你可能从没听说过的最成功的 AI 公司 | Qasar Younis
The most successful AI company you’ve never heard of | Qasar Younis
嘉宾：Qasar Younis
全文文稿 · 按对话顺序保留完整内容，深入理解上下文。
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你最近决定加入 Twitter，发了你的第一条推文。Marc Andreessen 引用了它，说：「这是没人知道的最好的 AI CEO。」
我们最好的工作都是在独处、安静的状态下完成的。你花在写那些给公众看的东西上的每一分钟，都没有用在你的客户和你的产品上——而你能用的时间非常有限。
你们正在建造我们未来要生活的很大一部分。接下来几年会是什么样子？
我们去解决像癌症这样一些看似不可能的问题，会直接和这波 AI 浪潮相关。人类整体的净痛苦应该会大幅下降。
这个播客里浮现出来的一条主线是：AI 来得正是时候，正好能救我们。
未来 5 到 10 年，AI 真正的影响会落在农业、采矿、建筑这些行业。这些行业需要自主化，而且来得再快都不算早。你看农民，农民的平均年龄已经接近 60 岁了。那 10 年之后这意味着什么？
很多人对 AI 会对世界做什么感到焦虑。
恐惧的根本来源是误解。如果你在家里对 AI 非常焦虑，你能做的最好的事，就是花时间去了解它，然后你很快就能看到它的局限。先去认识它，然后主动让这项技术被用在好的地方。
今天我的嘉宾是 Qasar Younis，Applied Intuition 的联合创始人兼 CEO。你大概从没听说过 Qasar，也没听说过 Applied Intuition。这是我遇到过的最重要的、低调到几乎没人知道的 AI 公司和 CEO。这是一家市值 150 亿美元的公司，过去十年一直在安静地增长。他们做的事，是给汽车、拖拉机、飞机、潜艇、采矿设备等等各种载具加上 AI。全球前 20 大车企里有 18 家是他们的客户，此外还有全球最大的建筑、采矿和卡车运输公司。还有美国国防部。他们基本上就是 Waymo 或 Tesla，但没有硬件。(00:01:53): Qasar 本人生在巴基斯坦的一个农场，在底特律长大，职业生涯从 GM 的工程师做起，后来去了 Bosch。之后他又创办了几家公司，然后才创立 Applied Intuition。这一集我每个部分都喜欢，非常期待把它带给你。别忘了去看 lennysproductpass.com，那里有一批超值的优惠，只对 Lenny 的 newsletter 订阅者开放。听我们优秀的赞助商说几句，然后我们就开始。(00:02:19): 本集由 Omni 赞助。今天很多产品团队都在争论怎么把 AI 分析能力交付出去。难点很明显：让 LLM 在生产环境里猜 SQL 是一团巨大的混乱，而且就是个坏主意。Omni 走的是另一条路。他们内置了语义层，所以当你嵌入他们的分析能力时，AI 真的懂你的业务定义，而不只是你的原始数据表。你可以在任何东西上线之前测试查询、验证推理过程、锁定权限。如果你想在产品里用上 AI 分析、又不想从零搭整套栈，去 omni.co/lenny 可以免费试用三周。Perplexity、DBT 和 BuzzFeed 这样的公司都在用 Omni 交付客户可以信任的分析。是 O-M-N-I.co/lenny。(00:03:08): 我和我的播客嘉宾都爱聊手艺、品味、能动性和产品市场契合。你知道我们不爱聊什么吗？SOC 2。这就是 Vanta 的用武之地。Vanta 帮各种规模的公司快速合规，并靠业界领先的 AI、自动化和持续监控保持合规。不管你是第一次做 SOC 2 或 ISO 27001 的创业公司，还是在管理供应商风险的大企业，Vanta 的信任管理平台都让这件事更快、更简单、更可扩展。Vanta 还能让你以最高快五倍的速度完成安全问卷，让你更早拿下更大的单子。结果呢？根据 IDC 最近的一项研究，Vanta 的客户每年省下超过 50 万美元，生产力提高到三倍。建立信任不是可选项。Vanta 让它变成自动的。去 vanta.com/lenny 可以省 1000 美元。(00:03:59): Qasar，非常感谢你来。欢迎来到播客。
谢谢你的邀请。
你们基本上是在建造我们未来要生活的很多东西，而人们可能甚至没意识到这一点。而这件事有两面。一面是，让我问你这个问题：如果一切进展得特别顺利，接下来几年对有 AI、有物理 AI 出现的人来说会是什么样子？未来的图景是什么样的？
我先把 AI 这个大话题讲一下，然后再讲物理 AI 那个更具体的。宏观上，把这件事想成工业革命。假设你坐在 19 世纪末，我们可以把注意力放在工业革命带来的很多坏事上：有童工，有正在出现的垄断，有滥用……最后还打了仗。但如果没有工业革命带来的那些价值、那些好处，今天几乎是不可想象的——比如前所未有地更广泛地获得医疗服务；比如获得商品、物质商品，那些我们习以为常的东西，像给家里供暖和制冷。有一个很好的 YouTube 频道，专门讲德国战俘的信，那些人在 40 年代初看到了美国，他们作为战俘写信回德国，讲他们看到的东西。(00:05:34): 他们有点被震住了：坐火车去战俘营的路上经过的那些小镇全都亮着灯，到处是汽车。二战时 80% 的德国城镇没有电。这有点让人脑洞大开，因为我们默认所有这些东西、所有技术都是平均分配的。所以乐观的版本是：这些我们——比如说有钱的人、能接触到技术的人——才有的东西，变成每个人都能接触到。比如你有一个只对你负责的教练，而不是一个给你相当通用答案的普通 ChatGPT，这是非常有力量的事。我觉得我们去解决像癌症这样一些不可能的问题，会直接和这波 AI 浪潮相关。所以我认为人类的净痛苦，就像工业革命一样，总体应该下降，而且是显著下降。(00:06:38): 在这一点上我是个彻底的乐观主义者，相信技术会带来这种正向。具体到物理 AI，还是那句话，当你有一辆自己的车、你有行动能力、你有四肢、你有感官、你能开车，这些你都习以为常。你上车，开去商店。但对一个可能身有残障、或者没钱买车的人来说，能近乎免费或者完全免费地获得移动能力，是件大事。就这个简单的例子——让自动驾驶汽车对所有人都免费，这会怎样改变这个星球：你住在卢旺达，离最近的医院有两个小时，这件事就很重要。这是非常非常真实的。所以我觉得，很多围绕 AI 的负面情绪，坦白说，来自那些过着非常非常好的生活的人。(00:07:36): 当你生活在社会的另一端，是的——我不是那种天真地认为技术没有坏处的人，我们可以聊那个——但我就是看到正面多得多。所以你问那个问题，接下来……别说 3 到 5 年，接下来 20 年是什么样？那些我们习以为常的坏事突然就不在了。我觉得某些疾病、某些基本服务不可及的情况，会突然开始消失。最后一个例子：就只是你能基本上免费地给别人发消息这件事。年纪够大的人知道，这不是常态。我们从巴基斯坦来，我们甚至没法联系回巴基斯坦，因为长途太贵了，所以只能写信。(00:08:27): 今天，你基本上可以免费联系这个星球上的任何人。这有明显坏处，但也有大量好处，就是你能几乎免费地和你关心、你爱的人保持联系。所以我认为 AI 有能力以接近零的成本，把这种丰盛带给多得多的多的人。
反过来看，就像你说的，很多人焦虑 AI 会对世界、对工作、对机器人做出什么。中国那边出了很多这种机器人耍双截棍的视频，然后股市就——
你知道吗？我觉得双截棍工会都快被他们惹毛了。
怎么敢的？是啊。但这确实很吓人，市场的反应也越来越像是「哦，哇，这些公司可能长期活不下去了」。再说一次，你站在这件事的中心，正在建造很多会把我们带到那里的东西，你怎么看接下来几年会怎么走？你乐观吗？是什么让你保持乐观？对想在这段时间里保持冷静的人，你有什么建议？
