Booking CEO Glenn Fogel：没有护城河这种东西

▍嘉宾：格伦·福格尔（Glenn Fogel）

格伦·福格尔是全球最大在线旅游集团 Booking Holdings 的总裁兼 CEO。

• 教育与华尔街早年：沃顿商学院金融本科、哈佛法学院博士；早年在摩根士丹利从数据中心磁带工做到大型机操作员，转行华尔街做投行，后成为传奇策略师巴顿·比格斯的首席交易员。
• 泡沫之巅入场：2000 年 2 月——纳斯达克见顶当周——加入 Priceline 负责企业发展，亲历市值从 300 亿美元跌到几亿美元、股价 1 美元险些退市，随后 25 年千倍回升；2017 年起出任 Booking Holdings CEO。

▍关于 Booking Holdings

Booking Holdings 是全球在线旅游龙头（NASDAQ: BKNG），旗下拥有 Booking.com、Priceline、Agoda、Kayak、OpenTable 等品牌。

• 体量与股东回报：2025 年旅游交易额 1860 亿美元、间夜超过 10 亿；市值约 1300 亿美元（2026 年内曾达 1800 亿）；过去十余年累计回购约 40% 流通股并持续分红，单季股东返还曾达 40 亿美元量级。
• AI 抓手：Priceline 的智能体旅行助手 Penny 采用率逐月翻倍，客服 AI 已使单次联系成本下降约 10%，2026 年 AI 与平台相关投入约 7 亿美元。

千倍公司的掌舵人

Elad： 今天做客我们节目的是格伦·福格尔（Glenn Fogel），Booking Holdings 的 CEO，一位在公司待了二十多年的老兵。他在 2000 年加入时，公司还只是 Priceline，市值不过几亿美元；如今他已把公司带成市值超千亿美元、在旅游领域拥有多个重量级资产的集团，而这些资产正在 AI 时代焕发新的用途。

我们将和 Glenn 畅聊多个话题：Booking 这些年来的增长与变迁，以及他本人的职业历程与他对 AI 的看法。Glenn，非常感谢你今天做客。

Glenn： 非常感谢你的邀请。

从大型机磁带到华尔街：一个非典型 CEO 的 27 年

Elad： 你的职业经历非常有意思。你读过沃顿商学院（Wharton），读过哈佛法学院（Harvard Law），期间还在摩根士丹利（Morgan Stanley）的 MIS 部门干过。我很想听听你的早年经历，以及它是如何一步步把你带到 Booking.com、最终带到 Booking Holdings 的。

Glenn： 好，长话短说。我沃顿金融专业毕业后，先进了摩根士丹利 MIS 部门的后台。我的第一份工作是在数据中心里给 IBM 3084 大型机装磁带——就是把一盘盘磁带装上驱动器，那就是我的起点。

之后我成了大型机的操作员。这是真正的实操活，大学里没有任何课程为你准备这个。再后来我转做开发，然后我基本想明白了：这行不适合我，我应该干点别的。

当时我在沃顿认识的本科同学全都去了投行，大把赚钱。我心想，我也该去试试。但你没法直接跳过去——我已经滑进了另一条轨道，而从一个轨道直接跳到投行是不可能的。

于是我去哈佛法学院拿了学位，因为这是另一条路。读完之后，我在华尔街找了份银行家的工作，一直干到 1995 年。然后银行被另一家银行收购，几乎把所有银行家都裁了——不是全部，是大部分，包括我。

但说“全部”也不对，确实有一些人被挑中留了下来，我不是其中之一。挺惨的。不过这段被裁的经历给了我一个受益终生的教训：我知道了被裁是什么滋味，也知道了裁员这件事怎么做是对的、怎么做是错的。

你能真正理解，当你对一个人说“抱歉，这里没有你的位置了”的时候，坐在桌子对面的那个人心里在想什么——因为我是亲身坐过那把椅子的人。

那段时间我失了业，父亲又刚刚去世不久。紧接着祖母也走了，连家里的狗也死了，挺惨的。我三十出头，孤身一人，我开始问自己：我这辈子到底想干什么？

我一直想写本书，于是开始动笔，写完了一本小说，然后想办法出版。那个年代没有真正的自出版，你得自己一家家去敲经纪人（Agent）的门。有人给我安排了一场相亲，对方好像是个律师，据说曾在兰登书屋（Random House）当过编辑。我一听就很感兴趣。

