Оценка изделий кузнеца выросла почти в десять раз менее чем за год

По мере того как искусственный интеллект значительно ускоряет процессы программирования, следующей крупной задачей в разработке программного обеспечения становится тестирование и проверка точности всего сгенерированного кода. Компания Blacksmith недавно привлекла ещё 45 миллионов долларов в рамках нового раунда финансирования, чтобы воспользоваться этими изменениями на рынке.
В ходе данного раунда финансирования серии B, возглавляемого инвестиционной группой Peak XV Partners, оценка стоимости Blacksmith составила 550 миллионов долларов, что выше, чем 60 миллионов долларов, полученные компанией в рамках раунда серии A объёмом 10 миллионов долларов менее года назад. Существующие инвесторы GV и Y Combinator также присоединились к этому раунду, в результате чего общая сумма финансирования стартапа достигла 58,5 миллиона долларов.
Основанная в 2024 году, компания Blacksmith помогает организациям разрабатывать, тестировать и проверять программное обеспечение перед его внедрением. По словам сооснователя и генерального директора Адитьи Джаяпракаша, который дал эксклюзивное интервью, сейчас компания обслуживает более 5000 клиентов, включая Mercury, Supabase, Clerk, Ashby и Expensify — что значительно больше, чем немногих более 700 клиентов в прошлом году.
Появление инструментов для программирования на основе ИИ, таких как Cursor, Codex от OpenAI и Claude Code от Anthropic, значительно упростило работу команд по созданию кода, однако качество кода, генерируемого этими инструментами, не всегда является надёжным.
«Проверка кода остаётся серьёзным барьером, и он становится ещё более значительным по мере того, как каждый день создаётся всё больше кода», — объяснил Джаяпракаш.
Изначально Blacksmith функционировала как облачный сервис для рабочих процессов непрерывной интеграции, помогая организациям выполнять необходимые операции сборки и тестирования для проверки кода перед его вводом в эксплуатацию. С тех пор компания расширила свою платформу за счёт инструмента Codesmith — ИИ-агента для программирования, способного автоматически устранять ошибки при проверке кода.
Джаяпракаш отметил, что даже имея всего 10 сотрудников, Blacksmith достигла годовой скорости дохода в 10 миллионов долларов. С тех пор команда выросла примерно до 30 человек, а доходы возросли до «десятков миллионов долларов». Хотя он отказался сообщить точную актуальную цифру годовой скорости дохода, он указал, что некоторые из крупнейших клиентов теперь тратят на платформу более 1 миллиона долларов в год.
Несмотря на такой сильный и быстрый рост, Blacksmith работает на крайне конкурентном рынке. Её основными конкурентами являются GitHub Actions, Cursor Automations, встроенные функции проверки в Codex и Claude Code, множество других стартапов, а также услуги тестирования кода на основе ИИ, предлагаемые Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud.
Джаяпракаш заявил, что его компания отличается более высокой скоростью тестирования кода и более конкурентоспособными ценами.
В дальнейшем Blacksmith планирует дальше расширять свой набор инструментов для программирования с целью помочь разработчикам ещё более эффективно создавать, проверять и объединять программное обеспечение.
Связанная статья
Бывший глава Infosys привлек еще $53 млн для своего стартапа в сфере ИИ
Hang Ten Systems, стартап в области искусственного интеллекта, основанный бывшим генеральным директором Infosys Вишалом Сиккой всего четыре месяца назад, привлек дополнительные 53 миллиона долларов в рамках раунда финансирования на стадии seed. Этот
Криптовалютная биржа OKX планирует предоставить ИИ-агентам возможность нанимать друг друга и выплачивать друг другу заработную плату
По мере того как ИИ-агенты начинают обслуживать частных лиц и взаимодействовать друг с другом, им требуются механизмы для поиска задач, оплаты услуг и укрепления доверия. Криптовалютная биржа OKX пола
Что такое лаборатория прикладных исследований?
AfterQuery — это лаборатория прикладных исследований, занимающаяся разработкой решений в области данных для ускорения создания базовых моделей. Источник: AfterQueryAfterQuery — прикладная исследовател
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (1)

