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在 AI 編程領(lǐng)域，一家企業(yè)憑借驚人速度實現(xiàn)營收爆發(fā)，短短 7 個月便達(dá)成 1 億美元 ARR，小團隊創(chuàng)造出大業(yè)績的背后，既離不開對人才密度與產(chǎn)品體驗的極致追求，也面臨著行業(yè)競爭、用戶留存與商業(yè)化的多重挑戰(zhàn)，其創(chuàng)始人的訪談更揭示了 AI 應(yīng)用層競爭的核心邏輯與未來方向。

在今年的 AI 編程浪潮里，Lovable無疑是那個最靚的仔。

它的崛起速度幾乎可以用“離譜”來形容。僅僅 8 個月，Lovable 就做到了1億美元年化訂閱收入（ARR）；年底預(yù)計沖到2.5億美元，未來 12 個月更是直指10億美元ARR。

收入狂飆，估值自然水漲船高。今年 7 月，Lovable 完成了2億美元融資，估值來到18億美元，躋身歐洲最新的獨角獸。要知道，在此之前，它累計融資才2250萬美元。

更令人咋舌的是，這一切只靠 45名全職員工完成。小團隊跑出大奇跡，也讓它成為全球最受關(guān)注的 AI 應(yīng)用公司之一。

不過，熱鬧背后仍有很多疑問。前不久，Lovable 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Anton Osika 接受了 20VC 的專訪，聊到了不少外界最關(guān)心的話題：

在 AI 軍備競賽燒到應(yīng)用層時，決定勝負(fù)的關(guān)鍵是什么？

超高的人均產(chǎn)能背后，Lovable 是怎么篩選人才的？

面對 OpenAI、Anthropic，甚至剛剛上市的 Figma 的競爭，Lovable如何找到自己的位置？

以及，Lovable 最終想成為一個怎樣的產(chǎn)品？

如果你也在關(guān)注 AI 編程的未來，這篇訪談能給你不少答案。

01 速度與人才密度，才是AI應(yīng)用競爭的關(guān)鍵

Erik Torenberg：現(xiàn)在還有大量資金涌入AI，是資本軍備競賽嗎？是不是誰錢多誰贏？

Anton Osika：這更像是“組建最強團隊”的競賽，然后是“建立值得信賴的品牌”。資本有幫助，但對 Lovable 不是約束。若你要訓(xùn)基礎(chǔ)模型，算力可能是瓶頸；但我們是應(yīng)用層，關(guān)鍵在速度與人才密度。

Erik Torenberg：Zuck 給頂級工程師開“NFL 合同”，未來搶人有多難？

Anton Osika：難點不是錢，而是識別誰能真正茁壯成長、帶動文化與產(chǎn)品?；A(chǔ)模型那邊買的是“少數(shù)頂尖訓(xùn)練 know-how”；應(yīng)用層的人才畫像不同——我看成長斜率（slope）、可塑性、團隊協(xié)作與文化契合，然后給高于市場的薪酬。

Erik Torenberg：你在招聘上有哪些不那么顯而易見的標(biāo)準(zhǔn)？

Anton Osika：我看“成長斜率”。和候選人聊天時，如果我持續(xù)學(xué)到東西、對話很有動能，說明他會快速適應(yīng)與成長。再者，我會盡可能“回放他過去的工作現(xiàn)場”，從實際產(chǎn)出里找信號。

Erik Torenberg：你同意 Cognition 的 Scott 嗎？他主張員工入職后每周工作六天、全力以赴；不愿意就離開。

Anton Osika：我的標(biāo)準(zhǔn)是影響力。在 Lovable，目標(biāo)是比別的公司同崗位產(chǎn)生 10 倍影響。做到這點要足夠優(yōu)秀、專注、發(fā)揮長處。對有些人來說意味著要投入很多時間，但不是人人都必須 6 天制。我更看的是結(jié)果，如果你說明天要離職，我會不會覺得“絕對不行，你太關(guān)鍵了”？這是我評估績效的方式。

Erik Torenberg：這就是所謂的 Keeper Test（守門員測試）？

Anton Osika：對，就是它。

Erik Torenberg：這會影響你怎么搭團隊嗎？

Anton Osika：會。它會讓大家更清楚：我該怎么提升自己的影響力。我也會據(jù)此反思：當(dāng)前組織結(jié)構(gòu)是否最優(yōu)。當(dāng)然，文化很重要，頻繁大調(diào)整會傷害文化；但基于業(yè)務(wù)的定期檢視和優(yōu)化，是必要的。

