2026 年 4 月，一篇長(zhǎng)文在 X 上迅速走紅。

這是 Box CEO Aaron Levie 在密集拜訪數(shù)十位大型企業(yè) AI 負(fù)責(zé)人后寫下的觀察。他發(fā)現(xiàn)，未來(lái)的工作流需要圍繞 Agent 來(lái)設(shè)計(jì)，而不是人類。

Aaron Levie 在 X 上發(fā)布的長(zhǎng)文（上下滑動(dòng)查看）

2005 年，Levie 從 USC 輟學(xué)，和從小一起長(zhǎng)大的朋友 Dylan Smith 在一間狹小公寓里創(chuàng)辦了 Box。那時(shí) iPhone 還沒(méi)有問(wèn)世，YouTube 剛剛上線，大多數(shù)人依舊靠 U 盤拷文件、用郵件附件傳資料。云技術(shù)聽(tīng)起來(lái)既新鮮又不太靠譜：網(wǎng)速慢，瀏覽器笨拙，IT 部門對(duì)「把數(shù)據(jù)放到別人的服務(wù)器上」這件事充滿戒備。

但 Levie 的判斷很簡(jiǎn)單：未來(lái)所有數(shù)據(jù)都會(huì)上云，人們會(huì)希望隨時(shí)隨地訪問(wèn)自己的文件。

今天看，這是常識(shí)。但在當(dāng)時(shí)，這更像一句危險(xiǎn)的預(yù)言。為了讓企業(yè)客戶接受 Box，他花了大量時(shí)間反復(fù)解釋為什么云端比本地服務(wù)器更安全，為什么未來(lái)工作流一定會(huì)跨設(shè)備、跨系統(tǒng)流動(dòng)。

后來(lái)很多人復(fù)盤 Box 的故事，會(huì)把它視作 SaaS 時(shí)代最經(jīng)典的公司之一。但今天 Levie 談起 Agent、API、Tokenmaxxing 時(shí)，底層邏輯其實(shí)沒(méi)有變。

他始終篤定一件事：技術(shù)浪潮真正改變世界時(shí)，被重構(gòu)的不只是工具，而是整個(gè)工作流。

過(guò)去，人們需要親手打開(kāi)文件夾、點(diǎn)擊按鈕、上傳文檔；未來(lái)，Agent 會(huì)在后臺(tái)跨越 ERP、CRM、文檔系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)完成這一切。

真正重要的不再是界面里有多少按鈕，而是誰(shuí)能成為 Agent 工作流的首選。軟件正在走向「Headless」，沒(méi)有界面，只剩接口。

在 Levie 看來(lái)，未來(lái) Token 的預(yù)算一定會(huì)從 IT 支出中被單獨(dú)拆出來(lái)，成為新的組織生產(chǎn)力預(yù)算。

當(dāng)年 Box 想成為「文件最適合存放的地方」。

今天，Levie 更希望它成為「Agent 最喜歡工作的地方」。

- 一個(gè)大型就業(yè)機(jī)會(huì)正在誕生：新崗位 Agent 運(yùn)營(yíng)官將創(chuàng)造 50-100 萬(wàn)個(gè)就業(yè)機(jī)會(huì)，核心工作是深入傳統(tǒng)企業(yè)，為 Agent 而非為人重新設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)流程，幫助受監(jiān)管的大型企業(yè)真正釋放 AI 紅利。

- 軟件的價(jià)值從「界面」遷移到「業(yè)務(wù)邏輯」：從 SaaS 到 Agent，業(yè)務(wù)邏輯不會(huì)變。真正變化的是用戶和工作流交互的方式。以前是 GUI，現(xiàn)在可能只是你在跟一個(gè) Agent 對(duì)話。當(dāng) Agent 替代人類完成大量點(diǎn)擊操作后，產(chǎn)品核心競(jìng)爭(zhēng)力不再是前端功能的堆砌，而是穩(wěn)健且專有的 API。

- Token 預(yù)算正從 IT 支出變?yōu)闃I(yè)務(wù)支出：企業(yè)的 AI Token 分配應(yīng)與最高價(jià)值產(chǎn)出環(huán)節(jié)掛鉤并分層配給。未來(lái) Token 預(yù)算不再受限于傳統(tǒng) IT 預(yù)算，而是可以直接切入業(yè)務(wù)線的運(yùn)營(yíng)支出。

- 打造成功 Agent 產(chǎn)品的關(guān)鍵是 API：AI Agent 時(shí)代，真正能提升價(jià)值的不再只是產(chǎn)品本身，而是掌握核心工作流和數(shù)據(jù)，擁有足夠好的 API，成為未來(lái) Agent 工作流的首選平臺(tái)。

一個(gè)全新的職業(yè)機(jī)會(huì)

Harry Stebbings：Aaron，很高興你來(lái)到節(jié)目。在開(kāi)始之前，我想先聊聊 Dwarkesh Patel 采訪黃仁勛那期播客，你怎么看？

Aaron Levie：我覺(jué)得這期節(jié)目很能反映一個(gè)人看待 AI 的方式。我大概認(rèn)同黃仁勛 80% 的觀點(diǎn)，我自己的邏輯也跟他挺像的。

黃仁勛提了一個(gè)特別重要的觀點(diǎn)：如果只是因?yàn)?AI 會(huì)替代一部分工作，我們就把大家嚇得不敢去學(xué)工程、不敢去學(xué)醫(yī)療，那是在自討苦吃。

現(xiàn)在的 AI 依然需要人類審核。哪怕你不用逐行檢查每個(gè)細(xì)節(jié)，也還是需要人在更高層面做判斷。我們沒(méi)有把人類踢出整個(gè)決策鏈條，只是改變了人類的入口。

Harry Stebbings：五年后，Box 的工程師數(shù)量會(huì)更多還是更少？

Aaron Levie：會(huì)更多。我覺(jué)得大家在這個(gè)問(wèn)題上都太短視、太局限、太自我了，總把科技行業(yè)當(dāng)作整個(gè)世界。

但如果你真的去和那些農(nóng)業(yè)機(jī)械巨頭、銀行、制藥公司聊聊，問(wèn)他們：「你們現(xiàn)在的工程師夠嗎？夠支撐整個(gè)行業(yè)未來(lái)全面自動(dòng)化嗎？」

