启动科技以算力调度解决企业AI落地痛点，融资
企业AI从“能用”进入“落地”，基础设施成新瓶颈
随着大模型应用从试验阶段进入生产环境，企业对智能算力和 AI 基础设施的需求持续增长。中国信息通信研究院发布的相关研究显示，智能算力服务正在从单点资源供给向全栈协同演进，资源池化和异构算力调度成为提升算力使用效率的重要技术方向。
企业在实际推进 AI 业务落地时，往往面临几类共性挑战。首先是部署流程复杂与环境配置繁琐，导致技术门槛较高；其次是多节点管理缺乏统一入口，GPU 算力资源分散，难以实现跨部门的高效调度与共享，容易造成资源闲置与成本浪费；此外，权限管理与数据安全难以兼顾，AI 应用全生命周期的持续运维也缺乏标准化支撑，进一步增加了企业 AI 落地的管理成本。
针对上述行业共性痛点，政策层面也在持续推动算力资源互联互通。2025年，工业和信息化部发布《算力互联互通行动计划》，提出推动跨主体、跨架构、跨地域的算力供需调度，并推进算网云调度、算力资源管理和算力应用云化编排部署。PanelAI 的产品方向与这一趋势存在一定契合，重点聚焦企业内部及多节点环境下的 AI 应用部署、算力纳管和资源调度。
PanelAI从部署工具向AI基础设施管理平台延伸
海口启动科技有限公司推出的 PanelAI，定位于 AI 基础设施管理平台，核心解决企业 AI 应用部署、算力纳管和多节点管理问题。
在技术架构上，PanelAI 基于 Docker 容器化技术，并采用 Go 语言构建核心调度引擎。在部署环节，平台提供可视化向导，支持容器自动重启、应用更新和多节点部署，简化传统 AI 应用的上线流程。在算力纳管环节，平台支持对 GPU 与 CPU 等异构算力进行集中管理，并已完成多节点场景下的纳管验证。
在企业治理环节，平台提供多租户隔离、细粒度权限管控与身份认证机制，支持企业私有化部署，使 AI 应用、模型及业务数据能够运行在企业自有基础设施中，并通过权限管控和身份认证机制满足企业内部安全治理需求，适用于金融、医疗、政务等对数据安全要求较高的应用场景。
在生态适配方面，PanelAI 原生支持 MCP 协议并兼容 OpenAI 标准接口。与主要面向传统 Web 服务部署的常规运维面板相比，PanelAI 的管理对象进一步延伸至 AI 应用、模型及算力节点，使企业既有的知识库、智能客服、办公助手等 AI 应用能够通过统一接口进行部署和管理。
从License与私有化部署切入，启动科技寻求天使轮融资
在商业化层面，PanelAI 当前以软件 License 授权和私有化部署为核心收入来源，面向金融、政务、医疗等对数据安全有较高要求的行业客户提供本地化交付服务。未来，平台规划进一步探索算力资源的计量、调度及服务化运营模式。
在市场验证方面，启动科技此前已运营开源产品 AIStarter，面向开发者提供桌面级 AI 部署工具，积累了一定的用户基础与技术口碑。PanelAI 作为面向企业级客户的核心产品，目前已完成 Beta 版本上线，正在推进企业产品验证与商业化落地。
团队方面，启动科技由梁碧珊负责战略商务与生态合作，陈志雄负责产品规划与市场建设，陈志东负责 PanelAI 技术架构与核心研发，团队成员覆盖产品、研发、设计、运营及交付等职能。
知识产权方面，PanelAI 已完成相关软件著作权登记，核心商标正在推进注册，并已完成相关域名备案。
当前阶段，启动科技计划募集 300 万至 500 万元天使轮融资，拟出让 10% 至 15% 股权。所募资金将主要用于控制平面迭代、节点纳管能力扩展、企业样板客户拓展及交付体系建设。随着企业 AI 应用进入规模化落地阶段，PanelAI 将进一步完善 AI 应用部署、算力管理和企业级治理能力。