Tensor9帮助供应商使用数字孪生将其软件部署到任何环境中

企业希望获得新的软件和人工智能工具，但又不敢冒险将敏感数据交给第三方软件即服务 (SaaS) 提供商。Tensor9希望通过帮助软件公司将软件直接部署到客户的技术栈中，从而吸引更多企业客户。

Tensor9 将软件供应商的代码转换为部署到客户技术环境所需的格式。然后，Tensor9 会创建已部署软件的数字孪生，即已部署软件基础设施的微型模型，以便 Tensor9 的客户监控软件在其环境中的运行情况。Tensor9 可以帮助企业部署到从云端到裸机服务器的任何场所。

Tensor9 联合创始人兼首席执行官 Michael Ten-Pow 告诉，Tensor9 能够将软件传输到任何场所，并且使用数字孪生技术帮助进行远程监控，这使得 Tensor9 从Octopus Deploy或Nuon等其他公司中脱颖而出，这些公司也帮助公司将软件部署到客户的环境中。

“你不能直接把软件扔过墙，或者说很难把软件扔过墙，还要知道发生了什么，发现问题，调试问题，修复问题，”Ten-Pow（上图左）说。“他们能看到软件运行，可以调试，可以登录，了解问题所在，然后修复它们。”

他表示，由于人工智能的兴起，Tensor9 的技术时机恰到好处。企业和金融机构希望采用人工智能技术，但又不敢冒险将数据发送给第三方。

Ten-Pow 表示：“企业搜索供应商可能会去找摩根大通，说：‘嘿，我需要访问你们所有的 6PB 数据，以便在其上构建一个智能搜索层，这样你们的内部员工就可以与他们公司的数据进行对话。’但这根本行不通。”

曾任 AWS 工程师的 Ten-Pow 表示，Tensor9 的推出“经历了一段漫长而曲折的道路”。他在构思另一个未竟的事业时萌生了这个想法。他花了一些时间思考，能否找到一种方法，让软件供应商更容易获得 SOC 2 认证（一个网络安全合规框架），从而帮助他们赢得那些要求供应商获得该认证的客户。

虽然这并没有奏效，但他从客户电话中发现，企业真正想要的是能够在自己的技术环境中运行的软件。但许多软件公司，尤其是初创公司，没有足够的资源为每个企业客户提供定制的本地部署选项。

这种情绪成为了 Ten-Pow 于 2024 年推出的 Tensor9 的基础。同年晚些时候，他邀请了两位前 AWS 同事 Matthew Michie 和 Matthew Shanker 担任联合创始人。

该公司早期与语音AI公司合作颇具吸引力。此后，他们开始拓展其他垂直领域，包括企业搜索、企业数据库和数据管理。目前，该公司与包括11x、Retell AI和Dyna AI在内的AI公司合作。

Tensor9 成立的第一年完全依靠自力更生，最近完成了一轮 400 万美元的种子轮融资，由 Wing VC 领投，Level Up Ventures、Model Ventures 的 Devang Sachdev、NVAngels（一个由前英伟达员工组成的天使投资团体）以及其他天使投资人跟投。Ten-Pow 表示，让投资者接受这个想法并不太难，因为他们接触过的风投公司都曾遇到过类似的问题。Tensor9 只需要让投资者相信他们是合适的团队，能够胜任这项工作。

“我们的模式很简单，但其背后却隐藏着许多复杂的因素，我们克服了诸多棘手的技术挑战，最终实现了这一点，”Ten-Pow说道。“我认为这也是我们说服投资者投资我们的原因之一。”

该公司计划利用这笔资金招聘人才并开发下一代技术，以便能够与更多垂直领域的客户合作。

Ten-Pow 表示：“我们已经经历了从本地部署到云端的演变，我们认为软件可以在需要的地方存在，在需要的地方运行，这是对之前本地部署和云端理念的一种综合。”