为什么公司正在变成一连串的循环 | Anish Acharya（a16z）
Why companies are becoming a series of loops | Anish Acharya (a16z)
嘉宾：Anish Acharya
全文文稿 · 按对话顺序保留完整内容，深入理解上下文。
本篇目录1 章节
§01文字实录 1§01文字实录 1
关于 AI 的未来，有太多恐惧和担忧。我想聊聊这个说法：如果你落后了，你就会变成这个永久底层阶级的一部分。
这是一个有趣的黑暗幻想，我们硅谷似乎集体拥有这种幻想。几乎从任何衡量标准看，情况都从未这么好过。这是一项真正放大我们能动性的技术，它某种程度上把技能和意愿解绑了。我们不仅能大幅提升生产力，也能大幅提升雄心。
人有可能太有雄心吗？有上限吗？
过去，也就是三年前，我们看一家公司，如果他们想做的事太有雄心，我们就不会参与。今天我们几乎看到相反的问题：一个太小的点子，不是我们想参与的东西。
你有一个很有意思的观点：公司建设越来越会变成这种不断创造循环的过程？
我们会看到这样一种层层递进的组合，从每人一个循环，到能够运行公司大部分业务的循环。话虽如此，我认为人是关键的成分。循环会帮你爬到局部最优，然后就进入平台期。你需要人的直觉，需要有人真正帮你落到下一座山的山脚。
我们有这样一个观点：最大的机会在于这个想法——“循环，让我更快乐。”
我们相信人们想更高效，但他们其实不想。我认为更多人想花时间，而不是省时间。所以，我认为这项技术的机会在于消费者需求的基本面。我们如何感到更有连接、更被爱？我们如何取得进展？我们如何玩得开心？我不认为这是模型或能力挑战，这只是产品设计挑战。
今天我的嘉宾是 Anish Acharya。Anish 是 a16z 的普通合伙人，专注于消费领域投资。他是我见过的最有洞见、最启发思考、最能拓展思维、也最深入细节的产品投资人之一。他在 a16z 已经七年多了，与很多 VC 不同——这也是我很喜欢请 Anish 上节目的原因——他长期是产品构建者和创始人。他创办了一家叫 SocialDeck 的公司，卖给了 Google，之后在 Google 内部领导了多项工作。然后他又创办了一家新公司 Snowball，这次卖给了 Credit Karma，他在那里升任产品副总裁，之后又担任更广泛消费产品以及整个信用卡业务的总经理。这场对话会让你的大脑嗡嗡作响。在我们开始之前，别忘了看看 lennysproductpass.com，Lenny 的通讯订阅者可专享免费一年使用世界上最热门、制作最精美的 AI 产品。（00:02:23）：那么，有请 Anish Acharya。Anish，非常感谢你来，欢迎来到播客。
谢谢你，Lenny。我特别兴奋能来这里，非常激动。
我想从一个非常轻松的话题开始。我想聊聊“永久底层阶级”这个梗。这算是人们半开玩笑的一个笑话，这个想法是：如果你落后了，不紧跟着所有最新 AI 工具，不成为史上最高效的人，你就会成为这个永久底层阶级的一部分，落在后面，日子会非常难过。有些人拿它开玩笑，但我认为很多人非常当真，这让很多人压力很大。你觉得这个担忧到底有多真实？你觉得人们应该多当真？
不用太当真，而且这是一个有趣的黑暗幻想，我们硅谷似乎集体拥有这种幻想。情况从未这么好过，几乎从任何衡量标准看都是如此——从机会分布得多广，到我们能接触到的技术，到我们被允许拥有的雄心类型，再到独立在做能赢的事情的公司数量。然而还是有这种关于永久底层阶级、关于被排除在光锥之外的讨论，我听过这种说法。而且这不只是深度圈内人或圈外人的事，感觉从基础模型实验室的研究人员一直到硅谷的普通人，都存在真实的恐惧。我想说，有几点我认为真的很重要。首先，我认为上一个技术时代要集中得多。如果你看网络效应，那算是金标准。（00:03:58）：你做过网络效应产品，那是移动时代商业的金标准，而这些东西导致了剧烈的集中化。当然，它们从定义上说都是 N=1 的网络。如果你看现在发生的事，技术栈的每一层甚至都不是只有两个相关玩家，而是有 20 个。你有实验室，你有开放权重，两者内部还有各种变体。如果你看编程智能体，我们刚才在聊，你两年前的思维模型本该是——我想本该是赢家通吃，然而 Claude Code、Codex、Lovable、Replit、Wabi，它们都在某种程度上跑得通。（00:04:35）：所以看到这一点真的非常非常令人鼓舞。第二点，你听过各种经济数据，从放射科医生——我记得大约 20 年来，每年都有人说他们要完蛋了。当然，职位发布数比以往任何时候都高，程序员也是如此。所以，我不确定经验数据支持这个说法。我认为最后一点是，有这种关于 RSI 的讨论，我知道 RSI，也就是递归自我改进，是个很好拿来抛的术语，但如果你去问实验室里最老练的人，实际发生的并不是 RSI——那种可能让某个玩家因为领先别人一个 epsilon 就形成失控式赢家的东西。它其实是自催化效应，意思只是你在用这项技术改进自己的流程，但它并不是真正递归的。所以我认为，从最经验性的到最技术性的视角，都指向另一个方向，可我们似乎还是放不下这个幻想。
我最近一直在想一件事，甚至看到那些关于 OpenAI 的模型入侵 Hugging Face 的疯狂故事，所有这些故事让我觉得，一直存在一个问题：我们处在快速起飞还是缓慢起飞的情景？感觉非常明显，我们处在缓慢起飞的情景，因为每一个这样的里程碑都像是：“天啊，它入侵了……”我们根本不知道它在干这事，但我们在抓住它，我们在看着它，在观察它，在迭代、在演进。总有一种恐惧：“好吧，但明天它就会起飞。”我从你这里听到的是，那大概不是真的，而我认为这正是很多人恐惧的来源——这个想法：它突然会变得超级超级智能，然后我们就麻烦大了。
没错。那种论点的推理路线总是：到目前为止的一切，然后发生某件没人能真正说清楚的事，然后快速起飞。所以我不相信那会发生。我确实认为模型进步比以往任何时候都快，但如果你看经济扩散这样的事情——我在一个小镇长大，去年夏天我回了老家，人们的生活没有变化那么大。所以至少，经济扩散的缓慢速度会拦住它。我认为另一件讨论不足的事，Lenny，是有多少问题真的是受智能限制的？如果你有一个数据中心的全 PhD 在 FedEx 或 Domino's Pizza 工作，他们会指数级地主导供应链和披萨吗？我不这么认为。所以，我想我们可能高估了有多少问题受智能限制，而多少受其他因素限制。
本期节目由我们的季度呈现赞助商 WorkOS 带来。OpenAI、Anthropic、Cursor、Replit、Sierra、Clay 以及数百家其他赢家公司有什么共同点？它们都由 WorkOS 提供支持。如果你在为 enterprise 构建产品，你就感受过集成单点登录、SCIM、RBAC、审计日志以及其他大公司要求的功能的痛苦。WorkOS 把这些成交阻碍变成了即插即用的 API，配有一个专为 B2B SaaS 打造的现代开发者平台。我投资的每一家开始向上游市场扩张的初创公司，最后都会和 WorkOS 合作，因为他们是最好的。无论你是想拿下第一个企业客户的种子期初创公司，还是正在全球扩张的独角兽，WorkOS 都是成为企业级就绪、解除增长阻碍的最快路径。它本质上就是企业级功能领域的 Stripe。访问 workos.com 开始使用，或者直接去他们的 Slack，那里有真正的工程师等着回答你的问题。（00:07:53）：WorkOS 让你用令人愉快的 API、全面的文档和顺畅的开发者体验构建得更快。今天就去 workos.com，让你的应用企业级就绪。（00:08:03）：你在公司内部看到的情况是怎样的——是否正在出现更大的分化，你认为在那些变得非常擅长并拥抱这一切的人，和那些说“我没时间搞这个，我讨厌这些东西，我的工作已经压力够大了”的人之间，会有更大的分化吗？你看到正在发生什么，你认为公司内部在分化方面会走向哪里？
我对这件事有太多想法了。我认为我们没有给普通员工足够的认可。我们有一种对白领员工的抽象印象。白领管理者，这种抽象形象就像某个 Dilbert 式的管理者，整天只是倒腾纸张。我们对消费者也有一种抽象印象，觉得他们像是能动性很低的 NPC。当然，这绝不会适用于我们或我们的朋友。我们有一种抽象印象：其他人的工作超级容易被 AI 自动化，但我们的当然不会。所以我认为，当你真正深入细节，很多人其实很兴奋能提升自己、获得更多杠杆。你当然在像 Google 这样成熟的公司看到这一点，但即使在 Kavak 这样的公司——他们在墨西哥卖二手车——他们也有一个“绝地学院”的概念，教公司里的每个人，包括机械师，如何使用新工具和技术，在六周课程结束时，他们会交付一个前沿的、在生产环境运行的智能体。（00:09:17）：所以我其实认为，拥抱这项技术的人比我们通常讨论的要多。我认为一个重大变化将是：使用 AI，对比围绕 AI 重组整个公司。一个很好的例子是电力的扩散，从电力的出现到我们重组工厂，花了 40 年。这意味着把建筑烧掉、从头开始，而不是拿以前烧煤的东西简单换成电。所以我确实认为，最有雄心的公司正在围绕模型重新思考一切，而那些雄心稍小、或者可能还处在更早期的公司，更多是在想如何让现有组织、现有职能里的人用上这项技术。
