Агравал вважає, що рекламна модель, побудована на людській увазі та кліках, не працюватиме, якщо вебом переважно користуватимуться ШІ агенти. Агенти можуть читати десятки джерел, узагальнювати їх і не приводити жодного відвідувача на сайт, тому клік перестає бути надійною одиницею цінності.
ОпублікувавЗображення створено за допомогою GPT Image 1.5
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is former Twitter CEO Parag Agrawal’s argument that the internet’s advertising and click based business model cannot survive if AI agen. Article summary: Agrawal’s central claim is that a web funded by human attention breaks when AI agents, rather than people, do most of the reading and searching.. Topic tags: general web, llm, agents, ai, workflow. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make
Параг Агравал, колишній генеральний директор Twitter, а нині засновник і CEO Parallel Web Systems, вважає, що інтернет, який фінансується людською увагою, зіткнеться з фундаментальною проблемою, якщо основними читачами та пошуковцями стануть ШІ-агенти. Вони не переглядають рекламу як люди, не формують прихильність до брендів і не генерують звичний потік осмислених кліків. Водночас агентів може бути набагато більше, а кількість їхніх запитів — на порядки вищою за людську. Це здатне позбавити видавців трафіку та мотивації створювати контент за нинішньою моделлю. 2
14
Сьогодні клік виконує одразу дві функції. Він є економічною одиницею — приводить користувача на сторінку, де можна показати рекламу або зафіксувати реферальний перехід, — і водночас сигналом для ранжування в пошуку.
Агравал вказує, що ШІ-агент може тихо опрацювати безліч джерел, зіставити їх і видати людині готову відповідь. Користувачеві при цьому не обов’язково відкривати першоджерело. Отже, клік уже не покаже, наскільки конкретний матеріал допоміг розв’язати завдання, і не забезпечить видавцеві винагороду за цей внесок. 1
3
Проблема не лише в тому, що рекламу побачить менше людей. Змінюється сама логіка взаємодії: агент споживає інформацію безпосередньо, а людина отримує стислий результат, часто навіть не знаючи, скільки джерел було використано.
Запропонована Агравалом альтернатива — не повна відмова від сайтів, орієнтованих на людей, а окремий агентний рівень веб-інфраструктури. У ньому пошук, ранжування, отримання даних і платежі мають оптимізуватися не під увагу користувача, а під результат виконання завдання.
Ключове питання для такої системи звучатиме не «скільки людей натиснули на посилання?», а «чи допомогло це джерело агенту правильно дослідити тему, міркувати, виконати робочий процес або покращити фінальну відповідь?». API Parallel позиціонуються як інфраструктура для такого використання: пошуку, вилучення даних, глибоких досліджень, пошуку сутностей, чатів і моніторингу вебу. 10
Parallel пропонує отримувати від агентів прямі сигнали про корисність знайденого матеріалу для конкретного завдання. Це відрізняється від висновків на основі сукупної поведінки людей, де клік часто є лише непрямим показником релевантності.
Такий підхід потенційно дає змогу ранжувати джерела за фактичною користю — точністю, внеском у відповідь і придатністю для поставленої мети, — а не за здатністю привертати увагу. Однак це поки що продуктова теза Parallel, а не усталений стандарт для всього вебу. 3
13
Для розподілу винагороди компанія розглядає значення Шеплі — математичний спосіб оцінити додатковий внесок кожного учасника у спільний результат. У цьому випадку йдеться про те, наскільки конкретне джерело допомогло агенту отримати успішний результат з урахуванням інших доступних матеріалів.
Джерело, без якого відповідь була б неможливою або значно слабшою, мало б отримати більше. Матеріал, що лише дублює вже знайдену інформацію або має другорядне значення, — менше. Привабливість моделі в тому, що оплата прив’язується до граничної цінності для завдання, а не до одного кліка чи фіксованої ліцензійної суми. Водночас на практиці залишаються складні питання: як надійно обчислювати такий внесок у великому масштабі й як захистити систему від маніпуляцій. 16
Index — це частина цієї моделі, орієнтована на власників контенту. Платформа має допомагати видавцям, постачальникам даних і незалежним авторам бачити, як агенти знаходять, цитують і використовують їхні матеріали, а також отримувати компенсацію відповідно до цінності такого внеску.
