Agentic Coding 的降维打击 如果说价值观冲突和产品跑偏是内部问题，那么外部的模型发展和市场走向，则动摇了整个 AI Infra 赛道的价值结构。 LeptonAI 当初试图解决的，是一个真实存在的痛点：降低 AI 工程师使用和管理 GPU 集群的门槛。开发者不想管 Kubernetes ，不想写部署脚本，不想折腾推理服务，不想处理扩缩容、监控和日志……这些事情繁琐、专业、耗时。所以，一个把这些复杂性打包起来的运维平台，可以让开发者专注于模型本身。 2023 年，这是一个值得花数亿美元去解决的问题。但到了 2026 年，这个问题的门槛和解法已经松动。 以 Cursor 、Claude Code 、Codex 为代表的 Agentic Coding 工具正在重塑软件开发的底层逻辑。"Vibe-coding"不再是一个噱头——开发者可以用自然语言描述需求，AI Agent 自动生成、调试、部署完整的基础设施代码。 比如，竞争对手 AMD 开源的 Spur 项目，一个与高性能计算调度器 Slurm 完全兼容的开源替代品，可以直接被 AI Agent 调用和配置，几乎零门槛。 原文是这么说的
