OpenAI 最近收購 Windsurf 落空，吃瓜群眾看著熱鬧，也不乏聲音猜測：是不是它在編程領域的「拼圖缺了一角」？

其實它手里的棋，從不只一顆。早在 2022 年起就有布局編程領域，投資了 Cursor 和 Magic.dev - 不只是補位，更是提前落子。

實際上，這只是它更大版圖中的一部分。OpenAI Startup Fund 自成立以來，陸續投了一批「AI 原生項目」：

兩年多來，從這 17 家投資組合中，已有近30%成長為獨角獸。乍看之下似乎不可思議 - 但 Ada 回過頭來看，發現這個超高命中率的背后，其實藏著 OpenAI 一以貫之的打法：不是押注某個熱點，而是與那些「真正知道 GPT 能解決什么場景問題」的人，一起共建行業接口。

而從這些投資中，也能看到一些有意思的線索浮現：

1.它的行業分布，像是拼湊一座未來城市的原型結構。每一家公司，都是這座城邦中不可或缺的一個管道、端口或一扇門 - 有的通往教室，有的通往家庭，有的連著法庭和醫院，還有的通往工業系統；

2.它的場景分布，貫穿了人與智能協作的每一個日常： 從日常筆記（Mem）、學習（Speak）、工作（Cursor、Harvey、Kick）、創作（Descript）、家庭（Milo）、醫療（Ambience）、科研（Chai），再到具身機器人（1X、Figure AI），這些產品并非只是「套殼接入 GPT」，而是在真實任務中，去驗證 GPT 的可用性、適配性與極限。

換句話說：OpenAI 投資的，不是 17 家公司，而是 17 個未來協作入口。

不過如果把目光拉回現實，會發現：有的爆發了，有的沉寂了，有的還在路上，有的悄悄離場?；仡^看，這些被 OpenAI 選中的公司，它們表現各異，卻有些有趣的模式。

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01這些公司有什么共性？

首先，走得快的公司，往往埋頭扎進了一個足夠垂直、痛點明確的場景。以 Harvey 為例，從 Day 1 起，它就明確服務于頂級律所 - 目標用戶非常清晰，任務鏈條高度結構化。律師和助理每天需要處理大量文書，審閱判例、撰寫起草、組織材料，既高頻又剛需。Harvey 則用 GPT 切入文檔處理、案例研讀、工作流定制等關鍵環節，打通了「理解→執行→反饋」的完整閉環，真正成為法律從業者的 AI 提效搭子。

再看 Ambience Healthcare，醫生其實并不期待一個酷炫的 AI，他們要的是「你可不可以幫我記住病人剛剛說了什么」。Ambience 抓住的不是醫療 AI 的大命題，而是一個極小卻極重的瞬間 - 「語音轉錄 → EHR 生成」，讓醫生得以專注診療本身 。AI 在這里不是決策者，而是「診間旁的記錄員」，默默減輕醫生文書的負擔、也默默提升信任。

還有 Speak，它不是「幫你學英語」，而是「陪你開口說出來」。聚焦日韓成人的真實口語焦慮與羞怯，Speak 把 AI 包裝成一個隨時對話、不厭其煩的私人陪練。場景不大卻真切，對職場/考試人士來說痛感強烈也高頻。正是這類細水長流的真實需求，才最容易跑出付費產品。

這些產品切的都不是最宏大的命題，而是最深的習慣、最小的任務、最重的日常。就像在土壤深處培育一顆種子，風再急，也不會飄走；哪怕只是從一個「微小動作」開始，也能向下扎出完整根系。

再來看走不快的公司，多半是飛得太高而落不了地。 比如已經關閉的 Ghost Autonomy，它開發的 GPT 多模態感知系統，確實前沿，但面向的是仍在緩慢推進的無人駕駛行業 - 法規未定、基礎設施不穩、市場都沒準備好、用戶心智也遠未跟上。像是一架提前造好的高鐵，但軌道還沒修完，最終陷于沉寂。

而還在探索期的公司，則卡在「有用但不必須」的模糊地帶。這類產品并非沒有需求，而是處于用戶心理 - 「可以用，但不用也沒什么損失」 或 「選擇那么多，哪個最好用我就用哪個」 的尷尬區間。比如 Mem 切入的 AI 筆記，概念很動人，界面也不錯，但知識管理本就是一個百家爭鳴、用戶心智已固化的市場。Mem 想做的是「你的第二大腦」，但在用戶那兒，它可能還只是「第五個筆記本」。更何況，在這個「有了 Cursor，人人都是開發者」的 AI 工具時代，用 GPT + Notion + 自動化 就能拼出自己的工作流，「智能筆記」反而成了最常見的試水題材。也因此，Mem 面臨的不是市場沒有，而是爆款難出的集體內卷。

另一款 Descript 的路數也有些類似 - 它很早提出「剪視頻像改 Word 文檔一樣簡單」(Edit Videos like a Doc)，聽起來輕而易舉也很美好。但在真實使用中，AI 剪輯效果、素材管理、導出控制等都未達到「非它不可」。當 Capcut 等大而全的剪輯工具已覆蓋主流需求，Descript 的「全能利器」定位反而變得模糊。與之相對，像 HeyGen、Opus Clip 等產品，反而在極致滿足某個細分痛點上跑了出來，也因此迅速扎進了新一波創作者的心智。

