Единая платформа
Вместо десяти сервисов, которые приходится связывать между собой, — одна система с общими правами доступа и общим учётом. Интегрировать нечего: внутри всё уже соединено.
AI-платформа для компании · Август 2026
Одна платформа вместо десятка AI-сервисов
Любые модели, расходы, видимые по каждому сотруднику, агенты под управлением администратора и общий контекст компании — в одной системе. Работает в нашем облаке, а там, где данные не должны покидать компанию, — в её собственном контуре.
01
Проблема
Компании покупают AI по частям — и теряют его из виду
Инструменты приходят по одному: отдел оплачивает одного поставщика, разработка работает с ключами другого, поддержка держит бота, о котором никто не помнит. Ни у кого нет общей картины — и это не вопрос дисциплины, а следствие того, что общей системы просто нет.
01
Инструментов становится больше, чем можно удержать в голове
Каждый новый инструмент — отдельный счёт, отдельные права, отдельная точка утечки. Ни один из них не знает о существовании остальных.
27
AI-приложений в средней компании; их доля в портфеле софта за год выросла с 7% до
22%
BetterCloud, 08.2026
02
Правило о расходах есть — прибора, который их показывает, нет
Счёт приходит общий: не видно, кто потратил, на что и в какой момент. Управлять тем, чего не видно, невозможно — остаётся только удивляться сумме.
73% / 13%
столько компаний имеют политику AI-расходов — и столько видят сами расходы. Около
26% бюджета уходит впустую
Harness, 07.2026
03
Агенты заводятся сами, вне всякого контроля
Сотрудник поднимает агента в стороннем сервисе, ставит расписание — и тот каждое утро что-то читает и тратит деньги. Человек уходит из компании, а его агент продолжает работать.
82%
организаций находили у себя агентов, о которых не знали. Агентов используют 91%,
зрелое управление ими — у 10%
Cloud Security Alliance · Okta, 2026
04
Контекст компании нигде не собран — и модели его не видят
Почему выбрали именно это решение, кто возражал, что уже пробовали и почему отказались — всё это рассыпано по задачам, перепискам и документам. Каждый ответ приходится собирать заново, обходя коллег, а с уходом человека контекст уходит вместе с ним.
124 750
связей «каждый с каждым» в компании из 500 человек. Запросов к платформе, которая
этот контекст держит, — 500
n(n−1)/2 против n
02
Решение
Одна система вместо набора несвязанных инструментов
Компания подключает своих поставщиков моделей и начинает работать — в нашем облаке сразу, в собственном контуре, если этого требуют её правила. Ниже три вещи, ради которых платформу и ставят.
Агенты под контролем
Агента заводит сотрудник, а рамку задаёт администратор: какие инструменты и модели агенту доступны, какой у него потолок расходов, работает ли он вообще. Видит агент ровно то же, что его создатель, — это обеспечивает движок, а не текст задания.
Контекст компании
Всё, что компания знает, собирается в одном месте и остаётся там, когда человек уходит. Этим контекстом пользуются и люди, и агенты: новому агенту не нужно объяснять, как здесь всё устроено, — он это уже знает.
-
01
Один вход ко всем моделям
Anthropic, OpenAI, Google, xAI — или локальная модель на собственном железе. Ключи компании, правила компании, одно место, где модель включают и назначают на задачу.
-
02
Расходы, видимые по каждому сотруднику
Траты по людям, по моделям и по агентам, с недельным потолком на человека и оповещением при превышении порога. Чат и работа агентов считаются раздельно, поэтому видно не только сколько, но и на что.
-
03
Агенты, которых заводит сотрудник, а управляет администратор
Администратор задаёт основания, на которых агенты вообще создаются: какие инструменты им доступны, из каких моделей можно выбирать, каков потолок расходов. Дальше он видит всех агентов компании и может остановить любого; отключение сотрудника останавливает и его агентов.
-
04
Знания компании в одной базе
Коннекторы забирают Confluence, Jira, GitLab и Slack в единое хранилище с гибридным поиском и графом связей. Права доступа исходных систем соблюдаются на уровне документа: человек видит в ответе ровно то, что видит в самой Jira.
-
05
Один вход отовсюду
Веб-чат, Slack, Telegram, Mattermost, MCP и внешний API — шесть точек входа поверх одного ядра. Сотрудник работает там, где привык.
