25岁Cursor CEO，两年做出3亿ARR：不写代码，只写AI要怎么干活

(视频：对话Cursor联合创始人兼CEO Michael Truel)

在 2023 年， Michael Truell 还是硅谷一名普通实习生。

到2025 年4月，年仅25岁的他带领AI代码编辑器 Cursor，仅用2年就达到了 3 亿美元的年化收入（约 21 亿元人民币）。

“未来的工程师，是给 AI 下任务的人。” ——Michael Truell，Cursor CEO

这一句话，把整个软件行业的价值链拍碎、重排：

这句话正在改写价值链：

• 代码 → 交给 AI 自动生成、调试
• 人类 → 负责用自然语言写“任务书”
• 薪资 → 会写任务书的人，年薪已可达 ¥120 万 （招聘显示：2025 年北美Prompt Engineer平均年薪17万 USD ）

为什么要在五一假期讲这个故事？

因为“劳动节”最大的残酷提醒是： 技术进步，正在重新评估我们每个人的“劳动”价值。

还在埋头敲代码？可能像十年前死背五笔：努力没变，赛道已位移。

正文，我们将讲透3个问题，帮你把“写任务书”学到手：

1. Cursor 如何把 5 万行代码，压缩为 5 行“AI 任务书”？
2. “写任务书”到底需要哪些思维与流程？
3. 对工程师与创业者来说，新的护城河和红利窗口在哪？

读完，你会知道：

在“后代码世界”，真正值钱的不再是手速，而是把需求转成 AI 可执行指令的能力——这才是下一轮职场“无声炫富”的隐秘入口。

✍️ 第一节｜ 会写代码的不赢，能控系统的才赢

✅  不写代码的人，反而定义了代码世界

“写代码”的黄金时代，其实已经过去了。

不是因为没人写，而是——写得太多了，反而不值钱。

Michael Truell 讲的很清晰：

未来的软件开发，不会是你在 VS Code 里一行一行写下去，而是你向 AI 描述'你想让系统怎么运作’。

你不是用 JavaScript、Python 这些编程语言构建系统， 你是用英语——

甚至用伪代码、自然语言描述你的 “意图”。

不是输入代码，而是输入结构化需求。

在他的理解中，AI 编程将经历两种误区的清洗：

1. 有人以为未来就是 ChatGPT 编程：你一句我一句，像在 Slack 上和工程师说话。
2. 也有人以为未来不会变：代码还是要写，语言还是 Go、Rust、TypeScript。

“这两种判断都错了。” Michael 回答，

“真正的未来是比这两者都更奇特的东西——人类可以控制所有细节，但不再用低层代码描述它。”

这是一种新的表达方式。

你不再写 if else，不再手动调用 API，不再调 UI 样式——

你写的是：“让它每次响应都快于 300ms”、“让这个功能在新用户首次登录后才出现”、“确保它兼容移动端 Safari”。

然后系统自己去生成那 10 亿行你不需要看的代码。

✅ 这不是写得更快，而是跳过写。

你以为代码是核心，但在 Cursor 的世界里，代码是副产品。

现在，开发的稀缺能力，不是“写清楚代码”，而是“定义清楚需求”。

从代码走向意图，是一次范式迁移，也是一场身份升级。

✍️ 第二节｜ Cursor 爆发背后：工程师正在升维

✅ 工程师是被重新定义

很多人以为，AI 写代码，就是把工程师“从生产力中剔除”。 

他们问的是：“程序员会不会失业？”

但 Michael Truell 的理解完全不同：

“我们不是想让 AI 替代工程师，而是发明一种新的开发方式，让人类在更高的层级上，仍然保有全部控制权。”

这就是 Cursor 的核心非共识判断：

不是人类被边缘化，而是开发者正在升维。

✅ 一点鲜有人说清楚的底层逻辑

“未来不是代码是否还在写的问题，而是人是否仍然掌控系统逻辑的变更权。”

这句话背后的前提是——

如果 AI 只能补代码，那人类就得在函数里“拆逻辑”； 

如果 AI 全自动生成，人就会被隔离在系统外，无法介入修改。

Cursor 所做的，正是在这两者之间找到一条新的中间层路径。

Michael 描述的未来是第三种形式：

“软件逻辑的表达方式，本质会变得像英语伪代码的进化体。

你可以指向它，可以重构它，可以更高层级地理解它，而不是陷在函数和语法中。”

