對話 a16z 聯創：AI、創業、公平與“美式機會”

播客來源： Invest Like The Best

受訪者： Ben Horowitz（a16z聯合創始人）

播出時間：2026年2月3日

整理：BitpushNews

前言

Ben Horowitz 認為，AI正快速重塑經濟與創業格局，未來一兩年將明顯改變各行業，並創造新的機會與公司。 但這場革命最大的風險不是技術，而是政策——過度監管可能直接拖慢甚至終止技術領先。
對於失業與不公平，他判斷AI會改變就業結構並放大頭部回報，但也會降低能力門檻、擴大機會來源。 歷史上每次自動化都伴隨崗位消失與新職業誕生，關鍵不在絕對公平，而在社會是否仍然提供向上流動的機會。 AI時代，風險與機會正同時被放大。

以下為訪談原文：

2026年的美國：你眼中的“場上形勢”是什麼？

Ben，一個有意思的開場是——你怎麼看美國現在的狀態？ 2026年在你看來是什麼感覺？ “場上形勢”如何？

我覺得科技行業非常健康。 美國的競爭力很強，創業文化也非常出色。 從我的視角看，這是最關鍵的部分。

我常去世界各地，幾乎每個地方都在問：怎麼才能擁有“矽谷”？ 英國、法國都問同樣的問題。 他們有很多要素：人才、大學、科研。 但他們的問題在於：監管環境更差，尤其歐盟對創業越來越不友好；更深層的是文化問題——在很多地方，年輕人並不覺得“做比自己更大的事情”“讓世界更好”是社會真正重視的價值，所以很難讓人願意把人生投入到一個使命上。

而在美國，這一點很驚人：人們願意為使命而拼。

至於經濟，我認為它比多數人想像得更好。 我們做了很多刺激措施：更低的能源價格、更少的監管、更友好的稅制，這些開始逐漸發揮作用。

更重要的是 AI。 它會影響所有事情。 幾乎沒有一個問題你不能說：我們有機會用 AI 去解決。 車禍死亡、癌症……很多重大問題都有可能出現 AI 方案。 我們第一次擁有一種技術，能夠觸及幾乎所有難題，這很新。

為什麼未來12到24個月影響會更“被感知”？

你提到未來12到24個月會有更明顯的變化，為什麼是這個時間尺度？

因為它正在發生，但需要部署與擴散。 歷史上技術部署慢，往往是因為基礎設施：汽車需要道路、交通燈；互聯網需要光纖、智能手機。

但 AI 不一樣。 互聯網基礎設施已經存在。 企業想用 AI，直接就能用，不需要先建一個“才能使用的世界”。 所以擴散速度會快很多。

哪些因素最可能中斷美國用技術解決問題的軌跡？ 最大風險是什麼？

政策。

我父親曾告訴我：。 無論你有多少聰明人、文化多好、國家多強，都可能被壞政策摧毀。 你看委內瑞拉曾經富到誇張，後來走向共產主義，結果就是崩塌。

歐洲也有很多聰明人，但產出很少。 東歐某些國家在共產主義時期，很多創新與創造力幾乎“消失”。 匈牙利、羅馬尼亞曾出過大量天才科學家與企業家，但政治體制一變，創新生態就斷了。

這種事也可能發生在美國。 我們甚至可能“禁止 AI”。 前一屆（拜登）政府的行政令曾規定：賣 GPU 需要聯邦批准——那是正式行政命令，後來被推翻。 但我們曾經離“退出全球芯片競爭”那麼近。 這很脆弱。

還有一點：。 政策很難不產生巨大副作用。 比如疫情期間，你可以用政策讓所有人待在家裡，但副作用極多，效果也未必好；相比之下，如果你能研發藥物或疫苗，那就是更好的路徑。

氣候問題也類似：歐洲再怎麼減排，如果中國不減，效果有限；但如果你能做出安全高效的核能或核聚變，那才是真正“改變系統”的方案。

同樣，像“削減警察預算”這類政策並沒有讓人更安全；技術反而可能讓公共安全更好。 總之，如果你想讓世界更好，今天幾乎任何問題都可能被創業者用技術解決——對創業者來說，從未有過更好的時代。

AI讓餐館老闆“自己造系統”：這會顛覆你們的投資邏輯嗎？

我昨天和一位紐約的餐飲老闆聊了很久，他說他要用 AI 改造整個餐廳運營，甚至能自己“搭一個操作系統”，不需要很多傳統軟件公司。 像 Toast 這種餐飲 SaaS 會被替代嗎？ 這會如何改變你看投資機會的方式？

