Dwa razy w tym tygodniu polskie projekty technologiczne trafiają na światowe nagłówki. Niedawno pisaliśmy o Bieliku — polskim modelu AI, który Jensen Huang pokazał na scenie NVIDIA. Teraz kolejny warszawski startup zebrał europejskie pieniądze na technologię, która może zmienić sposób, w jaki deweloperzy łączą ze sobą systemy oprogramowania.
Przez ostatnie dwie dekady branża oprogramowania skupiała się na tym, jak sprawniej łączyć systemy. Graftcode zadał inne pytanie: a co, gdyby tej warstwy integracyjnej w ogóle nie było?
14 kwietnia 2026 roku Graftcode ogłosił rundę o wartości 2,1 mln euro, prowadzoną przez fundusz Hard2beat, z udziałem DigitalOcean Ventures, funduszu HEARTFELT_ oraz prywatnych inwestorów. Łączne finansowanie firmy osiąga teraz 6,5 mln euro. Jednocześnie wystartowała publiczna beta platformy.
Problem, który zjada 30–40% budżetu IT
Deweloperzy spędzają do 70% czasu na pisaniu kodu, który nie jest produktem. To hydraulika — API, wrappery, serializacja, klienty — kod, który istnieje wyłącznie po to, żeby jeden system mógł pogadać z drugim.
Każdy CTO o tym wie. Większość to akceptuje jako koszt budowania czegokolwiek złożonego.
Liczby potwierdzają skalę: twórcy Graftcode szacują, że 30–40% czasu inżynierskiego przepada na tzw. API plumbing — pisanie DTOs, kolejek, wersjonowania i klientów. Forrester mówi aż o 70% czasu straconego na kod integracyjny. McKinsey szacuje, że dług techniczny napędzany przez skomplikowane integracje pochłania około 40% aktywów IT i zwiększa koszty projektów o 10–20%. Deloitte wycenia roczny koszt tego problemu tylko w USA na 1,5 biliona dolarów.
Dla właściciela firmy to brzmi abstrakcyjnie. Efekt jest jednak bardzo konkretny: zamawiasz nową funkcję, programiści wyceniają trzy miesiące pracy — z czego dwa to integracja z istniejącymi systemami. Płacisz za klej, nie za produkt.
Co robi Graftcode — trzy kroki zamiast tygodni
Standardowe narzędzia integracyjne próbują uprościć ten klej. Graftcode idzie o krok dalej: po co w ogóle klej?
Firma opracowała technologię zwaną runtime bridging. Idea jest prosta: dwie aplikacje napisane w różnych językach programowania mogą rozmawiać ze sobą bezpośrednio — bez API, middleware ani biblioteki klienckiej. Konkretnie — to trzy kroki:
Krok 1: Uruchom bramkę z backendem
gg.exe --runtime <your_runtime> --modules <your_backend_library>
Lekka bramka Graftcode automatycznie eksponuje wszystkie publiczne klasy i metody z twojego backendu.
Krok 2: Wygeneruj klienta jednym poleceniem
npm install @graftcode/my-service
Jeden wpis w menedżerze pakietów (npm, pip, Maven, NuGet...) — i masz gotowego, silnie typowanego klienta, który aktualizuje się automatycznie kiedy zmienia się API serwisu.
Krok 3: Wywołaj metodę jakby była lokalną
Importujesz klasy serwisu jak lokalną bibliotekę i wywołujesz metody przez silnie typowany interfejs. Zero kodu integracyjnego.
Przemysław Ładyński, współzałożyciel i CEO Graftcode:
"Przez dwie dekady branża oprogramowania optymalizowała sposób łączenia systemów, zamiast zastanowić się, czy ta złożoność w ogóle powinna istnieć. Zbudowaliśmy Graftcode, żeby całkowicie usunąć warstwę integracyjną — nie ją ulepszać."
Konkretny przykład z dokumentacji: Python staje się narzędziem AI w 10 minut
To nie jest wymyślony scenariusz — to oficjalny tutorial z dokumentacji Graftcode na GitHubie.
