AI 泡沫论错了 (Aaron Katz)
20VC 对话 ClickHouse 联合创始人兼 CEO Aaron Katz：为什么 AI 泡沫论是错的、AI 公司的毛利率该不该担心、收入集中度是不是真风险、企业为什么仍然害怕前沿模型。
导读
这期节目出自 20VC，2026 年 8 月 31 日上线，主持人哈里·斯特宾斯（Harry Stebbings）。这期录制不在演播室，搬到了伦敦克拉文农场，英超富勒姆队的主场。能搬过去，是因为嘉宾的公司刚买下富勒姆新赛季的胸前广告。录制前一晚，球场刚踢完英超揭幕的西南伦敦德比，富勒姆对切尔西，3 比 2，两万八千名球迷几乎站了整场。
嘉宾亚伦·卡茨（Aaron Katz）是 ClickHouse 的联合创始人兼 CEO。他在 Salesforce 干了十二年，自称是贝尼奥夫那套打法的学徒，后来去 Elastic 当首席营收官，把收入从约五百万美元做到五亿美元，带队完成 IPO。ClickHouse 这家公司出身很特别。它是俄罗斯搜索巨头 Yandex 的内部项目，2016 年开源，之后五年没人把它当成生意，几千家公司却早已把它装进了自己的技术栈，2021 年Aaron和两位工程师才把它分拆成公司。现在 OpenAI、Anthropic、特斯拉、微软都在用它。按Harry开场的说法，ARR 刚过 3.5 亿美元，最新一轮估值一百五十亿。这个数字我核对过，公司 5 月官宣的还是 2.5 亿，三个月涨了一亿，和Aaron在节目里报的增长轨迹对得上。
两周前，同一档节目刚播了 Insight Partners 的杰里·默多克（Jerry Murdock）那一期，AI 泡沫将破，一半新云厂商会死。Aaron 这期等于当面唱反调。Harry 把矛盾摊开，债务和估值都到了历史极值，采用率和收入却在真实地涨。Aaron 的回答只有一句，我们才刚刚开始。他经历过互联网、移动和社交那几轮，说那几轮的演进平缓得多，这一轮智能体成熟和公司收入增长的速度，他这辈子没见过。毛利率他也不让Harry担心，公司只要证明毛利率有扩张路径、资产负债表健康，高速增长期就不该拿传统 SaaS 的标准来量。
有意思的是，他认为今天最大的风险恰恰是收入本身能不能站住。基础设施软件转换成本高，收入按年算；智能体应用换个模型只要改一行配置，模型厂商每隔一周互相超车一次，应用层的收入说没就没。Harry 追问，Anthropic 两万亿估值的 IPO 算不算这一类，背后是 Claude Code 在撑。Aaron 承认算，但马上补了自己公司的账，年初到现在，他们在 Anthropic 身上的花费涨了一百倍。年初他嫌全公司用 AI 用得太慢，发了一封全员邮件，主题就叫“AI 觉醒”。他的留存账也报了，净收入留存率超过 200%，毛留存率 99% 以上，所有 AI 公司客户加起来不到收入的 12%。按他的说法，这篮子腰斩一半，赢家也会补上输家。
往后的话题是智能体。Aaron 认为它们正在变成买家，对基础设施的要求第一是低延迟，第二是成本效率，特斯拉现在每秒往 ClickHouse 写十亿条事件。Anthropic 当初为什么选 ClickHouse，按他的说法，他们是问了 Claude。再往后，智能体得有身份、有预算、有授权，这层东西今天还不存在，谁建出来谁就是下一代渠道。不过这个故事他讲到一半自己收了回来，预算仍然由人控制，未来十年大银行的架构决策还是人做，所以品牌、销售关系，包括富勒姆那件球衣，仍然管用。开源问题上，他和眼下最流行的共识唱了反调，他不接受九成 token 走开源模型的说法，押的是五十五十。他反复强调的一个区分值得记住，开放权重和开源软件是两回事，源代码能审计，权重不能。企业嘴上说怕前沿实验室，“零数据保留”说到底只是一句相信我；可真要法律保护，他们还是选前沿实验室，出了侵权事故得有法人可告。中国模型有后门那套说法，他不买账。他还提到一个自己没料到的现象，一些他原以为永远不会离开云的公司，正在回迁本地部署。
经营的部分他讲得很实。全公司背指标的销售只有一百来人，对手那边，数据仓库公司养着两三千人的军团。人效远超同行，他却说最后悔的是销售扩晚了。头几年他刻意学 Datadog 的产品驱动路线，压着没做企业销售。估值他也排了序，20 亿美元估值的 B 轮最贵，那会儿没收入、没产品、只有十五个员工；眼下 150 亿这轮反而最便宜，因为风险投资从来按你十二到十八个月后的位置定价。Harry 说“一年从零做到一亿”已经成了新及格线，Aaron 不认，没有转换成本托底，这样的收入随时会原路退回去。人才战他承认创业公司跟不起前沿实验室的报价，ClickHouse 的招法是换一群人，找数据库和分布式系统工程师，在 27 个国家招，流失率只有个位数。远程办公上他是硅谷的少数派，公司在疫情里分布式出生，年底一千人，一半收入来自美国以外，接下来一年多，办公室要从六七个扩到十六到二十个。
节目快结束时，Harry 和他打了个赌，ClickHouse 的十亿美元 ARR 什么时候到。Aaron 把盘口开在 2027 年 12 月，还押更早，Harry 选 2028 年 2 月 28 日，赌注一千英镑。这段对话原文绕得很，谁押大谁押小，我对着转录和片头片段来回核了两遍才钉死。上市问题他的态度是想上就上，但不急。员工流动性靠结构化要约收购就能解决，私营公司照样能做 Stripe 收购 PayPal 那种五百亿级交易，公开市场剩下的功能是定价发现和仪式感；一个季度不及预期、股价跌掉四成对士气的打击，却是实实在在的。当然他也承认，长期看公开市场的定价更理性。收尾是两个私人答案。婚姻二十四年，心得是接受它不是一条直线，庆祝彼此的不同。未来五年他最期待慢性病治疗出现突破，他母亲患多发性硬化症。
最后说我的读法。Aaron 是卖铲子的，“我们才刚刚开始”这句话符合他的仓位；他把集中度说得越低，越是在回答投资人当面问过他的问题。所以我的取舍很直接。他讲自己公司运营的部分，留存、转换成本、销售人效，数字能对账，可以拿走；指向未来的断言要打折，五十五十是他的押注，Stripe 和 OpenRouter 是全行业最极端的两个样本，当不了普遍证据。整期的信息到这里已经齐了。如果还想往下读，正文的好看处在语气和细节，比如贝尼奥夫教他的那一课，你会高估自己一年能做到的事，低估五年能做到的事。
高光时刻
下面是整期里我们反复回去看的四处。引文保留英文原文，解读是我们自己的。
“如果只挑一件事说，最大的风险是收入的可持续性。”
"If you were to say, what's the single biggest risk would be durability of revenue."
这句话出自一个收入正在爆炸的人。ClickHouse 的 ARR 正以数据库史上从未有过的速度爬坡，Aaron 却主动把最大的风险指认为收入本身能不能站住。他给出的分水岭是转换成本。基础设施软件搬一次家伤筋动骨，Snowflake 和 ClickHouse 的收入可以按年计算；智能体应用换个模型只要改一行配置，模型厂商每隔一周互相超车，这就是应用层收入脆弱的直接证据。两周前默多克在同一档节目里说一半新云厂商会死，两个人立场相反，落脚点却是同一件事，看 AI 公司先别问涨得多快，先问客户换掉它有多难。
“而我担心的是后视镜里正在逼近的技术，我担心的是‘下一个 ClickHouse’。”
"And what I worry about is the technology coming from the rearview mirror. I worry about the next ClickHouse."
这句话的分量来自Aaron自己的位置。ClickHouse 当年就是那个从后视镜里冲出来的东西，开源五年没人当回事，被当作又一个流行的开源数据库打发掉，等大家反应过来，几千家公司已经装上了它。他对颠覆者的恐惧是一种路径记忆。这也解释了他后面的动作，四年六起收购，把在 ClickHouse 之上长出来的新品类一个个买进来，最新一起是柏林的 Langfuse。与其等下一个自己出现，不如提前把它变成自己的一部分。
“完全不改。因为预算仍然由人控制，而预算和技术决策是相关的。”
"Not at all because budgets are still controlled by people, right? And budgets correlate to technology decisions."
前面半小时，Aaron 刚把智能体买基础设施的未来讲得很远，智能体会有身份，有预算，会自己选数据库。Harry 顺势追问，那品牌和开发者社区是不是就不重要了。Aaron 把自己刚讲的故事往回拉了一步，掏钱和拍板的仍然是人，未来十年大银行的数据仓库项目还是由工程师做架构决策。这一句实际给整期的智能体叙事划了边界，也给富勒姆的球衣广告留了位置。如果做决策的全是机器，胸前广告确实就只剩情怀了。
“我宁愿为‘更多’付更高的价，也不愿为‘更少’付更低的价。”
"I'd much rather pay more for more than less for less."
