红杉AI2025峰会2-AI创业新浪潮：从“卖铲子”到“卖金子”—前Facebook CTO揭示AI智能体如何颠覆行业与重塑商业模式

核心观点总结

自我进化是关键：创业者必须超越舒适区，根据企业不同阶段的核心需求调整战略重心，而非固守原有优势。
AI智能体定义未来：企业与用户交互的主要界面将是AI智能体，它将成为品牌形象和客户体验的核心载体。
AI市场三分天下：未来AI市场格局将由少数基础模型巨头、AI工具（“镐和铲”）提供商以及广阔的AI应用/智能体（新SaaS，成果导向）市场构成。
商业模式颠覆：AI催生以成果为导向的全新商业模式，这将是初创企业挑战行业巨头的重大利器。
专注核心价值：初创企业应聚焦于构建自身的核心竞争力与差异化优势，避免在非核心业务上浪费宝贵资源。

访谈正文

主持人 Pat： 接下来有请 Brett Taylor。他曾是 Google 第一批 APM 项目的成员，据说他在一个周末重写了整个 Google Maps，堪称传奇。之后他创办了一家公司，接着又在 Facebook 担任了首席技术官。然后他又创办了另一家公司，我们很荣幸能与他合作，这家公司正在重新定义企业的“前门”。今天与 Brett 一同出席的还有我们的合伙人 Ravi，他过去送过杂货，现在则给人送钱。性质差不多。让我们欢迎 Ravi 和 Brett。

Ravi： 是啊，不过是很多的杂货。好的。我原以为 Pat 说我是传奇人物，所以当发现他说的是 Brett 时，我还有点失落。

Brett Taylor： 你对我来说就是传奇，Rob。

Ravi： 谢谢你这么说，我真的很感激。先有 Jeff Dean，再有 Brett Taylor，这简直就像拥有了工程师界的勒布朗和库里，太棒了。或者，用你才懂的比喻，就像拥有了两个只有你认识的橄榄球明星。好吧，我想问你一个问题。能被称为万倍效率工程师的人凤毛麟角，而既是万倍效率工程师，又擅长企业销售的人更是少之又少。今天我们可以畅谈世界发展趋势，但也可以聊聊如何销售产品。所以在我们讨论具体策略之前，我想问的是，是什么让你觉得除了做一个顶尖工程师之外，你还能做其他事情？

超越舒适区：从工程师到多面手

Brett Taylor： 是的，我其实认为这是创业者需要克服的最大挑战之一。说得简单点，如果你和创业者交流，他们通常对自己所开创的业务有一些独到的见解。比如，技术出身的创业者可能有技术洞察。如果他们来自商业拓展背景，可能会看到市场中可以通过合作或商业机会来利用的机遇。在金融服务行业，你可能会发现市场中的低效之处并加以利用。但我发现很多创业者的问题在于，他们会变成“单一议题投票者”。意思是，当你的业务出现问题时，如果你是产品出身，你就会去改产品。总有那种著名的“重新设计”，就像公司倒闭前的“死猫跳”（市场崩盘前的短暂反弹）。

事实证明，在业务增长的任何阶段，你都可能遇到市场推广问题、产品问题或竞争问题。我认为最难的是，当你带着自己熟悉的那一套进入商业世界时，你会不自觉地退回到让你感到舒适的领域。

对我而言，我最脆弱的时刻是在29岁成为 Facebook 首席技术官的时候。当时我算是 Facebook 里年纪比较大的人了。抱歉，这不是故事的结局。嗯，我当时不知道……我在想那些不该想的成本问题。我当时真的不知道自己在做什么。没关系，你跟我说过这是录播的。我觉得你不应该泄露关于开场白的国家机密。你可以的，没关系，挺好的。

我当时不会用“挣扎”来形容自己的状态，但我确实是。我试图所有事情都亲力亲为。当时担任首席运营官的 Sheryl Sandberg 把我叫到一边，和我进行了一次类似“幡然醒悟”的谈话。她基本上是说，你需要用要求自己的高标准来要求你的团队。你需要停止事必躬亲，找出那些不能满足你需求的人，替换掉他们。你目前的运营方式无法有效地规模化。

那次谈话正是我当时所需要的。我难过了一个小时，然后第二天醒来时，感觉内心燃起了一团火。反思之后我意识到，虽然她没有那样诊断，但我自己反思发现，我每天去上班都在想，如何让这份工作适应我和我的优势？而不是去思考，今天这份工作中最重要的事情是什么，即使那件事并非我喜欢或觉得有趣的。