后来我们约会了。书始终没能出版，但我最终娶了她，有了两个很棒的孩子，生活很幸福。不过当时我还在到处求人看中我的书，她终于撂下一句话：你要想跟我的关系继续走下去，就去找份工作。

我只好认命。我不想回投行，正发愁，一位法学院的老同学——当时在摩根士丹利已经身居高位——我跟他诉苦：Amy 逼我找工作，你有什么门路吗？他说，我们这儿有个交易员的位子你可以干。

我说我这辈子没交易过任何东西。他说，没事，你干得了。于是我就成了巴顿·比格斯（Barton Biggs）的首席交易员（译者注：比格斯是摩根士丹利传奇策略师、华尔街教父级人物）。这活我干了好几年，但就是不喜欢，提不起劲，不适合我。

而那时正值互联网第一轮真正的大爆发——90 年代末的互联网热潮。1999 年，我开始四处面试。我盘了盘自己的技能：IT 我懂一点，企业发展（Corporate Development）我也懂一点，毕竟干过投行。当时东海岸唯一真正像样的互联网公司就是 Priceline，正好有个企业发展的岗位，简直是量身定做，我很快拿到了 Offer。

但我说，我要等——等 1999 年的奖金发下来，那笔钱要到 2000 年 2 月底才到账。于是我拿到奖金支票，准备入职。然后你们也猜到了：纳斯达克（NASDAQ）正好在那时见顶。

等于我在纳斯达克见顶前一周全仓做多互联网。这事足以证明我不该做交易员——方向踩得彻头彻尾地错。那之后 Priceline 的日子很不好过。公司上市头一周左右市值曾到 300 亿美元——那可是当年的 300 亿，是很值钱的。

等我 IPO 后几个月正式入职时，市值已经掉到 150 亿左右。那是 2000 年二三月份。九个月后，我们的市值只剩几亿美元了，股价跌到 1 美元一股。我们当时都觉得肯定要跌破 1 美元了。

但公司挺住了。我们做了一次反向拆股（Reverse Split）避免退市，股价变成 6 美元一股。我留了下来，一直干到现在，已经是第 27 个年头。从那 6 美元起步，去年夏天我们一度逼近 6000 美元。二十五年多一点，涨了一千倍；市值最高时约 1800 亿美元——别忘了，当年只剩几亿美元。

Elad： 是啊，太不可思议了。

Glenn： 这一路确实精彩。当然，脚步永远不能停，每天都是新的战役。我在接受《金融时报》（Financial Times）采访时说过一句话，还上了头条：每天都要为争取客户而战。

互联网废墟上的教训：泡沫、幸存者与千倍回报

Elad： 你怎么看待那个互联网时代留给今天的经验，尤其是对照眼下这波 AI 浪潮？我们正在目睹同样剧烈的市值变迁。你会觉得眼前这一切——所有事物同时爆发——就像 90 年代末：人人乐观，相信技术将解决一切、世界从此美好；但随后反弹和清算也会到来，而且这次的体量比当年更大。数字大得多，牵涉的问题、正面和负面的影响都大得多。我确实看到很多相似之处。

你看现在，有些公司显然已经有了巨大的收入基础——传言 OpenAI 和 Anthropic 各自的年化收入跑率（Run Rate）都在 300 到 500 亿美元；与此同时，也有估值上百亿、实际上还没有任何收入的公司。再看互联网时代：1999 年大约有 450 家公司上市，2000 年头几个月又是 450 家，之前可能还有 500 家。加起来 1500 家公司，如今还剩多少？顶天了二十几家，其余 1480 家都消失了。

你觉得 AI 公司会重演同样的结局吗？还是会有所不同？顺带一提，我刚才说的这些还都是成功 IPO 的公司——是当时最强、或被认为最强的一批。

Glenn： 我不愿意去猜这一次的成功失败比例，也不会拿去跟那次、跟历史上任何一次大繁荣比较。过去 150 年里，这样的投机性繁荣一再出现——它们也确实带来了巨大的创新，把资金和人才同时吸进来。