他們都會(huì)告訴你：「遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。」

因大量的任務(wù)自動(dòng)化需求，軟件工程師的職位正在增加

Claude Code、Codex 這一類產(chǎn)品真正重要的地方在于，它們第一次讓傳統(tǒng)企業(yè)也擁有了接近硅谷的工程能力。

我們一直默認(rèn)只有科技公司需要大量工程師，但科技行業(yè)可能也就占 GDP 的 8-15%。如果剩下的 85% 也能像科技公司那樣擁有強(qiáng)大的工程能力，會(huì)發(fā)生什么？

未來(lái)一個(gè)計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)生，可能不會(huì)第一時(shí)間去 Google，而是去 John Deere（全球領(lǐng)先的農(nóng)機(jī)巨頭）、Caterpillar（建筑工程機(jī)械巨頭）。你的技術(shù)在這些行業(yè)一樣成立。你不再只是做一個(gè)帶幾個(gè)按鈕的軟件，而是在為未來(lái)的農(nóng)業(yè)、制藥和工業(yè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā) AI。

這件事已經(jīng)開(kāi)始發(fā)生了。

《金融時(shí)報(bào)》最近有篇很有意思的文章，說(shuō)律師們現(xiàn)在正被客戶發(fā)來(lái)的 AI 生成內(nèi)容淹沒(méi)。客戶會(huì)說(shuō)：「幫我審一下這份合同」「看看這個(gè) memo 和 case」。

但真正的瓶頸在于，能夠完成最終審核的專業(yè)律師數(shù)量還是有限的。

生成法律文本現(xiàn)在變?nèi)菀琢耍嬲M(jìn)入法庭、申請(qǐng)專利、完成實(shí)際法律流程，這些事情一點(diǎn)也沒(méi)變簡(jiǎn)單。

這也是我和大多人不一樣的觀點(diǎn)。

Harry Stebbings：但我們確實(shí)已經(jīng)看到一些初級(jí)法律崗位開(kāi)始消失了。

Aaron Levie：這是另一個(gè)層面的問(wèn)題。也就是，當(dāng) AI 自動(dòng)化掉那些傳統(tǒng)初級(jí)任務(wù)之后，我們?cè)撛趺磁囵B(yǎng)下一代從業(yè)者。

我完全同意這是個(gè)真實(shí)的問(wèn)題，但它和自動(dòng)化之后依然存在的系統(tǒng)瓶頸是兩件事。

兩周前我和一家客戶聊，他們?cè)谧霾∪宿D(zhuǎn)診自動(dòng)化。不管你是預(yù)約放射科、專家門診還是其它流程，現(xiàn)在理論上都可以自動(dòng)化了。你不用再打一周電話去排隊(duì)。

但結(jié)果呢？流程自動(dòng)化了，醫(yī)生排期還是要等 18 個(gè)月。真正的瓶頸其實(shí)是醫(yī)療系統(tǒng)本身的承載能力，是醫(yī)生數(shù)量，是組織內(nèi)部真正能提供服務(wù)的人力。

也許未來(lái)你確實(shí)不會(huì)想把職業(yè)生涯押在醫(yī)療行業(yè)的一線客服崗位上，但與此同時(shí)，又會(huì)出現(xiàn)大量新的工作機(jī)會(huì)。

自動(dòng)化會(huì)暴露出更多新的約束條件，我們最后反而需要更多人去解決這些問(wèn)題。

很多行業(yè)過(guò)去之所以看不見(jiàn)真正的瓶頸，只是因?yàn)檎麄€(gè)流程太慢、太依賴人工，問(wèn)題被掩蓋了。

Harry Stebbings：你覺(jué)得五年后會(huì)出現(xiàn)哪些現(xiàn)在還不存在的新職業(yè)？

Aaron Levie：我覺(jué)得現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)一個(gè)未來(lái)可能創(chuàng)造 50-100 萬(wàn)就業(yè)機(jī)會(huì)的新角色：Agent 運(yùn)營(yíng)官 （Agent Operator）。

做這個(gè)崗位的人需要有技術(shù)背景，要真正懂 AI。他們得理解 MCP、CLI，會(huì)給 AI 寫 Skills，也知道 AGENTS.md 是怎么工作的。

這些人會(huì)深入營(yíng)銷、法務(wù)、運(yùn)營(yíng)、研究等各種團(tuán)隊(duì)，核心任務(wù)只有一個(gè)：讓整個(gè)組織真正通過(guò) Agent 獲得生產(chǎn)力提升。

現(xiàn)實(shí)世界里有個(gè)很多 AI 初創(chuàng)公司還沒(méi)意識(shí)到的問(wèn)題：

當(dāng)你從零開(kāi)始創(chuàng)業(yè)時(shí)，你可以隨便設(shè)計(jì)工作流。哪怕做錯(cuò)了也沒(méi)關(guān)系，因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)小、沒(méi)人監(jiān)管、流程也簡(jiǎn)單。

但如果你進(jìn)入一家財(cái)富 1000 強(qiáng)的制藥公司、銀行或咨詢公司，情況完全不一樣。這些企業(yè)高度監(jiān)管，數(shù)據(jù)散落在不同系統(tǒng)里，員工的工作方式也早就固化了。

這時(shí)候，就需要有人站出來(lái)重新定義工作流。

而且是圍繞 Agents 來(lái)設(shè)計(jì)，不是圍繞人類來(lái)設(shè)計(jì)。

當(dāng)你真的開(kāi)始這么做，你會(huì)發(fā)現(xiàn)整個(gè)實(shí)施周期、組織結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)系統(tǒng)、流程管理，全都得跟著改變。

而且模型一更新，很多工作流可能立刻失效。因?yàn)?Agent 的 prompt 變了，語(yǔ)法格式變了，調(diào)用邏輯也變了。

所以這件事不是一次性工程，是長(zhǎng)期維護(hù)、持續(xù)調(diào)優(yōu)。它既需要很強(qiáng)的技術(shù)敏銳度，也需要對(duì)真實(shí)業(yè)務(wù)流程極深的理解。

