يشتري Zencoder الآلات لتحدي Github Copilot مع تسارع توحيد مساعد الترميز الذكاء الاصطناعي

الائتمان: VentureBeat مصنوع من Midjourney

Zencoder أعلنت اليوم عن اكتساب”https://www.machinet.net/”> machinet، مطور مساعدي ترميز الذكاء الاصطناعف مع أكثر من 100000 تنزيل في”https://www.jetbrains.com/”> Jetbrains النظام البيئي. تعزز عملية الاستحواذ موقف Zencoder في المشهد المساعد لترميز الذكاء الاصطناعى التنافسي وتوسيع نطاق وصوله بين مطوري Java وغيرهم من مستخدمي البيئات التطويرية الشهيرة لـ JetBrains.

تمثل الصفقة توسعًا استراتيجيًا ل”https://zencoder.ai/”> Zencoder، الذي خرج من وضع التخفي قبل ستة أشهر فقط ولكنه سرعان ما أثبت نفسه كمنافس جاد”https://github.com/features/copilot”> Github Copilot وغيرها من أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي.

وقال أندرو FileV ، الرئيس التنفيذي ومؤسس Zencoder ، في مقابلة حصرية مع VentureBeat حول الاستحواذ: “في هذه المرحلة ، هناك ثلاثة منتجات تنسيق قوية في السوق هي درجة الإنتاج: إنها الولايات المتحدة ، المؤشر ، و Windsurf. بالنسبة للشركات الأصغر ، أصبح من الصعب وأصعب التنافس”. “يشمل موظفونا الفنيون أكثر من 50 مهندسًا. بالنسبة لبعض الشركات الناشئة ، من الصعب للغاية الحفاظ على هذه الوتيرة.”

مساعد ترميز الذكاء الاصطناعى العظيم: لماذا لا يمكن للاعبين الصغار التنافس

يأتي هذا الاستحواذ في لحظة محورية في سوق مساعد الترميز الذكاء الاصطناعي. في الأسبوع الماضي فقط ، ظهرت تقارير ذلك”https://www.cnbc.com/2025/04/16/openai-in-talks-to-pay-about-3-billion-to-acquire-startup-windsurf.html”> Openai في مناقشات لاكتساب Windsurf، مساعد ترميز الذكاء الاصطناعي ، مقابل حوالي 3 مليارات دولار. بينما يحتفظ FileV بأن التوقيت هو مصادفة ، فإنه يعترف بأنه يعكس ديناميات السوق الأوسع.

“أعتقد أن هناك أكثر من ذلك ، وأنا أتطلع إلى ذلك” ، قال FileV. “إنه سطح منتج ضخم. يجب عليك دعم IDEs متعددة ، يجب عليك الاندماج مع أدوات DevOps المتعددة ، يجب عليك دعم أجزاء مختلفة من دورة حياة البرمجيات. هناك 70 لغة تزيد عن 100 عام من المهندسين على المدى الطويل.”

كيف يتفوق استراتيجية Zencoder على المنافسين المعتمدين على Microsoft

واحدة من القيم الاستراتيجية الرئيسية للاستحواذ”https://www.machinet.net/”> machinet هو وجوده القوي في”https://www.jetbrains.com/”> Jetbrains النظام البيئي ، الذي يحظى بشعبية خاصة بين مطوري Java وفرق الخلفية للمؤسسات.

“إن جماهير Jetbrains هي ملايين المهندسين. إنهم أحد مقدمي الخدمات الرائدين لبعض اللغات والتقنيات البرمجية. إنها معروفة بشكل خاص في Java World ، وهي جزء كبير من الواجهة الخلفية للمؤسسات” ، أوضح FileV.

هذا يمنح Zencoder ميزة على المنافسين مثل”https://www.cursor.com/”> المؤشر و”https://windsurf.com/editor”> Windsurf، والتي تم بناؤها على أنها شوكات من”https://code.visualstudio.com/”> رمز الاستوديو المرئي وقد تواجه قيود متزايدة بسبب تشديد Microsoft لقيود الترخيص.

