4 周内实现 400 万美元 ARR，2 个月内突破 2000 万 ARR，每天 50 万美元的 ARR 增长。
Bolt.new 可能是史上增长最快的软件公司了。
而在六个月前，Bolt.new 的公司 StackBlitz 还濒临资金枯竭的边缘。如今，Bolt.new 已大获成功，每周吸引近 20 万用户。创始人 Eric Simons 将这些用户称为「软件创作者」，并认为潜在市场有望扩展至 1 亿人。
相比较其他的 AI 代码工具，Bolt.new 基于浏览器的一站式解决方案，面对的人群也更大众——非专业开发者群体。
为什么 Bolt.new 的增长速度如此之快，和其他产品的核心区别是什么？以及，竞争壁垒是什么？
最近，Bolt.new 创始人 Eric Simons 接受了播客 Latent Space 和 No Priors 的采访，就 Bolt.new（简称 Bolt）的增长、技术优势以及之后的商业化规划等，进行了很深入的探讨，基于海外独角兽的编译版本，Founder Park 进行了部分增删。
嘉宾：
Swyx：Latent Space 主持人
Sarah：No Priors 主持人
Alessio：Decibel Partners 的合伙人兼 CTO
在推出 Bolt.new 前，Eric 和团队一开始围绕 IDE 创业，Bolt 是从 0 打造的全新产品，面向的是广泛的 to C 市场，让非开发者也能构建自己的应用；Bolt 和 Cursor 是两类产品，不能进行简单对比，Bolt 重新定义了软件开发的工具，而 Cursor 是对现有工具的有效改进，Bolt 更有可能颠覆 Wix；
基础模型能力的提升是 Bolt 成功的关键，如果量化的话，基础模型能带来约 10 倍的性能提升，底层模型的优劣差异极大。在此基础上，通过提示工程和多代理方法等技术还能额外获得 3-4 倍的提升。
基于浏览器的代码开发可能是爆发式增长的主要原因，因为几乎没有其他产品在尝试在浏览器标签页中运行完整的开发环境。就像 Figma 取代了需要下载的 Photoshop，Google Docs 取代了桌面版 Word，新一代用户期待无需下载就能完成开发工作。
Bold 开源版本——Bold Local，甚至成为人们测试新代码生成模型的主要方式之一。
在 Bolt 看来，市场上存在一个巨大空白：让非工程师能够构建更复杂、高质量的软件和网站。这个用户群大概是一亿人左右。
Swyx：可以先介绍下 bolt.new 吗？
Eric：我们公司叫做 Stackblitz，Bolt.new 是我们的产品。Bolt.new 上线仅一周，用户量就达到了 Stackblitz 过去 7 年积累的 2 倍。这个数据连我们自己都大吃一惊。
Bolt 这个项目其实在今年初就有了雏形，虽然之前没怎么对外透露，但在年初时我们就尝试过接入一些头部大模型。不过当时即便用上了 RAG，但 code generation 的质量和性能上还是差强人意，所以项目暂时搁置了一段时间，直到我们看到最近几个月新模型的表现，尤其是新一代模型在代码生成领域的突破，让我们看到了产品化的希望，这也是 Bolt 项目重启的契机。
过去 7 年中，Stackblitz 一直专注于为开发者提供在线 IDE，但随着技术演进和需求发展，我们之前建立的整个用户体验流程在现在看来已经不太合适了。开发 Bolt 时，我们提出了一个全新的思路：如果站在 AI Code Generation 的技术高度，重新定义开发工具，会是什么样子？
经过团队深入讨论，我们决定采用一个相对激进的策略——从零开始打造新产品。这样可以更好地验证我们的想法。如果市场反响好，就继续深耕；如果效果不理想，及时调整方向也不会有太大损失。这就是 Bolt 诞生的过程。
Sarah：对于那些还没有见过 Bolt 的人，你能解释一下它是什么吗？
Eric：Bolt 就像是与你的代码聊天，但你用它来构建全栈的 Web 应用程序。你可以来这里，如果你想要一个登录页面、博客，甚至是任何类型的全栈 Web 应用程序，其中包含身份验证，你可以登录并有效地使用它，而不是去一个 Web 开发机构或商店。你可以来这里，输入你的想法，按下回车键，就能得到一个真正的生产网站。
全世界有 2500 万开发者。上周，全球范围内有 20 万「软件创作者」（我们喜欢这样称呼他们）用 Bolt 来构建 Web 应用程序。我们认为这个数字应该是 1 亿，而我们正处于这个增长的轨道上，也许我们迟早就会达到这个目标。Bolt 确实让人们能够构建真正的软件，而不仅仅是拖放式的静态网站——之前 Web 制作的方式。
Alessio：有用户提出过「Bolt.new 适合入门，但后期需要更专业的版本来做深度开发」这样的需求吗？
Eric：确实如此。我们内部将 Bolt 定位为「从 0 到 1」的启动工具，这是它最独特的价值。当然，处理企业级应用也很重要。世界 500 强企业的代码库往往有 20 年、30 年的历史，所以从 101.3 升级到 101.4 这样的迭代同样关键。
我们观察到两个明显不同的用户群体：
1、专业开发者：他们用 Bolt 快速启动项目，然后导出到 GitHub 或下载后用 Cursor 继续开发。有时会回到 Bolt 添加新功能。
2、编程新手：他们倾向于始终在 Bolt 环境中工作。
产品上线第一天就出现了一个热门的 YouTube 视频，说「Bolt 是 Cursor 终结者」。这让我们很惊讶，因为这完全不是我们的产品定位，因为 Cursor 是本地 IDE。但深入分析后，我们发现有大量用户在用 Cursor 尝试开发应用。他们不是传统意义上的开发者，但严重依赖 AI 辅助。这种方式在 Cursor 中操作比较复杂。当 Bolt 推出时，这些用户发现它极大简化了开发流程。它不是传统的 IDE，而是基于聊天的界面。
我们已经看到一些完全基于 Bolt 构建的创业项目。比如明天我要和一个叫 Paul 的人做直播，他用 Bolt 完整地构建了一个 CRM 系统，包括后端等等，甚至有人通过集成 Stripe 实现了首次线上收入。
Itamar：我也认为把 bolt 和 cursor 的类比并不合适，从本质上看，现在有两类开发工具：
1、重新定义软件开发的工具，我认为 Bolt 就属于这类产品，Vercel 和 Replit 也属于这类；
2、对现有工具的改进升级，比如 Cursor 其实就是在改进 IDE，Codeium 在做类似事情。
