Blaxel sammelt 7,3 Millionen US-Dollar Startkapital ein, um „AWS für KI-Agenten“ zu entwickeln, nachdem Milliarden von Agentenanfragen verarbeitet wurden
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Blaxel , ein Startup, das Cloud-Infrastruktur speziell für KI-Agenten entwickelt, hat 7,3 Millionen US-Dollar Startkapital unter der Leitung von First Round Capital eingesammelt, wie das Unternehmen am Dienstag bekannt gab. Die Finanzierung erfolgt nur drei Monate, nachdem das sechsköpfige Gründerteam den Y Combinator- Jahrgang „Spring 2025“ abgeschlossen hat. Dies unterstreicht das Interesse der Investoren an Infrastrukturprojekten im schnell wachsenden Markt für KI-Agenten.
Das in San Francisco ansässige Unternehmen geht davon aus, dass die aktuelle Generation von Cloud-Anbietern – Amazon Web Services , Google Cloud und Microsoft Azure – für die neue Welle autonomer KI-Systeme, die ohne menschliches Eingreifen agieren können, grundsätzlich nicht geeignet ist. Diese KI-Agenten, die alles von der Kalenderverwaltung bis zur Codegenerierung übernehmen, benötigen eine völlig andere Infrastruktur als herkömmliche Webanwendungen für menschliche Benutzer.
„Die aktuellen Cloud-Anbieter wurden für das Web 2.0-Zeitalter, also für Software-as-a-Service, entwickelt“, sagte Paul Sinaï, Mitgründer und CEO von Blaxel, in einem Exklusivinterview mit VentureBeat. „Mit der neuen Welle agentenbasierter KI glauben wir jedoch, dass eine neue Infrastruktur speziell für KI-Agenten erforderlich ist.“
Der Zeitpunkt spiegelt einen breiteren Wandel in der Unternehmensinformatik wider, da Unternehmen zunehmend KI-Agenten für Kundenservice, Datenverarbeitung und Workflow-Automatisierung einsetzen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Anwendungen, bei denen Datenbanken in vorhersehbaren Mustern neben Webservern laufen, stellen KI-Agenten einzigartige Netzwerkherausforderungen dar, indem sie sich mit Sprachmodellen in einer Region, APIs in einer anderen Cloud und Wissensdatenbanken an anderer Stelle verbinden – und das alles, während die Benutzer sofortige Antworten erwarten.
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Blaxel hat bereits erhebliche Erfolge erzielt und bis zum Ende des Y Combinator-Batches täglich Millionen von Agentenanfragen in 16 globalen Regionen verarbeitet. Ein Kunde benötigt über eine Milliarde Sekunden Agentenlaufzeit, um Millionen von Videos zu verarbeiten. Dies verdeutlicht die Infrastrukturanforderungen von KI-orientierten Unternehmen.
„Einer unserer Kunden verarbeitet Sitzungswiederholungen, damit Produktmanager das Nutzerverhalten ihres Produkts besser verstehen“, erklärte Sinaï. „Er muss jeden Monat Millionen von Sitzungswiederholungen verarbeiten. Das entspricht Millionen von Sitzungsminuten. Er nutzt unsere agentenbasierte Infrastruktur, um diese Sitzungswiederholungen zu verarbeiten und Produktmanagern Erkenntnisse zu liefern.“
Der Ansatz des Unternehmens konzentriert sich auf die Bereitstellung einer Infrastruktur, die KI-Agenten selbst bedienen können, ohne dass menschliche Administratoren erforderlich sind. Dazu gehören virtuelle Sandbox-Maschinen, die in weniger als 25 Millisekunden booten, eine automatische Skalierung basierend auf Agentenaktivitätsmustern und APIs, die direkt von KI-Systemen und nicht von menschlichen Entwicklern genutzt werden können.
Blaxels ungewöhnliche Struktur mit sechs Gründern beruht auf der gemeinsamen Erfahrung des Teams beim Aufbau und Verkauf eines früheren Unternehmens an OVHcloud , Europas größten Cloud-Anbieter. Dieses Unternehmen wurde zur gesamten Analytics-Produktpalette von OVH und verschaffte dem Team so unmittelbare Erfahrung sowohl mit den Herausforderungen der Cloud-Infrastruktur als auch mit erfolgreichen Exits.
