Naïve zbiera 28,5 mln USD w serii A. AI ma zakładać i prowadzić całe firmy

Co sprawiło, że inwestorzy otworzyli portfele? W ciągu kilku miesięcy od premiery platformę przyjęło ponad 30 000 deweloperów, a roczne przychody (ARR) firmy wzrosły dziesięciokrotnie, osiągając niskie dwucyfrowe miliony dolarów . Silnym sygnałem potwierdzającym dopasowanie produktu do rynku (product-market fit) było szerokie zastosowanie zunifikowanego API Naïve przez narzędzia AI do kodowania, takie jak Cursor, Claude Code i Codex .

Co robi Naïve: jeden API jako „system operacyjny” dla firm

Głównym założeniem Naïve jest to, że założenie i prowadzenie firmy wymaga dziś łączenia ze sobą kilkunastu oddzielnych API od różnych dostawców – do rejestracji, bankowości, poczty e-mail, hostingu w chmurze i innych. Naïve sprowadza to wszystko do jednego zunifikowanego API i pliku konfiguracyjnego . Deweloper może wydać agentowi AI do kodowania (Cursor, Claude Code lub Codex) pojedyncze polecenie, a platforma Naïve automatycznie udostępnia pełny pakiet operacyjny .

Ten pakiet obejmuje:

• Rejestracja firmy – utworzenie LLC w USA z rejestracją stanową i uzyskaniem EIN, a także weryfikacja KYC/KYB
• Płatności i bankowość – karty wirtualne z limitami wydatków, przetwarzanie płatności i konta bankowe
• Tożsamość firmowa – konta e-mail i numery telefonów
• Infrastruktura chmurowa – bazy danych Postgres, uwierzytelnianie, przechowywanie obiektów i funkcje brzegowe
• Infrastruktura chmurowa dla agentów – warstwa uruchomieniowa, w której agenci wykonują swoją logikę, obejmująca orkiestrację, routing modeli i pamięć

Człowiek wciąż musi przejść procesy KYC/KYB i dokonać wymaganych płatności, ale po tym wstępnym etapie AI przejmuje stery – od konfigurowania skrzynek e-mail po integrację ze Stripe i QuickBooks .

Warstwa optymalizacji wnioskowania: obniżanie kosztów agentów AI

Znaczna część środków z serii A zostanie przeznaczona na budowę pięciu komponentów infrastrukturalnych, które mają radykalnie obniżyć koszty operacyjne agentów AI . To odpowiedź na kluczowe wyzwanie ograniczające wdrażanie agentów na szeroką skalę: lawinowo rosnące koszty wnioskowania .

Oto, co buduje Naïve:

1. Optymalizacja wnioskowania – techniki obniżające koszt pojedynczego wywołania modelu dla wszystkich obciążeń agenta .

2. Router modeli – automatycznie kieruje każde zapytanie do najbardziej opłacalnego modelu językowego dla danego zadania. Proste wyszukiwania trafiają do tanich, małych modeli; tylko złożone zadania wymagające rozumowania są kierowane do największych modeli. Router przechowuje i odtwarza już obliczone dane, aby uniknąć ponownych obliczeń . To podejście odzwierciedla najlepsze praktyki branżowe, które raportują obniżenie kosztów o 40–85% przy zachowaniu 90–95% jakości wyników .

3. System pamięci – przechowuje i udostępnia kontekst biznesowy między sesjami, dzięki czemu agenci nie muszą ponownie pozyskiwać tych samych informacji, co znacznie ogranicza zbędne wywołania modeli .

4. Orchestrator rozdzielania zadań – koordynuje, który agent zajmuje się którym zadaniem i zarządza równoległym wykonywaniem, zapobiegając pętlom bezczynności i marnowaniu czasu wnioskowania .

5. Środowisko uruchomieniowe serverless – uruchamia kod agentów w lekkich środowiskach JavaScript zamiast w pełnowymiarowych maszynach wirtualnych, drastycznie obniżając koszty bezczynności przy wdrożeniach na dużą skalę .

Razem te komponenty mają sprawić, że autonomiczne firmy (i każde przedsiębiorstwo korzystające z infrastruktury agentów Naïve) będą znacznie tańsze w utrzymaniu. Firma planuje przeznaczyć środki na zatrudnienie badaczy i rozwój tych projektów, obecnie zatrudniając zaledwie 10 pracowników na pełen etat .

Co to oznacza dla rynku agentów AI

Podejście Naïve jest godne uwagi, ponieważ łączy dwie odrębne propozycje wartości: warstwę automatyzacji biznesu, która upraszcza zakładanie i prowadzenie firm, oraz warstwę obniżania kosztów wnioskowania, która sprawia, że uruchamianie agentów AI na dużą skalę jest ekonomicznie opłacalne. Jeśli platforma odniesie sukces, może skrócić czas potrzebny na uruchomienie w pełni autonomicznej firmy AI z tygodni do minut, utrzymując jednocześnie koszty obliczeniowe pod kontrolą.