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如今，关于人工智能未能兑现我们听到的承诺，尤其是在企业界，人们议论纷纷。>> 这些事情需要六到十二个月才能真正做到足够强大，从而能够自动化一个重要的流程。就像任何重大的技术革命一样，头条新闻讲述了一个故事，然后实地铺设宽带意味着你需要挖开美国每一条道路来铺设它。有人必须挖开道路，或者有人必须铺设海底电缆。你认为人们对人工智能模型在未来两年内将走向何方，有什么真正没有完全理解或领会的地方吗？>> 目前的总趋势是从模型知道事物转向模型做事物。下一个问题是，它能为我做什么？代理如何为你做决定？>> 让我们来谈谈规模以及你所处的整个人工智能世界。你基本上是数据标注、训练数据、为实验室创建评估的先驱。>> 18 个月前，你会得到一个短篇故事，然后问，这个短篇故事比那个短篇故事好吗？而现在，你已经到了一个阶段，一个任务是由世界上最好的网络开发者之一构建整个网站，或者向模型解释一个关于癌症的非常细微的主题。这些任务现在需要数小时的时间，并且需要博士和专业人士。>> 我采访过很多多年来与你共事过的人，我听到了很多关于你为新企业设定的高标准。从创业的角度来看，这确实是关于我有什么见解？我为什么如此幸运能有这个见解？在数百万创业者都在思考、聪明、尝试一切的世界里，我为什么会处于一个很可能拥有他人没有的见解的境地？今天，我的嘉宾是杰森·德罗伊。杰森是 Scale AI 的新任首席执行官。这是他接替亚历克斯·温格（Alex Wing）在与 Meta 达成交易后的首次采访。亚历克斯现在领导着 Meta 的超级智能团队。在 Scale 之前，杰森与特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick）共同创立了一家公司，然后他创办了 Uber，并在几家初创公司工作过。最著名的是，杰森推出了并领导了 Uber Eats，它从他和他的团队的一个想法发展成为一个年收入数十亿美元的业务，并且基本上在疫情期间拯救了 Uber，当时没有人乘坐出租车。这次采访遵循了我一直在进行的一系列采访的主题，即人工智能模型如何变得更智能的演变。以及计算能力的扩展和实际模型代码的改进。我们在 ChatGPT 和 Claude 以及所有前沿人工智能模型中看到的许多改进，都是这些实验室聘请专家来填补知识空白，纠正他们对事物运作方式的理解，并基本上在消费者使用模型的每个领域向他们展示什么是好的。Scale 是这个领域的先驱。他们创造了这个类别。在我们的谈话中，我们讨论了 Scale 正在发生的事情以及与 Meta 的这笔交易是如何进行的。像医生和软件工程师这样的专家具体在做什么来帮助模型变得更智能。从 Scale 进入市场到现在，数据标注、评估和数据训练的整个市场发生了怎样的变化。以及我们需要人类帮助人工智能变得更智能多久。我们还讨论了杰森认为模型在未来几年将走向何方，因为他们对未来有着如此独特的洞察力。我们还讨论了杰森职业生涯中一系列非常独特且非常重要的产品经验教训，包括关于如何创办一家新公司（包括初创公司和现有公司内部）的建议，以及关于招聘和领导力等方面的建议。非常感谢艾伦·潘（Alan Penn）和史蒂文·周（Steven Chow）为这次谈话提供主题建议。如果你喜欢这个播客，请不要忘记在您喜欢的播客应用程序或 YouTube 上订阅并关注它。这非常有帮助。如果你成为我通讯的年度订阅者，你将免费获得 15 种令人难以置信的产品，包括 Lovable、Replet、Bolt、Nan、Linear、Superhuman、Dscript、Whisper Flow、Gamma、Perplexity、Warp、Granola、Magic Patterns、Raycast、Chatd 和 Mobin。前往 lenny'snewsletter.com 并点击 Product Pass。现在，我将为您介绍杰森·德罗伊。本期节目由 Merge 赞助。产品负责人讨厌构建集成。它们很混乱。构建起来很慢。它们是路线图上的巨大负担，而且肯定不是你最初从事产品的原因。幸运的是，Merge 对集成很着迷。通过一个 API，B2B SaaS 公司将 Merge 嵌入到他们的产品中，并在几周内而不是几个季度内交付 220 多个面向客户的集成。将 Merge 想象成 Plaid，但适用于所有 B2B SaaS。Mestral AI、Ramp 和 Drada 等公司使用 Merge 连接他们的客户的会计、人力资源、票务、CRM 和文件存储系统，以支持从自动入职到 AI 就绪数据管道的所有功能。更好的是，Merge 现在通过一项新产品支持连接器到 AI 代理的安全部署，这样您就可以安全地使用真实的客户数据为 AI 工作流提供支持。如果您的产品需要来自数十个系统的客户数据，Merge 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scour.cs.ucla.edu。你知道，这些事情当时不一定是违规的，但我们只是在务实。这基本上是我们开始的一个项目。所以我们建造了搜索引擎，人们开始使用它，我们以为我们会惹上麻烦，但事实证明计算机科学系对此很兴奋，尽管我们基本上在他们的服务器上拥有了一个域名。>> 我们在宿舍里用自己的电脑来运行这个网站和产品。>> 然后，当我们开始融资时，融资过程非常迷人。>> 我们的。>> 这就是“一切都可以协商”的教训的由来，那就是罗恩·伯克尔（Ron Burkel）和迈克·奥伊茨（Mike Oitz）是这家公司的首批投资者。我们在洛杉矶，我们在 UCLA，所以我们还没有完全接触到整个硅谷的圈子。在我们进行交易的过程中，条款一直在改变。你知道，我们以为你会去筹集资金，然后我们会以 500 万美元的估值获得几百万美元。那是在那个时代，那实际上是 A 轮融资的估值。>> 然后在交易过程中，它变成了，“我们在做交易。我们不做交易。哦，你应该给我们公司 50% 的股份。哦，你应该给我们公司 75% 的股份。哦，如果你今天想签署文件，这个人会来吃早餐。>> 如果你今天不签字并给我们公司 80% 的股份，这个人就不会来。这是我们从第一天起就看到的商业中可能发生的事情，简直是完全疯狂的。我们以为有做事的方式。很小的时候，我们就意识到没有做事的方式。只有你可以通过谈判来应对世界的方式。>> 我认为这实际上对特拉维斯产生了很大影响，然后对我后来在 Uber 产生了很大影响，即如果你能想象它并且它有意义，并且你能协调激励措施，那么它就可以发生，但没有一种方式。我认为在 19 或 20 岁的时候学到这一点非常深刻。>> 这是一个惊人的教训。Scour 后来怎么样了？它被关闭了，我想。那里发生了什么？>> 是的。所以，当时，Scour 是一个多媒体搜索引擎，然后是一个点对点文件共享网络，但它被用来寻找免费内容。>> 当时，围绕这个的法律相当模糊，因为我们不是，你知道，像 Mixtapz 是合法的，但这是它的一个超级版本。但我们最终被起诉了二十五万亿美元。所以，我想如果你要经历可能像那样毁灭性的事情，我认为在 21 或 22 岁的时候做这件事是时候了。但这就像一个非常……>> 嗯，嗯，嗯，你知道，冷水淋头，关于现实世界是如何运作的，因为 NBAA 和 RAA 是起诉我们的。娱乐行业起诉了我们，或者代表娱乐行业的协会，然后他们以一百万美元和解了。所以我们想，等等，你想要二十五万亿美元，然后你以一百万美元和解？当然，他们只是想让我们破产，让我们退出市场，你知道，这些都是成熟的公司。所以我们想，如果这些人没有一个可以遵循的剧本，他们只是随便编造数字，那么哇。>> 我们应该如何应对我们余下的人生？>> 让我们来谈谈 Scale 以及你所处的整个 AI 世界。这是你接任 Scale 首席执行官后的首次采访。我很荣幸能在这里与你一起探讨这些问题。>> 是的。>> 这也是你在 Meta 交易之后进行的首次采访，这非常复杂，让很多人感到困惑。所以，我只是好奇想听听 Scale 的当前状态，人们应该知道什么。例如，你与 Meta 的关系如何？你与 Alex 的关系如何？>> Scale 是一家完全独立的公司。这笔交易是 Meta 投资了略高于 140 亿美元，获得了公司 49% 的非投票权股份。>> 没有获得新的董事会席位。Alex 填补了董事会席位。>> 所以董事会是一样的。治理基本相同。Meta 没有任何东西可以让我们获得任何优先访问权。没有优先关系。我的意思是，我们与 Meta 在数据业务方面有着长期的合作关系。>> 甚至在一些业务发展相关的事情上，你知道，也许一起在政府方面工作等等。所以这些可能会变得更大，因为我们现在更近了，但没有什么能阻止我们与其他方合作，他们也无法获得他们原本无法获得的东西。>> 就像所有的隐私仍然存在，所有的数据安全仍然存在，就像之前一样。事实上，只有大约 15 人参与了这笔交易。