AI Superpowers for Frontend Developers, with Vercel Founder/CEO Guillermo Rauch
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数字世界的一切都日益通过 Web 用户体验进行中介，现在 AI 开发也可以优先考虑前端了。问问 Vercel 的创始人兼首席执行官 Guillermo Rauch 就知道了，Vercel 是 Next.js 背后的公司。在本期 No Priors 节目中，主持人 Sarah Guo 和 Elad Gil 与 Guillermo 讨论了他们的 AI SDK 和 AI 模板，以及 Vercel 为什么专注于让每个前端工程师都能轻松使用 AI 进行构建。他们还讨论了 Guillermo 最感兴趣的应用、如何为机器人时代做好准备、Web 架构的风向是否正在改变，以及他为什么相信 AI 赋能的 100 倍工程师。在 Vercel 之前，Guillermo 联合创办了几家初创公司，并创建了 JavaScript 库 Socket.io，该库允许 Web 客户端和服务器之间进行实时双向通信。节目链接：

Vercel Vercel AI 每周注册收听新播客。将反馈邮件发送至 [email protected]在 Twitter 上关注我们：@NoPriorsPod | @Saranormous | @EladGil | @rauchg节目笔记：(0:00:00) - Vercel 的 AI 战略和未来计划(0:10:36) - AI 框架、可观察性和机器人缓解(0:17:24) - 网络爬取和架构变化(0:27:54) - AI 对 Web 个性化的影响</context> <raw_text>0 Vercel 运行着大量的 Web 应用，现在它将运行在 Vercel 和 AI 上。Elad 和我都非常高兴地欢迎 Vercel 的创始人兼首席执行官 Guillermo Rauch。Vercel 是最受欢迎的前端开发框架公司之一，被 Adobe、Okta、eBay 等公司广泛使用。我们将深入探讨该公司的 AI 战略、Web 的未来发展方向等等。Guillermo，欢迎来到 No Priorities。

谢谢。我很高兴来到这里。对于不太熟悉 Vercel 的人，你能简单介绍一下这家公司吗？是的，你描述得很好。我们基本上是一家 Web 基础设施公司。我们为公司提供框架、工具、基础设施和工作流程，以便他们在互联网上部署最具活力和雄心的网站。因此，我们为从 ChatGPT 背后的技术（事实上，它是由我们的开源框架 Next.js 提供支持的）

到 UnderArmor.com 或任天堂等网站提供支持，我们提供基础设施来处理他们的所有流量，并帮助他们迭代他们的 Web 存在。这是什么样的创业故事？从技术上讲，我在 2015 年底创立了它。但我是在 2016 年初确定了这个想法并启动了我的一些第一个原型。

是的，现在很难想象它不存在。当时，是什么让你相信这是一个与现有云不同的、可防御的产品？我身上有一种有趣的二元性。一方面，我基本上是 Web 的传教士。我希望 Web 能够获胜。我希望开放平台能够获胜。我希望开发者能够获胜。

另一方面，我真的很喜欢苹果公司以及那些在设计和集成方面投入大量资金，并使事情变得非常容易的公司。所以在很多方面，灵感来自于，我们能否创建一个开发者平台，为云计算做一些类似于 iPhone 或 MacBook 为个人计算所做的事情？当时，我刚把我的公司卖给了 Automatic，也就是 WordPress 公司背后的公司。

所以我脑子里有这样一个想法，那就是让开发者能够非常非常轻松地将想法部署到全球网络，并开始关注前端，这正是我擅长的领域。我一生中的大部分时间都是前端工程师。总有一种轻蔑，认为前端是你最后要担心的事情。

但我们已经颠覆了这一点，我们已经证明前端是你公司最重要的东西，因为那是你与客户见面的地方。在那里，你可以加快你的网站速度，以获得更多转化、更多注册和更多销售。所以我还想创建一家专注于最终用户体验最后一公里的公司，