如果你在一家技術(shù)基礎(chǔ)很強(qiáng)的公司，你會(huì)慢慢發(fā)現(xiàn)：像手機(jī) App 的 UI 軟件，它的需求是有限的；但連接不同數(shù)據(jù)源、重構(gòu)工作流、實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的后臺(tái)系統(tǒng)需求，幾乎是無(wú)限的。

我覺(jué)得那才是真正巨大的機(jī)會(huì)。

AI 重構(gòu) SaaS 領(lǐng)域

Harry Stebbings：黃仁勛之前說(shuō)，AI 不會(huì)殺死軟件，反而會(huì)讓需求爆炸式增長(zhǎng)。這假設(shè)未來(lái) AI 會(huì)在 15 個(gè)不同 SaaS 工具之間來(lái)回調(diào)度，而這些 SaaS 最后都變成了 Agent 的「數(shù)據(jù)庫(kù)」。未來(lái)真的會(huì)是這樣嗎？如果是，SaaS 豈不毫無(wú)價(jià)值了？

Aaron Levie：我能理解這種觀點(diǎn)。

有些軟件過(guò)去的核心使用方式就是人類在界面里不停地點(diǎn)按鈕。某種程度上，它的價(jià)值更多來(lái)自按鈕，而不是底層 API。我說(shuō)得有點(diǎn)簡(jiǎn)單了，但確實(shí)有一些工具，你一打開(kāi)，里面有九十多個(gè)功能，用戶每天就在各種菜單和按鈕之間切換。

用戶已經(jīng)習(xí)慣了這套操作方式，所以軟件的價(jià)值感，很大程度也建立在這種復(fù)雜交互之上。但當(dāng) Agent 替代大量點(diǎn)擊操作后，價(jià)值就會(huì)更多轉(zhuǎn)移到 API 上。

所以真正的問(wèn)題變成了：你的 API 到底有多強(qiáng)？

這不是說(shuō)你有多少個(gè) API，而是這些 API 是否足夠穩(wěn)健、實(shí)用、專有，里面到底封裝了多少業(yè)務(wù)邏輯，而不只是簡(jiǎn)單地調(diào)數(shù)據(jù)庫(kù)取數(shù)據(jù)。

它是否能處理復(fù)雜權(quán)限？是否知道組織里誰(shuí)能訪問(wèn)什么數(shù)據(jù)？是否能真正保證安全性？

所有軟件背后當(dāng)然都有數(shù)據(jù)庫(kù)。你完全可以用一種很還原化的方式，把所有軟件都理解成數(shù)據(jù)庫(kù)。

但真正重要的是數(shù)據(jù)庫(kù)之上的那層業(yè)務(wù)邏輯。

這些東西不會(huì)消失。

真正會(huì)變化的，是用戶和工作流交互的方式。以前可能是 GUI，現(xiàn)在可能只是你在跟一個(gè) Agent 對(duì)話。

我覺(jué)得未來(lái)更合理的模式是：后臺(tái)有一個(gè) Agent 在連接多個(gè)系統(tǒng)。

Aaron Levie 設(shè)想未來(lái)企業(yè)的新型組織架構(gòu)圖

用戶甚至可能根本看不到一半正在發(fā)生的事情。Agent 已經(jīng)在 ERP、CRM、HR 系統(tǒng)、文檔系統(tǒng)之間默默完成大量工作了。

屆時(shí)，你的軟件價(jià)值就取決于：你的 API 設(shè)計(jì)得夠不夠好？是不是為 Agent 時(shí)代準(zhǔn)備好了？以及你能不能圍繞它建立合理的商業(yè)模式？

就像 ERP 系統(tǒng)，它現(xiàn)在當(dāng)然遠(yuǎn)不只是數(shù)據(jù)庫(kù)。它里面沉淀了大量關(guān)于供應(yīng)鏈怎么自動(dòng)化、財(cái)務(wù)流程怎么運(yùn)轉(zhuǎn)、組織怎么協(xié)同的業(yè)務(wù)邏輯。

我覺(jué)得我們過(guò)去把軟件行業(yè)看得太單一了，好像它是一個(gè)巨大的統(tǒng)一行業(yè)。

更合理的方式可能是做一個(gè)四象限圖，一邊是業(yè)務(wù)邏輯的深度，一邊是人類與 Agent 協(xié)作的程度。

因?yàn)橹灰€存在人機(jī)協(xié)作，你通常就還是需要某種界面，讓用戶能隨時(shí)進(jìn)入系統(tǒng)，查看 Agent 完成了什么工作。隨著越來(lái)越多 Agent 開(kāi)始使用軟件，有很多軟件反而會(huì)因此受益。

Agent 對(duì)這些工具的調(diào)用需求可能會(huì)遠(yuǎn)超人類用戶過(guò)去的使用頻率。

Harry Stebbings：哪些場(chǎng)景里，Agent 對(duì)工具的使用會(huì)超過(guò)人類？

Aaron Levie：一個(gè)很明顯的例子就是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

Agent 會(huì)成為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)極其龐大的消費(fèi)者和生產(chǎn)者。

它們會(huì)幫你生成新的合同，會(huì)生成營(yíng)銷素材，會(huì)幫你寫報(bào)告。但當(dāng)生成內(nèi)容和審閱內(nèi)容變得易如反掌，你依然需要一個(gè)底層系統(tǒng)，去管理、協(xié)調(diào)，并給這些工作流和 Agent 建立護(hù)欄。

我覺(jué)得接下來(lái)我們會(huì)看到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)。

Harry Stebbings：這真的會(huì)增加你們公司的價(jià)值嗎？我之前也問(wèn)過(guò) monday.com 的聯(lián)創(chuàng) Eran Zinman：如果你最后只是變成一個(gè)被 Agent 調(diào)用的數(shù)據(jù)庫(kù)，你怎么保留自己的價(jià)值？

Aaron Levie：這是現(xiàn)在全世界所有投資人都在問(wèn)的問(wèn)題。

對(duì) Box 來(lái)說(shuō)，一個(gè)很重要的點(diǎn)是，我們一直以來(lái)都非常重視 API，甚至某種程度上是 API First。

