6个月10倍增长，揭秘这家公司如何一步步成为Software 3.0时代的先驱

你有没有想过，编程这件事可能已经彻底变了？当一个创业公司能在 5.5 个月内从 1000 万美元年收入增长到 1 亿美元，这种增长速度甚至让 ChatGPT 的崛起都显得保守时，我们必须承认一个现实：传统的软件开发模式正在被颠覆。更震撼的是，Replit 最近推出的"基于工作量的定价"模式，不仅预示着 AI agent 时代的到来，更揭示了我们正在目睹软件历史上最深刻的范式转变——从 Software 1.0 到 Software 3.0 的跨越。这不仅仅是一个技术故事，而是一场关于未来工作方式、创造方式，甚至思考方式的革命。我在4月底也写过一篇分析Replit增长方式的文章，感兴趣的朋友可以看《》。

当 Replit CEO Amjad Masad 在今年 6 月的 X 上宣布公司突破 1 亿美元 ARR 时，这个数字的背后隐藏着一个更深层的故事。这家成立于 2016 年的公司，实际上从 2011 年就开始以开源项目的形式存在，经历了长达十多年的技术积累和市场探索。但真正的爆发点来自 2024 年 9 月 Replit Agent 的发布，这个产品让"自然语言编程"从概念变成了现实。用户只需描述想要什么，AI 就能完整地构建出功能完备的应用程序，包括前端、后端、数据库设计、身份验证和部署。

从默默无闻到爆炸式增长：一个 14 年的技术马拉松

我一直认为，真正改变世界的技术公司都有一个共同特点：它们看起来像是"一夜成名"，但实际上背后都有长达十几年的技术积累。Replit 的故事完美诠释了这一点。从时间线来看，这家公司的发展可以分为三个截然不同的阶段，每个阶段都反映了不同时代的技术环境和市场需求。

更让我着迷的是，Amjad 从一开始就展现出了对技术趋势的超前判断力。他在 2008-2009 年就产生了在浏览器中编程的想法，当时大多数人还在用桌面IDE，云计算概念刚刚兴起。他说："当我看到 Gmail 和 Google Docs 这些 Web 应用时，我就想，为什么编程不能也在浏览器中完成？"这种洞察力不是偶然的，而是源于他对底层技术发展的深度理解和对用户痛点的敏锐感知。

在漫长的积累期（2011-2023），Replit 主要是一个基于浏览器的协作编程环境。创始人 Amjad Masad 在接受采访时回忆，他最初的想法很简单：为什么编程需要这么复杂的环境配置？为什么不能像使用 Gmail 或 Google Docs 那样，直接在浏览器中编程？这个看似简单的想法，实际上需要解决无数技术难题。他们需要让 Python、Ruby 等编程语言在浏览器中运行，需要构建虚拟化的文件系统，需要处理代码的实时协作和同步。

我发现最有意思的是，Replit 在早期就展现出了对技术趋势的敏锐判断。Amjad 提到，他在 Yahoo 工作时就对 JavaScript 产生了浓厚兴趣，不仅因为它的语言特性，更因为他预见到"这是未来的趋势"。当时 Chrome 刚推出，V8 引擎让 JavaScript 性能大幅提升，Gmail 和 Google Docs 等 Web 应用正在改变人们对软件的认知。这种对技术发展方向的前瞻性判断，为后来 Replit 的成功奠定了基础。

但这个阶段也是极其痛苦的。从 2016 年公司成立到 2023 年，Replit 的收入增长缓慢：2022 年仅有 100 万美元 ARR，2023 年也只有 240 万美元。尽管拥有 2250 万用户，但货币化一直是个大问题。这是典型的免费增值模式陷阱——大量用户采用，但付费转化率极低。用户喜欢免费使用 Replit 来学习编程或做小项目，但很少愿意为此付费。

