目录
- 从产品投资人到 AI 观察者 [00:00:00 - 00:09:59]
- Agent 闭环与公司的新组织方式 [00:10:00 - 00:19:59]
- 企业转型、模型能力与人才重排 [00:20:00 - 00:29:59]
- 消费级 AI 从效率走向幸福感 [00:30:00 - 00:39:59]
- AI 起飞、经济增长与现实代价 [00:40:00 - 00:49:59]
- 当知识变得廉价：重新理解人的价值 [00:50:00 - 00:59:59]
- 产品直觉、付费软件与分发优势 [01:00:00 - 01:09:59]
- 护城河、硬科技与创始人共同野心 [01:10:00 - 01:19:59]
- AI 音乐与创造力的下一种入口 [01:20:00 - 01:22:09]
从产品投资人到 AI 观察者
Lenny Rachitsky：今天我的嘉宾是Anish Acharya。Anish是a16z的普通合伙人,主要专注在消费领域的投资。他是我见过最有洞见、最发人深省、最开脑洞、也是最抠细节的产品投资人之一。他已经在a16z待了7年多,而且和很多VC不同。我之所以特别想请Anish来上播客是因为他是一位资深的产品打造者和创始人他创办了一家叫Socialdeck的公司后来卖给了谷歌之后在谷歌内部带头推进了多项业务后来他又办了一家新公司叫Snowball再次卖掉这次是卖给了Credit Karma 他在那里升任产品副总裁之后又担任大消费产品以及整个信用卡业务的总经理这期对话会让你脑洞大开在开始之前别忘了去Lenny's Product Pass.com看看Lenny的Newsletter订阅用户可以免费体验一年全球最火打磨最精致的AI产品下面让我们欢迎Anish AcharyaAnish非常感谢你能来欢迎来到播客谢谢你Lenny能来这里我非常激动太高兴了我想先从一个很轻松的话题聊起我想聊聊永久性底层阶级这个梗这算是大家半开玩笑的一个梗觉得要是你稍微落后一点没有紧跟所有最新的AI工具没有变成有史以来效率最高的人 你就会沦为这个永久性底层阶级掉队之后日子会很难过有些人会拿这个开玩笑我觉得很多人看得很重也给很多人带来了很大压力你觉得这种担忧到底有多现实你觉得大家应该在多大程度上当真不用太当真这其实是我们整个硅谷似乎都有的一种好笑的暗黑幻想真的几乎从所有指标来看形势都从没这么好过不管是机会分布的有多广我们能用上什么样的技术允许我们抱有多大的野心还是各自在做自己事情并且取得成功的公司数量可大家却还在讨论什么永久性底层阶级什么落到了光追之外 我都听过而且这不仅仅是圈内核心人士或者圈外人的想法感觉从基础模型实验室的研究员一直到硅谷的普通大众大家心里都有种真切的恐惧我觉得有几个点非常关键首先我觉得上一个科技时代要中心化的多你看网络效应那可以说是黄金标准你也做过带网络效应的产品那是移动时代商业模式的黄金标准而那些东西带来了极大的中心化对吧当然他们从定义上讲全都是独一无二的网络你看现在的情况在技术战的每一个层面都不止两家有分量的玩家差不多得有20家 有各个实验室有开源权重这两者内部又各有不同的分支你看Coding Agent我们刚才还在聊两年前你的认知模型本来会是也应该觉得这会是赢家通吃但现在Cloud CodeCodeDexlovableRepletWabi他们好像全都活得挺好看到这个局面真的特别鼓舞人心第二点各种经济数据你也听过了从放射科医生说起我觉得过去差不多20年里每年都有人说他们要完蛋了当然现在放射科的招聘岗位比以往任何时候都多程序员也是一样所以我不知道经验数据到底支持不支持那种说法我觉得最后一点是 大家总在讨论RSI我知道地规自我改进是个聊起来挺有意思的词但如果你去问那些实验室里水平最高的人实际发生的根本不是RSI那种因为比别人领先了一丁点就导致赢家一路甩开所有人的情况并没发生它其实是一种自动催化效应意思只是你在用这项技术来改进自己的流程并不是真正的地规所以我觉得从最实际的现实到最前沿的技术视角全都指向相反的方向但我们似乎就是对这种幻想念念不忘我最近一直在想一件事就是看到这些疯狂的新闻甚至看到OpenAI的模型黑进了Hugging Face所有这些新闻让我觉得 大家一直都在问我们现在到底是在快速起飞还是慢速起飞的剧本里感觉非常明显我们处在慢速起飞的剧本里因为每一个里程碑出来大家都会觉得我操他居然黑进去了我们完全没想到他能做这个但我们能抓住他看着他观察他然后迭代改进但大家总有这种恐惧但可能明天它就起飞了我从你这听到的是情况大概率不是这样而很多人的恐惧恰恰就源于这点觉得它突然一下子就会变得超级超级聪明然后我们就有大麻烦了没错那种论调的逻辑永远都是到目前为止一切如常然后突然发生了一件谁也说不清楚的事接着就快速起飞了 所以我不信会发生那种事我确实觉得模型的进展比以往任何时候都要快但如果你去看经济扩散这类事情我是在小镇长大的去年夏天回了一趟老家大家的生活其实根本没发生多大变化所以退一步讲这种缓慢的经济扩散速度也会兜住它那你我觉得还有一件事讨论的不够那就是到底有多少问题是真的受制于智力的哪怕你有一个数据中心那么多的博士在联邦快递或者达美乐披萨工作难道他们就能在供应链和披萨业务上取得指数级的统治地位吗我觉得不会所以我认为我们可能高估了受制于智力的问题数量 而低估了受制于其他因素的问题在企业内部你看到的情况是什么样的是不是出现了更大的分化你觉得那些变得非常擅长并拥抱新技术的人和那些觉得我没时间弄这个我讨厌这些东西我工作压力本来就够大了的人之间分化会越来越大吗你看到什么变化你觉得在企业内部这种可能存在的分化会往什么方向发展我对这事其实有很多想法我觉得我们太低估普通员工了我觉得我们对白领员工有一种刻板印象对白领主管的刻板印象就像戴伯特里那种整天只知道倒腾文件的主管对消费者的刻板印象 [00:06:26]
Anish Acharya：就是觉得他们都是些缺乏主观能动性的NPC当然这种印象绝不可能落到我们或我们的朋友头上我们总觉得别人的工作非常容易被AI自动化但当然我们自己的不会所以我觉得当你真正深入细节时很多人其实很兴奋能提升自己获得更大的杠杆你当然能在像谷歌这样成熟的公司看到这点但哪怕是像Kavak这样在墨西哥卖二手车的公司他们搞了个叫绝地学院的概念教公司里的每个人使用这些新工具和新技术连修车师傅都要学在这门为期六周的课程结束时他们差不多能交付一个前沿的投入实际生产的agent所以我其实觉得 拥抱这项技术的人比我们平时爱讨论的要多我觉得一个很大的转变会是从使用AI变成围绕AI彻底重组你的整个公司这里有个很好的例子如果你看电力作为一项技术的普及过程从电力的发明到工厂的重组我们花了40年重组的意思就像是把厂房推倒然后从零重建而不是直接把以前烧煤的地方换成用电所以我确实觉得最有雄心的公司正在围绕这些模型重新思考一切而那些没那么有野心或者可能处于较早阶段的公司更多是在考虑怎么让现有组织现有职能部门的人用上这项技术 [00:07:51]
Lenny Rachitsky：听你聊到现在好像有一个主线就是我们对未来的发展方向以及我们自己的工作和职业前景其实可以不用那么焦虑我也这么觉得兄弟我是说哪怕你只是想想CEO和高管们的动力Thunder掌管着谷歌他可不想只经营一家效率更高的4万亿美元公司他想打造的是一家40万亿美元的公司所以只要你有一个具备经济生产力的单元尤其是当他的生产力变得更高时在组织里保留这种规模的存在就是合乎理性的而且我不知道你听到的是什么但从个案来看我和一个在谷歌当高管的好朋友聊过,我问他,嘿,你们裁员了吗?他说,没有,我们没裁。相反,我们现在做的是疯狂推进路线图,原本两年的路线图三个月就干完了,实际上我们最头疼的问题是不知道该往路线图里加什么。 [00:08:49]
