Patrick Collison — Why Silicon Valley's most talented should leave

今天我很荣幸能与Stripe的首席执行官Patrick Collison对话。Patrick，第一个问题。您的博客上有一份很棒的建议合集，是给10到20岁的人看的。您说，一旦您满35岁，就会写一些给20多岁的人看的。您现在对我们这些20多岁的人有什么建议？什么时候会出来？

Patrick Collison 00:22 我还没真正想过。最近我一直在思考的一个建议是：我说过十几岁的孩子应该去旧金山。我想知道20多岁的人是不是不应该去旧金山。那个建议是一个概括。有一大批人应该去旧金山。但也有一些职业道路，人们应该去追求，并且在追求中获得最大的满足感，而且这些道路对世界也很有价值，它们需要积累大量的专业知识，并对一个领域进行极其深入的研究。我认为旧金山推崇——这也是旧金山的一大优点。旧金山推崇单打独斗，推崇非正统地摒弃既有的智慧。它赞美史蒂夫·乔布斯和比尔·盖茨以及其他所有人的创业原型和传说。我比那些人成功得多，但某种程度上，Stripe，如果它符合某种模式，就是这种模式的一个例子。这很棒，我很高兴这种现象存在于世。但世界需要很多其他的东西。而且我认为旧金山，以旧金山为文化导向的某种象征，并不鼓励追求真正深厚的技术知识。我们正在南旧金山录制这个节目，这里在企业界最引人注目的是它作为基因泰克（Genentech）的总部。基因泰克是由Bob Swanson和Herb Boyer共同创立的。他们首次通过重组DNA生产了廉价的胰岛素。就像Herb Boyer在23岁时不可能做到这一点。Herb Boyer首先必须积累他能够发明这一切所需的全部知识和技能，这需要几十年的职业生涯。我不知道他最终发明它时多大了，但他肯定不是20多岁。我觉得旧金山在文化上并不鼓励一个人成为Herb Boyer。或者昨天，在我们录制这个播客的时候，Arc的联合创始人之一Patrick Hsu，我们也许稍后会在节目中谈论他。这是一个几年前我们创立的生物医学研究组织。他宣布了桥接编辑（bridge editing）这一新现象，这是一种新的重组酶，可以向基因组中插入DNA。这还很早期，但它可能会产生相当大的影响。要做到这一点，你必须学习很长时间并获得很多技术技能。我还没有完全想清楚如何综合这一切，但当我思考给20多岁的人的建议时，我不会规范性地假装知道或猜测一个人应该在生活中走向哪个方向。显然，几乎每种策略都有成功的例子。我很高兴你正在做你正在做的事情，你多大了？23岁。23岁。所以那是……一个播客，我有一个播客。我认为信息传播在世界上是一件非常有价值的事情。上次我听说，在Nat's Scroll奖项的领先者，他了解到它，是通过听你的播客。增加某些类型信息的催化表面积在世界上是一件有价值的事情，所以我很高兴你正在做这个播客。总之，我不假装知道人们应该如何度过他们的一生。但如果我试图给出建议，特别是如果他们正在阅读我的建议而不是别人的建议，也许他们正在考虑与我的职业道路相似的职业道路，我认为我的建议可能是：“也许你应该做一些像我所做或我正在做的事情。但也有其他道路。世界上有许多真正重要的发明，以及我最喜欢发生的许多事情，都需要一条与我截然不同的轨迹。有我生命的对立现实版本，在那里我追求了那条道路，谁知道结果会如何。”最后一点是，旧金山非常注重地位。一切都注重地位，所以前面的陈述有点同义反复。我觉得在旧金山，创业者受到过高的尊敬。看，我喜欢创业者这个群体。我认为Stripe建立的所有公司都很棒。但在旧金山，创业精神受到了奇怪的重视，这不应该是人们唯一的关注点。我喜欢这一点，我钦佩你的是，你有一种逆向思维——你经常挑战人们在特定时刻期望从你那里听到什么。你只是真的想告诉他们相反的观点。当有效利他主义（EA）更受欢迎时，你在谈论重要的问题，当它低迷时，你说：“嘿，大家，注意。”但在这个特定的建议上……Michael Nielsen说，科学的每个领域都有太多或太少的追随者。市场几乎从未处于正确的均衡状态，我认为EA也可能如此。我认为为了反对而反对的反射性反向思维也很过时。如果你只是反对普遍情绪，那么你就遵循普遍情绪，但改变了符号。我也不赞成。羊群效应是一个非常强大的现象。我成年生活中的一个学习是，每个人都知道并经常听到的一件事，就是你应该非常警惕追随普遍的潮流、情绪和奇思妙想等等。但在实践中，这非常困难。那么，在任何需要很长时间的学科中，磨练你的技艺在实践中是什么样的呢？你谈论过现代大学的一些问题。如果你想成为Arc的伟大生物学家，这仍然是事实上的途径吗？在许多领域，我不知道。例如，我对硬件方面的事情没有丝毫的了解或经验，而硬件并非一个小领域。如果你想成为一名技术精湛的实践者，最好的职业道路是什么？我不知道。也许是辍学加入SpaceX之类的。我并不一定赞成追求最主流和最注重资质的道路。人们应该尝试在他们最关心的任何领域找到最大化学习的梯度。问题是那是什么。对于生物学来说，我不是生物学家，但很清楚的是，要做出真正出色的工作，你必须掌握很多“实验台”技能，并且有大量的具体知识。任何生命都不是像物理学那样以清晰的基本原理设计的。很多东西显然是进化而来、偶然的、混乱的、复杂的等等。所以有很多具体的事实需要学习。出于这两个原因，生物学中几乎没有成功的纯粹的自学成才者。据我所知，几乎在所有情况下，你都必须在顶尖实验室获得直接的经验，在那里你看到人们在实践中是如何做的。这又回到了我们之前讨论的：你关于创始人以及他们如何相互学习等等的问题。有一本有趣的书，《学徒到天才》（Apprentice to Genius），讲述了三代科学家。一位导师指导了另一位，而另一位又指导了另一位科学家。他们都非常成功。这本书描述了他们所做的一切，也反思了：“转移了什么？”例如，科学中最重要也是最微妙的问题之一是问题选择。你如何选择工作？没有人告诉你该做什么。你确实需要多次回答这个问题。在一家公司，在某种意义上，你必须一次决定，然后从那里开始是一个迭代过程。而在科学中，你经常追求全新的问题。你需要选择一些足够重要且足够困难的事情，这样如果你成功了，它就会很重要，但它也不能太复杂以至于无法取得进展。根据这本书，这就是门徒从导师那里学到的东西。这本书还谈到了学习高标准以及它们实际上是什么。当我与其他领域的专业人士交谈时，我经常听到，当他们与X个人或Y组织或在Z环境中工作时，他们学会了什么是伟大的。这永久地改变了他们对自己工作标准的看法。所以，20多岁的人应该做的一件事是，获得一些你感兴趣的领域的想法，然后弄清楚在哪里可以学到最高的标准，最高标准体现在哪里，以及你可以去哪里亲身体验。

在我们回到Stripe和Arc研究所之前，我想稍微谈谈Parker研究。有一种观点认为：“如果我们能将NIH的效率提高10%或任何百分比，我们真的能解决随着时间推移，想法越来越难找到的问题吗？而且，机构到底能有多大的区别？这仅仅是研究人员的数量以及你能投入多少社会成员到研究中吗？这不像新加坡可以通过这种方法建立一个更有效的科学机构，使其在科学上与美国竞争。这种直觉有什么问题？Noah Smith和其他人谈论过，我不记得他用的词了，有点像“金钱主义”。他有一个有趣的说法。它指的是一种假设，即在对某个特定结果的投资（如在亚利桑那州建造半导体工厂或建造一座新桥）与工厂或桥梁的产出之间存在某种恒定的弹性。首先，这些投入与产出之间的转化率不是宇宙常数。也许这些事情中的任何一件都可以以一半或十分之一的成本完成。其次，甚至还有更深层次的问题，即这是否可能？为了使其成为可能，还需要改变什么？还有哪些限制？通过以资金和美元来谈论这些事情，你隐含地假设唯一的限制是财务上的，而在实践中，也许是许可证、劳动力短缺或其他事情。在NIH、科学和研发的背景下，我非常怀疑这种方法是否有效，即我们可以仅仅谈论我们在研发上的支出，并认为这隐含地是产出的有用衡量标准。在很大程度上，二战前美国的执业专业科学家数量大约是二战后或1950年左右的1%。论文或专利等附属现象也倾向于遵循类似的比例。本世纪上半叶，我们取得了许多相当不错的东西。尽管我们支出的金额增加了两到两倍多，但我不清楚支出和产出之间是否存在直接的线性关系。