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Unframe 从隐身状态中脱颖而出,获得 5000 万美元资金,旨在改变企业 AI 部署

Unframe,一家下一代企业 AI 平台,正式从隐身状态中脱颖而出,获得了 5000 万美元的资金支持,由 Bessemer Venture Partners 领投,共同投资者包括 TLV Partners、Craft Ventures、Third Point Ventures、SentinelOne Ventures 和 Cerca Partners。这笔资金标志着 Unframe的一个重要里程碑,因为它加速了全球扩张,推动了研发,并扩大了其成熟的 AI 解决方案的交付,这些解决方案已经在全球各地的领先企业中获得了认可。
Unframe 正在重新定义大型组织如何实施人工智能,通过消除通常的摩擦——长时间的开发周期、安全瓶颈和对内部 AI 专家的需求。其平台使企业能够在几个小时内,从概念到完全部署的自定义 AI 解决方案,而不是几个月。与通用 AI 工具或狭隘的点解决方案不同,Unframe 的设计适应任何企业使用案例,跨任何系统或部门。
无需额外开支的即时 AI 解决方案
Unframe 平台的核心是其所谓的 蓝图方法,一种为大型语言模型(LLM)提供必要上下文的方法,以实现超相关、特定领域的结果。这意味着企业不需要训练或微调模型,这通常是部署 AI 的最耗资源的部分之一。Unframe 也与 LLM 无关,这使得客户可以使用或在不被锁定在单一生态系统中的情况下切换公共和私有模型。
从解析跨遗留系统的混乱数据到使用精确度分析结构化和非结构化数据,Unframe 的 AI 代理像领域专家一样,可以与任何系统集成、自动化复杂工作流程并提供可行的见解——所有这些都使用自然语言输入。
一种新的企业 AI 模型:安全、快速、灵活
企业对 AI 的采用往往被安全、合规和实施开支的担忧所阻碍。Unframe 正在将这一挑战转化为竞争优势。该平台允许与 SaaS 工具、API、数据库和专有文件系统进行全面的集成,同时确保客户数据永远不会离开他们的安全周界,除非被明确允许。灵活的部署选项包括本地部署和公有云,提供组织对数据处理和法规遵从性的最大控制权。
Unframe 还引入了一种激进的转变,即如何对 AI 服务进行定价和交付。该公司采用基于结果的定价模型:客户只需在解决方案部署并交付价值时才需付费。这消除了通常与企业软件采购相关的风险,并加速了时间到价值的实现。
快速获得牵引力和现实影响
尽管 Unframe 刚刚从隐身状态中脱颖而出,但它已经为数十家《财富》500 强客户提供服务,并实现了数百万美元的年度经常性收入(ARR)。其早期成功凸显了企业对更敏捷和有效的 AI 解决方案的日益增长的需求。
“Unframe 在处理结构化和非结构化数据方面的无与伦比的准确性、速度和质量已经改变了我们的运营,” 一位全球投资银行的 CIO 说。
“在库施曼与wakefield,我们的 AI+ 战略专注于快速推出创新解决方案,以解锁关键见解,我们正在积极推进与 Unframe 的合作,” Salumeh Companieh,首席数字与信息官 补充说。
“感谢 Unframe,我们仅用两周时间就将 AI 使用案例变为现实,而我们的团队之前已经苦苦挣扎了九个月,” 一家《财富》100 强保险公司的 创新副总裁 说。
一支经验丰富的团队,拥有成功的记录
Unframe 由 CEO 和联合创始人 Shay Levi 领导,他之前联合创立了 Noname Security,将其扩展到 4000 万美元的 ARR,并以 5 亿美元的价格被 Akamai 收购。他与 COO Larissa Schneider 和研发副总裁 Adi Azarya 一起合作,后两者都是企业软件扩张、IPO、M&A 和国际扩张的老手。领导团队在网络安全、产品开发和运营扩张方面的深厚专业知识为 Unframe 的快速增长和企业级产品奠定了基础。
“Unframe 通过快速提供根据企业确切需求定制的软件,正在颠覆企业 AI 的格局,” Amit Karp,Bessemer Venture Partners 合伙人 说。“我完全相信 Shay 和团队能够重新定义软件如何被构建和交付给企业世界。”
为什么重要
在一个 AI 采用至关重要但往往复杂的环境中,Unframe 提供了一种大胆的替代方案。通过消除技术障碍、合规摩擦和供应商锁定,Unframe 赋予企业快速行动、明智决策和安全地以自己的方式解锁其数据的全部潜力。
拥有一个支持无限集成、实时协作和自主任务执行的统一平台,Unframe 正在将自己定位为企业 AI 的中央神经系统。
这轮资金不仅确认了市场对 Unframe 使命的信心,也标志着企业期望的更广泛转变:从缓慢的、通用的解决方案到敏捷的、安全的、完全可定制的 AI,从第一天就能交付价值。