想想加州淘金热，人人都扛着锄头往山里跑。我敢肯定，当时卖镐和铲子的公司一大堆。底特律的汽车繁荣也一样。这种事我们见得多了。所以我不知道比例会是多少，但我知道这并不新鲜：会有大量的失望，会有很多人亏掉大钱，这就是投机泡沫的规律。但这并不意味着其中没有真正创造价值的公司。

坚持还是出售：没有通用答案

Elad： 那换一个角度问：作为一家公司的创始人或 CEO，你觉得该怎么判断——是继续坚持，还是见好就收？当年 Priceline 跌到只剩几亿美元市值的时候，决策层的答案是无论如何都要撑下去。而今天这个时代，退出的选择可就多得多了。你觉得现在的创始人应该多考虑退出，还是继续坚持？

Glenn： 我觉得这个问题没法给一条通用规则——不看具体情况，谁也给不了。顺便说一句，早年 Priceline 也有过那么些时候，真有人愿意出个价把我们买了，我们都会很高兴。

这真的很大程度上取决于具体情况：管理层和投了钱的人对“还有未来”这件事有多大信心，你内心又有多焦虑。你真正想做的是什么？你想成就些什么？你的目标是做出真正有分量的东西，还是只是来赚钱的？赚钱也没什么错，我对此毫无意见。但你必须想清楚：你的动机是什么？你想达成什么？

以美国男性为例，出生时的预期寿命大约是 78 岁；当然，你活得越久，这个数字还会往上走。问题在于：你打算怎么度过这些年？什么对你来说是重要的？你想做什么？意义在哪里？这些问题，我留给真正身处其中的人自己去回答，我不会给任何通用建议。

透过 AI 看旅行：外行人的幻觉与 8% 的股价反弹

Elad： 有道理。那说回 Booking。旅行显然是你们的核心品类，而一些新一代 AI 公司也做过相关尝试——比如 OpenAI 曾在 ChatGPT 里上线过 Checkout 功能，主要用例之一就是旅行，后来又取消了这个功能。我记得消息出来当天，Booking 的股价涨了 8%。你觉得它为什么没跑通？或者说，你认为人们应该如何“透过 AI 的视角看旅行”这件事？

Glenn： 我觉得要先把镜头拉远一点，才能看清这里到底在发生什么。

在任何一个行业里，总有对这门生意实际怎么运转知之甚少的人。从外面看，一切都显得很容易：哦，这很简单嘛，AI 会搞定旅行，所有旅游公司都将一文不值。当初一些新模型发布、被外界认为带来了高级得多的智能体商务（Agentic Commerce）玩法时，我们这类公司的股价就是被这种叙事打下去的。

然后呢，等 OpenAI 出来表态，说不打算做交易收单主体（Merchant of Record），也不打算做那种应用内闭环的交易方式，同一批人又说：哦，好吧，是我想多了，不用担心了，风向又倒回另一边。

真相是，我们把 AI 看作一种极其有益的工具，它能让我们更便宜、更好、更轻松地完成自己的使命，服务我们的客户。说到底，企业的目的是什么？是为客户创造价值。我们有两类客户：旅行者，以及合作伙伴——我们是连接两者的平台。怎么把这件事做得更好？AI，特别是大语言模型这类技术，能极大地帮助旅行者获得他们做决策所需的信息，同时也惠及合作伙伴。这才是关键。至于 ChatGPT 不再做某一种闭环方式这件事，我觉得不必过度解读，无论往哪个方向。

智能体旅行规划：Penny 实战与掌控感的边界

Elad： 说得通。有意思的是，我人在硅谷正中心，这里的人对 AGI 的信念非常强——相信 AI 会驱动一切。某些领域确实会，某些领域会慢一些，某些领域不会。

这让我想起当年的加密货币（Crypto）：当年也说它要解决一切，结果没有，但它确实在金融体系的某些环节变得非常重要——比如稳定币，价值越来越明显。AI 这边，很多人正在走向“智能体干活”的方向：既有 Decagon 这类专门做客服智能体的公司，也有 OpenAI、Anthropic、Google 这样的大平台，在提供越来越自主的系统——Codex、Claude 的 Cowork，还有 Gemini 在做的一些东西。

