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對(duì)話陳志杰:AI編程搶不了程序員的飯碗,我們是給廚子做飯的人

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AI 編程新秀 Verdent AI 創(chuàng)始人陳志杰,不喜歡別人稱呼他“陳總”,他說話自然、接地氣,在接受 DeepTech 采訪期間面對(duì)一時(shí)拿不準(zhǔn)的問題有時(shí)會(huì)出現(xiàn)長達(dá)十秒左右的沉默以用于思考。

他認(rèn)為 AI 編程就是“給廚子做飯”,即由一群工程師給全世界的工程師打造工具。不過,他表示 AI 編程不會(huì)取代程序員,而是能讓原本強(qiáng)大的程序員更加強(qiáng)大。

他也坦言自己并不喜歡程序員 35 歲危機(jī)這樣的文化,并表示能力的考核是多維度的,而這種年齡歧視是一種偷懶的做法。因此,他自己的團(tuán)隊(duì)里也有年齡較大的程序員。

他指出,我們應(yīng)以平常心看待 AI:不必神化,也無需貶低,它本質(zhì)上就是一個(gè)工具。但他認(rèn)為,AI 編程會(huì)在一定程度上取代培訓(xùn)班出來的程序員。不過,區(qū)分普通與優(yōu)秀工程師的關(guān)鍵從來不是單純的代碼編寫能力,而是解決問題的綜合能力。即使有 AI,不善用者也難做出好成果。


圖 | 陳志杰(來源:陳志杰)

陳志杰因曾擔(dān)任字節(jié)跳動(dòng)算法負(fù)責(zé)人和百度首席技術(shù)架構(gòu)師等職而為人所知。在字節(jié)跳動(dòng)期間,他領(lǐng)導(dǎo)了大規(guī)模推薦系統(tǒng)與基礎(chǔ)算法平臺(tái)的搭建,管理過數(shù)百名工程師和科學(xué)家。

2024 年底,他與認(rèn)識(shí)多年的前百度技術(shù)與產(chǎn)品負(fù)責(zé)人劉曉春創(chuàng)辦了 Verdent AI,致力于通過智能體提升軟件開發(fā)效率。在最近的 A 輪融資中,Verdent AI 獲得了騰訊領(lǐng)投、紅杉中國等老股東參投的數(shù)千萬美元的投資,公司估值達(dá)到 2 億美元。

盡管如此,陳志杰卻表示公司估值只有美國硅谷競(jìng)品初創(chuàng)企業(yè)的零頭。以下為 DeepTech 和陳志杰對(duì)話的全部內(nèi)容,基于原意做了順序調(diào)整。

AI 編程會(huì)取代程序員嗎?

DeepTech:作為外行看待 AI 技術(shù)時(shí),人們往往會(huì)認(rèn)為 AI 已經(jīng)強(qiáng)大到能夠取代 UI 設(shè)計(jì)師或程序員;但真正從事這些職業(yè)的人卻普遍覺得 AI 目前還無法替代自己。你是否認(rèn)同這種感受?或者對(duì)此有不同看法?

陳志杰:作為一名有十多年經(jīng)驗(yàn)的程序員,我認(rèn)為評(píng)價(jià)工程師能力的標(biāo)準(zhǔn)從來不只是代碼編寫能力,那只是基礎(chǔ)技能。真正衡量工程師水平的是他解決問題的能力,包括對(duì)問題的思考分析、建模能力、方案評(píng)估和最終落地實(shí)現(xiàn)。代碼實(shí)現(xiàn)只是這個(gè)過程中的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。

單就寫代碼來說,甚至不需要大學(xué)教育,培訓(xùn)機(jī)構(gòu)就能教會(huì)。但為什么培養(yǎng)一名工程師通常需要本科四年或再加上碩士階段?因?yàn)橐到y(tǒng)學(xué)習(xí)編譯原理、計(jì)算機(jī)組成、體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法等一系列課程,編程本身只是其中一小部分。

從現(xiàn)實(shí)來看,真實(shí)系統(tǒng)非常復(fù)雜,很難指望 AI 在短期內(nèi)完全替代工程師。未來更有可能的場(chǎng)景是:一名工程師原本需要一周完成的工作,在使用 AI 工具后產(chǎn)能大幅提升,可能一天就能完成,這正在成為現(xiàn)實(shí),我們公司內(nèi)部也已出現(xiàn)這種現(xiàn)象。這個(gè)邏輯同樣適用于設(shè)計(jì)師行業(yè)。

