失敗告終！歷經 8 年研發的 Python 代碼補全神器 Kite 停止開發

AI 編程距離程序員還有多遠？如果說 GitHub Copilot 的到來，讓眾多開發者看到了希望，那么初創公司 Kite 的倒閉，也讓我們認清了現實。

Kite 是一家使用 AI 幫助開發者編寫代碼的初創公司，也是 Python 代碼自動補全的神器。一直以來，因為其在「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。

然而這款工具經歷了幾年的迭代之后，11 月 16 日，Kite 創始人 Adam Smith 發布一則《Kite is saying farewell》（Kite 正在說再見）的公告，正式宣布 Kite 開發工作已經停止，日后該團隊也不再支持 Kite 的軟件，就此為 Kite 畫上了句號。

Kite 失敗的兩重因素：技術超前與不賺錢

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 業務失敗的主要原因。

一、Kite 早在 10 多年前誕生，然而當時的技術還不成熟，未能實現人工智能輔助編程的愿景

在 Adam Smith 看來，Kite 建立了當時最先進的 AI 來幫助開發者，但它沒有達到開發者所需的 10x 改進的突破，因為機器學習在代碼上的最新技術還不夠好。現如今出現的 GitHub Copilot 雖然展現了很大的發展前景，但仍然有很長的路要走。

Adam Smith 表示，“Kite 最大的問題是，最先進的模型不理解代碼的結構。我們在為代碼建立更好的模型方面取得了一些進展，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質量的工具，可能要花費超過 1 億美元，目前還沒有人嘗試。”

二、Kite 未能實現商業化，產品不賺錢

作為一款旨在用 AI 幫助開發者提升 10x 生產力的工具，Adam Smith 直言，Kite 團隊起初并沒有將賺錢排在業務的第一位，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，由于當時環境下構建一款超前概念的 AI 代碼自動補全工具，無論是在技術還是落地應用層面，都存在著巨大的挑戰。因此，Kite 創建之初，便花了很大的功夫去構建世界一流的工程團隊。

在工程團隊人員集結之后，Kite 才去專注于產品研發。然而，或是自身低估了 Kite 產品研發的難度，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。

直到 2019 年，Kite 才達到產品與市場的契合度，正式面向開發者推出。

初發布時，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 等開發環境中工作。

那時 Kite 官方表示，在該工具的幫助下，活躍開發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 后來開始大力發展用戶群體。對此，Adam Smith 表示，“我們在這方面執行得很好，將我們每月活躍的開發者用戶群發展到 50 萬名，而營銷支出幾乎為零。”

如果說前面幾個創業的流程，Kite 走得順風順水，那么作為創業公司，要持續發展下去的源泉必然是實現營收。遺憾的是，Kite 產品未能產生收入，其擁有的 50 萬開發者也并不愿意付費使用。

Adam Smith 在公告中指出，「我們的診斷是，個人開發者不會為工具付費。他們的經理可能會，但工程經理只想為離散的新功能付費，也就是說，讓他們的開發人員在寫代碼時快 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務探索，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，會分析開發者正在編輯的文件以及相關文件中的上下文，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 工具領域的出局，Adam Smith 遺憾地說道：

“我們為建立 Kite 做出了無數的犧牲。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，在 Kite，我們通過巨大的努力和承擔我們的項目可能不成功的風險來做到這一點。

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速度。我們進行了實驗，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 年創辦 Kite 時所知甚少，我只能滿懷愛意地回顧我們當初冒險的勇氣。正是因為有這樣的勇氣，我們才生活在一個快速進步的世界里。”

程序員為什么拒絕為工具付費？

隨著技術的快速迭代，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，也引發了 HN 平臺上不少開發者的熱議。

很多開發者認為，程序員之所以不愿意為工具付費，一方面是因為其商業模式不可接受，另一方面則是功能沒有達到自己付費的預期。

其中網友 @malwrar 分享道：

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

  我想要說的是，我想買工具，但現在人們只是在租用。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，發現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 認為：

• 作為初創公司的首席技術官，我注冊的訂閱服務數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，但這些工具產品層出不窮。我已經在訂閱這類的工具上花費了支持員工工資的 7%-13%。

其實，當前 Kite 的大部分代碼已經在 GitHub（https://github.com/kiteco）上開源了，包括數據驅動的 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，基于這種業務模式，Kite 折戟創業期，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果，但我們慶祝每個人的勇氣和貢獻，他們使實驗得以實現」。

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

參考資料：

https://www.kite.com/blog/product/kite-is-saying-farewell/

https://news.ycombinator.com/item?id=33685209