人人都能写软件时，第一天就要有自己的数据库

Garry Tan、Harj Taggar、Jared Friedman × Paul Copplestone

核心导读

Paul Copplestone 一开口就说，他为很多人的未来感到兴奋。能用上 AI 的人，都会变成某种 Builder（把东西做出来的人）。想改一个应用或界面，不必再受制于谁。他挺期待 2027。

Garry Tan 把 YC 第一天 T 恤上的那句「做人们想要的东西」，改成了「做 Agent 想要的东西」。Supabase 已经是 Claude Code 和 Codex 里的默认数据库。

第 1 节

新活动大约七成来自 Agent

这一年的拐点是 Agent，新活动大约七成来自它们。

Garry Tan 问这疯不疯。Paul Copplestone 说，尤其今年，数字上的拐点就是大规模转向 Agent。

Harj Taggar 要他最看重的数。现在是 1300 万注册。十二个月前他记得是 3 这个量级，大约 300 万。今年收入会增长到四倍，这是这一年的说法，不是已经结完的年报。

每周新建超过 100 万只库。在管的库接近 5000 万，去年这时候是 800 万。

推手有两股。软件工程师在放开了做。更多 Builder 上线了。过去在 Supabase 上做东西的，通常有软件工程背景。现在非工程师也能做。

第 2 节

Agent 要代码，也要看得见的源码

Agent 要的是命令行和源码，不是再打开一块控制台。

Garry Tan 问：工程师还会继续选你们，Agent 凭什么先过来。

Paul Copplestone 把公司收成三章。一开始是控制台公司，后来是 API 公司，现在是代码优先。Agent 真正想用的是命令行（CLI），不是再打开一块控制台。 另一件是被大语言模型选成默认数据库。他说时机占了很大一块。

Harj Taggar 问开源占了多少，因为 Agent 喜欢开源。Paul Copplestone 承认反事实很难算，但认为关键。他们做的一切都是开源，而且不只做自家工具，也维护 Postgres 生态里已经有名的东西，所以铺到很多社区。

Garry Tan 猜，Agent 喜欢开源，是因为出了问题可以直接看源码。他自己也注意到，它们喜欢有能力的感觉，也喜欢数据。最挫败的是撞上一堵墙，不知道发生了什么，也修不了。

Paul Copplestone 预期，这会越来越重要。安全这么要紧，很多企业会想检查源码。闭源的话，他觉得它们大概不会把你收成供应商。

第 3 节

注册在加速，激活和转化也在涨

漏斗顶部在加速，激活和转化今年却一起往上走。

Garry Tan 问，2026 年开发者还是不是核心用户。

Paul Copplestone 说，至少今年看到的，是 Builder 在上线，人数很夸张。往年注册一加速，激活和转化会往下掉。今年这几项一起往右上。 他把原因放在模型变会做东西，以及一批本来没有软件工程背景的人开始能做产品。

Garry Tan 把分界说清楚：Builder 未必是工程师。他可能只是需要做一件东西，打开 Claude Code 就开工。然后你会发现，只有文件，走不了太远。

Paul Copplestone 说，这群人积了一堆想法，以前永远说服不了工程师来帮做，现在不用说服任何人。工程师仍然占很大一块，但 Builder 这一段的增速很大。他看不见天花板。早期投资人说过，产品驱动增长（PLG）会在某个收入上到顶，然后必须去做市场的另一段。到现在那个顶没有出现。

Garry Tan 补了一句时间：两年前这话基本是真的，一年前也是。今年肯定不是了。

Harj Taggar 上周末刚聊过一个对得上的人。金融科技创始人，公司退出时超过十亿美元。他一直靠近产品，本科读数学，能拼一点 Ruby 脚本，软件却总要工程师来做。现在业余项目他自己做。他有一整套怎么做金融科技公司的知识，所以能给自己的个人财务做资产负债表、记账，也知道怎么接银行，集成是从头写的。这种软件，两年前根本不会被做出来。

