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SaaS正在消亡:在Agent時(shí)代,只懂"記錄"的軟件,很難活下來(lái)

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一周前,風(fēng)險(xiǎn)投資播客20VC發(fā)布了一期近90分鐘的對(duì)話。主持人Harry Stebbings的嘉賓是Klarna聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Sebastian Siemiatkowski,圈內(nèi)都叫他Seb。話題從SaaS的死亡、AI對(duì)企業(yè)軟件的壓縮效應(yīng),一路聊到Seb作為波蘭移民小孩在斯德哥爾摩吃了七天煎餅的童年。這期播客的標(biāo)題很直接:《SaaS已死:為什么記錄系統(tǒng)在Agent時(shí)代也活不了》。

三天后,2月19日,Klarna發(fā)布了上市以來(lái)最強(qiáng)的一份財(cái)報(bào)。Q4營(yíng)收10.82億美元,同比增長(zhǎng)38%,首次突破單季10億大關(guān)。美國(guó)市場(chǎng)收入同比暴漲58%。商戶數(shù)量達(dá)到96.6萬(wàn),同比增長(zhǎng)42%。銀行客戶翻了一倍,達(dá)到1580萬(wàn)人。活躍銀行卡用戶從一年前的108萬(wàn)飆升到420萬(wàn),增長(zhǎng)288%。而完成這一切的團(tuán)隊(duì),只有2907人,人均創(chuàng)收124萬(wàn)美元,是2022年的3.6倍。但市場(chǎng)并沒(méi)有買(mǎi)賬。財(cái)報(bào)發(fā)布當(dāng)天,Klarna股價(jià)盤(pán)前下跌17%,跌到15.72美元,距離上市時(shí)52美元的開(kāi)盤(pán)價(jià)已經(jīng)腰斬再腰斬。投資者擔(dān)心的是利潤(rùn):盡管營(yíng)收超出預(yù)期,每股收益仍然是負(fù)數(shù)。

Seb在播客錄制時(shí)提到"新財(cái)報(bào)下周發(fā)"。也就是說(shuō),這90分鐘的對(duì)話發(fā)生在財(cái)報(bào)公布前大約一周。恰逢Claude Code引發(fā)的"SaaS末日"(SaaSpocalypse)剛在華爾街蒸發(fā)了超過(guò)2000億美元市值,他的很多觀點(diǎn)有了更真實(shí)的注腳。

先交代一下Klarna是什么公司。如果你在歐美網(wǎng)購(gòu)過(guò),大概率在結(jié)賬頁(yè)面見(jiàn)過(guò)這個(gè)名字。它是全球最大的BNPL(Buy Now Pay Later,先買(mǎi)后付)公司,2005年在斯德哥爾摩創(chuàng)立,目前服務(wù)1.18億活躍用戶、85萬(wàn)商戶,覆蓋26個(gè)國(guó)家。簡(jiǎn)單說(shuō),它做的事情是讓你在網(wǎng)上買(mǎi)東西時(shí)可以分期免息,不用刷信用卡。如果你用過(guò)花唄或者京東白條,Klarna干的就是這個(gè)事,只不過(guò)它不依附于任何電商平臺(tái),而是作為獨(dú)立的支付選項(xiàng)嵌入到全球各種購(gòu)物網(wǎng)站的結(jié)賬頁(yè)面。Seb現(xiàn)在要做的事情,是把Klarna從一個(gè)"結(jié)賬時(shí)出現(xiàn)的分期按鈕"變成一家全棧數(shù)字銀行,提供銀行賬戶、儲(chǔ)蓄、轉(zhuǎn)賬、理財(cái)?shù)韧暾?wù),有點(diǎn)像一個(gè)獨(dú)立版的花唄,想進(jìn)化成一整個(gè)招商銀行App。2025年9月在紐交所上市,代碼KLAR。

Seb本人是波蘭裔瑞典人,20年前和兩個(gè)聯(lián)合創(chuàng)始人拿著6萬(wàn)美元天使投資起步。他之所以在AI圈被廣泛討論,跟喊口號(hào)無(wú)關(guān),關(guān)鍵在于他真的在一家上市金融公司里把AI用到了極致。三年內(nèi)把團(tuán)隊(duì)從7000多人縮到不到3000人,人均薪資反而漲了60%,AI客服已經(jīng)承擔(dān)了相當(dāng)于853個(gè)全職座席的工作量。他也是少數(shù)敢在公開(kāi)場(chǎng)合說(shuō)"很多tech CEO私下都承認(rèn)AI會(huì)大量替代崗位,但不敢公開(kāi)講"的上市公司領(lǐng)導(dǎo)者。用他自己在播客里的話說(shuō):"I'm more in Dario's camp(我更站在Dario Amodei那一邊)。我想對(duì)AI會(huì)帶來(lái)的巨大變化保持誠(chéng)實(shí)。"

軟件創(chuàng)造成本歸零之后,真正的殺傷力在哪?

