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“我們一直在構(gòu)建一個能夠不斷打造下一個 iPhone 式產(chǎn)品的公司，因?yàn)槿绻覀冏霾坏剑覀兙蜁惶蕴！?/p>

近年以來，AI Coding 賽道火熱異常。但除了各種炫酷的編程Agent、CLI、編輯器插件的爆火背后，其實(shí)都經(jīng)歷了一場又一場的流量暴漲帶來的“技術(shù)混亂”事故。

而就在這種情況下，四位麻省理工學(xué)院的畢業(yè)生打造的一款A(yù)I Codig編輯器Cursor，卻成為了有史以來增長速度最快的開發(fā)者工具之一。

近日，沉寂了已有4個月之久的 Cursor CEO, Michael Truell經(jīng)過多次邀請，終于接受了a16z的采訪，出來分享了自己有關(guān)Coding賽道的發(fā)展思考。

Michael 認(rèn)為，對于創(chuàng)業(yè)公司來說，保持專注是非常重要。而這一教訓(xùn)其實(shí)也是來源于最初 Cursor for 3D 最后破產(chǎn)得出來的教訓(xùn)：實(shí)在是折騰怕了。

我們最初真的去做了“面向機(jī)械工程的 AI + CAD”，甚至試著做自己的 CAD。事實(shí)證明這是個壞主意，創(chuàng)始人與賽道完全不匹配。

決定轉(zhuǎn)向編程之后，非常專注、非常求快、瘋狂疊代碼，只為了盡快把可用產(chǎn)品推出去。當(dāng)時雖然有一點(diǎn)點(diǎn)資金，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上現(xiàn)在動輒巨額的種子輪。

那么面臨“宕機(jī)”時刻，Cursor又是怎樣及時刷新自家的基礎(chǔ)設(shè)施呢？

那段時間里，有人跑到 Cursor 辦公室，把一個 iPad 貼在窗戶上，上面寫著“Cursor 掛了”。

Michale并沒有回避那段早期混亂的事故，并坦承四位創(chuàng)始人整體這方面的經(jīng)驗(yàn)都不多。

一開始我們在做的那些“看起來不復(fù)雜但很容易把依賴系統(tǒng)壓垮”的東西，確實(shí)很快就到了規(guī)模瓶頸。比如我們用的是常規(guī)的云服務(wù)棧，但很短時間內(nèi)就需要運(yùn)營一套非常非常大的 Kubernetes 集群，比很多公司都大；而當(dāng)時公司總共也就五個人，只能一邊踩坑一邊把它跑起來，中間當(dāng)然有過一些小故障。

后來我們通過做對一些架構(gòu)決策、再加上擴(kuò)充團(tuán)隊(duì)，才把這一關(guān)穩(wěn)住。

針對大規(guī)模的問題，這四位20多歲的年輕創(chuàng)始人在跟供應(yīng)商建聯(lián)時候也學(xué)會了“機(jī)變”，最后選擇了多云策略：

從一開始我們就比較“多云”，所以默認(rèn)路徑就是異構(gòu)、多提供商并行。我們用 Databricks、Snowflake；公有云上 AWS、GCP、Azure 都在用；Web 側(cè)我們也在用；數(shù)據(jù)庫用了 PlanetScale。

同一款模型的“token 配額”其實(shí)能從多家提供商拿到，市面上還有轉(zhuǎn)售商存在；把流量簽約分散到多家對我們在戰(zhàn)略上更有利。

這一塊更多不是靠技術(shù)巧思去攻克，而是靠關(guān)系建設(shè)。所以我們當(dāng)時基本把能找到的 Sonnet token 都“打撈”了一遍。這一層面我們算是熬過來了。

除此之外，Cursor對于初創(chuàng)公司的人才招聘在外界也盛傳著非常有名的面試方法論：“2天試用期”。最后，一位面試候選人層提到了一個很犀利的“銜尾蛇”問題：Cursor這個產(chǎn)品說到底也是軟件，讓AI自動生成軟件，Cursor是不是在自己吞噬自己？Michael認(rèn)為，距離“完全自動化軟件開發(fā)”距離還很遠(yuǎn)很遠(yuǎn)。 而且——

“我認(rèn)為Coding這個行業(yè)會不斷經(jīng)歷‘iPod 時刻’到‘iPhone 時刻’的循環(huán)，過去幾年已經(jīng)發(fā)生了幾次，未來還會有更多。”

