甲小姐对话柳钢:CEO对股东最大的责任,是对成功的概率负责|甲子光年

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只有看见最微小的事物,才能洞悉伟大的定律。

来源|甲子光年

作者|甲小姐 刘杨楠

编辑|栗子

商业史上,职业经理人成为“空降CEO”的故事往往胜少败多。

“究其原因有三条——容易自嗨、喊口号;不顾公司历史基础贸然推进改革;没有清晰的改革目标。”极狐GitLab CEO柳钢分析道。

但挂帅极狐GitLab刚满9个月的柳钢,想跳出这个“空降CEO胜少败多”的魔咒。

今年是柳钢从业第20年,他此前是一位职业经理人。

2004年,硕士毕业后,柳钢加入Oracle,从管培生做起,经历解决方案、客户经理、销售经理等岗位历练后,又在SAP、微软中国区担任Sales VP、事业部GM等要职。

2016年春天,柳钢辞去上市公司CEO的职位,作为“业务合伙人”加入商汤。履职7年间,柳钢先后全面负责“AI商业化和业务规模化”以及创新业务的发展,成为商汤从初创公司迈向上市企业的重要推动人之一——柳钢经历了商汤从100多人到5000多人、营收从几千万人民币增长到近40亿的发展过程,享受了AI 1.0的波澜壮阔,也“真正在AI 1.0的汪洋大海中感受过刺骨寒冷”。

离开商汤后,柳钢给自己规定了三个“不做”:不独立创业;不做AI大模型公司;不跨界。

在AI 2.0时代群雄逐鹿英雄座次表的当下,这个“三不做”很克制,也让他的可选项并不多。

2023年7月,柳钢出任极狐GitLab CEO,加入董事会,成为了一名空降领导者。

极狐GitLab是一家独特的企业——它没有“母公司”。GitLab是全球第二大开源代码托管平台(第一是被微软收购的GitHub)。GitLab最初创建于2012年,在CEO Sid Sijbrandij的强势运作下,不到十年就登陆纳斯达克,上市当天市值直冲149亿美元。

极狐GitLab成立于2021年3月,是GitLab公司与红杉宽带跨境数字产业基金、高成资本共同成立的合资企业,为中国企业提供DevOps解决方案与服务。极狐GitLab采用“中外合资3.0模式”:GitLab提供核心技术,中国团队完全独立运营。

GitLab CEO Sid和柳钢直言,“GitLab不是极狐GitLab的母公司”,希望极狐GitLab尽可能按照中国本地方式运作。但尽管如此,刚接手的柳钢依然感受到极狐GitLab留存着中外合资企业的“小资情绪”,创业文化不够浓厚。

因此,这位空降CEO在上任9个月期间,引导了一场变革:

上任后,柳钢发了一封全员信,取消了CEO及核心高管的特殊待遇;撤销了配置豪华的战略部门,大幅进行组织精益化调整;对业务、产品甚至使命、愿景、价值观进行了全新定义。大刀阔斧改革之后,公司人员大幅精简,但2023年业绩反而增长了40%。

柳钢的一系列动作,源自职业经理人多年积淀的理性。他对“见微知著”有深刻信仰:“只有看见最微小的事物后,才能洞悉伟大的定律。”

柳钢告诉「甲子光年」,他作为CEO,核心是为“成功的概率”负责。他的目标很明确,要打造一个“技术商业化、业务规模化”的成功模版。

本文甲小姐对话柳钢,一起走进这个模版。

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极狐GitLab CEO柳钢,图片来源:极狐GitLab

1.谈选择:“不独立创业,不All in AI,不跨界”

优秀的科技公司成功的根本是有好的产品,好的销售团队要为好产品贡献价值。当我成为创业公司的业务合伙人,我思考的根本问题不是做销售的review,而是把市场中规模化的、共性的、刚性的需求抽象出来整体反馈给技术部门。
甲小姐:你曾先后在Oracle、SAP、微软、商汤等公司任职,分享下这几段经历吧。

柳钢:今年是我从业第20年,我的职业生涯可以分为三个阶段。

第一阶段是职业经理人的12年,从管培生、销售、经理、总监到Sales VP;第二个阶段是从职业经理人转型参与创业,加入商汤,参与中国AI 1.0浪潮;第三个阶段是出任极狐GitLab CEO,把过去近20年“技术商业化、业务规模化”的经验和实践融合应用起来。

甲小姐:商汤是你职业生涯第一个关键转折,这个转折是怎么发生的?

