作者｜Xuushan

編輯｜伊凡

偉大的公司總是誕生于不易察覺的角落。

“人們用不到10個人，就能獲得每年100萬美元甚至1000萬美元的收入，這在早期風險投資中前所未有。”

在最近的一次訪談中，著名硅谷加速器Y Combinator的CEO Garry Tan表示。而促進這種精簡組織誕生的技術就是——Vibe Coding，即一種依賴AI的編程技術——用自然語言提示人工智能編寫和檢查代碼。

Open AI聯合創始人Andrej Karpathy最先提出了這一概念，描繪了一個嶄新時代。

如果遇到了Bug怎么辦？Karpathy同樣給出了方案：再次丟給AI，讓AI自己解決錯誤，無論是修正代碼，還是繞過錯誤，又或者是隨機調參，一切都由AI決定。

不僅是Karpathy，越來越多的工程師發現了這類僅需要丟指令，不需要敲代碼的快樂。于是，Cursor、Bolt和Claude成為了他們的訓練場。

一些初創企業正在踐行Vibe Coding及其代表的AI時代的企業組織結構。

Gumloop正是從美國著名初創企業加速器Y Combinator在2024年冬季訓練營中跑出的Vibe Coding創企之一。更有趣的是，該公司僅有兩個正式員工—— Max Brodeur-Urbas和Rahul Behal，也是兩位創始人，這意味著他們公司的近乎所有業務都是AI員工打造的。

Gumloop創始人Max Brodeur-Urbas認為，未來公司的團隊規模不會超過10人，他們的目標就是10個人打造估值10億美金的公司。

迄今為止，Gumloop已籌集了2000萬美元的資金。2025年1月，Gumloop完成了由Nexus Venture Partners領投的1700萬美元A輪融資，First Round Capital、Y Combinator以及Instacart聯合創始人Max Mullen和Databricks聯合創始人兼首席架構師Reynold Xin也參與其中。

這家僅有兩人的公司Gumloop如何從一眾自動化工作流平臺中殺出重圍？其增長的風險或將在何處？Vibe coding究竟具有多大的潛力？硅兔君帶你一探究竟。

溫哥華臥室的創業項目

偉大的公司總是誕生于不易察覺的角落。

喬布斯在硅谷車庫里焊接了第一塊電腦硬件，成為了蘋果的起點；拼接出第一塊電路板，成為了蘋果的起源。谷歌的成立，來自于斯坦福的一間宿舍。Gumloop則誕生于溫哥華的一間臥室。

彼時的Brodeur-Urbas尚未預料到，他們的業余項目，最終指向了一家公司的誕生。當時，前微軟工程師Brodeur-Urbas與前亞馬遜網絡服務軟件開發工程師Rahul Behal因為對AI的熱情走在一起。最初，他們只當是一個練手的小項目——作為Auto-GPT的UI包裝器，為Discord社區上一群非技術人員解決一個簡單的問題。

這個業余的小項目，精確瞄準了AI Agent在編程代碼上的痛點——盡管AI正在越來越多展現其自動化工作流的潛能，但效果卻難以得到保證。

不僅如此，另一個痛點在于，盡管AI的能力在不斷提升，但實現超出單個Chat GPT問題的自動化，需要有一定的編程能力。往往，了解業務的人員缺乏專業的編程技術知識，而了解編程的工程師卻缺乏對業務流程的理解，導致AI的潛力無法被充分釋放。

“把特定的工作流程完全交給AI是不現實的。”Gumloop的創始人Brodeur-Urbas很早就意識到了這一點，他發現，如今用戶對現階段的AI工作流有一些不切實際的幻想，甚至認為AI可以處理高度專業化、高度精確化的小眾工作內容。“用戶為AI付費，不是為了讓它一遍又一遍地使用谷歌搜索獲得相同的答案。”Brodeur-Urbas說。

要讓用戶真正為AI付費，解決工作流問題，需要這個AI工具足夠好用，并且沒有任何錯誤的余地。

與此同時，AIAgent正在代碼編程領域不斷滲透。根據Menlo Ventures的數據，2025年，AI代碼應用正在成為生成式AI滲透率最高的應用場景，采用率達到了51%。Cursor、Cognition 等新興工具也正在迎來用戶的快速增長。