所以 Scale 现在有大约 1000 名员工。我们有两个主要业务。>> 这两项业务中的每一项的收入都达到数亿美元。所以我们今天公司里有两家独角兽，这支撑了公司的业务，自从交易发生以来，公司每个月都在增长，我读到的报道并没有一致地报道。我们还没有谈过，所以这是为了让信息广为传播，我们很高兴继续构建、提供数据并做我们以前做的事情。>> 好的。所以公司今天独立运营，是一家独立的公司。Alex 只是为了说清楚，他现在在 Meta 工作，他不再在 Scale 了。>> 是的。是的。是的。是的。没错。抱歉。我应该多说一点的。>> 是的。>> 我认为这真的很有趣。所以基本上这是一项投资。>> 有些人离开了去加入 Meta。>> 公司继续。>> 你在掌舵。>> 让我们来谈谈你们基本上开创的这个领域。我不知道最好的称呼是什么。数据标注、训练数据、为实验室创建评估。你们在这个领域比任何人都早。我知道 Scale 本身也从其他领域转向了这个市场。我认为他们尝试了很多关于自动驾驶汽车和所有这些事情的事情，然后就变成了哦，AI 实验室需要这些数据。我一直在听到的一个主要故事是，我采访过这个领域的一些首席执行官，那就是从 Scale 开创并长期以来一直在做的事情，即普通低成本劳动力培训，到现在实验室主要需要专家，律师、医生、工程师进行培训、撰写评估等。我对你看到的，这对你们有什么影响，你认为事情将走向何方，人们应该了解的关于数据训练数据标注的整个市场？>> 是的。是的。是的。完全正确。我认为竞争对手目前的定位是胡说八道。>> 所以，我将从那里开始。>> 然后我可能会稍微解释一下我的意思。但我想花 30 秒来回顾一下 Scale 的历史以及它如何追溯到 2016 年。所以 Alex 在早期就有一个见解，即对模型来说，重要的事情是数据。>> 我认为他当时也才 19 或 20 岁。所以他说，“好吧，我会围绕这个创造什么业务？”他围绕它创造的业务是，“好吧，我们来为自动驾驶汽车做标注。”>> 因为如果你标注了他们拥有的数据，汽车就会做得更好。>> 然后，那一波变成了计算机视觉浪潮，我们与国防部有合作关系，我们为他们做标注。那是在 2020 年。然后你继续前进，模型在这段时间里变得越来越好，所以随着模型的改进，它们需要不同类型的数据。因此，我们一直在不断适应模型成功所需的数据类型。然后生成式 AI 浪潮席卷而来，这让一切都飞速发展。>> 所以，作为其中的一部分，这个行业也在不断变化。所以，我的意思是，当模型在两三年前出现时，我的意思是，我记得使用它们。它们总是会产生幻觉。它们总是会给出错误的答案。>> 它们不知道哪首诗更好，你知道，这首诗还是那首诗？>> 这就是几年前的标注状态，情况变化很快，我们也随之变化。而现在，对所有人来说，我们一直处于这一切的最前沿，就是专家数据标注，更复杂的任务。>> 为了让你了解 18 个月前任务是什么样的，我在这里大约 13 个月，所以我当时正在面试，我记得我看到过。>> 你会得到一个短篇故事，然后说，“这个短篇故事比那个短篇故事好吗？”然后你会编辑它，然后说，“如果这样会更好。”你会给它一个偏好排名，对吧？18 个月前，这相当基础。然后你看到了专家的崛起，但模型还远远不够，它们只需要最基本的东西。而现在，你已经到了一个阶段，一个任务是由世界上最好的网络开发者之一构建整个网站，或者向模型解释一个关于癌症的非常细微的主题。>> 这些任务现在需要数小时的时间，并且需要博士和专业人士。>> 所以，给你一个统计数据来支持这一点，我们专家网络中 80% 的人拥有学士学位或更高学位，这与目前的一些定位和对这个行业的理解截然相反。>> 大约 15% 的人拥有博士学位，我们网络中有博士学位的人通过标注赚取可观的收入，为这些模型贡献他们的专业知识。>> 所以，自从模型需要以来，我们一直在进行专家数据标注。我的意思是，就像这个游戏一样，与研究人员保持联系，了解他们的需求，在内部提出想法。在某些方面，我们推动了这一点，因为我们看到模型在更专业的方面不够好，所以我们去模型构建者那里说，嘿，我们注意到这是一个问题，如果你想解决它，这个专家团队可以为你做到。>> 所以，是的，我喜欢反定位就在那里，但我认为这只是竞争对手有时会说的话。>> 就像它与现实无关一样。>> 好的，那非常有趣。所以，我听到的意思是，是的，实验室需要更多的专家参与培训、标注、撰写评估。你们对此非常了解，并随之发展。市场上的一个我不知道的指控，或者说猜测，就是很难找到这些专家。>> 所以所有这些公司都有他们自己的专家网络以及他们如何找到他们。>> 你能分享一些关于你们如何做到这一点的信息吗？因为这似乎是最难的部分，就是找到这些专家并让他们不被其他公司挖走？>> 他们很难找到。>> 你必须有很多很多策略，对吧？>> 所以我们得到，你知道，正如你所料，没有一种方法。最大的方式是他们互相推荐。>> 因为当你享受你正在做的事情，并且你正在利用你的专业知识为人工智能做出贡献，这很酷，就像如果你是这个非常具体主题的博士，你正在使用一个模型，你感到沮ru，哦，它没有以我想要的方式与我互动，这是一个付费的方式来发泄，并赚取数百或数千美元。>> 所以很多时候他们互相推荐。>> 我们还有校园项目，我们会去校园，与教授、学生交谈，你知道，询问谁想做这种类型的工作。>> 然后当然，还有更传统的规模化方式，比如 LinkedIn 和你知道，你知道，像这样的地方。但最好的来自这些草根和推荐网络。而你获得这些的唯一方法是提供出色的体验，因为这些人部分是为了钱，但他们也这样做是因为他们认为他们对人工智能模型的贡献是重要而有趣的，而且在很多情况下，它解决了他们的问题。>> 所以，我本周在 Twitter 上看到的一些东西，当我准备这个的时候，有一篇 The Information 的头条新闻，这呼应了 Brendan From Marhor 所说的，随着时间的推移，整个经济将转向强化学习，每个人都在训练 AI，这基本上就是剩下的工作。>> 你对此有什么看法？你认为事情会这样发展吗？还有其他观点吗？>> 强化学习非常重要。>> 而且我认为这是一个更广泛的关于转向环境的评论。>> 有些东西叫做 RL 环境，它们有效地是 AI 代理玩耍的沙盒，以完成一个目标，这样它们就可以学会如何完成那个目标。>> 我们已经这样做了超过一年了。>> 例如，你有一个 Salesforce 实例。>> AI 代理如何导航该实例？>> 该实例有它需要识别的数据。>> 它有配置。>> 你知道，Salesforce 是一个高度可配置的产品。>> 像有它需要理解如何导航的配置。>> 你要求代理执行一个需要非常高可靠性的业务流程。>> 然后代理需要知道，嘿，如果我无法完成我将要完成的事情，或者我认为我即将完成的事情的准确性很低，我该如何将其提交给人类以获得反馈，以便我能获得指导？>> 所有这些都需要训练。>> 而且没有捷径。>> 你只需要将 AI 代理置于一个代表人类正在做的事情的环境中。>> 你可以想象世界上的环境数量以及每个环境中的目标数量是巨大的。>> 所以问题是，以及我们过去一年进行的研究，以努力成为我们模型构建者、模型构建者客户的好伙伴，是每个单独的任务或每个单独的环境的可推广性如何？>> 所以，如果你想象一下软件系统、配置、数据类型、大小、用户数量、复杂性的环境世界，排列组合是无穷无尽的。>> 所以你需要的是一个允许实验室收集数据的策略，这些数据在广泛的用例中具有足够的可推广性，这样他们就不必收集 45 万亿种关于代理在这种特定情况下应该做什么的组合。>> 所以有时工作和数据具有高度的可推广性。>> 通过可推广性，我的意思是，你让它完成，你知道，以一种简单的方式，任务可能是找到我日历上关于我与 Lenny 的面试的最……>> 然后代理去，它查看我的所有日历，然后弹出它。>> 非常简单的例子，就像这样，它需要对任何日历搜索可能，或者任何日历操作具有可推广性。>> 而且它越可推广，数据就越有价值。>> 所以我们的工作是为模型构建者提供最有价值的数据，以实现使代理对其最终用户尽可能有用的目标。>> 我喜欢你一直在分享这些例子，关于这些人具体在做什么，你提供给实验室的数据。>> 所以，让我回顾一下你分享的一些例子，一个是工程师在构建网站，基本上与模型分享代码，这是我将如何做的。在这个例子中，仅仅是代码，还是他们构建它的录音？>> 数据是什么？>> 它可以是……>> 它可以是两者。>> 所以，在某些情况下，它只是网站，然后他们设计它。>> 在某些情况下，它需要以一种方式进行标注，就像，我做出这个决定是出于这个原因，或者这个决定是出于那个原因。>> 或者，这是我会如何考虑它。>> 所以，这取决于模型构建者想要完成什么。>> 所以，它可能相当细致，就他们试图训练什么而言。>> 所以，你知道，它不像，这里有一个网站，然后它擅长做网站。>> 就像，这里有一个网站，我为什么做出这个决定，我为什么不做出这个决定，或者这是一个损坏的网站，以及为什么它损坏了。