Cloudflareの$1,100によるNext.js API再構築がVercelを試す

Cloudflareのエンジニアが、Claudeトークン約$1,100を使い1週間でNext.js APIの94%を再現したと報じられた。VercelはNext.jsを軸にデプロイ事業を築いた。APIカバレッジは、その複製が本番サービスを支えられることを証明するものではない。

VercelはWebアプリケーションの公開を容易にした。コーディングエージェントは、アプリケーションそのものを作りやすくしている。作成が潤沢になるにつれ、AIアプリのデプロイプラットフォームには、より難しい仕事を売る必要が生じる。どのアプリケーションに安全なランタイム容量、ID、モデルアクセス、可観測性、そして有料利用への持続的な経路を与えるかを統制することだ。最初のデプロイは、より長い運用上の関係の始まりとなる。

Vercelの最初の優位性は高速なデプロイだった

2020年、報道はVercelの$21 million Series Aを、オープンソースのNext.jsフレームワークを中心とするフロントエンド開発者向けスイートへの資金調達として伝えた。NetlifyはWeb開発自動化のために資金を調達していた。Cloudflareは、プロジェクトからWebサイトへのもう一つの簡単な経路としてPagesを導入した。開発者は公開するものの多くをなお自ら構築する必要があり、完成したコードから公開ページまでの作業を減らすことには意味があった。

この出発点は、Cloudflareによる再構築がなぜ重要なのか、そして何を立証しないのかを説明する。フレームワークのインターフェースを再現できれば、単一のフレームワークへの親しみだけが、その周辺事業を守るという前提は弱まる。だが、既存顧客を移行できるか、あらゆる挙動に一致できるか、障害をまたいでサービスを支えられるかについては、ほとんど語らない。エージェントは高給の専門職にとっても日常的なツールになった。エージェントはコードを書くコストを下げられても、運用コストまで下げるとは限らない。

Vercelは、以前の比較期間には1本の記事に登場し、後の期間には15本に登場した。以前の記事が1本だけでは、この比較から顧客構成や売上構成の変化を立証することはできない。ただし、フロントエンドスイートという2020年の説明が、同社が現在直面するすべての問いをもはや捉え切れない理由は示している。

生成されたアプリにも安全を担う人は必要だ

OpenAIは、長期にわたるタスク向けにAgents SDKへネイティブのサンドボックス機能とテストハーネスを追加した。これらは、エージェントの最初のバージョンを書くこととは異なる問題を扱う。そのエージェントに何をさせるかを決め、動作中は封じ込め、リリース前に挙動を確認することだ。AmazonとOpenAIはまた、エージェントが継続中の作業をまたいでコンテキストを保持できるようにする、AWS上の計画中のステートフルランタイムを概説した。永続状態があれば、権限管理と復旧はより難しくなり、任意のものではなくなる。

研究者はAIコーディングツールで構築された5,000超のWebアプリを調べ、多くに認証がほとんどないか、まったくないと報告した。約40%が機微なデータを露出していた。この調査結果は、手書きのアプリが安全だと示すものではない。ただし、「デプロイ済み」を「ユーザーに提供する準備ができた」の同義語として扱うことの代償は示している。誰かがなお認証情報を割り当て、アクセスを制限し、障害を監視し、それらの統制が失敗した際に対応しなければならない。

Vercelは自社の運用でもその境界に直面した。4月上旬に発見されたインシデントに関連して、顧客アカウントとデータが侵害されたことを開示した。この開示は、侵害の原因をAI生成アプリケーションに帰してはいない。コードを何が生み出したかにかかわらず、アカウントセキュリティが運用者の責任に属する理由を示している。Vercelは後にIBM、NvidiaなどとともにArtificial AnalysisのCyber Index Allianceに加わり、エージェントが脆弱性をどう見つけ修正するかを評価することになった。エージェントのセキュリティ作業をテストしても、デプロイの説明責任がエージェントへ移るわけではない。

OpenAIは顧客の利用枠を境界の向こうへ持ち込む

9月下旬、OpenAIは、ChatGPT PlusおよびProの加入者がSign in with ChatGPTを通じ、VercelやDevinを含む16のローンチパートナーで既存プランの利用枠を使えるようになると発表した。Cognitionによれば、Devin Cloud、Desktop、CLIにおけるOpenAIモデルの利用は、ユーザーのChatGPT利用枠から差し引かれる。参加製品を使い始めるだけなら、加入者はそのモデル利用のために別途の割当量を購入する必要がない。

