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title: "Datadog 的資深人士推出 AI 編程初創公司 Niteshift，賭注在於反對大型 AI 的鎖定效應"
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description: "Niteshift 是一家由前 Datadog 工程師 Sajid Mehmood 和 Conor Branagan 創立的人工智能編碼初創公司，已完成由 Greylock Partners 領投的 700 萬美元種子輪融資。該公司旨在通過提供在各種模型之間進行路由的基礎設施，減少對 OpenAI 和 Anthropic 等主要 AI 模型提供商的依賴，以應對關於供應商鎖定和競爭的擔憂。Niteshift 得到了包括 Reid Hoffman 在內的知名天使投資者的支持，定位為一箇中立的平台，用於審核和維護 AI 生成的代碼"
datetime: "2026-06-10T15:05:38.000Z"
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# Datadog 的資深人士推出 AI 編程初創公司 Niteshift，賭注在於反對大型 AI 的鎖定效應

AI 編程代理初創公司 Niteshift 已完成由 Greylock 的 Jerry Chen 領投的 700 萬美元種子輪融資。按 AI 標準來看，這個金額算是適中的，但這家由兩位前 Datadog 工程師創辦的初創公司吸引了一些大牌天使投資人，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 創立，他們幫助 Datadog 從早期發展到數十億美元的估值。該公司以一個引人注目的想法進入了競爭激烈的 AI 編程領域：考慮到 OpenAI 和 Anthropic 等公司不斷通過推出競爭應用程序來 “殺死” 初創公司和企業，為什麼任何公司會將其最敏感的資產——運行其產品的代碼——直接交給這些模型製造商？

Mehmood，作為首席執行官，將其比作 Datadog 的早期增長，當時這家監控公司贏得了拒絕在亞馬遜網絡服務上構建的電子商務客户。這是一個合理的擔憂，因為亞馬遜同時讓許多同樣的零售商倒閉，這一現象被稱為 “零售末日”。

Mehmood 認為，AI 領域的類似情況已經在進行中。Anthropic、OpenAI 和其他公司正在迅速進入垂直軟件市場——一些人稱之為 SaaSocalypse。

“在 Datadog，我們清楚地看到了這一點，” Mehmood 説。“我們多雲業務的一大部分來自那些不想在亞馬遜上運行的電子商務企業，對吧？……隨着 Anthropic 進入法律、醫療和金融等領域競爭，我們絕對會看到同樣的動態。”

這個賭注是，企業將越來越尋求將編碼模型與確保 AI 生成的代碼得到適當審查和維護所需的所有其他編排分開的基礎設施（並且他們希望有一個沒有競爭議程的供應商）。

需要明確的是，Niteshift 並不是在取代 Claude Code 或 Codex，這兩款是最受歡迎的編碼代理。它聲稱減少了對它們的依賴。

Niteshift 的 AI 編程雲將根據每個項目的需求在這些模型之間進行路由——包括開源選項和其他模型。

“能夠在 GPT 和雲模型之間切換是很重要的，” Mehmood 説，“每個人都擔心被這些巨頭踩到。”

這個想法讓 Greylock 的 Chen 願意投資。

“隨着前沿實驗室向上發展，客户有機會獲得另一條路徑：將他們的代理與運行基礎設施解耦，” Chen 在接受 TechCrunch 採訪時表示。“Niteshift 正在構建一個平台，使得這一點對編碼代理成為可能，讓客户能夠深入投資他們的開發工具，而不必將自己鎖定在單一模型或代理供應商中。”

更重要的是，Niteshift 並不出售代幣。它出售基礎設施，像雲服務提供商一樣收費，按分鐘計費。

“其他人都在出售勞動力替代智能，” Mehmood 説。“我們出售的是軟件給代理，而不是人類——但我們仍然在這裏出售軟件。”

儘管如此，Niteshift 正在進入一個競爭激烈的 AI 編程工具市場。模型獨立性並不是一個新穎的想法，而 Niteshift 的競爭對手已經有了巨大的先發優勢。其中包括 Cursor，儘管它可能很快會被 SpaceX 收購；Cognition 剛剛以 260 億美元的估值籌集了 10 億美元；亞馬遜 Bedrock；以及剛剛以 13 億美元的估值籌集了 1.13 億美元的 AI 網關平台 OpenRouter。名單還在繼續。

Mehmood 對這一切的回答是創始團隊的深厚背景。Mehmood 和 Branagan 不僅研究了這些問題——他們親身經歷了這些問題，幫助 Datadog 解決了大型工程組織在 AI 生成代碼方面面臨的確切成長煩惱。他表示，團隊需要在真實的生產環境中自主運行、測試和驗證軟件，並且需要由那些在大規模上完成過此工作的人員構建的基礎設施。

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