柳钢:当时商汤正在搜寻一位业务合伙人,一次偶然的机会我们碰撞出了火花。

我记得很清楚,那是2016年3月,AlphaGo已经赢了李世石两盘棋,我心想如果AlphaGo赢第三盘,我就加入商汤。结果汤老师、徐立第一次面试我,我们从下午3点聊到晚上10点,期间刚好传来AlphaGo赢了第三盘的消息,我就毅然决然加入商汤,当场握手成交。现在想来汤老师和徐立也是性情中人,做了一个很大胆的决定。

甲小姐:当时商汤还是一个学院气氛很重的公司,而你之前12年主要在做销售和业务增长,加入后有水土不服吗?

柳钢:我进入AI行业之后,思考的第一个问题就是技术突破能产生什么商业价值。

我在Oracle、SAP、微软都看到客户用很高的溢价采购软件产品。我一直在思考:软件产品看不见摸不着,为什么客户愿意为一个软件产品花这么多钱,而且持续购买?我认为核心原因是,软件产品所创造的价值比客户花的钱大得多,客户觉得值得。

我在商汤的定位是和科学家、技术人员形成互补。我加入后,有很大一部分时间在跟商汤各个研究院院长辩论,因为我们对技术的关注点和出发点不同。比如我们有一笔钱,到底是去做仰望星空的技术,还是把技术转化为给企业带来实际价值的产品?

甲小姐:你们最激烈的一次辩论是关于什么?

柳钢:到底需不需要给公司销售人员设置quota(销售任务)。商汤最初认为不应该用残酷的指标约束销售人员,但成熟的企业运营者都知道,销售人员应该有KPI,这和商汤当时比较温和的学术氛围有一定冲突。

甲小姐:那你应该在内部挨了不少骂。

柳钢:我也骂了不少人(笑)。

甲小姐:从外企中国区销售VP到国内AI创业公司的业务合伙人,最大的区别是什么?

柳钢:很多外企中国区的职业经理人逃避了一个重大责任,不需要对产品的好坏负责。因为既没机会,也没必要,你不需要和总部的技术人员吵架——但不应该这样。

我工作第二年去Oracle美国总部出差,发现那里的客户经理、售前人员都在和客户讨论如何理解业务需求、做好产品demo,而国内销售更多谈论怎么和客户把饭吃好。

优秀的科技公司成功的根本是有好的产品,好的销售团队要为好产品贡献价值。

当我成为创业公司的业务合伙人,我思考的根本问题不是做销售的review,而是把市场中规模化的、共性的、刚性的需求抽象出来整体反馈给技术部门。

我很自豪,也很荣幸,从商汤100多人的时候加入,离开时公司已经5000多人。我们一起打过胜仗,也吃过败仗。我们经历过“潮起”,营收从几千万人民币增长到近40亿;也经历过“潮落”,由于宏观环境变化,AI产品的价值需要更长时间验证。

甲小姐:有没有想过一直留在商汤?

柳钢:当然想过。我离开时很多同事都送来了祝福,很感动。离开商汤是一个很艰难的决定,但讲得崇高一点,我在商汤的历史使命或许告一段落了。

离开商汤前,我先和徐立沟通过一次,他也认为加入极狐GitLab是当下最好的安排,我应该出去闯荡闯荡。徐立甚至还说,我在外面混不下去了,还可以回来。

甲小姐:为什么会加入极狐GitLab?

柳钢:首先,用户基础很好。中国有接近千万用户,大约超过半数以上的中国程序员都在用我们的开源版本,这很吸引我。

第二,模式很新颖。公司从创立第一天起,我们的核心股东就认识到,外企在中国建立分部这种模式很难成功,应该各取所长,规避机制的短板。更好的方法是成立一家合资公司,国内团队独立运营,外资公司提供技术,合资公司完全不受约束地永久使用这项技术,在中国本土从0到1生长起来。

第三,最后一轮面试时我问GitLab CEO Sid:“我们需要向总部学习哪些东西?”他的回答让我很意外,他说:“GitLab不是极狐GitLab的母公司,你们是一家独立的企业,公司如何发展完全由你和你的团队决定。”

甲小姐:从他们找到你,到你最终作出决定,接洽了多久?

