今天我们要谈一家新的AI编码（也叫Vibe Coding，氛围编程）公司Windsurf。这家公司最近很受关注，因为据说OpenAI想花30亿美金收购它。如果此事成真，就会是OpenAI成立以来最大的一笔投资。
这也说明，AI编码已经是现在最热的模型应用赛道，主要初创玩家有Cursor、V0、Replit、Bolt、Lovable等，还有老牌的GitHub Copilot，相当拥挤。之前，我们发过Cursor创始人Aman Sanger的创业故事，讲团队如何从零做到一亿美金，还发过Replit创始人Amjad Masad的愿景，说让世界拥有十亿开发者比AGI重要。今天我们继续这个系列，主角就是Windsurf创始人兼CEO Varun Mohan，核心内容来自他接受知名油管频道Lenny's Podcast的访谈。
OpenAI要30亿美金买的公司，Windsurf创始人Varun：创业无需每门功课是A，但不分部门，每个员工都要会用AI写代码
Windsurf前身叫Codeium，它的成长速度也很快，四个月内吸引超过100万用户，但其创业过程和Cursor完全不一样。这家公司早在四年前就成立了，当时是做GPU虚化基础设施的。有时间，我会再介绍另一家AI编码公司Bolt.new，它和Windsurf有点像，也是中途转行。我最近特别关注这种转型类公司，因为除非天才，谁能做事情一击命中，都要逐渐调整。不信大家可以看已上市公司在创业期的商业计划书，一定和最终的招股说明书的业务介绍天差地别。
在这期访谈中， Varun Mohan有一半的时间谈AI编码，另一半的时间则是在谈创业。我甚至觉得他谈创业的部分含金量更高，比如这一段：
"（创业）公司与学校完全不同。在学校，你要优化的是GPA总成绩。但对公司来说，我只需要在真正重要的那一门课上得A+，其他所有课程都可以得F。"
再比如谈现在AI公司员工数量很少，对人头数量控制很严的时候，Varun使用了一个生动的比喻："我希望公司几乎像一个脱水的实体。每一次招聘就像给这个实体加一点水。我们只在公司已经脱水的时候才回去招聘。"
当然，他也谈了关于AI编码的公司使命。由于Windsurf的toB基因（GPU基础设施），所以公司有很大一部分是针对企业级市场的，所以公司目标是：帮助客户将构建应用和技术所需的时间减少99%。
一、Codeium的创业历程：从GPU虚拟化到AI编码助手
之前我们说了，Varun Mohan的创业之旅远比Windsurf的表面成功更为复杂。他在采访中介绍，公司实际上成立于大约四年前，远早于ChatGPT的出现和AI编码工具的普及。最初，他们专注于构建GPU虚拟化和编译器软件技术。
"在此之前，我在自动驾驶汽车领域工作，而我的联合创始人，也是我自初中就认识的朋友，曾在Meta从事AR、VR工作。我们相信深度学习不仅会影响自动驾驶汽车行业，还会触及金融服务、国防、医疗保健等多个行业。"Varun解释道。我查了一下，他工作的自动驾驶公司叫Nuro，成立于2016年，由两位前谷歌自动驾驶项目工程师Jiajun Zhu和Dave Ferguson创立，业务场景是通过自动驾驶技术革新最后一公里的货物运输，提升配送效率并降低成本。
继续说Windsurf，他们最初的业务模式是使复杂的深度学习应用能够在没有GPU的计算机上运行，团队负责处理所有在GPU上运行这些工作负载的复杂性。他们能够大幅优化这些工作负载，到2022年中期，公司已经实现了数百万美元的收入，管理超过1万个GPU，有8名员工，并且实现了正现金流。
然而，随着生成式AI模型的崛起，公司面临了一个艰难的转折点。Varun回忆道："我们意识到，当这些生成式模型变得非常优秀时，我们构建的许多东西不再那么有价值了。这对公司来说是一个非常艰难的时刻。"
团队开始质疑：在未来，人们是否还会训练高度定制的情感分类器等专门模型，或者他们会直接向ChatGPT询问某条评论是积极还是消极的情感？答案显然是后者。在一个所有人都运行相同类型的生成式AI模型的世界里，基础设施公司如何区分自己？
面对这个现实，团队做出了关键决策。Varun解释："我们相信生成式AI几乎会成为下一个互联网。在这种情况下，我们应该去构建下一代伟大的应用，就像Google、Amazon那样。"
