.svg)
С переходом к эпохе генеративного ИИ компании массово внедряют инструменты, такие как ChatGPT, Copilot и другие, что создает риски «теневого ИИ» — неконтролируемого и небезопасного использования ИИ. Стартап Unbound из Сан-Франциско получил $4 млн инвестиций, чтобы решить эту проблему, предлагая инновационную платформу корпоративного класса, обеспечивающую безопасность, контроль и прозрачность при использовании ИИ в бизнесе.
Источник новости: https://www.unite.ai/unbound-raises-4m-to-bring-enterprise-grade-control-to-the-ai-revolution/
С распространением генеративного ИИ в рабочих процессах предприятий, многие сотрудники начали использовать инструменты вроде ChatGPT и GitHub Copilot без ведома ИТ-отделов. Это привело к возникновению так называемого “теневого ИИ” — неконтролируемого применения ИИ-сервисов, которое несёт риски утечек конфиденциальных данных, неконтролируемых расходов и внедрения сторонних моделей без должной проверки безопасности. В ответ на эти вызовы начинает формироваться новый класс инфраструктуры — корпоративное управление ИИ.
Стартап Unbound из Сан-Франциско привлёк $4 млн на реализацию своей миссии — предоставить предприятиям безопасный, прозрачный и экономически эффективный способ внедрения ИИ. Платформа выступает в роли ИИ-шлюза, промежуточного слоя, который интегрируется с популярными инструментами, такими как Cursor, Roo и внутренние корпоративные копилоты.
Unbound не блокирует доступ к ИИ, а напротив, предлагает точечные меры контроля: маршрутизацию моделей, аналитику использования и редактирование запросов в реальном времени. Это позволяет ИТ-отделам контролировать, как и какие ИИ-инструменты используются без нарушения рабочих процессов.
Одной из ключевых функций Unbound является автоматическое редактирование запросов пользователей. В отличие от традиционных систем предотвращения потери данных (DLP), которые блокируют или помечают запросы, Unbound удаляет чувствительную информацию (например, пароли или API-ключи) и перенаправляет такие запросы на внутренние модели, размещённые, например, на Google Vertex AI, AWS Bedrock или в частных LLM внутри корпоративной инфраструктуры.
Маршрутизация запросов осуществляется на основе анализа паттернов использования и показателей производительности моделей. Запросы с высоким уровнем риска могут направляться на более надёжные модели, такие как Gemini 2.5, тогда как задачи низкой важности — на модели с открытым исходным кодом, что позволяет существенно снизить затраты.
Мировой рынок управления ИИ стремительно растёт. Согласно прогнозам, объём отрасли увеличится с $890 млн в 2024 году до $5,8 млрд к 2029 году при среднегодовом темпе роста в 45%. Это отражает растущую потребность бизнеса в прозрачности, управляемости и надёжности при масштабном внедрении ИИ.
Unbound позиционирует себя как критически важную часть этой новой ИТ-инфраструктуры. Возможности платформы включают резервную маршрутизацию в случае сбоев у поставщиков моделей (например, OpenAI или Anthropic), аналитику использования на уровне команд и оркестрацию моделей по каждому запросу.
Раунд инвестиций в размере $4 млн возглавил фонд Race Capital, при участии Y Combinator, Wayfinder Ventures и других. Среди ангелов — члены совета директоров Google и ветераны в области кибербезопасности из компаний Cloudflare и Palo Alto Networks. Это подтверждает интерес рынка к решениям, способным обеспечить безопасное и управляемое внедрение ИИ в корпоративной среде.
Unbound планирует расширять поддержку дополнительных моделей, углублять аналитику и развивать инструменты для интеграции с внутренними системами заказчиков, сохраняя при этом гибкость и безопасность.
Unbound разработал уникальную платформу, функционирующую как AI Gateway — защищённый промежуточный слой, который интегрируется с популярными корпоративными AI-инструментами, включая Cursor, Roo и внутренние копилоты для работы с документами. В отличие от решений, блокирующих доступ к ИИ-моделям, Unbound предлагает тонкую настройку контроля, включая:
Платформа обеспечивает безопасность без нарушения существующих бизнес-процессов и рабочих потоков.
Одной из ключевых функций Unbound является автоматическая редакция промптов в реальном времени. При взаимодействии пользователя с AI-инструментами система сканирует запросы на наличие чувствительных данных — паролей, API-ключей, персональной информации. Вместо блокировки, как это делают традиционные DLP-системы, Unbound автоматически редактирует такие данные и перенаправляет запросы к внутренним моделям, размещённым на таких платформах, как Google Vertex AI, AWS Bedrock или собственных LLM, развернутых в защищённой среде предприятия.
