Vercel 创始人：一人支撑万亿美元公司的时代或将到来，人类未来的核心工作是资本分配

本文来自微信公众号： AGI 2050 ，作者：AGI 2050如果说云计算巨头亚马逊AWS是上一代互联网坚固而复杂的工业级电网，那么2025年估值已达93亿美元的云平台Vercel，则是当下全球生成式人工智能浪潮中最受工程师青睐的现代化操作底座。

从全球主流的前端框架Next.js，到几乎所有硅谷当红AI应用背后的部署平台，其创始人吉列尔莫·劳赫是全球开发者生态中最具号召力的技术领袖之一。本期对话源自海外对话平台Delphi。

访谈始于一个戏剧性的插曲：Delphi团队在进行系统重构时，技术团队在未提前汇报的情况下，直接将整个底层从庞然大物AWS迁移到了Vercel。以此为契机，吉列尔莫深入分享了他与科技巨头错位竞争的核心逻辑。

在对话中，他反思了早期提出“做更好的AWS”这一幼稚战略的教训；剖析了当下AI编程浪潮中智能体大量编写无效测试代码的系统性隐患；阐述了为什么拒绝接入智能体的传统企业软件将被时代淘汰；

并预言在智能体极大压低技术门槛后，人类终将走向以“资本与资源分配”为核心的新分工时代。本期内容来自Delphi播客，2026年10月29日播出，原视频时长56分钟。以下为精选对话内容，全文约1万字，阅读时长约10分钟。

本期精彩观点●我早年刚做Vercel时扬言要“做一个更强更好的AWS”，回过头看，这是极其幼稚的错误；初创公司永远不要去跟失去势能的旧浪潮硬碰硬，而要去等并踩中下一波属于未来的浪潮。

●很多人以为打造品牌、建立信任需要做大量的公关和运营，但在我看来，信任绝对不是输入项，而是终极输出项——就像腹肌是在厨房里吃出来的，而不是靠疯狂做仰卧起坐练出来的。●如果今天一个企业软件拒绝向智能体开放数据接口、拒绝拥抱开放协议，我会毫不犹豫地在公司内部把它彻底淘汰，因为它切断了通向未来的链路。

●智能体可以迅速写出两百万个单元测试，最后却交付一堆垃圾代码；我们绝不能把对底层系统的理解完全放弃。●当编写代码的边际成本趋近于零，人类未来最关键的职责就是资本分配——由我们来决定给哪个智能体投喂多少算力与预算。

●很多创业者在战术上极其忙碌，本质上是在用这种忙碌逃避直面产品缺陷所带来的痛苦。错位竞争：不要与失去势能的浪潮硬碰硬问：半年前我们团队做底层重构，当时我因事休假。等我回来时，团队在未提前报备的情况下，直接把整个基础设施从传统巨头AWS迁移到了Vercel。

坦白讲，当时我非常忐忑，毕竟要把系统从行业标杆平台迁走。但后来的事实证明，这个决定大幅降低了我们的运维成本并节省了大量时间。你当年是怎么决定去跟AWS这样的行业庞然大物竞争的？吉列尔莫：我开发所有产品的原动力，都来自于真实的兴趣和个人经历。

我早年工作的公司，部署软件都需要直接操作物理数据中心。后来云计算概念兴起，但在做了十几年工程师之后，我第一次用云时却感到极度沮丧。为了让一个最基础的产品跑起来，我觉得要搭进去整整一个月，全花在配置基础设施和各种工具上。

每次解决复杂的技术问题，我都会反思：我能沉淀出什么样的工具，让下一次做同样事情时门槛更低？如果我要组装一张桌子，我学到了什么，才能让以后组装桌子越来越快？云计算毫无疑问是人类最伟大的成就之一，它赋予了我们近乎无限的算力，也是今天这波超级智能浪潮的基石。

但对大多数人而言，直接操作它的门槛太高、过程太繁琐。在大家还没普遍讨论AI的时候，Vercel想要解决的其实就是基础设施的自动化接管。现在人们称之为“智能体基础设施”，早前我们叫它“自动驾驶式基础设施”，就是把复杂的云端部署与调优封装成高度自适应的系统。

我从来不觉得我是在跟过去的方案正面竞争，我的目标是提供下一代解决方案。竞争的恐惧感从未困扰过我。技术的更替从来都是代际式的，而且老一代技术很少会突然彻底消失，它只是逐渐失去行业的注意力与创新势能。

