播客：a16z
編譯：沉思圈
如果有人告訴你，現今的AI熱潮只是另一個泡沫，你會相信嗎？估值急升、資金湧入、人人都在談論AI，這確實看起來像歷史的重演。但當我聽完Ben Horowitz最近一次分享後，我的想法徹底改變了。這位Andreessen Horowitz的聯合創辦人，憑着他16年來管理頂級風險投資公司的經驗，以及對科技行業的深入理解，給出了一個讓我深思的答案：這次不一樣。不是因為技術有多酷，而是因為需求從未如此真實。
我一直思考一個問題：為什麼有些投資人能持續找到偉大的公司，而大多數人卻只能靠運氣？在這次分享中，Ben揭示了一些我從來沒有想過的視角。他談到如何管理一群比你聰明的人，如何在不確定性中作出正確判斷，以及為什麼現今的AI市場與以往任何技術週期都不同。這些觀點不僅對投資人有價值，對任何試圖在快速變化的環境中作出決策的人都有啟發。
管理天才的藝術：為什麼GP不是普通職員
Ben在分享中提到一個讓我印象深刻的想法：管理GP（General Partner，普通合夥人）與管理公司完全不同。他說：「我們這裡的人才密度比任何公司都要高，從純粹的智商角度來看。如果你看看Chris Dixon、Martin Casado、Alex Rampel這些人，他們都曾經經營過公司，而且要在一個公司的高層管理團隊中聚集這麼多高智商的人是非常困難的。」這番話讓我開始重新思考什麼才是真正的人才管理。
我認為這個觀點觸及了一個很少人談論的真相：當你管理的是一群在各自領域都是世界級專家的人時，傳統的管理方法完全失效。Martin Casado在過去20年裡可能是網絡軟件領域最好的架構師之一，同時也是一位才華橫溢的投資人。Ben說他不會給Martin太多指導，而是幫助他理解投資決策的流程，以及對話過程如何影響投資過程。
這讓我想到一個更深入的問題：在知識型工作中，管理者的價值到底在哪裡？如果你所管理的人比你更了解他們的領域，你的角色就不再是告訴他們該做什麼，而是幫助他們在正確的框架內發揮最大的價值。Ben 提到的一個關鍵點是，投資中最大的錯誤是過於糾結於公司的弱點，而不是專注於他們真正擅長的地方。這個觀點看似簡單，但在實際操作中卻極其困難。
我自己在工作中也經常看到這種情況：當我們評估一個項目或合作夥伴時，很容易陷入「找問題」的模式。我們會列出所有可能的風險，所有可能出錯的地方，然後在這些擔憂中猶豫不決。但Ben強調的是另一個方向：你應該問的問題是，這個團隊在某件事上是不是世界上最好的？如果是，那就值得投資。如果不是，即使他們在很多方面都不錯，也不一定是好的投資對象。
這種思維方式的轉變其實非常激進。它意味著你要放棄「全面優秀」的標準，轉而尋找「在某一點上極致卓越」的標準。在一個充滿不確定性的世界裡，擁有一項世界級的能力，比擁有十項還不錯的能力要有價值得多。
判斷力的本質：知識加智慧等於正確決策
Ben在談到如何作出決策時，給出了一個我認為非常準確的公式：決策能力等於智慧加知識，而知識往往存在於做實際工作的人那裡，而不是管理層那裡。他說：「如果你想想什麼是決策，什麼讓你擅長決策？它是智慧和判斷的結合，或者說判斷是智慧和知識的結合。所以你知道什麼，然後你有多聰明，才能把它轉化為正確的判斷。」
這讓我重新思考資訊在組織中的流動方式。在大多數公司裡，資訊要經過層層過濾才到達決策者手中。每一層過濾都會遺失一些細節，加入一些解釋，最終決策者看到的往往是一個高度簡化了的版本。但Ben的做法卻完全不同，他會花大量時間參與團隊會議，直接與deal partner（交易合夥人）交談，了解會計團隊在做什麼，IT團隊在做什麼，甚至在拜訪LP（Limited Partner，有限合夥人）時，也會詳細了解一線的情況。
他提到一個讓我印象深刻的小細節：他希望員工在遇到問題時立即告訴他，即使這個問題看似微不足道。因為解決這些問題可能只需要14秒，但如果員工覺得「不應該打擾他」而沒有說，問題就會發酵變大。這種對細節的掌握並不是微觀管理，而是確保自己擁有足夠的知識，從而作出正確的判斷。
