第一個全職AI CEO來了！29歲前編程神童正讓AI替他管理千人公司

編譯 | 宇琪

策劃 | Tina

8 歲自學編程，12 歲成功越獄 iPhone，14 歲靠一款 App 賺到了 30 萬美元。在還沒到法定飲酒年齡之前，就打造了巴西最大的支付公司之一，隨后又創立了 Brex，并最終以 51.5 億美元的價格賣給了美國銀行巨頭 Capital One——出走半生，歸來竟仍未滿 30 歲。在不乏天才故事的 AI 圈，Pedro Franceschi 的成長經歷依然顯得極為硬核。

當許多管理者還在探索如何培養好用的 AI 員工時，Pedro 已經搓出了一個能夠“替自己上班”的全職 AI CEO。“我正在用 OpenClaw 運行整個 Brex。”他如是說。那么，他究竟是如何用 AI 處理 CEO 那些復雜的日常溝通與管理決策的？

近日，在一期播客節目中，Brex 創始人 Pedro Franceschi 與主持人 Ashlee Vance 一起，完整回顧了他跌宕起伏的人生旅程：從童年因父親罹患癌癥去世通過寫代碼來對抗悲傷，到后來在金融科技領域創業一路高歌猛進，再到如今由 AI agents 接管生活和工作。

核心觀點如下：

• 好奇心、精力、投入當然都很重要。但對我來說，這一切最終都來自一種非常強烈的創作驅動，而不是傳統意義上的“工作”心態，不是那種“我必須完成任務、賺到錢”的想法。

• Opus 4.5 已經是 AGI，或者至少已經非常接近 AGI；而 Opus 4.6，則是在把那些還略顯粗糙的邊角進一步打磨完善。

• 當你有一個像 OpenClaw 這樣的 agent 在運行時，最好的監控方式不是讓人類盯著，而是讓另一個 LLM 來盯著。

• 你無法簡單論證“招一個從小自學代碼的人”和“招一個在 OpenAI 或 Anthropic 做研究的機器學習博士”哪個更好，這完全取決于你想構建什么樣的公司。如果把非核心的雜事都交給模型，剩下的這些需要極高洞察力的問題，才是人們真正應該投入精力的地方。

下文基于播客視頻整理，經 InfoQ 編輯。

編程神童的成長道路

Ashlee：你是那種小時候一碰到電腦，就“瞬間開竅”的人嗎？

Pedro：是的，我覺得我人生中最大的幸運，就是在八九歲的時候就找到了自己真正熱愛的事情。

我是在巴西長大的，來自里約。八歲那年，我父親去世了。他是個很典型的“技術宅”，經常待在電腦前。我們家當時有一臺電腦，在那個年代的巴西其實挺少見的。電腦從一開始就一直在我的生活里。

大概在八九歲的時候，我對電腦產生了一種很強烈的好奇心，特別想搞清楚它是怎么運作的。有一天我甚至把電腦拆開看，但發現里面其實沒什么“有意思”的東西。我當時就想，那一定還有別的東西在背后，讓這一切變得這么神奇。后來我意識到，是軟件。

在巴西，我當時其實完全沒有接觸軟件工程的渠道，但互聯網已經存在了。互聯網是個非常神奇的東西，它讓像我這樣的人，可以學到原本根本接觸不到的知識。于是我開始在 Google 上搜索“怎么寫代碼”，大概九歲時開始學 C 和 C++。那時候一邊學編程，一邊還在學英語，其實挺難的，而且 C 也不算是對初學者友好的語言。但那是 2004、2005 年左右，我能找到的資源基本也就這些，這就是我最初開始寫代碼的背景。

真正讓我著迷的是，電腦給了你一種能力：你幾乎不需要任何許可，就可以把腦子里的想法變成現實。

大概到 12 歲的時候，我的技術已經稍微成熟一點了，正好那時 Apple 推出了 iPhone。2008 年左右，iPhone 在美國只能用 AT&T 的網絡。所以當你想在其他國家使用 iPhone 時，就必須進行 jailbreak（越獄）再加上運營商解鎖。我當時就在用各種網上的工具去做這些事情，后來 Apple 推出了 iPhone 3G，我找到了一個越獄的方法，于是我在那個 iPhone 越獄社區里逐漸有了一點名氣。

這件事后來甚至變成了我工作的起點。有個巴西的記者注意到，有個小孩在網上做這些越獄相關的事情。他發現我是巴西人，我猜可能是因為 IRC 論壇里的 IP 地址。他聯系我說：“我們發現有個巴西人參與了 iPhone 越獄社區，你多大？我想了解一下你。”我當時心想，如果我說我 12 歲，肯定沒人會認真對待我，所以我告訴大家我 14 歲。在我看來，這差別可太大了。

那之后，我開始在巴西媒體上被提及，然后有一家做移動應用的公司聯系了我。一開始我跟我媽說：“有家公司想雇我。”她的第一反應是：“不可能，你才 12 歲，開什么玩笑。”但我說服她陪我一起去面試。那段經歷對我來說特別重要，因為我第一次接觸到了真正的職業軟件工程師，第一次真正見識到，所謂“世界級”工程師到底是什么樣。我的第一任老板 Ben Jackson 非常厲害，他后來去了 New York Times，做過他們的移動端產品。

到了 14 歲，我做了兩件事，讓我“惹上了一點麻煩”。第一件是我通過 reverse engineering（逆向工程），把 Siri 改造成可以說葡萄牙語，Apple 對這件事非常不高興。第二件是我開發了一個叫 Quazar 的 iPad 應用。它可以讓你在 iPad 上運行 Windows 應用，就像現在可以做到的那樣，但那是 2012 年，已經是 14 年前了。我把這個應用發布到一個類似“平行 App Store”的平臺上，每次下載收費 10 美元。結果我在 14 歲時賺了大概 30 萬美元。我還得向我媽解釋這筆錢是怎么來的，她一開始以為我在網上做了什么違法的事情。

