460 亿美元 a16z 创始人本·霍洛维茨：AI 先别做大，先把这几件事做对

a16z 管理 460 亿美元资产，是全球最活跃的 AI 投资机构之一。

OpenAI、Databricks、Figma、Cursor……这些改变世界的公司背后，都有它的身影。

然而，很多人只知道这个公司名字，却不了解其独特的投资逻辑。

Ben Horowitz (本·霍洛维茨)，这家基金的联合创始人，网景产品经理出身，硅谷创业圣 经《创业维艰》（The hard thing about hard things）作者，专注 CEO 心理建设。

2025 年 9 月11日，在这场长达 90 分钟的深度对谈中，他没有讨论模型参数，也没有喊 用 AI 快速赚钱。 他聊的是“AI早期公司如何不死”、“CEO 怎么建立判断力”和“顶级投资人如何看人的潜力上限”。

整理这次对话，我们提炼出他给 AI 创业者的核心判断：

不是战略规划，而是实战拐点；不是选择路径，而是避免跑偏。

下一轮 AI 公司竞争，拼的不是增长故事，而是：

你有没有先把这几件事做对。

麻 将

第一件事：先下决定，别拖着等更好选项

做 CEO，最大的问题不是不够聪明。

是你明知道问题在哪，却迟迟不动手改。

Ben Horowitz 讲了一个亲身经历的决策： 他当年创办公司仅 18 个月，过去 12 个月的营收还不到 200 万美元，就做了一个所有人都觉得疯狂的决定，直接上市。

他说：

“毫无疑问，这是个坏主意。但另一个结果更糟。”

媒体群嘲，《华尔街日报》写长文说他不成熟，《商业周刊》的封面干脆叫《地狱般的 IPO》。 但如果不做这个决定，那家公司的结果是——破产倒闭。

“我知道媒体会骂我，我也知道自己没准备好。但那一刻，如果我再拖，就不是上市太早的问题，而是公司活不下去了。”

Ben 用一句话总结这类时刻：

你得盯着深渊，然后说：那边稍微好一点，我们往那边走。

麻 将

这就是他对 CEO 的定义。不是指挥，而是敢走出那一步的人。

✅ 有时候，CEO 的任务是选一条没有好答案的路

Ben 说，大多数人做决策时都在找对的选项。 但在实际创业中，经常面对的是两个都不好的选择。

改产品架构吧，可能会拖延半年时间，融资变难；

不改吧，产品方向本身就走错了，越往后成本越大。

选哪条路？都没好结果。 最糟的，是你卡在中间不动，什么都不改，什么都等着看。

这就是 CEO 最危险的行为：犹豫。

Ben 说，那些失败的 CEO，很多不是因为决策错了，而是因为不决策。 你犹豫得越久，公司上下就越不安，团队开始暗自揣测：老板是不是早就看出问题了，只是不愿意承认？

如果你自己都不敢拍板，下属就会自己做决定。

但他们没有CEO的全局视野，这样做只会让局面更糟。

✅ 那为什么会犹豫？因为怕被讨厌

他举了一个常见情况：

CEO 想换掉一个表现不佳的负责人，但那人是老员工；

他不是坏人，只是不再适合现在的公司节奏；

可一想到要跟对方谈，就开始犹豫，担心公司气氛不好、别人怎么想。

Ben 的建议是：别等了，去谈。

但不要用“你不适合”，而是用事实说话：

“你是个好工程师，但如果你只跟工程部门沟通，没法让财务、运营都配合你，那就不够成一个 CTO。如果你愿意学，我可以帮你。如果你不想改变，那我就得换人。”

他说，有些 CEO 不是不知道问题，而是不知道怎么开口。 但越拖，问题只会放大。

他对早期 CEO 的建议只有一句话：

看到趋势就往前走，别等全部人都认同你。

麻 将

因为如果等大家都赞同了你，那你这个 CEO 根本就没起作用。 真正的价值，是在别人都犹豫的时候，你已经动了手。

在这里，Ben Horowitz 不是在教“怎么判断一家公司值多少钱”， 真正在说的，是第一件事：

先下决定。别等所有人都同意、别拖到更好选项出现。

技术不是最大难题，拖着不决才是。

早期 AI 公司，最怕的不是走错，而是不走。

第二件事：招能动的人，不是能培养的人

创业公司最常犯的第二个错误，不是方向不清、资金不够、市场看不懂。而是招了一群无法创造价值的人。

Ben Horowitz 讲了一个 CEO 向他求助的真实场景：

“Ben，我 CTO 是个混蛋。”

“那你想开掉他吗？”

“不……他技术很好，我不想开掉他。”

“那你是想让我教你怎么跟一个混蛋沟通，让他别辞职，对吧？”

“对。”

