关于创始人模式（Founder Mode）、爱彼迎如何实现 AI 原生，以及硅谷创业者对 OpenAI 的畏惧和超现实的狂热。
10 月 20 日，我跟爱彼迎（Airbnb）的联合创始人兼 CEO Brain Chesky 在纽约聊了聊。
Brian Chesky 给我展示了爱彼迎的最新功能：体验、搜索、（最重要的）AI 助手。
今年 5 月推出的全新升级的"爱彼迎体验" 是由一系列深度旅游精选项目组成的：在纽约大都会艺术博物馆与艺术家一起临摹大师杰作，跟随三代相传的雕塑家雕刻大理石，与古斯塔夫 · 埃菲尔的后裔一起，深入了解埃菲尔铁塔的历史……此次，在 5 月升级的基础上新增并强化了社交功能。，你可以通过"旅友圈"（Connection）找到参加同一场体验活动的"旅友"，跟他们搭上线，共约下一次爱彼迎的"体验"，维系着若即若离的搭子关系。爱彼迎近期的调研显示，87% 的中国受访者希望在预订体验前了解同行客人的信息，超过 90% 的中国受访者表示，希望能与旅途中认识的朋友保持联系。
搜索是爱彼迎升级的另一项重要服务。弹性日期搜索可智能推荐相近时段的可订房源，将搜索与地图结合在一起的"惊喜选型"，以及更为灵活的筛选机制——为用户找到一些不完全符合预期但超越预期的房源和旅行推荐。可以说，人工智能在这些推荐决策中的角色开始越来越重要了。
AI 助手是爱彼迎推出的第一个，也是目前最贴近原生 AI 属性的完整功能，目前已经处理过超过 10 万次对话，它目前还只支持英语和西班牙语，今年年底开始会陆续扩展到更多语种。它基于 13 个不同的 AI 模型构建，包括 OpenAI 的 GPT 和阿里巴巴的通义千问，并通过学习帮助中心的数千篇文章进行训练。当客人咨询想延长住宿时间或申请退款时，AI 助手会提供清晰的步骤指引，目前转接人工客服的咨询量已降低 15%。从时间上，AI 助手将处理客服诉求的时间从平均 3 小时缩减到了 6 秒钟，且推出了卡片式的交互，而不仅是局限在对话框内。
然后我们进行了交谈。我们聊的话题主要聚焦在三个方面：
首先是 Brian Chesky 在硅谷引发了强烈反响的"创始人模式"（Founder Mode），我很好奇在一家成立了 18 年的公司，他是如何贯彻这种模式的；
其次是 AI，我很好奇爱彼迎如何能转变成一家" AI 原生" 的公司，尤其是在他与硅谷最核心的 AI 原动力 —— OpenAI 和 Y Combinator 的关系极度密切的背景下；
然后是他对硅谷当前 AI 热潮，以及以及结构性失衡的 AI 资本流动热潮的看法。
以下是对话的完整呈现，仅做了一些细节修改——
骆轶航：爱彼迎（Airbnb）推出了一系列新的功能，尤其是基于 AI 重构的部分，我知道你对爱彼迎整体业务的增长空间有很高的期待。你认为这次发布的新功能能否落到增长上？
Brian Chesky: 这些功能中最棒的一点是，大多数都是软件层面的改进。很多能直接提升转化率，因此我们可以很快看到转化效果。其中一些，比如 AI 智能助手，它不会立刻带来增长，它的作用在于提供更优质的客户服务，进而带来更好的口碑和更高的留存率，从而在一两年后推动增长。有些功能则能立即带来增长，比如"先订后付"，因为当用户可以延后付款时，更多人会选择进行预订。我刚才展示的搜索功能也会立刻带来更多业务。
我现在无法准确量化每一项功能的贡献，但如果把这些都加起来，将会是一个相当可观的收入提升。而且多数影响是即时的，部分则会有一定滞后。总体来说，任何能提升"从流量到预订"转化率的功能，都会立即增加收入；而那些能让用户体验更愉悦、服务更出色的改进，即便不会立刻带来更多预订，也会促使用户复订或口碑传播，从而在长期推动增长，而这两者都是必要的。
骆轶航：所以我能理解为，这些功能，特别是 AI 的功能，已经重构了爱彼迎的应用程序，或者说它还重塑了整个爱彼迎的业务？
