一家生成式 AI 公司用 18 个月把年化收入从 100 万美元推到 10 亿美元什么是股票杠杆交易，此前一年烧掉超 1000 万美元、迟迟找不到产品市场匹配，转折点是访谈八位资深创意总监后从「镜头与运镜控制」切入。创始人还给出判断：只调闭源 API 毛利率可能只有 20%—30%。
Higgsfield 是目前增长最快的生成式 AI 公司之一。按照创始人 Alex Mashrabov 在访谈中的说法，公司仅用 18 个月，就将年化收入从 100 万美元推高至 10 亿美元，企业客户贡献已超过一半；一个最初每月只付费 99 美元的客户，半年后甚至签下了每年 600 万美元的合同。
但这并不是一个从诞生起就一路顺风的故事。Alex 出生于中亚，19 岁进入世界竞技编程前三，后来创办 AI Factory，并以 1.66 亿美元卖给 Snap，随后负责 Snap 的生成式 AI 业务。创办 Higgsfield 后，团队曾在一年内烧掉超过 1000 万美元，却迟迟找不到产品市场匹配。直到公司账上只剩不到 600 万美元，他们才放弃追逐热点，重新回到一线创作者的真实工作流，从“镜头与运镜控制”这个具体问题切入，最终找到增长拐点。
在这场与《20VC》主持人 Harry Stebbings 的对话中，Alex 复盘了 Higgsfield 从濒临失败到高速增长的全过程，也谈到了 AI 视频模型、垂直软件、自研模型、开源生态、组织管理与内容分发的终局。他的核心判断包括：
真正的 PMF 不需要用数据自我说服。Higgsfield 早期把注意力放在行业热点、叙事和流量上，烧掉超过 1000 万美元仍未找到方向。真正的转折来自对八位资深创意总监的深度访谈：他们共同指出，现有 AI 视频工具最缺乏的不是生成能力，而是专业创作所需要的镜头与运镜控制。专业视频模型不是“输入一句话、生成一段视频”，而是新一代神经渲染引擎。真实的工业级制作可能需要超过 3000 个英文单词的控制指令，以及十余张参考图，用来维持人物、服装、光影与空间关系的一致性。只测试简单文生视频能力的 Benchmark，很难反映模型在生产环境中的价值。垂直公司不应该为了技术虚荣而自研模型。Higgsfield 只有在高价值客户提出明确、强烈且愿意付费的需求时，才会投入资源训练专属模型。自研模型不是公司身份的象征，而应该是解决特定工业问题、改善产品体验和商业模型的手段。垂直 AI 最重要的数据，不只是内容，而是用户的“决策序列”。专业用户在软件中完成任务时留下的操作轨迹，记录了人类专家如何判断、选择和修正结果。企业可以利用这些真实工作流做后训练与强化学习，把原本需要十几个步骤完成的工作压缩成一次模型推断，这才是垂直软件真正难以复制的数据资产。模型路由权决定 AI 应用的毛利和生死。如果应用只是调用闭源模型 API，毛利率可能只有 20%—30%；如果能够控制开源模型、垂直后训练和动态路由，毛利率可以超过 80%。Higgsfield 已经让系统自主决定超过 40%的模型调用，将不同任务分配给效果和成本最合适的模型。比拥有某一个模型更重要的，是拥有用户请求的调度权。Alex 将这套能力称为“Tokenomics”：客户只需要提出商业目标，平台负责判断每个环节应该调用什么模型，以及如何用最少的 Token 完成任务。未来应用层的核心护城河，可能不是单一模型，而是对任务入口、工作流和模型选择权的控制。AI 视频的最大商业需求，首先来自广告，而不一定来自电影。跨境 DTC 品牌可以每周生成数百乃至数千条广告素材，快速进行高密度 A/B 测试。中国团队主导的微短剧产业，也在将 AI 引入分镜、场景和角色生成。相比一次性的影视项目，广告和短剧提供了持续、高频且能够直接衡量回报的需求。亚洲正在成为 AI 原生商业模式的试验场。Higgsfield 超过 70%的收入仍来自西方市场，但其对产品速度、内容生产和商业转化的认知，很大程度上来自亚洲企业。Alex 认为，亚洲公司更愿意用新技术绕过中间商，直接触达消费者，这种进攻性使它们更快接受 AI 原生营销。AI 不一定让公司变得更小，却会放大顶尖个体的生产力。Higgsfield 近 400 名员工每月内部使用 AI 的支出已经超过 400 万美元。Alex 预计，未来顶尖工程师和创意人才每月可能消耗 5 万至10 万美元的模型额度；但与此同时，公司仍在扩充法务和客户成功团队，因为复杂的企业服务无法仅靠 Agent 自动完成。产品迭代越快，组织反而越需要高质量的人。当产品每周都在更新时，Agent 所依赖的业务手册很快便会过时。AI 可以处理大量标准化客服问题，却很难跟上高速变化的产品、客户和规则。人类团队的现场判断和协作能力，仍然是企业服务中的关键基础设施。硅谷高频跳槽的人才文化并不适合长期技术攻坚。Alex 更看重欧洲和中亚工程师的稳定性与忠诚度。Higgsfield 将约 300 名核心成员放在哈萨克斯坦，并不只是为了降低成本，而是希望建立一支愿意围绕同一个目标长期作战的团队。AI 时代的管理者必须穿透中间层，直接接触用户、数据和产品细节。Alex 不认可依赖层层汇报的传统管理方式。他认为，管理的本质是找到最优秀的人，为他们清除障碍、提供资源、建立长期信任，并用足够高的回报把他们留在团队中。未来创意行业的分工将被重新合并。编剧、分镜师、导演和视觉设计师等角色，可能被整合为一种新的“超级创意总监”。当 AI 能够并行生成大量视觉方案时，人类最稀缺的能力不再是具体执行，而是审美判断，以及是否拥有一个真正值得讲述的故事。技术优势会消失，增长势能也不会永久持续，最终决定公司命运的是分发。Alex 从 Snap 的衰落中得到的最大教训是，任何公司都不能把暂时的增长当成永久优势。Higgsfield 的长期目标不是只做一个视频生成工具，而是成为 DTC 品牌和创作者生产内容、获取流量的基础设施，最终掌握从内容生成到商业转化的分发入口。从中亚竞技编程少年，到卖身 SnapHarry Stebbings：Alex，我真的特别期待今天这场对话。 刚才在楼下我就跟你聊过，Higgsfield这一路走来的经历堪称不可思议，但外界似乎从来没有真正听过一个完整、深入的版本。非常感谢你今天能来。
Alex Mashrabov：能来这里也是我们的荣幸，感谢邀请。 其实你自己的经历同样让人振奋——社交媒体竟然能成为普通人向上跃迁的“超级电梯”，让你能做自己热爱的事，并拥有如今的影响力。
Harry Stebbings：过奖了。我们还是先从你的成长背景聊起吧。你并不是硅谷和斯坦福体系里按部就班走出来的典型工程师，而是很早就在哈萨克斯坦打竞技编程比赛。能不能带我们回到那个时期？你最初是怎么接触并爱上计算机，又是怎么那么早就走上编程这条路的？
Alex Mashrabov：首先得交代一下我长大的环境。 我父亲来自乌兹别克斯坦。在中亚，如果一个五口之家月收入能达到 1000 美元，就已经算相当优渥的家庭了，当地的整体生活水平其实很有限。 不过我的父母都是机械工程教授。
从我记事起——大概八岁左右——他们就不断灌输一个观念：你将来一定要去美国，因为只有在那里，技术才能真正体现价值。 为了培养我，我母亲当时不得不身兼三职。因为我受的这套训练，很大一部分开销就是要到处去参加顶尖编程竞赛、进各路训练营，跟着最拔尖的人死磕数据结构与算法。
Harry Stebbings：冒昧问一句：年纪那么小就背负着父母的高压期望，不断打竞赛，小时候会不会觉得喘不过气？
Alex Mashrabov：压力当然巨大。 但我打心底里感激父母，是他们早早为我指明了一条清晰的路。 如果你出生在后苏联国家、印度或中国这类地方，在国际硬核竞赛中冲上世界排行榜前列，往往是普通人真正打破阶层天花板屈指可数的路径。 到了 19 岁，我已经拿到了世界竞技编程前三。 但就在那个节点上，我没有选择继续走学术路线，而是转身去创业了。
Harry Stebbings：我想你父母听到这个决定时，脸色一定相当“精彩”。 为什么会做出这个决定？ 这几乎是你人生的分水岭：努力了整整19年，父母一直告诫你这是人生最重要的正轨，结果你突然宣布：“我要去做一件风险极高的事——去开创业公司。”当时究竟发生了什么？
Alex Mashrabov：那得追溯到 2014 年。 我很幸运，在 Transformer 架构问世前就接触了深度神经网络。我当时主攻系统层面的性能优化，比如怎么让模型推理更快、怎么在分布式机器集群间做并行调度。后来，我们做出了当时全球最先进的英俄双向机器翻译系统。 其实在那个时期，“AI 人才争夺战”就已经打响了，我当年的不少竞赛队友后来都去了 DeepMind 和 Meta。 但我个人的兴奋点不太一样。 我第一次踏上旧金山时，Uber 疯狂扩张的景象给了我极大的冲击。
我当时就在琢磨：如果一个移动应用能以如此惊人的速度席卷全球、颠覆整个物理行业，是不是意味着手机注定会成为人类未来黏性最高的核心终端？ 再往深处推演一步：未来有没有可能出现这样一种场景——地球上的每个人每天花在手机上的大部分时间，都是在刷由 AI 生成的视频？ 手机屏幕对短视频内容的吞噬是无底洞，而这些内容到底由谁来填满？ 当时的直觉告诉我：答案只能是 AI。
Harry Stebbings：所以后来卖给Snap的那家公司，就是围绕这个想法做的？
Alex Mashrabov：没错，那家公司叫 AI Factory。 2018 年，我很有幸结识了 Mahi，他后来也成了 Higgsfield 的联合创始人。他是硅谷的老兵，经历过多轮完整的科技周期。 后来，我们以 1.66 亿美元的价格把 AI Factory 卖给了 Snap。交易完成后，我加入 Snap 负责整个生成式 AI 业务。
Harry Stebbings：等等，无意冒犯，但你讲得未免太轻描淡写了。你来自一个望子成龙的严苛家庭，一路被逼着做到顶尖，然后你直接略过了所有惊涛骇浪，轻飘飘地来了一句：“哦对了，后来我们以1.66亿美元把公司卖了。”那可是一笔真金白银的巨款。 正式交割、落袋为安的那一瞬间，你内心真实的想法是什么？
Alex Mashrabov：你要明白，那会儿还是 AI 根本不受资本追捧的冷板凳时代。那时候 AI 公司的估值倍数绝不是今天动辄 200 倍市销率，而是无限接近于零——因为市场甚至不觉得 AI 是个正经赛道。 这就导致我们在早期融资时经历了非常残酷的股权稀释，这点必须说明。
Harry Stebbings：那会儿早期一轮融资大概能拿多少？
Alex Mashrabov：在那个年头，一家早期初创能融到一两百万美元，就已经算相当风光了。 不过对我个人而言，那次收购最深远的意义在于，它终于给了我一张合法前往美国长居的入场券。 公司被并购后，我正式拿身份定居美国，先是在洛杉矶，后来搬到了硅谷。从某种意义上说，我儿时的美国梦在那一刻终于兑现了。
烧掉 1000 万美元后，Higgsfield 才找到 PMFHarry Stebbings：到了美国之后，这里跟你小时候想象的模样吻合吗？
Alex Mashrabov：这是个极好的问题。 旧金山确实是一个极具包容度的地方，这里的人不会死盯着你的肤色、种族或国籍看，这一点非常难能可贵；这里也确实保留着纯粹的技术精英主义（Meritocracy），只要你有真本事，你理论上能约到行业里的任何人。
但与此同时我也发现，硅谷的风投生态在实际运作时其实有着极其严重的从众心理（Consensus-driven）。这跟我过去在外部对硅谷“敢于独立下注”的浪漫幻想大相径庭。后来我读了一本解构风险投资运行机制的书，才释怀并意识到：原来真实世界的商业法则本来就是这样运转的。
Harry Stebbings：卖掉公司套现、顺利迁居美国、实现了人生阶段性目标。那Higgsfield究竟是怎么从这之后孕育出来的？
Alex Mashrabov：2020 年前后，Snapchat 正处于飞速增长期。我们团队打造的动态人脸特效滤镜，成了驱动 Snapchat 日新增用户的核心引擎之一。 这里有一个极其关键的架构优势：这些滤镜是直接在移动端本地实时渲染的。 这意味着对 Snapchat 而言，每多一个用户使用的边际服务成本几乎为零。这跟今天云端调用大语言模型、每跑一个 Token 都在疯狂烧钱的商业逻辑完全是两码事。 这套技术最终覆盖并跑在了全球数亿用户的手机上。能做出一款达到如此量级的国民级消费应用，给我的震撼是无以复加的。
哪怕放到今天，它依然是人类历史上规模最大的消费级多媒体 AI 落地案例之一。 但随着工作深入，我逐渐察觉到整个数字广告生态中横亘着一个巨大的未满足痛点： 绝大多数普通企业，根本不知道该如何在瞬息万变的社交网络里保住自己的存在感。这是一个数千亿美元的真空地带。
今天，社交网络本身就是全球绝对的媒体主战场。头部的大品牌有庞大的效果广告预算，能不断砸钱试错；但世界上 99% 的普通商家根本跟不上节拍。 核心死穴非常朴素：没有任何一家普通公司能靠养活一个传统内容制作团队，来跟得上社交媒体内容消耗与迭代的惊人速度。趋势几乎是按天来洗牌的。
Harry Stebbings：也就是说你的判断是：中小品牌不可能在内部全职养一个好莱坞级的专业摄影剪辑团队，他们需要一套高度自动化的新工具来平替这套供给。这就是产品的最初雏形？
Alex Mashrabov：没错，完全正确。 当时市场上早期的竞品方案非常粗糙，一种是让你传几张静态图，自动拼成带点背景音乐的幻灯片——虽然聊胜于无，但交付效果极其廉价；另一种是把长视频用算法切片成 9:16 的竖屏片段，虽然稍微好一点，但依旧无法解决全新视觉内容的原创问题。
