Keenable привлекла $26 млн — её поиск строят для ИИ-агентов
Публикация SiliconANGLE от 25 августа 2026 года раскрывает выход Keenable из скрытого режима и посевное финансирование на $26 млн. Раунд возглавила Accel; среди участников также названы Brightwing Capital, Conviction Partners, scOp Venture Capital и частные инвесторы.
Компания строит поиск не для человека, просматривающего страницу результатов, а для ИИ-систем, которым нужны исходные веб-документы при обучении и выполнении задач. Keenable продаёт программный доступ к собственному индексу, поэтому точнее считать её инфраструктурным поставщиком для других ИИ-сервисов, а не новой пользовательской поисковой системой.
Раунд профинансирует собственный веб-индекс
Keenable основали Андрей Стыскин и Маттиас Петри. Материал TechCrunch о Keenable связывает опыт Стыскина с руководством поисковым, облачным и ИИ-направлениями «Яндекса», а опыт Петри — с разработкой поисковой инфраструктуры для ИИ в Amazon.
На момент выхода из скрытого режима в компании работали 15 инженеров в США и Европе, а привлечённые средства должны помочь удвоить штат до конца 2026 года. Масштабирование команды связано с капиталоёмкой задачей: независимый индекс необходимо постоянно обходить, обновлять, очищать от дублей и обслуживать с задержкой, приемлемой для последовательных запросов агента.
Стартап занимает уровень ниже чат-ботов и автономных приложений. Он собирает и индексирует веб-страницы, ранжирует найденные материалы и передаёт результаты разработчикам через API. Конечный пользователь может не видеть Keenable: её поиск должен работать внутри ответа или действия стороннего агента.
Это отличает продукт и от корпоративного поиска по внутренним документам, и от привычной системы общего назначения. Keenable конкурирует за роль внешнего поискового слоя, который лаборатория или разработчик может подключить вместо создания собственного обходчика, индекса и системы извлечения.
Агент получает очищенные документы вместо страницы выдачи
Обычная поисковая система показывает ссылки и краткие фрагменты, после чего человек выбирает страницы для чтения. В модели Keenable этот промежуточный пользовательский интерфейс не обязателен: агент отправляет запрос программно, получает найденные страницы и может отдельно запросить их очищенное содержимое для обработки моделью.
Официальная страница Keenable заявляет об индексе более чем из 100 млрд документов, задержке менее 250 мс в 95-м процентиле для восточного региона США и промышленном использовании сервиса несколькими лабораториями ИИ и поставщиками систем обработки запросов. Там же указаны тарифы: $4 за тысячу запросов для разработчиков и $1 за тысячу при нагрузке от 100 запросов в секунду для крупных клиентов.
Эти показатели исходят от самой компании. Keenable не раскрыла названия лабораторий, объёмы их трафика, продолжительность эксплуатации и условия, при которых измерялась задержка. По открытым сведениям поэтому нельзя установить, сохраняется ли заявленный уровень производительности под разными видами реальной нагрузки.
Ценообразование также подчёркивает инфраструктурную модель бизнеса. Разработчик платит за машинные обращения к индексу, а не за рекламу на странице результатов; крупным заказчикам предлагается выделенная мощность в облаке или в их собственной инфраструктуре. Для ИИ-агента, способного выполнять серию поисков в рамках одной задачи, стоимость каждого обращения становится отдельной характеристикой продукта.
Сравнения качества пока принадлежат самой Keenable
Keenable публикует сравнительные показатели через NEEDLE — открытый набор тестов поисковых API. Описание методики NEEDLE предусматривает одинаковые запросы для всех систем и оценку их ранжирования, заголовков и фрагментов; страницы при этом не загружаются повторно и результаты не переранжируются.
В части заданий релевантность оценивает языковая модель по шкале от 0 до 4, причём название поискового поставщика от неё скрыто. Для других заданий используются известные правильные ответы: идентификаторы научных работ, сведения из регистрационных документов и ссылки на правовые акты. Код, конфигурации, запросы и архивы запусков доступны для повторной проверки.
Однако оператором теста остаётся Keenable. В самой методике прямо указано, что систематическая проверка согласия модели-судьи с оценками людей ещё не проводилась. Поэтому опубликованные таблицы можно считать воспроизводимым заявлением компании, но не независимым доказательством превосходства над другими поисковыми API.
Для более сильного вывода потребуются испытания без участия поставщика либо внешний аудит исходных запусков. Пока публичные данные позволяют изучить условия сравнения, но не устраняют риск смещения при выборе заданий, метрик и модели-судьи.
Рабочий API не означает готовности всей платформы
Наиболее оформленная часть предложения — Search API: для него опубликованы способы доступа, функции поиска и получения содержимого страниц, а также тарифы. Компания называет сервис работающим в промышленной среде, хотя не раскрывает клиентов и их показатели. Это подтверждает наличие доступного продукта, но не позволяет независимо оценить масштаб его коммерческого использования.
Time Machine, предназначенный для поиска по прежним версиям веб-страниц на выбранный момент, имеет статус раннего доступа. Web Query Language, который должен собирать ответ из нескольких источников, когда ни один из них не содержит всех необходимых сведений, описан как будущий продукт без даты общедоступного выпуска.
Таким образом, Keenable уже предлагает поисковый API поверх собственного индекса, но более широкая линейка ещё формируется. На 26 августа 2026 года компания не раскрыла оценку бизнеса, выручку, большинство клиентов, частоту обновления индекса и независимо измеренные показатели качества. Следующим существенным подтверждением зрелости станут проверяемые данные о клиентской нагрузке и работе API вне тестов, которыми управляет сама Keenable.
Читайте также:
Подпишитесь на рассылку
Получайте свежие новости Web3, AI и криптовалют прямо на вашу почту.