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Meta和谷歌作为全球广告垄断者的地位，被撕开了一道裂缝。这道裂缝让一家公司迅速崛起，两年股价增长25倍，加入标普500指数，迈入千亿美元俱乐部。它就是AppLovin。
然而，围绕着这家公司的争议和做空报告，从来没有停止过。这波史诗级上涨之后，公司遭到Muddy Waters的做空抨击。这已经是过去一个月左右，我们看到的至少第三份做空报告了。这些做空者正在质疑其AI平台的诚信度。
2025年11月初，我受邀来到AppLovin在旧金山City Hall举办的年会。在这里，高层和员工们带着家人，穿着隆重的晚礼服，喝着香槟，尽情地庆祝公司突破2千亿美元的市值。而走上二楼，派对公司布置的游戏赌盘似乎在暗示，资本市场对AppLovin的爱与恨并没有结束。
而这场游戏的关键人物，则是这位差点因为与同事玩比赛投篮，而错过上台讲话的华人Giovanni Ge（葛小川）。葛小川看上去并不像是典型的硅谷工程师。中科大少年班毕业之后，意大利念完博士来到美国。在Meta辞职之后，在2022年年底AppLovin转型的关键时刻加入，带领团队发挥了非常核心的作用。
“教我一句意大利语。”“Buongiorno。”“好难。”
2023年到2025年，葛小川的升职速度如同AppLovin的股价。三年时间，从工程师迅速地晋升为了公司核心技术领导者，如今担任公司的首席产品及工程官。
虽然外界对AppLovin的研报和解读已经非常多了，但是公司高层对外的深度访谈依然很有限。很多信息和结论都是相互冲突的。
“做空报告刚出来的时候，我们肯定都是非常重视的。每一条每一条去和我们的系统去对照，然后后来发现其实都是错的。”
所以，我对这家公司感兴趣的点在于，我很好奇，在Meta和谷歌这么大体量的巨头背后，这家公司做对了什么事情，看准了什么时机，才能够去撕开巨头的市场裂缝？
“我们没有Google和Meta那么多的资源，就注定了我们不能用它们的方法来解决我们的问题。我从进AppLovin那一刻开始，我就希望有一天我们能够走出游戏。”
而外界对它的追捧和质疑，AppLovin内部是怎么看的？葛小川又是怎么带领团队去打现代推荐算法这场硬仗的？
“最大的挑战是人才，市场对我们的认可不够，那一年我们基本上非常难招到人，非常非常难。”
带着这样的好奇心，我们《硅谷101》是独家专访了葛小川，这也是他第一次对外接受视频专访，以中文进行。
“过去三年真的感觉像过了十年一样，每天都在打仗。硅谷这个地方，我觉得underdog在这里是最被appreciate（欣赏）的一种精神。”
我们和葛小川的采访，拍摄于2025年12月21号。整场采访录制了超过两个小时。但是说实话，我们之间的这场对话，一度有一点来回反复，原因在于，我迫切地想要找到答案，AppLovin究竟做对了什么才能够崛起。
但是我发现，这并不是葛小川和AppLovin看待问题的方式。
“我发现我跟你聊天，你很想去问，我们的成功是不是某一个具体的决策造成的？但其实不是这样。决策本身其实非常简单，真正使得公司走向成功的是，决策之后的365天每天的日子怎么过。”
“外界总是希望找到一个解释，让我们的成功看起来比较简单。我觉得这种质疑和低估，在我看来已经习以为常了。”
2026年第一季度，AppLovin继续经历着来自做空机构的攻击，AI发展对广告行业的挑战，以及竞争对手的市场蛋糕争夺。美股2月11日盘后，AppLovin发布了2025第四财季的财报。营收、利润和展望都超出此前分析师预期，可以说是一份非常不错的财报。
然而，公司股价却出现暴跌。这样的背离，在一定程度上显示出，资本市场对AI即将颠覆SaaS企业的恐惧。
在这个时间点上，我们上线这场专访，试图通过葛小川的深度分享中，来看看他眼中的过去三年，大约这1000天的时间，他如何带领AppLovin撕开巨头裂缝、跨越深渊。这家公司，如何在谷歌与Meta的双头垄断下崛起，又如何凭借着“弱者之心（underdog）”的生存之道，杀出重围的。
首先，在正式进入葛小川的专访之前，我们花一点时间来说说AppLovin这家公司的业务和崛起故事。
2018年，硅谷的数字广告权力格局已经固化。谷歌掌握着搜索意图，Meta控制着社交图谱。而此时的AppLovin，只是一个规模尚小的“移动广告网络”（Ad Networks）。简单来说，它就是连接移动应用开发者（也就是广告位的发布者）与广告主的中间平台。
那么，对于这种“中间商”而言，最大的死穴在于，它不知道用户在app里面到底是在做什么。你想，如果你无法获得第一方数据，你怎么去跟谷歌还有Meta这样的巨头去打？
为了打破这一局，AppLovin当时开始大举地收购游戏工作室。从2018年到2021年IPO前夕，AppLovin通过一系列的并购、战略投资和工作室孵化动作，快速扩张游戏版图，累计交易规模达到数十亿美元级别，并且依托它的广告和分发平台，触达了全球数亿级别的移动设备用户。
当时AppLovin买下这些工作室的目的，不是为了游戏利润，而是为了获取核心的转化信号。这些“自产”的游戏，成为了算法引擎最初的实验室。
同时，AppLovin是进行了一系列关键的收购。首先就是2018年收购的应用内竞价技术公司MAX。在2018年之前，AppLovin本质上更像是一个广告投放平台。但是对于开发者们来说，它其实并不能很好地帮大家把广告位卖出高价。
当时行业里面用得最多的，是一种叫做“瀑布流”的方式。简单来说，就是开发者先把广告位给A广告平台试一试，如果A不接，再给B，再不行给C，一个一个地这么来。顺序是提前排好的，依据的是过去的eCPM（Effective Cost Per Mille），也就是有效每千次展示成本，还有填充率（Ad Fill Rate）等等这些的历史数据。
但是问题就在于，整个过程是排队式的，效率低，而且很容易卖便宜。而MAX出来之后，规则就彻底地变了。它引入了应用内实时竞价，一次性把广告位丢给所有的广告主，让大家同时出价，最后谁出得高就卖给谁。开发者直接去拿到最高价，收入立马就上来了。广告主这边也不吃亏，虽然比如说他花了1.5块钱，但如果能够赚回2块钱，那照样是划算的。结果就是，开发者多赚了钱，广告主拿到了更好的用户，双方都满意。
也正是因为MAX，AppLovin从“只帮买家”的角色，升级成了同时服务广告主和开发者的平台。
第二个重要的收购，就是2021年花了10亿美元收购的移动应用数据监测及营销公司Adjust。在广告行业当中，广告主最关心的就只有一件事，那就是我花出去的这1块钱，到底能够赚回来多少。
但是，在移动广告里，这个问题其实非常难回答。因为一条广告从展示到点击，再到下载、使用，甚至付费，中间要经过很多很多环节，而这些数据往往是分散在不同地方，甚至根本看不到。对于广告主来说，这就像是一个黑箱子。而相比之下，能够把数据追踪得更明白的平台，比如说Meta，就更加容易拿到广告主的钱。AppLovin的增长，也因此是受到了限制。
而Adjust正好解决的就是这个问题。Adjust本质上是一个移动广告的“追踪和归因工具”。它通过全流程追踪和精准的归因，能够帮助广告主，把每一块钱的投放效果拆得清清楚楚。比如说钱花在哪了，带来了多少用户，最后赚回了多少。
而更重要的是，这些数据最后还能够反过来喂给AppLovin的AI系统，让投放越来越精准。那Adjust可以说，是让AppLovin从一个“只负责把广告投出去”的平台，升级成了一个对客户角度来说，可以对效果负责的服务平台。这也是为什么AppLovin高度强调LTV，也就是生命周期价值。这个我们之后在专访中会详细的聊到。
可以说，MAX和Adjust的布局，是让AppLovin步入了快速增长的通道。
然而，正当AppLovin在2021年4月完成上市IPO之际，苹果公司的IDFA（也就是应用追踪透明度政策），切断了跨app追踪用户的能力。移动广告市场瞬间陷入了混乱。
2022年，AppLovin股价坠入深渊，从之前的高点跌去了80%。但是，在这一片哀鸿遍野当中，AppLovin并没有像它的竞争对手们那样，通过裁员来收缩防线，而是从当时的推特那里，进行了一项关键的收购。
这项斥资10.5亿美元的全现金交易收购的对象叫做MoPub，是之前Twitter旗下的移动广告平台。MoPub你可以把它理解成是一个“广告位大市场”，它把大量的App的广告位集中起来，卖给广告主，从中间抽成。
而这笔收购是带来了三个非常直接的变化：
第一，一下子能够触达更多的人。MoPub当时服务的是成千上万个应用，包括了新闻、工具，还有生活类app，覆盖大约7亿日活的用户。AppLovin把这些广告位接进来之后，广告库存规模直接是放大了一个数量级，触达的人数也是成倍增长了。
第二，就是能够把广告投给“对的人”。MoPub的广告位不只是来自游戏，它还来自比如说新闻App、健身App、生活工具App等等。这意味着女性用户、中年用户，还有非游戏用户都进来了。广告就不再是“什么人都给同一条广告”，而是不同的产品应对不同的人群。AppLovin也是从游戏广告平台，直接升级成为了真正的全行业广告平台。
那第三，是整体更稳定、更赚钱。之前AppLovin的广告位，主要是来自于自家游戏（我们之前也说了），而且人群结构是偏向游戏玩家。而有了MoPub，AppLovin就不再需要拼命自己做游戏来“产广告位”了。那非常有意思的一个比喻，就是从自己去种菜变成了去开超市，货源来自于四面八方，稳定又可控。
来总结一下：MAX解决了“卖不出好价钱”，Adjust解决了“效果说不清楚”，而MoPub解决了“规模不够大”。
同时，我们看到MoPub这起收购，为AppLovin带来了一个极为重要的“数据水源”。这些源源不断实时注入的竞价信号，为后续的算法能力提升，提供了数据基础。此时的AppLovin是急迫地需要一位懂算法的核心技术人员加入。
所以，在这三次关键的收购之后，AppLovin又在寻求又一次的升级。这就是AppLovin发展历史上的一个大背景。
