「AI把整个硅谷都改变了」｜和前500Startups中国负责人马睿聊SaaS AI 创业、硅谷投资

欢迎收听 《 十字路口 》， 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会 。 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻 ， 形容它站在科技与人文的十字路口 ， 伟大的产品往往诞生在这里 。AI 正在给各行各业带来改变 ， 我们寻找 、 访谈和凝聚 AI 时代的积极行动者 ， 和他们一起探索和拥抱新变化 、 新的可能性 。

我是主播 Koji Yang Yun Chen， 联合创办了 《 接旁 》《 新世相 》 和 《 躺倒 》。 我相信科技 ， 尤其是 AI， 会在未来彻底改变社会 ， 赋能人类 。

欢迎大家找我聊天 ， 碰撞想法 ， 链接下一个可能性 。

我是主播 Ronghui， 目前在一家专注科技投资的风险投资机构工作 ， 之前在 《 第一财经周刊 》 担任驻硅谷记者 。

大家好 ， 欢迎收听这期的 《 十字路口 》。 今天的嘉宾是马睿 ， 她在硅谷 ， 是一位在硅谷科技创投和金融领域都有非常丰富工作经验的朋友 。

她曾经担任硅谷知名的孵化器 Venture Startups 中国负责人， 也制作播客节目和写 Newsletter TechBuzz。 她一直非常活跃地和做出海的创业朋友们交流 ，并且提供咨询 。在这期播客里 ， 她和我们分享了最近一年加入一家叫做 Alpha Watch AI 的 、 做知识管理的 AI SaaS 初创公司 ， 担任 COO 和探索 AI 的经历 ，以及一些她对硅谷的观察和自己的职业思考 。

那在节目开始之前呢 ，有一个补充信息 ： 因为这一期播客是我们在 5 月的时候连线录制的 ，有一些内容是基于 5 月的这个时间点 。

最近她的职位也会发生一些变化 ， 从 COO 转为顾问 。 好的 ， 那我们就开始吧 。

我俩其实在看你的经历的时候 ， 特别感兴趣的一个地方就是你为什么会加入这个公司 。其实工作经历非常丰富嘛 ， 然后为什么会选就是一个很小的团队加入 ， 然后当时特别吸引你的地方是什么 ？

其实就疫情这几年是让我自己在做一个自媒体加上咨询公司 。 是面对投资人的 ， 然后给他们讲一些中国互联网公司 ， 主要是互联网公司吧 ， 和其他科技公司的一些分析 。

自己一个人做了好几年了 ， 然后有点烦了 ， 想加入一个团队 。 然后第二就是我本来没有想加入这个公司 ， 我当时是在找一些 SPV 这样子的投资机会 ，因为我自己之前有蛮多年工作经验是在华尔街上嘛 ， 所以就在那想 ， 哦 ，AI 这个大浪潮跟金融结合起来应该很美妙 。

所以就去找一些这个跟金融有关的公司 ， 然后谈了大概三四个公司吧 。 我加入这个团队实际上是当时我第一讲的就是比较自己一个人做的有点无聊 ， 然后第二就是觉得哇 ，AI 真的超级有意思 ， 然后我觉得把整个硅谷都改变了 。

因为硅谷实际上这几年， 尤其是疫情那几年， 主要都是 Web3， 都是大家在做比特币什么的 ，在做加密货币 。

可是 AI 一来以后就发现很多人都加入了 ， 就自己蠢蠢欲动吧 ， 就跟这两个创始人就在那讲说 ， 哎 ， 我觉得我可以帮助到你们 ，因为你们两个人是没有任何金融背景的 ， 一个是 Cloud 出来的 ， 然后一个是以前在 Uber 和亚马逊 ，他们都没有什么行业的背景嘛 。

我进来可以按道理来讲应该就是可以加速这个公司的发展很多 。 所以是当时给自己画的饼 。

要不要先简单介绍一下这个公司是做什么的 ？ 因为其实我在中文语境里面搜一下你们这个公司的名字 ， 发现大家对它的解释是一个可以看作给 PE 和对冲基金使用的 ChatGPT，但是这个好像是不对的是吗 ？

对 ， 我们有中文的搜索结果吗 ？

有的 。

哇 ，OK， 那可能就是因为在 YC 的这个名单里吧 。 对 ， 这个也是我加入时候公司给自己的定位 ， 可是现在可以算已经不是了吧 ，因为我们现在没有完全只焦聚金融 ， 我们现在就是所有行业都会看 。

我们把自己定位成一个这个知识管理和工作流自动化的一个公司 。 我可以介绍一下什么意思 。 我们一开始的想法是说 ， 哦 ， 金融公司很多 ， 比方说对冲基金啊 ，他们要有很多这个分析员去做很多这个研究嘛 ， 那他们可能要看各种金融的文件啊 ， 然后看表格啊等等等等 ， 这些文件都在很分散的地方 ，而且就是不是那么容易的去找 。

现在如果不用 AI 搜索的话 ， 你只能 Crawl F 然后来找这个关键词 ， 那这个实际上你在问做研究的时候不是那么有用 。

某些公司比方说它在讲一个财务报表上的一个不是那么常见的这个指标的时候 ， 它可能每次用的词都不一样 。

比方说我们当时在卖这个产品就说 ，OK， 你去找 Etsy， 就是美国一个这个卖手工品的这个商业网站 ， 它可能会有很多自己专门的就是这个公司特定的一些指标 ， 可是它这个公司它可能又不是每个季度去披露 ，而且它每次讲的时候可能稍微用词又不大一样 ， 去搜索的话上是很头痛的 。

可是这个指标又很有用 。 然后呢 ， 你如果用 AI 搜索的话 ，因为 AI 搜索它不是去找这个关键词 ，而是它把这个意思这个概念了解了 ， 然后再去找这个信息嘛 ， 所以它就可以找得很完整 。

我们开始的这个想法就是这样子 ， 可以帮这个分析员节省很多时间 。 可是后来发现 ， 各种原因吧 ， 主要的一个原因是大家在做分析的时候 ， 它可能会需要一些第三方 ， 比方说像一些金融机构 ，他们的这个研究报告 ， 那我们没有办法作为一个初创公司去拿到这些研究报告的 。

第一 ， 它的费用很高 ； 第二就是它实际上它没有这种再分发的权利 。 目前为止没有说是你可以拿它的信息然后再做再次搜索和包装 ， 即使你能拿得出一笔钱 ， 本来去买这些报告让我们自己去做实验就已经很贵了 。

所以我们后来就觉得这个完全行不通 。 这是第一个考量 。 第二个考量就是说 ， 我们去真的去跟这些基金去聊的时候 ，他们都觉得 ， 哦 ， 这个好像挺有意思的 ， 我会愿意试用 ， 可是这不是真正戳到他们的痛点 。

所以他们付费的意愿没有那么强 。 对 ， 所以他们不会愿意付很多钱 。 而且就是说你得把这个搜索做得非常非常非常的好 。

那我们在那看着 ， 我们就觉得如果你要把这个搜索做得那么好的话 ， 你每一次问答可能就要花好几美元这样子的一个成本 ， 那这个商业模式就完全不成立了 。

我不知道我讲的有是不是很清楚 。 我加入公司大概前三个月就是做这件事情 ， 我们可能聊了 50 个各种各样的基金 ， 然后就是大的小的 ， 各种大家不一样的这个投资方式的 。