在分析NIH或我们应该如何处理这些事情时，我试图变得更具体、更实际，并思考这里的成功会是什么样子？微观尺度上正在发生什么？实际问题是什么？微观尺度上的成功会是什么样子？放大来看会是什么样子？一个例子是，我们在Fast Grants之后对Fast Grants的受助者进行了一项调查，询问他们的正常工作，而不是任何与Fast Grants本身有关的事情。我们问他们，如果他们有灵活的资金，也就是说，如果他们可以随意支配他们当前的研究资金，他们的相关研究项目会有多大改变。我们给了他们三个选项：变化不大，变化一点，变化很大。五分之四（79%）的人表示，如果取消这项限制，他们的研究议程将发生很大变化。在我看来，问“NIH的资助水平应该是X还是1.1X或1.2X或其他什么？”是一种糟糕的分析方式，而不是问：“NIH的受助者在选择研究议程时应该受到多大的限制？”也许他们的判断比委员会的要好得多，我不是说就是这样，但谁知道呢？也许仅仅通过改变这一点就可以产生5倍的改进？我对这些以财务为导向的框架非常怀疑。也许财务这个词不恰当，但你用来比较二战前投入和现在情况的框架就是试图将投入与产出联系起来。如果这仅仅是科学机构特有的，你就会期望，例如，与NIH特定结构无关的事物会显示出不同的趋势。你谈了很多关于找到有影响力的论文越来越难的事实。一个领域又一个领域，并非NIH在运行摩尔定律式的进步，对吧？但即使在那里，你也看到需要指数级更多的研究人员才能跟上同样的进步水平。拥有这些“水平效应”似乎很重要，就像COVID发生时那样，我们说：“是的，我们现在需要这种水平效应。”但如果我们从几百年后的角度来看，我不知道这些事件是否会成为提高增长率的因素，这是一种在谈论进步时也适用的框架。在所有领域都出现放缓的情况下，这是否符合经济和科学随时间发展的规律？“我不知道”是简短的回答。这真的很令人费解。美国GDP增长的恒定性是最奇怪的事情之一。我不知道我是否有解释。一个显而易见的做法是耸耸肩说：“好吧，它被过度决定了，国家就是这样运作的。”但你可以看看其他国家，情况显然并非如此。美国有什么奇怪和特别之处？在很多情况下，我感到奇怪的是，如果我们没有真正增加生产能力，我们就可以获得许多观察到的系统现象特征。这是一个简单的解释，也就是说，如果你只是指数级地增加更多的非生产性能力，那么在一个程式化的层面上，这一切都会出现。现在，我并不是说我们一定在这样做，但也许我们正在……有很多方法可以有效地做到这一点，即使边际上的人或事物或组织本身并不坏。这只是组件如何交互的问题。但你通过增加越来越多的非生产性能力来获得指数级递减的回报的可能性，让我不相信低垂的果实是必然的，并为其根本上是结构性、文化性或组织性的可能性增加了一些权重。

举一个微观的例子，这是一个非常基本和显而易见的例子，比较SpaceX的研发预算和NASA的研发预算，并将这两个时间序列放在一起看是很有趣的。也许我们又回到了财务问题，但很明显，NASA的效率轨迹并没有完全跟随其投入的轨迹。是的，尽管有这样的说法：“我们投入科学的边际投入不如以前有效。”当时的1倍是比现在的100倍质量高得多。不清楚该怎么做才能解决这个问题。如果只是因为你的社会中只有有限数量的约翰·冯·诺依曼，他们是二战前1倍的一部分，我们不能简单地将100倍以上的约翰·冯·诺依曼类型的物理学家投入到科学中。如果限制因素是约翰·冯·诺依曼的数量，那么是的，这真是个坏消息，我想。我们无法在边际上做太多事情。但我不太确定是不是这样。我一直在回到文化和社会学观点。Gerty和Carl Cori在圣路易斯华盛顿大学的一个实验室工作。据我回忆，他们的六名学生后来获得了诺贝尔奖。他们有一个知名的实验室，他们得到了优秀的学生，但他们不是世界上最负盛名的实验室。他们并不是每年都能挑选出最有前途的唯一一个人，所以那里一定有什么事情在发生。有一本关于它的书，试图对此进行一些探讨。我不知道我是否能完全弄清楚那是什么。他们也有些好运气，他们在一个好时机进入了分子生物学领域，但我认为有这些“充满希望的数据点”。同样，他们是极其聪明的人，但区分他们和他们的学生并不是因为他们是那些“七个西格玛火星人”，而是因为他们找到了真正起作用的组织结构和文化实践。这些，至少在原则上，是更可复制的。现在，你可能仍然会说：“好吧，理论上。但你到底是怎么做的？”这是最大的未解之谜。

好的，这是谈论Arc研究所的一个好时机。我想你已经回答了这个问题，但还是想问：生物学研究不像社会所忽视的那样。那么它的变革理论是什么？这只是一个类似于Stripe的故事吗？也就是说，如果你找到了合适的人，就有数十亿美元的生物学资金。找到合适的人、合适的文化和合适的教育就是成功的关键，对吧？尽管有很多科学家和很多大学，但如今科学，特别是生物医学科学的追求方式存在很大的同质性，基础研究是在商业化前景出现之前在学术环境中进行的。我不知道这种模式是否一定不好。当然，我们并没有声称它不好。大学、实验室、PI——一个负责实验室的首席研究员，他主要向NIH申请资助，可能还有其他来源，由具有“研究部门”的委员会审查，他们有相当严格的评分标准等等——这就是结构，在我看来似乎不是最优的。同质性在任何生态系统中基本上都是坏的，尤其是在你产生或寻求尾部结果的生态系统中。我们认为，出于各种原因，从第一原理出发，应该存在其他模式。我们有一些具体的想法，认为一种特定的模式可能是一个好主意，并且与现状互补。简而言之，Arc的不同之处在于：一，科学家自己获得资助，追求他们想要的任何东西。所以，这是由好奇心驱动的研究，而NIH的资助是针对项目的。第二，我们建立了大量的内部基础设施，以便科学家可以利用他们不必自己构建和维护的其他平台和能力。而在标准的大学学术环境中，科学家几乎总是必须自己完成这些。由于任何给定实验室的自然规模限制，这有效地限制了可能的研究项目的雄心。第三，我们试图为那些不想成为首席研究员的人提供职业道路，而大学结构将学术界的培训目的与执行混为一谈——在那里工作的人通常是研究生和博士后，他们自己，至少名义上，都在最终成为首席研究员的职业道路上。有很多人，出于各种不同的、完全合理的理由，热爱科学和研究的追求，但不想成为一个管理实验室、选择自己的研究项目、处理所有开销和通常与之相关的资助申请的经理。在Arc，我们非常重视聘用科学家来完成他们的博士后研究，完成研究生学习，他们知道这就是他们想在生活中做的事情。同样，这并不是他们今天的真正职业道路。昨天提到的新桥接编辑技术的发现，其中一件令人兴奋的事情是：这项工作是由我们的一位资深科学家领导的，他已经完成了博士后研究。我不确定他是否想成为PI，但他热爱科学，而且他是一位出色的研究员，所以他能够在Arc拥有这样的职业生涯。此外，移动元素以这种方式用于基因组插入的前景，无论如何——这是一个相当投机、离奇的事情。他是否向NIH申请去追求这个？他没有，所以我不知道结果会如何。但据我回忆，詹妮弗·杜德纳（Jennifer Doudna）的工作是由DARPA资助的，因为她的CRISPR NIH申请被拒绝了。Katalin Kariko的mRNA疫苗工作的NIH申请被著名地拒绝了。至少看起来很有可能不会成功。所有这些事情都是随机的，我无法对反事实会发生什么做出任何明确的声明。但对我来说，昨天宣布的事情可能不会发生，或者在不同的环境中发生的可能性会降低，这是很有可能的。当我们展望未来10到20年时，这条特定的研究路线，即理解遗传结构对不同性状的影响，并且你可以任意编辑、反转、插入DNA。你已经解决了镰状细胞贫血症——你已经做了显而易见的事情。这会带来什么？你对什么感到兴奋？有趣的是，它被用作一种新的望远镜：当人们听到CRISPR时，他们会因为直接在体内使用它来治愈疾病而感到明显的、合法的兴奋，作为一种治疗方法。你也可以用CRISPR来尝试以结构化的方式弄清楚细胞和细胞培养物中正在发生什么。身体很有趣，因为它有一个交换台，类似于DJ的那些花哨的混音器，有2万个基因。而有了CRISPR，你可以系统地逐个扰动每个基因，按顺序敲击所有按键，然后尝试弄清楚扰动这个与那个的区别是什么。如果你在细胞培养物中这样做，你可以让细胞承受某种压力或治疗，你可以看到不同的扰动如何以不同的方式影响不同的细胞结果。或者你可以更广泛地将其用于合成数据生成，在那里你可以执行所有这些扰动，然后进行测序并查看细胞中发生的情况等等。单细胞测序技术已经取得了长足的进步。总之，基因编辑在发现和最广泛意义上的数据生成方面有很多可以做的事情。这非常引人注目，因为在科学术语中，许多疾病是“复杂的”。是的，它们在口语意义上是复杂的，但它们之所以复杂，是因为它们不是传染性的。它们不仅仅是一些病原体侵入你的身体。它们也不是单基因的，比如亨廷顿病，那是一个特定的突变。相反，它们是环境因素的某种组合，但也可能有一些遗传因素——它们介于两者之间。这些包括大多数自身免疫性疾病、大多数癌症，在某种程度上是心血管疾病和神经退行性疾病——我们尚未解决的重大疾病。

