Qodo-მ კოდის ვერიფიკაციის AI სისტემების განსავითარებლად 70 მილიონი დოლარი მოიზიდა

ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები ყოველთვიურად მილიარდობით სტრიქონ კოდს აგენერირებენ, რამაც პროგრამული უზრუნველყოფის სფეროში ახალი გამოწვევა წარმოშვა: როგორ დავრწმუნდეთ, რომ კოდი ზუსტად ისე მუშაობს, როგორც ჩაფიქრებული იყო. სტარტაპი Qodo, რომელიც კოდის რევიზიის, ტესტირებისა და მართვისთვის AI აგენტებს ქმნის, მიიჩნევს, რომ ვერიფიკაცია პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების შემდეგი ეტაპის განმსაზღვრელი ფაქტორი იქნება.

ნიუ-იორკში ბაზირებულმა სტარტაპმა B სერიის დაფინანსების რაუნდში 70 მილიონი დოლარი მოიზიდა, რამაც კომპანიის მთლიანი კაპიტალი 120 მილიონ დოლარამდე გაზარდა. საინვესტიციო რაუნდს Qumra Capital ხელმძღვანელობდა, მასში ასევე მონაწილეობდნენ Maor Ventures, Phoenix Venture Partners, S Ventures, Square Peg, Susa Ventures, TLV Partners, Vine Ventures, პიტერ ველინდერი (OpenAI) და კლარა შიჰი (Meta).

Qodo-ს მიზანია შექმნას სანდოობის ფენა AI-ით გენერირებული კოდისთვის, განსაკუთრებით იმ ფონზე, როდესაც საწარმოები სულ უფრო აქტიურად იყენებენ ისეთ ინსტრუმენტებს, როგორიცაა OpenClaw და Claude Code. ბევრი კომპანია აცნობიერებს, რომ კოდის სწრაფი გენერირება ავტომატურად არ ნიშნავს საიმედო ან უსაფრთხო პროგრამულ უზრუნველყოფას.

სისტემური მიდგომა კოდის ხარისხის მიმართ

მაშინ როდესაც AI რევიზიის ინსტრუმენტების უმეტესობა მხოლოდ ცვლილებებზეა ფოკუსირებული, Qodo აანალიზებს, თუ როგორ მოქმედებს კოდის ცვლილებები მთლიან სისტემაზე. სისტემა ითვალისწინებს ორგანიზაციულ სტანდარტებს, ისტორიულ კონტექსტსა და რისკებისადმი ტოლერანტობას, რათა კომპანიებს AI-ით გენერირებული კოდის მართვაში მეტი თავდაჯერებულობით დაეხმაროს.

სტარტაპი 2022 წელს იტამარ ფრიდმანმა დააფუძნა, რომელიც მანამდე Visualead-ის თანადამფუძნებელი იყო და Alibaba-ში (რომელმაც Visualead შეიძინა) მანქანური ხედვის მიმართულებას ხელმძღვანელობდა. ფრიდმანის თქმით, Qodo-ს შექმნის იდეა მის კარიერაში ორმა მნიშვნელოვანმა მომენტმა შთააგონა: Mellanox-ში (რომელიც მოგვიანებით Nvidia-მ შეიძინა) მუშაობამ და Visualead-ის მშენებლობამ.

გენერირება ვერსუს ვერიფიკაცია

Mellanox-ში მუშაობისას, სადაც ფრიდმანი მანქანური სწავლების გამოყენებით აპარატურული ვერიფიკაციის ავტომატიზაციაზე მუშაობდა, მან გააცნობიერა, რომ სისტემების გენერირება და მათი ვერიფიკაცია ფუნდამენტურად განსხვავებულ მიდგომებს, ინსტრუმენტებსა და აზროვნებას მოითხოვს. მოგვიანებით, Alibaba-ს Damo Academy-ში მან დაინახა, როგორ განვითარდა AI სისტემებამდე, რომლებსაც ადამიანური ენის საფუძველზე მსჯელობა შეუძლიათ.

