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　　AI编程助手是帮助程序员写代码的智能工具。硅谷现在越来越相信，AI在编程领域的应用非常有前途，许多初创公司和科技巨头都在竞相开发能够帮助编写和修改代码的AI助手。自2023年初至今，相关企业已累计获得近10亿美元融资。GitHub Copilot作为AI编程助手的代表，自2022年推出以来，已有近200万付费用户。截至今年4月，GitHub的收入同比增长45%。

　　本文作者：房家瑶

　　来源：硬AI

　　AI编程助手是帮助程序员写代码的智能工具。随着AI技术的飞速发展，AI编程助手正成为软件工程领域的新宠。自去年年初以来，很多公司都在给“AI编程助手”投钱，已经累计获得了近10亿美元的融资，计算机编程正成为AI技术革新的前沿阵地。

　　美东时间8月23日周五，据媒体报道，Replit、Anysphere、Magic等公司今年就已筹集了4.33亿美元，使得自2023年初以来的总融资额达到了9.06亿美元，大量资金涌入AI编程助手。

　　现在硅谷现在越来越相信，AI在编程领域的应用非常有前途。像Code.org的CEO Hadi Partovi就比喻说，现在如果做软件开发不用AI，就好像写文章不用文字处理器一样过时。这种观点在硅谷非常流行，尽管有些投资者还在质疑AI到底能不能带来真正的经济收益。Code.org董事会里的一个高管甚至说，他们公司打算在今年年底前停止雇佣不用AI编程的人。

　　投资公司Index Ventures的合伙人Hannah Seal指出，如果AI工具能嵌入现有的工作流程，立刻让人看到效果，那就更容易赚钱。在编程这个领域，AI工具的价值很明显，所以很有前途。

　　AI编程助手备受硅谷青睐

　　现在很多初创公司和微软、亚马逊、Meta和谷歌等科技巨头都在争夺这一市场，竞相开发能够帮助编写和修改代码的AI助手。Partovi进一步说，编程越简单，对它的需求就越大，因为这样就能开发出更多的技术。微软旗下的GitHub是全球最大的软件开发平台之一，他们最早将大型语言模型转化为编程助手。

　　GitHub最初开发了一个原型，后来变成了GitHub Copilot，这是一款AI编程助手，于2022年正式推出，现在已有近200万付费用户。GitHub的CEODohmke 表示，当他们开始使用GPT-3（OpenAI的第一个重要模型）时，很快就发现它编写代码的能力非常强，所以决定围绕这个功能开发一个产品。这就是为什么GitHub现在可以帮助程序员更轻松地写代码的原因。

　　Dohmke进一步表示，现在GitHub Copilot的模型编写的代码质量已超越了普通开发者。截至今年4月，GitHub的收入同比增长了45%，到本月初，GitHub年收入达到了20亿美元的水平。Copilot对GitHub收入增长的贡献超过了40%，其业务规模已超过微软收购GitHub时的整个业务。此前，GitHub于2018年被微软以7.5亿美元的价格收购。

　　微软CEO Nadella则透露，已有超过7.7万家组织（包括 BBVA、FedEx、H&M、Infosys 和Paytm等）采用了GitHub Copilot这款仅两年历史的工具，这个数字同比增长了180%。不过，大公司的IT部门对使用自动编程工具编写生产级代码的安全性仍然有些顾虑。

　　但GitHub的CEO Dohmke表示，AI生成的代码在部署之前通常会进行手动检查和把关，而且一些企业报告称，在使用这些工具后，生产力提升了20%到35%，这些企业包括拉美电商巨头Mercado Libre和专业服务公司Accenture。

　　麦肯锡去年的一项分析发现，AI对软件工程生产力的直接影响可能会占到当前年支出的20%到45%。这些好处包括生成初始代码草稿、代码修正和重构等。麦肯锡表示，通过加速编码过程，生成式AI可能会推动软件工程技能向代码和架构设计方向发展。

　　一些软件工程师表示，他们已经将AI助手整合到日常工作流程中，不仅工作更快，还变得更加有创造力。德国一家机器人初创公司Sereact的首席技术官Marc Tuscher就表示，他每天都会使用GitHub Copilot，通常还会结合使用ChatGPT来编写代码。GitHub的工具在处理一些重复性任务时最有用，比如用户界面和产品的后台。

　　Marc Tuscher还会用ChatGPT来解决更抽象的问题，比如让它提出一些经典的想法或新研究的方案，然后再问它“这个怎么用Python来实现？” 然后ChatGPT会生成相应的代码。他认为这两个工具都非常棒。

　　Tuscher说，他认识的所有程序员都在使用这些工具，这些工具确实改变了他们的工作方式，但它们只是强大的助手，而不是程序员的替代品。因为现在的生成式AI还不懂得如何设计良好的软件架构，也不懂得如何将系统整合在一起。这些仍然需要程序员自己去思考和解决。

　　本文来自微信公众号“硬AI”，关注更多AI前沿资讯请移步这里

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