Jina AI創(chuàng)業(yè)復(fù)盤：AI團隊的Scaling Law是什么？

出品 | Jina AI

“滿分 10 分，我給這六年打 7 分?！?/p>

沒有吹噓，也沒有謙虛。

從創(chuàng)立到出售，差兩個月滿六年。2025 年 10 月，肖涵把 Jina AI 賣給了美國上市公司 Elastic（NYSE: ESTC）。他率領(lǐng)核心團隊加入 Elastic，并擔(dān)任 VP of AI。

六年里，AI 技術(shù)的發(fā)展速度快到令人窒息：微服務(wù)架構(gòu)失寵，ChatGPT 重塑行業(yè)，大模型你追我趕，RAG 幾度生死輪回，模型的半衰期僅幾個月。不跑著，技術(shù)資產(chǎn)半年后價值歸零。

他跑了六年，中途 Pivot 兩次：砍掉分散精力的項目，裁撤一半的員工，離開歐洲，重心移向硅谷，All in 搜索底座模型。他說：“當(dāng)沒有壁壘時，極致的聚焦和近乎獨裁的執(zhí)行力，就是唯一的壁壘?！?/p>

他說這是一場魷魚游戲。他活到了最后，但不是沒有遺憾。

與此同時，我也在這家公司經(jīng)歷著自己的三年。

我叫張颯，2022 年入職 Jina AI，負責(zé)產(chǎn)品運營。上個月隨收購從北京搬到新加坡。作為畢業(yè)后的第一份工作，Jina AI 是輛剎不住的車。興奮、疲憊、彷徨、慶幸，四擋雙離合。我見過老板凌晨三點還在提交代碼；也記得團隊圍在一起為第一筆 10 美元擊掌相慶；更熟悉那種剛備好的物料因戰(zhàn)略調(diào)整而作廢、剛記牢的賣點因產(chǎn)品迭代要推翻重來的無奈。

后來模型被市場認可了，收購消息落定了，我才明白一件事：當(dāng)時我眼里的折騰，其實是老板在 AI 浪潮里的求生動作。

以下是我和Jina AI 創(chuàng)始人肖涵的一次長談，關(guān)于他六年創(chuàng)業(yè)的得與失。

張颯：六年來，您給這段 Jina AI 創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷打幾分？滿分 10 分的話？

肖涵：我覺得 7 分的樣子吧。

從 2020 年疫情期間開始，我從零組建一個團隊，經(jīng)歷了不少波折，到 2025 年 10 月份成功賣給一個美國上市公司。這段創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷算是我到現(xiàn)在為止比較自豪的事情，第一次創(chuàng)業(yè)就成功退出，也讓一直跟著我的團隊有了一個比較好的出路。不過多少在一些事情上還是有些遺憾。

張颯：六年算長么，您覺得？

肖涵：跑的時候其實沒感覺，跑完停下來才發(fā)現(xiàn)嚯跑了這么久。

張颯：關(guān)于 Jina AI 您最早的記憶是什么？

肖涵：記得 2019 年圣誕節(jié)前，我在深圳海岸城那邊一個酒店行政酒廊里和投資人第一次 pitch(路演)，后來在上海安福路上的 Costa 咖啡廳里，修改 PPT 去給 IC(投委會)講。這大概是我關(guān)于 Jina 最早的記憶。

張颯：其實我一直比較好奇，Jina AI 這個名字是怎么來的？

肖涵：我當(dāng)時是想找一個人工智能的名稱，像鋼鐵俠里 Jarvis 的那種，但同時要滿足幾個條件：

一是要感覺中性化、女性化一些，更加有親和力、少一些侵略性。第二是要讓這個名字在各個語言中讀法都大致相同，三是 SEO 要比較好做一些。

當(dāng)時 shortlist 里幾個名字，最后選擇了 Jina，簡單、好記也好讀。感覺像是 Jarvis 的女友一樣。另外當(dāng)時做 SEO 的時候發(fā)現(xiàn) Jina 這個名字只有一些韓國人在用，所以覺得 SEO 做起來也比較容易，可以很輕松的排在 Google 搜索的前面。

中文名稱我叫做極納，意思是“極深研幾”、“海納百川”，算是搜索和索引擦上邊，同時“極客”也是我們公司文化的一部分。

張颯：Jina 從 2020 年成立到現(xiàn)在，我們做的事情都有哪些？我有些朋友很早關(guān)注 Jina，更多朋友最近兩年才關(guān)注 Jina，感覺大家對 Jina 的認知并不相同？

肖涵：是的。我們中間有過幾次 pivot 也就是“轉(zhuǎn)型”，但總體來說都是圍繞 Neural Information Retrieval 這個大的主題中做上下游調(diào)整。

2020 年 2 月成立到 2023 年 2 月我們一直在做一套軟件框架，幫助開發(fā)者去更快的實現(xiàn)語義搜索。角色上有點像 Elasticsearch 和后來的 Langchain，LlamaIndex 這些，聚焦在工具鏈、糖水代碼和腳手架上。

2023 年是我們比較混亂的一年，因為 2022 年 12 月 ChatGPT 的發(fā)布，我當(dāng)時察覺到之前做的框架不再被社區(qū)關(guān)注。那時公司內(nèi)部連續(xù)開了好幾次全員會，討論接下來該做什么。

