我觉得大学不是学习的最佳场所，不管你在学什么。我会投资 Grock，而且我可能会做空 Anthropic。不，我会做空。为什么？我觉得更多是 Grock 团队的 slope。他们在做一件我很尊重的事，就是为数据策展招募有使命感的人（missionaries）。士气非常高。OpenAI 已经经历了这么多混乱。对吧。你认为未来会出现一个尚未被创造出来的领先模型吗？会。来自中国。你担心中国吗？我确实认为大概有 50% 的概率他们会拥有最好的模型。未来某个时候我们会用上中国模型，因为已经准备就绪。
Anton，老兄，能和你线下见面我太兴奋了。非常感谢你来参加我的节目。很高兴见到你，也感谢你来斯德哥尔摩。老兄，来斯德哥尔摩真好。嗯，我想从最近的话题开始，你刚刚完成了一轮很棒的融资，我想就从这个聊起。我们看到很多钱涌入这个领域，我想先问，这是一场资本军备竞赛，谁钱最多谁就赢，还是另有其道？我认为这是一场打造最优秀团队的军备竞赛，然后也是一场建立最佳品牌并赢得用户信任的军备竞赛。我是说，资本能帮上忙。但对我们来说，它完全不是制约因素。嗯，如果你在打造类似最好的 foundation model 这样的东西，它可能会是个制约因素，因为训练所需的 compute 等等实在太大了。但对我们来说，关键是以极快的速度前进，汇集最优秀的人才。所以，如果我们把人才放在第一位，我们看到 Zuck 开出 NFL 级别的合同。我是说，为了顶尖人才支付天价。你如何看待和分析这件事？未来吸纳顶尖人才会有多难？我觉得对我来说，其实比 Tuck 更难判断哪些工程师真正能 thrive、推动文化前进、推动产品的工作方式前进。对 Zuck 来说，大概就只有 10 个人知道如何训练 foundation model 的一切，他更多的是在为那些知识付费，而不是为这些人才本身付费。这些人才本身也非常优秀。可能他们也挺厉害的。所以情况很不一样。如果在应用层工作，你认为不需要同样水准的工程人才吗？这完全不一样。我觉得，就算我招到了 Zuck 招的那种人，他们做我们的事，表现也不会像我团队里的工程师那么好。所以这是完全不同类型的人才。嗯，而且如果我知道谁是完美的工程师、该招谁，我或许可以提高我们的薪酬区间来精准招到他们。但我不知道谁才是最优秀的人。所以我需要弄清楚，这些人是不是真的非常好合作？他们可塑性高吗？他们能在这个团队里很好地协作吗？嗯，然后再给出市场最高水平的薪酬。你打造了一支很棒的团队，早期也招了一些不那么显眼的 talent，后来又招了 Elena Verer 这样的 rock star。当你回顾自己的招聘流程和人才评估流程时，有没有什么非显而易见的地方？比如我们招人时，我看重的人要么有极端创伤，要么有极端受虐倾向。是的。认真地说，我觉得有主见的人还不够多。你说过品牌很重要。伟大的品牌都是有主见的。人们要么爱它们，要么恨它们。Lovable。好。很好的例子。嗯，但你在招聘或人才评估方面，有什么非显而易见的标准？所以，我很看重 slope，就是说如果我和一个人聊天，能从对方身上学到很多东西，而且我发现对话非常活跃、令人兴奋，这通常是一个很好的信号，说明他们能适应组织，而且他们的 slope 会非常高。嗯，除此之外，我认为有一些好方法可以了解他们过去的表现，比如如果我能在过去他们工作时拿着摄像机在场，那会给我很多信号。所以这就是我通常在和候选人交谈时花很多时间的地方。说到 slope，在你身上就很明显。虽然我们认识的时间不算特别长，但对比我第一次见你和今天见你，你的领导力已经非常不同了。还有哪些你希望继续进步、但目前还没做到的地方？我觉得我在运营 Lovable 时仍然是一种非常 scrappy 的 startup 风格，尽管我们现在已经处于比较后期的增长阶段了。所以在一些关键领域增加一点结构，是我希望取得进步的地方，或者说开始成为一个出色的 operator。作为朋友，而且这档节目的好处就在于，我们可以像聊天一样交流，而不是那种一问一答的采访。你真的需要那样吗？founder mode 被大肆宣传和赞扬，还有深入一线，Jansen 有 52 个直接下属。要我说，结构化和中间层级才是迟缓和冷漠的来源。确实。是的。你觉得你需要那个吗？这是个好问题。我会一直以 founder mode 为主来创造大部分影响力，但我的确需要——因为有太多事情从四面八方朝我涌来——某种保护层，能带来很多秩序，比如我们如何给这些涌进来的事情排优先级，而这取决于一个运转良好的组织。嗯，要打造一个运转良好的组织，你需要一个非常有条理的管理者在顶层，而我自己并不打算成为那种管理者，但会让自己身边围绕着更多负责组织架构的优秀领导者。你现在有保护层吗？因为我每周大概收到 25 个想引荐你的请求，但我大概一个月只推一个。你有人帮忙筛选吗？是的，我有。这是一种很棒的、有点混乱的保护层，作为一个紧密的团队一起协作。我其实也没给它起什么名字。就是那些和我紧密共事的人。我不确定你和团队里的谁打过交道，但这个团队基本上是由一些之前的创始人型 generalist 组成的，他们和我紧密合作，我的工作方式就是快速反馈。这不是我们该做的。这才是我们该做的。嗯，现在运作得还行。我觉得我们还能做得更好。所以你说人才是第一位的，品牌是第二位的。如果我们来聊聊伟大的品牌，对你来说伟大的品牌意味着什么？我认为一个非常具体的例子就是 Apple 的生态系统，他们对细节的执着可能有些过度，所以行动缓慢，但正是这种执着建立起了信任，以及非常强大的品牌，这也是我们在每一次互动中所追求的目标。每当我们更新产品时，我们如何确保以恰当的方式推出，从而真正理解用户，以及他们对我们在产品和公司中快速做出的各种改变的反应。有几个问题是每个人都会提的，他们会将其作为对 Lovable 或这个领域任何玩家的批评抛出，我认为其中之一就是保护，嗯，防御性。当你今天思考防御性时，品牌是防御性的核心要素吗，还是有什么人们没看到的东西？我认为，如果你想最大限度地具备防御性，你需要打造一款产品：当你使用这款产品，或者说它所在的平台时，你就不愿意离开，因为你在平台上创造了太多价值，每天都能自动获得。所以，这正是 Lovable 正在成为的产品构建平台，今天 Lovable 是你的技术联合创始人。我们希望它最终成为全面处理所有行政事务、搭建财务运营的联合创始人。如果你在使用这样的平台，你可能就不想离开。你会对所有从一开始就打造 AI 初创公司的创始人说，别担心防御性，它会随着时间自然到来吗？是的。好问题。我有一个朋友，他对 AI 创业公司有一个很有趣的类比：AI 创业公司就像从炮筒里射向天空的鸡——如果你开始获得牵引力的话。