等六个月后对方实的来了，你再从头点燃对话，最初把他成公司工程师，成果他成了团队里最棒的人之一——这事儿，我们是实打实干出来的。

　　并购策略同样环绕“人才密度”展开。例如他们收购过一个五人团队，环节缘由正在于此中一名曾担任 GitHub Copilot 前身功能的焦点开辟，而非为了补齐某个产物模块。

　　取此同时，做为当下最受注目的 AI 编程公司之一，Cursor 对行业将来的判断也颇具前瞻性：软件工程正从“写代码”迈向“判断代码能否准确”，工程师的脚色正正在被从头定义为手艺决策者，而非键盘施行者。

　　我们的第一个正式收购案例是 Supermaven。那是一个五人团队，创始人 Jacob 之前做过 TabNine（正在 Copilot 呈现之前的从动补全顶尖产物），后来正在 OpenAI 做研究（和 John 一路），他其时也正在建立本人的补全模子，而他们的手艺线和 Cursor 完全互补。我们和他连结了良多个月的联系，最终我们很是自动、很是积极地鞭策了这起收购。

　　Michael：公司的起步时间能够从分歧阶段算起，但焦点是，我们几位结合创始人本来就是学校或其他处所的老同事。促使我们实正萌发创业念头的，有两个环节时辰。

　　a16z：我见过良多公司，而 Cursor 的聘请流程绝对是我接触过最严酷、最存心的之一。每次我帮你们参取聘请前，你们城市提前把候选人的布景、当前进展以及你们的策略发给我，能够看得出来你们正在聘请上投入庞大。你能讲讲你们是怎样做聘请的吗？哪些做法是无效的，又有哪些是无效的？

　　我们碰到的一些规模问题很是实正在，特别是数据库的扩展。我们有不少操做很是依赖数据库机能。一起头我们用 RDS，一般环境下只是把实例变大就能撑好久，但最终你会碰到“实例最大值”的问题，那时就得问本人：是不是该当对数据库进行分片？

　　但我们晓得这不合错误。由于我们本人就由于 Copilot，从原先的生态切到了 VS Code。我们本来都是那种“用号令行 Vim 的老古董”，所以我们很是清晰：若是你制出一个更好的“捕鼠器”，大师是会迁徙的，只不外门槛很高。

　　但从人才起头，逐步也延长到计谋。将来我们会更系统地把收购做为一种手段，让公司内部构成雷同“总司理制”的产物团队，建立一整套 AI 编码东西，并引入取我们互补的创始人团队。对很多新产物，我们的设法凡是是：要么我们本人做，要么看看市场上能否有合适的小团队插手我们。

　　除此之外，你还想看哪个标的目的的清点？ 有什么现象或争议点你但愿我们“深扒”一下？哪些趋向你感觉太迷，大师有任何设法，都很是欢送正在评论区留言告诉我们！

　　面临这些挑和，Anysphere 正测验考试将 Cursor 更深地嵌入企业研发链——从测试、DevOps，到可不雅测性取数据回流；试图用更难被替代的“全链集成”建立下一代护城河。

　　行业还曾传出另一则插曲：OpenAI曾正在种子轮领投 Anysphere，并两度测验考试收购，最高报价据称达到百亿美元级，但因 Anysphere 签订排他性模子和谈而未能成行。

　　Cursor 官网博客显示，此轮融资的投资方阵容奢华，新增的投资者包罗英伟达、Cursor 的现有投资者 Accel、Thrive、a16z 和 DST 也都响应增资。此轮融资的领投方是 Accel 和 Coatue。

　　很快，我们就正在那些“看起来只是通俗云办事”的层面上，达到了很大的规模。那段时间有一整条“史”：我们正在跑一个很是很是大的 Kubernetes 集群，规模比很多公司都大，却只要公司五小我一边干一边试探，两头天然会出各类小问题、小变乱。

　　回到我们最后做 CAD 的那段履历：阿谁范畴冷启动的难度很是大，没有现成模子、3D 数据匮乏，LLM 也几乎帮不上忙，我们花大量时间做建模、清洗数据，以至因而留下了 PTSD。于是当我们回到编程这个熟悉的场景时，反而变得非常专注，只想以最快速度把一个能实正利用的产物做出来。

　　这两天“试工”有两个次要感化：第一，它能测试到良多保守编码面试所笼盖不到的“正交维度”。正在此之前，我们会先做一轮相对保守的编码面试，再让人来现场。两天里我们能够看见。