转折点出现在 2024 年 9 月 Replit Agent 的发布。这不仅仅是一个新功能的添加，而是产品理念的根本性转变。Agent 让用户可以用自然语言描述想要的应用，然后看着完整的应用程序在眼前构建出来。从技术角度看，这需要解决代码生成、项目结构设计、依赖管理、部署等一系列复杂问题。但更重要的是，它改变了软件开发的基本交互模式——从"学会如何编程"变成了"描述你想要什么"。

结果是立竿见影的。2024 年第四季度，Replit 的 ARR 增长到 1000 万美元，仅仅三个月就实现了 4 倍增长。到 2025 年第一季度，这个数字达到 7000 万美元，再过三个月就突破了 1 亿美元。这种 2500% 的年增长率，即使在 AI 领域也是极其罕见的。我认为这种爆发式增长的背后，是技术成熟度、市场需求和产品定位三者的完美结合。

逆向思维的力量：为什么 Replit 选择了最难的路

在深入研究 Amjad 的访谈后，我发现了一个特别有意思的现象：Replit 在很多关键决策上都选择了看似"更难"的路径，但正是这些选择造就了它今天的独特优势。这种逆向思维的能力，可能是区分伟大创业者和普通创业者的关键因素。

最典型的例子是技术架构的选择。早期的 Replit 面临一个重要决策：是构建一个专门针对某种编程语言或特定用例的平台，还是构建一个能运行任何语言、任何包的通用平台？前者显然更容易实现，风险更小，但 Amjad 选择了后者。他在访谈中提到："我们选择构建一个通用平台，这个决定在当时看起来更像是美学上的考虑，但今天证明了它的正确性。"

这个决策的深远影响在 AI 时代才真正显现。当大语言模型兴起时，它们是在通用的、标准化的代码数据上训练的。它们知道如何使用虚拟机、标准的包管理器和常见的开发工具。如果 Replit 当初选择了专有的、定制化的平台，那么今天的 AI 模型就很难与之集成。相比之下，一些低代码/无代码平台由于采用了专有架构，在 AI 集成方面就面临很大困难。

另一个体现逆向思维的例子是对"网络效应"的理解。大多数 SaaS 公司都在谈论网络效应，但很少有公司真正找到构建网络效应的有效方法。Amjad 在访谈中坦率地说："网络效应在硅谷是个流行词，每个人都想构建网络效应，但实际上很难找到真正的构建方法。"Replit 的网络效应来自于一个看似简单但实际上很难复制的机制：用户创建的每个项目都可以成为其他人的模板和学习材料。

这种网络效应的强大之处在于它的自我强化特性。用户创建的应用越多，平台的价值就越大；平台价值越大，就能吸引更多用户；更多用户意味着更多创作，形成正向循环。目前 Replit 上有 3400 万用户分享项目，200 万应用在 6 个月内创建。这种规模的内容生态是竞争对手很难在短时间内复制的。

我还发现，Amjad 对"痛苦"有着独特的理解。Replit 甚至将"寻求痛苦"列为公司价值观之一。Amjad 解释说："通过痛苦和不适，成长才会发生。如果我发现自己在逃避某件事，我会尝试克服这种本能，甚至更努力地去做。"这种看似反直觉的理念，实际上帮助公司在面临困难决策时能够做出正确选择，而不是选择短期内更舒适的路径。

"高执行力人才"的秘密：为什么"怪才"是 Replit 的核心竞争力

我一直很好奇，是什么让一些公司能够持续创新，而另一些公司却停滞不前？通过 Amjad 的访谈，我找到了一个很少被公开讨论但极其重要的答案：高执行力人才的招聘和管理。Replit 的成功在很大程度上源于他们对"高执行力人才"的独特理解和有效运用。

Amjad 对高执行力人才有一个很有意思的定义：他们通常是"无法融入传统体系的人"。他分享了自己的经历："我在学校时经常被开除，不是因为成绩不好——我的成绩一直很优秀——而是因为我无法忍受坐在教室里。我甚至曾经黑进大学系统想要修改成绩，因为我觉得自己应该得到毕业证书。"这种经历塑造了他对人才的独特视角。

