Как AI-стартапы обходятся без DevOps: опыт Leonardo.AI и Relevance AI

В эпоху, когда DevOps-инженер в Австралии обходится в 150 000 долларов в год и требует месяцев поиска, всё больше AI-стартапов отказываются от выделенной инфраструктурной команды. Leonardo.AI и Relevance AI доказывают, что глобальный масштаб и отсутствие DevOps — не взаимоисключающие понятия. Эти компании успешно работают с миллионами пользователей и агентов, полагаясь на платформы, которые автоматизируют управление инфраструктурой.

Leonardo.AI, генеративный AI-сервис для создания изображений, ежедневно обрабатывает более 4,5 миллионов изображений пользователей по всему миру. Relevance AI, платформа для автономных AI-агентов, управляет 50 000 агентами, которые работают с Salesforce, HubSpot, Slack и десятками других систем без перерыва. Ни у одной из компаний нет выделенной команды DevOps.

Как AI-стартапы заменяют DevOps-инженеров

Обе компании работают на платформе Vercel, которая берёт на себя управление инфраструктурой. Relevance AI развернула свою платформу на Vercel и использует Edge Functions для обработки запросов агентов в реальном времени. Leonardo.AI также использует Vercel для фронтенда и Serverless Functions для обработки изображений, масштабируясь автоматически под пиковые нагрузки.

По словам представителей Relevance AI, отказ от найма DevOps-инженеров позволил сэкономить не только зарплату, но и время на онбординг, инструменты и дежурства. Вместо этого команда сосредоточилась на разработке продукта — возможностях агентов, которые теперь могут выполнять квалификацию лидов, поддержку клиентов и исходящие рабочие процессы в десятках систем.

Почему стартапы отказываются от DevOps?

Дефицит DevOps-инженеров — не случайность, а системная проблема. Согласно отчёту IDC, от 60 до 80 процентов организаций в Азиатско-Тихоокеанском регионе испытывают трудности с заполнением IT-вакансий. В Австралии, где расположены обе компании, более 1000 AI-стартапов борются за ограниченное число специалистов.

При этом инвестиции в AI в регионе бьют рекорды: только в 2025 году в австралийские AI-стартапы вложено более 1 миллиарда долларов, а Сингапур привлёк 8,4 миллиарда — 75 процентов от всех инвестиций в регионе. Деньги есть, а инфраструктурных инженеров — нет.

Для стартапа из 15 человек найм одного DevOps-инженера за 150 000 долларов в год означает сокращение операционного пути на три месяца. С учётом затрат на инструменты, дежурства и отвлечение разработчиков от продукта реальная стоимость оказывается значительно выше зарплаты.

Технические детали: как работает безинфраструктурная модель

Leonardo.AI использует Vercel для фронтенда и Serverless Functions для обработки запросов на генерацию изображений. Каждый запрос проходит через Edge Network, что обеспечивает низкую задержку для пользователей по всему миру. База данных и модель AI размещены на облачных платформах, но управление масштабированием и балансировкой нагрузки берёт на себя Vercel.

Relevance AI построила свою платформу на Vercel Edge Functions, которые выполняют код в точках присутствия (POP) по всему миру. Агенты работают как serverless-функции, вызываемые по событиям из Salesforce, HubSpot или Slack. Это позволяет обрабатывать миллионы событий ежедневно без необходимости управлять серверами или контейнерами.

В чём отличие подхода Relevance AI от традиционного DevOps?

Традиционно стартапы нанимают DevOps-инженеров для управления серверами, CI/CD, мониторингом и безопасностью. Relevance AI делегирует эти задачи платформе Vercel, которая автоматически масштабирует инфраструктуру, управляет развёртыванием и предоставляет встроенный мониторинг. В результате команда из 15 человек может поддерживать 50 000 агентов, работающих круглосуточно в разных часовых поясах, без единого выделенного инфраструктурного специалиста.

Кого затронет и как

Для стартапов в Азиатско-Тихоокеанском регионе эта модель становится спасением. Вместо того чтобы тратить месяцы на поиск DevOps-инженера, команды могут сосредоточиться на разработке продукта. Для инвесторов это означает более эффективное использование капитала: меньше денег уходит на инфраструктуру и зарплаты, больше — на развитие.

Однако модель подходит не всем. Стартапам с жёсткими требованиями к безопасности данных, работающим в регулируемых отраслях, может потребоваться собственный инфраструктурный контроль. Кроме того, полная зависимость от одного провайдера (Vercel) создаёт риск вендор-лока.

Что будет дальше

Ожидается, что тренд на отказ от DevOps усилится по мере роста числа AI-стартапов и дефицита кадров. Vercel и аналогичные платформы (Netlify, AWS Amplify) продолжат расширять функциональность, предлагая готовые решения для масштабирования, мониторинга и безопасности. В ближайшие два года мы, вероятно, увидим появление специализированных платформ для AI-нагрузок, которые полностью автоматизируют инфраструктуру.

Итог

Leonardo.AI и Relevance AI показывают, что глобальный масштаб и отсутствие DevOps-команды — не утопия, а работающая бизнес-модель. В условиях дефицита кадров и высоких зарплат в Азиатско-Тихоокеанском регионе использование платформ, которые берут на себя инфраструктуру, становится конкурентным преимуществом. Следите за этим трендом: он может изменить подход к построению технологических стартапов по всему миру.