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　　Windsurf 内部探秘ღღ✿：一个神奇的AI代码编辑器ღღ✿，4个月内超100万开发者用户ღღ✿：20250420

　　Windsurf的联合创始人兼CEO瓦伦·莫汉分享了他们公司的独特历程ღღ✿。Windsurf作为迅速崛起的AI编程工具ღღ✿，已成为Cursor的主要竞争对手ღღ✿，在短短四个月内吸引了超过一百万用户ღღ✿。瓦伦揭示了Windsurf的特别之处ღღ✿，包括早期就大力投入企业销售的原因ღღ✿，以及为何“能动性”将是工程师和产品构建者未来最需培养的关键技能ღღ✿。他们的故事始于近四年前ღღ✿，最初是一家GPU基础设施公司Codiumღღ✿，在生成式AI模型兴起后ღღ✿，他们意识到单纯的基础设施价值将减弱ღღ✿，毅然转型ღღ✿，利用自身基础设施优势构建AI编码应用ღღ✿。最初的Codium提供免费的自动补全工具ღღ✿，覆盖多种IDEღღ✿，并通过优化基础设施控制成本ღღ✿。随后ღღ✿，应大型企业（如戴尔ღღ✿、摩根大通）需求ღღ✿，开发了企业级解决方案ღღ✿，强调安全和基于私有数据的个性化ღღ✿。然而ღღ✿，现有IDE（特别是VS Code）对AI能力的展现构成了限制ღღ✿，促使他们大约六个月前决定分叉VS Codeღღ✿，打造自己的AI原生IDE——Windsurfღღ✿，以实现更强大的代理能力和更好的用户交互体验ღღ✿，例如ღღ✿，自定义UI使得重构功能的接受率即刻提升了两倍ღღ✿。

　　瓦伦强调ღღ✿，初创公司极少一开始就找对方向ღღ✿，必须在非理性乐观与残酷现实间寻求平衡ღღ✿，不断基于新信息调整ღღ✿，摒弃原有信念ღღ✿，成为追求真相的组织ღღ✿。他们接受会犯错ღღ✿，不迷恋想法ღღ✿，这种文化使得公司每年都像获得新生ღღ✿，能够测试全新假设ღღ✿。对于工程师的未来ღღ✿，瓦伦认为AI将接管绝大部分“解决问题”的执行层面ღღ✿，甚至部分“如何解决”的规划层面（尤其在理解内部环境和代码库后）ღღ✿。工程师的核心价值将转向定义“需要解决什么问题”ღღ✿，即识别最重要的业务需求ღღ✿、产品能力ღღ✿，并做出明智的技术决策ღღ✿。尽管如此ღღ✿，计算机科学的基础知识（如操作系统原理）仍有助于培养解决问题的深刻理解和直觉ღღ✿，提升工程师的水平ღღ✿，同时AI也赋能了更多原本不具备深厚背景的人参与构建ღღ✿。因此ღღ✿，学习计算机科学或相关领域ღღ✿，重点在于掌握解决问题的原则ღღ✿、系统思维和“能动性”——主动创造而非被动执行任务的能力ღღ✿。

　　在招聘方面ღღ✿，Windsurf奉行精简原则k8凯发ღღ✿，目标是在支撑宏大愿景（如将应用构建时间缩短99%）的前提下维持最小规模ღღ✿。只有当某个职能不堪重负ღღ✿，如同“脱水”般急需援助时ღღ✿，才会启动招聘ღღ✿。这种做法强制推行无情的优先级排序ღღ✿，确保团队聚焦于最关键的任务ღღ✿，避免资源分散和内部政治k8凯发ღღ✿。他们寻找技术顶尖ღღ✿、对使命充满热情且愿意努力工作的人ღღ✿，并直言不讳公司的高强度和竞争性ღღ✿。面试时允许使用AI工具ღღ✿，但更注重现场考察候选人的思维过程和解决问题的能力ღღ✿。

　　Windsurf很早就认识到企业销售的重要性ღღ✿，在一年前便聘请了销售副总裁ღღ✿，如今拥有庞大的市场推广团队ღღ✿。他们从不视销售为消极环节ღღ✿，认为对于服务大型企业（如财富500强）ღღ✿，纯粹的产品驱动增长模式难以奏效ღღ✿。与Cursor等竞争对手相比ღღ✿，Windsurf的核心优势在于对大型代码库（如戴尔上亿行代码）的深度理解能力ღღ✿，这源于其早期服务大型企业的经验和自研的k8凯发ღღ✿、能并行处理大规模代码的分布式系统与模型ღღ✿。此外ღღ✿，Windsurf不仅限于自有IDEღღ✿，也大力支持JetBrains等其他主流IDEღღ✿，以满足更广泛开发者群体的需求ღღ✿，特别是在Java生态中ღღ✿。同时ღღ✿，他们在安全合规（如FedRAMP）和混合部署模式方面投入巨大ღღ✿，以满足大型企业对代码安全的严苛要求ღღ✿。

