Mike Mignano：应用层到了，创业公司别省 token
这期 20VC 对谈 Union Square Ventures 普通合伙人 Mike Mignano。Mike 曾联合创办 Anchor，后被 Spotify 收购；加入 USV 前，他在 Lightspeed 参与了 Suno、Granola 等 AI 公司的早期投资。本期最值得记住的判断有两个：AI 的基础设施建设还没有结束，但价值创造正在明显向应用层扩散；对于小型创业公司，正确的 token spend 不是一味节省，而是在编码等关键任务上尽量使用最强模型，把预算变成速度。
本文基于 20VC 发布的完整官方 transcript，广告段落与访谈正文分开处理。正文前半部分按节目时间顺序整理观点；末尾保留独立的「逐句全文翻译」板块，译文只保留中文，不保留英文原文。
单集信息
- 播客：The Twenty Minute VC（20VC）
- 嘉宾：Mike Mignano，Union Square Ventures 普通合伙人
- 发布：2026 年 7 月 6 日，时长约 69 分钟
- 核心主题：应用层与模型层、开源模型、Agent harness、token spend、路由层、AI 能源、创业公司与 VC 策略
- 官方单集页：Apple Podcasts 单集
- 官方节目页：20VC episode webpage
- 完整稿源：20VC 官方 newsletter 提供的 Mike Mignano 完整 transcript PDF
一、嘉宾背景：从 Anchor 创业者到 USV GP
Mike Mignano 目前是 Union Square Ventures 的普通合伙人。USV 官方人物页显示，他曾联合创办并担任 Anchor CEO，Anchor 于 2019 年被 Spotify 收购；在加入 USV 前，他是 Lightspeed 合伙人，早期投资过 Granola 和 Suno。Mike 也来自纽约，这段创业者时期与 USV 建立的长期关系，是他后来加入 USV 的一部分原因。
来源：USV 官方人物页
二、失败的约束，和胜利的欲望
Harry Stebbings 一开始问 Mike：做大公司时，人更多是被失败的恐惧驱动，还是被胜利的兴奋驱动？Mike 的答案是两者都要有，但失败的恐惧尤其重要。
Anchor 让他最清楚地看到这一点。Mike 说，自己做得最好的工作，反而发生在公司只剩大约三个月现金、已经逼近失败的时候。知道如果不扭转局面就会失败，会把问题变得非常清楚，团队也更容易把注意力集中到真正需要解决的事情上。
但恐惧本身不够。还要有足够雄心勃勃的使命，让团队不仅想活下来，也想赢下一个很难的问题。Mike 的创业动力是把两件事同时放在脑子里：失败会逼近，目标也足够值得争取。
三、内容行业的基准线：每分钟洞察和到达价值的速度
这段对内容创作者也很有用。Anchor 时代，Mike 曾经偏好更强的制作感，支持剪辑和对音频的精修；Harry 更倾向于自然、对话式的录音。十年后，Mike 反过来承认 Harry 当时的判断更早成熟。
理由很现实：现在工具太好，普通水平的播客和视频已经很容易做出来。于是，起点不再是「能不能做」，而是制作质量、剪辑密度和观众多久能得到价值。Mike 提到两个指标：insights per minute，也就是每分钟能带来多少有效洞察；time to value，也就是观众需要等多久才进入正题。
他最近做内容时尝试离开录音棚，使用多机位、多麦克风和更高的制作规格。他认为内容必须走向两个极端之一：要么像一个年轻人拿手机自然记录，真实到几乎没有包装；要么就做到 Logan Paul、MrBeast 或大型制作团队那样的高投入。普通办公室里做出的中间档内容，容易既不够真实，也不够精彩。
四、USV 为什么押应用层
Mike 加入 USV，最看重的是它愿意公开表达明确判断，并长期坚持 thesis-driven 的投资方法。USV 不要求自己永远正确，但会尽量知道自己在找什么，看到符合判断的公司时敢于下注。
他把今天的 AI 比作早期互联网：先修光纤、铺宽带，后来才出现真正利用这些基础设施的应用。过去一段时间，OpenAI、Anthropic、xAI、SpaceX 等公司投入了巨量资本建设基础设施和模型能力。现在基础设施已经足够强，应用层开始拥有新的工具，接下来会出现大量软件和产品。
这不代表模型层不再创造价值。基础设施仍在继续建设，但未来两年的应用层会出现大规模价值创造。投资人真正需要回答的问题，是自己是否知道要找什么，而不是看到市场热闹后再去追共识。
来源：20VC 官方单集页
五、模型市场的两条路径
Mike 给出了两种可能的未来。
路径 A：递归自我改进
如果某家实验室先接近超级智能，且模型可以自己做 AI 研究并持续改进，领先者可能迅速拉开距离。最可能先做到这一点的，仍然是已经拥有前沿模型、算力、芯片和基础设施的实验室，但新架构也可能从某个尚未被注意到的团队里跳出来。
路径 B：沿 S 曲线进入平台期
如果智能增长逐渐线性化，模型能力在某个阶段趋于接近，市场就会更像商品市场。竞争会转向价格、产品体验，以及构成新智能栈的各个组件：开放权重、开源模型、路由层、工具和与用户利益更一致的 harness。
在这条路上，企业和个人会更认真地计算 token spend，不会每个任务都默认调用最强模型。能用更便宜的开放模型完成的工作，就不必为前沿能力付费。
六、Agent 最重要的问题：它到底为谁工作
Mike 认为，Agent 会让人类把更多东西交给技术系统。浏览器和社交网络主要学习人的兴趣，Agent 则可能直接替用户买东西、发私信、调用信用卡、处理个人信息，甚至成为人的「第二个自己」。