他认为，这些"无法融入"的人往往具有几个共同特征：首先，他们天生质疑传统和约定俗成的做法；其次，他们更愿意承担风险和面对不确定性；最重要的是，他们在解决问题时会寻找别人想不到的创新方法。在传统公司里，这些特质可能被视为"难以管理"，但在创业公司中，这些正是推动创新的核心要素。

更有意思的是，Amjad 发现这些人在日常工作中也会表现出与众不同的行为模式。"当我在会议中开始走神时，我知道这个会议可能没有价值，应该立即结束。"他认为，如果连对公司有深度投入的创始人都觉得无聊，那么其他人可能也有同样感受。这种对直觉的信任，让 Replit 能够保持高效的决策节奏。

在管理这些高执行力人才时，Replit 采用了一些非传统的方法。比如，Amjad 几年前就停止了一对一会议，因为他发现这些会议往往变成了"治疗课程"，消耗了大量精力却没有产生实质价值。相反，他们建立了更开放的沟通机制，鼓励在团队环境中讨论工作相关的问题，并聘请专业教练来处理员工的个人发展需求。

这种人才策略的效果是显著的。Replit 只有 65 名员工，却实现了 1 亿美元的 ARR，人均收入效率远超传统软件公司。更重要的是，这个团队持续产出了大量开源项目和技术创新，在保持精益运营的同时推动了整个行业的发展。

我认为，这种对"怪才"的重视，正是 Replit 能够在竞争激烈的市场中保持创新优势的关键。当大公司都在寻找"标准化"人才时，那些真正的创新者往往被忽视。而 Replit 通过包容和激发这些人的潜力，获得了难以复制的竞争优势。

从产品到平台：重新思考护城河的本质

在访谈中，Amjad 坦诚地讨论了一个很多创业者都会面临但很少公开谈论的问题：如何应对巨头的抄袭？他说："我曾经为此感到很沮丧，现在我已经把它当作理所当然的事了。"这种从痛苦到接受再到利用的过程，体现了成熟创业者的智慧。

Replit 的创新经常被大公司复制，Amjad 甚至开玩笑说自己是"微软的首席设计师和首席营销官"，因为很多微软产品的设计都能看到 Replit 的影子。但这种经历让他对什么是真正的护城河有了更深刻的理解。他发现，UI 创新可以被快速复制，通常在一周内就会出现在竞争对手的产品中。但那些"经过火炼"的技术，特别是基础设施层面的创新，复制起来要困难得多。

我觉得最有价值的洞察是他对"持久优势"的理解。Amjad 提到："真正持久的优势其实很难构建。但随着公司的发展，你会逐渐找到机会，不仅仅是差异化，而是建立持久的差异化。"对 Replit 来说，这个持久优势来自于他们在云端运行虚拟机方面的深度技术积累。

他们花费了多年时间解决在云端安全、高效地运行用户代码的各种问题：如何处理恶意代码？如何隔离不同用户的环境？如何处理资源滥用？如何确保高可用性？这些问题看似简单，但要做到生产环境级别的稳定性和安全性，需要处理无数边界情况和异常场景。任何想要竞争的公司都必须解决同样的问题，而这个过程可能需要几年时间。

更深层的护城河来自于 Replit 的"通用性"选择。当初选择构建通用平台而不是特定用途的工具，虽然增加了复杂性，但创造了巨大的长期价值。现在当 AI 模型需要与开发环境集成时，Replit 的通用架构让它能够无缝支持各种 AI 能力，而那些专有架构的平台就面临很大困难。

我认为这给其他创业者一个重要启示：真正的护城河往往来自那些看起来"不划算"的长期投资。选择更难的技术路径、构建更通用的平台、解决更复杂的问题，这些决策在短期内可能没有明显回报，但在长期竞争中会显现出巨大价值。

