大廠裁掉三萬(wàn)人之后，打工人可能先出局

出品｜虎嗅科技組

作者｜陳伊凡

編輯｜苗正卿

頭圖｜AI生成

“AI原生100”是虎嗅科技組推出針對(duì)AI原生創(chuàng)新欄目，這是本系列的第「56」篇文章

今年四月，甲骨文公司裁掉了全球3萬(wàn)名員工，占其總?cè)肆Φ奈宸种弧＿@家云平臺(tái)巨頭的賭注很明確：AI可以頂上這些崗位，而系統(tǒng)不會(huì)崩潰。

對(duì)于前AWS人工智能研究員Raphael Shu來(lái)說(shuō),這是一個(gè)信號(hào)：當(dāng)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)主體從“人”切換到“AI”時(shí),變革的臨界點(diǎn)已經(jīng)到來(lái)。

Raphael Shu 顯然是那個(gè)對(duì)智能體未來(lái)更激進(jìn)的人。他曾早在2022年，即 ChatGPT 發(fā)布前，就在亞馬遜內(nèi)部推動(dòng)了 Agent 的研發(fā)。

在與虎嗅交流時(shí)，Raphael 剛結(jié)束一場(chǎng)跨時(shí)區(qū)的會(huì)議。因?yàn)殚L(zhǎng)期旅居國(guó)外，他的中文表達(dá)不算流利，語(yǔ)速很慢，表達(dá)的速度跟不上思考的速度。

2022年ChatGPT尚未問(wèn)世,他已在亞馬遜內(nèi)部推動(dòng)智能體(Agent)研發(fā)。如今他創(chuàng)辦的OpenAgents只有7名員工,但目標(biāo)是讓這個(gè)小團(tuán)隊(duì)帶著上百個(gè)AI協(xié)同工作。他的判斷是:隨著大模型推理速度指數(shù)級(jí)飆升,人類不僅會(huì)失去執(zhí)行層的主導(dǎo)權(quán),甚至?xí)S為阻塞生產(chǎn)鏈條的“效率瓶頸”。

帶著這樣的預(yù)判，Raphael 離開亞馬遜創(chuàng)辦了 OpenAgents。他的初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)目前僅有7名員工，但他們的近期目標(biāo)是：讓這幾個(gè)員工帶著上百個(gè) AI 一起工作。他們致力于為多智能體提供一個(gè)互相交流、協(xié)作互動(dòng)的底層場(chǎng)所，打造一個(gè)專屬于 AI 的“數(shù)字城邦”。

在 Raphael 看來(lái)，多智能體協(xié)作是現(xiàn)階段 AI 行業(yè)最值得押注的方向之一，且留給行業(yè)的窗口期，只剩1到2年。

Raphael Shu演講 圖片由OpenAgents提供

最早“吃螃蟹”的人

2022年，Raphael還在AWS，ChatGPT還沒(méi)出來(lái)，那時(shí)候最好的大模型叫Code davinci 002，你問(wèn)它“人怎么上火星”，它會(huì)回答“人怎么上月球”、“人怎么上太陽(yáng)”。

彼時(shí)，Raphael Shu和他在AWS的團(tuán)隊(duì)做了一個(gè)實(shí)驗(yàn)：把當(dāng)時(shí)最好的大模型接進(jìn)來(lái),讓它一邊和人對(duì)話、一邊寫代碼。他們連了一個(gè)Dropbox，讓模型先自己讀文檔學(xué)會(huì)怎么用Dropbox，然后告訴它“幫我把所有TXT文件重命名成MD”——它就自己寫代碼，把這事辦了。這成了智能體協(xié)作的雛形。

Chat GPT出來(lái)后，全球都在進(jìn)行“大模型煉丹”的游戲，沒(méi)有人在意智能體，甚至聽不懂所謂的“AI Agent”是什么。

在大型科技公司的官僚體系中，最具顛覆性的創(chuàng)新往往首先被視為某種乏味的微調(diào)。Raphael在公司推“Agent”，大家一看demo，第一反應(yīng)就是“這也就是更聰明的RPA（流程自動(dòng)化）”，但是“RPA歷史上都沒(méi)多少用戶，這能有什么用”。但當(dāng)這項(xiàng)技術(shù)雛形被呈遞給高管時(shí)，得到的冷淡回應(yīng)：“這不就是更聰明的RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）嗎？”