　　现场演示展示了Windsurf的能力ღღ✿：用户可以提供设计图ღღ✿，让AI在现有React项目中将其实现为“狗狗版Airbnb”ღღ✿；可以指向界面元素并用自然语言要求修改（如改变背景颜色）ღღ✿；AI甚至能理解“复古风格”这样的抽象指令并相应调整ღღ✿。更重要的是ღღ✿，AI不仅执行任务ღღ✿，还能观察用户的直接代码修改（如重命名变量）ღღ✿，并智能地将该变更应用到代码库的其他相关位置ღღ✿，实现了人与AI在代码修改上的流畅协作ღღ✿。瓦伦建议用户保持耐心和明确性ღღ✿，从小处着手ღღ✿，并逐渐培养对AI能力的直觉ღღ✿。Windsurf的崛起也预示着一个趋势ღღ✿：领域专家（如市场ღღ✿、销售人员）正利用此类工具构建满足自身特定需求的定制化软件ღღ✿，挑战了传统“一刀切”的垂直SaaS产品ღღ✿，因为AI大大降低了构建和维护定制解决方案的门槛ღღ✿。Windsurf的技术栈采用混合策略ღღ✿，结合使用最佳的第三方大模型（如Anthropic的Sonnet进行规划）和自研模型（用于代码库理解ღღ✿、检索ღღ✿、编辑和基于海量用户反馈训练的自动补全）ღღ✿，目标始终是构建最佳产品ღღ✿，不受限于单一技术路径ღღ✿。

　　在人工智能驱动的代码生成领域ღღ✿，真正的竞争优势并非源于纯粹的代码规划ღღ✿，而是来自对现有复杂代码库进行修改和优化的深刻理解ღღ✿。这种能力ღღ✿，基于对海量用户代码演变数据的观察和学习ღღ✿，构成了关键的差异化因素和“护城河”ღღ✿。仅仅封装底层大模型（如Sonnet）并提供高级别接口ღღ✿，难以形成持久的竞争力ღღ✿；核心在于深入理解代码本身ღღ✿。因此ღღ✿，尽管“从零到一”的应用构建是目标领域ღღ✿，但前提是具备这种深层次的代码理解力ღღ✿。

　　为了满足不同开发者的需求ღღ✿，工具形态也需考虑周全ღღ✿。例如ღღ✿，Windsurf作为一款本地IDEღღ✿，允许开发者在自己的机器上编写代码ღღ✿，处理复杂的依赖项（如NVIDIA驱动）ღღ✿，延续了数十年的本地开发习惯ღღ✿；而Bolt则提供了在浏览器中运行的云端体验ღღ✿。这种灵活性旨在让开发者在他们最适合的环境中构建ღღ✿，无论是本地还是云端代码空间ღღ✿，特别是对于非全栈或需要特定系统依赖的应用ღღ✿。

　　构建此类前沿开发者工具的公司ღღ✿，其内部组织架构也呈现出独特性ღღ✿。核心工程团队可能不设传统的产品经理ღღ✿，因为开发者自身即是产品的目标用户ღღ✿，他们的直觉至关重要ღღ✿，工程师在某种程度上向产品角色演化ღღ✿。然而ღღ✿，对于企业级市场等工程师不直接了解的需求（如FedRAMP合规）ღღ✿，则需要设立“产品策略”角色ღღ✿，连接客户需求与技术能力ღღ✿。工程团队倾向于扁平化ღღ✿、小规模（如“双披萨团队”）ღღ✿，确保领导者能深入技术细节ღღ✿，这在快速发展的AI领域尤为关键ღღ✿，避免脱离实践的“纸上谈兵”ღღ✿。团队需保持高度灵活性ღღ✿，能够根据优先级快速重组ღღ✿。

　　关于AI对工程师就业的冲击ღღ✿，存在一种普遍误解ღღ✿。即便AI能编写大量代码ღღ✿，工程师的价值远不止于此ღღ✿，还包括代码审查ღღ✿、测试ღღ✿、调试ღღ✿、设计ღღ✿、部署等诸多环节ღღ✿。根据阿姆达尔定律ღღ✿，即使极大优化了编码这一环节ღღ✿，整体生产力提升也是有限的（例如27%-40%）ღღ✿。对许多技术需求旺盛的大型企业而言ღღ✿，工程师生产力的提升反而增加了技术投资的回报率ღღ✿，刺激它们投入更多资源ღღ✿，甚至可能在短期内雇佣更多工程师污到你那里滴水不止的长文ღღ✿。AI公司自身仍在积极招聘工程师ღღ✿，这本身就是行业前景乐观的信号ღღ✿。

