Lovable valutata 6,6 miliardi di dollari, mentre i finanziamenti all'AI coding continuano a salire

Il round, riportato da CNBC il 16 dicembre, è il terzo di Lovable nel 2025. Le fonti, che hanno chiesto di restare anonime perché parlano di informazioni private, hanno detto che ha partecipato la società di venture capital statunitense Accel. Una di loro ha indicato come investitore anche Khosla Ventures. Quando l'articolo è stato pubblicato, né l'azienda né i due fondi avevano risposto alla richiesta di commento di CNBC.

Sono molti soldi per un'azienda fondata nel 2023.

Accel non è un nome nuovo. La società aveva sostenuto il round precedente di Lovable e ha preso posizioni in alcuni dei maggiori finanziamenti del settore, compresi round da miliardi di dollari per Anysphere, la società dietro Cursor, e per Thinking Machines, l'azienda di AI fondata dall'ex dirigente di OpenAI Mira Murati. Khosla Ventures non era mai stata segnalata prima come partecipante a questo round. A novembre Forbes aveva scritto che l'operazione avrebbe valutato Lovable circa 6 miliardi di dollari, meno della cifra che le due fonti anonime hanno indicato a CNBC.

A rendere leggibile il round sono i numeri della crescita che sta dietro alla valutazione. A novembre Lovable ha dichiarato 200 milioni di dollari di ricavi ricorrenti annuali, meno di un anno dopo aver toccato per la prima volta 1 milione di dollari di ARR. L'azienda aveva detto allora che ogni giorno venivano costruiti 100.000 progetti sulla sua piattaforma. Il finanziamento di luglio ha raccolto 200 milioni di dollari e ha attirato investitori tra cui Creandum, il fondatore di Klarna Sebastian Siemiatkowski, il fondatore di ElevenLabs Mati Staniszewski e il fondatore di Synthesia Victor Riparbelli.

Cosa vende davvero Lovable

Lovable ha sede a Stoccolma e sta aprendo uffici a Boston e San Francisco.

La sua piattaforma usa modelli di AI di fornitori tra cui OpenAI e Anthropic. Permette agli utenti di costruire app e siti web tramite prompt testuali, senza bisogno di capire il codice. È il nucleo di quello che il settore ha preso a chiamare vibe coding, ed è lì che è finita una larga parte del denaro di venture capital di quest'anno. Il confronto è costoso. Secondo CNBC, a novembre Anysphere ha raccolto 2,3 miliardi di dollari a una valutazione di 29,3 miliardi. A settembre Replit ha raggiunto una valutazione di 3 miliardi di dollari dopo aver incassato 250 milioni, e Vercel ha chiuso un round da 300 milioni a una valutazione di 9,3 miliardi. Sono tutte aziende statunitensi. Lovable è la leader europea della categoria, ed è anche per questo che la sua valutazione conta al di là del suo bilancio.

Il software che scrive software non è l'unico posto dove si concentra il capitale.

L'edtech racconta la storia opposta. Gli investimenti globali nella tecnologia per l'istruzione hanno toccato un picco di 16,7 miliardi di dollari nel 2021, quando i lockdown tenevano milioni di bambini fuori dalle aule, per poi scendere sotto i 3 miliardi entro il 2025. Sono i dati di Tracxn, una piattaforma con sede a Bengaluru che monitora i finanziamenti alle startup, riportati da Rest of World ad aprile 2026. Il numero di nuove aziende edtech lanciate è sceso da quasi 10.500 nel 2020 a 645 nel 2025.

Il denaro non è sparito. Si è spostato.

HolonIQ, una società di ricerca che consiglia governi e investitori sull'istruzione, ha scritto in un post di febbraio che gli investitori hanno concentrato il capitale su prodotti abilitati dall'AI, piattaforme allineate al mondo del lavoro e strumenti per le operazioni K-12 che rispondono a pressioni di costo o operative. Loot Drop, un database di oltre 1.700 chiusure di startup, ha concluso che la formazione aziendale della forza lavoro e l'acquisizione di competenze specialistiche per carriere ad alto reddito appaiono più promettenti dell'istruzione generale K-12. Byju's, un tempo la startup educativa più preziosa al mondo con 22 miliardi di dollari, è crollata sotto una crisi finanziaria e tattiche di vendita aggressive. La startup nigeriana Edukoya ha chiuso nel 2025.

Il rischio che arriva dopo il denaro

Una causa intentata quest'anno mostra cosa può andare storto quando un output generato dall'AI viene pubblicato come fatto.

MeetingTV, una startup di videoconferenze e webinar, ha fatto causa a Palo Alto Networks. La sua neoacquisita divisione di threat intelligence Koi Security aveva pubblicato un blog che collegava la startup a un'operazione cinese di spionaggio aziendale. The Register ha riportato la denuncia il 2 luglio 2026. L'atto sostiene che Koi ha usato un modello linguistico di grandi dimensioni per generare il rapporto sulla minaccia, che il sistema di AI ha allucinato conclusioni su MeetingTV e che la società di sicurezza le ha pubblicate come fatti il 30 dicembre.

Il blog di Koi, poi modificato in silenzio per rimuovere i riferimenti al prodotto Zoomcorder di MeetingTV, aveva descritto il servizio di registrazione delle riunioni come un "frontale pubblico" di un'operazione criminale cinese. La causa afferma che il rapporto ha spinto società di sicurezza e fornitori di servizi in tutto il mondo a bloccare i domini e i servizi di MeetingTV, etichettandoli come malware e infrastruttura di comando e controllo.

"Se le persone su internet sono bloccate e non possono raggiungere la tua azienda, allora è una condanna a morte", ha detto a The Register Michael Robertson, fondatore e CEO di MeetingTV.

Robertson ha detto che Koi non ha mai contattato la sua azienda prima di pubblicare. Ha saputo del rapporto solo quando i fornitori hanno iniziato a bloccarlo, e ha aggiunto che Verizon e Palo Alto Networks stavano ancora bloccando la startup. Un portavoce di Palo Alto Networks ha detto a The Register che l'azienda era a conoscenza della causa riguardante un rapporto pubblicato da Koi prima dell'acquisizione, e ha affermato di ritenere che la ricerca di Koi riflettesse il suo impegno a identificare ed esporre le minacce. Il portavoce ha rifiutato di rispondere a domande specifiche sulle accuse di MeetingTV.

Il caso non è una storia di finanziamenti. È il motivo per cui alcuni investitori pongono domande più dure su cosa producano davvero i prodotti di AI, e su chi controlli l'output prima che venga distribuito.

Intanto, all'altro capo del mercato, la sperimentazione continua a basso costo. Un progetto su GitHub chiamato Mini-AGI, pubblicato su Hacker News a settembre 2026, descrive un modello linguistico byte-level a apprendimento continuo che assembla la propria architettura, si addestra da zero su una singola GPU con 8 GB di VRAM e salva i suoi pesi come normali file su disco, paginandoli sulla scheda quando servono. Il suo autore è esplicito: è un modello di livello giocattolo, non un sistema di frontiera. I pesi non sono stati pubblicati. L'esecuzione sta ancora leggendo la sua prima passata sul corpus.

È un piccolo esperimento. Il round di Lovable è la scala della scommessa che viene piazzata sull'altro lato della stessa idea.