然后关键就在于作为一只鸡要拼命扇动翅膀，因为每天都有新的鸡从炮筒里射出来。如果你扇动得比其他鸡更快，你就会做得很好。我认为这是一个很好的、关于你应该如何运营的第一层分析。我要对所有正在收听的素食主义者说一句，没有鸡真的被射出炮筒。这是一种极其瑞典式的表达方式，你知道，就是 Reed Hoffman 说的那种，从悬崖上跑下去，或者带着动力滑翔机之类的，然后拼命扇动。那样也行。是的，我认为这就是我的建议：执行要快，增长要更快。然后当你开始飞起来时，也许可以开始稍微想想防御性的事。完全理解。这是其中一个批评。另一个批评是，实际上当你审视这些业务时，很多人在批评你们的 raplets、你们的 Bolt、你们的 Lovable，从单位经济学来看，它们实际上并不是很好的生意，太多成本是转嫁出去的。所以直白地说，如果我给你一美元，有多少会直接转给 Anthropic 和 OpenAI？我不会给你确切的数字，但如果你看付费使用情况，大部分是。但不是全部。好的。这会随着时间如何变化？嗯，随着我们的业务发展，我们希望当用户觉得“我爱这个平台，我永远不会离开”时，获得大部分收入。但今天，至少在初期，你基本上是在付费进行构建。所以随着时间推移，我们只想创造足够多的价值，让你继续留在订阅中，而成本中只有一小部分会流向 AI 计算。你们能通过不优化模型来赚钱吗？我的意思是，在未来，你可能不需要最好、最新的模型来做一个简单的“关于我”网页。这样你就能 route 用户。是的，是的。我认为随着所有应用的发展，AI 会去适配那些应用。对大多数事情来说，做起来超级简单。就像你在开车，你不用思考自己在做什么。当你遇到新的驾驶情况时，你的大脑才会高速运转。而我们还没到那一步，离那还差得远。我认为对我们来说，现在优化那个还为时过早，因为 AI 每个月都在做全新的、完全不同的事情。所以我们只想能够非常快速地迭代 AI 能做什么，而不是针对它正在做的事情去优化模型。这真的很有趣。所以你们是在为明天的模型能做什么而构建，而不是为今天拥有的模型。是的，在很大程度上是的。而且，一般来说，当我想象模型时，有些模型非常深思熟虑、深度思考，我们现在把大量工作放在这类模型上。未来会是一种混合模式：当你该做什么很明显时，就不花钱，超级快。但当遇到新情况时——而构建软件产品经常会遇到新情况——它就需要更多思考。另一个你能看到真正利润率扩张的领域也在 token 销售上。当你思考如何给 token 定价时，考虑到 proumers 和消费者通常根本不了解 token 的价格。你其实可以在 token 使用上加上相当可观的 markup。你认为这是一个真正有弹性、能获取利润率的领域吗？是的。所以我们看了数据，那是几个月前，我们研究了从 Lovable 应用流向 AI 的收入有多少。好的，这个数字超过了 1000 万美元 AR。现在，所有这些收入都需要用户经历一个有点复杂的过程来设置与模型提供商的连接。所以我们正在简化这个流程，我们打算简化，所以请继续关注我们将如何首先为用户简化这个过程，然后如果我们能降低底层成本，也许我们也能在那里获取一部分利润。你如何看待这种“心智可塑性”，也就是推迟利润率优化？心智可塑性？什么？就是说，愿意等待利润率到来的心态。我的意思是，如果你看 Deliveroo，它在早期的利润率很[ __ ]，但随着使用的人越来越多、密度越来越高、小区域内的订单越来越多，利润率会越来越好。可以说你得有耐心。OpenAI 也一样，Lovable 也一样。你觉得多久之后可以开始考虑利润率优化？嗯，我对此有两种相互冲突的观点。一个是我和 Nick 聊过，他创办了 Revolute，他就跟我说，Anton，你需要计算回本周期，然后你需要在获取新用户上做非常激进的绩效优化。当然你还需要有很好的每用户利润回本周期。这有道理。而且如果你能在利润率上做小的调整，它实际上会对你能增长多快产生很大影响。但另一个观点——我现在更偏向这个——是你现在只想尽可能多地占领用户心智，拥有尽可能多的热爱这个品牌的用户，然后 profitability 可以以后再想。所以我究竟如何权衡这两种观点，嗯，你得看我神经网络里的权重，但大概是两者的某种结合。太有趣了。我认为绝对是第二个阶段，然后是第三个阶段，也就是 NYX，它就像在做极致的性能优化，真正理解从 CAC 到 LTV 的漏斗指标，如何通过各种渠道提升效率。然后你知道讽刺的是什么吗？在那个阶段之后，你某种程度上又回到了一种艺术，也就是 Nick 现在的阶段——我们把这些做得如此之好，以至于我们必须去赞助赛车，因为品牌再次变成了最重要的东西。这很有意思，你知道那种钟形曲线，先上升再下降。品牌在某种程度上就是这样，你在光谱的两端都需要它。是的。我觉得如果你能同时做所有事情，公司会受益良多，但通常你做不到，你应该保持专注。你现在最想做但还没做或做不到的事是什么？我想重新思考应用应该如何构建，什么才是构建应用的最佳方式。对吧？Lovable 现在所做的，是汲取了过去几十年构建优秀软件产品的所有最佳实践，但未来不会是这个样子。所有软件应用都将集成某种 AI，都将拥有极其流畅的支付和结账流程。我很希望我们能花时间搞清楚这一点，并为我们的用户实现——不只是拥有一个超人般的 AI 工程师，而是拥有一个能构建未来应用的 AI 工程师。我们刚才提到了利润优化，再看模型提供商时，我们说这也是一个需要思维弹性的领域。我们看到 OpenAI 似乎在暗示或提供类似 Lovable 风格的竞争对手。你觉得 OpenAI 和 Anthropic 会在多大程度上追赶 Lovable，就像 Claude Code 追赶 Cursor 那样？我认为长期来看，这归根结底取决于团队的执行力。我觉得很多人会提供我们今天所提供的东西。当那个时刻到来时，我们只需要提供更多，给我们的客户更好的用户体验、更好的价值主张。你更担心 OpenAI 还是 Anthropic 做这件事？我认为我们的赌注是成为人类的入口，对吧？成为 AI 的最佳用户体验。到目前为止，OpenAI 在这点上做得比 Anthropic 更好。所以我认为他们在未来 12 个月内是更严肃的竞争者。你们是如何评估 GPT-5 的？看发布后的表现，你对 OpenAI 是更看好还是更不看好？我们在决定把它接入产品之前，非常仔细地研究了 GPT-5 会如何影响我们的用户。我们研究了响应时间，看了我们的定性与定量评估，然后用各种方式去直观验证，最后得出的结论是，它对我们的用户来说往往过于激进。所以我们决定，嘿，这很聪明，那就给所有用户用上，看看他们告诉我们哪些好、哪些坏。