　　在产品开发策略上ღღ✿，必须驾驭一种内在张力ღღ✿：既要通过持续迭代ღღ✿、倾听用户反馈来满足短期需求（“基本要求”）ღღ✿，又要进行着眼于未来6至12个月的长期押注ღღ✿，勇于“蚕食”现有产品ღღ✿，推出颠覆性的创新ღღ✿。这种“秘密路线图”式的ღღ✿、不受限于当前用户请求的长期规划ღღ✿，才是最终制胜的关键ღღ✿，而非仅仅是满足用户提出的增量改进ღღ✿。

　　回顾创业历程ღღ✿，一个深刻的教训是需要更快地接受犯错的可能性ღღ✿，更频繁地重新评估假设ღღ✿，克服不可避免的“自我陶醉”ღღ✿，在非理性乐观与不妥协的现实主义之间找到平衡ღღ✿。尤其在市场环境变化时（如从零利率环境转变）ღღ✿，更需警惕过度的自信ღღ✿。

　　最终ღღ✿，面对AI浪潮ღღ✿，最务实的建议是亲身实践ღღ✿。积极拥抱和利用这些新工具（如代码编辑ღღ✿、应用构建工具）ღღ✿，将带来显著的生产力提升ღღ✿。这种能力不仅限于工程师ღღ✿，产品经理等角色若能借此直接编辑代码ღღ✿、快速验证想法ღღ✿，也能极大地提升效能和影响力ღღ✿，打破传统角色界限ღღ✿，实现跨层级的深度参与和价值创造ღღ✿。对于能最大限度利用这些工具的个人而言ღღ✿，未来一年将充满获得超额回报的机会

　　Vercel 创始人兼 CEO 吉列尔莫·劳奇探讨了人工智能ღღ✿，特别是其产品 V0 (vZero)ღღ✿，对产品开发和未来技能需求的深远影响ღღ✿。V0 被用户形容为“患有多动症的超级天才ღღ✿、五岁的博士”ღღ✿，虽然并非无所不知ღღ✿，但展现出智慧的火花ღღ✿。劳奇认为ღღ✿，人工智能将使产品团队成员变得更加全栈ღღ✿，例如设计师能交付完整产品ღღ✿，产品经理能进行原型设计并发布到生产环境ღღ✿，打破了人们对自身构建能力的限制ღღ✿。

　　对于工程师角色的未来污到你那里滴水不止的长文ღღ✿，劳奇指出ღღ✿，虽然许多过去专业化的编程任务（本质上是“翻译”任务ღღ✿，如将设计稿转化为代码）正在被 AI 取代——V0 在这方面表现出色ღღ✿，甚至在遵循无障碍标准等最佳实践上超越人类——但理解事物底层运作原理（如 CSSღღ✿、布局等概念）变得至关重要ღღ✿。这种理解能帮助人们更好地引导 AI 模型ღღ✿，使其遵循意图ღღ✿。未来可能不再需要对每个细节都了如指掌的深度专家ღღ✿，而是需要更广阔的视野ღღ✿。

　　劳奇建议未来人才培养应注重理解事物原理（如数学）ღღ✿、出色的口才（能够清晰表达意图和创造力ღღ✿，知道如何用语言引导模型）ღღ✿，以及实践和展示（如参加黑客马拉松ღღ✿、建立个人品牌）ღღ✿。学习编程ღღ✿，特别是作为网络通用语言的 JavaScript 和 Reactღღ✿，仍然有价值ღღ✿，基础架构工程技能在未来几十年也将非常重要ღღ✿，因为 AI 更多是在编排现有工具和基础设施ღღ✿，而非从零创造ღღ✿。

　　V0 的目标是扩大能够构建和交付产品的人群ღღ✿，其灵感部分来源于 ChatGPT 在生成 Vercel 技术栈代码方面的出色表现ღღ✿。V0 拥有庞大的用户基础和活跃的社区ღღ✿，用户可以分享ღღ✿、复用和迭代彼此的创作ღღ✿，这被视为 GitHub 模式的演进ღღ✿，实现了“社交产品构建”ღღ✿。V0 将意图（提示）置于首位ღღ✿，代码成为输出结果ღღ✿。劳奇强调ღღ✿，V0 不仅用于原型设计ღღ✿，已有企业客户完全使用 V0 构建和交付产品ღღ✿，甚至被用于求婚网站等创意场景ღღ✿，并通过 Vercel 的基础设施实现规模化部署ღღ✿。