Parallel публічно описує Index як систему, що має узгодити стимули власників контенту та розробників ШІ. Серед партнерів із запуску компанія називає, зокрема, видавців і дистриб’юторів контенту, включно з The Atlantic. 6
7
14
У 2024 році Parallel залучила $30 млн у посівному раунді. У листопаді 2025 року компанія отримала ще $100 млн у раунді Series A, що оцінив її приблизно у $740 млн. 1
2
У квітні 2026 року Parallel оголосила про залучення $100 млн у раунді Series B під керівництвом Sequoia за оцінки близько $2 млрд. У раунді, за повідомленнями, також брали участь попередні інвестори, серед яких Kleiner Perkins, Index Ventures, Khosla Ventures, First Round, Spark, Terrain та Abstract. 1
10
15
Доступні публічні матеріали не містять повного, надійно підтвердженого переліку клієнтів Parallel або перевіреної кількості розробників, які користуються її продуктами. Найчіткіше підтверджено, що компанія продає API для агентів і розробників та має партнерів із числа видавців і дистриб’юторів контенту. 6
10
Parallel також стала одним із варіантів пошуку та заземлення для клієнтів Google Cloud, які створюють корпоративних агентів. Розробники, що використовують інструменти Google Cloud для агентних систем, можуть обирати Parallel Search поряд із Google Search для отримання вебконтексту. Це дає стартапу доступ до великої корпоративної платформи, хоча Google водночас залишається для нього і важливим партнером, і потенційним конкурентом. 2
12
Оцінка у 12–24 місяці — це прогноз Агравала, а не науково підтверджений консенсус. Його аргументація спирається на швидке вдосконалення моделей, інструментів і агентних фреймворків. Один агент може запускати багато пошуків і підзавдань у відповідь на один людський запит, а компанії здатні впроваджувати такі системи через уже наявні хмарні платформи та API.
Якщо ці технології одночасно подолають поріг зручності й прийнятної вартості, обсяг вебзапитів може стати переважно агентним ще до того, як повністю зміняться повсякденні звички звичайних користувачів. Саме цю перспективу відображає заява Parallel, що агенти потенційно використовуватимуть веб у «1000 разів більше», ніж люди. 2
14
Index і виплати на основі значень Шеплі описують запропонований дизайн майбутнього ринку. Поки що немає доказів, що ця схема стане універсальною заміною рекламі, або що видавці, різні агентні платформи та весь веб погодяться на єдину систему атрибуції.
Тож ставка Агравала полягає не просто у створенні швидшого пошуку. Він прогнозує перехід від вебу, де цінність вимірюється увагою та кліками людей, до вебу, де головною валютою стане доведений внесок джерела у виконання завдання ШІ-агентом.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Агравал вважає, що рекламна модель, побудована на людській увазі та кліках, не працюватиме, якщо вебом переважно користуватимуться ШІ агенти.
Агравал вважає, що рекламна модель, побудована на людській увазі та кліках, не працюватиме, якщо вебом переважно користуватимуться ШІ агенти. Агенти можуть читати десятки джерел, узагальнювати їх і не приводити жодного відвідувача на сайт, тому клік перестає бути надійною одиницею цінності.
Замість традиційного вебу Parallel Web Systems розробляє інфраструктуру, оптимізовану під пошук, дослідження та виконання завдань ШІ агентами.
Агравал вважає, що рекламна модель, побудована на людській увазі та кліках, не працюватиме, якщо вебом переважно користуватимуться ШІ агенти. Агенти можуть читати десятки джерел, узагальнювати їх і не приводити жодного відвідувача на сайт, тому клік перестає бути надійною одиницею цінності.
ОпублікувавЗображення створено за допомогою GPT Image 1.5
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is former Twitter CEO Parag Agrawal’s argument that the internet’s advertising and click based business model cannot survive if AI agen. Article summary: Agrawal’s central claim is that a web funded by human attention breaks when AI agents, rather than people, do most of the reading and searching.. Topic tags: general web, llm, agents, ai, workflow. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make
Параг Агравал, колишній генеральний директор Twitter, а нині засновник і CEO Parallel Web Systems, вважає, що інтернет, який фінансується людською увагою, зіткнеться з фундаментальною проблемою, якщо основними читачами та пошуковцями стануть ШІ-агенти. Вони не переглядають рекламу як люди, не формують прихильність до брендів і не генерують звичний потік осмислених кліків. Водночас агентів може бути набагато більше, а кількість їхніх запитів — на порядки вищою за людську. Це здатне позбавити видавців трафіку та мотивації створювати контент за нинішньою моделлю. 2
14
Сьогодні клік виконує одразу дві функції. Він є економічною одиницею — приводить користувача на сторінку, де можна показати рекламу або зафіксувати реферальний перехід, — і водночас сигналом для ранжування в пошуку.
Агравал вказує, що ШІ-агент може тихо опрацювати безліч джерел, зіставити їх і видати людині готову відповідь. Користувачеві при цьому не обов’язково відкривати першоджерело. Отже, клік уже не покаже, наскільки конкретний матеріал допоміг розв’язати завдання, і не забезпечить видавцеві винагороду за цей внесок. 1
3
Проблема не лише в тому, що рекламу побачить менше людей. Змінюється сама логіка взаємодії: агент споживає інформацію безпосередньо, а людина отримує стислий результат, часто навіть не знаючи, скільки джерел було використано.
Запропонована Агравалом альтернатива — не повна відмова від сайтів, орієнтованих на людей, а окремий агентний рівень веб-інфраструктури. У ньому пошук, ранжування, отримання даних і платежі мають оптимізуватися не під увагу користувача, а під результат виконання завдання.