营销哲学的转变：从传统媒体到社区驱动

Amjad 在营销方面的思考也很值得深入探讨。他的营销哲学经历了一个有趣的演变过程：从早期的技术驱动SEO，到传统PR的失败尝试，再到社交媒体的直接沟通，最后到社区建设的长期投资。这个过程反映了整个营销行业的变迁，也揭示了适合技术公司的营销新模式。

早期的 Replit 营销主要依靠技术手段。Amjad 自学了 SEO，购买了SEO书籍，甚至想办法让 Replit 的链接出现在维基百科上。他花了三个月时间在 Stack Overflow 上回答问题，使用 Replit 来演示解决方案。这种"技术人做营销"的方法虽然原始，但建立了早期的用户基础和搜索引擎权重。

但真正的转折点来自于对传统PR的反思。Amjad 雇佣了一家PR公司来宣传融资消息，花费了大量时间和金钱，最终只在一个很少人阅读的地方媒体上发表了文章。而同时，他在 Twitter 上关于这次PR经历的吐槽却获得了数十万浏览量。这次对比让他意识到，直接与用户沟通可能比传统媒体更有效。

他对 Twitter 营销的理解特别深刻。Amjad 认为，Twitter 的核心是"提炼想法的艺术"。即使平台现在允许更长的内容，他仍然坚持限制字数，因为这强迫他将复杂思想压缩成最精准的表达。他会花30分钟来打磨一条重要的推文，将其当作"背景任务"在脑中不断优化。

更有意思的是他对 Twitter 传播机制的洞察。他发现，适度的模糊性实际上有助于传播，因为人们会根据自己的理解进行解读和转发，形成更广泛的讨论。自信的表达也有助于引发强烈的同意和反对，而这种极化反应正是病毒式传播的燃料。

但最重要的营销资产是社区建设。Amjad 特别感谢联合创始人 Haya 在早期就重视用户关系建设。当他还专注于技术时，Haya 会主动与用户沟通，了解他们的真实需求和使用场景，发现了很多他想象不到的产品用法。这种用户洞察为后来的产品发展提供了重要指导。

现在的 Replit 社区已经形成了自我维持的生态系统。用户不仅使用产品，还积极分享项目、教授他人、传播理念。这种有机的社区传播比任何付费营销都更有效。关键在于，社区成员感到自己是 Replit 文化和愿景的一部分，而不仅仅是产品的使用者。

我认为这种营销哲学的转变反映了一个更深层的趋势：在信息过载的时代，真实性和社区感比精美的广告更有价值。用户更愿意相信同社区成员的推荐，而不是公司的自我宣传。对于技术公司来说，建立这种基于价值认同的社区可能是最持久的竞争优势。

领导力的进化：从技术专家到组织建设者

通过访谈，我看到了一个创始人从技术专家向组织建设者转变的完整过程。这种转变对很多技术背景的创业者来说都是必经之路，但很少有人能像 Amjad 这样清晰地反思和总结这个过程。

最让我印象深刻的是他对"痛苦决策"的处理方式。他坦言，做出让员工失望的决策——比如裁员或重组——仍然会让他感受到强烈的情感冲击，但他学会了将这种痛苦重新框架化。"我能够在心中将其框架为对公司最有利的决策。有时我是错的，但往往我是对的，最终对我、员工、股东和所有人都是更好的结果。"

这种思维框架的转换体现了成熟领导者的一个重要特质：能够在短期痛苦和长期价值之间做出理性选择。他提到："寻求痛苦实际上是在减少痛苦，因为拖延痛苦只会让它复合增长。"这种反直觉的智慧需要很长时间才能培养出来。

在组织管理方面，Amjad 也展现出了独特的思考。他很早就停止了一对一会议，因为发现这些会议往往变成"治疗课程"，虽然员工需要有人倾听，但这会消耗他作为CEO的大量精力。相反，他选择聘请专业教练来处理员工的个人发展需求，自己专注于工作相关的讨论。

