關(guān)于創(chuàng)始人模式（Founder Mode）、愛(ài)彼迎如何實(shí)現(xiàn) AI 原生，以及硅谷創(chuàng)業(yè)者對(duì) OpenAI 的畏懼和超現(xiàn)實(shí)的狂熱。

10 月 20 日，我跟愛(ài)彼迎（Airbnb）的聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Brain Chesky 在紐約聊了聊。

Brian Chesky 給我展示了愛(ài)彼迎的最新功能：體驗(yàn)、搜索、（最重要的）AI 助手。

今年 5 月推出的全新升級(jí)的 " 愛(ài)彼迎體驗(yàn) " 是由一系列深度旅游精選項(xiàng)目組成的：在紐約大都會(huì)藝術(shù)博物館與藝術(shù)家一起臨摹大師杰作，跟隨三代相傳的雕塑家雕刻大理石，與古斯塔夫 · 埃菲爾的后裔一起，深入了解埃菲爾鐵塔的歷史……此次，在 5 月升級(jí)的基礎(chǔ)上新增并強(qiáng)化了社交功能。，你可以通過(guò) " 旅友圈 "（Connection）找到參加同一場(chǎng)體驗(yàn)活動(dòng)的 " 旅友 "，跟他們搭上線，共約下一次愛(ài)彼迎的 " 體驗(yàn) "，維系著若即若離的搭子關(guān)系。愛(ài)彼迎近期的調(diào)研顯示，87% 的中國(guó)受訪者希望在預(yù)訂體驗(yàn)前了解同行客人的信息，超過(guò) 90% 的中國(guó)受訪者表示，希望能與旅途中認(rèn)識(shí)的朋友保持聯(lián)系。

AI 助手是愛(ài)彼迎推出的第一個(gè)，也是目前最貼近原生 AI 屬性的完整功能，目前已經(jīng)處理過(guò)超過(guò) 10 萬(wàn)次對(duì)話，它目前還只支持英語(yǔ)和西班牙語(yǔ)，今年年底開(kāi)始會(huì)陸續(xù)擴(kuò)展到更多語(yǔ)種。它基于 13 個(gè)不同的 AI 模型構(gòu)建，包括 OpenAI 的 GPT 和阿里巴巴的通義千問(wèn)，并通過(guò)學(xué)習(xí)幫助中心的數(shù)千篇文章進(jìn)行訓(xùn)練。當(dāng)客人咨詢(xún)想延長(zhǎng)住宿時(shí)間或申請(qǐng)退款時(shí)，AI 助手會(huì)提供清晰的步驟指引，目前轉(zhuǎn)接人工客服的咨詢(xún)量已降低 15%。從時(shí)間上，AI 助手將處理客服訴求的時(shí)間從平均 3 小時(shí)縮減到了 6 秒鐘，且推出了卡片式的交互，而不僅是局限在對(duì)話框內(nèi)。

然后我們進(jìn)行了交談。我們聊的話題主要聚焦在三個(gè)方面：

首先是 Brian Chesky 在硅谷引發(fā)了強(qiáng)烈反響的 " 創(chuàng)始人模式 "（Founder Mode），我很好奇在一家成立了 18 年的公司，他是如何貫徹這種模式的；

其次是 AI，我很好奇愛(ài)彼迎如何能轉(zhuǎn)變成一家 "AI 原生 " 的公司，尤其是在他與硅谷最核心的 AI 原動(dòng)力 —— OpenAI 和 Y Combinator 的關(guān)系極度密切的背景下；

然后是他對(duì)硅谷當(dāng)前 AI 熱潮，以及以及結(jié)構(gòu)性失衡的 AI 資本流動(dòng)熱潮的看法。

以下是對(duì)話的完整呈現(xiàn)，僅做了一些細(xì)節(jié)修改——

駱軼航：愛(ài)彼迎（Airbnb）推出了一系列新的功能，尤其是基于 AI 重構(gòu)的部分，我知道你對(duì)愛(ài)彼迎整體業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)空間有很高的期待。你認(rèn)為這次發(fā)布的新功能能否落到增長(zhǎng)上？

