Vibe Coding 下半场：四大天王，和想赢的人｜对话朱广翔：百度秒哒产品总经理

摘要

• 朱广翔的核心判断是，Web Coding 下半场会从 IDE 转向 No Code，No Code 也将取代 Workflow。 2025 年 Product Hunt 上至少出现 200 多款 AI Coding 产品，上半年基本是 IDE，下半年 No Code 占比反超并继续拉开；底层市场判断是“全球三千万程序员”对“八十亿潜在创造者”，“Code is cheap，show me the idea；idea is cheap，show me the app”。

• 秒搭不以自己的 ARR 为第一指标，而是先验证用户能否赚钱，再从应用层收入中抽取价值。 一家拥有 12 人研发团队、注册过 17 家公司的交付商，把项目周期从半年至一年压到约一周，用一个多月交付养老院系统和企业办公平台，分别收入 40 万、30 万元。朱广翔希望明年做出 1 万个赚十几万元的“超级个体”：应用层形成十几亿元收入，按其设想用户反馈 10% 给平台，秒搭约有 1 亿元，再拿约 1000 万元支付底层硬件和算力成本。

• 秒搭试图用 AI 原生后端、产品经理智能体和多模型路由，把“一句话 Demo”变成能部署、分发和运维的商业应用。 其一个 Query 可同时生成前端、数据库及联动逻辑，一周创建的数据库数量超过传统 To B 数据库团队七年累计量；应用生成被拆成 100 多项任务，再按 Benchmark 为每格选择模型与 Agent 策略。“模型是食材，Benchmark 是菜谱，路由架构是炊具。”

• 最大的产品风险不是竞争，而是误判模型能力的延长线，最终被基础模型提前内化。 朱广翔主张产品与模型“保持一个十五度的夹角”：既通过多模型路由吃到能力红利，又保留语音、后端以及从产品设计到部署分发等暂时难以内化的部分。他估计模型内化编译器可能需 3—5 年、内化 OS 可能需 5—10 年，但反复强调这只是概率判断，更高幻觉也可能阻止终局发生。

• 全球“四大天王”已经按不同价值链位置分化，国内 IDE、通用 Agent 与低代码玩家则在向 No Code 汇流。 Lovable 强在轻量开发、模板和传播，Replit 做重企业部署与后端，Bolt.new 强在 IDE 与多语言开发，v0 把前端还原做到极致；国内则有 Trae Solo、CodeBuddy、Qoder、Manus 1.5、扣子空间及扣子编程等相邻入口，“直接竞品少，间接竞品非常多”。

• 代码能力正在从稀缺壁垒变成通识工具，真正的产品优势转向行业知识与场景理解。 一名不会写代码的中石化工程师用秒搭做出矿井设计软件，已用于大庆、青海、长庆油田及石油大学毕业设计；其公司此前花 140 万元采购的程序员作品反而因不懂业务而用不起来。朱广翔因此说，若重读大学，他会更早学习计算机，却在大学选择法律、金融等垂直专业。

• 长期资本价值仍取决于技术、数据和分发能否同时闭环，产品领先并不能替代运营。 百度以“两年后的技术”下注并容忍秒搭早期亏损，但团队半年后才有首位运营、至今没有独立运营预算，这是朱广翔认定的真实错误。在 Koji 排除投秒搭用户的官方答案后，他最终把看好对象落到 Google：技术基因、数据和全球分发渠道同时占优。

精读

1. 朱广翔把二十年代码生涯变成了自我淘汰的起点

• 1993 年出生的朱广翔从初中开始写代码，读到清华博士，进入百度四年却先后带过八个团队，最终成为同届中唯一不做程序员的人。他接受“造了一个车轮碾过自己过去二十年”的调侃，甚至觉得“放弃得晚了”。

• AlphaGo 战胜李世石后，他成为所在学院建院十年来第一个换导师的人，从计算生物学转做强化学习。转向前，他已把毕业要求的影响因子 5 做到 20，蛋白质三维建模成果还入选过中国年度十大进展；Koji 追问为何放弃潜力方向，他的回答是生命科学距离产业成果或许仍有 50—100 年。

