Resolve AI估值破10亿：前Splunk高管打造AI运维独角兽，自动化SRE成新风口

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前Splunk高管的二次创业传奇

Resolve AI 的成功并非偶然，其背后的创始团队拥有深厚的技术背景和行业积淀。公司由前 Splunk 高管斯皮罗斯·桑托斯（Spiro Xanthos）与 Splunk 前可观测性首席架构师马扬克·阿加瓦尔（Mayank Agarwal）共同掌舵。

这两位联合创始人的合作渊源可以追溯到20年前，当时他们还是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究生。这种长期的默契在商业战场上转化为巨大的优势。值得一提的是，这并非他们首次联手创业。此前，他们共同创立的 Omnition 公司已于2019年被大数据巨头 Splunk 成功收购。如今，他们带着对企业级可观测性和运维痛点的深刻理解，再次出发，创立了 Resolve AI，旨在用 人工智能 彻底改变传统的运维模式。

融资解码：10亿美元估值背后的创新结构

据悉，Resolve AI 的 A 轮融资由 Lightspeed Venture Partners 领投。虽然公开报道称其估值达到10亿美元，但据知情人士透露，这背后采用了一种更为复杂的“多轮次融资结构”。

在这种模式下，投资者并非全盘以10亿美元的高估值买入，而是以混合定价的方式进行投资：一部分股权按10亿美元估值购入，而其余部分（可能是更大比例）则以较低价格获得。这种创新的投资方式近期在热门 AI初创企业 中颇为流行，它既能让公司获得“独角兽”的市场声誉，又能为早期投资者保留一定的安全边际。

尽管公司成立不到两年，且年度经常性收入（ARR）仅约为400万美元，但资本市场对其未来的押注显示了对 AI运维 赛道的高度信心。此前，Resolve AI 还完成了由 Greylock 领投，World Labs 创始人李飞飞和 Google DeepMind 科学家 Jeff Dean 等业界泰斗参与的3500万美元种子轮融资，足见其技术底蕴之深厚。

自动化SRE：解决企业运维的“阿喀琉斯之踵”

Resolve AI 的核心产品是自动化的站点可靠性工程师（SRE）工具。在传统的IT架构中，系统故障的排查与修复高度依赖人力。SRE 工程师需要手动监控仪表盘，分析日志，定位问题，然后编写脚本或手动修复。这一过程不仅耗时耗力，而且在面对突发的大规模故障时，往往反应滞后。

Resolve AI 的解决方案则是利用 LLM 和 大模型 技术，实现这一过程的全自动化：

自主识别：系统能够实时监控生产环境，自动发现异常模式。

智能诊断：利用AI分析海量数据，快速定位故障根因。

自动修复：在无需人工干预的情况下，自主执行修复策略，恢复系统运行。

随着云计算和微服务架构的普及，软件系统变得前所未有的复杂。企业面临着“找不到人”和“留不住人”的双重困境——熟练的 SRE 人才稀缺且昂贵。Resolve AI 的出现，不仅能大幅减少系统停机时间，降低运营成本，更能将宝贵的工程团队从繁琐的“救火”工作中解放出来，专注于新功能的开发和业务创新。

激烈的赛道：AI运维领域的“军备竞赛”

Resolve AI 并非这条赛道上的唯一选手。随着 AI变现 路径的逐渐清晰，越来越多的资本开始涌入 AI SRE 领域。例如，竞争对手 Traversal 最近也获得了由 Kleiner Perkins 领投、红杉资本跟投的4800万美元 A 轮融资。

这场竞争的核心在于谁能提供更精准、更可靠的自动化能力。企业对于将生产环境的控制权交给 人工智能 仍存有顾虑，因此，产品的可解释性、安全性和稳定性将是决胜的关键。

结语：AI重塑IT基础设施的未来

Resolve AI 晋升独角兽，是 AI 技术在垂直领域落地的又一里程碑。它证明了 大模型 不仅仅能写诗作画，更能掌管复杂的企业级基础设施。随着技术的不断成熟，我们可以预见，未来的IT运维将从“人治”走向“智治”，自动化 SRE 将成为企业的标配。

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