Paul Copplestone 说，这也是最合适的 Builder。像他这样的开发者，想法都很「开发者」。领域专家却清楚自己行当里哪件事没人解决。他们现在能直接扎进去，不用再劝别人加入。他反问 YC：招进来的人，构成是不是也在变。

Garry Tan 说，2022 到 2025 有一次转变。AI 要来了，于是无论如何都要一个技术联创。那在 YC 当时是个很大的想法。它一直有几分真，那几年是加倍押上。去年他们改口了：其实是 Builder。更难的是知道该做什么。「能做出来」现在几乎谁都可以随手拥有。他问，你能想象有多少东西永远不会被做出来吗。我们知道有人会买，我们知道这里有问题，可在边际上，那些人劝不动工程师。

第 4 节

只为自己做的软件，以前做不出来

有领域的人不必再劝工程师；给自己做，就够了。

Jared Friedman 要的例子，是以前根本不会被做出来、而且可能只给自己用的应用。

Paul Copplestone 讲了会上一个巴西人。会后那人过来说，他用手机做完了一整个出租应用，有点像本地市场的小型 Uber。Paul Copplestone 当时想，他自己是不是开出租的。他其实不知道对方为什么要做，但那人做得成，而且非常感激自己做得成。大概五十岁，劲头却像个少年。

他把这件事接到对工作前景的不确定上。大家不知道以后的工作长什么样，可在 Builder 这一类里，人对未来是兴奋的。感到没着落的人走进来，发现了技能和机会。他们以前就是有这些职业背景的蓝领。

Jared Friedman 把话筒转给 Harj Taggar：你最近在做自己的个人软件。

Harj Taggar 说，它是从对 OpenClaw 上瘾长出来的。大概六个月前，现在说起来有点难堪：他说过不会有界面，一切都通过 OpenClaw 聊天。他还下定决心很久不用数据库，只想全部放在 Markdown 里。结果你会碰到那一点：数据库有用，界面也需要。

这几周他一直在做自己的控制塔，其实就是生活的每一块。有个界面给邮件分类，他就不用读收件箱。财务记开支。健康记体重和训练。全在一个地方。

他有时会想晕。这个只给自己用的应用，财务那一块至少在功能上齐得过 Mint 或 Monarch。有些地方还更好，因为可以做真正个人的上下文。一笔交易，它可以到他的 GBrain 里查这个名字是谁，然后分对类。这以前是一整家公司、好几家个人理财创业公司在做的事。现在给自己做一份就行。它不用为别人工作，也不用听别人的意见。

Paul Copplestone 说，他们看到很多。财务和健康，基本上就是你最想把数据留在自己手里的两块。很多人把设备同步到同一个库，然后再让它把关联做出来。

Harj Taggar 说，真正值钱的是关联。就拿健康说：数据在他的 Supabase 库里，它也能看到日历。于是它知道，你体重最近上去了，但你在出差，所以没关系。下周拉回来就行。

第 5 节

库是记录，Agent 只是挂在上面

值钱的是你自己的库；应用和 Agent 都只是挂上去。

Paul Copplestone 一开始用个人 Agent 时有点担心。日常流程，还有客户关系管理（CRM），都被关进一个 Agent 里。所以他在慢慢抽出来。这样上面可以挂不同的 Agent，知道任何一个都能用。

Harj Taggar 把这话收成一句：真正值钱的是那个库。你要拥有自己的库，再在上面建应用或 Agent，而不是把一切放进别人的库。

Jared Friedman 把这想法放回历史里。世界上曾经只有相对很少、非常大的库，由大公司在跑。Supabase 刚开始时就觉得应该让每个人都能轻松建一个库。当时几乎说不通。除非你会写代码，不然你拿库做什么。而真能写出一套个人 CRM 的人并不多。AI 之前，对绝大多数人这工作量太大了。

Harj Taggar 还有一块是文件。任何文件，可以邮件转过去，或直接丢进界面。然后 Agent 弄清楚它是什么、跟生活哪段有关、该怎么处理。这些都存在 Supabase 上。一年前他根本不会想要一个个人数据库，那完全说不通。现在它反而是最值钱的东西。