所以，到目前为止我听到的一个主题是，我们可以对事情走向、对你的工作和职业的未来稍微少一点焦虑。
我想是的，老兄。我的意思是，你哪怕只想想 CEO 和高管的激励，Sundar 经营 Google，他不想经营一家更高效的 4 万亿美元公司，他想打造一家 40 万亿美元的公司。所以只要你有经济上具有生产力的单元，理性上就会——尤其当它变得更有生产力时——在你的组织里保持这种存在。然后，我不知道你听到什么，但轶事层面，我和一位在 Google 做高管的好朋友聊，我说：“嘿，你们裁员了吗？”他说：“没有，我们没裁。我们反而把路线图往前猛推。”所以两年的路线图在三个月里发生，而我们最难的问题其实是知道该往路线图里加什么——顺便说，这是每个 PM 的幻想。你我之间在优先级讨论上浪费了多少情绪？（00:10:55）：所以是的，我其实认为人们不该那么焦虑，我认为他们应该感到真正被赋能。顺便说，最好的办法就是直接把东西发出去。我是说，Claire 是我的缪斯。她太棒了，因为她——
Claire Vo？
……一直在发布。对，Claire Vo，她在发布，她在尝试，她不怕因此有点尴尬。你只要看看她整体的状态，她感觉自己是自己有史以来最好的版本，我认为我们每个人都有机会成为那样。
我很喜欢。我长大后想成为 Claire Vo。
完全同意。
顺着这个思路，你有一个很有意思的观点：公司建设越来越会变成这种不断创造循环、创造一连串循环的过程。聊聊这个吧。
对对。嗯，我认为这个宽泛的概念、循环这个概念，在 X 上有点被调侃，因为有时候感觉我们可能是在装高深。我知道有个关于图的大梗，说循环的下一阶段是图，但让我为它做个最强的辩护：我们先是有了提示词，然后我们发明了智能体。智能体当然只是处于循环中的模型，带有工具、记忆和技能文件。然后我们又有了所谓的循环，也就是一组在做任务的智能体。如果你看编程领域的很多工作，编程是这么好的一个领域，因为你有最好的模型，你有技术上最合适的客户，再加上这些已经确立的循环，比如修 bug——一个 bug 报告进来，生成复现，创建修复，修复被审查。（00:12:24）：如果风险高，那么应该由人来确认可以发布到生产环境。如果风险低，就直接发布。甚至你还可以给客户发邮件说：“嘿，我们修复了你报告的 bug。”这在五分钟内发生。工程里有很多这样的循环，从修 bug 到客户反馈，到销售演示，到新功能开发。所以编程这个领域天然很适合。于是你有一个编程循环，它带来的改变是对代码库的。我的问题是，业务循环是什么？所以如果你是某个业务的总经理，你横跨许多职能，你有循环在编程、市场、销售、支持、法务中运行，所有这些循环的输出本身就是一个循环，你应该能够针对它做优化。（00:13:07）：我认为这件事的强形式是，它向 CEO 发出一个信号：“嘿，我们实际上需要改变业务的某个物理层面，或者我们的商业模式，或者我们的战略。”所以我认为我们会看到这种层层递进的组合，从每人一个循环、每个职能一个循环、跨整个业务单元的循环，到能运行公司大部分业务的循环。话虽如此，我认为人是关键的成分。我只是不认为组织里的大部分工作都能完全自主完成。想想在 AI 原生公司里人会做什么：销售、支持、战略和例外处理。（00:13:45）：而所有这些都超级关键。Lenny，我们看到的一件事是，模型进行新思考、分布外思考的能力仍然非常有限。而且我并不认同某个观点，说数学里的一些新思考实际上代表了商业这类领域里的新思考。所以你仍然需要一个人说：“嘿，这是我认为我们应该做的东西”，并且让他们的判断是对的。
让我把这个点讲清楚，因为它太有意思了。你在这里说的是，工程和构建越来越多地变成这样一个循环：输入、反馈、支持工单，随便什么，都是关于要构建什么的输入。然后 AI 越来越多地接手，决定“这是一个 PR。这个准备好了吗？”，然后发布。你在说，你预期这会扩展到比如 go-to-market、法务、增长、支持。那么，也许描述一下这个循环在公司内部是什么样、或者可能是什么样。
我的意思是，一个很好的例子是增长团队。你曾在 Airbnb 的增长团队工作，对吧？
对，对。
供给增长。
对，没错。
太棒了。
没错。
我不知道你当时怎么带团队，但我猜大概是这样：你把大家聚在一起，列出一串可能的实验，排优先级，构建，发布，衡量——
头脑风暴。对。很多头脑风暴——
没错，对吧？
……很多电子表格。
所以这件事的循环版本应该是：每个变体都被生成，每个变体都被衡量。一旦达到统计显著、P 值足够高，你就收敛并发布那个变体。然后你有一个长期留存的对照组，并开始做下一个实验。然后你会撞上某个局部最优，我认为这一点非常重要。循环会帮你爬到局部最优，然后就进入平台期，你需要某种分布外思考，你需要人的直觉，需要有人真正帮你落到下一座山的山脚。
对，你有一张图。我不知道，也许我们后面聊到这个时会展示出来，那种思考方式太有意思了。这个想法是：智能体会帮你爬山，到达某个新的高原，然后你需要一个人在那里思考一个更大的想法，某种程度上把它解锁，然后它继续、继续，于是有这种智能体与人之间来回往复。
是的。对。你知道什么能真正说明这一点吗？如果你曾经试过让智能体替你想一个商业点子，比如“嘿 Claude，帮我赚一百万美元，不要犯错”，为什么这行不通？因为你需要把它设定在正确的方向上，而技术中没有任何东西向我们表明这不再需要。
对，这很有意思。我最近听到越来越多。我刚看到一条推文，说在 OpenAI，go-to-market 团队现在使用 Codex 更多了。go-to-market 团队里使用 Codex 的人甚至比工程团队还多、还频繁。
是的。想想这让他们多开心。go-to-market 团队想做什么？我的意思是，这是幅漫画，但我要坚持这个说法：他们想去健身房，想去吃牛排晚餐，想把奖杯举起来，成为季度或年度最佳销售。所以我其实认为，这是把他们的工作蒸馏成他们全世界最擅长、最感兴趣的那件事，而围绕这项核心工作的所有行政事务现在都由别人替他们处理了。所以，go-to-market 就是往这个方向走，而且会非常棒。
这让我想起一个 PM 朋友，他有个特别好笑的观点：作为 PM，你不断要对涌向你的各种点子说不，你得说“我会把它放进路线图，我们会排优先级”。他说：“好吧，我要把这个翻转过来。我要对一切说 yes。我要把所有东西都建出来，然后用 Simile 模拟每个点子”，或者用所有那些正在发布的产品，你可以模拟用户会怎么反应，然后它会告诉你“我们该不该做这个？”这是重新思考 PM 的多好笑的一种方式。
你知道这美在哪里吗？其实有两点，我先说在我看来可能不那么明显的那一点：我觉得每家公司的每个 PM 都觉得自己是真正的从 0 到 1 思考者，但被管理层、高管、创始人和工程产能的重手压住了。而在一个人人故事都能被讲出来、每个产品故事都能被讲出来、每个功能都能被尝试的世界里，我认为很多 PM 会意识到，他们其实没那么擅长从 0 到 1，而做别人好点子的工作，比做自己坏点子的工作要有成就感得多。所以我认为，连这样的事情都会带来比过去多得多的组织健康。更不用说，最终胜出的点子不必是那个最会向高管推销的人想出来的。它只是被尝试，最好的点子赢。
那么回到循环这个想法，我的思考方式是：每个职能如何开始把自己的职能看成是设置一个智能体，让它能够直接从输入走到某种影响？这让我想到 Claire 最近发的一条推文，这个观点是：人们过去总开玩笑说软技能最没价值，工程技能最重要、最有价值，因为它们如此具体，而结果发现，AI 最擅长的正是这些可验证、你知道成功长什么样的东西。所以我现在思考的问题是：有哪些技能，你没法把它变成循环，因为输出太难验证？
对，我认为是这样，而且我认为那些会成为速率限制因素，因为你一晚上只能吃一顿牛排晚餐。我猜你可以吃牛排午餐，但某种程度上，每个系统里都会有这些速率限制因素。我认为一个有用的思考方式是：每当模型犯错、或者做了你不会做的事，你知道什么而它不知道？我从严在 Kavak 的 Ale 那里听到一个很有意思的例子。他可能是我能一起玩的人里对这件事思考最老练的，他说每当他们的智能体——他们每个客户一个智能体，他们在网上卖二手车——卡住时，它实际上会打电话给一个人，那个人会指导智能体。现在，这的魔力不仅在于它解除了智能体的阻塞，当然还在于智能体随后捕获所有轨迹并从中学习。这是一个非常有意思的思维模型。（00:19:36）：要么是知识缺口，要么是数据缺口，你必须给智能体补上，下一次它就不该再打电话给你。