有一种越来越流行的论断是：UI 的形态会发生根本变化——智能体会替你完成交易，替你找旅行灵感、规划行程，乃至直接购买旅行产品里的各个环节。我的问题是：第一，你认同这个对世界的判断吗？第二，你认为它会如何与 Booking 提供的服务相互作用？

Glenn： 还是那句话，我们要把问题还原到“客户到底想要什么”。

很多人都有过这种体会：规划旅行是件极其令人挫败的事。我知道，我们都知道。尤其是带全家出行——多个目的地、每个人想玩的东西还不一样——太复杂了，太痛苦了。你开始规划，然后半途而废，因为实在太痛苦。人人都希望有别的东西替自己干这活。

这就是为什么超级富人会雇人类的旅行管家——真正懂这个客户、懂他喜好的人，替他把所有苦活累活干完。没到那个财富级别的人，就让自己的伴侣去做。我跟你们说句掏心窝子的话，不怕丢人：我和我妻子有时候真的会吵——这趟旅行的攻略到底该谁做？因为它确实很烦人。

而 AI 的美妙之处就在于，它正在把这件事变得无比轻松——此刻就在发生，我们自己此刻就在做。就用那个通用叫法吧，叫它“智能体”（Agent）。我已经等不及让 Booking Holdings 旗下的公司推出这样的个性化智能体：它了解你的一切、你想要的一切，能为你做到任何人类旅行顾问都做不到的事。

因为机器永远不会忘记任何事，它能瞬间遍历无穷多的排列组合，飞速选出最优解；一条路走不通就退回来：为什么不行？哦，这个和那个冲突。然后再给你新方案。

当然，人总是想保留一点“掌控感”（Agency）的。要么自己拍板，要么至少确认一下“我就要这个”。大部分简单行程，人们根本不想复核——随它去就行。比如商务人士从纽约飞趟芝加哥，你的人类助理替你全办了，这就相当于一个智能体在替你干活，它知道你需要什么，这很棒。但一旦行程复杂，你就想要那种掌控感。

所以在 Booking，我们旗下所有公司此刻就在做这件事。你去试试 Penny——Priceline 的智能体 AI 系统。我前几天晚上刚用过一次。我给它丢了一个极其复杂的家庭旅行需求：我和妻子想坐前舱，孩子们都成年了但钱是我付的，所以他们坐后舱；订两间舱房；其中有一个人结束行程后要飞回另一个城市；我们去欧洲，但落地的城市并不是最终目的地；从落地城市到目的地怎么走？是在落地城市先住一晚酒店第二天再走，还是当天连夜赶过去？餐厅订哪家？所有这些细节。

我全程在 Priceline 的 Penny 上办的，体验令人难以置信。我还追加了条件：顺便说一句，我有大把的常旅客里程，你看着办——这趟该用里程还是该用现金？分别用在哪几段？它跟我一来一回地核对，问我：您在各家航空公司分别有多少里程？我报给它，然后一起过航班方案、算成本。最后如我所料：我和妻子的前舱用里程兑换，孩子们的机票付现金；第一晚住落地城市的酒店，第二天再出发去目的地。全程顺滑，太棒了。

Elad： 是啊，太精彩了。

智能体、Token 经济学与 ROI 的冷账

Glenn： 而这还远远不是终点，我们想要的更多。真正重要的是出问题的时候——旅行中总会出状况，这往往不是谁的错：天气、机械故障，它就是会发生。

这种时候，你会希望有一个单一的联系点，能帮你把一切都搞定。因为旅行就像多米诺骨牌：一张倒下，就会接连全倒。而这正是 AI 的美妙之处——它能往前看、能预判：我们还能怎么补救？我的目标是让系统能够在问题发生之前就把它预测出来，然后直接调整方案。这样的例子我能举出太多了。我真的看见未来正在到来。

Elad： 你们团队在此前的一次沟通中提过，Penny——就是你们为 Priceline 开发的这个智能体工具——的采用率在过去几个月里每个月都在翻倍；而且它还带来了转化率提升、从搜索到预订的路径更快、取消率更低、客户成功率更高。看起来它确实在以一种很有意思的方式运转。

