企业希望访问新的软件和人工智能工具，但不愿冒险将敏感数据发送给第三方软件即服务（SaaS）提供商。Tensor9旨在通过帮助软件公司将软件直接部署到客户的技术栈中，协助其赢得更多企业客户。
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。随后，Tensor9 会为已部署的软件创建数字孪生体，或构建该软件基础设施的微型模型，以便 Tensor9 的客户能够监控该软件在其客户环境中的运行状况。Tensor9 可帮助公司将软件部署到从云端到裸金属服务器等各种本地环境中。
Tensor9的联合创始人兼首席执行官Michael Ten-Pow告诉TechCrunch，Tensor9能够将软件转移到任何本地环境，并利用数字孪生技术辅助远程监控，这使其在与其他同样帮助企业将软件部署到客户环境中的公司（如Octopus Deploy或Nuon）中脱颖而出。
"你不能简单地把软件扔过墙（即直接交付而不提供后续支持），或者即使能扔过去，也很难了解其运行情况、发现问题、调试、修复，" Ten-Pow表示。"他们可以看到软件在运行，可以进行调试，可以登录并了解问题所在并进行修复。"
他表示，由于人工智能（AI）崛起的顺风效应，Tensor9 的技术推出的时机恰到好处。企业和金融机构希望采用 AI 技术，但不愿冒险将数据发送给第三方。
"一家企业搜索供应商可能会去找摩根大通（J.P. Morgan）说：'嘿，我需要访问你们所有的六拍字节数据，以便在其之上构建智能搜索层，让你们内部员工能够与公司数据进行对话，'这根本行不通，" Ten-Pow 说。
Ten-Pow 是亚马逊网络服务（AWS）的前工程师，他表示自己为 Tensor9 的推出走过了一条"漫长且相当曲折的道路"。他在尝试另一个未成功的想法时萌生了创立这家公司的念头。他花了一些时间研究是否能让软件供应商更容易获得 SOC 2 认证——这是一种网络安全合规框架，从而帮助他们吸引那些要求供应商具备该认证的潜在客户。
虽然那个想法未能成功，但他通过与客户沟通发现，企业真正需要的是软件能够在其自身技术环境中运行。然而，许多软件公司，尤其是初创企业，没有资源为每个企业客户提供定制化的本地部署选项。
这一理念成为 Tensor9 的基础，Ten-Pow 于 2024 年推出了该公司。同年晚些时候，他邀请了两位前 AWS 同事 Matthew Michie 和 Matthew Shanker 作为联合创始人加入。
该公司在语音 AI 领域获得了早期市场认可。此后，他们开始扩展到其他垂直领域，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 在内的多家 AI 公司合作。
Tensor9 在第一年依靠自筹资金运营，最近完成了由 Wing VC 领投、Level Up Ventures、Model Ventures 的 Devang Sachdev、NVAngels（一群前英伟达员工组成的天使投资团体）以及其他天使投资人参与的 400 万美元种子轮融资。Ten-Pow 表示，让投资者认同这一理念并不困难，因为他们接触过的风险投资机构（VC）已经看到其投资组合中的公司在解决这一具体问题时遇到困难。Tensor9 只需说服投资者，他们是胜任这项工作的合适团队。
“我们有一个简单的模型，但背后隐藏着大量的复杂性，正是这些复杂性促成了这一结果；我们也解决了许多艰难的技术挑战，才实现了这一点。”Ten-Pow表示，“我认为这也是帮助我们说服投资者向我们投资的原因之一。”
该公司计划将这笔资金用于招聘以及开发下一代技术，以便能够服务于更多垂直行业的客户。
“从本地部署到云端的演进已经发生，我们认为‘软件应存在于所需之处，并在所需之处运行’这一理念是下一步的关键，它是对此前本地部署和云端理念的某种融合。”Ten-Pow说。