Такой подход отражает новую парадигму: обращение с AI-трафиком как с сетевым — с маршрутизацией, отказоустойчивостью, наблюдаемостью и контролем затрат.
Маршрутизация запросов в Unbound основана на шаблонах использования и метриках производительности моделей. Например, запросы высокой критичности (например, генерация инфраструктурного кода) направляются к продвинутым моделям, таким как Gemini 2.5. В то же время менее ресурсоёмкие задачи (например, проверка грамматики) обрабатываются open-source моделями, снижая издержки на лицензии.
Это позволяет компаниям отказаться от универсальных лицензий и предоставлять доступ к ИИ точечно, в зависимости от задач и приоритетов бизнеса.
Unbound обеспечивает централизованную аналитику использования ИИ на уровне команд и отдельных пользователей. Система позволяет отслеживать и контролировать каждый запрос, что критически важно для соответствия требованиям безопасности и внутренним политикам.
Также реализованы функции резервной маршрутизации на случай перебоев в работе LLM-поставщиков, таких как OpenAI или Anthropic, что обеспечивает бесперебойность работы корпоративных AI-инструментов.
Unbound позиционирует себя как обратный прокси для корпоративного ИИ — решение, которое располагается между пользователями и моделями, обеспечивая конфиденциальность, производительность и оптимизацию затрат. Такой уровень архитектуры становится критически важным по мере масштабирования использования генеративного ИИ в бизнесе.
Unbound решает проблему «теневого ИИ» — несанкционированного использования генеративных моделей сотрудниками, что может привести к утечке конфиденциальной информации и росту неконтролируемых расходов. Вместо блокировки ИИ-инструментов, платформа предлагает детализированное управление доступом, обеспечивая безопасность без ущерба для продуктивности.
Unbound функционирует как промежуточный слой (AI Gateway), который интегрируется с популярными корпоративными AI-инструментами, такими как Cursor, Roo и внутренние копилоты для работы с документами. Это позволяет внедрять централизованные политики безопасности и контроля без изменения существующих рабочих процессов.
Одной из ключевых инноваций Unbound является функция редактирования запросов в реальном времени. Платформа автоматически распознаёт и удаляет чувствительные данные — такие как пароли, API-ключи и персональную информацию — не блокируя запрос, а направляя его на внутренние модели, размещённые в безопасной среде (например, Google Vertex AI, AWS Bedrock или частные LLM).
Unbound использует интеллектуальную маршрутизацию запросов на основе их приоритетности и производительности моделей. Задачи с высоким уровнем риска, например генерация кода для инфраструктуры, направляются в продвинутые модели вроде Gemini 2.5. Менее критичные задачи (например, проверка грамматики) отдаются на выполнение более экономичным open-source LLM, что позволяет снизить расходы на премиальные лицензии.
Платформа предоставляет подробную аналитику использования ИИ по уровням команд и отдельных пользователей. Это позволяет ИТ-отделам отслеживать активность, выявлять потенциальные угрозы и оптимизировать распределение ресурсов, обеспечивая соответствие использования ИИ бизнес-целям.
Unbound предлагает резервную маршрутизацию для сценариев, когда внешние провайдеры LLM (например, OpenAI или Anthropic) испытывают сбои или ограничения. Это гарантирует непрерывность бизнес-процессов и стабильную работу ИИ-инструментов в условиях нестабильности внешних сервисов.
Платформа масштабируется под нужды растущего ИИ-стека предприятия, позволяя централизованно управлять всеми ИИ-запросами. Благодаря архитектуре, напоминающей сетевой прокси, Unbound обеспечивает прозрачность, безопасность и управляемость во всех точках взаимодействия пользователя с ИИ.
Unbound был создан с миссией позволить компаниям внедрять ИИ-инновации без ущерба для безопасности. Вместо устаревших запретов на ИИ, он предлагает «хирургические» меры контроля, адаптированные под каждое взаимодействие, позволяя бизнесу двигаться быстро, сохраняя доверие пользователей и клиентов.
Unbound была основана Ражарамом Шринивасаном (генеральный директор) и Вигнешем Суббиахом (технический директор), оба из которых имеют глубокие корни в сфере корпоративной безопасности и инфраструктуры. До основания Unbound, Шринивасан возглавлял продуктовые команды по защите данных в Palo Alto Networks и Imperva, а Суббиах участвовал в масштабировании технологических платформ на этапах роста в таких компаниях, как Tophatter и Shogun, а также работал в Adobe.
