因为和拾象业务比较接近，最近还集中听了五六期 a16z Growth 负责人 David George 的播客。
他们是这一波 AI 浪潮里下注最狠、赢面最大的基金之一。
投出了过去 5 年最顶级的名单：OpenAI, SpaceX, Databricks, Figma, Stripe, 还有新一代的明星公司 Cursor, Harvey 和 Abridge。
记几个有意思的点：
1. David George 观察到，90% 的成长期投资人花了 90% 的时间在研究商业模式。
但实际上，在他上百次投资生涯中，他从来没有因为「商业模式更漂亮」而拿到过超额回报。
真正的 Alpha，几乎全部来自于对 TAM 的非共识判断。
David 说，a16z growth 的讨论会关注点是非常不一样的，这在第一次参会时曾经给他带来了极大的震撼。
大家并不怎么热衷于讨论「下行保护」、「如果失败了怎么办?」，相反，整个房间的人都在激辩两个核心问题：
1) 关于这个市场，我们要知道什么别人不知道的秘密？
2) 为什么这个东西有可能变得比现在大得多？
Roblox 就是一个典型的例子，当时的共识是：它是一个儿童游戏。
而带来 upside 的非共识是：它有潜力成为一个远大于游戏的、面向更广泛人群的共同体验平台（co-experience platform）。
Figma 也是一样，传统视角是，全世界只有这么多设计师，哪怕这些人全付费了，Figma 当时的估值也太贵了。
而 David 当时意识到，设计师对工程师的比例正在翻倍，且未来前端工程师也会更多参与设计工作。这会带来一个比传统定义大 10 倍的市场机会。
2. David 提到，他们现在最迷恋的一类创始人画像，叫「Technical Terminator」。
也就是技术出身，但同时拥有极强的好胜心和商业进化能力的人。
他们坚信，教一个技术天才如何做生意，比教一个生意人如何搞技术创新，要容易得多。
(事实上，a16z 的整个架构就是为了投资那些「搞出了产品突破或工程奇迹的人」，然后帮他们补齐商业短板。)
但他特别提到，这里的 Technical Terminator 不一定是一个看起来强势的人。
以 Figma 的 CEO Dylan Field 为例，他是整个科技圈最 Nice 的人之一，说话温和，看起来甚至有点害羞。但实际上，他内心极其残酷地好胜。
Roblox 的创始人 Dave Baszucki 也是，典型的安静技术流，但实际极度痴迷于市值的反馈。
所以，不要被创始人外向或内向的表象所迷惑。核心要看他是否对「赢」有一种根深蒂固的执念。有些人的野心是写在脸上的，有些人的野心是写在代码和财报里的。
(就像我们也听过很多人这样遗憾地评价他们当初为什么看错了张一鸣）
3. 对于 AI 市场的终局，David 引用了一部老电影《拜金一族》里的经典桥段来形容他对 Winner-Take-All 的信仰：
一家房地产销售办公室里，一个顶尖销售指着一块写着业绩比赛的板子，宣布接下来的游戏规则：
- 业绩第一名：收获一辆凯迪拉克（占据 80% 的市值）
- 第二名：一套牛排刀（只能喝汤）
- 第三名：You're fired
除了底层大模型能像云厂商一样容纳几家巨头共存，在应用层，往往没有后几名的位置。 Salesforce 没有第二名，Notion 没有第二名，Google、Facebook 更没有第二名。
David 搬来了一个网络科学的理论：Preferential Attachment。
在科技领域，即使不是网络效应型业务，仅仅作为市场领导者本身，也会产生一种物理学般的引力。最优秀的人才、最多的资本、最好的合作伙伴都会自动向你靠拢。资源会优先依附于现有的强节点。
现在法律 (Harvey)、医疗 (Abridge) 等垂直 AI 市场已经出现了非常明显的头部效应。这也是为什么 a16z Growth 愿意在看起来很贵的估值下押注头部公司，他们目前的平均入场估值大约是 21x Revenue。