我很喜欢这个例子。基本上，这里的要点是：你需要开始把每个职能都看成一个智能体循环，而工作就是找出它在哪里卡住、在哪里出错，并给它更多上下文、更多洞见、更多方向，基本上就是这样。
没错。对，没错。然后希望你的很多日常工作——当你想到一个有效的新点子，这个点子的各种影响，如果它是一个产品，有市场工作、销售工作、产品市场、沟通、法务，所有这些大体上都应该替你处理好。而你的工作是去远足，去做梦，想出下一座要爬的山。
这就引出一个问题：在这个 AI 做了很多事的世界里，什么会把赢的公司区分开？我想答案的一部分是，在局部最优处的那个人带着更好的点子出现。在这个 AI 做了大量目前由人来做的工作的世界里，你认为还有什么会成为差异化因素？
我的意思是，我认为一件讨论不足的事是，很多行业里存在的竞争均衡是否会真的改变，这一点并不清楚。比方说 Pizza Hut、Domino's、Papa John's 和 Roundtable 都得到了一个全 PhD 的数据中心，它们要么都会采用它，要么会因为 CEO 更换而采用它。所以会有一段动荡期，会有一些相对的洗牌，但我认为它们都会拥抱新技术，因为大多数公司都会。我不确定其中一家会占有 99% 的市场。所以我认为讨论不足的是：是的，近期我认为会基于对技术的采用以及采用的雄心程度分出赢家和输家。但我确实认为有很多行业会维持当前的竞争动态，因为它们不受智能限制。（00:21:29）：我认为作为创始人 CEO 最有用的自我提问就是：“嘿，如果我们假设这些东西无限智能、而且便宜得惊人，我们会怎么重组公司？”因为那就是我们要去的地方，对吧？
顺着这个思路，你有一个很有意思的观点，关于公司内部可能出现的通才与专才之间的分化，以及 AI 如何参与其中。聊聊这个吧。
好啊。嗯，我认为这件事牵涉到很多有意思的东西。其中之一是开放权重与前沿之争。所以我确定，你熟悉帕累托效率吧？我确定你熟悉。
请解释一下。
好，帕累托效率就是，比如就性价比而言，效率前沿被认为是单位性能与单位价格之间的最优权衡。如果你处在那条曲线上，你就总是在为性能支付合理的价格。有意思的是，前沿模型的定价其实是不理性的，首先，Mythos 是每 token 无限美元，你根本用不了。但即使你看 Fable 5 这样的东西，一个 IQ——概念上就是多一个点的智能——你要比 Opus 4.8 多付 100 倍。所以这不理性，但我认为有很多工作有无限上行空间，比如药物发现。如果那一个 IQ 点让你发现下一个他汀，那就是万亿美元级的成果。所以在这类工作和行业里，为最高智能付费某种程度上是理性的。（00:23:01）：另一方面，我拿法务开刀。法务或财务可能只有那么多上行空间。对那些工作，你其实想要非常帕累托高效，大概要为良好价格下的良好性能付费，而不是为无限定价、无限潜在上行的性能付费。所以我认为我们会看到一种分化：有些职能需要中等智能，那些往往是开放权重、用强化学习做偏置、让模型对某个狭窄工作更便宜更高效的东西，再加上极其“昂贵但高性能”的前沿 token，用于销售、支持、研究、工程。所以我认为你最终会同时拥有这两种架构，我们稍后可以谈到这一点，但我确实认为模型家族之间存在这种比较优势，当然，各个具体模型之间也越来越如此。不会是非此即彼。
真是个有意思的洞见。那么，为确保我理解你描述的东西：你认为组织内部会在职能和模型之间出现这种分化，那些有更多上行空间和潜在杠杆的特定职能去用前沿模型，你描述了产品、销售、工程、研究这类角色。然后对其它职能，你不需要 Mythos，你不需要 Astra——我想那是即将推出的最新一个？
是的，Astra。对，对。
所以是两者兼有，你的意思是，AI 不必是前沿模型，人也不必是世界上最聪明的人，就能在那个世界里做得非常好。
对，而且我不想显得贬低。那些职能里有非常杰出的人。我只是认为他们所做的是上行空间有界的问题。你只能把账正确地结掉，你没法把账结得好 100 倍。所以是的，我说的正是这个。
我在想这是否和我们之前关于可验证性的讨论有关。如果一件事可验证性高得多，你就不需要前沿模型，对比之下，我不知道，是潜在上行空间。
我不确定。我的意思是，我认为对于……可验证性是个好问题，因为我认为对一家药物开发公司，你有无限上行空间，而且它是可验证的，但结账也是一个可验证的问题，而上行空间有限。我认为问题真的是有多少上行空间，以及计算它有多难。这里有个细微差别。客户支持，一个客户可能打电话来报告一个 bug。那个 bug 实际上可能是改变我们整个组织的东西的第一条面包屑。如果 CEO 或最聪明的人在那通电话里，他们能顺着线索走。但如果我们实际上有的是这个“中等智能通才”，那就不能，这其实为“作为一篮子问题，永远用前沿智能”提供了论据。当然，我也可以为中等智能这一篮子辩护，理由很简单：对几乎所有有经济价值的问题，我们都已经跨过了一个智能阈值，超过那个阈值的任何东西都只是浪费。
对。我认为人们忘记的一点是，那些不是前沿模型的模型，它们曾经就是前沿，我不知道，六个月前，我们当时那么惊叹，那么喜欢它。就像“天啊，它能做所有这些事”。而现在，只因为有了更好的东西，我们就不给那些模型那么多认可了。
你说得对，因为这有点像：“这东西太疯狂了。这就是 AGI。”然后一天之后，它就像旧东西一样被你扔进垃圾桶。
那么顺着这个，我听到人们开玩笑叫你“模型侍酒师”。用你的侍酒师资质告诉我们，模型艺术的现状如何？每个模型擅长什么？模型的糟糕之处是什么？
好。嗯，如你所知，每个侍酒师的秘密都是 10,000 小时，或者也许是 10,000 瓶。所以我认为，成为模型侍酒师的秘密就是把它们全都用一遍。
把它们都喝一遍。
我非常用力地逼自己，每出一个新模型就用它发布点东西，我认为你能学到很多。我认为对那些相信模型是大宗商品、完全可以互换的人，你就是还没真正用过模型。比如，最近几周我迷上了 Qwen 3.8-Max。Qwen 是个很棒的模型。它非常擅长长时程任务，而且它真的很有创造力。它是个很棒的讲故事者。所以我一直用它来制作这些不可能完成的纪录片，大多是《星球大战》宇宙里的行星。我做了塔图因，结果很棒。昨晚我做了贝斯平，它能连续工作四五个小时。（00:27:27）：它讲一个很棒的故事，它通过 Fal 用 MiniMax 模型生成所有视频，通过 Eleven 生成音频。它实际上导演了这部电影，那部五分钟的电影，然后把所有片段剪进去。它叠加，它观看。简直非凡。它的形状和 GLM-5.2 完全不同。GLM-5.3 刚出来，我用它做了一堆产品工作。它没有视觉组件，它有点像你放在角落里的那种神经质 PhD，而它们都有各自的角色。这有点像是模型之间的张力。不是谁领先谁，不是谁更智能，而是其中一个的心智朝一个方向塑形，也许 Qwen 是创造力和开放性，而另一些朝其他方向塑形，像 GLM-5.3 的神经质和精确。所以我就是每出一个模型就做点东西，这就是我建立直觉的方式。
你觉得这个习惯对人们有多重要？因为我听到很多人说，真正重要的是要用这些模型。第二个问题是，你怎么想出拿这些模型做什么？因为很多人想试这些东西。他们说：“好吧，我该做什么？”
我知道。
有什么建议吗？
嗯，我认为我们几乎所有人都有……很长一段时间里最让人受不了的就是你那个有 app 点子的朋友。每次你去喝啤酒，他们就说：“让我给你讲讲我的 app 点子。”你就想：“哦，又来了。”我们现在必须成为那个有 app 点子的人，所有傻点子，其实尤其是傻点子，因为那些往往有最多的 alpha，才是我们都该去构建的。所以，我大概建了两打 app，我有一两个不断迭代的大型 app。我认为如果你没有一个用来使用模型的底盘，每次从零想一个点子真的很难。所以我会说，做点什么。如果它不是带大写 I 的“重要”，其实更好，然后不断找新方式投入它，用模型作为工具而不是目标来给它添砖加瓦。这说得通吗？
对。也许甚至把视角拉远一点，我越来越觉得，现在最应该养成的最重要习惯之一是：每当你准备做某件事时，问自己：“AI 怎么能替我做这个？”
完全同意。
我在想象这个输入到反应的过程，整个想法是输入和反应之间存在一个空间，冥想帮你在于回应之前想得更深。我感觉现在的诀窍是在那个时刻插入：“AI 怎么帮我做这个？”