Brian Chesky: 這些功能中最棒的一點(diǎn)是，大多數(shù)都是軟件層面的改進(jìn)。很多能直接提升轉(zhuǎn)化率，因此我們可以很快看到轉(zhuǎn)化效果。其中一些，比如 AI 智能助手，它不會(huì)立刻帶來(lái)增長(zhǎng)，它的作用在于提供更優(yōu)質(zhì)的客戶(hù)服務(wù)，進(jìn)而帶來(lái)更好的口碑和更高的留存率，從而在一兩年后推動(dòng)增長(zhǎng)。有些功能則能立即帶來(lái)增長(zhǎng)，比如 " 先訂后付 "，因?yàn)楫?dāng)用戶(hù)可以延后付款時(shí)，更多人會(huì)選擇進(jìn)行預(yù)訂。我剛才展示的搜索功能也會(huì)立刻帶來(lái)更多業(yè)務(wù)。

我現(xiàn)在無(wú)法準(zhǔn)確量化每一項(xiàng)功能的貢獻(xiàn)，但如果把這些都加起來(lái)，將會(huì)是一個(gè)相當(dāng)可觀的收入提升。而且多數(shù)影響是即時(shí)的，部分則會(huì)有一定滯后?？傮w來(lái)說(shuō)，任何能提升 " 從流量到預(yù)訂 " 轉(zhuǎn)化率的功能，都會(huì)立即增加收入；而那些能讓用戶(hù)體驗(yàn)更愉悅、服務(wù)更出色的改進(jìn)，即便不會(huì)立刻帶來(lái)更多預(yù)訂，也會(huì)促使用戶(hù)復(fù)訂或口碑傳播，從而在長(zhǎng)期推動(dòng)增長(zhǎng)，而這兩者都是必要的。

駱軼航：所以我能理解為，這些功能，特別是 AI 的功能，已經(jīng)重構(gòu)了愛(ài)彼迎的應(yīng)用程序，或者說(shuō)它還重塑了整個(gè)愛(ài)彼迎的業(yè)務(wù)？

Brian Chesky：這些更新已經(jīng)建立在一個(gè)重構(gòu)的愛(ài)彼迎 App 上了。過(guò)去幾年，我們重構(gòu)了整個(gè)應(yīng)用程序，在今年 5 月推出了全新的愛(ài)彼迎 App。因此，現(xiàn)在推出的所有新功能，都是基于這一全新的技術(shù)架構(gòu)，為全新的愛(ài)彼迎而打造的。

駱軼航：所以，這次對(duì)愛(ài)彼迎的重構(gòu)，是在你經(jīng)常提到的" 創(chuàng)始人模式 "（Founder Mode）"下進(jìn)行的？你是如何推動(dòng)這一過(guò)程的？過(guò)去的一年，無(wú)論產(chǎn)品設(shè)計(jì)還是整體重構(gòu)，你的貢獻(xiàn)和角色是什么？

Brian Chesky: 我會(huì)深入細(xì)節(jié)，貫穿始終，尤其在開(kāi)頭和結(jié)尾階段投入最多。在項(xiàng)目的開(kāi)端，我會(huì)確保項(xiàng)目方向正確、目標(biāo)清晰、方法得當(dāng)；在結(jié)尾階段，我會(huì)親自把關(guān)質(zhì)量，確保一切符合我們的標(biāo)準(zhǔn)并能有機(jī)銜接。整個(gè)過(guò)程中，我會(huì)定期參與項(xiàng)目檢查，根據(jù)項(xiàng)目性質(zhì)不同，頻率可能是一周、兩周或四周一次。最重要的工作是與團(tuán)隊(duì)保持高頻互動(dòng)，我會(huì)定期組織小組會(huì)議，讓大家展示成果、討論改進(jìn)，并確保各個(gè)部分能整合成一個(gè)統(tǒng)一的整體。

