批判性审视Bun的Rust重写

当有人宣称某件事能支撑一家公司的高估值时，我们必须保持审慎（Canny），这一点至关重要。

Bun的重写项目似乎被当作铁证，证明只要付费，AI——尤其是Anthropic的AI——就能以更快速度完成开源维护者的工作。

2026年7月8日，Bun的创始人贾里德·萨姆纳（Jarred Summner）发布了一篇题为《用Rust重写Bun》的文章https://bun.com/blog/bun-in-rust。当时我就心存疑虑，因为此前我已了解过Anthropic的C编译器和Cursor的FastRender浏览器。如今，AI的编码能力背后牵扯着巨额估值，相关营销宣传更是铺天盖地。

不难将Anthropic收购Bun，与选择用Anthropic工具重写Bun这两件事联系起来。贾里德在文中称，2026年5月3日至14日的11天里，他们花费16.5万美元调用Anthropic API完成了重写，并合并到main分支。这相当于日均成本1.5万美元，远超多数开源维护者的承受能力。此外，这个数字还不包括公司Buildkite集群中持续运转的CI/CD系统成本——自所谓的重写“完成”后，这套系统就一直在高速运行。

我为什么要给这两个词加上引号？

7月9日，群聊里一位同行的发言并不意外——他激动地宣称AI时代已经来临，而《用Rust重写Bun》就是时代的号角。于是我决定一探究竟。从9日起，我开始仔细核查相关说法和代码，今天我克隆了Bun的代码仓库：

Receiving objects: 100% (1200304/1200304), 1.23 GiB | 11.97 MiB/s, done.

截至2026年7月27日，距离重写代码合并到main分支已过去六周，项目仍未发布新版本标签。上一个Bun版本标签距今已有11周：

2026-05-12 15:12:49 -0700 (tag: bun-v1.3.14)

Bun上次出现超过一个月的版本空档，还是在2022年10月26日至12月7日期间——当时跳过了11月，间隔六周，版本从v0.2.2更新到v0.3.0：

2022-12-07 00:37:40 -0800 (tag: bun-v0.3.0)
2022-10-26 21:06:02 -0700 (tag: bun-v0.2.2)

7月9日，robobun（可作为Claude代码生成PR的代理）的未合并PR数量为1277个。截至7月27日，这个数字已增至2475个。我无法百分百确定，但据观察，通过Buildkite检查并合并到main分支的流程大约需要40分钟（有时甚至长达一个半小时）。按这个速度，要合并完所有Claude生成的PR，需要持续运行流水线86天。

说句公道话，并非所有PR都涉及Rust代码，因此有必要进一步调查。我随机点开了几个PR，发现其中一些经过了极其详尽的评审https://github.com/oven-sh/bun/pull/34660https://github.com/oven-sh/bun/pull/28932https://github.com/oven-sh/bun/pull/34467。

这时我开始怀疑，重写的大部分成本并未体现在账面上。虽然日均1.5万美元的API调用费已让我咋舌（或许是我孤陋寡闻，这个费用可能算低的），但我还没看到Buildkite的CI/CD成本数据。而且正如你从上方链接https://github.com/oven-sh/bun/pull/34660中所见，部分PR是由Anthropic员工提交的。分析数据后我发现，该项目仍在消耗更多Claude额度，且Anthropic员工的参与度也在提升：

我的一个假设是，贾里德·萨姆纳在重写期间的提交也使用了Claude。

很明显，重写启动后Claude的使用量出现了大幅飙升。而现在，Anthropic员工和Robobun在Rust代码上的参与度正持续提高：

值得一提的是，参与项目的Anthropic员工似乎保持着不错的工作与生活平衡，周末会休息。但现在看来，这样的日子已经结束了。项目似乎在筹备着什么，但新版本标签仍遥遥无期。

在我看来，我们绝不能轻信“重写已完成”或“仅花费16.5万美元”这类说法。Bun团队从未直接宣称过这些，但我确实听到不少人激动地将这次重写当作某种“证明”。我依然认为，面对支撑高估值的宣称，我们必须保持审慎。Anthropic正在内部测试这套AI工具，项目仍在推进，且Anthropic员工直接参与其中。假设重写至今仍保持日均1万美元的成本，总花费已接近80万美元。

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我绝非排斥AI的保守派。我在机器学习和AI领域的工作，是我职业生涯中最引以为傲的部分。但当前这轮AI炒作，是我见过最离谱的一次。2015年，我还得苦苦说服管理层，让他们理解一个在量化任务上表现优于人类的黑箱线性模型，确实就是更出色。如今情况完全反转，管理层对AI深信不疑，恨不得把它用到所有地方。而有些公司的估值，就建立在“AI将接管一切”的假设之上：

我想用最微小的声音，问出一个关于商业项目最核心的问题：这笔钱花得值吗？这些公司真配得上如此高的估值吗？

这场炒作何时才会结束？

附：Anthropic的C编译器https://github.com/anthropics/claudes-c-compiler和Cursor的FastRender浏览器https://github.com/wilsonzlin/fastrender已经数月没有提交新代码了。

再附：我正在寻找工作https://www.linkedin.com/in/thomas-lockwood-3048b056/。