兩周沖到200萬美元ARR！這家AI創業公司憑什么拿下1億美元估值？

你有沒有想過，做一個 App 可能根本不需要寫代碼？一個房地產經紀人花幾小時就搭建了一個 AI 培訓門戶網站，每月收費 100 美元。一位醫學生做了個 CPR 培訓應用，每月收費 85 美元。一個理發店老板做了個 AI 發型試穿工具，還附帶客戶管理系統。這些人沒有一個是工程師，他們只是用簡單的自然語言描述了自己想要什么，然后就有了一個真實運行、能夠賺錢的應用。

這不是科幻，這是 Anything 正在發生的真實故事。這家剛剛完成 1100 萬美元融資、估值達到 1 億美元的創業公司，在上線兩周內就實現了 200 萬美元的年度經常性收入。更讓人震驚的是，他們的用戶已經開始用這個平臺做出真正賺錢的生意。我深入研究了這家公司后，發現他們不只是又一個 AI 編程工具，而是在徹底改變軟件開發的游戲規則。

PS：我自己也正在做一個Vibe coding的項目，目前已經完成一輪融資，也聊了100位真實的海外用戶，初步驗證了PMF。我們從一個細分點切入，愿景是做下一代的軟件，目前正在招募技術和產品背景的同學（可以到合伙人級別），全職或者實習都可以，歡迎有想法的朋友聯系我（微信號：MohopeX）。

Vibe Coding 的爆發與困境

過去一年，有一個詞在科技圈突然火了起來：Vibe Coding。這個概念指的是用自然語言提示詞來生成代碼、構建應用的方式，不需要你真的懂編程。聽起來很美好，實際上這個賽道已經擠滿了玩家，而且每家公司的增長速度都快得嚇人。

瑞典的 Lovable 在推出僅僅 8 個月后，就達到了 1 億美元的年度經常性收入，他們計劃今年年底做到 2.5 億美元，并認為未來 12 個月內能沖到 10 億美元。Replit 則在不到一年的時間里，將年度經常性收入從 280 萬美元飆升到 1.5 億美元。這種增長速度在軟件行業歷史上都是罕見的。投資機構 Footwork 的聯合創始人兼普通合伙人 Nikhil Basu Trivedi 說得很直白："這是那種每家公司都像野草一樣瘋長的領域。"

但我發現了一個有趣的現象：盡管這些 Vibe Coding 工具增長迅速，它們卻有一個致命的短板。Basu Trivedi 一針見血地指出：這些工具擅長開發原型，但在幫助用戶發布真正可以投入生產環境的軟件時，就顯得力不從心了。換句話說，這些工具可以幫你快速搭出一個看起來不錯的 Demo，但當你想把它變成一個真正能用、能賺錢的產品時，你會發現自己卡住了。

問題出在哪里？大多數 Vibe Coding 公司沒有提供非技術用戶啟動功能性產品所需的全部基礎設施。你可以用它們生成一個漂亮的界面，但數據庫怎么辦？用戶認證怎么弄？支付功能呢？應用商店上架流程呢？服務器部署呢？這些看似簡單的問題，對非技術人員來說都是難以逾越的障礙。結果就是，很多人興致勃勃地用這些工具做出了原型，然后就卡在"最后一公里"再也推進不下去了。

我認為這個問題暴露了當前 AI 編程工具的本質局限：它們降低了寫代碼的門檻，但沒有降低做軟件的門檻。寫代碼只是做軟件的一部分，甚至可能不是最難的部分。真正讓一個應用從概念變成可以運行的業務，需要的遠不止代碼本身。

Anything 的突破性方案

Anything 一個月前上線時，我就注意到它的定位與眾不同。這家由前谷歌同事 Dhruv Amin 和 Marcus Lowe 共同創立的公司，專門針對其他 Vibe Coding 工具的痛點進行了設計。他們的核心理念很簡單：不只是幫你生成代碼，而是幫你做出一個完整的、可以立即投入使用的產品。

他們的方法是提供一站式解決方案。從數據庫到存儲空間，從支付功能到 AI 模型集成，用戶構建和運營網頁或移動應用所需的一切工具都內置在平臺里。你不需要自己去研究怎么接入第三方服務，不需要學習如何配置服務器，也不需要搞清楚應用商店的上架流程。你只需要用自然語言描述你想要什么，Anything 就會幫你把所有這些復雜的技術問題處理好。