直到2023年3月，OpenAI推出了ChatGPT Plugin。決策者們恍然大悟，緊急開會(huì)，迅速撥給 Raphael 10個(gè)人和一大筆數(shù)據(jù)標(biāo)注預(yù)算（他們還在印度雇傭了大量標(biāo)注工程師），要求他以最快速度將 Agent 能力訓(xùn)練到亞馬遜自研的大模型中。

但大廠留給創(chuàng)新的窗口期總是極短。隨著 AWS 內(nèi)部?jī)晌魂P(guān)鍵人物的離開，Raphael 決定不再等待，從亞馬遜抽身，躬身入局。

剛出來(lái)創(chuàng)業(yè)時(shí)，Raphael Shu回了趟中國(guó)，他幾乎把國(guó)內(nèi)排名前 20 的頭部投資機(jī)構(gòu)聊了個(gè)遍。但他發(fā)現(xiàn)，當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)投資人對(duì) Agent 的認(rèn)知，幾乎全部停留在“Langchain 思維”里。“

在 Raphael 看來(lái)，Langchain 用一種極具“誤導(dǎo)性”的方式定義了 Agent——它將 Agent 矮化為了一個(gè)固定的“工作流（Workflow）”。這導(dǎo)致當(dāng)你在聊 Agent 時(shí)，大家腦子里想的依然是畫流程圖。當(dāng) Raphael 試圖向他們推銷“多智能體協(xié)作”時(shí)，投資人以為的只是“多個(gè)工作流之間如何串聯(lián)”。

但這二者有著本質(zhì)的區(qū)別：工作流是死板的“流水線”，上下游按部就班，一步出錯(cuò)全盤崩潰；而多智能體協(xié)作則是“人類團(tuán)隊(duì)開會(huì)”，不同的 AI 扮演不同的角色，它們可以自主對(duì)話、動(dòng)態(tài)分工，甚至互相糾錯(cuò)。

2026年，OpenClaw出現(xiàn)，許多人才開始接受了多智能體協(xié)作的概念，但Raphael早就料到了這個(gè)趨勢(shì)。隨后，另一個(gè)比OpenClaw距離真正的AI員工更近的應(yīng)用Hermes出現(xiàn)。

Raphael認(rèn)為，OpenClaw能火，是因?yàn)榇蛄藘蓚€(gè)關(guān)鍵概念：一是“打造屬于你自己的agent”，把AI從工具變成了工具人；二是它極其聰明地將交互界面搬到了 Telegram 上，讓用戶像給真人發(fā)微信一樣，給 AI 派發(fā)任務(wù)、接收匯報(bào)。這讓許多不懂技術(shù)的 CEO 和律師也能瞬間 Get 到它的價(jià)值。隨后，距離真正的“AI 員工”更近的開源項(xiàng)目 Hermes 也應(yīng)運(yùn)而生。

但 Raphael 敏銳地指出，OpenClaw 并非沒(méi)有代價(jià)，它的致命傷在于“極低的透明度”。由于用戶完全看不到 Agent 在沙盒里具體執(zhí)行了什么操作，這導(dǎo)致它極難被應(yīng)用于軟件開發(fā)這類需要過(guò)程全透明的場(chǎng)景。

這揭示了一個(gè)有趣的 PMF（產(chǎn)品市場(chǎng)契合度）錯(cuò)位：OpenClaw 最終圈粉的，其實(shí)是與開發(fā)者完全反向的那批人——因?yàn)殚_發(fā)者需要掌控感和透明度，而許多非技術(shù)用戶根本不在乎黑盒里的過(guò)程，他們只要結(jié)果。

Raphael Shu成立OpenAgents，想做另一件事。

“做一個(gè)最好的籃球場(chǎng)”

“如果大家都在打一場(chǎng)籃球賽，OpenClaw 想做的是場(chǎng)上最好的籃球選手，而我們想做的，是提供最好的籃球場(chǎng)。” Raphael 這樣形容 OpenAgents 的定位，OpenAgents打造一個(gè)開放平臺(tái)，允許用戶接入各式各樣的 Agent，甚至自定義 Agent。

但這塊“籃球場(chǎng)”的搭建并非一帆風(fēng)順。去年，Raphael 團(tuán)隊(duì)的核心精力放在了打造一款面向開發(fā)者的底層工具上——通過(guò) Python 構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，讓基于 Langchain 或 AutoGen 開發(fā)的 Agent 能在其中互相通信與協(xié)作。

