App已死?HuggingFace首位投资人放话:AI抢饭碗方式超乎想象!他靠这项目为机构大赚超6亿美金

编者按：本文整理自投资播客《How I Invest》对约翰·博斯威克（John Borthwick）的专访。他 2008 年在纽约创办创业工作室 Betaworks，投科技二十多年。

2016 年，Hugging Face 从 Betaworks 的第一期训练营走出来，Betaworks 开出了它的第一张支票，据报道是 15 万美元，2017 年的下一轮又投了一笔。今年 9 月 3 日，英伟达宣布以约 130 亿美元收购 Hugging Face。

据《华尔街日报》报道，Betaworks 持股约 5.5%，按收购价约值 6.5 亿美元，是它 2016 年第一支基金（4,800 万美元）的 13 倍多。

/01/ 二十年里改得最多的看法：创始人比产品更重要了

主持人问：投了二十多年科技，最近改变最多的看法是什么？

博斯威克说，他从一开始就是产品优先的人，但产品和创始人的分量变了。二十年前，他心里的排序是投资主题、产品、创始人；现在创始人往上提了，了解创始人对他越来越重要。

原因是，技术进步之快，人类历史上从没有过。有的创始人能突破天花板，带着公司走向规模化；有的则被压垮。第一天见面时需要的本事，和 B 轮、C 轮、全面规模化时需要的不一样。Betaworks 总在最开头进场，必须提前想这件事，他刚入行时并没多想。

怎么提前看出，谁被一次次打趴下还能站起来？他说，很大程度靠「人」的那一面，先和创始人建立默契。

风投常讲「模式识别」。他刚入行时很不屑，心想要是真靠这个，得花好多年才学得会。他找的模式，是离产品有多近。创始人是不是昂着头、敢不敢直视你，可以算一个因素。他真正在意的是产品本身：创始人怎么把一个想法、一份热情做成具体的软件体验，又有多在乎它。后来他才发现，读懂创始人也越来越重要，那是一种很难描述的、人对人的判断力。

/02/ 他必问创始人一句：公司为什么叫这个名字

他总会问创始人：你的公司为什么叫这个名字？他想从回答里看出，创始人和要解决的问题、和这个品牌之间，有没有情感联系。

偶尔有人说，找域名时碰巧找到一个；或者某天晚上喝醉了想出来的，自己也说不清。他说，这不是好信号。

因为创业的路从来不平。推特、bit.ly、Giphy、Hugging Face、Granola，回头看都像一路向右上方走；可它们像分形，放大了看，也有不少坑坑洼洼。他要的是能一路蹚过去的创始人。

主持人说，彼得·蒂尔也痴迷于名字，认为 Facebook 能打败 MySpace，名字是原因之一。博斯威克说他不太关注蒂尔，走自己的路，还笑问：所以蒂尔投的公司才爱用《指环王》里的名字？主持人又举了两例：地产经纪瑞安·瑟汉特用自己的名字给公司命名，从此没法说「我只是 CEO」；染发品牌 Madison Reed 用的是创始人女儿的名字。

博斯威克说，某种程度上，我们提出的问题创造了世界。你提出一个问题、一个假设，朝一个方向走，就开始创造一种现实，能给它起个名字，就很要紧。

Betaworks 这个名字就是一句信念。他印象里，公司成立前大约十年就拿下了这个域名，那时还在做另一家创业公司。他痴迷于 beta 版：快速推向市场，快速从用户那里拿反馈。works 暗指工坊，也是一句肯定的宣言：我相信 beta 版行得通。

第一版 Logo 他也琢磨了很久，有人问是不是咖啡渍。其实它脱胎于 19 世纪巴贝奇和阿达·洛芙莱斯那个年代的差分机图纸，那是计算机最早的地基。主持人说，最好的创始人放不下一个点子，就像放不下前任，怎么都甩不出脑袋，最后只能去创办它。

