2025年，AI编程正在从“辅助工具”走向“基础设施”，成为构建未来软件的核心方式。在硅谷科技评论（SVTR）AI创投库中，我们观察到一个明确信号：AI 编程不再只是提高效率的手段，而是引发软件产业范式转移的催化剂。估值飙升至百亿美金的Cursor、本土化策略成功的模本科技，以及以令人难以置信的速度增长的Lovable ，都在印证同一个事实——AI 编程正在重塑创业的速度与尺度。

Lovable，这家来自瑞典的18人小团队，用不足四个月的时间，把一款AI开发产品推向全球市场、实现千万级ARR，并凭借极致的产品契合度和病毒式裂变，打破了我们对“早期初创公司成长路径”的传统认知。我们认为，这不是一个孤立的现象，而是AI时代早期产品具备“指数爆发”能力的真实写照。Lovable 的成功不仅仅是一个“好产品 + 病毒式传播”的故事，更像是一个精密执行、市场时机与产品契合度高度统一的案例。

在这个被重新定义的创业周期中，创始人和投资人必须重新思考资源配置、团队结构、以及 go-to-market 的节奏。

一、爆发式增长的幕后故事

表面上看，Lovable 的崛起仿佛一夜之间发生，实际上，这背后是长达一年半的持续打磨。

时间回到 2023 年 6 月，当时 Anton 还是另一家初创公司的 CTO。他在业余时间开发了一个早期项目，取名为 gpt-engineer，这就是 Lovable 的雏形。该项目一经发布便在 GitHub 上引发热潮，吸引了数十万用户，获得超过 5 万颗星标，迅速成为开源社区关注的焦点。

看到开发者对这个工具的强烈需求，Anton 决定围绕 gpt-engineer 创建一家公司。但他的目标不仅是为程序员服务，更是希望赋能所有有创意但缺乏编程背景的人，实现“人人可开发”的愿景。

于是，一个更加专注的产品形态——GPT Engineer App 在 2023 年 12 月悄然上线。然而初期并未引发太大关注。Anton 与他的团队持续打磨产品，并在 2024 年 8 月发布了改进版本，虽然取得了一定进展，但用户增长很快停滞。

转折点出现在 2024 年 11 月，当 GPT Engineer 正式更名为 Lovable，此时增长开始急剧上升。

那么，在那 12 个月中，Lovable 做对了什么？

• 解决了核心技术瓶颈：团队改进了 AI 模型的架构，使其不再轻易“卡壳”，尤其在处理大型代码库时表现更稳定，释放了更多实际应用场景的潜力。

  
  

• 优化产品性能：通过不断优化，Lovable 不仅变得更快、更可靠，也更适用于复杂项目，这为其赢得了开发者和非技术用户的双重信任。

  
  

• 品牌重塑：从 GPT Engineer 更名为 Lovable，不仅仅是名字的变化，更是产品定位的升级。这个决定显著提高了市场对新版产品的认知度和接受度。

SVTR点评

在追求增长之前，先用早期用户验证并打磨产品，找到真正契合市场需求的定位，才是可持续爆发的前提。对于任何一家想要打造下一款爆款 AI 产品的创业团队来说，Lovable 的路径值得深入思考。

二、如何在社交媒体上持续“爆火”？

Lovable 的早期增长策略，听起来几乎“太简单”：上线 Product Hunt、在社交平台发帖、举办开发者挑战赛。但正是这些看似标准的操作，推动了 Lovable 在极短时间内实现病毒式传播。

2024 年 11 月 21 日，Lovable 以「第一个 AI 全栈工程师」的名义登陆 Product Hunt，一举夺得当日冠军。与此同时，团队在 X（原 Twitter）和 LinkedIn 上频繁发布产品更新，并发起线上开发比赛，鼓励用户用 Lovable 构建项目、赢取奖励。

这些手段本身并不稀奇，真正让 Lovable 成为爆款的原因有两个：

• 产品本身足够好，让用户愿意主动传播；

• 团队社交媒体运营能力极强，尤其是创始人 Anton 的个人影响力。

如果你关注 Anton，你会发现他在 X 上喜欢写长推文，讲述产品背后的故事；在 LinkedIn 上，他则坚持发布“略显尴尬”的自拍，分享每一次迭代进展，以及真实的用户反馈。这种风格并非偶然，而是一种有意识的“反套路”：真诚、透明、不装。

正如 Anton 所说：“很多人觉得在 LinkedIn 发内容就要正式、职业，但其实应该像在 Twitter 一样，更真实，更接地气。”

