AI agentima trebaju računala

Umjetna inteligencija sve se brže pomiče od odgovaranja na pitanja prema samostalnom obavljanju zadataka, a takav razvoj stvara potražnju za drukčijom računalnom infrastrukturom. Autonomnim agentima više nisu dovoljni samo veliki jezični modeli jer za rad trebaju izdvojena okruženja u kojima mogu pokretati programe, pristupati podacima i izvršavati kod. Upravo na tom dijelu tržišta svoju budućnost gradi Daytona, kompanija koja je novom investicijskom rundom od 60 milijuna dolara dosegnula procijenjenu vrijednost od milijardu dolara. „Ozbiljnim procjenama veličine ovog tržišta ne bih previše vjerovao“, kaže Ivan Burazin, suosnivač Daytone, upozoravajući da je riječ o kategoriji čiji se poslovni i tehnološki okviri tek oblikuju. Umjesto prognoza tržišne vrijednosti, Burazin ističe rast korištenja platforme i činjenicu da postojeći kupci iz mjeseca u mjesec povećavaju potrošnju.

Od početka godine do rujna Daytonina je godišnja stopa prihoda, prema njegovim riječima, porasla oko 25 puta, dok prosječni mjesečni pokazatelj neto zadržavanja prihoda doseže približno 135 posto. Ipak, apsolutne prihode, marže i plan dostizanja profitabilnosti kompanija ne objavljuje, pa je poslovne dosege teško procjenjivati isključivo na temelju stopa rasta. Burazin pritom kao glavno ograničenje daljnjeg širenja ne vidi nedostatak kupaca, nego raspoloživost procesora i poslužitelja te mogućnost zapošljavanja novih stručnjaka. Daytona već posluje u približno 25 podatkovnih centara, a znatan dio njezina inženjerskog tima radi iz Hrvatske, premda je američko tržište najvažnije za prodaju.

Tržište umjetne inteligencije ubrzano se mijenja, a uz razvoj velikih jezičnih modela sve važniju ulogu dobiva infrastruktura na kojoj autonomni AI agenti izvršavaju zadatke. Koliko je danas stvarno veliko tržište takve infrastrukture, u kojoj se fazi razvoja nalazi i gdje Daytona vidi svoju poziciju u odnosu na velike pružatelje usluga u javnom oblaku i specijalizirane konkurente? Koliku vrijednost trenutačno ima globalno tržište infrastrukture za AI agente, koliko brzo raste i koliki bi tržišni potencijal mogao dosegnuti do 2030. godine?

Ozbiljnim procjenama veličine ovog tržišta ne bih previše vjerovao. Kategorija je stara godinu-dvije i svaka brojka do 2030. više je pogađanje nego analiza. Ono što vidim iz prve ruke: svaki agent koji piše i pokreće kod, koristi preglednik ili radi u nekom programu treba vlastito računalo. Kad govorimo o milijardama agenata, to je tržište veće od današnjeg clouda za ljude. Uvjeren sam da će se u doglednoj budućnosti više trošiti na CPU-ove na kojima agenti rade nego na GPU-ove na kojima razmišljaju.

Konkurencije ima, od specijaliziranih startupa do velikih cloudova. Razlikujemo se u tri stvari: brzini (računalo je spremno u milisekundama), tome što agent može pauzirati sa sačuvanim stanjem i kopirati se u stotine paralelnih verzija i tome što smo jedini koji na jednoj platformi imaju Linux, Windows, macOS i GPU okruženja.

AWS, Azure i Google to mogu napraviti, ali morali bi u sebi izgraditi novu kompaniju. Njihova je infrastruktura optimizirana za servere koji rade mjesecima, a agentima treba suprotno: milijuni kratkotrajnih računala koja se pale i gase u minutama. Mislim da je ovo zasebna kategorija clouda i da će takva i ostati.

