一位 36 亿美元公司创始人对当下软件市场的真实判断My First Million

你知道自己来这里要面对什么吗？

不知道。

那我用最简单的方式解释：你在 Twitter 上比那些聪明人更好笑，又比真正的喜剧演员更聪明。我们在商业播客领域做的就是这件事。

顺便说一句，我本来应该为这期节目做准备，但过去一个小时都在看《Millionaire Matchmaker》第三季第 11 集。Aaron，那一集就是你的联合创始人参加节目的那次。你还记得吗？

记得。

你当时支持他去吗？

不完全支持。那次我们算是冒了个险。更离谱的是，节目组原本邀请我们两个人一起上，只不过我当时的判断力稍微好一点。

Sam，你看过那一集吗？

你们的故事最不可思议的一点，是几位朋友一起干了二十年。你们像是四个大学朋友创业，到现在四个人还都在吗？

我们三个人从初中就在一起，四个人都读过同一所高中。初中和高中期间，我们试过很多不同的点子。后来大家去了不同的大学，这个想法出现后，我们又重新聚到一起，在 2005 年和 2006 年分两批退学。

算上之前做过的各种项目，我们已经合作将近三十年了。Dylan 现在是 CFO，也负责公司里的多个职能。他当然还因《Millionaire Matchmaker》而出名，那大概已经成了他最主要的名声来源。Jeff 现在有点进入农场世界；Sam 则去了 Anthropic，参与 Claude Code。

Sam 现在经常成为我的“麻烦”：每隔三天就有人说“Box 的 CTO 离开 Box 去了 Anthropic”，但他其实六年前就从 Box 退休了。这件事仍然不断成为病毒式传播的素材。

创办一家公司、把它带上市，然后又去 Anthropic 工作，确实很厉害。Instagram 的创始人是不是也有人在那里？

Anthropic 的招聘确实做得非常出色。现在去那里工作，可能都快要求你曾经当过上市公司 CTO 了。他们招到了差不多十个这样的人。Sam 当年为 Box 构建了很多至今仍在使用的重要软件和基础设施，对 Anthropic 来说显然也是非常重要的人才。

Box 最初的想法很简单：文件不应该只能存在某一台电脑上，人们应该随时随地访问它。你们先做消费者产品，后来在岔路口决定转向企业市场。联合创始人之间当时是不是争论得很激烈？

把故事压缩以后，听起来总比真实情况更戏剧化。实际上，那是持续数月的典型创业迷茫期：不知道要不要转型，不知道商业模式能不能成立，也不知道下一轮融资能否完成。有些东西开始奏效，有些没有。

我们一开始既不能算消费者产品，也不能算企业产品。我们只是认为，人们应该能用安全的方式从任何地方访问文件。产品开始增长后，才出现非常清晰的岔路：消费者希望花得越少越好，并要求一套特定功能；企业愿意支付更多，但需要的功能可能多一百倍。

回头看，我们最终得出了一个很明显的结论：这是两个完全不同的市场。企业要安全管理组织最重要的数据，需要的功能与消费者备份照片、随时播放音乐完全不同。它们的商业模式也不同——一边可能每月付 5 美元，另一边可能每年付 500 万美元；要组建的团队、打造的产品也都不同。

我们讨论了几个月，大家对方向有不同看法，最后非常坚决地转向企业市场，几乎烧掉了其他所有船。我们仍保留了企业产品中的免费增值模式，让知识工作者可以自行注册，但商业模式明确只面向企业。

我其实是最犹豫、也是最后一个被说服的人。应该把功劳给其他联合创始人和一些早期员工，他们比我更有信念。但一旦大家形成共同信念，后面的选择就非常直接了。

Dropbox 最初更偏消费者市场。现在回头看，Dropbox 大约是 60 亿美元公司，Box 略低于 40 亿美元。你还认为当时的选择正确吗，还是这种比较过度简化了？

对我们以及当时所处的位置来说，那绝对是正确选择。我们的判断是，Google 最终必然占据消费者市场。我们已经看到了 Google Drive 的趋势：它会与 Gmail 捆绑，足以满足大多数消费者；此外还有 iCloud 和 OneDrive。消费者云存储看起来像一个彻底的死亡陷阱。