而 Cursor 必須致力于不斷打造下一個iPhone式產(chǎn)品，否則就會被淘汰。

篇幅關(guān)系，這里不再一一展開。下面是小編整理的原汁原味的采訪，希望能給各位帶來啟發(fā)。

1.Cursor For X框架：非基座模型小型實(shí)驗(yàn)室

Martin： 大家都知道，Michael 是 Cursor 的 CEO，這家公司是我們見過增長最快的之一，到處能看到他們的名字，非常瘋狂。你需要不斷招聘、運(yùn)營，并在混亂中保持節(jié)奏。所以我今天不想聊常規(guī)的“創(chuàng)業(yè)故事”，而是想聊聊你們怎么處理這股混亂，可以嗎？

Michael： 可以。

Martin： 好。那先從歷史開始。我最近見到一家創(chuàng)業(yè)公司，他們說：“我們是 3D 版的 Cursor。”我笑了，因?yàn)?Cursor 以前其實(shí)也是做 3D 的，對吧？

Michael： 是的。

Martin： 那能講講最初的故事嗎？

Michael： 當(dāng)然。公司起點(diǎn)可以從很早時間算起，但真正促成這家公司的是兩件事：第一，我們試用了第一批真正“有用”的 AI 產(chǎn)品，尤其是 GitHub Copilot——我們這個領(lǐng)域的 incumbent（頭部產(chǎn)品）。這是第一次讓我們清晰看到，AI 已經(jīng)不是實(shí)驗(yàn)室里的東西，而是可以在現(xiàn)實(shí)世界里做成真正有用的系統(tǒng)。

第二件讓我們興奮的是“規(guī)模定律”。我們當(dāng)時看到，即便這個領(lǐng)域暫時沒有新點(diǎn)子，只要規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)大，模型就會繼續(xù)變好。這大概是 2021 年到 2022 年初。Cursor 的想法來自一次白板討論，我們當(dāng)時非常看好“Cursor for X”這種模式：在每一個垂直領(lǐng)域，都將出現(xiàn)一家“自動化該類知識工作”的公司。它會做幾件事：為那個領(lǐng)域打造最強(qiáng)產(chǎn)品、定義未來知識工作的形態(tài)，憑借產(chǎn)品贏得分發(fā)渠道、增長、數(shù)據(jù)和資本，然后逐漸反向進(jìn)入底層模型研發(fā)，把自己變成一個“非基座模型”的小型實(shí)驗(yàn)室，用手里的數(shù)據(jù)推動自主性，更進(jìn)一步反過來提升產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)飛輪。

我們當(dāng)時覺得微軟會拿下“編碼”這條賽道，所以我們想挑一個更“偏門”、競爭更小的空間。當(dāng)時有朋友學(xué)機(jī)械工程，我們也熟悉 CAD 系統(tǒng)，于是我們最初真的去做了“面向機(jī)械工程的 AI + CAD”，甚至試著做自己的 CAD。事實(shí)證明這是個壞主意，創(chuàng)始人與賽道完全不匹配。我們每天跟機(jī)械工程師開電話會議問他們工作流程，但我們完全無法直覺地搞懂。我甚至覺得那 6、7 個月我們應(yīng)該直接去某家公司當(dāng)實(shí)習(xí)生，深入了解這個行業(yè)。

最終我們放棄了，重新回到我們最熟悉也最感興趣的東西：編程。

2.為什么專注？因?yàn)楸徽垓v怕了！

Martin： 我有個理論，想聽聽你怎么看。我覺得 Cursor 早期能跑起來，是因?yàn)槟銈儤O度專注。當(dāng)時賽道上很多公司做的事情都像科幻小說：要做“會寫代碼的智能體”、要搞新模型、要重寫編輯器、要做各種新奇的東西。而你們非常專注：直接選擇 VS Code、踩在 Copilot 已經(jīng)教育過市場的基礎(chǔ)上，讓產(chǎn)品變得更好、更專一。兩個問題：第一，你覺得我的觀察靠譜嗎？第二，當(dāng)所有人都在“同時做所有事”時，你們是怎么堅(jiān)持專注的？

