Jacob Jackson sangat menggemari AI di awal kariernya.
Jackson mendirikan Tabnine, asisten pengkodean AI yang berhasil mengumpulkan hampir $60 juta dalam bentuk dukungan modal ventura, saat masih menjadi mahasiswa ilmu komputer di University of Waterloo. Setelah menjual Tabnine ke Codata pada tahun 2019 (selama ujian akhirnya), Jackson bergabung dengan OpenAI sebagai pekerja magang, tempat ia bekerja hingga tahun 2022.
Pada saat itulah Jackson terdorong untuk memulai sebuah perusahaan lagi, yang berfokus pada dukungan alur kerja pengembang umum.
“Selama bertahun-tahun sejak saya membangun Tabnine, berbagai alat seperti ChatGPT dan Github Copilot telah mengubah cara kerja para pengembang,” tutur Jackson kepada TechCrunch. “Ini adalah waktu yang sangat menyenangkan untuk mengerjakan berbagai alat pengembang karena teknologi yang mendasarinya telah berkembang pesat sejak saya memulai Tabnine — yang telah menyebabkan semakin banyak pengembang yang tertarik menggunakan berbagai alat AI untuk mempercepat alur kerja mereka.”
Jadi Jackson memulai Ahli superplatform pengkodean AI seperti Tabnine tetapi dengan beberapa peningkatan kualitas dan teknis.
Model AI generatif internal Supermaven, Babble, dapat memahami banyak kode sekaligus, kata Jackson, berkat jendela konteks 1 juta token. (Dalam ilmu data, token adalah bagian-bagian data mentah yang dibagi lagi — seperti suku kata “fan,” “tas” dan “tic” dalam kata “fantastic.”)
Konteks model, atau jendela konteks, merujuk pada data masukan (misalnya kode) yang dipertimbangkan model sebelum menghasilkan keluaran (misalnya kode tambahan). Konteks yang panjang dapat mencegah model dari “melupakan” konten dokumen dan data terkini, serta dari menyimpang dari topik dan mengekstrapolasi secara salah.
“Jendela konteks kami yang besar membantu mengurangi frekuensi halusinasi karena memungkinkan model mengambil jawaban dari konteks dalam situasi yang biasanya mengharuskannya menebak,” kata Jackson.
Satu juta token memang merupakan jendela konteks yang besar. Namun, jumlah itu tidak lebih besar dari milik perusahaan rintisan pengodean AI Magic, yang berjumlah 100 juta token. Sementara itu, alat Code Assist yang baru-baru ini diperkenalkan Google menyamai konteks Supermaven dengan jumlah 1 juta token.
Jadi, apa saja keunggulan Supermaven dibanding pesaingnya? Nah, Jackson mengklaim bahwa Babble memiliki latensi yang lebih rendah berkat “arsitektur neural baru.” Ia tidak akan menjelaskan lebih lanjut selain mengatakan bahwa arsitektur tersebut dikembangkan “dari awal.”
“Supermaven menghabiskan 10 hingga 20 detik untuk memproses repositori kode pengembang agar terbiasa dengan API dan konvensi unik basis kodenya,” kata Jackson. “Dengan latensi yang lebih rendah karena infrastruktur penyajian model internal kami, alat kami tetap responsif saat bekerja dengan perintah panjang yang disertakan dengan basis kode besar.”
Pasar untuk alat pengkodean AI merupakan pasar yang besar dan terus berkembang, dengan Polaris Research memproyeksikan bahwa itu akan bernilai $27,17 miliar pada tahun 2032. sebagian besar responden dalam jajak pendapat pengembangan terbaru GitHub mengatakan bahwa mereka telah mengadopsi alat AI dalam beberapa bentuk, dan lebih dari 1,8 juta orang — dan ~50.000 bisnis — membayar GitHub Copilot.
Namun Supermaven — bersama dengan pesaing startup seperti Cognition, Anysphere, Poolside, Codeium, dan Augment — menghadapi tantangan etika dan hukum yang harus diatasi.
Perusahaan sering kali berhati-hati dalam mengekspos kode kepemilikan kepada pihak ketiga; misalnya, Apple dilaporkan melarang staf menggunakan Copilot tahun lalu, dengan alasan kekhawatiran tentang kebocoran data rahasia. Beberapa alat pembuat kode yang dilatih menggunakan kode berlisensi terbatas atau berhak cipta telah ditampilkan untuk memuntahkan kode tersebut ketika diminta dengan cara tertentu, yang menimbulkan risiko tanggung jawab (misalnya, pengembang yang memasukkan kode tersebut dapat dituntut). Dan, karena AI membuat kesalahan, alat bantu pengkodean dapat mengakibatkan kode yang lebih salah dan tidak aman sedang didorong ke basis kode.
Jackson mengatakan bahwa Supermaven tidak menggunakan data pelanggan untuk melatih modelnya. Namun, ia mengakui bahwa perusahaan menyimpan data selama seminggu untuk “membuat sistem cepat dan responsif,” katanya. Mengenai hak cipta, Jackson tidak secara eksplisit menyangkal bahwa Babble dilatih pada kode yang dilindungi IP — hanya saja “dilatih hampir secara eksklusif pada kode yang tersedia untuk umum, bukan dari internet publik” untuk “mengurangi paparan konten yang berbahaya selama pelatihan.”
Pelanggan tampaknya tidak patah semangat. Lebih dari 35.000 pengembang menggunakan Supermaven, kata Jackson, dan sebagian besar membayar paket premium Pro ($10 per bulan) dan Team ($10 per bulan per penggunaan). Pendapatan tahunan berulang Supermaven mencapai $1 juta tahun ini berkat basis pengguna yang tumbuh 3x lipat sejak peluncuran platform tersebut pada bulan Februari.
Momentum itu menarik perhatian VC.
Minggu ini, Supermaven mengumumkan pendanaan eksternal pertamanya: pendanaan sebesar $12 juta yang dipimpin oleh Bessemer Venture Partners dan angel investor terkemuka termasuk salah satu pendiri OpenAI, John Schulman, dan salah satu pendiri Perplexity, Denis Yarats. Jackson mengatakan bahwa rencananya adalah menggunakan uang tersebut untuk merekrut pengembang (Supermaven saat ini memiliki tim yang terdiri dari lima orang) dan mengembangkan editor teks Supermaven, yang saat ini masih dalam tahap beta.
“Kami berencana untuk tumbuh secara signifikan hingga akhir tahun,” tambahnya. “Meskipun ada hambatan untuk teknologi secara keseluruhan, pasar untuk kopilot pengkodean telah tumbuh dengan cepat. Pertumbuhan kami sejak peluncuran pada bulan Februari — serta putaran pendanaan terbaru kami — memposisikan kami dengan baik saat kami menuju tahun depan.”
