8月12日，据TechCrunch报道，为GitHub Actions提供持续集成（CI）基础设施的Blacksmith完成4500万美元B轮融资，估值达到5.5亿美元。不到一年前，这家公司的估值还只有约6000万美元，涨幅接近十倍。Blacksmith不生产AI模型，也不帮程序员写代码，它做的是AI把代码写出来之后的事情：跑测试、做构建，确认这些AI生成的代码能否安全进入真正的软件。
Blacksmith的估值暴涨，根源在于AI编程工具带来的代码产量爆发。2025年9月，公司在宣布A轮融资时披露，过去一年里，在排除开发者人数增长的影响后，其现有客户运行的持续集成任务量平均每个季度增长60％。公司把这归因于Coding Agent的普及：人类程序员一天只有24小时，代码产量存在物理上限，但AI Agent不需要下班，也不需要睡觉，还可以调度多个Subagent并行处理任务。
这种变化正在重塑软件开发的流程。Claude Code负责人Boris Cherny今年6月在Fortune Brainstorm Tech大会上表示，自己已经8个月没有手写过一行代码，取而代之的是管理一支越来越庞大的Agent队伍。他透露，大会当天早上同时管理着“几百个”Agent，有些时候这个数字会变成几千甚至几万个。
OpenAI也做过一个颇为极端的实验。2025年8月底，一个最初只有3名工程师的团队从空白代码库开始，用Codex开发内部软件，人类不直接写代码，应用逻辑、测试、CI配置、文档、可观测性和内部工具全部由Codex生成。五个月后，代码库膨胀到约100万行，期间完成了约1500个代码合并请求。OpenAI估算，同样的工作量如果全部由人类手写，大约需要十倍的时间。该团队还观察到，单次Codex任务经常连续工作超过6个小时，很多时候人已经睡了，Agent还在继续干活。
代码生产的上限开始脱离人类的工作时间，但新的瓶颈随之出现。OpenAI在实验中写道，随着代码吞吐量增加，他们遇到的新瓶颈变成了“人类QA能力”。这个团队每周五要拿出整整一天清理所谓的“AI slop”——AI写出的那些质量不佳的代码，它们通常来自Agent快速生成代码时带来的副作用，比如重复或错误的实现模式、不一致的代码风格，以及在系统中不断累积的技术债。后来，OpenAI把代码清理工作也交给了Agent，让后台Codex任务定期扫描代码库、自动提交重构PR，大量代码Review也开始由Agent之间互相检查，人类只在需要判断时介入。
AI同时出现在生产线两端：一边疯狂生产代码，另一边帮人寻找问题。但中间那些必须实际跑完的测试、构建和CI任务并没有消失。Blacksmith对此写了一句直白的话：如果每一次代码修改仍然需要一个小时才能测试完，那么一个比人类快100倍的Coding Agent也没有太大意义。
要理解Blacksmith的估值为何能在不到一年内从6000万美元涨到5.5亿美元，需要先弄清楚这家公司的业务。一段代码从程序员手里写出来到真正出现在用户设备上，中间还有很长的路：确认能正常编译、运行自动测试、验证修改没有破坏其他功能。这些事情通常被组织成一套自动流水线，程序员每提交一次代码，机器就自动拉取代码、重新构建软件、运行测试并检查结果，这套流水线就是持续集成（CI）。GitHub Actions是最常见的CI工具之一，Blacksmith做的是这套流水线下面的“执行层”——GitHub Actions规定“要跑哪些测试、按什么顺序跑”，Blacksmith提供真正执行这些任务的计算环境。
Blacksmith最初的卖点是让GitHub Actions跑得更快、更便宜。按照公司的说法，它使用高单核性能CPU、本地缓存和NVMe存储运行任务，大部分CI任务速度可以达到GitHub托管服务器的约2倍，一些Docker构建在缓存生效后可以获得更大的加速。开发者迁移可能只需要修改一行GitHub Actions配置。
AI编程恰好把CI最不起眼的地方变成了优势：过去程序员一天提交几次代码，CI就跑几次；现在Agent可以持续修改代码、反复尝试，还能并行调用Subagent，每一次修改都会触发新一轮构建、测试和验证。AI没有消灭软件开发的瓶颈，它只是把瓶颈从“这个代码到底怎么写”推到了“这么多代码到底怎么验”。在代码产量持续攀升的背景下，CI基础设施的价值正在被重新评估。
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