>> 如果他们想完成，我不知道，一个网站构建器的调试工具之类的。>> 你分享的另一个例子是一个短篇故事，就像，这里有一个短篇故事，这里有另一个模型生成的短篇故事，然后是“哪个更好”，然后“如何让它变得更好？”>> 你刚才分享的另一个例子是一个 Salesforce 代理，就像，嘿，预订与潜在客户的会议，然后教它如何发生。>> 我喜欢这些例子如此具体，因为就像，好的，我明白了。这就是这些公司所做的事情。>> 还有其他一两个例子吗？>> 只是为了让人们了解这些数据是什么样的？>> 当然。>> 我实际上可以给你一个例子，来自……>> 所以，我们有业务的两个方面。>> 一个是我们为模型构建者提供数据。>> 我们出售数据，然后另一个是，我们实际上做解决方案。>> 我们向医疗保健系统、保险系统等出售应用程序和服务。>> 我实际上认为，如果我给你一个例子，那将描绘出一幅更生动的画面，因为它涉及数据，但它涉及数据的使用，数据的操作，以实现一个非常非常具体的目标。>> 所以，一个例子是，我们与一个医疗保健系统合作，他们……>> 医疗保健系统有很多问题。>> 这个特定的医疗保健系统有专家，他们经常看到非常罕见的病例。>> 所以，只有当没有人能解决你的问题时，你才会去那里，而且有大量的积压。>> 所以，这个实施层有一个生产力因素。>> 所以，有大量的积压。>> 他们想看到更多的病人。>> 他们想提供更好的护理。>> 他们想防止重复就诊的次数，因为他们想在第一天就给出准确的诊断和治疗方案。>> well，为了今天做到这一点，在没有 AI 的帮助下，医生真的需要阅读两三百页的文档，而且它被整合到一份文档中，但格式不同。>> 所以，如果你是一名医生，你如何阅读两三百页的所有内容？>> 所以，他们尽力而为，对吧？>> 他们扫描它，他们让护士看，他们让一个可能更年轻的医生看看这个病例，因为他们想好好治疗病人。>> 就像，显然这是，你知道，这就是他们成为医生的原因。>> 然后他们走进房间，与病人交谈，然后做出诊断。>> well，我们基本上构建了一个工具，可以为他们阅读这份文件，并指出他们应该考虑的五到十件事。>> 比如，过敏，这可能不明显。>> 是的，这是一个例子，我们实际上发现了一个病人过敏，这从阅读文件中看不出来。>> 而且这种过敏实际上会与他们将被开具的药物发生冲突。>> 所以，AI 工具基本上提取了这种关联，即使对人类来说也很难做到，让这个工具变得越来越好。>> 你会达到模型的某个极限，在现成的基础上，实际上这个医疗保健系统中的人们必须自己进行标注。>> 所以，我们谈论为模型构建者进行标注，但我们实际上开始看到标注正在进入企业和政府，因为你只能从现成的加上 RAG 和一些基于记录数据的微调中走多远。>> 人们经常错过这些系统的一件事是，我们假设，因为你听到这些数字，比如，哦，这家银行每年摄入 200 PB 的数据，或者任何奇幻的数字。>> 我们错过了的是，这是正确的数据吗？哪些数据对模型有用？>> 大部分都没有用。>> 有些有用，但很多时候，当我们谈论知识工作，当我们谈论做出判断时，我们所做的就是基于综合的判断，比如，在这种情况下，这位医生会怎么做，或者在这种情况下，这位银行家会怎么做，以及他们如何在他们的整个企业背景下做出这个决定？>> 而这可能因银行而异，因医疗保健系统而异，因为文化、目标、激励措施等。>> 所以，我们现在正处于一个阶段，我们看到，将判断、人类判断、真正的学科深度专业知识数字化，正在成为我们为客户解除的瓶颈。>> 这真的很有趣。这就像光谱从低技能的普通劳动力转向专家，再到现在这个特定公司的特定专家，他们需要做这项工作，这项标注。>> 绝对。>> 我的意思是，我的意思是，你知道，有一个广泛的叙事。>> 我们有两个叙事。>> 我们有 AGI，一切都将变成 AGI。>> 然后是怀疑论者，你知道，嘿，这一切都是胡说八道，这是一个泡沫等等。>> 当然，我的观点是，大多数事情都介于两者之间，极端部分的极端可能是正确的。>> 但你知道，现实是，在代理系统中，代理之间进行通信，要达到必要的准确性和……>> 达到完成目标的水平。>> 并且其中一个主要问题是，一份文件，就像，想想即使是理解一份文件的问题，在 A 公司读起来完全相同的词在 B 公司会有不同的含义和重要性。>> 所以，你怎么让一个知道这一点？>> 所以，这一切都必须建立起来。>> 所以，如果你想做出好的决定。>> 这是一个很好的过渡到这个问题，这个问题总是萦绕在人们的脑海中，当他们看着像你们这样的公司和这个领域的其他公司时，那就是我们还需要人们做多久？>> 就像，什么时候 AI 会足够聪明自己去做？>> 我知道你的动机是说我们永远不会缺少人，因为这与你的增长有关，但总的来说，我们应该如何看待，为什么我们需要人？>> 我不知道，10 年后，我们需要这些专家告诉 AI 他们不知道的事情多久？>> 首先，数据标注的历史就是新开始的历史。>> 就像，你知道，自动驾驶汽车过去需要的标注数据不如现在多。>> 所以，公司，我的意思是，Scale 是一家相信数据永远重要的公司。>> 在你不需要外部数据、人类数据来训练模型的时候，我认为我们已经达到了一个几乎难以想象的进步水平，因为你实际上是在说，没有新的人类技能和新的人类知识足够重要，可以放入这些模型中。>> 这感觉相当遥远。>> 所以，你，你知道，对于我们这样的企业来说，我们不断地研究如何建立能够不断发现新需求并与贡献者网络合作的运营，我们称之为专家贡献者，以挖掘这些数据，挖掘这些信息。>> 有时是新的人，有时在我们现有的基础中，我们发现现有的人拥有我们不知道的专业知识，也许一年前对模型没有用，但现在有用。>> 所以，你知道，这是，这是，这是将更多的数据不断地输入到这些模型中。>> 你知道，是的，我们有经济上的激励去相信人类将永远在循环中，但这不仅仅是一个商业信念。>> 这是一个个人信念。>> 这些系统需要为我们服务。>> 如果这些系统为我们服务，那么我们就需要参与到这些系统所做的任何决策中。>> 至于更广泛的劳动力问题，我认为这会围绕着白领末日和这些事情出现。>> 我肯定更偏向于……>> 也许是因为我的天性，也许是因为我看到了这些客户那里正在发生的事情，据说这种转变将在未来一到两年内发生。>> 我只是认为，它可能会发生。>> 这个领域发展非常快，但我认为它不会发生。>> 我喜欢它肯定不会在明年发生。>> 我认为在未来两年内发生这个想法，我认为是非常牵强的，但这里没有什么是不可能的。>> 而且从长远来看，我认为如果你回顾一下，我不知道，悲观主义者档案，或者任何这些……>> 你知道，那些发布收音机被发明了，然后你知道，所有这些都将被消除。>> 会有变化，但我认为人类非常善于适应。>> 所以，我认为我们低估了所有的厄运和悲观，我们相信人类的适应能力。>> 我们公司本身就具有高度的适应性，我认为技术史表明，人们是具有适应性的。>> 我非常喜欢这个要点。我本人也是一个乐观主义者，所以我总是在寻找乐观的理由。>> 我想顺着这个思路继续，但在我到达那里之前，我想问一些非常实际的问题，关于评估，尤其是在你们这个领域，它似乎经常出现。>> 我还在学习这一切到底是什么，尤其是在你们的市场。>> 你们的专家提供的大部分是评估类型的数据吗？>> 是的，很多都是评估。>> 在企业客户和政府客户中，大部分是评估，因为有人必须建立“什么是好的”的标准。>> 这是思考评估的简单方法。>> 什么是好的？>> 而且你有一套全面的评估，这样系统就知道什么是好的。>> 就这么简单。>> 所以，在你们分享的医疗保健例子中，基本上这位医生会坐在那里看着所有的报告，创建评估，比如“这个报告/记录应该发现什么”。>> 是的。是的。>> 这是思考它的方式吗？>> 是的。>> 这是它很大一部分，那就是什么是好的？>> 好的。>> 我必须把事情简化。>> 你说“好”而不是“正确”很有趣。>> 这是你喜欢使用的特定术语吗？>> 我不是故意使用这个词的，但这些是概率系统，所以……>> 是的。>> 所以，我在这里得到一些关于人工智能擅长解决的正确类型问题的细微差别。>> 如果你有一个人类流程，准确率只有 10% 或 20%，或者喜欢度只有 10% 或 20%，那么 AI 就很棒，因为它能让你达到 50%、60%、70%、80% 的准确率，你就赚钱了，你就盈利了，每个人都很高兴。>> 现在，系统必须知道，嘿，对于剩余的部分，我如何确保人类参与到决策的剩余部分？>> 但从净增值角度来看，在这种情况下，人类是受益的。>> 如果你有一个人类流程，一个工作流程，准确率是 98%，你期望一个 AI 系统能让你达到剩余的 2%。>> 还没有完全达到。>> 所以，所以，当我问什么是好的，很多流程和很多人要求这些系统做的事情，以及系统要求我们构建的事情，都是代表他们做出判断。>> 所以，就像我们会问一个人一样，嘿，你认为在这种情况下我们应该怎么做？>> 你正在寻找的是，在当前信息下，你正在寻找最佳的建议或行动方案。