Anish Acharya：顺便说一句这简直是每个PM的终极幻想你和我以前在讨论优先级的时候耗费了多少情绪成本啊所以对我其实觉得大家不用那么焦虑我觉得大家应该感到获得了极大的赋能顺便说一句最好的办法就是去交付东西我是说Claire是我的灵感谬思她太牛了因为她总是在交付对就是Claireville她一直在交付在尝试各种东西也不怕搞出点小尴尬如果你看看他整个人的精神状态他感觉就像是活出了有史以来最好的自己我觉得我们所有人都有机会变成那样我太喜欢这个说法了我长大了也想成为Claire Vale [00:09:33]
Lenny Rachitsky：完全同意顺着这个思路你有过一个挺有意思的观点你认为做公司会越来越变成去创造一系列的循环打造一套泡壁环聊聊这个吧好啊我觉得大体概念是这样这种循环的概念在X上其实经常被调侃因为有时候感觉我们好像想得太复杂了我知道之前有个很火的梗是关于图的说什么循环的下一个阶段就是图不过让我来给它做个强力论证是这样的我们最开始有了prompt接着发明了agentagent当然就是在循环里运行的模型配上了工具记忆和scale文件 [00:10:15]
Agent 闭环与公司的新组织方式
Lenny Rachitsky：然后我们就有了所谓的循环也就是由一组组agent去执行任务如果你看看写代码领域的很多工作编程是一个非常好的领域因为你有最好的模型也有技术上最懂行的客户而且你还有这些成熟的循环比如bug修复或者收到bug报告生成复现步骤写出修复代码然后代码接受评审如果是高风险的那就由人工来确认是否可以发布到生产环境如果是低风险的直接就发布了甚至可能还会给客户发封邮件说嘿 你报的bug我们修好了这在五分钟内就能搞定在工程领域有很多这样的循环从修bug到客户反馈从销售演示到新功能开发 涵盖方方面面所以写代码这件事本身就非常适合这种模式所以你有一个代码循环它带来的改动是针对代码库的那我的问题是业务上的循环又是什么呢对吧如果你是一家业务的总经理你要同管很多职能部门你在编程市场营销销售客户支持以及法务方面都有运转着的循环所有这些循环的铲除其本身也是一个你应该能够去优化的循环我觉得这种模式的进阶形态是它会给CEO发送一条消息说嘿我们实际上需要对业务的某项实体运作或者对我们的商业模式又或者对我们的战略做出调整所以我觉得我们会看到这种层层递进的体系 涵盖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一直到能够掌管公司很大一部分业务的循环话虽如此我觉得人依然是不可或缺的要素我只是不觉得组织里的大多数工作可以完全自动化完成你想想在这种AI原生公司里人会做什么销售支持战略还有处理例外情况对吧所有这些事情都是极其关键的Lenny如果说我们看清了一件事那就是模型进行全新思考分布外思考的能力依然非常有限我其实不认同在数学领域的一些新思考能真正代表商业这类领域的新思考 所以你依然需要一个人来说我认为我们应该做这个东西而且得让他们判断正确我先来确认一下把这点彻底讲清楚因为这太有意思了你这里的意思是工程和产品构建越来越变成这样一个循环输入 反馈 支持公单等等纯粹就是关于要构建什么的输入然后AI越来越多的接管过去决定说这是个PR看这个准备好了吗然后发布上线而且你说你预计这会扩展到比如说GTM 法务 增长支持那能不能描述一下公司内部的这种循环 看起来是什么样的或者可能是什么样的增长团队就是一个很好的例子你以前在Airbnb的增长团队工作过对吧对 供给端增长对 没错对 太棒了是吧所以你记得那些比如作战我不知道你当时是怎么带团队的但我猜大概是大家聚在一起列出一堆可能的实验方案排好优先级做出来发布上线然后衡量效果头脑风暴对 大量的头脑风暴大量的电子表格那么它的循环版本就应该是生成每一个变体衡量每一个变体一旦达到统计显著性P值足够显著你就收敛并发布该变体 [00:13:50]
Anish Acharya：然后你保留一个长期对照组开始做下一个实验接着你就会碰到某个局部极值我觉得这一点非常重要这个循环会帮你爬到局部极值但随后就会陷入瓶颈这时你需要某种分布外思考你需要人类直觉你需要有人真正帮你落到下一座山的山脚下对你有过这张图表我不知道也许我们聊这个的时候会把它放出来在我们聊这个的时候贴出来这种思考方式真的太有意思了就是说agent会帮你爬坡并达到某个新平台然后你需要一个人类在那想出一个更大的想法把它打开然后循环继续不断运转这就有点像agent [00:14:33]
Lenny Rachitsky：和人类之间的来回配合对对你知道什么最能说明这一点吗如果你曾经试过让agent替你想出一个商业点子比如Hey Claude帮我赚100万美元别犯任何错比如为什么这行不通呢这是因为你多少得给他指明正确的方向而技术上的任何进展都没表明这一点是不需要的对挺有意思的我最近听到越来越多的说法我刚看到一条推文说好像在OpenAI GTM团队现在使用Codex的频率更高了更多的GTM团队成员使用Codex的频率甚至超过了工程团队是的然后再想想这样他们有多高兴 就比如GTM团队想做什么呢虽然这是刻板印象但我依然坚持这么说他们就是想去健身房想去吃牛排大餐想因为成为季度或年度最佳销售而举起奖杯所以我其实觉得这是把他们的工作提炼成了他们全世界最擅长最感兴趣的事情而围绕这项核心工作的所有行政琐事现在都有人替他们搞定了这就是GTM未来的方向而且会非常棒这让我想起一个做PM的朋友他有个特别搞笑的观点就是作为PM你总得对抛给你的所有这些想法说不你不得不说我会把它放进路线图里我们会排优先级的他就想 [00:15:58]
Anish Acharya：行那我换个思路我对所有想法都说可以我把所有东西都做出来然后用像Semio这种工具或者最近推出的这一大堆能模拟用户反应的产品去模拟每一个想法然后它就会告诉你这东西该不该做我们该不该把它造出来重新思考PM的这种方式太逗了你知道这做法庙在哪吗其实有两点我先说对我来说没那么明显的一点就是我觉得每家公司的每个PM都觉得自己是个真正的从零到一思考者但他们被管理层高管创始人的强硬干预还有工程运力给绊住了手脚而在一个每个故事都能讲出来 [00:16:42]
Lenny Rachitsky：每个产品故事都能讲出来每个功能都能去试的世界里我觉得很多PM会意识到自己其实没那么擅长从零到一而且去做别人的好想法远比做自己糟糕的想法要有成就感的多所以我觉得就连这类事情都会让组织比过去健康的多更不用说最终胜出的想法不一定非得是那个最擅长向高管推销的人提出来的只要去试就行了最好的想法会胜出回到这个闭环的想法我现在的思考方式是每个职能部门该怎么去考虑把自己的职能设置成一个agent让他能直接从输入走到产生某种影响这让我想到Claire最近发的一条推文 就是过去大家总开玩笑说软实力最不值钱工程技能最重要最值钱因为它们太具体了结果事实证明这正是AI最擅长的事那些可验证你也知道成功是什么样的事情所以我现在思考的问题就是到底哪些技能是无法直接做成闭环的因为它的产出太难验证了对 我觉得没错而且我认为这些会成为瓶颈因素因为你一晚上只能吃一顿牛排大餐我想你也可以中午去吃顿牛排但某种程度上每个系统里都会存在这些瓶颈因素我觉得一个很有用的思考角度是每当模型犯错或者做了你不会做的事情时 你知道什么他不知道的东西我从Kavak的AO那里听到了一个特别有意思的例子在我接触的人里他可能是聊这类事情思考最深入的一个了他说每当他们的agent他们每个客户配一个agent他们是在线卖二手车的当agent卡住时他其实会呼叫人工由人来指导这个agent这其中的妙处不仅在于能帮agent解除阻塞当然agent还会记录下所有的轨迹并从中学习这是个特别有意思的心智模型你要么是给agent补上知识缺口要么是数据缺口下次他就不该再呼叫你了我太喜欢这个例子了核心结论基本上就是你得开始把每个职能 都看作一个agent闭环你的工作就是找出他在哪里被卡住哪里出了错基本上就是给他更多的上下文更多的洞察更多的方向没错对 没错然后但愿你的很多日常工作当你提出一个行之有效的新想法时这个想法所带来的后续影响如果是个产品就会涉及市场工作销售工作产品营销公关传播法务所有这些基本都该有人替你搞定而你的想法你的工作就是去散散步畅想一下构想下一座要去攀登的高山这就引出了一个问题在这个AI承担了大量此类工作的世界里胜出的公司靠什么拉开差距 我想答案的一部分是在这个局部极致里由人类带着更好的想法介入在这个AI正在做大量目前人类所做的工作的世界里你觉得还有什么会成为差异化的优势吗我觉得有一点讨论的不够就是很多行业里现存的那种竞争均衡到底会不会真正改变现在还不清楚比方说必胜客达美乐棒约翰和roundtable各自拥有一个装满了博士的数据中心他们要么全都会采用它要么换个CEO然后采用它所以会有一段动荡期内部也会有一些相对的洗牌但我觉得他们都会拥抱新技术因为绝大多数公司都会这么做 [00:20:17]
