这一期我听了三遍，最有用的是那句「难的不是决定，是把它做出来」。霍洛维茨讲的是 AI 变便宜之后还剩下什么：判断、信心，和一处真正的异常。下面按节目顺序整理了全部要点，然后是整集逐句全文翻译；最值得单独看的那几句，我做成了图。1
一、要点整理
01 开场：你为什么没有退休（01:12）
安德鲁·陈先讲了一段旧事：很多年前他去 LoudCloud（后来改名 Opsware）的办公室找本，发现每间会议室都以嘻哈歌手命名，「那时我就知道这人不一样」。他记得当时问本，把公司卖给惠普之后打算做什么，本的回答是：退休。
结果当然完全相反——本又做了一个东西。他给的解释很朴素：生活很大一部分就是「把你的想法弄出来」。而这也是他定义创业者的方式：「你不是一个伟大的创业者，除非你觉得除了开公司你别无选择。否则你反正也会退出。」
02 AI 与互联网、移动、云有什么不同（02:27）
本把行业史拆成两样东西：网络和计算机。主机、PC、局域网、手机、互联网，技术上彼此不同、普及曲线也不同，但会互相放大。这一次，AI 是新的计算机——过去是确定性的机器，现在是概率性的机器。
他用两个时刻说明差别。互联网像 1996 年的网景：90% 的浏览器份额、5,500 万用户，其中一半还在拨号，一个应用大概只能触达 3,000 万人——「祝你好运，那不算一门生意」。网络有它自己的普及曲线，人不够就是不够，所以整件事在重建之前先塌了一次。
AI 不用等这一段。它一上来就站在一个已经建好的网络上，你只要把东西放上去，几乎瞬间就能到达巨大的用户量。「这也是为什么我们看到了有史以来增长最快的公司——你不需要更多人加入网络，网络已经在那儿了。」
03 代码变好之后：小团队能走多远（05:18）
安德鲁问，LLM 写代码这件事是不是一个持久的趋势。本先给了自己的一条「确实成立」的判断：少数人也能做出巨大的用户量和很多钱——Instagram 13 个人，卖给了 Facebook。
但真正的问题在后面：你能不能守住。本说，人们想要的东西总会变多。凯恩斯写过一篇后来错得离谱的文章，说人一旦有吃有住有衣穿，每周工作 15 小时就够了；然后所有人都需要车、需要电视、需要手机、需要空调，而这些在他写那篇文章时都还不存在。「需求几乎是无限扩张的，所以有时候你只能把公司做大，才能满足它。」
04 应用会不会消失（08:19）
安德鲁给了两种预测：一是复制变得极便宜，出现「快时尚 SaaS」；二是每个人拿到一套为自己即时生成的定制软件。
本的回应分两层。第一层是经验：快时尚真的存在，可街上的人穿得还是很像——人类并不像我们以为的那样想要独一无二。第二层更狠：他不确定以后还有多少东西算「软件」。可能你根本不打开一个应用，直接让 AI 去做。「退场最明显的，可能不是某个产品，而是应用这个范式本身：你整理好你的数据，然后有一堆 agent 对着这些数据做事。」
05 护城河：从「GPT 壳」的批评到数据（09:06）
针对「AI 应用没有网络效应、只是 GPT 套壳」的批评，本举了关系数据库的例子：当年 RDBMS 加上声明式语言，人人都说那还要 SAP、Siebel、Salesforce 干什么——后来证明全错。今天应用自己也叠了很多模型，「Cursor 现在是不是有 14 个模型了？那已经相当复杂」。
他给出的护城河有三层：一是数据，整天跟最顶尖的程序员讨论怎么设计程序，那些对话本身就是别人没有的信息；二是占有，「占有即九成法律」，习惯本身就是切换成本；三是差距，ChatGPT 和 Grok 的差别是边际的，可你不会换，因为要把市场拿走，需要 10 倍好，而不是一样好或稍好。拿到市场之后，你又拿到了更多关于这类用户的数据。
他还留了一个新方向：AI 不能去申请信用卡，那一个 agent 怎么付钱给另一个 agent？加密有可能成为 AI 的钱网络，价值交换一旦成网，网络效应就回来了。
06 创始人换了一代人（12:56）
安德鲁观察到创始人的背景在变：网页刚出来时，是斯坦福博士在做一个链接目录，因为你要自己写 Web 服务器、自己搭基础设施；后来是 LAMP 栈、非科班程序员，再后来是 Airbnb 这种设计主导的人。本补充说，那时候连应用服务器和负载均衡都没有，软件要扩到那个规模非常难；而当年最大的软件的用户量，大概就是 IBM 的员工数。
本的判断是：这一波先是大量博士与计算机人才，然后普通人也能做 AI 应用——而这在五年前并不成立。至于什么时候会平台化，他说得很直接：纯语言模型已经平台化了不少，强化学习这一侧还在 scaling，代码进步最快，普通聊天机器人反而没那么不同；每一次突破都是架构变化，会把应用层和基础设施层一起改写。
07 VC 会怎么变（14:57）
本说这个行业从 1970 年到 2008、2009 年几乎没变，「它被建造成不改变」。互联网让公司更容易建：在微系统、Tandem 那个年代，你还没卖出第一个产品，就得先建制造、建专业服务、建直销队伍；到 Twitter 时代，五个人、几台笔记本、加上 AWS；AI 是这条路再往下压一层。
