对话 a16z 联创：AI、创业、公平与“美式机会”

币搜网报道：

播客来源： Invest Like The Best

受访者： （联合创始人）

播出时间：2026年2月3日

整理：BitpushNews

前言

Ben Horowitz 认为，正快速重塑经济与格局，未来一两年将明显改变各行业，并创造新的机会与公司。但这场革命最大的风险不是技术，而是政策——过度监管可能直接拖慢甚至终止技术领先。
对于失业与不公平，他判断AI会改变就业结构并放大头部回报，但也会降低能力门槛、扩大机会来源。历史上每次自动化都伴随岗位消失与新职业诞生，关键不在绝对公平，而在社会是否仍然提供向上流动的机会。AI时代，风险与机会正同时被放大。

以下为访谈原文：

2026年的美国：你眼中的“场上形势”是什么？

采访者： Ben，一个有意思的开场是——你怎么看美国现在的状态？2026年在你看来是什么感觉？“场上形势”如何？

Ben： 我觉得科技行业非常健康。美国的竞争力很强，创业文化也非常出色。从我的视角看，这是最关键的部分。

我常去世界各地，几乎每个地方都在问：怎么才能拥有“硅谷”？英国、法国都问同样的问题。他们有很多要素：人才、大学、科研。但他们的问题在于：监管环境更差，尤其欧盟对创业越来越不友好；更深层的是文化问题——在很多地方，年轻人并不觉得“做比自己更大的事情”“让世界更好”是社会真正重视的价值，所以很难让人愿意把人生投入到一个使命上。

而在美国，这一点很惊人：人们愿意为使命而拼。

至于经济，我认为它比多数人想象得更好。我们做了很多刺激措施：更低的能源价格、更少的监管、更友好的税制，这些开始逐渐发挥作用。

更重要的是 AI。它会影响所有事情。几乎没有一个问题你不能说：我们有机会用 AI 去解决。车祸死亡、癌症……很多重大问题都有可能出现 AI 方案。我们第一次拥有一种技术，能够触及几乎所有难题，这很新。

为什么未来12到24个月影响会更“被感知”？

采访者： 你提到未来12到24个月会有更明显的变化，为什么是这个时间尺度？

Ben： 因为它正在发生，但需要部署与扩散。历史上技术部署慢，往往是因为基础设施：汽车需要道路、交通灯；互联网需要光纤、智能手机。

但 AI 不一样。互联网基础设施已经存在。企业想用 AI，直接就能用，不需要先建一个“才能使用的世界”。所以扩散速度会快很多。

采访者： 哪些因素最可能中断美国用技术解决问题的轨迹？最大风险是什么？

Ben： 政策。

我父亲曾告诉我：糟糕的政府可以毁掉一切。无论你有多少聪明人、文化多好、国家多强，都可能被坏政策摧毁。你看委内瑞拉曾经富到夸张，后来走向共产主义，结果就是崩塌。

欧洲也有很多聪明人，但产出很少。东欧某些国家在共产主义时期，很多创新与创造力几乎“消失”。匈牙利、罗马尼亚曾出过大量天才科学家与企业家，但政治体制一变，创新生态就断了。

这种事也可能发生在美国。我们甚至可能“禁止 AI”。前一届（拜登）政府的行政令曾规定：卖 GPU 需要联邦批准——那是正式行政命令，后来被推翻。但我们曾经离“退出全球芯片竞争”那么近。这很脆弱。

还有一点：技术解决方案通常比政策解决方案更有效。政策很难不产生巨大副作用。比如疫情期间，你可以用政策让所有人待在家里，但副作用极多，效果也未必好；相比之下，如果你能研发药物或疫苗，那就是更好的路径。

气候问题也类似：欧洲再怎么减排，如果中国不减，效果有限；但如果你能做出安全高效的核能或核聚变，那才是真正“改变系统”的方案。

同样，像“削减警察预算”这类政策并没有让人更安全；技术反而可能让公共安全更好。总之，如果你想让世界更好，今天几乎任何问题都可能被创业者用技术解决——对创业者来说，从未有过更好的时代。

AI让餐馆老板“自己造系统”：这会颠覆你们的投资逻辑吗？

采访者： 我昨天和一位纽约的餐饮老板聊了很久，他说他要用 AI 改造整个餐厅运营，甚至能自己“搭一个操作系统”，不需要很多传统软件公司。像 Toast 这种餐饮 SaaS 会被替代吗？这会如何改变你看投资机会的方式？

