この動画は、FirstMarkのベンチャーキャピタリストであるマット・ターク氏とデビッド・ウォルター氏による、AI コーディングツールの急速な成長とその影響について深く掘り下げた対談である。CursorやLovableなどの急成長企業の事例を通じて、AIがエンジニアリング業界に与える変革的な影響を分析し、歴史的な生産性向上の事例（グーテンベルク印刷機、フォード組立ライン）と比較しながら、新たな市場機会と課題を探っている。開発者の役割変化、セキュリティ問題、コードレビューの重要性増大など、AI時代のエンジニアリング組織が直面する現実的な問題と解決策を投資家の視点から解説している。
AIコーディングツールの爆発的成長
Cursorは年間経常収益5億ドルを達成したと発表しました。Lovableは過去2四半期で0から6000万ドルの年間経常収益を達成しました。GitHub Copilotは年間経常収益4億ドルを記録しています。イノベーションに関して、本当に停滞の兆しは見えません。あなたは壮大で業界を変革する何かを見逃すかもしれません。
Matt Podcastへようこそ。私はFirstMarkのマット・タークです。
今日は少し違ったことをやります。FirstMarkの同僚デビッド・ウォルターと私が座って、今年の重要なトレンドの一つであるAIコーディングの台頭を解き明かします。この分野の主要なスタートアップについて話し、歴史から教訓を引き出し、エコシステムの残りの部分への二次的な影響を考えます。
すべての生産性の急増に伴い、自然に清掃crew が現れ、その後に続く新しい市場と産業が生まれます。AIのおかげで、誰もが開発者になれるとすれば、それはソフトウェア、CTOの役割、そして今後の広範な技術業界にとって何を意味するのでしょうか？
CTOにとって、これは今後5年間程度の節目の瞬間になるでしょう。彼らは人材、アーキテクチャ、チーム構造、ガバナンス、原則、セキュリティにわたって多くの重要な決定を下さなければなりません。
そして、それはエンジニア、創業者、投資家にとってどのような機会と課題を生み出すのでしょうか？
私が話しているすべての問題は、投資家や創業者にとって非常に機会です。そして、これらすべての分野で多くの機会を見ています。いくつか挙げてみましょう。
これは今年最大の話題の一つに対するVCの視点であり、絶えず変化するAI環境を理解しようとする誰にとっても非常に関連性があります。
さあ、デビッド、これをやるのが楽しみです。今日は本当にホットな話題について話します。AIがエンジニアリングに与える影響についてです。今回のMatt Podcastのエピソードは少し異なる形式です。プレゼンテーションがあります。一緒に見ながら話し合いましょう。あなたに進行をお任せして、始めましょう。
開発者エコシステムの変遷
デビッド：呼んでいただき、ありがとうございます。簡単な背景説明をしますと、先週開催したCTOサミットのためにこのプレゼンテーションをまとめるよう依頼されました。エンジニアリングとこの広範な技術エコシステムにおいて、最も興味深い時代の一つだと思います。
プレゼンテーションを始めるにあたり、過去20年間で開発者の世界を特徴づけた6つのトレンドを簡単にハイライトして、私たちがこの生成AI の瞬間にどのように到達したかを要約して話しましょう。
まず、クラウド以前の時代から始めます。当時はサーバーに直接コードをデプロイしていました。
マット：いわゆる先史時代ですね。
デビッド：その通りです。そして2010年頃、クラウドとともにDevOpsという概念が生まれました。これは開発と運用の融合であり、git、CI/CDなど、今日私たちが知っている一連のツールセットとワークフローがその周りで発展しました。これがSaaS爆発のこの世代を非常に後押ししました。
今日私たちがベンチャー投資を受けた企業として考えている小規模、中規模、大規模の企業はすべて、その範疇の企業に属しています。
それからその間から現在までの間に、注目すべき2つのことがあります。一つはAPIの普及です。これは基本的に、これらすべてのSaaS アプリケーションに、決済、メッセージング、検索などをStripe、Algolia、MessageBirdなどの企業にほぼアウトソーシングすることによって、機能を非常に迅速に拡張する能力を与えました。
そして二つ目は抽象化です。HashiCorp、Snyk、DBT、Vercelなどの企業について考えてみてください。これらはコードインターフェースを使用して、歴史的に開発者ワークフローの範囲外にあったことを突然行う開発者の聴衆に非常に対応しています。
Terraformによるインフラストラクチャプロビジョニングや、コードインターフェースを通じてデータエンジニアリングを行うDBTについて考えてみてください。
そして、その間、2006年頃から現在まで、世界のソフトウェア開発者数は約7倍に成長したと推定されています。これをこの技術エコシステムの指標として捉えています。そして、それが今日私たちが到達した場所です。
生成AIがコーディングに与える影響
生成AIは、開発者の働き方における配信モデルの大規模な変化です。これは、このページでおそらく最も影響力のあるものだと、このプレゼンテーションで本当に話しています。
なぜコーディングと開発が生成AIにおいてこれほど大きな成功を収めたのかを考えるのは興味深いです。人々が「これまでに成功した生成AIアプリケーションは何か」と話すとき、コーディングが圧倒的に第一位のようです。
コードには特にAIに適した何かがあります。
マット：まず第一に、膨大なトレーニングデータがあるからです。GitHubはAIトレーニングにとって神からの贈り物でした。GitHubの多くが公開されているからです。公開されているリポジトリについて話すと、GitHubには数億のリポジトリがあります。
