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（視頻：對話

Windsurf 聯合創始人兼 CEO Varun Mohan）

　　160人，4個月，一個IDE。

　　OpenAI 卻愿意為它掏出 30 億美元。

　　不是買大模型，也不是收智能體。

　　它買的，是一套“AI 決策系統”。

　　上線不過 4 個月，團隊只有 160 人。

　　看起來只是一個“Copilot 同類產品”——

　　結果OpenAI 用 30 億告訴我們：

　　它不是工具，是系統。

　　你以為，AI 會繼續升級算法、優化模型，寫更快的代碼。

　　它卻開始問：

這段代碼還值得寫嗎？

　　Windsurf 不寫代碼，它替你決定要不要寫。

　　不是 Copilot 的進化版，它是 Copilot 的終結者。

　　工程師，不再是創造者，而是“代碼審查官”。

　　AI，不再是工具，而是決策者。

　　這不是一場技術優化，而是一場角色顛覆。

　　本文內容，來自昨天Windsurf 聯合創始人兼 CEO Varun Mohan 的最新深度訪談，首度系統呈現這家公司是如何打造出“AI 工程決策系統”的。

　　OpenAI 已下注。你呢？

　　第一節｜Windsurf第一課：敢砍掉讓你成功的東西

　　1）從零起家，他們在底層世界跑通了一套現金流模型

　　Windsurf 并不是一開始就做 IDE。

　　它的前身叫Codeium，是個做底層基礎設施的技術團隊。

　　具體來說，他們做的是GPU 虛擬化和深度學習推理優化。

　　聽上去很硬核，也很冷門。可就是這樣一家公司，很快跑通了商業模式。

　　當時團隊只有 8 個人。

　　卻已經管理了超過一萬張 GPU。

　　年營收達到數百萬美元，現金流為正。

　　靠技術吃飯，不燒投資人的錢。

　　他們不追求融資，也不追熱點。

　　在大模型爆發前的時代，已經是那批「真正靠 AI 賺錢」的稀缺創業公司之一。

　　但就在業務順利時，團隊卻突然做出一個驚人決定：

放棄原有產品，砍掉主營業務，重新開始。

　　2）生成式 AI 出現后，他們意識到：成功的方向正在貶值

　　為什么這么干？

　　團隊并沒有被競爭打敗，而是被一個趨勢“驚醒”了。

　　那時，GPT-3 發布。ChatGPT 還沒出來，

　　但生成式模型已經開始“吃掉”整個行業。

　　創始人 Varun Mohan 后來說：

“我們當時還在賺錢。但我們突然意識到： 客戶可能再也不會訓練自己的模型了。 他們只需要問一句——‘這是正向還是負向？’ GPT 會告訴他們?！?/blockquote>

　　這句話翻譯過來就是：

　　你的產品，再優化，也敵不過一句 Prompt。

　　更可怕的是，他們做的基礎設施，本質上已經不再稀缺。

　　不管是 OpenAI、Hugging Face，還是 AWS，全都在做平臺化推理。

　　Codeium 賴以生存的“定制部署 + 高效執行”模式，正在被趨勢淘汰。

　　Varun 說得很冷靜：

“創業最難的，不是找到一個好主意。 是你發現它不再成立時，敢不敢親手把它殺掉?！?/blockquote>

　　3）這不是轉型，是一次有意識的自我清零

　　他們沒有緩慢轉型，沒有試探保守方案。

　　而是直接砍掉所有現有業務，重做產品，從頭定義方向。

　　新的產品叫 Windsurf?？雌饋硎莻€ IDE，實際上卻是一個嵌入式 AI 決策引擎。

　　不是做輔助工具，而是改寫整個“人機協作流程”；

　　不是加快寫代碼的效率，而是判斷哪段代碼該不該寫；

　　不是插件，而是全棧決策界面。

　　他們沒有回避一個問題：

“我們還要不要再寫代碼？AI 能不能替我們做決定？”

