Vercel-CEO Guillermo Rauch über die entscheidende Trennung zwischen Modellen und Agenten
Während die KI-Branche von experimentellem Prototyping zu produktionsreifen Anwendungen übergeht, erlebt die Infrastruktur, die diese Tools antreibt, einen massiven Wandel. Vercel-CEO Guillermo Rauch argumentiert, dass die Zukunft der KI in der Entkopplung der zugrunde liegenden Modelle von den Agenten liegt, die Aufgaben ausführen, und sich somit auf ein modulares Ökosystem zubewegt.
Der Wandel vom Prototyping zur Produktion
Im vergangenen Jahr war die KI-Landschaft durch das „Entfesseln von Agenten“ und das Testen der Grenzen des Möglichen durch Pilotprogramme geprägt. Die jüngsten Daten von Vercel deuten jedoch auf eine signifikante Reifung in der Herangehensweise von Entwicklern an KI hin. Das Unternehmen verwaltet derzeit täglich 6 Millionen Deployments, von denen mehr als 50 % durch Coding-Agenten ausgelöst werden. Darüber hinaus fließen jeden Tag über 1 Billion Token durch das AI Gateway von Vercel.
Laut Rauch hat die Branche die „Sky's the limit“-Phase hinter sich gelassen und setzt sich nun mit den Realitäten der Produktion auseinander: Sicherheit, Datenzugriff und Auditierbarkeit. Dieser Wandel hat zwei primäre „Killer-Apps“ für Agenten hervorgehoben: Coding-Assistenten und interne Unternehmensagenten, die zur Automatisierung von Geschäftsprozessen entwickelt wurden.
Das Sicherheitsdilemma lösen: Sandboxes und Datenkontrolle
Eine der größten Hürden beim Einsatz autonomer Agenten ist das Risiko von Datenlecks. Rauch hebt ein kritisches Anliegen für Unternehmen wie Airbus hervor: Wenn ein Entwickler eine KI-integrierte IDE wie Cursor oder Devin ohne angemessene Schutzmaßnahmen verwendet, könnten proprietärer Code versehentlich zum Training öffentlicher Modelle verwendet werden.
Um diese Risiken zu mindern, entwickelt Vercel eine spezialisierte Infrastruktur. Ihr Eve-Framework ermöglicht es Nutzern, die Anweisungen und Fähigkeiten eines Agenten in natürlicher Sprache zu definieren, während Vercel Sandbox einen „Käfig“ für den Agenten bietet. Diese Sandbox erlaubt es dem Agenten, seine Intelligenz einzusetzen, während gleichzeitig strenge Richtlinien darüber gelten, auf welche Daten zugegriffen werden darf und – was noch wichtiger ist – welche Daten die Umgebung verlassen dürfen.
Das Ende der SaaS-Datensilos
Der Aufstieg von Agenten führt auch zu einem grundlegenden Konflikt mit traditionellen SaaS-Geschäftsmodellen. Viele Software-Giganten haben ihren Wert dadurch geschaffen, dass sie Nutzerdaten in proprietären Ökosystemen „gefangen halten“. Rauch stellt fest, dass dieses Modell von Natur aus inkompatibel mit Agenten ist, die für eine effektive Arbeitsweise einen nahtlosen, API-gesteuerten Datenzugriff benötigen.
Ob es sich nun um einen Vertriebsmitarbeiter handelt, der einen Agenten nutzt, um komplexe Salesforce-Daten abzufragen, oder um ein F&E-Team, das Workflows automatisiert – Agenten verlangen nach einer offenen Architektur. Dieser Wandel zwingt Unternehmen dazu, der Datenverfügbarkeit Priorität einzuräumen, was langfristige Auswirkungen darauf haben wird, wie Unternehmenssoftware entwickelt und verkauft wird.
Der Kampf um eine offene KI-Infrastruktur
Da große KI-Labore wie OpenAI ihre Fähigkeiten ausbauen – etwa durch die Veröffentlichung von Tools, die direkt im Web publizieren –, stehen Plattformunternehmen wie Vercel in direktem Wettbewerb. Rauch sieht darin einen Kampf darüber, ob das „Modell“ und der „Agent“ gekoppelt oder entkoppelt werden.
Vercel positioniert sich als das „AWS dieser Generation“ und setzt sich für einen modularen Ansatz ein, bei dem Entwickler Komponenten wie LEGO-Steine austauschen können. Anstatt an einen einzigen Anbieter gebunden zu sein, optimieren Entwickler zunehmend Preis und Leistung, indem sie Modelle von OpenAI, Anthropic, Googles Gemini und Open-Source-Modellen wie DeepSeek kombinieren.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Produktion statt Prototyping: Die KI-Branche bewegt sich von experimentellen Pilotprojekten hin zu hochskalierbarer Produktion, was durch die täglichen 1 Billion Token bei Vercel belegt wird.
- Sicherheit ist von höchster Bedeutung: Tools wie Vercel Sandbox sind essenziell, um zu verhindern, dass proprietäre Daten in Trainingsdatensätze für Modelle gelangen.
- Modulare Architektur: Die Zukunft der KI-Software hängt von der Entkopplung von Modellen und Agenten ab, was es Entwicklern ermöglicht, Kosten und Leistung durch einen Multi-Modell-Ansatz zu optimieren.