节目

从硅谷精英到下水道浮尸，不到百天；纽约律师失业后交不起3500美元月租，3个月沦为地铁流浪汉；湾区程序员一次急诊收到1.8万美元账单，直接信用破产…… 据报道，美国科技行业已有超8.9万个岗位被砍，其中至少2.7万个被AI直接取代。而于此同时，美联储数据显示：37%的美国人拿不出400美元应急金，64%的家庭正减少食物开支，流浪汉平均寿命仅50岁，比普通人短25年。 流传网络的“斩杀线”真的存在吗？美国从事戏剧、艺术的同行们，是否受到影响呢？本期是一期串台，欢迎播客《艺脑永逸》主播陈辰~她定居纽约，并且在艺术圈创业，我们就来请她现身说法！ 🤹🏻本期嘉宾 陈辰 播客《艺脑永逸》主播 哥伦比亚大学艺术管理专业毕业，现定居纽约 小红书：Arya陈辰 👨🏻‍🎤本期主播 张功长 孟京辉戏剧工作室演员/ ESFJ 郭炳琨 孟京辉戏剧工作室演员/ ENFP ⏳时间轴 03:32“斩杀线”是真实存在还是都市传说？ 07:04 美国日渐离谱的“小费文化” 10:55 美国医疗账单和医保体系极其复杂，看病经常要讨价还价 19:32 美国医保巨头CEO强杀案 29:07 民众学会了AI算账，医保公司不干了 29:41 看病新招：用变性手术钻医保空子 41:21 房产没了，车子没了，成为流浪汉还保留一身体面的衣服找工作，《当幸福来敲门》完全是写实 42:58 陈辰被财务坑惨，差点触碰斩杀线 52:03 《歌剧魅影》都亏钱了，百老汇戏剧上演时间越来越短 57:09 只有25%的百老汇作品不亏钱 59:43 曾经的百老汇：每天2-3场，像印钞机一样赚 64:02 你已经拥有了艺术，已经拥有了最宝贵的东西 🧑‍🤝‍🧑欢迎加入听友群，和主播互动，参与活动 💸商务合作 微信：NB-dog，备注「播客合作」 邮箱：[email protected]

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听完这一集，让你过年回家聚会侃大山时成为全桌的“懂王” 本期主播： @嘛都不懂的乌鸦 @身边的军师望仔

12月16日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第47讲。AI 正在发生什么：繁荣、泡沫，还是新周期起点？制造业回到美国会如何重塑科技与供应链？TSVC合伙人年度对话——回顾2025，看清2026。 嘉宾： 张于庆（Eugene Zhang），TSVC联合创始合伙人，2010年创办TSVC，硅谷第一家大陆华人的种子基金。曾创建芯片设计工具公司Jeda，以及硅谷第一家华人创业孵化器Innospring。作为TSVC的掌门人，他主导了多个TSVC的独角兽投资，包括Zoom，Ginkgo Bioworks，Carta 等，是ZOOM获得的第一家机构投资者支票的签署人，在硅谷华人种子轮投资人中业绩保持第一。张于庆先生积极服务于青年学生成长及创业创新者的各种组织，曾任清华企业家协会TEEC的理事会成员，TEEC北美分会主席。他还是硅谷公益基金TSVC Giving Fund的创始人。张于庆毕业于清华大学电子系，在Syracuse University获得硕士学位。 王黎晟目前是TSVC 管理合伙人，这是一家领先的早期科技风险投资机构，因成为Zoom、Carta、Ginkgo Bioworks和D-Matrix等公司的首家机构投资者而闻名。在加入TSVC之前，王黎晟在美国联合创立并管理深科技风险投资与另类投资平台Propel(x)。他还是Newton Fund的联合创始人兼管理合伙人，该基金隶属于Propel(x)。在创办Propel(x)之前，黎晟还共同创立了麻省理工学院旧金山湾区校友天使投资人组织（MIT Alumni Angels group in the SF Bay Area）。在其从事风险投资约十年间，他代表MIT Angels、Propel(x)、Newton Fund及TSVC参与了超过100项深科技风险投资。在投身风险投资之前，王黎晟也拥有十余年银行业的经验，并曾是微软上海办事处初创期的首批工程师之一。他拥有复旦大学学士学位及麻省理工学院技术与政策硕士学位。 正文： 04:57 Charlene表示，从2022年开始，TSVC每年都会举办年终总结和展望活动，这已是第四年了。2023年，因为AI大模型的火爆程度，TSVC从AI领域选择了三个方向进行预测，包括具身智能、协作多智能体系统以及情感计算。这三大趋势在过去两年非常火爆，欢迎大家关注TSVC公众号查阅往年的预测回顾文。 05:36 现在，我们用十分钟时间对Eugene去年所做的十大预测进行总结。Eugene，您还记得去年的总结吗？ Eugene表示，他可以为大家简单做个回顾。正值年末，大家一定都对即将到来的新一年有所期望，也好奇明年的此时会有哪些变化。因此，他想分享一些观点，供大家参考。关于2025年，他主要提出了十点预测。特别值得注意的是，我们已经迎来了AI时代。 第一条预测是指，AI时代来了以后，标准化产品SaaS曾是硅谷最热门的一个赛道，2021年华尔街投资者纷纷追捧。然而他们当时得出的预测是，这一赛道的增长已达到尽头。我们将通过一个简单案例来说明这一预测，关于SaaS发展已到顶点的判断，后续还会围绕这一主题提供更多深入分析。从行业领导者角度而言，Salesforce作为该领域最大的公司无疑是领军企业，其股票代码为CRM。值得注意的是，这与我们常说的“big six”有很大不同，该公司年初至今的回报率为负23%。这一数据确实印证了之前的预测，表明SaaS到头了。 第二条预测也与SaaS相关，即服务模式正从一个标准化产品向服务和成果转型。他认为这一转变已经广泛展开。基于以上两点，Eugene不自谦地给自己各打一分。 第三条预测是指在美国制造的前提下，现任特朗普政府，无论各方对其政治观点褒贬如何，所推出的“美丽法案”在7月4日公布后，对该行业产生了重大影响。当时他们预测美国制造有成功的迹象，但这条道路实际上仍然漫长。不过，这一判断应该是准确的。好，这三条预测他都给自己打了满分，总共十分中看看最终能得多少分？ 第四条预测，他们当时提到iPhone有可能回归美国生产。他认为这在长期来看可能会实现，这是一个具有代表性的案例，具有一定的可行性，但实际上并未取得实质性进展，可能比Eugene设想的时间更为长远。因此这一条他不给自己打分，即零分。这条预测虽然长期来看前景广阔，但在这一年中并未取得太多实质性的进展。 第五条预测是AI将推动垂直领域应用的发展，使传统的低利润业务转变为高利润业务。这一点他们已经非常明确，因此他们给自己打了一分。 第六条预测实际上也有所关联，即AI将改变服务模式，例如在法律领域，公司不再按小时收费，而是提供结果，并根据业绩收费。