所以不同的 AI coding 产品之间其实是有差异的，不应该被简单比较。
Sarah：你最喜欢的用例是什么？人们在构建什么很酷的东西吗？
Eric：对我来说，真正酷的是人们实际上能够构建现实世界的产品。我们已经上线了不到两个月，我们已经有了第一批初创公司从这个东西中推出，他们使用 Bolt 来建立他们的初创公司，并通过 Stripe 或其他方式赚钱。
有一些例子，只是我最近看到的。一个来自泰国的女孩，她的公司是 Viral Hooks. AI，她自己在业余时间推出了这个项目。这个产品实际上很酷。当你制作一个 TikTok 或其他东西时，你需要有一个病毒式的钩子来让人们继续观看，对吧？所以她实际上训练了一些模型，从 OpenAI 或其他公开的地方，来帮助你为你的视频写很棒的病毒式钩子，有点像逆向工程伟大的创作者是如何做到的。所以你可以去查看它，Viralhooks。
令人难以置信的是，在我们推出 Bolt 的前一周，她去了 Upwork（自由职业平台）并列出这个项目，说，嘿，我想建立一个这样的产品，要求报价。她从像乌克兰的 Devin 或者其他人那里得到了一个 5000 美元的报价。估计的时间框架是两到三个月，对吧？考虑到我刚才描述的应用程序，这似乎是合理的。
Sarah：老实说，感觉这个价格也不贵。
Eric：是的，这就像一个相当不错的价格，不是一个不现实的时间框架。然后下一周，Bolt 出现了。她注册了我们的 50 美元计划，并在两周内建立了并推出了整个产品。这里的成本节省意味着从 5000 美元到 50 美元的 99% 的成本降低，然后是五倍的更快交付，你知道，两周对几个月。
这不是一个个例。另一个叫 Paul 的哥们，他推出了一个完整的 CRM，叫 Chilled CRM。他一直在制作各种不同类型的 CRM 工具。但这就像一个功能齐全的 CRM，像日历、联系人、内置 AI 聊天机器人等等。他一直在经营 Web 代理机构。为了建立 CRM，他做了一个 30000 美元的报价，他在我们的 200 美元一个月的计划上做了。
所以我认为很多的人，特别是 Web 开发机构等等。他们能够以前所未有的速度为客户推出令人难以置信的 Web 应用程序，并且能够收取相同的价格，对吧？我在网上看到了一条推文，其中一个人说，这是我开发生涯中最难以置信的套利机会。这是真的。这令人难以置信。所以我认为真正酷的就是，看到人们能够以比以往任何时候都快的速度、更低的成本将他们的想法付诸实践。
Alessio：Bolt 在四周内就创造了 400 万美元收入，是怎么做到的？Twitter 上有很多 Code Generation Agent 的演示，但实际应用效果并不理想，但 bolt 直接推出了可用的产品并实现了商业化？
Eric：这个结果连我们自己都没想到，而且现在增长势头越来越猛。市场确实出现了两个方向，重新思考软件开发流程，以及增强现有开发者能力。这都得益于 AI Code Generation 技术的突破性进展。它不仅让现有开发者效率倍增，还大大降低了编程入门门槛。
对所有学习编程的人来说，最大的障碍是配置本地开发环境。在开发 StackBlitz 时，我们发现浏览器有了很多新的 API，比如 WebAssembly 和 ServiceWorkers，这让我们可以在浏览器中构建一个毫秒级启动的操作系统，这弥补了 Web 平台的一个缺失功能 ：在 Web 上开发 Web 应用。就像 Windows 有 Visual Studio，Mac 有 Xcode，Web 平台也应该有原生的开发工具。
当我们将这个称为 WebContainer 的技术与先进的 AI 模型结合时，就创造了 Bolt。它特别适合那些在配置本地环境时遇到困难的新手。这可能是爆发式增长的主要原因，因为几乎没有其他产品在尝试在浏览器标签页中运行完整的开发环境。就像 Figma 取代了需要下载的 Photoshop，Google Docs 取代了桌面版 Word，新一代用户期待无需下载就能完成开发工作。AI Code Generation 的加入让这种体验更加完美。
我们还整合了 Netlify 的部署功能，这归功于 Netlify 的 API，这个集成做得非常巧妙，用户甚至不需要登录 Netlify，我们就能直接帮他们部署文件，立刻获得一个在线网站。如果他们想长期使用这个网站，只需点击一个链接就可以关联到自己的 Netlify 账户。这创造了极其流畅的用户体验，我 71 岁的母亲两周前都用它制作了她的第一个关于护士生涯的网站。
Netlify：云计算公司，专注于为 Web 应用程序和静态网站提供托管和无服务后端服务。它提供了一个现代化的静态站点部署平台。Netlify 支持完全自动化的部署流程，开发者只需在本地编辑好网站后，通过简单的点击操作即可完成部署。Netlify 特别适合个人开发者和小型团队使用。
产品的成功完全源于它的实用价值。Bolt 上线第一周就有很多人用它制作个性化项目，比如一位东海岸的销售人员用 Bolt 为患有特殊医疗状况的女儿制作了一个网站，用于在旅行时提前联系当地的医疗资源。
这让我很受触动，同时也在想：为什么他不用 Wix 或 Squarespace 呢？我自己 2021 年也用 Squarespace 做过婚礼网站。虽然我会编程，但选择了它是因为觉得更快。不过现在回想，传统建站平台需要学习大量界面操作，实际并不简单，因为要涉及到成百上千的配置选项。
而 Bolt 只有一个文本框，用户只需描述需求：「我需要一个婚礼网站，这是日期、地点和照片」，就能完成建站。就像我妈妈说的：“我是 Pat Simons，70 年代是一名护士，这些是我的经历”，网站就生成了。如果她觉得不错，只需点一下部署按钮网站就能上线，还可以直接购买域名并绑定，非常简单直接。
这可能是有史以来最简单的网站构建和部署方式，这也解释了为什么我们能看到如此快速的增长。我们正在开发的新功能会让这个过程变得更简单。
Sarah：目前市面上有很多代码生成工具，目前的几家基础模型也直接做到这一点。你认为 Bolt 有什么特别之处？
Eric：Bolt 的特别之处，它源于我们公司的根源。简而言之，我们已经编写了一个可以在浏览器中运行的 WebAssembly 操作系统。这非常重要，因为如果你想运行开发环境，你需要能够安装任意的包并运行不同的工具链，对吧？无论是 Next.js 还是 Vue 或其他任何东西。如果你要在服务器上做这件事，通常会非常复杂和昂贵。所以在浏览器中做这件事非常有价值，因为它非常快，没有延迟，你不需要按分钟付费。
