Cursor创始人最新：AI时代小团队飞速增加的N个环

　　以下是本次对谈实录，涵盖 Cursor 的发源、手艺径、规模化挑和、人才策略取 M&A 逻辑等。

　　我们做这些常有打算的。我们会掉良多机遇，但我们确实认为 Cursor 必需成长为一个“多产物公司”。

　　所以从某种意义上讲，我们的并购策略其实延续了这种“极致找人”的逻辑。只是有时候，这些人才曾经正在本人创业，那我们干脆把整个团队一路并进来。

　　将来我们会更系统化地利用并购，特别是正在 AI 编程范畴的多产物结构上。我们相信通过并购，能够更早构成“事业部式布局”，快速扩展互补产物。

　　最起头，我们正在云办事层面就碰到了麻烦。Cursor 内部其实包含多个复杂的子系统，好比文件同步系统（雷同小型 Dropbox）、搜刮引擎（为 AI 供给上下文检索）等。概况看这些都不复杂，但当规模上来之后，复杂性敏捷暴涨。却只要几小我正在。那段时间问题频发，我们一边处理 bug 一边进修分布式系统架构。后来逐步稳住阵脚，靠架构优化和招人处理了一部门。

　　家喻户晓，Cursor 是目前增加最快的公司之一——实的快得让人惊讶。今天我想聊的不是常规的“创业故事”，而是更现实的部门：你们正在这种疯狂增加下，事实是怎样连结节拍的？我们先从一点汗青起头吧。我记得有家公司来找我们，说他们是“3D 版的 Cursor”，我笑了——由于我晓得 Cursor 当初本身就是一家做 3D 的公司。对吗？

　　最终我们认可了这个现实：这是个蹩脚的标的目的。我们放弃了 CAD，从头聚焦到我们最熟悉、最热爱的范畴——编程。

　　而编程范畴纷歧样。GitHub、Stack Overflow、开源仓库曾经供给了大量文本数据。更主要的是——我们本人就是用户。

　　第一，是我们第一次看到实正有用的 AI 产物，好比 GitHub Copilot（由 GitHub 推出的 AI 编程帮手，被认为是第一个适用级此外代码生成东西）。这让我们认识到——AI 不应再局限正在尝试室了。AI 正在现实世界中曾经能创制实正在价值，这是一个存正在性证明（existence proof）：AI 不只是研究，而是能够处理具体问题。

　　于是我们变得很是务实。那时我们没有几百万美元的种子轮资金，只要四个结合创始人。我们每天都正在一路吃饭、会商、写代码，焦点方针只要一个：尽快推出能用的产物。

　　Truell 说，他们发觉即便没有新的算法冲破，只需模子变大、数据添加，机能就会持续提拔。“那是一种确定性增加，让人感觉‘再不步履就晚了’。”。

　　那时几乎没人看好做新编纂器。大师都说：“法式员不会换编纂器的，他们太依赖东西了。”但我们晓得这是错的。由于我们本人本来是号令行 + Vim 用户，也正在 Copilot 呈现后自动切换到了 VS Code。只需你的东西较着更好，用户是会迁徙的。

　　AI 编程范畴存正在一个庞大的生态机遇：打制一整套 AI 编程东西包。我们但愿将来用户正在开辟时，Cursor 成为他们的“AI 操做系统”——不只是编纂器，还包罗智能调试、团队协做、代码审查等。

　　这类产物既是计谋机遇，也是用户体验的天然延长。我们现正在也正在进修若何做好跨产物交叉发卖和团队间资本分派。

　　我们以至让他们接触实正在数据，让他们教我们该怎样发卖。虽然现正在布局化得多，但这个保留下来了——我们想看到一小我正在？。

　　1。 这是一个比保守面试更实正在的测试——它调查的是候选人能否具备端到端思维、能否具备自动性（agency），以及能否能处理问题。

　　所以，我们要做的，不是再制一个“看起来雷同 VS Code”的东西，而是从底子上从头定义“AI 取法式员的协做界面”。这也是后来 Cursor 能实正构成差同化的环节。