Dropbox 的表现比我从纯经济角度估计的好得多。我原以为商品化的冲击会更大，所以必须肯定他们的执行，以及他们打造世界级产品的能力。

但我们非常确定，Box 不倒闭的唯一办法就是做企业市场。我们相信，只要时间足够长，消费者市场会变得过度竞争、过度商品化。因此，我们不只是非常满意这个决定；我认为，它几乎是唯一可能带来成功的结果。

如果再把时间线向后延长十年，要在这个品类里建立一家规模很大的独立公司，唯一的办法仍然是专注企业。管理数据、保护数据、治理数据以及把数据放入工作流的主要预算，来自企业。

这对 AI 也有启示。我认为，最终 AI 领域的大部分资金都会是企业资金。消费者领域当然会出现非常好的结果，但归根结底，智能在哪里最有价值？是在企业里。软件也是如此，技术支出的大头在企业端，消费者科技里靠广告赚钱的少数几家公司除外。

跟你聊天很有意思，因为你只比我们大几岁。我们 37 岁和 38 岁，但感觉你已经走得远得多。我们十九、二十一岁时，你已经登上杂志封面，是硅谷年轻创业者的代表人物。

我们刚退学搬到硅谷时，真正让我着迷的是当时做 Loopt 的 Sam Altman。那时候，他穿着双层领子的 Polo 衫，是硅谷最耀眼的年轻人之一。

他现在看起来几乎一模一样，而且二十年后又成了那个最受关注的人。

我听过一些故事：你很年轻时就有人提出用改变人生的钱收购公司。我经常想，如果换成自己会怎么做。我大概会接受，因为我可能没有你当时那种定力。你第一次收到收购接触时多大？一个年轻人面对这种金额是什么感觉？

我们退学创业时，四个人一起住在伯克利，也在那里工作。后来 Yahoo 的企业发展团队打来电话。他们刚参与收购 Flickr，而 Yahoo 过去有一款叫 Yahoo Briefcase 的在线存储产品，可以存大约 50MB 数据。我们当时刚做到 1GB，觉得自己是它更现代、更简单、更快的新版本。

对我们来说，那像是一生中最大的时刻。我们开始讨论什么价格愿意出售公司。能想象到的最高数字，大概就是 500 万或 1000 万美元。我们想，500 万肯定会卖。

你们是不是数到三，每个人同时说一个数字？一、二、三，700 万？

我们甚至不敢那么做，可能觉得说出来会把事情弄黄。那是一场非常严肃的讨论。

我们开着一辆快散架的日产面包车去 Yahoo 总部，认真展示了完整战略和产品。大约两周后，只收到一封邮件：“很高兴见到你们，谢谢你们来访。”就这样结束了。

我们之前在脑中构建了完整剧情，想象会以什么价格卖掉公司。任何一个讨论过的数字都会让我们欣喜若狂。所以，别人经常说我们后来拒绝过收购，但早期也有很多时刻，只要有人真的出价，我们完全可能接受。

后来公司扩张，我们遇到过几乎所有问题：融资失败，甚至两次依靠投资人的过桥贷款活下来。旅途中确实有一些阶段，任何报价摆在面前，我们大概都会接受。可当真正的报价出现时，你脑中的化学反应又会完全不同，会想：“天哪，我们得继续做下去。”

最经典的一次，是一项非常严肃的接触。从任何财务尺度看，我们都会对结果非常满意。那时我们二十多岁。你可以非常理性地处理这笔钱，但当你继续推演两年、五年、十年后要做什么，会发现自己大概还是会想办法回到现在这个位置。

我们不太可能在收购方那里工作超过五年，因为所有被收购的朋友都已经离开了收购他们的公司。卖掉以后，我们多半会努力重新回到创业状态，只是多了一些现金。

而我们已经克服那么多障碍来到这里，并且仍相信前方市场大一百倍，为什么不继续加倍下注？

这变成了一个很计算性的决定：市场还有多大？我们是否在通过每天、每周、每月的复利，让产品和战略不断变好？我们知道会遇到强烈逆风和竞争压力，但最终还是采用了类似 Bezos 的“遗憾最小化框架”：未来更后悔的，会是继续做，还是没能继续翻开下一张牌？