如果我告訴你 Box 去年的 API 調(diào)用量，你大概率會(huì)發(fā)現(xiàn)自己低估了一個(gè)量級(jí)。

我們系統(tǒng)里的 API 使用量其實(shí)早就超過(guò)用戶在前端界面里的操作量了。

因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界里，內(nèi)容本來(lái)就在各種工作流和系統(tǒng)之間不斷流動(dòng)，就像 ERP 系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成文件，財(cái)富管理平臺(tái)會(huì)讓客戶上傳文檔，發(fā)票處理流程會(huì)在后臺(tái)自動(dòng)運(yùn)行。

很多時(shí)候，用戶根本不知道背后是 Box 在工作。

這種「沒(méi)有前端界面」的 Box 從公司成立第一天就已經(jīng)存在了。在我看來(lái)，Agent 只是把這個(gè)趨勢(shì)進(jìn)一步放大而已。

這非常令人興奮。我們已經(jīng)知道怎么圍繞它商業(yè)化了。現(xiàn)在唯一還不確定的是，一個(gè) Agent 用戶和過(guò)去一個(gè)真人用戶，最終帶來(lái)的收入結(jié)構(gòu)會(huì)不會(huì)完全一樣。

但我們很確定的一點(diǎn)是：如果調(diào)用量增長(zhǎng) 100 倍、1000 倍，那對(duì)我們來(lái)說(shuō)只會(huì)意味著更多機(jī)會(huì)。

這不一定適用于所有軟件公司。但對(duì) Box 來(lái)說(shuō)，只要你不斷生成文檔、需要存儲(chǔ)這些文檔、需要保證安全、治理和長(zhǎng)期合規(guī)，那最后都會(huì)變成更多數(shù)據(jù)進(jìn)入我們的平臺(tái)。

2026 年 1 月， Aaron Levie 談 AI 時(shí)代企服軟件的未來(lái)

Harry Stebbings：SaaStr 創(chuàng)始人 Jason Lemkin 說(shuō)，AI 會(huì)讓網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)入一個(gè)「黃金時(shí)代」，因?yàn)榘踩{會(huì)指數(shù)級(jí)上升。你會(huì)擔(dān)心 AI 帶來(lái)的系統(tǒng)漏洞和風(fēng)險(xiǎn)嗎？有哪些大家現(xiàn)在還沒(méi)真正意識(shí)到的安全問(wèn)題？

Aaron Levie：我當(dāng)然擔(dān)心，但這不是什么新鮮事。

在我看來(lái)，從 AI 開(kāi)始生成代碼的那一刻起，就已經(jīng)標(biāo)明了代價(jià)。

因?yàn)橹灰?AI 能寫代碼，你立刻就會(huì)面臨兩個(gè)問(wèn)題。

首先，你生成代碼的速度會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類審核代碼的能力。

自 2022 年 GitHub Copilot 問(wèn)世，這個(gè)趨勢(shì)就已經(jīng)注定了。隨著 AI 編寫代碼的比例從大部分到 90%、95%，整個(gè)世界會(huì)產(chǎn)生一個(gè)難以想象規(guī)模的代碼量。

很多人理解的安全問(wèn)題，還停留在 zero-day 漏洞、某個(gè)未修復(fù)組件，或者某個(gè)惡意 package。

但事實(shí)上，每一次新功能發(fā)布都意味著新的安全風(fēng)險(xiǎn)。

因?yàn)?AI 可能會(huì)覺(jué)得：「為了實(shí)現(xiàn)某個(gè)功能，我們需要打開(kāi)這個(gè)端口。」但這個(gè)決定也許本來(lái)就不該做。

未來(lái)我們會(huì)進(jìn)入一個(gè)全新的世界，因?yàn)?Agent 會(huì)越來(lái)越深地參與開(kāi)發(fā)過(guò)程。另一方面，攻擊者也會(huì)開(kāi)始大規(guī)模使用 AI，尤其是開(kāi)源模型。他們掃描全網(wǎng)、尋找漏洞的速度會(huì)比以前快得多。我們要同時(shí)面對(duì)兩種新的風(fēng)險(xiǎn)。

而唯一的好消息是，Agent 也可以反過(guò)來(lái)幫我們審核代碼、維護(hù)安全。

所以接下來(lái)會(huì)是一個(gè)非常動(dòng)態(tài)、混亂的階段。

Agent 既是問(wèn)題的制造者，也是解決問(wèn)題的方法。這也是為什么我覺(jué)得，未來(lái) Agent Native 安全治理會(huì)是一個(gè)非常巨大的機(jī)會(huì)。

企業(yè)如何管理 Token 預(yù)算

Harry Stebbings：黃仁勛之前分享提到：未來(lái)每個(gè)工程師都應(yīng)該把近一半薪水花在 Token 上。

Aaron Levie：我一直很喜歡黃仁勛那種宏大的視角和個(gè)人魅力。雖然具體數(shù)字他可能說(shuō)得夸張了一點(diǎn)，但方向上我覺(jué)得他說(shuō)得沒(méi)錯(cuò)。未來(lái)，公司花在每個(gè)人身上的算力成本會(huì)遠(yuǎn)超大多數(shù)人的想象。

Harry Stebbings：你之前那條很火的推文里提到了企業(yè)內(nèi)部的 Tokenmaxxing。我特別好奇，你會(huì)怎么建議 CIO 去思考 Token 分配和用量最大化？

Aaron Levie：這個(gè)問(wèn)題確實(shí)棘手。

它的核心邏輯是：你的 Token 分配必須與公司價(jià)值產(chǎn)出最高的環(huán)節(jié)直接掛鉤。

這是世界上最直白的一句話，但它確實(shí)成立。

現(xiàn)在之所以特別推崇 Tokenmaxxing，是因?yàn)橐患夜镜膬r(jià)值很大程度上就取決于你能生產(chǎn)多少軟件。

如果你的目標(biāo)是推動(dòng)組織發(fā)生更多變化，希望每個(gè)人都持續(xù)交付，同時(shí)也想更快傳播最佳實(shí)踐，那 Tokenmaxxing 和各種排行榜確實(shí)會(huì)是一個(gè)很有意思的機(jī)制。

