過去15年SaaS都在造牢房！Notion創始人勁爆采訪：跟微軟、谷歌非互斥，他們都沒碰這地方 原創
近期， Coding 賽道十足火熱。然而，提高生產力，可不止于 Vibe Coding，上半年我們有一項非正式調查，大家持續在用半年以上的 AI 產品中，有一項工具類產品赫然在列：Notion。
那么這款產品的魔力究竟來源于哪里？它背后都有哪些生產力哲學？
先簡單介紹下，與不少初創公司不同，Notion 成立于 2013 年，總部位于美國舊金山。2023 年 Notion 的收入達到了 2.5 億美元，并且仍保持盈利。截至 2025 年，Notion 已擁有超過 1 億用戶，并在全球范圍內擁有逾千名員工。
而且，早在四年前，Notion 的市場估值已經超過了 100 億美元。
然而圈內人，都知道 2015 年，Notion 經歷了一次“涅槃重生”的關閉危機。當時他們關閉了 Notion 1.0，團隊也僅剩下 2 人，他們搬到了日本重新打造了新版本。如今，在辦公軟件賽道，Notion 已經發展成直面 Google WorkSpace、微軟Office 等巨無霸對手的存在。
近日，Notion 創始人 Ivan Zhao接受了一場播客邀約。在這場對談中，Ivan闡述了自己這 12 年來的產品打造經歷，也思考了近15年來SaaS行業的發展現狀和痛點，以及在 GPT-4 問世之后，Notion 是如何反超很早就布局 AI 的競爭對手的。此外，還有當年的那次關閉危機，以及未來五年自己關注的課題。
有不少語出驚人的地方，也有不少打造產品的干貨。
先來幾個 highlight，原文整理稍后奉上。
- 過去 15 年的 SaaS，大多是人們做垂直的單點解決方案。
- 過去 15 年的 SaaS 更是把牢房做得更小——每個應用只做一小塊事。
- 一家初創公司可以完全跑在 Notion 上，不用 Microsoft 360 或 Google Docs，但不是互斥關系。
- 如果你把最常見的生產力工具拆開，用設計師的眼光看，其實核心就 20-30 個“零件”。
- 我們在一個酒店房間關了差不多一周，拼命趕出第一個 Notion AI 產品。
- 下一代創業者經營公司方式會很不同，這正是我關心的課題。
- 你不這樣做就死定了。那時候我們覺得，“我們搭錯了基石?！?/li>
- 我覺得目前客戶還沒跟上，大多數人根本不知道該怎么用新技術。這是每個新技術都會遇到的事。
原文整理如下，建議收藏細讀。
Notion的核心靈感來源：樂高
主持人 Casey Newton：
大家好，歡迎來到 Decoder！我是 Casey Newton，Platformer 的創始人兼主編，同時也是 Hard Fork 播客的聯合主持人。這是我在 Nilay 休產假期間做的、專注生產力主題的 Decoder 系列的第二期。
今天，我將與 Notion 的創始人兼 CEO Ivan Zhao 對話。我關注 Notion 已經有相當長一段時間了——我是它的忠實用戶，而且我在運營 Platformer 的工作流中，有很大一部分就是基于 Notion 的數據庫功能構建的。所以，我非常期待能請 Ivan 來聊聊他的生產力哲學，他過去十年是如何發展公司，以及他對未來趨勢的看法。
如果你從沒用過 Notion，可以把它理解成一款集成式生產力套件，類似于市面上的很多協作類或所謂“第二大腦”類應用——從偏商務的項目管理工具（如 Asana、AirTable），到偏 DIY 的筆記工具（如 Anytype、Obsidian）都有可比性。
Notion 在這里的位置相當穩固，因為它能把很多類似應用的功能都做得很好，而且集中在一個包里。同時，它允許相當程度的自定義，這讓它在個人生產力愛好者和各種規模的公司中都很受歡迎。
但 Notion 起初是一款完全不同的軟件。它過去 12 年的演進過程，經歷了不少試錯、一次重大的重啟，以及很多關鍵決策。在我看來，讓 Notion 與眾不同的是，Ivan 對設計的熱情非常深，而且幾乎不懈地追求打造既實用又美觀的產品。