在一个充斥着“精致营销”的社交网络中，Lovable 通过打造真实的人格化表达脱颖而出。Anton 不仅在讲 Lovable 的产品，更在讲 Lovable 的人——这种讲故事的方式，不仅吸引了用户，也建立了信任。

SVTR点评

想在 LinkedIn 或 X 上脱颖而出？别再把它当作传统职场名片，用更轻松、更真实的方式讲述你的产品和故事，才更可能激发用户共鸣与自发传播。Lovable 的社交策略，恰恰印证了“好产品 + 好表达”的威力。

三、超小规模团队背后的高效逻辑

对于一家年经常性收入（ARR）在 2000 万至 5000 万美元之间的软件公司来说，业界普遍认为每名员工创造 20 万美元 ARR 属于“表现良好”，27.5 万美元则算“非常出色”。但 Lovable 的员工人均 ARR 达到 100 万美元，远超传统软件公司的基准线。

目前，Lovable 全团队仅有 18 人。其中大约 10 人负责核心代码开发，少数几人负责运营。整个增长团队仅 3 人，包括一名社区负责人、一位增长工程师，以及一位内容创作者。销售人员？一个都没有。

这种组织方式并非偶然，而是与当前 Go-To-Market（GTM）领域的五大趋势高度一致：

• 管理层级越来越少。即使是资深员工，也需要身兼数职，既当“教练”也做“球员”。扁平化组织结构提高了反应速度和执行效率。

  
  

• 团队尽可能保持小而精。相比大规模扩张，Lovable 更注重招聘“高主动性（high agency）”的人才。他们优先考虑前创业者或具备独立项目经验的候选人——这些人习惯在不确定环境中自我驱动、快速解决问题。

  
  

• 通才优先于专才。在 Lovable，一位市场人员可能同时负责内容、付费推广、产品发布与合作关系拓展。GTM 人才往往具备多面能力，能在增长、运营和流程优化之间自由切换。

  
  

• 重视实验速度。核心思路是：实验越多 → 学习越快 → 越快找到有效路径。高频次迭代是 Lovable 能迅速突破的关键。

  
  

• 强调产品与技术理解力。即使在传统上不需要技术背景的岗位（如市场或社区），Lovable 也倾向招聘具备产品或其他专业领域知识的人才。这不仅有助于理解用户需求，还能创作更有共鸣的内容，并通过自动化提升工作效率。

SVTR点评

Lovable 所代表的，不仅是一种极简、高效的组织方式，更是整个科技行业在 GTM 策略上转向的缩影——更少的人、更高的能力、更宽的角色边界、更快的执行节奏。对于任何一家追求高成长的 AI 或软件初创企业而言，这种模式值得深入借鉴。

四、从不停尝试到快速发布的增长实验

Lovable 联合创始人 Anton 极度推崇“快速试错”。对 Anton 来说，增长的核心不是完美计划，而是快速尝试——他们的哲学是：Just launch。

“我们尝试了很多不同的东西，”Anton 坦言，“它们并没有伤害我们，反而让我们更快地知道什么有效。”这套理念成为 Lovable 在过去三个月持续增长的底层逻辑。

他们到底尝试了哪些事情？以下是 Lovable 的部分增长实验清单：

• 在 Product Hunt 上多次发起新品发布

• 社交媒体密集运营（尤其是 X 和 LinkedIn）

• 黑客松

• 开发者竞赛

• Builder 荣誉榜

• 为 Lovable 产品打造的 Product Hunt 克隆平台（Launched）

• 一键式个人网站生成工具（Linkable）

• 代理合作伙伴计划

• 官网持续优化

• Figma 导入功能

• 联盟营销计划

• 用户推荐奖励机制

• 官方博客内容建设

其中，最成功的增长项目之一就是 Launched ——一个仿照 Product Hunt 的平台，但只服务于使用 Lovable 构建的应用产品。开发者可以提交自己用 Lovable 制作的应用，社区用户则通过点赞投票，排名前五的作品每周可获得 100 个 Lovable 免费积分。这种机制鼓励持续构建，并逐渐形成自传播的社区增长循环。

Launched 不只是一个展示平台，它是一个极具代表性的 “vibecoding” 案例——让非技术用户也能借助 Lovable 等 AI 工具快速构建自己的产品，实现增长目的。这个平台的亮点包括：

• 真实用例教育：用户可以清晰看到别人构建了什么，解决了“想做但不知道做什么”的常见问题。

• 一键复用：“Edit with Lovable” 按钮允许任何人点击进入项目编辑界面，几秒钟内就能复制一个属于自己的版本，本质上是一个“超增强模板库”。

• 社区驱动循环：提交、投票、奖励、复用——每一步都激发用户参与和传播。

• 动态更新：仅最近一周就有超过 316 个新项目提交，社区活跃度极高。

另一个值得关注的实验是 Linkable ——一个由 Lovable 自己生成、用于生成个人网站的小工具，由团队中一位“半技术背景”的成员在一周内完成开发，仅靠一条推文，就促成了超过 20,000 个网站被即时创建。