• 朱广翔的时间尺度是整个人生：“旧的时间做得越久，我走的弯路时间越长。”他以汇编语言写出第一版 C 编译器为喻——机器语言、汇编、高级语言再到自然语言表达，计算机史就是“不断用车轮碾自己”；如今秒搭约一半需求由秒搭生成、约 80% 代码由 AI 编写，团队工程师也在完成同一种自我革命。

2. 用户先于团队相信“一句话做应用”能够落地

• 回到 2024 年下半年，当时没有 DeepSeek，公众尚不熟悉 CoT、Thinking，工具调用只有一些浅度实现，例如 Function Call，Coding 模型普遍不好用，产品认知仍停留在 Chatbot。要做 No Code 网页、小程序和应用生成，朱广翔坦承：“最开始我是不信的。”

• 早期 Demo 依靠“智能不行，人工来凑”的半工程、半模型方案，但路演现场改变了他的判断：原本低头玩手机的人看到生成过程后立刻抬头，开始联想到自己的学术主页和业务需求。“我的用户比我先信了。”

• 真正的信念拐点来自一次偶然搜索：他认真浏览的网站竟由秒搭生成，回看仍辨认不出 AI 痕迹。作者是一位 50 多岁的医生，做的是医院长期使用的官网，在百度搜索首位带有官方 Logo；那种“楚门的世界”式冲击第一次证明，它可以不是“AI 玩具”，而是严肃、企业级的业务系统。

3. 用户 ARR 构成秒搭的倒金字塔商业模型

• 朱广翔借百度世界大会上 Robin 提到的产业框架解释：过去应用、模型平台、算力硬件构成正金字塔，显卡赚得最多，模型其次，应用普遍亏钱；健康结构应当倒过来，由应用创造最大价值，再把部分收入付给工具、模型和硬件。

• 网名“皇阿玛”的超级个体用秒搭做了三个项目：漫剧平台收入 12 万元，门窗官网收入 3 万元，另有汽车喷漆预览工具。门窗项目之所以远高于普通官网报价，是因为消费者可上传自家照片，预览安装效果，直接提高购买意愿。

• 另一家公司原有 12 人研发团队、注册过 17 家公司，传统项目周期为半年至一年；换成四名项目经理配合秒搭后，约一周即可交付。使用一个多月，他们完成养老院管理系统和企业内部办公平台，分别收入 40 万、30 万元。

• “只要我们的用户能赚到钱，那我们早晚能赚到钱。”明年的目标是 1 万个赚十几万元的超级个体，由此推演十几亿元应用收入；按其设想，用户反馈 10% 给平台，平台约有 1 亿元收入，再拿约 1000 万元支付底层硬件和算力成本。但朱广翔承认，目前主要靠“筑梦计划”参与者主动反馈，仍有大量水下收入无法统计。

4. 产品必须与模型保持十五度，而不是赌永不被替代

• 朱广翔认为秒搭失败的最大可能，是“误判了模型的延长线”：团队以为自己做的是模型边界外能力，结果基础模型迅速把它内化。产品既不能与模型正交、错失迭代红利，于是需要“保持一个十五度的夹角”。

• 这个夹角当前包括多模型路由、语音、后端，以及从产品设计到部署分发的端到端工程；他认为 Manus 把夹角选得很好。但被 Koji 追问中长期是否仍会被吃掉时，他没有回避：“从非常无限长的长期来看，会被吃掉的。”

• 与“环境永远无法被内化”的缸中之脑比喻不同，他用强化学习中的 model-free 与 model-based 解释反方观点：逐路口问路是直接与环境交互，看地图则是先把环境建模。环境可以抽象为当前 state、action 到下一 state、reward 的 MDP；若这套转移被神经网络学会，环境也就进入了模型。