直到今天，世界上依然有人在使用传真机；我重度依赖即时通讯工具，但我依然偶尔收发邮件。老技术会长期存在，但我真正在意的是未来最迫切需要什么。今天许多大型企业之所以选用Vercel，是因为他们内部开始重度使用代码智能体，或者自身在开发智能体，这需要全新的基础设施支撑。

对于初创团队而言，我的建议是：与其拼尽全力去跟正在丧失势能的旧浪潮较劲，不如提前把自己卡位在下一波浪潮的正前方。组织重构：单人超级公司与架构现代化问：确实，我们现在是一个12人的团队，但在日常运转中已经完全不需要配置全职的基础设施运维工程师了。

吉列尔莫：我的核心目标，就是让极小规模的团队具备极高的业务吞吐能力。当年我刚到硅谷，工作的那家联合办公空间，正是Instagram起步的地方。我非常感慨，一个挑战整个社交网络格局的应用，其核心开发团队竟然小得惊人。

他们之所以能做到，核心原因之一是借力了当时刚刚推出的亚马逊S3存储服务。他们不需要自己搭建硬件机房、配置冗余磁盘阵列和电力系统，仅凭几个标准接口调用，就解决了海量照片的存储问题。顺着这个趋势演进，我希望有一天，我们能在Vercel上看到“单人支撑的万亿美元级公司”。

这不是否定团队协作的价值，而是展现出一种新可能：一个具备极强战略判断力的人，借助一群专业智能体的协同，就能完成过去数百人甚至上千人才能消化的工程量。问：为了推广这一套体系，你们目前是专注于拓展像我们这样能迅速受益的小型创业团队，还是在尝试说服大型传统企业从老牌云巨头迁移过来？

吉列尔莫：这里存在一个非常有趣的“向上渗透效应”。很多成熟企业往往密切注视着前沿初创团队的动作。他们看到一个十几人的小团队能跑出难以置信的交付效率，自身也会产生强烈的焦虑与现代化诉求。

我们只要服务好最前沿的创新群体，大企业往往会主动跟进。有时这种渗透甚至是通过大企业收购初创团队直接完成的——大量Vercel技术也随着被收购的团队进入了大公司。从架构上看，企业自身也面临着现代化的现实压力。

过去很多年我一直在行业内倡导“无头架构”，即将前端展示层与后端业务逻辑彻底解耦。早年间做这件事有一部分原因是为了推广Next.js，但我打心底里坚信这种架构的先进性：最健壮的企业架构，后端应该是一套干净、安全、易于审计的业务逻辑与数据接口，而前端则可以根据业务需求衍生出多样化的交互体验。

早年我们在向传统客户解释这一理念时非常费劲，直到我们在电商领域打透了市场。对电商平台来说，全渠道拓展和多品牌运营要求展示层必须与后端解耦。而今天进入智能体时代，大家发现这种架构成了天然的土壤。

智能体需要的正是接口、命令行和MCP。一旦后端沉淀为纯粹的数据与功能接口，智能体就能根据用户意图在前端实时生成定制化的交互体验。可以说，代码智能体的爆发，瞬间验证了我们过去多年坚持的技术路径。

业务纵深：特斯拉式“同心圆扩张”与品牌边界问：所以你们初期定位过于宽泛，直到深耕电商这一垂直场景，才真正找到了爆发的抓手？吉列尔莫：是的。刚进入市场时我们非常幼稚，对外宣称自己“就像一个更好的AWS或更好的谷歌云”。

这种泛化的定位是初创公司极易踩中陷阱：面面俱到，往往一无所成。商业市场永远只为特定领域的极致买单。面对如今大量由自动化工具生成的平庸内容和产品，最有效的破局方式就是拿出在质量上具备绝对压制力的产品。

因此我做了一次战略收缩：集中精力把少数几个场景做到极致，并且用最直观的商业价值去证明它。在与企业决策者沟通时，我不再空谈底层架构，而是直接展示商业回报。电商场景正是验证价值的最佳切口——在这个领域，时间直接等同于利润。

如果系统响应速度提升200%，平台的交易转化率在账面上会有极其立竿见影的反馈。直到今天，我每天都能听到客户管理层的这类反馈，有时他们甚至会在财报中提到，由于升级到底层性能更高的架构，直接带来了营收的增长。