　　要成功使用 V0ღღ✿，劳奇建议用户大胆提出需求ღღ✿，提供灵感参考（或利用社区资源）ღღ✿，对工具的能力保持开放心态（它可能知道你不知道的东西）ღღ✿，专注于产品描述和用户体验ღღ✿，并乐于迭代（简单提示“尝试其他方案”有时就能解决问题）ღღ✿。V0 提供了“逃生舱”ღღ✿，允许用户编辑生成的代码或寻求其他 AI（如 ChatGPT）的帮助来解决难题ღღ✿。

　　劳奇认为ღღ✿，“品味”是一种可以通过增加“曝光时间”——即花时间观察用户如何使用你的或他人的产品——来培养的技能ღღ✿。尝试大量产品ღღ✿、构建并发布ღღ✿、获取反馈是关键ღღ✿。AI 可以帮助捕捉设计的普遍原则ღღ✿，但人类的品味和创造力仍需引导模型ღღ✿。

　　最后ღღ✿，劳奇预见未来 AI 将融入软件开发ღღ✿，成为其同义词ღღ✿。虽然通用 AI 或许能实时构建复杂的垂直应用ღღ✿，但人类通常需要有明确观点ღღ✿、经过验证和支持的专业工具ღღ✿。构建 AI 产品时ღღ✿，紧密的用户反馈循环至关重要ღღ✿，Vercel 也通过开源 AISDK 等方式ღღ✿，支持开发者构建自己的垂直领域 AI 工具和生成式用户界面ღღ✿。人工智能的发展并非要取代所有技能ღღ✿，而是重塑工作方式ღღ✿，提升个体能力ღღ✿，让更多人能够将想法变为现实ღღ✿。

　　关注用户交互细节至关重要ღღ✿，例如移动端与桌面端输入框回车键的不同默认行为ღღ✿，体现了对用户习惯的深刻理解与产品设计的取舍ღღ✿，点明了对细节的极致追求是构建优秀产品的基础ღღ✿。要真正打磨产品ღღ✿，必须增加“暴露时间”ღღ✿，即走出办公室ღღ✿，将产品置于真实用户的使用场景中ღღ✿。观察用户实际操作ღღ✿，主动暴露在现实的“痛苦”之中ღღ✿，能让产品团队保持谦逊和脚踏实地ღღ✿，避免陷入“一切都很好”的惯性思维ღღ✿。越多暴露越好ღღ✿，可以通过安排客户会议ღღ✿、观看用户现场演示ღღ✿、甚至亲自高频使用客户基于自身技术构建的产品等方式来实现ღღ✿，从中总能发现意想不到的问题或改进点ღღ✿。

　　谈及AI驱动的新工具v0ღღ✿，它目前支持通过zip文件导入代码库（Git集成即将推出）ღღ✿，能够进行全栈开发并连接APIღღ✿，未来还将无缝集成Vercel市场中的数据库ღღ✿、AI模型等第三方基础设施ღღ✿。尽管AI在生成代码ღღ✿，特别是处理基于文件和组件的任务（这与Next.js理念天然契合ღღ✿，降低了处理大型代码库的复杂性）方面表现出色ღღ✿，但仍处于发展阶段ღღ✿，可能犯错ღღ✿，并且在应对超大型代码库时存在局限ღღ✿。尽管如此ღღ✿，v0凭借其高用户留存率和自主解决部分错误的能力ღღ✿，已深度融入用户的日常开发流程k8凯发ღღ✿。

　　在利用AI进行设计（如使用Vizira）时ღღ✿，关键在于积极互动和提供反馈ღღ✿。用户不应犹豫直接告诉AI调整方向ღღ✿，比如要求“让它看起来更好”ღღ✿，或尝试使用“新粗野主义”ღღ✿、“极简风”ღღ✿、“报纸风格”等具体的风格提示词ღღ✿，往往能激发AI的潜力ღღ✿，创造出令人惊喜的设计效果ღღ✿。

　　打造卓越产品需要投入巨大的“心血与汗水”ღღ✿，它是由成千上万个微小细节累积而成的ღღ✿，是一个永无止境的优化过程ღღ✿。这不仅需要努力ღღ✿，还需要“创造性的克制”ღღ✿，审慎地对待每一个新增功能ღღ✿，因为每个“是”都如同领养一只宠物ღღ✿，意味着长期的责任与维护负担ღღ✿。“吃自己的狗粮”ღღ✿，即团队深度使用自家产品（如Vercel用v0构建v0）ღღ✿，是发现问题ღღ✿、驱动改进的有效机制ღღ✿。