一面是不斷增長的需求，一面是不盡人意的效果，構成了需求和用戶體驗之間的結構洞。

創始人Brodeur-Urbas一開始就提到用戶對現階段的AI工作流有一些不切實際的幻想，甚至認為AI可以處理高度專業化、高度精確化的小眾工作內容。“這需要AI沒有任何錯誤余地。”

這也是Gumloop創立的初衷——利用人工智能自動執行重復的工作流程，真正起到簡化任務的目的。

普通人通過預設的模板就可以搭建好任務執行流程，而非是讓AI協助編程，補全代碼，也不需要使用者深入了解每一段代碼。

與此同時，Gumloop也通過自身踐行Vibe Coding的核心——創始人Brodeur-Urbas表示，“使用人工智能進行編碼讓我們擁有了 20 人團隊的生產力，并超越了競爭對手。”

誰在用Gumloop？能創造多大價值？

Gumloop 的核心是讓任何人都可以在不知道如何撰寫編碼的情況下成為 AI 工程師。

Gumloop頁面的UI/UX頁面設計較為簡潔，用戶只要拖拽相應的程序框到畫布上，就能直觀看到程序運作的效果，并且支持幾乎與所有工具進行自定義集成。

Gumloop提供了一個工作流構建器AgentHub，和GitHub、Gmail、Outlook和X等第三方應用程序和工具集成，用戶輕松拖拽一下就能夠將模塊化組件拖到畫布上來構建自動化程序，或者從預建管道中選擇執行生成每日庫存報告和匯總文檔等任務。

目前，該公司提供免費試用AgentHub，擁有45+自動化工具 ，幫助不同類型的人員構建自己的自動化AI。

像是自由職業者和個體創業者，可以通過Gumloop尋找潛在的客戶，并自動化完成一些重復性的任務。銷售團隊可以借助AI，抓取網頁調查合同，并評估潛在的客戶價值。人力資源團隊可以通過預制模版，自動化部分照片流程，甚至可以進行一定的滿意度調查。

比如說，一個文章摘要器，能夠把任意數量的新聞或網站信息聚合，打造一些新聞指引。又或者是每日股票報告生成器，會每天定時生成一份關于指定股票行情趨勢的PDF報告。

這些程序都已經被Gumloop預設在AgentHub平臺內，供非專業的開發者們隨取隨用。AgentHub自動化通常由 90%的基礎設施和10%的人工智能組成，從而提高了一致性和可靠性。

目前，Gumloop的使用案例包括利用AI進行網絡抓取、社交媒體審核、SEO營銷以及文檔處理四個部分。

網站構建平臺Webflow通過Gumloop，實現了對Reddit、Webflow 論壇、X（Twitter）和 YouTube 評論中的每篇帖子的分析，以確定哪些帖子需要人工干預。英國旅游公司Triptease通過Gumloop，實現了網絡抓取 + 人工智能分析/分類 + 內部系統集成，發現了潛在客戶、客戶畫像的研究以及起草外聯計劃，“一支完全非技術的員工團隊能夠即插即用，以工程團隊工作成本的 5% 產生巨大的業務影響。”在Gumloop的網站上如是描述。

一位客戶在官網透露了使用了Gumloop后的變化。“Gumloop改變了游戲規則。它幫助我的團隊比去年同期提高65%的銷量，收入增加207%。但我認為這種增長還有可能持續”。

“如果 Zapier（一個自動化工具平臺）是計算器，那么我們就是WolframAlpha（一種計算知識引擎，從數據庫中計算答案來回答事實性查詢）。”Gumloop在公司介紹里寫道。