所以我开始转变对待工作的方式，我总是把自己想象成自己的董事会，给自己提建议。有时是关于人的问题，有时是关于业务，有时是关于技术。我是首席技术官，所以希望技术问题不会占太多时间。有趣的是，我从中获得了更多乐趣。我意识到，在那一刻，我更看重产生影响力，而不是做具体的工作本身。

于是，我进入了一个非常好的正向循环：哇，我比上个月更擅长我的工作了，因为我不再只做我喜欢或感觉舒适的事情。这最终形成了一个良性循环。所以我有点像个变色龙。有趣的是，如果我遇到 Facebook 的人，他们会认为我是个工程师。如果我遇到 Salesforce 的人，他们会觉得我像个穿西装的……不知道怎么形容，也许是老板吧。其实我并非其中任何一种角色。我只是每天都努力去产生影响。正如我所说的，我从中获得了巨大的乐趣。

我之所以对在座的创业者们提起这件事，是因为我认为在公司的每个阶段，需求都在变化。初期，产品可能就是一切，找到第一批满意的客户至关重要。随着公司规模的扩大，你需要擅长的东西也在改变。我认为，拥有自我认知和自我反思能力，并据此调整你投入时间的方向，这实际上是确保公司不失控、并持续作为有效领导者的最大挑战之一。

Ravi： 我想告诉你，这一点我也学到了，并且分享给了我的孩子们：不要让你擅长的事情定义了你是谁。这是我从你身上学到的，我非常感激。而且我认为你每天都在践行这一点。那么，跟我们聊聊 Sierra 吧。你和 Clay 为什么创办它？愿景是什么？你们在做什么？

Sierra的愿景：AI智能体将成为企业标配

Brett Taylor： 在 Sierra，我们帮助企业构建面向客户的 AI 智能体。我们创业的假设是，每家公司的主要数字交互界面都将是 AI 智能体。也许在20年前，你的主要数字形象是你的网站，你的.com域名。还记得当年在 Yahoo 目录上列出网站是多么了不起的事情吗？

Ravi： 我记得，我确实记得。

Brett Taylor： 老伙计。是的，谢谢你注意到。然后，对于很多品牌来说，无论是社交媒体主页还是移动应用，如今企业拥有许多不同的数字触点。我们的假设是，你无法衡量现在有多少比例的数字互动是通过触摸屏而不是键盘发生的。它永远不会完全取代，但肯定会部分取代。我们的假设是，快进五年，绝大多数数字互动将通过智能体进行。因此，每家公司都需要他们唯一的智能体，不是多个，而是那个在顶端有他们品牌标识、代表整个客户体验的智能体。

所以我们与许多不同的公司合作，从 ADT 家庭安防到 Sirius XM，帮助他们构建主要的面向客户的 AI 智能体。其中很多是 AI，它是一个智能体，但很多也关乎业务。比如，你为 ADT 家庭安防提供什么样的客户体验？你的警报可能正在响，或者警报坏了。对于 Sirius XM，有人可能因为促销期结束而想要更优惠的套餐价格。所以这其实非常有趣，就像你的网站一样，我认为现在大多数人并不把网站看作一种技术，对吧？它更像是你的品牌和业务的一种表达。这实际上就是企业在我们平台上构建的智能体。但我希望，如果我们成功了，当你在现实世界中遇到一个品牌化的 AI 智能体时，我希望它是由我们的平台驱动的。这就是我们努力的方向。

Ravi： 一个经常被提及的问题是，基础模型将做什么，而应用层公司又将做什么？我想你在这方面可能有最独特的视角，既是 OpenAI 的主席，又在构建一家应用层公司。那么，你能否帮助这里的创业者们思考一下，哪些东西将属于他们，哪些又将属于基础模型？

AI市场的未来：基础模型、工具与应用智能体

Brett Taylor： 是的，关于这一点，我有一个强烈的但可以灵活调整的看法。我认为主要有三个大市场，我会以我认为最令人兴奋的那个作为结尾。

首先是基础模型。Jeff 也说过类似的话，但我认为基础模型市场将会出现大量的整合。这从根本上说是一个资本密集型业务，就像建设数据中心一样。实际上，其核心开销就是在建设数据中心。因此，如果你拥有大规模的资本支出能力，你就能产生更多的资本支出，这有利于规模化。因此，我认为我们最终会有点像云基础设施市场，少数几家参与者，利润率相对较低，但规模非常非常大，并向 AI 生态系统中的每个人“收税”。