他认为接下来会再变一次。旧日子里每一注都很贵、很容易失败，后来那些有希望的公司的命中率上去了。而 VC 的主要功能，是给动量：A、B 两家公司同样的想法、同样好的团队，谁先拿到动量谁赢——这家有最好的 VC，聪明的工程师就去了它，产品更好，客户更多，下一轮更快。这是一条一环扣一环的链。如果好公司多十倍、或者它们不再需要那么多钱，那会是有意思的变化；但帮你把公司做得更高质量、让客户、员工、下一轮投资人都更想选你，这部分不会变。
08 种子轮怎么挑投资人（19:04）
针对 Speedrun 学员的 demo day，本给了两条非常具体的标准。他的前提是：创始人不知道自己面对的是什么工作。「你从来没当过 CFO，控制结构是什么、怎么跟华尔街说话，你全不知道。但你还是要招这个人——这就像你不懂日语，却要招一个日语翻译，他们听起来都不错。」
他见过失败的创始人，最后大多归到一件事：信心崩了。你不知道自己在干什么，你知道这正在伤害公司，可你还是得决定；一犹豫，公司就紧张、变慢，还会长出政治，因为有人会来填那个空。所以第一条标准是：这个人能不能在招人和下一轮上，真的给你动量；第二条是：这个人是不是真懂，而且真的帮得上。
他还顺手吐槽了最常见的建议：「招 A 级选手」——他听过 27 次。「我的计划本来是招一群蠢货。所以这不叫洞察。」
09 湾区为什么是运营商在投（22:11）
安德鲁说，湾区的一个优势是投资人里有大量「做过的人」，而欧洲不少同行是金融、私募背景。本同意这个方向，但提醒它不是普遍规律。接下来他讲了 a16z 这十七年改了什么。
10 a16z 这十七年（22:57）
最初的想法很简单：VC 这个产品对投资人很好，对创业者远不够好——你得到一个很聪明的人进董事会，差不多就这样；产品建议的保质期大约只有三个月，过了这段，天天在做这件事的创始人和每月来开一次会的人之间，知识差太大。
所以他问自己：作为一个创过业的人，我真正需要什么？答案是信心——怎样让一个人真的觉得自己当得起 CEO。于是他们建团队：让你随时能打给可能买你产品的资深高管（FedEx、花旗）；帮你走一遍招高管的流程；让你坐下来问五个真正的 CFO：这个位置你会招谁、面试怎么测。
第二个转折来自马克 2011 年那篇《软件正在吃掉世界》。他们的推论是：一年能到 1 亿美元收入的公司不会只有 15 家，会有 150 家——于是有了垂直化：基础设施、应用、加密、生物、游戏、国防与公共安全，各建一队。现在的问题变成另一层：公司作为私营公司已经很大了，怎么高效地国际化（能不能把你带进日本、帮你拿下头三单）、怎么加渠道。
11 现场提问：AI 是新媒介（27:00）
现场提问环节被剪辑切掉了大半，只留下回答。本在这里讲了他「相当确定」的一件事：AI 影视与娱乐是一种新媒介。戏剧之后是电影，电影之后是 AI 电影，差别会像电影和戏剧那么大；早期电影只是把舞台剧拍下来，AI 的早期也在生成旧东西，但接下来会有一批用新媒介创作的人。
他给了一个很具体的解释：社交媒体的叙事里，主角永远是你自己，这本身就筛掉了很多人；AI 让你可以写别人。所以照搬电影或电视的体验是错的。至于它先从哪儿长出来，他猜可能是播客这类形态，但不确定。
12 难的不是决定，是把它做出来（29:40）
这一节是全场最硬的一段。本说，他当过 CEO 之后最骄傲、代价最大的那些决定，其实不是难决定，只是难做——难在心理那关。
例子是 LoudCloud 上市：公司当时只有 18 个月，滚动 12 个月收入 200 万美元，预测是从 200 万做到 7,500 万。「这显然是个坏主意。」可另一个选项是破产——他们当时几乎跟所有私募市场的投资人都谈过。「既然破产更差，那就去上市。能不犹豫地做一个看起来很坏的选择，才是那一手的魔法。」
他说那一年不知道有多少公司破产，就是因为没做那个难看的、唯一能做的选择。「很多东西就是：去做你能做的那件事。它可能看起来糟透了，但你要相信自己的眼睛，然后马上去做，不要犹豫。」同样的机制出现在重构产品（会让融资变难、会错过数字）和换掉销售负责人（不想谈那场话）上：不是不知道，是不敢。
他还讲了那位说「我的 CTO 是个混蛋」的 CEO。本没有回答「要不要开掉他」——因为对方显然不会开掉一个执行最好的 CTO。他问的是「你要怎么跟他谈」：你让他手下一个小同事哭了，你就永远拿不到她和她的老板、老板的老板要给你的东西；如果这个问题不改，总有一天你得招一个真正有效的 CTO，坐在他上面。本说，他要的是这种具体到一句话的建议，而不是「不许当混蛋」这种从商学院听来的东西。
13 技能会过期，与「看它会长成什么」（36:00）
本说，现在做很多事比以前容易多了；但推公司往前走，有时更难——因为身边有很多待了很久、曾经干得很好的人，而时代可能已经越过了他们的技能。VC 尤其如此：「我们不再投消费互联网、移动应用、SaaS 这类公司了，一批专家的专长就此失效。如果他们不成为另一件事的世界级，那就是个问题。」营销也一样：没人会给 Andreessen Horowitz 写软文了，所以要自己去做渠道、做播客网络。他说这类改变是他最不享受的部分，但必须做。
