Контекст
По мере того как крупные компании разбираются с проблемами собственных ИИ-систем, управление поведением моделей превращается в одну из ключевых операционных задач. Часть игроков выбирает двойной подход: первая модель обрабатывает входящие запросы, вторая не даёт ей выйти за допустимые рамки. Именно в этом пространстве работает ZeroDrift.
Продукт компании — не замена базовой ИИ-модели клиента, а надстройка над ней. Сервис встраивается в цепочку передачи сообщений и действует как независимый слой надзора: любой ответ, который модель намерена отправить пользователю, сначала проходит через систему проверки ZeroDrift.
Архитектура продукта
Внутри система работает в два этапа. Сначала детерминированные программы — то есть классический код с фиксированной логикой, без вероятностной составляющей — сверяют содержимое сообщения с устоявшимися регуляторными стандартами: SOC 2, GDPR и другими. Языковая модель подключается уже после того, как нарушение зафиксировано: её задача — переписать сообщение так, чтобы оно соответствовало требованиям.
«Мы детерминированно определяем все регулируемые области и конкретное нарушение, а затем LLM выполняет перезапись», — объясняет Кумеш Аруумуган, генеральный директор компании.
Принципиально важно, что разделение функций между детерминированным кодом и языковой моделью даёт системе меньшую задержку (latency) и большую предсказуемость по сравнению с решениями, где LLM отвечает за всё сразу. Это главный аргумент ZeroDrift в конкуренции с крупными лабораториями — OpenAI и Anthropic — которые нередко уже присутствуют в базовой ИИ-системе клиента и теоретически могли бы взять на себя функцию надзора.
Раунд и инвесторы
Посевной раунд на $10 млн закрылся в течение трёх недель — аномально быстро даже по меркам венчурного рынка. В числе участников — a16z Speedrun (акселераторная программа Andreessen Horowitz для стартапов ранних стадий), Reign Ventures, PitchDrive Ventures и U&I Ventures. По словам Аруумугана, особую роль в структурировании сделки сыграл Andreessen Horowitz.
«Вероятно, это было самое быстрое привлечение инвестиций в моей жизни», — сказал CEO. Раунд был переподписан втрое: желающих вложить оказалось значительно больше, чем позволял размер раунда. Скорость закрытия косвенно отражает накопленный спрос на инструменты комплаенса для ИИ со стороны корпоративных покупателей.
Рынок и перспективы
Наиболее очевидный сценарий применения — публичные ИИ-чат-боты, уже развёрнутые в продакшене: банки, страховщики, телеком-операторы и другие регулируемые отрасли, где нежелательный ответ модели может повлечь юридические последствия или репутационные потери.
Однако Аруумуган оценивает общий адресный рынок значительно шире. По его мнению, потенциально более масштабный сегмент — ИИ-сгенерированные сообщения, которые люди вообще не видят: те, что циркулируют исключительно внутри автоматизированных систем, от агента к агенту (machine-to-machine). Этот рынок пока невелик, но будет расти по мере распространения автономных ИИ-агентов в корпоративной инфраструктуре.
