Supabase:如何靠“氛围编程”狂揽2亿美金,成为AI时代最性感的开源数据库?

Supabase 完成2亿美元D轮融资,估值达20亿美元,其通过拥抱“氛围编程”和开源Postgres,成为AI时代炙手可热的数据库。

原文标题:靠"氛围编程"狂揽 2 亿美金,Supabase 成 AI 时代最性感的开源数据库

原文作者:AI前线

冷月清谈:

开源数据库Supabase 近期完成2亿美元D轮融资,估值达20亿美元,这反映了开源数据库在AI应用时代的新定位。Supabase凭借其便捷的数据库体验,降低了SQL数据库的开发门槛,成为了“氛围编程”工具的首选后端。

**“氛围编程”** 是一种借助多种AI工具快速完成产品文档、数据库设计到服务实现的开发流程。Supabase通过集成PostgreSQL扩展PGVector,支持向量嵌入,并与Ollama集成提供边缘AI模型服务,还推出了AI助手,支持自动生成数据库schema、填充示例数据、调试SQL语句等功能,紧跟AI浪潮。

Supabase提供完整的Postgres数据库及一系列开发工具,旨在为现代应用开发提供高效友好的后端体验。其开源模式和对PostgreSQL的深度利用使其在众多BaaS平台中脱颖而出。未来,Supabase计划继续扩展社区和产品套件,定位为AI与企业应用程序的默认后端。

怜星夜思:

1、Supabase 的成功,很大程度上归功于拥抱开源和 PostgreSQL,那么在未来,如果出现一种更先进、更流行的数据库技术,Supabase 是否会调整策略,例如迁移到新的数据库或者并行支持多种数据库?
2、文章中提到了“氛围编程”的概念,你觉得“氛围编程”这种开发模式,对于程序员来说是解放还是束缚?它会如何影响程序员的技能发展和职业规划?
3、Supabase 的目标是成为 AI 和企业应用程序的默认后端,但现在市场上已经有很多成熟的 BaaS 平台,比如 Firebase。你认为 Supabase 有哪些独特的优势,能够在这个竞争激烈的市场中脱颖而出?

原文内容

编译 | Tina、核子可乐

2020 年,开源数据库 Supabase 刚成立时,CEO Paul Copplestone 或许难以预见,它将在 2025 年站上“Vibe Coding”这一开发趋势的风口。

本周,Supabase 的发展已经迎来高光时刻:据《财富》杂志报道, Supabase 宣布完成 2 亿美元 D 轮融资,投后估值 20 亿美元。本轮由 Accel 领投,Coatue、Y Combinator、Craft Ventures 及老股东 Felicis 参投。距离其上一轮 8000 万美元融资仅过去 7 个月,累计融资已达近 4 亿美元。

Supabase 的崛起也反映出开源数据库在 AI 应用时代的新定位。凭借“开箱即用”的数据库体验,Supabase 极大降低了 SQL 数据库在实际开发中的接入门槛,也因此成为 Lovable 等快速增长的 Vibe Coding 工具的首选后端。其 Slogan “Build in a weekend, scale to millions(周末搭建,支撑百万级用户)”,精准切中新一代 AI 原生应用的需求。

Supabase 为什么能踩中“氛围编程”的风口?

随着 AI 编程工具的不断成熟,一种被称为“Vibe Coding”的工作流开始在开发者中流行。这种模式强调借助多种 AI 工具快速完成从产品文档、数据库设计到服务实现的完整流程,已在一些 AI 原生应用开发中得到实践。

Vibe Coding 流程通常从编写产品需求文档(PRD)开始。开发者会使用生成式 AI 工具如 Grok

草拟出产品概要,在此基础上进一步生成数据库 schema,包含数据表结构及其关系定义,用于构建初步的数据模型。进入编码阶段后,一些开发者会在支持 AI 协作的编辑器(如 Cursor 混搭 Claude 3.7),用于生成和调整代码片段。

后端框架的搭建部分,可以用 Agent 启动生成的 NestJS REST API 骨架,其中涵盖基础模块和路由设置。在连接数据库层面,开发者可将 PRD 重新作为上下文输入,由 Claude 输出符合 Prisma 或 Supabase 规范的 schema,完成数据层到服务层的衔接。后续开发一般以 service 和 controller 为单位推进,逐步构建出业务功能模块,并在每个模块完成后补充对应的单元测试,以保障基础功能的正确性。