这种商业逻辑清晰且无可辩驳。前几天我给一些年轻人做技术分享，解释基础设施的价值。我没有讲枯燥的技术专有名词，而是直接打开了我们用新技术搭建的周边线上商城，展示页面交互的流畅度，并现场演示了基于模型的“虚拟试穿”功能——拍一张照片，瞬间生成写实的试穿效果。

通过这种方式，他们能直观理解更智能、更具生成特性的软件演进方向。这种清晰呈现价值的能力，是在经历过无数次陷入技术细节无法自拔的挫折后才磨练出来的。问：但当你决定在一个纵深场景里做深做透时，如何平衡成为平台级产品的宏大野心？

怎样避免把路径走窄？吉列尔莫：我很推崇特斯拉最初公布的“秘密宏图”策略：第一步，集中全部资源打造一款惊艳的高端跑车Roadster，哪怕初期只能交付给极少数客户。这意味着你必须在切入的第一天就做到业界顶尖，没有任何向平庸妥协的借口。

当时特斯拉之所以严格限制产能，是因为他们还不具备大规模制造的配套能力。关键在于，你的商业规划里必须包含从一个坚固的原点向外逐层递进的“同心圆式业务扩张”。如果战略图谱里只有一个狭窄的细分切口，却没有向外衍生扩张的后续纵深，业务很容易见顶。

你必须像下棋一样提前推演后续的几步棋。如果你的切入点处于一个极其广阔的大市场中，优秀的团队往往能够自然捕捉到周边的业务衍生机会。我们最初就锚定了云计算基础设施这个巨大体量的赛道，因此顺着主线走，总能找到合乎逻辑的技术延展点。

需要警惕的是盲目跨界。微软的萨提亚·纳德拉曾提出过“品牌许可度”的概念。如果一家公司今天被公认为专业的基础设施提供商，明天突然宣布去造消费级冰箱，哪怕产品做得再好，也会严重撕裂市场的心智认知和内部的组织文化。

不过有趣的是，很多物联网设备后台确实运行着我们的服务。比如我们最近监测到大量异常安全流量：眼下最值钱的东西是优质住宅IP，因为智能体到处被封，为了不被亚马逊这类网站拦截，它们甚至把自己代理到普通家庭的IP上。

技术网络的渗透广度确实惊人，但除了开发者和知识工作者，大多数人并不会直接接触到我们，Vercel也很乐意继续留在幕后，支撑这一切创新。护城河反思：信任是输出结果，而非运营动作问：在很多开发者心目中，Vercel建立了极高的品牌忠诚度和信任度。

你是如何有意识地构建这种号召力与社区信任的？吉列尔莫：外界往往认为我们对产品设计的极致苛求只是一种美学追求，但在我看来，每一次精细打磨都是在为信任沉淀资产。在后AGI时代，“深度信任”将成为商业组织最有价值的护城河之一。

然而这里有一个核心逻辑：在商业世界里，多数人极度渴望的东西，本质上都是“输出项”，而非“输入项”。品牌、信任，甚至一定程度上的开发者体验和产品整体质量，都是你在把底座问题彻底解决之后，自然呈现出的衡量结果。

很多人问我：“到底该怎么做才能把品牌做起来？”其实我们为品牌所做的最正确的事情，恰恰是在做那些事的时候，心里根本没有去想“做品牌”这三个字。我们只是在日复一日地死磕用户体验、消除系统卡点、优化每一个微小的交互细节。

打个比方，人人都想要线条分明的核心腹肌，但专业的健身常识告诉你：腹肌是在厨房里吃出来的，而不是靠疯狂做仰卧起坐练出来的。决定体脂与线条的核心变量是长期的饮食结构、作息规律与健康管理，仰卧起坐只是局部的辅助修饰。

做企业完全一样。很多人误以为只要多办几场线下聚会、把网站包装得漂亮一些，就能立起品牌。这是典型的本末倒置。真正的核心输入项是底层的确定性：绝对的系统安全、对每一个技术缺陷的彻底追溯与修复、清晰明了的架构逻辑，以及高质量的技术文档。

客户对技术的信任，往往建立在极其微小且碎片化的接触体验之上。你可能不会刻意记录，但你大概有过五到七次零散的接触：在某处用过他们的产品，某天偶然点开过他们的一篇博客，或者看到过他们CEO的一条评论。

