OpenAI 30亿美元收购AI编程公司Windsurf，初创公司的转型之路
近日，OpenAI宣布以约30亿美元收购AI编程助手公司Windsurf（前身为Codeium），这是其迄今为止最大的一笔并购交易。
该公司由麻省理工学院校友Varun Mohan和Douglas Chen于2021年创立，致力于开发基于大语言模型的AI编程工具和智能开发环境，已吸引超过80万开发者用户及上千家企业的青睐。目前其年经常性收入已突破一亿美元。
Windsurf在产品演进方面采取“颠覆式更新”的策略——每6至12个月彻底淘汰旧版本，以全新形态进行迭代升级。这种激进的产品迭代策略使其迅速脱颖而出。
从GPU虚拟化到AI编程工具的战略转变
Lenny与Varun的访谈中揭示了Windsurf早期发展中的关键转折点。最初，他们专注于GPU虚拟化和编译器软件，构建了一个高效的远程GPU调度平台，2022年中已实现盈利并管理着上万个GPU。
Varun表示：“随着生成式AI的发展，我们意识到基础设施的价值正在下降，应用层才是未来。我们将技术基础重新整合，构建了Codium，后来更名为Windsurf。”
该产品最初只是一个简单的代码补全插件，覆盖VS Code、JetBrains等主流IDE。随着企业客户的需求增长，如Dell和摩根大通等大公司要求定制私有代码解决方案，Windsurf开始深入研究大型代码库。
自研IDE：摆脱限制，打造新体验
为了更充分地展示其AI能力，Windsurf最终决定放弃主流IDE框架，自研基于VS Code的专属IDE，并集成智能代理功能。“Visual Studio Code虽然流行，但它的架构对我们形成了一定限制，”Varun指出。
快速增长背后的文化基因
Windsurf推出新产品不到四个月，已有超一百万开发者尝试使用，月活跃用户达数十万，展现出惊人的增长势头。
Varun强调：“初创公司的核心竞争力是专注。如果你不再相信某项业务，就应果断调整方向。我们建立了不断试错、持续迭代的企业文化。”
AI如何重塑未来编程生态？
Varun认为，AI将接管大多数重复性和执行层面的任务，工程师的核心价值将转向定义问题与做战略决策。
他补充道：“未来90%的代码可能由AI编写，工程师的重点不再是具体编码，而是理解业务需求和技术权衡，做出正确设计。”
尽管如此，计算机科学教育依然重要。Varun认为，计算机课程教会学生的是系统性思维与问题解决方法，这在AI时代仍然具有深远价值。
初创公司如何通过精益招聘实现高效运营
关键在于自主性、优先级排序与高强度执行力
Lenny：所以在你看来，不论是计算机科学还是相关领域，关键是构建对计算机系统运作的理解能力，例如并行处理、内存、硬盘和互联网等知识。同时还需要具备解决问题的能力。随着AI在产品中的重要性不断提升，人们还应在哪些技能上加大投入？
Varun：被低估的一项能力是自主性。目前社会和教育体系中缺乏对此的重视。尤其是在初创环境中，默认情况下如果不创新、不做“疯狂”的事，公司就会失去竞争力甚至消亡。我们寻找的是那些能够主动出击、具有强烈使命感的人。
不创新，就会死：Windsurf的团队文化
Lenny：我喜欢你刚才说的这句话：“如果我们不做疯狂的事情，不创新，我们就会死。”现在确实充满变数，唯有不断创新才能跟上节奏。我们可以谈谈你们独特的招聘方法吗？比如，你是怎么判断该扩充人手的？
Varun：我们崇尚最小化团队来完成大目标，例如将应用开发的时间缩短99%。这意味着我们要成为一个相对大但依然保持初创公司敏捷性的组织。只有在某项职能遇到瓶颈时，才会考虑补充人力。换句话说，当团队成员明确表示“我快撑不住了”时，才进入招聘流程。这可以避免无效项目和内部政治问题，保证每一步动作都真正推动公司发展。