这是两件不同的事：围绕技术变革的焦虑，以及公开市场投资者对他们持有的具体股票做出反应。我们得把这两件事分开。那就分开讲。第一件，恐惧的根本来源是误解。我觉得如果你在家里，非常焦虑 AI 会以某种方式影响你自己的工作，你能做的最好的事就是花时间去了解它，然后你很快就能看到它的局限。YouTube 上有一些很好的视频，试着让 Gemini 理解什么是杯子，办法就是把杯子倒过来拿，然后他们用 ChatGPT 也做一遍。所以就好像，如果革命要来了，AI 霸主得先搞懂杯子的上面和下面。所以你会意识到，你能看到那些耍双截棍的人形机器人视频，它们是预先编程好的，拍那个视频花了 1500 万美元。(00:10:41): 是的，那是真的。那不是假的。我不是在暗示它是假的，但它也不是你大脑自动补全出来的那个东西。你看到双截棍机器人，你就是会觉得，那个空缺——这些是有自我意识的存在，凭自己的意志在动，而不是一堆被编程去做某件特定事情的电机。如果你真的想被震撼，你去一家汽车工厂，我们做这件事已经 25 年了。我们有非常非常先进的机器人，以极快的速度移动来造东西。为什么我们对汽车工厂不焦虑，却对双截棍机器人焦虑？因为人不……就是那个空缺，我们理解焊接机器人的那个空缺。你会说：「哦，好，那是个机器人。它被编程来做这个焊点。」(00:11:26): 但我们不懂那项技术。我们，指的是作为生活在这个世界上的一个个体的人，你不知道那个机器人是怎么被做出来做那个双截棍动作的。于是你用焦虑和恐惧填补那个空缺。所以我真的恳请你多了解这项技术，然后你就会开始看到它的边界。那么，这是否消解了你真正想追问的那个最根本的东西，你在拽的那根线？也就是：社会会不会受到根本性的伤害，这对社会整体是不是净负面？我认为在任何技术变革中——就以 WhatsApp 的出现为例——都有人因此受损，字面上是公司消失，但也有人因为那项技术的出现而受损。所以我认为，作为社会的成员、作为社会的领导者，我们可以把那个漏斗往任意方向推，只要技术先是……把 AI 这个词拿掉。(00:12:25): AI 是个太有情绪的词，因为它裹在那些你不了解的东西里。于是恐惧就变形了。所以我们就说技术。我认为这取决于我们去承认：技术可以被用于善，也可以被用于恶。我觉得真正的焦点在这里。所以去了解它，然后作为一个参与者主动让技术被用在好的地方，不管你是创始人，还是一路到某个大公司的普通员工或公民。然后是问题的第二部分，关于公开市场投资者之类的，我在这方面没有专门的研究，但这是我猜测实际发生的事。除了是个工程师——这是我身份的核心，找不到更好的词——我还去哈佛读了 MBA。(00:13:16): 那是我第一次看到那个，怎么说呢……我不是出身非常非常富裕的家庭。那是我第一次去哈佛，看到那个世界，那个有私人飞机之类的世界。对我来说是特别开眼界的经历。但我真正接触到的世界是高金融，以及高金融是怎么运作的。你可能像我当年远远看着时那样以为，对冲基金或大型公开股票基金里的人极其细致、深思熟虑，他们围着白板，用极深、甚至理论性的数学来判断该买还是该卖 Figma。而实际不是那样运作的。(00:14:08): 这些人实际上是什么呢——在这个具体案例里，我认为正在发生的是，他们买卖股票。他们很聪明，也确实努力工作，这不是要抹掉这一点，但他们并没有你想象中一个坐在纽约摩天大楼里的人应该有的那种根本性优势。顺便说，这也是为什么散户成了市场里如此活跃、如此重要的一部分。这些人会去找 AI 咨询公司，去找 literally 就是这些公司里开发者的那些人，然后说：「嘿，你能不能一周之内给我做出这个 app？」(00:14:45): 然后这家咨询公司会拿回一个 app，看起来有点像 Figma 或者别的什么网页应用，然后说：「对冲基金经理。」他们就说：「嗯……」而如果那家公司本人在场，他们会说：「不不，这看起来像我的 app，但这其实不是我的 app。它没那么深。它没有这些东西。还有和所有这些其他系统的集成。」但对买方、对公开市场投资者来说，他们会说：「是啊，但这只花了几周或者一个月就做出来了。你们花了 500 个工程师好几年。」这个 AI 东西可能是真的，我在 X 上读到的那些关于靠 vibe coding 一路替代十亿美元公司的说法，可能就是这样，而市场会立刻把这个风险定进价格。抛售就是这么来的。(00:15:31): 这不一定意味着全部如此。就在过去 24 小时里，我有一个……我不能说他的名字，但一个非常——怎么说——校准得很好的投资者说：「现在是买入的时候，因为这些公司其实不会消失。」所以我认为这是两个……社会内部的焦虑和抛售是两件非常不同的事。它们的动因不同。它们是更大的 AI 叙事的一部分，但我不会把这两件事混为一谈。并不是说对冲基金投资者在想「我担心社会，现在就卖掉 ServiceNow」。不是那样，至少我的印象不是。
这就是我们一直在说的 alpha，该买了。这不构成投资建议。嗯，这建议真的很好。
我觉得真正的建议是去对抗恐惧。我能感受到那种焦虑，尤其是当我回密歇根、在硅谷泡泡之外的人那里。就是试着去了解一点你所害怕的技术，然后你就会开始看到它的一些边界。
我很喜欢你那个观点：自动驾驶汽车本质上就是机器人。我们不这么叫它们，但它们就是机器人。
绝对是。
而你看到一个耍双截棍的机器人——一辆自动驾驶汽车要是做坏事，可能已经非常危险了。所以这是一个很好的重新框定：你就把它当成又一个机器人，而机器人对我们一直挺好的。
顺便说，就说自动驾驶这件事，不管你怎么切分自动驾驶公司公开的那些统计数据，它们都比人类驾驶员安全得多，安全得多。我真的相信 20 年或 30 年后——不会更久——我们会回头看，会有点像我们现在看童工那样。工业革命之后，那是很正常的事。你会把上初中的孩子送去上班。今天第三世界国家还在发生。这里面没有太多情绪。它不被认为是剥削，因为你没有选择。(00:17:27): 我觉得 25、30 年后我们会回头看，说：人们当时就是累了、受了影响、压力极大、刚经历了一场创伤性的人生事件，然后就那样钻进一辆车。这太疯狂了。而且所有人，所有人都该在情感上认真想一想这件事。仅在美国，明年就会有超过 3 万人死于这些事故。斯大林那句老话：一个人的死是悲剧，一百万人的死是统计数字。我们就让那个统计数字从头顶飘过去，「哦，3 万人而已」。但如果你曾经和某位在车祸这样的悲剧中失去亲人的人聊过，那是难以想象的。然后突然间，对 AI 机器人的所有恐惧都消失了，你真的看到了那种人的冲击，你意识到其实我们自己开车才不合理。原因没有别的，就是真的有人会死。
我已经成了一个大粉丝……我有一辆 Tesla，现在一直在用自动驾驶。就在几个月前它变得非常好了，以前让人紧张，现在是「哇，这比我开得好多了」。
而你不是把开车当工作。想象一下你是商业卡车司机，或者在矿里工作，或者你在……在那里，一点智能、在那个非常危险的任务里搭把手，是不可思议的。我觉得人脑有个特点：你一提到自动驾驶卡车这个现实，人们立刻就说：「那卡车司机的工作怎么办？」当然，不用说，我们没有足够多的人愿意干那份工作。所以先把这个事实放一边。我觉得你真正该关注的事实是：有人死于卡车事故。我们不能把孩子和洗澡水一起倒掉。(00:19:29): 所以我恳请每一个从宏观上思考 AI、特别是物理 AI 的人，永远要意识到：你的猴子大脑是被设定好的，因为几十万年的野外生活和洞穴生活，当你听到灌木丛里有响动，你会以为那是蛇，因为我们的祖先就是这么被设定的。所以现在当新东西进入我们的心理时，你的反应不是「如果矿变成自主的，那不会失去工作吗？」而是——那些是糟糕的工作，人会死在里面。最好的证据就是人们不想干这些工作。这就是最好的证据。没有人抢着去偏远地区的矿里上班。所以智能可以让那个现实变得好得多得多。
人们看到 AI 在软件侧以各种方式进步，看到各种模型接连发布。它现在在写 100% 的人的代码。你很有意思的地方是，你看到的是这件事的硬件侧，而我觉得我们生活最大的变化之一，大概会是机器人在我们身边走动、替我们做事。你对「机器人日常就在我们身边」这件事有多近，有感觉吗？
那我会这样想，这里的框定又很重要，它是一个光谱。我们身边已经有机器人了，比如 Roomba，它在你在那儿睡觉的地方吸地毯。你冲咖啡的时候身边也有机器人，那是一个自动机器，接收一个输入，根据你的需要做一堆事。所以你真正在问的是，我们能多快沿着这个光谱往上走，走到有一个机器人能在很少指导下承担大量任务。我会这样想这件事：假设我们坐在——这期播客不是发生在 2026 年，而是 2006 年，你问我同样的问题，但问的是移动电话，你说：「嗯，移动要来了。」记住，这是 iPhone 之前，iPhone 是 07 年出来的，大家用的都是翻盖机。所以我们已经有移动电话了。这不是一个完全……所以我们身边已经有一些机器人了，但问题是，好，那我们什么时候才能……而你在 2006 年问我：「我们什么时候能有那种能干一切的企业号手机？」(00:21:48): 我觉得那时候我会说——因为我甚至不知道一年后 iPhone 要来——我会说：「Lenny，我不知道。也许一到五年吧。」而不到五年之后，Uber、WhatsApp、Instagram、Snapchat 全都成了产品，被非常非常非常多的人在消费。所以你想想坐在 2006 年，为什么你的大脑想不出来 Instagram 要来了？Instagram 在没有这样的手机之前是很难设想的：有应用商店、前后都有摄像头、普遍可得、很多人都拥有，而且人们对于待在社交网络上感到自在。2006 年这还是个早期的东西。这是 Twitter 之前，Facebook 还没那么大，MySpace 有，但不是同一种私密沟通。(00:22:37): 所以我要说的是，我觉得它可以来得相当快，但它以什么方式、什么形态来，很难挑准，就像很难想到 Instagram 会出现一样，因为那种特定硬件里的智能——那种硬件会普遍可得，「普遍可得」是个关键词——才真正决定用例。所以我认为最明显、最早来的用例，会是那些性价比最高的用例。而性价比最高的是一辆自己开的车，或者一个采矿机器人，也就是一辆采矿车，现在它变智能了。原因是，造出这台移动泥土的巨型机器所需的那些工程，已经做完了。过去五六十年已经做完了。所以你现在只是往里加一点智能，然后利用公司和人已经开发出来的一切。(00:23:38): 所以我认为——而且我不是只在推销自己的书，我们就是一家物理 AI 公司——我持续相信这一点：我们的大脑在情感上热爱人形这个概念，因为我们是猴子。但实际上，更务实地说，其实只是往已经存在于我们周围的东西里加智能。然后一旦那发生，新的应用会涌现出来，我觉得那是五到七年后我们会开始看到的东西。所以我们就往前推五到七年，看看那时存在什么样的现实。然后也许我们可以从那里再往未来跳。我认为总的来说，现在这个星球上每一家汽车公司都在做一个类似 Tesla FSD 的产品，每一家汽车公司，毫无例外。非常非常多的公司在做它的各种版本，要在一个便宜的传感器套件里实现完全自主。(00:24:31): 所以根本区别，简化一下，就是 Tesla 路线对 Waymo 路线，简单说：Waymo 路线是大量传感器、大量算力和地图。Tesla 版本是极少的传感器、没有地图、没有高精地图，笼统地说，更便宜——找不到更好的词。而 Tesla 版本的产品，行业里叫 L2++ 产品，会到处都能用，因为它就是更便宜，而且不需要高精地图。Waymo 的产品在一个地理受限的区域里表现更好。所以你往前推五年，这两类技术都会普及得多。L2++ 和 L4 都会普及得多，不只在湾区或者中国某些地方，而是真正全球。全球都有公司在做这件事。(00:25:26): 那么现在，我不知道你记不记得，车载导航系统以前是件大事。你要花几千美元，导航系统是所有人都想要的东西。我们现在就处在 L2++ 系统的那个时刻，人们愿意为一辆半自动驾驶的车多花几千美元。这不会持续很久。你在中国已经看到这件事在发生：那个自动驾驶产品的价格下行压力——找不到更好的词——会让它接近免费。(00:25:53): 那么你往前推五到七年，每辆车都有某种程度的自主能力。所以现在你得在心理上住进那个现实：每个买车的人，都自带 FSD。然后你开始看到一个不同的世界，因为普通人不再琢磨车里有没有自动驾驶。他们一直在用。他们不会琢磨，导航是不是……所以在导航系统这件事上，CarPlay 出现了，Android Auto 出现了，非常自然。人们说：「哦，我有手机，插上就行。」那不是一场大革命，但 CarPlay 和 Android Auto 的革命其实巨大。它把免费的导航和免费的应用带进你的车，而且相当普及。所以我认为五到七年后的下一件事，就是完全自主变成所有人都期待的东西。(00:26:38): 所以我认为这一切，而且你会看到伤害和死亡明显下降，因为你有某种智能在帮你、帮你开车。再说一次，我用汽车消费者来打比方只是让大家好理解，但建筑里是一样的。采矿里是一样的。国防里是一样的。每一个这样的垂直领域里都是。有这些巨大的物理机器，人类在和它们互动。和那台机器组队就是未来。你不再把机器看成一个有意识的存在，而几乎看成你试图完成之事的物理代理，这种生产力释放会解锁一些我觉得很难想象的东西。所以我喜欢 Moltbook 这样的东西，我也喜欢——找不到更好的词——正在发生的 OpenClaw 革命，但我认为真正大的影响，那仍然只是社会中很小的一部分。(00:27:35): 我衡量影响的标准是：你走进底特律机场，坐在登机口，环顾四周，你会想，这里有多少人在用 OpenClaw？然后你想，让我看看——你可能还是唯一一个知道那是什么的人。而其他所有人，他们在那里过他们的日子。所以对他们来说，AI 的影响其实会落在这个物理世界里。我看到你也有一个……对，就是这样。
看看这个。我已经被转化了，OpenClaw。
就是这样。完美。完美。
Peter 很快要上播客了，所以我准备了一些 [听不清 00:28:07]。
是的。所以我认为未来 5 到 10 年 AI 真正的影响，真的会落在农业、采矿、建筑和自动驾驶卡车上。那里才会有真正的影响。虽然我觉得……我是说，我喜欢这些平台上正在发生的事，但坦白说，它仍然只限于开发者，只限于社会中非常非常小的一部分。
我本来没打算在这里花这么多时间，但这太有意思了。而且我觉得让人们听你这样的人讲方向很重要，因为就像我说的，大家现在都在问：「到底发生了什么？我的未来会是什么样？」工作那一块特别有意思。这个播客最近浮现出一条主线：人们害怕 AI 会抢走他们的工作，但现实中，AI 来得正是时候，它是要救我们，因为人口在下降、人在变老，我们需要有东西在这件事上帮我们。我知道这也是你……这是 Marc 谈过的，而你和他关系很近。帮我们感觉好一点：AI 为什么不会抢走我们的工作，反而会救我们。
是啊。我觉得说实话，这些行业需要自动化，而且坦白说，它来得再快都不算快。并不是没人在抢那些卡车司机的工作。你看看农民，农民的平均年龄已经接近六十岁，五十八岁左右。那十年之后意味着什么？意味着这些农民里很多人要退休了，如果还没退的话；二十年之后问题更大。顺便说一句，每个垂直行业都是这样。我的假设是，有时候人们说 McDonald's 招不到人，矿场和本地采石场招不到人，人都去哪了？人还在这儿。我觉得只是这笔交易不再划算了。在 1980 年代和 1990 年代，干长途卡车这活儿，是全家要做的牺牲，父亲一连几天几周不在家。(00:30:15): 而今天，同样的工薪阶层家庭可以做出选择，说：“你知道吗？我去开 Uber 或者 DoorDash，我愿意干，因为我可以把那个 app 关掉，去接我的孩子，我把这个排在前面。”我认为，现实世界里这种智能革命，真正要做的是把这些缺口填上，而不是某个行业突然消失、被全自动化。(00:30:44): 我不相信那种未来，主要是因为要真正替换掉一整个行业的机器人，现实上还是太复杂了。总有一天会发生，但短期内不会。而到那个时候，整个社会也已经不一样了。再说一次，把工业革命当作一个好的参照版本。回到之前那个问题：如果我不在 AI 生态里，我有这种焦虑，我该怎么面对？读历史书是理解社会如何应对这类变化的绝佳方式。这方面的文献很多，因为工业革命不像基督教早期那样，没多少人在写、没多少人在读。过去 150 年里，很多人在写，很多人在读。你既能读到被工业革命冲击的人，也能读到从中受益的人。总体来看，这是一段非常正面的经历。(00:31:44): 这并不意味着……再说一次，它有代价。我们应该缓解这些代价。但我们不能做的事——也许这尤其是对美国、对社会、对全球人口整体而言——就是有一种冲动说：“我们得踩刹车。”再说一次，别说 AI，就说技术，给技术踩刹车。问题在于，美国经济会真的开始踉跄，而这对劳动力市场最底端的人冲击最大。所以，为了帮助那些最边缘的人，我们实际上伤他们最深。欧洲和美国的统计数据相当明确。但过去十年，基本上美国经济的增长速度高得多。而这种增长不是来自 Michigan 的 Detroit，这种增长来自 Mountain View，来自 Sunnyvale，来自湾区；换句话说，是因为前沿新技术。(00:32:49): 所以，因为害怕意想不到的后果就给前沿技术踩刹车，实际上会对我们最想帮助的人产生实实在在的、意料之中的后果。而现实非常非常根本：在一个不照顾普通劳动者、不照顾美国普通人的未来里，问题会大得多。所以我们需要一个把这些考虑进去的解决方案，但这个方案不能只是踩刹车、AI 很坏、前沿技术很坏，或者你不喜欢的随便什么东西。我觉得那会带来非常非常糟糕的后果。
我们不踩刹车的原因之一，就是对中国、对中国竞争的恐惧，最近那个双节棍机器人就是个例子，大家一看就想：“我靠。”我知道你对中国到底有多大威胁、他们是怎么推进事情的，有一个反主流的看法。
简版是这样：我们公司最近一起读了这本书，叫 House of Huawei，是本非常有意思的好书。Huawei 是一家非常了不起的公司，因为它做出了很好的技术。但在 Huawei 工作的几十万人里，大约四分之一是共产党员。而 Huawei 的目标不是增长利润，也不是股东回报。它是一家私营公司，但实际上是国家的延伸。字面上，Huawei 这个名字的意思就是“中国的雄心”。所以想象一下，如果有一家公司叫 MAGA，公司里一半或者四分之一的人是某个政党的成员，他们说：“我们的目标不是赚钱，也不是……我们的目标就是扩张……”那它就不再是一家公司了，它是别的东西。所以我认为我们错了：当我们，特别是美国人，谈到中国时，我们把自己对市场和公司的理解套到中国身上。(00:34:46): 所以我们觉得 Huawei，既然他们做手机，那肯定就像 Apple。不不不不。实际上，那完全不像 Apple。所以我想恳请每一个思考中国的人，尤其是在美国带着焦虑思考的人，第一件事是：你不是在拿公司和公司比。这不是同类相比。这非常非常不同。所以想象一下，与其想 OpenAI 在和 DeepSeek 竞争，不如说 OpenAI 在和中国政府竞争。与其想 Apple 在和 Huawei 竞争，不如说 Apple 在和中国政府竞争。你甚至可以把“中国政府”里的“中国”去掉。“政府”是定义这个组织最准确的词，但它不是一个以盈利为目的、私人拥有、独立的一群人一起做项目、做产品、推向市场的组织。所以这是第一件非常重要的事。你不能把中国当成另一个美国，或者另一个欧洲，或者别的什么。(00:35:37): 第二点是，如果你的目标不是赚钱，你可以做出不可思议的研究，而且可以非常有说服力。但就像我们看到的，如果这个体系不可持续，那它也不是一家公司，也不可持续。我举个非常直白的例子。中国的电动车被盛赞为极其有意思的产品，你不断会看到——我觉得是相当肤浅的分析——说：看看中国多厉害，看看 Munich、Detroit、Tokyo、Seoul 这些全球汽车重镇多糟糕。美国有一家类似中国电动车的公司，叫 Rivian，产品做得很好，但他们做这些产品亏了很多钱。因此，这家公司的估值不高。如果你说湾区前 50 或前 100 家公司，我不确定 Rivian 能不能进这个名单。(00:36:34): 这并不是说产品不好，也不是说 Rivian 的人无能或者不努力。只是这门生意本身就是一门难做的生意。汽车里的电动车生意是难做的生意。所以我们怎么同时容纳这些现实？我们说，看看这些中国电动车公司多厉害，看看本土队多糟糕。这只是因为本土队是按“企业”来被评估的。它必须赚钱。因为它不赚，就被公开市场投资者狠狠打压。另一个甚至都不是公司。现在，如果我们做同类比较，美国只要造出好的电动车就行。也就是 Tesla 和其他所有公司加起来，而且我们不在乎利润，我认为美国会拿出一些非常好的产品，会有让人惊叹的产品。所以这些比较非常非常偏，我认为这造成了误解。(00:37:21): 然后也许最有哲学意味的问题是：中国能成功，是否意味着美国必须失败，反之亦然？如果你相信开放自由的市场，你就相信每个人都能在这些市场里成功。这一点已经被证明了一百多年。我认为我们现在经历的，是中国如何在这个生态里玩。因为我说的是开放自由的市场，而那不是开放自由的市场。但这并不必然意味着你们必须是敌对关系。它当然也不意味着中国无能，也当然不意味着它不值得我们的关注和我们所谓的聚焦，但它也不是一对一的比较。我认为我们在暗示这是一对一比较时，应该非常小心。(00:38:06): 顺便说一句，这五分钟的解释永远不会传达到坐在 Michigan 的 Detroit 机场等航班的普通人耳朵里。他们消费到的只是“中国坏”。不是这样的。没那么简单。要微妙得多。
本期节目由 Lovable 赞助。他们不仅是历史上增长最快的公司，我还经常用它，强烈推荐。如果你曾经有一个 app 的想法但不知道从哪开始，Lovable 就是为你准备的。Lovable 让你只要和 AI 聊天就能做出能跑起来的 app 和网站。然后你可以定制它、加自动化，并部署到正式域名。它非常适合营销人员快速搭工具、产品经理做新想法原型、以及创始人发布下一个业务。和 no-code 工具不同，Lovable 不是做静态页面。它构建有真实功能的完整 app，而且很快。过去要花几周、几个月甚至几年的事，现在一个周末就能做完。所以如果你心里一直压着一个想法，现在就是把它做出来的时候。去 lovable.dev 免费开始。就是 lovable.dev。(00:39:14): 所以你最近决定加入 Twitter，发了第一条推文。你的第一条推文就是：“大家好，我要开始发推了。”那条推文有两百万浏览。Elon 回复了你，Marc Andreessen 引用转推说：“这是没人知道的最好的 AI CEO，免费关注拿 alpha。”著名投资人 Elad Gill 把你描述成 AI 领域最成功、最安静的公司。对我来说这非常有意思，因为大多数创始人被告知的是：“公开构建、积累粉丝、大声一点、走出来、不停讲你在做什么。”你做的正好相反。你非常低调，保持安静，构建、构建、构建，然后后来才决定：“好，现在是讲我们故事的时候了。”所以我觉得这个反向叙事非常有意思，也会激励很多创始人，让他们不必觉得自己非得那样做。你保持安静、然后开始公开的哲学是什么？