コーディング言語は定義上、高度に構造化されており、非常に精密です。マシンが動作するためには正しく取得しなければならない文法です。
そして三つ目に、AIトレーニングに適したパターンを通じて動作します。
そして四つ目に、明確な正解があることです。人々はコーディングの周りで多くの雑務に時間を費やしています。そのため、作業を自動化できるものは何でも、信じられないほど影響力があります。
デビッド：その通りです。最初のポイントは本当に興味深いです。すべてのモデルがトレーニングデータとして使用できるオープンソースコードのコーパスについてです。これは非常に真実で、実際にプレゼンテーションの後半で、これらのモデルがトレーニングされたデータのコーパスのいくつかの悪影響や多少否定的な影響について少し話します。具体的にセキュリティの懸念がどのように生み出されたかについてです。
コードの実証的な性質は確かに、AIの優れた初期使用例となっています。
そして最後に言いたいのは、開発者は常に新しいことを試すのが大好きなタイプの人格だということです。そのため、購入者およびユーザーとして、彼らは常にAIにとって非常に理にかなっていました。
明らかに、消費者のより広い世界では、ChatGPTが数百万人の手に渡ったことがよく文書化されています。これは、AIがすでに大衆市場の現象ではないということではありません。しかし、企業の観点から見ると、彼らはこのようなツールの優れた購入者であり、結果は非常に測定可能でした。
マット：それは本当に興味深い考えです。生成AIが既に存在していた行動を加速したという意味で、開発者は長年にわたってStack Overflowを使用してきました。
他の人のコードや既存のコードを使用してコピー＆ペーストするというアイデアは、コーディング以外の人々が生成AIでやる必要があることの多くとは対照的に、新しい行動ではありません。つまり、それらの使い方を理解することです。
多くの点で、これは既存の行動を活用しており、またIDEでコード補完を持つという概念も新しくありません。
IntelliSenseは1996年頃にMicrosoftによって作成されたと思います。これは既に自動コード補完でした。それが採用が劇的に速かったもう一つの理由かもしれません。
デビッド：その通りです。これまで話してきたことの多くを例証するために、私たちはこの波に約24か月入ったところです。これは多くの行動を変え、私たちのコミュニティを席巻しましたが、非常に急速に成長した本当に本当に興味深い特別な企業も多数生み出しました。
Cursorは多分3週間前に年間経常収益5億ドルを達成したと発表しました。
マット：それは実際に史上最も急速に成長している企業でしょうか？B2Bでは多分そうですね。
デビッド：そう思います。Lovableは、一連のプロンプトを通じてプロトタイプやWebアプリを作成できるもので、過去2四半期で0から6000万ドルの年間経常収益を達成しました。
GitHub Copilotは、つい最近トーマスをポッドキャストにお迎えしたばかりですが、年間経常収益4億ドル、1500万人の開発者を擁し、この分野の管理者です。先駆者ですね。
マット：その通りです。トーマスが他の多くのことと並んで強調した興味深いことは、GitHubが2018年に買収されたときに、実際にAIについてどのように考えていたかです。つまり、全ChatGPTクレイジーの1年前にCopilotをリリースしただけでなく、はるか以前からそれについて考えていたのです。
それは本当に興味深く、CopilotはOpenAIの最初のコーディングモデルであるCodexで動作する2021年に出てきました。これは2021年に出てきて、当時は基本的にGPT-3をベースにしていたと思います。
最近、新しい形で大きな復活を遂げています。他にもいくつかの例があります。V0についても、GMOをポッドキャストにお迎えしたばかりです。これは素晴らしいエピソードでした。ポッドキャストでポッドキャストを宣伝するのはやめます。でも、それは素晴らしかったです。彼は信じられないほど素晴らしい創業者です。
WindsurfはOpenAIに売却されたと噂されています。最近、年間経常収益1億ドルを達成しました。
そしてReplitは、過去6か月間で1000万ドルから1億ドルの年間経常収益になりました。
マット：10年以上それに取り組んだ後にです。Amjadもポッドキャストにお迎えしました。もう約束はしません。それも素晴らしいエピソードでした。彼は信じられないほど思慮深い人です。
私が部外者として、投資家ではなく理解している限り、Replitの話は、長年にわたって、少しホビイスト学生のようなユーザーベースでかなり平坦でした。
数か月前にエージェントをローンチしたとき、画面で見ているような劇的な加速がありました。本当に素晴らしいストーリーです。
デビッド：本当に魅力的です。歴史的に、彼らはホビイスト個人開発者教育設定で非常に知られていました。興味深いのは、実際にそれが人々がAIネイティブな方法で成長している設定だということです。
エンジニアリングの観点からです。そのため、多くの点で、その流通チャネルに倍賭けして長期的に賭けることが、実際に彼らが迎えている瞬間を生み出したのでしょう。
マット：よく言われました。
デビッド：とにかく、ポイントは、これは非常に急速に成長している特別な企業グループであり、停止の兆しがないということです。イノベーションに関して本当に停滞の兆しは見えません。
毎日Twitter、TechCrunch、VentureBeatで時間を過ごすすべてのリスナーにとって、かなり圧倒的に感じられるかもしれません。
マット：それは私たちVCが確実にやらないことです。
デビッド：絶対に。このプレゼンテーションでの私の主張は、マーケティングの光沢の背後に、これまで以上に実質があるということです。