柳钢:还蛮久的。猎头的第一个电话我挂掉了,当时我不考虑外企中国区公司的CEO;后来又有一个猎头打电话,向我推荐极狐GitLab,但我觉得自己没有开源和订阅制模式的经验,又挂掉了;神奇的是,后来陆续有几个猎头都打电话推荐这家公司,我就开始研究它。

研究过程中,我的决策体系也有变化。我年轻时想要更好的title、待遇、权力、地位,现在年纪稍微大一点,更想和一帮很厉害的人一起改变一个行业,制造一些影响力。

现在我很强调成功的概率。虽然这不太像一个创业者该有的心态,但我认为,创业团队对股东最大的责任,就是要理性地思考,对成功的概率负责。如果我用自己的钱来创业,那就可以随性一些,浪漫一些。

甲小姐:离开商汤、加入极狐GitLab,在AI 2.0时代众多领军人物中,你如何定位自己的角色?

柳钢:我有几个“不做”:第一,我不会独立创业。我很清醒地知道我的短板。第二,我不会做AI大模型公司,因为这无形中会跟前东家商汤形成一定冲突,虽然商汤没有这样限制我,但我自己有一些情结。第三,我不会完全跨界跳出科技领域。我经常跟很多技术背景的创业朋友说,我们都在攀登创业的高峰,只不过你们是从北坡出发,我是从南坡出发,我们有相同的目标。

2.谈改革:“CEO既要有显微镜,又要有望远镜”

如果只谈市场、生态、渠道,社区这些很大的词汇,可能就离失败不远了。所谓的“目标市场”只是一个缩略表达,我们真正要关注的是,中国10万家企业里,最有可能成为我们付费客户的1万家企业长什么样?我会要求团队把这1万家企业分门别类全部整理好,做调研,用未来3-4年完全接触到这1万家企业。

甲小姐:听说你入职后写了一封全员信,内容是什么?

柳钢:没有任何豪言壮语。我宣布取消CEO和核心团队的所有差旅福利特权,跟普通员工一模一样。

甲小姐:为什么会在第一封全员信中强调这一点?

柳钢:我想在公司推行朴素、透明的创业文化,即“做聚焦发展的奋斗者”。创业就是要受委屈、有牺牲。这样做是一把双刃剑,有些人觉得公司迈出了改变的第一步,有些人不适应,但整体上利大于弊,让那些真正愿意跟公司一起发展的同事看到了希望。

甲小姐:“空降CEO”的很多案例都失败了,为什么?

柳钢:如果公司是一辆在山间小路高速行驶的F1赛车,CEO就是赛车手。公司运行好坏是CEO的责任,别人很难帮上忙。

很多空降失败的CEO往往容易犯三个错误:第一,容易自嗨,感觉自己成为掌舵人了,开始喊口号;第二,可能会切断历史,认为自己的决策正确,就不顾公司历史,强制推进变革;第三,目标看得不够清楚,传递给团队的战略也很模糊,很难高效执行。

甲小姐:你如何判断每一个改革的决策是对是错?

柳钢:决策时点的对错无法论证。我会更加理性地决策,把未来将要出现的场景细化到极致。比如我给股东阐明某个战略,如果只谈市场、生态、渠道,社区这些很大的词汇,可能就离失败不远了。

所谓的“目标市场”只是一个缩略表达,我们真正要关注的是,中国10万家企业里,最有可能成为我们付费客户的1万家企业长什么样?我会要求团队把这1万家企业分门别类全部整理好,做调研,用未来3-4年完全接触到这1万家企业。

甲小姐:有的创业者认为“模糊的正确好过精致的错误”。事无巨细地剖析目标,和把控宏观战略方向之间,是否会有矛盾?

柳钢:这是特别好的问题。我认为二者有矛盾,但不冲突。CEO既要有显微镜,又要有望远镜。

我最喜欢的一句成语是“见微知著”,只有看见最微小的事物后,才能洞悉伟大的定律。就像物理学,把每个事物细分到分子、原子、原子核、电子等等,会不停追问,最终得出万物的整体运行规律。

甲小姐:但也有一些创业者认为,要靠大目标高举旗帜,才能鼓动所有人。

柳钢:这样做过头了的话,就有点不负责任。你愿意花时间把最细微的东西弄清楚,也就代表当你面对一个宏大问题的时候,也会用负责任的态度来回答。

甲小姐:你会像技术型CEO一样去看论文吗?