• 他曾断言“Cursor 一定会被 Claude Code 干掉，因为 IDE 不本质，本质的是编译器”；再往后，编译器乃至虚拟机中的操作系统也都是代码。他估计内化编译器需 3—5 年、内化 OS 需 5—10 年，但保留了明确的不确定性：重量级代码生成带来的幻觉，可能让这一终局根本无法实现。

5. 四大天王各守一段价值链，国内玩家则从三路合围

• 海外“四大天王”中，Lovable 的开发部署更轻，模板、教程和外部传播更强，内部信条是“人人都是 CMO”；Replit 更专业，把数据库配置和企业部署做得更灵活、更完整。

• Bolt.new 继承云 IDE 能力，面向专业开发者强化开发环境、多语言等环节；v0 则以前端为中心，把设计稿的高仿真、高还原和交互视觉做到极致。四家不是同一种产品，而是在开发、后端、部署和设计间选择不同重心。

• 国内第一路来自 IDE：Trae 推出 Solo，腾讯 CodeBuddy、阿里 Qoder 也开始支持一句话做应用；第二路来自通用 Agent，Manus 1.5 增加 Web Coding，扣子空间等产品跟进网页生成。

• 第三路是原有低代码、拖拉拽和 Workflow 平台转向 Web Coding，典型信号是扣子改为“扣子编程”。再加上美团 No Code、马上飞、响指等直接选手，朱广翔的判断是：“直接对等的产品比较少，但是间接的竞品非常多。”

6. 秒搭把用户行为变成一个持续生长的数据飞轮

• “秒搭是个活的。”点赞、点踩、是否发布、反复修改却迟迟不上线等后验信号，都会反馈给模型；工具调用、铺底代码、任务拆分和多 Agent 调度策略也随真实使用结果动态调整，而非固定在一次产品发布里。

• 插件系统负责补齐模型无法独立完成的能力，例如百度地图、联网搜索和外部服务。朱广翔强调，小白用户需要的不是一次生成，而是从开发、部署、上线到运维都有人提前完善，因此插件不是附属功能，而是端到端交付的一部分。

• 场景化继续向分发延伸：私域侧专门训练小程序语言、依赖包和 Agent 流程；公域侧则接通百度、必应、谷歌等搜索入口，让应用一键发布到公网。秒搭希望控制的价值链由“写出来”一直延伸到“被看见、被使用”。

7. AI 原生后端的关键不是更大，而是更碎、更弹性

• 朱广翔把前端与后端比作“脸和大脑”：脸负责好看，大脑承担数据库、认证、支付及复杂业务逻辑。他称秒搭后端能力处于“独一档”，并转述 Supabase 曾把合作方 Lovable、Bolt.new、秒搭海外版 MeDo 分别视作欧洲、美国和亚洲代表。

• 上一代数据库以海量存储为主，体量大、数量少；AI 应用可能一应用一库，要求数据库小而多，并随应用即时扩缩容。一个直观数字是：秒搭一周创建的数据库，比传统 To B 服务数据库团队七年累计总量还多。

• 使用者也从工程师变成 AI：过去研发以 SQL 和代码做增删改查，新数据库则要为 MCP、Agent、上下文和自动操作重构。秒搭据此让一个 Query 同时生成前端、数据库和联动逻辑；Lovable 早期接 Supabase 则需多轮确认、跳转建项目、复制 Token 再配置。

• Koji 的推断是，这未必是竞品做不到，而是开放代码与数据库的产品选择不同。朱广翔澄清：秒搭允许看代码，却禁止直接进行可能摧毁应用的编辑，用户可截选代码后用自然语言要求修改；数据库表结构、行列和导入导出仍可像 Excel 一样管理，Lovable Cloud 的嵌入式方案也依然需要额外配置。

8. 产品经理智能体和 Benchmark 共同定义应用的 Taste

• 大多数 Web Coding 产品收到 Prompt 后直接写代码，秒搭则先输出需求和产品文档，让用户确认或修改后再开发。朱广翔的区分是：“一句话其实不是需求，一句话是创意，是灵感，是 Idea。”从创意到研发 Agent 能执行的规格，中间仍隔着“十万八千里”。

