AppLovin CEO Adam Foroughi：熬过92%的回撤、广告即机器学习1.0，以及500亿美元的游戏广告市场
Adam Foroughi, Applovin CEO: Surviving a 92% Drawdown, Ads as ML 1.0 & the $50B Game Ad Market
嘉宾：Adam Foroughi
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Adam 可能是没人听说过的最出色的创始人。有一个广告平台藏在10万款手机游戏之中，并且正在悄悄地为电商品牌跑赢 Facebook 广告。在那一千多家 IPO 中，市值排名第一的是 AppLovin。AppLovin 的 CEO，Adam Perugn。创始人的心态必须是追逐胜利。他们今年将产生大约60亿美元的现金。在一个事情说不通的世界里，人们会认为你在作弊。
而不是意识到你打造了世界上最酷的技术之一。有请 Adam Farugie。欢迎你，Adam。最近怎么样，兄弟？很高兴见到你。Adam，感谢你来到这里。我们觉得和你聊聊会非常棒，因为很多人不怎么谈论，
你的业务并不总是上头条。你经营业务的方式几乎像是远离媒体。你很少接受采访，也不常出来谈论公司。但这是一门非常了不起的生意。你能给观众讲讲 AppLovin 是做什么的吗？也许还可以帮我们勾勒一下这个市场。好的，当然。
我认为，我们能够在早期没有风投资金的情况下建立一家非常大的公司，这造就了一种局面：我们只能默默地埋头建设。当然，这个滑稽的名字也没帮上我们多少忙。但我们本质上是一家广告公司，帮助手机游戏开发者在这个领域实现变现。人们没有意识到的是，手机游戏世界已经变得多么庞大。每天有超过10亿人在玩休闲手游。
这些都是成年人、一家之主，这个机会的规模极其巨大。我们在去年1月，也就是将近两年前披露过，在我们自己的平台上，每年有110亿美元的广告支出。从那以后，我们大致每年同比增长60%。所以如果把它按比例推算到今天，取个整数，大约是200亿美元。当然，我们不是这个市场里唯一的玩家。还有很多其他广告公司也在这个市场上变现。所以你大概可以再翻一倍以上，取个整数，说这个手机游戏生态中每年大约有500亿美元的广告支出。
不久之前，社交还是一个500亿美元的机会。这个领域增长非常快，受众很多。这些人会看广告。很多时候他们看广告是为了获得奖励。这种机制就创造了制造意图的可能性。在公司历史的大部分时间里，我们一直在制造这种意图，推动用户从一款游戏的体验
转到下一款游戏的体验。真正让投资者对我们公司感到兴奋、也让我们自己对眼前机会感到兴奋的是，深度学习模型现在已经变得如此强大，你可以利用同样的场景，尝试让这些成年人获得一种购物行为体验。
这让我们能够进入规模大得多的经济领域，对世界产生更大的经济影响，这就是为什么我们的团队对我们正在做的事情感到非常振奋。第一波互联网广告在很多方面都是许多关键技术的火种，这些技术随后扩散到了世界各地。比如想想 Google 借助 AdWords、AdSense、Applied Semantics 以及那一整套技术所做到的事情，这在这一代互联网广告中也成立吗？这里是否正在诞生一些如今
对互联网其他部分具有重要意义和基础性作用的技术和事物？是的，我的意思是，广告就像机器学习1.0，但它确实是如今驱动 AI 的所有这些技术的第一次落地实现。而大语言模型的经济价值以及它如今在我们社会中所起的作用
远远大于广告。但广告是深度学习模型一种非常赚钱的落地实现。当然，推荐系统的结构与大语言模型不同，但在很多方面，它们遵循相同的发展轨迹。
所以，大语言模型领域正在进行的很多研究都可以移植到推荐系统上。反过来，大语言模型领域的很多研究人员在职业生涯早期可能也研究过广告系统。所以这两个领域确实密切相关。我们的业务以及任何广告业务的好处在于，当你构建一个模型时，你是在预测一个未来的结果：一条广告，或者如果你在做社交网络，就是一条互动帖子或一系列帖子。但你可以立即把这个预测的价值转化出来。人类对广告的反应，在2026年和2006年相比，是否存在一种普遍性的行为变化？
