AI驱动的全栈开发平台Lovable正在改写创业规则，让不会写代码的99%人群也能快速构建商业应用。在这场与Stripe产品负责人的深度对话中，创始人Anton Osika揭示了如何通过极速原型、AI引导和反共识增长策略，在30人团队规模下实现令人惊叹的线性增长。更关键的是，他们正在突破工具边界，将获客能力直接赋能给创业者。

今天这篇访谈是Stripe全球产品负责人Eeke de Milliano 与Lovable CEO Anton Osika 的对话，Lovable 是由瑞典开发者Anton Osika与Fabian Hedin于2023年创建的AI驱动全栈应用开发平台。

初创企业的发展速度正在加快，因为较年轻的公司(成立于2020年至2023年之间的公司)已达到重大收入里程碑的速度大约是那些在2020年之前成立的公司的三倍。Lovable是历史上发展速度最快的初创公司之一。

所以这场访谈不光是一次关于 AI 开发工具的创业访谈，还是一套完整的「产品驱动增长」与「一人公司/超级个体」的实操指南。

在访谈的开始，Eeke de Milliano就表示非常激动能和Anton Osika 对话，因为几周前她的产品管理团队办了一场黑客马拉松，短短 3 小时，他们就做出了实打实、可落地的产品原型，这些产品她马上就愿意投资。

全程没有引擎、没有设计支持，她很感谢Anton Osika 为这个世界带来了这么强大的产品。

一、创业初衷是让 99% 不会写代码的人也能做开发

如果把时间拨回五年前，Lovable 的诞生是不可能实现的，因为当时的技术底座根本无法支撑。

Anton 的顿悟时刻发生在 2023 年初。当时，大语言模型（LLM）开始展现出惊人的推理能力。尽管当时业界对此还有争议，但 Anton 敏锐地察觉到，AI 已经能够理解复杂问题、拆解步骤，并将其直接转化为可运行的代码。

但是，他发现当时市场的想象力极其匮乏，没有人真正把这种推理引擎融入到实际任务的解决中。于是，他花了几个周末写了一个名为 GPT Engineer 的工具。

只需要输入一句简单的指令——“给我做一个贪吃蛇游戏”，工具就能自动输出语法指令并生成所有相关文件。

当他把操作视频发到 Twitter（推特）上后，这个开源项目瞬间引爆了开发者社区。巨大的反响让 Anton 萌生了创业的想法，但他并没有急着动手，而是在思考公司的终极定位。

真正让他下定决心的，是他看到了软件交互方式的历史性拐点，未来的开发不再是对着屏幕敲打枯燥的代码，而是转向可视化+自然语言对话。

在此之前，全世界只有不到 1% 的人会写代码。剩下的 99% 中，有无数人拥有绝妙的商业想法和极强的执行力，却被写代码太难这堵高墙挡在门外。

打破这层技术壁垒，让一人公司（超级个体）大量涌现，正是 Lovable 诞生的初衷。

二、产品哲学，是工具还是思维的火箭？

在确定了宏大愿景后，Lovable 在早期的目标用户定位上，经历了一次从对标到破圈的演进。

起初，他们参考了低代码平台 Retool 的模式，思考产品是否最适合用于企业内部应用的开发。但当产品真正上线后，用户的创造力彻底打破了预设的边界。

从想要赚钱的青少年，到融了 5000 万美元的连续创业者；从打造创业项目首个版本的创客，到 Stripe 这样的大型企业用来构思新功能、提升员工效率。各行各业的人都在用它。

面对这种前所未有的开发模式，Lovable 是如何完成用户教育的？Anton 给出了非常厉害的产品哲学：

1.Aha Moment（惊叹时刻）的极速交付

用户第一次使用时，发现曾经需要几个月才能建好的精美网站，瞬间就能生成。这种极具震撼力的体验，直接让他们意识到：我现在也能做开发了！

2.用 AI 工具本身来做引导

当涉及复杂操作（如对接数据库）时，Lovable 并不依赖传统的说明书，它让 AI 在对话中一步步引导用户，告诉他们需要对接什么组件。

3.原型反向催发创意

Anton 发现，人类最初的想法往往非常抽象。Lovable 并没有在早期的头脑风暴阶段提供太多帮助，而是主攻“让想法立刻变成可点击的原型”。

当你真正看到、摸到这个产品时，新的灵感才会源源不断地涌现。不仅如此，一键分享给同事并获取反馈的协作机制，进一步拓展了创意的边界。

正如采访者所感叹的那样，如果说过去的电脑是“思维的自行车”，那么 Lovable 打造的就是“思维的火箭”。

三、反共识增长，不整花哨营销，死磕用户成功

在 SaaS 行业，过去有着诸如“T2D3（三年三倍，两年两倍）”的经典增长曲线标杆。但在 AI 时代，Lovable 走出了一条截然不同的、甚至快到让投资人看不懂的轨迹。

Anton 透露了 Lovable 高速增长背后的核心逻辑是：

1.北极星指标不是营收，而是留存与成功

Lovable 目前拥有 12 万付费用户（这也是直观的营收来源），但团队最关注的并不是这个数字本身，而是用户的成功。

如果用户是做产品的，成功标准就是做出的产品有人用；

如果是做设计的，成功标准就是设计获得关注。

目前，平台上已经涌现了大量拥有几十万访问量的应用。

2.惊人的稳定线性增长

自2024年11月末推出完整版以来，除了早期通过与内容创作者合作（精准科普）带来的一波爆发，以及偶尔因为媒体报道带来的小幅波动外，Lovable 的营收增长几乎呈现出一种令人惊叹的、极其稳定的线性增长。