>> 对你来说，这很明显，对你们市场的人来说也是如此。>> 我认为很多人认为 AI 是基于“这里有一堆数据，看看吧，从人类历史和所有书面记录中学习一切”来训练的。>> 但令人震惊的是，基本上人们围坐在一起教 AI 他们不知道的东西，填补这些空白，这就是 AI 变得更智能的方式。>> 它没有更多真实的数据可以喂养了。>> 它只是，“我不知道什么？”>> 或者，“专家发现了什么？你错了，我要教你这个。”>> 而它能够扩展，并且这就是模型不断改进的原因，这真是令人难以置信。>> 是的。>> 是的。>> 我同意。>> 我的意思是，就像任何重大的技术革命一样，你知道，头条新闻讲述了一个故事，然后实地，你知道，铺设宽带意味着你需要挖开美国每一条道路来铺设它。>> 就像，你知道，是的，就是这么简单。>> 有人必须挖开道路，或者有人必须铺设海底电缆。>> 在所有这些行业中，总有一些运营上的打磨工作在进行。>> 我的意思是，如果你想一想这些模型有多神奇。>> 我的意思是，它们就像，它们非常了不起，如果你在技术领域待了足够长的时间，就像，即使在今天，它们能持续地正确标点符号也让我大吃一惊。>> 我的意思是，在这个市场阶段，说这个听起来几乎是愚蠢的，但如果你回到三年前，从技术角度考虑，我认为，就像，我们现在认为很多事情是微不足道的，但它们非常复杂，而且它是……>> 我的意思是，真正的答案是，它是计算能力、模型改进和数据的结合，而这三者都在同时变得更好。>> 让我们顺着这个思路。>> 你在 Scale 工作了很长时间，担任 CEO 已经 13 个月了。>> 我觉得你对事情的走向有更多的了解，因为你与实验室合作处理他们还没有宣布的事情。>> 你比大多数人看得都多。>> 我知道你能分享的关于模型和公司做什么的信息有限，但你认为人们对 AI 模型在未来 2-3 年将走向何方，有什么真正没有完全理解或领会的地方吗？>> 看看，有很多讨论。>> 是的。>> 我认为这取决于你消费了多少 X 或新闻。>> 所以，我认为这是，你知道，这是我们的观点。>> 目前的总趋势是从模型知道事物转向模型做事物。>> 而且，你知道，我们正在突破知识的界限，我们发布的基准以及其他人发布的基准，都表明这些模型的知识相当强大。>> 然后下一个问题是，它能为我做什么？>> 而一旦你进入那个世界，那就是我们之前谈到的环境开始发挥作用的地方。>> 你如何导航 Salesforce 实例？>> 你如何导航医疗保健系统？>> 你如何导航，甚至像手机上的天气应用程序？>> 你知道，代理如何为你做决定？>> 我们才刚刚开始。>> 看到它发展得有多快将会非常有趣。>> 我认为这就是很多猜测差异很大的地方，因为我们才刚刚开始。>> 人们会采取不同的轨迹，关于它将如何改进。>> 所以，如果你采取最激进的轨迹，就像，哦，实际上很容易训练这些东西，然后这只是经济中的一个变革管理练习，顺便说一句，变革管理练习不容低估。>> 你知道，世界上仍然有人没有电子邮件地址。>> 所以，采用曲线就变成了人类和政策问题，而不是技术问题。>> 从技术角度来看，我们还没有到那一步。>> 但我认为在未来两到三年内，如果我，你知道，你接受了这个诱饵，并且必须猜测，技术将达到一个点，它将推动变革管理和政策制定者说，嗯，我们该怎么办？>> 因为它已经很接近了。>> 这可能还需要两到三年。>> 如今，关于人工智能未能兑现我们听到的承诺，尤其是在企业界，人们议论纷纷。有一项 MIT 研究表明，有很多人们感到兴奋的试点项目，但它们不起作用，公司也没有采用这些工具。有数据显示，工程师实际上并没有像使用这些工具那样高效，有时反而会减慢他们的速度。>> 你与大量公司合作，实施各种人工智能。>> 你在实地看到了什么？>> 你看到了什么样的收益？>> 你觉得它被过度炒作，还是被低估了？>> 外面有很多炒作。>> 而我们的工作是实际构建能够创造价值的产品，为我们的客户提供价值，并找出实际情况，并获得复杂的……>> 我的医疗保健例子就是一个。>> 我们还做其他复杂的流程，保险公司的索赔管理，这是一个财务决策，但这是一个可以自动化的流程。>> 但基本上发生的是，PC（预估成本）会达到 60% 或 70% 的程度，而人类会想，哦，这没什么大不了的。>> 但这就像数据中心的正常运行时间一样，你知道，每增加一个九，就像，你知道，在可靠性、备份等方面需要数量级的投资。>> 你知道，一个九基本上就像，你知道，宿舍里的一个 Web 服务器，就像我们在 UCLA 那样。>> 你知道，然后是 5 个九，这是一个疯狂的高标准，但它似乎只是一个很小的变动。>> 所以，你在这里看到一种类似的动态，你有一群人，你知道，PC 失败的原因之一。>> 其中一个原因是分母效应，因为这样做很容易，嘿，我启动了一个项目，我启动了一个项目，我启动了一个项目，所以，你知道，人们很容易尝试。>> 所以，我不一定认为 95% 的数字有点像点击诱饵。>> 它讲述了一个正确的故事，但它有点夸张，因为如果你考虑到公司实际获得质量合作伙伴（比如我们）所做的努力，或者如果你自己做，如果你有与模型合作过的工程师，并且他们投入了时间，我指的是几个月，而不是像你在这些视频中看到的那几分钟，来获得法律批准、政策批准、监管批准、变革管理，以及让每个人都感到舒适的准确性。
就此而言。如果你真的那样做，你知道，这些事情需要六到十二个月才能真正变得足够，你知道，足够稳健，以至于一个重要的流程可以被自动化。所以，我认为这就是炒作的正确之处，当你做到了，其影响是惊人的。就像我从未自己想明白这一点，而我就是世界上受教育程度最高的医生之一，举个例子。但要达到那个目标所需的时间比人们所推销的要长。这是一个很好的观点，这些事情不仅容易尝试，而且就像每个人都在做一样。所以，每个人都感到错失恐惧（FOMO），觉得我必须尝试这些东西。我必须尝试所有这些原型工具、光标，所有这些东西。这只是因为每个人都在做，然后你就匆忙投入，结果却不尽如人意。
>> 是的。易学难精。这就是我的总结。
>> 是的。本期节目由Mercury赞助播出。我使用Mercury银行服务多年，说实话，我现在无法想象以任何其他方式进行银行业务。我从大通银行转过来，天哪，真是天壤之别。发送电汇、追踪支出、让我的团队成员能够调动资金。太他妈容易了。大多数传统银行网站和应用程序都笨重且难以使用，而Mercury则经过精心设计，提供直观简单的体验。Mercury将您使用资金的所有方式整合到一个产品中，包括信用卡、发票、账单支付、团队成员报销和资本。无论您是寻求支付承包商并从闲置资金中获取收益的受资助科技初创公司，还是需要向客户开具发票并保持其账户活跃的代理机构，抑或是需要密切关注现金流和多余资本的电子商务品牌，Mercury都可以量身定制，帮助您的业务发挥最高水平。了解超过20万企业家为何喜爱Mercury。访问mercury.com，在10分钟内在线申请。Mercury是一家金融科技公司，而非银行。银行服务通过Mercury的联邦存款保险公司（FDIC）承保的合作银行提供。欲了解更多详情，请查看节目说明。
好的，我们，呃，我们从人工智能的话题转开吧。关于人工智能的讨论可以没完没了，但您还有更多，呃，经验要教给我们。您曾帮助建立了，呃，Uber Eats。您过去也创办过几家公司。我们之前聊过Scour一会儿。呃，我这些年和许多与您共事过的人聊过，我从他们那里得到了很多关于您非常擅长的事情的有趣见解。所以，我将大致介绍其中的一些。其中之一是您对贴近客户、与客户交谈的执着。我喜欢这个话题，因为这是每个人都认为自己很擅长的事情，他们觉得他们完全理解这有多重要，为什么这很重要。他们都觉得我正在这样做。甚至不用担心其他人没有这样做，但我正在做。
