a16z 合伙人:AI 正将 10 倍工程师“降级”为 2 倍!应用层已无技术护城河,未来在基础设施和业务深耕
我知道这对于你的问题来说,是一个更哲学的答案,但我认为它的出现是必要的,以便我们能进入解决问题的下一个层次。所以当市场在扩张时,不仅有我们谈到的品牌效应,市场本身也倾向于大量地分化,那些当初看起来只是子市场的东西,最后会成长为一个独立的、领先的市场。但可以肯定的是,我们当下的判断,很大程度上受到了这次发布的影响。但到了大概 2015 年左右,写点东西就变成了:你得下载 5000 万个包,要运行它,
责编 | 王启隆
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
投稿或寻求报道 | zhanghy@csdn.net
人工智的牌桌上,人声鼎沸,每个人都声称手握未来。但喧嚣之下,真正的牌局是如何进行的?这其中最关键的矛盾点在于:我们讨论 AI 时所用的概念,与驱动其发展的商业现实,常常是脱节的。
Andreessen Horowitz (a16z) 的合伙人 Martin Casado 在接下来这场对话中,亲手戳破了几个被吹得最大的泡沫。
往回看,历史总在重演。Casado 认为,当前 AI 大模型的竞争格局,不过是当年云计算大战的翻版。他断言:“寡头垄断正在降临,就像云服务一样。” 这意味着,少数巨头将凭借雄厚的资本和算力,定义整个市场,而“赢家通吃”的法则将再次上演。
那么,为什么看似亏本的 AI 应用,VC 们还抢着下注?这背后真实的动机,不是为了眼前的利润,而是为了未来的入口。Casado 一针见血地指出,理性的商业决策是 “牺牲利润来换取分销”。这就像在新大陆上“跑马圈地”,先占下地盘,未来的商业模式总会有的。这套打法,从互联网时代到今天,从未改变。
这场变革对我们普通人意味着什么?AI 会让普通开发者变成超级大神吗?Casado 的答案可能会让你意外:“我认为它们让 10 倍的工程师变成了 2 倍。” 生产力的提升,并没有直接转化为更快的产出,而是改变了工作的性质,让开发者从处理“平台的破事”中解放出来,回归创造的本质。
以下是这场对话的内容,由 CSDN 进行了精编整理。
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代码的未来:垄断还是寡头垄断?
主持人:我个人很不喜欢“您当初是如何进入风投行业的”这类开场白,所以咱们就直奔主题吧。
您怎么看今天 AI 领域的投资现状?是泡沫即将破裂的顶峰,还是一个激动人心的新纪元的开端?或者两者兼有?您如何判断?
Martin Casado:坦白说,我内心其实挺矛盾的。一方面,我感觉自己过去 20 年的投资直觉,现在有点失灵了。未来充满了巨大的不确定性。其中一个主要原因在于,这是有史以来第一次,软件开发和创造这件事本身,正在被彻底颠覆。所以,一方面我确实拿不准未来会怎样。
但另一方面,从历史经验来看,投资中真正的“原罪”只有一个,那就是零和思维。我们总是过度焦虑:
“这个业务有护城河吗?这个环节能盈利吗?价值能沉淀在这一层吗?”
可事实一再证明,这些担心几乎都是多余的。价值链的每一环都创造了价值,每个环节都诞生了赢家。那些我们当初觉得不靠谱的商业模式,最后都跑通了,变成了能赚钱的好公司。所以,我认为真正唯一的“罪”,是置身事外,不参与其中。
主持人:你刚才提到了“参与其中”。但回看 2021 年,当时所有人都在喊“一定要入场”。说实话,Martin,我真希望自己当时没“入场”。
所以你真的认为,在风投这行,“不下场”就是错的吗?
Martin Casado:我认为关键在于要追随业务基本面,而不是追随市场情绪。2021 年的情况恰恰是大家都在追随市场情绪,对吧?公开市场把公司估值推得极高,然后像 Tiger 这样的基金携巨资入场,大举押注。所以,追随市场和资本的流向,是个馊主意。
但现在的情况不同,我们看到了无论是用户增长还是营收增长,都堪称史上最快的公司。如此巨大的价值正在向这个新领域迁移,作为投资人,我们的决策就应该紧跟这一趋势。否则,我们还在这里做什么呢?