这个时候加入AppLovin的这位算法核心人物，就是葛小川。他加入三个月之后，AppLovin就上线了新一代的模型，名为AXON。这款模型是奠定了之后三年公司业务的飞涨之路。
以下就是我和葛小川的视频专访。
“其实你来到AppLovin也已经三年时间，你怎么看你在过去三年的这段时候？”
“感谢你邀请我。过去三年的话，一开始就开始工作嘛，然后每天要不断处理每天遇到的问题。只是有时候觉得真的是，不仅我一个人，包括团队其他成员也觉得，过去三年，真的感觉像过了十年一样，因为真的发生了很多事情。”
“就是打仗的这种感觉吗？”
“对，每天都在打仗。”
“其实你之前是在Meta？”
“对。”
“那你为什么当时想要从Meta离开？为什么当时选择了AppLovin这家公司？”
“我觉得那个时候，我在Meta想要学到的东西，基本上已经学到了。在那边继续待下去的话，我觉得对我个人的职业发展的话会，就是它会渐渐地慢下去。我本身也不是一个特别喜欢遵循流程的一个人，想到一个更自由、更灵活的地方，所以那个时候我就觉得离开Meta还挺符合我个人的这个性格。”
“当时觉得（AppLovin）最打动你的一个moment（时刻）是什么？”
“我觉得打动我的moment（时刻）就是，大家都很坦诚。我在跟AppLovin当时面试的时候，当时有和CTO（Basil Shikin）还有CEO（Adam Foroughi）都有聊过。他们对于当下公司所面临的最大的问题，然后他们需要什么样的人来帮他们解决什么样的问题，我觉得都特别坦诚。尤其是当我当时在大厂待久了之后，习惯了和大厂的中层的人接触，聊天里边很多迂回、绕弯子，然后第一次和这种C-level（最高层管理人员）接触，并且能够有那么直接和坦诚的对话，我觉得那点当时对我来说印象还是比较深刻的。”
“我看到你之前的分享说，你当时聊到AppLovin的时候就发现说，公司它要进一步去做广告业务，对。他们缺的东西正好是你有的skill set（技能包）？”
“对。”
“能不能说一下他们当时缺什么？他们当时的广告业务是是一个什么样的阶段？那你身上有什么样的skill set（技能包）可以弥补他们那个短板？”
“从业务角度来看，其实公司当时的业务已经比较成熟了。它主要其实缺的就是一个现代的推荐算法和推荐系统。当时在北美其实代表推荐算法最先进的几家公司，就是Google和Meta。当然了，同一个类型的推荐算法，在很多中国的公司，像TikTok、阿里巴巴、小红书，这些公司其实都已经在用了。但是北美当时很多中小型的这种公司，像包括AppLovin，还有其他一些中小型的公司，其实还在用可能十年以前那种上一代的推荐算法。所以当时他们就想让我过来帮忙，把公司转型到最先进的这一代推荐算法里面去。”
“十年前的传统的推荐算法是什么样子的？然后现代的推荐算法是什么样子的？”
“OK，就是十年以前的话，其实那时候的推荐算法，很多是以这个叫做Boosting Tree（提升树）为主的方法。那个时候虽然就是说Deep Learning（深度学习）的理论其实已经非常成熟了，但是在推荐算法的应用里面一直没有取得特别大的成功。转折点大概就出现在2015年到2017年这几年，当时有好几个比较重要的工作在那时候出现。在那之后，一流的公司都很快的转型到了现在的就是Deep Learning（深度学习）的模型里面去。”
“当时有哪几个比较重要的工作？”
“其实里边很重要一点就是，你推荐算法里边有很多的这种叫做High Cardinality（高基数）的Sparse Feature（稀疏特征）。举个什么例子，就是比如说你推荐的话，不就是推荐人和这个物料嘛。那么你这里边，物料可能一个，像Meta和Google这样的公司的物料，其实非常非常轻易的就可以达到几千万、上亿，甚至几十亿的一个量级。然后你推荐的用户，也是轻易来说是几十亿的。每一个用户他有ID，每一个物料它有ID。当然还有一些比较不那么稀疏的ID，比如说国家的ID，Zip Code（邮政编码）ID这些东西。那这些ID其实在模型里面，如何去利用它们，如何去表征它们，如何去处理这些ID和ID之间的这种交叉，2015年之前其实人们不是很清楚知道怎么用Deep Learning（深度学习）去处理这些问题。但是在刚才我说那三年里边，出了很多很重要的论文，就讨论怎么样把这些ID放到模型里边，并且允许这些ID和ID之间做一些交叉。这些工作出现了之后，那 D eep Learning（深度学习）的Framework（框架）它在推荐算法里边就脱颖而出了。”
“你到AppLovin之后，三个月就推出了第一款模型？”
“对。为什么要这么快？因为时间很短嘛。我觉得生命很短。我们这边其实做事情就是这样，当你你知道一个目标就在你眼前的时候，我们是希望能够非常非常快的把它给做出来。其实我当时来AppLovin之前的时候，我本人的一个mindset（思维模式）其实还没有成为那样子，因为我毕竟在大厂做了很多年。我来了之后其实还是，刚开始的时候我还是打算以那种Meta的方式，比如说先是讨论一下roadmap（路线图），制定一个计划，然后再分配一下人员，分配一下工作，然后怎么样，就这样一步一步来做。但我很快来到这边大概不到一星期时间，我就立刻意识到，这不是这公司的工作方式，不是这样子的。几个小事情就让我产生这样一个转变。那么转变之后，工作方式就很明确了，get my head down（埋头苦干），就是从写代码开始，然后在这过程中遇到什么问题，解决什么问题。所以当时在开始的时候，其实并没有想到具体会有多少时间。整个公司的领导层也从来没有给过我们一个压力，或者说给过我们一个要求，说这东西一定要在多长时间里边完成。但是整个团队，大家都全身心地投入在里面。当时肯定就是想尽早地把这东西做出来。”
“当时团队有多少人了？”
“做第一代模型的时候，第一代模型，其实那时候团队的人真的很少。真正直接参与这个最核心的工作的话，可能当时包括CTO本人在内，我们加起来可能5个人左右。”
“然后你们推第一代模型上线的时候，效果怎么样？是达到你们心里面，我知道你比较完美主义，达到你心里面那个完美的要求了吗？还是你们就想推出来先看看效果？”
“我是一个reasonable（理性的）完美主义者。我肯定不会要求这个模型上线第一天就都是完美的。但是当时刚上线，那个效果是非常非常好的。具体数字我记不住了，但是从当时的财报那个数字来看，应该是当时上线之后效果非常好，就明显一个代差，肯定是百分之几十的一个跃变吧。”
“能不能跟我们解释一下，就是AppLovin，它当时是怎么去做广告投放的？比如说它跟Meta，跟谷歌有什么样的不一样？就是后来你们的模型跟Meta跟谷歌，虽然都是现代的这个推荐系统，对，但是你们会有什么样的不一样吗？”
“OK，我觉得框架肯定是一样的。但是我们和Google、Meta其实最大的区别不在于这个模型本身，而在于它的商业模式上。就是Google和Meta，它们主要的广告投放对象，还是它们自己自有的一些用户流量。比如说Google的YouTube、Google搜索，Meta是在它的Facebook和Instagram里面投放。AppLovin其实很有趣，AppLovin作为一个算是中国以外的国际市场上，可能应该是排名前几名的一个广告投放平台，我们是在这种头部的广告投放平台里边，是唯一一个没有自有流量的公司。就我们的投放对象，其实更多的是在第三方的交易平台上。这是我们和Google、Meta最大的区别。”
“这是大的区别，但是也是说你们在游戏方面的优势？”
“我们在游戏方面，你觉得我们在游戏方面的优势是什么？”
“数据。”
“我们现在其实已经不拥有任何一家游戏公司了。但是在2022年的时候，大家会觉得，因为你们之前收购了很多游戏的公司，对，所以你们有非常多的游戏的数据，然后有用户的数据。对，外界会认为说，这是你们一度或者曾经的优势。”
“其实我不是，我也不知道具体的，就是定量的话，到底产生了多少影响。因为有的，你知道在推荐算法里面，有一种经常使用的东西，叫Ablation Test（消融研究）。当你猜想你的某一个模型的处理，或者某一个具体的数据，或者某一个具体的特征，它对你整个系统的影响是多大的时候，你会采取一种叫Ablation Test（消融研究）。是什么？就是你把你的系统复制成两份，一份把你认为你想要测量的这个因素给它抹掉，一个就保持现状，看一下它们两个performance（表现）区别。我们经常做这样的一个test（测试）。但是关于你刚才说的这种自有数据这一块，我们还真没做过这个test，所以很难去定量地说它起到多大作用，或者说它在这个路径过程中起到多大作用。但今天看来，我们已经没有这一部分数据了。我们的广告效果，我们的投放效果，我们的广告的增长，其实并没有因为失去这些游戏公司受到任何的影响。所以，我不知道当年那些数据是不是真的有那么重要。”
“就大家其实是会，比如说在position（定位），比如说Meta和Google，还有你们那时候就会说，比如说Meta，其实它的定位是这个社交关系，对，再加上这个信息图谱。对，那谷歌的这个定位是搜索意图加全渠道覆盖。对，那么AppLovin的这个，它的广告投放的定位是什么样的关键词？”
“我觉得AppLovin在做产品的时候，我们不会一味地去引导我们的技术发展方向，去迎合这些最热门的话题，而是看当前我们最需要解决的问题是什么，然后用这个来引导我们技术发展。我觉得可能因为这个原因，我们在从产品角度来说，我们也算是第一个解决了很多在广告推荐产品里面的一些最大的痛点。我举几个例子，第一个是这个所谓的‘价值预估’。什么意思？就是很多公司在投放广告的时候，你就会去优化点击率，优化转化率。但其实对于大多数的广告商来说，他们关心的不是点击率，也不是转化率，而是转化之后给他们带来的价值。比如说你作为广告商的话，你不在乎就是说，我花100块钱之后，到底有5个人购买了，还是10个人购买了。你其实更关心是这5个人或10个人购买之后，他们到底给你产生多少价值。很多公司都是在做这种价值的产品，但我们，我觉得我们真正是把重心放在这上面了。我们肯定是整个行业里面第一个把价值产品做大的一个公司。你像我们在AppLovin，价值产品占据了AppLovin绝大多数的广告花销。这就是因为我们的价值模型是整个业界做得最好的。”