設(shè)計(jì)師的核心競(jìng)爭(zhēng)力難道只是 P 圖嗎?顯然不是,關(guān)鍵在于對(duì)產(chǎn)品交互的思考能力,以及設(shè)計(jì)出符合原則的流暢體驗(yàn)。就像現(xiàn)在 AI 生成游戲原畫,外行覺得驚艷,但專業(yè)設(shè)計(jì)師能看出明顯的 AI 痕跡,缺乏手繪紋理和觸感,細(xì)節(jié)也常違背物理原理。總之,我認(rèn)為應(yīng)當(dāng)以平常心看待 AI:既不必神化,也無需貶低,它本質(zhì)上就是一個(gè)工具。

DeepTech:當(dāng)前確實(shí)存在一些編程培訓(xùn)班,學(xué)員經(jīng)過短期培訓(xùn)后通過包裝簡歷進(jìn)入銀行外包等崗位從事基礎(chǔ)編程工作。隨著 AI 編程工具的發(fā)展,是否可能通過賦能資深工程師來完成更多工作,從而替代這些培訓(xùn)班出身、從事基礎(chǔ)編程的程序員?

陳志杰:我認(rèn)為這種替代是可能發(fā)生的,但這種現(xiàn)象并非 AI 獨(dú)有,實(shí)際上任何能提升開發(fā)效率的工具都可能帶來類似影響。比如在 AI 出現(xiàn)之前,低代碼/零代碼平臺(tái)已經(jīng)能夠通過可視化配置替代部分基礎(chǔ)開發(fā)工作。

從更宏觀的科技發(fā)展視角來看,這種迭代是普遍規(guī)律;叵攵嗄昵,社會(huì)上還有大量教授 DOS 系統(tǒng)操作的培訓(xùn)班,如今這類技能已基本消失;過去需要專門學(xué)習(xí)的 Office 軟件,現(xiàn)在也因?yàn)橐子眯蕴嵘辉傩枰獙m?xiàng)培訓(xùn)。

當(dāng)然,不可否認(rèn)的是 AI 技術(shù)會(huì)顯著加速這一進(jìn)程。這也再次印證了我們行業(yè)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn):區(qū)分普通與優(yōu)秀工程師的關(guān)鍵從來不是單純的代碼編寫能力,而是解決問題的綜合能力。

DeepTech:今年美國計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)前景出現(xiàn)了一些挑戰(zhàn)。從全球范圍來看,AI 編程技術(shù)的發(fā)展是否會(huì)進(jìn)一步加劇計(jì)算機(jī)領(lǐng)域就業(yè)市場(chǎng)的這種壓力?

陳志杰:我認(rèn)為未來就業(yè)市場(chǎng)確實(shí)會(huì)呈現(xiàn)兩極分化的趨勢(shì):能力突出的工程師依然會(huì)受到企業(yè)爭(zhēng)搶,比如 Meta 等公司仍在提供天價(jià) offer;但另一方面,如果僅僅具備普通甚至中等偏下的編碼能力,則很可能面臨更大的就業(yè)壓力。實(shí)際上,AI 技術(shù)對(duì)各行各業(yè)的沖擊都可能呈現(xiàn)出這種兩極分化的特征。

DeepTech:每當(dāng)編程語言推出新版本或出現(xiàn)新語言時(shí),程序員們常會(huì)感嘆“學(xué)不動(dòng)了”。如今 AI 技術(shù)浪潮興起,這是否意味著未來想要保持競(jìng)爭(zhēng)力的程序員必須主動(dòng)擁抱并掌握 AI 編程工具?

陳志杰:如果開發(fā)者能積極學(xué)習(xí)和運(yùn)用 AI 編程工具,我相信這將顯著提升很多人的工作效率。當(dāng)然,如果有人暫時(shí)不愿使用,也完全可以理解,我并不認(rèn)同那些過度戲劇化地宣稱“AI 將取代人類”的論調(diào)。

以算法工程師為例,他們實(shí)際編寫的代碼量往往很少,很多時(shí)候只是調(diào)整幾行配置參數(shù)。但誰能說他們不是優(yōu)秀的工程師呢?評(píng)價(jià)工程師的標(biāo)準(zhǔn)難道是代碼行數(shù)嗎?顯然不是。

有時(shí)候僅僅優(yōu)化一個(gè)配置,就能讓模型效果獲得巨大提升,這種價(jià)值根本無法用代碼量來衡量。這正是我一再強(qiáng)調(diào)的觀點(diǎn):代碼編寫能力只是工程師的基礎(chǔ)素質(zhì)之一,遠(yuǎn)非衡量其價(jià)值的核心標(biāo)準(zhǔn)。

DeepTech:很多程序員擔(dān)憂“35 歲危機(jī)”,擔(dān)心被年輕人替代。你認(rèn)為 AI 編程工具能否為這些資深程序員提供一些幫助或新的優(yōu)勢(shì)?

