作者｜铅笔道 爱羽

编辑｜铅笔道 王方

AI 编程赛道，又有公司开始 " 印钱 " 了。

5 月 27 日，AI 程序员 Devin 母公司 Cognition AI 宣布完成超过 10 亿美元（68 亿元）融资，投后估值达到 260 亿美元（约 1800 亿元人民币）。

企业关键信息

什么概念？8 个月前，它的估值还只有 102 亿美元。短短 8 个月，估值又涨了 158 亿美元。

更值得关注的，是它的赚钱速度。

Cognition 年化收入（ARR）增长轨迹，不到两年从 100 万美元到 4.92 亿美元。

过去一年，Cognition 的年化收入（ARR）从 3700 万美元，一路冲到 4.92 亿美元（约 35 亿元人民币），12 个月增长约 13 倍，每天进账约 1000 万元。

如果再往前倒：2024 年 9 月，Devin 的 ARR 还只有 100 万美元；到 2025 年 6 月，已经涨到 7300 万美元；收购 Windsurf 后，ARR 又在 7 周内环比增长超 30%。

与此同时，2026 年至今，企业客户使用量增长超过 10 倍。

这意味着：AI 编程行业，已经开始从 " 大家看热闹 "，进入真正大规模赚钱阶段。

而资本现在最疯狂下注的，也不再只是 " 谁模型更强 "。而是：谁能真正替企业干活。

本轮融资由 Lux Capital、General Catalyst、8VC 联合领投，彼得 · 蒂尔旗下 Founders Fund、Ribbit Capital、Atreides Management、Layer Global 等参投。

为什么资本愿意给它 260 亿美元估值？

因为越来越多企业开始发现：AI 程序员，不只是 " 辅助写代码 "。它开始真的能帮公司省下大量研发时间、人力成本，甚至直接改变企业的软件开发流程。

一群 AI 程序员，开始年入几十亿元

Cognition 最核心的产品，是 Devin。简单理解：它不是传统意义上的代码补全工具，而更像一个 "AI 工程师 "。

它可以：阅读需求文档；自己写代码；调试 Bug；调用工具；部署项目；持续修改代码。甚至还能像真人程序员一样，自己打开浏览器查资料。

Devin 产品界面，工程师可以像委托同事一样委托 Devin 完成编程任务

去年，Devin 第一次公开演示时，整个硅谷几乎瞬间炸锅。因为很多人第一次发现：AI 不只是 " 辅助写代码 "，而是真的开始尝试 " 代替程序员完成完整任务 "。

但真正让资本疯狂的，并不是演示效果。而是：它开始赚到真钱了。

4.92 亿美元 ARR，对一家成立不到两年的 AI 创业公司来说，已经属于极少数。更关键的是，这种增长，并不是靠疯狂烧钱换规模。

Cognition 官方披露：公司历史累计净消耗（Net Burn）不到 2000 万美元。

这个数字，在 AI 行业非常罕见。因为过去两年，大量 AI 公司都在疯狂烧 GPU、烧训练成本。一些大模型公司，一年亏损甚至数十亿美元。

但 Cognition 不一样。它本质上不是卖模型，而是在卖 "AI 程序员劳动力 "。

程序员，本来就是全球最贵的一批数字劳动力之一。一个大型企业研发团队，一年人力成本动辄数亿元。

而只要 AI 能替代其中 10%-20% 的工作量，企业就愿意持续付费。这也是为什么：AI Coding 赛道，比很多 AI 聊天、AI 图片应用，更容易快速商业化。因为它直接连着企业利润。

谁买单？开发者、银行、军事系统

Cognition 的客户，已经跳出科技公司范围。

目前，其客户包括：金融机构：花旗、高盛、桑坦德银行、巴西最大银行 Ita ú；汽车制造：梅赛德斯 - 奔驰；科技企业：戴尔、思科；军事与政府：美国陆军、美国海军、NASA。

与此同时，Infosys、Cognizant 等系统集成商，已经把 Devin 嵌入企业交付流程。这意味着：Devin 不再只是开发者的效率工具，而是开始进入企业核心 IT 系统。

