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Vercel 首席执行官 Guillermo Rauch：用 AI 构建生成式网络第 57 期 | 访问 Training Data 系列页面跳转至：编程市场正在发生什么？· 开发者体验 · 什么是 Vercel？· 坚定信念 · Vercel 的 AI 拐点 · 完全自动驾驶的基础设施 · ChatGPT 作为获客渠道 · 设计与代码如何融合 · 两类用户 · Agentic 平台 · 快问快答播客 Training Data
Vercel CEO Guillermo Rauch：用 AI 构建生成式网络立即收听：Apple · Spotify · YouTube · Amazon
Vercel 首席执行官 Guillermo Rauch 多年来一直致力于减少从产生想法到将其上线之间的摩擦。如今借助 AI，他正在实现一个更宏大的目标：让任何拥有键盘的人都能创造软件。Guillermo 解释了 v0 如何凭借对可靠性和质量的关注增长到 300 万用户，为什么 ChatGPT 已成为他们增长最快的获客渠道，以及 AI 如何在设计、开发和营销领域实现“虚拟同事”。他分享了一个逆向观点：未来属于按需生成的瞬时应用，而非传统的安装式软件；他还认为，我们正处于互联网历史上最重大变革的前夜。
Vercel 创始人兼首席执行官 Guillermo Rauch 曾主导创建了 Next.js，他在本次访谈中解释了生成式 AI 如何重新定义软件创造的每一个层面。他的见解揭示了在一个人人都能构建、软件是生成而非编写的世界里，创业者面临的巨大机遇与新兴挑战。
AI 产品拥有内置的成功指标：与传统软件不同，传统软件的创始人往往难以定义有意义的指标，而 AI 产品自带自然的反馈闭环。代码采纳率、部署成功率以及用户参与度都为产品改进提供了即时信号——形成了一座内置的指南针，指引迭代走向更好的结果。质量与可靠性对 AI 工具而言不容妥协：演示级 AI 与生产级 AI 之间的差距在于可靠性。AI 编程工具的用户对错误零容忍——如果某个功能不能立即生效，他们就会弃用。必须在微调、自定义模型训练和质量控制上大力投入，以确保持续的生产级输出。将 builder 漏斗扩展到传统开发者之外：最大的机遇不仅仅是让现有开发者更高效，而是让设计师、营销人员以及任何有想法的人都能通过自然语言创建可用的应用。这意味着从数百万传统开发者到数亿潜在创作者的根本性扩张。将 agent 设计为一等用户：你未来的客户可能既是人类，也是 AI agent。API、运行时和框架都需要对 agent 友好，同时支持同步和异步工作流。思考你的产品如何作为虚拟“同事”的平台，以及 agentic 界面如何改变用户上手流程。构建自改进的瞬时体验：互联网正从动态走向生成式，应用为每个用户即时创建。Guillermo 建议为可组合性和即时上手而设计，而非永久安装。未来属于按需生成的、个性化的瞬时软件，而非一次性构建后广泛分发的传统模式。
Guillermo Rauch：现在我们有了一种非常强大的工具，能够以极大规模的方式输入这种指导，这真的很好，对吧？如果说我们谈论的是开发领域，过去我们面对的可能只是数百万、数千万开发者，而现在我们可以把这份指导和方向传递给更广泛的人群。我认为，对于今天刚进入软件行业的人来说，这是非常令人兴奋的，因为在某种程度上，你正在跨越上一代。上一代人在如何构建这些界面上付出了血汗和艰辛的教训，但今天进入软件领域的人，却能以某种方式集体获取我们所有人积累下来的知识。所以非常令人兴奋。
Sonya Huang：今天我们有幸与 Vercel 首席执行官 Guillermo Rauch 对话，探讨 AI 如何重塑软件开发。Guillermo 分享了打造 v0 的洞察——这是 Vercel 的 text-to-app 生成器，吸引的不仅是开发者，还有设计师和营销人员，本质上任何能够描述自己想构建什么的人。
Guillermo 预测，我们正走向一个生成式网络，应用为单个用户按需创建，这可能会让传统的可下载软件走向过时。他还透露，ChatGPT 如何意外成为 Vercel 增长最快的获客渠道之一，让我们得以窥见 AI 已经在如何改变商业的基本面。
Guillermo，非常感谢你今天加入我们。
Sonya Huang：我想直奔主题。编程市场似乎正在经历天翻地覆的变化，各个方面都被颠覆了。而前端网页开发者这个细分市场似乎是变化最快的。你观察到了什么？你认为这个核心群体会走向何方？
Guillermo Rauch：是的，似乎只要 LLM 擅长什么，人们就会对什么异常兴奋。几年前 ChatGPT 问世时，我们在 Vercel 最先注意到的事情之一就是，ChatGPT 极其擅长编写 React 代码和 Tailwind 代码——后者是如今大多数网页开发者使用的样式代码。这让我们非常兴奋，因为我们看到，Vercel 一直致力于为人们提供工具和框架，让他们能够轻松开发网站并发布上线，但这似乎是一次代际转变，朝着比框架更强大的方向迈进。它不完全是一个框架。比如 Next.js 是一个 React 框架，你坐下来写代码，它让编写应用变得容易得多。但 LLM 在我看来更像是一次代际跃迁，它比框架更通用，而且有可能向地球上的每个人打开漏斗顶端，因为你唯一需要做的就是使用自然语言来生成代码。所以这实际上启发了我们，而不是像典型反应那样——要么无视它，要么惧怕它。我们非常深入地拥抱了它。我个人就非常投入，因为当时我在使用 Copilot，也就是 IDE 里的自动补全工具，当时主要关注这个。然后我意识到，这感觉像是 AI 领域的下一个大事件。于是我们创建了 v0，一个 text-to-app 或者说 text-to-front end 的工具。从那以后，至今已有两年，它的增长简直是天文数字，我们也学到了很多关于 AI 如何能够驱动下一代软件 builder 的东西——而他们可能不仅仅是开发者。我认为这是我们在市场上看到的最大不连续性，或者说最重大的变化。现在有些 AI 编程工具正在吸引我称之为临近开发者的角色，比如设计师、营销人员，基本上任何拥有键盘的人——我有时候开玩笑说，与其在团队聊天应用里闲聊，不如对着 v0 输入，你创造的价值反而更大。
Sonya Huang：太棒了。当我们最早做 GPT-3 的内部全景分析、思考它可能意味着什么时，我记得我们列出的示例应用之一就是 text-to-front end 网页应用。
