Das ist Der Rückschritt, ein wöchentlicher Newsletter, der eine wichtige Geschichte aus der Technologiewelt aufschlüsselt. Um mehr über den KI-Coding- und Vibe-Coding-Boom zu erfahren, folgen Sie David Pierce. Der Rückschritt kommt um 8 Uhr ET in den Posteingängen unserer Abonnenten an. Melden Sie sich an Der Rückschritt Hier.

Das Schreiben von Code war eine Killer-App für KI, noch bevor irgendjemand wirklich über KI sprach. Im Frühjahr 2021, 18 Monate bevor die Welt das Wort „ChatGPT“ kannte, stellte Microsoft das allererste Produkt einer Partnerschaft mit einer gemeinnützigen Organisation namens OpenAI vor: ein Tool namens GitHub Copilot, das Entwickler beim Schreiben von Code beobachtete und versuchte, Snippets und Zeilen für sie automatisch zu vervollständigen. Es war nicht so gut und es war nur eine „eingeschränkte technische Vorschau“, aber mehr als eine Million Entwickler haben sich trotzdem angemeldet, um es auszuprobieren.

Große Sprachmodelle schienen offensichtlich dazu geeignet, die Softwareentwicklung noch einfacher und noch schneller zu machen. Der meiste Code ist relativ strukturiert und unkompliziert; Codierungssprachen sind im Allgemeinen äußerst gut dokumentiert. und eine große Menge an Code steht online zur Verwendung in Trainingsmodellen zur Verfügung (wenn auch mit manchmal zweifelhaften Mitteln). Im Gegensatz zu so vielen anderen Informationen, die Sie möglicherweise von einem LLM erhalten, können Sie die Qualität des Codes auch überprüfen, indem Sie einfach versuchen, ihn auszuführen. Einige Unternehmen gingen zunächst davon aus, dass LLMs in der Lage sein könnten, Code zu schreiben Schneller indem Sie das nächste Wort vorhersagen, wie es die automatische Vervollständigung von Google tun könnte. Sie hofften jedoch, dass es schon bald einen Teil der Codierung für Sie übernehmen könnte. Vielleicht sogar alles.

Seit vielen Jahren verfolgen auch Unternehmen aus der Technologiebranche die Idee von „Low Code“- und „No Code“-Software. Anstatt den Benutzern endlose Listen mit Einstellungen und nicht analysierbaren Menüs anzubieten, bestand die Idee darin, den Benutzern die Möglichkeit zu geben, Software effektiv selbst zu erstellen. Das war lange Zeit ziemlich knifflig: Es gab Dinge wie Zapier und Apple Shortcuts, die im Grunde superkomplexe Workflow-Builder waren; Oder Sie haben Software wie Notion und Airtable, die immens flexibel waren, allerdings ziemlich schwer zu verstehen.

Schon damals war klar, warum KI-Codierungstools eines Tages ein gutes Geschäft sein könnten. Entwickler sind teuer; Die Produkterstellung dauert lange. Jedes Tool, das dazu führen könnte, dass Unternehmen weniger Entwickler einstellen oder ihnen helfen könnten, produktiver zu sein, wäre für Softwareunternehmen auf der ganzen Welt sicherlich ein einfaches Angebot. Wenn die Technologie jemals funktionieren würde, würden sich die Produkte praktisch von selbst verkaufen. Unternehmen wie Cursor und Windsurf sammelten riesige Geldsummen, um Unternehmen rund um KI-Codierungstools aufzubauen, während OpenAI, Google, Anthropic und andere damit begannen, neue Produkte für Entwickler zu entwickeln.

Zunächst war den KI-Codierungstools nicht zu trauen. Ein paar Jahre lang konnten sie vielleicht ein paar Codezeilen fertigstellen, mussten aber immer überprüft werden. Ende 2023 nannte Simon Willison, ein Programmierer und Blogger, LLMs „Seltsame Coding-Praktikanten.“ Er fragte sich, ob diese Praktikanten Programmierer vielseitiger und leistungsfähiger als je zuvor machen oder sie irgendwann ersetzen würden.

