Облачные платформы прошлого десятилетия — AWS, GCP, Azure — выросли в мире, где разработчик был главным потребителем инфраструктуры. Они строились под SaaS-продукты, REST API и фронтенды. Но сегодня вычислительные ресурсы все чаще нужны не людям, а их цифровым заместителям — ИИ-агентам. Они работают по другим правилам: автономно, быстро и распределенно. Именно под такую архитектуру создается Blaxel — облако не для людей, а для машин. О нем расскажем в статье.
Старые подходы больше не работают
AWS, GCP и Azure формировались в ту эпоху, когда основным заказчиком инфраструктуры был разработчик. Их архитектура — это отражение потребностей SaaS-продуктов и микросервисов: REST API, базы данных, балансировщики, фронтенды. Все построено вокруг логики, в которой запрос рождается человеком и проходит через предсказуемую цепочку.
Но в 2020-х в игру вошел новый тип потребителей ресурсов — ИИ-агенты. Они действуют иначе: не спят, не ждут, не кликают по кнопкам. Один агент может за доли секунды инициировать обращение к языковой модели в одном регионе, поднять контекст из базы в другом, вызвать десятки API и связаться с другими агентами — все это без участия пользователя. Автономность, распределенность, высокая частота операций — это не просто «новая нагрузка», это другой взгляд на вычисления.
Такие сценарии ломают привычную инфраструктурную логику. Им не подходят долгие «холодные старты», неоптимальные маршруты, модели биллинга с постоплатой за простаивающие ресурсы. Им нужно:
- мгновенное пробуждение функций и контейнеров;
- уверенная работа с многозвенными вызовами между агентами;
- минимизация сетевых задержек на уровне маршрутизаторов, а не абстрактного «регионального пинга»;
- гибкая модель оплаты, в которой ты не платишь за воздух.
Blaxel не адаптирует старую архитектуру под эти задачи — она проектирует облако заново. С учетом реальности, где вычислительные ресурсы нужны не людям, а их цифровым заместителям. Где важна не просто доступность API, а гарантия, что все сработает в пределах миллисекундного окна. Где инфраструктура становится средой взаимодействия ИИ-сущностей — быстрой, минималистичной и детерминированной.
Команда с опытом PaaS‑решений мирового уровня
Blaxel основали шесть инженеров, ранее построивших платформу big data/AI-вычислений, которую впоследствии приобрел европейский облачный гигант OVHcloud. Один из сооснователей — Пол Синаи, бывший CTO этой системы.
Команда обладает глубоким опытом в построении масштабируемых облачных решений, рассчитанных на одновременное использование тысячами клиентов, так называемых многопользовательских (multi-tenant) архитектур. Они знают, как проектировать надежную, гибкую и безопасную инфраструктуру, способную выдерживать миллионы обращений в день.
На раннем этапе развития компания привлекла 7,3 миллиона долларов. Лидером раунда выступил венчурный фонд First Round Capital, также в числе инвесторов — Y Combinator, Liquid2 Ventures, Transpose Platform и Multimodal Ventures.
Облако для ИИ
Blaxel построено с прицелом на совсем другого пользователя. Не на человека с консолью и IDE, а на ИИ-агента — безэмоционального, предельно быстрого, автономного. Ему не нужно удобно, ему нужно мгновенно.
В привычных облаках вычисления стартуют медленно, живут долго, и стоят тем больше, чем больше простаивают. Агенту такое не подходит: он включается на секунды, делает свое и исчезает. Поэтому у Blaxel все устроено иначе:
- Виртуальные машины запускаются за 25 миллисекунд. Этого хватает, чтобы агент проснулся, сделал вызов, сохранил результат — и завершился. Без фона, без простаивания, без счетчика «ожидание = деньги».
- Масштабирование происходит само. Платформа отслеживает, где и когда агенты активны, и перераспределяет ресурсы в режиме реального времени. Не нужно держать резервы. Не нужно думать о пиках.
- Интерфейсы устроены так, как удобно машинам: предельно формализованно, без нестабильных оберток, без флуда. Миллионы параллельных запросов проходят без сбоев и коллизий.
- Запрос от агента отправляется туда, где модель ближе и отвечает быстрее. Это не просто балансировка, а логика доставки: минимизировать задержки, убрать лишние маршруты, держать все в пределах критического окна.
- Безопасность встроена в базу. Поддержка SOC2, HIPAA, изоляция по регионам, контроль среды — это не «по запросу», а с самого начала.
Умные агенты уже работают
Blaxel не концепт. Платформа запущена, и каждый день через нее проходят миллионы запросов от ИИ-агентов. Один из клиентов, Human Behavior, анализирует пользовательские видео: их системы запускают столько коротких вычислений, что по объему это сопоставимо с десятками лет непрерывной работы — если бы выполнялась вручную.
Также Blaxel уже используют стартапы из Y Combinator, в том числе Vybe и Jazzberry. Главный плюс для них — в экономике: если агенту нужны ресурсы на 200 миллисекунд, он получает именно 200, а не три минуты в простой. Счет уменьшается почти вдвое по сравнению с классическим serverless.
Ставка на open source и Model Context Protocol
Хотя сама облачная платформа Blaxel, скорее всего, останется закрытой, команда активно развивает экосистему открытых инструментов (open source), предназначенных для разработчиков ИИ-агентов. В центре этого направления находится Model Context Protocol (MCP) — протокол, который помогает стандартизировать взаимодействие между агентом и языковой моделью.
MCP определяет, как агенту передавать контекст, управлять памятью, обращаться к внешним базам данных и интерпретировать ответы модели. Это особенно важно в сценариях, где агенты должны поддерживать «длинную память» или координироваться друг с другом в рамках сложной цепочки действий.
Чтобы MCP не остался теорией, Blaxel уже выложил в открытый доступ:
- CLI-инструменты для запуска, отладки и мониторинга агентов;
- шаблоны типовых агентов — чтобы не писать все с нуля;
- SDK для интеграции с другими приложениями и сервисами.
Все инструменты — на GitHub, с нормальной документацией и пул-реквестами от внешних разработчиков. Платформа может быть закрытой, но подход — открытый: строить не продукт, а среду, где агентная архитектура развивается вместе с сообществом.
Стратегия: от стартапа к энтерпрайзу
Blaxel не скрывает, что идет по маршруту, проверенному AWS. Сначала — решение острых задач в стартап-среде, потом — выход в enterprise. Сейчас фокус на команде, где все держится на инженерах: продукты на LLM, экспериментальные агенты, исследовательские лаборатории. Именно здесь критичны миллисекунды и важна изоляция.
Но следующие на очереди — корпоративные клиенты. Уже сейчас в крупном бизнесе есть спрос на ИИ-агентов: для автоматизации поддержки, внутреннего поиска, анализа данных, кастомных GPT-решений. Здесь важны и стабильность, и соблюдение регуляторных требований — и SOC2, и HIPAA, и распределение данных по регионам уже встроены в Blaxel по умолчанию.
Компания целится туда, где инфраструктура должна не просто работать — а работать прозрачно, надежно, на доверии. Пока стартапы пробуют и экспериментируют, Blaxel строит фундамент, на котором эти эксперименты могут масштабироваться в продакшн.