Исследование · батчи Y Combinator 2026

Инфраструктура для ИИ-агентов: что строит YC и что из этого приживётся в РФ

Разобрал все 80 инфраструктурные компании из четырёх батчей Y Combinator 2026 года, разложил по восьми функциональным слоям и оценил каждый слой на пригодность для российского рынка — с опорой на дефицит вычислений, регуляторные требования и расклад локальных игроков.

2 000компаний в дампе YC API
587компаний в батчах 2026 года
80из них — AI-инфраструктура
8функциональных слоёв
01

Восемь слоёв инфраструктуры

Главное наблюдение по батчам 2026 года: волна идёт не в железо и не в модели, а в слой управления агентом — гардрейлы, идентичность, наблюдаемость, память, рантайм. Почти половина выборки отвечает на один вопрос: как безопасно и предсказуемо пустить агента в прод, где он трогает реальные системы.

1. GPU-железо и неоклауды

Сильно

Дефицитные вычисления как товар: агрегация простаивающих GPU, маркетплейсы мощностей, оптимизация загрузки кластеров, собственные чипы и кернелы.

Спрос на GPU в РФ превышает предложение примерно на 50%, параллельный импорт NVIDIA упал с тысяч серверов (2024) до десятков (2026) — Китай перекупает с премией 200–300%. Очереди на кластеры 2–6 недель. Строить свой ЦОД капиталоёмко и рискованно, но ниша свободна на стыке: брокер мощностей региональных провайдеров и софт оптимизации утилизации.

13 компаний · показать в списке →

Где заходить

Маркетплейс GPU-часов региональных провайдеров с посекундной тарификацией; софт фейл-предикшна и right-sizing для корпоративных кластеров; абстракция совместимости под китайские ускорители (Metax, Biren, Moore Threads).

Риск

Крупняк (Сбер, Яндекс) давит ценой; капиталоёмкий оборот; волатильность цен на железо.

2. Агент-рантайм и вычисления

Условно

«Компьютер, на котором живёт агент»: изолированные VM и песочницы, долгоживущие сессии, оркестрация флотов агентов, фоновые процессы.

Спрос растёт вместе с внедрением, но рынок незрелый — большинство компаний на стадии пилотов. Прямых аналогов Browserbase в РФ почти нет. Западные сервисы не проходят по локализации, и это главный шанс локального игрока.

13 компаний · показать в списке →

Где заходить

Managed-рантайм для агентов с жёстким комплаенсом: локализация данных, аудит-трейл, изоляция. Особенно ценно для госсектора и КИИ, где облачные ИИ-сервисы ограничены.

Риск

Облачные гиганты дают окружения из коробки — нужна узкая ниша «комплаентный рантайм».

3. Безопасность и управление агентами

Очень сильно

Идентичность агентов, изоляция секретов, гардрейлы поверх tool-call, control-plane для ИТ, реестр агентов, red-teaming.

Регуляция бьёт ровно сюда. Приказ ФСТЭК №117 (в силе с 01.03.2026) требует реестр агентов, контроль каждого tool-call, JIT-доступ, human-in-the-loop для опасных действий и audit trail. 152-ФЗ штрафует за утечку ПДн через агента. Это не «хорошо бы», а обязанность при внедрении агентов в ГИС и на КИИ.

10 компаний · показать в списке →

Где заходить

Guardrail-слой под требования ФСТЭК/152-ФЗ; credential-gateway с сертификацией; ИБ-аудит агентных систем. Западные аналоги в РФ не сертифицированы — отечественный продукт может стать де-факто стандартом.

Риск

Нужна экспертиза по ФСТЭК; длинный цикл продаж в госсектор.

4. Наблюдаемость и отладка агентов

Условно

Evals, сбор трасс, детект дрейфа агента, самоисцеление ПО с авто-PR на инцидент, мониторинг долгоживущих агентов.

Спрос есть — ML-команды растут, — но рынок молод и чувствителен к цене. Российские AIOps-платформы заходят со стороны ИБ, а не ИИ, поэтому слой evals для агентов пока пустует.