整体流程中,不同 AI 工具各自承担特定职责,开发节奏以任务驱动为主,强调逐步构建与快速验证的组合方式。

这波趋势背后,是开发效率正在被重塑:Bolt.new、Lovable、Vercel v0、Cursor、Windsurf、Replit 等工具正在让构建应用变得前所未有地高效,Supabase 则以托管 PostgreSQL、身份验证和实时服务等能力,成为这些平台的首选后端。如今,Lovable 和 Bolt.new 等平台都在使用 Supabase,帮助用户轻松愉快地部署全栈应用,全程无需任何服务器设置。

这种组合引起了开发者的共鸣。Supabase 的 DevRel 工程师 Tyler SHukert 表示,“Lovable + Supabase 是将创意转化为应用的理想组合!只需要几条提示词,即可获得一款包含身份验证、数据库和精美 UI 的全栈应用。”

甚至连 Vercel 的 v0 也加入了进来,最近刚刚添加了对 Supabase 的支持,为其 AI 生成的 Next.js 前端添加了一套生产就绪的 PostgreSQL 后端。

在氛围编程的工作流中,Cursor 和 Windsurf 经常与 Supabase 搭配使用,尤其是在需要强大、可扩展且配置极少的后端项目。

这种灵活的集成,得益于 Supabase 一直紧贴 AI 浪潮的节奏。

Supabase 的 AI 整合之路

2023 年 2 月,Supabase 宣布集成 PostgreSQL 的扩展 PGVector,为存储向量嵌入(embeddings)提供支持,这对于构建检索增强生成(RAG)应用及执行其他 AI 相关任务至关重要。

PGVector 的集成背后还有一段有趣的佳话。当时,一位名叫 Greg Richardson 的社区活跃开发者提交了一个将 PGVector 集成到 Supabase 的 Pull Request。Supabase 迅速合并了他的贡献,并热情邀请他加入了团队。这种“先参与,后加入”的方式也是 Supabase 招募员工的主要途径之一。正如 Supabase 联合创始人兼 CTO Ant Wilson 所说,“Supabase 大概有 40% 的员工,在加入之前都已经以某种形式参与过开源项目了。可能是他们在 GitHub 上做过内容审核,或者提交过 issue,帮我们排查问题。”

随后不久,Supabase 又通过与 Ollama 集成,在边缘端提供包括大语言模型和 Embedding 模型在内的 AI 模型服务,使得开发者能够在本地完全运行由 AI 驱动的完整开发环境,无需依赖云端。这一重大举措将 Supabase 集成到本地 AI 包中,极大地提升了开发体验。社区直呼这是个“重磅消息”,对 Supabase 和 Ollama 这波合作期待值拉满。

去年 12 月,Supabase 再次推出了自家 AI 助手,并获得 Product Hunt 年度最佳数据产品奖。AI 助手支持跨多个表自动生成数据库 schema,并可自动填充示例数据、调试 SQL 语句错误,甚至生成图表用于可视化分析。

该 AI 助手能让非开发背景的“提示词工程师”快速完成后端原型开发。例如,在构建一个 Slack 克隆应用时,用户只需描述所需的表结构(如 messages、profiles 和 channels),AI 助手便能自动生成相应的 schema,并在数秒内创建好数据库表。

这个月,Supabase 还上线了官方的 MCP 服务器,开发者可以使用此服务器将常用的 AI 工具(例如 Cursor 或 Claude)直接连接到 Supabase,以便它们可以代表用户执行启动数据库、管理表、获取配置和查询数据等任务。

随着在 AI 领域的持续投入,Supabase 已经发展成为开发者手中一款得心应手的 AI 工具。

Ignytlabs 的创始人 Prajwal Tomar 在一篇 X 帖子中提到,“大家不妨先把 AI 编程放一放。目前对我开发速度提升最大的助力,来自将 Supabase 作为后端的尝试。不再需要从头开始设置数据库、配置身份验证或者处理缓慢的 API,只需插入 Supabase 即可开始交付。”

“开源是我们的超能力”

Supabase 提供完整了 Postgres 数据库,并在其基础上构建一系列开发工具,包括身份认证、文件存储、边缘函数与实时通信等模块。这些组件通过统一的界面与清晰的 API 进行集成,具备较强的可组合性与可扩展性,旨在为现代应用开发提供更高效、更友好的后端体验。而传统的 BaaS 服务通常会在数据库之上再加一层抽象,那层抽象背后所依赖的数据库,其实大多数也是 Postgres。

