Anton Osika：Lovable 的发布、早期留存与在欧洲打造 AI 产品

Lovable 联合创始人兼首席执行官 Anton Osika 说，这家 AI 应用构建公司的早期增长来自快速迭代、强大的团队和用户愿意使用的产品。在这场 2025 年 3 月的访谈中，Harry Stebbings 询问了产品发布、融资、留存和软件的未来。Osika 的描述与预测反映了他在 Lovable 的职位。

Osika 说，在上一家公司 Depict，团队行动迅速，也招聘了有潜力的年轻人才，但接受了太多机会。组织扩大后，维护所有项目的工作让公司更难专注于一件能做到特别出色的事情。

在产品设计上，他主张尽可能多地说“不”，让选定的功能都有明确目的。他认为，对大多数公司而言，人才和日常协作文化是最重要的两个因素。

Osika 通常更看重潜力而非经验：有抱负的年轻人可能更愿意接受新的工作方式，而且他们日后可能自己创业。他仍然要求工程师具备相关技能，并表示有些岗位需要经验丰富的人指导他人、建立标准。

他说，过去自己常因别人没有像他预想的那样迅速理解想法而感到沮丧，但后来认识到自己也可能过于天真。十几岁时，他曾帮助邻居和家人朋友解决电脑问题，以此赚钱。

ChatGPT 出现后，Osika 尝试将语言模型放入循环，以完成类似智能体的任务。他选择软件工程作为应用场景，并开发了早期的开源 GPT Engineer 原型，能够生成一个可运行的贪吃蛇游戏。

他回忆，第一个版本用了一个高强度工作的周末，之后又花了一些时间打磨。他给首次创业者的一般建议是解决真实用户问题，让一个人爱上第一个版本。这一次，他发布了一段视频，开源项目吸引了大量社区成员。

最初他并不确定这个项目会成为一门生意。项目的反响促使他为 Depict 的首席技术官职位寻找接替者，并邀请一位联合创始人。两人随后开始开发后来成为 Lovable 的产品。

在 Lovable 于 2024 年 11 月发布之前，团队以 GPT Engineer app 的名称推出了需要候补资格的预览版本。这些版本帮助团队收集反馈、积累关注，但 Osika 说，当时还没有足够多的人明确感受到产品价值。团队在之后一年持续迭代。

候补名单让团队能够控制接入用户的数量，并选择采访对象。Osika 建议先识别最可能受益的用户，筛选他们，再了解他们实际想解决什么问题。

他区分了观察用户使用产品与采访用户背后的业务问题。观察可以发现易用性问题；询问工作场景则能揭示用户是否希望获得更多客户，或更快交付第一个版本。

他认为，对于个人网站或第一个产品，一个人使用 AI 可能比协调团队更快。不过，一旦软件已有用户，AI 所做的修改可能破坏现有代码库；此时可能需要工程师来维持质量。

Osika 说，用户首次感受到价值所需的时间很重要，并承认 Lovable 可以做得更好。他推测，改善用户引导可能使转化率翻倍。产品一开始展示可交互的提示词输入框，他认为这能给用户即时反馈；更复杂的用途还需要进一步学习。

他认为，提示词仍会有用，因为人们可以用文字表达许多意图，团队也能轻松迭代界面。他同时预计界面会随着时间变得更加先进；这是一种预测，并非已经确定的设计标准。

创始团队拒绝了 Y Combinator，因为他们认为股权稀释可能超过加速发展的好处，项目也可能让他们分心。他们选择接受其他融资并专注于人才。

Osika 说，在第一个候补名单推出之前，Lovable 最初融资 300 万美元，随后将种子前融资扩大到近 800 万美元。他希望与无论顺境还是困难时期都愿意合作的投资者共事，并接受了一份提前提出的投资报价。

他说，较大的早期融资可以让团队有时间开发产品，不必频繁融资；喜欢与投资者交流的创始人则可能更适合多次进行较小规模的融资。他会权衡股权稀释、最终机会的规模，以及这项工作对自己人生的意义。

Lovable 于 2024 年 11 月 21 日发布，此前的版本已经有一些付费用户。Osika 说，发布本身原本可以获得更多媒体关注，但用户注意到了产品，团队也持续快速改进。

发布后增长加快：他说，12 月的年经常性收入每周增加约 100 万美元，到访谈时每周增加约 200 万美元。这些是公司报告的年化经常性收入增量，不是每周现金收入，也不是独立核实的结果。

快速增长也带来了扩展问题。团队一边修复产品问题，一边选择重写系统的大部分；Osika 说，这项工作花了八周多，访谈时尚未完全结束，但之后团队的交付速度提高了。

他说，复杂产品和过多需求会拖慢开发。他后悔在 Lovable 内部的社区功能上花费时间：由于增长已经很强，他不再认为这些功能对推动增长是必要的。

Osika 说，如果创始人有强烈且经过验证的愿景，并有足够的个人精力和资金支持，“把产品做出来，用户自然会来”可能奏效。但对大多数团队，他认为这种做法风险较高，建议一边开发、一边积极接触用户。

回顾 Depict，他说自己第一次担任管理者时的重大错误，是在公司达到约 40 人时增加管理层级、招聘高管。其中一位聘用者没有胜任，拖慢了团队。他现在更倾向于赋权给能力强的通才，但也承认到后期招聘高管可能是合理的。