柳钢:也会。我有时还会看看代码,但我看代码的目的不只是为了看懂代码本身,而是为了“知著”。为一家公司制定业务的战略打法,不能只靠灵光一现和江湖阅历。20年的从业经验让我更加返璞归真,尊重事情本身的规律。

甲小姐:这次AI 2.0,你希望给中国AI产业带来些什么?

柳钢:我从没想过要给整个行业带来什么,这是咖位更高的大佬们要考虑的理想和使命,我只是想把我将近20年的从业经验,提炼出一个“技术商业化、业务规模化”的成功样板。这个样板不需要太大,可能是一家“小而强”的公司,这会给很多像我一样并没有很强学术背景的职业经理人一个参考。

现在我非常在意成功的概率。到我这个年龄,我更加倾向于要确定性。所以我要务实地参考很多指标,要更理性,只有理性才能带来确定性。

甲小姐:成为极狐GitLab CEO的9个月里,哪些部分超预期,哪些部分低于预期?

柳钢:超出预期的部分是我们有很好的用户和产品基础。虽然财务上仍在亏损,但用户基础、产品的本土化进展以及生态建设都很成熟。

低于预期的部分是公司依然有一些中外合资企业的小资情绪,创业精神要强化。我入职开第一次员工大会就提出,我们要做“聚焦发展的奋斗者”,要有企业家精神、创业者心态以及专业的本领。

甲小姐:都说新官上任三把火,总结一下,过去9个月,你最重要的三把火是什么?

柳钢:我习惯把我的思考过程给大家透明化。过去9个月我所有动作都可以概括为Transformation(转型),“三把火”分别是执行(Execution)、扩张(Expansion)和创新(Innovation)。

第一,执行。执行需要精益求精、持续改进,每一家公司在执行层面都可以更好、更快、更精准。商业的发展要回归根本。想要执行到位,就要去看很多指标,指标会告诉你哪些地方该做调整。

上任之后我把公司很多部门取消了,比如战略部门。我取消战略部门并不代表我不重视战略,我反而可能是最重视战略的CEO之一。创业公司用一个豪华配置来专门研究战略,不是最合适的方式。真正的战略,不应该是粗犷的PPT。战略定制是CEO和核心团队最主要的职责,而不是某一个部门的职责。

第二,扩张。包括收入、客户数量、合同订单、客单价、客户续约率等数据,实实在在的扩张。

第三,创新。我们自研的AI产品也即将发布,有可能会成为行业里程碑。

甲小姐:一种说法是,软件行业的理想目标是人均产出达到100w,你们达到了吗?

柳钢:还没有,但是我们今年的人均产出预计同比增长约50%,按照这个速度,两年之后可以实现。

甲小姐:现在公司的使命、愿景、核心价值是什么?

柳钢:我把公司的Mission(使命)、Vision(愿景)、Values(核心价值)改的非常简单,宗旨就是回答“极狐GitLab为什么要存在”。

公司使命是“让中国程序员的技术潜能和业务价值得到最大化发展”,每一个字都是我自己写的。

中国1000万程序员本应发挥更大的价值,应该有更好的待遇。据CSDN统计,中国程序员的年收入中位数约为18万元,大城市会高一点。但硅谷程序员的年薪可能在18万美元,相差6-7倍,这是价值差距的体现。我希望极狐GitLab所提供的软件开发平台、编程平台、运维平台能够让中国程序员更高效、高质地工作。

公司愿景有三点:第一,中国所有程序员都来使用并喜爱我们的产品;第二,10%的企业用户能够成为我们的付费用户;第三,让采用我们软件的用户工作效能提高50%。

核心价值总结为三个短语:聚焦发展、求真务实和简单高效。我常跟团队说,如果一场球11个人踢不好,变成15个人去踢也不一定能踢好,而是要让这11个人更专业、更负责。我们在流程高效的前提下,会格外强调责任感,很多繁文缛节不要了,保证用较小的投入,获得最高效的产出。

甲小姐:今天的极狐GitLab和9个月之前有什么区别?

柳钢:9个月前的极狐GitLab还处于转型摸索期,没有明确的答案和方向。现在我们的发展路径极其清晰,经历了透彻的改革——势能强大,整装待发。

3.谈产品:“比Copilot好三点”

大模型to B一定会成为企业数字化转型升级的服务形态,但不是新的。万变不离其宗,to B还是以为企业创造价值为唯一的指北针。最简单的销售方法论就是试用。

甲小姐:今天的极狐GitLab和GitLab不太一样,你做了什么调整?

