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AI独角兽爆雷!8年惊天骗局曝光,微软CEO纳德拉竟遭老乡“杀猪盘”
华尔街见闻· 2025-05-31 19:29
从"AI写App像点披萨一样简单"的炫目口号,到背后全是印度工程师"人肉操作"的尴尬真相,再到虚报收入、伪造合同的财务黑洞,这场长达八年的骗局让投 资者血本无归,也给AI热潮下的市场狠狠敲响了警钟。 神话起点:从"点披萨一样简单"到AI独角兽 Builder.ai的故事始于2016年,由创始人Sachin Dev Duggal打造。 这位"简历自带神话滤镜"的印度企业家,14岁组装电脑,17岁为德意志银行开发套利系统,21岁创办估值1亿美元的初创公司。 2016年,他创立了Engineer.ai(后改名Builder.ai), 承诺用AI帮企业构建应用程序,将复杂的软件开发简化为"像点披萨一样简单"的体验。 (图片由豆包AI生成) AI独角兽Builder暴雷背后,是一场印度程序员假扮AI的惊天骗局。 Builder.ai,这个自诩"AI开发神器"的独角兽, 估值一度高达15亿美元,拿下微软、软银和卡塔尔投资局超4.5亿美元融资,却在2025年5月轰然倒塌。 在AI尚未商用、No-Code赛道刚兴起的年代,这个概念直接引爆了投资圈。 从印度创投圈到硅谷,Builder.ai迅速成为"无代码+AI"的当红炸子鸡 ...
AI泡沫操盘实录
虎嗅· 2025-05-29 11:01
Builder.ai破产事件分析 - 公司曾是AI开发工具领域独角兽,获微软、软银等投资方4.5亿美元融资,估值达13亿美元[1][9][10] - 核心产品Natasha AI项目经理被曝实为人工外包团队支撑,技术造假[15][16][17] - 2024年营收预测2.2亿美元与实际5500万美元严重不符,存在系统性财务造假[13][14] - 2025年5月因债务违约导致全球账户冻结,五国同步申请破产[20][21] 公司发展历程 - 2016年以Engineer.ai名义创立,主打"AI自动生成App"概念[4][5] - 2020年更名为Builder.ai,定位为"建造未来"的平台型工具[6][7] - 2023年D轮融资2.5亿美元,估值达12-15亿美元[10] - 创始人2025年2月改任"首席魔法师",被视作危机信号[18][19] 行业AI造假现象 - Nate公司AI购物助手实为菲律宾人工呼叫中心操作[27][28] - Joonko虚构AI招聘匹配能力骗取2500万美元投资[29][30][31] - Innodata将人工模板生产包装成生成式AI平台[32][33][34] - Evolv AI安检系统误报率极高且销售数据造假[35][36][37][38] AI行业投资警示 - 需区分真实AI能力与人工+PPT包装[48][49] - 建议引入第三方AI模型审计机制[54][56] - 建立资金托管与源代码托管制度[51][52] - 强制披露AI技术类型与功能边界[61][58]
15亿美元AI独角兽崩塌,全是印度程序员冒充,只有人工没有智能?微软亚马逊惨遭忽悠
创业邦· 2025-05-25 17:40
公司背景 - BuilderAI成立于2016年,总部位于伦敦和洛杉矶,前身为EngineerAI,创始人Sachin Dev Duggal [13][14] - 公司宣传通过AI平台让非工程师构建复杂应用程序,口号为"让软件开发像点披萨一样简单" [13][20] - 平台名为Builder Studio,配备数字助理Natasha,声称由AI驱动用户体验 [21] 融资情况 - 2018年获得软银子公司Deepcore等投资方2950万美元 [14] - 2022年筹集1.95亿美元,2023年5月由卡塔尔投资局领投2.5亿美元 [16] - 微软作为战略投资者加入,将平台集成到云服务 [17] - 累计融资超4.45亿美元,估值达15亿美元 [7][19] 欺诈行为 - 实际由印度开发人员完成工作,AI仅为营销噱头 [3][22] - 使用传统决策树技术而非自然语言处理,被员工称为"上世纪50年代技术" [28][29] - 向投资人虚报300%营收,提供夸大财务预测 [6][50] 运营问题 - 前员工透露公司长期无法交付项目,客户投诉不断 [34][36] - 压低员工工资,被指为"营销导向而非AI导向" [35] - 代码质量差,开发体验极差,部分代码无法修改 [38] 破产过程 - 2025年5月投资人冻结3700万美元资金,仅剩500万美元可用 [7][47] - 裁减770名员工中的220人,CEO换为Manpreet Ratia [45][56] - 欠亚马逊8500万美元,欠微软3000万美元 [58] - 最终申请破产,成为ChatGPT发布后AI初创公司最大倒闭事件 [7][55] 行业影响 - 事件被类比为"AI界的Theranos",暴露技术承诺与实际能力差距 [71] - 引发对AI领域技术尽职调查必要性的讨论 [67] - 低代码/无代码市场仍保持韧性,预计2028年60%新企业应用使用此类平台 [68]