02 大部分收入流向了模型，留存才是終極護城河

Erik Torenberg：你之前說人才第一，品牌第二。那在你看來，什么是偉大的品牌？

Anton Osika：一個很直觀的例子是蘋果。他們對細(xì)節(jié)近乎苛刻，哪怕因此走得慢，但正是這樣建立了極強的用戶信任。那就是偉大的品牌。我們在 Lovable 也希望如此——每次更新產(chǎn)品時，都要確保真正理解用戶，并預(yù)測用戶的反應(yīng)。

Erik Torenberg：Lovable 被質(zhì)疑最多的一個點是缺乏護城河。你怎么看護城河？

Anton Osika：用戶不愿意離開的平臺，就是有護城河。用戶在平臺上沉淀了價值，并每天都在受益。Lovable 正在成為這樣的平臺。今天 Lovable 更多扮演技術(shù)合伙人，未來要成為全面合伙人：財務(wù)、運營、結(jié)算、增長……都幫你搞定。做到這點，用戶自然不會離開。

Erik Torenberg：那是不是所有創(chuàng)始人從第一天起都不用管護城河問題？

Anton Osika：護城河是隨著時間建立的。我有個朋友打過一個比喻：AI 創(chuàng)業(yè)公司像被大炮射上天的雞。每天都有新的“雞”被打上天，如果你撲騰得比別人快，就能飛得更高。這是早期最該關(guān)注的。

Erik Torenberg：這比喻很形象。那另一個批評是：這些應(yīng)用的單元經(jīng)濟性并不好。如果我給你一美元，有多少直接流向 OpenAI 或 Anthropic？

Anton Osika：具體數(shù)字不便透露，但在付費使用上，確實大部分會流向模型提供商。

Erik Torenberg：那未來會怎樣變化？

Anton Osika：我們希望大部分營收來自用戶對平臺的長期留存，而不是單次付費。等用戶覺得“離不開”，就會長期訂閱；到那時，算力只是小頭。

Erik Torenberg：那是不是說，未來不需要最先進(jìn)的模型，也能滿足很多應(yīng)用？比如搭個簡單的 “About Me” 網(wǎng)站？

Anton Osika：是的。隨著應(yīng)用成熟，AI 會更貼合具體場景，很多事不需要最強模型。但目前還早?，F(xiàn)在 AI 每個月都有新突破，我們要做的是迭代夠快，讓用戶用到“明天的能力”，而不是只停留在今天。

Erik Torenberg：所以你是在為“明天的模型能做的事”構(gòu)建，而不是停留在當(dāng)下？

Anton Osika：沒錯。未來會分層：簡單問題走得快、幾乎不耗算力；遇到新情況（比如構(gòu)建復(fù)雜軟件），就需要深度思考。我們要做的，是讓用戶持續(xù)享受最新模型的突破。

Erik Torenberg：token 定價會是利潤來源嗎？很多用戶并不真正理解 token 的價格，你們能靠加價獲得更高利潤嗎？

Anton Osika：我們看過數(shù)據(jù)，僅 Lovable 應(yīng)用就有超過 1000 萬美元的 ARR 流經(jīng)底層模型?，F(xiàn)在用戶要自己連接多家供應(yīng)商，流程很復(fù)雜，我們正努力把它簡化。若能降低底層成本，也可能在上面留出合理毛利。

Erik Torenberg：那你怎么看“延遲利潤優(yōu)化”？像外賣，前期毛利差，但密度起來就好了。Lovable 需要耐心嗎？

Anton Osika：這是兩難。一方面，Revolut 的 Nick 建議算清回本周期，極致優(yōu)化獲客，讓增長更快；另一方面，我也很看重?fù)屨夹闹恰⑾茸銎放坪陀脩粢?guī)模。兩種思路我都在權(quán)衡，就像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的權(quán)重，會動態(tài)調(diào)整。

Erik Torenberg：這很像一個鐘形曲線：早期靠品牌拉動，中期做極致優(yōu)化，后期又回到品牌。

Anton Osika：對。如果能全都做當(dāng)然最好，但現(xiàn)實里通常要聚焦。

Erik Torenberg：現(xiàn)在 Lovable 用戶的忠誠度怎么樣？

Anton Osika：一半一半。有人很看品牌；也有人只看性價比，失望就會換。兩類人都要兼顧。最后還是要用“最好用的產(chǎn)品 + 最高的價值”，把大家都吸引過來。

