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在軟件開發(fā)領域，AI編程正在引發(fā)一場深刻的變革。本文通過分析頂級風險投資公司Bessemer的觀點，探討了AI編程的五大關鍵投資主題，包括AI驅動的生產力提升、軟件開發(fā)的民主化、AI原生的下一代開發(fā)工具、上下文工程，以及服務于AI的開發(fā)者工具。

AI 編程正在成為所有投資人的共識。

2021 年 6 月，GitHub Copilot 發(fā)布預覽版，比 ChatGPT 掀起更大規(guī)模的 AI 熱潮還早了五個月。當時，很少有人意識到，軟件開發(fā)的 3.0 時代已經到來。

在這個新時代，自然語言取代了傳統(tǒng)語法，成為主要的編程接口。AI 代理不再只是輔助開發(fā)者，而是逐漸成長為開發(fā)者本身。

這一趨勢到今天愈發(fā)清晰。到 2024 年，GitHub 年收入達到 20 億美元，其中超過四成的增長來自 Copilot。這只是冰山一角。趨勢已經非常明顯：到 2030 年，AI 將編寫超過 95% 的代碼，而在許多增長最快的公司里，這一未來已初見端倪。

資本市場的反應也很迅速。數(shù)十億美元正涌入 AI 驅動的開發(fā)工具賽道，從代碼生成到自動調試，從團隊協(xié)作到部署上線。幾起重磅收購已經重塑競爭格局，而這僅僅是開始。

為什么 AI 編程如此特殊？原因很簡單：代碼邏輯嚴謹、結構清晰、語法規(guī)則明確，加上數(shù)十年的開源數(shù)據(jù)積累和成熟的質量評價體系，使得軟件開發(fā)成為 AI 最理想的落地場景。

今天的關注點，或許還停留在 AI 如何提升效率、縮短調試或上線周期。但這只是序章。AI 的力量正在孕育全新的范式——軟件開發(fā)不再只是對現(xiàn)有流程的增強，而是在演化出一種“物種級別”的變化。

不久前，國外頂級 VC Bessemer 就梳理了 AI 編程行業(yè)的五大關鍵投資主題：AI 生產力工具、軟件開發(fā)的民主化、AI 原生的下一代開發(fā)工具、上下文工程，以及服務于 AI 的開發(fā)工具。

接下來，就讓我們跟隨 Bessemer 的視角，一起看看 AI 編程的未來版圖。

01 AI驅動的生產力提升

通過 AI 增強開發(fā)者生產力的愿景，正在變成現(xiàn)實。過去那些讓人心力交瘁的“苦差事”——無休止的調試、代碼審查、環(huán)境配置、事件響應，以及瑣碎的低級修復，如今都可以交給人工智能去完成。開發(fā)者終于能把寶貴的時間和注意力釋放出來，轉向更高價值的工作。

這種轉變意義深遠。維護、測試、文檔編寫等耗時任務，曾經占據(jù)了工程師每天的大部分精力，而現(xiàn)在 AI 會先行處理這些流程，再將優(yōu)化后的結果交給人工確認。工程師能夠重新聚焦在真正重要的領域：架構設計、創(chuàng)造性的問題解決，以及推動業(yè)務前進的關鍵功能開發(fā)。

提升的幅度令人震驚。平均恢復時間從幾天縮短到幾分鐘，版本變更的前置時間被大幅壓縮，新人上手的周期從幾個月降到幾天。這里的改進不是線性的優(yōu)化，而是數(shù)量級的躍升。它正在從根本上重塑小型團隊的能力邊界，讓他們能完成以往只有大公司才敢嘗試的任務。

02 軟件開發(fā)的民主化

大模型和一系列新興工具，正在重新定義軟件開發(fā)的權力結構。

它們打破了過去將專業(yè)開發(fā)者與普通人隔開的技術壁壘。英語，正在成為新的“編程語言”。借助快速成型的平臺，人們無需掌握語法或框架，只需用自然語言描述需求，甚至上傳一個設計稿，就能生成可用的應用程序。

這意味著，軟件創(chuàng)新的關鍵不再是背熟框架或記住語法，而是創(chuàng)造力、領域經驗和產品品味。未來最好的醫(yī)療應用，或許來自一位深知患者流程的醫(yī)生，而不是一位熟練掌握 React 模式的工程師。

與此同時，代理工程的興起正在推動我們走向一個更自主的時代。AI 代理不再只是輔助，而是能夠獨立執(zhí)行：它們可以管理復雜的工作流、協(xié)調部署，甚至在無人監(jiān)督時識別和解決錯誤。過去需要人工“在場”的環(huán)節(jié)，正在逐步交給自主系統(tǒng)。

降低技術門檻與提升 AI 自主性，這兩種技術力量，正在共同重塑軟件的創(chuàng)造方式。開發(fā)者的定義被徹底改寫：任何能夠表達愿景并善用 AI 工具的人，都可能成為新的開發(fā)者。創(chuàng)新的邊界因此被大幅拓寬，軟件創(chuàng)造正在向整個社會普及。

03 AI原生的下一代開發(fā)工具

正如軟件 2.0 通過關鍵基礎設施讓 Web 開發(fā)走向大眾化，比如Auth0 消除了數(shù)月的身份認證復雜性，Stripe 抽象了支付，Twilio 將短信集成簡化為幾行代碼。如今，我們正在見證 AI 原生開發(fā)的基礎層逐步成形。

