სემ ოლტმენი ოფისის სკამზე ფეხებგადაჯვარედინებული ზის და ჭერს შეჰყურებს. სან-ფრანცისკოში მდებარე OpenAI-ის ახალი შუშისა და ხის სათავო ოფისი ნამდვილად იწვევს ამგვარ ფიქრებს. მიმღების უკან განთავსებული ბროშურები AI-ის ეპოქებს აღწერს. კიბეებზე გაკრული პოსტერები AI-ის ისტორიულ გამარჯვებებს ასახავს. დერეფნებში მკვლევარები დადიან. ერთ-ერთ მაისურზე აწერია 'კარგ კვლევას დრო სჭირდება'. ოლტმენი და მე უზარმაზარ საკონფერენციო ოთახში ვართ. ჩემი შეკითხვა AI კოდირების რევოლუციას ეხება — და იმას, თუ რატომ არ ლიდერობს მასში OpenAI. მილიონობით პროგრამისტმა უკვე დაიწყო საკუთარი ამოცანების AI-სთვის დელეგირება. ეს OpenAI-სთვის მორიგი ტრიუმფი უნდა ყოფილიყო, თუმცა ამჟამად მთავარი სახელი სხვას ეკუთვნის. Anthropic-მა, რომელიც OpenAI-ის ყოფილმა თანამშრომლებმა დააარსეს, დიდ წარმატებას მიაღწია თავისი პროგრამული აგენტით, Claude Code. პროდუქტზე კომპანიის ბიზნესის თითქმის მეხუთედი მოდის — 2.5 მილიარდ დოლარზე მეტი წლიური შემოსავალი. იანვრის ბოლოსთვის კი OpenAI-ის ვერსია, Codex, 1 მილიარდ დოლარზე ოდნავ მეტს გამოიმუშავებდა. 'ბაზარზე პირველობას დიდი მნიშვნელობა აქვს,' ამბობს ოლტმენი. 'ჩვენ ეს ChatGPT-სთან ერთად გვქონდა.' თუმცა, მისი თქმით, ახლა სწორი დროა კოდირებაზე ფოკუსირებისთვის. 'ეს უზარმაზარი ბიზნესი იქნება. ვფიქრობ, ეს არის ერთ-ერთი იშვიათი მრავალტრილიონიანი ბაზარი.' მეტიც, ის ამბობს, რომ Codex სავარაუდოდ ყველაზე რეალური გზაა AGI-ის (Artificial General Intelligence) შესაქმნელად. ოლტმენის თავდაჯერებული განცხადებების მიუხედავად, კომპანიის შიგნით ბოლო წლების განმავლობაში სიტუაცია გაცილებით რთული იყო. შიდა სამზარეულოს გასაგებად 30-ზე მეტ ადამიანს ვესაუბრე. მათი მონათხრობი გვიჩვენებს OpenAI-ს ისეთ პოზიციაში, რომელშიც ის იშვიათად ყოფილა: კომპანია სხვების დაწევას ცდილობს. 2021 წელს ოლტმენმა და გრეგ ბროკმანმა WIRED-ის ჟურნალისტს, სტივენ ლევის, Codex-ის დემო ვერსია აჩვენეს. ეს იყო GPT-3 მოდელის განშტოება, რომელიც GitHub-ის მილიარდობით ღია კოდზე იყო დატრენინგებული. დემოში აჩვენეს, თუ როგორ შეეძლო Codex-ს ინგლისური ბრძანებების მიღება და კოდის ფრაგმენტების გენერირება. ამ დროს OpenAI-ის მთავარი ფოკუსი Microsoft-თან შეხვედრებზე იყო. Microsoft იყენებდა Codex-ს GitHub Copilot-ის შესაქმნელად. 2022 წლის ივნისში Copilot-ის გაშვებამ ასობით ათასი მომხმარებელი მოიზიდა. ამის შემდეგ OpenAI-ის პირველი Codex-ის გუნდი სხვა პროექტებზე გადაერთო. ზოგი DALL-E 2-ზე, ზოგი კი GPT-4-ზე მუშაობდა. 2022 წლის ნოემბერში ChatGPT ჩაეშვა და ორ თვეში 100 მილიონზე მეტი მომხმარებელი მოაგროვა. ამის გამო ყველა სხვა პროექტი გაჩერდა. წლების განმავლობაში OpenAI-ს აღარ ჰყავდა AI კოდირებაზე ფოკუსირებული გუნდი. OpenAI 2023 და 2024 წლებში ძირითადად მულტიმოდალურ AI მოდელებში ახორციელებდა ინვესტიციას. Anthropic-მა კი სხვა გზა აირჩია. ბროკმანმა ახლახან აღნიშნა, რომ Anthropic ადრეული ეტაპიდანვე ფოკუსირდა კოდირებაზე და თავისი AI მოდელები რეალურ, რთულ კოდებზე დაატრენინგა. 2024 წლის დასაწყისში Anthropic-მა Claude Sonnet 3.5 გამოუშვა, რომელმაც დიდი მოწონება დაიმსახურა, განსაკუთრებით startup Cursor-ში. როდესაც Cursor-ის პოპულარობა გაიზარდა, OpenAI-მ სცადა მისი შეძენა, თუმცა დამფუძნებლებმა უარი თქვეს და დამოუკიდებლობის შენარჩუნება ამჯობინეს. პარალელურად, OpenAI თავის ახალ reasoning მოდელზე, o1-ზე მუშაობდა. Andrey Mishchenko-ს თქმით, AI მოდელები კოდირებაში იმიტომ გაუმჯობესდნენ, რომ კოდი ან მუშაობს, ან არა, რაც მოდელს მკაფიო უკუკავშირს აძლევს. 2024 წლის დეკემბრისთვის OpenAI-ში რამდენიმე მცირე ჯგუფმა დაიწყო AI კოდირების აგენტებზე მუშაობა. ერთ-ერთ დემოს, სახელად Jam, რომელიც Alexander Embiricos-მა შექმნა, შეეძლო კოდის პირდაპირ command line-დან გაშვება. 2025 წლის დასაწყისში o3 მოდელის დასრულებით, OpenAI-მ საბოლოოდ შექმნა მყარი საფუძველი რეალური AI კოდირების პროდუქტისთვის. თუმცა Claude Code უკვე მზად იყო ჩასაშვებად. Claude Code-ის გამოსვლამდე ინდუსტრიაში vibe coding დომინირებდა, მაგრამ Anthropic-ის ახალმა პროდუქტმა კომპიუტერზე პირდაპირი წვდომა მიიღო. ეს უკვე აღარ იყო უბრალოდ vibe coding.