虽然他最近经常面临 LP 的灵魂拷问 ——「我们是不是在 AI 泡沫里？」
并且 David 确实认为 —— yesss，市场已经过热了，但他同时相信，10 年后，这波浪潮里一定会诞生一批真正伟大的公司。相比于纠结现在的估值是贵了 20% 还是 30%，「留在场上」才是最重要的。
而且，如果你投中了那个凯迪拉克，增长的持久性会被市场严重低估。
他发现，当公司增长率超过 30% 时，市场往往无法充分定价这种增长带来的价值。
比如，2009 年分析师对 Apple 2013 年表现的预测，最终比实际情况整整低了 3 倍，即便是全球被研究最透彻的公司，增长依然会被低估。
在这种框架下，如果一家公司能保持 112% 的年增长率（当下 a16z Growth 投资组合的平均数），哪怕现在付 21 倍 P/S 也是划算的。比起买 15 倍 EBITDA 但只增长 12% 的传统企业，买昂贵的高增长其实风险更低。
4. 大家都想知道 AI Startup 怎么干掉巨头。David 给了一个相对可操作的判断标准，想要颠覆这些巨头，不能只做一点点优化，最好是在三个维度同时冲锋。他将颠覆的威力按从大到小排列：
1）商业模式的转变：比如从「按人头付费」变成「按结果付费」，这是巨头最难转身的地方。
2）创新的 UI：彻底改变交互方式，比如，让产品变得更 Proactive。
3）全新的数据源：拥有巨头拿不到的数据。
如果一家创业公司能同时做到这三点（Unique Data + New UI + New Business Model），胜率会明显上升。
同时，a16z 的另一个 GP Anish 补充说，他们认为，2026 年，2C 领域会有像当年 App Store 一样的爆发机会，一年后，会有多家拥有 1 亿用户的消费级公司诞生。
他给出了一个判断消费级市场爆发的公式，一般具备三点要素：
1）新技术：显然是 AI。
2）新分发渠道：目前有三个信号——
- OpenAI Apps SDK：也就是 OpenAI 开始鼓励大家在 ChatGPT 里做小应用，这些应用可以直接利用 OpenAI 的入口、记忆能力和 connector，自动获得分发流量。
- Apple Mini-apps：苹果最近开始支持 Mini-apps 生态，甚至为了鼓励开发者，把抽成从 30% 降到了 15%。
- Group Chat： OpenAI 刚开始推群聊功能，Moltbook 也横空出世。一旦 AI 进入群聊，社交传播的裂变效应会大大加速。
3）新消费者行为：这一点是最容易被忽视的。移动互联网初期，大家都说「绝对没人愿意分享实时位置，太隐私了」。结果现在大家经常跟朋友共享位置，没人拿它当个事儿。
所以，现在觉得奇怪的行为（比如把 AI 接入群聊、让 AI 代替自己 social），三年后可能都是常态。
除此之外，David 个人还特别看好一个新赛道 —— Personal Health Management (个人健康管理)。
他认为，AI 的进步会解决很多现实问题，人们对生命的珍视会达到前所未有的高度。但今天的医疗体系更偏事后治疗，缺乏事前管理。
想象一下，有一个 AI 助手全天候监测你的健康数据，当你拿起一块饼干时，它能告诉你「这块饼干会让你折寿 17 分钟」。
这种能主动解释每一个生活决策对健康影响的 Agent，会是 2C 领域尚未爆发的巨大机会。
by @Celia. #AI探索站
他们是这一波 AI 浪潮里下注最狠、赢面最大的基金之一。
投出了过去 5 年最顶级的名单：OpenAI, SpaceX, Databricks, Figma, Stripe, 还有新一代的明星公司 Cursor, Harvey 和 Abridge。
记几个有意思的点：
1. David George 观察到，90% 的成长期投资人花了 90% 的时间在研究商业模式。
但实际上，在他上百次投资生涯中，他从来没有因为「商业模式更漂亮」而拿到过超额回报。
真正的 Alpha，几乎全部来自于对 TAM 的非共识判断。
