来源丨创业邦（ID：ichuangyebang）
作者丨巴里
编辑丨关雎
图源丨 Microsoft Designer
这家神秘的 AI 编码初创公司终于慢慢揭开了面纱。
日前，AI 编码辅助初创公司 Augment 宣布完成 2.27 亿美元B轮融资，投后估值达 9.77 亿美元，直逼独角兽。
此次 Augment 投资方阵容可谓豪华，不仅包括谷歌前 CEO 埃里克·施密特（Eric Schmidt），还有 Sutter Hill Ventures、Index Ventures、Innovation Endeavors、Lightspeed Venture Partners（光速创投）和 Meritech Capital 等知名机构。
加上今年年初 2500 万美元的A轮融资，Augment 融资总额已经达到 2.52 亿美元（约 18.25 亿元人民币）。
据 Gartner 预测，到 2027 年，50% 的企业软件工程师将使用机器学习驱动的编码工具。然而，目前的 AI 编码助手无法充分理解程序员的意图，也无法显著提高软件质量和团队生产力。
Augment 的目标是通过其 AI 编码平台，为软件工程师提供更智能、更高效的协作体验，帮助他们能够交付更多更高质量的代码。
实际上，AI 被用于编程已经不是什么新鲜事。
国外的微软、谷歌、Meta，国内的 BAT、科大讯飞、商汤等巨头，还有 JetBrains、Sentry、Cognition 等创业公司都已经纷纷布局，推出了自己的 AI 编码助手。
融资消息曝光之前，Augment 相当低调，对于产品技术、商业模式等细节概不透露。
近日，Augment 产品副总裁 Dion Almaer 在公司 Blog 公布了更多细节。那么，这家首次现身的神秘公司到底是什么来头？又能做出什么新花样呢？
前微软、谷歌技术大牛联手创业
Augment 的初创团队可以说是汇集了微软、谷歌的技术大牛。现任 CEO Scott Dietzen 更是一位连续四次成功创业的老兵。
创始人 Igor Ostrovsky 曾就读于不列颠哥伦比亚大学计算机科学专业，在大学期间就开始接各种软件开发项目。毕业后，他加入微软担任高级软件开发工程师，参与了 Midori 操作系统的组件开发。Midori 曾被作为微软的下一代操作系统，不过从未发布，但其设计理念已经融入了微软其他项目。
2013 年，已经在微软工作 6 年的 Ostrovsky 加入企业级数据存储公司 Pure Storage，成为其首席架构师，领导开发了 FlashBlade 闪存阵列产品，这款产品的最终销售额达到了惊人的 20 亿美元。
2021 年，他决定全身心地投入到生成式 AI。
“大多数公司对他们开发的程序不够满意；软件往往脆弱、复杂且维护成本高昂，开发团队因功能请求、错误修复、安全补丁、集成请求、迁移和升级的长期积压而陷入困境。”Ostrovsky 说。
“因此，软件工程仍然是一项困难、乏味且令人沮丧的工作，尤其是在规模较大的情况下。”
“而 AI 可以提高软件质量、团队生产力，并帮助开发人员恢复编程的乐趣。”Ostrovsky 相信，“很快，几乎所有的开发人员都会在其工作流程中使用 AI。”
图源：Augment 官网
于是，Ostrovsky 拉上了前谷歌人工智能研究员 Guy Gur-Ari 创立了 Augment。
Gur-Ari 本科毕业于以色列高等学府希伯来大学，后在魏茨曼科学研究所深造，2014 年成为斯坦福大学的博士后研究员。
之后，Gur-Ari 加入谷歌担任研究科学家。他领导的团队专注于理解和改进深度学习系统，包括训练大型语言模型解决困难的推理任务，并为谷歌的 PaLM 系列模型（Gemini 的前身）做出了贡献。
2022 年，Ostrovsky 和 Gur-Ari 合作创建了 Augment 的 AI 编程产品的 MVP（最小可行产品）。
为了组建初创公司的高管团队，两人还拉来了曾经的战友，包括 Pure Storage 前首席执行官 Scott Dietzen、前谷歌工程总监兼 Shopify 工程副总裁 Dion Almaer。
担任 CEO 的 Scott Dietzen，可以说是一位经验十足的明星创业者。
他拥有卡内基梅隆大学计算机科学博士学位，专业是机器学习。值得一提的是，他曾创办过 WebLogic、Zimbra 和 Transarc 以及 Pure Storage 四家公司。
其中，在他的领导下，Pure Storage 的收入从 0 增长到超过 10 亿美元，员工从 15 人增长到数千人，并成功上市，目前市值接近 200 亿美元。
Augment 工程副总裁 Evan Driscoll 同样来自于 Pure Storage。他曾帮助 Pure Storage 将工程团队从数十人扩展到数百人，并在三个业务单元中担任工程副总裁。
Dion Almaer 则是经过 Sutter Hill Ventures 这家 VC 的投资人介绍，加入并成为了 Augment 的产品副总裁。
他负责的产品曾被数百万开发者在 Chrome、搜索和 Android 等领域使用。他还在 Shopify 担任开发者体验副总裁、在 Mozilla 和 Palm 担任过总监。
Augment 总部位于美国加州的帕洛阿尔托，目前大约有 50 名员工，预计年底员工人数将翻番。
推理速度比对手快 3 倍
像是最有经验的工程师