这是主持人Harry说的，整期估值讨论里最干净的一句。背景是Aaron刚把历轮融资排了个序，20 亿美元估值、没收入没产品没客户的 B 轮最贵，眼下 150 亿美元这轮反而最便宜。Harry 把估值问题翻译成了朴素语言，贵的是价格标签，便宜的是你实际买到的东西，客户、收入和增长斜率。这句话可以放进任何一份投资备忘录。它没说的另一半是，判断“更多”还是“更少”本身需要看懂这门生意，那才是最难的部分。
关键判断
整期对话收敛下来，有四个判断值得记下来。它们都从这期节目自己的论证里长出来，不是通用的行业鸡汤。
收入的可持续性已经超过增速，成为评估 AI 公司的第一个问题。 Aaron 和默多克从两端走到了同一个结论。看一家 AI 应用，先问客户换掉它要付什么代价，再看 ARR 的斜率。一年从零做到一亿的品类不少，能守住这一亿的护城河不多。ClickHouse 自己的答案是 99% 的毛留存和 200% 的净收入留存，这套数字比任何估值倍数都难伪造。
企业采用 AI 的卡点在责任链，不在模型能力。 本期最有信息量的概念澄清，是开放权重模型和开源软件的两回事。源代码可以审计，权重不行，出了侵权或安全事故没有法人可告。这就是大企业的法务一边防着中国开源模型、一边把源代码交给 Anthropic 的那本账。“零数据保留”这种承诺在采购桌上一文不值，合同里的赔偿条款才值钱。谁能给开放模型补上责任链，谁才真正打开企业市场。
智能体成为买家会重写 toB 的获客结构，但节奏由人决定。 Aaron 描绘的缺口很具体，智能体缺身份、缺预算、缺授权和治理。这三样东西今天都由人把着，所以品牌的钱、销售的关系、富勒姆的球衣仍然有效。真正的拐点不在模型多聪明，在这套授权基础设施被谁建出来，建它的人会成为新一代渠道。
上市正在从默认终点变成一道选择题。 员工流动性可以靠结构化要约收购解决，五百亿美元级的并购也能在私营状态完成，上市的剩余功能集中在定价发现和仪式感。但要记住证据的成色，Stripe 和 OpenRouter 是极端样本，Aaron 自己也承认公开市场的长期定价更理性。对经营者这是路线选择，对持股员工这是期权什么时候变钱的问题。
以下为这期节目的全文翻译；文中的彩色卡片是我们加的评注，与嘉宾立场无关。
开场：在克拉文农场
Harry： 这是非常特别的一期 20VC，我是哈里·斯特宾斯（Harry Stebbings）。你即将听到的这期节目，不是在往常的录音棚里录的——不，我们去了克拉文农场（Craven Cottage），富勒姆足球俱乐部的主场。
为什么？因为今天的嘉宾刚刚拿下了克拉文农场的胸前广告赞助——更重要的是，拿下了在这里踢球的那支球队的赞助。欢迎亚伦·卡茨（Aaron Katz），ClickHouse 的创始人兼 CEO，行业领先的在线分析处理（OLAP）数据库管理系统。这个词组喝两杯龙舌兰之后你试试能不能说利索。
他们刚刚跨过 3.5 亿美元 ARR 的关口，客户包括微软（Microsoft）、Anthropic、OpenAI、特斯拉（Tesla）、Netflix——你要是家好公司，基本都在用 ClickHouse。 Aaron 本人也很传奇：他曾在 Elastic 担任多年的核心高管，再之前在 Salesforce 和独一无二的贝尼奥夫（Marc Benioff）共事了 12 年。现在他是 ClickHouse 的联合创始人，公司估值超过 150 亿美元。
我等不及想让你们听到这场对话了。能和我亲爱的朋友 Aaron 坐下来聊这一期，实在太开心了。
Harry： Aaron，老兄，我做过一千多期节目，从来没有过这样的录制场地。真的太感谢你在富勒姆足球俱乐部招待我们了。
Aaron： 很开心，荣幸之至。
Harry： 我想先请你简单科普一下：ClickHouse 是什么？五年之后它会变成什么？先帮大家把背景立起来。
Aaron： 你是我们比较新的投资人之一，这家公司背后的逻辑你应该清楚：它是全球最受欢迎的开源数据库，满足非常广泛的需求，几乎每一家 AI 原生公司都在用它——Anthropic、OpenAI、Weights & Biases。它以闪电般的查询速度著称，在存储海量数据时资源效率极高。
OLAP（在线分析处理）数据库专为大规模分析查询设计：与面向交易的 OLTP 数据库（如 Postgres）按行存储不同，它按列存储，能在数十亿行数据上做秒级聚合与扫描。ClickHouse 的起源故事在基础设施圈近乎传奇：在 Yandex 内部打磨多年、2016 年开源后迅速被数千家公司采用，却长期“背后没有公司”——直到 2021 年Aaron与两位创始人把它分拆出来。本期他反复说的“人们把它当作又一个流行的开源数据库打发掉了”，指的就是这段历史。
我们处在周期的什么位置
Harry： 我们看那些增长最快的 AI 公司——坦率讲，我现在最大的一个问题是：我们处在周期的什么位置？我身边有很多非常聪明的朋友，他们说：“ Harry，这场面我见过。现在的债务水平太疯狂了，价格和估值都亢奋过头。”可同时我又看到采用率和收入规模在实实在在地往上走。这两个数据点互相矛盾。
Aaron： 我们才刚刚开始。
Harry： 年纪是为数不多的好处之一，就是经验。互联网、移动互联网、社交媒体，这几轮我都经历过。从建设者的视角看，这一轮到底和之前几轮怎么比？因为我们平时听到的都是风险投资人的高谈阔论。对你而言呢？
Aaron： 按我的经历，那几轮周期的演进要平缓得多。而这一次，无论是智能体体验的成熟速度，还是这些公司的增长速度，都在以前所未有的节奏加速。我们这辈子都没见过这样的收入增长。这些智能体应用对系统提出的要求，也是我们从未见过的。
Harry： 完全同意你说的收入规模这一点。很多人总喜欢挑刺，他们在收入高增长里常挑的一根刺，就是毛利率结构。我们是不是进入了一个低毛利率的新世界？你看 Fireworks 这样的公司，他们的 CEO Lin Qiao 来上过节目，她说：“我们毛利率大概 30%-35%，希望随时间做高。”我们是注定活在一个低毛利率的世界里，还是说最终能长回传统 SaaS 的毛利水平？
Aaron： 现在这些公司似乎有用不完的资本。它们增长得太快，所以我认为它们完全可以顶着让大多数公开市场投资者无法满意的毛利率运营。
我的想法是：只要它们能展示出未来几年毛利率扩张的路径，同时还能保持这种前所未有的增速、资产负债表又很健康，那我就不像五年前看传统企业软件时那样担心毛利率了。
“我们才刚刚开始”的乐观叙事有一个隐形前提：AI 客户的资本开支不能断。ClickHouse 说自己 AI 客户占比不到 12%，即便腰斩也有赢家补位——但这防的是“个别公司倒下”，不是“系统性回撤”。如果 2026-27 年出现一轮 AI 资本开支的整体收缩，模型厂商、应用公司、数据基础设施会同时减速，“我们才刚刚开始”和“收入可持续性”这两句话会被前后脚检验。
最大的风险是收入的可持续性
Harry： 那我作为投资人该担心什么？我在想怎么穿越这个新世界——再说，你坐拥几乎是梦寐以求的客户结构。前几天散步时我提到几家增长飞快的公司，你说它们都是你的客户，全都中。最好的公司都在用 ClickHouse。那我今天看这些公司做投资时，该担心什么？
Aaron： 如果只挑一件事说，最大的风险是收入的可持续性（durability of revenue）。你我都聊过，基础设施软件的转换成本（switching costs）非常高，但智能体应用的转换成本可以非常低。你看那些模型厂商，几乎每隔一周就互相超车一次。所以我会怀疑其中一些 AI 应用的收入是否可持续。
Harry： 那你看 Anthropic 以 2 万亿美元的估值 IPO，背后是 Claude Code 这匹特洛伊木马在支撑——这难道不属于低转换成本那一类吗？
Aaron： 我会把它归到这一类。但这在我们自己身上还没体现出来：我们使用 Claude Code 的量不降反升，我们在 Anthropic 上的花费比年初涨了 100 倍。
Harry： 能问下你们在 Anthropic 上花多少钱吗？
Aaron： 很可观的一笔。年初的时候我们用得远远不够。于是我给全公司发了一封邮件，主题是“AI 觉醒”（AI Awakening）。我说，我们动作太慢了，像 ClickHouse 这样领先的数据库厂商，在编程工具的应用上完全不是我期望看到的样子。
公司响应了这个号召，随后这些工具的使用量出现了爆炸式增长。现在我们还在评估采用更多开放权重模型（open-weight models），不只是传统前沿实验室的那几家。不过我认为，Anthropic 和 OpenAI 有一个特别的优势：它们既是模型提供方，又是工具链（harness）提供方，开放权重模型在这方面目前是落后的。
Harry： 你觉得这条路线对吗？还是说保持独立更好——独立了才能针对不同任务做最优的模型路由（model routing），而不是被一个同时捆绑你工具链的模型厂商绑死？
Aaron： 对，比如一些开源模型我们会用来做代码评审，但不一定会用来交付生产代码，因为我们对输出结果有顾虑。