所以在 2023 年一年里嘗試了兩個不同的新方向：一個是走 Wrapper(套殼)路線，通過構(gòu)建 prompt-based 的生產(chǎn)力工具，我內(nèi)部稱為 Thin Strategy。還有一個方向是走 Search Model 的路線，從訓(xùn)練自己的 Embedding 向量模型開始，夯實搜索的基礎(chǔ)技術(shù)，我稱為 Fat Strategy。

2024 年 2 月，我停止了所有的 Wrapper 路線的推進，一股腦地押在了搜索模型的研發(fā)上，并重塑了新的敘事邏輯：Search Foundation Models（搜索底座模型）。這就是今天大家所看到的 Jina AI——從多語言到多模態(tài)，前后四代共 20 個向量模型、重排器、Reader 等搜索側(cè)小模型，14 篇會議論文，HuggingFace 上每月五百萬次的下載量以及 API 上每天超 200 billion tokens 的用量。

張颯：所以 2023 年是對 Jina 來說重要的一年？

肖涵：是的，2023 年還有 2024 年年初，這兩個時間點現(xiàn)在回顧起來都非常重要。

2023 年的那一次轉(zhuǎn)型意味著放棄之前的軟件框架性工作，完全重新審視 ChatGPT 和 Gen AI 對于搜索業(yè)務(wù)的影響。這個對于公司花了兩年多構(gòu)建起來的技術(shù)棧和文化是一次比較大的沖擊，內(nèi)部從上到下也有很多人不理解為什么不繼續(xù)堅持下去。同時還要去努力想新的出路。

不過 2022 年年底 ChatGPT 的發(fā)布對于整個軟件業(yè)都應(yīng)該是一次比較大的沖擊，基本重新定義了 AI 業(yè)務(wù)。所以如果有初創(chuàng)公司說我在 2023 年沒有任何反思和焦慮我是不相信的，除非你不讀新聞，不聞窗外事，否則很難不對自己所做的工作的價值有所懷疑。FOMO （錯失恐懼癥）是我們 2023 年掛在嘴邊最多的詞。

2024 年 2 月那次轉(zhuǎn)型是需要為向量模型、重排器等找到 一個統(tǒng)一的敘事邏輯，從而實現(xiàn)公司產(chǎn)品線上的聚焦，所以也非常重要。

張颯：2023 年之前 Jina AI 創(chuàng)業(yè)一開始做的那套搜索框架是什么呢？

肖涵：我們公司是 2020 年起來的嘛，2020 年當(dāng)時很流行 Microservice + Orchestration 這一套云原生的技術(shù)棧。所以我們當(dāng)時用 Python 實現(xiàn)了一套相對完整的微服務(wù)部署框架，可以使得多模態(tài)搜索中涉及到的每一個模塊，比如向量化、預(yù)處理、打分、索引等等都可以被微服務(wù)化及自由的擴容。

當(dāng)時圍繞著這個理念開發(fā)了很多開源軟件，比如 DocArray 等，相當(dāng)于后來的 Pydantic，讓用戶設(shè)計自己的多模態(tài)文檔結(jié)構(gòu)以方便搜索。還有一些 Docker 容器化的實現(xiàn)，后來也有被 Replit 的一些設(shè)計所參考。

其實早在 2021 年我們也有涉及到一些模型層面的研發(fā)，不過主要是圍繞 BERT，CLIP 這類模型的微調(diào)框架，叫 Finetuner，內(nèi)置了一些簡單的微調(diào)策略和 Training loop 的實現(xiàn)，以糖水代碼為主，最終效果并不保證。功能和定位上有點像今天的 SentenceTransformers 那個庫。

2022 年年底前我們所有的工程項目，試圖去囊括整個 AI 搜索的 Ops?？块_源社區(qū)的增長計算 ROI，純研發(fā)零收入，用愛發(fā)電也是當(dāng)時很多商業(yè)化開源軟件初創(chuàng)公司的早期打法。

不過總體來說這套框架在 2022 年年底的社區(qū)增長開始停滯，我自己也用的越來越少，2023 年之后基本沒有再用過這些框架實現(xiàn)任何東西。當(dāng)時察覺到社區(qū)更需要一種輕量級的搜索開發(fā)體驗，方便大家替換 LLM、迭代 prompt 和 Vibe 測試 RAG 的輸出，所以像 Langchain, LlamaIndex 這種就在 2023 年初就非常受歡迎。

張颯：那您后來用過 Langchain, LlamaIndex 開發(fā)么？

肖涵：沒，一次都沒。

我自從在 2023 年否定了我們公司自己的框架之后，我就對所有膠水和糖水代碼喪失了興趣，也不看好任何框架。尤其是站在 2025 年的今天去看，當(dāng)大部分代碼都可以用大模型直接生成時，學(xué)習(xí)那些膠水代碼和 Opinionated Framework 的必要性也沒有了。

說白了，除非這些框架和硬件特性強綁定，比如 Google SDK 和谷歌云綁定，CUDA和英偉達的 GPU 綁定，不然對于開發(fā)者來說，完全沒有必要去花時間學(xué)習(xí)一個中間層，無論這個中間層的作者是網(wǎng)紅還是誰。

