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title: "Builder.ai的興衰：AI洗白、財務管理不善及生成式AI應用程式開發市場的教訓"
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author: Sammy Fung
published: 2025-06-21T16:20:00+08:00
modified: 2026-01-10T11:23:37+08:00
description: "Builder.ai，一家曾被譽為估值15億美元、接近獨角獸地位的英國初創公司，承諾通過人工智能（AI）革新應用程式開發。其於2025年5月申請破產的戲劇性崩潰，引發了對「AI洗白」、財務管理不善以及生成式AI（GenAI）應用程式開發市場現況的討論。 本月我曾親身跟一名前Builder.ai員工交談了解。綜合我和他的…"
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[![](https://sammy.hk/wp-content/uploads/2025/06/builderai.jpg)](https://sammy.hk/wp-content/uploads/2025/06/builderai.jpg)Builder.ai，一家曾被譽為估值15億美元、接近獨角獸地位的英國初創公司，承諾通過人工智能（AI）革新應用程式開發。其於2025年5月申請破產的戲劇性崩潰，引發了對「AI洗白」、財務管理不善以及生成式AI（GenAI）應用程式開發市場現況的討論。

本月我曾親身跟一名前Builder.ai員工交談了解。綜合我和他的見解，探討Builder.ai的背景、其失敗原因、AI洗白後的GenAI市場現況，以及與1990年代末互聯網泡沫的比較，揭示對初創公司、投資者及更廣泛科技生態系統的關鍵教訓。

## Builder.ai是什麼？

Builder.ai於2016年由Sachin Dev Duggal創立，最初名為Engineer.ai，旨在通過人工智能驅動的無代碼/低代碼平台普及應用程式和網站開發。該公司宣稱其平台讓非技術用戶能像「點披薩一樣簡單」地創建自訂應用程式，其旗艦AI助手「Natasha」被宣傳為能利用模組化代碼庫和自動化技術自主完成應用程式開發。總部位於倫敦，並在印度有重要運營，Builder.ai從微軟、卡達投資局和軟銀等知名投資者籌集了超過4.5億美元資金，達到接近獨角獸的地位。

根據這位前Builder.ai員工，該平台確實能以 AI開發應用程式，特別是針對較簡單的應力。然而，複雜項目例如結合不同第三方應用時，則需要人手干預，印度工程師協助進行整合和自訂工作。

## Builder.ai為何失敗？

Builder.ai於2025年5月破產，前Builder.ai員工認為是營運、財務和策略失誤的結果，而非其AI技術本身的失敗。以下是其崩潰的主要原因，結合前員工的見解和公開報導。