Amin 說的一句話讓我印象深刻："你還沒有真正看到有人在這些工具上建立起真正的業務。我們想成為這個領域的 Shopify，讓人們在我們的平臺上構建能賺錢的應用。"這個類比非常精準。Shopify 讓任何人都能開網店而不需要懂技術，Anything 則想讓任何人都能做應用而不需要懂編程。

更關鍵的是，Anything 選擇了一條更難但可能更有價值的路：他們把所有基礎設施都自己做了。我注意到 Amin 和 Lowe 觀察到，大多數競爭對手包括 Lovable 和 StackBlitz 的 Bolt，都依賴第三方數據庫 Supabase。他們相信，通過構建自己的基礎設施，可以讓 Anything 在可靠性和用戶體驗上與眾不同。這個決定意味著更長的開發時間、更高的技術難度，但也可能帶來更強的競爭優勢。

從結果來看，這個賭注似乎押對了。Anything 上線后的表現簡直可以用"爆炸式"來形容。在最初的 72 小時內，平臺吸引了超過 320 萬次瀏覽和 3 萬名新注冊用戶。現在，注冊用戶已經超過 70 萬，而且在短短兩周內就實現了 200 萬美元的年度經常性收入。這種增長速度即便在 Vibe Coding 這個高速增長的賽道中也是極為罕見的。

但讓我真正感到興奮的不是這些數字，而是用戶實際在用 Anything 做的事情。Amin 跟我分享了一些真實案例，每一個都證明了這個平臺的價值。一位洛杉磯的房地產經紀人為其他經紀人搭建了一個 AI 培訓門戶網站，每月收費 100 美元。一位金融專業人士在日本銷售他開發的一套 AI 驅動工具，已經賺了 3.4 萬美元。一位電影制作人為兒童開發了一個 AI 學習應用，目標是每月 2 萬美元的經常性收入。還有一位醫學生做了一個移動端的 CPR 培訓應用，每月收費 85 美元。一個理發店老板既做了 AI 發型試穿應用，又做了一個客戶關系管理系統。

這些用戶的共同點是什么？他們都不是技術人員。他們都在幾小時內就完成了應用的開發。他們都在幾天內就獲得了第一批客戶。這些不是演示項目，而是真實運營的軟件業務。我認為這才是 Anything 真正的突破：它讓軟件創業的門檻降到了前所未有的低度，讓那些有想法、有行業經驗但沒有技術背景的人，也能參與到軟件業務中來。

從失敗到成功的創業歷程

Anything 的成功看起來像是一夜之間的爆發，但實際上，Amin 和 Lowe 為此準備了將近四年。我特別欣賞 Amin 在描述創業歷程時的坦誠，他沒有寫那種"一個月上線然后融資"的完美故事，而是分享了真實的挫折和轉折。他說："我本可以寫那種整潔的'一個月上線就融資'的帖子，那樣更適合做營銷。但真相可能對未來的創始人更有用。"

這個故事要從 2021 年說起。Amin 和 Lowe 在谷歌相識，七年后成為彼此婚禮上的伴郎。兩人都在創業，都被同一件事困擾：即使對技術人員來說，發布生產級應用也是件痛苦的事情。而且他們發現，不同應用之間有很多重復的工作。于是他們決定探索如何做一個"做產品的產品"。

他們最初的想法是建立一個類似 Git 的代碼生成系統，用于生成 90% 的常見應用基礎功能，再加上一個開發者市場來完成最后 10%。這個產品賣給那些需要在幾天而不是幾個月內發布新產品的公司。2022 年，他們自力更生地將收入做到了 100 萬美元，還從 Uncork 拿到了融資。但就在這時，ChatGPT 和 GPT-3 出現了，大語言模型跨越了一個門檻，一些原本需要開發者市場完成的工作，現在可以直接被 AI 替代。

這個發現讓他們做出了一個艱難的決定。2023 年，盡管收入已經做到了 200 萬美元，他們還是決定關閉這個業務，轉而去做開發者 AI agent。我覺得這個決定需要巨大的勇氣。放棄一個已經驗證的商業模式，去追逐一個不確定的未來，這對任何創始人來說都不容易。但他們看到了未來的方向，知道大語言模型最終會取代他們當時的開發者市場模式。

2024 年，他們推出了一個叫 Create 的文本轉應用工具。最初它只是一個組件生成器，但用戶想要的是"盒子里的完整業務"：后端、數據庫、認證、支付，所以他們構建了這些基礎設施。這一年他們從 Bessemer 拿到了融資，但在此之前經歷了很多次拒絕。Amin 說，投資人最常問的問題是："人們真的會這樣構建真正的應用嗎？只是通過提示詞？"現在看來，答案是肯定的。