所以他反复追问：你的 Agent 到底为谁工作？如果模型公司的激励是让自己的模型更聪明、更快、更强，那么用户把所有权限和个人信息交给它时，就需要考虑产品是否真正服务于用户自己的目标。
他把 harness 理解为和模型紧密耦合的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Claude Cowork、Hermes 和 Pi。这类产品把模型能力放进工作流，也决定了 Agent 如何行动。未来用户会更在意产品的激励结构，而不只是模型的基准分数。
Mike 不认为每个 Agent 都必须达到超级智能级别的 alignment，也不认为每个人都会关心这个问题。他的要求更低，也更现实：只要有足够多的用户和产品在意，就可能形成市场力量，让少数认真负责的参与者去约束其他参与者。
七、TokenMaxxing：创业公司要把预算花在刀刃上
这是本期最适合创业者直接拿走的判断。
Mike 认为，大型公司会开始限制 token spend，因为员工数量太多，几千、几万名员工都无限调用模型，预算很容易失控。创业公司的情况不同：团队更小，成本更容易控制，同时又需要每一点优势去对抗 Salesforce 这类成熟公司。
因此，如果他现在是一家创业公司的 CEO，他仍会坚持最大化 token spend，但会区分任务：
- 编码、核心研发和高难度推理，尽量用 frontier model。
- 总结、文档生成、简报和普通运营工作，不必默认调用最强模型。
- 重点不是无条件烧钱，而是把昂贵的模型用在能改变产品速度和质量的地方。
他还认为，工程团队会变得更小，但平均能力更高。低层、重复的工作会逐渐交给 Agent，创业公司可以用更少的人完成更多工作。对优秀工程师来说，一家允许他们自由使用模型的使命驱动创业公司，可能比严格限制预算的大公司更有吸引力。
八、80% 的非编码企业任务不必用前沿模型
Mike 给出的判断是：企业里大约 80% 的非编码工作，可以由不是前沿级别的模型完成。总结、生成文档、写简报之类的任务，并不一定需要最强模型；开源模型正在更快追赶，企业可以通过开放模型和路由层控制成本。
这与编码场景形成对比。编码会直接影响产品、系统和迭代速度，创业公司更应该为 frontier model 付费。企业 AI 的预算管理因此不会只有一个总开关，而会按任务类型分层：高价值研发任务追求能力，标准化事务追求成本效率。
九、路由层：重要，但单靠它做成 500 亿美元公司很难
路由层的价值很清楚：针对不同任务，在模型能力和 token 成本之间做选择。Mike 提到 OpenRouter，也提到很多产品会在自己的栈里建立路由层，把它当作一种变现方式。
他对纯路由层的疑虑也很直接。只在调用费用上加一小段 margin，容易退化成 commodity pipe。一个更有意思的想法是 bounty model：只有当路由层为某个任务挑中了最有效或最合适的模型，才获得奖励。
Mike 仍然不容易想象单靠 routing 建成 500 亿美元公司。但基础设施有一种特殊的可能性：一旦深度嵌入开发者工作流，变成团队默认的标准，就很难被替换。路由层的上限，取决于它是可替换的管道，还是开发者每天离不开的工作基础设施。
十、USV 没投模型公司，但押中了模型之下的能源
Harry 问 USV 是否错过了模型层。Mike 的回答是，USV 在玩另一种游戏：寻找能定义一个时代的公司，而不是追上每个最大的共识方向。
USV 从 2021 年开始持续关注能源。Mike 在节目里先口误说成 2001 年，随后立刻更正为 2021 年。逻辑很简单：无论最后哪家模型公司获胜，AI 都需要能源，且需要更多能源、更灵活的能源部署方式。
他提到几个方向：Fuse Energy；生产小型核反应堆的 Radiant；把微型数据中心放在风电场等发电设施旁边、缩短能源到算力距离的 Roon；以及海上数据中心等更激进的能源与算力组合。
能源看起来资本密集，但早期创新未必需要先投入全部资本。风险投资更适合押注仍在科学实验和新商业模型阶段的团队。对 Mike 来说，能源是模型之下的长期主题，投资机会会出现在能源生产、便携性和算力部署方式的交界处。
十一、不要自动化，要摧毁旧市场
USV 内部反复讲的一句话是「Don't automate, obliterate」。Mike 并不是说自动化公司没有价值，而是 USV 更想投那些彻底重做一个行业的公司，而不是只让中间商的旧流程快一点。
他用 Doct 举例。与其做一个让诊所效率更高、保险理赔更快的 AI 工具，不如把 AI 医生放进每个人的口袋，直接改变人们获得医疗服务的方式。
高监管行业的应用层仍然有护城河，因为关系、合规和行业信任需要时间积累。Bridge 花了多年建立医疗系统关系、跨过监管门槛，才进入规模化使用阶段。模型公司可以尝试进入任何市场，但它们不可能同时做好所有事情。创业公司的机会，往往在那些大公司不愿意提前几年投入、却必须认真解决的困难问题里。
十二、模型公司会不会杀死应用层
Mike 承认自己当然担心 OpenAI、Anthropic、Microsoft 等巨头的直接竞争。Granola 就面对过 OpenAI 和 Notion 的竞争产品。但他不认为结果会是某一家模型公司拿走 80% 或 100% 的所有市场。
他更倾向于一个分散的市场：领先者可能拿到约 30%，其余 70% 仍然留给其他产品。Figma 仍然是大生意，即便 Anthropic 曾经组建团队直接挑战它。创业公司要做的不是假装没有巨头，而是尽早进入一个细分场景，积累足够深的上下文，并在巨头还没认真做之前快速建立产品和关系。