Garry Tan 说，自己的东西放在兼容 S3 的 Supabase 文件里。这是 GBrain 的默认。

第 6 节

原型到 PB，中间不能断

十亿只新库不用每只都是法拉利，但做大之后必须接得住。

Jared Friedman 问，这是不是未来：世界上每个人，不是每个开发者，是每个人，都有一只库，里面是生活、健康、财务和关系。

Paul Copplestone 说他们很愿意。每个人能用上 AI，都会变成某种 Builder。想改一个应用或界面，不必受制于谁。他们把自己看成一家指数公司。进 YC 时只盯 YC 的公司，想拿下全部 YC 客户，因为企业启动的第一天必须在场。使命没变，只是口径显著变大了。更多 Builder 上线，就得服务他们。这是完全不同的问题。

Jared Friedman 把「显著」说成大约一千万倍。

Paul Copplestone 做了一道算术，是假设，不是他们现在的创建量，也不是 ChatGPT 已经这么做了。他们现在每周放出 100 万只库。他记得 ChatGPT 说过大约 12 亿周活。假设这些人每个月都要启动一点新东西，那就是每月 12 亿只库。数据库这个领域以前不必发生这种事。

Jared Friedman 问，Postgres 做得到吗，还是得自己做引擎，才能撑到每周十亿只新库。

Paul Copplestone 说，想做得到。要是能跟 AWS 谈得更好，也许可以。但眼下人人都想要计算机。而且他不知道这么多负载是不是都需要一辆法拉利。

他们最近收购了 Turso。架构兼容 Postgres，也兼容 SQLite。他觉得 SQLite 是极好的数据库。入门档叫 Supabase Spark，给起步负载。你从同一个地方开始，可以长到 PB。口号是从原型走到 PB。人真的做大了，也得过得好。

Harj Taggar 问的是方向。经典路径是从早期创业公司做起，一只眼睛看着企业。AI 之前，数据库公司的常识是想成为 Oracle，就得尽快进入企业，因为钱在那儿。现在往 SQLite 靠，有点是反方向。

Paul Copplestone 说，不得不两头都做，难到离谱。Multigres 往上接到 PB，Turso 往下接到原型和 SQLite 一类的负载。 以这个增速还得继续雇人，就算有 AI，也已经是真挑战。不过挺有意思。

第 7 节

公司不设 AI 政策

工程师不是被政策推上去的，是被模型做出的结果说服的。

Garry Tan 转述他们的内部调查。用编码 Agent 写出自己八成代码的工程师，占比在大约六个月里从一成升到六成。

Paul Copplestone 的解释很短。内部没有 AI 政策。想怎么做就怎么做，想用什么工具就给什么工具。现在是他们确信，模型能把工作做得好得多，也能做得多得多。 内部做的也不只是随手的氛围式编程（vibe coding），相当硬。所以测试的量和测试工具变得有用，好让人知道最后结果会是好的。

Garry Tan 说 YC 里也这样。Blacksmith、Depot、Ubicloud 都在做垂直，因为人人都在做持续集成（CI），测试数量直接穿顶。Paul Copplestone 接了一句，就像 Greptile 那种，做评审。

他补充，人们需要被说服，尤其工程师。今年开头他们未必觉得很好。模型在变好，人也开始看见能做成一些很厉害的事。他拿 Navier-Stokes 那类演示当例子，说市场在被说服：这里确实能开出新地。现场没有展开是哪一次演示。

第 8 节

三次成形，都是看见当时谁在用

三次改方向，都是因为看见当时真正在用的人换了。

Garry Tan 要的不是编年，而是每一章里「就是这一下，把当时的我们做成了」的那一两件事。

第一件，是他们进 YC 时为什么会有一家数据库公司。连对开发者，用库都很痛苦。所以控制台优先，是在 Postgres 上做一个看起来像 Airtable 的界面。Paul Copplestone 当时也喜欢 Airtable。他就想，要是背后只是一个 Postgres，不是很酷吗。那一章就是看见：连软件工程师都吃力。Garry Tan 说，这一版是 YC 一百天里做出来的。

