审计一年一次，信任得天天证明

五年前她第一次上这档节目时，Vanta 还在卖「把 SOC 2 自动化」。这次她讲的是另一件事：代理不是助手，它把活干完；信任也不能一年只证明一次。12

卡乔波的版本只有一句：Vanta 想回答的是「一家公司能不能真的建起安全能力，然后因此赢得客户」。2018 年她离开 Dropbox（此前负责 Dropbox Paper 的产品管理，也在 Union Square Ventures 做过投资）创办 Vanta，起点很窄——把 SOC 2 这类审计的准备工作自动化。当年这是每家公司第一次卖进企业都要过一遍的苦活：攒证据、交给审计师、等下一次。

八年之后是 16,000 家客户、大约五个产品，早期那件事成了入口，不是终点。她自己给这段历史加了个注脚：公司最有名的可能不是产品，而是 101 公路边那块广告牌。1

同期至少有五家公司想做同一件事。卡乔波给的理由有三条，都指向同一件事：交付速度。

一是数据底座。Vanta 能连 400 多个工具，从里面拉数据，她把这套东西叫「信任图谱」（Trust Graph），并直说它「其实就是一个安全数据湖」——比任何单一安全厂商覆盖得更宽，因为 Vanta 触达了他们不碰的领域，而这个底座让后续产品造得更快。

二是市场动作。她说得很实在：就是一直往前推，「好广告牌」。「Compliance that doesn't suck too much」（没那么难受的合规）这句在 Reddit 的 r/accounting 版上火起来，她把它当作一个信号。

三是心态：你只和上一件交付的东西一样好。这句话在今天更成立，因为「别人一个周末就能把你的东西 vibe code 出来」。2

过去 12 个月，软件股经历了一轮被称作「SaaSpocalypse」的抛售：SaaS 指数年内一度跌近四成，约两万亿美元市值蒸发，理由是 AI 代理可能替代按席位收费的软件。3

卡乔波的描述是「认知失调」：你必须在脑子里同时装两件事。一是把时间拉长，一家 80% 增速、80% 利润率的公司，最终会比一家 160% 增速、30% 利润率的公司更值钱——只要跑得够久。二是今天后者拿到的是前者三倍、四倍甚至十倍的倍数。

她观察到融资市场已经分成两头：投实验室，或者投「爱荷华州的拖拉机」，中间什么都不投。她能做的只有继续做对生意有意义的事——而不是把自己改成那种「按 token 计价、把毛利让出去」的画像。

Vanta 现在把自己定位成「代理优先」的产品：不是给用户一块看板，而是代理把事做完，回来问一句「你同意吗」。

她举的例子很具体：有人离职、账号权限没清干净。系统不是说「这里有一条红色告警」，而是「我为你写了一个定制代理，去把这件事处理掉，要打开吗？顺便这三个人的权限也一起清掉吗？」她的原话是：你要我做一次，还是一直做？

在她看来，这是和「AI 功能」拉开距离的地方：多数所谓 AI 应用还停在对话层，而 Vanta 的代理会即时生成界面、长时间运行、把用户留在流程里。

按 token 收费在她这里被否掉了，理由是竞争位置：用户很聪明，你一加价，他们立刻会说「你只是把 Claude 的 token 加价卖给我」，于是你被迫和模型本身比价——没有一个应用想站在那个位置。换成积分、再搞一个积分与 token 的兑换率，也只是把同一件事藏起来。

所以 Vanta 的选择是自己吞下 token 成本、拿更低的毛利，把精力放在使用量上：现在 25% 的客户已经在代理流程里，目标是 75%。她的判断是，现在是这项技术的使用和部署阶段，商业化可以晚一点再理顺。

她说每个创始人都想走到按结果定价，但真正难的是定义结果。她把「结果」（outcome）和「产出」（output）分开：客服里「工单关闭」是产出，「我的 Sonos 网络又能用了」才是结果。

即便退到产出，问题也没解决：文档起草完、告警关闭、账号下线——她随口能举三个，也就能再举四十七个，用户于是被迫在「用代理做要付这个价、自己做付那个价」之间做心算，而没人想要这种心算。

在模型选择上，她说 Vanta 换模型主要看质量而不是成本：比起编码代理，他们这种「决策与行动」的场景 token 用量并不大，所以不必像别的公司那样为成本牺牲质量。

她的「采用 AI 101」只有一条：自己用，每两周一次。因为模型能力变得太快，你必须对「现在什么行、什么不行、harness 是什么」有直觉，才能在有人跑来说「我做一个代理就能裁掉全部 SDR」时判断哪里真、哪里假。

她补了一句自我修正：一年前她会把「不跳进去的人」当成动机问题，现在更有同理心——有些很强的人就是没跳进去，得先弄清是什么挡住了他们。

最好的例子是一次失败的产品评审：团队反复交上来的是「四步引导向导 + 撒彩纸」，她要的是「把乱七八糟的文件和截图拖进画布，让模型去理解」。追问之后才发现，团队不是不懂，而是觉得拖文件那套可能做不成，而引导向导一定能做成，因为这个项目「不被允许失败」。她当场把船烧了：就赌这条路能成。后来那个体验上线了，而且很好用。

有人问她：五年时间，Vanta 最顶尖那个人的总包涨了多少倍？她的回答是「大概十倍」，紧接着补一句「我认为它其实应该更高」。

她的薪酬哲学是：你永远付不够顶尖的人；同时总有一批人，你付给他们的远多于他们的贡献——所以她主张薪酬的离散度应该比现在大得多。

在她看来，那些人多值钱的原因是「高主动性 + 能把事做成」：一个高上下文的人，理解公司、客户和领域，做出大致合理的决定，有时也做错，然后在不理想的决定上迭代、继续往前走。

她也承认这里有钱，也有 FOMO：薪酬区间已经是个笑话，任何你手上的数据都是错的，真正的数据是这些人实际被开出的价。有人会说「我们今天值 60 亿，下个月红杉开 100 亿的支票，明年有人写到 250 亿，而今天你能按 60 亿拿到」。

她说自己历来不太在意估值和倍数，有时甚至做点事来证明不在意，她真正盯的是 ARR 和 ARR 增速。经历过 2010 年代、2021 年、2022 年几轮倍数过山车之后，她不太把这些当回事。

唯一让她重新在意倍数的，是员工的情绪：他们需要在一家一直在长的公司里，而且是相对于市场上其他机会在长。市场里有一部分公司每六个月融一次、估值是上一次的五倍，那是真实的人才竞争者。

老股（tender）她的态度是「完全」不健康，但「我对此的看法不重要」：它已经常态化，人们期待它，并且把它算进薪酬；你不给，就得拿别的东西补。

至于退出，她的回答几乎不涉及 IPO：终局是「我们能把这件事业做多久」；美国 99% 的大型独立软件公司最终都是上市公司，IPO 是手段而不是目的。目标是做一家大型、独立、独立存在的公司。

被低估的是「懂这家公司、懂客户」相对于「懂某项技能」。她说现在宁愿要一个销售技巧差一点、但更懂 Vanta 各个部件的人；很多实验室和高速增长的 AI 公司在搭 GTM 团队时也在评估这件事。

被高估的清单更锋利：按 token 定价；为了低毛利而低毛利；为了营销价值做定制后训练。她的原话是「我们都在说自己在自己的数据上后训练了一个模型，对，解释一下为什么」。她说去问推理服务商就会得到真话：后训练的正当理由是成本，不是质量；在当前环境里，它还有一个营销理由——给投资人看。

