Việc mua lại này củng cố vị thế của Zencoder trong bối cảnh trợ lý mã hóa AI cạnh tranh và mở rộng phạm vi tiếp cận của công ty này đối với các nhà phát triển Java và những người dùng khác của môi trường phát triển phổ biến của JetBrains.
Thỏa thuận này thể hiện sự mở rộng mang tính chiến lược cho Zencoder , công ty mới chỉ hoạt động bí mật cách đây sáu tháng nhưng đã nhanh chóng khẳng định mình là đối thủ cạnh tranh đáng gờm của GitHub Copilot và các công cụ mã hóa AI khác.
“Tại thời điểm này, có ba sản phẩm phối hợp mạnh mẽ trên thị trường đạt chuẩn sản xuất: đó là chúng tôi, Cursor và Windsurf. Đối với các công ty nhỏ hơn, việc cạnh tranh ngày càng trở nên khó khăn hơn”, Andrew Filev, CEO và nhà sáng lập Zencoder, cho biết trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với VentureBeat về thương vụ mua lại này. “Đội ngũ kỹ thuật của chúng tôi bao gồm hơn 50 kỹ sư. Đối với một số công ty khởi nghiệp, rất khó để duy trì tốc độ đó”.
Cuộc cạnh tranh lớn về trợ lý mã hóa AI: Tại sao những công ty nhỏ không thể cạnh tranh
Việc mua lại này diễn ra vào thời điểm then chốt trong thị trường trợ lý mã hóa AI. Chỉ tuần trước, có báo cáo cho biết OpenAI đang trong quá trình thảo luận để mua lại Windsurf , một trợ lý mã hóa AI khác, với giá khoảng 3 tỷ đô la. Mặc dù Filev vẫn cho rằng thời điểm này là ngẫu nhiên, nhưng ông thừa nhận rằng nó phản ánh động lực chung của thị trường.
Filev cho biết: “Tôi nghĩ sẽ còn nhiều điều hơn thế nữa và tôi rất mong chờ điều đó”. “Đó là một bề mặt sản phẩm khổng lồ. Bạn phải hỗ trợ nhiều IDE, bạn phải tích hợp với nhiều công cụ DevOps, bạn phải hỗ trợ các phần khác nhau của vòng đời phần mềm. Có hơn 70, hơn 100 ngôn ngữ lập trình… Có quá nhiều công việc ở đó khiến các công ty nhỏ hơn, những công ty chỉ có dưới 10 kỹ sư, rất khó có thể cạnh tranh trong dài hạn”.
Chiến lược JetBrains của Zencoder đánh bại các đối thủ phụ thuộc vào Microsoft như thế nào
Một trong những giá trị chiến lược quan trọng của việc mua lại Machinet là sự hiện diện mạnh mẽ của công ty trong hệ sinh thái JetBrains , hệ sinh thái đặc biệt phổ biến trong số các nhà phát triển Java và nhóm phụ trợ doanh nghiệp.
“Đối tượng của JetBrains là hàng triệu kỹ sư. Họ là một trong những nhà cung cấp hàng đầu cho một số ngôn ngữ lập trình và công nghệ nhất định. Họ đặc biệt nổi tiếng trong thế giới Java, một phần lớn của nền tảng doanh nghiệp”, Filev giải thích.
Điều này mang lại cho Zencoder lợi thế hơn so với các đối thủ cạnh tranh như Cursor và Windsurf , được xây dựng như một nhánh của Visual Studio Code và có thể phải đối mặt với nhiều hạn chế hơn do Microsoft thắt chặt các hạn chế về cấp phép.
Filev lưu ý rằng “Cả Cursor và Windsurf đều là những nhánh của Visual Studio và Microsoft gần đây đã bắt đầu thắt chặt các hạn chế cấp phép của họ”. “Sự hỗ trợ mà VS Code dành cho một số ngôn ngữ nhất định tốt hơn sự hỗ trợ mà Cursor và Windsurf có thể cung cấp, cụ thể là cho C Sharp, C++”.
Ngược lại, Zencoder hoạt động với nền tảng gốc của Microsoft trên VS Code và cũng tích hợp trực tiếp với IDE JetBrains, mang lại sự linh hoạt hơn trên nhiều môi trường phát triển.
Vượt xa sự cường điệu: Chiến thắng chuẩn mực của Zencoder chuyển thành giá trị thực sự cho nhà phát triển như thế nào
Zencoder tạo sự khác biệt so với các đối thủ cạnh tranh thông qua công nghệ mà họ gọi là “ Repo Grokking ”, công nghệ này phân tích toàn bộ kho lưu trữ mã để cung cấp cho các mô hình AI ngữ cảnh tốt hơn và một quy trình suy luận được hiệu chỉnh lỗi nhằm mục đích giảm lỗi mã.
Công ty tuyên bố hiệu suất ấn tượng theo tiêu chuẩn của ngành, với Filev nêu bật kết quả từ tháng 3 cho thấy Zencoder vượt trội hơn các đối thủ cạnh tranh:
Filev cho biết: “Trên SWE-Bench Multimodal , kết quả tốt nhất là khoảng 13% và chúng tôi đã có thể dễ dàng thực hiện 27% mà chúng tôi đã nộp, vì vậy chúng tôi đã nhân đôi kết quả tốt nhất tiếp theo. Sau đó, chúng tôi đã nộp lại kết quả thậm chí còn cao hơn là 31%”.
Ông cũng lưu ý về hiệu suất trên chuẩn mực của OpenAI: “Trên tập hợp con ‘kim cương’ SWE-Lancer , kết quả tốt nhất mà OpenAI công bố là ở mức cao 20. Kết quả của chúng tôi ở mức thấp 30, vì vậy chúng tôi đã đánh bại OpenAI trên chuẩn mực đó 20%.”
