AI时代的残酷真相：关于创业、人才与竞争

摘要

Keith Rabois的名字在硅谷投资人圈子里几乎等同于传奇。他是PayPal"黑帮"（PayPal Mafia）的早期成员之一，以执行副总裁的身份经历了这家传奇公司从崛起到被收购的全过程；他曾是LinkedIn的企业发展副总裁、Square的首席运营官（COO）；作为天使投资人，他的投资名单里包括了Stripe、Palantir、Airbnb、YouTube、DoorDash和Ramp——任何一张这样的清单都可以定义一个投资人的职业生涯，而Rabois拥有多张。如今，作为Khosla Ventures的管理合伙人，他继续在做同一件事：寻找那些"被低估的非凡之人"。

在这期对话中，Rabois系统性地解构了他25年沉淀下来的"硬核"管理哲学。他提出了足以颠覆主流共识的观点：AI时代产品经理（PM）这个角色将不再有意义；大部分情况下你不应该和客户交谈，因为那是"方向性的灾难"；高绩效机器不需要心理安全感（Psychological Safety）——它们只关心赢；你最好的员工在一切顺利时反而不开心，因为你没有给他们足够的挑战。这些观点听起来尖锐，但Rabois用PayPal、Square、DoorDash、Ramp等亲身经历过的公司案例，构建了一个环环相扣、极具说服力的逻辑体系。从"枪管与弹药"（Barrels and Ammunition）的人效框架，到为何要在公开场合而非私下批评员工，再到AI将如何重塑每一个产品角色——这期对话本质上是一份写给创始人的生存手册，尤其在AI正在从根本上改写创业规则的今天。

正文

第一章 只用iPad的科技投资人：提前15年准备AI时代

对话从一个令人惊奇的细节开始。Rabois告诉主持人Lenny Rachitsky，他从2010年9月起就再也没有使用过电脑——他的一切工作，包括处理数以亿计的投资决策、管理董事会和撰写数千字的备忘录，全部在iPad、手机和手表上完成。

这个习惯源自他在Square的老板Jack Dorsey。"Jack当时就是只用iPad运营公司的。我立刻转换了，从此再也没碰过电脑。"Rabois解释道。他给出的理由不仅仅是减少干扰——"便携性、屏幕的灵活性、重量。除非你要做高强度的工程开发，否则没有任何必要使用更沉重、更笨重的机器。"

但这个故事的深层含义远不止于个人习惯。Lenny指出，在AI时代，已经出现了像Boris Cherny和Simon Willison这样完全用手机进行编程的"10倍级工程师"（10X Engineer），而Rabois已经提前了15年为自己做好准备。"Jack非常擅长领先于潮流，"Rabois说，"如果你观察Jack在做什么，然后跟上去，技术方面你就不会太差。"

第二章 "团队就是你打造的公司"：人才是唯一真正重要的变量

Rabois将其管理哲学追溯到一句格言，这句话来自他在Square的董事会成员、也是Khosla Ventures的创始人Vinod Khosla："你打造的团队就是你要打造的公司"（The team you build is the company you build）。"人们在创业时，会被市场、客户、产品和技术所分心，"Rabois说，"但归根结底，决定一切的是团队。如果你有对的人，其他一切会变得简单；如果你有错的人，其他一切都会变得困难。"

这个理念最早的验证来自PayPal。"为什么PayPal如此成功？为什么25年来，PayPal校友能持续创造一代又一代成功的、令人瞩目的公司？因为Peter Thiel和Max Levchin聚集了不可思议的人才密度。"Rabois回忆道。正是这种人才密度，让PayPal得以在也许本不会成功的地方取得成功——而这些人才随后带着各自的野心、想法和能力，在不同的垂直领域建立了改变世界的公司。

然而Rabois坦率地承认，自己的招聘能力并非天生。"实话实说，我刚入行时并不擅长这个。在PayPal，Max几乎包揽了所有技术人才的招聘，Peter则负责其他所有人。他们主要依靠自己的网络——除非你有直接或间接的关系连接到PayPal的工程团队或Peter在斯坦福的人脉，否则很难得到PayPal的工作机会。"