然后后来我们发现统一的问题就是说 ， 第一 ， 它对我们当时演示的产品就是觉得 ， 嗯 ， 挺有兴趣的 ， 可是我不会花很多钱去买这个产品 ； 第二就是说你这个产品当中你至少得有那些第三方的研究机构的 ， 比方说高深的研究报告等等等等 ， 我没有办法去花钱通过正式渠道去购买他们的内容 。

所以后来我们很快就改成说 ，因为我们把这个搜索做得还不错 ， 我们是不是可以把它变成一个就是搜索的产品 。

所以现在我们第一个做的就是搜索的产品 。 我们有做内部和外部的搜索 ，有我们的第一个客户 ， 实际上是他自己有一些内容 ， 然后他想把它变得更容易让他的用户就是做 AI 搜索 。

第二个客户就是说他有内部的一些需求 ， 是一个大的工业公司 ， 然后他的产品很复杂 ， 然后他需要他的销售 ， 就是他的销售去看他的内部的这个产品信息的时候很麻烦 。

这些产品信息有比方说几十页或者几百页的各种表格啊什么的 ， 如果能用 AI 把它整理一下， 然后让它可以很容易的 ， 让它的销售 ， 让它的这个维修去做这个搜索的话 ， 那它可以给它的员工省很多时间 。

所以后来我们就说 ， 哦 ，OK， 我们可以把搜索的这个技术来应用在这方面 。 实际上这个也有很多公司在做 ， 我们一开始还不知道把这个叫什么 ， 然后后来我们去跟那个 Gartner 去聊了一下， 就是那个很大的那个研究机构 ，他们说 ， 哦 ， 你们这个叫做 Knowledge Management， 叫做知识管理 。

知识管理 。

所以我们现在变成知识管理公司 。 然后知识管理呢 ，也会有一些其他这种像是衍生产品出来 ， 像你在帮他做知识管理的时候 ，他可能会说 ， 你可不可以把这些 ， 比方说我有一个小的就是很重复很多遍的一个工作流 ， 把它自动化 。

所以那个时候我们也会做一些其他的自动化 。 所以现在公司变成知识管理加上工作流自动化 。

现在的客户已经不再是金融客户了 ， 那是什么类型的客户呢 ？

都有 ， 实际上我们现在在聊各种客户 。 第一 ， 我强调一下， 我们做的是真正的这个 B2B， 我们做的是大 B。

所以我们的公司 ， 我们内定的目标都是就是几百 、 几千 ， 甚至我们还有几万员工的这个客户 。

我们的思想是说 ， 做一个真正这种 B2B 的 workflow， 实际上是需要很多的开发的 。 所以美元来计算的话 ， 至少要几万 、 十几万这样子 。

所以你要找一个很小的公司 ， 你说把它这个生成性 AI 的预算就几十万的话 ， 那这个公司一般来说它的流水要几千万美元 ， 对吧 ？

所以我们实际上一般都是反正挺大的公司 ，不是小 。

所以听起来你们卖的不是 SaaS 软件 ， 你们卖的其实有点像一个咨询公司 ， 给它交付它想要的一个结果 ， 甚至包括软件开发和咨询在内的一个结果 。

也不是 。 第一 ， 我们还是一个 SaaS 产品 ， 它是有一定的定制化 。 这个是因为我觉得大家 ， 包括我自己在内 ， 我会觉得之前 ， 哦 ，SaaS 产品都是完全就是统一的 。

比方说大家可能最熟悉的 SaaS 产品就是像 Zoom 这样子 ， 我去下载这个软件 ， 然后我付费 ， 然后大家的用户体验都是一样的 。

可是实际上大型的 B2B， 你卖给大 B 的 ， 它必须有一定一些定制化 。 像那个 Salesforce， 虽然它是有一个统一的这个产品 ， 可是真正让它用户去用的时候 ， 它会有很长一段的这个 integration， 这个整合 ， 然后呢 ， 它会实际上他们有很多很多的这种服务商 。

所以大家不会说 Salesforce 不是 SaaS， 它很明显是 SaaS， 只是说你要卖给大的公司的时候 ， 实际上因为你想我们的搜索的实际搜索的这个技术是一样的 ， 可是我们要连接你的内部的这个 ， 尤其是非常敏感的数据 ， 然后我们要把这个数据去清理 ， 要变成 AI 可以可读的等等等等等等。

这个是每一个客户都需要重新去做的一件事情 。 当然我们有一些各种我们自己已经开发的各种工具 ， 让它可以有一定的技术上的实现 ， 自己的自动化 。

不过这个步骤是不能跳过的 ， 然后实际上也挺漫长的吧 ， 我觉得 。 对 。

我们昨天的那个沙龙上有一位嘉宾 ， 她是这个 DeFi 的联合创始人， 然后 DeFi 现在在中间件应该是在 GitHub 上有 2 万个 star， 然后仅次于 LangChain。

然后其实他们的客户听起来需求和你们是类似的 ， 然后服务的规模也是类似的 。 那其实除了 DeFi， 就是感觉在同一个领域做知识管理和做这个工作流自动化的 ， 出大 B 的这样的 startup 还蛮多的 。

所以我比较好奇就是你怎么看这个竞争 ， 还有大家的 ， 就现在是没有差异化没有关系吗 ？ 还是其实现在也有差异化出现了 ？

我觉得我们去看任何一个 ， 尤其在硅谷 ， 尤其在 AI， 你看任何一个方向都会有很多很多竞争对手 。

对 ， 如果没有竞争对手的话 ， 那就像很多人会想你的方向应该是错误的 。 所以目前为止实际上我们做的这种 ， 你们可以去看 Gartner 的报告 ， 对吧 ？

他们报告中就列了可能 60 个公司 ， 我们只是其中一个 。 可是你真正去问的时候 ， 可能真的去做的时候 ， 你去跟客户去聊的时候 ， 第一 ， 客户可能没有接触过那么多 ，他们可能接触过其他个别的竞争对手 ； 第二 ，他们有各种原因不用那些竞争对手 。

有可能是我们有客户 ， 比方说曾经去已经跟我们的竞争对手去做了试点了 ， 然后觉得效果不好 ，他们又去另找人， 然后找到我们这样子 。

然后呢 ，也会有一些其他的原因吧 ， 比方说速度 。 实际上我们在做的这件事情也有大公司在做 。 你说没有云服务商在做吗 ？

也有大的云服务商在做 ， 当然他们一般面对的都是那种超级大的客户 ， 我们一般接触不到的 。 所以可是他们也在做这件事情 ， 那我们可能跟他们可以比的就是速度 。

我可以分享一个这个 ，因为这个案例我没有拿到 ，不过我可以分享一下， 就是说那个我们有一个新加坡的合作伙伴 ， 然后他本来给我介绍一个试点项目去做 ， 然后那个我说 ， 啊 ， 这么大的公司 ，OK， 我们很愿意去做 ， 然后聊了一些这个费用上的 。

后来那个公司没有批下来 ，不过我所知道的是这个公司亚马逊已经准备给他们做了 ， 然后免费给他们做 ，OK， 只是说要花一年时间 。

对 ，因为他们在我们眼中已经算是巨大的公司了 ， 可是在亚马逊的眼里当中可能不是最大的 ， 所以可能还是给他们就是排在排期排到比较后面 。

那这个会不会出现一个问题 ， 就是这一类的公司 ， 就是帮这个大规模的公司去实现它的这个内部的 AI 化 ， 就是用 AI 最自然就是帮它做工作流的自动化和做知识管理嘛 ， 做搜索 。