“كل من المؤشر و Windsurf هما ما يسمى Forks of Visual Studio ، وبدأت Microsoft مؤخرًا في تشديد قيود الترخيص الخاصة بهم” ، أشار FileV. “إن الدعم الذي يتمتع به VS Code بالنسبة لبعض اللغات أفضل من الدعم الذي يمكن أن يقدمه المؤشر و Windsurf ، وتحديداً لـ C Sharp و C ++.”

على النقيض من ذلك ، يعمل Zencoder مع منصات Microsoft الأصلية على VS Code ويتكامل أيضًا مباشرة مع JetBrains IDEs ، مما يمنحها مزيدًا من المرونة عبر بيئات التطوير.

ما وراء الضجيج: كيف تترجم انتصارات القياس المعيارية لـ Zencoder إلى قيمة المطور الحقيقية

يميز Zencoder عن المنافسين من خلال ما يسميه “”https://zencoder.ai/product/repo-grokking”> ريبو مطاردة”التكنولوجيا ، التي تحلل مستودعات التعليمات البرمجية بأكملها لتزويد نماذج الذكاء الاصطناعى بسياق أفضل ، وخط أنابيب استدلال مصحح الأخطاء يهدف إلى تقليل أخطاء التعليمات البرمجية.

تدعي الشركة الأداء المثير للإعجاب على معايير الصناعة ، مع تسليط الضوء على FILEV من مارس والتي أظهرت Zencoder أداء المنافسين:

“على”https://www.swebench.com/multimodal.html”> swe-bench متعدد الوسائطكانت أفضل نتيجة حوالي 13 ٪ ، وتمكنا من القيام بسهولة 27 ٪ التي قدمناها ، لذلك ضاعفنا أفضل نتيجة التالية. قال FileV:

كما أشار إلى الأداء على معيار Openai: “على”https://openai.com/index/swe-lancer/”> SWE Lancer مجموعة “Diamond” الفرعية ، أفضل نتيجة لـ Openai التي نشروها كانت في العشرينات العليا. كانت نتيجتنا في الثلاثينات المنخفضة ، لذلك فازنا على Openai على هذا المعيار بنسبة 20 ٪. “

هذه المعايير مهمة لأنها تقيس قدرة الذكاء الاصطناعي على حل مشاكل الترميز في العالم الحقيقي ، وليس فقط توليد رمز صحيح ولكن معيب وظيفي.

الهندسة المعمارية متعددة الوكلاء: إجابة Zencoder على جودة الكود والاهتمامات الأمنية

من القلق الشديد بين المطورين فيما يتعلق بأدوات ترميز الذكاء الاصطناعى ما إذا كانوا ينتجون رمزًا آمنًا وعالي الجودة. نهج Zencoder ، وفقًا لـ FileV ، هو البناء على أفضل ممارسات هندسة البرمجيات بدلاً من إعادة اختراعها.

“أعتقد أنه عندما نقوم بتصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي ، يجب أن نقترض بالتأكيد من حكمة النظم البشرية. كانت صناعة هندسة البرمجيات تتطور بسرعة على مدار الأربعين عامًا الماضية” ، أوضح FileV. “في بعض الأحيان لا تضطر إلى إعادة اختراع العجلة. في بعض الأحيان يكون أفضل طريقة هي اتخاذ أي أفضل الممارسات والأدوات في السوق والاستفادة منها.”

تتجلى هذه الفلسفة في نهج وكيل Zencoder ، حيث تعمل الذكاء الاصطناعى كمواد أوركسترا تستخدم أدوات مختلفة ، على غرار كيفية استخدام المطورين البشريين في سير عملهم.

