速遞｜中國最神秘的AI Coding創業公司，被騰訊和紅杉搶著投了，估值或高達2億美元

根據投資實習所的報道，前字節跳動算法負責人陳志杰創立的 Verdent AI 近期完成了由騰訊領投、紅杉中國等老股東跟投的 A 輪融資，金額在數千萬美元，估值或已突破 2 億美元。這使 Verdent 成為國內 AI Coding 領域融資規模最大、估值最高的創業公司之一。上一輪融資同樣由紅杉中國主導，頭部機構的連續押注，也強化了外界對這一團隊長期潛力的判斷。

Verdent 的故事并非孤立事件，它更像是落在一股愈發明顯的行業潮流中。字節系創業者正在成為中國 AI 應用創業的主力力量。

過去幾年，大批在字節扛過高壓業務、打過技術硬仗的負責人走向市場，投身 AI 新創業：有人做 AI 硬件，有人做Agent，也有人在視頻、內容生成等領域探索新的產品形態。這個群體的共同點是，他們既深度理解復雜系統與工程能力，又有推動業務規�；慕涷灒虼送幽軌虬选癆I 概念”真正落成“AI 產品”。

陳志杰曾先后在百度擔任首席技術架構師、在字節跳動出任算法負責人及數據科學組織負責人，負責大規模推薦系統與基礎算法平臺的搭建與運營，帶領數百名工程師和科學家推動公司核心功能系統化發展。

劉曉春則更偏產品與業務。他在百度一線帶過搜索、推薦廣告、電商和直播電商，構建過三百多人規模的跨職能團隊，既知道如何把技術變成產品，也知道如何把產品拉上真實收入的曲線。

這兩個人坐在一起決定做 AI Coding，本身就注定了他們很難滿足于“做一個更聰明的代碼補全插件”這種小目標。

Verdent 的產品，被他們定義為“Agentic Coding Suite”。這幾個英文單詞如果硬翻，會顯得有點生硬，但背后的意思其實很直白：不是幫你“寫幾行代碼”，而是幫你“完成一個軟件工程任務”。

大多數今天我們看到的 AI Coding 工具，停留在“基于提示的補全”層面。開發者給出一段注釋、一句需求、一段上下文，工具給出若干候選方案；好用的地方在于速度變快、不用背 API、寫 CRUD 更省心，不好用的地方在于，一旦涉及跨文件、多模塊、多步驟的復雜改動，就容易翻車——不是忘了改某個調用點，就是沒做好向后兼容，再不然就是測試完全沒覆蓋。

Verdent 試圖把這一層的“局部聰明”上升成一種“系統智能”。他們在產品中把這一套能力拆解成了一個完整閉環：從模糊需求出發，自動規劃任務，再拆成可以分配給不同 Agent 的子任務，每個 Agent 在隔離的 Git 環境里并行執行，完成后自動驗證，再把整個變更以 diff、說明、風險提示等形式呈現給開發者。人類做決策，AI 做執行，人類做驗收，AI 做修補。

當前國內的 AI Coding 賽道正處在一道十分鮮明的分叉口上。一方面，大廠已經全面入場——字節、阿里、百度、騰訊都推出了自家的 AI Coding 產品，幾乎把這個賽道直接抬成了“基礎設施級戰略方向”；另一方面，這個領域在全球范圍也被視為確定性最高的 AI 商業賽道之一。

Cursor 剛剛完成 23 億美元融資、估值達到 300 億美元，ARR 曲線持續陡升，讓資本市場迅速形成一種高度一致的敘事——AI 正在重寫軟件開發方式，寫代碼的門檻正在被迅速抹平，未來軟件工程團隊的規模將被 AI 大幅壓縮。資本的溫度被推到了極高的位置，開發者社區也被這種“一個人干掉一個團隊”的氛圍激得熱血沸騰，仿佛產品、應用、業務都能被幾句話 prompt 拉出來，工程師的身份也要迎來一次范式重構。

但就在這種近乎滾燙的情緒之中，也開始出現另一種聲音：AI Coding 的熱度是否已經脫離現實？尤其是 Vibe Coding 這一類“讓寫代碼變得更爽”的工具，是不是被敘事包裝成了它本來還做不到的樣子？

Google 資深工程負責人 Addy Osmani 最近的一次公開反思，為這場討論潑下了一盆足夠冰的冷水。作為負責管理 Google 大規模前端工程體系的負責人之一，他并不否認 AI 的價值，卻對 Vibe Coding 式的狂熱保持高度警惕。

他指出，一個能不斷給開發者帶來“爽感”的工具，并不意味著它能成為生產級系統的基礎。Vibe Coding 非常適合原型、適合靈感碰撞、適合快速試驗，但它無法承擔起“長期維護與持續迭代”的重負。把幻覺當工程，只會讓團隊掉進一個更深的技術債泥潭。

參考文獻：

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