那这个做到后面会不会就变成一系列的外包公司 ，而不是像一个 startup 的逻辑一样 ， 它到最后还是可以指望着这个百倍千倍万倍的增长 ， 到最后就变成一个 case 一个 case 做的一个外包公司或咨询公司的逻辑了 ？

这个你会怎么想 ？

第一 ， 这个不会 。 我们做的这个产品跟这个公司做的上不是很一样 ， 可是你可以看 Glean 是红山头的 G-L-E-A-N， 做的就是内部信息搜索 ， 实际上是一个很大的需求 。

当然他们做的搜索跟我们不大一样 ， 然后他们也不是完全 AI 的 ，因为他们是应该是 16 年或者 17 年开始的公司 。

对 ， 可是我们经常会碰到客户 ，他们有用他们的服务 。 对 ， 所以就是说你在做的时候 ， 我觉得一开始我们也聊了很多投资人， 然后也聊了很多这个创业者 ， 就是你一开始做的时候 ， 你的产品肯定不是那么标准化的 。

如果你的产品很标准化了 ， 那你大概率做的是一个 2C 的产品 ， 你不是做 2B 的产品 。 因为 2B 的 ， 尤其是规模大的公司 ， 它的这个流程会有一些区别 ， 然后你要做它很核心的业务的话 ， 我们的目标希望是他们最核心的一些业务 。

然后呢 ， 你要做它很核心的业务的话 ， 你应该需要有一些这个帮它去做这个整合 。 我想这个没有办法避免的 。

现在的客户更多的是你们要去 pitch， 还是更多是他们有了需求 ， 然后他们在网上搜索或通过朋友推荐 ？

就现在获客的主要的方式是什么 ？

双方都有 ，不过如果是网上找来的话 ， 我觉得都一般都是小公司 ， 大公司真的得去自己非常努力的去找 。

我觉得现在的一个好处 ，因为第一 ， 我也是第一次做这种 SaaS 的销售吧 ， 现在我的主要的工作是销售 。 我会觉得现在实际上虽然我们是个小公司 ， 可是因为 AI 现在这么火 ， 然后尤其是 2024 年， 我觉得非常明显 。

我是去年 7 月份加入的嘛 ， 去年 7 月份和现在的普遍的大家的态度不一样 。 以前是我觉得大公司不大有人理你 ， 现在大公司很多人他们可能现在年度的目标就是要给公司加一些 AI 的功能 ， 所以他们那个很愿意跟你聊 。

当然很愿意的比例还是很低 ， 只是以前可能是几乎是零 ， 现在只是说你比方说你去发邮件给几百个人， 可能会有几个回复你 。

可是这个就已经很好了 ，因为他的意愿是比较高的 ，他会说 ， 哦 ， 我们现在内部就在找这样子的解决方案 ， 很愿意跟你聊 。

所以他的这个成功率会比较高 。

在目前这个模式之下 ，是不是理论上一开始不太需要融资啊 ？ 就只是单纯的从资金的程度 ，而不是从背书的角度 。

不需要 。

就是感觉它比较能够 bootstrap， 就是自己赚钱就接到几个单就赚起来了 。 就融资当然也有别的价值 ， 比如说有 YC 的背书 ，但是听起来这个经济模型是不是一开始它没有那么多的这个技术的开发 ， 所以它不太需要前面的投入 。

这个理解对吗 ？

我觉得普遍的就是 2B 的融资需求就没有像 2C 那么高 ， 本来就没有那么高 。 对 ，因为我们不是在烧钱 ， 对吧 ？

我们不是在烧钱去拼这个存活率啊什么的 。 其他很多 2B 的 ， 实际上我们目前为止看到比较成功的这个 2B 的 ，他们可能就是把方向定得更精准了一些 ， 然后觉得它可以有一个比较可复制的这个销售方法 。

然后我们现在实际上也觉得有了 ， 可是我觉得可以理解为这样子的初创公司不会像 2C 这样子需要烧钱 。

你也有可能就是我们没有融那么多钱 ， 然后那个我们就比较快的找到方向了 。

刚才 Rui 说的这些我有几个问题哈 。 第一个是刚才提到还在金融这个 ， 还在关注金融这个方向的时候去跟很多客户聊 ， 发现做的这个东西不是他们真正想要的 ， 那他们当时有表达出来什么共性 ？

就是他们真正想要的是什么呢 ？ 有什么样子的痛点是需要让 AI 来解决的 ？ 第二个问题是 ， 就等于是公司经历了一个转型嘛 ， 硅谷用的词是 pivot。

那在 pivot 之后得到的这些标杆客户 ， 这些大 B 的客户 ，他们有什么样子的共同的特性呢 ？

我两个问题分开回答 。 第一个问题 ， 我觉得大家在做 2B 的时候 ， 你说很难找到用户痛点吗 ？ 实际上不是 ， 很容易找到用户痛点 ， 只是说这个用户痛点有没有商业模式 。

不是不太动 ，而是说这个用户的痛点可能很痛 ， 可是这里面没有商业模式 。 我可以讲一个很简单的案例 ， 就是说我们做金融 ， 我刚刚又聊了一个资产管理公司 ， 实际上我们继续还在跟金融行业聊 ，因为我并不是说放弃金融 ，而是说觉得金融没有让我找到一个特别适合的这个客户 ， 没有让我找到一堆这种我觉得可以去攻下的客户 。

可是我个人因为我在金融行业确实有很深很深的这个人脉 ， 所以会有不停的金融公司来找我们 ， 反正持续的不停的有人告诉我的就是说可不可以做一个用 AI 投资 memo 的工具 。

可是你去想这个商业模式实际上是不成立的 。 投资 memo 是它一个非常核心的一个东西 ， 它的要求上是很高的 。

如果你不给它省很多的时间 ， 实际上它完全就可以用现在市场上的 AI 产品 ， 就是直接就用 ChatGPT。 所以你要给它调成一个这个基金觉得很满意的 ， 可以基本上替代分析员来给我写的 memo， 那实际上是很难的 。

你要开发很多 ， 可是这些基金一般来说分析员可能就几个 ，因为基金都不大 ， 它可能管很多亿美元的这个资产 。

比方说我刚刚聊了一个基金 ， 它是 60 亿美元管理这个资产 ， 可是他们只有 10 个人做投资 ， 那可能只有 3 个人去写 memo，而且都是小朋友 ，而且是他们的主要工作 。

你要么就是把这个 AI 做得很好 ， 你可以完全基本上替代这一个分析员 。 你本来有 3 个 ， 你现在只用招 2 个 。

你要么就是实际上没有那么好 ， 然后这个分析员还得做很多工作 。 反正无论如何 ， 你去把这个工具做的就是一般好的话的成本是很高的 ， 让这个基金觉得比现有的那种以后可能微软就直接推出来 ， 或者谷歌在谷歌文件里就直接推出来的那些 AI 要好的话 ， 你实际上是很难的 。

