喝点VC｜YC 内部内部复盘：AI 正在进入稳定期，并逐渐形成一套可复用的AI原生公司构建路径

喝点VC｜YC 内部内部复盘：AI 正在进入稳定期，并逐渐形成一套可复用的AI原生公司构建路径 喝点VC｜YC 内部内部复盘：AI 正在进入稳定期，并逐渐形成一套可复用的AI原生公司构建路径 Modified January 11 Harj Taggar ： 是的， Zack 今年早些时候在一个播客里也说过类似的话， 就像 Meta 最终可能会在资本支出和基础设施上过度投资，但实际上，这些大公司不得不这样做，因为他们不能袖手旁观。如果某种原因导致需求直线下降。这是他们的资本支出，而不是初创公司的资本支出。仍然会有大量的的基础设施和想法可以继续构建。 Diana Hu ： 有一位名叫 Carlota Perez 的经济学家写了一本书，研究了很多科技趋势，研究了很多技术革命。书中总结说，这实际上有两个阶段。一个是安装阶段，即大量重资本支出投入的阶段。另一个是部署阶段，在这个阶段，它真正地产生了影响，一切都以丰富的形式爆发。在最初的安装阶段，感觉就像一个泡沫。会出现一些狂热，因为它首先始于一项令人惊叹的新技术，就像 2023 年的 ChatGPT 时刻一样。 每个人都对这项技术感到非常兴奋，然后每个人都非常兴奋，并开始投资于大量的基础设施，购买大量 GPU ，以及建造所有巨大的千兆瓦数据中心。然后人们会问，需求是什么？将要构建的所有应用程序是什么？ 我们现在正处于转型期，这对初创公司的创始人来说实际上是个好消息，因为他们没有参与数据中心的建设，但他们将在真正普及的部署阶段构建下一代应用程序。回到互联网时代的类比，在 2000 年之前，电信公司进行了大量资本支出投资。 这些都是大学生不会参与的巨型项目，但他们投入了大量资金，在某些情况下甚至过度投资。我的意思是，存在着关于暗光纤和一些未使用的管道的整个事情，但这没关系。 互联网最终仍然是一个巨大的经济驱动力。这意味着像未来的 Facebook 或未来的谷歌这样的初创公司尚未开始，因为这些公司出现在部署阶段。因为现在这些东西还在建设中。我确实认为基础实验室公司和 GPU 在很大程度上属于基础设施的范畴。 Garry Tan ： 看看这些东西的演变过程很有趣。 24 年夏天当时有一家叫 StarCloud 的公司出现了，并且是最早提出要在太空建立数据中心的公司之一。你知道人们当时对他们的反应是什么吗？ 人们都在嘲笑他们。是的，他们说这是有史以来最愚蠢的想法。 18 个月后，突然谷歌和 Elon 都在做了，现在每次采访都在说这个。显然是这样，这似乎是他的首要谈论点。 其中一个原因是现在基础设施的建设太激烈了，我们实际上没有发电能力。 Boom Supersonic ，现在没有制造超音速飞机，而是致力于为目前正在建设的许多 AI 数据中心创造足够的电力。他们使用喷气发动机。就算那些很糟糕，用于数据中心发电的喷气发动机的供应链积压严重，你必须在两三年前订购这些东西，才能在未来两三年内拿到。这些约束最终会直接影响大型科技公司在未来三到五年内赢得竞争需要做的事情。 比如突然间，土地不够用了。在美国，我们无法建造，监管太严格了。在加州，我们有 CEQA ，它被环保游说团体完全滥用，以阻止所有创新和住房建设。顺便说一句，我们在陆地上拥有的资源不够，无法做社会现在需要的那些事情。所以，你知道，逃生阀就像，实际上，我们干脆在太空做。这么一想，我们好像有 YC 公司的三连冠，解决了数据中心建设的问题。你需要聚变能源。 Jared Friedman ： 我们有家公司正在通过在太空建造数据中心来解决土地不足的问题。我们有 Boom 和 Helium ，它们正在解决能源问题。 Garry Tan ： 我刚投资了一家太空聚变公司，名为 Zephyr Fusion 。他们在 Demo Day 上获得了非常棒的种子轮融资。他们都 40 多岁了。他们是国家实验室的工程师，他们的整个职业生涯都在建造托卡马克装置和聚变能源。有一天他们来到实验室，研究了物理原理，查看了数学和模型。