Code Metal pozyskuje 125 milionów dolarów na modernizację oprogramowania dla sektora obronnego

W dynamicznym segmencie startupów AI, Code Metal z Bostonu wyróżnia się innowacyjnym podejściem do problemu modernizacji kodu, zwłaszcza w sektorach o krytycznym znaczeniu, takich jak obronność. Firma ogłosiła niedawno zakończenie rundy finansowania Serii B, pozyskując imponujące 125 milionów dolarów od nowych i dotychczasowych inwestorów. To wydarzenie następuje zaledwie kilka miesięcy po zdobyciu 36 milionów dolarów w Serii A, co świadczy o rosnącym zaufaniu rynku do jej technologii.

Code Metal, podobnie jak inne wschodzące firmy, dąży do zrewolucjonizowania branży technologicznej poprzez wykorzystanie AI do generowania i tłumaczenia kodu między różnymi językami programowania. Jednakże kluczowym pytaniem pozostaje jakość generowanego przez AI kodu i potencjalne konsekwencje jego niedoskonałości. Właśnie w tym kontekście Code Metal stawia na weryfikację i minimalizację błędów, co jest szczególnie istotne w aplikacjach o wysokiej stawce.

Założona w 2023 roku firma od początku skupiła się na obsłudze sektora obronnego. Wśród jej klientów znajdują się takie podmioty jak L3Harris, RTX (dawniej Raytheon) oraz Siły Powietrzne USA. Code Metal rozwija również współpracę z japońskim gigantem elektronicznym Toshiba i prowadzi rozmowy z wiodącą firmą produkującą chipy, mające na celu usprawnienie przenośności kodu między różnymi platformami sprzętowymi.

Platforma Code Metal umożliwia tłumaczenie kodu z języków wysokiego poziomu, takich jak Python, Julia, Matlab czy C++, na języki niższego poziomu lub specyficzne dla sprzętu, np. Rust, VHDL, a nawet języki chipów, takie jak Nvidia CUDA. Peter Morales, CEO Code Metal, który wcześniej pracował w Microsoft i MIT Lincoln Laboratory, podkreśla, że rynek zaczyna rozumieć fundamentalne problemy związane z przenoszeniem „starego” kodu do nowych aplikacji. Cytuje on spostrzeżenia znanego badacza AI, Andreja Karpathy’ego, który zauważył rosnący trend przepisywania C na Rust, sugerując, że „prawdopodobnie będziemy wielokrotnie przepisywać dużą część całego dotychczas napisanego oprogramowania”.

Inwestor Yan-David Erlich z B Capital podkreśla, że duża część infrastruktury komunikacyjnej, a nawet satelity, opiera się na „wiekowym, zardzewiałym” kodzie napisanym w językach programowania, które są już rzadko używane. Modernizacja jest koniecznością, jednak proces tłumaczenia kodu niesie ze sobą ryzyko wprowadzenia krytycznych błędów. To właśnie w tym miejscu Code Metal deklaruje przewagę swojej opatentowanej technologii.

Morales wyjaśnia, że na każdym etapie tłumaczenia oprogramowanie Code Metal generuje serię testów automatycznych, które weryfikują działanie kodu. W przypadku braku możliwości bezbłędnego tłumaczenia system sygnalizuje brak rozwiązania, zamiast generować błędny kod. Chociaż firma z ostrożnością podchodzi do ujawniania szczegółów metodologicznych, otwarcie mówi o swoim podejściu do wyceny usług.

W dobie, gdy tradycyjny model sprzedaży oprogramowania enterprise „per miejsce” staje się przestarzały, Code Metal adaptuje się, oferując elastyczne modele cenowe. Koszt usług jest negocjowany indywidualnie z każdym klientem i zazwyczaj opiera się na jednym z trzech czynników: czasie potrzebnym na opracowanie jądra systemu, przetłumaczonych liniach kodu (co koreluje z czasem tworzenia kodu) lub zaoszczędzonym czasie deweloperskim. Chodzi tu o mierzenie realnej wartości i efektywności, a nie tylko kosztu tokenów, co, jak przyznaje Morales, może być „nieco mętne”, ale dotychczas zdaje egzamin.

W celu wzmocnienia strategii sprzedaży Code Metal zatrudnił Ryana Aytaya, byłego dyrektora Salesforce i CEO Tableau, na stanowisko prezesa i dyrektora operacyjnego. W ubiegłym roku dołączyła również Laura Shen, wcześniej dyrektor ds. Chin w amerykańskiej Radzie Bezpieczeństwa Narodowego, jako wiceprezes wykonawczy ds. rozwoju.

Po najnowszej rundzie finansowania, prowadzonej przez Salesforce Ventures i z udziałem Accel, B Capital, J2 Ventures, Code Metal jest wyceniany na prywatnym rynku na 1,25 miliarda dolarów. Co istotne, firma deklaruje osiągnięcie rentowności, stając się tym samym „jednorożcem” w podwójnym sensie – zarówno pod względem wyceny, jak i generowania pozytywnych przepływów pieniężnych. Pozostaje kwestią otwartą, czy ten sukces przełoży się na długoterminowy rozwój w coraz bardziej konkurencyjnym krajobrazie AI.