在今天這個AI喧囂、算力狂飆的時代，創業這件事似乎又被重新定義了。妳看到的是融資榜單上令人眼花繚亂的數字，是模型更新的壹波接壹波，是朋友圈裏誰又跑去開源社區“割了壹波星”。但在這些現象背後，真正決定成敗的，往往不是技術本身，而是壹種稀有卻真實存在的創業者心態——自我燃燒式地“卷”，同時又清醒地建立體系、佈局未來。
這正是27歲的成澤毅，WaveSpeedAI的創始人，給我留下的最深印象。
“996”都不夠用了
“早上9點到晚上12點，壹周6–7天。”當我隨口問了個工作時長的問題時，沒想到得到了這樣的答案。比“996”還要激進的節奏可這並不是炫耀的資本，而是壹種身處技術洪流中被動與主動的交織。成澤毅不是為了“奮鬥而奮鬥”，而是被困在當下AI基礎設施尚不成熟的現實中，被迫“親力親為”。
但他並不沮喪，甚至還在憧憬未來：等AI coding的界面真正下沈到手機層級，他就能壹邊健身壹邊“巡邏式”工作，讓Agent自動跑流程，自己只需隔十分鐘確認方向即可。他相信，未來的工作模式將不再是坐在電腦前連續十小時，而是像指揮官壹樣，與AI共舞。
AI讓工作變輕鬆了嗎？答案可能正相反
AI的確讓我們從低效中解放了出來，但它也悄然提高了“工作者”的標準。在AI coding時代，能寫代碼早已不稀奇，關鍵在於妳寫得是否夠“好看”、夠“可調用”、夠“具備參考價值”。成澤毅的標準是：妳的代碼能否成為AI的prompt，能否被AI學習、繼承、擴展。如果不能，那妳只是在“寫”，而不是在“塑造知識”。
在過去的工程師體系裏，後端、算法、前端、數據是涇渭分明的模塊。但在AI coding面前，真正有價值的人是“全能型”選手。就像成澤毅說的，他從壹個後端工程師，被AI逼成了壹個能寫算法、做調度、連開源模型也能改的“卷王”。
可這不是簡單的“自己幹省錢”，而是在公司資源有限、市場節奏快的情況下，對效率的極致追求。壹家公司營收千萬美金、卻只有十來個員工，靠的不是節儉，而是系統性的重構。他用Monorepo集中代碼倉，方便AI介入；用低代碼平臺構建工作流，讓非核心人員也能有效參與；再以開發者友好的服務體系，將產品從“能用”打磨到“好用”。
創業不是“找風口”，而是“做生態位的自洽”
過去，我們常把AI創業想像成壹場賽跑，看誰能率先訓練出更強的模型，佔據技術高地。但成澤毅顯然不這麽看。他強調的不是“比妳強”，而是“比妳更貼近用戶”。WaveSpeedAI並不買GPU，不燒錢搞重資產，而是靠精細打磨的API、全天候響應的Discord社群和深度客戶研究來獲得用戶的信任。
在他眼裏，真正的差異化不是多開發幾個功能，而是讓客戶在使用妳的產品時，“不需要再懂技術”。妳幫他省掉理解文檔、調試API的時間，妳就是最好的基礎設施。
這甚至顛覆了很多人對“開源”的看法。他承認，在AI coding時代，大量的代碼已經可以由模型生成，傳統意義上的開源倉庫價值在下降。那麽新的開源是什麽？是idea的開源、workflow的開源、創意層的開源。是讓別人可以直接構建在妳身上的那種開放性，而不是簡單的代碼片段。
站在浪頭上，妳能否沈下去構建？
這場對話的結尾，我問他：妳想成為哪種公司？
他沒有說“改變世界”這種高調口號，而是說，希望全球所有在做圖像、視頻領域開發的人，壹提起AI生成的底座，腦中第壹個跳出的就是WaveSpeedAI。
他說得平靜，卻極具穿透力。這是所有想在AI時代做點事的創業者，必須面對的終極問題：妳是在浪潮之上“跑馬圈地”，還是在底部搭建“心智原點”？
在這場前所未有的技術變革中，真正的壁壘未必是最亮眼的融資額，也未必是跑在最前面的模型能力，而是妳能否用“品味”去打磨系統，用“系統”去賦能客戶，用“客戶”去驗證方向。
AI讓世界加速了，但最終留下的，依舊是那些構建者。構建者的品味、韌性與節奏，才是這個時代真正的護城河。
有時候，壹個人的“卷”不是為了讓別人看到他的努力，而是他自己不願意交出方向盤。在所有人都想“借助AI少幹點活”的時候，他卻更想“借助AI做對的事”。
這，也許是最值得尊敬的“卷”。
訪談精選 Q&A
創始人與工作狀態
Q1: 作為WaveSpeedAI的創始人，目前的工作強度和狀態是怎樣的？
成澤毅: 目前處於“超負荷”狀態，工作時間從早上9點或10點壹直持續到深夜12點 ，每周工作6到7天 。他認為這種工作模式需要改變，並提到上次的體檢結果“已經有點嚇人”，因此需要多花時間鍛煉 。他將長時間工作的部分原因歸結為“AI coding的技術還不成熟” 。
