作者｜Xuushan
编辑｜伊凡
伟大的公司总是诞生于不易察觉的角落。
“人们用不到10个人，就能获得每年100万美元甚至1000万美元的收入，这在早期风险投资中前所未有。”
在最近的一次访谈中，著名硅谷加速器Y Combinator的CEO Garry Tan表示。而促进这种精简组织诞生的技术就是——Vibe Coding，即一种依赖AI的编程技术——用自然语言提示人工智能编写和检查代码。
Open AI联合创始人Andrej Karpathy最先提出了这一概念，描绘了一个崭新时代。
如果遇到了Bug怎么办？Karpathy同样给出了方案：再次丢给AI，让AI自己解决错误，无论是修正代码，还是绕过错误，又或者是随机调参，一切都由AI决定。
不仅是Karpathy，越来越多的工程师发现了这类仅需要丢指令，不需要敲代码的快乐。于是，Cursor、Bolt和Claude成为了他们的训练场。
一些初创企业正在践行Vibe Coding及其代表的AI时代的企业组织结构。
Gumloop正是从美国著名初创企业加速器Y Combinator在2024年冬季训练营中跑出的Vibe Coding创企之一。更有趣的是，该公司仅有两个正式员工—— Max Brodeur-Urbas和Rahul Behal，也是两位创始人，这意味着他们公司的近乎所有业务都是AI员工打造的。
Gumloop创始人Max Brodeur-Urbas认为，未来公司的团队规模不会超过10人，他们的目标就是10个人打造估值10亿美金的公司。
迄今为止，Gumloop已筹集了2000万美元的资金。2025年1月，Gumloop完成了由Nexus Venture Partners领投的1700万美元A轮融资，First Round Capital、Y Combinator以及Instacart联合创始人Max Mullen和Databricks联合创始人兼首席架构师Reynold Xin也参与其中。
这家仅有两人的公司Gumloop如何从一众自动化工作流平台中杀出重围？其增长的风险或将在何处？Vibe coding究竟具有多大的潜力？硅兔君带你一探究竟。
温哥华卧室的创业项目
伟大的公司总是诞生于不易察觉的角落。
乔布斯在硅谷车库里焊接了第一块电脑硬件，成为了苹果的起点；拼接出第一块电路板，成为了苹果的起源。谷歌的成立，来自于斯坦福的一间宿舍。Gumloop则诞生于温哥华的一间卧室。
彼时的Brodeur-Urbas尚未预料到，他们的业余项目，最终指向了一家公司的诞生。当时，前微软工程师Brodeur-Urbas与前亚马逊网络服务软件开发工程师Rahul Behal因为对AI的热情走在一起。最初，他们只当是一个练手的小项目——作为Auto-GPT的UI包装器，为Discord社区上一群非技术人员解决一个简单的问题。
这个业余的小项目，精确瞄准了AI Agent在编程代码上的痛点——尽管AI正在越来越多展现其自动化工作流的潜能，但效果却难以得到保证。
不仅如此，另一个痛点在于，尽管AI的能力在不断提升，但实现超出单个Chat GPT问题的自动化，需要有一定的编程能力。往往，了解业务的人员缺乏专业的编程技术知识，而了解编程的工程师却缺乏对业务流程的理解，导致AI的潜力无法被充分释放。
“把特定的工作流程完全交给AI是不现实的。”Gumloop的创始人Brodeur-Urbas很早就意识到了这一点，他发现，如今用户对现阶段的AI工作流有一些不切实际的幻想，甚至认为AI可以处理高度专业化、高度精确化的小众工作内容。“用户为AI付费，不是为了让它一遍又一遍地使用谷歌搜索获得相同的答案。”Brodeur-Urbas说。
要让用户真正为AI付费，解决工作流问题，需要这个AI工具足够好用，并且没有任何错误的余地。
