В отчете Snyk говорится, что полностековое внедрение автономных агентов значительно увеличилось всего за шесть месяцев; видимость этого ландшафта у команд безопасности не успевает за изменениями.
БОСТОН, 3 августа — Компания Snyk, занимающаяся вопросами безопасности ИИ, опубликовала сегодня второй том исследования «Состояние внедрения автономного ИИ» (State of Agentic AI Adoption) — крупнейшего независимого исследования того, как предприятия на самом деле создают продукты с использованием ИИ. Исследование, охватывающее более 3000 корпоративных учетных записей по всему миру, показывает, что большинство программ безопасности видят лишь примерно треть реального ИИ-ландшафта своей организации, а доля организаций, использующих полностековую агентную архитектуру, выросла почти вдвое со времени первого отчета Snyk от января 2026 года.
Модели ИИ — это верхушка айсберга
Спросите большинство команд безопасности, какой ИИ они используют, и они ответят списком моделей, но в этом ответе упускаются две трети картины. Помимо языковых моделей (LLM), организации развертывают агентские фреймворки, серверы MCP, системы поиска, векторные базы данных, наборы данных и вспомогательные инструменты. Общая поверхность ИИ примерно в три раза превышает то, что показывает инвентаризация моделей, и это соотношение оставалось неизменным во всех регионах, которые измеряла Snyk.
В подтверждение того, что Anthropic стабильно набирала популярность в 2026 году, доля создателя моделей Claude в корпоративных внедрениях моделей выросла с 4% до 11%, в то время как доля OpenAI упала с 44% до 35%. Кроме того, HuggingFace и открытая экосистема занимают значительную долю рынка, подчеркивая, что рынок моделей становится более гетерогенным и распределенным.
«Модели — это видимая верхушка. Их состав — это айсберг», — сказал Манодж Наир (Manoj Nair), директор по технологиям и инновациям Snyk. «Каждый лидер в области безопасности, с которым мы общаемся, может назвать нам одобренные модели. Почти никто из них не может сказать нам, что на самом деле вызывает эти модели, к каким данным эти системы имеют доступ или что они делают с предоставленными им привилегиями. Это не пробел в знаниях на периферии; это большая часть реальной поверхности атак, которая полностью находится вне поля зрения инвентаризации».
Сдвиг ускоряется
Самый тревожный вывод — это скорость, с которой растет этот разрыв. Шесть месяцев назад в первом издании Snyk было обнаружено, что 28% организаций используют агентскую архитектуру, причем 36% из этих пользователей применяют как агентские фреймворки, так и серверы MCP одновременно. Второй том показывает, что внедрение агентов выросло до 33% в целом, а среди пользователей доля тех, кто использует полный стек, подскочила до 50%.
На практике организации, которые делают ставку на автономный ИИ, больше не ограничиваются лишь одним уровнем. Напротив, более половины полностью переходят на полную архитектуру выполнения в течение нескольких месяцев после ее внедрения.
«Мы наблюдали много технологических сдвигов в сфере безопасности, и обычно кривая внедрения дает вам время на то, чтобы параллельно выстроить управление», — сказал Энтони Ларкин (Anthony Larkin), вице-президент по продуктовому маркетингу Snyk. «Этот сдвиг — нет. Полностековое внедрение агентов увеличилось значительно за то время, пока большинство команд безопасности завершали свою последнюю оценку рисков. Разрыв между тем, что развертывается, и тем, что контролируется, быстро увеличивается».
Половина организаций, развертывающих модели, не могут отследить собственные данные
Исследование выявляет второй системный сбой в управлении: среди организаций с хотя бы одной развернутой моделью только 51% заявляют о наличии каких-либо наборов данных в своих репозиториях. Примерно для половины организаций, развертывающих модели, не существует видимой связи на уровне кода между производственной моделью и данными, которые ее обучали или дообучали. Эта тенденция сохранялась во всех регионах, измеренных Snyk, включая рынки с более зрелым регулированием в сфере ИИ.
Одна из главных причин: цепочка поставок ИИ в значительной степени внешняя, сильно концентрированная в своем ядре и плохо документированная на уровне происхождения (lineage) — условия, с обработкой которых существующие фреймворки управления программным обеспечением не справляются.
«Даже организации, которые делают это хорошо, не могут ответить, откуда на самом деле взялось поведение их модели», — сказал Наир. «Это проблема аудита, реагирования на инциденты и соответствия требованиям, которая ждет своего часа».
Что это значит для команд безопасности
В совокупности эти выводы описывают отрасль, которая переходит от экспериментов к полноценной производственной инфраструктуре быстрее, чем строится управляющий слой для ее защиты. ИИ представляет собой взаимосвязанную систему агентов, инструментов, конвейеров данных и сторонних зависимостей, три четверти которых поступают полностью извне организации. Предприятия никогда еще не работали в столь уязвимой среде, как сейчас.
Расширяющийся ландшафт, ускоряющееся полностековое внедрение и сохраняющийся разрыв в видимости — это те три проблемы, для решения которых Snyk создала платформу Evo: автоматизированные атаки, которые используют ландшафт быстрее, чем команды успевают его увидеть, разработка агентов, за которой никто не следит, и приложения ИИ, которые никто не контролирует. Этот отчет содержит данные, объясняющие, почему эти три проблемы существуют и почему они ускоряются.
Полный отчет «2026 State of Agentic AI Adoption: Volume II» доступен здесь.
Методология
Анонимизированные и агрегированные данные получены от организаций, использующих Snyk и успешно просканировавших ведомость компонентов ИИ (AI-BOM) начиная с мая 2026 года, охватывая примерно 1,39 миллиона репозиториев кода. Данные для сравнения из Первого тома взяты из отчета Snyk за январь 2026 года (n = 500+). Оценка возможностей моделей использует индекс возможностей эпохи (Epoch Capabilities Index, ECI), внешний бенчмарк от Epoch AI.
О компании Snyk
Snyk, компания в сфере безопасности ИИ, помогает предприятиям, использующим ИИ, развивать и защищать свое будущее, гарантируя, что организации смогут доверять ИИ для инноваций без ограничений. Платформа Snyk AI Security Platform предоставляет отраслевой комплекс средств безопасности AI Security Fabric, вплетая защиту непосредственно в процесс создания для обеспечения безопасности кода GenAI, нативных для ИИ приложений и агентских систем. Обеспечивая видимость, контроль и автономную защиту с момента создания, Snyk позволяет более чем 4800 клиентам по всему миру уверенно создавать инновации в эпоху ИИ.