2025 年是轉折點。他們圍繞一個前沿 AI agent 重新架構了整個系統，這個 agent 能在項目規模擴大和變得復雜時保持可靠。他們增加了移動應用支持，訓練了設計模型，還買下了 createanything.com 這個域名。8 月 7 日，他們正式上線 Anything，恰好是 GPT-5 發布的同一天。結果產品迅速走紅，兩周后就達到了 200 萬美元的運行收入率。Footwork 在一年前曾經拒絕過他們，現在又回來重新接觸。

我認為這個歷程特別有啟發性。它告訴我們幾件事：創業不是一帆風順的，即使做到了幾百萬收入，也可能需要推倒重來。看清趨勢并勇敢轉型比守著現有業務更重要。真正的產品市場匹配需要時間來驗證和打磨。投資人今天的拒絕不代表永遠的拒絕。Amin 在文章最后說："繼續前進。朝著使命努力。好事會發生。"這句話看似簡單,但背后是四年的堅持和無數次的迭代。

Anything Max：自主的軟件工程師

就在這周，Anything 又發布了一個讓我眼前一亮的新功能：Anything Max。這是一個自主的 AI 工程師，專門用來解決困擾開發者的"凌晨兩點的噩夢循環"。

什么是"凌晨兩點的噩夢循環"？任何做過軟件開發的人都懂這種痛苦。你以為應用快做完了，準備上線，結果發現有個莫名其妙的 bug。你開始調試，一個問題解決了又出現新問題，不知不覺就到了凌晨兩點，你還在電腦前抓狂。對于非技術用戶來說，這個問題更嚴重，因為他們可能根本不知道如何調試，只能眼睜睜看著應用無法正常工作。

Anything Max 的設計就是為了解決這個問題。你給它一個目標，它就會使用真實的瀏覽器來測試你的應用，看看實際會發生什么，然后寫代碼、測試，并持續工作直到問題解決。它甚至可以處理那種模糊的提示詞，比如"壞了，請修復"，然后在無人監督的情況下自主完成任務。

Amin 解釋說："大多數 AI 編程工具能做出很好的原型，但在真正發布時就卡殼了。我們解決了所有其他'Vibe Coding'工具核心的根本問題：用戶在凌晨兩點卡住了，不知道為什么應用不能工作。通過 Anything Max，我們給了每個人一個個人軟件工程師，它會測試你的應用、找出 bug、自主修復。這就是如何跨越最后一公里。"

這個功能之所以能夠實現，是因為 Anything 花了兩年時間構建基礎設施。所以它可以試用你的應用，分支數據庫，看看它如何運行。這種能力是大多數其他工具所不具備的，因為它們沒有自己的完整基礎設施棧。

我覺得 Anything Max 代表了一個重要的方向：從編程助手進化到自主開發團隊。用戶的角色從程序員變成了產品經理，你只需要說你想要什么，AI agent 就會去構建它。這不是讓每個人都能更容易地編程，而是讓大多數情況下根本不需要編程。聯合創始人 Marcus Lowe 說得很清楚："我們正在超越編程助手，走向自主開發團隊。你像產品經理一樣行事，說出你想要什么，agent 就會構建它。這不是讓每個人都能更容易地編程，而是讓大多數情況下編程變得不必要。"

投資人為什么看好這個賽道

Footwork 領投了 Anything 的這輪 1100 萬美元融資，估值達到 1 億美元。參與這輪融資的還有 M13、Bessemer Venture Partners、Uncork Capital，以及 Shopify 的 CEO Tobi Lütke 等知名天使投資人。我很好奇投資人為什么會在一個已經如此擁擠的賽道里下重注。

Basu Trivedi 坦誠地分享了他們的投資決策過程。一年前，通過 Uncork 的 Andy McLoughlin 介紹，他們第一次見到了 Amin 和 Lowe。但當時他們沒有投資。雖然當時的產品 Create 有數千名用戶，但似乎還沒有形成深度的客戶忠誠度。

值得贊賞的是，創始團隊自己也意識到了這個問題。他們回到起點重建基礎設施。當他們看到用戶創建越來越復雜的應用時，他們圍繞一個新的 AI agent 重新架構了整個系統，這個 agent 能夠跟上這種復雜性。他們重新命名并重新發布了產品，于是 Anything 誕生了。

Basu Trivedi 說，有四個特征讓他們重新考慮一年前的決定，并迅速領投了這輪融資。第一是過去一年對 Amin 和 Lowe 的觀察，看到了他們的執行力和學習能力。第二是一個突破性的產品，有令人信服的產品市場匹配跡象。第三是這個領域正是 Footwork 深度關注的論題方向。第四是構建大公司的宏大愿景。

他特別強調了產品體驗："輸入幾個詞，創建一個移動應用、網站或工具，調整它，添加支付或其他你需要的功能，然后發布它。"產品市場匹配不僅體現在快速增長到數百萬美元的年度化收入上，更重要的是體現在發布后第一個月就達到的 120% 凈收入留存率上。這意味著現有用戶持續升級并加深對 Anything 的使用。

更讓投資人興奮的是，上周五他們剛剛推出了 Anything Max，這是一個自主 agent，它在真實瀏覽器中運行你的應用，識別問題，并在無需手把手指導的情況下發布修復和功能。產品不斷變得更好，而且速度很快，特別是對重度用戶而言。

Footwork 去年寫過一篇題為《AI 時代的消費者和企業》的文章，而 Anything 或許正是位于消費者和企業交叉點的 AI 原生公司的典型例子。它的用戶范圍從消費者到專業消費者，再到通過 Anything 平臺成為創業者的專業人士，類似于 Shopify，但他們創建的業務是應用而不是在線銷售的實體商品。這讓人想起 Canva，它為非設計師民主化了設計的訪問權限。Anything 則在為非技術用戶民主化軟件創建的訪問權限。

我認為 Basu Trivedi 的判斷很準確。雖然市場上有很多 Vibe Coding 工具，但真正能讓用戶發布可以賺錢的產品的工具并不多。Anything 填補了這個空白，而這個空白對應的市場可能遠比純粹的編程工具市場要大。因為它面向的不只是想要更高效編程的開發者,而是所有有想法、想創業但缺乏技術能力的人。這個人群的規模可能是前者的數十倍甚至數百倍。

競爭格局與未來挑戰

雖然 Anything 表現出色，但這個賽道的競爭異常激烈。除了 Lovable 和 Replit 這些巨頭，還有很多創業公司在做類似的事情。更重要的是，Anything 并不是唯一一家押注于提供完整后端工具能成為增長驅動力的公司。Mocha 和 Rork 等其他創業公司也在構建自己的大部分基礎設施，其中 Rork 聲稱到今年年底有望達到 1000 萬美元的年度經常性收入。

但激烈的競爭似乎并沒有讓投資人感到擔憂。Basu Trivedi 說："市場上似乎有足夠的需求來支撐不同類型的應用構建產品。"我認為這個判斷是對的。不同的工具可能會針對不同的用戶群體或用例進行優化。有些可能更適合快速原型制作，有些可能更適合企業級應用，而 Anything 則專注于讓非技術人員能夠發布可以賺錢的產品。

我看到的一個潛在挑戰是用戶期望的管理。當你告訴人們"只需幾個詞就能創建任何東西"時，他們的期望可能會非常高。如果 AI 無法完全理解他們的意圖，或者生成的應用不完全符合他們的想象，他們可能會感到失望。Anything 需要持續改進 AI 的理解能力和生成質量，同時也需要教育用戶如何有效地表達他們的需求。

另一個挑戰是隨著用戶應用變得越來越復雜，平臺能否持續保持可靠性。早期用戶可能構建的是相對簡單的應用，但隨著他們對平臺的熟悉和信心增長，他們會嘗試構建更復雜的東西。這時候 AI agent 能否繼續可靠地工作，就成了關鍵問題。從 Anything Max 的推出來看，團隊顯然意識到了這個問題，并在積極應對。

還有一個值得關注的問題是商業模式。目前 Anything 在兩周內達到了 200 萬美元的年度經常性收入，但長期來看，他們計劃如何盈利？是按照使用量收費，還是按照應用數量收費，還是從用戶通過平臺賺到的錢里抽成？這些都會影響用戶的使用行為和平臺的長期發展。

從更宏觀的角度看，Anything 代表的是一個更大的趨勢：軟件開發的民主化。就像 Shopify 讓任何人都能開網店，WordPress 讓任何人都能做網站一樣，Anything 想讓任何人都能做應用。這個愿景是否能實現，取決于 AI 技術能否繼續進步，以及平臺能否持續降低使用門檻的同時保持足夠的靈活性和強大功能。

