35 人 7 个月 8000 万美金 ARR，Lovable 的实践值得所有 AI 公司学习|arr|memo|程序员|编程

今天，a16z 合伙人 Martin Casado 发了一个推文，我觉得代表了一些 AI 时代的明显特征，他说：

这些天，当我想做某事（笔记、日历、简单的记录保存）时，我首先想到的是使用 Vibe Coding，而不是使用别人的软件。也许定制软件的时代已经到来....

另一位 Untapped Capital 的投资人 Yohei 说的这个同样类似：

我大致将 Vibe 程序员视为新时代的博主，而 Vibe cdoing 应用则像是博客文章——任何人都能做，但大多数人不会去做。大多数尝试的人不会有什么影响力，多数项目也会迅速失去意义，但有些人会产生影响，有些项目会持续存在。无论如何，这个过程会带来成长。

我觉得这一波 AI Coding 类产品的快速增长和渗透，已经开始影响到很多人的工作和生活习惯，这反过来应该会继续刺激这类产品的增长。

我自己现在也像上面所说的那样，有什么想法马上让 Vibe Coding 给我做一个，虽然我不懂编程技术，但是现在做一个简单的产品真的和我写文章没啥区别，甚至效率还更高。

在这一波 AI 编程类产品里，基本上每个产品的增长都是很好的案例，比方说 Cursor、Replit、Lovable、Bolt 以及最近快速崛起的 Claude Code 等等《》《》。

其中Lovable 很典型，其团队现在只有 35 个人，仅用了 7 个月时间已经做到了 8000 万美金的 ARR。一位在 Lovable 工作了 5 周的员工 Elena Verna 从人才角度分享了 Lovable 为何增长如此之快。

Elena 说作为一个整个职业生涯都在传统科技行业工作的人，她看到了一种非常不同的模式，我觉得这些实践值得所有 AI 公司学习：AI-native 员工的崛起。下面是 Elena Verna 的分享（原文在这里：https://www.elenaverna.com/p/the-rise-of-the-ai-native-employee）：

最令人惊叹的增长奇迹正在 Lovable 上演：上线 8 天即实现 100 万美金 ARR，3 个月突破 1700 万，6 个月飙升至6000 万，7 个月时已达 8000 万美金，而团队仅 35 人。这不是笔误，而是 AI 原生企业的新常态。这里说的"AI 原生"不仅指产品内核，更指员工思维。

1. 什么是 AI 原生员工？

在加入 Lovable 之前，我以为"AI 原生"仅指产品特性，产品以 AI 为核心构建，比如 Agent 工作流、各种 GPT 之类的。但深入实践之后，我意识到：产品由 AI 驱动只是表象，真正变革的是工作方式。

AI 原生员工并不是"使用 AI 工具"的人，而是将 AI 作为第一本能默认使用 AI 的人。

2. 传统科技公司的瓶颈困局

典型传统科技企业的技术组织是这样的：

你有个主意。太好了。现在你需要钱或者人来解决它。大致如下：

精心撰写没人看的项目文档；
参加 26 场无效会议、签到以及各种连接；
设计需求被埋没在待办清单底部；
与财务部反复论证 ROI 才能申请外包预算；
被开发团队嘲笑不切实际的排期要求；
对着过时的甘特图假装进度正常；

（附赠环节：突然发现技术债务，交付延期 8 个月）

最终产出的阉割版方案，早已背离初心。这就是过度专业化带来的协调负担，最终需要运营和管理团队来收拾残局，效率就此窒息。

3. AI 原生组织的方式：默认完成直达终局

在 Lovable，无论开发内部工具、营销页面还是生产代码，员工直接借助 AI 完成。无需申请编制、不用撰写项目说明、没有交接流程。我们甚至用自研的 Lovable 平台搭建官网，此刻我正在用它制作黑客松报名系统。内部工具如积分奖励、红人管理？全都由 Lovable 实现（即将开源供社区复用）。工程师们更广泛使用 AI 快速交付代码（我们甚至没有产品经理岗位）。

这种方式能解决所有问题吗？当然不能。但即便需要跨部门协作（比如我的设计开发团队介入），效率依然惊人——因为所有人都用 AI 剔除冗余环节。随着规模扩大会改变吗？或许。但此刻，这完全颠覆了我对同等规模初创公司的认知。

4. AI 原生人才图鉴

我见过的 AI 原生员工大多年轻（至少比我年轻），不少是应届生甚至在校生。他们的超能力在于：未被企业官僚主义污染，不受流程审批链束缚，更不信奉"做事本该耗时"的教条。发现问题就直接开干。

这里有四大核心变革：

真实的所有权：谁构建谁负责，没有"领导改需求"的借口；
极致的自主权：无需协调五个部门，行动力会让人上瘾；
信任即基石：每周审批按钮颜色的企业跟不上这种节奏；
速度成护城河：当全员保持这种状态，当整个公司都如此运转时，它就不再是团队动力，而是变成了文化引力。客户也能感受到它；

效率实证：我入职五周内，我们已上线推荐计划、免费协作功能，几天后还将推出年费方案和积分结转。这仅是亮点集锦，期间还有无数优化迭代。重申：全员仅 35 人！

5. 隐形超能力：低成本试错

当速度达到这种量级，失败成本急剧下降。这意味着：

更大胆的尝试
更少的分析瘫痪
形成碾压级的学习循环优势

之前人们提倡的快速行动打破陈规的文华强势回归了——但这次，产出提高了 10 倍，混乱减少了 90%

6. 关于工作岗位的真相

质疑者总会说：“流程能确保协同一致！”如果“一致”是指集体停滞的话。执着流程不过是在证明自身存在的合理性，请适应新的范式：让速度主导，仅在必要时引入流程。

"这会造成失业么？！"多数岗位安然无恙，只需保持专业深度并学会与 AI 协作。但有些职位确实会消失：

专门协调跨部门混乱的运营岗？淘汰
没有专业能力的中层管理岗？灭绝（谢天谢地）

我们淘汰的不是人，而是组织冗余。AI 原生员工的崛起，意味着无价值组织热量的消亡。

7. AI 原生员工无法在传统系统中生存

现有企业的 AI 转型将异常残酷。成立中央"AI 特别小组"就想改变全局思维？根本行不通。这种思维转变无法通过文件强制推行，必须亲身体验——我正是这样被震撼的。即便出现几个 AI 原生员工，现有官僚体系也会用无数"流程正确"的问题扼杀创新火花：“你获得批准了吗？”“谁签署的？”“让我们来走一遍整个流程。”

我的未来预测：