是啊，这是个好问题。第一，这是有意的。而且我觉得如果由我决定，我们会一直那样做下去。我们很大程度上是受 Berkshire Hathaway 这类人启发，而不是硅谷的宠儿那类。我会讲我为什么改变了看法；也提醒一些创始人，别听到这建议就马上照做、不好好想想。我能那么做，是因为我在这个生态里有人知道。我亲自认识这些人，所以我不需要在外面立一个品牌，让 Elad 记得我、想起我。如果我是在做我前两家公司的时候，那时我们远没有那么有名，那是在我真正来到 YC 之前。所以我们所有的公司价值观都可以归结为两个词：极致的务实。所以在你采纳这个建议之前，先确认它适用于你的处境。(00:41:07): 原因之一是，Naval——他是我们的投资人之一，也是朋友——说名声本身就像一件工具，很有力量。如果你没有人脉，而你能获得一批关注者，那是招募人到你的公司、招募投资人到你的事业、当然还有获取客户的绝佳方式。但对我们来说，而且我认为十多年前那也不是硬性要求。另一件事是，我觉得 Peter 和我——有句老话说，人生就是你先做事，然后为你做的事找理由。所以根本上，Peter 和我，我的联合创始人 Peter Ludwig，我们从做非常公开的事情里得不到多少情感上的满足。而且如果我真要当个沙发心理学家，去挖根，除了那个理性的看法——专注客户、专注产品——之外。(00:42:07): 你做播客的每一分钟，你发 X 帖子的每一分钟，你为公众消费写东西的每一分钟，你都没有把有限的、非常有限的时间用在客户和产品上。而最终，那才是唯一能产出结果的东西。但 2026 年的现实是，即使是我们这样知名的公司，或者我这样在生态里有人知道的人，你仍然希望把更宏观的信息传出去。这就是我在 X 上谈的一些东西。所以它确实是反主流的，但不是为了反主流而反主流。它一部分也契合我们自己的心理。然后我想把这点说完：我是在移民家庭长大的。我小时候从 Pakistan 来到美国，名字有点怪，你会觉得任何人……我在 Detroit 长大，具体说是在 Michigan 的 Warren，在家听的各位应该知道。(00:43:06): 当你觉得自己处在社会的边缘，或者你可能不在主流之中——这会引起一些人的共鸣，不是所有人——你会对主流非常怀疑，因为你长期就在外面。我认为你可以把很多创始人的心理追溯到这种“被排斥者”的感觉。然后你发现自己处在这样一个位置：你是 YC 的 COO。而“我是局外人”这个叙事就变成：我不知道还有什么比当 YC COO 更“内部”的了。所以我认为在我职业生涯中，这种调和也必须发生，也许那只是有点奇怪的一件事。(00:43:52): 所以当我和 Marc Andreessen 谈——是他真的推我上网——或者 Elad，或者不管是谁，他们的观点是：把你的包袱和创伤留在背景里，我们更务实地想。这里务实的一点是，不管我喜不喜欢做这类事，它根本上有利于把信息传出去。这个信息可以很小、很狭窄，比如物理 AI 和机器变得智能正在发生什么；也可以大得多，比如由于我们正在经历的这场根本性变化，社会正在发生什么。(00:44:28): 我有难得的特权或经历，看到了完整的经济光谱。我真的看到了两端的极端，我是认真的。所以像 Marc 这样和我们公司关系近的人说：“有些想法值得传出去，而不只是他们在推广自己的公司之类的。”这一点我能认同，也就是关于想法、关于这些技术变化正在对我们的社会做什么的辩论和讨论。所以我来了。
太棒了。好，那里有几条线我想跟。一是你，如你所说，是 YCombinator 的 COO，近距离看过很多创业公司。这是你自己的第三家创业公司。我听到你讲的一点是，成功的公司几乎总是很早就显现出增长势头。这里很多创始人会说：“不，就继续试、继续打，也许四年后我们就是下一个 Figma 和 Notion。我们会搞明白的。”你在这方面的经验是什么？对那些早期看不到增长势头的创始人，你有什么建议？
微妙之处。如果我再开一家公司，我会叫它 Nuance。所以我觉得你说的对。我继续相信这一点。我认为好公司往往很早就有了增长势头，然后能维持十年以上。对那些在苦熬的创始人，比如说你在听，你的公司做了大约两年，你可能融资不顺，做第一个真正被消费者或企业喜爱的产品也不顺——无论是留存还是收入——两年是艰难的时期。我会用的启发式是：如果我从市场得到的信息，没有把我引向一条越来越具体的路，我会考虑重置。我说的重置，经常是——这里我戴着 YC 的帽子，看过成百上千家公司——经常是联合创始这件事，字面上就是房子建在其上的地基不对。(00:46:36): 就像，想象你建了这栋房子，每次你放一杯水，它就滑下桌子掉到地上，你不停地调桌子，那也许是地基真的错了。整栋房子都是歪的。而地基可能不只是你的联合创始人，也可能是你所在的市场。也可能是你所处的人生阶段，以及你愿意为把这件事做成投入多少努力。一家公司失败有一堆原因，你必须能以某种方式说：“我不知道原因是什么。我就是得在这里来一次硬重置。”有一件事我会告诉创始人，我也告诉 Applied：我们本身就在培养一个创始人群体，在 Applied Intuition 工作过的人现在在开自己的公司。(00:47:16): 我们有一千多名工程师，随着时间他们在创办自己的公司。我对他们所有人说的是：就想象你第一次做创业公司，头三年，它是零分。先把“它会成功”这个预期从自己身上拿掉，你是一个手艺人。如果这是一个木工播客，你说你做的第一张桌子是晃的，你不会说：“那你去 Crate & Barrel 上班吧。”你会说：“哦，那是第一张桌子。我们继续练。”(00:47:53): 当创始人是一块自己的肌肉，你要去练这块肌肉。但我觉得很多创始人，尤其是在创业生涯早期，给自己施加了巨大的压力，要求自己一出道就做得特别牛，结果反而错过了第一轮里真正得到的东西，也就是学习和练出那块肌肉。然后是第二次、第三次。我认为我第三家公司是最成功的公司，这不是偶然。我觉得这种情况比不常见更多。有些基金几乎专门投连续创业者，就是这个原因。
我喜欢这个建议的地方在于，最好的想法往往来自你预期很低、只是在玩、只是在瞎折腾的时候，你不是那种“我要做出下一个伟大的、不知道，Google”，只是你在玩。我就是这样找到我现在所在的这个世界、这条路的。OpenClaw 就是个好例子。
我觉得这个建议之所以难，是因为你听到这个，而你正身处所谓的战争之中，你会想：“这些人在说什么玩啊？”我觉得这很难。所以你得在脑子里同时装下这些相反、或者说冲突的观点：它极其非常重要，你应该全力以赴；同时它也没那么重要。这是很难调和、很难保持平衡的事。
而你接近这家公司的方式，你保持安静，我觉得这很帮得上忙，因为你没有——
绝对是。即使在 YC，当我成为 COO 时，我跟 Sam Altman 说——他是总裁。我跟 Sam 说：“我们先别宣布，等一年，因为如果合伙人们不想让我当 COO，这就不算一件成功的事。我就不用承受公众审视的压力，被问为什么你只当了六个月 COO 之类的。”我认为作为创始人和作为一个人，你必须非常诚实地面对自己：那些东西是有影响的。别人怎么看你是有影响的，它会影响到你自己。还有聚光灯打在你身上这件事。我总说，在融资之前、在雇人之前，转型非常容易。没人在乎。一旦你融了钱，更重要的是，一旦你雇了人——员工加入是为了一个非常具体的使命。你走进办公室，里面坐着十个人，你说：“各位，结果发现这是错的。我们要去做另一个使命。”(00:50:16): 想象如果这是战争。就像：“搞什么？我们正在攻打那座山头，现在你说那座山头不重要了。”你怎么知道下一座山头重要？而作为领导者，你会失去很多可信度。而且这不只是做一个可信领导者这种表面的事，还有很实际的一面：当你非常非常公开时，创业公司变成了你的身份，然后突然你得去调和“其实那件事不对”。所以我们公司有这些核心价值观，公司早期我常说的那句话是：“我们最好的工作是在独处和安静中完成的。”我深信这一点。所以创始人，我会这样去想，但这是出于务实的理由。不是因为它很酷、低调很酷。它只是让你能稍微更平静地工作。
我很喜欢你到目前为止分享的这些核心价值观。最后那个，“最好的工作是在独处和安静中完成的”，我完全认同。“极致的务实”是你之前分享的另一个。还有几个吗？这些都是宝贝。
有。我会说那些是元价值观。我们还有一些非常具体的、可以说是运营原则。这是我能给创始人的最实操的建议。所以，在你开始有了一点增长势头的时候，去定你的价值观。我说“早一点”的原因是，那时候你还……而你定价值观的方式，不是像“作为哲学家我们该有什么价值观”。不不。你应该搞清楚：我们为什么会成功？就字面写下 5 到 10 件让你们成功的原因，那些就变成你的价值观，然后你……我们就是这么做的。我们的第一条是“速度高于一切”。那就是我们快。第二条是“永远不要让客户失望”。技术精通、高产出很重要。一直到一些不那么明显的，比如“多笑”。(00:52:10): 那是我们从公司历史一开始就有的核心价值观。就像你在做很紧张的事情时，如果你没有能力保持脚踏实地、保持视角，笑声和幽默也是一种获得微妙反馈的方式，味道和“这很烂”稍微不同。你可以说：“这不是最好的。”那就稍微……所以你实际上是在建立一套框架，让人们在其中学会在公司内部如何彼此相处。所以今天这些价值观几乎像是我们的……它们像指导原则。所以 Peter 和我每周都开新员工会，见所有新团队成员，我们几乎总是在谈价值观，讲一些细节和深度。对。(00:52:51): 另一个价值观是，一半的工作是跟进。就是记笔记、跟进。这就是生意。没有比这更复杂的。