我认为下一个市场是制造工具，也就是淘金热中 proverbial 的“镐和铲”。我认为许多在大型语言模型出现之前创建的公司，如 Databricks 和 Snowflake，将属于这一类，但也会有很多新公司涌现。这个领域有很多新玩家。我认为这个市场很可能会受到基础模型公司的威胁。我想象每家云基础设施公司都有一些……可能都有 AWS 或 Azure 的对应产品。所以你最终会面临一个天然更具挑战性的市场，但它可以有非常大的规模，只是你离“太阳”（模型本身）越近，风险就越大。

然后是 AI 应用市场，我实际上认为这将以智能体的形式体现出来。比如，有像 Harvey 这样的公司为法律行业制作智能体，有像 Sierra 这样的公司为客户体验制作智能体，还有为市场营销、视觉效果等领域制作智能体的公司。我的观点是，这有点像新的软件即服务（SaaS）。企业购买 AI 的形式将是购买一个能完成特定工作的智能体。

我认为这是一个非常激动人心的时刻。我实际上认为，在座的许多人都在从事 AI 的应用开发。我认为它之所以令人兴奋，有两个原因。第一，我认为这是软件应该被消费的方式。我认为现在，尤其是在 ChatGPT 之后，许多大型企业出于兴奋购买了大量模型授权。但我们都知道，软件就像草坪，需要打理。所以我认为现在有很多买家后悔，花了很多钱做了很多概念验证，却没有产生多少价值。

第二，我认为它改变了市场。有些市场，比如向律师销售提高生产力的工具，其市场规模（TAM）并不大。所以你很快就会遇到瓶颈，即使你获得了80%的市场份额，公司能做多大呢？但是，如果你实际销售的是反垄断审查服务，或者其他什么（我对法律不太了解，所以这是我瞎编的）。

Ravi： 真的，你就像……你知道的，或者你对法律一窍不通，这似乎不太合理。

Brett Taylor： 是的，危机即转机。你知道，这具有巨大的价值，因为你本质上是在提供以前由成本非常高昂的劳动力所生产的东西。因此，我认为如果你看看所有这些垂直领域特定、领域特定的智能体的总潜在市场，这个市场是巨大的。

实际上，有趣的是，如果你看看公开市场，看看在标普500指数中占据主导地位、在股市中占据主导地位的前五大软件公司，没有一家是纯粹的软件即服务公司。当然，微软有一些企业软件，亚马逊有 AWS，但它们是面向消费者的基础设施公司。而如果你看看软件即服务公司，比如 ServiceNow、Salesforce、SAP、Oracle，它们的市值都在2000亿到3000亿美元之间。你会想，在这个新的智能体世界里，我们会不会看到第一个万亿美元市值的应用型企业软件公司？我认为答案是肯定的，因为你正在从销售生产力提升转向销售成果。而成果是有价值的，有些成果价值连城。

所以我认为，围绕模型本身的热情有点过高了，尽管这可以理解。并不是说……显然在 OpenAI 我们对此非常兴奋，但作为一名创业者，我认为那些“镐和铲”是显而易见的，但在我看来，价值在别处。我认为价值在于利用这些令人惊叹的下一代技术，解决以前成本高昂的、非常有价值的商业问题，并以比当前成本低一个数量级的价格销售有价值的东西，这他妈的太容易了。所以我认为这是一个很棒的生意。因此，我对软件行业的未来感到非常兴奋。

Ravi： 当你考虑这些成果时，你认为正确的定价方式是什么？我认为以前都是基于席位的模型。现在 Sierra 显然做法不同。或许可以谈谈 Sierra 的定价模型，以及你认为它在多大程度上适用于或不适用于其他智能体公司？

成果导向定价：AI时代的新商业模式

Brett Taylor： 是的，Sierra，我们采用的是我们称之为“成果导向定价”的模式。对于媒体和客户而言，这通常意味着当 AI 智能体自主为客户解决问题时，会有一个预先商定的费率。如果确实需要升级到人工处理，则是免费的。我们这样做是为了与客户的商业模式保持一致。我实际上认为这是软件发展的自然演进。我们从盒装软件的永久许可模式，发展到通过浏览器交付软件的时代。大多数人都在使用相同的版本，你需要创造一种新的商业模式来维持研发，这就导致了软件即服务（SaaS）这种基于订阅的商业模式。