Granola 的做法是先只做会议记录。企业不需要一开始就把 Gmail、文档、表格、日历全部交出去；如果一个产品只是公司的「第二大脑」，并且在这个单点上做到最好，先进入组织，再逐渐扩展，会更容易。
十三、Context 是 AI 应用的留存资产
Microsoft 的捆绑能力仍然值得担心。Slack 的经历说明，优秀的独立产品可能长期存在，但巨头的分发与捆绑会持续施压。
Mike 对 AI 应用的补充是：context 很有价值。如果 Granola 进入组织，所有人都使用它，并在里面积累了丰富的会议和工作上下文，企业不会轻易放弃这些历史信息。于是，应用层的竞争不只是功能对功能，也是在竞争谁先进入工作流、谁先积累不可替代的上下文。
这也解释了他为什么强调 first 和 moving really, really fast。应用层的窗口并不要求创业公司永远领先，但要求它先进入足够真实的场景，并让产品积累下后来者无法立刻复制的历史。
十四、VC 的钱，先看信念，再看价格
USV 的基金规模较小，Mike 认为这让他们适合早期、强观点、集中下注，但也意味着不能在所有晚期交易里无限抬价。
在 seed 和 Series A，ownership 仍然重要，因为最好的公司会很快融资，后续估值会迅速抬高，小基金很难再买到足够的份额。到了 Series B 或 Series C，如果公司已经证明自己是市场领导者，投资人可以少看百分比，多算现金回报：投入 2500 万美元，可能产生多少倍回报？
Fred Wilson 给 Mike 的建议是「Never pass on price」。Mike 认为这句话需要一点限定：价格可以成为 conviction 的试纸。如果一家公司即使价格翻倍，自己仍愿意下注，那说明信念足够强；但早期基金仍然要让基金数学成立，不能无条件追价。
十五、不要把投资人的想法投射给创始人
Mike 做 VC 后最大的教训之一，是不要把自己的产品判断和经营路线投射给创始人。即使投资人认为自己知道公司应该做 A、B、C、D，也不能把这条路线当成下注前提。
公司是创始人的公司。投资人需要相信的是创始团队的判断、适应能力和执行能力，而不是要求他们照着投资人的计划经营。
他把早期判断顺序从 product-market-founder 改成 founder-market-product。早期公司会转型，产品也会变化，创始人是否坚韧、能否沟通、能否招聘、能否让团队理解使命，通常比第一版产品更重要。
他还把沟通能力列为常见短板。创始人需要向候选人讲清使命和价值观，向投资人讲清产品与机会，向团队讲清愿景，也要向市场讲清楚自己为何存在。沟通不是融资包装，而是公司日常运转的一部分。
十六、Suno、Granola 与 founder bet / thesis bet
Mike 区分了两种投资方式。Granola 对他来说首先是 founder bet：他认识创始人 Chris 很多年，见过他作为创业者如何工作，因此即使早期产品形态还不完整，他也相信这个人能把事情做出来。
Suno 则先是 thesis bet。Mike 在 Anchor 时代就观察到，产品可以把一种创作媒介交给更多人。AI 让音乐创作第一次真正变得普及，他因此寻找所有 AI 音乐团队，后来遇到 Mikey 和团队，才又叠加了 founder lens。
他认为 Suno 的上限来自一种新行为：人们不是为了发行和变现才创作音乐，而是为了创作本身获得娱乐。这个逻辑也出现在 Claude Code、Midjourney 和 AI 游戏工具里。用户未必想成为职业开发者或游戏开发者，他们只是因为创作变得容易而享受创作。
十七、传统媒体正在被拆开
Mike 说，自己低估了独立媒体和自我发布的规模。他曾经以为 Anchor、YouTube、Spotify 和 X 已经把音频和创作机会基本铺开，但过去几年里，越来越多电视节目、媒体人物和传统机构转向 YouTube、Spotify、X 和 Substack。
他认为电视仍在持续被 unbundle，独立平台的编辑自由是关键。Substack、X、YouTube 和 Spotify 之所以有吸引力，不只是因为分发，而是创作者可以自己决定做什么、怎么发布、如何变现。
十八、未来五到十年，Mike 按这个顺序排序
Mike 和 USV 合伙人讨论过自己想要什么。他给出的顺序很具体：第一，每天和喜欢一起工作的人共事；第二，和优秀创始人合作，帮助他们做出改变世界的公司；第三，为基金创造世代级回报。
他把回报放在第三位，并不是不在乎回报，而是认为日常工作的质量、合作关系和创始人关系是长期回报的前提。对一个投资人来说，这也是一套很清楚的职业排序。
读者可以带走的四个问题
- 你的产品是在让旧流程更快，还是在重写一个行业？
- 你的模型预算有没有按任务分层，而不是全公司统一限额？
- 你的 Agent 的激励到底服务于模型提供商，还是服务于用户？
- 你的应用是否已经进入真实工作流，并开始积累后来者无法立刻复制的上下文？
逐句全文翻译
以下译文依据 20VC 官方完整 transcript，按节目原始顺序翻译。广告读段单独标注，访谈对白保留说话人标签；为了让中文可读，英文口头停顿、重复音节和脏话按中文语气处理，但不删去访谈中的事实、问题、回答或插话。
开场与节目介绍
旁白：我们已经有了基础设施，现在轮到应用被建起来了。
Mike：我觉得，人类从来没有像即将对 Agent 做的这样，把如此多的自己交给某种技术。
Mike：作为一家创业公司，你现在需要一切能拿到的优势。如果我是今天一家创业公司的 CEO，我仍然会拍着桌子要求最大化 token spend。
Mike：我们喜欢押注那些会摧毁市场、彻底摧毁既有商业模式的企业。