我的意思是，我也是长期冥想者。如果你愿意我们可以聊聊这个，不过对，我认为是这样。我认为在我们日常的知识工作里，这对我来说有时不那么明显。我猜我的思维是，我一直是个消费产品的人，我爱产品。所以对我来说，想一个给我的 DJ 流媒体 app，或者给我在用的那个 X 版 Google Reader 加个新功能，比在生活里找一部分去自动化要容易。但你说得对，有一些好玩的例子。几周前我发过一个，我让笔记本电脑转录厨房里发生的一切，然后根据我儿子表现好还是不好，给他 iPad 奖励或扣除屏幕时间。所以那是个有趣的小型社会实验。它还有个有趣的结果，就是他录了一段自己一遍遍说“我爱你，爸爸”的视频，放在麦克风旁边。
为了黑掉指标？
为了黑掉指标。所以是的，任何东西一旦变成度量，就不再有用，但那只是个很酷的小型社会实验。我认为这些东西超级好玩。
太好笑了。所以其中一个指标是他多久说一次“我爱你”，那会给他更多自由时间？
他是在说积极的、亲社会的话——
太好笑了。
……还是消极的、反社会的话？而说“我爱你”是非常亲社会的。
太好笑了。我有个朋友做了个小设备，测量他和他孩子一天里笑多少次。
哦，那不错。
对。他改造了一个 Limitless 吊坠来做这个，然后他们每天就看那个指标。
这就是我的意思，老兄。我认为我们到目前为止在节目里花了很多时间，非常有意思地谈生产力、失业，所有这些带大写 I 的沉重、重要话题，但你刚才描述的，你多久笑一次，那不是一家初创公司，那大概不是一个有经济后果的点子，但它对我们的生活质量有后果。我们往往认为幸福是固定的，但如果它不是呢？如果你我一百年前在做工作，我们的工作会是什么？我保证会比现在更不酷，也许一百年后会酷得多。所以我认为经常被错过的事情，也是我欣赏 Claire 和其他人的原因，就是这东西如何给我们的生活增添质感，即使它们没有经济后果？
对。顺着这个，我在某处看到你有一个很有意思的观点：大的机会，也许只是在消费领域，但更广泛地，是这个想法——“循环，让我更快乐。”
对。
聊聊这个。
哦，对。我的意思是，我认为我们相信人们想更高效，但他们不想。我认为更多人想花时间，而不是省时间。世界上最大的产品是娱乐和社交，这是有原因的。所以我们触及核心：我们如何向消费者交付价值？我认为对大多数消费者，我有时开玩笑说，这就像 Instagram AI 用户对比 X AI 用户。X AI 用户害怕被排除在永久底层阶级之外，对 GLM-5.3 对比 Kimi K3 特别有意见。他们就是那么“嗑药”。而 Instagram 那个人则说：“哦，这就像更好的 Google 搜索。差不多吧。挺酷的。”他们不明白所有炒作是为了什么。这真的是产品设计失败。我们有能力彻底改变人们的生活。（00:33:05）：我的意思是，Lenny，从很多方面说，我们花了 40 年构建一项能实现更好电子表格的技术。我们构建了这项扩展我们智力的技术，却没有什么来扩展我们的灵魂。我认为我们有一点精神上的饥渴，尤其是当很多曾经满足这一点的文化机构消失之后，尤其是在美国其他地方，那里没有那么多热瑜伽课、普拉提、断食和 Friendsgiving。所以我认为这项技术的机会就是：嘿，消费者需求的基本面，我们如何感到更有连接、更被爱？我们如何取得进展？我们如何玩得开心？我们所有人都向往的东西，那些基本面，我们如何把这项技术应用到这些领域？这是我想看到更多的。再说一次，我不认为这是模型或能力挑战。这只是产品设计挑战。
我太喜欢这个了。我们谈过“循环，增长我的业务。循环，给我找更多销售。循环，关闭支持工单”这个想法。但你在这里描述的方式，我想，我笔记里记的是：“循环，改善我的健康”，或者“循环，让我成为更好的朋友”。没有理由 AI 不能就所有这些事情深入努力地思考，并找到真正实现它的方式。
对。而且你看，我们得把这个调好，但我认为 AI 有办法挑战你、推动你、可以不好相处。这也是为什么我认为初创公司比现有巨头有优势。那个想法：那 1,000 个 Google 委员会，如果想到他们要发布一个不好相处的模型，或者天哪，它有性暗示，他们会在坟墓里翻身，但猜猜怎么着？这些都是人类存在的一部分。所以我认为探索我们社会存在中那些令人不适的部分，是初创公司独特适合去做的事。
我知道你花了很多时间投资消费公司。我在这里听到的是，这对消费企业来说是个大机会，基本上就是构建一个 app 产品，恰好就是围绕改善我与朋友和家人连接的循环。
我认为是这样。我觉得目前为止稍微拖住消费者领域的东西——也许“拖住”说得太重了，因为如果把它换算成 iPhone 的时间线，我们现在处在 iPhone 的 2010 年。iPhone 2010 是什么？我认为那是 Airbnb 之前、WhatsApp 之前、Uber 之前，所有重要消费公司之前。所以现在还是早期，但拖住我们的，我认为有三件事。第一是模型一直很贵，所以如果你想做一个免费使用的产品，那并不容易。第二是我们遇到了界面问题。聊天界面说得通——如果你是世界上能动性最高的人，也就是 Elon 和 Sam，但对普通消费者来说，他们理想的界面是 TikTok。所以我们需要在聊天和 TikTok 之间找到某种东西。第三，这项技术此前更多聚焦于生产力，而不是人际连接和娱乐，我认为这些问题现在都还悬而未决。(00:35:50)：开放权重模型意味着一切都便宜多了。我觉得我们开始有这样的对话了，比如“Loop，让我更快乐一点”。我也觉得像 Eugenia 这样的创始人——你应该请她上节目，她非常了不起——正在非常大胆地思考用户界面。Airbnb 的 Brian Chesky 我觉得他创办了一个基金会实验室，专注下一代用户界面。所以我认为这些问题都会被解决，或者至少比两年前更有条件被解决了。
我想回到消费者和 AI 这一整个领域，但我想沿着这条线再往下追一点，就是关于事情可能走向何方的这种乐观情绪。现在有很多对 AI 未来的恐惧和担忧，总体上也一样。Mark Andreessen 上节目时有个很有意思的观点：AI 来得正是时候，正好拯救我们，因为人口在下降、生产率在走低，还有战争、气候变化等等，如果 AI 不来填补这个缺口，我们就会有大麻烦。谈谈你更宏观的看法：为什么你觉得人们可能低估了 AI 带来的正面影响和乐观面。
第一，我认为它有可能成为一种情感上、精神上的界面，我们可以借它获得杠杆，去探索自身那些一直被埋没的部分。如果你看工业革命带来的影响，就是那些规模优势变得无法逾越。显然我非常支持资本主义，我也热爱我们身处的这个经济体系，但我认为集中化在某种程度上会压抑个体，甚至可能削弱他们的身份认同。所以我觉得真正神奇的一点是，这项技术真正放大的是我们的身份、我们的能动性，它把技能和愿望解绑了。比如，你想做音乐，现在你就能做音乐，不必会弹钢琴。你想当程序员、做软件，现在你就能做软件。(00:37:42)：所以它确实放大了我们的个体性，让我们能探索过去根本无法探索的生活面向。而就具体层面而言，我们一直陷在 2% GDP 增长这种泥潭里。谁说我们必须待在那儿？为什么不能是 10%、15% 或 20%？而这项技术不仅能大幅推动生产力，也能大幅推动雄心。也许这有点漫画化，但 1950 年代和 1960 年代，我们相信自己无所不能。我们刚从二战中走出来，整个经济、整个世界以我们原以为不可能的方式动员了起来。Lenny，我的一个理论是：当赌注很高时，我们非常了不起；当赌注很低时，我们处于绝对最糟的状态。而在很多方面，我认为五年前我们生活的世界感觉像是一个低赌注的世界，这就是为什么作为一个社会，我们集体搞了那么多副业项目，它们未必有生产力，也未必让我们任何人更快乐。(00:38:38)：而现在，不只是 Elon 在做他做的那些事，我觉得每个人都觉得自己在沿着雄心阶梯往上爬。你先发布你的烂点子，才能发现你的好点子。你想做软件，很好。你想造一座桥，你不必是土木建筑师才知道怎么造。所以我真的认为，我们具备了一个明显更快乐、更充实、更有生产力的社会的要素，可我们却坐在这里讨论永久性下层阶级。
我很喜欢这些，感觉全都对。但真的很难相信。不过如果你真去看 AI 崛起以来事情的发展，失业率下降了，很多人赚了很多钱。显然很多人也在挣扎，有很多负面影响，数据中心给人们带来问题，诸如此类。问题很多，但作为一个经济体、一个国家，到目前为止感觉事情进展得不错。他们前几天差点就治愈了某种癌症。
是的，你说得对。Moderna 刚刚做到了。我的意思是，Dario 能写一篇博客文章说“当我们治愈所有疾病时会怎样”，然后我们把它当作严肃话题来辩论——我们到底生活在什么世界里？我也认为我们总是集体地担忧，这些抽象概念——世界、普通工人、中层管理者、住在数据中心附近的人——这些都是抽象概念，但我们实际的生活似乎变得更充实，我们更有能力，更有力量。所以我认为，这也是“显示性偏好”往往体现人们个体如何体验它，而“陈述性偏好”往往体现人们如何观察它、或相信它在社会层面如何发展。如果你问人们是否希望自己社区里有数据中心，多数人会说不要；但如果你问他们今天是否用 ChatGPT，多数人会说用。这就是那种不一致。