Ben： 从积极面看：一切都重新开放竞争。很多人对传统软件公司反应过度，以为它们都要死，但像 Salesforce、SAP 这种并不容易被攻破，替代它们需要极重的工程与组织能力。

不过确实也存在：很多东西变得“你可以自己做”。这会让“有趣公司的数量”大幅上升。

另一个现象是：AI 产品比历史上很多技术产品“好用得多”，所以收入增长速度更快。比如 Cursor，本质上是 IDE，但它很快就达到过去可能需要十几年的收入规模。增长速度令人震惊。

但从投资角度，真正变化的是：公司构建的“物理定律”变了。以前软件公司有个铁律：你不能靠砸钱追赶一个小团队做出的好产品——Google 不可能招两千工程师就把别人三年做出的产品追上，那不现实。

现在不同了：如果你有数据、GPU、钱，你就能把很多事情硬推到结果上。你看一些玩家能在很短时间内追上大模型竞争——这在过去几乎不可能。与此同时，市场规模也可能远超历史想象：不是 500 亿美元，而可能是 5 万亿美元。估值、长期价值、竞争追赶能力，这些都在变得前所未见。

AI研究人才将是“天价”

采访者： 你们内部讨论 AI 投资时，和四年前相比最大的不同是什么？

Ben： AI 研究者这件事非常不同。如果你没有在 Google、Meta、OpenAI、Anthropic 这类地方真正参与过用“数亿美元级别资源”训练大模型，那么就算给你钱，你也不一定知道怎么做。

因为这不是学校能教出来的。它有点像炼金术——更像艺术而不是纯理论。第一次做就成功的概率并不高。

这也解释了外界觉得荒唐的现象：为什么有人愿意花上亿美元、甚至十亿美元去“抢”顶级 AI 研究者？因为假设全世界也许只有四十个真正会做这件事的人，而他们可能决定一家 4 万亿美元公司的命运——数学就变了。

AI与不平等

采访者： 风投里常说“幂律”，背后其实是不平等。AI 又把这种趋势放大：百亿研究员、超级公司、财富集中。你怎么看不平等的好与坏？

Ben： AI 造成的不平等，我认为是“科比效应”的延伸。

最早运动员能赚多少钱，受限于现场观众规模；电视与全球传播出现后，市场扩大，一个球员能成为亿万富翁——这以前不可能。互联网让产品快速获得全球分发，财富集中进一步加速；AI 则是在此基础上再叠一层：同样一个产品，变得更有价值，于是创造者更富。

这确实是“坏的一面”。

但“好的一面”是：AI 从第一天开始就极度民主化。只要有手机——而现在大多数人都有智能手机——你就拥有非常强大的智能助手。每个孩子都能拥有顶级导师。这可能是我们见过最大的机会均衡器之一：教育、咨询、法律、会计、建议，都在口袋里。

我父亲还教过我一句：生活本来就不公平。政府试图把一切“校正得完全公平”，往往不会更公平，而是把权力集中到“执行系统的人”手里，历史上这常导致灾难。真正重要的是：给人机会——不一定完全一样的机会，但至少“有机会”。

一个给机会的系统必然产生不平等，但你可以系统性地让更多人拥有机会。我认为 AI 在这方面很强。

“你必须有资本，否则将永远沦为底层”？

采访者： 网络上有个说法：你还有几年时间积累资本，否则会成为“永久底层”。因为 AI 让社会需要更少劳动力，没有资本的人更难突破。你怎么看？

Ben： 我不觉得门会在你身后关上。新技术往往让机会倍增。

看看加密货币：很多赚到钱的人起点并不高，甚至几乎没有资本，只是更早进入技术曲线。如果一个东西增长呈指数式，哪怕你只有一点点资本也能翻很多倍——你只需要“一枚硬币”买到最早期。

至于“AI会大规模摧毁工作”，我觉得预测性被高估了。人类从农业时代就在自动化，当年 95% 的工作是农业，后来几乎都消失了，但今天出现了大量当时的人根本无法想象的职业。

所以你坐在今天很难想象 AI 会创造什么新工作。创造性工作需求可能上升，处理性工作可能下降，但也未必那么简单。更关键的是：如果 AI 从 2012 年左右就开始了（图像、NLP），2022 年 ChatGPT 爆发——那“工作大毁灭”在哪里？为什么没发生？凭什么你就确定下一步一定会发生、且不会产生新工作？我不认为这么可预测。