Seb在播客一開(kāi)場(chǎng)就亮出了自己對(duì)SaaS行業(yè)的核心判斷。他認(rèn)為當(dāng)前市場(chǎng)只看到了第一層變化:AI讓寫(xiě)代碼變得極度便宜。這一點(diǎn)他說(shuō)自己一兩年前就已經(jīng)"百分之百確信"了。但真正致命的是第二層。

"你可以復(fù)制一個(gè)dashboard,可以重建同樣的流程,但你的數(shù)據(jù)困在他們的數(shù)據(jù)模型里。當(dāng)AI解決了這個(gè)遷移問(wèn)題,switching cost(切換成本)才真正崩塌。"

這個(gè)觀點(diǎn)的邏輯鏈條是這樣的:SaaS公司過(guò)去幾十年靠?jī)蓪幼o(hù)城河活著。第一層是工作流的粘性,你的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)習(xí)慣了某個(gè)工具的操作方式,換一個(gè)要重新培訓(xùn)。第二層是數(shù)據(jù)遷移的摩擦,你的客戶記錄、歷史數(shù)據(jù)、自定義字段全部困在供應(yīng)商的數(shù)據(jù)模型里,搬家的成本極高。舉個(gè)具體的例子:一家公司用了五年Salesforce,十萬(wàn)條客戶記錄的字段結(jié)構(gòu)、關(guān)聯(lián)關(guān)系、自定義標(biāo)簽全部按照Salesforce的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)。想搬到HubSpot??jī)蛇叺臄?shù)據(jù)模型完全不同,Salesforce里叫"Opportunity"的東西在HubSpot里叫"Deal",字段對(duì)不上,關(guān)聯(lián)邏輯也不一樣。過(guò)去這種遷移需要IT團(tuán)隊(duì)花幾個(gè)月手動(dòng)做映射和清洗,成本高到很多企業(yè)算完賬就放棄了,繼續(xù)留在原供應(yīng)商。這就是SaaS公司真正的綁定力。而Seb說(shuō)的"AI agent解決遷移問(wèn)題",意思是AI能自動(dòng)理解兩套系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),自動(dòng)找到對(duì)應(yīng)關(guān)系,把遷移成本從幾個(gè)月壓縮到幾天甚至幾小時(shí)。當(dāng)客戶隨時(shí)可以走,你就沒(méi)法收高價(jià)了。

AI正在逐層瓦解這兩道防線。第一層已經(jīng)被vibe coding沖擊了,兩個(gè)不會(huì)寫(xiě)代碼的媒體記者用Claude Code幾分鐘就復(fù)刻了一個(gè)Monday.com的項(xiàng)目管理工具。第二層正在發(fā)生:AI agent將能夠自動(dòng)映射不同供應(yīng)商的數(shù)據(jù)模型,一鍵把數(shù)據(jù)從舊系統(tǒng)搬到新系統(tǒng)。當(dāng)這兩層都失效,SaaS公司的定價(jià)權(quán)就徹底瓦解了。

這與a16z合伙人Anish在同一檔播客里表達(dá)的觀點(diǎn)吻合,agent會(huì)大幅降低切換摩擦。而歐盟2024年生效的《數(shù)據(jù)法案》也在監(jiān)管層面推動(dòng)供應(yīng)商間的數(shù)據(jù)可移植性,政策和技術(shù)正在同一個(gè)方向使力。

那估值會(huì)跌到哪里?Seb給出了一個(gè)讓SaaS行業(yè)不太舒服的參照系。歷史上軟件公司的Price-to-Sales(市銷(xiāo)率)高達(dá)20到30倍,現(xiàn)在已經(jīng)跌到5到10倍。但公用事業(yè)公司只有1到2倍。他拿Chegg舉例。Chegg是美國(guó)一家做大學(xué)生作業(yè)輔導(dǎo)的上市公司,ChatGPT出來(lái)后學(xué)生直接問(wèn)AI了,它的業(yè)務(wù)幾乎被掏空,是"被AI第一批干掉的上市公司"的代表。ChatGPT出現(xiàn)后Chegg的市銷(xiāo)率跌到了0.2倍,營(yíng)收下降30%到40%。Seb認(rèn)為大型SaaS不至于跌到0.2,畢竟它們有更復(fù)雜的業(yè)務(wù)壁壘。但跌到1到2倍?Harry追問(wèn)這個(gè)可能性時(shí),Seb停頓了一下,說(shuō):"Yes, I think so."

