Kluczowe wnioski
Z danych PitchBook za II kwartał 2026 wynika, że do firm AI trafiło 87,5% wszystkich dolarów zainwestowanych przez fundusze VC w USA. Startupy spoza AI rywalizowały o pozostałe 12,5% dostępnego kapitału venture. Lovable pozyskał 400 mln dol. przy wycenie 13,3 mld dol.; River AI w tym samym tygodniu zebrał 1,1 mld dol. CodeRabbit domknął rundę 143 mln dol. przy wycenie 1,5 mld dol.; Cognition AI negocjuje finansowanie przy wycenie sięgającej 40 mld dol. To najbardziej skrajna koncentracja kapitału na rzecz AI względem innych sektorów, jaką dotąd zarejestrował PitchBook.
Amerykański rynek venture capital w II kwartale 2026 praktycznie został zdominowany przez spółki ze sztucznej inteligencji. Cała reszta technologii musiała dzielić się resztkami. Zestawione na chłodno liczby robią wrażenie.
12 sierpnia PitchBook opublikował raport US VC Valuations za II kwartał 2026 (report).
87,5% wszystkich dolarów zainwestowanych przez amerykańskie fundusze VC trafiło do projektów AI. Pozostałe 12,5% rozproszyło się po każdym innym segmencie technologii.
Skala koncentracji – co kryje się za liczbami
Wskaźnik 87,5% obejmuje cały ekosystem AI – od laboratoriów rozwijających modele bazowe, po narzędzia deweloperskie w warstwie aplikacji. Wliczono zarówno rundy follow-on, growth equity, jak i wczesne etapy finansowania. PitchBook nie wskazał jednego, dominującego beneficjenta.
Dane odzwierciedlają strukturalną zmianę w sposobie, w jaki amerykański kapitał instytucjonalny lokuje środki w prywatne spółki technologiczne.
Ilustracją tej tendencji jest jeden sierpniowy tydzień 2026 r. Lovable, szwedzki startup określający się jako „vibe‑coding”, pozyskał 400 mln dol. przy wycenie 13,3 mld dol. River AI, spółka budująca infrastrukturę open‑weight, zebrała łącznie 1,1 mld dol. w rundach seed i serii A, zaledwie dwa miesiące po wyjściu z trybu stealth.
CodeRabbit, platforma do automatycznego przeglądu kodu z wykorzystaniem AI, zamknął rundę 143 mln dol. przy wycenie 1,5 mld dol., co potwierdził Reuters. Cognition AI, twórca agenta kodującego Devin, prowadzi wstępne rozmowy o nowej rundzie, która – według Bloomberga – może wywindować wycenę spółki powyżej 40 mld dol.
Cztery różne firmy. Cztery duże rundy. Wszystkie w AI. Wszystko w ciągu pięciu dni.
Zobacz także: Grok 4.6 osiąga wynik 61 w Intelligence Index, dorównując OpenAI GPT-5.6 Sol
Co czekało spółki spoza AI
Odwrotną stroną takiej koncentracji na AI jest faktyczna susza kapitałowa dla firm, które nie budują narracji wokół sztucznej inteligencji.
Dane PitchBook za II kwartał pokazują, że szczególnie trudne stały się rundy serii D i późniejsze dla software’owych spółek bez AI. Inwestorzy wolą dokładać kapitał do już istniejących ekspozycji na AI niż rotować środki w zupełnie nowe sektory.
Biotechnologia i climate tech, które w latach 2022–2023 przyciągały znaczące finansowanie, odnotowały mniejszy udział w puli. Najmocniej ucierpiały startupy konsumenckie, licząc w czystej wartości dolarowej.
Ten mechanizm ma charakter samonapędzający. Modele językowe rozwijają się tak szybko, że inwestorzy oczekują, iż narzędzia powiązane z AI będą skalować przychody szybciej niż tradycyjne oprogramowanie. Jako dowód przytaczano Lovable, który w czerwcu osiągnął roczny przychód w ujęciu run rate na poziomie 500 mln dol. CodeRabbit nie ujawnił danych o przychodach przy ogłoszeniu rundy.
Założyciele firm spoza AI adaptują się, dodając do produktów funkcje oparte na sztucznej inteligencji – czasem realnie zmieniające ofertę, a czasem wyłącznie kosmetyczne. Analitycy PitchBook zwrócili w komentarzu do danych za II kwartał uwagę, że określenie „AI” pojawia się dziś w pitch deckach znacznie częściej, niż uzasadniałaby to faktyczna, natywna architektura AI w tych projektach.
Zobacz także: Claude dodaje niewidoczne znaki wodne do tekstu AI zgodnie z wymogami przejrzystości UE, użytkownicy protestują
Co to oznacza dla projektów na styku krypto i AI
Koncentracja kapitału na AI ma też konsekwencje dla natywnych projektów krypto‑AI. Startupy budujące zdecentralizowaną infrastrukturę obliczeniową i agentów AI zabiegają o uwagę inwestorów na rynku, na którym scentralizowane laboratoria AI pozyskują finansowanie przy wycenach wielokrotnie przewyższających kapitalizacje wielu projektów blockchain. Sama runda seed River AI na 1,1 mld dol. przewyższa wartość rynkową licznych ugruntowanych protokołów DeFi.
Taka dysproporcja wywiera presję na zdecentralizowane projekty AI, by pokazały przewagi, których nie da się łatwo skopiować w modelu scentralizowanym. Prywatność obliczeń, odporność na cenzurę oraz bezpozwoleniowy dostęp to główne argumenty. Otwartym pytaniem na drugą połowę 2026 r. pozostaje, czy te cechy przełożą się na przychody na tyle duże, by realnie konkurować ze scentralizowanymi platformami.
12 sierpnia prezes Coinbase, Brian Armstrong, poinformował, że agenci AI już dziś pojawiają się jako klienci w ramach Coinbase for Agents, a ich liczba rośnie organicznie, bez wydatków na marketing.
Ten komentarz wskazuje obszar, w którym infrastruktura krypto może zachować przewagę nad scentralizowanymi platformami AI: programowalne płatności, które agenci AI mogą wykonywać autonomicznie, bez zakładania kont przez ludzi.
Dane PitchBook nie rozdzielają projektów AI budowanych on‑chain od scentralizowanych firm AI. Gdyby kategorię rozbić na podsegmenty, zdecentralizowane AI stanowiłoby niewielki ułamek wspomnianych 87,5%.
Przynajmniej na razie koncentracja kapitału pozostaje po stronie zamkniętych, scentralizowanych laboratoriów i ich aplikacyjnych odgałęzień.
Przeczytaj następnie: Porażka BIP-110 pokazuje, dlaczego pierwotnego startu Bitcoina nie da się powtórzyć