当时的COO David Sacks给了Rabois一个改变他职业生涯的反馈：如果你不能展示出领导力的"杠杆效应"（Leverage）——即"一加一必须大于等于三"——就不会再有晋升机会。Rabois的应对方案堪称人才管理的经典策略：既然不擅长通过面试识别陌生人，他转而从PayPal内部"挖人"。

"我找到那些有能力却未被充分发挥的人，把他们招到我的团队里，"Rabois说，"这非常成功。"他通过在和这些同事吃饭、跑步、共事的过程中获得的近距离观察来诊断能力，这比30分钟的面试准确得多。他很快获得了晋升——因为这些被重新激活的人才以惊人的速度创造了重要的成果。

这个经历教会了Rabois关于人才判断一个至关重要的教训：他能够准确识别人才，只是无法在短时间内评估陌生人。接下来的几年里，他一直在寻找一种新的技术来评估随机遇到的候选人——因为"如果你要建立一个组织，或者成为一个风险投资人，你不能只投资你认识的人"。

对于创始人来说，Rabois的忠告是：招聘是一项需要刻意练习的肌肉。"你能教会一个创始人很多东西，但如果一个创始人在职业生涯早期就展现出无情而准确地评估人才的能力，仅凭这一项能力，你就可以走得很远。其他的能力甚至都不是必需的。"

第三章 枪管与弹药：为什么招聘更多人不等于做得更多

Rabois最著名的管理框架之一被Lenny称为"枪管与弹药"（Barrels and Ammunition）。这个框架解释了一个几乎所有创始人都会遇到的困境。

"大多数公司融资后有了初步的吸引力，做完了种子轮或A轮，然后它们毫无例外地会招聘大量的人。然后CEO几乎毫无例外地变得沮丧——因为人力成本大幅增加，但每天、每周、每月完成的事情却没有变多。他们在晚餐桌上对我和其他CEO朋友抱怨：'我花了这么多钱雇了这么多人，但产出反而少了，或者最多持平。为什么？'"

经过多年聆听这些抱怨，Rabois找到了根本原因：在任何一家公司内部，能够"从想法到成功"独立推动一项计划的人——他称之为"枪管"（Barrel）——是非常有限的。他做了一个让人清醒的量化估计。

在PayPal被收购时，公司约有254人，但其中只有12到17个"枪管"。在Lattice这家规模相当大的公司里，当Rabois问CEO Jack Altman有多少个枪管时，得到的回答是：两个。Rabois的结论是：任何公司的枪管数量在2到15之间。这个数量决定了你能并行推进的独特项目的数量。

"如果你只是招聘更多人而不增加枪管的数量，你不过是在同样的项目后面堆人，增加协作税和协调税，"Rabois说，"这就是拖累效率的原因。"他将其比作一个军火系统：你需要弹药，也需要枪管——但枪管是瓶颈。"弹药"可以按需配置，取决于项目类型。有时候你需要设计师、工程团队、PM和数据分析师；有时候一个人就足够。

如何识别一个真正的枪管？Rabois的定义是："你指向一座山，说，'那是目标，帮我们翻过那座山。'然后这个人会想办法激励别人、调动资源、衡量进度，无论如何都会让你的公司翻过那座山。这就是枪管。任何达不到这个标准的人，都不是。"

他举了一个著名的例子："思慕雪测试"（Smoothie Test）。在Square时期，他想在晚上9点为加班工程师提供冷饮健康思慕雪（Smoothie），但他的行政团队尝试了多次都失败了——饮品不冷、不能准时送达。然后来了一个名叫Taylor Francis的实习生。那是他的第二天上班。"我说我很沮丧，他说'我来解决'。老实说，我当时想，'好啊，小朋友，祝你好运。'"第二天晚上9点，一杯杯冰凉可口的思慕雪准时出现在工程师聚集的站立桌前。"我尝了一口——冷的，好喝。我心想，'天哪，我发现了一个枪管。'"后来，Rabois几乎把任何事情都交给了Taylor去做。