我不確定這件事是不是適用于所有行業(yè)，但我們確實(shí)看到了一些有趣的案例。

有家公司內(nèi)部搞了一個(gè)很像《Shark Tank》的 pitch 活動(dòng)。每個(gè)團(tuán)隊(duì)都得出來(lái)「融資」，為自己的 token 預(yù)算做陳述，然后公司像 VC 一樣統(tǒng)一分配資源。

我不知道他們具體多久 review 一次，但我猜大概三個(gè)月或半年之后，他們會(huì)回頭復(fù)盤：這筆 token 投入到底有沒(méi)有帶來(lái)原本期待的收益。

還有一家公司采用了一種更自然的分配方式。他們認(rèn)為，大概 5% 的員工在做最核心、最有價(jià)值的事情；20% 的人在做次一級(jí)的重要工作；剩下的人更多是在處理日常效率工作。

他們對(duì)應(yīng)的策略就是，給最核心的 5-10% 員工直接開(kāi)放最好的模型和無(wú)限額度；給接下來(lái)的 20% 設(shè)置一些限制，或者給他們效率更高但成本更低的模型；剩下的人就用市場(chǎng)上最便宜的模型，因?yàn)?AI 對(duì)他們的生產(chǎn)力提升可能沒(méi)那么顛覆。

我覺(jué)得現(xiàn)在所有公司都在摸索這件事。而硅谷有時(shí)候會(huì)有一種比較天真樂(lè)觀的傾向，覺(jué)得所有企業(yè)都可以立刻進(jìn)入 Tokenmaxxing。

但現(xiàn)實(shí)世界不是這樣的。

真正的大公司有預(yù)算、有年度規(guī)劃周期、有 EPS 指標(biāo)，還得向華爾街負(fù)責(zé)。所以你不能突然說(shuō)：「從今天開(kāi)始，全公司無(wú)限 Token。」

因?yàn)槟菢庸救曦?cái)務(wù)目標(biāo)可能直接就崩了。

你得等預(yù)算周期、等財(cái)報(bào)節(jié)點(diǎn)，同時(shí)弄清楚哪些團(tuán)隊(duì)最愿意嘗試、哪些 use case 最有效。這是一個(gè)很自然、漸進(jìn)的過(guò)程。

但未來(lái) Token 的預(yù)算一定會(huì)從 IT 支出里遷移出來(lái)，變成真正的運(yùn)營(yíng)支出（OpEx）。

它不會(huì)再只是一個(gè)買 Salesforce license 還是買 token 的問(wèn)題。未來(lái)真正的 tradeoff 會(huì)變成：「我是繼續(xù)投下一輪營(yíng)銷 campaign，還是直接把這筆預(yù)算拿來(lái)做營(yíng)銷自動(dòng)化？」

這會(huì)是完全不同層級(jí)的預(yù)算決策。

Harry Stebbings：當(dāng) Token 預(yù)算進(jìn)入這個(gè)新的支出類別之后，會(huì)發(fā)生什么？

Aaron Levie：預(yù)算一定會(huì)增加。

過(guò)去幾乎從未有一種企業(yè)技術(shù)可以不受 IT 預(yù)算限制。但現(xiàn)在第一次出現(xiàn)了一種技術(shù)，你可以直接進(jìn)入業(yè)務(wù)部門，對(duì)他們說(shuō)：「我現(xiàn)在能給你一個(gè) Agent，它可以增強(qiáng)你的工作流，讓你的團(tuán)隊(duì)效率提升 50%，可否從你的 OpEx 預(yù)算里拿 5% 來(lái)做這件事？」

這是過(guò)去從來(lái)沒(méi)有過(guò)的入口。

我不覺(jué)得它會(huì)讓全球技術(shù)支出直接增長(zhǎng) 10 倍，但翻倍，我覺(jué)得是完全有可能的。

Agent 在企業(yè)的落地難點(diǎn)

Harry Stebbings：你會(huì)不會(huì)擔(dān)心，我們現(xiàn)在看到的只是一個(gè)短暫的 18 個(gè)月需求爆發(fā)期，而這種需求未必會(huì)長(zhǎng)期存在？

Aaron Levie：這當(dāng)然有可能。也許我應(yīng)該對(duì)這種風(fēng)險(xiǎn)更敏感一點(diǎn)，但至少現(xiàn)在，我會(huì)站在相反的一邊。

部分原因是，我經(jīng)歷過(guò)一次完整的云計(jì)算擴(kuò)散周期。我親眼看過(guò)它早期那種非常陡峭的增長(zhǎng)曲線。

當(dāng)時(shí)你會(huì)覺(jué)得：「天啊，這東西已經(jīng)火成這樣了，怎么可能還能持續(xù)？」

結(jié)果 20 年過(guò)去了，它不僅持續(xù)了下來(lái)，規(guī)模還遠(yuǎn)超所有人最初的想象。

只要一項(xiàng)技術(shù)真的有效，它最后形成的市場(chǎng)往往都會(huì)比你預(yù)想更大。

對(duì)我來(lái)說(shuō)，18 個(gè)月甚至都不是一個(gè)時(shí)間窗口，因?yàn)槲艺J(rèn)為 AI 的擴(kuò)散速度會(huì)比硅谷想象得更慢。

這又回到了我前面說(shuō)的新角色問(wèn)題。現(xiàn)在的大多數(shù)企業(yè)，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不敢讓一個(gè) Agent 在沒(méi)有人工審核的情況下，直接給所有客戶生成完整的財(cái)務(wù)建議。

因?yàn)?SEC 很快就會(huì)找上門說(shuō)：「你給客戶提供了錯(cuò)誤的財(cái)務(wù)建議，我們要吊銷你的牌照。」

這種事會(huì)在各個(gè)行業(yè)不斷發(fā)生。

所以為什么 AI 落地需要時(shí)間？因?yàn)楸O(jiān)管、合規(guī)、安全團(tuán)隊(duì)，都得先把這一切弄明白。

這些事情本來(lái)就需要時(shí)間，急不來(lái)。

Harry Stebbings：Invisible 聯(lián)創(chuàng) Matt Fitzpatrick 之前說(shuō)：如果沒(méi)有 FDE（Forward Deployed Engineer，前瞻部署工程師），你根本不可能把 AI 產(chǎn)品賣進(jìn)大型企業(yè)。這很有意思，因?yàn)楝F(xiàn)在大家都在講 PLG，說(shuō)先從小團(tuán)隊(duì)滲透，再慢慢進(jìn)入企業(yè)。