“和这个价值模型相关的一个是什么？就是你作为广告商，你其实关心它未来有很长阶段给你产生价值。我投放这个广告之后，我一年以内能不能回本？或者说回本之后翻倍多少倍？或两年之后？如果你广告的优化，能够优化更长的一个窗口的话，其实对于广告商来说，它可以带来更大的价值。但我们之前，这市面上大部分的优化窗口只有一天，偶尔会有人做到7天，但从来没有人用非常严谨的模型超过7天这样一个范畴。我们是全世界第一个公司，把它从7天直接做到28天。当时我们这个产品上线之后，立刻就成为了整个业界最热门的产品。”
“我觉得我们和很多其他一些公司相比，真的是，我们会把产品所要解决的问题放在最高优先级，然后去寻找和思考哪些技术上的革新能够帮我们实现这样的目标，而不是说我们去找个最热门的话题，然后再想围绕这个热门的话题，我们能做什么样的技术创新。这个就是LTV（Life Time Value 生命周期价值）为核心的来围绕它设计的产品跟算法嘛。”
“这个东西是谁提出来的？还是说这个公司本身的价值，跟它的价值观所在？”
“大家可能都会觉得，谁提出来这些东西很重要。这真的不重要，因为任何一个在业界工作的人，都知道这东西很重要。那为什么Meta跟Google它不围绕着这个来做？那我就不知道了，我不是Meta的CPO（首席产品官）。我觉得这里边可能更重要的就是说，当你你知道这东西重要了，你如何去管理和利用，分配公司内部的资源，如何去有效地帮助你团队去解决这样一个问题。我觉得这个东西是最重要的。我觉得行业里面所有人都知道这东西重要，能不能解决它，我觉得可能是真正重要的问题。”
“那我们再说一下其他的竞争者，除了Meta、Google这几个大的，有没有一些小的是一些潜在的竞争者？我看到有人在问，比如说Unity、ironSource、Chartboost、Liftoff这些公司。那为什么跑出来的是Applovin，不是他们呢？”
“我觉得你一直用竞争者的这个词来描述这些，但从我们看来，这些公司其实都不是竞争者。我觉得这些公司更像是合作伙伴。因为我们最终服务的都是手机开发者和广告商这样的群体。尤其对于手机开发者来看的话，你想，为什么我们的平台会允许并且欢迎 Google、Meta、Amazon这些公司在我们平台上竞价呢？就是因为他们的购买力其实会让我们的开发者获利。所以说，在我看来，其实我们都是共同服务于同一个行业的合作伙伴。”
“至于我们为什么在这个里边胜出，对吧？但其实这里边有两个不同的行业，我们其实真正在讨论两个不同的，就是一个大行业里面两个不同的分支。一个是广告交易平台，今天虽然说谷歌和Applovin是最大两个交易平台，对吧？然后还有一些更小一些的交易平台，像Unity的ironSource也是个交易平台。但这个交易平台本身，我觉得它存在的最大意义，其实并不是给公司带来直接的商业价值，它的最大意义其实是服务于整个手机应用的一个生态，给这些开发者一个平台，让他们可以在平台上变现。对吧？所以对于Applovin来说的话，这个平台本身其实并不是Applovin的主要营收，或者说它的营收其实占非常小的一部分。”
“那么另一个分支其实是广告投放这一块。我们当有了这样一个生态的时候，当然我们也希望有一天我们可以，比如说把我们的广告投放到Meta，投放到Google去。但我不觉得他们有一天会允许我们这么做，对吧？那么我们就只能把我们的广告投放到刚才我说的这样一个第三方的汇聚平台上。这也是为什么从我角度来看的话，维持这样一个生态系统，其实是非常非常重要的。当我们广告投放到这一块的时候，那你可以说有竞争对手了。这里边竞争对手其实就不是说Unity或者ironSource，而是所有的潜在竞价者，有Google、Meta，所有的人。那么其实在我来看的话，其实就是说我们的竞争对手更多的是Google和Meta，因为从我们的购买量上来看的话，他们的购买量和我们购买量之间此消彼长，可能关系会更大一些。”
“那2023年其实是你们模型得到稳定，同时你自己也开始筹备了亚洲团队，对。同时也开始进入这个高管的团队，开始接手更多的业务。你觉得你遇到的最大挑战是什么？”
“大概我来了公司之后小半年的时间，大概是在2023年的4月份、5月份左右。那时候我们AXON 2.0的那代模型第一次上线，而且当时其实只是一部分的模型上线，并不是所有模型上线。但是那个，我觉得应该算是一个比较重要的里程碑，因为在此之前，其实我们都不是很确定这种方法，就是说上线之后到底能带来多大的收益。我记得当时团队在第一个模型上线之前，我们经常是比如说做一些准备，然后小范围测试。那时候，我们的Infrastructure（基础设施）比较弱，就是这个模型上线测试，中间肯定要等个一个小时左右，然后我们就开始开玩笑，就说那一小时时间是不是大家需要买票去Vegas（拉斯维加斯）准备开派对。后来模型终于上线了，不是很成功，他们说OK，那推迟吧，我们回去继续迭代，就这样一个状态。前前后后搞了有一两个月的时间。当然了，最后模型真正上线的时候，我觉得大家也失去了那种狂喜的感觉。不过这对于公司来说绝对是一个，我觉得比较重要的一个里程碑。然后那之后再过了半年，接下来的半年，其实就是不停地迭代。因为第一个模型上线之后，其实对我们来说很重要一个问题就是说，因为那第一个模型其实是一个，就是模型的一个代差，就我们把AppLovin的模型从一个可能比现在最先进的模型晚个1到2代的模型，给它带到了比较先进的这代模型上去。所以接下来要回答一个问题就是说，当你代差弥补过来之后，你模型还有没有能力继续迭代，继续获得收益？其实这个从当时外界来看，一直是外界对AppLovin最大的质疑之一。你可以看到其实在2023年，我们每次财报的时候，其实都是远远超出了预期，但是财报之后我们的股价，其实几乎没有动。原因其实就是当时业界总是觉得，我们那一次收益是一次性的，之后不会有迭代。对于我们自己来说，我觉得，因为我见过这个行业怎么运作的，我其实对于这个可迭代性是比较有信心的，但是还是需要时间去证明。所以，在2023年年底的时候，那段时间，我觉得我们是证明了这个模型的可迭代性，并没有因为模型上线之后进一步的收益就停止。”
“到2024年年初，AppLovin的野心就已经不再局限于百亿美元规模的游戏广告了，它的目标是千亿美元级别的全域数字广告，而第一个要进军的就是电商行业。E-commerce。”
“2024年5月份的时候，葛小川正式提出向电商领域扩张。这在技术界看起来是近乎疯狂的，因为游戏广告它是基于虚拟成就感的，而电商广告则是基于实物物流与复购的。那么外界对于AppLovin的广告模型，是否能够运用在电商行业中，一度非常的怀疑。”
“到2024年，这一年我觉得是你们真的开始大放异彩，然后从underdog慢慢被主流接受。因为这一年你们股价也开始飙涨，同时也有很多质疑的声音。那这一年，你觉得你们做对的三件事情是什么？”
“OK，首先纠正一下你。你说我们从underdog变成了被主流所接受，我觉得一直以来，我们都是一个self-recognized（自认的）underdog，而且我觉得我一直以这样一个身份而感到自豪。什么叫做self-recognized（自认）？就是说我不知道现在世界怎么看我们，有些人可能，你们自己把自己视为是underdog，对，可能有些人会觉得AppLovin今天发展很不错了，但也许还有人会觉得AppLovin其实只是一个，就是一个短时间内走运，被炒红的一个网红公司。但是我觉得这些对我们来说都不重要。我们自己把自己定位为一个underdog，我觉得这个是，并且用underdog这样一个精神来驱动我们文化的根基和我们很多做事情的方式。这个在我看来是最重要的。”
“你把underdog翻译成中文，叫‘弱者之心’。能不能再给我们解释一下，你对这个词的定义是什么？”
“我觉得其实更好，可能更准确的一个翻译是‘不被看好的人’吧。‘弱者之心’是为了凑一个四个字的成语。我觉得underdog其实它有很多很多不同层次的一个意义。首先我觉得Underdog就是代表了你不会骄傲自满，因为你没有骄傲自满的资格，别人不认为你很好。第二个，我觉得就是underdog，你做事情的时候，没有一种害怕失败的一个负担，因为你反正是underdog，反正没有人认为你会成功。你反过来那种，我觉得就是你一辈子都在成功的这样一个天之骄子，你可能更不敢于去做一个非常风险很大的一个选择，因为你成功太久了，你不想打破这样一个人设。对，underdog就没有这样一个问题。然后我觉得underdog，他的自我的ego（自我意识）会比较低，他在一个问题里面，一个事里面，或者一个mission（使命）里面，他不会把自己看得很重，他会把这个mission（使命），会把这个集体看得更重。我觉得就是，还有underdog可能就有一种，很多underdog他有一种需要证明自己这样一个渴望，因为大家都觉得他不被看好。那么这种想要证明自己的渴望，其实给一个人带来的动力。”
“你说到做对的三件事情，是吧？我觉得这真的不是我们思考的一个，我们是在AppLovin思考的方式。我是绝对不会把365天每一天的辛勤工作，把它归究到三个正确的决策那么简单里面去。我觉得这样一种说法，其实对整个团队来说都是一种伤害，因为团队里有几十个人，他们每个人都是在从事着点点滴滴的工作，然后这些点点滴滴的工作汇聚到一起，造成我们的成功。我不觉得有任何三件事情，你把这三件事情剥离开，就说这三件事情决定了AppLovin的成功，这不是，我不觉得是真实发生的事情。”
“好，没问题。在这一年，其实很多的机构研报，它们的标题都是说AppLovin是什么‘AI受益股’，对。然后你们内部是怎么看这个事情的？就是AI在你们的算法当中，真的有那么的重要吗？”