并倒推回去，了解你需要整合的所有集成和后端，以创建一个完整的堆栈应用程序。这就是 Vercel 发展成为的样子。对我来说，它是一个进入 Web 和构建软件新方式的入口。说到倒推，你是什么时候开始考虑 AI 并将其融入 Vercel 的？

其实我多年来一直是 AI 的粉丝。作为天使投资人，我是 Scale.ai 等公司早期投资者之一。

对我来说，AI 只是另一个重要的步骤，当然是一个巨大的步骤，但在我们追求创意的过程中，自动完成我们不想处理的所有部分的想法中，它是另一个重要的步骤。而且，你知道，将任何后端、任何新技术整合到你的网站中

特别是像我们支持的动态 Web 应用程序一样，应该非常非常容易。而我的另一个见解是，很明显，许多这些 AI 基础模型几乎感觉像是云计算 2.0，许多优秀的 SaaS 业务都是建立在 AWS 等公司之上的。Snowflake，我想你们最近邀请了他们的首席执行官做客。Snowflake 是一个很好的例子，

也许你不需要重新发明所有的基础设施。你可以创建一个伟大的云原生公司。我的新见解是，将会有很多伟大的 AI 原生公司建立在这个新的基础设施之上。让我们称之为云计算 2.0，也就是这些基础模型。这些将成为支持最令人兴奋的前端工程应用程序的新后端。

为此，我们创建了这个 Vercel AI SDK，它现在为大量不同的初创公司提供支持。我们刚刚听说了一批加入他们 AI 加速器的优秀公司，其中许多公司都由这个 SDK 提供支持。它基本上是创建 AI 应用程序的最简单方法，无需重新发明后端轮子，对吧？就像你可以连接到 OpenAI、Hugging Face、Replicate 一样。所以我们真的专注于这个想法，

易于集成，以及将 AI 交付到用户手中并创建真正有价值的产品的最简单方法。我总是建议我的团队和我一起工作的人，我不赞成随机使用 AI，就像，你知道，只是为了打个勾，而是要创建真正有用的产品。我相信最后一公里的集成可以产生很多价值。你能更多地谈谈 Vercel 在 AI 方面提供的产品类型吗？我知道你们有 AI SDK。

这是一个用于 AIOps 的开发工具包。你们有 Chat 和 Prompt Playground，它展示了各种 LLM 的性能。很高兴能更多地了解你们拥有的不同工具以及公司如何开始使用它们以及使用方法。我还将介绍 Vercel 为世界带来的关键基础设施优势。一个是

我们有一个名为 Edge Functions 的产品。它允许你尽可能靠近用户运行计算。许多这些 AI 应用程序都需要将内容流式传输给最终用户的想法。因此，当你输入某些内容时，如果你只是坐在那里等待服务器响应，这在 Web 上是一件相当新鲜的事情，对吧？就像大多数电子商务网站一样，大多数后端都针对在 100 毫秒内响应进行了优化。

AI 有时可能需要 15 到 20 秒才能真正，你知道，完全形成一个想法。因此，我们的 Edge Functions 产品中的许多基础设施都在支持这些动态响应的长时间会话，这些会话尽可能靠近访问者。网络边缘。这实际上在某种程度上发挥了至关重要的作用，

使集成 AI 的应用程序不仅非常容易，而且它们的性能也非常好，用户体验也非常好。因此，如果你访问 RAI SDK，我们实际上会向你展示，如果你只使用传统的后端并且它被阻塞，应用程序会是什么感觉。这就是当你利用这些流技术时的感觉。

因此，SDK 目前还插入所有这些面向文本的 LLM，但我们计划添加语音、音频、图像生成，以便为前端工程师的工具包带来更多工具。

在 Vercel 模板市场中，我们实际上有很多不同的应用程序。其中一些已经病毒式传播，例如 Room GPT，你可以使用图像生成模型来重新设计你的卧室或客厅。这向你展示了如何使用开源模型

我相信在这种情况下是由 replicate.com 托管的。你可以使用交钥匙订阅模型创建一个应用程序，基本上在几秒钟内登录、注册和部署它。因此，我们所做的很多事情就是将 AI 交付到尽可能多的开发人员手中。