企业转型、模型能力与人才重排
Anish Acharya：我不觉得其中某一家会拿下99%的市场份额所以我觉得讨论的不够的一点是没错短期内我觉得会根据对这项技术的采用情况以及你采用它的野心有多大而产生赢家和输家但我确实觉得有很多行业会大致维持目前的竞争格局因为他们不受算力或智能的限制作为创始人兼CEO我觉得最值得问自己的问题就是如果我们假设这些东西拥有无限的智能而且极其便宜我们会怎样重组这家公司因为那正是我们未来的走向顺着这个思路你有一个特别有意思的观点讲的是公司内部未来 [00:21:00]
Lenny Rachitsky：可能会在通财和专财之间出现某种分化以及AI是如何卷入其中的聊聊这个吧好我觉得这里面牵涉到太多有意思的事情了一个是开源权重与前沿模型的问题你了解所谓的帕雷托最优吗你肯定了解展开讲讲吧对帕雷托最优就是比如从性价比的角度来说所谓有效边界就是单位价格换取单位性能的最优权衡只要你沿着这条曲线走你为这种性能付出的代价就始终是合理的有意思的是前沿模型的定价其实并不理性首先Methos每一个Token都是天价你根本用不起 [00:21:43]
Anish Acharya：但就算你看Fable 5这样的模型为了哪怕概念上多出来的一点点智商你付出的价格就是Opus 4.8的100倍所以这并不理性但我觉得有很多工作的收益是没有上限的比如新药研发要是多出来的一点智商能让你发现下一个他厅类药物那就是价值万亿美元的成果所以在这些类型的岗位和行业里花钱去买最顶级的智能算是合理的不过从另一方面看就拿法务来说吧在法务或者财务领域可能就只有那么多的收益空间对于那些工作你确实希望追求非常高的帕雷托最优很可能是以合适的价格去买不错的性能 而不是去买漫天要价带有所谓无限潜在收益的性能所以我认为接下来会看到一种分化一类岗位只需要中等智商水平的智能这些往往会更偏向开源权重模型配合强化学习让模型在应对狭窄任务时成本更低性能更好另一类则是销售支持研发工程这些岗位会用上极其昂贵但性能强劲的前沿模型token所以我觉得最终两种架构都会有这个我们稍后可以聊聊但我确实认为不同模型家族之间存在这种比较优势当然我们也能看到越来越多单个模型之间的比较优势它绝不会是非此即彼的 这个见解太有意思了为了确认我理解了你的意思你认为组织内部会出现这种分化在职能和模型之间那些收益空间和潜在杠杆大得多的特定职能会去用前沿模型比如你说的产品、销售、工程这类职能研究这类角色而对于其他职能你不需要Methos也不需要Astra我想那是最新的一款吧对,Astra对,没错你的意思是在这两方面AI不需要是最顶尖的前沿模型而且人也不需要是全世界最聪明的人就能把事情做得非常好对我不想贬低任何人 [00:23:51]
Lenny Rachitsky：那些职能力也有非常厉害的人我只是觉得他们处理的问题收益是有上限的做账只要做对就行了你不可能把账做得比原来好上100倍所以对我说的就是这个意思我在想这会不会跟我们之前聊到的可验证性有关如果一件事情更容易验证你就不需要前沿模型相比之下不知道潜在收益是不是这样我不太确定我是说可验证性确实是个好角度因为对一家新药研发公司来说收益是无限的它是可验证的但屏障也是一个可验证的问题它的收益却很有限我觉得问题在于到底有多大收益以及要把收益算出来有多难 比如这里有一个细微差别在客户支持部门客户可能会打电话进来报一个bug那个bug其实可能是一条线索顺着它就能做出改变整个公司的事情要是接电话的是CEO或者最聪明的人他们就能顺藤摸瓜找下去但如果接电话的是所谓的中等智商通才那就抓不住了这就成了无论面对哪一类问题都要用前沿智能的论据当然我也能为中等智商模型提出论据那就是对于几乎所有具有经济价值的问题我们都已经跨过了智力门槛门槛之外的任何投入纯粹都是浪费对 而且我觉得大家容易忽略的一点是 那些非前沿的模型比如六个月前它们就是当时最前沿的那时候我们惊叹不已 赞不绝口当时简直是觉得太他妈神了居然能做这么多事而现在仅仅因为有了更好的东西我们就不太给那些模型足够的认可了你说的对这就好像上一秒还在觉得这东西太疯狂了这就是通用人工智能下一秒它就成了被扔进垃圾桶的过时货顺着这个话题我听有些人开玩笑管你叫模型嗜酒师那凭你嗜酒师的资历给我们讲讲现在的模型现状到底是什么样每个模型擅长什么模型又在哪些方面表现得很烂好的每位嗜酒师的秘诀都在于一万小时 或者说是一万瓶酒所以我觉得当一个模型嗜酒师的秘诀就是亲自去用模型亲自品尝每出一个新模型我都逼着自己拿它上线点东西我觉得这样能学到很多我觉得那些认为模型都是大宗商品完全能互相替代的人纯粹就是自己没去用过比如过去这几个星期我就特别迷迁问3.8max同意签问是个很棒的模型它非常擅长长周期的任务而且确实很有创意它很会讲故事所以我一直在用它做那些不可能存在的纪录片主要讲的是星球大战宇宙里的星球我做了一个塔图音的效果特别好昨晚我做了贝斯平的他能连续工作4到5个小时 他讲的故事很精彩他通过Fall调用MiniMax模型生成所有视频再通过Eleven生成音频他其实就像在指导一部电影一部5分钟的片子把所有镜头剪进去叠画上去还会自己看一遍这简直太不可思议了他给人的感觉和GLM5.2截然不同GLM5.3刚发布我用他做了一堆产品层面的工作他没有视觉模块有点像被你放在角落里的神经质博士两者各有用处对吧这也是模型之间微妙的张力所在并不是说哪一个就比另一个领先或者哪一个更聪明更像是他们的心智朝不同方向生长 通一千问可能偏向创意和开放而其他的则偏向另外的方向比如像GLM5.3那样偏向严谨和精确所以我就是每个模型都拿来做点东西我的直觉就是这么培养出来的你觉得这个习惯对大家来说有多重要因为我经常听人说去用这些模型真的很重要顺带的一个问题是你是怎么想到拿这些模型去做什么的因为很多人都想试试这些东西但他们会琢磨好吧我该做什么呢我懂有什么建议吗我觉得很长一段时间里最让人受不了的就是身边总有个动不动聊APP点子的朋友 [00:28:11]
Anish Acharya：每次去喝啤酒他们就说来听听我这个APP的想法你就会觉得得又来了但现在我们必须得成为那种满脑子APP点子的人各种傻里傻气的想法其实尤其是那些傻想法因为他们往往最有超额收益正是我们大家都该去动手做的我自己大概做过两打APP了我有一到两个反复迭代的大应用我觉得如果你没有一个现成的底盘来承载这些模型每次都要从零去想一个点子确实太难了所以我会说先找点东西做着它最好不是那种大写的重要性然后不断找新方法去投入去给它添砖加瓦把模型当作一种工具 而不是最终的目的能理解我的意思吗明白甚至可以把视野放得更广一点我越来越觉得当下最重要的习惯之一就是每当你准备做一件事的时候先问问自己AI能替我做这个吗完全同意我脑子里一直在具象化这个从输入到反应的过程就像输入和反应之间存在一段空隙冥想能帮你在这之间停一下先深入思考再给出反应我觉得现在的诀窍就是在那个瞬间插进去一句在这件事上AI能怎么帮我对 我觉得我是说我也冥想很久了你想聊的话我们可以聊聊那个不过对我觉得你说的很对 我觉得在我们日常的脑力劳动里有时候这点对我来说没那么显而易见我觉得我这脑子我一直都是做C端产品的人我喜欢产品所以对我来说给我的DJ串流应用加个新功能或者给我用的那种针对X的Google Reader加个功能比去琢磨着把我生活里的某一部分自动化要容易得多不过你说的对确实有些挺好玩的例子几周前我还发了一条动态讲我让我笔记本把厨房里发生的所有事都转录下来然后根据我儿子的表现好坏给他的iPad增加或扣除屏幕使用时间所以他就像个挺好玩的小社会实验 [00:30:20]
