感謝 Turing Post 和 AI Breakdown 的報導！也感謝 Twitter 上的討論。感謝 Niko 關注了 Agent Lab 論點——該文後來已在 Latent Space 上更新！

開門見山地說：我將加入 Cognition，也就是打造 Devin 這位 AI 軟體工程師、如今也擁有 Windsurf 這個 Agentic IDE 的團隊。Smol AI 的大部分成員也將作為這次交易的一部分一同加入 Cognition，而我仍會獨立於 Cognition 之外，繼續經營 AI Engineer 和 Latent Space（隨著組織調整，我也很高興 Lia 將升任 AI Engineer 的總經理）。

註：我過去一直相當公開自己曾擔任多家公司的顧問，最近一家是 Fireworks，雖然我會強力捍衛 AIE 和 LS 的中立與獨立性，但顯然這次與 Cognition 的合作規模遠大於以往，因此想藉著這次募資的機會分享一些想法，既是寫給未來的自己，也是給正在審視這項決定的各位。

2024 年 4 月我第一次試用 Devin 時，因為傾向給予正面評價而被罵得很慘，當時大家只想談那支 Upwork 影片。但其實我 私下可是給了他們不少嚴厲的回饋，話說回來，這本來就是在有禮貌的場合該有的做法。快轉到今天，Cognition 宣布在兩年內從零做到 100 億美元的 Series C 估值，而我也等於是打包行李加入他們了 [1]。

我想解釋一下，為什麼儘管估值已出現歷史性的飆漲，我還是基本上把自己在 Smol 的「籌碼」全押在 Cognition 上：

1. 非技術面論點：Code 短期可期，AGI 長路漫漫
2. Agent 論點：Agent Lab 的崛起
3. 工程師論點：掌握同步／非同步光譜
4. 商業模式：企業採用量計費，個人享有低價席次
5. 團隊：頂尖工程師加上火力全開的 GTM

以上五點，基本上就是帶你走過「為何加入 Cognition」這個想法迷宮的路徑。接下來就逐一說明。

Code 短期可期，AGI 長路漫漫

說 AI 領域中不是每件事都同等值得投入，或許聽起來像是老生常談，但我們的實際行動卻常常流露出錯誤的自滿或等價心態。要拆解這個巨大的高維空間、抓住最重要的那個位元，方法就是把它投影到兩個最關鍵的主成分上。對我而言，那就是起飛速度以及達到理想情境時的經濟價值：

我核心的體悟是：Code AGI 將在完整 AGI 所需時間的 20% 內實現，卻能捕捉 AGI 80% 的價值。AGI 的帕累托法則很簡單：與其等待，不如現在就做 Code AI。

包括 OAI、Anthropic、GDM、Xai，甚至 DeepSeek 和 Reflection 在內的許多模型實驗室，現在都將「Code AGI」視為通往 AGI 的關鍵路徑。這在兩三年前對圈內人來說已是隱約可感的趨勢，畢竟眾所皆知，加入程式碼能力能提升 LLM 的推理能力，當然，兩年前我也對 Code Interpreter 加入迴圈感到非常興奮。但隨著 OAI 打造 Codex 作為 A-SWE 的一環、Anthropic 推出 3.5+ Sonnet 與 Claude Code，以及 GDM 以高階挖角方式延攬 Windsurf 的領導團隊，我認為實際行動終於追上了這個想法。

大家都指出，程式碼是一個可驗證的領域，因此進展比不可驗證的領域更快，但當然，投入 Code AI 另一個美好的特性是，它是唯一[0]能遞迴自我改進的領域——打造 Code AI 的人可以直接用自己的產品來解決自身的需求。無需多言。

當我加入時，還在努力尋找「不要加入」的理由，我問了 Scott 關於 TAM 的事。他笑了。我覺得自己很蠢。我知道這是個蠢問題，但當你以 50 倍營收加入一家新創時，確實得評估潛在的回報。大致上的概念是，自從第一位程式設計師 Ada Lovelace 公開質疑巴貝奇分析機是否真能造出會思考的機器以來，我們在軟體歷史的每個階段都低估了軟體的 TAM。以今天開發者一年 10 到 30 萬美元的成本來看，有太多太多軟體只是因為太費工而根本沒被做出來。