Linkable 的增长路径极为简洁但高效：

• 用户访问网站 → 填写 LinkedIn 链接和邮箱；

• 系统自动生成一个外观专业的个人主页；

• 用户点击“Edit with Lovable”进入 Lovable 编辑器，正式开始 vibecoding。

通过这些案例可以看出，Lovable 并非仅靠“病毒传播”，而是构建了一个高度闭环、以用户内容为驱动的增长引擎。

紧接着 Lovable 的下一个增长方向已逐渐显现——B2B 企业客户。这条路径几乎是所有产品驱动型（PLG）公司成长到一定阶段后的自然演进：从自助式服务起步，逐步向大客户、长周期、定制化方向扩展。目前 Lovable 尚未正式推出 B2B 产品，据了解，其官网上的“联系我们”表单已经吸引了大量企业主动咨询。

SVTR点评

在 Lovable 的增长体系中，最小化试错成本 + 快速发布 = 最大化学习速度。它验证了一个现代创业核心逻辑：与其等待完美方案，不如尽快推出可行版本，在真实市场中找答案。 而像 Lovable 这样的 AI 工具，本身也成为了推动这种增长方式的加速器。

五、不断优化和演进的定价策略

延续 Lovable 一贯的“快速上线”哲学，创始人 Anton 在定价上的最初策略也很直接：先发再说。

Lovable 最初采取的是 基础免费 + 月订阅付费 的方式，最低门槛为每月 20 美元，超出免费额度的用户则需要订阅。然而，很快他们发现一个问题：超级活跃用户带来的成本远高于收入，公司因此在这一群体上“亏了不少”。

意识到问题后，Lovable 迅速调整了策略，目标转向至少在用户达到使用上限时可以实现轻微盈利。自此之后，定价结构也在持续迭代中。

Lovable 当前采用的是一种混合型定价（Hybrid Pricing）模型：既包括订阅制度，又设置了使用额度或功能限制。这种方式正在越来越多 AI 产品中流行起来，例如 ChatGPT、Replit、monday.com、Clay、Zapier、Asana 等都开始采用类似的模式。

许多 AI 原生公司倾向使用 基于使用量的计费模式（Usage-based pricing），按调用次数、计算量或 API 使用量计价。但 Anton 并未盲从。他有两个判断：

• AI 成本长期来看会下降，未来边际成本降低将带来更健康的利润空间；

• 频繁修改定价本身具有机会成本——每花一点时间在定价上，就少一点时间用于提升产品体验。

SVTR点评

AI 产品并不必然终结订阅制，混合定价模型正在成为新一代 SaaS 和 AI 产品的重要趋势。这种模式在保持收入可预测性的同时，也能保护利润空间，并为用户提供更具弹性的消费体验。对于 AI 初创公司而言，与其一开始就纠结于“哪种定价模式最好”，不如借助产品数据快速试错，在真实市场反馈中找到最佳平衡点——就像 Lovable 所做的那样。

六、写在最后：AI编程的未来

2025年无疑将成为AI编程加速发展的关键之年。在硅谷科技评论（SVTR）AI创投社区里，我们看到越来越多的AI编程落地案例。Cursor凭借强大的产品能力和市场前景，估值已攀升至百亿美元级别，成为全球关注的焦点；而模本科技则通过深耕国内本土企业需求，推出贴合实际的新产品，在国内市场展现出强劲势能。

在lovable的创始人 Anton 看来，软件创业的范式正悄然发生根本性改变。他的预测是：

“我们很快就会看到 AI 自动创建整个公司。虽然目前你仍然需要工程团队来继续推进，但这一点也会很快改变。如果你本身就有技术背景，将不再需要雇佣工程师。”

随着软件创建门槛不断降低，产品可能不再是核心壁垒，创意和传播方式才是新一代创业的决定性变量。这背后体现出一种新的创业逻辑：产品的构建可以由 AI 完成，但品牌、情绪、叙事、传播——这些更“人性化”的部分，正在变成竞争的核心。

硅谷科技评论（SVTR.AI），在ChatGPT问世之际，由Min Liu（Allen）发起于美国硅谷，依托#AI创投库、#AI创投会、#AI创投营 和风险投资，打造全球前沿科技（AI）创新生态系统。添加微信（pkcapital2023），加入我们，共创未来。文末阅读原文，发现更多机会与内容！