Их миссия — создать систему, которая позволяет внедрять инновации в области ИИ без ущерба для безопасности на уровне предприятия. Как отмечает Суббиах:
“Глобальный запрет на использование ИИ-инструментов устарел. Мы предлагаем тонкую настройку безопасности для каждого запроса к ИИ — так предприятия могут двигаться быстро, не теряя доверия.”
Согласно описанию генерального директора, Unbound функционирует как "обратный прокси для корпоративного ИИ", обеспечивая конфиденциальность, производительность и контроль затрат без трения для пользователей.
Unbound привлекла посевные инвестиции в размере $4 млн, чтобы расширить возможности своей платформы и предложить предприятиям безопасный и управляемый способ адаптации генеративного ИИ. Раунд возглавил венчурный фонд Race Capital при поддержке Wayfinder Ventures, Y Combinator, Massive Tech Ventures, а также ряда известных бизнес-ангелов.
Среди инвесторов — член совета директоров Google Рам Шрирам и ветеран индустрии кибербезопасности, представляющий интересы компаний Cloudflare и Palo Alto Networks. Это свидетельствует о высоком доверии инвесторов из технологического и кибербезопасного секторов к команде Unbound и её решению проблем масштабного внедрения ИИ.
Партнёр Race Capital Эдит Йонг отметила:
“Мы гордимся тем, что поддерживаем Ражарама, Вигнеша и всю команду. Unbound создает уровень управления ИИ, в котором предприятия сегодня остро нуждаются — безопасный, наблюдаемый и адаптированный к реальности.”
С привлечённым финансированием Unbound планирует расширить функциональность платформы, углубить аналитику использования, усилить маршрутизацию моделей и масштабировать свою инфраструктуру для удовлетворения растущих требований корпоративных клиентов.
С ростом внедрения генеративного ИИ в корпоративные процессы, компании сталкиваются с новой формой вызовов — от утечек данных до неконтролируемых расходов и использования неподтверждённых ИИ-моделей. Unbound является ответом на этот вызов, предлагая инфраструктуру нового поколения, которая позволяет организациям использовать ИИ безопасно, прозрачно и эффективно.
Решение Unbound позиционируется как критически важный компонент инфраструктуры ИИ: платформа действует как промежуточный шлюз между пользователями и языковыми моделями, обеспечивая маршрутизацию запросов, защиту данных и управление затратами. Благодаря таким функциям, как автоматическая редакция чувствительных данных в реальном времени и маршрутизация к внутренним моделям, Unbound помогает сократить риски, связанные с "теневым ИИ", и предоставляет ИТ-отделам необходимые инструменты для контроля.
По мере увеличения числа ИИ-инструментов в различных отделах компаний, растёт и потребность в централизованном управлении и оркестрации ИИ-ресурсов. Unbound уже показывает ощутимые результаты у ранних пользователей в сферах технологий и здравоохранения, позволяя организациям избежать покупки дорогостоящих лицензий и применять модели выборочно, в соответствии с приоритетами бизнеса.
По оценкам аналитиков, рынок корпоративного управления ИИ вырастет с $890 млн в 2024 году до $5,8 млрд к 2029 году, демонстрируя среднегодовой темп роста в 45%. Это говорит о значительном спросе на решения, подобные Unbound, которые способны обеспечить безопасность и прозрачность при масштабировании ИИ во всей организации.
Собранные $4 млн в рамках посевного раунда позволят Unbound ускорить развитие продукта, расширить команду и углубить интеграции с корпоративными системами. В число инвесторов вошли Race Capital, Wayfinder Ventures, Y Combinator и отраслевые эксперты, что свидетельствует о высоком доверии к команде и стратегии компании.
Unbound уже внедряет функции отказоустойчивой маршрутизации при сбоях моделей (например, OpenAI или Anthropic), аналитику на уровне команд и оркестрацию ИИ-запросов в реальном времени. Всё это превращает хаотичное использование ИИ в компаниях в управляемую и прозрачную экосистему.
В условиях, когда каждая команда в организации становится активным пользователем ИИ, решения вроде Unbound играют ключевую роль в обеспечении соблюдения норм безопасности и стратегических целей бизнеса.
Unbound ставит новую планку в корпоративной безопасности ИИ: вместо блокировок платформа предлагает гибкое, прозрачное и безопасное управление генеративными ИИ-инструментами. С привлечением $4 млн стартап делает ставку на масштабируемую инфраструктуру, соответствующую требованиям будущего. Узнайте, как ваш бизнес может внедрять ИИ без страха потерять контроль.
.svg)
