偷拍 收入1亿好意思元: 一家小公司是如何得手的?

AmanSanger和其他东说念主共同创办了Cursor，并在第一年将其限制扩大到1亿好意思元偷拍，使其成为增长最快的SaaS公司之一。在与红杉印度/东南亚——PeakXV管束董事RajanAnandan的对话中，Aman共享了Cursor的发祥和基因。

居品开导与挑战

RajanAnandan：我想险些通盘东说念主都神话过Cursor。Aman和三位都集首创东说念主——公司有四位都集首创东说念主——他会在意讲这方面，他们在MIT时就创办了这家公司，或者说，运转了一些其后成立公司的就业。他们都在2022年从MIT毕业。他会谈谈公司的发祥故事以及他们是如何准备运转的。

Aman从14岁就运转编程。2019年，我在他纽约的家里见过他，那时他刚在谷歌实习过，但嗅觉相配败兴——是以我能贯通他为什么会创办Cursor。

如今，Cursor有30个东说念主，从2023年运转发布居品，如故创造了1亿好意思元的收入，它是一家成长相配迅速的公司。基原本看，Cursor是一个AI编码数据的居品，他会稍后在意讲讲。正如你们所知，编程是一个正在被AI颠覆的范围，竞争相配浓烈。

底下，从你们的发祥故事运转吧。你们四个东说念主是如何运转的？请和我们讲讲背后的故事。

AmanSanger：我们四个是在MIT意志的，都有一些机器学习的布景，而且我们都是Copilot的早期用户。GitHubCopilot约莫是在2021年夏天发布的，那时它确凿相配惊艳，一发布出来就嗅觉像是魔法。

这是第一个确凿灵验的、基于言语模子的居品。之前通盘的机器学习系统大多是保举系统，或者是一些近似自动驾驶和计较机视觉的东西。但Copilot是确凿第一个基于言语模子的居品。第一次使用它时，如实能感受到那种魅力。但过了一年，情况莫得太大变化。模子自己运更正得更好了。

RajanAnandan：居品自己莫得变化吗？

AmanSanger：是的，一年之后独一的变化是，他们换了一个OpenAI提供的新模子。其他方面完全一样，体验也险些没变，但底层模子在不休雠校。正如我刚才所说，如果你望望文件上的进展，东说念主们正在用更多的数据来推广这些模子。鉴于代码范围的数据量相配高大，我们估量这些模子会变得越来越强。

而且当今看来，编程的畴昔不会只是更好的“ghosttext”和更好的“autocomplete”。如果言语模子确凿满盈刚毅，能够生成90%致使95%的软件，我们的不雅点是，你必须重新构念念工程师实践构建软件的界面。这里有几个故事不错匡助讲明这少许：

我们遭受了NatFriedman，他曾是GitHub的CEO，他在GitHubCopilot的创建过程中起到了部分作用。基本上，微软领有VSCode和GitHub。Copilot之是以得手，中枢原因之一是他们能够对VSCode进行雠校，推出了这种新的用户体验，提供了智能文本。对于那些知说念我在说什么的东说念主，无意如果你不写代码，你在Gmail中也见过这种自动完成的智能文本。

这种东西之前并不存在，改步改玉的是近似Tab9尝试使用的那种奇怪的IntelliSensebubble。而只是更换这少许，就大大进步了使用后果。是以再次回到这个问题：如果模子变得更好，能够作念更多事情，你就必须掌控IDE——当今讲明这如实是一个正确的选拔。

RajanAnandan：实足如斯。你们重新构想了通盘这个词事物，好多首创东说念主都在念念考这个问题。这些范围的竞争正在变得越来越浓烈，你们与模子竞争，与其他好多公司竞争……你们是否曾琢磨过，我方行将运转的这个旅程，便是要挑战微软，照旧说……

