有時候失敗的故事，遠比成功案例帶來更多省思。
Kite是2014年成立的AI寫程式幫手，技術環境還不那麼發達時，就以「自動化寫程式」為目標打造產品，上線後成功協助開發人員提升效率，每月擁有高達50萬名活躍用戶。
然而，儘管產品被市場接受，營運卻走到盡頭，11月宣布中止業務。Kite的商業模式和營運過程出了什麼問題，被迫放棄7年努力忍痛收攤？
花5年做產品，累積數十萬用戶卻始終零收入
Kite創辦人暨執行長Adam Smith曾在2006年創立電子郵件分析工具Xobni，2013年被Yahoo收購。隔年Adam Smith就開啟第二度創業成立Kite，嘗試以AI技術加速寫程式效率。
雖然當時AI應用還不豐富，但Kite想解決的問題很簡單，就是讓程式語言許多重複元素能自動化處理，並像Word「拼寫檢查器」藉機器學習幫助開發人員檢查錯誤。如此開發人員就能專注提升軟體品質，而不是花大把時間debug與維護程式碼。
▲ Kite希望協助工程師自動化處理重複性排錯檢查。（Source：Kite）
Kite以GitHub程式碼為訓練數據建立AI學習模型，花5年不斷修正和最佳化後，終於2019年做出市場接受的產品，可為開發人員精準預測一整串程式碼接續用詞。上線後行銷支出幾乎為零，攀升到每月達50萬名活躍用戶。
然而，儘管使用人數顯著擴大，營運約3年左右，Kite卻沒有獲得任何收入，除了獲利狀況不盡理想，要打造真正完整理解程式碼邏輯的AI產品，也比想像困難。
用戶不想花錢、技術無法支撐，Kite為什麼做不起來？
Adam Smith結束業務聲明提到，Kite之所以走不下去，和兩大原因有關：商業模式失敗和技術不夠成熟：
1. 商業模式失敗：50萬用戶不願意掏錢？
「我們的50萬名開發人員不願付費使用Kite」，Adam Smith指出，Kite個人使用者多半免費版就夠用，因此原本主要鎖定付費客群是企業用戶，然而大多數狀況，工程師主管單位頂多只願意花錢解鎖單項功能，而不想長期訂閱任何付費方案，「就算Kite能讓寫程式提升18%效率，也不能成功吸引他們」。
Adam Smith說，找尋獲利方式碰壁時，曾嘗試探索更多業務轉型的可能方向，但考量到經過7年高壓工作，整個團隊已筋疲力盡，還是決定停止Kite業務。
Kite商業模式之所以失敗，除了付費方案不夠吸引人，《Devclass》報導也提到，像Kite這類開發者工具，雖然的確能幫助使用者，但產品開發成本很高，打入市場時往往不具價格優勢，此時當其他大型公司也有類似工具時，便更難成功讓使用者買單。
2. 技術不夠成熟：起步時機太早、AI發展還不到位
Adam Smith提到，另一個導致Kite失敗的致命原因，則是時機錯誤。
他表示，雖然Kite有做出成績，但未達「提升10倍效率」目標，這是因Kite起步時機過早，沒考量到整體科技環境尚未準備就緒，且直至今日AI發展也遠遠不夠成熟，他強調：「就算現在最先進AI模型，也沒辦法完全理解程式語言結構。」
Adam Smith透露，其實Kite還在營運時，訓練模型取得很大進展，卻礙於資源不足無法繼續研發，以他個人經驗來說，估計要建立真正可靠的AI產生程式碼工具，至少得投資1億美元。
但Adam Smith也認為，Kite失敗並不代表這條路不可行，他相信運用AI技術徹底改變軟體開發的那天仍會到來，如由Github與Open AI合作打造的自動寫程式碼工具Copilot，就有很可觀的潛力，「只是仍有很長一段路要走」，他說。
▲ Github與Open AI合作打造的Copilot，能偵測開發人員輸入的程式碼後自動推薦接續的編寫建議。（Source：GitHub Copilot）
結束運作後，Kite大部分程式碼都開源上傳GitHub，含Python類型推理引擎、Python公共套件分析器、桌面軟體、整合編輯器、GitHub爬蟲與分析器等。
開源資源幫助有限，打造AI產品還有哪些挑戰？
雖然Kite失敗和商業模式出錯脫不了關係，但也帶出AI產品發展的侷限：即便有越來越豐富的開源程式碼，大多數人仍很難有足夠硬體設備和資金，實際運用開源資源。
正如知名電腦資訊出版商O′Reilly高級主管Mike Loukides近期文章指出，雖然有很多公司都聲稱發展AI，但推動AI發展有比較顯著成果的只有Meta、OpenAI和Google，這三間公司的共同點是，都有強大的運算基礎設施。
Mike Loukides表示，三間公司都響應開源而公開部分程式碼，但本身就是為了大規模運算編寫，導致不論個人、企業或研究機構，都很難用一般硬體裝置自行訓練這些大型AI模型。
換句話說，AI技術要達到開源精神，不只公開程式碼，而是要有更突破的方法，讓開發人員真正接觸巨頭公司的技術內涵，以讓整體科技有更大前進能量。否則很難訓練出有巨大影響力的AI模型。加上層出不窮的法律規範、隱私權、機器犯罪等爭議，打造AI產品的道路還是充滿重重挑戰。
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