Code Metal hat gerade eine Bewertung von 1,25 Milliarden US-Dollar erreicht. Das Unternehmen setzt darauf, dass die schwierigste KI-Arbeit beim Programmieren nicht im Schreiben neuer Apps besteht, sondern darin, alte sicher umzuschreiben.
Das in Boston ansässige Unternehmen Code Metal nahm in einer von Salesforce Ventures angeführten Serie-B-Runde 125 Millionen US-Dollar auf. Accel, B Capital und J2 Ventures beteiligten sich ebenfalls, berichtet WIRED. Das 2023 gegründete Unternehmen teilte WIRED mit, es sei bereits profitabel und erwirtschafte einen positiven Cashflow.
Das Startup übersetzt Legacy-Code in moderne Zielsprachen und überprüft anschließend, ob sich die Ausgabe weiterhin korrekt verhält – ein Muss in regulierten Umgebungen, in denen ein „kleiner“ Übersetzungsfehler eine kostspielige erneute Validierung auslösen kann. Zu den ersten Kunden von Code Metal gehören nach eigenen Angaben die US Air Force, L3Harris, RTX und Toshiba. Im selben Bericht sagte CEO Peter Morales, das Unternehmen widme sich „zentralen Problemen“, bei denen die Modernisierung nicht mit Übersetzungsfehlern einhergehen dürfe.
Was Code Metal tatsächlich macht
Die Plattform von Code Metal übersetzt laut WIRED Software, die in höheren Programmiersprachen wie Python, Julia, Matlab und C++ geschrieben wurde, in hardwarenahe oder hardwarespezifische Sprachen wie Rust, VHDL und Nvidia CUDA. Der Reiz liegt in der Kombination aus Geschwindigkeit und Portierbarkeit – insbesondere wenn Teams Software auf neuen Architekturen ausführen müssen, ohne alles von Hand neu entwickeln zu müssen. Der Appetit der Investoren auf praxisnahe KI-Tools zeigt sich ebenfalls in hohen Finanzierungssummen, darunter ein Rekord-finanzierungsvolumen von 150 Milliarden US-Dollar für KI-Startups im Jahr 2025.
Wie Code Metal das Problem „Die KI hat einen Fehler geschrieben“ zu vermeiden versucht
Code Metal erzeugt während der Übersetzung Testgerüste, um zu überprüfen, ob sich der konvertierte Code wie erwartet verhält, berichtete WIRED. Morales sagte außerdem, dass das System eine Übersetzung abbrechen kann, wenn es deren Korrektheit nicht überprüfen kann.
Diese Haltung nach dem Motto „Beweise es“ zeigt sich in der gesamten Entwickler-Tool-Landschaft – von nahezu in Echtzeit programmierenden Modellen bis hin zum umfassenderen Bereich der Startups für generative KI.
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