Three months ago, we ran the first Seldon batch in our San Francisco office with four teams working on AI security:
They raised $10M+, closed hundreds of thousands in ARR, sold to xAI and Anthropic, and got featured in TIME three times. They did all of that while pushing forward AI Safety: demonstrating risks, filing patents on verifiable compute, building critical infrastructure, influencing public discourse.
We're doing it again. mid-January through April. This time we want to go even bigger.
What We're Funding
We're investing up to $500k per startup in 5-10 companies building the infrastructure that determines whether AGI goes well.
Our first batch focused on GPU monitoring, incident response, & real world evaluations. Batch 2 needs to tackle the infrastructure problems that most people are not thinking about yet. Here are the technologies we will back startups to build:
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Formal Verification RL Environments
To secure our technology infrastructure, we need to move from probabilistic test cases to verifiably secure software. We are funding the creation of reinforcement learning harnesses that accelerate AGI's ability to generate and translate formally verified code. Think AlphaProof-level Lean programs.
By treating formal verification as a gamified environment with unambiguous feedback, we aim to build the "software foundations" required for high-assurance techniques. This enables everything from verified ML inference stacks that cannot be tampered with, to the technical verification layers necessary for international computational treaties.
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Compute Hardware/Software Controls
This includes founders building runtime containment systems that prevent model breakout via hardware-enforced boundaries, capability capping mechanisms that require multi-party cryptographic authorization for high-stakes inference, and centralized kill switch mechanisms. These tools must be retrofittable to existing infrastructure to transition global compute clusters within the next years.
We are looking for startups building infrastructure that guarantees controlled code execution without requiring blind trust in the hardware provider or the model operator.
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Run-Time Interpretability
Current guardrails are too simplistic to catch sophisticated deception and jailbreaks. We need control systems that can read a model's "mind" and enforce laws at the inference layer. We are funding teams commercializing interpretability to detect deception, sycophancy, and internal misalignment in real-time at a fraction of the cost and with higher quality than "LLM-as-a-judge".
We continue to deploy capable models without truly understanding how they think. The world needs more sophisticated interpretability techniques deployed at scale.
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Civilian Infrastructure Protection
As cyber-physical attacks become trivial for advanced agents, we must harden critical systems like electrical grids, banking systems, and hospitals against digital threats. We are funding air-gap technologies that allow for millisecond-speed physical isolation of critical grids and redundant sovereignty architectures that distribute critical systems across geopolitical boundaries to ensure continuity during state-level disruptions.
We are particularly interested in fail-safe implementations, such as hard kill switches for high-frequency trading bots, that prevent cascading failures in automated economic infrastructure, and millisecond isolation of systems in case of cascading sentware attacks on critical software.
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Assurance in Agentic Systems
As AI moves from chatbot to continuous agent able to fulfill actions inside an organization (an "AI employee") and in deployed systems, we need to think about how these agents are integrated and governed. We are funding the translation layer that turns prose laws and policy into code.
We are looking for compliance assurance that reliably embed legal principles and "Geneva Convention" constraints into autonomous systems from enterprise agents to drone swarms, ensuring that high-level human laws are mathematically enforced before an action is ever taken.
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Supply Chain Oversight
The hardware supply chain is currently a black box of unverified components. We need the "SSL" of physical hardware that provides end-to-end cryptographic traceability across the manufacturing process.
We are looking for privacy-preserving component tracking using zero-knowledge proofs to track components from manufacture to deployment without leaking IP, as well as automated auditing tools that verify the integrity from GPUs to shipping containers as they're processed. This is essential for national security data centers and enterprise manufacturers who need to verify their supply chain without the friction of manual audits.
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Insurance for AI
The world needs to be able to quantify AI risk in order to address it properly. We are funding startups building the infrastructure that enables insurance markets to price and manage novel AI risks at scale.