Zaczynasz od zwykłej klasy Python. Żadnych dekoratorów, żadnych frameworków:
class EnergyPriceCalculator:
def get_price():
return random.randint(100, 104)
def calculate_bill(kwh_used):
price_per_kwh = random.randint(100, 104)
return kwh_used * price_per_kwh
Tworzysz jeden Dockerfile z Graftcode Gateway. Budujesz kontener. I to wszystko — twoja klasa Pythona jest teraz dostępna przez MCP (Model Context Protocol). Bez żadnego kodu serwera MCP. Bez tool definitions. Bez schematów JSON.
Claude lub Cursor mogą teraz zapytać:
"What is the current energy price?"
I agent automatycznie odkrywa metodę EnergyPriceCalculator.get_price() i ją wywołuje. Możesz też wpisać:
"Calculate the energy bill for 250 kWh"
Agent wywołuje calculate_bill(250) i zwraca wynik. Kiedy dodasz nową metodę do klasy — agent widzi ją natychmiast. Bez żadnej aktualizacji konfiguracji.
Dla porównania: bez Graftcode to samo wymagałoby:
- implementacji serwera MCP z definicjami narzędzi dla każdej operacji
- ręcznego mapowania każdego narzędzia na logikę biznesową
- definiowania schematów JSON dla wejść i wyjść
- aktualizowania tych definicji za każdym razem gdy zmienia się backend
Z Graftcode: jeden Dockerfile, dwa polecenia w terminalu.
Równie spektakularny jest tutorial o architekturze: możesz zacząć z monolitem (dwa moduły w jednym kontenerze), a potem wyciągnąć jeden do osobnego mikroserwisu zmieniając jedną zmienną środowiskową:
# Monolith — wszystko in-process
host=inMemory
# Microservice — moduł w osobnym kontenerze
host=price_calculator:9092
Ten sam kod. Ten sam Docker image. Inna konfiguracja. Możesz przełączać w dowolną stronę bez ani jednej zmiany w kodzie aplikacji.
Pod spodem działa własny protokół Graftcode — Hypertube — binarne wiadomości z natywną integracją runtimes. Stąd wyniki: 70% szybciej i 1/8 zużycia CPU w porównaniu do REST lub gRPC.
Platforma obsługuje 20 języków programowania i 10 menedżerów pakietów (npm, pip, Maven, NuGet, Go Modules i inne).
Kto już używa Graftcode
Beta nie oznacza "dopiero startuje". Na stronie graftcode.com widnieje lista firm, które wdrożyły technologię — w tym kilka globalnych nazw:
- IBM — enterprise integration w środowiskach wielojęzycznych
- Siemens — integracja systemów przemysłowych i IoT
- TotalEnergies — pipeliny danych w środowiskach cloud
- First Premier Bank — fintech, gdzie każda milisekunda i każdy typ danych musi być precyzyjny
- TRUMPF — zaawansowana produkcja i systemy sterowania
Fakt, że firmy tej klasy testują technologię przed oficjalnym launch to mocny sygnał. Adam Bartkiewicz z Digital Ocean Ventures potwierdza:
"Firmy zgłaszały się do nas jeszcze przed uruchomieniem bety — taki popyt deweloperski to najsilniejszy sygnał, jakiego szukamy."
Dane techniczne — co konkretnie dostaje deweloper
Poza wygodą są liczby. Graftcode twierdzi, że jego podejście jest:
| Metryka | Wynik |
|---|---|
| Szybkość vs. web service | 70% szybciej |
| Zużycie CPU vs. gRPC/REST | 1/8 (12,5%) |
| Obsługiwane języki | 20 |
| Menedżery pakietów | 10 (npm, pip, Maven, NuGet, Go Modules...) |
| Dostawcy chmury | AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Docker |
Redukcja zużycia CPU do 1/8 poziomu gRPC to nie jest tylko wydajność — to bezpośrednia oszczędność na rachunkach za chmurę. Przy intensywnym ruchu między serwisami różnica może sięgać dziesiątek procent kosztu infrastruktury.