Lenny：听起来虽然痛苦，但却是一种高能的工作方式。但在实际工作中，这种方式是否真的可持续？
Varun：这是非常有效的机制。因为这迫使我们做出优先级判断：在公司里没人去做不重要的事情。如果只能做一件事，我们就把这件事做到极致。赢得市场竞争的方式不是把十件事都做到不错，而是只有一件事是A+，其他的可能只是F。这是我们对公司员工不断强调的理念。
Lenny：所以什么时候才是真正的招聘时机？是否有人直接告诉你他需要增援？
Varun：通常都是工程师提出，“我没有足够时间完成任务”，我们会评估情况，并进行取舍。如果某个任务无法缩减工作量或推迟优先级，那么就是时候增加人力了。
人才标准：技术力、协作精神与高强度执行意愿
Lenny：那Codium目前有多少员工？有哪些主要职能部门？
Varun：目前接近160人的工程团队，其中有超过50人的大团队。此外还有市场推广和销售等职能部门。
Lenny：那你们面试和招聘最看重哪些特质？
Varun：我们非常注重技术深度以及对于公司使命的热情。如果你不能承诺全情投入、高强度工作，那这家公司就不适合你。这是一个高度竞争的行业，成功取决于大脑与汗水。
Windsurf：重新定义开发者协作与代码理解的AI工具
Lenny：你之前提到，工程师面试的通过率是0.6%。在有像Windsurf这样的工具的情况下，你们是如何进行面试的？
Varun：那个数据是在特定筛选流程后的结果，题目本身会过滤掉约10到15倍的人选。我们鼓励使用AI工具提升效率，但如果一个人仅依赖将问题输入ChatGPT然后粘贴结果，这是我们需要关注的问题。我们依然重视解决问题的能力和现场应变表现。
市场推广与销售经验
Lenny：听说你们一开始没有销售团队，后来意识到这是一个失误，并迅速建立了庞大的市场推广和销售体系。
Varun：我们在公司发展早期做出了招聘销售VP的决策，目前市场推广团队已超过80人。虽然一些天使投资人来自运营背景，但我们认为企业销售对企业增长至关重要。起初作为GPU虚拟化公司时，我没有建立扩展性销售流程的经验，因此聘请专业人才来负责扩展是必要的。
对于Codium产品，许多大企业在2023年中就主动接触我们，试点数量迅速增加，使我们意识到必须建立完善的企业级销售机制。到2023年底，我们正式组建了销售领导层并快速扩展团队，因为要向《财富》500强公司销售产品，单纯靠信用卡支付模式是远远不够的。
与竞争对手的区别及长期优势
Lenny：Cursor经常被提及为你们的竞争对手，你们如何看待彼此的不同点以及自身的长期优势？
Varun：我们的核心优势在于对大型复杂代码库的深度理解和处理能力。例如，Dell拥有超过1亿行代码的代码库，我们必须构建大规模分布式系统，在成千上万的GPU上并行处理，才能高效地解析和修改代码。
此外，我们不仅限于Windsurf产品或特定IDE生态。JetBrains用户占Java开发者的70%以上，而VS Code在扩展性方面较弱。我们不追求与JetBrains竞争，而是希望适配各种平台，满足开发者不同的使用习惯。
安全性方面，我们获得FedRAMP认证，支持混合部署模式，确保代码存储在用户的租户中。这对于大型企业和政府客户至关重要，也是我们赢得高端市场的重要因素。
Windsurf现场演示与使用建议
Lenny：让我们来做个现场演示吧。
Varun：现在我打开一个基础React项目，里面只有一些默认文件。我们可以提供一张设计图给Windsurf，告诉它：“根据这个设计图，将这个React应用改成狗狗Airbnb网站。”随后，Windsurf会分析现有代码库，并进行相应修改。
Lenny：如果你能坐在每一位新用户旁边，给他们一些使用Windsurf的小建议，你会分享哪些提示？
