Theorem wants to stop AI-written bugs before they ship — and just raised $6M to do it

为应对AI生成代码激增带来的软件验证危机，本项目旨在研发一款基于深度学习的智能代码审计SaaS平台。平台通过静态分析、动态模拟及合规性检查三重引擎，自动识别AI生成代码中的安全漏洞、逻辑错误与合规风险，填补关键基础设施领域的“监督差距”。项目采用《精益创业》方法论，通过MVP快速验证核心假设，以订阅制实现商业化。

面向金融、能源、电信等关键基础设施领域的高合规性软件开发商，提供精准、可解释的AI代码审计服务。定位为“AI代码的自动安全合规官”，区别于通用代码托管平台，专注于AI生成代码的深度风险检测与溯源。

• 智能代码风险扫描引擎
• 合规性规则库（支持ISO 27001、NIST、GDPR等）
• 风险可视化与可解释性报告
• CI/CD管道无缝集成插件
• 团队协作与审计追踪面板

企业加速采纳AI编程工具，但缺乏针对AI生成代码的专用审计方案。监管机构对关键系统软件安全要求趋严，驱动企业寻求自动化合规验证工具。预计金融、能源等高风险行业将率先产生付费意愿。

1. AI代码产量远超人工审计吞吐量；2. 传统静态分析工具难以理解AI代码的上下文与潜在逻辑冲突；3. 关键基础设施面临法规处罚与安全事件的极高代价；4. 现有平台（如GitHub）的代码扫描功能未针对AI生成代码优化。

聚焦于全球IT市场中关键基础设施软件审计细分领域。参考全球IT市场2024年约11.16万亿美元、2025年预计12.29万亿美元的规模，假设该细分市场占比0.05%，则潜在市场规模约为61.5亿美元（2025年），且随着AI编程渗透率提升持续增长。

1. GitHub（代码托管与基础扫描）：优势是生态整合，劣势是缺乏针对AI代码的深度审计。2. AWS与Google Cloud（云原生安全工具）：优势是云环境集成，劣势是通用型方案，对AI生成代码模式识别不足。本项目差异化在于：垂直聚焦AI代码、提供可解释的审计轨迹、预置高合规性规则库。

采用精益创业迭代：1. MVP阶段（3个月）：开发核心扫描引擎与基础合规规则库，邀请3-5家金融科技公司内测。2. 验证与调整（4-6个月）：收集反馈，优化误报率与扫描速度，增加CI/CD插件。3. 增长阶段（7-12个月）：扩展能源、电信行业客户，建立合作伙伴生态。

采用分层订阅制（SaaS）：1. 基础版：每月499美元，涵盖10万行代码/月扫描与基础合规检查。2. 专业版：每月2499美元，包含无限代码扫描、高级规则库与优先级支持。3. 企业定制版：按年议价，提供私有化部署、定制规则开发与专属合规顾问。附加收入来源：审计报告认证服务、第三方规则库市场佣金。

1. 核心团队：CTO（编译原理与安全背景）、首席机器学习工程师、全栈开发。2. 扩展团队：合规专家（金融/能源领域）、DevOps工程师、客户成功经理。3. 顾问：网络安全前高管、关键基础设施监管机构前官员。

1. 技术：采用微服务架构，确保扫描引擎的模块化与可扩展性。2. 获客：通过行业白皮书、合规峰会演讲建立思想领导力；与云厂商及DevOps工具商建立集成合作关系。3. 留存：持续更新合规规则库，提供季度审计趋势报告，建立用户社区共享最佳实践。

保守预测：首年服务50家客户（40家基础版，10家专业版），年经常性收入约54万美元；第三年目标渗透200家企业客户，并签约1-2家大型企业定制版，ARR目标500万美元。主要成本为研发人力与云计算资源，预计在ARR达到200万美元时实现现金流平衡。

1. 技术风险：AI代码模式快速演进导致检测模型失效。对策：建立持续学习的数据管道与反馈循环。2. 市场风险：大型竞争对手快速推出类似功能。对策：深耕垂直行业合规需求，建立先发客户案例壁垒。3. 合规风险：审计标准变更。对策：组建合规顾问委员会，保持规则库敏捷更新。4. 采用风险：客户对自动化审计信任度不足。对策：提供“人工+AI”混合审计模式过渡，并积累权威认证。