ندار دانيليا، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشاتل – سلسلة المقابلات

ندار دانيليا، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشاتل – سلسلة المقابلات: يشغل ندار دانيليا منصب المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة شاتل منذ تأسيسها في عام 2019، وقاد نموها من شركة ناشئة مبكرة ضمن دفعة YC Summer 2020 إلى شركة هندسة منصة موجهة للمطورين؛ قبل شاتل، شغل مناصب بما في ذلك رئيس قسم المخاطر في شركة بروفينانس تكنولوجيز المحدودة، حيث عمل على استراتيجيات صناديق التحوط الكمية، وفي وقت سابق في مناصب تقنية وبيانات في لندن وفي جوجل.

شاتل هي منصة بنية تحتية سحابية مفتوحة المصدر تسهل تطوير الواجهات الخلفية ونشرها عن طريق استخراج البنية التحتية من تعليقات الشفرة بحيث يمكن للمطورين التركيز على كتابة شفرة رست أو لغات أخرى دون الحاجة إلى إدارة ملفات تكوين منفصلة أو إعداد سحابي معقد؛ تتيح المنصة نشر سريع، وتوفير الموارد بشكل افتراضي، وتوسيع سلس، وهي تستخدم من قبل عشرات الآلاف من المهندسين مع أكثر من 130 ألف عملية نشر، وتهدف إلى توسيع تجربة الصفر تكوين مدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى جميع اللغات وتكاملها مع أدوات مثل جيت هاب كوبيلوت وكورسر.

ما هي اللحظة أو الإحباط التي دفعتك في النهاية إلى المشاركة في تأسيس شاتل، وما هي المشكلة التي كنت تحاول حلها في البداية؟

جاءت النقطة الفارقة خلال فترتي في قيادة التداول في صندوق تحوط كمي. كنا نمتلك مهندسين استثنائيين – دكاترة، خبراء منصات ذوي خبرة، وباحثين في التعلم الآلي – ولكن حتى مع هذه المواهب، كانت البنية التحتية السحابية العائق الثابت. بناء نموذج تداول أو خدمة خلفية لم يكن الجزء الصعب. كانت المشكلة في النشر: تشغيله بأمان، وتوسيعه، وربطه بخدمات السحاب معًا. هذا هو المكان الذي تباطأ فيه كل شيء. في مرحلة ما، كان أكثر من نصف فريقنا الهندسي يقوم بعمل ديفوبس فقط للحفاظ على تشغيل الأنظمة.

ما ظل معي لم يكن تعقيد الشفرة أو الرياضيات. بل كان مشاهدة أشخاص قويين يحرقون معظم وقتهم في محاربة السحاب بدلاً من بناء ما يهم حقًا. لم يكن أحد يريد القيام بذلك العمل، لكنه كان لا مفر منه. هذا الاحتكاك – الفجوة بين “لقد بنيت شيئًا” و “إنه يعمل بشكل موثوق” – هو ما تم إنشاء شاتل لحله.

تأسست شاتل في عام 2019، قبل موجة أدوات الترميز بالذكاء الاصطناعي الحالية. كيف تطورت رؤيتك الأصلية مع شيوع التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟

ظلت المشكلة الأساسية كما هي، لكن الذكاء الاصطناعي ضاعفها بدرجة كبيرة. عندما بدأنا، كانت البنية التحتية بالفعل العامل المحدد للفرق الهندسية القوية. عندما ظهرت أدوات مثل كوبيلوت وكورسر وكلود، أصبح العائق الذي كنا نحلله غير قابل للتجاهل.

فجأة، يمكن للمطورين توليد تطبيقات كاملة في دقائق، لكن هذه التطبيقات تصطدم بجدار على الفور. يمكن للذكاء الاصطناعي كتابة الشفرة، لكنه لا يستطيع تكوين الموارد السحابية وإدارتها بشكل موثوق. الفجوة التي كنا نحلها أصبحت أوسع وأكثر إلحاحًا. ملايين الناس يبنيون الآن نماذج أولية، لكن فقط جزءًا منها يصل إلى الإنتاج.