　　Michael：到目前为止，对我们来说，这件事根基延续了我们一贯的思：为了找到最优良的人，能够把一切可能的招数都用上。

　　这也是为什么微软如许的巨头反而不容易完全从导这个市场。这个范畴变化太快，手艺跃迁太猛烈，底层布局又太矫捷，使得大公司正在这种节拍下反而更难跟上。这当然是挑和，但同时也是最大的机遇。

　　正在我们这里，工程、设想和产物很是慎密，所以我们喜好招有产物感的工程师——两天试工也能看出，若是把 TA 丢正在一个相对“实空”的中，会自动做出什么样的工具。

　　没有营销预算，晚期增加次要来自社区的自觉。Cursor 正在开辟者社区敏捷扩散，成为被屡次会商的 AI 编程东西，公司随之进入高速增加周期。

　　所以这一切都是成心为之。诚恳说，我们也还正在进修怎样把多产物这件事做得更好：好比怎样给这些项目脚够的“罩”（air cover），怎样实正把 cross-sell（交叉发卖）做好——我们这个赛道上的 cross-sell 空间很是大，一方面靠产物内 growth / PLG，把入口按钮点亮给用户看，另一方面也要实正赋能发卖团队。

　　有些工具出格容易把系统推到极限。好比，我们有本人的一套文件同步系统，你能够把它想象成：正在 Cursor 里塞了两三个“小号 Dropbox”。系统内部还有一整套用于支撑 AI 的搜刮能力，从概况看似简单，但手艺上却颇为复杂。按照架构分歧，它很容易对底层云资本形成压力。

　　那段时间我们不只要花大量精神办理关系，也需要确保供应商情愿给我们脚够的资本配额。后来我们还发觉，统一个模子的 API token 正在分歧供应商之间都能够买到，以至还有特地卖 token 的经销商。于是我们变成了满世界寻找 sonnet token 的团队。再往后，我们起头本人锻炼部门模子，也本人运转部门推理，这又带来了全新的扩展性挑和。

　　a16z：我想问你最初一个问题。这是我从你们某位候选人那里听到的，我感觉挺有的。他说：“Cursor 正正在整个软件行业，但 Cursor 本身又是写正在软件里的，那 Cursor 会不会最终被本人的所？”我其时回覆他：“我宁可做者，而不是被的那一方。”但说实话，那听起来太像是 VC 的谜底了。你怎样看？

　　经常用“从动化编程”描述行业将来，但 Truell 的判断更隆重。他认为距离完全从动化仍有距离。行业正处正在东西升级的晚期阶段，模子能力、工程实践取企业的差别，使得“无人式工程”正在短期内难以全面落地。

　　正在这个范畴里，有一个很大的多产物机遇：做出一整套 AI 编程东西的“打包方案”。我们但愿，对良多客户来说，Cursor 就是他们“AI 编码办事商”的那一层。

　　2025 年的科技海潮令人目不暇接。手艺变化稠密、层级交叠，让人目炫狼籍。临近年终，为了把无限的篇幅用正在大师最关怀的范畴，我们本年但愿借帮投票的体例，选出数个环节范畴进行趋向清点。大师能够勾选出你最想看到的 3 个标的目的（可多选）。

　　我们其时认为，微软会正在“编程”这个垂曲范畴这么做，因而我们但愿选择一个合作更小、更冷门的标的目的。

　　因为团队中有人学机械工程，我们也熟悉 CAD 系统，于是最后决定测验考试机械工程 / CAD 从动化。

　　具体来说，我们这套流程有些处所还算“支流做法”，但也有一些挺纷歧样的处所。凡是来讲，小公司正在招第一批工程师的时候，会采用一种体例：让对方先以雷同合同工的体例和团队一路工做一段时间，而不是走那种尺度化的 LeetCode 算法题、尺度面试环节——我们其时就是这么做的，由于如许最天然，最接近你想晓得的“我们跟这小我一路工做是不是恬逸”。

　　再加上第三个衍生益处——候选人能正在这两天里获得大量关于公司的实正在消息：这里日常是什么节拍、写什么代码、跟谁同伴、第一天入职会是什么感受等等。这也是为什么，只需候选人最初说了“yes”，我们这边的婚配度凡是都很是高。

　　Michael：是的，这是极为锐意的。我们四个创始人每天三餐都正在会商：要不要做扩展？要不要做模子？要不要做新的 IDE？

　　a16z：我有一个理论：Cursor 晚期成功的环节，是“专注”。你们选择了 VS Code，而不是从零沉写一个编纂器，也没有立即投入根本模子合作。其时很多公司都正在做更“科幻”的标的目的。你同意吗？

　　a16z：我比来见到一家创业公司，他们说：“我们是 3D 范畴的 Cursor。”我听了感觉很风趣，由于 Cursor 最后其实也做过 3D。能跟我们讲讲公司的发源故事吗？

　　a16z：我记得你某晚打德律风告诉我：“我们从一朵大云掉下来了，由于对方扛不住我们的流量。” 那时 Cursor 的规模增加得惊人。我正在这个行业干了 30 年，看过良多公司，但从来没见过谁正在这么短时间内扩到你们如许的规模，特别正在团队那么小的环境下。