我们至少说服自己，相比拒绝报价、以后可能重头再来，更会后悔的是没有继续扩张。到底哪一种真的更令人后悔，我也不知道，但那就是当时的决定。过程非常煎熬，我们四个人专门去外地开会讨论。

当时你们多大，报价大约多少？

大约二十三到二十五岁。我们通常不谈具体报价，但可以说是在 5 亿美元左右。

你们有没有在过程中出售一部分老股，至少建立安全垫？

没有到安全垫的程度。那是 2010 年代初，老股交易不像今天这么流行，市场上的资本规模也不同。卖出的金额最多只是让人对自己租的公寓感觉更安心，还远没有到“无论公司怎样，我们都没问题”的程度。

你就像科技界早期 UFC 选手 Tito Ortiz：最初出场只拿很少的钱，他们让这项运动流行起来，后来的人赚得更多。

如果有什么类比适合我的创业生涯，大概就是这个。我们几乎亲身经历了所有你能想象到的最差实践，好在活下来，可以讲述这些故事。

你的投资组合看起来也很夸张：Stripe、Figma、Robinhood、Airtable、Instacart、Plaid。

这里面可能有两个是模型幻觉。ChatGPT 只是把这些品牌在嵌入空间里聚到了一起。

你是不是也像 Yahoo 当年那样，只给 Dylan Field 发了一封“很高兴见到你”的邮件？

可以说我“Yahoo 了”他，不过我希望自己的跟进至少好 3%。

我在 Figma 种子轮时见过 Dylan Field。他非常讨人喜欢，但我没有足够的创造性想象力去理解他的构想。他说，设计师会在云端实时协作；我却想，我们现在做图片也还行吧。明明我相信所有软件都会走向云端，却没听懂这次推介，这是我的损失。所以 Figma 早期投资人这一项确实是幻觉。

Box 股权和天使投资组合，哪个回报更好？HubSpot 的 Dharmesh 下注 OpenAI 后，我们问他，会不会这笔投资赚得比经营 HubSpot 三十年还多；他说大概会。

好在考虑其他因素后，目前还是 Box 领先。但我本来最应该做的，是投资我们的所有底层供应商。我们是 Seagate、Western Digital 等公司的大客户，能够看到支撑整个云存储体系需要什么技术栈。

SanDisk 的股价走势就非常夸张。USB 闪存盘是推动我们产生“把它搬到云端”想法的催化剂之一。只因为自己非常看好 USB 闪存盘而买入 SanDisk，今天的回报都会非常好。

还有哪些公司，是因为它们在生态系统里成为你的客户或供应商，所以你很早就看到了？

看到的远比实际投资的多。如果把 Box 二十年来使用过的技术栈对应成股票组合，它大概会击败绝大多数指数。

这也是硅谷目前一个普遍现象：观察工程师正在使用什么，能告诉你很多关于未来的信息。信号当然可能误导，但我认为它有大约 90% 的准确率，足以提供大部分所需的投资线索。

我把这种方法叫作“投资自己的损益表”。看看公司的费用项目：PagerDuty、Elasticsearch、Slack 等。自己的创业点子可能不成功，但在痛苦经营的过程中，却能识别出一批真正优秀的底层工具。

我有一家电商公司，利润率不高，但我把利润投入 Shopify 和其他电商基础设施，最后从投资里赚的钱比经营业务赚得还多。如果没有亲自经历电商运营的痛苦，我也不会真正理解哪些工具是用户无论如何都不愿更换的。

有趣的是，这些数据几乎对所有投资者公开，却没有被充分利用。很多最佳实践会在工程师群体里非常快地形成共识。

这会带来一个心理障碍：自己有一家快速增长的小公司，却可能通过投资一家已经很大的公司赚得更多。人们会觉得大公司已经成熟，不可能再大幅增长。很多人对 Uber、后来对 SpaceX 都有过这种判断。SpaceX 估值 800 亿美元时，大家觉得已经疯狂。

有研究显示，公司从 1000 亿美元增长到 1 万亿美元，可能比从 100 亿增长到 1000 亿更常见、也更快。

但这种数据也要谨慎，因为我们正处在一个相当狂热的市场环境。很难把当前的估值倍数因素标准化，也很难判断它是不是可持续的投资策略，而不是只在这个阶段回看时有效。这个结论确实反直觉，但不能简单外推。