11 компаний · показать в списке →

Где заходить

Обсервилити под отечественные стеки (DataSphere, Cloud.ru, открытые модели) плюс логирование в формате требований ФСТЭК. Отдельный угол — eval-as-a-service для приёмки агента перед продом.

Риск

Низкий барьер входа = легко скопировать; ценовое давление.

5. Память, контекст и RAG

Условно

Общая память команды и агентов, знания из кодовой базы и документов, retrieval, сжатие контекста.

RAG — доминирующий подход к enterprise-ИИ в РФ: около 80% задач решаются им, а не fine-tuning. Значит retrieval и контекст нужны. Но у облаков RAG уже есть из коробки.

7 компаний · показать в списке →

Где заходить

On-prem контекст-слой под российские LLM (GigaChat, YandexGPT, Saiga) с гарантией локализации. Графы кодовой базы с верификацией изменений ценят банки и госсектор.

Риск

Конкуренция с платформами облаков, у которых retrieval встроен.

6. Контекст из внешнего мира

Частично

Браузерные агенты, скрейпинг и структурирование веба, коннекторы к системам, данные физического мира, обучающие датасеты.

Веб-скрейпинг в РФ ограничен (152-ФЗ, блокировки, споры о заборе данных). Зато B2B-коннекторы к российским системам — 1С, СБИС, Госуслуги, банковские API — свободная ниша, которой у западных игроков нет по определению.

9 компаний · показать в списке →

Где заходить

Translation-layer, дающий агентам надёжный доступ к российским ИТ-системам; структурированный контекст из российского веба.

Риск

Фрагментарный рынок; зависимость от изменений чужих API; гео-данные заняты гос-ГИС-монополиями.

7. Обучение, дообучение, эффективность моделей

Сильно (роутинг)

Роутинг между моделями ради экономии токенов, переход на open-weight, RL-среды, автоисследование улучшений, приватные модели из собственных трасс.

Обучение LLM с нуля в РФ доступно единицам из-за санкций на H100. Средний бизнес живёт на fine-tuning открытых моделей и инференсе через API. Поэтому роутинг и open-weight попадают точно в боль, а обучение с нуля — не стартапная история.

7 компаний · показать в списке →

Где заходить

Роутер запросов между GigaChat, YandexGPT, Saiga и локальными моделями: экономия и резервирование. Плюс инструмент миграции на open-weight под импортозамещение.

Риск

Тонкий слой — может быть поглощён платформами облаков; нужна честная eval-метрика.

8. Прикладная инфраструктура

Слабо (кроме голоса)

Инфраструктура под голосовых агентов, роботов, промышленность и вертикали. Частично это уже не инфра, а продукт.

Голосовые агенты в РФ — растущий рынок: колл-центры, банки, ритейл. Платёжная и телефонная обвязка под них цепляется к российским эквайерам, там есть ниша. Робототехника — слабо: малый рынок, дорого, нет локальных фабов.

10 компаний · показать в списке →

Где заходить

Инфраструктурная обвязка голосовых агентов (телефония, платежи, эскалация на человека) под российские интеграции.

Риск

Робототехника и промышленные RL-среды в РФ упираются в отсутствие спроса и железа.

02

Пять идей под РФ и СНГ

Ранжирование по силе совпадения с реальным российским контекстом: где спрос уже создан дефицитом или прямым требованием регулятора, где барьер входа посилен небольшой команде и где есть чем защититься от копирования. Разверните карточку, чтобы увидеть разбор.

1

Guardrail и комплаенс-слой для агентов

аналог: Salus + Decawork + OneCLI, но сертифицированный
Почему это работает в РФ

Приказ ФСТЭК №117 действует с 1 марта 2026 года и прямо требует реестр агентов, контроль каждого tool-call, JIT-доступ, human-in-the-loop для опасных действий и audit trail. 152-ФЗ штрафует за утечку ПДн через агента. Компании обязаны это иметь при внедрении агентов в ГИС и на КИИ — покупка не обсуждается, обсуждается только у кого.

