--- id: "1dwyL6Iz_PU" title: "Modal CEO：开源大语言模型推理是否已经见顶？｜算力成本将如何变化" channel: "20VC with Harry Stebbings" host: ["Harry Stebbings"] guests: ["Erik Bernhardsson"] date: "2026-11-02" updated: "2026-11-03" duration: "1:02:12" duration_seconds: 3732 source_type: "youtube" youtube: "https://www.youtube.com/watch?v=1dwyL6Iz_PU" canonical: "https://pod-exp.pages.dev/1dwyL6Iz_PU/" transcript_jsonl: "https://pod-exp.pages.dev/1dwyL6Iz_PU/transcript.jsonl" language: "zh-CN" translation: true translated_from: "en" timestamp_precision: "block" topics: ["AI 基础设施","AI 智能体","AI 编程","开源软件"] series: ["AI 基础设施","AI 与软件"] --- # Modal CEO：开源大语言模型推理是否已经见顶？｜算力成本将如何变化 > 中文译文，由英文原音字幕翻译整理，不是官方逐字稿；引用原话请核对英文原视频。说话人标签由整理者依上下文标注，带「未确认 / 未标注 / 不确定」等字样的标签不可靠。时间戳一般为块级（所在时间块的起点），不是逐句时间；正文自带 [hh:mm:ss] 的段落除外。 **内容提要：** Modal 联合创始人兼 CEO Erik Bernhardsson 从创业心态、融资和护城河谈起，解释了他为何认为创业应当是长期享受的创造过程，而非忍受痛苦等待回报。随后他分析 AI 推理市场的规模、GPU 供需、专用芯片、开源模型和新云厂商，并指出单一推理服务容易商品化，长期机会在于构建整套 AI 基础设施平台。访谈还讨论 Modal 的沙盒业务如何因编程智能体爆发，后训练与训练数据的商业机会、AI 对软件工程的影响、人才薪酬、股权二级出售，以及他对市场回调、创业和 AI 药物发现的看法。 ## [0:02] 开场 · YouTube **Erik Bernhardsson：** 我觉得，靠大量专用推理模型，有机会做出一家千亿美元公司。市场会有回调，我能接受，因为长期机会实在太大了。 **Harry Stebbings：** 今天非常高兴请到 Modal 联合创始人兼 CEO Erik。他们刚刚实现了 10 亿美元的年经常性收入，完成了由 Accel 领投的 7.5 亿美元融资，估值达到 157.5 亿美元。今天我们会聊推理市场、接下来会发生什么，以及有哪些大家应该看到却还没看到的趋势。 **Erik Bernhardsson：** 顶尖实验室挖走了我们的一些应届毕业生，开价两千多万美元。这些人确实非常出色。 **Harry Stebbings：** 我不想卖掉这家公司，因为我大概会转头再创办一个 Modal 2。 **Erik Bernhardsson：** 我准备好了。 **Harry Stebbings：** Erik，欢迎来节目。刚才我们在楼下聊天时，我就觉得这期肯定会很精彩，因为大家都很自然。刚才那段聊天特别好，我想我们会聊得很开心。谢谢你来。 **Erik Bernhardsson：** 能来这里我也特别兴奋。我听过好多期节目，现在真的坐在这里，感觉有点不真实。 **Harry Stebbings：** 太棒了。就像我刚才跟你说的，你创业时本来可以给我发条消息，说不定我现在就更有钱了。 **Erik Bernhardsson：** 可你那时大概还不认识我。 **Harry Stebbings：** 确实。不过我肯定愿意投另一家 Suite。先从童年聊起吧。我昨晚和 Zach Frankle 聊到你小时候的事，也聊到一个人早年有哪些成功和天赋的信号。你是怎么爱上科技的？作为投资人，看到你童年的哪些经历会让我觉得你很特别？ ## [1:42] Erik 八岁时爱上编程 · YouTube **Erik Bernhardsson：** 我大概是 1992 年开始写代码的，那时八岁。我一下就迷上了，因为我发现自己可以控制电脑。我有一台 Mac Plus，内存大概 1 MB 吧。我开始做游戏，做得很糟，但回头想想，我真的很感激那段经历。小时候朋友收集冰球卡，那是他们的爱好；我的爱好是编程。现在我靠它赚了不少钱，想想挺不可思议的：从八岁起的兴趣，后来竟成了谋生之道。我很庆幸自己爱上了科技和编程。十六七岁时我还参加编程竞赛，特别有意思。 **Harry Stebbings：** Modal 是你的第一家公司吗？为什么隔了这么久才创业？ **Erik Bernhardsson：** 我人生里一直有个模式：对自己不够有信心。我欠缺的主要是信心，也有一点钱。直到三十六七岁，我才创办 Modal。我以前也没特别想过一定要创业，只是看到市场里有个很大的机会，心想：这么明显的点子，怎么没人做？后来这个念头就促使我开始了。 ## [3:43] Erik 不认同“创业就像吞玻璃”的说法 · YouTube **Harry Stebbings：** 进入市场话题之前，先聊聊我们刚才在楼下说的。大家常说创业就像吞玻璃，既艰难又痛苦。你怎么看？ **Erik Bernhardsson：** 我特别讨厌这种说法。既然每天都像在吞玻璃，为什么还要创业？难道是觉得忍到最后会有某种神奇奖励、一个大饼吗？我从来不这么想。我每天去上班都很享受。当然会遇到困难，也得进行艰难的谈话、甚至裁员，但放在人生里看，这就是生活的一部分，而我喜欢生活，也喜欢建设一家公司。我不是想着哪天把公司卖掉。我希望能在这里做二三十年，甚至四五十年，我现在就乐在其中。我不想卖掉公司，因为卖了我大概又会去创办 Modal 2。 **Harry Stebbings：** 你真的不想卖？ **Erik Bernhardsson：** 不想。 **Harry Stebbings：** 有意思。我也有机会把 20VC 卖掉。节目一直很成功，有人出价 8000 万美元买下全部股份，而我持有 100%。对我来说这是一大笔钱。我妈妈曾和我散步时问：“你明天会做什么？”我说：“我会再创办一个 19 分钟 VC。”她就说：“那就别卖。”你会怎么做？ **Erik Bernhardsson：** 钱不一定能让人快乐。当然有钱挺好，但过了某个程度，快乐还是来自做东西。我喜欢打造产品，喜欢科技，也喜欢写代码，太有意思了。 **Harry Stebbings：** 你真是个可爱的人（笑）。这算瑞典式的心态吗？ **Erik Bernhardsson：** 可能吧。你说得有道理，我确实没那么看重钱。我觉得瑞典人的心态可能更重视自我实现：做自己喜欢的事，在某种意义上就是最高级的成就感。可以是音乐、诗歌，做什么其实都行。 **Harry Stebbings：** 那你做什么事情是不喜欢的？ ## [5:33] Erik 不喜欢融资 · YouTube **Harry Stebbings：** 那你有什么不喜欢做的？ **Erik Bernhardsson：** 我其实挺讨厌融资的。遇到合适的人时当然也不错，但过程很难，你得拒绝很多人。虽说这算是个幸福的烦恼，但总的来说…… **Harry Stebbings：** 你得拒绝很多人啊，Erik。 **Erik Bernhardsson：** 我知道，这真是件糟糕的事。 **Harry Stebbings：** Larry，你只能投 1000 万或 5000 万美元。你从来没做过融资路演材料，对吧？ ## [5:56] Erik 从来没做过融资路演材料 · YouTube **Erik Bernhardsson：** 我从来没做过融资路演 deck。每一轮融资之前，我都会提前和投资人建立关系。最近我们宣布了 Accel 的一轮融资；我和 Rich、Gonzalo 已经聊了一年多。后来某个时候我们觉得，或许可以融点钱，就开始讨论条款。因为关系早就建立好了，整个过程推进得很快。 ## [6:25] 创始人不该总把估值推到最高 · YouTube **Harry Stebbings：** 有了这层关系，你怎么看融资定价？目标就是拿到最高估值吗？ **Erik Bernhardsson：** 我不这么看。到了后期，钱本身可能更像一种商品；但早期有几个原因，不该一味追最高价。首先，激励并不一致：风投总想投远超公司所需的钱，你就得承担更多稀释，对股东并不好。其次，我认为最好留有余地：少融一些、估值低一些，让投资人对下一轮仍然有兴趣。 **Harry Stebbings：** 可这一代公司不是资本密集型吗？你需要的钱可能远超预期。你说 VC 想投的钱比公司需要的多，但我以为 AI 终于成了风投资金的消纳口，确实需要那么多资本。 **Erik Bernhardsson：** 市场上有些时候公司会受资本约束，但 Modal 大部分时间并没有。我们一直非常节省资本，每月只烧几百万美元——虽然这当然也很多，我很珍惜这笔钱。 **Harry Stebbings：** 你们每月烧几百万？ **Erik Bernhardsson：** 我是说到去年为止。现在我们得在算力容量上花很多钱。 **Harry Stebbings：** 现在每月烧多少？ **Erik Bernhardsson：** 很多。按损益表算我们其实是盈利的，但现金流相当负，因为要花大笔钱买 GPU、扩充容量。这代表公司进入了一个不同阶段，我们对资本的看法也变了。我不想把资本称作护城河，因为大家滥用这个词，而我对护城河有很严格的定义。不过现阶段，资本确实有帮助。 ## [8:03] 早期创业公司其实谈不上护城河 · YouTube **Harry Stebbings：** 你说的护城河，定义是什么？ **Erik Bernhardsson：** 我说的护城河，是《七种力量》这类书里讲的东西。书不错，但很多人读完就开始自我膨胀，觉得自己的新公司已经有一堆护城河。创业早期根本没有护城河。 **Harry Stebbings：** Google 当年想做什么都行。 **Erik Bernhardsson：** 是啊。但《七种力量》具体讲哪些我都记不清了，大概有掌控稀缺资源、市场力量之类。这些东西往往要公司做十年后才会出现。我总会想起 Ben Thompson 写 Snap 和“姜饼人策略”的那篇老博客。你知道那篇吗？大意是 Snap 没有护城河，只是跑得更快，像姜饼人一样。我觉得这对如今几乎所有初创公司都很贴切：你就是得比别人跑得快。 ## [8:52] AI 基础设施领域，品牌越来越重要 · YouTube **Harry Stebbings：** 我觉得现在投资时看三件事：第一，团队是不是顶尖的百分之一；第二，产品决策速度，具体说就是像 Instinct 这样的产品，功能推出得特别快；第三是品牌。这三样合起来，才是我眼里的防御力和护城河。 **Erik Bernhardsson：** 我不确定会不会把它叫护城河，但品牌价值确实大幅上升。Modal 的品牌做得怎么样？我觉得还不错，它和开发者体验、产品、网站、视觉识别都连在一起。我们在包装方式、活动和整体视觉上花了不少心思。 **Harry Stebbings：** 你觉得 Modal 的品牌比 Baseten 和 Fireworks 更强吗？ **Erik Bernhardsson：** 我觉得我们口碑很好。我几乎一直在线，网上聊 Modal 的人更多，社区感也更强，大家对我们的氛围评价不错。不过我对竞争对手很警惕，会盯着他们的动向。当然，品牌很重要，因为大家都想加入一个社区。大家都想复制 Jeff，但没人愿意穿着一件粉色毛皮大衣上台，疯疯癫癫地讲“Jevolution”。对我来说，那才是品牌：这个人完全在另一个层次上玩这场游戏。今天的公司必须认真想这个问题。 **Harry Stebbings：** 你觉得他为什么能脱颖而出？因为他真实、与众不同吗？ **Erik Bernhardsson：** 我觉得你得为公司塑造一种个性，找到公司的性格，并且始终如一地表达出来，形成一种运动感和社区感。让人觉得这是件很酷的事，大家会因为你是很酷的产品之一而想用你——“你试过 Modal 吗？挺酷的。” **Harry Stebbings：** 那 Modal 做了什么，才建立起这种品牌？ **Erik Bernhardsson：** 我们从开发者体验起步，产品本身有很明确的自下而上的产品增长路径，用户直接注册就能用。我来自 Spotify 的消费产品背景，这对我打造一家现在卖技术的 B2B 公司很重要。这个行业本来挺枯燥，但有个性、有点锋芒，是营造运动感、兴奋感和与众不同感的重要部分。我希望用户打开网站、试用产品的那一刻，就能感受到它不一样，感受到那个“魔法时刻”。 ## [11:44] 推理会成为新的云计算 · YouTube **Harry Stebbings：** 推理市场上有很多人发表看法。展望未来五年，你觉得它会怎么发展？ **Erik Bernhardsson：** 首先，我认为推理会成为一个极其庞大的市场，基本上就是新的云计算。但我不觉得只做推理就够了。我很确信，它必须搭配一整套其他产品：后训练、沙盒、智能体相关工具，以及各种推理服务，比如低延迟推理和批量推理。要把平台搭起来——顺便说，我们已经做这件事五年了——这是一项很难打造的产品和技术基础设施。 ## [12:32] 只卖推理会沦为商品生意 · YouTube **Harry Stebbings：** 为什么产品线必须这么广？否则你们不就只是一个压缩层吗？ **Erik Bernhardsson：** 是啊，否则你卖的就是同质化商品。要是只卖“花钱买 token”，用户没有任何切换成本，随时能换供应商，最后只会陷入价格战。但如果你把沙盒、后训练、强化学习等产品都整合进来，就能提供一整套工具。没人想买一个只会单一功能的产品，用户想要的是一套工具，能让他们在上面构建出很棒的 AI 应用。再加上底层基础设施，就能形成差异化和长期竞争力。这些产品所需的基础设施很难复制。 ## [13:25] 推理业务的毛利将来自哪里 · YouTube **Harry Stebbings：** 推理市场里有什么显而易见的事，是大家没看到或很少谈到的？ **Erik Bernhardsson：** 长期来看，这个领域有很大的毛利空间，因为可以围绕推理打造很多东西：沙盒、智能体工具、工作流、后训练和强化学习。如果这些都做起来，赚钱的机会非常大。 **Harry Stebbings：** 这会成为软件毛利生意吗？传统玩家目前的毛利大概在 25% 到 40%。随着你们掌握的环节越来越多，会不会升到 70%？ **Erik Bernhardsson：** 我觉得现在几乎没有公司还能像十年前硅谷的软件公司那样做到 90% 以上毛利，这种时代基本结束了。原因几乎是架构性的：今天的供应链有应用、模型、基础设施、云、Nvidia 等许多层。客户在顶层花一美元，要流经多层，每一层可能都拿走 20% 到 30% 的毛利。所以这里有很大的毛利和赚钱机会，市场也足够大，但收入得分摊给整条供应链。我认为 Modal 长期有机会做到 40%、50% 甚至 60% 毛利，但不会达到过去那种软件毛利。 ## [15:00] 推理市场会分化出各种专门产品 · YouTube **Harry Stebbings：** 对推理市场，你有什么很多人可能不同意的大胆预测？ **Erik Bernhardsson：** 市场会分化成很多不同领域。过去一段时间推理市场变得太大了，连我在内，恐怕谁都没料到它会大到这个程度——比我原先想的高出十倍甚至一百倍。这就意味着会出现大量专业化需求：低延迟、高延迟、各种微调和后训练，也会有一些古怪的新技术，让人用少得多的资源完成推理，还会有新硬件，等等。 **Harry Stebbings：** 抱歉，这难道不和你刚才说的相矛盾吗？你说平台要掌握广泛产品，现在市场又大到需要真正专业化。 **Erik Bernhardsson：** 我说的是产品层面的专业化：市场会分化出很多产品，而我们可以把其中许多产品都做出来，放在 Modal 这个平台上。这让我很兴奋。不同公司会需要不同东西：一个产品需要低延迟推理，另一个需要批量推理，还有产品需要我们已经提供的沙盒；有些公司会预训练自己的模型，比如某类专用音频模型。我们做的远不止语言模型推理。这给了我们重新思考 AI 时代云计算形态的机会：把传统云拆开，再为软件新时代重新搭建。 **Harry Stebbings：** 你刚才提到要用 GPU 扩充容量。 **Erik Bernhardsson：** 对。 **Harry Stebbings：** 现在做这件事是什么情况？真像报道里说的那么疯狂吗？ ## [16:33] GPU 市场像露天毒品交易场 · YouTube **Erik Bernhardsson：** 这确实挺疯狂。三月我去圣何塞参加 Nvidia 的 GTC 大会，感觉就像一个露天毒品交易市场，只不过交易的不是毒品，而是 GPU。你在人群里跑来跑去，找五百家不同的云厂商谈：“你们有 GPU 吗？拜托给我弄一些。”最后谈成一堆交易。我们必须练出这种能力。Modal 的价值之一，就是客户不用操心这些；我们在幕后干这些脏活，和 25 家新云厂商合作。现在我们掌握的算力可能只占全球的 0.1% 左右，具体数字我也不确定。我的长期设想是，随着我们掌握越来越多全球算力，就把供给和需求聚合起来，高效调度。这是我们认为自己能填补的一大空白。 ## [17:30] Modal 想聚合全球算力 · YouTube **Harry Stebbings：** 成为聚合层能让你们做什么？ **Erik Bernhardsson：** 我们很多基础设施都是自己搭建的，没有用 Kubernetes、Docker 这类工具。我们自己做了容器文件、文件系统、容器运行时、调度器，以及管理算力的系统。这让我们能把全球算力当成一个大资源池。 我们已经有数千名付费客户，而且还在增长。每个客户的工作负载都很不一样，可能一天里忽高忽低、突然爆发，单看每家都很难预测；但把所有客户放在一起，总需求就平滑得多，我们能更高效地管理。Modal 的价值不仅是能随客户扩容。客户不用做容量规划，只要来找我们，我们就能给他们 100 张 GPU。 比如 TypeSafe，我记得他们正式发布前很久我们就聊过。后来他们某天在 Modal 上线，我们甚至没注意到，却自动为他们扩上了大量 GPU。这种体验很有价值：我们能在很短时间给客户很多 GPU，也能处理需求波动。客户不用提前锁定三年固定数量的 GPU，也不用准确预测需求；他们按用量付费，随时扩缩容，按 GPU 秒计费。 ## [19:05] Modal 如何预测 GPU 需求每月增长 34% · YouTube **Harry Stebbings：** 你们怎么买 GPU、怎么预测需求？毕竟不能囤一堆过剩的设备压在账上。 **Erik Bernhardsson：** 现在 GPU 交货周期是三到四个月。我们会把所有客户的总体需求汇总起来做线性或指数外推。客户群相当多元，所以总需求其实很好预测。过去十二个月，月环比增长大约是 30% 到 40%；把这个增速外推三四个月，需求就会变成现在的两三倍。于是我们去买相应的算力，并确保容量能及时上线。 **Harry Stebbings：** 你们真的买得到这些算力吗？ **Erik Bernhardsson：** 买得到。我觉得有种误解，认为算力已经彻底没了。Nvidia 每个月都在出货大量 GPU，我也不知道有多少 Blackwell 机架正在安装。价格肯定涨了，同样数量的 GPU 现在更贵。但我不想说这是有效市场；只要你愿意比别人多付钱，还是能拿到很多 GPU。 **Harry Stebbings：** 有没有贵到不划算的价位？ **Erik Bernhardsson：** 我觉得目前还没有。实际上我们的 GPU 供给比需求更充足，因为可以提高客户价格。市场价格会变，而且我们的模式是签较长期的算力预订，再以稍短的周期租出去。如果底层价格上涨，客户也愿意付更多。 ## [20:31] GPU 价格未来会怎样变化？ · YouTube **Harry Stebbings：** 明白。GPU 价格长期会怎么走？H100 原本应该会折旧、降价。 **Erik Bernhardsson：** 我也不知道。 **Harry Stebbings：** 你都不知道，那我还能指望知道什么（笑）？我昨天看到 Jensen 在伦敦，有人问他这个问题。他说，供给迟早会追上需求，之后再看价格会怎样；可能一年，也可能五年。他说得跟我平常讲的一样：硬件价格长期看就像重力一样，总会往下走。眼下供给短缺，所以价格涨了，可能还会再涨一两年，甚至五年，我不知道，但最终一定会降下来。 ## [21:14] AI 算力需求仍处在非常早期 · YouTube **Harry Stebbings：** 我在 Instinct 上跑着 100 多个自动化，做的事非常夸张：买演唱会门票、规划节目，还帮我处理母亲的用药。我的算力使用量简直是杰文斯悖论的 100 倍。若社会上很多人都这样，那我们到底还处在多早期？ **Erik Bernhardsson：** 确实很早。你说的也是同一件事：这些工具通过 WhatsApp 就能用，需求一直潜伏着，等变得容易获取后就释放出来了。