你有几个逆向观点。多数人认为 AI 会消灭工作，你却看多就业；很多人认为 AI 会让我们少工作，你认为人会工作得更多；很多人看空 SaaS，你认为软件公司仍会表现不错。能分别讲讲吗？

“工作会消失”或“人类会少做事”的观点，本质上是在做空人类的创造力、聪明才智，以及人类对更多新事物的无止境需求。

我几乎看不到证据表明，人们不再想发现下一种针对小众疾病的疗法，不再想体验新的娱乐形式，不再想购买新的消费产品，或者不再有人想创建新的播客。如果你不相信这些需求会继续出现，才会认为丰裕必然以岗位和人的活动为代价。

那套理论必须假设，智能体会完成所有有用工作，释放出大量时间，而世界也没有多少剩余需求。但我认为，无论好坏，人类总会为自己创造更多工作。这不一定是乌托邦式判断。

Elon 的版本其实比“末日论”更乌托邦。两边相信的是同一条技术趋势：如果一路外推到 AGI，末日论者认为它会毁灭我们，Elon 则认为一切都会替我们完成。直到有证据证明其中之一，我更偏向第三种、也更务实的结果：我们利用技术，又创造出一整套新的需求，随后继续投入工作去满足它们。

世界仍会重视儿童的线下教育、托育、在餐厅里与人互动、观看现场演出，也会重视能理解市场和客户需求的财务顾问。人们还会需要能够承担责任的税务专业人士——如果他犯错，工作会受到影响；而一个智能体犯错后可能只是被关掉，人们不知道它承担了什么责任。

因为这些原因，人类会继续留在环路中，我认为大家仍然会有更多工作要做。

“四天工作制”还隐含了另一个问题：只要同一行业里有一家企业不实行四天工作制，它在 AI 帮助下就可能比你多产出 20% 或 25%。哪个市场能达成集体协议，要求所有公司都只工作四天？总会有参与者说，我要发布更多软件、服务更多客户。竞争最终会把所有人拉回五天工作制，所以四天工作制很难成为普遍结果。

有一本 1908 年出版的书叫《How to Live on 24 Hours a Day》。工业革命后，白领岗位大量出现。

数百万美国人和欧洲人从工厂转入白领岗位，家庭主妇也不再手洗衣服，而是使用机器。看起来大家都多了时间，可人们当时已经在问：明明有更多空闲，为什么感觉比过去更忙？整本书都在讨论怎样用好一天二十四小时。

今天每一位创业者都比 AI 出现前更忙。AI 是一种带欺骗性的技术：它让你非常容易开始很多事情，但你仍然必须把已经开始的事情完成。

你以为部署一群智能体以后，就可以去酒吧或休息；可当智能体完成任务，总要有人决定下一步怎么处理信息、怎么处理生成的软件、怎么处理制作的视频片段。这些又重新变成人类的工作。

最积极使用 AI 的人，现在往往正在被工作淹没，因为我们为自己启动了远比过去更多的任务。很难从这台跑步机上下来，正是因为创造新任务太容易了。就在这次通话前一小时，我启动了两个本来完全没必要开始的流程。现在我还得多花一小时，跟进智能体交付的结果。

你只是还没给它命名。这就是“Levie 悖论”：完成工作越容易，人们做的工作就越多，每天结束时也越疲惫。

如果你们愿意这么叫，我们可以沿用这个名字。

所以你现在仍然在拼命工作？

是的，非常疯狂。

Replit 的 CEO Amjad Masad 前不久来过。他说公司低谷时，几乎每天都会收到员工发来的“能聊聊吗”，通常意味着有人要离职。他的神经系统因此接近崩溃。你经营公司二十年，经历过敌意收购、过桥贷款和许多危机，而且现在应该也不缺钱，你的身体怎么承受这些？

我不知道我的身体是否真的承受住了。从心理角度说，这件事压力非常大。我会见心理咨询师，帮助自己平复焦虑。“能聊聊吗”确实是最糟糕的 Slack 消息之一，因为一位关键人物离职，会让你立刻在脑中循环推演四十种后果。

