播客来源: Invest Like The Best
受访者: Ben Horowitz(a16z联合创始人)
播出时间:2026年2月3日
整理:BitpushNews
前言
Ben Horowitz 认为,AI正快速重塑经济与创业格局,未来一两年将明显改变各行业,并创造新的机会与公司。但这场革命最大的风险不是技术,而是政策——过度监管可能直接拖慢甚至终止技术领先。
对于失业与不公平,他判断AI会改变就业结构并放大头部回报,但也会降低能力门槛、扩大机会来源。历史上每次自动化都伴随岗位消失与新职业诞生,关键不在绝对公平,而在社会是否仍然提供向上流动的机会。AI时代,风险与机会正同时被放大。
以下为访谈原文:
2026年的美国:你眼中的“场上形势”是什么?
采访者: Ben,一个有意思的开场是——你怎么看美国现在的状态?2026年在你看来是什么感觉?“场上形势”如何?
Ben: 我觉得科技行业非常健康。美国的竞争力很强,创业文化也非常出色。从我的视角看,这是最关键的部分。
我常去世界各地,几乎每个地方都在问:怎么才能拥有“硅谷”?英国、法国都问同样的问题。他们有很多要素:人才、大学、科研。但他们的问题在于:监管环境更差,尤其欧盟对创业越来越不友好;更深层的是文化问题——在很多地方,年轻人并不觉得“做比自己更大的事情”“让世界更好”是社会真正重视的价值,所以很难让人愿意把人生投入到一个使命上。
而在美国,这一点很惊人:人们愿意为使命而拼。
至于经济,我认为它比多数人想象得更好。我们做了很多刺激措施:更低的能源价格、更少的监管、更友好的税制,这些开始逐渐发挥作用。
更重要的是 AI。它会影响所有事情。几乎没有一个问题你不能说:我们有机会用 AI 去解决。车祸死亡、癌症......很多重大问题都有可能出现 AI 方案。我们第一次拥有一种技术,能够触及几乎所有难题,这很新。
为什么未来12到24个月影响会更“被感知”?
采访者: 你提到未来12到24个月会有更明显的变化,为什么是这个时间尺度?
Ben: 因为它正在发生,但需要部署与扩散。历史上技术部署慢,往往是因为基础设施:汽车需要道路、交通灯;互联网需要光纤、智能手机。
但 AI 不一样。互联网基础设施已经存在。企业想用 AI,直接就能用,不需要先建一个“才能使用的世界”。所以扩散速度会快很多。
采访者: 哪些因素最可能中断美国用技术解决问题的轨迹?最大风险是什么?
Ben: 政策。
我父亲曾告诉我:糟糕的政府可以毁掉一切。无论你有多少聪明人、文化多好、国家多强,都可能被坏政策摧毁。你看委内瑞拉曾经富到夸张,后来走向共产主义,结果就是崩塌。
欧洲也有很多聪明人,但产出很少。东欧某些国家在共产主义时期,很多创新与创造力几乎“消失”。匈牙利、罗马尼亚曾出过大量天才科学家与企业家,但政治体制一变,创新生态就断了。
这种事也可能发生在美国。我们甚至可能“禁止 AI”。前一届(拜登)政府的行政令曾规定:卖 GPU 需要联邦批准——那是正式行政命令,后来被推翻。但我们曾经离“退出全球芯片竞争”那么近。这很脆弱。
还有一点:技术解决方案通常比政策解决方案更有效。政策很难不产生巨大副作用。比如疫情期间,你可以用政策让所有人待在家里,但副作用极多,效果也未必好;相比之下,如果你能研发药物或疫苗,那就是更好的路径。
气候问题也类似:欧洲再怎么减排,如果中国不减,效果有限;但如果你能做出安全高效的核能或核聚变,那才是真正“改变系统”的方案。
同样,像“削减警察预算”这类政策并没有让人更安全;技术反而可能让公共安全更好。总之,如果你想让世界更好,今天几乎任何问题都可能被创业者用技术解决——对创业者来说,从未有过更好的时代。
AI让餐馆老板“自己造系统”:这会颠覆你们的投资逻辑吗?
采访者: 我昨天和一位纽约的餐饮老板聊了很久,他说他要用 AI 改造整个餐厅运营,甚至能自己“搭一个操作系统”,不需要很多传统软件公司。像 Toast 这种餐饮 SaaS 会被替代吗?这会如何改变你看投资机会的方式?