最终我们会碰到新的资本约束：利率可能上升，数据中心也没法建得足够快。也许这反而能避免过度建设。但我也不知道需求这么大，我们到底能不能建过头。 **Harry Stebbings：** 我觉得未来五年不可能建过头。 **Erik Bernhardsson：** 可能确实不会。但市场里也有很多公司现在还没收入，却已经消耗大量 GPU。它们最终得开始赚钱，只是这个收入兑现的滞后期可能很长。比如 Instinct，据说现在还没收费或产生收入，但显然未来能赚很多钱。这种滞后会是市场的一种动态，而且我们也可能因此遇到约束。 ## [22:43] 专用 AI 芯片会威胁 Nvidia 吗？ · YouTube **Harry Stebbings：** 你提到推理市场会专业化，芯片市场也出现了越来越多专用芯片。Nvidia 现在的业务比以往更强，还是随着市场被 Cerebras、Etched、Olix、Fractile 这类新玩家分化，反而变弱了？ **Erik Bernhardsson：** 我觉得这不是非此即彼。Nvidia 会继续增长，继续推出很棒的芯片；Cerebras、Etched 等公司也会推出专用芯片，也会增长。不同市场都能存在。 **Harry Stebbings：** 那 Cerebras 为什么跌了 30%？ **Erik Bernhardsson：** 我不知道，我不太关注股市。 **Harry Stebbings：** 你不看股市？ **Erik Bernhardsson：** 我基本上是被动投资，主要买指数基金；我没精力盯股市。 ## [23:41] CUDA 并不是 Nvidia 真正的护城河 · YouTube **Harry Stebbings：** CUDA 到底是不是大家说的那种护城河？ **Erik Bernhardsson：** 我觉得大家有点夸大了。CUDA 本身不是护城河，它的编程模型其实挺难用的。但 Nvidia 的整个生态确实有优势：各种内核优化，以及 PyTorch 等框架对 Nvidia 的支持，都比其他平台好得多。开源推理引擎也优先支持 Nvidia，所以如今一切都是 Nvidia 优先，这种情况大概还会持续。 过去十五年我一直说，明年就会是非 Nvidia 加速器的天下，但一直没发生，我总是判断错。Nvidia 在维持领先、主导市场方面确实做得非常出色。话虽如此，Trainium、TPU、AMD 等产品看起来都不错，也在追赶，但我仍觉得它们差得挺远。 ## [24:38] 新云厂商能成功向上进入推理层吗？ · YouTube **Harry Stebbings：** 新云厂商既是朋友，也是竞争者吧？你们和其中很多家合作，我记得你说过有 25 家。但 Nebius 的创始人来节目时说，他们要进入推理市场、做全栈。我完全理解。它们到底是朋友还是对手？ **Erik Bernhardsson：** 创业圈里大家好像都是亦敌亦友。我觉得一些领先的新云厂商，包括 Nebius，都想往技术栈上层走，我个人有些怀疑。要做好核心业务，同时进军另一个市场，很难。 **Harry Stebbings：** 为什么难？它们进入推理层的利好是什么？ **Erik Bernhardsson：** 我有偏见，但我们花了五年打造极其复杂的基础设施，复制起来非常困难。 **Harry Stebbings：** 最难的是什么？是代码，以及文件系统、容器运行时、调度器这些东西吗？比如每分钟调度数百万个沙盒、在数千张 GPU 上扩缩容，同时让数十万个任务并发运行？ **Erik Bernhardsson：** 对，这些都是非常难的工程问题。我是基础设施极客，很喜欢做这些，但确实很难。 **Harry Stebbings：** Nebius 是比 CoreWeave 更好的生意吗？ **Erik Bernhardsson：** 我不知道。他们两家执行得都非常好，我很尊重他们。最让我佩服的其实是财务工程，他们很擅长这一套。 **Harry Stebbings：** 为什么这么说？ **Erik Bernhardsson：** 快速建设新云厂商，很多约束在财务端。你得先签长期客户合同，再以合同为基础融资、买芯片、交付设备，然后在几年里偿还债务。这种资金运作很有意思，CoreWeave 做得特别好。这是一场资本游戏，也是一场财务游戏。 ## [26:47] 前沿模型越来越便宜后，开源模型还有什么价值？ · YouTube **Harry Stebbings：** 我们刚才说到 Jev 和 Modal 合作。开源社区发展很快，令人兴奋；但 Haiku 和 Anthropic 的新模型性能强、价格也很低。如果前沿模型已经这么便宜高效，开源模型还有什么优势？ **Erik Bernhardsson：** 开源领域仍然会不断出现优秀模型。也要记住，很多所谓开源模型正在转向许可授权模式，更善于把模型价值变现，这也能为训练更好的模型带来更多资金。我很希望美国和欧洲也能有自己的模型。我不认为现在有这么多中国模型是理想局面。我非常尊重中国实验室，它们做得极好；但世界权力分散一些会更好。 回到问题本身，总会有人想微调模型、更好地控制模型、调整参数，让它适应低延迟、高吞吐量等需求。开源在这方面会发挥重要作用。 **Harry Stebbings：** 就像 Windows 和 Linux？ ## [28:02] 欧洲能做出有竞争力的开源模型吗？ · YouTube **Harry Stebbings：** 恕我直言，你觉得欧洲能做出有竞争力的开源模型吗？ **Erik Bernhardsson：** 我很喜欢欧洲，也在瑞典长大。但欧洲确实不擅长汇聚大量资本，这方面做得不如中国和美国。中国很善于积累大量人才；美国则很善于筹集巨额资金、训练超大模型。我不知道欧洲有没有办法做到这两点。 ## [28:39] Nvidia 为什么支持美国开源模型生态 · YouTube **Harry Stebbings：** 如果 Nvidia 在美国拥有开源模型这一层，比如 First Pool，然后又有 Reflection，这重要吗？ **Erik Bernhardsson：** Nvidia 把重点放在构建生态上，非常聪明，其中就包括支持许多开源模型。这些公司极度消耗资源和资本，我觉得 Nvidia 看到了机会，收购其中一些并实际资助它们，从而打造美国本土模型。 顺便我想收回刚才说的一点：欧洲其实有海量人才。我认为欧洲真正不擅长的是把这些人才聚在一起，让他们进入同一家公司。美国在这方面做得很好。 **Harry Stebbings：** 还有营造雄心勃勃、追求巨大规模的心态。我想到你之前说自己缺乏自信。如果你在美国，周围的人可能会鼓励你更早创业。 **Erik Bernhardsson：** 是啊，不过也可能走向另一个极端。 **Harry Stebbings：** 对，四岁时就有人鼓励你创业、退学，觉得上幼儿园都没意义（笑）。 ## [29:52] 专用模型也能成长为巨型生意 · YouTube **Harry Stebbings：** 我完全同意。说到模型和 Jev，我们是不是正在按功能拆分模型？