我还继续做下去，是因为它的上行空间仍然超过焦虑、压力和时间成本。

这里的上行空间已经不是钱了吧？那是什么？

是智识上的好奇心，是构建某种东西的兴奋，然后看到它在现实世界被使用，并继续把它向前推进一步。

现在这种感受更强烈，因为别人构建的大部分新技术，最终也会成为我们可以继续搭建的基础。可玩的东西永远没有尽头。如果每天完全重复同一件事，只是纯粹苦干，我可能能坚持五年，很难坚持十年。但现在是苦干加上纯粹的肾上腺素：新模型突然发布，它意味着什么？能做什么？会触及哪些领域？

对我们来说，这尤其令人兴奋，因为所有模型都需要非结构化数据，也需要我们所存储和管理的信息。新模型、智能体以及整个市场不断变化，永远都有新的东西可以深入。

你有没有差点退出过？什么时候最接近放弃？

我个人不会主动退出。可能的“退出”是公司被卖掉，或者我被解雇而不再抗争。

你从没想过辞去 CEO 职位吗？早期是否怀疑过，自己到底是 CEO 还是产品负责人，应该另请一个 CEO？

大约十八、十九年前有过这种时刻。后来我们通过聘请 COO 解决了问题。我突然意识到，原来上天创造了一个很适合我的职位组合：愿意做运营的人负责运营，我仍然可以做产品，同时继续担任 CEO。

从那以后，我对自己运营能力的自我怀疑基本被解决了。剩下的问题只是公司能不能成功，以及是否需要把公司转向不同方向。

你说心理咨询很有帮助。有没有一个特别重要的发现或突破？

咨询早期，我们识别出一个词：catastrophization，也就是“灾难化思维”。我得到一条消息后，会立刻把它外推到最坏结果：一个人离职，意味着公司会倒闭；他离开后某件事没人完成，接着一个系统停止工作，然后另一个系统坏掉，最后就是世界末日。

顺便说一句，我觉得大多数 AI 末日论者也应该看看心理咨询师，因为那套思路很多时候就是灾难化。

一旦你理解并命名这种反应，就能在它出现时辨认出来：我知道这是什么，我已经见过二十次、五十次了。它并不意味着世界终结，事情通常不会彻底爆炸，你能够恢复。

这缩短了焦虑发作的周期。过去一次坏消息可能让我三天都缓不过来，觉得一切结束了。经历足够多次后，会知道它完全可以挺过去。

现在有时我又会走向另一个极端，低估坏消息，对别人说“一切都很好，这没什么大不了”。我还无法百分之百判断应该把反应调到什么程度，但识别灾难化思维仍然是我获得的最好工具之一。

我们上周与 Ray Dalio 做节目，他让我们做人格测试。我在“神经质”一项得了 99 分，满分 100。

而真正困扰你的是为什么没得 100 分。

我真正神经质的可能只有少数几件事，比如网站上有东西偏了三个像素，就会一直卡在脑子里。

你相信人格测试吗？很多非常成功的人都极力推崇它。我以前觉得它像星座，现在听了足够多聪明人的建议，开始怀疑自己是不是应该重新评价。

投资人 Mohnish Pabrai 曾说，一次测评让他意识到，自己不适合管理客户和团队，更适合独立、以数字为基础的竞争游戏；转去投资后，反而进入了真正奖励这种特质的领域。

我大概更接近你过去的立场。人格测试可以成为公司团建的破冰工具，但我很少能从结果里得到可执行的结论。知道一个人很强势或很协作，然后呢？我们要用这条信息做什么？

有些公司会把它用于招聘。Culture Amp 之类的工具会让候选人完成测评；输入要招聘的岗位后，它会建议适合的人格类型。StrengthsFinder 这类测评业务据说一年能做到约 1 亿美元。

我不反对它。如果有人愿意把人格测试当成一种“宗教”也没问题，但我不会围绕它经营公司。

换一个“了解自己”的问题。听说你是商业战略书迷，经常读书读到很晚。大家还拿“你居然读书”以及《Seven Powers》究竟有几种力量开玩笑。你给创始人建议时，最常使用哪些框架？