我们发现，对于那些必须解决极难问题的用例来说，它很棒。至于 OpenAI 是否做得很好，我认为他们做了一个非常聪明且显而易见的选择——与其在 ChatGPT 里让用户在多个模型之间选择，不如整合成一个 GPT-5。他们绝对应该这么做，但这带来了很多权衡。到目前为止，我认为他们执行得相当不错。只是这个模型仍然过于激进。还有一个问题是，当你把标准定在 AGI，然后你得到的其实是模型优化和模型路由，本质上就是这样。你是说在能力上，它并没有比我们之前的东西带来 step function 的提升。不，我觉得 GPT-5 最令人失望的地方在于，现在他们必须把所有这些不同的能力都优化到一个模型里。以前是不同的模型，他们必须快速推进。所以在某些维度上 inevitably 会有不足。我的意思是，你无法同时在所有方向上都取得进步，这确实令人遗憾。今天在 Lovable 内部，你们如何使用 OpenAI 和 Anthropic？我们有一个非常复杂的 agentic chain，把用户的回复、应用信息传给许多不同的模型。我们用非常快、非常小的模型，然后在写代码时我们通常用 Anthropic。现在你可以说“我想用 GPT-5”，这在解决非常困难的调试问题时更好。太好了，而且你发现它在解决困难调试问题时比 Anthropic 更好。是的。今天的模型还做不到什么，而如果做到了，会给 Lovable 带来 step function 的改变？我超级兴奋的一点是，AI 能拥有更多关于它在和谁对话的上下文，知道应该如何回答，以引导用户在我们的特定应用中操作。解决这个问题是我们必须做的。我们既需要通过构建这个 agentic chain 来实现，也需要随着时间的推移，斥巨资打造绝对世界级的团队，去聘请那些训练模型的人才。所以对我们来说，接下来的目标就是让 AI 对你个人实现 hyperpersonalized。当你想到为你个人实现超个性化，以及你们的用户，你知道，你们最近宣布了 1 亿美元的收入，7 个月内达到这个里程碑太惊人了。这太疯狂了。多年来，伙计，0 到 1000 万美元花两年一直是黄金标准。我就是被这样教育长大的，这让我觉得自己真老了。这太了不起了。我想问你的是，看这笔 1 亿美元收入的构成，大致猜猜看，爱好者、专业开发者、普通人之间的比例是怎样的，不同细分群体之间如何分布？是的。人们用 Lovable 做各种事情。他们带着想法来，想构建一个软件业务和产品；还有很多大公司的人用它来表示，“好，现在我可以证明、展示我真正认为我们应该在业务中构建什么”，然后他们构建一个可运行的产品，再决定要不要把它交给工程团队去实际实施。然后剩下的人用几分钟搭建个人网站、小企业网站。80% 的人属于第一类，他们构建真正复杂的应用——按收入占比算，也是 80%。哇。是的。但第二个细分群体实际上增长非常快，因为企业反应比较慢。但你可能看到 Google 的一位产品负责人说过，我们再也不会写产品文档了，我们必须用 Lovable 或类似工具构建一个完全可运行的 demo。所以这个用例增长非常快。至于第三个用例，很多人曾受挫于用 Wix、Squarespace 这类无代码建站工具去搭建漂亮网站。而如果你能用 Lovable 做所有事情，而且 UX 我觉得更精致、迭代更快，那这块也在增长。但我认为前两个才是真正改变游戏规则的。好。我们往回捋一下。80%，不好意思，是实际构建复杂应用的；然后 10% 是企业，10% 是爱好者。类似这样。对。这是你想要的定位吗？所以我们想为新一代 AI native 创始人打造产品，他们可能很快会打造出一人独角兽公司。而有趣的是，这些人可能本身也在大型成功企业里工作，他们想帮朋友和家人搭建简单的网站。所以我认为——对，我觉得这是一个很好的区分。如果从一个——天啊我听起来就像个 VC——但如果从价值捕获的角度来看，这是最优的目标市场吗？比如一位 AI 创始人在 Lovable 上打造一家巨头企业，这很棒，你需要很多价值捕获机制，无论是支付解决方案还是其他什么。但如果他们只是单席位用户，从中获取真正的价值就很难。那岂不是不如面向所有人、面向普通家庭去做“关于我”的个人网站？那可是 70 亿人的市场。我们的使命是让很多人有机会创业，但他们因为不会写代码、也没有资金聘请工程师而被挡在门外。所以显然要先从那些准备创业的人入手，然后自然地也会惠及其他所有人。我认为这些人才是最值得优先服务的对象。至于价值捕获，我想得比较少，我更关注我们的使命。我们应该设立一个 Lovable 假期基金，每年——
我们给大企业里最优秀的人才支付一周假期的费用。然后他们在这段时间创业。他们这一周只用 Lovable，一周结束后——
他们就辞职了。我觉得这会是有史以来最有趣的事情。听起来不错。对。我可以再展开一下那里的商业逻辑。未来——我认为许多最大的企业今天甚至还没有被创立出来。而现在有了 AI，你可以发展得极快，能更快速地贴近客户，能把价格压低。我们想成为推动这一浪潮的赋能工具。然后，我认为随着时间推移，这会创造大量收入。但如果我们能同时覆盖你问到的所有这些用例，那么我们的用例占比或收入最终会收敛于什么呢？无非就是企业的支出——企业最终的支出规模是多少？消费者在类似工具上的最终支出规模又是多少？如果我们能继续主导这个全新的品类——
显然，我非常感激你接受我的投资，但我投资 Lovable 的首要原因是，市场的 TAM 或者说 TAM 扩张实际上是不可想象的。这很像 Uber——你根本无法预见它所带来的市场扩张。同样地，拿 Lovable 来说，认为“网站搭建”是一个现有市场，这完全是一个错误的类比，无法用来理解 Lovable 未来能有多大。而这也是有史以来最棒的风险投资共有的特点。对，这很有意思。我还想补充一下企业端的用例。如果我是大型企业公司的 CEO 或 CTO，我不会去想“怎么让我们的工程师更高效”，而会思考“怎样才能尽快获得关于我们应该构建什么的最充分信息，并将其注入新产品或现有产品”。这就要求公司里的每个人都能在同一个地方工作，去修改、编辑他们的产品，并提出新的改进建议。而这对我们或任何人来说，都很难在明天就做出这样的产品。所以我们最好先从从零开始建设的创始人入手，然后再把同样的体验引入企业。这也让企业内部的创意实现了惊人的民主化。我采访了 Duolingo 的 CPO，他提到两位设计师——他们并不是那种传统意义上从第一天起就负责构建产品的人——在 Duolingo 里做了一款国际象棋。他们用的工具我记不清了，希望是 Lovable。请告诉我是 Lovable。