После аренды: на чем будут зарабатывать облачные провайдеры
За полгода спрос на ИИ-агентов в экосистеме Timeweb Cloud вырос в четыре раза, а каждый третий запрос к документации наших сервисов теперь делает не человек, а нейросеть. За этими цифрами — изменение правил облачного бизнеса. Десятилетиями он зарабатывал на аренде мощностей и сопутствующих услугах: настроить, обслужить, объяснить. Сейчас все чаще это берет на себя ИИ — но не ответственность за результат. Именно ответственность станет тем, на чем облачный рынок будет зарабатывать дальше.
Долгое время способов работы с облаком было два: панель с кнопками для большинства и программный доступ для технических команд. ИИ добавил третий — разговор. Клиент пишет ИИ-ассистенту «подними сервер для тестовой версии сайта и привяжи домен», и тот сам выполняет действия через специальный коннектор.
Так можно работать из популярных ИИ-инструментов для разработчиков или из чата в личном кабинете. Мы отметили динамику таких запросов: каждую неделю на протяжении последних двух месяцев их становится в 1,5 раза больше. Окно наблюдений короткое, так что это срез, а не тренд, но с понятным направлением.
Агенты все чаще выбирают провайдера. Например, ИИ-ассистент от OpenAI обращается к нашей документации в 23 раза чаще поискового робота Google. Причем читает именно страницы, нужные для действия: как создать сервер, какие лимиты у тарифов. Значит, рекомендация «возьми это облако» все чаще рождается из того, насколько модели понятна документация провайдера.
Двадцать лет бизнес оптимизировал сайты под поисковики, теперь — под нейросети. Провайдер с запутанной документацией может даже не узнать, что проиграл: модель молча посоветует конкурента.
Когда агент сам выбирает, разворачивает и настраивает, работа руками теряет актуальность. Первыми это почувствуют посредники. Например, сервисы, которые добавляют к чужому облаку панель и продают его дороже, а также услуги «установим и настроим за вас». Ассистент сделает то же самое за минуты и относительно посредников почти бесплатно.
Это касается и самих облаков. Провайдеры продают не только мощности, но и готовые сервисы, например управляемые базы данных. Такая база ценна, пока ее легче и выгоднее подключить у провайдера, чем строить внутри. Но если агент решит, что проще развернуть базу самостоятельно, чем разбираться с готовой, он так и поступит. Очень вероятно, что облачным сервисам придется заново искать свое место — в агентском мире и на новых условиях.
Остается то, что агент на себя взять не может. Ассистент одинаково уверенно сделает и безобидную настройку, и то, что может задеть работающий продукт, например сайт или мобильное приложение. Но если что-то сломается, отвечать будет не агент, а его владелец. Поэтому ценность смещается к трем вещам.
Первая — сохранность данных и круглосуточная работа сервиса, за которые отвечает конкретная компания, а не модель. Вторая — контроль над самими агентами. Агент может сделать десятки изменений подряд. Проверять их самому агенту нельзя, как нельзя поручить аудит отчета его автору. Нужны журналы действий, подтверждение рискованных операций, лимиты расходов, независимый мониторинг. Для облачных провайдеров это естественное направление роста. ИИ-платформы для создания агентов уже есть, следующий шаг — инструменты контроля.
Пока бизнес вкладывается в то, чтобы агенты умели больше, а не в то, чтобы знать, что именно они сделали. Этот дисбаланс, скорее всего, будет сглаживаться. По оценке Gartner, сегодня компании тратят на такие решения меньше 1% бюджета на агентный ИИ, а к 2028 году доля вырастет до 5–7%. Первые известные всем инциденты уже произошли — вопрос лишь в том, сколько их потребуется, чтобы изменения стали системными.
Третья ценность — ИИ как готовый сервис в защищенной среде. Бизнес хочет агентов, но не хочет собирать под них инфраструктуру, следить за доступами и выбирать модель под каждую задачу. Например, на нашей SaaS-платформе агентов собирают на базе более чем 50 языковых моделей. Клиенты расходуют на них больше миллиарда токенов в день.
Множество моделей — это страховка от зависимости. Сами модели разрабатывают несколько глобальных компаний, и продукт на основе одной сторонней модели будет жить по чужим правилам и ценам. Отдельно стоит вопрос, где модель работает. Часть моделей мы запускаем на локальных серверах. Для компаний, чьи данные не должны уходить к внешним провайдерам, это часто единственный допустимый вариант.
В нашей техподдержке работает система агентов: один определяет тему обращения, второй готовит ответ, третий передает сложные случаи инженерам. Без участия человека закрываются 26,9% обращений с качеством ответов 96%. Остальные три четверти вопросов решают люди.
В ИТ-разработке задачу, на которую раньше уходила неделя, агент часто закрывает за день. Но ускоряется только написание кода, а проверка — нет. Ревью становится узким местом: за каждую строку по-прежнему отвечает инженер.
Клиентский ассистент, который помогает с выбором, настройкой и масштабированием сервисов, устроен так же. Действует только с правами пользователя, ничего не удаляет, а любое изменение подтверждает человек. Это медленнее, чем могло бы быть, и это сознательный выбор.
Похожая ситуация в продажах, финансах и других сферах. ИИ ускоряет процессы, но требует контроля. Например, в работающую сеть и боевые системы ИИ мы не пускаем. У моделей отличные знания, но нет опыта эксплуатации оборудования, поэтому решения об изменениях принимают только люди.