Ben: 从积极面看:一切都重新开放竞争。很多人对传统软件公司反应过度,以为它们都要死,但像 Salesforce、SAP 这种并不容易被攻破,替代它们需要极重的工程与组织能力。
不过确实也存在:很多东西变得“你可以自己做”。这会让“有趣公司的数量”大幅上升。
另一个现象是:AI 产品比历史上很多技术产品“好用得多”,所以收入增长速度更快。比如 Cursor,本质上是 IDE,但它很快就达到过去可能需要十几年的收入规模。增长速度令人震惊。
但从投资角度,真正变化的是:公司构建的“物理定律”变了。以前软件公司有个铁律:你不能靠砸钱追赶一个小团队做出的好产品——Google 不可能招两千工程师就把别人三年做出的产品追上,那不现实。
现在不同了:如果你有数据、GPU、钱,你就能把很多事情硬推到结果上。你看一些玩家能在很短时间内追上大模型竞争——这在过去几乎不可能。与此同时,市场规模也可能远超历史想象:不是 500 亿美元,而可能是 5 万亿美元。估值、长期价值、竞争追赶能力,这些都在变得前所未见。
AI研究人才将是“天价”
采访者: 你们内部讨论 AI 投资时,和四年前相比最大的不同是什么?
Ben: AI 研究者这件事非常不同。如果你没有在 Google、Meta、OpenAI、Anthropic 这类地方真正参与过用“数亿美元级别资源”训练大模型,那么就算给你钱,你也不一定知道怎么做。
因为这不是学校能教出来的。它有点像炼金术——更像艺术而不是纯理论。第一次做就成功的概率并不高。
这也解释了外界觉得荒唐的现象:为什么有人愿意花上亿美元、甚至十亿美元去“抢”顶级 AI 研究者?因为假设全世界也许只有四十个真正会做这件事的人,而他们可能决定一家 4 万亿美元公司的命运——数学就变了。
AI与不平等
采访者: 风投里常说“幂律”,背后其实是不平等。AI 又把这种趋势放大:百亿研究员、超级公司、财富集中。你怎么看不平等的好与坏?
Ben: AI 造成的不平等,我认为是“科比效应”的延伸。
最早运动员能赚多少钱,受限于现场观众规模;电视与全球传播出现后,市场扩大,一个球员能成为亿万富翁——这以前不可能。互联网让产品快速获得全球分发,财富集中进一步加速;AI 则是在此基础上再叠一层:同样一个产品,变得更有价值,于是创造者更富。
这确实是“坏的一面”。
但“好的一面”是:AI 从第一天开始就极度民主化。只要有手机——而现在大多数人都有智能手机——你就拥有非常强大的智能助手。每个孩子都能拥有顶级导师。这可能是我们见过最大的机会均衡器之一:教育、咨询、法律、会计、建议,都在口袋里。
我父亲还教过我一句:生活本来就不公平。政府试图把一切“校正得完全公平”,往往不会更公平,而是把权力集中到“执行系统的人”手里,历史上这常导致灾难。真正重要的是:给人机会——不一定完全一样的机会,但至少“有机会”。
一个给机会的系统必然产生不平等,但你可以系统性地让更多人拥有机会。我认为 AI 在这方面很强。
“你必须有资本,否则将永远沦为底层”?
采访者: 网络上有个说法:你还有几年时间积累资本,否则会成为“永久底层”。因为 AI 让社会需要更少劳动力,没有资本的人更难突破。你怎么看?
Ben: 我不觉得门会在你身后关上。新技术往往让机会倍增。
看看加密货币:很多赚到钱的人起点并不高,甚至几乎没有资本,只是更早进入技术曲线。如果一个东西增长呈指数式,哪怕你只有一点点资本也能翻很多倍——你只需要“一枚硬币”买到最早期。
至于“AI会大规模摧毁工作”,我觉得预测性被高估了。人类从农业时代就在自动化,当年 95% 的工作是农业,后来几乎都消失了,但今天出现了大量当时的人根本无法想象的职业。
所以你坐在今天很难想象 AI 会创造什么新工作。创造性工作需求可能上升,处理性工作可能下降,但也未必那么简单。更关键的是:如果 AI 从 2012 年左右就开始了(图像、NLP),2022 年 ChatGPT 爆发——那“工作大毁灭”在哪里?为什么没发生?凭什么你就确定下一步一定会发生、且不会产生新工作?我不认为这么可预测。
未来10到20年:你的野心是什么?
采访者: 未来10到20年,你的野心是什么?
