Подписаться
Искусственный Интеллект

Lightrun получает $70 млн за использование ИИ

212

Кодирование на основе ИИ стало очень популярным, поскольку обещало ускорить и облегчить работу разработчиков. Но кодирование на основе ИИ привело и к чему-то другому: значительному увеличению количества строк кода, а значит, и вероятности ошибок, приводящих к сбоям или другим неудачам.

В понедельник израильский стартап Lightrun, создавший платформу наблюдения для идентификации и отладки (исправления) кода до возникновения этих проблем, объявил о серии B в размере $70 млн. Финансирование подчеркивает не только пробел на рынке для таких инструментов, но и стремление Lightrun удовлетворить этот спрос.

Новый спонсор Accel совместно возглавляет раунд вместе с предыдущим инвестором Insight Partners, при участии Citi, Glilot Capital, GTM Capital и Sorenson Capital. Lightrun уже привлек $110 млн на сегодняшний день, включая серию A под руководством Insight, о которой мы писали в 2021 году.

Стартап не раскрывает свою оценку, но есть некоторые явные признаки того, что дела у него идут хорошо.

Во-первых, это клиенты. Citi — стратегический спонсор и один из впечатляющего списка крупных клиентов, в который также входят ADP, AT&T, ICE/NYSE, Inditex, Microsoft, Priceline, Salesforce и SAP.

Во-вторых, есть продукт и время, которое компания выбирает для того, как он вписывается в текущую рыночную среду. Еще в июле 2024 года Lightrun анонсировала новый инструмент отладки на основе ИИ для использования в интегрированных средах разработки (IDE) организаций, который был назван Runtime Autonomous AI Debugger. Хотя платформа компании уже показывала впечатляющие результаты, это был продукт, который действительно соответствовал текущему затруднительному положению, с которым сталкиваются многие предприятия: ИИ приводит к гораздо большему количеству кодирования и гораздо большему количеству проблем, и Lightrun создал инструмент ИИ для решения этой проблемы.

Компания заявила, что доходы выросли более чем в четыре раза с момента запуска, и именно это заставило инвесторов стучать. Андрей Брашовяну, партнер Accel, который руководил инвестициями фирмы, сказал, что он положил глаз на Lightrun (даже наблюдал) за несколько лет до этого, и он, наконец, решился на это после запуска.

«В прошлом году все сложилось», — сказал он. «Они увидели ускорение в бизнесе, и все благодаря ИИ».

Илан Пелег, генеральный директор, который основал компанию вместе с техническим директором Леонидом Блувштейном, знает толк в тайминге. До того, как заняться дальнейшим образованием и в конечном итоге создать Lightrun, Пелег был чемпионом по бегу на средние дистанции, выиграв четыре национальных чемпионата в Израиле и войдя в число 16 лучших бегунов на средние дистанции по всей Европе.

По мнению Пелега, сегодня на рынке существуют десятки компаний, создающих инструменты для обеспечения наблюдаемости; среди наиболее известных — такие компании, как Datadog и AppDynamics.

Но никто еще не достиг «святого Грааля» такой работы: не только возможности получить общую картину всего кода, отправляемого в производство, но и понять, как он будет взаимодействовать с тем, что уже используется, и как предвидеть, где могут возникнуть проблемы, — и сделать это с минимальными перерывами и, следовательно, минимальными затратами для организации.

«Код становится дешевым, но ошибки обходятся дорого», — сказал он.

Тем временем эта проблема достигла «критической точки», сказал он. «Теперь разработчики могут отправлять больше кода, чем когда-либо прежде», из-за всей автоматизации, которая используется благодаря ИИ. «Но это все еще очень ручной процесс, чтобы исправить это, когда что-то идет не так».

Прорыв Lightrun заключается в создании набора инструментов для наблюдения, который может отслеживать код так же, как он находится в IDE, и понимать, как он будет вести себя вместе с кодом, который активно находится в производстве. Затем Lightrun может автоматически вносить изменения в код по мере его перехода в производство, чтобы продолжать работу без перерывов и сбоев. Он делает это с помощью возможности создания симуляций на основе ИИ для понимания этого поведения, а затем исправлять код до возникновения проблем.

«В этом наша уникальность», — сказал Пелег.

Существует множество вариантов развития Lightrun, учитывая, насколько тесно наблюдаемость связана с другими видами деятельности в организациях.

Один из них — создание инструментов, более специфичных для команд по кибербезопасности, учитывая очевидные последствия для безопасности, возникающие из-за ошибок. Другой — потенциальное создание некоторых инструментов еще ближе к точке создания кода, чтобы сделать поиск и исправление возможных ошибок еще более эффективными.

На данный момент план состоит в том, чтобы сосредоточиться на развитии своих инструментов, талантов и бизнеса конкретно в IDE, сказал Пелег. «Все, что представляет риск для устойчивости, мы смягчаем», — сказал он, хотя и не исключил появления более специализированных инструментов в будущем.

Что касается помощников по коду, «они могут появиться в нашем будущем», — сказал он, — «но даже сосредоточение и работа только на проблеме исправления программного обеспечения после его выполнения сложны и масштабны». По его словам, будет трудно предвидеть, как будет выглядеть создание кода в будущем. Сегодня, когда от 30% до 60% всех производственных проблем, по оценкам, возникают из-за проблем с кодом, созданных как людьми, так и машинами, предоставление способа наблюдения и исправления всего — независимо от того, как это было создано — это то, что Lightrun стремится исправить.

Источник