從積極面看：。 很多人對傳統軟件公司反應過度，以為它們都要死，但像 Salesforce、SAP 這種並不容易被攻破，替代它們需要極重的工程與組織能力。

不過確實也存在：很多東西變得“你可以自己做”。 這會讓“有趣公司的數量”大幅上升。

另一個現像是：AI 產品比歷史上很多技術產品“好用得多”，所以收入增長速度更快。 比如 Cursor，本質上是 IDE，但它很快就達到過去可能需要十幾年的收入規模。 增長速度令人震驚。

但從投資角度，真正變化的是：。 以前軟件公司有個鐵律：你不能靠砸錢追趕一個小團隊做出的好產品——Google 不可能招兩千工程師就把別人三年做出的產品追上，那不現實。

現在不同了：如果你有數據、GPU、錢，你就能把很多事情硬推到結果上。 你看一些玩家能在很短時間內追上大模型競爭——這在過去幾乎不可能。 與此同時，市場規模也可能遠超歷史想像：不是 500 億美元，而可能是 5 萬億美元。 估值、長期價值、競爭追趕能力，這些都在變得前所未見。

AI研究人才將是“天價”

你們內部討論 AI 投資時，和四年前相比最大的不同是什麼？

AI 研究者這件事非常不同。 如果你沒有在 Google、Meta、OpENAI、Anthropic 這類地方真正參與過用“數億美元級別資源”訓練大模型，那麼就算給你錢，你也不一定知道怎麼做。

因為這不是學校能教出來的。 它有點像煉金術——更像藝術而不是純理論。 第一次做就成功的概率並不高。

這也解釋了外界覺得荒唐的現象：為什麼有人願意花上億美元、甚至十億美元去“搶”頂級 AI 研究者？

AI與不平等

風投裡常說“冪律”，背後其實是不平等。 AI 又把這種趨勢放大：百億研究員、超級公司、財富集中。 你怎麼看不平等的好與壞？

AI 造成的不平等，我認為是“科比效應”的延伸。

最早運動員能賺多少錢，受限於現場觀眾規模；電視與全球傳播出現後，市場擴大，一個球員能成為億萬富翁——這以前不可能。 互聯網讓產品快速獲得全球分發，財富集中進一步加速；AI 則是在此基礎上再疊一層：同樣一個產品，變得更有價值，於是創造者更富。

這確實是“壞的一面”。

但“好的一面”是：AI 從第一天開始就極度民主化。 只要有手機——而現在大多數人都有智能手機——你就擁有非常強大的智能助手。 每個孩子都能擁有頂級導師。 這可能是我們見過最大的機會均衡器之一：教育、諮詢、法律、會計、建議，都在口袋裡。

我父親還教過我一句：。 政府試圖把一切“校正得完全公平”，往往不會更公平，而是把權力集中到“執行系統的人”手裡，歷史上這常導致災難。 真正重要的是：給人機會——不一定完全一樣的機會，但至少“有機會”。

一個給機會的系統必然產生不平等，但你可以系統性地讓更多人擁有機會。 我認為 AI 在這方面很強。

“你必須有資本，否則將永遠淪為底層”？

網絡上有個說法：你還有幾年時間積累資本，否則會成為“永久底層”。 因為 AI 讓社會需要更少勞動力，沒有資本的人更難突破。 你怎麼看？

我不覺得門會在你身後關上。 新技術往往讓機會倍增。

看看加密貨幣：很多賺到錢的人起點並不高，甚至幾乎沒有資本，只是更早進入技術曲線。 如果一個東西增長呈指數式，哪怕你只有一點點資本也能翻很多倍——你只需要“一枚硬幣”買到最早期。

至於“AI會大規模摧毀工作”，我覺得預測性被高估了。 人類從農業時代就在自動化，當年 95% 的工作是農業，後來幾乎都消失了，但今天出現了大量當時的人根本無法想像的職業。

所以你坐在今天很難想像 AI 會創造什麼新工作。 創造性工作需求可能上升，處理性工作可能下降，但也未必那麼簡單。 更關鍵的是：如果 AI 從 2012 年左右就開始了（圖像、NLP），2022 年 ChatGPT 爆發——那“工作大毀滅”在哪裡？ 為什麼沒發生？ 憑什麼你就確定下一步一定會發生、且不會產生新工作？ 我不認為這麼可預測。