Что за продукт

Шлюз, который изолирует секреты агента, блокирует опасное действие до исполнения, ведёт реестр и аудит-трейл и проходит сертификацию ФСТЭК/ФСБ.

Защита от копирования

Западные аналоги в РФ не сертифицированы. Отечественный продукт может стать де-факто стандартом. Софт — низкий порог входа, высокая маржа, рекуррентная выручка.

Риск

Нужна экспертиза по ФСТЭК (найм или консалтинг); длинный цикл продаж в госсектор.

Спросвысокий
Барьер входасредний
Moatсильный
2

Брокер и маркетплейс GPU-мощностей

аналог: Stoa + Expanse + Touchmark
Почему это работает в РФ

Дефицит около 50%, очереди на кластеры 2–6 недель, параллельный импорт схлопнулся. Рынок GPUaaS растёт быстрее 50% в год. Крупные облака не покрывают мелких региональных провайдеров и гибкую вторичку.

Что за продукт

Агрегатор мощностей региональных ЦОД и провайдеров с посекундной тарификацией, оптимизацией загрузки, предсказанием падения задач и форвардными контрактами на инференс.

Защита от копирования

Сеть провайдеров и ликвидность площадки; абстракция над разнородным железом, включая китайские ускорители.

Риск

Капиталоёмкий оборот; давление крупных облаков; волатильность цен на железо.

Спросвысокий
Барьер входавысокий
Moatсредний
3

Роутер запросов между российскими LLM

аналог: Conifer + Riften + Understudy Labs
Почему это работает в РФ

Обучение с нуля — удел единиц. Средний бизнес живёт на fine-tuning открытых моделей и инференсе через API. Экономия токенов до 80% и импортозамещение — две боли сразу.

Что за продукт

Прокси, маршрутизирующее запрос между GigaChat, YandexGPT, Saiga и локальными моделями по критерию достаточности, плюс дообучение на собственных трассах.

Защита от копирования

Набор интеграций с российскими LLM-провайдерами и резервирование при падении одного из них.

Риск

Тонкий слой — может быть поглощён платформами облаков; нужна честная eval-метрика.

Спросвысокий
Барьер входанизкий
Moatсредний
4

Комплаентный агент-рантайм и песочницы

аналог: machine0 + Runtime + Caution, но on-prem
Почему это работает в РФ

Спрос на «компьютер для агента» растёт, но западные аналоги не локализуются. Госсектор и КИИ требуют обработку данных в РФ, а приказ №117 ограничивает облачные ИИ-сервисы для данных ограниченного доступа.

Что за продукт

Managed-рантайм с локализацией, аудит-трейлом, изоляцией и безопасным запуском coding-агентов для нетехнических сотрудников.

Защита от копирования

Комплаенс как дифференциатор; интеграция с отечественными облаками.

Риск

Конкуренция с окружениями из коробки у облачных провайдеров.

Спросрастущий
Барьер входасредний
Moatсильный
5

B2B-коннекторы к российскому софту

аналог: Rindler + Context.dev под РФ-ландшафт
Почему это работает в РФ

Веб-скрейпинг ограничен, но коннекторы к 1С, СБИС, Госуслугам и банковским API — ниша, в которую западные игроки не пойдут. Context.dev уже на 400+ клиентах глобально и в РФ упирается ровно в локализацию.

Что за продукт

Translation-layer, дающий агентам надёжный доступ к российским ИТ-системам, и структурированный контекст из российского веба.

Защита от копирования

Покрытие специфичных российских систем, которого нет ни у кого извне.

Риск

Фрагментарный рынок; зависимость от изменений чужих API и вёрстки.

Спроссредний
Барьер входанизкий
Moatсредний

Что в РФ не полетит

Направления, сильные в США и структурно непроходные здесь — по капиталу, доступу к железу или размеру рынка.

НаправлениеКто из YCПочему не сработает
Собственные чипы и кернелыBaud, Lamb Labs, Synapse, Discovered MaterialsКапиталоёмко, санкции на оборудование, нет доступных фабов. Не стартапная история.
Робототехническая инфраструктураOsseus, Synphony, Robocurve, Instance, Lambda RoboticsМалый рынок, дорогое железо, нет локального производства. Максимум — датасеты и бенчмарки.
Гео-контекст для агентовMireyeРынок мал, данные заняты государственными ГИС-монополиями вроде Росреестра.
Видео-датасеты для фронтир-лабораторийShofoУзкая ниша, зависит от frontier-лабораторий, которых в РФ практически нет.
Офшорные ядерные дата-центрыAtomarineПровокационный концепт. Регуляторно нереализуем в РФ в обозримом горизонте.
Кросс-приложная память пользователяEgoist MachinesB2C с низкой готовностью платить; приватность не решается без своей экосистемы.
03

Российский контекст в цифрах

Оценки выше опираются не на ощущения, а на публичные данные о рынке за 2025–2026 годы. Ключевая асимметрия: спрос на вычисления растёт быстрее, чем инфраструктура успевает масштабироваться, и это надолго.

~50%

на столько спрос на GPU в РФ превышает предложение

ComNews, апрель 2026
тысячи → десятки

падение поставок NVIDIA-серверов по параллельному импорту, 2024 → 2026

расследование Bloomberg по таможенным данным
27,4%

доля GPU-облаков в облачном рынке РФ в 2026 против 12,3% в 2024

Data Fusion
700+ млрд ₽

национальный план инвестиций в ИИ до 2030 года

нацплан, утверждён 2026
+39,8%

рост сегмента PaaS в 2026 году; IaaS растёт на 27,4%

iKS-Consulting
2–6 недель

типичная очередь на GPU-кластер у российских провайдеров

ComNews / it-institute

Кто уже занял поле

  • Яндекс DataSphereкрупнейший кластер, 10 000+ GPU A100/H100, полный цикл ML
  • Cloud.ru Neocloud29 000 серверов в 9 ЦОД, 56 МВт, утилизация GPU до 98%
  • Selectelbare metal GPU, выручка от GPU выросла втрое за 9 месяцев 2025
  • VK CloudPaaS с managed MLflow и GPU-нодами в Kubernetes
  • МТС AI Cloudотраслевые готовые AI-сервисы
  • Турбо Облако (Ростелеком)объём ресурсов под ИИ вырос в 13 раз за год

Что делать дальше

  1. Проверить спрос на идее №1Провести 5–10 интервью с ИТ-директорами банков и госструктур про боль внедрения агентов под требования приказа №117. Это самый быстрый способ подтвердить или убить гипотезу.
  2. Собрать MVP роутераЗа неделю поднять прокси между GigaChat, YandexGPT и локальной моделью с простым eval на реальном трафике и показать экономию токенов в деньгах.
  3. Посчитать юнит-экономику брокераСобрать тарифы Selectel, Турбо Облака, VK и МТС по GPU-часам и оценить, остаётся ли маржа посреднику после комиссии и простоя.
  4. Поставить мониторинг батчейFall 2026 ещё допубликовывается. Раз в месяц перезапускать сборщик и смотреть дельту новых инфраструктурных компаний.
04

Регуляция как источник спроса

В России регулирование ИИ перешло из деклараций в конкретные требования — и это не только барьер, но и генератор рынка. Приказ ФСТЭК №117 фактически описывает техническое задание на guardrail-продукт: реестр агентов, контроль каждого вызова инструмента, JIT-доступ, обязательный человек в контуре для опасных действий.

ДокументСрокЧто требует
Приказ ФСТЭК №117с 01.03.2026Защита информации в ГИС, впервые с требованиями к ИИ-компонентам: контроль связки запрос-ответ, критерии достоверности, запрет облачных ИИ-сервисов для данных ограниченного доступа.
БДУ ФСТЭК, раздел по ИИс 12.2025Угрозы для RAG и агентов: реестр агентов, контроль на каждом tool-call, JIT-доступ, human-in-the-loop, intent-signed tokens.
152-ФЗ о персональных данныхдействуетЛокализация обработки в РФ, ответственность оператора за действия агента, штрафы за утечку.
ФЗ-325 и перечень доверенного ПОс 01.03.2026ПО вне перечня приравнивается к иностранному при закупках на КИИ и в ГИС.
Рамочный закон об ИИс 01.09.2026Понятия суверенной и национальной модели, меры господдержки, маркировка ИИ-контента. Категорию доверенных моделей из финальной редакции исключили.
Указ №250, запрет иностранных СЗИ на КИИс 01.01.2026Замена иностранных средств защиты, включая компоненты внутри ИИ-контура.
05

