• Главная
  • Архив рубрики ~Лента новостей~
  • Компания Harness достигла оценки в 5,5 млрд долларов после привлечения 240 млн долларов инвестиций для автоматизации проблем, возникающих после написания кода в сфере искусственного интеллекта.
Человек в черной одежде стоит у стола в светлой комнате.

Компания Harness достигла оценки в 5,5 млрд долларов после привлечения 240 млн долларов инвестиций для автоматизации проблем, возникающих после написания кода в сфере искусственного интеллекта.

Джоти Бансал, соучредитель и генеральный директор компании Harness.
Источник изображения: Упряжь

Инструмент для DevOps на основе искусственного интеллекта Harness, основанный в 2017 году серийным предпринимателем Джоти Бансалом, по прогнозам, превысит 250 миллионов долларов годового дохода к 2025 году, сообщил Бансал изданию TechCrunch.

Этот стартап только что привлек новые 240 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии E, в результате чего его стоимость после инвестиций оценивается в 5,5 миллиарда долларов.

В рамках этого раунда инвестиций основное вложение в размере 200 миллионов долларов возглавит Goldman Sachs, а также запланировано предложение о выкупе акций на сумму 40 миллионов долларов с участием IVP, Menlo Ventures и Unusual Ventures. По словам Бансала, предложение о выкупе акций призвано обеспечить некоторую ликвидность для давних сотрудников компании.

Новая оценка компании на 49% выше, чем ее оценка в 3,7 миллиарда долларов в раунде финансирования на 230 миллионов долларов в апреле 2022 года. С учетом этого финансирования стартап привлек на сегодняшний день 570 миллионов долларов акционерного капитала.

По мере того как ИИ ускоряет создание кода, он расширяет узкое место на гораздо более обширном этапе разработки программного обеспечения «после написания кода» — тестировании, проверках безопасности и развертывании, которые по-прежнему занимают почти 70% времени инженеров. Инструменты Harness помогают автоматизировать этот разветвленный, подверженный ошибкам слой, даже несмотря на то, что предприятия сталкиваются с растущим объемом кода, написанного с использованием ИИ, и рисками, связанными с выпуском даже одной строки неисправного программного обеспечения в производственные системы.

Бансал хорошо известен среди разработчиков благодаря созданию и продаже компании AppDynamics, специализирующейся на повышении производительности приложений, компании Cisco за 3,7 миллиарда долларов в 2017 году. Поэтому мир пост-программирования — это область, в которой Бансал хорошо разбирается.

Harness использует агентов искусственного интеллекта для автоматизации таких функций, как тестирование, верификация, безопасность и управление. Он построен на основе графа знаний о процессе разработки программного обеспечения, который отображает изменения кода, сервисы, развертывания, тесты, среды, инциденты, политики и затраты. По словам Бансала, граф знаний отличает Harness от других платформ ИИ, поскольку он дает системе глубокое понимание процессов и архитектуры разработки программного обеспечения каждого клиента.

«Этот граф знаний — это контекст, который используют наши агенты искусственного интеллекта», — сказал он TechCrunch.

Специально разработанные агенты используют этот контекст для создания конвейеров обработки данных, соответствующих конкретным политикам, архитектуре и операционным требованиям каждого клиента.

Harness также использует механизм оркестровки, который преобразует рекомендации ИИ в автоматизированные действия, с проверками, обеспечивающими безопасное применение этих изменений.

bd71f56352b598a9948776e6a1976d3e
Источник изображения: Упряжь

Поскольку ИИ не является абсолютно надежным, Бансал отметил, что система разработана с учетом человеческого контроля, и что созданные ИИ тесты или исправления проверяются инженерами, группами по соблюдению нормативных требований или аудиторами, прежде чем быть введенными в эксплуатацию.