　　AI正在深刻地改变工作方式ღღ✿，赋能每一个人成为创造者ღღ✿，打破传统角色界限ღღ✿。在Vercel内部ღღ✿，从设计师用AI生成动画ღღ✿、市场团队制作交互式演示ღღ✿，到工程师使用AI工具优化底层架构ღღ✿，AI的应用已无处不在ღღ✿。未来ღღ✿，AI将与软件深度融合ღღ✿，甚至等同于软件本身ღღ✿。最终的愿景是实现“人人都能创造”ღღ✿，让想法的表达和实现变得前所未有的便捷ღღ✿，共同推动一个更快ღღ✿、更高质量ღღ✿、更少错误的数字世界的到来ღღ✿。

　　专业博主Wes Rothღღ✿： 出乎意料的是ღღ✿，Qwen 3系列模型已经发布ღღ✿，而非许多人期待的DeepSeek新品ღღ✿。该系列旗舰模型命名复杂ღღ✿，为Qwen 3 235B A22Bღღ✿，代表这是一个拥有2350亿总参数的专家混合（MOE）模型ღღ✿，但每次调用仅激活220亿参数ღღ✿。关键在于ღღ✿，该模型展现出与Gemini 2.5 Proღღ✿、O3 Mini等顶尖模型的强大竞争力ღღ✿，在多项基准测试（如Arena Hard, AIME, Live Code Bench, Code Forces）中表现突出ღღ✿，有时甚至超越了Gemini 2.5 Proღღ✿，尤其在编码方面ღღ✿。不过需要注意ღღ✿，基准测试并非全部ღღ✿，可能存在针对性优化ღღ✿。

　　除了旗舰MOE模型ღღ✿，Qwen 3系列还包含六个参数量从6亿到320亿不等的开源稠密模型ღღ✿。所有预训练和后训练模型均已在Hugging Faceღღ✿、Modelscope和Kaggle上发布ღღ✿，旨在推动全球大型基础模型的研究与部署ღღ✿，赋能开发者与研究人员ღღ✿。有开发者暗示模型卡之外还存在一些未披露的吸引人的特性ღღ✿。

　　Qwen 3的关键特性包括ღღ✿：同时支持“思考”（推理）和“非思考”（快速响应）模式ღღ✿，这种融合能有效控制计算资源分配ღღ✿，模型能根据任务难度调整思考深度ღღ✿，从而在难题上获得更好表现ღღ✿；支持119种语言和方言ღღ✿；以及改进了能动性（agentic capabilities）ღღ✿，加强了与软件工具交互的能力（如MCP支持）ღღ✿。

　　其训练数据量相较于Qwen 2.5（18万亿token）几乎翻倍ღღ✿，利用了网络数据ღღ✿、文档ღღ✿，并借助Qwen 2.5系列模型进行文本提取ღღ✿、质量提升以及数学和代码合成数据的生成ღღ✿，体现了AI模型迭代构建的趋势ღღ✿。预训练分为三个阶段ღღ✿，逐步增加数据量ღღ✿、知识密度并将上下文长度扩展至32k tokenღღ✿。后训练则包括长链思维冷启动ღღ✿、推理强化学习ღღ✿、思考模式融合和通用强化学习等阶段ღღ✿。对于轻量级模型ღღ✿，采用了强到弱的知识蒸馏技术ღღ✿，利用大模型训练小模型ღღ✿，以期在保持大部分能力的同时实现更快的速度k8凯发ღღ✿。

　　团队通过博客文章和论文分享其开发过程和技术细节ღღ✿，推动开源创新ღღ✿。所有模型均在Apache 2.0许可下发布ღღ✿，允许商业用途ღღ✿、修改ღღ✿、分发和创建衍生作品ღღ✿。团队表示ღღ✿，未来重心可能从训练模型转向训练智能体ღღ✿，预示着下一代迭代将为工作和生活带来实质性进步ღღ✿。这次发布无疑加剧了高性能开源AI模型的竞争格局ღღ✿。

　　在投资界ღღ✿，尤其是在市场不景气时ღღ✿，关键是“不要做混蛋”ღღ✿，因为许多非主流风险投资公司会在此刻选择沉默ღღ✿。风险投资本身已成为一种同质化产品ღღ✿，一种可以被创业者“压榨”的商品ღღ✿。传统的百分之二或二点五的管理费模式从根本上缺乏意义ღღ✿，未能使投资人与最终的投资结果保持一致ღღ✿。我们投资的信条是ღღ✿，如果我们无法想象一笔交易能带来100倍的回报ღღ✿，那么我们根本不应考虑它ღღ✿。