これを言うのは嫌ですが、オフラインになって一週間ずつ更新についていかなければ、本当に壮大で業界を変える何かを見逃すかもしれません。
これまでのところ、私たちのエンジニアリング組織ネットワーク全体で本当に注目すべき具体的な結果を見てきました。
AIコーディングの実際の成果
組織レベルでコード生成がエンジニアリングプロセスを本当に変えていることに数字をつけていただければと思います。30から50%の高速化されたスループットを見てきました。PRマージの12%増加を見てきました。
これは左下の本当に重要な複合統計です。人々がメンテナンスやライトの維持、サポートに対してロードマップに費やす時間が17%増加しています。
そして私の考えでは最も印象的なのは、話した人々の82%が既にAIを使ってコードを書いているということです。これはほぼ前例のない採用曲線です。
なぜそうなのかについてもっと話すことができますが、主に聴衆と、人々が今日住んでいるIDEの配信領域に関係していると思います。これらはほとんどの場合、全く新しいインターフェースではありません。
人々の働き方に非常に埋め込まれており、非常に類似した配信メカニズム、キーストローク、配信モデルがあります。本当に魅力的な数年間でした。
マット：人々がAIを使用しているという点で、私たちがカバーできる別のトピックがあると思いますが、何を話すかを選ばなければなりません。これについて何時間も話すことができます。
でも、自律エージェント対より協調的なソートのコーディングコパイロットという全体的な議論があります。今はその間により多くのグレーのシェードがあると思います。それほど前ではない頃は、少しより明確な区別でした。今では、コパイロットが多くの点でエージェント的になり始めているようです。
でも、業界には本当に興味深い質問があります。CursorやLovableなどの企業がある一方で、Devinのような完全に自律的なエージェントを構築しようとしている企業があり、基本的に去って完全に焼き上がった製品で戻ってくるものです。
すべてのアカウントによると、まだ機能していないようですが、かなり驚異的な未来を指し示しているようです。
デビッド：今日私たちが見ているのは、経験と複雑さによって異なる人々と使用例のスペクトラムです。現在のところ、真にエンドツーエンドで何かを完了するエージェント的ソリューションの多くは、いわゆるより無思慮な低レベルのタスクに非常に向けられています。依存性の複雑さが少なく、コンテキストと知識の必要性が少ないものです。それは非常にうまく機能しています。
この問題にAIを適用する本当に多様な方法があります。私が話すベストな組織やエンジニアリングリーダーの多くは、使用例や人々に応じて、スタック全体でありとあらゆる種類のものを展開していると思います。
歴史的類推：生産性急増とその後の問題
これらすべての素晴らしい数字と統計にもかかわらず、歴史的類推をここで提起したいと思います。基本的に生産性の急増に伴い、実際に多くの問題が発生し、その後に市場が続く傾向があると言うために。
あらゆる生産性の急増には、自然に清掃crew が現れ、その後に続く新しい市場と産業があります。
マット：それをやりましょう。
デビッド：私たちの許可を得て、15世紀まで遡って、これが起こったいくつかの例について話し、今日との類推をどのように引き出せるかを話します。
グーテンベルク印刷機から始めましょう。これは本当に大規模に本を印刷する能力の出現でした。1440年代のヨーロッパでは、1日に約40から3600ページが印刷されるようになりました。
次の60年間程度で、ヨーロッパで2000万冊の本が流通していました。3000冊から上昇しました。
マット：大きな破壊ですね。修道士を廃業に追い込みました。
デビッド：生涯を手で写すことに費やしていた人々ですね。彼らはシャルトリューズ作りに転向しました。
とにかく、これは素晴らしいことのように聞こえますね。私たちが皆本を愛していることを願います。しかし、今日私たちが見るコンテンツの問題の多くのように、実際に多くの課題が発生しました。すなわち、誤情報、大量に複製された品質問題、情報過多の束です。
印刷機の後に新しい産業が出現しました。これらは本について考えるときに考えるすべてのもの、印刷、出版社、編集者、図書館です。消費者が持つ豊富な選択肢に対処するために、アクセスできる多くの本の物理的なインデックスとしてほぼ機能します。
そしてライセンスと検閲に関する規制の束があり、今日のコンテンツに関連するすべてのものです。
ほぼ500年後の別の例はフォード組立ラインでした。1900年代初頭、ヘンリー・フォードは最初の連続移動組立ラインを発明し、車の組立時間を約90%削減しました。
次の20年間程度で、Model Tの生産量は米国で約1000万台に急上昇し、主に馬車、鉄道、トロリーで動いていた社会から、突然車の国になりました。
今日でも車の課題がありますが、当時それらがはるかに極端に感じられたことを想像できます。インフラストラクチャの緊迫、安全問題、この新しい経済をサポートするためのすべての道路とインフラストラクチャを構築する必要性、工場労働者の権利、環境問題などです。
再びこれらの産業が出現しました。自動車に非常に特有なものを強調します。品質検査官、整備士、ディーラー、ガソリンスタンドの従業員、そして規制面では、すべてのライセンス、運転免許証、ナンバープレート、交通警察、そして次の50年間程度にわたるすべての高速道路、道路の建設です。
これの他の例が歴史にはたくさんあります。私はその2つをやや恣意的に選びました。鉄道、地図作成、郵便制度です。