我们从第一性原理出发思考，嘿，如果你销售的是能完成工作的软件，那么这种软件的长青商业模式是什么？感觉就像是，为出色的工作付费。销售人员根据销售业绩获得佣金，为什么 AI 不能呢？

不过，在我看来，这确实颠覆了你构建软件公司的方式。如果你看看企业软件生态系统，尤其是供应商和客户之间往往存在一种“保持距离”的关系。通常情况下，你卖出一款软件就完事了。然后会有系统集成商介入，对于大型企业软件部署，有时需要花费六个月或一年的时间来实施该软件。嗯，我的意思是，当软件真正被使用时，供应商可能已经不在了，他们可能会去卖其他东西，但实际上已经离开六到十二个月了。因此，这几乎导致了与成果的主动脱节。

所以你最终会看到我认为许多不同因素的汇合，这些因素都很有趣。在我上台之前，有人问了一个关于能够编码的智能体的问题。这将对整个专业服务行业产生什么影响？如果 AI 软件的正确方向是成果导向，你如何真正让你的公司与这种问责制保持一致？我认为这颠覆了很多现有模式。但正如 Steve Jobs 所说，当海盗比当海军更有趣。我认为现在是创业的好时机，因为在座的大多数人都不受现有商业模式的束缚，这听起来有点好笑。但如果你回顾软件的历史，Salesforce 击败 Siebel Systems，ServiceNow 击败之前众多的 ITSM 公司，你会发现，弥补产品上的技术差距虽然困难，但并非不可能。而改变你的商业模式则非常困难。

看看微软从 Windows 过渡到 Azure 的过程，那段过渡期是多么的尴尬，Satya Nadella 为此值得称赞。Adobe 的 Shantanu Nadarajah 在转向订阅收入方面也做得非常出色。但是，因为无法完成这种转型而被解雇的 CEO 简直是尸横遍野，部分原因是上市公司投资者在这些事情上极度缺乏耐心。

所以我认为，AI 令人兴奋之处在于，它将催生新的交付模式、新的技术模式，但同样重要的是，新的商业模式。如果你思考初创企业相对于老牌企业的机会在哪里，不要忽视商业模式。我实际上认为，这通常是初创企业相对于老牌企业的最大优势之一。

Ravi： 是的，我认为历史上速度一直是一个因素，但在这一点上，你还拥有一个巨大的优势，那就是你不受旧商业模式的束缚。你提到了你之前所在和创办的公司。我们讨论过的一个问题是，现在创办公司，有些事情是相似的，有些事情是不同的。与你之前创办的公司相比，你现在正在做的事情有哪些是相同的，又有哪些是不同的？

创业环境的变与不变

Brett Taylor： 嗯，在 FriendFeed，我那个不太成功的社交网络公司，我们自己搭建服务器。

Ravi： 你能简单讲讲 Facebook IPO 时关于 FriendFeed 的那个故事吗？就是你被认出来的那次？

Brett Taylor： 我来讲讲吧。

Ravi： 好吧，那是个好故事。我们可是挡在这些人和其他事情之间的，老兄。你得让他们笑一笑。来点猛料。你可以拿出压箱底的货色。

Brett Taylor： 好吧好吧。你知道，仅仅在基础设施领域，就发生了很多变化。你知道，在 FriendFeed，我们真的是自己搭建服务器，然后把它们搬进托管机房。有一次我们因为在托管机房绊到电源线而导致网站宕机。那真是太原始了，太原始的故障了。我们喜欢这种故事。那真是一个不同的时代。

我确实认为，随着我们虚拟化基础设施并构建了我们今天拥有的软件开发生命周期——从 Azure 和 Amazon Web Services 这样的云基础设施，到 GitHub 和 GitHub Actions 以及所有令人难以置信的开源库，然后你还有虚拟基础设施来帮助支持你的公司快速发展——你最终会发现，现在创业的专注点已经截然不同了。过去，你必须做所有这些事情来搭建公司的脚手架，这实际上是一项不小的工作量。

而我对创业的未来感到如此兴奋的一点是，现在在智力开销方面的负担非常非常小。我记得以前给员工办信用卡有多难，他们都得接受信用审查。我当时想，开什么玩笑？这是我们的大客户啊。而现在，你可以用像 Ramp 这样的工具打印虚拟信用卡，太容易了。