她也不认为「把模型递给你」是好产品：那相当于 2011 年我们还没搞懂「下拉刷新」的时候。用户要的不是一个模型，而是一个能用的形态。

她对「前置部署工程师」（FDE）这个流行词相当不客气：FDE 常常就是专业服务，只是换了个名字。「如果你把它叫专业服务岗，那是完全不同的人才画像。」

她的推论是：你招不到那种哈佛计算机系毕业、主动性很高、想学怎么建一门生意的人，去当第四号或第十二号「专业服务人员」。这项工作是真实的，但包在 FTE 外面的光环留不住。

她拿 Palantir 做对照：那类生意有八位数合同，撑得住；而很多公司在五六位数合同的地方用 FDE，「那里的经济账大概是倒挂的」，现在靠「30% 增长、毛利更好」的时代勉强成立，但不可持续。

这段是全场最具体的一个外部观察。几周前她在法国见客户，意外发现巴黎很多软件公司主要在用中国模型。她一开始猜是民族主义或反美，被人当场纠正：不是。

真实原因是业务连续性——当美国把 Fable 这类模型对美国以外的人关掉时，他们意识到「不能假设建在一家美国模型上的生意永远可用」，于是整体切走。这件事有公开记录：2026 年 6 月，美国商务部对 Anthropic 的 Fable 5 与 Mythos 5 下达出口管制指令，暂停所有外国国民的访问，直到 6 月 30 日才解除。45

对一家做企业软件的公司，这一课的含义是：模型不是随便换的供应商，它会变成客户的风险项。

她把公司重新讲了一遍：Vanta 是一家安全公司，从合规起家，而「合规最好的版本是证明你确实拥有的安全」。有了数据、有了代理带来的智能，就可以在这之上叠更偏安全的产品。

她对安全的判断是「机器的执着」：模型会试九千万亿种可能，人会试九千次就放弃；真正的变化不是零日漏洞变多，而是模型能把十七个单独看都还算良性的问题串起来，变成一条真能被利用的路径。

这直接推翻了传统优先级：原本「低危、九十天内修」的东西，被串起来之后就变成关键。而「把所有东西都标成关键」没有用，出路是以机器的速度修，于是不再需要排序。

产品上，她把它描述成一场持续的渗透测试：一个代理像白帽一样一直试着打进来，找到问题就有一个伙伴代理去打补丁。这块她划了边界：大型企业交给 CrowdStrike 更合适；Vanta 盯的是 Wiz 那种「起步就是几千人公司、15 万美元」的产品之下——同一批客户更可能付 4 万到 5 万美元。

她承认自己的动机变过一次：早期是「别人觉得我做不到，我做给他们看」；现在是「看看我们能跑多远」，更像玩。

最让她意外的技能是 GTM 和公开演讲——她以前在自己团队面前最紧张，因为最在乎他们怎么看她。她的结论很朴素：技能是可以练出来的，你只要投入。

一场好演讲的标准，她给了两句：一句是老话「没人记得你说了什么，但他们记得当时的感受」；另一句是她自己的做法——必须相信内容，同时记住没人会记得那些事实，「心比脑更重要」。而「好的心」的关键是真诚：人很擅长读人，走过场是藏不住的。

过去一年，Vanta 试着用极其「代理优先」的方式重建产品：不再往产品里塞一个 Tableau，而是让代理按需基于全部数据生成图表。她相信这是软件未来的样子，但承认这是一场关于时间尺度的下注——也许市场要十年才走到那里。

另一个取舍更现实：一家正在谈的美国大企业问，能不能先把 AI 功能关掉。理由是：非 AI 的工具走采购流程容易得多，等过完采购再打开。Vanta 没有这个开关，也不打算做——她宁愿把那部分时间拿去做真正有用的东西。

顺带一句行业观察：说「代理」估值乘 2，说「harness」乘 3，说「prompt 文件」减 3 倍。

她的回答先是一句「我完全不会羡慕这份工作」：投资人这一侧现在更像个回音室，更被增量回报和账面回报评判；她引了一条推文——如果你过去几年没投过实验室或推理服务商，「你就该把基金关了」。

她真正觉得脱节的地方是开源模型周围的生态：所有人都认定开源模型会很重要，但围绕它们的工具和公司，比大实验室的生态薄得多。实验室的一整套打法——把技术部署进具体生意——本该在开源模型上重演一遍，只是那边更不成熟，所以有更多可做的。

被问「生成式的绿芽在哪」，她点了四个方向：安全与网络（按比例明显变多）、RevTech（老的 SaaS 厂商本该自己做，却在跑更像私募股权的打法）、机器人（不是新领域，但相对软件明显配比不足，而且模型在这上面越来越强）、以及政府现代化——AI 制造的 FOMO 让很多被拖延的现代化项目突然有了预算。

招人的卖点她说得很干脆：16,000 家客户、有产品市场匹配、你交付的东西立刻被真人使用，但公司又足够早，「你还能动」。

这段是她讲得最细的一个故事，也是这期最好笑的部分。

2021 年仲夏的 SaaStr，市场团队想做户外广告。她历来反对广告牌，觉得追踪差、动机是创始人自我。当时的 PMM 萨拉想出「Compliance that doesn't suck too much」，市场负责人不喜欢，觉得在挖苦用户；萨拉绕过老板来找她，她读完立刻笑了，还给投资人安德鲁·里德发短信问他觉得怎么样——他很喜欢。

广告牌立起来、推文爆了、上了 r/accounting。她的解释是：那是品牌最好的一面——认真对待工作，但不总把自己当回事。

2022 年市场崩了，101 上冒出大量空出来的广告位，他们拿到了 101 与 280 交汇处的好位置，价格便宜。问题在于「合同」只是一张投放单。几年后一个朋友的饭局揭穿了它：那个位置被别人签走了。她去找对方创始人，愿意出两倍、三倍（对方付的是一百五十万美元），对方的回答是「我们其实已经现金流转正了」——于是她成了没有议价权的买家。她的结论：丢掉那块广告牌，「我们大概刚刚损失了一点市值」。

她对当下最重的判断是信任：「我们就是不再像以前那样信任软件公司、科技公司了，而且一年比一年糟。」

她给这个时代下的定义是：极高的兴奋，极低的信任。Vanta 的工作就是保住兴奋、同时真正提高信任——「不是靠氛围」。

在她看来，B2B 这一侧还有理性的余地：具体的改进曲线、可以写进合同的承诺；消费侧则基本是氛围，很难扭转。被问到她本人是否用大公司的个人代理，她说不，宁愿让 Google 或 Apple 拿着那些信息——「我的人生没那么有趣，但我不需要那个」。

五年后的安全，她的描述是更快、更激烈、更有攻击性，也会需要更多白帽顶回去；人不会退出，但会从「做每一个决定」退到「设计系统、写规则、写评测」。至于 Vanta 接下来的五年，她只给了一个词：扩张（expansive）。

下面是整集按原始播客顺序的逐句中文译文，只保留中文，保留说话人与广告标签，未压缩、未摘要、未删减。

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帕特里克：后来它变成了软件时代里很重要的一件事。我记得大概有五家公司想做你现在做的事。你说过一句话：你只和上一件交付的东西一样好。你可以是第一个做的，也可以是开创者，但那其实不重要。这句话今天更成立，因为别人一个周末就能把你的东西 vibe code 出来。所以你必须不断交付新产品、新功能，让客户的体验更好，并且靠这个差异化跑下去。 克里斯蒂娜：谢谢。你可以把 Vanta 接到 400 个工具中的一个，我们从这些工具里拉出大量数据。自动化、代理、AI，全都靠这个运转。我们把它叫作信任图谱（Trust Graph）。它其实就是一个安全数据湖。而且它比任何其他厂商都更大、更广，包括一些安全厂商，因为我们触达了他们不碰的领域。回头看，这个数据底座让我们能更快地造出新东西。 帕特里克：软件和代理，就是那一块？ 克里斯蒂娜：就是那一块。 帕特里克：那在市场推广这一侧呢？ 克里斯蒂娜：在市场推广这一侧，就是一直往前推。好广告牌。出乎意料地好。「合规没那么难受」（Compliance that doesn't suck）这句在 r/accounting 上特别火，我们谁都没想过那会是自己人生清单上的一项。当 r/accounting 喜欢你的东西时，你会想：好，有东西奏效了。 克里斯蒂娜：然后是切身体验：你会觉得你已经跑得尽可能快了，而实际上你该更进一步、推得更狠。 帕特里克：最可怕的时刻是什么？过去 12 个月，SaaSpocalypse（SaaS 末日）。你会想：你辛辛苦苦建了一个记录系统（system of record），现在完了，你一文不值了。 克里斯蒂娜：对，正是。你会想：干得漂亮，你把游戏玩明白了，奖励是一套牛排刀。这里面有一部分是真的，有一部分不是。沿着「你只和上一件交付的东西一样好」这条线，你会想：行，那么代理是什么？你有这么多数据，有一个记录系统，很好。可你到底拿它在干什么？ 帕特里克：同一个世界，但那种感受是……Vanta 按历史标准是一家增长非常快、利润率非常高的公司，四年前这会被认为是最好的商业模式。这一点什么都没变。而且你可能增长得更快，利润率也确实很高。可市场已经决定，像你这样的公司，倍数只有过去的四分之一到三分之一。作为经历过这一切的创业者之一，那是什么感觉？

克里斯蒂娜：是认知失调。你必须在脑子里同时装两件事。第一，把时间拉长，一家 80% 增速、80% 利润率的公司，最终会比一家 160% 增速、30% 利润率的公司在同一段时间里更值钱——只要你跑得够久。可今天，后者拿到的是前者的三倍、四倍估值，甚至是十倍。所以有一部分你会想说：各位，这里大家不理性，这是一门好生意。 克里斯蒂娜：你必须继续做对生意有意义的事、做客户想要的事——而客户想要的，可能未必是那种把你推向「后者」画像的按 token 计价模型。 帕特里克：场上有一个很清楚的博弈。如果你需要融资，你现在面对的很多投资人是 AI 极大主义者。你去和那些机构聊，他们会说：对，我们投实验室，也投爱荷华州的拖拉机，中间什么都不投。 克里斯蒂娜：中间什么都不投，除了实验室和拖拉机，其他都不投。你会想：有意思的观点。 克里斯蒂娜：从人才的角度，你招的是有野心、想做事情的人。如果他们觉得自己不在对的那条船上，他们就会换船。人才战这部分是非常真实的。所以你必须接受「把时间拉长」，我认为这些最终会自己解决，而你得为那段时间活着。 帕特里克：所以现在有一个很好笑的恐惧：Bending Spoons 成了走廊里的死神那个梗，没人想变成被收购的那把勺子。顺便说，我很喜欢 Bending Spoons。 帕特里克：我觉得现在一个有趣的问题是那首「海妖之歌」：安全与合规，通过代理去卖 token，我敢说一定有公司在这么干。我对你这种上一代的赢家特别感兴趣，因为你现在必须做一组决定。看十年期利率：资本成本在上升，因为眼下你可以把钱投进 AI，拿到非常高的回报。而看你生意的人会说：那我要么拿更高的回报，要么至少一样的回报，而我在代理那里拿到了。跟我讲讲做这些决定是什么感觉。你今天在想什么？你把自己当成一家 AI 公司吗？那是什么样子？

克里斯蒂娜：我们是这样：当我们去和对标的公司比较时，无论从代理还是从产品角度，对标那些所谓的 AI 应用，我们还没找到比我们走得更远的人。当然，显而易见的批评是：那是你没找对。我们一直在往你会想到的那些 AI 应用名单里看，然后想：我们找得不太好——他们还没有走到我们这一步，也就是大部分活是代理在干。 克里斯蒂娜：它是对话式的，但更像是长时间运行的代理。我们的代理会即时生成界面，因为有时候你想要对话，有时候你想要界面，而我们有一个代理在直接搭界面。用户可以做事，回到流程里，它继续往下推。非常围绕「让用户留在流程里」这个循环来优化。 帕特里克：让我确认一下，你的意思是，你像一个常开的安全看门狗，一直在盯着。 克里斯蒂娜：我们确实是那个。但某种程度上，过去只靠监控和告警也能做到。 帕特里克：这更像是：Vanta 的产品体验现在围绕一个代理，它把东西带给你，而且经常是说：嘿，我帮你把这件事做了，你同意吗？同意我就去做。好，那我接下来觉得该做的是这个。 克里斯蒂娜：举个例子，落到具体：有人刚从你公司离职，你没把他所有账号权限清掉。我刚刚为你写了一个定制代理，会去处理这件事。你要我打开它吗？好。你还想让我把这三个人的账号权限也一起清掉吗？好。所以它不是「这是一个红色告警，说有人没走完监控步骤」，而是「你要我去做这件事吗」。 克里斯蒂娜：我们在界面里从 AI 实验室那里学了很多，但核心是：你要我做一次，还是一直做？想法是：代理会在用户许可下越来越多地干这些活。而只要他们让我们去做，我们就直接去做。 克里斯蒂娜：在这个过程中，我们用掉很多 token。我们和客户大量讨论过按 token 定价。我们普遍听到的是：用户很聪明。如果你试着按 token 收费，他们很快就会说：哦，你只是把 Claude 的 token 加价卖给我。以那个价，你比 Claude 更好吗？我不知道，我去试试看。你其实把自己放在了一个和模型直接竞争的位置上，而没有一个应用真的想站在那个位置上。 克里斯蒂娜：我们看到的按 token 定价的情况是：只要你试图加价，用户很聪明，你就会输掉这个比较。你也可以不加价——这就回到毛利的问题。但任何把云端的 token 加价拿去卖给用户的人，我觉得那是有问题的。 帕特里克：那你在做什么？ 克里斯蒂娜：我们现在是自己吃掉 token 成本。 帕特里克：谁在承担更低的毛利？ 克里斯蒂娜：我们在承担更低的毛利，然后把精力集中到使用量上。就是我刚描述的那个体验：代理自己出去把事做了。我们从根本上相信，那是好得多的用户体验。

