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title: "Datadog 的资深人士推出 AI 编程初创公司 Niteshift，赌注在于反对大型 AI 的锁定效应"
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description: "Niteshift 是一家由前 Datadog 工程师 Sajid Mehmood 和 Conor Branagan 创立的人工智能编码初创公司，已完成由 Greylock Partners 领投的 700 万美元种子轮融资。该公司旨在通过提供在各种模型之间进行路由的基础设施，减少对 OpenAI 和 Anthropic 等主要 AI 模型提供商的依赖，以应对关于供应商锁定和竞争的担忧。Niteshift 得到了包括 Reid Hoffman 在内的知名天使投资者的支持，定位为一个中立的平台，用于审核和维护 AI 生成的代码"
datetime: "2026-06-10T15:05:38.000Z"
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# Datadog 的资深人士推出 AI 编程初创公司 Niteshift，赌注在于反对大型 AI 的锁定效应

AI 编程代理初创公司 Niteshift 已完成由 Greylock 的 Jerry Chen 领投的 700 万美元种子轮融资。按 AI 标准来看，这个金额算是适中的，但这家由两位前 Datadog 工程师创办的初创公司吸引了一些大牌天使投资人，如 Reid Hoffman、Datadog 的 Olivier Pomel、Alexis Lê-Quôc、Braintrust 的 Ankur Goyal 和 Reflection AI 的 Misha Laskin。

Niteshift 由 Sajid Mehmood 和 Conor Branagan 创立，他们帮助 Datadog 从早期发展到数十亿美元的估值。该公司以一个引人注目的想法进入了竞争激烈的 AI 编程领域：考虑到 OpenAI 和 Anthropic 等公司不断通过推出竞争应用程序来 “杀死” 初创公司和企业，为什么任何公司会将其最敏感的资产——运行其产品的代码——直接交给这些模型制造商？

Mehmood，作为首席执行官，将其比作 Datadog 的早期增长，当时这家监控公司赢得了拒绝在亚马逊网络服务上构建的电子商务客户。这是一个合理的担忧，因为亚马逊同时让许多同样的零售商倒闭，这一现象被称为 “零售末日”。

Mehmood 认为，AI 领域的类似情况已经在进行中。Anthropic、OpenAI 和其他公司正在迅速进入垂直软件市场——一些人称之为 SaaSocalypse。

“在 Datadog，我们清楚地看到了这一点，” Mehmood 说。“我们多云业务的一大部分来自那些不想在亚马逊上运行的电子商务企业，对吧？……随着 Anthropic 进入法律、医疗和金融等领域竞争，我们绝对会看到同样的动态。”

这个赌注是，企业将越来越寻求将编码模型与确保 AI 生成的代码得到适当审查和维护所需的所有其他编排分开的基础设施（并且他们希望有一个没有竞争议程的供应商）。

需要明确的是，Niteshift 并不是在取代 Claude Code 或 Codex，这两款是最受欢迎的编码代理。它声称减少了对它们的依赖。

Niteshift 的 AI 编程云将根据每个项目的需求在这些模型之间进行路由——包括开源选项和其他模型。

“能够在 GPT 和云模型之间切换是很重要的，” Mehmood 说，“每个人都担心被这些巨头踩到。”

这个想法让 Greylock 的 Chen 愿意投资。

“随着前沿实验室向上发展，客户有机会获得另一条路径：将他们的代理与运行基础设施解耦，” Chen 在接受 TechCrunch 采访时表示。“Niteshift 正在构建一个平台，使得这一点对编码代理成为可能，让客户能够深入投资他们的开发工具，而不必将自己锁定在单一模型或代理供应商中。”

更重要的是，Niteshift 并不出售代币。它出售基础设施，像云服务提供商一样收费，按分钟计费。

“其他人都在出售劳动力替代智能，” Mehmood 说。“我们出售的是软件给代理，而不是人类——但我们仍然在这里出售软件。”

尽管如此，Niteshift 正在进入一个竞争激烈的 AI 编程工具市场。模型独立性并不是一个新颖的想法，而 Niteshift 的竞争对手已经有了巨大的先发优势。其中包括 Cursor，尽管它可能很快会被 SpaceX 收购；Cognition 刚刚以 260 亿美元的估值筹集了 10 亿美元；亚马逊 Bedrock；以及刚刚以 13 亿美元的估值筹集了 1.13 亿美元的 AI 网关平台 OpenRouter。名单还在继续。

Mehmood 对这一切的回答是创始团队的深厚背景。Mehmood 和 Branagan 不仅研究了这些问题——他们亲身经历了这些问题，帮助 Datadog 解决了大型工程组织在 AI 生成代码方面面临的确切成长烦恼。他表示，团队需要在真实的生产环境中自主运行、测试和验证软件，并且需要由那些在大规模上完成过此工作的人员构建的基础设施。

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