/03/ 不做基金做工作室，一年投三十来家

为什么做创业工作室，不做基金？他说自己是创业者，喜欢做产品，创办过公司，也卖过公司。

2008 年创办 Betaworks 时，他不想花 5 到 10 年做完一家再做下一家。他想在一个投资主题里同时做好几家，他称之为「并行创业」。这些项目彼此紧密相关，不是把一堆不相干的点子往墙上扔。当时也考虑过基金架构，律师问谁当基金管理人，领头的律师说：「约翰，就是你。」他回答：「那是富达的人干的事，不是我。我想坐前排，哪怕是副驾驶，帮着开，而不是坐后座。」

工作室的资本结构一开始很灵活，也成就了不少项目，但时间长了变得难以驾驭。2016 年，Betaworks 改成了基金架构，如今是第三期基金，工作室时代的很多基因还在。

现在他们有两种出手方式。一是每年两期的小型加速营 Camp，每期通常收到 400 到 500 份申请，只选 8 到 10 家，主题高度集中。二是同一支基金每年直接开 8 到 10 张种子前支票。

很多加速器一味追求组合规模，他们走的是「主题优先」。两年半前，他们办了第一期智能体主题营，按说有点早，但把智能体基础设施吃透了。所以 OpenClaw 去年底、今年初冒出来时，他们一眼就认出来了。训练营有时间窗口。半年前碰到一家出色的智能体公司，不能因为眼下没办智能体营就错过。两种方式缺一不可。

条款上，进营公司拿 50 万美元投资，Betaworks 另拿 5% 普通股作为参营对价，最终持股约 7% 到 9%；种子前支票一般 75 万美元左右，持股 3% 到 5%。

/04/ 创始人从建造者变成掌舵者

主持人问：AI 时代，创始人是更重要了，还是更不重要了？

他说更重要。开发技术的成本正在趋近于零，人的角色在变，掌舵的那个人就重要得多。

五年前、十年前，创始人毫无疑问是建造者，是扎在代码里的工程师。现在，他们更多是在掌舵，带着一组技术、一群智能体、一套 AI 工具和其他人，朝一个目标走。

他要找的创始人，懂得和 AI 一起工作，适应力极强，对未来充满好奇。我们正处在转型最激烈的时候，再过三五年，才看得清能带队穿过这场转型的创始人长什么样。今天，大家都还在学。

有句老话说，成功是 1% 的灵感加 99% 的汗水。他说这个比例在变：「今年我自己写代码上线了，自己做了几个应用。能做的事多得惊人，创造的能力已经交到了多得多的人手里。」

/05/ 先让 AI 把可能性爬一遍，再定方案

他说，Betaworks 起步时正赶上精益创业流行。在他看来，这套方法嫁接自科学方法：提出假设，做个 beta 版推向市场，行就继续，不行就回到第一步。

变化在于，过去测试很贵，数据很稀少；现在测试很便宜，数据多得是。所以他猜，无论科研还是创业，都会出现「数据优先」的做法。创业者只要想清楚在哪个领域解决哪些问题，具体怎么实现，交给 AI 智能体去试。方法会反过来，而且效率高得惊人，能找到新办法，去解决以前都不知道需要解决的问题。

科学领域已经有苗头。有人用 AI 模型研发新的抗生素。他印象里几年前有个和大肠杆菌有关的例子：模型给出方案，医生说行不通，一试管用了。这就像 AlphaGo 对李世石那盘棋里的「第 37 手」，机器在可能性空间里穿行，找到人类从没想过的解法。

过去是先定假设再去测；现在爬一遍可能性空间太便宜，可以先爬完，再回来告诉你第 37 手行得通。他说，这会拉低交易成本的门槛，扩大创新的面，让更多人能创业，解决更多问题。

/06/ Hugging Face 和天气猫：只差几英寸

主持人问：管着一群智能体的创始人，最要紧的本事是什么？

他说，要对一个领域着魔、深信不疑，同时知道什么时候停下来。有时候你只是挖错了地方，得往回撤一点。

他拿 Betaworks 自己举例。第一期训练营押的是：人将能和计算机对话，对话式界面会定义下一代计算。那时还没有 Transformer，它会带来多大的台阶式变化，当时看不出来。自然语言处理技术还给不出像样的通用回答，所以最好的聊天机器人都是按垂直类目做的。