消费级 AI 从效率走向幸福感
Lenny Rachitsky：结果也挺搞笑的就是他录了一段自己一遍遍说爸爸我爱你的视频放在麦克风旁边用来钻指标的空子钻指标的空子所以就是只要任何东西变成衡量指标它就失效了但这就是个挺酷的小社会实验我觉得这些东西超级好玩太搞笑了其中一个所以其中一个指标就是他说我爱你的频率然后就会给他更多屏幕时间其实就是看他说的话是不是积极的亲社会的太好笑了或者是消极的反社会的而说我爱你就是非常亲社会太有意思了我有个朋友做了个小设备专门记录他和孩子一整天里笑了多少次 哦 那挺棒的对 他改造了一个Limitless吊坠来做这件事然后他们每天就看那个指标是不是很有意思这就是我想说的老兄 我觉得我们这期节目聊到现在花了很多时间讨论生产力 失业这各种听起来很深奥 很重大大写加粗的严肃话题但你刚才说的你笑了多少次这个不是初创公司可能也不是什么有重大经济意义的想法但它对我们生活品质是有意义的而且我觉得我们往往以为快乐是恒定的但万一不是呢要是你和我一百年前做工我们能干什么活我保证肯定没现在这么酷 而且说不定一百年后会比现在还要酷得多所以我认为大家经常忽略的一点这也是为什么我欣赏Clairview和其他人的原因就是这东西怎么给人类生活增添质感哪怕它们没有经济价值对顺着这个思路我之前看到你提过一个挺有意思的观点说那个巨大的机会可能不仅仅是在C端而是更广义的是让我更快乐这个循环展开聊聊这个吧好啊我觉得我们总以为大家想变得更高效但其实并不是我觉得更多人是想打发时间而不是节省时间全世界最大的那些产品基本都是娱乐和社交 这是有原因的所以这就触及到了核心我们到底怎么把价值交付给消费者我觉得对大多数消费者来说我有时开玩笑说这就像Instagram上的AI用户对比X上的AI用户X上的AI用户是那种生怕自己沦为永久性底层阶级对GLM 5.3还是Kimi K3极有看法他们就是彻底peeled了而Instagram上的人就会觉得这差不多就像个更好的谷歌搜索挺酷的他们根本不懂大家在激动什么所以我认为很多这其实是产品设计上的失败我们明明有能力去从根本上改变大家的生活Lenny从很多方面来说 我们花了40年时间做出来的技术就是让电子表格变得更好用对吧我们造出了这种延伸智力的技术但没有任何东西去延伸我们的灵魂我觉得我们多少是有些精神饥渴的特别是很多原本满足这一需求的文化机构都消失了在美国其他地方尤其如此那边可没有那么多热瑜伽课普拉提清断食和朋友节聚餐所以我认为这项技术的机会在于消费者最基础的需求比如我们怎么才能感受到更多的连结更多的爱我们怎么取得进步我们怎么获得乐趣比如这些我们所有人都向往的最基本的东西 我们怎么把这项技术应用到这些领域去这才是我希望能多看到的而且我再说一遍我觉得这不是模型或者能力上的挑战它纯粹是个产品设计的挑战我太喜欢这个想法了我们之前聊过Loop的概念比如帮我发展业务帮我找到更多销售线索帮我解决供单但照你这里的说法我手头有笔记就像是让Loop改善我的健康或者让Loop帮我成为一个更好的朋友AI完全没有理由不去深入琢磨所有这些事并想出切实可行的办法来做到这一点对 而且你看虽然细节还需要微调但我觉得AI是可以通过某种方式 来向你发起挑战推你一把甚至提出不同意见的这也是为什么我觉得初创公司比大厂更有优势想想看谷歌那上千个委员会一想到要发布一个会跟用户唱反调或者老天保佑可千万别带点性暗示的模型就得气得在坟墓里打滚了但你猜怎么着这些全都是人类生活的一部分所以我认为去探索我们社交生活中那些让人不太自在的面向正是初创公司天然适合去做的事我知道你花了很多时间投资消费级公司照我听来消费级业务这里有个巨大的机会就是去打造一款App产品 专门围绕改善我和亲友的关系来跑这种路我觉得没错而且我认为到目前为止拖了消费级应用后腿的可能说拖后腿太重了因为如果拿iPhone的发展历程来打比方我们现在还处在iPhone2010年的阶段对吧2010年的iPhone是个什么概念我觉得那会儿还没有Airbnb没有WhatsApp没有Uber还没有那些重要的消费级公司所以现在还是早期但拖着我们步伐的我认为有三件事一是模型一直很贵所以如果你想做一款免费使用的产品并不是件容易的事第二是我们一直面临着交互界面的问题比如聊天界面对全世界能动性最强的人来说很合理 [00:36:02]
Anish Acharya：也就是Elon和Sam这样的人但对普通消费者来说他们理想的交互界面其实是TikTok所以我们需要在聊天和TikTok之间找到某种形态再就是这项技术之前更多是聚焦在生产力上而不是人际连接和娱乐这类事情我觉得所有这些现在都有机会改变比如开源权重模型让成本大幅下降我觉得大家也开始讨论像让loop使我更快乐这类话题了而且像Eugenia这样的创始人你应该请他来上节目他非常棒他们正在雄心勃勃地思考用户界面Airbnb的切斯基我记得他创办了一个专门研究下一代用户界面的基础实验室所以我认为所有这些问题都会得到解决 [00:36:47]
Lenny Rachitsky：或者至少比两年前更有希望解决了关于消费级应用和AI这个领域我后面还想再聊聊但我更想接着顺着乐观情绪这个话头往下走看看事情可能会往哪里发展大家对未来对AI普遍有很多恐惧和担忧马克安德森之前来上节目时有个非常有意思的观点他觉得AI来的恰逢其时简直是来救我们的因为人口在下降生产力在下滑到处都在打仗气候变化等等如果没有AI来填补这个缺口我们的麻烦可就大了从更大的宏观视角来聊聊你为什么觉得大家可能低估了围绕AI的积极面和乐观情绪首先 [00:37:29]
Anish Acharya：我觉得它有可能成为一种情感和精神层面的界面借助它我们能获得杠杆去探索我们自身那些被深深埋藏的面向如果你看看工业革命带来的影响就会发现它带来了不可逾越的规模优势尽管我显然非常支持资本主义也很喜欢我们身处的经济体系但我认为那种中心化在某些方面其实压制了个体也削弱了人的自我认同所以我觉得真正神奇的地方在于这项技术极大的放大了我们的自我认同和个人能动性比如说它把技能和愿望给结绑了如果你想做音乐你现在就能做音乐你不需要非得学会弹钢琴如果你想成为程序员去写软件 [00:38:13]
Lenny Rachitsky：你现在就能写软件所以它真正放大了我们的个性它让我们得以去探索生活中那些以前从没机会探索的面向而且纯从实打实的经济层面来说我们一直陷在2%的GDP增长泥潭里谁规定我们就必须停留在那个水平为什么不能是10%15%或者20%借助这项技术我们不仅能大幅拉动生产力还能大幅激发雄心抱负想想看可能这么说有点夸张但20世纪50和60年代我们相信自己无所不能对吧当时我们刚打赢二战整个经济体整个世界以前所未有的方式动员了起来 Lenny我有个理论就是在赌注很高的时候人类的表现是极其出色的赌注很低的时候我们往往处于最糟糕的状态从很多方面来看五年前我们生活的世界感觉就像个低赌注的世界所以整个社会集体搞出了很多副业项目但他们既不一定能提升生产力也没让我们任何人变得更快乐而现在不仅是伊朗在全力以赴做它的那些事我觉得每个人都感觉自己在往雄心的阶梯上爬你把不成熟的想法做出来才能发现好想法如果你想做软件那就太棒了如果你想造一座桥你现在根本不需要是土木工程师才知道怎么造所以我真的觉得 我们完全有条件走向一个快乐的多更充实更有生产力的社会可我们却坐在这儿讨论永久性底层阶级我很喜欢这套观点听起来都太对了只是真的很难让人相信但如果你真看看半岁AI兴起到目前为止的情况失业率下降了大家都在赚大钱显然很多人也过得很艰难有很多负面影响数据中心给周围居民带来麻烦诸如此类的问题很多但作为一个经济体作为一个国家目前来看感觉一切都挺好的就像前几天他们好像都快攻克某种癌症了所以就是这样对你说的对Moderna刚做到了 [00:40:22]
AI 起飞、经济增长与现实代价