他还讲了两种看错技术的方式。一种是外推：3D 打印被当成未来，可它不跟摩尔定律——算力变强不会让它变好，难的是材料科学。另一种是只看现在：AI 会幻觉，人们说这不行；2007 年的 iPhone 被评「是一台烂手机、比普通电脑差得多、键盘远不如黑莓」，但它把相机和 GPS 放进了你的口袋。「你只需要一个突破性的点，不必样样更好——Uber 到现在也建不在 PC 上。」
14 最后的话：你赌的是你自己（39:33）
本的收尾是给 Speedrun 第一年项目的：恭喜你赌了你自己，接下来你的工作就是让这个赌注兑现。怀疑一定会来，别管它；最糟的怀疑不是别人加给你的，是你自己加给自己的。他 22 岁的扎克伯格身上也见过同样的怀疑。「不是你怎么想，是你怎么做。」最后一句是这一期的标题级判断：「如果你的肠子在翻滚，说明你起码在试。」
二、口径与核对
官方可查（本期的事实骨架）。 本·霍洛维茨是 a16z 联合创始人兼普通合伙人，2009 年与马克·安德森创办；此前创办 LoudCloud 并任 CEO，公司改名 Opsware，2007 年以 16 亿美元卖给惠普；他写过《The Hard Thing About Hard Things》与《What You Do Is Who You Are》，两本都是纽约时报畅销书；UCLA 计算机硕士、哥伦比亚大学计算机学士。2 安德鲁·陈是 a16z 普通合伙人，主管 Speedrun；此前负责 Uber 的乘客增长团队；著有《The Cold Start Problem》。3 Instagram 于 2012 年 4 月被 Facebook 以约 10 亿美元现金加股票收购，当时团队 13 人。4
一处年份修正。 本在节目里说凯恩斯那篇预测「每周 15 小时」的文章写于 1934 或 1935 年；实际是 1930 年的《Economic Possibilities for our Grandchildren》。5 卡上只写「凯恩斯写过一篇后来错得离谱的文章」，把年份放在这里。
只有节目里说过、没有第三方核实的说法。 网景 1996 年 90% 的浏览器份额与 5,500 万用户、其中一半在拨号、一个应用最多触达约 3,000 万人；Cursor「是不是有 14 个模型」是他的现场估计；「我们不再投消费互联网、移动应用、SaaS」是他对自家机构的描述，不是 a16z 的官方口径；LoudCloud 上市时的 200 万美元滚动收入、从 200 万到 7,500 万的预测、以及「另一个选项是破产」；「招 A 级选手」这条建议他听过 27 次；「那一年很多公司因为没去上市而破产」。这些在卡上都按他的原话处理，没有当作事实数字使用。
没有官方章节，分段按对话实际走向切。 这一期官方 RSS 与单集页都没有章节表，官方 YouTube 频道在节目上线时也还没发同名视频。所以下面十四节的时间点，是按节目实际走向切的，不是官方章节。整集音频也没有说话人标签，译文里的「本」「安德鲁」「旁白」按内容判定：安德鲁负责提问、讲自己访问 LoudCloud 的旧事；本负责其余全部回答与故事。
官方剪辑的两处缺口。 一，观众提问环节被切掉大半：27:00 安德鲁说「我们大概还有 25 分钟做观众提问」，紧接着就是本回答 AI 影视的问题，中间的提问没有留下。二，结尾本说「好，那你呢，丹？」之后直接进入片尾，最后一位观众的问答也在这里断掉。译文按现有音频逐句翻完，没有补写不存在的部分。
三、逐句全文翻译
第一节 片头（00:00）
本：「你不是一个伟大的创业者，除非你觉得除了开公司，你别无选择。」
本：「你没法用一样好的产品把对手打掉，你需要明显更好的东西。」
本：「我们上市的时候，滚动收入是 200 万美元。从 200 万做到 7,500 万，那是当时的预测。这显然是个坏主意。」
本：「怀疑一定会在，别管它。最糟的怀疑不是别人加给你的，是你自己加给自己的。」
本：「如果你的肠子没有在翻滚，那你根本还没在试。」
旁白：AI 也许让开一家公司变得容易得多，但它没有让当一个创始人变得更容易。这一期，安德鲁·陈与 a16z 联合创始人本·霍洛维茨坐下来聊：AI 改变了什么，又没改变什么。他们谈到，为什么 AI 公司能比过去几波技术更快地触达巨大的用户群；十亿美元级别的生意能不能用很小的团队做出来；以及当每个人都能拿到差不多的模型时，到底是什么构成了护城河。但他们也谈到了公司建设中技术无法自动化的那部分：在不知道自己是否正确的时候做艰难的决定、在不确定中维持信心，以及在怀疑不可避免地出现时继续押注自己。
第二节 你为什么没有退休（01:12）
安德鲁：我不知道你还记不记得，很多很多年前我第一次见你的时候，我去 LoudCloud（后来是 Opsware）的办公室找你。每一间会议室都以嘻哈歌手命名。我记得，我当时想：好，这是个独特的人，独特的文化。我还记得我问你，既然你马上要把公司卖给惠普了，接下来打算做什么；我记得你告诉我，你打算退休——你就是这么说的，我累了。有意思的是，本做的恰恰相反，字面意义上的相反。所以我的第一个问题是：发生了什么？你决定不退休，你决定做相反的事，这是怎么来的？
本：你知道，生活很大一部分就是把自己的想法弄出来。所以，我有了一个想法。我觉得这就是创业者的样子：你有一个想法，你相信它，你想把它弄出来。作为创业者，我就是这样的人，那就是我要做的事，到那个点上我没有选择。所以，你不是一个伟大的创业者，除非你觉得除了开公司你别无选择——否则你反正也会退出。
