業績・市場
- 生産能力
- 自前のデータセンターは持たない。他社のクラウド18社にまたがる87の計算機群で1日10億回超の推論を処理 (2026年6月、会社発表)。9月29日の会社ブログは計算機群90超・クラウド20社超と記載。使う GPU は T4・L4・A10G・A100・H100・H200・B200 (料金表、2026年11月3日)
AI 企業
🚀 AIスタートアップ
ベーステン
Baseten
🗓 事実の最終確認: 関連記事の更新: 出典: 当サイト企業データベース (一次資料・自社記事の解剖に基づく)
主力製品・モデル
AI モデルを本番で動かす推論の基盤。従量課金の推論 API「Model APIs」、…
評価額・時価総額
130億ドル (2026年6月のシリーズF、会社発表)
上場
非上場
| 企業 | 主力製品・モデル | 評価額・時価総額 | 最新発表 / 確認日 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek (深度求索) | DeepSeek-V4-Pro | 調達後評価額 3,508.8億元 (約520億… | 2026-09-15 |
| Zhipu AI (智譜清言) | GLM-5.3 | 香港 02513 の終値 793港元・発行済み… | 2026-08-14 |
| Moonshot (月之暗面) | Kimi K3 | 調達後評価額 200億ドル超 (2026年5月… | 2026-09-15 |
| MiniMax (稀宇科技) | Hailuo (海螺AI), Talkie | 時価総額 1,000億港元超 (上場初日 20… | 2026-08-27 |
AI モデルを本番で動かす「推論」の基盤を企業向けに運営する米国の未上場企業。自前の GPU を貸すネオクラウドとは違い、他社のクラウド18社・87の計算機群 (2026年6月、会社発表) の GPU を束ね、その上でモデルの配備・高速化・自動拡張を引き受ける。主力は従量課金の推論 API と GPU を分単位で借りる専用の配備で、1日10億回超の推論を処理する (会社発表)。売上高の実額は非公表。2026年6月にシリーズFで15億ドルを調達し、企業価値は130億ドルとなった。
Postation の入口
📦 製品・商品 (4)
🛠️ Model APIs サービス
公開モデルを100万トークン当たりの従量課金で使う推論 API。2025年5月21日に発表。gpt-oss-120b は入力0.10ドル・出力0.50ドル (2026年11月3日の料金表)。
🛠️ Dedicated Inference サービス
顧客のモデルを専有の GPU で動かす専用の配備。1分単位の課金で、H100 は1分0.10833ドル、B200 は1分0.16633ドル (2026年11月3日の料金表)。
🛠️ Baseten Training / Loops SDK サービス
学習・追加学習の計算資源 (2025年10月30日に一般提供) と、強化学習向けの SDK (2026年5月8日に早期提供)。学習した重みをそのまま推論に回せる。
🧠 mammoth-1 / elephant-1 / joey-1 モデル
社内の研究組織 Base Labs が Qwen3.5 を追加学習させた判定専用のモデル。文章を生成せず選択肢ごとの確率を返す。2026年10月に公開し、重みは Hugging Face で公開。joey-1 は100万トークン当たり0.01ドル。
出典: baseten.co/blog/decisions-for-a-penny-introducing-joey-1/
🧪 技術・サービス (6)
🧰 Baseten Inference Stack 基盤
推論の実行環境 (独自のカーネル、投機的デコーディング、KV キャッシュの再利用、量子化) と、複数のクラウドにまたがる基盤 (自動拡張、高速起動、障害時の切り替え) を組み合わせた同社の推論の土台。
🧪 Multi-cloud Capacity Management (MCM) 技術
複数のクラウドと地域の GPU を1つの資源として扱い、需要と距離と顧客の制約 (地域・クラウドの指定) に応じてモデルの複製を置く場所を即時に決める管理層。Kubernetes の上に全体を見渡す管理層を置く構成。
出典: baseten.co/blog/how-we-built-multi-cloud-capacity-management/
🧪 Baseten Speculation Engine 技術
下書きのモデルが先のトークンを予測し、本体のモデルがまとめて検証する投機的デコーディングの仕組み。EAGLE 3・Medusa・複数トークン予測 (MTP) と接尾辞オートマトンの組み合わせに対応し、負荷に応じて自動で切り替える。
