Finansowanie AI dzieli się na dwa obozy: megakapy i startupy, które przegrywają wyścig

Luka w finansowaniu w świecie AI się powiększa, a dwa zestawy danych opublikowane w odstępie kilku miesięcy pokazują, jak to działa. W grudniu źródła powiedziały CNBC, że szwedzki startup Lovable, zajmujący się vibe codingiem, zbierał pieniądze przy wycenie 6,6 mld dolarów. W kwietniu Rest of World informowało, że globalne inwestycje w edtech spadły w 2025 roku poniżej 3 mld dolarów, z 16,7 mld dolarów w szczytowym 2021 roku.

Obie historie dotyczą AI. Tylko w jednej z nich chodzi o pieniądze, które przychodzą.

Lovable: trzy rundy w jednym roku

Runda Lovable wycenia spółkę na 6,6 mld dolarów, według dwóch anonimowych źródeł, które rozmawiały z CNBC. To ponad trzykrotnie więcej niż 1,8 mld dolarów wyceny po zamknięciu poprzedniej rundy w lipcu. To trzecia runda sztokholmskiej firmy w 2025 roku i zwieńczenie roku, w którym Lovable przeszło od progu 1 mln dolarów rocznego przychodu powtarzalnego do 200 mln dolarów ARR, o czym informowano w listopadzie.

Accel bierze udział w rundzie, powiedziały oba źródła. CNBC zauważa, że ten szczegół nie był wcześniej podawany. Accel wsparł także lipcową rundę, w której zebrano 200 mln dolarów, a wśród inwestorów byli Creandum, założyciel Klarny Sebastian Siemiatkowski, założyciel ElevenLabs Mati Staniszewski i założyciel Synthesii Victor Riparbelli. W nowej rundzie jest też Khosla Ventures, według jednego ze źródeł. Lovable, Accel i Khosla Ventures nie odpowiedziały na prośby CNBC o komentarz przed publikacją.

Forbes podawał w listopadzie, że runda wyceni Lovable na około 6 mld dolarów. Firma powstała w 2023 roku, korzysta z modeli dostawców takich jak OpenAI i Anthropic, a w listopadzie podała, że na jej platformie powstaje codziennie 100 tys. projektów. Otwiera biura w Bostonie i San Francisco.

Lovable nie jest odosobnionym przypadkiem. Anysphere, twórca Cursora, zebrał 2,3 mld dolarów przy wycenie 29,3 mld dolarów w listopadzie, informowało CNBC. Replit osiągnął wycenę 3 mld dolarów we wrześniu po zebraniu 250 mln dolarów, a Vercel zamknął rundę na 300 mln dolarów przy wycenie 9,3 mld dolarów.

Druga strona bilansu

Edtech opowiada inną historię i nie jest to historia o porażce AI. To historia o tym, co się dzieje, gdy kategoria traci swoją tezę.

Globalne inwestycje w edtech osiągnęły szczyt 16,7 mld dolarów w 2021 roku, gdy lockdowny trzymały miliony dzieci poza klasami, według Tracxn, bengalurskiej platformy śledzącej finansowanie startupów. Do 2025 roku kapitał venture spadł poniżej 3 mld dolarów. Większość tych pieniędzy pochodzi z firm amerykańskich, pokazują dane Tracxn. Pula założycieli skurczyła się razem z tym: w 2025 roku powstało 645 firm, wobec prawie 10 500 w 2020 roku.

HolonIQ, firma badawcza doradzająca rządom i inwestorom w sprawach edukacji, napisała w poście z 6 lutego, że kapitał przesunął się "od ilości do intencji". Ten sam post głosił, że inwestorzy skupili pieniądze na produktach opartych na AI, platformach dopasowanych do potrzeb rynku pracy i narzędziach do obsługi K-12, które odpowiadają na presję kosztową, problemy kadrowe i wsparcie w nauce na dużą skalę. Rest of World cytuje tę analizę w tekście z 23 kwietnia.

Przyczyny porażek nie były tajemnicą. Wysokie koszty pozyskania klienta, długie cykle sprzedaży do instytucji i niska retencja, bo efekty nauki pozostawały niejasne, według analizy Loot Drop, bazy ponad 1700 zamkniętych startupów. Byju's, niegdyś najcenniejszy startup edukacyjny świata wart 22 mld dolarów, upadł pod ciężarem kryzysu finansowego i agresywnych praktyk sprzedażowych drogich kursów. Nigeryjski startup Edukoya zamknął się w 2025 roku, wskazując słabą rentowność i malejące wsparcie inwestorów.

Tam, gdzie nauka online jest naprawdę konieczna, w Afganistanie, gdzie dziewczęta nie mogą chodzić do szkoły, albo w strefach wojny, gdzie budynki są zniszczone, lukę wypełniły organizacje non-profit takie jak Khan Academy i lokalni innowatorzy, a nie spółki finansowane przez venture.

Chiny pokazują polityczną wersję tego samego załamania. Rządowa polityka "podwójnej redukcji" z lipca 2021 roku zniszczyła sektor edukacji online dla K-12 z dnia na dzień. Yuanfudao, wyceniane niegdyś na 15,5 mld dolarów i jedno z zaledwie dwóch globalnych edtechowych dekakornów obok Byju's, zakończyło podstawowe usługi korepetycyjne i przestawiło się na sprzęt AI, wprowadzając "maszyny do nauki". Dziś jest w pierwszej szóstce graczy na chińskim rynku sprzętu do nauki z AI, obok rywala Zuoyebang. W tej kategorii są też lampki biurkowe z AI i inteligentne biurka.