回到功能基因组学技术，有趣的是试图弄清楚这些疾病的遗传成分是如何起作用的。即使它只是一个小的贡献者，它也可能为一般通路提供线索。那么问题是，这是推测性的，这一切都还没有发生：“通过弄清楚基因与阿尔茨海默病之间的遗传相互作用，你能弄清楚阿尔茨海默病是如何产生的吗？我们今天还不了解这一点。”然后一旦你了解了阿尔茨海默病是如何产生的，也许你可以利用传统技术来弄清楚如何抑制或调节这些通路。这就是我们从功能基因组学角度真正感到兴奋的。还有一个人工智能的方面，如果你愿意，我们可以谈谈。你如何看待生物技术的双重用途可能性？我同情这种观点，即如果你考虑之前的技术，比如谷歌搜索，甚至计算机本身，你都可以提前预测，比如：“哦，这都有双重用途的东西。”但不知何故，历史对我们很友好。这里的元教训是：“继续做科学。”就生物技术而言，我们不必在此处深入细节，但你能想到什么具体的事情吗？你可以想象一些邪恶的事情。你如何看待这个问题？为什么不专注于，比如说，首先减轻风险，或者类似的事情？我认为，今天有害使用生物技术或生物武器的限制因素不是纯粹的生物能力。如果一群能力超强、聪明的人想造成巨大的伤害，可能使用病原体或生物制品，他们不一定需要发明任何新东西。他们只需要以恶意的方式应用目前已知的技术。有一些关于不发明新技术但使其更容易获得的担忧和风险。问题是，如果有一个足够复杂的LLM可以帮助任何人合成和传播天花，这对世界会有什么影响？我不知道有任何物理定律禁止这种LLM存在——我猜没有。如果这种LLM被广泛传播，世界会没事的吗？也许，也许不会。所以存在这种威胁因素，但我的观点是：我认为生物学前沿的知识不是这里的相关因素。如果我们认真对待这一点，我们就不需要疯狂的人工智能风险来激励这一点。世界本身就完全有能力引发非常严重的流行病和病原体，再加上所有其他非病原性疾病。所以我们还有其他问题。无论我们关心你刚才提到的潜在双重用途危害，还是我们只关心已经存在的事物，为了减轻这两种情况，我们确实需要提高我们的能力。今天有很多生物学问题我们不知道如何解决。在这方面，如果有人要按你说的做，并试图推进这一方面的防御，我不知道他们所做的事情是否会与此有太大不同。因为有一些基本能力，我们今天可能需要拥有，但却没有。通过努力解决当前的人类疾病，你可能也在追求解决恶意行为者未来可能造成的潜在疾病的最佳步骤。这说得通。

从生物风险本身缩小范围，你现在如何看待人工智能？每个人都必须非常困惑，因为你在2023年初、2021年、甚至八年前——我们录制这个节目的时候，接近2024年初——你可能会给出的判断看起来会非常不同。也许Gwern从2019年开始的表现最好，但总的来说，预测非常困难。所以，第一顺序的基本立场必须是某种程度的谦逊。正如你的博客文章所指出的，现在最大的问题是：“扩展定律在多大程度上成立？”如果它们成立，那么我们究竟在趋近什么？“趋近”这个词可能有点自以为是，它不是渐近线，但它是什么，我们正在接近什么？我们不一定知道那个东西的形状，无论它是什么。一个人应该如何感受，应该非常敏感于这些曲线的确切参数，而且我认为没有人知道这些参数的真实值。它显然将是重要的，今天已经很重要了，它对Stripe和Arc都有相当重要的影响。我们拭目以待。我完全同意这种普遍情绪，但我不知道，例如，我们从COVID中获得的元教训，以及像Fast Grants这样的事情是：你显然无法提前预测这些事情，但最重要的事情，除了你试图提前制定的具体对策之外，是在危机发生时，拥有能够综合和组织信息的称职个人，以及拥有新的举措和机构来完成正确的事情。在未来十年中，适应性溢价可能会大幅上涨。是的。考虑到这一点，我知道你已经有两个全职工作了，但我认为，当事情发生时，应该有一些类似Fast Grants的东西。你是你能想到的顶尖人物之一，在广泛的领域拥有专业知识和声望，并且作为领导者能力出众。把它放在心底，也许放在心里的中间，考虑到我们已经进入了过渡的哪个阶段。好吧，Fast Grants是三个心爱的松鼠穿着风衣。我是其中一只松鼠。还有Tyler Cowen，他是一个很棒的人，也是我伟大的朋友，还有我的妻子，她也是Arc的联合创始人之一。Fast Grants不是一个庞大、令人印象深刻的办公室，足以让我获得任何资格。但要产生如此巨大的影响并不难。客观地说，这是真的。我和John都努力认识到我们专业知识的局限性，这些局限性离我们非常近。我敢肯定，如果需要类似的东西，那就会。看看“曲速前进行动”（Operation Warp Speed）！他们选择了一位非常有效的领域专家Moncef Slaoui来领导，而且它取得了巨大的成功，真是非凡。我不知道谁是那个问题的Moncef Slaoui，这取决于具体的问题，但我的建议是：“找出Moncef是谁，然后去雇佣Moncef。”我认为任何认为我是那个东西的Moncef的人都可能错了。我认为你太谦虚了。

关于Fast Grants，现在我们有了对Fast Grants获得者与其他资助（例如NIH或NSF）相比的有效性的回顾。据你所知，这些机构对Fast Grants的速度和有效性之间的差异有何反应？他们是否分析了他们的协议以及COVID期间发生的事情？他们对此有任何回顾吗？据我所知没有，但我不希望这听起来像是指责。也许他们已经进行了很多反思，而我只是不知道。即使发生了，我也不知道。所以，我不知道。我不知道CDC、FDA、NIH、NSF或任何相关组织及其国际同行的回应。所以，我所说的不仅不是对他们的批评，甚至也不是对他们的评论。我只是不知道他们做了什么。总的来说，组织并不擅长自我反思。我默认假设，我们一开始讨论的一些动态就根植于此。那些组织中的任何一个创始人今天都不在那里了。这些领导者的激励机制到底是什么？我不清楚谁会有动力真正以完全客观和自我批评的方式进行评估，以弄清楚哪些做得好，哪些做得不好。我保证不会对AI过于狭隘，但还有一个问题。长期来看，我们无法预测。也许甚至中期，我们也无法预测。但短期来看，我们可能会看到类似AI代理的东西，它们可能需要进行交易。AI代理的金融基础设施看起来是什么样的？这是一个非常有趣的问题。自动化或自主交易在某种程度上已经存在。许多服务都有按使用量计费，对吧？许多费用是自主产生的。当Stripe在云计算方面的大部分工作时，没有人按按钮，并产生一些云服务成本。在一种极其原始的方式下，它今天正在发生。我假设它会遵循某种梯度，其中一些决策将由LLM或LLM等效物做出。将有一个几乎无法察觉的平滑连续体，直到非常大的自主程度。并不是说我们会在某个月份醒来，然后说：“哦，我的天，突然之间机器人就被释放了。”这听起来非常狭隘，也许我变得过于战术性了，但关于机器人的合法性将会有非常有趣的问题：它们是否被视为所有者的责任？是否给予了任何程度的独立性？责任如何运作？哪些渠道最适合？我们谈论的是什么样的交易速度？因为如果每秒有十亿次交易，那么该系统的属性应该与每天一次的大型分级交易非常不同。如果我们只使用按使用量付费服务的类比，这些服务往往会产生微小的负债，然后在每月支付账单时进行结算。所以，也许这些代理交易也会有这种特点。有很多实际应用问题，但我认为你所说的关于这些自主交易可能成为一个重要维度，是非常真实和真实的，并且是未来十年经济可能改变和扩张的有趣方式之一。加密货币有可能在这里发挥作用。我们非常认真地对待人类的KYC和AML：我们希望了解与特定金融活动相关的人。显然，在AI代理的背景下，这是一个更模糊的问题。如果我们以一种模糊的方式看待加密货币，将其视为金融服务中实际上被设计为免除AML的部分，那么也许它会发挥作用。

