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程式寫得快不夠！跑得穩才是王道？AI 兩大併購案揭露「務實」新趨勢
近年來，AI技術發展一日千里，程式碼生成的速度也達到前所未有的境界。然而，程式寫得快固然重要，但更關鍵的是能否穩定、高效地運行。本文將深入探討 Lovable 和 Anthropic 這兩起 AI 領域的重大併購案，剖析其背後所代表的「務實」算盤，以及 AI 產業發展的新方向。
AI 基礎設施的重要性：從下廚比喻看端倪
AI 程式碼生成就像煮菜，生成速度（煮菜效率）取決於 AI 模型，而部署就像將菜餚端上餐桌。程式碼能否穩定、快速且安全地部署，如同碗盤是否足夠、餐桌是否穩固，這一切都仰賴於穩健的基礎設施。Lovable 和 Anthropic 的併購案，正是著眼於解決 AI 應用在實際部署和運行時所面臨的基礎設施挑戰。
Lovable 併購 Molnett：解決部署的「最後一哩路」
Lovable 是一家瑞典 AI 程式新創，透過聊天方式就能快速生成應用程式，擁有龐大的用戶群。然而，高速成長也帶來了穩定性壓力，程式生成後的部署成為瓶頸。因此，Lovable 收購了歐洲雲端服務供應商 Molnett，以確保程式碼能夠安全、快速地離開測試平台，實際被使用。
Molnett 採用 Firecracker MicroVM 輕量級虛擬化技術，為每個應用程式配備「安全氣囊」，確保程式碼運行時的硬體級隔離，並兼顧毫秒級的啟動速度。此外，Molnett 完全運行在歐盟資料中心內，原生支援 GDPR 合規要求，更強化了安全性。
Lovable 透過此次併購，將程式碼生成與部署直接綁定，垂直整合了寫程式的開發流程，提升整體效率與穩定性。
Anthropic 併購 Bun：AI 廚師的「廚房設備」升級
Anthropic 的 Claude 是與 GPT、Gemini 競爭的語言模型，在 AI 程式生成領域表現強勁。然而，隨著 Claude Code 的成長，基礎設施的瓶頸也逐漸浮現。Anthropic 看上了 Bun 這款開發者工具，旨在解決 AI 生成程式碼過程中，生成、測試和執行程式碼的底層效率與穩定性問題。
Bun 是一個「四合一」的 JavaScript／TypeScript 工具包，將執行環境、套件管理器、打包器和測試執行器全部整合在一個單一執行檔中。相較於傳統的 Node.js，Bun 在啟動速度、記憶體使用和測試執行等關鍵工作流程中，都表現得更快更出色。
透過併購 Bun，Anthropic 期望減少 Claude Code 在代理工作流程中的延遲，並藉由 Bun 的高度整合性，降低不斷更新工具的風險，提升整體穩定性。
AI 時代的新「垂直整合」商業策略
Lovable 和 Anthropic 的併購案，都顯示了 AI 產業正在進行一場「垂直整合」的革命。它們不再只專注於 AI 模型本身，而是將觸角延伸至基礎設施層面，打造更完整的生態系統。
- 建構 AI 原生的開發環境： 兩者都在建立自己的垂直整合生態系統，目標是主導軟體未來。
- 消除摩擦，加速迭代： 隨著程式碼生成速度加快，底層基礎設施必須跟上，以實現「零摩擦」的開發體驗。
- 數據、數據、數據： 垂直整合帶來了巨大的數據優勢，可以近距離觀察 AI 寫程式工具的需求，並調整產品藍圖。
AI 寫程式的競爭，已經從程式碼生成本身，轉向更務實的層面：能否更穩定運行。
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