　　創業圈總說，要抓風口。

　　但這個團隊做的，不是跟著風口走，而是主動從“落后價值結構”里跳出去。

　　不是 pivot（轉彎），是放棄，是 reset(重置)。

　　這不是一場轉型。

　　這是一場帶著清醒認知的自我清零。

真正的勝者，不是走得最遠的人。 是那個敢于否定曾經讓自己成功路徑的人。

?? 第二節｜它不是IDE，是AI的作戰界面

　　1）起點是插件，終點是 IDE

　　Codeium 轉型后，第一個做的產品，并不驚艷。

　　他們做了一個“AI 自動補全插件” —— 你打字，它補代碼。

　　就像 Copilot 一樣。

　　但他們很快意識到：這條路不夠遠。

　　因為 VSCode 的插件接口，限制了他們真正想要做的事。

　　Windsurf 創始人 Varun Mohan 在采訪里說：

“IDE 限制了我們能提供的體驗。我們只能在光標旁邊彈一個氣泡框。 我們想做的，是整個決策界面，而不是一個提示器?！?/blockquote>

　　于是他們干了一件很極端的事：

fork（分叉）了 VSCode，自己造了一個 IDE。

　　你沒有聽錯。他們直接從 VSCode 分出代碼，

　　開始重寫 IDE 的運行機制，只為一個目標：

　　讓 AI 在編輯器里，不止補代碼，而是改代碼、重構代碼、生成邏輯、判斷行為。

　　2）AI 不是執行者，而是參與者

　　在傳統 IDE 里，開發者打字、調試、查錯、迭代。

　　AI 如果介入，也只是被動推薦幾行補全。

　　Windsurf 想做的不是補全，而是改變編碼的底層范式。

　　Varun 在采訪里舉了一個例子：

　　他們做了一個叫Windsurf Tab的功能。

　　它不是普通補全，而是“內聯重構”：

　　它會主動分析上下文；

　　直接在你當前編輯的代碼中，給出多種改寫建議；

　　支持你在頁面上點擊替換結構、函數、風格、變量命名；

　　而不是像 Copilot 那樣，只給一行代碼建議讓你自己粘貼。

　　更關鍵的是：他們在自己造的 IDE 里，為這個行為專門設計了 UI。

　　不是被框架限制，而是從零設計界面與 AI 互動的方式。

　　Varun 說：

“我們遷移到 Windsurf 后，用戶接受率提升了三倍。 是同一個模型，但 IDE 提供了更好的交互空間?！?/blockquote>

　　這背后的信號非常明確：

不是模型能力提升帶來了體驗，而是界面的改變，釋放了能力的價值。

　　3）從“敲代碼”到“審代碼”：工程師角色正在被重構

　　傳統開發流程，是“人寫代碼，AI幫忙”。

　　在 Windsurf 的場景下，這種關系正在被顛倒。

　　Varun 說：

“我們發現用戶花最多時間，不再是編寫代碼。 而是審查 AI 給出的代碼建議，并決定是否采納?！?/blockquote>

　　這就是角色轉移的真實開端：

　　工程師從 builder（構建者）變成 reviewer（審閱者）；

　　人類判斷 AI 的思路是否可取，變量是否清晰，邏輯是否安全；

　　甚至逐步訓練出“該不該讓 AI 插手這段邏輯”的直覺。

　　你還在寫代碼，AI 已經在重寫你的代碼策略。

　　更進一步：

　　AI 不再只是等你下命令，而是主動介入工作流。

　　不僅在代碼層提供建議，

　　還會監測你剛才修改了什么變量，然后自動將相關部分同步更改。

　　這已經不是“Copilot”。

　　這是一位能自己思考的副駕駛，甚至會幫你把 GitHub PR 也生成好。

　　Varun 總結這點時說得非常坦白：

“未來 90% 的代碼會由 AI 編寫。開發者將不再是執行層，而是決策層?！?“我們的目標是讓工程師不再‘寫得更快’，而是‘決定更少地寫’。”