駱軼航：" 創(chuàng)始人模式 " 在決策過(guò)程是怎樣的？是不是意味著愛(ài)彼迎現(xiàn)在是 " 自上而下 " 的決策模式，而不是 " 自下而上 " 了？

Brian Chesky: 我認(rèn)為所有公司在決策中都會(huì)同時(shí)存在 " 自上而下 " 和 " 自下而上 " 的部分。不同的是，我們的流程更像是 " 先自上而下，再自下而上，然后再回到自上而下 "。

最初，方向由我來(lái)定。我會(huì)告訴團(tuán)隊(duì)我認(rèn)為我們?cè)撏睦镒?、想?shí)現(xiàn)什么目標(biāo)。通常我不會(huì)讓他們從一張白紙開(kāi)始，而是會(huì)給出一個(gè)初步的想法，比如：我們來(lái)研究新的支付方式，如果沒(méi)有手續(xù)費(fèi)會(huì)怎樣？我會(huì)先拋出想法，然后團(tuán)隊(duì)的任務(wù)不是簡(jiǎn)單執(zhí)行，而是要在此基礎(chǔ)上提出更好的方案。他們可能會(huì)說(shuō)：你提的五點(diǎn)中，我們同意三點(diǎn)，不同意兩點(diǎn)，而且我們還想到另外兩個(gè)你沒(méi)提到的思路。我會(huì)在此基礎(chǔ)上再做完善。

大多數(shù)公司是反其道而行之，采取自下而上的策略。但這樣的問(wèn)題在于，自下而上產(chǎn)生的想法往往是零散的、狹隘的、缺乏整體性。上級(jí)在這樣局限的基礎(chǔ)上給出反饋，團(tuán)隊(duì)再調(diào)整，最后直接上線，卻缺少最終的整合。有時(shí)候甚至連 " 自下而上 " 都談不上，而是團(tuán)隊(duì)就直接把功能上線了，沒(méi)人整體把關(guān)。

當(dāng)然，我也會(huì)遇到 " 自下而上 " 的驚喜——有人會(huì)來(lái)找我說(shuō)：我們想到一個(gè)新點(diǎn)子，你覺(jué)得怎么樣？但總體來(lái)說(shuō)，我們的運(yùn)作方式并不是單純的自上而下，更像是一種 " 由內(nèi)而外 " 的模式，就像同心圓，像太陽(yáng)系一樣，由核心輻射出去，同時(shí)吸引著各方。我不是把決策層層壓下去，而是把想法吸引拉進(jìn)中心，讓團(tuán)隊(duì)盡可能靠近我。我希望自己盡量貼近產(chǎn)品的形成過(guò)程，但也不會(huì)親自做每個(gè)決定，公司現(xiàn)在已經(jīng)太大了。

" 創(chuàng)始人模式 " 的核心哲學(xué)之一，在于創(chuàng)始人要深入細(xì)節(jié)，從親力親為開(kāi)始，隨著時(shí)間推移逐步放手。但前提是，公司已經(jīng)學(xué)會(huì)了按照你的方式運(yùn)作，并能在這種標(biāo)準(zhǔn)下持續(xù)做到卓越。

駱軼航 : 愛(ài)彼迎已經(jīng) 18 歲了。相比于成立的第一天，一家 18 歲公司的 " 創(chuàng)始人模式 "（Founder Mode）有什么不同？

Brian Chesky: 運(yùn)營(yíng)一家公司，唯一的方式就是 " 創(chuàng)始人模式 "，區(qū)別只在于規(guī)模的不同。

先說(shuō)說(shuō)什么是 " 創(chuàng)始人模式 "。我總結(jié)了大約 10-12 條原則，其中包括——盡可能深入細(xì)節(jié)、確保每個(gè)人都朝著同一個(gè)方向努力、為公司設(shè)定節(jié)奏與速度、首席執(zhí)行官應(yīng)當(dāng)是公司的首席產(chǎn)品官，并盡量減少管理層級(jí)等等。