主持人:很多人都在讨论软件开发的颠覆。现在所谓的“氛围编程”(Vibe Coding)赛道上有很多新玩家,他们大多建立在 Anthropic 的技术之上,特别是 Claude 在代码生成方面正变得越来越主流。您怎么看待这些应用层公司如此依赖一个上游工具?这个工具未来很可能会反过来与他们竞争,甚至将他们“扫地出门”。
Martin Casado:关于代码的未来,有两种可能。
一是 Anthropic 一家独大,形成垄断。
二是出现寡头垄断,或者是一个由众多代码模型构成的更加多元化的市场。
这两种未来的走向截然不同,所以回答这个问题时,必须把两种情况都考虑到。
我得说,我们聊这个话题的时机,恰好在 Claude 4 这个重磅模型发布后不久。这些大模型的发布是一波一波的,带有很强的节点性,每当一个新模型出来,大家就会惊呼:“未来就是它了,一切都将改变。”
这就像当初 OpenAI 发布 GPT-4o 的时候,大家都在玩“吉卜力画风”,兴奋地以为“图像生成将永远改变”,但很快这股热潮就过去了。也许这次也一样,也许不会,谁知道呢?但可以肯定的是,我们当下的判断,很大程度上受到了这次发布的影响。所以,让我们分开看这两种情况。
先看第一种,即市场走向多元化。从历史上看,单一模型很难维持长久的领先优势,因为它们太容易被蒸馏(distill)了。你看,就在过去一周,我们又看到了像 Qwen 和 Kimi 这样的新模型发布,它们表现优异,已经有很多人开始喜欢并使用它们了。
在这样一个群雄并起、模型层出不穷的世界里——我永远不会把 Google 排除在外,他们的代码模型非常出色;还有传言说 GPT-5 的代码能力也将是顶级的——必然需要一个独立的应用层。然后,所有这些公司都会在应用层增加价值,比如为非技术人员、Python 开发者或专业程序员等不同群体提供服务,这将形成一个非常健康的生态。
再看另一种未来,假设 Anthropic 在代码模型上真的实现了垄断。那就会出现垄断下的常见情况:他们会划定自己的业务边界,决定哪些领域他们不碰,或者调整商业模式。比如,他们可能会说:“我们想占有应用层,但我们绝不会自己去做应用开发工具公司。” 这只是销售模式和团队不同。没人知道边界会画在哪里,但对于任何他们认为属于其核心射程的公司,他们都会施加巨大的压力,尽其所能地去抢占那部分利润或市场份额。
我只是觉得,在一个重磅模型刚刚发布的时间点来讨论这个,其实时机并不理想。因为就像我说的,模型发布是节点性的,我们总倾向于认为最新最强的那个会一统天下,但历史告诉我们,事情并非如此。
主持人:回到你的零和思维观点。那如果一定要你下个注,你认为哪种未来可能性更大?
Martin Casado:寡头垄断。我认为云服务的发展史就是最好的参照。模型背后的那些巨头公司,可以不计成本地补贴这些业务。想想 Google 的 Gemini,他们做这件事的商业逻辑,和一家独立公司是完全不同的。
你看看云计算是怎么发展的。还记得吗?AWS 当初占据了 70%-80% 的市场份额,没人觉得有谁能赶上。他们是绝对的市场开创者和领导者,其主导地位远超今天 Anthropic 的优势。但后来,微软和 Google 都意识到:“这是一个我们必须拿下的巨大市场。” 他们基本上就是靠烧钱硬生生砸出了一条路,最终在云服务领域形成了寡头垄断的格局。
Gemini 1.5 Pro 是一个非常出色的模型。从性价比来看,在很多应用场景下,我认为它比 Anthropic 的更好。它是我目前默认使用的标准模型。
而且,永远不要低估 OpenAI。是他们拉开了这场盛宴的序幕。他们在代码模型上已经有一段时间没有大动作了,所以他们王者归来的那一天总会到来。
所以,综合考虑这些巨头玩家、他们背后的雄厚资本,以及模型可以被“蒸馏”这个技术事实,我猜测这个领域最终会走向寡头垄断。当然,这只是我的个人判断。
赢家出现,需要两到三代的时间
主持人:十年后,那些提供大模型的巨头,有多少是已经成立的公司?又有多少是尚未诞生的新秀?
Martin Casado:我认为最终我们会看到风格各异的模型,而且会有很多新品类涌现。比如,我们还没提到,像 Mistral 和 Imbue 这样的公司也在独立创业,构建自己的模型。这些都是由业内顶尖先驱组成的实力超群的团队。
我们才刚刚开始为科学研究领域开发模型。当你更多地涉足强化学习(RL)领域时,这些模型会变得非常有针对性,不再是“万金油”式的通用模型。所以,从技术角度看,这天然就会让模型市场走向碎片化。因此我会说,即便是语言、搜索和代码这些核心基础模型……我认为连代码模型都还处于非常、非常早期的阶段。
在过去的科技超级周期里,真正的赢家往往需要两到三代才能浮现。谷歌是第三代搜索产品,Facebook 是第三代社交网络,在它之前还有 Friendster 和 MySpace。所以我认为未来还会有很多变数。但我确实认为,Anthropic 和 OpenAI 在品牌塑造、保持独立性和抢占市场份额方面,都做得极为出色,所以我猜他们会继续是行业巨擘。
主持人:你们投资了其中任何一家吗?