他们进行了垂直整合，利用自己的基础设施，尤其是推理基础设施，开始构建最初的Codeium。作为GitHub Copilot的早期采用者，他们预见到未来几年编码领域将经历巨大变革。团队运用自己的基础设施大规模运行模型，甚至训练了自己的模型。
"一开始非常简单，纯粹是一个自动完成模型，基本上就是在用户打字时完成接下来的几行代码。但我们在所有开发者编码的IDE中免费提供这个产品——包括VS Code、JetBrains、Eclipse、Visual Studio、Vim、Emacs等。我们之所以能够免费提供，是因为我们有基础设施背景，能够大幅优化这些工作负载。"
不久后，一些大型企业也希望与他们合作，于是他们建立了企业业务模式，与Dell、JPMorgan Chase等大公司合作。对这些企业客户而言，关键不仅是代码自动完成或代码库聊天，还包括安全性和基于公司内部私有数据的个性化定制能力。团队投入大量精力确保能深入理解这些大公司的代码库。
直到六个月前，团队一直专注于这项工作。但他们意识到，现有IDE的局限性开始制约他们展示AI能力。"VS Code作为一个非常流行的IDE，对我们能向用户展示的AI能力设置了上限。因此，我们决定分叉VS Code，构建具有新型代理能力的IDE。"这就是Windsurf的诞生。
二、从基础设施到应用层：价值在AI栈中的积累
谈到AI领域的价值积累，Varun提供了一个关于创业公司本质的深刻见解："关于创业公司有一点非常真实：你最初认为应该去做的事情很可能不是正确的事情。这对创业者来说是很难接受的。"
他解释了一种认知上的钢丝上行走——创业者需要足够的非理性乐观主义来相信自己正在做的事情具有差异化重要性（否则为什么要去做？），但同时又要保持现实主义，因为大多数非常规想法通常都是糟糕的想法。
"你需要在这种钢丝上保持平衡，一方面推动你相信的未来，另一方面接收新信息并不断挑战自己的信念。"
回顾基础设施阶段，Varun分享了他们最初的假设是模型架构将非常异构。"在自动驾驶汽车领域，有许多不同类型的模型架构——卷积神经网络、图神经网络、循环神经网络、LSTM、带有视锥体点网络的轻型神经网络等。我们处理的架构有数十种之多。当时，我们认为这种复杂性如此之高，显然如果有人能卸下这种复杂性的负担，将会创造巨大价值。"
然而，到了2023年中期，一切看起来都将成为transformer模型。"所以现在我们的假设就错了，"Varun承认道，"此时，大部分价值可能不会积累在基础设施层面，而是其他地方。区分化的层级在哪里？我们相信应用层是一个可以进行深度差异化的层级。我们能为开发者创造多少更好的用户体验和工作流程？我认为这方面基本上没有上限，我们可以无限提升开发者的生活质量。"
三、大胆转型：当既有业务模式不再适应未来
Varun讨论了公司如何从一个成功的业务模式转向完全不同的方向，即使原来的模式正在盈利且受到客户欢迎。他们已经拥有数百万美元的ARR（年度经常性收入），但仍然敢于推翻一切重新开始。
这种决策的关键因素是什么？Varun提出，当你构建业务的基本假设改变时，就是重新考虑整个业务的时候。
"你知道，我认为我们的思考方式是，即使在现在工作时，我们也接受会犯很多错误。这显然是一个非常重大的时刻，因为这是一个赌公司命运的时刻。我们基本上告诉投资者，嘿，我们在这方面赚钱，我们已经筹集了2800万美元资金，但我们要完全转型。我们一夜之间就这样做了。"
他强调，这不是一个渐进的过程："这不是说，嘿，也许一个季度或两个季度后再说，因为我们知道创业公司有一件非常重要的事情就是专注。如果你认为另一件事很重大，而你的精力却放在你认为不那么有价值的事情上，你肯定会在你认为真正重要的事情上失败。"
Varun分享了一个关于创业公司与学校的重要区别："我告诉公司，这与学校完全不同。在学校，你优化的是总GPA。但对公司来说，我只需要在真正重要的那一门课上得A+，其他所有课程都可以得F。F不意味着做违法的事情，而是指你可以不优先考虑不重要的事情。"
他认为，关键是建立一个真正追求真相的组织。"我认为公司的很多人都曾反复检验自己的想法，即使只是在构建Windsurf时。这不是一次完整的公司转型，但这是我们在公司做出的一个重大决定。你需要做出一些赌注，有时你错了，有时你对了。但如果你有一个组织，当你做出错误决定时士气不会低落，那是最好的。这意味着你未来永远有选择权。"
