外媒称，Vercel 首席执行官 Guillermo Rauch 认为，AI 行业正从原型阶段转向生产部署。企业现在更关心数据权限、调用记录和成本效率，而不只是模型本身的能力。

生产部署成新重点

Rauch 在接受 TechCrunch 采访时表示，过去一年行业重点是快速试验各类代理应用。进入今年后，企业开始把注意力放到上线后的稳定性、权限管理和实际工作流接入上。

他提到，当前最明确的两类应用，一是编程代理，二是企业内部代理。前者带来大量 token 消耗，后者则更多用于销售、客户管理和内部协作等日常业务。

数据控制成为企业顾虑

在他看来，内部代理的难点不在生成内容，而在于能否安全读取企业数据、保留完整操作记录，并限制工具调用和访问范围。为此，Vercel 推出了 Eve 框架和 Sandbox 隔离工具。

Rauch 说，企业可以用自然语言定义代理的指令和能力，再通过沙箱限制其可访问的数据。这样做的重点，是避免敏感代码或内部资料被错误上传至云端并进入训练流程。

模型可替换性升温

Rauch 认为，客户与大型模型实验室的关系正在变化。去年不少企业倾向于绑定单一供应商，如 OpenAI 或 Anthropic；现在更常见的做法，是把模型、数据平台、网关和沙箱拆开后按需组合。

他表示，企业进入生产环境后，会更关注价格与性能，因此 Gemini 的采用在增长，开源模型也在扩张，包括 DeepSeek 和 GLM-5.2。对企业来说，模型是否可替换，正变得和模型能力同样重要。

平台竞争继续加深

对于 OpenAI 等公司把更多功能直接做进产品，Rauch 认为，这会让模型平台与基础设施平台出现更直接的竞争。模型厂商开始提供可直接发布网页的工具，业务边界也随之向部署和托管延伸。

他的核心判断是，行业正在决定“模型”和“代理”是否会长期绑定。Vercel 希望推动更接近传统软件工程的模式，让模型成为可替换组件，企业再在其上组合工具、数据和运行环境。