David 说，a16z growth 的讨论会关注点是非常不一样的，这在第一次参会时曾经给他带来了极大的震撼。
大家并不怎么热衷于讨论「下行保护」、「如果失败了怎么办?」，相反，整个房间的人都在激辩两个核心问题：
1) 关于这个市场，我们要知道什么别人不知道的秘密？
2) 为什么这个东西有可能变得比现在大得多？
Roblox 就是一个典型的例子，当时的共识是：它是一个儿童游戏。
而带来 upside 的非共识是：它有潜力成为一个远大于游戏的、面向更广泛人群的共同体验平台（co-experience platform）。
Figma 也是一样，传统视角是，全世界只有这么多设计师，哪怕这些人全付费了，Figma 当时的估值也太贵了。
而 David 当时意识到，设计师对工程师的比例正在翻倍，且未来前端工程师也会更多参与设计工作。这会带来一个比传统定义大 10 倍的市场机会。
2. David 提到，他们现在最迷恋的一类创始人画像，叫「Technical Terminator」。
也就是技术出身，但同时拥有极强的好胜心和商业进化能力的人。
他们坚信，教一个技术天才如何做生意，比教一个生意人如何搞技术创新，要容易得多。
(事实上，a16z 的整个架构就是为了投资那些「搞出了产品突破或工程奇迹的人」，然后帮他们补齐商业短板。)
但他特别提到，这里的 Technical Terminator 不一定是一个看起来强势的人。
以 Figma 的 CEO Dylan Field 为例，他是整个科技圈最 Nice 的人之一，说话温和，看起来甚至有点害羞。但实际上，他内心极其残酷地好胜。
Roblox 的创始人 Dave Baszucki 也是，典型的安静技术流，但实际极度痴迷于市值的反馈。
所以，不要被创始人外向或内向的表象所迷惑。核心要看他是否对「赢」有一种根深蒂固的执念。有些人的野心是写在脸上的，有些人的野心是写在代码和财报里的。
(就像我们也听过很多人这样遗憾地评价他们当初为什么看错了张一鸣）
3. 对于 AI 市场的终局，David 引用了一部老电影《拜金一族》里的经典桥段来形容他对 Winner-Take-All 的信仰：
一家房地产销售办公室里，一个顶尖销售指着一块写着业绩比赛的板子，宣布接下来的游戏规则：
- 业绩第一名：收获一辆凯迪拉克（占据 80% 的市值）
- 第二名：一套牛排刀（只能喝汤）
- 第三名：You're fired
除了底层大模型能像云厂商一样容纳几家巨头共存，在应用层，往往没有后几名的位置。 Salesforce 没有第二名，Notion 没有第二名，Google、Facebook 更没有第二名。
David 搬来了一个网络科学的理论：Preferential Attachment。
在科技领域，即使不是网络效应型业务，仅仅作为市场领导者本身，也会产生一种物理学般的引力。最优秀的人才、最多的资本、最好的合作伙伴都会自动向你靠拢。资源会优先依附于现有的强节点。
现在法律 (Harvey)、医疗 (Abridge) 等垂直 AI 市场已经出现了非常明显的头部效应。这也是为什么 a16z Growth 愿意在看起来很贵的估值下押注头部公司，他们目前的平均入场估值大约是 21x Revenue。
虽然他最近经常面临 LP 的灵魂拷问 ——「我们是不是在 AI 泡沫里？」
并且 David 确实认为 —— yesss，市场已经过热了，但他同时相信，10 年后，这波浪潮里一定会诞生一批真正伟大的公司。相比于纠结现在的估值是贵了 20% 还是 30%，「留在场上」才是最重要的。
而且，如果你投中了那个凯迪拉克，增长的持久性会被市场严重低估。
他发现，当公司增长率超过 30% 时，市场往往无法充分定价这种增长带来的价值。
比如，2009 年分析师对 Apple 2013 年表现的预测，最终比实际情况整整低了 3 倍，即便是全球被研究最透彻的公司，增长依然会被低估。
在这种框架下，如果一家公司能保持 112% 的年增长率（当下 a16z Growth 投资组合的平均数），哪怕现在付 21 倍 P/S 也是划算的。比起买 15 倍 EBITDA 但只增长 12% 的传统企业，买昂贵的高增长其实风险更低。