„Ich weiß, es klingt ungewöhnlich, ein ziemlich großes Team. Wir haben am Demo-Tag nicht genau auf die Bühne gepasst“, sagte Sinaï mit Bezug auf die wichtigste Veranstaltung von Y Combinator. „Aber das haben wir schon gemacht. Bei meiner vorherigen Firma, die ich an OVH Cloud verkauft habe, waren wir auch sechs Mitgründer.“
Zum Team gehören Charles Drappier, den Sinaï seit über 30 Jahren kennt, sowie die Mitgründer Christophe Ploujoux, Nicolas Lecomte, Thomas Crochet und Mathis Joffre. Ihre gemeinsame Erfahrung umfasst Infrastruktur, Entwicklertools und Plattformentwicklung – entscheidendes Know-how im Wettbewerb mit den Tech-Giganten mit nahezu unbegrenzten Ressourcen.
„Ich denke, es ist wichtig, jetzt sechs zu sein, denn wir haben große Ambitionen“, sagte Sinaï. „Wir entwickeln die nächste Generation des Cloud Computing für das neue Zeitalter der Agenten.“
Der Markt für Cloud-Infrastrukturen ist bekanntermaßen hart umkämpft. AWS hält etwa ein Drittel des Marktanteils, und neuere Anbieter wie Modal, Replicate und RunPod konzentrieren sich auf KI-Workloads. Blaxel hebt sich dadurch ab, dass es sich speziell auf KI-Agenten konzentriert und nicht auf Modellinferenz oder -training.
„Die meisten der von Ihnen genannten Wettbewerber lösen ein sehr schwieriges Problem, nämlich die Inferenz – wie man sein Modell hosten und die Modelle hinsichtlich der Token-Anzahl so schnell wie möglich erstellen kann“, sagte Sinaï. „Aber es gibt nicht viele Leute, die an der Infrastruktur für die Agenten arbeiten, und genau das tun wir.“
Die Plattform des Unternehmens umfasst drei Hauptkomponenten: Agent-Hosting für die Bereitstellung von KI-Systemen als serverlose APIs , MCP-Server (Model Context Protocol) für die Anbindung von Agenten an externe Tools und ein einheitliches Gateway für den Zugriff auf mehrere KI-Modelle. Die Infrastruktur ist auf den variablen Ressourcenbedarf von KI-Agenten ausgelegt, die beim Warten auf Antworten nur minimale Rechenleistung benötigen, während der aktiven Verarbeitung jedoch erhebliche Ressourcen benötigen.
Obwohl Blaxel jüngere KI-orientierte Unternehmen anspricht, hat das Unternehmen Sicherheitsmaßnahmen auf Unternehmensniveau implementiert, darunter SOC2- und HIPAA-Konformität. Die Plattform bietet Datenresidenzkontrollen, mit denen Kunden ihre Arbeitslasten auf bestimmte geografische Regionen beschränken können – entscheidend für Unternehmen in regulierten Branchen.
„Wir bieten ein Richtlinien-Framework, mit dem Sie beispielsweise Workloads so konfigurieren können, dass dieser Agent nicht außerhalb bestimmter Regionen ausgeführt werden kann“, erklärte Sinaï. „Sie können eine Richtlinie hinzufügen, die besagt, dass dieser Agent nicht außerhalb der USA ausgeführt werden kann. So können Sie sicher sein, dass dieser Agent die Daten nur in den von Ihnen gewählten Regionen verarbeitet.“
Dieser Ansatz spiegelt die Überzeugung des Unternehmens wider, dass selbst KI-Unternehmen in der Frühphase robuste Infrastrukturpraktiken benötigen, da sie die Unternehmen von morgen aufbauen. „Wir glauben, dass es sehr wichtig ist, auch für junge Unternehmen die beste Infrastruktur mit den besten Praktiken zu haben, denn sie werden zu Großunternehmen“, sagte Sinaï.