Ключове питання для такої системи звучатиме не «скільки людей натиснули на посилання?», а «чи допомогло це джерело агенту правильно дослідити тему, міркувати, виконати робочий процес або покращити фінальну відповідь?». API Parallel позиціонуються як інфраструктура для такого використання: пошуку, вилучення даних, глибоких досліджень, пошуку сутностей, чатів і моніторингу вебу. 10
Parallel пропонує отримувати від агентів прямі сигнали про корисність знайденого матеріалу для конкретного завдання. Це відрізняється від висновків на основі сукупної поведінки людей, де клік часто є лише непрямим показником релевантності.
Такий підхід потенційно дає змогу ранжувати джерела за фактичною користю — точністю, внеском у відповідь і придатністю для поставленої мети, — а не за здатністю привертати увагу. Однак це поки що продуктова теза Parallel, а не усталений стандарт для всього вебу. 3
13
Для розподілу винагороди компанія розглядає значення Шеплі — математичний спосіб оцінити додатковий внесок кожного учасника у спільний результат. У цьому випадку йдеться про те, наскільки конкретне джерело допомогло агенту отримати успішний результат з урахуванням інших доступних матеріалів.
Джерело, без якого відповідь була б неможливою або значно слабшою, мало б отримати більше. Матеріал, що лише дублює вже знайдену інформацію або має другорядне значення, — менше. Привабливість моделі в тому, що оплата прив’язується до граничної цінності для завдання, а не до одного кліка чи фіксованої ліцензійної суми. Водночас на практиці залишаються складні питання: як надійно обчислювати такий внесок у великому масштабі й як захистити систему від маніпуляцій. 16
Index — це частина цієї моделі, орієнтована на власників контенту. Платформа має допомагати видавцям, постачальникам даних і незалежним авторам бачити, як агенти знаходять, цитують і використовують їхні матеріали, а також отримувати компенсацію відповідно до цінності такого внеску.
Parallel публічно описує Index як систему, що має узгодити стимули власників контенту та розробників ШІ. Серед партнерів із запуску компанія називає, зокрема, видавців і дистриб’юторів контенту, включно з The Atlantic. 6
7
14
У 2024 році Parallel залучила $30 млн у посівному раунді. У листопаді 2025 року компанія отримала ще $100 млн у раунді Series A, що оцінив її приблизно у $740 млн. 1
2
У квітні 2026 року Parallel оголосила про залучення $100 млн у раунді Series B під керівництвом Sequoia за оцінки близько $2 млрд. У раунді, за повідомленнями, також брали участь попередні інвестори, серед яких Kleiner Perkins, Index Ventures, Khosla Ventures, First Round, Spark, Terrain та Abstract. 1
10
15
Доступні публічні матеріали не містять повного, надійно підтвердженого переліку клієнтів Parallel або перевіреної кількості розробників, які користуються її продуктами. Найчіткіше підтверджено, що компанія продає API для агентів і розробників та має партнерів із числа видавців і дистриб’юторів контенту. 6
10
Parallel також стала одним із варіантів пошуку та заземлення для клієнтів Google Cloud, які створюють корпоративних агентів. Розробники, що використовують інструменти Google Cloud для агентних систем, можуть обирати Parallel Search поряд із Google Search для отримання вебконтексту. Це дає стартапу доступ до великої корпоративної платформи, хоча Google водночас залишається для нього і важливим партнером, і потенційним конкурентом. 2
12
Оцінка у 12–24 місяці — це прогноз Агравала, а не науково підтверджений консенсус. Його аргументація спирається на швидке вдосконалення моделей, інструментів і агентних фреймворків. Один агент може запускати багато пошуків і підзавдань у відповідь на один людський запит, а компанії здатні впроваджувати такі системи через уже наявні хмарні платформи та API.
Якщо ці технології одночасно подолають поріг зручності й прийнятної вартості, обсяг вебзапитів може стати переважно агентним ще до того, як повністю зміняться повсякденні звички звичайних користувачів. Саме цю перспективу відображає заява Parallel, що агенти потенційно використовуватимуть веб у «1000 разів більше», ніж люди. 2
14
Index і виплати на основі значень Шеплі описують запропонований дизайн майбутнього ринку. Поки що немає доказів, що ця схема стане універсальною заміною рекламі, або що видавці, різні агентні платформи та весь веб погодяться на єдину систему атрибуції.
Тож ставка Агравала полягає не просто у створенні швидшого пошуку. Він прогнозує перехід від вебу, де цінність вимірюється увагою та кліками людей, до вебу, де головною валютою стане доведений внесок джерела у виконання завдання ШІ-агентом.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Агравал вважає, що рекламна модель, побудована на людській увазі та кліках, не працюватиме, якщо вебом переважно користуватимуться ШІ агенти.
Агравал вважає, що рекламна модель, побудована на людській увазі та кліках, не працюватиме, якщо вебом переважно користуватимуться ШІ агенти. Агенти можуть читати десятки джерел, узагальнювати їх і не приводити жодного відвідувача на сайт, тому клік перестає бути надійною одиницею цінності.
Замість традиційного вебу Parallel Web Systems розробляє інфраструктуру, оптимізовану під пошук, дослідження та виконання завдань ШІ агентами.