Ben: 我受 Andy Grove 影响很深。他有个观点很朴素但很深刻:当你是行业领导者,行业的增长取决于你。市场需要你去扩张,没人会替你做。
我看美国之所以是美国,一个事实是:我们赢得了工业革命。亨利·福特、爱迪生等企业家创造技术,技术带来军事领先、经济领先、文化影响力——不是偶然。
现在我们又站在类似的转折点:AI 对政府、社会、商业的改变相当于新工业革命。我们要么成为这项技术的领导者与提供者,要么不是。如果不是,我们就会失去作为经济强国、军事强国、文化影响力中心的地位。我认为那会很糟糕。
所以我们的使命之一,是在资金、政策、帮助创业者构建公司等层面,尽力确保下一代伟大公司来自美国或盟友体系。
Andy Grove教会你什么?
采访者: 具体来说,Andy Grove对你影响最大是什么?你学到了什么?
注:Andy Grove是把 Intel 从一家芯片公司带到全球科技巨头的关键人物,被成为“硅谷最伟大的职业经理人之一”,现代科技公司管理方法的奠基者。很多创业者(例如扎克伯格等)都把他视为管理导师。
Ben: 我受他影响大到很难拆开讲。《High Output Management》是我最喜欢的管理书,我还为新版写了序。
管理理论本身不难,八年级就能懂;难的是心理层面——尤其年轻人做不到:它很对抗、需要穿透表象看组织,需要在某些时刻很强硬,需要把组织整体利益置于个人之上。
他有个故事:他去管理 Intel 圣克拉拉工厂,那是所有指标最差的。他去现场,把一卷卫生纸放在椅子下。当管理层开始找借口时,他拿出卫生纸说:“把你们的烂摊子擦干净,再告诉我什么时候能达标。” 两个月后工厂达标,之后一直是最好的,于是他得了“年度经理”。
创始人最容易犯的错误
采访者: 你什么时候开始亲身经历这种“心理困难”的管理课?怎么让年轻人真正体会?
Ben: 创始人常见路径是:发明了东西,然后要建公司,但不知道怎么做,于是犯错,犯错会让公司受损,也让你失去自信,接着你开始犹豫——而犹豫会导致失败。
很多创始人会变得过度依赖团队输入,但团队是没有全局概念的,只有领导者有。你把决策让出去,会造成权力真空,组织开始政治化——有人会跳进空白处抢权力。
最难的情境之一是重组(reorg)。重组本质是重新分配权力以提高效率,但一定会有人失去权力,而且可能是你信任、很优秀的老将,他会非常愤怒。若你为了避免冲突而妥协,让他继续占着权力,你就把权力从干活的人转给了管理层——组织会坏掉。
年轻人不愿意对抗,是因为他们缺经验,不确定重组真的能救公司,于是他们选择“已知的避免痛苦”,而不是“理论上的组织最优”,最后把公司毁了。
a16z的起步:你们为什么能从零起跑,硬冲进一线?
采访者: 你们刚开始做 a16z 时是什么状态?最早三天、三个月、三年里,你们怎么想这个生意?
Ben: 当时风投行业的背景是:很久没有出现新的“顶级”风投机构。顶级的门槛来自声望:你必须投过 Apple、Cisco、Google、Yahoo 之类。新机构从零开始不可能立刻拥有这种履历。
而风投是极端分层的。热潮时期谁都赚钱,但真正顶尖创业者只会选一线机构:这关系到招人、后续融资、市场信任。所以你如果不是一线,长期很难活下去。
我们知道必须成为一线,但履历不够,于是我们换了打法:风投对LP是好产品,但对创业者不是好产品。如果我们能把“给创业者的产品”做到更好,我们就能赢。
我们是创业者出身,知道创始人缺什么:信心、知识、网络、判断框架。我们想做一家能系统性赋能创始人的机构,让他们更像真正的 CEO,而不是被迫依赖别人。
第二点:当时 VC 几乎不营销,因为他们靠神秘声望吃饭,说得越多越容易破功。但我们一出来就公开表达观点、对外发声,于是媒体大量报道,大家迅速知道我们提供的是不同的“产品”。
为什么叫“Andreessen Horowitz”?
采访者: 当时你们为什么决定从一开始就高调发声?以及为什么公司用你们名字命名?
Ben: Mark问过我:为什么 VC 不营销?他追溯到更早的金融史:JP Morgan、罗斯柴尔德等在二战时甚至资助过交战双方,所以他们极度避免曝光;这种“低调传统”延续下来。后来 VC 的声望体系建立,也没有动力营销。
我们营销后受到很多批评:有人说你们自恋、用自己名字命名、太高调。但现实原因非常实际:我们 2009 年募资,处在金融危机边缘。LP 最大担忧是:你们是优秀创业者,会不会做两年就跑去再创业?LP会被“留在基金里”。
我想了个办法:把基金用我们的名字命名,让LP知道“这事跟我们的名誉绑定”,我们不会轻易走。结果这个方法真的有效。
采访者: 从 2009 起飞到进入巡航高度,大概什么时候算“稳定下来”?最难是什么?
