По мере того как генеративный ИИ стремительно внедряется в рабочие процессы, появляется новый класс инфраструктуры для управления хаосом. Сан-Франциско-базированный стартап Unbound получил финансирование в размере $4 миллионов, чтобы помочь предприятиям использовать ИИ на своих условиях — безопасно, наблюдаемо и экономически эффективно.
Раунд финансирования возглавила компания Race Capital при поддержке Wayfinder Ventures, Y Combinator, Massive Tech Ventures и ряда инвесторов-ангелов, среди которых член совета директоров Google Рам Шрирам и ветераны кибербезопасности из Cloudflare и Palo Alto Networks.
Кризис теневых ИТ в сфере ИИ
Команды маркетинга используют ChatGPT, инженеры запускают код через Copilot — инструменты ИИ стали незаменимыми, но часто неуправляемыми. Это внедрение «теневого ИИ» создаёт реальные риски: утечка конфиденциальных данных, неконтролируемые расходы и внедрение сторонних моделей без проверки безопасности. ИТ-команды часто оказываются в невыгодном положении, не имея возможности обеспечить соблюдение политик или защитить конфиденциальные данные.
Unbound возникла именно из-за этой проблемы. Платформа действует как шлюз ИИ, защищённый промежуточный уровень, который интегрируется напрямую с популярными корпоративными инструментами ИИ, такими как Cursor, Roo и внутренними помощниками по работе с документами. Вместо того чтобы блокировать доступ к генеративным моделям, Unbound вводит детальный контроль, редактирование в реальном времени, маршрутизацию моделей и надёжную аналитику использования — и всё это без нарушения существующих рабочих процессов.
Редактирование и маршрутизация моделей в ИИ — объяснение
Одной из самых инновационных функций Unbound является редактирование запросов в реальном времени. Когда пользователи взаимодействуют с инструментами ИИ, Unbound сканирует запросы на наличие конфиденциального содержимого, такого как пароли, API-ключи или личные данные. Вместо того чтобы помечать или блокировать их (как это делают традиционные инструменты предотвращения потери данных), система автоматически удаляет секреты и направляет конфиденциальные запросы во внутренние модели, размещённые на таких платформах, как Google Vertex AI, AWS Bedrock или частные LLM в безопасной среде предприятия.
Это архитектурное решение отражает растущую тенденцию: обработка трафика ИИ, аналогичного сетевому трафику, с маршрутизацией, переключением на резервные варианты, наблюдаемостью и контролем затрат.
Логика маршрутизации Unbound основана на моделях использования и показателях производительности моделей. Например, запросы с высокими ставками (например, генерация кода инфраструктуры) могут быть направлены на модели высшего уровня, такие как Gemini 2.5, в то время как более лёгкие задачи (например, редактирование грамматики) передаются на открытые LLM — это позволяет сократить расходы на ненужные премиальные лицензии.
На практике эта возможность приводит к ощутимым результатам. Первые пользователи в технологическом и здравоохранении использовали Unbound для:
* предотвращения более 7 000 потенциальных утечек данных, включая секреты, учётные данные и личные данные;
* достижения точности обнаружения конфиденциального контента до 90%;
* сокращения расходов на лицензии для рабочих мест в ИИ до 70% благодаря интеллектуальной маршрутизации и оптимизации моделей.
Вместо покупки комплексных лицензий компании могут выборочно предоставлять доступ, обеспечивая соответствие использования моделей бизнес-приоритетам.
Основатели с глубоким пониманием безопасности и инфраструктуры
За платформой стоят соучредители Раджарам Шринивасан (генеральный директор) и Вигнеш Суббиах (технический директор) — оба ветераны корпоративного программного обеспечения и безопасности. Шринивасан ранее возглавлял команды по разработке продуктов для обеспечения безопасности данных в Palo Alto Networks и Imperva, а Суббиах помогал масштабировать платформы от стадии посевного финансирования до стадии роста в Tophatter и Shogun, прежде чем присоединиться к Adobe.
Их миссия была ясна: создать систему, которая позволит внедрять инновации в области ИИ без ущерба для безопасности корпоративного уровня. «Запреты на использование ИИ устарели», — сказал Суббиах. «С помощью Unbound мы предоставляем хирургические средства контроля безопасности для каждого запроса ИИ, позволяя предприятиям быстро развиваться, не нарушая доверия».
От хаоса к координации в стеке ИИ
Более широкий рынок подтверждает видение Unbound. По мере роста использования корпоративного ИИ возрастает потребность в централизованном управлении, прозрачности и системах обеспечения безопасности. Недавние исследования показывают, что глобальная индустрия управления ИИ вырастет с 890 миллионов долларов в 2024 году до 5,8 миллиарда долларов к 2029 году — среднегодовой темп роста составит 45%.
Unbound позиционирует себя как критически важную инфраструктуру в этом новом стеке. Такие функции, как резервная маршрутизация во время простоев LLM (когда у провайдеров вроде OpenAI или Anthropic происходит ограничение доступа), аналитика использования на уровне команд и оркестровка моделей по запросам, превращают внедрение ИИ из вседозволенности в контролируемую, интеллектуальную систему.
«Думайте о нас как об обратном прокси-сервере для корпоративного ИИ», — сказал Шринивасан. «Мы находимся между пользователями и моделями, обеспечивая конфиденциальность, производительность и экономическую эффективность — без помех».
Что ждёт Unbound впереди
Благодаря этому финансированию Unbound планирует:
* расширить интеграцию с более чем 50 корпоративными приложениями ИИ;
* добавить более глубокие функции для наблюдения за аналитикой на уровне команд и отделов;
* обеспечить полную оркестрацию внутренних и открытых моделей в конфиденциальных вычислительных средах.
В мире, где каждый отдел становится активным пользователем ИИ, Unbound предоставляет инфраструктуру, позволяющую контролировать эту мощь в соответствии с бизнес-задачами.
«Мы гордимся тем, что поддерживаем Раджарама, Вигнеша и их команду», — сказала Эдит Йенг, генеральный партнёр Race Capital. «Unbound создаёт уровень управления ИИ, который крайне необходим предприятиям — безопасный, наблюдаемый и созданный для реального мира».
По мере того как генеративный ИИ продолжает распространяться в корпоративных рабочих процессах, спрос на инструменты, управляющие его рисками, растёт параллельно. Раунд финансирования в размере $4 миллионов для Unbound отражает более широкий сдвиг в отрасли в сторону создания инфраструктуры, которая может обеспечить прозрачность, контроль и управление внедрением ИИ. С ростом интереса к безопасным, адаптируемым ИИ-фреймворкам Unbound присоединяется к растущему числу стартапов, решающих сложную задачу ответственного масштабирования ИИ.