這些原則在一個(gè)只有 5 個(gè)人的小公司里顯得理所當(dāng)然，但獨(dú)特之處在于，當(dāng)公司擴(kuò)大到 5000 人時(shí)，如何貫徹這些原則就不再直觀了。原則本身沒(méi)有變，但不同的是團(tuán)隊(duì)人數(shù)的龐大。在只有 5 個(gè)人的小公司里，深入細(xì)節(jié)很自然——如果不深入細(xì)節(jié)，你還能做什么？五個(gè)人當(dāng)然會(huì)朝同一個(gè)方向走，大家甚至就坐在一個(gè)桌子周?chē)k公。管理層級(jí)幾乎不存在，其中一個(gè)人可能會(huì)管理剩下 4 個(gè)人，但是 CEO 與其他人基本是平級(jí)。所以，核心原則沒(méi)變，真正的挑戰(zhàn)在于，當(dāng)公司規(guī)模變大時(shí)，如何繼續(xù)保持這些原則。這是反直覺(jué)的，需要刻意去做的部分。

駱軼航：那我們聊聊 AI 吧。我覺(jué)得愛(ài)彼迎的 AI 戰(zhàn)略很穩(wěn)健，但也太謹(jǐn)慎了。你們現(xiàn)在用 AI 助手提供客戶(hù)支持從而提升預(yù)訂量，還有其它的應(yīng)用么？比如你剛提到的搜索功能，其實(shí)它可以由大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的，當(dāng)然空間智能（Physical AI） 對(duì)愛(ài)彼迎也可能有意義。那么，愛(ài)彼迎有長(zhǎng)期 AI 路線圖么？目前這些只是剛剛開(kāi)始，對(duì)吧？

Brian Chesky：我們可以先從智能客服助手做起。AI 智能助手未來(lái)會(huì)承擔(dān)更多操作功能。隨著界面功能的豐富，它最終將能夠?yàn)橛脩?hù)直接執(zhí)行操作。比如，你說(shuō) " 幫我取消一個(gè)預(yù)訂 "，AI 智能助手可以直接取消，并接著問(wèn) " 要不要幫你找到新的預(yù)訂？" 這樣，它會(huì)變得越來(lái)越主動(dòng)，能夠替你執(zhí)行更多任務(wù)。

接下來(lái)，我們希望把這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到搜索上。最初，人工智能搜索會(huì)比較簡(jiǎn)單，但最終會(huì)發(fā)展成對(duì)話式、多輪互動(dòng)的搜索，能夠?yàn)槟阃瓿刹煌蝿?wù)。界面也會(huì)重新設(shè)計(jì)，做到 "AI 原生化 "。隨著模型不斷調(diào)優(yōu)，它會(huì)越來(lái)越智能。這個(gè)時(shí)候我們就有兩類(lèi)人工智能：客服和搜索，最終它們會(huì)融合，形成一個(gè)統(tǒng)一的整合的人工智能 ，能夠跨所有標(biāo)簽頁(yè)執(zhí)行各種操作。整個(gè)界面也會(huì)隨之演進(jìn)。

這整個(gè)過(guò)程會(huì)發(fā)生，而且主要集中在未來(lái)一到兩年，變化會(huì)很快——先是緩慢推進(jìn)，然后突然爆發(fā)。我認(rèn)為愛(ài)彼迎將在應(yīng)用型人工智能領(lǐng)域成為領(lǐng)先者。我們不會(huì)自己去制造 AI 模型，但會(huì)成為全球最擅長(zhǎng)應(yīng)用模型的公司之一。

因?yàn)槟Ｐ捅旧碇徽?10% 或 20%，而 80% 的關(guān)鍵在于你如何使用模型：調(diào)優(yōu)模型、設(shè)計(jì)合適的架構(gòu)、構(gòu)建模型所需的接口和服務(wù)層，選擇合適的模型組合。你需要訓(xùn)練模型執(zhí)行特定任務(wù)，為模型設(shè)計(jì)專(zhuān)屬接口，并讓服務(wù)層與接口、架構(gòu)、模型緊密連接。