2021-2022 წლებისთვის, GPT-3.5-ის გამოჩენამდე ცოტა ხნით ადრე, მისთვის ნათელი გახდა, რომ AI მსოფლიო კონტენტის დიდ ნაწილს — განსაკუთრებით კი კოდს — შექმნიდა. ამან კიდევ უფრო განამტკიცა მისი ხედვა, რომ კოდის გენერირებისა და ვერიფიკაციისთვის ფუნდამენტურად განსხვავებული სისტემებია საჭირო.

ნდობის დეფიციტი და ბაზრის გამოწვევები

ბოლო კვლევები აჩვენებს, რომ დეველოპერების 95% სრულად არ ენდობა AI-ით გენერირებულ კოდს, თუმცა მხოლოდ 48% ამოწმებს მას სისტემატურად. ეს მიუთითებს დიდ ნაპრალზე გაცნობიერებულ რისკსა და პრაქტიკულ მოქმედებას შორის.

„კოდის გენერირების კომპანიები ძირითადად LLM-ებზე (დიდი ენობრივი მოდელები) არიან აგებულნი. თუმცა, კოდის ხარისხისა და მართვისთვის მხოლოდ LLM-ები არ არის საკმარისი,“ — აცხადებს ფრიდმანი. „ხარისხი სუბიექტურია. ის დამოკიდებულია ორგანიზაციულ სტანდარტებზე, წარსულში მიღებულ გადაწყვეტილებებსა და გუნდურ ცოდნაზე. LLM-ს არ შეუძლია ამ კონტექსტის სრულად გაგება. ეს ჰგავს ერთი კომპანიის გამოცდილი ინჟინრის სხვა კომპანიაში გადაყვანას და მისთვის კოდის რევიზიის დავალებას — მას შიდა კონტექსტი აკლია.“

მიუხედავად იმისა, რომ OpenAI და Anthropic AI-ის განვითარების მიმართულებას განსაზღვრავენ, ისინი ძირითადად ფუნქციების შექმნაზე არიან ორიენტირებულნი და არა სრულყოფილ, ბოლო-ბოლო (end-to-end) გადაწყვეტილებებზე. Qodo კი აქცენტს მაღალ წარმადობაზე აკეთებს, რათა ამ გადატვირთულ ბაზარზე თავი დაიმკვიდროს.

ტექნოლოგიური უპირატესობა და სამომავლო გეგმები

სტარტაპმა ცოტა ხნის წინ პირველი ადგილი დაიკავა Martian-ის Code Review Bench-ში 64.3%-იანი მაჩვენებლით, რაც 10 პროცენტული პუნქტით უსწრებს უახლოეს კონკურენტს და 25 პუნქტით — Claude Code Review-ს. ეს რეიტინგი ხაზს უსვამს სისტემის უნარს, აღმოაჩინოს რთული ლოგიკური ხარვეზები და ფაილთაშორისი პრობლემები ზედმეტი „ხმაურის“ გარეშე.

გასულ თვეში კომპანიამ წარადგინა Qodo 2.0 — მულტი-აგენტური კოდის რევიზიის სისტემა და ინსტრუმენტები, რომლებიც სწავლობენ თითოეული ორგანიზაციის მიერ კოდის ხარისხის განსაზღვრებას. კომპანია უკვე თანამშრომლობს ისეთ გიგანტებთან, როგორიცაა:

• Nvidia
• Walmart
• Red Hat
• Intuit
• Texas Instruments
• Monday.com
• JFrog

„ყოველ წელს ჰქონდა თავისი გარდამტეხი მომენტი — Copilot-იდან ChatGPT-მდე და ამოცანების სრულ ავტომატიზაციამდე,“ — ამბობს ფრიდმანი. „ახლა ახალ ფაზაში შევდივართ: გადავდივართ სტატიკური AI-დან დინამიკურ, კონტექსტზე ორიენტირებულ სისტემებზე — ინტელექტიდან ‘ხელოვნურ სიბრძნემდე’. სწორედ ამისთვის შეიქმნა Qodo.“