Varun：第一个建议就是要有耐心，并且指令尽量清晰明确。刚开始可以从小范围的修改开始尝试，逐步了解它的特点和局限。就像自动补全一样，即使只有30%的建议可用，只要学会甄别，就能获得价值。随着迭代，Windsurf的功能也在不断提升，耐心和明确性是关键。
培养对模型能力的直觉感知，有助于理解具体与抽象之间的界限。随着时间的推移，用户能逐渐掌握这种能力，并实现实际预览功能。例如，在 Windsurf 中，用户可以直接选择元素并对其进行修改，比如更改背景颜色，无需频繁查看代码即可实时看到效果。
AI 在 Windsurf 中扮演重要角色，它不仅帮助用户修改代码，还能够追踪用户的操作，预测其意图。例如，当开发者想要更改变量名时，只需告诉 AI 即可完成自动替换，并在整个应用中同步更新。
Windsurf 能迅速代替用户完成代码重构工作，即使是对代码库的小改动也能高效执行。通过这种方式，AI 不仅在应用空间操作，还能在用户的代码空间中进行修改，弥合二者之间的差距。
Lenny 提到，直接选择页面上的任何元素并对其进行更改是一个强大功能。Varun 回应称，Windsurf 使得非技术人员也能够构建定制化的应用，市场推广团队甚至自己开发了合作伙伴门户，从而节省了超过50万美元的 SaaS 产品费用。
对于公司内部的应用开发而言，垂直软件公司通常具备难以复制的优势，而如今，领域专家可以使用工具快速构建符合自身需求的定制化工具。过去需要购买现成的技术方案，现在则可以在数分钟内自行创建。
Varun 强调，自主性是成功的关键因素。一个具有高度自主性的个人，能够在没有外部资源支持的情况下独立实现自己的构想。
Windsurf 的核心模型基于 Sonnet，用于处理高层次的规划任务。系统通过分块理解整个代码库的方式确保高效的模型运行，而不是将大规模代码库直接发送给外部 AI 服务。
开发者与AI协同：未来编程模式的思考
如何结合AI优势提升工程效率并保持团队差异化竞争力
当前构建的代码编辑模型在流行的开源模型基础上进行了后期训练，可以非常快速地对大型代码库进行修改。这使它比其他大模型（如Anthropic）更能将更多代码带入上下文并实现有效应用更改。如果某个任务上现有模型或开源方案更优，我们会选择使用现有技术而非自行研发。
我们构建的核心执行检索模型是完全自主预训练的结果，而部分功能（如自动补全）基于开源模型优化。我们的模型能够利用用户每小时数千万条实时输入数据进行训练，这些数据具有高度特殊性——它包含大量未完成的中间代码状态，而非GitHub等公开代码片段。
在代码生成过程中，用户的接受率是衡量模型质量的重要指标。这种独特的数据资源使我们可以构建一个能够理解代码演变趋势、在输入阶段就完成高效预测的系统。这种能力为我们在代码编辑领域提供了明显的技术壁垒。
在工程团队组织方面，我们采取了独特的管理模式。核心产品开发中没有传统意义上的产品经理角色，而是让具备深度技术背景的工程师承担类似职责。这种方式适用于开发者自建自用的产品形态，确保技术决策与市场需求高度契合。
对于企业级需求，则专门配置了能够衔接客户需求与技术能力的人员。我们的团队架构采用“2 pizza team”原则，保持小规模和高灵活性。当团队超过合理规模时，领导者可能无法深入技术细节，这在快速发展领域存在潜在风险。
关于AI是否会减少工程师需求的问题，需要澄清一个重要事实：即使AI编写了90%的代码，也不意味着整体生产力提升10倍。 工程师的核心价值不仅在于代码编写，还包括代码审查、测试、调试、架构设计、部署等关键环节。
参考阿姆达尔定律，在假设编码时间从30单位降至3单位的情况下，整体开发时间仅缩短约27%。目前我们已观察到超过30%（接近40%）的效率提升，但要实现更高目标仍需持续增加工程师投入。