Michael： 你的說法有很多事實(shí)基礎(chǔ)，但也需要補(bǔ)一句：我們公司的故事還遠(yuǎn)未寫完。要做到現(xiàn)在這一步確實(shí)靠了一股順風(fēng)。但回到當(dāng)時，我們在 CAD 項(xiàng)目里吃過的苦太多了，尤其是“冷啟動”：模型完全不適合 CAD，沒有好的 3D 表示、沒有遷移學(xué)習(xí)效果、文本 LLM 也帶不動 CAD，所以我們大量時間都花在建模和數(shù)據(jù)抓取上。

我們甚至對這件事有點(diǎn) PTSD（創(chuàng)傷式記憶），于是決定轉(zhuǎn)向編程之后，非常專注、非常求快、瘋狂疊代碼，只為了盡快把可用產(chǎn)品推出去。當(dāng)時雖然有一點(diǎn)點(diǎn)資金，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上現(xiàn)在動輒巨額的種子輪。

我們有 4 個創(chuàng)始人，一邊學(xué)怎么招聘一邊往前推。競爭對手一堆：微軟、幾十家創(chuàng)業(yè)公司，有的從模型入手、有的想完全改變工作流，而我們只想盡快做出產(chǎn)品。我記得當(dāng)時對我們來說最大的“鞭子”就是每月的投資人更新郵件——可能沒人看，但我們必須寫，所以必須交付。從決定轉(zhuǎn)向 Cursor，到做出一個我們自己能當(dāng)日常主力用的 IDE，只用了兩周。那時甚至還沒 fork VS Code，而是從零開始寫自己的 IDE。幾周后就放到別人手上用，再過幾個月我們就發(fā)了第一版 beta，并馬上吸引到用戶，然后勢頭就起來了。

3.為什么不跟風(fēng)做IDE插件、CLI？

Martin： 在你們起勢的時候，同賽道的其他團(tuán)隊(duì)開始迅速“橫向擴(kuò)張”：幾乎立刻做 CLI、立刻做 IntelliJ 插件，你們卻沒有。這是刻意的嗎？

Michael： 是刻意的。我們四個創(chuàng)始人每天一起吃早午晚三餐，永遠(yuǎn)在討論戰(zhàn)略：要不要做編輯器？要做擴(kuò)展嗎？要不要碰模型？要不要做新的 IDE？當(dāng)時大家都覺得做一個編輯器（不論是否 fork）是非常奇怪的事，都說開發(fā)者不會換編輯器，他們太依賴自己的工具了。但我們知道這是錯的，因?yàn)槲覀冏约壕褪菑拿钚?Vim 遷移到 VS Code——只是因?yàn)?Copilot。我們知道：只要東西更好，大家會換，只是門檻很高。我們也非常明確，未來某一天我們會觸碰“模型層”，事實(shí)證明后來這真的成為我們最重要的產(chǎn)品杠桿之一，但我們不想從那里開始。那樣太慢。我們只想先把產(chǎn)品推向世界，把模型部分延后。

Martin： 我給你講過一個你不記得的小故事。有一次你給我打電話說，你們把某家大型云服務(wù)干崩了，對方扛不住你們的規(guī)模。當(dāng)時雖然只是小范圍的服務(wù)中斷，你們很快修好了。但那段時間里，有人跑到 Cursor 辦公室，把一個 iPad 貼在窗戶上，上面寫著“Cursor 掛了”。說明當(dāng)時已經(jīng)火到路人都會來敲窗戶。我當(dāng)時挺震驚，因?yàn)槟菢潜旧砜雌饋砗懿黄鹧郏尤欢急徽业健Ｄ隳苤v講你們是怎么應(yīng)對這么大的規(guī)模壓力的嗎？你們甚至已經(jīng)把依賴的平臺都逼到極限了。

Michael： 這個故事已經(jīng)淹沒在早期的混亂中了。早期我們遇到的最大問題就是：團(tuán)隊(duì)太小，但服務(wù)增長太快。我的幾位聯(lián)合創(chuàng)始人都很優(yōu)秀，但我們整體經(jīng)驗(yàn)都不算多，這一點(diǎn)你應(yīng)該能看出來。很快我們就有大量用戶，Cursor 內(nèi)部有幾套復(fù)雜系統(tǒng)，比如我們自己的文件同步系統(tǒng)，你可以把它理解成 Cursor 里同時跑著兩三套“小 Dropbox”。

另外我們還做了一個供 AI 使用的搜索引擎，看起來不復(fù)雜，但實(shí)際實(shí)現(xiàn)起來非常麻煩，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)稍微不當(dāng)就會在大規(guī)模下出各種問題。

