隨著 AI 編碼規模擴大，Qodo 融資 7000 萬美元投入代碼驗證

隨著 AI 程式設計工具每月生成數十億行程式碼，一個新的瓶頸正在顯現：確保軟體如預期般運作。Qodo 是一家開發用於程式碼審查、測試和治理的 AI 代理（AI agents）的新創公司，該公司押注「驗證」將定義軟體開發的下一個階段。

這家總部位於紐約的新創公司已完成由 Qumra Capital 領投的 7,000 萬美元 B 輪融資，使其總融資額達到 1.2 億美元。Maor Ventures、Phoenix Venture Partners、S Ventures、Square Peg、Susa Ventures、TLV Partners、Vine Ventures、Peter Welender (OpenAI) 和 Clara Shih (Meta) 也參與了本輪融資。

隨著企業加速採用 OpenClaw 和 Claude Code 等工具，Qodo 旨在成為專注於提升 AI 生成程式碼信任度的層級。許多企業發現，更快的程式碼產出並不一定等同於可靠或安全的軟體。

雖然大多數 AI 審查工具專注於「變更了什麼」，但 Qodo 專注於程式碼變更如何影響整個系統，並將組織標準、歷史背景和風險承受能力納入考量，以幫助公司更自信地管理 AI 生成的程式碼。

Itamar Friedman 曾共同創立 Visualead 並領導阿里巴巴（收購了 Visualead）的機器視覺業務，他於 2022 年創立了 Qodo。他告訴 TechCrunch，職業生涯中的兩個關鍵時刻——在 Mellanox（後被 Nvidia 收購）的時光以及建立 Visualead 的經歷——啟發他在 ChatGPT 發布前幾個月創立了 Qodo。

在 Mellanox 工作期間，他致力於使用機器學習自動化硬體驗證，他意識到「生成系統和驗證系統需要截然不同的方法（不同的工具、不同的思維）」。後來，在阿里巴巴達摩院，他看到 AI 朝著能夠對人類語言進行推理的系統演進。到 2021-2022 年，就在 GPT-3.5 出現之前，他清楚地預見到 AI 將生成全球大部分內容——尤其是程式碼——這強化了他的觀點：程式碼生成與驗證將需要根本不同的系統。

最近的一項調查顯示，雖然 95% 的開發者並不完全信任 AI 生成的程式碼，但只有 48% 的人在提交前會進行一致的審查，這凸顯了意識與實踐之間的差距。

「程式碼生成公司主要圍繞著大型語言模型（LLM）構建。但對於程式碼品質和治理，單靠 LLM 是不夠的，」Friedman 表示。「品質是主觀的。它取決於組織標準、過去的決策和團隊內部的隱性知識。LLM 無法完全理解這些背景。這就像從一家公司挖來一名優秀的工程師，要求他們去審查另一家公司的程式碼——他們缺乏內部背景資訊。」

Friedman 解釋，雖然 OpenAI 和 Anthropic 等公司正在協助塑造更廣泛的 AI 敘事，包括程式碼審查等相鄰領域，但他們主要專注於構建功能而非端到端的解決方案。這位執行長指出，儘管該領域還有其他新創公司，但許多仍處於早期階段，尚未看到廣泛的企業採用。

Qodo 正憑藉性能在擁擠的市場中脫穎而出。該新創公司最近在 Martian 的程式碼審查基準測試（Code Review Bench）中排名第一，得分為 64.3%——領先下一位競爭對手超過 10 個百分點，領先 Claude Code Review 25 個百分點。該基準測試突顯了其在不產生過多干擾資訊的情況下，捕捉棘手邏輯錯誤和跨檔案問題的能力。

在過去的一個月裡，該公司推出了 Qodo 2.0，這是一個目前在基準測試中領先的多代理程式碼審查系統，並推出了能夠學習每個組織對程式碼品質定義的工具。

該公司已與 NVIDIA、Walmart、Red Hat、Intuit 和 Texas Instruments 等大型企業，以及 Monday.com 和 JFrog 等高成長公司展開合作。

「每一年都有一個定義性的時刻——從 Copilot 到 ChatGPT，再到全任務自動化，」Friedman 說。「現在我們正在進入一個新階段：從無狀態 AI 轉向有狀態系統——從智慧轉向『人工智慧智慧（artificial wisdom）』。這正是 Qodo 的使命所在。」