Amjad Masad 谈 Replit、编程智能体与软件的未来

Replit 联合创始人兼 CEO Amjad Masad 与 Harry Stebbings 讨论 AI 编程智能体、软件经济和开发的未来。他提供的公司数据、产品比较及预测反映了他在 Replit 的立场，并非独立核实的结果。

Masad 说，技术花了一段时间才赶上 Replit 最初让更多人能够编程的愿景。他在约旦长大，体验到软件能够创造机会、帮助人们创业。在 Codecademy 工作后，他希望让更多人能够构建软件。

他说，Replit 解决了浏览器内开发、托管、包管理和协作等问题，但对许多潜在构建者而言，学习编程仍然是一道障碍。他现在认为，有些人可以不学习传统编程而专注于创造产品。这是他对工具变化的看法，并非声称编程知识已经完全失去价值。

Masad 将一项重大变化归因于能够在更长时间内采取行动的智能体。他说，Replit 最初围绕模型构建了大量基础设施和防护措施；随着较新模型改进，公司移除了部分代码，随后又为更加自主的工作添加新的支撑结构。有关发布和性能的描述来自他的说法。

他描述的模型路由是混合方式：Anthropic 一直是 Replit 核心智能体循环的供应商，而 Google 模型可处理一些成本较低的任务，例如代码搜索。他说，公司有时向 Google 发送的 token 更多，尽管核心循环仍依赖 Anthropic。使用量随任务和时间变化。

Masad 将 Replit 和类似公司称为“智能体实验室”：它们从用户问题出发，选择模型或构建相应基础设施。他说 Replit 也自行开发一些模型。他描述的是公司战略，并非对所有智能体产品的独立比较。

被问到构建自有模型是否错误时，Masad 说答案会随着前沿模型和开放模型改进而变化。他回忆说，Replit 2023 年的模型在其工作中编程表现优于 GPT-3.5，随后前沿模型的进步缩小了优势。这是他的比较，访谈没有提供基准测试细节。

Masad 认为，某些任务上的编程模型可能接近平台期，从而为利用相关数据训练的专业模型创造机会。他说，领先几个月在企业评估中也可能有意义。平台期、交易结果以及他所举另一家公司模型的例子，都是他的评估，并非独立证实的结果。

在产品能力快速变化期间，他将性能置于成本之前。他说，一旦任务接近性能平台期，公司便可以更关注优化和经济效益。这一论点取决于产品及模型改进速度，两者仍不确定。

Stebbings 问，每 100 美元营收中是否有 80 美元支付给模型供应商。Masad 说 Replit 的比例明显更低，但仍然可观，并说利润率会随产品投资变化。他没有给出当前毛利率；他对另一供应商利润率的说法也没有在访谈中核实。

Masad 说，Replit 曾一度接近盈利，随后投资了并行程度更高的智能体。他描述了一个先为性能构建产品、再优化成本的循环。他对智能体速度和相对能力的说法属于公司主张，没有提供测试条件或独立结果。

他说，评估模型、为任务选择模型、运行自有基准以及 A/B 测试，是智能体公司的核心能力。Masad 声称 Replit 使用 Gemini 所取得的设计结果优于 Google 自己的产品，同时披露 Google 是合作伙伴。访谈没有提供比较基准。

被问到中国模型时，Masad 说自己不知道开发者或政府的意图。他将道德方面的担忧与企业数据安全考虑区分开，并说 Replit 尚未采取那一步，但不排除未来这样做。这些是他的个人判断，不是对任何具体模型的调查结论。

Masad 认为开放模型能够支持竞争，减少对少数供应商的依赖。他建议通过公私合作开发开放模型。他对市场集中度和定价的担忧属于政策与经济观点，并非串谋的证据。

Stebbings 提到 Jason Lemkin 的说法：“推理是新的销售和营销。”Masad 同意，免费 token 或放宽限制可以吸引用户使用产品，同时承认获客之后还有独立的留存问题。他将使用智能体构建产品的吸引力描述为自己对用户行为的解读。

Masad 预测，产品组织可能将技术、设计和产品优势不同的人纳入更广泛的构建者角色，而工程师仍会从事基础设施和其他高难度工作。他也认为运营团队可能成为用户。这些是 Replit CEO 的预测和商业观察。

他说，运营团队经常结合使用软件、电子表格和手工工作，并描述客户构建报价或客服工作流。他声称回报可能很大，但没有提供测量研究或适用条件。这些例子不能证明每个组织都会节省资金或减少人员。

谈到所谓的 SaaS 末日，Masad 说，他没有看到企业整体移除 Salesforce 或 Workday 等核心系统。他说一些客户基于这些系统的 API 构建，另一些则使用数据仓库作为基础。他的描述是来自 Replit 业务的观察，并非代表性调查。