Harry 提到的“Anthropic 以 2 万亿美元估值 IPO”，在 2026 年 9 月的时点看仍停留在预期层面——Anthropic 尚未正式挂牌，但这个量级的估值讨论在私募市场已不新鲜（本节目两周前那一期，Factory CTO 伊诺·雷耶斯为此和Harry激烈辩论过）。值得注意的是“Claude Code 是特洛伊木马”这个判断的含金量：Aaron 用自己公司的数据做了侧写——ClickHouse 的 Anthropic 账单年内涨了 100 倍。模型厂商的“应用”，正在变成企业支出的真实入口。
Harry： 完全理解。我很喜欢你说过的那个“AI 觉醒”。但挑战随之而来——我们请过 Uber 的总裁上节目，他对这类投入内部产生的 ROI 要怀疑得多。你是怎么思考 token 预算这个问题的？你前脚刚激励大家“放开用”，后脚季度末账单就来了。
Aaron： 我们最关心的核心指标是收入增长，这你是知道的。如果我们能维持过去三年那样持续的收入增长——而且我们是一家非常高效的公司，有人甚至说我们高效过头了——那我就不太担心在编程智能体上的花销，因为我们覆盖的业务面非常宽。我们的路线图正在以前所未有的速度推进。
只要我们持续交付满足这大片需求的功能，我就随时能把 token 消耗管住。而且 token 的成本在降，不在涨，它们的效率在提高，不是下降。但我们的收入增长得比以往任何时候都快。所以这笔交换，我每天都愿意做。
一百个销售对三千人的军团
Harry： 你刚才说，在有些人眼里你们高效过头了。哪些地方是该花而没花的？你现在回头怎么反思？
Aaron： 举个例子，我们只有大约 100 名背指标的销售人员，而你知道，我们的收入规模远超 1 亿美元。所以我们的人均销售产出相对行业平均水平相当高。
我们的竞争对手——那些大型数据仓库公司、大型可观测性公司——有几千名销售。他们每天早上一睁眼只想一个场景；我们的销售每天一睁眼要想 10 个不同的场景，而且只有 100 个人，去对抗那些大公司的两三千人的销售军团。
所以回头看这两年，我唯一后悔的，就是没有更早、更快地扩充销售产能。
Harry： 这很有意思。也就是说，你应该更早地在销售团队和销售负责人上多投入。
Aaron： 其实头几年我是刻意把压力放在产品和工程上的。我研究了过去十年最成功的两家基础设施软件公司——归结为 Datadog 和 Snowflake。两家都成功了，但路径完全不同。
Datadog 走的是产品驱动增长（PLG）的开发者自助路线：你可以直接上手、部署 agent、给应用做埋点，全程不用和一个销售说话。Snowflake 则靠非常昂贵的销售和市场投入猛攻企业客户。我当时觉得，走 Datadog 的路会比走 Snowflake 的路容易得多——事实证明确实如此。但到了某个时点，你必须在 PLG 分销之上叠加一套企业级销售体系。
PLG（产品驱动增长）与 SLG（销售驱动增长）是 SaaS 的两条经典路线：Datadog 靠开发者自助上手做大规模，Snowflake 靠重金组建企业销售军团攻下大客户。行业共识是单一路线都有天花板——PLG 客单价低、难做大企业生意，纯 SLG 获客成本高企。Aaron 的复盘“到了某个时点必须在 PLG 之上叠加企业销售”，正是基础设施公司的标准演进路径——他唯一的遗憾是叠加晚了。
贝尼奥夫的一课、路线图与并购
Harry： 关于叠加这套企业级销售体系，有什么是你现在知道、但希望自己一开始就知道的？
Aaron： 我在 Salesforce 待了 12 年，算是贝尼奥夫方法论的学徒。那段经历教会我太多东西。那已经是很久以前了——我 24 年前加入的那家公司。
Harry： 和他一起工作，你最大的收获是什么？只说一条。
Aaron： 你会高估自己一年能做到的事，而低估自己五年能做到的事。
我加入时，那还是个成立三年的创业公司，产品本质上就是个高级通讯录——销售自动化。我们当时的说法是：你以前用 ACT、GoldMine 或者电子表格干的事，现在可以用 Salesforce。但贝尼奥夫有更大的愿景。他说，我们要去打 Siebel、SAP、甲骨文（Oracle）、微软。
我们当时根本没有能和这些对手抗衡的产品线。但他是如此出色的营销家，他在行业里营造出一种认知：全球最大的公司都可以采用这项技术，而我们最终会交付一套满足他们全部需求的路线图。他做到了。
Harry： 你刚才在不同语境里好几次提到“路线图”这个词。我每周和杰森·莱姆金（Jason Lemkin）、罗里·奥德里斯科尔（Rory O'Driscoll）做一档节目，很成功也很受欢迎。杰森上周说，如果你的 2027 路线图还没有深入铺开，你就已经落后了。你看到 AI 工具带来的研发加速了吗？在归因非常困难的情况下，你们内部怎么衡量真实的 ROI？
Aaron： 我们交付产品的速度比以往任何时候都快，进入新品类比原计划提前了两年。有机和无机的都有——过去四年我们做了六起收购，把我们推进了新的应用领域。而有机路线图里，像无状态工作者（stateless workers）——本质上是无限算力——这样的功能，我们交付得比想象中快得多。
Harry： 你怎么看——尼凯什·阿罗拉（Nikesh Arora，Palo Alto Networks CEO）是我的好朋友，他简直是台并购机器——买、自研、还是干脆不分心，这三者之间怎么取舍？你做那六起收购时，内心的决策标准是什么？
Aaron： 如果我认为我们的产品和工程团队有能力在一个我们今天还不存在的领域里创新，我就让它自然生长。如果我看到一个创始人或一群创始人在 ClickHouse 之上做东西，进入一个我认为会成为我们终极数据平台未来组成部分的品类，那我就会考虑无机的路径。
我们已经和六位不同的创始人以这种方式联手了，实际还不止——有些公司有好几位创始人。今年早些时候最新的一起是柏林的 Langfuse，三位了不起的创始人，做的是智能体可观测性（agent observability）。世界上每一家企业都会需要这项技术。
当智能体成为买家
Harry： 说到我们面对的智能体未来：当你服务的对象不再是人，而是智能体时，软件和产品决策会发生什么变化？
Aaron： 就在四五年前，软件应用都是为某个具体的人设计的——他在组织里有明确的角色，查询模式非常可预测，无非是跑个报表、看个仪表盘。而智能体没有角色画像（persona）。
过去你要用专门的应用分别做可观测性、数据仓库或 CRM；而智能体预期自己在这些应用之间自由穿梭，不受访问权限的限制，不受延迟的限制——整条链路的体验由最慢的那一环决定。所以智能体查询模式的第一要求是什么？低延迟。因为它们同时跨所有这些系统执行几十条 SQL 查询。
而最重要的要求是：这些查询模式的不可预测性、响应速度，以及它们比传统的报表或人工查询更具探索性。
Harry： 我问一句：当你看到智能体查询这样爆发，你是否也看到它们对成本效率的要求在提高？在多大程度上会出现价格上的逐底竞争——智能体时代，查询量爆炸而成本不变是撑不住的。
Aaron： 我倒不觉得智能体一定会有成本意识。它们不像人那样会考虑消耗和预算——这跟我妈倒是挺像的。
但查询量的确在以我们从未见过的速度爆炸。这迫使这些系统彻底重新思考定价模式、消费模式和访问模式。而且智能体不仅在以前所未有的方式猛攻这些服务，它们现在还开始自己选择底层基础设施。
今天你可以去问 Claude 或 ChatGPT：这个场景该用什么技术？而我想的是这样一个未来：智能体自己为应用选择基础设施栈。我们的定位，是让 ClickHouse 成为下一代应用——由智能体而不是人构建的应用——的默认数据库。
Harry： 让我确认一下我的理解：快进到三年后智能体的技术栈优先级，排第一的是延迟，第二是效率？
Aaron： 效率，对。举个例子：特斯拉每秒往 ClickHouse 里写入 10 亿条事件。这种吞吐量是史无前例的。
所以你需要的是：高效地写入这些数据、高效地存储、然后高效地查询，而成本只是传统数据库技术的一个零头。除了 ClickHouse，世界上没有第二种技术能满足这些要求。
Harry： 说到智能体的采购过程，信任和安全太重要了。人人都说我们正处在网络安全的黄金时代，可安全漏洞却越来越多。对于你规划中的三年后的智能体未来，伴随而来的安全漏洞问题，你怎么看？
Aaron： 更多是在企业侧。个人侧当然也有，但企业侧更明显。我认为这需要多种部署模式。
首先，客户要能通过三大超大规模云厂商（hyperscaler）中任何一家的云服务来消费；其次，客户要能在他自己的 VPC 和防火墙后面做本地化管理。尤其是企业客户——强监管行业、大量数据隐私问题、合规要求——你必须让他们按自己认为最合适的方式部署应用。
作为这些客户的供应商，我们思考的是：如何按客户选择的部署偏好来支持他们。这是一条很难维护的路线图，因为大多数公司只选其中一条路。我提到过 Snowflake 和 Datadog，它们主要是云服务；更传统的技术则跑在本地。如果你强迫客户走某一条特定的路，你就限制了自己能够得着的市场。