你认为在Stripe成立之前多久，像Stripe这样的产品就可以被发明出来？这是一个好问题。取决于你如何定义Stripe，也许几十年前就可以，因为在某种程度上，PayPal就是一种Stripe。在PayPal之前有很多支付公司。你可以一直追溯到收银机，所以这取决于定义问题。我们受益于特定的世俗顺风，与应用商店的兴起、按需经济以及可能是在YC之后和金融危机之后的创业公司热潮有关；这些特定的顺风是Stripe特有的。全球金融危机是2008-2009年，Stripe成立于2010年，所以只要你将这些定义为核心，那么就不可能早很多。我的Stripe故事主要是关于市场效率低下的。我确实想知道为什么这一切没有更早发生。我总是觉得很有趣的是，有些情况是，并非“嗯，它本可以更早开始，但市场上没有人。”市场上有很多公司。而且他们不仅仅是随机的人，他们是总部设在旧金山的科技公司，他们就在市场上。你对为什么他们没有想到这一点有什么解释吗？我不太愿意泛泛而谈，因为我只有可能n=1的经验。从它推断太多是很危险的。也许现在n=2了，Arc是一个非常不同的组织，但仍然是一个组织。或者如果你包括Stripe的所有功能，n=10，20多。好吧，是的，取决于你的定义，也许有一些样本。我的普遍观点是：“对于大多数产品和大多数企业来说，事情可以做得更好。”护城河通常被高估了。支付是一个很好的领域例子，从逻辑上讲，你会说它有如此多的防御来源：有账户持有人的网络效应，欺诈的数据网络效应/规模经济，监管模式和壁垒等等。然而，不仅Stripe存在，还有很多其他公司。今天有一个完整的金融科技生态系统，对吧？这涉及到一些深层问题：“有效组织存在的数量限制是什么？”对于任何给定的行业，为什么是这个数量的公司而不是两倍的数量等等？这与动机、想法以及人们组织人才的意愿和决心有关。但这些更像是社会文化方面的解释。Hamilton Helmer可能是研究企业各种防御来源的领先学者。他有一个小众但非常出名的书，叫做《七种力量》（Seven Powers）。它倾向于分解这方面的各种市场力量来源。我认为这是真实而重要的，就其本身而言。尽管如此，对我来说，没有人比Stripe更早地做过Stripe，这有点奇怪。当你想到护城河被高估了，而仅仅是做事被低估了，在这种情况下，Stripe的护城河是什么？这是否让你对Stripe的护城河有不同的看法？是的，我认为一个人可以拥有组织和文化护城河。也许这与我刚才说的相矛盾，或者与它一致，因为它是一种文化解释。就我们拥有护城河而言，是因为我们对我们的领域有非常深刻的理解。我们有一群真正关心解决问题的人，他们持续地担心我们可能会忘记一些重要的事情。所以我们正在努力弄清楚可能取代Stripe方法的重要事情是什么，并确保我们首先构建它。

你熟悉Conquest的法则。有Conquest的第三定律，即：“应该像组织是由一群敌人经营一样来建模。”大概是半开玩笑，但思考一下：“嗯，其中的核心真理是什么，为什么会存在？”我认为正在发生的是：大多数组织在开始时，实际上是在努力实现其既定目标。有人出于某种原因创立了这个组织，而且很可能是出于其既定原因。但随着时间的推移，那个人和最初构成组织的那群人离开了，新的一群人取而代之。而且有多次迭代，有持续的代际更替。但比如说，对于第五代来说：他们为什么在那里，他们的特定激励机制在多大程度上与组织最初的既定目标一致？那里可能存在很多不一致，他们正在遵循一条局部路径，甚至组织领导者也是如此，不一定是因为他们自己的任何过错。他们是人，他们有自己的激励机制，而且，组织的原始、宪法性的激励机制可能非常不同。这种现象是生活中的事实，对我来说，这些解释在试图弄清楚为什么有些事情会发生或不发生时更有用。而且，对于你的问题：“就Stripe拥有护城河而言，它是什么？”其他人可以判断它在实践中在多大程度上得到了体现和根植。我认为是这样，但我是一个有偏见的观察者。我认为，Stripe的人们非常关心解决我们声称要解决的问题。是的，关于几代人或一段时间内的错位的问题很有趣。你有没有机构的例子，它们在几十年或几个世纪里成功地保持了其最初的，不仅是使命宣言，还有组织能力？因为如果你考虑科技公司，即使是最古老的公司，存在的时间也不长，对吧？它们是世界上最大的科技公司之一。而且公司的平均年龄以低著称。这里有什么好例子吗？关于股东资本主义影响的解释表明，它影响了组织的激励机制及其长期命运。这些理论有一定的可信度，而且股东资本主义甚至可能缩短了其中一些组织的寿命。我并不是说这绝对是真的，但我发现它可能是真的，这令人难以置信。如果这是真的，它是否必然是坏事，这一点还不清楚，对吧？也就是说，我们是站在人类、全球创新，还是公司、还是法人实体的哪一边？答案对我来说不清楚。应该是第三者。同时，如果你看看欧洲或像丹麦这样的地方，因为那里的税法，很多组织要么由非营利基金会控制，要么由非营利基金会实质上持有。例如，诺和诺德（Novo Nordisk）——GLP公司，马士基（Maersk）——航运公司，我相信乐高（Lego）也是。许多这些公司由基金会控制，并且通常由它们持有大量股份。在许多情况下，这会产生次级效应，即它们将使命嵌入具有法律约束力的章程中。我不是诺和诺德的专家，但我碰巧在感恩节期间读了一本关于它的书，还有一本关于丹麦工业基金会的书。他们的章程中规定，他们必须广泛提供胰岛素，而且价格非常便宜，或者至少在斯堪的纳维亚国家是这样。所以允许他们在其他地方收取市场价格，但他们有法律义务将利润再投资于研发。这是否在某种程度上导致了他们在过去20年里做出了最令人瞩目的药理学发现之一：GLP-1激动剂？——可能。关于“为什么公司的平均年龄是这样的？”这些问题绝对很有趣，我怀疑原因在某种程度上取决于我们今天在美国组织大型公司的方式。你提到的关于这家公司的事情似乎与亚洲的出口导向型增长非常相似。完全正确。关税的想法。有一家公司负责制造汽车，所以你最好把汽车造好。你没有竞争，但你必须发明世界上最好的汽车。是的，我们都是斯密、李嘉图的粉丝，甚至他们对自由贸易的坚持也不像今天人们对他们的解读那样。像弗里德里希·李斯特（Friedrich List）和其他人，虽然不是同时代的人，但相对而言被低估了。就你相信社会学、文化技能，甚至模糊的、更人际意义上的协调很重要且具有解释力而言，你最终会思考美国提出的一些事情。听到你这么说真是太有趣了，因为如果你考虑Stripe的使命——它是促进全球贸易，确保来自印度的公司能够与尼日利亚的任何公司竞争，或者其他国家。所以，如果Stripe存在，你学习曲线的空间，你比全球竞争对手效率低下的空间应该会更小，对吧？Stripe不就是反李斯特公司吗？嗯，这取决于你指的是哪个版本的李斯特。需要明确的是，我并不是特别赞成这些关税和贸易壁垒。它们相关的历史充其量是好坏参半。看，有可能如果你有一个特定的行业，你有明确的目标，一个可行的路径来实现相当程度的成功和一些联合主张，那么一定程度的积极贸易政策可能是件好事。我不认为这适用于大多数国家在大多数时间的大多数行业。

这太有趣了。我认为这里有一个有趣的线索，它与Stripe气候有关，你正在补贴东亚国家为其国内公司进行的学习曲线。你没有挑选出一家必然是碳封存关键的公司。你如何看待这个问题？嗯，有一个方法可以将这两个观点统一起来，我稍后会谈到Stripe，那就是萨伊定律，即需求创造供给。就Stripe聚集越来越多的全球需求而言，称之为“Stripe理论”似乎过于自吹自擂了，但Stripe中有一个模糊的直觉是，这种需求的聚集可以对随之而来的供给产生重要的扩张效应。Stripe气候是这种假设的一个版本，其规模远小于Stripe本身，但仍然是真实的，并且可能很重要。对于不熟悉的人来说，我猜是你的大部分听众，基本想法是这样的；我们在2018年观察到，似乎每个人都同意，碳去除将非常重要。即使我们以最乐观的时间表实现经济脱碳，仍然会积累碳存量，这将是一个问题。听起来很奇怪，2018年世界上几乎没有碳去除公司。也许有两三家。从来没有公司从碳去除公司购买过，它们实际上更像是科学项目。所以我们想：“嗯，总得有人开始，而且不仅转移一些美元，而且为这个行业带来一些信誉，可能会很有价值。”不是说Stripe是世界上最可信的公司，但总比没有好。所以我们开始与一些碳去除公司签订合同。这进展得很顺利，他们似乎很感激我们，所以我们又多想了想。然后，在2021年，我们成立了Frontier，这是一个AMC，一个先进市场承诺。这受到了第一个AMC的启发，它是一个预先承诺为发展中国家购买疫苗，用于市场失灵的疾病，这些疾病要么是制药公司没有研究的疫苗，要么是利润不足以支付该计划的。所以我们决定为碳去除这样做。我们筹集了十亿美元。Stripe是第一个投资者。我们实际上并没有投资，我们只是购买，所以我们是第一个承诺的公司。然后我们加入了Shopify、Alphabet、Meta、JP Morgan以及其他一些公司。现在有一个相当活跃的碳去除公司行业。Frontier已经与40到50家公司签订了合同，其中绝大多数在我们开始时并不存在。我们在去年年底进行了一项匿名调查，询问了他们，Frontier的存在在多大程度上促成了他们最初创办公司的原因。再次，