这种模式已经得到了许多公司的验证，因此他们也给自己打了一分。 第七条预测是AI在医疗领域比人做得更好。尽管在药物研发或某些癌症治疗方面还没有取得重大突破，但在数据分析方面，AI已经展现出强大的渗透力和深度应用，因此他们也给自己打了一分。 第八条预测是律师行业收费模式的转变，从按小时收费转向按项目收费。这一点也已经落实，因此他们也给自己打了一分。 第九条预测比较复杂，涉及就业问题，还没有成为主流新闻。预计未来这一趋势将会显现，例如一个十人团队可能需要缩减至两人。然而，由于这一预测还没有落实，因此这条预测不得分。尽管如此，我们注意到微软和亚马逊已裁减大量员工，百分之百是AI取代所致。尽管如此，他们仍不为此项预测打分。 其他预测中有一条很有趣。当时他们曾就此展开辩论，他记得马斯克当时还没有退出特朗普政府。他相信马斯克的移民政策将会保留。如今，尽管马斯克已出局，但他的移民政策仍有多位硅谷人士在推动。因此，他们并未看到政策的完全逆转，而是处于中间状态，所以他们难以为这一条预测打分。 最后一条预测关于比特币突破20万美元的预测，与当前现实离得很远，因此得分为零。总体而言，他去年的十项预测中，大约能达到八分，即80分的准确率。 在此做一总结，因为说过的话需要回顾，不能说过就忘，然后再提出新的观点。许多观众此时来到这个节目，希望获取他们真实的想法，他们也借此机会对自己进行客观评估。 13:16 想邀请黎晟也来发表意见，因为这个分数是你自己给自己的评价。Eugene 2025年的清单有十项，你也有自己的清单，那么你有什么看法或评论吗？ 王黎晟表示，简单讲两点，因为去年没有参与这项活动，觉得这个过程挺有趣。首先，许多预测已经得到验证。其次，一些看似不准确的预测，实际上可能是前瞻性的，将2027年的预测提前至去年进行了分享。另外，他认为如果查看这份清单，去年确实是大家对大模型和AI非常兴奋的一年。但审视他们的预测，则相对较为务实，他们没有跟风讨论大多数人关注的AGI何时到来，而是更关注作为投资人如何获利，作为创业者如何在这场AI浪潮中把握商机，而非仅仅关注那些虚无缥缈且遥不可及的目标。他认为这也是TSVC的DNA所在。 14:30 那我们就赶快回到2026年的预测话题吧。这一次Eugene给出了几个预测？好像是八个。 Eugene表示，是的，他有八个。首先，他认为2026年肯定会更加特殊。大家总是说下一年可能会特别特殊，但他感觉2026年可能会更加特殊，会有更大的变化。到明年这个时候，他们很多预测可能会有更大的偏差，或者某些事情的发展速度可能会超出预期。存在两种可能，这两种情况处于极端的两端。 刚才黎晟也提到了，他们在讨论AI时都有一个大前提，那就是他们没有去讲super intelligence。如果观众对这个话题特别感兴趣，比如超级智能到来后人要做什么、人的命运如何等等，这些暂时不在他们的讨论范围内。因此，今天的讨论主要聚焦于—不知道大家是否使用相同的术语——他们将其称为Narrow AI的领域，也就是说，AI主要是为了帮助人类、创造价值。当然，它也可能带来负面结果，但这并非假设AI能够完全超越人类后给我们带来的影响，这是未来的话题，说不定到明年那个时候，他们可以探讨是否已经成熟。 基于这一假设，他们的第一条预测是，今年年底可能还没有特别突出的头条新闻，相关报道虽有但还没大规模涌现。正如Eugene之前提到的亚马逊的消息，并未成为许多主流新闻。但到明年，可能由于影响特别大，这将成为一个广泛关注的话题，尤其是对白领阶层，主要是知识工作者造成巨大冲击，影响相当显著。根据他们投资的一些项目及其发展轨迹，可以肯定到明年，这种变化将达到相当规模。虽然还没有成为主流，但变化量会相当可观。过去一两年，人们可能还在初步探索和观察一些迹象，到明年可能会有实质性的发展。这就是AI对就业市场带来的冲击。 第二条实际是与第一条相关的，同样属于AI对就业市场的冲击。这意味着，包括顶尖学府如斯坦福和伯克利在内的毕业生中，将有相当比例的学生面临就业困难。如今他已经听到许多朋友表示，情况已与几年前大不相同，斯坦福和伯克利的CS专业毕业生找工作都变得困难。虽然目前这还只是少数人的讨论，但到明年可能会有更多人都在谈论这个问题。 再次回到之前讨论过的SaaS这个话题。他的预测是，总体SaaS收入将会有实质性的减少，主要是指传统SaaS公司的总收入，预计在2026年实现。而那些AI Native公司，如之前提到的Salesforce，人们可能会问，为什么它们自身不能实现AI转型呢？确实，传统上，这种自我颠覆的做法困难，因为公司需要先摧毁自己的现有业务，其中存在许多固有障碍。 接下来是第四条，AI Native公司将非常积极地抓住市场机遇，部署智能代理，正如他们之前提到的提供结果那样。在这方面，它们将取得更多进展。 第五条预测同样是围绕这一主题，从更实质性的角度展开。正如去年所提到的低利润率，现在需要更精确地量化分析。在部分非常具体的传统行业中，由于应用了AI，原本仅有10%利润率的企业业务模式得到了显著改善。这类业务虽然基于知识库，但并非蓝领工作，而是劳动密集型的工作。由于自动化软件无法胜任如此智能的任务，仍需人工完成，因此这类业务的利润率通常仅在10%至20%之间。然而，AI来了以后，这一利润率有望提升至70%至80%。以保险经纪人为例，这便是AI落地应用的典型场景之一。以往，这类工作依赖电话沟通和表格填写，流程复杂且每个案例都各不相同。现在，AI能够接管那些过去难以实现的功能，实现自动化替代。 第六条预测是，无论您对这项“大美丽法案”持反对还是支持态度，特朗普提出的这项OBBB法案将为Onshore带来非常显著的变化。他们已经观察到许多公司已着手相关工作。预计到2026年，许多企业将真正站稳脚跟并开始蓬勃发展。这一前景基于以下前提：多年来，当我们讨论Onshore时，绝大多数人都认为这是不可能实现的。他经常与大家探讨这一话题时，大家一开始就断言这是不可能的，认为应该彻底放弃这种想法。然而，根据他们亲身经历的案例，他们看到了这项政策带来的实际影响。当然，并非所有企业都能取得成功，但他们可以确定这项法案将为它所涵盖的领域，包括能源、半导体和国防相关产业，带来实质性的变化，促使大量供应链落地。 第七条就更加具体，例如在电池或能源存储等领域将获得大量生产机会并取得成绩。这一点与第六条紧密相关，是对特定行业更为精准地预测，即在中国以外的供应链将得到实质性的开发与发展。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC”微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报左下角二维码，添加 TSVC 小助手，获取更多分享。

