Компания Qodo привлекла 70 миллионов долларов для развития AI-платформы тестирования кода

Компания Qodo, разработчик AI-платформы для тестирования кода и политик, привлекла 70 миллионов долларов в раунде серии B. Общий объем инвестиций в проект достиг 120 миллионов долларов, что позволит компании расширить штат и укрепить позиции на рынке.

Источник
Компания Qodo привлекла 70 миллионов долларов для развития AI-платформы тестирования кода
Фото: Calcalist / צילום: עומר הכהן

Компания Qodo, предоставляющая AI-платформу для тестирования кода и политик, привлекла 70 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии B, что довело общий объем инвестиций в компанию с момента её основания до 120 миллионов долларов. Раунд возглавил фонд Qumra Capital при участии Maor Ventures, Phoenix Venture Partners, S Ventures, Square Peg, Susa Ventures, TLV Partners, Vine Ventures, а также инвесторов Питера Веландера (OpenAI) и Клары Ши (Meta).

Платформа Qodo выполняет тестирование кода с помощью ИИ, что позволяет командам разработчиков быстро поставлять качественное и надежное программное обеспечение, соблюдая при этом корпоративные стандарты (governance). Версия Qodo 2.2 обеспечивает продвинутое понимание контекста и систему тестирования, объединяющую несколько ИИ-агентов, которые опираются на данные из истории кода и предыдущих решений по PR (Pull Request). Она предоставляет разработчикам точную и объяснимую обратную связь по коду, которую можно применить немедленно, сокращая при этом лишний «шум».

Итамар Фридман, генеральный директор и соучредитель Qodo, отметил:

«В период с 2022 по 2025 год написание кода стало дешевле, но нет уверенности в том, что он соответствует стандартам организаций, которым они могли бы доверять. Это создает "узкое место", которое переместилось в область проверки кода и его соответствия критериям компании. Мы служим вторым, дополнительным мозгом разработчиков для обеспечения качества. Любой, кто хочет быстро двигаться с ИИ, обязан делать это и с нами, иначе это обернется потерей качества».

«В первом раунде мы работали в основном со стартапами, а теперь перешли к гигантским компаниям. Недавно мы подписали значимые соглашения с NVIDIA, Walmart, Box и другими, и за год наши доходы выросли в 10 раз. Мы собираемся инвестировать в продажи, построим сильный израильский центр разработки, несмотря на существующие сегодня здесь трудности, и продолжим инвестировать в развитие нашей платформы», — добавил Фридман.

Qodo была основана в 2018 году Итамаром Фридманом и Деди Кардо, директором по продукту — предпринимателями с богатым опытом в разработке ПО, машинном обучении и управлении продуктами. Фридман занимал должность директора в группе Alibaba, а в прошлом был соучредителем и техническим директором Visualead, которая была продана Alibaba. Кардо занимал пост вице-президента по работе с клиентами в области Data Science в Explorium, а ранее руководил продуктовой линейкой в VMware. На своих должностях они столкнулись с трудностью проверки кода на соответствие определениям продукта и решили разработать комплексное решение проблемы.

В компании работают 115 сотрудников в Израиле, США и Европе, она обслуживает сотни компаний, среди которых Walmart, NVIDIA, Red Hat, Box, Intuit, Ford Motors и monday.com.

Ускорение использования ИИ в процессах разработки приводит к тому, что миллиарды строк кода ежемесячно отправляются в среду продакшена, при этом значительная их часть создается большими языковыми моделями (LLM). Высокий объем деятельности не позволяет инженерам-программистам выполнять проверку кода и контроль качества вручную. ИИ-агенты способны генерировать код автономно, но они не всегда учитывают корпоративные стандарты, архитектурную историю или приемлемый уровень риска в организации.

В опросе, проведенном среди 500 разработчиков, 95% отметили, что осознание того, что код был создан ИИ, заставляет их тратить больше усилий на проверку. Почти половина респондентов сообщили, что процесс проверки теперь включает дополнительные тесты, использование различных метрик и необходимость в документировании. По мере роста темпов создания кода с помощью ИИ будет возрастать и критическая необходимость в обеспечении его надежности.

Читайте также