我们所做的是将这些前沿模型与我们一直在开发的这项技术相结合。当你看看市场上的其他东西时，像 Claud Artifacts，能是最早进入市场并做得非常好的产品之一，你可以说，嘿，为我构建一个 UI，它就会这样做。但问题是，当你实际上想构建更有意义的东西时。如果你只是说，嘿，我每周都使用 Claude，你只是在根据数字或其他东西生成图表，那就非常适合这种用例。
但如果你想说，嘿，一个漂亮的登录页面，人们可以登录并执行某种功能。你不能说需要安装 Firebase 或 Super Base 或其他什么，然后把它们都整合起来并实际进行部署。所以这就是 Bolt 特别擅长的地方，它无需任何其他设置就能做到这些。这一切都非常简单。
Swyx：说到 Netlify，这其实是 Netlify 的创始理念：让用户可以直接把 zip 文件或文件夹从桌面拖放到网站上，不需要登录就能获得一个在线 URL。这个特性一直保留到今天。
有意思的是，Bolt、Cognition Devin 以及其他一批 agent 类型的创业产品，都因为这个特性选择了 Netlify 来部署。他们并不在意 Netlify 的其他功能，只是因为这个接口对计算机来说特别友好和易用。这告诉我们：如果你专门为计算机设计一个易于操作的接口，它就会被 AI agent 采用。这是很多开发工具公司正在意识到的事情。
再说说 web containers 技术。你们在技术模式和产品设计上都做得很出色。相比其他尝试构建类似工具的团队，包括我在内，你们的实现更为完善。特别是在基础设施方面，你们的 Browser Sandbox 正是用户所需要的。Alessio 投资了 E2B，我们之后会请他们来讨论服务器端的方案。你们选择的方案是在浏览器内部实现的 serverless architecture，这意味着服务一个用户和一百万用户的成本基本相同。
理论上，因为你们可以运行完整的后端环境，我们应该能够进行测试。你们可以运行 Git，可以运行 Node，将来可能还能支持 Python。我们之前讨论过这个可能性。理想情况下，你们应该能够实现一个完整的 agent 循环：运行代码、检测错误、修正代码，实现自我修复。这不正是我们的终极目标吗？
Eric：完全同意。在 Bolt 中我们已经实现了相当一部分功能，虽然还有很多需要改进。在 WebContainer 方面，我们采取了不同的策略。目前市面上有很多将 Docker 容器转换为 WebAssembly 的方案，但它们通常庞大（60-100MB）且运行缓慢，影响用户体验。因此，我们决定从零开始构建一个专门为浏览器设计的精简 OS，大小仅约 1MB。
Swyx: 本质上是将 Linux 系统调用（System Call）映射到 WebAssembly 来实现？
Eric：可以这么理解，开发环境不需要传统操作系统的许多组件，比如音频驱动等，可以大幅精简。
说到这里，我想谈谈浏览器的发展历史。在 90 年代末，人们对 Web 的发展有两种截然不同的愿景。Tim Berners-Lee 提出了 document-based 的理念，而 Alan Kay 的观点相反。最终，document-based 网页浏览方式成为了主流。Alan Kay 有个很出名的观点是：浏览器应该成为迷你操作系统，能够下载并执行小型二进制文件，在其中运行一个小型虚拟化操作系统。
历史证明这两种观点最终都是正确的。document-based 确实让 Web 成为了世界上最普及的平台。但现在，我们需要在浏览器中处理更多底层操作，这就是为什么会出现 WebAssembly，还有 WebGPU 等技术，一系列用于构建操作系统的 API 逐渐被引入浏览器。
2017 年，我们意识到了一个重要变化：虽然 Service Workers 最初是为了支持应用离线运行而开发的，但它实际上使得在浏览器中运行 Web 服务器成为可能。这意味着我们可以在浏览器环境中启动一个完整的服务器。这是一个很重要的技术突破。
Service Workers：是运行于浏览器后台的独立线程，充当 Web 应用程序与浏览器之间的可编程网络代理。它们能够拦截和处理网络请求，实现离线缓存、消息推送和后台同步等功能，从而提升 Web 应用的性能和用户体验。
Swyx: 就像完整的 Node.js？
Eric：是的，完整的 Node.js 功能。这意味着网络应用可以通过编程方式控制自己的 URL。这实现了一个关键能力：让网络构建网络的底层基础已经具备。
当时我们和 Chrome 团队的人讨论这个想法时，他们都表示不确定。但有些事情必须亲自实践才能验证。我们花了几年时间研发，最终在 2021 年发布了 web container 的第一个 beta 版本。
在和 Chrome 一起探索这件事的过程中，我们发现测试平台性能和能力主要有两种方式：
第一种是视频游戏，因为它们需要密集计算；
第二种是 IDE，因为它需要虚拟化运行环境并在其上构建应用，这需要复杂的功能和大量计算资源，本质上是在应用中构建应用。
这些都是很好的压力测试用例。如果平台有任何缺陷，在这些应用场景中就会被发现。游戏和 IDE 开发者会发现这些问题——对普通应用来说是操作系统层面的问题，对我们来说则是浏览器层面的问题。
我们不断在 Chromium 的 bug 追踪系统中提交问题。他们团队可能都在想「这些人是谁？」但他们的配合真的很棒。比如让 Chrome DevTools 支持操作系统级别的调试——这原本不是它设计的用途。他们帮助我们不断突破技术边界。
这些改进最终会帮助到了整个生态系统。现在有很多不同类型的浏览器应用都能通过 Chrome DevTools 进行更可靠的调试，这也和我们和网页游戏开发者们进行的持续压力测试有关系。一开始连 Chrome 团队都对此持怀疑态度，但我们最终还是在 2021 年推出了第一个 WebContainer 测试版。
Sarad：出于多种原因，我长期以来一直对传统的无代码工具持怀疑态度，就像基于 GUI 的编辑器，让人们在一个封闭的生态系统中构建简单的应用程序或更复杂的应用程序。
我只是觉得，对于任何来自工程背景的人来说，这真的很可怕，因为我基本上被困在你的平台上，无法利用整个开发者生态系统、开源世界、框架，我们可能需要的任何东西，因为我不知道你的系统的边界在哪里。你们如何清楚地相信会有某种版本的无代码和非开发者的开发将会发生？为什么它应该有效？