Martin Casado:我们是 OpenAI 的投资人。
主持人:那我的问题是,你认为投资“模型”本身,对风投机构来说是一门好生意吗?考虑到高昂的股权激励和它带来的稀释,以及这类业务本身对资本的稀释效应,这个商业模式似乎很难讲得通。
Martin Casado:好的,如果说我学到了什么,那下面这一点,对所有读者来说,绝对是干货,听了不亏。那就是,看待 AI 不能一概而论,看待模型也不能一概而论。你谈论的是哪一类模型,它们的商业模式就完全不同。所以要回答这个问题,我们必须先分清你说的“模型”到底指什么。
比如,如果你看扩散模型(Diffusion Models),像 11 Labs、Midjourney、Black Forest Labs、Ideogram,这些都是非常好的生意,经济效益很棒。因为模型更小,而且这个生态没有被巨头用同样的方式进行补贴。对吧?谷歌会补贴语言、代码和视频模型,但不会去补贴语音合成。所以从投资人角度看,单看数据,这些显然是好投资。
但另一方面,前沿语言模型这个领域就复杂多了,因为有太多的补贴。有 Meta、谷歌,还有一大批中国玩家正在涌入。所以对局内的一部分人来说,这是个棘手的牌局。对于另一部分玩家,你会说:“很明显,这些是增长最快的公司,拥有巨大的价值,是非常有价值的实体。” 比如 Anthropic、OpenAI。但与此同时,即使在短短三年内,也已经有很多公司不得不提前出局。所以我认为这是一场高风险的游戏,赢家会赢得盆满钵满,但入场券非常昂贵,如果你没能成为领跑者之一,那些投入的资本就会血本无归。
主持人:我们每周和 Roelof Botha (红杉资本合伙人) 还有 Jason Lemkin (SaaStr 创始人) 有一档节目,Roelof 说得很好,他认为随着向 AI 的转型,每个投资人都主动接受了在投资中承担更高风险的意愿。您同意这个说法吗?
Martin Casado:我认为这是游戏本身的性质决定的。这些公司的创建是资本密集型的,他们需要从某个地方获得资本。同时,他们也是我们见过增长最快的公司。所以,对于最终的赢家而言,高风险是合理的。
因此,我认为并不是投资人乐意承担更高风险。我们当然乐见其成,能用低风险换高回报,谁不乐意呢?但现实是,这个体系的本质和我们正在玩的游戏,要求我们必须这么做。
这就是整件事的吊诡之处,点明这一点很重要。一方面,你确实看到了这些增长极快的好生意,而零和思维也一再被证明是错的。
英伟达的价值在持续增长;那些云服务商,曾几何时人人都觉得他们没有护城河,但他们的价值也在持续增长;模型公司,我不知道多少投资人曾看衰过模型,这个问题已经争论了三年,但它们的价值同样在持续增长。价值链的每一层都在不断增值。
所以一方面你会觉得,一切都欣欣向荣,你应该投资每个环节的领头羊。但另一方面,我们也看到了大量的淘汰,尤其是对于非头部玩家而言。所以这几乎是一种两极分化的矛盾局面:你必须下场,但风险极高。而如果你不下场,你就会错过近 20 年来最迅猛的一波价值增长浪潮。
当市场在扩张,行业领头羊通过品牌认知度就能赢
主持人:你认为价值会集中在一两个跨市场的巨头身上,还是每个细分市场都会有自己的霸主?比如语音领域的 11 Labs,代码领域的 Replit 和 Cursor,模型领域的 OpenAI 和 Anthropic……
Martin Casado:这是个非常好的问题,非常好。我的一个核心观点是——当然,现在下结论还为时过早,也许一个月后我说的这些就被证明是错的,但我们内部确实经常讨论这个问题——我坚持认为,这些市场极其庞大,并且增长得如此之快,以至于我们实际上看到了“品牌效应”的回归。这是自互联网时代以来我们从未见过的。
我说的品牌效应是指,一旦你成为家喻户晓的品牌,你就能自然而然地获取用户。因为它不需要大量的市场教育,也不需要在细分领域进行复杂的竞争定位。对于很多模型来说,这个比那个更好吗?也许吧,但它们其实很接近。可人们知道 ChatGPT,它是一个家喻户晓的名字,连我妈妈都知道 ChatGPT。
我们来谈谈 Midjourney。它是第一个在质量上达到引爆点的。它没有拿任何机构投资,但它至今仍是市场领导者,尽管有无数竞争者涌入,它依然活得很好。
所以我确实认为,在一个高速扩张的巨大市场里,领头羊能够建立起品牌的垄断和护城河,并维持相当长一段时间,直到市场增速放缓。这是完全合理的。总的来说,我发现市场就是这样发展的。市场会先扩张然后收缩,对吧?想想云计算,它曾是个新鲜事物,然后变得无比庞大,之后增速自然放缓。当增速放缓时,你就会看到整合,竞争的动态也会随之改变。我们现在显然处于一个巨大的市场扩张阶段。在这种情况下,领头羊仅凭品牌认知度,就能持续拥有分销优势。
主持人:这种情况什么时候会减弱?品牌和品牌认知度的重要性何时会下降,让位给产品质量本身?
