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客户数量不是核心，能为客户解决的问题数量才是核心。

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如果你接触过“氛围编程”（Vibe coding）、开发过 AI 应用，或许会对 Supabase 的名字感到熟悉。它是全球无数独立开发者最信赖的默认后端之一，也在最近一年里，成了资本热捧的开源巨头。

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都以为让AI查数据省事，结果它答得漂亮你却不敢信。Anthropic最近说这事有解了，靠的是一套和代码无关的「笨功夫」。

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这篇文章想回答几个大家更关心的基础问题：Vector Lakebase 能解决你的什么问题，什么场景下用它最合适，如何用好Vector Lakebase 。

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过去八九年，我们一直在做一件事：把向量数据库从一个很小众的系统方向，做成 AI 基础设施里的关键组件。

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过去，AI 研发基本是一条由人主导的流水线。

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AI行业，最稀缺的抢手货变了。

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数据标注正成为一项更有技术含量的工作。

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最近，创作者平台 Wirestock 宣布完成 2300 万美元 Series A 融资，由 Nava Ventures 领投，SBVP（Sheryl Sandberg 参与创立）、Formula VC 与 I2BF Ventures 参投，公司累计融资规模达到约 2600 万美元。

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Epoch AI最新数据：Anthropic人均年营收900万美元，远超OpenAI的560万和英伟达的510万。一家没上市的AI公司，人效已刷新硅谷全部历史纪录。