比如，是否有一条非常有预测性的演化轨迹？是的，这很有意思。我2005年开始我的职业生涯，所以我见过那时候的广告。完全是垃圾，全是垃圾信息。那时的技术还不够强大。而你的老东家 Facebook 做得非常好，他们意识到，
如果你能把我们掌握的所有数据和好的技术结合起来，广告就能变得非常相关。如果你和如今大多数购物的人聊聊，他们大部分的购物推荐都来自 Instagram。广告已经变得非常像内容。在我们的领域里也是如此，人们很喜欢我们展示的广告。你可能以为人们不会喜欢它们，但我们看到出现在其他游戏中的小游戏获得了大量互动，人们在玩这些试玩，因为
这些技术在向人推荐相关内容方面已经变得非常出色。关于 AI 将对广告网络产生的影响，尤其是对 Google 的界面，有很多忧虑，而且 OpenAI 现在也有了广告产品。我相信你一直在关注它，并尝试从中学习。当人们和聊天机器人进行五六次查询时，广告会是什么样子？因为很明显，世界上95%的人不会为这项技术每月付20美元。他们会期望它是免费的。
ChatGPT 已经说过他们会让它免费。跟我们说说他们在广告方面在做什么，是每次效果都会变差，但总体上人们会更多地使用它，还是它会比 Google 搜索的业务更出色？是的，我的意思是，广告有两个方面。一部分是漏斗底部的广告，消费者大致知道自己想买什么，
但他们在做调研以完成交易。这就是 Google 的搜索业务。过去如果我想买一双正装皮鞋，就会去 Google 做一些调研、搜索，他们会根据广告把我引导到我需要去的地方。而今天你可以去用大语言模型，在同一件事上完成闭环。所以那种广告模式几乎只会与 Google 搜索业务竞争。而我们所处的世界是，我们向用户展示广告，但我们并不知道
他们的意图是什么。所以我们是在尝试创造一种此前并不存在的东西。给他们展示一个推荐，让他们觉得：哇，这看起来真酷。让我去下单，而且很快就完成。这也是驱动 Facebook 广告业务的东西。我之所以觉得这很有意思，是因为通过搜索或大语言模型完成的交易本来无论如何都会发生。如果大语言模型不存在，Google 广告也从未出现，但 Google 搜索存在，那么这笔闭环交易还是会发生。
所以这实际上并不会带来多少经济扩张。但当你向消费者展示一条广告，内容是他们根本不知道存在、也不知道自己需要买的东西时，基本上就是发现。完全是，彻底的发现。这正是 Meta 的广告业务如此出色的原因，也是我们渴望做到的：你创造了那个发现的时刻。这不仅对消费者来说是非常有趣的时刻，因为他们会对买到的东西感到兴奋，
他们等着包裹，兴奋地拆开它，而且你还创造了经济扩张。那随着时间推移形成的军备竞赛呢？有些人会说，我午饭时跟朋友提到了某样东西，突然之间我一上线，Meta 或者其他地方就出现了这些广告。这只是我们反应过度吗？
还是这确实在发生？是否存在一种推动，不是说变得更具侵入性，而是，你知道的，那种想卖得更多的倾向。那很吓人。是的。当它真的发生时，确实感觉很吓人。或者就是去试探边界。比如，当人们说我午饭时说了某件事，突然
就出现了同样东西的广告时，实际发生的是什么？我的意思是，我认为你做过其他可追踪的行为，比如搜索、浏览网站、搜索商品，而你自己没有意识到，然后你说了相关的话，就开始看到相关的广告。所以并不是麦克风开着，或者有某个应用真的截取了片段。不过有一种理论认为，如果我们一起吃午饭，尤其是有这些应用的情况下，你们知道我们的地理位置，就把我们归到了一个群组里。
比如我们可能在聊我们都感兴趣的这款新车、我们的手表。然后 Freiburg 离开时，在聊完之后搜索了那块手表，把它收藏起来。但你们在追踪我们所有人的位置，然后你们说，好，给他们四个人都推这块手表的广告，你们根据……进行混搭匹配。是这么回事吗？别人跟我说就是这样。我不认为广告公司能够追踪位置，所以我们根本不追踪位置。追踪人们的精确位置然后再投放广告，这是一个非常沉重的概念。
再想象一下，开着麦克风要传输的数据量，然后还要解析麦克风录到的内容，再试图转化为广告，这不现实。但如果我们是朋友、彼此有关联，比如群组呢？我们不会有那种数据。但如果你在社交网络上，当然，你们之间的关系可能会影响广告体验，比如 Chimau 搜索了某样东西，你可能就会看到相关的内容。这没什么问题。我的意思是，人们忽略的一点是，有一种让人有些害怕的吓人因素，即鉴于这些公司的广告规模，目前收集到的所有数据在很多方面基本上都受到了管控。人们随后忘记的是，这些广告变得如此相关所创造的经济价值。你看到的那条广告，你认得那条广告。20年前，你是不会认得那条广告的。如今很大一部分 GDP 来自这种数字广告经济。这些技术越好，GDP 增长就越快。Adam，我们回到……因为我觉得这门生意最吸引人的地方
在于你经营它的方式，你在洛杉矶，对吗？我在洛杉矶。公司是在硅谷起步的。我们在帕洛阿尔托。帕洛阿尔托。但你在这里。然后你们在中国有很多开发人员。
对吗？我们的工程办公室在帕洛阿尔托、北京和新加坡。而且公司没有融很多风投的钱。你把公司带上市，2021年上市，一开盘市值就大概200亿美元？是的，我们是新冠时期的 IPO。我们2021年4月上市，市值约280亿美元。280亿美元。那到了2023年，市值跌到了多少？
嗯，这正是公开市场的有趣之处。我们2021年上市，EBITDA 为6亿美元，市值280亿美元。我们最高涨到了400亿美元。然后在2022年，股价真的是每天都在跌。我们的市值跌到了约38亿美元。那一年，我们的 EBITDA 是10亿美元。太不可思议了。
等一下。我们来梳理一下。市场出于某种原因对这门生意不相信。那你怎么做？是的。你会很快学到的是（我是金融背景出身，所以在这方面受过很好的教育），你在市场上的价格是由你的投资者质量决定的。
我们有一些私募市场的投资者，包括私募股权和前联合创始人以及其他团队成员，他们打算在我们上市时卖出。而且因为新冠期间上市的公司太多了，等我们上市的时候，蓝筹投资者没有去做研究，弄清楚这家名字滑稽的公司是干什么的。所以我们最后没有需求，却有大量供给。这种结构造成了我们股价暴跌的局面。估值倍数从相当高的水平（我的意思是，我其实不会按50倍 EBITDA 给公司估值），
跌到了低得离谱的水平，不到4倍。作为一个有金融思维的人，你必须记住，遭受这种打击后，另一面其实是有机会的。我转向内部团队说，我不会再和投资者谈了。他们不买我们的股票。这是浪费时间。
但你猜怎么着？我们产生大量现金。我们开始买自己的股票吧。让我们成为自己最好的投资者。于是我们启动了一个极其激进的回购计划。从那以后，我想我们大约回购了60亿美元的公司股票，注销了20%到25%的流通股。
在峰值时，这60亿美元价值超过500亿美元。所以你可以把那个确实让人非常沮丧的时刻，变成一个巨大的机会。你是怎么应对的？你是一直都这么想，还是有一段消沉的时期，你会想：天哪，我们该怎么办？是的，我也正想问这个。当股价下跌92%时，你如何管理内部文化？
很难。我的意思是，跟你说吧，我会接到家人、朋友的电话：你是不是想自杀？我就说，听着，我们拿到股票时才一美分。现在股价还有10美元左右，仍然涨了很多。但那时候非常艰难，因为作为 CEO 你会意识到，你的团队也在接到家人同样的电话。而他们没有你那样的分量，也没有你那样的持股。
所以我们的做法就是说，听着，这是一种我们对抗全世界的心态。所有人都和我们作对。我们要回购股票。我们还实施了一个业绩股票计划，这种计划通常是给 CEO 的，但我们把它扩展到了公司的关键人员，并说，我们理解现在很艰难。我们理解你以为自己买得起房子，现在却买不起了。
但如果你坚持下去、我们复苏了，你在上涨中会赚很多。那后来发生了什么，投资者开始出现并说，嘿，我们又开始关注了？这很有意思，因为对我们来说，发生的事情是，我们从机器学习1.0（就像我们几分钟前聊的那样）进入了机器学习2.0。我们从回归模型转向了深度学习模型，结果是，我们由广告算法驱动。它效果越好，广告主在我们平台上的回报就越好，而且一切都是基于效果的。
所以广告主规模越大，我们向他们卖出的收入就越多。于是公司开始非常快速地增长。到了2023年，我们在4月推出了那个模型。我们仍然没有和投资者交流，所以大家还没发现。然后我想大概是在2023年9月左右，我去了纽约，当时股价大约80美元。因为业绩不错，我们已经恢复了不少。但我说，我要开始
