직장에서 생성 AI가 폭발함에 따라 새로운 클래스의 인프라가 혼돈을 길들이기 위해 떠오르고 있습니다. 매여 있지 않은샌프란시스코에 기반을 둔 스타트 업은 4 백만 달러의 종자 라운드를 확보하여 기업이 AI를 자체적으로, 관찰 할 수 있고 비용 효율적으로 받아 들일 수 있도록 도와주었습니다.
라운드는 이끌었다 레이스 캐피탈지원으로 Wayfinder 벤처,,, Y 조합기,,, 대규모 기술 벤처그리고 CloudFlare 및 Palo Alto Networks의 Google 이사회 멤버 Ram Shriram 및 Cybersecurity Veterans를 포함한 주목할만한 천사 명단. 이 회사는 AI 거버넌스의 최전선에 위치하고 있습니다. 비즈니스가 AI 채택에 맞서 싸울 때 점점 더 긴급한 부문입니다.
그림자 IT 위기 AI
Chatgpt를 사용하는 마케팅 팀에서 Copilot을 통해 코드를 실행하는 엔지니어에 이르기까지 AI 도구는 필수 불가결하고 종종 관리되지 않았습니다. 이 “Shadow AI”채택은 독점 데이터 유출, 모니터링되지 않은 비용을 쌓고 보안 검토없이 타사 모델을 도입하는 실제 위험을 도입합니다. IT 팀은 종종 어둠 속에 남아 정책을 시행하거나 민감한 데이터를 보호 할 수 없습니다.
이 문제로 인해 결합되지 않았습니다. 이 플랫폼은 AI 게이트웨이, Cursor, Roo 및 내부 문서 부실과 같은 인기있는 엔터프라이즈 AI 도구와 직접 통합되는 안전한 미들웨어 계층으로 작용합니다. Unbound는 생성 모델에 대한 액세스를 차단하는 대신 기존 워크 플로를 깨지 않고도 세밀한 컨트롤, 실시간 편집, 모델 라우팅 및 강력한 사용 분석을 도입합니다.
ai redaction 및 모델 라우팅 – 설명
Unbound의 가장 혁신적인 기능 중 하나는입니다 실시간 프롬프트 편집. 사용자가 AI 도구와 상호 작용할 때 비밀번호는 비밀번호, API 키 또는 개인 데이터와 같은 민감한 콘텐츠 요청을 스캔합니다. 기존의 데이터 손실 방지 도구와 마찬가지로 (기존 데이터 손실 방지 도구와 마찬가지로) 신고 또는 차단하는 대신 시스템은 비밀을 자동으로 수정하고 기업의 보안 환경 내부의 Google Vertex AI, AWS Bedrock 또는 개인 LLM과 같은 플랫폼에서 호스팅되는 내부 모델에 민감한 프롬프트를 노출시킵니다.
이 건축 결정은 증가하는 추세를 반영합니다. 네트워크 트래픽과 같은 AI 트래픽 처리, 라우팅, 장애 조치, 관찰 가능성 및 비용 관리가 완료됩니다.
Unbound의 라우팅 로직은 사용 패턴과 모델 성능 메트릭으로 구동됩니다. 예를 들어, 인프라 요청 (예 : 인프라 코드 생성)은 Gemini 2.5와 같은 최상위 모델로 라우팅 할 수 있으며, 가벼운 작업 (예 : 문법 편집)은 불필요한 프리미엄 라이센스 사용량에 따라 오픈 소스 LLM에 오프로드됩니다.
실제로이 기능은 측정 가능한 결과로 해석됩니다. 기술 및 의료 부문의 얼리 어답터는 다음과 같은 정보를 사용하지 않았습니다.
- 지나치게 방지하십시오 7,000 개의 잠재적 데이터 누출비밀, 자격 증명 및 pii를 포함한.
- 성취하다 최대 90% 감지 정확도 민감한 콘텐츠의 경우.
- 자르다 AI 좌석 라이센스 비용은 최대 70%스마트 라우팅 및 모델 최적화 덕분에.