第四章 发现被低估的人才：为什么年轻是一种竞争优势

当公司需要吸引顶级人才时，Rabois的建议是：不要和所有人抢同一个目标。他回到PayPal第一周的教训——Peter Thiel带他在斯坦福校园跑步时告诉他："要找到被低估的人才。这是唯一能让你在和那些拥有无限资金的大公司竞争中建立组织的路径。"

Rabois用一个巧妙的类比来解释这一点。"大多数职业体育项目都有工资帽（Salary Cap）。作为创业公司，你不仅有一个工资帽，而且你的工资帽大概只有竞争对手的十分之一。所以你必须有策略地使用更少的资源来获得更大的成功。"

他的核心理念是分析"为什么别人无法正确评估这个人的价值"。在大型组织里，招聘已经变成了一个同质化的黑箱（Black Box）流程。如果你理解为什么某个人会被这个黑箱错误地处理，你就可以找到隐藏的价值。

一个富有争议的观点是他倾向招聘更年轻的人——但原因并不是"需要年轻人"，而是因为"年轻人拥有的数据点更少"。

"这就像信用评分（FICO Score），"Rabois解释道，"对求职者也是如此。一旦你年过30，关于你的数据点太多，黑箱机器通常会把你处理得和大多数人类似。如果你几乎没有数据点，这个同质化评估的黑箱就很难对你做出评价。因此，根据定义，数据点越少的人存在越大的'超额价值'（Alpha）。"

在具体的招聘技巧层面，Rabois认为申请人面试也许不是最重要的环节——参考调查（Reference Check）才是可以习得的真正技能。他透露，DoorDash的CEO Tony Xu会为每一个高级职位做20个参考调查。早期投资者David Sze（他在LinkedIn和Facebook的投资中功成名就）在Greylock的内部规则是：直到你得到一个负面评价，你才算完成了参考调查。

但他同样警示了参考调查的陷阱，以Faire的联合创始人Max Rhodes为例。当年许多VC打电话调查Max的背景时问的是"Max是一个好员工吗？"答案是高度分歧的，于是一些顶级的投资人对Faire望而却步。但如果他们换个问法——"Max是否有能力成为一个世界级的创始人？"——答案将是肯定的。"相同的人，错误的问题，错误的结果。很多人错过了Faire，至今后悔。"

第五章 永不松懈：最优秀的员工在顺境中最不快乐

当Lenny提到有人形容Rabois是一个"永远在拉高标准的搅局者"——"无论我们交出什么样的成绩，他总是推动我们做得更多。事实上，越是做得好，他越推得狠"——Rabois完全认同。

"这是CEO的工作，"他说，"人们最终会变得舒适和自满。越是成功，组织往往越自满。CEO的唯一角色就是抵消这种自满。"他引用了朋友分享的一句话：最优秀的CEO的最大的共同特征是什么？答案是——"不懈地施加力量"（The relentless application of force）。

Rabois的独特之处在于，这个逻辑意味着一个反直觉的行为准则：当公司表现越好时，越需要严厉批评；当公司遇到困难时，反而应该更加支持。"当公司在挣扎时，我通常非常不批评、更像一个教练和支持者——因为创始人知道自己处境艰难。批评不会帮助他们解决问题。但当公司蒸蒸日上时，此时所有人都开心、都可能走向自满——这正是孤立出未来可能成为问题的事物的最佳时机。"

他用橄榄球的"超级碗"（Super Bowl）做类比："你赢得超级碗了？太好了。去年的四个季度很棒。但新的一年，你的战绩归零——你又重新从0比0开始。你必须记住这一点。"他补充说，在风险投资行业，这种压力更加赤裸。"我只有和上一笔投资一样好。我有13年相当不错的投资记录，但我仍然必须每天醒来去发现下一个会改变世界的、被低估的创始人。如果你不这样做，不管你过去13年做了什么，都无关紧要。"

Lenny分享了一个与之呼应的深刻观察：当公司在"滑行"阶段——人们没有足够多可做的事情时，顶级人才的士气反而会下降。"真正有才华的人就像优秀的运动员。当一切顺利、所有人都在滑行时，他们不开心。他们有一个内在的节奏和速度。他们只想创造东西、创造价值、不断前进。当其他人都在滑行时，士气反而下降。"