“智能体自己选择基础设施”听起来是基础设施厂商的天堂，但反过来想：如果采购决策从人变成机器，品牌的情感溢价、销售关系、甚至富勒姆球衣上的 logo 都可能贬值——Aaron 自己用“预算仍由人控制”给这个论点打着补丁。更深一层：当“问 Claude 该用什么技术”成为获客渠道，模型厂商事实上成了新的渠道寡头——这和当年商家依赖谷歌搜索没有本质区别，只是收租的人换了。
智能体需要身份和预算
Harry： 看你规划的三到五年的智能体未来：今天听起来离谱、但三到五年后会稀松平常的事，是什么？
Aaron： 可以聊一个：智能体需要有自己的身份（identity），这是它们今天没有的。它们还需要有预算。以及，你怎么授权一个智能体去消费服务？
Harry： “智能体要有身份和预算”是什么意思？
Aaron： 如果你去问 Anthropic 他们为什么选 ClickHouse，他们会告诉你：他们问了 Claude“这个可观测性场景该用什么技术”，是 Claude 推荐了 ClickHouse。
我想的是这样的未来：他们说“我们要建一个应用，把底层栈配好”——数据库、网络、算力、存储，由智能体来做这个选择。但它们必须有授权、有身份、有预算，才能消费这些服务。今天我们还没到那一步。
所以如果我站在你的位置上，我会去想：哪些公司最有条件给智能体提供构建软件应用所需的一切？
Harry： 等等，帮我理解一下。那我该往哪儿看？为什么这东西不该包含在工具链里——为什么不在模型厂商的工具链的设置和偏好里？
Aaron： 因为大多数公司不会放任自己的智能体撒开了跑、想建什么建什么、想消耗多少资源就消耗多少。这种消费必须有某种治理和监督，而今天还没到那一步：现在是有一个人在盯着这些消耗、控制智能体的支出、设置限制，防止事情失控——防止它们访问不该访问的企业数据，防止它们花超授权额度。放眼三到五年，这些智能体会完全自治。
Harry： 还有一个我觉得很清晰的方向是专用模型。我们俩都认识 Lin Qiao 的 Fireworks。我认为每家公司都会有在自己的数据上训练的模型，再拿外部数据做补充。我确信这会成为常态。那你呢——你会看到一个有数百万个专用模型的世界吗？还是说 Anthropic 和 OpenAI 会吃掉企业市场的绝大部分，专用模型只留给非常特定的场景？以你的信息优势，怎么看？
Aaron： 我认为两者都会有。特定场景会有专用模型，比如法律科技——你看 Harvey，我认为他们是这个品类里专业化的领先者。但大型前沿实验室仍会是这个市场的主导者。
Harry： 帮我理一理。我是 Legora 的投资人。为什么 Harvey 这条路比 Legora 更好？Legora 显然决定不把资源砸在自建专用模型上。
Aaron： 最简短的回答是：Legora 消耗的 ClickHouse 更少。
我们是基础设施提供方，是卖铲子的。我们不在这个品类里挑选赢家。一年后 Legora 完全可能成为比 Harvey 更大的公司。我预测不了这些专业化厂商的结局，我不知道他们的收入规模。
客单价、留存率与后视镜里的对手
Harry： 客户在 ClickHouse 上的平均客单价是多少？
Aaron： 好问题。我们对“客户”有个定义：达到一定的收入规模才算。我们有一条很长的长尾，很多用户在用我们的部分服务，但只有当他们真正在生产环境跑起规模，我们才把他们计入生产客户。
你可以把我们的收入增长曲线和客户增长曲线放在一起看：两者增速相近，但收入增长其实更快一点，因为老客户的扩张比我们获取新客还快——而获客恰恰是我们这个体量公司最重要的课题。因为这些服务的扩张特性，是我职业生涯里从未见过的。我以前的公司净收入留存率（NDR）超过 130%，现在我们超过 200%，因为使用场景在不断扩张。
你可以先用我们做数据仓库，然后接着用我们做实时分析。历史上，这些都是企业内部彼此孤立的应用。现在人们说：我要把所有这些放进同一个数据底座，在上面建应用，把它开放给我的客户、我的合作伙伴。这就是我们高速增长的原因。
至于平均客单价：有一年在我们这花几千万美元的客户，也有一个月花几千美元的客户，中间什么档位都有。所以平均值有点误导。如果看中位数，大概是 10 万美元。
巴菲特看生意，最看重“明天早上醒来，客户还在不在”。ClickHouse 的毛留存率超 99%、净收入留存率超 200%，意味着它的增长几乎不需要“重新赢得”老客户——这是基础设施软件高转换成本最直接的财务表达。再叠加 AI 客户合计不到 12% 的低集中度，这门生意已经具备复利机器的两个核心件：留得住的老客户，和不会被单点爆破的收入结构。真正需要盯的是第三条：为增长付出的价格。
Harry： 当客户做采购决策时，你最害怕哪个竞争对手？
Aaron： 那个还没出现在市场上的。
现有的竞争对手就在我眼前，我看得见，知道他们的强项和弱点。而我担心的是后视镜里正在逼近的技术，我担心的是“下一个 ClickHouse”。
人们当年真的没预见到这项技术的到来。它十年前开源——我就是那时候发现的——一登场就爆发，几千家公司采用了它，但背后没有公司。所以大家把它当作“又一个流行的开源数据库”而打发掉了——这样的东西之前有过很多，之后还会有很多。所以我担心的是：哪家公司会用我们颠覆眼前这些对手的方式，来颠覆我们。
开源对前沿：50：50
Harry： 你刚才提到 ClickHouse 是个开源项目，早期的增长势头很惊人。现在看流经开源模型的 token 占比，几乎在指数级增长，正在从闭源前沿模型嘴里抢份额。三年后，流经开源模型的 token 占比会是多少？
Aaron： 最简单的答案是 50：50。就像今天企业软件里开源和专有的比例——我认为是相当均匀的对半分。当然，这会是个有争议的预测。
你看两家最大的数据仓库厂商：Snowflake 基本是封闭生态，Databricks 围绕开源而建。你会赌哪家更大？
Harry： Databricks。
Aaron： 也许吧。但你再把 Datadog 加进来：Datadog 基本是专有的，其他可观测性工具是开源的。哪家会更大？
Harry： Databricks。
Aaron： 在可观测性领域，我反而会押 Datadog 而不是 Databricks。
Harry： 我喜欢这个判断。
Aaron： 数据仓库嘛——谁也说不准，三到五年是很长的时间。很长。我不会低估 Databricks，那是家伟大的公司。
Harry： 你知道你这么说最吓人的地方在哪吗？五年前 ChatGPT 还不存在。这太疯狂了。那他们会进入基础设施市场吗？会提供数据库即服务吗？
Aaron： 我不知道。我不会排除 Anthropic 和 OpenAI 成为核心基础设施提供商的可能。
Harry： 真的？
Aaron： 是，一点不夸张。今天我不把他们当竞争对手，但你看看他们进入新品类的速度，想象一下三年后他们的触角会有多广。他们还在自研芯片。这完全不是不可能的事。
开放权重不是开源
Harry： 嗯，完全同意。但传统共识是：90% 的 token 会走开源模型，10% 走前沿模型。我今天聊的每个人基本都说：前沿模型会被用来攻克癌症、气候变化——极其有价值，但只用于极少数任务，其余一切都会走开源。你不同意？
Aaron： 我不同意。尤其是在企业市场，企业需要条款和保障，而开放权重模型——尤其是来自中国的那些——可能给不了，比如侵权赔偿（indemnification）和输出结果的保证。这会限制开放权重模型被采用的场景。
这里必须区分清楚：开放权重模型（open-weight models）和开源软件（open source software）是两回事。我们属于后者。我对开放权重模型在企业端落地的预测，和对开源的预测非常不同。
Harry： 对于那些不了解的人——我也不想这节目只讲给硅谷工程师听——花一分钟讲讲开放权重和开源的区别。先讲开源。
Aaron： 好。开源的本质是：任何人都可以查看源代码，任何人都可以在许可证允许的范围内修改它；你可以部署它而不必署名原作者；你可以修改它、商业化它，而不必和实际开发它的人发生任何关系；你可以贡献代码，可以分叉（fork）。过去五年，开源许可证的演进很大，这也影响了上面的一些玩法。
开放权重（open-weight）与开源的关键差别在“权重之外的知情权”：开放权重只公开训练好的参数（如 DeepSeek、Qwen），训练数据、配方与对齐过程不可审计；开源软件则公开全部源代码，可自由分叉与商业化。企业法务真正在乎的是责任链——出了侵权或安全事故谁赔钱，即Aaron反复提到的侵权赔偿（indemnification）。2026 年的现实格局是：中国厂商主导开放权重生态，美国阵营已明显掉队——这正是Harry问“怎么才能让美国开源生态反超中国”的背景。
Harry： 好。我很高兴你说了你不同意那个共识，而且你真的认为围绕开放权重模型、尤其是中国模型的顾虑会更多。但我在节目里听到的人说，最大的企业更害怕和前沿厂商合作，反倒不怕中国的开源模型——因为人们不相信“零数据保留”（zero data retention）这种承诺，它本质上就是“相信我，交给我”。有人会信你，很多人不会。所以很多公司担心把源代码发给前沿实验室。你观察到这种现象了吗？
Aaron： 观察到，每天都能看到。我们自己公司内部也有同样的顾虑：你担心代码生成的输出，担心用了源自其他仓库的代码带来的第三方侵权赔偿问题。那怎么办？你就转向开源模型，但限制使用场景——比如用它做代码评审，但不一定用它把生产代码推进客户使用的环境。