Hugging Face 团队技术很强，却偏要做通用聊天机器人，第一版是给初中生用的 AI 朋友。他们的愿景是：人以后会有 AI 朋友，就像养宠物一样。这在当时很反主流。

同一时期，Betaworks 自己做了天气机器人 Poncho。它是一只住在布鲁克林、很有态度的猫，不用打开天气应用，发条短信就告诉你今天下不下雨。他们特别迷这只猫，觉得它好玩。天气又像牙刷，人人每天都要用，等技术变好了，再把口子放宽。

于是 Poncho 越做越好，一直在天气这个窄领域里深挖。Hugging Face 做到了约 20 万活跃用户、几百万条消息，却开始研究底层的语言模型。Transformer 论文和 BERT 一出来，他们就做了一个开源版 BERT，从此一路狂奔。看起来像一次转型，其实他们早就为吃透语言模型打好了地基。

「Poncho 离同一个机会只差几英寸。Hugging Face 的人看到了，我们没看到。」Poncho 后来在 2018 年卖给了一家饮料公司，随即关停。

/07/ 他在 Hugging Face 身上看到了什么

主持人问：当初见到 Hugging Face 的创始人，看中了什么？

博斯威克说，克莱姆（Clément Delangue）和朱利安（Julien Chaumond）是两位非常法国的创始人，对「和计算机对话」这件事有极强的信念。

他们想得很周到，每一步都有意为之。第一版做给初中生，所以叫 Hugging Face，名字来自那个可爱的拥抱表情。为什么做给初中生？技术还很脆，答不上来时，机器人可以讲个笑话，或者把恶作剧反弹回去，初中生觉得好玩，也很宽容。底下的愿望一直是用通用语言模型，改变人和计算机打交道的方式。

他们在 Betaworks 待了大约半年：三个月训练营，再多待三个月。一两年后，Transformer 论文和 BERT 相继问世，他们早有准备，几乎就是在等这一刻。

他不认为那是典型的转型。多数创业公司转型，是放下第一件事去做第二件事；Hugging Face 是在同一个领域往技术栈深处走，从一个应用变成了底下那层模型的集市。

主持人问：开源能和 OpenAI、Anthropic 这些大模型公司竞争，当时就在他的判断里吗？他说，Betaworks 的根扎在互联网的基因里，要打造有韧性的 AI，技术栈得保持一定的开放。「基础模型」这个词就说明了它是什么：一块可以在上面盖别的东西的地基。

他想要的世界里，有出色的闭源模型，也有开源的替代品。有的跑在手机和笔记本上，有的在云端。有的高度垂直，比如律所或医学研究机构用自己领域的数据训练的模型。把它们组合起来，才是有韧性的 AI 生态，闭源和开源，两样都要。

/08/ AI 是被发现的，不是被发明的

他说，我们面临的一个根本挑战是：太习惯确定性的世界了。按下开关，灯就亮。可我们其实一直活在概率的世界里，只是共识现实把我们推向了确定性。杯子放在桌上，拿起来时它还在；在量子世界里，这其实带着一点不确定。今天打交道的语言模型，也是这样概率性的东西。

第二个观点是：AI 是被发现的，不是被发明的。多数技术是发明出来的，比如电灯开关。有人为解决一个问题造出它，便宜量产，装上墙，卖出去，做成生意。AI 更像电，是被发现的，所以我们还不太知道拿它做什么。

OpenAI 的人自己就说，ChatGPT 当初是作为研究项目放出来的，连品牌包装都没做，结果成了史上普及最快的产品。他们只是在 Transformer 模型上套了个聊天界面，试试看。

说得抽象一点，我们拿沙子、硅和大量电力，从里面找到了某种智能。实验室发现了它，现在正从研究机构变成产品公司，学着在这种能力之上做产品。所以他主张开源和闭源并存，这样人才能和这些另类智能共处。

主持人说有点被震到，AI 明明是我们造的。他反问：电是我们创造的吗？主持人打比方：红加蓝得到紫，紫色是本来就在，还是我们造的？他说，据说古希腊人没有「蓝色」这个词，蓝色还存在吗？他认为存在，只是没被命名。

