Replit CEO：为什么 SaaS 末日论有其道理，以及为什么编码模型正在触及平台期 | Amjad Masad
摘要
在 Masad 看来，编码模型的性能提升正在接近平台期，这可能重新打开一个 3-6 个月的窗口，让拥有专有数据的公司针对特定用例进行微调。 Replit 在 2023 年实现了优于 GPT-3.5 的编码表现，随后认为与 Sonnet 和 Opus 直接竞争是个糟糕策略，因为后两者正在缩小差距；如今更强的开源模型又让这笔下注重新可行。在企业比选中，哪怕只是短暂领先，也可能决定一笔大合同：“成本低于性能问题”（“Cost is secondary to the performance question.”）。
Replit 的护城河在于“agent 实验室”能力：编排、评估并持续替换模型，而不是对某一家供应商保持忠诚。 Anthropic 是连贯、可长期运行的核心循环主力，Gemini 则在代码搜索子 agent 等任务上提供最佳性价比。基础设施是可弃用的：Agent V2 让 Replit 删除了旧的护栏，而为 Agent 3 构建的自主能力后来原生进入了 Opus 4.6。Masad 本身并不反对中国模型，但对敏感企业数据存在安全顾虑；他认为开源对于避免 AI 形成寡头垄断至关重要。
AI 经济学目前仍更看重获客和能力，而非短期毛利率的纯粹性。 Masad 否认 Replit 每 100 美元收入中有 80 美元流向模型供应商，但承认这一占比很高；他以 Anthropic 为例，称后者每赚 100 美元就有 60 美元付给 Nvidia，同时维持 40% 的利润率。他认同 Jason Lemkin 关于免费推理可以获客的核心判断，并以 Claude Code 和 Codex 赠送 token 为例；Core 则是一种付费免费增值产品，企业版和 Pro 收入可以补贴它。Replit 去年已接近盈利，但随着公司先打造最佳产品、再进入优化阶段，利润率会随之变化。
SaaS 抛售在方向上有其合理性，但冲击是选择性的，并非全面推倒重来。 企业仍把 Salesforce 和 Workday 作为记录系统，并通过 API 和 MCP 构建；但部分客户会跳过应用层，直接在 Databricks 上构建。主持人认为，如果 20-30% 的客户或用户使用 Databricks 作为数据仓库，就可能重创 incumbent 的增长，Masad对此表示认同；垂直点解决方案还面临更大的替代风险，以及微型创业者带来的价格压力。
运营可能是近期更大的 agent 机会，因为它能把碎片化的 SaaS、电子表格和人工流程直接转化为可衡量的节省或销售增长。 Replit 用户正在构建报价配置器、deal desk 自动化和客服工具，其中 75% 的用户不是工程师。Masad 举例称，如果能节省 10,000 美元的 SaaS 支出和 200,000 美元的人力成本，只需额外花 1,000 美元做安全投入就是“不需要思考的选择”，ROI 可以达到“100倍”。
Masad 称，“从实际意义上说，IDE 已经死了”，但可审查的安全关键型代码仍会保留一个持久的细分市场。 AI 已经吞噬了 IntelliSense、自动补全、点击跳转符号等功能；NASA、SpaceX、自动驾驶和飞机软件仍然需要验证。主持人提到 Cursor 据报有 20亿美元收入，Masad 则认为，凭借广阔市场、黏性的企业客户，以及仍想逐行检查代码的开发者，Cursor 即使面对 Twitter 的“讣告”也能持续存在。
AI 不会带来单一的人员规模结果：一些创始人会把效率收益存下来，进取型经营者则会向更大的机会加码招聘。 一位桌游卖家在 Replit 带来收入增长、降低 SaaS 支出后增加了 8 名员工；年收入 6000万美元的 Firecrown Media 也招聘了更多 vibe coder。Replit 自身希望减少支持岗位，增加构建者和销售人员，而销售的工作正转向教育和转型咨询。
最尖锐的公司特定风险来自平台权力：Apple 在 Replit 应用已运行 4 年、此前通过 100 多次审核后，仍将一次更新卡在应用审核中 3 个月。 Masad 反复表示“我不知道为什么”，并指出 Apple 接受用 Replit 制作的应用，且该品类的其他应用也受到影响。他只能推测 Apple 可能正在确立对 vibe coding 的立场，或防范绕过 App Store，而 Replit 并不支持后者。他的应对方式是继续创新，在竞争对手“都会照搬 Replit 的做法”时，保持领先“1、2、3、4、10步”。
精读