تطورت الرؤية من “جعل البنية التحتية أسهل للمطورين” إلى “جعل البنية التحتية تعمل لجيل جديد تمامًا من البناة” – المؤسسين المنفردين، الفرق الصغيرة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم إنشاء شفرة خلفية لكنهم لا يرغبون في النضال مع تكوين السحاب. نحن لا نخدم المطورين التقليديين فقط بعد الآن. الجمهور انفجر.

أدوات الذكاء الاصطناعي مثل كورسر وجيت هاب كوبيلوت غيرت كيف يكتب المطورون الشفرة. من منظورك، ما هي أجزاء دورة حياة البرمجيات التي تحسنت أكثر، وأين لا تزال الفرق تواجه صعوبات؟

توليد الشفرة قفز إلى الأمام. هذا الجزء أصبح شبه محلول. يمكنك وصف ميزة، والذكاء الاصطناعي سوف يخلقها. الاستفادة خاصة في الجانب الأمامي لأن الأنماط مفهومة جيدًا – المكونات، والأشكال، والترتيبات.

حيث لا تزال الفرق تواجه صعوبات هو كل ما يأتي بعد ذلك: النشر، والبنية التحتية، والعمليات. قد يولد الذكاء الاصطناعي نقطة نهاية واجهة برمجة تطبيقات، لكنه لا يستطيع تلقائيًا إنشاء قاعدة بيانات، أو تخزين، أو طابور، أو شبكة، أو أذونات، أو خط أنابيب نشر يجعلها قابلة للتشغيل فعليًا. لم تواكب البنية التحتية الخلفية وتيرة توليد الشفرة.

النتيجة هي تقدم غير متساو. بدلاً من أن تصبح الأمور أكثر بساطة من البداية إلى النهاية، تظهر نقاط ضغط جديدة. تولد الفرق أنظمة خلفية كاملة في دقائق، ثم تتعثر أيامًا في محاولة نشرها بأمان. في بعض الأحيان، يجعل الذكاء الاصطناعي الأمور أسوأ عن طريق إنتاج المزيد من الشفرة مما يمكن للفرق تشغيله أو صيانته. هذا هو المكان الذي يعيش فيه الاحتكاك الحقيقي الآن.

غالبًا ما يوصف النشر بأنه العائق الأكبر للتطبيقات التي يولدها الذكاء الاصطناعي. ما الذي يجعل نقل هذه الأنظمة إلى بيئة الإنتاج صعبًا بشكل خاص مقارنة بتوليد الشفرة نفسها؟

المشكلة هي الموثوقية والنتائج. توليد الشفرة متسامح – إذا كان الذكاء الاصطناعي يرتكب خطأً، ترى ذلك على الفور وتصلحه. أخطاء البنية التحتية مختلفة. إذن خاطئ واحد، أو مورد أسيء تكوينه، أو افتراض خاطئ حول التكلفة أو الأمان، وتكون قد خلقت مشكلة حقيقية قد لا تظهر حتى في وقت لاحق.

في البداية، حاولنا ترك الذكاء الاصطناعي يستنتج البنية التحتية بحرية من شفرة التطبيق. بدا رائعًا في العروض التوضيحية. في الأنظمة الحقيقية، انهار. كان الذكاء الاصطناعي ينتج إعدادات بثقة كانت شبه صحيحة ولكنها غير صحيحة تمامًا – أذونات واسعة جدًا، اختيارات موارد غريبة، تكوينات ستكون باهظة الثمن في النهاية.

ذلك علمنا شيئًا حرجًا: في الإنتاج، الذكاء بدون حدود يخلق مشاكل. الذكاء الاصطناعي لا يحتاج إلى المزيد من الحرية. إنه يحتاج إلى ضوابط أفضل. يجب تصميم الأنظمة حيث يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح وتسريع، لكنه لا يستطيع العدو بشكل غير منضبط. هذا هو التحدي الفني الذي يجعل نقل التطبيقات المولدة بالذكاء الاصطناعي إلى بيئة الإنتاج أكثر صعوبة بكثير من توليد الشفرة.