显而易见的问题是，围绕 AI 的公关一直不太好。有很多制造恐慌的声音。你怎么看，那里到底发生了什么？你觉得会改变吗？
我们能对 AI 做的最重要的一件事，为了改变围绕它的这种讨论，就是让重要的事情变便宜。在美国，有两件事极其重要，却只是一直变得更贵：医疗和教育。你看医疗，45% 是行政开销。所以如果你把大量行政负担去掉，你实际上可以看到医疗成本出现通缩，还有治愈所有疾病之类的事。那听起来太棒了。GLP-1 类药物，显然不是 AI 的事，但我认为这是对医疗成本通缩保持乐观的一个理由。然后是教育。我认为教育现在面对着 200 年来最强的竞争形式，也就是它面对传统教育的最强竞争。而且我认为把学习从机构中解绑会是非常非常好的事。顺便说，还有把身份地位从文凭中解绑。你不需要哈佛学位，你只需要去获得能力，而这很酷。
本期节目由 Mercury 赞助，彻底不同的银行服务，现在还有 Spend。我成为 Mercury 客户已经很多年了。我把所有企业银行都换到了 Mercury，老实说，我不能再满意了。这就是由产品人而非银行家打造的网上银行该有的样子。现在有了 Spend，你可以给团队发单独的公司卡，按人或按团队设置消费限额，还能自动从 Gmail 或短信中拉取报销收据。你甚至可以给 AI 代理发它们自己的卡，配自己的限额和规则。大多数创始人起步时都一样：一张卡全公司共用。这能撑到撑不住为止。有人超支了，一张收据不见了，你花两天搞清楚谁花了什么、为什么花。Spend 是直接内建在 Mercury 里的费用管理。你团队所有的卡、预算和报销都和你的企业银行放在同一个地方。(00:42:24)：不用追人，不用人工审核，不用月底手忙脚乱。结果是团队能快速行动，创始人不再是瓶颈。了解更多并注册请访问 mercury.com。Mercury 是一家金融科技公司，不是 FDIC 保险银行。银行服务由 Choice Financial Group 在 Column N.A. 提供，FDIC 成员。IO 卡由 Patriot Bank 发行，为 FDIC 成员，依据 MasterCard International Incorporated 的许可。(00:42:48)：我看到 OpenAI 最近放慢了他们的 AI 开发。他们因为看到的情况，暂停了最新模型上的强化学习阶段。所以这显然是人们的一大担忧——这些模型变得多快、多聪明。你对此有什么想法？现在这是一个很大的转变。不再是冲向最快、最好的模型，而是“好，我们实际上得把这些东西放慢”。这感觉很疯狂。
我的意思是，不具体评论 OpenAI，我对其中一些事有点怀疑——我认为 Anthropic 因为拥有一个“危险到不能发布”的模型而获得的那种光环是非凡的。也许他们当时 GPU 短缺。也许能力确实比他们实际想放出的更先进。也许他们其实想把那个专有模型留在内部，以扩大自己的领先。所以我认为有很多混杂因素会让你稍微收一收。听着，我确实认真对待进攻性网络攻击这些论点，也就是我们应该先把所有系统加固好，再让它们变得轻易可被攻破。但我认为“危险到不能发布的模型”这个概念，把营销、推理容量，以及经济考量混在了一起——比如你是想把自己的竞争优势外部化，还是用它让自己变得更强？
是的，我在播客里请 Anthropic 和 OpenAI 的人来时总会想这件事，就是当他们拥有最好的模型时，优势有多大——
太疯狂了。
太疯狂了，对吧？这本身就是一个循环：只要更长时间拥有最好的模型，他们就能快那么多。
不过这确实疯狂——换个角度说，有一段时间 Anthropic 看起来无人可撼动，而现在 OpenAI 有了惊人的六个月，开放权重也在猛冲。所以，尽管有这种“某个超级智能模型完全专属于一家公司”的可怕概念，到目前为止行业趋势根本不是那样演的。
是的。Grok Bot 不知从哪儿冒出来，现在成了最惊人的 AI 助手工具。我彻底迷上它了。
哦天。我是说，我们该聊聊个人代理这件事。其实我在这里最喜欢的三个大产品，Grok Bot 完全做对了，而且它底下的模型也很棒。它确实像你说的，是从左外野冒出来的。我知道那里面有很多是 Cursor 团队做的好工作。我觉得 ChatGPT Work 有点被埋在界面里，但它真的非常非常好。是他们发布的最好的产品之一。然后还有一家初创公司真的引起了不少讨论，叫 Instinct，它做了一些更激进、更有趣的取舍，但都在同一个领域里。
太厉害了。我不知道这是不是一种策略——有人发一条含糊的推文说它有多棒，然后所有人都想“你到底在说什么鬼？”这真的非常有效，因为我当时就想“我怎么才能用上它？”
[听不清 00:45:29]
ChatGPT Work，就在这期之前播出的那一集，嘉宾是负责它的产品经理 Tara。
哦，真的吗？
是的。
哦天，他们做得太好了。我不知道你用得多少，但它真的做得很棒。
它比 Cowork 好在哪里？是因为它跑在云端吗？那是最大的差异点吗？
它跑在云端，它在缓存浏览器凭证方面做得很好，所以不像 Grok 或 Instinct 那么激进。而且它还有远程功能，有全双工语音模式。所以你可以直接打给它，它能看你所有的线程，你可以直接跟它说话，说“嘿，我所有编码代理现在都在干什么？能不能改一下那个？”就因为全双工语音太好用了，你真的会觉得是在打电话给你的助手，而它知道你世界里发生的一切。而 Grok 是单向转写，或者别的助手是文字。所以语音，加上它能看见所有线程的模型，这两者结合做得非常好。
太好了，好。我之后还会回到 AI 助手消费级产品这块，但有件事我想把这条线收一下。我感觉就 AI 带来的就业和经济而言，我几乎把它看成一个光谱：一端是 Dario，认为 50% 的知识工作会被颠覆，我们会面临大规模失业；另一端是 David Sacks，认为会非常了不起，工作不会有事。到目前为止一切都指向好的方向。显然你更接近 Sacks 那一端。除此之外，你觉得还有什么能让人们对未来的工作感觉好一点？
我的意思是，我认为人类存在的整个趋势就是：我们的欲望增长得比我们满足欲望的能力更快。你看看今天算作基本期望的东西，在 500 年前是难以想象的奢侈，甚至 50 年前也是——比如心理治疗，或者 100 年前的抗生素。我的意思是，不管你多有钱，你就是没法获得。所以我认为我们低估了人类的雄心和欲望。20 年后人们会因为没有火星上的度假屋而愤怒。真的愤怒，发自内心的愤怒。他们会在 Ins 上看到，然后说“拜托，宝贝，我们得再努力点，把这实现。”每个 CEO 都会想建一家大得多的公司。所以我不认为——现在感觉我们已经过着一种比 100 年前能想象的宏大得多的人类存在形式，而这一趋势没有理由不继续或加速。
关于雄心这个概念，很高兴你又提到这个词，它在这档播客里经常出现：不只是 AI 让保持更大雄心变得容易，它几乎让我们不得不更有雄心，因为其他所有人现在都能把简单的事做完。而现在区分我们的，就是你能做多大。好，我要做一个个人网站。好，很酷，就是白色简洁背景。不，好，我要做这个 3D 游戏，你必须走过一个世界，去发现他们做的一切。一切都在变得更史诗。你怎么看这种雄心正在变成一种更大的技能和习惯的想法？
很多东西被混为一谈了，因为当你我在这档节目里说“雄心”时，我觉得人们脑中有一个非常具体的图景：当创始人的雄心，打造一个美丽软件产品的雄心。这些都是雄心的类型，但还有别的类型的雄心。我们谈谈创造的雄心。你五岁时，没人会说“Lenny，你画画很好，但你素描很差。”你只是有一种想做出某样东西的雄心或愿望，然后你就做了。这是非常独特的东西，而现在它真的可以被鼓励。想想非常本地的雄心。比如英国有 NHS。我认为它是一个被珍视的机构，但运作得不好。也许 AI 在他们社会里出现的方式，是让 NHS 变得像 iPhone 一样好。那非常具体，也非常本地；或者仅仅是更想与家人连接、做更投入的父母的雄心。(00:49:15)：所以我认为雄心不一定非得是狭义经济意义上的雄心，它可以是任何我们想做得更多的事，而谁骨子里没有这种东西呢？
是的，我这个例子现在想想太蠢了。感觉我们脑子里必须解锁的东西是：“好，AI，去治愈癌症。”这就是我们现在可以开始思考的地方，而这对我们太不自然了，尤其是作为产品人，总是得想着 MVP 和约束。现在我们必须想得大。好，这件事的 10 倍、1000 倍版本是什么？