我覺得父母有時候會做出一些當下看起來很普通，但后來卻會徹底改變孩子人生軌跡的決定。

我記得大概就在那個時候，媒體上有很多文章，說比爾·蓋茨的女兒每天只能用 45 分鐘電腦。我媽媽看到這些，再看看她自己的兒子——每天在電腦前待 14 個小時——心里大概會想：“比爾·蓋茨對電腦總比我懂，那我怎么能允許這種事？”但她后來做了一個非常關鍵的判斷：她意識到我不是在玩游戲，而是在“創造東西”，而且這些東西對別人是有價值的。

這種“builder（創造者）”的狀態，也是我人生最大的幸運，她看到了這件事對我、以及對使用我產品的人產生的影響。這讓她決定支持我：不僅允許我長時間待在電腦前，還愿意讓我去工作，哪怕這件事在常規認知里完全不合理。當時身邊的親戚朋友都在問她：“你兒子才 12 歲，為什么要去上班？”她的回答是：“你們不懂，他是自己想去的。”如果她當時沒有做這個決定，我的人生軌跡可能會完全不同。

Ashlee：你媽媽陪你去參加人生第一次工作面試的時候是什么樣的？你們倆坐在一邊，對面是面試官？

Pedro：我們其實是和那家公司的兩位創始人一起吃了頓午餐。我在和他們聊技術、聊我做的東西，我媽在旁邊完全聽不懂，但她能感覺到他們很興奮，于是她覺得：“好吧，這大概是好事。”最后他們說：“我們覺得他很不錯，想和他一起工作。”我媽說：“我只有一個要求，他才 12 歲，如果他出了什么事，我會殺了你們。”他們當時就說：“好的，明白。”

她其實非常保護我。但那確實是一個很不尋常的環境，公司里第二年輕的人大概 26 歲，而我 12 歲。說實話，如果是我自己的孩子，我不一定有勇氣做出同樣的決定。但她當時做了，而結果也證明，一切都朝著好的方向發展了。

Ashlee：我見過很多人都走過類似的路徑，都是從小就開始編程。但你做的事情更像 George Hotz，明顯屬于那種更罕見、也更出眾的水平。你覺得自己在編程這件事上，真正特別擅長的到底是什么？為什么你能在那么小的年紀就脫穎而出？

Pedro：我覺得可以用 Paul Graham 的一個說法來解釋。他寫過一篇文章，里面提到過所謂的“公交車票天才理論”（bus ticket theory of genius）。大意是，那些看起來很瑣碎、很不起眼，甚至有點無聊的癡迷，如果在一個人的生命里不斷累積，最后往往會把你帶到一個非常有意思的位置。

對我來說，最底層的驅動力一直都是一種很強的好奇心：我特別想讓計算機去做一些它本來不該做、也不是被設計來做的事情，然后從技術上證明，這件事其實是做得到的。

另一個很重要的因素是，我開始得很早。你在 12 歲、14 歲那樣的年紀去創造東西，那種創作沖動是非常純粹的，因為你沒有什么外在動機。你不是為了賺錢，也不是為了謀生。

我很幸運。雖然我家不算富裕，但在巴西大概算是典型的中產，所以我不需要靠這些事情養活自己。我之所以去做，完全是因為我真的對這件事本身著迷。

所以一直以來，對我最重要的都是那種“我想把它做出來”的沖動。當你腦子里有一個想法時，你會忍不住一直想：我到底怎樣才能讓它在現實里存在？

我記得當時做那個 iPad 項目，技術上其實非常復雜。你要讓 iPad 從原本單進程的 UI 渲染，變成多進程同時處理界面，這意味著你得寫一個 scheduler，去協調不同任務如何在屏幕上并發渲染。在當時，這其實是很難的一件事。但我當時就是有一種很強的直覺，覺得它一定可以做到。

而一旦你和某個“你真的很希望它存在于這個世界上的東西”建立起連接，你投入的時間、精力，甚至感知世界的方式，都會發生變化。某種意義上，你是在臣服于那個創造過程。

我作為一個 builder 的成長，某種程度上其實就是不斷去尋找：怎樣重新連接到這種能量。

到了今天，做 AI、做很多新的項目時，哪怕我已經身處一家 1300 人規模的公司里，我還是會努力回到那種最初的狀態——不是因為這是一項工作，而只是因為：這件事很酷，我想把它做出來。

好奇心、精力、投入當然都很重要。但對我來說，這一切最終都來自一種非常強烈的創作驅動，而不是傳統意義上的“工作”心態，不是那種“我必須完成任務、賺到錢”的想法。

Ashlee：所以當時你身邊的同齡人都在踢足球、去海邊玩，而你基本是把自己關在房間里寫代碼？

Pedro：差不多就是這樣。后來我賺到第一筆錢之后，給自己買了一臺 iMac。再后來，幾乎就是我和那臺電腦一起度過了無數個小時，一直在寫代碼。當時用的是 Vim、TextMate 這些編輯器。

我還長期泡在很多 IRC 頻道里，也是在那里知道了 GeoHot，認識了 Cydia、MobileSubstrate 那些早期越獄社區的人。那時候有很多不同的小圈子和技術小組。對我來說，那幾乎就是我的整個世界，像是生活在一個“平行宇宙”里。

Ashlee：所以你當時就是個典型的 nerd？

Pedro：絕對是。

Ashlee：如果你不介意聊這個話題的話，我自己在青少年時期的時候，父母都得過癌癥，所以我也能有點共鳴。你當時是獨生子嗎？

Pedro：我有個弟弟，小我兩歲。

Ashlee：你父親得癌癥是一個持續很多年的過程嗎？

Pedro：他在我八歲時去世，大概生病了六年，所以基本貫穿了我整個童年。他得的是 lymphoma（淋巴瘤），算是比較少見的一種癌癥。在那幾年里狀態反復，有時候很好，有時候又不太好。這件事確實是我童年非常重要的一部分。