其中，一个最典型案例来自奔驰。

奔驰有一个遗留系统现代化改造项目，原本预计工期 8 个月；使用 Devin 后，8 天完成。哪怕这个数字打个五折，也已经是量级差异。

真正变化的，不只是开发速度，而是企业 IT 成本结构。

过去，一个大型系统改造项目，往往意味着：数十名工程师；数月开发周期；大量外包费用；长时间测试与维护。

而 AI 程序员真正吸引企业的地方在于：它开始第一次大规模压缩 " 高薪研发时间 "。对于银行、汽车、制造业等大型企业来说，这类效率变化，往往意味着数百万甚至上千万美元级别的成本差异。

Devin 为什么像 " 收费站 "？

AI 编程赛道，现在有一个很大的结构性矛盾：几乎所有大模型公司，都在亲自下场做编程工具。

Anthropic 推出 Claude Code；OpenAI 重启 Codex；Google 推出编程代理 Jules。在这种情况下，一家独立 AI 编程公司，为什么还能值 260 亿美元？

某种程度上说，Devin 的性能不是最强的。

在 SWE-bench 测试中，ClaudeCode 得分约 80.9%，Gemini 3 Pro 约 76.2%，Devin 自研模型 SWE-1.5 约 40.08%。

Cognition 给出的答案是：重心不放在模型层，而是做编排层。简单说：它不押注某一个模型，而是帮企业找到 " 最合适的模型组合 "。

今年，Cognition 推出自研模型 SWE-1.6，在 Windsurf 中已经成为最常用模型之一，推理速度达到 950 tokens/ 秒。同时，SWE-1.6 兼容多个模型。

Cognition 自研编程模型 SWE-1.6，推理速度 950 tokens/ 秒

OpenAI 模型更适合某类任务，就调用 OpenAI；Anthropic 更强，就调用 Anthropic；自研模型够用，就优先用自研。

这个逻辑好比：大模型越来越像 " 高速公路 "，而 Cognition 们想做的，是高速公路上的收费站。模型能力越强、Token 越便宜、AI 调用越频繁，经过收费站的 " 车流量 " 就越大。

而 AI 编程，又比普通聊天机器人，更容易疯狂消耗 Token：高频调用、多轮推理、自动 Debug 等。

这也是为什么：Cursor、Devin、Windsurf 增长那么快。本质上，大家都在争：谁来承包程序员的 Token 消耗。

华人金牌选手，干出 260 亿美元

Cognition 背后，是一个非常典型的 " 硅谷竞赛天团 "。

CEO Scott Wu，90 后，父母从上海移民美国。他曾获得：3 块 IOI 金牌；2014 年 IOI 全球第一；Mathcounts 全国冠军；Google Code Jam 全球季军。

Cognition CEO Scott Wu 在 Bloomberg TV 上阐述独立性策略

CTO Steven Hao，同样是 IOI 金牌得主，曾在 Scale AI 担任核心工程师。CPO Walden Yan，则是 00 后 IOI 金牌选手，曾在 Cursor 母公司 Anysphere 担任工程师。三人合计拿下 5 块 IOI 金牌。

在硅谷技术圈，这类人甚至有个名字：" 竞赛黑手党 "。类似当年的 PayPal 黑手党。他们互相介绍机会、联合创业、共享资源。

而 AI 编程，恰恰是最适合这类顶级工程师创业的方向之一。因为这里拼的，不只是模型能力。更是软件工程能力、Agent 编排能力、大规模系统能力、企业交付能力。

程序员们的饭碗

下一个问题：未来的软件公司，还需要多少程序员？

更疯狂的是：Cognition 自己的代码库里，89% 的代码已经由 Devin 编写。而这个数字，在 2025 年 12 月时，还只有 13%。

也就是说：从 13% 到 89% 的飞跃，只用了 5 个月时间。

Devin 编写代码占 Cognition 自身代码库比例，5 个月从 13% 飙升至 89%

但 89% 是 Cognition 自己说的数字。外部测试给出了另一个版本。

2025 年 1 月，AI 研究机构 Answer.AI 对 Devin 进行了 20 个真实软件工程任务测试。结果：3 个成功，14 个失败，3 个无结论，成功率 15%。

成功的任务都是简单操作，比如把 Notion 数据库拉取到 Google Sheets；失败的任务涉及理解现有代码库和保持上下文一致性。

过去两年，AI 行业比拼的是：谁模型更强。但现在，资本越来越关心另一件事：谁能真正把 Token 变成企业生产力。

而 AI 编程，恰恰是目前最容易形成高频调用、高付费、高粘性的场景之一。下一个问题可能已经不是：AI 能不能替代程序员。而是：未来的软件公司，还需要多少程序员？

本文不构成任何投资建议。