這個(gè)判斷的潛臺(tái)詞是:如果SaaS公司的估值邏輯從"高增長(zhǎng)科技公司"滑向"公用事業(yè)提供商",那整個(gè)板塊還有巨大的下行空間。

Harry接著問(wèn)了一個(gè)很多投資人關(guān)心的問(wèn)題:大企業(yè)的權(quán)限體系和組織層級(jí)這么復(fù)雜,它們真的會(huì)讓AI重寫(xiě)核心系統(tǒng)嗎?很多VC認(rèn)為vibe coding只能搞搞小工具,動(dòng)不了SAP和Oracle的根基。

Seb不同意。他的反駁角度很有意思:未來(lái)AI不會(huì)從零寫(xiě)代碼。他打了一個(gè)樂(lè)高的比喻。AI的工作方式更像是從一堆經(jīng)過(guò)安全認(rèn)證、生產(chǎn)就緒的標(biāo)準(zhǔn)化組件中挑選和拼裝。這些組件會(huì)越來(lái)越多,越來(lái)越成熟。到了那個(gè)階段,AI可能根本不需要"寫(xiě)"代碼,只需要選對(duì)模塊、拼對(duì)接口。"寫(xiě)代碼"這個(gè)概念本身可能會(huì)變得過(guò)時(shí)。

Klarna怎么用AI重寫(xiě)自己的操作系統(tǒng)

Claude Code爆火的那個(gè)周末,Seb沒(méi)有刷Twitter看熱鬧。他在做一個(gè)叫"company in a box"的實(shí)驗(yàn)。

他搭了一個(gè)小工作區(qū),放進(jìn)開(kāi)源記賬軟件和開(kāi)源CRM,然后在上面套了一個(gè)Claude agent。"嘿,幫我記這張發(fā)票""幫我建這個(gè)客戶賬戶",一個(gè)個(gè)指令發(fā)出去,都跑通了。這個(gè)實(shí)驗(yàn)的目的不在Klarna本身,而在驗(yàn)證一個(gè)判斷:未來(lái)的小企業(yè)主,水管工、電工、獨(dú)立咖啡店,不會(huì)自己vibe code,但他們會(huì)買(mǎi)到這種"一箱搞定"的產(chǎn)品,一套AI原生的后臺(tái)系統(tǒng),記賬、客戶管理、發(fā)票處理全包。

那大企業(yè)呢?Seb的判斷是,大型企業(yè)的ERP之所以還活著,不在于它們做得有多好,根本原因是現(xiàn)有軟件太割裂、太狹窄。一家典型的企業(yè)可能同時(shí)用著幾十個(gè)SaaS產(chǎn)品,數(shù)據(jù)散布在Slack、Salesforce、Google Docs各處,每個(gè)系統(tǒng)只管一小塊。AI要發(fā)揮作用,首先需要完整的上下文,而數(shù)據(jù)孤島讓AI根本拼不出一張完整的畫(huà)面。所以Klarna兩年前就開(kāi)始系統(tǒng)性地關(guān)閉內(nèi)部SaaS,整個(gè)公司替換掉了超過(guò)1500個(gè)SaaS產(chǎn)品。

"我們需要用AI-first的思路重新設(shè)計(jì)技術(shù)棧,讓確定性代碼和概率性代碼融合成一個(gè)銀行的操作系統(tǒng)。"

這句話值得拆開(kāi)理解。確定性代碼就是傳統(tǒng)軟件,輸入A必然輸出B,銀行的利率計(jì)算、合規(guī)流程屬于這類。概率性代碼就是大模型,輸入同樣的問(wèn)題可能給出不同措辭的回答,客服對(duì)話、營(yíng)銷(xiāo)文案屬于這類。Seb的愿景是把兩者融合在一套系統(tǒng)里,而不是讓它們分別住在不同的軟件棧中。

