AI 数据分析公司 QueryStory 走出隐身模式，完成 600 万美元种子轮
前谷歌工程师创办的 QueryStory 推出面向大型企业的 LLM 数据分析平台，强调可信度与透明度。
由前谷歌工程师 Shapor Naghibzadeh 联合创办的企业 AI 初创公司 QueryStory 正式走出隐身模式，宣布已完成 600 万美元种子轮融资。本轮融资由 Brightmind Ventures 与 New York Life Ventures 参与，投后估值 6000 万美元。
QueryStory 定位为面向大型企业的 LLM 数据分析与审查平台，旨在弥合企业在引入 AI 分析时面临的「信任缺口」，让数据查询结果具备可验证、可追溯的特性。
团队与背景
公司由三位资深技术人联合创办：
- CEO Shapor Naghibzadeh，曾任谷歌系统运维工程师，2016 年联合创办 Alphabet X Labs 旗下网络安全公司 Chronicle。
- CTO Stanley Yang，曾任谷歌工程师、EvolutionIQ 首席工程师。
- CPO David Glusic，来自埃森哲。
Naghibzadeh 早年参与追踪「Operation Aurora」等重大网络攻击的经历，让他意识到「经过验证的知识」在数据分析中的价值，这也成为 QueryStory 的产品理念。
产品定位与差异化
QueryStory 主要面向管理大型专有数据库的企业客户，使用场景覆盖销售、运营等业务团队的数据分析需求。其核心卖点包括：
- 透明可查的 SQL 查询：自动展示模型生成的 SQL 语句，用户可标记需要人工同事复核的分析。
- 置信度指标：在仪表盘中明确标识 AI agent 对每项分析结果的确信程度。
- 模型无关架构：可对接多家前沿实验室的最新模型，平台并不依赖特定厂商的算力消耗模式。
公司投资人、New York Life Ventures 合伙人 Tim Del Bello 在使用平台后表示，这款产品让他「取代了数名员工的季度业务回顾工作，希望逐步转化为实时仪表盘」。
与前沿实验室工具的竞争
Naghibzadeh 认为，前沿 AI 实验室推出的协同工具在用户体验上「有意做了限制」，而企业用户更需要透明度、可靠性与可控性。他同时强调，QueryStory 并不以售卖算力、存储或 token 为商业模式，而是以「答案的可信度」和「业务价值」为核心交付物，希望让 CFO 能清晰看到工具的实际成本。
Brightmind Partners 合伙人 Tayler Sipperly 表示：「在构建需要长期支撑、大规模业务依赖的系统时，AI 比人们想象中更脆弱」，这正是 QueryStory 试图解决的痛点。