Martin Casado:我认为一旦市场增长放缓就会。
主持人:这是真实的市场增长,还是仅仅是消费者的好奇心驱动的?这种扩张是真实的,还是暂时的?
Martin Casado:我认为市场扩张本身就带来了这种动态。你不会用各种竞争信息去轰炸用户,对吧?市场扩张的逻辑是,市场的边界在不断扩大,而率先触达这些新用户的,就是那些家喻户晓的品牌,所以它们就赢了。 认为这是扩张的自然产物。一旦扩张放缓,市场边界变得饱和,因为新用户增长没那么快了,他们就会听到更多关于产品选择的教育性信息,开始做出更理性的决策。那时,关于该用哪个、不该用哪个的讨论才会变得有意义。
当然,Anthropic 肯定也想拥有和 ChatGPT 一样的品牌知名度,成为一个家喻户晓的名字。但你怎么触达那些新用户呢?如果市场增长那么快,从操作层面就很难做到。所以唯一的办法就是通过品牌认知度,通过口碑传播,比如在每个播客上,在朋友之间等等。所以我确实认为我们正在见证品牌效应的回归,就像我们在互联网早期看到的那样。品牌领导者往往会占据 80% 的市场,在一段时间内呈现出赢家通吃的帕累托分布。然后随着时间推移,市场放缓,竞争才会基于产品差异化而趋于平衡。
主持人:在今天的投资中,你如何将这一点融入您的决策?
Martin Casado:你只能努力去投每个赛道的领导者。而且说实话,为领导者付出溢价是值得的。
我是这么看的,我问自己两个问题。
第一,在它专注的领域,它是不是领导者?如果是,那绝对值得花高价。
第二,故事的另一面是,在一个竞争激烈的领域,几乎每个玩家最终都找到了自己的细分市场。
我们以 OpenAI 为例。OpenAI 是最早做代码的,对吧?通过 GitHub Copilot。据我所知,他们提供了模型权重,但他们最终失去了那个市场。他们最早做图像,用的是 DALL-E,他们也失去了那个市场。他们最早做视频,用的是 Sora,据我所知他们也正在失去那个市场。
然而,他们至今仍然是、并且未来也将会是语言领域绝对的霸主。
可以说,这对他们来说是正确的选择,因为语言是迄今为止最大的市场。所以 OpenAI 的行为是完全理性的,他们抓住了最大的市场。
但这给了 Midjourney 或 BFL 机会去占领图像市场。谷歌似乎用 Veo 抓住了视频市场。在代码层面,Anthropic 则把它变成了一个很棒的业务。所以当市场在扩张时,不仅有我们谈到的品牌效应,市场本身也倾向于大量地分化,那些当初看起来只是子市场的东西,最后会成长为一个独立的、领先的市场。
在图像领域你也能看到这一点,现在有一批能独立存活的图像公司,他们各自专注于不同的细分需求。比如 Ideogram 非常适合设计师和专业设计社区。BFL (Black Forest Labs) 更多是为开源社区和开发者服务的。而 Midjourney 则更偏向奇幻风格,也服务于专业设计师,但它提供的是一种非常有风格、有态度的视角。所有这些都是能独立活下来的公司。所以我认为,在看到整合之前,我们会先经历一段相当长时间的碎片化。
主持人:很多人看衰我们讨论的这些公司,主要是因为它们的利润率。它们似乎只是给大模型导流的“二道贩子”。你认为这种情况会随着时间改变吗?这和所有伟大企业的成长路径都一样吗?比如 Uber 开始时利润率很差,现在就好多了。这是同样的情况吗?