那么，Penny 有没有一组最典型的常见用例？反过来，有没有哪些事情它现在还做不好、只能等底层模型继续变强？

Glenn： 具体的细节我先卖个关子，我们接下来会有一些新东西发布。但有件事非常重要，必须说清楚。

你刚才问我：它这么好用。可你再看报表，它对数字的贡献其实还看不出来——因为绝对体量还太小。我们得谈谈规模：去年我们做了 1860 亿美元的旅游交易额，超过 10 亿个间夜（Room Nights）。基数摆在这里，任何新东西的占比一时都显得很小。

当然，另一部分原因是我们还没有全力以赴地推它。我始终挂在心上的一个问题是成本——不是你以为的那种，而是：我们到底消耗了多少 token？来回了多少轮？你告诉我，帮这位客户搞定这趟旅行，成本是多少？我们的 ROI 会怎样？再往长远看：回报是什么？是终身价值（Lifetime Value）吗？他们会回来吗？忠诚度会提升多少？这些我们现在都还没有答案，需要继续打磨和测算。

顺便说一句，token 经济学（Token Economics）现在也是一整门学问：哪个任务该用哪个模型？在什么时点用？毕竟有些模型的 token 便宜得多——成本差异是巨大的，这也是我们必须死死盯住的东西。

还有一些应用场景让我由衷兴奋，比如客服。我们已经在客服环节用上了 AI，效果非常好，速度也快得多。以前高峰时段人工坐席不够，客户就得排队等接线——谁都排过那种队，谁都恨它。现在有了 AI，电脑秒接，根本不是问题，而且问题解决得又快又好。

未来你也不会再遇到那种火大的时刻：好不容易等到人工，对方来一句“抱歉，您的问题我得再转接给另一位同事”，你听完简直想摔电话。AI 会把这类问题消灭掉。

但这里又有一个需要拿捏的问题：有时候人们就是想跟真人说话，你必须做好平衡。我们不希望走到那一步——什么都能用 AI 办，但发现那其实并不是客户想要的。归根结底，永远是对客户最好的方式优先。

资本配置哲学：再投、并购，还是还给股东

Elad： 有道理。我记得你在 Q1 财报电话会上说过，客服成本已经在下降，降幅大约是 10% 的量级。

Glenn： 我们的单次联系客服成本确实在下降，这很好；客户满意度在上升，这就更好了。但我们必须始终认清一点：有些客户就是想要真人服务，而有些客户呢，全程走 AI 反而是最开心的。

Elad： 有道理。你在那次财报电话会上还提过，要把大约 5.5 亿美元的成本节省重新投入到 AI 和平台上。这些钱具体投到哪里？或者说，你们把资本和精力的重心放在哪儿？

Glenn： 实际投入其实更高——今年大约是 7 亿美元。但它流向很多很多不同的领域，不只是开发更多 AI。AI 肯定是其中一部分，叫“技术赋能”（Tech Enablement）也行，但还有各种各样的项目和方向。如果你把它全部算成“投给 AI”，那是不准确的——投资的领域非常多，我们在财报电话会上也讲过。

不过，投向哪里其实不是最重要的。重要的是这个逻辑：你有了节省下来的钱，有了现金，有了现金流——接下来，多少应该再投入到公司里？多少应该考虑并购？又有多少应该还给股东？这永远是一个平衡，要一直掂量正确的比例是多少。

判断顺序是这样的：第一，再投入公司，能不能带来足够划算的正向 ROI？第二，有没有合适的并购机会？如果两者都不成立，那就把钱还给股东——因为他们能比你自己把这些钱用得更好。这是我一直以来信奉的原则。

Elad： 很有道理。我记得你们 Q1 还给股东创纪录地返还了约 40 亿美元，包括回购在内。

Glenn： 我确实为此自豪：过去十几年里，我们累计回购了大约 40% 的流通股。这很可观。我们还有分红，分红也不错。

单看第四季度：我们回购了 36 亿美元的股票，派发了 3 亿多美元的分红；此外还代付了股权激励归属相关的税款——通过扣留归属股份的方式——那又是 3 亿美元左右。总之是大把的钱。原则就是一句话：如果我们自己不能把钱用好，就一定把它还给股东。