作为 AI 编程辅助工具，Augment 与竞争对手相比，主打一个“快”字，推理速度甚至比对手快 3 倍，并且能够生成高质量的可运行代码，减少令人沮丧的幻觉。
此外，Augment 还具备适配大型代码库、支持多开发者和团队、强大的知识产权保护等功能。
不过，这家公司仍然存在着很多未知。
在外媒的采访中，Ostrovsky 并不愿意透露太多关于产品的细节，只是说，Augment 正在使用某种经过微调的“行业领先”开放模型。
在盈利方式上，Ostrovsky 透露公司将采用标准的软件即服务订阅模式。至于产品定价和更多细节，则将于今年晚些时候产品发布时揭晓。
最近，Augment 刚刚结束了秘密开发阶段，产品副总裁 Dion Almaer 也在公司官网披露了关于产品和技术的更多细节。
图源：Augment 官网
针对开发人员在大规模开发中遇到的难题，Augment 构建了一整套完整的系统：
1、对大型代码库有专家级理解
市面上有些 AI 编码辅助解决方案会让人感觉接入的是一个冰冷的系统，尽管它们对编程语言和流行框架有着扎实的理解。
“当使用 Augment 时，我们希望你感觉就像是与公司里最有经验工程师或是与你技术专业互补的搭档一样并肩工作。”Dion Almaer 说。
2、生成可运行的代码
定制的 AI 模型和基础设施针对代码和编码用例进行了调整优化，避免了令人沮丧的幻觉，并专注于提高代码质量，而不仅仅是生产力。
3、以思维速度运作
Dion Almaer 指出，就如同谷歌以前的很多搜索引擎，其搜索速度和结果的质量都参差不齐一样。现阶段用户使用大模型的速度普遍有点慢，这大大降低了用户体验，可能会不停地打断用户的工作流程。
为此，Augment 团队构建了一个快速推理系统，采用了最先进技术的定制 GPU 内核，能够比竞争对手快 3 倍，让开发人员切实感受到生成代码体验上的差异。
4、支持多个开发人员和团队
软件开发更需要团队协作。在许多领域，技术可以帮助扩展和改进团队的最佳实践使用，帮助开发人员学习复杂的代码库，并更快地让新开发人员上手。
让更小的团队做更多的事情，让团队并行做更多事情，开发人员不仅能开发出质量更高的软件，他们也会感到更快乐。
5、强大的知识产权保护
源代码是一家软件开发公司最为宝贵的资产。Augment 构建了一个旨在保护企业知识产权的架构。
对于商业化，Ostrovsky 暗示道，Augment 已经在市场上赢得了一些客户，包括来自数十家公司的数百名软件开发人员，谷歌前 CEO 埃里克·施密特支持的跨境支付服务初创公司 Keeta 也已经开始使用 Augment。
巨额融资之外
有人倒闭、有人面临版权风险
如今，AI 编码助手已经越来越卷，几乎所有的科技巨头都推出了相应的产品。
最头部的当属微软推出的 GitHub Copilot，截至今年 2 月，该编码助手已经拥有超过 130 万个付费用户和 5 万家企业客户。亚马逊有 AWS 的 CodeWhisperer，谷歌则有 Gemini Code Assist。
创业公司同样如雨后春笋般诞生。
开发了 Kotlin 编程语言的 JetBrains 公司最近发布了自己的 AI 编码助手；Sentry 也是如此，尽管更倾向于网络安全；还有另一家 Cognition 公司最近获得了 1.75 亿美元融资。除此之外，还有 Magic、Tabnine、Codegen 等众多 AI 编码创业公司。
这些玩家都在试图颠覆市场规模超过 1 万亿美元的软件行业，尽管他们未能达到大多数客户的期望。
AI 编码初创公司面临的主要问题之一是开发生成式 AI 所涉及的高昂成本。
值得注意的是，据报道，由于运行其 Copilot 工具背后的模型成本高昂，核算下来 GitHub 每个用户每月亏损 20 至 80 美元。2022 年 12 月，成立 7 年的 AI 编码初创公司 Kite.AI 宣布关闭，原因是其成本高昂且造血能力不足。
尽管 Augment 已经赢得了数十家公司的数百名软件开发人员，以及跨境支付公司 Keeta 等客户，但其仍然需要克服一些持续困扰 AI 生成代码的重大行业问题，例如漏洞、低质量代码和版权问题。
GitClear 最近的一项研究发现，AI 编码助手正在将更多质量低下、错误百出的代码推入代码库，给软件维护人员造成了很大麻烦，他们不得不手动修复。此外，安全研究人员一再警告，生成式 AI 生成的代码通常充满了错误和漏洞。
版权侵犯也可能使一些 AI 编码初创公司陷入困境。
大多数生成式 AI 编码助手倾向于在公开可用的数据上进行训练，就很有可能使用到现有的、受版权保护的代码。尽管一些 AI 公司辩称公平使用原则保护了其模型输出免受版权侵犯指控，但一些开发人员已经提起集体诉讼，指控这些 AI 编码公司侵犯知识产权。
此外，尽管 Gartner 对 AI 编码赛道的前景持乐观态度，但它在 2023 年的报告中也承认，这类工具目前只能起到“增量式的质量改进”的作用，并未实现显著的生产力提升。
Scott Dietzen 也承认了这一点。
他暗示道 Augment 可能恰好拥有企业所期待的解决方案。“目前的 AI 编码平台远远未能展现生成式 AI 的潜力，而我们的产品将会填补这一差距，”他承诺。
Augment 首轮即获得大额融资，也代表着投资机构对于 AI 编码赛道仍然充满信心。公司将会用这笔钱加速产品研发，构建新功能，并在今年产品上市前扩大市场推广团队。