Eric：很好的观点。坦率地说，六个月前的我分享了同样的观点，甚至可能三个月前我也会这么想。但有一些关键因素发生了实质性的变化。从技术角度来看，AI 代码生成模型，特别是 Sonnet 3.5，已经越过了一个转折点，足够好到可以真正编写像生产环境一样的真实应用程序，而这一切只会越来越好。
不过，早在今年年初，二月份左右，我们就有了构建 Bolt 的想法。当时我们尝试用一些可用的前沿模型来构建，但那时并不可能实现。那些模型无法生成质量可靠的代码，总是出错，这破坏了用户体验。因此，我们把这个项目搁置了。当我们获得了新 Sonnet 模型的早期预览时，我们意识到，这一切都改变了。
我们考虑到目前存在的无代码网站构建工具，它们之所以存在，是因为必须制作自定义的所见即所得（WYSIWYG）工具，以便让非技术用户能够将他们的想法转化为代码。迄今为止，最好的中介工具或接口就是像拖放 Wix 风格的东西，但这带来了你刚才提到的所有问题，比如锁定、你如何扩展它能力等。你想要在某个时候添加真正的开发功能，你如何正确做到这一点？这些工具最终形成了一种无法真正进行实际开发的封闭生态系统，但由于 AI 模型的这一转折点，现在情况有所改变。
我们在 Bolt 上服务了很多人。我们推出那周，有位来自达拉斯的销售员在推特上发帖感谢我们制作这个工具。他说：「我用这个为我女儿做了一个网站，因为她有医疗状况，需要在旅行中找到捐赠者。我为她制作了这个网站，以便她可以提前发送。」这是一个非常感人的案例。
但然后我的第一个想法是，我应该告诉这个家伙 Wix 存在吗？然后我意识到，Wix 和 Squarespace 真的很难使用。像我唯一一次使用 Squarespace 是在 2021 年为我的婚礼制作网站。起初，我想自己来做，因为我是开发者，我觉得「亲爱的这对我很重要，我需要完成这个项目。」我花了一整个星期六来做，但没有完成。与此同时，我还在尝试创业，有其他事情要处理。于是她最终买了一个账户，让我在那个平台上完成它，而这个过程相当复杂。
相比之下，使用 Bolt 则简单得多。你只需在文本框中输入：「嗨，我将在这个日期举行婚礼，这是详细信息……」然后按回车键，BOOM，一个制作的网站就生成了。而且，我 71 岁的妈妈两个月前建立并发布了她的第一个网站。
Sarah：这太酷了。
Eric：是的。这表明这是一种更简单的构建真实网站、编写代码要的方式，而生成的代码与开发者所使用的是同样的东西，比如 Next.js、Remix、Astro 或者任何你拥有的东西。目前现实中社区的情况是，当人们尝试做更多复杂的事情时，他们会在我们的 Discord 或推特上寻求帮助，说：「有没有人能帮我调试或构建这个东西？」而人们则表示：「没问题，你可以预约时间，我会来帮助你开发这个。」这形成了一种两全其美的完美结合。因此，对我来说，这就是改变！变化在于，AI 代码生成技术已经足够成熟，你可以将自己的想法付诸实践，只需按下回车键，就能得到出色的结果。
而对于那些需要引入专业开发人员来整理、修复错误或扩展更复杂功能的地方，它们也能做到，因为这就像它们进入其他任何代码库一样。这是一个非常有趣且令人震惊的时刻，因为多年来没有人预见到这一点。
Sarah：我们有 20 万以上的用户，并且每周都在使用这个产品。并告诉我们，在一个没有来自学术界或标准的评估的情况下，你可以用你的系统构建哪些现实世界的应用程序，对吧？我认为这个良性循环似乎非常强大。我认为 Bolt 理论的一个很大一部分是让任何人都成为开发者，而不是你们都是开发者。你们也需要看到非技术人类如何使用这些东西进行构建。
Eric：是的，完全正确。目前使用 Bolt 的大多数人都是非技术人员。有趣的是，使用 Bolt 最成功的人实际上是那些必须与开发团队互动或管理开发团队的人，所以会像企业家、产品经理等一样思考。事实证明，管理 AI 与实际管理软件开发人员非常相似，也是你刚才在评估中提到的事情之一，这实际上是关于我们为什么开源的第二部分。最有趣的一点，就像我之前提到的，现在市场上缺乏优秀的开源 AI 工具，比如现实世界的 AI 工具，尤其是那些明显提供了很多价值、增长迅速的产品，无论是通过收入还是使用情况去衡量，可能只有少数几个或者类似的东西。
正如你提到的，评估基准在过去几年里非常擅长衡量这些模型在编码方面的表现有多好。但当我们谈论围绕这些东西构建一个现实世界的产品时，Bolt 遇到的问题是，今天存在的评估件非常具体，不能代表像「我想去建立一个登录页面」或「我想建立 XYZ」的需求。在这些评估套件中，没有任何东西可以实际测试它。因此，我们的 Bolt 开源版本——Bolt Local，正在成为人们测试新代码生成模型的主要方式之一。比如最近 Nvidia 发布的一个模型，还有一个名为 Conquer 的模型，一些像 Hugging Face 的团队，基本上在做的第一件事就是将 Bold Local 放入其中，看看这个新模型与 Sonnet 3.5 等相比表现如何。这有点有趣，它让我想起了那些在 2000 年代喜欢玩电子游戏的人，类似于「它能运行 Crisis 吗？」就像用它衡量你的 PC 性能一样，现在逐渐变成「这个能运行 Bolt 吗？运行得怎么样？」他们会测试一下，然后发现「哦，这个模型在某些方面确实不行。」，
对我们来说，这是开源社区中最有趣的事情之一。我们的社区在为我们服务，我们也有一些即将宣布的新内容，这将进一步增强这一点。目前已经有一些基准正在围绕这个工具建立，让最新的 AI 模型能够在一个功能相对复杂且有实际用例的产品中进行测试，而不仅仅是「嘿，它能写出『Hello World』吗？」
Itamar：我在使用 Bolt 时注意到你们在错误处理方面做了很多工作，包括错误捕获和自动修复。同时我也发现你们采用了任务分解（Task Decomposition）的方法，这是业内一年前就开始流行的概念，但你们的实现非常出色，你们具体是怎么做的？
Eric：这要从我们的基础架构说起。前面提到我们从 0 开始构建操作系统，这一点很关键。因为像 Cursor 这样在用户本地环境运行的工具，需要面对无数种不同的操作系统配置，可能出现各种难以预料的错误。
而 WebContainer 的优势在于提供了统一的系统镜像（System Image）。因为是我们从头构建的系统，所以可以在任何需要的层面实现监控，这是是我们开发 Bolt 时的重点工作。