这听起来像伪代码，但它不仅是“更容易写”，而是：

• 更容易理解（可视化结构）

• 更容易协作（团队共创逻辑）

• 更容易演进（系统重构不再爆炸）

这不是在“提高效率”，而是在重新定义开发的抽象层级。

这也是为什么 Cursor 没做一个“写代码更快”的工具，而是自己打造了一整套 IDE——

不是 Copilot 插件，而是“如何组织开发”的系统本身。

从表达 → 编排 → 调用模型 → 差异生成，

每一层都围绕一个目标设计：

让人能定义系统，但不用去写它。

你以为 AI 编程是自动补全， 其实它正在改写角色定义。

Cursor 的判断不是“AI 会不会写”， 而是“人类还想不想掌控”。

✍️ 第三节｜2年3亿 ARR：他踩中了技术起点

✅ 不是运气，是踩节奏

早前，记者曾半开玩笑地问 Michael：

“你知道吧，你现在是 25 岁、年收入 3 亿美金的 AI 公司 CEO。 很多人想知道：你到底是怎么做到的？”

但 Michael 没讲任何“从实习生到 CEO”的逆袭剧情。

他的回答只有两个词：“踩节奏。”

Cursor 的起点，不是商业计划书，不是融资 pitch，不是流量密码。 

而是——一个模型体验。

Michael 说：

“真正让我们感到震撼的，是第一次试用早期版本的 Code Pilot。我们不是看到一个工具，而是看到了一种新的可能性。 它不是自动补全代码，而是让你感觉：'也许我们不需要再写所有的东西了。’”

这就是他们想做 Cursor 的起点：不是做一个更智能的“编辑器”， 

而是做一个可以让人脱离写代码、只表达意图的“系统接口”。

但他们一开始，并没有直接跳进这个市场。

相反，最初的 Cursor 团队，居然想去做机械工程自动化工具—— 

因为他们觉得“那是一个冷门赛道，没人卷”。

他们想：AI 越来越强，不如切入一个没人注意的领域？

于是，他们开始调研机械设计流程、三维建模接口、CAD 软件 API，甚至考虑过自己训练模型。

✅ 盲目冷门，不如热战熟地

四个月之后，他们把那个方向砍掉。

理由很简单：

我们不是机械工程师，不懂那个世界，也不想一辈子做那个方向。

他们意识到：如果你对问题空间没有极致理解，就很难创造真正有价值的工具。

他们回头看了看——

自己最熟悉的，就是开发环境；自己最期待改变的，也是开发流程。

于是，他们赌了一个“看起来最难、也最拥挤”的方向：编程。

这个选择听起来疯狂——

你面对的对手是 GitHub Copilot、微软、谷歌，还有全世界的开源项目。

但他们内部有一条判断：

“我们不怕强大对手，因为他们太慢了。

真正的问题不是谁在写模型，而是谁在重新定义开发方式。”

他们决定自己从零做一个编辑器原型，不套壳，不用 VS Code，直接干底层。

团队用了 5 周做出 Cursor 的第一个版本，并在内部自用、强迫取代旧工具。

然后再用真实反馈快速迭代，三个月就推向公开市场。

✅ 爆发的不是产品，是范式红利

最开始，他们以为这东西能火，也就是几百个开发者小圈子用用。

但上线没多久，注册用户激增，GitHub 活跃度翻倍，VC 来电不断。

团队意识到，他们并不是做了个“替代工具”，而是踩中了一个趋势交汇点：

• 模型能力成熟（OpenAI、Anthropic 提供基座）

• 编程逻辑向上抽象（从语言 → 意图）

• 开发者期望发生变化（不是“更快写”，而是“更少写，更清晰”）

不是“技术突破”带来了 3 亿 ARR， 是他们认出了：一个旧范式正在坍塌，而新范式还没人开工。

Michael 没有讲什么鸡汤式创业故事。

他知道：

这个世界有些事必须在那个时间点做，提前没用，晚了被卷死。 

我们只是走得刚刚好。

✍️ 第四节｜ 未来工程师，是军团指挥官

✅ 未来工程师像带新人团队

在使用 Cursor 的人眼中，工程师不再是“自己动手做完”， 而是像带一支新手团队，分任务、讲思路、抓节点。

在访谈中，主持人想到一句话：

“感觉未来每个人都会变成工程经理，指挥一堆不那么聪明的 AI 工程师。”

