TikTok-Führungskraft gründet Start-up: AI-Coding birgt noch neue Geschichten ｜ Schwerpunktanalyse
Text｜Zhou Xinyu
Redaktion｜Su Jianxun
Multimodalität, Hardware und AI Coding bilden das heißeste Bild der AI-Szene in der zweiten Hälfte des Jahres 2024.
Die ersten beiden sind wohlbekannt, während das bisher unbekannte AI Coding zu einer der wenigen neuen Geschichten in der AI-Anwendungsschicht geworden ist.
Laut "Intelligentes Erscheinen" plant TikToks Algorithmus-Chef Chen Zhijie, das Unternehmen zu verlassen und im Bereich AI Coding zu gründen. Gleichzeitig trat Chen Zhijie 2020 ByteDance bei und hat den Rang 5-1.
Chen Zhijie. Bildquelle: Chen Zhijies LinkedIn
AI Coding, die neue Richtung im Ausland
Chen Zhijie, der aus Baidu und ByteDance stammt, hat jahrelange Erfahrung im Empfehlungssystembereich. Von 2010 bis 2019 war er als Chief Technology Architect bei Baidu tätig, hauptsächlich verantwortlich für Werbealgorithmen.
Nach seinem Eintritt bei ByteDance im Jahr 2020 war er zuerst für die Algorithmen von Douyin, Toutiao und Xigua Video verantwortlich. Seit 2022 leitete Chen Zhijie den TikTok-Algorithmus, zuständig für Empfehlungssysteme und das Data-Science-Team, das Videos, Livestreams, E-Commerce und andere TikTok-bezogene Dienste unterstützt.
Im Jahr 2024, mit der weltweiten Popularität von AI-Coding-Produkten wie "AI Programmierer" Devin, Cursor und OpenAI o1, wurde der AI-Coding-Bereich neu entdeckt und ist zu einem Spitzenreiter der AI-Anwendung geworden.
Zum Beispiel erwähnte Robin Li auf dem Q3-Direktorentreffen, dass die AI-Coding-Anwendung Comate "immer noch eine gute Richtung für die Zukunft" sei. Alibaba Cloud und ByteDance haben ebenfalls Produkte wie Tongyi Lingma und MarsCode im AI-Coding-Bereich eingeführt.
Ein Algorithmus-Ingenieur von Moon Dark Side sagte "Intelligentes Erscheinen", dass im Vergleich zu langen Texten das Programmieren derzeit der Bereich mit den wenigsten "Illusionen" und der stabilsten Ausgabequalität ist. Funktionalitäten zur Code-Komplettierung und -Generierung sind bereits kommerzialisiert, und Kimi "Assistiertes Programmieren" ist eine Funktion, die intern sehr geschätzt wird.
Seit diesem Jahr sind neben den etablierten Akteuren mehrere AI-Coding-Startups entstanden. Ein Beispiel ist AIGCode, gegründet im Januar 2024 von Xuwen, einem ehemaligen Investor von Hua Chuang Capital, das bereits zwei Finanzierungsrunden abgeschlossen hat.
Frühere Medienberichte erwähnten, dass das AI-Coding-Startup "Xinyanyi Code" von Ming Chaoping, ehemaliger Produktmanager für Noisee von Moon Dark Side, mit einer Bewertung von 50 Millionen US-Dollar in der Angelrunde mit der Finanzierung begann, ähnlich wie die Erstbewertung anderer AI-Einhörner in China.
Dennoch ist für viele AI-Coding-Startups die Expansion ins Ausland weiterhin eine gemeinsame Zielsetzung.
Mehrere informierte Personen sagten "Intelligentes Erscheinen", dass Chen Zhijies AI-Coding-Projekt zunächst in China umgesetzt werden soll, das endgültige Ziel jedoch die internationale Expansion ist.
„Der Vorteil des Programmierens ist, dass es keine kulturellen oder sprachlichen Einschränkungen gibt, im Gegensatz zu Sprachmodellen und sprachbasierten Anwendungen, die viele Anpassungen an lokale Kulturen und unterschiedliche Nutzer erfordern“, erklärte ein Investor "Intelligentes Erscheinen". „AI-Coding-Produkte lassen sich sehr leicht standardisieren, und Standardisierung bedeutet, dass die Skalierungshürden geringer sind.“
Als zwei Schlüsselfaktoren der Entwicklung von AI-Anwendungen tragen Modellfähigkeiten und die Zahlungsbereitschaft der Endkunden dazu bei, dass AI Coding im Ausland besser gedeiht.