实际上那就是他们的第一个迭代版本，我觉得这是这一现象的绝佳例证。所以这点我完全理解你的意思。但这是不是意味着我们跳过了设计过程和头脑风暴过程，直接进入原型制作？对。你看，到目前为止，人们拿到一个创意后要经历很多很多步骤，才能把它变成一个高速成长的产品，我把这整个流程称为产品生命周期。写代码只是其中一环，AI 现在把这一环大大提速了。但在这之后还有很多步骤，在此之前也有很多步骤——比如做原型、内部验证、用户验证。而我们目前所做的，就是把从第一步一直到“这个方案已验证、这就是我们要发布的东西”——甚至已经有外部用户在使用——的整个过程，压缩到几分钟或几小时的搭建时间里。这是我们产品目前最成熟的部分。接下来的步骤我们必须尽快补齐，这样你就不需要独立的产品、设计、工程团队了。它会成为一体化工具，让拥有最好创意的人把最多时间花在上面。之后的步骤，还是之前的步骤？我说的“之前的步骤”是指，你看光谱的另一端，Figma 在做 Figma Make，他们的思路是：我们会始终拥有设计流程，然后陪你进入产品生命周期的第二阶段——从设计进入搭建或原型阶段。你在多大程度上担心他们从更早阶段切入？从 Figma 切入？对，从 Figma 切入，毕竟他们掌控着设计阶段，然后只需要再进入原型制作。我认为人类有时太执着于把小细节做到完美，这会让你行动慢很多。现在的做法是，一个人慢慢地、非常细致地做所有设计，这种方式终将被 AI 取代——你会用更高层面的方式去沟通，去阐述你的设计理念，然后由 AI 来完成设计的具体实现。接着，你作为人类走出去，从其他人那里获取所有反馈，比如“这看起来不错”，再把所有这些反馈输入给 AI。然后就会有一种非常流畅、自带观点的方式，一路直通成品，内置 AI 负责营销和增长功能，同时配备你迭代高质量软件所需的所有工具，比如测试、质量保证等等。这是一种全新的工作方式。而认为你应该用 Make 和 Figma 这类工具来做设计——对我而言，我的论点是，这会让你的速度慢太多。你能理解吗？能理解。那 Figma 会怎么样？我认为对于一些像素级完美的需求，Figma 依然会很出色，值得继续使用。但至于采用一种更具观点性的方式——这也是我们平台正在演变的方向——与继续用 Figma 这类工具按现在的方式做，最终的分布格局会是什么样，我还不太确定。你觉得你们的观点性足够强吗？我觉得我们的工具以牺牲一定的产品开发速度为代价，换取了很大的灵活性。但我认为这是一个相当不错的平衡点。你可以用 Lovable 搭建，然后任何工程师都能进来编辑，并在必要时接手。所以我觉得，是的，如果我们在做事方式上更加笃定，进展会更快。在理想世界中，你们在哪些方面还不够笃定、但希望可以做到？比如在理想世界里，我们会更笃定地认定应用应该如何构建，我们会清楚当 AI 成为核心时，应用开发的未来是什么样子。但我认为这目前还不可能，因为 AI 的工作方式，以及用 Lovable 构建的产品中 AI 的最佳 UX，变化得太快了。所以未来某个时刻，我很希望能达到那种状态。如果我们可以更笃定，带来的好处是：你能恰到好处地精细调整 AI 在你产品中的工作方式，调整后端流程、工作流和自动化的运作方式。而现在我们支持很多不同的东西，所以眼下更重要的是，你得非常擅长写 prompt。你觉得五年后我们还需要写 prompt 吗？是的，我觉得会。但方式可能会演变。hyperpersonalization 会处理掉我们今天不得不做的大量 detailed prompting。这是什么意思？ prompt 本质上是向 AI 提供上下文，告诉它你的目标是什么、你希望他们怎么做。就像你拥有很棒的员工，对吧？他们清楚你所有的偏好。所以你只需要说“我们去斯德哥尔摩办一场 hackathon 吧”，然后事情就会神奇地变成你想要的样子。差不多就是这样。说实话，我提前给我妈发了张照片，她说“这事跟你一点关系都没有吧？”我说“确实没有。”她说“我就知道。”
对吧？你不能直接跟 ChatGPT 或类似工具说“我们去 Sako Hackathon 吧”，它给出的结果会和你想的不一样，对吧？嗯。所以你要么写非常详细的 prompt，要么确保它了解你的思维方式，而我们将朝着后者演进。我们刚才说了“opinionated”这个词，并且是从公司角度谈的。老兄，我很喜欢你社交媒体上的存在感，因为你在社交媒体上也很 opinionated，而且我觉得是带着尊重的，同时也相当直白。你在谈论竞争时也很有主见，特别是针对 Replit。你怎么看待是否要对竞争采取一种有主见的立场？嗯，老实说，我不太去想竞争。唯一重要的是我们把产品做到最好，持续兑现对客户的价值承诺。如果发生了什么事——曾经有个竞争对手找出了很多粗制滥造的应用，他们说“这是安全漏洞”。我和很多安全专业人士聊过，正常的漏洞披露流程根本不是那样的。于是我就下场抨击了他们。我觉得那是非常被动的反应，而且这种事我更愿意当面、面对面地跟那个竞争对手聊。不过有意思的是，Jason Lumpkin 是我朋友，我不知道你看到没有，他当时在 Replit。我记不清具体发生了什么，但他们基本上出了大规模的安全事故，或者删掉了他的整个数据库之类很糟糕的事，对他们来说简直是红色警报。他得出的结论是，所有这些平台的安全性都远未达到应有的水平。就像 Replit 抨击 Lovable 是不对的，Lovable 抨击 Replit 也是不对的。你们所有人的安全性都很烂。是这样吗？呃，是的。我觉得他们……对。让我换个方式说。首先，我们全公司每周都会讨论安全，甚至每天我都能听到关于安全的进展，因为我们极其重视这件事。而且在很多不同的维度上，我们能做得比人类自己去开发应用安全得多。这就是为什么对我们来说，成为世界上安全性最强的平台至关重要。所以你是说它比人类更安全？还没达到。我的意思是，我某次说过，如果你让一个普通开发者——那种通常在大团队里工作、有很多支持的人——让他独立出去做应用，他做出来的软件平均来说都会有安全漏洞。嗯。而用 Lovable 构建应用时，它会带你做一系列安全审查，AI 也会执行多重安全审查，最后给你亮绿灯，表示“我们没发现任何安全漏洞”。所以如果你把这两者——那种非常普通的开发者和 Lovable——做比较，Lovable 出现漏洞的概率会更低。我们希望把这个概率降到 0%，必须做到 0% 的漏洞可能性。这让我想到自动驾驶：对于世界上最棒的司机，我肯定你比自动驾驶开得好，但对于大多数人，而且对于大多数疲惫的人来说…… 没错。人类可能会宿醉、状态不佳、在某种程度上失灵，其实极度危险，而（自动驾驶）要好得多。