到了 2023 年，有一点在我脑海中已经无比清晰： Scaling Law（尺度定律）是绝对成立的硬道理。它不再只是学术圈里纸上谈兵的假说。 尽管在视频模态上，它的引爆点可能比文本大模型和代码生成滞后两到三年，但我坚信 Scaling Law 最终一定会席卷视频领域。 所以我决定把自己全部押上去，豪赌这一次。
Harry Stebbings：我想在这里按下暂停键。我完全认同你看到的机会：赋能中小企业与创作者高频产出高质量社媒素材。但我们都知道，Higgsfield绝非一上线就一鸣惊人。 我之前和Menlo Ventures的Amy聊过，她说你们在中途经历了数次极其痛苦的业务掉头，踩了数不清的坑。 所以最开始交卷时，你们真的立刻撞上了Product-Market Fit吗？
Alex Mashrabov：完全没有。 坦白讲，我们花了整整一年多的时间，在黑暗中反复摸索一个能够自洽的产品形态。 我们种子轮一共融了 1600 多万美元，但在找到对的方向之前，我们已经真金白银烧掉了 1000 多万美元。 到了那个节点，团队上下都清楚：子弹只够我们最后搏一次了。
平心而论，走到那步田地，我作为创始人要承担绝对的主责。 因为那段时间我把所有的注意力都放在了虚妄的指标上，整个人几乎对真正的产品现实丧失了感知。我天天在琢磨怎么借势、怎么抢占行业叙事热点、怎么制造眼球效应来劫持用户注意力。我什么算盘都打过了，唯独没有坐下来死磕怎么做出一款真正经得起推敲的好产品。 一直到账上只剩不到 600 万美元——甚至马上就要跌破 500 万美元生死线的时候——我才如梦初醒： 我们唯一的生路，就是抛弃所有浮夸的噱头，彻底回归产品本位，回归 PLG（产品驱动增长）。
你必须从骨子里坚信一件事：在工具软件领域，最终一定是最好的产品通吃。 于是我们彻底沉下心去和真实客户泡在一起。我们深度访谈了 8 位一线的资深创意总监，逐一追问他们在日常工作流中使用 AI 的真实断点，以及现有 AI 视频工具到底烂在哪里。 所有顶尖创作者不约而同地抛出了同一个答案： 现有的 AI 根本不具备真正的“运镜与机位控制能力”（Camera Control）。 而影视叙事的灵魂，恰恰就藏在运镜与构图的精确调度里。这是一个必须被正面击碎的工程瓶颈。
我们把所有的宝都押在这个痛点上，在去年 3 月 31 日正式发布了全新版本。 从那天起，我们才真正踩中了那股狂暴的上升气流，一路冲到了今天。
18 个月，从 100 万美元到 10 亿美元Harry Stebbings：所以这一次推倒重来，是上线即引爆，立刻拿到了教科书般的PMF？
Alex Mashrabov：是的，几乎是即刻见效。
Harry Stebbings：真正的Product-Market Fit是不是跟坠入爱河一个感觉？ 就是你根本不需要找指标去证明它，一旦它降临，你全身上下立刻就能感知到？
Alex Mashrabov：太对了。真正成了的时候，你不需要做任何自我怀疑。 举个最直接的指标：我们到现在都完全不做任何传统意义上的付费投流买量（Paid Acquisition）。 其实我们核心团队里好几位骨干，过去在老东家都是靠狂轰滥炸的付费买量，把业务一手拉扯到 10 亿甚至 20 亿美元体量的操盘手。但在 Higgsfield，我们决意走一条截然相反的路径。
Harry Stebbings：你们真的连一分钱的Paid都不碰？
Alex Mashrabov：完全不碰传统买量。
Harry Stebbings：那你们重度依赖的网红Influencer合作，难道不属于变相的Paid渠道吗？
Alex Mashrabov：这个问题很犀利。 Influencer 的合作机制其实分很多种层次。通常情况下，我们会支付一部分基础视频制作费，然后更多是根据真实转化效果、点击量（CPC）以及最终的应用归因（Attribution）来做后置结算分成。这种模式在 YouTube 这类深内容长尾平台上表现尤为突出。
Harry Stebbings：说到网红营销，你们之前不是还被推到过风口浪尖吗？我有点记不清细节了，大致是有争议指责你们花钱买好评、在推广手段上过于凶猛。你觉得当时的舆论监督纯属无中生有，还是说团队在执行层面确实动作走形、犯了错误？
Alex Mashrabov：那次风波给我们上了非常痛切且极其昂贵的一课： 任何一家想要建立长久壁垒的公司，必须把分发权牢牢攥在自己手里。 在今天的流量格局下，Distribution（分发能力）的权重比以往任何时代都要致命。 当时我们犯的根本错误在于把这部分核心职能完全外包了出去。当时我们公司内部负责创作者生态和客户成功（CSM）的加起来只有两个人，于是我们把大量达人建联与推广执行甩给了一家外部公关代理机构（Agency）。事实证明，那是一段极其糟糕且失控的合作体验。
Harry Stebbings：我们还是切回到最震撼的业务主线上来。Higgsfield目前的真实收入到底跑到了什么量级？
Alex Mashrabov：今天恰好是个里程碑式的节点。 就在我们录制节目的今天上午，彭博社的报道正式对外发布了。 我们的年化收入刚刚正式击穿了： 10 亿美元大关。
Harry Stebbings：如果手边有个锣，我现在已经要疯狂敲起来了。10亿美元ARR？
Alex Mashrabov：是的。 实际上，我们从 100 万美元年化跨越到 10 亿美元，仅仅用了 18 个月。 作为对比，当年 Coursera 跑完这个区间花了 24 个月。在整个人类商业史上，纯看冲刺到这个量级的绝对速度，我们很可能是排在 OpenAI 和 Anthropic 之后的第三快纪录保持者。
Harry Stebbings：18个月，从100万美元直接杀到10亿美元？
Alex Mashrabov：对，18 个月。
Harry Stebbings：但在这个节骨眼上，行业里一直有个针锋相对的争议点：你们这10亿美元的收入到底是怎么核算的？水分有多大？
Alex Mashrabov：非常合理的问题。 你的联合主持人 Jason 今年 5 月份在台下也这样盘问过我。让人欣慰的是，我们今天给出的审计统计口径跟当时分毫不差——这至少能证明我们在财务纪律上始终如一。 我可以毫无保留地把我们的计算模型公开： 我们取最近连续四周（28 天）的净确认入账收入，然后直接乘以 13。据我所知，OpenAI、Anthropic、Lovable 等目前最火的 AI 公司，在对齐跑道数字时基本都沿用这套行业通行规则。 但这里有两个决定数据纯度的铁律前提：
第一，我们统计的是已确认收入（Recognized Revenue），而不是未履约的合同流水（Bookings / Sales）。 举个例子，哪怕一个大客户直接趸交了一整年的订阅费，或者签了一纸数百万的企业级年框合同，我们绝不会把这笔回款一次性计入当月业绩。我们会在财务后台将其严格线性摊销到 12 个月，在这 28 天里，我们只确认这 28 天应得的服务对价。
第二，进池子的每一分钱，必须是系统里已经实际消耗、正在发生交互的即时活跃收入（Live Revenue）。 我们绝不会去拉一份三年期的空头企业大单，然后在 Excel 里做倒推吹嘘说：“看，我们已经锁定了 10 亿美元收入。”这种自欺欺人的把戏在我们这里是绝对禁止的。
Harry Stebbings：如果把这10亿美元的蛋糕彻底切开来看： 年框大企业合同、月度基础订阅，以及按Token /调用量（On-demand Usage）后付费的流水，各自能占到多大盘子？
Alex Mashrabov：客观来说，视频 AI 目前依然处于工业化落地的极早期阶段。 从产业普及率（Adoption）来看，我认为视频赛道整体比 AI 辅助编程（Coding AI）至少落后了两年左右的成熟度。 如今市面上那些拔尖的 AI 编程工具，用户按需调用（On-demand Usage）贡献的收入往往已经切走了大盘的 50% 以上。坦率讲，在当下的视频生成领域，用量后付费的占比要显著低于这个水平。
但我们的基本盘里有一个极其诡异且性感的数据现象： 我们的客户净增购扩张（Revenue Expansion）凶猛得令人咋舌。 我日常最痴迷的工作之一，就是拉出后台里头部高净值客户的生命周期曲线反复研读。 举个典型案例：我们有一个核心大客，半年前刚接入 Higgsfield 时，每个月只肯从企业卡里刷扣 99 美元的基础订阅套餐。 99 美元。 而就在上个星期，我们刚刚和这家企业完成了一笔年费超过 600 万美元的巨额框架签约。
Harry Stebbings：600万？
Alex Mashrabov：每年 600 万美元，保底净入账。 说实话，这种指数级的追加预算速度，连我自己第一次在后台看财报时都觉得像在做梦。
Harry Stebbings：兄弟，一年600万美元的纯软件支出，他们到底在Higgsfield里买走了什么服务？这笔预算都足够在好莱坞直接长期包下一整栋顶级视觉特效机房了。
Alex Mashrabov：这背后实际上是由几个极为强劲的底层产业海啸所驱动的，而且说出来可能会颠覆很多人的认知——这些新趋势几乎全部源自亚洲市场。
第一个巨变，是海量的跨境 DTC（Direct-to-Consumer）出海品牌，正在用 AI 彻底重构自身的市场推广与触达闭环（Go-to-Market），演化出了一种纯正的“AI 原生营销范式”（AI-Native GTM）。 这些卖家单周就可以在系统里无休止地跑出数百条、甚至上千条视觉风格迥异的视频广告切片，然后以极细的颗粒度直接推向主流社媒进行高密度 A/B 测试，系统性抓取哪些视觉元素能榨取最高的即时转化率。
第二个推手，就是如今大行其道的微短剧（Short Drama）。 现在几乎全行业都在聊短剧。这是一个在短短几年内膨胀为年规模突破百亿美元的凶悍赛道，而且它的核心操盘手与工业化打法绝大多数都来自中国团队。 这股浪潮不仅在中国本土吸金无数，如今在北美、欧洲乃至整个东南亚都呈现出横扫之势。而在今天，越来越多的新一代短剧制作方，已经开始尝试用 AI 端到端完成分镜、场景建模甚至角色演出的全流程交付。 所以从底层逻辑来看，这种工具渗透显然是自下而上（Bottom-up）自发涌现的。没人能够阻挡这种正在物理世界发生的商业进化。
Harry Stebbings：拆分到底层用户画像，你们目前的企业端商业客户（Business/Enterprise）和个人消费端用户（Consumer），收入结构大概是怎样的比例？
Alex Mashrabov：切得非常准。 目前企业级与商业客户的收入（Business Revenue）已经正式突破了 50% 临界点。
Harry Stebbings：哇，B端已经过半了。
Alex Mashrabov：而剩下的那接近50%的“广义消费级收入”（Consumer Revenue），如果用显微镜看，结构其实非常反直觉。其中真正属于“图个乐子”的纯 C 端玩具型用户（Pure Consumer Use Case），满打满算只占我们盘子的 10% 左右。这部分人群基本就是偶尔在手机端顺手打开玩一下。 所以你会发现，移动端流水占 Higgsfield 总收入甚至不到 10%。
这跟外界很多对我们“做移动滤镜起家”的刻板印象完全背道而驰。 那剩下将近 40% 的庞大用户群到底是谁？ 他们是极具野心的“准专业创作者”（Aspiring Creators）。 比如那些以此为生的独立自由职业者、接单做社媒代运营的工作室等等。他们需要为客户不断产出高品质的视觉素材，因此极度渴求通过吃透视频 AI 这项新技能来成倍提高接单溢价。 坦白讲，这群用户早期的流失率（Churn）确实不低。但一个极其耐人寻味的业务指标是：在 12 个月的时间窗口内，这批曾经流失的用户绝大多数又会重新激活订阅。 我们的预判是，随着生成式工具的不可逆普及，这批人最终会被洗礼为全新的“AI 原生数字劳动力”（AI-Native Workforce）。
因此，抢占并完成对这批核心创作者的认知心智教育，对我们而言是绝不能失守的生命线。这也是为什么我们宁可投入巨额资源去搭建 Higgsfield Academy（创作者学院）、日更超高水准的官方 YouTube 教学频道。
Alex Mashrabov：但在公司战略内部，我们全员对一个残酷现实有着清醒得近乎冷酷的共识： 一家 AI 软件如果一味死守“每个月收 20 美元订阅费”的浅层市场，是绝对不可能活到决赛圈的。
Harry Stebbings：为什么这么笃定？
Alex Mashrabov：因为你看今天的底层格局：Google 在全面下场，OpenAI 正在疯狂推进商业化变现与广告测试。 但更致命的维度在于，底层通用基础大模型势必会以推土机的方式，彻底将现有的“专业消费者订阅市场”（Prosumer Subscription Market）夷为平地——也就是那些每月向用户收个 20、30 美元保护费的轻度 AI 垂直小工具。
Harry Stebbings：你的底层逻辑是：基础大模型厂商提供的横向能力实在太庞大、太底座化了，一旦通用模型稍微泛化一步，过去那些单点切入的小垂直软件所收取的“20美元过路费”，用户根本没有理由再掏钱包了？
Alex Mashrabov：对，放在中长期来看，这是不可逆的绞杀。 我知道这是一个非常逆主流（Contrarian）的论断，但在今天的真实市场里，尸横遍野的苗头已经显露无疑了。
Harry Stebbings：就像当前的Canva正在遭遇的困境一样？ 坦率地说，我们已经看到了这种残酷的蚕食（Cannibalization）。Canva过去赖以起家的广阔低门槛设计土壤，如今大模型底座——尤其是OpenAI的原生多模态——动动手指就能以极低的边际成本直接解决。你说的是类似这种危机？
Alex Mashrabov：正是如此。Canva 只是暴露得最显眼、最具体量的一个靶子。在它身后，有无数家估值数亿美元的类似应用正在遭遇温水煮青蛙。 所以对于 Higgsfield 的团队而言，我们每天推演的真正命题从来都不是：“我们怎样才能多骗几万个愿意月付 20 美元的散户进来？” 而是： “哪怕一个高潜用户刚开始只打算在我们这儿每月花 20 美元试水，我们该构建怎样不可替代的专业工作流深度，向他毫无保留地证明生产力价值，从而逼着他自愿升级成一个每年在我们系统里开销突破 1000 美元乃至数万美元的长期企业级账户？”
300% NRR、150 人创意团队，以及增长飞轮Harry Stebbings：我脑子里还在回味那个从99美元跳跃到年付600万美元的超级客户案例。 这简直就是每一个创始人写商业计划书（Pitch Deck）时梦寐以求的终极故事模板：“看，我们平台上的所有蚂蚁客户，未来都会长成大象。”不过你刚才提到了流失率（Churn）。 如果拉出你们消费级和准专业用户的30天留存（Day-30 Retention）与90天留存，现在的真实表现到底处在什么水位？在当下的AI泡沫里，多高的数字才算健康？
Alex Mashrabov：在用户进入的第一个月，曲线确实会呈现一波相当陡峭的折损。 原因其实非常朴素：很多带着猎奇心态点进来的小白用户，并没有在短短几十分钟内真正搞明白如何发挥这套复杂工具的杠杆价值。因此，如何以更低门槛、更直观的交互把真正的“价值交付点”（Aha-moment）砸在用户眼前，是我们眼下最头等的大事。
Harry Stebbings：首月会直接跌掉一半吗？
Alex Mashrabov：那倒没有，首月的流失比例大约在 30% 左右。
Harry Stebbings：明白了。
Alex Mashrabov：但神奇的是，只要用户咬着牙熬过了第一个月，从第二个月开始，留存曲线就会变得极其平缓，近乎一条水平直线。 坦率讲，如果纯粹拿传统的客户留存率来卡指标，我绝不会虚伪地宣称我们交出了一份惊艳的答卷。 在座的各位都是从古典 B2B SaaS 时代摸爬滚打过来的。在那个黄金时代，投资人对软件第一阶段的 Month-1 Logo Retention 预期通常得稳稳站在 80% 的红线之上。所以很明显，在用户教育和工作流上手方面，我们依然欠下了很多工程与产品层面的债。
但硬币的另一面，是我们后台部分细分财务数据的夸张程度，已经彻底击穿了所有传统商业模型的常识。 比如我们在商业与企业客户中的净金额留存率（NRR，Net Revenue Retention）。 虽然你可以冷嘲热讽说：“你们这家公司满打满算也就跑了 18 个月，现在大谈特谈第 12 个月的 NRR（Month-12 NRR）未免太超前、太有幸存者偏差了吧？” 但根据我们现有的真实财务核算： 我们的第 12 个月 NRR 实打实超过了惊人的 300%。
这在古典 B2B SaaS 的世界观里几乎是绝不可能出现的科幻数字。 所以你可以看到 Higgsfield 极其独特的“双面骨架”： 零号月份的散客流失率高得吓人，需要我们拼了命靠创作者教育去补课； 但与此同时，真正沉淀下来的高价值客户，其业务增购与预算扩张速度又是前所未见的凶猛。
Harry Stebbings：我们索性把你们那两套截然不同的获客与增长打法彻底撕开来聊。一边是针对C端和Prosumer的轰炸，另一边是啃大B端。 实话实说，在录制今天这期节目之前，我私下里找了好几位你们最直接的竞品创始人做背景调研。 我试探性地问他们：“Alex马上要坐到我对面了，你们觉得我最该扒他什么猛料？”让我惊讶的是，几乎所有对手给出的核心反馈如出一辙。从某种程度上，这代表了行业最顶尖的玩家对你们这套策略发自肺腑的敬畏。 他们普遍认为：Higgsfield搞出了整个科技创投圈迄今为止最令人震撼、最具统治力的网红裂变营销（Influencer Campaign）。 所以我极度好奇：在驱动这批消费级增长的过程中，到底哪些骚操作是真正见效的？哪些又是纯粹交学费的垃圾动作？ 站在今天复盘，你到底是怎么悟出这套增长飞轮的？
Alex Mashrabov：我们锚定的核心抓手，本质上极其纯粹： 竭尽全力确保全网、全世界视觉水准最顶级、转化最高的商业广告内容，全部是用 Higgsfield 的引擎渲染出来的。 不仅如此，我们还要毫无保留地把这些殿堂级大片背后的完整工程流（Workflow），像解剖尸体一样，分步掰碎了在全网公开展示给所有人看。 为了彻底击穿这条路，我们在公司内部直接养了一支超过 150 人的全职专业创意制作军团。
Harry Stebbings：150人的全职创意团队？！
Alex Mashrabov：对，整整 150 人。 坦白讲，这几乎直接占到了我们全公司总 headcount 的一半左右。 这帮人从早到晚负责操刀最顶尖的产品发布片、深度工业级工作流拆解教程等一切视觉输出。 举个最激进的例子：我们之前直接下场立项制作了人类第一部完全由 AI 端到端渲染的长篇电影。 虽然在当下的舆论场里，这本身是一个极其敏感、甚至容易招致争议的话题。
但最关键的一点在于：我们在影片杀青后，把项目背后的整个生产管线向全球社区完整开源了。 而正是通过跑通这个堪比地狱难度的极限项目，我们团队撞到了一个至关重要的认知拐点： 为了在最终剪辑线上拼出一部约 90 分钟、能够达到广播电视级放映标准的成片，我们底层的 GPU 集群在后台实际无休止地渲染了超过： 100 个小时的原始 AI 视频素材。 这意味着什么？ 这意味着哪怕生成模型的底层能力已经狂飙到今天这个地步，在真实的创作场景中，创意决策力，也就是如何在成千上万条良莠不齐的生成切片中，凭借绝对的人类审美与经验，挑出那唯一一条精准匹配分镜意图的废片淘汰机制——依然构成了人机协同中最高维度的不可替代性。
而这，才是我们真正投入重兵、全力构筑技术护城河的深水区。 正是这套深不见底的专业交付能力，默默喂饱了我们后台绝大部分的真金白银。
Harry Stebbings：所以你的意思是，你们C端订阅大盘的狂暴增长，根本不是靠买量灌水，而是靠这套降维打击的内容制造与社媒分发体系硬生生砸出来的？
Alex Mashrabov：完全正确。 我们坚决不碰任何传统的付费投流。
不再迷信 Benchmark：模型不是护城河，Tokenomics 才是
Harry Stebbings：在Higgsfield极其狂飙的早期，你们曾做过一个在今天看来极为玩味的底层技术抉择： 你们曾下定决心要从头自研训练自己的基础大模型。 但后来，你们在战略上又做了一定程度的收缩与倒退。 最早为什么一意孤行要亲自下场炼大模型？中途又为什么突然猛踩刹车？
Alex Mashrabov：这毫无疑问是我创业至今犯下的最严重的战略误判之一。 我今天尽量毫无保留地给你剖析我当年的心路历程。 有那么很长一段时间，我整个人被硅谷的狂热氛围所裹挟，真的天真地以为： 在 Benchmark（基准测试榜单）上去死磕跑分、争夺第一，是一件极具商业壁垒的大事。
但站在今天往回看，我不得不承认：所谓的跑分狂欢，在很大程度上就是一场科技大厂为了维持估值合谋的“企业级认知战/心理战”（Corporate Psyops）。 坦白讲，我自己以前就在科技大厂的核心技术梯队里呆过，我太清楚那套官僚机器内部是如何运转的了。 在巨头体系里，每一个中高层管理者每天睁眼第一件事都在想： “我该怎么向董事会和华尔街证明，我带的这几百号人这季度取得了突破性进展？” 要拿证据，你就必须依赖一套量化的 Benchmark。 后来我去跟那些顶级 AI 实验室里最聪明的科学家深入交流——尤其是那些背靠超级巨头的科学家。最后大家都心照不宣地干了些什么勾当？ 有人开始暗戳戳把测试集（Test Data）直接投毒塞进训练集（Training Data）里； 有人开始把测试集拿去精调一个裁判模型，大搞 LLM-as-a-Judge 的作弊循环； 然后各路团队八仙过海，用尽各种工业 Trick 去人为粉饰跑分成绩。
大家图什么？ 答案很骨感：只要刷榜成绩好看，季度股票和年终奖金就能立刻兑现。 站在科学家个人的理性视角，他们根本不在乎真实世界的业务能不能跑通。在一家顶级实验室每年拿几百万美元的 package，就算项目暴雷了，转头拿着光鲜的跑分履历跳槽去下一家实验室继续拿大包。 很遗憾，这就是大型研发组织内部不可避免的囚徒困境。
Harry Stebbings：等等，你的意思是：因为这些顶尖研究员的利益分配与期权完全挂死在这些跑分指标上，所以他们会无所不用其极地去过拟合这些测试集，但这些所谓的“重大突破”，放到复杂严苛的真实生产环境里其实根本百无一用？
Alex Mashrabov：一针见血。 我们不需要看论文吹嘘，直接看今天真实商业市场的选择就一清二楚了。 去翻翻 OpenRouter 等真实 API 调用的分发数据，在北美所有传统科技巨头里，在基础模型这一层真正还拥有绝对统治力和存在感的，在我眼里只剩下 Google 一家了。 反观大洋彼岸的中国市场——也许恰恰是因为中国工程师文化骨子里对虚荣跑分的痴迷程度没有那么病态，你会发现腾讯、小米、阿里，这几家传统老牌大厂全部展现出了令人侧目的实际落地竞争力；当然，字节跳动也在不计成本地疯狂扑上去。
Harry Stebbings：所以打完这场硬仗后，你淬炼出的终极认知是什么？
Alex Mashrabov：我认为整个技术圈对虚荣跑分陷入了一种几乎病态的群体癔症。 但冷冰冰的 Benchmark 跑分，根本无法还原残酷现实世界哪怕十分之一的复杂性。 至少在视频生成这片深水区里，我今天可以把话说得极其笃定： 市面上现存绝大多数所谓的“视频大模型 Benchmark”，其底层测试逻辑全都是极其幼稚的“文生视频”（Text-to-Video）。
但任何在真实工业制作管线里呆过一天的人都知道，真实世界的创作者绝对不是这么工作的！ 对于今天的专业级视频模型，最符合物理规律的认知框架，应该是把它们看作一种底层的现代神经渲染引擎（Modern Neural Rendering Engine）。 你可以直接把它对标为新时代的虚幻引擎（Unreal Engine）或 Unity，只不过传统的代码与多边形输入界面，被多模态信号所全面重构了。 妄图仅仅通过一段三言两语的文本 Prompt，就能够精确定义多机位的视觉质感、光影一致性，并全程掌控复杂的运镜调度逻辑，这在工程学上无异于痴人说梦。
就拿我们刚才聊到的那部开源的 AI 长篇电影来说，你去后台看我们当时落地的工程档案： 单机位镜头平均挂载的提示词体量，往往超过了 3000 个英文单词！ 市面上那些跑分榜单里的玩具提示词，在信息密度上连我们的尾灯都摸不到；那些给基准集打分的标注外包工，根本不可能有耐心去逐字推敲一个 3000 词的复杂工业控制指令。
不仅如此，在我们的生产流里，哪怕只是为了渲染一个合格的独立分镜，平均还需要前置喂入至少 10 张高保真度的参考控制图（Reference Images）！ 为什么？ 因为在故事板里，你必须用像素级手段把控角色面部在不同机位下的绝对一致性、服饰材质在特定光照下的漫反射物理表现、前景人物与复杂三维背景的相对透视景深…… 真实的专业级视频生成链路是一个极其严密的系统工程。 而现阶段市面上那些广受追捧的跑分排行榜，在面对这种复杂的工业协同场景时，不过是隔靴搔痒的玩具罢了。
Harry Stebbings：那让我们回到问题的原点：你们当初究竟是因为什么契机踏上了自研模型的道路？中途又是因为撞上了什么南墙才决定收缩战线？
Alex Mashrabov：早期我们正是凭借在视效（VFX）与镜头运镜精确控制（Camera Control）上的断代优势，在上线前短短三个月内，就势如破竹地从 100 万美元 ARR 一路杀穿到了 2000 万美元 ARR。 在那之后，我们顺势推出了自研的专属图像大模型。 这颗模型在商业美学摄影布光、工业级商品一致性两个极度垂直但多金的细分任务上，表现出了统治级的效果。也正是靠着这记重拳，我们直接从 2000 万美元年化狂飙到了 1 亿美元 ARR。
Harry Stebbings：既然靠自研尝到了这么大的甜头，为什么后来没有一鼓作气把所有的筹码都压在自研基础模型上？
Alex Mashrabov：我们从来没有全面放弃自研。 核心原则在于：只要我们在业务一线捕捉到了极其尖锐、极其垂直且确定性极高的特定工业场景（比如前面提到的商业电商级棚拍图生成），我们绝对会毫不犹豫地调集资源亲自下场操刀专属模型。 但启动这一切的绝对红线永远只有一条： 这必须是高净值客户用真金白银催出来的刚性诉求。 我们所有的模型研发蓝图，必须被最真实的客户反馈与付费意愿死死锚定；而不是因为我作为创始人内心膨胀，怀揣着想要去征服全宇宙、跟巨头硬碰硬争夺“全球第一通用基座模型”的虚荣心。
Harry Stebbings：你觉得未来每一个成功的垂直软件企业，最终都会拥有专属的自研模型吗？你看最近无论是法务赛道的Harvey、写代码的Cognition，还是猎头招聘领域的Mercor、做企业金融的Ramp，几乎所有头部玩家都在大张旗鼓地宣称要基于私有数据训练专属模型。 未来真的是每家垂直公司都必须手搓一套模型，还是说绝大部分玩家最终依旧只能沦落为少数几家寡头基础模型厂商的API搬运工？
Alex Mashrabov：坦白说，每次在发布会上听到有初创创始人意气风发地宣称“我们完全自研了一套专属模型”，这行话背后 90% 的物理真相，其实都更接近于 Cursor 的打法。 也就是：从开源社区拉取一个目前最拔尖的开放权重模型，然后把企业过去积累的私域特定场景数据洗干净，在上面疯狂做二次后训练与强化学习对齐。
