
사업 내용:
Hosting platform for software you can't afford to have hacked
주요 정보:
본사: George Town, 케이맨 제도
이 리스트에는 스타트업 417곳이 있으며, 2026년 10월 15일에 업데이트되었습니다. 이 중 111곳이 현재 채용 중입니다. 주요 거점: 샌프란시스코 (271), 뉴욕 (38) 및 런던 (10). 팀 규모가 가장 큰 곳: Fivetran, Firebase 및 Heroku. 최근 라운드: Supabase, $150M 유치(2026년 10월 2일).

사업 내용:
Hosting platform for software you can't afford to have hacked
주요 정보:
본사: George Town, 케이맨 제도

사업 내용:
음성 에이전트로 직원 의견을 수집하는 엔터프라이즈 AI용 컨텍스트 레이어
주요 정보:

사업 내용:
AI를 위한 서버리스 인프라 플랫폼
주요 정보:

사업 내용:
Web3를 위한 Palantir
주요 정보:

사업 내용:
사내 도구를 만들고 호스팅하세요
주요 정보:
본사: Ashburn, VA, 미국

사업 내용:
We sell GPUs.
주요 정보:

사업 내용:
The cheapest, fastest inference cloud
주요 정보:

사업 내용:
ML 팀을 위한 AIOps 에이전트
주요 정보:

사업 내용:
The World's Largest Video Library
주요 정보:

사업 내용:
AI that turns any camera to an autonomous worker with real-time vision
주요 정보:

사업 내용:
Company Brain.
주요 정보:

사업 내용:
낭비되는 GPU 용량을 되살립니다
주요 정보:

사업 내용:
OpenRouter for Voice AI: one API, every call on the best speech model
주요 정보:

사업 내용:
Unmanned cargo airplanes
주요 정보:

사업 내용:
Real-time cloud inference for robotics.
주요 정보:

사업 내용:
Super fast, unblockable browser infra for agents
주요 정보:

사업 내용:
Nouns DAO 거버넌스 클라이언트
주요 정보:

사업 내용:
에이전트와 사람 모두를 위한 가장 쉬운 AWS 사용법
주요 정보:

사업 내용:
계속 학습하는 모델
주요 정보:

사업 내용:
Deploy serverless without rewriting code
주요 정보:

사업 내용:
All-in-one platform to create AI agents with your private knowledge
주요 정보:

사업 내용:
Infrastructure for managing GPU clusters for training/serving.
주요 정보:

사업 내용:
샘플 10개만으로 언어 모델에 지식을 주입합니다
주요 정보:

사업 내용:
AI-powered Infrastructure as Code PR reviews
주요 정보:

사업 내용:
Config Management for Robotics
주요 정보:

사업 내용:
Ship self-hosted software with Distr
주요 정보:

사업 내용:
COLD 태스크 프레임워크
주요 정보:

사업 내용:
Lossless web data.
주요 정보:

사업 내용:
Turn employees' AI skills into shared company infrastructure
주요 정보:

사업 내용:
전화 통신을 위한 Stripe
주요 정보:

사업 내용:
Continual Learning for Agents
주요 정보:

사업 내용:
Open Source React.js Library for AI Chat
주요 정보:

사업 내용:
핵심 산업을 위한 특화 AI
주요 정보:

사업 내용:
Production infrastructure on autopilot
주요 정보:

사업 내용:
인간의 디지털 트윈
주요 정보:

사업 내용:
LLM context compression for better accuracy
주요 정보: