极狐 GitLab CEO 柳钢在访谈中深度解读了企业级 AI 编程产品 “驭码 CodeRider” 的定位与发展，展现了这款产品如何从 0 到 1 扎根中国市场。作为极狐 GitLab 转型 AI 公司的核心成果，驭码 CodeRider 自 2024 年 5 月推出以来，已签约 20 家客户，50 余家客户正在进行 PoC 测试，成为中国 AI 编程赛道的重要玩家。
柳钢介绍，驭码 CodeRider 的核心竞争力源于对中国企业需求的精准把握。与一年前相比，产品的优势从 “私有化部署、企业知识库、平台集成” 升级为 “更强调编程体验、端到端智能体编程及 MCP 工具应用”。其底层逻辑是 “AI 引领，双轮驱动” 战略 —— 将 AI 能力与 DevOps 深度融合，覆盖代码生成、安全审核、测试发布等全流程，形成端到端闭环。
作为 “全球首款 PC 原生的 AI 编程助手”，驭码 CodeRider 的 “PC 原生” 定位颇具前瞻性。柳钢解释：团队预见 AI PC 性能将快速提升，因此在产品规划、模型选型和算力分布上，均以 “最大化利用 PC 算力” 为核心，避免过度依赖云端大模型的高成本模式。目前，产品以插件形式适配 VS Code、JetBrains 等主流 IDE，短期内不做独立 IDE，而是专注于 “插件体验最优”。
在技术架构上，驭码 CodeRider 采用 “SOTA 模型 + 混合算力” 模式，既支持 7B 小模型，也能运行 685B 大模型，灵活平衡性能与成本。柳钢强调，私有化部署的难点不仅在于安全，更在于满足企业个性化需求 —— 例如，需让模型理解代码语义并实现精准嵌入索引，这需要对特定领域的模型组合、算力分层、软硬件优化有深厚积累。极狐团队通过技术攻关，在标准一体机上实现了数倍于未优化情况下的并发量和生成效率。
对于产品迭代，柳钢透露驭码 CodeRider 2.0 版本将推出三大亮点：一是 “Loom” 功能实现智能体编程；二是与 CI/CD 深度结合，覆盖单元测试、安全扫描等环节；三是引入个性化知识库，让 AI 理解多代码仓库的千万行代码，生成贴合企业需求的代码。他给当前产品打 99 分，唯一的遗憾是 “尚未实现规模化变现”，而未来 12 个月的核心目标就是突破这一关口。
柳钢坦言，做驭码 CodeRider 更像 “二次创业”—— 从 0 开始打造被用户喜爱且愿意付费的产品。相较于单纯追逐技术领先，他更关注 “收益”：“企业投入 100 万采用 AI 产品，能否创造 1000 万价值？” 这种务实思维，让驭码 CodeRider 在激烈竞争中站稳了脚跟。
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