機器之心原創(chuàng)

當整個人工智能行業(yè)都在為「如何給程序員打造更快的馬」而瘋狂投入時，一支特立獨行的團隊選擇「直接去造汽車」。

「大模型的發(fā)展，更像一場籃球比賽才剛剛打完第一節(jié)。所有人都在用第一節(jié)的比分去判斷整場比賽的勝負，但我們認為，還有第二、三、四節(jié)要打?！罐㈩悄埽ˋIGCode）創(chuàng)始人兼CEO宿文用這樣一個比喻，為當前略顯擁擠的AI編程賽道，提供了一個不同的觀察視角。

自2022年底ChatGPT引爆全球以來，AI編程被普遍認為是大語言模型最快、最確定能實現(xiàn)嚴肅商業(yè)化（PMF）的一個賽道。從GitHubCopilot的成功，到科技大廠和創(chuàng)業(yè)公司紛紛推出自己的編程助手，行業(yè)似乎已經(jīng)形成一種共識：AI是程序員的「副駕駛」，其核心價值在于提升代碼編寫效率。

然而，宿文和他的蔻町智能，正試圖證明這是對終局的誤判。在與機器之心的最近一次訪談中，宿文拆解了他對AI編程的三大「非共識」判斷。

非共識一：基座模型仍處「嬰幼兒期」

網(wǎng)絡結構創(chuàng)新是破局關鍵

在許多人眼中，大模型的基座之戰(zhàn)似乎已塵埃落定。后來者尤其是創(chuàng)業(yè)公司，只能在應用層尋找機會。宿文對此的看法截然不同：「我們認為大模型技術，或者說基座模型的發(fā)展，還處于嬰幼兒時期?！?/p>

他指出，現(xiàn)有以Transformer為基礎的模型架構，在學習機制和知識壓縮效率上存在根本性問題?！副M管MoE通過專家分工解決了部分計算效率問題，但其專家之間是“扁平”且缺乏協(xié)作的，整體上仍是一個依靠簡單路由機制的“黑盒”。」

蔻町智能從成立第一天起，就選擇自研基座模型。他們的破局點，正是在于對模型網(wǎng)絡結構的持續(xù)迭代和創(chuàng)新?！肝覀冊贛oE的基礎上，繼續(xù)向后迭代，最終采用了在推薦搜索領域已經(jīng)非常成熟的PLE（ProgressiveLayeredExtraction）架構?！?/p>

他解釋道，從MoE到MMoE，解決的是專家的解耦問題；再到PLE，則進一步解決了專家解耦后可能產(chǎn)生的沖突和信息損耗問題，實現(xiàn)了對任務共性與個性的精細化提取。

宿文表示，網(wǎng)絡結構創(chuàng)新使他們的模型在知識壓縮和長邏輯鏈條的理解上，具備了與主流模型不同的潛力。

蔻町智能研發(fā)的新模型AIGCoder架構圖，通過解耦的專家模塊（De-coupledExperts）改良傳統(tǒng)模型，利用多頭專家感知注意力（MHEA）負責動態(tài)激活專家，定制化門控（CGC）負責精細整合信息，實現(xiàn)了在不增加計算開銷的前提下，通過架構創(chuàng)新應對大模型擴展時遇到的瓶頸。

實驗數(shù)據(jù)顯示，無論是單個關鍵模塊（左）還是整合后的完整架構（右），AIGCoder（橙色曲線）的訓練效率均比基線模型（藍色曲線）提升超過1.3倍。

非共識二：「避開大廠賽道」是個偽命題

在AI領域，創(chuàng)業(yè)者常常聽到一句勸誡——不要做大廠發(fā)展道路上的業(yè)務，否則會被輕易碾壓。

宿文卻認為這是個偽命題。「如果真的是一件大事，為什么大廠會不做？更精準的說法應該是，“避免去摘低垂的果實”?！?/p>

「真正的護城河，不在于選擇一個大廠看不上的“縫隙市場”，而是在同一個領域里，解決比大廠更復雜、更深入的問題。」

「現(xiàn)在的許多Coding產(chǎn)品用工程化的方式集成各種API，生成一個前端尚可的Demo，這就是“低垂的果實”。蔻町智能的策略，是通過底層技術創(chuàng)新，實現(xiàn)真正的“All-in-one”?！?/p>