未来10到20年：你的野心是什么？

采访者： 未来10到20年，你的野心是什么？

Ben： 我受 Andy Grove 影响很深。他有个观点很朴素但很深刻：当你是行业领导者，行业的增长取决于你。市场需要你去扩张，没人会替你做。

我看美国之所以是美国，一个事实是：我们赢得了工业革命。亨利·福特、爱迪生等企业家创造技术，技术带来军事领先、经济领先、文化影响力——不是偶然。

现在我们又站在类似的转折点：AI 对政府、社会、商业的改变相当于新工业革命。我们要么成为这项技术的领导者与提供者，要么不是。如果不是，我们就会失去作为经济强国、军事强国、文化影响力中心的地位。我认为那会很糟糕。

所以我们的使命之一，是在资金、政策、帮助创业者构建公司等层面，尽力确保下一代伟大公司来自美国或盟友体系。

Andy Grove教会你什么？

采访者： 具体来说，Andy Grove对你影响最大是什么？你学到了什么？

注：Andy Grove是把 Intel 从一家芯片公司带到全球科技巨头的关键人物，被成为“硅谷最伟大的职业经理人之一”，现代科技公司管理方法的奠基者。很多创业者（例如扎克伯格等）都把他视为管理导师。

Ben： 我受他影响大到很难拆开讲。《High Output Management》是我最喜欢的管理书，我还为新版写了序。

管理理论本身不难，八年级就能懂；难的是心理层面——尤其年轻人做不到：它很对抗、需要穿透表象看组织，需要在某些时刻很强硬，需要把组织整体利益置于个人之上。

他有个故事：他去管理 Intel 圣克拉拉工厂，那是所有指标最差的。他去现场，把一卷卫生纸放在椅子下。当管理层开始找借口时，他拿出卫生纸说：“把你们的烂摊子擦干净，再告诉我什么时候能达标。” 两个月后工厂达标，之后一直是最好的，于是他得了“年度经理”。

创始人最容易犯的错误

采访者： 你什么时候开始亲身经历这种“心理困难”的管理课？怎么让年轻人真正体会？

Ben： 创始人常见路径是：发明了东西，然后要建公司，但不知道怎么做，于是犯错，犯错会让公司受损，也让你失去自信，接着你开始犹豫——而犹豫会导致失败。

很多创始人会变得过度依赖团队输入，但团队是没有全局概念的，只有领导者有。你把决策让出去，会造成权力真空，组织开始政治化——有人会跳进空白处抢权力。

最难的情境之一是重组（reorg）。重组本质是重新分配权力以提高效率，但一定会有人失去权力，而且可能是你信任、很优秀的老将，他会非常愤怒。若你为了避免冲突而妥协，让他继续占着权力，你就把权力从干活的人转给了管理层——组织会坏掉。

年轻人不愿意对抗，是因为他们缺经验，不确定重组真的能救公司，于是他们选择“已知的痛苦最小化”，而不是“理论上的组织最优”，最后把公司毁了。

a16z的起步：你们为什么能从零起跑，硬冲进一线？

采访者： 你们刚开始做 a16z 时是什么状态？最早三天、三个月、三年里，你们怎么想这个生意？

Ben： 当时风投行业的背景是：很久没有出现新的“顶级”风投机构。顶级的门槛来自声望：你必须投过 Apple、Cisco、Google、Yahoo 之类。新机构从零开始不可能立刻拥有这种履历。

而风投是极端分层的。热潮时期谁都赚钱，但真正顶尖创业者只会选一线机构：这关系到招人、后续融资、市场信任。所以你如果不是一线，长期很难活下去。

我们知道必须成为一线，但履历不够，于是我们换了打法：风投对LP是好产品，但对创业者不是好产品。如果我们能把“给创业者的产品”做到更好，我们就能赢。

我们是创业者出身，知道创始人缺什么：信心、知识、网络、判断框架。我们想做一家能系统性赋能创始人的机构，让他们更像真正的 CEO，而不是被迫依赖别人。

第二点：当时 VC 几乎不营销，因为他们靠神秘声望吃饭，说得越多越容易破功。但我们一出来就公开表达观点、对外发声，于是媒体大量报道，大家迅速知道我们提供的是不同的“产品”。

为什么叫“Andreessen Horowitz”？

采访者： 当时你们为什么决定从一开始就高调发声？以及为什么公司用你们名字命名？

Ben： Mark问过我：为什么 VC 不营销？他追溯到更早的金融史：JP Morgan、罗斯柴尔德等在二战时甚至资助过交战双方，所以他们极度避免曝光；这种“低调传统”延续下来。后来 VC 的声望体系建立，也没有动力营销。

我们营销后受到很多批评：有人说你们自恋、用自己名字命名、太高调。但现实原因非常实际：我们 2009 年募资，处在金融危机边缘。LP 最大担忧是：你们是优秀创业者，会不会做两年就跑去再创业？LP会被“留在基金里”。

