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程式寫得快沒用，跑得穩才是關鍵！揭密 AI 兩大併購案背後的「務實」算盤
在人工智慧（AI）快速發展的時代，程式碼生成的速度固然重要，但更關鍵的是程式碼的穩定性和可靠性。本文將深入探討 Lovable 收購 Molnett 和 Anthropic 收購 Bun 這兩大併購案背後的「務實」算盤，揭示 AI 領域基礎設施戰爭的新趨勢，以及 AI 新創企業在追求快速成長的同時，如何確保程式碼的穩定運行和合規性。
AI 時代的基礎設施戰爭：穩定性成為關鍵
這兩起併購案都指向一個核心問題：AI 程式碼生成後，如何確保其穩定、快速且安全地部署和執行。就像煮菜一樣，程式碼生成是煮菜的過程，而基礎設施就像廚房擺設、廚具和餐具，決定了效率和最終的使用體驗。
Lovable：解決程式碼部署的「盤子不夠用」問題
Lovable 是一家 AI 程式新創，能透過聊天生成應用程式。高速成長帶來穩定性壓力，程式碼生成後的最大困難是部署，也就是如何將程式碼穩定、快速且安全地部署到雲端環境並實際使用。為了應對這個問題，Lovable 收購了雲端服務供應商 Molnett。
Molnett 提供高度安全、簡化且快速的部署服務，採用 Firecracker MicroVM 輕量級虛擬化技術，確保程式碼運行時擁有硬體級隔離，同時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。
Anthropic：升級 AI 程式碼生成的「廚房設備」
Anthropic 的 Claude 是與 GPT、Gemini 競爭的語言模型，在 AI 程式生成領域表現出色。然而，Claude Code 的成長也帶來了基礎設施風險。Anthropic 產品長 Mike Krieger 承認，Claude Code 的成長需要一個能跟上 AI 速度的基礎設施，因此收購了開發者工具新創 Bun。
Bun 是一個「四合一」的 JavaScript／TypeScript 工具包，整合了執行環境、套件管理器、打包器和測試執行器。Bun 採用 Zig 語言和 Apple 的 JavaScript Core（JSC）引擎，在啟動速度、記憶體使用和測試執行等關鍵工作流程中，都比 Node.js 顯著更快。
AI 時代的新「垂直整合」商業策略
Anthropic 解決的是 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，而 Lovable 要確保程式生成完之後，應用程式在雲端環境運行的品質與合規性。兩者都是為了讓 AI 程式這件事可以更穩定，因此決定垂直整合的策略。
- 建構 AI 原生的開發環境：Lovable 和 Anthropic 都在建立自己的垂直整合生態系統。
- 消除摩擦，加速迭代：在 AI 時代，底層的基礎設施必須跟上程式碼的生成速度。
- 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。
垂直整合的潛在風險：AI 泡沫化會帶來災難性影響嗎？
垂直整合的策略雖然能提高穩定性，但也存在風險。在 AI 可能泡沫化的情況下，這些併購案的穩定性承諾顯得並不穩固。例如，Bun 雖然擁有營運資金，但本身零收入，而 Anthropic 自身也處於虧損狀態。此外，Anthropic 收購開源項目 Bun 也引發了人才收購的質疑。
Anthropic 同
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