Ashlee：我記得當時自己其實并沒有很清楚地意識到這件事在改變我，但過一兩年之后會慢慢感覺到。你當時那么小，會有這種感受嗎？

Pedro：我大概是五年前才真正“消化”這件事。當你長大之后，有了更多人生經驗，開始意識到生命是有限的，你才會重新去理解童年經歷過的那些事情，重新賦予它們意義。

在當時它肯定對我產生了影響。我覺得我后來沉浸在“創造”和“寫代碼”里，其實某種程度上，是在尋找一個完全可控的世界，一個所有變量都由你掌控的空間，因為現實世界不是這樣的。

我媽媽在父親去世后把我和弟弟帶大，她做得非常好。但你確實會在很小的時候就意識到：人生不是無限的，壞事會發生。這些都會在某種程度上塑造你的大腦和性格。

Ashlee：你當時有過“我要去硅谷”這樣的念頭嗎？

Pedro：完全沒有。那時候我的計劃就是一輩子待在里約。其實很多在里約出生、長大的人都會這么想，我也完全能理解，因為那座城市真的非常好。

比如我弟弟現在 27 歲，就是一個很典型的 carioca，也就是那種非常地道的里約人。我覺得他大概率這輩子都不會離開里約。

我原本的人生軌跡其實也是這樣。直到 2013 年，我們在巴西創辦了第一家公司，那也是我第一次真正離開里約，搬到圣保羅。后來我開始申請美國的學校，因為我一直想做的是那種“美國規模”的產品，而當時巴西還沒有太多大型科技公司。

2016 年，在我們做完第一家公司 Pagar.me——本質上就是巴西版的 Stripe——之后，我們搬到了美國。

Ashlee：你當時知道 Stripe 嗎？就是 Collison 兄弟做的那個。

Pedro：最好笑的地方就在這兒：我們當時根本不知道。我們一開始以為自己是“原創”這個想法的人，我們只是覺得，支付對開發者來說做得太差了，應該有人把它重新做一遍，做得更好。

后來有人問我們：“你們這是在做 Stripe 嗎？”我們才問：“Stripe？那是什么？”后來我們見到了 Patrick 和 John，之后也一直有聯系。我們非常尊敬他們。

Ashlee：你從越獄做到支付系統，這中間是怎么轉變的？你是對金融本身有興趣嗎？

Pedro：其實挺偶然的。我 14 歲時換了一份工作，去了一家做移動支付的公司，最初他們找我是為了修一個 iOS 的安全問題。但在那里，我第一次深入接觸支付行業，很快就意識到，這個行業的系統非常老舊、非常糟糕。

后來我認識了我的合伙人 Henrique。他那邊的痛點是：作為開發者，很難接入在線支付，沒有好的解決方案。而我剛好在支付公司內部，看到了這些系統有多糟。所以這基本就是“1 + 1 = 3”的組合。

我們后來開始做這件事，也越來越深入理解支付行業。其中一個對我們來說非常關鍵的理念是：一定要“從底層往上構建”。因為大多數支付公司，都會受限于他們依賴的那些底層供應商，比如 Visa、Mastercard、ACH、Fedwire 這些基礎設施。

作為工程師，我有一種近乎“宗教式”的信念：如果你不能控制整個技術棧，你就不可能真正做出本質上更好的用戶體驗。這其實有點像 Steve Jobs 說的，如果你既在意軟件，又在意硬件，那你就應該自己把硬件也做了，實現垂直整合。

我們在巴西成立的第一家公司就是這么做的，我們自己搭建了整套支付處理系統，包括 收單鏈路，以及 Visa/Mastercard 的接入等等。后來到了 Brex ，我們又把這件事重新做了一遍。我認為，這其實是我們后來很多成功背后的一個關鍵原因，也是我們真正開始創新的起點。正是因為我們把這種垂直整合能力內建到了整個產品里，我們才得以去服務很多大型企業客戶，包括 AI 公司。

我覺得工程師思維其實塑造了我們后來打造這兩家公司的方式。

Ashlee：你和 Henrique 甚至還在 Twitter 上吵過一架，結果卻變成了最好的朋友和創業搭檔，還一起去了 Stanford。

Pedro：其實是他勸我去申請的。我第一次聽說 SAT 是在 9 月中旬，而申請截止是 12 月，所以那兩個月半非常“高強度”。

Ashlee：你們進了 Stanford，但好像也沒待太久，大概 8 個月？

Pedro：那不是一開始的計劃，但時間上確實差不多，我們待了三個 quarter。

Brex 的誕生

Ashlee：后來你們進了 YCombinator，一開始做的是 VR，然后很快 pivot（轉向）去做了 Brex，這挺激進的。當你經歷了這樣一個不太“常規”的成長路徑、做過這么多項目，你當時腦子里的“終極目標”是什么？是做金融嗎？

Pedro：我們在巴西做了四五年的 fintech，等我們來到美國時，我們的想法是：fintech 在美國已經是“已解決的問題”，而巴西才是那個“很糟糕、還有機會”的地方。所以當時我們的想法反而是，不如去做一些更前沿的技術。

于是 2016 年，我們去 Stanford Shopping Mall 的 Microsoft Store，體驗了最早期的 Oculus 原型機（應該是 Oculus Rift 的早期版本）。當時我們被震撼到了，就想：“那我們也來做這個吧。”現在回頭看挺天真的，我們花了兩三周時間研究，很快意識到我們對硬件和光學都一無所知。

于是我們很快決定轉回更熟悉的軟件領域，大概三四周內就完成了 pivot。

在 YC 期間，我們觀察到一個現象：所有創業公司都需要企業卡（corporate card），但卻拿不到。他們去找銀行，銀行說：“你們沒有收入歷史。”創業者說：“對啊，我是創業公司——這不正是問題所在嗎？”

Ashlee：哪怕你銀行賬戶里已經有 700 萬美元現金，也還是拿不到？

Pedro：對。我們當時就覺得，這件事不合理：如果他們的賬戶里明明有錢，風險到底在哪里？但銀行并不這么看。所以，Brex 最初的核心思路就是：不看歷史收入，而是基于賬戶現金余額來做授信評估。從本質上講，我們想打造的，是一個“更好的 American Express”。這就是最初的理念。