スマートフォンはおそらく最も最近の例です。突然手に大量の計算能力があり、1日に好きなだけ写真を撮る能力があり、その後に主にソーシャルメディア、インフルエンサーマーケティングなどの多くの産業が出現し、プライバシーとバイオメトリクスに関するすべての規制があります。これは今日でも非常に重要で、過去10年間程度で進化しています。
生産性が急増すると、その生産の後にこれらすべての問題が発生し、その後新しい産業が出現します。
コーディングにおける類似パターン
私たちはここで主導権を握っていません。コードについて考えると、DevOps の標準的な循環図で、コードコミットが非常に加速している同様の傾向を非常に見ていると主張します。
今日、少なくとも、その下流の多くのプロセス、CI/CDパイプライン、テストスイート、ビルドインフラストラクチャ、可観測性と監視について考える方法は、非常に同じままです。しかし、それは一種の破綻しています。それについてもう少し話します。
マット：何が次に起こるか。Mad Podcastの別のエピソードで、数週間前に、50,000行のPRを提出した人がいたCanvaのCTO、ブレンダン・ハンフリーがいました。彼らはピアレビューの文化を持っており、50,000行をフェンスに投げ込んで、頑張ってと言うのは大丈夫ではないという点を基本的に作らなければなりませんでした。誰かがそれをレビューしなければなりません。
より多くのコード。さあ、何をします？
デビッド：これらの圧力点が爆発し始めていることに数字をつけるために、デバッグに費やす時間がはるかに多くなっています。大量のセキュリティ脆弱性を見ており、これらのモデルが実際にどのように構築され、どのようなデータで構築されたかについて少し前に言及しました。
結果として大量のパフォーマンス問題が発生しています。GMOとのポッドキャストを行ったことを知っています。実際にVercelのCTO であるMal Ublとのイベントを行いました。
マット：そのイベントはFirst Mark Guildにあります。これが宣伝エピソードになっているので、First Mark Guildを宣伝できます。Guildは、ポートフォリオからだけでなく、ポートフォリオの外からも、職務ごとに多くの人々がいるFirst Markでの私たちのプライベートコミュニティの名前です。この特定のイベントはCTO Guildからのものでした。
VercelのCTOとの親密な炉端談話を行ったということです。
デビッド：CTO Guildの素晴らしいイベントでした。Malが言った多くの興味深いことの中で、最も魅力的なことの一つは、長い間会社にいる優秀なエンジニアの多くが、V0やCursor、Windsurfなどを社内で使用しているため、多くの優秀なエンジニアが実際に主に専門的なコードレビュアーになっているということでした。
AI コードジェネレーションがコードコミットの生産と出力率を完全に増加させたため、料金所に座って車を通すか通さないかを決める人々のように行動する人々が必要です。コードでも全く同じことをしているが、その席にいる人々は素晴らしい味覚を持ち、悪い、良い、素晴らしいものがどのようなものかを知っている人々です。
これは氷山の一角だと思いました。すべてが一緒に働く方法、特定の人々がやるべきことやそうでないこと、チームがどのように一緒に働くべきかについて、すべてがやや似たようにトレーニングされた大きなエンジニアリング組織について考えるとき。
GitHubリポジトリで至る所に緑の点があった個人のICが、突然コードレビュアーになっているこの本当に本当に高速なシフトを見てきました。本当に興味深い類推だと思いました。
マット：それは魅力的ですね。フロントエンドエンジニアとバックエンドエンジニアとフルスタックの人々がいて、そのどれでもなく、ただのコードレビュアーである未来があるかもしれません。
これはAIの新時代で良いエンジニアになる方法と、人々がどのように訓練されるべきかについての全体的な会話を開きます。でも続けましょう。
エンジニアリング組織への実際の影響
First Markで300を少し超えるエンジニアリング組織を対象に調査を行いました。コードジェネレーションと、それがエンジニアリング出力を測定するために使用する特定の指標についてどのように感じているかについて基本的に感情を聞きました。
マット：ポッドキャストのみのバージョンを聞いている人々のために、ここにあるメトリクスと数字のいくつかを見てみましょう。
デビッド：紫色のすべては、当然のことながらポジティブであり、速度と効率と速度に非常に関連していると言います。
これらの統計のほとんどは、何らかの方法で時間を測定しています。何かを開発するのに費やした時間、特定の期間にコミットする回数、どのくらいの頻度でデプロイしているかなど。これらすべてのものは、AIの時代に非常に高速化されています。
しかし、興味深いのは、これらの多くはその後に起こることを考慮していないということです。好きなだけコミットを作成できるが、それは今日存在するDevOpsプロセスの最初のステップに過ぎないのです。
青色は、私たちが行った調査でほとんど否定的に影響を受けた分野であり、主に信頼性とプロセス指向です。
平均復旧時間を例に取りましょう。何かがダウンした場合、それを復旧するのにどのくらい時間がかかるか？インシデントに関連するコードの部分に対する来歴がない場合、戻って「実際に、あそこにバグがあった」と言うのははるかに困難です。
誰もが高速化されています。コミットの量は急上昇しているが、効率について考えるときに測定するすべてのもの、そしてコードコミット後に起こってほしいすべての下流のものが、衰退しているようです。
マット：それは素晴らしいです。AIを持つのはクールだが、それが何を意味するかの現実を再び固定します。
具体的な問題点と新たな脆弱性
デビッド：何が破綻しているかについて、もう少し具体的に説明できます。
セキュリティから始めることができます。単純に言えば、これまで以上に多くのセキュリティ脆弱性を見ています。