陳志杰:我認(rèn)為這種焦慮和壓力,本質(zhì)上并非源于大齡程序員能力下降或不如年輕人,而更多是由職場(chǎng)文化環(huán)境造成的。我在美國招聘時(shí)曾面試過許多谷歌 L9 級(jí)別的人才,其中不少都是擁有 20 年以上經(jīng)驗(yàn)的資深工程師,按工作年限推算,他們大多已四五十歲。

這反映出國內(nèi)外在年齡觀念上存在顯著差異。我個(gè)人非常不認(rèn)同這種以年齡劃線的方式,我認(rèn)為這是一種不應(yīng)存在的年齡歧視。

DeepTech:有時(shí),35 歲被視為中年門檻。有觀點(diǎn)認(rèn)為,到了這個(gè)年齡優(yōu)秀的話就應(yīng)該晉升中層管理崗位了,如果未能達(dá)到這個(gè)層級(jí),就可能面臨被淘汰的處境。

陳志杰:我認(rèn)為這是一種管理上的惰性。評(píng)估一個(gè)人應(yīng)該考察其實(shí)際能力,而非采用年齡這種帶有歧視性的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行一刀切。國內(nèi)部分企業(yè)的這種做法確實(shí)存在不合理之處。當(dāng)然,作為個(gè)體很難改變這種環(huán)境現(xiàn)狀。我們能做的就是保持持續(xù)成長的心態(tài),積極擁抱能提升效率的工具,如果這些工具確實(shí)能帶來幫助,何樂而不為呢?

要基于互信去談創(chuàng)始人互補(bǔ)性

DeepTech:是什么促使你離開大廠投身 AI 編碼賽道創(chuàng)業(yè)?看到了哪些未被滿足的需求?

陳志杰:我個(gè)人的性格比較喜歡自由,工作了很多年,一直有創(chuàng)業(yè)的想法。這一波 AI 技術(shù)的本質(zhì)在于提升生產(chǎn)效率,它不像娛樂性產(chǎn)品,而更像是生產(chǎn)工具。目前市場(chǎng)上比較成功的 AI 應(yīng)用也主要集中在效率提升領(lǐng)域。

我們選擇 AI 編程這個(gè)賽道,一方面是因?yàn)槲覀儓F(tuán)隊(duì)都是工程師背景,對(duì)這個(gè)領(lǐng)域比較熟悉;另一方面,當(dāng)我第一次看到 AI 寫代碼的效果時(shí),確實(shí)感到非常驚訝。原本以為代碼這種形式化語言,哪怕錯(cuò)一個(gè)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)都會(huì)導(dǎo)致編譯失敗,但沒想到 AI 已經(jīng)能做到如此出色的程度。

在實(shí)際體驗(yàn)了一些 AI 編程產(chǎn)品后,我確信這項(xiàng)技術(shù)確實(shí)能帶來顯著的效率提升。基于這些考慮,我們最終決定投身這個(gè)領(lǐng)域。

DeepTech:為公司取名 Verdent,有什么特別的含義嗎?

陳志杰:“Verdent”意為“蓬勃生長”,這與我們的中文品牌理念“言創(chuàng)萬物”形成了巧妙的呼應(yīng),兩者都蘊(yùn)含著持續(xù)進(jìn)化與創(chuàng)造的內(nèi)涵。

工程師天性崇尚自由,如果有更高效的工具或工作模式出現(xiàn),大家自然會(huì)去選擇。就像我認(rèn)識(shí)的一些優(yōu)秀工程師,他們即使偏好傳統(tǒng)編程方式,也會(huì)靈活運(yùn)用 ChatGPT 等工具來輔助工作。

因此我們從不鼓吹“取代工程師”這類不切實(shí)際的口號(hào),這種說法容易引起反感。我們真正專注的,是踏實(shí)地打造一款自己用得順手、用戶也覺得好用的產(chǎn)品工具。

DeepTech:你擁有深厚的技術(shù)背景,而聯(lián)合創(chuàng)始人劉曉春先生更偏向產(chǎn)品與商業(yè)化。你們二人如何分工協(xié)作?