-
06
Польза с первого дня
Система полезна сразу как общий вход к моделям с прозрачными расходами, даже когда база знаний пуста, и дозревает до корпоративной памяти по мере подключения источников. Никакого режима переключать не нужно: первый загруженный документ включает поиск сам.
03
Продукт
Тот же экземпляр, который можно открыть прямо сейчас
Ниже — снимки с живого стенда, а не макеты. Доступ открыт: логин и пароль напечатаны выше, регистрация не нужна.
04
Состояние
Это не замысел — это работающая система
Первая версия закрыта целиком и проверена вживую: от приёма данных из источников до ответа в мессенджере. Платформа развёрнута на публичном стенде, куда можно зайти прямо сейчас.
- v1
- закрыта end-to-end и проверена вживую
- 1 100+
- автоматических тестов в основе системы
- 6
- точек входа поверх одного ядра
- 4
- коннектора к источникам знаний
- 1
- команда, чтобы поднять всю систему целиком
Python 3.14
FastAPI
React · TypeScript
PostgreSQL · pgvector
Redis · SAQ
Docker Compose
Nginx
AGPL-3.0
Граф знаний, вектора и права доступа лежат в одном PostgreSQL — без отдельного графового движка и без внешней векторной базы. Отсюда дешёвая эксплуатация: одна система, а не зоопарк служб, которые надо держать в живых. И отсюда же способность, которую мало кто может предложить, — при необходимости та же платформа целиком переезжает в контур клиента, вплоть до сети без интернета.
05
Момент
Компаниям нужна платформа, а не ещё один инструмент
01
Средний бизнес такие системы покупает, а не строит
Год назад половина решений собиралась внутри — теперь три четверти покупаются готовыми. У компании на двести-триста человек нет команды, чтобы склеить шлюз к моделям, векторную базу, права доступа и учёт расходов самостоятельно.
76%
рабочих AI-решений куплены, а не построены внутри — против 53% годом ранее
Menlo Ventures, 12.2025
02
Рынок вырос настолько, что начал считать деньги
Аналитики фиксируют смену запроса: от «дайте доступ к моделям» к «покажите отдачу и держите расходы под контролем». Это ровно та задача, под которую построена платформа.
$64 млрд
рынок AI-платформ и моделей в 2026 году, рост 63% за год
Gartner, 07.2026
03
Часть рабочих задач уходит из публичного облака
Разворот произошёл за один год и касается продуктивной работы, а не экспериментов. Мы закрываем обе стороны: обычной компании достаточно нашего облака, а тем, кому нельзя выпускать данные наружу, та же система ставится внутри.
56% → 41%
доля публичного облака как основной среды для рабочего инференса. Частное облако
используют или планируют 56% компаний
Broadcom, 06.2026
04
Для части покупателей это вопрос допуска, а не вкуса
AI Act и Data Act в Европе, отраслевые требования MAS в Сингапуре, локализация данных во Вьетнаме, Индонезии и Индии. Банк или больница не могут купить решение, которое держит их данные в чужом облаке, — и потому недоступны большинству конкурентов.
90%
организаций считают локальное хранение данных более безопасным; 64% боятся утечки
через AI-инструменты
Cisco, Data Privacy Benchmark
06
Рынок
Кому это продаётся и на какие деньги
Покупатель — компания от ста до тысячи сотрудников, у которой уже есть несколько AI-инструментов и нет платформенной команды, чтобы связать их между собой. Решение принимает ИТ-директор: 65% из них имеют выделенный бюджет на AI в 2026 году против 36% двумя годами раньше. Отдельный сегмент — организации, обязанные держать данные в своём контуре по требованию регулятора.
TAM
до $31 млрд
Пересечение категорий, в которых работает платформа: управление языковыми моделями,
корпоративный поиск и управление знаниями.
LLMOps $7,1 млрд · Enterprise search $7,5 млрд · Knowledge management $16,2 млрд ·
2026
SAM
$2,8–3,4 млрд
Два наших канала вместе: средний бизнес в облаке и сегмент, обязанный держать
данные внутри. Обе доли растут быстрее рынка в целом: 12% и 19% в год против 9%.
Оценка: доли on-premise ≈33% и среднего бизнеса ≈28% взяты из смежной категории —
это допущение, а не измерение
SOM
≈ $14 млн ARR
Достижимая доля при цене прямого открытого аналога: двести компаний по триста
рабочих мест.
