Присоединяйтесь к нашим ежедневным и еженедельным информационным бюллетеням для последних обновлений и эксклюзивного контента в лидирующем отраслевом освещении искусственного интеллекта. Узнать больше
Сегодня Zencoder объявил о приобретении Machinet, разработчика ассистентов по кодирующим контексту с контекстом с более чем 100 000 загрузок в экосистеме Jetbrains. Это приобретение укрепляет позицию Zencoder в конкурентном ассистентном ландшафте кодирования ИИ и расширяет его охват среди разработчиков Java и других пользователей популярной среды развития Jetbrains.
Сделка представляет собой стратегическое расширение для Zencoder, которое появилось в режиме Stealth всего шесть месяцев назад, но быстро зарекомендовала себя в качестве серьезных конкурентов для Github Copilot и других инструментов кодирования искусственного интеллекта.
«На данный момент на рынке есть три сильных координационных продукта: это США, курсор и Виндсурф. Для небольших компаний становится все труднее и труднее конкурировать», — сказал Эндрю Фалев, генеральный директор и основатель Zencoder, в эксклюзивном интервью с VentureBeat об этом осторожности. «Наш технический персонал включает в себя более 50 инженеров. Для некоторых стартапов очень трудно сохранить этот темп».
Великий помощник по кодированию ИИ: почему маленькие игроки не могут конкурировать
Это приобретение происходит в ключевом моменте на рынке ассистента кодирования ИИ. Буквально на прошлой неделе появились сообщения о том, что Openai находится в дискуссиях по приобретению Windsurf, еще одного помощника по кодирующему искусству, примерно за 3 миллиарда долларов. В то время как FileV утверждает, что сроки совпадают, он признает, что он отражает более широкую динамику рынка.
«Я думаю, что это будет больше, и я с нетерпением жду этого», — сказал Файлв. «Это огромная поверхность продукта. Вы должны поддерживать несколько IDE, вам нужно интегрировать с несколькими инструментами DevOps, вы должны поддерживать различные части жизненного цикла программного обеспечения. Есть более 70 с лишним языками программирования… существует так много работы, что для небольших компаний очень и очень трудно конкурировать только в Sub-10, чтобы конкурировать в долгосрочной перспективе».
Как стратегия Zencoder’s JetBrains отталкивает Microsoft-зависимые соперников
Одним из ключевых стратегических ценностей приобретения машины является его сильное присутствие в экосистеме Jetbrains, которая особенно популярна среди разработчиков Java и бэкэнд -команд Enterprise.
«Аудитория Jetbrains — миллионы инженеров. Они являются одним из ведущих поставщиков определенных языков и технологий программирования. Они особенно хорошо известны в мире Java, который является большой частью бэкэнд предприятия», — пояснил Файлв.
Это дает Zencoder преимущество перед конкурентами, такими как Cursor и Windsurf, которые построены в качестве вилок кода Visual Studio и могут столкнуться с увеличением ограничений из -за ужесточения ограничений лицензирования Microsoft.
«И курсор, и Windsurf — это то, что называют Forks of Visual Studio, и Microsoft недавно начала ужесточать свои ограничения лицензирования», — отметил FileV. «Поддержка, которая имеет код против определенных языков, лучше, чем поддержка, которую Cursor и Windsurf могут предложить, в частности для C Sharp, C ++».
Напротив, Zencoder работает с нативными платформами Microsoft на коде VS, а также напрямую интегрируется с JetBrains IDE, обеспечивая большую гибкость в условиях разработки.
Помимо шумиха: как эталонные победы Zencoder приводят к ценности реальной разработчика
Zencoder отличается от конкурентов благодаря тому, что он называет технологией «Repo Grokking», которая анализирует целые репозитории кода для предоставления моделей искусственного интеллекта с лучшим контекстом, а также конференции по исправлению ошибок, которая направлена на уменьшение ошибок кода.
Компания претендует на впечатляющие результаты в отраслевых показателях, а FileV подчеркивает результаты марта, на которых показано, что Zencoder опережает конкурентов:
«На мультимодале Swe-Bench лучший результат составил около 13%, и мы смогли легко сделать 27%, которые мы представили, поэтому мы удвоили следующий лучший результат. Позднее мы повторно повторно привели к более высоким результатам 31%»,-сказал Файлв.