本期核心 2026 年科技行业迎范式转移，AI 重塑企业资产、架构与物理空间，拆解算力军备竞赛、SaaS 估值变局、资本叙事博弈三大核心趋势，解读科技巨头与初创公司的生存逻辑。 关键看点 1. 算力军备竞赛：亚马逊 2000 亿美金 AI 资本支出，英伟达 Blackwell 芯片遇散热技术瓶颈，中美 AI 芯片产能差距达 30:1，算力建设成科技巨头必答题。 2. SaaS 行业变局：SaaS 股集体暴跌，部分个股一年跌 80%，但企业级维护、安全护城河仍不可替代，AI 替代是长期过程，或引发行业合并潮。 3. AI 商业新特征：OpenAI、Anthropic 大规模招聘前置部署工程师，AI 并非 “开箱即用”，反而呈现重人力化的重度集成服务特征。 4. 资本叙事博弈：马斯克推动 xAI 与 SpaceX 合并，借 SpaceX 现金流缓解 xAI 烧钱压力，“轨道数据中心” 存技术与财务可行性争议；甲骨文 500 亿融资建数据中心，摆脱 OpenAI 依赖。 5. 行业新信号：迪士尼转向乐园实地体验，成为 AI 内容冲击下的终极防御；比特币沦为流动性指标，加密行业失去叙事核心，SaaS 等传统避险资产溢价消失。

11月22日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第46讲。AI时代，由于传统体力劳动和脑力劳动大量被机器取代，我们都要经历人生格局的大洗牌。不甘淘汰的出路在于直面未来，即后AI时代人类的巨大精神需求。以“心力劳动”为基点，硅谷华人最成功的种子基金TSVC创始合伙人夏淳博士与合光公益基金会创始人久美上师联袂，描绘万亿级的身心灵新兴产业的新机遇。 嘉宾： 久美师，InLight合光国际中心创始人、合光公益基金会发起人，在科技风卷全球之时，提出要帮助现代人在AI推进的人类新浪潮中，回归内在平静与生命智慧的人类愿景。曾是全国政协委员、中国时尚业与女性力量代表人物，并获联合国“杰出青年企业家成就奖”等国际荣誉。在事业巅峰时，毅然选择四年深度闭关修行，领悟生命与智慧的本源。后融合东方禅修、现代心理学与生命科学，开创出适合现代人的身心灵教育体系，并在世界多个能量场建立修学中心，为斯坦福、哈佛、清北等名校及众多硅谷企业授课讲学。 夏淳博士是TSVC联合创始合伙人，是硅谷成功的系列创业家。曾先后创办三家科技公司，研发销售世界上最早的个性化营销系统，以及国际领先的边缘容器技术。他曾任IT行业一代巨头Sun Microsystems首席架构师，是早期云计算技术奠基者之一。除了云计算、芯片、人工智能、智能制造等硬科技投资，夏淳博士在设计和创意领域颇有造诣，并且对社交媒体和社群经济的跨界文化有深入研究。夏淳博士是清华企业家协会(TEEC)创始会员之一，曾任北美分会首任主席。自2001年，他长年服务于青年学生的培养辅导，持续担任清华大学思源计划导师、清华创业孵化器x-lab的创业导师、清华创+逆向创新中心主任，并在硅谷创建了激励青年学生创新创业的公益基金TSVC Giving Fund.夏淳博士是清华大学电子工程学士及计算机硕士，并在美国UIUC大学获得计算机博士。 以下正文： 03:06 夏博士指出，今天讨论的话题是面向未来的，并非回顾过去的二十年，而是着眼于未来三到五年的发展。所谓“后AI时代”其实已经启动，并非要等十年之后。为何如此说？原因在于，今年的毕业生已经开始面临就业难题，这正是AI对人类社会带来的巨大冲击的体现。这种影响已然显现。面对这种不利局面，我们必须深入思考其具体影响，并探讨如何有效应对。这便是今天讨论的核心。 04:12 PPT环节 夏博士表示，今天的内容非常精彩，因为这个内容，他和久美师在刚刚过去的星期天于哈佛进行了首次演讲。这次首讲深受哈佛同学们的欢迎。活动结束后，大家纷纷散去，但都认为这是一个很有意义的话题——后AI时代到底会怎么样？他们做出了一个预测：一个万亿级的身心灵产业就会产生。因此，大家应当积极投身其中，不再是找不到工作而无所事事，而将面临重大的机遇，每个人都将迎来重要的时刻。 刚才已经向大家介绍了TSVC基金，原名Teec Angel Fund，实际上是从硅谷清华联网，也就是硅谷清华校友会起步的。他们始终追求一个单纯的目标：因为在创业初期，第一张支票往往最难获得，也是最需要帮助的时候，这无异于雪中送炭。他们专注于为创业者提供种子轮融资，即在初次创业时给予他们第一张支票。 然而，他们的目标并非仅仅是做公益、撒钱而不问结果。他们绝对希望每一家公司都能长大，最终成为独角兽。这是他们唯一的KPI，始终如一地追求——从第一张支票投出独角兽。截至目前，他们已经成功投出了11个独角兽，而第12个和第13个也很快会有。虽然这个数字看似不多，但他们在业界的排名却是第一。此外，他们并非只是单纯地写支票，而是与创业者并肩作战，提供大量辅导和支持。这种辅导并非一开始就定位为公益，而是全程陪跑，助力创业者不断壮大。作为一家种子基金，只要培育出一家独角兽企业，就已经是极大的成功。而他们的平均成绩是两家，这无疑是一门非常赚钱的生意，并且他们做得相当出色。因此，他们对此项工作充满了动力。 这里面有一个关键点，之所以提到这里，是为了探讨如何让你的创业项目成为独角兽，以及他们为何会选择投资你，并相信你能成为独角兽。关键在于，你必须避开当前最热的热点。比如，目前Agent成为热点，大家都一哄而上做Agent，在夏博士看来，这种情况下你几乎不可能成为独角兽。你需要去做那些大家还摸不着头脑的事情，就根本就没听说过这个事，并且尽早布局，提前两三年甚至三五年。唯有如此，你才有可能胜出。TSVC就专注于这项工作，提前3到5年预测新的赛道。他们一直以来都是这样做的，总是着眼于下一个风口。今天大家热议的话题，其实都是他们三四年前就已经投资并布局完毕的。所以，今天将分享一个新的布局，探讨下一个新的赛道。 那这个赛道是如何形成的呢？其实，它就是从夏博士这儿。他从2006年就开始对一个方向特别感兴趣，现在可以称之为“技术人类学”。也就是说，我们硅谷所发明的这些技术，究竟会对我们的社会产生怎样的影响？对整个文明又将带来何种影响？这是他特别关心的话题。 举一个例子，大家都很熟悉：自从手机上有了导航后，绝大多数人已经不再认路了，对空间的概念也逐渐模糊。比如，从现在的Los Altos出去，很多人对东南西北具体哪个东西在哪的方位已经没有清晰地认识。就像他去波士顿，虽然去过多次，但真的对那里的空间毫无概念。这种空间感的丧失，正是因为导航的普及。这就是技术使得我们原本具备的一些能力逐渐消失。设想一下，如果原始人在过去外出打猎或逃命时迷失方向，无法回到自己的洞穴，那基本上是死路一条。