1. **AI洗白與能力誤導**
    Builder.ai大力宣傳其平台為AI驅動，但2019年《華爾街日報》報導揭露其高度依賴印度的人工工程師，約700名位於諾伊達和班加羅爾的員工偽裝成AI回應，以維持自動化的假象。內部文件顯示，高管指示員工隱藏人工參與，在投資者簡報中強調「專有AI」。前員工確認平台能開發應用程式，但複雜整合需人工工程師，這與外界所期待的「無須懂編程、AI為你編程」有所分別，侵蝕了客戶和投資者的信任。2025年《Pragmatic Engineer》文章澄清，Builder.ai使用Claude等大型語言模型（LLM）進行代碼生成，但誇大了自動化能力，加劇了AI洗白爭議。
2. **財務管理不善及收入誇大**
    前員工強調，Builder.ai的失敗主要源於商業和財務運營，而非其AI產品。根據外界報導，公司與印度公司VerSe Innovation進行「循環交易」，通過交換未提供服務的發票，誇大收入高達300%。例如，2024年收入報稱2.2億美元，經審計後修正為5500萬美元，2023年數據則從1.8億美元降至4500萬美元，這導致投資者信心喪失。2025年《Business Standard》報導所述，當債權人Viola Credit扣押3700萬美元時，公司僅剩500萬美元受限資金。對亞馬遜（8500萬美元）和微軟（3000萬美元）的高額債務進一步加劇財務壓力。
3. **產品質量差及客戶體驗不佳**
    儘管具備應用程式開發能力，Builder.ai的應用程式常有錯誤且無法自訂，需手動修復，無法滿足企業對可擴展性或安全性的需求。Trustpilot上的評論突顯了計費問題、項目延遲或未交付及客戶支援差等問題，約25%的評論為一星。前員工承認，複雜應用程式需人工工程師整合，有時導致延遲或質量問題。法律糾紛和退款要求進一步損害了公司聲譽。
4. **高供應商鎖定風險**
    Builder.ai的應用程式在其專有基礎設施上構建和託管，造成顯著的供應商鎖定。當公司倒閉時，非技術型客戶因無法訪問源代碼（source code）而難以遷移或維護應用程式，如2025年Reddit討論串所述，這凸顯了依賴單一供應商且缺乏透明代碼訪問的風險。
5. **領導與治理失敗**
    創始人Sachin Dev Duggal自稱「首席魔法師」，因可疑財務操作及2024年印度一宗洗錢調查而受到審查。他於2025年2月辭去首席執行官職務，由Manpreet Ratia接替，但後者未能扭轉財務困境。董事會未能進行徹底的盡職調查，公司過度擴張至東南亞和中東市場，增加了資金消耗，加劇財務壓力，如2025年《TechSpot》報導。
6. **市場競爭與缺乏差異化**
    Builder.ai面臨來自Bubble、Adalo、OutSystems和微軟Power Apps等成熟無代碼/低代碼平台的激烈競爭，這些平台提供更好的穩定性和支援，如2025年《The Next Web》文章所述。
7. **過度依賴AI熱潮與FOMO投資**
    Builder.ai利用ChatGPT後的AI熱潮，吸引了受「恐錯過」（FOMO）驅動的投資者。微軟等投資者的不足盡職調查，未能發現誇大的能力和財務違規行為，導致公司崩潰時蒙受損失，如2025年《TechCrunch》報導。

## Builder.ai後的GenAI市場現況

Builder.ai的失敗未使GenAI應用程式開發市場脫軌，但改變了其發展軌跡，強調透明度和可持續性。以下是截至2025年6月的市場現況。

1. **強勁增長與投資**
    GenAI市場持續蓬勃發展，全球私人投資從2022年的30億美元增至2023年的250億美元，預計2024年達400億美元，至2027年達1500億美元（CB Insights）。麥肯錫2024年全球調查顯示，71%的企業在至少一個功能中使用GenAI，軟件工程是主要用例。GitHub Copilot、AWS CodeWhisperer和Tabnine等工具加速編碼、原型設計和UI設計，為零售業增加3100億美元的年度價值。
2. **AI洗白的教訓**
    Builder.ai被揭露為AI洗白，使企業和投資者對AI與人工角色的透明度要求更高。其誇大的自動化聲稱促使市場轉向結合AI與人工監督的平台，如OutSystems。2025年VentureBeat調查顯示，60%的科技高管認為超過半數AI初創公司誇大能力，突顯信任問題。
3. **挑戰與風險**
    2025年S&amp;P Global報告指出，42%的AI項目於2025年被取消，較2024年的17%上升，原因包括高成本、數據隱私風險和價值不明確。Builder.ai的8500萬美元AWS債務反映了這些成本挑戰。數據質量差和治理不足阻礙了80%的AI項目，需穩健框架如Informatica的IDMC。Builder.ai客戶的供應商鎖定問題推動了對開源模型（例如Llama 3.1）需求。
4. **競爭生態系統**
    GenAI應用程式開發市場由基礎設施提供商（Nvidia）、模型開發者（OpenAI、Google）和應用平台（Bubble、Adalo）支持。與Builder.ai不同，這些參與者提供透明解決方案。像GPT-4o-mini這樣的小型模型降低計算成本，與Builder.ai的資源密集型做法相反。市場集中有利於巨頭，邊緣化無差異化的初創公司。
5. **未來機遇**
    代理型AI（如IBM watsonx.ai）正獲得關注，承諾可靠的自動化，與Builder.ai的偽AI不同。以人為本的應用（如直觀UI設計）正擴大GenAI的吸引力。技能提升計劃應對工作流失風險，至2028年，44%的技能將受影響（麥肯錫）。
6. **監管與倫理轉變**
    Builder.ai的AI洗白加劇了對監管的要求，歐盟《AI法案》（2024年）和中國AI法規旨在遏制誤導聲稱。LLM計算需求的環境問題推動企業採用節能模型，這是Builder.ai忽略的因素。