克里斯蒂娜：现在我们有 25% 的客户在这个流程里，我们可以把它做到 75%。第一，我认为留存会好得多，客户体验会好得多。然后如果之后需要理顺定价，那就之后再理顺。现在是这项技术的使用阶段、部署阶段，先把这件事做扎实，商业化可以后面再想。 帕特里克：我也很好奇，你说的是给 Claude 的 token 加价，那给 Kimi 这种便宜得多的 token 加价呢？在决定用什么模型、什么算「够好」、以及成本之间怎么权衡，是什么感觉？ 克里斯蒂娜：这是我们从今年年初开始关注的事：评测，针对任务、针对代理的评测。从产品角度，我们把它统称为 Vanta 代理，它是一件事。当然，背后是几百个代理，各有具体任务、会用工具、有电脑，整套设置，我想大家都在往这个方向收敛。但年初我们真正投入的是：用我们的领域专家——那些在别的公司跑过安全和合规项目的人——来写评测框架，然后再评测他们的评测，并用工具来做这件事。 克里斯蒂娜：当我们考虑换模型时，主要是质量，不是成本。我也认为一部分原因是：我们的 token 用量不像写代码那么多。写代码、编码代理，token 用量非常大，其次可能是法律和文档起草。而到了我们所在的这种「决策与行动」的世界，相对于写代码，我们用的 token 就不算多。所以优化的是质量，而不是像其他一些公司那样对成本那么敏感。 帕特里克：当你和别的创始人聊，不管是上一代的还是这一代的，他们在这里怎么做？他们也在吃成本、只收软件费吗？你觉得终局会是什么？ 克里斯蒂娜：我觉得每个人都想走到按结果定价（outcome pricing）。每个人都想。换个身份说，我以前是微观经济学教授，我概念上非常喜欢这件事：按结果付费，激励是对齐的。我喜欢。难的是：结果是什么？ 克里斯蒂娜：支持工单关闭，这个很清楚。其实在这里也许该区分「结果」（outcome）和「产出」（output）。在客服里，工单关闭是一个产出；结果其实是「我的 Sonos 网络又能用了」。但即便是「工单关闭」这种，也相对不容易有争议。 克里斯蒂娜：我觉得很多公司，包括 Vanta，都在试图找出那个大家都能认同的、干净的工作单元。你可以说：是一份起草好的文档、是关闭的一条告警、是下线的一个账号。这可以做。但随之而来的是巨大的认知负担，因为你会想：我刚举了三个例子，我还能举出四十七个。然后用户就得想：哦，如果我用代理做这件事，我付这个价；但如果我自己做……你会觉得，没人想要这个。 克里斯蒂娜：我聊过的每个人都想走到按结果、按产出定价，但怎么走到那里真的不清楚。按 token 收费本身就把你放在和 Claude 竞争的位置。于是人们试图把它模糊掉，改成收积分，再搞一个积分和 token 的兑换率——我觉得，用户还是很聪明，他们会说：我看得出来你在干什么，我也看得出来你把它藏起来了。 帕特里克：在这一点上，你刚才拿自己和别的公司比了产品和生意，那在用这些工具搭产品和生意这件事上，你走得一样远吗？你们有什么有意思的做法？ 克里斯蒂娜：沿着「八年公司、八年代码库」这条线：把编码代理扔进一个小代码库，比扔进一个大代码库容易太多了，这是 token 输入的问题。而且它们在变得越来越好。但过去一年我们花了很多时间去投资的另一件事——我知道 Notion 也花了很多时间，他们在这件事上比我们领先九个月——是把代码库模块化，让代理只需要理解更小的一部分，并且能完整理解那一部分，然后才会真的有效。而如果你把它扔进一个八年的代码库……

克里斯蒂娜：……把没见过的东西扔进去，它没有足够的上下文窗口去理解全部，就会干傻事。然后你需要一个高上下文的工程师在旁边看着它，这有用，但某种程度上又把重点抵消了。公司一直有这个问题，只是以前说成「我们新招一个工程师，他需要一段时间才能搞懂代码库」。代理把这件事变成了：好，我们现在要明天给九千个新工程师做入职。所以问题只是被放大了。我给自己在这件事上打的分偏低。我们正在用代理和人一起，让代码库变得更容易理解。 帕特里克：你给自己打 1 到 10 分，关于「哇，这会改变一切，从现在开始建这家公司将完全不同」。是 10 吗？ 克里斯蒂娜：哦对，大概 9。你说的对，8、9 分。我认为原则还是一样的：一切都很难，人很重要，所有那些老生常谈还是老生常谈。但你做事的方式应该相当不同。 帕特里克：你觉得在发生分化吗？如果我拿八年前那一批成功的公司来看，你觉得有些拿到了备忘录、做得很好，有些就注定要去 Bending Spoons（被收购）？ 克里斯蒂娜：有点像。我认为某些市场有结构性的部分，而 Bending Spoons 很擅长识别这些——你可以把世界上任何一个创业者放进那个结构里。这有点像 a16z 那句「市场赢还是创始人赢」——结论是市场赢。我认为那仍然成立。而这次 AI 技术转变，让一些过去看起来非常好的市场变得非常糟。世界上最好的人在那个市场里跑，也会撞墙。 克里斯蒂娜：另外还有一个创始人动机的问题：在这个时代，你必须真的在里面推。如果你不想这么干，完全没问题，但公司其他部分不会自己组织起来去推。 广告：Vanta 让合规自动化，让你的团队少花时间在安全审查上，多花时间在获取客户上。Vanta 把审计准备时间削减 82%，给你即时、最新的信任证明，不用那些手工活，让你更快、更少摩擦地成交。客户报告的投回报率是 526%，超过 16,000 家公司在使用 Vanta，包括 Ramp、Harvey 和 Snowflake。现在开始可以省 1000 美元，访问 vanta.com/invest。 广告：Ridgeline 是第一个为投资管理机构打造的、内嵌 AI 的端到端记录系统，把组合会计、对账、报告、交易和合规跑在同一个统一平台上。机构们正在从遗留技术上迁移到 Ridgeline，因为它的 AI 能力比投资管理软件里的任何其他产品都领先得多。我听很多投资管理人谈过 AI，他们大致分成两个阵营：一些人甚至不知道从哪里开始，另一些人则确信自己能用一个月末的周末自建一套订单管理系统。现实是，经营一家投资公司永远需要治理、控制和数据的单一事实来源，再多的 AI 热情也改变不了这个要求。Ridgeline 正是建立在这个基础之上的，所以我相信在 AI 时代跑出来的机构，会是那些跑在 Ridgeline 统一平台上的机构。如果你认真对待自己公司的 AI 战略，Ridgeline 应该出现在那场讨论里，你可以在 ridgeline.ai 申请演示。 帕特里克：既然你一直站在边上，那「采用 AI 101」是什么？如果你回到当教授，最重要、最难但被证明有效的几件事是什么？