因此，这就是一个非常明显的事情。 那么，让我们梳理一下，看看过去农业的发展。农业是一种技术，究竟带来了什么？首先，农业使人类历史上第一次实现了粮食的储存，这是农业的独特能力，因为它可以实现规模化生产。粮食储存之后，又带来了什么呢？显然，人口得以增长，进而产生了城市或城邦。还有一个重要的产生，那就是规模化的军队。以前，人们之间的争斗不过是部落间的冲突，一个洞穴里的人与另一个山洞里的人，最多也就是十几人或几十人的小规模战斗。以秦朝灭赵国为例，白起一次就坑杀了40万赵军，这个数字相当于今天一个小城市的人口被消灭，这是过去的历史事件。 再来看工业革命，工业革命对社会的影响深远，推动了城市化和现代化，催生了资本主义，同时也引发了马克思所说的异化问题，以及两次世界大战，这些都是技术带来的结果。如今，我们最熟悉的莫过于互联网、手机和数字化技术，以及由此衍生的所有社交媒体。它们带来的负面影响是什么呢？主要是信息过载和注意力危机。韩炳哲，一位韩裔德国哲学家，对此进行了深入研究，称之为“倦怠社会”。这些技术对人类的影响深远，属于技术人类学的范畴。 总的来说，60年前就有学者对此进行了深入研究。Marshall McLuhan总结道：人类在创造技术的同时，也被技术所塑造。技术会改变人类，就像今天，我们已经失去了空间感，连路都搞不清楚，这已经成为现实。 那么，我们进一步分析，按照这种研究方法去探讨，这一轮AI革命是如何改变人的？因为技术是由人发明的，AI也不例外。那么，AI又是如何改造人的呢？这种改造始于劳动。我们从劳动的角度出发，因为劳动是研究社会和经济的一个基本框架。中国人最熟悉的马克思主义，不就是围绕劳动展开的吗？甚至整个美国的文科教育也是以“labor”为核心。谈到劳动对人类进化的意义，首先当然是作为生存手段，这是毫无疑问的。没有劳动，连基本的吃喝都无法解决。更重要的是，从社会学角度来看，劳动是实现自我价值的重要途径，不仅仅是满足基本生活需求，更是实现个人身份和社会价值的关键。通过劳动，你在大厂里可能已经成为某个“principal”或“director”，拥有了一定的头衔。就像夏博士，通过自身的努力，成为硅谷的资深投资人，这些都是有社会地位的。 那么，我们关键要关注的是在AI时代，尤其是现在所讨论的，预测未来3-5年的事情——后AI时代。因为现在已经进入后AI时代，最大的问题是劳动的缺失。他们投资了许多机器人项目，这些项目能够将体力劳动通过机器替代人力，无论是在农业还是工厂中，他们都有大量项目可以完全替代人工。 此外，更多的AI项目，包括大家可能正在从事的工作，实际上在某种程度上是在消灭自己，即脑力劳动也在被逐步取代。因为我们拥有许多AI应用，比如在硅谷最为明显的Cursor，这导致许多刚毕业的CS学生就业困难。找不到工作就意味着失业，进而使人感到自身无用。这种无用的感觉直接影响到人的自我价值，因为我们认为劳动对人具有重要意义，劳动在人类学上具有其独特的价值。若失去了劳动，生存和生命的意义便会受到质疑。你以为躺平会很舒服吗？这是一个严峻的问题。这个问题导致他们预测，根据技术人类学的发展脉络，将会出现一种心力劳动。这意味着生命意义的重构。 具体来说，体力劳动和脑力劳动分别承担了不同的职能，而心力劳动则要做什么样的事情，这个是自然就产生的。因为劳动被取代后，人们最需要的是内在的心智精神。有趣的是，你的劳动工具很有意思，这一点一会儿请久美师为大家详细讲解。夏博士之前也不懂，直到去久美师那里学习禅修后才明白。劳动工具不用买，自己的身体就是最好的工具，呼吸、意识等都与人的内在紧密相关。其目标在于生成意义，保持心灵平衡。因为我们现在缺乏劳动，未来更需要弥补这一缺失。这正是后AI社会最为迫切的需求。 那么，一个很重要的点是心力劳动，目前它是AI无法替代的。我们知道，体力劳动已被AI取代，脑力劳动也逐渐被AI接替，但心力劳动，即人的修心层面，却是无法被替代的。为什么？因为这一方面的劳动，实质上是灵性层面的。在座的各位，如果曾有过修行或冥想体验的朋友，都会有这样的感受：这是一种非常神奇的体验，与其他感受截然不同，极为奇妙。 关于这种自我感知的体验，夏博士可以非常负责任地告诉大家，他在清华大学本科学习的是电子系，随后是计算机系，博士阶段也是计算机系。他非常清楚芯片内的晶体管是没有灵性、没有灵觉的，它仅能控制电子的运动，不具备任何奇妙的灵性内容。由于AI是由机器制造的，大家不断扩展AI的应用范围。然而，正因为晶体管缺乏灵性，只要人涉足这一领域，就永远不会被AI取代。简而言之，如果你发现某个领域人类能够打败AI，能够打败机器，那必定是灵性的领域，这一点毫无疑问。 所以，我们再深入探讨一下这个产业的形成过程。为何在后AI时代，我们如此需要心力劳动？有了这种劳动，又凭什么说会催生一个万亿级的产业？其实，这个问题的答案并不复杂。我们可以从一个现成的产业——运动健身产业的形成来寻找线索。 运动健身产业非常有趣，它也是技术人类学的鲜明案例。技术的进步消除了体力劳动，而在过去，无论是务农还是从事其他体力活，人们每天都在活动、运动，且常常累得筋疲力尽。然而，当体力劳动被剥夺后，人们开始难以适应。毕竟，人类的进化经历了数十万年，甚至可能上百万年，而体力劳动的消失仅发生在近一两百年的时间内，人类的身体并未进化到能够适应这种变化。因此，如果肌肉缺乏训练，就会逐渐萎缩，并且还会引发一系列文明病。人体并非为静坐而设计，于是，一种补偿机制应运而生，这就是运动健身产业的起源。技术人类学可以清晰地解释这一现象：技术消除了我们的一部分劳动，但人类尚未进化到无需体力活动的阶段，因此，运动健身成了一个新兴产业。 众所周知，运动健身产业在短短不到一百年的时间里，已发展成为规模庞大的万亿美元级产业，且形式多样、颇具吸引力。看看现在，在座的许多人可能都穿着像lululemon这样的有点贵的运动服饰。过去，人们做体力活有工资，都嫌累，都不愿意干；如今，却愿意花费大量工资购买可能并非必需的运动装备和设施。 所以我们在探讨脑力劳动时，道理是一样的。人类的进化并非突然发生，不可能因为停止脑力劳动，人类就能继续进化。如果一个人完全不动脑筋，不使用大脑，这是非常可怕的，等同于彻底躺平，这种状态非常可怕。因此，我们需要一个身心灵产业的诞生。他将此与娱乐业进行比较，因为娱乐业也是一个可以类比推论的产业。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC”微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报左下角二维码，添加TSVC小助手，获取更多分享。