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Model Psychology & Forensics
We cannot treat AGI as a black box; we need flight recorders for the synthetic mind. We are funding startups building steganography detection to catch models hiding coordination signals in whitespace, deception traps (honeypots) that simulate vulnerable environments to test if a model lies when it thinks it is unobserved, and immutable "thought" logs that force models to record their Chain-of-Thought reasoning.
AI labs need this for internal safety testing, enterprises need it for deployment assurance, and regulators will eventually require it to trace causes in AI-related incidents.
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Agent Coordination & The New Internet
When billions of agents flood the internet, we need a new operating system for the web. We are funding the "Linux of AI Security." These are decentralized, open-source protocols that allow for "forkable" defense which can be rapidly adapted by the community without waiting for centralized gatekeepers.
This includes agent-to-agent infrastructure that manages trust, reputation, and coordination failures in multi-agent environments. We are looking for the virtual infrastructure that prevents cascade failures when autonomous agents begin to interact, compete, and strategize at scale.
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Human Agency & Identity Defense
The human user is now the biggest vulnerability in any secure system. We need infrastructure that acts as a "cognitive bodyguard." We are funding personal AI security agents that monitor communications for manipulation, verify audio/video authenticity in real-time, and provide continuous identity verification.
These are privacy-first protocols (using techniques like biometric binding that persists throughout a session) that prove you are human without revealing who you are. We are looking for startups that will disrupt incumbent ID verification providers and build the defenses necessary to protect human autonomy from algorithmic erosion.
Who We Want
Early to very early-stage teams solving hard technical problems. Highly technical founders with deep expertise in their respective fields.
We're looking for people who understand the problem from the inside: ex-OpenAI or ex-Anthropic engineers, frontier-level expertise in electrical engineering, cryptography, distributed systems, or AI architectures. Teams that can actually build the thing.
We prefer teams. Solo founders are nonetheless welcome. If you are still actively looking for a co-founder, we encourage you to find them before applying to Seldon. Resources on aisfounder.com might be helpful for this.
International founders are welcome. We require founders to be in SF full-time for three months. Depending on the circumstances, we might be able to help out.
If you are still uncertain on whether you want to be a founder or are looking for a gentle ramp-up, Seldon is not for you. We expect more than full-time commitment from every participant.
What You Get
The core value is density: you are surrounded by the sharpest people working on the most important problems, with enough capital to run fast.
In the past, we flew out teams with nothing more than a mission statement who left with multi-million dollar raises. We've helped founders reject predatory term sheets that could have cost them board control, and we help teams set up robust governance structures as public benefit corporations to stay mission aligned and retain founder control.
Weekly founder dinners and events with people who've done this before. Previous guests include Geoff Ralston (former YC president), Eric Ries (Lean Startup), and leadership from Goodfire, Redwood Research, and the UK AISI.
Office space in central SF for the duration of the program. Direct intros to customers at frontier labs and enterprises. Batch 1 companies are deployed at xAI and Anthropic today.
Access to Apart Research's hackathon pipeline (3,000+ annual participants), the AI Safety Founders community, combined making up a talent network of 1,700+ technical people. Also access and support from our growing alumni network.
Within the three months, we guide you toward demo day, connect you with tier-1 investors, and work with you to secure millions for your first institutional round.
Existential Infrastructure
Humanity is building toward advanced AI without the infrastructure to ensure it goes well. The default path leads to scenarios where deployment causes extinction-level risks, permanent loss of human agency, or futures with astronomical amounts of suffering.
We're funding the counterfactual technologies: infrastructure that won't exist unless someone builds it right now. The things that need to work before we get to extremely advanced AI, not after.
Batch 1 proved this model works. Batch 2 needs to prove it scales.
Apply
Applications open now. Program starts in mid January in San Francisco.
If you're technical but haven't polished your pitch, or your idea isn't listed but you know what needs to be built, we strongly encourage you to apply anyway.
The infrastructure that determines whether AGI goes well won't build itself. We're not waiting for someone else to do it.