世界充满了可能，我们一次只看到一小部分。现在，我们发现了一种了不起的超能力，一种和我们相关又不同的智能。

/09/ 另一种智能：AI 有没有意识，他说不知道

他说，人们对 AI 的担忧和恐惧都是真实的。很多我们以为真的东西正被挑战，比如只有人类有智能。在他看来，AI 是另一种智能，像异类智能，而且不止一种。

于是问题来了：植物有智能吗？我的狗呢？东方的万物有灵文化一直更愿意相信世界充满各种智能；西方过去几百年则相当封闭，认定只有人类是智能物种。这既令人兴奋，也让人焦虑。

他说，人的智能很大一部分扎根于身体在世界里的经历、语言和感受。他有三个孩子，第一次见到他们时的感受，「爱」「恐惧」这些词都只是粗略的标签。

过去 50 年，计算机和网络把人的智能往效率上推，很有成效，也很狭隘。现在有了能完成我们部分智能的超人般的东西。未来五年，我们会被迫认识智能的另一面，重新定义「聪明」的宽度。

主持人提到，前嘉宾、物理学家亚历山大·维斯纳-格罗斯认为 AI 已经有意识、有自我意识。博斯威克说他持开放态度，但我们连意识、智能、AGI、ASI 都定义不了，所以他很少用这些词。十二三年前，他只说「窄 AI」，尽量说「机器学习」。

他的智能体叫 Botwick，现在跑在 OpenClaw 上。它的前身大约 11 年前诞生在 Betaworks，是一款能让人自己写机器人的产品。他当年预设了一条回答：有人问「你是 AI 吗」，它反问「你是投资人吗」，意思是我在融资，你可以投我。

他相信这些模型有神秘、诡异的边缘，我们更像在「培育」而不是「设计」这项技术。它会不会是另一种有感知的智能？这得放进可能性里考虑，但他不知道答案。也可以说，我们把全人类写下的希望和梦想都装进了模型。看到的不过是一屋子镜子，映出我们自己的梦想、恐惧和幻想。别忘了，弗兰肯斯坦是医生的名字，不是怪物的名字，我们自己深深卷在这场创造里。

/10/ 2026 年，AI 跨过了「够用」的门槛

主持人问：技术变得这么快，怎么为它做产品？

他说，2026 年这项技术出现了巨大的台阶式跃升。前几年 AI 主要被当成更好的搜索引擎，理解、总结、推理信息，每一代 Claude 和开源模型都更好一些。

真正的跃升从 2025 年 10 月、11 月开始，到今年 1 月 OpenClaw 这类智能体框架出现：AI 模型突然能被当成系统，真的把事办成。可投资的空间一下子被炸开。他觉得模型已经好到能满足很多用途，接下来几年，应用层会大量增长。

模型已经「够用」，这个门槛在技术史上至关重要。互联网早期，「永远在线」够用了，释放出大量创新；手机早期，电池够用到能整天开着网络和 GPS，手机的用法就彻底变了。

主持人说，和基础物理比，企业的需求大多很简单。他说是也不是：已经数字化的流程确实简单，但大量业务流程至今对模型「不可读」。

他们投的 Granola，表面上是一款一流的会议笔记应用，团队坚持产品优先。团队还发现，会议笔记周边的上下文，记录了一家公司真实的运转方式，让公司变得「可读」。你和团队可以直接问：讲讲我两年前和约翰那次会。智能体也能在里面穿行，弄懂那些原本看不见的工作流程和门道。

/11/ 给白领的建议：成为深度用户

主持人问：普通白领该怎么做，才能在未来有一席之地？

「我的第一个答案，也是最后一个答案：深度使用这项技术。」他说的深度，是别只用现成的。Instinct、Meta 的 Muse 这类消费级应用很出色，能让你用上一支智能体队伍，可以从它们开始；然后放下，试试 OpenClaw、Hermes，或者自己搭一个。消费级公司负责把东西打包递给你，你要懂包装，也要懂包装里有什么。不必懂神经网络的细节，但要懂这几层能做什么。