你认为这一切将走向何方？如果你展望路线图、战略或其他你可以分享的关于未来产品或未来将要发布的内容？我坚信人们仍然低估了集成方面，以及创建新的 AI 原生产品。

你知道，对于正在收听的企业家或初创公司来说。我相信你不需要训练或微调新模型就能创造出真正有用的产品。我一直在关注 Jenny.ai 等初创公司，他们在过去两个月里将 ARR 从 100 万美元提高到 150 万美元，他们创建了一个非常专业的工具来帮助研究人员撰写研究论文。

所以我认为你所做的很多事情都是从这个角度出发来创建正确的产品：这个问题已经存在了吗？如果我现在有 AI 作为我的输入，它会是什么样子

设计空间中的输入。我认为这是一种与“我将向现有产品添加 AI”相比，一种从根本上不同的思维方式。“我将向文字处理器添加 AI”。所以我认为在这个方向上有很多令人兴奋的途径可以探索。我每天使用的许多生产力工具肯定可以从从头开始重新思考中受益。我们在 Vercel 的观点是，从前端开始，从 AI SDK 开始，这可以节省你在 AI 集成方面的大量时间。

我们在 Vercel 相信的一件大事是，如果我们是自身产品的客户零号，我们将构建最好的产品，对吧？因此，我们使用 Vercel 平台本身构建了整个 Vercel.com。它促使我们改进 Next.js。它促使我们改进基础设施。它促使我们加快网站的构建速度，因为我们已经大幅增加了工程人员数量，并且我们希望优化他们的生产力等等。

因此，在 AI 方面，我们希望做同样的事情。我们开始考虑，如果你能够自动化前端工程师每天所做的许多工作，那将会怎样。创建表单、创建 UI、创建布局，很多事情几乎都是统计性的。良好的用户界面的预期是它必须熟悉，对吧？

每次你坐下来创建一个新的前端时，你都可以完全追求自己的旅程。因此，我们基本上正在测试我们自己的 AI SDK，以考虑自动化的下一个前沿和生成式 AI，但将其应用于我们非常了解的领域，即 UI 和前端工程。

我知道你们是一家在开发者采用方面非常受欢迎的公司。而且，你知道，我认为它现在是世界上最受欢迎的以开发者为中心的公司之一。你认为从更普遍的 AI 开发者工具的角度来看，还缺少什么？我认为有一层仪表对于至关重要。

通常，当你查看 Cloud 1.0 的成功监控和可观察性公司时，我将使用 Cloud 1.0 和 Cloud 2.0 来表示我们正在看到的新的 AI 原生浪潮。如果你现在查看云计算，可观察性领域中许多最好的产品都诞生于

我们了解你正在使用的框架和基元。我们将与它们非常好地集成。我记得我第一次使用 Datadog 时，我感到震惊，因为入门过程非常完善，例如，“让我们不要让你离开入门页面，直到你向我们发送数据点”。而且，他们没有给我一种不太熟悉的方式来发送数据，而是列出了他们所有的集成。

我实际上刚刚从 Skype 上查看了 Zapier 的入门过程。我只是一个入门狂热者。Zapier 是我们的客户之一。他们在 Vercel 上运行所有 Zapier.com。他们也有同样的情况。太棒了。就像你注册，然后他们带你到“让我们告诉你你使用什么软件”。告诉我们你使用什么集成。

它甚至不允许我点击 Zapier 徽标。我深入到了漏斗的深处。太美了。Datadog 对某种程度上的事情也做了同样的事情，哦，这是 Kubernetes，这是 Next.js，这是你已经知道的所有事情。我认为这对于 AI 来说还没有完全实现，新的拓扑结构是不同的。你使用的框架也不同。当然，有 AI SDK、LangChain.js，还有很多新的框架，对吧？

