爆红AI编程应用Cursor背后的初创公司正在从AI企业初创公司中招募顶尖人才,旨在加强与微软GitHub Copilot的竞争,并赢得希望用AI编程工具增强员工能力的企业客户。
在最近的一个案例中,Cursor的开发商Anysphere达成协议收购了AI驱动的客户关系管理(CRM)初创公司Koala,两位知情人士向TechCrunch透露。
作为交易的一部分,Cursor将引入Koala的几位顶级工程师,组建专门的企业就绪团队。但是,Koala的整个团队不会加入Anysphere,Cursor也不计划整合该初创公司的核心CRM产品,消息人士告诉TechCrunch。
Koala计划在9月份关闭,该公司在周五发布的博客文章中表示。这一宣布距离Koala由CRV领投、HubSpot Ventures、Recall Capital和Afore参与的1500万美元A轮融资仅过去了五个月。Koala成立近四年,根据LinkedIn显示约有30名员工,曾与Vercel、Statsig和Retool等客户合作。
本报道中的消息人士要求匿名向TechCrunch谈论私人事务。Koala及其创始人没有回应TechCrunch的置评请求。Cursor拒绝置评。
Koala交易描绘了我们在2025年看到的两类AI初创公司的图景。一类是像Cursor这样的AI工具巨头,增长如此迅速,开始蚕食AI领域的最大玩家,包括微软和Anthropic。与此同时,越来越多的初创公司像Koala一样:B2B AI初创公司看似前景光明——拥有来自Meta的联合创始人和Jack Altman等顾问——但很快就失去了动力。
Cursor正在利用这种差异,将表现平平的AI初创公司作为构建自身企业产品的手段。据The Information报道,Anysphere最近还聘请了网络安全初创公司Resourcely的首席执行官Travis McPeak来领导公司的安全团队。
这些交易看起来很像大科技公司的反向人才收购,比如Meta最近聘请Scale AI领导层的交易。就像Meta和Scale的交易一样,Cursor现在可以快速构建新的业务部门,同时抛弃有问题的业务。
Cursor希望Koala和Resourcely的人才能够帮助它从工程师在工作中悄悄使用的个人开发工具,进化为公司付费大额合同访问的企业级平台。今天大多数为员工提供AI工具的企业选择微软的GitHub Copilot,它作为现有集成开发环境(IDE)如VS Code或JetBrains的AI扩展来工作。
Cursor是一个独立的AI驱动IDE,在许多情况下需要击败GitHub Copilot才能达成交易,而且它在正面对比测试中经常获胜。尽管如此,微软凭借与传统公司的长期关系,以及庞大的销售、安全和支持团队,在企业市场占据上风。
在过去一年中,Cursor果断地构建了其市场营销和销售团队——现在拥有数十名员工。据知情人士透露,几名Cursor员工现在花时间拜访财富500强公司的办公室,向他们展示如何将Cursor的AI工具整合到他们的业务中。
Cursor的企业推进似乎正在获得牵引力。Anysphere表示6月份达到了5亿美元的年经常性收入,现在与超过一半的财富500强公司合作,包括NVIDIA、Uber和Adobe。一位知情人士表示,收入此后还在增长,而这种增长中越来越大的份额来自企业交易。
但是当Cursor与微软竞争时,它还需要抵御日益增长的威胁。
最紧迫的威胁是Anthropic,这是Anysphere的重要合作伙伴,其Claude Code产品在最近几个月快速增长。Cursor严重依赖Anthropic的AI模型来驱动自己的编程产品。(作为其最大客户之一,Cursor对Anthropic也很重要。)
与此同时,谷歌刚刚收购了Windsurf的领导团队,Windsurf是AI驱动IDE领域Cursor的主要竞争对手。AI编程智能体Devin的开发商Cognition收购了Windsurf团队的其余部分,可能为两家公司都带来显著提升。
值得注意的是,所有这些都是不同类型的AI工具,但雇主倾向于以类似方式看待这些产品:作为能够提高软件工程师生产力的AI工具。这些雇主可能有正确的想法。毕竟,Anthropic、微软、Cursor和Cognition都在开发旨在完全自动化工作流程的AI编程智能体,这可能是AI编程领域的融合点。
你可能会问,为什么每个人都在相互竞争构建AI编程产品?编程工具已成为第一批找到"产品市场契合度"的AI产品之一——这是让风险投资家竖起耳朵的难以捉摸的目标。AI编程产品正被数百万软件工程师每天使用,并且已经开始产生真实收入。
不过,这场竞赛不再只是构建最好的AI编程工具。而是谁能在市场仍有争夺机会时最快扩展其企业运营。随着微软、谷歌和Anthropic等公司的快速行动,Cursor的收购策略可能决定它是否加入它们的行列,还是成为另一个无法足够快速扩展的初创公司。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。