YCの現在のコホートのスタートアップの4分の1には、ほぼ完全にAIが生成されたコードベースがあります

コード生成におけるAIの成長する役割：Yコンビネーターからの洞察

ソフトウェア開発の状況は急速に進化しており、AIはますます中心的な役割を果たしています。この傾向の注目すべき例は、有名なシリコンバレースタートアップアクセラレータであるYコンビネーターの最新のコホートで明らかです。 YCのマネージングパートナーであるJared Friedmanによると、W25スタートアップバッチのかなりの25％がAIを利用してコードベースの95％を生成しました。この図は、Friedmanが明確にしたことで、ライブラリのインポートに使用されるコードを除外し、人間が作成したコードとAI生成コードの比較に焦点を当てています。

フリードマンは、これらのスタートアップは非技術的な創設者ではなく、製品をゼロから構築できる非常に熟練した個人が主導することを強調しました。 「1年前、彼らは製品をゼロから構築していただろうが、今では95％がAIによって構築されている」と彼はYouTubeで共有した会話の中で述べた。このシフトは、AIテクノロジーの進歩によって推進される開発慣行の大幅な変化を強調しています。

「バイブコーディング」の概念

「Vibe Coding Is the Future」というタイトルのビデオでは、FriedmanはYC CEOのGarry Tan、マネージングパートナーのHarj Taggar、およびジェネラルパートナーのDiana Huとともに、「Vibe Coding」の新たな傾向を掘り下げました。このアプローチは、テスラのAIの元責任者であり、Openaiの元研究者であるAndrej Karpathyによって最近普及しているため、従来のコーディング技術ではなく、自然言語と直観に基づいてコードを生成するために大規模な言語モデル（LLM）を使用します。

AIが生成したコードを備えた課題

熱意にもかかわらず、AIに生成されたコードには課題がないわけではありません。さまざまな研究やレポートでは、セキュリティの脆弱性、アプリケーションの停止、開発者からの重要なデバッグの取り組みを必要とするコーディングエラーなど、潜在的な問題を強調しています。 Diana Huは、AIに生成されたコードでバグを読んで特定できることの重要性を指摘しました。 「LLMが悪いものや良いものを吐き出していることを知るために、味と十分なトレーニングを必要とする必要があります。良い「雰囲気のコーディング」を行うには、「良い対悪いと判断するために味と知識が必要です」と彼女は説明しました。

Garry Tanはこの感情を繰り返し、長期的な製品の持続可能性のための古典的なコーディングスキルの必要性を強調しました。彼は仮説的なシナリオを提起しました：「95％のAIに生成されたコードのスタートアップが[市場で]出て、1年か2年、彼らはその製品に1億人のユーザーを抱えていますか？

コーディングにおけるAIの未来

投資コミュニティと開発者は、AIを搭載したコーディングをますます受け入れています。 Bolt.New、Codeium、Cursor、Lovable、Magicなどのスタートアップは、過去1年間に数億人の資金を集めて集めており、この技術に対する市場の強い信頼を示しています。 Garry Tanは、「これは流行ではありません。これは消えません。これはコードの支配的な方法です。そして、もしあなたがそれをしていないなら、あなたはただ取り残されるかもしれません。」

コード生成におけるAIの台頭は、ハイテク業界を再構築し、新しい効率を提供するだけでなく、開発者と創設者がこの進化する景観に成功するためにナビゲートしなければならない新しい課題を提示しています。