他对传统管理理念的质疑也很有启发性。当提到硅谷的各种"规则"时，他认为大部分都可以被打破。"当VC告诉你这是我们的流程，我们只写这个规模的支票，我们必须占这个百分比的股份，这些都不是真的。他们总是会为了好的机会打破自己的规则。"这种对约定俗成做法的质疑，让 Replit 能够保持灵活性和创新性。

我特别欣赏他对公司文化建设的理解。他曾经担心裁员会永久性地破坏公司文化，因为"裁员会打破那种家庭般的梦幻泡沫，提醒每个人我们不是家庭，不是永远在一起的，关系不是无条件的。"但他后来发现，文化的恢复不是通过举办活动或特殊措施，而是通过专注于工作、激励团队、取得胜利。"文化的重建方式是获胜。"

这个洞察揭示了一个重要真理：公司文化的核心不是表面的福利或活动，而是团队共同追求目标、克服挑战、取得成就的过程。当团队感到自己在做有意义的工作并取得进展时，积极的文化就会自然形成。

从 Amjad 的领导力进化过程中，我看到了一个模式：最有效的技术创始人往往不是那些试图成为传统意义上"完美CEO"的人，而是那些找到了适合自己性格和公司需求的独特领导方式的人。他们保持了技术专家的严谨和好奇心，同时培养了组织建设者的战略思维和执行能力。

我最近一直在思考一个问题：在 AI 时代，我们应该如何为"智能"定价？传统的 SaaS 订阅模式基于功能和用户数量，但当 AI agent 能够执行复杂、可变长度的任务时，这种模式就显得过时了。Replit 最新推出的"基于工作量定价"模式，可能是我见过的最有前瞻性的定价创新之一。

在之前的模式下，Replit Agent 按"检查点"收费，每个检查点 0.25 美元。这意味着无论任务复杂度如何，用户都要为每个步骤支付相同费用。简单的修改需要 0.25 美元，复杂的多步骤任务可能触发多个检查点，每个仍然是 0.25 美元。这种定价方式的问题在于，它没有反映 AI agent 实际投入的"努力"程度。

新的"基于工作量定价"模式则完全不同。系统会根据任务的时间复杂度和计算需求来确定价格。简单任务的成本可能低于 0.25 美元，而复杂任务可能会更高，但更重要的是，价格真实反映了 AI agent 完成任务所需的实际资源。这不仅仅是定价策略的调整，而是对"价值创造"概念的重新定义。

我觉得这种定价模式的深层意义在于，它承认了 AI agent 的"工作"具有不同的价值密度。就像人类专家会根据问题复杂度收取不同费用一样，AI agent 也应该根据其投入的"智力劳动"来定价。这种模式还引入了两个重要的控制选项："高性能模型"和"扩展思考"。用户可以选择让 AI agent 使用更强大的模型或花更多时间深度思考，相应地支付更高费用。

从商业角度看，这种定价模式解决了 AI 公司面临的一个核心挑战：如何在提供更强大能力的同时保持商业可持续性。传统的固定价格模式让 AI 公司很难为复杂任务收取合理费用，因为用户总是倾向于使用"最便宜"的选项。而基于工作量的定价让用户能够根据任务重要性和复杂度做出理性选择。

更重要的是，这种定价模式为更高级的 AI agent 能力铺平了道路。Replit 明确表示，这是"迈向更智能未来的基础"，AI agent 将能够更长时间地自主运行，以最少的用户输入构建和测试更多应用功能。当用户可以选择让 AI agent 花费更多资源来解决复杂问题时，AI agent 就有了进化和改进的动力。

Software 3.0 时代：当软件开始吞噬软件本身

要真正理解 Replit 现象的深层意义，我们需要把它放在 Andrej Karpathy 提出的 Software 3.0 框架中来看待。这个框架不仅仅是技术分类，更是对软件发展本质的深刻洞察：我们正在经历软件"自我吞噬"的递归过程。

Software 1.0 时代，程序员手写每一行代码，明确指定计算机应该执行的每一个步骤。这是我们熟悉的传统编程世界，充满了算法、数据结构和精心设计的逻辑。虽然强大，但受限于人类能够管理的复杂度和工作速度。即使在这个阶段，我们也能看到软件"吞噬"的早期迹象：编译器取代了汇编代码，高级语言消除了内存管理的复杂性，框架减少了样板代码的编写。