AmanSanger：是的，我们百分百琢磨过这个问题。这亦然我们在作念这个范围就业时最大的记挂。因为如实相配失足于磨练言语模子，并让它们在编程方面更好。但也一直踯躅：我们想，也许不错构建其他类型的开导者器具。

RajanAnandan：你们一运转莫得作念Cursor，对吧？能说说一运转作念的是什么吗？

AmanSanger：的确，我们最初实践是为机械工程师构建器具的。看到Copilot的得手之后，我们想，嗯，有少许机器东说念主学的布景，而且好多机械工程就业都相配繁琐。能不成为CAD构建一个近似自动完得手能的模子？但最终，商场上并莫得什么相宜首创东说念主的契合点。我们并不是确凿的机械工程师。我们不休回到编程的范围：是的，我认为最终照旧编程商场的竞争更浓烈。但我们有一个表面，那便是你需要掌控接口，你需要掌控IDE。

相对于其他许多资金援助相配刚毅的初创公司（比如GitHubCopilot），这给了我们极大上风。我认为，专注于用户体验一运转就为我们提供了这个上风。

团队组成与招聘：小体量公司的成长

RajanAnandan：好的。你们公司才三岁嘛，是以讲讲你们第一年的履历吧。通盘这个词公司那时候唯有五个东说念主，对吧？

AmanSanger：对，那时候主若是首创东说念主，唯有我们四个。

RajanAnandan：四个东说念主，你们我方开导了居品并推出了它？

AmanSanger：是的，约莫在2023年1月，我们运转入部下手开导这个居品。无意有两三个月的时候，我们在尝试不同的东西，进行各式实验，直到找到合适的主义，然后推出了它，运转的反馈还不错。我们是和GPT-4一说念发布的，是以一运转如实有一些初步的关注，因为它是少数几个搭载GPT-4的居品之一。但随后热度就消退了，使用量也急剧着落。接下来的通盘这个词夏天，增长都相配牢固。

这如实让东说念主恼恨。我们心里最大的疑问是，难说念我们太过磋商勃勃了吗？四肢一个这样小的团队，我们确凿能为通盘工程师打造一个通用的居品吗？也许应该更聚焦于某个特定的用例，比如测试或者bug检测之类的吗？但这个居品最神奇的地点在于，我们我方亦然用户，是以我们能相配迅速地进行迭代，况且在阿谁夏天，我们尝试了各式不同的功能。然后我们找到了那一组确凿灵验的中枢功能，其中一个便是这种指示式的裁剪才气，我们把用户体验作念得相配好。

这个功能在Cursor中叫作念CommandK，因为这便是你调用的实践号召；另一个功能是代码库索引，你不错针对通盘这个词代码库发问。我们将这两个功能整并吞推出后，它就运转飞快增长起来了。

RajanAnandan：是以这两个功能的加入，鼓励了增长？

AmanSanger：我认为是。我们还进行了好多其他的实验。而Cursor的大部单干作基本上便是在尝试什么是可能的。比如，你们在居品中看到的每一项功能，背后可能有10个失败的实验，这些东西莫得得手。一个很好的例子是我个东说念主最心爱的功能，当今叫CursorTab。它最初的名字是Copilot++。那时，Copilot只是一个自动补全器具。Copilot++的想法是，大部分编程就业不单是是找出在光标背面应该写什么，更伏击的是修改现存代码。是以Copilot++最初的想象是，预测你下一个修改的内容，但它并不是想取代Copilot，而是四肢对Copilot的一个补充——Copilot肃肃自动补全，Copilot++肃肃修改。

我们在夏天尝试过用领导模子进行实验，但完全失败了。直到2024年1月，我们有了满盈的用户数据，它才运转起作用。

RajanAnandan：到2024年1月，你们有若干用户？也便是你们推出约莫一年后？

AmanSanger：约莫有30，000个日活跃用户，差未几。有了这些用户，我们获取了一些数据，不错用来磨练模子，预测下一个裁剪操作。这便是我们尝试的一个例子。往时我们尝试过两次，想让这个功能得手，但完全失败了。最终在第三次尝试时，让它得手了。

