Amerykański startup Blacksmith, który buduje narzędzia do testowania kodu wspierane przez AI, pozyskał 45 mln USD w rundzie Series B i osiągnął wycenę 550 mln USD. To prawie dziesięciokrotny wzrost względem poprzedniej rundy sprzed niespełna roku. Inwestycję poprowadził fundusz Peak XV Partners.
Blacksmith powstał w 2024 roku i zaczynał jako dostawca chmury do obsługi zadań ciągłej integracji (CI). Dziś oferuje też Codesmith, agenta AI, który automatycznie naprawia nieudane testy i sprawdzenia kodu. Wśród inwestorów są Peak XV Partners, Google Ventures oraz Y Combinator. Łączne finansowanie firmy sięga 58,5 mln USD, a w rundzie Series A startup był wyceniony na 60 mln USD.
Skala rośnie szybko. Firma zaczynała z przychodem rzędu 10 mln USD rocznie przy dziesięcioosobowym zespole. Dziś zatrudnia około 30 osób i notuje przychody liczone w dziesiątkach milionów dolarów. Liczba klientów wzrosła z ponad 700 do ponad 5000 w niecały rok, a najwięksi odbiorcy wydają ponad milion dolarów rocznie. Wśród nich są Mercury, Supabase, Clerk, Ashby i Expensify.
Dlaczego testowanie kodu staje się wąskim gardłem
Wzrost Blacksmitha to pochodna popularności agentów kodujących. Narzędzia takie jak Cursor, OpenAI Codex czy Claude Code pozwalają generować kod znacznie szybciej niż wcześniej. Problem w tym, że wygenerowany kod trzeba jeszcze przetestować, zweryfikować i bezpiecznie scalić.
Walidacja kodu wciąż jest wąskim gardłem, a staje się jeszcze większym, bo ludzie piszą go coraz więcej. — Aditya Jayaprakash, współzałożyciel i CEO Blacksmith
Innymi słowy, im więcej kodu powstaje dzięki AI, tym większy nacisk przenosi się z pisania na sprawdzanie. Firma zapowiada rozwój w kierunku szerszego zestawu narzędzi, który pomoże programistom pisać, walidować i scalać oprogramowanie szybciej.
Co to znaczy dla polskiego biznesu
Dla zespołów IT w Polsce, które wdrażają asystentów kodujących, płynie z tego praktyczny wniosek. Oszczędność czasu na pisaniu kodu nie przekłada się automatycznie na szybsze wdrożenia, jeśli testy i przeglądy pozostają ręczne. Wąskim gardłem przestaje być klawiatura, a staje się kontrola jakości.
Warto więc traktować automatyczne testy, analizę statyczną i przeglądy kodu jako integralną część procesu, a nie dodatek. Zespoły, które wdrażają generowanie kodu przez AI bez wzmocnienia warstwy walidacji, ryzykują przeniesienie zatoru o jeden etap dalej, z tworzenia na weryfikację.
Źródło: TechCrunch (EN), 12 sierpnia 2026.