マット：そして新しいタイプのセキュリティ脆弱性。
デビッド：特に新しいタイプのセキュリティ脆弱性と言います。これはコーディングについての会話とは多少別ですが、ディープフェイクと、現在電子メールの分野で起こっているすべてのものを考慮すると、確実にその側面でも、そしてコードジェネレーションの世界でも、私たちの以前の会話で、これらのモデルの多くが本当に大きなオープンソースコードの本体でトレーニングされているため、そのコードの多くの部分が脆弱性とバグを共有しているということです。
同じレベルの決定性と細心さで動作していないため、同じように来るのを見ることができません。
結果として、CI/CDパイプラインとビルドシステムが完全に破綻しているものを見ています。脆弱なCI/CDパイプラインを長い間持っている人々を見てきました。それを改善し、CIとCDについて考える方法を変えるために、過去10年間で多くの企業が出現しました。しかし、フレーク率ははるかに高く、テストについても同じです。
フレークは基本的にパス失敗結果を信頼できるかどうかの能力です。フレークがある場合、それは本質的に何かがパスし、その後失敗したが、入力は同じだったということを意味します。コード全体で一般的にフレーク性が急上昇しているのを見ています。
ビルドが多くのストレスを受けていると言います。コードジェネレーションが比較的確率的である場合、多くのビルドツールが試みるコードのキャッシュがはるかに困難です。
同じ入力セットまたは類似した入力が与えられても、同じ出力セットを得るつもりはないという概念です。
QAとコードレビューは話したことがある分野ですが、QAプロセスが完全に圧倒されているのを見ています。コードレビュー側では、プロセスの一歩から非常に仕事そのものになった、かなり執拗なコードレビューへの新しい焦点を見ています。
マット：どの程度AIがAI をレビューできるかについても話すつもりです。
新たな投資機会
デビッド：残念ながら、ポッドキャストを見ているエンジニアや実践者にとって、私が話しているすべての問題は、投資家と創業者にとって非常に機会です。これらすべての分野で多くの機会を見ています。
セキュリティ側では、EOLソフトウェアを使用している多くの古い企業、Fortune 1000企業があります。非常に古いバージョンのCentOSや、オープンソースライブラリの古いバージョンを使用しているかもしれません。ただアップグレードできるという概念は、実際にはかなり困難なことです。
自動パッチングと呼ばれるものを実際に開拓した少数の企業を見ています。人々に潜在的に破壊的な変更を強制する代わりに、プロジェクトをパッチして、物事を現状維持でスムーズに保つ能力です。
何千人ものエンジニアが何かを浮かせ続けるために、日々、週、月を費やした能力があることに驚かれるでしょう。
マット：古い依存関係や古いパッケージのために。
デビッド：脆弱に聞こえます。
QA全体で、本質的に意味論的要件に基づいて推論している多くの興味深いエージェント的ソリューションを見ています。difbf分析やその他の何かを試みるよりも、ソリューションにソリューションが何である必要があるかを伝える方が良いです。再び、AIの確率性を考慮すると、実際にあなたを暗い場所に連れて行くかもしれません。
コードレビューでは、コードのエージェント的ファーストパスチェックを行っている本当に迅速な採用を得ているツールを見ています。
この分野は急速に動いており、6か月後に別のチェックインを行った場合、おそらく全く新しい問題のスルーについて話しているでしょうが、今日話したことの多くに対処したソリューションもあるでしょう。動きが速いです。
マット：すべてが相互依存しているシステムとして、これについて考えるのは魅力的です。これは変化し続けています。
デビッド：これらのさまざまなカテゴリーにわたる企業の一部に光を当てるためにこれを使用します。
マット：私たちはVCなので、ランドスケープを作成してカテゴリーにロゴを配置しなければなりません。これが私たちが最も得意とすることです。
デビッド：いつかこれのより良い名前を見つけるでしょう。AIの狂気のランドスケープ？
マット：Mad Landscapeに投げ込むだけです。
デビッド：これはこの市場の企業の小さな断片です。毎日おそらく十数の企業がこの分野に出現しています。このカテゴリーで時間を過ごすことが、この仕事を高揚させ、楽しくしたものです。
マット：企業側では、非常に多くのノイズがあるため、ノイズを通り抜けなければならず、人々があなたに気づき始めるためのバーが高くなっているため、物事が困難になります。誇大宣伝と赤熱市場には長所と短所があります。
CTOへの影響と組織変化
デビッド：私たちは主にエンジニア自身について話してきましたが、CTOにとって、これは今後5年間程度の節目の瞬間になると思います。人材、アーキテクチャ、チーム構造、ガバナンス、原則、セキュリティにわたって多くの重要な決定を下さなければなりません。
CTOの部屋と話していたことを考慮して、これらのことについて話し、何が違うかを見る機会を取りたいと思いました。
採用から始めます。最近読んだ逸話をお話しします。コンピューターサイエンスの卒業生は、実際に大学から卒業する最高失業率を持つ上位5〜6の専攻の中にいます。
衝撃的で、ソフトウェアエンジニアリングというコンセプトに対する巨大な需要があるにもかかわらず、その実践でトレーニングされた人々が実際に高い需要にないという事実に多くの点で語っています。
コードを書くことができるこれらの標準的な10x エンジニアと開発者を雇うことに焦点を当てていた一方で、AI生成出力をほぼ形成し、検証し、キュレーションできる優秀な編集者とレビュアーとプロンプトエンジニアを雇うことに非常に焦点を当てているCTOを見ています。
