我 13 岁搬到美国，那时不会说英语，而我父母只知道三所学校：哈佛、MIT 和斯坦福。高中升学顾问建议我申请 6 所，我开始填申请表，很快意识到一件事：哪怕 SAT 满分、成绩全优的孩子，录取概率也只有大约十分之一。我想：这就是买彩票，怎么赢下彩票？比别人买更多的彩票。

因为我阅读能力实在太差，每天都得上「学业辅导课」——基本上是需要坐短途校车的孩子才去的课。放学后我不回家，而是回到学业辅导教室去申请大学。填完常规的申请我不停，继续填。别人主文书写三五个版本，我写了 48 稿，后来不得不重新注册一个 Common App 账号，因为最终申请的不是上限的 20 所，而是 26 所。结果很多我一心想去的学校没录取我，反倒是一大堆没指望的学校录取了我。所以我这辈子最重要的原则就是：用工作量取胜——投更多申请、出更多手、争取更多机会，多扔几个三分球。

高一那年，我对自己拼写很烂这件事特别在意，连毕业纪念册都不敢多写字，给每个人写一模一样的话：「David，you are a great guy。Steve，you are a great guy。」朋友从楼梯口大喊「搞什么鬼，Cliff」的那天，我想：天哪，我都干了些什么。八年后，我为哲学课写了一篇 30 页的论文，朋友帮我检查——全文只有三个拼写错误。我哭了。14 岁的 Cliff 绝想不到自己能去布朗大学，更想不到能写出这样一篇论文。而原因很简单：我能用 Speechify 把拼写错误「听」出来。2015 年我们做了一个基于深度学习的文字转语音模型，如今它每年为人们朗读的文字，相当于 1000 多万本书的量。

主持人：我最喜欢的一句话出自 Alex Walmsey——数量乘以杠杆等于产出。以前我给赞助商发几百封邮件，杠杆是零；如今杠杆大了，产出高出好几个量级。

我的方法是：关于某个话题，读 100 本书，用 Speechify 听；再找出 100 位专家，一个一个去聊。我学到的第一件事是：只要邮件写得好，不管对方多厉害，都会回复你。Instagram 的 Mike Krieger、Twitter 的 Ev Williams、Plaid、Grammarly、Robinhood 的创始人——这些人后来都在很早阶段成了 Speechify 的投资人，而他们当初都会回我的邮件。第二件事还是堆工作量：CEO 不回，我就给 CMO 发消息；CMO 不回，就去找增长负责人；礼貌地一直跟进，直到他们要么叫我别再发——这种情况不到 1%——要么答应跟我聊。

约上 Zoom 之后还有一招几乎总奏效：过去 15 年我每年听 100 本书，所以我会问对方「你最喜欢的书是什么」，然后大概率我们至少共读过一本。接着我说「我这周日正好要去丹麦」，对方说好啊，我就订机票飞过去，直接出现在他面前。最近我对 Lovable 的 Anton 也是这么干的。从这些人身上我学到：增长本质上是一场套利游戏——你在和全世界每一个想把产品摆到用户面前的人竞争，杠杆点只有两个：你做出来的内容，和你分发内容的方式。

那些公司里很多身居高位的管理者其实已经手生了，所以我会往下探两三个层级，去找真正在买量、真正在剪内容的人。我也确保公司里的每个人，无论升到多高，都不是坐在后面发号施令的胖将军，而是能拔出剑、双手放在键盘上亲自上阵的战士。我们招过一位增长负责人，30 天毫无动静，60 天还是毫无动静，他说「我们正在招人」。我说：这 7 天里，我要看到你自己用 CapCut 做广告、自己剪、自己投。用 Keith Rabois 的话说，你要招的是「枪炮」，而不是「弹药」——能独自从 1 做到 10、把全流程扛下来的人。

几个月前我女朋友去迪士尼乐园，我有了四天自由时间。那几天我去上了 Alex Hormozi 的 AI 生成视频广告课程，然后把那个社区里的人都招了过来。差不多一个星期我招了 10 个人，七天二十四小时满脑子想的都是生成内容，目标是每天测试 1300 条广告。最开始我用 n8n 搭流程，结果所有端到端实例都会超时，后来干脆做了自己的平台：AI 自动给广告「换皮」，自动发布到 Meta、TikTok、YouTube 和所有平台。除了这 1000 条 AI 广告，我们每月还会和真人一起制作约 8000 条原生创意内容。