所以，真正決定 AI 產品「飛得遠」還是「走得穩」的，從來不是技術本身，而是：

是不是站在真實的、用戶愿意為之改變習慣或付費的場景里？ 有沒有把 AI 釘入任務鏈條深處，而不是當作一層浮在表面的「精致涂料」？ 能不能讓 AI 在用戶體驗中隱形，卻又不可或缺？

02同樣是編程，Cursor 和 Magic.dev 為何差異這么大？

雖然 Cursor 和 Magic.dev 都是在代碼生成領域的應用，看起來像在同一個賽道出發，卻在產品定位、落地路徑和節奏上走出了完全不同的結果。

Cursor 切入的是「在 IDE 里加個 AI 編程搭子」，它沒有一開始試圖「重新定義編程」，而是深入開發者的日常工作流，讓 AI 成為代碼閱讀、補全、重構、調試時的實時助手 - 不喧賓奪主，但極度可用。每一次調用都是高頻、低摩擦的自然協作，就像你在深夜寫代碼時，有個不會催你但總能給點建議甚至搭搭手的「tap 模式」搭子。

而 Magic.dev 敘事更為宏大 - 它希望從一開始重構整個開發流程，搭建一個「AI 自動生成代碼」的平臺，甚至想讓大模型直接從需求出發，生成完整系統級代碼。聽起來像是未來的終極形態：人人都可以是產品經理，只需描述需求，AI 自動編碼。但這也意味著要重塑整條工作鏈條和協作邏輯 - 項目管理、代碼組織、到版本控制與維護。 它不僅要讓模型懂代碼寫代碼，更要讓用戶相信「只看結果就能放心部署」。落地難度可想而知：不僅技術門檻極高，用戶也遠未建立「完全相信 AI」的心智。

這不是誰更好，而是兩種截然不同的哲學路線：Cursor 是腳踏實地的工程思維，聚焦解決現實中的具體問題；而 Magic.dev 是仰望星空的研究思維，探索一個尚未成型的可能世界。 兩者都值得尊重，但適用于不同的時間節奏與風險耐受度。而好的產品哲學，往往藏在兩者之間：腳踩泥土，心有星光。

Ada 對比 Cursor 和 Magic.dev 的路徑分野更加篤定： AI 創業最難的，或許不是有沒有技術，而是有沒有看清：技術，該在什么地方、以什么時機、用什么方式去服務于人。真正打動人的，從來不是技術的光芒，而是它在你最需要的時刻，出現得剛剛好。

03回到創業，要怎么做？

1.找真實、有刺的痛點，哪怕它看起來一點兒都不「性感」。 就像是在土地深處種下一顆小小的種子，風再急，也不會輕易被吹走。過去兩年，大量 AI 產品死在了「聽上去很厲害」的場景上，卻活在了「真的有人愿意反復用」的細節里。打個比方，也許用戶并不需要一個 60 分的「全能 Agent」，反而更想要一個 95 分的「給力小幫手」，能默默完成那些最具體、最耗時、最不起眼的小任務。而這些煩事，往往不起眼到有點無趣：批量法律文件審閱 (Harvey)、醫療紀要員(Ambience)、場景口語陪練（Speak）、代碼自動補全 (Cursor）…… 但也正因如此，越是扎在日常深處，生根發芽后，就越有可能生出一棵參天之樹。

2.增強 vs 替代，不是非此即彼，而是節奏和路徑選擇。在模型能力不斷增強的背景下，我們常常幻想「一步到位的顛覆式創新」，畢竟人性中天然偏好省力（誰不愛偷懶躺平呢 lol）。但真正能穿越不確定性的周期，往往是「一步一步升級打怪」的漸進式演進。Ada 自己的體會是：真正有用的 AI 產品，往往會從「理解模型能做什么」開始，一步步推高邊界。Cursor 的節奏正是如此：他們持續打磨「模型的感知力和預判力」，把復雜開發任務拆解為 AI 可以勝任的子任務；在每次新模型發布時，第一時間重新校準對能力邊界的認知，進而同步升級產品體驗。不是激進求快，而是始終走在「剛剛好」的能力前線。

3.創始團隊最好是「貼著場景長大」。其實不難發現這些跑得快的項目，背后的人都有一個特征：創始人自己就是場景中人、任務中人、或和行業深度共生。比如 Harvey 的 CEO 是前反壟斷律師；Ambience 的聯創之一是醫療科學家；Cursor 的創始團隊從小寫代碼，是 GitHub Copilot 的早期重度用戶。不是站在場景之外「腦補用戶需要什么」，而是深入場景內知道真正的痛感在哪。再結合對模型潛力的敏銳把握，他們才能更好判斷什么才是下一步真正需要的工具、下一個值得構建的范式。

所以，Ada 認為，

下一代真正走得遠的 AI 產品，可能不會長在技術最炫的 Demo 上，也許不會爆在流量最高的熱搜上。

而是會扎根在「最真的問題場」上 - 那些看上去既不熱鬧、也不宏大、甚至因為離土壤近反而看上去有點「土里土氣」的地方。

可人的需求在那，任務在那，情緒在那，

而模型的潛能，也會在煙火氣的日常中，

一點點，被真正用出來。

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