Forschung zur AI-Linsen-Serie: Ein nicht-konsensuelles Bericht über AI Coding

Lange Zeit wurde Programmieren als eine strenge, logikgetriebene Tätigkeit definiert, ein Prozess, bei dem menschliche Absichten in bestimmte, maschinenausführbare Anweisungen umgewandelt werden. Doch die Künstliche Intelligenz (KI) bringt diese Kerndefinition ins Wanken und hebt das Programmieren von der bloßen Handlung des „Codens“ auf eine höhere Ebene des „Ausdrückens von Absichten“ und des „Umsetzens von Visionen“.

1995 prophezeite Bill Gates in seinem Buch „The Road Ahead“ (Die Zukunft der Informationstechnologie) das Eintreffen der „Informationsautobahn“. Damals war es schwer vorstellbar, dass heute jeder jederzeit und überall mit der ganzen Welt verbunden sein kann. Jetzt stehen wir an einem neuen Wendepunkt. Dies ist nicht nur ein technologischer Wandel oder ein Werkzeugupdate, sondern eine paradigmatische Veränderung in der Softwareentwicklung, die auch die Neuausrichtung dreier grundlegender Fragen mit sich bringt:

• Was ist Programmieren?
• Wer kann programmieren?
• Wie wird die digitale Welt aufgebaut und genutzt?

Im Gegensatz zur Informationsautobahn entwickelt sich diese paradigmatische Veränderung mit erstaunlicher Geschwindigkeit und breiter Zustimmung von der Vorstellung zur Realität. Auf der AI Ascent 2025 hat das Sequoia Capital die Gegenwart und Zukunft des KI-basierten Codens aus einer vorausschauenden Perspektive betrachtet und vorhergesagt, dass wir in eine Zeit der „Reichtum“ eintreten. Der Code-Markt ist der erste, der von dieser Veränderung betroffen ist, und diese Umwälzung wird eine Art Probe für die Zeit des Reichtums sein. Darüber hinaus ist die kontinuierliche Entwicklung von Coding Agenten sehr erwartenswert, denn dies wird nicht nur die gesamte Softwareindustrie neu gestalten, sondern auch ein wichtiges Vorzeichen für den KI-Wandel in anderen Branchen in der Zukunft sein.

Das bedeutet, wenn wir die verschiedenen Ebenen unserer Wahrnehmung, wie Produkte, Modelle, Wertschöpfung, Finanzierungen, Kommerzialisierung und Wettbewerbsstrategien, auf die sich rasant entwickelnde Szene des KI-basierten Codens richten, von internen Forschungsdaten und Interviews mit CEOs von führenden Unternehmen wie Microsoft, Google, Meta, Amazon und Salesforce bis hin zu Einstellungsdaten und breiten Umfragen unter Entwicklern und Schaffenden, und dann zu einer systematischen Analyse der Kerninnovationsunternehmen in der KI-Coding-Ökosystem und tiefgehenden Interviews mit über 150 Gründern oder Kernentwicklern, betrachten wir die Entwicklung der Softwareindustrie und den KI-Wandel in anderen Branchen durch eine einzigartige „KI-Linse“.

Unter dem Blickwinkel der Daten durchdringt, wird und beeinflusst das KI-basierte Coden von der Konsumentenseite bis zur Unternehmensseite rasant Grenzen. Dieser sprunghafte Vorsprung zeigt sich am direktesten auf dem Finanzierungsmarkt, aber noch beeindruckender ist das Wachstum der Einnahmen in dieser Branche.

Von der Perspektive der KI-Innovation aus erreichen KI-Coding-Unternehmen mit kleinen Teams und hoher Wachstumsgeschwindigkeit jährliche wiederkehrende Einnahmen (ARR) im Millionen- oder gar Milliarden-Dollar-Bereich, was die Wachstumsraten und Geschäftsmodelle großer Unternehmen herausfordert. Aus der Sicht des KI-Wandels ist Programmieren der Anwendungsbereich, in dem die interne KI-Veränderung in Unternehmen am schnellsten und effektivsten stattfindet. Seit dem Microsoft Github Copilot ist das KI-basierte Coden eine der am schnellsten wachsenden KI-Anwendungen, nur nach den großen Basis-Modellen, und es gibt sogar Unternehmen mit einem Marktwert von zehn Milliarden Dollar, die erst seit drei Jahren bestehen. Hinter diesem sprunghaften Wachstum verbirgt sich eine systemische Umstrukturierung der Branchenökosysteme.

Aber wenn wir die Linse auf Produkte, Wertschöpfung und kommerziellen Wettbewerb richten, finden wir, dass trotz breiter Übereinstimmung über die Richtung des KI-basierten Codens in sieben Bereichen, von Daten über Wahrnehmung bis hin zu Handlungen, erhebliche Meinungsverschiedenheiten bestehen.

1. Meinungsverschiedenheit 01: Welches ist die beste Produktform für KI-basiertes Coden? – Lokal vs. Cloud
2. Meinungsverschiedenheit 02: Welches Modell sollte für KI-Coding-Produkte gewählt werden? – Eigenentwicklung vs. Drittanbieter
3. Meinungsverschiedenheit 03: Wie groß ist der Nutzen von KI-Coding für die Benutzer? – Effizienzsteigerung vs. Effizienzverlust
4. Meinungsverschiedenheit 04: Welches ist das ideale Zahlungsmodell für KI-Coding-Produkte? – Fester Preis vs. Nach Bedarf
5. Meinungsverschiedenheit 05: Wie steht sich das Management großer Unternehmen der Anwendung von KI-basiertem Coden gegenüber? – Radikal vs. Schrittweise
6. Meinungsverschiedenheit 06: Welchen Einfluss hat KI-basiertes Coden auf die Organisationsentwicklung? – Personalabbau vs. Personalvermehrung
7. Meinungsverschiedenheit 07: Wie wird sich das zukünftige Marktgefüge des KI-basierten Codens gestalten? – Spezialisiert vs. Allgemein zugänglich

Während die Marktanalysen zeigen, was gerade passiert, geben diese Meinungsverschiedenheiten Hinweise darauf, warum dies so ist und wohin die Entwicklung gehen wird. Sie zeigen auch, welche Übereinstimmungen in Bezug auf Produkte und Technologien in der Zeit des „Reichtums“ noch erzielt werden müssen.

Im Folgenden finden Sie den vollständigen Text des Berichts über die Meinungsverschiedenheiten im Bereich KI-basiertes Coden: