三年時間市值翻了25倍，廣告新巨頭AppLovin任命了一名華人CTO

在 Google 和 Meta 「壟斷」的廣告領域，出現了一名挑戰者。

2025 年營收 55 億美元，服務超過 10 億日活用戶；市值超過 2000 億美元，兩年內漲了 25 倍；加入 S&P 500 指數，躋身全美市值前 50。

AppLovin，這個從游戲服務起家的公司，如今已成為廣告新巨頭公司。

在 4 月份 Google Next 的分享上，AppLovin 新任 CTO 葛小川（Giovanni Ge）以這樣的開場介紹 這家公司：I often describe AppLovin as a hundred-billion-dollar startup。

葛小川還分享了一組讓人驚嘆的工程數據：基于機器學習的廣告競價系統每天處理超過 1000 億次請求。而運營這一切的核心工程團隊，不到 100 人。

一家市值一度超過 2000 億美元的公司，為什么還自稱 startup？

答案，要從這家公司過去三年的變化說起。

三年前，他從 Meta 辭職，在 AppLovin 股價跌了 80% 的時候加入。就在 Google Next 開幕前兩周（4 月 8 日），AppLovin 官宣高管接班計劃，葛小川將于 7 月 1 日正式接任 CTO，接替服務近 10 年的 Basil Shikin。

一家沒有自有流量的廣告公司，如何在 Google 和 Meta 的雙頭壟斷下，用不到 100 名工程師創造了 25 倍的市值增長？這個站在 Google Next 舞臺上的華人工程師，在其中扮演了什么角色？

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01一個算法工程師的逆向選擇

葛小川是中科大 05 級少年班出身，后來去意大利讀了物理學博士。

2025 年秋天，他回到母校做分享時說過：「我一度覺得自己就是那個『傷仲永』。回想起來，缺少的既不是努力，也不是天賦，而是對所做的事情真正的熱愛。沒有 passion，再聰明、再勤奮，也只能停留在平庸。」從大學到博士再到博后，他花了將近十年才找到真正讓自己興奮的事。

三十歲那年，他進了 Facebook。

「那是我第一次感受到一種真正屬于自己的舞臺。周圍的同事，全都在用我一直堅持的方法：用科學思維分析，用數據驗證，用理論驅動實踐。那一刻我突然明白，這些年堅持的思路沒有錯，我只是一直沒找到合適的環境。」

在 Meta 的三年，他從一個注重工作生活平衡的人變成了一個工作狂，迅速成長為推薦系統和廣告產品領域的專家。個人成長很快，但他看到了天花板。「我希望到一個能做更多決定、承擔更多風險、拿到結果的地方。」

2022 年底，他去 AppLovin 面試。當時公司股價從高點跌去了 80%，外界不看好，人才不愿意來。

去面試時，他問了時任 CTO Basil Shikin 一個問題：「你們現在最大的痛點是什么？」

Basil 解釋了五分鐘。葛小川說：「我的技能是有限的，不是所有東西都會。但你現在面臨的這個問題，我非常擅長解決它。」

他不是看公司現狀做的決定，而是看未來。「我知道只要把應用的問題解決了，做電商只是自然而然的事情。」加入之前，他就已經算清楚了公司如果只做應用廣告，上限在哪里。

但當時最大的困境是招不到人。「人才市場對我們的認可不夠，非常非常難招到人。大家都想去比較有名的大公司。在很多人才的眼里，我們甚至都不算是有前景的創業公司。」

怎么辦？等。先用手里的人把東西做出來。AppLovin 的技術領導層有一個在大廠幾乎看不到的優勢：從上到下每個人都親自寫代碼。當找不到合適人才的時候，領導者可以親自下場。

02三年時間，葛小川如何改變 AppLovin

葛小川剛加入的時候，AppLovin 是一家什么樣的公司？

2012 年成立，最初幫國內游戲開發者在海外獲客。那時候的核心技術不是推薦算法，而是基于社交圖譜的規則引擎，通過短信、郵件告訴你「你朋友也在玩這個游戲」。隱私管理變嚴之后，這套打法失效。公司轉型收購游戲工作室，一度是全美下載量第一的休閑游戲公司。

2018 到 2022 年間，公司補齊了做廣告平臺的三塊拼圖：搭建了應用內競價平臺 MAX，解決定價效率問題；10 億美金收購歸因平臺 Adjust，解決廣告效果量化問題；10.5 億美金拿下 Twitter 旗下的 MoPub，觸達 7 億日活用戶。

廣告位、數據、規模都有了。但 2022 年底蘋果 IDFA 隱私政策沖擊之下，股價跌去 80%，公司本質上還是一家游戲+廣告的混合體。缺的是一個能把這些資源真正用好的人。

五個人，三個月，一個引擎

加入后不到一周，葛小川就意識到這里和大廠完全不同。他本來打算按 Meta 的節奏來，先討論 roadmap，制定計劃，分配人員。但很快就 get my head down，從寫代碼開始。

他看到的第一個機會是一個巨大的技術代際空白。推薦算法在 2015 到 2017 年間經歷了一次跳躍，核心是對高基數稀疏特征的 embedding 表征和交叉處理。國內的字節、阿里、小紅書早已在用新一代框架，但美國很多中小型廣告平臺，包括當時的 AppLovin、Unity、Moloco，還停在上一代。

「2015 年到 2020 年間逐漸成為主流的這一代框架，國內公司基本每家都在用，但美國很多中小廣告平臺還停在上一代。」

核心團隊五個人，包括 CTO 本人。三個月后，新一代推薦模型上線。技術上并不是發明了什么新算法，而是把業界已有的現代深度學習框架帶到了一個還在用舊方法的市場。

模型上線前，團隊開玩笑，「需要買票去 Vegas 開派對了。」結果第一次上線不成功，退回迭代，前后折騰一兩個月。「最后模型真正上線的時候，大家也失去了那種狂喜的感覺。」

把 LTV 預測從 7 天做到 28 天

新模型讓 AppLovin 追上了時代。但葛小川繼續往深處推。

所有廣告平臺都能幫廣告商優化點擊率，稍好一些的能優化到轉化率。但 AppLovin 做到了一件行業里幾乎沒有第二家能做到的事：精準預估每一次轉化的價值。

打個比方：模型 A 幫你花 10 塊錢買到 5 個轉化，總購買價值 20 塊；模型 B 花同樣的錢只買到 2 個轉化，但購買價值 100 塊。AppLovin 直接優化的是后者。LTV 預測窗口從行業普遍的 7 天做到了 28 天，全行業第一個做到這個長度。

效果很直接，廣告商不需要任何人工微調。「告訴我們要優化轉化價值就行了。」在 Meta，大部分廣告商因為 ROAS 模型不夠準，只能退而求其次優化轉化率，再自己手動調整。

而且 AppLovin 做到這一切，是在沒有自有流量的情況下。Google 在自己的 YouTube 上投廣告，Meta 在自己的 Facebook 上投廣告。AppLovin 沒有這些，它在第三方交易平臺上競價，跟所有人站在同一起跑線上。如果 Google 出價更高，AppLovin 會把流量讓出去。短期看是虧的，但開發者發現在 MAX 上賺的錢更多，就會把更多廣告位放上來。「我們內部幾乎不需要討論這件事，因為大家基本上一致地認為，保護長期利益才是對公司更好的。」

此后多個季度，AppLovin 的財報持續超出華爾街預期。廣告收入從不到三成變成全部收入來源，三年翻了五倍。2025 Q4 單季營收 16.6 億美元，EBITDA 利潤率 84.4%。2025 年，公司把所有游戲業務打包賣掉，正式成為一家純粹的廣告技術公司。

不模仿巨頭

葛小川反復提到一個原則：「我們沒有 Google 和 Meta 那么多的資源，就注定我們不能用它們的方法來解決我們的問題。業界很多公司經常會犯的一個錯誤就是，他們在模仿大廠解決問題的方法，卻沒有意識到自己本身沒有大廠那個資源。」

這個原則貫穿了他做的每一個決策。

技術上，他堅持模型的「干凈度」，拒絕用規則引擎給算法「打補丁」。「我們的模型非常干凈，這是我們每個季度都有非常穩定的業績提升的原因。」面對兩個問題，一個用 LLM 熱門方法能帶來 5% 收益，另一個用不到 LLM 但能帶來 20% 收益，他一定優先做后者。在 Google Cloud Next 的演講中，他分享了幾個反直覺的工程決策：推翻多模型共享 GPU 架構，改成每塊 GPU 只跑一個模型，利用率從 45% 升到 75%，整體消耗反而減半；上層邏輯從 C++ 換成 Python 編排，迭代速度快了一個數量級；模型生命周期管理全自動化，從訓練到上線零人工干預。

組織上也一樣。AppLovin 位于 Palo Alto 的總部，走進去第一感覺就是空。零會議文化，「如果一件事需要安排一個 20 人的會議，八成不重要」。明明有多余的 GPU 也不讓用，「如果總是允許大家用最簡單粗暴的方法解決問題，人們就沒有動力尋找更高效的方案」。克制招聘，「團隊一旦變得臃腫，多付出的工資只是你所有損失里很小的一部分」。這就是不到 100 名工程師做到 55 億美元的真正答案。

餐巾紙上畫出的第二增長曲線

2024 年 5 月，葛小川和 CEO Adam Foroughi、CTO Basil Shikin 在 Las Vegas 參加 Google 會議。在酒店餐廳，點完菜、菜還沒上來的時候，三個人在餐巾紙上畫出了電商歸因引擎的第一版架構。那個周末回到灣區時，第一版代碼已經寫完了。

電商的戰略意義在于：潛在廣告主超過 1000 萬，是游戲的數倍，而且電商廣告是從生態外部注入的真正增量。外界質疑人們在打游戲的時候會不會買東西，葛小川的回應是：「找到答案最好的方式不是坐在那里辯解，而是用最快的方式去生產 MVP。一上線就發現結果非常明確，人們真的會在游戲里面買東西。」

在大模型方面，他做了另一個判斷：不自研。「我們很大的一個優勢，反倒是我們沒有在自研大語言模型。因為我們沒有自研，就有充分的自主性去選擇市面上最好的模型。」他提前一年搭好產品流程，等著 Google 和 OpenAI 的模型成熟。當 Veo 3 和 Sora 2 發布時，AppLovin 的廣告素材生成產品立刻上線。目前大語言模型在 AppLovin 已有三個落地應用：反欺詐、全自動廣告素材生成、算法內特征提取。

03把「不被看好」變成優勢

葛小川對 AppLovin 文化有一個核心表達，叫「弱者之心」，英文是 Spirit of the Underdog。在硅谷 101 的專訪中，他把 underdog 拆解了很多層。

「你沒有驕傲自滿的資格，別人不認為你很好。」

「你反正是 underdog，反正沒有人認為你會成功。反過來那種一輩子都在成功的天之驕子，可能更不敢去做一個風險很大的選擇，因為成功太久了，不想打破那個人設。」

「他不會把自己看得很重，他會把 mission、會把集體看得更重。」

「大家都覺得他不被看好，那種想要證明自己的渴望，其實給一個人帶來的動力是巨大的。」

這跟他對「天才」標簽的態度一脈相承。小時候經常被人夸「最聰明」，一開始享受，后來變成負擔：你會覺得必須隨時隨地證明自己配得上這個稱號。真正做一件事時，腦子里想的不是怎么把它做到最好，而是別人會不會覺得我是最聰明的。這種心態很消耗人。他后來選擇徹底放下這種包袱。

他自己的職業選擇就是 underdog 精神的注腳：放棄 Meta 的穩定上升通道，在公司股價暴跌 80% 的時候加入一家不被看好的公司，三年成為 CTO。

有人問他，AppLovin 加入 S&P 500 指數、被主流市場認可，對他來說重要嗎？

「不重要。我覺得真的不重要。經過了這么多年 underdog，我們真的不在乎有沒有被主流市場所認可。」他甚至說，如果有一天外界普遍認為「AppLovin 做什么都能成功」，他反而會不適應。

華人工程師的天花板與突圍

硅谷華人工程師的困境不是秘密：技術能力強，但在 leadership 晉升上遇到隱形天花板。

葛小川的看法不太一樣，他認為問題往往不在外部，在認知格局。

「很多在大公司發展職業的人，還是在追求體制給他們的認可，績效評級、職級晉升。但如果你真的想成為領導者，你在生命中某個階段應該更關注的是你自己對自己的標準。」

「確定性很高的選擇，都是被 well-priced（充分定價）的。你要有勇氣去擁抱不確定性，把工作機會看作投資，而不是交易。投資的回報都在未來，短期它都是損失錢的。」

他自嘲說「我自己是絕不會 hire 我自己的」。現在招聘時，他更看重一個人的學習能力，而非已有知識。「我并不需要招一個人過來做一個他已經知道怎么做的事情。更重要的是他能夠快速成長，能夠 figure out 一些以前不知道的事情。」

他的面試標準也折射著這種價值觀。他最看重的不是名校履歷或大廠光環，而是「這個人在人生里面是不是經常做一些與眾不同的選擇」，比如在高考壓力下還認真從事課外活動，比如畢業后不去大廠而去了一家不知名的公司。

關于「卷」和「勤奮」的區別，他有一個很清晰的定義：「卷是環境對你的要求，勤奮是個人對自己的要求。」AppLovin 從來不要求打卡，對工作時間不做限制。「但很多人就是會主動選擇很勤奮，因為對我們所做的事情發自內心地期待。」

AppLovin 的高管團隊本身也是一個有意思的樣本：CEO Adam Foroughi 伊朗裔、前 CTO Basil Shikin 俄裔、新任 CTO 是華人。葛小川說過：「作為移民，在剛來到這個國家時經歷的逆境和挫折，反過來成為一種不服輸的精神。」這種總是需要證明自己的渴望，或許就是 AppLovin 文化的底色之一。

04結尾

2026 年 4 月，AppLovin 宣布葛小川將于 7 月 1 日接任 CTO。距離他以算法工程師身份加入這家股價跌了 80% 的公司，剛好三年多。

公司同期宣布的還有：電商自助服務平臺將于 2026 上半年上線，潛在廣告主超過 1000 萬；正在搭建自有社交媒體平臺，已經公開招聘。路徑與 Meta 完全相反：Meta 從自有流量起家做廣告平臺，AppLovin 從第三方廣告起家做自有流量。

有人問他，在社交媒體已經被幾個巨頭霸占的今天，這行不行？他反問：「你記得 3 年前還有什么東西很難做嗎？廣告。」

三年前，他加入時最大的困難是「人才市場對我們的認可不夠，那一年非常非常難招到人」。

今天，AppLovin 工程團隊仍然不到 100 人，但市值翻了不止 20 倍。

注：部分素材來源于《硅谷 101》專訪、OnBoard 播客、Google Cloud Next 演講、中科大少年班分享及 AppLovin 公開信息整理。

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