七个月融资1亿美元，又一匹AI黑马

作者：小白

AI编程的浪潮中，又一匹黑马在横空出世。印度初创公司Emergent在成立仅七个月内就筹集了1亿美元融资，最新估值达到3亿美元。从2025年8月默默上线，到2026年1月完成7000万美元B轮融资，这家公司的轨迹堪称陡峭。

与此同时，其ARR（年经常性收入）已达5000万美元，用户遍布190多个国家，创始人Mukund Jha公开宣称目标在2026年4月前突破1亿美元ARR。这不仅刷新了融资速度纪录，更重要的是，它正在改变投资者对AI编程平台商业模式的认知。SoftBank Vision Fund 2和Khosla Ventures主导的这一轮融资，标志着全球AI编程赛道已进入第二阶段竞争。

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从零到一亿，七个月的融资神话背后有何底牌

2015年，Mukund Jha与兄弟们一起创办了Dunzo，这家快递物流初创公司曾获得Google在印度的罕见投资，最高融资规模达到2.2亿美元。但到了2022年至2023年，Dunzo陷入单位经济学困局，最终被迫大幅收缩运营。多数创始人在此刻会选择沉寂，而Mukund却用沉寂来蓄势。从Google Search Quality部门离职后，他在两年的寂静期里观察了AI浪潮的每一次转身。2025年8月，Mukund和双胞胎兄弟Madhav Jha在旧金山悄然启动了Emergent。

从上线那一刻起，Emergent就展现了与众不同的增长曲线。仅用10周时间，Emergent便获得了70万用户；用2个月完成了1000万美元的收入，创造了印度初创企业从零到此阶段的最快纪录。到2025年9月完成2300万美元A轮融资时，已有逾250万建筑者在使用该平台。而在B轮融资时，这个数字已增长至500万+。这种增长速度远超同期竞争对手——Perplexity AI用两年达到1亿美元ARR，而Emergent用七个月就达到了5000万。

这种爆发式增长背后，是Mukund对市场缝隙的精准把握。他从Dunzo的失败中学到了一个核心教训：真正的护城河不在规模，而在单位经济学。Emergent采取了与竞争对手完全不同的产品策略。Lovable、Replit、Cursor虽然各有优势，但都面临一个共同问题——从创意到生产级应用的最后一公里总是有摩擦。Emergent将"从想法到可交付的应用"设定为唯一的成功指标。

搭建在多代理AI系统之上，Emergent不仅为用户生成代码片段，而是模拟完整的软件团队在后台自主协同工作。当用户用自然语言描述一个应用时，Emergent能够自动处理设计、编码、测试、上线的全流程。这不是增量改进，而是范式转换。

SoftBank的投资决策反映了市场的新共识。尽管Vision Fund在AI领域采取了"保守"策略，但Emergent的ARR增长速度、客户留存率和全球扩张势头，使其成为了不得不出手的项目。这笔投资对SoftBank而言也具有特殊意义——该基金在过去三年间几乎退出了对新兴印度初创企业的投资，Emergent的B轮融资标志着其重新开启印度投资的大门。

Khosla Ventures的联合领投则看到了Emergent在企业级市场的潜力——与Lovable面向创意工作者不同，Emergent正在成为中小型企业快速迭代产品的默认工具。

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"自主编码"风口的竞争格局进入新阶段，Emergent如何突出重围

2024年中期，AI编码平台市场呈现三足鼎立的局面：Cursor以深度的AI集成获得开发者青睐，Replit以全栈云IDE的完整体验构建护城河，Lovable则通过对非技术人士友好的定位切入新市场。到2025年，这个格局在发生隐秘变化。

Cursor背后的Anysphere获得了9亿美元C轮融资，最新估值逼近280亿美元。这个数字看起来遥不可及，但其内核存在隐患——Cursor对Anthropic的高度依赖。Anthropic突然切断对Windsurf的API访问事件给了整个行业一个警示：单一模型供应商的风险有多大。