你正在监控的事情也不同。是的，我觉得有一些不同的提名者开始在这个领域工作，解决你所说的不同部分。正如你所说，它确实感觉像是一个非常……

现在正在开发的开发者工具的活跃领域。所以是的，这真的很酷。我绝对认为整体上，比如说，监控、测试、可观察性、反馈收集空间还处于起步阶段，但很重要。非常令人兴奋。我认为在 Cloud 1.0 中，这几乎是理所当然的，你需要可观察性来交付、维护和发展生产级应用程序。它就像让你提供优质的服务一样，

但在 AI 领域，这是强制性的。就像你的 v0.1 已经需要这个关键的反馈循环一样。而我认为，在创业公司早期快速发展的工程师可能会对他们观察端点等的程度更宽容一些。所以我还有另一个大胆的想法，我认为我们看到的大量早期工程师

框架，我们看到的更固执己见的框架，它们可能需要大量发展。

我认为我们可能会看到第二代框架从实际构建和部署生产规模的 AI 中出现。我认为到目前为止出现的许多 AI 的 DX 工具都更根植于“我必须完成工作”。我不知道这是否一定是最好的方法。我们还没有真正运行生产环境中的应用程序这么长时间。

我的见解是，AI 领域的框架可能会发生重大变化。我说的不是训练工具，PyTorch。显然，这些都是非常成熟的工具。

我说的是最后一公里，所有与代理相关的事情，所有与索引和检索相关的事情，以及 AI 应用程序的更多新颖集成。如果你展望 Web 的发展方向，

至少 Web 上一部分交互将可能成为基于代理的，对吧？因此，你将拥有一个代表你的代理、一个代表公司或产品的代理、一个代表政府的代理，你基本上会让你的代理代表你采取行动，它将通过 API 或其他方式以编程方式进行交互。

这对 Vercel 有什么影响？这甚至重要吗？我认为它现在已经非常重要了。因此，我们正在进行的一项关键投资是安全产品。因此，当 GPT-3 发布时，人们都渴望集成它并启动它，OpenAI 迄今为止是最受欢迎的后端。就像我们已经汇总了匿名遥测数据一样，例如，我们的服务器函数正在与哪些后端进行通信？OpenAI 是一种

最大的。发生的事情是一群人发布了，你知道，无论是 ChatGPT 克隆、演示还是原型等等。然后开始滥用那些想要免费令牌的人，开始大规模运行代理，基本上只是，这几乎就像提取情报一样。就像我想要免费情报一样。我不会编写抓取工具，让我们称之为抓取工具 2.0，我

我运行一个机器人来尝试获取免费的 GPT-4，基本上就是这样。顺便说一句，这仍然是一个巨大的问题。许多产品都以如此通用的方式集成了 AI，以至于他们打开了他们的令牌。即使他们在前面有身份验证，他们也基本上打开了这个令牌

情报来源到整个互联网，包括 AI 已经被禁止的国家或 AI 使用已经被禁止的公司。因此，确实存在一个安全挑战，我们正在为开发人员提供工具来解决这个问题，无论是集成工具来促进速率限制还是

机器人检测，以及各种技术，还可以降低部署此 AI 的成本。就像许多可缓存的 Open AI 响应的集成缓存等等。

所以我认为一方面，我们已经在互联网规模上遇到了这个问题，即如何保护你在 AI 上的投资？你如何也可能保护你自己的独特知识产权免受对手的侵害等等？

另一个，我认为，是你所说的与机器人检测缓解问题相关的，即我如何区分好的机器人和坏的机器人？一个网站所有者如何在规模上了解正确的比率？我们已经看到许多这些 AI 公司都非常严格地阻止任何类型的机器人活动，因为担心滥用。

所以我认为我们将不得不继续寻找更复杂的方法。这几乎就像 AI 和反 AI 一样。我们将需要部署更多更好的 AI 来检测坏机器人并将其拒之门外。

同时允许你根据你的观点，经过身份验证的好的机器人将成为代表你的代理，以及你爬取 Web 的能力。出现的另一个挑战是，我的内容是 AI 生成内容还是不是？这对未来的 SEO 意味着什么？SEO 的传统概念是我将针对 Google 优化关键词，对吧？