可是他们的付费意愿又不会那么高 ，因为他可能只有两三个人， 甚至有些基金可能只有一个人会用这个工具 。

而且每个机构的对自己的风格 ， 对自己的格式有很多要求 。 它不是一个特别容易标准化的产品 ， 然后它又很容易出错 。

这个商业模式不大成立 ，因为你直接去问它 ， 告诉你这个痛点真的很痛 ， 可是你真的去问它 ， 你说你愿意给我付多少钱 ， 你听到的数目不会觉得让你很激动 。

目前的这个技术没有办法做出可以真正就是省一个人头 ， 就是 AI 可以完全自动化来去做这件事情 。 你大不了就是辅助 。

你要比现在的这个工具辅助得更好的话 ， 你要花很多很多精力 ，在收费上你是拿不到这个回报的 。

你去细聊它 ， 每个基金的标准都不大一样 ， 所以就不是一个非常容易标准化的一个产品 ， 然后用户又很少 。

像微软这些公司其实它完全可以做 ， 现在飞书里面就有这种工具 。

对 ， 然后它可能就是已经是个六七十分的 ， 做出一个九十五分的产品非常的难 。 可是你的付费意愿又没有那么高 ， 对吧 ？

我觉得这个还可以聊到一个更大的问题 ， 就是说金融 AI 为什么没有那么变 。 我们公司叫 Alpha Watch 嘛 ， 所以大家大概知道 Alpha 什么意思 ， 就是在市场之上的回报嘛 。

这个 Alpha 是一个很奇妙的事情 ， 它是跟你的判断和你做每个判断 ， 你这个 。

带来了回报 。

你想再下， 对 ， 你下注的那个钱 ， 对吧 ？ 即使你做了很正确的决定 ， 它不是跟时间有一个那么明确的这个关系 。在金融方面 ， 大家愿意去花钱的东西都是可能更直接跟 Alpha 有关的 ， 你只是去帮它节省时间 。

而且是相对来说比较一些初级的员工 ， 老板是不大关心的 。 因为我们聊了一些基金老板 ， 为什么要用 AI？

我们现在连分析员我不一定要让他用纸和笔 ，因为我觉得他用纸和笔记下来的笔记 ，他才真正的明白了 。他说我不是说你去看一天去看多少个公司 ，而是我是希望你看这个公司 。

我当时看了就买了 。

你看这个 ， 根据你算了好多 。 投资是真正对的 。

还是因为真正这个行业的底层逻辑是靠 insight 判断跟运气赚钱的 。

对 。

那这个在离开这个行业之后， 或者说在这个看清了这个行业的真相之后， 你们现在最主要服务的行业是什么呀 ？

这背后的这个原因和观察和思考是什么 ？

对 ， 我可以聊一下就是我们现在的逻辑 。 我的逻辑也跟其他人基本上一样的逻辑 ， 我应该讲出来也没有让大家特别惊讶的 。

不过现在的生成性 AI 可以替代的主要是人工嘛 ， 所以你就去找人工最重的行业 。 好的 ， 这个行业就有非常多的人去做 。

那为什么呢 ？ 因为我觉得很简单 ， 它就是人头堆出来的一个行业 ， 然后咨询行业也是 。 像我们现在做的 ， 我之前讲的那个工业客户 ， 可是实际上我们产品面对的也还是它的销售 ， 反正就是人有关的 ， 尤其是它的时间收费 ， 或者它的时间就是跟它的这个投资回报有一些就是更清楚的这个关系 。

知识管理的这个方向上的 AI 的公司还是挺多的 。 像你刚说 Gunnar 里面类别里面列了 60 个公司 ， 你觉得里面其中做得比较好的有哪些 ？

跟他们都分别是好在哪里 ？ 就是找到了什么样子的客户的痛点 ？

实际上我们很难知道竞争对手具体在做什么 ，因为很多产品 ， 尤其是这种知识管理的产品 ， 它是内部在用 ，是它不是某个产品它加了一个新功能 ， 大家都可以外面都可以看得到 。

我们有一个竞争对手叫 Hebbia，H-E-B-B-I-A。 我的理解是他们做的反正也是知识管理和工作流的自动化 ， 然后他们融了很多钱 。

具体做什么我不是最清楚 ， 当然看一些其他细分领域 。 工作流自动化的吧 ， 朋友刚刚投了一个叫 Tennr，T-E-N-N-R，是应该给小诊所去做一些工作流的自动化 。

那当然还有之前讲的那个 Harvey 是给一些律所 ， 一些大的律所去做自动化 。 知识管理的我比较难讲 ，因为知识管理可能比较模糊 。

刚才讲的那个 Glean 上也是一个知识管理公司 ， 可是实际上他们的产品好像跟我们非常不一样 。 工作流自动化的话 ， 我觉得就有很多了 ， 尤其是从去年年底开始 ，因为之前我觉得硅谷就是大家普遍都在投那个基础设施 ， 投 infrastructure， 可是现在大家都变成投这种像我们这样子的应用了 ， 真的把这个技术应用到一个商业需求上 。

说到这儿 ， 我感觉让我就是很好奇一个问题是 ， 你觉得 AI 加 SaaS 会把现在的这个 SaaS 的这个市场的格局会带来什么样子的大的变化 ？

比如说像这些功能 ，Salesforce 他们也可以做 ，而且他们可以就像你说的这种 integration，他们可以特别多时间 ， 特别多人力泡在这个客户身上， 然后对他们来说其实他们因为他们已经有很丰富的做这方面的经验了 。在这样子的情况下， 小公司的优势是什么 ？

确实 ， 我觉得基本上去年全年吧 ， 很多人都在聊这个话题 ， 就是说为什么 AI 要让初创公司去做 。

因为大公司它有这个销售渠道嘛 ， 它已经有现在有很信任它的客户 。 像微软比方说 ， 它有各种渠道 ， 它有对 ， 它有你最机密的 ， 公司最机密的信息 ， 它为什么不就加一个 AI？

就像我讲的 ， 它确实可以加 ， 可是它加的可能第一不够快 ， 或者它不够细 。 因为大公司的逻辑 ， 这又可能是中国跟美国不一样 ，因为我知道中国的大厂可能真的会去做一些亏钱的事情 ， 可是美国的大厂一般来说 ， 只有一个硅谷的笑话 ， 就是说谷歌如果你不能带来至少 10 亿美元的收入的话 ， 你这个项目就不成立 ， 你在内部就拿不到任何的资源 。

所以这个也是同样的 ， 就是你可能做的那个东西 ， 如果谷歌去做 ， 只能是 8 亿美元 ， 所以它就不做了 。

可是你可以去做 ， 然后你可以做成一个独角兽 ， 对吧 ？ 我觉得这是这样子的一个逻辑 。 可是确实有很多东西是大公司去做可能更适合 。

比方说 ， 那我可以回到金融行业 ，因为金融也还是我个人就是最熟的 。 我们去年在去融资的时候 ， 就有各种怀疑的声音说 ， 哎 ，Bloomberg 刚刚说要做 Bloomberg GPT， 你们没戏了 ，不用给你们钱了 。

然后后来发现第一 ，Bloomberg 它 GPT， 我不知道你们有没有去跟踪这个消息 ， 做一个真正的这种大模型出来不是那么容易 。

第二就是说 ， 确实有一些其他的东西 Bloomberg 可以去做出来 。 像我们一开始有一些客户说 ， 你给我做一些这个报告的总结呀 ， 你给我做一个财报电话会的总结啊 ， 等等等等。