Varun还分享了一个他经常告诉公司的观点："今年我们的工程输出总量将远远超过公司创立以来到现在的总量。这几乎意味着每一年对我们来说都是新生，是测试全新假设的方式。也许我们最初的假设本来就错了。是什么让我们比其他人更聪明，能够比他们更多次地做对决策呢？"
四、Windsurf的核心定位与差异化优势
当谈到Windsurf的本质时，Varun解释说："Windsurf是一个IDE，是一个用于构建软件和应用程序的应用。有趣的是，很多使用我们产品的人甚至可能不知道什么是IDE，这很疯狂。"
他进一步阐述了为什么他们要构建Windsurf，以及为什么不能仅仅在现有IDE如Visual Studio Code之上完成这项工作。
"随着AI变得越来越强大，我们认为人们构建技术的界面将会发生显著变化。它不会是传统的纯文本编辑器，用户编写大部分代码，IDE仅提供关于用户做对或做错什么的基本反馈。IDE可以做得更多——它可以修改大块代码。"
Varun强调，这种新的AI范式将彻底改变开发者和IDE的关系："我们认识到的关键之一是，在这种新的AI范式下，AI可能会编写超过90%的软件。在这种情况下，开发者在IDE中所做的工作可能是审查代码，这与过去大不相同。开发者大部分时间实际上是在审查AI的输出。因此，我们需要在IDE中构建定制的审查流程。"
这就是Windsurf构建的根本前提——开发者不再花所有时间编写代码，而团队担心如果继续使用基础UI，将受到很大限制。
Varun举了一个具体例子："我们有一个自动完成产品，可以完成几行代码。现在我们推出了一个叫做Windsurf Tab的功能，它还能显示重构建议。这些几乎是内联重构。我们在Windsurf中为此构建了自定义UI。但在VS Code中，由于API访问限制，我们需要在用户光标旁动态生成图像，因为我们无法访问正确显示和编辑的功能。我们意识到，仅仅通过移植到Windsurf，我们的接受率就增加了三倍——相同的ML模型，接受率就这样增加了三倍。"
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这一发现使团队确信UI体验对用户采纳率的影响。"你可以说技术很重要，我认为技术确实很重要。但如果用户从我们构建的技术中获得很少的价值，我们需要重新思考。也许我们确实需要构建一个新的表面和界面。这就是Windsurf。"
Varun坦言，说服工程师使用全新的IDE是一个巨大挑战："我认为人们可能低估了这有多么冒险——说服工程师使用全新的东西。这是一个大事。"
他还强调了Windsurf与竞争对手的一个重要区别——他们继续支持多种IDE："我们的许多开发者确实使用Visual Studio Code，但有很多人使用Java、C++等语言，他们可能使用JetBrains系列IDE，如IntelliJ。对我们来说，我们仍然致力于在这些平台上构建工具。我们只是觉得主流IDE之一Visual Studio Code限制了我们能够提供给用户的界面。"
关于目前的用户情况，Varun分享道："我们在四个多月前推出了产品。在这段时间内，超过100万开发者尝试了这款产品。显然，我们现在有数十万月活跃用户。"
五、AI将如何改变未来的编程和工程工作
对于AI如何改变编码的未来，Varun提供了深刻见解，将工程师的工作分为三个方面："当我们考虑工程师实际在做什么时，它可能分为三个部分：我应该解决什么问题？我应该如何解决？然后是实际解决它。"
他认为，在这个领域工作的每个人越来越确信，AI将处理"实际解决问题"的绝大部分工作，如果不是全部的话。"事实上，根据我们在深入理解代码库方面所做的一些工作，当你越来越接近完成时，'我应该如何解决它'这个问题也会被解决。如果你深入理解组织内的环境，深入理解代码库，基于公司最佳实践的解决方案也会被解决。"
因此，Varun预见工程将回归到真正的核心：确定最重要的业务问题和所需的产品能力，然后进行优先级排序并做出正确的技术决策。"我认为这是工程正在走向的方向。"
关于是否还需要计算机科学学位的争论，Varun持谨慎观点："我认为这可能被过分夸大了一点。很多现在构建全栈应用的开发者可能上过大学并学过操作系统课程。理论上，他们并不经常接触操作系统内核调度器。但这些原则是否帮助他们理解为什么应用程序运行缓慢？是否帮助他们理解为什么某些设计决策比其他的更好？是的，这使他们成为比其他工程师更好的工程师。"
