Vercel: por que modelo e agente de IA não podem ficar colados
Imagina uma empresa que processa mais de 1 trilhão de tokens por dia e ainda assim passa longe dos holofotes de Sam Altman ou Dario Amodei. Pois é exatamente esse o lugar que a Vercel ocupa hoje: 6 milhões de deploys diários, metade deles disparados por agentes de código. Depois da conferência ShipNYC, o CEO Guillermo Rauch sentou para explicar como essa engrenagem funciona por dentro — e olha que coisa interessante ele trouxe para a mesa.
O ano passado, segundo Rauch, foi de pura euforia experimental: soltar agentes, testar de tudo, ver até onde vai. Já em 2026 a conversa mudou de tom. A empresa percebeu que existem dois casos de uso que realmente sustentam esse ecossistema. O primeiro é óbvio, o agente que escreve código. O segundo é mais sutil: o agente interno que ajuda a rodar o próprio negócio.
É aqui que entra uma analogia que gosto bastante: pensa num agente como um estagiário genial, mas sem crachá de acesso. Ele pode ter ideias brilhantes, só que sem controle sobre o que ele vê e para onde manda os dados, o risco vira sistêmico. Para resolver isso, a Vercel criou o Eve, um jeito de descrever instruções e habilidades de um agente em linguagem natural, e o Vercel Sandbox, uma espécie de cercadinho digital onde o agente age com liberdade, mas sob vigilância de política de acesso.
O caso Airbus e o medo do código que sai voando
Rauch cita um exemplo direto: decisões de configuração erradas em ferramentas como Devin ou Cursor podem acabar treinando modelos com códigos internos sensíveis. Ele lembra de uma conversa com o presidente da Airbus sobre décadas de código C++ de engenharia aeroespacial indo para a nuvem sem querer. Não é ficção científica, é gestão de risco de infraestrutura.
Da planilha travada ao dashboard sob demanda
O outro exemplo é quase doméstico: uma vendedora da própria Vercel que precisava esperar meses por um projeto de dashboard só para saber quais contas estavam crescendo mais rápido. Com agentes internos plugados via Eve, essa pergunta agora tem resposta em tempo real. Rauch resume bem: a limitação nunca foi criatividade, foi acesso a dados — e isso muda o jogo para qualquer empresa presa em sistemas fechados.
A parte mais provocadora da entrevista, porém, é sobre arquitetura de mercado. Segundo Rauch, a indústria está decidindo se modelo e agente vão ser vendidos como pacote fechado ou como peças modulares, tipo Lego. E os números batem com essa tese: o Gemini vem crescendo silenciosamente por oferecer uma relação custo-desempenho competitiva, enquanto modelos abertos como Deepseek e GLM-5.2 ganham espaço real em produção.
Vamos ser o AWS desta geração, então obviamente estamos lutando por um mundo de protocolos abertos.
Até a OpenAI, ao lançar publicação direta de sites, virou concorrente parcial da própria infraestrutura que empresas como a Vercel oferecem. Rauch encara isso com tranquilidade: quanto mais gente pensa em ChatGPT como ferramenta de criação web, maior a chance de aquele fluxo terminar recomendando hospedagem de infraestrutura de terceiros. É competição, mas também é validação de mercado.