我想了个办法：把基金用我们的名字命名，让LP知道“这事跟我们的名誉绑定”，我们不会轻易走。结果这个方法真的有效。

采访者： 从 2009 起飞到进入巡航高度，大概什么时候算“稳定下来”？最难是什么？

Ben： 最开始我们其实不懂投资。我们做过天使，但没有机构风投经验。我们犯了不少错：错过该投的，也投了一些不该投的。错过好项目可能更伤。

另一个错误是我们对 GP 画像判断偏差。我们太强调“必须当过 CEO 才能做投资人”，认为只有这样才懂怎么帮助创始人成为 CEO。这塑造了文化，也有好处，但现实是：很多 CEO 并没那么想当投资人；而且很多 CEO 并不擅长教别人怎么当 CEO。

基金一期很成功：规模小、项目强（Skype、Slack、Okta、Stripe 等），基本不可能不爆。二期不如一期。到三期我们意识到 GP 画像有问题，那段时间很吓人，后来因为 Coinbase、Databricks、Lyft、GitHub 等才变成好基金。三期之后，我们对“这家机构需要成为什么样”更确定了。

后来更大的挑战是规模化。我们一直相信“软件正在吞噬世界”，风投也应该能规模化。但传统风投的结构、合伙人权力分配方式很难扩张。我们逐步形成多团队结构：每个团队 4-5 人，加平台能力，覆盖不同技术市场。从 2018 年左右（crypto 基金）开始更成型，后来扩展到全公司。

为什么你们不做“AI私募并购优化”？

采访者： 有人说大型风投会不会最终变成 Blackstone、Apollo 那样的机构？尤其现在有“AI私募收购+优化”的大浪潮。

Ben： AI 私募并购优化（roll-up）确实是非常好的商业模式：像当年电子表格推动了传统私募一样，AI 可能创造一种新私募：买下公司、用 AI 优化、价值提升。

但我们不会做，两个原因：

第一，文化上相反。我们是“建新东西”、相信创业者、追求增长；私募核心是“入场价格”，强调成本与优化，这不是典型风投心智。

第二，我不想做一种“通过优化现有东西、裁员等方式赚钱”的生意。我们更想帮助新技术公司创造未来。

规模化的代价：文化会漂移，所以必须用“行为”定义文化

采访者： 你们这么大规模会带来什么 trade-off？

Ben： 规模越大，越必须极度关注文化，否则文化会漂移。我们在文化上的投入可能超过任何一家风投：加入前要签文化文件；我会给每个员工花一小时讲文化；执行上也非常严格。

采访者： 你怎么定义文化？如何设计并让人真正遵守？

Ben： 最重要的洞见来自武士道：文化不是一套想法，而是一套行动。

如果你把文化写成“诚信”“互相支持”“做正确的事”，那大多是空洞口号。你必须把它变成具体行为：比如你说“尊重创业者”，那行为是什么？

• 不能对创业者迟到。我创业初期甚至按分钟罚款。

• 要及时回复。即使拒绝也要明确说“不”，并解释原因。

• 我们会在你拒绝后调查创业者体验是否良好。

• 如果你为了显得自己聪明而贬低创业者，你会被开除。我们是“造梦者”，不是“杀梦者”。

文化靠行动落地，而不是靠漂亮词汇。

父亲的影响：“花很便宜，离婚很贵”

采访者： 你提到父亲给过你很多影响，比如“生活不公平”。能多讲讲他吗？

Ben： 他是所谓“红色尿布宝宝”。我的祖父母是共产主义者，秘密开会，有党员证。祖父在麦卡锡时期因共产主义背景被解雇。

我父亲年轻时是左派，曾任著名左翼杂志《Ramparts》编辑，也与黑豹党的人有交集。后来他脱离政治一段时间，之后在右派立场上重新出现。他非常理解社会主义、共产主义的问题，这对我帮助很大。

他对我说过一句让我记一辈子的话：去图书馆随便找一本关于社会主义的书，你会看到一页页讲怎么“分配财富”，但你找不到一句讲怎么“创造财富”。这让我学会系统思维。

他不是那种“新式父亲”，更像旧时代父亲：不常说话，但偶尔给你一句非常狠、非常实用的建议。有一次我带着三个孩子，天气102华氏度，车坏了，孩子把一整加仑苹果汁倒在地毯上……我快崩溃了。父亲看着我说：“儿子，你知道什么很便宜吗？花。你知道什么很贵吗？离婚。”——他结过四次婚，所以知道自己在说什么。