客服是這個(gè)融合最典型的案例。Seb早在2023年就對(duì)外宣布AI客服替代了600個(gè)全職座席的工作量,到2025年底這個(gè)數(shù)字已經(jīng)升至853個(gè)。但他說(shuō)這件事真正的啟示不在于省了多少人,而在于:要讓AI客服回答得好,它必須能讀源代碼。

"利率怎么計(jì)算的?文檔可能不準(zhǔn),真相藏在源代碼深處。"

傳統(tǒng)的客服系統(tǒng)靠知識(shí)庫(kù)運(yùn)作,但知識(shí)庫(kù)是人寫(xiě)的,可能過(guò)時(shí)、可能不完整。Klarna的AI客服直接接入代碼倉(cāng)庫(kù),遇到復(fù)雜問(wèn)題時(shí)可以去查實(shí)際的業(yè)務(wù)邏輯。這意味著客服已經(jīng)不是一個(gè)可以外包的獨(dú)立功能,它和技術(shù)棧長(zhǎng)在了一起。當(dāng)Harry問(wèn)"是不是每家大型科技公司都該自建客服系統(tǒng)"時(shí),Seb沒(méi)有給絕對(duì)答案,但坦言對(duì)Klarna來(lái)說(shuō)這已經(jīng)是競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

三家數(shù)字銀行,三條不同的路

播客進(jìn)行到大約24分鐘時(shí),話題從SaaS轉(zhuǎn)向了金融業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。Seb反復(fù)提到兩個(gè)名字:Revolut和Nubank。理解這三家公司的差異,是理解Klarna戰(zhàn)略的前提。

Revolut,2015年在倫敦創(chuàng)立,CEO是俄裔英國(guó)人Nik Storonsky。最初切入點(diǎn)是跨境旅行換匯,在歐洲各國(guó)之間頻繁出差的人,用Revolut換匯比傳統(tǒng)銀行便宜得多。后來(lái)逐步擴(kuò)展到銀行賬戶、信用卡、加密貨幣交易、股票投資等。目前6500萬(wàn)用戶,覆蓋48個(gè)國(guó)家,2024年?duì)I收40億美元、凈利潤(rùn)10億美元,2025年底估值達(dá)到750億美元(未上市,二級(jí)市場(chǎng)股份轉(zhuǎn)讓定價(jià))。正在申請(qǐng)美國(guó)銀行牌照,目標(biāo)是2030年前進(jìn)入100個(gè)國(guó)家、服務(wù)1億用戶。

Nubank(全稱Nu Holdings),2013年在巴西圣保羅創(chuàng)立,CEO是哥倫比亞人David Vélez,之前是紅杉資本合伙人。起步產(chǎn)品是一張沒(méi)有年費(fèi)的信用卡,靠手機(jī)App管理一切。巴西傳統(tǒng)銀行手續(xù)費(fèi)高得離譜,Nubank精準(zhǔn)切中了大量"沒(méi)有銀行賬戶"或"被銀行薅怕了"的消費(fèi)者?,F(xiàn)在是拉美最大的數(shù)字銀行,1.27億用戶,2025年Q3單季營(yíng)收42億美元,凈利潤(rùn)7.83億美元。2021年在紐交所上市(代碼NU),巴菲特的伯克希爾累計(jì)投資了10億美元。2026年1月剛拿到美國(guó)OCC的有條件銀行牌照批準(zhǔn),準(zhǔn)備進(jìn)軍美國(guó)市場(chǎng)。

三家的入口完全不同。Seb的分析很清晰:Revolut靠換匯便宜吸引歐洲商務(wù)差旅人群;Robinhood靠零傭金吸引炒股愛(ài)好者;Klarna的用戶畫(huà)像更偏向"網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)者、女性居多"。Seb想把Klarna做成"數(shù)字版美國(guó)運(yùn)通",一個(gè)有情感連接的生活方式品牌,而不僅僅是一個(gè)支付工具。