Blaxel hat ein Pay-as-you-go-Preismodell eingeführt, das denen etablierter Cloud-Anbieter ähnelt. Nach der Validierung der Marktnachfrage im Rahmen des Y Combinator-Programms hat sich Blaxel vom anfänglichen Abonnementmodell verabschiedet. Das Modell belastet Kunden nur dann, wenn ihre Agenten aktiv Aufgaben verarbeiten. In Leerlaufzeiten wird die Infrastruktur zur Kostenoptimierung abgeschaltet.
„Wir bieten Infrastruktur, die in wenigen Millisekunden hochfährt und in nur einer Sekunde wieder herunterfährt“, sagte Sinaï. „Sie zahlen also nur für die Zeit, in der Ihr Agent tatsächlich etwas verarbeitet. Wenn Ihr Agent auf etwas anderes wartet, müssen Sie dafür nicht zahlen, weil wir ihn abschalten.“
Dieser Ansatz hat den Kunden bereits Kosteneinsparungen beschert. Ein Kunde konnte beispielsweise bei der monatlichen Verarbeitung von Terabyte an Daten eine Kostensenkung von 50 % im Vergleich zu typischen serverlosen Lösungen erzielen.
Die Investition erfolgt, da Branchenanalysten ein explosionsartiges Wachstum bei der Nutzung von KI-Agenten prognostizieren. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 75 % der Anwendungsentwicklung KI-Agenten umfassen werden . Sinaï ist jedoch der Ansicht, dass die derzeitige Nutzung in Unternehmen weitgehend experimentell ist.
„Derzeit sind die meisten Unternehmen, die aktiv in der Produktion arbeiten, eher kleinere Unternehmen und noch keine Großkonzerne“, sagte er. „Deshalb konzentrieren wir uns darauf, sie genau so zu bedienen, wie es die großen Cloud-Anbieter in der Vergangenheit getan haben.“
Die Strategie spiegelt die anfängliche Fokussierung von Amazon Web Services auf Start-ups und entwicklerfreundliche Unternehmen wider, bevor das Unternehmen sein Angebot auf Unternehmenskunden ausweitete. Blaxel plant einen ähnlichen Weg und investiert die 7,3 Millionen Dollar in den Ausbau seiner Softwareplattform, bevor es möglicherweise in die Bereiche kundenspezifische Hardware und Rechenzentrumsoptimierung einsteigt.
„Sieben Millionen reichen natürlich nicht für den Bau von Rechenzentren, aber ich denke, es ist wichtig, Schritt für Schritt vorzugehen“, sagte Sinaï. „Wir müssen sicherstellen, dass wir unseren Kunden jetzt die besten Schnittstellen und den besten Service für ihre Agenten bieten können, und können dann die Infrastruktur weiter optimieren.“
Die Roadmap des Unternehmens umfasst Funktionen wie Snapshot-Forking für Agentenexperimente, automatische Failover-Funktionen und eine umfassendere Optimierung für den erwarteten massiven Umfang. Angesichts der Prognosen von Hunderten Milliarden KI-Agenten in den kommenden Jahrzehnten sieht Blaxel die Chance, eine Infrastruktur zu entwickeln, die von Grund auf für dieses neue Computing-Paradigma konzipiert ist.
„Wir glauben, dass rund um die Agenten eine riesige Wirtschaft entsteht“, sagte Sinaï. „Es wird Hunderte Milliarden KI-Agenten geben, und die Infrastruktur, die wir heute haben, ist für diese neue Welle nicht ausgelegt.“
An der Finanzierungsrunde beteiligten sich Y Combinator , Liquid2 , Transpose und Angel-Investoren, die die Vision des Unternehmens einer zweckgebundenen Agenten-Infrastruktur teilen. Da KI-Agenten von experimentellen Werkzeugen zu Produktionssystemen für kritische Geschäftsprozesse werden, könnte Blaxel mit seinem spezialisierten Ansatz bedeutende Marktanteile in der möglicherweise nächsten großen Kategorie des Cloud Computing gewinnen.
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