我这种执念可能来自投行和交易员出身的背景：我最看不惯有些公司囤着巨额现金，既不做事，也不还给股东。那不像话。

规模即耐用资产：被低估的壁垒

Elad： 你之前还提到过一点，我觉得特别重要：你们业务的规模本身就是一种资产。你们的体量极大，而这种“大”是被低估的。

举个例子：你们在 2025 年底拥有 860 万个非标住宿（Alternative Accommodation）房源——就是用户挂出来的民宿、房间等各类可租空间。我觉得这是一种真正有趣、真正耐用的资产。我的感受是，人们有时高估了 AI 对某些生意的颠覆速度——AI 当然会改变一切，但有些东西极难建造、又极其耐用：即便未来是智能体替你订房，它订非标住宿时还是会找到你，因为所有房源都在你这里，平台是你建的，对吧？

除了这一点，你认为你的业务里还有哪些部分，在进入这个时代时格外耐用？

Glenn： 你这个问题点得很好。你说得对，我觉得它的确被一些人低估了——我敢说，主要是美国人。

因为在非标住宿这个叙事里，大家默认的大玩家是 Airbnb——那可是你很早就投了的公司，恭喜你。但很多人没有意识到：放眼全球，单看房源数量，我们和 Airbnb 的差距并不大。更进一步，看交易量、看非标住宿的间夜数，我们大约是 Airbnb 的四分之三。而这还只算了我们的非标住宿业务——上面还压着一个规模大得多的酒店主业。

而且过去五年，我们在非标住宿领域的增速一直快于 Airbnb。五年，每一年都更快。这是门好生意，进展非常好。

不过你的问题真正问的是：这些积累，能不能构成我们的优势——去对抗那些手里拿着个漂亮的 AI 智能体系统就想冲进来的新玩家？他们要怎么连接到这些供给？我的回答是：没有护城河这种东西。世界上不存在任何一个地方，能保护你免受创新的冲击。

这也是我天天向团队灌输的东西。我有 25000 名员工，我要让每个人都记住：每一天都必须战斗。是的，今天我们在某些领域拥有竞争优势，千真万确——但那些优势明天就可能消失。长期赢下去的唯一方式，是持续开发新的服务、新的做事方式：把我想要的那个智能体旅行助手做出来，让体验好得多。这才是唯一的出路。

与此同时，合作伙伴那一侧也极其重要。很多人不理解其中的复杂度：不是把房源库存灌进一个数据库就完事了——那谁都会做，一文不值。我们有数千名员工在跟酒店、跟各类物业管理者打交道：怎么帮你把生意做得更好？你需要什么？你哪里缺需求？你痛在哪里？你的系统我们还能怎么改进？这一切的复杂度，远超那些站在远处看这个行业的人的想象。

另外还有一层，大家更不理解：全球监管。旅行是一个高度监管的行业。它不是银行，行，我知道了；它也不是航空公司那种；更不是新药研发。但它的监管确实很严，而且非常复杂，你必须满足它。你要做旅行的交易收单主体，就得遵守一大堆规则。而且顺便说一句，全球范围的监管——比美国更甚——还在不断增加。我不说“指数级”吧，但确实在持续加码。而这又是一件只有大玩家才扛得起的事：你有规模，才负担得起合规的代价。

所以，如果你觉得你可以就这么冲进来，把这门生意里的巨头掀翻在地，我会说：在决定把资本押进来之前，你最好先真正搞懂这门生意。

人生标尺：明智地选

Elad： 那么，如果请你回顾人生，或者向前看——你已经走过了一段不可思议的旅程，对吧？而且这段旅程远未结束，你手上还有那么多事情在推进。

Glenn： 事实上，我觉得一切才刚刚开始。跟你说，这是最激动人心的时代——没有之一。因为我们有能力去建造这些全新的东西。

Elad： 是的，我同意。无论从这项技术本身，还是从世界和社会的维度看，这都是一个真正的变革性时刻。能身在其中，太让人兴奋了，而你们显然在其中一个关键环节扮演着重要角色。