我将使我的网站性能非常好，以便 Google 爬取它，然后根据他们过去访问我的网站时收集的性能信号来提升我的结果。有一个世界，你的内容的中介不再是 Google，对吧？显然，这个世界的存在已经有了 GPT-4，但存在截止日期问题等等。但现在我们有了像 Perplexity 这样的公司。

他们基本上是实时的。因此，将出现的问题是如何正确地进行 SEO

对于这些检索引擎。- 你觉得你已经有客户正在为此工作，或者正在为此做计划，或者正在考虑如何处理它，特别是如果他们是更注重内容的公司？- 是的，关于机器人缓解和滥用预防的事情，每个已经大规模部署 AI 的客户，无论规模大小，一个真正有效的产品，都已经面临了这个挑战。

当然，我们正在继续，在某些情况下，你是在玩猫捉老鼠的游戏。在某些情况下，你只是建议客户如何实施更好的保护和更好的工具，并找到平衡点，你知道，我如何才能为每个人提供良好的体验，同时保护我的业务？

在 SEO 方面，我认为我主要听到人们提出很多问题，对吧？例如，Google 仍然是王者吗？SEO 的规则仍然适用于我吗？所以我认为这些是主要的。但同样，我的看法是，越来越多的人进入爬取领域并进行此检索过程。而在此之前，感觉你必须将所有这些委托给 Bing 或 Google 搜索 API。

我认为创建协议来协商内容并使其更容易访问和分发，这在很大程度上取决于你的商业模式，对吧？对我们来说，如果每个 AI 都能获得最新的 Next.js API 以确保正确性，那就太好了，但这现在并非如此。如果你问 ChatGPT 如何解决 Next.js 的问题，它会告诉你 2020 年的解决方案。我希望这是 2023 年的解决方案。

所以请去帮助自己使用我们的文档。我可以给你任何你想要的格式。但对于其他公司来说，这将是一个挑战，对吧？因为他们期望不同类型的內容协商。

这似乎是另一个工具可以变得非常有价值的地方，就理解包含在语料库中的内容是否属于某些版权法或存在其他问题的能力而言。或者，我们可能会越来越多地看到内容所有者或为内容所有者提供的其他工具，关于你如何在 Web 上实际处理这个问题。我们已经在 ImageGen 周围看到了一些早期的版本。

以及一些图像生成模型，以及人们不希望某些内容包含在其中。我认为 Getty Images 非常有名地删除了一些数据，以避免这种问题，或者要求人们删除这些数据。如果我们今天使用的 API 基本上是“这是回答提示的词语流”，变成内容和引文的双工流，我不会感到惊讶，因为……

许多产品实际上都需要它。我可能是，将来，可能需要记录我提供给特定用户的那个内容来自哪里。所以我可能想给你一个小的 UI 组件来浏览引文。也许你想悬停文本的一部分并了解它来自哪里。或者你只是想

将其放入日志文件以备将来参考？例如，你的用户不断返回并值得进一步探索的来源是什么？是的，很有道理。我认为你谈到的越来越多的人进入爬取领域的想法是一个非常有趣的想法。我认为我们都接触过搜索技术和搜索公司，但在我看来，这既具有挑战性，

代理，我们将拥有更多代理，他们将需要访问 Web，或者许多代理需要真正有用，对吧？Google 不会给你他们的索引。Bing 将会很昂贵，并且在某些方面达不到标准，对吧？你还可以想象一个技术上更好的索引，更适合代理与之交互，对吧？如果我不试图为人们服务，我试图为代理服务。但我猜从最近的经验来看，你们也会知道这一点，例如，

要有一个索引，你需要排名和覆盖范围，而 Web 非常非常大，对吧？对万亿个 URL 进行最新的覆盖是一个非常昂贵的价值主张。我希望看到有人提出一些关于是否有一些方法可以解决这个问题，而不需要完全覆盖，但也许一些团队需要弄清楚如何实现这一点。一个想法是，你将完全覆盖委托给大型模型的初始预训练，对吧？