他说，快速增长可能改变或稀释文化。在 Lovable，他希望员工以身作则，关心产品、用户和彼此；他对过快增加人数持谨慎态度，以免主人翁意识消失。

虽然公司已经产生收入，但 Osika 对 Creandum 的 Fredrik 印象深刻后，还是进行了一轮小规模融资。他看重对方帮助寻找人才和提供讨论建议的能力，并认为这一合作可以加速业务发展。他对投资者的描述涉及一段既有融资关系。

Osika 不认为竞争对手资金充裕就必然要求公司跟着融资。他认为执行力是决定性因素，并说 Lovable 可以通过同时做更少的事，改善决策速度、沟通和专注度。

他打算在欧洲建设公司，认为当地有大量可用的工程人才。他同时认为，硅谷的默认文化更倾向于雄心和创业投入，而欧洲规范往往更重视平衡。这些是他的印象，并非普遍事实。

他认为，从某些方面看，在欧洲创业像是“困难模式”，但他喜欢这种挑战。他对欧洲创始人持乐观态度，认为公司可以利用欧洲人才向美国市场销售。他对相对人才成本和机会的判断是一种商业观点。

Stebbings 问，AI 收入是否只是短期试用带来的。Osika 说，Lovable 的付费客户首月留存率约为 85%，并称高于 ChatGPT 相应的付费客户指标。访谈没有说明客户群、计算方法或可比较的外部数据，因此无法独立评估跨产品比较。

他承认，有些人付费只是为了尝试产品，了解后便预期会离开。访谈时，公司成立时间太短，无法提供六个月留存证据。早期首月数据不能证明长期留存。

为了提高留存，他希望用户体验更多价值时刻。除了看到第一个应用生成，用户还需要学习 AI 遇到困难时如何澄清提示词，以及何时可以请工程师帮助修改代码库。

他说，Lovable 的北极星指标是发布产品并让自己的产品获得用户的人数。他报告有近 4 万名付费用户，将其作为近似指标，而不是同一项指标。这个数字是公司在访谈时报告的快照。

被问及 Lovable 是否只是其他模型外面的一层包装时，Osika 说，制作演示很容易，但要可靠地生成用户要求的结果，需要处理许多细节、串联模型调用和其他算法。他说，这个系统可以持续改进多年，仍难以达到完美。

访谈时，Lovable 使用 OpenAI 和 Google Gemini 的模型，主要用 Anthropic 的 Claude 编写代码。被问及模型公司投资选择时，Osika 看好 Grok 背后的团队、赞赏 Anthropic 的文化，并说自己会做空 OpenAI。这些是假设性的个人观点，并非投资建议。

Stebbings 反驳说，ChatGPT 拥有很强的品牌认知和消费产品领先优势。Osika 同意这些是优势，但认为市场仍处于早期，并引用了自己对企业市场竞争的看法。访谈没有独立证明各公司收入的相对水平。

他认为大型现有企业的分发能力比其产品开发速度更值得关注。他相信，增长中的市场会给拥有优秀产品的初创公司留出空间，同时承认特别擅长营销的竞争对手可能威胁 Lovable。

当时 Lovable 暂缓进入企业销售，因为 Osika 希望做好这件事，而非过早进入。他的目标是成为开发者创建产品的最佳平台，吸引 100 万名优秀开发者；他认为这可能为日后进入企业市场铺路。

Stebbings 欣赏 Shopify 讲述创业者故事的能力，以及它展示产品如何影响企业的方式。Osika 则强调 Shopify 的快速迭代，以及它整合电商所需能力的做法。

Lovable 路线图上的一个产品想法，是让创始人获得更多创业所需的基础设施和方法，可能包括公司注册和支付设置。Osika 将其描述为未来方向，而非访谈中已确认的功能。

他说，如果公司清楚如何使用资金，或者遇到不会后悔接受的合作伙伴和条款，进一步融资就可能值得。当时他认为大多数投资者接触会让团队分心，并觉得招聘一两位出色的技术产品人才可能更有影响。

在快问快答中，Osika 表示他认为模型已经非常智能，但缺乏相当程度的记忆和上下文。他预计建立有用的记忆系统需要数年；这些是他对一项仍在发展的技术的判断。

被问到愿意持有十年的公开市场股票时，他提到 Tesla，认为这是一个看重人才的选择。他重视创始人识别他人潜力的判断力，并说自己作为首席执行官的弱点是多任务处理。股票选择是个人观点，并非投资建议。

他说，Lovable 可能失败的原因之一，是失去目前推动公司的势头和热情。他也改变了对依赖单一基础模型提供商的看法，并预测模型之间会更加商品化。

他将 Depict 没有成功称为自己最喜欢的失败，因为这为后续项目腾出了空间。被问及全球最担忧的问题时，他批评狭隘的领导方式，希望领导者坚持理想，同时倾听不同意见。

他认为，如果 AI 智能体取代部分客户员工，按席位收费的软件企业可能面临压力。对于有防御能力的企业产品，他认为基于价值的定价是一种选择，同时承认设计这种定价很难；否则他建议采用目前行得通的定价方式。

展望未来，Osika 希望 AI 帮助人们更好地理解彼此，找到互利的结果。他期待更强大的 AI 能辅助领导决策；这是一种希望，而非已经实现的结果。