「换皮」是这么玩的：我妹妹 Geffen 负责广告团队，我们有一堆她出镜的优质广告，然后把她「变成」60 岁的老太太、「变成」40 岁的男人、变成非裔或亚裔形象，背景从咖啡馆换到图书馆。付费转化最高的是三四十岁的人；18 到 28 岁使用量惊人；60 岁以上的人需要老花镜，所以用 Speechify 用得特别多。不管多聪明的人，都不可能提前预知哪条广告能转化，你只能先测。测完看点击率、CPA、CPM：如果某条广告获客成本好于其它一切不止一个标准差，就把它放进主力 campaign，跟历史上表现最好的广告同台竞技——表现好就加预算，表现差就砍掉。这就像进化论：把它放进野外，看它能不能活出来。有点像「疯狂三月」的淘汰赛，几乎就是复刻 TikTok 和 Instagram 的算法，只不过每一次展示都要付费。

它当然会做得非常庞大，因为它太了解你了。Meta 广告之所以好，是因为它知道你在 Instagram 和 WhatsApp 上给谁发消息；OpenAI 了解你的全部历史、你的兴趣、你内心深处的想法。现在它的 CPM 极高，但很多人没意识到：只要用户会转化、你能做归因，付高 CPM 完全没关系。等它向所有人铺开的时候，我们早就非常擅长在 OpenAI 上投广告了。我们还是最早测 YouTube 新广告产品的公司之一——所谓增长，就是不断测试新渠道、新创意。我愿意每月花 50 万美元做 2 万条创意素材，因为这是对创意的投资；但我不接受纯粹把钱点着烧掉，比如投那种没法归因的广告牌。

公司会像健美选手一样经历减脂和增肌的周期，你必须承诺用大约六个月专注做其中一种。Speechify 花了四年半才找到真正的产品市场契合点，产品几乎没变，到了 2020 年开始飞速增长。当时我拼命琢磨怎么往火上浇油，还按 30 分钟一格记录自己的时间，每天 48 格——发现自己 30% 的时间在帮别人干活，30% 在学 SEO，于是下决心：不许再学任何东西，只许执行。后来我们大幅增长，重点再变成把利润率做上去，那就是减脂年。我在 Speechify 干了十年，结论是：任何一个哈佛 MBA 都会削减成本，但要让收入增长，需要天才。Speechify 刚刚结束连续四年半的盈利经营，现在处在超高速增长阶段。无论你是一家公司、一名运动员还是一个创作者，你都有增肌年和减脂年，必须想清楚自己眼下处于哪一年。

人们常谈 IQ、EQ，但最重要的是 AQ——逆商：当事情变得真的很难时，你能撑多久。想象一辆开过稀树草原的 Jeep，我不要开得最快的，我要那辆不会爆胎的。大多数人碰到特别难的问题 30 分钟就放弃，而真正推动公司前进的事，往往在你死磕五个小时之后才会出现。所以发现人才的方式，是去看人们真正做过、并发布上线的项目：注册开发者账号、把 App 上架、配置 Cloudflare 并让网站三年后还在。你不必是天才，只需要愿意去做。我朋友 Valentine Perez 有句话说得特别好——

第一是任何形式的不诚实：有人甩给我一个数据，说「我把某指标做到了 XYZ」，你问得越多，越发现他们在悄悄偷换分母。第二是话太多的人——我听到的每句话信息密度必须很高，否则就是浪费团队的时间。第三是过得太舒服的人。我总会问「是什么让你有兴趣来 Speechify」，「我想赚更多钱」是个糟糕的回答，一亿年都不会招；好的回答是「我孩子有阅读障碍」「我侄女有多动症」「我自己每天都在用这个产品」。另外我们基本不从 Google 招人——从极度富足环境里出来的人，身上的饥饿感跟我们想要的不是同一种，你需要帮他们戒掉一些会侵蚀文化的坏习惯。去年有 17.8 万人申请 Speechify 的工程职位，1.98 万人完成了异步技术挑战，我们有得选。

早期有位很棒的队友想离职，因为他在湾区没朋友。我让他坐下，把手机塞进他手里，写下人生最想达成的十个目标——全都围绕着友情。我说：今天的任务就是不做任何 Speechify 的工作，给我一份 50 个想在湾区交朋友的人的名单。然后我给名单上所有人发了 Instagram 私信，请他们每周五来我家院子吃晚餐，50 个人里来了 35 个，他交了一大堆朋友，留了下来。我们现在的 COO，当初办不下签证，找了 15 位律师没人接，最后我自己去读移民法，琢磨出怎么直接帮他拿到绿卡。还有一位base在乌克兰的工程师准备离职，战争即将爆发，我飞去乌克兰——登机时要签一份航空公司免责声明——在那跟他一起工作了三天，办了一场黑客松，问题解决了，他留了下来。经验是：人们离开的不是公司，而是生活中那件让他们不满意的事。找出它，把那件事解决掉。