你当年加入 Priceline 时，公司市值才几亿美元；如今它是一家 1300 多亿美元的公司，今年早些时候还到过 1800 亿。

Glenn： 我相信它会涨回去的——只要我们把该做的事做好。祈祷吧。

Elad： 那你是怎么想的——在更广义的人生层面上，你还希望成就什么？或者说，一个人的“正确标尺”应该是什么？你用什么来衡量未来这几年？

我这么问，是因为我们之前简短聊过几句，我感觉你是一个思考深度远超“怎么把 Booking 的业绩再往前推一步”的人——虽然那显然也是你天天在想的事。我只是好奇：总的来说，你在用一把什么样的尺子衡量自己？

Glenn： 嗯，你看，我这个人很幸运，这辈子运气一直很好。我所在的行当，基本上能让我做自己想做的事。

有时候有人问我：你为什么还继续干？我的回答是：因为我觉得这件事里有“做好事”的成分。没错，我们又不是在攻克癌症，这我清楚。但我认为旅行对很多人来说是一件很重要的事，它实实在在地丰富了人们的人生。

你看，我们的使命是“让每个人更轻松地体验世界”（Making it easier for everyone to experience the world）。我坚信这件事是有价值的：让更多的人去旅行、去体验不同的文化、遇见不同的人，这个世界就会因此变得更好一点。而我们能把它做对、做得更简单——这很棒，我想参与其中，我想出一份力，我确实相信这在做加法。

还有一件事，我觉得每个人都该想明白：你到底为什么在做你正在做的事？人只活一次，只有一次。当然，有些人是没有选择的——那份工作是唯一的饭碗，要养家，我懂，我没有站着说话不腰疼。但对于那些多少还有点选择能力的人，我想说：明智地选（Choose wisely）。再说一遍，明智地选，因为时间一去就不会回来。

每个人对自己“这辈子该是什么样”都有不同的答案，只要那是你自己选的路，那就很好。我最大的恐惧之一，是看到有些人一路走到中年甚至更晚，才怅然若失：唉，我当初是不是该干点别的？说句不怕得罪人的实话——希望我的法学院同学们别介意——我担心他们中太多人当年去读法学院，只不过因为那是“默认的路径”；然后顺理成章当了律师，因为那通常是法学院毕业后的标准动作；薪水又高，又待在舒适区里；然后到了人生后半程才回过神来：我这辈子到底干了些什么？

所以我说，每个人都该把这句话放在心上去掂量：务必明智地选。

AI 就业冲击：消失与创造的速度差

Elad： 还有一个我们聊得比较多的话题：AI 对就业的冲击。市面上有“就业末日论”之类的种种说法，我很想听听你的看法。

Glenn： 这确实是个值得认真对待的问题。从大尺度上看，技术取代就业是亘古不变的事：农业社会走向城市化，蒸汽机、工业革命，一路都是这么过来的，我们都知道它发生过。

但这次真正值得琢磨的，是变化的速度。我在这家公司就亲眼看过一轮。当年我们收购 Booking.com 的时候——那大概是 2005 年——他们的酒店预订内容覆盖 40 多种语言，意味着所有文案、所有页面都要做 40 种语言，客服也要覆盖 40 种语言。那时候没有任何机器翻译，所有翻译全靠人工，客服也是一大批操着 40 种不同语言的真人。那可是很大的一块人力。

后来机器翻译来了，那些岗位全没了——不是谁做错了什么，是那些工作整个消失了。那么，那些人去哪儿了？他们后来去做什么了？这就是技术替代在我们眼皮子底下实时发生的例子。

而现在，问题不止于此。年轻人开始恐惧：大学毕业还有工作等着我吗？那些本该由金融机构、大公司里的分析师干的活，正在变成 AI 在做，这类岗位在消失。接下来会怎样？

我们当然也知道另一面：新工作总会被创造出来——历史一再证明这一点。但问题在于速度：岗位消失的速度和新岗位创造的速度，很可能对不上。第二个问题是：那些转不了型的人怎么办？