Sonya Huang：而看到 v0 展现出完整实力，实在令人难以置信。前几天我还收到一家公司的 B 轮融资路演，他们的前端就是用 v0 搭建的。
Guillermo Rauch：没错。种子轮的本质就在于此。以前你融资是为了做出第一个原型，对吧？把想法变成软件的成本相当高，所以你得先融一轮种子资金才能做出原型。但最近我听说，这些 v0 原型实际上正在取代 pitch deck。到了你去 pitch 的时候，要是还没有一个能用的前端，那反而少见，因为成本已经降到这么低了。而且我觉得，这给潜在构建者带来的迭代速度太惊人了，对吧？就像你在敲定第一个想法之前，可能已经经历过上百个原型。
Pat Grady：就 v0 目前的形态而言，你最自豪的是什么，又有哪些地方觉得还不够成熟？
Guillermo Rauch：最自豪的是触达范围。已经有超过三百万的构建者在使用，参与度和留存率都非常高。说明人们确实从中获得了很大价值，团队也是。我们有 Fortune 10 的企业在用我们的企业版产品。所以我觉得最重要的是，大家都在谈论 agent 很兴奋，但这是一个真正在现实世界中运行、创造价值的 agent。另一件让我自豪的事，是我们从打造 v0 的过程中提炼了大量经验，并回馈给了全世界。我们详细撰写了构建它的方法，并开源了底层框架 AI SDK。最近我们还发布了 v0 模型，邀请创业者在这个领域进行创新，打造他们自己的 agent，用来构建网站、应用、营销产品等等。我觉得另一点是质量。正如你所说，从一开始到现在，任何用过 ChatGPT 的人都很快意识到：“哦，它会写俳句、会写诗，还会写代码。太酷了，对吧？”但要把它的输出做到可靠，这需要大量的工作和微调。我们训练了自己的自定义代码应用模型，部署在 frontier model 之前，一切都是为了可靠性。你进来，生成一次，它就必须能跑通。
Pat Grady：对，我觉得你多年来一直以品质著称，甚至在 v0 之前就是如此，尤其是开发者体验方面。我知道这当中有品味的成分。我也很好奇，你是如何把这做成体系的？质量有没有一个标准定义，或者你会追踪哪些指标，来确保水准始终很高、开发者体验保持 pristine？
Guillermo Rauch：是啊，做 AI 产品让我特别兴奋的一点是，反馈循环和指标几乎是内置的。你可能见过很多准创业者的 pitch，他们有点本末倒置，没有正确追踪增长、没有正确衡量指标。然后你就会想，如果每做一个产品，都自带一套标准指标，让你一出发就有方向感、有指南针，那该多好。
AI 产品就有这种内置属性，这很神奇，对吧？比如你看第一个编程 AI 产品 Copilot，它的交互是你写一些代码，然后它就在你代码后面生成 ghost text，提出一个补全建议。这样一来，产品的创造者就有了一项很酷的指标来评估产品进展，那就是补全的 acceptance rate。这就像你在做产品，然后你的仪表盘上有一个巨大的指标写着：“好了，我们在 51%。”下周回到办公室，“哦不错，到 52% 了。”你换了个模型，“行，我们来看看数据？”
所以我特别喜欢这一点。而 v0 在这方面尤其丰富，因为——你知道，人们想把应用部署到真实世界，这对我们来说就是一个非常强的 engagement 信号。我们还会看应用上线之后的表现，对吧？比如有没有人来访问？装了哪些集成？但最基础的指标还是：代码能不能跑？渲染是否正确？所以产品的一个维度就是，生成可运行应用的可靠性。但另一个更主观的维度是品味，对吧？我们如何把多年来在 Web 上打造产品积累的所有最佳实践都嵌入进去？一些很小的细节，比如在 iOS 上打开网站时，你要确保 theme bar——也就是网页外围那部分——Safari 的 theme bar 颜色必须和页面背景色一致。
Guillermo Rauch：如果没对上，大多数人可能注意不到哪里不对，但要是做对了，那种体验就非常愉悦，对吧？就像画布在延续，接管了整个屏幕。过去这种小事得靠构建框架、做教育，还盼着大家升级。而现在我们可以把所有这些经验都注入模型里，告诉它：“好了，你生成落地页的时候，一定要确保这个效果。”
而且这适用于方方面面。所以我说它几乎像是框架之后的下一个形态，因为框架——无论是设计者还是使用者——都在努力把你引入 pit of success。
Guillermo Rauch：只要你适配了框架，性能、安全等很多事情就自然有了保障。但世界是非常动态的，人是流动的，他们想尝试不同的东西。所以现在我们有这么强大的工具，能够以极大规模的方式输入这些指导，这真的很棒，对吧？比如在开发领域，可能只有几百万、上千万开发者。而现在我们可以把这份指导传递给更广泛的人群。我觉得这对今天刚开始做软件的人来说非常令人兴奋，因为在某种程度上，你正在跨越上一代。上一代人有他们的白发和来之不易的经验，知道怎么构建这些界面；但今天进入软件领域的人，却能不可思议地接触到我们所有人共同积累的知识。所以这特别让人激动。
Sonya Huang：我完全同意。在深入聊 AI 之前，我们先退一步吧。你能帮我们定位一下 Vercel 到底是什么吗？你怎么看你们公司在世界中的角色？
Sonya Huang：还有我们一直在聊的这系列 AI 产品，比如 v0 等等，它们如何融入那个“前 AI 时代”的 Vercel？
Guillermo Rauch：好。Vercel 的诞生，源于我自己在把一个前沿网站上线时所感受到的痛苦。
Guillermo Rauch：一方面，我得从零开始配置所有云服务商的东西。虽然云本身在进步，也有 Kubernetes 这类开源项目，但仅仅想把一个想法上线，过程都极其痛苦。工具层面我也深有同感。在 Vercel 之前，我觉得很难把工具和云基础设施结合起来，这也促成了 Next.js 的诞生。但核心始终是那个 fitness function：我想立刻把我的想法上线。所以 Vercel 的第一章，你可以把它理解为基础设施和自动驾驶——一朵 autonomous cloud。我们是用开发者体验来实现这一点的。开发者体验就是头号工具。你可以把它当成一个 Trojan horse。你想把云自动化，怎么做？去教课程？卖认证？还是给人们这个星球上最好的开发者体验？这就是我们当初致力于做的事。