这是一项匿名调查。我认为有 74% 的公司表示，Frontier 在他们创办公司过程中扮演了因果作用。因此，这些诱因效应可能相当显著。是的，这太大了。你还遇到过哪些其他想法，其中 AMC 可以成为推动技术发展的有效工具？这是个好问题。我们一直在内部讨论这个问题。并不是说我们一定要自己去做，但我正在思考：“有没有我们应该与之分享技术的人？”甚至不是技术本身，而是分享我们的经验并尝试提供帮助。生物医学领域仍然有很多东西。专利在一定程度上很有用，但有很多似乎对社会有益的创新，专利却无法提供覆盖成本的方式。几年前，人们对甘露糖（一种糖）感到兴奋。有一篇或几篇论文表明，肿瘤可能选择性地摄取甘露糖而不是葡萄糖，但它们实际上不会正常代谢它，只会死亡。这可能是一种有效的抗癌治疗方法。甘露糖就像一种普通的糖。它已经被理解了一个多世纪，而且重要的是，你无法为其申请专利。因此，目前还不清楚谁有动力去资助这项工作来测试它是否真的能在实践中奏效。这不是对甘露糖的背书，但存在类似的情况，即有些东西可能非常有益，但市场经济结构却无法使其成为可能。在生物医学领域仍然有很多这样的情况。原则上，仍然存在许多可能存在但实际上不存在的疫苗，例如莱姆病疫苗。有一款疫苗因安全担忧而从市场上撤回，我认为这些担忧是错误的，但仍然没有疫苗。它甚至没有被充分理解，对吧？人们患有慢性莱姆病。我们不知道这是否真实。没错。但这是一个好问题。也许你的一些听众会想到一些我们急需 AMC 的领域。我想再回到 Stripe 一会儿。你以欣赏工艺和美学而闻名，但你也欣赏规模和增长的力量。以及速度。哦，真有趣。是否存在某种工艺不适合速度、增长、规模？如果你想到一位日本厨师，他花了十年时间学习煮饭，然后才能开始做寿司。这在现代世界是否就没有竞争力了？工艺、规模和速度。我不知道它们在每种情况下是否必然相互排斥，但它们确实经常相互排斥，所以简短的回答是肯定的。同时，许多最成功的公司都是那些以其对工艺和美学的欣赏和实现技巧而著称的公司。LVMH 是世界上最大的公司之一，这 literalmente 是他们的业务。特斯拉在这方面做得很好。他们在许多方面都很出色，包括这一点。显然，还有苹果。台积电不是你提到的日本寿司厨师，但它是台湾的台积电芯片寿司厨师。他们拥有如此多的默会知识和难以转移的技能。工艺及其追求的重要性可能与以往任何时候一样。当然，随着 Stripe 的规模越来越大，我们对此的信念也越来越强。这些美学特质有趣之处在于，它们通常是不可量化的。我不知道它们是否本质上是不可量化的，也许你可以训练一个模型来做到这一点，但今天，它们通常是不可量化的。然而，它们以显著的方式影响着人们。人们非常明显地关心美学。如果他们是一家公司，他们会关心他们生产的产品的美学特征。从直观上看，人们知道这是真的。但要在组织层面管理这一点很困难，因为没有与之相关的损益表，而且如果你搞砸了，你看不到一个整洁的时间序列下降。在 Stripe 的 14 年里，我们并非完全通过试错，而是通过研究 Stripe 中运作良好和不太好的案例，客户的反应如何等等，了解到即使在我们主要面向企业的领域，这一点也确实非常重要。回到我们之前讨论的内容，社会学和“文化”的防御性解释是真实的，最优秀的人将自己视为其领域的工匠，并且他们几乎最想与最优秀的人一起工作。即使从客户的角度来看，市场并不重视工艺，你可能仍然想建立一个非常重视这一点的组织，因为出于其他原因，你只是想要最优秀的人。碰巧的是，我认为客户实际上确实重视它。证据广泛地支持这一点。如果你不认真对待这项工作，就很难聚集最优秀的人才。界面还是实现，哪种美学、工艺或简洁性更重要？有句名言说 Unix 之所以成功是因为实现简单，而不是界面。界面还算简单，但有很多边缘情况，我猜 Unix 不会为你处理。但 Stripe 会，对吧？大概吧，这取决于你构建什么。对于 TikTok 来说，界面简单更重要。即使他们的实现一团糟，那可能也没关系。我不是说它是一团糟，我一无所知。而对于 Stripe 来说，人们在某种程度上是在购买我们的架构，或者购买他们做某些事情的能力，而不是因为我们的架构使某些事情变得容易和可能而购买另一套事情。如果界面是指 GUI，那么也许我们可以区分一下。但我们并不真正区分。我们认为 Stripe 的界面就是架构。似乎没有人同意我的看法，但我经常认为 Stripe 类似于 Mathematica，我们向你出售一个自成一体的宇宙，用于模拟你感兴趣的任何事物。我们提供一些原始对象、接口和工具等，以实现你的建模。但从根本上说，我们是在帮助你按照自己的方式做事。从这个意义上说，我认为架构和界面不一定那么容易分开。这是一个非常有趣的类比。尽管如此，如果你想到 Mathematica，它提供的入口只是数学的柏拉图式对象，而对你们来说，入口是 Visa 错误代码。最终对象不是柏拉图式的。那是真的。所以是的，这个类比在某些方面站不住脚。但你看，交易的概念非常基本，而且几乎和二次方程一样古老。我想交易更古老。Mathematica 现在支持各种疯狂、晦涩的东西，而且非常令人印象深刻。如果你去看看 Mathematica 中更晦涩的包，你肯定会发现一些比 Visa 错误代码更不被广泛使用和理解的东西。但是的，它们不一样，我只是觉得它是一个有趣的直觉来源。Wolfram 在 Mathematica 上所做的非常了不起。另一种让我好奇你是如何看待这一点的方式是：Mathematica 可能有所不同的一点是，如果他们必须在 Mathematica 中进行更改——“大事不妙，有人必须学习新的语法”。如果你进行更改——数十亿美元的交易将无法进行。这如何改变你对初始架构和风险的看法？这是个好问题。首先，关于架构之美的一点，然后我将回答那个问题。顺便说一句，有趣的是，API 设计作为一个学科和实践，并没有得到更多的研究。它在平台的命运中扮演着或可能扮演着重要角色。我不是说它总是决定性的。但如果你做得对，就会有复利式的积极好处，反之亦然。令人惊讶的是，例如在移动应用程序开发方面，这是过去 10 到 15 年中最具活力的生态系统之一，iOS 开发中的许多对象和类都以 NS 开头。Swift 现在不那么多了，但在 iPhone 的大部分历史中都是如此。NS 指的是 Next app，来自 90 年代的 Next。当你正确地进行 API 设计和架构时，它可以在字面上持续数十年，即使在周围一切都疯狂演变的情况下也是如此。Unix 也是一个例子。是的，Unix 有很多缺点，但它的架构已经运行了半个多世纪。我们都在努力让 Stripe 的人们认识到多十年抽象的重要性。人们有时会认为这是某种极其崇高、不切实际的夸张，但事实并非如此，当你正确地处理这些事情时，就会发生这种情况。事实上，如果你做得对，在你的平台上构建的人们就可以在很长一段时间内获得巨大的好处。关于 Mathematica 的观点，我知道他们非常重视向后兼容性，以至于你可以运行 20 年前编写的程序，在今天的 Mathematica 中无需更改。这确实大大提高了 API 设计的风险，原因显而易见。我们自己也有这个问题，当我们考虑引入新东西时，不仅仅是：“这是否迫切地解决了今天激励它的特定需求？”——而是：“我们认为我们能否在 2044 年支持它？我们如何看待世界可能在我们周围演变，使其保持一致？”