أدخلت شاتل مؤخرًا نبتون كتطور جديد لمنصتها. نبتون موصوف بأنه مهندس منصات عام قائم على الذكاء الاصطناعي – ماذا يعني ذلك في المصطلحات العملية للمطورين الذين ينتقلون من نموذج أولي إلى خلفية جاهزة للإنتاج؟

يعمل نبتون كالطبقة المفقودة بين الشفرة والإنتاج. في المصطلحات العملية، يعني ذلك أن المطورين – أو وكلاء الذكاء الاصطناعي – يمكنهم التركيز على كتابة منطق التطبيق، ويقوم نبتون بكل شيء آخر: فهم ما هي البنية التحتية المطلوبة، وتوفير الموارد، وإدارة الأسرار، ومعالجة النشر، وتنسيق الخدمات.

بدلاً من جعل المطورين يترجمون تطبيقهم إلى بنية تحتية سحابية، يفهم نبتون التطبيق وينتج البنية التحتية حولها. شفرتك هي الخطة. يبني نبتون البيئة المطلوبة لتشغيلها. لا يوجد ملفات Dockerfile، لا تيرافورم، لا تكوين لا نهاية له.

لمن ينتقل من نموذج أولي إلى إنتاج، يعني ذلك أنك لا تصطدم بالجدار الذي تحتاج إلى تعلم ديفوبس فجأة. التطبيق الذي بنيته يستمر في العمل أثناء توسيع نطاقه. نبتون يغلق الفجوة بين “لقد بنيت شيئًا” و “إنه يعمل بشكل موثوق في الإنتاج”.

كيف توازن بين السرعة والتجريد مع الحاجة إلى التحكم والأمان والرصد، مع زيادة اعتماد المطورين على الذكاء الاصطناعي لتوليد أنظمة الخلفية؟

الثقة هي الجواب. في البنية التحتية، الثقة تهم أكثر من القدرة. مفاجأة سيئة واحدة – ثغرة أمنية، أو عملية نشر معطلة، أو فاتورة سحابية ضخمة – وستفقد الناس.

تعلمنا في وقت مبكر أن كل ما يلمسه الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون مفهومًا وقابلًا للمراجعة. حتى لو لم يكن المطور قد كوّن شيئًا يدوياً، لا يزال يحتاج إلى رؤية ما يحدث ولماذا. هذا هو السبب في أن نبتون يستخدم قواعد حتمية للبنية التحتية. يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح وتسريع، لكن كل ما يفعله يعتمد على مواصفات قابلة للمراجعة، وقابلة للتنبؤ، وقابلة للاختبار.

الانتقال الذي قمنا به كان من “الذكاء الاصطناعي يقرر” إلى “الذكاء الاصطناعي يقترح ضمن قيود”. هذا هو الفرق بين عرض توضيحي ممتع وشيء يمكنك الوثوق به عندما يهم الأمر. المطورون لا يقضون وقتًا أقل في اتخاذ القرارات – إنهم يقضون وقتًا أقل في الكتابة وأكثر في اتخاذ القرارات حول ما يجب أن يوجد، وما هو مقبول، وما المفاضلات المنطقية. تعامل أفضل الفرق الذكاء الاصطناعي كمهندس مبتدئ شديد الكفاءة: مفيد ومنتج، لكنه ليس صاحب القرار.

ما هي أنواع الفرق التي ترى قيمة قوية من نبتون اليوم، سواء كانت مطورين منفردين، أو شركات ناشئة، أو منظمات هندسية أكبر؟

الملف الشخصي تغير بشكل كبير. في البداية، على جانب رست، كنا لدينا قاعدة متنوعة – مطورين منفردين، شركات ناشئة في مرحلة مبكرة، وشركات في طور التوسع، وحتى فرق مؤسسات في قطاع السيارات، أجهزة إنترنت الأشياء، المالية، العملات المشفرة، وفي أي مكان تكون فيه الموثوقية والأداء مهمين. أرادت هذه الفرق قوة Rust دون عبء إدارة البنية التحتية السحابية المعقدة.

لكن خلال العام الماضي، غيّر ظهور التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي تمامًا هوية من يبني البرمجيات. الآن نرى مؤسسين منفردين، مطورين مستقلين، وكلاء ذكاء اصطناعي، فرق صغيرة، وشركات برمجيات تقليدية تولد شفرة خلفية بسرعة غير مسبوقة. الجمهور لم يعد فقط مهندسين ذوي خبرة في مجالات متخصصة.

