Shuttle raises $6 million to fix vibe-coding’s deployment problem
Image Credits:Ivan Weiss / Ivan Weiss (opens in a new window)
La promesa de vibe coding era que las aplicaciones a gran escala podrían crearse a partir de una idea, impulsadas por sistemas como Lovable y Replit AI. Pero resulta que escribir el código es solo el primer paso en el proceso — y los vibecoders ya están encontrando los problemas estándar de mantenimiento y actualización de un producto de software.
Por suerte para ellos, una nueva oleada de startups está llegando para llenar esos vacíos. El miércoles, la startup de ingeniería de plataformas Shuttle anunció $6 millones en financiamiento inicial para manejar los problemas de infraestructura que comienzan donde productos como Lovable y Cursor dejan de lado. Los inversores incluyen al ex CEO de GitHub Thomas Dohmke y al fundador de Segment Calvin French-Owen.
Shuttle tomará el código producido por un sistema de vibe-coding y evaluará la mejor manera de desplegarlo, presentando al usuario un paquete de infraestructura razonable junto con una etiqueta de precio. Una vez que el usuario esté de acuerdo, Shuttle puede organizar el pago y desplegar el software directamente en el proveedor de nube con mínima fricción.
Ha sido un camino largo para Shuttle, que lanzó como parte de una clase de Y Combinator en 2020. Desde entonces, se ha convertido en uno de los sistemas más populares para desplegar aplicaciones Rust, atrayendo a 20,000 desarrolladores a través de 120,000 despliegues con un enfoque rápido de cero configuración. Con esta nueva ronda de financiamiento, la empresa planea expandirlo a todos los lenguajes de programación y sistemas de codificación AI.
Como describe el CEO y cofundador Nodar Daneliya, los sistemas AI agenticos han hecho que las barreras entre diferentes ecosistemas de programación sean mucho más fáciles de cruzar, lo que significa que un sistema como Shuttle puede desplegarse en todos ellos al mismo tiempo. “AI está borrando las fronteras entre diferentes ecosistemas de lenguajes,” dice Daneliya. “Por lo tanto, es el momento perfecto [para escalar], porque hemos estado en este espacio de desarrollo backend durante años.”
En términos prácticos, eso significa construir una interfaz agentica para la gestión de plataformas, de modo que los usuarios puedan provisionar una base de datos o comprar alojamiento en la nube utilizando las mismas instrucciones en lenguaje natural que usaron para codificar su aplicación. En el backend, también significa construir interconexiones con proveedores de nube y sistemas de codificación para que los agentes tengan todo el contexto que necesitan.
“Esencialmente, hemos creado este spec que funciona como una capa intermedia entre lo que los humanos pueden revisar y lo que el AI entiende,” dijo Daneliya a TechCrunch. “El desarrollo especificado se está convirtiendo en la forma preferida de hacer las cosas, y no hay razón por la que no debería ser así para la infraestructura también.”