克里斯蒂娜：就是让人真的用起来。听起来很显而易见，但一定要自己用。不要为你的公司造东西，个人用法不重要。要理解模型现在到哪儿了、哪里强、哪里弱、harness 是什么意思。至少每两周做一次，因为它变得太快了。你必须对什么行、什么不行有直觉性的理解。这样当有人跑来说「我要把我们的 SDR 全裁掉，因为我做了一个代理」，你才能说：是吗？哪里是真的，哪里是假的。 克里斯蒂娜：所以这是一件要扎进泥里的事，你要尽可能把更多人拉进这摊泥里。总体上说，它非常非黑即白：有些人就是会去做，有些人不会。如果你一年前问我，我会说：哦，这里有内在动机的问题，那些不去做的人是另一个问题，处理掉就好。我现在稍微更有同理心一些，因为我们见过非常强的人没有跳进去，你需要更多地推动他们，试着弄清楚是什么在挡着他们。有些东西确实在挡着他们，而你能把人推进这摊泥里，即使他们一开始没有自己跳进去。 帕特里克：那具体到把一家大公司搬进 Vanta 这件事呢？ 克里斯蒂娜：如果你是一家刚开始用 Vanta 的小公司，很好，我们有一套控制项给你，你采纳它，可能在边缘上改一改，然后就上路了。如果你是一家更大的公司，你显然已经在跑一个安全与合规项目，你来找 Vanta 是因为你想把它可视化，你想要自动化和监控，想要实时看板，你不想要那种 Jira 工单式的东西。好吧。难的地方是你必须把已有的那些东西——控制项、风险、数据、策略、流程——全都搬进 Vanta。 克里斯蒂娜：传统上，一家 SaaS 公司会怎么做：哦，我们做一个引导向导，四个步骤，一个进度条，最后给你撒彩纸，你走完整个流程。今年我们本来打算做更好的引导，前几次产品评审，团队一直拿引导向导来。我说：别再引导了，不，去用大模型。停。但他们一直拿引导向导来。而这还是一个很有动力、很有才华、很在乎的团队。 克里斯蒂娜：我们最后终于做出了现在这个体验，他们上线了，而且很好用。它基本上就是 Claude，一大块画布，把你那些乱七八糟的文件全拖进来，把截图全拖进来，我们去理解它，问你问题，然后你就配置好了，可以上路了。而且效果非常好。 帕特里克：为什么这些聪明、有动力的人一直在给你引导向导？ 克里斯蒂娜：所以你去问，最后发现：他们说，我们不确定「拖文件」那套能不能做成，可能做不成。而我们知道引导向导一定能做成，因为我们以前做过。我们基本上觉得，这个项目上我们不被允许失败。好，那我们就押注大模型这条流程能成，然后把它做成，需要爬坡就爬坡，但把船烧掉，就让这件事成。然后他们说：哦，好，那明天要不要再来一次产品评审？所以这件事很好笑：我根本猜不到那才是他们的卡点。你看到这一点，他们就动起来了。 帕特里克：之前提到人才战。现在有一个大趋势：低毛利、高增长。从投资人角度，你举的那个例子很好笑：要么是实验室，要么是爱荷华州的拖拉机。每个人都想要一个能成为那种东西的生意。跟我讲讲，你要怎么成为一家千亿美元、甚至万亿美元的公司？现在好像每门生意都必须要那么大。当你可能并不是在建一家应该值千亿美元的公司时，面对这件事是什么感觉？世界上那样的公司也就一百家，没那么多。 克里斯蒂娜：对，而且这不是说 Vanta 不会成为那样的公司。对我来说很好笑：我要不要调整一下话术，说，反正基线是 Vanta 值五百亿；你真正该考虑的问题是，你能不能带我们走到两千五百亿？我要不要开始这么说？大概不行。但答案也不是完全的「不」，因为——你想想，这就是在 Vanta 工作的人从别的公司听到的话术。市场现在这么说，说得太多，你反而显得没野心。那怎么办？ 克里斯蒂娜：Vanta 有一条原则，叫「罐子上写什么就给什么」。你说你要做什么，就做什么。当然，你可以在罐子上写很有野心的东西，问题不在这。别过度承诺、交付不足。我们的做法是，把一些真实情况给出去：我们作为一家公司是这样，好、坏、一般，都在这儿。

克里斯蒂娜：……这就是上下文。接下来我讲讲业务指标本身。我们一般会把所有东西都给候选人看，全都摊开。没关系，它们挺好。我们并不希望它们泄露，但真泄露了也不是最糟的事。我们会带着他们过一遍这些数字、我们在做什么、它随时间怎么长，尽量把它扎在事实和数据上。所以某种程度上，这是用数据去对冲「氛围」，用可信的氛围对冲 YOLO 式的氛围。 帕特里克：那在这种人才战里是什么感觉？如果最有才华的人被告知，这东西会做到一万亿——基本上每一个想招他的公司都这么说。 克里斯蒂娜：更有说服力的一种说法是：我们今天值 60 亿，但红杉下个月就会开一张 100 亿的支票，明年有人会把它写到 250 亿，而今天你能按 60 亿拿到。这个说法挺强。 克里斯蒂娜：这种最难对付。你面对这个，你怎么办？你不要这些人了吗？也许它本身就是个筛子。有时候我会想，是不是该直接去问那个人：你到底在优化什么？你为什么要接这个话？但不是用戳人的方式，只是问：Vanta 有什么让你不舒服的？ 克里斯蒂娜：有一个很具体的人，非常强的领导者，现在还留在 Vanta。大概是这个人觉得自己没法做出能把 Vanta 带到类似轨道的决定，而那本来是她的偏好。可是她说，这个新地方承诺给我完全的决定权，去走那条轨道。这反馈完全合理。 克里斯蒂娜：那你要什么才觉得自己能做这些决定？直接去做这些决定就好了。去。 克里斯蒂娜：这里面肯定有钱的部分，也有 FOMO 的部分。我们的确涨了薪酬。而薪酬区间现在有点像个笑话——不管你有什么数据，那些数据都是错的。真正的数据是：这些人实际被开出的价。 帕特里克：你现在给 Vanta 最顶尖那个人付的钱，五年前那人拿 X，现在是 X 的多少倍？总包。 克里斯蒂娜：大概是十倍。 帕特里克：哇。 克里斯蒂娜：我其实认为它应该更高。我的薪酬哲学是：你永远付不够顶尖的人。永远不够。你应该一直努力去付，而你永远达不到。同时总有一批人，你付给他们的远多于他们的贡献。

帕特里克：再多说一点，这些顶尖的人到底在做什么，值这么多钱？ 克里斯蒂娜：高主动性，能把事做成。这话听起来特别没劲，但它值几百万美元——是的，它真的值。一个高上下文的人，理解公司、理解客户、理解这个领域，做出大致合理的决定，有时也做出糟糕的决定，然后在不理想的决定上迭代，然后继续往前走，这太值钱了。 帕特里克：你觉得再过五年还会再涨十倍吗？还是说开始太疯狂了？最有价值的人变得更值钱的速度，是持平还是在加速？ 克里斯蒂娜：在加速。反作用力是：投资人什么时候会开始更在意稀释和股权激励？2010 年代、2010 年代后期，他们并不在意。2022、2023 年，作为一个行业，我们有过更多关于股权的讨论。现在我们显然不聊这个了。这就是反作用的那一面。没有这种对稀释的推动，人就是会拿越来越多，大概也应该如此。 帕特里克：你多在意自己的估值、倍数，以及对这些东西的运作？ 克里斯蒂娜：我历来不太在意，有时甚至做点事来证明我不在意。我在意的是 ARR 和 ARR 增速，我极其关注这两个，它们才是指标。我现在经历过足够多轮估值环境——2010 年代、2021 年、2022 年——见过倍数过山车，所以我不太把这些当回事，或者说我以前不。 克里斯蒂娜：我现在很在意、并且会因此去在意倍数的一件事，是 Vanta 员工的情绪。就是他们在一家一直在长的公司里，总体在长，而且是相对于市场上其他机会在长。市场里有一部分公司每六个月融一次，估值是上一次的五倍。那是真实的人才竞争者。 帕特里克：那老股（tender）这类呢？你们历史上做过吗？ 克里斯蒂娜：我们历史上没做过，但场上的游戏是：你每次都得做，你必须做。 帕特里克：这感觉不健康吗？ 克里斯蒂娜：完全。我对此的看法不重要。我对老股有一肚子感受，哪个方向都有。它已经常态化了，人们期待它，而且把它当成薪酬的一部分。如果你不给他们这个，你就得给一堆别的东西来补。 帕特里克：这些怎么影响你的退出野心——上市、被收购，或者为 Vanta 实现某种终局？ 克里斯蒂娜：基本没有影响。这又是一句很「创始人特权」的话。但终局是：我们能把这件事业做多久？美国 99% 的大型独立软件公司都是上市公司，从那个意义上说，是的，会 IPO。我自己没把它当成人生清单项，它更像是手段，而不是目的。很多人加入公司，就是想要那个清单项。所以这里再次加上创始人特权的免责声明。但目标是：一家大型、独立、独立存在的公司。