Jev 显然特别擅长某些任务。 **Erik Bernhardsson：** 我觉得是，这和我前面说的一样：推理市场足够大。市场只有十亿美元时，不会有太多细分；但当它达到百亿、千亿美元，就会出现许多子市场。Jev 的分类、回归等任务做得非常好，而对应的市场也足够大。 ## [30:25] Jev 达到千亿美元估值的看涨逻辑 · YouTube **Harry Stebbings：** 好，欢迎你加入 20VC 基金，今天是你成为合伙人的第一天。我们正在投委会，大家都准备投 Jev 的新一轮。你认为 Jev 值 1000 亿美元的看涨逻辑是什么？ **Erik Bernhardsson：** 我之前说过，我觉得它周围的品牌、社区和整个运动都非常了不起，在这个新时代是巨大的资产。再说推理领域有这么多专用模型，我认为确实有机会造出一家千亿美元公司。 **Harry Stebbings：** 你会在 85 亿美元估值时投吗？ **Erik Bernhardsson：** 会。我觉得它的上限很高，可能被收购，也可能成为上市公司，谁知道呢？但上行空间很大。 **Harry Stebbings：** 我很想看到他在纽约证券交易所敲钟。 **Erik Bernhardsson：** 他真是个了不起的人。 **Harry Stebbings：** 你觉得他很棒吗？ **Erik Bernhardsson：** 他的个人魅力很强。品牌需要有个性和视觉识别。当然这套视觉风格不是我会选的。 **Harry Stebbings：** 但我觉得你也应该更高调一点，Erik。 **Erik Bernhardsson：** Modal。 **Harry Stebbings：** 不是，我是说……我觉得 Modal 还没有那种围绕创始人的个人魅力。 **Erik Bernhardsson：** 这是合理的批评。我确实可以更常露面。我会发推，也试着写博客，不过最近做得不太好。 **Harry Stebbings：** 现在没人关心博客了。 **Erik Bernhardsson：** 也许我该在 Twitter 上更放飞一点。其实早期 Modal 的增长，很大一部分来自有趣的营销。我经常发我们在做什么，也会在 Twitter 上联系别人，让他们试产品；其中一半后来成了 Modal 的天使投资人或支持者。创业早期要发挥自己的长处，我当时很擅长发一些搞笑、荒诞的帖子。 **Harry Stebbings：** 我在粉丝还不到五万时，会给每个新关注者发一条亲自写的感谢消息。 **Erik Bernhardsson：** 太厉害了，你自己打字？ **Harry Stebbings：** 每晚凌晨一点到两点半，我亲自写。我会说“看到你来自瑞典，我很喜欢 Grand Hotel，来伦敦时告诉我”，每晚发五十到一百条。 **Erik Bernhardsson：** 这太投入了。 **Harry Stebbings：** 这就是获客飞轮。他们第二天到办公室会说：“这人亲自给我发消息了，你也听听他的节目吧，挺不错的。”我很欣赏你打造媒体品牌的方式。 ## [32:57] Modal 如何从单一产品扩展成平台 · YouTube **Harry Stebbings：** Neil Ma 有个很棒的想法：怎么把客户体验提升十倍？那我们也来玩个游戏，怎么把 Modal 客户体验提升十倍？ **Erik Bernhardsson：** 最大的关键是给 Modal 增加更多产品。任何构建 AI 应用所需的东西，都应该能在 Modal 里找到。另一个方向是多招客户经理和销售人员。我承认这方面我们落后了，应该多安排人主动联系客户，比如看到有人开始用 Modal、在做生物科技，就直接问怎么帮忙、提供蛋白质折叠等生物领域示例。我们已经服务了不少类似公司。 **Harry Stebbings：** 我不是怀疑，只是觉得产品野心很大。你们是 B2B 公司，会不会担心摊子铺得太宽？像 Nebius 为什么不能做你们做的事？你们深耕多年，但每个细分领域都有做了多年的老玩家。 **Erik Bernhardsson：** 我觉得你说得对。不过我认为很多竞争者做得也没那么好。更高层次上，资源分配和确定优先级始终至关重要，不能什么都同时做。多产品策略很难掌握，什么时候进入第二、第三个产品？我们花了四年，第二个产品才成功。 **Harry Stebbings：** 那就是沙盒？ **Erik Bernhardsson：** 对。 **Harry Stebbings：** 四年才做成第二个产品。 **Erik Bernhardsson：** 我们五年前创业，到现在年收入达到十亿美元。是的，沙盒是第二个产品。 ## [34:42] Modal 的沙盒业务达到 3 亿美元年化收入 · YouTube **Erik Bernhardsson：** 我们 2023 年推出沙盒，早期有一些成绩，但它在收入中占比很小。直到 2025 年夏天，模型像 4.5 这样的版本开始特别擅长写代码、构建完整应用，沙盒业务才突然爆发。现在这块业务年化收入达到 3 亿美元，约占我们收入的三分之一。这段历程很疯狂。 现在我们在考虑第三、第四个产品。我们刚推出训练产品，我特别兴奋；还在做批处理、强化学习等许多东西。成为平台的方向一直都在。回头看 Modal 最早的内部构想和市场图谱，想法都在，只是最后做出来的产品和当初想象的不一样。对我来说，重要的是聚焦一个品类和一组解决方案，而不是只做一个单一小工具。 ## [35:46] 基础设施产品可能多年后才找到杀手级场景 · YouTube **Harry Stebbings：** 关于沙盒市场，有什么是你现在才知道、希望最初推出产品时就知道的？ **Erik Bernhardsson：** 基础设施的好处和坏处都在于，你得相信自己的判断，识别重要的基础能力，然后把积木搭好。我们提供的是基础积木。要理解工程师需要什么，但不能逐字照单全收，因为他们会提出各种零散要求；你得提炼出真正重要的基础模块。 我们 2021 年推出无服务器函数，2023 年生成式 AI 推理让它成功。2023 年我们看到很多人用 LLM 写代码，于是做了沙盒产品，直到 2025 年才迎来成功。后来真正带来爆发的场景包括强化学习、氛围编程、后台智能体，未来可能还有别的东西；这些都不是我们预先想到的。基础设施常常如此：做无服务器函数时，我们没预料到 Stable Diffusion 会成为杀手级应用，它只是后来碰巧出现了。 **Harry Stebbings：** 所以关键只是坚持足够久，等时机到来？ **Erik Bernhardsson：** 有时确实如此。我们很幸运，2021 年创业、推出产品，2022 年 Stable Diffusion 和 ChatGPT 就出现了，时机很好，需求一下子涌来，我们也恰好准备好了。但基础设施产品也需要你相信它们未来会有用，依据自己的经验判断哪些东西一直是你想要的，再相信自己的直觉。 ## [37:41] Modal 曾低估开源模型推理 · YouTube **Harry Stebbings：** 你刚才说到资源分配很重要。回头看，你们把资源投错在了哪里？ **Erik Bernhardsson：** 我们应该更早把更多资源放到语言模型推理上。