这些散落在时间线里的积极信号，最终会聚合成一种下意识的直觉判断：“这家公司的东西靠得住。”问：你在非常早期就坚持将极高的设计水准引入原本枯燥的开发者工具领域。在大家普遍崇尚粗糙迭代、快速交付的环境下，是什么让你有底气在设计与体验上投入如此多的精力？

吉列尔莫：我们都需要从外部行业汲取灵感。正如早年苹果在设计个人电脑时，吸收了博朗经典工业设计的秩序感与极简美学。我当年的想法很朴素：为什么不能把消费电子领域对细节的克制与打磨，引入到底层工程师使用的生产力工具中？

在当时，开源工具甚至很少有人会认真排版说明文档，更别提设计高辨识度的图标或制作交互式的功能演示站点了。许多人觉得这些都是多余的表面功夫，但今天这已经成为了全行业的规范。更深层的原因是，你必须尊重自己的真实标准。

你自己平时认可什么样的产品质感？你在生活里享受什么样的服务交互？你每天是否用同样苛刻的标准来要求团队的工作产出？保持这种标准在管理上其实是极其痛苦的。这意味着你在日常巡视中，眼里看到的几乎全是不够完美的半成品和需要改善的技术细节。

你必须对现状保持一种理性的挑剔与不满，同时用清晰的发展蓝图去引导团队逐步修正这些缺陷。直面缺陷：真正的创业必须承受切实的痛苦吉列尔莫：顺着这一点，我还有一条常拿来提醒自己、也提醒别人的建议。

在健身房里，有的人看似呆了一个小时，大部分时间却在漫不经心地刷手机，根本没有给肌肉施加足够的负荷。很多创业团队每天按部就班地运转，看起来非常忙碌，但实际上他们根本没有去承受创业本该面对的真正痛苦。

他们对系统中显而易见的技术债和不良体验视若无睹。具体表现就是：不去主动与核心客户沟通他们对产品的真实抱怨；不敢直面用户流失后的退订调查表；更没有勇气给那些因体验糟糕而放弃使用的客户逐一回访。

许多人所谓的勤奋，只是在用常规业务的忙碌，来逃避直面核心缺陷所带来的精神阵痛。问：系统内部需要改进的环节往往是无穷尽的。作为管理者，你如何建立机制去抓取这些痛点？吉列尔莫：作为技术出身的管理者，我倾向于用系统工程的思维来解决组织协同的问题。

除了关注外部客户的反馈，我高度重视内部团队的开发与协作体验。我们在内部协同软件里设立了一个名为“尖叫频道（#Scream）”的公开群组。任何一名员工，只要在内部工具链或业务流转中遇到了极其低效、阻碍工作的问题，都可以直接在这个频道里公开反馈。

我把这个频道的提示级别设为最高。每一条我都想亲自读，在这家公司工作的体验，我也一直在想办法改进。因为我深信一条规律：一家公司内部的协同状态，一定会真实地投射到它对外交付的产品之中。

如果苹果的员工都在用安卓手机，或者根本不在乎设计，那就太奇怪了。内部和外部要保持一致和对称。随着智能体被深度引入日常工作流，我们甚至开始监控“智能体作为用户”的调用体验。智能体是怎么使用我们平台的？

它们用得满意吗？这些都已经成为日常系统优化的重要考量。质量隐患：当智能体写出海量无效测试问：你们的用户群体经历了明显的演变：早期主要是技术人员，后来通过v0开始服务非技术用户，如今又迎来了AI智能体这一全新品类。

服务这些不同的对象，你们在产品逻辑上做了哪些调整？吉列尔莫：在我的认知框架里，用户的技术能力是一个连续的光谱，而非简单的两极分化。我们的核心目标，是不断降低构建完整数字产品的初始门槛，同时保持系统能力的上限足够高。

从最开始简化组件组装，到今天简化全栈应用的云端落地，我们追求的是：初学者只需要掌握极少的概念就能把构想跑通，但上限依然很高，想走得更远的人有足够的空间。这里面其实有一层筛选：我们不会去迎合那些不想追求卓越、也不想继续学习的用户，这一点和大多数公司不太一样。

代码智能体正在打破所谓“技术人员”与“非技术人员”的壁垒，大家最终都在扮演软件“构建者”的角色。问：现在很多主流的AI编程辅助工具，在自动生成并部署代码时，往往会默认推荐或选择Vercel。

当营销、客服和产品都要吸引智能体而不是人，你们内部的做法和产品思路有什么变化？吉列尔莫：我很高兴智能体喜欢Vercel，也认为它们就该选最好的产品。但这得靠大家努力去守住：我希望我们自己不要去找办法操纵它，也希望模型实验室别这么做。