帕特里克：在你刚说的这些里——做工具的方式、搭东西的方式——你觉得什么被高估了、什么被低估了？ 克里斯蒂娜：被低估的是：懂这家公司和懂客户，相对于懂某项技能。把一个人招进来、训练他、让他上手、让他真正有效，仍然非常难。公司的「海军陆战队」（内部支持）让这件事更好、更容易，把信息放到指尖。但一个在公司里待过、知道怎么在这家公司里运转、认识客户的人，仍然完全值那个价。 克里斯蒂娜：我现在这个阶段，我们更看重这套技能，而不是垂直的技能，比如你很会卖、你很会做客户成功。我们宁愿要一个销售技巧差一点、但更懂 Vanta 各个部件的人。这里面是有东西的。而且我觉得，尤其是当很多实验室和高速增长的 AI 公司在搭 GTM 团队时，他们其实也在评估这一点：你是个好销售，这稍微有点不对。 克里斯蒂娜：再往下想，当我们为这些事情造代理时，公司上下文这件事很重要。客户的上下文这一块，现在可能被相对低估了。相比之下，「你是个好销售」这个技能，今天比四年前价值略低。 帕特里克：那被高估的呢？ 克里斯蒂娜：按 token 定价。为了低毛利而低毛利。为了营销价值去做定制训练模型——我们都在说「我们在自己的数据上后训练了一个模型」。对，解释一下为什么。你去和推理服务商聊，给他们灌点真话血清，他们会说：后训练一个模型的理由是成本，有些生意确实有这个需求。 克里斯蒂娜：但这里没有一个质量上的理由。在当前这个环境里，它有一个营销上的理由。我认为有大量的后训练是出于营销，为了投资人、也为了客户，其实主要是为了投资人。 帕特里克：如果那些人反过来向你推销后训练的价值，他们的说法是什么？一家这样的公司来找你，说我们可以为你做 X、Y、Z。他们在说什么，说好处是什么？ 克里斯蒂娜：你在为自己插下一根旗子：我们是一家真正的 AI 公司。客户会注意到。 克里斯蒂娜：我认为这是最主要的一个。我也认为在某些用例里，有第二个理由，是形态问题。尤其是大企业，你想把这块软件整面墙地铺开，那需要集成，需要十七个人签字。那可是一大摊事。那你为什么不直接给他们一个针对这个用例、专门为他们做的模型？我觉得这半合理。 帕特里克：如果我是这样一个人，来到 Vanta，后训练字面上意味着什么？在你的语境里意味着什么？你在做什么？你会走哪些步骤？ 克里斯蒂娜：那我们需要从那个具体客户那里拿一堆数据，然后写一堆评测，基于那些客户特定的数据去改模型权重。流程是：他们想达成某件事，他们有一些数据，你把模型调到能达成那件事。 帕特里克：提高评测分数，然后把那个卖给他们。持续地卖。 克里斯蒂娜：对。 帕特里克：而你的观点是，这件事被高估了，因为它并没有真的改善他们的…… 克里斯蒂娜：它可以是有效的。但我在几个方向上持怀疑。真的每个人都想要「被递过来一个模型」吗？从用户体验、从部署、从形态来看，围绕这件事有太多别的东西。这有点像社交媒体或者手机应用早期，我们还没搞明白「下拉刷新」的时候。我不认为真的有人想被递过来一个模型，就像没人想「按一下刷新键」那样。听着很傻，但那是我们在 2011 年做的事。这里也有某种版本。 克里斯蒂娜：我们还没搞明白这件事实际怎么运转。把模型递过去，我认为不是合理的那一步迭代。 帕特里克：流行话语里还有什么你觉得很疯狂的？FDE（前置部署工程师）？ 克里斯蒂娜：我有点觉得 FDE 这件事很疯狂。我认为它是一种极好的人才套利，就像「参谋长」这个角色一样。FDE 常常就是专业服务。但如果你把它叫专业服务岗，那是完全不同的一个人才画像，和当前话语里说的 FTE 不一样。 克里斯蒂娜：我不认为你能让一个哈佛计算机系毕业、主动性很高、想去做事、想学着怎么建一门生意的人，去一家公司当第四号或第十二号「专业服务人员」。我认为那里有真实的工作，但外面包着的这个 FTE 光环大概留不住。 克里斯蒂娜：我们所有人都认为把这件事做得好的公司是 Palantir，他们大概确实做得好。他们有八位数的合同。也有一些公司有八位数的合同。而我们现在是在五六位数合同的地方用 FTE，那里的经济账大概是倒挂的。我们又处在一个「30% 增长、毛利更好」的时代，所以它勉强成立，但那感觉不可持续。

帕特里克：当你在旧金山和别的创始人吃饭时，你们聊什么？聊模型、聊用哪个吗？现在创始人之间真正的话题是什么？ 克里斯蒂娜：肯定有人才战的部分。有一段时间——这大概是九个月前——是围着桌子吐槽 Cursor，说他们把所有人都挖走了。这一块肯定有。也有一点「我要不要招 FDE」「你们真的这么干吗、有用吗、你们走到哪一步了」。 克里斯蒂娜：现在是个⼈代理：你手上是哪几个？哪些真的有用？ 帕特里克：那开源、中国模型这些呢？你和世界各地在纠结同样问题的人聊，学到了什么？ 克里斯蒂娜：几周前我和我们在法国的客户在一起，很开心。让我非常意外的一件事是：巴黎很多软件公司主要在用中国模型。我一开始以为是民族主义，也许是反美，或者别的什么，还很蠢地把这个猜测说了出来。有人很快纠正我：绝对不是。我们基本上都是在特朗普把 Fable 对美国以外的人关掉之后，切换到中国模型的。然后我们意识到，这里有一个巨大的业务连续性风险——我们不能相信，如果在一家美国模型上建了生意，它就永远可用。所以我们不再这么做了。

帕特里克：如果你尽情想象这家生意未来几年能走到哪里，那个版本的 Vanta 长什么样？ 克里斯蒂娜：我们把 Vanta 看成一家安全公司。从合规起家。合规最好的版本，是证明你确实拥有的安全——你首先得有好安全。我们认为我们可以、而且正在进入一批安全领域，打出平台的牌：看，我们已经有了数据，我们已经通过代理有了智能，我们可以在这之上叠产品，做更偏安全的产品。 克里斯蒂娜：当我们理解了所有这些公司的安全状况，它们去证明自己合法、工业级的压力只会越来越大。这是八年前 Vanta 的创始命题之一。

