AI 寫完程式之後呢？YC 新創 InsForge 與台灣 Zeabur，搶攻 AI 原生基礎設施新戰場
AI coding agent 正在改變軟體開發流程，但真正的瓶頸已不只是「能不能寫 code」，而是 AI 寫完程式後，誰來幫它處理資料庫、登入系統、儲存空間、後端服務與部署上線。
YC P26 新創 InsForge 與台灣雲端部署平台 Zeabur，剛好代表這波趨勢的兩個切面。InsForge 把自己定位為給 coding agent 使用的 backend platform，讓 AI agent 能端到端操作 database、auth、storage、compute、hosting 與 AI gateway。
根據 InsForge 官方 GitHub，InsForge 定位為一個開源、all-in-one 的 agentic coding 後端平台，提供 database、auth、storage、compute、hosting 與 AI gateway，讓 coding agent 可以端到端建立 full-stack app。
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Zeabur 則從「一鍵部署」切入，主打讓被 AI 賦能的新時代開發者，不需要理解 AWS、GCP 或伺服器設定，也能把 AI 寫出的應用放到雲端長時間運作。
InsForge 是什麼？給 coding agent 用的後端平台
InsForge 的核心敘事很直接：現有後端平台大多是為人類開發者設計，而不是為 AI agent 設計。
在傳統流程中，開發者要自己建立資料庫、設定 authentication、開 storage bucket、部署 serverless function、串接 AI model gateway，再把這些狀態與密鑰告訴 coding agent。但 coding agent 真正需要的，不只是 SDK 文件，而是可以直接讀取、修改、部署與驗證後端狀態的統一介面。
InsForge 因此提供兩種 agent 操作介面：第一是 MCP Server，可讓任何 MCP-compatible agent 把 InsForge 的後端操作當作 tools 呼叫；第二是 CLI + Skills，讓雲端版本的 coding agent 可直接透過 terminal 操作 InsForge。
不只寫 code：agent 可讀取後端狀態、部署 function、建立 bucket
InsForge 與一般 BaaS 最大差異，在於它不是只提供後端服務，而是把後端服務包裝成 agent 能操作的 primitive。
根據 GitHub 說明，coding agent 可透過 InsForge 讀取後端 context 與 state，例如文件、schema、metadata、已部署 function、bucket 內容、auth 設定、runtime logs。這些資訊能讓 agent 在寫 code 後，自行驗證結果、定位錯誤，並在壞掉時進行 debug。
同時，agent 也能直接配置後端 primitive，包括部署 edge functions、執行 database migrations、建立 storage buckets、設定 auth providers，以及配置其他 backend resources。
目前 InsForge 的核心產品包含 Authentication、Postgres relational database、S3-compatible file storage、Model Gateway、Edge Functions、Compute private preview，以及 Site Deployment。
InsForge 想做的不是「幫人類工程師少點幾個按鈕」，而是讓 agent 可以像一位後端工程師一樣，直接接管後端建置與操作流程。
一個 prompt 做出 URLbox clone：從截圖、資料庫到 2GB server 部署
官方 Demo 影片中，開發者先在 coding agent 中安裝 InsForge CLI 與 skills，接著 agent 就能理解並使用 InsForge 的後端 primitives。示範應用是一個名為 snap 的 URLbox clone：使用者輸入一個 URL，後端會在 server 中開啟 Chromium，透過 Playwright 擷取網頁截圖，並在約兩秒內回傳 PNG。
這個 demo 的重點不是「截圖服務」本身，而是整個 full-stack app 從 API key、使用者註冊、database、storage bucket、thumbnail bucket、原始檔案 bucket，到部署一台 2GB memory backend server，都由 coding agent 透過 InsForge 完成。開發者最後總結，自己只用一個 prompt，就 one-shot 做出整個 full-stack application。
這也是 InsForge 最想打的產品痛點：AI coding agent 已經可以產生大量前端與後端程式碼，但如果部署、資料庫、storage、auth、server runtime 仍需要人類手動串接，agentic development 就會卡在「寫得出來，但跑不起來」的階段。
六次申請 YC 才成功：從月收 300 美元到 Launch Week 爆紅
InsForge 的另一條故事線，是它進入 YC 的過程。