По мере того как искусственный интеллект значительно ускоряет процессы программирования, следующей крупной задачей в разработке программного обеспечения становится тестирование и проверка точности всего сгенерированного кода. Компания Blacksmith недавно привлекла ещё 45 миллионов долларов в рамках нового раунда финансирования, чтобы воспользоваться этими изменениями на рынке.
В ходе данного раунда финансирования серии B, возглавляемого инвестиционной группой Peak XV Partners, оценка стоимости Blacksmith составила 550 миллионов долларов, что выше, чем 60 миллионов долларов, полученные компанией в рамках раунда серии A объёмом 10 миллионов долларов менее года назад. Существующие инвесторы GV и Y Combinator также присоединились к этому раунду, в результате чего общая сумма финансирования стартапа достигла 58,5 миллиона долларов.
Основанная в 2024 году, компания Blacksmith помогает организациям разрабатывать, тестировать и проверять программное обеспечение перед его внедрением. По словам сооснователя и генерального директора Адитьи Джаяпракаша, который дал эксклюзивное интервью, сейчас компания обслуживает более 5000 клиентов, включая Mercury, Supabase, Clerk, Ashby и Expensify — что значительно больше, чем немногих более 700 клиентов в прошлом году.
Появление инструментов для программирования на основе ИИ, таких как Cursor, Codex от OpenAI и Claude Code от Anthropic, значительно упростило работу команд по созданию кода, однако качество кода, генерируемого этими инструментами, не всегда является надёжным.
«Проверка кода остаётся серьёзным барьером, и он становится ещё более значительным по мере того, как каждый день создаётся всё больше кода», — объяснил Джаяпракаш.
Изначально Blacksmith функционировала как облачный сервис для рабочих процессов непрерывной интеграции, помогая организациям выполнять необходимые операции сборки и тестирования для проверки кода перед его вводом в эксплуатацию. С тех пор компания расширила свою платформу за счёт инструмента Codesmith — ИИ-агента для программирования, способного автоматически устранять ошибки при проверке кода.
Джаяпракаш отметил, что даже имея всего 10 сотрудников, Blacksmith достигла годовой скорости дохода в 10 миллионов долларов. С тех пор команда выросла примерно до 30 человек, а доходы возросли до «десятков миллионов долларов». Хотя он отказался сообщить точную актуальную цифру годовой скорости дохода, он указал, что некоторые из крупнейших клиентов теперь тратят на платформу более 1 миллиона долларов в год.
Несмотря на такой сильный и быстрый рост, Blacksmith работает на крайне конкурентном рынке. Её основными конкурентами являются GitHub Actions, Cursor Automations, встроенные функции проверки в Codex и Claude Code, множество других стартапов, а также услуги тестирования кода на основе ИИ, предлагаемые Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud.
Джаяпракаш заявил, что его компания отличается более высокой скоростью тестирования кода и более конкурентоспособными ценами.
В дальнейшем Blacksmith планирует дальше расширять свой набор инструментов для программирования с целью помочь разработчикам ещё более эффективно создавать, проверять и объединять программное обеспечение.
Бывший глава Infosys привлек еще $53 млн для своего стартапа в сфере ИИ
Hang Ten Systems, стартап в области искусственного интеллекта, основанный бывшим генеральным директором Infosys Вишалом Сиккой всего четыре месяца назад, привлек дополнительные 53 миллиона долларов в рамках раунда финансирования на стадии seed. Этот
Криптовалютная биржа OKX планирует предоставить ИИ-агентам возможность нанимать друг друга и выплачивать друг другу заработную плату
По мере того как ИИ-агенты начинают обслуживать частных лиц и взаимодействовать друг с другом, им требуются механизмы для поиска задач, оплаты услуг и укрепления доверия. Криптовалютная биржа OKX пола
Что такое лаборатория прикладных исследований?
AfterQuery — это лаборатория прикладных исследований, занимающаяся разработкой решений в области данных для ускорения создания базовых моделей. Источник: AfterQueryAfterQuery — прикладная исследовател





Дом






