Стартап Daytona привлёк $60 млн в раунде Series B при оценке $1 млрд. Компания строит облако для ИИ-агентов, где каждому агенту можно выделить собственную изолированную вычислительную среду; для российских команд это ещё один сигнал, что рынок начинает инвестировать не только в модели, но и в инфраструктуру их реальной эксплуатации.
Раунд возглавил фонд FirstMark Growth, сообщает TechCrunch. В нём также участвовали Qualcomm Ventures, Samsung Next и Okta Ventures. После новой сделки совокупный объём привлечённых Daytona средств достиг $91 млн. Предыдущий, $24-миллионный раунд Series A FirstMark также возглавлял в феврале 2026 года.
В список бизнес-ангелов вошли люди, чьи имена обычно появляются рядом с собственными крупными сделками, а не в каптейбле ранней инфраструктурной компании: сооснователь Stripe Патрик Коллисон, CEO Shopify Тоби Лютке, CEO Perplexity Аравинд Шринивас, основатель Zoom Эрик Юань, CEO Datadog Оливье Помель, основатель Quora Адам Д’Анджело и сооснователь Mercor Брендан Фуди. Такой набор не гарантирует продуктовый успех, но хорошо показывает, какую ставку инвесторы делают на слой исполнения агентных задач.
Daytona основана три года назад и базируется в Нью-Йорке. Её тезис прост: обычный облачный стек хорошо приспособлен для предсказуемых сервисов, которые работают месяцами и масштабируются по заранее известным правилам. Агентные системы ведут себя иначе: они могут одновременно запускать тысячи коротких, но сохраняющих состояние задач, причём заранее неизвестно, какие именно среды, зависимости и ресурсы понадобятся следующему запросу.
Не просто API к модели, а рабочее место для агента
Подход Daytona можно описать как выдачу отдельного компьютера каждому агенту. Платформа предлагает изолированные окружения с Linux, Windows, macOS и GPU-ресурсами на одной инфраструктуре. Это важно для агентов, которые не ограничиваются вызовом LLM через API, а должны открыть репозиторий, установить зависимости, выполнить код, обработать файлы, сохранить промежуточный результат и продолжить работу позднее.
Именно здесь часто ломается красивый прототип. В демо агент уверенно пишет функцию или отвечает на вопрос по базе знаний. В production ему нужны права доступа, сеть, файловая система, воспроизводимое окружение, ограничения по времени и бюджету, а также изоляция от данных соседнего клиента. Если агент получает возможность выполнять код, вопрос «где именно он работает?» быстро становится не менее важным, чем выбор модели.
Для разработчиков ценность такой платформы — не в самом факте появления виртуальной машины. Облака давно умеют запускать контейнеры и инстансы. Сложность в том, чтобы быстро создавать огромное число изолированных сред, управлять их жизненным циклом, не терять состояние задачи и не превращать счёт за вычисления в сюрприз для финансового директора. Daytona пытается упаковать этот операционный слой в специализированное облако для ИИ-агентов.
Для продуктовых команд это означает более приземлённый разговор об agentic-функциях. Вместо обещания «наш ИИ всё сделает сам» приходится проектировать конкретный сценарий: какие инструменты доступны агенту, какие операции требуют подтверждения человека, сколько живёт сессия, что будет после ошибки и кто сможет расследовать инцидент. Инфраструктурные стартапы вроде Daytona зарабатывают на том, что эта скучная часть становится повторяемой, а не собирается заново для каждого пилота.
Почему инвесторы смотрят на инфраструктурный слой
Интерес к Daytona укладывается в более широкий сдвиг на рынке. Модели становятся доступнее через API и open-source-экосистему, но работающий агент требует гораздо большего набора компонентов: оркестрации, доступа к инструментам, памяти, наблюдаемости, безопасности и вычислительных сред. В этом стеке ещё нет окончательно закрепившегося стандарта, поэтому инвесторы ищут компании, способные стать базовым слоем для множества агентных приложений.
При этом оценка в $1 млрд после $91 млн привлечённых средств — это ожидание будущего масштаба, а не публичное доказательство выручки или устойчивого спроса: TechCrunch не приводит показатели продаж Daytona, число клиентов или темпы роста. Компании ещё предстоит доказать, что её специализированная архитектура заметно удобнее и экономичнее набора из привычных облачных сервисов, контейнеров и внутренних инженерных платформ.
Конкуренция будет идти не только между молодыми стартапами. Крупные облачные провайдеры уже контролируют вычисления, GPU и корпоративные контуры безопасности; они способны добавить агентные примитивы в существующие продукты. У Daytona остаётся шанс выиграть скоростью и фокусом: построить сервис вокруг непредсказуемой, краткоживущей и требовательной к изоляции нагрузки, а не адаптировать под неё универсальную платформу задним числом.
Для рынка важнее всего будет ответ на один вопрос: станет ли облако для ИИ-агентов самостоятельной категорией или растворится в обычных облаках как очередной режим запуска контейнеров. Генеральный директор Daytona Иван Буразин сформулировал позицию компании в предельно ясно: агентам нужна инфраструктура, рассчитанная на их специфический режим работы. Раунд в $60 млн даёт Daytona ресурс проверить эту гипотезу на рынке — и конкурентам повод ускориться.