未來10到20年：你的野心是什麼？

未來10到20年，你的野心是什麼？

我受 Andy Grove 影響很深。 他有個觀點很樸素但很深刻：。 市場需要你去擴張，沒人會替你做。

我看美國之所以是美國，一個事實是：我們贏得了工業革命。 亨利·福特、愛迪生等企業家創造技術，技術帶來軍事領先、經濟領先、文化影響力——不是偶然。

現在我們又站在類似的轉折點：AI 對政府、社會、商業的改變相當於新工業革命。 我們要么成為這項技術的領導者與提供者，要么不是。 如果不是，我們就會失去作為經濟強國、軍事強國、文化影響力中心的地位。 我認為那會很糟糕。

所以我們的使命之一，是在資金、政策、幫助創業者構建公司等層面，

Andy Grove教會你什麼？

具體來說，Andy Grove對你影響最大是什麼？ 你學到了什麼？

注：Andy Grove是把 Intel 從一家芯片公司帶到全球科技巨頭的關鍵人物，被成為“矽谷最偉大的職業經理人之一”，現代科技公司管理方法的奠基者。 很多創業者（例如扎克伯格等）都把他視為管理導師。

我受他影響大到很難拆開講。 《High Output Management》是我最喜歡的管理書，我還為新版寫了序。

管理理論本身不難，八年級就能懂；難的是心理層面——尤其年輕人做不到：它很對抗、需要穿透表像看組織，需要在某些時刻很強硬，需要把組織整體利益置於個人之上。

他有個故事：他去管理 Intel 聖克拉拉工廠，那是所有指標最差的。 他去現場，把一卷衛生紙放在椅子下。 當管理層開始找藉口時，他拿出衛生紙說：“把你們的爛攤子擦乾淨，再告訴我什麼時候能達標。” 兩個月後工廠達標，之後一直是最好的，於是他得了“年度經理”。

創始人最容易犯的錯誤

你什麼時候開始親身經歷這種“心理困難”的管理課？ 怎麼讓年輕人真正體會？

創始人常見路徑是：發明了東西，然後要建公司，但不知道怎麼做，於是犯錯，犯錯會讓公司受損，也讓你失去自信，接著你開始猶豫——而猶豫會導致失敗。

很多創始人會變得過度依賴團隊輸入，但團隊是沒有全局概念的，只有領導者有。 你把決策讓出去，會造成權力真空，組織開始政治化——有人會跳進空白處搶權力。

最難的情境之一是重組（reorg）。 重組本質是重新分配權力以提高效率，但一定會有人失去權力，而且可能是你信任、很優秀的老將，他會非常憤怒。 若你為了避免衝突而妥協，讓他繼續佔著權力，你就把權力從乾活的人轉給了管理層——組織會壞掉。

年輕人不願意對抗，是因為他們缺經驗，不確定重組真的能救公司，於是他們選擇“已知的痛苦最小化”，而不是“理論上的組織最優”，最後把公司毀了。

a16z的起步：你們為什麼能從零起跑，硬衝進一線？

你們剛開始做 a16z 時是什麼狀態？ 最早三天、三個月、三年裡，你們怎麼想這個生意？

當時風投行業的背景是：很久沒有出現新的“頂級”風投機構。 頂級的門檻來自聲望：你必須投過 Apple、Cisco、Google、Yahoo 之類。 新機構從零開始不可能立刻擁有這種履歷。

而風投是極端分層的。 熱潮時期誰都賺錢，但真正頂尖創業者只會選一線機構：這關係到招人、後續融資、市場信任。 所以你如果不是一線，長期很難活下去。

我們知道必須成為一線，但履歷不夠，於是我們換了打法：。 如果我們能把“給創業者的產品”做到更好，我們就能贏。

我們是創業者出身，知道創始人缺什麼：信心、知識、網絡、判斷框架。 我們想做一家能係統性賦能創始人的機構，讓他們更像真正的 CEO，而不是被迫依賴別人。

第二點：當時 VC 幾乎不營銷，因為他們靠神秘聲望吃飯，說得越多越容易破功。 但我們一出來就公開表達觀點、對外發聲，於是媒體大量報導，大家迅速知道我們提供的是不同的“產品”。

為什麼叫“Andreessen Horowitz”？

當時你們為什麼決定從一開始就高調發聲？ 以及為什麼公司用你們名字命名？

MARk問過我：為什麼 VC 不營銷？ 他追溯到更早的金融史：JP Morgan、羅斯柴爾德等在二戰時甚至資助過交戰雙方，所以他們極度避免曝光；這種“低調傳統”延續下來。 後來 VC 的聲望體系建立，也沒有動力營銷。

我們營銷後受到很多批評：有人說你們自戀、用自己名字命名、太高調。 但現實原因非常實際：我們 2009 年募資，處在金融危機邊緣。 LP 最大擔憂是：你們是優秀創業者，會不會做兩年就跑去再創業？ LP會被“留在基金裡”。

