近年来,人工智能(AI)技术的迅猛发展引发了全球科技行业的投资热潮,众多创业公司纷纷以"AI驱动"为卖点抢占市场,试图在这股浪潮中获得立足之地。作为一家曾被估值高达15亿美元、备受资本追捧的英国创业公司,Builder.ai被视为AI赋能软件开发领域的创新代表。然而,仅仅数年时间,它便陷入了财务危机并最终申请破产,其背后隐藏的故事不仅是企业发展的起伏,更折射出整个行业对AI愿景的思考和警示。Builder.ai的故事,是中国乃至全球科技生态中值得深刻反思的一幕。Builder.ai的诞生于2016年,创始人Sachin Dev Duggal定位公司为一个利用低代码、无代码和人工智能技术彻底简化软件开发的创新平台。其承诺能够将传统冗长且复杂的应用程序开发过程浓缩为类似"点外卖"般简单快捷的体验。
这一愿景依托于两大技术支柱:预先编写的模块化代码块和一款名为Natasha的AI聊天机器人。前者如乐高积木一般,提供用户登录、支付接口、联系表单等可复用组件;后者则负责与客户沟通、理解需求并启动项目流程,理论上能实现80%以上的自动构建工作。面对中小企业普遍缺乏专业工程师与资金限制的现实,Builder.ai的产品定位极具市场吸引力。随着2018年获得近3000万美元的A轮融资,及2022年3月包括微软在内的多家投资方注入1亿美元的C轮巨资,公司员工规模迅速扩张至500余人,全球布局涵盖伦敦、洛杉矶、新德里、迪拜、东京及新加坡。创业期间,公司文化浓厚且气氛活跃,员工被赋予诸多新颖的职位名称,如"产品学家"(productologist),意在突显其区别于传统产品经理的AI赋能属性。创始人自封为"首席魔法师"(chief wizard),无不体现出对未来技术的强烈憧憬和市场营销的巧妙包装。
然而,理想与现实终究存在差距。多位前员工透露,实际上Builder.ai的核心AI技术远未达到宣传中的自动化和智能化水平。Natasha更多承担初步的需求整理功能,真正的软件开发和大量定制化工作依赖于遍布印度、乌克兰等地的外包开发者。由于人力需求庞大,项目交付周期往往超出客户预期,造成不少挫败与客户流失。客户体验与预期严重脱节,尤其是在AI能够大幅度压缩开发时间的承诺显然未兑现之时,这成为其增长道路上的重大阻碍。更令人担忧的是资金使用与财务透明度问题。
据爆料以及多方报道,公司在缺少稳定CFO的背景下,曾通过虚增收入创造投资假象,其中包括与印度内容公司VerSe之间涉嫌"回环交易"以伪造收入的争议。2024年至2025年间,融资提振下的快速扩张并未转换为可持续盈利,反而大规模裁员、资金链断裂,直至2025年5月底宣布破产清算。创始人和CEO的多次公开表态虽极力否认"假AI"指控,强调其采用了包括大型语言模型和自主编排运算在内的实质性自动化技术,但事实和多方口碑数据表明公司整体业务模式依赖大量人工介入,与市场宣传存在显著差距。此类情况也正是近年来监管机构如美国证券交易委员会针对部分科技企业"AI清洗"行为展开调查的典型案例。有人将Builder.ai视作早期AI创业热潮中的"神话",反映出资本市场和创业者在AI光环下的冲动与风险。行业分析师认为,Builder.ai的失败不仅源于技术框架和执行力不足,更与其不透明的商业操作、盲目扩张战略以及缺乏核心产品竞争力密切相关。
它的坍塌警示所有创业者,在AI领域走得再快,也必须基于真实可行的技术方案和可持续经营模式。除了财务和技术问题,用户体验的差距也是Builder.ai失利的重要原因。客户普遍反映,项目交付缓慢且质量不一,预期中的"秒级开发"成为遥不可及的幻想。这不仅伤害了客户的信任,也影响了市场口碑,循环加剧了资金和人才的流失。此外,过度依赖外包合作伙伴所带来的管理难题和效能下降,也使公司难以控制风险与成本,进一步削弱了竞争力。Builder.ai的例子在全球范围内引发了对AI创业"吹嘘"文化的反思。
社会公众和投资社区开始呼吁加强对企业AI技术真实性的辨识、监管和透明度要求。创业公司必须避免以"AI"作为单纯噱头,忽视核心研发和产品质量,否则今后将难逃前车之鉴。而对用户而言,理性看待AI所能实现的价值与局限,避免过度期望,也是防止受骗的重要课题。从正面来看,Builder.ai在一定程度上推动了软件开发行业的低代码创新探索,激发了对自动化与模块化的关注。其代表的尝试虽未完全成功,但技术愿景仍具启发意义。未来,伴随着大模型和自动化工具的成熟,类似的AI辅助开发平台或将逐渐走向实用和普及。
最终,Builder.ai的兴衰历程是AI产业发展中的一个缩影。它警示创业公司与投资者要基于诚信与扎实技术创新,警惕营销炒作的泡沫,积极应对由AI带来的变革挑战。作为全球科技大背景下的重要事件,Builder.ai启示我们 - - 人工智能的未来虽充满想象,但唯有实事求是的态度和不断优化的技术才能带来真正的飞跃。在中国,随着政府对人工智能产业大力扶持和技术研发的不断深入,如何规避类似的运营和管理风险,更好地实现AI的商业落地,也成为行业各方不能忽视的话题。面对全球AI浪潮,只有正视挑战、拥抱规范发展,才能走出属于自己的"中国AI之路"。 。