柳钢:现在我很自豪的是,我没有完全采纳GitLab的模式。GitLab搭建了一个AI平台,面向全球开发者服务,跟OpenAI和谷歌都有合作。我认为对极狐GitLab而言,这不是最优模式。我上任后调整了公司的AI战略。

之前公司也希望引进超大模型,搭建自己的SaaS平台,开一个API接口,模仿微软的Copilot。这个模式在美国可能会成功,因为平台和GitLab 3000多万开发者有天然的链接。但在中国,这么做会有四个问题——

第一,成本问题。用一个巨大的Infra给数百万程序员提供服务,推理成本极高。现在很多公司这样做,是因为有信仰的投资人给了他们很多资金,但根本谈不上商业的闭环。

第二,无法解决企业级应用的数据安全问题。中国企业特别强调数据的安全、私有化和“为我所有,任我所用”。

第三,无法解决企业的个性化需求。例如有些企业希望建立自有知识库,这单纯通过通用的SaaS模式是解决不了的。

第四,推广问题。程序员这个群体极其理性,他们会考究公司背后的基因、文化和成长环境。

在中国,孤注一掷做大模型的公司可能会死很多,但用大模型做产品的公司应该会有更大的机会成功。我更希望从根本上解决中国企业所需要的安全性、专有性和个性化问题。

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大模型企业级应用的困境和解决方案,图片来源:极狐GitLab
甲小姐:也许有一天GitLab会反过来学习极狐GitLab模式?

柳钢:Maybe,你说出了我的心里话。

甲小姐:听说你们5月份要发布新的AI产品,剧透一下?

柳钢:新产品不是简单在极狐GitLab DevOps平台上增加了特色功能,而是一套独立的产品体系,只是天然强调了与极狐GitLab DevOps平台的协同性。

我们的DevOps平台上有很多开发者贡献了特别好的input,形成了很强的上游价值。但我们的AI产品几乎是“闭门造车、出门合辙”。我对我们的AI产品在软件编程开发这个领域超过Copilot很有信心,比Copilot要好三点。

甲小姐:哪三点?

柳钢:第一,支持私有化部署,能在桌面端丝滑运行;第二,我们会搭载企业个性化知识库;第三,我们会和原有的企业级软件开发平台,DevOps平台做集成。生成式AI能够改写、生成代码,我们会把这些能力和软件开发的全流程结合在一起,通过我们的AI产品,也可以直接调用DevOps平台上的功能。

甲小姐:为什么你们的产品day 1就从端侧做起?

柳钢:上云本来就不是性价比最高的选择。上云会带来很多便利,比如更灵活、更可靠,可以及时扩容,但算力强大的终端出现后,让企业能够通过本地部署一个小型智能终端,就产生巨大能量。我们在去年就预见了这样的技术趋势。

甲小姐:大模型to B应用会成为一种新型数字化转型服务吗?

柳钢:我的想法很朴素,首先,我不认同烧钱,除非是烧自己的钱。如果要烧,也要负责任地烧,知道为什么而烧;第二,我很强调闭环,我和团队复盘的时候会一直追问“然后呢”。比如我们打造完产品之后,我可能会问我的商务负责人,然后怎么卖?接着会问,这么卖,然后呢?一直问到不再需要解答了,这就是所谓的第一性原理——一个不喻自明的体系。

有了这些基本思考后,我对待to B业务就很理性了。大模型to B一定会成为企业数字化转型升级的服务形态,但不是新的。万变不离其宗,to B还是以为企业创造价值为唯一的指北针。

甲小姐:你曾提出“以轮为基,造车以行”的口号,什么是“轮”,什么是“车”?

柳钢:我借用了我们首席产品官的口号。AI模型是“轮”,我们的产品是程序员的“跑车”,企业的“车队”。我们还会推出先进的混合算力架构,企业级用户会在GPU服务器上搭载企业级知识库;个人用户会在笔记本电脑上搭载个人知识库。程序员不需要复杂的安装,一键完成,能够在一个自由的环境里,通过对话交互来补全代码、总结审核,再到CI/CD,最终产生个性化知识库。

甲小姐:既然能支持桌面侧部署,为什么不直接to C?

柳钢:绝大部分编程工作还是企业行为,是企业的生产环节之一,不是个人消费性行为。

甲小姐:你的收费模式是什么?