我们在进程层面（Process Level）、运行时层面（Runtime Level）等多个层面都实现了完整的监控机制。这种全方位的监控在本地环境中理论上也可以实现，但要确保它在各种操作系统上都能可靠运行，难度会大得多。这就是为什么在使用 Bolt 时，无论是构建过程（Build Process）中的问题，还是 Web 应用运行时的故障，甚至是中间环节的任何错误，系统都能准确捕获。
目前我们的实现还比较基础，主要是因为产品才上线 90 天。我们还需要完善很多功能，也需要扩充团队。
但基本流程是这样的：当发现错误时，系统会显示出错位置，并提供“修复”和“忽略”两个选项。用户只需点击修复按钮，系统就会启动自动修复流程。
具体来说，我们的 agent 会收集所有遥测数据（Telemetry Data），包括应用程序状态、来自 Node.js 或浏览器的错误信息等，然后尝试解决问题。这个机制的效果相当不错。相比本地开发环境，有一个可靠的基础设施并能实现错误处理闭环，这是一个重大升级，我认为这也是产品成功的关键因素之一。
另外，你提到的任务分解确实是我们 AI agent 的核心功能之一。Claude 在处理 artifacts 方面做得很好，我们和其他人都借鉴了这种将任务按特定顺序分解的方法。
我们已经开源了 Bolt.new 的核心部分，用户可以查看系统提示（system prompts）等内容，也可以在本地运行。这个领域开源项目不多，我们觉得这么做会很有趣。看起来大家也很喜欢，有很多人在 fork 代码，添加不同的模型。
Swyx：确实，我就为开源版本添加了实时语音功能，用于演示。我是基于一个已经添加了多 LLM 功能的 bolt.new 分支来开发的，听说你们要合并这些功能，这个整合过程应该会很有意思。
Itamar：关于开源策略，我想分享一些想法。我们大多数工具都采用双线开发模式：开源版本和专业版本。这件事很难，所以我也很想了解 bolt 的策略。我的理解是，你们采用了一个相对中间态的方案：大部分代码开源，但部署和运行环境不开源。这有点类似 Hugging Face 的模式，但为什么要做这样的设置，直接使用部署好服务不是更好吗？
Eric：我想引用 Geohot 在谈论 comma AI 时说过的话。当被问及为什么选择开源时，他说：「如果你对自己能做出最好的产品没有信心，那么也许应该选择闭源。」虽然我可能没有完全准确复述，但这个观点很有价值。
当然，这并不意味着所有东西都要开源，战略性考虑仍然重要。但我认为，在可能的范围内保持开放是有意义的。看到竞争对手使用你的代码，也许只是稍作修改，某种程度上也是一种认可。这实际上很健康，因为它能让团队保持警觉。当你们在总部看到这种情况时，一定在想："我们必须更加努力，确保保持领先地位。"这对团队来说是很好的激励。很多公司在缺乏竞争压力的舒适期后突然被颠覆。而开源能让你更早面对现实，逐步感受压力并及时调整方向。
以 Bolt 为例，开源版本迅速实现了许多用户需求的功能，如持久化聊天和检查点等，这些功能在第一周内就已经出现在开源版本中了。当用户问我们为什么不发布这些功能时，我们会很直接承认：「我们正专注于维护服务器和 GPU 运营。」但这很棒，因为社区成员做得很好，这确实给了我们很大启发。比如说，如果我们要推出这些功能，我们可以观察他们的 UX 模式，了解什么是好的，什么是不好的。
从竞争角度看，我们的核心优势是 WebContainer 技术，目前市面上还没有真正的竞品。虽然 WebContainer 在浏览器中运行，但要实现完整功能，比如从 NPM 安装包、处理 CORS 跨域请求、连接数据库等，都需要服务器端的代理或加速。所以我们实际上是在把 WebContainer 作为一种服务来销售。
我们选择开源 Bolt 核心组件的一个主要原因是，我们认为会有更多这样的，基于浏览器的 AI Code Generation 体验，就像 Anthropic 在 Claude 中做的 Artifacts 那样。
Swyx：补充一点，Artifacts 其实使用了 web containers。
Eric：我觉得他们现在用的是自己的方案。不过确实有很多这个领域的从业者，包括 AI 实验室和创业公司，都对 web containers 表现出极大兴趣。我预计在未来几个月会有更多机构宣布采用这项技术。
Itamar：OpenAI 发现用户没有按预期方式使用他们的模型，于是开发了 ChatGPT，现在 ChatGPT 几乎已经成为 OpenAI 的代名词。对于 bolt 来说，今天 Bolt.AI 是不是已经成为整个公司的核心业务了？而不再有 Stackblitz 和 bolt 的区分了？
Eric：你说得很对。最初我们只是觉得 Bolt.new 这个产品很有趣，可能会有人感兴趣。我们预期相当保守，认为如果第一个月能增加几十万美元的 ARR 就已经相当惊人了。我们同时也在为其他可能性做准备，因为一些早期用户希望将 WebContainer 整合到他们的产品中，有点类似 Bolt 的应用场景。但实际情况是，我们在这两个方向都看到了需求。
Bolt 的发展轨迹确实很像 OpenAI 或 Anthropic 的战略路线。就像 OpenAI 同时提供 ChatGPT 和 API 一样，我们也采用了这种方式，也看到了相似的结果，只是目前收入结构确实明显偏向 Bolt 这边。
Itamar：如果要给建议的话，我认为你们有三个选择：一是专注发展 Bolt，二是聚焦 web container，三是筹集约 10 亿美元融资同时推进两条线。这不是玩笑话。我认为如果不选择第三条路，就必须在前两者之间做出取舍。因为在竞争压力下同时推进两个方向，需要强大的资金支持。这很具有挑战性，虽然也许你们能做到。现在的市场环境下，确实有公司即便没有成熟产品也能筹集到超过 1 亿美元融资。
Eric：很中肯。现在的挑战在于预测发展方向。在最初几周，当我们和投资者分享数据时，大家都觉得很振奋：首先突破 50 万，然后达到 100 万。通常创业公司在 TechCrunch 发布报道后会经历一段低迷期，但我们还没有看到增长曲线下滑。现在已经过去六周，我们对发展趋势有了更清晰的判断。
Alessio：Bolt 是如何制定定价策略的？我注意到你们有五个不同的价格层级，都是基于 token 和容量。对普通消费者来说，他们可能根本不需要理解 token 的概念，你们最初是如何设计这个定价结构的？后续又有什么改进计划？
