是什麼讓投資人願意慷慨解囊？ Naïve 在推出後短短幾個月內，就吸引了 超過 30,000 名開發者客戶，其年度經常性收入（ARR）在過去六個月內成長了十倍，達到低八位數美元的規模 。其統一 API 被 Cursor、Claude Code 和 Codex 等 AI 編碼工具廣泛採用，是產品驗證市場需求的強烈信號 。

Naïve 在做什麼：一個 API 搞定整間公司的「作業系統」

Naïve 的核心洞察在於，目前創立與營運一間公司，需要串接十幾個不同的第三方 API——從公司註冊、銀行開戶、企業郵件，到雲端主機等。Naïve 將這一切濃縮為 一個統一的 API 與一個設定檔 。開發者只需對 AI 編碼代理（使用 Cursor、Claude Code 或 Codex）下一個指令，Naïve 的平台就會自動佈建一整套的營運基礎 。

這套基礎設施包含：

• 公司註冊 —— 成立美國 LLC 有限責任公司，包含州政府申報與 EIN 稅號申請，以及 KYC/KYB 合規審查
• 支付與銀行服務 —— 具備消費上限的虛擬信用卡、支付處理與銀行帳戶
• 企業身份 —— 企業郵件帳號與電話號碼
• 雲端基礎設施 —— Postgres 資料庫、身份驗證、物件儲存與邊緣函數
• AI 代理雲端基礎設施 —— 代理執行邏輯的運行層，包括任務協調、模型路由與記憶管理

在整個流程中，人類仍需完成 KYC/KYB 驗證並支付必要費用，但在這些合規環節之後，AI 代理便可接手所有後續工作——從開通郵件信箱到整合 Stripe 與 QuickBooks 等金流服務 。

推理優化層：大幅降低 AI 代理的營運成本

Naïve 將把此次 A 輪募資的很大一部分，用於打造 五項基礎設施元件，目標是讓 AI 代理的營運成本大幅下降 。這項策略直指目前業界公認限制 AI 代理大規模部署的核心瓶頸：持續飆升的推理成本 。

以下是 Naïve 正在打造的五項技術：

1. 推理優化（Inference Optimization） —— 透過各種技術手段，降低每次 API 呼叫的計算成本 。

2. 模型路由器（Model Router） —— 自動將每個查詢分配給執行該任務最具成本效益的大型語言模型（LLM）。簡單的查詢交給便宜的小模型處理；只有複雜的推理任務才會動用頂級模型。路由器也會記憶並重複利用已計算過的資料，避免重複運算 。這種做法與業界最佳實踐吻合，據報導可實現 40% 至 85% 的成本降低，同時維持 90% 至 95% 的輸出品質 。

3. 記憶系統（Memory System） —— 儲存並在跨工作階段間提供商業上下文，讓 AI 代理無需重複推導相同資訊，大幅減少重複的模型呼叫 。

4. 工作分配協調器（Work Distribution Orchestrator） —— 協調哪個代理負責哪項任務，並管理平行執行，避免閒置循環與浪費推理時間 。

5. 無伺服器運行環境（Serverless Runtime） —— 在 輕量級 JavaScript 環境 中運行代理程式碼，而非在完整的虛擬機器中執行，從而大幅降低大規模代理部署時的閒置成本 。

這對 AI 代理生態系意味什麼？

Naïve 的策略之所以引人注目，在於它結合了兩種截然不同的價值主張：一個是能簡化公司設立與營運的 商業自動化層，另一個是讓底層 AI 代理在規模化後仍具經濟效益的 推理成本降低層。如果這套模式成功，Naïve 將能把創立一家完全由 AI 營運的公司的門檻，從數週縮短為數分鐘，同時將後續的持續運算成本控制在合理範圍內。目前 Naïve 團隊僅有 10 名全職員工，公司計劃利用這筆資金招募研究人員，擴展上述專案 。

