歐洲增速最快AI企業！營收自0飆升至1.2億 Lovable只花3個月
瑞典新創公司 Lovable 近日以其驚人的商業成長引起廣泛關注。
由 Anton Osika 和 Fabian Hedin 於 2023 年共同創立的 Lovable，推出了名為 GPT Engineer 的開源項目，這是一個旨在自動產生 Web 應用的平台。使用者只需用自然語言描述所需功能，AI 就能產生可用於生產的程式碼。該專案上線後迅速獲得了大量關注，成為 GitHub 歷史上成長最快的程式碼庫之一，驗證了團隊對面向非技術人員的 AI 程式設計產品市場潛力的判斷。
儘管 GPT Engineer 取得了初步成功，團隊在產品化過程中也面臨了一些挑戰。首先，GPT Engineer 的名稱與 OpenAI 的衍生產品相似，導致品牌識別度不強；其次，雖然在 GitHub 上獲得了不錯的關注，但主要用戶群為開發者，未能有效觸及不懂技術的潛在用戶。為了解決這些問題，Anton 和團隊決定將產品重新命名，並正式成立 Lovable。
在產品化的初期，Lovable 並非一帆風順。團隊曾發布過兩個測試版本，但都未能達到預期效果，主要原因在於 AI 在程式設計過程中常常出現卡頓，用戶因缺乏程式設計知識而無從應對。
經過不斷的探索和調整，最終發明了一種系統，使其在大型程式碼庫上的表現幾乎與小型程式碼庫相當，從而消除了用戶在建立產品過程中的瓶頸。此外，Lovable 還整合了 Supabase 等後端服務，幫助用戶輕鬆連接後端、與開發人員協作以及追蹤應用程式版本的演進。
2024 年 11 月，Lovable 正式發布了其產品，隨之而來的是巨大的成功。在短短三個月內，Lovable 的年經常性收入（ARR）從 0 成長至 1,700 萬美元，成為歐洲史上發展最快的新創公司之一。
具體而言，Lovable 在發布後的第 8 天便達到了 100 萬美元的 ARR，12 月 22 日時宣布 ARR 突破 400 萬美元，1 月 27 日時達到 1000 萬美元，而到 2 月 26 日時，ARR 再次上升至 1700 萬美元。 Anton Osika 在最新的訪談中表示，營收的快速成長主要歸功於高客戶留存率，目前 Lovable 付費用戶的首月留存率超過 85%，甚至超過了 ChatGPT。
除了營收的成長，Lovable 的流量同樣不容小覷。如今，Lovable 每月網站訪問量已達 1,000 萬次，距離業界領頭羊 Cursor 的 1,300 萬僅一步之遙。這一切的成功，源自於團隊從一開始就確立的願景：讓每個人都能用自然語言創造 Web 應用。全球只有 1% 的人口懂得編程，但對客製化軟體的需求卻在不斷上升，全球軟體開發市場的年產值超過 5,000 億美元。
Lovable 團隊不僅準確掌握了市場需求，還在最佳時機推出了產品。根據投資界的經驗，新創公司需要在技術準備好之前，先做好功能準備。基於「人人都能開發程式」的判斷，Lovable 早在 2023 年便開始進行落地探索，並在 2024 年持續進行測試與迭代，最終在模型技術成熟後率先推出產品，才取得了後來的快速增長。
在產品價值觀方面，Lovable 團隊秉持極簡的產品理念，追求易用性。創辦人 Anton Osika 強調避免功能堆積，專注於關鍵體驗。與大多數 AI 產品選擇的聊天形式不同，Lovable 認為這種互動方式並不是最高效的，因此融入了提示框設計，提供對特定介面元件進行定向 AI 聊天修改的功能。 2025 年 2 月，Lovable 推出了試用功能 Visual edits，使用者可以直接透過面板更改介面元素，無需透過 AI 聊天，體驗更為直覺。
此外，Lovable 也實踐最簡可行產品（MVP）策略，迅速收集使用者回饋並進行迭代。 Anton Osika 提到，團隊始終專注於最大的瓶頸和產品問題，快速解決，不做過長的路線圖。在第一版 GPT Engineer App 發布後，團隊便開始不斷收集用戶回饋，只有在認為產品夠好時，才正式更名為 Lovable 並推向市場。
作為斯德哥爾摩 AI 社群的核心發起人之一，Anton 也積極參與社群建設，這對 Lovable 的早期發展扮演了重要角色。當 GPT Engineer 成為爆款，獲得 5 萬 GitHub 星標後，Lovable 迅速建立了可信度，並透過 Twitter 和開發者論壇推動口碑傳播。隨後，Lovable 持續發布產品更新與成長數據，分享用戶成果，形成了 FOMO（錯失機會的恐懼）循環，吸引了越來越多的用戶嘗試。
當科技巨頭仍在為大模型的落地場景絞盡腦汁時，Lovable 憑藉著對「人人都能編程」的執著探索，驗證了「產品減法策略」的爆發力。在 AI 應用井噴的今天，Lovable 以其三個月內增長 1700 萬美元 ARR 的亮眼數據，證明了在 AI 與生產力的交匯處，真正的革命或許並非來自技術的飛躍，而是將複雜系統簡化到任何人都能操作的程度。
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