Он также отметил выступление на тесте Openai: «На подмножестве Swe-Lancer ‘Diamond’, лучший результат Openai, который они опубликовали, было в высоких 20-х годах. Наш результат был в 30-х годах, поэтому мы победили Openai на этом эталоне на 20%».
Эти тесты имеют значение, потому что они измеряют способность ИИ решать реальные проблемы кодирования, не просто генерировать синтаксически правильный, но и функционально ошибочный код.
Многоагентная архитектура: ответ Zencoder на качество кода и проблемы безопасности
Значительная проблема у разработчиков относительно инструментов кодирования искусственного интеллекта заключается в том, производят ли они безопасный, качественный код. По словам FileV, подход Zencoder заключается в том, чтобы опираться на устоявшиеся передовые практики разработки программного обеспечения, а не изобретать их.
«Я думаю, что когда мы разрабатываем системы ИИ, мы определенно должны одолжить у мудрости человеческих систем. Индустрия разработки программного обеспечения быстро развивалась в течение последних 40 лет», — пояснил Файлв. «Иногда вам не нужно изобретать колесо. Иногда лучший подход — это принять любые лучшие практики и инструменты на рынке и использовать их».
Эта философия проявляется в агентском подходе Zencoder, где ИИ действует как оркестратор, который использует различные инструменты, аналогично тому, как человеческие разработчики используют несколько инструментов в своих рабочих процессах.
«Мы позволяем ИИ использовать все эти инструменты», — сказал Filev. «Мы строим по-настоящему многоагентическую платформу. В нашем предыдущем выпуске мы не только отправили кодирующие агенты, как некоторые из наших конкурентов, но и отправили агенты по тестированию подразделений, и вы увидите у нас больше агентов на этой многоагентной платформе взаимодействия».
Кофейный режим и будущее: когда ИИ выполняет работу, пока разработчики делают перерыв
Одной из самых обсуждаемых функций Zencoder является его недавно выпущенный «кофейный режим», который позволяет разработчикам устанавливать ИИ для работы над такими задачами, как написание модульных тестов, пока они делают перерыв.
«Вы можете буквально нажать эту кнопку и пойти на кофе, и агент выполнит эту работу самостоятельно», — сказал Файлв в VentureBeat в предыдущем интервью. «Как нам нравится говорить в компании, вы можете навсегда наблюдать за водопадом, сжиганием огня и агентом, работающим в кофейном режиме».
Этот подход отражает видение Zencoder AI как компаньона разработчика, а не замену.
«Мы не пытаемся заменить людей», — подчеркнул Filev. «Мы пытаемся постепенно и быстро сделать их более продуктивными в 10 раз. Чем более мощная технология ИИ, тем более мощным является человек, который использует ее».
В рамках приобретения Machinet передаст свое присутствие домена и рынка Zencoder. Нынешние клиенты Machinet получат руководство по переходу на платформу Zencoder, которая предлагает расширенные возможности благодаря своей проприетарной технологии репо Грокикинг и агентов ИИ.
Новый ландшафт разработчиков: быстро развивающаяся экосистема
Приобретение Machinet Zencoder сигнализирует о поворотном моменте на рынке AI Coding Assistant, поскольку более крупные игроки поглощают инновационные небольшие компании со специализированным опытом. Для лиц, принимающих решения, оценивающих инструменты кодирования ИИ, ландшафт переходит от вопроса о том, следует ли использовать эти технологии, в которые платформа предоставит наиболее стратегическое преимущество.
«В шутку, я думаю, что половина партии комбинатора Y — стартапы ИИ, и в этом месте просто невозможно конкурировать с двумя инженерами», — отметил FileV. «У вас должны быть реальные ресурсы, технические ресурсы и ресурсы рынка, чтобы добиться успеха здесь».
Поскольку промышленные титаны, такие как Microsoft и Openai, углубляют свои инвестиции в это пространство, такие компании, как Zencoder, выпускают отличительные позиции на основе гибкости интеграции, эталонной производительности и инженерных философий, которые соответствуют потребностям предприятия.
Для разработчиков, наблюдающих за консолидацией этой рынки, разворачивается, одна вещь становится все более четкой: будущее не будет о том, пишет ли ИИ ваш код, а скорее, что ИИ становится вашим предпочтительным программистом пар, когда вы вернетесь из этого перерыва в кофе.
Источник