Brian Chesky：这些更新已经建立在一个重构的爱彼迎 App 上了。过去几年，我们重构了整个应用程序，在今年 5 月推出了全新的爱彼迎 App。因此，现在推出的所有新功能，都是基于这一全新的技术架构，为全新的爱彼迎而打造的。
骆轶航：所以，这次对爱彼迎的重构，是在你经常提到的"创始人模式"（Founder Mode）"下进行的？你是如何推动这一过程的？过去的一年，无论产品设计还是整体重构，你的贡献和角色是什么？
Brian Chesky: 我会深入细节，贯穿始终，尤其在开头和结尾阶段投入最多。在项目的开端，我会确保项目方向正确、目标清晰、方法得当；在结尾阶段，我会亲自把关质量，确保一切符合我们的标准并能有机衔接。整个过程中，我会定期参与项目检查，根据项目性质不同，频率可能是一周、两周或四周一次。最重要的工作是与团队保持高频互动，我会定期组织小组会议，让大家展示成果、讨论改进，并确保各个部分能整合成一个统一的整体。
骆轶航："创始人模式"在决策过程是怎样的？是不是意味着爱彼迎现在是"自上而下"的决策模式，而不是"自下而上"了？
Brian Chesky: 我认为所有公司在决策中都会同时存在"自上而下"和"自下而上"的部分。不同的是，我们的流程更像是"先自上而下，再自下而上，然后再回到自上而下"。
最初，方向由我来定。我会告诉团队我认为我们该往哪里走、想实现什么目标。通常我不会让他们从一张白纸开始，而是会给出一个初步的想法，比如：我们来研究新的支付方式，如果没有手续费会怎样？我会先抛出想法，然后团队的任务不是简单执行，而是要在此基础上提出更好的方案。他们可能会说：你提的五点中，我们同意三点，不同意两点，而且我们还想到另外两个你没提到的思路。我会在此基础上再做完善。
大多数公司是反其道而行之，采取自下而上的策略。但这样的问题在于，自下而上产生的想法往往是零散的、狭隘的、缺乏整体性。上级在这样局限的基础上给出反馈，团队再调整，最后直接上线，却缺少最终的整合。有时候甚至连"自下而上"都谈不上，而是团队就直接把功能上线了，没人整体把关。
当然，我也会遇到"自下而上"的惊喜——有人会来找我说：我们想到一个新点子，你觉得怎么样？但总体来说，我们的运作方式并不是单纯的自上而下，更像是一种"由内而外"的模式，就像同心圆，像太阳系一样，由核心辐射出去，同时吸引着各方。我不是把决策层层压下去，而是把想法吸引拉进中心，让团队尽可能靠近我。我希望自己尽量贴近产品的形成过程，但也不会亲自做每个决定，公司现在已经太大了。
"创始人模式"的核心哲学之一，在于创始人要深入细节，从亲力亲为开始，随着时间推移逐步放手。但前提是，公司已经学会了按照你的方式运作，并能在这种标准下持续做到卓越。
骆轶航 : 爱彼迎已经 18 岁了。相比于成立的第一天，一家 18 岁公司的"创始人模式"（Founder Mode）有什么不同？
Brian Chesky: 运营一家公司，唯一的方式就是"创始人模式"，区别只在于规模的不同。
先说说什么是"创始人模式"。我总结了大约 10-12 条原则，其中包括——尽可能深入细节、确保每个人都朝着同一个方向努力、为公司设定节奏与速度、首席执行官应当是公司的首席产品官，并尽量减少管理层级等等。
这些原则在一个只有 5 个人的小公司里显得理所当然，但独特之处在于，当公司扩大到 5000 人时，如何贯彻这些原则就不再直观了。原则本身没有变，但不同的是团队人数的庞大。在只有 5 个人的小公司里，深入细节很自然——如果不深入细节，你还能做什么？五个人当然会朝同一个方向走，大家甚至就坐在一个桌子周围办公。管理层级几乎不存在，其中一个人可能会管理剩下 4 个人，但是 CEO 与其他人基本是平级。所以，核心原则没变，真正的挑战在于，当公司规模变大时，如何继续保持这些原则。这是反直觉的，需要刻意去做的部分。
