ШІ-стартапи з програмування залучають мільярди, але працюють зі збитками

Через два роки після запуску ChatGPT повернення інвестицій у генеративний штучний інтелект залишається невловимим, але одна сфера виділяється - розробка програмного забезпечення. Стартапи з генерації коду досягають рекордних оцінок, оскільки корпоративні ради директорів прагнуть використовувати ШІ для допомоги, а іноді й заміни дорогих програмістів.

Cursor, стартап з генерації коду з Сан-Франциско, який може пропонувати та завершувати рядки коду і писати цілі розділи коду автономно, залучив 900 мільйонів доларів при оцінці в 10 мільярдів доларів у травні від провідних технологічних інвесторів, включаючи Thrive Capital, Andreessen Horowitz та Accel, пише Reuters.

Windsurf, стартап з Маунтін-В'ю, що стоїть за популярним інструментом ШІ-кодування Codeium, привернув увагу OpenAI, творця ChatGPT, який зараз веде переговори про придбання компанії за 3 мільярди доларів, повідомили Reuters джерела, знайомі з ситуацією. Інструмент відомий перекладом команд звичайною англійською мовою в код, що іноді називають "vibe coding", дозволяючи людям без знання комп'ютерних мов писати програмне забезпечення.

"ШІ автоматизував всю повторювану, нудну роботу", - сказав Скотт Ву, генеральний директор стартапу генерації коду Cognition. "Роль програміста вже кардинально змінилася. Це більше не про запам'ятовування езотеричного синтаксису".

Засновники стартапів з генерації коду та їхні інвестори вважають, що вони перебувають у ситуації захоплення ринку з вузьким вікном можливостей для отримання критичної маси користувачів та встановлення їхнього інструменту ШІ-кодування як промислового стандарту.

Однак оскільки більшість побудовані на базових моделях ШІ, розроблених в інших місцях, таких як OpenAI, Anthropic або DeepSeek, їхні витрати на запит також зростають, і жоден ще не є прибутковим. Їм також загрожує порушення з боку Google, Microsoft та OpenAI, які всі оголосили нові продукти генерації коду в травні.

Швидке зростання цих стартапів відбувається попри конкуренцію на домашній території великих технологічних компаній. Microsoft GitHub Copilot, запущений у 2021 році та вважається домінуючим гравцем у генерації коду, виріс до понад 500 мільйонів доларів доходу минулого року, згідно з джерелом, знайомим з питанням.

Оскільки ШІ революціонізує галузь, багато робочих місць - особливо початкових позицій програмування, які є більш базовими та передбачають повторення - можуть бути ліквідовані. Signalfire, VC-фірма, яка відстежує найми в технологіях, виявила, що нові найми з досвідом менше року впали на 24% у 2024 році, що пов'язують із завданнями, які раніше призначалися програмістам початкового рівня, а тепер частково виконуються ШІ.

Генеральний директор Google також сказав у квітні, що "значно понад 30%" коду Google тепер генерується ШІ, а генеральний директор Amazon Енді Джессі сказав минулого року, що компанія заощадила "еквівалент 4500 років розробника" за допомогою ШІ.

Деякі платформи "vibe-coding" вже хваляться значними річними доходами. Cursor з лише 60 співробітниками піднявся від нуля до 100 мільйонів доларів повторюваного доходу до січня 2025 року, менш ніж за два роки після запуску. Windsurf, заснований у 2021 році, запустив свій продукт генерації коду в листопаді 2024 року і вже приносить 50 мільйонів доларів річного доходу.

Але обидва стартапи працюють з негативною валовою маржею, що означає, що вони витрачають більше, ніж заробляють, згідно з чотирма джерелами інвесторів, знайомими з їхніми операціями.

"Ціни, які люди платять за помічників з кодування, стануть дорожчими", - сказав Reuters Квінн Слек, генеральний директор стартапу кодування Sourcegraph.

Більшість ШІ-стартапів кодування наразі покладаються на модель Claude AI від Anthropic, яка перетнула 3 мільярди доларів річного доходу в травні частково завдяки платам від компаній генерації коду.

Але деякі стартапи намагаються будувати власні моделі. У травні Windsurf оголосив свої перші внутрішні моделі ШІ, оптимізовані для розробки програмного забезпечення, у спробі контролювати користувацький досвід. Cursor також найняв команду дослідників для попереднього навчання власних великих моделей рубіжного рівня.

Стартапи, які прагнуть навчити власні моделі ШІ кодування, стикаються з важкою битвою, оскільки це може легко коштувати мільйони доларів на купівлю або оренду обчислювальних потужностей, необхідних для навчання великої мовної моделі.

Replit раніше відмовився від планів навчання власної моделі. Poolside, який залучив понад 600 мільйонів доларів для створення моделі, специфічної для кодування, оголосив партнерство з Amazon Web Services і тестує з клієнтами, але ще не зробив жоден продукт загальнодоступним.