非常对，是的。所以我很为团队目前在安全方面取得的进展感到骄傲，但还有更多工作要做。那么展望未来，我们聊了各种不同类型的竞争对手，从 Figma 到 Replit 等等。如果往前看三年，这个领域会是什么样子？还是那句话，我只关注我们的产品能做什么，以及如何最好地服务客户。我不会去预测如果我们拿下这个市场大部分利润会怎样，那当然很棒；如果利润分散在不同公司之间，那也没关系，只要我们做出能跨越世代的产品。而要做到这一点，我就要为客户打造最好的产品。这就是为什么品牌对你来说如此重要。我就是这么想的。你介意开发者用 Lovable 生成 60% 的代码，然后再去微调吗？你对此怎么看？我从一开始就不介意，两年前我决定做 Lovable 时，就是为一个人类不再写代码的世界而建的。我们正在快速朝那个方向前进，非常非常快。至于今天，我完全不介意，它应该是灵活的，有些人有自己的做事方式，而且我认为如果生态系统中你可以在产品上用到很多不同的工具，这是好事。随着时间推移，我认为它会收敛到那种非常有主见的平台上，就像我们正在做的这样。每个人只会去权衡用其他工具的成本收益，而只用 Lovable 将成为显而易见、最能带来高速度和高品质的选择。这就是未来。当下呢，AI 是让 1x 工程师变成 10x，还是让 10x 工程师变成 100x？两者都有。真的是两者都有。对于初级工程师、1x 工程师来说，他们通常在某些方面并不擅长，对吧？如果 AI 能填补这个缺口，就能帮他们实现从零到一的突破，做到他们以前做不到的事，这就像是 10 倍提升，让他们变成 10x 甚至更高。所以如果是这样，那他们无疑会进步，而且这对他们来说也更有价值。如果是一位 10x 工程师，从事的是那种需要多年经验才能上手、而初级工程师完全无法理解的系统，那么当这位 1x 工程师也不理解该系统时，他就毫无用处，AI 也无法提升他的速度；而 10x 工程师则可能会变成 100x 工程师。未来五年，工程团队的规模会如何变化？我认为，对于最顶尖的公司来说，工程师实际上会扮演这种翻译层的角色；他们需要更多从产品角度思考，成为产品经理。而且这类工程师的弹性更高。所以你可能会看到许多公司觉得：招更多工程师，我们就能做得更多更快。他们走出去和客户交流，用 AI 超快速地迭代。但是……
那么，成为一名优秀工程师所需的技能也会随时间改变。是的，毫无疑问。我认为在 AI 的方方面面，成为通才变得越来越重要，这样你才能理解事物如何组合成一个更大的整体；然后你可以借助 AI 来获得那些深层专业知识——而未来你对这类专业知识的需求不会像现在这样大。说到所需技能，今天很多人在问：如果 Lovable 会成为我们唯一需要的最后一款软件，那我还有必要学 CS 吗？你会如何建议正在犹豫是否去大学读 CS 的弟弟？我觉得大学并不是学习的最佳场所。不管怎样，不管你学什么专业都是如此。你应该走出去，真正理解世界运行的方式，理解劳动如何转化为价值创造，而这些你在大学里学不到。所以大学更像是训练大脑学习新事物、以及结识很多有趣的人的一种方式。所以……
你会鼓励你的孩子上大学吗？这基本上已经是 20 年后的事了。所以，很难对 20 年后的事情下判断。我认为这是人生中一段很棒的经历。那为什么不呢？但这取决于你想达成什么目标。如果你想找一份最赚钱的工作，不，他们不应该去上大学。我觉得那几年的机会成本非常高。确实。是啊，尤其是在英国，我们基本上就是喝三年大酒。而且通常你学的都是地理、历史这类通识学科，说实话有点浪费时间。既然如此，考虑到你那个年纪的精力、体能和大脑可塑性，你完全可以把那几年利用得好得多。这也是我极力反对的原因。同意。我是说，如果你那几年只干非常专精的工作，也许会变得不那么通才，所以这里头有一种权衡。当然，在大学里你会接触到很多不同的概念，这也有用。我们之前提到了 AI 和企业。看看当今最大的企业，它们因为数据、权限、安全等问题而无法使用 AI。未来十年，我们会看到现有巨头权力发生最大的转移吗？所以你的意思是，如果它们没能做好准备，就会有其他公司取而代之？我认为你在银行业就能看到这一点，银行本质上就是软件公司，对吧？一切都围绕软件系统，而老牌银行动作慢得多。我觉得是的，会出现一些从零开始围绕 AI 构建、从而重塑自身系统的公司；任何接触过客户、了解法律要求等等的人，都能以快得多的速度创造出优秀的客户体验。所以，是的。不过我也想到，在企业界，比如银行业，经营时间长也有一些好处，信任之类的因素。所以我不太确定这种转变在企业市场的不同细分领域会有多大，但很多公司会被更便宜、好得多的替代品颠覆。你提到信任，这很有意思。你觉得 Lovable 的用户和客户有多忠诚？你认为他们有很高的切换意愿，而且切换起来很容易？还是说人们本质上就是忠诚的？一半一半吧。有些人对品牌超级忠诚。但很多人，我是说，如果你做了什么损害品牌的事，他们就会换；他们只是在寻找某种成本与能力之间的最优化目标。所以，你可以同时考虑这两类群体。不过，如果你的产品最好、价值最高，那你就能赢得所有人。我们聊到了大型现有企业受到威胁这件事。你认为今天的大型 CEO、商业领袖应该问但还没有在问的问题是什么？关于 AI 的未来、他们的公司以及如何使用 AI？我觉得这些公司最大的瓶颈之一，会是针对组织内部人员的某种变革管理。他们应该问的是：跟我们类似的公司，是如何极其迅速地完成变革管理的？然后要把这个讨论带到领导层，甚至整个组织，去研究那些变革管理非常成功的案例。接着再具体看：我们应该用哪些 AI 工具？我们应该 100% 基于 Lovable 来构建产品吗？这样所有人都能协作。还是我们应该雇佣一些新型人才进来，让所有人都能提升技能？你刚才谈到了速度，之前也谈到了人才。直白点说，哥们，我真的受够了每个人都说欧洲人就知道喝意式浓缩、夏天休假，七八月份就不干活。我倡导非常激进的工作文化，你知道的，就是 996，我就是这么说的。你如何看待在追求胜利的过程中，坚定不移的拼命工作相对于平衡生活的重要性？我认为在十年的跨度里，我会主张保持某种平衡；但在两年左右的周期里，如果你真的在乎某件事，那你应该确保锻炼好、睡眠充足，也许再做点让自己放松的事，然后拼命干活。这才是你该做的。那你同意 Cognition 的 Scott 的做法吗？他在聘用或收购 wind surf 后，明确对所有员工说：每周工作六天，要毫不留情地拼命，如果你不想接受，可以离开。我们的看法是，你在这里是为了比其他公司的人产生 10 倍的影响力。如果你没有 10 倍的影响力，那你就得通过极具天赋、精通本职工作、非常专注来实现。对某些人来说，你需要投入极其大量的时间，但对其他人则未必。所以我更倾向于关注：我有没有看到你的影响力？如果你告诉我你明天就要离职，我会不会觉得“不行，你是这家公司至关重要的一部分，你必须留下”？我就是通过这种方式来推动绩效和影响力的。你会做 keepers test 吗？会的，你会做 keepers test。这有没有改变你组建团队的方式？