Ben: 最开始我们其实不懂投资。我们做过天使,但没有机构风投经验。我们犯了不少错:错过该投的,也投了一些不该投的。错过好项目可能更伤。
另一个错误是我们对 GP 画像判断偏差。我们太强调“必须当过 CEO 才能做投资人”,认为只有这样才懂怎么帮助创始人成为 CEO。这塑造了文化,也有好处,但现实是:很多 CEO 并没那么想当投资人;而且很多 CEO 并不擅长教别人怎么当 CEO。
基金一期很成功:规模小、项目强(Skype、Slack、Okta、Stripe 等),基本不可能不爆。二期不如一期。到三期我们意识到 GP 画像有问题,那段时间很吓人,后来因为 Coinbase、Databricks、Lyft、GitHub 等才变成好基金。三期之后,我们对“这家机构需要成为什么样”更确定了。
后来更大的挑战是规模化。我们一直相信“软件正在吞噬世界”,风投也应该能规模化。但传统风投的结构、合伙人权力分配方式很难扩张。我们逐步形成多团队结构:每个团队 4-5 人,加平台能力,覆盖不同技术市场。从 2018 年左右(crypto 基金)开始更成型,后来扩展到全公司。
为什么你们不做“AI私募并购优化”?
采访者: 有人说大型风投会不会最终变成 Blackstone、Apollo 那样的机构?尤其现在有“AI私募收购+优化”的大浪潮。
Ben: AI 私募并购优化(roll-up)确实是非常好的商业模式:像当年电子表格推动了传统私募一样,AI 可能创造一种新私募:买下公司、用 AI 优化、价值提升。
但我们不会做,两个原因:
第一,文化上相反。我们是“建新东西”、相信创业者、追求增长;私募核心是“入场价格”,强调成本与优化,这不是典型风投心智。
第二,我不想做一种“通过优化现有东西、裁员等方式赚钱”的生意。我们更想帮助新技术公司创造未来。
规模化的代价:文化会漂移,所以必须用“行为”定义文化
采访者: 你们这么大规模会带来什么 trade-off?
Ben: 规模越大,越必须极度关注文化,否则文化会漂移。我们在文化上的投入可能超过任何一家风投:加入前要签文化文件;我会给每个员工花一小时讲文化;执行上也非常严格。
采访者: 你怎么定义文化?如何设计并让人真正遵守?
Ben: 最重要的洞见来自武士道:文化不是一套想法,而是一套行动。
如果你把文化写成“诚信”“互相支持”“做正确的事”,那大多是空洞口号。你必须把它变成具体行为:比如你说“尊重创业者”,那行为是什么?
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不能对创业者迟到。我创业初期甚至按分钟罚款。
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要及时回复。即使拒绝也要明确说“不”,并解释原因。
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我们会在你拒绝后调查创业者体验是否良好。
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如果你为了显得自己聪明而贬低创业者,你会被开除。我们是“造梦者”,不是“杀梦者”。
文化靠行动落地,而不是靠漂亮词汇。
父亲的影响:从左到右的转变、“花很便宜,离婚很贵”
采访者: 你提到父亲给过你很多影响,比如“生活不公平”。能多讲讲他吗?
Ben: 他是所谓“红色尿布宝宝”。我的祖父母是共产主义者,秘密开会,有党员证。祖父在麦卡锡时期因共产主义背景被解雇。
我父亲年轻时是左派,曾任著名左翼杂志《Ramparts》编辑,也与黑豹党的人有交集。后来他脱离政治一段时间,之后在右派立场上重新出现。他非常理解社会主义、共产主义的问题,这对我帮助很大。
他对我说过一句让我记一辈子的话:去图书馆随便找一本关于社会主义的书,你会看到一页页讲怎么“分配财富”,但你找不到一句讲怎么“创造财富”。这让我学会系统思维。
他不是那种“新式父亲”,更像旧时代父亲:不常说话,但偶尔给你一句非常狠、非常实用的建议。有一次我带着三个孩子,天气102华氏度,车坏了,孩子把一整加仑苹果汁倒在地毯上......我快崩溃了。父亲看着我说:“儿子,你知道什么很便宜吗?花。你知道什么很贵吗?离婚。”——他结过四次婚,所以知道自己在说什么。
现在最让你兴奋的前沿:编程、影视与“后现代”的AI艺术
采访者: 你现在最受什么吸引、最受启发?
