Компании получили возможность развертывать ИИ-агенты на базе передовых моделей OpenAI напрямую через глобальную инфраструктуру периферийных вычислений Cloudflare.
3 мин
В апреле 2026 года компании Cloudflare и OpenAI объявили о новом этапе сотрудничества. Теперь передовые модели искусственного интеллекта, включая GPT-5.4 и инструменты для работы с кодом Codex, становятся доступны миллионам корпоративных клиентов напрямую через платформу Cloudflare Agent Cloud.
Это решение направлено на то, чтобы дать бизнесу инструменты для создания, развертывания и масштабирования автономных ИИ-агентов. Эти агенты способны выполнять реальные рабочие задачи: от автоматического обслуживания клиентов до обновления внутренних систем и генерации сложной отчетности в безопасной среде.
Контекст: от чат-ботов к агентным системам
Индустрия искусственного интеллекта окончательно перешла от концепции простых диалоговых интерфейсов к агентным рабочим процессам (agentic workflows). Компании больше не хотят просто генерировать текст; им нужны автономные системы, способные принимать решения и выполнять многошаговые операции.
Однако главным препятствием для массового внедрения таких систем оставалась инфраструктура. Развертывание надежных агентов требовало сложной настройки серверов, обеспечения безопасности данных и решения проблем с задержкой отклика (latency). Интеграция моделей OpenAI в экосистему Cloudflare призвана решить именно эти инфраструктурные проблемы.
Child safety blueprint > card image
Детали: вычисления на периферии
Фундаментом нового решения выступает Cloudflare Workers AI — платформа компании для запуска ИИ-моделей на периферии (edge computing). Это означает, что вычисления происходят не в удаленных централизованных дата-центрах, а на серверах, физически расположенных максимально близко к конечному пользователю.
В рамках партнерства среда разработки Codex harness становится общедоступной в Cloudflare Sandboxes. Это защищенная виртуальная среда, где разработчики могут безопасно создавать, запускать и тестировать свои ИИ-приложения перед выводом их в рабочую среду.
Масштабы использования технологий OpenAI уже сейчас впечатляют. По официальным данным, API компании обрабатывают более 15 миллиардов токенов каждую минуту, а инструменты Codex используют 3 миллиона активных пользователей еженедельно. Более миллиона корпоративных клиентов уже работают с OpenAI напрямую.
Анализ: сокращение дистанции до пользователя
AI disaster response > art card
Главный технический директор Cloudflare Дейн Кнехт точно описал суть этого шага: компании «схлопывают расстояние между интеллектом и конечным пользователем». Для автономных агентов скорость реакции критически важна. Если агент должен взаимодействовать с несколькими API, базами данных и внешними сервисами в реальном времени, задержка даже в сотни миллисекунд на каждом шаге делает систему неработоспособной.
Перенос моделей уровня GPT-5.4 на периферию сети позволяет создавать приложения, которые масштабируются глобально по умолчанию. Разработчикам больше не нужно думать о том, как распределять нагрузку между регионами — инфраструктура Cloudflare берет это на себя.
Перспектива: ИИ как базовый слой интернета
Подобные партнерства указывают на формирование нового стандарта корпоративной IT-архитектуры — ИИ-нативного стека (AI-native stack). Облачные агенты становятся таким же фундаментальным строительным блоком для бизнеса, каким в свое время стали микросервисы или контейнеры.
В ближайшем будущем мы, вероятно, увидим, как большинство рутинных корпоративных задач будет передано сетям взаимодействующих между собой агентов. Безопасность и скорость инфраструктуры в этом сценарии становятся важнее, чем просто размер или количество параметров в самой языковой модели. Выигрывать будут те платформы, которые смогут обеспечить бесшовную и безопасную среду для работы этих автономных сущностей.
Cloudflare объединяет свою глобальную инфраструктуру периферийных вычислений с моделями OpenAI, чтобы позволить бизнесу создавать быстрые и масштабируемые автономные ИИ-агенты.
Ключевая ценность партнерства заключается не в доступе к новым моделям, а в физическом сокращении расстояния между искусственным интеллектом и пользователем, что решает проблему задержки отклика для автономных агентов.