Harry： 但那样你信任的是谁？你把更敏感的数据交给了中国开源模型。因为前两天节目里有人就是这么说的，我当时想：不对，你搞反了吧。他们说：不敏感的东西我们用 Anthropic，更敏感的都用中国开源模型。我说：“你是说反了吧？”他们说：“不不不，就是这样。”
Aaron： 我认为，当你需要法律保护时——大多数企业都需要——你会想和前沿实验室中的一家合作。围绕某些开放权重模型的安全顾虑太多了。
Harry： 这种顾虑合理吗？
Aaron： 今天，我认为合理。放眼一两年后，我认为其中很多问题会被解决。
Harry： 你不买账“给中共开后门”那套说法？
Aaron： 我个人不喜欢凭空猜测：用了某些软件，就等于参与了某种邪恶的中国间谍活动。
Harry： 对，没错。扯到那一步确实挺玄幻的。听着，ClickHouse 自己就是世界上最著名的开源公司之一。但我们看美国的开放模型，确实显著落后了。如果我说：“ Aaron，我想让你来牵头美国的开放模型。”你会怎么做，来激励我们在开源生态上大幅超越中国？
Aaron： 显然，我是开源和开放权重模型的忠实信徒。所以我认为，任何政府干预——限制这些技术的采用和扩散——都是不明智的，因为我真心相信开源和开放权重模型是未来。而这个“未来”指的是，我不知道，未来三到五年。再往远了看就很难了。
但我个人不会拿你的资本去说：“我要拿它去开发一个开放权重模型。”
回到本地、销售周期与护城河之问
Harry： 现在越来越多企业想回到本地部署（on-prem）了，你看到这个趋势了吗？
Aaron： 看到了。甚至一些我以为永远不会回本地的公司也在讨论这件事。硅谷一些最创新的数字原生公司，正在考虑把他们的技术栈从超大规模云厂商迁回本地环境。
Harry： 说到智能体工作流、智能体身份这些，当你和大型传统企业的 CEO 对话、向他们销售时，他们的成熟度怎么样？你看到的现实和他们的认知之间，鸿沟有多大？
Aaron： 很小。真的。我昨天还在金丝雀码头（Canary Wharf）和几家全球最大的金融服务公司开会。他们在采用新技术的速度上领风气之先，这是我以前从未见过的。历史上，卖进这些大公司的销售周期是以年为单位的，不是以季度。现在他们采用技术的速度比以往任何时候都快。
Harry： 所以你现在确实看到销售周期在压缩？
Aaron： 是的。开源对此有帮助，因为你可以在不和厂商建立任何关系的情况下开跑。像 Datadog、ClickHouse 这样的 PLG 产品也有帮助：你可以直接拉起一个环境，全程不用和销售组织里的任何人打交道——评估、部署、扩量，一路无摩擦，不走传统的企业销售流程。
Harry： 我觉得人们就是从根本上误解了 GTM（go-to-market，市场进入打法）和这门生意。投资者分析你们的生意时，最大的误解是什么？
Aaron： 投资者最常问的是：护城河在哪？我直接转售（redistribute）ClickHouse 有多难？某家超大规模云厂商把 ClickHouse 做成托管服务的风险有多大？
这种事以前发生过：AWS、谷歌、微软拿走你的开源代码，做成托管服务——突然间你就在和自己的核心数据库竞争。这过去确实是个问题。
我的看法是：如果你能通过自己的云产品、通过非常难以复制的专有功能保持竞争优势，你就能守住护城河。而在我看来，只有极少数开源公司把这件事做对了。
品牌、演唱会与富勒姆的球衣
Harry： 我想生硬地把话题拽回去一点：刚才说到智能体偏好、Anthropic 用 Claude 选择了 ClickHouse——那是不是意味着开发者关系、开发者社区变得不那么重要了？当智能体成为决策者，品牌的未来会发生什么变化？
Aaron： 我之前说的构建应用那个例子——比如你要做个约会应用，一个周末就能写完，用氛围编程（vibe coding）就能写出来。理论上，智能体可以选栈：需要事务支持，它可能选一个托管的 Postgres 服务；需要分析，它可能选托管的 ClickHouse，诸如此类。
但企业买家依然存在。大银行、大运营商的大型数据仓库项目依然存在，由工程师或开发者推动。做架构决策的仍然是人：用 ClickHouse 还是 Snowflake？还是 Databricks？可观测性负载是用 Splunk、Datadog 这种现成的，还是拥抱开源用 ClickHouse 这样的？未来十年，这个决策循环里仍然会有人参与。
Harry： 所以这不改变你在品牌上的投入和承诺？
Aaron： 完全不改。因为预算仍然由人控制，而预算和技术决策是相关的。几年前我开始做品牌认知度的事：比如在拉斯维加斯的 AWS re：Invent——亚马逊的大型云大会——或者 Google Next 上，我请了烟鬼组合（The Chainsmokers）来演出。因为我说，re：Invent 上没有一场派对是所有人都想去的，全是一堆乏味的餐厅包场和欢乐时光。
我想要一场六万名软件工程师挤破头都想进场的派对。于是我和 Alex、Drew（烟鬼组合成员）合作，开始做这些为 ClickHouse 造势的演唱会。后来我又想，怎么把认知度推得更广？体育赞助的主意就浮出水面了。我不是第一个这么干的，你知道很多公司都在赞助英超球队。
Harry： 确实。
Aaron： 今年早些时候我们完成了一轮融资，后来又做了扩展，引入了一些战略投资者——比如你，比如大卫·萨克斯（David Sacks）、迈克尔·戴尔（Michael Dell）和摩根大通（JP Morgan）。我们并不缺资本，资产负债表上躺着 10 亿美元。但我很喜欢和这些名字联系在一起。
Harry： 非常感谢把我和大卫·萨克斯、摩根大通并列。
Aaron： 他们确实很有用。荣幸之至。所以我想，还有什么比拿新投资人的钱去赞助一家伦敦的英超足球俱乐部更好的花法呢？
Harry： 为什么是足球？为什么是英超？你可以赞助 F1，也可以赞助高尔夫。为什么是足球？
Aaron： 我热爱这项运动，但先把这条放一边。这类赞助的价值显然有两种形式。第一是认知度：就像昨晚对切尔西那场，比赛在全球转播，数百万观众看着你的品牌，曝光量显而易见。
第二个更容易量化的，是款待（hospitality）。我们现在就坐在泰晤士河畔的克拉文农场。我认为这大概是世界上最好的体育观赛体验，我去过很多地方。昨晚我们请了 20 位高管参加一场私密的米其林级晚宴，一位来自巴黎、来自欧洲最大银行之一的高管专程飞来，就为亲身体验一次。这类关系极其重要，尤其在我们向高端市场走的时候。
Harry： 你觉得体育资产的价格还会大幅往上涨吗？之前显然是维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）（译者注：转录中人名不清，按其 ClickHouse 投资人身份推定）买了——我老搞混，但我是英国人，请原谅——不是海鸥，是海鹰（Seahawks）。
Aaron： 海鹰。是的。这笔交易我其实不太乐意看到：科斯拉是 ClickHouse 的投资人，可他原本是 49 人的少数股东。
Harry： 为什么不好？为什么不乐见？
Aaron： 因为我是旧金山 49 人的终身死忠。
Harry： 我是富勒姆人，完全不懂这些，我还以为是“海鸥”。
Aaron： 这么说吧，就相当于你转身去投资切尔西——作为富勒姆球迷，你显然不会这么干。
Harry： 我当然不会。除非有重大财务收益——那我马上就干。
Aaron： 维诺德是非常精明的商人，我相信这对他来说会是笔好投资。
Harry： 然后是 Josh（译者注：转录中人名存疑）以 125 亿买下湖人。说到“我们低估了价值在往哪里聚集”这个话题——你觉得我们能看到价值 200 亿美元的体育球队吗？
Aaron： 能。我们刚在湖人身上看到了——125 亿，我认为那是历史上最贵的体育交易。据报道海鹰卖了 96 亿。英超俱乐部的交易价格也都有公开报道。我真的这么认为。
这种体验是技术或任何其他东西根本无法复制的。它有种非常本能的东西在里面。昨晚我们在现场感受到了：站在球场边，28,000 名狂热的球迷全体起立，英超赛季揭幕，西南伦敦德比，切尔西对富勒姆，3 比 2，5 个进球——你还能奢求什么？
本期提到的体育交易在 2026 年都是真实的行业坐标：湖人队以 125 亿美元易主，是史上最贵的体育交易；NFL 海鹰队据报道以 96 亿美元售出。ClickHouse 自己的富勒姆赞助也在 2026 年 7 月官宣——接替博彩品牌 SBOTOP 成为主合作伙伴兼胸前广告商。科技公司买英超球衣广告位并不新鲜（加密货币公司曾轮番上阵），新鲜的是一家 toB 数据库公司把 GTM 预算花在了这里。
Harry： 完全同意。而且我认为，在 AI 的世界里，你反而会更渴望这种体验。
Aaron： 同意。体育赛事，尤其是音乐，我认为会是未来最繁荣的两个领域。
Harry： 完全懂。那这笔投入你怎么算 ROI？我不是问你花了多少钱，而是——你怎么评估把大笔预算砸在球衣胸前广告上的回报？