柳钢:每人每年1000块钱,相当于每人每天3块左右,量大从优。很便宜,是吧?

甲小姐:一天3块钱,程序员可以买到什么?

柳钢:比如程序员一天写300-400行代码,可能一半以上的代码都是基础性工作,但省不掉。我们的产品有信心帮程序员省去这部分工作,很像打游戏买装备,游戏就能打得很好。

甲小姐:企业客户会怎么算账?

柳钢:不用算,我们会让企业免费试用,一个月之后老板再问自己的团队,看投入产出比提高了多少,再来决定是否付费。

甲小姐:“试用”是你们最直接的获客渠道吗?

柳钢:最简单的销售方法论就是试用。如果每位程序员用了我们的产品后,每天都能节省出一杯咖啡的时间,那我们的产品价值就很明显,销售过程也会很丝滑。否则销售和客户天花乱坠讲半天,不让客户用你的产品,岂不是很滑稽?

4.谈范式:“创业公司不能太浪漫,要回到商业闭环”

很多人说中国企业没有养成软件付费习惯,是因为中国比美国晚了几年,但这只是描述,不是原因。根本原因是软件产生的价值不足以让企业付钱,很多功能都是“me too ,you too”。软件的功能、可靠性、易用性以及客户的认可会形成强大的壁垒,如果中国软件企业不从根本上解决问题,顾左右而言他,总是去挑战客户的消费习惯,那可能越走越偏。

甲小姐:你提出一个AI产品的“新范式”,即“开源小规模参数模型+不断成熟的工具链+ DevSecOps平台+企业的私有数据”,最终构建出提升企业研发效能的AI利器。新旧范式的分水岭是什么?

柳钢:分水岭是“能否形成商业闭环”。一个公司投入10亿人民币打造一个大模型,收益要靠未来的30-50年才可能收回——对于一个国家、一个行业来讲,这样的投入绝对有必要;但对于一个创业企业来讲,大多数情况下还不能这么潇洒和浪漫,要回到商业闭环。

甲小姐:你的新范式里没有提到“大模型”。

柳钢:以前1B的模型就是大模型,现在动不动就是千亿参数。如果模型需要过多的算力,很难形成商业闭环。

甲小姐:你提出的新范式会成为整个行业的主流范式吗?

柳钢:没想过这个问题。我只是极狐GitLab的CEO,不是整个行业的CEO,我更关心这个范式能不能让我成功。这套范式如果在我们公司跑通,之后我再去呼吁同行会更有说服力。

大模型时代不应该只有一种范式,巨头和创业公司各有各的使命。我并不反对创业公司打造大模型,只要他能be consistent(保持一致性)。但我可以肯定,我绝对不会All in AI。

甲小姐:感觉你非常consistent,所有的回答都很理性。

柳钢:因为我是真正在AI 1.0的汪洋大海中感受过刺骨寒冷的人。

甲小姐:当年在AI 1.0时代赚到的钱,现在在AI 2.0时代还能赚到吗?

柳钢:会很难,原因是一些有AGI信仰的大模型创业公司不够consistant。大模型训练前期投入巨大,可能一年投入1亿美金以上,如果你希望找一个懂商业化的CEO,两年内实现收支平衡,怎么可能?信仰可以有,但要be consistent。

甲小姐:有一个段子:“中国版的Salesforce是茅台”。国内软件商业化还处于早期,之前我采访过一位国内软件龙头的老板,他说他们当年做软件就是把软件刻在光盘里,光盘放在盒子里,盒子下绑一个大石头,包装成很沉的硬件卖给客户,这样才能凸显它的价值。大模型会重蹈覆辙吗?

柳钢:最让我印象深刻的场景反而是,一个成交价300万元的软件,我们卖给客户后,只给了他们一串密钥,客户点击激活,就代表他使用了软件。同时,软件被使用,客户就要给我们付300万元。所以客户买的不是“光盘”,而是这个软件在公司安装后所产生的价值。

很多人说中国企业没有养成软件付费习惯,是因为中国比美国晚了几年。但我个人认为,晚发展几年只是描述,不是原因,根本原因是软件产生的价值不足以让企业付钱。很多功能都是“me too ,you too”,你有我也有,可能今天你要我付费,明天我就不用了,因为另外一家功能和你一样,还免费。

软件的功能、可靠性、易用性以及客户的认可会形成强大的壁垒,如果中国软件企业不从根本上解决问题,顾左右而言他,总是去挑战客户的消费习惯,那软件企业可能越走越偏。

为愿意展开数字化转型或向现代化企业迈进的中国公司,提供有商业价值的软件,应该成为整个行业的共识——这样你收钱的时候理直气壮,客户付费的时候也心甘情愿。

甲小姐:中国软件行业的商业环境在慢慢变好吗?