我脑子里最典型的形象，是一位 50 多岁的卡车司机。他开着 18 轮大卡车跑遍全美，收入体面，觉得自己对社会有贡献、有尊严，那是份好工作。然后自动驾驶来了，他失业了。我们拿什么去再培训他？他的内心会有多挫败？历史上这种大规模的结构错位，都曾经引发过严重的社会问题。

我真正担心的是：如果变化来得太快，我们对“该如何应对”的思考还远远不够。从整体上看，社会绝对受益于技术——它能创造、能让人做到更多。但我们必须认真琢磨：怎么接住它的反面，那些随之而来的代价。

技能升级：企业接得住的那一半责任

Elad： 在这方面，你有什么具体的观点或主张吗？

Glenn： 我先说说我们自己公司是怎么做的：我们始终在做的一件事，就是给员工做技能升级（Upskilling）。我几乎每天都在跟我们的首席人力资源官（CHRO）讨论：怎么把培训做到最好？怎么让大家为未来做好准备？怎么让他们具备 AI 素养（AI Literate）？我不是说每个人都要会写 AI，而是会用。

这非常重要——因为哪怕到最后，我们没办法在公司内部为某个人找到新位置，至少他带着更好的技能离开，也能在别处找到工作。我对此有一种真真切切的责任感。这是我们的立场，我认为每一家公司都应该这样想。这对公司好：员工会用新工具、效率更高，当然好；但这对他们自己的职业生涯同样好。

当然我也知道，有人从短期算账，会说“我不想花这笔钱”——那是错误的想法。

至于政府出面搞各种再培训项目——过去 50 年，政府主导的再培训效果实在不怎么样，所以我也拿不准那条路对不对。但我真心希望，围绕“该怎么做”能有更多严肃的讨论。因为我确实在担心一件事：如果人们因为恐惧而开始抵制技术，对我们整个社会将是坏事。

顺便说一句，世界上其他地方可没有这个问题——我可以向你保证，中国就没有“哎呀 AI 是坏东西，我们别搞了”这种叙事，那边根本不是这个画风。所以我真的认为，我们必须诚实、公开地把这场对话谈透，绝不能落到那样一个境地：人们站出来拒绝那些明明对社会有益的东西。

公众认知：问卷设计出来的反 AI 情绪

Elad： 有道理。还有一个有意思的事：我知道至少有一家机构重新做了一遍关于 AI 的消费者调查——因为现在有一种说法，认为美国民众对 AI 的态度非常负面。

结果发现，答案完全取决于你怎么问。如果你问大家：你喜不喜欢用 ChatGPT、Gemini、Claude 这些东西？他们会说：爱死了，愿意为它付更多钱，它在方方面面改善我的生活，还帮我孩子辅导功课。但如果你问：你担不担心 AI 来毁掉你的生活、抢走你的工作、葬送你的职业生涯？那大家当然说：我不喜欢。

所以我觉得，有些问卷是被人为设计成那个样子的。同意你的观点，我们需要冷静地看待这件事：它对经济各个领域真正的含义是什么？怎么才能让人民整体受益？怎么才能让每个人都参与进来？这和纯粹的末日论、纯粹的悲观叙事，是完全不同的两回事。所以，我很感谢你刚才那番话。

Glenn： 你说得太对了。还有一个问题：在民主制度下——我是全力支持民主的——总会有一些人站出来说某些话，不是因为他们真的那么想，而是因为他们相信这些话能换来选票。这在任何对民主的拥护中都同样是个麻烦，但我总归希望，人们说话能更诚实一点。

结语

Elad： 对对对——他们的真实动机到底是什么？非常感谢你今天做客，谢谢你愿意把这么多话题的看法都分享出来，跟你聊天真的非常愉快。

Glenn： 也谢谢你。恭喜你——你取得的这些成就，真的很了不起。

Elad： 欢迎在 Twitter 上关注我们 @NoPriorsPod；如果想看到我们的对话画面，欢迎订阅我们的 YouTube 频道；也可以在 Apple Podcasts、Spotify 或任何你常用的播客平台关注本节目，这样每周都能第一时间收听新剧集。你还可以订阅我们的邮件通讯，或在 no-priors.com 获取每期播客的完整文字转录。再见。