Pramaana Labs获2700万美元种子轮融资 将形式化验证引入AI关键领域

背景

随着生成式人工智能在企业落地，模型幻觉和错误导致的风险日益凸显，尤其在法律、药物研发、税务等高风险领域，企业迫切需要可靠的技术手段来确保输出的正确性。

融资与合作伙伴

2026 年 6 月 17 日，AI 初创公司 Pramaana Labs 完成 2700 万美元种子轮融资，领投方为 Khosla Ventures，其他投资方包括 Accel、BoldCap、Nexus Venture Partners、Premji Invest 与 Unbound。公司将利用这笔资金进一步研发形式化验证平台，并扩展行业合作。

技术路线

Pramaana 将传统的大语言模型（LLM）与形式化验证相结合，核心思路如下：

• LLM 前端：提供自然语言交互能力，处理复杂的查询与推理任务。
• 确定性层：在 LLM 输出之后，使用基于开源 Lean 编程语言的形式化验证模块，对答案进行数学化、规则化的检查，只有通过验证的结果才会返回给用户。
• 行业专家审查：针对税法、药物合成等特定领域，邀请领域专家（如前 IRS 主席 Danny Werfel、印度理工学院与加州大学伯克利的教授）共同构建并维护领域专属的 Lean 形式化库。

目标行业与前景

公司首批落地场景聚焦三大高敏感度行业：

1. 法律合规：通过形式化编码税法、合同条款，防止 AI 产生误导性法律建议。
2. 药物发现：在化学反应路径预测中加入严谨的化学规则验证，降低实验失败率。
3. 税务准备：利用已形式化的税收政策库，为企业和个人提供可审计的报税方案。

Pramaana 创始人兼 CEO Ranjan Rajagopalan 表示：“世界上最难的问题往往不是不可解，而是未被形式化。只要把规则写进代码，AI 的推理就可以变得可预测、可验证。”

市场意义

如果验证技术能够在实际业务中落地，将为生成式 AI 的企业级应用提供关键的安全底座，帮助企业克服合规与责任风险。业内人士认为，随着监管趋严和企业对可靠性的要求提升，形式化验证有望成为下一代 AI 基础设施的重要组成部分。