　　我的投资生涯始于大约二十年前ღღ✿，最初只是作为天使投资人ღღ✿，支持那些在创建WISE和Skype期间遇到的ღღ✿、令我兴奋的企业家ღღ✿。后来ღღ✿，我加速了投资步伐ღღ✿，每年进行三四十笔交易ღღ✿，但这逐渐让我感觉过于“华尔街化”ღღ✿，偏离了我的使命感ღღ✿。这种反思促使了Plural的诞生ღღ✿，其核心理念是让那些真正经历过公司创建ღღ✿、留下过“伤疤”的创始人成为投资者ღღ✿。回顾过往ღღ✿，对Bolt二级市场股票的投资是我个人重要的决策之一ღღ✿。

　　风险投资行业确实经历了从精品手工业到商品化大批量产业的转变ღღ✿，但这需要细分来看ღღ✿。中后期的大额投资与早期的高速投资截然不同ღღ✿。Plural专注于支持那些最具雄心ღღ✿、有时甚至无人问津的创始人ღღ✿。我们反对那种仅凭电子表格ღღ✿、计算客户获取成本和终身价值来做决策的投资方式ღღ✿，尤其是在早期阶段ღღ✿，更重要的是深入理解创始人的动机和独特优势ღღ✿。欧洲风险投资界的一个现象是ღღ✿，绝大多数普通合伙人缺乏在实际运营公司的工作经验ღღ✿，而这种经历ღღ✿，尤其是作为创始人的“伤疤”ღღ✿，是极为宝贵的ღღ✿。

　　尽管有人认为可预测的SaaS增长时代已经结束ღღ✿，新一代公司的增长轨迹更加陡峭和难以预测ღღ✿，但增长型投资仍有其空间ღღ✿。然而ღღ✿，发现下一个万亿美元级别的公司变得更加困难ღღ✿。拥有运营经验的投资者在评估早期创始人时污到你那里滴水不止的长文ღღ✿，思维方式与纯粹的金融背景投资者不同ღღ✿，尤其是在产品市场契合点之前ღღ✿。我们Plural的合伙人都曾是创始人ღღ✿，都经历过融资ღღ✿，与那些同样有运营背景的投资者（如Max Levchinღღ✿、Ben Horowitz）的对话最具启发性ღღ✿。这种经历让我们更能成为创始人的优质合作伙伴ღღ✿，时间将证明这是否让我们成为更好的投资者ღღ✿。风险投资本质上是一场品牌游戏ღღ✿，Plural的品牌定位是支持那些从事深刻ღღ✿、艰难事业的最具雄心的创业者ღღ✿，无论是聚变能源（Proxima Fusion）还是病人监护（Teton）ღღ✿。

　　我们倾向于支持连续创业者ღღ✿，他们通常在下一次创业时追求更大的目标ღღ✿，并从过往错误中汲取了教训ღღ✿，尽管首次创业者的天真也有其优势ღღ✿。面对当今世界前所未有的挑战ღღ✿，我们个人更难对传统的SaaS项目感到兴奋ღღ✿，但这并不否定其价值ღღ✿。关于投资者本身ღღ✿，关键不在于是否富有ღღ✿，而在于他们如何处理自己的资金ღღ✿，尤其是自己的钱ღღ✿。风险投资行业的整体利益一致性存在问题ღღ✿，高额管理费是核心弊端之一ღღ✿。Plural采取了较低的管理费ღღ✿，以更好地与结果保持一致ღღ✿，并能进行更多投资ღღ✿。我们相信ღღ✿，风险投资团队应该通过实现可观的DPI（已分配资本回收倍数）来赚取丰厚回报ღღ✿，而非仅仅因为配置了资本ღღ✿。

　　当前的流动性窗口期确实拉长了ღღ✿，DPI可能需要15至17年才能显现ღღ✿，这对长期ღღ✿、艰难的项目构成挑战ღღ✿。传统的10年期基金模式可能需要更新ღღ✿，尤其是对于深度科技项目ღღ✿。我们需要为长期流动性寻找更好的解决方案ღღ✿，并可能需要在早期更有纪律地返还部分资本ღღ✿。除了费用ღღ✿，GP出资（利益攸关）是另一个关键的对齐机制ღღ✿。在Pluralღღ✿，合伙人不仅是基金的最大投资人ღღ✿，并且主导合伙人还会为每笔交易开出个人支票ღღ✿。我们还自己承担律师费ღღ✿，而非按行业惯例让公司支付ღღ✿。