　　你以為 IDE 是工具。

　　但在 AI 時代，IDE 已經變成了協作場景的 UI 層。

　　它承載的不是寫代碼，而是：

　　與 AI 對話的語義接口；

　　組織結構的落地路徑；

　　決策流程的外化窗口。

　　如果說 Copilot 是一把更聰明的鍵盤，

　　那 Windsurf 就是在重新定義，你為什么要坐在鍵盤前。

　　
?? 第三節｜OpenAI看上的，不是速度，是系統性

　　1）大模型都能寫代碼，那 Windsurf 的護城河是什么？

　　很多人會問：

　　現在大模型都能寫代碼，Anthropic、OpenAI、Google 都在搞。

　　那 Windsurf 憑什么值 30 億？

　　一句話回答：

不是誰寫得更快，而是誰理解得更深。

　　Windsurf 真正的優勢，是它能理解什么是“要改的地方”。

　　不僅是語法錯誤，不是簡單推薦代碼片段，

　　而是 AI 能主動識別出：

　　哪段代碼與上次用戶編輯的邏輯有關；

　　哪些 API、變量、數據結構也要同步更新；

　　哪些地方 AI 不能動手，應該等人來審查；

　　哪些路徑改動之后，要順帶生成 PR 和測試覆蓋率建議。

　　這不是 Prompt 能搞定的事情。

　　這是一整套“上下文推理 + 意圖建模 + 多輪協同”的系統能力。

　　而 Windsurf 為此構建了兩大核心能力：

　　2）第一層護城河：代碼級 Agent 的并行感知能力

　　Windsurf 和 Dell、摩根大通等大公司合作時，面對的代碼庫超過 1 億行。

　　普通模型根本跑不動。

　　他們構建了分布式代碼感知系統，可以：

　　把龐大代碼庫切成可并行處理的塊；

　　用千張 GPU 同時分析；

　　為每一次提問生成“全局影響范圍”的排序列表；

　　準確找出哪個片段是這次變更的核心區域。

　　Varun 在訪談里說：

“我們不會直接把一億行代碼塞進 Sonnet。我們有自己的并行檢索系統。” “我們甚至可以監測用戶在頁面上修改的變量，推理出哪些依賴也要同步更新。”

　　這套系統的厲害之處在于：

　　模型不再是盲人摸象，而是知道整個象的形狀。

　　這就是 OpenAI 沒有、Copilot 沒做到的結構級理解能力。

　　3）第二層護城河：組織級上下文的多模態建模

　　更厲害的是，Windsurf 不只理解代碼。

　　它開始理解“組織”。

　　什么意思？

　　它能知道：

　　這個變量名，是你們這家公司常用的格式；

　　這個異常處理，是某個團隊特有的習慣；

　　這段改動，會不會違反你們的安全策略或部署規范。

　　Varun 說過一句很重要的話：

“我們能根據公司代碼庫和習慣，個性化地為每家公司生成決策路徑。”

　　他們甚至有混合部署能力：

　　模型跑在云上，

　　但代碼索引系統部署在客戶自己的 VPC 中，數據完全不出域。

　　這也是為什么他們能通過 FedRAMP 認證，服務政府機構、銀行級客戶。

　　Windsurf 真正構建的是：

一個能理解你公司規則、偏好、習慣的“智能體”，嵌入在工程場景中。

　　4）OpenAI買的，是“嵌入企業流程的智能代理雛形”

　　OpenAI 為什么買它？

　　因為 Windsurf 是最接近“企業智能體”形態的公司之一。

　　你可以理解為：

　　OpenAI 是大腦（模型），

　　Windsurf 是手和眼（感知+執行），

　　他們現在要把這套“思考-決策-行動”的閉環打通。

　　Copilot 寫代碼，還是靠人操作。

　　Windsurf 做的，是直接替你完成決策路徑：

　　改哪、怎么改、改完還要不要發 PR、怎么部署、怎么測試、怎么復審。

　　這就是為什么：

它雖然叫 IDE，其實早已不是“編輯器”。 它是一種“人機共決”的操作系統。

　　OpenAI 愿意花 30 億，是因為它買到的不是工具，

　　而是一個組織，把“AI代理”變成真實流程嵌入物的全過程能力。

　　Varun 總結這件事時說：

“我們不想做 IDE 的優化器。 我們要讓整個軟件構建流程，變得像 Uber 打車一樣簡單?！?/blockquote>?? 第四節｜160人撐起30億，他們招人像加水一樣小心

　　1）不是“團隊小”，而是“故意讓組織脫水”

　　Windsurf 現在有多少人？

　　——160。

　　工程團隊有多少？

　　——50出頭。

　　這不是巧合，而是刻意壓縮。

　　Varun 有個比喻特別狠：

“我希望公司是一種長期脫水狀態， 每招一個人，都是必須滴水的時刻?！?/blockquote>

　　什么意思？

　　就是除非團隊已經“干到極限”，否則不會新增人力。

　　不是沒人可招，而是故意不招。

　　他們內部甚至有一個招聘機制：

　　必須舉手認領“要死了”，才有資格開啟招聘；

　　只有當一個團隊明確表達：“我們無法完成目標”，才能申請增員；

　　所以每個崗位都天然具備高優先級和資源清晰度。

　　不是“我需要一個人”，而是“這個人不上，整個系統要斷”。

　　Varun 的總結很直接：

“我們要成為一家能滿足野心的最小組織?！?/blockquote>

　　2）精簡不是目的，是真正懂優先級的執行機制

　　很多人對“小團隊”有誤解。

　　以為少人就意味著快。其實不然。

　　你人少，但項目一多、流程一亂、管理層一拖，立刻就被復雜性拖死。

　　Windsurf 的方法論是：

　　不追求少人，而是追求任務飽和度+目標唯一性；

　　不允許“有事干”而招人，只允許“這事如果沒人干就死”才招人；

　　不招“聰明但不努力的人”，也不招“努力但不理解產品的人”。

　　Varun 面試時最敏感的一句話是：

“我會努力工作，但更重要的是我很聰明。”