“多笑”是我新的最喜欢的公司价值观。
是啊。
听起来是个很棒的工作地方。然后最后那一点，Stripe Press 刚出了一本书，讲维护，讲工作中维护那部分多有价值、又多被低估。
绝对是。绝对是。是啊。我觉得如果你要从我们对话开头我关于“为什么……”的那点哲学里带走点什么：“爱宣传”这个词带着各种负面含义，所以我很小心用这个词，但为什么不宣传？因为一切都有成本。所以如果你能专注手艺，把产品做得非常非常好，真正倾听客户，你成功的可能性会高得多。然后你随时可以去规模化。其中一部分就是你说的那个。维护，或者另一个版本……我的根在汽车工程，而汽车工程实际上是在练质量。(00:54:06): 你在大规模地造这些非常复杂的机器。大家说火箭非常非常复杂。即使是最高强度，你也只是每几天发射一次火箭。你是每 30 秒造一辆车，而且必须造得极其便宜，还得全球竞争。所以你真的会深入到一家工厂如何运转的细微之处。而工厂关乎安全和维护。没有太多复杂的东西。就像你拆解什么叫运营上强大，运营上强大就是盯住少数几件事，确保你把它们做得非常非常好。我是那种相信这句老话的人：“不能管住自己的人，不适合管别人。”维护那一面就是其中一部分。就像，如果你维护好你自己和你自己的工作，你维护好你的团队，你维护好公司，产品几乎就是……它们从整个系统里长出来。(00:55:05): 我觉得很多创始人不会把公司想成一个系统，或者几乎像一台机器。但我恳请你去这样想，因为那样你才会真正专注在这台机器的手艺上，专注在建造这台机器、让它更卫生、调得更好。就像你会遇到真正爱车的人，他们痴迷于车的保养。他们会把驾驶座底下都做细节清洁，就像给我自己车做细节的人一样。没人会去看那里，但它属于同一种气质：真正在乎手艺，并且……坦白说，因为你时间有限，你很难既真正在乎 X，又确保你的公司是卫生的。在你公司的不同阶段，你有不同理由该做不同的事，但这大概就是那种气质。
我喜欢它总回到同一个点：就是保持安静，就是埋头做那件事，不去谈它。你最后那点让我想到“比分自己会照顾自己”。经典。
是啊。是啊。Joe Montana 其实是我们的投资人之一。在我们 D 轮的公告里，标题就是“估值自己会照顾自己”。我们非常属于那一类。就像有时有人来我们办公室，会说：“哦，办公室真干净。你们肯定有一大堆保洁人员。”其实我们自己打扫办公室。就像日本学校那样，我提过，我在日本住过，学生自己打扫学校。我们每周有一次“清洁禅”，每个人打扫自己周围的区域。我觉得这很重要……这里有一种气质，就是不要把自己那套叙事包得太紧：“我是 Stanford 的软件工程师，我做 AI。”就像，把你的桌子收拾干净。所以有一些这样基本的事。我不知道那个更大的哲学是什么，但它是我们朝之努力的一种哲学。(00:57:05): 而且我觉得我们最牛的一点——说起来有点疯狂——是公司历史上，我们从来没花过任何融来的钱。这听起来几乎像是编的。你的公司快十年了，一千多名工程师。所以我们是一家正常运转的生意，没有用我们融来的资本。我觉得这某种程度上和我们自己打扫办公室有关。我不知道怎么关联的，但就像——
你们省下了所有这些清洁成本。一切都说得通了。
我们还是有人打扫，但我们的员工也对自己的周边环境有意识。我觉得“安静和独处”、“收拾你的桌子”和“写得好的软件”之间有一条直线。我不知道那是什么，但它们都落在同一条弧线上。
我知道你们出于同样的理由还有不穿鞋的规定，好让事情顺利推进。
是啊。是啊。这也受日本影响。我在那里工作过，我们当时办公室也是类似的布置。换个角度想这件事，也许——再说一次，我只是想把我所知的一切传授给创始人，因为我觉得这类信息太有限了，坦白说，每个人都在自己瞎摸索。
这就是 alpha。
对，对，对，就是这样。作为创始人，我真的恳求你，去把日本最好的、德国最好的、中国最好的、Detroit 最好的、Silicon Valley 最好的东西都拿过来。我觉得有时候人们引用 Steve Jobs 那句「伟大的艺术家都会偷」，然后把它彻底扭曲了。他真正在说的，没那么冠冕堂皇的版本是：作为领导者，要谦虚，向你身边的一切学习，要全面发展。我觉得阅读应该是……Charlie Munger 有句话，他说：「我从没见过哪个非常非常成功的人是不一直读书的。」我也完全属于这一类。所以如果你要拆解背后的原因，为什么读一本纸质书能让你成为更好的创始人？我直接回答这个问题的方式是，我不读……尤其我读书的信条是：读旧书。别读新东西。读旧书，因为时间已经把大量噪音过滤掉了，所以你得到的是大量信号。(00:59:25): 在你的一生里，你可能会想读一千本书。最好的情况下，你大概会读 50 到 100 本，这对普通人来说已经挺夸张了。所以你读不了很多。那就别读低质量的内容。你去读那些真正的人类思想支柱。你吸收那些思想，然后由你自己去诠释，这些思想如何映照到你所领导的业务、或者你正在开发的技术上。我绝对相信，读一本像《Malcolm X 自传》这样的书会让你成为更好的创始人。而且这又像是从 Cleaning Zen 一路到 Clean Code 那种关系，它不是直接一对一的对应。(01:00:10): 我觉得我们总想要这种非常简单的「如果……就……」句式。但我认为，一个了解身边社会、了解身边历史的全面发展的创始人，不知怎么地就能做出更好的产品。我不知道是怎么办到的、为什么，但我认为这绝对是真的。我确实看到了其中的联系。然后像 Charlie Munger 这样的人——他显然不是 AI 创始人——也相信这一点。我觉得这里面有某种规律。
有意思，这是一回事。这就像是 LLM 的隐喻。你喂给它所有数据，不知怎么的它们就几乎有了意识。这是怎么发生的？没人完全知道。太有意思了，你和 Marc Andreessen 如此相似，你的思维方式、你消费内容的方式。
我俩都是光头。
这儿有一条主线：这些就是真正取得成功的重要原料。
对。我是说，Marc……我们很幸运，能够挑选我们的投资人，这是一种真正的特权。我第一家公司没有这个待遇。我们花了好几年，一分钱都没融到。所以我当然很珍惜。但如果说我也算有过导师，Marc 就属于这一类。我在 Applied 之前就认识他了，我们辩论过很多、也聊过很多。我觉得 Marc 也是这样。他真的会去消费我们这个小小行业之外的内容。而我认为这反而让他成为更好的投资人。
好。那就把大家指到你的网站去。你有一个书单，列出你推荐和喜爱的书，非常长，而且非常不是你通常见到的那种。我忍不住要问，有没有几本书对你的思考影响最大、对你的人生影响最大？
对，那个书单，我是认真想过的。我用《Malcolm X 自传》这样的书做例子，是因为我知道它不在榜单最前面。所有人都会……如果我说《High Output Management》，Andy Grove 的经典，你们都知道了。所以一部分是——
对，这里被提到次数最多的书。