你會在這段對話的前面聽到 Ivan 提到 LEGO——樂高積木是 Notion 的核心靈感來源，Notion 用“積木”作比喻，把它作為可配置的模板單元，讓用戶以非常多樣的方式使用 Notion。從簡單的筆記和清單，到復雜的數據庫和工作流，都可以實現。
不過，就像如今很多軟件一樣，Notion 也在不斷演變?，F在，公司自稱是“為你工作的 AI 工作區”，你會聽到 Ivan 詳細講述 OpenAI 推出 GPT-4 如何成為他本人和 Notion 的一個重大轉折點。Notion 在競爭對手之前很早就發布了基于 OpenAI 的 AI 產品，甚至比 ChatGPT 發布還早，而且在過去幾年里不斷加入一系列新的 AI 功能。
Ivan 個人對 AI 的能力也很興奮；他說自己會在空閑時間用它學習新主題。在這段訪談中，你會聽到他深入談論自己對 AI 智能體的愿景，它們將在應用內為用戶做越來越多的事情。
不過，AI 行業現在的一個普遍主題是：AI 目前能做到的事情，與人們對它未來能做到的事情之間，還有很大的差距。所以，我特別想問 Ivan，我們如何才能走到他預測的那個未來，這個過程需要多長時間，以及如果 AI 能兌現這些雄心勃勃的承諾，生產力與知識工作的面貌會是什么樣。
好了，Notion CEO Ivan Zhao。開始吧。
為團隊設計，還是為個人設計？
主持人：Ivan Zhao，你是 Notion 的聯合創始人兼 CEO，歡迎來到 Decoder。
Ivan Zhao：
謝謝邀請我來。
主持人：那么，請你從宏觀層面為我們介紹一下 Notion。如果聽眾還沒用過它，它是什么？能做什么？
Ivan Zhao：
我們做的是集成式生產力軟件。人們用 Notion 做各種事情，從記筆記、協作項目、管理文檔、管理知識庫，到最近我們推出的日歷產品和郵件產品。你自己也用 Notion，所以你也可以描述一下 Notion 是什么。
主持人：我覺得你剛才的描述已經很到位了。我確實在用 Notion，這也是我想和你聊的原因之一，因為每次我能和自己在用的產品的 CEO 對話，我都能給點產品反饋，這對我來說很有趣。
Ivan Zhao：
太好了。
主持人：那么，現在的 Notion，你更看重它是為團隊設計，還是為個人設計？這是它目前的發展方向嗎？
Ivan Zhao：
我們為團隊設計了 Notion。換句話說，另一種描述 Notion 的方式是，我們稱它為“軟件界的樂高”。可能值得解釋一下這個意圖。如果你是一家公司、一個團隊，要完成工作需要用到十幾個不同的工具，而我們的目標是把這些工具整合到一個盒子里，并給你提供這些樂高積木，支持所有這些用例。這樣不僅可以在一個地方完成所有工作，還可以用這些積木創建和自定義自己的工作流。
談過去15年SaaS，樂高精神的內核
主持人：這些年來你和我多次談到樂高。你為什么覺得它對你的設計吸引力這么大？為什么它是描述 Notion 的好比喻？
Ivan Zhao：
因為在軟件領域里，它幾乎不存在。過去 15 年的 SaaS，大多是人們做垂直的單點解決方案。對于每一個客戶、每一個問題點，這種方案在當時是說得通的。我們形容它是“硬塑料”解決方案——它很堅固、解決單一問題，但當你有 20 個這種“硬塑料”工具時，它們之間并不契合，你也無法隨意改動。作為最終用戶，你每天得在半打不同的工具之間切換。
這并不理想。我們也受到早期計算機先驅的啟發，他們在 60、70 年代就認為計算機應該更像樂高，而不是硬塑料。這就是我很早開始做 Notion 的原因——當時我還在大學，讀到一篇計算機科學的論文。
主持人：你是想讓工具能像樂高積木一樣拼接起來。
Ivan Zhao：
我們想做能放大人類創造力的工具。樂高本身就是有創造性的、美的，而大多數軟件恐怕沒那么美。
主持人：說說你是怎么進入這個領域的。你一直對生產力工具感興趣嗎？還是后來才產生興趣？
