Ein Startup, das von KI geschriebenen Code überprüft, ist in weniger als einem Jahr von einer Bewertung von 60 Millionen auf 550 Millionen Dollar gesprungen

Hauptpunkte

• Blacksmith sammelte in einer Serie-B-Finanzierungsrunde 2025 45 Millionen Dollar ein und bewertete das Unternehmen mit 550 Millionen Dollar, gegenüber 60 Millionen vor weniger als einem Jahr.
• Das Startup wuchs in weniger als zwölf Monaten von etwa 700 auf über 5.000 Kunden.
• Der Umsatz erreichte jährlich „Zehner Millionen Dollar", wobei einige Kunden über 1 Million Dollar pro Jahr für die Plattform ausgeben.
• Blacksmith beschäftigt jetzt etwa 30 Mitarbeiter, gegenüber nur 10, als es seinen ersten Meilenstein von 10 Millionen Dollar Umsatz erreichte.
• Zu den Konkurrenten gehören GitHub Actions, Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud.

KI-Tools können Code schneller schreiben als die meisten menschlichen Entwickler. Das klingt nach einem Gewinn. Aber jemand muss immer noch überprüfen, ob dieser Code tatsächlich funktioniert, und derzeit ist dieser Überprüfungsschritt ein ernsthafter Engpass.

Blacksmith, ein 2024 gegründetes Startup aus San Francisco, denkt, dass es die Antwort hat. Diese Woche kündigte es eine 45-Millionen-Dollar-Serie-B-Finanzierungsrunde an, angeführt von der Venturekapitalfirma Peak XV Partners, wobei die bestehenden Geldgeber GV und Y Combinator ebenfalls investierten. Die Gesamtfinanzierung liegt nun bei 58,5 Millionen Dollar.

Der Bewertungssprung ist bemerkenswert. Weniger als vor einem Jahr sammelte das Unternehmen eine 10-Millionen-Dollar-Serie A bei einer Bewertung von 60 Millionen Dollar ein. Heute wird es mit 550 Millionen Dollar bewertet. Das ist eine fast zehnfache Steigerung in weniger als zwölf Monaten.

Was macht Blacksmith eigentlich?

Blacksmith hilft Software-Teams, Fehler zu finden und zu beheben, bevor Code live geht. Es begann als Plattform für automatisierte Software-Builds und Tests, ein Prozess, der manchmal Continuous Integration (CI) genannt wird, was im Grunde bedeutet, dass Maschinen automatisch Code überprüfen, jedes Mal wenn ein Entwickler eine Änderung vornimmt. Kürzlich fügte es ein Tool namens Codesmith hinzu, einen KI-Agenten (Software, die mehrstufige Aufgaben eigenständig ausführen kann), der automatisch Code beheben kann, der diese Überprüfungen nicht besteht.

CEO Aditya Jayaprakash sagte gegenüber TechCrunch AI, dass der Aufstieg von KI-Coding-Tools wie Cursor, OpenAIs Codex und Anthropics Claude Code mehr Code denn je erzeugt, aber nicht unbedingt besseren Code. „Code-Validierung ist immer noch ein Engpass, und es ist ein noch größerer Engpass, weil die Leute noch mehr schreiben", sagte er.

Mehr Code bedeutet mehr zu überprüfen. Das ist Blacksmiths Pitch.

Ist das Wachstum real?

Die Zahlen sprechen dafür, obwohl der Kontext wichtig ist. Das Unternehmen wuchs in weniger als einem Jahr von etwa 700 auf über 5.000 Kunden, und zu den Kunden gehören das Finanzunternehmen Mercury und die Spesenverwaltungsplattform Expensify. Der Umsatz wuchs von einer jährlichen Laufrate von 10 Millionen Dollar (das Tempo, in dem Geld hereinkam, projiziert auf ein ganzes Jahr) auf „Zehner Millionen Dollar", obwohl Jayaprakash sich weigerte, eine genaue Zahl zu nennen.

Das Unternehmen erreichte diesen ersten Meilenstein mit nur 10 Mitarbeitern. Es hat jetzt etwa 30.

Sollte sich jemand Sorgen um den Wettbewerb machen?

Blacksmith ist nicht allein. GitHub Actions, Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud bieten alle Code-Test- und Validierungstools an. Cursor und Anthropic integrieren ähnliche Überprüfungen in ihre eigenen Produkte. Das ist ein überfülltes Feld für ein Startup mit 30 Mitarbeitern.

Jayaprakash sagt, dass Blacksmith auf Geschwindigkeit und Preis konkurriert und plant, sich in eine vollständigere Suite von Tools auszubauen, die das Schreiben, Validieren und Zusammenführen von Code abdeckt. Ob das ausreicht, um sich gegen die großen Cloud-Anbieter zu behaupten, ist die wirkliche Frage hinter einer Bewertung von 550 Millionen Dollar.

Für Entwickler, die sich bereits auf KI verlassen, um ihren Code zu schreiben, ist die größere Erkenntnis einfach: Der Überprüfungsschritt ist nicht verschwunden. Er ist nur komplizierter geworden.