然而，當(dāng)他們舉辦一場(chǎng)幾百人規(guī)模的黑客松，卻發(fā)現(xiàn)真正能運(yùn)用工具跑通項(xiàng)目的人遠(yuǎn)低于預(yù)期時(shí)，Raphael 發(fā)現(xiàn)問(wèn)題既不在宣發(fā)，也不在于教育成本，而是偽需求與高門檻：開發(fā)者必須先費(fèi)力做出單個(gè)有用的 Agent，然后才能去探索多個(gè) Agent 之間的協(xié)作。具備這種復(fù)合能力和強(qiáng)烈協(xié)作需求的開發(fā)者，實(shí)在太少了。

認(rèn)清現(xiàn)實(shí)后，團(tuán)隊(duì)在今年進(jìn)行了一次大刀闊斧的轉(zhuǎn)型，決定做一款“Customer Zero Product”（零號(hào)客戶產(chǎn)品）。這源于 Raphael 的一個(gè)堅(jiān)持：“如果一個(gè)產(chǎn)品我們自己團(tuán)隊(duì)都不愿意每天用，那我寧愿不做。”

這一思路直接催生了現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品 Open Agents Workspace。它徹底拋棄了復(fù)雜的代碼，變成了一個(gè)有 UI 界面、支持 MacOS、Windows 和 Linux 的零代碼工作區(qū)。用戶只需安裝軟件，像平時(shí)用電腦一樣點(diǎn)幾下鼠標(biāo)，就能配置好 Agent 并接入工作區(qū)，全程不需要寫一行代碼。

Workspace 上線后的火爆程度超出了所有人的預(yù)料。連續(xù)三天，服務(wù)器被洶涌的流量擠爆，GitHub幾天內(nèi)暴漲了 1600 多顆星。Workspace迅速黏住了一批每天高頻使用的鐵桿用戶，他們甚至比官方還著急。系統(tǒng)一出問(wèn)題，這些具備技術(shù)能力的用戶直接在 GitHub 上提 Issue、提 PR，順手就幫官方把 Bug 修了。甚至有合作方直接出了一名工程師，無(wú)償幫他們開發(fā)出了MacOS和手機(jī)端的APP。

“你看，這就是開源的價(jià)值，” Raphael告訴我，“你不只是擁有一批用戶，你擁有的是一批會(huì)把自己需求直接變成產(chǎn)品進(jìn)化能力的人。”

目前，OpenAgents 在國(guó)內(nèi)已積累了七八千名開發(fā)者用戶，海外也有五六百人的核心圈層。在新加坡的一場(chǎng)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議 Workshop 上，更是吸引了 560 人付費(fèi)報(bào)名。但這距離 Raphael 的目標(biāo)還很遠(yuǎn)，他想要的不僅是規(guī)模大，更是一個(gè)能影響整個(gè) Agent 經(jīng)濟(jì)走向的“超級(jí)社區(qū)”。

他希望這個(gè)社區(qū)里有創(chuàng)始人、大廠產(chǎn)品經(jīng)理、學(xué)術(shù)界研究員，大家在一個(gè)開放環(huán)境里共同探討一個(gè)終極命題：當(dāng)經(jīng)濟(jì)的主體從人變成 AI 時(shí)，世界會(huì)發(fā)生什么？ 同時(shí)，他也定下了一個(gè)宏大目標(biāo)：社區(qū)里孵化出 10 萬(wàn)個(gè)“Agent Master（智能體大師）”。你不必是懂代碼的開發(fā)者，只要你擁有并熟練指揮你自己的 Agent，你就是這個(gè)新經(jīng)濟(jì)生態(tài)的一部分。

事實(shí)上，這種“經(jīng)濟(jì)主體讓位給 AI”的未來(lái)，已經(jīng)提前在 OpenAgents 的客戶那里上演了。

Raphael 透露，他們目前正在與一家合作公司進(jìn)行一項(xiàng)名為“Shadow Mode（影子模式）”的激進(jìn)實(shí)驗(yàn)。具體做法是：雇傭一名真人工程師或在線銷售，讓其在一個(gè)特定的模擬器上正常工作 40 小時(shí)。在此期間，AI 像影子一樣在后臺(tái)全程靜默觀察，記錄下這個(gè)人的所有操作邏輯、行為模式，甚至包括他說(shuō)話的語(yǔ)氣和性格。40小時(shí)后，AI 將全面接管這個(gè)模擬器，用完全相同的“人類外殼”去自動(dòng)化完成后續(xù)的所有工作。

在 Raphael 看來(lái)，OpenAgents 本質(zhì)上是一家非常典型的 B2B 創(chuàng)業(yè)公司。其商業(yè)飛輪非常清晰：開源項(xiàng)目負(fù)責(zé)建立行業(yè)影響力和引流，企業(yè)端服務(wù)（如影子模式）負(fù)責(zé)創(chuàng)造現(xiàn)金流。

“在這個(gè)時(shí)代，Idea 本身沒(méi)有那么值錢。” 經(jīng)歷了大廠的洗禮和創(chuàng)業(yè)的摸爬滾打，Raphael 對(duì) AI 紅海有著清醒的認(rèn)知，真正難的是，在每天都有新東西冒出來(lái)、每天都有人高呼“這是 Next Big Thing”的喧囂里，你還能看清楚一個(gè)自己愿意長(zhǎng)期做下去的方向，并且堅(jiān)持足夠久。而這件事本身，就會(huì)成為的壁壘。

多智能體的爆發(fā)還在等待“曼哈頓時(shí)刻”

如今的 OpenAgents 保持著極致的精簡(jiǎn)：整個(gè)團(tuán)隊(duì)僅有7人，3名開發(fā)、1名 AI 工程師以及3名市場(chǎng)人員。這恰恰是 Raphael 理想中未來(lái)企業(yè)的切片：保持 8 到 12 人的極小人類團(tuán)隊(duì)規(guī)模，但背后卻帶著 100 個(gè) AI Agents 在“數(shù)字領(lǐng)地”里開疆拓土。

這種預(yù)演，已經(jīng)在巨頭體內(nèi)悄然發(fā)生。在我們對(duì)話的前幾周，甲骨文（Oracle）啟動(dòng)了一場(chǎng)波及全球 3 萬(wàn)人的大裁員，裁員比例高達(dá)驚人的 18%-20%。

這件事給了 Raphael 極大的震撼。在他看來(lái)，云平臺(tái)不同于普通的軟件公司——Photoshop 的代碼寫錯(cuò)了，頂多是濾鏡難看；但云平臺(tái)的底層代碼一旦出錯(cuò)，面臨的就是大面積的服務(wù)宕機(jī)，“Oracle 敢下如此狠手，說(shuō)明他們內(nèi)部一定已經(jīng)跑通了數(shù)據(jù)，證明裁掉這 20% 的人之后，靠 AI 頂上，系統(tǒng)絕對(duì)不會(huì)垮。”

這會(huì)觸發(fā)一場(chǎng)可怕的連鎖反應(yīng)：一旦 Oracle 的算盤打通，其他巨頭們絕對(duì)坐不住。競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手通過(guò)裁員狂砍運(yùn)營(yíng)成本，再把省下的重金砸向 AI，利潤(rùn)率和估值雙雙飆升——在華爾街的凝視下，誰(shuí)敢不跟進(jìn)？

歸根結(jié)底，這是一筆冷峻的經(jīng)濟(jì)賬。在美國(guó)西海岸，維持一個(gè)能獨(dú)立產(chǎn)出的資深軟件工程師，公司一年的綜合成本高達(dá) 60 萬(wàn)到 80 萬(wàn)美元；而像 Claude Code 這樣的 AI 工具，哪怕按最高頻次滿負(fù)荷拉滿，一個(gè)月的成本也不過(guò)九牛一毛。

當(dāng)兩者之間的成本鴻溝足夠大時(shí)，用 AI 替代人類就不再是“偏好”的問(wèn)題，而純粹是個(gè)“時(shí)間”問(wèn)題。“我覺(jué)得甚至都不需要等 3 到 5 年，快的話可能也就是 1 年左右的事。” Raphael 預(yù)判道。

那么，距離多智能體全面接管還有多遠(yuǎn)？Raphael 認(rèn)為，在 Agent 大爆發(fā)之前，行業(yè)還需要幾次類似 OpenClaw 這樣現(xiàn)象級(jí)的創(chuàng)新。并且，這些引爆點(diǎn)極有可能誕生在“閉源產(chǎn)品”中。理由很簡(jiǎn)單：開源項(xiàng)目極難打磨出具備爆發(fā)力的 C 端體驗(yàn)，而閉源產(chǎn)品形態(tài)成熟，更容易在交互上完成降維打擊，從而迎來(lái)真正的破圈。