克里斯蒂娜：……但这在今天更成立，无论他们是和企业、政府、监管者、立法者打交道，你都必须用很多方式证明你的软件是工业级的，而且未来会越来越多地这样被要求。而 Vanta 就是连接这个市场两端的那件事。 帕特里克：那安全的方向是什么？这当然是个极有意思的话题。互联网早期，一切都在崩，一切都被黑。这一次大概是那次的十倍、一百倍。所谓安全，是不是意味着你要和 CrowdStrike 这类公司竞争？ 克里斯蒂娜：在这个疯狂的时代，安全意味着什么、它的轨迹是什么？这些模型比人执着太多了。它们会去试九千万亿种可能，而一个人试九千次就放弃了。而在那个过程中，它们会发现东西，把东西串起来。很多讨论围绕零日漏洞，确实有一些是这些模型找到了我们以前没找到、或者以前没有公开找到的东西。 克里斯蒂娜：但我认为更常发生的是：这些模型能把十七个单独看都还算良性的东西串在一起，然后真的找到什么。如果你看 OpenAI 在 RSA 上关于 Hugging Face 的那场演讲，基本上就是这件事。 克里斯蒂娜：执着，把单独看人会说「那是低危，我九十天内修」的东西拼起来。而那个更新，我认为很难，我们必须和机器赛跑，因为它把一个原本「嗯，这重要，但是低危，九十天」的东西，翻转成了完全不同的优先级。说「那所有东西都是关键」也没用，因为你会问：那你接下来做什么？但我认为最终的样子是：你必须在发现它的同时就修掉它。一部分优先级排序确实要丢出窗外。但如果你以机器的速度修东西，你就不需要排序。所以我认为我们会走到那里，但走过去的过程会很颠簸。 帕特里克：我脑子里的画面是：一场持续的渗透测试。一个代理像白帽黑客一样一直在试着打进来，每次找到什么，就有一个伙伴代理负责打补丁，去修它。 克里斯蒂娜：对。对 Vanta 的一部分产品线来说，是的。我认为对我们大多数客户，我们可以用很有说服力的方式做到。对大型企业，CrowdStrike 会做得更好。这就是「选择在哪里打、选择哪个细分市场」最重要的地方。 帕特里克：现在有哪家公司在做、而你开始侵入它的地盘？比如传统安全里？ 克里斯蒂娜：不同市场。比如持续渗透测试加修复，我们认为我们能为云厂商做，比如 AWS 和 Azure 里的错误配置。传统上这是 Wiz 在做，Wiz 会为它的客户做。Wiz 的客户群起步是几千人的公司，价格起点也是几千人的公司。我们更多在想：我们已经在哪些客户里嵌入了？他们不太可能去花 15 万美元买 Wiz，但完全可能花 4 万、5 万美元买一个适合他们的东西。所以是想清楚：我们哪里已经强，竞争对手把注意力放在别处、大概在更偏上层的细分市场。 帕特里克：你个人的动机变了吗？你最初是为了建这个东西。我记得第一次和你聊，你建初代产品的方式特别迷人——先做一个 Excel。那听起来非常老派。回头看，总有一个「狗追到车」的时刻：好，你真的建成了一个巨大的软件生意。你自己的动机在这一路里怎么演变？ 克里斯蒂娜：为什么要继续？它有意思、有挑战，而且一直在变。我真的很喜欢我的工作。有时候我觉得我做得不错，经常我觉得自己做得很差。这没关系，某种程度上那不是重点。但它在变，它是不同的。而当我感觉自己已经变强了，通常就会发生点什么，它一变，我又觉得自己很差。我很喜欢那个动态。 克里斯蒂娜：一开始，我更多是一种「别人觉得我做不到，我觉得我能，我要做给他们看」。好，我们到这儿了。现在就是看看我们能跑多远，那种感觉更像玩、更快乐。所以我不是说它一直很快乐，但那种感觉更像是：好啊，看看我们能走多远。而我认为我们能走相当远。 克里斯蒂娜：而一开始，我更像是在说：你觉得我连起跑线都出不去？我让你看看。

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帕特里克：你现在最难权衡的取舍是什么？你不可能什么都做，你必须做决定。赌注比以往任何时候都高，而建东西比以往任何时候都容易。做你现在做的事看起来很酷，但一定有一些大取舍。 克里斯蒂娜：有一场我一直在进行的对话：过去一年，我们试着用极其「代理优先」的方式去建。代理是什么意思？我不知道，但你说「代理」，收入倍数就乘 2；说「harness」，乘 3。那我可以多说 harness。说 prompt 文件，减 3 倍。 克里斯蒂娜：我们试着为我们的客户建一个非常好的 harness，而不是建一堆 SaaS 界面。你是不是要报表？我们会让代理按需基于我们所有数据给你做图表。我们不会在 Vanta 里塞一个 Tableau——如果我们在 2021、2022 年建这个东西，大概就会那么干。 克里斯蒂娜：我们相信这件事，既从短期客户结果的角度，也从更中长期的角度：这就是软件未来的样子，没有人会把 Tableau 塞进自己的产品里。所以这里有扩散的不确定性，很吓人：也许那家拖拉机公司要花十年。而在那期间，你是对的，但你太早了——如果我们错了呢？如果错了，你就是在赌时间尺度。 克里斯蒂娜：另一个版本是，一家大型企业客户，我们正在和美国一家大企业谈，他们基本上说：也许我们想要你的 AI 功能，也许不。但你能先把它关掉吗？我：什么？为什么？答案是：一个非 AI 的工具走采购流程容易得多。而我们希望你在这之后再把 AI 打开。对。我们其实并没有一个「关掉」的开关…… 克里斯蒂娜：……你会想：我们能去做那个吗？但你会觉得恶心。我们不想建那个东西。希望我们不必用它。我们宁愿把那份时间和精力拿去建真正有用的东西。总之我们不会做这个关闭开关，但这只是众多取舍之一。

帕特里克：如果你还是投资人（你以前是），你今天会把注意力放在哪？ 克里斯蒂娜：我完全不会羡慕这份工作。 帕特里克：为什么？ 克里斯蒂娜：我可以在公司这一侧批评、开玩笑，但投资人那边……哦，我觉得人们会用非常短期的方式去理解这些生意。FOMO，你的回报是多少？我看到一条推文说：如果你过去一年、过去四年没投过一家实验室或者推理服务商，你就该把基金关了，因为你在干什么？那种感觉在投资人一侧比在公司一侧更尖锐。 克里斯蒂娜：不管我觉得我的生活多难——说清楚，我的生活不难——我们面对的这些取舍，在风投那一侧感觉更像个回音室，更被增量回报和账面回报评判。 帕特里克：那你会怎么做？去哪里找？ 克里斯蒂娜：实验室和推理服务商，显然不。那些地方感觉有点……我们可以争论它是否已经兑现，但那是高进入门槛的地方。我感觉围绕开源模型厂商的话语、以及那种确定性，和它们周围的工具与公司，是脱节的。就是：我们都认定开源模型会非常重要，但围绕它们的生态比大实验室的生态建设得少得多。这在我看来不对劲。你大概有更好的诊断。 帕特里克：你说的「围绕它们的生态」是什么意思？ 克里斯蒂娜：如果你认为一家实验室——还是叫 Long Lake？是这个名字吗？——总之就是：我们基本上会去部署这项技术，把 AI 放进这些生意里。你能不能围绕开源模型厂商建一个那样的东西？当然可以。但你真的能把那些模型抓在手里，像 OpenAI 抓自己的东西那样，把整个打法复制一遍吗？基本上，实验室的一堆打法看起来应该适用于开源模型，只是那边更不成熟，所以那里有更多可做的。 帕特里克：我漏了什么？ 克里斯蒂娜：我觉得就是节奏问题。任何这些能去的地方，有点讽刺地像私募股权——私募股权承诺要做的事，是把企业整顿好。现在他们能容易得多地做到。所以大概一切都会变得更高效。而回报会来自更高的毛利、更高效的运营。那是效率的事，不是生成式的事。 帕特里克：更好奇的是，看你的同行和周围的人，生成式这一侧的绿芽在哪里？ 克里斯蒂娜：一批人在做安全、网络公司，既因为环境，也因为按比例我看到这类比其他多。一批人在攻 RevTech，也就是 GTM 技术，我觉得这非常合理。一些老的 SaaS RevTech 厂商本该在建这些东西，但看起来它们没在做。它们在跑更像私募股权、更像 Bending Spoons 的打法——这也是一种选择，也许是合理的选择。机器人大概被低估了，它有点热、有点炒，但那不是新领域，可它相对所有软件的东西仍然明显配比不足。而且，显而易见，模型在那上面也越来越强了。所以大概值得在那上面花时间。 帕特里克：还有什么，是你因为自己独特的路径而知道、别人还没充分意识到的？ 克里斯蒂娜：过去几年，Vanta 花更多时间和政府——美国的联邦、州、地方，以及美国以外——打交道。对现代化是有胃口的，这是现任美国政府公开的大优先项，但美国之外也一样存在。 克里斯蒂娜：AI 这件事在政府官员那里制造了更多 FOMO：他们可能一直知道自己没有现代化的流程和软件，但现在感觉更紧迫了。这背后有一个更大的答案：围绕 AI 和技术的所有讨论，改变并抬高了很多现代化的优先级。有时在政府内部，有时在企业内部。你在很多网络安全的事情上、在我们聊过的 CISO 身上都能看到：他们的工作在因为 AI 而改变。他们说，考虑到 AI 和代理带来的风险，我想彻底改造我的企业风险项目，我想要那笔预算。 帕特里克：你现在去招人、让人来 Vanta，最大的卖点是什么？ 克里斯蒂娜：哦，这是个好玩的阶段。你有 16,000 家客户在用产品、用代理。你交付东西，它们在真实的人手里被使用，你立刻拿到真实反馈。它已经有产品市场匹配。你就是在跑快速迭代循环。但它又足够早，你还能动。对，我们会让你动。