是的，一開始我們在做的那些“看起來不復(fù)雜但很容易把依賴系統(tǒng)壓垮”的東西，確實(shí)很快就到了規(guī)模瓶頸。比如我們用的是常規(guī)的云服務(wù)棧，但很短時間內(nèi)就需要運(yùn)營一套非常非常大的 Kubernetes 集群，比很多公司都大；而當(dāng)時公司總共也就五個人，只能一邊踩坑一邊把它跑起來，中間當(dāng)然有過一些小故障。

后來我們通過做對一些架構(gòu)決策、再加上擴(kuò)充團(tuán)隊(duì)，才把這一關(guān)穩(wěn)住。

接下來遇到的下一個大規(guī)模問題，其實(shí)是把 API 供應(yīng)商本身給“壓”住了。這一塊更多不是靠技術(shù)巧思去攻克，而是靠關(guān)系建設(shè)。

你想想，在對方看來，我們就是“四個二十來歲的年輕人”，但我們的業(yè)務(wù)已經(jīng)占到他們 API 收入里非常高的兩位數(shù)百分比，他們不得不據(jù)此做產(chǎn)能規(guī)劃，甚至做融資層面的決策來支撐底層增長。我們這邊也在邊做邊學(xué)，一方面是跟供應(yīng)商建立關(guān)系，另一方面是變得更“機(jī)靈”：

同一款模型的“token 配額”其實(shí)能從多家提供商拿到，市面上還有轉(zhuǎn)售商存在；把流量簽約分散到多家對我們在戰(zhàn)略上更有利。

所以我們當(dāng)時基本把能找到的 Sonnet token 都“打撈”了一遍。這一層面我們算是熬過來了。現(xiàn)在我們自己也做不少訓(xùn)練，也做一部分自研推理，于是規(guī)模問題又換了個維度，我們得在這些新的環(huán)節(jié)上持續(xù)做決策。 

Martin：你覺得這條路最后會收斂到“對第三方的異構(gòu)依賴”，還是會更多把東西拉回自建、自控的基礎(chǔ)設(shè)施上？不是只問底層模型推理，而是更廣義的基礎(chǔ)設(shè)施：網(wǎng)站、桌面應(yīng)用、后端這些。 

Michael：從一開始我們就比較“多云”，所以默認(rèn)路徑就是異構(gòu)、多提供商并行。我們用 Databricks、Snowflake；公有云上 AWS、GCP、Azure 都在用；Web 側(cè)我們也在用；數(shù)據(jù)庫用了 PlanetScale。

早期那些“無聊的云伸縮問題”很大程度跟數(shù)據(jù)庫有關(guān)：Kubernetes 側(cè)會遇到像 CoreDNS 這類組件掛掉的問題；DB 這邊我們有一些場景對數(shù)據(jù)庫壓力特別大。通常你先把 RDS 規(guī)格加大，這招能撐很久，但終有一天會撞上天花板，然后就是“要不要分庫分片”。我們也換過 AWS 的某個聲稱“不需要你自己分片”的服務(wù)——事實(shí)證明并不是那樣。

你以為這些公有云一切盡在掌控，其實(shí)能觸達(dá)最高量級的客戶很少，他們也在邊走邊摸索。PlanetScale 在這塊幫了我們大忙，我們算是從“看似無限”走到了真正意義上的 “PlanetScale”。

Sam 在嗎？謝謝你，Sam，開發(fā)者們都很感激。總之，我們會堅(jiān)持多家并行，因?yàn)椴煌峁┥谈饔兴L。 

4.主航道：依舊是編輯器

Martin：回到產(chǎn)品聚焦與擴(kuò)張的取舍。你們早期的“聚焦”做得很好，但后來也拓了不少多產(chǎn)品線：BugBot、CLI、基礎(chǔ)設(shè)施改進(jìn)……這些決策有多大程度是“水到渠成”，又有多大程度是你們做了明確優(yōu)先級權(quán)衡？以及你們怎么分配 R&D 資源？ 

Michael：總體是很克制、很刻意的。我們會對很多想法說“不”。但向前看，我們基本確定會成為多產(chǎn)品公司。這里面有個很大的“AI 編碼套件”機(jī)會，我們希望在很多企業(yè)用戶那里，成為那個“AI Coding提供商”。

