AI正在为编码赋能——开发者们正积极拥抱这一趋势。
在最近一次StackOverflow的民意调查中，44%的软件工程师表示他们现在在开发流程中使用AI工具，另有26%的人计划很快开始使用。Gartner估计，目前超过一半的组织正在试点或已经部署了AI驱动的编码助手，并且到2028年，75%的开发者将以某种形式使用编码助手。
前微软软件开发者Igor Ostrovsky认为，很快将不会有不在其工作流程中使用AI的开发者。“软件工程仍然是一项困难且常常枯燥乏味、令人沮丧的工作，尤其是在大规模应用时，”他告诉TechCrunch，“AI可以提高软件质量、提升团队生产力，并帮助恢复编程的乐趣。”
因此，Ostrovsky决定构建一个他自己也想使用的AI驱动编码平台。
这个平台是Augment，它在周三以近独角兽（投后估值9.77亿美元）的价格、2.52亿美元的融资额从隐身状态中亮相。在包括前谷歌CEO埃里克·施密特以及Index Ventures、Sutter Hill Ventures、Lightspeed Venture Partners、Innovation Endeavors和Meritech Capital等风险投资机构的投资下，Augment旨在颠覆仍处于萌芽阶段的生成式AI编码技术市场。
Ostrovsky表示：“大多数公司对自身开发和使用的项目都不满意；软件往往脆弱、复杂，且维护成本高昂，开发团队因功能请求、漏洞修复、安全补丁、集成请求、迁移和升级等长期积压的需求而陷入困境。”“Augment拥有最顶尖的团队以及赋能程序员及其组织以更快交付高质量软件的方案。”
在加入专注于闪存数据存储硬件和软件产品的初创公司Pure Storage担任创始工程师之前，Ostrovsky在微软工作了近七年。在微软期间，他参与了Midori（一款下一代操作系统）的组件开发，尽管该公司从未发布该系统，但其理念在过去十年中已融入其他微软项目中。
2022年，Ostrovsky与前谷歌AI研究科学家Guy Gur-Ari合作创建了Augment的最小可行产品（MVP）。为了充实初创公司的管理层，Ostrovsky和Gur-Ari邀请了前Pure Storage首席执行官Scott Dietzen，以及前谷歌工程总监兼Shopify工程副总裁Dion Almaer加入。
Augment仍然是一家行事异常低调的公司。
在我们的对话中，Ostrovsky不愿透露太多关于用户体验或驱动Augment功能的生成式AI模型（无论具体是什么）的信息——仅表示Augment正在使用某种经过微调的“行业领先”开源模型。
他确实提到了Augment的盈利模式：标准的软件即服务（SaaS）订阅。Ostrovsky补充说，定价和其他细节将在今年晚些时候公布，接近Augment计划中的正式发布（GA）时间。
他表示：“我们的资金提供了多年的运营空间，使我们能够继续打造我们认为是企业AI领域最佳团队的阵容。随着公司为快速增长做准备，我们正在加速产品开发，并构建Augment的产品、工程和上市职能。”
快速增长或许是Augment在这个日益激烈的行业中掀起波澜的最佳机会。
几乎每家科技巨头都推出了自己的AI编码助手版本。微软拥有GitHub Copilot，截至2月，它已牢牢占据主导地位，拥有超过130万付费个人用户和5万家企业客户。亚马逊有AWS CodeWhisperer。谷歌则有Gemini Code Assist，最近从Duet AI for Developers更名而来。
此外，还有大量编码助手初创公司涌现：Magic、Tabnine、Codegen、Refact、TabbyML、Sweep、Laredo和Cognition（据报道刚融资1.75亿美元），仅举几例。开发了Kotlin编程语言的Harness和JetBrains最近也推出了自己的产品。Sentry也是如此（尽管更侧重于网络安全）。
它们能否——加上现在的Augment——和谐地共存于商业环境中？这似乎不太可能。光是高昂的计算成本就使得AI编码助手业务难以维持。与模型训练和服务相关的超支迫使生成式AI编码初创公司Kite在2022年12月关闭。即使是Copilot也在亏损，据《华尔街日报》报道，每位用户每月亏损约20至80美元。
Ostrovsky暗示Augment已经具备了一定的势头；他声称包括支付初创公司Keeta（同样得到埃里克·施密特支持）在内的“数十家”公司的“数百名”软件开发者正在早期访问阶段使用Augment。但采用率能否持续？这确实是一个价值百万美元的问题。
我也想知道Augment是否在解决困扰代码生成AI的技术障碍方面取得了任何进展，特别是在漏洞方面。
代码分析工具同名开发商GitClear的分析发现，编码助手导致更多错误代码被推送到代码库中，给软件维护者带来困扰。安全研究人员警告称，生成式编码工具会放大项目中现有的漏洞和利用方式。斯坦福大学研究人员还发现，接受AI助手代码建议的开发者倾向于生成安全性较低的代码。
还有版权问题需要担心。
Augment的模型无疑是用公开数据训练的，就像所有生成式AI模型一样——其中一些数据可能受版权保护或受限制性许可约束。一些供应商辩称，合理使用原则使他们免受版权索赔，同时他们也在推出工具以减轻潜在的侵权风险。但这并未阻止程序员就其指控的开源许可和知识产权违规行为提起集体诉讼。
对此，Ostrovsky表示：“当前的AI编码助手未能充分理解程序员的意图、提升软件质量或促进团队生产力，并且它们未能妥善保护知识产权。Augment的工程团队拥有深厚的AI和系统专业知识。我们已准备好将AI编码辅助创新带给开发者和软件团队。”
总部位于帕洛阿尔托的Augment拥有约50名员工；Ostrovsky预计该数字将在年底前翻倍。