陳志杰:從十多年前剛開始工作的時(shí)候,我和曉春就在同一個(gè)團(tuán)隊(duì)里共事。我認(rèn)為兩人一起創(chuàng)業(yè)最重要的基礎(chǔ)是互信,在這個(gè)前提下再去談技能組合的互補(bǔ)性才有意義。實(shí)際上,很多公司最終出現(xiàn)問題,往往不是因?yàn)槟撤矫婕寄懿蛔,而是源于?chuàng)始人之間的信任基礎(chǔ)不夠牢固。

我和曉春作為相識(shí)多年的朋友,一起經(jīng)歷過艱難時(shí)刻,也會(huì)在需要時(shí)互相鼓勵(lì),這種信任關(guān)系非常難得。具體到創(chuàng)業(yè)實(shí)踐,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)很多過往的技能和經(jīng)驗(yàn)在實(shí)際創(chuàng)業(yè)過程中可能并不完全適用,情況往往和預(yù)想的不同。這時(shí)候更重要的是我們能夠隨機(jī)應(yīng)變、快速學(xué)習(xí)的能力,這才是創(chuàng)業(yè)成功的關(guān)鍵所在。

DeepTech:在具體工作中,技術(shù)決策是完全由你主導(dǎo)、商業(yè)方面主要由曉春負(fù)責(zé)嗎?

陳志杰:其實(shí)我們整個(gè)公司的文化氛圍比較輕松,工作方式都是以商量為主,沒有設(shè)定特別明顯的職責(zé)邊界。這不僅是我和曉春之間的合作模式,也是我們與團(tuán)隊(duì)乃至之前同事共事的方式。

我認(rèn)為這個(gè)行業(yè)本質(zhì)上需要很高的人才密度,很多時(shí)候需要充分信任和授權(quán)。過于強(qiáng)調(diào)自上而下的指揮或明確的邊界劃分,實(shí)際上并不利于創(chuàng)新的產(chǎn)生。所以不單是我們兩人之間,整個(gè)團(tuán)隊(duì)的合作都秉承著這種開放協(xié)作的理念。

DeepTech:Verdent 在融資過程中受到了騰訊和紅杉等頂級(jí)投資機(jī)構(gòu)的爭(zhēng)搶。你認(rèn)為投資人最看重你們團(tuán)隊(duì)的哪些特質(zhì)?是技術(shù)潛力、團(tuán)隊(duì)背景,還是對(duì)市場(chǎng)的獨(dú)特判斷?

陳志杰:目前 AI 編程或者說 AI 軟件工程已經(jīng)是一個(gè)明確的賽道,商業(yè)模式相對(duì)成熟,也有像 Cursor 這樣成功的公司案例,從商業(yè)角度來說這個(gè)方向是經(jīng)過驗(yàn)證的。另一方面,我們團(tuán)隊(duì)的人才密度確實(shí)很有優(yōu)勢(shì)。雖然目前只有三四十人,但團(tuán)隊(duì)成員無論是過往績效還是背景都非常出色。

在缺乏具體運(yùn)營數(shù)據(jù)的情況下,投資人首先關(guān)注的是賽道前景,其次就是團(tuán)隊(duì)是否靠譜。我認(rèn)為我們能被爭(zhēng)投,很大程度上是因?yàn)榇蠹艺J(rèn)可我們團(tuán)隊(duì)的整體實(shí)力。這并不是說我個(gè)人有多強(qiáng),而是我們整個(gè)團(tuán)隊(duì),包括算法、設(shè)計(jì)師、研發(fā)等各個(gè)崗位的同學(xué),整體素質(zhì)都非常出色。

不善用 AI 者,即便擁有 AI 也難以產(chǎn)出優(yōu)秀成果

DeepTech:AI 編程是一個(gè)相對(duì)新興的方向,你們作為開發(fā)者卻要設(shè)計(jì)一款產(chǎn)品去幫助其他程序員和工程師編程時(shí),這種角色會(huì)給你們帶來怎樣的獨(dú)特感受?

陳志杰:這種感覺確實(shí)很有挑戰(zhàn)性。本質(zhì)上,這就像是為廚子做飯,我們自己本身就是工程師,卻要為同行設(shè)計(jì)和打造工具,這種自我服務(wù)的要求標(biāo)準(zhǔn)非常高,說實(shí)話挺不容易的。

DeepTech:這對(duì)你們自身提出了怎樣的門檻和要求?