API 那次，是因为有人接入时说，想放出很多库，需要一个 API 把这些做掉。Paul Copplestone 记得大概是 2021。结果这正好是 2024 年该有的一步。Bolt、Lovable 这些人开始在上面长。

然后今年，实际上没有人来看控制台了。 他给团队发了一份产品备忘录：必须代码优先、Git 原生。控制台上有的，必须和代码同步，本质上是基础设施即代码。很多命令行被重做成能在代码沙箱里跑。

Harj Taggar 问他们是不是受过另一家 YC 公司 Parse 的影响。Paul Copplestone 说，Parse 和 Firebase 他都喜欢。Firebase 归了 Google，Parse 归了 Meta。

某种意义上，他们开了路，让一家正经的数据库公司成为可能。2014 年，你的库要是不用 RDS，会显得荒唐。后来 Mongo 走向 Atlas，一批数据库公司表明：你不必只用三家超大规模云里的一家。那个时机至关重要。

Harj Taggar 记得 Parse 现在好像被忘掉了，但它当时做得很好。他第一次做 iPhone 应用，能换到一个漂亮的 REST API，感觉很好。

Paul Copplestone 说，这些转变总是跟着拐点来。当时市场上有两件事。MongoDB 说服了很多人：NoSQL 应该是一种极好的存数据方式。第二件是移动。他们运气好，也赶上了几道这样的浪。现在正在浪的中间。

第 9 节

第一天在场，是因为换库几乎不可能

换数据库供应商几乎不可能，所以生意要在第一天就开始。

Harj Taggar 用 Heroku 当反例。先把开发者体验做到最好，再往上扩，可跟人一起往上扩其实很难。他觉得 Heroku 没有完全接住那个缺口：应用变大、要更强的性能时，怎么把人留下。他也说，如果只拥有从 0 到 10 这一档的市场，它还按这个速度扩大，会非常大。他没有定义 0 和 10 的单位。

Paul Copplestone 说，我们全都要。也许不必做企业那一头，但我们肯定会做。也得给 Heroku 记一功。是他们把 Postgres 推开的。当时 Postgres 还很早，扩展上仍有些限制，所以 Supabase 在外面包了一层，让它能一直扩。

Harj Taggar 认为更好的类比是 AWS。早期把人接住，然后一起变大。

Paul Copplestone 听到过一个数，当场说自己可能记错了，请人帮他核对。大概是 AWS 四成的收入，来自在他们上面起步、然后做大的创业公司。这正是他们要的那一类。说服人从一家数据库供应商迁到另一家，几乎不可能。 所以只想在第一天就在场，让人过得好，然后让人真的不想走。四成这个数不能当成已经核实的 AWS 财报。

Harj Taggar 说，这生意像 Stripe。要是能做成，基本上是地球上最好的生意模型。第一天把人接住，然后跟世界上长得最快的公司一起无限变大。这样坚持一代人，就能成为一家传下去的公司。

Paul Copplestone 说，难的是第一天实际上长什么样。这变得很快。过去对他来说，第一天永远像是 YC 的客户。现在第一天变成：人人都是 Builder。他们打算拿它配什么，有哪些用法，会怎么选数据库。

Jared Friedman 说，这是不同的客户群。你们刚开始时，数据库没有个人市场。数据库公司做面向个人的生意，听上去像一句语法错误。

Paul Copplestone 承认现在有两段。一些早期公司，是很强的 Stripe 式生意。也可能直接卖给消费者，或卖给他们的 Agent。

Jared Friedman 接着说，这些用法也许不会像创业公司那样放大，但他们可能余生都用你。你在给他们的个人财务软件、出租公司托底。生活变长、信息积起来，就成了你们增长的一条指数。人在收集更多数据。

Paul Copplestone 把产消者（prosumer）叫做一条很好的增长向量。

Jared Friedman 问个人 Agent。编码 Agent 想要 Supabase，这很清楚。下一阶段是不是还得再做点什么，个人 Agent 才能轻松用这些库。还是基本上同一件事。