骆轶航：那我们聊聊 AI 吧。我觉得爱彼迎的 AI 战略很稳健，但也太谨慎了。你们现在用 AI 助手提供客户支持从而提升预订量，还有其它的应用么？比如你刚提到的搜索功能，其实它可以由大语言模型驱动的，当然空间智能（Physical AI） 对爱彼迎也可能有意义。那么，爱彼迎有长期 AI 路线图么？目前这些只是刚刚开始，对吧？
Brian Chesky：我们可以先从智能客服助手做起。AI 智能助手未来会承担更多操作功能。随着界面功能的丰富，它最终将能够为用户直接执行操作。比如，你说"帮我取消一个预订"，AI 智能助手可以直接取消，并接着问"要不要帮你找到新的预订？"这样，它会变得越来越主动，能够替你执行更多任务。
接下来，我们希望把这项技术应用到搜索上。最初，人工智能搜索会比较简单，但最终会发展成对话式、多轮互动的搜索，能够为你完成不同任务。界面也会重新设计，做到" AI 原生化"。随着模型不断调优，它会越来越智能。这个时候我们就有两类人工智能：客服和搜索，最终它们会融合，形成一个统一的整合的人工智能 ，能够跨所有标签页执行各种操作。整个界面也会随之演进。
这整个过程会发生，而且主要集中在未来一到两年，变化会很快——先是缓慢推进，然后突然爆发。我认为爱彼迎将在应用型人工智能领域成为领先者。我们不会自己去制造 AI 模型，但会成为全球最擅长应用模型的公司之一。
因为模型本身只占 10% 或 20%，而 80% 的关键在于你如何使用模型：调优模型、设计合适的架构、构建模型所需的接口和服务层，选择合适的模型组合。你需要训练模型执行特定任务，为模型设计专属接口，并让服务层与接口、架构、模型紧密连接。
模型之上还有大量工作要做，就像 AWS 提供基础设施，但它并不会帮你做每个网站；AI 的应用也是同理，在应用型人工智能（Applied AI）方面会有很多发展，最终体现在具体的应用程序上。
骆轶航：你称之为"应用型人工智能"（Applied AI），其实就是"面向消费者的人工智能代理"（Consumer Facing AI Agent）的别称吧？
Brian Chesky：我认为"应用型人工智能"可能是一个更宽泛的概念。你提到，面向消费者的人工智能代理，可能也对，但它并非完全适用——因为房东算半消费者，更类似于中小企业，但更多的（房客和旅行者）还是以消费者为主；而" AI 代理"强调的是代理性，为用户执行操作，这些都没错。但是并非所有 AI 都一定是代理型的。AI 能做的事情非常多。例如，当你上传房源照片时，AI 可以通过计算机视觉自动识别你拍摄的房源照片、标注房源图片，并生成描述文案。
骆轶航：其实我很好奇，Airbnb 是 Y Combinator（YC）早期孵化的一个杰出代表。但你反观今日的 YC，每批孵化项目有超过 200 家初创公司，现在它们的绝大多数都在以生成式 AI 的方式，做中小企业的 SaaS 解决方案。本质上，同一届的大多数公司在同一个领域内做着几乎相同的事。你怎么看今天的硅谷 AI 创业，已经从面向消费者完全转向了面向企业端这个现象？
Brian Chesky：我在 Y Combinator 的董事会里，也参加了所有会议，我也跟 YC 的总裁 Garry Tan 聊过这事，他说是的，我们现在基本上全是企业级 AI。
在我看来，这样的趋势有几个原因。首先，我觉得人们畏惧 ChatGPT 会"干掉"他们的应用程序。我认为大家过于担心了—— ChatGPT 不可能做所有事情。