„Die Modelle mit den stärksten Programmierfähigkeiten befinden sich in den USA, o1 und Claude. Vor allem Claude kann mit natürlicher Spracheingabe zuverlässig codebezogene Aufgaben ausführen“, bemerkte ein AI-Spezialist.
Er glaubt, dass die meisten inländischen Modelle noch nicht in der Lage sind, konsistent und zuverlässig zu programmieren und vor allem lange Codepassagen zu verstehen. Entwickler benötigen oft unterstützende Systeme wie komplexe RAG.
Ein erfolgreiches Beispiel im Ausland, bei dem Claude die Wende brachte, war: Das US-amerikanische Modell-Startup Anthropic enthüllte kürzlich, dass das AI-Coding-Produkt Bolt des US-Unternehmens StackBlitz, nach der Integration von Claude 3.5 Sonnet, einen jährlichen wiederkehrenden Umsatz (ARR) von 0 auf 4 Millionen US-Dollar innerhalb von nur vier Wochen steigerte, mit über 100.000 wöchentlichen Nutzern.
Das US-amerikanische AI-Coding-Produkt Bolt. Bildquelle: Bolt-Webseite
Der Mitgründer und CEO von Bolt, Eric Simons, sagte: „Claude 3.5 Sonnet ist die Kerntechnologie, die dieses Produkt Realität werden lässt.“
„Am leichtesten“ zu kopierender Millionen-Dollar-Jahresumsatz
Der Gründungs-Boom und die Investitionsfreude im AI-Coding lassen sich darauf zurückführen, dass dies eines der wenigen rentablen Anwendungsszenarien für AI ist.
Unabhängig von der Branche sind Algorithmus-Ingenieure unverzichtbar, und die Effizienzsteigerung des Programmierens durch große Modelle ist augenfällig. Ein jüngster Bericht von Menlo Ventures zeigt, dass im Jahr 2024 AI-Coding-Produkte mit einer Adoptionsrate von 51% in den wichtigsten Szenarien an erster Stelle stehen.
Die Nachfrage am unteren Ende führt direkt dazu, dass AI Coding zu einem rentablen Geschäft mit einem Jahresumsatz von mehreren Millionen Dollar wird.
Laut einem Bericht von The Information im Dezember 2024 verzehnfachte sich der Jahresumsatz von Anthropics Softwareentwicklungs- und Codegenerierungsgeschäft in den letzten drei Monaten. Microsoft offenbarte ebenfalls im Finanzbericht im Juli, dass der ARR von GitHub Copilot etwa 300 Millionen US-Dollar beträgt und 40% zum jährlichen Wachstum von GitHub beiträgt.
Ein noch beeindruckenderes Wachstum erlebte Cursor. Laut Schätzungen des Forschungsinstituts Sacra erreichte Cursor im November 2024 ein ARR von 65 Millionen US-Dollar, was einem Anstieg von 6400% im Jahresvergleich entspricht.
Die Benutzeroberfläche von Cursor. Bildquelle: Cursor-Webseite
Viele AI-Coding-Startups wollen diesen Wachstumserfolg replizieren. Mehrere Investoren loben das große Potenzial von AI Coding und die Vielzahl von Nischenszenarien, die den Wettbewerb noch nicht so intensiv machen.
Einige AI-Fachleute jedoch bemerkten gegenüber "Intelligentes Erscheinen", dass in AI-Coding-Projekten letztendlich nicht die Modellfähigkeiten, sondern die Produktfähigkeiten konkurrieren.
Derzeit zielen die meisten AI-Coding-Akteure entweder darauf ab, Cursor zu kopieren oder Copilot-Produkte anzubieten, die natürliche Sprachdialoge ermöglichen. Solche Produkte erfordern neben der Technologie an sich auch die Integration der Produktform in die IDEs (integrierte Entwicklungsumgebungen) der Kunden und eine nahtlose Einbettung in die Arbeitsabläufe der Programmierer.
„Derzeit erscheint eine starke Produktfähigkeit als entscheidender Wettbewerbsvorteil für viele chinesische AI-Startups, die im Ausland bekannt sind“, sagte ein AI-Spezialist gegenüber "Intelligentes Erscheinen". „Das ist auch der Grund, warum Investoren große Chancen in der internationalen Expansion von chinesischen AI-Coding-Projekten sehen.“
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