Aaron Levie：我不覺(jué)得這兩者互相矛盾。

Harry Stebbings：當(dāng)你真正去看大型企業(yè)未來(lái)五年的 AI adoption，你會(huì)不會(huì)覺(jué)得 AI 服務(wù)公司反而才是最占優(yōu)勢(shì)的？

Aaron Levie：如果你說(shuō)的是傳統(tǒng)專業(yè)服務(wù)，我覺(jué)得答案是絕對(duì)的。

這個(gè)市場(chǎng)會(huì)比人們想象得更大、更持久，也更穩(wěn)定。

我們總是太短視，總覺(jué)得 AI 會(huì)直接替代一切。但現(xiàn)實(shí)不是這樣。就拿我最近使用最先進(jìn)模型的體驗(yàn)來(lái)說(shuō)，最后大概仍然有 15% 的內(nèi)容需要我親自修改。

我們離人類徹底退出工作流還差得非常遠(yuǎn)。

只要工作流里還存在人類，就一定會(huì)涉及大量真正的變革管理（Change Management）：人類應(yīng)該在哪個(gè)環(huán)節(jié)介入？怎么審查 Agent 的工作結(jié)果？如何設(shè)計(jì)才能讓人和 Agent 更高效地協(xié)作？以及，你到底該怎么把所有數(shù)據(jù)源真正連接起來(lái)？

如果你今天讓一家 Fortune 500 的 Agent 去查一下「即將到期的合同中哪份風(fēng)險(xiǎn)最大」，它可能會(huì)需要在 10 個(gè)不同系統(tǒng)里找到合同數(shù)據(jù)。其中一半，可能還是根本無(wú)法和 Agent 配合的遺留系統(tǒng)。有些系統(tǒng)吞吐量很低，有些根本沒(méi)法接入。數(shù)據(jù)可能還散落在網(wǎng)絡(luò)共享文件夾中，或者鎖在非常老舊的文檔管理系統(tǒng)里。

你有一半的數(shù)據(jù)資產(chǎn)根本還沒(méi)準(zhǔn)備好進(jìn)入 Agent 時(shí)代。

剩下那一半數(shù)據(jù)往往又是碎片化的。因?yàn)檫^(guò)去二十年里，員工一直在不斷引入自己的工具。最后，Agent 很可能找到的是錯(cuò)誤的文檔、錯(cuò)誤的合同、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。

以前人類不太在意這些，因?yàn)槿丝偰軕{經(jīng)驗(yàn)找到正確的信息。

但 Agent 不行。

它們當(dāng)然能搜索，但找到錯(cuò)誤結(jié)果的概率可能和找到正確結(jié)果一樣高。它們需要被精準(zhǔn)引導(dǎo)，需要數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)整理，需要真正理解工作流背后的上下文。

升級(jí)系統(tǒng)、整理數(shù)據(jù)、定義工作流、明確人類介入點(diǎn)，我剛剛描述的這一切已經(jīng)足夠讓埃森哲在全球每一家企業(yè)里再干十年了。

或者說(shuō)，這會(huì)成為下一代行業(yè) AI 服務(wù)公司的巨大機(jī)會(huì)。

因?yàn)槊恳患医M織，都必須經(jīng)歷這樣一輪真正的變革管理。

每一次科技浪潮都帶來(lái)了大量咨詢和技術(shù)服務(wù)的新需求

Harry Stebbings：而且我們最終還是需要有人來(lái)背鍋。這也是很多行業(yè)得以延續(xù)的原因。就像我找律師，不是因?yàn)槲也粫?huì)寫 NDA，是因?yàn)槿绻隽藛?wèn)題你要負(fù)責(zé)。

Aaron Levie：沒(méi)錯(cuò)。

一旦 AI 出了問(wèn)題，你不可能跑去怪 Anthropic。如果你沒(méi)法在出問(wèn)題時(shí)責(zé)怪模型公司，你自己的組織內(nèi)部就必須有人承擔(dān)責(zé)任，否則客戶不會(huì)再合作。

只要涉及責(zé)任承擔(dān)，就一定需要主體意識(shí)與問(wèn)責(zé)機(jī)制。

總得有人真正負(fù)責(zé)。

人類行為模式、合同法、監(jiān)管體系，這些底層邏輯并沒(méi)有因?yàn)?AI 而改變。

我們只是給了計(jì)算機(jī)一把「機(jī)關(guān)槍」，讓它能以前所未有的速度生成信息、處理數(shù)據(jù)而已。

做一個(gè)真正好的 Agent 產(chǎn)品

Harry Stebbings：Jason Lemkin 之前質(zhì)疑，目前還沒(méi)有一家上市公司真正做出足夠好的 Agent 產(chǎn)品。除了 Palantir，他覺(jué)得大家做的都只是 60 分的 Agent。你覺(jué)得這是為什么？

Aaron Levie：我不完全認(rèn)同這個(gè)觀點(diǎn)。因?yàn)橹辽僭趦?nèi)容工作這個(gè)方向上，我會(huì)認(rèn)為我們的 Agent 已經(jīng)是最好的之一了。

但 AI 變化實(shí)在太快了。你必須以前所未有的方式深度接入整個(gè)技術(shù)生態(tài)。就拿我自己來(lái)說(shuō)，我真正重要的信息來(lái)源已經(jīng)不是過(guò)去那套體系了。兩周后才發(fā)布的商業(yè)評(píng)論根本不會(huì)給你任何 alpha。

真正有價(jià)值的信息來(lái)自那些正在一線工作的實(shí)踐者。比如某家 Agent 公司的工程師寫了一篇長(zhǎng)文，詳細(xì)講他們是怎么處理 memory、怎么搭建 harness。

如果你沒(méi)有真正接入這個(gè)生態(tài)，你的團(tuán)隊(duì)就很難站在最前沿。

這是一種和過(guò)去完全不同的技術(shù)演進(jìn)模式。

以前哪怕像 COVID 那樣的大事件，我們當(dāng)然也每天關(guān)注新聞，但那不是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題。而現(xiàn)在第一次出現(xiàn)了一種情況：技術(shù)變化速度快到你必須一周幾次地持續(xù)響應(yīng)。

