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商業(yè)頭條No.75 | AI編程等待“失控”|界面新聞 · 科技

界面新聞記者 | 陸柯言 查沁君

界面新聞編輯 | 文姝琪

2022年,硅谷再次發(fā)生了熟悉的故事。四個MIT(麻省理工學(xué)院)的年輕人決定輟學(xué),創(chuàng)立了初創(chuàng)公司Anysphere,并只用三個月時間推出了Cursor。

直到今天,Cursor仍是全球行業(yè)內(nèi)最炙手可熱的AI編程應(yīng)用。今年5月,據(jù)《金融時報》報道,Anysphere完成一輪9億美元融資,估值已達約90億美元。

就職于硅心科技的開發(fā)者韓鈺仍清楚地記得第一次在新項目中使用Cursor的感受——非常驚艷,“那種感覺僅次于第一次用ChatGPT,直觀覺得這就是我們一直追求的‘智能編程助手’終極形態(tài):既能滿足代碼生成需求,又有交互上的突破性體驗。”

如果說ChatGPT的誕生改變了普通人的生活,那么AI Coding工具則徹底顛覆了程序員的工作方式,也改變了他們身后的科技公司。在微軟、谷歌乃至中國的互聯(lián)網(wǎng)廠商,由AI編寫的代碼占比已經(jīng)達到了20%-30%。

在AI應(yīng)用尚未全面爆發(fā)的今天,編程成為了AI現(xiàn)階段最適合落地的場景之一,甚至是有可能最先實現(xiàn)AGI(通用人工智能)、完全自動化的賽道。

它有嚴格的語法規(guī)則,比自然語言更結(jié)構(gòu)化,理論上更容易被AI掌握。更重要的是,程序員每天都在重復(fù)相似的代碼編寫工作,如果能用AI,開發(fā)效率和商業(yè)價值都將被數(shù)倍放大。

今年5月,自O(shè)penAI被曝將以30億美元收購AI編程軟件Windsurf之后,這家公司又迅速推出了“最強編程智能體”Codex。在中國,美團宣布將上線AI編程類工具NoCode,成為繼字節(jié)、阿里與百度之后,又一家押注AI Coding的大廠。

在創(chuàng)投圈,AI Coding也成為最炙手可熱的賽道之一。全球創(chuàng)業(yè)者正在摩拳擦掌,爭搶新時代的蛋糕。

01

2021年,微軟與OpenAI在推出了一款名為Github Copilot的聊天機器人。基于GPT-3模型,它可以理解人類的自然語言描述,在日常問答之外,還能夠自動進行代碼補全與代碼生成。

這是編程革命的開端。在代碼高度依賴手寫的時代,Copilot很快在程序員群體中流行開來。但在當時,由于模型能力有限,Copilot的定位還只是“工具”——能夠提效,但難以支持更多編程問題的解決。

直到2024年夏天,那款名為Cursor的AI代碼編輯器在北美掀起風暴。

如果說Copilot更專注于“寫代碼”,Cursor則直接集成了代碼生成、修改、審查、調(diào)試的全流程。一句自然語言指令,即可讓AI自動完成跨文件代碼生成,將復(fù)雜的軟件功能開發(fā)從數(shù)天壓縮至幾小時。

短短數(shù)月,Cursor吸引OpenAI、Midjourney等3000家科技公司付費訂閱,年化經(jīng)常性收入(ARR)超過1.5億美元。2024年底B輪融資后,Cursor的估值狂飆至26億美元,4個月估值漲550%,成為繼Copilot后的新晉頂流。

Cursor捧火了一個新詞,Vibe Coding(氛圍編程)。這是前OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人Andrej Karpathy提出一種編程范式,指的是在大語言模型的加持下,用戶只需要用自然語言和AI對話,就能自動生成代碼、查Bug、提建議、反思總結(jié),甚至提供情緒價值。