Ashlee：所以 Brex 這個名字，是 Brazilian + AmEx 嗎？

Pedro：有這個說法，“Brazilian Express”。更現實一點的原因是，它是一個由四個字母組成、在英文里容易發音的域名，同時背后剛好也能講出這個故事。

還有一個挺有意思的現象：一個國家經濟越發達，它的支付系統反而可能越“落后”。比如我 1996 年在巴西出生的時候，就已經有實時結算系統了。雖然當時不便宜，但你是可以實時完成轉賬的。而現在已經 2026 年了，在美國，很多支付依然不是實時的。

為什么？因為巴西在 90 年代經歷過惡性通脹，每月 30%。如果兩天不到賬，你的錢可能就貶值 5% 到 7%，所以整個國家對支付基礎設施的投入是“生死攸關”的。而美國因為長期經濟穩定、貨幣穩定，反而沒有那么強的動力去升級這些系統。這也意味著在美國，其實有非常大的改造空間。

Ashlee：我去歐洲、中國，甚至尼日利亞拍節目時也有類似感受：有些地方看起來基礎設施很落后，但金融科技反而特別先進。美國反而總是慢一拍，有人說這是因為美國銀行體系太復雜。

Pedro：比如在巴西，央行推出了一個叫 Pix 的系統，可以實現任意賬戶之間的實時轉賬，用手機號或稅號就能轉，非常方便。但巴西大概只有 30 家主要銀行，而美國有幾千家銀行。你要推一個新系統，就得一家一家去接入。

所以即使像 RTP（實時支付）這種系統，大銀行支持了，小銀行和社區銀行可能還沒跟上。銀行體系的“分散”，確實降低了創新速度。再加上巴西當年現金和線下交易占比很高，政府有很強動力去推動支付現代化，央行也做得很好。

Ashlee：那聽起來，美國是不是注定會在很多金融創新上落后？

Pedro：美國有一些“特殊性”。比如信用卡獎勵體系非常成熟、很多支付仍然不是實時的，還有一些在巴西存在但美國沒有的機制，比如應收賬款的集中清算系統，可以讓你用合同做抵押提前融資。這些差異都很大，但反過來說，這也意味著機會非常多。

Ashlee：像 Stripe 這種公司，居然可以在傳統金融機構眼皮底下，成長為一個超級基礎設施。你們做 Brex 也是一樣，從一個洞察出發就迅速起飛。這種“機會被忽視”的情況，是金融行業特有的嗎？還是其他行業也一樣？

Pedro：從歷史來看，金融其實和其他行業沒有本質區別，但它有兩個特殊點。第一是規模，金融幾乎嵌入了整個經濟運行。比如今天的美國經濟，雖然已經有很多創新，但仍然有 97% 的經濟活動是基于傳統企業卡運作的。這個數字非常夸張，也意味著還有巨大的增長空間。

當 Capital One 找到我們時，我們先做了一件很理性的推演：如果保持獨立發展，5 到 10 年后 Brex 會變成什么樣？如果和一家規模巨大的金融機構結合，又會怎樣？

在我看來，Capital One 其實是全球最具技術前瞻性的銀行之一。他們很早就意識到，可以用數據、機器學習和技術去徹底重塑信用卡業務，以及整個授信評估體系。

接下來我們思考的是：如果把我們的產品和技術，放到這樣一個體量和平臺之上，會發生什么？當這個思路真正“對上”之后，你就很難再忽視它了。

本質上，這是一個組合：用大型金融機構的規模、品牌和信用能力，疊加我們在技術和產品上的優勢。那關鍵就變成：如何加速它的 adoption curve（采用曲線）？如果只是自己慢慢做，這個過程會很長；但如果放在一個國家級規模的平臺上推進，就有機會產生“系統性影響”。也就是說，你不僅是在做一個產品，而是在改變大量企業的運行方式。

Ashlee：但這種“被收購”的故事，有時候也會走向失敗。大公司會把創新團隊“消化掉”。

Pedro：是的，這種情況很常見。但有兩點讓我對 Capital One 印象很深。

第一是速度。從最初接觸到簽署協議，只用了 40 多天，他們的決策非常果斷。第二是他們作為“創始人公司”的思維方式。他們內部有一個說法——“不要把蝴蝶壓死”（don’t crush the butterfly）。意思是：你要利用大公司的規模優勢，但同時保留 Brex 原本的活力和獨特性。

他們的創始人 Rich 還有個比喻：我們不是要改變 Brex，而是“給這株植物澆水”。當然，銀行的風險控制還是要做，但整體思路是盡可能輕量整合，保留 Brex 的動能，甚至加速它。我們相信，在未來 3 到 5 年里，這種組合能讓公司比單獨發展時大得多。

從 120 億估值到 50 億出售

Ashlee：我問一個比較“記者味”的問題。你們在 2022 年時的估值是 123 億美元，但后來整個環境都變了，原因有很多。你們最終以 51.5 億美元的價格賣掉了公司。坦白說，我覺得任何人看到這樣的結果，都會覺得這已經是一個相當不錯的結局了。但這個行業就是這樣——總會有人拿你們之前的估值，來和這次交易價格做比較。更何況，當時整個賽道都處在一種近乎狂熱的競爭狀態里。你們和另外幾家公司，彼此之間的競爭都非常公開、非常激烈。我甚至看到一些 Ramp（Brex 的競爭對手）的擁躉還在拿這 51.5 億美元說事。站在你的角度，這種感覺應該挺復雜的吧？一方面，這是你們的高光時刻——交易規模很大，你們創造了真實的價值，也完成了一件很了不起的事；但另一方面，又有人出于競爭的立場，用另一種方式去解讀它。

Pedro：我覺得可以從兩個角度來看。

第一點是，我們在 2023 年意識到，公司當時的狀態和今天完全不同，于是我們決定進行一次非常“激進”的調整。當時我們做了一件外界討論很多的事——重置了內部估值。我們確實按 120 億美元估值融資過，這是事實。但問題是，如何讓員工在一個 50 億美元的結果里，依然是“贏”的？