第三节 AI 与互联网、移动、云（02:27）
安德鲁：先放下这个。你见过互联网的很多阶段：桌面软件、然后是网页、然后是移动和云，现在又是 AI。AI 有什么独特的、特别的地方，让它也许和过去那些相似，或者就是不一样？
本：和互联网早期非常像的一点是：互联网刚出现的时候，每天你上网看，都会有某个非常新的、很棒的东西在发生。AI 现在肯定是这样。这一点很像。我觉得除此之外，别的都不太一样。因为 AI……如果你看计算的历史、这个行业的历史，它一直是网络和计算机。我们有过微波、集成电路、主机和 SNA、PC 和局域网、智能手机和互联网。它们在技术上很不同，普及曲线也很不同，但它们确实互相增强。而我认为在这个时代，AI 很清楚地就是新的计算机——一台概率性的计算机，而过去我们有的是确定性的计算机。
本：所以从这个角度，它和互联网很不一样，互联网是一个网络，而网络有它自己的普及曲线：它可能在炒作周期上很早就冲得很高，因为网络上还没有足够多的人。你能看到它要去哪儿，但在它到那儿之前，它就是没到。特别是互联网：如果你回到那场把电信也一起拖垮的互联网大崩盘，当时的情况是，每个投资人都说，哦，这是有史以来最大的事，我要把钱全投进去。可事实是，1996 年网景有 90% 的浏览器份额，我们有 5,500 万用户。整个互联网就那么大。而且其中一半人还在用拨号，所以你可以去做一个互联网应用，但那会花很多钱，因为你得用 Sun 的服务器、EMC 的存储，诸如此类。你大概能触达 3,000 万人左右。祝你好运，那不算一门真的生意。所以整件事在重建之前先塌了一次，但它最终会到那儿。
本：而 AI 不一样：当它能用的时候，几乎是瞬间，你就能到达一个巨大的用户数。我们见过一些公司，比我们见过的任何公司都长得快，因为你不需要更多人在网络上——这不是一个问题。互联网已经在了，所有人都在上面，你只要把你的东西放上去，他们就能到。
第四节 代码、规模与需求（05:18）
安德鲁：我觉得行业里所有人都被震到的一点是，LLM 写代码写得有多好。各种各样的变体。你同意吗？你觉得这会带来什么风险？你觉得这是一个持久的趋势，还是说最终你还是得把生意做大？
本：嗯，我们会看到。有意思的是，我记得雷·库兹韦尔预测过，每个人都会成为单人创业者，也许真能到那一步。我会说，Instagram 是 13 个人，卖了 10 亿美元。但 Meta 有荒唐数量的员工。如果 Instagram 没有被 Meta 收购，它会不会也需要那么多员工？大概会。所以我认为，你可以用很少的人拿到巨大的用户量和很多钱，这一点是肯定的。然后问题是：你能不能守住，还是会被一个做更多事的人拿走。
本：我倾向于认为，从历史上看，人总是想要更多。人们想要的东西的标准一直在往上走。凯恩斯有一篇很有名、或者说是他最糟的论文，我记得写于 1934 或 1935 年，大意是：一旦人的需求被满足了——有了住、有了吃、有了穿——人们每周大概工作不超过 15 小时就够了。现在看，这错得可笑。因为紧接着所有人都需要一辆车，然后家里每个人都需要车；所有人都需要电视，然后房子里每个房间都需要电视；现在每个人都需要智能手机，每个人都需要空调——而这些在他写那篇东西的时候都还不存在。所以现在大家工作得……我确定在座没人一周只工作 15 小时。我觉得人的需求几乎会无限扩张。为了满足这个需求，有时候你只能把公司做大，但我们走着看。
第五节 应用会不会消失（08:19）
安德鲁：如果软件变得非常容易做，你就会有一种「快时尚 SaaS」，总是有复制品、总是被克隆。另一种被预测的版本是那种定制软件：也许每个人用的都是稍微不同的软件，它在运行时被生成出来，是为你个人定制的。这都很科幻，但也许我们会走到那儿。
本：人就是这样，很有意思，因为即使在时尚里，我们确实有快时尚。我看着很多人穿着差不多的东西。
本：所以，我不是说那种定制会完全消失。软件这边另一个问题是：有多少东西还会是我们今天理解的软件，有多少只是——好，我们换个方式用 AI，它甚至不会是一个应用。你直接让 AI 去做。所以这有点待定。但我认为，应用这个范式，也许是最会褪色的那个东西：你组织好你的数据，然后你有 agent，你让它们对着这些数据做事。商业应用是这样运作的，个人应用也是这样。
第六节 护城河（09:06）
安德鲁：你怎么看护城河，尤其对 AI 应用？有一种说法是，现在很多产品其实没有多少网络效应，也许它们只是 GPT 套壳，各种批评都有。那在你看来，创始人应该建立的那种持久优势是什么？
本：「GPT 套壳」这个说法一直有点蠢——不是说做那样一个产品蠢，是这么叫它蠢。我的意思是，如果你跟我一样老，你会记得关系数据库出来的时候。关系数据库，对吧，你有了一种声明式语言，你只要告诉数据库要做什么，然后它就做了。那你为什么还需要 SAP，或者当年的 Siebel、Salesforce 什么的？那太荒唐了，那里什么都没有，它就是个 RDBMS 壳。但当然，后来证明这是错的。而当我今天看那些建在 LLM 上的应用时，它们自己就有很多模型。
