软件开发领域正在经历自开源编码出现以来最大的变革。人工智能助手曾经被专业开发人员持怀疑态度，但现在已成为价值7369.6亿美元的全球软件开发市场中不可或缺的工具。引领这一巨变的产品之一是 Anthropic 的Claude。
Claude 是一种人工智能模型，它吸引了全球开发者的关注，并引发了科技巨头之间为争夺人工智能编码主导地位而展开的激烈竞争。Claude 的采用率今年飙升，该公司表示，其编码相关收入在过去三个月内飙升了 1,000%。
软件开发现在占 Claude 所有交互的 10% 以上，成为该模型最受欢迎的用例。这一增长推动 Anthropic 的
估值达到 180 亿美元，并吸引了谷歌、亚马逊和Salesforce等行业巨头超过70 亿美元的资金。
打造最佳 AI 编码工具的竞赛
这一成功并没有被竞争对手忽视。OpenAI上周刚刚推出了具有增强编码能力的o3模型，而谷歌的 Gemini和Meta 的 Llama 3.1则在开发工具方面投入了双倍的资金。
竞争日趋激烈，标志着人工智能行业的重心发生了重大转变——从聊天机器人和图像生成转向能够产生直接商业价值的实用工具。其结果是整个软件行业的能力迅速提升，受益匪浅。
Anthropic 开发者关系主管Alex Albert将 Claude 的成功归功于其独特的方法。他在接受采访时表示：“过去三个月，我们的编码收入基本上增长了 10 倍。这些模型确实引起了开发者的共鸣，因为他们看到与之前的模型相比，它们具有很大的价值。”
超越代码生成：人工智能开发合作伙伴的崛起
Claude 的与众不同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。该模型可以分析多达200,000 个上下文标记（相当于约 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。
“Claude 是我见过的能够在整个过程中保持一致性的仅有的模型之一，”Albert 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，而不是添加更多代码。”
这种方法大大提高了生产率。据 Anthropic 称，GitLab报告称，使用 Claude 的开发团队的效率提高了 25-50%。代码智能平台Sourcegraph在切换到 Claude 作为其主要 AI 模型后，代码插入率提高了 75%。
像 Claude 这样的人工智能工具让每个人都能使用编码
也许最重要的是，Claude 正在改变谁可以编写软件。营销团队现在构建自己的自动化工具，销售部门无需等待 IT 帮助即可定制自己的系统。曾经的技术瓶颈已成为每个部门解决自身问题的机会。这种转变代表了企业运营方式的根本变化——技术技能不再仅限于程序员。
Albert 证实了这一现象，他说：“我们有一个 Slack 频道，招聘、营销和销售人员都在这里学习使用 Claude 编写代码。这不仅仅是为了让开发人员更有效率，而是让每个人都成为开发人员。”
安全风险和工作问题：人工智能在编码方面的挑战
然而，这种快速转变也引发了担忧。乔治城大学安全与新兴技术中心(CSET) 警告称，人工智能生成的代码可能存在安全风险，而劳工组织则质疑其对开发人员就业的长期影响。流行编程问答网站Stack Overflow报告称，自人工智能编码助手被广泛采用以来，新问题数量出现了惊人的下降。
但人工智能辅助编码的兴起并没有消除开发人员的工作——它似乎正在提升许多开发人员的工作水平。由于人工智能处理常规编码任务，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先前的技术变革：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个抽象层，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开发方式。Gartner预测，到 2028 年，75% 的企业软件工程师将使用人工智能代码助手，相比 2023 年初的不到 10% 有了显著的飞跃。
Anthropic 正在为这个未来做准备，推出了诸如即时缓存之类的新功能，可将 API 成本降低 90%，以及可同时处理多达 100,000 个查询的批处理功能。
“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，”阿尔伯特预测道。“我们不需要改变我们的工作模式，因为模型将适应我们已经工作的方式。”
AI 编码助手的影响远远超出了个人开发者的范围，各大科技公司都报告了其显著的收益。例如，亚马逊利用其 AI 软件开发助手Amazon Q Developer将 30,000 多个生产应用程序从 Java 8 或 11 迁移到 Java 17。由于性能提升，这一努力节省了相当于 4,500 年开发工作量的成本，并每年节省了 2.6 亿美元的成本。
然而，人工智能编码助手对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 Copilot 的开发人员的生产力并没有显著提高。
更令人担忧的是，研究报告称，使用人工智能工具时引入的错误增加了41% 。这表明，虽然人工智能可以加速某些开发任务，但它也可能给代码质量和维护带来新的挑战。
与此同时，软件教育的格局正在发生变化。随着以人工智能为重点的开发项目越来越受欢迎，传统编程训练营的入学人数正在下降。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转换器。
艾伯特认为这种演变是自然而不可避免的。“我认为它会继续向上发展，就像我们不会一直使用汇编语言一样，”他说。“我们在此基础上创建了抽象。我们先是使用 C 语言，然后又使用 Python，我认为它会不断向上发展。”
他补充道，在不同技术层面上工作的能力仍然很重要。“这并不是说你不能深入到那些较低的层次并与之互动。我只是认为抽象层会不断堆积在上面，让更多人更容易进入这个领域。”
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。代码似乎才刚刚开始。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/dai-ma-si-yu-zhe-anthropic-de-claude-ru-he-gai-bian-ruan