03 不止編程，而是押注人類進(jìn)入AI的入口

Erik Torenberg：有什么是你現(xiàn)在沒做、但最想做的？

Anton Osika：我在重新思考“如何構(gòu)建應(yīng)用”。Lovable 目前采用的是過去幾十年軟件開發(fā)的最佳實踐，但未來不會這樣。未來所有應(yīng)用都會嵌入 AI，會有極其無縫的支付和結(jié)算。我希望 Lovable 不只是一個“超人般的工程師”，而是一個“幫你打造未來應(yīng)用的工程師”。

Erik Torenberg：OpenAI 和 Anthropic 會不會直接做 Lovable 的競爭產(chǎn)品？

Anton Osika：從長期看，很多人都會提供我們今天提供的服務(wù)。關(guān)鍵在于團隊執(zhí)行力。我們必須始終領(lǐng)先，為客戶提供更好的體驗和更高的價值。

Erik Torenberg：你更擔(dān)心誰來做 Lovable 式產(chǎn)品：OpenAI 還是 Anthropic？

Anton Osika：我們在押注“成為人類進(jìn)入AI的入口”。目前，OpenAI 在終端體驗上更強，是更嚴(yán)肅的對手。

Erik Torenberg：當(dāng)初我看好 Lovable 的核心原因是市場擴張性太強了。就像當(dāng)年的 Uber，沒人能想到會長成那樣。把 Lovable 當(dāng)成“建站工具”是錯的，它的潛力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于此。

Anton Osika：同意。補充一點企業(yè)場景：如果我是大企業(yè)的 CEO/CTO，我不會只想“怎么讓工程師更高效”，而是要更快拿到我們該做什么的真實反饋。這意味著公司里所有人都能在同一個地方直接改產(chǎn)品、提想法。這個能力不可能一夜之間造出來，所以我們先從創(chuàng)始人切入，再把同樣的體驗帶進(jìn)企業(yè)。

Erik Torenberg：這確實讓創(chuàng)意更民主化。我采訪過 Duolingo 的 CPO，有兩個設(shè)計師（不是 PM）做出了“象棋”功能，后來成了正式產(chǎn)品。他們一開始用的是通用工具。我也希望這樣的故事發(fā)生在 Lovable 上。那是不是意味著我們會跳過傳統(tǒng)的“設(shè)計流程”和頭腦風(fēng)暴，直接進(jìn)入原型？

Anton Osika：我們現(xiàn)在做的事情，就是把“從想法到可用產(chǎn)品”的前半段做快做順，原型、內(nèi)部驗證、用戶驗證，幾分鐘/幾小時就能做出已驗證、可試用的產(chǎn)品。后半段（增長、運營、測試、QA 等）我們在加緊補齊。最終希望用一個工具，讓有好想法的人把時間都花在想法上，而不是“產(chǎn)品+設(shè)計+工程”的分工拉扯。

Erik Torenberg：那“前半段”的競爭呢？比如 Figma Make 從設(shè)計走到原型，會不會威脅到你們？

Anton Osika：不太擔(dān)心。很多團隊過于追求像素級完美，速度就慢了。未來更高效的方式是：人只要描述理念/風(fēng)格/目標(biāo)，AI 負(fù)責(zé)具體落地；再把外部反饋回灌給 AI。我們會把營銷、增長、測試、質(zhì)量也接上，形成一條有主見的、一體化生成鏈。對大多數(shù)人來說，繼續(xù)在 Figma 里慢慢摳細(xì)節(jié)，反而拖慢進(jìn)度。

Erik Torenberg：那 Figma 還會扮演什么角色？

Anton Osika：在需要像素級完美的場景里，F(xiàn)igma 依然很有價值。未來有多少團隊繼續(xù)走傳統(tǒng)工具、多少轉(zhuǎn)向像 Lovable 這種更“有觀點”的全鏈路方式，現(xiàn)在還不好下定論。