好吧，所以你決定投入 Code 領域。那要去哪裡做？

Agent Lab 對決 Model Lab

註：你可能會對我刻意避開「Agent Lab」的明確定義感到不耐。更多內容請見 這篇文章……

從 2015 年（OpenAI 成立時）到 2025 年，最該待的地方顯然是模型實驗室，見證了 預訓練、擴展與推理這三大典範。隨著 OpenAI 如今估值 5000 億美元、一年燒掉高達 450 億美元，Anthropic 達到 2000 億美元，加上 GDM、Xai、中國的實驗室以及越來越多競爭模型不斷擴張，模型多樣性已成現實，為應用層的開發者提供了全新的優化空間。雖然理論上能善用最頂尖的模型對 Agent Lab 來說是一大優勢，但 Agent Lab 在商業上的立足點其實很簡單：「我跟不上這麼多 AI 的東西，乾脆請一群整天鑽研這些的人來幫我們保持領先」。這大概就是 AI 常態分布中後段那 90% 的人所能理解的抽象層次。

在 2025 年到未來的「Agent 十年」裡，非共識的觀點或許是：在「Agent Lab」工作反而能帶來相對的超額報酬（alpha）。

• Model Lab 是產品後置，Agent Lab 是產品優先：2023 年 AI 新創的標準玩法是募一大筆錢去買自己的 GPU 農場、打造自己的模型，然後想辦法獲利。Inflection、Stability、Magic.dev 都屬此類，而這些公司很快就黯然退場，賽局也跟著演進。到了 2025 年，又出現一波更強的新 Model Lab 浪潮，雖然結果尚未可知，但同樣是產品後置，從 Poolside 到 Thinking Machines 皆然。Safe Superintelligence 甚至驕傲地宣稱在推出「最後一個產品」之前不會發布任何產品。很酷，但與此同時客戶還在等。Agent Lab 則是先推出產品，然後隨著累積資料、營收、信心以及對問題領域的深刻理解，再往下紮根。但這並不代表 Agent Lab 與 Model Lab 是對立的，因為……
• Model Lab 打造前沿模型，Agent Lab 則將其適配到前沿尚未完全解決的領域：未來已經到來，只是尚未均勻分布。以有趣且相反的兩種方式來看，Agent Lab 要嘛是將前沿「分發」到尚未觸及的市場，要嘛是將未來「提前拉近」（要嘛是在 AI 領域每 1.5 年單位智慧成本下降 1000 倍的趨勢前，先燒創投資金卡位，要嘛是透過合理的 Agent 定價，並利用像是 self-consistency 這類技巧從現有模型中榨出更多效能，以模擬擁有未來模型的效果。由於實質上作為「厚實的 GPT 包裝」所帶來的經濟誘因，Agent Lab 更有動力去嗅出 Model Lab 尚未聚焦的高價值前沿，並在 Model Lab 意識到之前保持領先（就像 Cognition 所經歷的那樣）
• Agent Engineering 將挺過苦澀教訓（Bitter Lesson）：我顯然是支持 Agent Engineering 的，但沒錯，那些深信苦澀教訓的人會非常非常難以忘掉 Hyung Won 的那張歸納偏置圖。
  • 但你可以 靠工程手段超越苦澀教訓，而 harness（框架／支架）甚至能在推理典範轉移中存活下來 survive even reasoning paradigm changes：

（要超級明確地說，這並非常態，大多數 harness 都會敗給苦澀教訓，但優秀的 Agent 團隊會讓寫出下一個 harness 變得容易，並駕馭效能的浪潮。）

我覺得這一段的論點不如其他段落那般有說服力，這也是為什麼我還沒準備好發表一篇完整的「為何選擇 Agent Lab？」文章，因為我們對於「如果 OpenAI 也來做這個怎麼辦？」這個問題，仍然沒有很好的答案。我可以岔題一下，分享我草擬的一小段，標題是……

細節中的 Devin

• 「極度有效」的「LLM in a Loop」這種過度簡化的說法，與 Devin 和 Cascade 這類 Agent 之間的差異，就在於開發者長期低估的那「最後 10%」。
• 打造最頂尖的 AI 程式設計 Agent 與 IDE 需要大量的整合工作，以及每個月數十項改進，這些全都記錄在我們的 release notes 中，從我們的 MCP Marketplace（包含官方的 Datadog、Sentry、Figma、Supabase、Vercel、Stripe、Playwright 等 MCP）到 UI 改進，再到涵蓋 Linear、Slack、Azure DevOps 到自建 GitLab 等極為長尾的企業整合細節打磨。
• 上線 10 個月後，Windsurf 現已被數十萬名開發者積極使用（你有看到那些 meetup 嗎？！？），而我們正投入極大的資源，進一步打磨、整合並創新同步與非同步兩大 Agentic 編程面向，並在整合以及合規／安全／隱私／可觀測性／部署／可擴展性等需求上做到經得起考驗，從最小的團隊到全球最大的企業皆然。