麻 将

这是很多早期创始人遇到的问题：怎么管理难相处的人。

但 Ben 认为真正的问题是：这个人到底能不能帮公司往前走？

✅ 重点不在人好不好，而在管理杠杆

Ben 把这个问题讲透了：作为 CEO，你不能靠自己推公司往前。

如果你的团队成员需要你天天盯着、催着、提建议，他才动起来，那你不是在组队，而是在当“临时队长”。

真正的管理者，是能把团队带动起来、让组织自己往前走的人。你说一，他能做三；你不说，他也知道往哪走。

这才是你真正需要的人。

Ben 把这种标准称为：“管理杠杆(managerial leverage)”。

意思是:你请这个人来，不是帮他成长、培养他，而是他来了之后，公司整体就“轻”了，方向就明确了，节奏就快了。

如果没有杠杆，公司就变成你一个人在拉，每个人都等你发指令。

什么样的人有“管理杠杆”？Ben 用 Databricks 的例子来说明。当时团队里有个工程师 Ali，从来没当过 CEO，但 Ben 很快发现，这个人虽然低调，但具备真正的杠杆能力。

他从不坐等指示，而是主动提出：为什么要做、怎么执行、进展如何。 而且不只是技术过硬，还能理解客户、推进业务，推动不同团队协同。

Ben 马上找来了 Ali，对他说：

“你不是 VP 工程了，你现在是 CEO。因为你能带动整个组织，你有杠杆。”

Ali 接手 CEO之后，Databricks 的节奏彻底变了。

Ben 回忆说：“当初投资时，我完全没想到他们内部还藏着一个天生的CEO”

✅ 需要你经常指导的人，不适合带团队

Ben 说，很多早期创始人有一个误区：把带团队理解成帮助大家成长。

这没错，但不适合用在早期。

他说得很具体：

“你不是 VP 工程，不是教大家怎么写代码的。”

“你是 CEO，你的职责不是培养人，是选对人。”

“选那些已经知道怎么做事的人。”

他的观点很直接：

“不要幻想你能把普通人培养成顶尖管理者。特别是在你自己都忙得焦头烂额、四处找钱的时候。”

Ben 给 CEO 的建议非常明确：别看一个人是不是聪明，是不是肯学。看他来之后，公司是不是更清晰、更轻松。如果你发现你要花很多时间提醒他、推断他，那就错了。

他说，那些你以为“能培养”的人，往往最后都需要你每天操心、收拾残局。

你真正要找的，是那些一上手就让团队运转更顺的人。

第二件事说到底：招现成能干的人，别指望慢慢培养。

第三件事：产品要深入流程，不是挂个接口

很多 AI 创业者一开始就奔着一个目标去：找个模型，套一层壳，做成应用，就能拿到融资。

Ben Horowitz 直接泼了冷水：这条路走不通。

在对话中，他在对话中明确指出：

“现在还有人说'套一层 GPT'，就能做出一家公司。这种想法早在 1980 年代就出现过，当时人们以为 Salesforce 这些公司只是在数据库外面简单包了一层。但事实证明，真正成功的公司都做了深度的业务重构，远比表面看起来复杂得多。”

他强调，“套壳”的本身问题不在技术，而在思路：

你只是把 ChatGPT 接上去，用户还是在复制粘贴。

你没理解用户怎么工作、需要什么节奏。

你没把 AI 真正融入工作流程中

这样做出来的，充其量是个工具，不是真正的产品。

✅ Cursor 不是多一个接口，而是重建流程

Ben 举了 Cursor 这家 AI 编程工具公司的例子。

a16z 是 Cursor 的主要投资人。表面看，它就是 AI 编程助手。但 Ben 解释：

“Cursor 背后跑着 14 个模型，不是一个。他们重新理解了工程师怎么思考、怎么写代码。不是让模型简单回答问题，而是让 AI 真正融入开发者的思维流程。”

比如：

当你在写函数时，Cursor 会自动猜测你要完成什么；

它能参考你当前项目中的文件、代码风格、变量命名；

它还会提出修改建议，生成注释，甚至帮你规划下一步。

这不是加一个 AI 输入框，而是让 AI 深入到整个工作流程中。Cursor 做的不是增强搜索，而是替你思考下一步。

Cursor 在开发场景下展示了技术层面的深度集成，但在企业级应用中，深入流程还有另一个维度：理解业务逻辑。你光靠模型，解决不了业务定义问题。Ben 举了个非常具体的例子：

“你以为客户是个很简单的定义，对吧？”

“但在企业里，客户可能是一个人，一个公司，一个部门，或者某种合同结构。”

“你问 10 家企业，每家对‘客户’的定义都不一样。”

