黄仁勋在 CNBC 上公开表示：
“我们公司 100% 的工程师都在用 Cursor。这不仅是工具的提升，而是生产力范式的改变”
（黄仁勋，多个公开场合中多次表达了对 Cursor 的积极评价）
他说的是 Cursor，一个不到两年时间、几乎没有销售团队，却做到了年收入破 1 亿美元的 AI 编程工具公司。
但 Cursor 的真正特别之处，不在于模型多强、功能多全，而在于它从第一天起就没有按常规走：
2025 年 11 月 10 日，Cursor CEO Michael Truell 在访谈中说：
我们的行业， 正在从“iPod时刻”的工具范式， 转向“iPhone时刻”的生态范式。
而他的另一个判断更直接：当 AI 工具趋于成熟，真正的较量在于谁能先把组织建起来。
在硅谷，Cursor已被视为 “AI-Native 组织”的典范之一。
但什么是 AI-Native（AI原生）？
不是引入几个工具、接个模型 API，而是从工作流程、招聘方式、组织协作开始，整个公司就是为 AI 时代重构的。
这篇文章讲的，就是 Cursor 如何通过 3 个反直觉选择，走出一条真正的 AI-Native 路线。
在 2022 年，大多数 AI 编程团队的第一反应是：做一个自己的大模型、搭一个智能体系统、做平台以管理全链路工作流。
Cursor 却反着来。
这家公司在起步阶段不建平台、不开发代理，甚至不去训练模型。他们只做了一件事：从零做了一个代码编辑器 IDE。
不是插件，也不是 Copilot 的前端皮肤，而是从头构建了一个完整的 IDE。
Michael Truell 在访谈中回忆说：我们从最早一开始就不是 fork VS Code。我们是从头构建了一个我们每天写代码用的编辑器。我们自己也在用。然后才放出来给别人用。
这个决定在当时非常少见。因为大多数人都认为：工程师不会换他们的代码编辑器。
很多人用惯了 Vim、IntelliJ 或者 WebStorm，切换成本太高。团队外部甚至有人说他们疯了，直接质疑：谁会为了你家编辑器放弃多年积累的环境？
但 Cursor 团队自己有过一次切换经历，比如他们当初就是为了用 Copilot，才从 Vim 转向了 VS Code。
Truell 的判断是：我们知道门槛高，但我们也知道，如果你真的做出一个好用很多倍的工具，是可以让人换掉原来习惯的。
所以他们放弃从模型做起的路线，也没有贪做平台入口，而是把全部资源都集中在一件事上：我们就想，怎么把这个编辑器做成一个真正的入口？只要你写代码，就离不开它。
他们很早就明白一件事：AI 工具的关键不在于你给了多少能力，而在于你接入的是哪个工作界面。
编辑器，就是工程师工作里最核心的界面。
这也是他们决策中的关键句：别想着一开始覆盖所有路径，先占住那个工程师一天会打开 100 次的东西。
这个判断决定了 Cursor 的走向：
他们选的，是一个专注 + 可验证 + 可用性闭环的路径。
“我们一开始根本没触碰模型，不去搞架构，唯一在意的是：今天能不能有更多人装、打开、写一段代码。”
从这个角度看，Cursor 的第一个决策不是做什么，而是不做什么： 只做一个真正可落地、每天能用、反馈明确的工具。
这就是 Cursor 做出的第一反直觉选择。
很多初创公司在融资之后第一件事，是招够人，把工程、产品、市场、销售的团队配齐。
Cursor 却不是。
他们最早的 10 人团队，有一半时间都在做一件事：研究怎么招人。
不是开 JD 贴在招聘网站上等简历，而是整家公司亲自上阵，围绕具体某个人，主动出击。
Michael Truell 透露，他们一开始做的并不是像外界想象那样工程优先、产品优先，而是：我们最早其实是在搞招聘系统，我们做了很多疯狂的事，比如飞去世界另一端见某个人……甚至在被拒绝之后，过短时间再假装办个活动把他请来。
这不是段子，是真实操作。
他们有一个内部 Slack 频道叫 #hiring-ideas，每天都在更新潜在人选，不是从岗位出发，而是从人出发：
一旦团队觉得这个人值得接触，就会在 Slack 中启动一个策略小组，像开项目一样制定方案：
“我们会问：他最擅长什么？他喜欢什么挑战？Cursor 当前哪个问题最能打动他？谁跟他同事过？谁去联系他？"
很多公司把招聘外包给 HR，Cursor 是直接由创始人出手，一线工程师出手，全员参与设计路径。
