Greptile on juuri julkaissut "2025 State of AI Programming Report" -raportin, joka tekee tekoälykoodin tarkastuksia, ja sen asiakkaisiin kuuluu tähtistartupeja kuten PostHog ja Brex aina Fortune 500 -yrityksiin. Noin miljardi koodiriviä kulkee heidän järjestelmänsä läpi joka kuukausi, joten heillä on melko paljon ensikäden dataa saatavilla. Katkelma raportin luvuista: Kehittäjien kuukausittain tuottamien koodirivien määrä kasvoi 4 450:stä 7 839:ään, eli 76 %. Myös PR:n määrä kasvaa, mediaani nousee 57:stä 76:een. Keskikokoisten joukkueiden kasvu on vieläkin korostuneempi, saavuttaen 89 %. Itse asiassa olen aiemmin valittanut, että monet ihmiset haluavat mitata tuottavuutta koodirivien määrällä, koska koodi ei ole omaisuus vaan riski, ja enemmän koodia on vaikeampaa ylläpitää, ja enemmän tekoälyn tuottamaa koodia tarkoittaa enemmän bugeja ylläpitoon. Tekoälyohjelmointityökalujen hyötyjen jakautuminen on erittäin epätasaista. Projekteissa, joilla on jo hyvä testikattavuus ja selkeät moduulirajat, tekoäly on erinomainen lisä. Kuitenkin tilanteissa, joissa monimutkaiset vanhat järjestelmät vaativat syvällistä alaosaamista, niiden rajallinen apu voi olla jopa tehotonta. Mutta joka tapauksessa, nyt tekoäly tekee koodista inflaatioa, on fakta. Tekoäly on lisännyt koodirivien määrää, joten onko laatu parantunut? Valitettavasti raportissa tätä ei mainita, sillä koodirivit ovat hyviä tilastoja ja koodin laatua ei ole helppo mitata. Raportin tiedot ovat yhä nähtävissä. Työkaluekologian osalta vektoritietokantamarkkinat kilpailevat tällä hetkellä peurojen kanssa, Weaviate johtaa 25 %:n osuudella, mutta seuraavat kuusi tai seitsemän yritystä ovat kaikki 10–25 %:n väliltä, eikä voittajaa ole vielä selvitetty. mem0 kattaa 59 % tekoälyn muistipaketista, paljon edellä. Sääntötiedostojen osalta CLAUDE .md oli listan kärjessä 67 %:n käyttöönottoprosentilla, mikä osoittaa, että monet kehittäjät käyttävät Claudea ohjelmointiagentteina. SDK-lataustrendi on vieläkin mielenkiintoisempi. OpenAI on yhä ehdoton johtaja, latauksellaan 130 miljoonaa kertaa kuukaudessa. Mutta Anthropicin kasvuvauhti on ollut huikea, kasvanut 1 547-kertaiseksi huhtikuusta 2023 tähän päivään, ja se on nyt vakaana 43 miljoonassa. OpenAI:n ja Anthropicin lataussuhde on kutistunut 47:1:stä vuoden 2024 alussa nyt 4,2:1:een. Googlen GenAI SDK on edelleen 13,6 miljoonassa, selvästi jäljessä. Mallin suorituskyvyn vertailuosiossa testattiin GPT-5.1, GPT-5-Codex, Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.5 ja Gemini 3 Pro. Useat havainnot ovat huomionarvoisia. Ensimmäinen token-vasteaika on alle 2,5 sekuntia molemmissa Anthropic-malleissa, kun taas muilla kolmella on yli kaksinkertainen. Älä aliarvioi näitä muutamaa sekuntia – interaktiivisessa ohjelmointitilanteessa ajattelusi keskeytyy, jos odotat pitkään, ja joudut palaamaan tilaan. Läpimenon osalta OpenAI:n kaksi mallia ovat nopeimpia, mediaani 60–70 tokenia sekunnissa. Anthropic on 17–20-vuotias ja Kaksoset vain 4–5. Mutta korkea läpimenokyky ei tarkoita kaikkea, se riippuu siitä, tarvitseeko käyttötilanteesi todella olla niin nopeaa. Kustannusvertailu on asetettu 1x:ksi GPT-5-koodeksin perusteella, GPT-5.1 on myös 1x, Gemini 3 Pro 1,4x, Claude Sonnet 4,5 2x ja Claude Opus 4.5 3,3x. Anthropicin malli on huomattavasti kalliimpi, mutta monet käyttäjät kokevat koodin laadun paremmaksi ja ovat valmiita maksamaan siitä. Raportti päättyy viimeaikaisiin tutkimuksiin, mukaan lukien DeepSeek-V3:n MoE-arkkitehtuuri, pitkän kontekstin ja RAG:n välinen kompromissi sekä MEM1:n jatkuvan muistin agenttikehys. Tämä osa on enemmänkin kuin lukulista ammattikehittäjille, ei laajennettuna.