在模型迭代的维度上，后训练的数据源五花八门。但对于垂直应用软件来说，整个数据池里最昂贵、也最具护城河的黄金资产，是真实付费用户在你的生产界面中日积月累留下的业务决策路径，以及这些微观决策所组成的复杂动作序列（Decision Sequences）。 举个最直观的例子：过去一位专业设计师为了在你的系统里完成一项特定的修图排版任务，需要连续、手动操作十几个繁琐的交互步骤。 只要你的后台完整沉淀了数百万次真实的专业操作轨迹，你就可以把这批顶尖人类专家的交互序列作为强化学习的奖励信号，强行训练模型学会：如何直接把原本繁琐的十步人工博弈，在底层自动化折叠压缩成一次丝滑的原生推断。 这种把垂直人类心智转化为模型隐空间的强化学习链路，才是未来软件真正的价值金矿。
我相信未来会有越来越多的垂直软件被现实倒逼着去蹚这条路。 事实上在今天的开发者世界里，这股浪潮已经不可阻挡了。绝大多数真实世界的企业业务，根本不需要每时每刻都去调用贵得吓人的最新旗舰大模型。 这也是为什么你在 OpenRouter 最新的大盘监控上能看到一个极其震撼的数据逆转： 开源开放权重模型在全网真实生产环境中的调用份额，已经在短短一年内从不到 30% 暴力反弹，直接击穿并占领了超过 60% 的总用量！
Harry Stebbings：那站在两年的中远期尺度来看，开源模型最终能啃下多大体量的产业份额？
Alex Mashrabov：我相信自由资本市场的商业算力账本最终是绝对理性的。 如果纯粹按照结算的美元总流水口径来看，我认为 OpenAI 和 Anthropic 这两家超级巨头绑在一起，依然能够稳稳吃下全行业超过 50% 的核心预算。 特别是像 AI 辅助编程这种客单价极高、容错率极低、生产力回报立竿见影的皇冠场景，全世界最顶尖的工程师永远会在第一时间毫不犹豫地切换到当月市面上性能最强、哪怕单价最贵的最新旗舰模型上去。
但我们所在的数字营销与视觉生成赛道，商业逻辑完全是另一套规则。 在社交网络营销的战场上，当一家消费品公司开始在后台每周成千上万条地批量生成社媒广告切片时，他们真正敏感的核心诉求只有两个：成本必须无限低、生成结果必须绝对可控。 跑通一条能够病毒式裂变的抖音或 Instagram 爆款短视频，底层根本不需要调用拥有博士后级逻辑推理能力的通用超级智能。
正是由于这个致命的商业特性，我们极其兴奋地发现： 只要跑在我们自己针对垂直任务做了深度后训练的开源开放权重模型上，Higgsfield 的单次生成业务可以极其轻松地榨取超过 80% 的工业级毛利率！ 而且站在买单客户的账期成本角度来看，这种方案的实际调用成本，甚至比他们直接去买闭源商业 API 还要便宜几个数量级。
Harry Stebbings：自己控模型跟纯当闭源大模型二道贩子，这两者在毛利表现上的鸿沟到底有多大？
Alex Mashrabov：跑在我们完全可控的模型或是开源权重基础设施上： 综合毛利率可以稳稳站在 80% 以上的高位； 但如果我们只是机械地在前端套个壳，把用户的请求透传调用给闭源巨头： 毛利率立刻会被血洗到只剩 20% 到 30% 的可怜区间。 所以对于任何一家试图做大的生成式 AI 应用而言，真正的生死之战演化为了： 你是否有能力在自己的应用内，彻底掌握用户请求的调度控制权（Traffic Control）？
在 Higgsfield 过去半年的演进中，最让我热血沸腾的指标，是我们的智能体工作流正在以失控般的速度指数级狂飙。 随着海量的企业客户彻底放手，让我们的 Agent 编排流水线全自动批量生成广告素材，在具体的某一个渲染分镜中，底层到底该呼叫哪一颗模型来完成任务，这个核心仲裁权已经完全收拢到了 Higgsfield 手中。 在今天我们全网的生产请求中，已经有超过： 40% 以上的模型路由决策，完全是由 Higgsfield 的系统自主在后台替客户做智能分流与下发。
Harry Stebbings：所以从战略终局来看，这套动态模型路由引擎（Model Routing）本身，就会演变成你们最坚不可摧的商业护城河？
Alex Mashrabov：对，我们在公司内部把这套核心工程体系称为：Tokenomics。客户带着一个极其明确的商业目标敲开我们的门。 而我们底层的唯一使命就是： 如何在保质保量的前提下，尽可能减少完成这项生产任务所必须消耗的原始 Token 总量？ 同时，在这个链条上的每一个微小节点，如何在毫秒级时间内为客户匹配全网性能最对齐、且性价比最高的那一颗 Token？
每月烧掉 400 万美元调用 AI：10X 员工正在被重新定义Alex Mashrabov：其实放眼整个北美科技界，真正把大模型落地规律摸透的老牌硬核大厂只有两家：除了前面提到的 Google，另一家就是 Nvidia。 我现在观察到的一个宏观断层是：整个模型生态正在加速两极分化。 天平的一端，是不断挑战人类智力极限的巅峰模型（State-of-the-art Model），比如拥有极强跨屏幕视觉操作能力的顶级系统，或者是深不见底的代码生成大模型。
这些模型确实惊艳绝伦，但其背后的推理与调用成本往往也昂贵得让人倒吸凉气。 我们刚才在台下还私下核对过一组数据： 在 Higgsfield 内部，目前平均每一个在职员工，每个月在调用各类最新 AI 模型上产生的公司报销账单，已经正式突破了 1 万美元！ 请记住，我们相当一部分研发和运营员工还是重度分布在亚洲和东欧等非硅谷地区。
Harry Stebbings：等一下……你们全公司每个月光是让员工自己内部用AI、调API，就要花掉多少真金白银？
Alex Mashrabov：仅仅是我们内部员工日常研发与协同消耗的模型 API 支出： 每个月就稳定超过了 400 万美元。
Harry Stebbings：天哪。你们公司现在总共有多少人？
Alex Mashrabov：接近 400 人的规模。 所以你可以心算一下这笔数学题——是的，实打实平均到每个人头上，月均模型消费确实越过了 1 万美元的分界线。
Harry Stebbings：这个数字在过去的几个季度里到底经历了怎样的飙升轨迹？
Alex Mashrabov：这是整场对话里你抛出的最直击灵魂的问题。 在过去这几个月里，我们内部正在发生一件极其魔幻但极具颠覆性的组织裂变： 我们的纯创意与视觉团队，已经全面走火入魔般地搞起了“氛围编码”（Vibe Coding）！ 就拿这个月来说，我在查账时突然发现，我们创意组的一个非技术背景员工： 单单他一个人，在短短一周之内就通过各类代码生成工具烧掉了超过 3 万美元的模型额度！
事情的起因其实非常纯粹：他对我们现有的设计资产管理后台的交互流深恶痛绝；而且正如我们前面反复吐槽的，市面上那些现成的全自动剪辑脚本扔到专业生产环境里根本没法看。 于是这个老兄心一横：“去他的，老子不等排期了，我自己手搓一个。” 然后他连续五个晚上彻夜不眠，在终端里疯狂指使 AI 帮他一行一行怼出了一个全新的自动化工具。
Harry Stebbings：那这玩意儿最后真的跑通能用了吗？
Alex Mashrabov：我们全团队从这个小插曲里吸取了巨大的认知养分。 我不会厚着脸皮吹嘘说他一个门外汉手搓出来的脚本已经能够直接无缝部署到核心生产环境（Production-ready）。 但他确实靠一己之力，把一个长期横亘在工程和设计之间的痛点以极高的敏捷度给打穿了，全公司都看傻了。
Harry Stebbings：一周烧掉3万美元，就为了搞这个？
Alex Mashrabov：没错。在今天的 Higgsfield，单人单周在代码与推理模型上砸进去超过 1 万美元的案例已经屡见不鲜了。
Harry Stebbings：作为掌舵人，看到这种账单你真的不肉疼吗？
Alex Mashrabov：哈哈，如果我们的财务团队（Finance Team）听到你这个问题，他们一定会当场跳起来吐槽：“Harry，你根本想象不到 Alex 在放任技术开销上有多顽固！” 财务部门肯定觉得我在遏制这些失控的研发开销上显得过于软弱。 因为在某些失控的瞬间，一周 3 万美元确实是一笔巨资。 但每一次这种看似荒唐的极限试错，最终都实打实帮我们撞开了全新的工程认知。 所以从公司长远的组织进化来看，我始终坚信这些代价绝对是净正向回报（Net Positive Experience）。
Harry Stebbings：现在全公司每个月在AI工具调用上烧掉400万美元，人均1万美元。 那把时间轴往后推12个月，人均消耗会变成什么样？
Alex Mashrabov：对于全行业最顶尖的那批核心工程师与最拔尖的创意总监，这个消耗曲线不仅不会收敛，反而会加速狂飙。 对于真正具备神级生产力的“超级个体”（10X Engineer / 10X Creative）： 在未来一年内，他们单人单月在 AI 算力与 Token 调用上的预算上限，极有可能直接冲到： 5 万甚至 10 万美元的量级！ 当然，站在公司治理的角度，这也有一个很现实的副作用：这帮掌握了驾驭超级工具能力的超级人类，届时大概率也会要求同等比例的爆炸性薪酬涨幅。
但无论如何，一个顶尖脑力与算力杠杆高度绑定的时代已经不可逆地到来了。 不过对于公司其他标准化职能岗位——比如法务（Legal）、常规财务核算（Finance）等——人均 AI 开销反而会极快地收敛并稳定在一个合理水位，大概常年维持在每月 500 美元上下。
Harry Stebbings：按照你描绘的未来图景，对于这些被算力全面武装起来的“10X超级个体”，是不是意味着： 在不久的将来，一个人身后随时随地常驻着成千上万个并发运行的AI Agent，帮他把以往极度耗时耗力的脏活累活全部秒级跑完？ 如果真演变到了这一步，我们未来是不是根本不再需要臃肿的庞大组织，全公司只需要留下几名顶级的10X工程师、10X设计师、10X财务掌门人就能支撑起百亿美金的盘子？
Alex Mashrabov：平心而论，在 AI 浪潮早期，我脑海里确实也浮现过这种极端激进的想法：法务合规、客户支持这些看起来高度规则化的岗位，迟早会被大模型全盘清洗淘汰。 但极其讽刺的是，这恰恰构成了我们公司在过去一年多的实际运营中，摔得最惨痛的一个跟头： 在业务爆发期，我们由于盲信大模型的神话，没有以足够坚决的速度去扩招这几个看似传统的“重人力团队”。 到了今天，我们专门配置的专业法务团队已经超过了 10 人；而在最前线解决客户复杂问题的客户成功（CSM）团队，更是逆势扩张到了 40 多人。
这些同事当然无一例外都是重度使用 AI 提效的超级操作手。但至少在我深耕的这几个工业级战场上，我完全没有看到所谓的“大面积岗位原地蒸发”。 不可否认，在面对简单的消费端咨询时，大约 60% 以上的第一线基础客服工单，确实能被训练有素的 AI Agent 干净利落地消化掉。 但是，一旦你的业务真正切入大 B 端企业服务（B2B）的深水区： 市面上现存的 AI Agent 立刻就会原形毕露，变得极其脆弱甚至寸步难行。
Harry Stebbings：但你看Revolut最新的披露，他们消费金融端客户支持的自动化解决率，已经惊人地突破了92%。
Alex Mashrabov：坦白讲，这确实是一份极其亮眼的工程战果。但外界容易忽视的是，Revolut 在这个极其狭窄且高度受限的闭环业务背后，到底砸了多少顶级人力去死磕那套极其严密的自动化规则集。 更致命的痛点在于： 任何一个 AI Agent 的表现上限，根本上完全取决于人类为它喂入的最新业务指导手册（Playbook）的颗粒度与保鲜期。
在 Higgsfield，由于我们在以肉身对抗巨头，公司几乎保持着每周强制发布全新产品功能的极限迭代节奏。 这就逼得我们必须以极高的频率，不断去推翻并更新 Agent 脑子里的世界观。在这样一个瞬息万变、规则每天都在重构的极速战场上，一支极度聪明、拥有极高默契与现场应变能力的人类铁军，依然是任何算法都无法取代的定海神针。
Harry Stebbings：这实在太有洞见了：你的产品迭代速度（Product Velocity）越是快到极致，试图依赖Agent接管客户支持的工程难度反而呈指数级飙升。
Alex Mashrabov：一点没错。 因为 Agent 的能力边界完全被锁死在人类赋予它的上下文（Context）与业务逻辑规则（Rules）之中。 如果你的上下文和核心业务规则一个礼拜就要推倒重写两次，那寄希望于 Agent 能够稳定地服务客户，在逻辑上本身就是不成立的。
Harry Stebbings：目前你们的核心工程团队在日常敲代码时，到底最依赖哪一套工具流？Cursor？Codex？还是Anthropic的Claude Code？
Alex Mashrabov：如果复盘我们内部过去半年的工具迁徙史，过程极具戏剧性： 今年 3 月到 6 月那阵子，全公司上下——甚至包括对代码一窍不通的创意团队——几乎集体无脑全面倒戈迁移到了 Claude 的阵营。 也正是在这个蜜月期里，我们第一次目睹了纯视觉组的同事借助自然语言，自己动手去手搓那些原本产品里不存在的脚本工具。
但到了 6 月中旬，风向突变：当最新一代模型与代码生成环境发布后，几乎所有的专业主力程序员在短短几天内，以极其冷酷的速度集体从 Claude 倒戈切向了 Codex。 再往后，连带着我们那些最敏锐、生产力最强的 10X 创意精英们，也毫不犹豫地跟随技术底座快速洗牌迁徙到了 Codex 旗下。 但在我看来，这种基于底层技术跃迁的工具大迁徙，本质上具有极强的技术周期性特征。
Harry Stebbings：这种技术周期的轮转速度实在太恐怖了。那放眼未来，前沿大模型的迭代突围速度还会一直保持这种令人窒息的频率吗？三年之后的世界，难道依然像今天一样每周都在神经衰弱：“天哪，这周Gemini又封神了！” “下周Anthropic突然掏出王炸！” “再下周OpenAI又把所有人全家桶给秒了！”还是说整个模型能力的进化速度，终究会撞上收益递减的物理铁墙而逐渐放缓？
