Tag: agenty AI

  • Indyjski jednorożec w 8 miesięcy. Emergent, czyli jak „kodowanie na vibes” generuje 100 mln dolarów przychodu

    Indyjski jednorożec w 8 miesięcy. Emergent, czyli jak „kodowanie na vibes” generuje 100 mln dolarów przychodu

    Zaledwie osiem miesięcy po starcie, bez kodowania, niemal wyłącznie dzięki mocy AI i głosom klientów. To nie scenariusz science fiction, a rzeczywistość startupu Emergent. Platforma do tak zwanego „vibe-codingu”, z korzeniami w Indiach, a główną siedzibą w San Francisco, ogłosiła właśnie, że jej roczne przychody recurring (ARR) przekroczyły pułap 100 milionów dolarów. Dla porównania, Slackowi osiągnięcie tego poziomu zajęło dwa lata, a Zoomowi – trzy lata.

    Skala jest oszałamiająca, ale to dopiero początek historii. Ta firma to coś więcej niż tylko kolejny szybko rosnący startup. To sygnał, jak głęboko sztuczna inteligencja zaczyna zmieniać fundamenty tworzenia oprogramowania, oddając narzędzia w ręce zupełnie nowej grupy twórców.

    Czym jest „vibe-coding” i dlaczego podbija świat?

    W dużym uproszczeniu, „vibe-coding” to tworzenie aplikacji, stron czy systemów za pomocą… opisu słownego. Zamiast pisać tysiące linijek kodu w Pythonie czy JavaScript, użytkownik wchodzi w interakcję z asystentem AI. Mówi lub pisze, czego potrzebuje: „Chcę aplikację mobilną dla mojej małej piekarni, która będzie pozwalała klientom składać zamówienia na świeży chleb z wyprzedzeniem, a mi – zarządzać listą dostaw i zapasami mąki”.

    AI – w przypadku Emergent są to specjalne agenty – analizuje ten prompt, projektuje, buduje, testuje, a na końcu może nawet wdrożyć gotową, pełnoprawną aplikację. To proces, który brzmi jak magia, ale jego sukces opiera się na prostej ludzkiej potrzebie: chęci automatyzacji i cyfryzacji bez konieczności zatrudniania drogich programistów.

    „Widzimy ogromne zapotrzebowanie w naszych kluczowych regionach – USA, Europie i Indiach – i zamierzamy dalej się w nich rozwijać” – mówi założyciel i CEO Emergent, Mukund Jha, w rozmowie z TechCrunch. Jego platforma ma już ponad 6 milionów użytkowników w 190 krajach. Co kluczowe, około 70% z nich nie ma żadnego wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu.

    Kto buduje i po co? Piekarz, a nie programista

    Portret użytkownika Emergent jest bardzo wyraźny. Niemal 40% to małe i średnie firmy. Ludzie, którzy wcześniej zarządzali swoim biznesem za pomocą arkuszy kalkulacyjnych, poczty e-mail i komunikatorów. Ich operacje były nieefektywne, podatne na błędy i trudne do skalowania.

    Teraz, z pomocą AI, w ciągu godzin lub dni mogą stworzyć sobie dopasowany do własnych potrzeb system CRM do obsługi klienta, ERP do zarządzania zasobami czy narzędzie do kontroli logistyki i magazynu. Szczególnie mocno widać trend ku aplikacjom mobilnym – od 80% do 90% nowych projektów na Emergent to właśnie appki na smartfony. To logiczne: szybkie wdrożenie, natychmiastowa dostępność dla właściciela biznesu w terenie i dla jego klientów.

    „Ludzie używają jej do budowania aplikacji biznesowych, takich jak niestandardowe CRM-y i ERP-y, szczególnie mobilnych, do szybkiego wdrożenia” – tłumaczy Jha. To pokazuje, że prawdziwa wartość nie leży w tworzeniu kolejnej gry czy social media, ale w rozwiązywaniu codziennych, przyziemnych problemów operacyjnych milionów małych przedsiębiorstw na całym świecie. Rynek, który przez dekady był pomijany przez wielkich dostawców oprogramowania ze względu na wysokie koszty dostosowania.

    Silnik finansowy: skąd bierze się te 100 mln dolarów?

    Szybki wzrok może uznać 6 milionów użytkowników za klucz do sukcesu. Jednak prawdziwy mechanizm napędowy to około 150 tysięcy płacących klientów. Emergent generuje przychód z trzech głównych strumieni, a wszystkie dynamicznie rosną.

    Po pierwsze, subskrypcje – różne pakiety z dostępem do zaawansowanych funkcji AI i większą przepustowością. Po drugie, cena oparta o zużycie – im więcej projektów, agentów AI lub mocy obliczeniowej, tym więcej zapłacisz. I wreszcie, opłaty za wdrożenie i hosting. To istotny punkt różnicujący Emergent od części konkurentów. Platforma nie kończy na ładnym prototypie. Dostarcza aplikację gotową do działania w produkcji, którą można opublikować np. w sklepach Apple’a i Google’a.