　　2023 年，一款名为 Cursor 的原生 AI IDE悄悄上线。自此，它以少少营销预算，正在全球开辟者社区敏捷走红，成为当前增加最快的 SaaS 产物之一。

　　如许的速度正在全球 AI 编程赛道上前所未见。其投资方包罗 Accel、Thrive、a16z、DST、英伟达、谷歌取 Coatue 等一线机构。

　　Michael：我认为软件开辟距离完全从动化还很是很是遥远。虽然不竭正在会商这个话题，虽然需求庞大、变化每天都正在发生，但软件从动化实正的上限还远远没有到来。正在大型组织里——几十人、几百人，以至几千人的工程团队——开辟流程仍然极其低效。良多高管很是容易高估“软件开辟曾经被从动化”的程度，但现实并不是如许。现正在我们所处的阶段更像是履历了“iPod 时辰”，即将送来“iPhone 时辰”，而正在那之后还会继续呈现更多“iPhone 时辰”。软件开辟正正在履历持续而庞大的飞跃，而 Cursor 必需成为一家可以或许不竭建立下一代产物的公司。只需我们遏制立异，我们就会被裁减。

　　同时，我们也很是明白：将来某个时间点，我们必然要进入模子层。这背后有一整条“慢慢倒推进去”的故事，现正在也曾经成为我们一个很是主要的产物杠杆。但我们不想从这里起步——起步阶段就一个方针：先把工具做出来，先别碰模子那一堆。

　　但事明，这个标的目的并不合适。我们取这个范畴的婚配度很是低。取机械工程师交换时，我们常常无法实正理解他们日常工做的焦点，就像“盲人摸象”一样。

　　几天前，a16z 正在一档播客里对 Anysphere 创始人 Michael Truell 进行了对谈。这位将公司正在两年半内推至 2000 亿估值的创始人，初次系统讲述了 Cursor 的实正在成长轨迹——从几乎走欠亨的“3D 机械人 CAD”标的目的，若何正在环节转机点上判断掉头，最终冲入全球 AI 编程赛道的焦点。

　　所以，我们一曲很是正在乎“把最强的人拉进来”。有时候，这些人“很便利地”并不正在任何公司里；但更多时候，他们曾经正在创业，或者正在此外公司担任很环节的工作。这就是为什么，我们良多并购的起点，都是“从人才出发”的。

　　第二，是规模定律（Scaling Laws）带来的——即便范畴临时没有新的设法，只需模子规模继续扩大，结果仍然会持续提拔。

　　我感觉，我们那时候很是锐意地想要“拿住界面层”（own the suce）。现正在这么干曾经不算稀奇了，但正在其时，大师都感觉你们做一个编纂器（不管是 fork 仍是沉写）这件事很是怪。良多人会说：“你们不成能让法式员换编纂器，他们对本人的编纂器黏性太强了。”。

　　Cursor 的兴起踩中了软件工程正正在构成的“Vibe 编码”趋向：开辟者用天然言语取 AI 对话，由后者从动生成、点窜、沉构代码。而支持这一范式的焦点不是纯真的模子算力，而是Cursor ×Composer的双引擎架构。Composer是专为写代码锻炼的模子，相当于 Cursor 的“大脑”；而 Cursor 团队为承载这种智能，沉写了 IDE 底层架构，使其正在上下文回忆、多言语支撑取推理速度上全面领先同类东西，让 Composer 能实正理解并实正在代码库，而非孤登时发生文本。

　　等我们把架构不变下来并起头扩展团队后，新的问题又呈现了，那就是我们起头把 API 供应商的容量压满。这些供应商一起头完全不晓得该怎样理解我们——四个二十多岁的人，成果占了他们相当比例的 API 收入，他们以至得按照我们的增加来做容量规划、财政规划。

　　Cursor 的兴起并型的“一次成功的产物迭代”故事，而是正在错误标的目的中及时抽身，从头寻找需求明白且团队具备劣势的。它的增加来自产物取场景的贴合度、团队密度和根本设备能力，而工程师供给严重、企业系统复杂度上升等行业布景形成了需求侧的持久鞭策力。Cursor 成为这一赛道最受关心的公司之一。但它将来仍需面临底层模子合作、上下逛依赖以及企业市场整合程度等问题。