它致使不是完好的自动补全，只是一个加在Copilot上头的功能。可是跟着时候的推移，我们渐渐雠校，当今我认为它在自动补全和预测下一个裁剪操作方面都比Copilot要好得多。

RajanAnandan：你们四东说念主是这个居品的用户，都口舌常懂时期的东说念主。你们不休实验，构建你们四肢用户所需要的东西。跟我们多讲少许这个过程吧，让大家更好地贯通——因为我以为你们的就业速率相配快，让东说念主以为有些任性。

AmanSanger：这可能是我们的一大上风，我们是一个小团队。每个东说念主都在为我方作念，因为我们都是工程师。但我认为其他东说念主在这方面，可能不会像我们一样效率初心。通盘的就业，实践上在前六个月到一年间，都是在尝试找到新措施来愚弄、雠校这些模子，以便更好地进行编程。

我最心爱的实验，于今我们还莫得完全处罚，但如故运转看到一些欲望。我们尝试过好屡次，你应该能够愚弄这些模子来检测bug。目前还不知晓这个功能是否应该用于打字，像是一个语法检查器具；也不知晓它是否应该用在审查过程中，我们尝试过许多不同的版块。当今我们通盘的，有时确凿需要无数资源、巨大的计较才气和一个大型团队参加，才能让像这些功能一样的东西阐扬作用。

我认为这便是在寻找bug的这个功能上的情况。总之，经过无数尝试，望望什么灵验，然后再发布出来。我们发布这些半制品偷拍，而许多竞争敌手拒却这样作念。初版的Copilot++光标标签很晦气，但一朝你发布出来，望望东说念主们的反馈，就能雠校好多。

RajanAnandan：是以你们快意发布好多东西，然后去掉大部分，只保留灵验的部分？

AmanSanger：没错，我们倾向于尽早发布，只须某个东西对团队自满出有用的迹象。

RajanAnandan：当今我们来谈谈团队建造。你们什么时候加入了第一个非首创东说念主成员——从四个首创东说念主到第五个团队成员，或者第一个非首创东说念主团队成员是谁？是什么时候加入的？能否浅薄谈一下你们是如何建立团队的？

AmanSanger：是的，我们的招聘进度很慢。我们能这样作念一段时候，因为我们是四个时期首创东说念主组成的团队，是以不错在不招聘请何东说念主的情况下，构建大部分早期的居品，直到达到了某个早期的居品商场契合度。这口舌常好的，因为这意味撰述为第一次创业的首创东说念主，在莫得显耀汇聚的情况下，我们无谓在初次招聘时裁汰程序。是以这也意味着，当我们运转寻找第一个职工时，我们如故有了一些收入，增长也特等可不雅，而且有好多用户不错干系。是以第一个职工其实是一个共同的一又友，或者是我意志的一个一又友。

RajanAnandan：从MIT毕业的吗？那么在30东说念主中，有若干东说念主来自MIT？

AmanSanger：差未几一半。

RajanAnandan：唯有一半？其他东说念主来自那里呢？

AmanSanger：只是一些学校的夹杂。这其实阐发了居品的一个神奇之处，那便是我们的用户相配相宜招聘。这亦然我们招聘到第二位职工的原因。

RajanAnandan：是阿谁捏续给你反馈况且在上头进行实验的超等用户吗？

AmanSanger：是的，基本上通过分析，找到了评估某些超等活跃用户代码质料的措施，然后我们愚弄这个设檀越动干系了一些高质料的用户。这个东说念主作念出了回话，截止相配好。他是一位出色的工程师。

