Spotify表示，得益于人工智能，其最佳开发者自去年十二月以来就没有写过一行代码。

AI编程是否已经达到临界点？至少对Spotify而言似乎如此。该公司在本周的第四季度财报电话会议上表示，公司最优秀的开发人员"自去年12月以来没有编写过一行代码"。这一声明来自Spotify联合首席执行官古斯塔夫·索德斯特罗姆(Gustav Söderström)，他同时还分享了公司如何利用AI加速开发的其他评论。

值得注意的是，Spotify指出，在2025年期间，其流媒体应用推出了超过50项新功能和变更。最近，公司还推出了更多功能，如AI驱动的"提示播放列表"(Prompted Playlists)、有声书的"页面匹配"(Page Match)以及"关于这首歌"(About This Song)，这些功能都在过去几周内上线。

Spotify在电话会议上告诉分析师，公司工程师正在使用一个名为"Honk"的内部系统来加速编码和产品开发速度。该系统支持使用生成式AI进行远程、实时代码部署，特别是使用Claude Code。

索德斯特罗姆说："具体来说，Spotify的一位工程师可以在早上通勤途中，通过手机上的Slack告诉Claude修复一个错误或为iOS应用添加新功能。一旦Claude完成这项工作，工程师就会在手机上的Slack上收到应用的新版本，然后将其合并到生产环境中，这一切甚至在他们到达办公室之前就能完成。"

Spotify称赞该系统"极大地"帮助加速了编码和部署过程。

索德斯特罗姆表示："我们预见这并非AI开发的终点，而仅仅是一个开始。"

这位高管还吹捧Spotify构建独特数据集的能力，这些数据集是其他大型语言模型(LLM)无法像对待维基百科等其他在线资源那样进行商品化的。他表示，这是因为音乐相关的问题并不总是有事实性的答案。

例如，如果你问什么是健身音乐，你会得到不同人的不同答案，有时是基于他们的地理位置。总体而言，美国人倾向于喜欢嘻哈音乐，尽管数百万人更喜欢死亡金属。虽然一些欧洲人会听着电子舞曲(EDM)锻炼，但许多北欧人喜欢重金属。

索德斯特罗姆指出："这是我们正在构建的一个数据集，目前没有人真正构建这样的数据集。它目前不存在于这个规模上。我们看到每次重新训练模型时，它都在不断改进。"

电话会议上的分析师还询问了Spotify对AI生成音乐的方法。该公司解释说，它允许艺术家和唱片公司在音轨的元数据中标注歌曲的制作方式，但同时仍在平台上打击垃圾信息。