模型之上還有大量工作要做，就像 AWS 提供基礎(chǔ)設(shè)施，但它并不會(huì)幫你做每個(gè)網(wǎng)站；AI 的應(yīng)用也是同理，在應(yīng)用型人工智能（Applied AI）方面會(huì)有很多發(fā)展，最終體現(xiàn)在具體的應(yīng)用程序上。

駱軼航：你稱(chēng)之為 " 應(yīng)用型人工智能 "（Applied AI），其實(shí)就是 " 面向消費(fèi)者的人工智能代理 "（Consumer Facing AI Agent）的別稱(chēng)吧？

Brian Chesky：我認(rèn)為 " 應(yīng)用型人工智能 " 可能是一個(gè)更寬泛的概念。你提到，面向消費(fèi)者的人工智能代理，可能也對(duì)，但它并非完全適用——因?yàn)榉繓|算半消費(fèi)者，更類(lèi)似于中小企業(yè)，但更多的（房客和旅行者）還是以消費(fèi)者為主；而 "AI 代理 " 強(qiáng)調(diào)的是代理性，為用戶(hù)執(zhí)行操作，這些都沒(méi)錯(cuò)。但是并非所有 AI 都一定是代理型的。AI 能做的事情非常多。例如，當(dāng)你上傳房源照片時(shí)，AI 可以通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)自動(dòng)識(shí)別你拍攝的房源照片、標(biāo)注房源圖片，并生成描述文案。

駱軼航：其實(shí)我很好奇，Airbnb 是 Y Combinator（YC）早期孵化的一個(gè)杰出代表。但你反觀今日的 YC，每批孵化項(xiàng)目有超過(guò) 200 家初創(chuàng)公司，現(xiàn)在它們的絕大多數(shù)都在以生成式 AI 的方式，做中小企業(yè)的 SaaS 解決方案。本質(zhì)上，同一屆的大多數(shù)公司在同一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)做著幾乎相同的事。你怎么看今天的硅谷 AI 創(chuàng)業(yè)，已經(jīng)從面向消費(fèi)者完全轉(zhuǎn)向了面向企業(yè)端這個(gè)現(xiàn)象？

Brian Chesky：我在 Y Combinator 的董事會(huì)里，也參加了所有會(huì)議，我也跟 YC 的總裁 Garry Tan 聊過(guò)這事，他說(shuō)是的，我們現(xiàn)在基本上全是企業(yè)級(jí) AI。

在我看來(lái)，這樣的趨勢(shì)有幾個(gè)原因。首先，我覺(jué)得人們畏懼 ChatGPT 會(huì) " 干掉 " 他們的應(yīng)用程序。我認(rèn)為大家過(guò)于擔(dān)心了—— ChatGPT 不可能做所有事情。

打個(gè)比方，整個(gè) App Store 里的大多數(shù)應(yīng)用并不是蘋(píng)果自己開(kāi)發(fā)的。為什么蘋(píng)果沒(méi)有自己做所有應(yīng)用？為什么會(huì)有愛(ài)彼迎？為什么會(huì)有 Spotify？為什么會(huì)有 Uber？為什么會(huì)有 Instagram？原因很簡(jiǎn)單：一家公司不可能做完所有應(yīng)用，也無(wú)法掌控整個(gè)全球經(jīng)濟(jì)。Marc Andreessen 說(shuō)：大多數(shù)優(yōu)秀的人才不會(huì)都在你的公司里工作。其實(shí)無(wú)論 OpenAI 多么成功，絕大多數(shù)的人都不會(huì)在 OpenAI 工作，他們會(huì)分布在各個(gè)地方。所以一家公司不可能做所有事。另外，政府不會(huì)允許一家企業(yè)控制整個(gè)經(jīng)濟(jì)，公眾也不會(huì)允許這種情況發(fā)生。

另一個(gè)關(guān)鍵因素是人們對(duì)產(chǎn)品分發(fā)的焦慮。盡管 AI 技術(shù)本身具有顛覆性，但其應(yīng)用的分發(fā)渠道仍不成熟。除非你的應(yīng)用是像 ChatGPT 或 Sora 那樣的現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品，否則極難被用戶(hù)發(fā)現(xiàn)。它必須是一款劃時(shí)代的應(yīng)用，不然根本無(wú)人問(wèn)津。