パートナーが購入手順を一つ省いても、OpenAIはアカウントと、対象のモデル利用が計上される利用枠を保持する。この発表は、加入者の利用枠がホスティング、すべてのモデル、あるいはパートナーが提供するすべてのサービスを支払うことを立証してはいない。また、この統合がどれだけの本番需要を生むかも開示していない。デプロイプラットフォームにとって、誰のIDがワークロードを認可するかを知ることは、その推論費用を支払う権利を持つこととは別になった。

OpenAI、Amazon、Cursor、Microsoft、Vercelは、互換クライアント間でスキルとMCPサーバー設定をパッケージ化するオープン形式、Agent Pluginsの運営委員会にも名を連ねる。開発者はプラグインを別の場所へ持ち運べるようになるかもしれないが、クライアント固有の拡張機能はなお可搬性を制限しうる。この形式だけでは、誰が顧客を握るかは決まらない。関連するワークフロー制御の問いは、可搬的なツールがインストールされた後、どのシステムがエージェントの行動を認可できるかである。

モデル選択によりトークン比率は不完全な指標になる

8月にVercelで使われたトークンの56%はオープンモデルによるものだった。この数字が測るのはトークンであり、顧客数、アプリケーション数、売上高、利益率ではない。引用された報道でVercelは比較可能な前期比率や顧客母集団を開示していないため、8月の数字から新たなプラットフォーム全体の基準線を確立することはできない。ただし、その指標で数えられたワークロードに関して、OpenAIだけが関係するモデル供給者ではないことは示している。

分母が変われば答えも変わる。OpenRouter上の100兆超トークンを分析した調査では、オープンウェイトの利用が着実に伸びていることが分かった。しかし、ルーティングサービスのトラフィックはエンタープライズアプリケーションの国勢調査ではない。AT&Tは、現在のAI利用の約25%をオープンモデルが支えており、1日平均45 billionトークンに及ぶと述べた。その比率が大幅に高まるとの見込みは、あくまで見込みである。Vercelの56%とAT&Tの25%は異なる母集団を表す。一方を他方で割っても、市場シェアではなく見せかけの精密さが生まれるだけだ。

モデル選択には品質面の制約もある。ある分析では、最近のオープンウェイトモデルは、最先端のクローズドモデルのサイバー能力に4〜7カ月遅れていることが分かった。Rampは社内で3年間使用したというモデルルーターを投入し、Runwayは生成メディア向けのものを導入した。Rampの社内での運用履歴はユースケースの証拠である。引用された報道で、RampとRunwayは比較可能な外部顧客数や、本番環境におけるコストと品質の結果を開示していない。運用者は、代替を許容できるタスクを判断して初めて、そこからの節約を主張できる。

容量コミットメントは実験より長く続く

Vercelによれば、2月末時点でランレートGAAP売上高は$340 millionに達した。前年比86%増である。これは報告された相当な商業需要であり、AI支援プロジェクトがすべて使い捨てのプロトタイプである証拠ではない。Renderは評価額$1.5 billionで$100 millionを調達し、4.5 million超の開発者がそのツールを利用していると述べた。Vercelの売上高とは異なり、Renderの開発者数は何人が支払っているかを示さない。両社が報告した指標を、単一の導入規模に載せることはできない。

新たなデプロイをすべて売上高成長へ外挿しない理由はある。ある評価では、企業は新たな収益を生むためではなく、主に効率改善とコスト削減のためにエージェントを使っていることが分かった。その一方で、OpenAIのGuaranteed Capacityは、1年から3年の支出コミットメントに対して割引コンピューティングを提供する。OpenAIの提供は、Vercelがそのような契約を締結した証拠ではない。顧客アプリケーションがまだテスト中である間に容量をコミットする者が直面する、タイミングのずれを示している。Big TechのAIデータセンター計画には2028年までにさらに44 gigawattsが必要になると推計された。これは計画上の必要量であり、すでに提供済みの容量ではない。

Vercelにとっての試金石は、どれだけのアプリケーションがユーザーを維持し、稼働コストを払い、それらのために確保された容量を正当化するかである。94%が測ったのは、1人のエンジニアが1週間で再現できたインターフェースだった。それは、誰かが稼働し続ける価値があると判断したサービスを測ったものではない。