Guillermo Rauch：Vercel 的第二章感觉又像进入了后框架时代。我们已经把基础设施自动化了，那能不能从一开始就把写软件这件事也自动化？你知道，框架是会遇到边际效益递减的。比如，我们曾经会极度纠结到底需要多少个字符才能创建一个非常酷的页面或组件。以前我在做介绍 Next.js 的演讲时，我会说：“好，我最少需要几步？”创建一个文件夹，创建一个文件。在这个文件里，导出我的第一个 React 组件。所以我几乎把它变成了一门精确的数学，对吧？就像，在线上取得成功的结果之前，你和那个“啊哈”时刻之间隔着多少个字符？现在 AI 能够生成代码了，我认为我们正在开辟一个全新的前沿，有可能把这一切全都自动化，对吧？同时让人类从创意角度，以及从“我到底想发布什么”的角度来掌握方向盘。当你打开 v0 时，我们在提示框标题栏里问的问题其实就是：你想发布什么？
Sonya Huang：嗯。你有哪些深信不疑的理念？随着 AI 生成代码的兴起，其中有没有哪些发生了改变？
Guillermo Rauch：深信不疑的理念？这么说吧，关于这件事更深一层的看法是，我鼓励人们不要持有太多过于坚定的信念，对吧？每当有人说“AI 做不到这个”的时候，我总是尽量站在 AI 这一边。
Guillermo Rauch：我会想：“你看，我也曾这样想过，但六个月、三个月、九个月之后，情况就变了。”这是一点。另外对我很重要的一点是，我们都是在从事创造某种产物或结果，然后把它分享给世界的事业。所以我总是试着从第一性原理出发：听着，在这一代软件里，一切惯例和假设都处于被颠覆的状态。任何习惯，任何关于“什么样的人才能构建东西”的假设，我认为目前都处于被颠覆之中。所以我经常拿聊天应用举例，因为假设是你们明天要创办一家创业公司，你们到底会采购哪些工具？你最先安装的是什么？你在哪里追踪价格？我认为所有这些事情都会被 AI 颠覆。我喜欢始终从零开始思考。我想这就是我的核心理念。我有一个习惯，几乎每个周末我都会试着从零开始做点东西，比如用 Vercel。一方面我可以自己试用这个平台，另一方面我也一直在做这样的练习：还有什么可以去掉？我们怎样才能减少从想法到应用、把新东西带到线上的摩擦？
Sonya Huang：你之前提到过开发者体验优先。就是说在考虑基础设施之前，这是最重要的事情。你们具体做了哪些事情来把开发者体验做到极致？另外，你认为在 AI 驱动代码的第二章里，出色的开发者体验是否会改变？
Guillermo Rauch：是的，首先，我们很早就意识到，在某种程度上，这个世界的优先级是颠倒的。人们对技术、云基础设施感到非常兴奋。于是开发者坐下来就从那开始。你会先创建一个集群、资源、cloud formations、terraforms 之类的东西来启动项目。但其实，如果你再从第一性原理去想，你并不是要把基础设施交给你的客户。你必须始终从终端用户倒推。我给那些想进入开发者工具领域的人一个建议：记住你有两个客户。你的直接客户是开发者，但你还必须思考这个开发者试图创造什么？他的客户是谁？这是一个很有影响力、实际上也充满智力挑战的立场，因为你在想：“好，我在卖东西给你，而你又要卖东西给别人。”所以本质上，这就多了一层交互。所以我觉得我们做得好的地方在于，我们致力于创造一种服务于用户体验的出色开发者体验。我心里始终装着终端用户。我经常做一个练习：好，我要去看看某个刚上线新 AI 产品的网站。它好不好？作为终端用户，体验如何？然后再倒推是什么在支撑它。而这有时会产生一种创造性张力，因为如果站在开发者的角度，我可能更容易卖给你某种东西，让你获得——如果你把它想象成电子游戏——比如加了 10 点快乐值。
Guillermo Rauch：然后你把它卖给终端用户。过一两个季度看看会发生什么，因为你的用户并不满意。
Guillermo Rauch：所以你短期的满足感并没有转化为成功的商业结果。你必须非常审慎地处理这种张力。有时候在早期，我也搞错过，比如某个新东西或新功能让开发者极其兴奋，甚至细微到一个额外的配置开关。又或者有时候是你放宽了某个运营限制。这总是会让那些想做基础设施的创业者栽跟头。
Sonya Huang：开发者就喜欢一些奇奇怪怪的东西。
Guillermo Rauch：因为你会想：“好，我要把它做成无限制的。大家肯定会喜欢。”然后你意识到，无限制其实并不是运营卓越的良方。你必须考虑所有将要处理这个现在拥有无边界属性的实体的服务和基础设施。所以这就是一个处理这种张力的好例子，因为如果你在购买我的产品，你可能会想：“为什么这个配额不是无限的？”而我则会说：“有时候这很难解释。”所以我觉得处理这种张力是成功的关键秘诀之一。很难把握。
Sonya Huang：你能谈谈 Vercel 的 AI 拐点吗？我记得去年你们公开公布过一些数据。能不能分享一下最新情况，AI 是如何改变你们整体业务增速的？
Guillermo Rauch：可以，回顾我们的发展历程，我认为最显著的两点是：第一，我们的整体用户基数在几乎零成本的情况下实现了逐年翻倍。这让你得以一窥未来开发者的面貌。我们作为一家备受瞩目且成功的公司，花了多年时间才积累起一定的用户基础，而现在 AI 极大地打开了漏斗顶端，让你直接就能每年翻倍。这让我着迷。这对所有想在 Vercel 上构建 AI 应用的人来说也是种鼓舞，因为我认为他们会发现，借助这些工具和基础设施，他们能够参与到这一代人中难得一遇的巨大上升机遇中。因为 v0 有趣的地方在于，它是一个在 Vercel 上全栈创建的应用。没有任何花招、特权访问或特殊功能，什么都没有。我们只是变成了自己平台的一个客户。所以看到这一点真的很酷。
Pat Grady：这些新用户和你们的老用户有什么不同？
Guillermo Rauch：他们在某些方面不同，但在“关心终端用户”这一点上并无不同。
Guillermo Rauch：所以他们的不同之处在于，某些开发者层面的敏感点已经不存在了。比如，他们真的那么在意代码是长是短吗？LLM 生成的东西所对应的 API 形态？所以迷人的地方在于，LLM 的优势和劣势将会影响未来的运行时、语言、类型检查器和框架的发展。不妨这样理解：你的客户不再是开发者了。
Guillermo Rauch：你的客户变成了开发者或非开发者所操控的 agent。这实际上是一个相当大的转变。我首先做出的假设是，开发者天性就喜欢看起来更简短的东西。所以，如果 API 调用能显得更简洁——比如 Stripe 的 API 就有一种美感：SDK 上的点符号表示法等等。顺便说一句，这在未来仍然会非常相关，但现在你必须思考：能否对这个 API 做一些改动，让它更有利于 LLM 成为这个 API 的所谓“实体”或用户？这是我们在产品思维上的一个重大变化。我认为这些人与我们所有人都有一个非常根本的共同点：他们只是希望东西能正常工作，而且可能耐心更少。我觉得开发者会经历一段学习应对错误的旅程。你知道吗，你只是习惯了——我有时会说，开发者通常以高薪著称，但他们整天都在面对糟糕的负面反馈。