这期播客，我们坦诚探讨了春节带来的复杂感受：从繁重如任务的传统流程、无边界感的关心，到家庭中因分工与隐忍而产生的情绪摩擦。我们意识到，自己正从“享受年味”的孩子转变为“营造年味”的大人，这其中既有压力，也蕴藏着主动权。年味的意义，始终可以由我们共同定义。 无论你此刻身在何处，以何种方式迎接新年，都愿你拥有属于自己的安稳与热闹。祝你在甲辰龙年，怀抱龙马精神，心向之处，一马平川，万事皆能马到成功！ 00:00 - 04:06 回家的“恐惧与向往”：我们对过年心情复杂 04:16 - 13:33 春节家务不停歇 家乡春节繁复的传统准备，从“做年糕”、“剁肉馅”、“蒸馒头”到一遍遍的“拜拜”与“洗洗涮涮”，这些“不由自己决定”的任务清单，让人感觉自主性被压缩，从而在“新系统与旧系统碰撞”中产生压力与负担感。 13:34 - 20:27 春节中“爱的教育” 春节时亲戚“指指点点”式的提问（问成绩、工作、感情），更像是“评判”而非关心；或许真正的“实质的关心”应是像问孩子“上学开不开心”、问大人“工作压力大不大”那样，带着好奇而非评判的温暖对话。 20:29 - 28:15 春节里的摩擦与暗涌 春节团聚常因“分工不均”导致的委屈和争吵；也有许多家庭为维持“表面祥和”而选择“隐而不发”，实则让其余的家庭成员承受更多“情绪劳动”；为了体面而进行的“没话找话的社交”，同样让人疲惫。 28:26 - 30:48 按部就班的“年味剧本” 过年似乎“像是一个很熟悉的剧本”，每年“按部就班”的流程让春节“没什么新鲜感”；但我们也在尝试“创造属于我们这一辈的年味”，为传统注入新意。 30:49 - 32:15 当拥挤与思念一同抵达 因今年 “回家次数多” 而冲淡了思念，也提醒我们有机会“常回家看看” 32:17 - 35:15 理想中过年的模样 家庭中每个人 “心甘情愿地付出” 、没有委屈的公平协作，珍惜 “创造新的回忆” 的纯粹聊天时光，在保留必要传统的同时简化仪式，本质都希望能“真的享受团圆本身”。 35:42 - 38:21 我们选择性地成全与屏蔽 或许我们部分逃避是源于 “逃避自己成为大人” 的责任，但我们也在一点点接过"营造年味"的接力棒；对于长辈的唠叨，尝试学着区分善意与恶意，不往心里去但清晰 “生活还是我自己的”， 将无关噪音 “调成静音”。 38:31 小结~ BGM：王菲《世界赠与我的》

Die Toten Hosen (中文直译：死裤子乐队) 乐队的名字其实是德语俚语，解作“没有用”或“性无能”，是来自德国杜塞尔多夫的著名五人摇滚乐队组合。死裤子成立于1982年，早年在酒吧演出。这支乐队以朋克为基调风格，并且一直坚持用德语填词演唱。他们在德国本地的唱片销量至今已经超过2300万。死裤子乐队早年的歌曲多属嬉笑怒骂，享乐主义类型。1980年代后，他们开始创作针砭时弊、有社会性的歌曲，并十分关注社会议题，例如种族主义及新纳粹主义。该乐队的座右铭是「奋战到底」2018年成立了36年的死裤子乐队(Die Toten Hosen)来中国参加愚公移山音乐节，在长城脚下玩一把最德意志的摇滚！

10月25日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第45讲。当今机器人在制造业遍地开花，让工厂的“四肢”更加强健。然而工厂的“大脑”仍然严重缺位。本期嘉宾从特斯拉辞职创业，致力于用 AI 填补这一关键空白。创始人与投资人将共同探讨——如何重构智能制造的中枢，重新定义未来工厂。 嘉宾： 高智韬是 IndustrialMind.ai 的联合创始人兼 CEO，拥有近二十年横跨中、美、欧三大制造业核心中心的丰富经验。他曾担任特斯拉上海超级工厂制造业 AI 与数字化转型负责人，主导工厂从零起步到建成全球最先进智能工厂的全过程。如今，他正带领 IndustrialMind.ai 与多家世界五百强企业合作，打造全球首个 AI 生产工程师，加速推动制造业的智能化与数字化升级。 李昊林是 IndustrialMind.ai 的联合创始人兼首席商务官（CBO），拥有加州大学伯克利分校MBA学位，并在特斯拉中美两大核心市场工作逾十年，在特斯拉期间，他带领市场与销售团队实现数十亿美元的营收增长，积累了丰富的市场拓展、销售体系建设与规模化管理经验。如今，他负责推动 IndustrialMind.ai 的全球战略与商业落地，携手世界五百强制造企业，共同推进制造业的智能化与数字化转型。 夏淳博士是TSVC创始合伙人和管理合伙人，是硅谷成功的系列创业家。曾先后创办三家科技公司，研发销售世界上最早的个性化营销系统，以及国际领先的边缘容器技术。他曾任IT行业一代巨头Sun Microsystems首席架构师，是早期云计算技术奠基者之一。除了云计算、芯片、人工智能、智能制造等硬科技投资，夏淳博士在设计和创意领域颇有造诣，并且对社交媒体和社群经济的跨界文化有深入研究。夏淳博士是清华企业家协会(TEEC)创始会员之一，曾任北美分会首任主席。自2001年，他长年服务于青年学生的培养辅导，持续担任清华大学思源计划导师、清华创业孵化器x-lab的创业导师、清华创+逆向创新中心主任，并在硅谷创建了激励青年学生创新创业的公益基金TSVC Giving Fund.夏淳博士是清华大学电子工程学士及计算机硕士，并在美国UIUC大学获得计算机博士。 以下正文： 04:19 夏博士表示，他特别惊讶，今天参加这个活动居然有150人。他原以为讲工厂、讲制造业的主题会比较冷门。因为像他这样在硅谷做投资的人，在中国看过200家工厂的恐怕找不出几个，或许只有他一个。他对制造业情有独钟，走访过太多工厂。但他一直有个强烈的好奇心：特斯拉无疑是制造业的灯塔和标杆，可惜他没有机会进入特斯拉工厂内部参观。只有在Fremont工厂购车时，他去看了一眼，那对方当然不会讲太多信息。 05:07 你们二位从特斯拉走出来，这让夏博士深感神往。在他看来，特斯拉如同大神级的全球制造业灯塔。请问你们认为是什么原因使它能够成为制造业的领军者？ 高智韬表示，夏老师对制造业有着非常深刻的理解，见过很多制造业企业。而他自己在中国、美国和德国的制造业都积累了一定的工作经验。在他看来，特斯拉最直接的特征是它在做一个全新的制造业公司。相比之下，上一代制造业企业，如那些德国公司，往往拥有几十年甚至上百年的历史。特斯拉的一个大区别在于，它在最开始的时候就没有打算模仿传统制造业。从理念上讲，特斯拉并不追求简单地复制过去的工厂模式或应用所谓的“最佳实践”，而是从第一性原理出发。例如，他在欧洲看到的一些老牌企业，它们在全球建厂时总是希望复制其在欧洲的标准。然而，特斯拉在上海建厂时，完全不考虑它原来的地方有多好，而是从地形原理出发，思考如何在此地做到最好。这种方式从一开始就为发展提供了肥沃的土壤，使得上限有机会大幅提升，而不是上限原来就在那里。