Lenny Rachitsky：我的意思是Darriel能写一篇博文说如果我们治愈了所有疾病会怎样然后我们居然能把它当成严肃话题来辩论我们这到底活在一个什么样的世界里我还觉得我们总在集体为一些抽象的概念担忧比如世界普通打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越来越充实了我们能力更强了也更有主动权了所以我觉得这也是一点显性偏好往往体现出人们在个体层面的实际体验而宣称偏好往往体现出人们是怎样观察或者认为整个社会层面 在如何发展的如果你问大家想不想在自家社区建个数据中心大多数人会说不想但如果你问他们今天用没用ChatTPT大多数人会说用了这种割裂感大概就是这么来的很明显的问题就是围绕AI的公关做得并不好有太多的制造恐慌你怎么看这是怎么回事你觉得这种情况会改变吗我们要想改变围绕AI的舆论讨论能做的最重要的一件事就是让重要的东西变便宜在美国有两样极其重要的东西却只变得越来越贵对吧医疗和教育如果看医疗45%都是行政成本所以只要拿掉大部分行政负担你就能真正看到医疗成本的下降 [00:41:47]
Anish Acharya：还有像治愈所有疾病这种事听起来太棒了GLPE药物显然这也不是AI的产物但我认为这是让人对医疗成本下降感到乐观的一个理由然后还有教育我认为教育现在面临着200年来最强劲的竞争对手我指的是传统教育我觉得能把学习从机构里拆分出来会是非常非常好的一件事顺便说一句还能把社会地位从文凭里拆分出来比如你不需要哈佛学位你只需要一个Git就够了这真的挺酷的我看到OpenAI最近放慢了他们的AI研发速度他们暂停了最新模型的强化学习阶段因为他们看到的一些苗头 [00:42:31]
Lenny Rachitsky：这显然是大家非常担心的一点也就是这些模型到底变得有多快多聪明单就这件事你有什么想法吗这算是一个很大的转变不再是一路猛冲去争最快最好的模型而是行吧我们确实得把这些东西放慢一点了感觉挺疯狂的我不针对OpenAI做具体评价但我对其中一些说法可能多少有点怀疑Anthropic当时因为手里有一个危险到不敢发布的模型所获得的关注度和光环是极其惊人的也许是他们遇到了GPU短缺也许是能力比他们实际想要的更超前也许他们就是想把那个专有模型留在内部 [00:43:14]
Anish Acharya：好扩大自己的领先优势我觉得有很多这类混杂因素都会促使你稍微往回收一收关于网络攻击能力的观点我确实看得很重也就是在我们让系统变得极易被攻破之前应该先加固我们所有的系统但我觉得所谓模型危险到不敢发布的说法有点把营销推理算力以及经济层面的考量混在一起了比如你是想把竞争优势外化出去还是留着用它让自己变得更好对每次我请Anthropic和OpenAI的人上播客时也总在想这个他们手里有最好的模型时优势到底有多大 太疯狂了对吧飞轮就在那摆着只要手握最好模型的时间更长他们就能跑得快得多确实疯狂不过要是换个角度看一会儿之前感觉Anthropic坚不可摧现在OpenAI经历了非常亮眼的六个月开源权重的发展势头也极其迅猛哪怕大家会有那种让人害怕的设想觉得会出现某个超高智能且完全被一家公司垄断的专有模型但到目前为止行业的趋势根本不是这么走的是就像Grok把凭空杀出来一样现在成了最惊艳的一款AI助手类工具我整个人都陷进去了哎呀我们确实该聊聊个人agent的事这里面有三款我很喜欢的大产品 [00:44:42]
Lenny Rachitsky：Grok把做得非常到位而且它底层的模型也很棒对吧你说的对他们不知从哪杀出来的我知道这里面很大一部分是Cursor团队的出色成果我觉得CharGPT-1算是藏在界面深处但它真的非常非常好用这是他们发布过的最好的产品之一还有一家最近引起不少讨论的初创公司叫Instinct他们做了一些更大胆更有意思的取舍但都是同一个领域的那太棒了我不知道这算不算某种吐槽策略有人发推特说的含含糊糊的发推说这东西有多棒大家全都在问你到底在说什么鬼东西那招真的很管用因为我当时就在想 我怎么才能用上Chatchy PT Work紧挨着这期之前播出的那一集嘉宾就是负责他的PM Tara哦,真的吗?对天哪,他们做得太棒了真的,我不知道你用的多不多但做得确实很出色他比Cowork好在哪里?是因为他跑在云端吗?这是最大的差异点吗它跑在云端它在缓存浏览器凭据方面做得很好所以没有Grok或Instinct那么激进而且它的远程功能配有全双公语音模式你真的可以直接给它打电话它能看到你所有的对话流 你直接跟它聊就行比如问它我所有coding agent那边还有这边都在发生什么你能把那个改一下吗就因为这个全双公语音太好用了你真的会觉得是在给自己的助理打电话而对方知道你世界里发生的一切事情而Grok算是一种单向转写对吧或者其他一些助手用的是纯文本语音加上这种能同览全局对话流的模型做得确实非常好太棒了好的我等会儿再回过头来聊这些面向消费者的AI助手不过有个话题我想先收个尾我觉得在AI对工作和经济的影响上就像有一个光谱一头是Dario那种 觉得50%的脑力劳动都会被颠覆我们会面临大规模失业另一头则是David Sachs那种觉得这会非常棒工作完全没问题到目前为止一切都在朝好的方向发展很显然你更偏向David Sachs这一边沿着这个思路你觉得还有什么能让大家对未来的工作更宽心吗我是觉得人类生存的整个趋势一直都是我们的欲望增长的比满足欲望的能力更快你看今天被当成理所当然的事在500年前甚至50年前都是难以想象的奢侈品比如心理咨询对吧或者像100年前的抗生素对吧我是说当时你再有钱也根本用不上 所以我觉得我们低估了人类的野心低估了人类的欲望20年后大家会因为自己在火星上没有度假房而生气是真的生气打心底里生气他们会在Instagram上看到然后说宝贝咱们得更努力工作把它搞到手每个CEO都会想把公司做得大的多所以我现在就觉得我们正在经历一种比100年前所能想象的宏大的多的人类生存状态完全没有理由认为这种趋势不会继续甚至加速关于野心这个概念我很庆幸你又提到了这个词在这个播客里这事经常被聊到AI不仅让怀揣更大的野心变容易了而且几乎是在逼着我们更有野心 因为别人现在都能轻松做所有简单的事现在拉开差距的就在于你能把事情做得有多大好吧我要做个个人网站行挺酷的就用这种简单的白底不行好吧我要做个3D游戏你得在一个虚拟世界里逛去发现他们做过的所有事情好像所有东西都变得更史诗级了你怎么看野心变成一种更重要的我不知道技能和习惯很多概念其实被混为一谈了因为当我和你在这档播客里提到野心时我觉得大家脑子里想的野心非常具体想当创始人的野心想做出一款漂亮的软件产品的野心这些确实是某种野心但野心还有其他类型 [00:48:57]
Anish Acharya：咱们聊聊创作上的野心你五岁的时候没人会对你说Lanny你水彩画得好但素描画得差你就是有做点东西的野心或者欲望然后你就去做了这是非常独特的东西现在真的能得到鼓励了再想想非常本地化的野心比如英国有NHS我觉得它算是一个备受真实却运转不灵的机构也许AI在他们社会的落地方式就是让NHS变得像iPhone一样好用对吧那是对他们来说非常具体和本地化的或者干脆就是想和家人走得更近多陪陪孩子的野心所以野心不一定非要是狭义的经济层面的野心它可以是任何我们想多做一点的事 [00:49:39]
Lenny Rachitsky：而谁骨子里没有这种渴望呢对 仔细想想我刚才那个例子太蠢了感觉我们脑子里需要解开的束缚是好癌去攻克癌症我们不是我们现在可以从这个高度开始思考了这对我们来说太反本能了尤其是作为产品人总得去考虑MVP和各种限制条件现在我们必须往大了想行 这事的放大版这事的十倍一千倍版本会是什么样没错 谁说不是呢在某种程度上我们反而得往小了想因为我们这一辈子建立起来的认知都是软件和智慧有多珍贵而现在它们一点都不珍贵了这种转变对你和我来说可能更难 [00:50:22]
当知识变得廉价：重新理解人的价值
Lenny Rachitsky：对就像是所有这些新的小习惯我经常想到Cloud Code团队里的一条准则你知道有什么比我自己做更好吗那就是让Cloud来做这就让团队里的每个人都养成了这个习惯我该怎么帮Claude替我把这事做了我觉得这是我们大家脑子里都得开始建立的一个意识Grogba在这方面就很擅长我不是他的投资人没有任何利益关联但他用起来就是特别简单做这类事很在行我也觉得边做边学能学到太多东西挺有意思的是如果你对比一下谈论Vibe Coding的人数和谈论自己项目的人数大家其实有点不好意思我聊起自己的很多项目也觉得有点不好意思 [00:51:04]