Guillermo Rauch：type checker，天哪，还有 borrow checker，就在那儿对你尖叫，抛出有时难以理解的错误。这就是为什么开发者体验显然如此重要。而现在，我们正进入这样一个世界：我感觉这类用户的导火索更短了。如果出了什么问题——回到那个质量指标，那个可靠性指标——他们就会直接掀桌子。就像，“这什么玩意儿？”说实话，这对我们产品构建者来说简直是巨大的压力。你需要一个 99.99% 时间都能正常工作的产品。而且我要说，当人们问我——有人问过我：“你看，如果现在是 1990 年，互联网开始真正获得强劲势头，2000 年代即将到来，你觉得我们相对于互联网的旧时代处于什么位置？我们是在 dot-com 繁荣期？还是五年前、五年后？”我们正处于一个非常有趣的时代，对吧？在某种程度上，你会注意到底层模型的可靠性非常低。
Guillermo Rauch：你在 AI 提供商那里看到的故障中断非常频繁。但另一方面，消费者端的普及化程度却极高。让所有人加入 Team Internet 花了相当长的时间。但在 Team AI 上，采用速度简直惊人。所以这几乎就像《双城记》的故事。基础设施在我们前进的过程中不断搭建，可靠性也在持续提升，而消费者需求则是前所未有的。
Sonya Huang：你认为 AI 在多大程度上改变了底层基础设施的需求？比如，我对 Vercel 所做工作的外行理解是，你们会进行大量缓存，让网站加载速度非常快。在一个大量内容都由生成的世界里，这还同样重要吗？
Guillermo Rauch：我想说的是，我们主要优化的方向——可以说是在一个幸运的时间、幸运的地点找到了我们——是我们注意到 web 正在从静态走向动态。而我觉得现在我们又正从动态走向生成式（generative）。因此，Vercel 多年来一直在投资从静态到动态的这一转变。我们致力于 streaming 网站技术。所以，像 Amazon.com 这样的网站之所以能如此快速，其中一个神奇之处在于它们会流式传输响应给你。这其实几乎就像一个 LLM。你可以把它理解为某种 AI 出现之前的 LLM，因为当你进入产品页面时，它们会动态地、实时地计算：给你推荐什么产品？你接下来可能会买什么？我想我们都经历过这样的场景：你加入购物车，它们“嗯”一声，你滚动一下，然后出现“购买此商品的顾客也买了”的捆绑推荐。所以 Vercel 一直在努力普及这类技术。我们注意到，大多数电商网站甚至连提供一个缓存页面都很困难，更不用说为每个用户提供精准推荐的页面了。因此，我们能够重新利用大量基础设施，尤其是在计算层面。我们称之为 fluid compute。对于新一代从 LLM（而非数据库）流式传输内容的应用来说，它是完美的契合。一个重大的转变是，你必须为终端用户和人类考虑 web。比如，你打开 SequoiaCapital.com。但你也必须为 agent 考虑 web。你必须意识到存在 immersion protocol，对吧？llms.txt 就是一个很好的例子——非常简单，但现在网站可以更好地与潜在的 agent 通信，给它们提供另一种表示形式。
Guillermo Rauch：你可以把 MCP 服务器看作是这一演进的下一步。从某种程度上说，静态到动态的隐喻正在 AI 协议上以加速的时间线发生，因为 llms.txt 非常像一个 agentic 网站的静态表示。而 MCP 现在让你能够在互联网上部署一个 agent，使其与另一个 agent 通信。所以 Vercel 现在正在支持这些新型的 AI 工作负载，但共享着大量相同的基础基础设施。
Sonya Huang：你如何看待 Vercel 的 AI 产品路线图？
Guillermo Rauch：我最近发了一条推文说，“我认为很多公司将要经历的旅程是：一开始没有 AI，然后说‘我们要成立一个 AI 原型团队’，接着把原型演变成生产级产品，于是他们说‘现在这就是 AI 产品团队’。而最终状态是，每家公司都会成为一家 AI 公司。”意思是，无论你从那个 AI 原型或想法的产品化过程中——或者你推出的某个东西，也许是一款新产品——学到了什么教训，你都会用这些教训来改造业务的其余部分。这一点你可以在 support AI 上看到。为什么 support AI 如此成功？因为对任何成熟的企业或公司来说，这是将 AI 纳入业务的阻力最低的方式。而 Vercel 的做法，我认为比这更有野心，因为我们说：“你看，为了真正提供高质量的支持，我们需要一个精通我们自己技术的专家模型。”如果有客户来找我们——我们是 Next.js、React 和 web 方面的专家——而我们的 support agent 却对我们自己技术的最新进展一无所知，那将是毁灭性的，对吧？于是我们踏上了这条道路：如何才能拥有一个精通我们自己技术的专家 AI？接着我们推出了 v0，有趣的是它有两个用途：一是作为注入我们支持流的专家模型，所以如果你去 Vercel.com/help 求助，那就会复用我们正在为公司构建的这种全局智能。我们还希望确保在 Vercel 工作的每个人都能受益。你知道，我们雇用了一些最优秀、最勤奋的人，他们精通 web 和云基础设施的方方面面。很多公司来找我们说：“我能 hire 你们做专业服务或支持吗？”而通常的回答是：“你看，我们有超过 10 万家客户。我们提供全面专业服务支持的能力极其有限，但我很想帮你。”现在我们有了一个机制，因为我们可以向他们销售我们的 AI agent，他们就能获得几乎直接访问我的大脑和我的 CTO 的大脑来解答他们问题的机会。然后我们还有 v0，它实际上试图做得更有野心，对吧？就像，让我们直接替他们写代码。所以在很多方面，你其实可以把所有这些颠覆性变革看作是你能在地球上提供的最优质的客户服务，对吧？就像，客户一直在问我们，"嘿，rauchg，你能来做个工作坊吗？"很多年前我做过一个关于 Next.js 的工作坊；我希望自己有时间多做几场。所以我觉得，AI 就是我们业务的人力放大器，就是 Jensen 谈到的那种为我们业务而生的 token 工厂。另一个重大变化是，当你审视我们业务的其他所有领域时，比如防火墙和安全、可观测性，以及我们云基础设施的所有基础组件，我们也在用 AI 颠覆这些领域。所以想象一下，一个 agent 不再只是报告你的工作负载出现了 500 错误，而是直接给你一个包含解决方案的 pull request，并且它将根植于那些让我们在生成应用方面表现出色的同一套系统。我们会用它们来修复生产环境中的应用，并对其进行优化。