之前有一段时间我们在场外观望，没有意识到开源模型推理会有这么大规模。我们以为那会变成价格战、沦为商品。后来 DeepSeek 出现，我们立刻意识到必须快速行动，于是马上扩团队：最初只有一两个人，十二个月后就有三十人。现在我们已经是前三大服务商之一。 ## [38:19] 开源模型推理的高峰已经过去了吗？ · YouTube **Harry Stebbings：** 我朋友 Jason Lanin 每周四和我一起做节目，他总说开源大语言模型的推理使用量已经见顶了。前沿模型公司会提供极其便宜的产品；美国企业又不愿用中国模型，这两点会让前沿模型胜出，开源模型推理的使用量就会减少或停滞。 **Erik Bernhardsson：** 我觉得这是把市场当成固定大小的思维。我认为两边都会增长。未来十二个月，两个领域都可能增长五倍、十倍、二十倍；未来几年还会增长好几个数量级。很难说哪边会更大，但我觉得两者都会大幅扩张。 **Harry Stebbings：** 对，确实如此。 ## [39:11] Modal 年化收入达到 10 亿美元 · YouTube **Harry Stebbings：** 你们刚刚达到 10 亿美元收入，恭喜！ **Erik Bernhardsson：** 谢谢。 **Harry Stebbings：** 感觉怎么样？ **Erik Bernhardsson：** 感觉很棒。我就是个在瑞典长大的普通人，对我来说这些数字太夸张了，但确实很开心。 **Harry Stebbings：** 这可是一大笔钱（笑）。Erik，你比我预想的更讨人喜欢、更酷。 **Erik Bernhardsson：** 这些数字后面有好多零。我都不知道十亿有几个零（笑）。 ## [39:38] Modal 未来十二个月能做到多大？ · YouTube **Harry Stebbings：** 十二个月后你们会到什么规模？ **Erik Bernhardsson：** 我不知道。过去十二个月我们增长了 50 倍，你可以自己外推。市场终究会变得很大，增速也会放慢，但现在没有放缓，我们每个月增长 30% 到 40%。也许能到 40 亿美元。 **Harry Stebbings：** 我也希望远超这个数字。恕我直言，如果你们认为明年收入能到 40 亿美元，比如利润有 12 亿美元，那 157.5 亿美元估值似乎很便宜：按年末利润算大概 14 倍，按收入算三倍。 **Erik Bernhardsson：** 对，确实挺便宜。 **Harry Stebbings：** 感觉很便宜。 **Erik Bernhardsson：** 我也觉得便宜。如果我不相信公司能成长为世代级公司，就不会这么做。我认为上行空间非常大，这是史上最大的市场机会之一。算力和 AI 应用的需求会极其庞大，而它们都需要运行的地方。我希望很多应用会运行在 Modal 上。 ## [40:56] Modal 下一批重要收入机会 · YouTube **Harry Stebbings：** 你们现在还没有、或规模很小，但你觉得三五年后会变得很重要的收入线是什么？ **Erik Bernhardsson：** 训练是我们刚推出的产品，可能会很大；我希望未来六到十二个月年化收入能到 1 亿美元。后训练和批处理任务也有机会。我还很看好传统的数据仓库、数据库、工作流编排、特征库和向量数据库。做这个领域时会发现许多相邻机会彼此契合，这正是我兴奋的地方。 我的问题是想法太多，Modal 有很多想做的事，比如持续集成、智能体运行框架，甚至训练模型，大概有五千个方向。我这个多动症脑子什么都想做，但必须狠下心排优先级，一次只做一两件事。 **Harry Stebbings：** 你妻子还会找你做决定，真是厉害（笑）。 **Erik Bernhardsson：** 她一定会收到特别不连贯的答案。 **Harry Stebbings：** 她可能只是想挑窗帘。 **Erik Bernhardsson：** 窗帘就随便挑一款吧。我会想起《辛普森一家》里 Rainier Wolfcastle 当总统那段，人家问他选 1 到 7 哪个，他说：“我天生是来领导的，不是来读书的。”然后选了 4 号（笑）。 ## [42:28] 后训练的重要性会有多高？ · YouTube **Harry Stebbings：** 我们看到业界的重心和资源配置，从预训练明显转向后训练。你怎么看？这会成为新常态吗？ **Erik Bernhardsson：** 我不确定。后训练有效，是因为很多现实任务有相对明确的反馈机制。编程就是个很好的例子：可以用强化学习训练模型，在沙盒里运行代码；很多实验室正是为此使用 Modal 的沙盒。网络安全也是一个领域，数学也很适合，比如 Lean。前几天 OpenAI 的一些证明成果很惊人。法律或许也能在一定程度上用评测来做。 现在大家特别关注后训练，因为许多过去只有人类能做的任务，智能体和大语言模型已经有能力完成。但我不知道它能不能扩展到反馈周期更长的任务。很多人问我，长期来看软件工程师会怎样。我认为智能体能在 24 小时或一周内完成的工作，大概都会被自动化；但工程师的工作周期更长，反馈回路也更长，所以强化学习可能会遇到一些局限。不过我错过很多次了，也许我这次仍然错，技术会继续发展，最终能对需要人类六个月才能完成的任务做强化学习训练。我也说不准。 ## [44:13] AI 智能体不会让软件工程师消失 · YouTube **Harry Stebbings：** 三年后，工程师的一天会是什么样？ **Erik Bernhardsson：** 我对软件工程非常看好。我写代码三十年，见过编程语言、云、各种框架不断变化。每次我们让程序员效率更高，软件需求反而都会增加。世界上很多领域都急需软件，所以我非常看好软件和软件工程师。 外界最大的误解之一，是觉得开发者的工作就是把英语翻译成代码。软件工程师真正要做的，一开始是弄清需求，成为人与技术之间的接口：最终软件是给人用的，工程师要理解人们到底需要什么，再把它转化成流程和工作方式。 抽象层级一直在上移：上世纪六十年代我们写汇编、打穿孔卡，后来有 COBOL、C++、Python，现在是智能体。这是我三十年来见过最大的变化，但软件和计算机历史上也有许多类似变化。正因如此，我觉得未来十到二十年软件工程师都会很好。 ## [45:26] Modal 每月在编程智能体上花约 50 万美元 · YouTube **Harry Stebbings：** Modal 每个月在编程智能体上花多少钱？ **Erik Bernhardsson：** 大概 50 万美元左右。 **Harry Stebbings：** 你们有多少工程师？150 人？ **Erik Bernhardsson：** 对。 **Harry Stebbings：** 天哪，这样算下来还挺让人担心的。你们应该尽量多用 token，支出得是现在的十倍。 **Erik Bernhardsson：** 也许吧，我不知道。 **Harry Stebbings：** Brandon 说过，McCor 在推理上的支出是工程师工资的三倍。 **Erik Bernhardsson：** 我们还没到那一步。