• 尚未公开的“秒搭Bench”评估完整应用生成，与主要衡量软件问题修复的 SWE-bench 不同：Coding 模型替代的是程序员，秒搭想替代的是一支产研团队，因此所有环节都要被端到端测量。

• 他引用姚顺宇的判断“AI 下半场，评估比训练更重要”，并补充：“实验室里的评估不是真评估，在用户场景里的评估才是真评估。”发布、转发、停留、点击和持续使用都是审美与可用性的信号；面对 Koji 对早期用户审美偏差的质疑，团队还加入设计师、产品和运营的专家评估来降低 Bias。

• 应用生成被拆成 100 多项任务，每个任务都由 Benchmark 选择当前最好的模型和 Agent 逻辑，再自动切换。朱广翔用餐馆解释壁垒：“Benchmark 是菜谱，模型是食材”，多模型、多智能体路由则是把食材做成目标菜品的炊具。

9. 百度提供长期下注能力，也带来对齐成本与品牌阻力

• 秒搭诞生于百度“用两年后的技术指导当前产品”的方法：即使当时能力不够，也预判未来一定可用；更大的第一性原理，是三千万程序员之外还有八十亿人拥有想法和业务场景，从零变成创造者的增量远大于程序员提效。

• 朱广翔直言，“没有百度就没有秒搭”：技术驱动和理想主义让团队在亏掉不少钱后仍能活着。阻力则与大厂相同——人多、观点多，“对齐”耗时；面对“如果不是百度做的我就会用”的评论和“起大早赶晚集”的质疑，他回应秒搭“赶的是大集，不是晚集”。

• 团队文化试图把组织权威降到最低：一名轮岗校招生离开时说，他最大的优点是“不听老板的话”，工程师也会直接挑战他。争论无法收敛时，唯一“上帝指标”是用户——回到微信群和社区，让真实使用者决定。

10. 云端虚拟机用隔离和并发换取小白用户的安全边界

• 谈到当周刷屏的 Claude Code，朱广翔认为它是本地化的，和 IDE 应该是一个赛道；小白若直接操作电脑并给本地 Agent 无限文件和办事权限，可能把电脑搞崩，节目中因此提到另买一台 Mac mini。

• 秒搭与 Manus 选择云端虚拟机，可能为每个应用新开一套环境；即使把虚拟机弄坏，也可重新开始。云端的另一优势是横向并发：“我可以开一千个 Agent，开一千个虚拟机，干一千份工作。”

11. Claude Skills 把上下文秘诀标准化，也让产品壁垒重新归零

• 朱广翔认为 Claude Skills 的本质并不神秘，而是动态加载和渐进式披露：任务需要什么，才加载对应工具、MCP、代码与上下文，避免窗口过长或注意力被无关信息分散。

• 秒搭早期用户修改到约 50 轮就会失效，根因正是上下文管理。团队在去年年中改造出类似说明书的机制：AI 先判断该加载哪些资源，再拼进 system prompt；上线后，用户可以持续修改，每轮成功率也更高，因为模型“更聚精会神了”。

• 他开玩笑说 Skill “把我们的秘诀给公开出去了”，但认可其更大的贡献是把同行内部 Trick 变成通用行业方案。秘密一旦标准化，大家重新站上同一起跑线，竞争便转回产品如何组织和交付这些能力。

• 秒搭计划把隐式机制进一步开放给用户，并把插件分成三类：API 插件连接外部服务；Prompt 插件承载 Claude Skills、Code Skills 一类复杂流程；Code 插件用 Python 等代码处理文件、字符和格式。朱广翔称秒搭已把插件系统放在一级目录，而非隐藏的附带功能。