Pat Grady：嗯。我们离完全自动驾驶的基础设施还有多远？我知道你们已经实现了很多自动化。我们离你刚刚描绘的那种图景还有多远？
Guillermo Rauch：我觉得我们几乎已经到了。当然这取决于具体领域，对吧？但我给你举个例子。今天发生了一次非常严重的互联网宕机，影响了——这么说吧，我直接点名了，他们现在可能已经恢复了——Google Cloud 和 Cloudflare 都经历了相当严重的宕机。所以当然，它们以间接方式影响到了我们，因为我们的一些客户当时正在与托管在 Google Cloud 上的系统通信。我们的基础设施已经能够检测并修复任何类型的错误。当我们把这些问题输入给 v0 时，v0 能够完美诊断。如果它查看了你的日志和可观测性数据，它可以说："这就是确切的问题。你必须去找这家供应商沟通才能解决你的问题。"所以我当然不能代表全球服务的连通性发言。分布式系统之所以困难，在于你知道 Vercel 可以完全自主和自我修复，但其他东西可能存在幽灵般的超距作用。但我认为，在最好的情况下，Vercel 能够为任何类型的工作负载自动扩缩容。在最坏的情况下，我们也能对你遇到的任何问题给出一个完全自主的、非常出色的调查分析。所以回到公司的发展历程，我认为最大的关键点在于，你必须先把开发者体验做好，才能收获自主基础设施带来的所有这些好处。让我感到兴奋的是，如果你现在明白这一点，你甚至不需要去说服开发者。如果是 agents 借助框架自动落入那些 pits of success，那么你就可以让这种自主基础设施产生更广泛的影响。
Sonya Huang：也许说个相关的点：为什么 ChatGPT 能成为你们如此有效的新客户和线索来源？
Guillermo Rauch：是的，我们最近分享过，来自 ChatGPT 的 Vercel 注册来源正在呈指数级增长。我觉得有几个因素。当我们创建 AI SDK 时——你可以把它看作是 AI 领域的 Next.js，它是一个让开发者连接 LLM 的框架——我们推出了一个 playground，本质上让你能同时与多个 LLM 对话。它会生成这种分栏布局，你可以问"可口可乐和百事可乐哪个更好？"然后你能看到所有不同的 LLM 给出它们的观点。我们一直用这个系统来理解 LLM 对不同技术的内在 vibes 是怎样的。我没法准确告诉你这些神经网络是如何以及为何这样思考的，事实上，LLM interpretability 本身就是一个研究领域，但随着时间推移，如果你问它部署 React 应用的最佳方式是什么，由于它的全部训练数据，由于它所训练的所有观点、文章、解决方案、GitHub issue 等素材的来源，它很多时候都会选择 Vercel。前几天我们有一个很有趣的轶事，在 AI engineering——我觉得这正是一个时代变迁的标志。在旧金山的一场 AI engineering 会议上，我们有个展位，一位同事告诉我，人们会来到我们的展位，告诉他们自己之所以知道 Vercel，是因为 ChatGPT 建议他们使用 Vercel。这在某种程度上改变了营销的方式，对吧？因为以前人们发现 Vercel 是因为看了像这样的播客。你知道，某种程度上这仍会发生——感谢你们邀请我。
Guillermo Rauch：但现在出现了这种情况——你直接去找你的 AI 伙伴来了解世界。
Guillermo Rauch：另一方面，AI 仍然依靠搜索来锚定现实。为了获取前沿信息、突发新闻、新数据等等——所以它们会执行 Google 搜索，因此我一直建议我们的客户仍然要注意，你看，你们仍然需要排名靠前并创造优质内容。但我认为你们未来要写的内容类型会有所不同。我觉得你们必须开始思考，人们不再针对某些类型的问题做基于关键词的搜索了。
Guillermo Rauch：他们在提问。这些问题在某些意义上可能更精确，在其他方面可能更宽泛。所以我们一直在尝试以 LLM first 的方式来思考我们如何向互联网发布内容。我想我们已经取得了一些不错的成果。人们推测，仅仅是创建 FAQ 类型的内容就很有帮助，因为你基本上是在一对一匹配人们可能会问的问题。我认为总体而言，这对互联网来说是一个很好的结果。就像，我们都在提问，而这些机器能够消化答案，帮助我们在浩瀚的网络内容海洋中导航。
Sonya Huang：所以你不必在 robots.txt 文件里把第一个孩子许诺给 OpenAI 吧？
Guillermo Rauch：（笑）没错，没错。所以，你仍然需要权衡，比如"OpenAI 喜欢我吗？Grok 喜欢我吗？"等等。希望你跟它们都关系良好。
Sonya Huang：我喜欢这个说法。你能谈谈你如何看待这盘竞争棋局的走向吗？在我看来，你知道，每个人都想达到这样一个终极目标：你有一个想要构建的东西的创意，然后你就真的拥有了一个完整托管、部署好的成品应用。但人们采取的路径各不相同，从你们的方式，到有人想拿下 IDE，再到从设计端切入比如 Figma 正在走的路。你认为这一切会如何发展，最终会收敛吗？
Guillermo Rauch：是的，我有几个思考框架。我觉得目前没人能给出确切答案，但我可以分享几个我的思考框架。一个是"虚拟同事"的概念。在 Vercel，我们有设计师、开发者、市场营销人员等等。现在我们将拥有虚拟设计师、虚拟市场营销人员、虚拟开发者。你或许可以把这些看作 agents，但这里有个细微差别：这些是专家型 agents。我认为随着时间推移，人们总会从漏斗的最顶端开始，也就是那个宽泛的安全网——我会去 ChatGPT 或 Claude 那里询问我的广泛知识类问题。但我想，随着时间推移你会意识到：自己会带着一系列非常具体的问题，反复回到这个工具上。有没有更好的解决方案？我觉得这会自然发生，对吧？比如我们曾多次谈到 Vercel 非常成功的客户，像 OpenEvidence（如果你听说过的话）和 GC AI。我很喜欢这两个例子，因为它们一个是面向医疗专家的，也就是医生。它们有类似 ChatGPT 的界面，但数据来源于前沿数据，并且持续改进模型，以提供更高的准确率和领域专业知识等等。这很像 v0，只不过是面向 Web 开发的。另一个是 GC.ai，我也很喜欢，原因一样：法律、法务。