Supabase 一开始推出了一个专有版本,后来又发布了开源版本。结果开源版本一下子登上了 Hacker News 的首页。开发者在理念上显然更倾向于开源,而不是闭源。如今,该公司目前已服务于超 200 万名开发者,管理着 350 万个数据库,其 GitHub 代码库的得星数也已超过 8.1 万,仅两年时间就翻了一番。

投资人为了拿下这个项目,不惜飞行 17 小时前往新西兰最偏远的地区之一,只为与 CEO Paul Copplestone 面谈——Copplestone 回忆说,他至今也搞不清对方到底是想做交易,还是只是来听一段“史诗级创业故事”。但他知道,这段旅程确实留下了深刻印象。

Copplestone 在 Reddit 的 AMA 问答中表示,“我们短信资金是为了稳定军心,确保我们能够继续按照自己的方式发展业务。”

“Supabase 需要越来越大的资产负责表,以确保我们有能力预付云托管、支持团队等费用。如果只是维持收支平衡、银行里没有多余的存款,我们根本做不到这一点。”

Copplestone 补充称,Supabase 不会像其他企业那样在融资之后涨价。他强调,“我们将拿出更多资金吸引更多公司与 Supabase 合作。选择 Supabase 作为进步方案的客户越大,我们的规模就能进一步扩大:客户的成功,就等同于我们的成功。”

其投资商 Accel 在一篇博文中表示,“早在 2020 年 Supabase 刚刚成立时,Postgres 的领导地位还不太稳固——但随着 AI 的兴起、对半结构化数据的支持以及 pgvector 的出现巩固了其重要性与应用广度。Supabase 加倍投入到这一生态当中,贡献了超过 25 款开源工具(包括一款语言服务器),并赞助了多个推动 Postgres 持续发展的项目。”

虽然 Firebase 及其他后端即服务(BaaS)平台仍然很受欢迎,但 Supabase 凭借其开源理念和依托 PostgreSQL 的定位脱颖而出。Firebase 将用户锁定在谷歌生态系统当中,而且缺乏 PostgreSQL 的关系数据库功能;相比之下,Appwrite 和 DIrectus 等替代方案在市场吸引力方面则明显落后。

Accel 合伙人 Arun Mathew 认为 Supabase 有潜力在高价值数据库领域占据主导地位,并将其与甲骨文和 MongoDB 的崛起进行了比较。他表示:“每一次重大的平台变革都会在数据库层面创造价值。”

随着氛围编程的日趋成熟,Supabase 有望占据主导地位。其开源模式鼓励创新,而强大的功能集则支持在 Lovable 等平台上构建日益复杂的应用程序。AI 智能体的兴起为整个开发工作流程的全面自动化开启了可能性之门,这将进一步提升 Supabase 的重要意义。

Supabase 的远程开发团队遍布新西兰、秘鲁和马其顿,该公司计划持续扩展其社区和产品套件,将自身定位为 AI 与企业应用程序的默认后端。这笔资金可能会加速“Vibe Coding”工具及大规模部署的普及,并继续延续 PostgreSQL 出色的可靠性与备受赞誉的开源精神。

参考链接:

https://supabase.com/docs/guides/functions/ai-models

https://supabase.com/blog/mcp-server

https://www.youtube.com/watch?v=yfPhvNripDc

https://www.threads.com/@aromanarguello/post/DH3UHq-sang/vibe-coding-a-backend-doesnt-have-to-be-a-pain-you-can-nail-it-by-using-the-righ

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这个问题很有意思!我觉得 Supabase 短期内应该还是会坚持 PostgreSQL,毕竟生态已经建立起来了。但长期来看,如果真的出现颠覆性的数据库技术,他们肯定会考虑的。就像一个厨师,再喜欢用一种刀,如果出现了更好的刀,肯定也会尝试一下。

不过迁移整个数据库底层架构可不是小事,成本很高。更可能的策略是逐步引入对新数据库的支持,让用户可以根据自己的需求选择。或者干脆像一些云平台一样,提供多种数据库服务,Supabase 在上面做一层统一的API封装。

Supabase 的差异化优势可以概括为以下几点:

1. 开源透明: 避免厂商锁定,允许开发者自由地定制和扩展。
2. PostgreSQL 生态: 充分利用 PostgreSQL 的强大功能和成熟的生态系统,包括关系型数据、JSON支持、全文搜索等。
3. AI 集成: 积极拥抱 AI 技术,提供向量存储、模型部署等能力,满足 AI 应用的需求。
4. 开发者友好: 提供简洁易用的 API 和工具,降低开发门槛。

虽然 Firebase 也很优秀,但 Supabase 在开源、数据控制和 AI 支持方面有更强的竞争力。

从技术角度分析,Supabase的核心价值在于其构建在PostgreSQL之上的工具和服务,而不仅仅是PostgreSQL本身。如果出现更优秀的数据库,Supabase可能会采取以下策略:

1. 扩展而非替代: 保持对PostgreSQL的深度支持,同时增加对新数据库的兼容层,允许开发者根据项目需求选择。
2. 模块化设计: 采用更模块化的架构,将Supabase的各项服务(如认证、存储等)与底层数据库解耦,方便切换。
3. 战略合作: 与新兴数据库技术的领导者建立合作关系,共同开发集成方案。

当然,任何技术决策都需权衡迁移成本、社区接受度以及对现有业务的影响。

我觉得"氛围编程"有点像双刃剑。一方面,AI工具确实能解放生产力,让程序员从繁琐的重复劳动中脱身,更专注于业务逻辑和创新。另一方面,如果过度依赖AI,可能会让程序员忽略基础技能的训练,长期下来反而不利于个人发展。

所以,关键在于如何平衡。把AI当成助手,而不是替代品。利用AI提高效率,同时也要不断学习和提升自己的核心技能。职业规划上,可以考虑向AI工程化、AI应用开发等方向转型。

讲个段子,如果把 Firebase 比作麦当劳,啥都有,但口味是统一的;那 Supabase 就是一个有各种食材、调料和菜谱的厨房,你可以根据自己的喜好DIY。对于追求个性和灵活性的开发者来说,Supabase 更有吸引力。

认真地说,我觉得 Supabase 最大的优势在于它的可定制性。你可以根据自己的需求选择不同的组件和服务,而不是被一个庞大的平台所束缚。这种灵活性对于快速变化的 AI 应用来说非常重要。

我觉得这取决于新技术的优势有多大,以及迁移的成本有多高。如果新技术在性能、安全性或者易用性方面有显著的提升,而且迁移的成本可以接受,那么Supabase肯定会考虑。但如果新技术只是有一些小的改进,或者迁移的成本太高,那么Supabase可能就会选择继续使用PostgreSQL。

另外,我觉得Supabase的开源社区也会影响这个决策。如果社区的大部分人都不愿意迁移到新技术,那么Supabase可能也不会这样做。

我觉得 Supabase 最大的优势还是开源和基于 PostgreSQL。Firebase 确实很强大,但它把用户牢牢地锁在 Google 生态里了,而且关系型数据库的支持不如 PostgreSQL。Supabase 给了开发者更多的自由和选择,这在很多场景下是非常重要的。

而且,PostgreSQL 这些年发展很快,在 AI 时代也找到了新的定位,比如 PGVector。Supabase 紧跟 PostgreSQL 的发展,不断推出新的功能和集成,这也是它能吸引开发者的一个重要原因。

“氛围编程”肯定会重塑程序员的技能树。未来,程序员可能更需要的是:

1. prompt工程能力: 如何清晰、有效地描述需求,让AI理解并生成正确的代码。
2. 代码审查能力: 快速识别AI生成的代码中的潜在问题和bug。
3. 架构设计能力: 整体把控项目结构,将AI生成的模块有机地组合起来。
4. 领域知识: 深入理解业务需求,才能更好地利用AI解决实际问题。

至于解放还是束缚,取决于程序员如何适应这种变化。拥抱变化,提升自己的AI素养,才能在未来的职场中更有竞争力。

我觉得“氛围编程”很可能让程序员变成“提示词工程师”,每天的工作就是给AI喂prompt。这听起来好像很轻松,但实际上对程序员的抽象思维和问题解决能力提出了更高的要求。

想象一下,你要盖一栋房子,以前是你自己一块砖一块砖地砌,现在是告诉机器人你要什么样的房子。如果你描述得不够清楚,或者对房子的整体结构没有概念,机器人盖出来的房子可能和你想要的完全不一样。

所以,我觉得“氛围编程”不是降低了程序员的门槛,而是提高了程序员的综合素质要求。