因为这个是当时没有的 ， 可是我们现在看到了 ， 这个 Bloomberg、FactSet、 各种其他的金融市场里的大公司都慢慢加入了 。

当然我们现在还是有一些客户会说 ， 我觉得 Bloomberg 做得不好 ， 你给我去做 。 可是这个业务我们是不会去碰的 ，因为第一 ， 你让我们去做这件事情的 ， 大家愿意付费的那个费用真的太少了 。

第二就是说 ， 我如果 Bloomberg 比方说这个改善了它的服务 ， 我们没有办法追赶 。 有些东西是非常适合大公司去做 ， 尤其是让这些我觉得比较微小的调整 ， 就是把它的产品变好一点点 。

我前两天看了一个 ，有一个公司叫 EMA， 就是它说这个觉得订阅模式不再适用 ，他们是把它按照这个完成 task 的模式来收费了 。

生成式 AI 对 SaaS 的影响 ， 现在是在一个什么样子的一个发展变化的阶段 ，是不是对这个行业有特别大的改变的一些这种事情发生 ？

对 ， 这个我看到越来越多的声音在硅谷讨论这件事情 。 我觉得我第一个人看到在讲这个 ， 应该是 Benchmark， 讲他很早 ， 可能去年 2 月份就开始在那讲说 ， 我不知道他用的词是不是 ， 可是现在大家习惯用的就是 Service as Software，而不是 Software as a Service。

就是说我的现在的软件给你提供这个服务 ， 就像你刚才讲的 ， 我提供这个服务有自己的价值 ， 那我应该是按照这个服务的价值来收取费用 。

像大家 ， 我觉得现在已经看到有很多人走这个路线了 ， 然后这个也是我们自己内部在很激烈的讨论的一件事情 。

大家应该听说过 Devin， 就 AI 程序员 ， 然后实际上有很多其他公司在做这件事情 ，他们可能做得最出名 ，他们的估值为什么那么高 ， 至少在我们外人在看的话 ， 就是因为它不是做一个产品让程序员去用 ， 它是做一个程序员出来 。

那每一个程序员现在的成本是很高 ， 十几万 、 几十万等等。 如果你真的可以完全替代这个员工的话 ， 即使只是一些比较初级的程序员 ， 那你的产品也是比一般的 SaaS 要有很多的价值的 ， 对吧 ？

因为一个 SaaS 产品 ， 你能卖到一年 100 万给一个大客户的话 ， 这已经算是巨大的单子了 。 你能卖到 10 万以上已经算是比较大的单子了 。

可是如果你去按程序员的这个成本的节省来算的话 ， 即使我去打个五折 ， 打个五折的话 ， 然后我愿意付这个产品 ， 我愿意付这个软件的话 ， 那软件对我来说一个程序员的这个工作量 ， 我也按道理应该值 5 万 、8 万这样子 。

当然最后大家的商业模式可能不是这样子真正去计算的 ， 我只是说大家现在的梦想是这样子的 。

所以大家都想做 AI 的 ， 等等等 ， 现在有人想做 AI 的会计师 ，AI 的可能做法律秘书嘛 。Sarah 讲的实际上并不是说这个 ， 你完全去 AI 化一个职业 ， 她讲的实际上是说我去做 ， 就像你讲的 ， 我去做一个工作 ， 它即使是只是一个小的工作流 ， 我也可以按道理应该可以按照这个工作流去收费 。

那实际上我们现在也有一些工作流是可以去按量去收费的 ，也有一个量的概念 ， 可是一般来说都是一个保底的 ， 然后上面再加 ， 所以是一个类似 SaaS 加上量的概念 。

这个有很多其他的 AI 初创公司都在做 。 比方说我们给你提供一个服务 ， 这个服务我们可能包括了多少多少个工作流的完整在里面 ， 比方说几千个 ， 五千个吧 。

可是如果你每个月用的比这个更多的话 ， 那我会有额外的费用产生 ，因为你在用我的计算 ，而且我在给你提供更大的价值 ， 所以它是 SaaS 加上 usage 这样子的一个概念 。

那如果使用量本身就很值钱的话 ， 那你可能就可以做一个完全只是使用量来计费的一个东西 。 我看到反正硅谷越来越多的 VC 大家都在去讨论这件事情 。

这个实际上我觉得也没有那么难影响 ， 尤其只是说有的时候你的 AI 产品是有一定风险的 ， 对不对 ？

因为如果你是完全按量使用量来去计费的话 ， 那你万一你一个 AI 产品推出去 ， 实际上没有那么多用户在用呢 ？

因为有很多公司它可能内部去推一个 AI 产品 ， 或者它觉得有一个工作流要去做 ， 可是用量并没有你之前想的那么多 。

它因为也要看公司的业务嘛 ， 对不对 ？ 那你现在就变成跟它的业务又捆绑在一起了 ， 那你可能还觉得我更低风险的是让你给我付一个这个固定的费用 。

你会觉得现在的 SaaS 如果不接 AI 的话 ， 都会被有 AI 的 SaaS 给取代掉吗 ？

我觉得我能想到的 SaaS 我觉得基本上都会加 。其实刚才也已经聊到一些了 ， 我们也想聊聊就是你对硅谷现在在发生的一些现象跟趋势的一些分析 。

一个是看了那个 YC 的这一届的公司 ， 就是把它当做一个风向标来考虑的话 ， 就是里面大部分都是 B2B 的公司 。

另一个就是我们也是跟朋友聊天 ， 聊到一个我觉得硅谷这两年 ToB 其实是一个非常主流 ， 然后 ToC 感觉 ToB 跟 ToC 之间是有一个断层的 。

硅谷已经 20 多年了 ，ToB 是主流 ， 我觉得十几年以前 ， 十二三年以前就已经是 80% ToB。ToC 的这个特征是它可以做得比较大 ， 它可以做成一些大的平台型公司 。

可是 SaaS 的话 ， 你可以做一个很小的 ， 像比方说这个公司我不知道有没有上市 ，Benchling 它可能已经上市了 ， 我现在不知道 ，不过它就是做一个给生物学家做的 Slack 类似 ， 它只是一个很细分领域的 ， 那可是它还是可以做成很不错的 ， 很可观的收入 。

或者说是就是 ToC 这个领域在近几年没有出特别大的公司 ？

已经很多 ， 很久很久没有出公司了 。

对 ， 上一个还是 Uber、Airbnb。

对 ， 我觉得基本上没有 。 然后中国也一样 ， 我觉得也就是拼多多嘛 。 实际上 20 年 ToC， 投 ToC 的人本来就都很少 ， 投的话也投的并不是互联网这种平台型公司 ，他们可能投的更多是消费品牌 ， 只是利用互联网来推销 ， 所以基本上只是投的一些电商公司 。

可是那些也没有 ， 实际上没有很好的结果 。 所以基本上硅谷一直是 ToB。 我觉得可以分开 ， 我觉得区别今年跟去年， 我猜啊 ，因为我没有去研究 ， 我猜应该是去年投的 ，他们投的更多的是 infrastructure。