Q2: 如何看待AI對程式設計師職業發展的影響，特別是對於“35歲危機”的看法？
成澤毅: AI的出現反而讓資深程式設計師的價值凸顯 。過去，行業普遍認為35歲以上的程式設計師因為體力下降而失去價值 。但現在，AI讓編程這件事“更講究經驗了”，因此那些經驗豐富的資深工程師因為經驗豐富反而更能發揮價值 。同時，AI也賦能工程師，讓他自己從壹個專註於後端的開發者，變成了壹個能完成所有全棧工作的“卷王” 。
公司運營與戰略
Q3: WaveSpeedAI的公司規模、營收和人效表現如何？
成澤毅: 公司目前是壹個十來人的精幹團隊，其中運營人員佔比較多 。在營收方面，公司的年經常性收入（ARR）已達到1000萬美金 ，由此計算出的人均產出效率（人效）約為100萬美金，這是壹個非常高的水平 。
Q4: 在只有十來名員工的情況下，WaveSpeedAI是如何實現如此高的人效和營收的？
成澤毅：我自己承擔了大量的全棧開發工作，這是公司的核心競爭力之壹 。
工作流自動化： 公司內部利用像N8N這樣的低代碼平臺，將部分工作制作成標準化的工作流，讓非核心開發人員也能參與其中 。
先進的開發架構： 公司採用“monorepo”（單壹代碼倉庫）的開發架構，將所有代碼都放在壹個倉庫裏 。這樣做的好處是，無論是AI Agent還是開發者自己，檢索代碼都變得非常容易，從而極大地提升了協作和自動化效率 。
Q5: WaveSpeedAI如何獲取全球用戶並維持低流失率？
成澤毅:
SEO與開源引流： 公司非常重視SEO（搜尋引擎優化） 。在早期，創始人通過在自己知名的開源項目倉庫中加入官網連結，為網站帶來了約壹半的初始流量 。
硬核的客戶服務： 服務是增長的核心，提供7x24小時的硬核響應，為所有規模的客戶提供“貼身服務” 。
超越期待的客戶支持： WaveSpeedAI的用戶流失率極低。壹個獨特的做法是，我們會主動去研究客戶的產品，幫助客戶進行優化，有極強的“客戶意識”。
產品與市場
Q6: WaveSpeedAI的核心競爭力是什麽？如何與模型原廠或其他平臺進行差異化競爭？
成澤毅: 核心戰略是“差異化競爭” 。即使是同壹個模型，也能賣出差異化 。
靈活性與穩定性： 相比其他平臺，WaveSpeedAI的API更靈活、穩定性更高，能輕鬆嵌入自動化工作流 。
豐富的產品品類： 他們不僅提供主流模型，還擁有許多其他平臺沒有的功能，如數字人、視頻超分、去水印等，並且支持開源模型 。這是他們通過SEO轉化的壹個重要手段 。
超越原廠的目標： 他們的目標是做到“比原廠更比原廠”，將開源模型這些可能被視為“廢品”的資源，通過他們的技術和服務，壓榨出其商業價值，最終打造成“蘭博基尼”級別的可用產品 。
Q7: WaveSpeedAI主要服務於哪類客戶？與Pika、Runway等直接面向創作者的平臺有何不同？
成澤毅: WaveSpeedAI更多是面向開發者（Developer-Friendly） ，即那些希望開發集成AI功能的應用程式的團隊 。與Pika等主要面向終端用戶或創作者（Creator）的平臺不同，WaveSpeed AI提供的是底層的API能力，可以幫助客戶降低開發成本，因為使用他們的服務後，客戶自己“開發人員的費用可以省掉” 。
Q8: 對於創業公司而言，採用重資產模式（如自購GPU）您怎麽看？
成澤毅: 對於創業公司來說，走重資產路線是壹個“非常危險的行為” 。因此，WaveSpeedAI從創立至今，都沒有自己購買GPU等重資產 。
未來與建議
Q9: 對於希望在AI時代創業的小團隊，您有什麽具體的建議？
成澤毅: “品味”很重要 。這裏的“品味”具體指：建立壹個高質量的公司內部代碼倉庫 。創業者需要保證“第壹行代碼就要寫得漂亮” ，並將優秀的實踐和工作流程整理成SOP（標準操作程序） 。這樣，AI編程工具就能基於這些高質量的“例子”和SOP進行學習和工作，從而高效、高質量地完成任務 。
Q10: WaveSpeedAI對未來的規劃和目標是什麽？
成澤毅: 長期目標是在全球開發者中建立“心智上的領先” 。他們希望未來當開發者想做AI開發時，甚至向ChatGPT提問時，都會被推薦WaveSpeedAI 。在業務上，公司會繼續追求營收的快速增長 ，並計劃基於現有能力，推出更多垂直領域的產品，例如他們效果已經很好的數字人產品 。最終，他們希望與客戶共同成長，幫助客戶“長成壹個巨頭” 。
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