Eric：当我们在 2017 年刚推出 Stackblitz 时，是面向企业市场的。我们在 2018、2019 年左右尝试过给产品定价，但很长一段时间都是免费的。后来我们推出了 9 美元的基础方案，有点像 Costco 的 1.5 美元热狗，一个象征性的低价，作为引流，并不是主要的收入来源，主要是为了吸引那些需要更多存储空间和私人项目的用户。
当我们推出 Bolt 时，虽然预期会有大量用户注册，但没想到会迎来如此巨大的增长。第二周我们就意识到，9 美元的定价可能是除了 Copilot 外最便宜的 AI 编码工具，但我们已经被支持 support tickets 淹没了。这是典型的供需失衡：用户迅速消耗完 token，却无法购买更多，并且 9 美元能提供的推理能力实在有限。
这里有个关于 Copilot 和 Bolt 的有趣对比：当用户使用 Copilot 时，它输出的上下文很有限，因为它们试图最小化 context。这有点像 Netflix 一样，付一次费用之后就可以无限观看，早期的 AI 产品都倾向于采用这种「all you can eat」的模式，因为会考虑到是不是设定某些限制之后就会带来负面的用户体验。但这个模式的问题在于，他们没有特别强的动力让产品变得更好，低价策略不鼓励厂商提供更丰富的上下文信息，而实际上上下文越多，AI 能做的就越多。
这正是 Bolt 的独特之处：我们提供尽可能完整的上下文。这就是为什么你可以直接要求它“做一个 RSVP 网站”，它就能完成，因为它能获取整个应用程序状态的上下文。相比之下，如果你在 Copilot 上提出同样的要求，可能最多只能得到一个创建按钮的 React 组件。
用户开始反馈说想购买更多 token，于是我们团队紧急调整策略。我们将基础价格翻倍，因为 9 美元确实不足以支撑实际使用需求，这个价位也与市场其他产品相当。然后我们增加了 50、100 和 200 美元的高级方案。
除了固定订阅费用外，用户还可以额外购买 token，这种按使用量计费的模式现在占公司收入的 20-30%。用户真的在用这个工具工作，特别是网络开发机构。以前他们需要支付设计师费用，将设计转换成代码，现在使用我们的工具，效率提升显著。
有些故事很神奇，比如有个开发者接到当地面包店的网站制作需求，报价 1000 美元。30 分钟后就交付了成品，客户非常满意，因为这种项目通常要花几个月时间。
Alessio：这确实改变了人们的预期。以前如果有人在 30 分钟内完成网站，我会怀疑是否只是复制了旧项目。但现在使用这些工具，速度快已经成为常态。更重要的是价值交付。这也解释了你们的定价策略：用户要么选择每月 20 美元的基础版，要么选择每月 1000 美元的专业版。中间的 50 美元档位似乎很尴尬，因为它既不适合轻度用户，也不够重度用户使用。所以在固定价格之上提供按需服务是很合理的。
Eric：关于 50 美元的方案，实际上有相当多的用户。我认为这个价位对开发者来说很合适，足够他们在一个月内生成所需的组件和设计。
Bolt 的定价策略比较新颖，但我认为随着 AI 技术的进步，类似 Bolt 这样的产品将会越来越普遍。回到 Copilot 的对比，早期的问题在于，即使提供更多上下文，模型本身的能力也不足以充分利用。但现在情况完全不同了，LLM 已经可以理解和利用大量的上下文信息，生成出完整的应用程序，这是一个技术拐点，所以我们才会采用这种定价策略——给模型输入大量上下文信息，发挥其全部潜力，尽管这会提高成本，需要更高的定价，但因为用户可以用 Bolt 实现前所未有的效率提升，他们也会愿意付更高的价格。
有人说我们的定价太夸张，但事实是我们现在甚至还没有真正盈利。任何了解优质软件开发成本的人都能看出这里的价值：成本降低 99%，交付速度提升 5 倍。我认为我们是第一批通过实际收入证明这一点的产品之一。
这个成绩也引起了 VC 的关注。其中一家顶级 VC 公司在看到我们的数据后评论说，他们从未见过如此惊人的现象：用户愿意为这种服务支付 200 美元档位的费用。这在 AI 领域是前所未有的，主要得益于新一代模型的强大能力。
Swyx：这正是我之前讨论的 AI 能力与定价匹配的观点。我之前发布的图表中提到，OpenAI 将通用人工智能（AGI）划分为五个级别：Chatbots、Reasoners、Agents、Innovators、Organizations。每个级别对应不同的价格区间：20 美元对应 ChatGPT 级别，200 美元是你们现在的位置，然后是 2000、20000、200000 美元。每个层级都有其合理性。比如我认为 BrightWave 的定价就高于 ChatGPT，因为它提供了更多价值。
Eric：我认为这是 AI Code Generation 等领域的一个重要突破点。在过去三到六个月里，AI 系统的能力和效率提升显著，产品价值比三六个月前高出许多，我们可能会看到更多类似的创新产品出现。像 Bolt 这样的产品已率先证明了这一点，未来将有越来越多的企业利用 AI 系统，通过这些应用场景提升效率和创造更高价值，这种趋势是不可避免的。
Alessio：Bolt 的定价模式可以说是基于每次查询的价值来定的。比如给普通用户讲故事不会收取 2000 美元，但对于开发产品的客户，收费自然要高得多。当然，确定合理的价格点仍然具有挑战性——需要平衡我们能收取的价格和客户能获得的价值。
Swyx：Bolt 的增长速度还在加快，似乎现在每天有 10-20 万的 ARR 增长？
Eric：是的，每周的数据都令人震惊。我们正在分析流量来源：是 TikTok 的效应吗？我们看到大量口碑传播，这不仅仅体现在推荐数据上。直接流量很大，TikTok 和 YouTube 带来了可观的用户。
这在创业者、SaaS 建设者、独立开发者，乃至整个开发者社区都引起了轰动。我们的团队也很出色，员工们甚至在周末加班解决问题。产品反馈非常积极，就像今天有人在推特上说，他们第一周没能成功使用，6 周后再次尝试就感觉太棒了。
产品本身、AI agent，还有底层模型比如 Sonnet 都有了显著提升。仅仅是更新了新的 agent 和 Sonnet，转化率就有了巨大提升。
3 周前我们聊天时，日均 ARR 增长约 10 万美元。而这周每天达到了约 50 万美元，这个数字令人难以置信。今天我们创造了新的流量记录，这种增长态势让我感到震惊。