他认为底层原理的理解将使优秀的工程师变得更好，同时AI也将使那些从未理解这些事情的人能够构建应用。当被问及是否会建议年轻人学习计算机科学时，Varun回忆起他在麻省理工学院的经历：
"当我思考我们在工程或计算机科学中学到的最多的东西时，并不完全是如何编写代码。那几乎是理所当然的，上完大学后你能写代码。更重要的是你如何思考问题、如何分解问题，以及如何以有趣的方式解决问题的原则。"
他特别提到分布式系统课程是他非常喜欢的一门课："你阅读文献，理解一些设计决策是如何做出的。这更像是一门解决问题的课程和专业。这是一个关于如何在给定计算机今天如何运行的某些约束下解决问题的专业。"
在谈到未来工程师应该投资的技能时，Varun强调了"能动性"（agency）的重要性：
"我认为一个可能被低估的是这种能动性。我经常思考这一点，很多人可能上大学，在课程中被告知确切该做什么，给予非常明确的路径。而在社会和学校中，我们可能没有优先考虑如何确保人们具有真正的能动性，希望建造东西。他们的目标不仅仅是从大学毕业，然后在一家大型科技公司找到一份工作，那里他们被告知确切该做什么或在网站上放置像素的位置。"
他认为这是一种在过去10年左右被低估的技能，但在未来将变得非常重要："对于我们这样的创业公司来说，这显然是我们寻找的技能。我们寻找具有高能动性的人，因为我们认识到，如果我们不创新和做疯狂的事情，我们就会死去。公司会死亡。但我要说，对于大多数软件工程工作来说，情况可能不是这样。"
六、Codeium的精益招聘理念：保持"脱水状态"
Varun分享了Codeium独特的招聘理念，它与传统公司截然不同。他并不崇尚精益公司本身，而是关注效率："我不崇尚精益公司的理念，好像拥有一个营收5000万、1亿或2亿美元，而员工只有10%或20%的公司是梦想一样。这不是我们公司崇尚的。我认为我们崇尚的是成为能够满足我们雄心的最小公司。"
他用一个生动的比喻解释了这一理念："如果我告诉你，嘿，我要建造一辆自动驾驶汽车，然后我说我们的团队是10个人，你应该理直气壮地说，嘿，Varun，你不是认真的。而你会是对的。我那时不是认真的。"
关键问题是：实现你的雄心勃勃的项目所需的最少人数是多少？对于Codeium，他们的目标是完全改变软件构建方式："我们在公司提到过，我们的目标是将构建应用和技术所需的时间减少99%。这是一个非常雄心勃勃的目标。从长远来看，我们不可能成为一个10、20、30或40人的工程团队，并实际满足这个目标。"
谈到具体的招聘哲学，Varun解释道："我们只在真正需要某个职能的情况下招聘。比如说我们正在构建推理技术，除非我们在这方面真的人手不足，否则我们不会去招聘人来做这项工作。"
他认为这一方法有很多好处："当你为一个职位招聘，而你已经有足够的人手时，最终会出现很多奇怪的政治问题。这不是因为人们是坏人，我认为大多数人都是出于好意。但当有人加入公司，而实际上你并不真正需要他们时会发生什么？他们会去制造一些其他应该做的事情。他们会去寻找其他工作。现实情况是，这些工作并不那么重要，但他们会试图说服组织的其他人这很重要。"
Varun使用了一个生动的比喻来解释他的招聘方法："我希望公司几乎像一个脱水的实体。每一次招聘就像加入一点水。我们只在再次脱水时才回去招聘。"
这种方法强制进行无情的优先级排序："我们尊重和信任在公司工作的人。这迫使我们进行无情的优先级排序。一个团队在做某事，他们永远不会要求做不重要的事情。事实上，如果他们正在做两件事，他们会直接告诉我，嘿，我有两件事要做，我没有能力做两件事，我只能做一件，然后他们会选择最重要的那一件。"
当被问及这种方法听起来很痛苦时——必须处于"水下"并举手求救，几乎要"死亡"和"脱水"——Varun承认这很有挑战性，但也非常令人兴奋："我认为这对一些原因来说真的很好，因为我们尊重和信任在公司工作的人。我们相信我们可以告诉公司这两件事是最重要的。但如果我们这样告诉他们，然后公司有20%的多余人员，最终会发生什么？这几乎是无情优先级排序的一个强制函数，让内部的人少一些或者人手不足。每个听众如果在大公司工作，都确切知道你的意思，当描述有太多人时，他们都会找事情做，他们都会提出想法。你知道，他们都想展示影响力，他们想在绩效评估中表现良好。这就是公司人太多时的本质。"
目前，Codeium有近160名员工，其中工程团队超过50人，销售团队约80人。