　　我们给本人设下的束缚，是每个月写一封投资人更新邮件（虽然没人看，但对我们是很好的 deadline）。从决定做 Cursor 到做出一个“本人每天能用的 IDE”，只用了几周——最后以至不是 fork VS Code，而是从零写的。又过了几周我们把它交给外部用户试用，再过几个月就发布了第一个 beta，很快获得了关心，也正式启动了最后的增加飞轮。

　　他将当前阶段比做“iPod 取 iPhone 之间”——新形态正正在构成，但手艺线和利用体例仍正在演变。

　　同时，我们也认为：编纂器里工做体例的变化，必然会改变团队协做体例。这既是一个庞大的计谋机遇，也是要把“编纂器”这件事做到最好的需要前提——你必需有一套取之配套的工具，帮帮团队做代码评审、协做取沟通。

　　Michael：其实是挺锐意的。我们会对良多工作说“不”。但我确实认为，将来我们必必要成为一家多产物线公司。

　　正在高峰期，Cursor 的 API 挪用量一度占到某云办事商两位数百分比的收入；团队不得不正在短时间内完成模子供应商分离、自建推理取锻炼系统、沉写部门根本设备等工做。

　　到目前为止，我们的焦点“楔子”仍是那一块——也就是工程师每天写代码时实正待着的那块“玻璃窗格”：编纂器。我们感觉正在编纂器这个面板上还有很是多工作能够做，这也是我们投资本最多的处所。

　　Cursor 的组织体例也不典型。它的聘请流程是让候选人正在办公室写两天代码，而非保守白板面试。这种体例能让候选人世接接触实正在工做，也帮帮团队判断婚配度。

　　这就是我们现正在仍然的一条很是“型”的做法：两天线下 onsite 试工，即便现正在公司曾经跨越 200 人了，我们仍是正在做。

　　Michael：我认为我们从一起头就很是“多云”，并且这条径根基曾经定下来了，持久来看我们会继续依赖多家云厂商，而不是只用一家。现正在我们正在用 Databricks、Snowflake、AWS、GCP、Azure，数据库用 PlanetScale。

　　对方再次，你就“编一个故事”：说六个月后正在会有一场研究者晚宴，强烈 TA 飞过来加入！

　　a16z：你们是我见过正在并购上动做最快、最斗胆的晚期公司之一。保守的见地老是认为“草创公司不应当收购其他草创公司”，但你们做的这些收购明显很是成功。能讲讲你们是怎样思虑这件事的吗？

　　依托这种架构，Cursor 正在上线两年内实现了惊人的贸易增加：年度经常性收入（ARR）冲破 5 亿美元，日活跃用户跨越 100 万，付费用户达 36 万，笼盖 5 万家企业，并进入跨越一半的财富 500 强。

　　a16z：你感觉将来这件事会往哪个标的目的走？是会继续依赖多个外部第三方，构成一种异构的外部依赖系统？仍是大部门根本设备最终城市逐步收归内部，自建为从？我不是只说模子推理，我是指整个根本设备的标的目的。

　　这两天时间很是，并不是那种“九点白板面试、十点系统设想、排满两天”的流水线式放置。我们给候选人一张桌子、一台电脑，告诉他们：“这是三个你能够做的项目，这是一个‘冻结版本’的 Cursor 代码库和曾经配好的开辟，你能够起头了。”！

　　正在此次中，Michael 分享了 Cursor 的产物定位、环节设想选择、为何从 VS Code 切入、团队若何正在极端资本匮乏的环境下正在两周内做出可用的第一版 IDE，以及正在规模暴涨时他们若何应对根本设备瓶颈、多云多供应商架构和模子供应链风险的实正在决策过程。

　　从 Cursor 的成长轨迹看，AI 编程东西的合作曾经从从动补全、单文件生成，转向对工程链更深层的整合，包罗测试、摆设、可不雅测性和数据回流等环节。

　　Michael：我感觉，晚期我们面临“规模”的体例，是：一个极小的团队正在运营一个增加速度极快的正在线办事。我的结合创始人们都很是优良，但说实话，从“工做年限”角度看，我们算不上经验出格丰硕的那类。于是很快就变成：大量用户起头利用我们的办事，而我们本人还正在一边学一边救火。

　　Michael：第一条就是：让你的董事会多多打德律风，曲到他们喊停为止（笑），要充实操纵他们的时间。

　　a16z：继续聊产物。你们最后很是专注，但后来起头推出更多工具，好比 BugBot、CLI 以及各类根本设备改良。你们是若何决定要不要做这些的？这些标的目的是天然而然呈现的，仍是你们有很是严酷的优先级机制？