我們的做法是：重新定價所有員工的股權。我們和董事會溝通，把員工的期權價格調到了一個更現實的水平，這極大改變了團隊的激勵結構。與此同時，120 億估值進來的投資人也通過優先權得到了保障。最終，這反而變成了一個對所有人都不錯的結果。

但更關鍵的是，在大概三年前最困難的時候，我們選擇直面現實。我常說一句話：“艱難的決定，帶來輕松的人生；輕松的決定，帶來艱難的人生。”我們當時做的“艱難決定”包括：裁掉接近 30% 的員工、重定股權、調整公司運作方式、內部大量晉升、砍掉兩層管理層，并啟動了一個我們內部稱為“Brex 3.0”的重建過程。正是這些決策，讓我們走到了今天。而且即便在簽署收購協議之后，我們的增長還在加速。

所以我覺得更合理的理解方式是：兩三年前，我們主動做了一系列選擇，讓這個結果對員工來說依然是“贏”的。因為我們接受了一個現實：無論你愿不愿意，一切最終都會向公開市場的定價收斂。如果今天這是一家上市公司，它應該值多少錢？我們強迫自己用這個視角來看問題，哪怕這很痛苦。因為 2021 年的那些“神話式估值”，本質上就是神話。

第二點是競爭。這個行業競爭激烈是必然的，它是美國經濟非常核心的一部分。但有一個更重要的視角：我們，包括所有“新一代”的競爭者，目前只占美國市場份額的 3%。問題不是彼此之間怎么競爭，而是怎么去拿下剩下的 97%。

我們的判斷是：如果想實現“兩個數量級”的增長，和一家大型行業巨頭合作，走的路徑完全不同。當你看到規模差距時，這件事會變得非常直觀。比如，Capital One 每年花 60 億美元做營銷，而我們只有它的 1%；他們每年 60 億美元做研發，我們只有它的 2% 到 3%。當你把這種規模優勢疊加到一個已經有效的產品上，它會產生巨大的加速效應。

所以對我們來說，核心問題是：如何拿下那 97% 的市場，并成為其中的絕對贏家。所有決策包括融資、結構、路徑，都要圍繞這個目標。

對我個人來說，我一直希望 Brex 能成為美國經濟的重要組成部分，甚至在我離開之后依然長期存在。就像我十年前離開了巴西的第一家公司 Pagar.me，但它現在依然是當地第二或第三大的在線支付公司。我希望 Brex 也能做到這一點，而要實現這個目標，“規模”是繞不開的。

Ashlee：你的人生節奏真的像一場風暴，從 12 歲開始做公司，到現在 29 歲，一路幾乎沒有停過。但你有沒有一種感覺是：你不是在“主動規劃”，而是被一連串機會推著往前走？你是在有意識地做這些選擇，還是某種程度上“被這條路徑選中”？

Pedro：兩者都有。一方面，現在有了 AI，學習新東西的門檻比以往任何時候都低。如果我說，我想掌握某件事情，從理論上講是可以做到的。但另一方面，真正有價值的機會，往往來自你過去探索過的領域。你對一個機會的“判斷力”，也取決于你對這個領域的理解深度。

如果我們沒有在巴西做過第一家公司，我們不可能做出 Brex。因為我們對支付行業太熟了，我們了解發卡、收單、商戶端、風控、監管等等。這些經歷，構成了下一件事發生的“條件”。

我很認同黃仁勛的一句話：與其去做你“熱愛的事情”，不如學會“愛上你正在做的事情”。

因為當你在一個領域里建立起“掌控感”，你能理解每一層結構，能看到二階效應、系統影響，你對這個世界的理解會完全不同。

比如我們現在做 AI agents，表面上看是成本降低、合規提升、自動化增強。但再往下看，你會發現：美國經濟每年花 5000 萬小時在做費用管理。那問題就變成：我們能不能用技術，把這 5000 萬小時消掉？

于是你開始構建自動化 agent，優化流程，改變組織結構……從最初的企業卡，到今天的 AI 系統，中間其實跨越了七八層邏輯。而我們之所以能看到這條路徑，是因為過去的經驗。

所以我不會說，我“必須”一直做 fintech。但確實，你走到哪里，和你從哪里來，有很強的關聯。我很感激這些經歷，讓我看到了這些問題，也有能力去解決它們。

Ashlee：那你未來會不會開啟一個全新的“人生章節”？比如你小時候喜歡太空紀錄片，也提到過對能源的興趣。

Pedro：有可能。最近我其實對機器人領域很感興趣，也一直在關注這個領域的前沿發展。當然，像 Tesla 的 Optimus 這樣的項目很吸引人，但我也在留意一些更早期、更多靠自身力量推進的團隊。

用 OpenClaw 打造 AI CEO

Ashlee：你是只是關注，還是已經在參與？

Pedro：目前主要是關注，也會做一些天使投資。這是過去三到六個月才開始的一個新興趣。但我現在真正花時間最多的是另一件事，我對虛擬員工特別著迷。我在研究：如何在公司內部部署 AI 員工，讓他們看起來、行動起來都像真實員工：有名字、有 Slack 賬號、有郵箱，會參與會議、和人協作。過去三個月我對 OpenClaw 特別上頭，甚至把我自己的很多生活都自動化了。

Ashlee：那你還有真人助理嗎？

Pedro：有的。

Ashlee：你的真人助理，會和虛擬助理產生競爭嗎？

Pedro：兩者的職責其實是刻意錯開的，重疊并不多。我的真人助理非常優秀，所以我不認為是在競爭。

我更想從“我們是怎么走到這里的”這個角度來講。在我看來，Opus 4.5 已經是 AGI，或者至少已經非常接近 AGI；而 Opus 4.6，則是在把那些還略顯粗糙的邊角進一步打磨完善。

我通常用一個比喻來理解這一切：就像電力是在 12 月被發明的，而現在是 3 月。問題變成了，既然有了“電”，你現在到底能用它造出什么？這才是關鍵。

雖然編程模型很引人注目，你也能看到 claude code 以及各種 agent harness 在快速演進，但我認為真正被解鎖的、最有意思的能力，其實是模型的 self-bootstrap（自我構建能力）。