对，对，就是这样。一部分是为了娱乐你的那种戏剧效果，但同时也给作为听众的你带来新信息。我觉得一个好的……我现在在读的书，这堆书有点杂。我在读新出的那本 vibe coding 的书，我们全公司都在读，那是本新书，违背了我自己的那条经验法则。但《The Emperor of All Maladies》，那本讲癌症的书，太棒了。我快读完了。我觉得它改变了我的思考方式。你读完它，它会改变你……我觉得那才是终极检验：当一份材料改变你对人生既有的框架时，这就是好东西。在 LLM 的用法上，这有某种关联，就是多样化的数据让你的世界观更丰富、更有层次，所以它更好。(01:03:02): 对，所以我总是更愿意给一些更怪的例子，而不是那些显而易见的。但那些我觉得真的不是在演戏的显而易见之选：Sam Walton 的《Made in America》是本了不起的书，非常非常好。他是在临终的床上写的。《My American Journey》也很好，Colin Powell 的书。它不在我网站上，但真的很好。我是那种试图把一些点连起来的人——从我们还是洞穴人，到现在住在 Silicon Valley、作为一家风投支持的 AI 公司创始人。所以像《Guns, Germs, and Steel》这样的书真的排在那个清单最上面，了不起、了不起的书；或者同作者的《Collapse》。(01:03:50): 对，但我对创始人的建议是：去读这些东西。你还是可以去实体书店，读那些既老又受推崇、而你一无所知的东西。我常常在找下一本要读的书时，想起我当初怎么拿起《SPQR》的——那是本讲罗马历史的书——我想：「其实我对罗马历史了解不多，我只知道些大概。」所以想想宇宙里所有的思想，从哲学、到历史、到 Jainism、到日本作为封建国家的崛起，那些你并不真正了解的领域，然后就在那个领域里找最好的一本书。我觉得你就开始把空白填上。所以很多时候，我吃透这个生态的方式就是：什么是我一无所知的？让我找到那个领域里最好的材料。对，效果不太好。
我喜欢这个。所以 Marc 的哲学是这个杠铃策略：只看今天的新闻，比如 X，以及十年前的书。我很喜欢你这种，不，几乎是把他的逻辑整个倒过来，只……[听不清 01:04:57]。
对。Marc 对我上 X 影响很大。
好，那现在这只是个开头。
他传播了那种观点。我真正同意他的一点是：随着我们公司变得更大、更有影响力、对社会作用更大，作为公司的联合创始人兼 CEO，我有责任至少把我的想法传播给我们这个 AI 创始人社区，然后再扩到更大的技术领导层，再到整个世界。所以这是其中一部分。我觉得在这方面，Marc 真的把它推到了……你想想 VC 这个群体，不久之前你根本不会知道他们的名字。他们就像 PE 那些人或者对冲基金经理。你连名字都想不起来。就是一堆名字阴沉、像「黑曜石公司」之类的东西。(01:05:55): 只有 A16Z 和另外少数几个人，John Doerr，真正开创了这种「嘿，我要做那个个人投资者，我要传播某一套理念」的模式。而这会在 Silicon Valley 内部产生引力，影响创始人去做某些类型的公司。然后他们当然就投这些公司。
顺着这条线——通过阅读去找到那些你不同意、还没想过的领域——我知道你有一种管理方法，也许很有价值，就是鼓励你的领导者去听反对者的声音，不要形成那种正向强化的循环。谈谈为什么这这么重要，你是怎么把它落到实处的。
所以你想象一下，假如我不是这家公司的创始人、Peter 也不是联合创始人，就是一家普通公司。一家普通公司的理想状态，是你能把很多互相竞争的想法都放进去。这种文化会让你把那些想法互相碰撞、筛出来。里面没有情绪。不管是谁提的想法，最好的想法赢。那为什么公司做不到这一点？坦率地说，很多时候问题就出在创始人身上。而创始人被流行媒体、被人类体验生活的方式、被我们那种部落式的观念告知：你必须得有这种强硬的立场。而且每个人都有这种想法——如果别人不听你的，那也许你就是个软弱的领导者之类的。而我觉得我们根本不信这套。我们不相信那种哲学。我觉得更战术性的说法是：我们接收环境的输入——我们的客户，尤其是；我们的员工、我们的竞争者、我们的投资人，以及整个社会正在发生的事——而这会影响我们的战略。(01:07:42): 我觉得这是我们一直非常非常成功的原因之一。我们没那么傲慢，不会因为自己有创业的野心就以为自己掌握答案。而这会渗透成一种非常具体的文化。我觉得我们建立的文化，同时也并不是为了反叛而反叛。好吧，我确实有一个观点：情绪通常对做出理性决策没有帮助，它几乎正好相反。而有时候人们认为激情和领导力应该是……它们应该是宽厚的、感性的。我们就是不信这一套。我觉得这多少是 Peter 和我中西部出身的一点体现。所以，这并不是说我们房间里什么都不同意。我们专门要说的就是：说出来，说出来。(01:08:39): 每个人都必须说出来，因为那一个人、基于他那一段经历——因为他在 Zoox 干过，或者在 Waymo，或者随便哪里，Tesla，或者他在一家中国公司干过，不管是什么。当大家在辩论我们该在太空里怎么做——字面意义上的太空——而这件事我们可能了解不多时，他脑子里那一个想法。那一个人的那一个想法，他必须觉得可以舒服地说出来。即使他是最基层的人，即使他觉得自己上次辩论没赢，即使他有各种各样的焦虑，他都必须说出那个意见：各位，这其实是对的想法，或者这是错的想法。如果你能创造这样的环境，最好的想法就会胜出。Gandhi 有句话说，真理经得起时间的检验。(01:09:27): 我觉得在湾区，「追求真理」作为一种文化已经变成一个小小的梗了，但它确实差不多就是这样。我们是在试图找到最好的想法。也许「真理」这个词用得不对，也许该说「最好的想法」。找到最好的想法，然后就全力朝最好的想法冲。我们也许可以用一个反事实来想：为什么有些公司拥有极好的人才、看起来拥有和 Applied Intuition 一模一样的组件，却失败了？可能是因为最好的想法没有被摆到台面上，当然也可能是因为它们根本没有被采纳。或者更常见的是，当我想到那些非常成功的公司时，它们在一个特定方向上有巨大的动量，那堵音墙会盖过任何新出现的声音——「嘿，市场在变，市场在变」。你根本听不到，因为所有动量都朝一个特定方向走。(01:10:23): 一个好例子，我在 Google 工作时有前排座位看这一幕，那是 Facebook 正在崛起的年代。那是 Google，而人们不记得 00 年代末到 10 年代初的 Google 了。Google 不只是一家公司，它是 Silicon Valley 的顶级掠食者。Apple 那时 MacBook Air 才刚出，Steve Jobs 正走在对的方向上，但远不是今天的 Apple。Amazon 的 AWS 还是个年轻的东西。Nvidia 还在破产边缘摇摇欲坠。所有你现在想到的那些巨头——Microsoft 是 Balmer 在管，Twitter 还是个小东西。但 Google 已经是那个超越生活的、第一名的公司。所有人都想去 Google 工作，没几家公司有那种地位。(01:11:12): 然后在外围，这家叫 Facebook 的小公司开始冒出来。而 Google——拥有地球上最好的工程师、每个月产生十亿美元现金流——试图去打这家小公司。我记得那时 Facebook 大概一千人，Google 的规模是它的 15 倍、20 倍，还带着大量现金流。那 Google 为什么打不过 Facebook？因为 Google 不是 Facebook。就像那句儒家的话：大猩猩怎么学会飞？靠不当大猩猩。Google 本来能赢下社交媒体战争的方式，是成为一家社交媒体公司，而它从根本上就不是。所以这种事在公司里一直在发生：你带着动量朝一个方向走，有意或无意，因为所有员工都在那儿，文化就是那样，大家就在做那些事。然后市场变了，而你根本挪不过去。(01:12:08): 我觉得这也会发生，而且令人意外地，在很小的公司里也会发生。创始人有一个看法，那个看法就成了唯一的看法。而实际上它可能跟正确路径只差 10 度，整个公司就被带偏了。他们在正确的市场里，甚至可能在解决正确的问题，但他们就是稍微偏了一点。所以我们太害怕失败、太害怕输，所以我会放下身段去听别人说：「嘿，我们这里偏了五度。」然后就是：好，那我们修正一下航向。而一旦这成为你的文化，你就很难输了，因为大家不再是为了完成一条预设的路径，而是在找怎么赢。
这正是我想问的。每个听这期节目的人要么是：「哦对啊，我们非常开放，我们绝对会听每个人的意见，然后在实践中理性地决定正确的路径。」
几乎从来不发生。
对。或者他们就是：「我们知道我们不擅长这个，我们只是彼此太客气了。」在一家不擅长这个的公司里，你怎么做？按你的经验，这必须得是 CEO 自上而下推动吗？它必须成为文化的一部分吗？在一家不像你们的公司里，你怎么把它落地？