不过 Modal 的软件工程师非常积极地用智能体，我自己也一直用智能体写代码。你刚才提到 Anthropic IPO——放心，我不会像 Bloomberg 那样突然把你拉来问 IPO 看法，我也讨厌那种采访（笑）。 ## [46:08] 模型越便宜，编程智能体支出会越高吗？ · YouTube **Harry Stebbings：** 大家都在关注。我觉得最肥的一块是 Claude Code，年收入 600 亿美元，大体支撑着 2 万亿美元的估值。Mark Benioff 说他们在 Claude Code 上花的钱是工程师工资的 5%，现在是 3 亿美元。如果效率提升、成本大幅下降，这会成为挑战吗？还是说它会占据越来越多工程师的工作流，支出反而增长？ **Erik Bernhardsson：** 支出只会继续增加。历史上每当某种东西变得更高效、更强大，都会解锁五种新用途，最后需求反而上升。这就是过去五十年计算机和软件行业的发展规律。我本来就非常乐观，否则也不会创业。我热爱软件和计算机，觉得这个行业会继续增长。 ## [47:12] AI 训练数据如今是利润丰厚的市场 · YouTube **Harry Stebbings：** 数据市场很有意思，很多玩家规模增长得特别快。 **Erik Bernhardsson：** 是啊，太惊人了。 **Harry Stebbings：** 如果我二十岁，只想赚很多钱，我会创办一家数据环境公司，把数据卖给前沿实验室。这里的钱多得惊人。 **Erik Bernhardsson：** 要更具体地说，我觉得眼下需求最大的还是编程。如果能把代码运行环境卖给实验室，可以赚很多钱。 **Harry Stebbings：** 是啊，我经常见到这样的创业公司，也投过好几家，都是非常好的生意。 **Erik Bernhardsson：** 我的建议是：这些公司现在很赚钱，但你想不想踏上风投驱动的增长跑步机？我不确定它们长期还能不能赚那么多。不过这有什么关系？现在能赚大钱就是好生意。市场里有数据交易平台，也有数据和服务商。领先的供应商起初只是获取数据、把数据卖给你；现在则发展为全周期服务，包括部署、实施、评测、监控和企业级支持，像专业服务团队一样，陪客户把方案完整落地。 **Harry Stebbings：** 这样才能提高毛利，也才能长期维持生意。 **Erik Bernhardsson：** 没错。长远看这门生意可能不容易，但现在卖这些服务的现金流非常好。 ## [48:46] 每家公司都需要拥有自己的智能吗？ · YouTube **Harry Stebbings：** 说到和伙伴紧密合作，Fireworks 的 Lynn 也谈过“拥有自己的智能”的重要性。你能解释一下这具体意味着什么吗？企业专用模型的成败还没有定论：Harvey 说效果很好，Lora 则觉得荒谬，因为底层模型更新太快，这不是正确策略。 **Erik Bernhardsson：** 有些场景适合自己拥有模型，有些不适合。我有很多客户在 Modal 上运行专有模型，他们的客户也直接用这些专有模型。我不觉得每家公司都需要拥有自己的智能。 **Harry Stebbings：** 那什么情况下适合？ **Erik Bernhardsson：** 某些场景可以拿开源模型微调，取得很好的效果。好处是你知道微调所基于的模型是什么，它不会突然被拿走；底层模型也不会变，你可以持续调整。前沿实验室有时会改变底层模型，这种稳定性很有价值。我支持这种做法，但对用户来说还有很多其他重要因素：延迟、成本、性能、可定制程度，以及周边平台服务。“拥有自己的智能”只是其中之一。 **Harry Stebbings：** 这不是和你的生意相矛盾吗？ **Erik Bernhardsson：** 我不这么认为。 **Harry Stebbings：** 我欣赏你的坦诚，但你完全可以说“每家公司都需要它，我们可以帮你”。 **Erik Bernhardsson：** 其实不然。比如 TypeSafe 用 Jev，这是一个专有模型；它运行在 Modal 上。我很支持这种模式。Modal 的优势一直是通用平台，支持很多不同的东西。客户想用开源模型，我们就帮他们；他们可以微调、做强化学习，也可以搭配沙盒和训练服务。还有很多公司——比如 Suno、Runway、TypeSafe——把自己的专有模型部署在 Modal 上，为自家客户提供服务，而这些客户并不关心底层跑在哪里。这让 Modal 处在很好的位置。 ## [51:25] 模型路由是一门有防御力的生意吗？ · YouTube **Harry Stebbings：** 快问快答前我还想问两个问题。美国人说的 model routing——英国人会怎么说？ **Erik Bernhardsson：** Rooting？ **Harry Stebbings：** 就是 rooting。我们英国人原本的语言被美国人拿去糟蹋了（笑）。认真问，这是价值链里一块有防御力的业务，还是大家都会自己做的同质化产品？ **Erik Bernhardsson：** 我觉得模型路由可以成为一门成功的生意，如今独立产品也能做。但长期看，它可能需要成为更完整平台的一部分。企业最终需要模型评测、微调、对延迟和吞吐量等性能的控制。这类业务现在做得很好，我个人也投了 OpenRouter，它取得了很好的结果。我甚至觉得它独立发展还能做得更好。不过长远来看，我认为 AI 里的许多品类都应该纳入更全面的工具平台。 ## [52:41] Erik 为什么会劝 OpenRouter 不要卖掉 · YouTube **Harry Stebbings：** 假设你是 OpenRouter 的董事会成员，有人提出收购，你会怎么劝他们？ **Erik Bernhardsson：** OpenRouter 的增长、收入和品牌都很强。市场里有五百个竞争者，但整个领域发展很快、收入机会也很大。我会建议他们继续做下去。 **Harry Stebbings：** 最后一个问题：你相信什么事情会对自己的生意不利？比如我认为现在种子轮投资已经死了，“投 200 万拿 10%，然后慢慢做 18 个月”这种模式不行了。 **Erik Bernhardsson：** 如果你想赚钱，这种模式可能不太好；但如果你想和创始人建立关系，那就很不错。 **Harry Stebbings：** 可那和我的业务相冲突。 **Erik Bernhardsson：** 我不是说反对建立关系。我是说种子投资、“200 万换 10%”再慢慢做 18 个月这种模式已经死了。 **Harry Stebbings：** 明白。那对你来说，什么是不利因素？ ## [53:45] Erik 预计 AI 市场会回调 20% 到 30% · YouTube **Erik Bernhardsson：** 我想到的一点是，AI 现在增长这么快，股市总有一天会从现在的高点回落 20% 到 30%，到时所有人都会惊慌，觉得世界末日来了。我几乎可以肯定这种情况会发生。但我依然非常看好，因为回调之后，行业还会继续发展。我能接受回调，因为长期机会实在太大了。 ## [54:18] 员工股权二级出售有助于争夺 AI 人才 · YouTube **Harry Stebbings：** 说得完全对。