    „Wzrost przyspiesza” – przyznaje Mukund Jha. „W miarę jak modele i platformy się poprawiają, widzimy, że znacznie więcej użytkowników odnosi sukces”. Firma podkreśla też, że jej marże brutto poprawiają się z miesiąca na miesiąc, co jest zdrowym sygnałem dla długoterminowej rentowności.

    Wyścig zbrojeń i presja inwestorów

    Niezwykły wzrost finansowany jest przez równie imponujące rundy inwestycyjne. W ciągu zaledwie siedmiu miesięcy Emergent zebrał łącznie 100 milionów dolarów. Najpierw 23 miliony w Serii A, która wyceniła firmę na 100 milionów dolarów. Później, niespełna cztery miesiące po tym, przyszła gigantyczna Seria B na 70 milionów dolarów, prowadzona przez SoftBank Vision Fund 2 i Khosla Ventures. Ta transakcja potroiła wycenę startupu – do 300 milionów dolarów.

    Wśród inwestorów znaleźli się też tacy gracze jak Prosus, Lightspeed, Together oraz akcelerator Y Combinator. To pokazuje, jak gorącą kategorią jest „vibe-coding” w oczach funduszy venture capital. Rywalizacja jest zażarta. Na rynku działają już Replit, Lovable, Rocket.new, Wabi czy Anything. Ten ostatni startup podobno osiągnął 2 miliony dolarów ARR w ciągu… dwóch tygodni.

    Krytycy wskazują jednak na słabość wielu narzędzi z tej kategorii: świetnie radzą sobie z tworzeniem prototypów i proof-of-concept, ale potem pojawiają się problemy z infrastrukturą, bezpieczeństwem i skalowaniem w środowisku produkcyjnym. Emergent wydaje się stawiać właśnie na ten ostatni, kluczowy element, co może być jego główną przewagą.

    Co dalej? Aplikacja mobilna i wielkie plany

    Firma nie zwalnia tempa. W tym samym czasie, gdy ogłaszała próg 100 milionów dolarów ARR, wypuściła też swoją natywną aplikację mobilną na iOS i Androida. Pozwala ona nie tylko przeglądać, ale i tworzyć aplikacje bezpośrednio z telefonu, używając tekstu lub głosu. To logiczny krok, biorąc pod uwagę, że większość tworzonych projektów to aplikacje mobilne. Co ważne, użytkownik może płynnie przełączać się między desktopem a telefonem, bez utraty kontekstu.

    Kolejnym strategicznym kierunkiem jest segment enterprise. Obecnie Emergent testuje ofertę dla większych firm, prowadząc pilotaże z wybranymi klientami. Chce lepiej zrozumieć ich wymagania dotyczące bezpieczeństwa, zgodności z przepisami (compliance) i zarządzania. To może otworzyć przed firmą zupełnie nowy, jeszcze większy rynek.

    Zespół liczy obecnie 75 osób, z czego 70 pracuje w biurze w Bengaluru w Indiach. Firma planuje agresywny nabór zarówno w Dolinie Krzemowej, jak i w Indiach. Pozyskane fundusze mają posłużyć dalszemu rozwojowi produktu i ekspansji na kluczowe ryny.

    Podsumowanie: nowa fala demokratyzacji technologii

    Sukces Emergent to nie jest tylko historia o kolejnym „jednorożcu”. To znacznie więcej. To namacalny dowód na to, że fala demokratyzacji tworzenia oprogramowania, zapoczątkowana przez narzędzia no-code, zyskała z AI potężne, rakietowe przyspieszenie.

    Firma uderza w ogromną, niedosłużoną niszę: dziesiątki milionów małych przedsiębiorców na całym świecie, którzy chcą się digitalizować, ale nie mają ani budżetu, ani wiedzy, by zatrudnić zespół deweloperski. Emergent, poprzez prostotę interakcji głosowej i tekstowej, daje im klucz do własnego, spersonalizowanego oprogramowania.

    Czy „vibe-coding” zastąpi tradycyjne programowanie? Raczej nie w pełni i nie dla skomplikowanych systemów. Ale już teraz wyraźnie widać, że przejmuje ogromną przestrzeń tworzenia tak zwanych „mikro-aplikacji” – wyspecjalizowanych, wąskich narzędzi biznesowych, które wcześniej po prostu nie miały szansy powstać. Emergent, z 100 milionami dolarów ARR w osiem miesięcy, jest właśnie na czele tej nowej, rodzącej się rewolucji. I wygląda na to, że dopiero się rozkręca.