打个比方，整个 App Store 里的大多数应用并不是苹果自己开发的。为什么苹果没有自己做所有应用？为什么会有爱彼迎？为什么会有 Spotify？为什么会有 Uber？为什么会有 Instagram？原因很简单：一家公司不可能做完所有应用，也无法掌控整个全球经济。Marc Andreessen 说：大多数优秀的人才不会都在你的公司里工作。其实无论 OpenAI 多么成功，绝大多数的人都不会在 OpenAI 工作，他们会分布在各个地方。所以一家公司不可能做所有事。另外，政府不会允许一家企业控制整个经济，公众也不会允许这种情况发生。
另一个关键因素是人们对产品分发的焦虑。尽管 AI 技术本身具有颠覆性，但其应用的分发渠道仍不成熟。除非你的应用是像 ChatGPT 或 Sora 那样的现象级产品，否则极难被用户发现。它必须是一款划时代的应用，不然根本无人问津。
这就好比是一场"淘金热"：大语言模型是"金子"，而现在的创业者都在制造"镐和铲子"（即企业级工具），却没人去思考如何用"金子"打造消费品。原因在于，企业市场的分发路径要清晰得多。初期很容易切入，因为消费者市场是"赢家通吃"的——要么成为爆款，要么因规模太小而无法生存。
在 YC 这样的孵化器里，创业公司可以快速让 YC 孵化的其它公司使用自己的工具，因为他们拥有现成的、可触达的分发渠道，可以通过会议、电话和人际网络进行推广。然而，这种" networking "的方式几乎无法推动一个面向消费者的应用的成功。
我尝试过——虽然并非完全不可能，但难度极大。因为企业服务可以靠找到五个大客户存活，而消费者市场却没有"单个大客户"的概念，像爱彼迎这样的消费者应用需要 500 万、5000 万、甚至 5 亿用户。
骆轶航：所以，现在 YC 几乎成了一个 B2B 创业者俱乐部，通过俱乐部内的价值交换，实现所谓的年度经常性收入（ARR）增长。
Brian Chesky：只有当 AI 真正改变了世界上人们的日常生活，它才算真正改变了世界。而这一天到来的前提是——大多数消费者使用的 App 都成为" AI 原生" ( AI Native）的 App。如果你去看应用商店排名前 50 的 App，前三名大概是 Sora，ChatGPT 和 Gemini。但从第 4 名到第 50 名，都不是真正的 AI 应用。它们或许像我们一样使用了 AI 技术，但还称不上是" AI 原生"。
我们在应用中加入了 AI，但像 Airbnb、Instagram 和 TikTok，其核心体验与 AI 时代之前相比大同小异——或许模型稍有优化，算法和广告推送精准了一些——这些应用只能算是" AI 优化"，而非" AI 原生"。
目前真正的 AI 原生应用只有 Sora、ChatGPT 和 Gemini ——这类深入骨髓的 AI 应用。其他的都只是做了 AI 优化或简单加入 AI，算不上真正的 AI 应用，我们自己现在也还不是。我觉得未来两三年，也可能更久——大概 3 到 5 年吧——会看到一个巨大的转变。到时候，所有的消费者应用肯定都会变成 AI 应用。但这可能比大家想的要慢，因为用户是有惯性的。我们的经验就是：经过一年多的打磨和迭代，我们的 AI 助手才跑通了英文语言场景。这不像造自动驾驶汽车那么难，但道理很像——你在停车场里能造出自动驾驶车，但要开上高速公路是另一回事。2015 年所有人都在说，到 2020 年所有车都会是自动驾驶的。现在 10 年过去了，也只在两三个城市落地了。
骆轶航：所以今天他们说：2030 年所有车都会是自动驾驶的。
Brian Chesky： 他们现在又说要到 2035 年甚至 2040 年了。AI 肯定会比自动驾驶快得多，但我觉得硅谷现在有点狂热，对消费者接受 AI 产品的速度预期很不现实。
这需要时间，说实话我们不算最快的，但也绝不慢。我知道这要花多久，我们会重新设计应用程序变成一个 AI app，但这仍然需要时间。我们会比大多数 App 要快，而其它 App 需要的时间会更长。当下的初创公司可能从第一天就是 AI 公司，但它们还得解决用户获取问题，需要发展和成长。