第 10 节

不看代码，才算在给 Agent 做产品

他用「不看代码」来确认，产品是做给 Agent 的。

Paul Copplestone 说，行政助理（EA）离开一周之后，他完全明白个人 Agent 能做什么。他跟公司说过：我们写代码的方式像人，好像在为那些代码优先的人做产品，其实是在为 Agent 做。那些人很快不会再有真正的交互。

他的启发式是不看代码。 他一直在用一个叫 Dot 的对象，总是跟它打电话，说：你能把这些改一改吗。除非是要核对它是不是真的做对了，否则不看代码，也不去检查架构。真在改的时候，只想跟它说话，看它能改什么。

Harj Taggar 回了一句：自己人，自己人。

Paul Copplestone 说，这像两年前科幻电影里的场面。这种时刻他已经碰见太多次。六个月前拿给别人看，他们肯定觉得不可能。

Jared Friedman 几周前去了 Supabase Select。他坐在下面听新功能，突然想：如果我在用 Supabase 做应用，我也许根本不在乎自己把这些功能学懂。我想派我的 Agent 去听完，再弄清楚怎么集成进代码库。

Paul Copplestone 说，这很野。一场真正的虚拟会。我们应该做一场只给 Agent 的会。它们得像观众一样在场，才能拿到当场像空投一样丢出来的 Markdown。Garry Tan 随口叫它 Artifactory，借用了构件仓库这个名字。Paul Copplestone 说他挺喜欢。

第 11 节

卡住时别让它换一家

赢得 Agent 有两步：先被模型选中，再在它卡住时别让它换掉你。

Garry Tan 会前就问过：有些做法会让 Agent 更喜欢你，比如报错。还有哪些事，一边看起来显然，另一边还没人做。

Paul Copplestone 说，前一天在一场开发者工具的晚饭上，他惊讶这居然还不显然。通常开发者工具的报错就是一个 500，你只知道出了问题。现在要 Agent 自己补救，所以报错里直接写怎么修，或让它去读哪份文档。做法是选定用例，然后一轮轮改自己的报错，直到想做的事能一次做完。

Jared Friedman 举的例子是 inode（文件系统的索引节点）用完了。以前人得去网上搜。在这里可以直接告诉它下一步该做什么。

赢得 Agent 有两步。先被模型选中。再在它卡住时，别让它换掉你。 它们迟早一定会卡住。你就是要给补救的工具。Paul Copplestone 说这其实不复杂，模型已经够聪明。但很多以前只给人、只给开发者的东西，得重新做给 Agent。

Jared Friedman 问，有没有让 Agent 去用 Supabase，再把碰到的问题都报出来。

有。各种模型。对外有一个 Evals 网站，能看见哪些模型建得最好。内部也有评测套件，包括只用 Postgres 时谁最好。然后围着它做 Skill（代理技能包），让模型能采用，并且真的用 Postgres 开发。很大一块工程投入，现在是在测具体用例，而不是在建造本身。

第 12 节

一百万 token 仍要选出对的三本书

一百万 token 只是工作记忆；难的是每一次放进对的那三本书。

Jared Friedman 问 Garry Tan：你做 GBrain 的时候为什么做在 Supabase 上。

GBrain 是他前面几件作品的蒸馏。他先做 Gary's List，那像一间代理新闻室。它会读某一话题下的每一篇报纸，再试着做综合。后来他把这套收成 OpenClaw 能用的开源检索。

用 Rails 的时候，那像给 Agent 开的富士康。每次大语言模型调用他都当成极贵，也极危险。看到 OpenClaw，感觉像 Esalen。那是加州大苏尔一处讲究信任、放开控制的研修地。他的意思是：AI 是聪明的，不是要伤害你，所以应该让它做事，把数据和能力交给它。