现在最让你兴奋的前沿：编程、影视与“后现代”的AI艺术

采访者： 你现在最受什么吸引、最受启发？

Ben： 编程领域最近非常惊人。以前大家说“AI能写代码”，但会有安全漏洞，像“随便写写（vibe coding）”。但这个假期过后出现拐点：真正厉害的程序员开始说——“天啊，这真的在帮我”，生产力像突然提升 100 倍。很少有技术能让你一觉醒来世界就变了，但它现在在规律性地发生。

我们也花很多时间和好莱坞的人聊 AI。AI 可能让电影更好、成本更低：你拍三遍，然后 AI 生成高质量变体与组合，不必拍 15-20 遍。对创作者是强工具。音乐也一样，可能进入一种“后现代艺术”阶段。就像当年 hip-hop 通过采样被骂“不是音乐”，但那其实是一种新艺术形式诞生的时刻。

采访者： 哪些嘻哈人物对你影响最大？

Ben： Nas 是我很好的朋友，他影响很大。他看世界的方式太不同了，让我不断获得新视角。我们都很喜欢 Rakim。他有句歌词“Turn up the bass… I’m letting knowledge be born”，Nas 暂停问我：“为什么他要发雪茄？”我说不知道。Nas 说：“这是在说知识诞生，生孩子时会发雪茄。”我听了那歌一千遍都没听出来。

他经常能听见我听不见、看见我看不见的东西。这种完全不同的视角非常珍贵。

有趣的是，我们还一起做了 Coinbase 的投资。Nas 之前打电话来问我 Bitcoin，我给他讲原理。后来我问 Chris Dixon 这家公司的创始人如何，Chris 说其中一位很爱嘻哈。我就把 Nas 请到家里看比赛，大家见面聊起来——这促成了那笔投资。

拉斯维加斯警局的合作项目

采访者： 你能讲讲你和拉斯维加斯警局合作的项目吗？这很像“新技术改善公共系统”的案例。

Ben： 拉斯维加斯警局有几个特点吸引我：

他们由民选警长（sheriff）领导，不向市长汇报，所以没有陷入“削减警察预算”的政治运动，是少数没削减预算的城市之一。他们也没有走向过度军事化，更偏社区警务。数据很能说明：拉斯维加斯的谋杀案破案率 94%，旧金山约 75%，芝加哥 30%多，全国平均不到 60%。

我问警长 Kevin McMahill：为什么破案率这么高？他说：发生谋杀时，总有人知道凶手是谁，但他们不跟警察说。他们跟我们说，因为我们是社区的一部分。

我觉得这非常适合成为技术部署的“验证场”。我们在 American Dynamism 项目里投了很多公共安全技术。我就说：我们要成为全美、甚至全球最高科技的警局——我来出钱。

我们建了无人机项目、911调度技术、AI摄像头系统等。只要有 911 报警或枪声检测，无人机 90 秒内就能到现场；视频会立刻推送到附近每个警员的手机上。

部署之后，犯罪率下降超过 50%；警察对嫌疑人开枪的事件下降接近 75%。大家都更安全——嫌疑人、普通市民、警察都更安全。

我最意外的是：大量暴力冲突来自“错误描述”。比如劫车案，报的是“2004年蓝色现代”，实际上可能是“2008年绿色现代”。警察拦错车，一些人对警察有创伤，车里又有枪，就容易发生悲剧。有了 AI 摄像头，我们知道那就是目标车，还能知道车里有婴儿。于是我们不会派一个警员去“试试”，而是组织完整力量，安全控制局面。

警务天然危险，但情报与技术会显著降低危险。

另一个连带效果是：技术让警察职业重新变得“有尊严、吸引人”。过去因为没人想当警察，我们不得不降低标准；现在标准反而提高。无人机中心很先进，甚至还有外形很未来的车辆巡逻，让很多人愿意加入。拉斯维加斯退伍军人比例很高，人才储备也强。

最后一个问题：你经历过的最大的善意是什么？

采访者： 我最后一个问题固定不变：别人对你做过最善良的事是什么？

Ben： 我有位导师 Ken Coleman，他当时是 Silicon Graphics 的高管。我大学二年级时有人介绍我认识他，他给了我一份暑期实习。如果没有那份工作，我可能不会来到硅谷，也不会有后面的一切。这是他不必为我做、但改变我人生的事。

采访者： 这类答案在我做过的 500 多次访谈里最常见：有人在不必下注的时候，愿意押你一把。Ben，很高兴终于能与你对谈，谢谢你的时间。