Alex Mashrabov：至少在可预见的中短期内，我不认为这种军备竞赛的迭代速度会有任何放缓的迹象。 你看 OpenAI 最近高调布局垂直专业领域的动向，这不过只是一个序章罢了。在接下来的赛程中，巨头们一定会不惜一切代价，密集推出针对特定垂直工业场景的深度特化模型（Specialized Models）。 这些特化模型在体量上未必会一味追求更小，但它们在特定复杂逻辑链路上的专精程度，绝对会远超今天的全能通用大模型。
Harry Stebbings：聊到这里，我想直接向你抛出那个最核心的灵魂拷问：在今天这个时代，你骨子里还真的相信所谓的护城河（Moat）与商业防御性（Defensibility）吗？ 做创投这么多年，我们整天在各种投资意向书里煞有介事地推演护城河。但坦率讲，在今天的AI狂潮里，我越来越觉得大部分关于护城河的宏大叙事纯粹是在扯淡（Bullshit）。 举个例子：当我当年力排众议决定领投Lovable的时候，硅谷半个创投圈的人都在背后嘲笑我：“Harry，你就是个无可救药的白痴，那玩意儿从头到脚不过就是一个薄得不能再薄的API套壳（Wrapper）罢了！”但商业现实是什么？ 是的，在它起步的第一天，它客观上确实就是一个套壳产品！ 但真正将平庸与伟大彻底撕开的，是管理团队极度冷血的决策执行速度、每天把产品推向极限的迭代狂热，以及能否以最残酷的敏捷度，把真正能给客户带来生产力增量的功能一层一层压碎了焊进工作流里！
今天的很多爆款AI应用，本质上起步时何尝不是套壳？ 在今天，任何人用开源框架拼出一个AI对话助手的门槛已经被降得近乎为零，这也是为什么全世界能冒出成千上万个同质化竞品。 但如果一家真正优秀的团队，能够以不可思议的速度，在底层以极高的密度不断堆叠出真正能为商业买单者创造增量价值的硬核特性，这种领先优势就会随着时间复利，最终演化成实质上的壁垒。 所以站在你今天的实战视角看，在这个由AI重塑的全新软件版图里，真正的Moat到底还存不存在？
Alex Mashrabov：客观来说，站在今天这个混沌的产业转折点上，谁也无法在沙盘上拍着胸脯保证：整条产业链最终的超额价值，究竟会不可逆地沉淀在哪一个生态层级。 但在 Higgsfield 的认知世界里，我们坚信在当下的 AI 纪元中，一家应用层公司想要建立起真正能够穿越周期、能够被称之为护城河的终极价值，有且仅有两条生死路径：
第一条路： 你不再兜售功能，而是直接对客户的终极业务交付结果负全责。对于 Higgsfield 的企业客户来说，我们不跟你玩虚头巴脑的算力概念，我们的终极交付极其残忍且直白：就是用系统自动生成的狂暴广告内容，帮你的品牌在现实世界里卖出更多货、赚到更多利润。
第二条路： 网络效应（Network Effects）。很抱歉，即便大模型重塑了底层生产力，它也从来没有在物理层面消灭过古老的网络效应。 至于现在圈子里那些大肆兜售的“成千上万个完全自主的 AI Agent 在云端彼此社交交易”的乌托邦幻想，我极度怀疑它在未来五年内根本无法在工业界成规模地兑现。 正因如此，Higgsfield 目前在战略上极度狂热推进的一件事，就是全力扶持我们的全球创作者社区，在我们的平台上源源不断地孵化出天量的高水准视觉工程项目，然后把这些工作流彻底开源。
我们试图在视觉工业界滚起一个极其可怕的飞轮雪球： 每一个后来涌入的新用户，都可以毫无阻碍地直接在上一位大师沉淀下来的高阶产出之上，去继续进行二次创作与价值延伸。 人类现代开源软件产业在过去几十年里之所以能爆发出毁灭一切旧秩序的增长力量，其底层的原子引擎从来只有一个： 就是你在 GitHub 上去 Fork 一个顶级项目的门槛实在太低、成本实在太接近于零了！
就在短短八周前，Higgsfield 官方在社区里亲自下场投喂、引导的第一批开源工业级视觉项目，满打满算只有 10 个左右的种子用例。 而到了今天，全平台由全球顶尖创作者自发跑通并贡献到社区的高水准开源工程用例数量，已经正式击穿了： 1 万个！ 这种由真实人类的顶尖创意、复杂工作流与深度协作编织而成的复合型网络效应，在我看来，才是唯一能在时间的长河里真正凝固为绝对壁垒的东西。
为什么把 300 人团队放在哈萨克斯坦Harry Stebbings：支撑如此疯狂的业务狂飙，持续注入弹药的融资节奏自然是绝对的核心支柱。毕竟光是公司内部员工每个月调大模型，就要烧掉400万美元真金白银。 在你见过的所有全球顶级投资人里，你经历过最震撼、让你最受启发的VC会面是哪一场？
Alex Mashrabov：毫无疑问，是跟 DST Global 的创始人 Yuri Milner 的那次闭门深聊。他对底层商业本质的洞察之深，完全在另一个维度。
Harry Stebbings：那场终极会面到底是怎么展开的？是当面的线下闭门会？
Alex Mashrabov：对，就在硅谷线下面对面聊的。 Yuri 对全球正在发生的底层范式转移，其认知穿透力极其惊人。
Harry Stebbings：坐在这样一个传奇投资人对面，你当时心里紧张吗？
Alex Mashrabov：紧张倒谈不上。 在走进那间会议室时，我心里最大的悬念其实是：我们这帮在泥潭里死磕出来的实操认知，跟这种顶级资本操盘手眼里的未来世界，到底能不能严丝合缝地对齐？ 而真正让我感到浑身战栗的，是 Yuri 对“全球数字内容生产力大迁徙”这股暗流的理解，深邃到了令人生畏的地步。 他几乎比我还要敏锐地洞察到了以 DTC 跨境品牌为代表的 AI 原生广告海啸，以及以中资出海为绝对主力的竖屏微短剧对全球文娱版图的降维打击。 这些最凶悍的增量商业形态，全部在以一种肉眼可见的速度，从亚洲向整个西方发达商业世界疯狂渗透。
跳出这些具体的微观业务，站在宏观的制高点来看，我们俩在一个终极判断上达成了极其冷酷的共识： 在不远的将来，整个人类社交网络、乃至物理世界中流淌的绝大多数多媒体内容，要么是由 AI 深度介入协同生成的，要么就是直接端到端由算法渲染生成的。 全球数字广告本身就是一个数万亿美元级的庞大产业血海；而基于精准场景的上下文定向广告（Contextual Advertising），又是现代整个消费互联网不可动摇的商业变现基石。 视频生成模型的工业化成熟，势必会将这个数万亿级的老帝国连根拔起并彻底重写。 这个庞大的商业腹地依然会富得流油，但它的利益分配格局，注定永远无法再退回到过去的旧秩序里去了。
Harry Stebbings：当你结束交谈走出Yuri的办公室时，你直觉上知道他一定会开枪投资吗？
Alex Mashrabov：在风险投资这个由博弈构成的角斗场里，久经沙场的成熟猎手全都是段位极高的心理战大师。 在过去的创业历程中，我个人在融资格局上其实已经被各路资本狠狠背刺过太多次了，身上早已布满了各种血淋淋的伤疤。 在创投圈里，你真的会遇到有投资人当面跟你热情握手、信誓旦言地向你承诺：“Alex，咱们就按这个敲定的估值条款直接推进，闭眼签！” 结果一觉醒来，你会在第二天通过风声震惊地发现：对方在背地里迅速拉起了一个由多方组成的跟投财团（Syndicate），然后回过头来把协议拍在你脸上，极其冷血地要求按原定估值直接怒砍 30%的骨折价强行上车。
这就是真实创投丛林里血腥的一面，这种荒唐事随时都在真实发生。 所以在法律层面的增资协议没有白纸黑字盖章、美元没有真正结清打进监管账户的那一秒之前，你永远不要抱有任何轻敌的幻想。 但让人欣慰的是，Yuri 从始至终展现出了顶级投资人的格局与风骨，他完全没有在背后搞这些见不得光的下三滥手段。
Harry Stebbings：我个人心里一直替Higgsfield抱不平：外界在给你们给估值的时候，往往会被迫打上一层隐形的折价，仅仅因为你不是那种在硅谷大厂和名校圈子原生沉淀出来的“圈内人”。 你觉得这种行业偏见公平吗？ 让我们把话彻底挑明： 你们今天手里已经握着高达10亿美元的惊人年化收入了！ 如果Higgsfield是一家土生土长的纯正硅谷贵族公司，凭借你们在短短18个月内打出来的这种神迹般的扩张斜率，丢给华尔街和顶级风投，你们的合理估值轻轻松松就会被爆炒到250亿美元以上的天价！
Alex Mashrabov：这是毫无疑问的客观现实。 但在我们内部，我们算的是一笔跨越周期的百年大账。 整个消费级 DTC 商业基础设施正在遭遇一场颠覆性的全面重构。 当年 Shopify 横空出世，以一己之力成为了全球中小企业搭建独立电商站点的基石水电煤；而 Higgsfield 从立项第一天起锚定的野心，就是：成为全球所有 DTC 品牌与创作者构建流量与内容分发的绝对终极基础设施。如果我们发自内心地笃定自己是在为未来十年、二十年打地基，笃定这家公司终有一天会成长为千亿美元市值的巨无霸，那么在眼下这个黎明阶段，二级市场或风投给出的这几倍短期市销率倍数的浮动，根本无足轻重。 坦白讲，当下的资本市场并没有真正看懂，我们一脚踏进去的到底是一个多么恐怖的超级产业腹地。
我之前专门让战略团队做过一组极其严谨的数据交叉审计，至少由四位资深分析师独立背靠背验证过，绝非信口开河的狂言： 如果你去拆解全球所有公开上市的企业财报，在把头部的医药研发巨头和那几家超级科技大厂从样本池中剔除掉之后： 全球实体企业在销售与市场营销上的硬性预算开支，已经全面超越了他们在底层研发上的总投入！ 而千百年来，市场与销售这头吞金兽所要破解的终极课题究竟是什么？ 无非就是竭尽所能为每一个潜在消费者提供极度个性化、定制化的产品呈现，以此来压榨出最高的人性转化率。
在过去，这套机器运转依赖于海量的人工低效堆叠；但在 AI 时代，这套庞大的预算势必会被全面转化为一种全新的终极形态： 端到端根据个体意图实时生成的超个性化视频内容。所以整个科技界目前根本没有意识到这个等待被重塑的赛道到底有多么庞大。而对于潜伏在暗处的我们来说，这种集体的战略盲区反而是我们最大的幸运。
Harry Stebbings：你今天在对话中反复高频地提及亚洲市场和出海短剧。在你们当下这10亿美元的庞大收入池里，来自亚洲和传统西方成熟市场的占比到底各自是多少？
Alex Mashrabov：纯粹按目前的开票结算地来看，西方成熟市场贡献了超过 70% 的绝对份额。 但我们团队所有关于产品敏捷度和商业嗅觉的底层进化，几乎全部是从亚洲那片卷到极致的试验田里吸收来的。 举个最直接的例子：Higgsfield 目前甚至根本没有正式进入中国本土市场，而中国本身就是一个规模极其庞大、竞争极度激烈的 AI 竞技场。 如果纯粹按照全球各大城市活跃调用量的颗粒度来拉报表，我们今天全球日调用量最狂暴的第一大超级都市，竟然是： 韩国首尔。 当然，如果按单一国家总盘子来汇总，体量最大的基本盘依然是美国。
Harry Stebbings：在长期偷师亚洲的商业实践中，给你震撼最深的一堂课是什么？
Alex Mashrabov：亚洲拥有全世界密度最高、反应最快的一线供应链、原生 IP 以及海量实体消费品。 而这成千上万家企业每天在生死线上挣扎的核心痛点高度统一： 究竟怎样才能绕过中间商，以最低的边际成本，直接、精准地把子弹打到最终消费者的眼前？ 正因如此，当以视频 AI 为代表的新工具矩阵一经问世，亚洲企业在拥抱并将其武器化时的决绝与疯狂，让西方企业望尘莫及。 这是一种骨子里的战略进攻姿态（Mindset）： 他们发自肺腑地相信，只要能通过极限的内容生产力同终端用户建立起直接的血肉联系，自身的商业闭环就能爆发出核弹级的利润。因此相比于向各大平台或代理商缴纳昂贵的保护费，他们有着最强烈的意愿去不计成本地押注 Direct-to-Consumer 的底层工具。
Harry Stebbings：为了把我的事业和《20VC》推到今天这个高度，我个人在私人生活上做出了大面积的妥协与牺牲，但我依然无可救药地迷恋我现在拥有的一切。 但平心而论，夜深人静的时候，你会不会突然感到一阵刺骨的愧疚与后怕： 在刚刚过去的整整三个半月里，你竟然只抽出过完整的一天，去陪一陪自己的亲生儿子？
Alex Mashrabov：这个刺痛我的问题，其实比外界看到的表象要深刻得多。 在我大约七岁到十二岁的那段童年岁月里，我的母亲为了供我学算法竞赛，一个人在外面疯狂打三份工。那几年里，我几乎整整几个月都见不到她几面。 而在那段漫长的日子里，是我父亲全程用他的人生陪我死磕。因为我当时还是个不谙世事的未成年人，全国乃至全球所有大大小小的集训营和赛场，他都必须形影不离地跟在我身后。 在搞计算机竞赛之前，我其实还拿过国际跳棋的世界前三。 在那些年里，为了帮我拿到世界积分，他带着我颠沛流离、踏遍了全球数不清的角落。 后来我转战硬核的竞技编程，他依然毫无怨言地全程陪跑。 可以说：我的父亲几乎是把他自己一生所有的可能性与尊严，毫无保留地全部当成燃料，一把火全砸在了我的肉身之上。他为了我，做出了整整大半辈子的自我牺牲。 但残酷的是，从 2021 年起，他不幸确诊并患上了严重的帕金森综合征。 所以哪怕我后来在商业上斩获了世俗意义上的成功，手里有了大笔套现的资本，完成了轰轰烈烈的公司并购退出，在面对这种不可逆的生命衰退时，钞票在很多时候根本无能为力。 这对我而言，是一块永远无法愈合、极其隐秘而痛苦的心碎之地。
Harry Stebbings：但是Alex，你今天账面上的财富，早就已经让你和你的后代彻底摆脱任何物质焦虑了，你本完全没有必要再过这种苦行僧般的自虐生活。 我也经常反思我自己，按理说我也早就不需要再这么拼命了。 可我依然像个停不下来的疯子一样：我依然会为了工作缺席挚友的婚礼，错过最重要家人的生日晚宴。 坦白讲，驱使我发疯的底层心魔，来自我极度脆弱的童年创伤——小时候我是个饱受霸凌与嘲笑的大胖子。 那到底是什么心魔，在死死推着你走到今天这一步？