他们说，如果我们在太空做这件事，实际上是可行的。所以他们在接下来的 5 10 年里，踏上了实现它、在太空创造它的伟大征程。因为方程式表明这是可能的。如果他们成功了，这实际上是在太空获得千兆瓦能量的唯一途径。所以可能很快就会出现一个更完美的三连冠。 模型公司的兴起和 Vibe Coding Harj Taggar ： 还有一件事，今年发生的变化是对成立模型公司的兴趣。我想这可能在两端都有体现。有些人可以筹集到资金，真正尝试建立一个与 open AI 正面竞争的对手，但这样的人很少，比如 ILEO 与 SSI ，但在 YC 内部更多的是，人们试图构建更小的模型。在过去的几个批次中，我肯定遇到了更多这样的情况，比如在边缘设备上运行的模型，或者特定于某种语言的语音模型。我很想知道这种趋势是否会延续，回到 YC 的早期时代。 我们看到了创业公司的爆发式增长，尤其是 SaaS 创业公司。部分原因是关于创业的知识传播得更广了。 互联网上并没有关于如何创办公司、如何构建软件的规范信息，但在过去十年里，这变得越来越普遍，社会对创业和如何构建事物的认知也随之爆发，感觉我们可能正在经历人工智能领域的那个时刻。研究与实际构建相结合。 Jared Friedman ： 训练模型也是。我们现在正经历这个阶段。它正从一种非常稀有的技能变成一种更常见的技能。 Harj Taggar ： 因为十年前的 OpenAI 就像是一种稀缺资源，你需要独特的技能组合。你需要研究人员的头脑、工程师的头脑，可能还需要财务商业头脑。 Garry Tan ： 你刚才描述的是 Ilya 、 Greg 和 Sam 吗？ Harj Taggar ： 那是一个罕见的团队。很少有这样的团队配置。十年后，有很多人拥有研究背景、工程背景、创业融资背景，或者至少可以被教会如何做这些事情。我好奇这是否意味着我们会看到更多应用 AI 公司涌现？也许会有更多模型可供选择，用于各种特定任务？ Diana Hu ： 是的。有另一个促成因素，使之成为更大的雪球效应，是因为 RL 。 现在有许多新的开源模型，人们正在特定的 RL 环境和任务之上进行微调。所以，完全有可能创建特定领域的模型，比如医疗保健。通过在通用开源模型上进行微调和 RL 训练的模型，可以胜过常规的大模型。实际上，我听说并看到一些初创公司的领域特定模型在医疗保健方面击败了 OpenAI 。有一家 YC 的初创公司告诉我，他们收集了最好的医疗保健数据集，最终在医疗保健的许多基准测试中，仅用 80 亿参数就表现优于 OpenAI 。 Garry Tan ： 有趣的是，你确实需要一个训练后基础设施。我们也有 YC 公司拥有击败 OpenAI GPT 3.5 的产品，他们使用 RL 进行微调。但是， GPT 4.5 和 5.1 发布后，基本上将其微调成果冲刷殆尽。 Diana Hu ： 你必须不断前进。 Garry Tan ： 是的，你必须不断前进。你实际上必须不断达到前沿。过去一年还有什么让你印象深刻的事情吗？ Diana Hu ： 我们以一集关于 vibe coding 的节目开始了今年，该节目获得了大量观看。 我们更多地是在观察我们的创始人正在发生的一种行为。我很惊讶地看到这变成了一个巨大的类别。有很多公司正在获胜。我是说，我们有 Replit ，还有 Emergence ，还有很多。 Garry Tan ： Varun Mohan 去了谷歌。他发布了反重力。你们看到视频了吗？我有点好奇他们是否真的使用了 nano banana 或任何这些视频生成工具，因为它有点太完美了。但谷歌有预算制作高制作价值的视频。但那是 Varun 在键盘上。然后， Sergei 就在他身后。 这很像电影。总之， Sundar 不仅在谈论空间数据中心，还在谈论 vibe coding 。我知道我有点在反讽，但了解我们所知道的， vibe coding 并不是完全可用和可信的，无法用于你 100% 的编码工作。你不可能在今天发布 100% 可靠的生产代码。 Jared Friedman ： 是的，我在思考 2025 年让我惊讶的事情。