Wniosek Loot Drop, cytowany przez Rest of World, jest bez ogródek: rozwój kadr w firmach, przygotowanie do certyfikacji zawodowych i zdobywanie specjalistycznych umiejętności pod dobrze płatne zawody wyglądają obiecująco lepiej niż ogólna edukacja K-12. Zwycięzcami, przekonuje, będą narzędzia dla konkretnych branż, które wpinają się w istniejące procesy, a nie platformy próbujące zastąpić całe instytucje edukacyjne.

Co tak naprawdę mierzy ten podział

Czytane razem, obie historie sugerują, że "finansowanie startupów AI" to nie jeden rynek. Lovable sprzedaje narzędzie, które programiści i nie-programiści mogą wypróbować, udostępnić i opłacić bez komitetu zakupowego. Edtech sprzedawał się do okręgów szkolnych i ministerstw, gdzie sprzedaż mogła zająć rok, a odnowienie kontraktu można było stracić przez zmianę programu nauczania.

Ta różnica widać w liczbach. Lovable przeszedł od 1 mln do 200 mln dolarów ARR w mniej niż rok, według własnych danych. Edtech spadł z 16,7 mld dolarów rocznych inwestycji do poniżej 3 mld w ciągu czterech lat, według wyliczeń Tracxn.

Widać ją też w tym, kto wypisuje czeki. Accel wsparł Lovable dwa razy w 2025 roku i wpłacił pieniądze w Cursora oraz w Thinking Machines, firmę AI założoną przez byłą menedżerkę OpenAI Mirę Murati, według CNBC. Zainteresowanie tej samej firmy nie dotyczy edukacji.

Ryzyko, którego nie widać w wycenie

W ten obraz wpisuje się trzeci zestaw danych i wcale nie chodzi w nim o pieniądze.

W lipcu The Register podał, że MeetingTV, startup zajmujący się wideokonferencjami i webinarami, pozwał Palo Alto Networks w związku z blogiem o zagrożeniach opublikowanym przez Koi Security, firmę przejętą przez Palo Alto. Blog, opublikowany 30 grudnia, wiązał produkt MeetingTV Zoomcorder z chińską operacją szpiegostwa korporacyjnego, którą nazwał DarkSpectre, i twierdził, że usługa działała jako "front publiczny" dla tej operacji, dodając jej "wiarygodności" i służąc jako "kanał monetyzacji". Pozew zarzuca, że Koi użyła dużego modelu językowego do wygenerowania raportu, a system halucynował ustalenia, które potem opublikowano jako fakty.

Założyciel i prezes MeetingTV Michael Robertson powiedział The Register, że Koi nigdy nie skontaktowała się z jego firmą przed publikacją. O raporcie dowiedział się dopiero wtedy, gdy dostawcy usług zaczęli blokować jego domeny, oznaczając je jako malware i infrastrukturę command-and-control. Powiedział, że dostawcy, w tym Verizon i Palo Alto Networks, nadal blokowali firmę w momencie publikacji artykułu.

Rzecznik Palo Alto Networks powiedział The Register, że firma wie o pozwie dotyczącym raportu opublikowanego przez Koi przed przejęciem, i odmówił odpowiedzi na konkretne pytania o zarzuty. Rzecznik stwierdził, że firma uważa, iż badania Koi odzwierciedlają jej zaangażowanie w identyfikowanie i ujawnianie zagrożeń, i oczekuje, że spór zostanie rozstrzygnięty na drodze prawnej.

Pozew twierdzi, że teoria jednego aktora Koi opierała się na sfabrykowanym elemencie technicznym: rozszerzeniu przeglądarki zidentyfikowanym jako "Twitter X Video Downloader", które według Robertsona i pozwu nie istnieje. Blog został od tego czasu po cichu zredagowany, by usunąć odniesienia do Zoomcordera, według The Register.

Argument Robertsona, cytowany przez The Register, dotyczy należytego procesu, a nie AI. Powiedział, że sprawa ma znaczenie, bo systemy AI halucynują, a ich ustaleń nie należy przyjmować bez ludzkiej weryfikacji, i wymienił decyzje, jakie takie systemy mogą wkrótce podejmować: status podatkowy, zdolność kredytową, przyjęcia na studia, kredyty hipoteczne, listy osób objętych zakazem lotów.

Nic z tego nie jest historią o finansowaniu. Ale to właśnie ryzyko, które nie pojawia się w ARR ani w wycenie, i siedzi na tym samym stosie technologicznym, za który inwestorzy płacą dziś premię.

Wspólny wątek wszystkich trzech historii nie polega na tym, że AI działa albo zawodzi. Chodzi o to, że kapitał płynie w stronę produktów o krótkich cyklach sprzedaży i mierzalnych efektach, odwraca się od kategorii, w których instytucjonalni nabywcy muszą zmienić swoje zachowanie, i wchodzi w warstwę technologiczną, której błędy wciąż można opublikować jako fakty.