如果在软件行业发展的坐标轴上划出一个分野点，华创资本管理合伙人吴海燕认为是2021年。因为这一年，不仅是软件行业估值的高点，也是行业最受资本追捧的一年。因此，她把软件公司分为两类：一类是 2021 年融到了很多钱的公司，一类则是 2021 年没有融到钱的公司。这之后，两类公司都不可避免地遭遇挑战，但困难的程度和路径选择却截然不同。华创派企业 PingCAP 就属于 2021 年融资成功的阵营。那个时候他们对未来的宏观形势有所预判，得以抓住机会加速了全球化的布局。作为一家企业级开源分布式数据库厂商，PingCAP服务的客户如今已超过20个国家和地区，创立的分布式关系型数据库 TiDB，能持续帮助企业最大化发挥数据价值。随着 AI 浪潮的来临，数据价值也得到了前所未有的提升。但这股大潮的影响远不止于此，AI 将如何深刻改变企业软件的交互方式与产品形态？基础软件在 AI 时代又该实现哪些自我革新和进化？近日，PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭做客「牛白丁」，与吴海燕一起探讨了AI大潮冲击下，软件公司该如何顺流而上，发挥出自己独特的行业价值。
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01:06 华创投资 PingCAP ——“云”上的决定
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06:58 2021年软件公司的分野：一类是融到很多钱，一类是没有融到钱
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16:00 AI 大模型到来，软件行业真正站在了大时代的门口
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26:05 AI 不仅打破了SaaS 的藩篱，还打破了人的思维局限
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35:32 Agent不是用来替代软件，而是会变成软件机制的一部分
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48:24 AI 不会抛弃软件的形态，而是让它面向用户端更简单
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本期主播：
吴海燕，华创资本管理合伙人
以下为节目内容，经过 CGCVC 编辑——
海燕：大家好，这里是华创资本的播客节目「牛白丁」，我是吴海燕。这期我们请到了 PingCAP 的联合创始人兼 CTO 黄东旭。东旭：那次我印象也特别深刻，和你聊完以后我就去赶飞机了。一下飞机就收到你的信息，说PingCAP是家好公司。海燕：我当时也是下了飞机就告诉刘奇（PingCAP 创始人兼CEO）华创决定领投，他还说这是“云上”的决定。2017年3月我们见面，年中完成了投资，10 月份刚好咱俩都分别去北美出差，我们在硅谷还一起见了些朋友。所以那时候你们已经正式开始在北美设办公室、招人了吧？东旭：没错，PingCAP 2015年创立，从第一天起，我们就想着去做一个 global company，公司成立前两年基本都在写代码，你说的2017年10月的那个时间点，是我们真正决定要在硅谷设点，开始正式运营在海外的业务。其实在那之前，我从来没有在海外工作、留学过，在当地也没有什么 connection ，只是觉得这对于PingCAP的战略来说是一定要做的事情，哪怕没有条件，创造条件也要去做，所以我当时都没买回程机票，事情没办完我就不打算回来。海燕：咱们那轮融资算是当时相对比较大的一笔美元，你们融资后的第一件事就是立马去北美开办公室。2017 年咱俩在硅谷碰面时，我介绍你认识了硅谷当地一些做投资的朋友。后来到了 2020 年，一位朋友还跟我说后悔在硅谷介绍你们认识时没有投资PingCAP。东旭：未来还有机会的。我们开始国际化的时间比较早，中间也踩了好多坑，以后有机会我们再分享。海燕：说起 2017 年，感觉像是昨天，但实际上过去八年里已经发生了非常多的事件和变化。站在投资人的角度，说一下我感觉到的咱们这个行业的变化。2021 年实际上是软件行业估值的高点，应该也是行业最受追捧的一年。 2021 年我们软件 portfolio 所获得的融资，比历史上华创其余九年里软件 portfolio 的融资额加起来还要多。