我想也许最让我惊讶的是， 人工智能经济已经稳定下来了。 当我们在 2024 年底做这期节目时，感觉我们仍然处于一个快速变化的时期，脚下的地基在不断移动，没人知道下一步会发生什么，以及创业公司、人工智能和经济会发生什么。 现在我们已经进入了一个相当稳定的 AI 经济，我们有模型层公司、应用层公司和基础设施层公司。似乎每个人都会赚很多钱。而且对于如何在模型之上构建一个 AI 原生公司，已经有了一个相对成熟的方案。事情在那个方面已经相当成熟了。 H arj Tagg ar ： 她 所说 的一切都源于模型本身今年逐步改进，但还没有出现重大进展，从而撼动一切，这会产生连锁反应。很多期之前，我们讨论过现在比以往更容易转型并找到创业点子，因为只要你能存活下来，只要你能等待几个月，可能就会有一些重大发布，从而完全催生出新的想法，并创造更多机会来构建事物。感觉速度确实放缓了。所以，在我参加办公时间的经验里，寻找灵感的难度又回到了正常水平。 AI 今年帮助初创提升了效率，但并未省人 Garry Tan ： 我来告诉你什么并不令人惊讶。你还记得 AI 2027 那份报告吗？它就像一篇末日文章，说社会将在 2027 年开始崩溃。但在某个时候，他们悄悄地修改了报告，说不是 2027 年了。但他们保留了标题。也许这并不令人惊讶。我一直对这种快速起飞的论点持怀疑态度，因为即使有缩放定律，它也是对数线性的。所以它比较慢。它需要 10 倍以上的计算量，而且还在逐渐达到顶峰。这算是一个好消息。另一种形式是，说这是好消息有点奇怪，但人类不喜欢改变。 在我们之前的节目中，我们驳斥了麻省理工学院的那份报告，该报告称 98% 或 90% 的企业 AI 项目都失败了。事实证明， 90% 的企业不知道如何进行 IT ，更不用说 AI 了。说这是件好事有点奇怪。但在快速起飞的背景下，这确实阻碍了这项疯狂的新技术渗透到社会中的能力。我喜欢加速，但说好吧，实际上，在这种情况下，也许这是件好事有点奇怪，这是一项非常强大的技术。但你知道，介于对数线性扩展，以及人类不喜欢改变，组织上来说，社会会吸收这项技术。所有人都会有足够的时间去处理它，文化会赶上来，政府也会做出反应，不会像 SB 1047 那样疯狂，你知道，让我们停止所有超过 10 的 26 次方的计算，就像对技术的这些下意识反应。我们对 Arc AGI 奖感到兴奋，将以非营利组织的形式参与 26 年冬季的活动。有趣的是，也许现在有一支团队正在攀登 Arc AGI 的排行榜，他们将再次加速这个进程。 Harj Taggar ： 让我惊讶的是，去年这个时候，我们还在讨论公司如何在没有招聘的情况下，达到百万美元的 ARR 并进行 A 轮融资，比如有些情况根本不招人，只有创始人，或只招一个人，这让人觉得非常不寻常。 过了一年，这并没有转化为，他们实现了 1000 万 ARR ，或者在不增加任何人的情况下实现了规模扩张。 Jared Friedman ： 他们转变方向，开始雇佣实际的团队。 Harj Taggar ： 在 A 轮融资后，感觉剧本基本没变，公司规模可能更小，但收入相同。这完全是因为他们快速实现了收入，但瓶颈仍然在于招聘所需的时间，而不是他们对人员的需求减少。 Garry Tan ： 我仍然认为有一些影响。但并非一目了然。不是说你再也不用聘用高管了。可能有两个初创公司的案例，比如一个是 Harvey 。另一个是 Open Evidence ， Harvey 的创始人非常出色。他们很早就开始了。然后就有了这样一种想法，对于风险投资来说，你可以直接去沙山路，然后搞定一切，就像你把他们全部屏蔽掉一样。然后所有的人，你知道，可能有 30 个人可以开出 1000 万到 1 亿美元的支票。 如果你把他们所有的钱都搞到手，实际上就没有人可以进来做下一轮融资了，基本上你就安全了，就像你有资本作为武器，在这种情况下，资本就是护城河。 所以， Harvey 很有趣，因为你知道， Legora 正在快速追赶他们，很明显，我们在 Legora 身上投入了一些，但我们认为他们有和其他公司一样好的机会。 