編程的玩法徹底變了,“寫代碼”變成了“說需求”。Andrej Karpathy調(diào)侃,“現(xiàn)在最熱門的編程語言是英語?!?/p>

AI Coding的唱衰者認為,從最底層的匯編語言、C語言再到更高級的Python、Java,編程語言的進步已經(jīng)讓程序員越來越失去對底層的控制,自然語言則讓這種“失控”又增加了一層。

就好比開車,司機在手動擋時代還能聽聲音判斷故障來自哪里,但在習(xí)慣了自動駕駛之后,一旦系統(tǒng)罷工,司機很有可能會束手無策。

但在峰瑞資本投資合伙人陳石看來,這種“失控”不見得是壞事。

“如果今天大家都用匯編語言,不會有這么多好用的軟件出現(xiàn)。當工具能夠準確地把中高級語言映射到低級語言時,人就應(yīng)該往高級、往抽象的方向去走。盡管自然語言編程還存在缺陷,但具備編程效率、更強的可讀性和更低的上手門檻,也讓更多普通人能夠上手編程。”

另一方面,普通人靠AI Coding“飛升”的故事的確正在上演。

獨立開發(fā)者陳云飛是一名零編程經(jīng)驗的產(chǎn)品經(jīng)理。他告訴界面新聞,自己只花了一個小時,就用Cursor寫出了「小貓補光燈」——一款小紅書上風靡的自拍補光工具APP。它的功能和設(shè)計都極其簡單,卻也登上了APP Store付費榜第一名。

AI Coding的魔力正在被不斷放大,也因此迅速成為了風投熱點。在硅谷,Augment、Codeium、Poolside、Magic AI、Bolt.new等眾多初創(chuàng)公司都在激烈競爭中嶄露頭角,并將大額融資攬入囊中。

這場風暴迅速席卷至大洋彼岸,令中國創(chuàng)投圈聞風而動。2024年9月,中國AI應(yīng)用領(lǐng)域最搶手的創(chuàng)始人之一、字節(jié)跳動及前Kimi團隊核心成員明超平攜千萬美元融資入場,創(chuàng)辦AI Coding公司新言意碼,紅杉、高瓴等資本爭相押注,目前估值已達8000萬美元。不久后,字節(jié)跳動前TikTok算法負責人陳志杰也離職創(chuàng)業(yè),加入AI Coding的賽場。

制圖:界面新聞包雯勤

02

當越來越多中國玩家加入AI Coding,也自然誕生了一種討論:向來以產(chǎn)品能力著稱的中國公司能否搶到這張船票,做出自己的Cursor?

2024年初,前華創(chuàng)資本投資人宿文創(chuàng)立了AIGCode(蔻町智能),目前已經(jīng)拿下兩輪融資。Cursor是他創(chuàng)業(yè)的靈感來源之一,但也給了他一條最重要的啟示:絕對不要做和Cursor一樣的方向。

“編程語言是無國界的。Cursor面向全球開放,程序員一定會選擇市面上最好用的產(chǎn)品。跟在Cursor后面做,一定是晚的?!彼尬恼f。

如果不做Cursor,還能做什么?

目前AI Coding創(chuàng)業(yè)的產(chǎn)品方向主要分為兩類。一種是Copilot路線,例如Cursor以及部分國內(nèi)大廠的產(chǎn)品,核心邏輯是在IDE(集成開發(fā)環(huán)境,一種高效編程工具)中做代碼補齊,人主導(dǎo)、AI輔助,目前行業(yè)普遍采用Claude 3.5等通用模型來實現(xiàn)。

另一種則是Agent智能體路線。AI端到端執(zhí)行、人類監(jiān)督,實現(xiàn)軟件全流程開發(fā)。但這要求模型能力和工程架構(gòu)能力都足夠強,目前市面上還沒有完全成熟的產(chǎn)品。

蔻町智能在做的產(chǎn)品就更偏向Agent,或者說,宿文更愿意把它描述為Autopilot:它可以面向完全不會編程的人群,不再只負責代碼補全或部分代碼生成,而是把前端、后端、數(shù)據(jù)庫、運維、部署全部搞定,實現(xiàn)全流程開發(fā),最終生成用戶想要的應(yīng)用。