后面的几年，再也回不到 2021年的盛况了。东旭：那个时候应该是美国印了很多钱，整个资本市场有点被催熟。海燕：当年（2020年）标志性的事件就是 Snowflake 上市，超高估值上市激起了大家对软件行业非常大的热情，所以行业融了很多钱。到了 2022 年初，世界一下又变化了，按下了暂停键。之后的三年里，直到今天，企业软件公司融资就变得不太容易了。我们每次年底做行业回顾的时候，我就会把软件的 portfolio 分成两类：一类是 2021 年融到了很多钱的公司，一类是 2021 年没有融到钱的公司。这两类公司在 2022 年之后，可能就是一个很大的分野，他们或许都经历了不同程度的困难。注意，我没觉得 2021 年融到很多钱的公司就特别了不起或者顺利，其实大家都经历了不一样的困难。 2021 年没有融到钱的公司，就是错过了那个融资最高峰的时候，所以他们每一年都在过苦日子，每一年都在降本增效。海燕：活下来的可能都是“打不死的小强”了。而 2021 年融到很多钱的公司，他们经历的困难大部分是涉及到心态调整和管理上的巨大挑战。因为 2021 年你融到很多钱，就意味着你当时一心想要做高增长，会招很多很多人，会开新的办公室，花很多时间精力做销售，不顾一切地去拿订单。这是 2021 年融到很多钱的公司一定会去做的事，然后在 2022 年，啪，一个巨大的终止符下来了。所以在 2021 年融到很多钱的公司，无一例外地经历了团队从很小规模到很大，又缩回很小的这样一个阵痛的过程。东旭：PingCAP 也属于 21 年拿到钱的那个阵营。但我们拿钱的心路历程我可能没跟海燕聊过。其实我们在 20、21 年已经非常明确地知道 22 年一定会有大的经济危机，因为美联储持续地加息、印钞，我们觉得风险非常非常大。 21 年正好在市场比较好的时候，尤其在 Snowflake 上市以后，我们知道未来马上会有苦日子，所以必须在那个时候先把过冬的粮食给准备好，而且当时拿那笔钱，我们的一个思路并不是要去追求更高的增长，而是在那个时间点之后，如果你只做单一市场是不够的，我们一定要在那个时间点让自己变成一个 global company，这样才能有更多抵御风险的能力。包括到现在我们对于 spending 的控制，我觉得还可以，没有说突然有钱了以后就疯狂扩张。当时确实扩了一点，但很快在 2022 年时，我们又往回缩了一些。倒不是因为业务的原因，而是我们需要像跑马拉松一样，根据最终的目标来去分配精力和能量。因为当时是我们做全球化最好的时机，由于疫情的缘故，物理世界的数字化在加速，包括 cloud 的 infrastructure 变得越来越成熟，当然 mindset 也接近成熟。所以我觉得我们还是比较幸运，大多数人没有办法预测未来，只是正好在那个时候有一个很好的时机，就活到了现在。海燕：我其实在 2021 年的时候，问过几个我们拿了大钱的 portfolio，他们在 21 年融了不止一轮，且融了非常多的钱。每次他们融到大钱时，我都会打电话问创始人：“根据咱的业务状态和进展，似乎没有必要一定要拿这笔钱，你是怎么考虑的？”我不是建议他们拿或者不拿，只是问询一下他们的考虑。这几个创始人都给了类似的答案。首先就是你刚才说的，他们预判了现在是一个资本膨胀的时代，而且资本是有周期的，可能不久的将来就会是一个 downtime，我们也不知道什么时候是 downtime，但既然现在是 high time ，就应该多储备一些现金；第二，他们不介意所谓的股权稀释，万一哪天到了 downtime，公司有足够多的现金，可能会比别人有更多的竞争优势，可能还能收购一些钱不够了但是产品和技术很好的团队。我从几个创始人那里都得到了同样的答案，所以大家当时是看得很准的。到了 23 年，大家从疫情中刚刚回过神来，又一个大的时代到来了—— ChatGPT 3.5 发布了。东旭：其实 Open AI 在 GPT-2 出来的时候我就开始在玩，后来 ChatGPT 迭代大家都知道了。海燕：我觉得一方面印证了 21 年大家说的一些话，可能后面的 downtime 你不一定能拿到很多钱。而 AI 大潮的来临，其实抢夺了软件公司在资本化方面很稀缺的资源。因为从 22 年之后，不管是美股、 A股、港股这些比较大的二级市场，还是一级市场，都变得非常紧缩，流动性不足，就导致股权融资变得很困难。即便是上市公司，你要做增发，要在二级市场再融资也不太容易。一级市场的各种统计数据都显示，从 22 年以后，融资的公司数量、总的融资金额都在不断地下降。我觉得这个情况在硅谷和在北京都是一样的，不是说硅谷的情况就比咱们好很多，大家都处于一个紧缩的时代。