　　我们其时猜测，微软会从导编程（code）范畴，由于它有 GitHub 和 Copilot。于是我们决定去一个更冷门的标的目的：机械设想。

　　良多人从办理层角度会低估这一点——我们距离“全从动写软件”还差得远。所以我认为，这两头还有一个漫长而紊乱的阶段。

　　你们一起头极端专注，现正在却正在拓展多个产物线，好比 BugBot、号令行东西（CLI）、根本设备改良等。这些扩张是天然演进的成果，仍是颠末严密规划的？

　　我感觉这个判断很是精确。不外我想弥补一点——Cursor 的故事还没竣事，我们还有良多事要做。

　　这两天不是那种“白板面试”或算法题，而是实和：给你一台笔记本电脑，一个旧版本的 Cursor 代码库，三四个实正在使命。然后你本人选择标的目的，完成。

　　没错。Cursor 的起点其实挺多的，但焦点是如许的：我和几位结合创始人本来是大学的同窗，正在几个处所也做过研究。我们创业的念头是被两件事激发的。

　　我们的一些伴侣正在做 CAD（计较机辅帮设想）相关的研究，我们本人也用过 CAD 系统，感觉那是一个没有合作的市场。于是我们一头扎进去做了一个“AI for CAD”的项目，想让机械设想工程师用上智能建模帮手。

　　先打制某个垂曲范畴最好的产物，通过产物定义新工做体例，再凭仗分发取数据劣势反哺模子锻炼，构成一个“产物—模子—产物”的飞轮。而 Cursor，就是他们正在“编程”这个垂曲范畴的实践。

　　良多模子的 API token 其实有多家转售商，我们起头正在多个云和 API 供给方之间分流。好比统一模子，我们可能通过分歧渠道采办 token，以分离风险。

　　我有个理论，想听听你怎样看。为什么 Cursor 能正在晚期就跑起来，我感觉是由于专注。良多创业公司其时都正在做各类“科幻”项目，好比打制能替代法式员的智能体、从零写代码的模子，或者完全沉写编纂器。而你们专注地选择了 VSCode 生态，正在已有的 Copilot 市场教育根本上，做出了体验更好的产物。你感觉我的察看靠谱吗？若是是的话，当所有人都正在“同时做所有事”时，你们是怎样专注的？

　　但成果很是蹩脚。我们完全不懂机械工程师的日常，底子无法感同。就像一个盲人摸象，我们不断地打德律风问用户“你每天正在干嘛”，但听不懂他们的回覆。过后我实但愿我们那六七个月能间接去他们公司练习。

　　正在我们还只要十几人的时候，我们就用尽各类“很是规”手段去招人——好比飞到地球另一端去见对方，只为当面他插手；若是他，我们就正在组织一次研究者晚宴，请他六个月后来加入，再次“偶遇”并继续劝。

　　于是，Cursor 一起头的灵感是一次白板推演的成果。我们其时想：“每个学问工做垂曲范畴，将来城市有一家 AI 公司从动化阿谁行业。”。

　　我从业三十年，从没见过一个团队这么小却能扩张得这么快。印象出格深的是，有一次你给我打德律风，说你们的流量把一个支流云平台都搞“宕机”了。后来传闻还有用户跑到你们办公室门口举着 iPad，说 Cursor 挂了！那感受实像一个文化事务。你们其时怎样应对那种疯狂的规模增加？

　　这家最后只要4小我的创业小团队，正在短短三年内长成 ARR 冲破1亿美元，注册付费用户达数十万，估值达到百亿美元的超等独角兽，可谓 AI 时代的创业奇不雅。

　　从决定做 Cursor 到第一个内部可用版本，只用了两三周。我们最后以至没 fork VSCode，而是从零本人制了一个 IDE。几周后，我们让外部用户试用。再过一两个月，我们就公开辟布了第一个 beta 版本。那一刻，Cursor 的势能实正被点燃了。

　　即便现正在公司曾经有 200 多人，每个插手焦点工程或设想团队的人，都必需花两天时间到办公室，取我们一路做一个实正在项目。

　　：我们一起头也正在发卖岗亭试过。好比晚期招第一个发卖代表的时候，我们会给他一批实正在的潜正在客户leads，让他做完整流程：打德律风、演示、写后续邮件。

　　目前我们仍将次要资本集中正在“编纂器”这个焦点界面上——它是开辟者取 AI 协做的“玻璃面板”。但跟着团队协做体例改变，Cursor 也会天然延长到团队层面的东西，好比代码评审取协做 AI。

　　Truell 回忆，2021 年到 2022 年间，他取几位结合创始人还正在学校和研究机构事。那时两件工作让他们认识到——AI 的落地时辰实正到来了。

　　但正在阶段性成功的背后，Cursor 也并不是某个灵光乍现再刚好撞上大运的“创业点子”，而是一系列思虑取时代契机的交汇。

　　其次，我感觉我们所正在的市场履历了雷同“iPod 时辰”取“iPhone 时辰”的阶段性跃迁。AI 曾经履历了几个如许的“平台飞跃”，将来还会有更多。而我们的使命，就是。