Anish Acharya：因为它们看起来不够重要不够有分量但很多收获都是在执行和交付的过程中学到的或者在执行和交付中获得满足感我觉得这一点我们同样不能低估我正在整理一篇投稿作者是谷歌做很多实验室项目的人我不想剧透但概括来说他的观点是构建就是当下的阅读你通过构建去学习去融入去体验大部分东西被扔掉也完全没关系因为那仍然是在锻炼你的手感说得太好了对就是把构建当成一种活动而不是为了追求某个成果对吧And我觉得很多人会觉得难受 [00:51:47]
Lenny Rachitsky：我交付了这么多东西但没人用我自己也从来不用我觉得这里的关键在于这其实很正常完全没问题天哪我是说在其他任何领域都是这样比如我做了一套DJ set可能就三个人听而我自己听了一百遍但这就让人非常满足没人听也没关系连你做DJ的事我们后面再聊行 好的好 咱们回到消费级产品上你在16Z负责消费级领域现在消费级领域大概是个什么情况目前的整体格局是什么样的有哪些东西让你感到兴奋我觉得主要有三个大方向就像我们刚才聊的 现在还处于非常早期的阶段各家实验室做得挺不错但面向大众市场的独立消费级产品还没有那么多coding agent太棒了我觉得就像一道晴天霹雳很多人容易觉得大多数人不想写代码但我思想上的重大转变在于coding agent是一种泛用的与世界交互的方式你在X上经常看到这种例子有人用Cloud Code来剪视频或者用Codex线做一个小游戏在飞机上陪孩子玩它有点像这种通用的问题解决工具消费者能以非常独特的方式去用它我们投资的公司里大概最好的例子就是Wabi它有点像个mini app的平台大家可以在上面创建 使用和分享所以我觉得coding agent是一个很重要的大方向个人agent方面我们见证了围绕OpenCore的高光时刻但你猜怎么着OpenCore是给开发者用的东西当然还有Hermes和Modebook所有这些现在都在被提炼成大众市场消费者和企业看得懂的agent也就是我们前面聊到的那些最后一个方向我暂且称之为娱乐不过这个词没法完全表达它的全貌我觉得它包含很多创意工具SUNO做得太惊艳了还有陪伴类产品这一整块让人聊起来有点不自在所以我觉得讨论的不够充分但里面有一些体量巨大增长飞快的产品 我觉得这就是我们目前正在关注的三个大方向这很有意思光是想想这三个大类coding agent AI助手类似open cloud但更简单更容易上手更可靠听起来你刚才描述的让你兴奋的基本上就是这三个instinct grogbot和chadipity work没错那Wabi我想应该算在第一类里它就像一个专属的coding agent能替你做任何你想做出的东西对 是的 一点没错然后娱乐是第三类像AI女友之类的东西对吧是那些公司简直不可思议你看你们发过这些市场全景图 里面大概有五家都是这种不同的没错不过其实准确的说找AI男友的比找AI女友的更多对吧是的其实用陪伴类产品的大多数人是四五十岁的女性有意思好挺酷的所以你觉得最大的机会将来自这三个方向而且很有意思的是他们能和这个循环的想法联系起来我说不好让我更快乐对这些差不多就像是人类需要完成的核心任务让我快乐让我更健康让我活得更久类似这样的东西对 是的给我一个施展抱负的渠道一个获得某种成就感的渠道然后在我不做其他所有事的时候 有件事可以做有道理好的顺着这个思路我还有个问题现在有这么多公司这么多初创企业这么多产品大家都在发布公司和产品交付的速度像是在以一千倍增长你在看一家初创企业时怎么去思考持久性和互称和因为很多创始人都会被问到这个问题每个人都会被问到这个问题我怎么证明自己不是个talker哪些迹象能告诉你这东西可能会很持久我觉得有两个很重要的思路一个是Dekagon的Jesse说过的话我很喜欢他说护城河往往是被发现的而不是被设计出来的我觉得人很容易自己钻牛角尖 我自己当创始人时也干过总想着必须拿出一份经得起MBA和VC挑剔审视的商业计划书必须对自己的护城河会是什么有一个非常精妙的设想而对那个团队来说他们就是动手交付护城河是随着时间逐步长出来的这方面的另一个绝佳例子是Cursor他们之前因为没有护城河被批评得很惨但事实证明起初做一个高NPS高DU的产品就非常有价值随着时间推移他们记录了所有的推理过程训练了自己的模型也就是Composer 1.2模型诸如此类后来的故事我们都知道了所以护城河是可以被发现的不一定非要被设计出来这是其一 [00:56:47]
Anish Acharya：我觉得另一点是大家似乎忘了传统的护城河没有一个是建立在做软件有多难的基础上的我们又不是在做自动驾驶汽车,我们大多数人都不是,所以它靠的是网络效应,规模优势,品牌效应,专有数据或者过去所说的独占资源。五年前的每一种护城河,大体上现在依然是好护城河,我们只是需要有志于往这些方向走的创始人,我们需要更多多人协作的产品,需要消费级社交,需要越用越好用的产品,比如Town等等。所以还是要读Hamilton Helmer,那些东西依然适用。对And我很喜欢他的书是他也上过这个播客 [00:57:31]
Lenny Rachitsky：对我觉得全世界真正算得上五商业书的只有五本其他所有书都是靠卖商业书做生意的全是假的而他的书就在我的五本清单里围绕这个话题你脑子里能马上想到的还有清单上的其他书吗最明显的两本是格鲁夫给经理人的第一课这本书一如既往的然后是本霍洛维茨的书《创业维艰》这是有史以来第一本在情感上如此坦诚的商业书这也是创始人喜欢他的原因也是我喜欢他的原因因为你读的时候会觉得原来不止我一个人焦虑觉得自己是个失败者没法跟任何人说我正在经历什么本霍洛维茨也经历过 事实证明这也是本博客里被提及最多的两本书我一点都不意外那关于护城河这个概念假设你是个创始人正在做BP准备像你或者其他VC募资聊护城河最好的方式是什么可以直接说我们会去摸索我们现在不确定现在谁也不知道吗可以我觉得如果一个产品有很强的势头做工非常精细参与度也在不断增长就算它没有所谓的护城河或持久性故事我们也乐意下注这其实是我这些年学到的一点我以前很担心别人偷我的想法但我后来明白大想法背后总有十几个看不见的小想法在支撑着就算有人抄了你的大想法 [00:58:57]
Anish Acharya：他们也永远看不到让这个大想法运转起来的那些小想法所以我其实觉得有些产品就是有某种特别的魔力让他们能在激烈的竞争中取得惊人的成功你看Granola两年前它被批评得很惨我也不知道他们今天有没有特别强的持久性故事但它就是大受欢迎占据主导地位所以我更看重客户怎么说而不是商业书怎么讲订阅Lenny的newsletter可以免费用一年Granola我得经常提一提这个它是我们product pass的一部分网址是lennysproductpass.com对我最近经常想这事因为选择太多了像CoreWorkChadGBD WorkCursor [00:59:40]
Lenny Rachitsky：GrokBot用户从一个换到另一个的速度快得惊人而底层的模型其实差别没那么大说到底大部分差距就在产品的封装和UX上所以在我看来这说明把实际的用户体验做成护城河或者至少给你争取大量时间去找到持久的东西这当中的机会太大了100%我觉得那些走在最前沿的人这些产品他们全都付费因为各自都有专长的领域对我现在订了好多每个月200美元的套餐我知道对吧肉疼是有点肉疼但我也一样我觉得Cursor现在都有一个月300美元的套餐了Grok也有对 你说的对 [01:00:23]
产品直觉、付费软件与分发优势