我認為這裡有一個更深層的體會：在快速變化的環境中，決策的質量取決於你對現實的理解有多麼準確。如果你的資訊都是二手的、經過篩選的、有延誤的，那麼你的決策就像是在駕駛一輛後視鏡模糊的車。Ben強調的是，領導者所需要的往往不是「正確性」，而是「清晰度」。組織需要清晰的方向，即使這個方向不是百分之百完美，但只要清晰，團隊就可以行動。
垂直化的智慧：為甚麼籃球隊不能有50個人
關於 Andreessen Horowitz 的垂直化策略，Ben 分享了一個關鍵見解。他回憶起 2009 年與已故的 Dave Swensen 的一次對話，Dave 說投資團隊的規模不應該比籃球隊大太多。籃球隊大約有 5 名先發球員，原因是圍繞投資的討論需要真正成為一場對話。這個比喻讓我重新思考了團隊規模與效率之間的關係。
Ben說：「我一直記得，任何投資團隊，我們真的不希望規模比現時大太多，那麼我們怎樣才能保持這個規模呢？唯一的方法就是垂直化。」同時，軟件正在改變世界，他們必須變得更大才能應對市場，但他不希望團隊比一個籃球隊更大。這種矛盾推動了垂直結構的形成。
我認為這個見解非常深入。在很多組織中，隨著業務增長，團隊自然會膨脹。但膨脹帶來的問題是，真正的對話變得不可能。當會議室裡有20個人時，討論就會變成一種表演，每個人只會等待自己發言的機會，而不是真正聆聽和思考。透過垂直化，Andreessen Horowitz 保持了每一個投資團隊的小規模，從而保持了高質量的對話和決策。
更有趣的是他們如何處理垂直團隊之間的協作。對於非常接近的團隊，例如AI infrastructure（AI基礎設施）和AI apps（AI應用），他們會讓每個團隊的人參與另一個團隊的會議，建立直接的聯繫。此外，他們每年兩次把所有GP帶出去開會，沒有太多議程，只是讓大家交流。
Ben還提到一個文化觀點，令我印象深刻。他說很多來自其他公司的人都反饋，即使Andreessen Horowitz已經有相當規模，但公司內部的政治卻比只有10至11個人的小公司還要少。這就是他們文化的結果。你要麼獎勵政治行為，這樣就會出現政變、內鬥、互相不喜歡等等；你要麼就不鼓勵政治行為，而這正是他們的做法。
我認為這揭示了一個組織設計的核心原則：結構應該服務於你想要的行為，而不是相反。如果你想要真正的合作和高質量的對話，你就需要設計一個讓這些行為自然發生的結構。垂直化不僅僅是組織架構圖的改變，它是一個深思熟慮的選擇，為了保持小團隊的靈活性和高質量決策，同時又能服務於一個大市場。
市場選擇的藝術：不要太早也不要太遲
在談到如何選擇垂直市場時，Ben 提到了一個有趣的案例：他們拒絕了與 ESG（Environmental, Social, and Governance，環境、社會及公司治理）相關的投資方向。他說：「投資已經夠困難了，不需要引入除了『這個東西會成為巨型公司並賺很多錢』之外的其他標準。」這個觀點讓我重新思考投資決策中的焦點問題。
Ben解釋說，當團隊提出American Dynamism這個概念時，他首先問的是：「這是行銷理念，還是基金理念？我想知道的是基金理念，也就是我怎樣賺錢。我們有投資者，我們必須賺錢。這是一個很好的行銷故事，但我們不會做所有這些。基金的重點會比行銷更窄。」最終他們確定了三個核心垂直領域，這些領域確实在發生技術變革。
我覺得這個思考過程非常值得學習。在很多情況下，人們會被一個好故事或概念所吸引，卻忘記了驗證這個概念背後是否有真實的經濟機會。American Dynamism聽起來很酷，但真正重要的是：這個領域有沒有真正的技術變革？有沒有優秀的創業者？能不能產生巨大的經濟回報？
Ben強調，選擇市場時你不應過早也不應過遲。這有點像藝術。他表示，他非常確信他們選擇的市場是正確的，因為在所有這些市場中都有大量非常有趣的活動。但僅僅因為他們出現了而且是Andreessen Horowitz，並不表示他們就會贏得那個市場。他們必須不斷進化團隊和思維，確保能取得勝利。
