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OpenAI急了:Anthropic正用AI編程把它拉下神壇 | 溫哥華地產中心
   

OpenAI急了:Anthropic正用AI編程把它拉下神壇

但這個早期的技術積累,最終沒有轉化為產品層面的持續投入。


Codex被微軟看中了。這家軟件公司當時正在開發壹個叫GitHub Copilot的產品,這是壹款能嵌入程序員編輯器、提供代碼補全功能的工具。壹位早期加入OpenAI的員工回憶,當時的Codex“除了自動補全之外做不了太多事情”,但微軟已經將其視為未來產品的重要方向。

2022年6月,GitHub Copilot正式發布,幾個月內就吸引了數拾萬用戶。



正常情況下,OpenAI應該會加大對這壹方向的投入。但接下來發生的事情,讓後來負責Codex產品的團隊感到遺憾。

最初的Codex團隊被解散了。壹部分成員轉去做DALL·E 2圖像生成項目,壹部分去參與GPT-4的訓練。當時公司的首要目標是實現AGI,AI編程沒有被視為需要獨立投入的領域。

壹位前團隊成員說,之後的幾年裡,OpenAI沒有專門的團隊在開發AI編程產品。“當時的感覺是,這個領域已經被GitHub Copilot覆蓋了,”畢竟微軟會繼續使用OpenAI的模型來迭代這個產品,不需要OpenAI自己操心。

幾個月後,ChatGPT上線,兩個月內用戶數突破1億。OpenAI完全被這次成功轉移了注意力。

接下來的2023年和2024年,OpenAI把主要資源投入到多模態模型的研發上,致力於讓AI理解圖像、視頻、音頻,像人壹樣操作光標和鍵盤。當時Midjourney等產品正在興起,行業普遍認為大語言模型需要具備處理多模態信息的能力,才能邁向更高層次的智能。

這個方向的選擇本身沒有問題。只是在這段時間裡,AI編程這條賽道正在悄然生長,而OpenAI的注意力並不在這裡。

02 專注編程賽道:Anthropic的差異化突圍

Anthropic選擇了另壹條發展路徑。


這家公司也做多模態模型和聊天機器人,但有壹個方向始終沒有放松:編程能力。

布羅克曼後來在壹個播客節目裡談到,Anthropic“從早期就非常專注在編程上”。他們不僅用算法競賽題目訓練模型,還往訓練數據裡加入了真實項目中那些結構混亂的代碼,就像普通開發者日常面對的那種。“這是我們沒有及時意識到重要性的地方,”他說。

2024年6月,Anthropic發布Claude Sonnet 3.5。很多開發者試用後發現,這個模型的編程能力確實突出。



壹家叫Cursor的初創公司最先受益於此。幾個贰拾多歲的年輕人做了壹款產品:在代碼編輯器裡用自然語言提需求,AI直接幫忙修改代碼。他們接入Sonnet 3.5後,用戶量開始快速增長。據熟悉Cursor的人士透露,幾個月內,Anthropic就開始內部測試自己的獨立版本了,也就是後來的Claude Code。

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