這種一體化的思路，也體現(xiàn)在宿文對Agent發(fā)展的看法上。他表示當前行業(yè)習慣性地將技術棧劃分為Infra、基座、OS、Agent等層次，「這很像是對上一代PC互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的技術架構的簡單映射，這樣“刻舟求劍”式的對新技術做定義意義不大。」

他強調，在新范式下，各個技術環(huán)節(jié)是深度耦合的?！副贾鉀Q問題的角度，我們就把它一體化地解決。在最終效果沒有出來之前，過早分工反而不利于提效。」

蔻町智能把AIforCoding劃分為L1到L5五個階段：

L1：類似低代碼平臺，目前不是主流；

L2：Copilot產(chǎn)品，輔助程序員，根據(jù)提示生成代碼，代表產(chǎn)品有GitHubCopilot、Cursor；

L3：Autopilot產(chǎn)品，能端到端地完成編程任務，不需要程序員介入；

L4：多端自動協(xié)作，讓多個協(xié)作用戶能直接把軟件創(chuàng)意變成某個完整的產(chǎn)品；

L5：能夠自動迭代，升級為成熟的軟件產(chǎn)品。

宿文表示：「目前大部分AICoding產(chǎn)品集中在L2階段，而AutoCoder從一開始就定位在L3?！?/p>

從L2到L3，并非簡單的量變。「將編程助手做到極致，并不會自然而然地通向端到端軟件生成?！箖烧咝枰鉀Q的技術問題、優(yōu)化的方向，基本上沒有大的重合：前者（Copilot）優(yōu)化的是「寫代碼效率」，核心是上下文理解與精準補全；后者（Autopilot）解決「不寫代碼」的問題，核心是對復雜業(yè)務邏輯的理解、拆解與長邏輯鏈條的生成。

此外，L2需要與IDE（集成開發(fā)環(huán)節(jié)）深度融合，對大廠倆說有天然優(yōu)勢，對創(chuàng)業(yè)公司而言，則可能是一條事倍功半的險路。

非共識三：個性化應用市場即將爆發(fā)，

新增需求遠超存量替代

堅持L3不僅是技術上的選擇，也是宿文和他的團隊對市場未來的判斷。盡管行業(yè)普遍認同AI編程的終極目標在于賦能每一個人，但在實現(xiàn)路徑上，由于AI技術瓶頸與普通用戶相關知識的缺失，主流看法認為，當下最現(xiàn)實的路徑，是先輔助程序員，解決存量市場的效率問題。

宿文則認為這恰恰是一種「戰(zhàn)略繞行」，因為L2無法自然演進到L3，所以沿著L2走，不僅無法抵達終點，更可能錯失真正的藍?！莻€被現(xiàn)有開發(fā)模式壓抑的、由海量個性化需求構成的增量市場。

「新增的需求遠遠大于存量的替代。程序員不會消失，但一個全新的、數(shù)倍于現(xiàn)有規(guī)模的市場會爆發(fā)?！?/p>

「很像是有了滴滴才有了網(wǎng)約車市場，有了美團才有了外賣市場，」他類比說：「以前人們打車、點外賣的大量潛在需求被高昂的成本和復雜的流程所壓抑，一旦有了低成本、高效率的供給方式，市場便會迎來爆發(fā)式增長。」

在軟件開發(fā)領域，對于大量的中小企業(yè)、創(chuàng)業(yè)者，甚至大企業(yè)的業(yè)務部門而言，都存在被壓抑的需求。宿文舉例，一個業(yè)務部門想為內部開發(fā)一套培訓系統(tǒng)，傳統(tǒng)模式下，從漫長的需求溝通、高昂的開發(fā)投入，到最終交付物偏離預期的風險，整個過程動輒數(shù)月，且試錯成本極高。

蔻町智能希望將這個流程重塑為：「只要上午能明確定義需求，下午就能看到一個可直接上線部署的產(chǎn)品?！?/p>

蔻町智能最新發(fā)布的端到端軟件生成產(chǎn)品AutoCoder，定位「全球首款前后端一體化的應用與軟件完整生成平臺」，能夠同時生成高度可用的前端、數(shù)據(jù)庫和后端。例如，用戶輸入「幫我生成一個科技公司官網(wǎng)」，平臺不僅生成用戶可見的前臺頁面，也同步生成供企業(yè)員工管理網(wǎng)站內容和用戶數(shù)據(jù)的后臺系統(tǒng)。

