Python 代碼自動補全的神器Kite經(jīng)歷了幾年的迭代之后，11 月16 日，Kite 創(chuàng)始人 Adam Smith 發(fā)布一則“Kite 正在說再見（Kite is sayingfarewell）”的公告，正式宣布 Kite 開發(fā)工作已經(jīng)停止，日后該團隊也不再支持 Kite 的軟件，就此為 Kite 畫上了句號。

Kite 是一家使用 AI 幫助開發(fā)者編寫代碼的初創(chuàng)公司，也是工具的名稱。一直以來，因為這款工具在「Intelligent Snippets」功能的加持下，可以幫助 Python 程序員減少一半的操作，而備受大家喜愛，甚至此前 Python 之父 Gudio van Rossum 在使用之后，也強烈推薦。

AI 編程距離程序員還有多遠(yuǎn)？如果說GitHub Copilot 的到來，讓眾多開發(fā)者看到了希望，那么初創(chuàng)公司 Kite 的倒閉，也讓我們認(rèn)清了現(xiàn)實。

Kite 失敗的兩重因素：技術(shù)超前與不賺錢

對于這款工具的突然停更，Adam Smith 也在公告中從兩個維度分析了 Kite業(yè)務(wù)失敗的主要原因。

1. Kite早在 10 多年前誕生，然而當(dāng)時的技術(shù)還不成熟，未能實現(xiàn)人工智能輔助編程的愿景

在 Adam Smith 看來，Kite 建立了當(dāng)時最先進(jìn)的 AI 來幫助開發(fā)者，但它沒有達(dá)到開發(fā)者所需的 10x 改進(jìn)的突破，因為機器學(xué)習(xí)在代碼上的最新技術(shù)還不夠好?，F(xiàn)如今出現(xiàn)的 GitHub Copilot 雖然展現(xiàn)了很大的發(fā)展前景，但仍然有很長的路要走。

Adam Smith 表示，“Kite 最大的問題是，最先進(jìn)的模型不理解代碼的結(jié)構(gòu)。我們在為代碼建立更好的模型方面取得了一些進(jìn)展，但這個問題是非常工程化的。要建立一個能夠可靠地合成代碼的生產(chǎn)質(zhì)量的工具，可能要花費超過 1 億美元，目前還沒有人嘗試?！?/p>

2. Kite 未能實現(xiàn)商業(yè)化，產(chǎn)品不賺錢

作為一款旨在用 AI 幫助開發(fā)者提升 10x 生產(chǎn)力的工具，Adam Smith直言，Kite 團隊起初并沒有將賺錢排在業(yè)務(wù)的第一位，這也是后來他們花了很長時間才弄清楚的失敗原因。

對于 2014 年成立的 Kite 而言，由于當(dāng)時環(huán)境下構(gòu)建一款超前概念的 AI 代碼自動補全工具，無論是在技術(shù)還是落地應(yīng)用層面，都存在著巨大的挑戰(zhàn)。因此，Kite 創(chuàng)建之初，便花了很大的功夫去構(gòu)建世界一流的工程團隊。

在工程團隊人員集結(jié)之后，Kite 才去專注于產(chǎn)品研發(fā)。然而，或是自身低估了 Kite 產(chǎn)品研發(fā)的難度，也或是高估了市場人才的技能，僅是這兩個流程，Kite 團隊便花費了 5 年的時間去組隊與研發(fā)。

直到 2019 年，Kite 才達(dá)到產(chǎn)品與市場的契合度，正式面向開發(fā)者推出。

初發(fā)布時，Kite 僅支持 Python，即使如此，也受到了很多用戶的喜愛。

次年，Kite 相繼支持 Java、Kotlin、C/C++、Objective-C、C#、Go、TypeScript 等十多種編程語言，也可以在 VS Code、Vim、Sublime、Atom、Android Studio 等開發(fā)環(huán)境中工作。

那時 Kite 官方表示，在該工具的幫助下，活躍開發(fā)者甚至每天只需編寫由大約175 個“單詞”組成的代碼。

憑借這些便捷性，Kite 后來開始大力發(fā)展用戶群體。對此，Adam Smith 表示，“我們在這方面執(zhí)行得很好，將我們每月活躍的開發(fā)者用戶群發(fā)展到 50 萬名，而營銷支出幾乎為零?！?/p>

如果說前面幾個創(chuàng)業(yè)的流程，Kite 走得順風(fēng)順?biāo)?，那么作為?chuàng)業(yè)公司，要持續(xù)發(fā)展下去的源泉必然是實現(xiàn)營收。遺憾的是，Kite 產(chǎn)品未能產(chǎn)生收入，其擁有的 50 萬開發(fā)者也并不愿意付費使用。

Adam Smith 在公告中指出，「我們的診斷是，個人開發(fā)者不會為工具付費。他們的經(jīng)理可能會，但工程經(jīng)理只想為離散的新功能付費，也就是說，讓他們的開發(fā)人員在寫代碼時快 18% 的速度并沒有引起足夠強烈的共鳴。」