3.Build in Public（公开构建）的真实力量

在社交媒体策略上，Anton 坚决抵制花哨的营销套路。他们选择真实做自己，坦诚地分享产品的发展历程、顺境与逆境，以及优化的侧重点。这种真诚不仅赢得了用户的极度信任，催生了强大的口碑传播，还顺带吸引了大量优秀人才的加入。

四、 30人团队的运作模式与获客赋能

极高的运转效率，是 Lovable 令人胆寒的另一面。直到2025年中，整个团队只有大约 30 人，其中工程师 17 名，最近才刚刚招聘了一位销售负责人来搭建几乎为空白的销售体系。

但就是这样一支精简的队伍，在一个月前（大约时间在2025年4月左右）推出团队版后，迅速拿下了超过 5000 名企业付费用户。

Anton 揭示了团队建设的核心机密：打造一支由“资深创业者”组成的产品工程团队。这些人不仅懂技术，更懂从 0 到 1 打造产品的全流程，拥有极致的用户体验嗅觉。这也是 Lovable 最核心的资产。

更更厉害的是，作为一家建站工具公司，Lovable 正在构思一次商业模式的降维打击，不仅帮创业者做产品，还要帮他们搞流量。

Anton 极其敏锐地洞察到：创业者的终极追求永远是用户粘性和业务增长。为此，Lovable：

1.推出了“上线发布功能”，帮助用户获取第一批种子用户。

2.招募了全球顶级的增长专家 Elena，她的目标是在 Lovable 平台内为所有创业者打造一个 AI 版的增长团队，将顶级的获客最佳实践直接赋能给用户，彻底释放平台的网络效应。

五、AI 的应用边界，专注用户体验，而非自研底层模型

当下，很多企业在 AI 上投入巨资，却陷入了没有实质性产出的“绝望之谷”。Lovable 又是如何衡量和发挥 AI 价值的？

Anton 的做法非常务实，即极度的Dogfooding（吃自己的狗粮），Lovable 的很多新功能（如 Dev、加速器配套应用、内部页面）都是用 Lovable 自身开发出来的。

在修改复杂的底层系统时，AI 能一秒调出所有相关的核心文件并排查牵连问题，极大地提升了研发人效。

而面对大模型技术的狂飙，Anton 展现出了极强的战略定力，坚决不卷自研大模型。

他清楚地看到，各大基础模型实验室（如 OpenAI, Anthropic）一直在推出更强的模型。

Lovable 目前面临的最难、也是最有价值的挑战，并不在于底层模型，而在于“通用复杂系统、AI 推理能力与极致用户体验”这三者的深度结合。

真正的价值在界面（UI）和体验（UX）层，在如何聪明地将现代软件工程的基建（如敏捷开发流程）开放给 AI，让它运行得更可靠，而不是去和巨头拼算力。

六、欧洲创业环境分析与 AI 发展预测

作为一家总部设在瑞典斯德哥尔摩（Anton 本人住在一个黑客屋里）的欧洲公司，Anton 坦言在欧洲创业就像开启了困难模式。

相比美国硅谷，欧洲缺乏有经验的 SaaS 创业老兵，难以建立强大的口碑人脉网，且各领域职能人才分布过于分散。

但 Anton 一针见血地指出了欧洲最致命的弱点，生活太安逸，导致人才普遍野心不足。很少有人敢喊这是人类历史独一无二的机遇，我们要打造最佳工具的豪言壮语。

不过，欧洲的劣势也是优势——因为没有美国那种人才磁铁巨头公司的残酷内卷，Lovable 反而能把那些天赋异禀的人才紧密地聚在一起。

对于 AI 的发展速度，Anton 对未来一年的预言非常明确，AI 智能体（Agent）的出错率将降低一个数量级。

除了会大规模落地，还能在出错后自我意识到并自行修复错误，直接访问互联网收集数据并自动运行测试。届时，产品开发的速度和可靠性将再次跃升。

七、Demo演示

访谈的最后，Anton 进行了一场现场实操演示，完美诠释了 Lovable 的产品力。

1.他直接上传了一张自己 Stripe 后台的界面截图，没有写一行代码，AI 瞬间识别并生成了定制化的前端代码库，完美复刻出了高保真、可交互的首个原型版本。

2.对原型的修改无需等待 AI 重新生成。直接在页面上选中文字或色块即可即时修改样式。生成链接后，可以一键发到 Slack 与同事协作，或直接购买自定义域名上线。

3.最厉害的是后端对接。Anton 选择对接企业级数据库 Superbase，然后只需在聊天框输入一句大白话——“添加身份验证和登录功能”。

AI 迅速开始思考、分析需求、编写代码，并自动将底层基础设施对接完毕。

4.一分钟后，一个带有用户注册、邮件验证、后台数据管理权限的完整全栈产品宣告诞生，甚至 AI 还会贴心地给出“如何配置验证邮件”的操作指引。

对于特别复杂的应用，工程师还可以接入 GitHub 进入代码库深度修改；但对于绝大多数核心付费用户（创业公司创始人）而言，全程在界面上打打字，就已经足够打造出一家伟大的公司了。

在快问快答环节，Anton 说：“在 AI 领域，开源是被高估的，因为 AI 自己就能写出开源代码。”这句断言背后，是对未来生产力重塑的极度自信。

八、最后

Lovable 向世界证明了一件事，在 AI 时代，代码不再是特权，技术不再是瓶颈。

当执行的成本无限趋近于零时，人类最核心的价值与创造力，将彻底回归到对真实痛点的深刻洞察、卓越的商业品味，以及那份想要创造美好事物、改变世界的纯粹初心与野心。