随着技术系统可靠性保障工具的不断发展，观测工具的角色也在不断演变。市场重心逐渐从“全面追踪”转向“控制复杂性和成本”。与此同时，AI代理在企业中的快速普及，带来了全新的工作负载类别，亟需被有效监控。

InsightFinder AI是一家基于15年学术研究的初创公司，专注于解决这一难题。自2016年以来，公司一直利用机器学习技术监控、识别并主动修复IT基础设施问题。如今，InsightFinder推出了针对AI模型可靠性的解决方案，涵盖从检测、诊断到修复和预防的全流程。

公司由北卡罗来纳州立大学计算机科学教授、前IBM和谷歌员工Helen Gu创立。TechCrunch独家获悉，InsightFinder最近完成了由Yu Galaxy领投的1500万美元B轮融资。

Gu指出，当前行业面临的最大挑战不仅是监控和诊断AI模型出错的环节，更是如何诊断包含AI的整个技术栈的运行状况。“要诊断AI模型问题，必须同时监控和分析数据、模型及基础设施，这三者往往是交织在一起的。问题不总是模型或数据本身，有时仅仅是基础设施出现了问题。”

她举例说明：一家美国大型信用卡公司发现其反欺诈模型出现漂移，InsightFinder通过监控该公司全部基础设施，发现漂移原因是部分服务器节点缓存过期。

InsightFinder最新产品“Autonomous Reliability Insights”结合无监督机器学习、专有大中小型语言模型、预测AI和因果推断技术，能够实现端到端的反馈支持，覆盖开发、评估和生产阶段。该系统对数据类型无依赖，能够全面摄取和分析数据流，提取信号并进行关联和交叉验证，精准定位根因。

尽管观测领域竞争激烈，InsightFinder面对Grafana Labs、Fiddler、Datadog、Dynatrace、New Relic和BigPanda等强劲对手，创始人Gu依然充满信心。她表示InsightFinder凭借丰富经验和高度定制化能力，形成了坚实的护城河。“我们很少失去客户，因为很多数据科学家懂AI却不懂系统，很多SRE开发者懂系统却不懂AI，他们无法理解两者之间的内在联系。”

InsightFinder现有客户包括瑞银、NBC环球、联想、戴尔、谷歌云和康卡斯特。Gu认为，公司成功的关键在于十年来与财富50强客户紧密合作，深刻理解企业环境需求。“我们与戴尔合作，将AI系统部署到全球最大客户中，这不是简单将基础AI套用到机器数据上就能实现的。”

公司收入强劲，过去一年增长超过三倍。事实上，InsightFinder本无意融资，但在三个月内赢得一笔七位数的财富50强合同后，投资者主动找上门。

此次融资将用于首次销售和市场团队招聘，扩大现有不到30人的团队规模，并加大市场拓展力度。至今，InsightFinder累计融资总额达3500万美元。