Vibe coding,一種由 AI 驅動的模式,讓軟體開發者——或任何人——使用自然語言提示而非撰寫程式碼,已不再是矽谷的迷因。 到 2025 年底,它已成為建構軟體最快速的方式之一,大幅降低成本並加速開發。
這個術語由前 OpenAI 研究員 Andrej Karpathy 於 2025 年 2 月提出,描述了一種高階方法,讓 AI 從簡單的提示生成完整應用程式。 它將早期新創公司的資金消耗率降低了多達 85-95%,讓週末建構的 Micro-SaaS 工具能在數天內接觸到付費客戶,並讓百萬美元獨立創辦人的概念從神話變得可實現。
在非洲各地,資金和工程人才的取得歷來限制了創新,其吸引力顯而易見:創意現在能以前所未有的速度從概念轉化為產品。
但速度是有代價的。而這個代價越來越多地以脆弱系統、資料洩漏和信任破裂的形式出現。
這正是奈及利亞 AI 新創公司 Cencori 想要解決的挑戰,該公司將自己定位為「AI 界的 Cloudflare」。
Cencori 於 2025 年 6 月成立,並非源於商業構想,而是出於一種擔憂。聯合創辦人兼技術長 Bola Roy Banjo 將其起源追溯到他在 FohnAI(一個數位安全平台)擔任設計經理的早期工作,於 2024 年在人工智慧(AI)和網路安全的交集處工作。
「AI 的演進速度很快,我們不能盲目信任它的決策,」Banjo 說。「我試圖將網路安全直接融入 AI 系統,以保護整個環境。這就促成了 Cencori。」
由此產生了一個論點:隨著 AI 產品激增,它們將需要一個基礎設施層,就像網際網路需要 Amazon Web Services 和 Cloudflare 一樣。
在 Banjo 看來,未來的 AI 應用程式應該預設內建倫理、安全和可靠性,而非在出現問題後才補充。
「AI 產品會帶來其他問題,包括倫理、安全和資料洩漏,」他解釋道。「有了 Cencori,這些都是內建的。你不必擔心你的 AI 洩漏敏感資料或暴露使用者資訊。」
Banjo 認為,Vibe coding 強大但危險。與依賴視覺編輯器和受限工作流程的無程式碼工具不同,Vibe coding 允許 AI 從提示生成完整的程式碼庫。開發者通常全盤接受輸出,直接將其推送到生產環境。
這種速度是有後果的。
「現在有許多 AI 產品是以這種方式建構的,」Banjo 說。「而且我們已經看到一些案例,Vibe-coded 應用程式將位置、電話號碼和地址暴露到公共網際網路上。」
這些不是理論風險。涉及大型語言模型的資料洩漏持續發生,因為模型無意中洩露嵌入在提示、日誌或訓練資料中的私人或敏感資訊。一個值得注意的例子是 DeepSeek 資料庫洩露事件(2025 年 1 月),其中超過一百萬行日誌資料被洩露,以及 EchoLeak 零點擊攻擊(2025 年 12 月),允許攻擊者發送帶有「隱藏提示」的特製電子郵件。即使是 OpenAI 也警告使用者不要分享個人資訊,承認大型語言模型(LLMs)可能洩漏資料。
Cencori 的方法務實而非哲學性。該平台不試圖抽象地「解決 AI 倫理」問題,而是專注於已知的失效模式。開發者配置必須保護的資料,包括電子郵件、電話號碼、內部記錄,而 Cencori 在基礎設施層級強制執行這些約束。
「我們已經知道 LLMs 會洩漏哪些類型的資料,」Banjo 說。「所以我們基於實際使用案例建構了工具來阻止這種情況。」
如果 Banjo 提供技術願景,聯合創辦人兼營運長 Oreofe Ojurereoluwa Daniel 則提供框架。他將 Cencori 描述為「AI 生產的 Cloudflare」。
正如 Cloudflare 位於網站和網際網路之間,處理安全、可靠性和流量路由,Cencori 將自己定位在 AI 應用程式及其依賴的模型之間。
「大多數 AI 建構者專注於讓某些東西運作,」Daniel 說。「但當使用者開始付費時會發生什麼?你如何保證正常運行時間、安全性和可靠性?」
Cencori 透過充當中介層來回答這個問題。其核心功能之一是跨主要 AI 提供商的自動故障轉移。如果 OpenAI 遇到停機,請求會在沒有開發者介入的情況下重新路由到 Anthropic 或 Gemini。
「這就像電源開關,」Daniel 解釋道。「如果電網的電力中斷,你就切換到發電機。我們的系統為 AI 自動執行此操作。」
這種冗餘使 Cencori 聲稱在其平台上建構的應用程式能達到 99.9% 的正常運行時間,這是 AI 產品從實驗轉向業務的必要要求。
儘管仍主要處於隱形模式,Cencori 已經獲得吸引力。
其平台已嵌入三家 Y Combinator 支持的新創公司的程式碼庫中:Sonarly,一個由 AI 驅動的錯誤檢測平台;1uI,一個用於建構 AI 原生介面的生成式 UI 平台;以及 Laurence,一個用於廣告的 AI「數位大腦」,使用量化模型自動化 Amazon 廣告支出。
Daniel 聲稱,這些部署每週總共處理超過 20,000 個請求。此外,約有十名獨立開發者將 Cencori 用於副專案,創辦人希望其中一些能發展成全面性公司。
風險很高。正如 Daniel 所指出的,安全性差的 AI 平台可能造成不可逆轉的傷害。他引用了私人圖片和個人資料洩露到主流媒體的案例,這些情況本可透過適當的基礎設施控制來防止。
「有了 Vibe coding,這些事件只會增加,」他說。「我們建構 Cencori 就是為了在這些漏洞變成災難之前堵住它們。」
「我們了解非洲的環境,」Daniel 說。「成本很重要。複雜性很重要。我們在建構 Cencori 時考慮到了這一點。」
透過將安全性、可觀察性、可靠性和成本管理整合到單一平台中,Cencori 旨在減少建構者的財務和認知負擔。
根據聯合創辦人的說法,整合需時不到 20 分鐘,這在一個速度決定採用的世界中是一個重要細節。
該公司目前採用自力更生模式,由個人儲蓄以及朋友和家人的支持提供資金,但正在與投資者進行對話以擴展其基礎設施路線圖。
Cencori 押注 AI 創新的下一階段不會由那些單獨行動最快的人贏得,而是由那些讓速度變得安全的人贏得。在一個充斥著 AI 生成程式碼的世界中,能夠持續存在的公司可能是那些不僅建立在感覺上,而且建立在其下堅實基礎上的公司。