在用戶規(guī)模上,Klarna目前有1.18億活躍用戶,其中美國(guó)約2900萬(wàn)。公司在美國(guó)推出的銀行卡增長(zhǎng)迅猛,Q3時(shí)已有200到300萬(wàn)活躍持卡人(最新Q4數(shù)據(jù)已升至420萬(wàn))。銀行客戶的人均收入是107美元,普通消費(fèi)者只有30美元,3.5倍的差距就是轉(zhuǎn)化的經(jīng)濟(jì)動(dòng)力。"我們正在把BNPL客戶轉(zhuǎn)化為完整銀行關(guān)系客戶,速度非??臁?在Q4財(cái)報(bào)電話會(huì)上,Seb甚至說(shuō)了一句更大的話:"如果Klarna繼續(xù)保持這個(gè)軌跡,它很可能成為全球主要的零售銀行之一。"

Harry問(wèn)了一個(gè)很尖銳的問(wèn)題:"Revolut和Nubank都在進(jìn)美國(guó),你押誰(shuí)贏?"

Seb選了Nubank的David。理由很具體:Nik Storonsky把戰(zhàn)線拉得太長(zhǎng)了,同時(shí)進(jìn)迪拜、印度、墨西哥、秘魯,目標(biāo)是100個(gè)國(guó)家。但銀行業(yè)不是一般互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,每個(gè)市場(chǎng)都有獨(dú)立的牌照、合規(guī)和本地化需求,鋪這么廣極其消耗管理帶寬。David至少有巴西這個(gè)高利潤(rùn)大本營(yíng)穩(wěn)穩(wěn)撐著,進(jìn)美國(guó)只是多加一個(gè)市場(chǎng),風(fēng)險(xiǎn)可控。

這個(gè)判斷在播客發(fā)布后很快得到了印證。2026年1月,Nubank率先拿到了美國(guó)OCC的有條件銀行牌照批準(zhǔn),而Revolut還在申請(qǐng)階段。

不過(guò)Seb也強(qiáng)調(diào),這三家真正在搶的不是彼此的用戶。"我們?cè)诔缘氖钦l(shuí)的市場(chǎng)份額?Barclays、Wells Fargo、Capital One。"傳統(tǒng)銀行才是最終要被顛覆的對(duì)象。

跟Revolut最大的區(qū)別在于數(shù)據(jù)。Klarna有自己的支付軌道,類似美國(guó)運(yùn)通,每筆交易不只傳輸金額,還包括完整的購(gòu)物明細(xì)。你在絲芙蘭買(mǎi)了什么化妝品,AI都知道。Revolut的數(shù)據(jù)維度就窄得多,它能看到你花了多少錢(qián),但不知道你買(mǎi)了什么。"如果我要幫你管理日常消費(fèi),我有比別人豐富得多的數(shù)據(jù)來(lái)給你建議。"

然后Seb講了一個(gè)讓他"哭著入睡"的故事。David Vélez在創(chuàng)辦Nubank之前,曾經(jīng)在巴西跟Seb喝過(guò)咖啡。后來(lái)David發(fā)了一封郵件:"能不能當(dāng)我的顧問(wèn)?我要?jiǎng)?chuàng)業(yè)了。"Seb當(dāng)時(shí)太忙,回了一句"抱歉沒(méi)時(shí)間"。Nubank如今市值超過(guò)400億美元。如果當(dāng)時(shí)答應(yīng)做顧問(wèn),很可能順帶拿到天使份額。Seb說(shuō)到這里自嘲了一句,算是錯(cuò)過(guò)了十億美元級(jí)別的回報(bào)。

一家公司怎么在三年內(nèi)從7000人縮到3000人

"去LinkedIn看我們的insights,你就能看到公司在縮小。"

這是Seb在播客里說(shuō)的。他沒(méi)有回避這個(gè)話題,而是非常坦率地拆解了整個(gè)過(guò)程。

核心機(jī)制不是裁員,而是"停止招聘加自然流失"。Klarna的員工平均在公司待5年然后離開(kāi),每年大約20%的自然流失率。除了2020年做過(guò)一輪裁員之外,之后基本就是不再回填離職的崗位。AI接管了越來(lái)越多的工作,客服、營(yíng)銷(xiāo)、內(nèi)部流程、代碼生成,空出來(lái)的位置不需要再招人。三年下來(lái),7000多人就變成了不到3000人。

這種"溫水煮青蛙"式的縮編比大規(guī)模裁員痛感低得多,但效果更持久。每年少20%,三年就是接近一半。而且因?yàn)樽叩娜耸亲栽鸽x開(kāi)的,沒(méi)有裁員補(bǔ)償?shù)某杀?,也沒(méi)有輿論危機(jī)。