Alex Mashrabov：硅谷教父 Mark Andreesen 和 Jason 曾经对顶级创业者的精神图谱做过极其精辟的人格原型（Archetype）拆解。 如果剖析我内心最深处的原动力，驱动我每天发足狂奔的内核其实非常单纯： 我对眼前这项技术带来的范式跃迁、对这个万亿级产业机会的真实性，拥有近乎宗教般不可动摇的极度信仰（Conviction）； 以及与这种信仰如影随形、深入骨髓的剧烈恐惧：我极度害怕自己成为那个错过历史终极列车的罪人。这是一种被放大到极限的 FOMO。 你要明白，我的父母从我懂事的第一天起，就不断用尽全力在我脑海中描摹一个彼岸：在这个星球上的某个远方，真正纯粹的技术、真正经得起推敲的好产品，是能够凌驾于一切世俗关系之上、被万人敬仰的。
我清晰地记得大概在六岁的时候，我无意间在旧杂志上翻到了一篇讲述比尔·盖茨如何平地起高楼创办微软的长文特写。在那个年代，甚至在很多保守的传统社会眼里，比尔·盖茨的行为还没有被主流价值观完全接纳。 但我母亲当时非常认真地指着杂志对我说：“Alex 你看，在这个世界上，真的有人能够凭借一行行代码重构整个文明的运转规则。” 我想在那个时候，她自己可能甚至都搞不清楚旧金山和西雅图到底是不是同一座城市。 但那个关于技术英雄主义的火种，在三十年前就已经像钢印一样死死烙在我的灵魂深处了。
Harry Stebbings：既然聊到了技术精英的选拔环境，你在过去这一路狂飙中，沉淀出的最刻骨铭心的招聘军规是什么？我们看到像Cognition这类头部团队，近乎偏执地在全网扫荡那些顶尖的国际数学奥赛（IMO）、信息学奥赛（IOI）金牌得主。 你今天最核心的招人用人心得是什么？
Alex Mashrabov：我说出来可能会再次逆向挑战你的直觉：我认为欧洲本土沉淀的工程技术底蕴，其实被全行业严重低估了。 我知道作为英国老乡，你平时在播客里总喜欢半开玩笑地吐槽欧洲创新乏力，但请允许我正面驳斥你一次。 看一看今天在全球撑起生成式 AI 底层算力调度的主力“新式云厂商”（Neoclouds）都有谁： Nscale、IREN、Nebius、Crusoe。 除了 Crusoe 是标准的硅谷造神故事，IREN 拔地而起于澳大利亚，Nscale 的老巢在英国本土，而 Nebius 更是与英国和荷兰的技术精英有着千丝万缕的血缘。
再把视线拉回到最上层的应用层战场（Application Layer）： 你平时在节目里天天把硅谷本土的 Mercor、Harvey 当成标杆挂在嘴边。 但你睁开眼看看，Legora、ElevenLabs、乃至于你自己重注的 Lovable，哪一个不是从欧洲大地上撕开缺口杀出来的超级黑马？ 至于最底层的模型基座层我们今天先按下不表——因为我不想花大把时间再去展开讨论 Mistral 的功过是非——但放眼其他所有的工业硬核链条： 欧洲的技术储备和人才素质都展现出了极其恐怖的统治力。 更不用说荷兰的 ASML 了！ 毫不夸张地讲，如果没有 ASML 的极紫外光刻机，今天整个生成式 AI 产业在物理意义上甚至连诞生的资格都没有！ 所以欧洲今天最致命的死穴根本不是人才储备，而是被各种地缘政治绑架的昂贵能源问题。不过这已经远超我一个创业者的操盘边界了。
对于我们这一代全球化创业者而言，最值得兴奋的历史机遇在于： 在今天，你已经完全有能力在旧金山以外的世界各大陆、各个不同文化的城市里，平地建立起一家具备全球统治力的一流科技帝国。 过去科技资源被硅谷极度垄断、极度中心化的旧神话，正在被无情地粉碎。 而这恰恰引出了硅谷职场人才生态里一个最让人头疼的毒瘤： 在硅谷，你看到太多履历光鲜的所谓顶尖工程师，每隔短短两年就极其功利地跳槽去下一家公司刷履历。 在这方面，欧洲和中亚的人才文化反而展现出了极强的反脆弱优势： 在真正的硬核战役中，团队忠诚度（Loyalty）是重于泰山的战略资产。 这其实跟我刚才跟你聊到的童年执念有着微妙的共鸣。 举个最通俗的例子：如果你骨子里是一个真正的富勒姆（Fulham）死忠球迷，你绝不可能仅仅因为阿森纳在某个赛季侥幸打进了欧冠决赛，就立刻转头在胸前套上阿森纳的球衣去给死敌摇旗呐喊！
但在今天的硅谷，很多所谓的精英完全活得像毫无信仰的投机客：昨天湖人队势头最猛，大家满大街高呼“我从小就是湖人死忠”；明天哪家明星公司期权吹得大，大家立刻毫不犹豫地提包走人。这种投机文化对于需要沉下心攻坚数年的底层技术突破来说，几乎是致命的毒药。
Harry Stebbings：随着掌管的商业盘子逼近百亿规模，你作为CEO的管理哲学，发生的最本质的蜕变是什么？
Alex Mashrabov：身处每天都在被重写的生成式 AI 浪潮最前沿，一个优秀掌舵人最重要的生存本能只有一条： 必须彻底刺穿一切虚伪的中间汇报层级，肉身直接下沉到最前线，去肉眼观察最真实的信号（Real Signal）、最原生的用户留存（Real Adoption），以及最脏、未经任何美化的原始数据（Raw Information）。 作为一路摸爬滚打上来的管理者，我过去当然也系统性接受过美式大企业那一整套精致的现代管理学理论洗脑。 但如果我们把目光投向当今科技界最令人生畏的三位超级 CEO： 黄仁勋（Jensen Huang）、埃隆·马斯克（Elon Musk），以及 Nik Storonsky。
这三位教父级掌门人在实际操盘时，几乎是以蔑视的姿态，将传统商学院奉为圭臬的所谓现代管理法则全部撕得粉碎。 他们极度反感那种流于形式、温情脉脉的一对一谈心（One-on-one）； 他们极度厌恶那种为了照顾下属玻璃心而拐弯抹角的虚伪反馈； 在他们雷厉风行的作风里，只有两个冷酷的共同基准： 极其粗暴地直击问题核心，以及对业务微观细节无孔不入的病态掌控。然而，这套最容易打胜仗的铁血行为，如果机械地套进传统美国跨国企业的政治正确教条里，往往会被那些无能的官僚扣上一顶极其恶毒的大帽子： 叫做所谓的“微观管理”。
Harry Stebbings：在市面上所有被庸俗成功学捧上天的管理信条里，有哪些是你从骨子里根本不屑一顾的？
Alex Mashrabov：我认为商业管理的本质，往往可以被极度提炼成一句极其质朴的大实话：找到全世界最拔尖的那帮天才，不惜一切代价为他们扫清障碍、赋能他们去交出毕生最巅峰的业务成果，然后拼尽全力把他们死死留在你的战车上。至于剩下的所有形式主义，坦白讲全部是无足轻重的次要噪音（Secondary）。 人类平庸的管理大师围绕着所谓的“企业文化与管理科学”，炮制了太多自我感动的复杂理论，最终在现代职场里搭建出了一整套脱离一线炮火的虚假规则集。 把所有泡沫戳破，真正能打赢商战的底层闭环永远只有简简单单四步： 招募最凶悍的顶级头脑； 给他们无限的资源和权限去交出统治级的成果； 同他们建立起坚不可摧的长期信任关系； 最后，用最丰厚的商业回报把他们终身留在阵营里。
Harry Stebbings：但现实世界是极其功利的，顶尖的人才最终还是要看真金白银的美元符号（Dollar Sign）。 因此，老股东套现退出（Secondary）、定期的员工期权回购（Tender Offer）就成了稳住军心的关键抓手。 你怎么看待每年定期给团队开放一次Tender Offer来锁死核心骨干？
Alex Mashrabov：盘点我们目前的全球团队分布：大约有 50 位核心大脑驻扎在加州本地；未来可能会在全球分布式协同大约 50 个高精尖远程岗位； 而剩下的骨干部队：超过 300 名主力军团，全部扎根在哈萨克斯坦本地。我在公司内部多次毫无保留地向团队重申过我的人生理想：我希望 Higgsfield 最终能在哈萨克斯坦乃至整个中亚的心脏地带： 创造出比历史上任何跨国巨头都要多得多的、靠硬核技术实现阶层跨越的纯正美元百万富翁！
Harry Stebbings：把300人的大部队屯在哈萨克斯坦，相比于加州硅谷，这背后跨国人力成本的套利空间（Labor Arbitrage）到底有多夸张？
Alex Mashrabov：外界很多戴着有色眼镜看 Higgsfield 的人，第一反应往往轻蔑地来一句：“呵，不就是钻了跨国廉价劳动力套利的空子吗？”
Harry Stebbings：难道真的没有这层盘算吗？
Alex Mashrabov：真相绝非简单的数字搬运那么低级。 很多人根本不知道，哈萨克斯坦全国的基础物理与数学学科教育，在全世界是能够稳稳杀进前五的顶尖存在！ 去翻翻最近几届国际物理奥林匹克竞赛（IPhO）的官方积分榜，在最硬核的高中梯队层面，哈萨克斯坦代表队展现出的统治力常年位列全球前五，是能够跟美国、中国、印度第一梯队正面搏杀的恐怖种子军团。 而这帮在国际顶尖数理赛道上斩获过金银牌的数学狂人，恰恰构成了我们今天算法研发团队最坚硬的骨髓！这是第一点。
第二点，哈萨克斯坦在底层完整继承了前苏联那套极其严苛、极具深度的硬核数学训练体系；但与时俱进的是，他们在过去十几年里极为激进地嫁接并吸收了“新加坡教育体系”（Singapore Education System）的现代化教学方法。 而在今天的硅谷认知圈里，新加坡这套模式被公认为全世界基础教育最成功的范式之一。 当地政府还会以举国体制，常年由国家全额资助成千上万名最顶尖的中学竞赛尖子远赴欧美名校深造；而这批接受过全球最顶尖学术洗礼的精英，近几年正在以极其汹涌的势头掀起归国创业潮。 这就导致在阿拉木图等核心城市，已经在局部自发熔炼出了一个浓度高得惊人的科技人才黑洞。
哈萨克斯坦本身拥有超过 2000 万的高素质年轻人口，物理国土面积横跨欧亚大陆位列全球第九。我们在坐拥这批本地天才的同时，还在源源不断地以极具吸引力的待遇，疯狂虹吸欧洲和泛亚洲区域的顶尖工程师向这里迁徙。 更不用说这里在税收制度上对科技创新近乎溺爱的政策优势了： 这里的个人所得税基准税率，大约仅仅只有极其友好的 15%！
Harry Stebbings：兄弟，求你千万别跟我聊税率这种伤心事！在今天的英国，这帮该死的官僚恨不得连我们每一次呼吸都要按排碳量收税！
Harry Stebbings：那话说回来，你在哈萨克斯坦有没有给自己置办一套挥金如土的超级顶豪？
Alex Mashrabov：完全没有，我在哈萨克斯坦乃至全世界任何地方，名下没有任何房产。
Harry Stebbings：什么？！为什么会这样？
Alex Mashrabov：别忘了，我骨子里是一个在传统亚洲大家庭文化里被滋养长大的孩子。 在当年第一次把 AI Factory 以 1.66 亿美元卖给 Snap 之后，我个人在税后实打实分到了超过 100 万美元的现金回款。 我做的第一件事，就是把这些到手的真金白银一分不留，全部分批拿去给我自己的亲生父母、直系亲戚，以及我的岳父岳母在当地全款买下了舒适的公寓。 这在我们生长的文化基因里，是一种刻进骨髓的本能责任。
Harry Stebbings：哇，这太纯粹了。
Alex Mashrabov：而且你完全可以想象，我背后的大家族（Extended Family）规模可绝不算小。 但这就是我们那套传统东方价值观里对家族进行反哺（Give Back）的朴素表达。 尤其是面对我的双亲。他们为了能让我走出中亚，曾经在泥泞里为我透支了他们整整半辈子的人生。所以在终于有了合法世俗财富的那一刻，任何能够用金钱为他们换来哪怕多一丝丝尊严和安稳的事情，我都觉得自己责无旁贷、必须百分之百去做。 至于我个人的物质欲望？我每天开着代步的只是一辆平平无奇的特斯拉 Model 3。 我永远不可能变成那种腰缠万贯后、突然开着限量版兰博基尼或保时捷在街头炸街作秀的轻浮暴发户。
Harry Stebbings：那你现在的日常精力里，还会去以天使投资人的身份给别家项目开支票吗？我们刚才在开场前还随口聊到了Solve Intelligence这家公司。
Alex Mashrabov：在过去精力允许的时候确实会做一些早期下注。 但在今天这个节点上，我每周生命的绝对主力——大概整整 80 到 90 个小时——毫无保留地全部被 Higgsfield 的战火所吞噬。 在最理想的时间切片管理下，我每周拼尽全力也只能挤出大约 3 个小时，去安安静静陪一陪我的妻子； 挤出大约 5 个小时，去抱一抱、陪一陪我的儿子。 有时候遇到高强度的全球跨国出差，我一走就是整整一周、两周甚至连续三周在外面跑客户。回国之后我只能像赎罪一样去填补对家人的亏欠： 比如在周日彻底斩断一切外界干扰，从清晨一睁眼到深夜闭眼，全程陪在我儿子身边。 在刚刚过去这疯狂的三个月里，我确实排除万难，成功从日程表里抢出了极其珍贵的一整天： 从早到晚，全身心只属于我儿子一个人。 彻底拒回任何一封工作邮件； 彻底不跟公司任何一个核心高管讨论任何一行代码与业务。
Harry Stebbings：我说接下来的这段大实话，大概率又要在社交网络上被各路圣母骂得狗血淋头了：但在商业世界的终极角斗场上，通往极致卓越的道路上从来不存在任何捷径，只有最纯粹、最冷酷的刻苦工作（Hard Work）！
在过去的十几年里，我个人的绝对经验告诉我：我在工作上被虐得越狠、肉身越刻苦，所谓的幸运女神就越容易降临在我头上！只有靠这种超越常人的工作狂节奏，我才能比对手多见几百位天才创始人；我才能以极高的时间窗口捕捉到更多像你们这样的独角兽；我才能保持高密度的播客输出；才能在这个残酷的修罗场里一次次拿下世俗意义上的大胜！
所以你打心底里，真的相信那些在LinkedIn上被大吹特吹的所谓工作与生活平衡（Work-life Balance）的鬼话吗？ 什么“哪怕每天下午五点准时合上电脑打卡下班，轻轻松松回家给婴儿洗澡，只要方法用对，你照样能在竞争激烈的全球科技界攀登到最巅峰”……你真的相信这套鬼话吗？
