Ein Viertel der Start-ups in der aktuellen Kohorte von YC hat Codebasen, die fast ausschließlich mit AI-generiert sind

Die wachsende Rolle von KI in der Code-Generierung: Einblicke von Y Combinator

Die Landschaft der Softwareentwicklung entwickelt sich rasant weiter, wobei KI eine immer zentralere Rolle spielt. Ein bemerkenswertes Beispiel für diesen Trend zeigt sich in der neuesten Kohorte von Y Combinator, dem renommierten Startup-Accelerator aus dem Silicon Valley. Laut Jared Friedman, einem geschäftsführenden Partner bei YC, haben beeindruckende 25 % der W25-Startup-Gruppe KI genutzt, um 95 % ihrer Codebasen zu generieren. Diese Zahl, so klärte Friedman, schließt Code für das Importieren von Bibliotheken aus und konzentriert sich auf den Vergleich zwischen von Menschen geschriebenem und von KI generiertem Code.

Friedman betonte, dass diese Startups nicht von nicht-technischen Gründern geleitet werden, sondern von hochqualifizierten Personen, die in der Lage sind, Produkte von Grund auf zu entwickeln. „Vor einem Jahr hätten sie ihr Produkt von Grund auf selbst gebaut – aber jetzt wird 95 % davon von einer KI erstellt“, bemerkte er während eines Gesprächs, das auf YouTube geteilt wurde. Dieser Wandel verdeutlicht eine bedeutende Veränderung in den Entwicklungspraktiken, angetrieben durch Fortschritte in der KI-Technologie.

Das Konzept des „Vibe Coding“

In einem Video mit dem Titel „Vibe Coding ist die Zukunft“ vertieften Friedman, zusammen mit YC-CEO Garry Tan, geschäftsführendem Partner Harj Taggar und Generalpartnerin Diana Hu, den aufkommenden Trend des „Vibe Coding“. Dieser Ansatz, der kürzlich von Andrej Karpathy, dem ehemaligen Leiter der KI-Abteilung bei Tesla und ehemaligen Forscher bei OpenAI, populär gemacht wurde, beinhaltet die Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs), um Code basierend auf natürlicher Sprache und Intuition zu generieren, anstatt auf traditionelle Programmiertechniken.

Herausforderungen mit KI-generiertem Code

Trotz der Begeisterung ist KI-generierter Code nicht ohne Herausforderungen. Verschiedene Studien und Berichte haben potenzielle Probleme hervorgehoben, darunter Sicherheitslücken, Anwendungsausfälle und Programmierfehler, die erhebliche Debugging-Bemühungen von Entwicklern erfordern. Diana Hu wies auf die Wichtigkeit hin, in der Lage zu sein, Fehler in KI-generiertem Code zu lesen und zu identifizieren. „Man muss den Geschmack und ausreichend Schulung haben, um zu erkennen, ob ein LLM schlechtes oder gutes Zeug ausspuckt. Um gutes ‚Vibe Coding‘ zu betreiben, braucht man immer noch Geschmack und Wissen, um Gutes von Schlechtem zu unterscheiden“, erklärte sie.

Garry Tan unterstrich diesen Gedanken und betonte die Notwendigkeit klassischer Programmierfähigkeiten für die langfristige Produkthaltbarkeit. Er stellte ein hypothetisches Szenario vor: „Nehmen wir an, ein Startup mit 95 % KI-generiertem Code geht auf den Markt, und ein oder zwei Jahre später hat es 100 Millionen Nutzer für dieses Produkt. Fällt es zusammen oder nicht? Die ersten Versionen von Reasoning-Modellen sind nicht gut im Debugging. Also muss man tief in das Produkt eintauchen, um zu verstehen, was passiert.“

Die Zukunft von KI in der Programmierung

Die Investoren-Community und Entwickler nehmen KI-gestützte Programmierung zunehmend an. Startups wie Bolt.new, Codeium, Cursor, Lovable und Magic haben im vergangenen Jahr gemeinsam Hunderte von Millionen an Finanzierungen eingesammelt, was ein starkes Vertrauen des Marktes in diese Technologie signalisiert. Garry Tan schlussfolgerte: „Das ist kein Modetrend. Das wird nicht verschwinden. Das ist die dominante Art zu programmieren. Und wenn du das nicht machst, könntest du einfach zurückbleiben.“

Der Aufstieg von KI in der Code-Generierung verändert die Technologiebranche, bietet neue Effizienzen, stellt aber auch neue Herausforderungen dar, die Entwickler und Gründer meistern müssen, um in dieser sich entwickelnden Landschaft erfolgreich zu sein.