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著者｜宋万新

編集者｜鄭淮州

中国には 700 万人を超えるプログラマーがおり、過去数十年間、この大規模なグループのプログラミング作業はほぼすべて海外で提供されたプログラミング ツールとベースに基づいてきました。

しかし、この1年で状況は変わりました。csdnのデータによると、現在、aiプログラミングツールの64.3％が国産であり、国産aiプログラミングツールの使用率は57.2％を占めている。

国内大手模型メーカーの軍拡競争のおかげで、アリババクラウドのaiプログラミングツール「同義霊馬」の利用シェアは米国大手のgithubに次いで2位となり、国産ツール製品も続々と登場している。

知っておく必要があるのは、昨年の初めには、この国ではプログラミング ツールの市場がまだ空白だったということです。国内大型モデルの混戦の過程で、プログラミングaiも重要な競争方向の1つとなっている。

供給側と需要側の成長は同期しています。 csdnのジャン・タオ会長は、csdnユーザーの数は過去1年間で700万人増加し、オープンソースaiに注目する開発者の割合は47％に達しており、ai開発者の急速な成長は顕著になったと述べた。傾向。

「世界中には基本オープンソースモデルとドメインオープンソースモデルが1000以上あり、オープンソースモデルのダウンロード数は1年間で3億5000万回に達している。今は10倍の時代​​だ」。

しかし、プログラマーにとって、「コードを生成する」だけの大規模なモデルでは十分ではありません。ソフトウェアプログラミングは自動車のサプライチェーンに匹敵するほど複雑なシステムですが、国内の工業化の程度は自動車産業チェーンに比べてはるかに低いです。

csdn と huawei cloud codearts が昨年オープンソース コミュニティ gitcode をリリースした後、今年 9 月 21 日に両者は協力して gitcode ai モデル コミュニティをリリースしました。

“gitcode ai モデル コミュニティのベンチマーク huggingface。現在、開発者コアには 2 つのベースが必要です。1 つはコード用、もう 1 つはデータとモデル用です。”

ジャン・タオザイ36クリプトン同氏はインタビューで、大規模なモデル用のコードを生成することが機能であり、この機能をプロセスやコーディング ツールにどのように活用するかが、csdn が現在行う必要があることであると述べました。

情報技術発展の 4 つの段階、つまり第 1 世代の pc エコシステム、第 2 世代のインターネット エコシステム、第 3 世代のオペレーティング システムとチップによると、中国と世界は最初の 3 世代でオープン性と相互接続を維持してきました。

でも今は地政学第 4 世代の大型モデルと携帯電話インテリジェント アプリケーション エコシステムの影響を受けて、国内市場は独立した完全な開発者生産性ツール システムを確立する必要があります。

jiang tao 氏は、第 4 世代エコロジーが中国のオープンソースにとって大きな発展のチャンスであると信じています。

写真提供：インタビュー対象者

以下は、36kr と csdn 会長の jiang tao との会話の要約です。

36kr: まずは今回リリースされたコミュニティプロダクトについて簡単に紹介していただけますか。

ジャン・タオ：今回リリースされたaiモデルコミュニティ製品は、実はhuggingfaceをベンチマークする大規模なモデルコミュニティです。現在、開発者コアには 2 つのベースが必要です。1 つはコード用、もう 1 つはデータとモデル用です。

以前は huggingface がデータのベースとして使用されていましたが、huggingface は使用できなくなりました。技術的なロジックは同じです。

ソフトウェアは新しい形をとる必要があり、今ではいくつかの兆候と次元が見えてきました。たとえば、携帯電話の非app化は現在過渡期にあります。

例えば、今回honorが実証したクロスアプリ機能。例えば、月額制のサービスをたくさん契約しているけれど、どれがどれなのか分からず、忘れてしまうこともあります。 honor フォンに「毎月のサブスクリプション サービスをすべて調べて」と言うと、honor フォンはあなたの言葉を理解し、モバイル オペレーティング システムが app を制御し、ユーザーがすべてを調べてリストを作成するようにシミュレートします。

したがって、app は機能のみを提供し、インターフェイスは提供しません。

それはユーザー側、次に開発側、ツール側、そして今ではそれも変わりつつあります。現在、プログラマーはモジュラーコードを組み立てるためのツールプラットフォームを必要としています。組み立てプロセスはデータプロセスでもあり、独自のベースとツールが必要となるため、今回はこのモデルとデータをhuawei cloudベースで作成しました。