出典: baseten.co/blog/boosting-mtp-acceptance-rates-in-baseten-speculation-engine/
📐 Truss 規格
機械学習のモデルを、使う枠組みを問わず同じ形に包んで配備するためのオープンソースの道具。Self-hosted の配備にも使う。
🧰 Baseten Chains 基盤
複数のモデルと処理の段をつないだ仕組みを、段ごとに GPU と自動拡張の設定を分けて配備する SDK。Python の関数を呼ぶ形で書ける。
🧪 Baseten Embeddings Inference (BEI) 技術
文章の埋め込み・再順位付け・分類のモデル向けの実行環境。TensorRT-LLM をもとにした同社のエンジン構築の仕組みに組み込まれている。
出典: baseten.co/blog/introducing-baseten-embeddings-inference-bei/
📋 詳細情報
技術・事業
- 技術概要
- 他社のクラウド18社・87の計算機群 (2026年6月、会社発表) の GPU を1つの資源として束ね、需要に応じて計算機群をまたいで自動拡張する。推論エンジンは TensorRT-LLM・SGLang・vLLM から選び、独自のカーネル、投機的デコーディング、KV キャッシュの再利用で速さを上げる。
- コア技術
- 他社のクラウドの GPU を1つの資源として束ねるマルチクラウドの管理層と、TensorRT-LLM などの推論エンジンに独自のカーネル・投機的デコーディング・KV キャッシュの再利用を重ねた推論の実行環境 (Baseten Inference Stack)。
- 事業セグメント
-
- 会社は事業区分を開示していない
- 製品の区分は推論 (Model APIs・Dedicated Inference)、学習 (Training・Loops)、配備の形態 (Cloud・Self-hosted・Hybrid)、モデルの開発会社向け (Frontier Gateway・Model Labs)、エージェントの実行環境 (ブラクセル) に分かれる
経営陣・組織
- CEO
- トゥーヒン・スリバスタバ
- 創業者
- トゥーヒン・スリバスタバ (CEO)、アミール・ハギガット (CTO)、フィル・ハウズ (チーフサイエンティスト)、パンカジ・グプタの4人 (会社の紹介ページで共同創業者)
- 役員
- ・トゥーヒン・スリバスタバ (共同創業者、最高経営責任者) ・アミール・ハギガット (共同創業者、最高技術責任者) ・フィル・ハウズ (共同創業者、チーフサイエンティスト) ・パンカジ・グプタ (共同創業者) ・サミール・パランジペ (技術部門の責任者、2026年3月就任、前職はデータブリックスの技術担当副社長) ・マット・スレイグル (世界の営業組織の責任者、2026年3月就任、前職はシグマの営業担当上級副社長) ・シーラ・バシー (最高マーケティング責任者、2026年9月就任、前職はフィグマ・ドロップボックスなど) ・ゲイブ・スターン (法務責任者、2026年6月就任、前職はシンセシアの法務責任者)
業界別スペック
- 主要製品
- Model APIs・Dedicated Inference・Baseten Training / Loops SDK・mammoth-1 / elephant-1 / joey-1
⭐ 強み・特徴
- 他社のクラウド18社・87の計算機群を1つの資源として扱う管理層 (MCM) を持ち、特定のクラウドの障害や GPU 不足を避けやすい (2026年6月、会社発表)
- TensorRT-LLM・Dynamo などエヌビディアの推論ソフトを早く取り込み、改良をオープンソースに戻している。gpt-oss-120b ではエヌビディアの GPU を使う事業者で最速とアーティフィシャル・アナリシスの計測で示した (2025年10月、会社主張)
- 推論・学習・強化学習・エージェントの実行環境を同じ基盤にそろえ、学習した重みをそのまま本番の推論に回せる
- 顧客のクラウドで動かす Self-hosted と Hybrid の配備形態を持つ。顧客には医療のオープンエビデンス・アブリッジ、法務のハーベイが入る (会社発表)
- エヌビディア、キャピタルG などが出資し、累計の調達額は20億ドル超 (会社発表)
📝 現状分析
- 推論の専業では、競合のファイアワークスAI が2026年7月16日にシリーズDで15億500万ドルを企業価値175億ドルで調達し、年換算の売上高が10億ドルを超えたと発表した。トゥギャザーAI は7月1日にシリーズCで8億ドルを調達し、企業価値は83億ドル (調達後)
- ベーステンの企業価値は2026年1月の50億ドルから6月に130億ドルとなり、10月30日にはブルームバーグが最大300億ドルでの協議を報じた (報道)
- 自前のデータセンターを持たず、GPU は他社のクラウドから借りる (会社ブログ)
