Python篡位JavaScript成最夯程式語言!GitHub報告揭3大洞察:軟體工程師會被AI取代嗎?
Python篡位JavaScript成最夯程式語言!GitHub報告揭3大洞察:軟體工程師會被AI取代嗎?

當生成式AI逐漸茁壯,未來有機會取代軟體工程師嗎? 依軟體原始碼代管平台GitHub的視角而言,答案是:肯定不是現在!

微軟旗下的GitHub近日發表2024年Octoverse報告顯示,其洞察發現, 隨著AI技術的迅速擴展,開發者不但並未被取代,反而越來越多將AI模型融入至各類應用之中,並在GitHub上參與大量AI專案。

具體來說,2024年專案總量高達5.18億個,年增25%;生成式AI專案則佔13萬7千個,年增率高達98%⋯⋯。

總地來說,2024年的專案激增現象,可歸納為以下三大趨勢:

趨勢1:生成式AI活動激增,貢獻來自全球

在全球生成式AI活動方面,GitHub觀察到開發者不僅限於代碼生成,還在探索更多應用場景。儘管美國在生成式AI項目的貢獻方面領先,但美國以外地區的絕對貢獻數量增長明顯。

2024年,GitHub上生成式AI項目的貢獻量增長了59%,整體項目數量增加了98%,許多貢獻來自印度、德國、日本和新加坡等地區。

在GitHub上開發人員數量最多的前20個國家/地區中, 美國仍然是全球GitHub開發者最多的國家。但預估到2028年,印度的GitHub開發者數量有望超過美國。 至於拉丁美洲,則為開發者增長最快的地區。

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美國仍然是全球GitHub開發者最多的國家。
圖/ github

GitHub指出,在拉美地區,巴西開發者約達540萬人,年增27%;哥倫比亞達110萬人,年增25%;秘魯則達58萬人,年增27.5%。

而在亞洲,印度擁有1700萬開發人員外,開發人員年增高達28%;中國則有900萬開發人員,年增10%;印尼也高達350萬人,年增23%;菲律賓也達到170萬人,年增高達29%。

趨勢2:Python超越JavaScript,成為GitHub最大宗程式語言

在2024年,Python首次超越JavaScript成為GitHub上最受歡迎的語言。同時,Jupyter Notebooks的使用量在平台上大幅提升92%,顯示出數據科學、AI、機器學習和學術界人士正大量使用GitHub平台。

GitHub指出,基於程式語言的進步,開發人員的概念已從軟體開發人員擴展到運營或IT開發人員、機器學習研究人員、數據科學家、學生、教師和數學家等角色。而Python是數據科學和研究的首選語言,它在過去幾年中與Jupyter Notebooks的持續增長可能表明GitHub上的活動正在超越傳統的軟體開發。

值得注意的是,僅就程式碼上傳次數來看,JavaScript依然位居第一。更多開發者在進行程式碼上傳時經常使用JavaScript,但在GitHub上的所有貢獻類型中,Python的整體活躍度現在已超越JavaScript。

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在2024年,Python首次超越JavaScript成為GitHub上最受歡迎的語言。
圖/ Github

趨勢3:全球開發者數量成長,AI工具成助力

2024年,GitHub上的開發人員創建了超過70,000個新的公共和開源生成式AI專案,並為GitHub上的所有生成式AI專案做出了近60%的貢獻。

美國、香港、印度、德國和法國的開發人員是推動生成式AI項目貢獻的主要群體。例如,印度對GitHub上生成式AI專案的貢獻同比增長了95%,而法國則增長了70%。

至於哪些地區生成式AI專案的貢獻者百分比增長最高?包括荷蘭(291%)、衣索比亞(242%)、哥斯大黎加(171%)、塞爾維亞(175%)和越南(143%)。

其中,小型語言模型的興起為一大趨勢。過去一年中,GitHub上的開發者使用了Meta的LLaMA模型,顯示出對小型開源模型的興趣正在增長。

此外,GitHub的教育計劃已吸引超過700萬名學生參與,其中包括大量使用GitHub Copilot的學生、教師與開源維護者。

GitHub表示,隨著更多的小語言模型被引入市場,將減少使用AI開發軟體的計算要求。此外,由於生成式AI編碼工具使開發人員能夠使用自然語言編寫代碼,因此預估全球開發人員有更多機會為專案做出貢獻,無論他們使用何種母語。

AI貢獻者.jpg
AI專案貢獻者人數來源,以美國、印度、香港為前三大區域。
圖/ Github

延伸閱讀:川普跨越270票門檻,當選美國總統!對台灣有什麼影響?圖解AI及半導體關鍵政策

資料來源:github

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #AI #軟體工程師
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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