張颯：您說 2023 年的時候曾經(jīng)嘗試了兩個不同的新方向，為什么選擇最后做模型呢？

肖涵：我們當(dāng)時內(nèi)部分成兩組：一部分人在做基于 Prompt 的 AI 的生產(chǎn)力工具，涉及到很多有意思的 Prompt 工程技術(shù)。我當(dāng)時的想法是通過 UI/UX 的方式去呈現(xiàn)一些生產(chǎn)力 API。同時這也第一次開始嘗試商業(yè)化和營收。我當(dāng)時帶著團隊花了不少精力在這些 Webapp 里去嵌入 Paywall，設(shè)計 Stripe 支付 API 和用戶轉(zhuǎn)化漏斗等等。當(dāng)?shù)谝淮慰吹?Slack 里提示 10 美元收入到賬，大家都非常興奮。

我記得我們當(dāng)時一年做了有五六個 App，雖然這些后來全部被我砍掉了，但是這段商業(yè)化的經(jīng)歷和對 Token Economy 的初探對于我后來在為模型設(shè)計 Paywall 有不少借鑒和啟發(fā)。

2023 年我們在迷茫期做的 5 個 Gen AI 向的 Web 端應(yīng)用，旨在通過 Prompt 提高生產(chǎn)力。這些 App 多少帶來了新生用戶和營收，不過在 2024 年都被一股腦砍掉了。

之所以后來沒有繼續(xù)做這個方向，主要是發(fā)現(xiàn)公司內(nèi)部的基因不太適合做帶有 UI 的產(chǎn)品，大家雖然是在每天開發(fā)，但每天去用這些 App 的基本沒有。我覺得要做到一個好的 App，UI/UX 的設(shè)計和細節(jié)非常重要，因為它承載了產(chǎn)品的敘事邏輯。如果自己開發(fā)的 App 自己不用，那么很多設(shè)計和邏輯問題就很難被發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化。

總而言之，ToC 端 App 的基因和文化在我們公司并不存在，這個和我們招聘對象有關(guān)。

第二就是這些 App 雖然多多少少有些營收，但他們之間缺乏一個統(tǒng)一的敘事邏輯。因此從外面看來感覺非常散，弱化了 Jina AI 這個品牌形象，對于一個 startup 來說這是非常致命的。

張颯：您選擇了模型這條路而砍掉 Wrapper Apps 這條路，這個決定在內(nèi)部執(zhí)行起來是不是很難？

肖涵：有不少阻力。

一方面，Wrapper Apps 這邊開發(fā)迭代速度快，還各自帶著一定營收，對于一個沒怎么接觸過商業(yè)化的團隊來說是一個鼓勵和教學(xué)作用。但問題在于 Wrapper Apps 之間缺乏統(tǒng)一敘事邏輯，看上去像是打一槍換一個地方。

另一方面，模型側(cè)講究慢工出細活，開發(fā)速度要比 Wrapper Apps 慢很多，所以兩個團隊在文化和節(jié)奏上很不同。我們在 2023 年 10 月份開源的jina-embeddings-v2因為其8K 長文本和比肩 OpenAI text-ada002 的性能在 Hacker News 上一夜爆火，出乎我的預(yù)料，同時也給了模型團隊很大的信心。

2023 年末我們公司的一個宣傳單，可以看到 Embeddings 的產(chǎn)品線已經(jīng)初成，但我并沒有完全轉(zhuǎn)向模型，而是仍然在推廣 PromptPerfect 和 SceneXplain 這兩個 AIGC 的 App，原因大概有二：一是搜索底座模型的敘事邏輯尚未形成，二是 AIGC 的有一定營收舍不得放棄。

但同時維護兩個方向?qū)τ谝粋€初創(chuàng)來說并不是一個好故事。最終在 2024 年 2 月，在我到了美國灣區(qū)之后，決定完全停止 App 的開發(fā)，重新整理團隊，優(yōu)化人員從而完全聚焦在模型層的研發(fā)。

那幾個月里，我把公司從 60 多人砍到 30 多人，網(wǎng)站上移除了所有 App 的信息，目的只有一個：聚焦。

張颯：從外部看來，感覺 Jina AI 從 2024 年起像變了一個公司，所以您覺得是因為什么呢？是因為您在美國的原因么？

肖涵：我會說從 2024 年起 Jina AI 變得非常lean & mean, based, no bullshit。

有了之前 2020-2022 年框架沒人愛，2023 年的 App 過于分散的教訓(xùn)，我意識到初創(chuàng)公司的敘事邏輯非常重要：框架有 Bug 可以改，模型落后了可以追，App 活躍度下降了可以營銷，但如果整個公司缺乏一個清晰的敘事邏輯，那崩潰就早已注定。而且邏輯越簡單越好，不要搞什么二階高階邏輯。

這其中有不少我在美國灣區(qū)時受到的影響和反思。這也離不開 2023 年圣誕節(jié)時我看的幾本書：Richard Koch 的《80/20 法則》， Al Ries 的《22 條商規(guī)》和。

我意識到公司需要從內(nèi)到外實現(xiàn)一次重新的聚焦，要去除掉 80% 的方向、管理、人員、營銷去認真尋找那最關(guān)鍵的 20%。在灣區(qū)時我走訪了很多優(yōu)秀的初創(chuàng)公司，對于他們非常 lean 的團隊文化也非常有感觸。