這一堆棧的核心組件開始浮現(xiàn)：

• 內存與上下文管理：以前，開發(fā)者得自己搭建復雜的數(shù)據(jù)庫和檢索系統(tǒng)，才能讓模型“記住”上下文?，F(xiàn)在有了 Mem0、Zep、Subconscious 這樣的“內存即服務”，就像給 AI 插上隨時可用的記憶模塊，能保存對話、用戶偏好和長期學習，對任何需要跨越多輪交互的應用都非常關鍵。
• AI 原生框架：過去寫多步驟邏輯要自己處理各種細節(jié)，比如重試機制、令牌管理、代理調度?，F(xiàn)在有了 LangChain、LlamaIndex、DSPy、Crew 這樣的框架，就像當年 React 改變了前端一樣，開發(fā)者可以直接專注業(yè)務邏輯，其他繁瑣的底層工作交給框架來做。
• 運行時與部署基礎設施：做 AI 應用，很多團隊會卡在算力不足和部署麻煩上。Modal、fal、Replicate、Fireworks 這些平臺，就像是給開發(fā)者準備好了一套“現(xiàn)成的廚房”。你不需要自己去買 GPU、搭環(huán)境、解決冷啟動問題，只要寫一個函數(shù)調用，就能直接跑起來，省去了復雜的運維工作。

軟件 2.0 的關鍵優(yōu)勢在于快速試錯和即時反饋。比如 LaunchDarkly，讓團隊每天都能上線新功能，先在 1% 的用戶中測試，如果出問題就立刻回滾，把原本幾個月的學習周期壓縮到幾個小時。

AI 原生工具也在往這個方向發(fā)展，只是難度更高。它們不僅要驗證“功能能不能用”，還要回答“AI 的輸出是否準確、安全、對用戶有幫助”。

因此，一個新的評估與可觀察性生態(tài)正在形成：

• 提示的版本控制：像 Honeyhive、PromptLayer 這樣的工具，讓提示詞可以做 A/B 測試，就像網站測試不同按鈕一樣。如果效果變差，還能自動切回去。
• 持續(xù)評估：Bigspin.ai 這類平臺，不光在上線前測試，還能在實際使用中結合標準數(shù)據(jù)和用戶反饋，隨時監(jiān)控 AI 的表現(xiàn)。
• 語義級指標：不再只看“點擊率”這種表面數(shù)據(jù)，而是衡量 AI 的答案是否有用、是否準確。比如用 LLM-as-judge 或“判斷實驗室”來給結果打分。

未來真正的贏家，會把 AI 開發(fā)從“上線后祈禱別出錯”變成一個 可控、可觀測、數(shù)據(jù)驅動 的過程。因為大模型的輸出本來就帶有不確定性，平臺必須做到：開發(fā)和生產無縫銜接，提示詞和模型能隨時替換，還要能在一個功能優(yōu)化時，第一時間發(fā)現(xiàn)另一個功能是否被拖累。

更重要的是，人機反饋要能快速擴展：把疑難情況交給專家判斷，再把這些結果反饋給系統(tǒng)，用來改進自動化評估，形成一個不斷提升準確率的“飛輪”。雖然我們還在早期階段，但這些拼圖正在逐漸拼合。就像軟件 2.0 帶來開發(fā)速度的飛躍一樣，這一波浪潮不僅會讓迭代更快，還會從根本上改變軟件的思考和推理方式。

04 上下文工程

如果 MCP（模型上下文協(xié)議）真的成為標準，AI 應用和軟件開發(fā)的格局會發(fā)生很大變化。

上下文將不再是各自孤立的，而是可以組合、移動，就像“數(shù)據(jù)”一樣在不同系統(tǒng)之間自由流動。這會催生一個全新的領域——上下文工程，就像當年數(shù)據(jù)工程之于數(shù)據(jù)庫一樣，逐漸發(fā)展成獨立的專業(yè)方向。

企業(yè)也會投入更多資源，建設上下文相關的工具和流程，確保輸入給模型的信息足夠準確、新鮮、可靠。哪怕是細微的上下文差別，都可能讓模型表現(xiàn)更好。能把內外部信息高效整合成“高質量上下文”的團隊，會因此獲得競爭優(yōu)勢。

同時，新的以業(yè)務為中心的 MCP 工具也會涌現(xiàn)。它們不會局限在 IDE 里，而是直接服務企業(yè)的日常工作流，自帶上下文管理功能：自動調整上下文大小，關鍵操作留有審計記錄，能根據(jù)任務需求動態(tài)擴展或壓縮上下文。

從長遠來看，MCP 的普及會讓上下文工程走到臺前，成為產品設計的核心部分。企業(yè)之間的差別將不僅體現(xiàn)在誰的數(shù)據(jù)更多、誰的模型更強，而在于誰能提供更清晰、更豐富、更可用的上下文。能掌握這項能力的公司，將重新定義競爭格局。

05 服務于AI的開發(fā)者工具

隨著 AI 代理在開發(fā)流程中承擔的任務越來越多，“開發(fā)者工具的用戶”這個概念正在發(fā)生根本改變。AI 已經不再只是程序員的副駕駛，而是能自己寫、改、測、發(fā)的軟件開發(fā)者。

這意味著我們進入了一個新階段：工具不僅要服務人類開發(fā)者的體驗（DX），還要為 AI 代理提供良好的“代理體驗”（AX）。AI 和人類理解界面的方式不同，因此工具需要重新設計，讓代理能更快、更清晰地解析和操作。于是，新的形態(tài)正在出現(xiàn)：給代理用的瀏覽器、代理之間的協(xié)作平臺、能自主執(zhí)行任務的接口，以及更適合機器讀取的文檔。

與此同時，文檔和身份驗證等功能也正在被改造，使它們更容易被 AI 使用。未來最好的開發(fā)工具，不僅能幫助人類程序員工作，還能支持 AI 與人類協(xié)作，甚至在某些場景下完全由 AI 獨立運行。