留下來(lái)的人拿到了什么?人均薪酬從2022年的12.6萬(wàn)美元漲到了20.3萬(wàn)美元,漲幅接近60%。Seb對(duì)員工的承諾很明確:"用更少的人做更多的事,利潤(rùn)增長(zhǎng)的部分要分回給你們。"他認(rèn)為這創(chuàng)造了安全感。員工知道AI轉(zhuǎn)型的收益不會(huì)全被公司吃掉,自己也能分到一杯羹。這種"縮編但漲薪"的模式在科技行業(yè)幾乎沒(méi)有先例,但從財(cái)務(wù)上是成立的:總薪酬支出并沒(méi)有大幅增加(人少了一半,人均漲了60%,總支出反而略有下降),而人均產(chǎn)出的提升遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)薪酬增長(zhǎng)。

Harry問(wèn)了一個(gè)所有人都想知道答案的問(wèn)題:"2030年Klarna會(huì)有多少人?2000?"

Seb說(shuō):"可能比這更少。"

但他強(qiáng)調(diào)兩類工作會(huì)留下來(lái)。一類是客戶關(guān)系維護(hù)。Klarna在全球50多個(gè)地區(qū)有人跟Nike、Shein、Adidas這些大商戶做面對(duì)面的溝通,這些涉及人際信任的工作AI替代不了。另一類是VIP人工客服。他有一個(gè)有趣的判斷:當(dāng)AI客服變成每個(gè)人都能獲得的廉價(jià)服務(wù),人工服務(wù)反而會(huì)變成奢侈品。就像工廠批量生產(chǎn)之后,手工匠人沒(méi)有消失,反而變成了高端消費(fèi)。Klarna已經(jīng)開(kāi)始為高價(jià)值客戶提供專屬的人工服務(wù)通道,未來(lái)這可能成為一個(gè)獨(dú)立的收入來(lái)源。

Seb在這段對(duì)話的末尾說(shuō)了一句比較沉重的話。他說(shuō)很多科技公司的CEO私下都承認(rèn)AI會(huì)大量替代崗位,但在公開(kāi)場(chǎng)合不敢講,因?yàn)榕乱l(fā)恐慌、怕被媒體攻擊、怕影響招聘。"I'm more in Dario's camp。我想對(duì)即將發(fā)生的事情保持誠(chéng)實(shí)。短期內(nèi)會(huì)有很大的動(dòng)蕩。"他說(shuō)自己骨子里是樂(lè)觀主義者,但在短期影響上選擇做現(xiàn)實(shí)主義者。

為什么全部人類知識(shí)能裝進(jìn)一個(gè)U盤(pán)?

播客進(jìn)行到后半段,信息密度突然拉高。Seb講了一個(gè)他在一個(gè)有Sam Altman和Eric Schmidt在場(chǎng)的會(huì)議上想到的問(wèn)題:一個(gè)前沿大模型訓(xùn)練完之后,參數(shù)量可能只有幾百GB。整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量是以EB(百億億字節(jié))計(jì)的。怎么可能把這么多信息壓進(jìn)這么小的空間?

他的回答構(gòu)成了整期播客最有原創(chuàng)性的部分,可以稱之為"壓縮理論"。

先看一個(gè)具體的例子。"Klarna的客戶是絲芙蘭"這條信息,在一家傳統(tǒng)企業(yè)里可能同時(shí)存在于Slack消息、Salesforce記錄、Google Docs文檔、Google Slides演示、源代碼注釋里。同一條事實(shí)被重復(fù)存儲(chǔ)了五六次。但Wikipedia上關(guān)于Klarna的文章只有一篇。

大模型做的事本質(zhì)上是一種數(shù)學(xué)壓縮:如果同一條信息被訓(xùn)練數(shù)據(jù)告訴它足夠多次,它就記住了,但只存一份。"這就是為什么你能把整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)、全部人類知識(shí),壓縮成幾百個(gè)GB。因?yàn)檎f(shuō)句不好聽(tīng)的,人類社會(huì)真正的新信息量其實(shí)很有限。我們看到的大量?jī)?nèi)容,只是同一個(gè)主題的重復(fù)和變體。"

他拿《羅密歐與朱麗葉》舉例。這個(gè)"兩個(gè)家族反對(duì)的年輕戀人"的故事在不同文化里有一百個(gè)版本,但對(duì)AI來(lái)說(shuō),核心信息就是"一個(gè)愛(ài)情悲劇"加上"不同名字和設(shè)定的變體"。數(shù)學(xué)壓縮把這些全部合并了。變體之間的差異(名字、地點(diǎn)、文化背景)占的存儲(chǔ)空間遠(yuǎn)小于共同的故事結(jié)構(gòu)。

這個(gè)理論推導(dǎo)到企業(yè)領(lǐng)域,意味著什么?