是什麼讓投資人願意慷慨解囊？ Naïve 在推出後短短幾個月內，就吸引了 超過 30,000 名開發者客戶，其年度經常性收入（ARR）在過去六個月內成長了十倍，達到低八位數美元的規模 。其統一 API 被 Cursor、Claude Code 和 Codex 等 AI 編碼工具廣泛採用，是產品驗證市場需求的強烈信號 。

Naïve 在做什麼：一個 API 搞定整間公司的「作業系統」

Naïve 的核心洞察在於，目前創立與營運一間公司，需要串接十幾個不同的第三方 API——從公司註冊、銀行開戶、企業郵件，到雲端主機等。Naïve 將這一切濃縮為 一個統一的 API 與一個設定檔 。開發者只需對 AI 編碼代理（使用 Cursor、Claude Code 或 Codex）下一個指令，Naïve 的平台就會自動佈建一整套的營運基礎 。

這套基礎設施包含：

• 公司註冊 —— 成立美國 LLC 有限責任公司，包含州政府申報與 EIN 稅號申請，以及 KYC/KYB 合規審查
• 支付與銀行服務 —— 具備消費上限的虛擬信用卡、支付處理與銀行帳戶
• 企業身份 —— 企業郵件帳號與電話號碼
• 雲端基礎設施 —— Postgres 資料庫、身份驗證、物件儲存與邊緣函數
• AI 代理雲端基礎設施 —— 代理執行邏輯的運行層，包括任務協調、模型路由與記憶管理

在整個流程中，人類仍需完成 KYC/KYB 驗證並支付必要費用，但在這些合規環節之後，AI 代理便可接手所有後續工作——從開通郵件信箱到整合 Stripe 與 QuickBooks 等金流服務 。

推理優化層：大幅降低 AI 代理的營運成本

Naïve 將把此次 A 輪募資的很大一部分，用於打造 五項基礎設施元件，目標是讓 AI 代理的營運成本大幅下降 。這項策略直指目前業界公認限制 AI 代理大規模部署的核心瓶頸：持續飆升的推理成本 。

以下是 Naïve 正在打造的五項技術：

1. 推理優化（Inference Optimization） —— 透過各種技術手段，降低每次 API 呼叫的計算成本 。

2. 模型路由器（Model Router） —— 自動將每個查詢分配給執行該任務最具成本效益的大型語言模型（LLM）。簡單的查詢交給便宜的小模型處理；只有複雜的推理任務才會動用頂級模型。路由器也會記憶並重複利用已計算過的資料，避免重複運算 。這種做法與業界最佳實踐吻合，據報導可實現 40% 至 85% 的成本降低，同時維持 90% 至 95% 的輸出品質 。

3. 記憶系統（Memory System） —— 儲存並在跨工作階段間提供商業上下文，讓 AI 代理無需重複推導相同資訊，大幅減少重複的模型呼叫 。

4. 工作分配協調器（Work Distribution Orchestrator） —— 協調哪個代理負責哪項任務，並管理平行執行，避免閒置循環與浪費推理時間 。

5. 無伺服器運行環境（Serverless Runtime） —— 在 輕量級 JavaScript 環境 中運行代理程式碼，而非在完整的虛擬機器中執行，從而大幅降低大規模代理部署時的閒置成本 。

這對 AI 代理生態系意味什麼？

Naïve 的策略之所以引人注目，在於它結合了兩種截然不同的價值主張：一個是能簡化公司設立與營運的 商業自動化層，另一個是讓底層 AI 代理在規模化後仍具經濟效益的 推理成本降低層。如果這套模式成功，Naïve 將能把創立一家完全由 AI 營運的公司的門檻，從數週縮短為數分鐘，同時將後續的持續運算成本控制在合理範圍內。目前 Naïve 團隊僅有 10 名全職員工，公司計劃利用這筆資金招募研究人員，擴展上述專案 。