4. 大家都想知道 AI Startup 怎么干掉巨头。David 给了一个相对可操作的判断标准，想要颠覆这些巨头，不能只做一点点优化，最好是在三个维度同时冲锋。他将颠覆的威力按从大到小排列：
1）商业模式的转变：比如从「按人头付费」变成「按结果付费」，这是巨头最难转身的地方。
2）创新的 UI：彻底改变交互方式，比如，让产品变得更 Proactive。
3）全新的数据源：拥有巨头拿不到的数据。
如果一家创业公司能同时做到这三点（Unique Data + New UI + New Business Model），胜率会明显上升。
同时，a16z 的另一个 GP Anish 补充说，他们认为，2026 年，2C 领域会有像当年 App Store 一样的爆发机会，一年后，会有多家拥有 1 亿用户的消费级公司诞生。
他给出了一个判断消费级市场爆发的公式，一般具备三点要素：
1）新技术：显然是 AI。
2）新分发渠道：目前有三个信号——
- OpenAI Apps SDK：也就是 OpenAI 开始鼓励大家在 ChatGPT 里做小应用，这些应用可以直接利用 OpenAI 的入口、记忆能力和 connector，自动获得分发流量。
- Apple Mini-apps：苹果最近开始支持 Mini-apps 生态，甚至为了鼓励开发者，把抽成从 30% 降到了 15%。
- Group Chat： OpenAI 刚开始推群聊功能，Moltbook 也横空出世。一旦 AI 进入群聊，社交传播的裂变效应会大大加速。
3）新消费者行为：这一点是最容易被忽视的。移动互联网初期，大家都说「绝对没人愿意分享实时位置，太隐私了」。结果现在大家经常跟朋友共享位置，没人拿它当个事儿。
所以，现在觉得奇怪的行为（比如把 AI 接入群聊、让 AI 代替自己 social），三年后可能都是常态。
除此之外，David 个人还特别看好一个新赛道 —— Personal Health Management (个人健康管理)。
他认为，AI 的进步会解决很多现实问题，人们对生命的珍视会达到前所未有的高度。但今天的医疗体系更偏事后治疗，缺乏事前管理。
想象一下，有一个 AI 助手全天候监测你的健康数据，当你拿起一块饼干时，它能告诉你「这块饼干会让你折寿 17 分钟」。
这种能主动解释每一个生活决策对健康影响的 Agent，会是 2C 领域尚未爆发的巨大机会。
by @Celia. #AI探索站
简单锐评一波元宝今天发红包的影响：
- 确实贯彻了顶层意志，换任何产品——哪怕是腾讯其他业务线的——都不可能在微信里这么转一天的链接还不被「抖动」；
- 所以可以给本日最佳的段子颁奖了，马化腾一大早就约了张小龙去打高尔夫，特意要求别带手机，专心打球；
- 各个群里空前的刷屏，有没有达到马化腾预期的复刻十年前红包大战不知道，社交裂变的增长威慑倒是再次出现，人类终于回想起了被各种邀请砍一刀的恐怖；
- 古典产品主义，加上运营暴力美学，是的，这很老登，但一代人有一代人的鸡蛋要领，薅补贴是一种人性，和年代无关；
- Kimi当初买用户也是平均几十块钱一个人头，最后人没留下来，钱也花了，得利的都是营销号，元宝至少是真的把钱给用户了；
- 还是说留存，字节的经验是，产品影响拉新，模型决定留存，春节之后人走茶凉，第一背锅位肯定不是元宝，所以现在最急的可能还是尧舜禹；
- 鄙视链没毛病，但从业者其实还是比较羡慕嫉妒恨，大厂能用弹药和杠杆，平地起高楼，一天干完一个周期；
- 提前开香槟or办葬礼都太急了，让子弹再飞一会儿，这才刚上前菜，越嘲笑元宝其实是越给元宝面子，能懂这个道理吧；
- 春节前后至少有三个国产模型要同期发布，加上春晚赞助的明争暗斗，这轮AI大战会变得像「双11」，一赢各表；
- 直到今天更新，元宝在App Store的介绍文案还是「DeepSeek+拍题P图搜⋯⋯」，我很关心混元上桌吃饭的时间；