Aaron： 这么说吧：昨晚我们有 20 位客人，全是全球最大的一批公司里管预算的人，一半是客户，一半是潜在客户。所以我能非常轻松地测算出，未来 12 个月我能从这组客户篮子里拿到多少收入。
Harry： 其中有多少你会完全归功于体育赞助？
Aaron： 这很难拆。我们能看到漏斗顶部指标的改善：网站访问量、新试用。这可能就是赞助带来的认知度的衍生效果——两条路径至少占一条，也可能两条都有。
融资哲学与十亿美元的赌约
Harry： 老兄，我和你的投资人们聊过，好几个都说：“每一轮我都想多投 Aaron 和 ClickHouse 一些，但他总是把我的额度砍回去。”关于融资，有什么是你现在知道、但希望自己一开始就知道的？
Aaron： 功劳真的要归尤里和阿列克谢（Yuri & Alexei），我的两位联合创始人。他们太出色了，是我职业生涯里合作过的最好的工程师，领先第二名一大截。所以我很乐意去做投资圈的接口人、维护这些 VC 关系，但说到底，一切取决于我们的工程文化有多与众不同。
至于砍投资人的额度——你知道，我评估一段投资人关系时，归根结底看的是他们能带来什么价值：会带来什么样的客户引荐，会在背书宣传上帮什么忙。
Harry： 可你怎么分辨？人人嘴上都很会卖自己。
Aaron： VC 卖的是钱，我们都很会卖。我会像对待任何其他关系一样去做背景调查：找他们过去投过的公司聊，问“和 Harry 共事是什么体验？他带来过哪些有价值的客户关系？他在社交媒体上的影响力帮到你们了吗？帮忙招过人吗？他和其他投资人合作得怎么样？大家认为让他上股东名册是好事吗？”所有这些问题必须全票通过，我们才会开始合作。
Harry： 你觉得自己融资融得够激进吗？我们看到一个新世界，资本在很多情况下正变得越来越充裕。
Aaron： 你知道，我想建的是一家世代相传的公司，一家里我离开之后还能活下去的公司。现在很多人把融资当成一个非常短期的动作：他们想要估值稳定地步步高——这对员工好，可以通过要约收购（tender offer）给员工流动性；对招聘好；能最小化稀释；能充实资产负债表；还能让你提前投资。这些都没错。
但我想的是 20 年后的公司，不是 2 年后的。所以十年后回头看，我们这一轮是按 150 亿还是 250 亿估的，根本无关紧要。我们需要的是对的股东，需要建一家非常持久、长期、可持续的公司。我们需要尽快做到 10 亿美元 ARR。公司最重要的指标是新客获取——我们每个月新增几百家。我们的毛留存率超过 99%，净收入留存率超过 200%。我们面对的市场大到没边。所以我可能确实比自己应该的更不在意估值。
Aaron 自报的数字可以交叉验证：ClickHouse 2026 年 1 月官宣 Dragoneer 领投的 4 亿美元 D 轮、估值 150 亿美元；5 月在 Open House 大会上官宣 ARR 突破 2.5 亿美元、客户超 4,000 家——与本期的“远超 2.5 亿”以及Harry开场说的“ARR 超 3.5 亿”相互吻合。若“今年超 5 亿收官”兑现，意味着 2026 年单年 ARR 翻倍以上，数据库史上确无先例。但也要看到：从 3.5 亿到 10 亿还有近两倍的路，2027 年 12 月那条盘口并不保守。
Harry： 什么时候到 10 亿 ARR？
Aaron： 未来两年内，甚至更早。
Harry： 给个日期。我们可以打个赌。
Aaron： 可以，我们都下注。我把盘口开在 2027 年 12 月，而且我押小（under）——也就是更早。
Harry： 你觉得会比那更早？
Aaron： 对。
Harry： 那我选 2 月 28 日。我看这差不多是 18 个月。
Aaron： 超过 18 个月了。
Harry： 对，18 个月。
Aaron： 就这个时间框架，我绝对押小。
Harry： 你什么意思？
Aaron： 哦，对。
Harry： 我们现在是 2.5 亿来着？
Aaron： 我们已经远超这个数了。
“Over/Under”（押大/押小）是体育博彩的盘口术语：庄家开出一条线——这里是“2027 年 12 月达成 10 亿美元 ARR”——你押结果在线之上（更晚）还是之下（更早）。Aaron 作为 CEO 主动押“小”，等于公开承诺提前完成，所以Harry才喊“这不公平”：定盘的人自己掌握全部内部信息。
抢人才与远程办公之辩
Harry： 哦，那这不公平啊。你刚才提到要约收购。我们越来越多地看到公司用它给员工提供流动性，而我认为，抢人才是今天最难的事之一。前两天我还因为一句话惹了麻烦。我说：如果你今天想招最顶尖的人，你根本招不到——OpenAI 和 Anthropic 就是砸钱，人都去了前沿模型厂商。这话对吗，还是我太刻薄了？
Aaron： 我认为取决于你所在的品类。如果你是旧金山的数字原生 AI 创业公司，招聘环境确实非常残酷，因为你在和 OpenAI、Anthropic 这些公司竞争，它们资本极其雄厚，开出的条件在市场上激进得离谱。
但如果你是 ClickHouse 这样的基础设施厂商，我们找的人群稍微不一样。我们要的是数据库工程师、有分布式系统经验的人，和前沿实验室要的人群不完全重合。我们在 27 个不同的国家招人，这是竞争优势——我可以在葡萄牙、德国、新加坡招工程师。我们的流失率只有个位数，留存高得惊人。我们也做过几次结构化的老股转让，以后还会做，但不会像一些更年轻的公司那样频繁。
Harry： 我在很多方面都是个有争议的人物，其中一个原因就是我在远程办公问题上的直言不讳。说我错在哪吧。
Aaron： 我不觉得你错。我自己在这个话题上其实是两种心态，而且不断自相矛盾——因为我在 Salesforce 待了 12 年，每天泡在办公室，每周五六天，每天十到十二个小时。那是我职业生涯里极其成型的一段时期：和同事们待在办公室里，向比当时的我更有经验的人学习，我学到了太多。
而我创办这家公司时正值新冠疫情，我们被迫从设计上就是分布式的。我的联合创始人在欧洲，我在湾区，另一位在犹他。公司起步后增长飞快，我们找到的工程师有非常独特的技能，他们不在湾区，不在伦敦，不在纽约，于是我们建成了一家分布式的公司。
快进到今天：我们快有 800 名员工了，年底会到 1,000。我们正在为员工引入到岗办公的选项——没有严苛的返岗强制令，但我们有办公室：阿姆斯特丹有个很大的，伦敦、纽约、湾区都有。
Harry： 不同办公室是按职能分工的吗？
Aaron： 完全不是。
Harry： 真的？
Aaron： 对，工程和 GTM 团队都有。我们看到员工的参与度在上升，对办公空间的需求也在上升。一年之后，我们不会只有六七个枢纽——我们在新加坡有办公室，在悉尼有，在东京也有。未来 12 到 18 个月，我们不是六七个大办公室，而是全球 16 到 20 个办公室。
Harry： 如果完全由着你来，你不想让所有人都进办公室吗？
Aaron： 我不想，我解释为什么。我们是一家几乎在任何维度上都高度国际化的公司：超过一半的收入来自美国以外——40% 在欧洲、中东和非洲（EMEA），10% 在亚洲；超过一半的客户在北美以外。所以我们必须用不同的语言、在不同的时区支持客户。
我提到过，我们在全球 36 个不同的区域上线，覆盖全部三家超大规模云厂商。这没办法从一个地点集中管理。你需要每个时区都有人，需要和各地的云厂商建立本地关系。我们和 AWS 联合销售，和谷歌云（Google Cloud）联合销售，和 Azure 联合销售。我还飞到中国去落地了和阿里巴巴的合作。你需要会说当地语言的人来维护这些伙伴关系——这不是一两个中心枢纽能干的事。
最难熬的六个月与估值的时间点
Harry： 公司成长过程中，哪个阶段最让你难受？什么时候你觉得自己像个婚礼上不知所措的少年？
Aaron： 最难受的阶段是产品刚发布之后。那正好撞上 ChatGPT 发布。数据库服务和消费级服务不一样：企业需要时间来评估和采用，不像 ChatGPT，一夜之间人人都在用，两个月冲到 1 亿用户。
所以有大约六个月的时间——在那张收入增长的柱状图上也看得出来——起步很慢。现在我们过了临界点，收入在猛涨，已经有 4,000 多家客户。但最初那六个月，要知道，我可是刚融了 3 亿美元，估值却很难自圆其说，因为我们没有收入、没有产品。
Harry： 你们的定价确实挺吓人。我是说，5,000 万美元收入的时候，你们就估到了 60 亿。
Aaron： 再说一次，那只是一个时间点。你不会因为“现在在哪里”而被定价。风险投资是——
Harry： 当我的 LP 跟我说“老兄，你的 DPI 可不像吉利·拉南（Gili Raanan）那样”，我就说：那只是一个时间点。
Aaron： 对。但你是在为下一年预支信用。按我在桌子另一边的经验，风险投资的玩法是：你的定价不取决于你当下在哪，而取决于你 12 到 18 个月后会在哪。如果你有持续交付、持续超额完成目标的记录，你就能拿到一个和公开市场脱钩的估值倍数。
Harry： 哪一轮融资感觉最贵，哪一轮感觉最便宜？
Aaron： Coatue 和 Altimeter 联合领投的 B 轮，20 亿美元估值，当时感觉贵。我们没有收入、没有产品，手里只有对一个开源数据库的控制权，没有客户，只有 15 名员工。所以那一轮让我觉得我们成了非常显眼的靶子。也是从那会儿起，打造差异化产品的压力真正开始堆积。我们花了一年时间。那些日子很漫长：天天想产品什么时候才能上市，客户会怎么反应。我们知道有潜在需求，但没想到三年半之后，需求还能这么可持续。