到目前為止，我們的楔子（突破口）還是工程師日常工作的“那塊玻璃（屏幕界面）”——也就是編輯器本身。這里能做的事還很多，這仍然是主航道、資源主要投在這兒。

同時，編輯器里工作方式的變化，會反過來影響團(tuán)隊(duì)協(xié)作與流程，這既是戰(zhàn)略機(jī)會，也是把編輯器做好所“必須”的補(bǔ)位：比如代碼評審、協(xié)作支持等。我們在刻意推進(jìn)這些，但也還在學(xué)習(xí)怎么把這類項(xiàng)目“護(hù)住”，怎么做好交叉銷售：一方面是產(chǎn)品增長與 PLG，把入口和按鈕擺到位；另一方面是賦能銷售團(tuán)隊(duì)。我同意，很多創(chuàng)始人低估了從單產(chǎn)品到多產(chǎn)品在 Go-To-Market 上的復(fù)雜度，我們還在爬坡，不過目前早期結(jié)果讓人振奮。 

5.“兩天試工、覆蓋 200+ 候選人”的方法論

Martin： 想切到“人才”。你們的招聘流程是我見過更嚴(yán)格、更有體系的一種。我經(jīng)常在晚上或周末幫你們跟候選人溝通，每次開聊前都會收到你們準(zhǔn)備得非常充分的材料：進(jìn)度、我們做了什么、接下來怎么推進(jìn)……

能不能講講你們的招聘方式、流程、哪些有效、哪些無效？

Michael： 一個經(jīng)驗(yàn)就是，讓董事會成員多打電話，多到“投降”為止，充分壓榨他們的時間（笑）。

至于我們怎么思考招聘，有些地方很“正統(tǒng)”，但也有些做法比較特殊。

一般小公司在招最早幾位工程師時，會讓候選人先以兼職或外包方式合作，不太會走傳統(tǒng)的 LeetCode 流程。我們當(dāng)時就是這么做的，因?yàn)檫@樣能直接看到“能不能合作”。但通常公司做兩三次之后就會停下。我們這邊內(nèi)部嘗試砍掉很多次，我自己也嘗試砍掉，但到現(xiàn)在還在繼續(xù)。

我們所有加入工程團(tuán)隊(duì)、設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的人，都會來辦公室待兩天，做一個項(xiàng)目。流程完全自由，不是那種排滿白板面試的兩天，而是：給你一張桌子、一臺電腦、三個可選項(xiàng)目、一份凍結(jié)的代碼庫和開發(fā)環(huán)境，讓你自己去做。

這兩天有兩個作用：第一，它測試出與傳統(tǒng)編碼面試完全不同的能力，比如能不能在我們的代碼庫里獨(dú)立走完端到端流程、夠不夠“自驅(qū)”。我們的工程、設(shè)計(jì)、產(chǎn)品非常緊密，所以我們想招的是具備產(chǎn)品判斷力的“產(chǎn)品工程師”，這個方式能看到如果把你丟進(jìn)真空里，你會構(gòu)建什么。它還能看出在我們環(huán)境里生存所需的底層技術(shù)能力。

第二，它能看出我們是否喜歡與你共事，以及你是否喜歡和我們共事。還有一個額外好處：候選人能獲得大量關(guān)于公司的真實(shí)信息，知道第一天來上班是什么體驗(yàn)。因此只要他們最終說“是”，匹配度非常高。這就是我們堅(jiān)持“兩日試工”的原因，即使公司已經(jīng)超過 200 人。

Martin： 但你們不會對銷售或其他崗位也這樣做吧？

Michael： 最開始其實(shí)會。比如我們招第一批銷售時，會直接把真實(shí)的線索（inbound leads）給他們，還給配額（笑）。當(dāng)然會稍微結(jié)構(gòu)化一點(diǎn)，比如做產(chǎn)品演示、做客戶溝通的模擬，但我們真的會給他們看真實(shí)數(shù)據(jù)、讓他們?nèi)ネ凇５谝晃讳N售甚至是這樣：他來了以后我們把一切都展示給他，然后問：“你來教我們怎么做銷售。”后來才慢慢變得更規(guī)范。

