Vercel 是以"无需管理服务器即可部署 AI 代理"著称的无服务器云基础设施厂商，如今已成为 AI 软件生态中最核心的玩家之一。目前 Vercel 平台每天处理约 600 万次部署，其中一半由编程代理触发；每日流经其 AI Gateway 的 Token 量超过 1 万亿。
在上周 ShipNYC 大会结束后，我们与 Vercel CEO Guillermo Rauch 进行了深度对话，聊了聊当前 AI 发展阶段，以及平台型公司如何在 AI 赛场上与头部实验室正面竞争。
从原型验证到生产落地的认知转变
去年行业的主题是"原型验证"——天空才是极限，释放代理能力，人人皆可构建。Vercel 内部也曾这样实践，并从中获得了宝贵的经验教训：随着数百个代理在企业内部被有机地开发与部署，行业开始真正直面"代理在生产环境中"的种种挑战。
两大杀手级应用与数据安全框架
Rauch 总结出代理落地的两大杀手级应用： 第一是编程代理。 这是当前全球 Token 消耗量的主要驱动力——但产出海量代码之后，还需要一个地方来托管它们。
第二是企业内部运营代理。 这类代理帮助公司管理者提升运营效率，但面临的核心问题是：如何安全地访问数据？如何审计代理行为？如何追踪代理为完成某项任务所触发的全部工具调用与访问控制记录？
针对这些问题，Vercel 推出了名为 Eve 的框架——可以用自然语言描述代理的指令与技能组合；以及 Vercel Sandbox ——将代理"关进笼子"：既保留其表达智能的空间，又能在数据访问与数据流出层面施加精确的策略控制。
数据泄露风险不容忽视
Vercel Sandbox 最大的优势在于数据控制。Rauch 提到了一个真实隐患：当用户在错误的设置下使用 Devin 或 Cursor 这类 AI 编程 IDE 时，整个代码库可能会被上传至云端用于模型训练。他透露曾与空中客车总裁讨论过这一话题——航空工程领域数十年积累的专业 C++ 代码，一旦有人安装了不当的开发工具，所有代码便会"砰"地一声流出。
销售团队的第一线变化
Vercel 内部也曾长期受困于数据瓶颈。以一线销售代表为例，她的工作是挖掘现有客户的增购潜力，但核心痛点从来不是创意或关系维护能力，而是数据——"过去两周内哪些账户新增席位最多？我需要优先跟进哪些？"这类问题她无法直接提问，只能等待 Q1 销售看板项目排期完成。
Eve 框架让 Rauch 本人也从中受益：他此前从未使用过 Salesforce，如今借助这一技术，可以真正对整个公司的各个业务环节产生直接影响。在他看来，代理技术正在倒逼企业开放数据——这对那些"靠锁定用户数据构建护城河"的 SaaS 巨头而言，将产生深远的长期冲击。
多模型混用成主流，Gemini 低调增长
去年的行业趋势是"选定一家实验室深度绑定"——All in OpenAI 或 All in Anthropic。今年风向明显转变：业界已普遍理解——模型、推理框架、数据平台、Sandbox、Gateway，每一层都是即插即用的组件。可以同时使用 OpenAI、Anthropic，也可以用 Gemini，甚至引入开源模型 DeepSeek 和 GLM-5.2。
Rauch 指出一个被低估的事实：Gemini 正在快速增长，尽管媒体曝光度不高。这是因为当企业开始"为生产环境优化"时，性价比成为关键考量，而 Gemini 在价格性能比上表现优异。"数据不会说谎。"
平台与实验室的竞争边界正在模糊
就在最近，OpenAI 发布了一套可直接将内容发布至网页的工具——用户无需离开 OpenAI 生态即可完成建站。Rauch 坦言这是"自然的下一步"，对 Vercel 而言也是机遇：当用户将 ChatGPT 作为建站工具使用后，若继续向模型询问网站托管问题，模型会推荐 Vercel。
但他也承认，随着模型和平台不断叠加功能，它们与现有基础设施平台之间的直接竞争不可避免。"在这个节点，我们实际上在决定一件事：模型与代理是否要被耦合在一起。" 他的判断是：未来更合理的路径是"从多处获取智能组件"——一个供应商提供模块/构建块，另一个供应商提供底层能力——这正是软件工程一直以来做事的方式。Vercel 的定位是做"这一代的 AWS"，推动一个开放协议主导的世界。
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