所以我认为，我们已经看到创业过程中每一个与运营和基础设施相关的方面都发生了变化。你们资助的许多初创公司现在都在做这些事情。因此，你可以纯粹地专注于定义你的公司以及让它与众不同的东西。

我的补充评论是，我实际上认为许多小公司犯的一个错误是，把资源和时间花在那些并非其核心业务的事情上。这不仅仅是一个隐性成本。我认为，你花在那些对你的业务来说本应是商品化服务上的每一分时间，都是你没有花在向更多客户销售产品或致力于真正差异化上的时间。这需要很大的纪律性，因为很多那些事情就像猫薄荷一样诱人，做起来很有趣。我总是喜欢说，Clay 应该也在这里的某个地方，我们总是讨论一年后什么会让我们快乐。这始终是我们的衡量标准。然后你可以把它扩展到十年。你会觉得，反正也没人知道十年后会发生什么。如果你不知道十年后会发生什么，那么也没人知道十年后会发生什么。我确实认为这非常清晰。我只是觉得，我总是惊讶于自己会倾向于做一些在当前阶段完全没有差异化的事情。

Ravi： 好的。你提到了一些 Sierra 合作的公司，对吧？其中一些公司已经存在很长时间了，对吧？它们是老牌公司。ADT 中的 T 代表什么？

Brett Taylor： Telegraph（电报）。

Ravi： 电报，好的。那么老牌公司如何……顺便说一句，这很酷。通过电报提供家庭安防。我甚至能想象有人在那个年代找到当时的 Sequoia，说：“通过电报提供家庭安防！”这就像是“燃气领域的 YouTube”，你知道吗？他们真的把这个业务做起来了。而现在他们实际上在用 AI 智能体做家庭安防。这真是个了不起的荣幸。这是最大的可能性。而且 ADT 比 ADAI (AI时代的ADT) 听起来更好。

助力老牌企业拥抱AI浪潮

Ravi： 好的，那么他们需要做什么？那些注定会成功的公司，在技术变革的时代会怎么做？而那些不会成功的公司，又是什么阻碍了他们？这个群体如何帮助所有这些老牌公司取得成功？

Brett Taylor： 是的，所以我认为对于像家庭安防这样的竞争激烈的市场中的公司，或者像 Sirius XM 这样拥有令人难以置信的、独特的原创内容，但面临大量“剪线族”（cord cutting）和激烈竞争的公司来说，这是一个非常有趣的机会。你拥有 AI 这项技术，它可以在以前软件服务严重不足的部门（如大规模联络中心、法律部门、大型运营部门）极大地提高生产力。因此，积极拥抱这项技术的公司可以真正改变其业务的成本结构。

想想看，有些公司拥有像两万人的联络中心，这每年的成本高达数亿美元。如果你能将所有这些运营支出（op-ex）重新投入到你的业务中，你就可以降低价格，投资于增长。所以这真的很有趣。我认为这是那些“唾手可得”的 AI 应用机会之一，即使是间接的，因为它们可以对许多公司业务的单位经济效益产生如此结构性的改变，我认为这将改变市场份额。

这有点像互联网的诞生。即使面对亚马逊的竞争，沃尔玛自浏览器诞生以来也做得非常好。但也有很多零售商，比如 Blockbuster，就没有那么幸运了。所以我认为，因为现在运营这些公司的大多数高管都经历过网络浏览器时代，见证了智能手机的诞生以及像 Instacart 和 DoorDash 等公司的成长，他们看到了这一点。他们正在思考他们行业的未来会是什么样子。

你提到了企业销售。我认为销售任何东西的关键在于使用客户的语言并具有同理心。我经常看到创业者们会走进会议室然后开始推销他们的产品。如果你见过一个真正优秀的销售人员，你会发现他们做的第一件事就是问很多问题。但接下来你需要做的是真正倾听并理解他们在说什么，然后通过他们刚刚描述的问题来反映你的技术所能提供的价值。

我实际上认为，AI 中的许多技术将立即惠及这些企业中的许多，但他们每天都会收到20家 AI 供应商的推销，而且听起来都一样。它们听起来真的完全一样。你可以看到那些做着完全不同事情的初创公司的第一份演示文稿，幻灯片上的措辞却是一样的。