담요 라이센스를 구매하는 대신 회사는 액세스를 선택적으로 프로비저닝하여 모델 사용이 비즈니스 우선 순위와 일치 할 수 있습니다.
깊은 보안 및 인프라 DNA를 가진 설립자
플랫폼 뒤에는 공동 설립자가 있습니다 Rajaram Srinivasan (CEO) 및 Vignesh Subbiah (CTO) – 엔터프라이즈 소프트웨어 및 보안 재향 군인. Srinivasan은 이전에 Palo Alto Networks와 Pressva의 데이터 보안 제품 팀을 이끌었고, Subbiah는 Adobe에 합류하기 전에 Tophatter 및 Shogun의 종자에서 성장 단계로 플랫폼을 확장하는 데 도움을주었습니다.
그들의 사명은 분명했습니다. 엔터프라이즈 등급 보안을 타협하지 않고 AI 혁신을 가능하게하는 시스템을 구축하십시오. “AI 도구의 Blank Bans는 구식입니다.” 말했다 Subbiah. “바운드를 사용하지 않으면 우리는 모든 AI 요청에 대한 외과 보안 관리를 제공합니다.
혼돈에서 AI 스택의 조정에 이르기까지
더 넓은 시장은 Unbound의 비전을 검증하고 있습니다. Enterprise AI 사용이 증가함에 따라 중앙 집중식 관리, 투명성 및 실패 안전이 필요합니다. 최근 연구는 전 세계를 추정합니다 AI 거버넌스 산업은 2024 년 8 억 8 천만 달러에서 2029 년까지 5.8B에서 풍선을 올릴 것입니다.– 45% CAGR.
Unbound는이 새로운 스택에서 미션 크리티컬 인프라로 배치하고 있습니다. LLM 다운 타임 중 중복 라우팅 (OpenAI 또는 Anthropic Experience Strottling과 같은 제공 업체), 팀 수준의 사용 분석 및 요청 당 모델 오케스트레이션과 같은 기능은 AI 채택을 무료로 제공하는 지능형 시스템으로 전환합니다.
“우리를 Enterprise AI의 역 프록시로 생각하십시오.” 말했다 Srinivasan. “우리는 사용자와 모델 사이에 앉아 마찰없이 개인 정보 보호, 성능 및 비용 효율성을 보장합니다.”
Unbound의 다음은 무엇입니까?
이 자금을 사용하여 언 바운드 계획은 다음과 같습니다.
- 50 개 이상의 엔터프라이즈 AI 애플리케이션에서 통합을 확장합니다.
- 팀 및 부서 수준의 통찰력에 더 깊은 관찰 기능을 추가하십시오.
- 기밀 컴퓨팅 환경에서 내부 및 오픈 소스 모델의 전체 오케스트레이션을 지원합니다.
모든 부서가 AI 전원 사용자가되는 세계에서 Unbound는 해당 전원을 확인하고 비즈니스 목표와 일치하는 인프라를 제공합니다.
“우리는 Rajaram, Vignesh 및 팀을 후원하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.” 말했다 에디스 환레이스 캐피탈의 일반 파트너. “Unbound는 기업이 절실히 필요로하는 AI 거버넌스 계층을 구축하고 있습니다.
생성 AI가 엔터프라이즈 워크 플로우에 걸쳐 지속적으로 확장됨에 따라 위험을 관리하는 도구에 대한 수요가 동시에 증가하고 있습니다. Unbound의 4 백만 달러짜리 종자 라운드는 AI 채택에 대한 가시성, 통제 및 거버넌스를 가져올 수있는 인프라 구축으로 업계의 광범위한 변화를 반영합니다. 안전하고 적응 가능한 AI 프레임 워크에 대한 관심이 높아짐에 따라 Unbound 책임감있게 AI 규모로.
게시물 Unbound는 AI 혁명에 엔터프라이즈 등급 제어를 제공하기 위해 4 백만 달러를 모금합니다. 먼저 나타났습니다 Unite.ai.