因此，这成了一个非常重要的初始原因。 具体而言，大家可以明显看到特斯拉同时拥有很好的IT和数字化基因，很出色的AI基因。作为一家硅谷企业，同时又是一家制造业公司，特斯拉拥有特别扎实的数字化基础。凭借这样的基础，在AI和数据方面自然能够发挥得很好。再加上这一批人在当前时间点，始终遵循马斯克的第一性原理进行工作，他们普遍持有一种不设上限的态度。每个人给自己设定了一个非常高的目标，并且其中有一部分目标明确“一定要把自己干掉”，尤其是对于这些在公司内从事制造业与AI结合工作的人来说。他们希望看到的是，尽管目前他们承担着重要任务，但他们的目标就是创造某种东西，从而实现“把自己干掉”。结合这些经历，从Steven的个人体会来看，他认为最开始基因上就设定了很高的上限，然后过程中不断利用AI的这些手段逐步达到这一上限，因此目前取得了非常显著的成效。 李昊林表示，Steven刚提到了这个话题，他正好可以借此机会向在线的所有朋友们解释一下，什么叫作“我们的工作是为了把自己干掉”。大家今天可能对特斯拉的汽车有所了解，你们会知道，如今的车能在上海工厂以非常高的效率生产，大约每30到35秒就能造出一台车，并且成本非常低。这背后凝聚了许多人的工作成果，他们自发地想要打破自己之前的经验和改变行业固有的做事方法。一个典型的例子就是它们的压铸技术，英文称为Gigacasting。他相信很多朋友可能已经听说过，这方面可以说从五年前被行业认为不太可能实现，到如今已被全球所有先进的汽车生产商采纳。 简单举个例子，传统的汽车底盘大型金属结构件，需要先用冲压方式一个个压制成型，然后再将这些部件焊接在一起，就像用胶水黏合一样。这个过程涉及大量步骤，比如整个底盘可能需要70多个零件，需要用胶水再逐一粘合，而这个黏合过程还存在良率问题，有些人做得好，有些人做得不好。特斯拉内部有人提出，为什么不能像中国的月饼模具那样，把所有材料，尤其是铝合金，放入模具中一压成型呢？当时行业专家认为这几乎不可能，因为当时所需的压力可能是5000吨以上，可能现在达到一万吨。这个案例非常典型，也是他们许多同事，包括Steven参与的一个项目。在这个过程中，他们需要去攻坚，如何将模具一压成型，从最初的个位数良率，即造100个零件中只有三四个合格，提升到后来最多也只能达到十个。然而，他们有能力将合格率提升至95%以上。 当时负责这项工作的人，Steven是与谁合作呢？他是在与钣金冲压领域的前辈高手合作。这位高手在工厂住了三个月，从某种意义上说，他几乎抹去了自己过去20年积累的所有经验，因为那些经验在以后将不再需要，都先进了。这就好比大家普遍使用手机支付后，小偷无法再偷现金，道理是一样的。因此，这实际上是一个典型案例，展示了特斯拉的员工在思考方式和目标设定上，都不会被过去的经验和模式所限制，去思考和解决问题。 夏博士表示，确实非常精彩，他深感启发。早就听闻第一性原理，但没想到在工厂中竟能将其运用得如此极致，确实当之无愧，它就是一座灯塔。这无疑是大家学习的榜样。 10:53 夏博士表示，你们二位下决心地从世界最牛的工厂辞职，选择创业，这显然是因为看到了一个巨大的机会。TSVC已比较多地布局于“机器换人”领域的创业公司，投资了多家机器人公司，这些机器人公司应用于各种产线。例如，像ebots这样的公司，能够完成苹果手机制造中高精密装配环节，有效替代了大量女工。这无疑是一种比较时髦的做法。那么，你们为何没有去赶时髦，投身于机器人领域呢？毕竟，特斯拉的机器人肯定是顶尖的。 当然，正如刚才提到的，已经了解到，其中还涉及许多超前的先进工艺。你们的定位是“工业大脑”，这在夏博士看来非常有趣，也是当时触动他的地方。毕竟，这是第一次听说，你们无疑处于领先地位。能否分享一下，你们为何选择做工业大脑？特斯拉是如何做的？究竟什么是工业大脑，能否为大家详细解释一下？ 高智韬表示，正如夏老师所讲，很多事情都涉及一个时机问题。他认为2025年无疑是通过AI改变制造业的最佳时机，没有之一。回顾过去，他们亲身经历了工业4.0时代。当工业4.0这一词发布时，他正好在德国，亲眼见证了它从零到一，再到全球范围的推广，无论是德国还是中国，大家都在积极探索如何实施工业4.0。然而，如今他完整地经历了这一周期，发现工业4.0实际上已经彻底失败。 他们与许多顶尖的世界500强德国企业合作，经常与这些企业的一把手或制造业高层进行深入交流。大家普遍认为，工业4.0现在已成为一个失败的口号。关键问题在于，上一代技术并未能像技术飞轮那样运转：即技术初现端倪，逐步应用于实践，这些应用促使技术更加成熟，成本随之降低，进而创造更多需求。遗憾的是，这一飞轮并未真正转动起来，导致如今大家普遍认为该技术已过时和失败，甚至在许多场景中，尽管已经应用，却未能达到预期的效果。然而，在生成式AI的时代，他们发现能够很好地实现规模化扩展，这一点稍后可以详细探讨。 在这个时间点上，这实际上是一个非常领先的理念。回顾他们过去在特斯拉所做的工作，他们结合了传统AI与生成式AI，这些混合策略确实帮助解决了许多制造难题。例如，刚才提到的压铸问题便是其中之一。最初，在2020年时，他们还助力电池和电驱等工厂实现了突破性的飞跃。他们发现了一个严重的问题：制造良率低，设备问题频发。传统工程师花费大量时间寻找问题，却难以找到问题所在。然而，当他们用上大规模AI和数据后，便发现影响效率的根本因素其实隐藏在某些未被察觉的工艺环节或供应链环节，那他们能够有效解决这些问题。此时，他们深刻体会到，AI真的并非像过去的工业4.0那样依赖IoT、硬件以及广泛的连接，而是通过硬件与软件的结合来解决问题。而现在，他们清楚地看到，AI能够创造巨大的价值，解决很多问题。因此，从时间维度来看，大家正处于一个新旧技术交替的阶段。 另一点值得注意的是，当前正值全球重新重视制造业的时期。他的体会是，在2015年至2018年那几年间，制造业似乎逐渐变得不那么受重视，而互联网和其他金融领域则在蓬勃发展，吸引了大量人才涌向那些所谓更fancy的行业。然而，现在我们观察到越来越多的人回流到制造业，重新在这一领域寻找更多机会。全球范围内，无论是美国、中国，还是他们常提及的新加坡，甚至欧洲，都普遍认为制造业是非常重要的，都希望将核心制造流程掌握在自己手中。 然而，这一时期也面临一个很严重的问题。他们看到，当前美国的CAPEX投入，出现了巨大的增长，从原先的平稳状态突然翻了好几倍，欧洲和中国也是如此。但工程师的数量却无法突然翻倍。比如，他的孩子未来可能成为工程师，但许多上一辈的子女已不再选择这一职业，他们在高中或大学时便选择了其他道路。重新培养工程师需要从十几岁开始，不可能有那么多的工程师。不过，他们认为硬件的机器人是一个很好的解决方案。