意味著企業(yè)數(shù)據(jù)的冗余程度遠(yuǎn)比人們想象的高。同一條客戶信息散布在五六個(gè)系統(tǒng)里,AI天然會(huì)做去重和壓縮。如果一家企業(yè)用AI統(tǒng)一數(shù)據(jù)源、消除冗余,它實(shí)際需要的存儲(chǔ)和計(jì)算資源反而會(huì)下降。這跟硅谷主流敘事"AI需要無(wú)限算力"形成了有趣的對(duì)沖。

Seb最近和Michael Burry(電影《大空頭》中Christian Bale飾演角色的原型)聊過(guò)這個(gè)話題。企業(yè)端的邏輯很清楚:壓縮是必然的,因?yàn)橹貜?fù)存儲(chǔ)在經(jīng)濟(jì)上沒(méi)有意義。但反方向也存在巨大的算力需求。Seb舉了一個(gè)例子:你和朋友想看一部"我演達(dá)斯·維達(dá)、你演盧克·天行者"的定制星球大戰(zhàn)電影,這就需要實(shí)時(shí)生成,需要大量算力。

"這兩股力量哪個(gè)更大,我不知道。但在企業(yè)數(shù)據(jù)層面,壓縮是必然的。"

他還分享了一個(gè)精妙的細(xì)節(jié)來(lái)說(shuō)明企業(yè)的冗余問(wèn)題。Wikipedia之所以能維持每個(gè)主題只有一篇文章的"單一信息源"狀態(tài),有一個(gè)關(guān)鍵的產(chǎn)品設(shè)計(jì):你沒(méi)法直接點(diǎn)"新建文章"。你必須先搜索,只有確認(rèn)這個(gè)主題還沒(méi)有詞條的時(shí)候,系統(tǒng)才允許你創(chuàng)建。這和企業(yè)的運(yùn)作方式完全相反。企業(yè)里有人想到一個(gè)點(diǎn)子,就直接開(kāi)始寫(xiě)代碼、建文檔、創(chuàng)建Slack頻道,從不檢查是否已經(jīng)有人做過(guò)類似的事。AI會(huì)幫企業(yè)解決這個(gè)問(wèn)題,因?yàn)橄貜?fù)在經(jīng)濟(jì)上是合理的。

一個(gè)CEO的生存哲學(xué)

Seb對(duì)VC圈的批評(píng)很直接。"如果你今天作為投資人沒(méi)下載過(guò)Cursor或Claude Code,沒(méi)親手搭過(guò)東西,你就沒(méi)有能力評(píng)估AI公司。"他認(rèn)為太多投資人還停留在看slide deck和聽(tīng)pitch的階段,對(duì)AI產(chǎn)品的實(shí)際能力缺乏第一手體感。

他還做了一個(gè)大膽預(yù)測(cè):"Cursor會(huì)在2026年丟掉一半收入。"理由是Claude Code正在吃掉它的市場(chǎng)。不過(guò)他自己也笑著承認(rèn),Klarna內(nèi)部其實(shí)Cursor和Claude Code都在用,兩邊下注。

聊到AI公司的競(jìng)爭(zhēng)格局,Seb在Anthropic和OpenAI之間明確站了隊(duì)。他覺(jué)得兩家公司正在走向不同的方向。OpenAI越來(lái)越像一家消費(fèi)級(jí)公司,優(yōu)化的是情感連接、陪伴、娛樂(lè),方向更接近電影《Her》。而Claude更像一個(gè)誠(chéng)實(shí)的顧問(wèn)。

"我不想要一個(gè)天天夸我的AI。我想要一個(gè)敢說(shuō)'你這想法蠢透了'的AI。"

他擔(dān)心的是,當(dāng)OpenAI的用戶基礎(chǔ)以消費(fèi)者為主時(shí),產(chǎn)品會(huì)不可避免地滑向"討好型"。用戶喜歡被認(rèn)同、被鼓勵(lì),這在心理上是舒服的,但對(duì)需要做出正確決策的CEO來(lái)說(shuō)是危險(xiǎn)的。他需要一個(gè)能提出反對(duì)意見(jiàn)的工具,而不是一個(gè)情緒撫慰器。