Это прогноз, и многое может измениться. Но логика очевидна: агент выберет облако, ни разу не позвонив в отдел продаж, и настроит его за минуты. А когда что-то сломается, отвечать будет не он. За это клиенты и будут платить облачным провайдерам.
Этот материал опубликован на платформе бизнес-сообщества Forbes Экспертиза
Облако выбирает и настраивает агент
Долгое время способов работы с облаком было два: панель с кнопками для большинства и программный доступ для технических команд. ИИ добавил третий — разговор. Клиент пишет ИИ-ассистенту «подними сервер для тестовой версии сайта и привяжи домен», и тот сам выполняет действия через специальный коннектор.
Так можно работать из популярных ИИ-инструментов для разработчиков или из чата в личном кабинете. Мы отметили динамику таких запросов: каждую неделю на протяжении последних двух месяцев их становится в 1,5 раза больше. Окно наблюдений короткое, так что это срез, а не тренд, но с понятным направлением.
Агенты все чаще выбирают провайдера. Например, ИИ-ассистент от OpenAI обращается к нашей документации в 23 раза чаще поискового робота Google. Причем читает именно страницы, нужные для действия: как создать сервер, какие лимиты у тарифов. Значит, рекомендация «возьми это облако» все чаще рождается из того, насколько модели понятна документация провайдера.
Двадцать лет бизнес оптимизировал сайты под поисковики, теперь — под нейросети. Провайдер с запутанной документацией может даже не узнать, что проиграл: модель молча посоветует конкурента.
Что может перестать приносить деньги
Когда агент сам выбирает, разворачивает и настраивает, работа руками теряет актуальность. Первыми это почувствуют посредники. Например, сервисы, которые добавляют к чужому облаку панель и продают его дороже, а также услуги «установим и настроим за вас». Ассистент сделает то же самое за минуты и относительно посредников почти бесплатно.
Это касается и самих облаков. Провайдеры продают не только мощности, но и готовые сервисы, например управляемые базы данных. Такая база ценна, пока ее легче и выгоднее подключить у провайдера, чем строить внутри. Но если агент решит, что проще развернуть базу самостоятельно, чем разбираться с готовой, он так и поступит. Очень вероятно, что облачным сервисам придется заново искать свое место — в агентском мире и на новых условиях.
За что клиент будет платить
Остается то, что агент на себя взять не может. Ассистент одинаково уверенно сделает и безобидную настройку, и то, что может задеть работающий продукт, например сайт или мобильное приложение. Но если что-то сломается, отвечать будет не агент, а его владелец. Поэтому ценность смещается к трем вещам.
Первая — сохранность данных и круглосуточная работа сервиса, за которые отвечает конкретная компания, а не модель. Вторая — контроль над самими агентами. Агент может сделать десятки изменений подряд. Проверять их самому агенту нельзя, как нельзя поручить аудит отчета его автору. Нужны журналы действий, подтверждение рискованных операций, лимиты расходов, независимый мониторинг. Для облачных провайдеров это естественное направление роста. ИИ-платформы для создания агентов уже есть, следующий шаг — инструменты контроля.
Пока бизнес вкладывается в то, чтобы агенты умели больше, а не в то, чтобы знать, что именно они сделали. Этот дисбаланс, скорее всего, будет сглаживаться. По оценке Gartner, сегодня компании тратят на такие решения меньше 1% бюджета на агентный ИИ, а к 2028 году доля вырастет до 5–7%. Первые известные всем инциденты уже произошли — вопрос лишь в том, сколько их потребуется, чтобы изменения стали системными.
Третья ценность — ИИ как готовый сервис в защищенной среде. Бизнес хочет агентов, но не хочет собирать под них инфраструктуру, следить за доступами и выбирать модель под каждую задачу. Например, на нашей SaaS-платформе агентов собирают на базе более чем 50 языковых моделей. Клиенты расходуют на них больше миллиарда токенов в день.
Множество моделей — это страховка от зависимости. Сами модели разрабатывают несколько глобальных компаний, и продукт на основе одной сторонней модели будет жить по чужим правилам и ценам. Отдельно стоит вопрос, где модель работает. Часть моделей мы запускаем на локальных серверах. Для компаний, чьи данные не должны уходить к внешним провайдерам, это часто единственный допустимый вариант.
Те же изменения внутри провайдера
В нашей техподдержке работает система агентов: один определяет тему обращения, второй готовит ответ, третий передает сложные случаи инженерам. Без участия человека закрываются 26,9% обращений с качеством ответов 96%. Остальные три четверти вопросов решают люди.
В ИТ-разработке задачу, на которую раньше уходила неделя, агент часто закрывает за день. Но ускоряется только написание кода, а проверка — нет. Ревью становится узким местом: за каждую строку по-прежнему отвечает инженер.
Клиентский ассистент, который помогает с выбором, настройкой и масштабированием сервисов, устроен так же. Действует только с правами пользователя, ничего не удаляет, а любое изменение подтверждает человек. Это медленнее, чем могло бы быть, и это сознательный выбор.
Похожая ситуация в продажах, финансах и других сферах. ИИ ускоряет процессы, но требует контроля. Например, в работающую сеть и боевые системы ИИ мы не пускаем. У моделей отличные знания, но нет опыта эксплуатации оборудования, поэтому решения об изменениях принимают только люди.
Вместо вывода
Это прогноз, и многое может измениться. Но логика очевидна: агент выберет облако, ни разу не позвонив в отдел продаж, и настроит его за минуты. А когда что-то сломается, отвечать будет не он. За это клиенты и будут платить облачным провайдерам.