去年的这个摩根士丹利 ，他们有出一个报告 ， 它是看整个行业的投资 ，60% 是进入了大模型 ，因为它几个公司它就每个就是融很多钱 ， 对吧 ？

所以 60%。 然后如果我记清楚了 ，30% 进入了这个基础架构 ， 然后 10% 进入了应用 。 所以我觉得现在今年就很明显的应该是大家偏应用了 。

红杉他们前段时间就是出的那个分析报告 ， 去年他们就说非常看好应用嘛 ， 然后但是后来发现大部分的钱都流到模型这边来了 ， 然后今年他们会觉得说应该是一个应用爆发年 。

到目前为止其实 2024 年已经过去一半了 ， 你看到的周围在硅谷这个判断有发生吗 ？

因为我觉得应用的 ， 第一 ， 它的成本的需求 ， 它的这个融资的需求没有很高嘛 ， 所以大模型可能还是占比较大的比例的这个投资 。

可是它相对来说每个项目融很多钱 ， 可是应用的话是有远远有更多更多的公司在做 。AI 现在也没有那么容易融到钱 ， 大家还是希望看到有比较可观的收入才会去投 。

不过我觉得我至少认识的人都在做应用方面 。

因为瑞一开始其实有提到一句话 ， 我印象很深 ， 叫 "AI 把整个硅谷都改变了 "。 然后瑞应该是一直在硅谷吧 ， 这 20 年 。

所以可不可以请瑞跟我们讲一讲 ， 就是哪些方面让你发出了这样的感叹 ？

我 07 年到 15 年是在国内 ，不过我 15 年年底就回来了 ， 然后我是硅谷长大的 。 对啊 ， 我就觉得很明显 18 年到 22 年这边就是 Web3 的世界 ， 然后疫情一来就有很多人说我搬去迈阿密了 ， 那边的这个市长很支持加密货币的 。

我当时觉得我认识的在硅谷工作 ， 就是在科技公司工作的人， 当然不都是程序员 ， 很多是做其他工作的 ， 可能有 30% 的人都加入了 Web3 公司 。

可是就是 23 年开始就很明显的有很多人转向 AI 了 。 我个人对 Web3 的感觉是大家就是赚钱赚得太快了 ， 没有人愿意真的静下心来去做产品 ，在发各种 token 赚钱 ， 然后就再去想 ， 哦 ， 怎么可以发第二批 token 这样子 。

我觉得对硅谷的打击还是蛮大的 。 我当时觉得 ， 我当时就觉得硅谷没希望了 。

有没有一些具体的场景让你觉得 AI 来了 ， 硅谷一切都变了 ？

对 ， 我觉得因为基本上之前就像我讲的 ， 疫情很多人都搬走了 ， 然后现在有越来越多人搬回来了 ， 然后主要就是因为 AI， 然后大家到这边来 ， 然后 AI 有各种这种 AI 的这个活动 ， 我觉得基本上每天有三到五个免费的这种 meetup 等等 ，有很多很多 hackathon 吧 ， 我都不专门去参加这个 ， 然后我都被拉去当评审什么的 。

最主要还是这边的可以明显的看出真的是大家有做出成绩出来 ， 就是真的有产品去用 。 我觉得 AI 和其他 ， 就是和之前的这个 Web3 最大的不同是 ，不是说这些公司就是放一个公告说我们有新产品出来了 ， 然后实际上大家都不能用的那种 ， 只是 PR。

然后呢 ， 这边就是产品一出来了 ， 就马上有很多人上线去使用 ， 然后像我们的 CTO， 对吧 ，他已经试了很多很多产品 ， 然后就说真的是不停的在改变 。

我个人的感受 ， 我们有一个很旧的产品 ， 然后没有卖出去 ，不算是一个产品吧 ， 它甚至是一个功能 ， 然后我们从来没有卖出去过 。

有一个客户现在向我们要 ， 然后我们就说这个事情我好像六个月前真的去 ， 六个月前基本上做出来了 ， 可是后来没有人买 ， 所以我们就没有把它完成 。

我现在回去去看 ， 然后我们 CTO 就说我把它 80% 的之前写的 ， 另外一个工程师写的 80% 的这个代码都给删掉了 ，因为不需要了 ，因为现在的这个 AI 模型比六个月前要好很多 。

去跟客户去讲这个搜索的技术的时候 ， 然后那个 CTO 就会说这跟六个月前已经快了多少多少倍了 ， 然后我们已经更新了 ， 比方说三大更新了 。

所以我觉得这个技术的进展是至少我之前参与的其他的浪潮是我觉得很不一样 ， 就是真正实质性的不停的在提升 。

现在还有人在做非 AI 的 startup 吗 ？

还有 ，不过不是很多吧 。 我还有在帮朋友在帮他 ，他在很苦逼的在融资吧 。

我们看到一个说法叫做这个 "SaaS 已死 ，AI 永存 "。 这个说法我理解它背后的意思并不是说 SaaS 真的都会死 ， 它可能在讲的是过去哪怕很成功的 SaaS 在今天如果不介入 AI 能力的话 ，也会被其他有 AI 能力的新的 SaaS 给干掉 。在这一点上瑞你认可这句话吗 ？

或者你有没有这个更多补充的一些视角和观察 ？

对 ， 我完全认可 。 然后我觉得基本上我们接触的 ， 我可以谈我个人接触的公司 ， 第一 ， 我比方说金融行业的其他大佬 ， 我之前有聊过的 ，他们现在都慢慢的在加入 AI。

然后呢 ， 甚至有一个公司叫 Alpha Watch AI， 我可能刚才没有聊过 ， 之前它是个纯内容搜索公司 ， 内容分布和内容搜索当然都是金融有关的 。

它想做第二代的 Bloomberg， 就是它投入了很多钱在 AI， 然后它要做其他的 AI 解决方案 ， 可能也会做一些其他的工作流自动化的 ， 就是跟我们要越来越接近了 。

可是实际上你看它之前的产品跟 AI 是非常远的 。 对 ， 然后我觉得像这样子的公司会越来越多 ， 它可能传统的业务并不是 ， 甚至没有那么那么软件化 ， 可是它现在会加入越来越多的 AI。

我觉得它是两个原因 ， 第一主要我觉得还是估值 ， 很明显的可以看到 ， 比方说我们之前想做的一个产品是这个你要去跟美国证监会 ， 它会有各种要求 ， 你会有经常性的档案要去交嘛 ， 然后就有一些公司它做这样子的软件 ， 可是我们就说它好像没有完全加入 AI 吧 ， 结果一去看它已经加入 AI 了 。

它以前可能是外包给其他人去做 ， 可是它现在已经变成 AI 化了 。 然后呢 ， 就很明显看到即使它还有以前的这个

业务 ， 这个人工的业务 ， 它把越来越多的精力放到 AI 上面 ，因为你看它的这个股票分析上， 那些其他分析师会给它这个 AI 业务很高的倍数 ， 会给它的那个人工业务很低的倍数 ， 即使它 AI 的业务实际上没有那么赚钱 ， 所以它的毛利可能都没有人工业务高 ，因为它还没有达到一个比较好的规模 。

我觉得很明显这是上市公司 ， 非上市公司就不用聊了 ， 它肯定去拿 AI 去讲故事了 。 我们也有一些客户是还没有上市的公司 ， 我知道他们都去拿 AI，因为即使你不是说自己做的 AI，其实你在用我们的 AI， 你也可以去拿那个去讲故事 ， 去拿到更高的估值 。