Software 2.0 代表了范式的根本转变。程序员不再手写规则，而是指定目标并提供数据，让机器学习算法找出解决方案。这是深度学习的时代，神经网络权重代替了人工编写的逻辑。这种转变的本质是"元编程"——我们编写创建解决方案的软件，而不是直接编写解决方案。这是第一层递归：软件开始吞噬软件。

Software 3.0 则是最新和最激进的进化。大语言模型和生成式 AI 能够产生代码、设计新模型，甚至编排整个系统，只需要最少的人工干预。代码、数据和意图之间的边界变得模糊。能够编写软件的软件现在可以编写自己，或者创造出全新的、意想不到的软件形式。我们目睹了软件吞噬"吞噬软件的软件"。

Replit 的成功正是因为它完美地把握了从 Software 2.0 到 3.0 的转变时机。在 Software 2.0 时代，我们有了代码补全工具如 GitHub Copilot，但仍然需要程序员来架构、组织和调试代码。而 Replit Agent 代表了 Software 3.0 的早期形态：用户只需表达意图，AI 就能生成完整的、可运行的应用程序。

我认为这种转变的深层含义远不止技术层面。在 Software 1.0 时代，编程是少数专家的特权；Software 2.0 降低了某些领域的门槛，但仍需要技术背景；而 Software 3.0 有可能让任何人都能创造软件。这不仅仅是工具的进步，而是创造力民主化的过程。

从零到十亿开发者：重新想象软件创造的边界

Replit 提出了一个看似疯狂但可能正在实现的愿景："创造下一个十亿开发者"。当我第一次听到这个说法时，觉得这只是营销噱头。全世界的专业开发者也就 2700 万人，怎么可能有十亿开发者？但深入思考后，我意识到这个目标的核心不是培养更多传统意义上的程序员，而是重新定义什么是"开发者"。

在传统模式下，成为开发者需要学习编程语言、理解算法、掌握框架、熟悉工具链。这个过程通常需要数年时间，而且学习曲线陡峭。但在 AI agent 的帮助下，"开发者"的定义正在改变。你不需要知道如何编写代码，只需要知道如何描述你想要的结果。这种转变让原本无法接触软件开发的人群都有了创造软件的可能性。

我在研究中发现，这种趋势已经在 Replit 的用户群体中体现出来。Amjad 提到，他们的 HR 团队成员 Kelsey 在三天内就构建了一个完整的组织结构图软件，替代了他们之前使用的商业产品。这不是因为 Kelsey 学会了编程，而是因为 AI agent 让她能够直接实现自己的想法。

这种变化的影响是深远的。当软件创造的门槛大幅降低时，我们可能会看到软件产品的爆炸式增长。不再只有技术公司在创造软件，每个行业、每个组织、甚至每个个人都可能成为软件创造者。这将导致软件生态的根本性变化：从少数大型软件产品主导，转向无数个性化、定制化的小型软件工具。

从商业角度看，这也解释了为什么 Replit 能够实现如此快速的增长。他们不仅仅是在与其他开发工具竞争现有的开发者市场，而是在创造一个全新的、规模大得多的市场。当任何有想法的人都能成为"开发者"时，市场规模就不再是 2700 万专业程序员，而是几十亿有创造需求的人。

我也注意到，这种趋势与当前的技术发展完美吻合。大语言模型的能力正在快速提升，而计算成本在相对下降。云基础设施变得更加便宜和易用。这些因素共同创造了一个环境，让"十亿开发者"的愿景不再是幻想，而是可能在未来几年内实现的现实。

竞争格局的重新洗牌：谁将主导 AI 时代的开发工具

当我观察当前的 AI 开发工具竞争格局时，发现这是一个正在快速重新洗牌的市场。不同公司选择了截然不同的策略路径，而这些选择可能决定它们在未来几年的命运。整个市场可以分为几个不同的阵营，每个阵营都有自己的优势和挑战。