本：你知道，Cursor 现在是不是有 14 个模型了？在基础模型之上，还有相当复杂的模型。所以我不认为他们说得对。我认为那些模型和应用都相当复杂。而那些模型拥有大量数据，也理解——如果你整天在跟非常高端的一批程序员讨论怎么设计他们的程序，那是大量进入你系统、进入你模型的信息，别人没有。所以我认为那会成为差异化的一部分。然后是那句「占有即九成法律」，在软件上竞争也一样。如果你拿到了这个客户——ChatGPT 现在比 Grok 好多少？如果你从零开始比较，差距是边际的，不是什么巨大的差异，它也还不是网络效应。你只是习惯了用它。它的界面也不复杂，你就是跟它说话。但要换掉它，得有非常好的理由，只不过如果你在用这个，你很可能就继续用这个。要把你从那儿挪走，你需要一个明显更好的东西。你不能用一样好、或者稍微好一点的产品去抢走对手的市场，得是 10 倍好的产品。我觉得这大概是最明显、最重要的一件事。当然，在 AI 里，如果你拿下了市场，你确实会得到更多关于你那类用户的数据。
安德鲁：是啊。看起来市场会自然地分阶段演进。我们现在有点像在这个圈地阶段，最重要的功能就是「它能用」；然后我们会走到独特的 UX 创新，再到协作网络效应这些。
本：你知道，当你有一台新的计算机，它能解决以前谁都解决不了的问题，那已经很有意思了，不管有没有网络效应。我认为在网络时代，也就是互联网时代，网络效应这个东西对很多事变得超级强大，它大概还会再强大起来。但现在，另外一个有意思的地方是，随着加密起来——加密大概就是 AI 的钱网络。一个 agent 怎么付钱给另一个 agent，怎么拿到钱？因为事实证明，AI 是不被允许申请信用卡的。那这件事怎么运作？所以，那会不会变成一个加密网络，然后你从价值交换里获得网络效应？这类东西我觉得会开始出现。
第七节 创始人换了一代人（12:56）
安德鲁：还有别的类似的想法。说到阶段，我觉得很有意思的是创始人的背景变化这么大。因为在那个年代过来的人都知道，网页刚出来的时候，是真的有斯坦福博士在做 Yahoo，做一个链接目录。因为你要自己写 Web 服务器，自己写基础设施，整套东西。
本：对，那时候没有这种东西。那时候没有应用服务器，没有负载均衡。要把软件扩到那个规模非常难。而且从来没有人建过——最大的软件，它的用户量大概就是 IBM 有多少员工。
安德鲁：所以没人会想，好，我要建一个五亿人用的东西。那不是一件事。对。然后花了大约十年才走到 LAMP 栈，才有非计算机专业出身的程序员。再后来是 Airbnb，那种设计主导、体验主导的人在做最有意思的应用。所以你大概可以说，所有这些 AI 应用会走一条类似的轨迹：现在是一大堆博士和计算机人才，然后也许过几年——很明显，现在主流开发者已经能用以前五年前不成立的方式去做 AI 应用了。
本：对。而且什么时候会平台化，是个大问题。现在语言模型本身已经平台化了不少；而强化学习这一侧还在 scaling，所以代码进步得很快，但普通的聊天机器人并没有那么不同。我们还会看到多少次 AI 突破？而每一次突破都是一次架构变化，它会把整个应用层、整个基础设施层都改写。这些平台期什么时候来、这些突破什么时候发生，机会就是这样排布的。
第八节 VC 会怎么变（14:57）
安德鲁：你可以说，随着技术格局变化，社交媒体、播客这一整套东西，确实改变了 VC 这个行业；格局和你触达创业者的方式，是交织在一起的。那么在接下来的这个阶段——AI、也许还有小团队能建大公司这件事——你觉得这会怎么影响风险投资作为一个资产类别，或者整个 VC 行业？
本：有意思的是，VC 这个行业从 1970 年到 2008、2009 年基本是一样的。我们是 2009 年开始的。VC 被建立起来的方式，本来就有点是为了不改变，事情就是这么滚过来的。互联网让公司变容易建，那是第一次大的变化：如果你在说建微系统或者 Tandem 那种计算机，你还没卖出第一个产品，就得先建制造、建专业服务，还得有一支直销队伍。那是一家相当复杂的公司。然后快进到 Twitter：五个人、几台笔记本、加上 AWS。非常不一样。然后 AI 是这条线的下一步。
本：所以几乎可以肯定，它会再一次改变 VC 的格局。过去每一注都很贵，很难做，也很可能失败。后来至少对有希望的公司来说，命中率上去了，这是个大变化。然后，VC 的一大价值在于：你有 A 公司和 B 公司，它们有一模一样的想法、都有非常好的团队，谁赢？结果是，作为创业者，你是在一个复杂的适应系统、一个路径依赖的系统里穿行，所以谁拿到更多动量，谁就赢。所以 VC 的一个大作用，就是帮你拿到那个动量。哦，我从最好的 VC 那里融到了钱，所以聪明的工程师会来我这儿，而不是他们那儿；于是我有更好的工程师、更好的产品，然后我拿到更多客户，然后我更快融到下一轮，然后就一路走。这就是你赢的方式。
本：如果公司数量多得多，或者它们不需要那么多钱，那会是有意思的变化。但我觉得很多还是——VC 的很多功能仍然会是：你怎么给动量？你怎么帮他们建一家质量更高的公司？你怎么让这家公司对客户、对员工、对下一轮投资人更有吸引力？那部分是一样的，但我觉得功能集下面的所有东西都会不一样。
安德鲁：而且我们经常遇到那种非常赚钱、做得非常好的公司。