CanvaのCEOは、これが採用を一時停止した唯一の理由ではないが、先ほど言及したように、何をすべきかを理解するために部分的にと言っていました。質問は、コードを書かず、コアの周りに基本的な知識と習慣を構築しない場合、どのようにして優秀な編集者やQA 人になるかです。レビューするための味覚をどのように構築するかです。複雑なトピックです。
プロンプトのアイデアも魅力的です。Salesforceをワンショットする能力について話していたエンジニアとの興味深い会話をしていました。ワンショットとは、これらのツールの一つで一回の座りでSalesforceを再作成できるかということです。
明らかに答えはノーです。なぜかを尋ねると、一連のプロンプトを通じて何かを再作成しようとしている場合、実際に作成しているものを本当に理解しなければならないからです。そうするとき、ほとんどの私たちは視覚的に始めます。
アプリの下にあるデータベースロジックを理解していると思います。しかし、Salesforceは多くの異なる使用例と統合とレポート構造を持つ非常に非常に複雑で深いアプリの素晴らしい例です。
進化するであろうレビュー側だけでなく、プロンプトについて考える方法と、それがスキルセットであることについても思います。
アーキテクチャ側でも、設計ドキュメントを介してこれらのシステムを定義し、その後Confluenceドキュメントのどこかに座っていたかもしれない、従うべき多くの人間が強制する慣例を使用していました。
今日では、AIが適合し、見て、はるかにストレスフリーな方法で知ることができる機械強制可能な方法でシステムを定義する大きなプッシュを見ています。10人のDevin エンジニアを働かせるCTOにとって。これも同様に大きなシフトです。
チーム構造についても言及しました。フロントエンドエンジニアとバックエンドエンジニアについてのあなたのポイントで、非常に構造化された方法でチームを組織していました。
AI全般から出てきた魅力的なことの一つは、企業とチームがはるかに少ない人数でより多くのことを行うことができているということです。これは特にエンジニアのコンテキストで真実で、この大学卒業生の統計に語っていますが、一部の人々がAIが書いたコードをレビューし、管理する小さなチームを見ており、それは非常に大丈夫で、フロントエンドからバックエンドからシステムまで、その間のすべてにまたがります。
製品の人々がコードを作成し始めるときに何が起こるかという全体的な質問があります。機能するアプリケーションを意味し、誰もがコーダーの場合、企業内でのペルソナの変化、実際に誰がコードを生産するかが理論的に誰でもできる場合、それは何を意味するかです。
マット：歴史的に、EPD エンジニアリング製品設計は、エンジニアとデザイナーと製品の人々の間で多くの異なる引き継ぎがある企業における非常に複雑な階層システムでした。企業ごとに常に非常に異なって見えました。製品の人々がエンジニアと直接インターフェースするかどうか。彼らが本当にアイデアを出してから完全に引き継ぐためにそこにいたかどうか。
何かを作成するための技術的障壁が下がったため、それらのチームが一緒に動作する方法を非常に緊張させ、変化させています。
Canvaからのあなたの話は正確に正しいです。そんなに多くのコードのピアレビューを行うという概念のように。人々がガバナンスについて考える方法と、一般的にレビューのこの文化に変化がある必要があります。
そのストーリーのループを閉じるために、CTOが強化した事実は、すべてのプルレビューが数千行、確実に数万行ではなく、数百行である必要があるということでした。AIで好きなことをするが、フェンスに投げ込むものは何でも数百行である必要があるということでした。
デビッド：制約の強制。
これから出てきた大きなものは来歴という概念です。素人の用語では、本質的にコードの系統です。誰がそれを所有しているか？依存関係は何か？どこから来たか？
コード全般の量の増加と、組織の特定の人間のアイデンティティから来ていないコードの新しい種類の発信元により、来歴の概念は実際にその外側の限界まで押し上げられ、ガバナンスの観点から、そして多くの下流プロセスで非常に重要なままです。
話すことができる最後の2つのことは速度とセキュリティです。速度について、多くのエンジニアリングの人々は歴史的にボトルネックを除去することについて話してきました。DevOpsフロー全体でボトルネックを引き起こす可能性のある多くのことがありましたが、現在は非常に、このエントロピーのアイデアを封じ込めることに焦点が当てられています。
ガバナンスの観点から、AIシステムからシステムアーキテクチャへの一貫性を管理することです。誰もが使用している広範囲のプロダクトがあるが、みんなのスタックは非常に異なって見えるというもう一つの本当に興味深いテーマでした。
制約がどのようなものである必要があるかについて、特にこの世界でAI製品にどのように適合し、コンテキストを与えることができるかです。
速度の観点から、エントロピーと一貫性の概念が、2年前よりも今日はるかに重要になっているのを見てきました。
セキュリティについては話してきましたが、実際にライト時にバグと問題をキャッチしている製品のように見えるものが、この分野から出てくる多くのものを見ると思います。ASPMの世界では非常に興味深いシフトになるでしょう。
未来への展望
生産性の急増とブームについてのこの類推に完全に戻るために、歴史的にそれらから来る多くの課題を見て、これらの課題の後に新しい産業が来るのを見ます。コードジェネレーションで現在非常にそれを見ていると思います。
この分野の投資家として、これまで以上に興奮しています。問題が起こっているのと同じくらい速く、それらの問題を解決している企業が成長しているのを見るのは稀です。すべてが非常に速く動いています。