独立した ide ツールも後でリリースする予定です。全体として、私たちは、オープンソースの中核問題でもある 3 つのことを実行したいと考えています。それは、持続可能なオープンソースのベースとルートエコロジー、信頼性の高いオープンソース ライブラリ、およびインテリジェントなソフトウェア開発プロセス ツールです。

36kr: 1 年前、国内の ai プログラミング ツールはまだ空白でした。現在、国内メーカーの大型モデルは基本的に ai プログラミング ツールの機能を提供しています。gitcode とその ai モデル コミュニティとこれらのプログラミング ツールとの制作関係は何ですか?彼らは互いに競争していますか？

ジャン・タオ：競争は考慮していません。大規模モデル用のコードを生成することは、すべての大規模モデルがこの機能を備えていると考えることができます。この機能をプロセスやコーディング ツールにどのように組み込んで使いやすくするかが、私たちが今やるべきことです。

これらすべてをコーディング ツールを使用する必要があります。大規模なモデルを使用してコードを生成し、それをコピーしてコンパイルする場合、効率は実際には比較的低くなります。

しかし、今ではそれがワンストップで統合されており、コードを書き終えたらすぐにプログラムを実行することができ、その後、大きなモデルの背後にある gpu を呼び出すこともできます。スケジュール機能に応じてキーを 1 つにまとめて呼び出すことができるため、より便利になります。

36kr: 現在中国で登場している一連の ai プログラミング ツールは、アメリカ市場の製品とどう違うのですか?

ジャン・タオ：llama3 の発表後、中国と米国の間にある本質的な差はそれほど大きくないと思います。重要なのは、次世代にそのギャップがどのようになるかだ。

さて、論理チェーンについて話しましょう。chatgpt o1 が出てくるので、o1 は線であり、もう 1 つの線は transformer ではなく、li feifei の空間モデルに似た新しいモデルで作成されています。もう 1 つは、タスクを集中させるために最上位にレイヤーを追加する準備をすることです。

したがって、私たちと相手側との間のギャップは、発表された能力にあるのではなく、相手側がどれだけの予備力を持っているかがわからないことにあります。現時点では、マスク氏が 100,000 枚のチップを予約しているため、フォローアップのギャップは想像よりも大きいと思われますが、これは相応の需要があるに違いないことを示しています。

しかし、これらの中国の大手模型メーカーは、2万～3万個の部品を保有している可能性があり、これはほぼ同じレベルです。
 

36kr: 米国の ai プログラミング ツール市場は比較的細分化されており、多くのスタートアップが存在します。中国におけるこの市場の将来の競争形態はどのように推測されますか?

ジャン・タオ：この国はすでに比較的集中しています。中国の状況は非常に特殊です。中国にはそのような市場がなく、前回の波でsaasを始めた人のほとんどが失敗したため、今では誰もが非常に慎重になっています。

これからは、そんな環境をみんなに作っていきたいと思っています。つまり、私たちもサプライチェーンを構築しなければなりませんが、実際に構築しているのは基本的なサプライチェーンです。中間のリンクには改善できる点がたくさんあり、誰もがお金を受け取ることができなければなりません。これらの点から。

今確立すべきは事業化の道筋であり、開発ツールを作って収入が得られるようにする必要があります。現在のより簡単な道は、外国製品をベースにして 2 番目の事業を開始し、最初にプラグインを作成してサービスを提供し、次に中国で次の機会を探しながら海外でお金を稼ぐことです。

中国の上場ソフトウェア会社の多くは、この理由で利益を上げていません。なぜなら、彼らは製品能力がなく、統合能力しか持たないため、コピーによる利益であるソフトウェアで最大限の利益を上げることができません。

36kr: gitcode の商用化はどのように計画されていますか?