這條路線的技術(shù)考驗顯然更大。宿文的觀察是,現(xiàn)階段大模型的技術(shù)成熟度遠遠不足。例如,目前最好的模型端到端代碼生成的采納率在30%上下,仍處于較低水平。這也是為什么,小白用AI Coding寫出來的應(yīng)用還難以創(chuàng)造巨大的商業(yè)效應(yīng),因為它仍然高度依賴使用者的水平,更難以支撐起企業(yè)級的項目需求。

因此,蔻町智能選擇自己訓(xùn)練模型。宿文認為,這是所有優(yōu)秀的AI Coding公司必經(jīng)的一條路?!艾F(xiàn)階段,我們不做去賣token的AGI模型,而是要做一個自用的端到端代碼生成模型,要做得足夠好,能快速地讓商業(yè)化輪子轉(zhuǎn)起來。訓(xùn)練目前這個行業(yè)SOTA(最佳性能)版本,我們只花了1095萬?!?/p>

但在現(xiàn)階段的國內(nèi)AI Coding行業(yè),自己做模型并不是被大眾看好的選擇。主流看法仍然是,訓(xùn)練模型是大廠的事,創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該把資源聚焦在做應(yīng)用上。

硅心科技(aiXcoder)是國內(nèi)最早入局AI Coding的初創(chuàng)公司之一,也是少有已經(jīng)實現(xiàn)規(guī)?;杖氲墓尽T诠栊目萍伎磥?,比起卷To C(用戶)市場,To B(企業(yè))是目前更現(xiàn)實的商業(yè)化路徑。這家公司已經(jīng)獲得了多家來自銀行和國企的訂單,根據(jù)硅星人去年11月的報道,去年其預(yù)計營收達6000萬左右,估值近10億人民幣。

硅心科技聯(lián)合創(chuàng)始人劉洋告訴界面新聞,硅心科技的特色在于選擇了垂直類私有化部署路線,契合的是中國企業(yè)對代碼安全高度重視的需求。代碼作為企業(yè)核心資產(chǎn),一旦泄露至外網(wǎng),可能導(dǎo)致技術(shù)漏洞被利用、核心技術(shù)秘密外泄等重大損失。即便在外網(wǎng)通過私有化賬號管理,企業(yè)仍認為不夠安全,這也是許多國企并未選擇海外工具的原因。

“哪怕技術(shù)還在迭代,只要解決企業(yè)最在意的安全痛點,這條路就是對的?!眲⒀笳f。

也有初創(chuàng)公司劍走偏鋒,探索Coding之外的商業(yè)模式。例如新言意碼推出的Youware。它提供AI Coding工具,但同時也是一個社區(qū)。用戶可以借助工具編寫自己想要的程序,再分享到社區(qū)當中,目前日活用戶已達數(shù)萬。

新言意碼創(chuàng)始人明超平在接受硅星人Pro采訪時表示,Vibe Coding是一種新時代的創(chuàng)作方式,類似于手機攝像頭。盡管現(xiàn)有模型還無法支持它生成成熟的應(yīng)用,但它未來一定會解鎖解鎖新的Snapchat、Instagram、YouTube 和TikTok,這也是他做社區(qū)的原因。

圖片來源:Unsplash

03

與火熱的創(chuàng)業(yè)氛圍形成鮮明對比的是,中國的AI Coding項目去拿融資時,可能都會被先潑一盆冷水。

一個知名機構(gòu)的投資人看過國內(nèi)幾乎所有叫得上名字的AI Coding項目,其中也有讓他印象深刻的產(chǎn)品,但他最終的決定都是:不投。

不投的原因有兩個。一是在類Cursor產(chǎn)品已經(jīng)缺少先發(fā)優(yōu)勢,二是中國C端用戶為效率工具的付費意愿很低,而B端市場又來錢太慢。“如果跟海外公司頭對頭,我覺得是卷不過的,無論是產(chǎn)品設(shè)計,還是品牌認可度。但我也很期待自己被打臉?!?/p>

