拥 50 万用户挣扎 7 年仍忍痛收摊，从 AI 辅助写程式工具 Kite 故事可学到什么？

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有时候失败的故事，远比成功案例带来更多省思。

Kite是2014年成立的AI写程式帮手，技术环境还不那么发达时，就以“自动化写程式”为目标打造产品，上线后成功协助开发人员提升效率，每月拥有高达50万名活跃用户。

然而，尽管产品被市场接受，营运却走到尽头，11月宣布中止业务。Kite的商业模式和营运过程出了什么问题，被迫放弃7年努力忍痛收摊？

花5年做产品，累积数十万用户却始终零收入

Kite创办人暨执行长Adam Smith曾在2006年创立电子邮件分析工具Xobni，2013年被Yahoo收购。隔年Adam Smith就开启第二度创业成立Kite，尝试以AI技术加速写程式效率。

虽然当时AI应用还不丰富，但Kite想解决的问题很简单，就是让程式语言许多重复元素能自动化处理，并像Word“拼写检查器”藉机器学习帮助开发人员检查错误。如此开发人员就能专注提升软件品质，而不是花大把时间debug与维护程式码。

▲ Kite希望协助工程师自动化处理重复性排错检查。（Source：Kite）

Kite以GitHub程式码为训练数据建立AI学习模型，花5年不断修正和最佳化后，终于2019年做出市场接受的产品，可为开发人员精准预测一整串程式码接续用词。上线后行销支出几乎为零，攀升到每月达50万名活跃用户。

然而，尽管使用人数显着扩大，营运约3年左右，Kite却没有获得任何收入，除了获利状况不尽理想，要打造真正完整理解程式码逻辑的AI产品，也比想像困难。

用户不想花钱、技术无法支撑，Kite为什么做不起来？

Adam Smith结束业务声明提到，Kite之所以走不下去，和两大原因有关：商业模式失败和技术不够成熟：

1. 商业模式失败：50万用户不愿意掏钱？

“我们的50万名开发人员不愿付费使用Kite”，Adam Smith指出，Kite个人使用者多半免费版就够用，因此原本主要锁定付费客群是企业用户，然而大多数状况，工程师主管单位顶多只愿意花钱解锁单项功能，而不想长期订阅任何付费方案，“就算Kite能让写程式提升18%效率，也不能成功吸引他们”。

Adam Smith说，找寻获利方式碰壁时，曾尝试探索更多业务转型的可能方向，但考量到经过7年高压工作，整个团队已筋疲力尽，还是决定停止Kite业务。

Kite商业模式之所以失败，除了付费方案不够吸引人，《Devclass》报道也提到，像Kite这类开发者工具，虽然的确能帮助使用者，但产品开发成本很高，打入市场时往往不具价格优势，此时当其他大型公司也有类似工具时，便更难成功让使用者买单。

2. 技术不够成熟：起步时机太早、AI发展还不到位

Adam Smith提到，另一个导致Kite失败的致命原因，则是时机错误。

他表示，虽然Kite有做出成绩，但未达“提升10倍效率”目标，这是因Kite起步时机过早，没考量到整体科技环境尚未准备就绪，且直至今日AI发展也远远不够成熟，他强调：“就算现在最先进AI模型，也没办法完全理解程式语言结构。”

Adam Smith透露，其实Kite还在营运时，训练模型取得很大进展，却碍于资源不足无法继续研发，以他个人经验来说，估计要建立真正可靠的AI产生程式码工具，至少得投资1亿美元。

但Adam Smith也认为，Kite失败并不代表这条路不可行，他相信运用AI技术彻底改变软件开发的那天仍会到来，如由Github与Open AI合作打造的自动写程式码工具Copilot，就有很可观的潜力，“只是仍有很长一段路要走”，他说。

▲ Github与Open AI合作打造的Copilot，能侦测开发人员输入的程式码后自动推荐接续的编写建议。（Source：GitHub Copilot）

结束运作后，Kite大部分程式码都开源上传GitHub，含Python类型推理引擎、Python公共套件分析器、桌面软件、整合编辑器、GitHub爬虫与分析器等。

开源资源帮助有限，打造AI产品还有哪些挑战？

虽然Kite失败和商业模式出错脱不了关系，但也带出AI产品发展的局限：即便有越来越丰富的开源程式码，大多数人仍很难有足够硬件设备和资金，实际运用开源资源。

正如知名电脑资讯出版商O′Reilly高级主管Mike Loukides近期文章指出，虽然有很多公司都声称发展AI，但推动AI发展有比较显着成果的只有Meta、OpenAI和Google，这三间公司的共同点是，都有强大的运算基础设施。

Mike Loukides表示，三间公司都响应开源而公开部分程式码，但本身就是为了大规模运算编写，导致不论个人、企业或研究机构，都很难用一般硬件装置自行训练这些大型AI模型。

换句话说，AI技术要达到开源精神，不只公开程式码，而是要有更突破的方法，让开发人员真正接触巨头公司的技术内涵，以让整体科技有更大前进能量。否则很难训练出有巨大影响力的AI模型。加上层出不穷的法律规范、隐私权、机器犯罪等争议，打造AI产品的道路还是充满重重挑战。

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（本文由 创业小聚 授权转载；首图来源：Kite）

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