>> 谈谈您认为人们可能忽略了什么，关于当您做得好时它看起来是怎样的，以及为什么这如此重要。我的意思是，我可能属于您刚才描述的那一类，这也许是，你知道，开始任何新事物所需的某种傲慢。嗯，但是，呃，是的，我的，呃，我不认为这是一个干净利落的过程。呃，我认为我的过程是，在任何事情的开始，我都会不断质疑我所听到的每一件事。我不会照字面意思理解客户所说的话。嗯，关于这个话题，从产品管理的角度已经谈论了很多，比如，哦，不要做他们说的，要做他们想表达的，并关注真正的问题，潜在的东西。我认为我认为我看待它的方式，可能对讨论有所补充，那就是我关注客户的潜在动机，而客户的潜在动机并不总是财务上的。有时是自尊，有时是职业发展。对吗？对吗？如果你向，你知道，某人销售企业软件，例如有一个高管赞助商，那个人需要相信你会为他们做好工作。你如何让他们和你一起投入这个大项目？嗯，这不仅仅是产品的一部分，更是旅程的一部分，他们需要从我们这里听到什么？我们需要向他们提供什么？我们需要做什么才能真正解锁实施产品的机会？所以，我认为有一个激励机制对齐的基线。我坚信，你知道，你知道这很老套，但你知道，告诉我激励，我就会告诉你结果。我认为这绝对是真的，即使客户会告诉你一些事情，我给你举个例子。我有一段时间没玩游戏了，所以我可以坦诚地说。Uber Eats。所以当我们推出Uber Eats时，我审视了业务，你知道，我们，你知道，在贴近客户方面。我们实际上无法找到一位餐馆老板。我，我，我对这个行业一无所知。所以在Uber，我的工作是找出我们应该进入的其他业务。所以我们考察了数十亿的业务。而Uber Eats，你知道，像食品配送是我们认为最有趣的，结果证明是对的。所以我们做得很好。非常。你无法让一位餐馆老板帮助我们理解他们的单位经济效益。你知道，他们会说，‘哦，会是这个百分比或那个百分比，或者你为什么想知道？’然后我们去找另一位餐馆老板。他们会解释，但他们有点怀疑。他们会说，‘这些Uber的人为什么和我谈论，你知道，我的火腿多少钱？’所以我们所做的就是从这些地方订购了一大堆食物，然后我们找了一个，你知道，餐馆供应商给我们一个基本目录，我们只是匹配了火腿有多重，奶酪有多重，面包有多重，上面有多少片生菜，我们试图真正地构建我们自己独立的观点，比如食材成本与劳动力成本是多少，然后我们对我们的基本事实进行了三角测量，然后是餐馆老板告诉我们的，然后是像那些现场人员告诉我们的关于餐馆经济学的信息，如果这些事情都重叠，那么我们就会觉得，好吧，我们对这里该做什么有了洞察。这与Uber Eats有什么关系呢？嗯，我们发现，作为其中的一部分，一家餐馆大约将每顿饭的20%到30%用于食材，大约20%或30%用于劳动力，大约10%用于房地产以及其他一些。所以，它有点沿着链条发展，但重要的部分是增量性的价值。所以，我们进来，我们说，‘我们将向您收取账单的30%。’他们就像，‘哦，天哪，这又是团购吗？这太高了。哦，天哪。’我们向他们解释了经济学，他们就像，‘好吧，我们会试一试，但这太高了。’他们是对的。真实的数字，就像真实的清算价格大约是25%。但我们并没有偏离太远。所以当你去寻找产品市场契合度，或者你知道，你知道，贴近客户时，它是一种组合，比如最有价值的东西是什么？嗯，就像在餐馆老板的案例中，给我增量需求。因为如果你要拿一个餐馆位置，并在相同的劳动力、相同的食材基础上将需求增加三倍，呃，抱歉，相同的劳动力，但你只是扩大食材规模，你就会得到一个70%到80%的增量毛利率产品。当我们说这个的时候，餐馆老板会很讨厌，因为它在现实中并不完全是那样。但因为我们有那个洞察力，我们有信心可以进入市场，我们需要向你收取这个费用，这样配送费就可以是那个。然后如果配送费是那个，我们向你收取这个，那么我们认为消费者会采纳，这就是你获得增量需求所需要的。所以，然后我们可以支付司机这个费用。所以你把这个完整的拼图拼凑起来，而没有完全满足，在市场的情况下，你没有完全满足任何个人100%的需求。你所满足的是，你正在为他们获得一个清算率，让他们参与市场，在市场的情况下。所以那是一个例子。
是的，我喜欢这个例子，因为你几乎是想方设法帮助他们，呃，解决他们自己都尚未完全了解的问题。所以，你就像是他们一样，为他们思考他们的目标。分解经济学，然后给出解决方案，而不是问，嘿，我们能为你们做些什么？
>> 是的。是的。我的意思是，如果你走进一家餐馆，他们会告诉你很多事情。他们会说，哦，劳动力排班是个问题。他们会说，嗯，我的租金是个问题。他们会说所有这些，你知道，我的食材价格是个问题。那是20%或30%。如果你能从中削减3%，那将是巨大的。你可能会因此而说，我要去建立一个能为你节省10%食材成本的业务。但是，那并没有真正触及他们日常真正关心的问题。那对他们来说可能在年度基础上很重要，但日常他们都在做什么？他们在看他们的数字。他们在看，人们来了吗？我昨天赚钱了吗？我明天会赚钱吗？所以，就像那种紧迫感。我认为人们在开发新产品时最大的遗漏是买家部分的紧迫性。你可以构建一个提供很多价值的东西，但如果它不是客户在他们忙碌的日子里最关心的事情，那么你只会有一条通往小镇的漫长道路。
>> 这触及了我经常听到的关于您的一个主题，即独立思考的理念以及您对此的重视程度。这感觉就是一个很好的例子。还有没有什么类似的地方，比如为什么这种思维方式如此关键？我认为作为创始人的工作，我的意思是，我在这里扩展了这个词，因为在Uber我们拥有Uber的所有优势，所以我并不是真正的创始人。我只是在那里创办了这项业务，但是，呃，那里确实有一些创业的元素。嗯，你正在市场上寻找超额收益（alpha）。就像我们在97年创办第一家公司时，那并不酷。可能在硅谷很酷，但在洛杉矶绝对不酷。现在创业非常酷。所以结果是每个人都在尝试各种事情。那么，你如何在那个市场上获得超额收益呢？我，你知道，如果你的研究很大程度上受到周围世界言论的影响，你就不会有独立的见解。你必须自己去探索。这就是为什么从创业的角度来看，我，我，我对创办公司的方法有非常强烈的看法，这可能对我来说非常特别，但是，嗯，它真正关乎我有什么洞察力，因为，为什么我如此幸运能有这个洞察力？在一个有数百万企业家在思考、聪明、尝试一切的世界里，为什么我处于一个可能拥有他人没有的洞察力的位置？然后为什么是我来做这件事？答案可能是我身处这个偏远狭窄的地方。另一个答案可能是，我天生就是一种逆向思维的人格类型。所以我只是不断寻找，你知道，你知道，人们不相信是真的，但却是真的东西，这有时奏效了。但那之后第二个非常重要的部分是，为什么我愿意为这个问题工作5到10年，而人们总是搞错这一点。他们去和客户交谈，然后他们说，呃，他们有一个问题。我要去解决它。这并不是一个很好的创业方式。你真的必须有这种不断质疑自己的强烈愿望。关于独立思考的另一件事是，你不能爱上你的想法，而且，我并不宣称自己是世界上最伟大的独立思考者，就其价值而言。这些是，这是，这是你被告知的。嗯，但是，呃，这就像是其中一部分，基本上就是为了你所肩负的使命，即为客户完成某件事，而抛弃你是什么样的人，你曾经是什么样的人，以及你所有的想法。
>> 这太棒了。我很高兴你谈到了这一点。这触及了我经常听到的关于您的另一个主题，那就是您为新业务设定的门槛有多高。我认为这个建议对创始人，正如您所说，以及在公司内部创办公司、新业务线的人都很有用。呃，您已经谈到了一些，但还有没有什么关于这个门槛需要多高，才能让您在开始新事物时更有可能成功？听着，如果你想给自己最好的机会，这并不总是奏效的方式，但如果你像我一样，职业生涯已经超过25年，如果你想给自己最好的机会，我认为公司成功有两种方式。嗯，第一种方式，坦率地说，可能也是最重要的，就是创始人必须在很长一段时间内都是一股自然力量，因为你将不得不进行转型。你必须有那种转型的能量。你必须年复一年地坚持下去，即使它很艰难。这可能就是最重要的。但第二重要的，是你能够轻松地自我教育，了解什么是好的商业模式，什么是坏的商业模式，什么是好的市场，什么是坏的市场。即使你是一股自然力量，拥有知识，如果你要带着你所有的精力进入一个糟糕的市场，你至少应该知道，你知道，也许无知是福，因为你只是投入其中，它就会随着时间而成功。但那不是我的运作方式，我的方式是，市场是好的业务。SaaS，至少从历史上看，我们会看看这如何变化，但SaaS历史上是伟大的业务，经常性收入业务，粘性业务，网络效应业务。如果你看看，嗯，顶级风险投资公司投资什么，嗯，是的，有很多像投资组合建设，但在他们认为可能价值数百亿美元的商业模式类型上存在相似之处，它们具有网络效应，它们具有锁定效应，它们在大规模上比小规模更有价值。所以，如果你只是对新业务进行筛选，你知道，这就是我在Uber所做的，就像如果你对新业务有一个筛选机制，它不需要很长时间就能淘汰掉坏主意，然后从剩下的里面，你可以选择，哦，我对这个非常热情，即使它可能比纸面上看起来更好的另一个东西有更多问题，然后你必须对此充满热情，但是的，我认为人们只是缺少对哪些业务甚至有机会价值千亿美元的基本理解。
>> 所以您推出了Uber Eats，您认为这是值得投入和下注的地方，呃，作为局外人，这感觉很明显，当然会取得巨大成功。当然，食品配送，真是个好主意。呃，我知道您在那个过程中考察了大量的想法。您能谈谈您探索了什么，以及为什么最终选择了Uber Eats吗？
