Купон на скидку: 2026
После прошедшей на прошлой неделе конференции ShipNYC генеральный директор Vercel Гильермо Раух в беседе рассказал о текущем моменте в развитии ИИ и о том, как платформенные компании конкурируют с ведущими лабораториями. Он отметил, что в сообществе ощущается иная энергия: год назад доминировали пилотные проекты и прототипирование, а сейчас фокус сместился на практическое внедрение и стабильную работу. Внутри самой Vercel этот путь прошли от стихийной разработки сотен агентов до реальной эксплуатации, что и выявило главные уроки.
Раух выделил два ключевых сценария, ставших для агентов «прорывными приложениями». Первый — это агенты для написания кода, генерирующие колоссальный объём токенов; порождённое ими ПО требует удобной среды развёртывания. Второй — внутренние корпоративные агенты, помогающие управлять компанией. Их главные вызовы связаны с безопасным доступом к данным, аудитом действий и получением полной цепочки вызовов инструментов и применявшихся прав. Для решения этих задач Vercel разработала фреймворк Eve, позволяющий описывать инструкции и навыки агента на естественном языке, и Vercel Sandbox — изолированную «клетку», где агент сохраняет свободу действий, но его взаимодействие с данными регулируется политиками: что можно читать и что разрешено покидать песочницу.
Основное преимущество Sandbox — контроль данных. Раух привёл пример риска: если разработчик установит IDE вроде Devin или Cursor с неверными настройками, система может обучиться на всей кодовой базе. Он упомянул разговор с президентом Airbus, который всерьёз опасался, что десятилетия накопленного проприетарного C++ кода для аэрокосмической инженерии могут утечь в облако для обучения моделей. Говоря о втором применении, Раух описал реальную сотрудницу Vercel из отдела продаж, работающую с установленной базой. Раньше её bottleneck была не в креативности или способности выстраивать отношения, а в данных. Запрос «покажи пять аккаунтов, добавивших больше всего мест за последние две недели» требовал ожидания нового дашборда — такое узкое место существовало годами. Теперь же с помощью Eve можно получать ответ мгновенно, и та же технология через API применима как для клиентских агентов, так и для повышения продуктивности сотрудников.
Агенты вынуждают компании открывать данные, что фундаментально противоречит укладу SaaS-гигантов, строящих бизнес на удержании информации в закрытых экосистемах. Меняются и отношения клиентов с ИИ-лабораториями. В прошлом году многие выбирали единственного партнёра — например, строили всё на OpenAI или Anthropic. Сейчас подход стал модульным: модель, обвязка, платформа данных, песочница, шлюз — каждый компонент подключается по принципу plug and play. Можно использовать OpenAI, Anthropic или Gemini. Раух отметил значительный рост использования Gemini, даже при меньшем внимании прессы, поскольку при оптимизации для промышленной эксплуатации на первый план выходят характеристики цена/производительность, а модели Gemini в этом отношении очень сильны. Одновременно набирают популярность открытые модели DeepSeek и GLM-5.2 — цифры не лгут.
Прямая конкуренция с лабораториями также очевидна: OpenAI недавно запустила инструменты, позволяющие публиковать веб-сайты, не покидая её среду. Для Vercel это скорее возможность, считает Раух, потому что пользователи начнут воспринимать ChatGPT как средство создания сайтов, а на дальнейшие вопросы о веб-хостинге модель будет рекомендовать именно Vercel. Ключевой развилкой становится вопрос о связке модели и агента: получать весь интеллект из одного источника или собирать решение из модулей и библиотек разных поставщиков. Vercel намерена действовать по второму сценарию — как это всегда было в программной инженерии, — и нацелена стать «AWS этого поколения», борясь за мир открытых протоколов.