1. Replit 的十亿开发者论，最终需要的是创作者而非程序员
Masad 将 Replit 的起点追溯到约旦：15 岁时，他靠一家小生意赚了几百美元，足以请全班去安曼新开的一家 McDonald’s。软件看起来可以改变“财富创造、财富分配和创业”，这份信念后来在 Code Academy 工作期间进一步加深。
Replit 于 2016 年上线时，目标不是当时约 2000 万名程序员，而是 10亿名开发者。公司逐步消除了开发环境、托管、包管理、维护、版本控制和多人协作的摩擦，却最终撞上一个顽固瓶颈：“人们不想学编程。”
他在 2025 年 3 月的转向——“我不再认为你应该学编程”——之所以激怒很多人，是因为他此前一直是“学编程”路线的倡导者。独立创始人打造数百万美元规模公司的案例证明了两者的区别：人们需要学会创造和构建，但不一定要学会编程。2021-2022 年的 GPT-3 还不是 agent 化的突破口，真正的突破来自 2024 年能够在长时间跨度上自主行动的 AI。
Masad 回看一家产品能否达到风险投资级别的产品市场匹配，标准不是拥有几个客户，而是产品被用户“从手里抢走”，需求增长速度快于供给能力。创始人可以保留愿景，但必须持续转向，直到遇到这种爆发式需求。
2. 应用护城河是可弃用的多模型 agent 栈
Masad 将产品开发形容为与模型能力“共舞”。Replit 于 2024 年 9 月加入大量基础设施和护栏，2025 年 3 月为 Agent V2 删除其中大部分，随后在 2025 年 9 月围绕 Agent 3 数小时级的自主能力重建。自 Opus 4.6 起，这种自主能力有很大一部分已经内置于模型。
Anthropic 仍是连贯、可长期运行的核心循环主力，但 Gemini 在代码搜索子 agent 等任务上提供了更好的性价比。Replit 2022 年提出的“模型社会”（society of models）如今意味着使用所有供应商；有一段时间，尽管 Anthropic 驱动着核心 agent，Replit 发给 Google 的 token 数反而更多。
这种不成文的评测知识本身就是护城河：Replit 的 AI 工程师会花数天测试新模型的边界，再把专有基准与 A/B 测试结合起来。Masad 称，Replit 用 Gemini 做出的设计可以优于 Google 自家产品，因为 Replit 知道如何评估和使用这个模型。
主持人质疑，为了仅仅 3 个月的领先而训练专有模型，是否是在浪费资源。Replit 于 2023 年在编码上击败 GPT-3.5，随后认为直接与后来的 Sonnet 和 Opus 竞争并非好策略，因为差距正在缩小。更强的开源模型和编码能力可能触及平台期，让微调重新成为选项；模型评估能力与特定用例数据，决定这段暂时领先能否在企业比选中胜出。
对于中国模型，Masad 本身没有道德层面的意见，但认为敏感企业数据存在安全问题，因此 Replit 目前尚未采取这一步，同时保留未来采用的可能。他认为开源对于防止 AI 形成寡头垄断、协同定价，以及避免企业控制 AI 的使用方式至关重要，甚至提出由美国政府支持的国家级开源模型联盟。
3. 在 S 曲线变平之前，性能高于利润率
Masad 的经营规则明确且不留余地：在能力持续提升期间，以牺牲性能为代价优化成本会输。只有当一个领域达到“S 曲线的渐近平台期”后，毛利率才变得重要；他表示 Replit 去年已接近盈利，但利润率会随公司先打造最佳产品、再进入优化阶段而变化。
他否认模型供应商每拿走 Replit 每 1 美元收入中的 80 美分，但承认这项支出仍然很高。他对上游的比较是：Anthropic 每赚 100 美元，就有 60 美元付给 Nvidia；Anthropic 公开披露的利润率为 40%，但仍在补贴服务。
智能的价格已经大幅下降，但单 token 价格并没有像预期那样下降：与 GPT-4 时代相比，人们在新模型上的使用支出高得多，同时获得了更多智能和生产力。Masad 认为，只要真正的前沿基本还在 GPT-5 与 Claude 之间，价格压力就有限；Gemini 和开源模型可能改变这一格局。他认为成本持续存在，部分原因是芯片昂贵且竞争有限，并以 Nvidia 约 80% 的利润率为例。
Masad 认同 Jason Lemkin 关于免费推理可以充当获客手段的核心判断。他认为，2025 年末和 2026 年初 Claude Code 与 Codex 引发的热潮，部分来自反复赠送 token 和放宽速率限制；他把 agent 化开发称为一种潜在健康的“创造性成瘾”（creative addiction）。留存仍是一个未解问题。