AutoCoder的受眾不僅包括產(chǎn)品經(jīng)理、設計師等專業(yè)人士（Prosumer），更涵蓋了大量非技術背景的個人從業(yè)者、小型企業(yè)主（如咖啡店、健身房）、初創(chuàng)團隊的非技術創(chuàng)始人等。這些人有明確的數(shù)字化需求，但被傳統(tǒng)開發(fā)的高門檻擋在門外。

宿文引用了一個數(shù)據(jù)：海外一家類似理念的公司，其產(chǎn)品的月度訪問量，在短時間內已經(jīng)達到了發(fā)展近20年的GitHub的十分之一，并且GitHub的數(shù)據(jù)本身并未下滑。這意味著一個新的、增量用戶的市場正在被激發(fā)。

當然，L3這條路最直接的質疑就是——端到端生成的軟件出了Bug怎么辦？宿文的回應是：

「與其花費數(shù)小時去尋找一個Bug，為什么不花幾分鐘重新生成一個正確的版本呢？」隨著軟件生成的邊際成本趨近于零，迭代和試錯的自由度將被前所未有地釋放。

結語

自研基座模型，選擇更難的端到端路徑，瞄準被壓抑的增量需求——這三個非共識但邏輯自洽的判斷，構成了蔻町智能的核心戰(zhàn)略和發(fā)展路徑。

當然，選擇一條少有人走的路，必然伴隨著質疑和不確定性。正如汽車在誕生之初，遠沒有馬車跑得快，甚至開幾公里就散架。蔻町智能的「汽車」能否在性能、穩(wěn)定性和可靠性上，快速迭代到可以與成熟的「馬車體系」相抗衡甚至超越的階段，仍需時間和市場的檢驗。

但毫無疑問，這場關于AI編程的籃球賽才剛剛開始。一個挑戰(zhàn)者已經(jīng)選擇用自己的方式，去打一場完全不同的比賽。從用戶的角度，我們也樂于期待一個軟件創(chuàng)造權力被徹底平權的未來。

寵文:“誰剪朕龍袍了”小皇后怒吼:我!皇帝秒慫:心肝剪得好

《媚寵成歡：宮妃升職記》作者：梅皇后內容簡介：“誰剪朕龍袍了”小皇后怒吼：我！皇帝秒慫：心肝剪得好秦家有女，其名如眉，天真爛漫高門女，一朝選在君王側。處處危機中，她自以為與帝王兩心相許，卻不知自己只是棋子一枚。當她集六宮寵愛于一身時，卻又遭人陷害打入冷宮|。、后宮粉黛三千，皇上雨露均沾，難復從前好-|。她家說完了。 第一本：《媚寵成歡：宮妃升職記》作者：梅皇后書本簡介：“誒，你聽說了嗎？這郭嬤嬤是太后身邊的人呢，你們說，要是討好了她，那我們得寵的機率是不是就更加大了？”精彩節(jié)選優(yōu)先：秦如眉本不愿跟這兩人多費口舌，只是如今同住一個屋檐下，抬頭不見低頭見的，各種摩擦自然是少不了，若自己真像個悶葫蘆似好了吧！

甜文,“去瑞府提親的人排了三圈!”皇帝咬牙:快準備封后大典!

第一本《媚寵成歡：宮妃升職記》作者：梅皇后簡介：秦家有女，其名如眉，天真爛漫高門女，一朝選在君王側。處處危機中，她自以為與帝王兩心相許，卻不知自己只是棋子一枚-。當她集六宮寵愛于一身時，卻又遭人陷害打入冷宮。后宮粉黛三千，皇上雨露均沾，難復從前好。她家破人亡，自己也差點葬身于這深宮之中好了吧！
第一本：《媚寵成歡：宮妃升職記》作者：梅皇后精彩節(jié)選優(yōu)先：想到這里，秦如眉便穩(wěn)了穩(wěn)自己的氣息，先發(fā)制人道，“大膽！你是何人！竟敢深夜擅闖御花園！”皇上失聲輕笑，好一個小丫頭，明明是自己犯了錯，還這般的理直氣壯，現(xiàn)在到先發(fā)制人的詢問其自己了?！翱龋被噬锨辶饲迳ぷ樱绦φf道，“我是還有呢？