共同創辦人兼 CEO Hang Huang 在官方部落格寫道，團隊總共申請 YC 六次、收到六封 rejection email，最後是在第六次被拒後，靠後續 traction 把 rejection 變成 admission offer。
前兩次申請時，團隊自認還像是在「表演創業」：做著自以為使用者會想要的東西，卻沒有真正跟使用者對話。到了 InsForge 這個 idea，團隊連續申請四次，雖然每次會調整敘事，但始終沒有放棄這個方向，原因是他們相信「讓 AI 處理一切」會是未來。
第五次申請時，InsForge 終於拿到 YC interview，但最終仍被拒。原因是當時公司月收入只有 300 美元，YC partner 認為團隊還沒有清楚證明如何賣進 enterprise。這次拒絕後，InsForge 沒有立刻 pivot，而是回頭做了 20 場深度使用者訪談，發現真正愛用 InsForge 的不是大型企業，而是 AI-native 小團隊與新創。
之後，團隊把獲客重心放到 X 上 build in public，兩個月內把 hosted databases 數量從 2,300 個拉到 4,000 多個。但第六次 YC interview 後，他們仍再次被拒，理由是 devtool / backend 類別太擁擠，AWS、Railway、Supabase 等 incumbents 太強，InsForge 尚未證明自己有足夠 moat 或 escape velocity。
真正翻盤點，是團隊決定模仿 devtool 公司常見的 Launch Week。他們花 30 天準備 InsForge Launch Week 1，最後在 X 上獲得超過 150 萬 impressions，登上 Product Hunt 第一名，也成為 GitHub Trending 第一名，一週增加超過 3,000 顆星。隨後 YC 的 Andrew Miklas 主動聯繫團隊，表示「你們取得巨大進展，我想和你們合作」，InsForge 最終加入 YC P26 batch。
Zeabur：台灣新創押注 AI 時代的一鍵部署需求
Zeabur 則是另一個角度的答案。
鏈新聞先前報導，Zeabur 是由台灣創業者林沅霖創辦的雲端部署平台，原名 Zeebird，主打讓開發者用更簡單的方式把應用部署到雲端。它切入的痛點不是「AI agent 如何操作 backend primitives」，是「AI 幫一般人寫完程式後，這些人根本不知道怎麼部署」。
Zeabur 創辦人林沅霖也把目標客群描述為被 AI 賦能的「新時代開發者」：這些人可能不是傳統工程師，甚至連伺服器、部署、雲端主機是什麼都不熟，但 AI 已經可以幫他們寫出 bot、網站或小型服務。問題是，當電腦一關，程式就停止運作，他們下一個問題就會變成：「怎麼讓它 7×24 小時活著？」
Zeabur 想做的，就是把 AWS、GCP、伺服器規格、防火牆、環境變數、部署流程等複雜細節，壓縮成對新手友善的一鍵部署體驗。這使得 Zeabur 的定位與 InsForge 有所不同：InsForge 更像是給 coding agent 的後端作業系統；Zeabur 則更像是給 AI 時代新開發者的一鍵上雲平台。
從畢業專題到 500 Global 領投，Zeabur 拿下 200 萬美元種子輪
Zeabur 的創業故事也具備典型 AI 時代開發者工具敘事。Zeabur 起點來自林沅霖的大學畢業專題，最初是為了解決自己接案時遇到的部署痛點。後來這個產品逐漸變成創業項目，並完成由美國知名創投 500 Global 領投的 200 萬美元種子輪融資，折合約新台幣 6,400 萬元；當時 Zeabur 註冊用戶已突破 10 萬人，付費用戶約 5,000 人。
Zeabur 官方部落格也確認，本輪融資由 500 Global 領投，Baidu Ventures、台灣 AVA Angels，以及早期投資人 MiraclePlus 共同參與。
這個投資組合也很值得注意。500 Global 代表矽谷資本對「AI 時代部署需求」的認可；AVA Angels 則代表台灣本地天使投資網絡支持；Baidu Ventures 與 MiraclePlus 則讓 Zeabur 具備更廣泛的亞洲開發者工具資源。
InsForge 與 Zeabur 的差異：一個服務 agent，一個服務新時代開發者
如果把 InsForge 與 Zeabur 放在同一張圖上，兩者其實不是完全重疊的競爭對手，而是 AI 開發工作流中不同位置的基礎設施。
InsForge 解決的是 agent 操作後端 的問題。它假設未來 coding agent 會是主要開發者，因此平台必須能讓 agent 讀取狀態、配置資源、部署 function、檢查 logs、debug runtime。它的關鍵詞是 agent-native backend。
Zeabur 解決的是 AI 生成應用如何部署的問題。它假設 AI 會讓更多非傳統工程師也能寫出應用，因此部署平台必須降低雲端門檻，讓不懂 AWS、GCP 或 DevOps 的人，也能把產品放到線上。它的關鍵詞是 one-click deployment for AI-era builders。
兩者共同指向同一個趨勢：AI coding 普及後，軟體開發的 bottleneck 會往後移。過去瓶頸是「我不會寫程式」；現在 AI 讓程式碼生成變簡單，瓶頸就變成「我不知道怎麼讓它穩定運作」、「我不知道怎麼接資料庫」、「我不知道怎麼部署」、「我不知道怎麼讓 agent 自己處理 infra」。
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