12. No Code 的稀缺资源不是程序员，而是懂行业的人

• 从 Day 1 起，团队就把自己视作异教徒。朱广翔统计，2025 年 Product Hunt 上正经发布的 AI Coding 产品有 200 多款：上半年基本由 IDE 主导，下半年 No Code 占比超过 IDE，随后差距继续扩大，反共识正在变成共识。

• 最有说服力的样本是一名不会编程的中石化工程师：他用秒搭做出的矿井设计软件已经用于大庆、青海、长庆油田，还供石油大学学生完成毕业设计。公司此前花 140 万元采购的软件由程序员开发，却因不懂矿井设计的物理逻辑和展示方式而无法使用。

• 因此朱广翔若重读大学，会把计算机前置为通识，再学习法律、金融等垂直专业；对孩子则让 Coding 作为培养思维的教具，让 Web Coding 负责实现想法。正如他早年学 Pascal 是为训练思维、真正工作再用 C，未来 C 也可能进入“博物馆”，真正使用时大家可能采用 Web Coding 和 AI。

13. Bitter Lesson 让秒搭选择 No Code，而不是当时更好卖的 Workflow

• 朱广翔认为团队 2025 年最重要的正确决定，是在低代码与无代码之间选择后者：“No Code 一定会取代 Workflow。”当时 Workflow 更成熟、更容易赚钱，但它把人工经验固化成节点，结构化越强，灵活性和泛化能力越弱。

• 决策依据来自 Sutton 2019 年的《The Bitter Lesson》：长期胜出的办法是充分利用算力，而不是堆叠人工经验；实现路径是 Learning 与 Search。朱广翔把前者对应到 Model，把后者对应到 Agent——一个做模型内计算，一个通过环境交互完成模型外搜索。

• 市场侧仍是三千万程序员对八十亿人的不对称，而且非程序员长期耕耘垂直行业，更懂需求、场景和用户。百度 Hackathon 也出现同样迁移：从产品、设计、研发的标准队伍，变成产品和运营无需程序员也能获奖，胜负取决于创意而非代码。

• 他把 IDE 比作人与 AI 的“两人三足”，双方必须理解彼此状态；No Code 则是“AI 跑九十九步，人跑一步”的接力。IDE 用户可能因为懒而转向 No Code，就像滤镜简化 Photoshop、高级语言碾过汇编，“低门槛的吸引力远超人的想象”。

14. 真正做错的是运营太晚，而不是给模型自由太早

• 朱广翔最初把 2025 年的错误归结为“给模型太多自由”：模型像一个自负的年轻人，不知道自身边界，明明不会也要硬干，产生幻觉还不自知。但它又以月为单位成长，因此这套自由架构也可能只是“提前做对了”，而非方向错误。

• Koji 继续追问真正的失误，他才给出明确答案：运营启动太晚。团队成立半年后才有第一位运营，至今没有独立运营预算，只能借用百度内部流量；用户反复问“产品这么好用，为什么不宣传”，说明技术领先没有自动转成市场认知。

• 对“国内没有 To C AI PMF”的流行判断，他明确反对：在应用开发领域，中国有移动支付、社交、信息流、大人口与多场景的基础，关键是与用户共同把蛋糕做大。团队也已出海，但国内路线仍是围绕 1 万个超级个体的真实需求继续生长。

15. 最终的资本配置答案仍落在用户、数据和分发

• 秒搭内部也有一个实体“十字路口”：产品、运营、工程、策略分坐四角，所有成员只背秒搭的 OKR，并在同一工区完成决策。朱广翔避开最吵的中心工位，却会走到路口与各角色直接交流。

• 面对“给 300 万美元、必须投三位创业者”的问题，他先回答投秒搭用户，因为“他们能把它变成三个亿”，并称筑梦计划事实上已经投入约 300 万美元支持创业苗头。

• Koji 排除这个官方答案后，朱广翔最终把看好对象落到 Google：Google 有技术基因，拥有大量数据；如果搜索数据能够全部用于模型支持，其他公司难以相比，同时它还掌握全球分发渠道。他虽不炒股，但表示若炒股会买。