“你可以理解為，Gumloop是ChatGPT和Zapier一起生的孩子。”一位用戶如是解釋Gumloop做的事情。

這一定義也反映了Gumloop的優勢——與Zapier這種傳統的AI自動化工作流平臺相比，減少了復雜的部署流程。

目前，Gumloop主要會提供四類不同的定價方式，結合了Sass時代的席位定價法以及AI時代的資源消耗定價法：

1）積分兌換免費服務：注冊后提供1000個積分供用戶使用該平臺。

2）僅提供1個賬號，每月可獲得30000個積分，定價為每月97月。

3）提供10個賬號，每月可獲得75000個積分，定價為每月297美元。

4）定制化企業服務，按需定價。

“我們根本不需要錢，”Brodeur-Urbas 在TechCrunch上直言，他表示，籌集資金不是目標——打造一款人們喜愛的產品才是。

不過，Gumloop作為一個針對零基礎編程人士的無代碼平臺，其產品仍然存在一些缺陷，例如，盡管其創建了一個一套更好上手的無代碼工具來創建工作流程，但理解那些模塊仍然需要一定的基礎。

根據第三方咨詢調查機構Forrester發布的RPA市場調查報告。到2025年，全球RPA市場規模將達到225億美元，其中，RPA服務市場規模160億美元，RPA軟件市場規模65億美元。北美在RPA服務支出最多為43%。

進入生成式AI時代，在AI+RPA領域，涌現了諸多創業公司，但頭部效應還不明顯，目前以老牌公司Zapier和UiPath為首，留給初創公司的增長空間還很大。

對Gumloop來說，最重要的是如何能夠保持穩定的用戶增長和用戶粘性，打造出一款拳頭產品。

為了更好地培養用戶生態，Gumloop還打造了一個社區平臺，供用戶交流問題，甚至在官網上進行互動。

Vibe編程時代來臨，降本增效或成關鍵

不過，Gumloop同樣也逃不掉Vibe Coding的局限性，這或將成為Gumloop本身的局限。

比如說，AI生成的代碼可能會存在深層的邏輯錯誤，具有較大的安全隱患，導致維護成本激增。

再比如說，非專業開發者通過自然語言生成的代碼可能缺乏規范性，AI可能生成冗余或難以優化的代碼。

目前，Vibe Coding生成的代碼也很難支持一些復雜場景，如支持于嵌入式開發（如Go語言的局限性）或者支持實時系統相應等等。

Vibe Coding最初是由OpenAI的聯合創始人、特斯拉前AI負責人Andrej Karpathy在2025年2月提出，又稱氛圍編碼。

目前，硅谷對Vibe編碼的看法分為兩派：一些人覺得Vibe編碼將會重塑計算機科學的一切，而另一方則是覺得Vibe編碼可能還處于“炒作期”，人們高估了其門檻。

“Vibe編碼將會很快重塑計算機世界的一切。 ”范德比爾特大學計算機科學教授朱爾斯·懷特表示。他認為這也意味著過去幾十年來所做的計算機科學積累都已經逐漸消亡。

Y Combinator首席執行官兼總裁Garry Tan也曾提到過僅由10 名氛圍編碼員組成的團隊就可以輕松打造下一個價值數百萬美元的初創企業。沒有AI，這項工作可能需要50或100名工程師才能完成。

他還給在美國硅谷找不到工作的工程師們提供了一條新的就業思路，和與10名員工一起創業，每年也許能賺取1000萬或1億美元。“這真是軟件行業一個強大的時刻。”目前Y Combinator創業公司中有25%使用LLM編寫了95%代碼。

AWS首席開發倡導者安特耶·巴斯 (Antje Barth) 曾表示：“它讓許多可能沒有傳統軟件工程背景或接觸不到傳統軟件工程的人能夠將自己的想法變成現實，我認為這是非常非常令人興奮的。”

但也有人在熱鬧中保持冷靜。

前英偉達軟件工程師Bojan Tunguz最近幾周都在嘗試使用Vibe編碼，也確實發現原本需要數周時間完成的項目可以縮短到幾天內完成。但他堅持認為，Vibe編碼用戶永駐至少對代碼的用途有一個大致的概念。“我不會向從未編寫過代碼的人推薦這種做法。” 

Code首席產品官Karim Meghji鼓勵年輕學習者不要被編碼“炒作”氛圍所吸引，而是專注于用自己的技能打好基礎。

“學會使用這些工具，但不要忘記基礎知識。”Meghi說：“這并不意味著我們沒有工具來幫助我們應用這門語言，而是我們學習了基礎知識，這樣我們才能真正創作出好故事。”

       原文標題 : 10人要創下10億估值，2人公司的“臥室項目”為何被創投瘋搶