再加上整個灣區(qū) 2024 年初開始在 Elon、Trump、Peter Thiel 還有 Marc Andreessen 的影響下，文化上已經(jīng)開始偏右和加速主義，我記得當(dāng)時在灣區(qū)聽得最多的一個詞是e/acc (有效加速主義）。整個 24 年我還特意把這個 e/acc 作為我 Twitter 和 Slack 的簽名檔，提醒自己不要被一些虛頭巴腦的東西所拖累和浪費時間，要專注有效的創(chuàng)新。不過在 2025 年的今天提 e/acc 詞的人要少了很多，估計是大家已經(jīng)被加速到麻了。

總而言之，從 2024 年以來，我就在公司組織上把架構(gòu)壓到最扁平，去除掉所有的 message-passer 和無效管理層，全員 Heads Down 和 Hands On。

我的目標是把 Jina AI 重新打造成一個搜索領(lǐng)域的 Premium Brand，比如我們要堅持慢工出細活，每發(fā)布一個模型的同時要發(fā)表一篇學(xué)術(shù)論文；在研究的靜默期，用高質(zhì)量的 Blog 去代替一些短平快賺噱頭的網(wǎng)絡(luò)營銷。

張颯：可是訓(xùn)練模型容易么？應(yīng)該比做應(yīng)用更難吧？

肖涵：確實難，所以做的人少。

尤其是當(dāng)我們聚焦在高質(zhì)量的搜索小模型上時，其實競爭對手就變得非常清晰了：Voyage, Google, Cohere, Mixbread, Nomic AI 基本就這么幾家。

Voyage 和 Cohere 都是閉源模型，Google 和 Cohere 又在想打大模型的仗所以沒有 100% 聚焦在搜索小模型上。Mixbread 和 Nomic AI 社區(qū)相對比我們小一點，但也提供非常優(yōu)秀的開源向量模型和重排器。

我覺得理清競對關(guān)系很重要。初創(chuàng)公司絕對不能逃避和害怕競爭，而要直面競爭。但上場前一定要選對競爭對手，不然瞄準錯誤的對手一頓瘋狂輸出，完全是浪費精力。

從開源社區(qū)的角度，千問團隊也算是競爭對手之一，他們今年出的開源的qwen-embedding和qwen-reranker在開源社區(qū)中對我們有不小影響。雖說千問并不靠這些模型來賺錢（而我們靠），但在開源社區(qū)中還是從我們這拿走了不少關(guān)注度。無論是千問還是北京智源的 bge，對我們屬于亦敵亦友：有競爭，也有很多被我們學(xué)習(xí)和借鑒的地方。

張颯：既然千問也可以做向量模型，Gemini 也可以做向量模型，那 Jina 這種專注從零到一做搜索小模型的公司和大模型公司相比優(yōu)勢又在哪呢？

肖涵：我一直信一句話：當(dāng)一個公司沒有任何的上下游供應(yīng)鏈優(yōu)勢和技術(shù)壁壘時，唯一的壁壘來自于其自身高效的運營。這就是我悲觀的“壁壘底線”：如果我們什么都不行，那么就通過最大化聚焦和近乎獨裁的管理方式讓團隊跑步前進。

我已經(jīng)準備好了最悲觀的打法，但實際情況也沒有那么悲觀：

第一我們多年以來積累了不少高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)，團隊內(nèi)部有不少歐洲人，所以對于歐洲多語言召回模型的手工評測和標注有比較多的積累。

第二我們有不少的客戶群體，這其中包括 Jina Reader 帶來的將近 1 萬大大小小的付費客戶，他們每天貢獻了將近 200 billion tokens 的 API 使用量，每天我們收到不少付費客戶的反饋和建議，都有效的幫助我們改進模型性能和 API 設(shè)計。

第三就是多年來在搜索模型訓(xùn)練上的經(jīng)驗積累和對技術(shù)進展的敏感度，知道什么時候該 early stop，什么時候該深挖進去，最近有哪些新技術(shù)方向，有哪些是噪音。

我覺得今天一個模型的“半衰期”差不多是五六個月，也就是說每半年這個模型的價值就減半。一年后這個模型基本就沒啥應(yīng)用價值了，會有更好的模型取代它。所以這個競爭優(yōu)勢也是一個動態(tài)變化的過程。

我覺得爭第一固然很重要，能爭到第一是最好的，但 Be always part of the game 不放棄，也非常重要：比如我 24 年給團隊定的目標是當(dāng)“百事可樂”，當(dāng)行業(yè)老二，讓人記住先。

最后一點對于很多技術(shù)人員來說可能有點玄乎，就是 模型的調(diào)性和品牌價值。在模型日新月異的今天，培養(yǎng)用戶在品牌上的忠誠度就非常重要，這就是品牌價值。而簡單來講，品牌價值 = 技術(shù) + 營銷（比如技術(shù)博客、學(xué)術(shù)論文）+ 客戶體驗（網(wǎng)站、API）。

比如很多人都說保時捷卡宴就是換殼的大眾途銳和奧迪 Q7，因為底盤都差不多?？纱蠹疫€是喜歡保時捷多一些，因為多年來保時捷偏向運動的底盤發(fā)動機調(diào)教風(fēng)格，以及其宣傳下的賽車血統(tǒng)的傳承和稀缺性。