同一领域还有 Harvey，另外像 Fintel、Hebbia 和 Perplexity 也在回答一些金融 agent 相关的问题，等等。所以我看到的是这样一个世界：存在着数百万，甚至数亿的 agent。我认为企业必须思考：如果我是一个数字原住民，带着 SaaS 风格的仪表盘 UI 进入市场，带着营销网站和内容网站进入市场，等等，那你必须问自己一个尖锐的问题：好吧，如果今天让我重新来过，我的界面大概会是 agentic 的。我把 agent 分成两大类：一类是同步 agent——比如 OpenEvidence 或 ChatGPT，你上去问个问题，立刻得到答案。我觉得这算是第一代。另一类是长期来看可能更有趣的，就是异步 agent。这类 agent 能够工作并解决更广泛的问题，可以与其他 agent 协作，也可以与其他人协作，不限于你本人，而且可以持续工作很长时间。所以像 v0 这样的产品正在开始模糊这两类之间的界限，因为有时我们可能会深入处理你交给我们的任务，连续编排好几个步骤。你可以这样理解：如果你来找我们说，“给我搭一个最适合电商的界面”，agent 可能先会做一些研究，弄清楚你具体需要什么。所以这几乎就是额外多了一步，对吧？还有一类正在迅速涌现的——你在 IDE 市场就能看到——带 AI 的 IDE 是你的同步 agent 界面。但有时候你躺在床上灵光一闪，突然想到一个新点子：“嘿，我刚想到怎么解决那个问题了。”你就让 agent 去琢磨，然后给你提交一个 pull request。所以我建议大家思考的是，前端仍然极其重要。你必须考虑输出的前端，因为所有工作完成后，总会有产物出来：你的 artifact。它可能是一个网站，可能是一个 pull request，也可能是一条聊天消息，问你确认与否之类的。同时你也必须考虑如何抓住用户的注意力，也就是输入端。比如，如果我是医生，我得记住：我要去的那个界面是什么？你必须让这个界面非常符合人体工学、非常顺手。通过大量研究 UI，我注意到一点：agent 实际上自成一种交互模态，很难与现有的东西融合在一起。这就是为什么 Vercel 选择创建一个新的入口和一款新的应用，v0.dev。如果你是 Google，你面临着一个艰巨的挑战。这就是为什么他们把 agentic 界面叫做“AI mode”。这几乎就像一个独立的产品，就像 Google Maps 是独立产品一样。所以有一个漏斗顶端：你去了 Google，但接着你得选择你的战士。我是去 AI mode？去 Maps？去 Images？还是去传统的关键词搜索？所以我仍然鼓励大家在细节上花心思：你怎么找到客户？你有没有为那个智能 agent 打造一个非常符合人体工学的入口？
Pat Grady：能多说说为什么在你们这种情况下，把它做成一个独立产品是合理的吗？
Guillermo Rauch：可以，这么想吧，有两类用户。一类是那些想打造平台的开发者，对吧？你可能在想的是那些更有经验的开发者，他们可能已经有了现有的基础设施项目，可能已经有了 GitHub 仓库，等等。他们不会进入一个纯粹是对话式的界面，对吧？所以他们寻求的是与 Vercel 不同的交互方式。这就是为什么我一直鼓励大家这样想：听着，如果你要创建未来的 v0，去 Vercel，因为你需要另一套工具来打造平台。我认为世界正在分裂成两类开发者：一类在创建应用，一类在创建平台。所以如果你在创建应用，我们希望你有尽可能简单的上手旅程，而且更多是对话式的。如果你在创建平台，我们仍然让你很容易上手，我们会给你模板，给你非常有意义的起点，但仍然有一种感觉：你得撸起袖子，做一些更传统的开发工作和交互。这就是为什么我对 V-Series 产品使用的比喻是 Waymo：在理想的体验中，永远不需要人类驾驶员，但仍然有极小的概率会出现脱离，Waymo 呼叫总部，必须有人类介入。所以我把 Vercel 看作一个更以人类介入为核心的平台，你在创建平台，但你更是个专家。在你的旅程中仍然会有很多 AI 工具。但 v0 是那辆自动驾驶汽车的梦想：端到端，你永远不会脱离。如果你碰巧必须脱离，我们有集成。我们正在构建与代码编辑器的集成，你可以说：“好吧，我就做到这儿。让我 eject 到 Cursor 或 VS Code 这样的工具里。”
但我认为随着 LLM 持续进步，你会看到 v0 这边占据越来越多的漏斗顶端。我自己作为程序员，已经有一段时间没用更传统的编码工具了。我只用 v0，因为再说一遍，作为 CEO，我的时间和精力有限，我痴迷于从想法到上线的时间，而 v0 完美地满足了这一点。
Pat Grady：是的。所以 v0 以及让每个人都能更轻松、更无缝地生产软件的整体趋势，几乎肯定会带来世界上更多的应用、更多的软件。但它也会带来更好的应用、更好的软件吗？还是只会制造更多噪音？
Guillermo Rauch：我觉得肯定会带来更好的应用。为了验证这一点，我经常做的一件事是分析客户或者我们自己犯错的类别。然后我总是问自己：模型本可以解决这个问题吗？这在我们产品中就以严格的 evaluation 形式存在。所以每当我们发现——我之前提到过——这看起来有点傻，但比如 Safari 工具栏和你内容之间的背景色必须匹配。这非常容易训练，可以轻松嵌入，然后我们就能把它交到数百万人手中。我们做的另一件事是，安全研究团队始终在关注影响网站和 Web 应用的各类漏洞。不久前我分享过一个故事：我们的 CTO 在一个开源框架中发现了一个漏洞。幸运的是，我们帮助他们在这个版本的产品大规模发布之前发现并修复了它。随后我们立即做的一件事是，针对所有前沿编程模型创建了一个 eval。我们给这些模型的任务是：看，这是这个 pull request，你们有没有发现什么问题？我不记得有多少模型答对了，但有几个确实答对了。这个漏洞绝非无足轻重。
Guillermo Rauch：我记得当时我心里想，下一步的发展应该是，我们可以给 LLM 现有的代码库，让它们不断消耗 token，直到发现这类问题。果不其然，最近有消息传出，有人在 Linux 内核中发现了一个 use after free 漏洞，这被认为是严重程度非常高的漏洞，因为它可能导致段错误、崩溃，往好了说是拒绝服务攻击，往坏了说可能导致数据泄露、加密密钥泄露等等，甚至是远程代码执行漏洞——世界上最严重的漏洞类型。这几乎完全是由 o3 完成的。确实用了一些 prompt，但没什么特别之处。而且，我跟一些非常有经验的 Linux 内核工程师聊过，他们告诉我，实际上这类漏洞有很多。其中一位还有点轻视这个发现，因为他说：“听着，如果我花全部时间干这个，我也能找到其他 use after free 漏洞。”
