人工智能正在渗透到商业和 IT 的许多领域。软件开发是受到显著影响生产力和工作模式的领域之一。

为了了解更多信息，我们采访了使用专有大型语言模型（LLMs）辅助软件开发并最近宣布完成 6500 万美元融资轮的 AI 编码助手 Codeium 的 CEO Varun Mohan。

目前企业在软件开发方面面临哪些挑战？

VM：目前有一股推动数字化加速的趋势，以增强商业敏捷性和效率，但世界正遭受“软件饥荒”。换言之，对创新软件解决方案的需求远远超过市场实际供应和/或大型企业的内部开发能力。

企业想要实现的目标与实际执行之间存在不匹配。看看大多数公司的 JIRA 后台积压工作，你会立刻注意到这种差距。这不是因为缺乏想象力，而是反映了他们在将这些愿景变为现实时面临的限制。

我接触的许多首席信息官都有这种感受。手头的问题不在于增加更多开发人员，而在于如何战略加速业务以保持领先地位。这意味着要改变开发人员在公司中的使用方式，使他们更高效和生产力更强。关键是使现有员工能够承担更多的“高杠杆”活动。

这需要更好地分配开发人员的时间和技能到更具战略性的项目上，而不是被低价值活动拖累。我们还发现，初级开发人员可以更快地融入团队，减少对高级开发人员的打扰，而那些 10 倍效能的开发人员可以将时间用于构建更多产品。

这正是我们最初创建 Codeium 的原因。我们希望帮助这些公司赋能他们的开发人员。我们通过加速编码过程来提高开发人员的生产力和效率。

最终，这是一个双赢的结果：开发人员因为能够从事更有趣的项目而更快乐，公司则从他们的工作中获得更多价值。

几乎每个领域都有辅助驾驶（copilot）。这是否有助于克服开发挑战？

VM：在某种程度上是的，但技术仍在迅速改进，并非所有用例都已跟上。行业应该将辅助工具视为帮助自动化例行任务以节省时间的助手。你现在还不应该使用这些工具来完全自动化一切。这包括生成代码，你仍然应该让人工参与审查建议。

辅助工具目前缺乏的主要功能是个性化。个性化意味着适应每个用户或组织的特定编码习惯、偏好和他们操作的技术堆栈。这意味着我们可以根据组织或个人的独特数据和模式定制建议、代码完成和其他功能。

例如，如果一家公司主要使用某种编程语言或框架，Codeium 已内置对这些技术的环境感知和优化。这种方法扩展到与各种源代码管理工具和环境的集成，确保无论用户的现有基础设施如何都能无缝操作。个性化还通过支持特定工具体现出来，例如为数据科学家提供的 Jupyter 笔记本。

这意味着公司可以使他们最优秀的工程师从事高价值工作。他们可以编写更多软件并通过花更多时间做他们真正喜欢的事情（即构建产品，而不是编写样板代码）为公司提供更多价值。

Codeium 擅长提供这种级别的个性化，并且我们正在不断构建这一基础，使其对开发人员更加“智能”。

AI 是否正在改变人类开发人员在流程中的角色？

VM：是的，但正如我之前所说，我们还有很长的路要走。

我们都看过电影，其中一个人突然获得了超能力并必须学会控制它。你可以将 AI 和 Codeium 视为工程师可以非常有效地使用的超能力，但这种超能力永远不会取代他们。例如，目前 Codeium 平均为我们的客户生成超过 45% 的全新代码。这无疑是一个巨大的帮助，目前正在加速开发。

最终，Codeium 显著提高了工程师的能力和效率。这使他们的日常更加愉快和令人满意。开发人员将编写更多更好的代码来满足永无止境的需求，并且这一过程将不断改进。

开发人员如何从编码生产力工具中解决他们的挑战？

VM：首先是适应性。工具需要根据组织的私有数据和工作流进行个性化，确保平台不仅能无缝集成到现有流程中，还能优化这些流程。

此外，知识产权的安全对企业至关重要。自托管能力可以满足他们在安全、定制和数据控制方面的需求——特别是对于那些对外部托管服务的潜在漏洞持谨慎态度的企业。这还可以从长远来看降低成本，因为它减少了对昂贵硬件的需求，通过 GPU-light 体验，避免了云服务的常规费用，为大型企业提供了经济上的合理解决方案。

最后，工具应具有广泛的功能集，支持多种编程语言、开发环境和专业工具，如 Jupyter 笔记本，确保满足组织内不同部门的多样化需求。这种支持不仅简化了各种开发任务，还提高了整体生产力。

这正是 Codeium 成为企业在维护其开发基础设施控制权的同时利用先进的代码加速功能的不可或缺工具的原因，也是它在如此短的时间内获得如此多关注的原因。