keepers test。是的。我觉得这始终让所有人清楚一点：我需要不断想清楚，怎样才能产生更大的影响力？所以这是一方面。然后我觉得，就这个组织目前是否为实现成功做了最优配置而言——我不是想说——文化是非常重要的一环，但如果你只是频繁地调动人员，这会伤害文化和工作方式。不过，做这样一个商业推演：这个组织是否为赢得胜利做了最完美的配置？这确实影响着我如何构建这个组织。你之前提到了 Revolut 的 Nick，关于文化，他给了我有史以来最好的回答。你知道，我做了3000期节目。每次谈到文化，都像是在进行第一性原理思考。我就想："算了，这段我们剪掉。"总是这样。但他说了最棒的话。他说："我不思考文化，我思考的是赢。"人类幸福最大的单一决定因素是成长和发展。而当你正在赢的时候，你就处于最能成长和发展的位置。所以，如果我创造了赢的条件，你就会成长和发展。除此之外，人们还喜欢做的另一件事是积累财富，以及发展。而你会通过赢来积累财富，因为股价会上涨。这真是太——
这句话说得好。这真的是一种很好的思考方式，而且我觉得道理是一样的：如果我们赢了，所有人都会开心。很少有地方是每天、日复一日地输，还能过得幸福快乐的。这不可能发生。你们今天的文化有什么不好的地方？如果可以改变的话。有一种特定的人格类型，他们很有主动性，对新奇的想法和做新颖的事情非常兴奋。随着公司成熟，这仍然是一个重要的因素，但你的首要任务应该是让现有的东西保持高质量，并持续提升你所做一切的质量。我希望我们能更加精益求精。让我们提升质量，改进做事方式。先慢下来，这样我们才能真正地快起来。而且你想更审慎地决定把时间花在哪里，不花在哪里。是的。就是那个牛仔与农夫的比喻，农夫会为长期做优化。我觉得我们可以更多地为长期做优化。但我们总是在执行中保持平衡。你觉得你们已经进入公司建设的那个阶段了吗？其实我更倾向于为短期做优化。我不知道你在中国待过多久，或者是否和中国开发团队打过交道，但他们在建设上的心态简直不可思议。他们不断地为短期做优化，然后就像用胶带把[ __ ]粘起来一样——
而这往往就是他们能如此快速做成那么多事的原因。嗯。我觉得如果你有非常清晰的产品市场契合度，有一个品牌需要维护，是的，你不能——你不能什么都靠胶带粘。你可以在冲刺创新时那样做。但你真的需要关注这些模块是否拼合得好。要花很多时间在组织内部、在产品内部调整东西，让它有高质量，保持高质量，这样你才能在那个基础上更快地建设。你能想象如果苹果说："啊[ __ ]，我们删了你的云端数据，抱歉"——
是啊，那太糟糕了。我之前说到欧洲、夏天，还有你们速度不够快。你之前说在欧洲创业更好——
我不想把这变成给欧洲打广告。但为什么你觉得在欧洲创业更好？我觉得欧洲有很多优点。美国也有更好的地方。我主要想证明，你可以在欧洲打造一代人的产品、一代人的公司团队。而做到这一点的一部分原因是开启了困难模式。哪些部分是困难模式？困难模式在于，这里的网络没那么强大，缺少那么多曾经参与过、对建设一家出色的跨国公司的各个阶段都有了解的个体和公司。完全同意，欧洲没有 Elena Verers。是的，很少。也许我们很快就会有。但我觉得这就是困难模式。还有获取资本，那些能快速给你大量分发渠道、帮你做分发和品牌的人。你觉得获取资本真的是个问题吗？我觉得欧洲钱很多，其实它是个问题，因为——就像我说的，对我们来说这不是瓶颈。不是。而且你很快就要开始看到了，我相信你可能已经看到了，Lovable 的衍生公司，任何离开 Lovable 的人都会立刻拿到 term sheet。百分百。确实如此。嗯，我觉得——对啊，为什么在欧洲创业更好？对啊。因为这里有最优秀的人才，我们拥有最优秀的人才。所以你说的困难，第一是——
第一是什么来着？抱歉，我没听清。是网络和那些曾经做成过的人？对。这是一点。就这些吗？我觉得在旧金山和纽约更容易获得分发渠道，更容易登上世界舞台的中心。但我们从斯德哥尔摩也做到了，这很好证明了你可以从这里做成。然后在美国——
为什么你觉得你们做到了？我对你们的成功有自己的理论。我觉得这关乎讲故事，分享我们在公司所做的一切。还有赋能那些使用 Lovable 的其他人，让他们讲述自己的故事，有点那个意思，我们就是这样突破的。我觉得我们明白你应该公开建设，分享你在做的事。我认为透明就是一切，人们喜欢追随人，而你们把这两者结合得很好——你们对 AR 增长极其透明。当数据这么好的时候，做到透明很容易，但你们的透明程度是大多数人做不到的。而且这是由你、由你的声音主导的，这两种东西的结合——个人魅力层面的你和 Anton，你是 Anton，不是你和第三个人——呃，再加上你和增长，这才是真正驱动成功的方式。所以这就是更难的地方。那更好的地方呢？为什么每个人都应该在欧洲创业？我们是斯德哥尔摩目前最大的人才磁石，这太厉害了。在旧金山或纽约，要做到这一点难得多。所以我们可以真正吸纳所有被低估的人才，让他们身处好10倍的文化、工作方式和优秀的同事之中，从而让他们的表现提升10倍。所以能够成为那样的第一名，我觉得这是最大的一个优势。还有那种谦逊、低自我、团队协作非常好的文化，我觉得在欧洲更强。以及这种注重效率、用更少资源做更多事的思维方式，在这里也更强。硅谷的人员流失天生就更高。当你某天过得不顺，OpenAI 给你一个更高的 package，你就会想："啊，我离开去 OpenAI 吧。"这会阻碍团队内部知识的复利积累，而我觉得这非常宝贵。是的。完全同意。如果 Lovable 在硅谷，会不会没那么成功？说实话我不知道。我觉得无论如何它都会非常成功。你们有没有想过搬走？想过。创业之初，所有人都劝我该去旧金山。但我们坚持搭建团队，在斯德哥尔摩找到了一些优秀的人，一直就在这里做下去。结果令人满意。太棒了。这是你自己做的决定，结果非常好。回顾 Lovable 的历程，结合后见之明和一些经验，你做过什么后悔的事？刚起步时，我们的愿景很清晰，但做事的先后顺序不太明确。我们有一个开源社区，对我几个月前做的一个工具——GPT Engineer——很感兴趣。我觉得我们不该彻底放弃那个项目，然后百分之百专注于未来的方向：打开浏览器就能直接构建产品，也就是 Lovable。你为什么会放弃它？你应该非常专注于……