　　创始人与投资者之间最常见的冲突是时间线的不一致ღღ✿。基金构成也是一个重要考量ღღ✿，即使追随最有雄心的创始人ღღ✿，也需考虑基金整体的风险敞口平衡ღღ✿。Plural在投资组合构建上重视多样性ღღ✿，并谨慎处理储备金ღღ✿，我们反对纯粹按比例跟投的“逃避责任”做法ღღ✿，倾向于要么加倍投入要么退出ღღ✿，但现实操作更为复杂ღღ✿，需要坦诚沟通ღღ✿。

　　在决策流程上污到你那里滴水不止的长文ღღ✿，Plural强调个体合伙人的“切身利益”和信念ღღ✿。主导合伙人需撰写备忘录ღღ✿，阐述交易为何对其个人重要ღღ✿、为何能成为联合创始人以及如何实现100倍增长ღღ✿。投资委员会进行激烈讨论ღღ✿，但不投票ღღ✿，最终决定权归于主导合伙人ღღ✿，他们常在听取反馈后放弃交易ღღ✿。储备金决策则需要多数票通过ღღ✿。对于交易条款ღღ✿，我们认为早期阶段的清算优先权意义不大ღღ✿，且大型ღღ✿、VC主导的董事会往往效果不佳ღღ✿，更倾向于平衡的ღღ✿、包含其他企业家的董事会ღღ✿。

　　创始人必须为自己的所有权而战ღღ✿，风险投资是一种商品ღღ✿，可以被压价ღღ✿。但选择合作伙伴时ღღ✿，不能只看条款ღღ✿，要看对方是否能在逆境中提供支持ღღ✿。最优秀的创始人或许不“需要”VC的帮助ღღ✿，但最好的VC应随时准备深入参与ღღ✿。早期投资是艺术而非科学ღღ✿。种子轮投资正被多阶段基金的大规模期权游戏所破坏ღღ✿，但这难以持续ღღ✿。市场资本增多对创始人有利ღღ✿，但关键在于是否有足够多的优质创始人ღღ✿。

　　Plural若未能成功ღღ✿，主要原因将是欧洲缺乏足够有雄心的企业家ღღ✿。如今ღღ✿，欧洲主权变得空前重要ღღ✿，尤其在乌克兰战争和美国角色变化之后ღღ✿。欧洲需要在国防ღღ✿、航天ღღ✿、能源ღღ✿、安全等关键领域实现自力更生ღღ✿，这将催生GDP级别的机遇ღღ✿。我们需要独立于美国和中国的技术解决方案ღღ✿，尤其是在涉及数据ღღ✿、情报和关键基础设施的领域ღღ✿。这需要巨大的资本投入和更现代化的欧洲协作方式ღღ✿。尽管政治周期可能与长期项目需求冲突ღღ✿，但创业精神和现有的人才ღღ✿、资本基础让我们有理由保持希望ღღ✿。克服欧洲与中美竞争障碍的关键在于为深科技提供充足的早期资金ღღ✿，同时欧洲创业者需要更有雄心ღღ✿、更擅长营销ღღ✿。监管虽是挑战ღღ✿，但最好的企业家总能找到方法ღღ✿。

　　个人财富的积累并未改变我的核心心态ღღ✿，早已实现财务自由的我ღღ✿，如今完全专注于投资的上升潜力以及如何利用回报做好事ღღ✿。若给欧洲领导人提政策建议ღღ✿，我会强调增加对深科技的投资ღღ✿、鼓励创业ღღ✿、减轻监管负担ღღ✿，并让政府成为欧洲初创企业的最大客户ღღ✿。我坚信爱沙尼亚的潜力及其由Skype等早期成功案例驱动的生态系统ღღ✿。放眼未来十年ღღ✿，我对欧洲变得更加乐观ღღ✿，相信我们将重建关键产业ღღ✿。Synthesia和Bolt是我个人投资中的亮点ღღ✿。Plural的终极愿景是助力欧洲诞生万亿美元市值的公司ღღ✿。

　　人类应专注于高价值任务ღღ✿，将工厂式ღღ✿、呼叫中心式的低效工作自动化并交由人工智能处理ღღ✿，例如机器能在极短时间内完成成千上万种广告变体的调整ღღ✿。当前消费者每天接收大量商业信息ღღ✿，但多数被忽略ღღ✿，人工智能或能提升广告的关注度ღღ✿。定制训练的AI模型可预测广告效果ღღ✿、分析原因并指导优化ღღ✿，这预示着前所未有的个性化内容量ღღ✿，甚至引发了未来是否还需要人类创造内容的疑问ღღ✿。利用模型辅助决策ღღ✿、提供信息和想法的理念才刚起步ღღ✿。