我们当然不总是能做到这一点，但从某种程度上说，这就是我们试图做的事情。Visa 是一个例子吗？有人甚至可能说，能够将实现用于未来几十年的一些缺点是，即使它是可持续的，并且你围绕它建立了一个均衡的生态系统，但如果你因为人们的局部激励而无法修改它，你就会陷入比其他情况更糟糕的均衡状态。我明白了。信用卡网络，特别是 Visa 和万事达卡，在均衡方面做得相当好。很容易以 2024 年的世界来评判，但你必须看看它们开始时的世界以及它们正在解决的特定问题。当你比较美国或西方世界的金融格局与其他地方时，我敢肯定，美国并没有拿到一副坏牌，或者说以任何有意义的方式陷入困境。信用卡网络做了几件事。最初，它们是为了取代商店信用。最初是信用卡，不是借记卡，对吧？这很重要。结构化消费者信用的可用性是一件大事，尤其对低收入人群有益。然后，随着喷气式飞机旅行、大众旅游等的出现，它们取代了旅行支票和各种更糟糕的替代品，比如随身携带现金。然后，随着互联网的出现，它们在实现在线交易方面发挥了重要作用。它们能够如此正确地设计架构，以至于如此多的不同用例都能通过其核心设计得到解决，这真的令人印象深刻。设计这一切的人，Dee Hock，是一位杰出的人物。人们抱怨交易费用。我并不是要为信用卡生态系统辩护。你可以从多个角度来看，但许多人会认为 Stripe 在交易费用方程的错误一边，因为我们将交易收入拱手让给了其他公司。所以我不认为我存在结构性地偏袒交易费用，但即便如此，我还是要说，交易费用所带来的可能性确实非常有趣。它是一种分销激励费，你向其他实体支付费用，以招募客户，说服他们办理信用卡，让他们保留信用卡并在月底付清等。所以你为纯粹的分销付费。航班结束时会有人告诉你：“嘿，注册 United Credit Card！”这就是交易费用支付的费用。那个人惹恼了我。我们稍后会讨论反事实。然后是实际的信用发放本身，以及客户支持和所有相关的争议处理等。看看信用卡网络未能兴起的情况很有趣。德国就是一个典型的例子。从我们的角度来看，与美国相比，处理德国的在线经济要糟糕得多。如果 Stripe 能够按一下按钮，就能在德国像在美国一样广泛采用信用卡，我们会拼命地按那个按钮。你可以看看中国，一方面确实有支付宝、微信支付、微信支付，它们非常普及——从这个意义上说，它们在交易方面非常数字化。另一方面，这些产品在消费者信贷方面往往不够成熟。所以是的，转移资金的交易费——非常便宜，但你需要从全面加载的角度来看：“好吧，但获得信贷以进行购买的成本是多少，就像信用卡所能实现的？”当你看看其他地方的反事实时，你会对 Dee Hock、Visa、万事达卡和信用卡网络所带来的可能性感到感激。我并不是说它们是完美的，不能进行批评，但我最感兴趣的是那些真正研究过其他国家生态系统的人的批评，因为很容易低估我们从它们的发明中得到了什么。也许这里有一个切斯特顿的栅栏效应。如果你现在必须从头开始设计支付系统，你提到的所有这些事情是否都有意义：承担信用风险、欺诈的可能性、争议裁决，这些是否应该占经济中每笔交易的 2% 或 3%？如果你必须从头开始设计，支付系统会是什么样子？我们现在正在一些国家看到这个实验的实时版本，因为中央银行正在积极设计国家支付系统。巴西的 PIX 于 2020 年底推出。我敢肯定你听说过 UPI。UPI 是这个过程的推动者。它是印度的中央银行支付系统。它与 AadHaar 及其国家身份系统等联系在一起。这启发了许多其他国家的中央银行去建立自己的 UPI。因此，巴西的 PIX 于 2020 年推出，现在绝大多数巴西成年人都是 PIX 的每周活跃用户。同样，尽管它于 2020 年推出。因此，它经历了令人难以置信的快速采用曲线。你有瑞典的 Swish，东亚、日本、泰国、瑞士等地都有例子。一个又一个中央银行正在决定：“嘿，我们应该拥有我们自己的版本。”这是一种从零开始的支付系统重塑。出于一些难以理解的奇怪原因，一旦你加入了客户支持、消费者保护、欺诈预防、反洗钱控制和信用，事情似乎就会趋于 2% 或 3% 左右。同样重要的是要注意，除了覆盖成本之外，很大一部分最终会以奖励的形式返还给消费者，并非在所有国家，但在许多国家都是如此。如果你看看美国各银行的公开报告，它们的交易费用，你所说的每笔交易都有丰厚的费用，其中很大一部分直接返还给消费者。所以，我们不清楚到底应该如何看待经济学。如果它返还给消费者，你应该将其视为交易税，还是仅仅是一种奇怪的循环关系？我没有看到任何证据表明大约 2% 在整个体系中效率低下。我并不是说这是最佳水平——也许 1% 会更好，但在一到三个百分点的范围内，它可能是合理的。当我们考虑这些从价费用和数字时，目前我们发现自己更多地思考的是全球税收结构的变化。在过去的几个世纪里，税收领域出现了一些合理的创新：所得税曾相当高，然后我们增加了增值税等等。新事物，至少在在线环境中，是司法管辖区向没有在相关司法管辖区“地点”的商家汇款或征收销售税。因此，如果你是湾区的播客，假设“Dwarkesh 商品店”将不得不向瑞典的乌普萨拉市纳税，该市将对棒球帽征收特殊税。你将需要了解这种对棒球帽的特定税收。对于你出售给乌普萨拉人的任何棒球帽，你都必须从买家那里收取该金额，向乌普萨拉报告，然后最终弄清楚如何将这笔钱汇给乌普萨拉。显然，这是一个关于买方司法管辖区和产品类型的组合问题，然后是所有你必须汇款的不同司法管辖区。至于那些金额，我们不是在谈论三个基点——所讨论的税收通常是 5% 或 10%，所以这并非微不足道。当我思考互联网上的资金流动以及所有这些如何演变和展开时，我认为税法的变化实际上比交易经济学中的任何事情都重要得多。顺便说一句，这不是 Dwarkesh 播客，而是 Lunar Society Podcast LLC，在 Stripe Atlas 上注册。我将来出售的任何商品，Stripe 都会处理。是的，好的。如果有人对 Stripe 有什么不满。不，这很棒，老实说，它非常有用。开展业务运营会困难得多。抱歉，我知道你应该采访我，但 Stripe 在你收取任何费用方面是否发挥了任何作用，即使是边际作用？这是我们一直感兴趣的事情。当我们谈论增加互联网的 GDP 时，并不是说：“让现有的 GDP 走上我们的轨道”——而是：“我们可以在哪些边际上促成已经不存在的经济活动？”所以是的，你确实在公司成立之前就开始了播客，但我们在商品或其他方面发挥了任何因果作用吗？从某种程度上说，如果 Substack 最初不是一个方便的收款地点，那肯定是一回事。还有……如果 Substack 没有让它变得超级简单，你不会对时事通讯收费吗？是的。而且，如果我做广告，我甚至不知道如何开始收款，如果我还没有通过 Stripe 拥有一个拥有独立银行账户的 LLC，我将通过它收款。所以是的，可能对很多货币化起到了反事实的作用。这很酷。我很感激。你认为未来支付处理有哪些意想不到的补充？所有这些东西：Atlas、身份欺诈、检测——回想起来，当时可能并不明显这是一个很好的补充，但现在看起来确实如此。五年、十年后会是什么样子？老实说，我们的问题最终是，我们可能无法追求比我们能追求的更多的东西，看起来都像是补充。因为几乎所有的企业都有收入，我们当然希望帮助他们产生、接受、管理和协调与该收入相关的一切。但一旦你进入了这个流程，并且经历了经营企业的步骤，很多其他事情看起来都很相关，并且以某种方式直接联系起来。当 Stripe 最初成立时，它绝对不酷。恰恰相反，是我们中的几个人，我们认为我们可以制作一个更优越的支付 API。在 Stripe 的大部分历史中，Stripe 吸引了那些被不引人注目的基础设施挑战和问题所吸引的人。我们不是一家专门制造精美汽车的公司——我们制造道路。我之所以提到所有这些，是因为它与补充问题有关，在我们内部的讨论中，大部分，可能绝大多数，仍然是关于：“好吧，即使是我们核心业务的根本性问题，也存在哪些实际的缺点和局限性？”支付处理对我们来说可能是一个过于狭窄的术语。它更多的是关于全球可编程货币的协调，是的，这包括消费者到企业的支付，就像我们刚才在你的 Substack 的背景下讨论的那样。但它也包括企业到企业的支付，涉及信贷或贷款的支付。它还包括你如何持有资金，如何在不同货币之间兑换资金。