而你要做的 AI 应用，必须理解这些细节，要匹配现实场景里的组织结构和业务流程。

✅ Databricks 的成功靠整合能力，不靠模型

Ben 投了 Databricks，也见证了它从一个大数据处理技术团队成长为 AI 数据平台的全过程。

Databricks 的核心不是他们的模型，而是他们把企业数据、权限、流程、分析结果这些原本分散的东西整合起来，让它们能正常运转。

也就是说，真正的价值，不是你用什么模型，而在于你能否处理企业的真实业务。

而这些任务，通常不是一句 prompt 能写清楚的。

它们牵扯权限、历史数据、上下文、项目状态、交付节奏。 如果你不去理解这些，就很难做出一个能用起来的 AI 应用。

Ben 说，这才是他看中 Cursor、Databricks 这类公司的核心原因：

“他们不是靠一个模型赢，而是明白在什么场景下该用什么样的模型。”

不是所有 AI 应用都要造模型， 但所有应用都得回答一个问题：

你做的，是不是用户真正需要的事？

麻 将

别再简单套壳。要做，就深入业务、高效执行、稳定交付。

第三件事，让产品靠近真实任务，不是包在模型外面。

第四件事：看一个人能做到什么，不是看他犯过什么错

Ben Horowitz 说，他投资时不是看这个人犯过多少错，而是看他能不能做到别人做不到的事。

这句话，在 Adam Neumann 案例上体现得最明显。

WeWork 的失败，人人都知道。媒体报道铺天盖地，纪录片、电视剧、批评文章……一度成了创业神话崩塌的代表。

但 Ben 投了他的新公司 Flow。

他说，那是他最被骂的一次投资。

“有人说我们愚蠢，有人说我们搞性别歧视、种族歧视。一桩投资，能被贴上这么多标签，已经很难得。”

他却认为 Flow 会成为我们最成功的投资之一。

为什么？

Ben 的回答是：

“我们不应该用一个人最差的时刻，来判断他能不能成功。你要看他做得最好的部分，是不是别人达不到的。”

他回头看 Adam 创办 WeWork 的过程，品牌打造、社区营造、空间设计能力都不是常规创始人能做出来的。问题出在后期的管理和决策失控，但这并不否定他前期的产品创造力。

Ben 的投资逻辑是：你不能因为一个人曾经跌倒，就看不到他走得快的那段。

✅ 这套看人的方式，Ben 不是第一次用

他还举了另一个极端但真实的例子：Shaka Senghor。

这个人曾在底特律犯下重罪，坐牢 19 年，其中 7 年是单独监禁。出狱后成为作家、导师，还受到主流媒体关注，成为人生转变的典型案例。

Ben 跟他很熟，也在书里写过他。

Shaka 曾对 Ben 说过一句让他印象极深的话：

“我出狱后不能投票、不能租房、不能买枪。但这些外在限制都不如心理枷锁严重。真正可怕的，是你开始相信别人对你的定义。

很多创始人失败，是因为他们在一次决策失误后，开始否定自己。

这就是连锁反应：失去信心→不敢决策→公司失速。关键在于，你要把失败当成经历，而不是给自己贴标签。

✅ 他不只是理解人才，更懂得如何保护人才

Ben 投 Adam，不是拍拍肩膀说“你行”，而是实打实地参与执行。 即使 Mark Andreessen（a16z 另一位联合创始人）已经在 Flow 的董事会了，Ben 还是坚持：

“我每一场董事会都亲自去。” “因为我知道像 Adam 这样的人，不需要你教他怎么激进，而需要你能当面跟他说：‘这个想法不太行’。”

Ben 的做法，不是放手让人自由发挥，而是在关键节点提供针对性支持。

他提出了一个独特的标准：投资长板最长的人，而不是“缺点最少的人”。核心是围绕强项建团队、设计流程，让短板得到保护。。

这个思路，听起来不合理，但在早期 AI 创业者身上却非常适用：

很多技术出身的创始人，不擅长做销售；

很多做产品的创始人，不会搭财务流程；

很多下得去手、做得了 demo 的人，开不了董事会。

如果只看他们不懂的地方，很容易错过能做出好产品的人。

最后一件事，在 Ben 看来：

不是找完美的人，而是找有突破能力的人。每个人都有缺陷，关键是能不能让他们在合适的位置上发挥价值。

结语｜别急着做大，先做对

在这场对话里，Ben Horowitz 没详细展开讲任何一个模型的，也没预测下一个爆款赛道。

他只反复讲了几件事： 什么时候要做决定，什么人能带公司动起来，什么产品才算真正贴进用户，什么样的创始人值得支持。

这些听起来像“老生常谈”，但在 AI 创业变成集体性焦虑的当下，反而成了最稀缺的声音。

Ben 见过太多公司：刚起步就想估值，团队刚齐就急着融资，产品没用顺就忙着搭生态。

结果技术很好，但没人用。

他提醒得很直白：

“不是你没选对模型，而是你没走对步骤。”

真正能走远的公司，不是起点最高的，而是能在关键时刻做对那几件最不起眼、最难下手、最容易被忽略的事。

Ben Horowitz的话不是金科玉律，但对 AI 创业者来说，是一次清醒的提醒：

别急着做大，先别走偏。