本：对。
安德鲁：但它们还是想跟 VC 合作，原因就是你刚说的那些。
本：对，因为你得赢。建成了，最棒的事情就是：你有一个让世界更好的好想法，你在做一件比自己更大的事，你在建一支团队、建一家公司。如果它成了，没什么比这更好，太棒了。但如果它没成，那是极高的痛苦，真的很难。你把你认识的最聪明的人都招来了，你出去融了钱，你妈妈也投了这家公司，她很生气。那真的很糟。所以任何能帮你在这件事上成功的东西，永远都会有吸引力。
第九节 种子轮怎么挑投资人（19:04）
安德鲁：这里大多数 Speedrun 公司十月要在旧金山面对 1,000 个投资人做 demo day，他们会跟一大堆天使、种子基金「相亲」。你对种子阶段怎么判断谁是最好的伙伴，有什么建议？
本：你永远缺的那件东西，是你不知道怎么干 CEO 这份工作。我们合作过的创始人里，没当过超大公司 CEO 的，都不知道怎么干。而事实证明，这是非常复杂的一套技能。因为你得选对人。有时候你要为某个岗位选人——比如我从没当过 CFO，我根本不知道那是什么。控制结构是什么？怎么跟华尔街说话？我怎么会知道这些？但你还是得招这个人，我一直把它比作：如果你不懂日语，却要招一个日语翻译。他们听起来都不错。
本：所以你有这个问题，然后每个人都有自己的职业野心，然后马克·扎克伯格在给你的员工开十亿美元。所以这是非常难的工作，而你不知道怎么做。很多时候，当我看到一个创始人在这个位置上失败，最后都归到一件事：信心崩了。你知道自己不知道在干什么，你知道这正在伤害公司，可你还是得做决定。要在你不知道自己在干什么、也不知道这个决定对不对的时候，仍然有那份信心去做，而不是犹豫。因为一犹豫，公司就会紧张，一切都会变慢，还会长出政治，因为人们会来填那个空。所以，你怎么把自己带到那个正确的信心水平，让你能按时做出高质量的决策？如果有一个投资人能帮你做到这件事，那是无价的。
本：所以这大概就是我会看的两件事：一个是真的能在招人和拿到下一轮上给你动量的人；另一个是你能跟他共事、而且你会觉得——这个人不只是懂，他还真的帮得上。因为顺便说，每个天使、每个 VC 都会给你建议，哪怕是那些从来没当过 CEO 的人，也在告诉别人怎么当 CEO，给他们一堆疯狂的想法，比如你现在就得把整个高管团队建起来。
安德鲁：这就像——你在说什么？
本：那是一家已经建好的公司。但他们对自己那些建议有极大的自信。我最喜欢的一条建议，是我听过大概 27 次的那种：他们说，关键在于，你要招 A 级选手。
本：我当时想，好吧。是啊，我的计划本来是招一群蠢货。所以现在我要招 A 级选手了。所以你看，这不是——外面那种算不上洞察的东西，多得很。
第十节 湾区与 a16z（22:11）
安德鲁：而且我真的觉得，这是湾区科技生态过去二十年的一大优势：它从很多 VC——尤其欧洲和其他地方——往往是金融背景的人，来自私募，然后决定我也来做点 VC。而湾区的一大优势是，你最终会跟很多做过运营商的人一起工作。整个行业也在往这个方向走。
本：往那个模式走，尽量找那些真的做过点什么的人。大部分。也不是，也不是——不是所有，也许不普遍。对，是这样。
安德鲁：而且是有层次的，这个游戏是有层次的。对你来说，a16z 是怎么变的、怎么演化的？最大的几个转折是什么？未来十年你最想在这家机构建什么？我知道十年很长。
本：我们开始的时候，想法很简单：我们觉得 VC 这个产品对投资人很好，但对创业者远不够好。那种模式是：好，你得到一个很聪明的人进董事会，差不多就这样。他们有人脉，但那是这个人的人脉。他们中很多人很懂产品，但产品建议的保质期真的只有头三个月，因为你在做最初的产品。过了这一段，你天天在做这件事，而一个人每月或者每季度来开一次董事会，你们之间的知识差太大了，那样很难得到好的建议。
本：我当时的想法是：好，作为一个试着建过公司、建过公司的创始人，我真正需要的是什么？我想，我需要的东西比那多得多。而最大的那件，我反复回到的，就是信心。所以，怎样才能让你觉得自己像个 CEO？我们做了很多事。比如，如果你能打给任何一位可能买你产品的高管——在 FedEx 或者花旗——你能做到吗？我们建了一整支团队，让这件事变得容易。比如，你怎么知道怎么招一个高管，流程是什么？我们建了团队来帮这件事。比如，我们怎么把你介绍给五个很棒的 CFO，让你能坐下来问：这个位置你会招什么人？为什么？面试的时候你怎么测？诸如此类，让你在这份工作上有技能。那是第一个想法。
本：后来随着我们深入，有一件事——马克在 2011 年写过，软件会吃掉世界。我们的推论是：好，如果那要发生，那么在此之前，VC 的想法是，某一年里会有 15 家公司能做到 1 亿美元收入，而整家机构的想法就是尽可能进到这 15 家里去。但我们想，如果软件要吃掉世界，那就不是 15 家，是 150 家。那你怎么把一家 VC 机构规模化，同时又不丢掉让它成为 VC 的东西——非常个人化，但又能放大？那就是垂直化的想法。我们想，我们能不能在基础设施、应用、加密、生物、游戏、国防与公共安全这些方向上，各建一家比原来的 Andreessen Horowitz 更好的机构？我会说，那是这家机构非常大的一个变化。