七、与竞争对手的区别：Windsurf的技术优势
在讨论Windsurf与竞争对手（特别是Cursor）的区别时，Varun强调了几个关键优势，特别是在代码库理解方面的专长。
"在产品方面，我们投入了大量精力确保对非常大的代码库的理解质量非常高。这只是因为我们的起点。我们与世界上一些最大的公司合作，如Dell和JPMorgan Chase。像Dell这样的公司有超过1亿行代码的单一代码库。因此，能够非常快速地理解它，以进行大规模更改，是我们花了很多时间做的事情。"
这需要建立自己的模型，能够并行处理大量代码："我们实际上构建了自己的模型，可以并行地在数千个GPU上处理他们代码库的大块，几乎可以将它们排序，以找出对所问的任何关于代码库的问题最重要的代码片段。所以我们基于我们的基础设施背景，构建了大型分布式系统来实现这一点。"
Varun强调了这一差异的重要性："我认为人们可能低估了这有多重要。当我们谈论Bolt和Lovable的创始人在播客上分享时，那些产品是从头开始构建的，他们为你编写代码。将Windsurf加载到Airbnb或Uber的百万行代码库上，理解现有内容及其工作方式，以及在不破坏它的情况下去哪里更改内容是非常困难的。这是一个很大的差异化因素。我们实际上是从那里开始的，然后Windsurf现在正在建立这种优势。"
第二个关键区别是Windsurf不仅限于自己的IDE："我们不仅仅关注Windsurf，这可能听起来很奇怪，考虑到我们正在谈论Windsurf。实际上，我们非常专注于支持像JetBrains这样的IDE。JetBrains或IntelliJ拥有70%到80%的Java开发者在基于JetBrains的IDE中编码。我们之所以不觉得有太大必要构建一个与JetBrains竞争的产品，是因为JetBrains实际上是一个非常可扩展的产品，而VS Code则不是那么可扩展。"
Varun指出，他们的目标不仅仅是满足可以切换到他们IDE的用户子集，而是为每个开发者提供代理体验："我们与许多大型企业合作，这些企业有1万多名开发者，其中超过50%的开发者使用JetBrains。这是一个非常大的产品。顺便说一下，这家公司本身是一家私人公司，每年创造数亿美元的收入。所以这是一家非常大的公司。"
第三个差异点与安全性和企业需求有关："我们在许多非常安全的环境中工作。我们有FedRAMP合规认证，这意味着我们可以向非常大的政府实体销售。我们有产品的混合模式，这意味着所有被索引的代码实际上存在于用户的租户上。代码是公司最重要的知识产权之一。"
八、Windsurf实战演示：从低代码到专业级AI编码助手
在播客中，Varun进行了一个现场演示，展示了Windsurf的功能。他从一个基本的React项目开始，展示了如何使用简单的手绘模型图快速构建应用。
OpenAI要30亿美金买的公司，Windsurf创始人Varun：创业无需每门功课是A，但不分部门，每个员工都要会用AI写代码
"这是一个非常基本的React项目，现在里面什么都没有。如果你打开任何文件，它就是默认的React应用项目。我有这个基本图像，你可以向Windsurf传递图像，作为你希望项目看起来的样子。"
Varun展示了一个简单的手绘图，描绘了"狗狗版Airbnb"网站的样子。他解释说，Windsurf可以在现有项目中工作："我可以基本上说，嘿，根据这个图像将这个React应用更改为显示狗狗版Airbnb网站，并预览它。现在它会开始执行代码，阅读存储库。显然，它不知道当前代码库的实际样子，它会分析代码库，找出所需的更改集。"
几分钟后，预览就准备好了，显示了一个基于简单手绘草图的功能性狗狗Airbnb应用。Varun进一步展示了Windsurf的交互式功能："我们做的不仅仅是修改代码，还能指向不同的部分进行修改。"他指向页面上的一个元素并说："让这个背景变成红色，"系统迅速做出了修改。
OpenAI要30亿美金买的公司，Windsurf创始人Varun：创业无需每门功课是A，但不分部门，每个员工都要会用AI写代码
"预览方面有助于展示应用在构建过程中的样子，这有助于你完全生活在应用世界中。你甚至可能不需要看代码。当然，这看起来很丑，但从某种程度上说，如果我想，我可以这样做。"