“首先提到AI，我觉得现在大家对AI本身的定义是比较模糊的。对，在现在主流，我觉得通常的一个叙事里面来看，AI其实主要就是指这个LLM（Large Language Model）模型相关，对，大语言模型。对，但其实AI这个词本身，在大语言模型出现之前就经常被人提及了。其实推荐算法是大语言模型出现之前，整个AI应用领域最成功的一个应用了。那么AppLovin作为一个在推荐算法里面世界一流的公司，肯定是用到了和推荐算法相关的所有的AI的技术。那么至于大语言模型的话，这个不是一个秘密，就AppLovin今天没有在训练自己的大语言模型，但是我们确实在我们的产品里面，就是各个方面利用了，大语言模型来帮我们提高和改进我们的产品和算法。我们算法里面会用到大语言模型，这个是毋庸置疑的。然后至于外界怎么看我们，说AppLovin是不是AI公司，或者说AppLovin有没有因为AI受益，这我们在内部，真的是完全不会去想这个问题，也不会去关心别人会怎么评价我们，因为在我们看来，AppLovin是不是一个AI公司，对于我们每天的决策没有任何的影响。”
“你刚才说AI在每个环节里面，肯定就是会，你说AI这边指的是大语言模型LLM，会赋能每一个环节的决策。那这样的做法，其实在行业里面，我相信其他的公司也会有。对，Meta也会有。那为什么我们看它前段时间的股价涨那么多，也是他们说他们的广告其实也提效了？大家差得多吗？就是怎么去用AI，AI怎么去给模型提效，这个每家公司差得多吗？你们的优势在哪里？”
“我觉得在目前这个场景下，我们很大的一个优势，反倒是我们公司没有在自研我们的大语言模型。因为我们没有在自研大语言模型，我们就有充分的自主性去选择，这市面上可以买得到的最好的模型。虽然很多公司在自研，但是我觉得大家现在应该都会承认，这世界上最好的，目前来看，最好的大语言模型，其实是Gemini和OpenAI的模型。我们因为没有自研，其实给我们更大自由度去选择最好的语言模型。这也是因为这个原因，我觉得在很多大语言模型的应用这一块，我们反倒走在了世界的最前线。比如说我们早在一年多以前，其实就非常非常顺利地用大语言模型来对抗我们，在广告投放领域遇到了一些Fraud（欺诈）和Integrity（合规/诚信）的问题。最近这段时间，我们也是市场上第一个推出用大语言模型来全自动地为广告生产这个广告素材。这个就是，我们已经把这个产品投放给我们的广告商了。这些我们都走在行业的前沿。我们之所以能够比我们的竞争对手更早做到这一点，我觉得就是在于，我Очень早就做出一个判断，我觉得在比如说在广告的内容生成这一块，在短时间里面能够做到最好的就只有两家公司，就是Google和OpenAI。我们没必要在这个领域去做一些它们已经做得很好的事情了，而我们把我们的专注度放在怎么样利用它们的模型，把它融入到我们的产品里面去。并且这个决定，你知道这个决定是在一年以前，当Google和OpenAI的模型还没有准备好的时候。当时我们的一个决策就是，相信我们的合作伙伴，Google和OpenAI其实对我们来说，就是我们的合作伙伴。因为我们相信我们的合作伙伴，我们去做好一些它们不会去做的事情，我们在时间的另一头等着他们，我们知道他们有一天会把这个模型做出来。所以当Veo 3和Sora 2出来的时候，那个对我们来说就是The right moment comes（对的时刻到了）。所以那时候我们整个产品的flow（流程）已经准备就绪了，就等他们模型，他模型一好，我们的产品立刻就上线了。”
“所以感觉还是个速度竞赛，就是谁能先把这个东西用好，用到state-of-the-art（最先进的程度），就是最前线的这样一个水平，把产品推出来。”
“对，我觉得不仅是速度吧，也是一个做选择，做决策的一门艺术。就是很多东西，哪怕它是最热门的，哪怕它是最exciting（令人兴奋）的，选择不去自己做，其实有的时候是一个很好的决策。但是不知为何，我觉得这世界上很多人，好像不太能够接受这样一个选择，总是觉得这个事情，如果是最exciting（令人兴奋）的，那我一定要选择自己去做它。”
“提一个假设，谷歌以后觉得他们，比如说会切断它的API，然后这些模型厂商会想要自己去做广告了，OpenAI想要自己去做广告了，会切断这种模型API的access（访问）的权限。”
“我不觉得这会发生。对，我觉得如果有人真的这么认为的话，他的决策可能有点天真。对，今天我们还是谷歌最大的一个客户之一，因为我们是Google Cloud的一个很大的客户。如果我们真的担心Google切断我们的使用权限，我们是不是还要担心不能使用Google Cloud，对不对？其实2024年最大。”
还有外界对你们最好奇的一点就是说，你们开始向电商（广告）方面去走了。对，能不能跟我们说一下，当时这个考量跟思维过程是什么样子的？为什么你要往电商去拓展？
这个思维其实非常非常简单。我发现我跟你聊天你很想去问说，我们的成功是不是某一个具体的决策造成的？但其实不是这样。决策本身其实非常简单，真正使得公司走上成功的，是决策之后的365天每天的日子怎么过。
那么回到2024年年初的时候，其实当时的几个，我觉得比较重要的一个时代背景。首先，我们的技术在手机应用广告里面，已经被证实了，至少和世界一流的公司是没有太大差距的。我们是完全有能力和他们直接竞争的。其次，我们所处的这个手机应用领域，它的天花板不是特别高，所以市场也觉得，就是说AppLovin即使在手机应用里面做得特别特别好，我们的上限也不是特别高。再其次，是我本人对于电商这个，就是算法在电商里面能够做的事情，它的可行性，有着比较好的一个理解。我觉得我们当时的技术，完完全全可以转嫁到电商上去。
所以在这样一个背景下，我们内部其实很简短的讨论，没有花很长时间，我们就决定去做这个项目了。这个事情发生在，大概在2024年的5月份左右。
当你去做一个不同的industry（行业）的时候，就是一个赛道的时候，它的模型的，叫什么？迁移。对，它这个东西难吗？难是个非常主观的一个概念。我觉得，就是为了实现这个东西需要去做什么？我觉得需要，首先它是有可行性的。我觉得需要一群非常善于解决问题，非常善于用“第一性原理”思考的一个团队。
这个时候，当你去，就是从一个你熟悉的赛道，去到一个你不熟悉的领域，或不那么熟悉的领域，我觉得最可怕的一个错误，就是套用经验主义。这个时候真的就是需要，我觉得我在回忆当时的，就是整个团队一些细小的决策，我觉得那个时候就是第一性原理的思考特别重要。
比如说，能不能给我们举一些案例？就比如说，对，比如说在游戏领域，它怎么work（运作）的？然后到电商领域，它的困难在什么地方？比如说它的数据，我不知道，就数据或者是算法，会遇到什么样的困难？然后你们怎么去解决这个困难？
OK，首先你要意识到它是个不同的产品。它不同的产品就意味着，这产品里面每一个环节，它都产生了变化。对，广告商不一样了，广告商数据共享的方式不一样了，广告投放的这个素材的形式不一样了，广告投放之后，它点击之后，它落地页不一样了。就所有东西都不一样。
那么这时候，你第一性原理的一个价值就在于，你要理解里边哪些“不一样”是可以简单的转换过去，哪些“不一样”是需要你有不同的处理方法，需要你在模型里面进行改变。
当你有了第一版比较简单的模型，比较简单的系统上线之后，它肯定是不尽如人意的，因为你是一个新的系统。当它不尽如人意的时候，你知道去分析哪一块。你觉得这一块其实已经不错了，那一块可能存在什么问题？你便能分析它背后的问题是什么？是数据的问题？是归因的问题？是模型的问题？或者说feature（特征）的问题？
这里面就需要用到很多的，我觉得非常好的，非常严谨的思维去判断。而且当时做这个时候，我们团队人也非常非常少，非常小。第一期做这个电商的，就工程师这一块，可能也就10个左右。
我觉得这样说还是有一点点抽象。对，我觉得观众可能还是没有办法理解。比如说从做游戏（广告）到做电商（广告），它虽然是两个不同的产品，就是难点到底在哪里？然后你们解决了什么问题？
我觉得你可以把它当作重新去做一个模型。当你有一个团队，你这个团队，刚刚搭建了全世界最成功的这个手机应用的推荐算法和推荐的模型，然后你的很多infrastructure（基础设施）可以共用。比如说，我训练模型的infrastructure（基础设施），模型推理的infrastructure（基础设施），这些都可以共用。
但是你背后的数据怎么收集？你模型用什么样的架构？模型里边用什么特征？因为电商的特征和应用的特征，可能差别非常非常大。对，所以你可以把它几乎认为是一个重新的创业，重新从零开始。我们唯一在这，就是说唯一在那个时刻，就2024年，我们相比2023年多出来的东西，就多出来那一年的试错经验。对。
所以我觉得这个，你刚才说难点可能就是说，理解这个问题抽象。我觉得难点就是你假设了，它里面有很多可以复制粘贴的东西。对，但其实没有。你就假设这东西，所有东西几乎是重新开始。唯一多出来的东西，就是你脑子里面那过去一年的经验。
那我是不是可以理解，就是说你既然可以电商是一个重新做一个startup（创业），重新做的东西，你们也可以在其他的行业，它都不叫复现这个模型了，就是说重新推出不同的产品，将来你们会target（瞄准）不同的产业，不同的赛道？
你说这话太对了。一直以来，我不觉得AppLovin的优秀，是因为我们擅长解决一个问题。这也是我一直在鼓励团队在做的事情。我一直跟团队说，我觉得AppLovin我们现在的做事方法，其实让我们有能力去解决这世界上任何一个值得解决的难题。
比如说今天我们AppLovin并没有在做，刚才说了，AppLovin今天并没有在训练大语言模型，因为在我看来，目前最好的ROI（投资回报率）对我们来说不是去训练大语言模型。但如果有一天，我们觉得我们需要去做这样的事情，我们也是可以很快成为世界上一流的Tier-1（第一梯队）的player（玩家）。对。
那我觉得外界对你们，其实误解还蛮深的。因为我看了很多报告还有研报，外界是因为觉得，你们做了这么多年的游戏，你们之前有了很多的游戏资产，所以你们对游戏方面的数据，就比人家有优势，所以你们的模型，才能够在游戏产业去work（运作）。所以当你们从游戏转到电商的时候，外界对你们的质疑其实是很强的。对。
所以你们电商也起来了，所以大家也会觉得说，它这是一个模型的迁移。然后你们在迁移的过程中，去做了什么样的事情？
你看，外界总是希望找到一个解释，对，让我们的成功看起来比较简单。我觉得这种质疑和低估，在我看来已经习以为常了。而且我觉得它根本没有让我感到不适。Doesn't bother us at all（完全困扰不到我们）。