Mike：今天做 AI 产品，很大程度上是要抢在前面，并且非常非常快地行动。
Mike：我认为，传统媒体在很多方面已经死了。
Harry：这里是 20VC，我是 Harry Stebbings。今天非常高兴邀请到 Mike Mignano。我们认识已经十年，他现在是 USV 最新加入的普通合伙人。他此前是 Suno 和 Granola 的早期投资人，也曾经是创业者，把自己的公司 Anchor 卖给了 Spotify。今天我们要讨论几个真正困难的问题：模型层公司能从应用层拿走多少价值？路由模型供应商的路由层有没有价值？开源和闭源到底谁会赢？这些问题对今天的风险投资又意味着什么？这期节目还会谈到很多其他内容。
节目广告：J.P. Morgan
旁白：在节目开始之前，创业者在每个增长阶段都会遇到不同的挑战。D-Matrix 的联合创始人兼 CEO Sidha 表示，J.P. Morgan 提供的指导和专业经验帮助他应对下一阶段。他认为，J.P. Morgan 的高接触服务支持了 D-Matrix 的增长和国际扩张。
旁白：无论你仍在创业早期，还是正在进入新市场，J.P. Morgan 都能帮助创业公司更有把握地处理复杂问题，提供个性化指导和深入的行业经验。你可以访问 jpmorgan.com/grow-without-limits，了解 J.P. Morgan 如何帮助创业者。J.P. Morgan 是创新经济的银行。
节目广告：Navan
旁白：J.P. Morgan 负责你的财务，Navan 让团队保持流动。如果你是财务专业人士，就知道月末最让人头疼的事情：追缺失的收据，和员工讨厌使用的过时工具反复拉扯。现在是进入 Navan 时代的时候了。Navan 是一款 AI 驱动的差旅与费用平台，让你控制每一笔支出，并实时看到它去了哪里。
旁白：员工的体验也很顺畅。他们只需要七分钟就能订好一次行程，而行业平均时间是 45 分钟，因为 AI 会自动执行政策。你终于可以把精力放在推动业务上，而不是手工录入数据。把总差旅预算最多节省 15% 听起来怎么样？Visa、Figma、Stripe 和 Anthropic 等优秀公司已经切换到 Navan。访问 navan.com/twentyvc 开始使用，并参加抽奖，赢取两张前往美国大陆任意地点的商务舱机票。无需购买，具体规则以活动条款为准。
节目广告：Base44
旁白：Base44 帮你更快地构建产品。你有想法，但大多数 AI 工具会让你卡在设置、配置，以及你想象的产品和最终发布版本之间的差距上。Base44 让这堵墙消失。你描述它，Base44 就把它建出来。应用、网站、AI Agent、真正能工作的产品，只需要自然语言，几分钟就能完成。
旁白：后端、数据库、身份验证、托管和其他繁重工作都已经处理好了，你可以继续保持流畅的创作状态。它不只是替你拿走杂活，也让你能够做出原本以为自己做不到的东西。在这个市场里，速度是赢得竞争的起点，你只需要先到达。访问 base44.com。
Anchor 与失败的约束
Harry：Mike，真的非常期待这次对话。我们第一次做节目时，你还是 Anchor 的联合创始人，对吗？
Mike：十年前。
Harry：十年前。我查了一下。当时我还未成年。我记得 Anchor 是纽约创业圈里最热门的东西。我当时大概 18、19 岁，在节目开始前紧张得不行，因为你那时候就是所谓的「风投圈红人」。
Mike：大概五分钟吧。
Harry：最多五分钟。现在你只给我 20 秒，所以请珍惜我。考虑到你是创始人出身，我想问一个经常问优秀创始人的问题：你更多是被失败的恐惧驱动，还是被获胜的兴奋驱动？
Mike：我觉得两者都有。失败的恐惧非常非常重要。我坚信，伟大的事情、伟大的公司、伟大的产品和伟大的人，都来自约束。失败是约束的终极形式。
Mike：你刚才提到了 Anchor。前几天有人问我：你人生中什么时候做出了最好的工作？我想了一下，诚实的答案是，我认为自己做得最好的一段时间，是公司只剩三个月现金、即将没钱、即将失败的时候。
Mike：当你清楚知道，如果不扭转局面就一定会失败，这种感觉会让问题变得特别清楚。所以失败可以是非常强的动力。但你还必须有一个极其雄心勃勃的使命。你想赢，你有饥饿感，想完成一件非常困难的事。因此我觉得，成功需要把这两件事同时放在脑子里。我也一直试着这样做。
Anchor 的内容争论与制作质量
Harry：我们刚才聊到 Anchor 时代的一些判断。你想要非常自然、对话式的录音，让人像旁听一样听进去，而我当时总是说不，我们要更像制作出来的节目。
Harry：你那时候很早就做了短片。
Mike：是的，我当时特别喜欢把音频打磨得很精致，就像现在说的音频修饰。我们在这个问题上意见不一样。你现在怎么看？
Mike：现在内容太多了，工具也进步得太快。任何人几乎不费力就能做出听起来或看起来相当不错的播客。所以如果你想脱颖而出，就必须超过这个起点。基准线必须是优秀，必须是惊艳。剪辑要做到位。
Mike：我记得你十年前说过一个词，叫每分钟洞察。现在我确实非常支持播客和 YouTube 视频拥有极高的制作价值。我们刚才聊到我最近做的内容，我们试着走出录音棚，带上多台摄像机和多支麦克风，努力做出非常高的制作质量，因为我认为那是脱颖而出的唯一方式。
Mike：所以，你当时是对的，只是我花了十年才同意你。
Harry：我就是在等你说这句。我当时确实说对了。
Mike：我确实认为每分钟洞察很重要。我还认为到达价值的速度很重要。人们经常问一些特别愚蠢的问题，比如「你在哪里长大？」这种问题通常能学到的东西很少。
Harry：那你会怎么问？
Mike：我会直接问：你更受恐惧驱动，还是更受胜利驱动？我很早就让对方进入状态。内容必须尽早设置钩子。