2024 年年底我們發(fā)布的年刊《Re·Search》，意在 Rethink Search，也有 Research 的意思。其中精選了我們 24 年發(fā)表的技術(shù)博客。這本“小紅書”因為其設(shè)計風(fēng)格和扎實的內(nèi)容給用戶留下了很深刻的印象，也強化了 Jina AI 品牌的調(diào)性。

張颯：2024 年秋天我記得當(dāng)時您接受 Paperweekly 有篇采訪是關(guān)于搜索小模型的未來，您覺得那些觀點今天還適用么？

肖涵：，到現(xiàn)在一年多，其實大部分仍然適用。

比如我當(dāng)時說小模型并不是天生小，而是從大模型中蒸餾和剪裁出來的，這就意味著那些大模型廠商如果做起小模型會有不少優(yōu)勢，因為他們知道原廠模型的 vibe，該剪哪裁哪。結(jié)果今年就應(yīng)驗了，千問和 Gemini 果然就這么做了。

和去年那篇觀點不同的是，在 Agentic search、DeepResearch 這種 2025 年新的設(shè)計模式的影響下，很多傳統(tǒng)的向量召回模型（包括重排器）的使用場景發(fā)生了變化。

之前這些召回模型更多的是面向數(shù)據(jù)庫的 I/O，動輒數(shù)百億的量。今天可能更多的是被當(dāng)做小工具在上下文窗口中做 Context Engineering，比如去重、過濾、壓縮 token。這就需要模型的參數(shù)量更小速度更快，也需要模型在一些之前被忽視的任務(wù)上（比如 STS 任務(wù)，專門為去重）去做優(yōu)化。

張颯：我們聊聊這次收購吧，最開始您是怎么接觸到買方的？

肖涵：我應(yīng)該是 23 年底第一次和 Elastic 合作。當(dāng)時他們看到我們的jina-embeddings-v2不錯，想做個 API Integration，我們就共建了個 Slack Channel 開始互通。

24 年我來灣區(qū)后，在他們?nèi)k公室見了他們的管理層，隨便聊了聊工作生活的話題。今年夏天在美國時，又和他們的管理層聊了不少次，在三番辦公室里給他們的創(chuàng)始人、CEO、CPO 等做了幾個小時的演講，覺得相互之間的技術(shù)都高度互補，Elastic 的高層對我個人非常友好和信任，于是就開始了這個收購案。

總體來說，前期鋪墊、信任基礎(chǔ)、方向互補和一定的運氣 都是促成收購非常重要的條件。

張颯：其實我們很多人對收購沒有概念，您能簡單講講這個過程么？

肖涵：收購非常復(fù)雜和繁瑣，尤其當(dāng)買方是美國上市公司，法律規(guī)范非常多，真是收購一次掉層皮。一般來講，這種收購是需要請一個專業(yè)投行 M&A 團隊去操作，我卻比較 lean/吝嗇，完全靠自己“手搓”，結(jié)果還真搓了出來，也算是一段難忘的經(jīng)歷。

對于 Jina AI 而言，這其中包含很多的復(fù)雜的因素，包括美國和中國之間的地緣政治（當(dāng)然還有德國），多個買方之間的博弈，買賣兩方的博弈，投資人之間的博弈，還有內(nèi)部員工之間的博弈。而且由于買方是上市公司，所以收購時間線上還和他們的季度財報和 Analyst Meeting 的舉辦綁定。

所以從我 7 月份簽署 LOI (Letter of intent) 到 8 月份準備 data room 做 SPA（股權(quán)收購協(xié)議），到 9 月份去開始協(xié)調(diào) SPA 上各方簽署，簽署完要馬不停蹄的執(zhí)行交割先決條件，員工或 Relocate 或重簽 Offer，再到最終 10 月份在美國紐約的官宣。這幾個月來我和我的律師殫精竭慮、跨時區(qū)一天好幾個會議的溝通，當(dāng)然買方律師也是一樣。其實直到今天，仍然有不少 Post Acquisition 的工作在做，主要是因為 Jina 這幾年來在多個國家設(shè)有辦公室，所以需要一個一個處理。

總體而言，我覺得 Jina AI 從架構(gòu)上 Overengineer 了很多，我們一個不到 30 個人的公司，因為公司架構(gòu)設(shè)計得過于復(fù)雜，導(dǎo)致收購起來跟買一個幾百人的跨國公司似的。

然而最累的是處理在收購過程中展現(xiàn)出的一些人性問題，在巨大的時間壓力下我一個人代表公司去和內(nèi)外多方博弈，也是我多年以來承受壓力最大的一次經(jīng)歷。

張颯：所以您覺得 Model as Product 的公司的終局就是被收購么？

肖涵：差不多。要么 pivot 去做產(chǎn)品和應(yīng)用。要么去做通用大模型去拿融資去上市。

如果只是做特定領(lǐng)域的小模型，比如搜索，無論是 Voyage 還是 Jina，其實最終都走到了被收購這條路。原因也很簡單：小模型的人才不比大模型人才便宜，畢竟我們要做的是頂尖的小模型，所以人才的錢不能省?，F(xiàn)有的 token 計價經(jīng)濟還不足以支撐 GPU 上的推理成本，所以利潤很薄。