企業整合那龐大的覆蓋面，是 Windsurf 的 Anshul 曾在 LS 上撰文談過的，雖然 Model Lab 當然也在乎服務企業客戶，但這類事情並不在他們的優先清單上：

好吧，所以要在 Agent Lab 做 Code。那要選哪一家？

掌握同步／非同步光譜

要專注在 AI Coding 的哪個環節，也是非常重要的問題。選錯了就會原地空轉。選一個思考框架：

• AI 軟體開發生命週期（SDLC，甚至是 ADLC）：這是我的框架——如果選這個，你最後會去做測試、評測，或許還有閘道器（gateway）。很酷，當然也很有價值。
• 軟體使用者角色：有以下幾種：
  • 非技術背景的 Vibe Coder
  • 專業軟體工程師／架構師
  • 專業軟體工程師／基層執行者
  • 半技術背景的工程經理／PM／設計師
  • SRE／待命負責人
  • 資料／商業分析師
  • 等等。這些都很棒，而且每個人都會賺得盆滿缽滿，但當我思考誰擁有最多預算、最高品質的營收時，基本上就會走上跟我一樣的路。
• 自主程度：Karpathy 的 自主程度滑桿——太低就無趣，太高就會失敗。

在這裡，Cognition 再次因選對了版圖上的定位而讓我印象深刻，以及他們超快速收購 Windsurf 的決策：

像 Greg Brockman 這樣的人已經談論 Agentic Coding 在本地與雲端之間無縫流動好一段時間了，而憑藉在光譜兩端各自成熟的兩項產品，Cognition 在這方面大有可為，儘管它還需要在某個時間點將這份潛力兌現，因為目前這些編程習慣與 UX 規範根本還沒被發明出來。

我對光譜中非同步的那一端特別偏愛。我認為「Slack 就是殺手級的 Agent UI」，因為歸根究柢，這就是我們與遠端合作、可能從未謀面的人類同事的互動方式——@ 他們、等待工作完成，並在過程中與他們對話：

Devin 在這方面做得最久，是這個品類當之無愧的領頭羊，儘管這種特定的形式／整合當然很容易被複製，因此需要許多其他功能與優勢來守住地位。下面的商業數據顯示，儘管早期有些品質問題，它目前表現還不錯。

我在光譜另一端常聽到的另一種反駁是：「拜託，IDE 都快消失了，VSCode 的分支根本是商品，看看我那個用 Claude Code 的朋友」。對此我想說，當人們開始管理一堆 Claude Code 時，第一件想做的事就是打造一個用來管理它們的 UI。接著是檔案總管，然後，然後……

好吧，所以要在同時掌握同步與非同步的 Agent Lab 做 Code。剩下沒幾家了……而且其中任何一家都能打造出其他家的東西……

企業用量計費，個人低價入場

在這裡我要脫下 AIE 的帽子，戴上 CFA 的帽子。讓我摘錄一些最終出現在 官方部落格文章中的資訊：

• 在收購 Windsurf 之前，Cognition 的 Devin ARR 從 2024 年 9 月的 100 萬美元成長到 2025 年 6 月的 7300 萬美元，使用量呈指數級成長。整個過程我們的成長始終保持高效，公司成立至今的總淨消耗（net burn）不到 2000 萬美元。

未來一個月還會有更多資訊釋出，但光是這幾句話就有很多值得剖析的地方。我只想強調這點：絕大多數的營收基礎都是正毛利的，我們認為這對於建立一個讓工程師與企業能據此規劃有價值工作的永續商業模式至關重要，同時還能從他們的 Agent 身上獲得數個量級的價值回報。

所以，不像業界謠傳的極度負毛利，Cognition 不知怎地打造出了一個非常高效的商業模式，這意味著它很可能能長久經營，定價也是可持續的。這源於一開始就設定了正確的初始條件：以每月 500 美元的訂閱作為起點（以分配基本的容量），但實際上是按 Agent Compute Units 計費——沒有席次費！這意味著商業模式與客戶高度一致——用量成長，你的營收就成長。以此為企業建立一個健康、正毛利的業務，你接著就能無限期地補貼個人開發者每月 20 美元的自助式低價席次，甚至在一個週末內承接 Windsurf 的全部用戶群。反向建立的商業模式則要脆弱得多。價格具有向上僵固性，一旦起步定價過低，就很難再往上調，你也很容易淪為自己用戶群的人質——他們當初是為了一種價值主張而來，現在卻被端上了另一種。