我們在 Brex 內部做過一個實驗：用 OpenClaw 創造“虛擬員工”。比如，我們做了一個名叫 Jim 的虛擬招聘專員。Jim 本質上就是一個存在于 Slack 里的“人”——他有自己的郵箱，也會和公司內部的招聘人員溝通交流。

真正的挑戰是：如何在不寫一行代碼的前提下，把 Jim 構建出來。

當然，早期版本里仍然有一些具備技術背景的人參與。但真正有意思的是，你會看到招聘人員直接和 Jim 對話。比如，有人會跟 Jim 說：“我懷疑這份簡歷有造假，你能幫我看一下嗎？”

這個 agent 不只是回答問題，它會直接生成一整套能力：自動篩選簡歷，并判斷其中是否存在造假。更重要的是，這一切從來不是靠人為寫代碼去實現的。在我看來，這才是我們此前所缺失的關鍵躍遷。

現在我們花了很多時間在思考的是：如何在 Brex 內部安全地部署這些能力。因為行業現在的一個共識是，模型不可預測、不夠安全，所以不敢在關鍵環境里使用 OpenClaw 這樣的系統。而我們的選擇是：那就去解決“安全”這個問題，然后真的在內部把這些東西部署起來，利用這項技術，看看它真正的邊界到底在哪里？

我們其實已經構建了一整套技術體系，而且我們接下來也打算把它開源。我們把它叫做 Crab Trap，這個名字還挺好玩的，它背后的核心思路是：當你有一個像 OpenClaw 這樣的 agent 在運行時，最好的監控方式不是讓人類盯著，而是讓另一個 LLM 來盯。

我們構建了這樣一套系統：它實際上會攔截一個 OpenClaw 實例發出的所有流量，然后通過一個 HTTP 代理，把這些流量路由到另一個 LLM，由后者對所有流量進行審查，并判斷：這是不是一個招聘 agent 應該做的事？

舉個例子，一個招聘 agent 是否應該向候選人發送一條帶有傷害性的信息？當然不應該。于是，這套系統就可以直接在網絡層攔截并阻止這類請求，而 agent 本身甚至都不知道這件事正在發生。

而這里真正很酷的一點在于，這種機制其實是可以大規模運行的。我們認為，未來唯一能夠有效監控 agents 的技術，實際上就是 agents 自己。于是你就形成了一種“對抗式結構”：一個 agent 監督另一個 agent。目前來看，這種方式的效果出乎意料地好。

當然，這并不意味著我們已經把 OpenClaw 的虛擬員工部署到公司最核心的工作流里，我們只是在部分場景中嘗試。但真正有意思的地方在于，我們沒有因為前沿模型的安全問題尚未完全解決，就選擇暫緩部署。我們的態度是：與其因為安全問題停下來，不如直接把安全問題解決掉。因為這本質上并不是模型能力的問題，而是一個系統問題，更具體地說，是一個分布式系統層面的工程問題。

一旦把這個問題處理好，LLM 本身的能力、以及當前最先進模型所展現出來的水平，其實已經強大得驚人。換句話說，真正阻礙部署的，更多是外圍系統與安全機制，而不是模型本身。所以，對我們來說，這一點特別令人興奮。

Ashlee：你剛才還提到，你自己日常也在使用 OpenClaw。你說的就是這些場景嗎？

Pedro：不完全是。我們在很多不同場景中使用 OpenClaw，虛擬員工只是其中之一。另一個層面是，我個人現在幾乎用它來處理所有事情。某種意義上說，我現在幾乎是通過 OpenClaw 在運營 Brex。

我覺得，現在市面上有很多 AI 生產力工具，但它們普遍忽略了一件事：現實世界其實是一個噪音極大的環境。在 Brex，我要面對成千上萬個 Slack 頻道、上千名員工，以及每天數百封郵件。真正困難的，不是有沒有信息，而是：哪些信息值得關注？

所以我給自己搭了一套“自動駕駛”系統，它的底層是一個信號攝取 / 注入管道。這套系統會掃描我的郵箱、Slack、Google Docs、WhatsApp 以及其他多個數據源。

但更關鍵的是，我把這套自動化系統建立在兩個核心對象之上：人和項目。

所謂“項目”，可以理解為我希望持續獲得更新的重要事項。比如公司的財務表現、與 Capital One 的整合、內部 AI 戰略等。對于每個項目，我都會明確告訴系統：我關心什么，不關心什么。于是，系統就會在這些項目的上下文中篩選信號，并把其中值得我知道的互動、動態和行動項整理出來。

“人”也是同樣的邏輯。我會明確聲明，哪些人是我關心的對象——公司里以及我更廣泛生活中，大概有 25 人左右。然后，我再告訴系統：關于這些人，我真正關心的是什么。接著，系統就會以這些人為過濾視角，對所有信號進行處理。

最終，它會生成一份非常清晰的摘要，告訴我：公司里有哪些事情值得我關注，以及我有哪些待辦事項。

而更進一步的是，我還做了一個叫 autoresolver 的模塊。它會查看我的待辦清單，并根據會議、郵件或聊天的上下文，判斷如何自動推進這些任務。

比如，假設我在一次會議里說：“這件事我們之后應該跟進一下。”如果 Granola 正在記錄這場會議，那么它就會把這段內容送進信號管道，生成一個行動項。隨后，autoresolver 會讀取會議記錄，判斷最合適的后續動作是什么：給對方發短信、發 Slack，還是發郵件。它甚至能自動起草這條消息，而我只需要點擊確認。

所以，整套系統其實就是由很多可組合的能力模塊構成的。你可以把這些模塊像樂高一樣拼接起來，去完成非常復雜的工作流。我現在實際上已經在用 OpenClaw 運行這套系統，把 CEO 這份工作的核心流程拆解成：接收信號、判斷重點、匯總摘要、生成任務、推動執行、跟進結果，它甚至還能自動替我做 follow-up。