如果说有一天外界对我们看法变了，当我们想要做一个全新的领域，外界说AppLovin这家公司，他们人都特别厉害、很聪明，他们做每一件事都能做成功，这件事情他们一定也能做成功。如果这一天真的到来的话，我觉得我反而会觉得身上不适应，不舒服了。这就是我说的，这种underdog的精神，我们特别擅长在大家都不看好我们的时候，把一件事情给做成。
那你觉得就是你们团队，你的优势其实就是你们团队？对，这一点其实还蛮颠覆认知的。那我反过来问你一下，你现在自己在做自媒体，你以前也是在一个比较大的媒体平台，当你离开自己去创业的时候，难道你身边人都跟你欢呼呐喊说，你太好了，这个决定做得太好了，一定会成功？
不。我妈每天都在问我说，你为什么要自己干？对不对？
你有没有觉得这种质疑，其实对你来说，在你人生里面，很大程度其实是给你提供了动力？
其实对我来说不重要。不重要。好，我们来回到你的故事。对。
在这一年你们把游戏业务给卖了。我可能要问你了，就为什么决定把游戏卖了？
OK，这个我觉得，我只能猜。其实这个决策不是我直接参与的。当时事情发生之后，Adam（CEO）告诉我说，我们准备想把游戏给卖掉，你怎么看？我说合理。当然，这个事情主要的参与者和决策者，还有整个drive（驱动），它整个过程去实现的应该是Adam。
从我自己角度来看，我觉得是比较合理的。也就是说，在AXON 2.0成功之前，当时公司其实是有很多不同的业务线的。但是当我们的广告推荐算法渐渐走向成功，并且电商的未来也变得很明确之后，你也看到广告这一块，它的利润率是非常非常高的，人才密度也是非常高的。所以在这个背景下，我觉得脱离游戏，其实是很合理的一个决策。游戏的，当然也说了，游戏的数据，就是这些数据对我们的核心算法来说，也不是那么重要。所以我觉得这样是一个很合理的决策。虽然这个决策本身并不是我做的。
对，你们内部当时有反弹吗？有人有质疑吗？
没有。大家都觉得，接下来就all in（全力投入）广告。对。
我觉得这个也是AppLovin很有趣的一点。我不知道我之前有没有跟你说过，我说我们在公司里面很少开会。我觉得很少开会一个前提条件，其实就是大家在方向上是非常非常一致的。就是一件事，哪怕人和人之间不直接交流，你问一下，对一下说你觉得这个事情大方向是什么？大家其实，你会发现大家对于大方向的理解，是惊人的一致的。
也是这样一个前提条件，你会觉得，当大家大方向是一致的时候，每个人根据自己最合理的判断，来决定下一步的细节怎么走的时候，你会发现每个人其实大差不差。所以我们内部就不需要花很长的时间，去开会对很多细节。只要大家简单的一两句话，说我们接下来要做什么之后，凭借每个人自己的常识判断，你会发现每个人常识判断，最后得到的细节的一些东西，是惊人的一致。
在2025年你们还做了一件事情，就是你们想要竞价去买TikTok。虽然现在TikTok最终这个deal（交易）落地了，对，但是你们当时为什么想要买TikTok？
因为我们是希望，当时TikTok被拿上台面进行讨论的时候，我们有思考过，对于我们来说，拥有这样一个巨大的自有流量，对我们来说是不是一件非常有价值的事情。Adam在那段时间也接受过很多采访，也说过他看到的AppLovin和TikTok这两家公司，如果能够结合在一起，它相互之间能够带来的价值是巨大的。所以我觉得其实是一个很合理的决策。
那接下来你们想要自己做媒体吗？做social media（社交媒体）吗？
有。
这个是公开消息吗？
这个应该是公开消息的，因为我们已经公开招人了。
可以披露什么样的路线图或者roadmap吗？
我们要打造一个全新的下一代社交媒体平台。这样一个社交媒体平台，能够给AppLovin带来很宝贵的自有流量。
那会走Meta的老路吗？
我觉得我们跟Meta路肯定是反过来的。你像Meta它是从自有流量开始起家，它有了自有流量之后，它在自有流量的基础上，建设自己的广告和算法团队，然后它把它算法和广告团队的技术，给它引入到第三方的平台上去。我们起家是第三方平台，那么在第三方平台获得一定成功之后，我们去构造这种自有流量。
我觉得我们这条路线，其实是一个不太容易的一条路线。但不容易有它不容易的好处。我觉得就是在自有流量上，去搭建广告平台的话，其实难度要比在第三方平台，或者说他遇到的竞争，要比在第三方平台要轻一些。在第三方平台就是杀出重围确实非常困难的，因为你面临着无数的竞价者和你去竞争，你的这个流量不是说reserve（预留）给你自己的。
但是我觉得这就像一个，在一个harsh（恶劣）环境里面长出来的植物。虽然你遇到很多困难，但这些困难本身是让你变得更加的坚韧。我觉得AppLovin在这种第三方平台厮杀这么多年，其实我们的技术，我们的文化，其实都变得非常非常坚韧。那么现在再去打造这样一个自有流量平台，我自己其实是抱有非常非常乐观的，一个愿景。
但现在Social Media（社交媒体）还是挺难做的。
是的，因为它的流量已经被这几个巨头给霸占了。
是的。你记得3年前还有什么东西很难做吗？广告吗？
广告。对。
就可能又是另外一个奇迹可以发生。对。所以会有很多人不看好我们，所以会有很多人质疑。
在这样一个环境下AppLovin怎么会成功？
Doesn't matter（不重要）。
那你们接下来的这个战略重点是什么？我知道你们在亚洲持续地在扩招团队，对，你们也会持续地招这个AI相关的顶尖人才。对，那你们接下来的一步战略重点是什么？
我觉得战略重点有几点吧。第一就是大家可能，说到战略重点就总是会想到新的东西，但是现在的话，我觉得我们已有的业务，就包括手机应用和电商这两块，它接下来的发展，仍然是我们战略里面最重要的一个环节。他们会在很多年以内，持续地去定义我们公司的这个baseline（基准线）。所以这个肯定是非常非常重要的。
除此之外，我们还有一个战略重点，就是叫做Supply Expansion（供给扩展）。所以Supply Expansion（供给扩展）就是广告流量的这样一个扩展。广告流量扩展，这里边有，之前就是可能Adam早在一年前，两年前，就已提到的在CTV（Connected TV 联网电视）端的，一些流量扩展。还有一个流量扩展的，我觉得在我们看来，非常具有野心的一个计划，就是刚才你提到的，我们要开始打造我们自有的社交媒体平台。
总结一下，关于为什么AppLovin要下决心卖掉游戏业务，这背后或许有着更加深层次的商业考量。第一，就是数据实验室的历史使命终结了。CEO Adam在财报会上就说，七年前我们开始收购游戏工作室，也帮助我们训练最早的机器学习模型，这是塑造我们AXON平台依赖的AI的关键一步。然而我们本质上并不是游戏开发者。现在随着AXON 2.0的成熟，算法已经能够从MAX平台的全球竞价流中提取足够的信号。所谓的First-Party Data，也就是企业通过自有渠道直接向消费者收集的数据的边际贡献，就已经微乎其微了。
第二是估值重置。游戏业务虽然稳健，但是19%的EBITDA利润率，在华尔街眼中是属于“平庸资产”。相比之下，AppLovin的广告业务，也就是软件平台的EBITDA利润率，是高达了惊人的81%。这意味着它彻底从一家游戏加广告公司，转型为了纯粹的高溢价的AI软件平台。
第三是资源的极限压注。电商平台拥有超过1000万个潜在的广告主，规模是游戏的数倍。为了在这个千亿市场实现“阶梯函数”式的增长，AppLovin必须卸下臃肿的游戏团队，将每一瓦特算力都砸向电商模型的迭代。而随后AppLovin广告业务表现出来的增长，证明了转型的正确性。
AppLovin在股价上开始出现暴涨，越来越多的研报将它称之为是“AI受益第一股”。但同时就在公司快速崛起之际，外界对它的质疑和做空，也从来没有停止过。就在AppLovin市值冲击2000亿美元的征途当中，三场做空狙击也如期而至。
第一战是Culper与Fuzzy Panda的“AI伪装说”。2025年2月26号，做空机构Culper与Fuzzy Panda联合发布重磅报告。当时AppLovin的股价正处于由AXON 2.0叙事推动的高点。Culper在报告当中就说，所谓的AXON 2.0根本不是什么高深的人工智能，而是一个利用系统底层权限的促销补丁。报告指控公司滥用安卓系统的安装权限，在用户毫无察觉的情况下，利用单击下载Single-click download机制，在后台静默安装游戏。Fuzzy Panda则是更进一步指控，AppLovin在进军电商的过程中，通过非法SDK，也就是软件开发工具包，追踪未成年人隐私，并窃取Meta的归因模型来虚增广告效果。在苹果调整隐私政策的如今，这无异于指控一家银行在偷窥储户密码。
第二战是浑水（Muddy Waters）的“增量真实性”之问。如果说第一战是关于技术手段的质疑，那么随后“做空之王”Carson Block带领的浑水入局，则将矛头指向了商业模式的底层逻辑。浑水发布的报告抨击AppLovin，所谓的增量转化的逻辑经不起推敲。报告通过大量广告主数据的独立审计，宣称AppLovin平台带来的真实增量效果，仅为官方宣称的1/3。浑水认为AppLovin巧妙地通过合并不同平台的ID数据，将原本属于Meta或TikTok的自然流量，归功于自己，从而在财务报表上制造了AI驱动高增长的幻象。这种对“归因黑盒”的解构，一度让投资机构者产生剧烈的动摇。
第三战就是最近的CapitalWatch，对AppLovin参与“东南亚洗钱”与地缘政治的指控。然而，很快CapitalWatch基于部分事实错误道歉并撤回了部分的指控，但表示仍然会对AppLovin提出进一步质疑。这一系列来来回回的交战，不仅反映了华尔街对这种高增长、低透明度算法模型的深层疑虑，也让AppLovin的股价是经历了极端的波动考验。
在很长的一段时间当中，空方的指控与多方对AppLovin的业绩预期，在二级市场激烈交锋，导致公司的股价数次剧烈波动。
你们在（2025年）9月份的时候加入了S&P 500指数。这对你来说重要吗？