Platforma obsługuje też natywnie scenariusz MCP (Model Context Protocol) — standard, który stał się mostem między narzędziami AI a zewnętrznymi systemami. Graftcode potrafi w kilka sekund wystawić dowolny serwis jako endpoint MCP, co czyni go naturalnym partnerem dla agentów AI.
Dlaczego to ważne właśnie teraz — rola AI agentowego
Rosnące zapotrzebowanie na AI agentowy jest bezpośrednim katalizatorem problemu, który Graftcode rozwiązuje.
Agenci AI — systemy zdolne do samodzielnego wykonywania złożonych zadań — muszą w czasie rzeczywistym komunikować się z dziesiątkami różnych usług. Każde połączenie oparte na REST czy gRPC to potencjalny punkt awarii, opóźnienia i tokenów zmarnowanych na generowanie kodu integracyjnego.
Gartner przewiduje, że ponad 40% projektów AI agentowego zostanie porzuconych do 2027 roku — właśnie dlatego, że systemy zbudowane na kruchych architekturach integracyjnych nie nadążają za wymaganiami agentów.
Graftcode tworzy natywne, bezpośrednie połączenia. Systemy stają się "gotowe na AI" bez żadnych dodatkowych prac.
Maciej Zawadzinski, partner w Hard2beat:
"Przy ponad 20 milionach deweloperów na świecie potrzeba prostszego łączenia systemów tylko rośnie. Graftcode wprowadza fundamentalnie nowe podejście, które ma potencjał, żeby zmienić sposób budowania i skalowania nowoczesnego oprogramowania."
Kto stoi za firmą
Graftcode założyli bracia Przemysław i Łukasz Ładyńscy z Warszawy. Przez ponad 20 lat budowali integracje enterprise dla Siemens, Intel, Bosch i TotalEnergies. Przez dwie dekady rozwiązywali ten problem od środka — wiedzieli dokładnie, gdzie przepada czas i gdzie przepadają pieniądze.
W pewnym momencie zamiast budować kolejną lepszą rurę — uznali, że rury nie powinno tam wcale być.
To nie jest weekend project. Technologię budują od 2013 roku, inwestując ponad 20 mln PLN w badania i rozwój. Stąd między innymi wyniki: 70% szybciej i 1/8 zużycia CPU w porównaniu do REST lub gRPC.
Model biznesowy wzorowany jest na Dockerze i HashiCorp: platforma core jest bezpłatna dla wszystkich deweloperów. Ambicja jest podobna — stać się globalnym standardem integracji tak jak Docker stał się standardem konteneryzacji.
Co możesz wdrożyć już dziś
Jeśli prowadzisz firmę, która korzysta z kilku systemów oprogramowania:
- Policz koszt integracji — zapytaj swój zespół, jaki procent czasu idzie na łączenie systemów. Jeśli to więcej niż 30%, masz problem do rozwiązania.
- Przetestuj betę Graftcode — platforma jest bezpłatna dla deweloperów. Szczegóły na graftcode.com.
- Zanim zamówisz kolejną integrację — zapytaj dostawcę czy rozwiązanie wymaga utrzymywania osobnego middleware. Jeśli tak, dolicz koszty na następne lata.
- Przy budowaniu systemów AI — każdy agent AI, który planujesz, będzie potrzebował połączeń z istniejącymi systemami. Warto zaplanować architekturę z myślą o runtime bridging od początku.
Ile możesz na tym zyskać
Liczby Graftcode są konkretne: 70% szybsze połączenia, 1/8 zużycia CPU w porównaniu do REST i gRPC.
Ale prawdziwy zysk jest gdzie indziej. Jeśli twój zespół deweloperski spędza dwa miesiące na integracji zamiast miesiąc — oszczędzasz miesięczny koszt całego zespołu. Przy czteroosobowym zespole programistycznym w Polsce to oszczędność rzędu 20–30 tysięcy złotych na projekt.
Graftcode celuje w 200 tysięcy deweloperów do końca 2026 roku. Przy IBM, Siemens i TotalEnergies już na pokładzie — to liczba, która zmieni rynek narzędzi deweloperskich. A Polska wyprzedziła resztę Europy o krok: to drugi krajowy projekt technologiczny w tym tygodniu, który trafił na globalne nagłówki.