Lenny Rachitsky：对 那是Grok的套餐对 就是Grok加Cursor那套组合确实主要都是在用GrokCursor没了 对 Cursor凉了我觉得他们已经放弃那个品牌了我最近一直在聊的一个话题是分发渠道是不是新的护城河但其实分发一直都是护城河只是感觉现在它越来越变成一种巨大的优势因为现在每天都有上千个发布视频所有人都在发新东西发发发而真正能把你的东西推到大家的视线里推到大家的信息流里让他们不断被提醒你的产品还在这感觉越来越有威力越来越重要了你怎么看分发渠道的价值正在提升 现有的分发能力成了推动增长和成功的大杠杆这件事这太重要了我还跟Chris Dixon请教过这个问题因为为工具而来为网络而留这句名言差不多就是他提出来的我觉得问题在于我们这一整代创始人和CEO都是被网络效应和网络搭建这套理论培养出来的结果就是今天存在的每一个网络都经过了极深度的训练绝不让别人在自己的网络上搭网络所以我倒觉得现在的网络效应又回到了那种自下而上的真正的口碑传播当有人在X在YouTube在Instagram以及所有这些地方 自发获得大量提及时这大概就是你今天能指望的最好的一种第三方网络效应了而且其实就像Web 2.0时代一样不像移动时代有App Store有增长黑客有各种小作坊式的产业我们必须靠那种口碑增长去搭建自己的渠道所以在某种意义上这是一个更纯粹的增长问题但也比我们经历过的几轮产品周期都要难而想要获得口碑你就得做出点东西来我总想到Seth Godin说过的那句话做一件让人眼前一亮的东西一件值得大家评头论足的东西说到底就是做一个大家愿意聊的经验产品但这非常难做到 而且现在新东西层出不穷大家自然只会去关注身边的朋友在用什么在推荐什么不过我有一点想说这也是让人感到希望的一点我总说现在大家面临的不是增长问题而是产品问题原因就在于你完全可以在任何方向上无论是功能层面还是情感层面做出一个野心极大的产品你可以收很高的费用所以我常问大家的是你到底是有增长问题还是我们集体缺乏想象力如果我们设想自己的产品一个月收1000美元、1万美元要是我们的产品是软件界的薄金包呢它得做到什么程度才配得上这个价格 好那我们就来看看怎么把这种东西做出来这又绕回到野心的问题上了对但话虽如此你还是需要某种优势才能走到大家眼前推到市场上去至少最开始得这样因为现在每天都有上千个新东西发布想象一下这仍然是个巨大的机会而且怎么说呢也是种优势这让我觉得现有巨头的优势太大了他们手里有产品每次你用谷歌搜索他们都能跟推送一句去试试Gemini吧你觉得呢你有这种感觉吗你觉得现在初创公司因为分发上的这个难题日子变得更难过了吗我不知道 我觉得反而更容易了因为你看Gemini尽管谷歌做了那么多大力度的交叉推广也没人会觉得他们赢了初创公司可以往大厂不敢碰的方向去做比如我们聊过的Companion相关的那些而且还有很多别的方向这倒是真的定价可以定得相当高大家愿意每个月付200在企业端他们也愿意签下百万美元ACV的合同哪怕都还没搞清楚自己到底能得到什么所以我感觉闸门是打开的感觉就像2009年的圣诞节人人都拿到了自己的iPhone迫不及待想下载新APP这种情况早晚会变大家会觉得够了 累了不想再去试新的APP了 [01:04:38]
Anish Acharya：但至少现在窗口还是开着的我觉得初创公司现在更容易了这个见解很有意思而且你说的并不是分发或增长问题而是产品问题这个点太重要了因为要是你的产品真有那么好大家自然会去聊它分享它 使用它而且完全可以做到我是说在技术的撮合下我们接下来会看到哪些天马行空的社会实验我经常想到一个几年前很有趣的例子你听过MSHF吗你知道MSHF吗当知道知道对吧他们很厉害对吧他们有点像是一家把技术当做媒介的创意工作室 [01:05:20]
Lenny Rachitsky：其实从这点来看非常web2.0很多像EV WilliamsKevin Rose这类人他们本来就是画家只不过技术成了他们的画布他们做过一个特别搞笑的产品叫Card vs Card我记得是给10万个人各寄了一张借记卡然后每天给这些人发短信指定一个花钱的地点往卡里充100美元大家就疯了一样冲出去花这笔钱结果只有一两个人能刷成功其他所有人都会被拒付这完全就是一场爆火的搞笑社会实验在金融科技领域一直很启发我因为当时我就想天哪我们为什么不多做点这样的产品呢金钱天然带有社交属性但我们现在的金融产品全都是那么枯燥 [01:06:05]
Anish Acharya：那么私密还让人感到尴尬我觉得现在的AI领域也迎来了类似的时刻我们可以做出这些野心极大触动我们各种社交神经的产品我们只管去做就好那我顺着这个问一句你能接触到大量的公司既有找你做pitch的也有你投资并正在合作的从那些运营的好并且已经成功的公司身上你学到了哪些反直觉的经验那些可能违背通常认知创业常识的经验我说个最大的吧在以前也就是三年前我们看到一家公司如果他们想做的是野心太大我们就不参与了太疯狂太复杂了 [01:06:47]
Lenny Rachitsky：这也意味着你不会去投一亿美元的种子轮因为对几乎任何问题来说这笔钱都太多了对任何人来说这笔钱都多到管不过来要建立能消化这笔钱的人才团队钱也太多了作为起步轮来说根本说不通我觉得今天我们看到的几乎是相反的问题如果一个想法太小我们就不想参与你完全可以去聊怎么在种子轮把一亿美元高效的花出去我不是建议你去融一亿美元但我认为这种对野心不设上限的态度也体现在我们选公司以及公司选我们的方式上因为我们投资的时候会对每位创始人说我们来这里是为了帮你打造出愿景的最强形态 马克跟我聊要不要来这里的时候对我说过这话他说我们当初融第一期基金时讲的故事是我们要么冲上月球要么在地上砸出一个月球那么大的陨石坑没有第三条路这也是我们想和创始人共事的方式我很喜欢这个观点那野心能太大吗会有上限吗显然你得看团队和他们做的事不过这里的核心经验算是要更有野心这跟过去的套路正好相反过去都是这是我们的切入点这是我们接下来的方向你现在看的纯粹就是想法有多大吗你看AdamsAdams有多疯狂对我们所有人来说这算是一段多么不可思议的英雄之旅 而且他们想做的事在五年七年或十年前看起来根本是无法逾越的而现在大家觉得行吧很有挑战走着瞧有意思还有别的变化吗或者说在如今怎样才能做成一家公司这件事上你有没有改变过什么看法我觉得过去那种认为消费类产品必须免费的老观念我现在的看法几乎完全相反我们来想想那些极其昂贵的消费类产品吧我觉得现在消费者非必须支出的每一个部分都是可以去争夺的而且我觉得因为价格是衡量产品市场契合度的一种方式一个很有用的产品构想练习是 我们产品的薄金包版本一个月一万或者一个月一千的版本是什么样的所以我觉得昂贵的消费级软件算是某种全新且重要的东西五年前我们根本不会考虑我很喜欢这个框架因为它又在推着你更有野心对你提到了马克你跟马克安德森本霍洛维茨共事很密切是的你从他们每个人身上学到的一件事是什么他们是非常了不起的领袖和创始人能参与其中让我心怀感激而且他们身上刻入骨髓的一点我觉得是对科技行业对整个国家以及对西方生活与思考方式的这种担当与使命感你看像Ron Conway Brooke Byers或Tom Perkins我觉得他们身上都有一种责任感想站在行业的角度让这个世界比他们接手时变得更好那种抱负远不只是做全世界最好的投资人虽然我们确实也想做到我一次又一次看到他们俩展现出这种特质他们愿意去做艰难重要但并不能直接给公司带来好处或者至少不是单纯利己的事就因为这些事本身很重要本在行业层面上做了很多这样的事而马克则更多是在国家层面当然他们俩在这两个层面都有涉及另一件很酷的事就是看到马克和本可能也包括我们公司是如何塑造了我们整个创始人社区的共同野心 [01:10:22]
护城河、硬科技与创始人共同野心