一百万 token 只是工作记忆。大多数人脑子里只能放七样上下，一百万 token 大约等于三本《哈利·波特》。难的是任何一刻都记住对的那三本。 他自己大约有五十万个 Markdown，记着来往。有时候 Agent 只需要两页。这是检索问题。到了三四十 GB，就需要向量扩展（pgvector）和 Postgres。用 SQL 做图也很容易。

GBrain 是检索增强生成（RAG），加上一个图，从没有结构的数据里做出结构。像动态模式，他记得有点像早期的 Palantir。Agent 说「这就是我在找的」，系统走图、做向量搜索，带回一份报告装进上下文。

Supabase 这边他要得很具体：托管的 Postgres，得撑住 50 GB、100 GB 甚至 300 GB，而且要快。自动扩展他用下来觉得好。更逗的是 Browser Use。他开一个侧边浏览器，OpenClaw 可以自己进 Supabase，用数据库，或用新做的 API。它能自己管自己。

Paul Copplestone 问，你得提示它去理解图和 RAG 吗。Garry Tan 说，自己是进了 Claude Code，让它用 Exa 把能找到的人工智能论文下载下来，逐篇整理。今天他也可以用 AlphaSignal。任务是按自己的用例做摘要：怎样帮 Agent 拿到这些东西。做完它就说，那我们就这么做。

Paul Copplestone 转述前几天一场关于数据库未来的晚饭。一个要点是，数据库本质像检索机制，索引让它按图或按 RAG 去找。更有意思的是把 Agent 放进 Loop（自己转的闭环）。这套数据要被搜很多次，每次十秒，为什么不让它转起来，造一种新索引，或找到能在不到一秒里返回的那种。他认真正聪明的代码生成一到位，动态检索就会马上出现。

Garry Tan 现在从 OpenClaw 的生产实例抽追踪，放进单独的仓库 GBrain Evals。大约四十个类别：某类检索、检索效率、成本、延迟。能把评测数字抬上去的，默认送进 master。试过但没成的，写一份 Markdown 说明为什么，归档进去。

他用的是 Cappy。里面有 captain，他比作 Grok 机器人。一个一直在提出新类别，另一个每天把各类别过一遍，做自动研究，想办法把内部评测分提上去。他把这称为针对特定用例的、非常原始的递归自我改进（RSI）。抽象抬高之后，他认为换的只是用例、追踪和数据集。

第 13 节

像跟朋友说话之前，你得知道要什么

评测还早；Boris Cherny 要的是像跟朋友说话，但你得知道要什么。

Paul Copplestone 问，未来的 Builder 要不要懂这种把软件包进评测、再让它变好的知识。

Garry Tan 说还太早。他自己只是在玩，而且喜欢用开源做，希望别人看见能套用。他认为大家才刚刚弄清这些东西的基本用法。今年稍早他读 Steve Yegge 的软件工厂，当时没完全想通。现在觉得至少拼出了一套对自己有用的。

Jared Friedman 转述 Boris Cherny 此前在 Lightcone 上的图景。Boris Cherny 是 Claude Code 的创建者。他要的是像跟朋友一样跟 Claude 说话，不必懂评测。Claude 负责把你脑子里的东西做出来。

Paul Copplestone 有个域名，openusd.dev，因为存在一种叫 OpenUSD 的文件格式，而他收藏域名。他口中是 Stripe、Visa 这些随后宣布了 OpenUSD，他才觉得该把域名用起来，但一直没时间。这次是跟 Dot 聊天做出来的。白天在电脑上，临睡又用手机打过去。他先说这听起来很可疑，再保证自己只是在写代码。

他不喜欢生态和用例之间的信息架构，让它提建议，再说那就做。大约二十秒后对方说做完了。刷新之后，文案、互相链接和搜索引擎相关的部分都在。传统上必须亲手做的那些，他没做。他说自己看见了未来的一角。

Garry Tan 把前提点破：你能这么做，是因为你知道自己要建什么。

Paul Copplestone 承认有工程背景，大致知道怎么引导。但他试着什么都不说，不把它指向 GitHub，试着像一个普通人，或像明年会这么编程的人那样用。目的是自用 Supabase，看一年之后它还能不能过得好。