Erik Torenberg：你覺得 Lovable 現(xiàn)在的“觀點性”夠不夠？

Anton Osika：我們在靈活性和開發(fā)速度之間做了平衡?，F(xiàn)在 Lovable 足夠靈活，工程師能隨時接手和修改；但如果我們更“有主見”，確實還能更快。

Erik Torenberg：理想情況下，你想在哪些地方更“有主見”？

Anton Osika：在理想情況下，我們會直接規(guī)定“AI 應(yīng)用應(yīng)該怎么建”，也更清楚未來的最佳做法?，F(xiàn)實里很難，因為 AI 變化太快、月月有新能力，所以我們必須保留一定靈活度。等到時機成熟，Lovable 就能替用戶直接決定后端架構(gòu)、工作流、自動化等，而不是依賴用戶寫大量 prompt?，F(xiàn)在用戶還是要寫不少 prompt 去細(xì)化引導(dǎo)。

Erik Torenberg：五年后還需要 prompt 嗎？

Anton Osika：還會有，但形式會變。很多細(xì)枝末節(jié)的 prompt，會被高度個性化的上下文替代。

Erik Torenberg：能解釋一下嗎？

Anton Osika：prompt 本質(zhì)就是給 AI 提上下文和目標(biāo)。就像一個非常熟你的老同事，你只要說“去斯德哥爾摩辦個黑客松”，他就能按你的習(xí)慣把事辦好。未來的 AI 也會這樣：根據(jù)你的偏好和歷史語境，自動給出更貼合你的結(jié)果。

Erik Torenberg：到 2026 年底，Lovable 會變成什么樣？

Anton Osika：像你完美的聯(lián)合創(chuàng)始人。從一個想法出發(fā)，到拿到用戶、做增長、打磨功能，再到和用戶溝通（郵件、短信、其它渠道），它都會全程陪跑并主動優(yōu)化。

Erik Torenberg：也就是你們要吃下整個堆棧？

Anton Osika：對。我們會以高度有主見的方式，覆蓋完整產(chǎn)品生命周期。

Erik Torenberg：包括郵件營銷、短信營銷這些中間環(huán)節(jié)也都做？

Anton Osika：沒錯。這也是企業(yè)真正需要的。過渡期里，不少企業(yè)會先用 Lovable 讓小團隊快速把想法做成可運行原型，效率非常高。

/ 04 /ARR破億背后：三類核心用戶與企業(yè)加速覺醒

Erik Torenberg：你們 7 個月 ARR 就到 1 億美元，太夸張了。能不能說說這些收入主要來自哪些用戶？

Anton Osika：主要分三類：

第一，大約 80% 是在用 Lovable 做復(fù)雜應(yīng)用的人，很多是創(chuàng)業(yè)者，直接把想法做成可用的產(chǎn)品。

第二，大約 10% 來自大企業(yè)內(nèi)部團隊，他們用 Lovable 幾小時做出可運行的 demo，再決定要不要交給工程團隊正式落地，這塊增長很快。

第三，大約 10% 是個人網(wǎng)站和小企業(yè)站點等輕量需求。

Erik Torenberg：企業(yè)這塊為什么漲得快？

Anton Osika：大公司的需求正在“覺醒”。有的產(chǎn)品團隊已經(jīng)明確說：不再只寫產(chǎn)品文檔，必須拿出可運行的 demo。Lovable 正好能把這個流程壓縮到幾個小時內(nèi)。

Erik Torenberg：這就是理想結(jié)構(gòu)嗎？

Anton Osika：我們主要服務(wù) AI-native 創(chuàng)業(yè)者。一個人也能做獨角獸；他們在大公司也有工作，還會幫朋友/家人做網(wǎng)站。三類需求會長期并存。

Erik Torenberg：從“價值提取”看，hobbyist（業(yè)余愛好者）市場是不是更大？比如 70 億人都可能需要一個 About Me 頁面？

Anton Osika：我們的起點不是hobbyist，而是被“不會寫代碼/請不起工程師”卡住的創(chuàng)業(yè)者。先幫他們把事業(yè)啟動，這里價值最明顯。隨后會自然下沉到更大眾的輕量需求。所以一開始我們更看重創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)用戶，而不是只盯 hobbyist。

Erik Torenberg：（玩笑）要不要搞個 “Lovable 假日基金”，請大企業(yè)的頂尖人才放假一周，整周只用 Lovable，用完就辭職創(chuàng)業(yè)？