Varun还展示了AI审查流程："AI的目标现在变了很多，它现在正在为你修改大块代码。开发者的工作现在是审查AI生成的代码。"他展示了如何修改变量名，然后让AI继续工作，系统能够理解用户的意图并相应地更新所有相关代码。
"Windsurf不仅了解agents做了什么，还了解用户做了什么。我们的目标是拥有这种几乎像流动状态，用户所做的一切，AI也知道，能够预测意图。"
演示还展示了如何使AI继续进行更改，如将应用更改为"复古"风格，系统迅速做出响应，创建了一个视觉上吸引人的复古设计，甚至改进了之前添加的红色元素。
Varun总结了Windsurf的价值主张："AI不仅能够完全在应用空间中操作，还能在用户的代码空间中操作，修改代码并连接两者之间的差距。因此，它应该为不仅仅是纯粹构建应用的非开发者提供杠杆作用，也为专注于键盘的开发者提供帮助。"
当被问及新用户如何成功使用Windsurf时，Varun提供了两个关键建议："首先，要有一点耐心，既要有耐心，又要明确。当你要求应用程序进行一些更改时，它可能会做出许多不相关的更改。防止这种情况的最好方法是尽可能明确。我建议人们开始时进行较小的更改。如果有一个很大的目录，不要重构整个目录，因为如果出错，它会破坏20个文件。"
他的第二个建议是了解产品的优缺点："产品的用户学习产品的高低点。这有点像自动完成。当你使用自动完成产品时，你会认为一个只有30%被接受率的建议产品会非常烦人。但之所以不烦人，是因为你已经学会了70%的时间你不需要接受它。你知道何时从中获得价值。你也提前知道，如果你写的命令非常复杂，你就预期自动完成不会起作用。"
Varun还解释了该系统使用的模型："我们有一个进行规划的模型。我要说现在Sonnet是一个非常非常好的规划模型。我认为OpenAI的GPT-4.0也很好。但疯狂的是，我们尝试让基于Anthropic的模型或Sonnet模型尽可能多地进行高层次规划。然后我们在内部尝试运行所有必要的模型，为代理进行高质量的检索。"
他解释了为什么这种方法对大型代码库是必要的："例如，将整个1亿行代码的代码库发送给Anthropic不是一个好主意。首先，你不能这样做。那是超过15亿个代码标记，比目前最大的上下文链接大三四个数量级。但从成本和延迟的角度来看，你也不想这样做。"
Varun描述了Windsurf如何结合自己的模型和第三方模型："对于许多不同的部分，它基于开源。有趣的是，进行检索的模型实际上是完全在内部预训练的。对于进行编辑和自动完成的模型也是内部的。我们的观点是，我们能在什么方面做到最好？我们会去训练。但如果我们不会在某方面做到最好，我们不应该仅仅为了自我而去训练某些东西。"
关于他们训练数据的独特之处，Varun解释道："每小时我们可能从用户那里获得数千万条反馈。我们得到很多关于他们喜欢什么和不喜欢什么的反馈。对于自动完成这样的功能，我们得到很多偏好数据。这些偏好数据很奇特，它不像你在互联网上找到的数据。它就像用户在打字时的数据。想象一下，你在代码库中输入一些代码，代码在你输入时是不完整的，它不会是完整的形式，不像它在GitHub上那样。但我们有很多这样的数据。"
九、企业销售策略：为何AI初创公司需要重视销售团队
Varun分享了他们在早期就大力投资企业销售的独特经历，这在技术初创公司中并不常见。
"我们实际上在公司历史的早期做出了这个决定。我们在一年多前就聘请了销售副总裁。现在公司内部的销售团队已经超过80人，这是公司内部相当大的一个职能部门。"
他解释了这一决策的背景："当我们创立公司时，我们实际上有几位曾是销售运营人员的天使投资人。其中一位是Carlos de la Torre，他曾是MongoDB的首席收入官(CRO)。对我们来说，我们从来没有将企业销售和销售视为非常负面的事情。我认为这是技术创始人有时不太喜欢的一件有趣的事情。他们认为销售是过程中的一个非常负面部分，一切都应该是产品主导增长。"
Varun指出这并不是非黑即白的问题："企业销售真的很有价值。但也许当我们是一家GPU虚拟化公司和一家基础设施公司时，我们从未聘请销售人员的原因是我不知道如何扩展这些职能。我是销售产品的人。所以最终，如果我很难增量销售产品，我不知道我们如何将其变成一个可以扩展的流程。我不知道我们如何将业务收入从几百万增加到数亿，甚至数千万。如果我不知道如何做到这一点，我怎么能去聘请某人并让他们扩展它呢？"