柳钢:现在更多元化了。某些地方变得越来越好,比如工业4.0涉及到的现代制造环节正有一批国产软件崛起,这个领域的软件开发者越来越务实,让国产软件更好用。但在很多通用领域,中国企业级软件的市场还有很长的路要走。

5.谈开源:“现在不只开源不赚钱,闭源也不赚钱”

没必要五十步笑百步。

甲小姐:你如何看待李彦宏说的,“开源一定会越来越落后”?

柳钢:我也是只从网络上了解这个论调。但我想我们可以做个测评,让LLaMA-3和文心一言整体PK一下,看看实际效果。

甲小姐:为什么目前为止,开源模型的整体效果追不上闭源模型?

柳钢:我倒不这么认为,开源模型只是都追不上OpenAI而已。我们可以用国际上最先进的开源模型,跟国内的闭源来比一比。

甲小姐:你的意思是,国内最牛的闭源模型,不如国际上最先进的开源模型?

柳钢:我没有这么说。

甲小姐:大家的比拼标准是什么?

柳钢:开闭源模型的比拼就看两个判断标准——续费率和真实的用户体验。

甲小姐:有没有可能因为闭源模型太贵,用户只能用开源,从而导致开源模型的续费率看起来更高?

柳钢:如果闭源模型好到一定程度,你也可以降价,只是现在肯定都不敢降价,因为投入成本太高。

这就是一个死循环,核心在于,训练大模型到底是一个企业的商业行为,还是个人的理想主义行为。我认为如果是一家公司在做这件事,那它首先应该是商业行为。

甲小姐:为什么有很多观点认为开源即免费?

柳钢:大模型时代,开源的意义完全发生了变化。马斯克说他要开源是因为完全不满意OpenAI的做法,并没有想通过开源为自己谋取福利,Meta也类似。

甲小姐:开源阵营的领军者没打算用开源赚钱,所以给市场造成了开源不赚钱的假象?

柳钢:对,现在闭源也不赚钱,没必要五十步笑百步。

我认为大模型最好的入局方式,是公司本身有巨大的业务场景,比如微软有Office 365,谷歌有搜索,Meta有社交。大模型在这些企业本身就能实现巨大的变现,比如数以千亿美元计的营收规模,只要在此基础上提升5%,都是巨大的经济收益。这可能也是很多国际巨头不计成本投入的原因,因为大模型能力能够服务于海量的业务场景。但中国很多公司的体量不够,创业公司就更危险了。

甲小姐:3-5年后,开源阵营和闭源阵营谁会笑到最后?

柳钢:最后有生命力的一定是用技术来做产品的公司。互联网时代走到最后的,是用互联网做电商、社交、广告、搜索等产品的公司,而不是发明互联网技术的公司。没有人直接卖互联网,而是基于互联网技术,建立一个有商业闭环的科技企业。

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在inter-studio平台上&#xff0c;下载模型&#xff0c;体验lmdeploy 下载模型 这里是因为平台上已经有了internlm2模型&#xff0c;所以建立一个符号链接指向它&#xff0c;没有重新下载 ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b /root/如…

四级英语翻译随堂笔记

降维表达&#xff1a;中译英&#xff0c;英译英 没有强调主语&#xff0c;没有说明主语&#xff1a;用被动 但如果实在不行&#xff0c;再增添主语 不会就不翻译&#xff0c;不要乱翻译 以xxx为背景&#xff1a;against the backdrop of the xxx eg:against the backdrop of…

关于执行CLAM的代码的一些需要记录的点

文章链接&#xff1a;[2004.09666] Data Efficient and Weakly Supervised Computational Pathology on Whole Slide Images (arxiv.org) 代码链接&#xff1a;GitHub - mahmoodlab/CLAM: Data-efficient and weakly supervised computational pathology on whole slide images…