200 компаний × 300 мест × $240 в год
Скорость категории видна по лидеру: Glean прошла путь от $200 млн до $300 млн годовой выручки за пять месяцев и оценивается в $7,2 млрд. В августе 2026 она описала проблему рынка теми же словами, что и мы: разрывы в контексте, растущие расходы и расползание AI по компании.
07
Модель
Подписка для большинства, лицензия для крупных
Основной путь — подписка на наше облако: компания не поднимает ничего у себя и платит за каждого работающего сотрудника. Крупным и регулируемым, кому нужна система внутри собственного контура, продаётся годовая лицензия.
| Что продаём | Цена | Кому |
|---|---|---|
| Облако · Team | $15–19 за сотрудника в месяц | Небольшие компании: всё готово к работе, разворачивать нечего |
| Облако · Business | $24–29 за сотрудника в месяц | Средний бизнес: расширенные лимиты, все коннекторы, поддержка |
| Свой контур · Enterprise | $25–150 тыс. в год | Крупные и регулируемые. Цена зависит от размера компании: около $25 тыс. за сотню сотрудников, около $150 тыс. за тысячу. Сверху — аудит, ретенция, изолированный контур, гарантии и соглашение об уровне услуг |
| Токены и хранилище | по потреблению | Пул включён в подписку, сверх пула — прозрачная ставка |
Цена как отличие. Медиана рынка — $24 за сотрудника в месяц; прямой открытый конкурент стоит $20, надстройка Microsoft — $30. При этом ни Glean, ни Notion не публикуют стоимость единицы потребления — покупатель не может посчитать свой счёт заранее. Мы можем дать ему эту возможность, и это редкость в категории.
08
Развитие
От базы знаний к корпоративной памяти
Поиск знает, что существует. Граф знает, что с чем связано. Дальше начинается то, чего сегодня не умеет никто: понимание, почему в компании сложилось именно так.
-
Сейчас
Библиотека готовых агентов
Набор агентов, которых включают вместо того, чтобы писать: аналитика компании, сводки, наблюдение за процессами. Первый набор — компания, смотрящая на саму себя: где сервис держится на одном человеке, где две команды делают одну работу, где не хватает документации.
-
Следующий шаг
Слой причин
Не только документы и связи, но и история решений: кто предлагал, кто возражал, какие альтернативы рассмотрели и почему отказались. Это превращает базу знаний в память компании.
-
Отдельный продукт
Разработка на контексте компании
Платформа уже держит всё, на чём стоит процесс разработки: задачи, код, обсуждения и причины прошлых решений. Поверх этого естественно вырастает отдельное решение — агенты, ведущие задачу от постановки до готового изменения по правилам самой компании. Это второй товар на том же фундаменте, с собственной ценой.
-
Горизонт
Агенты, которые действуют на опережение
Персональный помощник с полным контекстом компании сам замечает риск, показывает нужный прошлый опыт и предупреждает до того, как человек столкнётся с проблемой. Дальше — агенты, реализующие целые задачи на знаниях компании и по её правилам.
09
Что ищем
Продукт построен. Не хватает не кода
Не хватает доказательства спроса: живых внедрений, за которые платят, и команды, чтобы их обслуживать. Ищем партнёра — фонд или компанию, — который вложится в этот участок пути и поможет его пройти. Сумма и условия обсуждаются отдельно.
-
01
Три–пять платящих внедрений
Не пилоты ради галочки, а компании, которые держат систему в ежедневной работе. Именно они, а не популярность репозитория, показывают, что продукт нужен.
-
02
Со-основатель и первые инженеры
Продукт готов, но продукт — не компания. Нужен человек, который возьмёт на себя выход на рынок, и небольшая команда, чтобы выдерживать темп поддержки клиентов.
-
03
Проверка цены на живых сделках
Ценовая вилка выведена из рыночных ориентиров, но не проверена переговорами. Её нужно столкнуть с реальными покупателями и уточнить по итогам.
-
04
Выход на первый рынок
Юго-Восточная Азия и Европа выглядят естественной точкой входа: там требования к размещению данных делают работу в своём контуре не преимуществом, а условием допуска — и отсекают большинство конкурентов.
Откройте и посмотрите сами
Стенд работает постоянно, на нём живая база знаний. Вход без регистрации — можно завести агента, задать вопрос по знаниям компании и посмотреть, во что это обошлось.
Почта
semvitphone@gmail.com
Telegram
@DemionRock