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。