我想了個辦法：，讓LP知道“這事跟我們的名譽綁定”，我們不會輕易走。 結果這個方法真的有效。

從 2009 起飛到進入巡航高度，大概什麼時候算“穩定下來”？ 最難是什麼？

最開始我們其實不懂投資。 我們做過天使，但沒有機構風投經驗。 我們犯了不少錯：錯過該投的，也投了一些不該投的。 錯過好項目可能更傷。

另一個錯誤是我們對 GP 畫像判斷偏差。 我們太強調“必須當過 CEO 才能做投資人”，認為只有這樣才懂怎麼幫助創始人成為 CEO。 這塑造了文化，也有好處，但現實是：很多 CEO 並沒那麼想當投資人；而且很多 CEO 並不擅長教別人怎麼當 CEO。

基金一期很成功：規模小、項目強（SkyPE、Slack、Okta、Stripe 等），基本不可能不爆。 二期不如一期。 到三期我們意識到 GP 畫像有問題，那段時間很嚇人，後來因為 Coinbase、Databricks、Lyft、GitHub 等才變成好基金。 三期之後，我們對“這家機構需要成為什麼樣”更確定了。

後來更大的挑戰是規模化。 我們一直相信“軟件正在吞噬世界”，風投也應該能規模化。 但傳統風投的結構、合夥人權力分配方式很難擴張。 我們逐步形成多團隊結構：每個團隊 4-5 人，加平台能力，覆蓋不同技術市場。 從 2018 年左右（crypto 基金）開始更成型，後來擴展到全公司。

為什麼你們不做“AI私募併購優化”？

有人說大型風投會不會最終變成 Blackstone、Apollo 那樣的機構？ 尤其現在有“AI私募收購+優化”的大浪潮。

AI 私募併購優化（roll-up）確實是非常好的商業模式：像當年電子表格推動了傳統私募一樣，AI 可能創造一種新私募：買下公司、用 AI 優化、價值提升。

但我們不會做，兩個原因：

第一，文化上相反。 我們是“建新東西”、相信創業者、追求增長；私募核心是“入場價格”，強調成本與優化，這不是典型風投心智。

第二，我不想做一種“通過優化現有東西、裁員等方式賺錢”的生意。 我們更想幫助新技術公司創造未來。

規模化的代價：文化會漂移，所以必須用“行為”定義文化

你們這麼大規模會帶來什麼 trade-off？

規模越大，越必須極度關注文化，否則文化會漂移。 我們在文化上的投入可能超過任何一家風投：加入前要簽文化文件；我會給每個員工花一小時講文化；執行上也非常嚴格。

你怎麼定義文化？ 如何設計並讓人真正遵守？

最重要的洞見來自武士道：

如果你把文化寫成“誠信”“互相支持”“做正確的事”，那大多是空洞口號。 你必須把它變成具體行為：比如你說“尊重創業者”，那行為是什麼？

• 不能對創業者遲到。 我創業初期甚至按分鐘罰款。

• 要及時回复。 即使拒絕也要明確說“不”，並解釋原因。

• 我們會在你拒絕後調查創業者體驗是否良好。

• 如果你為了顯得自己聰明而貶低創業者，你會被開除。 我們是“造夢者”，不是“殺夢者”。

文化靠行動落地，而不是靠漂亮詞彙。

父親的影響：“花很便宜，離婚很貴”

你提到父親給過你很多影響，比如“生活不公平”。 能多講講他嗎？

他是所謂“紅色尿布寶寶”。 我的祖父母是共產主義者，秘密開會，有黨員證。 祖父在麥卡錫時期因共產主義背景被解僱。

我父親年輕時是左派，曾任著名左翼雜誌《Ramparts》編輯，也與黑豹黨的人有交集。 後來他脫離政治一段時間，之後在右派立場上重新出現。 他非常理解社會主義、共產主義的問題，這對我幫助很大。

他對我說過一句讓我記一輩子的話：去圖書館隨便找一本關於社會主義的書，你會看到一頁頁講怎麼“分配財富”，但你找不到一句講怎麼“創造財富”。 這讓我學會系統思維。

他不是那種“新式父親”，更像舊時代父親：不常說話，但偶爾給你一句非常狠、非常實用的建議。 有一次我帶著三個孩子，天氣102華氏度，車壞了，孩子把一整加侖蘋果汁倒在地毯上……我快崩潰了。 父親看著我說：“兒子，你知道什麼很便宜嗎？花。你知道什麼很貴嗎？離婚。”——他結過四次婚，所以知道自己在說什麼。