Kite vs GitHub Copilot

正是因為這兩點，即使 Kite 后來也開啟了新的業(yè)務(wù)探索，如代碼搜索，也依然未能拯救這款工具的頹勢。

其實一定層面上，Kite 也是一款與 GitHub Copilot 競爭失敗的代碼補全工具，因為從功能性上來看，GitHub Copilot 不僅在去年上線了代碼搜索 Code Search 平臺，也基于 Codex 引擎提供的支持，會分析開發(fā)者正在編輯的文件以及相關(guān)文件中的上下文，并在文本編輯器中提供建議。相對 Kite 而言，GitHub Copilot 背靠大廠的支持，其整體功能更為成熟與完善一些。

如今面對 Kite 在 AI 工具領(lǐng)域的出局，Adam Smith 遺憾地說道：

“我們?yōu)榻?Kite 做出了無數(shù)的犧牲。我們拿著低于市場價的工資來維持并延長我們的跑道，工作時間也很長，尤其是在公司成立的前幾年。我們團隊工程師擁有頂尖的背景，也經(jīng)常被外界‘覬覦’。但我們想以一種特殊的方式為世界做出貢獻(xiàn)，在 Kite，我們通過巨大的努力和承擔(dān)我們的項目可能不成功的風(fēng)險來做到這一點。

很遺憾，最終它沒有成功。我們抓住了一個機會，我們可以大大加快世界上的軟件開發(fā)速度。我們進(jìn)行了實驗，盡管每個人都做出了巨大的努力，但實驗并沒有成功。

如今事后諸葛亮來猜測過去的決定，這太容易犯錯了。鑒于我們在 2014 年創(chuàng)辦 Kite 時所知甚少，我只能滿懷愛意地回顧我們當(dāng)初冒險的勇氣。正是因為有這樣的勇氣，我們才生活在一個快速進(jìn)步的世界里。”

程序員為什么拒絕為工具付費？

隨著技術(shù)的快速迭代，Kite 的離場，令人惋惜，但是對于其歸咎失敗的原因之一是：個人程序員拒絕為工具付費，也引發(fā)了 HN 平臺上不少開發(fā)者的熱議。

很多開發(fā)者認(rèn)為，程序員之所以不愿意為工具付費，一方面是因為其商業(yè)模式不可接受，另一方面則是功能沒有達(dá)到自己付費的預(yù)期。

其中網(wǎng)友@malwrar 分享道：

我不喜歡依賴于可能在一個月內(nèi)失去的東西，或者通過這種方式把我拴在互聯(lián)網(wǎng)上。我認(rèn)為那更像是一種服務(wù)，而不是一種工具。我更喜歡只買一次就能用的東西，但這種商業(yè)模式可能也會夭折，因為人們會盜用那些沒有被拴在服務(wù)器上的組件的東西。

我想要說的是，我想買工具，但現(xiàn)在人們只是在租用。就個人而言，我在很大程度上希望這成為某人開源的項目，這樣我可以真正擁有我的工具。

@JRPT 則表示：

我從未使用過 Kite，但我嘗試了兩次 GitHub Copilot，發(fā)現(xiàn)它充其量是微不足道的（最壞的情況是分散注意力）。在使用這款工具的時候，如果不仔細(xì)檢查和修改它，我就不會使用其中的任何代碼。但這仍然是一個巨大的幫助，僅編寫測試所節(jié)省的時間就可以為此付費。我的猜測是 Kite 將自己定位為 Copilot 的免費替代品，然后無法獲利。

@Dijit 認(rèn)為：

作為初創(chuàng)公司的首席技術(shù)官，我注冊的訂閱服務(wù)數(shù)量之多令人難以置信，我花費了 8 美元、19 美元，重要的東西要 49 美元、99 美元不等。

有些工具很值得，如 GitLab、Confluence、Jira、1Password、Copilot、codepen、JetBrains、Visual Studio、Docker Desktop 等。

最令人沮喪的是：

1）我需要證明這些費用各自帶來的價值，有些東西是很好的，但在紙面上帶來的價值太小。

2）你不能只為一些人啟用或購買工具，這樣有巨大的重疊，而且這種重疊越來越大。

我明白人們需要得到報酬，但這些工具產(chǎn)品層出不窮。我已經(jīng)在訂閱這類的工具上花費了支持員工工資的 7%-13%。

其實，當(dāng)前 Kite 的大部分代碼已經(jīng)在 GitHub（https://github.com/kiteco）上開源了，包括數(shù)據(jù)驅(qū)動的 Python 推理引擎、Python 公共包分析器、桌面軟件、編輯器集成、GitHub 爬蟲和分析器等等。最終，基于這種業(yè)務(wù)模式，Kite 折戟創(chuàng)業(yè)期，Adam Smith 表示，「我們迫不及待地希望人工智能能徹底改變編程。這不是我們開始時希望的結(jié)果，但我們慶祝每個人的勇氣和貢獻(xiàn)，他們使實驗得以實現(xiàn)」。

最后，你認(rèn)為什么樣的 AI 軟件工具會成功？你會為哪種 AI 編程工具而付費？

審核編輯 ：李倩