一场静悄悄的AI效率革命
当所有人都在谈论生成式AI如何“颠覆”软件开发时，以色列初创公司 Milestone 正在做一件更冷静、也更关键的事：用数据回答一个根本问题——AI到底值不值？
今天，这家公司宣布完成 1000万美元种子轮融资，由旧金山的 Heavybit 和以色列的 Hanaco Ventures 联合领投。Atlassian Ventures、GitHub 联合创始人 Tom Preston-Werner，以及前 AT&T CEO John Donovan 等知名机构与个人也参与了投资。这笔资金不仅验证了市场对AI效率工具的关注，更凸显了一个正在浮现的痛点：企业需要看得见、算得清的ROI（投资回报率）。
不是“用了AI就行”，而是“AI到底带来了什么”
Milestone 的定位很独特：它把自己称为“GenAI 数据湖”。这个说法听起来技术味十足，但背后逻辑却非常务实。
企业每天都在用 GitHub Copilot、Augment Code、Qodo 等代码生成工具，但这些工具究竟有没有提升效率？是加快了功能上线，还是引入了更多缺陷？管理层往往一头雾水。
Milestone 的解决方案是，将 代码库、项目管理数据、团队结构 和 AI工具使用日志 四类数据打通，构建一个统一的分析平台。通过这个平台，像 Kayak、Monday.com 和 Sapiens 这样的客户，可以清晰追踪：
- AI 被使用的频率和场景
- 自动生成代码的缺陷率变化
- 功能交付周期的缩短程度
换句话说，Milestone 让企业不再靠“感觉”判断AI价值，而是用真实数据来量化研发效率的提升。
数据打消疑虑，反而推动更多AI投入
一个有趣的现象是：许多潜在客户最初担心接入平台需要开放全部代码库，存在安全顾虑。但 Milestone CEO 兼联合创始人 Liad Elidan 指出，实际情况恰恰相反。
“在看到数据后，我们的客户没有一个选择停用AI，反而都追加了更多AI工具的授权。” Elidan 说。这说明，一旦企业能清晰看到AI带来的正向影响，他们更愿意加大投入，而不是退缩。
这也揭示了一个趋势：AI的采用正在从“尝鲜”阶段进入“规模化”和“精细化管理”阶段。企业不再满足于“我们用了AI”，而是要问“我们用得对不对”。
技术背后：跨洋协作的学术基因
Milestone 的技术架构由 Elidan 和远在爱尔兰都柏林三一学院任教的首席技术官 Stephen Barrett 教授 共同打造。两人此前多年仅通过远程协作，却成功构建出这套复杂的数据关联系统。
Barrett 教授认为，生成式AI 正在填补团队的产能缺口，未来工程师的角色将从“写代码”更多转向“管理AI产出”。而 Milestone 的使命，正是为这一转型提供数据基础设施——让企业在AI时代，依然能做出基于事实的决策。
专注工程，暂不跨界
值得注意的是，尽管AI正在渗透营销、客服等各个领域，Milestone 目前明确聚焦于工程研发场景。公司已集成 GitHub、Atlassian、Continue、Augment Code 等主流开发工具链，未来将强化企业级安全与合规功能，而非急于拓展至非技术部门。
这或许正是其吸引力所在：不做泛泛的AI分析，而是深耕一个高价值、高复杂度的垂直领域，解决真正棘手的决策难题。
在AI热潮席卷全球的今天，Milestone 提醒我们：真正的价值，不在于用了多少AI，而在于我们是否真的知道它带来了什么。