這就好比是一場(chǎng) " 淘金熱 "：大語(yǔ)言模型是 " 金子 "，而現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)者都在制造 " 鎬和鏟子 "（即企業(yè)級(jí)工具），卻沒(méi)人去思考如何用 " 金子 " 打造消費(fèi)品。原因在于，企業(yè)市場(chǎng)的分發(fā)路徑要清晰得多。初期很容易切入，因?yàn)橄M(fèi)者市場(chǎng)是 " 贏家通吃 " 的——要么成為爆款，要么因規(guī)模太小而無(wú)法生存。

在 YC 這樣的孵化器里，創(chuàng)業(yè)公司可以快速讓 YC 孵化的其它公司使用自己的工具，因?yàn)樗麄儞碛鞋F(xiàn)成的、可觸達(dá)的分發(fā)渠道，可以通過(guò)會(huì)議、電話和人際網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推廣。然而，這種 " networking " 的方式幾乎無(wú)法推動(dòng)一個(gè)面向消費(fèi)者的應(yīng)用的成功。

我嘗試過(guò)——雖然并非完全不可能，但難度極大。因?yàn)槠髽I(yè)服務(wù)可以靠找到五個(gè)大客戶(hù)存活，而消費(fèi)者市場(chǎng)卻沒(méi)有 " 單個(gè)大客戶(hù) " 的概念，像愛(ài)彼迎這樣的消費(fèi)者應(yīng)用需要 500 萬(wàn)、5000 萬(wàn)、甚至 5 億用戶(hù)。

駱軼航：所以，現(xiàn)在 YC 幾乎成了一個(gè) B2B 創(chuàng)業(yè)者俱樂(lè)部，通過(guò)俱樂(lè)部?jī)?nèi)的價(jià)值交換，實(shí)現(xiàn)所謂的年度經(jīng)常性收入（ARR）增長(zhǎng)。

Brian Chesky：只有當(dāng) AI 真正改變了世界上人們的日常生活，它才算真正改變了世界。而這一天到來(lái)的前提是——大多數(shù)消費(fèi)者使用的 App 都成為 "AI 原生 " ( AI Native）的 App。如果你去看應(yīng)用商店排名前 50 的 App，前三名大概是 Sora，ChatGPT 和 Gemini。但從第 4 名到第 50 名，都不是真正的 AI 應(yīng)用。它們或許像我們一樣使用了 AI 技術(shù)，但還稱(chēng)不上是 "AI 原生 "。

我們?cè)趹?yīng)用中加入了 AI，但像 Airbnb、Instagram 和 TikTok，其核心體驗(yàn)與 AI 時(shí)代之前相比大同小異——或許模型稍有優(yōu)化，算法和廣告推送精準(zhǔn)了一些——這些應(yīng)用只能算是 "AI 優(yōu)化 "，而非 "AI 原生 "。

目前真正的 AI 原生應(yīng)用只有 Sora、ChatGPT 和 Gemini ——這類(lèi)深入骨髓的 AI 應(yīng)用。其他的都只是做了 AI 優(yōu)化或簡(jiǎn)單加入 AI，算不上真正的 AI 應(yīng)用，我們自己現(xiàn)在也還不是。我覺(jué)得未來(lái)兩三年，也可能更久——大概 3 到 5 年吧——會(huì)看到一個(gè)巨大的轉(zhuǎn)變。到時(shí)候，所有的消費(fèi)者應(yīng)用肯定都會(huì)變成 AI 應(yīng)用。但這可能比大家想的要慢，因?yàn)橛脩?hù)是有慣性的。我們的經(jīng)驗(yàn)就是：經(jīng)過(guò)一年多的打磨和迭代，我們的 AI 助手才跑通了英文語(yǔ)言場(chǎng)景。這不像造自動(dòng)駕駛汽車(chē)那么難，但道理很像——你在停車(chē)場(chǎng)里能造出自動(dòng)駕駛車(chē)，但要開(kāi)上高速公路是另一回事。2015 年所有人都在說(shuō)，到 2020 年所有車(chē)都會(huì)是自動(dòng)駕駛的?，F(xiàn)在 10 年過(guò)去了，也只在兩三個(gè)城市落地了。