Jared Friedman ： 我想这是我们在 2025 年看到的一个趋势，那就是出现了第一波像 Harvey 这样的 AI 公司负责人。 Garry Tan ： 他们可能在微调上浪费了很多钱。 Jared Friedman ： 完全正确。就像在 2023 年真正爆发，并沾沾自喜地认为，我们赢得了这个领域， Garry Tan ： 现在 我们看到了像 Legora 和 Giga 这样的第二波公司。结果发现，实际上，事情并没有那么简单。是的， 如果你把资本的两位数百分比浪费在没有优势的微调上，那么最终的受益者，基本上，只有投资者才是赢家，因为他们拥有你更多的公司股份，你知道吗？ Harj Taggar ： 是的，至少它与招聘和团队规模有关。在两个阵营中， 一个阵营认为人工智能将使一切更有效率，你将需要更少的人。另一个阵营认为人工智能将降低生产成本和生产时间。 因此，你的用户和客户的期望会提高，你需要继续雇用更多的人来满足不断增长的期望。 今年更偏向于第二个阵营。 这推动了公司仍在像人工智能出现之前那样招聘大量人员的事实。只是他们的客户期望的标准更高了。 他们都在，你知道，像 Legora 和 Harvey 竞争， Giga 和 Sierra 竞争，他们仍然在为同一批客户竞争。他们最终仍然受制于人员，我不认为有人受制于想法，而是受制于能够出色执行的人。 这很令人兴奋。感觉像是一个令人兴奋的阶段。 Garry Tan ： 我同意你的看法，一 个人运营一家万亿美元公司的时代还没有到来。但最终会朝着这个方向发展。那将会是一个疯狂的时代。 也许这是对明年的预测？说实话， 它也不会在 2026 年发生。我的意思是， 你会听到很多关于由不到一百人运营的公司赚取数亿美元的故事。所以，我的意思是，看到 Gamma 很有趣。好了，这次就到这里了。我们只是想祝大家节日快乐，新年快乐。 原视频： The Truth About The AI Bubble https://www.youtube.com/watch?v=cqrJzG03ENE&t=40s Audio or video is not supported Please download the file and open it with the appropriate software. aa867c2da6084242b74b0f6efde70a6a.mp4 · 97.79MB aa867c2da6084242b74b0f6efde70a6a 00:00 请注意，本文编译自文未载明的原始链接，不代表 Z Potentials 立场。如果您对本文有任何想法或见解，欢迎在评论区留言互动探讨。 Z Potentials 将继续提供更多关于人工智能、机器人、全球化等领域的优质内容。我们诚邀对未来充满憧憬的您加入我们的社群，与我们共同分享、学习、成长。 END Harj Taggar ： 是的， Zack 今年早些时候在一个播客里也说过类似的话， 就像 Meta 最终可能会在资本支出和基础设施上过度投资，但实际上，这些大公司不得不这样做，因为他们不能袖手旁观。如果某种原因导致需求直线下降。这是他们的资本支出，而不是初创公司的资本支出。仍然会有大量的的基础设施和想法可以继续构建。 Diana Hu ： 有一位名叫 Carlota Perez 的经济学家写了一本书，研究了很多科技趋势，研究了很多技术革命。书中总结说，这实际上有两个阶段。一个是安装阶段，即大量重资本支出投入的阶段。另一个是部署阶段，在这个阶段，它真正地产生了影响，一切都以丰富的形式爆发。在最初的安装阶段，感觉就像一个泡沫。会出现一些狂热，因为它首先始于一项令人惊叹的新技术，就像 2023 年的 ChatGPT 时刻一样。 每个人都对这项技术感到非常兴奋，然后每个人都非常兴奋，并开始投资于大量的基础设施，购买大量 GPU ，以及建造所有巨大的千兆瓦数据中心。然后人们会问，需求是什么？将要构建的所有应用程序是什么？ 我们现在正处于转型期，这对初创公司的创始人来说实际上是个好消息，因为他们没有参与数据中心的建设，但他们将在真正普及的部署阶段构建下一代应用程序。