Nvidia, bünyesindeki tüm mühendislerini yapay zeka destekli programlama araçlarıyla buluşturduktan bu yana, şirket içi kod üretiminde adeta patlama yaşadı. Yapay zeka tabanlı kod editörü Cursor'ın özel bir sürümü, şu anda 30.000'den fazla Nvidia mühendisi tarafından aktif olarak kullanılıyor.
Mühendislikten Sorumlu Başkan Yardımcısı Wei Luio, Cursor'ın şirket genelinde neredeyse tüm ürün alanlarında ve yazılım geliştirme süreçlerinin her aşamasında kullanıldığını belirtti. Luio, "Takımlarımız kod yazmak, kod incelemeleri yapmak, test senaryoları oluşturmak ve kalite güvencesi (QA) için Cursor'ı kullanıyor. Tüm yazılım geliştirme yaşam döngümüz Cursor ile hızlandı. İş akışlarını tamamen otomatikleştirmek için Cursor'da birçok özel kural geliştirdik. Bu, Cursor'ın gerçek potansiyelini ortaya çıkardı" dedi.
Bu gelişmeler, Nvidia'dan çıkan tüm kodların yapay zeka tarafından üretildiği anlamına gelmiyor. Yazılım geliştirme süreci hala insanlar tarafından izlenip denetleniyor, ancak yapay zeka her aşamaya entegre edilerek darboğazlar gideriliyor ve maksimum verimlilik sağlanıyor. Cursor'ın desteği sayesinde mühendisler, eskisine göre üç kat daha fazla kod üretebiliyor.
Bununla birlikte, Cursor hata ayıklama gibi alanlarda da önemli faydalar sağlıyor. Nadir ve çözülmesi zor hataları tespit etme ve bunları hızla giderme konusunda oldukça başarılı. Nvidia ekipleri, özel kurallar kullanarak git akışlarını da otomatikleştirmekte ve Cursor'ın biletlerden ve dokümanlardan bağlam çekmesini sağlayarak hata düzeltmelerini ve doğrulamalarını kolaylaştırmakta.
Luio, "Cursor'dan önce Nvidia'nın hem kendi geliştirdiği hem de dışarıdan aldığı başka yapay zeka kodlama araçları vardı. Ancak Cursor'ı kullanmaya başladıktan sonra geliştirme hızımızda önemli artışlar görmeye başladık" diye konuştu. Ona göre Cursor, normal bir insanı zorlayabilecek, uzun süreli ve karmaşık veritabanlarının karmaşıklığını anlamada özellikle öne çıkıyor.
Ayrıca, Cursor'ın yeni başlayan ve deneyimsiz çalışanların hızla adapte olmalarına yardımcı olduğu da belirtiliyor. Tecrübeli geliştiriciler ise artık insan yaratıcılığı gerektiren farklı zorluklara odaklanarak fikirler ile uygulamalar arasındaki süreyi kısaltabiliyorlar. Bu durum, üretken yapay zekanın temel görevleri yerine getirme potansiyelini en iyi şekilde kullandığını gösteriyor.
Nvidia, kodlama hacmi ve genel üretkenlikteki artışa rağmen hata oranlarının sabit kaldığını vurguluyor. Bu, oyuncular ve profesyoneller tarafından kullanılan GPU sürücüleri gibi kritik bileşenlerin kodlarının, artık yapay zeka tarafından da desteklenmesi açısından büyük önem taşıyor. Bu durum, Nvidia için yeni bir gelişme değil; şirket, DLSS teknolojisini yıllardır süper bilgisayarlar üzerinde çalıştırıyor.