現在最讓你興奮的前沿：編程、影視與“後現代”的AI藝術

你現在最受什麼吸引、最受啟發？

編程領域最近非常驚人。 以前大家說“AI能寫代碼”，但會有安全漏洞，像“隨便寫寫（vibe coding）”。 但這個假期過後出現拐點：真正厲害的程序員開始說——“天啊，這真的在幫我”，生產力像突然提升 100 倍。 很少有技術能讓你一覺醒來世界就變了，但它現在在規律性地發生。

我們也花很多時間和好萊塢的人聊 AI。 AI 可能讓電影更好、成本更低：你拍三遍，然後 AI 生成高質量變體與組合，不必拍 15-20 遍。 對創作者是強工具。 音樂也一樣，可能進入一種“後現代藝術”階段。 就像當年 hIP-hop 通過採樣被罵“不是音樂”，但那其實是一種新藝術形式誕生的時刻。

哪些嘻哈人物對你影響最大？

Nas 是我很好的朋友，他影響很大。 他看世界的方式太不同了，讓我不斷獲得新視角。 我們都很喜歡 Rakim。 他有句歌詞“Turn up the bass… I’m letting knowledge be born”，Nas 暫停問我：“為什麼他要發雪茄？”我說不知道。 Nas 說：“這是在說知識誕生，生孩子時會發雪茄。”我聽了那歌一千遍都沒聽出來。

他經常能聽見我聽不見、看見我看不見的東西。 這種完全不同的視角非常珍貴。

有趣的是，我們還一起做了 Coinbase 的投資。 Nas 之前打電話來問我 Bitcoin，我給他講原理。 後來我問 Chris Dixon 這家公司的創始人如何，Chris 說其中一位很愛嘻哈。 我就把 Nas 請到家裡看比賽，大家見面聊起來——這促成了那筆投資。

拉斯維加斯警局的合作項目

你能講講你和拉斯維加斯警局合作的項目嗎？ 這很像“新技術改善公共系統”的案例。

拉斯維加斯警局有幾個特點吸引我：

他們由民選警長（sheriff）領導，不向市長匯報，所以沒有陷入“削減警察預算”的政治運動，是少數沒削減預算的城市之一。 他們也沒有走向過度軍事化，更偏社區警務。 數據很能說明：拉斯維加斯的謀殺案破案率 94%，舊金山約 75%，芝加哥 30%多，全國平均不到 60%。

我問警長 Kevin McMahill：為什麼破案率這麼高？ 他說：發生謀殺時，總有人知道兇手是誰，但他們不跟警察說。 他們跟我們說，因為我們是社區的一部分。

我覺得這非常適合成為技術部署的“驗證場”。 我們在 American Dynamism 項目裡投了很多公共安全技術。 我就說：我們要成為全美、甚至全球最高科技的警局——我來出錢。

我們建了無人機項目、911調度技術、AI攝像頭系統等。 只要有 911 報警或槍聲檢測，無人機 90 秒內就能到現場；視頻會立刻推送到附近每個警員的手機上。

部署之後，犯罪率下降超過 50%；警察對嫌疑人開槍的事件下降接近 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：大量暴力衝突來自“錯誤描述”。 比如劫車案，報的是“2004年藍色現代”，實際上可能是“2008年綠色現代”。 警察攔錯車，一些人對警察有創傷，車裡又有槍，就容易發生悲劇。 有了 AI 攝像頭，我們知道那就是目標車，還能知道車裡有嬰兒。 於是我們不會派一個警員去“試試”，而是組織完整力量，安全控制局面。

警務天然危險，但。

另一個連帶效果是：技術讓警察職業重新變得“有尊嚴、吸引人”。 過去因為沒人想當警察，我們不得不降低標準；現在標準反而提高。 無人機中心很先進，甚至還有外形很未來的車輛巡邏，讓很多人願意加入。 拉斯維加斯退伍軍人比例很高，人才儲備也強。

最後一個問題：你經歷過的最大的善意是什麼？

我最後一個問題固定不變：別人對你做過最善良的事是什麼？

我有位導師 Ken Coleman，他當時是 Silicon Graphics 的高管。 我大學二年級時有人介紹我認識他，他給了我一份暑期實習。 如果沒有那份工作，我可能不會來到矽谷，也不會有後面的一切。 這是他不必為我做、但改變我人生的事。

這類答案在我做過的 500 多次訪談裡最常見：有人在不必下注的時候，願意押你一把。 Ben，很高興終於能與你對談，謝謝你的時間。