第二个我觉得就是客户的要求 ，因为客户会说我听了这么多 AI， 你们在 AI 有什么方面的这个动作 ？

我听说了一万遍 AI， 到底 AI 能怎么帮到我的公司 ？

我刚才还有一个朋友说到说在美国做 SaaS，其实你差不多有个 100 万的 ARR 你就稳了 。

是这样吗 ？ 感觉市场已经得到了一些验证 ， 然后之后就相对可以进到一个这个成长的 。

对对 ， 就风险可能没有那么大了 。

我不同意 ， 我不同意 。 对 ， 我觉得还是很大的风险 。 现在尤其是 AI 的话 ， 你在硅谷融资的话 ， 基本上 A 轮的话要至少 150 万的 ARR， 然后可能 150 万到可能高一点 500 万吧 ， 你可以去融一个比较好的 A 轮 。

那

这还是风险很高的一轮 。

你现在还在做投资吗 ？ 然后你觉得这一波 AI 加上就像刚刚我们说的这个 "SaaS 已死 ，AI 永存 "， 你觉得给就是湾区的这个风险投资的格局有带来什么改变 ？

前段时间做了一个小研究 ， 就是看了一下几个大的这个就是几个比较特别明星的公司的投资人 ，其实一些老牌的机构像红杉啊 ， 像 Cosla 这些都还是非常的活跃的 。

光是美国今年 4 月的时候吧 ， 就已经投了几十个案子 ， 然后感觉他们出手非常多 。 就在这一点上你有没有什么观察 ， 就是比如说对 VC 的格局有什么改变 ？

我现在完全没有在做投资 ，因为我觉得做创业太非常非常花时间 ， 所以对对对 ， 所以没有 ， 完全没有在看投资 。

然后我现在的 ， 我觉得我最大的收获就是我现在会觉得刚才问的说 100 万美元收入应该是挺稳定的一个公司可以投吧 ， 我现在觉得完全不是 。

你给我来个 ， 你给我至少来个 500 万 、1000 万 ， 我才会觉得你有 PMF。 对 ， 这边有一个很流行的 newsletter 叫 ， 它好像就叫 Lannie's Newsletter， 产品管理的一个 newsletter， 她以前好像在 Airbnb 工作 ， 然后她就做了一个研究 ， 这应该是去年年底出来的吧 ， 我记得 。

然后她就做了一个研究 ， 她说各种独角兽 ， 她花了多长时间才拿到第一个客户 ， 然后才拿到 PMF。 它不仅有这个数字的这个指标 ， 然后她还有去跟这些人做了访谈 ， 然后这些 CEO 去做了访谈 。

我自己得出的结论就是 PMF 上是一个过程 ， 它不是说你一下你找到一个客户你就拿到 PMF 了 。 它里面我记得有好几个 CEO， 我现在不记得具体公司了 ， 反正意思就是说你每签一个客户你都会觉得这个客户是独特的 ， 还是有很多其他这样子的客户 ， 你永远不会觉得我现在特别稳了 ， 你永远会觉得下一个人从哪里找到 。

对 ， 然后你回头看的时候你才会觉得好像很自然 ， 我做这个事情很有逻辑性 ， 可是你真的在做的时候你不会觉得 ， 你会觉得乱蒙蒙的 。

所以我会觉得因为做了开始创业以后， 我反而会觉得我投资会更谨慎 。 如果我去做投资的话 ，因为我觉得真的是要到 B 轮了 ， 我觉得 B 轮才是真的觉得相对来说一个稳定的 。

那 B 轮上也死亡率也挺高的 ， 好像也有百分之四五十 。 对 ，其实那时候你可能死得稍微明白一点而已 ， 你在那之前死的话你可能就不明白 ， 都不知道怎么回事就被干掉了 。

然后呢 ， 讲 VC 的话 ， 我觉得 VC 实际上在最近十年有比较大的改变吧 ， 当然大家都可以看到前三名可能就还是红杉啊 ，H6Z 啊 ， 第三名我甚至都想不出来应该是谁 ，因为可能有很多第三名的并列排名的 。

不过其他下面的基金就看你是什么阶段的 ， 可能就是这个行业变得比十年、 十五年前变得要庞大了很多 。

以前可能就那么几百个基金来争这些公司的投资 ， 可是现在有几千个了 。 然后现在也有很多这种硅谷可能最大的改变是有越来越多的这种独立投资人， 像 Elliott Gill，他一个人他就可以融很多 ，他就可以去募很多钱去做投资 ， 这个是之前没有的 ， 这个是最近十年才有的 。

当然还有很多很多种子基金 。 我们要看到国内有人聊的是现在比较火的 ，也是我曾经想做的一件事情 ，不过后来我觉得太难了就放弃了 。

类似就是孵化项目的那种机构 ， 然后它会拿比较大的比例的股份 ， 这个也是最近十年比较多的 ， 然后现在有越来越多人在做这个 。

你有一些有经验的经营人 、 管理者的话 ， 你去做 Venture Studio 可能比去投资一个第一次去创业的人反而要更来得可靠得多 ，因为你可能就是 0 到 1 或者 0 到 0.5 这个阶段 ， 你可能就是比其他人更有经验 ， 更知道怎么做 。

这一步迈出去了以后， 你再去招一些 ， 再去招一些类似 Founder 的这个创始人过来 ， 可是你已经有一些初型的这个产品和一些初型的这个客户已经找到的话 ， 这个风险是降了很低的 。

所以这也是为什么很多人都比较倾向于投资第二次创业的人嘛 ，其实他第一次创业没有成功 ，他也不愿意去投这种第一次创业的 ，因为毕竟就是 0 到 1 你从来没有走过 ， 上还是很迷惑的一件事情 。

瑞现在这么有能量的在做 Startup， 我感到还是就是 。 对 ， 非常 inspiring， 就是过去其实瑞的职业经历非常的丰富 ， 所以可不可以我们在今天的播客里面请瑞给大家讲一讲过去的这个故事里面有哪些你成长最快的时候 ， 或者你经历过的最艰难和最失败的时候 ， 看能不能给大家一些启发 。

OK， 我觉得我实际上现在做 Startup 很大的原因是因为我觉得之前成长最快的时候就是加入一个初创的机构吧 ， 去加入了三个初创的金融机构 ， 然后那个因为人手少 ， 然后还有原因就是因为老板很看得开 。

当时我可能才 27、29 和 31 岁吧 ， 然后我就可以老板就放手让我去做很多事情 ， 那我觉得这个是很大的这个锻炼的机会 。

这是在 500 Startup。

之前的时候我加入了其他的两个 ， 我加入了一个投行 ， 还有另外一个投行加基金商 ， 都是初创的 。 我都是我加入的时候都甚至还没有名字呢 。

对 ， 至少我加入 500 的时候它已经有名字了 ，其他两个机构加入的时候连名字都没有 。 对 。

OK， 为什么在那个时候要去一个那么早期的基金呢 ？ 因为如果是做 VC 你可以选很多 big name，以你的这个资历背景 。

我第一个去的那个早的基金是因为当时是经济大萧条 ， 所以我就我没有什么其他选择 。 然后那个后因为那是 09 年年初 ， 然后

这个其他时候加入 ， 实际上是因为我希望学到更多的东西 。 当时实际上我有跟 YC 聊过 ， 然后 YC 没有在中国想要做事情 ， 然后后来我就 500 找到我的时候 ，他说我想在中国做一些事情 ， 然后我觉得这个模式很有意思 。

