エンジニアの92%がAIを利用した後、UberがAI利用に「上限」を設定開始

Uberの「Zero Growth Stack」イニシアチブは、自動化されたランタイム最適化と厳格なAIライフサイクル管理を通じて、キャパシティ増加をビジネス需要から切り離します。同社はGOGCTunnerを開発しました。これは、cgroupメモリ制限とリアルタイムのオブジェクト使用状況に基づいてGOGC値を動的に調整し、ヒープサイズとメモリしきい値のバランスをとってOOM（Out of Memory）を回避しながら、30の重要なサービスで70,000 CPUコアを回収します。Uberは生成AIをソフトウェア開発ライフサイクルに統合し、毎月92%のエンジニアがAIエージェントを使用し、新規コードの31%がAIによって作成され、Autocoverは毎月5,000以上のユニットテストを生成しています。しかし、AI関連コストは2024年以降6倍に増加し、2026年初頭には開発者あたり月2,000ドルに達しました。これに対処するため、Uberは無制限の採用から厳格なコストガバナンスに移行し、使用量を開発者あたり1,500ドルに制限しました。同社は、AI生成コードのトレードオフを評価するために「純コード品質比率」と「機能あたりの計算効率」を測定することを推奨しており、特に冗長なテストによるオーバーヘッドを考慮しています。