陳志杰:為專業(yè)工程師開發(fā)這類工具確實(shí)非常復(fù)雜。關(guān)鍵在于產(chǎn)品中的每個(gè)微小細(xì)節(jié)都必須處理到位,否則用戶體驗(yàn)就會(huì)非常難受。比如我們的插件和獨(dú)立產(chǎn)品,從外部看可能感覺很簡單,但真正要做好卻相當(dāng)麻煩。目前,整個(gè)代碼量已經(jīng)達(dá)到三四十萬行,這充分說明了其內(nèi)在的復(fù)雜性。


(來源:https://www.verdent.ai/)

DeepTech:Verdent 將自身定位為“Agentic Coding Suite”(智能體編碼套件),這與市面上“更聰明的代碼補(bǔ)全工具”有何本質(zhì)區(qū)別?

陳志杰:這個(gè)領(lǐng)域確實(shí)競(jìng)爭(zhēng)非常激烈。我認(rèn)為主要有幾個(gè)原因:首先,這是一個(gè)商業(yè)價(jià)值極高的場(chǎng)景,它能顯著提升開發(fā)效率,我們公司自身就在使用 AI 編程產(chǎn)品,并切身感受到了效率的大幅提升。其次,如果只關(guān)注 AI 編程本身,它可能看起來只是集成開發(fā)環(huán)境(IDE,Integrated Development Environment)中的一個(gè)具體功能。

但若將其置于更廣闊的軟件工程領(lǐng)域來看,這是一個(gè)年產(chǎn)值上萬億的巨大市場(chǎng)。即使在 AI 編程出現(xiàn)之前,技術(shù)服務(wù)相關(guān)的 SaaS 領(lǐng)域已經(jīng)非常繁榮,并涌現(xiàn)出許多優(yōu)秀公司,比如 Salesforce、Databricks 等。

即便最近幾年,這個(gè)領(lǐng)域仍在誕生新銳企業(yè),例如以色列團(tuán)隊(duì)創(chuàng)立的 Wiz,成立僅五年就被谷歌以約 320 億美元收購。AI 對(duì)軟件工程領(lǐng)域的改造將涵蓋眾多場(chǎng)景,而 AI 編程只是當(dāng)前走得比較順的一個(gè)切入點(diǎn)。未來的終極形態(tài)肯定不會(huì)停留在現(xiàn)在這樣,很多 AI 編程公司的最終產(chǎn)品形態(tài)都會(huì)演化。

具體到我們的策略,我們更側(cè)重于工業(yè)化場(chǎng)景和復(fù)雜度較高的任務(wù)。這體現(xiàn)在兩個(gè)方面:

首先,在開發(fā) IDE 插件時(shí),我們傾向于實(shí)現(xiàn)大粒度任務(wù)的自主完成,并會(huì)優(yōu)先深入做好規(guī)劃與驗(yàn)證環(huán)節(jié);其次,我們的獨(dú)立桌面產(chǎn)品同樣注重并行處理和多任務(wù)管理等能力?傮w而言,當(dāng)前我們更聚焦于通過智能體方式完成高復(fù)雜度任務(wù)。至于未來的產(chǎn)品形態(tài),目前仍在快速演進(jìn)中。

我感覺行業(yè)都還處于探索階段,還沒有明確的答案,因?yàn)?AI 基礎(chǔ)模型層仍在劇烈變化:一開始還是 Claude 一家獨(dú)大,隨后出現(xiàn)了 GPT-5,最近又發(fā)布了性能出色的 Gemini 3,底層技術(shù)快速迭代決定了上層應(yīng)用終局形態(tài)尚待探索。

DeepTech:在技術(shù)架構(gòu)上,如何讓多個(gè) AI 智能體協(xié)同完成跨文件、多步驟的復(fù)雜軟件工程任務(wù)?

陳志杰:我認(rèn)為未來可能呈現(xiàn)幾個(gè)主要趨勢(shì)。首先,智能體的運(yùn)行時(shí)間將顯著延長,處理的任務(wù)粒度會(huì)越來越大,并且更多以異步方式執(zhí)行,例如一個(gè)智能體可能需要半小時(shí)甚至更久來完成單個(gè)任務(wù)。在這種情況下,如何優(yōu)化用戶體驗(yàn)就成為了關(guān)鍵問題。

其次,我們觀察到行業(yè)在這方面已經(jīng)展開諸多探索。最初階段主要是基于類型的代碼補(bǔ)全,隨后逐漸發(fā)展到更自主、任務(wù)粒度更大的智能體應(yīng)用,雖然核心仍是代碼生成,但應(yīng)用場(chǎng)景正持續(xù)擴(kuò)展。

