在今天这个AI喧嚣、算力狂飙的时代，创业这件事似乎又被重新定义了。你看到的是融资榜单上令人眼花缭乱的数字，是模型更新的一波接一波，是朋友圈里谁又跑去开源社区“割了一波星”。但在这些现象背后，真正决定成败的，往往不是技术本身，而是一种稀有却真实存在的创业者心态——自我燃烧式地“卷”，同时又清醒地建立体系、布局未来。

这正是27岁的成泽毅，WaveSpeedAI的创始人，给我留下的最深印象。

“996”都不够用了

“早上9点到晚上12点，一周6–7天。”当我随口问了个工作时长的问题时，没想到得到了这样的答案。比“996”还要激进的节奏可这并不是炫耀的资本，而是一种身处技术洪流中被动与主动的交织。成泽毅不是为了“奋斗而奋斗”，而是被困在当下AI基础设施尚不成熟的现实中，被迫“亲力亲为”。

但他并不沮丧，甚至还在憧憬未来：等AI coding的界面真正下沉到手机层级，他就能一边健身一边“巡逻式”工作，让Agent自动跑流程，自己只需隔十分钟确认方向即可。他相信，未来的工作模式将不再是坐在电脑前连续十小时，而是像指挥官一样，与AI共舞。

AI让工作变轻松了吗？答案可能正相反

AI的确让我们从低效中解放了出来，但它也悄然提高了“工作者”的标准。在AI coding时代，能写代码早已不稀奇，关键在于你写得是否够“好看”、够“可调用”、够“具备参考价值”。成泽毅的标准是：你的代码能否成为AI的prompt，能否被AI学习、继承、扩展。如果不能，那你只是在“写”，而不是在“塑造知识”。

在过去的工程师体系里，后端、算法、前端、数据是泾渭分明的模块。但在AI coding面前，真正有价值的人是“全能型”选手。就像成泽毅说的，他从一个后端工程师，被AI逼成了一个能写算法、做调度、连开源模型也能改的“卷王”。

可这不是简单的“自己干省钱”，而是在公司资源有限、市场节奏快的情况下，对效率的极致追求。一家公司营收千万美金、却只有十来个员工，靠的不是节俭，而是系统性的重构。他用Monorepo集中代码仓，方便AI介入；用低代码平台构建工作流，让非核心人员也能有效参与；再以开发者友好的服务体系，将产品从“能用”打磨到“好用”。

创业不是“找风口”，而是“做生态位的自洽”

过去，我们常把AI创业想象成一场赛跑，看谁能率先训练出更强的模型，占据技术高地。但成泽毅显然不这么看。他强调的不是“比你强”，而是“比你更贴近用户”。WaveSpeedAI并不买GPU，不烧钱搞重资产，而是靠精细打磨的API、全天候响应的Discord社群和深度客户研究来获得用户的信任。

在他眼里，真正的差异化不是多开发几个功能，而是让客户在使用你的产品时，“不需要再懂技术”。你帮他省掉理解文档、调试API的时间，你就是最好的基础设施。

这甚至颠覆了很多人对“开源”的看法。他承认，在AI coding时代，大量的代码已经可以由模型生成，传统意义上的开源仓库价值在下降。那么新的开源是什么？是idea的开源、workflow的开源、创意层的开源。是让别人可以直接构建在你身上的那种开放性，而不是简单的代码片段。

站在浪头上，你能否沉下去构建？

这场对话的结尾，我问他：你想成为哪种公司？

他没有说“改变世界”这种高调口号，而是说，希望全球所有在做图像、视频领域开发的人，一提起AI生成的底座，脑中第一个跳出的就是WaveSpeedAI。

他说得平静，却极具穿透力。这是所有想在AI时代做点事的创业者，必须面对的终极问题：你是在浪潮之上“跑马圈地”，还是在底部搭建“心智原点”？

在这场前所未有的技术变革中，真正的壁垒未必是最亮眼的融资额，也未必是跑在最前面的模型能力，而是你能否用“品味”去打磨系统，用“系统”去赋能客户，用“客户”去验证方向。

AI让世界加速了，但最终留下的，依旧是那些构建者。构建者的品味、韧性与节奏，才是这个时代真正的护城河。

有时候，一个人的“卷”不是为了让别人看到他的努力，而是他自己不愿意交出方向盘。在所有人都想“借助AI少干点活”的时候，他却更想“借助AI做对的事”。

这，也许是最值得尊敬的“卷”。

访谈精选 Q&A

创始人与工作状态

Q1: 作为WaveSpeedAI的创始人，目前的工作强度和状态是怎样的？

成泽毅: 目前处于“超负荷”状态，工作时间从早上9点或10点一直持续到深夜12点 ，每周工作6到7天 。他认为这种工作模式需要改变，并提到上次的体检结果“已经有点吓人”，因此需要多花时间锻炼 。他将长时间工作的部分原因归结为“AI coding的技术还不成熟” 。