- gpt-oss-120b の100万トークン当たりの料金はベーステンが入力0.10ドル・出力0.50ドル、さくらインターネットの「さくらのAI Engine」が入力15円・出力75円 (税込) で、1ドル=157.25円 (2026年10月30日) で換算するとほぼ同じ水準 (記事 #4451 の試算)
- 損益と手元の現金は非公表
- 創業時は機械学習のアプリをつくる道具 (画面を組み立てる機能を含む) として始め、2024年3月のシリーズBの発表では大規模モデルを本番で動かす基盤を前面に出した (会社ブログ)
🧭 ビジョン・戦略
- トゥーヒン・スリバスタバ CEO は2026年6月、AI の将来は「数百万の専用モデル」の上に築かれると述べた (シリーズFの発表文)
- 会社は2026年6月、公開モデルが企業にとって閉じた API の本格的な代替になったとし、顧客の現場に入って追加学習と最適化をし、そのモデルを動かす役割を掲げた (会社ブログ)
- 推論に加えて学習・強化学習 (Training、Loops、強化学習の環境をつくる会社の紹介網 Baseten Environment Network、2026年10月23日) とエージェントの実行環境 (ブラクセル) を同じ基盤に集める
- 重みを公開しないモデルの開発会社に販売の窓口を貸す Model Labs の事業を2026年7月に始め、オープンAI のマーケットプレイスにも参加した
🔮 今後の展望
- ブルームバーグが報じた約20億ドルの調達 (企業価値260億〜300億ドル、協議中) がまとまるかが次の節目
- ブラクセルの技術をもとにしたエージェントの実行環境 (Carbon、2026年9月28日に限定公開) と Loops SDK の一般提供の時期
- 地域を指定できる配備先は米国と欧州連合のみで、日本の地域は一覧に無い (2026年11月時点)。顧客自身のクラウドで動かす Self-hosted と Hybrid は地域を問わない
- 日本の投資家・事業会社から見ると、エヌビディアの GPU を借りて推論を売る点で、さくらインターネットの AI Engine など国内の推論サービスと同じ商品を売る。同じ gpt-oss-120b の100万トークン当たりの価格はほぼ同じ水準 (記事 #4451)
📊 詳細ビジネスデータ
🛍️ 商品詳細
- Model APIs (2025年5月21日発表): 公開モデルを従量課金の API で使う。100万トークン当たりの料金は gpt-oss-120b が入力0.10ドル・出力0.50ドル、GLM-5.3 が入力1.40ドル・出力4.40ドル、Kimi K3 が入力3.00ドル・出力15.00ドル (2026年11月3日の料金表)。発表時は4つのモデルで始めた
- Dedicated Inference (専用の配備): 顧客のモデルや追加学習させたモデルを専有の GPU で動かし、使った分だけ分単位で払う。1分当たり H100 (80GB) 0.10833ドル (1時間約6.50ドル)、H200 0.125ドル、B200 0.16633ドル、A100 0.06667ドル (2026年11月3日の料金表と技術文書)。待機中の時間は課金しない (会社の説明)
- Training (2025年5月にベータ版、10月30日に一般提供): 学習・追加学習の計算資源を同じ分単位の料金で貸す。チェックポイントからの再開と、学習済みの重みをそのまま推論に回す機能を備える。2026年5月8日には強化学習向けの Loops SDK を早期提供で公開し、13万1,000トークン超の長い系列での学習と、学習と推論を重ねて進める非同期の強化学習に対応した
- Self-hosted (2024年8月8日) と Hybrid (2024年9月26日に早期提供): 顧客自身のクラウド (VPC) でベーステンの基盤を動かす。Hybrid は需要が増えたときにベーステンのクラウドへ処理を逃がす。データの所在や規制への対応、クラウド事業者との既存の利用契約の消化を狙う企業向け
- Baseten Chains (2024年6月27日にベータ版、2025年2月10日に一般提供): 複数のモデルと処理をつないだ仕組みを、段ごとに GPU と自動拡張を分けて配備する SDK
- Baseten Embeddings Inference (BEI、2025年3月27日): 文章の埋め込み・再順位付け・分類のモデル向けの実行環境。従来の標準 (TEI) に比べ処理量2倍超 (会社主張)
- Frontier Gateway (2026年5月6日) と Baseten for Model Labs (2026年7月29日): 重みを公開しないモデルの開発会社が、自社名の API や Model Library でモデルを売るための認証・課金・利用制限の仕組み。Model Labs の立ち上げ時に15社が参加 (会社発表)