我認為這裡有一個關鍵的洞察：市場機會和執行能力是兩回事。即使你找到了一個完美的市場，如果你的團隊、產品和策略不配合，你還是會失敗。這就是為什麼Ben說他們需要不斷進化，而不是認為自己已經成功。
人工智能不是泡沫：前所未有的需求強度
當談到AI是否是泡沫時，Ben給出了一個令我印象深刻的看法。他說：「我經常被問到AI泡沫的問題，人們之所以如此擔心中這是一個泡沫，其中一個原因是估值上升得太快。但如果你看看底層正在發生的事情，例如客戶採用率、收入增長率等等，我們從來沒有見過這樣的需求。所以我們從來沒有見過估值如此急升，但我們也從來沒有見過需求如此急升。」
這個觀點讓我重新思考什麼是泡沫。泡沫的定義不應該只是價格上升得快，而應該是價格脫離了基本面。如果需求增長和價格增長是匹配的，那就不是泡沫，而是市場對真實價值的反應。Ben舉例說，即使是Nvidia的估值倍數也不算離譜，特別是你看它的增長率、盈利規模等等時。
我認為這裡有一個更深層的體會：很多人將人工智能與過往的科技泡沫相比，例如2000年的互聯網泡沫。但他們忽略了一個關鍵差異：當時很多公司根本沒有收入，也沒有清晰的商業模式，估值完全基於未來的可能性。而現今的人工智能公司，很多都有真實的客戶、真實的收入和真實的增長。
Ben提到，從他的職業生涯來看，這是迄今為止他見過最大的科技市場。不是最有前景的，也不是最受炒作的，而是最大的。這個判斷是根據他們所看到的客戶採用速度、收入增長率和市場需求強度。這些都是可以衡量的、真實的指標，並非空中樓閣。
我認為這個觀點對理解當前的AI浪潮非常重要。很多人因為估值高就認為是泡沫，但他們沒有深入去看需求端發生了什麼。如果需求確實如此強勁，那麼高估值可能只是反映了市場對這種需求的合理定價。當然，這並不意味著每一家AI公司都值得投資，但這確實意味著作為一個整體，AI市場並非泡沫。
基礎模型的限制：為什麼應用層複雜性更重要
Ben在分享中提到一個我認為非常重要但經常被忽視的觀點：三、四年前，人們認為大型基礎模型會成為一個能做任何事情的巨大大腦，比任何人都更出色。但實際情況並非如此。他說：「大型模型確實提供了非常重要的基礎設施，我們所有公司在某種程度上都是建立在這之上。但對於任何特定的應用場景，不僅是場景的長尾，還有人類行為的肥尾，最終本身就是你必須非常非常好地建模和理解的東西。」
他舉了Cursor的例子。Cursor內置了13個不同的AI模型，所有這些模型都針對編程的不同方面進行建模，例如你如何編程、如何與程式員對話等等。這些模型非常重要，以至他們實際上推出了自己的基礎模型，專門用於編程和編碼。因此他們有一個編碼模型，如果你願意，可以用它來取代Anthropic或OpenAI，或者你可以將OpenAI或Anthropic模型與他們的其他模型一起使用。
這個例子讓我深刻理解到應用層的重要性。很多人認為誰擁有最大、最強的基礎模型，誰就能贏得整個AI市場。但現實是，應用本身的複雜性非常高，而這些複雜性並沒有包含在基礎模型之中。Cursor的成功並非單單因為它使用了優秀的基礎模型，而是因為它理解程式員的工作流程，建立了13個專門的模型來處理不同的場景。
Ben還提到Justine Moore從他們團隊寫的一篇很棒的文章，講述為甚麼沒有神級的影片模型。這篇文章深入探討了不同應用最終需要不同模型的原因，這與四年前的預期再次不同。我認為這揭示了一個重要的技術趨勢：通用性與專業性之間的平衡。
我的理解是，基礎模型提供了一個強大的起點，但真正的價值創造發生在應用層。就像互聯網提供了基礎設施，但真正的價值是由建立在互聯網之上的公司所創造的一樣。在人工智能時代，基礎模型是基礎設施，但應用層的創新空間巨大。這也解釋了為什麼Ben認為會有更多贏家，因為設計空間是巨大的，遠遠超出我們在科技領域見過的任何東西。
新所有權平衡：20%的魔數
在談論所有權時，Ben 提到一個有趣的數據：他們在很多最近的投資中都獲得了 20% 或更高的所有權。雖然有些公司他們沒有達到這個水平，但那些公司的價值增長非常快，結果也很好。他說：「一直都有非常、非常特殊的創辦人，在某個時刻，好吧，你知道這就是現實，但對我們來說，對於很多核心基礎設施、核心應用等等，所有權一直都相當合理。」