>> 在弄清楚这些事情方面，我绝对不是房间里最聪明的人。所以，我会尽可能长时间地对各种想法保持非常非常开放的态度，直到我觉得，好吧，一切都汇聚起来了。我认为有很多原因让你必须对那些一开始可能看起来很糟糕的想法保持开放态度，但你只是不断深入挖掘，看看你认为它们是坏的是对还是错。所以，作为一个普遍的哲学原则，我从那里开始。我们考察了，嗯，我们做了一些疯狂的事情。嗯，呃，呃，我们，你知道，有一天我在旧金山散步，我沿着市场街看去，那里有一家CVS，一家7-Eleven，一家CVS，一家Walgreens，一家7-Eleven。我就想，这些东西里面能有多少人们想要的SKU呢？你难道不能把它放进一辆货车里，然后，你知道，你按下货车上的按钮，货车就开过来，你就能拿到你想要的任何便利商品，而且它们是便利商品。所以，这为什么会是个问题呢？我们在华盛顿特区推出了这个。我们让大约10辆这样的卡车上路。我们在里面放了大约250个SKU。我的意思是，‘鸦雀无声’都无法形容它有多糟糕。我的意思是，我们根本无法获得一个订单来挽救我们的生命。我们意识到的是，我们并没有真正研究便利店到底是什么。你知道，如果你没有香烟，没有啤酒，没有思乐冰，没有这些东西，比如，你没有吸引人们进来销售所有其他东西。所以，我们对零售一无所知。我们一窍不通。嗯，所以那是一个想法。我们考察了杂货店，但说实话，所有的拣货打包之类的单位经济效益让我感到恐惧。我认为Instacart在将单位经济效益做到一个好的水平方面做得非常出色，这可能是你能解决的最困难的运营问题。嗯，我们做了通用配送，比如点对点配送，我现在忘了Uber的产品叫什么了，但好像叫Uber Direct，嗯，就是你有一个东西需要在一个城市里点对点地运送，这从一开始就有点失败，因为事实是，消费者并没有这种需求，企业某种程度上才有这种需求，而在2014年我们做这个的时候，没有人有这种需求。但是我们尝试了大约15个版本的这些东西，最终我们才说，好吧，食品配送这个东西在所有信号上都表现良好，我们可以让单位经济效益奏效。人们似乎想要它。这是一个非常酷的问题，因为我们可以用所有这些工具赋能独立餐馆，让他们与大公司竞争。我们可以将房地产排除在等式之外。所以你可以有一个非黄金地段的房地产位置，但如果你有优质的食物，你就可以竞争。所以我们想，‘哦，这是一个非常有趣的问题，我们可以真正帮助当地经济。’而这最终，呃，如果我没记错的话，这基本上在疫情期间拯救了Uber，Lyft没有类似的东西，那么目前这项业务有多大？您能分享一下它对Uber的重要性吗？
>> 是的，当然。嗯，我们是在2015年12月在多伦多推出的，大约两个小时内，我们就完成了大约2万美元的销售额。我们如此迅速地看到这是一个正确的想法，这太疯狂了。嗯，而且单位经济效益也很好。然后四年半后，我在Uber工作了大约六年，但我们花了大约一年半的时间才弄清楚这一点。四年半后，它大约是200亿美元。所以四年半内从0到200亿，这相当不错。嗯，Uber非常擅长扩大规模。呃，但市场竞争激烈，你知道，嗯，其他人也做得很好。我们击败了很多人，也有一些人击败了我们。然后现在我认为它正在逼近800亿。嗯，那是我离开后的又一个四年半。我认为疫情让它从20亿变成了。我是在疫情前离开的。纯属巧合。嗯，呃，呃，一年内从20亿到50亿。所以是的，我的意思是，网约车业务是这样发展的，你知道，食品配送业务就像飞向冥王星一样。
>> 什么运气？干得好。
>> 运气是游戏的一部分。这是另一个需要认识到的重要事情。运气是游戏的一部分。所以不要，不要嫉妒别人的运气。这个行业很难。我们正在做的所有这些事情都非常非常难。运气只是游戏的一部分。你的一个，也许是说，也许不是。你的一个同事，Stephen Chow，呃，我是他新公司的投资者。他在Uber Eats和你共事了很长时间。
>> 他让我问你关于麦当劳的故事。呃，我想那对你们来说只是一个重要的里程碑，一个重要的时刻。那么，你为什么决定把麦当劳放到Uber Eats上，而且显然有一个关于你们如何赢得这笔交易的故事？
>> 是的。所以，这有点意思。呃，这可能就说明了有时，呃，呃，无知会让你意外地找到正确的答案。嗯，所以我们推出了Uber Eats，Uber拥有全球业务版图，我们是唯一一个拥有全球业务版图的食品配送网络，不包括中国，所以Uber的一切都需要在全球范围内推出。这是公司文化中非常重要的一部分等等。所以，这确实是很多工作，你可能会分散精力，导致其他问题，但在这方面是好的。所以我的愿景是，好吧，让我们帮助那些小商家，呃，与所有这些连锁店竞争。你知道，他们有这些系统化的食品系统，而食物是让一个城市变得美妙的东西，没有人会谈论他们在巴黎去过的连锁餐厅。你知道，他们谈论的是他们发现的当地小店，就像让我们成为其中的一部分。那才是我们想成为的。所以麦当劳实际上主动联系我们，他们说，‘嘿，我们很乐意和你们一起做食品配送。’我，我拒绝了。他们就像，‘等一下。我们每天有大约800万消费者。你们不想和我们一起做这个吗？’我当时想，‘这现在不太符合我们的调性。’所以我推迟了他们大约四五个月，直到我的团队说，‘你疯了。这些人会投入营销。他们真的想做这个。他们想积极参与。’所以我们实际上，我们因此，我认为，我认为很难将这些事情关联起来，我们最终与他们建立了独家合作关系。获得了数量惊人的客户。嗯，当时连锁店实际上并没有真正加入食品配送网络，因为每个人都非常担心单位经济效益，因为他们对篮子大小非常敏感。而我的方法是，嗯，搞定它，对吧？这是一种非常Uber的文化。就像，好吧，篮子是17美元。我们的工作就是让它奏效。缩小配送半径，弄清楚经济效益，也许在某个地方提高一些食物的价格，你知道，总有办法解决。所以，我们做到了。然后，你知道，三个月后，业务就像再次以不同的水平开始呈曲棍球棒式增长，我的团队就像，‘伙计，你当时真是，呃，你当时真是太固执了。’但我认为这实际上最终对我们有利，因为我们和他们达成了很好的协议。
>> 所以，您把他们推开，反而帮助您获得了更好的交易，我听到的就是这样。这太棒了。
>> 是的，我想他指的就是这个故事。然后它的入职过程也很疯狂，因为你知道，我们基本上在六个月内就和他们一起走向了全球，而当时这项业务还不到两年。所以，你知道，激活这家，你知道，我甚至不知道一家80年的公司，他们期望流程到位，而我们只有纽约的两位运营经理在管理它。那简直是一团糟。
>> 呃，我仍然坐在里面，外面仍然没有这些应用程序。
>> 是的，我也是。
>> 我记得有人在破解它。人们找到了各种方法来绕过它，他们说，‘不，不，好吧。你是Postmates，所以我们知道我们不会给你任何食物。’
>> 是的。爱In-N-Out。
>> 您提到了毛利率和利润率这个概念，以及您对此有多么痴迷。我想在这里花一点时间。我想，我想，呃，我听说您在做任何事情之前都痴迷于理解毛利率。大多数创始人在这里都不知道自己在做什么。关于人们应该注意什么，以及他们在考虑一项业务的可行性时可能忽略了什么，您学到了什么？
>> 是的，看，它只是众多过滤器中的一个。嗯，当然有一些毛利率很低但却是很棒的业务。呃，Costco、沃尔玛等等，你知道，亚马逊总是谈论这一点，比如有些公司提高价格，有些公司降低价格。但我想说，总的来说，高毛利率，呃，结合健康的客户流失率曲线，对业务来说是一个非常健康的迹象。我的意思是，想想看。如果我卖给你一些东西，但我不能加价很多，那么我所增加的价值，就像我手中所拥有的之外的价值，有多少呢？如果我没有增加那么多价值，那么我从事这项业务的目的是什么？嗯，而且我从事的是增加价值的业务。这并不那么简单，对吧？这只是一个试金石，比如当有人来找我，尤其是在一个新业务中，我们处理过这个问题，我在Uber处理过，我在任何地方都处理过。嗯，他们，你知道，有人提出了一个想法，他们说我们可以进入这个业务，我认为我们可以收取这个价格，它会让我们达到40%的毛利率。然后我的下一个问题是，从60%的毛利率开始。为什么那行不通？他们会说，哦，好吧，客户，然后你立即就会短路到真正的问题是什么。哦，客户有替代方案。哦，好吧。那么替代方案是谁？哦，它是一些离岸公司。那么他们的毛利率是多少？哦，我们不知道。你去查一下，发现是20%。而且他们已经存在很长时间了，他们有规模化的运营，你就会想，好吧，所以你的毛利率会比你想象的更快地从40%降到20%，你将陷入困境，除非你做一些差异化的事情。所以我把毛利率看作一个非常粗略的工具，而不是一个完美的工具，来思考我是否增加了足够的价值，我是否与众不同。它不完美，但它是一个非常快速的短路过滤器，甚至可以用来判断某人向你推销一个想法时，他们是否考虑过这种动态，因为如果回答是，‘是的，毛利率现在非常低，但这是我正在追求的动态。’然后你就会说，‘哦，好吧。’有时他们会说，‘我们只会通过销量来弥补。’毛利率会有一段时间是负的。然后你就会说，‘等等，等等，等等。这行不通。’所以，我喜欢这一点的原因是，这只是一个视角，用来判断我的想法是否足够好，如果，呃，研究一下我能否保持高毛利率？我能否，有没有理由说明这个领域的人无法获得更高的利润？
>> 是的。没错。而且，就像我说的，它旨在淘汰那些，你知道，就像你在为大公司做这些大型项目一样，每个人都有想法，所以它就像是一种筛选方式，让你了解在两三年内需要到位的‘机器’是什么样的。你现在可能拥有70%的毛利率，因为下一个问题是，为什么其他人不能这样做？如果你有一个答案，比如，嗯，他们现在可以，但如果我们跑得够快，两年后他们就不能了，那好吧，我们可能有些东西。嗯，如果他们现在可以，而且两年后也能做到，那么你的利润率就会受到挤压。