与此同时，AIAgent正在代码编程领域不断渗透。根据Menlo Ventures的数据，2025年，AI代码应用正在成为生成式AI渗透率最高的应用场景，采用率达到了51%。Cursor、Cognition 等新兴工具也正在迎来用户的快速增长。
一面是不断增长的需求，一面是不尽人意的效果，构成了需求和用户体验之间的结构洞。
创始人Brodeur-Urbas一开始就提到用户对现阶段的AI工作流有一些不切实际的幻想，甚至认为AI可以处理高度专业化、高度精确化的小众工作内容。“这需要AI没有任何错误余地。”
这也是Gumloop创立的初衷——利用人工智能自动执行重复的工作流程，真正起到简化任务的目的。
普通人通过预设的模板就可以搭建好任务执行流程，而非是让AI协助编程，补全代码，也不需要使用者深入了解每一段代码。
与此同时，Gumloop也通过自身践行Vibe Coding的核心——创始人Brodeur-Urbas表示，“使用人工智能进行编码让我们拥有了 20 人团队的生产力，并超越了竞争对手。”
谁在用Gumloop？能创造多大价值？
Gumloop 的核心是让任何人都可以在不知道如何撰写编码的情况下成为 AI 工程师。
Gumloop页面的UI/UX页面设计较为简洁，用户只要拖拽相应的程序框到画布上，就能直观看到程序运作的效果，并且支持几乎与所有工具进行自定义集成。
Gumloop提供了一个工作流构建器AgentHub，和GitHub、Gmail、Outlook和X等第三方应用程序和工具集成，用户轻松拖拽一下就能够将模块化组件拖到画布上来构建自动化程序，或者从预建管道中选择执行生成每日库存报告和汇总文档等任务。
目前，该公司提供免费试用AgentHub，拥有45+自动化工具 ，帮助不同类型的人员构建自己的自动化AI。
像是自由职业者和个体创业者，可以通过Gumloop寻找潜在的客户，并自动化完成一些重复性的任务。销售团队可以借助AI，抓取网页调查合同，并评估潜在的客户价值。人力资源团队可以通过预制模版，自动化部分照片流程，甚至可以进行一定的满意度调查。
比如说，一个文章摘要器，能够把任意数量的新闻或网站信息聚合，打造一些新闻指引。又或者是每日股票报告生成器，会每天定时生成一份关于指定股票行情趋势的PDF报告。
这些程序都已经被Gumloop预设在AgentHub平台内，供非专业的开发者们随取随用。AgentHub自动化通常由 90%的基础设施和10%的人工智能组成，从而提高了一致性和可靠性。
目前，Gumloop的使用案例包括利用AI进行网络抓取、社交媒体审核、SEO营销以及文档处理四个部分。
网站构建平台Webflow通过Gumloop，实现了对Reddit、Webflow 论坛、X（Twitter）和 YouTube 评论中的每篇帖子的分析，以确定哪些帖子需要人工干预。英国旅游公司Triptease通过Gumloop，实现了网络抓取 + 人工智能分析/分类 + 内部系统集成，发现了潜在客户、客户画像的研究以及起草外联计划，“一支完全非技术的员工团队能够即插即用，以工程团队工作成本的 5% 产生巨大的业务影响。”在Gumloop的网站上如是描述。
一位客户在官网透露了使用了Gumloop后的变化。“Gumloop改变了游戏规则。它帮助我的团队比去年同期提高65%的销量，收入增加207%。但我认为这种增长还有可能持续”。
“如果 Zapier（一个自动化工具平台）是计算器，那么我们就是WolframAlpha（一种计算知识引擎，从数据库中计算答案来回答事实性查询）。”Gumloop在公司介绍里写道。
“你可以理解为，Gumloop是ChatGPT和Zapier一起生的孩子。”一位用户如是解释Gumloop做的事情。
这一定义也反映了Gumloop的优势——与Zapier这种传统的AI自动化工作流平台相比，减少了复杂的部署流程。
目前，Gumloop主要会提供四类不同的定价方式，结合了Sass时代的席位定价法以及AI时代的资源消耗定价法：