Harry Stebbings：所以現(xiàn)在 CEO 的工作比以前難得多？

Aaron Levie：是的。

Harry Stebbings：因?yàn)榧夹g(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)的生命周期變得極短？

Aaron Levie：沒(méi)錯(cuò)。

你現(xiàn)在會(huì)明顯感受到一場(chǎng)海嘯襲來(lái)，所以你只能拼命跑得更快。

與此同時(shí)，你要理解底層技術(shù)變化本身。有些變化會(huì)影響業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，有些會(huì)影響產(chǎn)品方向，有些會(huì)影響整個(gè)合作伙伴生態(tài)。因?yàn)槟菆?chǎng)海嘯已經(jīng)來(lái)了，你必須快速調(diào)整自己的動(dòng)作，重新判斷市場(chǎng)會(huì)往哪里走。

你還得成為客戶通往未來(lái)的一座橋。因?yàn)榭蛻敉瑯硬幌氡缓[直接拍碎，也希望能平穩(wěn)地過(guò)渡到未來(lái)。

Harry Stebbings：你覺(jué)得 Agent 產(chǎn)品真的能顯著提高收入嗎？

Aaron Levie：可以。

去年我們推出了一個(gè)新的訂閱方案，里面整合了最核心的工作流、業(yè)務(wù)自動(dòng)化，以及應(yīng)用開(kāi)發(fā)的能力。Agent 是這一切的核心。

它能真正幫你自動(dòng)化處理內(nèi)容相關(guān)的工作。就像它可以讀取文檔并自動(dòng)提取 metadata，也可以在工作流中自動(dòng)處理信息。

去年，我們的營(yíng)收增長(zhǎng)已經(jīng)出現(xiàn)了一次明顯的拐點(diǎn)。

但大家現(xiàn)在依然還在觀望。因?yàn)樽兓炝耍蠹叶枷胂瓤纯凑麄€(gè)行業(yè)最后會(huì)落在哪里。所以如果你今天是在做軟件、基礎(chǔ)設(shè)施或者 Agent，我覺(jué)得今年最重要的事情只有一個(gè)：瘋狂執(zhí)行，毫不停歇地執(zhí)行。

Harry Stebbings：你會(huì)天天看股價(jià)嗎？

Aaron Levie：會(huì)。

Harry Stebbings：每天都看？

Aaron Levie：對(duì)，我看得跟交易員一樣勤。

Harry Stebbings：我好像還沒(méi)見(jiàn)過(guò)哪個(gè)上市公司 CEO 不盯股價(jià)的。前兩天我采訪 Nevan 的 CEO Ariel Cohen，他說(shuō)自己一天要看很多很多次。

Aaron Levie：絕對(duì)的。

我覺(jué)得我們現(xiàn)在正處于一個(gè)階段：整個(gè)軟件行業(yè)在資本市場(chǎng)里，依然被非常粗暴地當(dāng)成同一個(gè)板塊來(lái)看待。

我前面說(shuō)過(guò)，Agent 會(huì)極大增強(qiáng)某些軟件，但也會(huì)對(duì)另一些形成壓力。這意味著，有些公司必須徹底轉(zhuǎn)型，而有些公司則可以順勢(shì)起飛。

接下來(lái)一兩年，你會(huì)開(kāi)始看到真正的分化。

Harry Stebbings：我采訪過(guò)很多上市公司 CEO。Jason Lemkin 在節(jié)目里說(shuō)過(guò)：如果 Aaron Levie 都已經(jīng)算 AI First 里最強(qiáng)的一批 CEO 了，而連他都還覺(jué)得有挑戰(zhàn)……

Aaron Levie：這個(gè)問(wèn)題挺復(fù)雜的。

但我覺(jué)得，現(xiàn)在還是有很多有創(chuàng)業(yè)思維或技術(shù)前瞻性的 CEO。他們未必是工程師出身，但本身就非常懂技術(shù)，非常深度投入。

我自己就有很多 Slack 和 WhatsApp 群，里面一到周末，一群上市公司 CEO 全在群里用 Claude Code 或 Codex 寫東西。

這些 CEO 是真的全身心投入其中。他們能感受到技術(shù)變化，也絕不會(huì)允許自己的公司掉隊(duì)。

當(dāng)然，每一波技術(shù)浪潮都會(huì)有贏家和輸家，我不覺(jué)得這次會(huì)例外。

但你唯一能做的，就是保持高度同頻，然后硬著頭皮一路走下去。

快問(wèn)快答

Harry Stebbings：過(guò)去 12 個(gè)月里，你在哪件事上的觀念轉(zhuǎn)變最大？

Aaron Levie：比起三年前，我現(xiàn)在更加堅(jiān)信軟件正走向 Headless。

這歸功于 Agent 在工具調(diào)用和跨系統(tǒng)搜索能力上的質(zhì)變和驚人的準(zhǔn)確性。

這種進(jìn)化速度遠(yuǎn)超我的預(yù)期。

兩三年前，如果你接入一個(gè) Agent 并命令它：「去 Box 里找份文檔處理一下。」它大概率會(huì)找錯(cuò)文件，而且根本沒(méi)法解析并理解文件里的具體內(nèi)容。那時(shí)，Headless 不是 Agent 落地的迫切需求。

但過(guò)去這一年，這些能力的爆發(fā)式增長(zhǎng)讓我徹底確信：作為軟件平臺(tái)，你必須堅(jiān)持「Headless first」的策略。

Harry Stebbings：關(guān)于 AI 在企業(yè)的落地，大家普遍認(rèn)同、但實(shí)際上大錯(cuò)特錯(cuò)的認(rèn)知是什么？

Aaron Levie：大家普遍認(rèn)為，AI 在 Coding 上取得的驚人突破能很快復(fù)制到其它知識(shí)工作領(lǐng)域。

這其實(shí)是對(duì)非 Coding 類工作的誤讀。

一方面是因?yàn)?Coding 本身有其特殊性，邏輯高度結(jié)構(gòu)化；另一方面是因?yàn)槠渌愋偷墓ぷ魃婕暗木S度更廣，運(yùn)作模式也更復(fù)雜。