現(xiàn)在回看 24 年年初當(dāng)我大刀闊斧的砍掉 App 專注小模型時，在那一刻，Jina 的終局也就收斂到被收購這一條路上（當(dāng)然還有倒閉這條路），剩下的就是留給我的時間和能否成功的問題。

如果刻意的不暴露營收（因為一旦暴露營收那么估值就基本定了），那就只能通過把故事講大去拿融資?？墒切∧Ｐ偷墓适戮椭v不大，就如同街邊麻辣燙和海底撈，小模型就像麻辣燙，一下班很多人在那買。不是說他沒市場，投資人也知道街邊麻辣燙香，但投資人還是喜歡投海底撈（大模型）。

張颯：既然終局是被收購，那您做收入又有什么意義呢？

肖涵：收入還是要做，我覺得有幾點。

第一就是 PMF 的驗證，看看市場到底需不需要這類模型，以及在競爭中是否可以脫穎而出。2023 年之前我們曾追蹤過很多社區(qū)指標，包括下載量、Github 關(guān)注度、社交媒體討論度等等。后來發(fā)現(xiàn)這些指標大多捕風(fēng)捉影，和 PMF 弱相關(guān)，完全沒有真金白銀來得實在。畢竟用戶說你好給你點個贊是一回事兒，肯花錢買你的模型是完全另一回事兒。

第二點是培養(yǎng)團隊對 Token Economy 的理解：訓(xùn)練時的語料一共是多少 tokens，每個 batch 是多少 token，推理時 token/s 是多少，最大 token 長度是多少，用戶輸入的 token 中位值是多少，第一個 token 返回的時間是多少，每分鐘允許請求的最大 token 數(shù)量是多少，多模態(tài)如圖片時怎么計算 token 才合理。只有當(dāng)公司里每個人對這些數(shù)據(jù)手到擒來，才能明白 token 的價值到底是多少，整個模型的訓(xùn)練、推理才能更加高效和專業(yè)。我們 2024 年初剛開始做 Model API 的 Paywall 時，很多人對免費 Token 的數(shù)量和定價完全沒有概念，內(nèi)部曾說免費送十萬的 Token 太多了，用戶根本用不完。這就是缺乏對 Token Economy 的理解。如今我們每個新 API Key直接送一千萬的 Token，保證了用戶在進行多模態(tài)圖片輸入和長文本輸入時的消費體驗。付費階梯也根據(jù)多次優(yōu)化和重新設(shè)計，從而保證推理服務(wù)的利潤率為正。

最后也算是我的一點個人的堅持，我覺得既然是創(chuàng)業(yè)做公司，那目的就是要盈利。燒投資人的錢發(fā)工資并不是一個特別值得驕傲的事情。我既然把公司轉(zhuǎn)型到了 Model as Product 的模式上，那我就希望竭盡所能的去探究這個模式的極限在哪，它的實際利潤到底如何。如果一個團隊僅僅是為了純做技術(shù)和社交媒體上的影響力，那還不如在高校里做。

張颯：那您覺得這幾年來，您在 Jina 做對了什么，又做錯了什么呢？

肖涵：現(xiàn)在回頭看，我做對的幾點包括：

從第一天就構(gòu)建一個國際化的團隊，這對 Jina 在后期的人才招聘、市場和收購案上都奠定了一個比較好的基礎(chǔ)。

第二就是身先士卒，事必躬親。我?guī)啄陙碓?Jina 寫的代碼數(shù)量應(yīng)該是所有員工里最多的。我曾在內(nèi)部開玩笑的說，如果哪天 Jina 倒閉了，那絕對不是因為 CEO 寫代碼太少了，而是因為寫代碼太多了。

其實無論是工程研發(fā)還是商業(yè)化、市場運營、銷售客服這些事情我都會親身參與進來。我覺得無論多少年，創(chuàng)始人必須要保持一個最大的熱情。如果一個公司的創(chuàng)始人每天開始打卡躺平，無所事事，那公司就徹底玩完。

在商業(yè)化的探索上，我從 2023 年的零收入開始一點一點做起，到被收購時做到兩百萬美元的 ARR，作為一個純 Model as Product 靠賣 API 的初創(chuàng)，在零廣告營銷全靠口碑自然增長的情況下，我認為這個結(jié)果還勉強說的過去。至少從零到 Million ARR 的路我一路蹚了出來，坑踩了個遍，也算后事之師。

最后就是持續(xù)的學(xué)習(xí)和思變，根據(jù)大環(huán)境對公司的及時調(diào)整和優(yōu)化，包括幾次在公司組織上和敘事邏輯上的重塑。這些都是我認為正確且必須由創(chuàng)始人牽頭的。

我做錯的地方：

首先我覺得前幾年我沒有能夠讓團隊足夠的聚焦，尤其是在 A 輪融資過后，團隊方向過于分散，因此浪費了時間和金錢去追逐了很多沒有意義的技術(shù)和市場營銷。

第二，在方向不夠聚焦時我選擇了擴張團隊，希望通過空降 leader 來解決內(nèi)部產(chǎn)品線和聚焦問題，結(jié)果收效甚微。如果這六年來我給公司的所有 leader 打分，10 分我給 2 分：很多 leader 在生存壓力和技術(shù)快速變化的環(huán)境下無法及時跟進和發(fā)揮。我沒有找到很好的 leader，也沒有培養(yǎng)出很好的 leader。