軟件創業的新時代

Amin 和 Lowe 有一個宏大的愿景。用他們的話說："軟件的下一波浪潮將由那些從未稱自己為創始人或工程師的人構建。這現在感覺是不可避免的。Anything 的存在就是為了加速這一進程。Anything 將成為大多數人制作軟件的方式。"

我深信這個愿景正在成為現實。技術的發展方向一直是降低門檻、擴大參與者范圍。個人電腦讓更多人能夠使用計算機，互聯網讓更多人能夠訪問信息，智能手機讓更多人能夠連接網絡，云計算讓更多人能夠部署服務。現在，AI 正在讓更多人能夠創造軟件。

這種轉變的意義是深遠的。當軟件創業的門檻降低到普通人也能跨越時，我們會看到更多樣化的產品和服務出現。那些深入了解特定行業或細分市場的人，現在可以親手做出解決自己問題的工具，而不需要去說服工程師或投資人。一個理發店老板能做出真正適合理發店用的客戶管理系統，一個醫學生能做出真正適合醫學生用的學習工具，一個房地產經紀人能做出真正適合經紀人用的培訓平臺。

這些人可能永遠不會稱自己為"創始人"或"工程師",但他們正在創造真實的價值，運營真實的業務。Anything 的案例顯示，這些非技術創業者不僅能夠構建產品,還能夠將產品貨幣化,建立可持續的業務模式。那位金融專業人士已經通過 Anything 賺了 3.4 萬美元,習慣追蹤應用已經產生了 2000 美元的收入,營銷人員的推薦鏈接分享工具賺了 2 萬美元。這些不是大數字,但對于一個副業或小生意來說已經很可觀,而且這只是開始。

Bessemer 的合伙人 David Cowan 說得很好:"Anything 最讓我們印象深刻的是,他們消除了應用開發過程中的每一個障礙。其他工具承諾提供 AI 生成的代碼,但 Anything 提供的是一個完整且可擴展的解決方案,使數千人能夠啟動真正的、能夠產生收入的業務,而這在沒有工程團隊的情況下以前是無法想象的。"

我認為我們正處在一個轉折點。過去十年,我們看到了創業公司數量的爆炸式增長,但這些創業公司大多數還是由技術人員創立的。未來十年,我們可能會看到由非技術人員創立的軟件公司數量的爆炸式增長。這些公司可能不會成為下一個獨角獸,但它們會創造大量的價值和就業機會,會解決很多長尾問題,會讓軟件真正滲透到經濟的每一個角落。

Anything 的成功也給創業者帶來了啟示。創業不一定要追逐最炫的技術或最大的市場,有時候解決一個具體的、真實的問題,就能創造巨大的價值。Amin 和 Lowe 沒有去做通用的 AI,也沒有去做最先進的大語言模型,他們只是專注于解決一個問題:如何讓非技術人員能夠發布真正可用的應用。這個聚焦讓他們在一個擁擠的市場中脫穎而出。

從投資角度看,Anything 的快速增長和高估值表明,市場對降低軟件創業門檻的解決方案有巨大需求。這不僅是一個技術故事,更是一個關于經濟民主化和創業機會擴大化的故事。那些能夠真正降低門檻、讓更多人參與到價值創造中來的公司,往往能獲得最大的回報。

展望未來,我相信 Anything 只是開始。隨著 AI 技術的繼續進步,我們會看到更多這樣的平臺出現,讓各種創造性工作變得更加容易。也許幾年后,不只是做應用,做游戲、做視頻、做音樂、做設計,所有這些創造性工作都會變得像今天寫一封郵件一樣簡單。那時候,創造力和想象力將成為最重要的資產,而技術技能的重要性會相對下降。

軟件正在改變歸屬。用 Amin 的話說,下一波浪潮將由那些從未稱自己為創始人或工程師的人構建。這個轉變已經在發生,而 Anything 正在加速這個進程。當我看到那些理發店老板、醫學生、房地產經紀人用幾個小時就做出能賺錢的應用時,我知道我們正在見證軟件行業的一次根本性變革。這不是技術的勝利,而是人類創造力的解放。

