Cloudflare baut AI-Agent-Plattform aus – und streicht gleichzeitig 1.100 Stellen

Aktueller Stand

Cloudflare hat sich in den vergangenen Quartalen vom reinen CDN- und DDoS-Schutz-Anbieter zur Infrastrukturschicht für KI-Agenten weiterentwickelt. Der Umsatz lag im jüngsten Quartal bei 639,8 Mio. Dollar – ein Rekordwert. Kernzielgruppe sind Entwickler und Enterprise-Teams, die global verteilte, agentenbasierte Workloads ohne eigenes Modell-Hosting betreiben wollen. Cloudflares Differenzierung gegenüber AWS Lambda, Azure Functions oder Vercel liegt in der Kombination aus Edge-Netz, integrierter Security-Schicht und einem wachsenden AI-spezifischen Primitiven-Stack: persistenter Agenten-Speicher, versionierte Outputs und durable Workflows. Die OpenAI-Partnerschaft signalisiert, dass Cloudflare die Lücke zwischen Modell-API und produktionsreifer Deployment-Infrastruktur gezielt besetzt. Das Free-Tier bleibt bestehen; Enterprise-Konditionen für die neuen AI-Dienste sind nicht öffentlich kommuniziert.

Wichtigste Updates

Dynamic Workflows für Multi-Tenant-Agenten. Mit dem Launch von Dynamic Workflows ermöglicht Cloudflare Plattformen, Millionen individueller, dauerhafter Workflows pro Tenant und Agent bei nahezu null Idle-Kosten zu betreiben. Das Angebot adressiert direkt das Skalierungsproblem von Multi-Tenant-SaaS und agentenbasierter Plan-Ausführung – ein Segment, das bisher entweder teuer oder operativ aufwendig zu betreiben war.

Git-ähnliche Versionierung für Agent-Outputs. Unter dem Namen „Artifacts" führt Cloudflare eine strukturierte Versionierung und Nachverfolgung von Agenten-Outputs ein. Das Feature überträgt das aus Code-Reviews bekannte Git-Modell auf KI-Agenten-Workflows und adressiert damit einen realen Engpass: Debugging, Auditierung und iterative Weiterentwicklung von Agenten-Outputs waren bislang weitgehend unstrukturiert.

Agent Memory: verwalteter Persistenz-Speicher. Cloudflare Agent Memory liefert eine fertig gehostete Speicherschicht inklusive geteilter Memory-Profile für Agenten-Teams – ohne dass Entwickler eine eigene Vektordatenbank betreiben müssen. Gemeinsam mit der spezialisierten LLM-Inferenz-Infrastruktur, die Input- und Output-Pfade trennt und damit Latenz sowie Kosten reduziert, entsteht ein kohärenter AI-nativer Stack innerhalb der Cloudflare-Plattform.

OpenAI-Partnerschaft für Enterprise-Agenten. Die Kooperation mit OpenAI bringt agentische Workflows in eine gemeinsame Agent Cloud für Enterprises. Damit wird die Hürde für produktionsreife KI-Deployments auf globaler Infrastruktur ohne eigenes Modell-Hosting gesenkt – eine Positionierung, die Cloudflare direkt in den wachsenden Enterprise-AI-Markt rückt.

Stellenabbau trotz Rekordwachstum. Parallel zur Produktoffensive strich Cloudflare 1.100 Stellen – offiziell mit KI-Effizienzgewinnen begründet. Das Muster ist branchenweit zu beobachten, setzt aber auch Cloudflare unter Legitimationsdruck.

Was zu erwarten

Aus den Quell-Posts zeichnet sich keine explizit angekündigte Roadmap ab. Allerdings signalisieren die jüngsten Launches eine klare Richtung: Cloudflare baut seinen AI-Primitiven-Stack systematisch aus – von Inferenz-Infrastruktur über persistenten Speicher bis zu Workflow-Orchestrierung. Die Partnerschaft mit OpenAI legt nahe, dass weitere Integrationen mit Modell-Anbietern folgen könnten. Das Security-Dashboard mit über 10 Millionen täglichen Insights deutet auf einen Ausbau der Observability-Schicht hin. Offen bleibt, wie Cloudflare die neuen AI-Dienste preislich für Enterprise-Kunden strukturiert und ob das derzeitige Tempo an Produkt-Launches – mehrere pro Woche – aufrechterhalten werden kann.