Dwa lata po debiucie ChatGPT tylko nieliczne segmenty generatywnej sztucznej inteligencji zaczynaj? przynosi? wymierne rezultaty. Jednym z najbardziej obiecuj?cych jest kodowanie wspomagane przez AI – obszar, który przyci?ga ogromne inwestycje, spektakularne wyceny i zainteresowanie gigantów technologicznych. Jednak pod powierzchni? entuzjazmu kryje si? niepewny model biznesowy i wy?cig z czasem.
Startupy takie jak Cursor czy Windsurf – twórca Codeium – osi?gn??y imponuj?ce tempo wzrostu. Ten pierwszy pozyska? 900 mln dol. przy wycenie 10 mld dol., drugi mo?e zosta? przej?ty przez OpenAI za 3 mld dol. Oba generuj? dziesi?tki milionów dolarów przychodów rocznie, mimo ?e powsta?y zaledwie kilkana?cie miesi?cy temu. Przyk?ad Cursor, który w dwa lata osi?gn?? 100 mln dol. przychodów rocznych, jest modelowy dla „gor?czki z?ota” na rynku AI dla developerów.
Ale rentowno?? pozostaje nieuchwytna. Wi?kszo?? startupów opiera si? na modelach AI dostarczanych przez OpenAI, Anthropic czy DeepSeek, a koszt pojedynczego zapytania ro?nie wraz z jako?ci? modelu. ?ród?a zbli?one do inwestorów potwierdzaj?, ?e mimo przychodów, startupy takie jak Cursor czy Windsurf dzia?aj? z ujemn? mar?? brutto – oznacza to, ?e ka?da nowa linijka wygenerowanego kodu generuje strat?.
Presja ro?nie nie tylko ze strony inwestorów, ale i du?ych graczy. Microsoft, Amazon i Google ju? wdra?aj? rozwi?zania do automatycznego generowania kodu na ogromn? skal?. GitHub Copilot – wed?ug szacunków – wygenerowa? w 2024 roku ponad 500 mln dol. przychodu i ma 15 mln u?ytkowników. Jednocze?nie AI odpowiada ju? za 20–30% kodu tworzonego w Microsoft i Google, a Amazon chwali si? oszcz?dno?ci? „4500 lat pracy programisty”.
Oznacza to nie tylko transformacj? procesu tworzenia oprogramowania, ale i realne zagro?enie dla stanowisk entry-level w IT. Dane Signalfire pokazuj?, ?e liczba zatrudnionych w technologii z mniej ni? rocznym do?wiadczeniem spad?a o 24% w ci?gu roku.
Inwestorzy licz?, ?e startupy AI do kodowania zdob?d? szybciej wystarczaj?c? liczb? u?ytkowników, by ustawi? si? w roli standardu. Ale ich zale?no?? od zewn?trznych dostawców modeli i wysokie koszty infrastruktury – zw?aszcza przy próbie trenowania w?asnych LLM-ów – sprawiaj?, ?e ta strategia jest ryzykowna. Niektóre, jak Poolside czy Magic Dev, zebra?y setki milionów dolarów, ale wci?? nie wypu?ci?y finalnych produktów.
Kodowanie wspomagane przez AI to zatem nie tylko pole walki startupów z gigantami, ale te? test odporno?ci ich modeli biznesowych. Prawdziwe pytanie nie brzmi: „czy AI b?dzie pisa? kod?”, ale: „kto na tym zarobi i kto przetrwa pierwsz? korekt? na rynku?”. Dzi? to jeszcze nie jest wy?cig o najlepszy algorytm. To wy?cig o czas.