駱軼航：所以今天他們說(shuō)：2030 年所有車(chē)都會(huì)是自動(dòng)駕駛的。

Brian Chesky： 他們現(xiàn)在又說(shuō)要到 2035 年甚至 2040 年了。AI 肯定會(huì)比自動(dòng)駕駛快得多，但我覺(jué)得硅谷現(xiàn)在有點(diǎn)狂熱，對(duì)消費(fèi)者接受 AI 產(chǎn)品的速度預(yù)期很不現(xiàn)實(shí)。

這需要時(shí)間，說(shuō)實(shí)話我們不算最快的，但也絕不慢。我知道這要花多久，我們會(huì)重新設(shè)計(jì)應(yīng)用程序變成一個(gè) AI app，但這仍然需要時(shí)間。我們會(huì)比大多數(shù) App 要快，而其它 App 需要的時(shí)間會(huì)更長(zhǎng)。當(dāng)下的初創(chuàng)公司可能從第一天就是 AI 公司，但它們還得解決用戶(hù)獲取問(wèn)題，需要發(fā)展和成長(zhǎng)。

人工智能可能會(huì)讓你的效率更高，但創(chuàng)立一家公司 90% 的事情沒(méi)有變化。也許 19 年后會(huì)完全不同，但現(xiàn)在這些 AI 工具，有的好用，有的不行，大家還在學(xué)著適應(yīng)，而且它們之間也不互通。所以，這確實(shí)還需要一些時(shí)間。

駱軼航 ：所以，有沒(méi)有哪些包袱，可能阻止愛(ài)彼迎成為一個(gè)真正的 AI 原生公司？

Brian Chesky：我覺(jué)得時(shí)間會(huì)給出答案。我們的 AI 智能助手已經(jīng)取得了長(zhǎng)足進(jìn)步。我相信未來(lái)兩年，你會(huì)看到愛(ài)彼迎發(fā)生天翻地覆的變化，從一個(gè)使用 AI 的公司，變成 AI 原生的公司。我覺(jué)得所有科技公司最后都會(huì)走這條路。而且到那時(shí)，我們就不會(huì)再天天把 "AI" 掛在嘴邊了，就像我們現(xiàn)在也不怎么提 " 互聯(lián)網(wǎng) " 了，對(duì)吧？

我估計(jì) 5 年，也許 7 年后，你基本就聽(tīng)不到 "AI" 這個(gè)詞了。它會(huì)變得像電一樣無(wú)處不在——你仔細(xì)想想，我們身邊到處都是電，但你上次聽(tīng)人特意提起 " 電 " 是什么時(shí)候？AI 大概率就會(huì)是這樣的存在。而我們的希望是，我們能比別的公司更早到達(dá)那個(gè)階段。

這同樣也關(guān)系到人才。我們正在招聘世界級(jí)的 AI 人才。最后一點(diǎn)，是關(guān)于 " 創(chuàng)始人模式 "。我覺(jué)得，頂尖 AI 人才更愿與創(chuàng)始人搞事業(yè)，而非為職業(yè)經(jīng)理人打工。創(chuàng)始人模式能讓他們更快地進(jìn)入狀態(tài)。而且我認(rèn)為，創(chuàng)始人領(lǐng)導(dǎo)的公司會(huì)比非創(chuàng)始人的更能在 AI 變革時(shí)代生存下來(lái)。