>> 沿着这些思路，我刚才听了，我想是AC16Z播客。我想是Alex Rumpel在分享关于Costco的故事，正如您所说，他们的策略实际上是保持非常非常低的利润率，因为他们所有的收入都来自他们的会员费。所以他们有大约5000万会员每月支付100美元，这就是他们全部的业务，所以他们不打算也不想从产品中赚钱。是的，没错。我的意思是他们在玩一个稍微不同的游戏。我不是Costco的专家。嗯，呃，我和这家公司打过一些交道，但是，嗯，他们利用价格作为扩大规模的方式，对吧？所以他们基本上是在说，如果我们打折，就像沃尔玛一样，对吧？我们会获得如此大的销量，以至于我们会让所有竞争对手都无法呼吸。所以问题是，好吧，如果你今天毛利率很低，那么在两三年内，一旦你在一个市场中建立起一个这样的中心，为什么你的利润率不会被侵蚀呢？答案是，因为我们已经吸收了所有的需求，就像你试图将毛利率从10%降到8%，我大致认为这就是他们的毛利率，如果你已经与客户建立了习惯，他们已经围绕你安排了每周的购物行程，你已经与供应商建立了关系，你已经有了解如何管理库存的总经理，那将是一项非常困难的业务。所以，所以，所以他们是率先扩大规模，然后祝你好运与他们竞争。
>> 好的，再问几个问题。其中一个是我听过的一个词，呃，您，呃，经常说并且相信，那就是不输是赢的前提这个想法。
>> 是的。是的。
>> 谈谈这个。
>> 科技界有一种文化，呃，投资组合是由投资者建立的，坦率地说，很多叙事都是由投资者控制的。嗯，创始人显然也参与其中，但是，嗯，这种‘你应该放手一搏’的想法是共识。放手一搏。谁在乎呢？嗯，好吧，我不知道这是否是我的生活，我只有一次机会，你知道，去尝试，我可能不想只是放手一搏。我可能想思考一下。而且，呃，呃，我认为最好的企业家，我没有数据支持这一点，但这只是我的朋友，这是我的朋友圈。我认为最好的企业家和最好的企业主会审视他们所做决策的风险状况，他们会尝试在整个过程中做出不对称的，嗯，积极的决策。所以，嗯，很多时候我感觉我们忘记了决策的风险。而且这里还有更多值得探讨的地方，因为我实际上认为，做出高风险决策然后成功，也是一种奇怪的文化现象，因为那样你就会训练人们去做那种事情，因为做出高风险决策是一件非常困难的事情。我的意思是，足够正确，因为它会产生很大的波动性。但这又回到了我关于创始人最重要的事情的评论，那就是这种坚持不懈的能力，对吧？生存只是游戏的一部分，大多数人在时机成熟之前，在获得正确的客户洞察之前，在将正确的产品推向市场之前就放弃了。而且科技界的生活变化很快。你可以在很短的时间内从一个失败者变成一个英雄，但是你正在经历一个非常非常漫长的旅程，你必须生存下来才能满足这个条件。所以，当你在一个炒作周期中时，我认为我们现在正处于这样的周期。每个人都想放手一搏，然后更进一步，再更进一步，再更进一步，你却没有意识到，伙计们，我们所有的客户在五年后都还会存在。他们只是希望我们解决他们的问题。我们必须存在才能为他们解决问题。所以生存是前提。所以我们不要把自己置于可能在过程中损害企业的位置。这并不意味着不要冒险，而是要思考你如何计算。
>> 我喜欢这一点，很清楚地表明，这个教训以及许多类似的教训都来自于失败、事情不顺利和破裂，这才是最好的。
>> 如果你曾经经历过一个高回报、高风险的决策的另一面，那会非常痛苦，因为你已经精疲力尽了。
>> 你完了。而且，而且，而且往往没有出路。
>> 有没有这方面让你想起的故事或例子？
>> 嗯，这就是我的意思，你知道，这就是为什么我努力做到如此，我认为你可以花一点时间提前思考，以节省自己下游的很多痛苦。我曾经有这样一项业务，嗯，不值得详细说明，但在2001年泡沫破裂后，我想，我要自己出资创办一家企业。我要建立一家盈利的企业。我想证明我能做到这一点。我们当时创办了Scour，其中包含了我们谈到的所有内容。所以我所做的是，我当时是一名高尔夫球手，坦率地说，科技领域没什么可做的。所以，呃，我开始在互联网上销售二手高尔夫球杆，我赚到了真金白银。嗯，我可能从这项业务中学到的比任何其他业务都多，因为我是在eBay上开始的，当时我22岁，我并没有真正理解我的利润会下降，因为任何人都可以做这个，但我是最早做的人之一。所以，我赚了很多钱，然后我建立了这项业务，然后我只是没有意识到我有很多傲慢。我当时想，‘哦，如果我能买下美国所有的二手高尔夫球杆，我就可以成为价格的市场制定者。’别这样。
>> 这太棒了。
>> 是的。而实际上思考它的可行性简直是疯了。所以，我只是没有花时间思考，然后我就陷入了这项业务。这项业务是盈利的。它确实达到了几百万的收入，诸如此类。它给我分红了一段时间，但整个过程都很痛苦。
我喜欢您所拥有的各种经历。您，呃，卖过高尔夫球杆。您正在帮助，呃，可以说实现通用人工智能（AGI）。呃，您的职业生涯中还有一部分我们没有谈到，那就是您制造了泰瑟枪、执法记录仪和无人机等等所有这些东西。呃，还有在其他人之前就做纯粹的文件共享。呃，最后一个话题，我想根据这些经验花一点时间谈谈的是招聘和团队建设。我知道您对此有非常强烈的看法，我最近在这个播客上听到了很多，那就是建立正确的团队比找到最顶尖的人才更重要。谈谈为什么这如此有趣和重要。
>> 最近我对此有了更细致的看法，嗯，呃，那就是对于某些职位，在当前市场中你绝对需要正确的经验。你知道，你在研究人员身上看到了这一点，对吧，因为市场变化太快了，你没有时间培训一些人。所以你实际上必须去寻找那些要么与你想要获得的客户有良好关系的人，要么是那些，你知道，可能不符合其他条件，但在这方面非常出色的人，比如可能不符合你所指的那些经典条件，比如他们是问题解决者，他们可以与公司一起成长，他们有很高的发展轨迹等等。嗯，我想说这大约占公司职位的5%，但在市场速度很重要的时候非常重要，然后对于面试，我只面试三件事，而且我必须面试各种专业领域。嗯，这很难，你知道，我不可能精通所有事情，所以我将其简化为三件事，那就是：你是否是一个好奇的问题解决者，并且你能否口头表达出来？嗯，你是否能与人合作，比如你是否足够谦逊以与人合作？以及你是否是一个好的领导者？如果你只做这三件事，你知道，我认为你成功的机会相当高，至少在我所在的组织中。嗯，因为世界正在变化，对吧？所以你确实需要适应性强的人。所以所有的经验不一定是一一相关的。然后，然后，然后是关于你的团队合作这一点。呃，这实际上是在Uber Eats出现的。所以，当我组建Uber Eats管理团队时，我，我，我不确定那个团队是否向你提过这一点，但是，嗯，呃，每当我招聘人员时，我都在努力组建一个几乎像一个由优势组成的有机体，嗯，然后尽量减少冲突。呃，那个管理团队，除了运营方面的一些人，但大部分管理团队从我们一无所有到200亿美元的初期就是同一个管理团队，我只是相信团队成员了解彼此的优点和缺点，并且能够互相弥补，这比你得到的经典建议更重要，比如那个人没有见过这么大的规模，你就会说，嗯，是的，但他们能学会吗？就像我学会了一样，所以你确实需要有点相信人，这是我的工作，不一定是他们的工作。嗯，所以，你知道，我的意思是，这些是人的系统。它们不是，它们不是你可以应用的简单基于规则的东西。
>> 我特别喜欢这个建议，因为现在有很多关于在人工智能承担其他工作的世界中，哪些技能会很重要的话题。感觉这三个方面可能是一回事，就是他们是否擅长解决问题？他们是否是好的领导者？他们能否与他人良好协作？
>> 是的，我不认为人类核心的，比如，崛起会改变。嗯，而且我认为这些东西对于人类长期以来的成功来说是相当核心的。
>> 说到这个，我将带我们进入这个播客的一个常设环节，我称之为‘AI角落’，在那里，呃，我向大家提出这个问题。您在日常生活中、工作中发现了哪些使用人工智能的方法，让您更高效、完成更多工作、做得更好？老实说，呃，当我进入规模化领域时，呃，你知道，我的背景是消费者领域，我也做过一些政府层面的应用级工作，这个领域发展得如此之快，嗯，人工智能是我的，呃，你知道，我把它当作一个导师，你知道，当这些新概念出现时，呃，你知道，公司里有很多人可以向我讲解技术细节，比如所有，呃，抱歉，比如数据和产品的技术性质，但他们只有那么多时间，而且老实说，新概念层出不穷，我需要跟上。所以，我喜欢它，这听起来可能很疯狂，但你知道，我工作的一大部分并不是处理与人工智能相关的工程问题。嗯，我正在管理一个组织，但我热爱理解它。这是我工作中一个最愉快、最有价值的部分，就是向所有这些人工智能研究人员学习，但他们并不总是有时间这样做。所以我把它当作一个导师，就像我打开语音模式，在上班路上和它交谈。所以，我认为这可能是我使用它最有影响力的地方。嗯，这也与这个话题相关。
>> 我也做同样的事情，尤其是在我准备这些播客的时候。比如，这到底是什么？呃，你这么说的时候，我就想到了这个。几年前我采访了Perplexity的创始人，问他们如何在Perplexity工作，创始人说他们有一个规定，在向团队中的任何人提问之前，他们必须先问AI。我当时就觉得，这太疯狂了。就像现在看来如此显而易见。但那时我却觉得，这是一种疯狂的工作方式。我以前从未听说过。呃，这只是他们多么超前的标志。
>> 是的。我认为第二点是，我会拿出内部文件，然后问这份文件里最重要的是什么。