Michael 点头回应：

“可能你会有很多一对一会议…… 最成功的用户，已经开始像带实习生一样调 AI 了。”

他们观察 Cursor 的重度用户后发现： 真正高效的人，从不指望 AI 一次写完一切。

他们的日常，反而像在带一支新人小组：

• 明确目标
• 拆分任务
• 编写提示
• 观察反馈
• 快速调整

不是“托管”，而是高频协作。 不是“放权”，而是稳步推进。

Michael表达得很实在：

不是你希望 AI 写得对，而是你有没有能力告诉它哪里错了，怎么改得更好。

✅ 不是托管，是密集协作

这和写不写代码无关，和语言选型无关， 更像是管理能力 + 系统表达能力的结合体。

他还总结了两种常见“失败模式”：

• 初级工程师——全靠 AI，“丢过去，看结果”；

• 高级工程师——全不用 AI，“自己来，图省事”。

一个失控，一个落后。

最有效的人在中间：

他们不问“AI 能不能做”，而是问：

“我该如何设计它，让它能做对？”

✅  好工程师，不再写代码而是调度系统

所以在 Cursor 上，一位优秀的工程师像什么？

• 像导演——定场景、控节奏、抓关键帧；
• 像产品经理——不是写需求，而是把任务结构化“喂”给系统；
• 像协作教练——带一个效率极高、理解力有限的 AI 团队，完成系统迭代。

而他们最关心的，不是“AI 会不会写错”， 

而是：“我能不能提前锁死变更范围，让它自动完成这些重复任务？”

不是“AI 能做 80% 吗”， 

而是：“我怎么拆成 10 次 8% 的微变更，把节奏握在自己手里？”

Michael 总结道：

你想用 AI 来写，就得学会怎么调 AI。

调得清楚，调得有边界，调得有节奏，这才是未来开发者的核心能力。

在这个转型中，写不写早已不重要， 真正重要的是——

你是否能组织起一支 AI 军团，完成你想构建的系统。

✍️ 第五节｜ 产品护城河，不在模型，而在控制权

✅ “写得好”不值钱，“调得明白”才值钱

在 AI 产品这场竞速里，很多公司选择的方向是“更大的模型、更高的参数、更快的推理”。

但 Michael Truell 一开始就放弃了这条路线。

他在采访中说得很坦白：

“我们并没有从 Day 1 就打算做自己的模型。 

因为那时候已经有很多惊人的大模型了。”

可他们很快发现，即便是最强大的基础模型，在真实场景中，也远远不够用。

比如，Cursor 的一个核心功能是“多文件自动补全”。

看起来简单，其实极难：

• 它不仅要猜用户想补什么

• 还要推断整个代码库上下文、跨模块依赖、潜在变更位置

Michael 表示：

“我们需要的不是会接下一句话的模型，而是能预测你接下来 30 分钟会在哪 4 个文件改什么的模型。”

这已经不是单纯的“语言建模”，

而是“用户意图建模 + 差异生成 +链式代码变更”。

✅ 他们反其道而行

为了解决这个问题，他们干了两件和主流路线相反的事：

🔹 一是做了自己的模型，但只做“小而专”的任务模型 例如：

• 专门预测下一组改动（而不是预测下一个 token）

• 专门理解代码库变更模式

• 专门把大模型生成的草图，转成可提交的 diff patch

Michael说：我们不是为了和 GPT 拼，而是为了在 GPT 无法落地的地方接上。

🔹 二是建立了一套“人类协作控制结构” 在这个结构中：

• 基础大模型只负责给出高层意图草案

• 本地小模型负责将其执行化、具象化、精确化

• 系统中间层负责把多模型协作，变成可控、可调、可撤销的用户交互体验

这和 Windsurf、Replit 等产品强调“Prompt层”、“上下文动态调度”完全不同。

Cursor 的关键词是：

“协作中的结构权”——不是模型能力有多强，而是用户能不能掌握输出的结构节奏。

✅ 护城河不在模型，而在掌控力

在访谈，主持人问 Michael：

“你觉得 Cursor 的技术壁垒到底是什么？是你们的模型，还是你们的产品？”