Replit坐拥3亿美元估值和1.5亿美元ARR的基盘，但其问题在于平台的包容性——既要支持专业开发者的复杂需求，又要服务非技术人士，这种平衡策略导致产品方向略显模糊。其近期推出的Agent功能相比Emergent的多代理协同依然有待完善。Lovable获得了Google和英伟达的支持，融资金额达到66亿美元。但其主要用户基数集中在设计师和产品经理，在技术深度和自动化程度上与Emergent存在明显差距。

Emergent的突围策略体现在三个维度。首先是市场切口——它不是瞄准硅谷的开发者或设计师，而是面向全球中小型创业公司和企业的产品团队。这个市场的规模远比专业开发者社区更大，且对"能用"的容忍度远高于"最优"。

其次是产品理念的根本差异。Cursor和Replit都没有真正解决"交付"这个最后难题，它们依然是"代码助手"的逻辑，而Emergent是"应用工厂"的逻辑。第三是团队组成的优势——Mukund从Google学到的系统化思维，加上他在Dunzo积累的全栈运营经验，使得Emergent既懂AI前沿，又懂创业的现实约束。

地理位置策略同样不容忽视。75人的团队中有70人在班加罗尔[original source]，这意味着相对于硅谷竞争对手的3倍成本差异，Emergent有着显著的成本优势。但这不仅是成本套利，更是对印度工程师红利的深度挖掘。当Cursor面临人才争夺时，Emergent已经在班加罗尔建立了一支经过严酷AI竞争洗礼的团队。

在市场覆盖上，Emergent已经进入了190多个国家，其中美国、欧洲和印度是三个核心市场。这种全球化布局速度远超同期的Rocket.new（印度另一家AI编程初创，刚完成1500万美元种子轮融资）。而Rocket.new虽然获得了Salesforce和Accel的支持，但融资规模和增速都被Emergent甩在身后。

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为什么是SoftBank，也为什么是这个时刻

SoftBank的回归对理解Emergent的投资价值至关重要。在过去三到四年间，SoftBank几乎退出了对新兴印度初创企业的投资，转而专注于维持现有投资组合。Emergent的B轮融资标志着SoftBank重新开启印度投资的大门。这个信号意义重大——它意味着什么样的项目才能获得这家全球顶级VC的重新认可。

答案是能够展现出明确商业模式、可持续增长轨迹、以及全球市场潜力的项目。Emergent恰好击中了这三个要素。其5000万美元年化经常性收入在成立后七个月的出现，打破了AI初创企业普遍面临的"增长快但商业模式不清"的魔咒。

SoftBank选择Emergent反映了其在AI战略上的微妙转向。该基金正在从"赌大未来"转向"找真金白银"。相比投资未来的基础模型公司或硬件厂商，Emergent这样已经验证商业模式的应用层初创显然更符合当下的投资逻辑。而Khosla Ventures的联合领投代表了硅谷新兴创投机构对"民主化开发"这一长期命题的坚定信心。

Google AI Futures Fund在2025年12月对Emergent的投资更加耐人寻味。这意味着什么？Google曾在2017年投资过Emergent创始人Mukund Jha的上一个项目Dunzo。现在，这家全球最大的科技公司在Emergent身上看到了轮回——一位被市场"惩罚"过的创始人，正在用新的产品形态和商业模式重新定义市场的边界。

从宏观层面看，2026年无代码/低代码市场的全球规模预计将达到860亿美元，较2025年的656亿美元增长30%。自主编码（Agentic Coding）这一细分赛道的增速远超大盘，市场研究机构预测到2030年这一赛道的市场规模将达到250亿美元。Emergent正在争夺这一增长的主导权。同时，全球低代码开发平台市场规模预计到2032年将达到2640亿美元，年复合增长率32%，而AI原生应用的ARR已经达到了数十亿美元。

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