Alessio：我前两天第一次使用了 Bolt，让我惊讶的是，它在寻找最简实现方案方面表现得很好。比如我要求创建一个活动 RSVP 页面，它就做出了一个婚礼 RSVP 系统。作为开发者，我本能的做法是创建一个独立的管理界面，先搭建前端框架。但 Bolt 采用了更简便优雅的方案：在顶部添加管理视图切换按钮，每个页面配备内联编辑功能。这种方式同样实用，，因为减少了文件数量，对模型来说可能更简单。我很好奇，这种精简优雅的设计有多少是模型自主决策的，又有多少是通过你们的 prompt 引导实现的？
Eric：很大程度上要归功于模型本身。有趣的是，如果要量化这个效果：基础模型能带来约 10 倍的性能提升，底层模型的优劣差异极大。在此基础上，通过提示工程和多代理方法等技术还能额外获得 3-4 倍的提升。
所以我觉得，我们的成功和我们的核心技术负责人紧密相关，他叫 Dominic Elm，来自德国，是公司的创始工程师之一。在加入 Stackblitz 之前，他专注于机器学习领域，曾开发过类似 Google Colab 的在线机器学习 IDE。虽然 2016 年这个市场还不成熟，但他积累了丰富的模型训练经验。过去一年我们深入 AI 领域的工作都由他主导。
Google Colab：一个由 Google 提供的基于云计算的免费 Jupyter 笔记本环境，旨在帮助用户轻松编写和执行 Python 代码，无需复杂的设置和环境配置。Colab 自 2017 年推出以来，已经成为数据科学家、机器学习工程师和编程爱好者的重要工具，极大地简化了数据科学和机器学习的工作流程。
我认为很多功劳都归功于 Dom 独特的视角：他既深入理解我们的技术，尤其是作为 WebContainer 开发负责人，又精通这些模型的工作原理。无论是提示工程还是多代理系统的开发，都需要这种深厚的复合背景。我们团队中其他成员也具备类似的跨领域经验，这让我们能挖掘出更多潜力。在 Web 应用开发领域，我很少看到其他团队能达到这种水平。这可能是因为我们的团队虽小但经验丰富，能够更快地把各个要素串联起来。
Swyx：这可能正是「筹集十亿美元？建议的潜在问题所在。你们的精简运营反而成了优势。
Eric：完全正确。当然，从 0 增长到 6 周内拥有 2-3 万客户，我们确实需要扩充客户支持和成功团队等非工程岗位。但我们在 2021 年就看到过：盲目扩张反而可能伤害公司，因为人员管理会变得异常困难。对规模足够大的公司来说，扩张确实必要。但对我们而言，循序渐进的团队发展策略效果更好。这次我们会采取类似的方法，只是节奏稍快一些。这也是我给创业公司的建议：尽可能按需缓慢地扩张。
Swyx：我觉得你处在一个独特的位置谈论「获得 PMF 之后怎么办」这个问题。第一步通常是招募数据科学家，因为需要从大量不同客户的数据中发现规律。
你要开始理解客户流失情况、客户细分和数据扩充。在那次会议中，你提到了一个很有趣的观点：因为你们长期面向企业销售，所以你们实际上已经为企业销售建立了完整的体系，但这套系统并不适用于以开发者为中心的自下而上方法。
Eric：是的，这是公司历史上首次主要面向非开发者群体销售。我们过去的经验和操作手册基本都不适用了。最近有人给我们提出了一个很好的观点：我们现在是一家 B2C 公司，运营方式需要相应调整。
首先这意味着要全方位跟踪数据。正如你所说，需要专人全天候分析数据，了解用户画像，识别重点保留的目标用户群体。对于那些不属于目标客户群的流失用户，我们也能坦然接受。
企业软件开发的门槛要低得多，这也是我们在 Stackblitz 中发现的。你提到，作为一家创业公司，很难实现本地部署，这确实没错。但一旦做到了，这就像是进入了应许之地，因为世界 500 强公司能开出很大的支票。
在面向企业销售时，网站上的一些细节并不那么重要。当然，你会关注企业联系表单的转化率，但真正重要的是人际接触点，比如季度回访电话会议。这需要一整套运营体系，包括：
. 招募销售工程师提供一线安装支持
. 设计客户成功保障方案
. 处理数据访问限制带来的挑战（我们无法直接查看企业客户实例的使用情况）
. 建立关系以获取客户分享的遥测数据
. 评估客户满意度和使用成效
服务好企业客户是一门艺术，我们已经在这方面取得了成功。但这与 B2C 业务完全不同。现在作为一家公司，我们正在调整重点，更关注数据分析等方面。
幸运的是，对我和联合创始人来说我们之前的公司是做 B2C 的，主要销售网络开发课程。现在我能够重拾那些经验，重新打磨营销技能。我们正在开展电子邮件营销和直播等活动。
Swyx：我觉得你在设计系统方面做得非常到位。开源版本和现有版本的 Bolt 一个主要区别在于你在设计系统上投入了大量精力，大多数功能一推出就有很好的视觉效果。但用户还需要完整的后端支持，这方面有什么特别的挑战或发现吗？
Eric：确实。在将 Bolt 推向市场时，我们最初的思维还停留在面向开发者的阶段，认为这只是一个原型工具，用户会下载代码自行部署。但早期用户测试让我们认识到部署的重要性。正如你特别提到的，后端功能，比如登录和认证系统，必须是产品的有机组成部分。
用户来到 Bolt 最核心的需求，就是能够构建一个具备后端和收费功能的完整应用。我们的核心用户之一 Mauricio 提出了一个非常关键的观点，他说：「每一个应用，我和其他社区用户想要在 Bolt 中构建的，都必须满足三大要素：数据库、身份验证（auth）和支付功能。」 这三大功能缺一不可。除此之外，还有管理后台（Admin Dashboard）。现在我们在这些方面都做得不错。
Swyx：就像每个数据库都需要一个类似 WP-Admin 的管理后台。
Eric：没错。比如我们在前面提到的 Viralhooks 的例子，她现在使用 Firebase 处理身份认证和数据库功能。目前，Firebase 和 Supabase 是两大表现非常出色的工具。而我们现在面临的问题是，用户仍然需要手动操作：他们必须去 Supabase 手动创建一个实例，然后再返回到 Bolt 中继续使用。而与 Firebase 配合时的流程也是类似的。这些产品各自有其特点和复杂的操作步骤，对吧？
Swyx：也许可以考虑一种方式，Boltbase？
Eric：是的，我们最初设想让 Bolt 能够自动完成这些配置步骤，因为这些平台都提供了相应的 API。
Swyx：我会更进一步，建议准备预热好的实例直接分配。虽然实际上不是无服务器架构，但可以给用户一种无服务器的体验。在用户启动应用时直接分配预热好的实例。