如今我們已經(jīng)看到代碼審查、合并請(qǐng)求自動(dòng)化、測(cè)試驗(yàn)證乃至網(wǎng)站可靠性工程(SRE,Site Reliability Engineering)運(yùn)維等多樣化場(chǎng)景的出現(xiàn)。由此可見,第二個(gè)明顯趨勢(shì)就是應(yīng)用場(chǎng)景的不斷豐富和拓展。而我們公司的發(fā)展路徑也將遵循這一方向持續(xù)推進(jìn)。

DeepTech:有觀點(diǎn)認(rèn)為,當(dāng)前一些 AI 編碼工具雖然讓開發(fā)者用著“爽”,但可能會(huì)埋下更深的“技術(shù)債”。Verdent 在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中如何確保生成代碼的可維護(hù)性、安全性與長期質(zhì)量?

陳志杰:人們對(duì)新技術(shù)和新工具棧的接受程度天然存在差異,這在任何領(lǐng)域都是如此,總有一部分用戶更先鋒、愿意嘗試,而另一部分則相對(duì)穩(wěn)健,AI 編程領(lǐng)域也不例外。

以 C 語言為例,這門底層語言已存在多年,有人能用它寫出優(yōu)雅的操作系統(tǒng)內(nèi)核代碼,也有人會(huì)寫出存在漏洞的程序。本質(zhì)上,AI 編程只是一個(gè)工具,最終代碼質(zhì)量的好壞仍然取決于使用者自身。

具體到 AI 編程工具,不同人的掌握程度差異確實(shí)很大:擅長使用的人能顯著提升效率并保證代碼質(zhì)量;而不善使用的人,即便借助 AI 也難以產(chǎn)出優(yōu)秀成果,甚至可能生成大量低質(zhì)代碼。

未來的 AI 編程工具使用方式可能會(huì)與傳統(tǒng)軟件開發(fā)有所不同。例如,現(xiàn)在已有開發(fā)者采用“抽卡”策略,用不同模型生成多個(gè)代碼版本,再挑選合適的進(jìn)行手動(dòng)修改;更進(jìn)一步的做法則是在架構(gòu)設(shè)計(jì)階段就考慮 AI 友好性,從而使 AI 生成的代碼具有更高可用性。

總之,AI 編程本身只是一種工具,使用效果終究取決于使用者的能力。同時(shí),隨著工具滲透率提升,社區(qū)正在探索全新的開發(fā)模式。在 Reddit 等相關(guān)社區(qū),我們已經(jīng)能看到不少關(guān)于新型軟件工程方法和原則的討論,這標(biāo)志著一種全新開發(fā)范式的逐步形成。

DeepTech:面對(duì)從“模糊需求”出發(fā)的挑戰(zhàn),Verdent 是如何訓(xùn)練 AI 準(zhǔn)確理解用戶意圖的?

陳志杰:單純依靠模型本身是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。要實(shí)現(xiàn)真正的智能體自主完成任務(wù),需要系統(tǒng)性地設(shè)計(jì)整個(gè)工具鏈、智能體循環(huán)機(jī)制等完整架構(gòu)。在處理模糊需求方面,雖然當(dāng)前模型能力已有顯著提升,但從本質(zhì)上看,這個(gè)問題無法完全依賴技術(shù)解決。

就像人類之間的溝通也常常存在歧義和模糊性一樣,自然語言本身就具有高度靈活性和多義性,并非圖靈完備的精確語言。因此必須在產(chǎn)品層面進(jìn)行針對(duì)性設(shè)計(jì),比如通過多輪對(duì)話引導(dǎo)用戶完善輸入、消除歧義等。實(shí)際上,僅憑一句話就生成完整可用的程序或系統(tǒng)是絕無可能的,即便模型能力比現(xiàn)在強(qiáng)大百倍也難以實(shí)現(xiàn)。

觀察優(yōu)秀開發(fā)者的實(shí)踐模式就會(huì)發(fā)現(xiàn),他們通常會(huì)先制定詳細(xì)規(guī)劃,在規(guī)劃階段就與機(jī)器進(jìn)行充分對(duì)齊,明確技術(shù)選型、實(shí)現(xiàn)目標(biāo)和具體意圖。這說明解決模糊需求不僅是個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn),更是一個(gè)需要產(chǎn)品設(shè)計(jì)共同應(yīng)對(duì)的系統(tǒng)性課題。

DeepTech:在用戶畫像方面,目前或未來會(huì)更側(cè)重于服務(wù)個(gè)人開發(fā)者、初創(chuàng)團(tuán)隊(duì),還是大型企業(yè)呢?