Среди ключевых конкурентов Harness — GitHub, GitLab, Jenkins и CloudBees от Microsoft. Однако Harness уже добилась значительных успехов, имея более 1000 корпоративных клиентов, включая United Airlines, Morningstar, Keller Williams и National Australia Bank. По словам Бансала, за последний год стартап обработал 128 миллионов развертываний, 81 миллион сборок, защитил 1,2 триллиона вызовов API и помог клиентам оптимизировать облачные расходы на сумму 1,9 миллиарда долларов.

Компания из Сан-Франциско насчитывает более 1200 сотрудников в 14 офисах по всему миру, включая Европу и Великобританию. Около 33% ее персонала работает в Индии, где у компании есть большая команда инженеров в Бангалоре и корпоративный офис в Гуруграме. Более того, офис в Бангалоре является крупнейшим центром разработки Harness за пределами США.

Компания Harness планирует использовать новое финансирование для расширения своих научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, найма «сотни инженеров» в своем офисе в Бангалоре, а также для развития дополнительных возможностей автоматизированного тестирования, развертывания и обеспечения безопасности, одновременно повышая точность своих систем искусственного интеллекта. Компания также намерена укрепить свои позиции на рынке США и значительно расширить свое присутствие на международных рынках.

Следует также отметить, что ранее в этом году Бансал объединил свою компанию по мониторингу программного обеспечения Traceable с Harness, и этот шаг помог стартапу увеличить прогнозируемый годовой доход.

«Мы объединили две компании, потому что начали замечать, что DevOps и безопасность приложений очень тесно переплетаются», — сказал Бансал. «В этом году мы убедились, что это оказалось очень успешной стратегией… это обеспечивает значительный рост как наших продуктов в области DevOps, так и продуктов в области безопасности приложений».

Хотя это повышение позволило некоторым сотрудникам немного обналичить свои средства, Бансал по-прежнему планирует однажды вывести Harness на биржу, сказал он, хотя и не назвал конкретных сроков.

«От этого зависят наши цели и планы», — сказал он о возможном IPO. «Наш бизнес очень, очень здоров, очень силен, демонстрирует высокие темпы роста и рентабельность, и когда придет подходящее время, это будет отличная публичная компания».

Источник: techcrunch.com

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy
dummy-img
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Под базельским концертным залом нашли жертв последней швейцарской чумы. Большинство из них умерли в юном возрасте
СОСТОЯЛОСЬ ЗАСЕДАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО СОВЕТА, ПОСВЯЩЕННОЕ ПОКОЛЕНИЮ «РОЖДЕННЫХ ЦИФРОВЫМИ»
СОСТОЯЛОСЬ ЗАСЕДАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО СОВЕТА, ПОСВЯЩЕННОЕ ПОКОЛЕНИЮ «РОЖДЕННЫХ ЦИФРОВЫМИ»
Биофизический мир внутри переполненной клетки
Появились новые доказательства того, как одиночество влияет на память в пожилом возрасте.
Image Not Found
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy

Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy

Мы объявляем о выпуске JAX-Privacy 1.0, библиотеки для машинного обучения с дифференциальной приватностью, использующей высокопроизводительную вычислительную библиотеку JAX. Быстрые ссылки GitHub Делиться Скопировать ссылку × От персонализированных рекомендаций до научных достижений, модели ИИ помогают улучшать жизнь и…

Апр 21, 2026
dummy-img

Следующий этап развития Agents SDK | OpenAI

Обновленный SDK для агентов помогает разработчикам создавать агентов, которые могут проверять файлы, выполнять команды, редактировать код и работать над долгосрочными задачами в контролируемых изолированных средах. Мы представляем новые возможности в Agents SDK (открывается в новом окне) ,…

Апр 21, 2026
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Тарин Пламб CleoP создан с помощью Midjourney. «Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом, но не могут мыслить вместе. Это огромная разница и узкое место для систем следующего поколения», — говорит Виджой Пандей, старший вице-президент и генеральный…

Апр 21, 2026
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Тарин Пламб CleoP создан с помощью Midjourney. «Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом, но не могут мыслить вместе. Это огромная разница и узкое место для систем следующего поколения», — говорит Виджой Пандей, старший вице-президент и генеральный…

Апр 21, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых