AI Radar

Keenable создаёт поисковый индекс из 100 млрд документов для AI-агентов

Стартап Keenable вышел из скрытого режима с посевным раундом на $26 млн и поисковым индексом, который, по его данным, охватывает более 100 млрд веб-документов. Сервис создаётся не для традиционной выдачи людям, а как инфраструктура поиска и извлечения источников для AI-агентов.

25 августа 2026 г.3 мин чтенияИсточник: TechCrunch
00

Что изменилось

Keenable основали Андрей Стыскин, ранее руководивший направлениями поиска, ИИ и облачных технологий в «Яндексе», и немецкий AI-исследователь Маттиас Петри. Раунд возглавил Accel, к нему присоединились Conviction Partners и бизнес-ангелы. Основатели опираются на опыт создания поиска в «Яндексе» и Amazon, включая инфраструктуру для AI-приложений наподобие Alexa.

Классические поисковые системы оптимизированы под человека: пользователю нужно быстро показать короткий список понятных ссылок, потому что он не станет просматривать десятки страниц целиком. Агент способен прочитать и сопоставить намного больше материала, но ему особенно важно заземлять ответы в исходных документах. Keenable рассчитывает построить вокруг этого другой цикл поиска, в котором качество определяется не только поведением людей и кликами, но и тем, насколько полно источники помогают модели выполнить запрос.

Компания утверждает, что её API уже используется в продакшене несколькими AI-лабораториями и поставщиками инференса — как во время обучения, так и при выполнении запросов. Их названия стартап не раскрывает, однако сообщил о партнёрстве с разработчиком голосового ИИ Gradium для получения актуальной информации в реальном времени. Поэтому заявленный масштаб индекса и фактическую нагрузку пока нельзя независимо сопоставить с показателями крупных поисковиков.

Главная техническая задача — не просто собрать веб, а дешёво сузить область поиска под конкретный запрос. По словам Стыскина, универсальные структуры корпоративного поиска на масштабе всего интернета становятся чрезмерно дорогими: сканирование огромного индекса требует специализированных способов быстро отбрасывать нерелевантные области. Keenable параллельно создаёт собственные механизмы извлечения и готовит Web Query Language — инструмент, с помощью которого агент сможет объединять сведения из нескольких страниц, даже если ни одна из них по отдельности не содержит полного ответа.

Окно возможностей связано и с ограниченным выбором независимых поисковых API. По оценке партнёра Accel Жени Логинова, Google и Microsoft сокращают доступ к существующим интерфейсам, предпочитая пакетные продукты и избирательные партнёрства. Однако содержание индекса из 100 млрд документов остаётся «болезненно дорогим», признаёт Стыскин, а конкурировать предстоит не только с Google, но и с Brave и Exa. Сейчас у Keenable 15 инженеров в США и Европе; привлечённые деньги пойдут в том числе на удвоение команды до конца года и развитие продаж.

Почему это важно

Независимый веб-поиск позволяет агентным продуктам получать свежие источники без полной зависимости от API крупнейших платформ. Специализированное извлечение может снизить стоимость сложных многошаговых запросов и улучшить проверяемость ответов. Но командам, рассматривающим Keenable, ещё предстоит оценить актуальность индекса, полноту покрытия, задержку, качество ранжирования и экономику на реальной нагрузке.

Первоисточники и подтверждения

Подборку проверяет редакция DSML. AI помогает дедуплицировать сигналы и готовить текст, но опубликованный выпуск остаётся редакционным продуктом, а не лентой отдельных каналов.

25 августа 2026 г.
  1. 01OpenAI показала архитектуру и первые тесты inference-чипа Jalapeño
  2. 02Apple выпустила M6, M5 Ultra и новые Mac с прицелом на локальный ИИ
  3. 03Perplexity и Nvidia перенесли агента Computer на локальные GPU
  4. 04Китайские open-weight-модели захватили большинство токенов Vercel AI Gateway