作者｜桦林舞王 网络配资网站
编辑｜ 靖宇
在 Claude Code、Codex 大行其道、Cursor 被马斯克的 SpaceX 吃掉，独立 Vibe Coding 平台似乎已经成为过去时。
但是，事实真的是这样吗？至少 Devin 不这么想。
当地时间 5 月 27 日， Devin 的 团队 Cognition AI 宣布完成超过 10 亿美元融资，估值定格在 260 亿美元 ——而就在 8 个月前，这家公司的估值还只有 10.2 亿美元。
这不是小步前进，这是垂直起飞。
0113 倍增长背后
先把数字摆出来。
Cognition 的年化收入（ARR），在 2025 年 5 月还是 3700 万美元。 到了 2026 年 5 月变成了 4.92 亿美元。一年增长了 13 倍 。
企业客户数量，从年初至今增长超过 10 倍。客户名单里，出现了 Citi、Goldman Sachs、Mercedes-Benz，还有美国陆军和海军。
这几个名字放在一起，意味着这件事已经不只是「开发者玩具」了。金融机构、汽车巨头、军事机构开始把 AI 代理接入真实的生产环境——这个跨越，很多人低估了它的含义。
但真正让人觉得这个故事有点「科幻感」的细节，是 Cognition 自己承认的一件事：
他们自身代码库超过 90%，是由 Devin 自己编写的 。
一个 AI 编程工具，用自己给自己写代码。然后靠这套代码，融到了 10 亿美元。
这个循环，有点头晕，但逻辑上完全自洽。
02Windsurf 收购之后，
Cognition 做对了什么
要理解今天的估值，必须回到 2025 年 7 月的那笔收购。
Cognition 买下了 Windsurf——这个时间点很微妙。就在收购发生前后，Google 也在悄悄挖 Windsurf 的高管和研究人员。两家在同时争夺同一批人，说明市场对这个方向的判断高度一致。
Cognition 拿下 Windsurf 之后，企业 ARR 在七周内环比增长超过 30%。这个速度，在 SaaS 领域已经算是异常值了。
Windsurf 带来的不只是用户，更重要的是， 它打通了「开发者日常工具」和「企业级 AI 代理」之间的那道墙 。Cognition 的 Devin 定位于「自主完成整个任务」，而不是「辅助人类写某一段代码」——这个产品哲学上的差异，决定了它能进入哪些场景。
奔驰公司的案例，是目前最能说明问题的一个。他们有一个遗留系统现代化的改造项目， 原本的工期估算是 8 个月。用了 Devin 之后，这个项目 8 天完成了 。
8 个月 vs 8 天——这个对比，哪怕打个折扣，也足以让任何一个企业的 IT 负责人心动。
03独立 AI 编程工具的生存空间
这笔融资还有另一层意思，不那么显眼，但更值得琢磨。
过去一年，所有的信号都在指向同一个方向：大模型公司要亲自下场做编程工具。Anthropic 推出了 Claude Code，OpenAI 重启了 Codex，Google 有自己的编程代理 Jules。三家最顶级的 AI 实验室，全都把「帮程序员写代码」列为核心战场。
在这种压力下，一家独立的 AI 编程初创公司，还能融到 10 亿美元、撑起 260 亿估值？
TechCrunch 的判断是，这是顶级风投「对独立 AI 编程工具仍有发展空间的一次信心投票」——尤其是在所有迹象都指向模型厂商要亲自吞噬这个市场的时候。
Cognition CEO Scott Wu 的答案，也部分解释了为什么他们能保持独立。他的核心逻辑是： AI 编程的未来不依赖某一个大模型，而是依赖于能够智能调度多个模型和工具的「编排层」 。
说白了，Devin 不只是一个调用 GPT 或 Claude 的外壳，它是一套能理解任务、拆解步骤、调用合适工具、处理异常情况的「代理系统」。底层换什么模型，对它来说是可替换的。
这个逻辑，和 Cursor 当初的崛起路径有几分相似。
Cursor 同样是把大模型能力，打包进开发者熟悉的工作流，然后估值打到了 60 亿美元——最后被 SpaceX 收购。这个消息本身，也在客观上给 Cognition 的这轮融资加了把火：投资者看到连 SpaceX 都在布局 AI 开发工具，对整个赛道的信心自然水涨船高。
本轮领投方 Lux Capital 和 General Catalyst，加上 Peter Thiel 的 Founders Fund，这个组合的判断是：独立的 AI 代理平台，有机会成为企业软件下一个十年的基础设施，而不只是一个插件。
04「自主」的代价
Perplexity CEO Aravind Srinivas 说过，Devin 是他见过的第一个「似乎真的越过了人类水平阈值」的 AI 代理。Ramp 的 CEO 也称 Devin 的演示，是他过去十年见过的「最令人印象深刻的单次演示」。
但越过阈值，也意味着新的风险。
安全领域的担忧，围绕的是同一个问题：一个能够自主执行命令、修改文件系统、在没有持续人工监督的情况下推进任务的 AI 代理，一旦出错，后果是什么？
它可能无意间传播恶意代码，可能在实时软件中引入严重缺陷，可能在执行「看起来正确」的指令时，做了一连串「没人检查」的事情。
这不是理论担忧。奔驰公司 8 天完成的那个项目，有多少代码经过人工逐行审查？当这类工具开始进入军事系统，进入银行核心业务系统，这个问题的重量就完全不同了。
行业观察人士的另一个隐忧，是估值的可持续性。
4.92 亿美元的年化收入，对应 260 亿估值，意味着市场给出了超过 50 倍的收入乘数 。这个数字不低——如果企业采用速度因为安全顾虑或预算限制出现任何放缓，这个估值会承受很大压力。
高估值需要高增速来支撑，而高增速需要企业客户持续加码——这个飞轮能不能一直转，是 Cognition 接下来最核心的问题。
从 Devin 发布时被不少人当作「演示噱头」，到今天 260 亿估值、年收入接近 5 亿美元，不到两年时间。
AI 写了自己 90% 的代码，然后去帮银行写代码，然后融到了 10 亿美元。
这件事放在五年前，听起来像科幻小说。但它今天就发生了，而且速度还在加快。
下一个问题不是「AI 编程工具能不能成」，而是「 当所有软件都开始被 AI 代理重写，这个世界的软件工程师，究竟在做什么 」。
*头图来源： Medium
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