我喜欢异步文化。一场 60 分钟的会议，前后各 30 分钟你都得守着，没法专心；打三分钟电话反而更好。一个人讲、五个人听的场合，本来就该是一封邮件。会议变成公司核心的地方，往往是那些还不清楚自己方向的公司。至于绩效评估——问题在于你事先没把目标沟通清楚。一个人进 PIP 通常是因为他没能把东西上线到生产环境：你做出了全世界最好的牛奶，装进了瓶子，却放在街那头，牛奶坏掉了。除非上线了，否则你一分功劳都没有。该做的是打个电话：哈利，我们合作 30 天了，你还没上线过任何东西，接下来 72 小时把功能缩小范围也行，但必须上线——把每条时间线压得更快。72 小时后还没送到生产环境，那不需要绩效评估，这个人只是不对结果负责而已。

在软件工程已经被商品化、设计也大体被商品化的世界里，你给代码世界所有的工具，它也没法把自己 QA 到完美——不同设备、断网、各种边界情况，仍然需要真人。哪怕很好的工程师和设计师，也常常不会把自己放到用户位置上去测试。我用的是线上生产环境，有时候我发现的 bug 比专职 QA 团队还多。假设你用一段很棒的提示词生成了一个功能，接下来 48 小时就是专门找 bug，把它打磨成不会崩溃、坚不可摧的软件再上线——这就是把产品从「不错」变成「伟大」的东西。而且一个不擅长对结果负责但不错的工程师，往往擅长 QA——在让他走人之前，我更愿意先让他做一段时间 QA。

个人方面是医疗。我最小的弟弟 Eric 有神经炎症和精神疾病，已经很久了。我们做了蛋白质组学分析，把他的整个基因组做了图谱，放进 Supabase，为它写了一个 MCP，让模型把他基因里的异常和每一篇已发表的论文逐一对比，最后发现他的基因表达有四处异常——对我们来说那是非常了不起的突破。

更大的战场是我父亲。八年前他的前列腺癌反复发作，有段时间 PSA 持续升高，意味着癌症复发了，只是不知道藏在哪。下一步本该做 PSMA 扫描，但医生拒绝：肿瘤太小，静观其变。我觉得这是我听过最糟糕的建议——已经知道他得了癌症，再干等三年太可怕了。于是我开始行动：上 Kaggle——全球最大的数据科学家竞赛平台——雇人从放射学报告里诊断父亲的癌症，在开源的 PSMA-PET 扫描时间序列数据上提出四种理论、建模型。跟 Gemini、Grok、ChatGPT 反复交流之后，我意识到有一台机器能帮到我们：全美国只有三台的 uExplorer，能扫直径 2 毫米的体素，是标准机器精度的一半。我联系了负责实验室的人，他同意给我父亲做检查。本来排到 1 月底的检查，12 月我们就在那台机器上完成了扫描——肿瘤在他左侧精囊里。1 月 7 日，左侧精囊被切除，他恢复得很好。如果跟医生对话时没有让大模型一直开着，我绝不会有那么大的底气去逼医生安排检查，也肯定找不到那台机器。

我们有个安全漏洞，没泄露用户数据，但让人能免费使用我们的模型，损失了几十万美元——说实话是我自找的，当时我两次选择先发新功能而不是堵漏洞。后来我开始追查，发现攻击来自一个学校域名，我干脆给那所学校的教务长发消息，找到了那个人。Zoom 通话里他坦白承认，其实就是个孩子，他真的不知道这样做是不对的。我让他停手，他照做了。我跟他说：说实话，这挺厉害的，这正是我在你这个年纪、又不知道边界的时候最想干的事。我雇他帮我做私人项目，很长一段时间里他是我的私人工程师——Speechify 早期语音相关的项目、Jarvis 的第一个版本，就是他做的。后来他干脆搬来跟我一起住，先在洛杉矶，再到迈阿密，建立了足够的信任后加入核心团队。如果你发现某个人很有才华，最好跟他共事。世界历史上最成功的领袖，往往和某个人发生过冲突，却能认出那个人非常出色，然后找到一种方式继续合作。

Speechify 是我 21 岁上大学时创办的，四年半增长不快，我不断迭代直到它跑通，然后开始飞速增长——那之后我像发起闪电战一样，到处找能教我的高人，其中很多成了最早的投资人：Figma 的 Dylan Field、Instagram 的 Mike Krieger、推特的 Ev、Robinhood 的创始人、Richard Branson，还有统领过整个高盛的 Gary Cohn；Charlie Songhurst 是我的第一个投资人。而我意识到的一点是：如果你幸运地把闪电装进了瓶子里，你是不会想让别人知道的。我们不公开融资金额和估值。通常人们公布这些只有三个理由：吸引更多用户——我们几乎每周涌入近百万用户；招人——去年 17.8 万人申请工程职位；吸引投资人——我的收件箱每周躺着 10 位想投我们的投资人。三个都不缺，为什么要公开？Speechify 有 110 万条五星好评，占 B2C 语音 agent 市场 94% 的份额，为人们朗读的内容量超过世界上任何一款 AI 产品。我们还尽量不碰新闻媒体——我希望用户用 Speechify 是因为想用语音 agent，而不是因为我在到处找存在感。