如何将 ONLYOFFICE 协作空间服务器版更新至 2.5

最近我们发布了 ONLYOFFICE 协作空间 2.5 云端版。好消息&#xff0c;该文档协作平台的自托管版本也已推出。现在&#xff0c;您可以轻松更新协作空间的实例&#xff0c;在本地尝试所有新功能。阅读本文了解更多信息。 ONLYOFFICE 协作空间 2.5 新功能 更新到 ONLYOFFICE 协作…

暴雨发布大模型专用分布式全闪存储

近日&#xff0c;暴雨信息发布为大模型专门优化的分布式全闪存储AVERSE系列。该系列依托暴雨信息自研分布式文件系统&#xff0c;搭载新一代数据加速引擎Xdata&#xff0c;通过盘控协同、GPU直访存储、全局一致性缓存等技术为AI大模型数据归集、训练、数据归档与管理等阶段提供…

安卓玩机工具----一键备份手机分区 防止全檫除或者格机导致安全数据分区丢失

工具说明; 目前玩机root后有很多格机脚本。模块等等误刷会导致基带信号等等问题&#xff0c;在前面的博文中我有介绍过备份主要数据分区的重要性 。其实对于不了解root和不安装有些模块 外挂等等需要的友友不建议对手机进行root。root后对于手机安全性会有所降低。对于玩家来说…

Python 全栈体系【四阶】(四十一)

第五章 深度学习 九、图像分割 1. 基本介绍 1.1 什么是图像分割 图像分割&#xff08;Segmentation&#xff09;是图像处理和机器视觉一个重要分支&#xff0c;其目标是精确理解图像场景与内容。图像分割是在像素级别上的分类&#xff0c;属于同一类的像素都要被归为一类&a…

【GA】deap之个体和种群概览(一)

参考资料 1.《基于遗传算法&#xff08;deap库&#xff09;的一元函数寻优代码详解》 2.官方文档:http://deap.readthedocs.io/en/master/index.html 3.《 Deap: python中的遗传算法工具箱》 &#xff0c;⭐️666 —————— 文章目录 壹、overview一、Types1. Fitness 适应…

八.吊打面试官系列-Tomcat优化-深入源码剖析Tomcat如何打破双亲委派

前言 上篇文章《Tomcat优化-深入Tomcat底层原理》我们从宏观上分析了一下Tomcat的顶层架构以及核心组件的执行流程。本篇文章我们从源码角度来分析Tomcat的类加载机制&#xff0c;且看它是如何打破JVM的ClassLoader双亲委派的 Tomcat ClassLoader 初始化 Tomcat的启动类是在…

【热门话题】实用Chrome命令:提升前端开发效率的利器

&#x1f308;个人主页: 鑫宝Code &#x1f525;热门专栏: 闲话杂谈&#xff5c; 炫酷HTML | JavaScript基础 ​&#x1f4ab;个人格言: "如无必要&#xff0c;勿增实体" 文章目录 实用Chrome命令&#xff1a;提升前端开发效率的利器引言目录1. 快速打开Chrome …

基于C语言的贪吃蛇小游戏(简易版)

这篇博客会是对学习C语言成果的检测&#xff0c;为了实现贪吃蛇小游戏&#xff0c;我们用到的“工具”有&#xff1a;C语言函数、枚举、结构体、动态内存管理、预处理指令、链表、Win32 API等。 目录 1.简易版游戏效果 1.1欢迎界面 1.2游戏规则提示页面 1.3游戏进行页面 …

《挑战100个产品拆解:抖音》

抖音&#xff0c;作为当今社交媒体领域的明星产品&#xff0c;其背后的产品思维一直备受关注。在这篇文章中&#xff0c;我们将深入拆解抖音的产品思维&#xff0c;揭示其成功的秘密。 产品定位 1.产品是什么样的用户&#xff1a; 年轻人和青少年是抖音的主要用户群体。抖音…

20240506 深度学习高级技术点

1.基于BN层剪枝 基于Batch Normalization (BN)层进行剪枝是一种常用的模型压缩方法&#xff0c;特别是在卷积神经网络(CNNs)中。BN层在训练期间用于加速收敛和提高模型的泛化能力&#xff0c;而在剪枝过程中&#xff0c;BN层提供的统计信息&#xff08;特别是均值(mean)和方差…

深度学习之基于YOLOv5电线电缆目标检测系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 &#xff0c;由于篇幅有限&#xff0c;只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 项目简介&#xff1a;深度学习之基于YOLOv5电线电缆目标检测系统 本项目旨在利用深度学习技术&#xff0c;特别是基…
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