是的。我知道，对吧？某种程度上，我们得想得小，因为这件事……我们一辈子都围绕着软件和智能多么珍贵来构建，而现在它完全不珍贵了，这对你我来说可能是更难适应的变化。
是的。这些新的小习惯，我在 Claude Code 团队身上想了很多，他们有一条原则：“你知道什么比我自己做更好吗？让 Claude 来做。”这就给团队每个人建立了一个习惯：“我怎么让 Claude 替我做这件事？”我觉得这也是我们所有人都得开始在脑子里建立的东西，Grok Bot 在这方面真的很擅长。而且我不是投资人，没有任何关联，但它就是那么简单，而且在这类事情上很好用。
我也认为，有太多学习是通过动手发生的。有意思的是，如果你看谈论 vibe coding 的人数，对比谈论自己项目的人数，人们是有点不好意思的。我对谈自己的很多项目有点不好意思，因为它们看起来不够重要、不够有分量，但其中很多都是通过执行和发布来学习，或者通过执行和发布获得满足感。我觉得这一点我们也不能低估。
我有一篇客座文章正在成形，作者是 Google 的一位做他们很多实验室工作的人，我不想提前泄露内容，但大体上她的概念是：现在“构建”就是新的“阅读”，你通过构建来学习、注入和体验，而且大部分东西最后被丢掉也完全没问题，因为那仍然在锻炼你的肌肉。
说得太好了。是的，构建作为一种活动，而不是一个结果，对吧？
我觉得很多人会为此难受。“我发布了这么多东西，但没人在用。我自己也不用。”我认为这里的关键是，那其实没关系，完全没问题。
哦天。而且这在其他每个领域都会发生。我做了一个 DJ set，三个人听了，我自己听了一百遍，这非常有满足感。它不重要。
我们待会儿再聊你的 DJ 那摊事。
好。好。
好，我们回到消费者这块。你在 a16z 负责消费者。现在消费者领域在发生什么？格局如何？你对什么感到兴奋？
我认为有三大领域。我们非常早期，就像我们刚讨论的。实验室做得不错，但独立的大众市场消费产品还没有那么多。编码代理很棒，我认为是一道彻底的闪电。很容易说大多数人不想写代码，但我思维上的大转变是：编码代理是一种与世界普遍互动的方式。你在 X 上看到很多这种，人们用 Claude Code 剪视频，或者用 Codex 做一个游戏，在飞机上和自己的孩子玩。它就像是这种通用的解决问题工具，消费者可以用非常独特的方式使用它。我们投资的最好的例子大概是 Wabi，它有点像许多应用的平台。人们可以创建、消费、分享它们。(00:52:30)：所以编码代理是我认为很重要的一个大领域。个人代理，我们经历过 OpenClaw 那个不可思议的时刻，但你猜怎么着？OpenClaw 是开发者用的东西。还有 Hermes，当然，还有 Moltbook，所有这些现在正被提炼成大众市场消费者和企业能理解的代理，也就是我们之前讨论的。最后一个，我要叫它娱乐，虽然这个名字没能完全说清。我认为那包括很多创作工具。Suno 做得太出色了。还有陪伴类产品，所有这些。整个领域谈起来让人不太舒服，所以讨论得不够，但那里有一些巨大且快速增长的产品。所以我认为这就是我们现在在关注的三大领域。
这很有意思。就想着这三个桶：编码代理、AI 助手、OpenClaw 但简单得多、容易得多、可靠得多。听起来你在那里描述的、让你兴奋的三个基本就是 Instinct、Grok Bot 和 ChatGPT Work。
没错。
然后 Wabi 我想会归到第一个里。它就像一个个人编码代理，能为你构建任何你想要的东西。
是的。对，完全正确。是的。
然后娱乐是第三个桶，比如 AI 女友那一类。是的，那些公司，太疯狂了。你们发布那些市场地图，里面五个都是不同的陪伴产品。
没错。不过准确地说，其实是男友比女友多。使用陪伴产品的大多数人其实是四五十岁的女性。
有意思。好，酷。所以这三个领域你认为最大的机会会来自那里。而且有意思的是，它们和“循环”这个概念相连——“Loop，让我更快乐一点”。是的，它们就像是人类要完成的任务：让我快乐、让我更健康、让我活得更久，诸如此类。
是的。是的。给我的雄心一个渠道，给我的满足感一个渠道，再给我一件在我不做其他一切时可以做的事。
有道理。好。沿着这条线我还有一个问题：现在有那么多公司、那么多初创公司、那么多产品，人人都在发布。公司和产品发布的速度在 1000 倍化。你看向一家初创公司时，怎么考虑持久性和护城河？因为很多创始人都会被问这个问题。每个人都被问：“我怎么才不只是一个『套壳』？”有什么迹象告诉你，这可能是一个能持久的东西？
嗯，我认为有两个重要的想法。一个是 Decagon 的 Jesse 说的，我很喜欢，就是护城河大多数时候是被发现的，而不是被设计出来的。我认为很容易——我当创始人时也这样——陷入自己的脑内：“嘿，我需要一个能经得起 MBA 和 VC 审视的商业计划。我必须对护城河是什么有非常复杂的想法。”而那支团队，他们只是开始发布，然后它随着时间发展出来。另一个很好的例子是 Cursor。他们曾被大量批评没有护城河，但结果是，最初做一个高 NPS、高 DAU 的产品就非常好。随着时间推移，他们捕获了所有推理轨迹，训练了自己的模型，Composer 1、2 等等等等。我们知道那个故事最后怎么演。(00:55:38)：所以护城河可以被发现，不必被设计，这是其一。然后我认为另一点是，我们似乎忘了，那些经典护城河没有一个是基于“做软件有多难”。我们不是在造自动驾驶汽车，我们大多数人不是。所以是网络效应、规模优势、品牌效应、专有数据，或者历史上被称作“被圈占的资源”。五年前的每一道护城河大体上现在仍是好护城河。我们需要的只是在这些方向上有雄心的创始人。我们需要更多多人产品，我们需要消费社交，我们需要那种用得越多就变得越好的产品，像 Town，等等等等。
所以，还是读 Hamilton Helmer，那套东西仍然适用？
是的。我很喜欢他的书。
是的，他上过这档播客。
什么？
是的。
我得去看看。是的。
是最近的事。
我觉得世界上只有五本真正的商业书，其他每一本都在做卖商业书的生意，都是假的，而他的书在我的五本名单上。
趁我们在聊这个话题，你脑子里还能马上想到这份名单上其他的书吗？
哦，我是说，最明显的两本是《High Output Management》，它跟以前一样好。然后是 Ben 的书《Hard Things》（《创业维艰》）。它是有史以来第一本情感上诚实的商业书，这就是创始人喜欢它的原因。也是我喜欢它的原因，因为你读了会想：“哇，我不是唯一一个焦虑、觉得自己失败、又没法告诉任何人我正在经历什么的人。”Ben 也经历过。
结果发现，这是这档播客被提到最多的两本书。
我不意外。
那么关于护城河这个想法，假设你是创始人，正在准备一份路演材料，想向你或其他 VC 推销，谈护城河最好的方式是什么？你能不能就直接说“我们会发现它。我们不确定。现在没人真的知道”？
可以。我觉得如果一个产品没有“护城河”或持久性故事，但有很强的势头、很高的工艺、不断增长的参与度，我们会乐意下注。这其实是我这些年学到的一件事：我以前非常担心别人偷我的点子，但我学到，大点子总是由十几个看不见的小点子支撑的。即使有人复制了你的大点子，他们也永远看不到那些让大点子成立的小点子。所以我其实认为，某些产品就有那种水里的特别东西，让它们在极其激烈的竞争下仍然极其成功。我的意思是，看 Granola。两年前它被批得很厉害，我也不敢说它今天有一个超强的持久性故事，然而它受人喜爱且占据主导。我听客户说什么，多于听商业书说什么。
如果你订阅 Lenny 的通讯，就能免费获得一年 Granola。这类内容我应该多做——它是 lennysproductpass.com 这个产品通行证的一部分。免费获得所有这些了不起的产品一年，包括 Granola。我刚看到 RAM 发布了一份根据他们数据的最快增长公司报告，Granola 排第二或第三。
它是一个极好的产品。工艺水平真的很高。
是的。这些天我经常想这件事，因为现在有太多了：有 Cowork、有 ChatGPT Work、有 Cursor、有 Grok Bot，而人们从一个切换到另一个的速度快得惊人。底层的模型其实差别没那么大。真正的东西，大部分是产品的 harness/UX。所以对我来说，这说明用户实际体验本身有巨大机会成为护城河，或者至少给你很多时间去找到某种持久的东西。
100%。而且我认为对处在最前沿的人来说，他们会为所有这些付钱，因为它们各自有专门擅长的领域。
是的。我现在有好几个每月 200 美元的订阅。
我知道，我知道。对。所以有点肉疼，但是的，我也是。
而且我觉得 Cursor 现在有每月 300 美元的方案。
Grok 也是。哦对，你说得对。是的，那是 Grok 的方案。
是的，Grok 斜杠——
是的，是 Grok Heavy。