RajanAnandan：那么当今我们不错换个话题，谈谈Cursor的底层模子架构。我们知说念你们使用前沿模子，但你们也会磨练我方的模子。

AmanSanger：是的。我认为在构建这些居品时，求实相配伏击。好多公司可能在2023年和2024年筹集了无数资金，况且在居品商场适合之前将通盘钱都花在了GPU上，但我认为这不正确。我认为我们尽量使用最相宜的器具，而好多时候，这只是调用一个API，但跟着你建立一个满盈大的团队，积蓄满盈的专科学问，领有满盈的可用数据来改善这些模子，我们运转发现，构建自界说模子越来越有影响力，是以这便是我们为tab、Cursortab以及下一次裁剪预测自动补全所作念的就业。

RajanAnandan：是以你们为此有我方的模子？

AmanSanger：是的，那是我们磨练的一个完全自界说的模子。

RajanAnandan：有若干个自界说模子，能略微显露一下吗？

AmanSanger：其实有好多，时期上约莫有50个。但确凿参加使用的，无意唯有10个。

RajanAnandan：10个自界说模子，然后在前沿范围，你会使用其中的一些，照旧就用这些模子？

AmanSanger：在前沿范围，我们主要坚捏使用Sonnet模子，这是主要的模子。有些东说念主更心爱其他一些模子，比如推理模子，如o3或o1，还有一些东说念主相配心爱R1，比如DeepSeek的模子。

不外回到正题，我们使用自界说模子主若是为了低蔓延的需求，比如在需要比实验室提供的模子更低的蔓延和老本的场景下，或者是在我们领有无数数据的范围，这些数据可能与实验室在预磨练时战争到的数据有些不同。

NextDataPrediction便是一个很好的例子。如果你策画预磨练这些模子，你会发现你在GitHub上有无数的数据，但你莫得提交之间发生的变化，而我们发现这恰是一个相配好的数据开首。然后是一些我们并不特等关注雠校的东西，比如我们不错磨练更好的镶嵌模子，因为实验室里最顶尖的东说念主正在鼓励推理范围的前沿，而不是镶嵌模子的雠校。就这些。

RajanAnandan：那Cursor的魅力有若干来自自界说模子呢？

AmanSanger：我认为这个成分被低估了。好多你在Twitter上看到的内容，是东说念主们在热衷于照应从零到一的东西，但好多时候你不错只是通过使用现成的模子来大意。确凿的魅力在于，当你在更大的代码库中使用这些模子时，它确凿能很好地贯通内容，预测你接下来要作念什么，找到正确的代码片断。这些都开首于这些自界说模子。

交易模式与畴昔瞻望

RajanAnandan：光显了。当今我们可能会转向一个和Cursor不关联的问题：你们有什么提议，给那些正在建立原土AI公司（不管是代理型的照旧AI应用）的首创东说念主？对不起，在我问这个问题之前，Cursor的护城河是什么？你们有琢磨过护城河吗，照旧其实并莫得？

AmanSanger：有一些方式不错建立黏性。比如，我认为分发是其中之一，我认为目前我们并莫得确凿建立起长久的护城河。我们有一些上风，比如相较于其他通盘东说念主，除了Copilot除外，我们有分发上风。我们也稀有据上风，但这些还不算护城河，因为Copilot的用户更多。我认为从长久来看，我们可能会有一些潜在的护城河。就像我认为问题在于，我们想要达到一定例模，成为行业的源头者，高出Copilot。

RajanAnandan：是以会是分发和数据吗？

AmanSanger：我认为是。然后需要建立粘性，因为Copilot莫得作念到这少许。他们的居品缺少粘性，这亦然我们存在的原因，亦然我们能够作念到如斯高的收入，并但愿本年高出他们的原因。我认为有措施不错建立粘性。

RajanAnandan：你能在意说一下吗？你们如何建立粘性？

AmanSanger：有好多措施不错让模子专注于代码库，特等是当你有千千万万的开导者。他们在大公司里每天都在使用这个居品，而你能得到他们通盘的裁剪数据，这便是丰富的数据。你可能不会用它来雠校你其他的模子，固然，是为了其他东说念主，因为企业不会允许你这样作念，但你不错用它来雠校他们的模子。