代码助手巨头如 Cursor 和 GitHub Copilot 选择了渐进式改进的路线。Cursor 以 5 亿美元 ARR 和 99 亿美元估值成为"SaaS 历史上最快达到 1 亿美元 ARR 的公司"，仅用了 12 个月。它们的策略是在现有开发工作流程中集成 AI 能力，让开发者效率翻倍。GitHub Copilot 凭借微软的分发优势，拥有 180 万付费订阅者和 4 亿美元 ARR。但我认为这种渐进式改进策略面临一个根本问题：它们仍然假设用户需要学会传统编程。

"Vibe Coding"原生平台如 Replit、Lovable 和 Windsurf 则选择了更激进的路线。它们不是改进现有的开发体验，而是创造全新的交互范式。Lovable 在 4 个月内达到 5000 万美元 ARR，主要面向非技术用户，提供类似 Figma 的可视化编辑体验。Windsurf 在被 OpenAI 以 30 亿美元收购之前，ARR 达到了 4000 万美元。这些公司的共同特点是，它们将自然语言交互作为核心体验，而不是辅助功能。

我觉得最有意思的是传统平台玩家如 Vercel 的策略。它们拥有庞大的现有用户基础和强大的基础设施，现在正在向上扩展到完整的开发堆栈。Vercel 以 1.72 亿美元 ARR 和 32.5 亿美元估值，正在从前端部署平台转向全栈开发平台。它们的 AI 助手 v0 让用户能够通过自然语言生成前端组件。这种策略的优势是用户迁移成本低，但挑战是如何在不破坏现有体验的情况下集成 AI 能力。

从竞争态势看，我认为关键在于各家公司对"网络效应"的理解和构建能力。Replit 的优势在于它建立了一个创作者社区：3400 万用户分享项目，200 万应用在 6 个月内创建，10 万应用已投入生产。每个在 Replit 上构建的应用都成为其他人的模板，形成学习和分享的飞轮。这种网络效应是竞争对手很难复制的。

我也观察到，大型科技公司正在加速进入这个领域。OpenAI 收购 Windsurf，Google 在 AI 开发工具上大量投资，微软通过 GitHub Copilot 占据有利位置。这意味着独立公司需要在巨头完全发力之前建立足够强的护城河。对 Replit 来说，这个护城河就是它的端到端平台能力和用户社区。

创业者的新机遇：从想法到产品的时间正在归零

我一直认为，技术进步的最大价值在于降低创造的门槛。而 Replit 和类似平台的出现，正在让"从想法到产品"的时间快速趋向于零。这不仅仅是效率的提升，而是创业和创新模式的根本性改变。

传统的软件创业需要大量前期投入：组建技术团队、搭建基础设施、编写代码、测试部署。这个过程通常需要几个月甚至几年，而且需要大量资金支持。但在 AI agent 的帮助下，一个有想法的人可以在几小时内就创建出功能完整的产品原型。Amjad 在演讲中提到，有人在一次会议中用 Replit Agent 构建了一个实时翻译应用，在会议结束前就能使用。

这种变化对创业生态的影响是深远的。首先，它大幅降低了试错成本。创业者可以快速验证想法，而不需要投入几个月的开发时间。如果一个想法不行，可以立即尝试下一个。这种快速迭代的能力让创新的速度大大加快。其次，它让更多人能够参与创业。不再需要技术背景或大量启动资金，任何有好想法的人都可以快速创建产品验证市场需求。

我预测，这种趋势将导致软件创业的"长尾效应"。传统的软件市场由少数大型产品主导，因为开发成本高，只有那些能服务大量用户的产品才有商业价值。但当开发成本趋近于零时，即使是服务很小用户群体的产品也可能有商业价值。我们可能会看到无数个针对特定行业、特定场景的定制化软件产品。