Ivan Zhao：
不是。我覺得這是大家對 Notion 的一個誤解。Notion 是生產力軟件，這是我們的業務和產品定位，但它的核心精神就是我剛剛說的——樂高精神。這里或許值得講講計算機行業的歷史，因為它給了我做 Notion 的靈感。
在 60、70 年代的舊金山，嬉皮士一代的人會想：“天啊，這臺占滿一個房間的計算器，如果加上一個顯示器，它就可以是交互的，可以成為一種幫助你更好思考、更好協作解決問題的新媒介?！边@就是個人計算機的第一代在灣區誕生的原因。
那一代先驅把計算機看作類似讀寫的工具——就像我們上學學習讀寫，但不是每個人都能寫出詩或文章一樣，寫作是一種工具，是一種可塑性很強的媒介。
所以，他們的目標是讓計算機可塑、可改，讓每個人都能做自己的軟件。但到了 80 年代，比爾·蓋茨和喬布斯這一代把計算機帶到大眾市場，在每個家庭、每張辦公桌上放了一臺電腦，也把計算機固定成了“應用程序”的形態。每個應用就像一間小牢房，用戶不能改太多，只有工程師是“造牢房”的人，其他人只能是使用者。
當我讀到那些 60、70 年代的論文時，我的感覺是：“天啊，我們現在的世界像是一個個小牢房。”過去 15 年的 SaaS 更是把牢房做得更小——每個應用只做一小塊事。這對我來說不對勁，客戶也有同感。現在做日常工作，你得用 20 個不同的工具。平均每家公司會用 100 多個 SaaS 工具，這種碎片化很明顯，連 IT 部門都頭疼。
在商業上有句話——要么打包，要么拆分。Notion 很明確是在“打包”這條路上。我們的工作是把 SaaS 打包成一套滿足日常核心需求的生產力工具，讓你釋放樂高式的創造力。
主持人：這讓我想到廚房工具。有的工具像廚師機、手持攪拌器，可以做很多菜；有的工具，比如蒜泥器，只能剁蒜。你說的 2010 年代的生產力軟件就像一堆蒜泥器，而你想做的像廚師機，一個工具能做很多事。
Ivan Zhao：
我朋友也用過類似的比喻。你見過牛油果切割器嗎？它只能切牛油果，不能做別的。相比之下，廚房里的菜刀可以用上百、上千種方法，而是人類用技巧放大了它的用途。所以我們想做的軟件，更像菜刀或樂高。
主持人：但也不能怪行業，因為在 SaaS 之前，全世界用的就是微軟 Office，用了十幾二十年。SaaS 借助互聯網分發，讓新業務有了機會。最自然的做法就是找一個精確問題做“牛油果刀”，這樣也能找到買家。
雄心勃勃：谷歌和微軟沒碰的地方
主持人：那到了今天，你覺得自己是在直接和微軟 Office、Google Workspace 競爭嗎？愿景這么大嗎？
Ivan Zhao：
我們和它們共存，大多數客戶依然在用 Google Workspace 或微軟 Office。他們用它們的身份服務、郵件和日歷。我們現在有郵件和日歷客戶端，一家初創公司可以完全跑在 Notion 上，不用 Microsoft 360 或 Google Docs，但不是互斥關系。
我們的優勢是在需要放進數據庫的事情上。可以把我們看作“2020 年代的微軟 Access”，而且是 AI 原生的。大多數 SaaS 本質上就是關系型數據庫，加一個工作流。這部分是微軟和谷歌都沒碰的。
主持人：雖然我也在 Notion 里做一些數據庫相關的事情，但我想問另一面——當一個產品功能這么多時，我和一些嘗試過 Notion 的人聊過，他們會說：“我不知道從哪開始，空白頁讓我感到害怕。” 似乎有一定的學習曲線。
你是怎么思考這個挑戰，并讓人們逐漸理解 Notion 能做什么的？
Ivan Zhao：
早期的樂高就是給你一堆積木。后來，樂高開始做成套的系統和盒裝套件，現在甚至和漫威、F1 合作做特別主題的套裝。在某種意義上，Notion 現在正處在增加“盒子”的階段，這樣用戶就不必面對一堆沒有說明書的散裝積木。
你可以想象，比如“我想要一輛 F1 賽車，我喜歡那款樂高套裝”。你打開盒子，里面已經有一輛現成的賽車，你可以馬上“開”它、玩起來。但如果你不喜歡賽車的某個部分，因為它是樂高做的，你可以隨時改。我們的理念一直如此，我們現在正加倍采用這種方式，因為它很有效。