我读过几乎所有这类书，而且在这件事上罕见地有点过度自信：我认为自己已经找到了最好的一组书。

如果创始人只读一本，就读《Seven Powers》。在此基础上，再读《Positioning》。几乎没人认真读《Positioning》，然后很多公司把整个市场定位战略搞砸了。

《Seven Powers》以很有说服力的方式抽象了大约七本书的要点，但如果你没有深入理解《The Innovator's Dilemma》和《The Innovator's Solution》，仍会缺少重要基础。这两本应该连续读。很多人读完三百页《Dilemma》就放弃了，没有继续读真正讨论解法的《Solution》。

然后可以读《Blue Ocean Strategy》，它更轻松一些，既有学术内容，也有一点信息娱乐；还可以读《Crossing the Chasm》或《Inside the Tornado》。如果把自己锁在房间里读完这六本书，你会非常清楚科技市场里的竞争动作为什么发生，也会比只凭感觉猜测下一步强得多。

有没有反向书单？哪些书很流行，但你不推荐？现场有人半开玩笑地提到《Leaders Eat Last》《Start with Why》和《Make Your Bed》。

有些经典领导力书籍不太能打动我，不过我理解人们为什么喜欢。我不会公开点名，因为尊重这个行业，但有几本我读五十页就会觉得有点陈词滥调。

这类战略书常用十五、二十年前的案例，事后很容易像“修正主义历史”一样解释出任何结论。有些九十年代的书甚至预测 Digital Equipment Corporation 会成为全球最大公司，结果两年后公司就衰落了。

现在 AI 市场像《权力的游戏》，有 Elon、Anthropic 等不同阵营。如果用《Seven Powers》和定位理论来分析，你能不能做一个七年后看起来非常聪明或非常愚蠢的预测？

你刚才可是说，读完这六本书就能以 100% 的命中率预测科技行业的一切；现在却说不知道谁会赢。

按照我刚才对那六本书的信心，我确实应该能回答。但它们没有预见 AI 市场，我也不知道最后谁会赢。政府是巨大的未知因素，中国和开放权重模型也是未知因素。

这些书更适合帮助创业者判断一个早期想法有没有机会：新公司能否切入一个品类，还是 incumbent 更可能拿走它。《The Innovator's Dilemma》和《The Innovator's Solution》大约能在 75% 的情况下告诉你，一家初创公司是否有机会。

能举一个更直观的例子吗？

很多人把《The Innovator's Dilemma》简化成“某公司被新技术颠覆”，但关键并不是技术本身，而是 incumbent 是否觉得新商业模式不值得追求。

分析一家初创公司时，先问 incumbent 是否会认为这种商业模式缺乏吸引力。如果缺乏吸引力，它通常不会追；如果这种模式对它很有吸引力，就必须假设 incumbent 会与你竞争。接下来再判断，这项技术是 incumbent 擅长的持续性技术，还是难到它无法适应。

这个框架可以解释为什么 Google 必然会把 AI 做好。它不会任由消费者市场消失，因为在 Google 的体验中加入 AI 回答，并不会破坏它的变现模式。三年前就把 Google 判死刑的人，忽略了 Google 在商业上完全有动机投入这件事。

反过来，过去有些基础设施公司不愿意迁移到云端，因为迁移后可能从一万名客户变成只有三四名超大客户，商业模式彻底改变。通过这种方式，可以预判谁会随着云计算增长而承压。

我使用这些框架，是为了预测 incumbent 会如何回应：它是否愿意进入市场，是否有正确的机制参与竞争。AI 市场中的很多反应，其实并没有脱离这些传统规律。

不过这些框架听起来更像是为 Box 这类数十亿美元公司准备的，而不是小企业。比如纽约的 Pop-Up Bagels，只是对贝果做了新的变化，听说后来也获得了风险投资——这已经有点在反驳我的问题。

这些框架只适合数十亿美元的大公司吗？小企业是否也能用？

只要案例进入我的视野，我也会研究小企业。一位朋友经营在线气球网站，同时做批发和消费者业务。我们会一起思考，怎样把派对用品业务规模化，以及如何与 Party City 竞争。Party City 有实体基础设施和很高的零售成本，因此很难彻底数字化。这同样是经典的 incumbent 困境。