它代表了不同法律实体持有的资金，以及我们如何使个人或小型企业能够充当微型跨国公司。但即使我们只是略微提及了这些问题，尽管它们都直接关系到资金的流动，但它们并非小事。如果我们能够有效地解决这些问题，那么 Stripe 将是一个非常有影响力的组织和力量。当我们进入服务相对较差的新兴市场时，构建其中一些东西的反事实重要性正在增加而不是减少。在美国，Stripe 出现之前就有支付公司，也许，如果 Stripe 从未做过它的事情，你最终会找到某种方法来货币化一个时事通讯或类似的东西。但如果你在阿尔巴尼亚，你的选择范围要窄得多。随着我们扩展到全球，边际影响会大大增加。尽管我们对直接邻近领域感兴趣并正在追求一些，但全球货币协调的核心问题仍然非常大且未解决。这看起来是为所有这些复杂性提供一个更好的界面，并将其隐藏在七行代码之下？还是看起来是替换轨道和基础设施，以使所有这些更有效率和有效？前者。构建自成一体的金融生态系统并没有多大用处。金融孤岛并没有多大帮助。构建一个金融，“这是混合比喻”，但一个金融“航空网络”更有价值。我们宁愿 Stripe 连接到所有现有的系统、轨道、国内组织，而不是试图取而代之。这从一开始就是 Stripe 的战略，当 Stripe 开始时，有很多公司都在试图做自己的事情，走自己的路，而我们的信念是：你获得了经典的梅特卡夫定律——通过增强现有生态系统的能力，你可以创造更多的价值。好的，让我们回到 Stripe。Stripe 是一个为作者还是读者服务的写作文化？它可以是两者。但哪个更重要？双方都有相当大的好处，因为对于读者来说，通过文本进行交流可能更有效率，尽管在许多情况下确实如此，但还有跨时空的好处，未来的读者可以尝试理解我们走到这一步的思路和思维过程。这非常可观。但我也和很多人一样，写东西是为了整理自己的思绪。如果这种能力被剥夺了，我的效率会大大降低。它们如何平衡很难说。它们实际上是不可分割的。这就是我的答案。识字文化就是一种不同的东西。我不是在说某种虚假的知识分子意义上的识字，文本文化在这里是更好的术语。布鲁诺·拉图尔曾说过，他认为印刷革命，比如古腾堡的印刷革命，部分原因在于它使知识更加僵化，从而引发了科学革命。以前，如果某个观察结果与某个说法不符，你总是可以耸耸肩说：“嗯，抄写那个东西的人犯了个错误。”通过使事物更加僵化，更容易打破它们。然后你就可以注意到理论与现实之间的差异。组织上也有某种版本，我不是在做精确的类比，但存在类似的动态，即口头文化和文本文化的性质截然不同。可能实现的合作类型、可以达到的一致性，根本上是不同的。自行车的车轮和后轮哪个更有价值？理论上，你可以骑独轮车，但实际上，你确实需要两者。我知道我说过不再问 AI 问题了，但在这一点上，你可能会期望拥有大量写作的公司率先体验到 AI 的生产力提升，这对我来说似乎非常合理，因为在其他情况下，模型并没有现成的大量上下文。我不知道你是否预料到这一点。那可能是真的。是的，我不知道。如果模型真的很好，也许它能很快掌握。大多数组织出于各种原因都不会记录所有会议，如果他们不记录，那么就会出现一个问题：“语料库是什么？你如何快速上手？”所以是的，我猜那会是真的。告诉我关于你构建的内部 LLM。哦，我们没有构建内部 LLM，我们构建了一个内部 LLM 工具，使人们能够轻松地将 LLM 集成到生产服务中，也集成到他们作为人类的日常工作流程中。我们增加了直接与 LLM 交互的能力，作为一个标准的聊天代理，就像很多人做的那样，但然后也将其与我们的一些工具集成，用于查询和访问数据，最有趣的是，我们增加了跨不同人员共享提示的功能，这样某人就可以发现这些提示。我最喜欢的例子之一是：有人创建了一个用于优化 SQL 查询的提示。它并不总是有效，但有时有效。向我们询问：“有什么优化 SQL 查询的建议吗？”非常便宜，有时它会提供一些好东西。因此，这里的协作能力已被证明具有惊人的高回报。然后，许多组织都有这个——我们并不声称它非常新颖——但有一个中央总线，用于路由对所有 LLM 的访问，以便我们可以尝试不同的模型，并对各自的性能趋势和不同用例的使用情况有一定的可观察性。我们发现围绕 LLM 构建相当数量的生产基础设施是有价值的。现在，鉴于 LLM 本身的激增，以及所有明显的竞争者，这被证明非常有价值，因为我们可以尝试找出不同用例中最有效的模型：自我优化或谁知道哪个。我不知道调用的总数是多少，但我认为我们现在每天调用数百万次。Stripe 跨越了数十个实际的生产用例。金融服务生态系统在某种程度上是一个巨大的模拟到数字的练习，因为人类、意图、身份是模拟的——所有这些事物都存在一定程度的不确定性和一些噪音。但交易是数字化的，对吧？我们经常发现，在这些模拟到数字的转换中，LLM 可以是一个令人惊讶的有趣增强工具。关于人类与这些系统交互的灵活性和边缘情况：在某种意义上，Stripe 是一个非常高风险的赏金计划，对吧？如果有人破解它，如果存在可靠性问题，不仅仅是因为破解，而是因为你部署的方式错误，那么不仅是金融服务——显然，金钱在其中起作用——而且相当一部分农村 GDP 将会停滞，至少在其停运期间。你如何处理这种责任？你如何在快速部署的同时保持正常运行时间和可靠性？这是我们花费最多时间的事情之一。回到想要成为拥有最优秀人才的地方以及专注于工艺的价值，这样你才能拥有最优秀的人才。在软件开发方面，开发人员讨厌两件事：开发周期缓慢：它将在下个月的发布中发布，以及这种思维方式。开发人员还讨厌在凌晨 2 点因事件而被叫醒。因此，考虑到我们所服务业务的关键性，粗略地说，占全球经济的 1%——这个数字并不完全清楚如何衡量，因为 GDP 定义为最终商品，而 Stripe 不仅销售最终商品，所以理论上可能存在一些重复计算。但 Stripe 主要销售最终商品。我们通常不用于大型供应链运输。也许存在 10% 或 20% 的误算。但长话短说，我认为这相当于全球 GDP 的约 1%。每年约一万亿美元。正如你所说，这让我们对中断感到非常恐惧。因此，我们非常努力地在没有中断的情况下实现快速迭代和开发周期，并给出一些数字：我们每天在核心收费流程中部署生产服务约 1000 次。其中大多数服务是自动部署的，所以当任何人做出任何生产就绪的更改时，它就会进入生产。它是经过精心策划的：首先是运行一小部分流量，然后是逐渐增加流量，直到全部流量。因此，每天约有 1000 次部署，可靠性约为五个九（99.9995%）或略高于五个九，这意味着每年约有两到两分半分钟的不可用时间。显然，我们不是有两分半分钟的连续不可用时间，但它近似于此，尽管它倾向于在全年作为背景辐射发生。达到这一点需要大量的投资。然后还有安全属性，这些属性不太容易衡量，但与这些数字类似。硅谷倾向于……我可能现在不公平地将事物归因于硅谷——许多科技行业并不重视流程和卓越运营。我们文化上重视自发的、创造性的、颠覆性的、开创性的东西。构建能够大规模可靠提供重要服务的机制，并消除可能导致大量人度过糟糕一天的变异源——我认为这些事情并没有获得多少文化上的认可。这一切听起来都不是什么火箭科学，但定义我们关心什么，然后构建自动测量系统来衡量实际发生的程度，然后找出我们未能达到的情况，并确定原因，然后实际干预并改进系统，使其不再发生，然后重要的是，构建二级控制，在生产问题发生很久之前就检测到偏差实例，但我们对系统的行为有足够的了解，以便以某种上游方式对其进行检测——我刚才说的绝大多数内容是 1930 年代的生产工程师所理解的。所以再次，我不是声称这是任何激进的突破，但我们发现，以一种顽强的多年形式采用这些实践会带来非常高的回报。可能还有其他组织能够以这种规模和可靠性及安全性组合的速率进行发布并保持这种开发人员速度，但我认为这样的组织并不多。这确实证明了 Stripe 上那些实现这一目标的人的非凡之处。最后一点，你拥有如此庞大的内部工具和测试，这……一旦你获得了 AI 工程师，他们就可以推送提交，并且你已经设置了基础设施，以便可以轻松地对其进行评估。是的。总的来说，很多事情都回到了我们为了能够构建并认真对待构建最佳软件的目标而必须具备的条件。很容易将其说成是一种崇高、模糊、含糊不清的愿望陈述。但如果你认真对待这个目标——想想如果你真的要认真追求它，你会测量什么？——一部分是生产出它的组织的特征。你最终会发现：“好吧，客户必须真正喜欢你的东西。