是的。RIP Cursor，我觉得他们已经从那个品牌转型了。我最近经常谈的一个东西是分发。我称之为“分发是新的护城河”，但它一直是护城河。只是感觉越来越如此，它实际上是巨大的优势，因为每个人都在——每天有 1000 个发布视频。人人都在发布、发布、发布。而真正能把你的东西送进人们的的信息流、让他们不断想起你的产品的能力，感觉越来越强大、越来越重要。你怎么看现有分发作为增长和成功一大杠杆的价值上升？
这非常重要。我问过 Chris Dixon 这个问题，因为他算是“为工具而来，为网络而留”那句名言的作者。我认为问题在于，我们这一整代创始人和 CEO 都是在网络和网络建设的理论上被训练出来的。结果就是，今天存在的每一个网络都被高度训练过，确保没有别人能在它的网络上再建一个网络。所以我其实认为，网络效应已经回到这种草根意义上的真正口碑。当某人在 X、YouTube、Instagram 以及所有这些地方自然地被大量提及时，那大概是你今天能指望的最好的第三方网络效应形式。而且实际上，就像 Web 2.0 时代——不像移动时代，那里有应用商店、有增长黑客、有所有这些小的周边产业——我们必须在这种口碑增长之上建立自己的渠道。(01:00:56)：所以某种意义上，这是一个更纯粹的增长问题，但比我们过去几个产品周期遇到的都更难。
而要获得口碑，你得做出点东西。我总想到 Seth Godin 那句话：做出值得被谈论的东西，基本上就是做出一个人们想谈论的、了不起的产品，而这非常难。这也说得通：因为发生的事情太多，人们只会关注我的朋友在用、并说值得关注的东西。
嗯，我要说的是，这里有一个充满希望的点，我总说现在没人有增长问题，他们有产品问题。原因是，你可以朝任何方向做出一个极其宏大的产品，功能上的或情感上的，你可以为它收很多钱。所以我的挑战是：嘿，到底是你有增长问题，还是我们集体想象力的失败？如果我们想象自己的产品每月 1000 美元、每月 10000 美元，如果我们的产品是软件界的 Birkin 包呢？它得做到什么才能证明这个价？好，我们来想怎么造出那个。
然后又回到雄心那个问题。
是的。
不过话说回来，你仍然需要某种优势才能走到人前、把它推出去，至少一开始是这样，因为每天大约有 1000 个东西在发布。我想那仍然是很大的机会，而且我不知道，也是一种优势，这让我觉得在位者有很大优势。他们已经有产品，他们可以在你每次用 Google 搜索时告诉你“嘿，去用 Gemini”。我猜，你是不是觉得因为这种分发挑战，现在对初创公司来说更难了？
我不知道。我觉得更容易了，因为 Gemini 尽管 Google 做了那么多大力交叉销售，没人会说他们赢了。
对。
初创公司可以朝在位者不愿意做的方向构建，比如我们谈到的陪伴之类的一切，但还有很多其他方向。
确实。
价格可以相当高。人们愿意每月付 200 美元，或者在企业里，他们愿意签百万美元 ACV 的合同，其实并不太清楚自己能拿到什么。所以我认为闸门是开着的。感觉像 2009 年的圣诞节，人人都拿到了 iPhone，想下载新应用；到某个时点这会变。人们会觉得自己已经够了、累了，不想再试新应用，但目前窗口是开着的。我认为对初创公司来说更容易。
这是很有意思的洞见。而且你说这不是分发或增长问题、而是产品问题，这一点很重要——因为如果你的产品真的那么好，人们就会谈论它、分享它、使用它。
而且它可以是。我的意思是，随着这项技术介入其中，我们会看到哪些疯狂的社会实验？我其实经常想一个几年前的例子。你听说过 MSCHF 吗？你知道 MSCHF 吗？
是的，是的。
他们很厉害，对吧？他们有点像这个创意工作室，把技术当作媒介，那种感觉很 Web 2.0。Ev Williams、Kevin Rose 那些人，他们是画家，只不过技术是他们的画布。所以他们做了一个非常搞笑的产品叫 Card V Card，我记得他们给 10 万人发了一张借记卡。然后每天他们会给这些人发短信，给出一个必须去消费的地点，并往卡里放 100 美元，所有人就冲出去花这笔钱，只有一两个人能花成，其他人全被拒。这就是一个极其好笑的社交实验，病毒式传播。对我来说，它在金融科技世界里一直很有启发性，因为会想：哇，我们为什么不多做点那样的产品？(01:04:16)：钱本质上是社交的，可我们现有的所有金融产品都那么干巴巴、私人化、令人尴尬。我认为现在 AI 里也有类似的时刻，我们可以做出这些极其宏大、触及我们许多社会神经的产品，我们只需要去做。
那让我沿着这条线问。你能看到大量公司，既有来向你路演的，也有你在投资、在合作的公司。从观察那些运作良好并取得成功的公司中，你学到哪些反直觉的教训？那些也许违背常规智慧、创业智慧的教训？
我告诉你最大的一个。在过去，也就是三年前，我们看到一家公司，如果他们想做的事太宏大，我们就不会接触。太疯狂、太复杂。隐含的意思是你不会做 1 亿美元的种子轮，因为对几乎任何问题来说这都太多了。这笔钱对任何人来说都太多，管不过来。这笔钱太多，要去建立能吸收它的那种人才队伍。作为起始轮它说不通。我认为今天我们几乎看到相反的问题：一个太小的想法，不是我们想接触的。而你可以谈你如何把 1 亿美元有效地用在种子阶段的产品上。当然，我不是建议你去融 1 亿美元，但我认为这种“雄心没有天花板”也体现在我们如何挑公司，也许也体现在他们如何挑我们。(01:05:41)：因为当我们投资时，我们会告诉每位创始人：“我们在这里是帮你构建你愿景最强的形态。”Mark 在我和他谈来这里时对我说：“Anish，我们当年募第一支基金时讲故事的方式是：我们要么上月球，要么在地上留下一个月球大小的坑，没有别的选项。”这也是我们想与创始人合作的方式。
我很喜欢这一点。那么，你有可能过于雄心勃勃吗？有上限吗？显然你会看团队和他们……但这里的关键教训是：要更有雄心。这跟过去那种“这是我们的楔子，这是我们要去的地方”几乎相反。你要找的就是：这个想法有多大。
我的意思是，看看 Adams。Adams 有多疯狂？我是说，这对我们所有人共同而言是多么不可思议的英雄之旅，而且他们想做的事，放在 5 年、7 年或 10 年前会显得无法逾越。而现在就像是，好，它有挑战性。我们看看。
有意思。还有别的变化吗？或者你自己改变过想法的地方，关于你认为如今打造一家成功公司需要什么？
我的意思是，我认为那种“消费产品必须免费”的旧智慧。我几乎采取相反立场：让我们想想极其昂贵的消费产品。我认为消费可自由支配支出的每一部分现在都可以被重新争夺，而且我认为这非常有用，因为价格是产品市场契合度的一个衡量，一个非常有用的产品练习是：我们产品的 Birkin 包版本、每月 10000 美元、每月 1000 美元版本是什么？所以我认为昂贵的消费软件是新事物，也很重要，五年前我们不会想到。
我很喜欢这个框架，因为它又一次推着你更有雄心。你提到 Mark，你和 Mark Andreessen、Ben Horowitz 密切合作。
是的。
你从他们每个人身上各学到的一件事是什么？
他们是非常了不起的领袖和创始人。我真正感到幸运能参与其中、而他们从骨子里体现出来的，我认为是对技术行业的一种守护感，也是对国家的、也许是对西方生活与思考方式的守护感。如果你看 Ron Conway、Brook Byers、Tom Perkins，我认为存在一种义务感：从行业角度，要让它比你发现时更好。这种抱负远远超出只是做世界上最好的投资人，虽然我们当然也想那样。我看到他们俩一次又一次地以那种方式出现，他们想做艰难而重要的事，那些事不直接有利于公司，至少不是单独有利于公司，只因为它们很重要。Ben 在行业方向上做了很多这样的事，Mark 在国家方向上做了很多，当然两人两边都在做。(01:08:34)：另一件很酷的事是，看到我认为 Mark 和 Ben，也许还有这家公司一点，如何塑造了我们作为创始人社区的集体雄心。我认为如果你看 5 年、7 年或 10 年前，深度科技非常不受欢迎。做那类工作不是高地位的事，非常边缘，而现在它变得非常受欢迎、高地位、主流。我认为有很多公司当然也朝那个方向拉，但我认为像 Mark 这样的人非常旗帜鲜明地支持从事大写 I 的重要工作、符合国家利益的工作，整个硅谷也因此改变了。
而且你们过去几周在投资上也有了一些大收获。
是的，谢谢。
恭喜。在我们进入非常令人兴奋的快问快答之前，最后一个问题。对那些正在思考自己可能想怎样改变工作方式、思考方式、运作方式，以便未来在职业和公司上更成功的产品人，你有什么建议？