只要投入资金，制造出机器人，便能有效解决这一问题。因此，当前他们所处的时间点，是新旧技术交替的节点，迎来了对新技术的巨大需求，这无疑是一个非常好的时机，甚至可以说是最好的，没有之一。相较于2013年12月时的工业4.0，现在更是一个好的时间。 那在这个时间点，他们要做的更多是大脑，为什么不是身体呢？原因依旧，他认为身体的需求相对更容易满足。目前中国的工业产能实际上是相当充足的，只要他的机器人设计好了，产能提升会很快。然而，培养一名工程师却是一个长期且困难的过程。他们现在所采用的技术就是所谓的“工业大脑”，它应当具备工程师的工作能力。它能完成工程师原本能够胜任的任务，而对于工程师难以实现的工作，它也未必能做到。 这种“工程师”的特点体现在以下几个方面：首先，它能够洞察当前工业现场的状况，了解零件的具体形态。其次，通过接触更多的数据和现状，现在的模型能准确把握工程师的工作方式，再加上自身的思考能力，它既能实时掌握当前情况，也能理解过去的知识背景。因此，它能够真正像工业工程师一样进行决策。目前它们能够覆盖的流程是：当设计接近完成时，它会像工程师一样思考，例如针对一款手机或杯子，如何制定制造方案，如何设计制造流程，如何监控生产过程，以及如何应对并改进出现的问题。就像一位真正的工程师一样，能够全面完成整个环节。这就是他认为的真正的“工业大脑”。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC”微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报左下角二维码，添加TSVC小助手，获取更多分享。

7月12日，TSVC举办了“硅谷华彩”系列第四期活动。他曾把 Iterable 做到十亿美金估值，也曾被董事会解职。他是创始人、行动者，也是一位反思者。本次对谈，Eugene Zhang 深入对话 Justin Zhu：聊创业的光与影，聊身为亚裔的挑战，聊硅谷的pattern matching 正在杀死创新，也聊一位 CEO 被“重启”后的自我成长与再创业。 嘉宾 Justin Zhu，他是企业级人工智能客户关系管理平台Mithra的创始人及CEO。此前，他曾担任估值高达20亿美元的B2C客户关系管理公司Iterable的联合创始人及CEO，成功将公司的年经常性收入（ARR）从0提升至超过1亿美元。2021年，在反亚裔仇恨犯罪激增期间，Justin Zhu联合创立了致力于反对亚裔歧视的民权组织“Stand with Asian Americans”。 张于庆（Eugene Zhang）先生是硅谷著名的种子轮投资人，在担任天使基金合伙人七年后，于2010年联合创立了硅谷首支由大陆华人移民创办的种子轮基金TSVC（原名TEEC Angel Fund）。他主导了超过160笔种子轮投资，投出了10家独角兽企业（估值10亿美元以上）和5家上市公司，包括Zoom、Ginkgo Bioworks、Carta等。他是Zoom的第一张机构投资者支票的签署者，被誉为硅谷种子轮独角兽猎手。张先生还是硅谷一位成功的连续创业者，创办了芯片设计工具公司JEDA，以及硅谷首家由大陆华人移民创办的创业孵化器Innospring。他是主流芯片设计验证语言Vera的共同发明人，也是金融科技和加密货币领域的早期投资者之一。他积极参与并支持青年学生和创业者的各类组织，担任清华思源计划、清华大学苏世民学者项目和领航导师计划的导师。他曾任清华企业家俱乐部（TEEC）董事会成员和北美分会会长。此外，他是硅谷慈善基金TSVC Giving Fund的共同创始人，华源科技协会HYSTA 董事。张先生毕业于清华大学电子系，并拥有雪城大学（Syracuse University）通信工程硕士学位。 硅谷华彩系列 华彩系列由TSVC发起，深度采访一系列杰出的美国华人创业者的系列访谈。受邀嘉宾均是美国上市公司，独角兽公司的创始人或是营收超过一亿美元的创业企业创始人。华彩系列更将深入挖掘这些移民创业者独特的挑战，在邀嘉宾也将分享他们的经验、路径和心得。我们希望这些成功华人移民企业家的真实故事和感悟能为年轻一代华人移民树立榜样，激励更多勇敢地准备创业或正站在创业路上的勇士。开启下一个属于华人创业者在硅谷的高光时刻。 正文： 05:34 刚才那个Charlene介绍了你公司做到了20亿美元等情况。那我们或许要先往回走一点，你最早在2007年考进了CMU，在这之前的一些背景，能否跟大家分享一下，你是如何考入这所非常难考取的大学的？ Justin表示，他出生在上海。小时候，他爸爸很早就在上海开了一家电脑店，所以他小时候就已经接触到电脑了，当时用电脑大多是玩游戏，从来没有编过程序。八岁时，他移民到了加拿大，在那里待了四年后，又前往费城。他对电脑产生兴趣，主要是为了玩游戏，想知道如何把游戏玩得更好。出于这个原因，他开始深入研究程序，也对电脑产生了浓厚的兴趣。 他对电脑感兴趣，还因为他从上海移民到国外后，遭受了很多人的欺负。刚移民时，有三个人欺负他们这些亚裔移民。而且他搬来搬去，大多数地方都是白人，很难交到新朋友，所以他很多时间都在网上与人交流。 他从加拿大搬到美国上学时，对美国的学校体系不太了解。刚开始，他学的班都是最低水平的大学预科课程。九年级时，学校每四年会举办一次数学竞赛，他获得了第三名。有人问他：“你怎么在最低水平的九年级数学课上呢？”他说：“我也不知道，这看起来是大学预科课程。”过了几年，到了考大学的时候，他的分数也不是最高的，但他觉得写的essay，也就是关于他自己的故事，可能起到了重要作用。 在美国，前年有一起“哈佛平权法案”。从这个哈佛案可以看出，如果亚裔人想进入哈佛，SAT分数要比白人高140分，这太不合理了。很多亚裔学生分数都很高，但哈佛可能觉得亚裔学生太多不太好。所以对他们来说，分数必须很高，但这其实不应该是这样的。不过，他们会更看重你的essay。现在这个案子已经结束了，哈佛不应该有平权行动。在加州的伯克利以及加州的州立学校，从1996年以后就没有平权措施了，但他们会通过你的essay来了解你是不是中国人、是不是移民以及你的背景情况。所以Justin觉得，他能进入CMU，一是因为他写的故事，二是运气好，毕竟他的分数不是很高。 10:06 Eugene：当时你在加拿大，和加州距离挺远的。那我们先跳到你后来的经历，你2007年上大学，我记得2009年夏天，大概是大三的时候，你做了两份实习工作。 Justin：我大三只做了一份实习，是在谷歌的实习。 Eugene：在谷歌实习是2010年，那之前还有别的实习吗？ Justin：有的，2009年我在那个DC，他们主要从事卫星相关工作。 Eugene：所以你大三就开始实习了，对吧？