Harry： 而且你也不知道 AI 浪潮会以这样的方式、这样的速度到来——它成了一代人的助推器。
Aaron： 那是五年前了，我完全没预料到。但我知道 ClickHouse 是世界上资源效率最高、性能最强的数据库。所以我知道，无论下一波趋势是什么，它都能接得住——因为在数据库的世界里，归根结底就是价格和性能。当然还有很多其他属性，比如功能完整度，但本质上就归结到这两条。而我知道 ClickHouse 在两条上都占优。
Harry： 最便宜的是哪一轮？
Aaron： 可能是当前这轮。
Harry： 我也有同感。我知道 150 亿美元显然是很大一笔钱，但看看你手里的东西：客户、收入、增长斜率——我宁愿为“更多”付更高的价，也不愿为“更少”付更低的价。这逻辑说得通吧？
Aaron： 说得通，我完全理解。
“当前这轮最便宜”是个典型的芒格式结论：用 150 亿美元买一家 ARR 正冲向 5 亿、NDR 超 200% 的基础设施公司，静态看不便宜；但如果“价格与性能双占优”属实、数据库市场足够大，十年后回看可能确实便宜。不过要提醒：同样的“为增长付溢价”逻辑在每一轮泡沫顶部都成立，唯一的区分办法是回到单位经济模型与留存数据——而这恰好是Aaron愿意展示的部分。
Harry： 能问个我自己一直很纠结、还为此被骂过的问题吗？你刚才说基础设施的收入斜率——因为它是基础设施生意，所以慢一点很正常。但我经常说“triple-triple-double-double”那套已经死了——就是 1 到 3 到 9 那个模型——现在必须一年从 0 做到 1 亿。是我刻薄错了、没考虑到基础设施生意，还是这真的是个新世界？
Aaron： 我之前说过，收入的可持续性是这些公司最被低估的属性——也就是别人用了你的产品之后，转换成本有多高？对任何一年内从 0 做到 1 亿的品类，我都会担心：它有什么护城河，能防止这 1 亿收入随着客户转投别家而蒸发？
我们的节奏就平缓一些：0、1,200 万、5,000 万、2 亿，今年会以超过 5 亿收官——就各家前三年收入增长的对比而言，这是数据库世界有史以来最快的速度，比我今天提到的所有竞争对手都快。而且建立在非常宽的客户基础上，集中度风险非常低。使用我们的那篮子 AI 公司——从 Harvey、Sierra、Decagon 到 Anthropic、OpenAI，几乎每家 AI 公司都建在 ClickHouse 之上——加起来不到我们收入的 12%。即使其中一半没了，赢家也会补上输家的缺口。
“Triple-triple-double-double”是 SaaS 时代的增长铁律：ARR 连续两年翻三倍、再连续两年翻两倍（100 万→300 万→900 万→1,800 万→3,600 万），曾被视为顶级 SaaS 的及格线。Harry 说它“死了”，指的是 2025 年以来一批 AI 应用公司一年从 0 冲到 1 亿美元 ARR，把旧标尺彻底打爆。而Aaron的回应点破了另一面：冲得快不如留得住——没有转换成本托底的 1 亿，随时可能原路退回。
收入集中度与转换成本
Harry： 集中度风险对投资人来说是个成立的担忧吗？你看很多人说：“对啊，我是 Mercor 的投资人，Mercor 90% 的收入来自前沿模型厂商。”我就想说：英伟达（NVIDIA）也是啊。这对黄仁勋（Jensen Huang）不是挺管用吗？今天，收入集中度还是个成立的投资人担忧吗？
Aaron： 作为经营者，我认为这完全成立。如果我有一个客户、一个品类或一个行业占收入超过 10%，我会花很多时间琢磨它。10% 这个阈值差不多就是行业标准：收入结构的某个维度超过 10%，你就有脆弱性了。而我想限制这种脆弱性。目标是可预测、可持续、耐久的增长。如果某个品类、行业或客户离开平台能造成这么大的负面影响，那就是我担心的。
Harry： 刚才说到转换成本。我认为投资人常犯的一个大错是想：“到了一定规模，我就抛弃 Elastic 自己建一套；到了一定规模，我就自建支付处理器。”可 Shopify 到了今天这个体量还在用 Stripe。大多数时候你就是不会自建，因为那不是你的核心业务。我很好奇你怎么看——尤其考虑到你在 Elastic 的经历——我们是不是高估了“到规模就搬迁”这件事？
Aaron： 归根结底是客户价值。你需要客户持续从你的服务里看到价值，这意味着你必须在 ROI 和 TCO 的账上始终领先竞争对手——客户想的就是这笔账。
Harry： TCO 是？
Aaron： 总拥有成本（total cost of ownership）。跑 ClickHouse 要多少钱？跑一个可比的服务要多少钱？你必须保有这个优势。这是你为客户创造价值的两个核心属性。
内部敌人、招聘与大学之问
Harry： 你觉得树一个“内部敌人”重要吗？
Aaron： 我不觉得。我担心在公司内部制造敌意。公司外面的敌意已经够多了：要应付诋毁你和公司的竞争对手，要想怎么在竞争格局里保持领先，要操心地缘政治问题——这还没算你个人生活里的烦心事。这些还只是工作。那为什么还要把它引进公司内部？
Harry： 为了给员工点一把火，让他们想去干翻谁。
Aaron： 那只归结到一件事：招对的人。比如，我们只招好胜心极强的人。
Harry： AI 时代，你的招聘变了吗？你怎么识别人才、找到他们？
Aaron： 我觉得我们有点独特：我们工程团队的平均年龄在 35 岁上下——对一家产品才问世三年的风投系公司来说，这应该很不一样。所以我们倾向于找更有经验的人。这不是说我们不招应届生，但我们要确保他们身边有构建分布式系统多年的老手带。
Harry： 现在很多人质疑大学的价值。你觉得这种质疑合理吗？
Aaron： 这件事我想很多。我们家有两个十几岁的女儿，她们正在考虑上大学……
Harry： 你会建议她们去吗？
Aaron： 我会，但我看重的更多是人生经历。再说一次，我不想贬低四年制学位的学术价值。
Harry： 但恕我直言，你就该贬低。注意，这就是你为什么受欢迎、而我为什么有争议。课程的更新流程太长了，等它更新完，内容早就过时了。不过我觉得取决于你想学什么。如果你学的是神经科学这种，那当然相对重要；如果你想从医，我认为我们总会需要医生——你需要那种人与人之间的接触，对吧？但如果你学软件工程，我觉得四年后你会走进一个非常不确定的市场。
Aaron： 你不觉得这一切会变得有点瘆人吗？你刚才说我们总会需要医生。
Harry： 说实话，我不太确定。反正我自己现在大多数医疗问题都问 ChatGPT，省了好多趟看医生的路。医生对大多数人来说太贵了。在英国，约个全科医生（GP）要等好几个月。
Aaron： 对。我不知道，老兄。而且达里奥（Dario Amodei）还想攻克癌症呢，那他顺手把 GP 预约的问题也解决了呗？如果我有严重的健康问题，或者需要非常重要的法律意见，我想和世界上最好的律师聊，想和世界上最好的医生聊。对我个人来说，这不会变。我比你年长一辈，所以走在我后面的人也许会不一样。但我确实认为这些领域相当耐久。
Harry： 不过随着 AGI 越来越近，你不觉得会有点瘆人吗？
Aaron： 我不觉得。坦白说，我认为机器人技术（robotics）对医疗行业的颠覆会更大。我们家有位亲人做过一个完全自主完成的手术，医生只是在旁边监督，连器械都没碰。我认为那就是未来。
快问快答
Harry： 好，我们来个快问快答。我说一句短的，你立刻给想法。可以吗？
Aaron： 来吧，为什么不。
Harry： 什么工作今天还不存在，但五年后会极其普遍？
Aaron： AI 财务管理岗——专门管理组织内部的 AI 消耗，每天一睁眼就想这件事，也就是 token 资源管理。
Harry： 没错。
Aaron： 然后这个岗位五年后又会变得多余，因为 AI 智能体会自己管理自己。
Harry： 什么工作永远不会过时？我们 VC 总喜欢说是我们这行。
Aaron： 职业足球运动员。
Harry： 老兄，我 30 了，我现在入行太晚了。
Aaron： 职业运动员短期内哪儿也不会去。
Harry： 在英国我们有个游戏，原谅我的粗俗，叫“睡、娶、杀”（Shag, Marry, Kill）。“睡”是短期买入，“娶”是长期持有，“杀”是扔进垃圾桶。
Aaron： 我可不来这套。
Harry： Meta、微软、英伟达。你的“睡、娶、杀”分别是谁？
Aaron： 我和谁睡、和谁娶、杀谁？Meta 是我们的客户，我不想把他们放进最后那类。微软是我们的重度用户之一——微软最大的分析工作负载是我们支撑的——所以我大概会“娶”微软。几个月前我有机会见到萨提亚（Satya Nadella），印象相当深刻。我们和英伟达、Cerebras 以及很多芯片厂商都有生意往来，所以我想和三家都“睡”，可惜这不行。
Harry： 你觉得未来几年芯片生态会变得更分散吗？你看 Etched，还有很多其他厂商，Cerebras 是一个。
Aaron： 绝对会。我认为很多超大规模云厂商和前沿实验室都会成为芯片生态里非常重要的玩家。