4. Agent 首先冲击掌握工作流的运营部门
Masad 预计，产品组织将纳入“产品构建者”，让技术、设计和产品取向的人共同决定下一步要构建什么。工程师仍会负责基础设施、AI/ML、嵌入式系统和其他底层工作。
运营是尚未被充分服务的切入口：团队被困在彼此隔离的 SaaS 数据、失败的自动化、Excel 表格和人工流程之间。Replit 客户正在构建销售报价配置器、自动化 deal desk，并重做客服运营，由此带来的效率和收入提升，可能与缩短产品开发周期相当，甚至更高。
Salesforce 和 Workday 并没有被整体替换；企业使用它们的 API，Replit 则创建 MCP 并接入 HubSpot 等平台。但部分 Databricks 客户会绕过应用软件，直接在数据仓库上构建。当主持人认为，如果 20-30% 的客户或用户把 Databricks 作为数据仓库，就可能显著损害上市 SaaS 公司的增长时，Masad 表示认同。
垂直 SaaS 面临更大风险：Masad 认为调查软件正在被整体替代，而微型创业者则在 Replit 上推出更便宜的点解决方案。被问及 Wix 时，他只表示其广告投放行为看起来像是在“把一切都押向 Base44”，而不是说 Wix 已经真的变成了 Base44。
5. 维护与安全把 token 支出变成护城河
Replit 对每次改动都进行代码审查，并称维护软件消耗的 token 与创建软件一样多。开启高级功能后，agent 会写代码、启动浏览器、测试应用、审查改动，再把失败结果回传给编码 agent。用户喜欢这种直截了当的审查员：“这看起来就是 AI 生成的垃圾。”
生产环境中的安全 agent 已经在监控企业部署、软件包、活动以及供应链攻击。Masad 的递归式判断是：“AI 制造的任何问题，都有更多 AI 可以用来解决。”
分层经济学决定定价。工程师有更多替代选择，也更在意价格；而一名节省了 10,000 美元 SaaS 支出和 200,000 美元人力成本的运营经理，很容易再花 1,000 美元购买安全能力。新创业者则需要 $20–$30 的入门价位，因此 Core 是一种付费免费增值形态，企业版和 Pro 收入可以越来越多地补贴它。
6. IDE 广泛而言已经过时，但在安全边界上仍不可或缺
主持人将 Twitter 声称 Cursor 已死的判断，与其据报 20亿美元收入放在一起比较。Masad 的回答是，软件生成并不存在一个既有的 TAM，市场规模可能与互联网相当，而且它是在增强劳动力，而不只是替代劳动力。Cursor 还拥有黏性的企业客户，以及希望逐行检查代码的开发者；要被替代，它必须先落后到很远，或许要像 GitHub Copilot 那样。
真正死掉的是 IDE 过去的价值主张：IntelliSense、自动补全、代码导航和“代码智能”已经被 AI 吞噬。但负责验证自动驾驶、NASA、SpaceX、飞机或其他生死攸关系统的工程师，仍会继续使用类似 IDE 的环境。
Masad 以 JavaScript 作类比：飞机软件没有采用这种无类型、易出错的灵活性，而 Web 开发者接受它，是因为 Gmail 宕机不会导致人员死亡。同样，vibe coding 会先在风险较低的软件中扩散。计算机科学对于真正有内在驱动力的学生，以及算法和数据结构等持久基础仍然重要，但不再是拿到高薪 Google 工作的自动通道。
7. 公司规模是选择，平台依赖不是
AI 带来的效率会引出相反的人员规模决策。Jason Lemkin 偏好极度精简的运营，而一位桌游卖家则利用更高的收入和更低的 SaaS 成本招聘了 8 人。年收入 6000万美元的 Firecrown Media 在营销自动化成功后，也招聘了更多能够进行 vibe coding 的人。
Replit 希望减少支持岗位，增加构建者和销售人员。销售正变成教育和转型咨询，这可能让 10,000-15,000 美元的合同在有限人工陪伴下变得可行。Masad 过去 12 个月最大的观念变化，是放弃过度追求销售效率：如今的需求足以支撑“能招多少销售就招多少销售”。
Masad 表示，尽管 Replit 应用自 2022 年起一直在运行，并通过了 100 多次审核，Apple 仍将一次更新卡在应用审核中 3 个月。他指出 Apple 接受用 Replit 构建的应用，且该品类的其他应用也受到影响，因此自己不知道 Apple 的动机。Apple 可能正在确立对 vibe coding 的立场，或防范绕过 App Store，但 Masad 表示 Replit 并不支持这种做法。他把这场冲突视为 Replit 已经变得举足轻重的证据。