6か月後に、これが完全に解決された何かのように見えるか、問題が形式的に完全にシフトした何かのように見えるかもしれません。魅力的でした。
マット：信じられないほど良い業績を上げているそれらの企業の多くは、ある程度実験中でもあります。聞いているところによると、それらの企業の多くには解決されていない問題がたくさんあるということです。一つは定着率です。プロトタイプ作成と新しいものの作成に関する多くの使用例がありますが、それが業界として定着するかどうかは時間が経たないとわからないということです。
粗利益に関する未解決の問題もあると伝えられています。つまり、単位ベースでは、それらの企業の多くは損失で動作しているということです。顧客にサービスを提供すればするほど、より多くのお金を失うということです。業界が集合的に望んでいるのは、特定のコスト構造に関連した時間の瞬間に過ぎず、その後規模で消失するということです。しかし、それは心の弱い人のためのものではないということです。
デビッド：アプリケーションレイヤーでのAIの多くの分野のように、これらの製品の多くは、本当にスマートな流通戦略を持つ、完全に独自のものではない技術の非常にシンプルな配信モデルで始まりました。IDE企業は、ゼロスイッチングコストが本当にどのようなものかの外側の限界を押し上げていると思います。
興味深いのは、今では彼らは皆、お金、使用量、才能の軍資金を持っており、非常に差別化され、独自の、はるかに困難な問題に取り組んでいるということです。時間の経過とともに分野がどのように変化するかを見るのは魅力的ですが、これまで運用してきたパラメータが非常にユニークだったと言います。VS Codeをフォークすることについて話しています。これはCursorがやったことですが、2018年に生成AIがどのようなものかを想像するよう求められた場合、私には見えてこなかったものです。しかし、これまでのところ、この分野で構築された最も印象的なビジネスであり、素晴らしい仕事をしています。
創業者への含意
マット：創業者にとって、それが何を意味するかについて、この分野でより多くの機会、より少ない機会があると思うか？大企業がやっていることと比較して、今はより複雑になったかより明確になったか？確実にMicrosoftは大きな動きを見せていますが、Googleもこの分野で多くのプロダクトを持っており、どこかで毎日もう一人の競合相手がいるようです。イノベーションのペースについて言及していました。数週間前にMistralが独自のコードプロダクトを出してきました。これは前に持っていたいくつかの部分の組み合わせでしたが、この分野には非常に多くの企業があります。
会社を始めることを考えている場合、それは良い分野ですか、それともアルファは主に部屋から出て行ったのですか？
デビッド：アルファが部屋から出て行ったと言うのは常に信じられないほど簡単です。特にアイデアなしで会社を始めたい人の場合。ヘッドラインに圧倒されることについて話しましたが、創業者でアイデアがない場合、今どこから始めるかわからないと想像できません。一度に百万のことを構築するものがあり、他方では、おそらく百万人がそれをやろうとしていることもあります。
これについて非常に異なる視点を得るでしょう。開発者は常に非常に意見の強い選り好みの激しい購入者であり、非常に特定のフレームワークで始まったり、特定のタスクを行う方法や配信モデルから始まったりする多くの異なる企業に多くの機会を創造してきました。少なくとも人々のサブセットの間で正しければ、採用を得ることができます。
これに対する優れた反例はGitHubです。これはほぼ消費者トップAlexaドメインの千のようなものです。おそらく千よりもはるかに高いですが、一般的には、開発者の世界では遍在性を見ることは稀です。それだけで、本当に興味深いものを構築する多くの機会がまだ残っていると信じています。
二つ目に言いたいのは、それは若く、速いが、また巨大な市場だということです。このプレゼンテーションで話したすべてのことについて、多くの初期の機会、アルファがなくなったと言うことができます。しかし、それを吸収し、キャプチャしたすべての企業が、そのような猛烈な速度で動いているため、今やるべき派生的なことがたくさんあるのです。
AWS、Azure、GCPが現れて、クラウドの機会全体を食べ尽くしたので、もうクラウドでお金はないのかと言うようなものです。もちろん、そうではありませんでした。それは、クラウドベースである能力の周りに必要な新しいことがたくさんあることを意味しただけでした。
それらが何であったかについて何時間も話すことができますが、コードを書く新しい方法があり、それに伴って出てくる新しいニーズに奉仕する多くの製品が必要になるという類推が大まかに当てはまると思います。
確実にCursorやLovableの成功に基づいて、スタックの一部だった製品に大きなハロー効果がありました。データベース側では、SuperbaseとNeonが大規模な取り込みを得ました。スタートアップにとって興味深い戦略があります。これらの製品のいずれかに近づくことができれば、得ることができる本当に興味深い派生速度があります。
デビッド：これはTwitterverse とその他すべての魔法です。大衆市場の消費者現象よりも、B2B宇宙でソフトウェアツールのより多くのレビューと愛と憎しみを見ることがあります。あなたのポイントで、この時代に会社を構築するためのデファクトスタックの一部になる能力、SuperbaseやNeonのようなpostgresデータベースでのデータベース側であろうと、そのコードを書いてデプロイするために使用している実際のツールであるCursorのようなものであろうと、これは今大きな機会です。