許多接受界面新聞采訪的投資人都表達了類似的觀點。他們的另一個擔憂在于,有相當一部分AI Coding工具的受眾來自大廠,但大廠都推出了自己的產(chǎn)品,例如字節(jié)的Trae、阿里的通義靈碼,初創(chuàng)公司又有一條路被堵死了。

據(jù)硅星人報道,2024年,奇績創(chuàng)壇投了六家AI編程領(lǐng)域的初創(chuàng)公司,此后幾乎全軍覆沒。去年10余家短暫浮出水面的AI編程團隊公司,今年大部分都已退場。

宿文找融資的時候也碰到過挑戰(zhàn)?!昂芏嗤顿Y人和友商跟我說,你這個東西肯定做不出來,全世界都沒人做出來。但我覺得,如果永遠都在一個存量游戲里面去玩,意義不大。我們從來沒想過一口氣就能做一個非常完美的終極產(chǎn)品,但最重要的是產(chǎn)品先跑起來,有用戶的反饋讓我們?nèi)プ鰞?yōu)化,不斷補齊能力。”

宿文對AI Coding的技術(shù)階段做過一個定義:L1是低代碼,L2是代碼補齊,L3是端到端構(gòu)建一個完整的軟件。L4是多端協(xié)同組織,L5是最理想的狀態(tài):軟件上線、用戶反饋,不斷迭代,甚至自動迭代,最終實現(xiàn)商業(yè)化閉環(huán)。

業(yè)內(nèi)對現(xiàn)階段AI Coding能力的判斷多數(shù)停留在L2-L3。再往上走,也是技術(shù)挑戰(zhàn)最大的部分。

峰瑞資本的陳石屬于樂觀派。在他看來,中國的團隊在ToC方向的產(chǎn)品能力很強。就像移動互聯(lián)網(wǎng)時代一樣,剛開始中國要向美國學(xué)習(xí),后來中國做出了更好的產(chǎn)品和商業(yè)模式,反倒可以向美國出口。

大廠面前,初創(chuàng)公司并不是沒有機會。陳石在大廠呆了五年,他的經(jīng)驗是,大廠要立項做產(chǎn)品,往往上會傾向于選擇“看得見”的、或者最好是PMF得到了初步驗證的模式?!八鼈儧]必要把每一個末端的新東西都嘗試一遍”,這也給創(chuàng)業(yè)公司留了一些機會。

創(chuàng)世伙伴合伙人梁宇則認為,初創(chuàng)公司現(xiàn)階段最有可能的商業(yè)化機會是傳統(tǒng)行業(yè)代碼重寫——傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化改造產(chǎn)生了大量代碼,但都很“糙”。隨著系統(tǒng)長期運行,舊代碼很容易出bug,解決一個bug就要花三天。但機器又不得不運轉(zhuǎn),企業(yè)也就要花高額成本來維持這些瀕臨死亡的代碼。

“看病時總有醫(yī)生對電腦不滿,因為系統(tǒng)實在是太落后了。就像你拔完了牙,還要面對持續(xù)發(fā)炎的牙根,這多痛苦?”梁宇說,無論從成本、安全還是效率考慮,這些代碼都需要被重寫。但找人來重寫很貴,找AI的成本就低很多。

一場技術(shù)革命正在發(fā)生,但從商業(yè)角度,AI Coding的從業(yè)者都還無法預(yù)見終局,他們也在等待另一種層面上的“失控”。

終極的機會在于撬動真正的代碼平權(quán)。

“所有創(chuàng)新的根源都是自由。在相當長的一段時間里,開發(fā)者生態(tài)都是以微軟和谷歌為主導(dǎo)的。巨頭用封閉生態(tài)和商業(yè)捆綁主導(dǎo)了大部分利益,后來者想要自由,于是有了開源運動。如果非要說AI Coding有什么機會的話,我想或許是用Agent來重構(gòu)完全不一樣的底層代碼,讓這個圍著舊時代巨頭轉(zhuǎn)的世界,有一點點不一樣?!绷河钫f。

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