主持人：我覺得像微軟 Office 這樣的生產力工具，這些年遇到的一個關鍵挑戰是“功能臃腫”。應用里有一百萬個功能，每一個功能可能對 0.5% 的用戶很重要，所以你不能刪，但這樣一來應用會越來越難用，因為充滿了按鈕、菜單和小部件。Notion 能避免這個問題嗎？有沒有擔心自己會走到那一步？
Ivan Zhao：
這確實很難。如果你想提供更多能力，就需要更多功能。有兩種做法：傳統的做法是“硬塑料”式地加一個特定功能；而我們采取的是樂高式的方式——加一塊“積木”，它可以用在不同地方。從某種意義上，這種方式好得多。
主持人：明白了，也就是說，少提供那種狹窄、特定的功能，多提供可以延展的抽象功能。
Ivan Zhao：
對，就像樂高系統，一端可以是玩具車，另一端也可以是芭比娃娃，但用的還是差不多的積木。如果你把最常見的生產力工具拆開，用設計師的眼光看，其實核心就 20-30 個“零件”：有表格、關系型數據庫、圖表、評論、頁面編輯、協作……
這 20 個東西是所有協作和知識工作的核心。我們的目標是讓它們友好、易用，并拆分成積木形式，單獨給你，或者打包成套給你。
Notion最受歡迎的“零件”
主持人：Notion 里現在最受歡迎的“積木”是什么？
Ivan Zhao：
我們最早從文檔和知識庫相關的積木開始。我們以塊（block）為基礎的編輯器很有名，這是早期的核心——2019 到 2020 年。然后，數據庫成為今天最重要的積木，因為大多數知識工作，本質上就是云端的精致文件柜，數據庫就是它的核心。
主持人：是的，數據庫也是我在 Notion 里用得最多的積木，這我完全理解。
Ivan Zhao：
但很多人并不會馬上發現它的威力。我們需要讓更多人明白它的力量。本質上，工程師每天在做的事情，就是把關系型數據庫和視圖結合起來。我們要做的，就是把這件事民主化。這是我們的使命。
主持人：我理解。如果我沒用過 Notion，而你告訴我“Casey，你應該建個數據庫解決這個問題”，那就像跟我說“你應該給你的房子加個房間”——我完全不知從哪下手，可能還得請人幫忙。
但實際操作上，只要點幾下按鈕，比如我安裝了 Notion 網頁剪藏（Web Clipper），很快就能搞出一個數據庫。對我來說，學習曲線不算陡，但我理解沒試過的人會覺得有點嚇人。
Ivan Zhao：
是的，不是每個孩子小時候最喜歡的玩具就是樂高。我覺得 Notion 最能打動的是那些喜歡“搭建”的人，他們往往是創業者、技術人、或者團隊里的表格高手。他們喜歡 Notion，然后幫整個團隊搭建好。
主持人：有團隊內部的人幫你做這個推廣，總是好事。
Ivan Zhao：
現在 AI 也能很好地做這件事，因為 AI 很擅長把樂高積木拼起來。AI 會寫代碼，而寫代碼就是另一種拼接流程和工作流的方式。我們最新的產品，本質上就是讓 AI 來幫你搭建 Notion 工作區，這也是一種全新的客戶引導方式，這是過去一兩年我們新解鎖的手段。
主持人：我得說，這在很多不同的產品里都很有用。在應用內直接問 AI“我該怎么做這個”，能得到答案，真是很棒。作為一個花過很多時間翻幫助菜單、還經常找不到想要內容的人，這簡直是救命功能。
Ivan Zhao：
而且不僅是教你怎么做，越來越多的時候，AI 直接就能幫你做，對吧？
主持人：對。
Ivan Zhao：這其實是最大不同。如果你看現在的軟件，大多還是提供工具讓人去用，而越來越多的公司意識到：“等等，我們現在有了語言模型，這就像一個裝在盒子里的迷你人類實習生，我們應該教 AI 怎么用這些工具，讓人類可以讓 AI 去完成工作，從而做更多事情?！?/p>
打瞌睡的SaaS被AI打醒了
主持人：我想問點 Decoder 那種風格的問題，假如 Nilay 在的話他肯定會問。Notion 四年前最后一輪融資估值差不多 100 億美元，你們怎么沒再融資還能持續增長？你們現在盈利了嗎？
