为什么AI编程创业公司持续获得大额融资？

AI编程是自生成AI崛起以来最受欢迎的跑道之一。不仅国内外大厂都有布局，还诞生了几家融资超过1亿元、估值超过10亿美元的头部创业公司。

AI编程的实质价值在于降低成本，而且对程序员和企业客户都有直接的影响，目前已有44%的程序员使用了AI编程软件。

对于大多数科技公司来说，R&D团队是核心团队之一，他们已经建立了公司的关键技术。同时，保持R&D团队的规模也是公司支出的主要组成部分。根据Gartner的数据，科技公司每年在软件工程上花费超过1亿美元。

然而，在公司方面，大多数公司对目前的软件并不满意。一方面，现代软件功能丰富，结构复杂。需要多个不同职责的技术团队来保持软硬件堆栈，这将产生高昂的人工成本。

另一方面，由于功能请求、错误修复、安全补丁、集成请求、转移和优化的长期积压，软件脆弱，维护成本高，开发团队面临困难。同时也需要运维和测试团队的配合，运维和测试团队的特点是不需要太多创造力，但需要“堆人”。

对于程序员来说，在他们的实际工作中，实际用于编程的时间通常很少，因为各种冗长的会议和复杂的需求交流。在具体的编程工作中，有很多“杂活”是不需要思考的。这压缩了他们能够认真思考和高质量编程的时间和精力，导致他们效率低下，输出少，成就感低。

AI编程软件成为AI时代最受欢迎的应用细分轨道之一并非偶然。对于企业来说，他们希望AI帮助R&D团队提高效率，做一些需要“智能”的重复性工作，降低周边团队的成本。对于程序员来说，AI编程助手可以帮助他们节省时间，提高效率，在“有效编程”上花费更多的时间，让技术人员成为“十倍程序员”。

StackOverflow(编程设计领域的大型社区) 调查显示，44%的程序员表示，目前正在使用AI编程工具作为开发过程的一部分，26%的人计划快速使用。Gartner估计，超过一半的组织现在正在试点或部署AI编程助手。到2028年，75%的程序员将以某种方式使用AI编程工具。

独角兽井喷AI编程跑道

编程能力已经成为每个大型模型制造商在构建基本模型时的一个重要方向，因为它可以从侧面展示模型的逻辑推理能力，就像数学能力一样。自GPT-4发布以来，每个模型在发布时，都要重点介绍自己的编程能力。Benchmark也在迭代评判模型编程能力。从最初的HumanEval到现在，它更接近真实，更能评估模型解决实际编程问题的SWEval。-bench。

在人工智能时代，我们构建AI编程软件的思路是基于模型能力，从实际需求和场景出发，构建产品能力。在这个过程中，虽然模型和专有数据可以保证产品的性能和对情境和需求的理解，但它决定了产品与用户(客户)的匹配程度。

大厂积极布局

最早推出AI编程软件的方式是编程助手，这也是目前最主流的方式，其代表性产品是GitHub。 Copilot。

GitHub Copilot不仅针对个人开发者客户，也针对企业客户，它有一系列非常实用的功能，如代码补充、代码注释、函数生成、代码审查等。GitHub 背靠微软和OpenAI的Copilot在技术上更有保障。

GitHub 到2024年2月，Copilot已经拥有130万付费用户和50000个企业客户，而Copilot也是该赛道上商业化的领先产品。

同时，微软的竞争者也纷纷推出对标商品，AWS拥有AWS。CodeWhisperer，Meta有Code Llama，谷歌将产品更新为Geminini。 Code Assist，这些产品都是基于先进的AI模型。

许多创业公司获得大额融资

但大厂推出这类产品的主要目的是建立生态，保证自己不落后。商品和技术创新的核心是看创业公司。Replitit是海外在这条赛道上努力工作的代表性创业公司、Codium、cognition-labs、Augment等，他们都进行了不同程度的产品创新。

例如Replit，Codium都有IDE插件产品，集成度更高，更符合个人程序员的使用习惯。Codium还推出了Coding。-Agent，可根据需要自动生成代码，进一步提高编程的自动化程度，具有本地代码检索和检索增强生成功能。