基本上会得到这样一个情况：公司使用Cursor的时候越长，Cursor就越能变得更好。我认为当今把重心放在这个上不太合适，因为增长比粘性更为伏击，但我认为这实足是我们不错作念的事情。

RajanAnandan：跳出Cursor除外，你对那些构建应用AI或agentAI公司首创东说念主的提议是什么？尤其是在这少许上，你如何建立一个确凿特等的东西，是前沿模子作念不到的？因为每个东说念主都会进入应用范围。

AmanSanger：你应该对准那些天花板很高的东西。

RajanAnandan：什么是天花板很高的东西？

AmanSanger：我举个例子，像写案牍这种事情。也许有一个居品，它的收入增长很快，特等擅长写案牍，但那并不是一个特等高的天花板。

RajanAnandan：难度等第？是这个意旨兴味吗？

AmanSanger：是的，就像难度等第一样。它有多接近像ChatGPT之类的东西能作念到的程度。ChatGPT发布之后，大多数东说念主不错平直去那里让它写案牍。而对于编程来说，情况会有所不同，我认为每个东说念主都会尝试建立这些agent，软件工程agent，但我认为在很长一段时候里，你仍然需要确凿的工程师。

永劫候来看，工程师与这些器具搭配使用的出产力要远高于这种AI“共事”。这是一种天花板相配高的情况，因为我们实践上还有很长的路要走，才能达到这些模子，或使用这些模子的系统确凿能够替代最优秀工程师的水平。

RajanAnandan：这是一个很好的宗旨，当今我们来谈谈变现。从你们运转的第一笔收入到100百万收入，年化ARR或运营速率，这个是怎样发生的？你们莫得销售东说念主员，对吧？

AmanSanger：我们成就了一个Stripe账户，然后——

RajanAnandan：你们成就了一个Stripe，然后，哗，立时就来了？

AmanSanger：我的意旨兴味是，你知说念的，嗅觉并不像——

RajanAnandan：你们莫得销售东说念主员，对吧？我们运转招聘销售东说念主员了——入站、出站、SDRs、BDRs、AEs，都莫得，对吧？

AmanSanger：不，我们是一个多月前才运转招聘销售东说念主员的。

RajanAnandan：当今你们有若干个销售东说念主员？

AmanSanger：三个。

RajanAnandan：但是你们到达1亿收入的时候，莫得任何销售东说念主员？

AmanSanger：莫得。那是怎样发生的呢？这就像东说念主们把这些居品告诉他们的一又友一样。这很意旨兴味意旨兴味，因为开导者器具传统上，大家告诉我们的事情是，开导者器具赚不到钱。可是，好多落寞开导者为此付费了。而且，我认为企业商场会赚更多的钱，主义也的确是朝着这个走的。它是开导者和团队的衔尾。但是好多其实是落寞开导者在支付。这至少是我们增长的一个大基础。

我认为AI让东说念主们快意为某些东西付费。就像是一朝你领有了ChatGPT，东说念主们运转每月付20好意思元。当今他们就以为，支付一些AI器具的用度如故是常态了。

RajanAnandan：这是一个很好的不雅点，对吧？

AmanSanger：Copilot亦然一样，必须履历这个过程。就像他们不得不履历一段漫长的过程，不管是几年的时候，去让东说念主们改变他们的想法，去认为，我需要为一个AI器具付费。然后，当我们运转的时候，这就变成了一种常态。于是，东说念主们就更快意为Copilot的替代品或ChatGPT的替代品付费，或者是某种更好但价钱相通的东西。

RajanAnandan：当你琢磨接下来的三到四年时，当今我不再照应盈利化问题，但包括盈利化，看到接下来的三到四年，你们四肢一家公司、一个居品、一个企业，筹谋在那里？