Martin Casado:我只是不认为这是它们商业模式的天然缺陷。这当然也不是我的经验。
问题永远是这样:如果你是一个创始人,你能拿到相对便宜的私募资本,而现在又是抢占市场的关键时刻,你可以在利润和分销之间做一个权衡,你会怎么选?逻辑在于,你今天获取的这个增量用户,你可以在未来永远地从他身上赚钱。而如果你在抢占市场时没能获取这个用户,你可能就再也得不到他了。
理性的商业决策就是牺牲利润来换取分销。 是科技市场一直以来最理性的做法,我们一直都看到这种情况。
互联网早期甚至都无法商业化,对吧?我们这次至少还能收费。别说盈亏平衡或负利润率了,当时是巨额亏损,因为我们连商业模式都没有,直到广告出现。所以,AI 领域现在发生的,和过去没什么不同。
我确实认为有一个问题需要回答,那就是,如果你想提高利润率,你该怎么做?那你要么必须建立一个传统的护城河,比如双边市场、品牌效应、对长尾需求的整合和领域理解。例如,假设你的那家医疗保健公司,如果他们真的攻克了欧洲市场,并且深刻理解了所有的法规,Anthropic 是不会花时间去做这些事的,所以你在这方面显然就有了定价权。
或者,你必须做出真正的技术差异化。我们正在学到的一件事是,在模型规模化的这个阶段,很多提升性能的方法并不具备普适性。如果我想在代码方面做得更好,我可能在其他方面就没那么好了。这就为应用开发者提供了大量的空间,让他们可以构建自己的模型,去服务那些大模型不太擅长的特定领域。
所以我的感觉是——我不想过多地谈论我的投资组合,因为这比较敏感——但根据我的经验,大多数这些盈亏平衡的公司,都是董事会有意识的选择,是优先考虑了分销,而不是因为它们在系统层面被迫如此。
创造技术的人,也在说它很危险
主持人:我对你如何看待 AI 安全和围绕模型的监管很感兴趣。Vinod Khosla(硅谷著名投资人)说我们必须把这项技术严格封锁起来,否则就像核机密泄露一样危险。然后 Marc Andreessen(a16z 创始人)出来说,去他的,不可能。你对这个领域未来的安全问题有什么看法?
Martin Casado:风投们竟然开始反对开源,这真是太疯狂了,对吧?Founders Fund 也投资了开源。对我来说,当那些本该支持创新、学术自由的经济部门,也开始认为公开透明的创新与安全是对立的时候,这简直是疯了。我知道您问的不是这个,但我只想指出我们正处在一个非常奇怪的时期,但好在似乎我们正在走出这个时期。
让我稍微做一个类比。我是如何看待安全问题的?在互联网兴起的时候,我非常接近安全领域。我在情报界工作过,在劳伦斯利弗莫尔国家实验室工作过。我读博士时,大概一半的工作都和安全有关,我还教过一门网络安全政策课。互联网时代的情况是,你有一些非常具体的例子,比如新型攻击,它们能影响整个国家,让关键基础设施瘫痪,还有像莫里斯蠕虫这样的事件。你有这些重大的先例,这引发了关于如何处理这些问题的广泛讨论。
当时这个问题非常重要,以至于在国家层面上,我们开始思考必须改变战略。我们当时处于冷战时期“互相保证毁灭”的思维模式下,我们必须将其转变为“防御不对称”的概念,这意味着我们越依赖这些新技术,我们就越脆弱,对吧?当然,还有整个恐怖主义和信息战的问题。所以,影响是实实在在的,你有大量证据,可以非常清晰地阐述威胁。
但如果你看看今天的 AI,对于任何计算机系统,你都会有安全考虑。我们有三四十年来非常扎实的讨论基础,可以借鉴和使用。而我不明白的是,我们怎么就突然认定这些不是计算机系统,它们不遵循同样的规律,我们必须抛弃我们学到的一切,重新审视这个话题,即便我们甚至没有同等级别的证据。
至今没有人能就 AI 的不对称威胁或需要改变国家战略提出强有力的论点。如果他们可以,那我们就来讨论。我还没看到那种颠覆性的新攻击。它肯定会来,但我们还没看到。所以我只是觉得,目前围绕这个话题的讨论,既脱离了现实,也罔顾了历史先例。我们绝对应该认真对待这些事情,但我们应该借鉴过去的经验和方法。
最后我想说,这次最大的不同在于,在过去,创造技术的人是技术的拥护者,而那些销售安全解决方案的人才是恐惧的散布者。比如创造了互联网的人,他说这对每个人都是安全的、伟大的。然后会有一个人创造了防火墙,他会说:“互联网很危险,你隔壁的每个反社会者都可能攻击你……”
所以现在有两种声音,但来自两个不同的、基于各自利益的个体。这次有趣的是,这两种声音都来自创造这个东西的人,同时也在说:“这个东西非常危险。” 我不记得上一次我们遇到类似的情况是什么时候了,但这创造了一种让所有人都非常困惑的局面。
主持人:我们现在显然看到了一种回归闭源、远离开源的趋势。你怎么看?
Martin Casado:关于开源的官方论调已经改变了。 我们刚刚有了美国的 AI 政策和建议法案,它完全支持开源。所以,我认为在话语层面,对开源的支持比以往任何时候都多。
但在生态系统层面,我确实认为我们很可能会看到更少的开源。当然,OpenAI 说他们会开源,如果他们真的这么做,那会很棒,我认为那会非常积极。
主持人:他们真会开源吗?