Stripe联合创始人帕特里克·科里森最近也谈到过这一点：理想的世界里，智能体会成为全世界流动性最强的信息和产品发现系统。在那样的世界里，智能体替你挑选产品时，不会被夸张的品牌宣传迷惑，也不会被表面的包装所打动。

它会把所有选项都摆到你面前，既考虑后起之秀，也考虑老牌产品，并且贴合你的实际情况。但在这个过程中，正在浮现出一个严峻的“自主权悖论”。最理想的体验往往看起来极度省心：“你下达一段业务需求，然后离开工位；

智能体很快就自动完成开发与部署，直接交付线上地址。”但在你离开的这段时间里，智能体实际上在暗中替你做出了成百上千个微小的架构选型与边界决策。目前行业越来越倾向于让智能体执行长周期的复杂任务，这意味着人类正在把大量的决策控制权移交出去。

然而，智能体在追求完成目标的过程中，可能会做出违背安全常理的行为，甚至采用不合规的手段来达成指标。这种智能体自主行为的偏差，是我们目前极度关注的技术风险。问：你们内部的工程师也在频繁使用智能体辅助开发。

你们是如何建立校验机制，避免生成的代码失控的？吉列尔莫：我们目前在工程上的核心精力，正在从“框架和开发者体验”，转向“验证与评估”。工程师的核心工作不再是指导模型写每一行代码，而是给模型划定严格的合规红线与验证闭环。

我始终坚持一条工程原则：验证必须紧贴着系统的“最外层边界”进行，必须完全模拟真实终端用户的行为去跑集成校验。现在大家开始接受这一点了，因为他们发现：代码智能体可以生成两百万个看起来严丝合缝的单元测试，然后交付给你一堆垃圾。

我最近就在内部代码审查中发现，智能体生成的一段测试用例，竟然在煞有介事地校验“某个常量的值就是某某”——这完全是在浪费算力去证明二加二等于四。这种形式主义的代码极其危险。我们不能被漂亮的代码行数所迷惑。

核心标准只有一条：系统在真实生产环境下能不能稳定、丝滑地运行。如果缺乏严格的端到端真实测试，任由智能体在系统里堆砌虚假的测试用例和潜在的安全漏洞，底层的工程腐化将是毁灭性的。人类角色位移：从编写代码到分配资本问：如果编写代码和底层运维的大部分工作都能被自动化接管，人类未来在技术工业中的核心价值究竟体现在哪里？

吉列尔莫：人类最核心的职责，正在迅速演变为“资本分配”。未来的团队管理者，核心工作是资源的宏观调度：今天我们是把一大笔Token和算力投向vercel.com的智能体化，还是把资源倾斜到底层安全边界的加固？

软件安全在今天已经变得前所未有地紧迫。很多团队可以在短时间内用AI拼凑出一个炫酷的功能，但底层的数据鉴权可能千疮百孔。未来，理性的管理者必须把大量的算力和工程预算，分配给全天候运行的自动化安全审查回路。

甚至在日常技术博弈中，智能体也会不断把权衡难题抛给人类。前几天我让智能体去极限优化一个底层扫描解析器的性能。当优化推进到一定程度后，智能体主动停下来向我提示：“我们已经挺快了，再上一个台阶就是边际效益递减，可能还得再花上千个小时，你真的要这样吗？

”这就是未来典型的人机协作形态：智能体扮演高效理性的执行单元，但在面临投入产出比拐点、业务主线取舍这类商业抉择时，必须由掌握资本与业务方向的人类来拍板。甚至现在已经开始出现完全自主运转的商业实体雏形。

我个人投资了几家尝试构建全自动运转公司的探索团队。人类在其中扮演纯粹的资方角色：给系统注入一笔启动资金，由总控智能体自主调配预算，向下驱动增长、营销、销售和工程等各细分模块。这种尝试目前在小规模场景下已经跑出了可行性。

问：伴随着这种生产力变革，企业在采购传统软件（SaaS）的策略上，应当发生怎样的调整？吉列尔莫：企业必须清醒地评估软件资产的长期维护成本。但在以下两种明确的情况下，我们会在内部坚决淘汰传统软件：第一类，是过去为了降低门槛而存在的各类粗糙的低代码、拖拽式工具。这类工具常常是四五个专用