然而，对于Codium，情况完全不同："另一方面，对于Codium，很快就有许多大型企业联系我们。仅从这一点，在2023年中期，我和公司的其他几个人开始销售产品。我们同时进行了数十个与大型企业的试点。我们很快就了解到，在这个领域需要建立一个大型企业动作。所以到2023年底，我们实际上聘请了我们的销售副总裁。在那之后很快就扩大了销售团队。"
他总结了这一洞察："如果你想向财富500强企业销售，仅通过刷信用卡来实现这一点是非常困难的。"
十、Windsurf实战中的惊人效果：让非开发者也能创建高级应用
OpenAI要30亿美金买的公司，Windsurf创始人Varun：创业无需每门功课是A，但不分部门，每个员工都要会用AI写代码
在谈到Windsurf在实际工作中的影响时，Varun分享了一个令人惊讶的故事，展示了AI如何使非技术人员能够构建复杂应用。
"当我们推出Windsurf时，我们要求公司的每个人都使用Windsurf构建一个应用，包括我们的销售团队和市场团队。有一个疯狂的统计数据，我认为人们会觉得惊讶，我们节省了超过50万美元的SaaS产品费用，因为我们的销售团队现在构建应用而不是购买它们。比如我们的合作伙伴负责人，不是购买合作伙伴门户产品，而是构建了自己的合作伙伴门户。他以前从未构建过软件。"
这种趋势可能会对某些SaaS行业产生深远影响。当被问及哪些领域可能面临最大挑战时，Varun提出："我认为那些非常垂直化的利基产品将受到很大竞争。我认为销售产品就是其中之一。我不想太负面，但在像我们这样的公司内部，让我们最好的工程师去构建一流的销售产品是非常困难的。没有足够的兴趣去做这件事，或者构建一流的法律软件产品或金融软件产品。对我们来说这非常非常困难。实际上，这对于构建这些产品的公司来说是一个很大的护城河，他们能够提出关于如何做这件事的有见解的立场，聘请足够好的工程师来构建软件。"
然而，AI工具的出现改变了这一格局："现在，领域专家现在可以访问构建他们最终想要的工具。如果你考虑一下为什么这些软件公司能够存在，原因是他们有许多功能。各种功能的组合适用于许多公司，但每个公司可能只想要10%的功能。但问题是，每个公司都没有能力维护一个软件或为10%的功能构建定制软件。但这现在已经完全改变了。现在他们可以了。"
他指出，这种变化颠覆了构建定制软件的成本计算："一直以来有这样的说法：如果我可以只花几美元购买软件，为什么要花任何时间构建自己的软件？但现在只需五分钟时间就能完成，而且可能甚至更符合你的系统。你购买软件的次数有多少次，你几乎在想，为什么没有与X的集成，而我实际上使用X？这让软件对你来说不那么有用。"
Varun将这种变化与传统的产品经理-工程师动态相比较："如果有人回顾演示的开始，它基本上就像一个产品经理在与工程师交谈。嘿，为我构建一个狗狗版Airbnb。这里是我用一些方框做的愚蠢模型。这几乎就像一个糟糕的产品经理在与工程师交谈，而它实际上有效。这就是这一切的疯狂之处。所以这就是为什么你分享的市场团队人员构建自己的东西的例子很重要——他们不需要了解产品构建，只需以一种荒谬的方式描述它，画几个方框说明你想要的样子，它就会制作一些东西。"
十一、招聘标准：能动性、技术实力与努力工作的价值
当谈到Codeium的招聘标准时，Varun强调了几个关键因素："我们有非常高的技术门槛。假设他们确实达到了技术门槛，我认为我们寻找的是对我们实际尝试解决的使命充满热情的人，以及愿意非常努力工作的人。"
他坦率地承认他们不会将公司描述为轻松的工作环境："我认为我们不会尝试说服人们，嘿，我们是一家非常轻松的公司，在这里工作很好。不，这是一个非常令人兴奋的领域，竞争非常激烈。如果公司里的人不是非常努力工作，你应该期望我们输。"
Varun表示，他在面试中寻找的一个重要信号是候选人关于工作投入的态度："我在面试中听到的最大警示信号之一是，当我问人们你愿意有多努力工作时，有些人实际上会说，嘿，我工作得很聪明。我基本上会问他们一个问题：如果我们公司有很多聪明的人，他们也努力工作，那么区别因素是什么？你是否只会拖累他们？"
他解释了为什么这个问题如此重要："我认为关于公司的一件事是，它就像这个巨大的团队项目。我认为关于不尽力的人的糟糕之处不是生产力，对吧？在某种程度上，当公司成为拥有数百名工程师的规模时，我不会考虑那一个不尽力的工程师。问题是与他们一起工作的团队几乎在说，这是公司内部的标准吗？这是期望吗？"