Martin Casado:我不知道,我希望如此。那会是一个非常理性的举动。
你知道,我们说“开源”,但当涉及到 AI 时,这其实是一个用词不当。即使是开源 AI 的标准模式也是,你开源较小的模型,但保留能力更强的模型为闭源。 这是一种获得分销和品牌认知度的方式,但你实际上并没有侵蚀你的核心业务。这作为一种商业模式已经被证明非常成功了。
而且,与真正的软件开源不同,仅仅因为你发布了你的模型,并不意味着别人可以复制它。要复制它,你必须重新创建数据管道和训练管道。所以,我理解那种花了数亿甚至数十亿美元训练一个东西,然后把它全部免费送出去的担忧。但我觉得商业理由是存在的,而行为总是会跟随商业逻辑。我们会继续看到开源成为生态系统的重要组成部分。而且要记住,从历史上看,开源只占整个软件市场价值的 20% 左右。我认为在 AI 领域,这个比例会长远地高得多。所以从某种程度上说,我们做得比历史上软件领域要好。
编程又变得有趣了,AI 几乎把编码带回了原点
主持人:你曾经相信 AI 领域的什么事,但现在不再相信了?我们谈了很多方面,我的心态在很多方面都改变了。
Martin Casado:对我来说,我一直都看走眼的一件事,就是这些代码模型发展的速度有多快。这可能只是我的沉没成本谬误。我的一生都是一个书呆子程序员(Nerd),我从 90 年代就开始编程,那是我的乐土。我从没想过它们会发展到现在的水平。
我现在大部分晚上还在写代码,你知道,这就像别人看情景喜剧,我就是随便玩玩……但我现在已经到了一个地步,我真的无法想象没有它们该怎么工作。而我过去 30 年都是在没有它们的情况下工作的。那种把所有我不想学的杂活都外包出去的能力,简直太棒了。
你知道,让我远离编码一段时间的原因是,我会偶尔涉足,然后又放弃,因为你必须学习所有这些稀奇古怪的框架。而且这些知识都不是基础性的,只是某个随机的开发者想出了一个奇怪的方法来做某件事,你就得去学他那些糟糕的设计决策,才能把事情做完。这毫无意义,感觉就像你在浪费脑力去消化别人做的糟糕决定。
过去编程就是这样。让我说得更具体一点。在 90 年代末,编程是这样的:你下载你的 IDE,你坐在电脑前,你编程,它变成一个二进制文件,然后你运行那个二进制文件。你可以通过坐下来写代码完成很多事情。
但到了大概 2015 年左右,写点东西就变成了:你得下载 5000 万个包,要运行它,你得跑一个该死的开发服务器,要让别人用,你得学怎么托管它,然后就是一大堆库,处理各种不兼容问题。所以你 90% 的时间都跟代码无关,你 90% 的时间都在处理那些环境、平台的破事。
现在好的地方是,你可以只专注于你的代码。现在,我用 Cursor,我让 AI 告诉我怎么托管东西,用什么包,然后我只专注于我想要的逻辑。这几乎把编码带回了它的原点。
你可以在整个行业看到这一点。我认识很多非常强的开发者,他们开发了很长时间,现在要么在经营公司,要么在做别的事情,但他们现在都晚上又开始编程了,因为编程又变得有趣了。
所以我知道你问的是让我最惊讶的事情,但我真的认为这些代码模型能做到的事情堪称奇迹,它们增加了真正的价值。
主持人:你认为它们是让 1 倍的工程师变成 10 倍,还是让 10 倍的工程师变成 100 倍?
Martin Casado:(很多人会说)让 10 倍的工程师变成 100 倍。但我不认为情况是那样。
我认为它们让 10 倍的工程师变成了 2 倍。我合作的每个公司都在用 Cursor。但实际上,这真的加快了产品发布的节奏吗?我觉得没那么多。
主持人:那什么改变了呢?如果开发效率在提高,但产品发布节奏没变,那么是产品质量在提高吗?
Martin Casado:因为困难的事情仍然非常困难。比如,我们谈谈创建一个模型。要创建一个新的前沿模型,我得收集数据,运行管道,坐在我的 Jupyter Notebook 前,看损失曲线,然后重新运行。这需要大量的实验。
没有代码模型能为你做这些。但是,如果我想创建测试用例、测试套件、做可视化、写文档,它在这方面就做得非常好。所以我认为,从长远来看,拥有更健壮、可维护、bug 更少的代码库,其影响可能和提高功能开发速度同样重要。
我是个搞基础设施的人,这可能和应用开发不同。我一直认为应用根本没什么技术含量。每次我看垂直 SaaS,我都会想,我为什么要在乎技术团队?这不就是增删改查(CRUD)吗?它们都做同样的事情,都长得像个网页应用。谁在乎技术呢?技术很简单,重要的是市场策略。
但基础设施不同。基础设施是在设计空间中做非常真实的权衡,只有懂计算机科学的人才会知道。所以对于基础设施公司来说,我认为 AI 不太可能真正加速开发,因为它归结为开发者必须做出的决策和阐明的权衡。但我确实认为它可以帮助开发过程,让你有更少的 bug 之类的。
编程又变得有趣了,AI 几乎把编码带回了原点
主持人:鉴于你提到的这些工具带来的开发效率变化,这对今天公司的护城河有什么影响?Fiverr 的 Micha 曾在这个节目上说,模仿一个产品的时间基本上被缩短到了零。这在多大程度上改变了公司的防御性?