Masad 同意替代工作流可能给某些软件增长带来压力，并说部分调查类或其他单点解决方案可能被替换。他也预计新的小型竞争对手会以更低价格竞争。这些是有商业利益关联的竞争者所作预测；对话没有量化全市场影响。

被问到如何维护 AI 生成的软件时，Masad 说 Replit 使用代码审查和可选测试工作流，并正在开发监控生产系统的智能体。他描述了企业部署中的安全监控。访谈没有提供独立的有效性、覆盖范围或安全性测量，这些工具也不能证明生成的软件安全。

Masad 估计 Replit 75% 的用户不是工程师，并举出客户节省成本的示意案例。他认为，一些企业客户在感受到回报时会愿意为安全和维护付费，而消费者可能对价格更敏感。用户构成和回报估计由他自行报告，没有披露方法。

他说，Replit 较低价的核心方案可以作为部分补贴的入门层，因为推理成本使完全免费服务较难实现。他预计随着企业和专业版营收增长，公司可能进一步补贴该方案。讨论没有披露该方案实际的单位经济效益。

谈到 token 价格，Masad 区分单位支付价格和该价格所获得的能力。他认为能力已有提升，而单位价格下降幅度不如预期。模型之间的竞争增加可能改变定价，但他没有预测具体降幅。

被问到 Cursor 是否“已死”时，Masad 反对简单化叙事。他认为软件创建市场可能扩大，一些工程师希望在 IDE 中检查代码，企业采用也可能具有黏性。他对 Cursor 的讨论是竞争者的观点；Stebbings 提出的营收数字未得到核实。

Masad 说，他预计随着 AI 接管部分编程任务，传统 IDE 功能的重要性会下降，同时承认人们仍希望查看和验证代码。他特别预计安全关键软件仍需要开发环境。他说“IDE 已死”是一项预测，并非对当前普遍做法的描述。

对学生而言，Masad 建议如果对计算机科学没有兴趣，不要仅为了预期薪资选择这一专业。他说数据结构和算法等基础仍然重要，并认为机器学习等技术领域仍有发展路径。他说，大学教育还是自学更合适取决于个人。

被问到公司规模是否会缩小时，Masad 说他既看到更精简的团队，也看到客户随着增长增加招聘。他举出一位企业家和一家媒体公司作为例子。这些是来自供应商的个案，不是 AI 对整体就业影响的证据。

在 Replit，Masad 说他希望增加构建者和销售人员，减少支持性岗位。他认为销售越来越需要教育客户、帮助他们改变工作流。他自己的招聘偏好和提出的中小企业交易经济模型，不是对哪些工作将消失的普遍预测。

Masad 说，尽管此前已获得批准，Replit 的应用更新仍在 Apple 审核中停留了约三个月。他说 Apple 引用了指南合规问题，并称公司已作出回应。访谈只有他的描述，没有 Apple 的回应，也没有足够证据确定审核原因。

Stebbings 推测 Apple 的动机。Masad 说自己不知道，并提出公司可能正在考虑 AI 创建的应用如何适用其规则。他表示 Replit 并未试图绕过 App Store。这些是他的解释和推测，不是对 Apple 决定的经核实结论。

Masad 没有说出希望淘汰的竞争对手，转而认为 Replit 必须持续创新。他声称 Replit 的智能体帮助开启了当前的智能体浪潮，并说竞争对手可能复制其路线图。这些是带有自身利益的竞争性说法，而非对该领域历史的中立描述。

在快问快答中，Masad 说自己改变了对销售招聘的看法：尽管重视效率，他现在希望更快扩大销售组织以满足需求。他还希望董事会增加一位有构建公司并推动上市经验的成员，与现有投资人共同工作。

Masad 以 Elon Musk 为高绩效的例子，理由是他领导多家组织；Stebbings 则提名 Roger Federer。他们的例子是个人判断。Masad 说领导一家公司已让他感到疲惫，因此想了解其他人如何同时管理多家。

Masad 描述了自己多年来逐渐改变习惯的过程：先从每周锻炼一次开始，再增加散步等日常习惯。他说桑拿和冷水接触有助于自己调整状态。这是个人经历，不能证明这些做法或任何具体方案适合其他人。

谈到养育子女，他说自己在养育多个孩子的经历中学到经验，努力减少对自己的压力。这是个人反思，而非普遍的育儿规则。

他最后的经验是，产品市场契合可能表现为需求拉动产品，速度快到公司难以供给。他认为，追求风险投资规模增长的创始人应保持更广泛的愿景，同时持续测试和改变产品。这是他事后总结的经验法则，并不能保证成功。