Anton Osika：（笑）主意不錯。補充一個商業(yè)視角：很多未來的大公司還沒誕生。AI 會讓他們更快迭代、更貼近客戶、把成本打下來。Lovable 要做這場運動的核心工具，長期會帶來很大的收入。至于各細(xì)分市場最終占比，會取決于企業(yè)端與消費者端的終局花費；如果我們繼續(xù)主導(dǎo)這個新類別，份額會自然收斂到那個終局結(jié)構(gòu)。

05 先做人人愿意用的產(chǎn)品，用體驗驅(qū)動數(shù)據(jù)飛輪

Erik Torenberg：你剛才提到 Rev 的 Nick。他說過一句我最喜歡的“文化論”：“我不談文化，我只想贏。人的幸福來自成長與發(fā)展，而成長最好的土壤就是贏。你在贏，就會成長，也會因股價上漲而積累財富?！?/p>

Anton Osika：這話說得好。

Erik Torenberg：同感。那回到 Lovable，現(xiàn)在你最想改的文化點是什么？

Anton Osika：我們有一部分人主動性強、愛新點子、追求新鮮——早期很重要。可公司變得更成熟后，第一優(yōu)先級應(yīng)該是把已有東西做得更穩(wěn)、更高質(zhì)量。我希望多一點 “農(nóng)夫心態(tài)”：慢下來打磨質(zhì)量、優(yōu)化流程，長期反而跑得更快。

Erik Torenberg：也就是更有取舍，選對花時間的地方？

Anton Osika：對。就像“牛仔 vs 農(nóng)夫”：牛仔靠短期突擊，農(nóng)夫做長期耕耘。我們需要多一點后者。

Erik Torenberg：但我也喜歡短期優(yōu)化。一些中國團隊就很厲害，貼膠帶式快速拼裝、迭代極快，所以發(fā)展很猛。

Anton Osika：有 PMF 且要守品牌時，就不能總貼膠帶。要花時間把組織與產(chǎn)品的各部分搭穩(wěn)、把質(zhì)量打上去，這樣長期才會更快。這是地基。

Erik Torenberg：回頭看，Lovable 的發(fā)展中有什么事是你現(xiàn)在覺得不該做的？

Anton Osika：愿景當(dāng)時很清晰，但執(zhí)行順序不清。我做過一個開源工具 GPT Engineer，社區(qū)有人在用?，F(xiàn)在看，應(yīng)該果斷放棄，把精力 100% 投入 Lovable。

Erik Torenberg：為啥？開源不是能幫你們拿到用戶反饋嗎？

Anton Osika：開源對很多公司有用，對我們卻成了分心項。最重要的是聚焦一個方向，找出公司最大的瓶頸并先解它——這是增長最快的路徑。

Erik Torenberg：那你們現(xiàn)在在董事會上討論的最大瓶頸是什么？

Anton Osika：長期：找到既懂技術(shù)、又懂產(chǎn)品的技術(shù)型產(chǎn)品工程師，把 Lovable 推進(jìn)到下一階段、多線創(chuàng)新。短期：一邊增強 AI 能力、打磨用戶體驗，一邊承接激增的企業(yè)需求，把兩端都做好。

Erik Torenberg：最難招的崗位是什么？

Anton Osika：高級工程師。因為很難判斷他們過往的成功能不能在 Lovable 同樣轉(zhuǎn)化為價值。

Erik Torenberg：你在招聘上犯過錯嗎？

Anton Osika：有。授權(quán)過度過幾次，沒有足夠確認(rèn)候選人是否真的是以目標(biāo)為驅(qū)動。

Erik Torenberg：你在創(chuàng)業(yè)過程中，最大的改觀是什么？

Anton Osika：一開始以為應(yīng)該先做 Agent（即便模型還沒準(zhǔn)備好）。后來發(fā)現(xiàn)應(yīng)該先做一個很多人會用的產(chǎn)品，把用戶體驗打磨好，形成數(shù)據(jù)飛輪，而不是只盯著優(yōu)化AI本身。

06 快問快答：更看好Grok，做空Anthropic

Erik Torenberg：今天的 AI，是把1× 工程師變 10×，還是把10× 工程師變 100×？

Anton Osika：兩個都成立。AI 能幫新人補短板、從 0 到 1 再到 10；也能讓高手在復(fù)雜系統(tǒng)里進(jìn)一步加速，從 10× 到 100×。