  • Sztuczna inteligencja w 2026 roku: od agentów w turystyce po orbitalne centra danych

    Sztuczna inteligencja w 2026 roku: od agentów w turystyce po orbitalne centra danych

    Jeśli myślisz, że ChatGPT i Copilot to już szczyt możliwości sztucznej inteligencji, przygotuj się na kilka niespodzianek. Nadchodzący rok ma być punktem zwrotnym, w którym AI z ciekawostki laboratoryjnej przekształci się w niezastąpionego partnera w codziennych sprawach. I to dosłownie – od planowania wakacji po diagnozowanie chorób.

    Agenci AI biorą sprawy w swoje ręce

    Zgodnie z przewidywaniami firmy badawczej Phocuswright, 2026 to rok przejścia od fazy testowej do produkcyjnej dla tak zwanych agentowej AI. Co to znaczy? W praktyce systemy te przestaną być tylko pomocnikami, a staną się pełnoprawnymi wykonawcami zadań.

    Na przykład w turystyce agenci AI samodzielnie przeanalizują twoje preferencje, budżet i dostępność, a następnie zarezerwują optymalne bilety lotnicze i noclegi. Nie będzie to już tylko sugestia, ale konkretna transakcja przeprowadzona bez twojego bezpośredniego udziału. To jak posiadanie osobistego asystenta podróży, który nigdy nie śpi.

    Siedem trendów od Microsoftu

    Microsoft opublikował swoją prognozę siedmiu kluczowych trendów na 2026 rok, które pokazują, jak głęboko AI wniknie w różne dziedziny. Niektóre brzmią jak science fiction, ale prace nad nimi są już zaawansowane.

    Jednym z najważniejszych jest wzmocniona współpraca człowiek-maszyna w medycynie. Chodzi o systemy, które nie tylko pomagają lekarzom, ale współpracują z nimi jako równorzędni partnerzy, znacznie przyspieszając diagnozy i planowanie spersonalizowanego leczenia.

    Ciekawe jest to, że AI zacznie też generować hipotezy naukowe. Algorytmy będą przeczesywać ogromne zbiory danych badawczych i proponować naukowcom nowe kierunki eksperymentów, które ludzki umysł mógłby przeoczyć.

    Ale prawdziwą rewolucją ma być integracja sztucznej inteligencji z obliczeniami kwantowymi. Microsoft zapowiada pojawienie się pierwszych procesorów kwantowych (QPU) zdolnych do korekcji błędów i dysponujących milionem kubitów. Połączenie tej mocy z zaawansowanymi modelami AI może otworzyć drzwi do rozwiązywania problemów, które dziś uważamy za nierozwiązywalne.

    Gdzie jesteśmy teraz?

    Patrząc na aktualny krajobraz, wyraźnie widać dwie ścieżki. Z jednej strony mamy komercyjne boty chatowe, które stały się częścią pakietów biurowych i systemów operacyjnych. Microsoft zintegrował Copilota z Windowsem i Office’em, czyniąc go niemal wszechobecnym.

    Z drugiej strony rośnie grono krytyków, którzy wskazują na liczne problemy. Harvardzkie badania sugerują, że obietnica oszczędności czasu dzięki AI może być złudna – praca często rozszerza się na nowe obszary, zamiast się kurczyć. Pojawiają się też nowe zagrożenia, jak ataki mające na celu „zatrucie” pamięci modeli AI.

    Warto dodać, że sama branża przeżywa wewnętrzne turbulencje. Krążą pogłoski o możliwym „rozwodzie” Microsoftu i OpenAI, co pokazuje, jak dynamiczne i nieprzewidywalne są sojusze w tej dziedzinie.

    Ilustracja przedstawiająca wizję sztucznej inteligencji w 2026 roku, dzielącą się na dwie części: po lewej stronie, robot AI pomaga turystom w Rzymie, wyświetlając informacje o czasie oczekiwania i sugerowanych trasach; po prawej stronie, zaawansowana stacja kosmiczna z orbitalnym węzłem danych, symbolizująca przyszłość przetwarzania danych w kosmosie.

    Przyszłość: między Ziemią a orbitą

    Najbardziej spektakularne wizje pochodzą od Elona Muska. Jego plany dotyczą przeniesienia centrów danych… na orbitę okołoziemską. Pomysł brzmi absurdalnie, ale ma logiczne uzasadnienie: rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową dla AI zaczyna przekraczać możliwości ziemskiej sieci energetycznej.

    SpaceX podobno składa już wnioski o zgodę na wystrzelenie konstelacji nawet miliona satelitów, które miałyby tworzyć orbitalne farmy serwerów. Czy to się uda? Czas pokaże. Ale fakt, że takie projekty są poważnie rozważane, pokazuje skalę wyzwań stojących przed dalszym rozwojem sztucznej inteligencji.