人工智能可能会让你的效率更高，但创立一家公司 90% 的事情没有变化。也许 19 年后会完全不同，但现在这些 AI 工具，有的好用，有的不行，大家还在学着适应，而且它们之间也不互通。所以，这确实还需要一些时间。
骆轶航 ：所以，有没有哪些包袱，可能阻止爱彼迎成为一个真正的 AI 原生公司？
Brian Chesky：我觉得时间会给出答案。我们的 AI 智能助手已经取得了长足进步。我相信未来两年，你会看到爱彼迎发生天翻地覆的变化，从一个使用 AI 的公司，变成 AI 原生的公司。我觉得所有科技公司最后都会走这条路。而且到那时，我们就不会再天天把" AI "挂在嘴边了，就像我们现在也不怎么提"互联网"了，对吧？
我估计 5 年，也许 7 年后，你基本就听不到" AI "这个词了。它会变得像电一样无处不在——你仔细想想，我们身边到处都是电，但你上次听人特意提起"电"是什么时候？AI 大概率就会是这样的存在。而我们的希望是，我们能比别的公司更早到达那个阶段。
这同样也关系到人才。我们正在招聘世界级的 AI 人才。最后一点，是关于"创始人模式"。我觉得，顶尖 AI 人才更愿与创始人搞事业，而非为职业经理人打工。创始人模式能让他们更快地进入状态。而且我认为，创始人领导的公司会比非创始人的更能在 AI 变革时代生存下来。
对一般的职业经理人来说，带领一家公司向 AI 转型会更难。他们不是做不到，但普遍会更慢。因为他们离产品没那么近，不曾亲手打造产品，更多参与财务，行动上往往更为滞后，不算是真正的先行者。顶尖人才可能就是更想为创始人工作。创始人的节奏更快，他们有道德权威，能直接跨级沟通……我还能说出一堆理由。总之，有非常多的原因让我认为创始人比非创始人更适合应对公司向 AI 转型。
骆轶航：那么作为一名创始人，您本人是设计师出身。那么在今天这个数据科学家遍地开花，创业者都有博士学位或数据分析学位的时代，您觉得您的设计背景，作为一位创始人或 CEO，还算是一种优势么？
Brian Chesky: 我得先说，未来怎样真的很难讲。就在 3 年前 ChatGPT 还没发布的时候，我虽然一直相信 AI 会发生，但我觉得那还需要更久。
我觉得我的背景，既有优势，也有劣势。如果你想成为一家技术研究公司，那这（设计背景）就是个劣势。说白了，设计师可能不是运营技术研究公司的最合适人选。当然，史蒂夫 · 乔布斯也不是工程师，但苹果绝对是技术前沿的公司。所以这是有可能的，前提是得有优秀的工程师愿意为你工作。
但我确实认为，对于应用人工智能，或者我们所说的消费者应用来说，这是个优势。我不想说说工程能力会变得廉价——但我认为，设计会越来越成为一个重要的差异化优势。
想想看，什么是"氛围编程"？什么是"撰写一条提示词"？这就是设计。不是说只有设计师才做设计，这更像是决策，是组织信息，是化繁为简，是理解用户的核心需求以及如何满足他们。这是编辑工作，是品味问题。我认为在 AI 时代，这正变得前所未有得重要。
所以，对于我们要成为一家开发应用的 AI 公司这个战略来说，我的背景是个优势。如果我们要做基础设施公司，那我的背景可能就是劣势了，但我从不觉得爱彼迎应该是一家基础设施公司。
骆轶航：好像我们到了要拍照的时间了，你怎么看硅谷目前的"氛围"？
Brian Chesky：狂热。它（硅谷）不该像人们预期得那么热。
骆轶航：好的，还是期待更多有未来的面向消费者的 AI 产品，现在是中国公司挤满了这个赛道。
Brain Chesky：显然中国在这方面走得更快，我们（美国）走得有点慢了，这并不是因为人们常说的问题，而是我们就没有做。
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