Guillermo Rauch：但问题恰恰在于，Linux 内核专家并没有那么多，而且他们也没有精力去逐一发现这类漏洞。所以实际上我认为，你会看到 LLM 能够编写出通过构造即安全的代码。随着 LLM 在更形式化的语言上变得更好，随着它们在 Rust 上变得更出色，随着它们在安全语言上变得更强大——顺便说一句，TypeScript 就是其中之一——你会发现 LLM 正在为全世界产出更安全的代码。你会发现，在 AI 编写代码的世界里，下一个 Heartbleed 不会出现。现在听我说话的人可能会想：“哇，这家伙太乐观了。”我们也听说 LLM 会把密钥泄露到浏览器里，真的把数据库密钥交付到客户端代码中。但我很高兴地告诉大家，v0 已经阻止了数万个这样的漏洞。我上次跟我们的一位 AI 研究员确认时，相对于 LLM 原本倾向于交付的代码，我们每天能阻止大约一千个此类漏洞。
Guillermo Rauch：这正是你之前问我 Vercel 有哪些内在优势的地方。Vercel 拥有一套非常强大的基础设施原语，我们可以将 LLM 生成的代码交付到服务器端并即时部署。如果它是交互式的，我们可以把它交付到客户端。所以我们引导 LLM 实现安全结果的能力是非常非常高的。基本上，我会推荐的、以及我们在文档中会建议人类去做的那些事情，我们都可以自动完成。但这不仅仅是安全，还有性能。我们非常期待引入能够自动完成性能优化的 agent——这些优化我现在还在手工推荐给创业者。真的，我不骗你，我会在 X 上私信你，或者发短信给你说：“哦，我注意到这里有个 glitch，框架很难发现。”为什么框架很难发现？因为它们发生在运行时。让 Web 工程实际上极其复杂的原因之一在于，它不是一个离散的过程。它不是那种接收输入就立即产生结果的函数。用编程语言的术语来说，你可以把它想象成一个 “generator”。它会随着时间的推移产生多个值。它就像一个集合。所以当你访问一个网站时，它是在持续地向你提供信息。因此，要让一个网站性能优异，所有通过你视网膜接收到的信息都必须落在正确的位置。像 Apple 这样的公司在这方面非常出色，因为这很大程度上真的就是靠人工测试。感觉对吗？他们会做大量演示。他们有一种文化，就是在产品推向世界之前先把它交到人们手中。所以我想做的是，把所有这些任务交给一个 AI，由它来完成质量判断，完成性能优化，并且扎根于生产环境中捕获的所有数据，这样到了下一代，你的软件就会变得更好。
Sonya Huang：是啊。而且现在 computer use agent 越来越厉害了，你真的可以去点击那些界面，看看它们是如何体验这些产品的。
Guillermo Rauch：没错，绝对的。就像一个直接使用产品并发现问题的 agent，对吧？我看到的很多初创公司陷阱就是：我真的无法登录或注册你们的产品。真的，你给我一个 URL，然后在这个关键路径上就会出问题。说个有趣的轶事：上个周末，我的一项业余爱好任务是尝试语音转文字操作系统类别中的每一款产品，这个领域现在超级火。有三款产品被广泛使用。其中两款，我在达到 a-ha moment 的关键阶段遇到了问题。这意味着，访问网站、下载应用、注册账号、授予操作系统权限。这是一个非常微妙的过程。它实际上就像一个硬核的分布式系统问题。什么都可能失败，而且这是你正在优化的、通往顿悟的非常微妙的时刻。系统是如此动态，以至于我敢肯定这些创业者在某个时刻曾想过：“这坚如磐石。信我，兄弟。我测试过了，完美运行。”但可能出现问题的环节太多了，所以你真正想要的是一个 QA agent，能持续不断地检查这些东西，尤其是关键路径。
Guillermo Rauch：购买东西、注册账号、联系销售、下载应用。而在现实世界中，情况是这样的——Amazon 的 CTO 有句话或者说梗：“一切都在不断出错。”所以你需要机器人持续不断地监控一切并修复它们。
Sonya Huang：你认为我们最终会进入一个充满大量一次性应用的世界吗？或者说，在一个每个人都在不断创建大量应用的世界里，会发生什么？
Guillermo Rauch：是的。我一直反对“应用是永久性的”这种想法。那种需要下载安装的概念——你在 Mac 上见过吗？你下载一个 DMG，它是一种临时卷宗。这是我们经常体验到的一种过去的遗迹。你挂载一个临时卷宗，之后还得从 Finder 里把它弹出，然后把它从卷宗拖放到 Applications 文件夹，到这时候才算安装完成。这就像一种责任。就像，这是你的小狗了。照顾好它，持续喂养它。然后你还得启动它。所以这对我来说太疯狂了，因为我是 Team Web，在那里一切都是即时发生的。访问 ChatGPT.com，访问 v0.dev，对吧？所以我一直在进行这种哲学层面的抗争，一方面反对应用商店等的把关机制，不仅是在理想主义和哲学意义上，而且也是因为它们给终端用户带来的延迟和摩擦。太疯狂了。你去 iOS 的应用商店，是的，你不用挂载 DMG，但你得下载应用，动辄几百兆，而且下载时间巨长。所以对我来说，网络一直像是分发的终极形态，也是承载 AGI 的最佳平台。我认为网络将成为一个一切都能为每个人即时生成的地方。所以我觉得这比个人软件或 ephemeral apps 更有野心。我认为你甚至不会意识到它是一个 ephemeral app。从这一点来说，一切都将变得 ephemeral。而这里的博弈，或者说我的领悟在于——这种情况至今仍然频繁发生——我现在对搜索软件有一种排斥感，因为“可以直接生成软件”这个想法，在我看来已经胜过了找到软件并安装它的总延迟。
Guillermo Rauch：所以我们正处于一场竞赛中：如果生成内容在质量、性能、安全性、可靠性方面持续进步，那么对于可下载、可安装、可采购的软件来说，这将是一场必输之战。天哪，居然还要去采购软件。这根本就是一场不可能打赢的仗。所以我永远站在“全生成式软件”这一边。
Pat Grady：这很有意思。结合你之前的评论，你提到必须同时考虑你的客户——也就是开发者，以及你客户的客户——也就是最终用户。这是否意味着，最终你的开发者客户不再是在做一个服务大量用户的单一应用？而是每个用户都在以某种方式与开发者在 v0 或 Vercel 上构建的东西交互，这个东西会为每个个体用户即时生成应用。
Guillermo Rauch：是的。这几乎就像是一种直接的人与 agent 的交互界面，对吧？
