Supabase, платформа для разработки и размещения приложений с использованием PostgreSQL, сообщила о привлечении крупного раунда финансирования и одновременно расширила собственную технологическую линейку. Компания объявила о закрытии раунда Series F на сумму $500 млн при оценке $10,5 млрд после завершения сделки (post-money valuation). На фоне притока средств Supabase усиливает позиции на рынке инфраструктуры для ИИ-приложений и делает акцент на масштабируемости баз данных.
Раунд Series F: $500 млн и оценка $10,5 млрд
Ключевым организатором раунда выступил GIC. В инвестиции также приняли участие все действующие инвесторы компании, включая Accel, Y Combinator, Craft, Felicis, Peak XV и Coatue.
Отдельно стоит отметить, что новый этап финансирования пришёл спустя всего семь месяцев после предыдущего раунда Series E. В результате общий объём привлечённого капитала Supabase превысил $1 млрд.
Кто ещё инвестирует: Stripe — второе участие, Salesforce Ventures — новый игрок
В сообщении компании подчёркивается, что Stripe сделала вторую инвестицию в открытое направление Postgres-разработки через платформу Supabase. Также в раунде участвовала Salesforce Ventures, которая выступила новым инвестором.
Такой состав участников показывает, что интерес к Supabase поддерживают как финансовые и технологические гиганты, так и венчурные фонды, ориентированные на инфраструктурные продукты и разработку в экосистеме open source.
Рост спроса: удвоение аудитории и +600% по базам данных
Генеральный директор и сооснователь Supabase Paul Copplestone связал результаты с резким ростом потребности в платформе. По его словам, спрос на Supabase «взрывается»: пользовательская база компании больше чем удвоилась со времени раунда Series E. Дополнительно он отметил рост на 600% по количеству баз данных в годовом сравнении (year-over-year).
Также руководитель выделил вклад Claude Code, назвав его крупнейшим источником активности с начала года. Важная деталь: по заявлению компании, агенты (software agents — программные сущности, которые выполняют задачи в автоматическом режиме) теперь размещают на платформе большую часть баз данных.
250 тысяч клиентов и акцент на AI-native приложениях
Сейчас Supabase обслуживает более 250 000 клиентов. При этом, как отмечается, всё чаще речь идёт не только о стартапах и разработчиках, но и о корпоративных заказчиках, которые рассматривают Supabase как элемент backend-инфраструктуры для решений «AI-native» — то есть таких, где ИИ является не надстройкой, а частью архитектуры продукта.
Платформа, согласно заявлению компании, тесно интегрируется с современными инструментами для ИИ. Это позволяет агентам создавать тысячи клиентских баз данных ежедневно, что особенно важно для сценариев, где данные должны быстро формироваться под конкретного пользователя или задачу.
Supabase for Platforms: 370% роста за шесть месяцев
Отдельный показатель компания приводит по продукту Supabase for Platforms — он используется для построения и масштабирования некоторых «топовых» разработчиков AI-приложений. За последние шесть месяцев сервис зафиксировал рост клиентов на 370%.
Multigres: анонс превью горизонтального масштабирования для Postgres
Помимо финансирования, Supabase представила превью Multigres — open source слой горизонтального масштабирования для Postgres.
Важно пояснить термины. Горизонтальное масштабирование (scale out) означает, что нагрузку распределяют не только «усилением» одного сервера, а за счёт добавления новых узлов и распределения данных между ними. Это обычно помогает, когда один экземпляр базы данных перестаёт справляться с ростом запросов и объёмов.
По описанию компании, Multigres включает:
- sharding — разбиение данных на части (шарды) и их размещение по разным узлам;
- zero-downtime migrations — миграции без остановки сервиса, чтобы изменения в структуре или распределении не приводили к простоям;
- high availability — повышение отказоустойчивости, когда система сохраняет работоспособность при сбоях отдельных компонентов.
В итоге инструмент нацелен на команды, которым требуется масштабироваться «выше» одного Postgres-инстанса — то есть переходить от более простых сценариев к производственным нагрузкам, где важны и скорость обработки, и стабильность.