海燕：对，在融资总规模变小的情况下，AI 的占比还提升了，唯一特别活跃的投融资就发生在 AI 领域。尤其是最近一年特别明显，市场上一些投资人甚至非 AI 项目不看。东旭： 这是非常明显的 “The Head Effect”。海燕：这就导致很多其他行业优秀的公司，在过去一两年要不融不到钱，要不融到钱估值也没法看，对吧？不是 down round 就不错了，很多都是 flat round。软件公司在过去两年也 kind of 被大家有点遗忘了，给人感觉是软件公司跟 AI 到底能发生什么强关联呢？AI 时代会不会有一些完全不同的公司出来，做面向企业客户的数字化、智能化？你在硅谷看到的变化是什么呢？东旭：我觉得现在我们真正站在一个非常大的时代的门口。一直到 DeepSeek 今年春节爆火之前，整个行业大概都是在 build prototype。今天有个很好的 idea，我就试一试。前两天更加夸张，大模型动辄投个几千美金训练了一个新的模型出来，打个榜三天以后就 hype，而且 AI 的势能过大，导致 hype 时间非常短，因为所有的注意力和资源都砸在这个方向上，而且 Transformer 跟过去的科技创新，或者软件行业的技术创新还有点不一样。过去软件的护城河或者价值，其实在于业务 Know-how 还是系统复杂，比如像我们的数据库，过去的门槛其实在于工程复杂性。就是你可能要写 100 万行代码，才能表现得很好。像 Salesforce 或者 ERP 软件，得有很深厚的技术和业务的 Know-how，才能做这样的 system software。包括各种 SaaS，在过去都是这样的逻辑。但 AI 这波，尤其是大语言模型，它本身的注意力机制，我觉得大学本科毕业的人看 Transformer 的论文看两个礼拜，第一能看懂，第二能自己实现出来一个。我当时就想着也要学习一下，看论文花了两个礼拜，真的就写了一个出来。只是到最后还需要很多算力、数据，但它的机制本身是不复杂的。所以，创业者投身AI，尤其是大语言模型的门槛其实比以前是低很多的。加上全世界的资本全都集中在这，大家其实一直在经历各种各样的三天一遍的一个hype。海燕：Hype 之下一个很重要的心态，就是 FOMO。不管是个人用户、企业客户还是投资人、创业者，大家都有不同的FOMO 情绪。比如过去两年，我们软件 portfolio 说现在大部分企业日子不好过，数字化预算都降低了。但这个背景之下，各个企业还都有部分预算是特意留给 AI 的。就是无论如何我都得先试试 AI，万一我被时代抛下怎么办？东旭：这是为什么我觉得现在是一个很重要的时间点，但我们还站在门口，没有进去。我觉得到今年 AI 的基础能力，不管是 DeepSeek 还是现在的 Tier1 的 model，已经能做一些 actually something useful，这是非常非常重要的。我先说一个结论：未来所有的软件，尤其是企业软件都会被 AI 彻底改造，软件的形态会发生很大的改变，但一些更深层次的内核是不会变的。比如 CRM 作为销售的辅助对于本身的行业 Know-how ，在未来也会变成这个软件的护城河，只是 AI 会改变它的整个产品形态。海燕：你话里面的第一重逻辑，至少给了我们软件行业的创业者一个 comfort，专业的企业软件公司还是需要的，不是基础的大模型就能颠覆和替代了的。为啥有这样的疑问？举个例子，我们之前有一个 portfolio 公司要被收购了，被收购的过程中，收购方的业务层大老，他们可能不是特别理解技术，所以一直在问：都 AI 时代了，还买个软件公司干嘛？以后理论上客户不就用 AI 能替代了，还要软件干嘛？海燕：对，有个 AI 就不需要专业的软件公司了。这两年我也琢磨了一下，到底 AI 对于软件公司意味着什么？类比自动驾驶时代到来后，车变得不一样了，变得更强大了，但还是需要专业的造车公司去把车给造出来，你还是需要一辆车的，对吧？东旭：举个很简单的例子，比如像会计，我父母都是会计师，他们是互联网时代之前的会计。现在所有的会计电商化都完成数字化了以后，这个行业不存在了吗？它还是一直存在的。从古代有交易开始，一直到现在，记账这件事情从来没变过，只是不同的时代我们用不同的工具，它的产品形态会发生改变，就像 CRM ，还是销售过程管理。难道在 AI 普及的时代，就不需要销售吗？就不需要过程管理吗？我觉得一定需要的。只是未来软件的形态一定会比现在更加好、更加智能。以前我们有些事情是没有办法做到的。比如我们公司在海外用的 Salesforce，现在 PingCAP 内部大概有三个同事全职在帮我去做各种各样的 Salesforce 的报表。