播客最后三十分鐘的氛圍變得更加私人。Seb回憶了Klarna的融資歷程,講到了紅杉資本是怎么投進(jìn)來(lái)的、Michael Moritz(紅杉傳奇合伙人)是怎么加入董事會(huì)的。這些故事的細(xì)節(jié)涉及他早年如何在歐洲VC圈不太看好fintech的環(huán)境下堅(jiān)持下來(lái)。

然后話題轉(zhuǎn)到了估值的過(guò)山車(chē)。Klarna 2021年最高估值456億美元,2025年IPO時(shí)定價(jià)151億美元,如今市值約52億美元(財(cái)報(bào)發(fā)布后進(jìn)一步下跌),股價(jià)從52美元的開(kāi)盤(pán)價(jià)跌到不到16美元。這種從巔峰到谷底的經(jīng)歷,Seb用一個(gè)很真實(shí)的比喻來(lái)形容:他把Zlatan Ibrahimovic(伊布拉希莫維奇,瑞典足球傳奇)踢進(jìn)歐冠決賽前的緊張感拿來(lái)類比。"這就是我簽約要打的比賽。壓力巨大,難得要命,但這就是我想要的。"

他還講了一個(gè)更生動(dòng)的場(chǎng)景。有一次上MSNBC的節(jié)目,一個(gè)新嘉賓當(dāng)著他的面唱衰Klarna,言辭很不客氣。他下了節(jié)目坐進(jìn)車(chē)?yán)铮裃ueen的《Under Pressure》開(kāi)到最大音量,然后笑了。

在播客的最后,Seb說(shuō)了一句讓人意外的話。他說(shuō)自己改變了對(duì)AI采用節(jié)奏的看法。此前他認(rèn)為變化會(huì)來(lái)得很快,但現(xiàn)在他覺(jué)得"會(huì)比人們想象的更慢"。技術(shù)本身已經(jīng)足夠好了,拖慢落地速度的是企業(yè)的決策流程、合規(guī)要求和組織慣性。這個(gè)判斷來(lái)自一個(gè)已經(jīng)在自己公司里用AI替代了一半人力的CEO,分量不輕。

Takeaway

90分鐘的對(duì)話,信息量極大。Seb的身份讓他的觀點(diǎn)有一種獨(dú)特的可信度:他不是在實(shí)驗(yàn)室里談AI,也不是在PPT上畫(huà)未來(lái),而是在一家上市金融公司里真金白銀地實(shí)踐。從7000人到3000人,從600個(gè)AI客服座席到853個(gè),從關(guān)閉1500個(gè)內(nèi)部SaaS到搭建AI原生操作系統(tǒng),每一步都有具體的數(shù)字和可驗(yàn)證的結(jié)果。

對(duì)SaaS行業(yè)來(lái)說(shuō),他的"壓縮理論"比單純的"vibe coding威脅論"更值得認(rèn)真對(duì)待。如果AI能把企業(yè)數(shù)據(jù)從多個(gè)重復(fù)的數(shù)據(jù)孤島壓縮成單一信息源,那不只是軟件公司的估值要調(diào)整,整個(gè)企業(yè)IT架構(gòu)的邏輯都要重新寫(xiě)。

對(duì)金融行業(yè)來(lái)說(shuō),Klarna、Revolut、Nubank三家的競(jìng)爭(zhēng)才剛剛開(kāi)始。它們各自從不同的入口進(jìn)入銀行業(yè),最終要搶的是傳統(tǒng)銀行幾萬(wàn)億美元的地盤(pán)。誰(shuí)能在AI能力、用戶規(guī)模、數(shù)據(jù)深度、合規(guī)速度之間找到最優(yōu)組合,誰(shuí)就能活到最后。

對(duì)每一個(gè)在職場(chǎng)上關(guān)注AI影響的人來(lái)說(shuō),Seb的"縮編但漲薪"模式提供了一種可能的路徑:AI不一定意味著所有人都失業(yè),但幾乎一定意味著更少的人做更多的事,留下來(lái)的人可以拿到更多。問(wèn)題是,你是留下來(lái)的那個(gè),還是被自然流失掉的那個(gè)。

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