Ben: 编程领域最近非常惊人。以前大家说“AI能写代码”,但会有安全漏洞,像“随便写写(vibe coding)”。但这个假期过后出现拐点:真正厉害的程序员开始说——“天啊,这真的在帮我”,生产力像突然提升 100 倍。很少有技术能让你一觉醒来世界就变了,但它现在在规律性地发生。
我们也花很多时间和好莱坞的人聊 AI。AI 可能让电影更好、成本更低:你拍三遍,然后 AI 生成高质量变体与组合,不必拍 15-20 遍。对创作者是强工具。音乐也一样,可能进入一种“后现代艺术”阶段。就像当年 hip-hop 通过采样被骂“不是音乐”,但那其实是一种新艺术形式诞生的时刻。
采访者: 哪些嘻哈人物对你影响最大?
Ben: Nas 是我很好的朋友,他影响很大。他看世界的方式太不同了,让我不断获得新视角。我们都很喜欢 Rakim。他有句歌词“Turn up the bass... I’m letting knowledge be born”,Nas 暂停问我:“为什么他要发雪茄?”我说不知道。Nas 说:“这是在说知识诞生,生孩子时会发雪茄。”我听了那歌一千遍都没听出来。
他经常能听见我听不见、看见我看不见的东西。这种完全不同的视角非常珍贵。
有趣的是,我们还一起做了 Coinbase 的投资。Nas 之前打电话来问我 Bitcoin,我给他讲原理。后来我问 Chris Dixon 这家公司的创始人如何,Chris 说其中一位很爱嘻哈。我就把 Nas 请到家里看比赛,大家见面聊起来——这促成了那笔投资。
拉斯维加斯警局的合作项目
采访者: 你能讲讲你和拉斯维加斯警局合作的项目吗?这很像“新技术改善公共系统”的案例。
Ben: 拉斯维加斯警局有几个特点吸引我:
他们由民选警长(sheriff)领导,不向市长汇报,所以没有陷入“削减警察预算”的政治运动,是少数没削减预算的城市之一。他们也没有走向过度军事化,更偏社区警务。数据很能说明:拉斯维加斯的谋杀案破案率 94%,旧金山约 75%,芝加哥 30%多,全国平均不到 60%。
我问警长 Kevin McMahill:为什么破案率这么高?他说:发生谋杀时,总有人知道凶手是谁,但他们不跟警察说。他们跟我们说,因为我们是社区的一部分。
我觉得这非常适合成为技术部署的“验证场”。我们在 American Dynamism 项目里投了很多公共安全技术。我就说:我们要成为全美、甚至全球最高科技的警局——我来出钱。
我们建了无人机项目、911调度技术、AI摄像头系统等。只要有 911 报警或枪声检测,无人机 90 秒内就能到现场;视频会立刻推送到附近每个警员的手机上。
部署之后,犯罪率下降超过 50%;警察对嫌疑人开枪的事件下降接近 75%。大家都更安全——嫌疑人、普通市民、警察都更安全。
我最意外的是:大量暴力冲突来自“错误描述”。比如劫车案,报的是“2004年蓝色现代”,实际上可能是“2008年绿色现代”。警察拦错车,一些人对警察有创伤,车里又有枪,就容易发生悲剧。有了 AI 摄像头,我们知道那就是目标车,还能知道车里有婴儿。于是我们不会派一个警员去“试试”,而是组织完整力量,安全控制局面。
警务天然危险,但情报与技术会显著降低危险。
另一个连带效果是:技术让警察职业重新变得“有尊严、吸引人”。过去因为没人想当警察,我们不得不降低标准;现在标准反而提高。无人机中心很先进,甚至还有外形很未来的车辆巡逻,让很多人愿意加入。拉斯维加斯退伍军人比例很高,人才储备也强。
最后一个问题:你经历过的最大的善意是什么?
采访者: 我最后一个问题固定不变:别人对你做过最善良的事是什么?
Ben: 我有位导师 Ken Coleman,他当时是 Silicon Graphics 的高管。我大学二年级时有人介绍我认识他,他给了我一份暑期实习。如果没有那份工作,我可能不会来到硅谷,也不会有后面的一切。这是他不必为我做、但改变我人生的事。
采访者: 这类答案在我做过的 500 多次访谈里最常见:有人在不必下注的时候,愿意押你一把。Ben,很高兴终于能与你对谈,谢谢你的时间。
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