Все 80 компаний

Полная выборка с фильтрами по слою и батчу. Данные тянутся напрямую из публичного API Y Combinator, названия ведут на сайты компаний.

Reliable infrastructure to build, deploy and manage real-world robots.

Прикладная 3 чел.

Phone Numbers for AI Agents

Безопасность 2 чел.

Amulet

S26

High performance file system for agents

Рантайм 2 чел.

Approxima

W26

Your software should build itself.

Наблюдаемость 2 чел.

Ara

P26

The Cloud Coding Agent

Рантайм 2 чел.

Archal

S26

The improvement loop for AI agents

Наблюдаемость 2 чел.

Ardent

P26

Database sandboxes for Agents

Рантайм 3 чел.

Atomarine

S26

Off shore nuclear powered data centers at sea.

Вычисления 2 чел.

Baud

S26

AI chips for ultra-fast model training and inference

Вычисления 3 чел.

Monitoring and learning layer for long-running agents

Наблюдаемость 5 чел.

Captain

W26

Accurate, high-performance retrieval for AI agents

Память 2 чел.

Caution

S26

Hosting platform for software you don't want to get hacked

Безопасность 5 чел.

Chamber

W26

The AIOps Agent for ML Teams

Наблюдаемость 4 чел.

Click

S26

Web search & connectors for agents

Внешний мир 1 чел.

Coasty

S26

The computer-use agent that doesn't break on real software. We will…

Внешний мир 2 чел.

Codag

S26

Log compression for agents.

Наблюдаемость 1 чел.

Compresr

W26

LLM context compression for better accuracy

Память 4 чел.

We give AI agents realtime web context.

Внешний мир 1 чел.

Corelayer

W26

AI production engineer for regulated industries

Наблюдаемость 3 чел.

Corvera

W26

The context layer for AI-native CPG brands

Память 4 чел.

The Fastest Multimodal Inference OS

Модели 2 чел.

Decawork

S26

The Agent Control Plane for IT teams

Безопасность 2 чел.

Dialogus

S26

Infra for enterprise voice agents.

Прикладная 3 чел.

Didit

W26

Infrastructure for identity and fraud.

Безопасность 16 чел.

AI scientists to discover materials for the semiconductor industry.

Вычисления 2 чел.

Executor

S26

The open source integration management layer for AI.

Безопасность 1 чел.

Expanse

P26

Unlock wasted GPU capacity.

Вычисления 4 чел.

Turn your AI spend into a cheaper + better model you own

Модели 2 чел.

GitCafe

S26

GitCafe is a modern replacement for GitHub.

Рантайм 2 чел.

On-device knowledge graph engine for enterprises

Память 2 чел.

herdr

F26

building the open agent runtime

Рантайм 1 чел.

hiloop

S26

Infrastructure for recursive self-improvement

Модели 2 чел.

Hubble

S26

The intelligence layer for patient information

Прикладная 2 чел.

Your coding agent writes code. Now let it fix prod too.

Наблюдаемость 8 чел.

AI SRE agent that triages, coordinates, and fixes production incidents

Наблюдаемость 2 чел.

Building intellectually curious AI

Модели 2 чел.

Inkbox

S26

Give your AI agents email, phone, iMessage and an internet address

Безопасность 3 чел.

Inth

P26

Enterprise privacy governance for companies that ship fast

Безопасность 3 чел.

Lamb Labs

S26

World's fastest AI models

Вычисления

Robotics for AI Infrastructure

Вычисления 6 чел.