1）积分兑换免费服务：注册后提供1000个积分供用户使用该平台。
2）仅提供1个账号，每月可获得30000个积分，定价为每月97月。
3）提供10个账号，每月可获得75000个积分，定价为每月297美元。
4）定制化企业服务，按需定价。
“我们根本不需要钱，”Brodeur-Urbas 在TechCrunch上直言，他表示，筹集资金不是目标——打造一款人们喜爱的产品才是。
不过，Gumloop作为一个针对零基础编程人士的无代码平台，其产品仍然存在一些缺陷，例如，尽管其创建了一个一套更好上手的无代码工具来创建工作流程，但理解那些模块仍然需要一定的基础。
根据第三方咨询调查机构Forrester发布的RPA市场调查报告。到2025年，全球RPA市场规模将达到225亿美元，其中，RPA服务市场规模160亿美元，RPA软件市场规模65亿美元。北美在RPA服务支出最多为43%。
进入生成式AI时代，在AI+RPA领域，涌现了诸多创业公司，但头部效应还不明显，目前以老牌公司Zapier和UiPath为首，留给初创公司的增长空间还很大。
对Gumloop来说，最重要的是如何能够保持稳定的用户增长和用户粘性，打造出一款拳头产品。
为了更好地培养用户生态，Gumloop还打造了一个社区平台，供用户交流问题，甚至在官网上进行互动。
Vibe编程时代来临，降本增效或成关键
不过，Gumloop同样也逃不掉Vibe Coding的局限性，这或将成为Gumloop本身的局限。
比如说，AI生成的代码可能会存在深层的逻辑错误，具有较大的安全隐患，导致维护成本激增。
再比如说，非专业开发者通过自然语言生成的代码可能缺乏规范性，AI可能生成冗余或难以优化的代码。
目前，Vibe Coding生成的代码也很难支持一些复杂场景，如支持于嵌入式开发（如Go语言的局限性）或者支持实时系统相应等等。
Vibe Coding最初是由OpenAI的联合创始人、特斯拉前AI负责人Andrej Karpathy在2025年2月提出，又称氛围编码。
目前，硅谷对Vibe编码的看法分为两派：一些人觉得Vibe编码将会重塑计算机科学的一切，而另一方则是觉得Vibe编码可能还处于“炒作期”，人们高估了其门槛。
“Vibe编码将会很快重塑计算机世界的一切。 ”范德比尔特大学计算机科学教授朱尔斯·怀特表示。他认为这也意味着过去几十年来所做的计算机科学积累都已经逐渐消亡。
Y Combinator首席执行官兼总裁Garry Tan也曾提到过仅由10 名氛围编码员组成的团队就可以轻松打造下一个价值数百万美元的初创企业。没有AI，这项工作可能需要50或100名工程师才能完成。
他还给在美国硅谷找不到工作的工程师们提供了一条新的就业思路，和与10名员工一起创业，每年也许能赚取1000万或1亿美元。“这真是软件行业一个强大的时刻。”目前Y Combinator创业公司中有25%使用LLM编写了95%代码。
AWS首席开发倡导者安特耶·巴斯 (Antje Barth) 曾表示：“它让许多可能没有传统软件工程背景或接触不到传统软件工程的人能够将自己的想法变成现实，我认为这是非常非常令人兴奋的。”
但也有人在热闹中保持冷静。
前英伟达软件工程师Bojan Tunguz最近几周都在尝试使用Vibe编码，也确实发现原本需要数周时间完成的项目可以缩短到几天内完成。但他坚持认为，Vibe编码用户永驻至少对代码的用途有一个大致的概念。“我不会向从未编写过代码的人推荐这种做法。”
Code首席产品官Karim Meghji鼓励年轻学习者不要被编码“炒作”氛围所吸引，而是专注于用自己的技能打好基础。
“学会使用这些工具，但不要忘记基础知识。”Meghi说：“这并不意味着我们没有工具来帮助我们应用这门语言，而是我们学习了基础知识，这样我们才能真正创作出好故事。”
原文标题 : 10人要创下10亿估值，2人公司的“卧室项目”为何被创投疯抢