Daytona je u investicijskoj rundi serije B prikupila 60 milijuna dolara, uz procjenu vrijednosti kompanije od milijardu dolara, a ukupno financiranje dosegnulo je 91 milijun dolara. Koji su konkretni poslovni, financijski i tehnološki pokazatelji uvjerili investitore u takvu vrijednost kompanije i koliko ta procjena odražava ostvarene rezultate, a koliko očekivanja budućeg rasta? Koji su ključni kriteriji korišteni pri određivanju vrijednosti od milijardu dolara, koliko su na nju utjecali rast prihoda, broj korisnika, ugovoreni poslovi i očekivani razvoj tržišta te kakvu ulogu imaju strateški investitori poput Qualcomm Venturesa, Samsung Nexta i Okta Venturesa? Kako će biti raspoređeno novih 60 milijuna dolara između razvoja tehnologije, proširenja infrastrukture, zapošljavanja, komercijalnog širenja i ulaska na nova tržišta te koje konkretne ciljeve Daytona mora ostvariti u sljedećih 12 do 24 mjeseca?

Investitore su uvjerila dva pokazatelja. Prvi je rast: run rate nam je od siječnja do rujna narastao oko 25 puta. Drugi, važniji, jest ponašanje postojećih kupaca. Prosječni mjesečni NRR nam je oko 135 %, dakle kupci s vremenom troše sve više a da ih ne guramo. Najbolji dokaz povjerenja je to što je oko 50 od 60 milijuna došlo od postojećih investitora, koji nas najbolje poznaju. Rundu je vodio FirstMark, a ukupno smo prikupili 91 milijun dolara. Qualcomm Ventures, Samsung Next i Okta Ventures donose nam pristup hardveru, uređajima i sigurnosti, a to su upravo područja koja su agentima ključna.

Novac dijelimo na dva glavna dijela: zapošljavanje i infrastrukturu. Točan omjer još nije definiran. Potražnja raste brže od ponude, pa nam je kapacitet prioritet. Cilj je za sljedećih 12 do 24 mjeseca od sandboxa izgraditi cijeli Agent Cloud i osigurati dovoljno kapaciteta da pratimo kupce.

Status jednoroga ne mijenja mnogo. Investitori su i prije očekivali brz rast, a mi smo i prije gradili kompaniju koja mora biti dugoročno održiva. O izlasku na burzu trenutačno ne razmišljamo. Fokus je na proizvodu i kupcima.

Koliki su bili prihodi Daytone u 2025. godini, koliki se očekuju u 2026. i koja je trenutačna razina godišnjeg ponavljajućeg prihoda odnosno annualizirane stope prihoda, uz pojašnjenje koliko prihoda dolazi od velikih poslovnih korisnika, a koliko od manjih razvojnih timova? Koliki su troškovi pružanja infrastrukture, kakva je bruto marža poslovanja, koliko kompanija ulaže u vlastiti razvoj te kada se očekuje dostizanje operativne profitabilnosti?

Prihode po godinama i ARR ne objavljujemo javno, kao ni bruto maržu ni plan profitabilnosti. Ono što mogu reći: rast nije došao iz jednog izvora. Kupci su nam po cijelom "agent stacku": laboratoriji koji grade modele (Meta, Cohere), tvrtke koje stvaraju podatke i okruženja za treniranje (Snorkel, Handshake, Surge AI, Turing, AfterQuery, Trajectory) i tvrtke koje agente stavljaju u proizvode (Writer, Clay, n8n, Postman, Mintlify, bolt.new). Writer je kod nas u jednom mjesecu pokrenuo 300.000 sandboxa, a Snorkel više od milijun. Prihode ne raščlanjujemo po kupcima, ali raspršenost po segmentima znači da ne ovisimo o jednom dijelu tržišta.

Danas nas je oko 35. Broj korisnika ne objavljujemo.

Najveća prepreka u 2027. nije potražnja nego kapacitet. Na tržištu već nedostaje CPU-ova i servera. Veliku većinu hardvera još iznajmljujemo, ali sada gradimo i vlastiti, a prisutni smo u otprilike 25 data centara. Druga prepreka je dovoljno brzo zapošljavanje, a da ne snizimo kriterije.