• 收購後的成長已加速：Cognition 合併後的企業 ARR 在收購 Windsurf 後的七週內成長超過 30%。我們在收購前的企業客戶重疊度不到 5%，而將 Devin 的快速採用與 Windsurf 的 IDE 產品及規模化的 GTM 團隊結合，帶來了巨大的突破。Devin 與 Windsurf 如今正為定義品類的客戶提供服務，包括 Goldman Sachs、Citi、Dell、Cisco、Ramp、Palantir、Nubank 與 Mercado Libre。

在 CogSurf（這仍是我對合併後實體的暱稱）上的交叉銷售機會依然巨大，如果你見過在 Austin 和 Mountain View 的 Windsurf GTM 團隊，你就會知道這是一支極其強悍的隊伍，就算你給他們一個配額和一張競品對照表，他們也能把該死的 Apple Siri 賣到翻掉。當然還有交叉打造——首先是 Cog 的工程師們接手 Windsurf 過去一年不錯的 traction，並將其升級到更具吸引力的層次（更多消息即將公布！），接著是 Windsurf 與 Devin 的整合，讓它們成為更無縫的 Agentic Coding 工具組。

這一段後半部提到一堆知名客戶的部分，是我在 Temporal 的時期才領悟到的——我們當時的第一筆真正交易是一筆約 400 萬美元的合約——在企業銷售中，存在著對品類中燈塔客戶的圈地爭奪，一旦拿下他們，就能拿下他們之下的所有人。這部分同樣未曾公開，但我得以看到涵蓋投資銀行、消費金融、金融服務、保險、成熟科技企業、企業 IT、知名科技新創、醫療、零售、系統整合商、政府以及通路夥伴等領域的客戶 logo。隨著每一筆交易的成交，Cognition 都能獲得關於各個垂直領域高價值 Agentic Coding 使用情境的重大非公開資訊，而且看起來，隨著客戶自身學會使用 Agent，他們交給 Devin 的任務在難度和複雜度上似乎還看不到天花板。這就是為什麼上市速度，以及把有價值的客戶服務好，至關重要。

一個許多人在我考慮 Cognition 時提醒我的顯著疑慮，是服務占營收比重的問題。任何追蹤我前董事會成員 Chetan Puttagunta 的人都會知道，所有的企業銷售都伴隨著一定程度的服務，但顯然你也可以透過做美其名為顧問的服務在短期內灌大合約金額，是的，CogSurf 也有那個備受推崇的 Forward Deployed Engineer 角色（而且他們其實很酷，工作起來簡直——瘋狂——厲害），而過程中的毛利會偏低。

老實說，任何真正擔心服務比重的人，都沒有真正花時間跟 Scott、Steven 或 Walden 相處過，因為，不，他們三個或 Peter Thiel 都不會去打造一個以服務為主的生意，再砸一堆錢去拉高估值、製造某種 FOMO 好讓後面的「更大笨蛋」來接盤，這根本是浪費大家的時間，而且當你已經堆疊了約 7.5 億美元的「更大笨蛋」等著以後去找時，這招大概也行不通。

另一個反證是可擴展性。在這裡我想分享一個讓我揮之不去的驚人數據。在初期發布後的諸多努力之後，到了 2025 年，在成功的 Devin 導入案例中，看到超過 5 倍的合約擴張——不是在續約時，而是主動擴張——已變得非常普遍。我看到一家銀行客戶原本簽的是每年 150 萬美元的合約，決定續約並擴張超過 10 倍（！），而且是多年期承諾（！！）。更重要的是，這筆支出僅僅是反映了他們從過去 8 個月試用期間、從一小部分員工開始，預期擴展到全員開放 Devin 的用量成長。他們這個月才剛開始全面推廣。

我問了人力配置的情況，Cog 的人只是聳聳肩。試試看用服務生意去擴張——那樣的規模。

頂尖工程師加上火力全開的 GTM

最後當然是團隊。你已經知道 Cog 裡有一票 IOI 金牌得主（例如 tourist）。Scott 對於 AI 領域的「IOI 幫」也一直相當公開。不是要年齡歧視，但以 Cognition 的標準來看我簡直算是老人了……而這有時在打造像是給 Enterprise Java Beans FactoryFactory 用的 Active Directory Sync 之類的東西，或是跟西裝筆挺的人打 18 洞高爾夫再吃個牛排晚餐時，未必是件好事。好吧，現在已經不是 2000 年代，事情實際上也不是那樣運作的，但我仍認為外界（包括我）會擔心，參加程式競賽的經驗並不能轉化為處理無聊、棘手、痛苦的企業級 B2B SaaS 的能力。