第六章 当CMO消耗最多Token：AI时代的职业重塑

当被问及AI时代的职业前景时，Rabois毫不回避这个看似令人不安的事实。"AI将会从根本上重新定位很多人的职业——也许包括我的。"但他提供的出路并非简单地"更努力地工作"，而是一个更为根本的策略：保持智力好奇心（Intellectual Curiosity）。

他给出了一个令人震惊的洞察：在他担任董事的两家顶尖科技公司里，消耗AI模型Token最多的不是工程师，而是——首席营销官（CMO）。"这些人充满好奇。他们发现，'哇，我可以亲手做所有这些以前只能依靠其他团队来做的事情了。'"Rabois描述道，"他们不再需要依赖一层又一层的副手来完成实际的工作输出。他们直接交付成品，或将初步成果和洞察直接交付给CEO。"

当对话转向产品团队（产品经理、工程师、设计师）的未来时，Rabois抛出了一个让无数PM心头一紧的论断。

"产品经理（PM）这个角色在未来毫无意义。"

他的分析逻辑是：PM传统上做什么？收集客户需求、组织一年的路线图（Roadmap）——这个模式在AI时代已经完全失效。基础模型（Foundation Model）的能力以惊人的速度提升——11月份不可能做到的事，3月份可能已经相当容易了。你需要一个能够"在飞行中改变路线图"的组织。而传统PM作为中间人的中介角色变得多余——真正需要的是能够注意到"我们突然可以做到这个了"并在下一周就将它转化为客户价值的人。

Lenny试图为PM辩护——当AI让构建变得越来容易时，真正的难题变成了"知道该构建什么"。Rabois完全同意这个核心判断，但他认为这个能力不是某个特定角色的专属。"无论你叫它PM、设计师还是工程师，这个技能更像是做CEO——我们该做什么？为什么？"他继续解释说，"要成为一个成功的工程师或设计师，这种能力已经变得至关重要，因为工具和实际创造物品的能力会越来越容易，而知道该创造什么的'艺术'，才是真正的阿尔法。"

他引用红杉资本（Sequoia）合伙人Alfred Lin的"主厨"（Chef）比喻："顶级餐厅的主厨并不亲手做每一道菜，而是在品尝同事的作品并稍作修改。主厨的角色是对外——我们的价值主张是什么？我们如何区分自己？我们的品牌是什么？我们的目标客群是什么？定价如何？这才是名厨之所以为名厨的原因，而不是他们在亲自炒菜。"

结论是清晰的：AI时代对"商业智慧"（Business Acumen）的估值将达到前所未有的高度。"你不需要一支大军。你不需要动员大军。工程师如果能理解商业公式——知道公司要去哪里、输入和输出之间的连接是什么——就能自己创造出推动关键指标的事情。"

他提到一个朋友的例子，这位Ramp的工程总监管理着20人的团队，但自己亲手提交的代码量和他做个人贡献者（Individual Contributor）时一样多——因为他把AI当作"第二团队"来管理，分配任务、检查质量、组合结果。Rabois认为，这正是未来。

关于设计（Design），Rabois的观察同样犀利：设计和编程正在融合。"我不清楚最终谁会胜出——是代码变成设计，还是设计自动转化为代码。"在Shopify，过去两年里他们的管理层已经拒绝查看任何静态的产品演示——所有展示都必须是可交互的原型。传统的"这几个功能我们准备做"式的PPT演示——被彻底淘汰了。

但他同时强调，正因为每天有无数产品被推出，设计的真正Alpha不在于工具，而在于叙事（Storytelling）——如何用最引人注目、最简洁的方式穿透信息噪声。"能说出'这就是应该这样表达'的人——用音乐产业的话来说，你脑海里有那一千首歌——他的价值比所有工具加在一起还要高。"

第七章 AI内容、Token配给与法律的早期教训

当对话转向AI生成内容时，Rabois给出了一个明确的判断：AI内容终将超越人类内容——这是不可阻挡的趋势。但他同时描绘了一个更为微妙的未来：内容将分为两极。一极是"精选"（Curation），面向人类创作的内容——就像Andy Warhol的画作一样，人们愿意为"出处"（Provenance）支付溢价。另一极是"算法"（Algorithm），简单地问"哪个内容最好？"——而AI生成的可以参与竞争。