- 料金の区分は Basic (月額0ドル、従量課金)、Pro (量に応じた割引)、Enterprise (自社クラウドでの運用、個別の稼働率保証) の3つ
⚙️ アルゴリズム・メカニズム
- 推論エンジンは TensorRT-LLM・SGLang・vLLM を負荷と GPU ごとに比べて選び、その上に独自の修正と機能を足す (技術資料「The Baseten Inference Stack」)
- 独自のカーネル: 複数の演算を1つのカーネルにまとめる融合、作業に合わせた注意機構のカーネル、Hopper・Blackwell 世代の非同期実行を使う。2026年8月には AI エージェントにカーネルを書かせて本番に組み込む仕組みを公表し、画像生成の Qwen-Image で処理時間を42.3%短くしたとする (会社発表)
- 投機的デコーディング: 小さな下書きモデルが数トークン先を予測し、本体のモデルがまとめて検証する。EAGLE 3・Medusa・下書きモデル方式に対応し、負荷が高いときは自動で止める。2026年1月には複数トークン予測 (MTP) と接尾辞オートマトンを組み合わせる手法をオープンソースで TensorRT-LLM に組み込み、コード生成で処理量が最大40%上がったとする (会社発表)
- KV キャッシュ: プロンプトの計算結果 (KV キャッシュ) を再利用し、同じ文脈を持つ複製に要求を回す。エヌビディアの Dynamo を使い、Qwen3 Coder 480B の長い入力の試験で最初のトークンまでの時間を平均50%、出力1トークン当たりの時間を34%短くした (2025年10月の会社ブログ)。使わない部分を CPU のメモリーやディスクへ退避させる
- gpt-oss-120b は B200 を8枚使い、テンソル並列8で動かす。EAGLE 3 の導入で毎秒約400トークンから約650トークンに上がった (2025年10月の会社ブログ、アーティフィシャル・アナリシスの計測)
- 量子化は FP8・FP4 の浮動小数点形式を基本とし、量子化の前後で評価の指標がほとんど変わらないことを確かめてから使う。顧客の許可なく量子化しない (会社の説明)
- Base Labs (社内の研究組織) は、アリババの Qwen3.5 を追加学習させた判定専用のモデル mammoth-1 (270億パラメーター)・elephant-1 (90億)・joey-1 (20億) を2026年10月に公開した。文章を生成せず、1回の計算で選択肢ごとの確率を返す
🏗️ システム基盤構成
- 自前のデータセンターと GPU の大量保有はせず、他社のクラウドから GPU を調達する。2026年6月時点で18社のクラウドにまたがる87の計算機群を使う (会社発表)。9月29日の会社ブログは計算機群90超・クラウド20社超、計算資源の調達先との関係は200社超と記す
- Multi-cloud Capacity Management (MCM): Kubernetes の上に全体を見渡す管理層を置き、各計算機群から容量・利用率・需要を集めて、どこでモデルを動かすかを即時に決める。あるクラウドや地域が止まれば別のクラウドへ移す。インフラ部門が6か月超をかけて作った (2025年6月の会社ブログ)
- 稼働率は99.99%を目標とする (会社主張)。同時に複数の拠点で動かす方式で、1社のクラウドが止まっても処理を回し続ける
- 使える GPU は T4・L4・A10G・A100・H100 (40GB に分割した型を含む)・H200・B200 (料金表と技術文書、2026年11月3日)。学習用には InfiniBand でつないだ計算機群を備える
- 大きなモデルの起動を速くする配信網 Baseten Delivery Network (2026年3月19日) を持ち、起動時間を2〜3倍短くしたとする (会社主張)
- 利用者が地域を指定できる配備先は米国と欧州連合の2つ (2026年9月10日に提供開始、技術文書の一覧)。セキュリティーは SOC 2 Type II と米医療情報保護法 (HIPAA) に対応
- 2026年2月に推論の新興企業インファーレスの人材を迎え入れ、9月10日に AI エージェントの実行環境 (隔離された仮想機械) を手がけるブラクセルを買収した。買収額は非公表
💰 売上の見込み
- 会社は売上目標を公表していない
- 2026年6月の発表で、調達した資金を人材・計算資源・企業向けの販売体制に充て、2026年中に技術・研究・運用・販売の人員を3倍にするとした (会社発表)
💸 売上の出どころ
- 専用の配備と学習は GPU の使用時間に応じた分単位の課金、Model APIs は100万トークン当たりの従量課金。Pro と Enterprise は量に応じて割り引く
- Enterprise は顧客のクラウドで動かす Self-hosted と Hybrid の契約を含む。2024年9月の Hybrid の早期提供では1地域当たり定額2万5,000ドルの期間限定の料金を示した