この急増と、何かを一度にすべて構築することを決定する人々と共に、人々が何をしたいか、何が機能し、何が機能しないかについて良い社会的証明要素があると思います。
First Markでよく話すことは、プロダクトを構築するのがこれほど簡単になったことがない世界で、会社として持つことができる新しい方法の利点は何かです。多くの点で、オンラインで成功を見て、次の日にそれをコピーしに行くような模倣世界のリスクにあるように感じます。しかし、マーケティングと流通と聴衆と直接一対一でコミュニケーションする能力が、これほど重要になったことはないようです。今日話している企業の多くは、それの例外的な仕事をしています。
マット：すべての大きなプラットフォームシフトにおいて、おそらく真実ですが、この場合、以前のものよりもさらに明白です。1年または2年の会社であり、実際に5年、7年、10年の会社よりもはるかに信頼できることができます。あなたの100倍のサイズかもしれません。しかし、そのプラットフォームシフトの一部であり、AIネイティブであるため、人々は、動作するプロダクトを持っているより古い会社よりもあなたをより真剣に受け止めます。
Twitter上の素晴らしいデモを持つ若い企業対、100年間存在していた会社について話しているわけではなく、やや古い会社の間の緊張は、見るのが驚くべきものです。
デビッド：誰もが最も目の肥えた人々によって購入されたものを購入したがっていると思います。最も目の肥えた人が誰であるかという概念は、時間の経過とともにピンポンし、変化するようです。
あなたのポイントで、ほとんどの人は、少なくとも私たちの世界では、2012年にIPOした800億ドルのソフトウェアビジネスの最も聢明な人が何を思うかよりも、Cursorの最も聢明な購入者が与えられたツールについて何を思ったかを気にするでしょう。
投資の10年間程度で、物事を行う正しい方法や特定の分野で購入すべき正しいツールについて、誰がガイダンスを求めている企業であるかについて、社会的にシフトを見るのは野性的でした。今日話した企業の多くやその他の多くがあなたの顧客であるか、あなたのパートナーであるか、インフォグラフィックであなたの名前の隣に喜んで置いてくれる人々であると言うことは非常に強力なことです。動きが速く、頻繁に変化します。
開発者ツール投資への示唆
マット：投資家の視点から一歩下がって、生成AI世界で最も成功した企業が開発者ツールであるということは魅力的です。少なくとも特定のVCにとって、開発者ツールに対してラブヘイトの関係が少しあったからです。時にはハードカテゴリで、時にはアンラブドカテゴリでした。
開発者は難しい人々だという認識がありました。彼らは到達するのが非常に困難です。彼らは安いです。お金を払いたがらないです。したがって、大きな開発者ツール企業を構築するのは困難です。GitLabやDataDogやその他の企業の間で、証明は既にプリンにあったと主張できます。しかし、これは開発者ツールをカテゴリとして疑った誰にとっても甘い復讐です。
デビッド：その感情が広く共有されていると思います。考えることも興味深いのは、時間の経過とともに開発者ツールの定義がどのように変化したかです。例えばHashiCorpを取り上げます。Terraformは開発者が非常に使用するツールです。非常に成功した結果で、最近67億ドルでIBMに売却されました。
その例を使う理由で興味深いのは、安いと言われ、選り好みが激しく、意見の強い開発者であるにもかかわらず、組織全体での相対的な重要性が過去10年間程度で上昇し続けているということです。
スタック製品などに関する影響力のある決定を行う能力は、時間の経過とともって本当に変化しているようです。今、彼らのスキルセットがこれまで以上に必要でないと話していることを考えると、それを言うのは興味深いです。
開発者ツール自体は、開発者が使用するツールであったこの緩いカテゴリで、それはDevOpsに限定されていたかもしれません。今では、開発への影響があるか、開発者が使用するインターフェースを持つツールのように感じます。それらが開発プロセスのためのものであるかどうかに関係なく、それははるかに大きな企業のセットをもたらしました。
Stripeは素晴らしい例です。Stripeは典型的な意味での開発者プロダクトではないです。歴史的に誰も決済を開発者の問題として考えていませんでした。しかし、その会社の魔法は、彼らが開発者にそれを対応させ、使用し、採用し、サンドボックスで遊ぶことが本当に簡単になるようにできたということでした。そのストーリーがどのように展開したかは皆知っています。
彼らは売り込むのが困難なグループでしたが、正しく行い、その味覚と瞬間をキャプチャするような感覚をキャプチャできれば、私たちの世界で見た大きな結果のいくつかをもたらしたと思います。
マット：素晴らしい。それが離れるのに素晴らしい場所のように感じます。デビッド、これをやってくれてありがとう。これは楽しかった。実際に、6か月後に再びこれを行うときの質問は、これのすべてがまだ真実で、部分的に真実で、物事が毎週変化するコンテキストで完全に変化したかです。
デビッド：呼んでいただき、ありがとうございました。喜びでした。
マット：素晴らしい。ありがとうございます。
番組終了
こんにちは、マット・タークです。Mad Podcastのこのエピソードを聞いていただき、ありがとうございました。楽しんでいただけたなら、まだ購読していない場合は購読を検討していただくか、このエピソードを視聴または聞いているプラットフォームで肯定的なレビューまたはコメントを残していただくと非常に感謝いたします。これは本当に私たちがポッドキャストを構築し、優秀なゲストを獲得するのに役立ちます。ありがとうございました。次のエピソードでお会いしましょう。
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