我還可以繼續往里添加新的“技能”。比如，我做過一個技能，叫 “以 Pedro 的方式審閱文檔”。因為無論我是在看文檔、做產品評審，還是看一份演示材料，我反復都會問那幾類問題：最關鍵目標是什么？為什么選這個目標？現在最大的瓶頸是什么？為什么進展還不夠快？這類問題完全可以被抽象成一個技能模塊，并接入整條系統管道中。

歸根結底，這就像一套可自由拼裝的樂高積木。通過這些模塊，你可以構建出極其復雜的系統。而我現在做的，實際上已經是一整套面向 CEO，或者更廣義地說，面向信息密集型組織管理者的工作流系統。我之后大概率會把它開源。

Ashlee：聽起來你整個人已經完全被這件事吸進去了，而且你剛剛也提到，你自己就在親自用這些東西。

Pedro：對，完全是。我會把它稱為一種“AI 式精神入迷”。

我們家里現在有一條規矩，叫做“周六禁止 AI”。我太太會這么說，是因為我幾乎一直都在跟我的 OpenClaw 說話，老是在給它發語音消息。

而且這真的是我體驗過最好的開發方式。比如我來這里的路上，就正好在處理數據管道里的一個同步問題。我 literally 一路都在發語音消息：“嘿，把這個改一下，把那個改一下，做這個，做那個。”這真的很驚人。哪怕我人在車上、正在來這里的路上，也能切換到一種工作模式，把一大堆事情推進下去。

但問題在于，這實在太容易了，于是你就會開始無時無刻都在做這件事。比如我可能正在吃晚飯，還在發語音消息，我太太就會說：“停，先吃飯。”所以我們后來就定了規矩：周六不碰 AI，家里也不聊 AI。某種意義上，這還成了一個挺有趣的日子。

20 年后“金錢”的未來

Ashlee：你覺得 20 年后的“金錢”會是什么樣？

Pedro：支付方式的演進當然會繼續，但這在我看來其實沒那么有意思。真正讓我覺得興奮的，是“花錢”這個決策本身。我深信一個理念：無論是公司還是個人，你最終會變成你所投資的樣子。你的資源配置、你招的人、你做的決定、你用的技術，定義了你是誰。有一句我很喜歡的名言：“我們塑造了工具，爾后工具又反過來塑造了我們。”

我認為未來公司做財務決策的思維維度會發生質變。現在很多決策難點在于缺乏上下文，或者說信息過于碎片化。想象一下，未來你可以瞬間聚合所有信息，并清晰地預判：這項決策不僅會對營收和成本產生什么影響，它會如何投射到公司文化、愿景和使命上？這些宏大的東西最終會層層傳遞到每個員工再普通不過的周三。

人生是一幅宏大的畫卷，但你其實生活在其中的一個像素點上。說到底，愿景談得再多，最終也要在每日的工作中落實。當公司擁有某種“自動駕駛”能力來輔助決策時，它會從根本上改變資本流動的邏輯，讓每一分錢的去向都與公司和個人的核心價值真正對齊。

我覺得無論是對公司還是個人，這都將是一個巨大的 unlock。當然，AI 會是核心驅動力，各種支付技術、Agentic Payments、Agentic Commerce 等等都會各司其職。但說到底，什么才是“蛋糕”本身，什么又是“蛋糕上的糖霜”？

在我看來，真正的“蛋糕”是：當你擁有了如此豐富的上下文之后，你在財務決策中所能擁有的判斷質量、決策能力和分辨力會被大幅提升。想象一下：你身邊時刻坐著全球最頂尖的 CFO 幫你做每一項決策，有全球最棒的創始人幫你權衡招聘，有最專業的人告訴你下一步該去哪兒擴張、如何增長、怎么拆解你的 Unit Economics。我覺得在未來幾年內，這都會變成現實。

Ashlee：如果每家公司都擁有了近乎完美的（上下文）信息，都有“理想 CFO”和各種理想化崗位的智能體，大家是不是最后又回到了產品本身的競爭上？

Pedro：這正是最迷人的地方。比如我們正在構建的招聘智能體，由于這些模型經過了大量的后訓練，它們對“什么才是優秀候選人”往往有著非常趨同、標準化的看法。但問題來了：對“我們”公司來說，什么才是優秀的候選人？我認為，焦點和約束才是讓選擇產生意義的關鍵。所以，當你去問一個招聘人員：這個人最需要在哪些維度上特別突出？我們到底要圍繞什么去招？——這就比那種“他是不是沒有明顯短板”的思路要深得多。后者恰恰是模型最容易泛化、也最容易滑向的方向。通常來說，要讓模型明確地說“不”，其實是很難的。

這是一個非常深刻的啟示：真正的難題在于判斷哪里需要 Spikiness（這種極端突出的特長）。這種關于“你想構建什么樣的公司”的判斷力，本質上是人類的決策，是你賦予公司的獨特風味。就像我們的挑戰在于：如何給 AI 注入一種 Brexiness（Brex 公司的獨特氣質）？

Ashlee：沒錯，因為完全有可能出現這樣一種情況：AI 招聘官根本不會想錄用你或者 George Hotz，因為你們看起來都挺“怪”的。

Pedro：完全正確。比如我們很看重的一個特質是——當然我在這點上有偏好——一個人是否曾在人生的某個階段，做過一件事，而驅動他的唯一原因，只是單純地熱愛這件事本身。

比如那些在高中就開始寫代碼的人，他們沒什么功利的目的，頂多是為了申請大學，但你能從他們做的東西、從他們與這門手藝的關系中感受到那種純粹。或者原本在金融行業工作的人，突然深潛到 AI 領域，用 Claude Code 搞出了一個龐大的自動化系統，他本不必這么做，但他做了，這種驅動力非常純粹。我們希望教會我們的招聘人員去識別這一點。但這只是我們的標準，并不適用于每家公司。

能夠理解并區分你對某個職位的 Ethos（特質 / 精神）與 Technical Excellence（技術卓越），這一點至關重要。因為技術上的卓越在未來將是標準配置，而 Ethos 才是選擇。你無法簡單論證“招一個從小自學代碼的人”和“招一個在 OpenAI 或 Anthropic 做研究的機器學習博士”哪個更好，這完全取決于你想構建什么樣的公司。