## AI洗白與互聯網泡沫的比較

互聯網泡沫（1995–2001年）見證了對互聯網公司的投機投資，許多公司缺乏可行模式，導致2002年市值損失5萬億美元。當前的AI洗白，以Builder.ai為例，與這一時期有驚人的相似之處。

### 為何AI洗白普遍

AI洗白普遍的原因包括：

- **炒作**：ChatGPT的成功推動AI的15.6–25.6萬億美元潛力（麥肯錫），促使公司如Builder.ai以Natasha標榜AI驅動產品。
- **寬鬆定義**：AI的廣泛範圍允許將基本技術標榜為AI，與受管制行業不同。
- **FOMO**：投資者於2023年向AI投入250億美元，忽略Builder.ai的2.2億美元收入誇大聲稱。
- **客戶需求**：76%的企業計劃於2025年採用AI（Gartner），迫使公司宣稱AI能力。
- **競爭**：Builder.ai誇大AI以與Bubble競爭，反映市場飽和。
- **監管薄弱**：新興AI法規使公司如Builder.ai能大膽聲稱而未受即時懲罰。

### 與互聯網泡沫的共通點

1. **誇大承諾**：Pets.com（8250萬美元，2000年失敗）承諾互聯網革命，Builder.ai則宣傳AI應用程式開發，實際依賴人工。
2. **投機投資**：Webvan無盈利卻籌3.75億美元，類似Builder.ai的4.5億美元FOMO投資。
3. **不可持續模式**：Boo.com的1.35億美元網站失敗，與Builder.ai的8500萬美元AWS債務和循環交易相呼應。
4. **市場飽和**：1990年代多個寵物電商網站，類似AI初創公司聲稱相似的GenAI能力。
5. **易受騙性**：公眾對互聯網的信念與對AI的樂觀相似，使Builder.ai的假象得以維持。
6. **市場修正**：2001年納斯達克崩潰（2004年僅48%存活）與Builder.ai的2025年破產一致，預示AI小規模修正（2025年42% AI項目失敗）。

### 差異

- **技術成熟度**：1990年代互聯網新興，2025年AI則基於成熟ML和計算，減少AI洗白的規模。
- **監管**：互聯網公司幾無監管，AI則面臨新法規（如《AI法案》），可能更快遏制洗白。
- **經濟**：互聯網泡沫引發衰退，AI市場則在韌性科技經濟中，減少如Builder.ai失敗的系統性風險。

### 共同教訓

- **盡職調查**：Builder.ai的循環交易和Pets.com的物流失敗強調審查必要性。
- **透明度**：誠實AI聲稱（如亞馬遜的存活）與Builder.ai的假象相反，建立信任。
- **可持續性**：盈利模式比炒作持久，如Builder.ai的3700萬美元扣押和Webvan崩潰所示。
- **修正促創新**：亞馬遜和Google度過互聯網泡沫，OpenAI和Google可能在AI修正後蓬勃發展。

## 結論

Builder.ai的興衰概括了AI洗白和財務管理不善在GenAI應用程式開發市場中的危險。雖然其平台能開發應用程式，如前員工確認，但對複雜任務的人工依賴和誇大的AI能力導致信任喪失。公司破產由收入誇大、高額債務和治理不善驅動，而非AI產品失敗。GenAI市場依然強勁，2024年預計投資400億美元，但Builder.ai的崩潰推動了透明度和可持續性的需求。與互聯網泡沫的相似之處突顯了炒作投資和不可持續模式的風險，但AI市場的成熟性暗示更具韌性的未來。對初創公司和投資者而言，Builder.ai的失敗是一個警示：創新需實質，而非僅靠熱門術語。

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