AmanSanger：还有好多就业要作念，去让软件工程师更高效。Cursor的最终筹谋是让宇宙上的任何东说念主都能更平稳地制作软件。如果你但愿让任何东说念主都能相配浅薄地制作出像Figma这样的高水平居品，我认为这需要很永劫候。而且我不认为最终的款式会是像我运转酿成的一个信念那样，AI“共事”可能并不是宇宙的最好终极情状。

因为我有确凿的共事，他们口舌常优秀的工程师，但在试图与他们相通想法时，你会遭受一些特别包袱。有些东西往往存在于你的脑海中，很难传达出来，然后有一些隐性的信息，你恒久无法完全写出来或者传达给他们。他们给你的东西，大部分是对的，但老是跟你心里想的有些进出。就会有一些往返地照应，我认为你不错比共事作念得更好。

如果你有某种接近即时的东西，况且能够与你即时迭代，我认为好多开导就业将会是这样的。而且，我不知说念。我们来看一个软件的例子。比如，拿Notion来说，好多时候，伏击的是你在想象Notion中的每个元素时的品尝。比如，点击这个东西时会发生什么？这个东西怎样反馈？况且，满盈在意地刻画这一切便是编程。我认为它将会看起来相配不同。

RajanAnandan：基于这个不雅点，我知说念你们四个东说念主有一个强烈的宗旨，那便是开导者的变装不会隐没。它们会发生变化，因为有一种不雅点认为，一切都将转向粗拙代码，比如从领导到代码。

AmanSanger：会有一些事情是从领导到代码的。有些事情口舌常明确的，比如模子会大致知说念你想抒发的意旨兴味。像是，好多编码可能便是这样。要构建一个浅薄的CRUD应用，你不错平直从领导到代码，然后进行迭代。我认为有些事情，可能会触及到公司有一大堆任务和bug。那时候有一个AI“共事”行止理它们，消化并完成它们，会相配棒。

但我认为也会有一些事情，价值相配高，这完全取决于某个个体的品尝。也许它不会完全像今天的工程师那样，但我认为那将是畴昔工程学的神气：一个东说念主在作念判断，如何塑造软件的神气。它可能会在某个更高眉目上运作。

RajanAnandan：你们怎样看这个问题？我知说念你们不成磋议，但你们认为，几年后，AI编码员会不会成为现实？我不再支付20万好意思元，而是支付5万好意思元？

AmanSanger：我们但愿能作念到。

RajanAnandan：你们便是朝这个主义发展的吗？

AmanSanger：我们但愿能够构建这样的东西，它将呈现多种款式。比如将会有一个在后台运行的东西，它就像是一个共事，我们但愿能够构建它。我们还认为会有一种款式，愈加融入就业历程，让你更邃密地与它相助，快速迭代。

RajanAnandan：给我留住深切印象的事情之一，便是你们Cursor和像你们这样的公司——速率。速率确凿很快。告诉我们一些对于公司文化的事，什么是最伏击的？你们是如何保捏忠于就业，并将其付诸推论的？

AmanSanger：文化便是那种确凿慈祥编程畴昔的东说念主。比如在晚餐桌上，大家照应的都是对于“如果我们磨练一个模子来作念这个，然后它以这种方式发扬出来会怎样样”的料想。然后你会看到UI东说念主员和模子东说念主员在一说念照应，念念考畴昔会是什么神气。就这样，大家都超等激昂。因为有太多酷的东西不错构建、发明。

这无意便是Cursor文化的骨子，亦然它能够运作得如斯得手的原因。便是这种敬爱心，大家都在想着：“下一个要构建的是什么？下一个杀手级功能是什么？我们如何使Cursor变得比当今更好？”因为我以为就有一些东西，就在我们咫尺，但没东说念主发现。

RajanAnandan：Cursor完成了1%照旧10%？

AmanSanger：我认为我们可能完成了逾越1%，但实足不到10%。我会说无意是2%或3%。

RajanAnandan：太棒了偷拍，感谢你加入我们！