就做更多东西。我知道这听起来很傻，我知道每个人都这么说，但拜托，想一个项目。你不必告诉任何人，它可以完全不重要，但把它当作一个底盘，去用所有新模型、发布东西、谈论它们、建立你自己的直觉。我保证，你离变得像任何人一样“嗑上”它，只差一个先有点挫败、然后非常有满足感的一周。所以你只需要去用这项技术。如果不是现在，那是什么时候，对吧？我们所有人进入这个游戏，都是为了做出脑海中看到的那些产品，现在我们有机会去做。所以拜托，拜托去用这些模型，然后告诉我你做了什么。给我发短信，@我。我会回复、回应、和你互动，其他所有人也会，因为硅谷的魔力就在于它是一种非常正和的心态。(01:10:27)：每个人都在彼此之上构建，脆弱真的会得到回报，所以我绝对鼓励人们去用这些模型。
如果你在做这件事，有什么好的判断标准，说明你做得够多？是每月做一个东西？还是每天花多少小时坐着、说着、构建？你觉得有什么能帮人们判断“好，你做得不错”？
我的意思是，就每周发布点东西，不必多疯狂。比如，我玩 Codex 的时候，让它给我妻子做了一个母亲节幻灯片，素材来自我的短信。它看了我的相册，配上一些音乐，做了一个 20 页的幻灯片，讲我们的关系，还从我最开始约她出去时的短信里挑了一些很酷的旧短信。那是一个非常棒的母亲节。我是说，它不重要，也不是我们可能会回头看的东西，但那是发布了一些东西。所以，可以就这么小。
我知道尼基尔·辛哈尔（Nikhyl Singhal）是我们共同的朋友，你在 Credit Karma 和他共事过，他对这件事有一套很好的思考方式。他发现，一旦人们从 AI 那里得到某个让他们感到快乐的瞬间，他们对 AI 的态度和感受就会彻底转变，而这个母亲节的点子就是特别好的例子。所以我觉得这也是我时常会想到的一个建议：想想如果这件事成了，什么会让你感到快乐。
有什么是你能为别人做的事？也许这也是一个很好的起点。
我很喜欢这个。阿尼什，在我们进入非常激动人心的快问快答环节之前，你还有什么想分享的吗？在进入快问快答之前，还有什么你想再强调一下的？
我想没有了，到目前为止我非常喜欢这次对话。
我也是。那么，我们这就到了非常激动人心的快问快答环节。我有五个问题要问你。准备好了吗？
好的。
开始吧。你最常向别人推荐的两三本书是哪几本？
好，那我说。我最喜欢的书是《征服与文化交流》（Conquest and Cultures），作者是托马斯·索维尔（Thomas Sowell），它讲的是征服如何导致了世界各地不同社会的文化变迁，有时是积极的，有时是消极的。对我来说，这就是关于「文化是决定结果的最大驱动力」这一观点最好的历史性论述，而我自己就深有体会——我出生在加拿大，后来搬到美国，这里的进取心文化非常不同。又用到这个词了。所以《征服与文化交流》非常棒。你刚提到的《7 种力量》（7 Powers）其实也是一本极好的书。我觉得它是对护城河、商业理论和复利式优势的一次非常智慧的提炼，我很喜欢。第三本也许是马克……他是在我开始之前把书发给我的，我当时真觉得他可能在整我。我说：「马克，有什么书是我该读的吗？」他给我发了几本。（01:13:04）其中一本是教材，叫《规模报酬递增》（Increasing Returns to Scale），我想作者是布莱恩·阿瑟（Brian Arthur）。这是一本很棒的书。它稍微有点晦涩，研究的是为什么软件这类东西会产生如此异常的经济效应，但它确实帮我摆正了视角，或者说帮我理解了：为什么我们这行是这样运转的？为什么我们的文化是这样运转的？为什么我们在某些事上如此乐观？我很想说那是因为我们是更好的人，但我觉得也许只是我们所处的系统和结构更好。
最近你特别喜欢的一部电影或电视剧是什么？
哦天哪，我看的都是些俗气的电影和电视剧。我是说，我们——
可以接受。
……看了《龙之家族》，挺酷的。
那可不俗气。对，那很棒。
我不知道。对，也许吧。它不算高雅。它不是那种大写的「重要」的作品，但它很棒。我们很喜欢。然后我确实去看了《奥德赛》（Odyssey）。我是在伦敦看的。我当时去那里开董事会，那个 IMAX 影厅里挤满了人，大家喝着大杯啤酒，玩得很开心。
太棒了。
那很酷，因为那完全是一种……电影很好，但它更像是一种影院体验，一种奇怪的社交体验，有点「各自孤独地待在一起」的感觉。这就是最近的两部。
我一直没能买到 IMAX 版《奥德赛》的票。其实我有个 Grok Bot 一直在盯着那个网站——
完美。
……帮我找好座位。
完美。
完美。不过 AMC 网站上有个很蠢的验证码，它一直过不去。
真的吗？
那验证码挺难的。真的挺难的。
是那种「选出所有水果」的吗？算了。
对，就是那种你得点三个不同但匹配的形状，我说拜托，你连这都做不到吗？希望这期播出去的时候我已经看过了。我感觉已经连续好几期播客我都在说「我还没看」。哦天哪。好吧。最喜欢的 AI 新产品？我不知道，最近哪个 AI 产品给了你快乐。
哦天哪，我在个人智能体上花了很多时间。我觉得 Grok 还行，我要把这一票投给 Grok Bots，就因为它太狂野了——在缓存凭证、替你完成任务这件事上野心大到离谱。我很喜欢，我也觉得创业公司就该这样，但它们确实在做一些我认为其他大公司都不会做的事。做得非常非常好。界面设计很用心。底层模型非常强大。我觉得它还带来一个想法：等等，也许在模型这一侧并不是只有两家在赛跑。所以我觉得这个产品既有意思又有野心，而且在承担同类产品不会承担的风险。
还有两个问题。你有没有一句最喜欢的人生格言，在工作中或生活中经常回到它？
哦天哪，我有一句。这是我在创业时期学到的，但它对育儿也非常适用：不要通过痛苦的经历去发现那些别人直接告诉你就行的事。不幸的是，我一直有个坏习惯——宁愿自己去摸索，也不愿向比我领先几步的人学习，而我发现我的孩子们也有这个习惯。
有什么例子是你希望当初有人告诉你的？
对我来说，对孩子就是「别碰滚烫的炉子」。对我的创业公司来说，就是——
真的是字面意思。
字面意思。对我的创业公司来说，就是不要同时做产品和平台。如果你要做平台公司，就做平台。我们第一家公司既想做移动游戏的社交平台，又想当游戏工作室，有位明白人立刻告诉我：「听着，做工作室已经够难了，更别说既做工作室又做平台。选一个。」我们确实选了，但我们花了好几年才明白我们错了。
最后一个问题。我问本·霍洛维茨（Ben Horowitz）该问你点什么，他就说：「问问他打碟的事。他很厉害。」我找到了你的 DJ 主页。我不知道是不是就是你在 SoundCloud 上叫 illscience 的那个。
那个很不错。谢谢。
我工作的时候就一直在听。对想入门打碟的人有什么建议吗？有没有你觉得好用的工具？或者，我不知道，有没有什么见解能帮人在这方面变得更厉害？
当然。我觉得这正是我这么喜欢音乐模型的原因。我热爱打碟，到现在已经打了 30 年，从 95 年开始，其实已经 31 年了。哇。如果你不是科班出身的音乐人，这是一种很棒的音乐表达方式。你挑选音乐、挑唱片、把它们混在一起，所以需要一些技术技巧。但现在我觉得你可以再进一步，直接用模型做音乐。最棒的部分是，你能想出音乐的点子，然后让模型把它们做成相当完整的成品。所以我觉得音乐是一种极其直接、令人满足的体验世界和创造体验的方式。所以不管是打碟还是做音乐，我都建议每个人都去做。
我之前没想过，现在有了 Suno 和 ElevenLabs 这类东西，你可以直接生成音乐，而不必只是把现成的音乐拼接起来，打碟因此发生了怎样的变化。
想想它的历史。你从……好，一开始你只有和演奏乐器的人待在一起才能听到音乐，后来是留声机上的录制音乐。从媒介角度看，音乐真正的大变化其实是盒式磁带，因为磁带真的是第一次让你可以创作。你真的可以编排出自己的「专辑」。我觉得 2000 年代音乐之所以艰难，很大一部分原因就是这一点消失了，我们又回到了广播模式；而现在人们又重新开始做音乐了，我认为音乐产业会比以往任何时候都更大。
哇。天哪，这么多颠覆。阿尼什，这次太棒了。我们聊了这么多内容。最后一个问题，听众怎么才能帮到你？
把你在做的东西给我看。请不要灰心。做出点东西然后 @ 我，我很想看。如果你有兴趣听更多这类内容，请在 X 上关注我。我会尽量互动并回关。另外，一定要去看看 Lenny 人脉网络里那些了不起的人。Claire 是明星，Alina 非常非常棒，这里有太多吸引人的内容。
还有 Nikhyl，我们聊过他的。
Nikhyl 是最棒的，老兄。那家伙简直无所不能。
太棒了。阿尼什，非常感谢你来做客。
谢谢你，Lenny。
再见大家。非常感谢收听。如果你觉得这期内容有价值，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下评论，这真的能帮助其他听众发现这个播客。你可以在 lennyspodcast.com 找到所有往期节目，或了解更多关于节目的信息。我们下期见。