我在一个派对上认识 Jimmy，聊了三个小时，本来要飞回纽约，他说别飞了，跟我回北卡罗来纳见见我团队，结果我就一直待下去了。第一件事：我亲眼见过他叫停一场上百人在场的拍摄，就只是为了把门重新刷成粉色——没有任何天才能凭空判断什么能转化，而 Jimmy 脑子里就装着那个算法，他从 13 岁研究到今天，对人类心理的拿捏到了疯狂的程度。第二件事：他们的视频极其数据驱动，格式有效就加码做得更惊艳。还有一点，转化最好的内容甚至不需要语言：最好的广告是一只水桶——桶、洞、胶带、水，这些概念人人都懂。对我们来说，PDF 是复杂概念而书不是，所以表现最好的广告里出现的是书。他可能是我认识的最有野心的人。

那是我弟弟 Tyler——他现在带我们的 AI 工程团队。H100 出来时速度比以往任何产品快三倍，我们花了很多时间想买 H100，根本没人愿意卖，我们由此越来越清楚市场给英伟达的定价是错的。我只是直接买了一堆英伟达股票，Tyler 买了三倍杠杆的期权，现在大概涨了 36 倍。我本科是可再生能源工程，2015 年我把三分之一的钱投进特斯拉，因为我做过光伏工程的毕业设计，我就是懂当时正在发生什么。Charlie Munger 有那套「二十格打孔卡」理念：一辈子只有 20 次投资机会，每个人都会成为好得多的投资者。我十年投资最大的教训是：必须先分散，才能走向集中——广撒网去了解，然后当那个人站在你这边时，三倍加注。同理，我看好 Meta：在工程和设计都被商品化的世界里，分发成了最重要的事，而 Zuck 是全球第一的收购者，他们的专有数据比谁都多。

去年 Jimmy 找我做一期视频：一个人在美国中部从零开始，没钱、没手机、没电脑，自己创业。我在一个沃尔玛停车场里睡了 11 天，花三天赚够买 iPhone 的钱，又花五天买笔记本电脑，去披萨店打工、去健身房打工——结果这期视频搞砸了，我非常沮丧。我通常为每件事承担百分之一两百的责任，但这次我怎么也想不出还能多做些什么。花了几个月我才想明白：我变得满腹怨气，忘了感激自己正在做一件可能激励数亿人的事。我总以为自己最大的优势是逆商——别人停下时我继续走，重复次数比任何人都多。但那不是。我最大的优势是通常非常懂得感恩、非常乐观，而在最艰难的那一刻——第九天，我饿得不行——我把它们全忘了。所以我的转变是：要让一个人拥有超强的逆商，核心要素之一是能在任何处境里找到好的一面。

哪怕处境很糟糕，也要找到值得感恩的东西

在这种问题上我喜欢唱反调，所以我选 OpenAI。虽然我什么都用 Anthropic、几乎不用 ChatGPT——我都想跟 Claude Code 结婚了——但 Sam Altman 作为公司经营者非常出色：硅谷历史上没人像他融到过那么多钱，招人的水准疯狂，企业大单厉害得像会黑魔法，而且他们有非常多的逆商——OpenAI 2015 年成立，ChatGPT 2022 年才问世。我的类比是：哥伦布去找西班牙国王说我想去印度（AGI），结果在路上发现了美洲（ChatGPT）。至于 Grok 会不会成为有分量的对手——会的，永远不要跟 Elon 对赌。

我认为人类本质上正在经历一种新形式的进化。我们花了几百万年进化生理机能，而现在到了这样一个阶段：进化不再关乎你的身体，而是关乎你的大脑——能否更快地摄取信息、理解信息，并以不同的方式运用它。奇幻有声书里有一种叫「灵伴」的东西，像一匹恐狼，能在精神上与你相连——我对我的电脑、我的手机、我能用到的所有工具都有同样的感觉，还有我的团队，Speechify 就像一个遍布全球的活的有机体。我怀有这种普罗米修斯式的信念：我们能解决一切。你可以学会任何东西，你比以前任何时候都更容易去做事、去创造。而我们的孩子会在这种心态中长大。

我对这个世界的梦想是：每个人都相信自己拥有比今天更高的自主权。负面是有些人把所有决策都交给 AI，反而觉得自己自主权更少了——所以你需要让人坐在驾驶位上。使用工具，而不是让工具使用我们。