和投资者交流了，因为市值已经足够高了，我们没办法再那么激进地回购了。就在那一周，股价从80美元涨到了150美元。我想市值是从280亿美元涨到了550亿美元。就因为你去了趟纽约。就因为我出去说了一句：嘿，我们公司还在。我们挺过了这场灾难。是的。然后人们就像，我坐在会议里，你很容易读懂桌子对面的人。如果你做这种事情，卖你的公司。我坐在会议里，心想，这些人简直是在会议室里给他们的朋友打电话说：买，买，买，买，买，买，买。我就觉得，哦，挺好。那反过来呢？一旦他们做多了，他们现在是不是会问你，好，
Adam，我们如何扩张？我们如何更快增长？为什么只做游戏？为什么不做电商？为什么不做这个？为什么不做那个？完全是。做也挨骂，不做也挨骂。所以，不幸的是，逆向思考的人并不多。所以你可以跌到极端的低点，另一方面也可以涨到极端的高点。我们在两年半的时间里从每股9美元涨到了750美元。当时市值大约38亿美元。有些人那时买了一些期权，他们现在大概住在豪宅里。我们的市值达到了2500亿美元。所以两端都很极端。我们现在已经稳定在一个对增长机会充满期待的位置。但我发现公开市场投资者和
私募市场投资者并没有太大不同，他们追随趋势，但很多时候比你希望的要晚，最老练的人会更早抓住这些趋势。这就是为什么有非常优秀的风投，也有普通的风投；有非常优秀的公开市场投资者，也有普通的公开市场投资者。也许你可以谈谈隐私问题，苹果、欧盟确实在审视像你们这样的公司，认为你们在收集数据方面有点过于激进了。一些游戏开发者不喜欢自己用户的数据被收集。他们已经收紧了一些管控。扎克伯格就专门应对过这个问题。
那么这门生意面临的逆风是什么？当苹果确实在试图（我们直说吧）打压你们的业务时，你如何处理隐私问题？听着，在任何这样的领域，你都希望监管规则是明确的。一旦规则明确了，技术就能应对它们。所以如果说五年前你可以在 iOS 上精准定位一个用户，而今天有人说，我不希望你精准地针对我。那你就把他们归到一大群人里。
然后你给他们投放更差的广告。有趣的是，在苹果做出那个改变之后，我们会收到很多用户的投诉，说：给我投放更相关的广告吧。你们给我看了一堆垃圾内容。所以存在这样一种观念：你需要隐私监管，这样科技公司才能确切地做被期望做的事情。另一方面，消费者确实想要相关的广告。这能帮助他们发现产品。
如果你正在玩游戏，为了获得一条免费的命看30秒广告，你得到的是有货币价值的东西。那么如果你这么做，你是想坐着看30秒垃圾，还是想看一些相关的东西？所以在经历了大量隐私方面的喧嚣之后，现在出现的是很大程度上的平静。规则已经写好了。科技公司已经适应了，而深度学习网络非常强大。这会怎样？消费者。我就再快速追问一个。凭借这门极其赚钱的生意，我记得你们曾经尝试收购过一些游戏，而我们今天还请到了 Bending Spoons，
来聊他们激进收购的那些业务，不是差的业务，而是我们姑且称之为增长较慢、风投可能不感兴趣的业务。对你们来说，成为一家游戏工作室会是一个可持续的计划吗？这会让你们和合作伙伴产生冲突吗？是的，我们把那些游戏都卖掉了。我们最初买下它们是为了获取数据。
当我们构建第一个深度学习模型时，我们需要数据来训练它。而游戏工作室往往不愿意与第三方公司分享数据。所以我们买下了自己的工作室。我们用它们为第一个模型提供了初始训练数据。我们构建了一个在市场上非常成功的模型。我们开始非常快速地增长。
一旦我们开始这样做，第三方就纷纷加入，事情就这样定了。于是我们剥离了那部分业务。在一个到处都是智能体、智能体为你提供服务、人与计算交互的界面可能发生变化的世界里，广告会是什么样子？也就是说，那不一定是你在上面打字的电脑或你在浏览的手机。也许是 Meta 眼镜或者别的某种设备，广告会扮演什么角色？在如此多其他人正试图推动其成为现实的智能体商务中，会发生什么？是的，我的意思是，我认为现实是，一部分
