GitLab发布的AI问责报告显示，91%的组织使用多个AI编码工具，78%的开发者编码速度加快，但43%的受访者无法区分AI生成和人类编写的代码。报告强调治理缺口，建议构建智能基础设施以提高软件开发过程的控制和效率。85%的受访者认为未来AI将更多关注代码治理而非生成。

AI辅助软件开发的讨论主要集中在速度上，但缺乏控制会带来风险。调查显示，许多组织在采用AI工具时未能同步建立治理政策，导致平台的可靠性和安全性问题。有效的“代理基础设施”需涵盖执行、上下文、治理和协调四个层面，以确保AI代码的可追溯性和可靠性。未来，AI将更多关注代码治理，而非单纯生成代码。

Anaconda收购Outerbounds，旨在提升AI开发平台，提供从实验到生产的治理路径。AI生成代码占企业新代码近一半，但缺陷率高。Anaconda强调AI原生开发的重要性，致力于整合工具与治理，支持数据科学家和AI工程师，同时继续支持Metaflow的开源项目。