　　他反問得特別犀利：

“如果我們已經有一群聰明又努力的人， 那你‘不努力’是打算拖累誰？”

　　3）組織里沒有“產品經理”，只有能想又能改的人

　　Windsurf 的組織還有一個特別不硅谷的點：

沒有純產品經理。

　　在他們的工程團隊里，每個人都要能：

　　提出問題；

　　理解用戶痛點；

　　自己動手設計方案；

　　自己提交代碼并上線。

　　Varun 的觀點是：

“我們為開發者構建工具。 如果工程師本身無法感知痛點，那這團隊就不成立。”

　　除非是服務大型企業客戶（如 Dell、摩根大通）那類復雜流程，

　　他們才會設立“產品策略”崗位，負責整理客戶需求、合規要求、部署規則等內容。

　　但在核心產品線中，組織的機制只有一句話：

每個問題，都要有人能一條龍干到底。

　　這極大提升了組織的反應速度，也讓決策流程極致扁平。

　　4）人不是資產，是杠桿

　　很多公司喜歡“養人”：

　　頭多了、層級厚了、崗位設得很細。

　　但 Windsurf 從 Day1 就相信：

人不是資本，是風險。

　　多一個人，不是多一份戰力，而是多一個系統復雜節點。

　　他們的團隊評價標準也不是“管了多少人”，

　　而是你能不能在 2~3 個人內完成一個“完整產品閉環”。

　　一個人能完成 80%，再加一個人就是浪費。

　　但如果一個人只能完成 40%，那就必須招一個能拉到 80% 的人。

　　所以，不是招“一個團隊”，而是配一個“最小閉環系統”。

　　5）不是執行快，而是反饋密

　　Windsurf 的高效不是靠加班，而是靠“快速認錯”。

　　他們在公司內部有一個非正式流程：

　　每兩周回顧一次上線的功能；

　　整個團隊圍繞一個問題展開討論：“我們這個假設，還成立嗎？”

　　如果不成立——立刻砍，不戀戰，不留遺產。

　　他們的工程節奏也不是靠“排期推”，而是靠“反饋拉”。

　　用戶不買賬，就砍；

　　使用率低，就收；

　　能量高，就加人打透。

　　不是加速度，而是拉頻率。

　　Varun 總結得很清楚：

“我們不愛自己的想法， 我們愛的是——反饋帶來的確定性?！?/blockquote>

　　你看到的不是一個“小團隊打敗巨頭”的勵志故事。

　　你看到的是：

一個公司，如何把“人少”變成決策高效的系統能力。

　　OpenAI 花錢，不是買他們產品寫得有多快。

　　而是買下了：

　　一種高反饋、低延遲、可清零的組織機制；

　　一群愿意殺掉舊認知、重新下注的人；

　　一套可以持續迭代、永遠脫水的最小系統。

　　在 AI 工程的戰場上，

　　比快更可怕的，是“方向選對 + 不做廢事”。

　　而 Windsurf 正好做到這兩件事。

　　?? 第五節｜工程師將分化為三種人，你在哪一層？

　　1）Varun 的判斷：90% 的代碼將由 AI 自動完成

　　不是猜測，是事實趨勢。

　　Varun Mohan 在采訪中多次表示：

“未來幾年，90% 的代碼會由 AI 編寫?！?/blockquote>

　　這個數字聽起來嚇人，但你回頭看這幾年——

　　Copilot 自動補全已是標配；

　　ChatGPT 能生成整段函數邏輯；

　　Claude 能重寫舊項目架構；

　　DeepSeek 開始預測整個模塊設計。

　　AI 已經不是“輔助編程”，而是主動編程者。

　　但這還不是最可怕的。

　　Varun 進一步補充：

“就連‘怎么解決’這一步，也會被 AI 接管?！?“因為它理解代碼庫、知道依賴、懂得最佳實踐?！?/blockquote>

　　換句話說，未來你只剩最后一件事：

決定“要不要解決這個問題”。

　　這就是“工程的盡頭”：

　　寫代碼不值錢，決定寫什么才值錢。

　　2）工程師正在被拆成三種角色

　　在 AI 徹底融入開發流程后，工程不再是一項統一技能。

　　它被拆成了三層：

　　