世界会开始使用智能体之类的东西来优化某些固定的购物行为。比如，我可能会把我的保健品订阅交给一个智能体，让它每个月都进行优化并按时送达。但这些发现型平台不是这样的。典型的购物者并不是那种深度使用智能体、泡在 Twitter 上、采用最新技术的人。我常说，我们的受众是《纽约时报》的受众。仍然有大量的人每天都在使用雅虎的产品。典型的购物者想找到一个产品，
并且想要真正经历那种购物行为。他们想逛橱窗。他们想经历交易的体验。他们大概还想比较一下。完全是。他们想追踪订单。如果你事后告诉他们，嘿，一个智能体本可以帮你完成这件事，还能帮你省20%。
我不认为这对一笔50美元的交易有什么意义，因为他们享受的正是经历这个过程带来的多巴胺刺激。所以我认为世界上有一部分技术先进的人会采用这些技术。我只是不认为……我认为我们真的过度看重了 Twitter 圈，而忘记了普通购物者并不是那样的。让我试着理解你们是怎么赢的，因为世界上两家最聪明、拥有最优秀工程师的公司，Meta 和 Alphabet（Google），大部分收入都来自广告。他们构建了自己的模型。他们已经做了一二十年了。一家小公司是如何在这个特定领域竞争并获胜的？你认为是什么样的运营模式给了你们持续获胜的优势？是的，我的意思是，有一件事帮助我们走到了今天。我们从不认为自己赢了。我们认为每天
醒来，我们现在很可能就要完蛋了，最好努力工作。所以你有一家精简的公司，里面有很多领域专家，他们非常非常专注于这件事，也就是这种手机游戏体验，以及把它转化为另一端的交易行为。所以我认为，有能力去挑战巨头。如果你非常专注，保持精简，就能比他们行动得更快。那这门生意的漏损在哪里？我的意思是，当你看损益表时，你知道，我们做过这样一件事，我十年前对亚马逊做过一件事，就是去看他们在所有这些地方的漏损，我们的一大洞见也是如此。
他们把这些东西吸收进来，这些就会变成新业务，这就是我们看多亚马逊的论点。对你来说，对应的版本是什么？一定有吧。是支付基础设施吗？是 Jason 问你的应用之类的其他东西吗？不过我想你们已经剥离了那部分。那么漏损在哪里，或者换个说法，
利润率扩张的机会在哪里，让人们愿意为这个东西背书？嗯，我们的 EBITDA 利润率，我认为在市场上是第一的，是84%。所以我不知道我们有多少漏损。是的，考虑到这个指标。但可以这么理解：广告进入我们的平台，他们有一个交易模型。
比如说他们卖口红。我们给他们提供一个套利机会。他们从我们这里买到消费者，消费者完成交易，他们立即就收回了获取这个消费者的成本。消费者花20美元买了口红。他们付给我们的钱少于这20美元减去商品销售成本。
他们很满意，就会扩大规模。这种效果模式非常容易规模化。至于我们的漏损，在整个链条中，我们不是等式中的广告主，但我们希望助力广告主触达消费者。我们一直运营得极其精简，并且高度专注于算法和自动化，所以我们没有太多漏损点。另一方面，当你有85%的 EBITDA 利润率时，人们会说，哇，他们可能是在超额盈利，对吧？这是经典说法。然后会有竞争对手说，我可以通过竞争把 Adam 的利润率打下来。我愿意
以60%或50%的利润率来做这件事。但这也许可以算是 David 问题的推论，这种情况并没有真正发生，而且你们的利润率一直维持得非常稳定。是的。你认为这是为什么？因为这些技术非常复杂，如果你能创新，并且拥有差异化的数据，你就能建立优势。我的意思是，按照那个逻辑，Anthropic 就不应该在大语言模型领域遥遥领先。
但一个模型达到一定规模、被大规模群体采用后，它的力量就会成为一条护城河，别人很难跨越。跟我们聊聊中国的团队，以及这些人带来了多大的优势？我的意思是，中国人非常谦逊。他们非常非常勤奋。他们非常聪明。如果你能和他们共事，无论是在中国、美国还是世界其他任何地方，你就是在和世界上一些最聪明的头脑共事。所以当我创办这家公司时，我的目标之一就是和优秀的人一起工作，
一起把事情弄明白。所以当我和团队里的一些人坐在一个房间里时，我知道我可能是那个房间里最笨的人。这让我很兴奋地去露面。Adam，这就是让我每周都来录播客的原因。听到这个你感觉如何？是的。嗯，对我来说管用。好，让我们为 Adam 鼓掌。好，Adam。
谢谢，兄弟。太棒了。谢谢你。谢谢你。谢谢，很好。