Các tiêu chuẩn này quan trọng vì chúng đo lường khả năng của AI trong việc giải quyết các vấn đề mã hóa thực tế, không chỉ tạo ra mã đúng về mặt cú pháp nhưng lại có lỗi về mặt chức năng.
Kiến trúc đa tác nhân: Câu trả lời của Zencoder cho các vấn đề về chất lượng mã và bảo mật
Một mối quan tâm đáng kể của các nhà phát triển liên quan đến các công cụ mã hóa AI là liệu chúng có tạo ra mã an toàn, chất lượng cao hay không. Theo Filev, cách tiếp cận của Zencoder là xây dựng dựa trên các phương pháp hay nhất về kỹ thuật phần mềm đã được thiết lập thay vì phát minh lại chúng.
“Tôi nghĩ khi chúng ta thiết kế các hệ thống AI, chúng ta chắc chắn nên mượn trí tuệ của các hệ thống con người. Ngành công nghiệp kỹ thuật phần mềm đã phát triển nhanh chóng trong 40 năm qua”, Filev giải thích. “Đôi khi bạn không cần phải phát minh lại bánh xe. Đôi khi cách tiếp cận tốt nhất là áp dụng bất kỳ phương pháp hay công cụ nào tốt nhất trên thị trường và tận dụng chúng”.
Triết lý này thể hiện rõ trong cách tiếp cận tác nhân của Zencoder, trong đó AI đóng vai trò là người điều phối sử dụng nhiều công cụ khác nhau, tương tự như cách các nhà phát triển sử dụng nhiều công cụ trong quy trình làm việc của họ.
Filev cho biết: “Chúng tôi cho phép AI sử dụng tất cả các công cụ đó. Chúng tôi đang xây dựng một nền tảng đa tác nhân thực sự. Trong bản phát hành trước, chúng tôi không chỉ cung cấp các tác nhân mã hóa, giống như một số đối thủ cạnh tranh của chúng tôi, mà chúng tôi còn cung cấp các tác nhân thử nghiệm đơn vị và bạn sẽ thấy nhiều tác nhân hơn từ chúng tôi trong nền tảng tương tác đa tác nhân đó”.
Chế độ cà phê và tương lai: Khi AI làm việc trong khi các nhà phát triển nghỉ ngơi
Một trong những tính năng được nhắc đến nhiều nhất của Zencoder là “ Chế độ cà phê ” mới ra mắt, cho phép các nhà phát triển thiết lập AI để thực hiện các tác vụ như viết bài kiểm tra đơn vị trong khi họ nghỉ ngơi.
Filev đã nói với VentureBeat trong một cuộc phỏng vấn trước đó rằng: “Bạn có thể nhấn nút đó và đi lấy một tách cà phê, và người đại diện sẽ tự làm công việc đó”. “Như chúng tôi vẫn nói trong công ty, bạn có thể ngắm mãi thác nước, ngọn lửa đang cháy và người đại diện làm việc trong chế độ pha cà phê”.
Cách tiếp cận này phản ánh tầm nhìn của Zencoder về AI như một người bạn đồng hành chứ không phải là sự thay thế của nhà phát triển.
“Chúng tôi không cố gắng thay thế con người,” Filev nhấn mạnh. “Chúng tôi đang cố gắng từng bước và nhanh chóng khiến chúng có năng suất cao hơn gấp 10 lần. Công nghệ AI càng mạnh thì con người sử dụng nó càng mạnh.”
Là một phần của quá trình mua lại, Machinet sẽ chuyển giao tên miền và sự hiện diện trên thị trường của mình cho Zencoder. Khách hàng hiện tại của Machinet sẽ nhận được hướng dẫn về việc chuyển đổi sang nền tảng Zencoder, nền tảng này cung cấp các khả năng nâng cao thông qua công nghệ Repo Grokking độc quyền và các tác nhân AI.
Bối cảnh nhà phát triển mới: Một hệ sinh thái phát triển nhanh chóng
Việc Zencoder mua lại Machinet báo hiệu một bước ngoặt trong thị trường trợ lý mã hóa AI, khi những công ty lớn hơn thâu tóm các công ty nhỏ hơn có chuyên môn chuyên biệt. Đối với những người ra quyết định doanh nghiệp đang đánh giá các công cụ mã hóa AI, bối cảnh đang chuyển từ câu hỏi có nên áp dụng các công nghệ này sang nền tảng nào sẽ mang lại lợi thế chiến lược nhất.
Filev lưu ý rằng “Nói đùa thôi, tôi nghĩ rằng một nửa số người tham gia Y Combinator là các công ty khởi nghiệp AI, và không thể cạnh tranh trong lĩnh vực này với hai kỹ sư tại thời điểm này”. “Bạn phải có một số nguồn lực thực sự, nguồn lực kỹ thuật và nguồn lực thị trường để thành công ở đây”.
Khi những gã khổng lồ trong ngành như Microsoft và OpenAI tăng cường đầu tư vào lĩnh vực này, các công ty như Zencoder đang tạo ra vị thế riêng biệt dựa trên tính linh hoạt trong tích hợp, hiệu suất chuẩn và triết lý kỹ thuật phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp.
Đối với các nhà phát triển đang theo dõi sự hợp nhất thị trường này, có một điều ngày càng trở nên rõ ràng: tương lai sẽ không phải là liệu AI có viết mã cho bạn hay không, mà là AI nào sẽ trở thành cặp lập trình viên được bạn ưa thích khi bạn trở lại sau giờ nghỉ giải lao.