Erik Torenberg：未來五年，工程團隊的規(guī)模會怎么變？

Anton Osika：在最好的一批公司里，工程師會更像“翻譯層”+“產(chǎn)品思維”：直接和客戶溝通，用 AI 快速改產(chǎn)品。結(jié)果可能是：有的公司反而會招更多工程師，因為這樣能跑得更快。

Erik Torenberg：所需技能會變嗎？

Anton Osika：會。通才更重要。要看得懂整套系統(tǒng)如何拼起來，把很多專業(yè)細(xì)節(jié)交給 AI 去完成。

Erik Torenberg：很多大公司受數(shù)據(jù)權(quán)限和安全限制，暫時用不了 AI。未來十年會不會出現(xiàn) incumbents（現(xiàn)有龍頭公司）的大洗牌？

Anton Osika：會。比如銀行本質(zhì)是軟件公司，但系統(tǒng)迭代很慢。會出現(xiàn)從零為 AI 設(shè)計的新公司，更快、更好、更便宜地滿足客戶。大型企業(yè)也有信任等優(yōu)勢，但很多會被更強的新公司替代。

Erik Torenberg：說到 benchmark（基準(zhǔn)測試）和評估，它們是不是有點扯？

Anton Osika：會越來越失真。這叫古德哈特定律：一旦圍繞某個指標(biāo)去優(yōu)化，這個指標(biāo)就不再是好指標(biāo)。很多基準(zhǔn)測久了都會“變味”。

Erik Torenberg：那在 Lovable 內(nèi)部，哪些指標(biāo)會變得沒意義？

Anton Osika：凡是能被刻意“刷”出來的就不可信。比如“有多少人點了點贊”。如果我們?yōu)榱死c贊去講段子，那這個指標(biāo)就被 hack 了，自然失真。

Erik Torenberg：你覺得關(guān)于 AI 的普遍看法，哪條是錯的？

Anton Osika：AI 比人類更聰明（在合適的條件下）。很多人不同意。

Erik Torenberg：現(xiàn)在大家還不同意嗎？

Anton Osika：是的。因為它有時會犯蠢。但給足上下文或放進(jìn)有明確目標(biāo)的系統(tǒng)里，它在那些場景下確實比人強。

Erik Torenberg：AI 會遇到瓶頸，還是繼續(xù)指數(shù)級提升？

Anton Osika：兩者并存。把所有復(fù)雜能力都塞進(jìn)同一個模型會有瓶頸；但科學(xué)、工程、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域還在指數(shù)段，會持續(xù)爆發(fā)（新藥、新療法等）。

Erik Torenberg：估值：OpenAI 3800 億，Anthropic 1800 億，xAI（Grok）1000 億。你投誰、做空誰？

Anton Osika：買 Grok，做空 Anthropic。

Erik Torenberg：為什么？

Anton Osika：因為我覺得 Grok 的團隊做了一件我非常尊敬的事——他們在數(shù)據(jù)標(biāo)注上招募了一批“使命驅(qū)動型”的人，他們稱之為 AI 教師（AI tutoring），團隊士氣很高。OpenAI 近期動蕩多；Anthropic 雖然企業(yè)增長快，但士氣不如 Grok。

Erik Torenberg：是不是 OpenAI 贏消費者（下一個 Google），Anthropic 贏開發(fā)者和企業(yè)？

Anton Osika：未必?？赡軙霈F(xiàn)新領(lǐng)跑者，超出現(xiàn)在的想象。

Erik Torenberg：新領(lǐng)跑者會來自中國嗎？

Anton Osika：有可能（五五開）。中國公司用戶理解不一定強，但模型本身可能做到全球最強，這點讓我有點擔(dān)心。

Erik Torenberg：如果 Lovable 最終需要用中國模型呢？

Anton Osika：只要對用戶最好，且沒有隱私/合規(guī)負(fù)面，我們就會用。

Erik Torenberg：未來是開放模型贏，還是封閉模型贏？

Anton Osika：最強的會是封閉；但開放給了靈活性和生態(tài)，很多人也會選開放。

Erik Torenberg：（笑）那我就不幫你引薦了。換個問題：哪家被忽視、卻值得關(guān)注的 AI 公司？

Anton Osika：瀏覽器方向：如 Strawberry、Arc、Perplexity——挺期待他們的發(fā)展。