這就引出了我這幾年創(chuàng)業(yè)來的最大遺憾：就是我并沒有想明白團隊的 Scaling Law。從 2020 年到 2023 年，團隊一直在擴張，可是產(chǎn)出和品牌力卻在下降。從 2024 年起，我一直走在精簡團隊的路上，從 60 人裁撤到 30 人，團隊效率和品牌價值得到了顛覆性的提升。

但按照這個邏輯推到底，團隊人數(shù)和品牌價值根本呈反比！

“小而美”并不應(yīng)該是終局：如果每家公司都以小為榮，越做越精簡，這世上就不會有谷歌和微軟這樣的巨頭。所以如何去 Scale 一個 AI 團隊，去把生意做大，這個是我近六年遺憾沒能做成的事情。

Growth without revenue is disaster, revenue without growth is boring. 我把公司從盲目擴張的 disaster 里撈了出來，之后一直在小心翼翼地避免滑入 boring。

雖說強者不抱怨環(huán)境，可我覺得我另一個錯誤就是 對歐洲和德國抱有太多的期待和幻想。直到 2024 年我來到美國灣區(qū)后，我發(fā)現(xiàn)自己在一個過分平庸的地方浪費了很多寶貴的時間。

對于整個德國和歐洲社會的左和保守，對 AI 紙上談兵和杞人憂天，勞動法對創(chuàng)業(yè)者缺乏理解尊重，及對優(yōu)秀人才的冷漠無視，這些都讓我在 2023 年后對歐洲和德國無比失望。我曾在 2023 年在公司里叫上幾個德國同事一起去做一些 lobby 游說，希望多參與到歐洲議會和德國政界來獲取關(guān)注和資源，一年下來活動參加不少，進展為零。直到有一天我也看明白了，他們邀請我去參加這些議會、黨代會完全是把我看做一個 Diversity Guest：他們不需要我的 Expertise，只需要那張 Asian Face。

2025 年春我接受了《華爾街日報》的采訪，表達了我對德國和歐洲的徹底失望。歐洲總以為他們在 AI 的落后是孤立現(xiàn)象，其實不然，是整個社會和經(jīng)濟環(huán)境造成的。報道發(fā)表后，引起了不少討論。但在歐洲這些討論最終能有多少付諸實踐，我不抱以任何期望。

很多人總說 American Dream 怎么怎么樣，但很多事情確實是我來到美國之后才有了實質(zhì)的進展。無論塑造 lean & mean 的公司文化，還是 Jina 品牌的重新樹立，再到最后被美國上市公司收購：這個地方不僅激勵了我，也確實獎勵了我的付出。

無論如何殘酷的競爭與合作，AI 的發(fā)展絕對是中美兩國的事情，就像鳴人和佐助一樣相愛相殺。而歐洲就像小櫻——說白了就沒她啥事兒。

張颯：您還會創(chuàng)業(yè)嗎？

肖涵：創(chuàng)業(yè)是刻在骨子的事情，我覺得未來還會。但目前還是需要再積累一下，把事情再琢磨透一些。比如我們都看到這波 AI 帶來了生產(chǎn)力上的提升，很多工程師感覺可以創(chuàng)個業(yè)變現(xiàn)一波生產(chǎn)力?？墒?生產(chǎn)力的提高 ≠ 價值捕獲能力提升，不代表可以落地生財。

有些人可能會說，我今年因為熟練使用 Cursor/Claude Code 做了好幾個項目被老板發(fā)獎金表揚了。在公司里領(lǐng)工資時，生產(chǎn)力提升能變現(xiàn)，是因為公司已經(jīng)解決了價值捕獲的問題：有現(xiàn)成的客戶、銷售渠道、品牌信任。你多產(chǎn)出 10%，公司的變現(xiàn)機器能把這 10% 轉(zhuǎn)化成收入，你分到一部分。

而在創(chuàng)業(yè)獨立面對市場時，AI 只增強了供給側(cè)（你能做更多、更快），卻沒有同步增強需求側(cè)（找客戶、建立信任、完成交易）。說白了，生產(chǎn)力是“造東西”的能力，不是“賣東西”的能力。

如果所有人都將成倍的生產(chǎn)力直接投放在市場中時，供給集體上升，單位價格反而下降。最后反而也賺不到什么錢。

張颯：那您現(xiàn)在有什么看好的創(chuàng)業(yè)方向么？

肖涵：我去年曾說過我對 AI + 原創(chuàng)游戲挺感興趣，我覺得在原創(chuàng)游戲中各種多模態(tài)的落地場景明確：無論是素材、故事線、NPC 邏輯，都可以隨著大模型能力的提升而水漲船高。游戲本身就是一個成熟的商業(yè)模型：付費下載、內(nèi)購、訂閱。AI提升的生產(chǎn)力（更豐富的素材、更擬人的 NPC、更個性化的劇情）直接轉(zhuǎn)化成玩家體驗，而體驗是可以被明碼標價的。