Ivan Zhao：
我們盈利了。盈利，增長快，業務挺不錯的。
主持人：感覺怎么樣？
Ivan Zhao：
挺好。其實推動我們每天干活的主要動力，是軟件行業正被 AI 徹底改變。過去兩年 AI 時代來的那么猛，反倒讓 SaaS 那些年像是在打瞌睡。這比單純追求盈利對我們的戰略影響更大。
主持人：能詳細講講嗎？是老板們覺得 AI 會改變各行各業，想著“我們得弄出一套自己的方案”，所以來找 Notion 求助？
還是你們的產品團隊對 AI 充滿激情，正在打造新功能，吸引了一波新客戶？
Ivan Zhao：
我覺得目前客戶還沒跟上，大多數人根本不知道該怎么用新技術。這是每個新技術都會遇到的事?？蛻舨粫雀嬖V你怎么用，是那些愿意折騰的人去玩、去造、去想象未來幾個月甚至幾年后的可能性。AI 變得太快了。很多想法來自我們自己，邊玩邊發現，“哇靠，這東西和以前的軟件完全不一樣，能解決之前解決不了的問題?！蹦敲?，接下來怎么玩？
有個有趣的故事。我和聯合創始人 Simon Last 很早拿到了 GPT-4 的測試資格。那是 2022 年底，比其他人大概早幾個月。我們覺得大家遲早都會拿到，但那時我們已經意識到 GPT-4 跟 GPT-3 完全不同，它有真正智能推理能力。于是我們在一個酒店房間關了差不多一周，拼命趕出第一個 Notion AI 產品。實際上比 ChatGPT 上線早了一個月。我們對這類新技術的能耐特別興奮。這就是 Notion 的能量來源。
團隊管理的秘訣：人才密度越高越好
主持人：你們現在有多少員工？Notion 多大規模了？
Ivan Zhao：九百多人，快到一千。
主持人：你怎么看公司規模？會想擴大五倍嗎？還是保持現在規模？
Ivan Zhao：絕對人數沒對錯，關鍵是人才密度，越高越好。
主持人：你傾向于人少但更有才華，還是多但普通？
Ivan Zhao：
我喜歡人少，能用更少的人做完活，減少溝通成本。這樣每個人更有責任感，也能跨界合作，整體效率更高。公司跑得快。就像小車轉彎比大車靈活，我們一直把 Notion 比作一輛小巴士，想讓它緊湊靈活。
主持人：公司架構是怎樣的？
Ivan Zhao：
比較傳統。就是我和兩個聯合創始人 Simon Last 和 Akshay Kothari。Simon 每天還在寫代碼。Akshay 管產品、設計和研究。技術總監是 Fuzzy Khosrowshahi 負責工程。營收負責人 Erica Anderson 負責銷售、市場和用戶體驗。財務總監 Rama Katkar 和法務 Hasani Caraway。就是這么一套經典組織架構。
沒搞什么創新或重塑，就是按傳統分工，人靠譜，把團隊管緊了。
對，這樣還能盈利。
主持人：你們怎么做重大決策？有沒有固定框架，還是見情況？
Ivan Zhao：
有種一扇門和兩扇門的思維。一扇門是不能回頭的，得快決斷；兩扇門可以反復走，得多想想。我挺注重細節，喜歡寫筆記，喜歡和團隊一起埋頭干活。財務方面我不管，我 CFO 很牛，管得挺好。設計、產品、工程、市場和品牌我喜歡親自參與。
主持人：你給我的感覺一直是產品出身的 CEO。第一次見你就覺得，你對公司最感興趣的就是自己造的工具，不是市場機會什么的。
Ivan Zhao：
是的，我造 Notion 純粹是因為我想造它，不是為了搞個公司或賺錢。我想要這個東西存在。
為什么關掉1.0，搬去日本
主持人：還有個大決定你能說說嗎？2015 年你們關掉了 Notion 1.0，搬到日本，后來推出了 Notion 2.0，也就是現在大家用的樣子。你們怎么做這個決定的？
Ivan Zhao：
你不這樣做就死定了。那時候我們覺得，“我們搭錯了基石?！蹦阒勒_的方向，但得花一年多才能做好。那時公司才五個人，錢快沒了。唯一辦法是縮減規模，剩我和 Simon 兩個人，重新開始。日本挺合適，便宜，也沒去過，環境新鮮，可以專注造東西。
主持人：我知道有些創始人碰到這種事就放棄了，覺得“算了，試試別的吧，實在太累了，花了一年半，沒成功。”