對(duì)一般的職業(yè)經(jīng)理人來(lái)說(shuō)，帶領(lǐng)一家公司向 AI 轉(zhuǎn)型會(huì)更難。他們不是做不到，但普遍會(huì)更慢。因?yàn)樗麄冸x產(chǎn)品沒(méi)那么近，不曾親手打造產(chǎn)品，更多參與財(cái)務(wù)，行動(dòng)上往往更為滯后，不算是真正的先行者。頂尖人才可能就是更想為創(chuàng)始人工作。創(chuàng)始人的節(jié)奏更快，他們有道德權(quán)威，能直接跨級(jí)溝通……我還能說(shuō)出一堆理由。總之，有非常多的原因讓我認(rèn)為創(chuàng)始人比非創(chuàng)始人更適合應(yīng)對(duì)公司向 AI 轉(zhuǎn)型。

駱軼航：那么作為一名創(chuàng)始人，您本人是設(shè)計(jì)師出身。那么在今天這個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家遍地開(kāi)花，創(chuàng)業(yè)者都有博士學(xué)位或數(shù)據(jù)分析學(xué)位的時(shí)代，您覺(jué)得您的設(shè)計(jì)背景，作為一位創(chuàng)始人或 CEO，還算是一種優(yōu)勢(shì)么？

Brian Chesky: 我得先說(shuō)，未來(lái)怎樣真的很難講。就在 3 年前 ChatGPT 還沒(méi)發(fā)布的時(shí)候，我雖然一直相信 AI 會(huì)發(fā)生，但我覺(jué)得那還需要更久。

我覺(jué)得我的背景，既有優(yōu)勢(shì)，也有劣勢(shì)。如果你想成為一家技術(shù)研究公司，那這（設(shè)計(jì)背景）就是個(gè)劣勢(shì)。說(shuō)白了，設(shè)計(jì)師可能不是運(yùn)營(yíng)技術(shù)研究公司的最合適人選。當(dāng)然，史蒂夫 · 喬布斯也不是工程師，但蘋(píng)果絕對(duì)是技術(shù)前沿的公司。所以這是有可能的，前提是得有優(yōu)秀的工程師愿意為你工作。

但我確實(shí)認(rèn)為，對(duì)于應(yīng)用人工智能，或者我們所說(shuō)的消費(fèi)者應(yīng)用來(lái)說(shuō)，這是個(gè)優(yōu)勢(shì)。我不想說(shuō)說(shuō)工程能力會(huì)變得廉價(jià)——但我認(rèn)為，設(shè)計(jì)會(huì)越來(lái)越成為一個(gè)重要的差異化優(yōu)勢(shì)。

想想看，什么是 " 氛圍編程 "？什么是 " 撰寫(xiě)一條提示詞 "？這就是設(shè)計(jì)。不是說(shuō)只有設(shè)計(jì)師才做設(shè)計(jì)，這更像是決策，是組織信息，是化繁為簡(jiǎn)，是理解用戶(hù)的核心需求以及如何滿足他們。這是編輯工作，是品味問(wèn)題。我認(rèn)為在 AI 時(shí)代，這正變得前所未有得重要。

所以，對(duì)于我們要成為一家開(kāi)發(fā)應(yīng)用的 AI 公司這個(gè)戰(zhàn)略來(lái)說(shuō)，我的背景是個(gè)優(yōu)勢(shì)。如果我們要做基礎(chǔ)設(shè)施公司，那我的背景可能就是劣勢(shì)了，但我從不覺(jué)得愛(ài)彼迎應(yīng)該是一家基礎(chǔ)設(shè)施公司。

駱軼航：好像我們到了要拍照的時(shí)間了，你怎么看硅谷目前的 " 氛圍 "？

Brian Chesky：狂熱。它（硅谷）不該像人們預(yù)期得那么熱。

駱軼航：好的，還是期待更多有未來(lái)的面向消費(fèi)者的 AI 產(chǎn)品，現(xiàn)在是中國(guó)公司擠滿了這個(gè)賽道。

Brain Chesky：顯然中國(guó)在這方面走得更快，我們（美國(guó)）走得有點(diǎn)慢了，這并不是因?yàn)槿藗兂Ｕf(shuō)的問(wèn)題，而是我們就沒(méi)有做。