所以，我认为现在的真正机会在于，你如何在一个如此饱和的市场中脱颖而出？实际上，Clay 和我经常讨论这个，因为我们俩在高中时都在互联网泡沫时期创办了网页设计公司。我挨家挨户地找花店，他则更偏向图形设计。

Ravi： 我觉得他高中时比你赚得多一点。

Brett Taylor： 他确实是的。这真是……他取得了如此多的成功，好吧，没关系。他还被加州葡萄干公司告过，但哦，那是另一个故事了。千真万确。他叫 Clay，他把公司命名为 Claymation，这名字不太吉利。抱歉，Clay。我知道这是公开的。现在公开了。爱你，兄弟。

Ravi： 这家伙对法律一窍不通。

Brett Taylor： 是的。我们经常谈论我们年轻时的经历，在互联网泡沫时期，我并没有身处其中心。那时不仅仅有 Google，还有 AltaVista，AlltheWeb。还有 Inktomi，这是一家 B2B 搜索引擎公司，当时我们非常尊敬它。还有 Amazon.com，以及 Buy.com 和 Half.com。还有 eBay 和 PayPal，以及所有其他从事支付业务的公司。我想现在，就像 Victor 说的，历史书会记录下来。所以你看到那个时代涌现出所有这些伟大的公司，但你忘记了那是一场殊死搏斗。

“嘿，也许我们应该搜索互联网”这个想法并不新鲜，但这些想法的实际细致执行至关重要。我认为，回到如何帮助像 ADT 这样的公司取得成功的问题上，你需要做的第一件事就是以合作伙伴的身份出现，帮助他们解决他们迫切的业务问题。这是一种令人不舒服的对话，因为我认为很多人觉得自己没有能力做到这一点。

我只想推荐一个小技巧：在你与客户会面之前，对他们进行深入研究。我指的是真正深入的研究，利用 ChatGPT，以便在这些对话中表现得有备而来。我想你会发现，你花在研究客户和理解他们需求上的时间越多，花在思考下一个要推出的功能上的时间越少，对话就会进行得越顺利。我认为你最终会找到那个甜蜜点，即你的独特之处与实际商业价值的交集。

Ravi： 太棒了。让我们进入观众提问环节。我才意识到我占用了 Brett 很多时间。所以，请提问。

观众问答

观众 Robin： 你们好，我是 Robin。请问在为特定垂直行业构建品牌化 AI 智能体方面，你们有哪些经验教训？这与构建横向的 AI 智能体有何不同？

Brett Taylor： 我非常相信 AI 在垂直领域的应用。我认为，如果你思考一个 AI 智能体对于电信公司的工作职责是什么，以及对他们来说什么是重要的，再对比商业银行、零售银行、可能关注理赔处理的保险公司，或者回答福利解释等问题的健康保险公司，你会发现，这些应用中的每一个实际上都是高度专业化的。

目前，我认为那些能够围绕这些企业的核心工作流程（这些流程对他们来说确实有价值）快速提供价值的公司，实际上在我谈到进入那些对话并真正快速提供价值时，就拥有了优势。

我对横向的 AI 平台持相当怀疑的态度。这并不意味着它们不会成功，顺便说一句。凡事总有例外。但我认为像 LangChain 这样的东西可能会成功。它们是开源的。你最终需要以不同的方式发展横向业务。但对于纯粹的企业业务，我认为用一个横向平台切入非常困难，因为有太多“足够好”的方案，太多自研的解决方案，太多“非我发明”的心态。而拥有一个稍微好一点的捕鼠器，通常无法通过“维生素还是止痛药”的门槛测试。

所以我的经验法则是，你越接近为公司解决一个问题，你的业务就会越成功，前提是你谈论的是企业业务。我从 Salesforce 的 Marc Benioff 那里学到的另一件事是，如果你有一个成功的客户，就把它变成两个；如果你有两个，就把它变成十个；如果你有十个，就把它变成一百个。我确实认为，在构建 B2B 软件业务时，一定程度的战术卓越性是必需的。象牙塔里的聪明才智很少能取胜。这并不意味着你不应该有长期战略，顺便说一句。但是，如果你专注于让你的客户成功，那里才有真理，你的产品也应该朝着那个方向发展。有时你可能会被这种机制误导，比如第一个客户不具有代表性。但这很少是问题所在。通常的问题在于战略过于聪明和脱离实际。这就是我为什么喜欢垂直领域。