Lenny观察到，AI在视频和图像领域已经表现出色，但在写作方面仍然差强人意——这对于一个"大语言模型"来说相当讽刺。Rabois提供了一个独到的技术性解释：这是大语言模型（LLM）出于经济考虑进行的Token配给（Token Rationing）。"当你的提示要求写得非常短时，质量显著优于要写一页、一章甚至一本书。让AI写出前三个句子很难，但一旦写好了开头，剩下30页两天就能写完。"

这是Rabois从他在律师生涯中学到的——他职业生涯的前四年半是一名诉讼律师。"写法律文件最难的部分是第一段。如果我能写好第一段，我胜诉并说服法官的几率就会飙升。所以我可能花一周时间走路、思考，甚至洗澡时突然灵光一现——'这就是我提炼它的方式'。"但他很快补充了一个重要警告：律师的思维方式几乎完全与创业精神相悖。"法学院教你识别所有可能出错的事情——这对创业来说没什么用。创业的艺术不在于识别问题，而在于解决它们。"

第八章 不要和客户交谈：一个被严重低估的反常识

当Lenny提到Rabois的"不要和客户交谈"是一个至今仍有争议的观点时，Rabois的回答更加直白。

"我讨厌和客户交谈。我禁止我的同事和客户交谈。"

他的论证基于一个深层的人性洞察：消费者的购买决策是潜意识（Subconscious）的。当你试图有意识地回答一个潜意识驱动的问题时，即便是最真诚的客户也会给出误导性的信息。

一个标志性的例子是豪华车主。"问任何一个开保时捷或兰博基尼的人为什么买这辆车——99%的人会给出除真实原因以外的各种理由。一旦你意识到这一点，你就再也不会想和客户聊天了。"

Rabois将这个观点限定在消费级（Consumer）和中小企业（SMB）产品中。对于企业级（Enterprise）产品，客户开发是有价值的——因为有明确的决策者，他们在做一个功利主义（Utilitarian）的决策。但有30个必须拿下的关键客户和你的目标是覆盖全球10亿用户——这是两个完全不同的游戏。前者你可以和所有决策者对话；后者你永远得不到有代表性的反馈。

当被问到是否有具体的反面案例时，Rabois的回答堪称残酷："到处都是。它们叫做'失败的公司'。"他随后又补充道：一旦你在一个房间里坐了一个小时，听某个人分享他和八个客户的对话——即使他自己说"这没有统计意义"——一旦这些话进入了在场所有人的大脑，你就再也无法将它移除。

但这不意味着你完全不关注市场。Rabois用DoorDash的起源故事来说明他的真正方法论。Tony Xu和Evan Moore走进他办公室时分享了一个数据：93%的美国餐厅不提供外卖。"我说，好吧，似乎比例应该比7%高。我被说服了。"然后他们提到了Andrew Mason（Groupon创始人）的名言——"这些设备应该只有两个按钮：'我无聊'和'我饿了'。"Rabois立刻意识到："你们就是'我饿了'按钮。"这个洞察就此形成——不是来自客户访谈，而是来自一个对市场结构性缺陷的逻辑推断。

Airbnb亦然。Brian Chesky当初给他看了一个Craigslist上的数据：在湾区有30条"我想租某人的卧室"的帖子。考虑到你必须在没有任何提示的情况下自己想到去发布这样的求租帖子，30条已经很多了。"这是一个真正的市场。"Rabois在听完Chesky三分钟的独白后已经决定投资。

他的核心原则可以归纳为：有一些基础性的洞察（Foundational Insight），你可以通过逻辑来检验和施压测试它，但你无法从客户口中问出来。"如果你去问10个随机的人，九成以上会说他们永远不会住在陌生人的家里。"这才是客户访谈的真正危险——它会扼杀那些后来证明是标志性公司的"丑婴儿"。

第九章 公开批评，而不是私下批评：高绩效机器的运行法则

在众多反常识观点中，Rabois关于批评方式的主张可能是最富冲击力的。

"在职场上，你应该公开批评人。"