好吧，我们如何衡量这一点？我们如何系统化地确保不存在压制？”我们有一个“体验旅程”的概念，这是 Stripe 中的路径，我们非常关心，并且这些路径始终以非常高质量的水平实现。而且，开发人员必须能够非常快速地迭代它们——我们刚才谈到了如何实现这一点等等。我们所谈论的一切主题都是认真对待目标。我觉得我们在 Stripe 所做的很多事情——再次声明，我否认其中有任何天才——只是非常认真、反复、严肃且长期地应用认真对待目标。再问几个 Stripe 的问题。全球 GDP 的 1% 是一个惊人的数字。当你考虑 Stripe 的进一步增长来自哪里时，它来自互联网经济的扩张吗？还是来自 Stripe 成为互联网经济更大份额的来源？并且，如果 Stripe 的增长速度超过互联网，如果我们认为这是你的 Beta 值，那么 Alpha 来自哪里？这是个好问题。Stripe 服务客户的总和正在超越整个互联网经济。在某个时候，出于显而易见的数学原因，这些必须趋于一致。但我们已经 14 年了，它们还没有趋于一致。那里还有很大的空间。假设 Stripe 每年处理约一万亿美元。当 Stripe 最初成立时，全球经济约为六到七万亿美元。全球经济现在约为十万亿美元。在 Stripe 的活动量真正触及全球经济增长上限之前，我们还有相当大的空间。当然，出于各种原因，全球经济增长没有上限。它可能比现在高得多。我甚至不是指新技术或人工智能，而是指你可以做的所有基本的人均数学计算。如果每个人的收入都与美国相当呢？我之所以对在 Stripe 工作如此感兴趣，原因之一是：这是卢卡斯的老话，当开始思考国家之间发展速度的差异时，很难再想其他事情。为什么巴西的收入和 GDP 水平是这样的？为什么波兰的水平是这样的？为什么爱尔兰的轨迹是这样的，从欧洲病夫变成了现在最富裕的国家之一？我觉得 Stripe 是这个问题的某种应用实践，你在构建软件产品，但在某种意义上与这些问题相关或触及这些问题：为什么没有更多的公司？是什么决定了公司的增长率？为什么当你开始经营商品店时，为什么它有 X 级别的买家而不是 2X？我认为这些仍然是富有成效的问题。我们还没有在很大程度上优化商业的元系统。在绝大多数时间里，企业都是离线的、低效的、模拟的。直到最近一到二十年，很大一部分才真正实现了数字化。那里的优化前景仍然被大大低估了。我们发现一些非常基本的事情，比如“仅仅向企业提供资本”。我们这样做的原因不是为了从贷款中获利，而是因为我们发现我们为其提供资本的企业，随后在持续的后续基础上增长得更快。或者，试图弄清楚，一个企业如何决定在哪些国家销售。你会发现，从最小的企业到世界上最大的企业，这些都是非常临时的、未经深思熟虑的问题。比如：“你为什么不在墨西哥或巴西或其他地方销售？——嗯，这似乎很复杂，所以我们还没有来得及做。”关于你的问题：增长来自哪里？仅仅是问一些非常基本的问题，仍然有大量的低垂的果实。所以，当我们思考 Stripe 未来将如何继续增长时，在某种意义上，它显然会涉及很多大企业。你现在正在处理大量的亚马逊交易量，还有其他你正在与之达成交易的公司。首先，告诉我你的想法。一家指数级增长的初创公司如何为 Stripe 带来指数级增长是说得通的。当它已经是你正在合作的这些现有大企业时，Stripe 如何保持相同的轨迹增长？其次，支持初创企业的原因如此引人注目，对吧？新事物正在进入这个世界，我们应该真正支持它并确保它发生。为什么亚马逊能够更有效地履行订单如此引人注目？这些都是非常好的问题。关于第一个问题——你是对的。Stripe 最终注定要以经济的增长速度增长，问题只在于需要多长时间才能到达那里。对。好消息是，这可能需要很长时间，因为正如我们刚才讨论的，在可能实现的各种改进方面，仍然有大量的低垂的果实。所以我认为在那之前还需要很多年。但这是真的：那最终会发生。关于第二个问题：“扶持所有这些新兴的初创企业并成为反现状的力量，这显然是值得称赞的、引人注目的或令人兴奋的。但支持成熟企业有什么理由呢？”人们误解了，对于一家小企业来说，通常情况下，至少在我们称之为初创企业的情况下，通常都有一个嵌入式的创新。而这个创新就是公司的全部。他们有一个新想法，他们将做一些更好或不同的事情等等。总的来说，我们喜欢创新，所以我们对初创企业有积极的情感。但大型成熟企业也带来了很多创新。它们并非只做这一点，它们还在经营现有的业务。所以也许份额较小，但成熟企业带来的创新总份额非常大。我们必须认识到认知偏差，即初创企业更引人注目。相对而言，涡轮机、工厂或绝缘技术的改进主要来自成熟企业。选择经济中的任何一个部门，过去 10 或 20 年发生的重要发明中，有很大一部分都来自现有企业。总的来说，泰勒写了一本书，大企业被低估了。如果你看看调查数据，人们不仅对初创企业，而且对小企业作为一个整体，都有非常积极的情感。即使他们对大企业的情感是负面的或相对负面的，但绝对基础并不算太差，但也不那么有利。确实，成熟的企业往往支付得更好，往往更有效率，我们经济中的更多创新来自它们，它们产生了大量的消费者盈余。Stripe 与它们合作的具体理由是：通常它们来找我们不是因为它们想做它们已经做的事情，然后经历所有将它们转移到 Stripe 的工作，而是因为它们要么想做一件今天没有做的新事情——所以它与某些新的业务线或创新或发明相关。或者它们发现了生产新产品的机会，并希望以一种同样能产生消费者盈余的方式，有意义地改变它们提供现有产品的方式。这听起来非常抽象和理论化，但实际上，这意味着它们想把它们在这个市场上销售的东西卖到更多的市场。或者它们意识到它们以这种方式销售，并且应该以其他更方便的方式销售，比如在移动设备上或其他方面。在每种情况下，如果成功了，如果人们大量购买，我们就会从经济中获得这种分散的信号，即现在正在提供一些有价值的东西，而以前是没有的。当我盘点那些正在迁移到 Stripe 或在过去一年中迁移到 Stripe 的企业时，无论是大型零售商、全球制造公司还是航运公司，通常都符合这两种模式之一。新产品或当前产品卖给了以前不购买的人。是的。如果你考虑解决我们重大问题的社会大趋势，比如摩尔定律或太阳能的成本，你会发现几十年来都有边际改进。是的。大型科技公司或大型公司能够投入大量资金进行研发。无情的迭代改进，是的。它被低估了。能问一下关于 John 的事吗？当然。你们最近出版了《Poor Charlie's Almanac》，随后 Charlie Munger 去世了。Munger 是否评论过你们的关系，以及它是否让他想起了他和巴菲特的关系？对我来说没有，但他更了解 John。所以他可能对 John 这么说过。是的，我不知道。你从 John 那里学到了关于婚姻的什么？这种平等的、激烈的、长期的伙伴关系——你最接近的就是婚姻，对吧？嗯，我相对来说是婚姻的新手。所以也许十年后我能提取出可普遍化的共性。我想说的是：与亲近的人一起工作被低估了。我正在与 Patrick Su 和 Silvana 一起做 Arc。Fast Grants 是与 Tyler 和 Silvana 一起做的。Stripe 显然是与 John 一起做的。我应该提到，John 在 Arc 的形成中也发挥了重要作用。没有 John，它就不会发生。我可以举更多的例子，但我感觉我生命中所有重要的事业，不仅是与他人一起，而且是与我非常亲近的人一起。我曾经并且希望拥有一个持久的关系，能够超越这些事业。有时会听到这样的建议：你不应该和朋友一起工作，也许你不应该和你伴侣一起工作之类的。所有这些事情都是特有的，并且存在各种排列组合的实例。但对我来说，这是一次非常有益的经历。而且我认为 John 和我可能会一起工作……你永远不知道生活，但我认为我们可能会一起工作几十年。对我们来说，这既是意义和成就的重要来源，而且再次，还有真正的互补性。没有我们任何一个人，Stripe 的效率都会降低。我指的是带宽方面，但我认为我们都带来了不同的东西。Patrick，我认为这是一个很好的结束点。非常感谢你来参加播客。谢谢。嘿，大家好！希望你们喜欢这一集。一如既往，你能做的最有帮助的事情就是分享这个播客。把它发给你认为可能喜欢它的人。发到 Twitter、你的群聊等地方。它只是分裂了世界。感谢你的收听。下次见。干杯。