21世纪经济报道记者董静怡 上海报道7月15日配资网上，全球巨头旗下云服务AWS部门正式推出了一款名为Kiro的AI编程工具，进一步加剧了本已白热化的AI编程工具市场竞争。
相比起传统的AI编程，Kiro并不急于根据用户提示直接生成代码，而是强调在编码前建立完整的规范体系，解决软件开发中的设计一致性、需求冲突、技术债务等挑战。亚马逊CEO安迪·贾西（Andy Jassy）发文称，Kiro“有望彻底改变开发者构建软件的方式”。
站在当下这个节点，单纯的代码生成已很难再构成竞争壁垒，真正的价值在于如何将AI深度整合到软件开发生命周期中。这是当下AI编程企业的发展方向，也是Kiro此次的创新重点。
在GitHub Copilot、Cursor等产品已占据先发优势的市场格局下，Kiro的差异化定位和功能设计可能会成为新的竞争点。
先规划，后编码
当前，AI编程工具已经应用非常广泛，通过自动化代码生成、智能补全、错误检测等功能，显著降低了开发门槛，提升了工程效率。
不过，Kiro并未沿袭当前一些主流AI编程工具“拿到提示就蒙头写代码”的交互逻辑，而是把AI智能体前置到需求澄清、系统设计和任务拆解阶段。
在Kiro官网的FAQ页面，亚马逊坦言，目前的“氛围编程”（Vibe Coding）仍显复杂。以往，开发者输入简单提示后，AI可以直接生成代码，但缺乏系统性的需求分析和设计文档，导致代码难以维护和扩展。将这样的应用推向生产环境，往往还需要更多的工作。
“用氛围编码实现功能时，很难一路追踪所有决策，也无法为团队留下清晰文档，”Kiro官网的FAQ页面写道，“Kiro用需求规格说明书的方式，在真正写代码之前，先帮你梳理需求、系统设计和待办任务。”
Kiro的核心理念是“规范驱动开发”（Spec-Driven Development），旨在开发出一个更优质、更易于维护的应用程序。
AWS产品负责人Nikhil Swaminathan与开发者体验副总裁Deepak Singh在一篇博客中补充，Kiro可自动生成数据流示意图，并列出任务清单，让团队一眼看出缺了什么。
这种结构化方法的核心优势在于降低后期维护成本。“先规划，后编码”能够减少AI生成代码的随意性，避免后期因文档缺失或架构混乱导致的技术债务。
这不是亚马逊在AI编程上的首次尝试。此前，亚马逊已经推出了Q Developer，专注于代码补全和即时建议。Q Developer的局限性在于它仍然停留在“代码片段生成”层面，缺乏对完整软件开发生命周期的支持。相比之下，Kiro更适合系统性项目的规划和执行。
值得注意的是，Kiro虽然诞生于亚马逊AWS内部的一个小团队，但与以往的发布不同，Kiro并未局限于AWS生态系统，而是作为一个独立品牌发布，开发者甚至无需AWS账户即可使用（支持Google账户登录）。
可以看出，亚马逊希望吸引更广泛的开发者群体，不仅希望在云计算领域保持领先，还计划在AI驱动的开发工具市场占据一席之地。
据悉，目前，Kiro仅支持英文对话，后续将添加多语言；底层模型先用亚马逊投资的Anthropic模型，未来也会接入其他模型。
赛道激战
Kiro的推出，也可以看作是亚马逊在AI编程领域的战略升级。
AI编程行业的竞争态势十分激烈，全球三大公有云巨头在这个赛道已全部落子，初创公司也层出不穷。“AI编程是AI落地最成熟的场景之一。”有AI企业的相关负责人向21世纪经济报道记者表示。
ResearchAndMarkets近日公布的调研报告显示，2024年全球生成式AI编程助手的市场规模在2590万美元，预计到2030年将达到9790万美元。当前，微软、谷歌等企业已实现30%代码由AI生成。
早在2021年，GitHub就和OpenAI联合开发的AI编程助手GitHub Copilot，基于GPT-3模型的Codex构建，通过分析大量开源代码库学习编程模式，提供代码补全、上下文感知建议、IDE内聊天式帮助以及代码解释等功能。
2023年3月，在ChatGPT火爆全球之后，GitHub又基于GPT-4模型打造Copilot X开发平台，Copilot Chat是其主要功能之一，通过文本问答的方式就能生成、分析、审核代码等。
“2023年到2024年上半年，主要还是围绕AI能力与代码能力的结合，助力开发者更高效地实现包括代码补全与技术问答在内的各项任务。”上述人士向记者表示，与软件开发全流程相比，所做的工作还比较局限。
而发展到今天，AI编程工具也在向着更智能的方向演进，试图覆盖从需求分析到测试部署的完整生命周期。微软CEO纳德拉就在今年5月的微软Build开发者大会上宣布，GitHub Copilot迈入“智能体时代”，它不再是一个单纯的代码补全工具，而是一个可以独立执行开发任务的“智能编程伙伴”。
创业团队Cognition AI更是开发了全球首个AI程序员智能体Devin，具备自主学习新技术、端到端构建和部署应用、自主查找和修复代码Bug、训练和微调AI模型的能力，人类只需扮演一个下指令和监督的角色。Cognition公司估值已飙升至近40亿美元。
近期，高盛正测试这个AI程序员，计划将其纳入现有1.2万名开发者团队，目标是将员工生产力提升至传统AI工具的3至4倍。
亚马逊的Kiro虽然姗姗来迟，但其聚焦开发流程协同的差异化定位，解决AI生成代码在维护和扩展方面的核心痛点，可能为行业带来新的竞争维度。
与此同时，AI编程企业的身价也在水涨船高，颇受科技大厂的追捧。
就在上周，谷歌以24亿美元收购了AI编程初创公司Windsurf的核心团队，Windsurf首席执行官Varun Mohan、联合创始人Douglas Chen带领部分核心员工加入DeepMind。此前，这家公司也被OpenAI相中，开价30亿美元，但最终合作未能谈成。
另一边，成立仅三年的Anysphere于今年6月完成9亿美元新一轮融资，公司估值飙升至99亿美元，跻身全球顶级AI独角兽阵营。据悉，OpenAI也在今年初曾提出收购要约，但被Anysphere拒绝。
这些案例显示出，AI编程不仅是技术趋势，更是一个极具商业价值的赛道。科技巨头积极投资或收购AI编程企业巩固自身在开发者生态中的话语权。
有观点认为，未来，AI编程工具将不再是独立产品，而是巨头AI平台的核心组件。随着多模态AI和自主智能体的发展，未来的编程或许会变得更加自然化和自动化。在这一趋势下，AI编程企业的价值还将继续攀升，而科技巨头的收购与投资热潮，或许才刚刚开始。
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