“這就像人類歷史的演進(jìn)規(guī)律一樣。” Raphael 用了一個(gè)比喻：任何重大成就都會(huì)經(jīng)歷兩個(gè)階段——首先是“個(gè)人突破”，其次是“團(tuán)隊(duì)突破”。就像造原子彈，第一階段是奧本海默這樣的天才在理論上驗(yàn)證了制造的可能性；第二階段，則是把頂尖大腦們聚在一個(gè)“曼哈頓計(jì)劃”里，分工協(xié)作把原子彈真正造出來(lái)。

當(dāng)前的 AI 行業(yè)，正處于“單個(gè) Agent 能力突破”的奧本海默階段。而下一個(gè)紀(jì)元，毫無(wú)疑問(wèn)將是“多智能體協(xié)作（Multi-Agent）”引爆的曼哈頓時(shí)刻。

Raphael 正在耐心地等待那個(gè)時(shí)刻的降臨。對(duì) OpenAgents 來(lái)說(shuō)，眼下最重要的事情只有一件：趕在狂歡達(dá)到高潮之前，把那座最好的“籃球場(chǎng)”先鋪好。

以下是虎嗅精選的訪談內(nèi)容：

虎嗅： 你當(dāng)時(shí)創(chuàng)業(yè)為什么選擇在美國(guó)，而不是回國(guó)？

Raphael Shu：我大學(xué)畢業(yè)之后在日本待了11年，后來(lái)才來(lái)美國(guó)，所以我在國(guó)內(nèi)的人脈非常弱。不過(guò)出來(lái)之后我回國(guó)聊了非常多的人，也發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)投資圈其實(shí)大家互相都認(rèn)識(shí)，我才逐漸覺(jué)得這個(gè)圈子并沒(méi)有想象中那么封閉。

虎嗅： 我記得你在AWS從2022年就開始押注agent。那時(shí)候ChatGPT都還沒(méi)出來(lái)，為什么會(huì)有這么早的判斷？

Raphael Shu：以前任何技術(shù)，就算你給它一萬(wàn)條訓(xùn)練數(shù)據(jù)，也很難達(dá)到這種程度。所以我們當(dāng)時(shí)就認(rèn)為，至少對(duì)于“能對(duì)話、能執(zhí)行任務(wù)”這類機(jī)器人來(lái)說(shuō)，大模型是一個(gè)顛覆性的轉(zhuǎn)折。后來(lái)我也慢慢把這件事想清楚了。一個(gè)會(huì)話型AI，真正要解決的問(wèn)題其實(shí)只有兩個(gè)：第一，功能夠不夠全；第二，對(duì)話能不能像人一樣自然。以前很多技術(shù)最多只能把其中一個(gè)維度往前推一點(diǎn)點(diǎn)。大模型出來(lái)之后，這兩個(gè)問(wèn)題同時(shí)被推到了一個(gè)新范式里。

虎嗅： 在AWS和Bedrock那段經(jīng)歷里，哪些東西后來(lái)投射到了你現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)里？

Raphael Shu： 2022年到2023年，我們?cè)贏WS內(nèi)部去押注agent。那段經(jīng)歷很像一次大公司內(nèi)部創(chuàng)業(yè)：你看到了明確方向，但很難說(shuō)服stakeholder，最后是外部環(huán)境變化，反過(guò)來(lái)推著組織來(lái)找你做這件事。

后來(lái)我在Bedrock帶團(tuán)隊(duì)嘗試多智能體協(xié)作。這兩段經(jīng)歷讓我形成了一個(gè)很重要的判斷：AI行業(yè)變化太快了，很多人一看到新東西出來(lái)，比如MCP出來(lái)了，或者OpenClaw出來(lái)了，就立刻想跟著做一個(gè)項(xiàng)目，但這種跟法其實(shí)很危險(xiǎn)。不是說(shuō)這個(gè)idea一定錯(cuò)，而是你會(huì)沒(méi)有足夠的思考空間。

我現(xiàn)在會(huì)更在意一件事：不是看眼前這個(gè)機(jī)會(huì)，而是去想6個(gè)月之后，行業(yè)里哪些東西是確定會(huì)發(fā)生的。你如果押注的是那種更長(zhǎng)期、更確定的變化，才有時(shí)間打磨產(chǎn)品，也才有真正的runway。

