Vercel CEO：AI 平台正与模型实验室正面交锋

Vercel 首席执行官 Guillermo Rauch 近日在 ShipNYC 大会后接受 TechCrunch 采访，围绕 AI 基础设施的演进、Agent 落地的真实挑战以及平台公司与模型实验室之间的竞合关系分享了看法。采访中披露的数据显示，Vercel 当前每天处理约 600 万次部署，其中约一半由编程 Agent 触发，公司 AI Gateway 日均通行 token 量已超过 1 万亿。

从原型走向生产

Rauch 表示，2024 年的关键词是「原型」：各团队大规模尝试 Agent 应用，Vercel 内部也涌现出数百个由员工自发构建并部署的 Agent。但进入生产环境后，一系列现实问题随之浮现——如何安全访问数据、如何审计 Agent 的操作、如何追溯其工具调用链路。

他将 Agent 的两大杀手级应用总结为：

• 编程 Agent：贡献了全球大量 token 消耗，但同时也产生了海量软件，需要可靠的部署与托管环境。
• 企业内部 Agent：帮助员工跨系统取数、自动化流程，瓶颈在于数据访问与权限控制。

以 Vercel 自身的销售场景为例：销售代表过去无法实时回答「过去两周席位增长最快的五个客户」这类问题，必须等待新仪表盘的排期上线。Agent 改变了这一状况。

Eve 框架与 Sandbox

为应对上述挑战，Vercel 推出了两个核心工具：

• Eve：一个用于以自然语言编排 Agent 指令与技能的框架，可同时用于面向客户的前端 Agent 与提升内部生产力的场景。
• Vercel Sandbox：将 Agent 置于受限环境中执行，使其保留行动能力，但可对数据访问与外发施加策略。

Rauch 特别提到数据外泄风险：当开发者在不安全的设置下使用 Cursor、Devin 等编程 IDE 时，整个代码库可能被上传用于训练。他回忆与空客高管的对话——对方指出，数十年的航空航天 C++ 代码一旦因工具选型不当而外流，后果不堪设想。

平台与实验室的竞合

关于客户与模型实验室的关系，Rauch 认为去年「押注单一实验室」的策略正在松动。如今开发者已普遍接受模型、编排、数据平台、Sandbox、Gateway 等组件可插拔替换的架构，OpenAI、Anthropic、Google Gemini 以及开源的 DeepSeek、GLM 系列都在被混合使用。他特别提到，尽管 Gemini 较少出现在新闻头条，但其在生产环境的性价比正在推动其快速增长。

与此同时，平台与实验室的边界也在模糊。OpenAI 近期推出可直接发布网站的工具，被视为与 Vercel 的传统业务形成正面竞争。Rauch 认为这反而是机会：当用户向模型询问建站与托管问题时，模型会推荐 Vercel。

更深层的判断在于「模型与 Agent 是否耦合」：

• 耦合派：用户从一个供应商获取全部智能能力；
• 解耦派：模型成为可替换的模块，开发者在其上构建 Agent——这更接近软件工程的一贯逻辑。

Rauch 表示，Vercel 的目标是成为「这一代的 AWS」，因此坚定推动开放协议与模块化架构，反对 SaaS 厂商以数据锁定为核心的商业模式——后者在他看来与 Agent 时代格格不入。