我還沒搞懂是怎麼辦到的，但不知怎地，它就是行得通。大家會在深夜為了 migration（遷移）而熱烈爭辯。他們會為小小的 UI bug 修正而慶祝，並投入不成比例的大量時間去思考 JetBrains 支援、Jenkins 遷移，以及處理那永無止境的 MCP 整合清單。這與投入在 Blockdiff、DeepWiki、Kevin 32B 等更前沿的專案，以及比 《Don't Build Multiagents》一文中透露的更多 alpha 上取得平衡。照理說這支 Tiny Team 有各種理由應該——行不通，但到目前為止它就是成功了。

我當然還沒完全上手，但我認為最好的理解方式是，他們不是「一群參加程式競賽的人」，而是「competitive programmers」，重點在 competitive（好勝）。他們在所有事情上都競爭，從跑步、攀岩到 GTM 銷售、撲克到 Smash Bros，他們也會在 AI 程式設計 Agent 的戰爭中與你競爭以爭取主導地位。無庸置疑，有很多優秀的 AI 程式設計團隊，而且市場大到足以讓多個團隊都能「獲勝」，但我會這樣解釋這種文化。這個團隊的運作方式類似於 Transformer 的洞見——與其建立過多的層級與結構，不如偏向「全連接」——試著讓每個人都認識每個人，降低詢問近況的門檻，保持高度的急迫感，對所有事情保持高度的內部透明度，並讓聰明的個體節點為了整體利益自行組織（並經常修剪）。

如果真要說，這種文化比 Cognition 本身的原始碼更有價值。

在團隊方面還有一些更私人的因素——Prem 是我親近的電影好友，Lulu 本身就是一股強大的力量，Sarah 和 Brandon 是我們這一代最偉大的兩位投資人，而 Russell、Theodor 和 Andrew 在我的決定中幫了大忙，如果你認識 Zach 和 Peter，你就會懂。整個「面試過程」也非常有趣，我很快就融入其中，甚至還獲邀旁聽了一些領導會議，真切地看到香腸是怎麼製成的。

最後但同樣重要的是 Scott，他親自來到我們家，花了很長時間與我深談，並在我還在猶豫不決、根本沒在找工作的情況下，親手寫下了聘書：

好了，我大致講完了。留下來聽聽一個更安靜的額外原因。

一些個人反思

我偶爾會跟自己玩一個很折磨人的遊戲：如果能從現在寄一張便利貼給 2023 年的自己，以最大化你在 AI 歷史上這個時刻活著且活躍的巨大幸運，你會寫下什麼？（我在這裡的嘗試）

顯然這非常取決於個人處境與技能組合，但我想帶你走一遍我的思考過程。2023 年我推出了 smol developer，它不過是一組 prompt 加上建構在 Modal 上的強韌工作流程（有趣的是，我因此出現在他們的流量圖表上，並因此獲得了顧問股份）；但它是最早具備通用型軟體開發 Agent 雛形的專案之一，因此引發了大量的興奮。然而當我一週後用完全相同的端點重試同一個 Agent 時，它已經無法做到我當初測試的那些事。我很快就失去了信心，轉而去嘗試其他東西，包括 AINews，它作為一份平日每日發送、99% 由 LLM 策劃的 AI 工程電子報存活至今。

在同時經營 Smol、AIE 和 LS 的情況下，我其實從未在找工作，但我始終意識到自己面臨的 Metacreator Ceiling（後設創作者天花板）。隨著邀約不斷湧入、消息也逐漸傳開，我想，團隊、令人挑眉的 traction，以及最終那個產品及其在市場上優越的定位，一直縈繞在我腦海中。這就是如果我當時有足夠的能力／足夠堅定地相信，smol developer 本來應該要成為的樣子。

我當時沒能相信，但現在我不會再犯同樣的錯。

Cognition Labs

所以我在 AIE、LS 和 Cognition 身兼三種有點奇怪的角色。我們其實從未說明我的職位是什麼。我還沒準備好要分享。但目前 Cognition 故事的講述方式存在一些缺口，阻礙了招募、銷售，甚至產品。我們有很多想說的話卻不能說，因為還無法真正拿出實證。把這個補起來，就能解決下游的許多問題。

Cog 絕對有著「show don't tell」的文化。我目前還沒有東西可以展示給你看。所以我想……敬請期待 Cognition Labs 吧 :)

[0]：嗯，還有其他我喜歡的，例如銷售 Agent 和客服 Agent，它們具有「GTM 遞迴」，但只有軟體 Agent 具有「產品遞迴」。

[1]：我仍保留 Smol AI 的網域以及現有的程式碼 IP 和 AINews。