然后，你用你自己的最新索引来补充它，这些索引与你的特定领域查询相关。

所以我还会使用名为 findphind.com 的产品，也是 Vercel 的客户，他们所做的是真正关注高质量的开发者结果。因此，当我有一个关于供应商的非常战术性的问题时，它给了我惊人的结果。我认为有一个版本是这样的，例如 case text 或特定知识工作者类型的搜索引擎

将需要这种特定的爬取。这使得 Web 小得多，对吧？我喜欢与人们分享的另一个见解是，Google 开源了一个名为 Crocs Chrome 用户体验报告的数据集。它基本上是他们对互联网上流量最大的网站的匿名遥测数据

它不会告诉你确切的排名，所以它会按队列告诉你。例如，在前 1000 名中，你已经有了 ChatGPT 和 Character.ai。它们是互联网上访问量最大的 1000 个网站之一。

你实际上可以注意到这种疯狂的幂律分布，你知道，你拥有互联网上排名前 1000 的网站，你知道，基本上占了大约 50% 的页面浏览量，尤其是在移动设备上，比在台式机上更倾斜。因此，你可以创建一个针对，你知道，即使你针对前 10000 名，你

你已经涵盖了大多数人实际使用的东西。现在，在这前 10000 名中，你还有无法访问的互联网的暗物质。但重点是，你可以对某种程度上开放访问的互联网进行大量爬取

回到可能发生在 SEO 上的变化，你还有相反的问题，即许多曾经可以爬取的东西现在已经无法爬取了。你必须支付一些巨大的 API 罚款。鉴于这些 AI 的变化，你认为 Web 架构整体上还会发生哪些其他变化？或者在 Vercel，你对所有这些转变有什么深入的思考？

是的，在某种程度上，与 Jamstack 架构之前的流行语“静态”相比，对动态的需求越来越大。很明显，内容变化非常快。你拥有你的 CMS，并且有一群人在你的 CMS 上工作，他们会推送内容更改。

对 Web 来说，真正不起作用的是静态生成。就像每次你的内容发生变化时，我们都会重建整个网站一样。这确实为 Web 上的许多人创造了一种奇怪的体验，即为了在 2023 年大规模地让更改生效，可能需要一个小时。

因为有很多缓存层，有一个巨大的构建过程，有很多静态站点生成。因此，许多人以及 Next.js 背后有很多这种从静态架构转向动态架构的吸引力。

但现在我看到，例如，所有无头 CMS 供应商都添加了 AI 功能。当然，你还有像 Notion 这样的内容中心或内容协作平台也添加了 AI。因此，如果内容更改和生产的速度继续增加，

对更动态的基础设施和架构的需求也在不断增加。另一个是，一般来说，我们都将获得更多 AI，因此我们将增加 Web 上的个性化程度，对吧？所以我认为我们将继续看到更多适合你的 Web，并且交付速度非常快。

那么，你还有什么其他预测，关于你认为将在短期内出现的前端或 AI UI 的变化？是的，前端有一个非常奇怪的梗，那就是前端工程师每周或每周都会根据 Hacker News 上发布的框架来更改他们的工具。

有趣的是，现实情况恰恰相反。如果你真的看看财富 5000 强公司在做什么？大规模发生的事情是什么？当我们爬取谷歌 Chrome 报告，例如，实际使用的技术是什么时？React、Svelte 和 Vue 等框架非常明显地将继续存在。尤其是 React 已经占据了网络顶端的主导地位。所以我实际上预计不会看到那里有太多变化。

而转向能够实际生成代码的 AI 工具的创新？MidJourney 如此擅长它所做的事情的很多原因在于，几乎每个提示都会产生一个在统计上令人愉悦的艺术作品。我认为我们构建网络的方式将朝着这个方向发展更多。

你不会每次都从空白画布开始，而且至关重要的是。所以当我说是不要仅仅从空白页面开始，重建每一个元素并放置每一个元素，就像你是个穴居人一样。我认为很多人已经不这么做了。他们会说，

