ИИ-стартапы по программированию привлекают миллиарды, но работают с убытками

Через два года после запуска ChatGPT возврат инвестиций в генеративный искусственный интеллект остается неуловимым, но одна сфера выделяется - разработка программного обеспечения. Стартапы по генерации кода достигают рекордных оценок, поскольку корпоративные советы директоров стремятся использовать ИИ для помощи, а иногда и замены дорогих программистов.

Cursor, стартап по генерации кода из Сан-Франциско, который может предлагать и завершать строки кода и писать целые разделы кода автономно, привлек 900 миллионов долларов при оценке в 10 миллиардов долларов в мае от ведущих технологических инвесторов, включая Thrive Capital, Andreessen Horowitz и Accel, пишет Reuters.

Windsurf, стартап из Маунтин-Вью, стоящий за популярным инструментом ИИ-кодирования Codeium, привлек внимание OpenAI, создателя ChatGPT, который сейчас ведет переговоры о приобретении компании за 3 миллиарда долларов, сообщили Reuters источники, знакомые с ситуацией. Инструмент известен переводом команд на обычном английском языке в код, что иногда называют "vibe coding", позволяя людям без знания компьютерных языков писать программное обеспечение.

"ИИ автоматизировал всю повторяющуюся, скучную работу", - сказал Скотт Ву, генеральный директор стартапа генерации кода Cognition. "Роль программиста уже кардинально изменилась. Это больше не о запоминании эзотерического синтаксиса".

Основатели стартапов по генерации кода и их инвесторы считают, что они находятся в ситуации захвата рынка с узким окном возможностей для получения критической массы пользователей и установления их инструмента ИИ-кодирования как промышленного стандарта.

Однако поскольку большинство построены на базовых моделях ИИ, разработанных в других местах, таких как OpenAI, Anthropic или DeepSeek, их затраты на запрос также растут, и ни один еще не является прибыльным. Им также угрожает нарушение со стороны Google, Microsoft и OpenAI, которые все объявили новые продукты генерации кода в мае.

Быстрый рост этих стартапов происходит несмотря на конкуренцию на домашней территории крупных технологических компаний. Microsoft GitHub Copilot, запущенный в 2021 году и считающийся доминирующим игроком в генерации кода, вырос до более чем 500 миллионов долларов дохода в прошлом году, согласно источнику, знакомому с вопросом.

Поскольку ИИ революционизирует отрасль, многие рабочие места - особенно начальные позиции программирования, которые являются более базовыми и предполагают повторение - могут быть ликвидированы. Signalfire, VC-фирма, которая отслеживает найм в технологиях, обнаружила, что новые найма с опытом менее года упали на 24% в 2024 году, что связывают с задачами, которые раньше назначались программистам начального уровня, а теперь частично выполняются ИИ.

Генеральный директор Google также сказал в апреле, что "значительно более 30%" кода Google теперь генерируется ИИ, а генеральный директор Amazon Энди Джесси сказал в прошлом году, что компания сэкономила "эквивалент 4500 лет разработчика" с помощью ИИ.

Некоторые платформы "vibe-coding" уже хвастаются значительными годовыми доходами. Cursor с всего лишь 60 сотрудниками поднялся от нуля до 100 миллионов долларов повторяющегося дохода к январю 2025 года, менее чем за два года после запуска. Windsurf, основанный в 2021 году, запустил свой продукт генерации кода в ноябре 2024 года и уже приносит 50 миллионов долларов годового дохода.

Но оба стартапа работают с отрицательной валовой маржей, что означает, что они тратят больше, чем зарабатывают, согласно четырем источникам инвесторов, знакомым с их операциями.

"Цены, которые люди платят за помощников по кодированию, станут дороже", - сказал Reuters Квинн Слэк, генеральный директор стартапа кодирования Sourcegraph.

Большинство ИИ-стартапов кодирования сейчас полагаются на модель Claude AI от Anthropic, которая пересекла 3 миллиарда долларов годового дохода в мае частично благодаря платежам от компаний генерации кода.

Но некоторые стартапы пытаются строить собственные модели. В мае Windsurf объявил свои первые внутренние модели ИИ, оптимизированные для разработки программного обеспечения, в попытке контролировать пользовательский опыт. Cursor также нанял команду исследователей для предварительного обучения собственных больших моделей передового уровня.

Стартапы, которые стремятся обучить собственные модели ИИ кодирования, сталкиваются с тяжелой битвой, поскольку это может легко стоить миллионы долларов на покупку или аренду вычислительных мощностей, необходимых для обучения большой языковой модели.

Replit ранее отказался от планов обучения собственной модели. Poolside, который привлек более 600 миллионов долларов для создания модели, специфичной для кодирования, объявил партнерство с Amazon Web Services и тестирует с клиентами, но еще не сделал ни один продукт общедоступным.