Alex Mashrabov：这是一个极其直击要害的问题。 作为一个在后苏联贫瘠之地长大、赤手空拳杀进西方主流社会的绝对移民（Immigrant），从我踏上这片土地的第一天起，我胸口就始终压着一块巨石： 我必须无休止地交出超越常人的战果，才能向这个冷酷的精英系统证明我真正配得上坐在这张牌桌上。 到了今天，华尔街和整个硅谷终于开始捏着鼻子不得不承认：Higgsfield 是当今全球年化收入排名前十、甚至可能在综合增速上已经稳坐全球头把交椅的超级 AI 应用公司之一。
但如果我们要掀开底牌讨论刻苦与拼命（Hard Work）： 看看我们俩共同的好友圈，比如消费级互联网传奇人物 Peter Sellis，还有 Jack，以及当年我在 Snap 核心高管层每天近距离交手的大批殿堂级产品领袖。 当年 Snap 鼎盛时期内部所沉淀的产品人才密度，高到了令人窒息的水平。 而这帮天之骄子，在私底下无一例外全都是最纯粹的拼命三郎！
不仅如此，他们在骨子里绝顶聪明。在那个残酷的修罗场里，没有任何一个高管会满足于每天花上五个小时坐在工位上机械地翻翻邮件，然后伸个懒腰自我安慰说：“完美，我今天的日常工作全部搞定了。” 每一个人都像疯子一样，对全网每一个微观的产品裂变趋势、每一组像素级的交互体验、每一个漏斗的激活转化率了如指掌；每一个人都是顶级的数据科学家与人性操控大师。 所以，面对你的问题，我的答案无比明确： 在商业的终极战场上，通往卓越的 Hard Work 绝对没有任何打折的捷径可走！
Harry Stebbings：一周满打满算只能陪结发妻子三个小时。Dima，我不知道在座的各位怎么看，如果是我的生活过成这个德行，我老婆恐怕早在半年前就把离婚协议甩在我脸上了。Alex，凭良心讲，你到底是怎么靠每周可怜的三小时去维系一段健康的婚姻关系的？
Alex Mashrabov：我真的发自内心地感激我的妻子，是她用常人难以想象的宽容与耐心在无条件包容我。 这背后或许也跟我们共同成长的传统东方家庭价值观息息相关。 在我们打小生长的文化土壤里，夫妻双方为了家族整体的跨越与下一代的长远福祉，在特定阶段做出某种程度的牺牲与割舍，往往被视为一种极具默契且理所应当的责任共担。
所以我由衷地感谢她一直以来坚定不移地站在我身后。 比如公司狂飙到了今天这个行业地位之后，我几乎每天都会收到全美各种名流圈子抛过来的顶奢晚宴与派对邀请。 而在绝大多数时候，我处理这些社交的方式往往极其粗暴： 把邀请函递给她，让她盛装出席，而我自己则彻底在现场神隐。我不知道这种处理方式在名利场上到底无形中得罪了多少大人物，但在我的生活里，这确实是屡见不鲜的常态。
Harry Stebbings：等等，你的常规操作竟然是：嘴上先答应主办方，然后到了最后关头把你老婆一个人推去应酬？
Alex Mashrabov：是的。 在最初收到请帖时，我往往真心实意地对她说：“亲爱的，这次我们俩一定盛装出席。” 但现实的剧本永远是：在临出门前最后几分钟，公司内部一定会不可遏制地突然爆发某个足以引发海啸的紧急火情（Urgent Fire），逼得我必须立刻坐镇指挥。 于是最终的结局，永远是她一个人落单出现在名利场的聚光灯下。
Harry Stebbings：在你们一路走来的至暗时刻里，最致命、最让你感到“操蛋，天要塌了”的火情到底是什么级别的危机？
Alex Mashrabov：在创业早期由于资源极度匮乏，任何一个方向走偏都会演变成灭顶之灾。 尤其是在产品刚刚推向市场、功能点没能向核心用户彻底解释清楚的那段至暗时期。如今负责客户成功与应急响应的团队已经扩充到了 40 多人，我的神经才稍微能够得到一丝喘息。 但在公司初期，几乎每一个跳出来的火坑，我都必须亲自用肉身去填平。
而在最近这几个月里，我们遭遇到了一个前所未有的新型安全黑洞： 针对生成式 AI 原生公司的黑色产业链攻击，其凶残与隐蔽程度已经彻底失控了！有黑客组织正在利用最新的通用大模型，无休止地寻找我们底层架构的逻辑漏洞发起渗透； 有职业欺诈黑产开始调用大模型搭建全自动羊毛党机器人：在极短时间内把大量的高价值算力点数（Credits）疯狂对冲消耗殆尽，然后在几秒钟之内以极度专业的话术利用自动化脚本向 Stripe 发起批量退款（Refund Fraud）！
好在因为我自己本身是打竞技编程与机器学习出身，对底层的统计学异常与底层数据流拥有极其敏锐的骨灰级直觉。在很多涉及数理风控的生死关头，我的介入依然能够以一己之力扭转整个系统被击穿的命运。 所以在很多危急时刻，我必须抛下一切私人生活，亲自坐在终端前肉搏。 生成式大模型在极度放大人类善良与生产力的同时，也在同等尺度上放大了人性中最幽暗的深渊： 最顶级的系统攻击、最精密的跨国商业欺诈，全部被大模型武装到了牙齿。 而作为底层设施的守门人，我们除了枕戈待旦、日夜无休地与这股黑暗力量正面搏杀之外，没有任何退路可言。
成为比 Apple、Nvidia 和 Shopify 更大的公司Harry Stebbings：我们直接进入全场节奏最暴力的快问快答环节。我会抛出一连串极度精简但尖锐的命题，你不需要任何公关修饰，直接用你脑海中最原始的第一反应来作答。在刚刚过去的这12个月里，你个人发生的最颠覆、最彻底的一项商业认知重塑是什么？
Alex Mashrabov：在过去我很长一段时间里曾极其傲慢地笃信： 像 HubSpot 这种老态龙钟的古典 CRM 软件，在 AI 时代注定会被迅速淘汰进垃圾堆；在未来，每一家稍微有点极客精神的公司，都一定会用 AI 端到端手搓出一套专属的客户管理中枢。 但当我们真正下沉到一线，开始成体系地搭建并疯狂扩张我们面向大 B 端的市场拓展团队（GTM Team）之后，残酷的现实狠狠抽了我一记耳光：一个让一线销售人员产生肌肉记忆的熟悉交互界面（Familiar Interface），其本身的生态粘性庞大到了令人生畏的地步！
Harry Stebbings：哇。说实话，哪怕坐在今天这个演播室里，我骨子里依然倾向于认为HubSpot迟早会被新一代AI软件无情地干翻。 你真的觉得它在中小型企业（SMB）市场上的护城河有那么坚不可摧？
Alex Mashrabov：绝对如此。 尤其是在我们亲自把这批顶尖的 GTM 销售老兵招进公司、看他们日常如何打仗之后，我更对这个结论深信不疑。
Harry Stebbings：为什么？为什么近距离观察这帮人的工作流，会让你彻底认怂改变主意？
Alex Mashrabov：因为这帮一线的销售之神，他们的底层操作系统与核心心智早已跟 HubSpot 的界面严丝合缝地焊死在一起了。 一个在现实世界里极度擅长洞察客户心理、商务谈判炉火纯青的超级销售，这绝不意味着他在面对一个花哨的全新 AI 操作界面时，能够拥有任何学习和迁移的耐心！ 对于整个企业组织而言，HubSpot 作为唯一的“核心数据事实源”（System of Record），其沉淀的信用资产价值无可估量。 一旦底层的销售漏斗或数据流在某个节点发生堵塞，你永远可以毫不犹豫地回到 HubSpot 的经典看板里，在毫秒级时间内搞清楚数据链条到底是在哪一个微观的人工环节脱了节。 这种刻进全行业骨髓的熟悉感与信任感，在当下的软件世界里，依然是千金不换的超级护城河。
Harry Stebbings：有什么宏大命题，是你今天发自肺腑地深信不疑，但身边所有聪明的同僚都觉得你彻底疯了的？
Alex Mashrabov：我认为时至今日，大部分主流精英依然没有真正搞明白未来的内容残酷真相： 在不远的将来，全人类社交网络中流淌的绝大多数多媒体内容，注定全部是由 AI 自动生成的。 不可否认，在这个由算法统治的数字海洋里，依然会坚挺地伫立着少数极具统治力的精神灯塔——比如你眼前这档极度硬核的《20VC》，这代表着最纯粹、不可替代的真实人类叙事（Authentic Content）。 这种稀缺的人性真实内容，其未来的广告千次展示收益（CPM），极有可能会飙升到普通 AI 工业垃圾内容的 10 倍、甚至 50 倍以上的天价！ 所以站在终局来看，由活生生的人类从零到一亲自创作的内容，在全网的总数量占比上势必会被稀释成极其微小的极少数；但这些稀缺内容的单体商业价值，会被推崇到前所未有的神圣高度。 甚至你回头审视你自己的王牌节目： 你如今已经在短视频（Shorts）领域打出了现象级的统治力，单条切片动辄斩获数百万播放，在整个人物访谈赛道里几乎把所有对手按在地上摩擦。 但在这些爆款视频的最终渲染线上，你依然不得不给画面狂轰滥炸般地叠加上极其繁琐的视觉花字、动态画中画与转场贴片（Overlay）。 所以哪怕你最底层的人格表达是绝对纯粹的人类真实，我们依然有无比崇高的使命去把 Higgsfield 打造成极致的生产力武器，好让你至少在处理这些令人抓狂的后期包装（Overlay）时，能用 AI 秒级搞定。
Harry Stebbings：兄弟，这真是我做梦都想要的救命功能！因为在今天，打磨一条顶级的深度短视频，所耗费的人力成本实在太反常理了。外界很多听众根本不知道，我现在每天光是扑在Instagram平台的短视频运营上，雷打不动就要被生生切走整整两个小时。 我们在战略上正式把Instagram和各路竖屏短视频确立为下一阶段最核心的破圈发动机。 为了保证调性，每天我必须亲自腾出两个小时。 自己构思每一句台词脚本； 自己坐在镜头前反复录制； 录完之后丢给后期的剪辑团队，还要足足搭进去两个全职专业员工，平均每个人在一条短短几十秒的成片上，还要再砸进去整整六个小时！
Alex Mashrabov：从战略格局来看，你做出的这个决断极其敏锐。 在今天的媒体版图里，“长视频精剪切片”（Clipping）正在以恐怖的势头重塑整个流量格局。 虽然这种碎片化的打法有其与生俱来的争议与局限，但所有聪明的头部玩家都已经盯上了一个无法抗拒的商业飞轮： 只要你在流量漏斗的最底层，拥有极其强大的商业化闭环（Monetization）或高维度的企业价值交付，那么通过铺天盖地的工业化短视频在全网建立起一个坐拥数亿级恐怖曝光的超级漏斗顶端（Top of Funnel），在商业逻辑上就是绝对降维打击的暴利杠杆。
Harry Stebbings：在五年之后的未来世界里，有什么目前在物理世界完全不存在、但届时势必会庞大到影响整个产业的崭新职业？
Alex Mashrabov：放眼五年之后，尤其在我们身处的数字视觉与影视工业深水区： 未来的超级创意总监（Creative Director），每天的核心工作界面将演变为直接同超级计算机进行自然语言的深度多模态交互，在毫秒级时间内由算法实时推断并渲染出跌宕起伏的镜头语言与全套大片。 在人机协同的过程中，AI 会根据他的一个微观意图，在后台并发跑出成百上千种风格迥异的视觉变体（Variations）。 但在今天的人类词典里，我们竟然完全找不到任何一个现成精确的名词，去命名这种未来的超级工种。 因为在传统的旧影视工业体系里，整个创作链条被极度低效地机械肢解成了无数个互不相通的狭窄工种： 有专门写台词的故事编剧（Script Writer）； 有专门做镜头分镜的电影编剧（Screenwriter）； 有专门把抽象剧本手工切片成一个个机位的分镜师（Storyboard Artist）； 还有在现场统筹调度所有灯光演员的总导演（Movie Director）…… 在过去的百年里，这些分工被神圣地固化为一个个壁垒森严的专业行当。 但在未来的生成式体系里，这些孤立的职能注定会被彻底打碎并终极熔铸在一起！
在那个崭新的时代里，衡量一个创作者终极价值的唯一标尺，将只剩下两件最纯粹的灵魂本质： 你对顶级视觉美学与节奏感知的人类终极审美（Taste）；以及：你的脑海深处，到底有没有一个真正能刺穿人类灵魂、值得被讲述的伟大故事？只可惜，在当下的语言体系里，我们甚至还没能发明出一个精准的字眼去加冕这帮未来的人类造梦师。
Harry Stebbings：如果赋予你至高无上的特权，让你能在全球商业史上任意挑选一位目前不在你董事会里的传奇人物，空降成为Higgsfield的董事，你最渴望得到谁的加持？
Alex Mashrabov：如果限定在职业经理人与超级 CEO 的序列里，我的唯一答案永远是：Frank Slootman（前 Snowflake、ServiceNow 功勋 CEO）。因为在过去的很多年里，我作为一个技术极客，心中始终盘亘着一个巨大的文化困惑： 在以极客自由主义标榜的加州科技界，到底存不存在一种毫不妥协、绝对直击商业本质、甚至带有军团色彩的“去他妈的废话文化”（No-bullshit Culture）？ 这种冷酷到底的铁血文化，到底能不能在短短几年内把一家平庸的软件公司暴力催熟成参天巨兽？ 能不能完全依托这种冷血的 No-bullshit 哲学，平地建立起一套在全球大企业界横扫千军的超级 GTM 商业收割机器？ 后来我拜读了他那本震撼业界的商业自传《Amp It Up》（直面挑战/极限提速）。 读完最后一页的那天晚上，我一个人在房间里坐了很久，我心服口服地意识到： 这种近乎冷血的极简主义，完全行得通！ 从那天起，我成了他的骨灰级死忠粉，全网关于他的每一场深度商业复盘与访谈，我基本翻来覆去研读过无数遍。
Harry Stebbings：Slootman确实是个如雷贯耳的铁血传奇，甚至称得上是企业服务软件史上最具压迫感的领袖之一。 但硬币的另一面在于：在很多深水区战役里，这种极度狂热以销售指标为导向（GTM-driven）的冷酷机器，往往会在不经意间狠狠扼杀掉底层最核心的技术与产品长远进化（Product Advancement）。 最鲜活的肉搏案例就是当年的Snowflake。 他确实在极短时间内把Snowflake锤炼成了一台在华尔街战无不胜的史诗级商业化收割机器； 但在随后几年的底层技术拉锯战中，更注重底层产品架构与极客生态的Databricks，却凭借在数据湖仓底层的深厚技术沉淀，在长线产品力上反手把Snowflake逼入绝境！因为Databricks从始至终都把产品力与技术突破置于短期销售指标之上。 这恰恰是这种铁血模式最致命的阿喀琉斯之踵。