对 ， 所以我就加入了 。 可是后来我发现 YC 又真的进入中国了 ， 我说我被骗了 。

他们现在应该 。

我那是很多年以后了 。 对对对 ， 那是很多年以后了 。 对 。

在过去的这个经历里面 ， 你有遇到过什么贵人吗 ？ 就今天大家很喜欢聊这个词 ， 然后有没有这样的故事 ，以及你觉得这个贵人对职业到底是有没有帮助 ？

我觉得我碰到很多人都想帮助我 ， 然后我最大的问题是他们实际上可以成为我的导师 ， 可是我没有去追求 ， 所以就没有成为我的导师 。

比方说有一个国内很知名的 VC， 我不讲他的名字 ，他花了很多时间给我一些 career advice， 我第一可能没有 take 他的 career advice， 然后第二就是后来没有去不停的去联系 。

实际上很荣幸的就是遇到一些人也有很耐心的给我一些指点 。 对 ， 我现在也想不清楚了为什么 ， 反正当时做了一些不一样的选择 。

实际上现在回头想 ， 你做一些别人给你的建议 ， 你没有去做别人给你的建议 ， 实际上并不表示很尴尬 ， 可是我当时可能就年龄比较小 ， 然后就觉得好尴尬啊 ， 我花了你两个小时的时间 ， 然后那个后来你让我去做这件事情 ， 或者不要去做这个工作 ， 我又去做了 ， 我现在就有点没有面子回去找你 。

可是实际上我觉得现在回头想就觉得完全可以啊 ，因为对那些人来说我是小朋友嘛 ， 就是当时把自己想的太重要了吧 。

我觉得这些也是一种经历吧 ， 人生路上有贵人相助 ， 可能确实有很多时候是在当时感受不到那个能量的 。

对对 ， 当时感受不到的 。 现在我就会想 ， 我现在的想法就比较开放 ， 就是所有的人我都会觉得我可以跟这个人做些什么 ， 对吧 ？

这是我自己会问的一个问题 。 可是之前我就不会想 ， 我就说这个人和我有一个比较固定的这个交流的关系 ， 然后我就不会再跳出来去想 。

在十字路口我们就是特别想做一系列的和硅谷有关的内容 ， 然后其中一个方向呢 ， 就是我们很想听在硅谷的华人们他们的故事 。

然后这个故事呢 ， 一方面是听大家的职业经历 ， 另一方面呢 ， 就我们其实很希望这个故事它有一些普世性 ， 就是在硅谷发生的事情 ， 理论上在今天的北京 、 上海 、 深圳 、 广州 、 香港 、 成都 、 武汉都要适用 。

所以有一个问题比较想听瑞回答 ， 就是在过去你在科技行业这么丰富的经验里面 ， 你学到了最重要的一课 。

我觉得最重要的一句话就是不要放弃 ， 尤其是不要过早放弃 。 对 ， 很多时候一个大浪潮它要花一段时间你才能真正看出来的 。

如果你是那种像我 ， 我就对早期的东西 ， 就是这种刚刚出来的东西特别敏感 。 如果你是像我这样子的所谓的英文叫 early adopter 的话 ， 那你更不要过早放弃 ，因为你本来就比其他人要早很多 。

所以你甚至应该是要加个三五年在这上面 ，其他人都放弃了 ， 都开始放弃了以后你再放弃吧 ，因为你很容易过早放弃 。

对 ，因为最近也听到一个小故事 ， 就是当拖拉机取代牛和马也花了四五十年， 它也不是拖拉机一问世 ， 所有的牛和马大家就开始不用它们了 。

这个接受如此简单的一个新技术也花了那么多年 。 那有没有什么不放弃带给你的这个正面的反馈 ？

有没有这样的一个故事 ？

我就是过早放弃的一个人， 所以我目前为止我希望在十年以后有正面的反馈给你们吧 。

就是最后一个问题想问一下马睿 ， 就是对 ，因为其实国内现在想要做出海 SaaS 的公司还蛮多的 ， 对这些想要做出海的 SaaS 公司有什么建议 ？

第一 ，不要去 copy 别人。 对 ， 我觉得这个是最重要的建议 ，因为尤其是你想要在美国在硅谷去拿钱的话 ， 没有人会在意你是第十个做某某某个独角兽业务的公司 ， 然后你比他便宜十倍 ， 这个没有人 care。

为什么呢 ？ 因为第一 ， 如果你做 ToB 的话 ， 除非你是做那种特别 too， 就是特别特别便宜的业务 ， 特别小的 ， 然后又替代性非常高的东西 ， 实际上本来就不是很稳定 。

我觉得它本来就是第一替代性很高 ， 你去做稍微这个重一点的业务的话 ，不要以为你的客户只看的是这个产品的标价 。

一般来说 ， 它实际上对产品的标价 ， 如果你是在一个比较那个大家可以接受的范围之内 ， 实际上没有人去关注这些事情 。

为什么呢 ？ 因为在美国跟在国内不一样 。 我觉得不光是美国 ， 就是所有西方国家 ， 你去卖产品的时候 ， 你这个公司一般是有一个决策人， 然后这个决策人一般不是 CEO，他是一个部门的头 ， 甚至可能是一个使用者 ， 或者反正他是一个公司内部的人， 然后他为什么会去推这个产品 ，他可能要么自己非常需要用 ， 要么就是这是他的本身的业务 。

比方说他是创新部门的头 ，他希望用这个产品 ， 尤其是 AI， 我就是很多这些创新部门的头 ， 这种什么 innovation office 的 ，他是要把这个产品带入公司 ， 然后利用这个去升职 ， 基本上去拿到他下一个职位 。

所以没有人就是说在过这个产品的时候会说谢谢你把 AI 功能带到这边 ， 然后并且使用了便宜 2 万美元的解决方案 。

大家只会停留在谢谢你把这个很高回报的 AI 功能带入了公司 。 所以不要去打价格战 ，不要去 copy 其他的产品 。

这边的 VC 他不会说是你是第十个进入市场的产品 ， 然后我投你因为你便宜 。 大家都会说是宁愿投一个风险很大 ， 大家没有就是市场上没有见过的产品 ， 可是你是第一个 ，maybe 第二个 。

你不要去当 ， 你不要去 copy 其他独角兽的业务 。 第二 ， 我想强调就是刚才讲的那个价格战没太大意义 ， 尤其是你在做一定价格以上的 ToB 产品 。Gary 最近就是 YC 的头 ，Gary 他前天好像还在 Twitter 上写了 ， 然后我去点赞了 ，他就说你不要以价格来赢任何客户 ， 客户永远跟的是你的质量或者是你的速度 。

我觉得这个是完全正确的 。 我们有一些竞争对手 ， 就是大厂他甚至可以免费给你做 ， 可是如果你可以比他快 ， 或者你可以做得比他好的话 ， 你一样可以赢这个客户 。

好 ， 那我们今天就先聊到这里 。 谢谢马睿 ， 现在是晚区的晚上了 。 谢谢马睿跟我们聊了这么多 ，也希望以后有机会可以再跟马睿继续在播客里交流 。

谢谢 ， 谢谢 。

好 ， 拜拜 。

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