执行力即护城河

代码代理领域（年度营收超 100 亿美元）——“GitHub 必将胜出”

早在 2023 年，Microsoft 的 GitHub Copilot 就被视为人工智能编程领域的绝对胜出者。GitHub 是数百万开发者提交代码、日常工作的核心平台。借助与 OpenAI 的合作，Microsoft 利用 GPT 的早期版本为 Copilot 以及人工智能辅助编程功能提供技术支持。

但这一优势并未持续太久。

频繁的服务中断、管理层更迭以及无法持续创新，使得 GitHub 在 AI 编程领域的领先地位逐渐丧失。4 月，就连 Hashicorp 的创始人、最早一批使用 GitHub 的~1000 用户之一米切尔·哈希莫托也宣布，由于该平台的性能日益下滑，他即将离开这个平台。

与此同时，一批从零开始便以人工智能技术为核心构建的新一代法典编写工具也开始崭露头角。Cursor（2022 年最初以 Anysphere 之名成立）、Cognition（2023 年创立）以及 Claude Code（2025 年推出）都凭借出色的性能、更快的处理速度以及极佳的开发者体验，迅速赢得了众多用户的青睐。

在短短几年时间里，Cursor 就实现了以 600 亿美元的价格被 SpaceX 收购；据传闻，Cognition 也在以 400 亿美元的估值进行融资；而 Claude Code 则为 Anthropic 创造了高达 30 亿美元的年度营收。

推理服务（年度营收超 50 亿美元）——“这其实只是种标准化产品”

就在 2026 年时，人们还普遍认为提供推理服务属于“大宗商品”，存在“价格战”。为何如此？因为这些公司并不拥有 GPU 或计算资源，而是通过租用相关设施再将计算能力转售给最终用户。当时人们认为训练才是最有趣也最重要的市场，而推理服务则会被那些大型科技企业所垄断。

2024 年有一篇风险投资领域的博客文章认为，“生成式 AI 抽象层”市场的总规模不足 10 亿美元。

快进到 2026 年中期，推理服务提供商已成为当今人工智能市场中最重要的收入来源之一：

• Fireworks 的年度营收已超过 10 亿美元

• Together.ai 的年度营收已突破 10 亿美元

• Baseten 的年度营收已超过 8 亿美元

• 该领域的年度营收已突破 3 亿美元。

那么究竟发生了什么？我们严重低估了以下几点：其一，获取智能服务的市场规模有多大；其二，开源技术的发展与应用程度；其三，构建一个运行高效、延迟低且处理能力强的推理引擎其实是一门能带来丰厚利润的生意！

数据与评估领域（年度营收超 10 亿美元）——“不过是利润率很低的数据标注业务罢了”

早期，数据标注与评估工作常被视为普通的、利润微薄的业务：大量外包人员从事重复性任务，缺乏核心技术，客户转换成本很低，同时还面临持续的价格压力。人们认为，这些工作要么会被更先进的模型自动取代，要么会变成一种可替代的服务，最终由最便宜的提供者胜出。

相反，随着模型能力的不断提升，相关工作也变得更加复杂。前沿实验室越来越需要由专家制作的训练数据、复杂的编码与推理任务、人类反馈，以及能够区分已有模型性能的严格评估标准。原本看似属于外包劳动的工作，现已成为人工智能开发流程中不可或缺的一部分；而能否可靠地获取专业人才、在大规模项目中保持质量，并快速响应模型开发者的需求，已让这些“普通”工作演变成一个规模庞大且具有战略重要性的市场。

如今，已有多家公司在数据与评估领域取得成功：

• Mercor 的年度营收已超过 20 亿美元

• Surge 的年度营收已突破 10 亿美元

• Handshake 的年度营收已突破 10 亿美元

此外还有许多其他公司（如 Micro1、Turing、Outlier），以及在相近领域里表现优异的众多强化学习公司（如 Preference Model、Trajectory），它们的发展势头也毫不逊色！

立刻去构建吧。

人工智能时代给我们的一个启示是：创办公司并实现发展从未如此容易，但要在这个领域取得成功却愈发困难。风投机构常提到的那些传统“护城河”——技术壁垒、监管障碍、分销渠道——正在逐渐消失，如今唯一的护城河就是执行能力：能否打造出深受客户喜爱的出色产品？

人们曾认为，与 GitHub 相比，AI 编程类初创公司规模太小，无关紧要；推理云服务则被视为普通的商品；而数据与评估类企业则被看作是利润微薄的标注业务。

如今，这些公司中已有几家的估值高达数百亿美元，营收也达到了数十亿美元。

那么答案是什么呢？

别听风投们怎么说，直接去动手开发吧！