Anfang 2025 veröffentlichte Anthropic ein Produkt namens Claude Code, das diese Frage bald für viel mehr Menschen noch dringlicher machen sollte.

Ende 2025 veröffentlichte Anthropic eine neue Version seines Claude LLM mit dem Namen Opus 4.5. Den Benchmarks von Anthropic zufolge war es das bisher beste Claude-Modell, schien aber keinen weltbewegenden Fortschritt in der KI-Technologie darzustellen. Ein paar Wochen später begannen jedoch viele Entwickler, die über die Feiertage ein paar freie Stunden hatten, das neue Modell in Claude Code zu testen, und fast alle schienen zu dem gleichen Ergebnis zu kommen: es funktioniert. Plötzlich konnte das Tool, das Sie zuvor sorgfältig anfordern und überprüfen mussten, aus ein paar Sätzen einen funktionierenden Prototyp machen. Boris Cherny, der Schöpfer von Claude Code, gab an, dass KI bereits 100 Prozent seines Codes geschrieben habe. „Es war für mich genauso überraschend wie für alle anderen“, sagte er Der Rand Anfang dieses Jahres. Auf eine Weise, die für ein Codierungstool unmöglich schien, verbreitete sich Claude Code viral.

Claude Code hat vielleicht einen Großteil der Fantasie der Softwarewelt beflügelt, aber die Konkurrenz von Anthropic ist nicht weit dahinter. Der Codex von OpenAI, der 2025, einige Monate nach Claude Code, auf den Markt kam, hat eine Reihe von Updates erhalten und ist ebenfalls ein leistungsstarkes und beliebtes Tool zum Schreiben von Code. Google hat eine Befehlszeilenschnittstelle für sein Gemini-Modell eingeführt und hat kürzlich weitere Codierungsfunktionen in seine AI Studio-App integriert.

KI-Codierung scheint zunehmend der erste wirklich Mainstream-KI-Anwendungsfall zu sein – ganz zu schweigen vom ersten potenziell großartigen KI-Unternehmen. Der Claude-Code-Moment fiel mit einem zusammen absolute Umsatzexplosion für Anthropisch; Eine der Top-Führungskräfte von OpenAI forderte ihr Team kürzlich auf, keine „Nebenquests“ mehr zu machen und sich stattdessen auf den Wettbewerb mit Anthropic und Claude Code zu konzentrieren. Berichten zufolge planen sowohl OpenAI als auch Anthropic, dieses Jahr an die Börse zu gehen, was bedeutet, dass beide Unternehmen etwas vorweisen müssen für die Milliarden an Kapital, die sie eingesammelt haben, und die Milliarden, die sie für die Datenverarbeitung verbrannt haben. Es scheint, dass jedermanns beste Idee darin besteht, Code zu schreiben.

Fairerweise muss man sagen, dass es eine ziemlich vernünftige Vermutung ist. Unternehmen im Silicon Valley sehen plötzlich, wie Mitarbeiter um die meisten Token konkurrieren, den GPU-Zugriff als Rekrutierungsinstrument nutzen und öffentlich mit ihren KI-Rechnungen prahlen. Jensen Huang, CEO von Nvidia, sagte kürzlich, er würde sich um jeden hochbezahlten Ingenieur Sorgen machen, der Ich habe nicht 250.000 Dollar pro Jahr ausgegeben auf KI-Tokens. Auch wenn Entwickler befürchten, dass KI-Codierungstools das Ende ihrer Karriere und ihres Lebensunterhalts bedeuten könnten, ist der Wettlauf darum, sie so schnell wie möglich zu übernehmen, eröffnet. Eine Studie aus dem Jahr 2025 fanden heraus, dass 98 Prozent der Befragten angaben, KI-Codierungstools „mehrmals pro Woche“ zu verwenden.

