170个员工，卖了218亿

OpenAI悟了，开始贯彻“突出应用导向”。

据知情人士透露，OpenAI正在洽谈以约30亿美元（约218.6亿人民币）收购人工智能辅助编码工具Windsurf（前身为Codeium）。

成立四年，Windsurf已筹集超过2亿美元的风险投资。其投资者包括Greenoaks Capital Partners、Kleiner Perkins、AIX Ventures等。去年，在General Catalyst牵头的一轮融资中，该公司估值达到12.5亿美元。

短短一年，估值再次翻番，美国的并购还是愿意给高溢价，投资人都能体面地退出。如果交易达成，这将是OpenAI迄今为止规模最大的一笔收购，也是OpenAI完成400亿美元融资后的首个并购动作。

“应用导向”应该是AI界的共识了，或许今年是真正的AI应用元年。

一年内，ARR增长500%

与大多数的AI创业故事不同，Windsurf的创始团队没有太多的明星光环，甚至是在创业中途才转向了AI coding赛道。

据悉，Codeium成立于2021年，由麻省理工学院校友Varun Mohan和Douglas Chen联合创立，他们二人在中学数学奥赛中结识，并一同进入MIT计算机系。

Chen在MIT以满绩毕业，创办Codeium前曾在Facebook担任机器学习工程师，专注于Oculus VR等项目的开发。而Mohan唯一一段全职工作经历是2018-2021年间在自动驾驶公司NURO担任自治基础设施技术主管。更早之前，他曾在Linkedin、Quora、Cloudian等软硬件公司实习。

起初，他们将公司命名为Exafunction，立志做一家专注于GPU虚拟化软件的公司。“当时，我们在公有云上管理着一万个GPU。在短时间内，Exafunction迅速赢得了客户的青睐，并成为大规模部署深度学习模型的领导者。”Mohan回忆称。

后来随着生成模型，尤其是类似Transformer的模型的出现，Mohan团队预测行业将迎来重大转变：在一个日益被生成式人工智能模型主导的世界里，最终用户的价值不仅仅在于提供基础设施。相反，我们清楚地认识到，真正的影响力在于利用这些基础设施来创建能够直接提升开发者生产力和效率的应用程序。

正因如此，他们决定专注于在自有基础设施之上构建代码加速工具，Codeium由此诞生。这一战略转型不仅是对不断发展的技术格局的回应，更是将Codeium置于AI软件开发应用前沿的积极举措。

此外，在Codeium技术团队里，有40%左右的工程师同样来自MIT，很多人都是创始人在学校里曾经一起竞争的对手。这些理工人才不仅背景相似，更有着共同的热忱追求——为软件开发带来彻底的革新。

于是，Codeium平台很快就被推向了市场，这是由公共代码训练的生成式AI模型提供支持，可在应用程序的整个代码库环境中提供建议。它支持大约70种编程语言，并与许多流行的开发环境集成，包括Microsoft Visual Studio和JetBrains。

不过，到2022年年中，Codeium还没有用户，后来为了吸引开发者远离Copilot和其他竞争对手，Codeium推出了慷慨的免费套餐。这一策略似乎奏效了，在2023年，Codeium的活跃用户数飙升至了30万，企业客户更是达到了100家。

此后，Codeium便进入了快速增长期。

在过去两年中，公司组建了一支由80名专业人员组成的团队，并将用户群发展到超过70万名活跃开发者。去年11月，该公司更是推出了Windsurf Editor，该功能允许AI自主生成代码，无需人工干预，通常被称为代理模式。这与行业整体转向AI驱动的软件开发工具的趋势相一致，这些工具的功能不仅仅是提供代码片段，还可以编写、测试和调试整个程序。

据Windsurf统计，其用户中有高达90%的代码生成都是由Cascade智能体完成，远超传统补全工具20%—30%的渗透率，大幅提升了开发者的工作效率和协作体验。

正是如此，Windsurf一经推出，便受到了市场的广泛关注和认可，自2024年初以来，其年经常性收入(ARR)增长了500%以上，达到了八位数。目前，Windsurf每天处理超过1000亿个token，拥有超过1000家企业客户，其中包括Anduril、Zillow和戴尔。

OpenAI的决心

虽然Windsurf的热度和实力已经让其成为了市场上不可忽视的存在，但在当下的AI编程领域中，它还不能算得上是OpenAI的首选。

据报道，此前OpenAI曾考虑收购另一个选择：Cursor。知情人士透露，OpenAI联合创始人兼首席执行官Sam Altman去年曾联系过Cursor背后的公司Anysphere。

今年，随着Cursor再次受到热捧，OpenAI再次与其进行了接触。但此次谈判再次未能取得进展，原因在于Anysphere正在快速发展，并且没有出售的打算，他们更愿意保持独立。与此同时，就在上个月，有消息称Anysphere正在洽谈融资事宜，估值接近100亿美元。