這讓我思考風險投資中所有權的真正意義。很多人認為VC都在追求盡可能高的所有權比例，但Ben的觀點更加細膩。對於真正特別的公司和創辦人，所有權可能會被稀釋，但如果公司增長足夠快，一家價值100億美元公司的20%，會比一家價值10億美元公司的40%更有價值。
Ben亦談及風險投資（VC）行業的未來。他表示，雖然目前有超過3000家VC公司，但真正能幫助企業成功的VC卻很少。他說：「創辦公司仍然非常困難。如果你只是一名工程師或AI研究員，發明了一些東西便進入這個世界，這是一個競爭非常激烈的世界。在創辦公司的初期，金融合作夥伴的估值重要，還是合作夥伴本身更重要？我相信大多數聰明的創業者都已經意識到，真正重要的是合作夥伴。」
我認為這個觀點在當前環境中特別重要。隨著AI工具的發展，從想法到產品的轉換變得更容易了。這就是為什麼Andreessen Horowitz加大了對Speedrun加速器的投入。他們希望密切關注那些剛開始、還不太符合風險投資資金條件的創業者。
我的看法是，擁有權的遊戲規則正在改變。過往，風險投資（VC）可能更關注擁有更大的股份，但現在更重要的是找到真正特別的公司，然後確保你能贏得與他們合作的機會。即使這意味著接受較小的股份，如果公司足夠出色，回報仍然會是巨大的。
為何人工智慧會創造更多贏家：新計算平台的規模
Ben在回答為甚麼AI會比以往的技術週期產生更多贏家時，提出了一個讓我深思的比喻。他說：「AI是一個新的計算平台。所以你必須把它看作是在電腦上建立了多少贏家。這就是它的規模層級。」他指出，如果你問在互聯網時代建立了多少業務，實際上是相當龐大的數量，從Meta到Netflix到Amazon到Google等等，這些都是非常非常巨大的贏家。
他認為在人工智能領域，產品正在產生更大的經濟影響。因此，他認為將會有更多公司的價值超過10億美元、100億美元，超越上一個時代。但這是一個非常龐大的設計空間，一個我們在科技領域從未見過的巨大設計空間。
這個觀點令我重新思考AI的本質。很多人把AI看作是一種工具或技術，但Ben將其定位為一個新的計算平台。這意味著AI不是現有計算平台上的一個應用，而是像個人電腦、互聯網一樣，是一個全新的層級。在這個新平台上，可以構建的東西是無限的。
我認為這個視角非常重要，因為它改變了我們對競爭格局的理解。如果AI只是一個工具，那麼可能只有少數幾家公司能掌握這個工具並主導市場。但如果AI是一個平台，那麼就會有成千上萬的公司在這個平台上構建不同的應用、解決不同的問題、服務不同的市場。
Ben提到他們從來沒有見過這樣的需求。這不僅僅是炒作，而是真實的客戶採用、真實的收入增長。這種需求的強度表明AI正在解決真實的問題，創造真實的價值。而當一種技術能夠創造真實價值時，市場會自然而然地支持多個贏家，因為價值創造的空間足夠大。
給予人們一個機會：科技的終極使命
Ben在分享中提到一個深刻的觀點，令我印象深刻。他和Mark Andreessen相信，社會能為一個人做的最好的事情，就是給予他們一次機會。給予他們一次人生機會，一次貢獻的機會，一次做比自己更重大的事情，並讓世界變得更好的機會。這就是社會能做的最好的事情。
他說：「如果你看看人類歷史上什麼是好的，歷史上對人類有益的是當人們有機會做一些比自己更宏大的事情，並作出貢獻。有很多系統理念，例如如果我們能創造烏托邦，或讓每個人平等，或這樣那樣，但如果你看看共產主義或其他什麼的歷史，它最終做的是相反的。它最終是讓每個人擁有平等的機會，卻得不到機會。」
我認為這個觀點觸及了科技投資和創業的本質。我們所追求的不僅是財務回報，更是創造機會。每一家成功的公司都會創造就業、生產產品、解決問題，最終為更多人提供實現自身潛能的機會。美國的崛起與自由市場、資本主義和法治體系的興起同時發生，這並非巧合。