回到互联网时代的类比，在 2000 年之前，电信公司进行了大量资本支出投资。 这些都是大学生不会参与的巨型项目，但他们投入了大量资金，在某些情况下甚至过度投资。我的意思是，存在着关于暗光纤和一些未使用的管道的整个事情，但这没关系。 互联网最终仍然是一个巨大的经济驱动力。这意味着像未来的 Facebook 或未来的谷歌这样的初创公司尚未开始，因为这些公司出现在部署阶段。因为现在这些东西还在建设中。我确实认为基础实验室公司和 GPU 在很大程度上属于基础设施的范畴。 Garry Tan ： 看看这些东西的演变过程很有趣。 24 年夏天当时有一家叫 StarCloud 的公司出现了，并且是最早提出要在太空建立数据中心的公司之一。你知道人们当时对他们的反应是什么吗？ 人们都在嘲笑他们。是的，他们说这是有史以来最愚蠢的想法。 18 个月后，突然谷歌和 Elon 都在做了，现在每次采访都在说这个。显然是这样，这似乎是他的首要谈论点。 其中一个原因是现在基础设施的建设太激烈了，我们实际上没有发电能力。 Boom Supersonic ，现在没有制造超音速飞机，而是致力于为目前正在建设的许多 AI 数据中心创造足够的电力。他们使用喷气发动机。就算那些很糟糕，用于数据中心发电的喷气发动机的供应链积压严重，你必须在两三年前订购这些东西，才能在未来两三年内拿到。这些约束最终会直接影响大型科技公司在未来三到五年内赢得竞争需要做的事情。 比如突然间，土地不够用了。在美国，我们无法建造，监管太严格了。在加州，我们有 CEQA ，它被环保游说团体完全滥用，以阻止所有创新和住房建设。顺便说一句，我们在陆地上拥有的资源不够，无法做社会现在需要的那些事情。所以，你知道，逃生阀就像，实际上，我们干脆在太空做。这么一想，我们好像有 YC 公司的三连冠，解决了数据中心建设的问题。你需要聚变能源。 Jared Friedman ： 我们有家公司正在通过在太空建造数据中心来解决土地不足的问题。我们有 Boom 和 Helium ，它们正在解决能源问题。 Garry Tan ： 我刚投资了一家太空聚变公司，名为 Zephyr Fusion 。他们在 Demo Day 上获得了非常棒的种子轮融资。他们都 40 多岁了。他们是国家实验室的工程师，他们的整个职业生涯都在建造托卡马克装置和聚变能源。有一天他们来到实验室，研究了物理原理，查看了数学和模型。他们说，如果我们在太空做这件事，实际上是可行的。所以他们在接下来的 5 10 年里，踏上了实现它、在太空创造它的伟大征程。因为方程式表明这是可能的。如果他们成功了，这实际上是在太空获得千兆瓦能量的唯一途径。所以可能很快就会出现一个更完美的三连冠。 模型公司的兴起和 Vibe Coding Harj Taggar ： 还有一件事，今年发生的变化是对成立模型公司的兴趣。我想这可能在两端都有体现。有些人可以筹集到资金，真正尝试建立一个与 open AI 正面竞争的对手，但这样的人很少，比如 ILEO 与 SSI ，但在 YC 内部更多的是，人们试图构建更小的模型。在过去的几个批次中，我肯定遇到了更多这样的情况，比如在边缘设备上运行的模型，或者特定于某种语言的语音模型。我很想知道这种趋势是否会延续，回到 YC 的早期时代。 我们看到了创业公司的爆发式增长，尤其是 SaaS 创业公司。部分原因是关于创业的知识传播得更广了。 互联网上并没有关于如何创办公司、如何构建软件的规范信息，但在过去十年里，这变得越来越普遍，社会对创业和如何构建事物的认知也随之爆发，感觉我们可能正在经历人工智能领域的那个时刻。研究与实际构建相结合。 Jared Friedman ： 训练模型也是。我们现在正经历这个阶段。它正从一种非常稀有的技能变成一种更常见的技能。 Harj Taggar ： 因为十年前的 OpenAI 就像是一种稀缺资源，你需要独特的技能组合。你需要研究人员的头脑、工程师的头脑，可能还需要财务商业头脑。 