更重要的是，他们在判断是否合适这件事上，采取了一种很少见的机制：两天线下试用，不满意直接 Pass。
Truell 说：每一个加入我们工程和设计团队的人，都会来公司待两天，做一个完整的小项目。不是进行理论测试，而是直接投入真实项目。
这两天里，候选人会拿到一台笔记本和一份老版本的代码库快照，自由选择一个任务完成。
公司观察的不是写代码速度，而是这些：
Truell 对此的解释是：这能看到一个人真实工作状态，比所有面试都强，也让候选人自己判断是否适合这个节奏。
这种招人方式，即便公司规模已超过200人，他们依然保留着。
从 Slack 的人名推荐，到策略制定、上门招人，再到现场试用，他们不是先把岗位定出来，而是反过来：先找到真正适合 AI-Native 节奏的人，再为他们设计岗位，最后再让他们带来下一个节点上的产品迭代。
Truell 说得很清楚：
“我们很多功能，并非源于路线图的预设，而是新成员与团队共创的自然结果。”
这就是 Cursor 的第二个选择：不是先把人招齐，而是让每个新人都能推动产品迭代。
他们相信，产品差距的背后，是人才密度的差距，而人才密度的起点，
就是招对第一个人。
Cursor 的技术路径从一开始就很明确：不碰模型训练，先用外部 API 把产品跑起来。
Truell 的想法很简单:我们最初根本没接触模型。没有建模团队,也没做调参。我们只是想发布一个能用的工具。
一开始的目标不是技术领先,而是先让工程师能在编辑器里完成真实任务。
为此,他们从外部模型供应商那里买 token,从不同渠道调度接口,然后专注做一件事:让产品的核心流程能够持续交付价值循环。
这在当时被很多人质疑：你们不掌握核心模型,未来不是受限于人?
Truell 给出的答案是:
“我们一开始不想碰模型，是有意为之。我们想把编辑器做出来，先让更多人用。用户一多，数据自然就来。”
他们的判断是：如果一开始就自研模型，会在性能和规模上被拉慢；而如果先用已有模型打通产品体验的完整流程，就能收集到真实的使用数据，未来反而能训练更贴近场景的模型。
于是，他们先做的是内部使用、外部同步、持续反馈,所有团队成员都在用 Cursor 写 Cursor：我们自己就是最重度的用户。每周上线一个版本，自己先用一轮再放给外部用户。
等数据积累够了，他们才开始轻量自研。
不是卷大模型，而是针对 Cursor 用户最常用的补全和指令，自己训练定制模型，例如用于代码自动补全的模块。
为了测试每次改动效果，Cursor 内部有一套文化机制叫 Fuzzing（模糊测试）：每次大版本前，产品团队会拉一个集中测试会议，所有人坐在一起测试、挑错、记录，不是为了演示功能，而是暴露问题，为产品做一次彻底诊断。
这套机制，不是靠文档、流程或 那些条条框框来约束，而是靠整个团队的使用和反馈自然形成的。
Truell 反复提到一个观点:
“我们不是追求一个最好看的模型，而是让产品的每个细节都更好用。”
正是在这样的使用和反馈循环中，Cursor 才逐步建立起了自己的模型能力。 也就是说，模型不是 Cursor 的起点，而是他们在组织和产品运转起来后，反向建出来的能力模块。
而最新的进展证明了这条路径的有效性。
2025 年 10 月 30 日，Cursor 2.0 正式发布，首次搭载了内部大模型 Composer。从最初完全不碰模型，到用外部 API 积累数据，再到推出自己的编码模型，Cursor 用三年时间走完了这个反向建模的完整路径。
这就是 Cursor 的第三个反直觉选择：不以模型为第一推动，先验证真实使用，再做微调和专属构建，让模型适应产品，而不是用产品去配合模型。
Cursor 不是靠参数碾压，不是靠平台流量，也不是第一个做 AI 编程工具的团队。
但它成功拉开了与其它 AI 公司的差距，关键正在于：
Michael Truell 说：我们做的不是一个 AI 项目，而是一个持续构建 AI 的地方。
很多公司在讲 AI 如何改变组织，Cursor 展示的是反过来：组织才是 AI 产品发展的天花板。
真正的 AI-Native 公司竞争，不是技术升级，而是组织的重建。
发布时间：2025-11-12 10:17
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