ジャン・タオ：商業化は実際のところ明確になっており、あとはうまくやる必要があるだけです。

まず、開発者は、効率の向上に貢献できるのであれば、喜んでツールにお金を払います。実際、最もお金を払いたがるのは経営者です。なぜなら、上司は仕事の効率を買うためだけに開発者を買うからです。しかし今、このコンセンサスや常識は誰もが受け入れているわけではないので、これを証明する必要があります。

これが最初の課題です。まず ai プログラミングに切り込んでみると、すべてのリンクに改善の余地があることがわかりました。つまり、1 つは他人のオープンソース ソフトウェアを見つけて自分で組み立てて使用することであり、もう 1 つは誰かのサービスを提供する能力を購入することであり、これは自分で組み立てるよりも効率的です。

そして、その上に集中的な需要市場を構築し、ユーザーのニーズを発見し、開発者にそれを実行してもらうことができます。来年まで様子を見るのを待ってください。

この要件が標準化され、製品化され、コピーできる要件であれば、開発者にこれを奨励し、その後、当社がそのディストリビュータになることができます。

これがいわゆる将来の「プログラマーマスター」の概念です。

36kr: この点に関して、アップオーナーのような独立系開発者が大量に生まれるとおっしゃいましたが、これは供給側であり、この供給を消費するために市場に相応の大きな需要があることをどのように確認しますか？

ジャン・タオ：もちろん、要件も有効にする必要があります。いくつかの要件が満たされていない可能性がありますが、要件を収集する人がいないため、ほとんどの人は要件がどこにあるのか知りません。現在収集しているのは開発者のツール要件であり、将来的にはアプリケーション要件（c 側要件）に反映される可能性がありますが、双方向、両輪のローリング プロセスが存在する必要があります。 。

micro-saas union というスポンサーもついています。今から起業するのは難しくないですか？しかし、大企業は依然として人材の最適化を進めており、海外市場で需要点を見つけ、それを販売できれば、多くの独立系開発者も利益を得ることができると考えています。米国自体がこのソフトウェアを有料市場に持っているので、まずはそこでスキルを練習する必要があります。

中国ではまだ通過すべきプロセスが残っている。このプロセスでは、ソフトウェア作成コストを本当に削減する必要があります。当社のツールチェーンには海外のツールチェーンも含まれており、誰もがそれをスムーズに使用していないため、これを減らすことができれば需要を満たすことができます。

しかし、今のニーズは何でしょうか？現在では、それらはすべてエンタープライズレベルの要件となっています。エンタープライズレベルの要件の複雑さと実現基準は比較的高く、個人投資家の要件にはまだ達していないため、これは双方向のプロセスです。

これが、将来的には携帯電話メーカーと協力する機会があるかもしれないと述べた理由です。たとえば、siri の需要は大きいかもしれません。apple について叫ぶ人はたくさんいるはずですが、それを洗練させた人は誰もいません。

これはプログラマー自身が発見しなければならない点ですが、有料チャネルがアクティブ化されていないことが判明したため、プログラマーが何十万ものアプリケーションを作成したにもかかわらず、ユーザーはそれらに電話をかけなくなる可能性があります。

そこで次に注目すべきは、「需要の多様化」と「低価格供給」の衝突点を見つけることだ。

私たちは最近、独自の ide を作成するために若い男性を採用しました。彼はもともとゲーム エンジンのコア エンジニアでしたが、後に python 開発者がアプリケーションを作成できるように独自の ide を作成しました。

ほとんどの人は python を学習しますが、海外ではそのような需要がないため、python には大きな問題があります。必要なときにのみ python を使用する必要があります。いくつかのモデルデータを呼び出すとき、

少し前に中国で、人工知能が人々に python の使い方を教えましたが、文法はわかっていてもアプリケーションを作ることができませんでした。彼はこのニーズを認識し、python ide を作成しました。

それで、これが終わった後、ツールを書いたのですが、誰も使っていないか、あまり使いこなしていないので、サンプルプログラムを作りたいと思いました。どのようなボード プログラムを書けば人々の興味を引くでしょうか?彼はxianyuと淘宝網に行って見ました。

したがって、これにはプロセスが必要ですが、

36kr：これはgitcode aiモデルコミュニティの役割に相当しますね。個人投資家のニーズを収集し、開発者とニーズを結び付けます。

ジャン・タオ：はい。 taobao xianyu にはプログラマーはいませんが、多くの人がそこにリクエストを送信します。さらに、作成した要件を再度実行する必要がある場合、プログラムの 90% が再利用できるため、コストが低くなります。

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