Поисковая система для алгоритмов: почему a16z инвестирует в Exa
Венчурный фонд a16z возглавил раунд финансирования Series C стартапа Exa, который создает поисковую инфраструктуру специально для автономных программ и языковых моделей.
Венчурный фонд a16z возглавил раунд финансирования Series C стартапа Exa, который создает поисковую инфраструктуру специально для автономных программ и языковых моделей.
2 мин

Венчурный фонд Andreessen Horowitz (a16z) объявил о лидерстве в инвестиционном раунде Series C стартапа Exa. Компания разрабатывает поисковую систему, созданную с нуля специально для искусственного интеллекта, а не для людей. Это событие подчеркивает важный сдвиг в индустрии: инфраструктура интернета начинает адаптироваться под нужды автономных алгоритмов.
Последние два десятилетия поисковые системы строились вокруг человеческого восприятия. Алгоритмы вроде PageRank от Google превратили веб-страницы в систему ссылок и интерфейсов, оптимизированных для удержания внимания, кликов и показа рекламы. Вокруг этой модели выросли целые индустрии, включая поисковую оптимизацию (SEO).
Однако большие языковые модели (LLM) статичны и ограничены знаниями, полученными на этапе обучения. Чтобы оставаться полезными и точными, им нужен постоянный доступ к актуальной информации из внешнего мира. Если базовые данные устарели или неверны, логика работы алгоритма нарушается на всех последующих этапах.
Создание поиска для ИИ-агентов — технически сложная задача. Обычные поисковые системы хорошо справляются с короткими и популярными запросами, но агенты работают иначе. Они формируют сложные конструкции длиной в несколько абзацев и ищут узкоспециализированную информацию в так называемом «длинном хвосте» (long-tail) запросов.
Для каждого обращения к базе данных существует граница Парето — неизбежный компромисс между стоимостью вычислений, задержкой ответа и полнотой собранной информации. В некоторых случаях, например при работе с голосовыми помощниками, агентам требуются ответы с минимальной задержкой. В других сценариях, таких как проверка благонадежности клиентов (KYC), им нужно проанализировать миллионы страниц. Традиционные поисковики не рассчитаны на такую гибкость.
Кроме того, меняется масштаб операций. Ожидается, что ИИ-агенты будут обращаться к поиску в тысячи раз чаще, чем люди. Чтобы обеспечивать такую нагрузку надежно и экономически эффективно, разработчикам из Exa пришлось выстроить весь стек поисковых технологий заново, отказавшись от устаревших парадигм.
Основатели Exa, Уилл Брайк и Джеффри Ван, начали работать над архитектурой нового поиска еще до бума генеративных нейросетей. Сегодня их решения используют ведущие компании отрасли, включая создателей инструментов для программирования Cursor и Cognition, а также корпорации уровня Hubspot. Для многих разработчиков система Exa уже стала стандартом по умолчанию при подключении интернета к LLM.
Этот инвестиционный раунд указывает на то, что интернет становится больше, быстрее и сложнее для навигации. Если первая война поисковых систем была выиграна за счет организации информации для людей, то следующая будет зависеть от того, кто лучше структурирует данные для машинного восприятия. Время покажет, сможет ли Exa удержать лидерство в этой новой нише, но вектор развития инфраструктуры уже определен.
Поисковые системы будущего создаются не для людей, а для ИИ-агентов, которым требуется совершенно иная архитектура доступа к неструктурированным данным.
Автономные алгоритмы будут искать информацию в тысячи раз чаще людей, что делает традиционные поисковики с их фокусом на показ рекламы экономически и технически непригодными для новой эры интернета.