卡點在于如何塑造一個受歡迎的 IP：經(jīng)典的 IP 都把握在游戲大廠手里，獨立開發(fā)者從零塑造一個 IP 又談何容易。這個就要談到 OC 圈（Original Character, 原創(chuàng)角色），我之前投過的米球島就是做這個方向的。你可以把它想象成一個去中心化的 IP 孵化池，用戶本身就在為角色賦予情感價值和傳播勢能。如果 AI 能讓 OC 創(chuàng)作的門檻更低、表達更豐富，某種意義上是在加速“ IP 民主化”，不再只有大廠能造 IP。米球島這個切入點挺聰明的。

這兩個月興起的 AI Trading，比如 AlphaArena 拿各種大模型在二級市場中做量化交易，或是在一級市場中為 Sell-side 做投研分析。我覺得也是一個不錯的方向。這個方向最硬核的地方在于：回報是可量化的、實時的、無需說服任何人的。你的模型比市場聰明一點點，你就賺到了。不需要品牌、不需要銷售、不需要用戶增長。市場本身就是最高效的裁判。

尤其是 Buy-side 的交易信號捕獲，相當(dāng)于 完全跳過 AI 生產(chǎn)力這一敘事邏輯，而將 AI 的“認知能力”直接映射成 alpha。這可能是 AI 變現(xiàn)路徑里摩擦最小的場景之一。我最近在和一個出自伯克利和斯坦福的項目 Tauric Research 聊，他們開始用 Jina Reader API 做信息獲取和輿情分析，然后輸入到一個他們自己訓(xùn)練的推理模型中去得到交易信號，這比“提升生產(chǎn)力”的故事要硬得多，因為下游直接是錢。

當(dāng)然 AI Trading 的競爭也更殘酷。因為所有人都在同一個市場里博弈，你的 alpha 就是別人的負 alpha。

張颯：最后您能給未來的創(chuàng)業(yè)者一些建議么？

肖涵：要專注，要強調(diào)公司的敘事邏輯。

創(chuàng)始團隊一定要精簡，不要為了顯得好看而湊人頭。如果你自己很強，那就一個人開干。如果你自己不強或沒思路，那我建議就先別創(chuàng)業(yè)。

要盡最大努力找到那些聰明的人和 High Achiever，并且和他們在一起工作。這些人對第一性原則，80/20 等熟記于心，做事干凈利落，殺伐果斷，從不后悔。這是創(chuàng)業(yè)團隊所需要的。

今年年初，一個 MIT 本科生來柏林找我們實習(xí)。烏克蘭女生，Sheldon 式的人物，不太擅長社交，但聰明得驚人。我問她：為什么大老遠跑來柏林？（潛臺詞是：你 MIT 的學(xué)生，美國機會那么多）她秒答：因為父母在柏林，她想和父母團聚；她投過亞馬遜柏林，但對方不肯透露實習(xí)內(nèi)容；而 Jina 明確告訴她是做小模型，正好是她喜歡的方向。于是她就來了。整個回答沒有一秒猶豫。

后來我又問她：18歲，一個女生，獨自從烏克蘭去波士頓，會不會害怕？她的回答我至今記得——

“我不怕。害怕的應(yīng)該是我的父母，因為他們還生活在戰(zhàn)爭里。”

她在柏林待了三個月，，寫了篇論文，中了 NeurIPS Workshop，然后轉(zhuǎn)身離開。整個過程干凈利落，像她說話的方式一樣。

12月在 San Diego 舉辦的 NeurIPS 她也會參加，有在會場的朋友可以替我和她打個招呼。

最后，一定要避免和平庸的人在一起消磨時間。他們的特征很明顯：做事拖泥帶水，決策猶猶豫豫；競爭來了繞著走，壓力來了往回縮。

也別想著“我來培養(yǎng)他”或“我再給他點時間看看”，創(chuàng)業(yè)是九死一生的游戲，不是大學(xué)。你沒有時間把一個 60 分的人打磨成 90 分，你只能找到那些本來就是 90 分的人，然后一起拼命。所以：

Don’t pray for an easy life, pray to be a stronger one.

【活動分享】2025 年是 C++ 正式發(fā)布以來的 40 周年，也是全球 C++ 及系統(tǒng)軟件技術(shù)大會舉辦 20 周年。這一次，C++ 之父 Bjarne Stroustrup 將再次親臨「2025 全球 C++及系統(tǒng)軟件技術(shù)大會」現(xiàn)場，與全球頂尖的系統(tǒng)軟件工程師、編譯器專家、AI 基礎(chǔ)設(shè)施研究者同臺對話。

本次大會共設(shè)立現(xiàn)代 C++ 最佳實踐、架構(gòu)與設(shè)計演化、軟件質(zhì)量建設(shè)、安全與可靠、研發(fā)效能 、大模型驅(qū)動的軟件開發(fā)、AI 算力與優(yōu)化、異構(gòu)計算、高性能與低時延、并發(fā)與并行、系統(tǒng)級軟件、嵌入式系統(tǒng)十二大主題，共同構(gòu)建了一個全面而立體的知識體系，確保每一位參會者——無論是語言愛好者、系統(tǒng)架構(gòu)師、性能優(yōu)化工程師，還是技術(shù)管理者——都能在這里找到自己的坐標，收獲深刻的洞見與啟發(fā)。詳情參考官網(wǎng)：https://cpp-summit.org/