虎嗅： 你決定創(chuàng)業(yè)后，回國(guó)見了一遍投資人，得出了什么判斷？

Raphael Shu： 我后來(lái)有個(gè)很深的感受，就是創(chuàng)業(yè)公司大體上其實(shí)只有兩種模式。

一種是現(xiàn)金流模式，做的是一個(gè)長(zhǎng)期存在、能穩(wěn)定產(chǎn)生現(xiàn)金流的business。另一種是IPO模式，在幾年之內(nèi)靠不斷融資、快速擴(kuò)張，把公司推到一個(gè)非常大的量級(jí)，最后走向IPO或者被大公司高價(jià)收購(gòu)。這兩種模式會(huì)直接決定你該做什么產(chǎn)品、不該做什么產(chǎn)品，甚至決定你需要什么樣的co-founder、招什么樣的人。

虎嗅：那你呢？你自己想做哪種公司？

Raphael Shu：第一種。我更想做一個(gè)能健康產(chǎn)生現(xiàn)金流的business，而不是瘋狂燒錢的公司。

虎嗅： 你們發(fā)布了Workspace之后，Github上漲了1600顆星，還有很多開發(fā)者自主過(guò)來(lái)幫你們維護(hù)和完善，你們做的是人和agent協(xié)同的社區(qū)，還是agent和agent協(xié)同的社區(qū)？

Raphael Shu：現(xiàn)在還是一個(gè)過(guò)渡形態(tài)。我們發(fā)布的Workspace首先還是給人用的，所以它強(qiáng)調(diào)的是“多個(gè)人+多個(gè)agent”的協(xié)作。但更長(zhǎng)遠(yuǎn)地看，我最看重的其實(shí)是agent和agent之間的協(xié)同。因?yàn)殡S著推理速度越來(lái)越快，人和AI在時(shí)間尺度上會(huì)越來(lái)越不匹配，到最后，人更像是慢速工具，agent才是高速執(zhí)行和高速協(xié)同的主體。

所以在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，我最看重的不是把一個(gè)agent做得多強(qiáng)，而是怎么把一整個(gè)agent團(tuán)隊(duì)配置好、分工好、協(xié)作好。

虎嗅： 如果真進(jìn)入那個(gè)階段，對(duì)多智能體協(xié)作意味著什么？

Raphael Shu： 意味著“人告訴它做什么、它做10分鐘再回來(lái)匯報(bào)”這種模式就不夠了。公司需要的是能自主決策、24小時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)、自己開會(huì)復(fù)盤的agent。

舉個(gè)很實(shí)際的例子。假設(shè)一家公司里，每個(gè)人未來(lái)都有自己的agent。如果Bary是CTO，Julia是工程師，兩人有時(shí)差。Bary給Julia發(fā)了一個(gè)需求：做一個(gè)新的用戶登錄系統(tǒng)。Julia的agent看完之后，馬上會(huì)意識(shí)到需求缺了關(guān)鍵信息，于是它不會(huì)等Julia醒來(lái)，而是直接去問(wèn)Bary的agent：到底是繼續(xù)用郵箱登錄，還是改成Google登錄？Bary的agent知道上下文，因?yàn)樗繠ary為什么提這個(gè)需求，于是會(huì)直接回答：全部改成手機(jī)號(hào)登錄。這樣很多信息差在agent之間就先補(bǔ)完了。

虎嗅： 你給自己留了多長(zhǎng)的runway？

Raphael Shu：對(duì)我個(gè)人來(lái)說(shuō)，runway基本是無(wú)限的，因?yàn)槲彝瑫r(shí)也在給其他公司做顧問(wèn)，但我不打算一直靠這個(gè)撐著。我的初衷就是做一個(gè)能健康產(chǎn)生現(xiàn)金流的business，不想走瘋狂燒錢找接盤俠那條路。

虎嗅： 什么時(shí)候準(zhǔn)備開始融資？

Raphael Shu：我希望至少等企業(yè)端產(chǎn)品有10個(gè)客戶在用，并且有積極的數(shù)據(jù)點(diǎn)之后再融資。如果我是做ToC，我可能會(huì)做個(gè)PPT，馬上融一大筆錢，燒三個(gè)月看能不能爆。但我們是ToB，我還是更想慢慢把cash flow（現(xiàn)金流）做強(qiáng)。

本文來(lái)自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4860309.html?f=wyxwapp