Es sind auch nicht nur Entwickler. Im Februar 2025 hat Andrej Karpathy, ein Veteran der KI-Branche, prägte den Begriff „Vibe Coding“..“ „Ich baue ein Projekt oder eine Webanwendung“, schrieb er auf

Es ist eine Schande, dass Karpathy sich keinen einprägsameren Satz ausgedacht hat, denn die Vibe-Codierung blieb hängen. Der Name ebenso wie das Phänomen: Viele Leute, die keinen Code schreiben konnten oder konnten, machten sich plötzlich auf den Weg zu funktionsfähiger Software. Für viele dieser Leute, die sonst vielleicht Foliendecks oder Figma-Modelle erstellt hätten, reichte ein kaum funktionsfähiger Prototyp aus, und diese Codierungstools haben sich als mehr als geeignet erwiesen, kaum funktionsfähige Prototypen zu erstellen. Vibe-Codierung birgt jedoch Risiken, sowohl im Hinblick auf die Probleme, die fehlerhafter Code verursachen kann, als auch auf die Risiken, die Sie eingehen, wenn Sie diesen Tools Zugriff auf Ihren Computer und Ihre Daten gewähren. Es ist eine Sache, dem System zu vertrauen, wenn man seine Ausgabe überprüfen kann, und eine andere, dies zu tun, wenn man seine Sprache nicht beherrscht.

Die Krise der Softwareentwickler fängt gerade erst an. Unternehmen rund um das Silicon Valley entlassen Tausende von Mitarbeitern, meist mit der Begründung, KI sei der Grund. „Ein deutlich kleineres Team kann mit den Tools, die wir entwickeln, mehr und bessere Leistungen erbringen“, sagt Jack Dorsey, CEO von Block schrieb in einem Memo kündigte die Entlassung von 40 Prozent des Unternehmens an. „Und die Fähigkeiten der Intelligence-Tools werden von Woche zu Woche schneller.“ Im Fall von Block und vielen anderen ist KI wahrscheinlich zumindest teilweise nur ein Deckmantel für Überbesetzungen in der Pandemie-Ära, aber die Technologiebranche setzt eindeutig auf KI als Möglichkeit, die Produktivität zu steigern – und die Mitarbeiterzahl zu reduzieren.

Da sich KI-Codierungstools weiter verbessern, könnten sie auch den Rest des Softwaregeschäfts neu gestalten. Warum ein Vermögen für die Software eines anderen ausgeben, wenn Claude Code sie für Sie erstellen kann, genau so, wie Sie es möchten? Manche nennen dies das SaaSpokalypseund prognostizieren ein grundlegendes Umdenken in der Art und Weise, wie wir Software bewerten. Andere glauben, dass uns eine neue Generation erfolgreicher Startups bevorsteht, die KI-native Möglichkeiten bieten, alles zu erledigen. Wieder andere meinen, das sei alles übertrieben und Salesforce sei völlig in Ordnung. Was auch immer das Ergebnis sein mag, die Softwarebranche, die zu so unvorstellbaren Höhen und Bewertungen gewachsen ist, fühlt sich für viele plötzlich so an, als stünde sie auf wackeligem Boden.

Am anderen Ende des Entwicklerspektrums stehen die Vibe-Coder. Für die meisten Menschen sind selbst die einfachsten aktuellen KI-Codierungstools zu viel. Sie bringen Sie dazu, Code zu lesen. sie erfordern Terminalzugriff; Sie stellen viele Fragen, von denen man kaum erwarten kann, dass sie antworten können. Bei der KI-Codierung gibt es immer noch viele Fehler, große Datenschutzfragen und zu viele Möglichkeiten, wie böswillige Akteure beides ausnutzen können.

Mit Produkten wie Claude Cowork hat Anthropic begonnen zu prüfen, ob die Technologie von Claude Code etwas zugänglicher und weniger einschüchternd gemacht werden kann – Sie geben ihr einfach Zugriff auf eine Reihe von Dateien auf Ihrem Computer und lassen sie arbeiten. Produkte wie Perplexity Computer untersuchen, ob Menschen LLMs Zugriff auf alles auf ihren Geräten gewähren könnten, sodass die KI-Tools in ihrem Namen Dateien organisieren, Nachrichten beantworten und sogar Dinge kaufen könnten. Die zugrunde liegende Technologie beginnt zu funktionieren, aber es ist überhaupt nicht klar, wie die Leute sie nutzen sollen und ob sie das überhaupt wollen.