Koliko smo blizu trenutku u kojem će AI agenti postati standardan dio poslovne infrastrukture i kakve će tehnološke promjene biti potrebne da bi se takvi sustavi mogli pouzdano koristiti u velikim razmjerima? Koje su danas najvažnije tehnološke prepreke široj primjeni autonomnih AI agenata, posebno kada je riječ o pouzdanosti, sigurnosti, upravljanju pristupnim pravima, troškovima izvođenja i nadzoru nad njihovim odlukama? Kako će se razvijati odnos između velikih jezičnih modela, specijaliziranih AI agenata i izvršne infrastrukture poput Daytone te može li upravo infrastruktura postati važniji izvor konkurentske prednosti od samih AI modela?

Bliže smo nego što većina misli. Ove godine agenti su prešli iz demoa u pravi posao, i to vidimo na svojim brojkama svaki dan.

Najveće prepreke su pouzdanost i sigurnost. Agent mora raditi u izoliranom okruženju, dirati samo ono što mu je dopušteno, a njegovi postupci moraju biti vidljivi i reverzibilni. Zato je izvršna infrastruktura ključna: ako agent pogriješi, šteta ostaje u njegovom sandboxu, a stanje se može vratiti unatrag.

Modeli će i dalje biti mozak, ali modeli postaju sve sličniji i sve jeftiniji. Razliku će praviti ono što agent može napraviti u stvarnom svijetu, a za to mu trebaju računalo, preglednik, pohrana i dozvole. Inference cloud je mjesto gdje agent razmišlja, a naš cloud je mjesto gdje agent radi.

Mjerljive rezultate danas vidimo najprije u programiranju, analizi podataka i automatizaciji poslovnih procesa te u treniranju samih modela. Do 2030. očekujem da će svaka ozbiljna tvrtka imati tisuće digitalnih radnika uz ljude.

Daytona razvija infrastrukturu koja AI agentima omogućuje izvršavanje zadataka u izoliranim okruženjima za Linux, Windows, macOS i grafičke procesore, uz brzo pokretanje, paralelno izvođenje i očuvanje radnog stanja. Koliko takav tehnološki pristup može postati temelj nove generacije računalstva i kakva je dugoročna strategija razvoja Daytone u trenutku kada se globalno tržište AI infrastrukture ubrzano konsolidira? Koje nove funkcionalnosti i infrastrukturne kapacitete Daytona planira razviti tijekom 2027. godine, hoće li se snažnije usmjeriti na rad s grafičkim procesorima, multimodalne agente i automatizaciju složenih poslovnih procesa te kolika će dodatna ulaganja biti potrebna? Kako se planira geografsko širenje poslovanja, gdje su danas najvažnija tržišta Daytone, kakvu ulogu imaju Europa i Hrvatska u razvoju kompanije te postoji li prostor za snažnije uključivanje hrvatskih inženjera i tehnološkog ekosustava?

U 2027. gradimo Agent Cloud: ne samo sandboxe, nego sve što agentu treba za posao, na Linuxu, Windowsu, macOS-u i GPU-ovima. GPU okruženja i agenti koji rade u grafičkim sučeljima (multimodalni agenti) bit će velik dio toga. Dodatna ulaganja ići će prije svega u infrastrukturu, ali iznose ne navodimo.

Najvažnije tržište je SAD jer su tamo gotovo sve AI kompanije s kojima radimo. Europa je za nas prije svega izvor talenta. Inženjering je većinom u Hrvatskoj, a od otprilike 35 ljudi dvije trećine su tim iz RH. Tu ćemo i dalje zapošljavati jer su hrvatski inženjeri svjetska klasa.

Što moramo postići u tri do pet godina? Da svaki agent na svijetu kojem treba računalo radi na Daytoni. Ciljeve u prihodima i tržišnom udjelu ne objavljujemo, a o budućoj valuaciji ne bih nagađao. Ako dobro napravimo posao, vrijednost će doći sama. Daytona je projekt za život.