　　起首，虽然过去几年软件开辟简直被 AI 深刻改变了，但距离“被完全从动化”还很是遥远。现正在的企业开辟流程照旧存正在大量低效环节。从几十人到上万人规模的团队，仍然需要复杂协做。AI 正在此中的渗入率其实很低。

　　“那是我们第一次看到‘实正有用的 AI’，不再只是尝试室里的演示，而是能够帮我们写代码的东西。” 这让他们确信，AI 已从学术摸索进入“适用从义时代”。

　　还有件事我得说，你们的聘请流程是我见过最严谨、最奇特的之一。每次我帮你打聘请德律风前，你城市发给我细致的候选人材料和进展。这种预备太周全了。可否分享一下你们是怎样设想聘请流程的？

　　其时行业里良多人很快就扩展到号令行东西（CLI）或集成 Intellij，而你们没有。你们这是成心为之，仍是纯粹没时间？

　　我们发觉这种体例很是无效——你能实正看到一小我能否能和团队同频。大大都公司做两三次就放弃了，而我们到现正在。

　　我们的架构横跨 AWS、Google Cloud、Azure，数据库利用 PlanetScale（一个分布式数据库办事） 和 Snowflake。这让我们正在数据库分片和弹性扩展上具有自从节制权。

　　我们也很是明白，将来某一天会触碰“模子层”，事明后来这实的成为我们最主要的产物杠杆之一，但我们不想从那里起头，那样太慢。我们只想先把产物推向世界，把模子部门延后。

　　：临竣事前我想问个更哲学的问题。这其实来自你们的一位候选人，他说：“Cursor 正在软件行业，但 Cursor 本身又是用软件写出来的。那会不会有一天，Cursor 被本人这股海潮代替？”我其时回覆他：“那我甘愿做者，也不肯被。”但我很猎奇你本人的设法。

　　2。 同时它也是一次文化筛选。两天里你要和我们一路吃四到六顿饭，我们会察看相互能否线。 第三个额外益处是——这对候选人也是双向通明的。他们正在正式入职前就能实正在感遭到公司的节拍。只需他们最终承诺插手，几乎老是高度婚配。

　　于是，几人正在白板前写下一个简单却野心勃勃的命题：“将来每个学问工做范畴，城市呈现一家操纵 AI 从动化该范畴工做的公司。”！

　　说正派的，我们的聘请流程有点“非保守”。一般小公司正在晚期阶段城市先让工程师以“合做”体例插手，而不是正式面试。我们最后也是如许。

　　：我感觉你们代表了一种新模式。现正在这波 AI 创业海潮，正正在改变良多“旧正统”的做法。从办理到聘请再到组织布局，全都正在被从头定义。你们的团队很年轻，却能正在高复杂度的下运转得很好。

　　从2022岁尾至今，正在模子侧的手艺冲破外，Cursor 几乎是第一个让所有人都为之侧目 AI 案例。

　　正在最新和 a16z 的对谈中，Cursor 的 CEO Michael Truell 讲述了这家公司的环节阶段和企业文化，复盘了对公司飞速增加的思虑。

　　他们的手艺正在从动补全上和我们高度互补。我们认识之后连结了几个月的交换，最终促成收购。这不是财政层面的 M&A，而是一种深度手艺取人才融合。

　　是的，那段时间简直挺疯狂。我们其时只要五小我，却正在运营一个快速爆炸式增加的办事。诚恳说，我们团队很是年轻，也没有太多大规模系统经验。

　　这家公司只要五小我，创始人是“TabNine”（一个晚期的 AI 从动补全东西，GitHub Copilot 的前身）做者，也曾正在 OpenAI 做过研究，取 John Schulman（RLHF 算法做者之一）合做过。

　　第二，是 Scaling Laws（扩展定律）。我们发觉，即便没有新的算法立异，模子只需变大、锻炼数据添加，机能也会持续提拔。这是一个“确定能变好”的范畴。那时是 2021 到 2022 岁首年月，我们认识到该是做点实事的时候了。

　　可是这个飞轮的扶植并非一帆风顺——正在过去近三年里，他们履历了标的目的转型、巨头合作、组织立异等过程，才成为现在我们看到的样子。

　　现在，我们曾经起头部门自研锻炼和推理系统，这带来了新一轮规模化挑和。但总体来说，我们仍然“多云多源”策略。