那时候挺早的，不像现在，大学生实习这么普遍。 Justin：那时候学计算机的人都想找实习机会。 Eugene：后来到了2010年，你大三时去了谷歌做实习生。之后在2011年至2013年，你加入了Twitter，工作了两年多。这段经历有没有什么可以跟我们分享一下？ Justin表示，他是第一个加入Twitter的应届大学毕业生。此前，Twitter招聘的员工年纪普遍偏大。那时，除了一个没上大学的19岁的伙伴，他是最年轻的。当时，Twitter只有300多名员工，且发展迅猛。当时他看到这是一家初创公司，有很多可以学习的地方。他们在工程领域做的产品都是开源的，他觉得如果他在那里做出了好的产品，也可能会被开源并持续发挥作用。 他加入Twitter时，就感觉到这是他唯一一个当员工的公司，所以他渴望学习很多东西。他会研读每个团队的设计文档，探究为什么在Twitter有这么多的软件，他们创建了许多不同的数据库和开源项目，为什么要写这么多内容，还有这么多团队参与其中。他想了解是否有好的创意能发展成一家公司。 他在Twitter工作了两年。第一年，他主要在基础设施团队，第二年，他加入了增长团队。当时，很多人注册了Twitter，但使用几天后就不再回来。因此，他们思考如何利用人工智能，比如通过邮件和移动通知等方式将他们召回。当时，最早的增长团队出现在 Facebook，所以他们向Facebook学习，组建了自己的增长团队。在增长团队期间，他搭建了一个增长平台。这个平台会收集许多不同团队的机器学习推荐和创意，并将这些内容整合到电子邮件和移动消息中。这个系统对Twitter的活跃用户数量产生了相当大的影响。 他还注意到，其他一些硅谷的大的初创公司，如Pinterest等，也组建了增长团队，并且招聘了大量工程师。这让他觉得增长团队可以发展成为一项独立的服务，因为很少有公司有能力招聘足够多的人来搭建自己的增长平台。这个发现给了他灵感，促使他创办了自己的第一家公司。 14:22我还是要再往前走一下。当时你去Twitter，你觉得这家公司特别年轻，对吧？当时你在选择工作的时候，有没有什么其他的选择？是直接选择了 Twitter，还是放弃了其他机会，专门挑了 Twitter？ Justin表示，那时他可以去谷歌、微软、亚马逊等很多公司。但他觉得当时twitter规模还很小，只有300多人，他去面试时才100多人，几个月时间就发展到300多人，发展速度很快。而且他们使用一种名为Scala的编程语言，这是一种函数式编程语言，他个人还挺喜欢函数式编程的。他认为这是一种非常优雅的语言，所以他也有兴趣学习这门语言。此外，他感觉twitter这款产品很有意思，不像Facebook，Facebook主要面向你的朋友，twitter是一个非常开放的平台，他当时从未使用过，但他觉得它很有趣，他能从中学习到很多东西。 基于这些原因，他选择了twitter。而且他一直觉得这是他唯一一个当员工的公司，所以他想多学些东西。他曾在谷歌实习过，谷歌存在的问题是他们做的东西，一般性公司不会去买，因为这个层次的公司很多东西都已经完成。所以在大公司里，你只是一个微不足道的小员工。而在twitter，当时团队规模还比较小，工程部门可能只有100人。他刚加入时，直接向工程副总裁汇报，而工程副总裁向首席执行官汇报。这种情况在谷歌是不可能出现的。 Eugene表示，你或许太谦虚了，毕竟他自己听到你当时这事儿很容易，所有的工作机会都拿到手了，后来你去了推特。之后你在那工作了两年零两个月，然后就离开了。很少有人知道自己打工生涯的第一份工作会是最后一份工作，这一点相当特别。 16:51你能分享下你之后到Iterable你去创业那个触发点吗？你在twitter看到了growth的机会，觉得可以将其应用到其他领域，那究竟是哪件事促使你真正下定决心开始创业呢？ Justin表示，首先，在团队待了两年后，他已经做了不少产品，他觉得很难再学到新东西。其次，一开始他直接向副总裁汇报，副总裁再直接向CEO汇报。然而两年后，公司规模扩大后，他的上级增加到了六位经理，上面一下子多了六个人，很多会议等事务变得相当浪费时间。所以，他对继续留在那里工作提不起太大兴趣。 他在这两年里积累了软件开发的经验，有信心独立开展相关工作。同时，他也意识到自己需要学习如何做生意，而这些在Twitter是学不到的，他必须亲自实践。而且，那时他还年轻，心想即便失败了，他还能重新开始，也可以回到Twitter或其他地方，问题不大。既然有这样的机会，又看到了这个方向，他觉得自己应该去试一试。 18:08 Eugene表示，下面他来总结一下。可能Justin也记不太清楚了。他刚才翻了一下，那先从最简单的fundraising历史开始，和大家一起重温这段记忆。2013年，当时是在accelerator，也就是孵化器incubator，这样一段经历。到了2015年1月，进行了种子轮融资，融资金额是120万美元。他们TEEC Angel Fund很有幸，在2013年就进行了投资，那可是很早的时候。而且他们投资时的估值，不知道你是否还记得，是500万美元。所以大家都知道，如果在座的朋友们了解创业历程，如今的估值和2013年相比，存在一定的增长，大家可以做个参考。这是Justin的第一次创业。 打个比方，就像用Apple来类比一样。一位有抱负且工作两年的年轻人在硅谷创业，在当下这个阶段，既没有产品，也没有客户，那么他的公司会有怎样的估值呢？这可以当作一种通胀计算，或者从其他角度考量。 实际上，一年之后，也就是 2016 年，你完成了 A 轮融资，融资金额为 800 万美元。10 个月后，你又完成了 B 轮融资，融资金额达到 2200 万美元，当时公司估值超过 1 亿美元。不到两年，也就是 2018 年，你再次融资 5000 万美元，此时公司估值达到 2.6 亿美元。又过了一年，你完成了 D 轮融资，融资金额为 6000 万美元，那时公司估值超过了 5 亿美元。Eugene记得大概在 2019 年，参加了你的派对，你举办了一场小型音乐会或者类似的节日派对。到了 2021 年，你进行了 E 轮融资，后面就是一段非常独特的经历。当时融资金额为 2 亿美元，公司估值达到 21 亿美元。刚才 Charlene 也提到过这段融资历史。这段融资历史代表了公司的高速成长，这无疑与业务的发展紧密相连，非常独特。可以说，这是一段充满发展动力的历史。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC”的微信公众号，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报右下角，添加 TSVC 小助手，获取更多分享。