Varun提出了一个有力的问题："如果我告诉你，你有一个五人团队，而与你一起工作的其他四个人根本不在乎，你会觉得你应该有多在乎？不太多。所以对我们来说，这更多的是我们关心的事情。我们有一种非常协作的文化，这不是一项个人运动，但人们觉得他们可以依靠他人完成复杂的任务。"
关于如何处理当前环境下的技术面试，Varun指出："我们允许人们使用工具，因为我认为最糟糕的事情之一是如果有人来到这里却不喜欢使用这些工具——我们相信它们是巨大的生产力提升。我们确实让人们来公司现场，这样我们就可以看到他们如何在白板上思考问题。所以我们确实想看看他们如何即兴思考，希望他们不只是拿我们所说的，放进语音转换器，然后放入聊天，再拿出答案。"
然而，他强调虽然工具很重要，但基本的问题解决能力仍然至关重要："如果解决难题的唯一方法是把它放进ChatGPT，我认为这对我们来说是一个顾虑。"
十二、未来展望：AI将如何重塑软件开发和工程团队
当被问及关于构建AI产品的最反直觉见解时，Varun分享了对长期投资与短期成果之间张力的思考：
"我认为一件奇怪的事情是，网上每个人都对我们每周发布的短期成果感到非常兴奋。我们每隔几周就会进行这些更新。但实际上，我们在公司内部所做的很多赌注都是针对那些不是三四周，而是三、六、九个月远的事情。这是我们在内部工作的内容，因为我认为这就像我之前提到的，Lenny。"
他强调了不断创新和自我颠覆的重要性："我告诉公司每个人的目标之一是，我们应该每6到12个月就颠覆我们现有产品的状态。每6到12个月，它应该让我们现有的产品看起来很愚蠢。它几乎应该让现有产品的形式看起来很蠢。"
Varun描述了增量改进与破坏性创新之间的紧张关系："所以有这种奇怪的紧张关系，你想在市场上有一个产品，你想逐步迭代，倾听用户的声音，让它变得越来越好。但我要说，我们是第一个代理IDE产品。这就是我们的定位。我认为，除非我们继续证明自己，否则这种价值会很快贬值。而且我们需要以用户甚至没有要求的方式来证明自己。"
他指出，仅仅关注增量改进是不够的："所以这里有一种紧张关系，增量感觉非常安全，对吧？添加这一个按钮。用户说，嘿，我希望能够有这个下拉菜单来做X。但这不是我们将赢得胜利的原因。这只是基本条件。是的，我们会决定做一些这样的事情。我们可能不会决定做很多这样的事情。但它就像公司内部这些更长期的努力，几乎破坏现有产品，这最终是我们成功的原因。你需要在头脑中有这种奇怪的紧张关系，你也不能完全不听用户的声音，因为他们是你存在的原因。"
对于一个关于招聘更多工程师的问题，Varun提供了一个有趣的观点，似乎与AI将编写90%代码的预测相矛盾。他解释道："我认为这真的取决于通过增加更多工程师你是否获得增量价值。首先，我要说明，如果AI写了90%以上的代码，这并不意味着工程师的生产力提高了10倍。工程师花费的时间不仅仅是写代码。他们审查代码，测试代码，调试代码，设计代码，部署代码，导航代码。工程师可能做很多不同的事情。"
他引用了并行计算中的Amdahl定律来解释生产力提升的限制："如果你有100个时间单位，只有30个时间单位用于编写软件。如果我把30减少到3，我只把100减少到73。这只是27%的改进，对吧？从整体来看。所以我认为，看，我们肯定看到了超过30%，可能接近40%的生产力提升。但我认为对于我们正在解决的愿景，即使我说公司长期有200名工程师，可能仍然太少。"
Varun还提出了一个关于技术投资回报率的重要观点："如果你告诉JPMorgan Chase的CIO，她在软件上的年度预算是170亿美元，公司内部有超过5万名工程师。然后你告诉她，嘿，这些工程师现在每个人都能生产更多技术。这实际上意味着什么呢？建设技术的投资回报率实际上上升了。所以不投资更多技术的机会成本已经上升。这意味着你应该投资更多。"
最后，当被问及在开始Codeium之前希望知道什么时，Varun反思道："老实说，我希望我有...也许谦虚是错误的词，但这种更快接受错误的想法。我总是在想，当我们做决定时。我和我的联合创始人总是讨论，我们几乎都说，嘿，我希望我们几个月前就做了这个决定。我们总是这样说。而奇怪的是，从外部看，每个人都在说，哇，实际上，决定是在正确的时间做出的。但在我脑海中，我总是拍着自己的头说，如果我们几个月前就做出了这个决定会怎样？"
至顶AI实验室 作者：高飞的电子替身