本：然后，我们现在遇到的情况是：公司作为私营公司已经变得非常大，它们需要的还有另一层东西。你怎么高效地国际化？我们能不能把你带进日本，帮你拿下头三单？你用我们的品牌，我们让你借力，这样你能赢。你怎么加渠道？因为往下走，你必须是多国、多渠道、多产品。这些你怎么做？作为一家机构，我们能做什么来支持这件事？我们在玩很多这类想法，还有别的，希望能让我们变得更好。
第十一节 现场提问：AI 是新媒介（27:00）
安德鲁：我觉得我们大概还有 25 分钟，可以做点观众提问。
本：好。我觉得我得出、而且比较确定的最大一件事是：AI 的视频、娱乐这些东西，是一种新媒介。先是戏剧，然后是电影，接下来会有 AI 电影。我认为它会像电影之于戏剧那样不同。电影工业刚开始的时候，他们只是把戏剧拍下来：固定机位，演一场戏，录下来，那就是当时的想法。然后它在接下来的几十年里明显变了。我认为这也会发生。一开始，你会只是用 AI 去生成某些场景、某些电影之类。但我认为接下来会发生的是，会有一整套新的创作者，用这个新媒介去做事情。
本：有意思的是，如果你放在社交媒体的语境里去想：社交媒体是一种叙事，而主角永远是你。这就筛掉了很多人——那些不太自在、或者不那么自恋的人，随你怎么说，不想在社交媒体上到处当主角的人。这是一个限制。有了 AI，你可以有不是你的角色，去讲故事。所以我会把它想成一种新的叙事媒介。所以，试图完全复制电影体验、电视体验，然后把它搬过来，是个错误。它一开始也许在播客这种形态上更有意思——你怎么把播客做得更花哨之类——但我不确定具体是什么。只有一件事我相当确定：这是一个新东西，不是同一个东西，不只是把旧东西自动生成出来。这是新东西。
第十二节 难的是把它做出来（29:40）
本：对我来说，很多时候都是这样：你能不能把注意力拉回到你能做的事情上？因为压垮你的是你做不到的事、所有的问题。当我想我作为 CEO 做过的决定，那些我最骄傲、本来会让我们付出最大代价的，其实不是难决定，只是难做。那是心理上的事。比如我们上市的时候：我们上市时的滚动 12 个月收入是 200 万美元。200 万美元的 IPO。从 200 万到 7,500 万，那是当时的预测。这显然是个坏主意。公司当时只有 18 个月，从创立算 18 个月，200 万美元滚动收入，我们就去上市了。另一个选择——我们几乎跟私募市场所有投资人都谈过了——是破产。那显然比上市更糟。所以，能做出这么一个糟糕的选择而不犹豫，直接说「好，我做了」，那才是那一手的魔法。
本：顺便说，我见过太多——我数不清有多少公司在那个时候破产，就是因为他们没去做那件事。所以很多情况是：去做你能做的那件事。它可能看起来糟透了，但你要相信自己的眼睛，你得去做，而且不犹豫。我看到人们真正出问题，就是在心理这一层。比如他们会想：天啊，我知道我们需要重构产品，但那会让融资变得很难，我们会完不成数字，我们会没有新功能，这个那个。但我知道如果不做，我们就完了。然后他们犹豫，然后他们就真的完了。
本：或者像一件很简单的事：我真的需要换掉销售负责人，但我不想谈那场话。所以我就往那边看。而所谓迎着问题上去——对，那会很糟，你会没有销售负责人，你可能会打飞这个季度，没人能怪只能怪你，等等等等。这些都是真的，但都没有把那个混蛋留在位子上那么糟。所以你得去做。所以我总是回到这件事：我能做的是什么，我最好现在就去做。这就是你穿过那些坏事的方式。最糟的是，你去想它所有的后果——那不重要。重要的是：这是我最好的选择吗？如果是，我就做。你知道，如果我去想上市之后会发生在我身上的所有事——顺便说，它们全都发生了——我大概会直接给自己一枪。那是一段很糟的时光。
本：当你是 CEO、是创始人的时候，你就是老板。所以你得把这一点记在心里。所以我确实认为，没有人会培训你当 CEO，这件事没有培训。实际上，我写那本书时之所以那样写，是因为它非常依赖具体情境。我花了很多篇幅写：这是我的处境。原因是，这样人们才能说：好，如果你在那儿，那你就这么做；而不是「当 CEO 的五个步骤」。没有五个步骤。
本：我认为你在导师身上要找的，不是指令，而是一个懂行、能跟你对话的人。当我跟 CEO 们谈的时候，我就是：好，你在想什么？你在忙什么？我们会聊到某件他们卡住的事，然后好处是我以前犯过所有这些错，所以我能说：好，当时是这么走的。举个例子，有个 CEO 跟我说：我需要你帮我想想这件事，我的 CTO 是个混蛋。我说，好——你可以想象很多顾问会怎么反应。我说：你不是在问我要不要开掉他，因为他是个好 CTO，对吧？我听到的全是他执行得比之前任何人都好。他说：对，对，我不会开掉他。我说：那你真正要问的是，我怎么跟他谈。他说：对。我说：因为你不想失去他，所以你不想说会把他惹毛的话；你不会开掉他，但你也不想他是个混蛋。那这件事怎么处理？我说：告诉我他混蛋在哪儿。他说：前几天他在跟财务部门一个年轻女性说话，把她弄哭了。我说：好，那确实有点混蛋。
第十三节 给建议，与技能过期（34:04）