Harry：和风投一样，内容也要走到极端。你要么是一个年轻人把手机放在旁边，按下录制键；要么是 Logan Paul、MrBeast，或者像我们这样的风投机构，在伦敦拥有完整工作室。中间那种在办公室会议室里做内容的中档状态，很难奏效。
Mike：我完全同意。继续说到极端和约束，Lightspeed 是一个资金约束很强的地方，而你从那里去了资金极其充足的 USV。我当然是在开玩笑，我们是从大地方去了一个相对更小、更受约束的地方。你为什么做这个选择？
为什么加入 USV
Mike：我加入 USV，是因为我来自纽约，一直生活在纽约周边。十年前在纽约做 Anchor 的时候，我认识了 USV。虽然当时他们没有投我们，但那次经历很好，我们建立了很长久的友谊。后来我成了他们基金的 LP。
Mike：我一直欣赏他们愿意明确表达观点、愿意坚持 thesis-driven 的能力。哪怕市场认为此时应该追随共识，他们也愿意坚持自己的判断。当然，市场也有阶段是共识打法非常有价值、非常赚钱。但我自己的工作方式、建造方式和下注方式，是基于判断的。
Mike：我也知道 thesis-driven 很危险。如果你押错了，就会错过机会，也会失败。
Harry：基于判断也可能变成一种常规共识。所以我真正担心的是，未来风投的赢家会不会都变成共识玩家？
基础设施之后的应用层
Mike：我觉得，我们正在走出一段 AI 基础设施大规模建设的时期。很多公司建造了需要巨大资本的新技术，我说的是 OpenAI、Anthropic、xAI、SpaceX 等实验室。这些公司需要大量资本来建设基础设施，但它们也做出了神奇的技术，已经创造了数十亿美元的价值，接下来可能会创造数万亿美元的价值。
Mike：但现在基础设施已经建到一定程度，这让我想起早期互联网。我们先铺设光纤和宽带，然后新技术出现，互联网应用层开始利用这些新技术。现在的感觉也是这样：基础设施已经在那里，轮到应用被建起来了。
Mike：未来会有非常多的应用和软件。你不可能在不知道自己寻找什么的情况下下注，而 USV 一直擅长的就是知道自己在寻找什么，看到机会时就下注。
Harry：McCaw 的 Brandon 说，未来 24 个月基础设施层创造和获得的价值会远远超过应用层。你同意吗？
Mike：基础设施仍然有价值，建设也还没结束。但现在我们已经有足够多的新玩具，应用层会出现大量价值创造。
Always-on 与上下文
Harry：你认为 AI 的未来会一直在线吗？Sam Altman 越来越常用这样的说法。这让我对 Nvidia 很兴奋。AI 的未来是 always-on，你同意吗？
Mike：我确实认为，我们正在进入一个上下文越来越有价值的世界。对实验室和应用层都是这样。产品和企业会不断把我们推向 always-on 的边缘。
Mike：十年前我把 Alexa 带回家时还想，等等，它一直在监听唤醒词。现在我们已经走得更远了。比如在会议室里，越来越常听到有人说：「我让它帮我记录一下。」
Seed 基金和公开表达判断
Harry：多阶段基金真的能做好 pre-seed 和 seed 吗？我觉得最糟糕的位置是 5000 万到 1 亿美元的 seed 基金。大基金能写大额支票、领投，小基金又更适合合作；中间地带会被两边夹击。你同意吗？
Mike：世界上最好的 seed 基金，擅长建立网络，遇到非常优秀的人。你最近在欧洲和伦敦用极早期 seed 支票支持新一代创业者，我觉得做得很好。你需要建立很好的网络，也需要把自己的想法公开放到世界上。
Mike：你要愿意表态，告诉市场自己在找什么。我昨天刚发了一篇关于「反叛联盟」的文章，说 USV 对开放权重模型、开源 harness、分布式算力和与人类目标一致的 Agent 很感兴趣。
Mike：当你把这些想法放出去，你是在发出信号，告诉那些还没带着产品走向市场的早期创始人：这可能就是我应该联系的 VC、这个人或这支团队。所以你需要网络，需要把想法发出去，也需要愿意押注于人。
Harry：如果观点还没成形，或者我可能判断错了，结果来了大量公司，最后发现 thesis 不对，怎么办？
Mike：完全可以。投资和做创业公司一样，都要愿意把自己暴露在世界面前，承担风险，放下一注。你可以用另一笔相反的投资做一点对冲，但如果想在科技里成功，不管你是创业者还是 VC，都必须愿意公开下注。
五年后的模型格局
Harry：开放权重、开放 harness、开放模型。我们来做预测。五年后，成熟的模型市场会是什么样？
Mike：一种未来是，某些实验室接近超级智能。一旦达到，它们可能出现某种递归自我改进，智能指数增长。谁先到达，谁就会甩开其他人。达到递归自我改进后，系统可以自己做 AI 研究，持续改进，直到某个因素让它停止。
Mike：我们不知道限制因素是什么。可能是某种架构无法继续扩展，可能是数据耗尽，也可能是硬件基础设施无法跟上。历史上的新技术采用通常都走 S 曲线：缓慢起步，指数式爬坡，最后因为某种原因进入平台期。
Mike：另一种未来是 AI 进入平台期。如果智能水平接近，技术会更像商品。竞争会围绕价格、产品体验和新智能栈里的组件展开。
Harry：如果是递归自我改进，最先做到的是 OpenAI、Anthropic 这样的实验室，还是某个新公司？
Mike：我会押已经拥有优势的实验室。它们拥有前沿模型、巨大算力、基础设施和芯片。但也可能有团队正在研究比 Transformer 更好的新架构，某个新架构可能跳过现有优势。
Harry：如果是更线性、更成熟的路径，开放和闭源会怎么分布？
Mike：企业和个人会优化成本，在智能和支出之间做取舍，优化 token spend。它们可能使用开放权重和开源模型，也会使用路由层，把任务分给性价比最高的模型，而不是每次都选择最强模型。它们还会选择与人类目标更一致的工具和 harness。