即使只有两个人、销售实体商品的初创公司，面对的市场因素也与获得风险投资的软件公司相似。

如果时间倒回，你仍是大学生、年轻又没有束缚，现在会想做什么？

以我对痛苦的容忍度，我大概还是会冲进 AI 狂热的中心，因为无论如何都得试一次。

最近几周有哪些工具特别吸引你？

我的工具栈并不意外：Codex、Cursor、Perplexity、Claude、Figma，几乎什么都有。要让云端计算机真正访问网站并逐行读取内容，我会用 Perplexity 的计算机使用功能；做基础研究有很多选择；构建网站原型时，我也会尝试不同工具。

你怎么看公开市场里的软件公司？软件股现在是不是世代级买点？可以谈 Box，也可以谈其他公司。

我对给出任何投资建议都非常紧张，因为软件股还受很多其他因素影响。比如市场进入“芯片交易周”，无论软件基本面怎样，它都可能下跌。我不知道任何特定时点应该使用什么估值倍数，所以只能把长期业务判断与具体买卖建议分开。

大约九个月前，人们第一次开始把“system of record（记录系统）”当作流行词讨论。但去掉暂时的市场情绪，记录系统的本质是企业存放权威数据的地方：会计数据、客户数据，或者在 Box 里存放合同和财务文件。

这些系统位于企业的核心，不会因为有人想节省几十万或一百万美元，就轻易自己重建一套替代品。有人一周“氛围编程”出一个可运行原型，并不等于 Ford 会用它替换 ERP。做出原型，与运营一家需要对 SEC 负责、管理全球供应链的企业，是完全不同的事情。

因此，很多软件不会像人们想象的那样消失。更令人兴奋的上行空间来自智能体：当智能体在企业中执行有用工作，它们需要访问记录系统里的数据，也需要护栏，避免擅自修改 ERP、CRM 或关键工作流中的基础数据。

智能体需要参与确定性软件：有正确的边界、数据访问、权限以及工作流设计。这些能力大多会来自现有软件，因为企业里的工作流已经在那里被建立。

所以，智能体进入工作流后，某些软件品类反而有更大上行空间，因为用户能用软件完成更多事情。在 Box，我们已经看到使用量增加：智能体不断访问数据，而企业希望它们只能访问对应用户有权访问的数据，这就要求可靠的权限和访问控制。

真正的问题是，现有软件公司怎样把智能体带来的增量价值变现。很可能更多采用按用量计费和“无界面”的模式。随着智能体普及，软件使用量可能大幅增加。但这仍不能直接回答应该买什么、卖什么；投资者必须判断，哪些软件会因为智能体而被使用得更多，哪些会被使用得更少。

HubSpot 的市值大约只有收入的 2.5 倍，而收入仍以约 30% 增长。我倾向于认为它会上涨，因为密苏里州的水管工不会自己做 CRM。

我们很容易用简单的二元方式思考：既然可以氛围编程，它就会替代现有软件。更可能的答案是，它会构建在现有软件之上。IT 人员可以进一步定制工作流，但底层仍是他们信任、可靠的数据栈。

Anthropic 最近一个重要发布，是让用户与 Claude“同事”共享协作空间的 Claude Team。它选择在 Slack 中发布，因为用户本来就在 Slack，Slack 也有适合共享协作智能体的权限边界。Claude Team 的力量还来自它可以访问用户授权的软件系统和数据，Box 就可以成为其中一个数据源。

所以，并不是“Claude 赢，SaaS 就输”。Claude 提供的是智能底座和一组有用能力，但它会存在于确定性软件之中，而这些软件也有自己的价值。

一旦离开零和叙事，就会看到更合理的平衡：企业不会每天都从提示词重新生成软件，而是使用始终存在、可靠、确定的软件，再在其上加入智能，处理更多非确定性的事情。这可能才是未来更符合逻辑的形态。

你太厉害了，我们很喜欢这次聊天。

你们只是刚好问了我知道的事情。我也可以列出很多自己完全没准备好讨论的话题。

谢谢你来做客。我们关注你很久了，这次终于能一起聊一会儿，非常开心。

本期节目到这里。