本：我说，你看，我大概会这样谈：我让他坐下，我说，你是一个很棒的工程总监，非常出色，按时交付产品，等等。但作为 CTO，你的效率其实不高。到某个时候，我不得不招一个真正有效的 CTO，直到你能做到。我说的有效是指：你不能只跟自己的人有效地合作，你得跟其他职能合作，你得有效地协调整个公司，让技术这部分拿到它需要的东西。而如果你去开个会，把一个小同事弄哭，那你就永远拿不到她、或者她的老板、她老板的老板要给你的东西。那完全是没有效率的。所以，如果你想，我们可以帮你变得更有效；否则，总有一天那件事会发生。这就是那种对话。
本：我知道这很细，但你想要的就是能这样跟你谈话的人：你说，好，那是真的、有用的建议，我能用；而不是「不许当混蛋」这种规矩，或者他们在哈佛商学院听来的什么鬼话。这非常依赖情境。一切都是情境：你的公司、你的产品、你的人，他们怎么工作，你能不能到那儿。所以我想找的就是那些你能跟他们谈这些的人。他们可以是同辈，不必是像我这样的老人，也可以是只比你早一步的人。
本：是啊，现在一切都比我在建 LoudCloud 的时候容易太多了。把公司往前推，某些方面更难，因为你身边有很多人待了很久、做过很好的工作，也许曾经做得非常出色，但也许我们进入了一个新阶段，已经越过了他们的技能。VC 非常像这样：我们不再投消费互联网公司了，比如移动应用、SaaS 公司。这家机构里曾有一整类专家，而那个专长已经不相关了。所以如果他们不成为另一件事的世界级专家，那就是个问题。
本：我们最早做营销的整套方式——对大多数公司已经不太好用了，对我们肯定不行，因为我们太大了。没人会给 Andreessen Horowitz 写软文；鲁伯特·默多克可能都比我们更容易拿到一篇软文，就是这么回事。所以那行不通。那我们怎么做营销？那变成了一整套新技能：直接面向客户，建一个大规模的播客网络和存在感，等等。做这些改变、然后说「你做得很好，但现在我们得往这边走」，大概是我最不享受的部分。但你得做。
本：太多时候，人们看的是技术现在是什么，而不是它会变成什么。这很棘手，因为有时候你会外推出不该外推的东西。一个很大的例子是 3D 打印：所有人都说，天啊，这是未来，你能打印任何东西。但事实证明，3D 打印不跟摩尔定律。更多算力并没有让它更好。你得进入非常复杂的材料科学，而那不跟这条轨迹。所以实际上，3D 打印不会变得那么快、那么多。所以要在它们里面建一家会变得巨大的新公司，会难一些。
本：反过来看 AI：人们说，好，但它会在这个那个上幻觉。我们说，是啊，那不是多难处理的问题。而且有时候幻觉是好的。所以如果你能看出「这些看起来是问题的东西，其实不是问题」——或者像智能手机：这东西很好，但它是一台糟糕的手机。如果你看 2007 年对 iPhone 的评测，它就是一台糟糕的手机，它作为电脑比普通电脑差得多，键盘比黑莓差得多。你可以把它的缺点一条条列出来。但它口袋里有一个相机和一个 GPS。所以你现在也没法在 PC 上建 Uber，对吧？你只需要一个功能、一件事，能突破、能创造一个新未来。它只需要在一件事上不可思议地好，不必在每件事上都比上一个东西好。
本：所以很多时候，当我们想到创业者，我总说：我们不是在找没有缺点的人。每个创业者身上都有很糟糕的东西，包括你们所有人，包括我，都有某种可怕的东西。但问题不是这个。问题是：他们有没有一件事是世界级的？他们是不是在某件事上是世界上最好的？他们有没有一个别人没有的秘密？他们有没有什么真的特别的东西？所以你总是在找：什么是真正特别的？这份强度有多大？而不是：他是不是有什么毛病。我认为未来也很像这样：这份强度有多强？这项技术有多不同？哦，我们现在有了一台你能用英语跟它对话的计算机？那挺重要的。那是一样了不起的东西。
第十四节 最后的话：你赌的是你自己（39:33）
安德鲁：对这里第一年的项目，你有什么临别的话？
本：我只想说这个：恭喜你，因为你押注了你自己，这正是这一切的意义。你的工作就是让你的赌注兑现。你相信自己到愿意去做这件事。会有很多次你怀疑那个赌注、怀疑那份相信，但那什么都给不了你。别担心它，它什么都不是。你只要做你的事、继续走，把注意力放在你能做的事情上，别去担心。怀疑一定会在，别管它。最糟的怀疑不是别人加给你的，是你自己加给自己的。每个创业者都有。我花了很多时间跟 22 岁的马克·扎克伯格在一起，他对公司能不能成有过巨大的怀疑。所以那不是——每个人都有。不是你的感受，是你做了什么。所以就专注你做的事。你会害怕。如果你的肠子没有在翻滚，那你根本还没在试这件事。
本：别担心。好，那你呢，丹？
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References
- 1The a16z Show 本期单集页
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- 2a16z 官方作者页 · Ben Horowitz
a16z.com
- 3a16z 官方作者页 · Andrew Chen
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- 4纽约时报 DealBook：Facebook 以 10 亿美元收购 Instagram
dealbook.nytimes.com
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