如果把非核心的雜事都交給模型，剩下的這些需要極高洞察力的問題，才是人們真正應該投入精力的地方。

Ashlee：你的 Claw 系統界面是什么樣的？

Pedro：我有一個 autopilot UI，里面基本上包含了我所有的任務，以及整個系統的狀態。它其實就是一個小型的 web 界面。

Ashlee：所以它有點像一個云端項目？

Pedro：不，更像是一個網站——背后有一個 server 在運行。然后我平時通過 Telegram 跟它對話，也會用 Discord 來做多頻道管理，以及 sub-agent 之間的協調之類的事情。

Ashlee：比如你想約一場周日下午 3 點的網球局，你就直接給它發一條語音？

Pedro：對，我就會直接發語音消息給它。

Ashlee：那如果還需要它幫你訂場地呢？

Pedro：它也可以。事實上，它已經接入了一個能力——這也是我們很快會在 Brex 上推出的——它可以通過一個 MCP，訪問在 Brex 上創建虛擬卡的能力。這樣一來，它就能自己去網站上操作，填入一張信用卡，回來跟你說：“好了，已經搞定了。”這個 agent 可以自己把這件事做完。

Ashlee：有沒有可能，10 年之后，我還要花三天時間整理材料、回答各種問題，只為了報個人所得稅？

Pedro：絕對不可能。一方面 IRS 也會替你做報稅這件事，另一方面 AI 也可以幫你完成這件事。這種情況其實某種程度上可能已經開始發生了。只不過我常常跟別人說：未來每個人都會被審計，因為審計的成本會變成零。那會是個很有意思的未來。

Ashlee：這件事真的讓我抓狂。每年我都要花很多很多小時，只為了把這些愚蠢的文件一份份收集起來，而我的電腦明明完全可以全年自動幫我做這些事。

Pedro：有意思的是，這其實本質上是不同的問題。幾乎可以說，一邊是報稅軟件，另一邊是記賬這份工作本身。記賬工作的其中一部分，當然是和報稅軟件打交道；但另一部分，則是去收集文檔、向你詢問某些具體的支出和交易，確認它們到底是什么、又不是什么。

所以，真正有意思的其實是記賬這項工作最終會逐漸成為軟件本身的一部分。

Ashlee：所以你的意思是，未來會計會變得更像律師？他們只處理那些最難、最復雜的問題？

Pedro：我覺得是這樣。我的一個基本判斷是：以會計這個領域為例，我認為未來你可能依然會需要一個記賬人員，因為你還是需要 CPA 來替你報稅，這是法律要求。也就是說，如果你替別人申報稅務，你就必須是一個注冊會計師。

而這個體系很巧妙的一點在于：如果你的稅務出了問題，CPA 本人要承擔一定程度的個人責任。這就在系統里形成了一種非常好的反向壓力。因為既然有人要對結果承擔個人責任，那他就一定會確保數據是正確的，也一定會確保自己使用的工具，在準確性和可控性上都達到了足夠高的標準。

所以我其實覺得，這套機制非常重要。哪怕未來真的出現像 Harvey 這樣的系統，或者出現非常強大的 agentic AI 律所，能夠把大量法律工作做得非常出色，最后仍然需要一個人類在末端把關。

我們經常討論一個問題：如果 Jim（前文提到的虛擬招聘專員） 在招聘中犯了一個非常嚴重的錯誤，那你該追究誰的責任？是追究 Jim，還是追究某個員工？答案其實是：你需要為 agent 建立和員工一樣的監督機制。

所以 Jim 也有經理。招聘團隊里確實有人是 Jim 的上級經理，要為 Jim 的所有行為簽字批準。

Ashlee：所以這時候還得跟 Jim 來一次嚴肅談話？

Pedro：對，完全一樣。還要給它反饋，對吧？給它工具權限、給它預算、建立反饋機制，并確保這些反饋真的會被納入系統里；如果出了問題，你還得“解雇”Jim，或者替換掉它。

當然，“解雇”更多只是個比喻。但歸根結底，我覺得這里最有意思的問題是：如何對 agent 建立監督，以及如何讓人類真正安心地接受：有 agent 正在代表自己行動。

Ashlee：你已經讓 AI agent 替你花錢、替你付款過了嗎？是通過 Brex，還是別的方式？

Pedro：是通過 OpenClaw，再配合一張 Brex 卡。

Ashlee：所以你現在經常這么做？還是只是偶爾試試？

Pedro：也沒有特別頻繁。我大概一周會這么做一次。雖然我自己平均每兩三天就會有一次網購，所以大概可以說，三分之一左右的情況我會這么做。不過我也在有意識地推動邊界，看看它到底能做到什么程度。

有一個很有意思的例子：有一次我們有幾個朋友要去看電影，他們把自己的座位發給了我們。然后我 literally 就把那條消息轉發給我的 OpenClaw，說：“買附近的票。”

接著，它就自己上網，打開電影院的網站，找到那場電影、那個影廳、那個時間，再定位朋友們的票對應的座位。然后它告訴我：“這兩個位置已經被占了，你應該選旁邊這兩個。”我說：“好。”然后它就繼續在線操作，填入卡信息、完成支付，事情就結束了。接著我收到一封郵件確認，而我自己什么都沒干。

Ashlee：你的 OpenClaw 系統有名字嗎？

Pedro：有，名字還挺有意思的。我叫它 Lemon Pie。這名字有點奇怪，因為我 12 歲的時候，做的第一個 bot 就叫 Lemon Pie——因為檸檬派是我最喜歡的甜點。后來我人生里做的各種 bot，基本都叫 Lemon Pie。所以我就想，好吧，這個系統也必須叫 Lemon Pie。算是一個挺好笑的歷史遺留吧。

Ashlee：好吧，我想要你這個系統。我很期待你把這些東西做出來，讓我們也都能用上。非常感謝你今天過來。

訪談視頻原鏈接：

https://www.youtube.com/watch?v=9ZbbxSgrjhw

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