
Інвестиції та зростання
Дизайн-платформа Paper, що базується в Сан-Франциско, оголосила про залучення $34 мільйонів у раунді фінансування Серії A. Раунд спільно очолили Accel та ICONIQ, довівши загальний обсяг фінансування компанії до $38.5 мільйонів. Це включає попередній посівний раунд на $4.2 мільйона, який також очолив Accel у лютому 2025 року. Серед нових інвесторів – Designer Fund, CEO WorkOS Майкл Грініч, CEO Lovable Антон Осіка, а також інженери та дизайнери з Anthropic та OpenAI. Існуючі інвестори, такі як Basecase, Девід Хоанг та CEO Vercel Гільєрмо Раух, також взяли участь.
Компанія повідомила про значне зростання: її річний регулярний дохід (ARR) зріс у 25 разів за один місяць після запуску Paper Desktop. Paper також чотири місяці поспіль входить до списку найшвидше зростаючих компаній Ramp, кілька місяців займаючи перше місце. Тисячі команд, включаючи Ramp, Lovable, Harvey, Vercel, PostHog, Quartr та Y Combinator, тепер використовують платний сервіс Paper. Щоденні продажі зросли у 6 разів після запуску десктопної версії.
Підхід Paper до дизайну та AI-агентів
Основна теза Paper полягає в тому, що HTML та CSS перевершать пропрієтарний формат Figma, оскільки AI-агенти для кодування стають центральними у процесі розробки та впровадження програмного забезпечення. За словами Paper, інструменти дизайну, створені до ери AI-кодування, вимагають зайвого кроку перетворення між тим, що створює дизайнер, і тим, що реалізує інженер або агент.
Figma, домінуюча дизайн-платформа, зберігає дизайни у пропрієтарному форматі WebGL, що вимагає перетворення у виробничий код для розробників та AI-агентів. Paper, натомість, рендерить все в HTML та CSS з самого початку, що робить дизайн ближчим до робочого коду. Сервер MCP від Paper надає 24 двонаправлені інструменти, дозволяючи AI-агентам як читати, так і записувати безпосередньо на полотно, на відміну від трьох інструментів лише для читання у Figma.
Компанія зауважила, що дизайнери почали переходити до Claude Code та інших AI-агентів для кодування, тому Paper послідувала за ними, інтегрувавши Paper Desktop та MCP. Це дозволяє дизайнерам та агентам працювати в одному робочому просторі, замість обміну файлами. Paper також розширила свою аудиторію за межі дизайн-команд, тепер її використовують інженери, відділи продажів та команди зростання як візуальний інтерфейс для своїх агентів.
Згідно з незалежним бенчмаркінгом, на який посилається Paper, її робочі процеси з агентами були швидшими, точнішими та використовували менше токенів порівняно з агентами в інших інструментах дизайну.
Плани на майбутнє
Залучені кошти будуть спрямовані на розвиток редактора, інфраструктури агентів та розширення команди. Довгострокова візія Paper полягає в тому, щоб стати інфраструктурою для агентів, з CI-пайплайнами, що створюють полотна з візуальними відмінностями, та кастомними агентськими системами, що безпосередньо вбудовують Paper. Компанія також інвестує у відкриті проєкти, включаючи Paper Shaders та Paper Mono – моноширинний шрифт.
Реклама · cv-finder.com
Покажіть AI-стек у резюме без зайвого шуму
AI-асистент CV-Finder допоможе описати LLM/ML-проєкти через результати.
Що це означає для розробників
Для розробників ця новина означає потенційний перехід до дизайн-інструментів, які працюють безпосередньо з HTML та CSS, усуваючи необхідність перетворення пропрієтарних форматів. Це може спростити інтеграцію AI-агентів у робочі процеси розробки, дозволяючи їм читати та записувати зміни безпосередньо на дизайн-полотні.
Ключові факти
-
Paper залучила $34 млн у раунді Серії A від Accel та ICONIQ, довівши загальне фінансування до $38.5 млн.
-
Річний регулярний дохід (ARR) Paper зріс у 25 разів за один місяць після запуску Paper Desktop.
-
Paper стверджує, що HTML та CSS перевершать пропрієтарний формат Figma в еру AI-агентів для кодування.
-
Платформа Paper рендерить все в HTML та CSS, роблячи дизайн ближчим до робочого коду.
-
Сервер MCP від Paper надає 24 двонаправлені інструменти для AI-агентів, дозволяючи їм читати та записувати на полотно.
Додайте Voydevich.com у бажані джерела Google, щоб частіше бачити наші новини в пошуку.
Джерело
CMSWire.comMichelle Hawley
Design Startup Paper Raises $34M to Take on Figma in the AI Agent Era30 липня 2026
Розібратися глибше
Усі гайдиЩо таке AI-агент: повний гайд для розробників
Дізнайтеся, що таке AI-агент, як він працює, з чого складається та чим відрізняється від асистента чи чат-бота. Ознайомтеся з типами та прикладами AI-агентів.
AI-інструменти для написання коду: огляд можливостей та вибір
Дізнайтеся про можливості AI-асистентів для програмування, таких як GitHub Copilot, Cursor, Claude Code та Gemini Code Assist, їхні функції та інтеграції.
Що таке MCP-сервер: гайд для розробників
Дізнайтеся, що таке Model Context Protocol (MCP) та як MCP-сервери дозволяють AI-застосункам взаємодіяти із зовнішніми системами, даними та інструментами.
Реклама · cv-finder.com
Покажіть AI-стек у резюме без зайвого шуму
AI-асистент CV-Finder допоможе описати LLM/ML-проєкти через результати.
Попередні статті

Штучний інтелект покращує прогнозування деградації в промислових системах
Огляд показує, як інтеграція ШІ з процесом оберненого Гауса (IG) може підвищити гнучкість та адаптивність моделей прогнозування деградації для промислових систем.

Tricentis купує Tabnine для посилення AI-агентів тестування знаннями
Tricentis оголосила про придбання Tabnine, щоб інтегрувати її граф знань для надання контексту AI-агентам, які автоматизують завдання тестування.

Kimi K3: Розгортання 2.8-трильйонної моделі MoE на AWS
Moonshot AI випустила Kimi K3, першу відкриту модель з майже 3 трильйонами параметрів, а AWS пропонує інфраструктуру для її розгортання, зокрема за допомогою SageMaker HyperPod та Amazon EKS.
Наступні статті

Perplexity випустила Numbat для моніторингу ризикованих AI-агентів кодування
Perplexity представила Numbat, відкритий інструмент безпеки для моніторингу AI-агентів кодування на робочих станціях. Він виявляє та блокує небезпечну поведінку, реагуючи на зростаючі ризики.

Goldman Sachs Asset Management запускає ШІ-платформу AlphaAI для інвестицій
Goldman Sachs Asset Management представила AlphaAI, нову інвестиційну платформу на базі штучного інтелекту, очікуючи, що ШІ стане ключовим рушієм прибутковості.

Модель машинного навчання T1GRS покращує генетичне прогнозування ризику діабету 1 типу
Нова модель машинного навчання T1GRS значно покращила прогнозування ризику діабету 1 типу, виявивши 160 генетичних сигналів ризику та чотири генетичні підтипи захворювання.