Guillermo Rauch：而且是的，我认为开发者将会创建 agent。Agentic 平台是我的一个区分标准，对吧？这就是为什么我说过，如果那是你的目标，你可能会选择 Vercel；但如果你的目标是真正生成应用，你就会选择 v0。而 v0 本身可能会成为这个未来互联网的某种生成引擎。你知道，我们现在开始看到一些与网页浏览器的集成，特别是现在的这种模式：人们可以从现有应用和现有分发渠道中即时调用 v0。关于用户会流向哪里、他们会把时间花在哪些前端上，这场博弈仍将继续。我认为这些才是我们需要持续关注的事情。
Sonya Huang：这让我想起了 Jensen 关于 AI 的那句名言，就是说，所有像素都将是生成的，而不是渲染的。你的网页体验也是如此。
Sonya Huang：太酷了。我们要不要来几个快问快答作为收尾？
Sonya Huang：好。你现在最喜欢的 AI 应用是什么？
Sonya Huang：好。除了 v0 之外最喜欢的 AI 应用。别选你自己的亲儿子。
Guillermo Rauch：好。我真的很喜欢这类新产品，就像我说的——这简直是自我颠覆。我从小就是那个打字特别快的孩子。我现在特别喜欢 Superwhisper、whisper flow 这类新品，就是那些让人惊叹的语音转文字工具。玩起来非常着迷。
Sonya Huang：Pat 打字特别慢，所以他肯定对此很兴奋。
Pat Grady：有趣的是，我其实已经开始上打字课了，就为了能把打字速度提上去。
Sonya Huang：有一天我们无聊的时候搞了一场打字比赛。
Guillermo Rauch：哦，太酷了。谁赢了？
Sonya Huang：我赢了，然后是 Andrew。
Pat Grady：我慢得令人尴尬。但话说回来，我能用两根到四根手指打到每分钟 90 个词，这还是挺厉害的。
Guillermo Rauch：顺便说一句，这说明 Vercel 未来会成功，因为我们招的都是打字快的人。
Guillermo Rauch：顺便说一句，特别酷的一点是，智力的进化与运动灵巧度之间存在某种关联。就像你带小孩时会做的那些事，比如给很小的孩子做测试，会看他们语言能力发展得如何——这显然是发育的标志——但也会看他们的灵巧度？会不会扔东西，会不会抓握？所以我们所有人都应该继续学习快速打字，但如今语音转文字的速度已经快到令人难以置信，这真的很酷。
Pat Grady：在 AI 领域你最欣赏谁？
Guillermo Rauch：Karpathy。说来有趣，当他提出“vibe coding”这个词时，他谈到使用 Superwhisper，就是说我只要开口说话，应用就能生成出来。我认为他描绘了一个非常伟大的未来愿景，而且这个愿景正在实现。显然，他之前在 Tesla 做自动驾驶时也是如此。所以我觉得，是的，非常鼓舞人心。
Guillermo Rauch：[笑] 我确实很喜欢 X。好的，我读过很多喜欢的工程类文章，不过眼下想到的一篇是，文章名叫《“五个为什么”》，我想全名应该是《“五个为什么”，以及为什么世界即将变得更奇怪》。
Guillermo Rauch：这篇文章其实讲的是空难——很遗憾，今天刚发生了一起。作者讲到空难是多么罕见。正因为它们变得如此罕见，全世界一直在研究、打补丁、制定协议和修复措施，以确保悲剧不再重演。这是一种非常有趣的心智模型，关乎 AI 世界的——这篇文章本身不涉及 AI，但它描述了一个未来：我们已经把很多东西完善和精炼到了极致。那些浮现出来的东西，那些未来会出现在你 X 信息流里的东西，将会是最疯狂的。因为是的，一切都在飞速变好，所以那些打破常规的东西，会从零开始直接席卷世界。你在初创公司身上已经开始看到一点这种迹象了。不知道你们注意到没有，它们成长的速度，有时候为了做大或吸引眼球而做出的那些奇怪举动——我对此并不十分认同——但这篇文章完全预言了这种现象。
Pat Grady：在 AI 领域，什么被高估了，什么被低估了？
Guillermo Rauch：我觉得被低估的——哦，被低估的太好回答了。LLMs 的能力太强大了。
Guillermo Rauch：而且还有很多伟大的应用，很多伟大的应用，很多可以创建和交付的 agent。所以我站队 AI，哪怕我们把一切都冻结在现有水平，世界能从中获得的价值，未来我们会在这些新平台上看到的成功创业者数量，它都是一个全新的平台。这是一次平台转移。它需要你重塑大脑，这非常难做到。而对某些幸运的人来说，他们生来就处于这个时代，会看到巨大的上升空间，对吧？这非常被低估，就像一个从来没学过旧世界任何东西的工程师，现在可以——你知道，我最近一条很火的推文几乎像是一种自白。我觉得越诚实、越像坦白——你知道，AI 就像是你无所不诉的知己，尤其是在问问题方面，没有什么所谓愚蠢的问题。没有什么可尴尬的。所以你在 world models、心智模型上的提升速度，以及你将要精通的那些东西，以前都受到你个性的制约。如果你有点 ASPY，也许你在提问时的过滤门槛更低，会问重要且有趣的问题，而现在你可以问世界上任何问题，并在任何事情上变得擅长。你真的可以无所不知。我真的很嫉妒那些今天能在这种心灵魔法般的力量中长大的人。
Guillermo Rauch：被高估的。你知道，我的视角非常长远，所以很难觉得有什么东西是真正被高估的。比特币在巅峰时我也会很兴奋。我也会对 crypto 很兴奋。多年来无论低谷、寒冬、盛夏，我一直对 crypto 很兴奋，因为当然，所有货币都将数字化。而所有软件都将变成 AI。所以如果你采取一个非常非常长远的视角，我很难说出“嗯，那个被高估了”这种话。
Sonya Huang: 回答得很好。好的，最后一个问题。时间线。你认为我们还要多久才能达到那种 generative web 的乌托邦？
Guillermo Rauch: 我认为在未来五年内，我们将见证网络在界面、人们的使用习惯，以及参与其中的创作者数量方面发生最重大的变革。五年听起来甚至都太久了。我甚至会说，在未来三年内，我们将看到一些王国崩塌——我是说，那些诞生于互联网却未能足够快地做出调整的公司，而新的 AI native 公司将如我们早前所谈，以极快的速度崛起至前所未有的高度。
Sonya Huang: 太棒了。Guillermo，非常感谢你抽出时间，与我们分享你对网络未来、generative web 以及 Vercel 在构建这一切中所扮演角色的愿景。
Guillermo Rauch: 谢谢你们的邀请。聊得很开心。继续使用本网站，即表示你同意我们的 cookie 政策。