Поисковые системы десятилетиями создавались и оптимизировались под людей, у которых нет времени сканировать целые веб-страницы. Но с ростом популярности AI-чатботов для поиска и выполнения задач звучит всё больше мнений, что интернет-инфраструктуру пора адаптировать под ИИ — ведь такие боты способны обрабатывать гораздо больше информации.
Андрей Стыськин, ранее возглавлявший направление поиска, ИИ и облака в Яндексе, вместе с немецким AI-учёным Маттиасом Петри решают эту проблему в своём новом стартапе Keenable. Компания вышла из режима stealth с посевным раундом в $26 млн, который возглавил Accel при участии Conviction Partners и бизнес-ангелов.
По мнению Стыськина, AI-чатботы работают гораздо лучше, если могут подкреплять ответы первоисточниками. Он отметил, что это создаёт новый маховик роста, отличный от того, что Google извлёк из поведения людей.
Keenable утверждает, что построила поисковый индекс из более чем 100 миллиардов документов, а её API уже используется в продакшене несколькими AI-лабораториями и провайдерами инференса — как при обучении моделей, так и во время работы. Клиентов компания не раскрывает, но недавно заключила партнёрство с голосовым ИИ-сервисом Gradium для поддержки живого поиска информации.
Опираясь на 20-летний опыт построения поисковых систем в Яндексе и Amazon, Стыськин объяснил, чем продукт Keenable отличается от корпоративных поисковых решений, которые плохо масштабируются и становятся крайне дорогими на уровне всего веба. Без тонкой настройки структуры индекса под конкретную задачу стоимость обработки и сканирования всего интернета огромна из-за объёмов данных. Поэтому нужно уметь быстро сужать пространство поиска в зависимости от запроса — именно это и предлагает Keenable.
По словам партнёра Accel Жени Логинова, который курировал сделку, у AI-игроков сейчас очень мало вариантов инфраструктуры для веб-поиска в большом масштабе — особенно на фоне того, что Google и Microsoft закрывают свои поисковые API, чтобы избежать каннибализации собственных продуктов. Вместо этого гиганты предпочитают более закрытый подход и тщательно выбирают партнёров.
Для Стыськина эти решения подтвердили возможность, которую он увидел ещё в Amazon, работая вместе с Петри над поисковой инфраструктурой для AI-приложений вроде Alexa. Он видел данные Cloudflare о том, что доля AI-краулеров в поисковом трафике растёт, и понял: есть шанс создать веб-поисковую инфраструктуру, изначально спроектированную под нужды ИИ.
Опираясь на этот опыт, Стыськин привлёк в новый стартап нескольких бывших коллег. Команда также разрабатывает собственные технологии извлечения информации, включая будущий продукт WebQueryLanguage — он поможет AI-системам отвечать на вопросы, комбинируя данные из разных источников в сети, даже если ни один из них не содержит полного ответа.
Важную роль играет стоимость. Стыськин признаёт, что переубедить пользователей отказаться от Google крайне сложно, но из-за «дилеммы инноватора» гигант потенциально уязвим в сегменте агентных запросов — и небольшая компания вроде Keenable может предложить AI-компаниям более экономичное решение.
При этом строительство гигантского поискового индекса обходится недёшево. Стыськин признаётся, что затраты на это «болезненно велики», но команда старается держать расходы под контролем и двигаться постепенно. Сейчас в штате 15 инженеров в США и Европе, а на новые средства компания планирует удвоить команду к концу года и выстроить стратегию выхода на рынок.
До превращения в «следующий Google для AI-агентов» предстоит пройти ещё немало шагов. На этом рынке уже действуют такие игроки, как Brave и Exa, а сам Google перестраивает свой поисковый опыт под эпоху ИИ. Это движение показывает, что идею Keenable разделяют даже в Googleplex: эпоха «десяти синих ссылок» — что для людей, что для агентов — похоже, подходит к концу.