Itamar：这是个很好的想法。
Eric：对，就是在后台维护一个 Firebase 实例池。
Swyx：可以是一个、十个或一百个实例，具体数量待定。更广泛地说，这也是我们在通话中想探讨的：当你实现了 PMF 后，除了投入时间理解客户、做数据分析、优化运营、调整定价和控制成本外，还需要思考下一个增长阶段是什么。虽然我在那次通话中主要扮演协调者角色，可能没能充分推动这个讨论，但我认为必须继续突破边界。我很想听听你对此的想法。
Eric：我认为我们已经解决了很多紧急的 P0 问题，看到一些关键突破点。但这仅仅是开始，只是修复了一些明显的问题。
从根本上讲，很多人来到这里的目的就是加速从想法到上线的过程。但现在流程中有很多繁琐的步骤，比如需要去 Firebase 或 Supabase，手动启动实例、运行迁移、添加数据表等。这些事情其实完全可以通过 agent 自动完成，应该直接集成到系统里。部署也是同样的问题：现在需要用户创建 Netlify 账户并手动操作。我们计划将托管功能内置到产品中。我一直在和 Netlify 的 Matt 讨论这个可能性，因为他们提供白标服务方案。因为用户只想建网站，不想关心底层细节。
Swyx：这意味着你们也要涉足域名注册业务了？
Eric：想象一下几个月后的场景：用户说「我想做个 RSVP 网站」，系统会问「你想要什么域名？这里有 10 个可用的 .com 域名供选择。」用户选定后，系统自动完成购买、DNS 配置，然后直接进入建站环节。系统问：「我们开始构建这个网站吧？这个初始设计看起来怎么样？」你确认无误，然后系统问：「可以推送到正式环境吗？」你再次确认。——全程不用离开产品界面。
Swyx：Itamar 是第一个将你们比作「新一代 Wix」的人。我之前从未这样想过。Wix 是一家市值 100 亿美元的公司。你们的发展方向是什么？现在还有选择的余地。
Eric：根据用户反馈，我认为他们的需求甚至超出了 Wix 能提供的范围。市场上存在一个巨大空白：让非工程师能够构建更复杂、高质量的软件和网站。即使是简单的婚礼网站，我们的方案也能让构建过程更快更容易。
回到我和联合创始人 Albert 的初衷，我们一直热爱在网络上创造。即使在 Stackblitz 还只是一个技术 IDE 的时候，这就是我们希望 13 岁时就能拥有的工具。而现在有了 Bolt，这更是令人兴奋，看到人们能够构建复杂而出色的网络应用，这就是我们的愿景。
Swyx：还有一个我想探讨的角度是编程语言的问题。你们目前非常偏向 JavaScript。我们之前聊过很久关于 Python，甚至 Ruby。这些语言重要吗？上一代的网站构建工具大多是基于 Ruby，还有一些是 PHP。我们是否要捕捉这些市场？还是说坚定地押注 JavaScript？
Eric：我们当然对其他语言感兴趣。我们的 WebContainer 已经对 Python 和 C++ 提供了基础支持。不过从实际情况来看，编程语言其实只是附属因素，不是核心关键。
Swyx：还涉及到生态系统的问题。比如，最终我希望得到一个代码库，让我可以聘请开发者来完成那些 Bolt 无法完成的工作？
Eric：说得对。从这个角度看，JavaScript 和 Node.js 生态系统已经非常庞大且成熟，很容易找到开发人才。我认为唯一的局限可能在于某些专门的功能只存在于 Python 或其他语言的库中，比如数据科学和机器学习领域。不过目前我们还没有看到太多这样的需求。
这更像是 Replit 的通用方法：他们启用真实的虚拟机，可以运行任何语言。我记得他们最初也是从 Python 服务开始的。说起来，我还没有尝试过他们新推出的基于代理的功能。
Swyx：Replit 集成了数据库、在线托管等所有构建所需的功能。我觉得你们和他们处于正面竞争。
Eric：你不是第一个这么说的人。我也很想看看最终的方向会如何发展，但我认为关键的挑战在于保持专注。
如果你的目标用户是开发者，你需要明确地为他们提供解决方案；但我们的定位却是非开发者，这两个方向的需求是有区别的。
另外，即使是在专注某种语言或生态系统时，也存在很大挑战。因为在将想法变为上线产品的过程中，有太多可能出错的环节。而改进这个体验的核心，就是如何高效地处理这些错误。一个有效的解决办法是构建一个庞大的常见错误数据库，未来甚至可以基于这些错误进行系统微调。如果我们专注于单一的生态系统，那开发速度会快很多；但如果尝试支持多种语言或生态系统，事情就会变得复杂而缓慢。
而且，开发者通常不需要高度精简、无缝的用户体验，而我们的产品目标恰恰是为非开发者提供极简且高效的解决方案。所以，这正是我们与其他平台的主要区别：我们坚定地专注于构建 Web 应用的生态系统，而不是分散精力去支持所有语言和工具链。
我很好奇这一切会如何发展。特别是微软的动向值得关注。如果说谁最有能力将虚拟机、代码编辑器和 AI 整合在一起，那就是微软了。他们拥有云服务（Azure）、VS Code、GitHub Codespaces，还与 OpenAI 和 Anthropic 合作，开发了 Copilot。我敢说他们一定在开发一些重要项目。
Sarah：你对开发者或代码生成的未来有什么预测？也许只是接下来的 6 到 12 个月，因为我认为在AI领域，超过这个时间就很难预测了。
Eric：我非常确信的一点是，到目前为止，大部分 AI 代码生成技术主要还是像代码补全这样的功能，比如行补全之类的东西。像 Curse 这样的工具正在更进一步。Agent 工作流程已经出现。我认为 Bold 是其中一个非常显著且运行良好的例子。我认为我们会看到更多的人出现。有一个术语被提出来叫「软件创作者」。我认为工程师将越来越多地以更高层次来指挥这些工具，而不仅仅是「嘿，补全这个」。而是「嘿，去做 XYZ，然后发送出去」，所以我认为这是一个主要趋势。
另外一点，也是我们选择投资 Bold 的重要原因之一，就是我坚信 AI 模型在代码生成方面会变得更好。这其实很有道理。我们可以看看其他人在他们的产品中尝试使用 AI 或成功使用 AI 的情况。训练这些模型的一大难点显然是如何获得更多的数据来训练它，并随着时间推移进行改进。但这些数据必须准确；这并不容易做到，尤其是在那些不容易确定结果的事情上。
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