Startup Daytona nedavno je uspješno zatvorio Seriju A investicijske runde vrijednu 24 milijuna dolara, predvođenu američkim fondom FirstMark Capital, uz sudjelovanje fondova poput Upfront Ventures i drugih.
Daytona razvija naprednu infrastrukturu za generativnu umjetnu inteligenciju, prvenstveno za AI agente, softverske sustave koji koriste umjetnu inteligenciju kako bi samostalno izvršavali zadatke, donosili odluke i prilagođavali se situaciji, često bez stalne ljudske intervencije.
Daytonu su osnovali hrvatski IT stručnjaci Ivan Burazin, Vedran Jukić i Goran Draganić. Iako se sjedište tvrtke nalazi u New Yorku, a većina ključnih klijenata u San Franciscu, većina tima – koji trenutačno okuplja oko 20 vrhunskih stručnjaka – radi iz ureda u Splitu i Zagrebu.
Sa suosnivačem i izvršnim direktorom Daytone Ivanom Burazinom razgovarali smo o tome kako ova tehnologija redefinira način na koji agenti eksperimentiraju, zašto klasični cloud sustavi ne mogu pratiti njihove potrebe i što to znači za budućnost AI automatizacije.
Burazin je pokretač jedne od najistaknutijih developerskih konferencija Shift, suosnivač Codeanywherea i bivši Chief Developer Experience Officer u Infobipu.
- Daytona se pozicionira kao infrastruktura za AI agente. Kako biste to objasnili čitatelju koji razumije AI, ali još ne vidi zašto agentima treba potpuno nova vrsta infrastrukture?
Današnji cloud je građen za web aplikacije i produkcijske servise koji su stateless, predvidivi i izvršavaju isti kod na isti način. AI agenti rade suprotno. Eksperimentiraju, griješe, “forkaju” vlastiti tijek rada, trebaju dugotrajno stanje i mogućnost da se vrate korak unazad.
Daytona omogućuje da se računalo, kompletno radno okruženje s CPU-om, memorijom, diskovima i mrežom, programatski stvori, pauzira, “forka” ili ugasi u milisekundama. To je temeljna razlika.
- OpenClaw je postao viralan primjer onoga što gradite. Što vam je taj projekt otkrio o stvarnom ponašanju i očekivanjima korisnika AI agenata?
OpenClaw nam je pokazao koliko brzo zajednica eksperimentira kad dobije prave alate. Vidjeli smo da agenti ne rade linearno, stalno se vraćaju, pokušavaju ponovno, paraleliziraju zadatke i otvaraju desetke instanci istovremeno.
To je potvrdilo našu tezu: infrastruktura mora biti elastična, izolirana i izuzetno brza. Ako svako pokretanje traje predugo ili je preskupo, eksperimentiranje staje. A kod agenata je eksperimentiranje srž procesa.
- Svi danas tvrde da grade “infrastrukturu za AI”. Po čemu je Daytona temeljna tehnologija, a ne još jedan sloj apstrakcije ili buzzword?
Većina rješenja je orkestracija iznad postojećeg clouda. Mi gradimo novi jedinicu: programabilno, stateful računalo koje agent može kontrolirati kroz API.
Ne optimiziramo postojeći model, nego redefiniramo jedinicu računalstva za agente. Umjesto “instance” ili “kontejnera”, agent dobiva vlastito okruženje koje može “snapshotirati”, “forkati” i nastaviti kasnije. To je razina ispod aplikacijskog sloja.
- Kažete da u milisekundama stvarate radna okruženja koja su drastično jeftinija od klasičnog clouda. Gdje točno postojeći cloud modeli pucaju kad govorimo o AI agentima?
Cloud je optimiziran za dugotrajne servise i stabilne workloadove. Agentima treba suprotno: tisuće kratkotrajnih, izoliranih eksperimenata.
Kad svaki pokušaj mora podizati kompleksnu infrastrukturu, trošak i latencija rastu eksponencijalno. Mi optimiziramo upravo taj ciklus, brzo pokretanje, granularno upravljanje resursima i gašenje čim više nisu potrebni.
- Koliko je vašu tehnologiju teško kopirati i što danas konkretno sprječava Big Tech da ponudi sličnu stvar?
Tehnički gledano, nije nemoguće replicirati ideju. Ono što je teško kopirati je fokus i arhitekturu dizajniranu od početka za agente.
Velike kompanije imaju ogroman legacy i modele optimizirane za drugačiji tip workloadova. Mi nemamo taj teret. Gradimo sustav koji je od prvog dana zamišljen kao “računalo za agenta”, a ne kao proširenje postojećeg virtualnog stroja.
- Series A rundu od 24 milijuna dolara predvodio je FirstMark. Što mislite da je njih presudno uvjerilo u Daytonu?
Mislim da su prepoznali promjenu paradigme. Ako agenti postanu standardni način rada, infrastruktura mora pratiti tu promjenu.
Investitori koji dugoročno razmišljaju traže temeljne promjene u načinu na koji se tehnologija koristi. Mi vjerujemo da je ovo jedna od takvih promjena.
- Kako gledate na granicu odgovornosti infrastrukture kada AI agenti imaju pristup internetu, servisima i potencijalno financijama?
Sigurnost i izolacija su ključni. Svaki agent mora raditi u strogo izoliranom okruženju, s precizno definiranim dozvolama.
Infrastruktura mora omogućiti kontrolu, auditabilnost i mogućnost trenutačnog gašenja. Kako agenti dobivaju veću autonomiju, infrastruktura mora pružiti proporcionalno veće sigurnosne mehanizme.
- Na što će konkretno biti usmjerena nova investicija – koji problem sada prvi put možete rješavati?
Ulaganje će primarno ići u razvoj proizvoda i širenje tima.
- Koji je prvi veliki rizik koji svjesno preuzimate nakon ove runde financiranja?
Najveći rizik je brzina. Tržište se razvija iznimno brzo, a mi moramo skalirati tim i proizvod bez kompromisa po pitanju kvalitete.
- Ako AI agenti postanu mainstream, kako izgleda svijet u kojem su posvuda i koje će stvari ljudi prestati raditi ručno?
Ljudi će prestati raditi repetitivne, proceduralne digitalne zadatke. Fokus će se pomaknuti na donošenje odluka, kreativnost i strateško razmišljanje. Agentima ćemo delegirati izvršavanje, a ljudi će zadržati nadzor i odgovornost.
