तेज़ी से विकसित हो रही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक के साथ, अधिक से अधिक डेवलपर AI द्वारा कोड जेनरेट करने पर निर्भर होने लगे हैं। यह प्रवृत्ति सिलिकॉन वैली के प्रसिद्ध स्टार्टअप एक्सेलेरेटर Y Combinator (YC) के नवीनतम बैच के स्टार्टअप्स में विशेष रूप से स्पष्ट है। YC के मैनेजिंग पार्टनर जारेड फ्रीडमैन ने हाल ही में YouTube पर एक बातचीत में खुलासा किया कि 2025 के विंटर बैच (W25) के एक चौथाई स्टार्टअप्स में 95% कोड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा उत्पन्न किया गया है।
फ्रीडमैन ने स्पष्ट किया कि यह आश्चर्यजनक 95% आंकड़ा इम्पोर्टेड लाइब्रेरी के कोड को शामिल नहीं करता है, बल्कि मानव और AI द्वारा संयुक्त रूप से इनपुट किए गए कोर कोड की मात्रा को दर्शाता है। उन्होंने जोर देकर कहा: "हम जिन लोगों को फंड कर रहे हैं वे तकनीकी रूप से अकुशल संस्थापक नहीं हैं। ये लोग बेहद कुशल हैं और शून्य से उत्पाद बनाने में पूरी तरह सक्षम हैं। एक साल पहले, वे वास्तव में ऐसा करते थे, लेकिन अब, 95% उत्पाद कोड AI द्वारा पूरा किया जाता है।"
"एम्बिएंट कोडिंग इज़ द फ्यूचर" शीर्षक वाले वीडियो में, फ्रीडमैन ने YC के सीईओ गैरी टैन, एग्जीक्यूटिव पार्टनर हार्ज टैगर और जनरल पार्टनर डायना हू के साथ इस प्रवृत्ति पर चर्चा की। उन्होंने उल्लेख किया कि डेवलपर पारंपरिक लाइन-बाय-लाइन कोडिंग के बजाय प्राकृतिक भाषा और अंतर्ज्ञान का उपयोग करके कोड लिखने की ओर बढ़ रहे हैं। पिछले महीने, टेस्ला के पूर्व आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रमुख, ओपनएआई के पूर्व शोधकर्ता एंड्रेज कार्पाथी ने बड़े भाषा मॉडल (LLM) पर आधारित इस नई कोडिंग विधि का वर्णन करने के लिए "एम्बिएंट कोडिंग" शब्द का इस्तेमाल किया था, जिसमें डेवलपर कोड विवरण के बजाय इरादे पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं।
हालांकि, AI द्वारा उत्पन्न कोड में कोई दोष नहीं है। कई शोध और रिपोर्टों में बताया गया है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा उत्पन्न कोड सुरक्षा कमजोरियों को पेश कर सकता है, जिससे एप्लिकेशन क्रैश हो सकते हैं या त्रुटियां हो सकती हैं, जिससे डेवलपर्स को कोड को डीबग करने या संशोधित करने में बहुत समय लगता है। हू ने चर्चा में बताया कि भले ही उत्पाद AI पर अत्यधिक निर्भर हो, डेवलपर्स को एक महत्वपूर्ण कौशल की आवश्यकता होती है - कोड पढ़ना और त्रुटियों की पहचान करना। "आपके पास स्वाद होना चाहिए, पर्याप्त प्रशिक्षण होना चाहिए ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि LLM का आउटपुट अच्छा है या बुरा। 'एम्बिएंट कोडिंग' को अच्छी तरह से करने के लिए, आपको अभी भी अच्छे और बुरे को अलग करने के लिए ज्ञान और अंतर्दृष्टि की आवश्यकता है," उन्होंने कहा।
गैरी टैन ने इस बात से सहमति व्यक्त की और कहा कि उत्पादों की दीर्घकालिक स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए संस्थापकों को अभी भी पारंपरिक कोडिंग प्रशिक्षण प्राप्त करने की आवश्यकता है। "मान लीजिए कि 95% कोड AI द्वारा उत्पन्न एक स्टार्टअप सफलतापूर्वक सार्वजनिक हो जाता है और एक या दो साल बाद उसके 10 करोड़ उपयोगकर्ता हैं, क्या यह क्रैश हो जाएगा? वर्तमान में, अनुमान मॉडल डीबगिंग में पर्याप्त शक्तिशाली नहीं हैं। इसलिए, संस्थापकों को उत्पाद को गहराई से समझना होगा," उन्होंने सुझाव दिया।
AI कोडिंग के उछाल ने वेंचर कैपिटल फर्मों और डेवलपर्स का व्यापक ध्यान आकर्षित किया है। पिछले 12 महीनों में, AI कोडिंग पर ध्यान केंद्रित करने वाले Bolt.new, Codeium, Cursor, Lovable और Magic जैसे स्टार्टअप्स ने कुल मिलाकर कई अरब डॉलर का फंडिंग जुटाया है। टैन ने इस पर टिप्पणी करते हुए कहा: "यह कोई अस्थायी प्रवृत्ति नहीं है, बल्कि कोडिंग का मुख्य तरीका है। यदि आप इस प्रवृत्ति के साथ नहीं चलते हैं, तो आप पीछे छूट जाएंगे।"
कोडिंग क्षेत्र में AI मॉडल के बढ़ते उपयोग के साथ, "एम्बिएंट कोडिंग" न केवल डेवलपर्स के काम करने के तरीके को बदल रहा है, बल्कि तकनीकी उद्यमिता के लिए नई संभावनाएँ भी खोल रहा है। हालाँकि, दक्षता और गुणवत्ता के बीच संतुलन कैसे बनाया जाए, यह अभी भी डेवलपर्स और AI के बीच सहयोग करते समय एक चुनौती है।