Ben指出，如果你看看人類的歷史，財富、壽命和地球人口規模在過去250年間都增長得非常驚人。美國在其中佔有非常重要的地位。而今天，美國仍然是人們最有可能獲得真正人生機會的國家和體系。為了讓美國保持其在世界上的重要性，它必須在經濟上取得勝利，必須在技術上取得勝利，必須在軍事上取得勝利，這意味著它必須在技術上取得勝利。
他們的工作就是幫助國家在技術上取得勝利。這不僅對他們重要，對國家重要，對人類也重要。我覺得這個角度把投資工作提升到一個更高的層次。這不僅僅是賺錢，而是參與到人類進步的宏大敘事中。
Ben舉了一個具體例子，說明這種理念如何推動行動。他和Jen最近去了墨西哥，很大程度上是因為團隊中的一位資淺成員說：「我們正在做的事情非常重要。我們需要幫助這個聯盟。我們需要幫助保護邊境。我們需要幫助我們自己的國防製造。我們必須幫助解決能源問題。我要爭取這次會議。」然後他們就得到了那次会议。
我認為這揭示了一個深刻的真理：如果你想改變世界，你必須相信自己能夠改變世界。這並不是傲慢，而是一種必要的信念。沒有這種信念，你就不會採取那些看似不可能的行動。而正是這些行動，最終創造了真正的改變。
合併與收購的回歸：人工智能迫使每個人重新思考
Ben在談到M&A（合併與收購）市場時提出了一個有趣觀點。他說：「AI是一種極具破壞性的現象，以致於每一家公司、每一家現有企業都受到AI的威脅。因此，應對這種威脅的方法之一就是取得未來的DNA。所以我認為會出現很多M&A，因為我認為人們需要重新構建他們的工作方式，才能生存。」
這個觀點令我重新思考AI對現有公司的影響。很多人關注AI創投公司，但Ben指出，現有的大公司也面臨著巨大的壓力。如果他們不能迅速適應AI，他們可能會被新興的原生AI公司取代。而其中最快捷的適應方式之一，就是收購那些已經掌握AI技術和思維方式的公司。
我認為這解釋了為什麼科技行業的併購市場正在重新開放。在過去幾年，由於監管等原因，大型收購相對較少。但人工智慧的出現改變了遊戲規則。現有公司不再能夠慢慢學習和適應，他們需要快速取得能力，而收購是最直接的方法。
這對初創公司來說意味著什麼？ 我認為這創造了一個新的退出途徑。 對於那些建立了強大人工智慧能力，但可能不會成為獨立巨頭的公司而言，被收購可能是一個很好的結果。 對於大公司來說，這也是一種生存策略。
我的觀點是，這種併購活動的增加實際上是健康的。這表明市場正在有效運作，資源正在流向最能創造價值的地方。同時，這也為創業者提供了更多選擇，不是每個人想或需要建立一家價值數十億美元的獨立公司。
我的思考：判斷力才是稀缺資源
聽完 Ben 的分享，我最大的體會是：在這個資訊爆炸、變化迅速的時代，真正稀缺的不是資訊，不是資金，甚至不是技術，而是判斷力。判斷力是知識和智慧的結合，是在不確定性中作出正確選擇的能力。
Ben管理Andreessen Horowitz的方式對我啟發很大。他並不是透過制定詳細的規則和流程來管理，而是透過培養正確的判斷力。他花大量時間了解細節，不是為了微觀管理，而是為了確保自己擁有足夠的知識來作出好的判斷。他關注GP在投資決策那一刻的表現，而不是等待10年後看結果，因為10年實在太長了。
現在我對「人工智慧是否只是一場泡沫」的討論有了更清晰的認識。泡沫的定義不應該只看價格，而應該看價格與價值的關係。如果需求是真實的、增長是真實的、價值創造也是真實的，那麼高估值可能只是市場對這種現實的反映。當然，這並不代表每一家公司都值得這個估值，但作為整體，人工智慧市場反映的是真實的技術變革和商業機會。
我也深刻明白為何基礎模型並非萬能。技術的價值最終在於它如何被應用、如何解決實際問題、如何服務用戶。基礎模型提供了可能性，但應用層的創新才會決定誰能真正贏得市場。這也是為何市場上會出現多個贏家，因為應用的設計空間非常龐大。
最後，Ben 關於「給人們一次機會」的理念，令我重新思考科技和投資的意義。我們所做的一切，不只是追求回報，更是創造機會，幫助人們發揮潛能，推動人類進步。這種使命感不是空泛的口號，而是推動行動的真實力量。當你相信自己可以改變世界時，你才會採取那些真正改變世界的行動。