Harness 到底是什么
Harry：你能解释一下 harness 是什么吗？我真的很惭愧。我在 X 上想做 Grok，却不知道 harness 是什么。
Mike：我把 harness 理解为与模型紧密耦合的应用。比如 Claude 的桌面应用，尤其是 Claude Code 和 Claude Cowork，它们形成了产品与模型之间的循环。Hermes 是一个例子，它可以接管你的 Mac Mini。Del 的 Pi 也是一个很好的 harness。
Mike：拥有与人类目标和激励一致的产品、Agent 和 harness，会越来越重要。人们会开始更关注自己使用的模型的激励。大型实验室的模型，激励是让实验室的模型更聪明、更好、更快。
Mike：如果我把行动能力、个人信息、目标、信用卡和所有这些东西交给 Agent，我希望它为我工作，完全服务于我的激励。我几周前在 X 上发布过一篇文章，标题是「你的 Agent 为谁工作？」我想表达的就是这个。
Harry：我认为人们会很快适应把钥匙交给 Agent，就像我们习惯把信用卡放到线上、使用 Apple Pay，也习惯在网上找到自己的伴侣。五年后这会成为默认状态。
Mike：你有可能是对的。如果只按概率和下注来想，互联网和个人计算的历史确实支持你的判断。但有两点。第一，人类从来没有像即将对 Agent 做的这样，把这么多自己交给技术。
Mike：我们浏览网页、使用 Chrome，但那些技术并没有替我们真正做什么。我们仍然控制着它。公司可以知道我们的兴趣和关心的事，但它们没有替我们买东西，没有替我们给家人发送非常私人的消息。浏览器不是人的第二个自己。
Mike：现在事情会变成这样，所以人们可能会更在意执行这些行为的模型的激励。第二，我不确定每个模型和每个 Agent 都需要超级智能级别的 alignment，也不确定每个人都需要关心它。我只是认为，必须有足够多的人关心，才能让一个或几个参与者约束其他参与者。我们需要市场力量，让少数好的参与者制约其他人。历史告诉我们这可能不会发生，但它仍然有可能。
Anthropic、token spend 与创业公司
Harry：你觉得 Dario 多年来一直讲劳动力替代，是不是在营销和沟通上犯了错误？告诉客户他们会失业，总是很大胆。
Mike：我看到的 Anthropic 是一家极其有使命感的公司。不管喜欢还是不喜欢，它都非常成功。我们录制时，它是全球最有价值的私人公司。它能否继续指数增长，核心要看开发者工资中有多大比例会转成 token 支出。
Mike：Marc Benioff 说，他为开发团队花了 3 亿美元在 Anthropic 上，这相当于开发者工资的 3.8% 用于 token。如果这个数字到 20%，Anthropic 就被严重低估了，收入增长会继续。如果到 100%，那这个市场会比我们想象的大得多。但如果比例停留在原处，或者大家迁移到开源模型，情况就完全不同了。
Mike：现在有两种 token spend 的思路。一种更适合大型公司。Salesforce 或 Microsoft 员工太多，不能让每个人无限制地花 token，否则基本面会出问题。所以这些公司会开始限制支出。
Mike：创业公司的情况不同。组织更小，不会有 5000、1 万或 5 万名员工失控花钱。但创业公司现在需要一切优势。如果我是今天一家创业公司的 CEO，我仍会拍桌子要求最大化 token spend，当然要花在正确的事情上。编码时我希望使用前沿模型；总结或运营工作，可以使用 Sonnet 之类的模型。
Mike：如果你是最优秀的开发者，你会去一家给你预算、严格限制模型使用的大公司，还是去一家告诉你「自由使用，成为最好的自己」的创业公司？尤其是今天，使命驱动的创业公司会更有吸引力。
Harry：工程团队会不会变成一个 100 倍工程师加上巨大 token 预算，替代十个普通工程师？
Mike：工程组织会变化。越来越多低层任务可以交给 Agent，所以团队可能更小，但工程师的平均能力更高。
开源模型与中国生态
Harry：企业里有多少工作流可以使用开放模型？
Mike：企业 80% 的非编码任务，都可以由不是前沿级别的模型来完成。编码可能需要前沿模型，但总结、生成文档和简报不一定需要。开源模型正在比过去更快追赶，不编码时不一定要在前沿。
Harry：中国是不是已经有最好的开源模型？看到开源生态演化这么快，你会担心吗？
Mike：创业公司和团队会去激励最强的地方。随着「反叛联盟」可能真正拥有竞争机会，越来越多聪明团队会走向开放模型。
路由层与商业模式
Harry：你认为路由层会出现 100 亿到 500 亿美元的公司吗？还是推理供应商会把价值吃掉？
Mike：现在路由很有意思，也很重要。企业要优化 token spend，必须确保使用的模型适合任务，既要看能力，也要看成本。OpenRouter 这样的公司专注于此，很多做其他层的公司也会构建自己的路由层来变现。
Harry：如何在不变成 commodity pipe 的情况下让路由层赚钱？
Mike：很多公司在考虑收一小段 margin，但那可能不是好生意。我在 X 上写过一篇文章，有人提出 bounty model：如果路由层为某个任务选中了最有效或最合适的模型，它才得到奖励。我觉得这是很有意思的想法。
Mike：但只靠路由本身做成 500 亿美元公司很难。不过企业基础设施常常会深度嵌入开发者工作流，一旦成为黄金标准，大家就不愿意移除。也许有人会建立一个每个开发者都采用、再也不想移除的路由层。
USV 的能源下注
Harry：说 USV 错过模型游戏，会不会不公平？