Martin： 好。下一件事是我想說，這波 AI 浪潮迫使我們重新思考很多構(gòu)建公司的“教條”。你們特別在前沿：年輕團(tuán)隊(duì)運(yùn)營巨型組織，而且表現(xiàn)極好；你們還在瘋狂做并購。很多兩三歲的公司通常不會這么做，但你們做得很成功。愿意分享你們怎么看待并購的嗎？在 AI 之前，有句老話叫“創(chuàng)業(yè)公司不要收購創(chuàng)業(yè)公司”，但你們顯然是反例，而且不僅你們，整個行業(yè)都是。有什么經(jīng)驗(yàn)嗎？

Michael： 目前為止，我們的原則一直是：為了獲得最有天賦的人，可以做任何事。早期為了把前 10 個人招進(jìn)來，我們干過一些夸張操作，比如有人拒絕我們，我們?nèi)匀伙w到對方所在國家找他；如果他拒絕了我們飛過去的邀請，我們就編個“舊金山有場研究員晚餐你應(yīng)該來”的故事，讓他六個月后再飛來，于是又能繼續(xù)聊，最后真的把他招進(jìn)來，而且成為團(tuán)隊(duì)里最頂尖的工程師。

這類事情確實(shí)發(fā)生過。我們一直在盡可能爭取最優(yōu)秀的人才。有時這些優(yōu)秀人才恰好在創(chuàng)業(yè)，也就自然帶來并購的機(jī)會。

向前看，我們認(rèn)為 AI 領(lǐng)域會出現(xiàn)一整套可組合的產(chǎn)品，而把它們打包是有巨大價值的，所以我們會比一般公司更早把并購當(dāng)成戰(zhàn)略工具，幫我們內(nèi)部形成幾個 GM 式的業(yè)務(wù)線結(jié)構(gòu)，并補(bǔ)齊一些互補(bǔ)產(chǎn)品。

每當(dāng)出現(xiàn)一個新產(chǎn)品方向，我們會嘗試內(nèi)部做，也會看看市場上有沒有更合適的團(tuán)隊(duì)，如果創(chuàng)始人合適，我們很愿意一起做。

舉個例子，我們第一次正式并購的是 Supermaven。團(tuán)隊(duì)只有五人，創(chuàng)始人 Jacob 是 TabNine 的創(chuàng)造者（也就是 GitHub Copilot 之前的“Copilot”），后來去 OpenAI 做研究。他在做自動補(bǔ)全模型，我們也在做，兩邊技術(shù)高度互補(bǔ)，我們長期保持關(guān)系，最后我們比較主動地把他們收進(jìn)來。

6.真正自動化軟件開發(fā)還很遠(yuǎn)

Martin： 最后一個問題。這是你們的一位候選人問的，我覺得提問方式非常巧妙。他說：Cursor 在顛覆軟件開發(fā)，但 Cursor 本身又是“用軟件寫出的”。那某種意義上，你們是不是也在“吞掉自己”？這是一個類哲學(xué)問題。我當(dāng)時的回答比較 VC：“至少我們要做那個主動顛覆的人”，但這聽起來像套話。你怎么看？

Michael： 我有兩點(diǎn)看法。第一，盡管行業(yè)新聞很多，盡管市場需求巨大、軟件開發(fā)近幾年變化很大，但距離“真正自動化軟件開發(fā)”還有很長很長的距離。專業(yè)軟件開發(fā)里，無論團(tuán)隊(duì)是幾十人還是幾萬人，效率都低得驚人。很多高層會嚴(yán)重低估我們離“極限自動化”的距離，中間還有非常漫長、非常混亂的一段路。

第二，我認(rèn)為這個行業(yè)會不斷經(jīng)歷“iPod 時刻”到“iPhone 時刻”的循環(huán)，過去幾年已經(jīng)發(fā)生了幾次，未來還會有更多。我們一直在構(gòu)建一個能夠不斷打造下一個 iPhone 式產(chǎn)品的公司，因?yàn)槿绻覀冏霾坏剑覀兙蜁惶蕴＿@是挑戰(zhàn)，也是物理規(guī)律意義上讓微軟這類巨頭難以完全占據(jù)這一領(lǐng)域的原因之一。但確實(shí)，這是一個巨大的挑戰(zhàn)。

Martin： 太好了。非常感謝，也請大家為 Michael 的分享鼓掌。謝謝你的到來。

參考鏈接：??https://www.youtube.com/watch?v=deMrq2uzRKA??

好了，文章到這里結(jié)束了。大家如何看待AI Coding賽道的未來產(chǎn)品趨勢呢？

本文轉(zhuǎn)載自??51CTO技術(shù)棧??，作者：云昭