На фоне бурного интереса инвесторов к «управляемым» ИИ-агентам — то есть к агентам, работу которых берут на себя платформы с готовой оркестрацией — сектор софта для облачной инфраструктуры столкнулся с заметной распродажей. Однако аналитики Morgan Stanley предлагают иную оптику: по их мнению, рынок переоценивает угрозу со стороны новых продуктов и недооценивает, как агентные сценарии способны перераспределять спрос по всей инфраструктурной цепочке.
Почему акции инфраструктурных компаний просели
В течение последней недели под давлением оказались бумаги, попадающие в инфраструктурное покрытие банка. Сильное снижение наблюдалось у Cloudflare, Akamai, Snowflake, Datadog, Dynatrade и Elastic. Важно понимать, что речь идет не о «софте для ИИ» в узком смысле, а о компаниях, которые обеспечивают работу облачных приложений: доставку контента, вычисления, обработку данных, мониторинг и управление производительностью.
Триггером распродажи стало появление на рынке предложений управляемых агентов со стороны ИИ-ориентированных компаний. Инвесторы восприняли это как потенциальную конкуренцию для облачной инфраструктуры: мол, если «агенты берут на себя» часть технологического процесса, то спрос на классические компоненты инфраструктурного стека должен снизиться.
Позиция Morgan Stanley: оркестрация «абстрагируется», но исполнение сохраняется
Аналитики Morgan Stanley выступили против такого прочтения. Их ключевой аргумент заключается в том, что управляемые агенты действительно берут на себя уровень координации — то есть выполняют роль «диспетчера» в агентных цепочках: организуют вызовы моделей, маршрутизируют инструменты и следят за тем, чтобы многошаговые сценарии не ломались посередине.
При этом, подчеркивают в банке, сам объем работы не исчезает. Он смещается наружу: агентная платформа не отменяет потребность в внешнем выполнении задач, доступе к данным, сетевых сервисах и наблюдаемости (observability — системном мониторинге, который помогает отслеживать поведение приложений, причины ошибок и производительность).
«Смысл управляемых агентов в том, что они скрывают сложность координации агентов, но при этом опираются на внешнее исполнение, данные, сетевые услуги и observability, чтобы агенты приносили практическую пользу», — отмечают аналитики во главе с Санджитом Сингхом.
Где, по мнению аналитиков, лежит реальная возможность
Дальше Morgan Stanley переводит разговор из плоскости «конкуренции» в плоскость «масштабирования». По их мнению, именно то, что произойдет, когда агенты начнут работать в реальном объеме, радикально изменит конфигурацию спроса в инфраструктурном сегменте.
В банке делают ставку на сценарий, где мир получает «миллионы, миллиарды и даже триллионы» ИИ-агентов. Каждый из них способен обращаться к множеству инструментов, использовать доступ к разрешенным данным (governed data), проводить веб-поиск, а также загружать контент. Чем шире становится сеть таких запросов и вызовов, тем сильнее растет нагрузка на инфраструктурные компоненты, которые стоят ближе к пользователю и к точкам обмена трафиком.
CDN и edge: агенты превращаются в «мультипликатор объема»
Отдельный фокус аналитиков — на провайдерах CDN и edge compute. К этой группе относят, в частности, Akamai и Cloudflare. CDN (Content Delivery Network) — это распределенная сеть серверов по разным регионам, которая ускоряет доставку контента и снижает задержки. Edge computing — вычисления «на краю» сети, то есть ближе к месту, где возникает запрос.
В логике Morgan Stanley агентные задачи могут стать «усилителем» объема: больше веб-поисков, больше трафика приложений, больше потребностей в кешировании, маршрутизации и защите трафика. Кроме того, многозвенные агентные сценарии особенно чувствительны к задержкам: чем больше шагов, тем чаще система «пингует» внешние сервисы и тем заметнее становится цена каждой лишней миллисекунды.
Как задержки между регионами влияют на стоимость вызовов
Банк ссылается на публикацию Akamai, где приводится пример: маршрут inference (вычисления модели) из Лондона в Вирджинию добавляет примерно 28 миллисекунд в одну сторону — то есть около 28 мс до получения ответа на каждый этап, а в сумме задержка растет на каждой итерации. Важно, что речь идет не об одной операции: агент может делать последовательные вызовы инструментов, и задержка накапливается по мере того, как сценарий проходит шаг за шагом.
«Иными словами, каждый дополнительный переход между моделями и каждый инструментальный вызов увеличивает ценность близости (proximity), кеширования, маршрутизации запросов и контроля трафика на edge», — поясняют аналитики.
Платформы данных: спрос поддержат «управляемые сессии» и доступ к данным
Не только сетевой слой, но и платформы данных могут выиграть от роста управляемых агентных сессий. Morgan Stanley упоминает Snowflake, MongoDB и Palantir как компании, для которых агентные сценарии создают новый тип нагрузки: агентам нужен доступ к корпоративным данным в рамках разрешений и политик безопасности.
Для Snowflake аналитики отдельно отмечают, что подключения агентов через MCP способны вызывать его SQL-движок. MCP (Model Context Protocol) — это подход, который помогает агентам взаимодействовать с внешним контекстом и инструментами; в данном случае это означает обращение к SQL-вычислениям, то есть рост потребления вычислительных ресурсов при сохранении корпоративных механизмов безопасности.
Для Palantir речь идет о Ontology MCP: по логике банка, агенты смогут исполнять рабочие процессы и анализировать данные в реальном времени, а сама компания сможет монетизировать такие сценарии.
Observability: больше автономности — больше задач для мониторинга
Еще один вывод Morgan Stanley касается наблюдаемости и мониторинга. Чем более автономными становятся агенты и чем дольше они могут работать, тем сложнее становится архитектура приложений и тем шире «поверхность» для контроля: нужно отслеживать не только привычные сбои, но и поведение инструментов, проблемы с задержками, перерасход токенов (token overruns) и нарушения политик.
«Распространение долгоживущих автономных агентов повышает сложность архитектуры приложений и расширяет зоны, которые необходимо мониторить», — пишут аналитики. В качестве факторов постоянного спроса на платформы вроде Datadog и Dynatrace они называют отказы инструментов, всплески задержек, перерасход токенов и нарушения требований безопасности.
Что это значит для рынка
В сумме позиция Morgan Stanley сводится к простому тезису: управляемые агенты не «заменяют» инфраструктуру, а меняют структуру нагрузки. Оркестрация может стать более удобной и скрыть часть сложности, но потребность в сетях, вычислениях, доступе к данным и мониторинге лишь возрастает — особенно при масштабировании агентных сценариев на уровне миллионов и миллиардов автономных процессов.