Martin Casado:我仍然认为我们应该回到应用和基础设施的区分上。对于应用来说,模仿需要多长时间?你知道有一个公司,他们的既定目标就是抄袭另一个应用。这太容易做了。一个普通的应用没有核心技术。
假设你正在创建一个医疗保健的垂直 SaaS 应用。你完全可以把开发外包出去,一直都可以。业务本身是理解那个领域的长尾需求。 我认为 AI 根本没有改变这个范式。
然后,当涉及到核心基础设施,也就是我关注的领域,比如数据库、基础模型,现在模型也不可能被轻易复制。原因不是技术上做不到,而是因为对于特定的用例和领域,存在一个对各种权衡的深刻理解,这需要通过市场探索来获得。
所以我认为这些模型对软件开发过程有很大帮助。对于非深度技术领域,比如应用,它们确实可以帮助加速开发。但随着时间的推移,所有这些都归结为对市场的长尾理解。你知道一个生产环境的企业应用,一个被接受的平均代码改动(PR)是多少行吗?你猜猜。
主持人:我完全没概念。12 行?
Martin Casado:是 2 行。真的,非常小。就算是 12 行吧。那 2 行或 12 行代码代表了什么?它可能代表了在该领域的某个新认知,或者对客户需求的某种新理解。所以,困难的事情是理解你进入的特定部署环境和市场,而不是那两行代码本身,那其实很简单。
所以在很多方面,我会说 AI 正在消除中间的那些杂活。比如,非常前沿的计算机科学,像模型开发,AI 不知道怎么做,因为没人做过,那是在推动技术前沿。而在应用领域,所有困难的事情本来就是业务本身。这就是为什么代码改动很小,你通过进入市场来学习一切,而模型不知道这些。AI 正在帮助处理的是所有中间的那些繁琐事务。所以对我来说,这实际上是净增值的。
主持人:你认为计算机科学作为一门学科,还像以前一样重要吗?您还会一直推荐它吗?还是说,在一个创作被更多人普及的世界里,情况变了?
Martin Casado:我觉得,我非常强烈地认为,如果你真的在乎用计算机来构建系统,你就必须理解它们是如何工作的。
主持人:我们今天做的什么事,在 5 年或 10 年后回看时,会让我们觉得“我真不敢相信我们当时那么傻”?可能是提示工程,可能是我们被迫去选择用哪个模型。我觉得我们被要求去选择模型这件事很荒谬。Grok 3,Grok 4,Grok 5,Grok 购物,Grok 天气。搞什么鬼?你自己搞定不就行了?
Martin Casado:我从一个程序员的角度来看。我只是希望我们能完全停止担心各种框架,甚至可能是编程语言。也许未来会演变出一种原型语言,然后我们就可以专注于逻辑和根本性的权衡。我们现在进入了一个很倒退的世界,程序员们思考的是所有非根本性的东西,而忽略了根本性的东西。
让我给你举个例子。这会是一个有点奇怪的哲学 rambling,但我一直担心,在我读研究生和做研究的时候,我们进入了一个这样的空间:过去那么多年做了那么多的研究,你永远不知道自己做的是不是新的。你无法做文献搜索,东西太多了。所以整个行业都在花时间重复造轮子。
这就像,你在打扫一个房间,你想把灰尘扫出去,但你不是把它扫出门外,而是把它挪来挪去。你把它扫到床底下,或者墙角,你只是把灰尘扫来扫去,但从来没有把它扫出房子。研究给我的感觉就是这样。
而且,很多最重要的问题似乎都介于不同学科之间。要解决它们,你必须知道太多东西,而我们做不到。所以我感觉整个科学产业体系就像在原地打转。
所以我认为,AI 有能力把我们从这种巨大的疯狂、巨大的低效中解放出来。首先,它非常擅长告诉你一件事是否以前做过。它真的知道所有的文献,所有的历史。其次,它也非常擅长连接不同的学科。它在所有这些领域都是专家。所以我认为我们一直陷在这个泥潭里,而 AI 是一个解放者,让我们能专注于新问题,并且知道我们正在做新事情。我知道这对于你的问题来说,是一个更哲学的答案,但我认为它的出现是必要的,以便我们能进入解决问题的下一个层次。
主持人:它的社会影响呢?最糟糕的问题就是工作替代的问题。
Martin Casado:我对工作替代的担忧非常同情。我认为我们作为一个社会应该非常认真地对待这个问题。我绝不是一个自由放任主义者。我认为这正是政府应该介入的地方,我们应该互相帮助。但首先我们必须理解情况,而现在情况非常不清楚。
让我给你讲个小故事。我的表亲们都是相当高端的翻译。他们最近来访,他们说:“我们得换工作了,因为翻译行业正在被 AI 取代。”
我问:“所以工作岗位正在消失吗?”
