Airbnb披露内部AI战略Everest：AI已撰写约60%公司代码

Airbnb 新任首席技术官 Ahmad Al-Dahle 在10月2日接受 Latent Space 采访时，披露了公司名为「Inside-Out（由内而外）」的内部 AI 战略。这位今年1月从 Meta 加入、曾主导 Llama 系列开源模型发布的高管表示，Airbnb 正在把自己改造成一家 AI 原生公司：先把 AI 用进内部研发流程提速，再把同样的能力外溢到面向房东与房客的体验。

最直观的数字是代码产出。Al-Dahle 称，目前 Airbnb 约 60% 的代码已由 AI 生成；公司同比多发布了近 80% 的功能与改进，普通工程师的合并请求（PR）吞吐约为原来的 1.6 倍。支撑这一变化的是组织方式的调整——产品、设计与工程团队不再反复传递需求文档和设计稿，而是直接围绕可运行的原型协作，让代码本身成为大家共同推敲的工件。

面向用户的落地同样迅速。Al-Dahle 透露，约一半的客户客服工单已完全由 AI 智能体处理，上线前会用合成数据做压力测试，且安全相关工单仍保留人工。内部还有一张名为 Everest 的组织级知识图谱，借助大语言模型、向量嵌入与检索，把跨代码库的知识串联起来，使通用工程师也能横向参与专业模块。得益于此，机场接送服务的上线周期从杂货配送的八到九个月压缩到约六周。

在模型策略上，Airbnb 自称「多模型公司」，生产环境部署至少 10 个定制模型，多数后训练与强化学习基于开源模型完成，并按成本、性能与延迟为不同场景挑选模型。下一步，团队正把异步智能体引入 on-call 值班：监控告警触发时自动拉起容器排查、甚至自行关闭可疑告警。Al-Dahle 也提出隐忧——当 AI 包办大量代码，初级工程师是否还能积累判断力；他的应对是要求每位工程师都能讲清自己构建的内容，即便代码由 AI 生成。