 无论什么最适合工作流和我们要解决的问题。

我们不认为自然语言会取代传统的 UI，而是一种可以消除摩擦的层次 – 在它很重要的地方。目标是让软件感觉直观、灵活和定制 – 不仅适用于用户，也适用于他们要解决的问题。

你从将 Noname Security 扩展到 10 亿美元以上的估值和 4.5 亿美元的收购中获得了什么经验教训，你又如何将这些经验教训应用于 Unframe？

专注于解决真正的、紧急的问题 – 并从第一天开始就以企业级的执行力来解决这些问题。在 Noname，我们了解到规模来自信任，而信任来自快速交付而不妥协。在 Unframe，我们正在应用同样的思维方式：快速移动，安全构建，并始终保持对客户的关注。当你快速交付真正的成果时，采用就会随之而来。

作为一名重复创业者，你如何建立领导团队和公司文化在超高速增长的环境中？

在超高速增长中，你没有时间慢慢摸索 – 所以你需要周围的人不仅擅长他们所做的事情，而且能够在不确定性中茁壮成长，并且能够快速行动。对于我来说，建立领导团队始于信任、清晰和共同的价值观。每个人都必须对我们要去哪里以及他们在旅程中的角色有相同的认识和承诺。

文化也是如此。这不仅仅是乒乓球桌 – 而是你在事情变得艰难时如何做出决定。在 Unframe，我们一直致力于打造一个拥有所有权、节奏和诚实的文化。我们快速行动，认真倾听，并每天相互推动，力求变得更好。这种文化不仅能在超高速增长中生存 – 它还能推动增长。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Unframe。