Garry Tan 觉得 Boris Cherny 说「我只希望它自动就做了」很好笑。一旦进了分发、写进权重，它就会。在那之前需要一点 Markdown，提示不用多。

他把眼下说成很奇怪的社会时刻。递归式的研究好像已经在这些闭环里从两成走到八成，发生在 Claude Code 或 Codex 这类地方。这是他的形容，现场没有给出研究出处。与此同时，社会上没有足够多像 Paul Copplestone 这样、知道该做什么、也知道怎么提要求的人。他用的比喻是不可阻挡的力，碰上推不动的物体。模型能力在往上走，而真正知道怎么用它影响社会的人数，大体没变。

第 14 节

他押的是 2027 的创业，和还能再活五十年的品类

他期待的是更多创业，以及一个五十年后还会在的品类。

Paul Copplestone 把兴奋和疑虑分开。他认为很多人变得多疑。他自己则真心为很多人的未来兴奋。早先的创业围着蓝领，那些得把大部分时间花在干活上的人。他喜欢 Supabase 的一点，是平台上冒出很多创业精神。创业对很多人是一种充实的活法。他挺期待 2027，条件是节奏维持得住，并且避开一些意外。

Garry Tan 说，垂直行业软件（vertical SaaS）的创始人融 A 轮其实有些困难。年度经常性收入（ARR）500 万到 1000 万美元，历史上已经很大。九个月或十二个月前，A 轮是稳的。今天人们对垂直没那么热，横向和 AI 投资则像是放行。

与此同时，只要 10 或 15 个人，就能做到 1000 万到 1500 万美元，常常甚至到 2500 万、3000 万、5000 万。到那儿利润会很厚。这些是他在办公室时间里的见闻，不是一份融资报告。

Paul Copplestone 心算了一笔。15 个人，每人每年 200 万美元，利润率五成，每个人一年可以有 100 万美元。他认为对很多人，这是真的很好的结果。

Garry Tan 说，他们花很多时间接待那些已经成功、却因为融不到 A 轮而沮丧的人。他告诉他们：你以后可能会把这看成一件好事，因为你已经不需要这笔钱。以前要做到一年 3000 万美元收入，得融大约 1 亿美元，因为得雇很多人。现在不必。

Paul Copplestone 说，创业里真的有徽章这种东西。他自己早期拿到融资，也觉得像做成了一件大事。现在在他看来，不去融资才像做成了一件大事。他有点羡慕走到这一步的公司。

Garry Tan 问，想模仿你们的人该怎么想。在这些公司里，Supabase 是一波一波都骑上了的。

Paul Copplestone 先讲林迪效应（Lindy effect）。数据库已经存在五十年。他相信还会再存在五十年。走到 AI 的尽头，他仍然很确定最后还是数据库。若要把一生押上，就选你认为值得押的、很稳的品类。他基本上就是在这么做。

另一条是变得太快。Supabase 不试图拥有全部答案，只求永远适应得最快。他看过很多自己喜欢的开发工具：从开发者出发，然后往上长，变得非常企业，常常停滞，失去那种喜欢。Stripe 在他看来仍有创始人真心在乎新的构建方式。下一波要始终有一只眼睛看着未来。时间现在很紧。团队得能很快转向。这是他们下一年的重点。

Harj Taggar 问的是已经撞上过的拐点：最初的氛围式编程，然后是他口中的 Opus 48，以及代码生成。下一波来时，会有什么做得不一样。Opus 48 是他当场的说法，没有对应到某一版模型名。

Paul Copplestone 把自用放在第一。总是拿这些工具和自己的配在一起，看缺口在哪。没有比卡在自己的工具上更好的反馈。然后是余量。他们跟这个领域的关键玩家合作，对方会反馈自己正在做什么。团队里留出一点空间很难，但仍要留，这样有想法时能试。

常常，哪怕看起来在一起做一件很酷的事，最后并没有赢。听起来很酷的，试过之后会失败。那些真正做成的，才是一起骑上这道浪。

Garry Tan 说，这是个很好的收尾。