Alex Mashrabov：既然聊到这里，那不妨让我公开分享一下当年在 Snap 摸爬滚打那些年，烙印在我骨髓里最痛切的一堂商业大课：在商业世界里，任何一时的狂暴势能（Momentum），绝不可能永恒持续。你看今天的 Snap，其二级市场的公开市值已经跌破了极其凄惨的 150 亿美元关口。 全网到处都是嘲讽他们的荒诞梗图（Memes）。 但在我心里，它依然是一家底色极其崇高的伟大企业。 在当年全行业为了流量不择手段的时候，它内部对用户信任与隐私安全（Trust & Safety）的病态死守，对哪怕最微小的一丝丝用户体验细节的极端苛求，在硅谷历史上是绝对罕见的。他们是发自肺腑地把这些看似虚无缥缈的底线置于商业利益之上的。
Harry Stebbings：无意冒犯，但你真的发自肺腑地觉得Snap堪称一家“伟大的企业”吗？ 这未免太带有老员工滤镜了。 这家公司内部的管理常年混乱得像一场灾难；他们给高管开出的基于股票的薪酬激励（SBC）高到了近乎公然洗劫二级市场股东的离谱境地！ 不管从哪个财务审计的理智视角审视，你都很难昧着良心把它归入好公司的行列。
Alex Mashrabov：所以我才反复强调这句冰冷的大实话：在这个残酷的资本丛林里，没有谁的势能是不可打破的。回望当年 Snapchat 最鼎盛的狂飙时刻，其市值曾一度暴冲到惊人的 800 亿美元神坛！在那个最不可一世的巅峰期，它跟庞然大物 Meta 之间的市值差距甚至被生生抹平到了不到 10 倍！ 在那个烈火烹油的黄金节点上，整个公司上下几乎所有人都沉浸在一场集体癔症中，大家盲目地以为：“看，我们只需要像推土机一样沿着这条路继续无脑冲锋就好了，胜利是水到渠成的。” 但现实的重锤击碎了所有人的幻觉：狂暴的增长势能绝不可能无休止地眷顾任何人。 这是那段经历留给我这辈子最底层的认知财富。 所以哪怕在今天，Higgsfield 正在以不可思议的斜率享受着全网最狂热的正向增长势能，我们在内部也决不允许任何一个人产生哪怕半秒钟“老子天下第一、这一切理所当然”的傲慢与懈怠！ 资本主义的物理底层定律从来只有潮起潮落的周期律。 既然我们全团队押上青春是在打造一家能够穿越几十年的基业长青之作，那我们唯一理智的生存策略，就是在我们今天拥有绝佳历史窗口、拥有无限融资能力的黄金期，尽可能贪婪地把握住每一个稍纵即逝的技术缺口，然后日复一日、毫无保留地把产品力向前硬推进哪怕一厘米！
Harry Stebbings：如果这道题只允许你给出一个最核心的归因：为什么在过去几年的终极决战中，Meta和Snap之间的市值差距会被彻底撕裂成今天这种数百倍的鸿沟？
Alex Mashrabov：把所有借口剥离掉，最刺耳的大实话只有一句：在这个剧变的时代里，太多传统上市公司，根本没能梳理清楚并向市场兑现一套真正属于自己的 AI 叙事与技术落地！而 Snap，极其遗憾地成为了这批掉队上市公司中最具代表性的标本之一。 其实我们环顾整个公开资本市场，很多极其优秀的明星独角兽——比如设计领域的绝对霸主 Figma——在今天也正在苦苦挣扎，试图向华尔街那帮挑剔的分析师讲清楚自己究竟如何在 AI 时代重构防御性； 你前面重点点名的 Canva 亦是如此。 所以不论是在一级非公开市场（Private Market）还是聚光灯下的二级公开市场（Public Market），想要在跨越周期的厮杀中保住江山，其地狱般的难度是常人难以想象的。 而在这一点上，马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）展现出了人类商业史上最顶尖 CEO 之一的绝对神性，因为他以极其铁血的手腕彻底跨越了这道深渊。
Harry Stebbings：扎克伯格在战略上的执行力简直强得让人毛骨悚然。昨晚看完他们最新的发布会活动，你整个人会冷不丁倒吸一口凉气，在脑海里惊呼：“天哪，原来他背后下的是这么一盘大棋！”尤其是他当初闪电收购Alex Wang和Scale那笔轰动业界的交易。 在交易刚刚浮出水面的时候，全行业大部分看客的反应跟我一样，全都在冷嘲热讽：“扎克伯格到底在发什么疯？这是什么看不懂的烧钱骚操作？”但直到整套拼图彻底浮出水面，大家才如梦初醒：这笔交易的实质，相当于他直接用资本杠杆，为 Meta 的未来买回了一位毫无争议的‘二号超级 CEO’！如今Alex正式挂帅掌管Muse业务，其展现出的统治力有目共睹。 而回过头看这笔堪称神来之笔的超级并购，在当时仅仅消耗了Meta整体公开市值的0.5%左右！ 这种资本配置与组织进化的战略效率，简直高到了非人类的地步。
Alex Mashrabov：一语中的。 其实去回溯 Meta 的成长史，当年闪电吞并 Instagram、不惜代价将 WhatsApp 收入麾下，哪一次不是上演了同样的经典剧本？ 所以我一直坚持认为：在当今全球所有的巨头企业序列里，Meta 的自我革命基因与战略敏锐度，或许真的应该被单独拎出来放在一个超然的段位里去审视。
Harry Stebbings：但在当年拿下Instagram的案例中，扎克伯格在完成阶段性整合后，很快就以极其强硬的手段将原创始人Kevin Systrom和Mike Krieger双双扫地出门了。 但这一次面对Alex Wang，他的姿态却展现出了前所未有的柔软与霸道：“不不不，Alex，你就是我未来王国的核心天子。”你懂我意思吧？
Alex Mashrabov：我完全理解你的观察。 不过平心而论，站在一个严肃科技从业者的角度，我认为今天就盖棺定论对 Meta 这一整套庞大的 AI 宏图做出终审判决，时间窗口依然显得为时过早。 行业至少需要耐心观察他们在未来一整年里，能否持续且高频地向全球交付真正杀手级的技术发布，然后再去客观复盘这盘大棋背后到底走对了哪几步、走错了哪几步。 但有一项核心能力是所有人不得不脱帽致敬的： 扎克伯格能够以一种极具穿透力、极其清澈透明的逻辑，持续不断向二级市场那些原本鼠目寸光的公开投资人，把 Meta 到底在暗中谋划什么宏图解释得清清楚楚； 并且能够用最通俗易懂的商业语言向全世界交待清楚： 为什么像 Muse 这样的工业级产品，在生态位上跟市面上所有庸俗的竞品有着本质上的云泥之别。
Harry Stebbings：好，让我们把所有的焦点收拢到终极的野心上来。你们目前的年化确认收入已经稳稳击穿了10亿美元。 那么在12个月后的今天，Higgsfield的财务账本上究竟能交出一份怎样的数字？
Alex Mashrabov：如果我们严格按照公司财务精算部门内部搭建的基准业务预测模型（Business Model Forecast）来跑数字： 基准线的预测是：45 亿美元。 这套模型预测的时间截点，大致对应在明年年底左右的账期。 但这套由传统精算逻辑跑出来的模型，在底层默认植入了一个极其保守的前提假设：即随着公司规模膨胀，我们的环比增长斜率在未来一年势必会出现肉眼可见的断崖式减速（Deceleration）。 财务团队里坐着好几位华尔街顶尖对冲基金出身的定量分析专家（Quants），他们一次次神色严峻地告诫我： “Alex，商业世界的指数级增长终究会撞上物理定律而迅速衰减，这是不可抗拒的客观周期。” 但作为在一线搏杀的创始人，我们全团队目前死磕的内部军规依然只有一条：我们必须不惜一切代价，确保大盘在接下来的每个月里，继续维持至少 30% 以上的狂暴环比增长！
Harry Stebbings：他们那帮算账的精算师预测能冲到45亿美元。 但这绝不是我想听的官话套话——坐在我对面的不是你的财务总监，而是你Alex Mashrabov本人。 抛开所有公关辞令，你内心深处真正笃定的数字到底是多少？
Alex Mashrabov：击穿 100 亿美元。
Harry Stebbings：一年之内，从10亿直接干穿100亿美元？！
Alex Mashrabov：请允许我为你拆解支撑这个野心背后的两根终极承重梁： 首先，生成式创意 AI（Creative AI）在物理世界的真实渗透速度，在本质上是由下游凶悍的变现回报（Monetization）所死死绑定的。 如同我们前面反复论证的，全球数以百万计的实体消费品牌与 DTC 玩家，为了在流量红海中苟活，每天对海量工业级广告切片的渴求是永远没有止境的，这个万亿级的存量商业蛋糕正在以失控的速度全面倒向我们。 而在商业回报之外，整个生态里还横亘着另一股正在加速共振的恐怖飓风： 随着以我们开源电影项目为代表的、真正具备顶级电影工业质感、能够激发人类全方位向往感（Aspirational Feeling）的殿堂级 AI 视觉力作在全网密集引爆，全球那些原本作壁上观的顶尖创意艺术家，正在排着队、成建制地涌入我们的生态体系中，把这套工具当成全新的画笔疯狂试水。 甚至在今天，我已经极其清晰地感受到整个好莱坞影视工业对生成式 AI 的态度，正在发生百年一遇的戏剧性软化。 他们越来越不再把 AI 视为砸碎饭碗的洪水猛兽，而是开始极其清醒地将其接纳为一种颠覆性的混合式影视制作中枢（Hybrid Production Tool）； 或者说，把它视作一种成本降低了 100 倍的新纪元超级数字特效技术（Next-gen CGI）。 整个好莱坞主流工业界对我们的真实情绪底色，已经在过去的短短半年内，从最初那种近乎歇斯底里的“极度负面与全盘抵制”； 不可逆地冰释转变成了如今理智的“保持中立、甚至带有一丝丝审慎的敬畏”。 当然，平心而论，如果你今天私下去跟好莱坞那些站在最金字塔尖的 S 级好莱坞大导演闭门喝酒，私底下可能依然有超过一半以上功成名就的古典巨匠会咬牙切齿地向你发誓：“我这辈子死也绝对不可能在我的电影里碰哪怕一帧 AI 渲染的画面！” 但与此同时，一个越来越无法忽视的客观事实是：越来越多的中生代与新生代先锋电影人，开始在片场严肃追问另一个极具颠覆性的命题：我们到底能不能借由这套全新的神经渲染管线，去讲出那些过去在传统制片体系下想都不敢想的恢弘故事？在过去的百年影视工业里，有数不清惊艳绝伦的伟大剧本和天马行空的梦境，仅仅是因为动辄需要数亿美元的特效拍摄预算，而在立项之初就被冷血的制片厂高层宣判了死刑。 而如今，这些曾经不可逾越的预算鸿沟与物理枷锁，正在被生成式模型的算力洪流彻底冲垮！ 我们能不能借由这套新时代的工具，去释放那些人类过去根本没有能力搬上大银幕的狂野幻想？ 至少根据我近期同这帮好莱坞一线造梦师最深度的对话来看： 整个人类顶级影视工业在思维范式上的这种觉醒，其爆发出的颠覆性能量，要比外界想象的狂暴得多。
Harry Stebbings：如果你今天手里已经手握10亿美元的年化收入，而假定在短短一年之后，你们真的创造奇迹、把这个数字一路干到了100亿美元的物理极限： 那么当你们再次敲开顶级资本的大门启动下一轮融资时，整家公司的定价到底该膨胀到什么样的高度？ 按照今天10亿美元的稳健底盘，哪怕按照市场上极其保守、甚至极度苛刻的估值倍数来折算，公司的公允价值也绝不可能低于150亿美元； 但如果明年年底你们真的实打实兑现了100亿美元的收入神迹，那么按照年终的狂热情绪推演，Higgsfield届时的估值甚至会直接向惊人的800亿美元乃至千亿美金俱乐部发起冲击！
Alex Mashrabov：我们团队从上到下，从来不是一群为了追求短期的虚荣估值数字而狂欢的投机客。 因为我和核心高管内心深处锚定的终极航标永远只有一座：竭尽全力确保这家由我们亲手搭建起来的宏大商业帝国，在未来跨过钟声、正式跻身公开资本市场（Public Market）的那一天起，依然具备绝对稳健、生生不息的造血能力与长期可持续性！因此在全速向前追逐营收狂飙的同时，我们每天还有海量关于公司底层治理、组织架构进化与商业基建的苦活累活（Company Building）需要我们一步一个脚印地去死磕。
但我今天可以毫无愧色地坐在你对面，抛出我内心最深处的绝对雄心： 我相信从跨越周期的长远尺度来审视，Higgsfield 骨子里蕴藏着无比巨大的战略确定性，终有一天会蜕变成一家在体量和影响力上、足以比肩乃至全面超越苹果、英伟达以及 Shopify 的超级科技巨兽！因为把整个人类商业文明的漫长演进拉成一条长线来看，单纯的技术构建（Build）在很多时候往往只是漫长战役里的第一幕前奏。 当年 Shopify 以前瞻性的视野，在底层为全球数字商业打下了一层坚不可摧的交易基础设施； 在今天热火朝天的底层代码生成领域，全球工程师有了不可或缺的 Claude，有了无坚不摧的 Codex。 但在决定一切商业生死的终极战场上，真正能够统领一切、决定超额价值终极流向的核心枢纽，永远只有那柄至高无上的利剑：分发权！
分发决定生死，分发凌驾于一切！作为全球顶级创投生态里最敏锐的顶级捕手，关于分发即一切的商业铁律，Harry，这个世界上恐怕没有人能比你理解得更透彻了。
Harry Stebbings：兄弟，你说得太透了。这不仅是商业的本质，这本身就是我们每天全部身家性命系于一身的生意！这也恰恰是我们这帮人为什么要疯了一样在这个时代奔跑的终极答案！
Alex Mashrabov：完全如此，一语中的。
Harry Stebbings：兄弟，我必须发自肺腑地再次感谢你今天能毫无保留地来到这里。你今天交出的整场深度对谈，精彩绝伦到了极点！我从头到尾都极度享受与你的这场思维博弈，我想任何一个收听这期节目的听众也一定能清晰地感受到这种思想碰撞的火花。你是一个不可多得的、真正拥有统治级视野的时代嘉宾。再次深挚地感谢你的到来。
Alex Mashrabov：谢谢 Harry，非常享受今天的对话，能在这里同你畅聊是我的荣幸。
作者：Z Finance 公众号：Z Finance
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