他的逻辑链条干净而强硬。当你在私下给出负面反馈时，你是在为那个单独的个体优化，而不是为系统优化。做出公开批评的原因是：所有的同事都需要知道这个问题存在、它正在被解决——否则他们只能私下怀疑和担忧。而当你公开处理这件事，你就把问题从一个"你自己去修"变成了一个协作的、团队建设的过程。其他人可能举手说"我能帮忙"。

"如果一家公司里有个问题一直存在，而同事们不知道你在处理它，他们就会焦虑。公开批评消除了这种焦虑。"

当Lenny试探性地问"这是否意味着不需要心理安全感"时，Rabois的回答没有任何犹豫：

"高绩效机器不需要心理安全感。它们只关心赢。"（High performance machines don't have psychological safety. They're about winning.）

他推荐了两本书来佐证：如果想理解这个逻辑，去读《乔丹法则》（Jordan Rules），或者去看《最后一舞》（The Last Dance）。"如果你想成为迈克尔·乔丹（Michael Jordan），你必须表现得像迈克尔·乔丹。"

第十章 速度、人才密度和内部培养：成功的三个可观察信号

作为早期投资人，Rabois有一套自己的"成功信号"（Success Signal）系统。

第一个信号：速度——尤其是董事会会议之间的节奏。 他回忆Square当年B轮投资者Roelof Botha的观察：六个月后的第二次董事会会议上，Botha告诉他："自我离开PayPal以来，我还没见过这种节奏。你们在一次会议上发现的问题或机会，到下一次会议时，解决方案已经上线了，功能已经调整了，而且效果已经测量过了。"

Rabois把这个信号应用到自己的投资决策中。Ramp在2019年5月获得他的种子投资，到了9月他已经在推进A轮融资的优先权（Preempt the Series A）。关键信号？"我当时看到Ramp在三个月内就已经处在发行信用卡的临界点——这是一个通常在金融服务领域需要9到12个月的过程。我给Eric（Glyman，Ramp的CEO）打电话说，'我从没见过这种速度。'"那时Ramp甚至还没有正式上线。

第二个信号：人才密度（Talent Density）。 当你看到一家公司从你投资的那个团队开始不断变得更好、更深、更强——这是最可靠的信号。

第三个信号：几乎不招聘外部资深人士，而是从内部培养。 Rabois指出，Ramp、Trade Republic等他所参与的最成功的公司几乎都在战略上跳过了"从大公司高薪挖VP"的阶段。"在某些角色上，比如法务总监（General Counsel），经验可能有用 —— 虽然我们也有一次直接从法学院招人的成功案例。但我的基本准则是：你是在为价值创造（Value Creation）还是价值保护（Value Preservation）而招聘？ 如果是前者，外部经验大概率帮不了你。"

他分享了一个他正在密切观察的做法：利用"幕僚长"（Chief of Staff）这个角色作为人才工厂。"有一家我现在担任董事会成员的公司，其现任CMO——表现非常出色——就是前任幕僚长，而即将上任的产品负责人，很可能就是现任幕僚长。他们创造了一个制度化的'工厂'，能在1到2年内通过渗透式学习，将有才华的人培养成高级领导者。"

第十一章 投资哲学：创始人、丑婴儿和累积优势

在面对"如何在AI时代评估创业公司"的问题时，Rabois给出了一个简洁得令人吃惊的回答。

"我是一个以创始人为驱动的投资者（Founder-driven Investor）。我唯一关心的是：这个创始人有非零的概率改变一个行业或这个世界吗？如果答案是肯定的，在种子轮或A轮阶段，我就投。句号。不再问其他问题。"

他承认并非所有成功的投资人都运行相同的算法。Marc Andreessen是技术驱动的投资人；Vinod Khosla是混合型——兼具创始人驱动和技术驱动；Alfred Lin和David Wyden则更偏向产品和市场驱动。"你可以有不同的路径、思维模型和范式。但对我来说，问题只有一个：这个创始人是下一个Brian Chesky吗？"

在评估早期创业公司时，Rabois提出了两条关键筛选原则：

第一，考虑基础模型（Foundation Model）的进步速度。"基础实验室的进步速度真的会引发对短期看似蒸蒸日上的公司可持续性的质疑。因为你要建立的东西必须是8到20年内依然坚固的。"