没有特别大的影响，说实话。不过在过去的一年，我们经常开玩笑，就是团队经常，因为每一次S&P 500指数的rebalance（调整），就是发生在财报之后的一周左右吧。那财报的时候，一般财报过后，我们团队就会聚会。我们聚会里面经常讨论一个话题，就是我们会不会进S&P 500。然后大家就把这个事情当作，有的时候大家还会甚至开个玩笑说，我赌10块钱，你赌10块钱。后来真正发生了，其实大家也，我们并不感觉出乎意料。虽然S&P它本身是一个由组委会决定的，它不像有一些指数，它完全是由这个规则决定的。但是S&P它本身还是遵循一个规则的框架。那么那些规则里边的那些checkbox（准入条件），我们其实在那段时间，可能提前几个月都已经check（达标）了。所以当时在我们内部看来的话，就是加入S&P只是个时间问题。
这对你们的意义在于说，你们终于被主流市场认可了？
不重要。我觉得真的不重要。我觉得经过了这么多年underdog，我们真的不在乎有没有被主流市场所认可。
作为underdog的另外一个弊端，就是会有很多人质疑你们。对，2025年，你们遇到了非常多轮的做空。我看你们CEO其实也出来澄清过很多次。我还是想问这个问题，就是说对于做空，特别是对你们说，你们的一些数据的合规性，或者你们是不是用了一些比较灰色的手段，让你们的模型变得更好？你对此有什么回应吗？
我觉得做空的那些主张claim（指控）肯定都是完全不靠谱的。这件事情，就是我可以讲一下，我在当时做空那段时间，扮演一个角色吧。这个做空报告刚出来的时候，我们肯定都是非常重视的，我自己也很重视。所以我当时最主要的角色是，我是仔细读了做空报告，然后确认一下做空报告里边，那些关于技术方面的claim（指控）是不是真实发生的。那么我就每一条每一条和我们系统去对照。后来发现其实都是错的，都是错的。之后，我就不再直接参与这个事情了。我把这些信息就交给了Adam和我们其他的公关的部门，然后之后我就回到我自己的岗位，做我自己的事情，就 不会再去关注这件事情了。
所以对你们来说，就是这些错误都是不对的？
对。我觉得就是在当时那个环境里面，很难（向公众）去辩解他们（空头）对还是不对。这也是为什么我觉得我们一直在就处理这件事情的时候，选择让时间去说话。你过了一段时间之后，你会发现当时对我们的这些做空的一些指责，就不攻而破了。
2025年，因为股价持续飙升，外界的关注，然后做空报告，就是你们自己在这个过程中，有什么觉得变化吗？
我觉得整个团队总体上还算是比较平稳吧。当时做空报告出来的时候，我其实也比较担心，就是说团队成员会不会在这个阶段受到什么影响。对，甚至包括团队成员会不会受到自己身边人的质疑这种。我也在那个时候，比如给团队成员发了一些memo（备忘录），就是跟大家说，如果你有什么，给大家稍微解释一下发生了什么事情。如果大家有什么顾虑的话，可以来找我聊天。最后发现其实没有太多的人过来找我。大家可能自己，就是整个团队，大家也把这个问题看得很清楚。
AppLovin对人才扩张，可以说是非常的克制。走进它位于Palo Alto的总部，第一感觉就是好空，一整栋楼里面人特别少。公司如今100多名工程师，而对比公司财报来说，相当于每位工程师平均产出4000万美元的利润。但是葛小川面临最大的难题，依然是在招人。难点在于公司内部在面临快速增长，外界各种做空质疑的同时，还要在内部维持“underdog”的文化。
我觉得最大挑战是，人才市场对我们的认可不够。我那一年（2023）基本上非常难招到人，非常非常难。因为大家都想去比较有名的大公司。而且也不是，其实在北美，我觉得北美的人才选择多样性还挺好的，大家也愿意去一些有前景的小公司、创业公司。但我觉得在我们很多人才的眼里，我们甚至都不算是有前景的一个创业公司。
这在2023年的时候，为什么大家不觉得你们是有前景的？
一方面我们体量很小，其次我们从事的这个行业，我觉得当时公认的，就是Google和Meta已经非常非常成熟了，已经完全占据了那个市场。所以大家可能觉得，行业本身也不是特别exciting（令人兴奋）。所以那时候就是非常难招人。
你当时怎么去解决这个问题？
等，我觉得有些问题可能，当时我觉得，我当时就尝试过很多方法，都不是特别有效。后来我也觉得，我就认清了，我觉得那个时候最重要的东西，就是咱们先把东西做出来。当时就利用团队自身已有的，一些资源。但是我觉得AppLovin很好的一点，就是AppLovin的从上到下的技术领袖，其实都非常的hands-on（亲力亲为）。这我觉得对于我们来说，也是跟别的公司，很多公司包括很多大厂没有的一个优势。就是当我们想要去做一个新的东西，并且我们找不到合适人才去做的时候，我们技术的最高领袖，是可以亲自下场去做这个事情，自己写代码。对，自己写代码。
所以那时候，这就是我们一个选择。当然了，在那之后，我们取得了一定的成功，然后我们在市场得到一定的认可，我们股票涨得比较好，我们本身经济基础也变得更扎实之后，我们对于人才的这个薪酬的能力也上去了。所以在这个2024年之后，我们做了几个改变。一个就是我们的薪酬，是整个硅谷最高的。当然了，之后就是AI出现之后，那个泡沫又覆盖了我们。但是在AI领域之外的话，我们今天依然是整个硅谷薪酬最丰厚的公司。
还有当时很重要的转变是，我们彻底放弃了，就是对于业界资深候选人的一个关注。我们的招聘重心就彻底转向了新人。新人就包括比如大学刚毕业的，或者说毕业之后，在业界工作两年以内的这些新人。
为什么会有这样的一个调整？就发现，你说哪方面调整？是薪资调整？放弃了业内资深的人？发现这群人不太挖得过来是吗？
我觉得多方面吧。我觉得其实很重要一点是，我今年发现Experience（经验）的价值被高估了。这点结论很重要。对。为什么？怎么得出这个结论的？就是你发现，其实如果你管理一个公司，你想解决一个问题，你觉得这个问题已经被其他的公司所解决了，你可能潜意识里面最直接的一个方法，就是从那个很擅长这个问题的公司，找一个比如说Director（总监），把他给挖过来，让他重新组建团队，然后问题就能解决了。
但是其实你仔细去，从历史里面寻找这样一个案例的话，你发现大部分这样的案例其实都是失败的。这里有很多很多原因，我 就不想一一地去过一遍。但我觉得真正的优秀人才，我觉得他学习能力是最重要的。但这些所有的经验，它不代表一个人学习能力，它只代表这个人的已有知识。
但是因为其实我并不需要招一个人过来，去做一个他已经知道怎么做的事情。其实更重要的是你招一个人过来，他能够快速成长，他能够figure out（弄明白）一些他以前不知道的事情。这个东西的价值，要远远高于那个脑子里，就是已经沉淀好，已经已有的那些知识。所以新人的话，他成长力很高。而且因为我们这边做事情的方式，就是我们希望打破常规。很多时候这种已有的知识，其实反倒成为一种阻碍。所以从2024年开始，我们的招聘的哲学就转变了。
我这里面要challenge（挑战）你一个点。但我觉得AppLovin的这个广告能够起来，不是很大一个原因是因为挖到了你，然后你有的skill set（技能包）把这个业务给带起来了吗？
对。所以，我经常自己自嘲，我说我自己是绝不会hire（招聘）我自己的。我觉得我很幸运，我在我自己来到AppLovin之前，加入这家公司。我的话，因为是不是阶段不一样？当时是因为你们要重新的去做一个东西，所以你们需要你的已有的skill set（技能包）。但现在你们已经有方法论了，所以你们现在要scale（规模化）。所以招一些聪明的年轻人也是可以的。
对，我觉得就是说，可能你要想靠完全没有经验的人，来搭建一个团队的话，其实你的团队确实需要一个种子，一个种子选手。这种子选手，可以是一个有很多很多经验的人，他也可以是一个没有很多经验，但是他很擅长学习，这样也可以。我觉得我当时的话，其实我来AppLovin很多东西，并不是说我来之前就知道的，我也是来了之后，就是在实践的过程中自己去摸索。
所以我觉得我在来AppLovin之前，10年左右的这个业界的经验，其实是高估的。我觉得没有那么多价值。如果我只是在业界，比如说Meta待过两年过来的话，我觉得我可能也能做类似的事情。
那你觉得是你身上什么特质，能够让你成为那个对的人，然后把AppLovin这三年给带起来？
我觉得就是做事情敢于挑战常规，不要循规蹈矩，不要因为Google和Meta在这个领域是绝对的霸主，就一切都模仿它们来做。并且我其实一直以来告诫我自己，告诫团队，就是什么？我们没有Google和Meta那么多的资源，就注定我们不能用它们的方法来解决我们的问题。
其实我倒看到了其实业界很多，当然了，不仅是广告领域的公司，还有很多其他领域公司。我觉得这些公司在做事情的时候，经常会犯的一个错误就是，他们在模仿大厂解决问题的方法，却没有意识到自己本身没有大厂那个资源。如果你本身没有大厂这样资源，你还用大厂的方式来解决问题，那你注定会失败。
那接下来AppLovin肯定会慢慢地越扩越大。对，但我看到目前为止，你们对招人这个事情还是非常克制的。对，虽然你们已经是市值非常多的公司，我相信你们手上现金也不少。那你们在扩展的过程中，怎么去，还会持续地保证“节制”这两个字？在整个团队上面，以及你们怎么去避免走这种大公司的老路？
我觉得“克制”这个词，你用得非常非常好。就是说我们并不是刻意说团队一定要多小，我们也在招人，我们也在不停地招人。但是我们确实一直在克制，我们不会为了招人而招人，我们不会因为自己有了足够的资源，就会肆意地挥霍我们的资源。
因为在我看来的话，很多时候一个团队变得特别臃肿的时候，你多付出来的这个工资，其实只是你所有损失里面很小的一部分。团队一旦变得臃肿，它对已有团队的一个伤害，对于未来的迭代效率的这个影响，它带来的机会成本的损失，其实是要成数量级的增加。所以从这点来看，这是我们发自内心的，要保持节制的这样一个动机吧。
至于你说如何避免成为其他大公司的，重复犯其他大公司这样的错误，其实我也很好奇。就大家都知道这种道路是个错误，为什么会有源源不断的公司去犯这样的错误？
因为人多了，就肯定会有politics（办公室政治）。就人他可能是不小心迈出第一步。因为我觉得大部分founder（创始人）还在的这种公司，它其实都会比较节制。但可能你不小心迈出了第一步，迈出第一步，做出了错误选择，然后公司人变多了，一旦人变多，你就失去控制了。失去控制的时候，它会变得越来越多。我们可能就是尽量尽我们所能，不要犯第一步错误吧。
