AI 赋能软件开发：一场悄然发生的革命
软件开发领域正经历着自开源代码兴起以来最重大的变革。曾经被专业开发者持怀疑态度的人工智能助手，如今已成为价值 7369.6 亿美元的全球软件开发市场中不可或缺的工具。
Anthropic 的 Claude 是这场变革的领头羊之一。这款 AI 模型吸引了全球开发者的目光，并在 AI 驱动的编码领域引发了科技巨头之间的激烈竞争。Claude 的采用率在今年激增，Anthropic 公司告诉 VentureBeat，其与编码相关的收入在过去三个月内增长了 1000%。
软件开发现在占所有 Claude 交互的 10% 以上，使其成为该模型最受欢迎的用例。这种增长帮助 Anthropic 估值达到 180 亿美元，并吸引了来自 Google、Amazon 和 Salesforce 等行业巨头的 70 亿美元以上投资。
Claude 的成功并没有被竞争对手忽视。OpenAI 上周推出了其 o3 模型，该模型具有增强的编码功能，而 Google 的 Gemini 和 Meta 的 Llama 3.1 也加大了对开发者工具的投入。
这场日益激烈的竞争标志着 AI 行业重点的重大转变——从聊天机器人和图像生成转向能够创造直接商业价值的实用工具。结果是，整个软件行业都受益于能力的快速提升。
Anthropic 的开发者关系主管 Alex Albert 将 Claude 的成功归功于其独特的方法。“我们在过去三个月内将编码收入基本上增长了 10 倍，”他在接受 VentureBeat 独家采访时表示。“这些模型真正引起了开发者的共鸣，因为他们看到了与以前模型相比的巨大价值。”
Claude 的与众不同之处不仅在于它能够编写代码，还在于它能够像经验丰富的开发者一样思考。该模型可以分析多达 200,000 个令牌的上下文——相当于大约 150,000 个单词或一个小代码库——同时在整个开发过程中保持理解。
“Claude 是我见过的唯一能够在整个过程中保持连贯性的模型之一，”Albert 解释道。“它能够跨多个文件进行操作，在正确的位置进行编辑，最重要的是，它知道何时删除代码，而不是仅仅添加更多代码。”
这种方法带来了巨大的生产力提升。据 Anthropic 称，GitLab 报告称，使用 Claude 的开发团队的效率提高了 25-50%。代码智能平台 Sourcegraph 在将 Claude 作为其主要 AI 模型后，代码插入率提高了 75%。
也许最重要的是，Claude 正在改变谁可以编写软件。营销团队现在可以构建自己的自动化工具，销售部门可以自定义自己的系统，而无需等待 IT 部门的帮助。曾经的技术瓶颈已成为每个部门解决自身问题的机会。这种转变代表着企业运营方式的根本性改变——技术技能不再局限于程序员。
Albert 证实了这种现象，他告诉 VentureBeat：“我们有一个 Slack 频道，招聘、营销和销售部门的人员都在使用 Claude 学习编码。这不仅仅是让开发者更高效，而是让每个人都成为开发者。”
然而，这种快速转型也引发了一些担忧。乔治城大学安全与新兴技术中心 (CSET) 警告称，AI 生成的代码可能存在安全风险，而劳工组织则质疑其对开发者工作岗位的长期影响。流行的编程问答网站 Stack Overflow 报告称，自 AI 编码助手广泛采用以来，新问题的数量急剧下降。
但 AI 编码助手在编码中的兴起并没有消除开发者工作岗位——它似乎正在提升许多工作岗位。随着 AI 处理例行编码任务，开发者可以腾出时间专注于系统架构、代码质量和创新。
这种转变反映了软件开发中以往的技术转型：就像高级编程语言并没有消除对开发者的需求一样，AI 助手正在成为另一层抽象层，使开发更容易获得，同时为专业知识创造新的机会。
行业专家预测，AI 将在不久的将来从根本上改变软件的创建方式。Gartner 预测，到 2028 年，75% 的企业软件工程师将使用 AI 代码助手，这比 2023 年初的不到 10% 有了显著增长。
Anthropic 正在为这个未来做准备，推出了新的功能，例如提示缓存，它可以将 API 成本降低 90%，以及可以同时处理多达 100,000 个查询的批处理功能。
“我认为这些模型将越来越多地开始使用我们使用的相同工具，”Albert 预测道。“我们不需要像模型那样适应我们已经的工作方式，而是模型会适应我们已经的工作方式。”
AI 编码助手的影响远远超出了单个开发者，大型科技公司报告了显著的益处。例如，亚马逊已使用其 AI 驱动的软件开发助手 Amazon Q Developer 将超过 30,000 个生产应用程序从 Java 8 或 11 迁移到 Java 17。这项工作节省了相当于 4,500 年的开发工作，并且由于性能改进，每年节省了 2.6 亿美元的成本。
然而，AI 编码助手的影响并非在整个行业都呈积极趋势。Uplevel 的一项研究发现，使用 GitHub Copilot 的开发者没有发现明显的生产力提高。
更令人担忧的是，该研究报告称，使用 AI 工具时，引入的错误增加了 41%。这表明，虽然 AI 可以加速某些开发任务，但它也可能在代码质量和维护方面带来新的挑战。
与此同时，软件教育的格局正在发生变化。随着以 AI 为中心的开发项目获得关注，传统的编码训练营的入学人数正在下降。这种趋势表明，未来技术素养将变得像阅读和写作一样基础，但 AI 将充当人类意图和机器指令之间的通用翻译器。
Albert 将这种演变视为自然而然的。“我认为它会一直向上发展，就像我们并不总是使用汇编语言一样，”他说。“我们在其之上创建了抽象层。我们从 C 语言转向 Python，我认为它会一直向上发展。”
他补充说，能够在不同的技术层面上工作仍然很重要。“这并不是说你不能下降到那些较低的级别并与之交互。我只是认为抽象层会不断堆叠，使最初进入该领域的更广泛的人群更容易使用。”
在这个未来的愿景中，开发者和用户之间的界限开始模糊。代码，似乎仅仅是开始。