- 2026年9月からオープンAI の企業顧客は、オープンAI との既存の利用契約の枠でベーステンが動かす公開モデルを使えるようになった
- Frontier Gateway と Model Library では、モデルの開発会社に代わって課金・入金の管理を引き受ける
- 売上高の実額、粗利益率、顧客ごとの売上構成は非公表。会社は売上高が1年で約20倍、推論の量が40倍になったと説明する (2026年6月の発表)。2025年の推論の量は100倍 (2026年1月の発表)
- 顧客としてエニースフィア (Cursor)、ノーション、ラバブル、ハーベイ、ハブスポット、オープンエビデンス、アブリッジ、デカゴン、パラレル、クレイ、マーコーの名前を挙げる (2026年の会社発表)
👤 経営者履歴
CEO — トゥーヒン・スリバスタバ
トゥーヒン・スリバスタバは2019年にベーステンを共同で創業し、創業時から最高経営責任者を務める。それ以前は米ボストンの研究所で神経筋疾患に機械学習を使う研究に携わり、2012年ごろからは米ガムロードでデータサイエンティストとして不正の検知などの仕組みを作った。ガムロードの同僚フィル・ハウズとは豪州で共に育った間柄で、2人でシェイプという会社を創業し、同社は2018年に買収された (出資者のグレイロックの紹介)。学歴は確かめられなかった。
CTO / 主席科学者 — アミール・ハギガット
共同創業者で最高技術責任者。2012年にガムロードの初期の社員としてスリバスタバ CEO、ハウズと知り合った。その後、米医療保険のクローバー・ヘルスで、加入者の健康管理に使う機械学習モデルの開発チームとデータ基盤を率いた (出資者のグレイロックの紹介)。
🇯🇵 日本企業との取引・関係
- 日本法人・日本の拠点・日本企業からの出資は、会社の発表と出資者の一覧に名前が無い (2026年11月3日時点)
- 利用者が指定できる配備先の地域は米国と欧州連合の2つで、日本の地域は一覧に無い (技術文書、2026年11月3日)
- 料金の比較: 同じ公開モデル gpt-oss-120b を、さくらインターネットの「さくらのAI Engine」は100万トークン当たり入力15円・出力75円 (税込) で売る。ベーステンは入力0.10ドル・出力0.50ドルで、1ドル=157.25円 (2026年10月30日) で換算すると入力約15.7円・出力約78.6円となりほぼ同じ水準 (記事 #4451、さくらの料金ページ 2026年11月1日取得)
上場・財務
- 本社
- 米カリフォルニア州サンフランシスコ
- 創業
- 2019
- 上場ステータス
- 未上場
- 売上高 (最新期)
- 非公表 (売上高は1年で約20倍、2026年6月の会社発表)
信用・米制裁
- 銀行信用
- 健全
- 🇺🇸 米制裁
- なし
海外進出
- 資金流出
- なし
📚 信頼性メタデータ
- 信頼度
- 🅱 専門メディア
- 最終確認
- 2026-11-03 11:19:48
- 検証者
- claude+web-verified
資金調達と資本提携の履歴
| date | lead | note | round | source | amount_usd | valuation_usd |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2022-04-26 | Greylock (Series A; seed co-led by Greylock and South Park Commons) | シードとシリーズAの合計で2,000万ドル強 (会社発表)。各ラウンドの額は非公表 | Seed + Series A | https://www.baseten.co/blog/announcing-our-series-a/ | ||
| 2024-03-04 | IVP, Spark Capital | Series B | https://www.baseten.co/blog/announcing-our-series-b/ | 40000000 | ||
| 2025-02-19 | IVP, Spark Capital (co-led) | 額は記事の題 (会社ブログ)。企業価値は会社発表に無い | Series C | https://www.baseten.co/blog/announcing-baseten-75m-series-c/ | 75000000 | |
| 2025-09-05 | BOND | 企業価値21億5,000万ドルはフォーチュンの報道 (https://fortune.com/2025/09/05/exclusive-baseten-ai-inference-unicorn-raises-150-million-at-2-15-billion-valuation/) | Series D | https://www.baseten.co/blog/announcing-baseten-150m-series-d/ | 150000000 | 2150000000 |