目前还好。我觉得目前就是，我们公司上上下下，大家都没有把自己团队里面人数，当作一个值得炫耀的一个metrics（指标）。所以我自己不希望团队变得极为臃肿，我下面的这个Manager（经理），他们也不希望自己团队变得非常臃肿。所以从文化上的话，我们目前对于这个团队变得臃肿，还是有比较好的一个抵抗力的。
2025年之后，你们会发现招人更好招了吗？
相对来说是好一些。相对来说好一些。但是因为我们招人的标准，我觉得还是和业界很多公司不一样的。
你们的标准是什么？
我们看待人才的话，我觉得很多公司在招人的时候，肯定大家都想招最优秀的人。但对于最优秀人的判断方法，我觉得其实是不太一样的。在这波AI人才的这个竞争当中，你会发现很多公司，真的是喜欢去寻找那些聚光灯下面的人才。对，背景很好，背景很好的，并且在媒体上有过一定的曝光，发过一些比较有名的论文。
但这些聚光灯下的人才，我觉得他们多数是被，因为想要他们的人太多了，他们可能就会Overprice（溢价）。但可能还有一点很重要的是，这些聚光灯下面的人才，我觉得他们不具备AppLovin所需要的这种Underdog（挑战者）的精神。
我们其实更多是关注在聚光灯边缘的这些人才。就他们其实离聚光灯很近，他们也非常非常优秀，甚至我觉得他们，你说从统计意义上来说，他们不比聚光灯里边人差多少。但是他们可能会更好用。这种underdog的精神，或者说他们之所以没有在聚光灯下，就是因为他们从来不想在聚光灯下。这些人才是我们最关注的。
我们由于过去几年的这样一个发展，我们有幸能够吸引到这样的人，并且说服他们加入我们。
怎么去判断这群人，就是在聚光灯边缘的underdog，但是又非常的talented（有才华）？
没有一个很高效的办法。我觉得就是一个个聊。一个个聊。还有就是说，我们也在努力打造，我们作为雇主的一个品牌和形象。我们要想办法，精确精准地向我们潜在候选人传达，我们是什么样的公司，我们希望要什么样的候选人。这样也经常会吸引到一些候选人，主动来找我们。
你在面试当中，你觉得你最看重的一个问题是什么？
我最看重的问题就是，候选人在人生里面，是不是经常做一些与众不同的选择。
这个怎么理解？
比如说我有个大公司的offer，我不去，我去自己创业。这算是吗？这算是一种。对。比如说你在中国高考这样环境里面，你在高中的时候，不仅考上了一个名牌大学，你还从事某种课外的业余爱好，或者做某种体育锻炼，或者说做了一些，比如说慈善的一些活动。那么我就会很好奇，在那个时候每个人都把高考，看做你人生最重要的事情，把所有精力都放在里面。你做其他事情的动机是什么？
就是这些非常细小的，但是你从里面能看出，他做选择的时候，其实掺入了自己主动思考。这样的人才，这一点我就特别特别看重。
我自己很好奇的一点就是，当时你中科大毕业之后，很多人都是去美国留学，因为大家觉得读博士，可能美国是最好的。但是你去了意大利。这一点就是非常非常的独特。但是这个东西，我觉得很多人人生里面的一些非常偶然的东西，没有必要过度解读。
对，你大学毕业的时候，你觉得欧洲对你来说更有吸引力，然后你放弃很多去美国的东西，选择去欧洲。我觉得在当时那个环境下，也是很偶然的一个选择，并不能特别多的代表，我觉得一个人是不是做选择的时候特立独行之类的。
你觉得欧洲的留学还有生活经历，还有经验对你有改变吗？
会有一些吧。因为我觉得欧洲的生活，可能更加的多元化一些。在那样一个环境里面，我觉得可能就启发了我，在去做选择的时候，在思考问题的时候，去接受更多的可能性。
意大利我觉得是一个很神奇的地方，一边它又有非常丰富的历史、文化，很浪漫，但同时给人感觉有点慵懒。你觉得意大利对你来说意味着什么？
我觉得意大利对我来说，意大利对我来说是我半个故乡吧。我觉得毕竟我在20岁的那几年时间里面，在意大利，我觉得度过了一段，我人生里面非常好的一段时光吧。也在那段时光里面，我觉得学会了对于人生中不同选择，一个不同的perspective（视角）。
你说意大利慵懒，其实我觉得stereotype（刻板印象）它也不是种东西。大家就非常容易陷入，可能是stereotype（刻板印象）。非常容易陷入到一个，就是Confirmation Bias（验证性偏见）里边去。对，其实全世界很多地方都有慵懒的人。对，如果你看总体的分布的话，可能平均起来，意大利人可能确实比别的地方一些人更慵懒一点。但是你具体到个人上的话，其实不一定说每个意大利人都很慵懒。我们其实也有一些在意大利的员工，AppLovin在意大利的员工，其实他们工作强度和工作效率都是非常高的。
你来了硅谷之后，你觉得硅谷有一定程度上改变了你吗？
有。我觉得硅谷，就是我在很多不同地方都生活过，尤其在意大利，我在意大利生活过。至今我跟我意大利的朋友聊天的时候，他们会觉得，他们的生活和一个能够改变世界的这样的高度，差别是非常非常大的，以至于他们永远不会去思考，永远不去想这个问题。
我觉得硅谷给我带来的最大的一个启发，就是每一个普通人，他距离到能够改变世界的这样一个能力，其实中间的鸿沟是非常非常小的。你需要的，就是能够迈出那一步的勇气，和迈出那一步之后365天，每一天的努力工作。这也是为什么你刚才问我很多关于AppLovin到底有没有某一个时刻很重要，某一个问题做得很对。我觉得这不是硅谷能够成功的，一个主要原因。可能很多事情成功之后，大家回过头来看，会去希望总结出一两个高光时刻。但是真正的硅谷的成功故事，我觉得背后都是每一天的点点滴滴，而不是那些高光时刻。
说得非常好。你为什么骑摩托车上班？
我也没有天天骑摩托车上班。我家住的离公司，可能平时不堵车的时候是30分钟，堵车的话可能会堵到50甚至一个小时。有的时候如果我上班时间，赶上那个高峰期的话，我可能就考虑骑摩托车会快一些。
你是骑101高速吗？
280（高速）。对。而且280（高速）的风景非常好。
骑摩托车的话？
对。Crystal Spring的那片湖。对。
在280上面飙车是什么感觉？
没有飙车。没有飙车。
就骑摩托车是什么感觉？
对，一般骑个70迈左右。我觉得很舒服的一个感觉。风会从你两边拂过，你从头盔里面能够感觉到风的声音。280经常会起雾。280两边不是有那个山吗？然后那个雾在山间飘过。然后你骑摩托车的话，视野就会比较好，就能感觉到左边右边的那些东西，能感觉到。就非常非常好。
你自己是对速度有一点喜欢的人吗？
也还好。我是一个，其实我是一个不是那么不负责任的一个人。我喜欢冒险，然后我一般承担的都是Calculated Risk（经过计算的风险）。骑摩托车的话，我又不会骑特别快了。其实你开车可以轻松地开到大概，比如说80迈，你甚至都不会觉得。如果你开SUV开到80迈的话，你不会觉得很快。但摩托车如果你骑到70迈的话，你是可以感觉到那个速度很快的。
所以感受到速度会让你觉得喜欢这种感觉？
会。
我听说你工作也特别卷，经常半夜还会回消息。
我一直跟别人说，我说我们工作不卷。AppLovin工作一点不卷。我觉得真的不卷吗？我们只是勤奋而已。
OK，那卷跟勤奋有什么区别？你觉得有什么区别？
我觉得“卷”可能更多的是环境对你的要求。对，可能“勤奋”更多的是个人对自己的要求。那这样看来的话，我们绝对是个勤奋的公司，不是一个卷的公司。我们从来不要求打卡，我们从来对工作时间不做限制。但是很多人就是，我觉得就是因为他们跟我一样，对我们所要做的事情感觉到发自内心的一种期待，所以他们会主动去选择很勤奋。
你其实之前也分享过，其实你从小应该，我知道你可能不会喜欢“天才”这个词，但是因为从小就确实是比常人聪明，然后上了科大的少年班，很年轻去意大利读博士。就你会分享说，你在去到Meta之前的这段时光，其实对你来说是人生的一个低谷的。
我在有些场合确实说过这个观点。你觉得OK，这一辈子是不是就变成一个平庸的人，跟小时候受到周围对你的期待，或者你自己认为的自己是不一样的？
你觉得为什么会有这样的一个落差？
我觉得我人生第一个比较大的转折，其实就是从上大学开始。我觉得我那边那时候最大的一个缺失，就是上大学之后，我没有一个很好的职业的引导。我当时其实上大学时候，对我未来职业有很大很大的困惑。
你学的物理？
我学的物理。对。我当时对于为什么选择物理，选择物理之后能够从事什么样的职业，当时存在着非常非常大的困惑。那时候因为各种主观的原因和外界条件的一些限制，我一直没有得到很好的解答。
那一个影响，其实对我整个之后的人生有非常深远的，我觉得负面影响吧。其实因为这个原因，我现在就是一直以来，希望我能够通过我自己人生这一阶段的这样一个经历，我是希望能够反过来，去帮助现在在学校的这些年轻人，能够帮助他们，去解决一些我当年遇到的困惑。
我现在有的时候会去，就跟一些国内的在校大学生去沟通，我发现他们很多这些在校大学生，至今其实还是面临着，我20年前，我是2005年上大学，我发现20年后，很多大学生还在面临着，我当年同样一些困惑。所以，我其实现在在做很多事情去帮助他们。我成立了一个个人的基金会。对。基金会里面一部分的一个focus（关注点），其实就是去和中国的大学，帮助大学生们能够给他们提供很多职业方面的引导，并且能够给予他们更多的勇气和资源，让他们在人生的初始阶段，能够做出更加多元化的一个选择。因为我们当年就是，一方面是缺乏信息，不知道该做什么，另一方面是做出选择的时候，没有勇气去走一个不同的路，最后就每一个人都选择同样一个道路。
但你觉得就到了Meta之后，整个就找到了自己能够重新的，就是stand out（脱颖而出）出来的，这样的一个事业也好，或者是这样的一个人生的turning point（转折点）也好？
对。你觉得这是一个幸运的事情吗？还是说如果你不断不断尝试的话，你总会找到的？
因为我觉得可能很多天才，在高中时期也是非常非常出众，非常出类拔萃的。但是后来可能就泯然众人了。对。我觉得人生很多东西，没有办法有这么多“如果”。对，你也不知道“如果”之后会发生什么。但是在客观事实是，在去Meta之前，我确实我觉得在事业上，我做出了好几次错误的选择。