　　以前我們說“全棧工程師”，指的是能從前端干到后端。

　　但未來的“全?！?，是從思考問題 → 設計架構 → 審查輸出。

　　真正的工程師，只會活在前兩層。

　　最后一層，終將被 AI 接管。

　　3）你的安全感，不再來自技術棧，而來自決策權

　　Varun 說過一句非常重要的話：

“我們不關心某個人掌握多少語言。我們關心的是—— 他能不能在關鍵問題上，給出合理決策?！?/blockquote>

　　你知道 Docker 的命令、懂得優化前端性能、熟悉多線程調度，這些都好。

　　但在 AI 時代，它們都可以被學會、被模擬、被復制。

　　唯獨一件事無法代替：

你在一組不確定的選項中，能不能判斷——哪條路該走。

　　這就是未來的核心能力：

　　問對問題；

　　殺掉錯方向；

　　保持敏銳、持續反饋。

　　4）那工程師該怎么辦？Varun 給了三個建議

　　第一：培養“系統建?！彼季S，而非技術細節熟練度

　　很多開發者沉迷在技術棧細節里。

　　但真正能在 AI 時代站穩的人，往往具備“結構性認知”。

　　比如：

　　哪些流程是剛需？哪些是偽需求？

　　哪些模塊可以抽象？哪些邏輯該外包？

　　如何減少耦合？如何避免擴展失?。?/p>

　　這些問題 AI 不會給你答案，但它會按照你的系統思考做事。

　　你想得清，它做得好；你想不清，它越做越亂。

　　? 第二：保持動手能力，用工具把想法跑出來

　　Varun 在公司里做過一個實驗：

要求每位員工——包括市場、銷售、人力 ——都用 Windsurf 構建一個應用。

　　結果他們不僅做到了，甚至節省了 50 萬美元的 SaaS 費用。

　　他得出的結論是：

“不會寫代碼”不是問題， 問題是你有沒有動手把想法變成現實的能力。

　　這也是未來“非程序員”會被迫掌握的技能——

　　用 AI 幫自己寫出能跑的原型。

　　不是代碼能力，而是代理能力。

　　第三：永遠重啟你的認知，別愛上你的方法

　　Varun 說過一句狠話：

“我們今天的產品，每 6 個月就要把自己打臉一次。”

　　他讓團隊做的，不是“優化現有工具”， 而是每半年問一次自己：

　　我們的做法還成立嗎？

　　有沒有新的方向更值得試？

　　我們有沒有開始做“舒適但無效的事情”？

　　這不是能力問題，而是心態問題。

　　AI時代的工程師，得有“頻繁放棄舊答案”的能力。

　　5）你不是真的被替代，而是站錯了位置

　　很多人焦慮 AI 會替代工程師。

　　但 Varun 給出了另一個視角：

“你不是被 AI 替代的， 是你把自己放在了容易被替代的位置上?！?/blockquote>

　　當你還在追逐“語法掌握度”、還在刷八股文、還在背項目經驗的時候，

　　AI 已經能復現你 80% 的技能。

　　但它無法復制你對系統的理解，

　　更無法判斷一個模塊到底值不值得存在。

　　所以你最該問的，不是“我會不會被替代”，而是：

　　我在工程這張地圖上，到底站在哪一層？

　　
?? 第六節｜不是優化產品，而是打碎自己

　　1）他們不是在追熱點，而是在“持續否定自己”

　　Windsurf 從不是一開始就做 IDE。

　　從 GPU 基礎設施 → 插件 → IDE → 多模態代理 → 企業內嵌系統，

　　短短 3 年，換了不止 3 次方向。

　　每一次方向都不是小步試錯，而是大刀砍舊路。

　　別的創業公司講的是“聚焦”“堅持”“專注”。

　　而 Windsurf 內部流行的是這句話：

“別太愛你的想法?！?/blockquote>

　　Varun 有個判斷特別真實：

“一個創始人最危險的時候， 是他把自己的路徑當成了身份的一部分?！?/blockquote>

　　Windsurf 整個組織構建的核心就是：

　　所有人對“方向”保持低執念；

　　所有產品都可以被推翻；

　　所有假設都要經得起真實用戶的打臉。

　　2）每個產品上線的開始，就是準備否定它的第一天

　　Varun 在采訪中提到一件事：

“我告訴團隊，我們上線的每一個版本， 都應該在未來 6 個月內被徹底推翻。”

