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速遞|中國最神秘的AI Coding創(chuàng)業(yè)公司,被騰訊和紅杉搶著投了,估值或高達2億美元

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根據(jù)投資實習所的報道,前字節(jié)跳動算法負責人陳志杰創(chuàng)立的 Verdent AI 近期完成了由騰訊領(lǐng)投、紅杉中國等老股東跟投的 A 輪融資,金額在數(shù)千萬美元,估值或已突破 2 億美元。這使 Verdent 成為國內(nèi) AI Coding 領(lǐng)域融資規(guī)模最大、估值最高的創(chuàng)業(yè)公司之一。上一輪融資同樣由紅杉中國主導,頭部機構(gòu)的連續(xù)押注,也強化了外界對這一團隊長期潛力的判斷。

Verdent 的故事并非孤立事件,它更像是落在一股愈發(fā)明顯的行業(yè)潮流中。字節(jié)系創(chuàng)業(yè)者正在成為中國 AI 應(yīng)用創(chuàng)業(yè)的主力力量。

過去幾年,大批在字節(jié)扛過高壓業(yè)務(wù)、打過技術(shù)硬仗的負責人走向市場,投身 AI 新創(chuàng)業(yè):有人做 AI 硬件,有人做Agent,也有人在視頻、內(nèi)容生成等領(lǐng)域探索新的產(chǎn)品形態(tài)。這個群體的共同點是,他們既深度理解復(fù)雜系統(tǒng)與工程能力,又有推動業(yè)務(wù)規(guī)?;慕?jīng)驗,因此往往更加能夠把“AI 概念”真正落成“AI 產(chǎn)品”。


陳志杰曾先后在百度擔任首席技術(shù)架構(gòu)師、在字節(jié)跳動出任算法負責人及數(shù)據(jù)科學組織負責人,負責大規(guī)模推薦系統(tǒng)與基礎(chǔ)算法平臺的搭建與運營,帶領(lǐng)數(shù)百名工程師和科學家推動公司核心功能系統(tǒng)化發(fā)展。


劉曉春則更偏產(chǎn)品與業(yè)務(wù)。他在百度一線帶過搜索、推薦廣告、電商和直播電商,構(gòu)建過三百多人規(guī)模的跨職能團隊,既知道如何把技術(shù)變成產(chǎn)品,也知道如何把產(chǎn)品拉上真實收入的曲線。


這兩個人坐在一起決定做 AI Coding,本身就注定了他們很難滿足于“做一個更聰明的代碼補全插件”這種小目標。

Verdent 的產(chǎn)品,被他們定義為“Agentic Coding Suite”。這幾個英文單詞如果硬翻,會顯得有點生硬,但背后的意思其實很直白:不是幫你“寫幾行代碼”,而是幫你“完成一個軟件工程任務(wù)”。

大多數(shù)今天我們看到的 AI Coding 工具,停留在“基于提示的補全”層面。開發(fā)者給出一段注釋、一句需求、一段上下文,工具給出若干候選方案;好用的地方在于速度變快、不用背 API、寫 CRUD 更省心,不好用的地方在于,一旦涉及跨文件、多模塊、多步驟的復(fù)雜改動,就容易翻車——不是忘了改某個調(diào)用點,就是沒做好向后兼容,再不然就是測試完全沒覆蓋。

Verdent 試圖把這一層的“局部聰明”上升成一種“系統(tǒng)智能”。他們在產(chǎn)品中把這一套能力拆解成了一個完整閉環(huán):從模糊需求出發(fā),自動規(guī)劃任務(wù),再拆成可以分配給不同 Agent 的子任務(wù),每個 Agent 在隔離的 Git 環(huán)境里并行執(zhí)行,完成后自動驗證,再把整個變更以 diff、說明、風險提示等形式呈現(xiàn)給開發(fā)者。人類做決策,AI 做執(zhí)行,人類做驗收,AI 做修補。

當前國內(nèi)的 AI Coding 賽道正處在一道十分鮮明的分叉口上。一方面,大廠已經(jīng)全面入場——字節(jié)、阿里、百度、騰訊都推出了自家的 AI Coding 產(chǎn)品,幾乎把這個賽道直接抬成了“基礎(chǔ)設(shè)施級戰(zhàn)略方向”;另一方面,這個領(lǐng)域在全球范圍也被視為確定性最高的 AI 商業(yè)賽道之一。

Cursor 剛剛完成 23 億美元融資、估值達到 300 億美元,ARR 曲線持續(xù)陡升,讓資本市場迅速形成一種高度一致的敘事——AI 正在重寫軟件開發(fā)方式,寫代碼的門檻正在被迅速抹平,未來軟件工程團隊的規(guī)模將被 AI 大幅壓縮。資本的溫度被推到了極高的位置,開發(fā)者社區(qū)也被這種“一個人干掉一個團隊”的氛圍激得熱血沸騰,仿佛產(chǎn)品、應(yīng)用、業(yè)務(wù)都能被幾句話 prompt 拉出來,工程師的身份也要迎來一次范式重構(gòu)。

但就在這種近乎滾燙的情緒之中,也開始出現(xiàn)另一種聲音:AI Coding 的熱度是否已經(jīng)脫離現(xiàn)實?尤其是 Vibe Coding 這一類“讓寫代碼變得更爽”的工具,是不是被敘事包裝成了它本來還做不到的樣子?

Google 資深工程負責人 Addy Osmani 最近的一次公開反思,為這場討論潑下了一盆足夠冰的冷水。作為負責管理 Google 大規(guī)模前端工程體系的負責人之一,他并不否認 AI 的價值,卻對 Vibe Coding 式的狂熱保持高度警惕。

他指出,一個能不斷給開發(fā)者帶來“爽感”的工具,并不意味著它能成為生產(chǎn)級系統(tǒng)的基礎(chǔ)。Vibe Coding 非常適合原型、適合靈感碰撞、適合快速試驗,但它無法承擔起“長期維護與持續(xù)迭代”的重負。把幻覺當工程,只會讓團隊掉進一個更深的技術(shù)債泥潭。

參考文獻:

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