随着AI编码工具每月生成数十亿行代码，如何确保软件按预期运行正成为新的制约因素。一家专注于代码验证的初创公司Qodo认为，验证环节将成为软件开发下一阶段的关键。

这家总部位于纽约的公司近日完成7000万美元B轮融资，由Qumra Capital领投，Maor Ventures、Phoenix Venture Partners、S Ventures、Square Peg、Susa Ventures、TLV Partners、Vine Ventures，以及OpenAI的Peter Welinder和Meta的Clara Shih等投资者参投。本轮融资过后，Qodo累计融资总额达到1.2亿美元。

聚焦AI生成代码的“可信层”

在企业加速采用OpenClaw、Claude Code等AI编码工具的背景下，Qodo将自身定位为提升AI生成代码可信度的一层基础设施。公司认为，更快的代码产出并不必然意味着软件的可靠性或安全性得到保障。

与多数聚焦单次代码变更本身的AI审查工具不同，Qodo强调评估代码变更对整个系统的影响。其产品在审查过程中会结合组织内部标准、历史决策和风险偏好等因素，帮助企业在引入AI生成代码时更好地进行质量和治理管理。

Qodo联合创始人兼首席执行官Itamar Friedman表示，当前大部分代码生成产品建立在大型语言模型（LLM）之上，但在代码质量和治理方面，仅依赖LLM并不足够。他指出，代码质量具有主观性，依赖于各组织自身的标准、过往选择和内部知识，而通用模型难以完全掌握这些背景信息。

一项最新调查显示，95%的开发者并不完全信任AI生成的代码，但仅有48%的开发者会在提交前持续进行审查，反映出开发者对风险的认知与实际行为之间存在差距。

创始人背景与产品路径

Friedman曾联合创立Visualead，并在该公司被阿里巴巴收购后，负责阿里巴巴机器视觉业务。他于2022年创立Qodo，时间点早于ChatGPT发布。

他在接受TechCrunch采访时回顾称，职业生涯中的两个阶段促成了创办Qodo的想法：其一是在后来被英伟达收购的Mellanox工作期间，参与利用机器学习自动化硬件验证；其二是在阿里巴巴达摩院期间，见证AI系统向能够理解人类语言的方向演进。

Friedman表示，在Mellanox的经历让他意识到，负责生成系统与负责验证系统的技术路径和思维方式存在本质差异。到2021至2022年间，即GPT-3.5发布前夕，他预期AI将大规模生成内容，尤其是代码，这进一步强化了他关于“代码生成与代码验证需要不同系统”的判断。

他还提到，OpenAI和Anthropic等公司正在推动更广泛的AI应用，包括代码审查在内的相关场景，但这些机构主要聚焦底层能力构建，而非端到端的企业级解决方案。尽管市场上已出现其他相关初创公司，但多数仍处于早期阶段，尚未在大型企业中实现广泛部署。

基准测试表现与产品迭代

在竞争激烈的市场中，Qodo强调其在性能上的差异化。根据代码审查基准测试平台Martian的最新结果，Qodo在相关测试中以64.3%的得分位列第一，比排名第二的竞争对手高出逾10分，比Claude Code Review高出25分。该基准测试主要考察工具发现复杂逻辑错误和跨文件问题的能力，同时评估其在减少无效提示、降低开发者“噪音”方面的表现。

过去一个月内，Qodo推出了多代理代码审查系统Qodo 2.0。公司称，新版本在现有基准测试中处于领先位置，并引入了可学习各组织自身代码质量定义的工具，以更贴合不同企业的内部标准和实践。

目前，Qodo已与多家大型企业建立合作关系，包括英伟达、沃尔玛、红帽、Intuit和德州仪器等，同时也服务于Monday.com、JFrog等成长型科技公司。

Friedman表示，近几年AI应用的演进呈现阶段性特征，从Copilot到ChatGPT，再到更广泛的任务自动化，如今正进入从“无状态AI”向“有状态系统”转变的阶段。他称，Qodo的目标正是围绕这一转变，构建面向代码验证和治理的系统能力。