陳志杰:我們當(dāng)前仍主要聚焦于專業(yè)工程師群體。從發(fā)展路徑來看,這類工具通常最初從個(gè)人開發(fā)者用戶群起步,隨著產(chǎn)品影響力和成熟度的提升,會(huì)逐漸吸引企業(yè)用戶自發(fā)采用,最終自然延伸至企業(yè)采購階段,這大致就是我們預(yù)期的商業(yè)化演進(jìn)路線。

DeepTech:面對(duì)你的前東家以及阿里、騰訊等大廠都已入局 AI 編程賽道,作為創(chuàng)業(yè)公司,你為 Verdent 制定了怎樣的生存與發(fā)展戰(zhàn)略?

陳志杰:這個(gè)宏觀層面的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)我不便過多評(píng)論,畢竟對(duì)大廠團(tuán)隊(duì)的情況大家都有所了解。不過我認(rèn)為開發(fā)工具這類產(chǎn)品與短視頻等依賴規(guī)模效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的業(yè)務(wù)不同,它并不需要巨額資源投入。

對(duì)我們而言,真正的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于能否持續(xù)提供卓越的用戶體驗(yàn)。從這個(gè)角度看,我并不認(rèn)為大廠具備額外優(yōu)勢(shì),在人才方面,我們的團(tuán)隊(duì)密度同樣很高;在產(chǎn)品特性上,這類工具也不需要像短視頻平臺(tái)那樣依賴大量創(chuàng)作者生態(tài)和資源投入。

實(shí)際上,我感覺最大的競(jìng)爭(zhēng)壓力反而來自那些充滿活力的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì),比如 Cursor 或 Devin 這類同樣敏銳進(jìn)取的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

DeepTech:在商業(yè)模式上,你是會(huì)參考 Cursor 采用的 SaaS 訂閱模式,還是會(huì)探索更加適合中國本土市場(chǎng)的獨(dú)特路徑?

陳志杰:我們主要面向海外市場(chǎng),同樣采用訂閱制模式。

DeepTech:既然主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是其他創(chuàng)業(yè)企業(yè),各公司在人才儲(chǔ)備和融資金額上可能各有差異。在這樣的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中,大家究竟應(yīng)該靠什么決勝?

陳志杰:如果陷入同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng),作為后發(fā)且資源不占優(yōu)勢(shì)的團(tuán)隊(duì)確實(shí)會(huì)面臨很大挑戰(zhàn)。因此關(guān)鍵在于能否提供真正差異化或創(chuàng)新的解決方案。我之所以認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)壓力更多來自創(chuàng)業(yè)公司,是因?yàn)橛^察美國市場(chǎng)也能看到類似規(guī)律。

比如 Cursor 并非 AI 編程領(lǐng)域的首創(chuàng)者,最早推出產(chǎn)品的是 GitHub Copilot。但深入分析他們的發(fā)展軌跡和創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī),會(huì)發(fā)現(xiàn) Copilot 團(tuán)隊(duì)的迭代速度明顯慢于創(chuàng)業(yè)公司。

事實(shí)上,包括美國大廠推出的編程工具,在社區(qū)反饋和用戶體驗(yàn)方面普遍不如創(chuàng)業(yè)公司的產(chǎn)品。比如 Google 最近發(fā)布的 Antigravity,社區(qū)評(píng)價(jià)就傾向于認(rèn)為它更像是對(duì) Windsurf 的簡單模仿。

AI 編程賽道可能是僅次于模型廠商的第二大 AI 盈利領(lǐng)域

DeepTech:公司估值已經(jīng)達(dá)到較高水平。在估值背后,你認(rèn)為資本市場(chǎng)更看重的是當(dāng)前產(chǎn)品已經(jīng)展現(xiàn)出的能力,還是更看重未來重塑軟件開發(fā)模式的潛力?