它对客户开发和获取反馈不是至关重要吗？不，我不这么认为。当然，我们本来有计划如何整合它、一起创造更大价值，开源对很多企业都非常有用，但从最大化专注的角度看，同时做两件关联不大的事是坏主意。所以这绝对是一件事。我们经常讨论要专注一件事，找到公司的瓶颈并解决它，这是实现飞速前进的最佳方式。明天董事会上你们会讨论什么瓶颈？我觉得从长期未来来看，瓶颈在于我们如何识别技术产品人才——也就是那些能将产品带入下一阶段、同时在多个领域创新的工程师。那是长期的事。如果你看今天的产品，瓶颈在于赋予我们的 AI 更多能力，让它拥有真正精致的用户体验，拥有更多这类能力，这样你就能在 Lovable 之上建立完整的公司、发展壮大。然后我认为，如何服务数量如此庞大的企业客户，回应他们的喜爱和需求，同时又要专注于在 Lovable 上构建产品的创始人，这也是一个瓶颈。
Lovable 会组建企业销售团队吗？会。那会变成一家企业级公司吗？不会变成企业级公司，但你们会有这个企业销售团队。你担心吗？那是什么？是的，我对此并不那么紧张。这只是与客户沟通、理解他们，确保他们有工具能从产品中获得价值。我就是这么看待这部分的。当然，有很多企业采用自上而下的销售团队，拼命请客拉拢 CEO，我们不会那样做。最难招聘的角色是什么？我觉得招聘工程负责人非常困难，因为很难预判他们过去的业绩如何转化到我们的组织中。你在招聘上犯过错吗？是的，我犯过一些错。在招聘上你做过什么后悔的事？我希望自己能深入细节，不要过度放权。我也希望自己更主动地去思考：这个人是否渴望达成这些结果？他们是否对这些结果感到兴奋，并有内在的动力？这些结果正是这个岗位最需要去达成的。你提到这类负责人时，我想起你的联合创始人 Ashley，他出现在 OpenAI 那次发布的视频里。是的。让我印象深刻的是——恕我直言——那是我第一次看到他站在中心位置，而不是你。既然你很大程度上是 Lovable 的对外形象，你怎么看待你们两人之间的曝光分配？我很希望 Fabian 有更多曝光，但我也希望他专注于做产品。那就是他的重心。而且，如果人们看到一个人，并且持续看到这个人，他们可能更容易与 Lovable 建立联结。到目前为止，这个人是我。我想未来也会继续是我。你认为一对联合创始人要像 Lovable 这样快速扩张，最大的秘诀是什么？我认为最重要的还是创始人的能力和适应力。如果这两点都很强，我是说，只要 ego 足够低，你们就能一起共事。但如果你想合作得极其高效，举个例子，Fabian 和我，他不太喜欢搞一些奇怪的新做法，他尽量把事情简化。他很内向、很安静，直到他对最重要的事情形成了明确观点。而我处于光谱的另一极，会说“Fabian，我们应该用这个疯狂的新东西”，这种两极分化实际上对我们俩都非常有生产力。想到这些，再想到你已经结婚了，而且婚姻非常幸福。你觉得成功的婚姻靠的是什么？我是说，我和 Fabian 可以聊任何事。这非常高效，我们可以把每件事都翻个底朝天，在任何事上互相挑战，而且我们都非常谦逊。我觉得这非常宝贵、非常重要，我的婚姻也是如此。我觉得是谦逊。谦逊。是的，非常谦逊。比如，我在婚姻中会经常谈论自己的缺点。而且……
成功让婚姻变得更难还是更容易？我是说，如果你几乎没有时间和伴侣相处，那就会更困难。我不觉得……
而且我看90%的感情都会遇到挣扎，很多争吵都源于钱。这是不可避免的事，非常困难，尤其是生活成本上涨的时候，对很多人来说，钱就成了问题。没错。是的。我觉得对我们的婚姻来说……
嗯，现在不太会了。非常谦逊的瑞典人，不是吗？是的。自从 Lovable 成功以来，我的生活方式没有改变。你呢？嗯，也许我在金钱决策上想得少了，但生活方式基本还是一样。到2026年底，Lovable 的产品会是什么样子？我是说，它是你的完美联合创始人，你从创意阶段就带着想法去找它，而且一直陪伴到你获得客户后发展壮大，还会处理 Elena 正在做的事——为增长优化产品、优化产品本身，以及优化你与客户的沟通，无论是通过邮件还是不同的营销渠道。所以，你们要吃下整个技术栈？是的，这是一种覆盖整个产品生命周期的方式。所以你们从邮件营销到短信营销，中间的所有事都做。是的。而且显然这也是企业想要用来构建产品的基础。但在过渡阶段，他们把它用于个人，比如团队里的人去构建那些本应由企业公司来做、但他们现在做得非常高效的创意。模型基准测试是[ __ ]，评估也是[ __ ]？我之前请了 Serge 的 Edwin 来节目。你知道 Serge 吧，它有点像 Scale AI 的竞争对手，但实际上非常成功。它一美元都没融过，营收却有12亿。太不可思议了。嗯，他说基准评估就是狗屁。我的意思是，它们会变得越来越垃圾。有个东西叫 Goodhart's Law。就是说，当你开始针对某个数字做优化时，那个数字就不再是衡量成功的好指标了，即使它以前曾是个很棒的衡量标准。所以从某种意义上说，这显然会发生在所有基准测试身上。在 Lovable 内部，什么指标会随时间变得越来越没意义？就是说，一旦我们开始针对它做优化，它就没那么重要了，对吧？比如说，一个会变得越来越没意义的指标，我猜是消息里点“赞”的人数。因为那样我们就可以——我也不知道——讲些好玩的笑话之类的，反正就是莫名其妙地诱导人们去点，就像是求着用户“你想点就点吧”，然后这就成了在刷指标，对吧？所以这只是其中一个例子。老兄，我们接下来做个快问快答。我会问你一些特别刁钻的问题，你可以随便聊聊你的想法，行吗？关于 AI，有什么广为流传的观点你认为完全错误？我认为 AI 比人类强多了，但大多数人不同意。你觉得现在人们还不这么看吗？我觉得大多数人还是不同意，原因是 AI 很多时候非常、非常蠢。但这本身也很蠢。因为如果你给它充分的上下文，或者针对它薄弱的地方搭建一个有目的的系统，它就会比人类更聪明。你认为我们会看到发展瓶颈，还是认为会保持持续的指数级增长曲线？我认为在我们真正在乎的那些方面会出现瓶颈，也就是大量的细微差别，以及同一个模型同时擅长各种不同事情的能力。嗯，可能……
现在人们看着 GPT-5 说，啊，我们到了一个阶段，进步越来越增量式了。我觉得我们目前看到的，是在许多不同维度上同时呈现的 sigmoid 曲线。嗯，没错，我们会看到瓶颈期。不过有些 sigmoid 曲线，我觉得我们还处于指数级增长阶段。所以，这些领域可能是科学、工程，还有生物工程之类的，AI 在这些领域会继续指数级地变得极其强大，并催生大量新药物和新的医疗手段。Grock、Anthropic、OpenAI。你可以按 380 的估值投 OpenAI，180 投 Anthropic，Grock 的话我记得是 100。你会投谁，又会做空谁？我会投 Grock，然后做空……刚才的数字是多少来着？
