打造能协助人类编写计算机代码的AI助手的竞赛正日益激烈。TabbyML由两位前谷歌员工创立，已获得320万美元种子轮融资，用于开发其开源代码生成器。
自托管编码助手具备高度可定制优势。与GitHub Copilot相比，TabbyML联合创始人张猛表示：“我们相信未来所有公司在软件开发中都会有一定的定制化需求。”他在接受TechCrunch采访时补充道：“专有软件领域可能有更成熟、完整的产品，但将开源解决方案与GitHub基于OpenAI的工具相比，后者存在更多限制。”
开源方案更契合大型企业需求。联合创始人高露西指出，虽然独立开发者可能整合开源代码，但企业工程师往往使用组织专有代码，Copilot无法触及这些内容。“例如，同事刚写了一行代码，我可以通过TabbyML立即引用它。”她解释道。
自托管模式更易解决AI可靠性问题。与其他AI试点项目类似，代码生成器可能产生错误。高认为这对自托管解决方案而言“相对容易解决”：当用户拒绝建议或修改自动填充代码时，AI模型会据此调整优化。
AI旨在辅助而非取代程序员。今年6月GitHub调查显示，Copilot用户接受了30%的建议。张猛引用了更具启示性的数据：Google宣布其24%的软件工程师在使用AI增强的内部编辑器Cider时，每天经历超过五次“辅助时刻”。针对决策者可能裁员的担忧，张辩称：“事情没那么简单，编程不是一条生产线。”
TabbyML获资本青睐并展望竞争格局。该项目于4月上线，截至本文撰写时已在GitHub获得约1.1万次星标，云启资本和ZooCap参与了最新一轮融资。面对Copilot的竞争，张猛认为随着AI模型增强及计算成本降低，OpenAI的优势将逐渐减弱。
小参数模型有望打破巨头垄断。GitHub和OpenAI的优势源于云端部署数百亿参数模型的能力，尽管请求批处理缓解了部分费用，但《华尔街日报》报告显示微软上半年平均每月在每个Copilot用户身上亏损超20美元。相比之下，Tabby推荐10亿至30亿参数模型以降低门槛，虽短期质量较低，但随着计算成本下降及开源模型提升，巨头的竞争优势终将减弱。
GitHub向个人用户开放Copilot Chat访问权限