Q2: 如何看待AI对程序员职业发展的影响，特别是对于“35岁危机”的看法？

成泽毅: AI的出现反而让资深程序员的价值凸显 。过去，行业普遍认为35岁以上的程序员因为体力下降而失去价值 。但现在，AI让编程这件事“更讲究经验了”，因此那些经验丰富的资深工程师因为经验丰富反而更能发挥价值 。同时，AI也赋能工程师，让他自己从一个专注于后端的开发者，变成了一个能完成所有全栈工作的“卷王” 。

公司运营与战略

Q3: WaveSpeedAI的公司规模、营收和人效表现如何？

成泽毅: 公司目前是一个十来人的精干团队，其中运营人员占比较多 。在营收方面，公司的年经常性收入（ARR）已达到1000万美金 ，由此计算出的人均产出效率（人效）约为100万美金，这是一个非常高的水平 。

Q4: 在只有十来名员工的情况下，WaveSpeedAI是如何实现如此高的人效和营收的？

成泽毅：我自己承担了大量的全栈开发工作，这是公司的核心竞争力之一 。

工作流自动化： 公司内部利用像N8N这样的低代码平台，将部分工作制作成标准化的工作流，让非核心开发人员也能参与其中 。

先进的开发架构： 公司采用“monorepo”（单一代码仓库）的开发架构，将所有代码都放在一个仓库里 。这样做的好处是，无论是AI Agent还是开发者自己，检索代码都变得非常容易，从而极大地提升了协作和自动化效率 。

Q5: WaveSpeedAI如何获取全球用户并维持低流失率？

成泽毅:

SEO与开源引流： 公司非常重视SEO（搜索引擎优化） 。在早期，创始人通过在自己知名的开源项目仓库中加入官网链接，为网站带来了约一半的初始流量 。

硬核的客户服务： 服务是增长的核心，提供7x24小时的硬核响应，为所有规模的客户提供“贴身服务” 。

超越期待的客户支持： WaveSpeedAI的用户流失率极低。一个独特的做法是，我们会主动去研究客户的产品，帮助客户进行优化，有极强的“客户意识”。

产品与市场

Q6: WaveSpeedAI的核心竞争力是什么？如何与模型原厂或其他平台进行差异化竞争？

成泽毅: 核心战略是“差异化竞争” 。即使是同一个模型，也能卖出差异化 。

灵活性与稳定性： 相比其他平台，WaveSpeedAI的API更灵活、稳定性更高，能轻松嵌入自动化工作流 。

丰富的产品品类： 他们不仅提供主流模型，还拥有许多其他平台没有的功能，如数字人、视频超分、去水印等，并且支持开源模型 。这是他们通过SEO转化的一个重要手段 。

超越原厂的目标： 他们的目标是做到“比原厂更比原厂”，将开源模型这些可能被视为“废品”的资源，通过他们的技术和服务，压榨出其商业价值，最终打造成“兰博基尼”级别的可用产品 。

Q7: WaveSpeedAI主要服务于哪类客户？与Pika、Runway等直接面向创作者的平台有何不同？

成泽毅: WaveSpeedAI更多是面向开发者（Developer-Friendly） ，即那些希望开发集成AI功能的应用程序的团队 。与Pika等主要面向终端用户或创作者（Creator）的平台不同，WaveSpeed AI提供的是底层的API能力，可以帮助客户降低开发成本，因为使用他们的服务后，客户自己“开发人员的费用可以省掉” 。

Q8: 对于创业公司而言，采用重资产模式（如自购GPU）您怎么看？

成泽毅: 对于创业公司来说，走重资产路线是一个“非常危险的行为” 。因此，WaveSpeedAI从创立至今，都没有自己购买GPU等重资产 。

未来与建议

Q9: 对于希望在AI时代创业的小团队，您有什么具体的建议？

成泽毅: “品味”很重要 。这里的“品味”具体指：建立一个高质量的公司内部代码仓库 。创业者需要保证“第一行代码就要写得漂亮” ，并将优秀的实践和工作流程整理成SOP（标准操作程序） 。这样，AI编程工具就能基于这些高质量的“例子”和SOP进行学习和工作，从而高效、高质量地完成任务 。

Q10: WaveSpeedAI对未来的规划和目标是什么？

成泽毅: 长期目标是在全球开发者中建立“心智上的领先” 。他们希望未来当开发者想做AI开发时，甚至向ChatGPT提问时，都会被推荐WaveSpeedAI 。在业务上，公司会继续追求营收的快速增长 ，并计划基于现有能力，推出更多垂直领域的产品，例如他们效果已经很好的数字人产品 。最终，他们希望与客户共同成长，帮助客户“长成一个巨头” 。