而且cognition-labs还推出了AI程序员Devin，它可以被视为一种自动的Agent，它可以独立工作，而不仅仅是作为程序员的辅助工具。这一产品形式对企业客户更具吸引力。

在商业模式上，很多公司主要面向程序员。AI编程软件不仅可以降低编程门槛，帮助初级程序员拓展界限，还可以提高资深程序员的效率，少做“脏活”，充分发挥他们的创造力，所以他们会有很强的付费意愿。

Augment面向企业，根据大型企业的需求，提高了AI编程软件的推理启动速度、安全性和可靠性。基于AI编程软件商业化的实质性需求:降低成本，提高效率，释放生产力。未来，公司将越来越关注企业客户进行商业化。

AI编程轨道上的公司在融资方面都获得了AI应用领域相对较大的融资，例如Replit获得了a16z领先的9740万美元融资，估值11.6亿美元；Codium获得了6500万美元的融资，估值5亿美元；cognition-在Founder'之前，labs获得了s 在Fund领先的2100万美元融资之后，Founder将以20亿美元的估值再次获得。s 在Fund投资中，Augment获得了2.52亿美元的融资，估值9.77亿美元。AI编程跑道可以说是AI应用领域独角兽最集中的方向之一。

从创始人的背景来看，AI编程轨道上的公司大多是由编程技术背景雄厚的顶尖人才创办的，不管是来自工业还是学术。例如，Replit创始人Amjad Masa在雅虎和Facebook有多年的编程经验，而Augment的创始人Igor Ostrovsky来自微软；cognition-labs的创始团队成员获得了10枚IOI金牌(国际信息学奥林匹克竞赛)，而且大部分都是中国人。

AI编程商品具有中国自主框架和技术。

AI编程也是中国市场AI应用的热门领域，无论是大厂商还是头部创业公司都在这一领域推出了自己的产品。网络厂商中，百度有Comate，阿里有通义灵码，商汤有代码小浣熊Raccoon，华为有盘古Coder。它们都是基于自己的大型模型，大部分都是以AI编程助手为产品形式，在功能上与GitHub Copilot相似，并且在多编程语言支持、IDE适配和中文编程方面表现良好。

与国外市场相比，目前国内致力于AI编程的创业公司相对较少，但也有一些头部创业公司推出能力强的AI助手产品。典型的例子是智谱AI的CodeGeeX和非十大技术的Fitten。 Code，两家创业公司的创业团队都来自清华。

而且这两种商品都是基于国产框架开发的，例如CodeGeeX由清华大学知识工程实验室团队与智谱AI合作开发，使用华为MindSpore框架，而Fitten 基于自己的Jittor深度学习框架，Code。

在中国目前的AI创业环境下，这些AI编程产品具有很强的自主性和“安全性”，采用国内框架开发，在国内AI基础设施上运行。无论是依靠中国庞大的中国市场发展，还是出海面对国际竞争，中国的创业公司和AI编程产品都有很好的潜力和发展空间。

AI编程跑道，什么时候开始赚钱？

AI编程虽然有很多大大小小的玩家，也有创业公司获得了大量的融资，但还处于发展初期，面临着一系列问题。

第一个问题是成本和效益的平衡。由于AI模型推理成本高，大多数AI编程公司都处于亏损状态，甚至依靠微软的GitHub。 目前Copilot每个用户每个月也会损失20到80美元左右，即它还没有处理好单位的经济问题。要解决这个问题，降低运营成本，需要AI计算能力和AI云服务公司的共同努力。在这个方向上，也有很多公司，比如Foundry(AI云服务)和d-Matrix(推理芯片)就是在这方面深耕。

第二个问题是安全问题，即AI编程工具产生的代码仍然存在质量低、错误多的问题，这将放大软件项目中现有的错误和漏洞。这一问题，本质上是因为AI模型本身就会产生“幻觉”，而且产生内容的准确性还不够高。未来要解决这个问题，一方面需要升级AI编程模型的基本能力，减少“幻觉”，另一方面需要在工程方面给予针对性的补丁。

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