　　我们所知的营销理论建立于六十多年前ღღ✿，远落后于互联网ღღ✿、社交媒体和人工智能时代ღღ✿。新技术ღღ✿、文化变革和数据爆炸正颠覆传统营销ღღ✿，为了触达未来的消费者ღღ✿，营销需要实现“量子跃迁”ღღ✿。WPP首席技术官斯特凡·普雷托瑞斯指出ღღ✿，营销正经历由技术ღღ✿、文化和数据驱动的前所未有的巨大转型ღღ✿。媒体渠道的扩散和碎片化ღღ✿，使得品牌有效触达消费者日益复杂ღღ✿。内容需求呈爆炸式增长ღღ✿，同时消费者注意力却缩短至不足8秒ღღ✿，这形成了巨大矛盾ღღ✿。营销是企业中最后一个未被充分数字化和现代化的职能ღღ✿，仍充斥低效ღღ✿、人工流程ღღ✿。企业正努力进行转型ღღ✿，以实现更精简ღღ✿、高效ღღ✿、自动化的未来ღღ✿，为迎接人工智能做好准备ღღ✿。这种未来的压力迫使企业现在就行动ღღ✿，重新思考整体战略ღღ✿。

　　人工智能在商业中的价值在于其技术与专有数据ღღ✿、独特领域知识的结合ღღ✿。一个常见的误解是仅靠个人数据就能有效营销ღღ✿，实际上ღღ✿，位置ღღ✿、天气ღღ✿、时间等背景数据在预测行为方面往往更有用ღღ✿。关于人工智能能否产生原创创意ღღ✿，取决于如何定义“创造力”ღღ✿。真正的创新罕见ღღ✿，而商业创意旨在驱动业务成果ღღ✿。人工智能在内容创造方面极其有用ღღ✿，尤其擅长保持品牌建设所需的一致性ღღ✿，如运用特定美学风格ღღ✿、准确呈现产品ღღ✿。然而ღღ✿，更重要的问题是我们想要构建怎样的未来ღღ✿：是让机器取代人类工作的“黑盒”ღღ✿，还是创造增强人类智能的技术？后者是更值得追求的方向ღღ✿。

　　传统广告创意过程漫长ღღ✿、昂贵且涉及大量人力ღღ✿。WPP开发的人工智能平台（如WPP Open Platform）展示了替代方案ღღ✿。通过输入品牌数据训练定制AI模型（品牌引擎）ღღ✿，可以创建代表目标受众的合成“角色画像”ღღ✿，并进行“合成焦点小组”测试ღღ✿，以极低成本和极快速度获取反馈ღღ✿，其规模和速度远超传统方法ღღ✿，甚至因整合海量数据而具备“超人”般的洞察力污到你那里滴水不止的长文ღღ✿。该平台还能结合品牌大脑生成大量符合品牌规范的图文内容建议（如13000种变体）ღღ✿，并通过“性能大脑”预测每种变体的效果（品牌提升ღღ✿、直接响应或销售额）ღღ✿，帮助营销人员优先选择最优方案ღღ✿，避免在低效广告上浪费媒体预算ღღ✿。这种方法结合了AI生成背景与精确的3D产品渲染图ღღ✿，以达到最佳视觉效果ღღ✿。

　　如此巨大的产出效率引发了对人员配置影响的担忧ღღ✿。然而ღღ✿，技术通常自动化单调任务ღღ✿，促使人类转向更高层次的思考k8凯发ღღ✿，如设计ღღ✿、信息传递ღღ✿、消费者研究或优化产品视觉污到你那里滴水不止的长文ღღ✿。人工智能转变的是任务而非摧毁工作岗位ღღ✿，它要求人们学习新工具和新工作方式ღღ✿，从繁琐的“装配线”工作中解放出来ღღ✿，这总体上是积极的k8凯发ღღ✿。我们正处在人工智能与就业交叉的新纪元ღღ✿，企业必须迅速进化以跟上步伐ღღ✿。

　　对营销人员的核心建议是ღღ✿：立即行动ღღ✿。不要空谈观望ღღ✿，要亲身实践ღღ✿，在实践中学习ღღ✿。使用人工智能会改变思维方式ღღ✿，促使人们反思传统营销流程ღღ✿、数据使用和决策方式ღღ✿，实现真正的“量子营销”ღღ✿。这种变革需要全组织参与ღღ✿，从CEO到基层ღღ✿，不能外包ღღ✿。由具备好奇心和技术适应性的领导者带领的组织将更容易适应ღღ✿，但无论如何ღღ✿，适应是唯一的选择ღღ✿。