当时去Meta的时候，其实也拿了几个别的地方的offer。我回过头来想一想，如果我当时没有去Meta，去了其中的某些offer，我觉得很可能又是一个错误的选择。所以我觉得那个时间点选择去Meta，还挺幸运的。
你怎么定义“错误的选择”？
“错误的选择”当然是从现在往回看，你知道是错误的选择。但是当时并不会知道。对，当时并不会知道。当时就包括我在Meta，去Meta之前的几个错误选择，我觉得我当时也并不知道。
你来AppLovin三年，就如此快的有了晋升的节奏。对，可以说在硅谷都是非常罕见的。我相信很多的华人工程师，他们可能背景其实也很强，他们想要往leadership（领导层）去迈的时候，其实有很大的天花板存在的。对，你有什么样的建议可以给到他们吗？比如说他想从一个高级的工程师，转向leadership（领导层）的，这样的一个过程当中，他需要有什么样的特质跟skill set（技能包）来突破这个天花板？
我觉得第一，可能最重要的一个就是认知这个格局。很多在大公司发展职业的人，我发现他们其实还是在追求一个体制给他们的认可。就大公司体制，追求一个体制对他们认可。比如他们会格外关心，自己在这个体制里面，在Performance Review（绩效评估）的时候，拿到什么样的rating（评级）。这体制愿意什么时候给他升职，这体制认为他是什么样一个level（职级）。大家会非常非常关注这一点。
但我觉得如果你真的想成为一个领导的话，你在生命里边某个阶段，应该更关注的是你自己对自己的标准，自己对自己的认可。我觉得你跳出这样一个思维格局的时候，就可以比较容易能成为一个领导。当你成为领导的时候，你做的事情好与坏，不再是体制给你定的标准，而是你自己给你自己定的标准。
刚才你说关于成长为leadership（领导层），我觉得还有第二点我想分享一下。就是这个世界上看上去确定性很高的选择，它都是被well-priced（充分定价）。当你看到一个选择确定性很高的时候，它即便是个好的选择，你选择它之后，你所要付出的代价也会很高，或者说你付出的固定的代价，它给你的回报肯定是有限的。因为一个确定性很高的选择，它的价值每个人都知道，那么你遇到竞争就会变得更多。
这里边其实很重要一个，就是你怎么样去identify（识别）和appreciate（欣赏）这种不确定性的一些选择。对于不确定性选择，你一定要有一种更宽广的胸襟，你把这种选择当作一个投资，而不是一个transaction（交易）。
我自己也沟通过很多候选人，给我观感不太好的候选人，就是他把这样一个工作机会，当作一个transaction（交易）。他会觉得我在此刻加入这家公司，我此刻需要什么什么什么东西，而不愿意去，就会没有真正去appreciate（欣赏）在这个过程中是公司和个人双方的，一种investment（投资）。公司愿意在不确定的情况下，把一个很重要的机会交给他，那么他愿意在这个时候，就是在这个不确定中，愿意给公司什么benefit of the doubt（因不确定性而产生的优待）。这也是很重要的。
这种把工作机会看作是一种投资，投资的回报都是在未来的。投资其实在，你做投资的话，在短期它都是损失钱的。你今天买100块钱投资一个东西，你今天就损失100块钱。但是如果你把这种机会只看作一个交易，说我今天给你100块钱，我要拿到100块钱的这样一个回报的时候，你其实就是把很多非常非常宝贵的机会，给拒之门外了。
说得非常好。最后一点对于你们就是，就考虑来AppLovin工作的这些年轻人们，或者是刚刚大学毕业，有一点迷茫的年轻人们，你有什么话要想跟他们说吗？你号召一下大家来申请AppLovin的这个招聘。
就是年轻人在做选择的时候，其实最简单的选择，就是去选那些最popular（流行）的选择。它之所以popular（流行）是有一定原因的，因为它们一般都不是最差的选择，一般都有比较decent（体面）的选择。但是如果你想成为一个格外优秀的人，你想成为这世上最优秀的人，做一些别人做不了的事情，你就要有勇气去做出一些和别人不太一样的选择。你要勇于用自己的判断，去寻找最适合自己的。
我觉得在AppLovin，我们就是这样一个公司文化。我们非常鼓励大家去Challenges status quo，我们非常鼓励大家去做不同的选择。我们这里虽然公司的人员很少，我们是一个2000多亿美元市值的大型公司，但我们的公司的文化和做事方式，还像一个初创公司。我们至今的工程师总数还不到100人。所以我觉得任何一个这种自身能力非常非常好，又愿意通过自己的努力，去创造未来的候选人，我觉得我们AppLovin是一个非常适合他们的这样一个舞台。
AppLovin的工程师，我觉得在这个核心的特质上，我最近一直在想，怎么去总结AppLovin最成功的这批工程师，他们身上共有的一个特质。我发现了5个词，就是英语词。第一个就是humility（谦虚）。这个是和我反复反复强调的，这个underdog的价值观是非常吻合的。
第二是empathy（共情能力）。empathy就是你对于同事的empathy（共情能力），对我们客户的empathy（共情能力）。这个是我觉得非常非常重要。我发现其实有很多比较优秀的，很优秀的工程师，他们缺乏empathy（共情能力）的时候，他们就总是会执迷于，我在解决这个问题里面，用到的最fancy的方法是什么？我在这里面感受到的这个技术上的优越感，技术上的这种满足感。他却失去了，就是说产品想要真正解决的问题，产品给客户带来的帮助这样一个empathy（共情能力）。
好，第三点就是ability（能力）。ability比较容易理解，就是能力skill。
下一个是resilience（失败后的韧性）。resilience非常非常重要。我觉得这世界上你要做从0到1的东西，没有任何东西是一帆风顺的。你做别人没有做过的东西，没有东西是一帆风顺的。你怎么样在遇到挫折之后，能够继续坚持下去，这个非常非常重要。
最后一点是tenacity（死磕到底）。这五个连在一起，其实就是一个英文单词heart。就我最近刚刚总结的，这个AppLovin的工程师最重要的5点特质。
这这不是AppLovin故事的结束，而在AI对广告产业即将带来颠覆的叙事下，市场正面临着前所未有的不确定性。在过去两年，在美国的软件股SaaS当中，AppLovin一直被视为“现金奶牛”和算法标杆。然而这场曾经由软件定义的盛宴，正在面临一场前所未有的“AI审判”。
2月份一开始，整个美股软件板块就遭遇了惨烈的抛售。这场“软件血洗”非常惨烈，从Unity股价暴跌40%，到Adobe、SAP、ServiceNow Snowflake等等集体跳水。恐慌情绪蔓延，投资者们开始集体反思，当更先进的AI工具，比如说Anthropic的自动化套件，与谷歌的生成式世界模型，开始重塑生产力时，传统的软件公司的护城河，是否已经形同虚设？
在这场行业性的剧烈震荡当中，AppLovin股价在短短数日内一度暴跌。在2月初财报发布之前，距离我与葛小川对谈时的12月中旬，股价一度几乎腰斩。
AppLovin的暴跌背后，可能有三重的因素。第一是谷歌新发布的Project Genie，这款能够基于简单指令，生成720p、实时交互3D世界的模型，在短短几秒钟之内，就完成了传统游戏引擎需要数周才能够实现的工作。尽管一些分析师极力地安抚市场，说其尚不具备商业化游戏所需要的数值平衡和确定性逻辑，但是恐慌情绪已经蔓延在市场当中了。对于AppLovin而言，Project Genie的威胁在于，对其广告供应链的潜在重塑。市场担忧，如果谷歌能够通过AI一键生成海量的轻量级互动内容，并将其垂直整合进自身的广告体系，那么AppLovin现有的游戏广告库存价值，将被稀释。这个猜想是带崩了整个游戏股行业，包括AppLovin、Unity、Roblox等等，反映出投资者们对“AI替代论”的极端脆弱心理。
第二就是曾经的功臣重出江湖了。2月4号，广告科技初创公司CloudX，正式宣布产品全面的上市，并且高调地喊出了利用AI智能体，AI agents重构移动广告技术栈的口号。CloudX之所以会对AppLovin产生影响，核心是因为它的创始人Jim Payne，他是MoPub的创始人。我们在开头提到过，他曾经亲手为AppLovin搭建了帝国的基石，也就是MAX聚合平台。如今这位“最初的缔造者”，想要搭建新体系。而AppLovin的核心利润，正是源于MAX平台的算法竞价。Payne主导的CloudX宣称，利用大语言模型，可以将广告栈转化为可编程的基础设施。核心武器是AI agents，这些智能体不再遵循死板的预设竞价规则，而是像真人谈判专家一样，通过“可信执行环境”进行实时代码生成，直接绕过了传统平台，比如说MAX这样的黑盒模式。那未来如果头部开发者发现，使用CloudX能够跳过中间商的差价，并且获得更高透明度，AppLovin苦心经营的网络效应，将会面临非常大的挑战。
第三则是Meta的复仇。现在AppLovin最大的竞争对手Meta，已经悄然回到了它曾经退出的阵地。自2021年苹果推行IDFA隐私政策以来，Meta在非授权流量上的推荐精准度大打折扣，这给了AppLovin旗下的AXON引擎绝佳的超车机会。然而随着Meta投入千亿级美元进行资本开支，其Advantage+ AI系统展现出了惊人的进化。Meta在今年1月底，大幅度提高了iOS应用内广告的eCPM竞价密度，部分第三方发行商的收入，甚至因此增长了3-5倍。Meta正在试图证明，通过庞大的用户行为数据和先进的预测模型，即便没有IDFA，它依然能够实现精准投放。这对于视iOS市场为基本盘的AppLovin而言，无疑是一场硬仗。
我们的这个采访，复盘了在过去的1000天，AppLovin是如何撕开谷歌和Meta双垄断巨头的市场裂缝的。然而当AI技术试图颠覆所有行业之际，这道裂缝只是广告形态被挑战的开始。AppLovin不会是最后一家。我们也拭目以待，提倡underdog，弱者之心精神的AppLovin和葛小川，将会把这家公司带向何处。
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