尽管最终没有收购Anysphere，但OpenAI并没有放弃收购一家成熟的AI编码工具初创公司。被Anysphere拒绝后，OpenAI已经先后与20多家公司进行了接触。

这一动作的背后，则是来自市场上其他竞争对手的压力，一方面，谷歌的Gemini和DeepSeek等竞争对手对基础模型的访问施加了价格压力，另一方面，OpenAI的其他竞争对手Anthropic、微软旗下的Github都在该领域完成了布局，其在AI编码上显然是势弱的。

而在技术领域，丧失先发优势往往是致命的，SignalFire合伙人兼首席执行官克里斯·法默(Chris Farmer)也曾对OpenAI的战略进行了推测：“他们会在应用层进行收购。这对他们来说关乎生死。”所以当下来看，完成一起“掐尖式”的并购是一个高性价比之选。

更何况AI编码被OpenAI视为下一个增长领域，据Polaris Research预测，到2032年，人工智能代码工具市场价值将达到271.7亿美元。另外，正如Mohan所言，鉴于AI编程工具在开发者中的广泛采用，即使只在这个新兴领域分得一小块蛋糕，也必然会带来丰厚的利润。

值得一提的是，与GitHub Copilot等传统的AI编程工具相比，Windsurf的核心竞争力在于其“代理式编程”理念，也被称为“氛围编程”。而“氛围编码”是由OpenAI联合创始人Andrej Karpathy创造的，从某种程度来讲，OpenAI与Windsurf在理念上已经完成了对齐。

一个事实是，尽管Windsurf已经是AI编程领域增速第二的公司，但其规模仍就相对较小，公司人数也相对较少，Windsurf团队具有“卷王”的基因，招聘原则是精简和效率至上的，坚持只招必要的、足够自驱和优秀的人，以尽可能小的规模运行。

这样一来，一旦交易达成，团队整合也不会耗费太多的精力。

最高回报超115倍，早期投资者赚麻了

作为一家热门赛道的明星企业，Windsurf的融资频率并不算频繁，2021年成立至今，其一共完成了四轮融资，其中前两次还是作为GPU软件公司。具体如下：

Seed种子轮：Greenoaks以2600万美金估值领投300万美金；

A轮融资：Greenoaks以2.15亿美金估值领投2500万美金；

B轮融资：Kleiner Perkins以5.1亿美金估值领投6500万美金；

C轮融资：General Catalyst以12.5亿美金估值领投1.5亿美元；

上文提到，Codeium是在2022年推出的，而这次转型则是发生在A轮融资之后，据透露，虽然当时ARR已经达到几百万美金，但团队意识到原有领域难以做出差异化优势，AI coding这一赛道才是最适合AI技术落地、从Day 1就能证明前沿技术PMF的机会，因此决定重塑品牌，转型开发自己的AI coding产品。

而此时创始团队仅有8人左右，不过，Mohan对软件开发领域有着长期主义的远见，他表示Codeium的最终目标是让开发者的工作效率提高到原来的20倍，同时Mohan也是一个非常有野心的创业者，做事风格雷厉风行，追求效率和速度，在竞争中有着强烈的好胜心，所以投资人也允许了这一改变的发生。

然而，在Codeium推出的一年时间里，其商业数据并不好看，但凯鹏华盈(Kleiner Perkins)从CIO网络中的信息中明确了解到，企业对coding工具的真实需求恰恰与Codeium强调的安全、上下文感知和IDE可扩展性的价值主张相吻合。

因此，2024年1月凯鹏华盈领投了Codeium的B轮融资，共计6500万美元，其估值也涨到了5亿美元左右。此后，凯鹏华盈帮助Codeium完成了市场拓展、组建销售团队等关键工作，为近一年来企业收入的快速增长打好了基础。

仅仅7个月后，2024年8月，Codeium宣布完成由General Catalyst领投，凯鹏华盈和Greenoaks参投的1.5亿美元C轮融资，估值达到12.5亿美元，在半年左右时间里增长了250%。

事实证明，他们当时的选择即将带来丰厚的回报，若交易达成，领投种子轮的Greenoaks将获得115.4倍回报，A轮、B轮和C轮的投资人则分别获得14倍、6倍和2.4倍的回报，要知道B轮融资也才只过去了15个月。

另外，根据最新消息，目前Windsurf的年经常性收入（ARR）约为1亿美元，高于2月份的4000万美元，其估值为ARR的30倍，这高于行业平均水平，也表明了市场对公司未来增长潜力的乐观预期。

同时有数据显示，Windsurf拥有170名员工，其网站上列出了30多个空缺职位，包括软件工程师和招聘人员。而人均收入已成为投资者的一个重要指标，如果能够保持相同的产出水平，维持较小的团队通常是更可取的。