AI圈最会“追风”的男人，杀入软件智能体，头部玩家估值已近2000亿- 大数跨境

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AI圈最会“追风”的男人，杀入软件智能体，头部玩家估值已近2000亿

创业邦

2026-08-03

导读：把“你的意图”，打造成“生产级系统”。

作者丨晨阳

编辑丨小龙

离开英伟达一个月后，贾扬清携新公司 Intent Lab 重返战场。没有冗长的发布会与堆砌的术语，官网仅有一句核心主张：“把‘你的意图’，打造成‘生产级系统’”。

Intent Lab 推出的核心产品是一支名为"Fleet"（舰队）的自主 AI 团队。其定位清晰：用户只需描述开发意图，Fleet 即可独立完成从系统架构设计、代码开发、基础设施部署，到测试、质量验证及性能优化的全流程。这并非单纯的大模型升级，而是一支无需薪资、永不辞职、7×24 小时待命的“数字员工团队”。

贾扬清同步展示了三项早期成果：GLM-5.2 推理引擎提速 534%、一键式数据库创建、经形式化验证的 Agent 文件系统。这些成果表明，此次创业的目标并非技术的局部改良，而是对整个软件生产方式的重构。

从“代码生成”到“系统交付”：Fleet 的降维打击

若说过去两年的 AI 编程助手解决的是“写代码”问题，Fleet 则致力于解决“做软件”问题。两者差距，犹如锤子与高楼之别。Intent Lab 将 Fleet 的软件开发流程拆解为理解、设计、协调、构建、验证、演进六个环节，实现全链路接管。

Fleet 首先与用户共同明确模糊意图，转化为具体目标及验收标准；随后权衡方案，确定系统接口与架构，并记录决策影响。面对大型系统，它能拆分任务、管理依赖。验证环节贯穿始终，综合采用形式化证明、集成测试和运行时故障注入等方法。软件上线后，Fleet 持续监控系统表现，将性能与成本数据反馈至设计端，实现自我演进。

三大成果验证通用能力

Intent Lab 公布的三项早期成果，横跨不同领域，充分证明了 Fleet 的通用能力。

其一，GLM-5.2 推理引擎的极致优化。Fleet 被要求重构英伟达压箱底的 TensorRT-LLM 引擎。通过内核融合、Agent 生成 PTX/SASS 代码、H2D 批处理零拷贝、集合通信融合以及引入 DSpark 推测解码等技术，Fleet 在四个维度实现突破。最终，端到端推理性能较原版提升 534%，在两台 Grace Blackwell 节点上，吞吐量从 102 token/秒跃升至 647 token/秒。关键在于，从性能分析到落地实现，全过程均由 AI Agent 自主完成。

其二，一键式数据库创建。Fleet 根据单条指令，从零构建了一个匹配 SQLite 外部行为的数据库。该项目共产生 8720 万个输出 token，通过全部 600 万项验收测试，且全程使用开源模型，成本仅约 350 美元。

其三，面向 Agent 的分布式文件系统 AgentFS。针对文件系统易出现状态损坏的难题，Fleet 利用形式化验证精准定位并修复了编码 Agent 留下的 Bug。该系统部分性能达到 EFS 的 626 倍，完成了约 190 万个状态的形式化模型检查及 300 项集成测试。

低代码和无代码理念盛行十年，本质仍是提供积木让用户自拼。Fleet 的价值在于连“拼”的步骤也予以替代。当 AI 能够自主重构推理引擎、从零构建数据库并通过形式化验证编写文件系统时，软件开发的边界正在被重新定义。

从“写框架的人”到“让 AI 写框架的人”

理解贾扬清此时押注"AI 造软件”，需回顾其职业轨迹。

贾扬清

2013 年，尚在 UC Berkeley 攻读博士的贾扬清推出 Caffe，这是首个被工业界大规模采用的深度学习框架，奠定了“模型即配置文件”的工程范式。此后，他先后加入 Google Brain 和 Meta，联合推出 ONNX 并主导 PyTorch 1.0，成为当今主流 AI 模型的基石。

2019 年，贾扬清加入阿里巴巴，历任技术副总裁及阿里云智能计算平台事业部总裁，主导搭建大模型底层平台并打造开源社区“魔搭”。2023 年，他离职创办 Lepton AI，主打 Python 原生 GPU 云平台。2025 年 4 月，英伟达以数亿美元收购 Lepton AI，意在构建属于自己的云软件栈。

2026 年 6 月，贾扬清从英伟达离职，放弃巨额未兑现股权，随即创立 Intent Lab。他此次押注的拐点在于"Agent 从工具演变为团队”：将过去单兵作战的 AI 助手，编组为涵盖需求理解、前后端开发、测试等环节的完整班组，最终交付可用产品。

谁在定义软件工程的下一站

自主软件工程多智能体赛道已非无人区，全球领跑者与中国挑战者正加速商业落地。

全球标杆：Cognition AI 与 Devin
Cognition AI 的旗舰产品 Devin 定位为端到端自主 AI 软件工程师，具备理解代码库、规划变更、编写审查代码及处理 QA 的能力。2026 年 5 月，Devin 搭载 SWE-1.7 编程模型，性能比肩顶尖大模型且成本更低，并演进为支持多种智能体的多智能体平台。资本市场反应热烈：Cognition AI 完成超 10 亿美元 D 轮融资，估值达 260 亿美元，年化收入一年增长约 13 倍至 4.92 亿美元。值得注意的是，Cognition 自身代码库中超过 89% 由 Devin 自主编写。

另一路径：Anysphere 与 Cursor
由四位 MIT 辍学生创办的 Anysphere，推出了 AI 原生完整 IDE——Cursor。不同于插件模式，Cursor 从底层重写编辑器，深度集成代码补全、跨文件重构及仓库级理解功能。其商业增长惊人：ARR 从 2025 年初的 1 亿美元飙升至 2026 年 6 月的 40 亿美元。2026 年 6 月，SpaceX 以 600 亿美元估值全股票收购 Anysphere，创始团队全员跻身亿万富翁行列。收购后，Anysphere 保持独立运营，并宣布向"Agent 时代软件工程基础设施”转型，与 SpaceX 合作构建新一代 AI 模型。

中国力量：词元无限（Tokens Infinity AI）
成立于 2025 年的词元无限，由前字节跳动软件工程实验室负责人杨萍与清华姚班王伟联合创立。核心团队曾主导字节跳动万人级研发体系的 AI 化改造。其核心产品 InfCode 覆盖研发全链路，可集成至常用 IDE。在权威基准测试 SWE-Bench Verified 和 Multi-SWE-bench-CPP 中，InfCode 均居榜首。公司产品呈金字塔结构：底层为执行 Agent，上层为组织级编排平台 InfOne。成立一年已完成三轮融资，首创“结果即服务”模式，在金融等场景代码可用率超 88%，研发效率提升约 40%。

据 Gartner 数据，截至 2026 年 4 月，全球企业级 AI 代码智能体市场规模已达百亿美元量级。预计 2028 年，超七成软件工程师将依赖 AI 智能体，生产力提升 30% 至 50%。中国市场同样爆发，预计 2029 年规模将突破 3000 亿元。

当全球顶尖 AI 系统的底层代码开始由 AI 自主编写，软件工程的定义正在被重写。这不仅是工具市场的迭代，更是生产关系的重构。这场变革的终局，将决定未来十年谁站在价值链的顶端。

【声明】内容源于网络

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