>> 我很震惊。然后我会阅读并仔细核对。嗯，但我很震惊它在提取信息方面的能力有多强。组织里有很多东西，就像我不知道你想让我说什么，我也不知道我需要知道什么，但我们每个人都有自己的议程，所以这种匹配，然后就存在一个巨大的广播问题，那就是在你可能想收到的所有信息中，什么对你来说是真正重要的，所以我也经常用它来做这个。
>> 太棒了。嘿，那真是个好建议。我用它来处理法律文件。就像他们应该知道他们在这里为我或反对我做什么？
>> 杰森，您还有什么想分享或留给听众的吗？也许在我们进入激动人心的闪电问答环节之前，再强调一点。
>> 是的。是的，当然。我的意思是，我认为真正重要的，我之所以这样做，我之所以，嗯，你知道，想在这里花时间，除了想上这个节目一段时间，而且，你知道，作为一个长期的，嗯，听众，嗯，是，呃，或者说长期听众，抱歉。嗯，是，你知道，在规模化方面正在进行很多了不起的工作。嗯，团队非常努力。我们正在为客户提供巨大的价值。公众的叙述并没有代表这里的人们正在做的工作，以及我们的客户正在利用我们为他们所做的事情而做的工作。我只是认为这值得所有那些人所付出的尊重和回报。而且，你知道，我们，你知道，我们希望人们知道这一点。
>> 我很感谢您说了所有这些。至此，我们已经进入了我们非常激动人心的闪电问答环节。我有五个问题要问您。准备好了吗？
>> 是的。开始吧。
>> 您最常向其他人推荐的两三本书是什么？
>> 呃，其中一些听起来很有趣。呃，《自私的基因》是我最喜欢的书之一。
>> 我爱那本书。我爱，我不知道有没有人提过它。它也是对我影响最大的书之一。所以，抱歉。请继续。
>> 是的。我认为《自私的基因》，嗯，《少有人走的路》我读过不止一次，只是，呃，我的意思是它就是一本经典的人类心理学书籍。然后我认为在商业方面，我认为，呃，呃，比如《从优秀到卓越》。它不是那种你会在度假时最兴奋地，你知道，享受的读物。但它基本上是正确的。而且我认为我们应该采纳建议。
因为之前分析过这些商业问题的人，并没有太多改变，但我们却一直表现得好像一切都变了。
>> 那本书疯狂的地方在于，你看看他们谈到的所有公司，我有一段时间没读了，但整本书似乎是关于那些能够长久存在 Thus. 呃，或者也许是另一本书。我不知道。但总之，他们谈到的所有公司，我不知道它们是否还存在。一家企业要长久存在真是太难了。
>> 我也推荐呃呃呃，《思考，快与慢》，对吧？就是那个 是的。
>> 《思考，快与慢》。
>> 《思考，快与慢》。抱歉。我读它已经快十年了。就比如，人类的偏见非常重要，需要理解。
>> 关于那本书以及卡尼曼本人，让我觉得非常疯狂的是，有人问他，了解了人类所有这些偏见后，他的生活受到了多大影响。他说，没多大影响。我还是有同样的偏见。知道它们并不能真正帮助我避免它们。
>> 是的，我发现自己现在每当对某件事非常确信时，都会审视自己。我会想，“好吧，我有哪些倾向于做的清单，来试着抓住自己？”因为，你知道，我认为我们最容易冲动地做出这些糟糕的决定。呃，我认为这本书很大程度上就是关于这个的。我的意思是，这是一本很长的书。
>> 太长了。我的天。呃，感觉未来人工智能可以在这方面帮助我们。就像，“嘿，杰森，你确定这不是一个框架效应或其他什么吗？”
>> 是的。
>> 好的。好的。呃，下一个问题。你最近有没有特别喜欢的电影或电视剧，让你非常享受？
>> 我看的大部分电影都是和孩子们一起看的。所以，嗯，我希望我能说些深刻而有意义的东西，但是
>> 不，儿童内容也是非常可以接受的。
>> 是的，那部关于一级方程式的电影我觉得真的很不错。我的意思是，你知道，这是一部经典的，你知道，经典的动作片。我不认为它对人工智能或商业有任何启示，但呃，偶尔从科技的疯狂中抽离出来看看也很好。
>> 你最近有没有发现什么特别喜欢的产品？可以是一个应用程序，可以是一件衣服，可以是一个厨房小工具，任何这类东西。
>> V3，对吧？不是全新的，但是呃呃，我高中的时候想成为一名编剧。我actually 在湾区长大，每个人都是工程师，但我却想成为一名编剧。所以，我回去拿了我早期剧本的第一页。嗯，不是好剧本，但你知道，我拿到了第一页。我拍下了剧本的照片，然后把它喂给了V3，我说，“重现这个场景。”它做到了。
>> 哇。我非常震惊。我简直是绝对震惊，你竟然可以拍一张剧本的照片。嗯，所以现在我正在考虑如何将这些工具用于家庭视频，你知道，嗯呃呃，现在的一些GRT工具，你知道，制作动态图像，我认为非常有趣。我认为它们还需要一步迭代，但我认为它们将真正地改变人们的生活，因为，因为仅仅是来自祖父母或亲戚的图像中一点点动态，你很久没见他们了。这真的会对你产生巨大的情感影响。
>> 我喜欢这一点，当你玩这些工具时，你可能会想到，哦，这里有人帮助训练了这个东西。这里有人帮助我解决了我的一个问题。
>> 我actually 和一个正在研究V3的人聊过，我告诉他剧本的事情，他说，“哦，actually 剧本。是的。不，剧本中的数据格式actually 会非常好，因为你知道，它们以‘场景黑暗，室内’开头，然后这个角色用这种沙哑的声音说台词，所以剧本里给了你所有的指示。”
>> 哦，天哪，这一下就解锁了一个全新的业务单元。
>> 是的。好的。还有两个问题。一个是你有没有一个你经常思考并觉得在工作或生活中很有用的座右铭？
>> 是的。呃，“结局永远不是结局。”这是我最喜欢的内部说法。嗯，它呼应了之前的评论，关于生存是蓬勃发展的前提。你知道，你必须先生存才能蓬勃发展，这是你的大脑告诉你的。在这些创业旅程中，我认为这是最适用的。我的意思是，这是任何人都能经历的最艰难的旅程。比如，如果你走这条路五年，你就会比99.9%的人在心理上更强大。人们不理解那种自我怀疑和事情出错的中国水刑。所以，嗯，你知道，更实际地说，你在锻炼时会明白这一点，你知道，就像一天中，哦，我太累了，我需要停下来。但事实是，你可以继续下去，世界也会继续运转。所以，我发现那些最艰难的时刻，或者你面临一个看似无法逾越的艰难决定，你的身体会产生一种强烈的反应，觉得这无法逾越，只是提醒自己，我明天醒来，这不会是结局，总会有另一个结局。我发现这能让我明白，可能没有完美的解决方案，可能有一个不完美的解决方案，但它是一个解决方案，所以我们继续前进吧。
最后一个问题。你帮助创建了Uber Eats。我猜你仍然是Uber Eats的重度用户。你有没有特别喜欢的餐厅，也许人们应该知道，也许你经常点餐？
>> 我actually 点了很多麦当劳，尽管我最初的故事。嗯，呃，这算是家里的一种家庭享受。我想说，这probably 是我们点得最多的东西。
>> 哦，天哪，我担心你的健康，但我喜欢，我好久没吃麦当劳了。这可能是我应该再试试了。
>> 我的意思是，我的意思是更实际地说，我们会在日常生活中点一些混合蔬菜或嫩绿蔬菜之类的东西，但是，你知道，我认为，更值得注意的令人惊讶的事情是，尽管我最初对与一家全球连锁店合作感到厌恶，但偶尔吃一次也是一种很好的享受，只是不应该一直吃。杰森，这太棒了。我非常感谢你抽出时间来。我真的非常荣幸能成为你接管Scale后的第一次采访。人们可以在网上哪里找到你，如果你想联系，了解更多关于你的信息，我不知道，也许想加入Scale。你想把人们引向哪里？听众如何能对你有所帮助？
>> 是的，当然。我是J Droy。呃，J D R O E G，在呃，你知道，在X上。那probably 是关注我、了解最新情况的最简单方式，你知道，如果你愿意，可以给我发私信。嗯，所以我想那就是你如何保持联系的方式。抱歉，你的另一个问题是什么？
>> 呃，如果你们在招聘，我不知道人们应该去哪里查看？然后也只是，是的。是的，当然。直接去scale.com，去我们的招聘页面，我们有250个空缺职位。呃，关于我们正在做生意并且在增长。我们正在招聘大量人员。嗯，我们的应用程序业务，你知道，我们的数据业务正在增长。我们的应用程序和服务业务正在疯狂增长。嗯，所以我们需要很多人来帮助我们踏上这段旅程。
>> 你们刚刚和政府签了一些数量惊人的大合同。我读到了。
>> 两份一亿美元的合同。
>> 一亿美元的合同。
>> 是的。我们不止签了一份，我们在一个月内签了两份。所以，是的，不，我们的联邦业务做得很好。我们的企业业务做得很好。我们的国际政府业务做得很好。嗯，那里有很多需求。
>> 一些销售人员正在获得丰厚的佣金。干得好，杰森。非常感谢你来到这里。
>> 是的，谢谢。是的。是的。很荣幸能成为这里的嘉宾。嗯，你知道，非常兴奋能和你在一起，你知道，尤其是在我领导Scale的这个旅程的早期阶段。我非常感谢。谢谢你。谢谢你过来。谢谢你加入我们。再见，各位。非常感谢您的收听。如果您觉得这个节目有价值，您可以在Apple Podcasts、Spotify或您喜欢的播客应用上订阅本节目。另外，请考虑给我们评分或留下评论，因为这真的能帮助其他听众找到这个播客。您可以在lennispodcast.com上找到所有过去的节目或了解更多关于本节目的信息。下期节目再见。