　　不是說上線不重要，而是：

“你要帶著進攻性的思維來否定現狀， 而不是帶著防御性來維護遺產。”

　　在這個機制下，每一次迭代都不是優化細節，而是檢驗假設：

　　這個功能是否真的解決了用戶的問題？

　　這個使用路徑是否真的被人需要？

　　如果 AI 的能力再提高 3 倍，這個模塊還需要存在嗎？

　　這才是真正的「反熵結構」——

　　主動進化，而不是等市場把你淘汰。

　　

　　3）他們怎么防止團隊被“頻繁打臉”搞垮？

　　你可能會問：

　　一個公司每 6 個月推翻自己，

　　會不會團隊很痛苦？會不會士氣崩盤？

　　Varun 的回答出人意料：

“恰恰相反。我們越快否定自己，團隊越有信心。”

　　因為他們有一個集體共識：

真正的失敗不是做錯方向， 而是死死抱住一個錯誤方向不松手。

　　這種文化怎么建立的？

　　他們的招聘標準就很獨特： 只要發現一個候選人“過于堅持自己觀點”，就會謹慎對待；

　　他們鼓勵每個工程師挑戰產品決策，只要你能拿出數據；

　　他們不設“產品owner”概念，而是以功能為單位，誰都可以提異議。

　　Windsurf 不是典型的“CEO 說了算”的公司， 它更像一個有共識邊界的“認知網絡”。

　　4）他們真正相信的，是“反饋密度決定進化速度”

　　Varun 總結團隊的行為機制時，有一句話非常打動人：

“我們不愛想法，我們愛真實反饋帶來的確定性。”

　　他們做任何功能，第一性原理都不是：

　　“我們覺得這個好”，

　　“這個方向大家都在做”，

　　“我們有資源可以試試”。

　　而是：

　　“我們拿到了什么反饋？

　　這個反饋的強度、頻率和一致性是否值得我們投入？”

　　他們不是靠“預判未來”贏的，

　　而是靠“不斷用現實打臉”構建正確的版本。

　　聽上去像是慢方法，實際是最快路徑。

　　5）你看到的是產品，OpenAI看到的是反饋驅動的進化結構

　　很多人把 Windsurf 看成 IDE，

　　把 30 億收購看成工具市場的勝利。

　　但 OpenAI 看的不是產品，而是：

一家公司是否具備“自我打碎、自我再生”的組織能力。

　　也因此，OpenAI 挑中的是一個：

　　勇于放棄營收；

　　敢于否定成功路徑；

　　從底層打磨反饋機制；

　　構建閉環認知組織；

　　的團隊。

　　Varun 在最后說：

“我們不是比別人聰明。 我們只是愿意比別人更頻繁地錯，然后更快修正。”

結尾｜不是買產品，是買“問題定義力”

　　我們常以為，AI 工程的未來屬于寫得最快的人。

　　但 Windsurf 用一整套產品+組織的解法，提出了另一個標準：

不是誰能寫更多代碼， 而是誰能定義——哪些代碼根本不該寫。

　　這家公司只用了 160 人、4 個月，就引來 OpenAI 史上最大一筆收購。

　　不是因為他們跑得更快，而是因為他們一直在刪錯路徑。

　　刪方向，刪模塊，刪流程，刪認知。

　　你看到的是他們做了 IDE，

　　OpenAI 看到的是：

一個可以不斷重啟的公司。

　　我們這一代工程師，常常糾結工具怎么選、棧怎么學、崗位怎么卷。

　　但這 30 億的新聞提醒我們：

未來能留下的人，靠的不是寫得多快， 而是能不能看懂一個問題，敢不敢換一條路。

　　所以你想清楚了嗎？

　　當 AI 寫完 90% 的代碼，

　　當 IDE 變成智能體的宿主，

　　當工程師只剩三層——提問題的、改方向的、按鍵的...

　　你，還站在哪一層？

　　如果你覺得這篇文章說出了你心里的焦慮，歡迎轉發給你團隊的工程師、CTO、聯合創始人。

　　? 也歡迎你在評論區告訴我：

　　你認為 AI 時代，工程師的終極能力是什么？你在刻意培養哪一部分？

　　本文由AI深度研究院出品，聚焦全球 AI 創新浪潮中的企業轉型策略。

　　來源：官方媒體/網絡新聞

　　排版：Atlas

　　編輯：深思

　　主編：圖靈