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软件开发世界正在经历自开源编码出现以来最大的变革。曾经被专业开发人员怀疑的人工智能助手现在已经成为必不可少工具在$736.96十亿全球软件开发市场。Anthropic 是引领这一巨大转变的产品之一克洛德。
Claude 是一种人工智能模型，吸引了全球开发者的注意，并引发了科技巨头之间争夺人工智能编码主导地位的激烈争夺。今年，Claude 的采用率猛增，该公司告诉 VentureBeat，仅在过去三个月内，其与编码相关的收入就飙升了 1,000%。
软件开发现在占所有 Claude 交互的 10% 以上，使其成为模型最受欢迎的用例。这种增长帮助推动 Anthropic 走向估值180亿美元并吸引过来70 亿美元来自行业重量级人物的资金，例如谷歌,亚马逊， 和销售人员。
这一成功并没有被竞争对手忽视。OpenAI 推出了o3模型就在上周，增强了编码能力， 尽管Google 的 Gemini和梅塔的骆驼 3.1加倍投入开发者工具。
这种日益激烈的竞争标志着人工智能行业的重点发生了重大转变——从聊天机器人和图像生成转向可产生直接商业价值的实用工具。其结果是功能的快速加速，使整个软件行业受益。
亚历克斯·艾伯特Anthropic 开发者关系主管将 Claude 的成功归功于其独特的方法。“在过去三个月里，我们的编码收入基本上增长了 10 倍，”他在一次独家采访中告诉 VentureBeat。“这些模型确实引起了开发人员的共鸣，因为与以前的模型相比，他们看到了很多价值。”
超越代码生成：人工智能开发合作伙伴的崛起
什么设置克洛德其独特之处不仅在于其编写代码的能力，还在于其像经验丰富的开发人员一样思考的能力。该模型最多可以分析200,000 个上下文标记– 相当于大约 150,000 个单词或一个小型代码库 – 同时在整个开发过程中保持理解。
“克劳德是我见过的唯一能够在整个旅程中保持连贯性的模特之一，”艾伯特解释道。– 它能够处理多个文件，在正确的位置进行编辑，最重要的是，它知道何时删除代码，而不仅仅是添加更多代码。 –
这种方法极大地提高了生产率。根据人类学的说法，GitLab据报告，使用 Claude 后，其开发团队的效率提高了 25-50%。源图代码智能平台在改用 Claude 作为主要 AI 模型后，代码插入率提高了 75%。
也许最重要的是，克劳德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他们的系统，而无需等待 IT 帮助。曾经的技术瓶颈，变成了各部门解决自身问题的机会。这一转变代表了企业运营方式的根本性变化——技术技能不再仅限于程序员。
Albert 证实了这一现象，他告诉 VentureBeat，“我们有一个 Slack 渠道，从招聘到营销再到销售的人们都在和 Claude 一起学习编码。这不仅仅是为了提高开发人员的效率，而是为了让每个人都成为开发人员。”
安全风险和工作担忧：人工智能在编码方面的挑战
然而，这种快速转变引起了人们的担忧。乔治敦大学安全与新兴技术中心(CSET) 警告人工智能生成的代码存在潜在安全风险，而劳工组织则质疑长期影响关于开发人员的工作。堆栈溢出流行的编程问答网站报道了令人震惊的 衰退自从人工智能编码助手广泛采用以来，出现了新的问题。
但人工智能辅助编码的浪潮并没有消除开发人员的工作岗位，而是似乎提高了其中许多人的工作岗位。当人工智能处理日常编码任务时，开发人员可以专注于系统架构、代码质量和创新。
这种转变反映了软件开发领域之前的技术变革：正如高级编程语言并没有消除对开发人员的需求一样，人工智能助手正在成为另一层抽象，使开发变得更容易，同时为专业知识创造新的机会。
人工智能如何重塑软件开发的未来
行业专家预测，人工智能将在不久的将来从根本上改变软件的创建方式。加特纳公司预测到 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% 有了显着飞跃。
Anthropic 正在为这个未来做准备，其新功能包括提示缓存，这将 API 成本降低了 90%，并且批处理同时处理多达 100,000 个查询的能力。
“我认为这些模型将越来越多地开始使用与我们相同的工具，”艾伯特预测。“我们不需要改变我们的工作模式，因为模型会适应我们现有的工作方式。”
人工智能编码助手的影响远远超出了个人开发人员的范围，大型科技公司报告了显着的收益。例如，亚马逊使用了人工智能驱动的软件开发助手，亚马逊 Q 开发者，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 年的开发工作和时间每年节省成本 2.6 亿美元由于性能改进。
然而，人工智能编码助手在整个行业的影响并不都是积极的。Uplevel 的一项研究发现，使用 GitHub 的开发人员的工作效率没有显着提高副驾驶。
更令人担忧的是，该研究报告称41%增加在错误中使用人工智能工具时引入。这表明，虽然人工智能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。传统的编码训练营正在看到入学率下降随着以人工智能为中心的开发计划受到关注。这一趋势表明，未来技术素养将变得与阅读和写作一样重要，但人工智能将成为人类意图和机器指令之间的通用翻译器。
艾伯特认为这种演变是自然且不可避免的。“我认为它会继续沿着链条向上移动，就像我们并不总是使用汇编语言一样，”他说。——我们在此基础上创建了抽象。我们转向 C，然后转向 Python，我认为它一直在不断进步。”
他补充说，在不同技术层面上工作的能力仍然很重要。这并不是说您不能深入到较低的层次并与之互动。我只是认为抽象层会不断堆积起来，让最初进入该领域的更广泛的人们变得更容易。”
在这个未来愿景中，开发者和用户之间的界限开始变得模糊。代码似乎只是一个开始。
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