第二，寻找累积优势（Accumulating Advantages）。他不要求早期创始人已经展示了这种优势——但创始人必须能清晰地阐明优势会在哪里出现、何时开始被利用和测量。"网络效应（Network Effects）只是累积优势的一个子集。你在寻找的是：一种随着时间的推移，让生意越变越好、甚至越变越容易的力量。"

他还提出了一个有趣的自我检测标准，用来衡量投资决策的独立判断力。"当我在做种子轮或A轮投资时，我希望我认识的一半VC朋友嘲笑我——真的嘲笑。因为我知道大多数竞争对手，我会在脑海里跑一遍算法：这些人会笑吗？如果是，这可能是一笔好投资，因为这是一个'丑婴儿'（Ugly Baby）。而丑婴儿，才是真正有阿尔法的地方。"

Lenny补充了一个印证：他最近和Terrence Rohan合作的研究发现，那些多次加入时代级公司早期团队的人，在寻找目标时有三个共同特征——其中之一正是"这个想法被大多数人嘲笑"。Palantir、OpenAI——都是这样起步的。

第十二章 失败、风险与永不休息的人生信条

在Rabois的职业生涯中，也有令人清醒的失败时刻。他离开LinkedIn后创办的公司最终被Google以1.87亿美元收购——表面上看起来不算差，但实际上并未实现产品层面或公司层面的任何重大目标。

但作为一个早期投资人，他学会了如何正确看待失败。"如果你是一个世界级的早期投资人，30%到40%的命中率就已经是黄金标准。根据定义，意味着60%到70%的投资是失败的。"他以迈克尔·乔丹经典的耐克广告作类比——"我职业生涯中错失了109个制胜球"——以及费德勒所说"我赢得了60%的分数，输了40%"。

一个耐人寻味的管理选择是：他最近在一次董事会上明确反对了两位董事提出的"做失败复盘"的建议——尽管那家公司做得非常好。"我不想阻止人们去投那些有野心的球。如果过于强调失败，人们会觉得，'如果我失败了，我会被批评'。你希望人们愿意承担风险，为最困难的问题举手——因为这才是创造价值的方式。"

对话以快问快答的闪电轮（Lightning Round）结束：

• 最常推荐的书：《压力的好处》（The Upside of Stress），斯坦福教授Kelly McGonigal的著作。核心论点是：如果你想快乐、健康和富有，你需要的是生活中更多的压力，而非更少。Rabois称其论证在结果层面和生化层面都"几乎无可挑剔"。

• 最近看的好作品：电影《纽伦堡审判》（Nuremberg）。"我自认为是历史和政治的学习者，但我仍然从这部电影中学到了五到十件我从来不知道的事情。它非常有教育意义。"

• 钟爱的产品：Eight Sleep智能床垫。"虽然我是投资人所以有偏见，但它确实改变了人们的生活。"

• 人生格言："没有休息日"（No Days Off）。起源于NFL功勋教练Bill Belichick在赢得背靠背超级碗后在冠军游行上喊出的口号。"七年里，我只有七天没有锻炼。其中至少四天，如果我重新安排日程，实际上是可以做到的。'没有休息日'是'不相信借口'的代理词。"

• PayPal黑帮中最大的惊喜：当被问及PayPal同事中谁的表现超出预期时，Rabois坦诚地说"没有"——"我想我在早期投资那些衍生公司时就已经有了很好的直觉，能判断出谁至少具有创始人级别的野心和可能构建出什么东西。抱歉，我希望能给出更好的答案。"

Keith Rabois在这期对话中传递的核心信息异常清晰：在这个被AI重塑的时代，表面的技巧和战术只会让你在钟形曲线的中间移动10到20度。如果你真的想要做到前50个基点（Top 50 Basis Points），你必须偏离常规——在招聘、管理、反馈和投资判断的每一个维度上，做那个反常识的人。而这些反常识，在Rabois的讲述中，每一个都有PayPal、Square、DoorDash、Ramp等真实公司的血与火作为注脚。它们不仅仅是观点——它们是他在25年的实战中反复验证过的"残酷真相"。