Michael 的回答这样一句话：

“我们最大的优势是我们知道用户要什么，并且我们每天自己在用。”

这句话看似平常，但背后隐藏的是 Cursor 的产品信仰：

• 自研模型不是为了炫技，而是为了落地

• IDE 不是用来编辑代码，而是组织意图执行

• 护城河不是知识图谱，也不是语料，而是用户能不能“控制 AI 工作流”

这不是一个“更聪明的 AI 助手”，而是一个可配置的 AI 工程系统结构。

Michael 曾总结：

“每一个 Cursor 的'神奇体验’，背后都有一个我们自己调过数百次的微模型或交互路径。 真正打动人的，不是模型说对了什么，而是你能调它'只说那一件事’。”

所以，未来写代码的人不会赢， 但也不是模型赢。

赢的是：能把人 + 模型 +流程组织成“系统”的人。

✍️ 第六节｜下一代 IDE，是组织的系统平台

✅ IDE，不只是写代码的地方

你以为 IDE 是写代码用的，

但在 Cursor 的理解里，它是整个组织运行逻辑的中枢。

Michael 在访谈中说得很明确：

我们不只是构建一个编辑器，而是在重新定义软件开发的入口。

这个入口，承担的不再是输入代码的工作， 而是连接以下三件事：

• 人类的系统意图表达

• AI 模型的任务分发与差异生成

• 协作团队的版本控制与组织共识

换句话说，Cursor 不是一个人写代码的地方，

它是整个技术组织与 AI 之间“达成共识”的地方。

✅ 未来的 IDE，是协作中枢

Michael 给出了下面这个更具象的愿景：

“未来的开发流程，不是你打开 VS Code，而是你进入一个'控制室’， 你在里面定义模块目标，布置逻辑节点，安排协作节奏，让模型们各自去执行。”

这听起来像科幻，但他们的产品设计已经部分实现：

• 任务可拆解 → 自动调用不同模型处理不同片段

• 结构可预览 → diff patch 变更可视化、可回滚

• 意图可调整 → 多轮协作不再“重写”，而是“引导重组”

这也是为什么他们放弃了“插件”模式，选择自建 IDE：

现有开发环境太封闭，太静态，根本承载不了 AI 参与的开发方式。

他们要构建的，不是 AI 脚本员，而是：

一个能够调度人、模型、意图和逻辑的系统操作平台。

这让 Cursor 和所有 Copilot 类产品彻底拉开了差距：

• Copilot 是你写一句，它补一句

• Cursor 是你定义结构，它编排模型，它提醒你回顾差异

✅ 平台之争，拼的是系统承载力

它的目标不是“你能写得多快”，而是：

“你能不能用一个系统，把你对产品、业务、工程、用户体验的所有意图，变成可以被 AI 精准执行的路径。”

这背后反映的是一个更底层的判断：

下一代开发，不是代码写在哪里，而是系统长成什么样。

不是哪个模型厉害，而是哪个平台能承载更多意图协作。

Michael 在访谈最后总结：

“今天人们还在说'AI 是新工具’， 但我们觉得——AI 已经是新基础设施。

而 IDE，就是那个你和基础设施对话的地方。”

当你真正理解 Cursor 做的这件事，就会明白：

它做的不是“写代码的革命”， 而是让组织重新获得构建复杂系统的能力。

🎯你不是程序员，而是系统架构师

Michael Truell 用两年时间，做了一件事：

不是优化开发效率，而是干脆跳过“写代码”这件事本身。

他没去定义更聪明的模型， 而是重新定义了人、模型、系统之间的工作方式。

你以为程序员是坐在键盘后写逻辑的人，

但他押的，是这样一个未来：

程序员，

是定义系统意图的人； 

是调度模型执行的人； 

是重新掌控复杂性的人。

所以，那些继续一行行写代码的人，终将被“定义系统的人”替代。 

不是因为你不够快，

而是——你还没意识到，代码已经不是主语了，意图才是。

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还在苦学框架、卷 IDE 技巧的工程师朋友们:

未来不是写得多的人赢，是系统理解力强的人赢。

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📮 本文由AI深度研究院出品，内容整理自Michael Truell（Cursor联合创始人兼CEO）访谈。

来源：官方媒体/网络新闻