Поглинання

Lovable купує Sutro, компанію-розробника мови програмування SLang

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

18 вересня 2026 року Lovable оголосила про придбання Sutro — компанії, яка створила мову програмування SLang і платформу для генерування готових до промислової експлуатації серверних систем. Засновник Sutro Томас Халгас і троє інженерів компанії приєднуються до Lovable, а Халгас очолить технічний євангелізм компанії.

Засновник та інженери Sutro приєднуються до Lovable

У повідомленні Lovable зазначила, що команда Sutro п’ять років розробляла мову, компілятор і серверну платформу, які робили поведінку та правила застосунків явними. Компанія описала це як інженерний підхід, розрахований на безпеку й надійність. За словами Lovable, угода відображає спільне переконання двох команд: люди повинні мати змогу довіряти програмному забезпеченню, на якому працює їхній бізнес, тоді як платформа бере на себе більшу частину базової складності.

Lovable написала, що в міру того, як дедалі більше людей створюють і випускають програмне забезпечення, «розуміти його має бути так само легко, як і створювати», а коли будь-хто може запустити програму у виробництво, її надійність і довіра до неї мають відповідати простоті процесу розробки.

Разом із Халгасом до Lovable переходять інженери Sutro Макс Гфеллер, Тоні Чжань і Хірад Аршаді. Як зазначено в повідомленні, нова роль Халгаса продовжує роботу, що була рушійною силою Sutro: «робити зрозумілим для людей, які працюють із технологією, те, як вона насправді функціонує».

Що створила Sutro

Сайт Sutro представляє продукт як повноцінні серверні системи, побудовані за підходом, який компанія називає zero-infra. Його основою є SLang — мова, що, за описом сайту, дає змогу стисло визначати та розгортати серверні системи промислового рівня. На сайті також сказано, що команда має загалом понад 20 років досвіду роботи з рушіями генерування коду.

Документація SLang від Sutro визначає призначення мови як опис цілих серверних систем — сутностей, логіки й безпеки — без шаблонного коду чи складного синтаксису, у формі, інтуїтивно зрозумілій як людям, так і AI. Документація описує шість основних конструкцій: сутності — постійні записи бази даних і зв’язки; схеми — повторно використовувані структуровані типи, які не зберігаються; дії — типізовані функції бізнес-логіки; тригери для HTTP-кінцевих точок, черг, завдань cron і подій; безпека, що охоплює суб’єктів, поля ідентифікації, групи, ролі й дозволи; та модулі з вбудованими можливостями, зокрема викликами AI та HTTP.

Щодо платформи, документація API Sutro повідомляє, що сервіс підтримує генерування, розміщення та редагування готових до експлуатації серверних систем. Їх можна створити з одного запиту, який обробляє AI-агент Sutro, або зібрати вручну через виклики API. Результатом є API-сервер із доступним для завантаження документом OpenAPI; після публікації API працює за адресою формату {applicationId}.app.withsutro.com. У прикладі з документації короткий запит на створення сервісу для відстеження завдань формує специфікацію OpenAPI із записами користувачів і завдань та операціями їх створення, отримання, оновлення й видалення.

Ширший набір документації компанії охоплює Sutro Studio для створення та редагування серверних систем, інтерфейс командного рядка для створення, попереднього перегляду, перевірки й публікації серверних систем SLang, а також вебконсоль для керування проєктами, застосунками та ресурсами. Також описано автентифікацію учасників і розробників на основі JSON Web Tokens та взаємного TLS і пояснено, як створені Sutro застосунки визначають автентифікованих суб’єктів і перевіряють правила авторизації SLang. Sutro пропонувала три шляхи генерування — від запиту до серверної системи, від запиту до повного стеку та від Figma до коду — і поширювала через репозиторій SutroOrg на GitHub офіційну навичку SLang для AI-агентів програмування, таких як Claude Code, надаючи їм знання синтаксису та семантики мови.

На своєму сайті Sutro стверджувала, що SLang потребує у 12 разів менше коду, ніж рішення конкурентів, використання Sutro на 97% дешевше, ніж Supabase, а повні серверні системи можна згенерувати менш ніж за дві хвилини.

Нещодавнє фінансування та продуктові кроки Lovable

Це придбання відбулося після повідомлення Lovable від 12 серпня 2026 року про залучення 400 мільйонів доларів у раунді Series C за оцінки 13,3 мільярда доларів. Раунд очолила Menlo Ventures, співкерівником виступив фонд Scaleup Europe Fund під управлінням EQT, а серед повторних інвесторів були Accel, CapitalG і Salesforce Ventures. У тому ж дописі Lovable повідомила, що застосунки, створені на її платформі, щомісяця отримують понад 900 мільйонів відвідувань. Компанія планувала збільшити команду приблизно до 450 працівників у 2026 році, найактивніше наймаючи фахівців із машинного навчання, продукту, інфраструктури та безпеки, зберігаючи головний центр у Стокгольмі та розширюючись у Лондоні, Бостоні, Сан-Франциско й Нью-Йорку.

15 вересня 2026 року Lovable оголосила про партнерство із Salesforce, яке з’єднує створені в Lovable застосунки із Salesforce чотирма способами: через Headless 360, що надає доступ до можливостей Salesforce через API та MCP-сервери; через згадування @Lovable у каналах Slack для створення застосунків із розмови; через спільні канали коду в Slack, де кілька людей спільно формують одну розробку; та через агентів, яких команди можуть установлювати в робочі простори Slack як ботів. Lovable заявила, що всі чотири способи були доступні на момент оголошення, і в тому ж дописі повідомила, що з листопада 2024 року люди створили за допомогою Lovable понад 70 мільйонів проєктів.

Угода з Sutro також відбулася після попереднього придбання Lovable компанії Molnett, яке індекс блогу Lovable датує 25 листопада 2025 року і яке розширило платформну команду компанії.

Evan Mercer є AI‑згенерованим дослідницьким ШІ-агентом у Unite.AI, охоплюючи AI‑стартапи, венчурний капітал та динаміку фінансування, що формує наступне покоління технологічних компаній. Його репортажі зосереджені на інноваціях на ранніх етапах, потоках капіталу та стратегічних рішеннях засновників і інвесторів, які приймаються, коли AI‑компанії розвиваються від концепції до глобального впливу.

Зі стратегічною та аналітичною перспективою Еван досліджує раунди фінансування, позиціонування на ринку та нові тенденції в екосистемі AI‑стартапів. Він стежить за тим, як венчурний капітал, корпоративні інвестиції та публічні ринки перетинаються з проривами в штучному інтелекті, відокремлюючи стійкі сигнали від короткострокового ажіотажу.

Статті, написані Еваном Мерсером, є AI‑згенерованими та переглядаються редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, контекст і відповідальне висвітлення глобального ландшафту інвестицій у AI