От прототипов к продакшену: как меняется энергия в ИИ-сообществе
После конференции ShipNYC, прошедшей на прошлой неделе, мы встретились с генеральным директором Vercel Гильермо Раучем, чтобы обсудить поворотный момент в индустрии искусственного интеллекта и то, как платформенные компании оказываются в конкуренции с крупнейшими ИИ-лабораториями. По его словам, в сообществе изменилась атмосфера: стало меньше пилотных проектов и больше внимания к тому, чтобы технологии реально работали в промышленной эксплуатации. «В прошлом году всё было про прототипы. Небо — предел, запускай агентов, все могут строить. Мы это сделали и многому научились, потому что внутри компании было разработано и развёрнуто сотни агентов, а затем мы столкнулись с реалиями продакшена и рядом серьёзных вызовов», — отметил Рауч.
По данным Vercel, компания ежедневно обрабатывает 6 миллионов развёртываний, половина из которых инициируется кодинговыми агентами, а через шлюз ИИ компании ежедневно проходит более 1 триллиона токенов. Эти цифры подчёркивают, насколько глубоко агенты уже интегрировались в инженерные процессы.
Два убийственных применения агентов
Рауч выделил два ключевых сценария, которые он называет «киллер-приложениями» агентов. Первый — кодинговый агент, который, безусловно, является основным драйвером потребления токенов в мире. Однако, когда программного обеспечения создаётся столько, куда его всё это помещать? Именно здесь платформы вроде Vercel становятся критически важной инфраструктурой.
Второй сценарий — внутренние корпоративные агенты, которые помогают управлять компанией. Рауч привёл конкретный пример из собственной практики: менеджер по продажам в офисе Vercel занимается ростом существующих аккаунтов. Её главная проблема — не креативность и не умение выстраивать отношения, а доступ к данным. «Я не понимаю, какие аккаунты растут быстрее. Покажите мне пять аккаунтов, которые добавили больше всего мест за последние две недели, чтобы я мог расставить приоритеты». Раньше такой вопрос было невозможно задать — нужно было ждать завершения квартального проекта по созданию новой панели продаж в Salesforce. «Мы годами находились в этом узком месте, и это было крайне раздражающе, потому что с точки зрения R&D мы — Сэмая быстрорастущая компания в мире, а в части sales-движка я был совершенно беспомощен. Я никогда не открывал Salesforce в своей жизни, когда начинал». Теперь, по его словам, он может реально влиять на работу всей компании благодаря платформе Eve.
Как Vercel Sandbox решает проблему безопасности данных
Чтобы решить задачи безопасности и аудита, Vercel разработала фреймворк Eve, который позволяет описывать инструкции и навыки агентов на естественном языке, а также инструмент Vercel Sandbox, который помещает агента в изолированную среду. Агент сохраняет свободу для проявления интеллекта, но при этом на него накладываются политики контроля: какие данные он может использовать и какие могут покинуть песочницу.
По словам Рауча, главное преимущество песочницы — контроль над данными. Он привёл тревожный пример из практики Airbus: у компании есть десятилетия уникального C++-кода для аэрокосмической инженерии. Если кто-то установит неподходящий инструмент разработчика, весь код может улететь в облако для обучения моделей. «Это реальный риск ИИ, о котором я всегда думаю». Аналогичная угроза существует и для таких инструментов, как Devin или Cursor, работающих внутри IDE.
Мульти-модельная стратегия и конкуренция с лабораториями
Рауч уверен, что агенты заставляют компании открывать свои данные, что имеет далеко идущие последствия. «Такие гиганты SaaS, как Salesforce, строят свои целые королевства на том, чтобы удерживать ваши данные. Это несовместимо с концепцией агентов». В прошлом году многие компании выбирали одну лабораторию-партнёра — либо OpenAI, либо Anthropic. Сейчас ситуация кардинально изменилась: каждый компонент стека — модель, оркестратор, платформа данных, песочница, шлюз — становится модульным и заменяемым.
«Вы можете использовать OpenAI, Anthropic или Gemini. Мы наблюдаем значительный рост интереса к Gemini, хотя он редко появляется в заголовках, потому что люди оптимизируются под продакшен. Когда вы оптимизируетесь под реальное использование, вы начинаете смотреть на соотношение цена/производительность, и модели Gemini обладают отличными характеристиками в этом плане». Помимо этого, Рауч отметил рост популярности открытых моделей — DeepSeek и GLM-5.2, — подчеркнув, что «данные не лгут».
При этом Рауч признал, что Vercel оказывается в прямой конкуренции с ИИ-лабораториями. Платформенная компания, которая когда-то была просто инфраструктурным слоем, теперь становится полноценным участником ИИ-экосистемы, конкурируя с теми лабораториями, на которых раньше полагалась.