Mike：USV 玩的是另一种游戏，目标是投资定义时代、产生世代级回报的公司。USV 没投大型模型公司，但它已经持续押能源很多年。这里我刚才说成 2001 年，其实是 2021 年。
Mike：逻辑是，不管哪个模型赢，只要你相信 AI 和智能，底下就会有能源层来驱动它们。我们后来发现，需要的能源比想象中更多，也需要更强的能源可携带性。
Harry：能源很资本密集，怎么投？
Mike：能源确实资本密集，但边缘也有很多创新。比如 Radiant 做从工厂生产出来的小型核反应堆。早期创新团队在真正需要大规模资本之前，可能已经在做科学实验，所以这里很适合风险投资。
Mike：我们还投了一家公司 Roon。它把微型数据中心放在发电机和风电场旁边，解决能源可携带性问题，尽可能让能源靠近算力和数据中心。
Harry：还有海上数据中心，甚至太空数据中心。能源危机出现后，市场会自己寻找答案。
Mike：这就是投资有趣的地方。我也因此对很多还在做 SMB 会计解决方案的欧洲创业者感到着急。我个人更愿意做能彻底重写市场的产品。
Don't automate, obliterate
Mike：我们在 USV 经常说：不要自动化，要摧毁旧模式。很多公司确实能让既有工作流更快，但我们更想投彻底重写市场和商业模式的公司。
Mike：比如 Doct。我们可以投一个让医疗诊所更快、提高保险理赔效率的 AI，也可以把医生放进每个人的口袋里，用 AI 直接重做医疗服务模式。这就是我们说的 obliterate。
Harry：这也让我想到教育。教育和医疗的最大赢家很多时候是 YouTube。健康 ChatGPT 已经是第二高频的应用。模型供应商会不会进入应用层，把应用公司杀掉？
Mike：Bridge 做这个问题已经接近十年，所以它拥有巨大的优势。在医疗这样的强监管行业，你不能突然进来宣布自己要做医疗。你必须建立关系、合作伙伴，并跨过监管门槛，这本身就是护城河。
Mike：我们可以说实验室和 hyperscaler 能进入所有产品和市场，但科技和创新的历史一直说明，创业公司会专注于复杂问题，在别人还没想到之前先把它做出来。Spotify 当年对抗巨头，也是因为它长期专注，早早做难事。
Mike：所以即使模型公司进入应用层，我也不认为这会是二元结局。Anthropic 曾经组建团队挑战 Figma，但 Figma 仍然是数十亿美元收入的公司。通常市场赢家拿到的可能是 30%，不是 80% 或 100%，剩下的 70% 仍然可以产生很大的公司。
Granola、企业与上下文
Harry：你在 USV 看到的交易，和在 Lightspeed 看到的有什么不同？
Mike：如果你把判断公开放出去，就会看到和这些主题匹配的交易。我们关注能源，也关注反叛联盟。小基金必须选择位置，集中在少数 thesis 上。
Harry：OpenAI、Anthropic 等模型公司入侵应用层，你不担心吗？
Mike：当然担心。Granola 面对 OpenAI 的直接竞争，Notion 也推出了竞争产品。但 Granola 的优势之一是专注，它只做会议记录。企业第一次接触时，只需要接受一个产品，之后再横向扩展。
Harry：但我觉得你得做得更多。
Mike：也许。但先进入企业很重要。你不想一开始就要求企业交出 Gmail、Google Docs、Sheets 和日历。你可以先成为公司的第二大脑，只做会议记录，但做到最好。
Harry：Microsoft 和捆绑能力不会让这些产品被压垮吗？
Mike：当然会担心。Slack 的经历说明，独立产品仍能活下来，但巨头的捆绑是现实威胁。我从 AI 产品和 Granola 学到的一件事是，上下文极其有价值。
Mike：如果 Granola 进入组织，大家开始使用它，积累丰富的上下文，企业不会轻易放弃这些信息。今天做 AI 产品，很大程度上是要先到达，并且非常非常快地行动。
基金规模、价格与 ownership
Harry：当结果规模变得这么大，一家公司做到 5 亿美元 ARR 会不会显得不够？
Mike：这回到了你在优化什么、你的使命是什么、你的约束是什么。USV 一直用小基金做投资。你可以用小基金实现很成功的目标，但如果基金是 100 亿美元，可能不能用同样的方法。
Harry：我对 LP 说，今天没有 4 亿美元基金就不能做 Series A。
Mike：Series A 的价格变高了。公司可能以 1 亿美元 post-money，甚至 1.5 亿美元 post-money 融资。如果想写合适的支票并获得足够 ownership，基金必须比三年前大一些。
Mike：USV 在 seed 和 Series A 仍然重视 ownership，因为优秀公司会迅速融资，后续估值很高，小基金很难再买到 ownership。进入 Series B 或 Series C，如果公司已经是市场领导者，就可以不再只看百分比，而是算现金回报。
Mike：假设投入 2500 万美元，可能得到多少倍回报？10 倍、100 倍、1000 倍？如果很大，ownership 就不再是唯一问题。
价格是信念的试纸
Harry：我们最近有两笔交易输掉了，被别人以两倍或三倍价格抢走。我是不是应该直接付？
Mike：我问过 Fred Wilson，风投最大的教训是什么。他说：永远不要因为价格而放弃。我认为这句话需要一点细微差别。对 USV 来说，如果是稍晚阶段，我们必须相信它会成为市场赢家，回报倍数足够高，这时可以更有价格弹性。但最早期、从小基金出发时，价格仍然有上限，否则基金数学无法成立。
Mike：Peter Fenton 还给过我一个说法：把价格当作你信念的试纸。有些创始人，就算价格涨到三倍，我今天仍然愿意投。你遇到这种公司时，说明信念非常强。
不要把自己的想法投射给创始人
Harry：你做风投最大的教训是什么？