    Co to oznacza dla nas?

    Wygląda na to, że sztuczna inteligencja wkracza w etap dojrzałości. Przestaje być gadżetem, a staje się infrastrukturą – niewidoczną, ale kluczową częścią naszego świata. Będzie planowała nasze wakacje, wspierała lekarzy, pomagała naukowcom i wymagała niewyobrażalnych ilości energii.

    Kluczowe pytanie nie brzmi już „czy AI zmieni świat?”, ale „jak przygotujemy się na tę zmianę?”. Bo jedno jest pewne: ten proces właśnie przyspiesza i 2026 rok może okazać się tym, w którym poczujemy jego efekty naprawdę wyraźnie.

    Źródła

  • Cursor 2.4: Kodowanie z AI staje się szybsze i mądrzejsze

    Cursor 2.4: Kodowanie z AI staje się szybsze i mądrzejsze

    Jeśli używasz AI do pisania kodu, właśnie dostałeś potężny upgrade. „Edytor Cursor wydał 22 stycznia 2026 swoją wersję 2.4”, a to nie jest zwykłe poprawienie paru błędów. To jedna z tych dużych aktualizacji, które zmieniają sposób pracy.

    Co takiego jest w 2.4? Przede wszystkim mądrzejsze agenty. Wcześniej agent mógł się trochę pogubić w zbyt dużym kontekście. Teraz ma lepszy system zarządzania tym, co pamięta, i potrafi tworzyć podagenci – dzielić duże zadanie na mniejsze, bardziej wyspecjalizowane zespoły. To trochę jak menedżer projektów, który deleguje pracę.

    Nowe umiejętności dla AI

    Co ciekawe, te agenty zyskały też rozszerzalne umiejętności. Możesz im dodawać własne funkcje zarówno w edytorze, jak i w wierszu poleceń (CLI). A jeśli potrzebujesz szybkiej grafiki, Cursor teraz potrafi generować obrazy bezpośrednio w swoim środowisku.

    „Dla firm w planie Enterprise pojawiła się funkcja Cursor Blame – system przypisywania autorstwa, pokazujący, która część kodu została wygenerowana przez AI, a która przez człowieka.” Dla audytów i przejrzystości to naprawdę ważna rzecz.

    Rozmawiaj z kodem przez CLI

    Wiersz poleceń (CLI) przeszedł prawdziwą rewolucję. Możesz go teraz używać na kilka nowych sposobów. Tryb Plan to coś jak sesja projektowania – możesz najpierw przedyskutować z AI architekturę rozwiązania, zanim cokolwiek zaczniesz pisać.

    Jest też Tryb Ask, który jest stworzony do eksploracji. Po prostu zadajesz pytania o swój kodbase, a AI pomaga ci go zrozumieć. Co więcej, możesz rozpocząć zadanie lokalnie, a następnie 'przekazać je’ do Agentów Chmurowych Cursor, którzy będą pracować w tle.

    CLI dostał też kilka praktycznych ulepszeń, jak różnice pokazywane na poziomie pojedynczych słów, możliwość wyboru modelu AI czy zarządzanie regułami.

    Analiza ogromnych baz kodu

    To, co naprawdę robi wrażenie, to skala analizy, jaką Cursor teraz oferuje. „Firma podała przykład Dropboxa, gdzie ich system bezpiecznie zaindeksował ponad 550 000 plików z kodu (ogłoszenie z 26 stycznia 2026).”

    Kluczowe jest tu słowo 'bezpiecznie’. Cursor pozwala zespołom ponownie wykorzystać istniejący indeks stworzony przez kolegę, co radykalnie skraca czas od otwarcia projektu do pierwszego zapytania do AI. Zamiast godzin indeksowania, masz gotową bazę wiedzy od razu.

    Co to wszystko znaczy?

    Wydaje się, że Cursor zmierza w kierunku pełnego środowiska współpracy człowieka z AI. To już nie tylko podpowiadanie kodu linijka po linijce. To system, który rozumie kontekst całego projektu, potrafi planować, pytać o szczegóły gdy czegoś nie rozumie, i działa zarówno lokalnie, jak i w chmurze na ogromnych repozytoriach.

    Dla programistów oznacza to mniej czasu spędzonego na rutynowych zadaniach i szukaniu błędów, a więcej na faktycznym tworzeniu. A dla menedżerów projektów – większą przejrzystość tego, co zostało wygenerowane automatycznie.

    Warto dodać, że te wszystkie nowości pokazują, jak szybko rozwija się rynek edytorów z AI. Cursor stara się utrzymać pozycję lidera, dodając funkcje, które wychodzą poza proste uzupełnianie kodu. Teraz trzeba tylko poczekać, jak społeczność programistów zacznie z tego wszystkiego korzystać.

    Źródła