拒绝“原型翻车”：Rocket.new获1500万融资，重构AI开发的边界

AI科技 2025年10月04日 21:34 0 aa

最近AI编程圈出了个大事，印度苏拉特有家叫Rocket.new的公司，刚拿了1500万美元种子轮融资，还是Salesforce Ventures和Accel这种硅谷顶级VC领投的。

更绝的是，从beta版上线到搞定融资，他们只用了3个月，现在已经有40万用户散在180个国家，年收入都到450万美元了。

你可能会问，不就是个AI编程工具吗？现在市面上GitHub Copilot、Lovable一大堆，为啥它能拿到这么多钱？说实话，我之前也觉得AI编程工具挺香的，演示的时候唰唰生成代码，看着特厉害。

但跟不少开发者聊过才发现，这里面藏着个大坑，“第二天问题”，就是第一天用AI生成代码挺开心，第二天想改改、迭代一下，麻烦就来了，代码一改就崩，bug越修越多，到最后根本没法上线。

有个企业CTO跟我说过一句话，我印象特别深：“做原型很棒，但做真正的工作不行。代码撑不住，迭代循环永远不会结束。”

AI编程的“甜蜜陷阱”：第一天惊艳，第二天崩溃

为啥会这样？本来想觉得AI能把代码生成速度提上去，就是帮了大忙，但后来发现，多数工具都把心思花在“快”和“炫”上，压根没考虑软件开发的全流程。

它们用的训练数据都是通用的，比如网上爬的代码，质量参差不齐，也不懂特定行业的架构逻辑。

就像你让它写个React组件还行，真要搭个能扛住企业级流量的完整应用，它就抓瞎了。

我之前见过一家电商公司，用某款热门AI工具做商品管理系统原型，看着挺像样，结果大促一上线就崩了。

后来查原因，才知道AI没考虑数据库连接池的设计，高并发一来直接扛不住，修复整整花了3天，损失可不小。

如此看来，这些工具解决的只是“第一天生成代码”的问题，至于“第二天维护迭代”，它们根本没准备好，Rocket.new就是冲着这个痛点来的。

老实讲，刚开始我还纳闷，一个印度小镇出来的公司，凭啥能让硅谷VC掏钱？深入了解后才发现，他们的技术思路跟别人真不一样。

首先，他们不是随便拼代码片段，而是按“原子设计原则”来，生成的代码自带良好架构，就像盖房子先打牢地基，后续改起来也不容易乱。

其次，他们有个秘密武器，之前做DhiWise攒下的1000万组Figma到代码的配对数据，这些数据都是经过专业标注的，比网上的通用数据靠谱多了，生成的UI代码保真度也高。

最后，他们用了多agent系统，能把用户的需求拆成小任务，分给不同“AI助手”处理，最后再整合起来，还能通过用户反馈不断优化。

当然，这么做也有代价，生成第一个应用要25分钟，比那些3分钟出结果的工具慢不少。

但换回来的是代码质量，早期测试里，用他们工具的用户，后续迭代的故障率低了很多。

很显然，这个权衡对企业来说是值的，宁可多等一会儿，也不想后续天天跟bug较劲。

更有意思的是Rocket.new的出身，它总部在苏拉特，那地方以钻石和纺织品闻名，跟印度的科技中心班加罗尔、孟买完全不沾边。

团队三个创始人之前做过DhiWise，也是搞开发者工具的，还拿过Accel的投资。

正是因为之前见过太多开发者被“脆弱代码”折磨，他们才下定决心做Rocket.new。

这种“痛点驱动”的创业，比单纯追风口靠谱多了，毕竟创始人自己踩过坑，知道企业真正需要啥。

他们的商业模式也挺精明，先是给100万token免费试用，之后按月订阅，25美元起。

这么做能把只想玩一玩的业余爱好者筛掉，留下真正有需求的企业用户。

现在他们毛利率能到50%-55%，计划还要提到60%-70%，这在SaaS行业里算很健康的了。

投资人看中的，正是他们解决“企业真实需求”的能力，Salesforce Ventures的投资人说过，他们看到了“AI代码生成的魔力和使代码投入生产的现实之间的明显差距”，而Rocket.new就是来填这个 gap 的。

Accel更直接，说这工具不只是让非技术人员能做开发，更能让整个公司的开发效率提上去，业务人员能自己做简单应用，工程师就能专心搞复杂的架构和算法。

现在Rocket.new已经开始布局全球了，美国是他们最大的市场，占了26%的收入，还在帕洛阿尔托建了美国总部。

说实话，从一个印度小镇公司，到被硅谷认可，他们走的这条路挺扎实，没有搞花里胡哨的功能，就盯着“让第二天平静”这一个目标死磕。

最后我想说，Rocket.new的出现，其实给AI编程行业指了个方向，以后光靠“演示惊艳”肯定不行了，企业要的是能落地、能长期用的工具。

它也让我想到，软件开发的门槛可能真要变低了，以后业务人员说不定也能自己做应用，但同时，代码质量控制、知识产权这些新问题也会冒出来，毫无疑问，这个行业的玩法，要开始变了。

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