- 「派」这个玩法其实是有场景的，这个需要用户形成网络效应，所以非常依赖拉新，兵马未动，粮草先行，不算过分；
- 2026年的AI发展会很分裂，前沿市场继续拼Agent和生产力，由程序员趣味主导，大众市场开始拼普适性，争当顺位第一的ChatBot。
by @阑夕ོ #AI探索站
- 确实贯彻了顶层意志，换任何产品——哪怕是腾讯其他业务线的——都不可能在微信里这么转一天的链接还不被「抖动」；
- 所以可以给本日最佳的段子颁奖了，马化腾一大早就约了张小龙去打高尔夫，特意要求别带手机，专心打球；
- 各个群里空前的刷屏，有没有达到马化腾预期的复刻十年前红包大战不知道，社交裂变的增长威慑倒是再次出现，人类终于回想起了被各种邀请砍一刀的恐怖；
- 古典产品主义，加上运营暴力美学，是的，这很老登，但一代人有一代人的鸡蛋要领，薅补贴是一种人性，和年代无关；
- Kimi当初买用户也是平均几十块钱一个人头，最后人没留下来，钱也花了，得利的都是营销号，元宝至少是真的把钱给用户了；
- 还是说留存，字节的经验是，产品影响拉新，模型决定留存，春节之后人走茶凉，第一背锅位肯定不是元宝，所以现在最急的可能还是尧舜禹；
- 鄙视链没毛病，但从业者其实还是比较羡慕嫉妒恨，大厂能用弹药和杠杆，平地起高楼，一天干完一个周期；
- 提前开香槟or办葬礼都太急了，让子弹再飞一会儿，这才刚上前菜，越嘲笑元宝其实是越给元宝面子，能懂这个道理吧；
- 春节前后至少有三个国产模型要同期发布，加上春晚赞助的明争暗斗，这轮AI大战会变得像「双11」，一赢各表；
- 直到今天更新，元宝在App Store的介绍文案还是「DeepSeek+拍题P图搜⋯⋯」，我很关心混元上桌吃饭的时间；
- 「派」这个玩法其实是有场景的，这个需要用户形成网络效应，所以非常依赖拉新，兵马未动，粮草先行，不算过分；
- 2026年的AI发展会很分裂，前沿市场继续拼Agent和生产力，由程序员趣味主导，大众市场开始拼普适性，争当顺位第一的ChatBot。
by @阑夕ོ #AI探索站
“如无必要，勿增实体。”既然手机能做，这个新“实体”还有存在的必要吗？
如果只从“功能层”看，手机确实能录音，能转写，甚至能接 AI。
但如果我们把视角切换到“交互层”，结论可能完全不同。工具改变的往往不是“能不能做”，而是“怎么做”。
分享两点思考：
1. 功能 vs 交互：
很多人觉得打开 App 录音只是几秒钟。但在真实的会议、访谈或灵感迸发的瞬间，这几秒钟包含了：解锁手机、找到 App、进入录音界面、启动录音……其间可能还需要确认状态、担心电话打断，事后还要头疼录音文件在哪找。
这一系列动作都在增加你的认知负荷，在不断把你的注意力从“正在发生的事情”上强行拉走。
专用设备把“记录”从一个需要决策的操作，变成了一种不需要占用心智资源的自然反应。
这让我想起“可供性”（affordance）这个产品设计领域的概念，简单说，就是物体本身在“暗示”你该怎么用它。
手机作为一个通用设备，它的暗示是模糊的。而一个专门的录音设备，它的物理形态、按钮、指示灯，都在极其明确地告诉你：“不用多想，我就是干这个的”，通过物理形态降低你启动行为的门槛。手机是“能做”，硬件是“适合做”。
专用录音设备的价值，不在于它“能不能录音”，而在于它让“记录”这件事变得足够简单、足够自然、足够不打扰。
当一个工具通过更好的交互设计，让人更愿意去做一件本来就重要的事，它就不是多余的。
2. 必要性不止取决于功能，还取决于人群
如果一个月甚至几个月才录一次音，手机确实足够了。
但是对于高频会议者、内容创作者或需要大量“先记录，再消化”的人来说，手机录音带来的摩擦感是不可接受的。
“必要性”不仅要看功能，更要看“人群”。
往往是那些身处其中、有原生痛点的创新者，能率先看到特定人群的“必要性”。
所以，有一类硬件创新的机会常常在于：
你通过交互提升的体验，从特定人群那里挖掘出的「价值总量」到底有多大？
当一个工具让人更愿意去做一件本来就重要的事，它就不是多余的实体。
by @极客公园_张鹏 #AI探索站
