Vercel, через чью платформу проходит 6 млн деплоев в день, а через AI Gateway — больше 1 трлн токенов ежедневно, делает ставку на развязку связки «модель плюс агент». Для русскоязычной IT-аудитории это не философский спор, а вполне прикладной вопрос: кто в ближайшие годы будет контролировать стек, на котором работают агенты ИИ в проде — сами лаборатории или инфраструктурные платформы.
Об этом CEO Vercel Гильермо Раух рассказал после конференции ShipNYC, сообщает TechCrunch. Его тезис звучит просто: год назад рынок увлекался прототипами и эффектными демо, а теперь уперся в скучную, но решающую реальность продакшена — цену, производительность, аудит действий агента и контроль над данными. По словам Рауха, внутри самой Vercel этот переход уже случился: компания сначала дала командам возможность массово экспериментировать с агентами, а затем столкнулась с типичными проблемами эксплуатации.
Из этого опыта, по версии Vercel, выросли два главных сценария, где агенты ИИ действительно прижились. Первый очевиден: coding agents. Раух прямо говорит, что именно они сейчас тянут на себе заметную долю мирового потребления токенов. Но за красивой картинкой «агент пишет код» быстро появляется другой слой задач: этот код надо где-то разворачивать, тестировать, ограничивать по доступам и сопровождать. Для Vercel это почти идеальный сюжет: если агентов становится больше, то растет и спрос на платформу, которая берет на себя публикацию и эксплуатацию результата.
Второй сценарий интереснее: внутренние корпоративные агенты. Раух приводит приземленный пример из продаж. Сотруднику, который развивает существующих клиентов, важна не абстрактная «магия ИИ», а очень конкретный ответ на вопрос: какие пять аккаунтов быстрее всего нарастили число мест за последние две недели. Раньше, по его словам, такая потребность часто упиралась в медленный цикл BI- и CRM-разработки: надо дождаться нового дашборда, отдельного проекта, приоритизации со стороны внутренних команд. Агент с доступом к нужным API и данным обещает убрать это узкое место. Для бизнеса здесь ценность не в чат-интерфейсе как таковом, а в том, что сотрудник перестает ждать квартального релиза аналитики ради одного запроса.
Но именно на этом месте начинается самое болезненное. Как только агенты ИИ выходят за пределы песочницы демо и получают доступ к корпоративным данным, появляются вопросы, на которые «умная модель» сама по себе не отвечает: кто дал агенту право читать эти таблицы, какие инструменты он вызвал, что именно отправил наружу, можно ли потом восстановить цепочку действий. Vercel отвечает на это двумя продуктами. Первый называется Eve: это фреймворк, в котором инструкции и навыки агента задаются естественным языком. Второй — Vercel Sandbox, то есть изолированная среда с политиками доступа. Раух описывает идею без лишнего романтизма: агенту можно оставить свободу действовать, но клетка все равно должна быть прочной.
Аргумент в пользу такой изоляции он иллюстрирует примером, который многим техническим директорам покажется неприятно знакомым. Если разработчик запускает неудачно настроенный AI-инструмент уровня IDE-ассистента, тот может утащить в облако весь код проекта для обучения модели. Раух вспоминает разговор с президентом Airbus и формулирует риск предельно приземленно: десятилетия специализированного C++-кода в аэрокосмосе можно потерять не из-за взлома, а из-за одной неверно установленной галочки в инструменте разработчика. Для компаний с чувствительным кодом и внутренними данными это, пожалуй, самый важный фрагмент всей дискуссии. Не потому, что угроза новая, а потому, что агенты ИИ делают ее массовой.
Отдельно Раух фиксирует еще один разворот рынка: клиенты перестают выбирать себе «одну главную лабораторию». В 2025 году многие компании были готовы строить весь стек либо вокруг OpenAI, либо вокруг Anthropic. Теперь, по его словам, покупатели лучше понимают архитектуру: отдельно есть модель, отдельно обвязка, отдельно платформа данных, sandbox и gateway. И если все это можно менять модульно, то переговорная сила крупных лабораторий снижается. На практике это означает более холодный и взрослый подход: модель выбирают не по хайпу в ленте, а по соотношению цены и производительности.
Здесь Раух называет конкретных бенефициаров новой логики. По его словам, у Gemini заметный рост именно потому, что компании начали смотреть на продовую экономику, а не на заголовки новостей. Он также указывает на усиление открытых моделей — в частности, DeepSeek и GLM-5.2. Важно, что речь не о красивой идее «open source всех победит», а о стандартной инженерной оптимизации. Если модель дешевле или лучше укладывается в требования конкретной нагрузки, ее будут брать. Для разработчиков и продуктовых команд это означает, что эпоха монолитной зависимости от одного AI-вендора может закончиться быстрее, чем ожидалось.
При этом Vercel не скрывает конфликт интересов. Пока лаборатории добавляют в свои продукты все новые прикладные функции, они начинают залезать на территорию инфраструктурных игроков. Раух прямо упоминает недавний релиз инструментов OpenAI, которые позволяют публиковать результат в веб без выхода из их собственного контура. Следующий логичный шаг — хостинг небольших сайтов внутри экосистемы модели. Для Vercel это одновременно и угроза, и шанс: если пользователь привыкнет, что ChatGPT может собрать веб-приложение, то следующим вопросом станет уже нормальный продовый хостинг, деплой и эксплуатация. И вот тут на сцену снова выходят платформы.
Собственно, в этой точке и появляется главный тезис Рауха: рынок решает, будут ли модель и агент жестко сцеплены в одном сервисе, или агентный слой станет собираться как обычная инженерная система из разных компонентов. Vercel, очевидно, ставит на второй вариант и продвигает мир открытых протоколов, где инфраструктура не принадлежит целиком владельцу модели. Для российских и русскоязычных команд это звучит особенно практично. Чем меньше жесткая привязка к одному поставщику интеллекта, тем проще управлять стоимостью, требованиями безопасности и рисками блокировок или смены условий доступа.
Пока этот спор выглядит как борьба за архитектуру, но на деле это борьба за будущую ренту всего AI-стека. Если победит модельный «закрытый контур», платформы станут придатком лабораторий. Если агентный слой отделится, инфраструктурные компании вроде Vercel получат шанс стать тем самым обязательным промежуточным звеном между бизнесом и моделями. Проверить исходную позицию Рауха можно в интервью ; но уже сейчас ясно, что спор идет не о терминах, а о том, кому достанется контроль над продакшеном, где агенты ИИ перестают быть игрушкой и начинают влиять на деньги, код и данные.