InsightFinder完成1500万美元融资，专注AI智能体故障诊断难题

可观测性工具的定位正在经历新一轮演变。多年来，保障技术系统可靠性的解决方案市场持续扩张，其核心关注点也从"全面追踪"逐步转向"控制复杂性与成本"。与此同时，AI智能体在企业中的快速引入与普及，又催生了全新的、亟需监控的工作负载类别。

InsightFinder AI是一家以15年学术研究为根基的初创公司，对这一挑战有着深刻的认识。

自2016年起，该公司就一直运用机器学习技术来监控、识别并主动修复IT基础设施问题，如今更是推出了AI智能体解决方案，正面应对当下AI模型可靠性的核心痛点，覆盖从故障检测、原因诊断到问题修复与预防的完整闭环。

InsightFinder由北卡罗来纳州立大学计算机科学教授、曾任职于IBM与谷歌的顾海燕（Helen Gu）创立，担任公司CEO。TechCrunch独家获悉，该公司近期完成了由Yu Galaxy领投的1500万美元B轮融资。

顾海燕表示，当前行业面临的最大挑战，不仅仅是监控和诊断AI模型的故障点，更在于如何理解AI融入整个技术栈之后，系统全局的运作方式。

"要诊断AI模型问题，必须将数据、模型和基础设施放在一起进行监控和分析，"她对TechCrunch表示，"问题不一定出在模型或数据本身，往往是多重因素叠加的结果，有时甚至根源只是基础设施。"

顾海燕以一个真实案例加以说明：某美国大型信用卡公司发现其一个欺诈检测模型出现了漂移现象。由于InsightFinder对该公司全部基础设施保持监控，得以追溯到模型漂移的根源——部分服务器节点存在过期缓存。

"最大的误区在于，人们认为AI可观测性仅限于大语言模型在开发和测试阶段的评估。恰恰相反，一个完善的AI可观测性平台，应当覆盖开发、评估和生产全阶段的端到端反馈闭环，"她说道。

InsightFinder最新推出的产品"Autonomous Reliability Insights"（自主可靠性洞察），综合运用无监督机器学习、自研大小语言模型、预测式AI以及因果推断技术，实现了上述全链路能力。据顾海燕介绍，该产品的基础层具备数据无关性，可以摄取并分析完整数据流，从中提取信号并进行关联与交叉验证，最终定位根本原因。

目前，可观测性赛道已聚集了大量玩家，竞相争夺AI工具浪潮所带来的新兴市场份额。在近十年的发展历程中，InsightFinder持续与Grafana Labs、Fiddler、Datadog、Dynatrace、New Relic和BigPanda等头部厂商正面竞争，这些对手也在加速构建应对AI工具新挑战的能力。

然而，顾海燕对此并不感到忧虑。她认为，InsightFinder的深厚积累、丰富经验与高度可定制化，已构筑起足够坚实的竞争壁垒。"到目前为止，我们几乎没有把客户输给任何竞争对手……这里比拼的是洞察力。很多数据科学家懂AI，却不懂系统；很多站点可靠性工程师懂系统，却不懂AI……他们看不到两者之间内在的关联。"

InsightFinder目前的客户阵容包括瑞银集团（UBS）、NBCUniversal、联想、戴尔、谷歌云和康卡斯特（Comcast），顾海燕将这一成绩归功于十年如一日深耕大型企业客户需求的积累。

"这一切都源于与《财富》50强客户并肩打磨、深入理解企业环境对部署此类模型的具体要求，"她说，"我们一直与戴尔携手，将我们的AI系统部署到全球最大规模的客户场景中。这绝非拿一个基础AI模型、随手挂上机器数据就能实现的。"

顾海燕透露，公司营收"表现强劲"，过去一年增长"逾三倍"。事实上，此次B轮融资并非公司主动寻求，而是在公司于三个月内与一家《财富》50强企业签下七位数合同后，主动被投资方找上门来的。

InsightFinder将利用本轮新融资完成首批销售与市场岗位招聘，扩充目前不足30人的团队规模，并加大市场拓展投入。该公司迄今累计融资总额已达3500万美元。

Q&A

Q1：InsightFinder主要解决什么问题？

A：InsightFinder专注于AI智能体和IT基础设施的可观测性问题。它不仅能监控和诊断AI模型的故障，还能将数据、模型和基础设施作为整体进行分析，找出根本原因。例如，它曾帮助一家信用卡公司发现欺诈检测模型漂移的根源是服务器节点的过期缓存，而非模型或数据本身出了问题。

Q2：InsightFinder的新产品Autonomous Reliability Insights用了哪些技术？

A：Autonomous Reliability Insights综合运用了多种技术，包括无监督机器学习、自研大小语言模型、预测式AI以及因果推断。该产品的基础层具备数据无关性，可摄取并分析完整数据流，通过关联与交叉验证信号来定位系统根本原因，覆盖从故障检测、诊断到修复与预防的完整闭环。

Q3：InsightFinder在竞争激烈的可观测性市场如何保持竞争力？

A：InsightFinder的核心竞争优势在于深厚的技术积累与企业级定制化能力。公司创始人指出，数据科学家懂AI但不懂系统，工程师懂系统但不懂AI，而InsightFinder恰好填补了这一认知鸿沟。加上十年深耕瑞银、谷歌云、联想等大型企业客户的经验，公司目前几乎没有把客户输给竞争对手。