中道通常就是正确的路。而中道很难找，因为这些都是互相冲突的想法。那些护栏、那些界桩，你得自己立。一边是，我们就往另一边走吧，因为我们可能太……几乎是不确定。而你必须在辩论完之后，仍然自信地沿着那条路走下去。再说一次，这是冲突的。我刚说，要足够谦逊去听正在发生什么。但一旦决定做出，那个果断……在我们的价值观里，第一条价值、那条关于速度的价值，具体措辞是「快速行动，安全行动」。就是这措辞。我们按管理者对这些价值观的遵守程度来评估他们。字面意义上，我们的薪酬和晋升都对照这些价值观。它们不是抽象的价值。所以在速度这条下面，我们真正在看的行为是果断。(01:14:19): 所以我们建立的是一个同时看这些相互冲突之事的系统。一个是保持开放，另一个是快速决策，你必须同时守住这两种张力。这就是为什么你作为公司的联合创始人或创始人能拿大钱。你得做到。你得知道什么时候诈唬、什么时候按住、什么时候弃牌，就像我常说的。所以某个时刻——这个时刻有时来得比你想的快——你不会再得到更多信息，你必须做决定。所以你走的是一条非常非常细的线。
你关于情绪的那一点非常有意思，我想确认大家不要从这里带走错误的结论。我实际发现真的很有帮助、而且我觉得和你说的是一致的做法，是把情绪拿出去。我在工作里用它的方式是：当你必须做一个艰难的决定时，假装没有人的感受会被伤害、里面不涉及情绪。如果没人在乎，你会怎么做？如果他们都觉得「完全没问题」。那在那个世界里你会怎么做？这会告诉你：好，这其实就是该做的事。然后才是：好，我怎么帮大家在这件事上感觉好一点？我怎么处理这条路的下行代价？
对，我觉得那是最显而易见的版本。我想也许另一种思考角度是：所谓情绪，就是……换个路径说。你作为领导者，或者作为接到一个方向的工程师，你心里已经有一个预设的看法：这是我的想法。那是一种情绪构造，它跟所有权、跟「这是我的」的感觉有关。所以我确实属于那种更……那么也许最根本地说，什么是情绪？情绪是一组反应，是一套通过人生经历被植入你大脑的框架。而那些人生经历，可能并没有被优化成「让你在产品评审上做决策」这件事。所以你越是能把它抽走，就越好。一个好的经验法则是：同一个决定，由公司里多个人来做，应该得到同样的结果。(01:16:33): 所以你是在去掉一点点那种……几乎像滤镜的东西。你几乎可以把情绪想成一个滤镜。所以我喜欢让原始的图像透过来、让原始的决策透过来，这样我们才能一次又一次稳定地对它做分类。别说得太抽象了，但我不知道这是不是说得通。
对，说得通。我还有最后一个问题，但我注意到一个有趣的趋势，人们在谈 AGI 的时候。我越来越多地听到，缺的那一块是：也许正是情绪创造了意识。Michael Pollan 出了一本关于意识的新书，他的观点是，那不只是更多的智能，实际上是情绪导致了意识的出现。
我觉得，把人类思维想成只是……怎么说呢，想成只是输入和输出，或者说是观念、事实、词语、字母之间的「联想」（找不到更好的词）——这是在贬低人类思维有多复杂。它不只是联想。而创造力也多少是同一类东西。有句老话说，技术上的精通是掌握复杂，我认为计算机非常擅长这个；而创造力是掌握简单。我敢肯定，三年后我会为自己这话打脸，等最好的艺术家变成 AI 的时候。
太美了。太美了。
对，对。所以我觉得——这又回到我的哲学：摄入广泛的输入，然后试着去掉那层滤镜，尽可能诚实地看事物；在公司里也建立类似的文化，完全不看重想法是谁提的、从哪来。但最终，作为领导者，由你来决定，而且顺便说，你得是对的。这是另一件事，我觉得很多创始人……我们强调得不够。创始人喜欢把事情归功于自己。这就是人性，每个人都这样。(01:18:33): 但现实是，你得是对的。光是开一家公司不够，光是拥有某种世界观不够，你得是对的。而证据就是：这家公司是一个可持续的独立生意。因为我们这里专门谈的是 Silicon Valley 里风投支持的 AI 公司。我所有的——我一开始就该说这句——我所有的建议，都专门针对那个很窄的群体：湾区风投支持的 AI 公司的创始人。
说到这个，最后一个问题。我一直想聊到这个，因为你有一个很有意思、很带刺的观点，就当最后一个问题。我知道你说完就得走了。你有个看法是，Silicon Valley 很多 CEO 其实并没有很好的品味。我很想听你在这方面的经历，还有你到底怎么看。
对。我也得小心，别暗示我自己的品味很好。我也属于这一群人。我认为这是真的，因为很多……有几个原因，既包括最广义的、艺术意义上的品味，也包括经营公司、比如某一点的 HR 政策该是什么。很大程度上我觉得，他们只是没接触过很多有趣的、好的东西。这整场对话里一直有个主题，就是：去获得越来越多的接触。有时候我遇到某个人——我并没有特指任何人，所以如果这说的就是你、而你是我朋友，我道歉，我不是在说你——但从 Cupertino 长大，去 Berkeley，出了校门第一件事就是开公司，然后接下来二十年就只干这个。你甚至从来没当过员工。(01:20:14): 为什么我觉得这件事那么重要。我在大型组织里工作了十多年，真正的大组织，超过十万员工，像 General Motors 或者 Bosch。当你在那种组织的后巷里、在那些组织的内脏里，你会学到当一个员工有多糟糕。你头上的官僚体系，领导层根本不知道在发生什么，行业、你用的那些过时的工具，所有这些。为什么作为个人去经历这些很重要？因为当你成为领导者、你在制定政策、在塑造文化时，你必须把这一点记在心里。而很多创始人，坦率地说，从来没有过处在层级最底端的运气。而这只是其中一种方式……它看起来显然不像去看 Bresson 或 Picasso 或者随便谁的照片，但它是类似的东西。(01:21:15): 有某种类似之处：你有时会遇到一些创始人，也许这里有个好的判断标准——有些创始人会在很多很多事情上都做得很好，不只是做湾区一家 AI 公司的创始人。而这里面就有点品味的东西，因为你真正谈的是理解人、理解生活，然后能够带着判断力去辨别什么是好的、什么是不好的，因为这正是我们在谈的。所以如果你的生活经验非常窄，你仍然可能很优秀，仍然可能有能力辨别好坏。但我觉得，如果你背包旅行、在世界各地晃了几年，我不知怎么地相信你会是更好的创始人。(01:22:02): 这就像，我不知道我怎么能……没有任何同行评审的研究能让我指着说这一点。所以我觉得这就是我想说的。品味是某种程度上可以被培养出来的。对。
我觉得在这场对话里，我们帮大家培养了品味，用更多洞察和不同视角喂了他们的模型。我觉得我们可以聊上好几个小时，但我知道你得走了。
对，除了这一点，我不确定还有什么真正的收获。
好，零个。
我们真的哪儿都去了。如果你本来有一条特别想问的问题线，抱歉。
我们走的方向全都刚刚好。
好，很好。很好，很好。
Qasar，非常感谢你来做这期节目，非常感谢你来。最后一个问题，大家能在网上哪里找到你？听众能怎么帮到你？
这是个好问题。我很想听到那些我不知道的书。所以这总是好的。我一些最喜欢的书就是别人随口推荐给我的，所以我很欢迎。当然，我也读研究。所以如果有特别新的东西出现——主流的东西我们公司和我个人当然都会看——但那些稍微偏离常轨的东西，我们一直在找。然后，如果你对我们这个领域有特别的看法，特别是 physical AI，以及 AI 会如何影响矿山、农场、建筑工地、robotaxi，所有这些东西，我总是有兴趣听新的观点，甚至是旧观点但换了个视角。(01:23:34): 所以，如果你见到我，你也可以在网上见到我。当然，我也一直都在。我对这类反馈永远开放。
而你现在在 Twitter 上了。这就对了。
对，就是这样。对，去那儿关注我。对，就是这样。答案就是这个，去那儿关注我。
这就是行动号召。
我在召唤我内心的 Marc。
这就对了。Qasar，非常感谢你来做这期节目、非常感谢你来。
谢谢你们邀请我。非常有意思。
大家再见。(01:24:00): 非常感谢你的收听。如果你觉得有价值，可以在 Apple Podcasts、Spotify 或你常用的播客应用上订阅本节目。另外，也请考虑给我们评分或留个评价，因为这真的能帮其他听众找到这个播客。你可以在 lennyspodcast.com 找到所有往期节目或了解更多。下一期见。