帕特里克：能不能讲你讲过的最详细版本的广告牌战争故事？ 克里斯蒂娜：我历来非常反对广告牌，因为看起来谁知道它有没有用，追踪很差，做广告牌的动机是创始人的自我——因为我觉得自己很酷，因为我公司有广告牌。所以我一向反广告牌。2021 年仲夏，SaaStr 大会，当时感觉是件大事。我们市场团队决定试试户外广告。 克里斯蒂娜：我特别怀疑。我说行吧，随便试试。我们准备在广告牌上放点东西。当时我们的 PMM 萨拉想出来一句「Compliance that doesn't suck too much」（没那么难受的合规）。她拿给市场负责人看，负责人不喜欢，因为我们在挖苦用户。 克里斯蒂娜：大概意思是：不要用这个，换一个更友善的。但萨拉相信它。所以她来找我——她平时不会这样，她不是那种绕过老板的人——但她真的很相信这句。她拿给我看，我读完立刻就笑了。其实我立刻给我们的投资人安德鲁·里德发了短信：你觉得怎么样？你懂互联网梗。他很喜欢。所以就这么定了。 克里斯蒂娜：所以我想：最坏能怎么样？别人觉得我们很讨厌，然后六个月就忘了。我们把广告牌立起来，立在附近。效果非常好。 克里斯蒂娜：我们发了推，推文爆了。那条推后来还挂在 r/accounting 上。你会想：哦，这是块宝。我认为它真的奏效，因为那是我们品牌最好的一面、我们营销最好的一面——我们的特质是「眨个眼」：我们认真对待工作，但不总把自己当回事。所以里面有东西引起了共鸣。 克里斯蒂娜：它有点晦涩，但足够晦涩：如果你看懂了，你会觉得自己分享了一个秘密。总之，就是「Compliance that doesn't suck too much」。2022 年，市场崩了。结果 101 上有很多广告牌库存空出来。我们拿到了一个特别好的位置，101 和 280 交汇处，价格还不贵，事后看尤其便宜。 帕特里克：这是一个事实。 克里斯蒂娜：这是我本该知道的。当然，如果我要在播客上说这件事……其实没有。罐子上写什么就给什么。合同基本上就是：你把广告牌立起来了，就这样。那根本不算一份合同，那就是一份投放单。 克里斯蒂娜：几年过去。萨拉和她的一个朋友吃饭，那朋友在一家创业公司工作。朋友说：真可惜你们把那个广告位让出去了，你们为什么要那么做？萨拉说：什么？朋友说：对啊，我们刚签了你们那个位置。萨拉说：什么？ 克里斯蒂娜：我们回去查，合同、合同、合同——用蜡笔写的。基本上没有合同，就是一份投放单。打电话给那个人，他说：对，你知道的，那是一份投放单，他们付得更多。所以他们在我们下面把它换掉了。 克里斯蒂娜：我去找那家公司的创始人，说：你好，我能付你多少钱？我在这里是个极度无弹性的买家。这个位置我能付你多少？他说：不卖。我说：翻倍呢？我记得他付的是一百五十万。我说：给你三倍，就把位置给我。他说：我们其实已经现金流转正了。所以：我是个无弹性的卖方。所以我们就失去了那个位置。 帕特里克：好包袱。 克里斯蒂娜：那些让我觉得「完了，Vanta 要完」的事——老实说，丢掉那块广告牌，我当时的想法是：我们大概刚刚损失了一点市值。坏兆头。对，坏兆头。这里刚刚发生了一次 5% 的市值下跌。对。

帕特里克：有没有什么我漏掉、但你正在关注、觉得现在很重要的事？ 克里斯蒂娜：有，在数据中心的讨论里。某种程度上也在个人代理这件事里：我们就是不再像以前那样信任软件公司、科技公司了。而且这件事一年比一年糟。很难想象它会反转向上，回到十五年前那种有用的乐观。 克里斯蒂娜：在这种情况下，公司通过大量指标和真正的定义，去证明自己可信、工业级、安全，比以往更重要，而且只会越来越重要。对一堆客户、监管者、立法者、审计师都是如此。而 2,500 亿美元的 Vanta 就在这些交易的中心，帮公司达到那些高标准——不管标准被设在哪儿——然后把这些传达出去，帮他们去传达、加速他们的生意。 帕特里克：换句话说：AI 带来了极高的兴奋，但极低的信任。 克里斯蒂娜：对，这个说法好。Vanta 的工作是：保住兴奋，同时提高信任。真正地提高，不是靠氛围。 帕特里克：什么才能让市场重新信任？ 克里斯蒂娜：在 B2B 语境里、在企业之间，我确实认为有「氛围」的成分，但还有非常真实的数据成分。我希望看到具体的东西、具体的改进曲线，或者做出承诺、背后有合同。这一边用引号说是「理性的、合乎逻辑的」，企业市场通常如此。在消费侧，就是氛围。那一边看起来非常难扭转。我不羡慕。 帕特里克：你信任它们吗？你会用 Instinct 之类的吗？大公司出的？ 克里斯蒂娜：不会。 帕特里克：为什么？ 克里斯蒂娜：不是因为我的邮件或者聊天里有什么特别有意思的东西，我的人生没那么有趣。但我宁愿让 Google、或者 Apple、或者随便哪家公司拥有那些信息。 帕特里克：五年后的安全是什么样？就当收尾：好，我们要往这里走，我们想成为这件事中心的那个人。描述一下那个状态。 克里斯蒂娜：五年后的安全更快、更激烈、更有攻击性——希望如此，因为会有更多攻击，但我认为你需要更多白帽去顶回去。它会到我们从未有过的速度。而我认为你必须让人也到那个速度，你必须把一部分人的决策拿出去。或者人就是在设计系统、写规则，但不是做每一个决定。就像从那个位置掉下来。写评测。也许未来我们做的就是这件事：我们整天都在写评测。 帕特里克：如果用一个词定义 Vanta 接下来的五年，你会选哪个词？ 克里斯蒂娜：扩张（expansive）。我认为我们有这样一个不可思议的客户基础、数据基础，现在我们可以在上面建东西。花了八年走到这里，接下来五年、八年，我们可以在上面继续建。五年前我们做过这一期，现在又来了，太酷了。非常感谢你的时间。 尾声：如果你喜欢这一集，请访问 Colossus.com，你能找到这档播客的每一集，附有人工编辑的逐字稿。你也可以订阅 Colossus——我们的季度纸质、数字与私人音频出版物，里面有我们最敬佩的创始人、投资人和公司的深度侧写。了解更多请访问 Colossus.com/subscribe。 尾声：帕特里克·奥肖内西是 Positive Sum 的 CEO。帕特里克和播客嘉宾表达的所有观点都是他们自己的观点，不代表 Positive Sum 的观点。本播客仅供信息参考，不应作为投资决策的依据。