380 和 180。好的，100。我可能会做空 Anthropic，因为……不，我会做空 OpenAI 吧。为什么你会买 Grock、做空 OpenAI？我觉得更多是看 Grock 团队的增长斜率。他们做了一件我非常尊重的事：为数据整理环节招募有使命感的人，他们称之为 AI tutoring。而且我觉得那个团队的士气比其他两个团队高得多，士气非常高。OpenAI 经历了那么多乱七八糟的事，对吧？Dropbox 的士气也不错。嗯，而且据我所知，他们在企业端增长得更快。你认为 OpenAI 会在消费端胜出，成为下一代 Google，而 Anthropic 会拿下开发者和企业端吗？不，我觉得会是未知数。会发生一些我们目前还不知道是什么的事。你认为会出现一个目前还没被创造出来的领先模型吗？会。来自中国。你担心中国吗？我觉得中国公司在真正理解用户方面没那么强。所以不太担心。但我确实认为，它们有五五开的概率会做出最好的模型。未来某个时点我们会用上中国模型，这让我有点担心，因为我——
Lovable 会用中国模型？如果我们真的会用。对。那我就得仔细研究细节，看看这样做有什么坏处。我们会不会把不想给的数据交给他们？但我的意思是，我们只想做对客户最有利的事。如果选中国模型是最好的，而且没什么负面影响，那就用。我完全同意。我觉得中国出来的模型数量也多得吓人，你每周都能看到大概四款新模型，而且每一款都和上一款一样好。蒸馏的速度简直他妈的疯了。未来的模型是开源的还是闭源的？哪种会赢？我认为最好的模型永远会是闭源的。但如果你想获得最大的灵活性，以及围绕它建立某种开放的生态系统，那么大多数人选择的可能是开源模型。你可以和任何在世或已故的人共进晚餐。你会选谁，问什么？我想我会和牛顿吃饭，因为他既虔诚又极其聪明，我就想聊聊他在那个年代是怎样的，以及他为什么会信教。他太厉害了，发明了那么多东西，算是我的某种榜样，而且他已经去世了，所以我没法见到他，除非我召唤他……不，抱歉，这个我帮不上忙。没有什么中间介绍能管用。嗯，太棒了。有哪些 AI 公司还没得到足够的关注？对我来说，Surge 就是一家，它有点像 Scale AI，但本质上是一门好得多的生意。几乎没人知道它，这太荒唐了。哪家公司没人关注，但大家都应该关注？我觉得浏览器公司挺有意思的。有 Strawberry、here's.com，还有 DIA 和 Perplexity。现在我很期待看到其他公司会怎么走。你觉得 Perplexity 会怎样？他们会怎样？是啊。我觉得他们想做手机。而且我认为这是步好棋。你觉得这是步好棋？你会以 180 亿的估值投他们吗？
180 亿啊。嗯，得看我还有其他什么选择。太妙了。你刚才那笑声说明了一切。太搞笑了。对 Lovable 影响最大的一位公司外部人士是谁？是 Atlena。他在 Muro 管销售，还做过 CEO，也在 Dropbox 的 N segment 待过，我从他那里得到了很多建议和帮忙。最大的帮助是什么？我觉得嗯，就是聊天，他就像我的教练。我会跟他聊我是怎么看待事情的，然后他会问我问题，还会告诉我：“Anton，你在这个方面得加把劲，”就是这个领域需要多一点条理。我太喜欢他了。我请他上过 20 sales，他当时表现棒极了。你改变看法最多的一件事是什么？倒数第二个问题。所以我以前直说吧，我以为模型性能和模型本身会商品化，价值积累会非常困难，还会出现逐底竞争。现在我觉得这显然大错特错，我以前这么想真是太蠢了，模型提供商将来会非常值钱。那你曾经坚信但后来发现错了的事是什么？就 Lovable 而言，嗯，我以为我们应该在模型准备好之前就做一个 agent，因为当时模型开始朝着 agentic 系统优化了。但我后来意识到，不不不不，你需要先做出一个产品，让尽可能多的人今天就用起来，这样你优化的不一定是 AI，而是必须优化整个用户体验，服务那些用户，而这就是你想要的数据飞轮。你会担心未来10年内出现大规模的工作岗位流失吗？我担心的是，全球人类甚至还没想清楚我们在这个星球上到底想实现什么。如果变化来得太快，白领阶层纷纷失业，人类会变得非常焦虑、担忧和恐惧，觉得天都要塌了。这就是我担心的。但如果我们能更深思熟虑一些，比如，如果真的会出现大规模岗位流失，我们认为应该这样做，这是我们要实现的目标，这是我们要如何确保人们在此期间能有一些过渡性的临时工作，那么我们百分百能解决那个问题。如今收入排名前十的工作里，有八个在15年前还不存在。我一直觉得这个数据很有意思。而且我们总是会高估新技术带来的岗位流失。是的，有意思。我觉得我们可能会看到一些非常光鲜亮丽的职业逐渐衰落，人们会因此感到沮丧，就像当艺术家曾经很酷，但显然你靠当艺术家赚不到钱一样。我认为如今在大量知识型工作中，我们会再次看到这种现象，而这挺有意思的。我孩子要当脑外科医生，脑外科医生。AI要取代脑外科医生还早着呢，拜托。也许吧。但你见过那些机器人吗？外科机器人。它们挺厉害的。说实话，你不会看到人们说，我要选机器人来做这个手术。暂时还不会。嗯，这是份好工作。展望未来，AI还有其他让你担忧的地方吗？我觉得，人类非常非常擅长竞争，在很多情况下这很了不起，最优秀的公司就是这么诞生的，伟大的技术也是这么来的。但在某些情况下，我们彼此竞争，然后演变成战争，或者我们开始备战。我认为，如果我们能更好地从大局出发，跨越超级大国之间进行思考，那就能避免那种局面——你拥有一种AI，可以瞬间杀死另一个国家的所有人，而且这种情况在我们并非真正有意的情况下被触发。所以，是的，我担心的是，在这个一切发生得都快得多的世界里，我们如此激烈的竞争会导致一些没人真正想要的意外后果。你最尊重哪家竞争对手？我觉得 OpenAI 在产品打造上挺强的。我认为还有其他基础模型实验室在产品方面会做得更好，那些才是我们未来应该关注的。但主要还是专注于我们的用户想要什么？我们如何做出更好的产品？但你肯定会关注 Figma、Bolt、Replit 这些，你最尊重谁？我尊重 Figma。对，
Figma。为什么？他们……对，因为他们擅长倾听用户，打造好产品。如果他们能把这种能力延伸到完整的产品生命周期中，我觉得他们会是一个非常强大的竞争对手。如果一切按计划进行，我们所有指标都达成了，一切运转正常。如果是这样，那20年、30年后，Lovable 会处于什么位置？我们会成为人类与AI交互最常用的界面，这是一个非常庞大的市场。兄弟，面对面做访谈效果好太多了。我非常享受这次对话。非常感谢你答应面对面录制，我很喜欢，老兄。这次很愉快。