Ravi： 或许再来一个问题。

观众： Brett 你好。我对你如何为 AI 智能体定价的问题非常感兴趣。具体来说，你是否发现客户更愿意让你从节省的成本或你创造的增量收入中分一杯羹？你从客户那里听到的主要反对意见是什么？因为事实上，定价历来都相当棘手。所以想知道你在这方面有什么观察。

Brett Taylor： 是的，我们对两者都感兴趣。如果你所在的公司被私募股权公司收购，并且背负着巨额债务，你可能每天会说二十遍 EBITDA（税息折旧及摊销前利润）。这就像你在私募股权控股公司里做的事情一样。你可能非常关心成本节约。这基本上就是你所做的一切。你只是四处走动，念叨着 EBITDA。

Ravi： 是的，EBITDA。他其实把它简化了。他明白了。看，我也懂金融。

Brett Taylor： 不，是的，是的。你也没有让自己僵化。请继续。

Brett Taylor： 相比之下，如果你身处一个竞争激烈的市场，如果你和任何一位 CEO 交谈，他们通常更关心增长而不是成本节约。事实上，我认为一个反直觉的事情是，有很多人在谈论，随着模型变得越来越便宜，对基础设施的需求是否会下降。不，事实上，需求会上升，只是因为新的用例会出现。

我认为 AI 领域的大多数成本节约也是如此。我认为大多数成熟的公司会收回这些成本节约，并将其再投资于增长。所以它实际上不一定是成本节约，它实际上会流向业务的其他部分，因为这就是资本主义的运作方式。你为什么要节省那么多钱？你想要增长，你想要打败你的竞争对手。

所以，从第一性原理和我们的实际经验来看，营收（top line）更为重要。这一点毋庸置疑。如果你能够带来可衡量的营收成果，那总是更有价值的。但成本节约确实重要，因为从根本上说，如果你看看过去30年世界生产力的增长，它并没有像许多人在90年代之后预期的那样显著，当时我们看到了生产力增长的巨大飞跃。所以从根本上说，就像在经济中一样，我们正在推动效率、生产力和经济发展。所以答案肯定是两者兼顾。

关于成本节约的有趣之处在于，我预计随着时间的推移，这些成本节约会被压缩。现在，你们大多数 AI 初创公司都在与劳动力成本进行比较。十年后，当一切都是 AI 智能体时，你们将被拿来与其他 AI 智能体进行比较。所以关于成本节约的另一件事是，它是一种暂时的兴奋剂，因为所有这些东西的实际成本会因为技术的存在而改变。这有点像你的手机套餐，或者实际上可以把它想象成你八九十年代成长过程中购买的电脑，它们每次都会变得更便宜、更好。这就是我们目前在 AI市场所处的阶段。

所以我们的观点是，弄清楚你的客户想要的成果是什么。老实说，这真的取决于具体的应用。即使是如何定价也很有趣。我最喜欢的一个故事，我不知道这是不是真的，但我听说过。即使它不是真的，它也改变了我的想法。那就是 LinkedIn 在某个时候试图发展其招聘业务时，他们开始采用某种基于使用量的模型。但事实证明，人力资源部门没有太多权限可以进行可变金额的支出。所以将其改为订阅模式只是为了帮助简化采购流程。

我喜欢这个例子，因为它是一个非常细致入微且富有洞察力的市场推广观点。那就是，在大多数公司中，人力资源部门通常是一个成本中心，不像市场营销部门那样财源滚滚。这是一个必须经过相当严格的采购部门审批的部门。所以实际上，转向订阅模式对于将产品销售给该部门是必要的。我认为正是这类事情，比如是关注成本节约还是营收？是的，两者都要。但也要考虑你向谁销售？他们如何购买？批准他们支出的把关人是谁？这就是你如何发展企业软件业务的方式。你真的需要了解你的决策者是谁，谁在批准，以及他们实际上是如何做预算的。我有很多反直觉的看法，但有时公司预付费用比按需付费更容易，这很反直觉。但我认为，你需要深入了解你的购买周期才能准确地回答这个问题。

Ravi： 我来总结一下，Brett。谢谢你。人们常说，你应该和你喜欢、信任和钦佩的人做生意，你对我来说就是这样的人。所以我非常感谢你今天能来，我们所有人都非常感谢。谢谢。

Brett Taylor： 谢谢你。谢谢。