我使用模板，对吧？现在，Hacker News 和初创公司中经常出现一种现象，那就是每个初创公司都使用相同的模板。这有点像，如果你真的关注的话，这是一个带有一些渐变和方框、方框、方框的中间带有标题的紫红色东西。所以你遇到了这两个问题，对吧？要么……

你必须从头开始艰难地重新发明轮子，手工制作每一个像素，或者你的互联网对每个人看起来都一样。我认为人工智能肯定会让我们同时拥有两全其美。你将非常轻松地开始，并且你将拥有这种随机的新颖性

人工智能非常擅长引入这种能力，并根据你自己的喜好进行改进。所以我最近在推特上发布了 Rick Rubin 的搞笑表情包，他说，我不知道如何演奏音乐。艺术家雇用我，是因为我的品味和我对喜欢和不喜欢的东西的信心。我认为我看到一个产品工程师角色会发展成这样的世界。

我喜欢这个，我不喜欢这个。好的，让我们改进它。让我们重新提示。好的，这看起来太像普通的网站了。我不想要它。当然，如果你需要解决这个问题，你可以深入研究代码。我发现这类似于使用许多图像生成工具，这些工具仍然需要大量的后期编辑，尤其是在视频领域。

但我看到这种情况完全发生在 UI 工程上。我认为我们可以使用许多已经存在的工具来做到这一点，而不需要那么多的重大突破。关于你关于框架相当静态的观点，我有一个问题。

显然，某些类型的编程语言也已经存在一段时间了。JavaScript 显然是在现代浏览器诞生后不久出现的，诸如此类。Python 也已经使用了一段时间了。显然还有更多现代语言正在被广泛采用。如果你看看机器驱动代码的演变，例如，我听说有人声称，与 Copilot 相关的代码库中 40% 的代码是由 GitHub Copilot 生成的，而不是由人生成的。它实际上是由人工智能生成的。

你认为最终人类衍生的编程语言会被更高效的机器驱动版本取代吗？换句话说，我们是否真的必须改变

我们编写代码的语言基础，以便它变得更有效？或者在 AI 可以生成这些无论如何都能编译的东西的情况下，这并不重要吗？是的，我认为这非常棘手。一方面，我相信这是一场生产力竞赛，你必须适应现实世界。我认为 Copilot 成功的一部分原因是它正是这样做的。它让你停留在你所在的地方。我已经在 VS Code 中了。我实际上在 NeoVim 中，但他们实际上为 NeoVim 发布了一个插件，所以向他们致敬。所以

从那里逐步发展。所以我相信关于这种代码生成的数字，因为开发人员经常难以承担引入包的责任。每当你依赖第三方时，你几乎就是在污染你的供应链，

你会得到一堆惊喜等等。所以在许多方面，正在发生的事情令人着迷的是，这几乎就像回归复制粘贴一样，对吧？在过去的 10 到 15 年中，生态系统的特点是包管理器的兴起。我们在 Python 中看到了这一点。我们在 Ruby 中看到了这一点。我们在 JavaScript 中看到了这一点。我们在 Rust 和 Cargo 中看到了这一点。但从根本上说，我们一直在做的是将代码字符串从最近的 CDN 复制粘贴到你的计算机中。我认为在许多方面，令人着迷的是，人工智能现在使复制粘贴变得如此符合人体工程学，以至于你真的需要那个包吗？还有一件非常有趣的事情是，在 UI 世界中，人们实际上比包更频繁地利用复制粘贴

因为对于 UI 来说，很难设计一个完美的 API，它实际上允许你在上面拥有这种创造性的自由。我刚才提到了这个问题，即易于创建的 UI 看起来都一样。这甚至可以追溯到 Win32、Java Swing 的时代，人们会对这些 UI 库进行巨大的投资，但没有人会使用它们。

因为然后一切看起来都一样。但现在我们看到复制粘贴的回归。我们就像今天创建 React UI 最流行的方式，它被称为 Chat CNUI。作者实际上告诉人们只需将内容从网络浏览器复制粘贴到他们的编辑器中。这是一个突破。我非常喜欢一个很棒的短语，那就是复制粘贴一切。