陳志杰:我們的估值其實(shí)并不算高。對(duì)比美國 AI 編程領(lǐng)域的公司,即使在產(chǎn)品數(shù)據(jù)尚未顯現(xiàn)或處于低位時(shí),它們的估值往往已達(dá)到數(shù)十億美元級(jí)別,我們的估值可能還不到它們的零頭。

從商業(yè)潛力來看,AI 編程賽道可能是僅次于模型廠商的第二大收入領(lǐng)域,其商業(yè)模式已得到充分驗(yàn)證。相比之下,這個(gè)賽道的商業(yè)化能力甚至可能比垂類 ChatBot 等應(yīng)用更強(qiáng),無論是現(xiàn)有數(shù)據(jù)還是市場(chǎng)表現(xiàn)都支持這一判斷。

比如有些團(tuán)隊(duì)用智能體技術(shù)開發(fā)法律或醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)品,雖然客單價(jià)不錯(cuò),但與編程場(chǎng)景相比仍有較大差距,估值也相應(yīng)低很多。這進(jìn)一步印證了 AI 編程領(lǐng)域的獨(dú)特價(jià)值。

DeepTech:與國際化競(jìng)品相比,你們的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)在于更理解中文開發(fā)場(chǎng)景,還是在技術(shù)架構(gòu)上有獨(dú)特的創(chuàng)新思考?

陳志杰:我們并沒有特別針對(duì)中文場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化或特殊處理,產(chǎn)品從一開始就定位全球化市場(chǎng)。正如之前討論的,我們的技術(shù)路徑更側(cè)重于實(shí)現(xiàn)高復(fù)雜度任務(wù)的自主處理,致力于發(fā)展智能體能力,而不是僅僅打造一個(gè) IDE。

DeepTech:未來計(jì)劃如何系統(tǒng)性地構(gòu)建和運(yùn)營開發(fā)者社區(qū)?

陳志杰:目前產(chǎn)品已完成初步打磨,我們計(jì)劃在 12 月份進(jìn)行正式推廣。雖然產(chǎn)品已經(jīng)做得不錯(cuò),但酒香也怕巷子深,好東西不會(huì)自動(dòng)被大家知道,還需要通過市場(chǎng)活動(dòng)主動(dòng)觸達(dá)開發(fā)者。屆時(shí)我們將系統(tǒng)性地開展推廣工作。

DeepTech:最終希望 Verdent 最終為世界和整個(gè)軟件行業(yè)留下怎樣的獨(dú)特印記?

陳志杰:我職業(yè)生涯始于廣告行業(yè),后來轉(zhuǎn)向娛樂產(chǎn)品領(lǐng)域。如今創(chuàng)業(yè)做 AI 工具,最大的感受是這件事能帶來強(qiáng)烈的成就感,因?yàn)槲覀兦袑?shí)幫助他人提升效率,創(chuàng)造著真實(shí)價(jià)值。

展望未來,我希望公司能在這個(gè)前景廣闊的行業(yè)中把握住時(shí)代機(jī)遇,持續(xù)開發(fā)出更多優(yōu)秀的工具產(chǎn)品,為整個(gè)軟件工業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)自己的一份力量。

DeepTech:“人人都是開發(fā)者”這樣的時(shí)代會(huì)來到嗎?

陳志杰:我認(rèn)為實(shí)現(xiàn)“人人都是開發(fā)者”的愿景會(huì)比較困難。數(shù)字世界本質(zhì)上是現(xiàn)實(shí)世界的投影,而現(xiàn)實(shí)世界本身就極其復(fù)雜。即便省略編程環(huán)節(jié),將現(xiàn)實(shí)邏輯準(zhǔn)確建模到數(shù)字世界依然充滿挑戰(zhàn),關(guān)鍵在于如何理清這些復(fù)雜邏輯。

更現(xiàn)實(shí)的圖景是:對(duì)于那些具備清晰思路和創(chuàng)造力的人,如果他們想要實(shí)現(xiàn)自己的想法,編程將不再成為主要障礙。這里可以類比產(chǎn)品經(jīng)理的角色,他們不需要親自編碼,而是由工程師協(xié)助實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意。

但這是否意味著人人都能成為優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理?顯然不是,出色的產(chǎn)品經(jīng)理依然稀缺。因此,AI 工具真正降低的是創(chuàng)意的實(shí)現(xiàn)門檻,而非對(duì)邏輯思考和創(chuàng)造能力的要求。

DeepTech:硅谷有業(yè)內(nèi)人士討論泡沫可能即將到來,你對(duì)這個(gè)觀點(diǎn)有何看法?

陳志杰:我認(rèn)為任何重大技術(shù)浪潮都難免伴隨泡沫;仡櫳弦徊ɑヂ(lián)網(wǎng)浪潮,其中確實(shí)存在大量泡沫,但同時(shí)也孕育出了谷歌等卓越的企業(yè)。當(dāng)前這輪 AI 浪潮中,泡沫成分確實(shí)存在,但我相信同樣會(huì)誕生一批真正優(yōu)秀的公司。這個(gè)判斷可能需要十年后再來回望驗(yàn)證。

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