У стратегічному кроці, що змінює ландшафт інструментів для AI-кодування, Google уклала угоду на $2,4 млрд із Windsurf AI, отримавши права на ліцензування передових технологій стартапу та залучивши його провідну управлінську команду.
Угода, оголошена 11 липня 2025 року, передбачає перехід генерального директора Windsurf Варуна Мохана, співзасновника Дугласа Чена та обраних дослідників до Google DeepMind, де вони зосередяться на розвитку агентних можливостей кодування для проєкту Gemini AI. На відміну від традиційного поглинання, Google не отримує у власність Windsurf, який продовжить працювати незалежно під керівництвом тимчасового CEO Джеффа Вана.
"Ми раді вітати найкращих фахівців з AI-кодування з команди Windsurf у Google DeepMind для просування наших розробок у сфері агентного кодування", — зазначив речник Google Кріс Паппас. Експерти галузі називають цю угоду "зворотним acquihire", що дозволяє Google отримати спеціалізовані таланти та технології без ризику регуляторного контролю.
Угода відбулася після зриву запланованого придбання Windsurf компанією OpenAI за $3 млрд, яке, за повідомленнями, не відбулося через напруженість між OpenAI та Microsoft. За словами джерел, OpenAI не хотіла надавати Microsoft доступ до інтелектуальної власності Windsurf, що стало ключовою перешкодою на переговорах.
Стартап Windsurf, заснований у 2021 році однокурсниками з MIT Моханом і Ченом (спочатку під назвою Codeium, а у квітні 2025 року перейменований на Windsurf), розробив передові інструменти для AI-кодування, які набули значної популярності серед розробників. Його флагманський продукт Windsurf Editor має інноваційні функції, зокрема Cascade — AI-агента, здатного розуміти кодову базу, виконувати команди та генерувати код у кількох файлах одночасно.
Ця угода підкреслює зростаючу конкуренцію на ринку AI-асистентів для кодування, де такі компанії, як Google, OpenAI та Anthropic, змагаються у створенні інструментів для автоматизації розробки програмного забезпечення. Для Google залучення талантів Windsurf зміцнює позиції компанії у боротьбі з конкурентами та потенційно прискорює розвиток можливостей кодування моделі Gemini AI.