قدو تجمع 70 مليون دولار للتحقق من الأكواد مع توسع البرمجة بالذكاء الاصطناعي
بينما تولِّد أدوات البرمجة الذكية مليارات الأسطر من التعليمات البرمجية كل شهر، يظهر عنصر مقيّد جديد: التأكد من أن البرمجيات تعمل كما هو متوقع. تتراهن شركة Qodo الناشئة التي تبني وكلاء ذكاء اصطناعي لمراجعة التعليمات البرمجية، الاختبار، والحوكمة، على أن التحقق سيكون ما يحدد المرحلة التالية من تطوير البرمجيات.
جمعت الشركة الناشئة التي تتخذ من نيويورك مقرًا لها 70 مليون دولار في جولة التمويل من الفئة B قادتها Qumra Capital، مما رفع إجمالي تمويلها إلى 120 مليون دولار. كما شاركت شركات Maor Ventures، Phoenix Venture Partners، S Ventures، Square Peg، Susa Ventures، TLV Partners، Vine Ventures، بيتر ويليندر (OpenAI)، وكلارا شيه (Meta) في الجولة.
تهدف Qodo إلى أن تكون طبقة تركز على تعزيز الثقة في التعليمات البرمجية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي حيث تسرع الشركات في اعتماد أدوات مثل OpenClaw وClaude Code. يُكتشف العديد من الشركات أن الإنتاج الأسرع للتعليمات البرمجية لا يعني بالضرورة أن البرمجيات موثوقة أو آمنة.
اقرأ أيضاً
بينما تركز معظم أدوات مراجعة الذكاء الاصطناعي على ما تغيّر، تركز Qodo على كيفية تأثير تغييرات التعليمات البرمجية على الأنظمة بأكملها، مع الأخذ في الاعتبار المعايير التنظيمية، والسياق التاريخي، وتحمل المخاطر لمساعدة الشركات على إدارة التعليمات البرمجية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي بثقة أكبر.
تأسس إيتامار فريدمان، الذي شارك سابقًا في تأسيس Visualead وقاد قسم الرؤية الآلية في Alibaba (التي استحوذت على Visualead)، شركة Qodo في عام 2022. قال لموقع TechCrunch إن لحظتين رئيسيتين في مسيرته — وقته في Mellanox، التي استحوذت عليها Nvidia لاحقًا، وبناء Visualead — ألهمته للبدء في Qodo، قبل أشهر من إطلاق ChatGPT.
في Mellanox، حيث عمل على أتمتة التحقق من الأجهزة باستخدام التعلم الآلي، أدرك أن “توليد الأنظمة والتحقق منها يتطلبان نهجًا مختلفًا تمامًا (أدوات مختلفة، تفكير مختلف).” لاحقًا، في أكاديمية Damo التابعة لشركة Alibaba، شهد تطور الذكاء الاصطناعي نحو أنظمة قادرة على التفكير بلغة الإنسان. بحلول عام 2021-2022، قبل ظهور GPT-3.5، أصبح واضحًا له أن الذكاء الاصطناعي سيولد حصة كبيرة من محتوى العالم — خاصةً التعليمات البرمجية — مما عزز رأيه بأن توليد التعليمات البرمجية والتحقق منها سيتطلبان أنظمة مختلفة بشكل جوهري.
تظهر دراسة استقصائية حديثة أنه بينما لا يثق 95% من المطورين تمامًا في التعليمات البرمجية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، إلا أن 48% فقط يراجعونها باستمرار قبل الالتزام بها، مما يبرز الفجوة بين الوعي والممارسة.
حدث Techcrunch
سان فرانسيسكو، كاليفورنيا
|
13-15 أكتوبر، 2026
قال فريدمان: “تُبنى شركات توليد التعليمات البرمجية بشكل كبير حول LLMs. لكن لجودة التعليمات البرمجية والحوكمة، لا تكفي LLMs بمفردها.” أضاف: “الجودة ذات طابع شخصي. تعتمد على المعايير التنظيمية، والقرارات السابقة، والمعرفة القبلية. لا يمكن لـ LLM فهم ذلك السياق بالكامل. إنه مثل أخذ مهندس ممتاز من شركة واحدة وطلب مراجعة التعليمات البرمجية في شركة أخرى – حيث يفتقرون إلى السياق الداخلي.”
تساعد شركات مثل OpenAI وAnthropic في تشكيل السرد الأوسع للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك في مجالات قريبة مثل مراجعة التعليمات البرمجية، لكن تركيزها كبير على بناء ميزات بدلاً من حلول شاملة، حسبما أوضح فريدمان. على الرغم من وجود شركات ناشئة أخرى في هذا المجال، إلا أن العديد منها لا يزال في مرحلة مبكرة ولم تشهد بعد اعتمادًا واسع النطاق من المؤسسات، كما أشار الرئيس التنفيذي.
تنتقل Qodo إلى الأداء للتميّز في سوق مزدحم. احتلت الشركة الناشئة مؤخرًا المرتبة الأولى في ميزة مراجعة التعليمات البرمجية من Martian، حيث حصلت على 64.3% — أكثر من 10 نقاط أمام المنافس التالي و25 نقطة أمام مراجعة التعليمات البرمجية من Claude. يسلط المعيار الضوء على قدرتها على اكتشاف الأخطاء المنطقية المعقدة ومشكلات الملفات المتقاطعة دون إغراق المطورين بالضوضاء.
في الشهر الماضي، أطلقت Qodo 2.0، وهو نظام مراجعة تعليمات برمجية متعدد الوكلاء والذي يتصدر حاليا المعايير الحالية، وقدمت أدوات تتعلم تعريف كل منظمة لجودة التعليمات البرمجية.
تعمل الشركة بالفعل مع مؤسسات كبرى مثل NVIDIA، وWalmart، وRed Hat، وIntuit، وTexas Instruments، بالإضافة إلى شركات ذات نمو سريع مثل Monday.com وJFrog.
قال فريدمان: “لقد كان كل عام له لحظة محددة — من Copilot إلى ChatGPT إلى أتمتة المهام بالكامل.” وأضاف: “الآن ندخل مرحلة جديدة: الانتقال من الذكاء الاصطناعي بدون حالة إلى الأنظمة ذات الحالة — من الذكاء إلى ‘الحكمة الاصطناعية.’ هذا هو ما تم بناء Qodo من أجله.”