| 2026-01-23 | IVP, CapitalG | 出資者にエヌビディア。出資額1億5,000万ドルは WSJ の報道 (2026-01-20) | Series E | https://www.baseten.co/blog/announcing-baseten-s-300m-series-e/ | 300000000 | 5000000000 |
| 2026-06-22 | Altimeter Capital, Conviction, Spark Capital (co-leads: Sands Capital, Wellington Management) | 発表文 (Business Wire) は企業価値130億ドルと110億ドルの2段階 | Series F | https://www.baseten.co/blog/announcing-our-series-f/ | 1500000000 | 13000000000 |
出典 URL
- https://www.baseten.co/blog/announcing-our-series-f/
- https://pulse2.com/baseten-raises-1-5-billion-series-f-to-power-ai-inference/
- https://www.baseten.co/blog/announcing-baseten-s-300m-series-e/
- https://siliconangle.com/2026/01/20/ai-inference-startup-baseten-hits-5b-valuation-300m-round-backed-nvidia/
- https://www.baseten.co/blog/announcing-baseten-150m-series-d/
- https://fortune.com/2025/09/05/exclusive-baseten-ai-inference-unicorn-raises-150-million-at-2-15-billion-valuation/
- https://www.baseten.co/blog/announcing-baseten-75m-series-c/
- https://www.baseten.co/blog/announcing-our-series-b/
- https://www.baseten.co/blog/announcing-our-series-a/
- https://greylock.com/portfolio-news/baseten-self-serve-apps-for-ml/
- https://www.baseten.co/about-us/
- https://www.baseten.co/pricing/
- https://docs.baseten.co/deployment/resources.md
- https://docs.baseten.co/llms-full.txt
- https://www.baseten.co/resources/guide/the-baseten-inference-stack/
- https://www.baseten.co/blog/how-we-built-multi-cloud-capacity-management/
- https://www.baseten.co/blog/mcm-cloud-ecosystem-partners-nvidia/
- https://www.baseten.co/blog/baseten-openai-partnership/
- https://www.baseten.co/blog/how-we-made-the-fastest-gpt-oss-on-nvidia-gpus-60-percent-faster/
- https://www.baseten.co/blog/how-baseten-achieved-2x-faster-inference-with-nvidia-dynamo/
- https://www.baseten.co/blog/boosting-mtp-acceptance-rates-in-baseten-speculation-engine/
- https://www.baseten.co/blog/agentic-kernels-in-production/
- https://www.baseten.co/blog/introducing-model-apis-and-training/