他们说:“不,是在转变。现在我们不再是自己翻译,而是要校对 AI 的翻译。而要让它达到我们的标准,唯一的办法就是我们自己重写整个东西,但别人不会为此付钱。”
顺便说一下,他们是意大利人,所以说话很有激情。他们说:“我不能在一个没有灵魂的东西上工作。”
我认为,他们的困境是整个大困境的一个很好的缩影。那就是,关于 AI 有一点非常独特,它今天需要一个人类操作员。它们太不可预测了。我们知道的所有商业化的用例,都有一个人在另一端。比如编码,你有专业的程序员。所有创意性的东西,你有一个人在做所有的创作。这些既是赋能者也是工具,但你所做的事情的性质确实变了。
这和电其实很不一样,电不需要人。你要么点亮灯,要么就没灯可亮。所以,我认为我们作为一个社会需要理解替代的程度。我们必须理解。我认为这非常重要。我认为这是政府应该参与的事情。
搞什么 AGI,你就是 AGI
主持人:对你来说,同时相信 AGI(通用人工智能)将在一定时间内占据主导地位,又同时投资企业 SaaS,这是否矛盾?
Martin Casado:我不知道。人类就是 AGI,我们仍然投资企业 SaaS。
主持人:Sam Altman 的定义才是 AGI 的定义。
Martin Casado:这就是问题所在。
每个人不知何故都认为,AGI 就意味着无限强大的东西,任何我希望在未来消失的东西都会消失。得了吧,你就是 AGI。我也是 AGI。我们都投资企业 SaaS。
主持人:我相信 Sam Altman 才是 AGI 的定义者。所以,无论他和微软决定什么是 AGI,那就是 AGI 了。
最后我想做个快问快答。我给个简短的陈述,你给我你的即时想法。好吗?
Martin Casado:可以。
主持人:当今最被高估的 AI 类别是哪个?
Martin Casado:ASI(超人工智能)。
主持人:你最近听到的最糟糕的 VC 关于 AI 的看法是什么?
Martin Casado:开源对国家安全有害。
主持人:你会支持哪个创始人,无论他做什么?
Martin Casado:Michael Trulove (Cursor 创始人)。
因为我很少见到一个创始人,他知道自己想要什么,他有无懈可击的直觉,而且他听取意见和收集信息的能力非常强。这是一个非常、非常强大的组合。
主持人:你自己身上最喜欢的、对你的成功最有影响的特质是什么?
Martin Casado:因为贫穷而产生的根深蒂固的焦虑。
我来自蒙大拿。这很有趣,人们听到“Martin”这个名字,就会想“他肯定是……” 而且我确实出生在西班牙,所以他们会想:“他肯定是某个世故的欧洲人。” 我说:“哥们儿,我是在蒙大拿的土路上长大的。” 狩猎季的时候,我的学校都关门了。我就是个西部乡下孩子。
我有一个很棒的家庭,受过良好教育的家庭,所以我们还算过得去。但你经历过那些,看到你的父母多么努力地工作,然后,你不会把任何事情都当作理所当然。你知道,我卖掉了一家公司,结果很成功,在那天我就可以退休了。从那以后,我没有一天休息过,也没有一天不工作。
主持人:那一天是不是感觉超爽?那种感觉是不是和你想象的一样好?
Martin Casado:你知道,这挺有趣的。不,那感觉很苦乐参半。我认为卖掉公司对任何创始人来说都是苦乐参半的。这在某种程度上是一种死亡。你花了那么多时间在一个东西上,然后它就变了。
但有趣的是,这可能是我给其他创始人的建议。你总是在想,等你赚了 1 个亿之后,你会去做的那件事。你会想:“你知道吗,我要去做那件事。” 但你只在压力最大的时候才会想到那件事。
所以我的那件事是,我的表亲是个电影导演,叫 Vincenzo Natali,挺有名气的。我当时想:“钱一到账,我就开车去好莱坞,帮他拍电影,当个演员。”
然后,事情发生了,钱到账了。我当时正开车在 5 号公路上,心想:“我到底在干什么?” 我热爱科技,我热爱我的工作。我讨厌好莱坞,我和那些人没什么共同点。我大概开出城两个小时,然后我就掉头回来了。因为我觉得,你只在压力最大的时候才会有那些幻想。当你没有压力时,你就会意识到,是某种东西把你带到这个位置的,那是真正的兴趣和热爱。
我唯一的建议是给其他经历这些的人,就是不要把你那些在压力锅里、不睡觉、人际关系破裂的时候构想出来的梦想,当作你稳定状态下想要做的事情。你之所以在这里,是因为你热爱它。而放弃那种热爱,对某些人来说可能是灾难性的。
本文编译自 20VC
原文 | youtube.com/watch?v=v0-7wlTdGck
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