منصة الذكاء الاصطناعي لتوليد الأكواد البرمجية Tabnine تحصل على استثمار بقيمة 25 مليون دولار
إن المطورين على استعداد لتبني أدوات الذكاء الاصطناعي، مدفوعين بالوعود المزدوجة المتمثلة في زيادة الإنتاجية والتعلم بشكل أسرع. وفقًا لأحد الاستطلاعات الحديثة، يشعر 77% من المطورين بإيجابية تجاه استخدام الذكاء الاصطناعي في سير عملهم، ويزعم 70% أنهم يستخدمون – أو يخططون لاستخدام – أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي هذا العام.
ويرى المستثمرون إمكانات في أدوات البرمجة التوليدية أيضًا – لا سيما فيما يمكن أن تحققه الأدوات على مستوى المؤسسة. ويترجم هذا الحماس إلى تمويل جديد للشركات الناشئة مثل Tabnine، التي أعلنت اليوم أنها جمعت 25 مليون دولار في جولة تمويل من السلسلة B بقيادة Telstra Ventures بمشاركة Atlassian Ventures، وElaia، وHeadline، وHetz Ventures، وKhosla Ventures، وTPY Capital.
شارك درور فايس وعيران ياهاف في تأسيس Tabnine في عام 2012 لإنشاء منصة تدمج خطوات مختلفة في دورة حياة تطوير البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. كان ياهاف – ولا يزال – أستاذا في التخنيون (معهد إسرائيل للتكنولوجيا)، في حين أن فايس هو خريج علوم الكمبيوتر في التخنيون.
من بين أدوات البرمجة الأخرى التي تدعمها نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية من الطرف الأول والثالث، تقدم Tabnine Tabnine Chat، وهو “مساعد كود” يعمل بالذكاء الاصطناعي يكتب التعليمات البرمجية ويجيب على الأسئلة حول قواعد التعليمات البرمجية الخاصة بالمؤسسات – يشبه إلى حد ما ChatGPT للتعليمات البرمجية.
تبنين لديها منافسين في GitHub Copilot وAmazon CodeWhisperer. لكن فايس يؤكد أن الشركة توفر قدرًا أكبر من التحكم والتخصيص مقارنة بالأنظمة المنافسة، على سبيل المثال، تمكين العملاء من نشر أدواتها إما محليًا أو عبر سحابة خاصة افتراضية.
“إن بنيتنا المرنة تعني أنه يمكننا التبديل [code-generating AI] وقال فايس لـ TechCrunch في مقابلة عبر البريد الإلكتروني: “النماذج سهلة نسبيًا وبالتالي لا تتنافس أبدًا مع صانعي نماذج الذكاء الاصطناعي الكبار”. “نحن نستعد للمستقبل مع تطور الذكاء الاصطناعي وتوافر نماذج جديدة من البائعين الآخرين؛ يمكن لـ Tabnine تقديم هذه النماذج للمطورين أينما يقومون بالبرمجة.
ويوضح فايس أيضًا أن تابنين أقل خطورة من الناحية القانونية من منافسيها – على الأقل من منظور تجاري.
تتم حاليًا مقاضاة Microsoft وGitHub وOpenAI في دعوى جماعية تتهمهم بانتهاك قانون الملكية الفكرية من خلال السماح لبرنامج Copilot – الذي تم تدريبه على مليارات الأمثلة من التعليمات البرمجية العامة من الويب، بعضها بموجب ترخيص مقيد – بتجديد أجزاء من التعليمات البرمجية المحمية بحقوق الطبع والنشر. دون تقديم الائتمان. وبغض النظر عن المسؤولية، فقد اقترح بعض الخبراء القانونيين أن الذكاء الاصطناعي مثل Copilot يمكن أن يعرض الشركات للخطر إذا قاموا عن غير قصد بدمج اقتراحات محمية بحقوق الطبع والنشر من الأداة في برامج الإنتاج الخاصة بهم.
ويشير فايس إلى أن تابنين يستخدم بشكل صارم نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على التعليمات البرمجية بتراخيص متساهلة – أو يعمل مع العملاء لتدريب النماذج على قواعد التعليمات البرمجية الداخلية الخاصة بهم.
وقال فايس: “نحن نستخدم مجموعة بيانات منسقة ونعرف ما حدث فيها، لذلك لدينا سيطرة وأمان أفضل بكثير”. “هذا أيضًا هو الأساس لعملائنا الذين يستخدمون النماذج الخاصة التي يتم تدريبها على التعليمات البرمجية الخاصة بهم وتشغيلها في السحابات الخاصة بهم ومراكز البيانات الخاصة بهم.”
يبدو أن النهج الذي تتبعه تابنين ينجح بالتأكيد، وهو أمر مثير للإعجاب في ضوء انهيار أحد منافسيها، كايت، في أواخر العام الماضي. تدعي شركة تبنين أن لديها أكثر من مليون مستخدم و10000 عميل – وهو ما يقل عن مليون مستخدم تقريبًا لدى Copilot دفع المستخدمين و37000 عميل من الشركات، هي قاعدة مستخدمين محترمة بالفعل.
يقول فايس إن عائدات السلسلة B – التي رفعت إجمالي تابنين إلى 55 مليون دولار – سيتم تخصيصها لتوسيع قدرات البرمجة التوليدية لتابنين ومواصلة بناء فرق المبيعات والدعم العالمي. وتتوقع تبنين أن تنهي العام بعدد موظفين يصل إلى 150 موظفًا، مقارنة بنحو 60 موظفًا اليوم.