Limrun

P26

Extend cloud sandboxes with iOS, Android and more

Рантайм 1 чел.

Luel

W26

Turning everyday words and actions into usable training data.

Внешний мир 12 чел.

machine0

S26

Cloud computers for AI agents

Рантайм 1 чел.

Mantis

W26

Digital Twins of humans

Внешний мир 3 чел.

Maven

W26

Payments Infrastructure for Voice Agents

Прикладная 2 чел.

Minicor

P26

Scalable windows desktop automations

Внешний мир 7 чел.

Mireye

S26

Infrastructure for Physical World AI Agents

Внешний мир 2 чел.

Moda

W26

Continual learning for AI agents

Наблюдаемость 6 чел.

OneCLI

S26

The Identity Gateway for AI Agents

Безопасность

Osseus

S26

The intelligent development platform for robotics

Прикладная 2 чел.

Overshoot

W26

AI Infra for real-time vision applications

Прикладная 5 чел.

The Networking Layer of AI

Вычисления 8 чел.

primitive

P26

communication for agents

Безопасность 4 чел.

Prized

S26

Lovable for internal tools

Рантайм 2 чел.

ProjectX

P26

Agent native workspace for heavy parallel workflows on the web

Рантайм 8 чел.

Riften

S26

Earned Intelligence for every company.

Модели

RightNow

F26

Enabling Model-Hardware Co-Design at Scale

Вычисления 2 чел.

Rindler

S26

The translation layer between AI agents and the web

Внешний мир 2 чел.

Robocurve

S26

Evaluating robots in the real world.

Модели 2 чел.

Runtime

P26

Build and run internal agents, without managing the infrastructure

Рантайм 3 чел.

Salus

W26

Guardrails to validate your agent's actions before they execute

Безопасность 2 чел.

Sazabi

P26

The AI-native observability platform for fast-moving engineering teams

Наблюдаемость 10 чел.

Shofo

W26

The World's Largest Video Library

Внешний мир 4 чел.

Simantic

F26

Firmware simulation for AI agents

Прикладная 4 чел.

Ship software faster with portable, self contained virtual machines.

Рантайм 1 чел.

Speko

S26

OpenRouter for voice AI

Прикладная 4 чел.

Stoa

S26

The market behind AI hardware.

Вычисления 3 чел.

AI agents that clear the U.S. government backlog.

Прикладная 2 чел.

Superlog

P26

Make software self-healing

Наблюдаемость 2 чел.

Collapsing the edge AI vision hardware stack into one wafer

Вычисления 2 чел.

Synphony

P26

robots & software for farms

Прикладная 10 чел.

Tasklet

P26

Agents that own the work

Рантайм 8 чел.

Compression middleware that improves LLM outputs

Память 2 чел.

Touchmark

S26

Market for future inference capacity

Вычисления 2 чел.

Effortlessly move to open weight models

Модели 2 чел.

Wato

P26

The control point for AI agents at work.

Память 2 чел.

Distributed runtime for AI workloads at scale

Вычисления 2 чел.
06

Как это собрано

Выгрузил публичный API Y Combinator постранично — 2 000 компаний по всем батчам. Отобрал четыре батча 2026 года: Winter, Spring, Summer и Fall — суммарно 587 компаний.

Дальше скоринг на инфраструктурность: теги Infrastructure и Developer Tools дают вес, плюс совпадения по словарю из 60 терминов — inference, GPU, runtime, guardrail, eval, MCP, open-weight и так далее. Порог отсечения оставил 80 компаний, каждую разложил по слоям вручную.

Оценка перспектив в РФ строится на публичных данных о рынке за 2025–2026 годы: ComNews, iKS-Consulting, Data Fusion, РБК, отраслевые обзоры, тексты приказа ФСТЭК №117, ФЗ-325 и 152-ФЗ. Ссылки на источники указаны прямо в карточках фактов.

Данные обновляются повторным запуском сборщика: python3 scripts/refresh.py — он перекачивает API и печатает дельту новых компаний. Батч Fall 2026 ещё допубликовывается, поэтому по нему выводы предварительные.