致力于构建大语言模型应用开源基础设施的初创公司TensorZero周一宣布完成730万美元种子轮融资，由FirstMark领投，Bessemer Venture Partners、Bedrock、DRW、Coalition及数十位战略天使投资人跟投。
这笔融资正值成立18个月的TensorZero在开发者社区呈现爆发式增长之际。该公司的开源仓库近期斩获GitHub全球"当周趋势榜第一"，近几个月星标数从约3,000飙升至超9,700颗，反映出企业界对构建生产级AI应用复杂性的迫切需求。
"尽管行业喧嚣不断，开发LLM应用的企业仍缺乏满足复杂认知和基础设施需求的工具，只能勉强拼凑市场上现有的早期解决方案。"领投方FirstMark普通合伙人Matt Turck表示，"TensorZero提供开箱即用的生产级企业组件，这些组件能在自我强化的循环中原生协作。"
这家总部位于布鲁克林的公司瞄准了企业规模化部署AI应用的痛点。虽然GPT-5、Claude等大模型展现出惊人能力，但要将其转化为可靠的商业应用，仍需协调模型访问、监控、优化和实验等复杂系统。
核聚变研究如何催生突破性AI优化平台
TensorZero的技术路线源自CTO Viraj Mehta在核聚变反应堆强化学习领域的非常规背景。在卡内基梅隆大学攻读博士期间，他参与的能源部研究项目"每个数据点采集成本堪比一辆汽车——5秒数据耗资3万美元"。
"这迫使我们极度关注如何分配有限资源。"Mehta解释道，"我们只能进行少量试验，因此核心问题变成：哪个数据采集点的边际价值最大？"这一经历塑造了TensorZero的核心哲学：最大化每个数据点的价值以持续优化AI系统。
这一洞见促使Mehta与联合创始人Gabriel Bianconi（前DeFi项目Ondo Finance首席产品官，管理资产超10亿美元）将LLM应用重构为强化学习问题，使系统能从现实反馈中学习。
"广义上的LLM应用本质就是强化学习问题。"Mehta阐述道，"你用结构化输入多次调用模型，获得结构化输出，最终得到某种奖励反馈。这完全符合部分可观测马尔可夫决策过程特征。"
企业为何放弃复杂供应商集成转向统一AI基础设施
传统LLM应用开发需要集成多家供应商的专业工具——模型网关、可观测平台、评估框架和微调服务。TensorZero将这些功能整合为无缝协作的开源技术栈。
"多数企业不愿费心整合这些工具，即便整合也会得到碎片化方案，因为这些工具本就不是为协同工作设计的。"Bianconi表示，"因此我们意识到有机会打造实现生产环境反馈闭环的产品。"
该平台的核心创新是构建了"数据与学习飞轮"——将生产指标和人类反馈转化为更智能、快速、经济的模型。基于Rust语言开发，TensorZero在支持所有主流LLM供应商统一API的同时，实现亚毫秒级延迟。
大型银行与AI初创公司已在TensorZero构建生产系统
该方法已获得显著企业采用。欧洲某顶级银行正用其自动化生成代码变更日志，数十家A轮到B轮的AI优先初创公司已在医疗、金融、消费等领域部署该平台。
"开源社区和企业的采用热潮令人振奋。"Bianconi称，"我们荣幸获得全球数十位开发者贡献，更激动的是看到TensorZero已支撑前沿AI初创公司和大型组织的尖端LLM应用。"
其客户群体涵盖初创公司到大型金融机构，平台的技术能力与开源特性形成双重吸引力。对合规严格的企业而言，能在自有基础设施运行TensorZero提供了关键的数据管控能力。
TensorZero如何在企业级场景超越LangChain等AI框架
TensorZero通过端到端方案和生产级部署聚焦，与LangChain、LiteLLM等现有方案形成差异化。多数框架擅长快速原型开发，但常遇到迫使企业重构基础设施的扩展瓶颈。
"需要从两个维度考量。"Bianconi解释，"现有工具能快速搭建原型，但企业很快就会触及性能天花板被迫更换方案。"
其结构化数据采集方法支持更复杂的优化技术。与传统可观测工具存储原始文本输入输出不同，TensorZero保留每次推理的结构化变量数据，使模型重训和多方法实验更便捷。
Rust驱动性能实现每秒万次查询亚毫秒延迟
性能是核心设计考量。基准测试中，基于Rust的网关在99%分位下增加不足1毫秒延迟，同时支持每秒超10,000次查询。相较之下，Python实现的LiteLLM在低吞吐量时延迟增加25-100倍。
"LiteLLM(Python)在100 QPS时的P99延迟是我们网关在10,000 QPS时的25-100倍+"，创始人强调其Rust实现的性能优势。
消除AI供应商锁定的开源战略
TensorZero承诺核心平台完全开源且无付费功能，旨在消除企业对供应商锁定的顾虑。盈利模式将来自托管服务，自动化处理LLM优化中的复杂环节，如定制模型训练的GPU管理和主动优化建议。
"我们很早就决定开源以建立企业信任。"Bianconi表示，"未来至少一年后，我们会推出配套托管服务。"
托管服务将专注于自动化LLM优化的计算密集型环节，同时保持开源核心。包括处理微调GPU基础设施、运行自动化实验、提供模型性能改进建议等。
重塑企业AI基础设施的下一步
此次融资将加速TensorZero解决"LLMOps"挑战——AI应用生产环境运行复杂性问题。随着企业将AI视作关键业务基础设施，对生产就绪工具的需求持续激增。
新资金将用于加速开源基础设施开发和团队扩张。公司正在纽约扩招，并欢迎开发者社区贡献。创始人特别关注开发能加速跨AI应用实验的研究工具。
"我们的终极愿景是构建优化LLM应用的数据与学习飞轮——将生产指标和人类反馈转化为更智能、快速、经济的模型和智能体。"Mehta表示，"当AI模型处理更复杂工作流时，必须结合现实影响进行推演。"
TensorZero在GitHub的迅猛增长和早期企业采用，表明其精准击中了现代AI开发中最紧迫的挑战。其开源策略和企业级性能聚焦，可能在开发者采用驱动企业销售的市场中形成决定性优势。
对仍在挣扎将AI应用从原型转向生产的企业，TensorZero的统一方案为当前拼凑式工具提供了极具吸引力的替代选择。正如行业观察者所言，构建AI演示与构建AI业务的区别往往在于基础设施——TensorZero正押注统一且性能导向的基础设施将成为下一代AI公司的基石。