- https://www.baseten.co/blog/baseten-training-is-ga/
- https://www.baseten.co/blog/introducing-the-baseten-loops-sdk/
- https://www.baseten.co/blog/baseten-self-hosted/
- https://www.baseten.co/blog/baseten-hybrid-control-and-flexibility-in-your-cloud-and-ours/
- https://www.baseten.co/blog/introducing-baseten-chains/
- https://www.baseten.co/resources/changelog/baseten-chains-is-now-ga-deploy-ultra-low-latency-compound-ai-at-scale/
- https://www.baseten.co/blog/introducing-baseten-embeddings-inference-bei/
- https://www.baseten.co/blog/introducing-baseten-frontier-gateway/
- https://www.baseten.co/blog/announcing-baseten-for-model-labs/
- https://www.baseten.co/blog/blaxel-is-joining-baseten-to-build-the-future-of-agentic-cloud/
- https://www.baseten.co/blog/announcing-carbon/
- https://www.baseten.co/blog/announcing-the-acquihire-of-inferless-by-baseten/
- https://www.baseten.co/blog/baseten-delivery-network-fast-cold-starts-big-models/
- https://www.baseten.co/blog/decisions-for-a-penny-introducing-joey-1/
- https://www.baseten.co/blog/the-best-decision-models-in-the-world-mammoth-1-and-elephant-1/
- https://www.baseten.co/blog/introducing-the-baseten-environment-network/
- https://www.baseten.co/blog/baseten-partners-with-google-cloud-to-deliver-high-performance-ai-infra/
- https://www.baseten.co/blog/introducing-basetens-newest-engineering-leaders/
- https://www.baseten.co/blog/welcome-sameer-paranjpye/
- https://www.baseten.co/blog/welcome-matt-slagle/
- https://www.baseten.co/blog/sheila-vashee-joins-baseten-as-cmo/
- https://www.baseten.co/blog/welcome-gabe-stern/
- https://github.com/basetenlabs/truss
- https://aiweekly.co/alerts/baseten-nears-2b-round-at-up-to-30b-23x-june-mark
- https://otpp.com/en-ca/about-us/news-and-insights/2026/fireworks-raises-a-1-5-billion-series-d-to-lead-the-specialized-intelligence-revolution/
- https://www.hpcwire.com/aiwire/2026/07/01/together-ai-raises-800m-at-8-3b-valuation-to-make-frontier-ai-accessible-to-all
- https://ai.sakura.ad.jp/sakura-ai/ai-engine/
- https://www.postation.jp/news/baseten-sakura-inference-token-price
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