比如我提个需求，想看一下今年哪些客户买哪些 SKU，哪些涨得特别好？重要的客户是谁？哪些销售排名更靠前？海燕：你需要基于 Salesforce 做数据统计或者 BI。东旭：以前都得靠人，而且我提一个需求可能两天以后才能做好。我非常 respect 这些同事的工作，因为企业软件一个很重要的护城河，是对于这些企业的 Know-how，以及这些数据在什么地方，怎么把它组织起来，变成一个能够被提取的 insight，这些其实很重要的。现在我自己做了一个 Agent，但还是太慢了，还需要一些更加个性化的能力。我是怎么做的呢？我直接把我所有的Salesforce 数据全都同步到我自己的 database 上。然后我自己写了一个 Agent 用 NCP 去读取我的 database，它自己写 SQL，我在上面就用自然语言去看，比如最近 10 天最好的销售排名。东旭：虽然还不成熟，但我觉得体验比以前自己打开 Salesforce，然后在各处找数据做报表要好。这里涉及到一个核心的逻辑——过去我们的软件都是静态的。静态是什么意思呢？就是程序员把这个业务逻辑写好，变成报表也好，或者变成业务逻辑也好，就在那，它没有任何机会去变化。但是今天大语言模型在所有的用户接口层给每一个人提供了一种灵活性，相当于以前一个公司，比如只有高管才有助理帮他订机票， 现在你可以认为每一个企业软件服务的用户，他自己在他的软件里面有能够提供灵活性的一层。有点像过去产品底下是一个大的数据库，这个数据库你是看不见的，比如 Salesforce 底下会有各种各样的 data Infra，而且这些数据是被分割在不同的地方。但是未来可能在产品和数据之间，会有一层叫 Agent，或者 AI。海燕：云计算时代，是把传统软件所谓的烟囱状给打破了，可能 AI 时代进一步把 SaaS 的藩篱给打破了。东旭：是的，而且我觉得 AI 还打破了一个事情，就是人的思维局限，有的时候烟囱不是在技术层面，其实是在用户和产品经理的脑子里。海燕：我说一个我的观察。我们投了相当多的软件公司，各类都有。我过去看到的，不管是国内还是国外，软件有一个核心的指标叫做 Customer Retention，就是客户的 retention rate，而 Customer Retention 的一个最大障碍就是客户买了软件之后，有没有真正把软件用起来？但凡真正用起来，不需要是多么牛逼的软件，客户的 retention 一定是好的。如果客户都没用起来，他一定不会续费。那么客户用软件的障碍又在哪里？细究一下会发现所有的软件都是有使用门槛的，用户要学习怎么去使用。相当于一辆车，这个车已经代表了现代制造业，但问题是开车这个事情，包括把日常开车出门以车代步这个事情变成一个习惯，它是有门槛的，是需要去学习的。你要了解车的基本架构是什么？每个按键是什么功能？开上之后还要掌握一定的手感，你要慢慢地熟悉它，习惯它的速度，还要遵守交通规则。海燕：对，这些门槛导致了很多用户会缩回来。哪怕这个企业客户买了，组织买了，让每个同事去用，很多人还是在自己的老习惯里，记在小本上，再把小本上的内容找一个集中的时间上传到软件里去。这就说明他其实并没有掌握开车的习惯，也就很难理解，以车代步会大大地提升效率、拓展能力。海燕：但就像你刚才说的，不可能每个人都给配个司机。东旭：你看这个截图，这是我们公司的一个销售。我想知道他最近在负责什么样的项目？所有这些数据都是动态的。我也可以问他最近一次跟某某客户开会是什么时候？聊了什么内容？就是刚才你说的每个人的司机。就像我刚才说到一个非常重要的点，长期来看软件的门槛，是一直在降低的。我觉得未来软件最易用的形式其实就是对话。海燕：不需要用户做任何学习，非常非常低的门槛就能用起来，但凡让他还要学点啥，比如要了解这个软件的整个结构、功能按键等涉及到了学习成本和过去工作习惯的改变，就会导致很多软件用不起来。东旭：没错，我先描述一下我想象的未来企业软件的样子，下一代的 Salesforce 可能会长什么样？第一，它是一个对话框；第二，你可以想象现在把所有的 Salesforce 的功能全都切成一个个碎块，这个碎块就是一张张小卡片，在你的对话中 AI 或 LLM 有点像一个 Copilot，这个 Copilot 会根据你的上下文和你现在的需求，把相应的碎片拿出来放到对话框里。比如我现在要审批一个东西，他直接在 LLM 把这个审批的按键调出来。东旭：这会很深刻地改变软件的产品形态，它不再是一个网站或者 APP，你可以认为它是一堆散落在各地的小的 tools。