他认为大量白领工作会变。过去两年大家说的失业潮，并没有照预想的样子出现。他相信会有岗位被替代，只是方式会和预想不同。当年很多专家认为 ATM 会取代银行柜员，ATM 普及了，柜员还在；真正取代柜员的，是后来的智能手机。

如果他是入门级白领：第一，带着好奇深入了解这项技术，焦虑难免，但要真用起来。第二，把工作拆成一捆任务，看哪些能用 AI。第三，想想 AI 怎么扩大你工作的版图。

比如律师助理，现在能用 AI 瞬间翻遍所里每一个审过、辩过的相关案子，甚至所有可能相关的案例。过去就算有搜索引擎，也做不到。人本来就好奇，想把世界、把工作的版图往外扩。工作在变，你可以早点去试着改变它、重新定义它。组织里已经有年轻人一边早早用上新技术，一边换了工作方式。他们会成为未来的律师助理，你要做那个人。焦虑是正当的，但兴奋和机会也多得很。

/12/ 让智能体管住你的「完成强迫症」

主持人引用维斯纳-格罗斯的话：在 AI 面前，你不上桌，就会成为菜单上的菜。主持人还说，编程第一次可以用英语来做，很多人要克服「我不是工程师所以不动手」的心态。

博斯威克说，这一两年他得重新训练自己。我们被技术训练成先想好用哪个产品，再去产品里办事。想今晚和朋友在纽约吃印度菜，就去搜索引擎里拼「餐厅」「空位」，其实是在替机器分类。现在可以直接说想吃什么，也可以说「帮我想想今晚的选择」。甚至可以说「我想做个应用，朋友们每周四晚上用它换一种异国菜」。别只拿具体问题去找技术，也可以直接说：我不知道怎么做，有哪些可能的解法？

每次和智能体啃完一组难任务，他都会让它复盘：我们学到了什么？

他学到的一条是：现在开个头太容易，做到 100% 太难。他的智能体说他有「完成强迫症」。今年冬天纽约雪大，他在家用 OpenClaw 搭家庭服务器、做自动化，做到六七成、九成，就被别的事拉走了。他也承认，有时只是想知道「我能不能做到」。现在他让智能体在他投入半小时后提醒：这真值得再花半小时吗？你是真想做完，还是只在探索可能性？他也接受了手上有一二十个、甚至 50 个做到八成的项目。

主持人说，他们团队有个文化：庆祝烂的第一版。第一版注定烂，但必须做完、发出去，才能判断值不值得。博斯威克说，这就是 beta 版行得通：愿意摆上桌，让假设可检验，把闭环走完。

在智能体时代，复利的力量巨大。他有时让智能体复盘后写篇博客，听着有点表演、有点学究气，其实是让学到的东西复利。智能体记住了约翰有完成强迫症，下次开新项目就会不一样。主持人点出关键：不是每次开新实例，而是反复训练同一个智能体。他说，除了 OpenClaw 上的 Botwick，他还有一个 Hermes 智能体。记忆层至关重要，他们投的 Plastic Labs 做的就是这一层：懂他，也懂他怎么工作。

写在最后

这期访谈从怎么看创始人，一路聊到 AI 是什么、普通人该怎么用它。贯穿始终的一条线是：做东西越来越便宜，人的判断、取舍和好奇心越来越值钱。

一、创始人比产品更重要了。技术变得太快，他更看重创始人能不能熬过一次次挫折，所以总要问一句：公司为什么叫这个名字。

二、创始人从建造者变成掌舵者。开发技术的成本趋近于零，创始人要带着智能体和人，朝一个目标走。

三、先让 AI 把可能性爬一遍。测试变便宜了，创业和科研都可以先让机器找解法，再由人来判断。

四、知道什么时候停下来。同一个屋檐下，Hugging Face 往技术栈深处走，Poncho 死守天气预报，两者只差几英寸。

五、AI 更像电，是被发现的。我们还在摸索它能做什么，闭源和开源模型都需要，人类也会借它重新认识自己的智能。

六、白领要先成为深度用户。AI 改变工作的方式会出人意料，取代柜员的不是 ATM，是手机。

在他看来，面对 AI，第一件事和最后一件事是同一件：

「深度使用这项技术。」

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