Harry Stebbings：OpenAI 和 Anthropic，你覺(jué)得誰(shuí)會(huì)最終贏得企業(yè)級(jí)市場(chǎng)？

Aaron Levie：我無(wú)法預(yù)測(cè)未來(lái)是 OpenAI 占 60%、Anthropic 占 40%，還是反過(guò)來(lái)。

但無(wú)論如何，這個(gè)市場(chǎng)規(guī)模將是驚人的。

企業(yè)會(huì)采用多種系統(tǒng)，他們不希望被單一供應(yīng)商綁架，不希望在技術(shù)棧里只有一種選擇。萬(wàn)一哪家服務(wù)宕機(jī)、改了 API 或收費(fèi)模式呢？

未來(lái)一定會(huì)是一個(gè)多供應(yīng)商、多 AI 并存的世界。很難斷定誰(shuí)是唯一的贏家。

Harry Stebbings：在你看來(lái)，現(xiàn)在有哪些被市場(chǎng)低估、被大家拋棄了的公司，其實(shí)值得更多尊重？

Aaron Levie: Atlassian。

我覺(jué)得市場(chǎng)現(xiàn)在對(duì)它有點(diǎn)過(guò)度看空了。我理解市場(chǎng)背后的邏輯：很多人現(xiàn)在會(huì)覺(jué)得工程能力被 AI 通用化了，于是開(kāi)始質(zhì)疑 Atlassian 這類公司的價(jià)值。

但從我的視角來(lái)看，未來(lái)反倒會(huì)出現(xiàn)更多工程師。

這不意味著 Atlassian 的產(chǎn)品未來(lái)還會(huì)和今天長(zhǎng)得一模一樣。

它肯定需要演化。但如果你是一家?guī)椭こ塘鞒套詣?dòng)化的基礎(chǔ)設(shè)施公司，我覺(jué)得這是個(gè)非常好的位置。你看 Linear 做得也非常棒，非常令人興奮。

但這個(gè)市場(chǎng)足夠大，不會(huì)只有一個(gè)贏家。

我覺(jué)得現(xiàn)在最重要的一件事是：你必須深度嵌入工作流，同時(shí)你必須擁有數(shù)據(jù)。

你的平臺(tái)必須成為這類數(shù)據(jù)最適合存放的地方，也必須成為 Agent 最愿意處理這些數(shù)據(jù)的地方。如果你的平臺(tái)不是首選，你的處境會(huì)非常危險(xiǎn)。

這是我們所有軟件公司如今共同的命題。

Harry Stebbings：所以 Agent 最喜歡工作的地方本質(zhì)上是由優(yōu)秀的 API 定義的。

Aaron Levie：優(yōu)秀的 API、合理的定價(jià)體系，以及圍繞 API 的整套配套能力。

如果你想搭建一個(gè)工作流，讓 Agent 去處理符合 FINRA 合規(guī)要求的金融文件。所謂 FINRA 合規(guī)，意味著這些生成、查看或分享給客戶的文件，在規(guī)定時(shí)間內(nèi)都不能被刪除或修改。

一方面，你的 API 必須對(duì) Agent 極其友好。但另一方面，你還必須有完整的外圍能力，確保企業(yè)最后能向監(jiān)管機(jī)構(gòu)或?qū)徲?jì)機(jī)構(gòu)證明整個(gè)流程符合 FINRA 的要求。這樣企業(yè)才會(huì)愿意把 Agent 工作流建立在 Box 這樣的系統(tǒng)之上。

這件事會(huì)在各個(gè)行業(yè)發(fā)生。

Harry Stebbings：如果你今天是一名投資人，最讓你興奮的賽道是哪個(gè)？

Aaron Levie：我可能還是會(huì)重倉(cāng)前沿科技。

那些能把硅谷實(shí)驗(yàn)室里的創(chuàng)新應(yīng)用到企業(yè)真實(shí)工作場(chǎng)景中的公司，依然蘊(yùn)含著巨大的商機(jī)。

無(wú)論那是垂直領(lǐng)域 AI，還是企業(yè)必需的新型工具。現(xiàn)在 Agent 可觀測(cè)性和評(píng)估領(lǐng)域就正在誕生一批新公司。

比如 Braintrust，以前我們覺(jué)得只有開(kāi)發(fā) Agent 的人才需要評(píng)估工具（Evals），覺(jué)得那只是硅谷的一小塊蛋糕 。但現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)，全世界只要想把 Agent 接入業(yè)務(wù)流程的人，都需要評(píng)估工具。

因?yàn)槟惚仨氈溃愕?Agent 是不是突然就不干活了，或者生成的貸款發(fā)放文件邏輯全錯(cuò)了。

這不僅是一個(gè)不會(huì)被模型實(shí)驗(yàn)室壟斷的領(lǐng)域，更是 Agent 化企業(yè)所需的一種全新基礎(chǔ)設(shè)施。

我想未來(lái)會(huì)涌現(xiàn)出幾十個(gè)這類細(xì)分賽道。

Harry Stebbings：最后我想聊點(diǎn)劇本之外的事。你是一位上市公司 CEO，壓力大得驚人，但你婚姻美滿，感情穩(wěn)定。關(guān)于婚姻，你有什么好的建議嗎？

Aaron Levie：我非常幸運(yùn)能擁有這么優(yōu)秀的妻子和家庭。

CEO 這個(gè)角色本身就是一件長(zhǎng)期的苦差事，所以有一個(gè)強(qiáng)大的陪伴真的非常重要。

雖然現(xiàn)在擠不出太多時(shí)間，但我們盡量在忙碌之余尋找生活的樂(lè)趣。我們?cè)谝黄?16 年了，她見(jiàn)證了我創(chuàng)業(yè)一路的跌宕起伏，她自己的工作也有一堆苦活累活。這些共同經(jīng)歷的瞬間很有意思。

Harry Stebbings：你真是我的偶像。2010 年，我 14 歲，我當(dāng)時(shí)長(zhǎng)大就想成為像你一樣的人。

文｜Nuohan

編輯｜Cindy