Mike：不要把自己的想法投射给创始人。作为前 CEO，你很容易觉得自己知道业务应该怎么建、产品应该怎么做。但这很危险。即使你是对的，那也是创始人的公司，他们可能想用完全不同的方法建造。
Mike：如果你根据自己要求的 A、B、C、D 来下注，而团队没有照做，你其实押错了。你应该相信团队的判断和执行计划。
Harry：Founder、market、product，你会怎么排序？
Mike：我刚开始时会说 product、market、founder，现在完全反过来了。早期公司会转型，最重要的是创始人是否坚韧、能否执行、能否适应变化。
沟通能力与 Suno、Granola
Mike：我经常看到创始人的障碍是沟通。领导者最难做的事之一，就是有效沟通。沟通会触及公司建设的每一个部分：招聘时要讲清使命和价值观；面对投资人要讲清产品愿景；带领团队时要让所有人理解要做什么；面对市场时也要讲清楚故事。
Harry：你是否后悔没有投 Suno？
Mike：Granola 对我来说是纯 founder bet。我认识 Chris 十五年以上，看过他作为创始人怎么工作。Suno 则是纯 thesis bet。Anchor 时代我就看到了让更多人创作的价值，AI 让音乐创作真正普及，所以我找遍了所有做 AI 音乐的团队。遇到 Mikey 和团队之后，我又叠加了 founder lens。
Mike：Suno 的上限可能无限，因为它创造了一种新的消费者行为：creative entertainment。人们来做音乐，不是为了获得分发或变现，而是因为做音乐本身很快乐。Claude Code、Midjourney 和 AI 游戏工具也有类似逻辑，用户没有更大的职业目标，只是享受创造。
Substack 与独立媒体
Harry：有没有一家你现在很后悔没有投的公司？
Mike：Substack。我越来越相信，人们会走向自我发布，自己控制创作、发布和变现。除了 X，也许没有哪家公司比 Substack 更好地做到了这一点。
Harry：传统媒体死了吗？
Mike：在很多方面，是的。我去过大型媒体机构，它们有巨大的播客制作空间和庞大团队，但没有多少人听。我低估了独立媒体的规模。
Mike：Anchor 最初想让每个人都有声音。2022 年离开 Spotify 时，我还以为机会差不多被吃完了，有 YouTube、Spotify 和 X 就够了。但过去四年里，越来越多传统电视节目和媒体人物转向自我发布。电视仍在被大规模拆分，而且还没有到顶。
Harry：编辑自由是一切。也正因为这样，我喜欢 Substack、X、YouTube 和 Spotify。
快问快答与收尾
Harry：你经历过的最佳首次创始人会面是哪一次？
Mike：Bryn Putnam，Board 的 CEO。她之前创办 Mirror 并卖给了 Lululemon。她把那套领域经验带到桌面游戏主机上，拥有清晰愿景和深厚知识。我走出会面时就想：我必须投这家公司。
Harry：如果只能投一支 seed fund，你会选谁？
Mike：我喜欢 Matt Hartman 的 Factorial。他不是在找 scout，而是在给 angel investor 额外资本，把优秀天使组织起来。第二个答案是 Haystack，Sahil、Divya 和他们的团队做得很出色。
Harry：谁给你发交易时，你会认为这是高信号？
Mike：Nat Friedman 和 Daniel Gross。Nat 给我发过几笔交易，我知道需要认真看，这也是我认识 Suno 的方式。
Harry：你最喜欢的 growth fund？
Mike：Lightspeed Growth。他们投过 Anthropic、xAI 和 SpaceX，在 AI 的过去几年里表现非常好。
Harry：Fred Wilson 给你的最大教训是什么？
Mike：没有什么比和创始人的关系更重要。创始人很孤独，做 CEO 是孤独而痛苦的工作。他们需要有人在身边，需要一个可以信任并且真正与自己站在一起的人。从更自私的角度说，声誉在这个行业里就是一切，而好声誉只能来自与创始人建立好的关系。
Harry：你过去 12 个月改变主意最多的一件事是什么？
Mike：我曾经以为模型供应商可以做我做的一切，最后会有一家公司或五家公司把所有事情都做完。但过去一两年我重新意识到，公司不可能什么都做。十年前我们也以为 Google 和 Apple 会拿走一切，但它们没有，也做不到。最近我又被提醒了这一点，我很高兴。
Harry：未来五到十年，你最兴奋的是什么？
Mike：我和 USV 的合伙人讨论过这个问题。我有三件事。第一，每天来上班，和我喜欢一起工作的人合作，享受彼此的协作。第二，和优秀创始人合作，帮助他们做出改变世界的公司。第三，为基金创造世代级回报。
Mike：就是这个顺序。第一是每天和一起工作的人开心地工作；第二是和我喜欢、也相信能做出世代级公司的创始人合作；第三才是为基金创造世代级回报。我觉得这是一个好的配方。如果你把优化目标放在乐趣和享受日常上，好事情会发生。
Harry：Mike，感谢你在伦敦行程中抽出时间，也感谢你容忍我那些大胆的观点。我很珍惜这段十年友谊。
Mike：谢谢你。
逐句翻译范围说明
官方 transcript 在访谈结束后还收录了 J.P. Morgan、Navan 和 Base44 的收尾广告。本帖已在上方「节目广告」段落翻译这些插播内容；采访对白则按原始顺序完整保留在本节。原 transcript 中的时间码、停顿、口头重复和不影响语义的自动转写噪音已转成自然中文，不补写源稿没有的事实。
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