总是比糟糕的抽象好。许多最糟糕的代码库都是过度抽象的代码库。所以……

我相信人工智能将帮助我们，再次，这就像 100 倍工程师的想法，他们几乎不需要生态系统存在。你只需要编写所有内容，并且了解所有内容。关于你刚才所说内容的一个快速问题，因为有很多公司专注于供应链安全。例如 SNIC 或 Socket，它们基本上监控开源包，并说，现在是否插入了某些恶意内容？

你认为该功能会进入开发人员工具吗？像 Magic 这样的公司想要摄取你的整个代码库，然后在其之上提供某种超级 Copilot，对吧？你认为这种类型的功能最终会出现在那里吗？绝对的。安全 Copilot，对吧？就像你没有释放这个内存分配一样。使用后释放。我认为这些已经存在了，但可能有很多潜力，例如，

实时审核你正在自动完成的内容，对吧？这是回归复制粘贴的另一个论据，对吧？因为如果你真的拥有代码，你可以优化和保护代码，你不需要任何这种依赖项管理和清理。覆盖第三方包总是很痛苦的，对吧？就像你必须，哦，好吧，就像我不能……

按原样使用它，因为它存在漏洞，所以我们经常谈论的另一件事是单体存储库，我们构建了使采用单体存储库非常非常容易的工具，称为 Turbo，这也源于这样的观察：最大的公司，那些在全球范围内编写了最成功软件的公司，总是使用大型单体存储库工作，他们没有将他们的工程人员分散到，好吧，欢迎来到 Ellen 和 Sarah 的创业公司

我们这里有 100 个代码库。如果你想接触这个功能，请转到代码库 99。如果你想接触这个功能，请转到代码库 38。不，就像，这是代码库。它只是有效，对吧？大多数这些公司实际上并不依赖，他们只是不使用全球包管理器。首先，责任太大。其次，将代码复制粘贴到单体存储库中非常容易。

现在你已经拥有了它。现在你可以对代码进行更好的审核了。所以可能会有，再次，钟摆摆回供应商和人工智能生成很多这些代码。并且根据你的观点，现在扫描代码库的人工智能也更容易了，因为它们可以完全了解关键路径中的每个依赖项。然后我想最后一个问题是关于这个，你知道，机器衍生的语言，或者这是一个东西吗？

是的，我回到 GPT-4 目前似乎非常擅长的事情，这是互联网上可用数据的一个功能。所以它非常擅长编写 JavaScript。它非常擅长编写 Python。这是因为人们在这两种语言上创建了大量的內容。我不知道它在编写更多……例如 Nim 的情况下有多好。它不太擅长编写 CUDA。当然。但我认为这些事情更多的是关于四年或五年后会发生什么，而不是今天会发生什么。因为我完全同意你的观点。就像它用来在某些方面表现出色的训练集一样。

所以它非常擅长有大量数据的事情。它在数据稀疏并且必须进行外推的情况下变得更好，但它仍然是，你知道，那还处于早期阶段，对吧？也许是 GPT-6 或 7 之类的东西，你才能真正获得这种更高级的功能。但问题是，这种功能是否仍然相关？例如，达到那种级别或层次是否真的重要？我们已经出现的一个更直接的问题是能够非常，例如，

有效地使用你的令牌，这绝对有利于更简洁的语法。例如，当你输出 HTML 时，你只是浪费了很多时间。你可以使它更具体。你不需要所有这些冗余的结束标签等等。所以我绝对相信人工智能可以在更纯粹的逻辑层面上运行。

然后将其转换并映射回你手头的任何问题。我们当然已经做了一些简单的版本，基本上是为了提高我们系统的效率。你还想涵盖其他我们应该询问的内容吗？不，请访问 Vercel.com.ai 开始构建你自己的 AI 应用程序，并访问 Next.js.org 查看我们的框架。好的，太棒了。非常感谢你今天加入我们。很高兴认识你。谢谢，Garima。谢谢大家。

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