Garry Tan ： 你刚才描述的是 Ilya 、 Greg 和 Sam 吗？ Harj Taggar ： 那是一个罕见的团队。很少有这样的团队配置。十年后，有很多人拥有研究背景、工程背景、创业融资背景，或者至少可以被教会如何做这些事情。我好奇这是否意味着我们会看到更多应用 AI 公司涌现？也许会有更多模型可供选择，用于各种特定任务？ Diana Hu ： 是的。有另一个促成因素，使之成为更大的雪球效应，是因为 RL 。 现在有许多新的开源模型，人们正在特定的 RL 环境和任务之上进行微调。所以，完全有可能创建特定领域的模型，比如医疗保健。通过在通用开源模型上进行微调和 RL 训练的模型，可以胜过常规的大模型。实际上，我听说并看到一些初创公司的领域特定模型在医疗保健方面击败了 OpenAI 。有一家 YC 的初创公司告诉我，他们收集了最好的医疗保健数据集，最终在医疗保健的许多基准测试中，仅用 80 亿参数就表现优于 OpenAI 。 Garry Tan ： 有趣的是，你确实需要一个训练后基础设施。我们也有 YC 公司拥有击败 OpenAI GPT 3.5 的产品，他们使用 RL 进行微调。但是， GPT 4.5 和 5.1 发布后，基本上将其微调成果冲刷殆尽。 Diana Hu ： 你必须不断前进。 Garry Tan ： 是的，你必须不断前进。你实际上必须不断达到前沿。过去一年还有什么让你印象深刻的事情吗？ Diana Hu ： 我们以一集关于 vibe coding 的节目开始了今年，该节目获得了大量观看。 我们更多地是在观察我们的创始人正在发生的一种行为。我很惊讶地看到这变成了一个巨大的类别。有很多公司正在获胜。我是说，我们有 Replit ，还有 Emergence ，还有很多。 Garry Tan ： Varun Mohan 去了谷歌。他发布了反重力。你们看到视频了吗？我有点好奇他们是否真的使用了 nano banana 或任何这些视频生成工具，因为它有点太完美了。但谷歌有预算制作高制作价值的视频。但那是 Varun 在键盘上。然后， Sergei 就在他身后。 这很像电影。总之， Sundar 不仅在谈论空间数据中心，还在谈论 vibe coding 。我知道我有点在反讽，但了解我们所知道的， vibe coding 并不是完全可用和可信的，无法用于你 100% 的编码工作。你不可能在今天发布 100% 可靠的生产代码。 Jared Friedman ： 是的，我在思考 2025 年让我惊讶的事情。我想也许最让我惊讶的是， 人工智能经济已经稳定下来了。 当我们在 2024 年底做这期节目时，感觉我们仍然处于一个快速变化的时期，脚下的地基在不断移动，没人知道下一步会发生什么，以及创业公司、人工智能和经济会发生什么。 现在我们已经进入了一个相当稳定的 AI 经济，我们有模型层公司、应用层公司和基础设施层公司。似乎每个人都会赚很多钱。而且对于如何在模型之上构建一个 AI 原生公司，已经有了一个相对成熟的方案。事情在那个方面已经相当成熟了。 H arj Tagg ar ： 她 所说 的一切都源于模型本身今年逐步改进，但还没有出现重大进展，从而撼动一切，这会产生连锁反应。很多期之前，我们讨论过现在比以往更容易转型并找到创业点子，因为只要你能存活下来，只要你能等待几个月，可能就会有一些重大发布，从而完全催生出新的想法，并创造更多机会来构建事物。感觉速度确实放缓了。所以，在我参加办公时间的经验里，寻找灵感的难度又回到了正常水平。 AI 今年帮助初创提升了效率，但并未省人 Garry Tan ： 我来告诉你什么并不令人惊讶。你还记得 AI 2027 那份报告吗？它就像一篇末日文章，说社会将在 2027 年开始崩溃。但在某个时候，他们悄悄地修改了报告，说不是 2027 年了。但他们保留了标题。也许这并不令人惊讶。我一直对这种快速起飞的论点持怀疑态度，因为即使有缩放定律，它也是对数线性的。所以它比较慢。它需要 10 倍以上的计算量，而且还在逐渐达到顶峰。这算是一个好消息。另一种形式是，说这是好消息有点奇怪，但人类不喜欢改变。 