نرى بانتظام مؤسسين منفردين وفرق صغيرة تنتقل من فكرة إلى واجهة خلفية منشورة في جلستهم الواحدة لأنهم لا يحتاجون إلى قضاء أيام على الإعداد. ليس فقط الوقت المحفوظ – إنه الزخم المحفوظ، وهو كل شيء في البداية. هذا هو المكان الذي تظهر فيه القيمة الأكثر قوة: الأشخاص الذين يمكنهم البناء لكنهم لا يرغبون في أن يصبحوا خبراء في البنية التحتية فقط لجعل أفكارهم حية.

من الناحية الفنية، كيف يتعامل نبتون مع تكوين البيئة، وإدارة الأسرار، وتشكيل البنية التحتية عند تحويل الشفرة التي يولدها الذكاء الاصطناعي إلى خلفية إنتاج قابلة للنشر؟

يعامل نبتون الشفرة والبنية التحتية كمنظومة موحدة. تعمل معظم أدوات النشر مثل خدمة توصيل – تقدم لها حاوية فتحاول تشغيلها. هذا لا يزال يتركك مسؤولاً عن خياطة موارد السحاب معًا، وكتابة التكوين، والتعامل مع متغيرات البيئة، ومعالجة الأسرار، وتوفير قواعد البيانات.

يقلب نبتون هذا النموذج. بدلاً من جعل المطور يترجم تطبيقه إلى بنية تحتية سحابية، يفهم نبتون التطبيق وينتج البنية التحتية حولها. إنه نهج ديفوبس أصلي بالذكاء الاصطناعي: الشفرة هي الخطة، ويبني نبتون البيئة المطلوبة لتشغيلها – بما في ذلك إدارة الأسرار، وتكوين البيئة، وتشكيل الموارد.

المفتاح هو أن الذكاء الاصطناعي يعمل داخل قواعد حتمية للبنية التحتية. لا يمكنه إنتاج تكوينات عشوائية. كل شيء يبقى قابلًا للمراجعة وقابل للتنبؤ، وهو ضروري للأمان ومراقبة التكلفة في بيئات الإنتاج.

بالنظر إلى المستقبل، كيف ترى دور نبتون يتطور في نظام بيئي حيث يبني الذكاء الاصطناعي وينشر ويدير أنظمة برمجية أخرى بشكل متزايد؟

نحن نمشي نحو عالم حيث الفجوة بين الفكرة والمنتج الشغّال تقترب من الصفر. قريبًا، لن يتم بناء المنتجات بسرعة فحسب، بل ستتحسن بشكل مستمر بناءً على ملاحظات آنية من كيفية استخدام الناس لها فعليًا.

في ذلك العالم، لن تكون البرمجيات ثابتة. التطبيقات، والوكلاء، والأنظمة ستُنشأ، وستُعدل، وستُطوّر بشكل مستمر. كل ذلك لا يزال يحتاج إلى تشغيله في مكان ما. لا يزال يحتاج إلى بنية تحتية، وأذونات، وموارد، وموثوقية.

هدفنا على المدى الطويل هو أن نصبح النظام الافتراضي لديفوبس المدعوم بالذكاء الاصطناعي – بشكل أساسي مهندس منصة الذكاء الاصطناعي. سواء كانت الشفرة مكتوبة بواسطة مطور في كورسر أو تم توليدها تلقائيًا بواسطة وكيل ذكاء اصطناعي، يجب أن يكون نبتون الطبقة التي تأخذها من الشفرة إلى خدمة تشغيل كاملة قابلة للتوسيع في الإنتاج.

إذا أصبح الإبداع بلا حدود، لا يمكن للبنية التحتية أن تكون العائق. مع أن يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي والمنتجات التي تتطور تلقائيًا عاديين، مهمتنا هي جعل التفاعل مع البنية التحتية السحابية سلسًا، قابلًا للتنبؤ، وآمنًا. نحن متفرغون لجعل ذلك غير مرئي، بحيث يمكن للمطورين، والمؤسسين، والشركات التركيز على إنشاء القيمة بدلاً من النضال مع البنية التحتية.

شكراً على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا شاتل.