Lenny Rachitsky：回想五年七年或十年前硬科技是非常不受待见的做硬科技并不是一件地位很高的事当时非常边缘而现在变得非常热门地位很高很主流当然有很多公司都在往这个方向推但我认为像马克这样的人非常全力以赴的支持去从事关乎国家利益的真正重要的工作整个硅谷也因此改变了而且过去几周你们在投资上也取得了一些大胜利对 谢谢恭喜进入非常令人期待的Lightning Round也就是快问快答环节之前最后一个问题对于那些正在思考如何在工作方式思维方式和做事方式上做出调整 以便未来在职业生涯和公司里更成功地做产品的人你有什么建议就是多做东西我知道这听起来很傻我知道每个人都在这么说但真的哪怕随便想个小项目都行你不需要告诉任何人它可以完全不重要但把它当作一个载体去用所有新模型去发布东西去讨论它们建立你自己的直觉我敢保证你距离像其他人一样peeled就差那么一周有点沮丧但随后极其充实的体验你必须去用这项技术此时不用更待何时对吧我们所有人入局都是为了做出脑海中构想的产品 而现在你有机会去做了所以请务必去用这些模型并且告诉我你做了什么给我发短信at我我会回复回应并跟你互动其他人也都会这样因为硅谷的神奇之处就在于它是一种正和思维大家都是在彼此的基础上构建而且袒露脆弱是真的会得到回报的所以我肯定会鼓励大家去用模型怎样才算做的足够多有什么好的判断标准吗比如一个月做个东西还是每天花几个小时坐着讨论搭建有没有什么指标能让人觉得行,你做的挺好我是说哪怕每周发布个东西就行不用特别夸张 比方说我试玩Codex让他从我的短信里提取内容为我妻子做了个母亲节幻灯片她看了我的相册配了点音乐做了一个大概20页讲述我们感情历程的幻灯片还提取了我刚开始约她时的一些很酷的旧短信那是一个很棒的母亲节你懂吧我是说它并不重要也不是什么我们以后还会翻出来的东西但它算是一次交付所以小到这种程度都可以我知道我们的共同好友Nikil Singhal你以前在Credit Karma和他共事过他对这个问题的看法非常好他发现人们只要经历过一次AI给自己带来喜悦的时刻对AI的态度和看法 就会彻底转变你这个母亲节的想法就是个很好的例子所以我常想的一个小诀窍就是有什么东西如果做成了能给你带来快乐有什么事情是你能为别人做的也许那也是个不错的切入点这个想法太棒了Aneesh在进入我们非常精彩的快问快答环节之前还有什么想分享的或者在进入快问快答前有什么想进一步强调的吗我觉得没有了到目前为止聊得非常开心我也是就这样我们来到了非常精彩的快问快答环节我有五个问题要问你准备好了吗好准备好了那我们开始 有哪两三本书是你向别人推荐的最多的好行征服与文化是我最喜欢的一本书作者是托马斯·索威尔讲的是征服如何在世界各地的不同社会中引发文化变迁有时是积极的有时是消极的我觉得对我来说他从历史视角最透彻的讲清了文化是决定结果的最大驱动力我自己作为一个出生在加拿大后来搬到美国的人对此深有体会美国有着非常不同的报复文化又是这个词征服与文化很棒你提到的《商业起立》实际上也是一本极好的书我觉得他把护城河商业理论和富利优势提炼得很有深度 我真的很喜欢第三本可能是马克推荐给我的那本我入职前他发给我的时候我还以为他在整我我说马克有什么我该读的书吗他就发了我两本其中一本是教材叫《Increasing Returns to Scale》我觉得作者应该是布莱恩·阿瑟这是一本极好的书他有点深奥地研究了为什么软件这类事物会产生如此极端的经济效应但他真能帮人看清本质或者说帮我理解了为什么我们这个行业会以这样的方式运转为什么我们的文化会以这样的方式运转对吧为什么我们这么追求正和博弈我很想说是我们人品更好但我觉得可能只是我们在其中做事的系统和架构更好 最近最喜欢的让你看得很享受的电影或电视剧是哪部天哪,我看的都是些口水电影和电视剧,我是说我们看了House of Dragon,挺酷的。那可不算口水片,对,内部很棒。也是,我不知道,对,可能不算高雅,它谈不上什么重大意义,但确实很棒,我们很喜欢。然后我还看了奥德赛我是在伦敦看的我去那边开董事会在一家挤满了人大家喝着啤酒玩得很开心的IMAX影院看的然后太棒了挺酷的因为电影本身很棒 而且像是一种影院体验一种奇特的社交体验有点像聚在一起各看各的这是最近看的两部我还没买到奥德赛的IMAX票我其实专门设了个Grockbot一直盯着网站然后完美帮我挑好座位完美太合适了不过AMC网站上有个很蠢的验证码它一直过不去真的吗有点刁钻真的很刁钻是那种让你选水果的吗算了不说这个对就是你得点三个不同匹配图形的那种这就让人无语了连这都搞不定希望这期播出的时候我已经看过了我好像连着好几期播客都在说 我还没看过呢真是的好最喜欢的新AI产品是哪个或者说最近让你感到快乐的最喜欢的AI产品天哪我在个人agent上花了很多时间我觉得Grok还可以我打算把票投给Grok吧主要是因为他在缓存凭据替你干活这方面实在太野心勃勃了甚至有点不按套路出牌我很喜欢他这点初创公司这样做我倒能理解但他们确实在做其他大公司我觉得都不会做的事他做的真的非常非常好他的UI设计的很用心他背后还有一个非常强大的基座模型我觉得他也让人觉得等等在模型层面也许并不是两强相争 [01:17:34]
Anish Acharya：所以我就是觉得这款产品挺好玩很有野心而且在承担那种同类产品不会去单的风险还有最后两个问题你有自己最喜欢的在工作或生活中经常会想起的人生座右铭吗天哪我还真有一个这是我创业那会儿学到的但我发现带娃也是同一个道理就是别人随口就能告诉你的事情别非得通过痛苦的教训才搞明白而我不幸一直有个坏毛病就是总想自己摸索而不是向那些走在我前面几步的人请教我发现我的孩子们也有这个毛病能不能举一个例子是你当年希望有人能提前告诉你的对我的孩子们来说 [01:18:17]
Lenny Rachitsky：那就是别摸滚烫的炉子对我创业那会儿来说则是这样字面意思字面意思对我创业那会儿来说就是别同时做产品又做平台如果你要做平台型公司就只做一个我们第一家公司当时想做手机游戏的社交平台同时又想做游戏工作室然后有个明白人立马就告诉我你看你不能这样单做一家工作室就已经够难了更别说同时做工作室和平台了挑一个我们选了结果花了我们好几年才发现我们选错了最后一个问题我问本霍洛维茨该问你点什么他只说了句问问他打碟的事他说你水平很高 我就去搜了你的DJ页面不知道能不能这么叫在SoundCloud上的Alescience对真的很棒谢就哇谢喜欢边工作边听对于想入门打碟的人你有什么建议吗有没有什么好用的工具或者什么心得能帮别人在这方面做得更好当然有我想这就是我为什么这么喜欢音乐模型的原因打碟一直我是说我很喜欢打碟我已经玩了30年了从1995年开始算下来都31年了天哪如果你没受过正统的音乐训练这绝对是一个极好的用音乐表达自己的方式你挑音乐选唱片 [01:19:42]
Anish Acharya：把它们混在一起所以这需要一定的技术但现在我觉得你可以更进一步直接用模型来做音乐最棒的部分是你可以想出音乐创意然后让模型做出最强的版本所以我觉得音乐真是一种极其本能又让人满足的方式来感受这个世界并带来体验所以不管是打碟还是做音乐我都建议大家都去试试我之前都没想过现在有了SUNO以及像11 Labs这样的东西你可以直接生成音乐而不用只是把现有的音乐拼接在一起打碟这件事已经发生改变了想想它的历史你从最早只有现场有人演奏乐器才能听到音乐 [01:20:24]
AI 音乐与创造力的下一种入口
Lenny Rachitsky：到了留声机上的录音音乐从介质的角度来看音乐真正的重大变革其实是和氏磁带因为和氏磁带真真正正让你第一次能够去创作对吧你真的可以去编排属于你自己的所谓专辑我觉得音乐在2000年代那么艰难很大一部分原因就是那种创作感消失了我们又退回到了单向广播模式而现在大家又重新开始做音乐了我觉得音乐产业会比以往任何时候都要庞大哇 天哪 颠覆太大了Anish 这次聊得太棒了我们聊了好多内容最后一个问题听众能为你做点什么展示你们在做的东西给我看吧 千万不要沮丧做出点东西来然后at我我非常想看看如果你想听到更多这方面的内容欢迎在X上关注我我尽量多互动多回观另外也一定要去关注Lenny圈子里的这些厉害人物Clearville非常耀眼Alina特别特别厉害这里真的有太多吸引人的好内容了还有我们聊到的Nikhil SinghalNikhil Singhal是最棒的真的那家伙无所不能太棒了Anish非常感谢你能来谢谢你邀请我Lenny大家再见非常感谢大家的收听如果你觉得这期内容有收获可以在Apple Podcasts Spotify或你常用的播客平台订阅本节目另外也请考虑给我们打个分或留个好评这真能帮到其他听众发现这档播客你可以在Lenny's Podcasts.com找到往期所有节目或者了解更多关于本节目的信息下期节目见 [01:22:09]