“نحن نمكّن منظمة العفو الدولية من استخدام كل هذه الأدوات” ، قال FileV. “نحن نبني منصة متعددة الوكلاء حقًا. في إصدارنا السابق ، لا نقوم بشحن وكلاء الترميز فقط ، مثل بعض منافسينا ، لكننا أيضًا شحننا وكلاء اختبار الوحدات ، وسوف ترى المزيد من الوكلاء منا في منصة التفاعل متعددة الوكلاء.”

وضع القهوة والمستقبل: عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بالعمل بينما يأخذ المطورون استراحة

واحدة من أكثر ميزات Zencoder التي تحدثت عنها في Zencoder هي التي تم إطلاقها مؤخرًا “”https://venturebeat.com/ai/zencoders-coffee-mode-is-the-future-of-coding-hit-a-button-and-let-ai-write-your-unit-tests/”> وضع القهوة، “الذي يسمح للمطورين بتعيين الذكاء الاصطناعى للعمل على مهام مثل كتابة اختبارات وحدة أثناء أخذهم في استراحة.

وقال FileV لـ VentureBeat في ملف”https://venturebeat.com/ai/zencoders-coffee-mode-is-the-future-of-coding-hit-a-button-and-let-ai-write-your-unit-tests/”> المقابلة السابقة. “كما نود أن نقول في الشركة ، يمكنك مشاهدة الشلال إلى الأبد وحرق النار والوكيل الذي يعمل في وضع القهوة.”

يعكس هذا النهج رؤية Zencoder لمنظمة العفو الدولية كرفيق للمطور بدلاً من استبدال.

“نحن لا نحاول استبدال البشر” ، أكد FileV. “نحن نحاول أن نجعلها أكثر إنتاجية بشكل تدريجي وسرعة. كلما كانت تقنية الذكاء الاصطناعى أكثر قوة ، كلما كانت الإنسان الأكثر قوة هو الإنسان الذي يستخدمه.”

كجزء من عملية الاستحواذ ، ستقوم Machinet بنقل وجود مجالها والسوق إلى Zencoder. سيتلقى عملاء Machinet الحاليون إرشادات حول الانتقال إلى منصة Zencoder ، والتي توفر إمكانيات محسنة من خلال تقنية مطاردة إعادة الريبو الخاصة بها ووكلاء الذكاء الاصطناعي.

المشهد الجديد للمطور: نظام بيئي سريع التطور

اكتساب”https://www.machinet.net/”> machinet بواسطة”https://zencoder.ai/”> Zencoder يشير إلى نقطة تحول في سوق مساعد ترميز الذكاء الاصطناعى ، حيث يستوعب اللاعبون الأكبر حجمًا الشركات الأصغر المبتكرة ذات الخبرة المتخصصة. بالنسبة إلى صانعي القرار في المؤسسة الذين يقومون بتقييم أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي ، فإن المشهد يتحول من مسألة ما إذا كان يجب تبني هذه التقنيات التي ستوفر لها أكثر ميزة استراتيجية.

“مازحا ، أعتقد أن نصف دفعة Y Combinator هي الشركات الناشئة ، ومن المستحيل التنافس في هذا الفضاء مع اثنين من المهندسين في هذه المرحلة” ، أشار FileV. “يجب أن يكون لديك بعض الموارد الحقيقية والموارد الفنية وموارد السوق من أجل النجاح هنا.”

مثل جبابرة الصناعة مثل”https://www.microsoft.com/en-us/”> Microsoft و”https://openai.com/”> Openai تعميق استثماراتهم في هذا المجال ، مثل شركات مثل”https://zencoder.ai/”> Zencoder تنحدر مواقف مميزة بناءً على مرونة التكامل ، والأداء القياسي ، والفلسفات الهندسية التي تتماشى مع احتياجات المؤسسة.

بالنسبة للمطورين الذين يشاهدون هذا توحيد السوق ، أصبح هناك شيء واحد واضح بشكل متزايد: لن يكون المستقبل حول ما إذا كان AI يكتب رمزك ، بل هو الذي يصبح منظمة العفو الدولية المبرمج المفضل لديك عند العودة من استراحة القهوة.