你会做二级出售吗？ **Erik Bernhardsson：** 我个人做得很少。 **Harry Stebbings：** 为什么？ **Erik Bernhardsson：** 我自己不需要很多钱，生活挺满意，也够用了。但我支持员工做二级出售。作为创始人，让股权尽可能有价值很重要。让未来候选人相信这不只是账面上的钱，而是真金白银，一个方法就是建立员工二级出售的先例。你可以告诉候选人，上一轮允许员工出售多少股份，比如最高 10%。当然要有边界，不能让员工卖太多，必须保留足够股权，让他们仍然有强烈动力把公司做好。但二级出售能把股权变成流动性高、真正硬通的资产。 **Harry Stebbings：** 完全同意。人才市场的竞争越来越激烈…… ## [55:25] 顶尖 AI 实验室给优秀应届生开出两千万美元 · YouTube **Harry Stebbings：** 人才竞争确实非常激烈，夸张吗？ **Erik Bernhardsson：** 非常夸张。我们有应届毕业生被一些实验室挖走，对方开价两千多万美元。这些人确实非常出色。 **Harry Stebbings：** 什么样的应届生算特别出色？ **Erik Bernhardsson：** 就是特别聪明的人，一眼就能看出来：他们充满干劲、非常勤奋，对技术了如指掌。 **Harry Stebbings：** 他们都去大实验室吗？ **Erik Bernhardsson：** 大实验室确实给得很多。还有少数几家，不过大家都知道它们愿意付特别高的薪酬。 **Harry Stebbings：** Modal 不会给那么多？ **Erik Bernhardsson：** 我们也愿意很激进，目标是给到市场前 5% 的薪酬。有些公司可能还会多给一点，但我觉得我们股权的上行空间大得多。回到刚才说的员工二级出售，让股权变成真正有价值的资产，也会让我们的 offer 更有吸引力。再加上股价看起来很便宜、潜在空间大，我们不一定要完全匹配实验室的现金薪酬，但可以有力地说明我们的整体薪酬方案更好。为了吸引最优秀的人才，我们愿意投入很多。 **Harry Stebbings：** 好，我们来快速问答，不然我可以跟你聊一整天。你的天使投资组合不错，有 OpenRouter，也提过 Lovable。如果只能选一个投全部的钱…… ## [57:10] Erik 会投资 TurboPuffer · YouTube **Erik Bernhardsson：** 我喜欢 TurboPuffer。我很了解 Simon，他是丹麦人，我们有北欧渊源。他是特别出色的创业者，我很喜欢这门生意。 **Harry Stebbings：** 这门生意能做多大？ **Erik Bernhardsson：** 这是个好问题。它现在比较专门，做向量数据库，但我觉得整个品类可以非常大。如果我经营这家公司，我会想到五百种向数据库、数据仓库及其他查询系统相邻领域扩张的办法。这个品类有机会做得很大。 ## [57:39] Erik 对沙盒市场的判断发生了什么变化 · YouTube **Harry Stebbings：** 过去十二个月，你最改变看法的是什么？ **Erik Bernhardsson：** 大概是沙盒市场的规模。我觉得它大得离谱。我看着收入一直往上走，心想“现在总该停了吧”，好像我在对收入施展反向心理，它却不停增长。我反复判断错了，而且是往好的方向错。这个市场现在已经大得惊人。 ## [58:04] Erik 不愿投资哪些 AI 公司？ · YouTube **Harry Stebbings：** 你觉得现在 AI 里最过热的品类是什么？ **Erik Bernhardsson：** 我不知道，我不觉得有什么真的过热。但我会担心那些必须不断注入股权资金才能活下去的公司，我不会投这类公司。如果风投市场回调，它们可能很难继续融资。每一轮融资都应该按“可能是最后一轮”来规划，并且要有一条真正走向商业化和收入的路径。 **Harry Stebbings：** 你有两个孩子。做个好爸爸和做好 CEO，最大的经验是什么？ **Erik Bernhardsson：** 有时我觉得两者有点相似。你是想问怎么平衡，还是怎么当个好爸爸？ **Harry Stebbings：** 做个好爸爸需要什么？ **Erik Bernhardsson：** 要为孩子未来成功做好准备。我一直在想，该把孩子推到什么程度。我不是虎爸，但觉得得稍微推他们一把，让他们接触更多东西。我不希望他们长大后说：“你当年应该让我做某件事。”但也不想他们二十岁时抱怨：“你为什么逼我做那件事？”所以要适度推动。我让孩子学钢琴，也说不上为什么，只觉得他们二三十岁时可能会感谢我；他们现在不太喜欢，但有些事确实要稍微坚持，不能推得太过。 我父母管得很松。我开始学数学和编程时，他们还问我为什么不出去跟其他小孩玩。所以某种程度上，我希望他们当年再推我一点。不过我自己已经很努力了，也就无所谓。总之，关键是把握推动的分寸。 **Harry Stebbings：** 你是怎么让自己这么努力的？你来自一个不鼓励出风头的国家。我忘了那个词，我以前有个瑞典女友——Jantelagen？就是那种“别觉得自己很特别”的观念。 **Erik Bernhardsson：** 我不确定这说法对不对，对北欧文化可能有很多误解。我觉得人们其实尊重追逐梦想的人，不管是做音乐、写书、做家具、搞艺术，还是创业。北欧文化尊重自我实现、追随梦想；这种宽松文化的另一面，就是鼓励人追求理想。我当年的梦想就是数学和编程，我很喜欢，所以就一直做下去了。除非你来自挪威，那里的税制基本让人不可能创业。 **Harry Stebbings：** 挪威确实有些问题（笑）。他们工作也很少。 **Erik Bernhardsson：** 这倒是真的，不过我们有主权财富基金。 **Harry Stebbings：** 对，他们很有钱。 **Erik Bernhardsson：** 谢天谢地。 **Harry Stebbings：** 也许那是第一个后经济社会。我不知道。 **Erik Bernhardsson：** 这句话的好几个意思都说得很准。 ## [1:01:07] Erik 最期待 AI 药物发现 · YouTube **Harry Stebbings：** 最后一个问题，你最期待什么？可以是任何事情。我自己会想到慢性病药物发现，我妈妈…… **Erik Bernhardsson：** 药物发现确实是我觉得最酷的应用之一。我等不及想用 AI 生成的药了。我年纪也大了，皮肤越来越差；每次喝啤酒，第二天都难受。把能吃的 AI 生成药都给我吧。我想活得久一点，也想健康地生活。 **Harry Stebbings：** 你觉得这样的未来现实吗？ **Erik Bernhardsson：** 我觉得可能，但 FDA 审批等因素会让它还要等一阵子。现在 AI 辅助药物设计已经有很多惊人进展，有太多有意思的成果了。 **Harry Stebbings：** 这期节目太棒了，我真没想到你会这么有趣、坦率又有魅力。你表现太好了，非常感谢。 **Erik Bernhardsson：** 谢谢你邀请我，聊得很开心。