从投资角度看，这也改变了 VC 的投资逻辑。传统上，VC 需要在产品还没有完成时就做出投资决定，基于团队能力和市场前景进行判断。但当产品可以快速构建出来时，投资决策可以更多基于实际的产品表现和用户反馈。这可能会让投资变得更加理性和数据驱动。

对于大型企业来说，这种趋势也带来了机遇和挑战。机遇在于，企业可以更快速地开发内部工具和解决方案，提高运营效率。挑战在于，行业壁垒正在降低，新的竞争者可能随时出现。传统的技术护城河变得不那么有效，企业需要在其他方面建立竞争优势。

我特别关注的是，这种变化对教育的影响。当编程不再是创造软件的必要技能时，我们的教育体系需要如何调整？我认为未来的教育应该更加注重创造性思维、问题解决能力和与 AI 协作的技能，而不是纯粹的技术技能。

未来展望：智能协作的新时代正在到来

站在 2025 年的时间点，我相信我们正处在一个历史性的转折点。Replit 的成功不仅仅是一个公司的胜利，而是整个软件行业范式转变的缩影。我们正在从"人类使用工具"的时代进入"人类与智能体协作"的时代，而这种转变的速度比我们想象的要快得多。

从技术发展轨迹看，我认为我们将在未来几年内看到几个重要趋势。首先是异步工作模式的普及。Amjad 预测，在不久的将来，我们将习惯于让 AI agent 在后台运行复杂任务，而我们去做其他事情。这种模式不仅提高了效率，也改变了工作的基本节奏。我们不再需要时刻盯着屏幕，而是可以更多地专注于创造性和战略性思考。

其次是公司结构的变化。当 AI agent 能够处理大部分技术实现工作时，公司将更倾向于雇佣通才而不是专才。一个高能力的通才配备 AI agent，可能比一个传统的专业团队更高效。这将导致公司规模的缩小和灵活性的增加。我们可能会看到更多像 Instagram 被收购时只有 13 人团队这样的现象。

第三是软件产品的个性化程度将大幅提升。当创建软件的成本趋近于零时，每个人都可能拥有为自己定制的软件工具。这种超级个性化不仅会改变我们使用软件的方式，也会改变软件公司的商业模式。从标准化产品转向个性化服务，从一次性销售转向持续优化。

我也思考过这种变化可能带来的挑战。首先是质量控制的问题。当任何人都能创建软件时，如何确保软件的质量和安全性？这可能需要新的验证和监管机制。其次是就业结构的变化。虽然新技术会创造新的工作机会，但也会淘汰一些传统岗位。社会需要为这种转变做好准备。

从更宏观的角度看，我认为我们正在进入一个"创造力经济"的新阶段。在这个阶段，技术实现不再是瓶颈，创意和洞察成为最稀缺的资源。这可能会让人类重新专注于那些真正需要人类智慧的领域：创造性思考、情感理解、道德判断和战略规划。

Replit 的故事告诉我们，在这个快速变化的时代，成功不再仅仅属于那些掌握了复杂技术的人，而是属于那些能够理解用户需求、把握技术趋势，并且有勇气重新想象可能性的人。当软件开始吞噬软件本身时，我们需要的不是更多的程序员，而是更多的梦想家和创造者。

未来已来，而且来得比我们想象的更快。问题不是这种变化是否会发生，而是我们是否准备好拥抱这个充满无限可能的新世界。在这个人类与智能体协作的新时代，每个人都有机会成为创造者，每个想法都有可能变成现实。这可能是人类历史上最激动人心的时刻之一。

结尾

我之前写过关于AI coding的文章：

点击，我的新书也即将出版，跟我合作过的朋友应该都知道，我是一个特别落地的人，所以这本书的核心也是实用主义，没有任何空洞的理论和套话。因为我一直在一线做事，所有的内容也都是从我过去的实战经验中总结而来，以终为始，从结果出发。写这本书的目的也是希望能够帮助更多出海的朋友，快速把产品出海落地干起来，感兴趣的朋友可以关注一下哈

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