我對這場變革的深度思考

在研究 Anything 的過程中,我一直在思考一個更深層的問題:當軟件創建變得如此容易時,會發生什么？這個問題的答案可能比我們想象的更復雜、更有趣。

我認為,降低軟件開發門檻不會讓軟件工程師失業,就像 Excel 的出現沒有讓會計師失業一樣。相反,它會改變游戲規則。當更多人能夠創建軟件時,對真正復雜、創新的軟件的需求會更大。那些簡單的、重復性的應用會被民主化,而工程師可以專注于解決更有挑戰性的問題。這是技術進步的常見模式:自動化低端任務,釋放人力去做更高價值的工作。

更有趣的是,我看到了一種新的商業模式正在形成。傳統軟件公司的模式是:組建團隊、開發產品、尋找市場。但在 Anything 這樣的平臺上,模式可能會反過來:先找到市場和需求,然后快速構建產品來滿足需求。這種"需求驅動"而不是"產品驅動"的模式,可能會大大提高成功率,減少資源浪費。

我也在思考這對教育意味著什么。如果編程不再是創建軟件的必要技能,那我們應該教給下一代什么？我認為答案是:問題識別能力、產品思維、用戶理解能力。知道需要構建什么,比知道如何構建它更重要。Anything 這樣的工具讓"如何構建"變得簡單,但"構建什么"仍然需要人類的判斷、創造力和洞察力。

從行業格局來看,我預測我們會看到軟件業的進一步細分和專業化。就像工業革命后出現了大量專業化的制造業公司一樣,軟件民主化可能會催生大量專注于特定垂直領域的小型軟件公司。一個只服務于理發店的軟件公司,一個只服務于小型診所的應用,一個只為特定類型的教育機構設計的系統。這些細分市場可能太小,傳統軟件公司不愿意進入,但對于使用 Anything 這樣工具的個人創業者來說,卻是完美的市場。

我還注意到一個有趣的現象:Anything 的成功部分歸功于他們愿意做"臟活累活"。構建完整的基礎設施棧不是一件性感的事情,很多創業公司寧愿依賴第三方服務。但正是這種愿意深入到復雜、繁瑣的技術細節中的精神,讓 Anything 能夠提供真正完整的解決方案。這提醒我們,在創業中,有時候選擇更難的路才能建立真正的護城河。

從用戶體驗的角度,我發現 Anything 做對了一件關鍵的事:他們不只是讓創建應用變簡單,還讓發布和貨幣化變簡單。很多工具只關注前者,卻忽略了用戶真正關心的是能否通過自己創建的東西賺錢。Anything 的內置支付功能、應用商店發布支持等,都是為了解決這個"最后一公里"的問題。這種對完整用戶旅程的關注,是產品成功的關鍵。

我也在想,這種工具會如何改變軟件的質量標準。當任何人都能創建應用時,會不會出現大量低質量的應用？這是個合理的擔憂。但我認為市場會自我調節。那些真正解決問題、提供價值的應用會脫穎而出,而那些粗制濫造的應用會被淘汰。而且,隨著 AI 技術的進步,工具生成的應用質量會越來越高,可能很快就會達到甚至超過一般開發者手工編寫的水平。

最后,我想談談這對創新的影響。當更多人能夠參與到軟件創造中來時,創新的來源會更加多樣化。那些最了解特定問題的人,現在可以自己創造解決方案,而不需要通過中介。這可能會帶來大量我們從未想象過的創新,因為這些創新來自于我們從未觸及的視角和經驗。

Anything 的故事還遠未結束。他們現在有 70 萬注冊用戶、200 萬美元的年度經常性收入,以及 1100 萬美元的新融資。但更重要的是,他們有一個清晰的愿景和一個快速執行的團隊。從他們過去四年的歷程來看,他們不怕做艱難的決定,不怕推倒重來,不怕選擇更難的路。這種特質,加上他們已經驗證的產品市場匹配,讓我對他們的未來充滿期待。

軟件創業的新時代正在到來,而 Anything 正站在這場變革的最前沿。不管你是技術人員還是非技術人員,不管你是想做副業還是想創業,這個時代都為你提供了前所未有的機會。你只需要有一個好想法,然后用幾個句子描述它,剩下的交給 AI 就好。這聽起來像科幻,但它已經是現實。問題不再是"我能不能做出來",而是"我想做什么"。這才是真正的范式轉變。

結尾

也歡迎大家留言討論，分享你的觀點！

覺得內容不錯的朋友能夠幫忙右下角點個贊，分享一下。您的每次分享，都是在激勵我不斷產出更好的內容。

歡迎關注深思圈，一起探索更大的世界。