在我们之前的节目中，我们驳斥了麻省理工学院的那份报告，该报告称 98% 或 90% 的企业 AI 项目都失败了。事实证明， 90% 的企业不知道如何进行 IT ，更不用说 AI 了。说这是件好事有点奇怪。但在快速起飞的背景下，这确实阻碍了这项疯狂的新技术渗透到社会中的能力。我喜欢加速，但说好吧，实际上，在这种情况下，也许这是件好事有点奇怪，这是一项非常强大的技术。但你知道，介于对数线性扩展，以及人类不喜欢改变，组织上来说，社会会吸收这项技术。所有人都会有足够的时间去处理它，文化会赶上来，政府也会做出反应，不会像 SB 1047 那样疯狂，你知道，让我们停止所有超过 10 的 26 次方的计算，就像对技术的这些下意识反应。我们对 Arc AGI 奖感到兴奋，将以非营利组织的形式参与 26 年冬季的活动。有趣的是，也许现在有一支团队正在攀登 Arc AGI 的排行榜，他们将再次加速这个进程。 Harj Taggar ： 让我惊讶的是，去年这个时候，我们还在讨论公司如何在没有招聘的情况下，达到百万美元的 ARR 并进行 A 轮融资，比如有些情况根本不招人，只有创始人，或只招一个人，这让人觉得非常不寻常。 过了一年，这并没有转化为，他们实现了 1000 万 ARR ，或者在不增加任何人的情况下实现了规模扩张。 Jared Friedman ： 他们转变方向，开始雇佣实际的团队。 Harj Taggar ： 在 A 轮融资后，感觉剧本基本没变，公司规模可能更小，但收入相同。这完全是因为他们快速实现了收入，但瓶颈仍然在于招聘所需的时间，而不是他们对人员的需求减少。 Garry Tan ： 我仍然认为有一些影响。但并非一目了然。不是说你再也不用聘用高管了。可能有两个初创公司的案例，比如一个是 Harvey 。另一个是 Open Evidence ， Harvey 的创始人非常出色。他们很早就开始了。然后就有了这样一种想法，对于风险投资来说，你可以直接去沙山路，然后搞定一切，就像你把他们全部屏蔽掉一样。然后所有的人，你知道，可能有 30 个人可以开出 1000 万到 1 亿美元的支票。 如果你把他们所有的钱都搞到手，实际上就没有人可以进来做下一轮融资了，基本上你就安全了，就像你有资本作为武器，在这种情况下，资本就是护城河。 所以， Harvey 很有趣，因为你知道， Legora 正在快速追赶他们，很明显，我们在 Legora 身上投入了一些，但我们认为他们有和其他公司一样好的机会。 Jared Friedman ： 我想这是我们在 2025 年看到的一个趋势，那就是出现了第一波像 Harvey 这样的 AI 公司负责人。 Garry Tan ： 他们可能在微调上浪费了很多钱。 Jared Friedman ： 完全正确。就像在 2023 年真正爆发，并沾沾自喜地认为，我们赢得了这个领域， Garry Tan ： 现在 我们看到了像 Legora 和 Giga 这样的第二波公司。结果发现，实际上，事情并没有那么简单。是的， 如果你把资本的两位数百分比浪费在没有优势的微调上，那么最终的受益者，基本上，只有投资者才是赢家，因为他们拥有你更多的公司股份，你知道吗？ Harj Taggar ： 是的，至少它与招聘和团队规模有关。在两个阵营中， 一个阵营认为人工智能将使一切更有效率，你将需要更少的人。另一个阵营认为人工智能将降低生产成本和生产时间。 因此，你的用户和客户的期望会提高，你需要继续雇用更多的人来满足不断增长的期望。 今年更偏向于第二个阵营。 这推动了公司仍在像人工智能出现之前那样招聘大量人员的事实。只是他们的客户期望的标准更高了。 他们都在，你知道，像 Legora 和 Harvey 竞争， Giga 和 Sierra 竞争，他们仍然在为同一批客户竞争。他们最终仍然受制于人员，我不认为有人受制于想法，而是受制于能够出色执行的人。 这很令人兴奋。感觉像是一个令人兴奋的阶段。 Garry Tan ： 我同意你的看法，一 个人运营一家万亿美元公司的时代还没有到来。但最终会朝着这个方向发展。