　　一般来说，良多公司正在招了前几小我之后，就会把这套模式停掉；而我们是想停、也正在内部测验考试过良多次要停掉，但到现正在还没停。到现正在为止，所有插手工程团队和设想团队的人，城市来办公室待两天，做一个现实项目。

　　Michael 正在节目中回溯了 Cursor 从错误标的目的转向增加径的过程。几年前，团队还正在测验考试一个后来被证明难以成立的项目——操纵大模子从动化 3D 机械人 CAD 设想。这个设法正在晚期听上去先辈，但正在现实推进中，他们碰到数据稀缺、模子推理取三维场景不兼容、行业学问难以补齐等布局性问题，进展持久停畅。

　　Michael：最早的时候会的！我们聘请最后几位发卖时就是如许做的：间接给他们实正在的 inbound leads，给他们一个配额，让他们做实正的产物 demo，模仿取实正在客户的沟通，还会让他们查看实正在数据并提出策略。最起头以至到了如许的程度：“这是所有消息，请告诉我们该当怎样做发卖。”之后流程当然更正轨了，但最后确实就是如许运做的。

　　第一，是我们第一次体验到实正“有用”的 AI 产物，特别是 GitHub Copilot——其时范畴中的领先者。这让我们认识到：AI 不应当逗留正在尝试室里，它曾经可以或许正在实正在世界发生现实价值。

　　这些调整更多是为了应对增加带来的不变性压力，而不是纯真逃求“手艺领先”。团队认识到，只要控制更多底层能力，将来才可能正在工程东西市场成立差同化。

　　之后 Cursor 的雏形来自一次白板会商，我们对 “Cursor for X” 这个概念很是兴奋——我们相信，正在良多学问工做范畴城市呈现一家“担任从动化该范畴”的公司。

　　这一轮融资落地后，公司的估值从上一轮融资竣事后（本年 6 月）的 99 亿美元，涨到了 293 亿美元——差不多翻了 3 倍。

　　这轮迸发也源于行业痛点的集中：工程师欠缺、成本高企，企业遗留系统沉沉难，反复调试占领大量时间。Cursor 的产物形态天然对这些问题“对症下药”，加上免费版拉动试用、社区生态鞭策扩散，使产物飞轮加快扭转。

　　后来我们换到 AWS 的另一个数据库办事，他们告诉我们不需要分片，但那其实是不合错误的，你仍是会需要分片。你本来认为这些云厂商曾经把所有问题都处理好了，但现实上，实正达到这种规模的客户少少，他们本身也正在边走边学。正在这件工作上，PlanetScale 对我们很是环节，我们从 AWS 的无分片系统迁到 PlanetScale，结果很是好。

　　这类公司会打制该范畴最好的产物，获得最强的分发渠道，成立可不雅的贸易规模，堆集数据取本钱，最终演变为一个鞭策底层模子前进的“尝试室”，进而反过来提拔产物本身，构成良性飞轮。

　　那时我们资金不多，团队只要四个创始人，却面对微软和几十家创业公司——从做根本模子到沉构工做流，各类标的目的都有。正在如许的合作里，我们只能不竭压缩时间，把所有能的精神放到产物上。

　　据 Truell 回忆，这段履历让团队认识到，他们既不具备脚够的机械工程布景，也无法单靠大模子弥合专业差距。CAD 项目进入瓶颈，团队压力不竭累积。标的目的的调整既偶尔也必然。四名创始人都是深度工程师，熟悉号令行，也正在很早一批试用了 GitHub Copilot。他们察看到，AI 第一次能够较高质量介入软件工程，但东西层的供给仍很是无限。颠末会商，团队放弃 CAD，从头把精神集中正在更熟悉的范畴。

　　所以从持久来看，我们必定仍是会利用多家云办事。每个供应商都有本人的劣势，这也是我们选择多云策略的缘由。

　　不外，高速增加的背后也有现忧。曾有人会商过，Cursor 深度依赖根本模子（OpenAI、Anthropic）以及 VS Code 生态，理论上“一个 API 变化”就可能带来布局风险。

　　从那之后，公司的成长径起头发生变化。Cursor 选择从 VS Code 切入，而非从零建立一套新的 IDE。团队认为，焦点问题不是“沉制编纂器”，而是“让模子正在实正在开辟流程中起感化”。基于这一判断，Cursor 的首个版本正在数周内完成，并正在发布后敏捷正在开辟者社区扩散。

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2025-11-19 07:52