Harry： 关于 AI，有什么被广泛认同、但你认为其实是错的共识？
Aaron： 一个被广泛认同但错误的共识是：这一切都被夸大了，我们处在炒作周期里、处在泡沫里。我就用开场那句话来收尾吧：我们才刚刚开始。我没法预测谁是赢家谁是输家，但我认为赢家会远远盖过输家。
债务、董事会与未知的颠覆者
Harry： 你担心债务水平超过一切历史常态吗？
Aaron： 我担心的是这些公司上市后公众的风险敞口。现在玩的都是私人资本，所以很多投资者可能会亏钱，也有很多投资者可能赚大钱。
Harry： 完全同意。但英伟达已经占到很多美国人 401(k) 养老金账户的很大一块了，不是吗？
Aaron： 是，但英伟达是上市公司，有公开披露，这和私募市场不一样。
Harry： 当然，可它要是挨一记重击，你会看到大规模的财富冲击。
Aaron： 任何虚高的资产都这样。我没说英伟达虚高。
Harry： 没有，但你看看价值向少数几只股票集中的程度——股市 85% 的价值系于六家公司，这从来没有过。
Aaron： 是，但你看看过去十年创造的价值。会不会有一些压缩？也许。会回到十年前的水平吗？极不可能。
“股市 85% 的价值系于六家公司”如果属实，已经不只是集中度警讯，而是指数化投资时代的系统性单点。价值投资的老话在这里格外刺耳：当所有人都通过 401(k) 被动持有同样的六只股票，“分散投资”其实不存在。Aaron 的回答——“看看过去十年创造的价值”——是多头的标准答案，但它回避了问题的核心：价值创造是真实的，价格中包含的预期是否透支，是另一回事。
Harry： 彼得·芬顿（Peter Fenton）教给你的最重要一课是什么？
Aaron： 彼得很棒，他在我的董事会里，这是我第二次和他共事。彼得非常善于哲思。我常拿他和迈克·沃尔皮（Mike Volpi）对比——迈克也在我的董事会，他是干运营出身的，在思科（Cisco）待了很多年，管过企业发展部，我认为他做过 100 多笔收购。而彼得是职业风险投资人，参与塑造过科技界最有影响力的一些公司。他有惊人的模式识别能力，还是个人才磁铁，在招聘上帮了我们大忙。
Harry： 你把他拉上电话会的时候，是让他干什么？判断对方行不行，还是把对方拿下？
Aaron： 我一般会告诉他这次是“买”还是“卖”——是去说服这个人加入公司，还是去严格地评估这个人。我认为这决定了他怎么展开那场对话。
Harry： 你的董事会里还缺谁？你最想要谁？
Aaron： 现在名单上真没有我还想加的人。我不久后会新加一位董事，会官宣，我非常期待。我创业的时候见了一圈投资人，迈克和彼得是我最先打的两个电话。我还见过安德森·霍洛维茨（a16z）的马丁·卡萨多（Martin Casado），他是我朋友，我很希望能让他参与进来，因为我认为他在技术层面对我们的业务有独一无二的理解。
Harry： 那他为什么没参与？
Aaron： 他当时有利益冲突。
Harry： 靠，真可惜。
Aaron： 是啊。不过结果也挺好。
Harry： Aaron，今天有什么事让你烦心？
Aaron： 就是我今天早些时候提到的：竞争格局我看得清清楚楚，就在眼前，我知道我们打算怎么打。我担心的是还没出现在市场上的技术——它一定会冒出来——以及我们的位置对它的防御力如何。因为我们自己就是这么干的：我们闯进了这个市场，没人预料到会有这么一家公司取得这样的成功、创造这样的客户价值。我担心的是那家还没有名字的公司会干什么。所以我对公司说：我们必须不断思考自我革新，去做那个颠覆者——这样我们本质上是在颠覆自己。
Harry： 如果我可以抹掉一个名字，Snowflake 还是 Databricks，你希望我抹掉谁？
Aaron： 从市场上抹掉？嗯。大家都知道 Databricks 在市场上执行得极其出色，我非常尊重阿里（Ali Ghodsi）和他们的公司。我们打的是相邻市场——都是数据库技术——所以眯起眼睛看，和所有人都会有竞争重叠。但在我们和 Databricks 的维恩图两侧，都有大片的空白地带。
好 CEO、好父亲与“为什么不上市”
Harry： 你看到的不仅是一家 150 亿美元的公司、站在增长最快的技术上、一门不可思议的生意，你还有两个孩子。怎么既当一个好 CEO、能来伦敦和我在富勒姆录节目，又当一个好父亲？最大的心得是什么？
Aaron： 我觉得这些特质非常相似：认真对待你的事业，全身心投入，思考如何变得更好，主动求教，让自己身边围绕着有育儿或经营公司经验的人，复制他们身上最好的特质，把其余的丢掉。
Harry： 关于婚姻，有什么是你现在知道、但希望结婚时就知道的？成功需要什么？
Aaron： 我们在一起 24 年了。接受它不是一条直线；愿意带着这份理解走到一起；接纳彼此的不同；庆祝这段关系里每个人各自的成就；并且意识到你们有一个共同的目标——尤其当你有了孩子，那是一个非常强大的共同目标。这和经营公司非常像：你希望所有员工都对齐目标——目标是什么？愿景是什么？我们怎么走到那？怎么执行？
Harry： 最后一个问题。展望未来三到五年，你最期待什么？
Aaron： 你刚见过我母亲，太好了。她有多发性硬化症（MS）。我期待慢性病治疗能迎来突破——那些一直被认为无法治愈的病。我们能活在这个时代，太不可思议了。你最期待什么？
Harry： 如果你五年前问我，我想没人能预测到我们今天在哪。ChatGPT 是 2022 年 11 月发布的，还不到四年。所以要展望五年后几乎不可能。当然，医疗进步很重要。我还期待富勒姆拿英超冠军，期待打进欧冠、拿下足总杯。期待美国队在四年后西班牙、葡萄牙和摩洛哥的世界杯上走得更远。五年后 ClickHouse 会在哪？
Aaron： 我想，我会对“成为一家上市公司”押小（under）——也就是不会那么快。我们想的话，明年就可以上市，但不着急。
Harry： 为什么不着急？
Aaron： 如果你用三到五年的尺度看世界，这个节奏就是合适的。再说一次，我希望这家公司比我活得久。这样的话，明年上市还是五年后上市，其实无所谓。2004 年 Salesforce 上市的时候，市值才 10 亿美元。
Harry： 那你觉得保持私有给了你什么？你明明明年就能上市——这点我完全同意你……
Aaron： 我认为现在的市场比过去很长一段时间都更不理性，所以当一家上市公司相当难受：一个季度稍微不及预期，股价就能跌 40%-50%。而我们都知道这对员工士气的影响。私募市场里没有这种事。
Harry： 那太残酷了。我认识的每个 CEO 都会确认这一点。这很要命。
Aaron： 是要命的。这个问题上我已经转过一整圈了。我记得几年前和 Ollie（译者注：转录中人名不清）吃饭，我问过他这个问题。我说：“感觉你们已经准备好上市了。”他回答：“我其实就是在按上市公司的方式经营。”他给我讲了他的逻辑。而我当时的回答是：有两个维度对你们不适用——你的员工不会每天盯着股价，也没有人在做空你的公司。这是上市公司和私营公司之间两个很实质的差别。
如今，员工流动性这个问题基本消失了，因为你可以做结构化的要约收购，随时间给员工提供流动性。但“做空”这条没有消失：没有人做空一家私营公司，所以你日常经营里根本不用应付这件事。
Harry： 还有一点，很多人传统上会说：上市公司的好处是你有一种可交易的货币，可以拿股票去收购公司，对并购很有帮助。
Aaron： 是，可 Stripe 还是私营公司，不也在以 500 到 600 亿美元收购 PayPal 吗？
Harry： 有点例外，但我懂你的意思。还有 OpenRouter 那笔，80 亿。
Aaron： 对。
Harry： 天啊，这两笔收购的规模，放在以前是私营公司想都不敢想的。那现在我的问题是：到底为什么还要有人上市？
Aaron： 这是个成立的问题。我认为，首先上市提升认知度，它是一次融资事件，能让你的股东结构多元化，对员工士气也非常好。我经历过两次 IPO。
Harry： 感觉好吗？
Aaron： 太棒了。你的社区会庆祝，你的家人会庆祝，你的朋友、大学同学都为你高兴。它是一个重大的里程碑。
Harry： 但这是不是很短期？鉴于随后而来的动荡旅程——爽一周，然后就任凭波动的股市摆布。
Aaron： 是，但我相信公开市场，相信资本市场。我认为从定价发现的角度看，长期而言公开市场总体上比私募市场更好。公开市场比私募投资人更理性——私募投资人愿意溢价挤进一家公司，赌的是未来；而在公开市场，你的定价真正基于你当下所在的位置。股价里也许有一些投机成分，但它更多地扎根于你交付的执行和结果。
“为什么还要上市”的反问，用的是 Stripe 收购 PayPal、OpenRouter 80 亿交易做证据——但这两个都是幸存者偏差的极端样本。对绝大多数公司，私募市场流动性的深度、定价效率和监管背书仍远不及公开市场，Aaron 自己也承认公开市场“长期定价更理性”。不上市的真实代价往往由员工和早期投资人承担：纸面富贵更久，退出更不确定。
Harry： 完全理解。听着，你交付了不可思议的成绩。我毫不怀疑你会赢下我们关于 10 亿 ARR 的那个赌。等那天到了，我很期待把一千英镑转给你。也非常感谢你在富勒姆招待我们，这里太棒了，真是个美妙的地方。
Aaron： 谢谢你邀请我。