是什么讓你們堅持下去，覺得“我們還有戲，這個愿景能實現”？
Ivan Zhao：
正如我說的，目標不是搞公司，是造這個東西。市場上沒有一款像 Notion 這樣集成整合的軟體產品。就像軟件版的樂高沒人做。我想，如果搞公司也得做這件事，不如重置，從我和 Simon 開始，延長燒錢時間。
我上周剛從京都回來，參加了個科技活動，跟京都市長做了個爐邊談話，聊了這段故事。他們想用 Notion 作為科技和京都匠人傳統結合的案例。因為我們也很受京都匠人啟發，他們專注做事，不為錢名。
主持人：真巧，我上周也在京都，第一次去，玩得特別開心。那里節奏比較慢，人們真的關心他們做的東西。不是為了生意，也不是為了其他什么。
Ivan Zhao：
完全同意。去那些有千年歷史的寺廟，看到他們的細致工藝，真是讓人震撼。那種美，是和他們的精神、宗教、文化、歷史緊密相連的。我能理解為什么創始人會從那里獲得靈感。
主持人：對，而且那邊節奏慢點，更能專注虛擬空間、電腦這些東西。
Ivan Zhao：
對，不像舊金山，天天轟趴、自動駕駛車滿街跑。甚至紐約也更瘋狂。
喜歡的生產力工具，也是聊天工具
主持人：再問一個，不是 Decoder 的標準問題，但像個 Decoder 問題。除了 Notion，你最喜歡用的生產力工具是什么？
主持人：我喜歡那些聊天機器人：ChatGPT，Anthropic 的 Claude，特別是它們的對話模式，真不錯。我喜歡向它們學習。
主持人：喜歡語音模式嗎？
Ivan Zhao：
語音模式，喜歡。學東西快。當我煮咖啡等水開時，能跟它聊兩分鐘，特別好。
主持人：聊啥內容？
各種各樣的。最近我在日本讀 Marshall McLuhan 的書。
主持人：那個媒介理論家？
Ivan Zhao：
對，媒介理論家兼神學家。他很多概念難懂，跟語言模型一起推敲最好。它是最棒的導師。教育未來肯定會不一樣，我希望幾年后真能不一樣。
主持人：對了，我在京都那天閑著，打開谷歌地圖，看著附近，截圖發給 ChatGPT，問它介紹這片街區。
它給了歷史、好餐廳、咖啡館、博物館、步行路線等介紹，跟導游講得差不多，光上傳截圖不到15秒，感覺超酷。
Ivan Zhao：
是啊，我去著名建筑時，也會用類似方法：“我現在看這棟建筑這塊，告訴我原因?！比绻麎蛴忻?，語言模型肯定知道。
完全可以讓你體驗一場有導游講解的旅行，省了找真人導游的麻煩，跟你的機器聊就行。
愿景：構建AI隊友
主持人：這話題正好引出 Notion 和 AI。我們聊了 Notion 是什么，怎么變的。Notion 現在自稱是“為你工作的 AI 工作空間”。那 AI 工作空間對你來說意味著啥？你希望它為我們做什么？
Ivan Zhao：
SaaS 時代，我們是把各種知識工作工具集成到一個地方。過去幾年變的是，不僅有這些樂高積木一樣的工具，還能組裝成 AI 隊友，幫你干活。
我們幸運的是，知識工作的樂高都在這里，你可以拼出很多有趣的東西。一頭幫你記筆記，一頭幫你管理項目、寫文檔。這些是基礎，但更多樂高和更聰明的模型，基本上就是雇了 Notion 作為 AI 隊友。這就是我們在努力構建的未來。
主持人：我記得有一次跟你見面，你剛剛推出了一些 AI 工具，然后你給我展示 Notion AI 是如何幫你做各種會議記錄的。也就是說，你可以參與公司里那些你沒親自參加的會議，快速了解同事們都在討論什么。
我當時想，“這真是太有意思了。”我能想象很多 CEO 都會想要這種功能，但在這之前，他們沒法這么深入了解自己公司的動態。
Ivan Zhao：
幾個月前我們剛剛推出了三個獨立產品，比如針對企業用戶的 Notion AI for Work，其中就包括你提到的下一代企業搜索產品。還有，我們發布了 AI 會議記錄產品，能幫你把所有會議錄音轉成文字。
基本上，你的公司就像有了一個集體大腦，Notion 上的 AI 知識工作者會幫你轉錄會議記錄，還能回答你任何相關問題?，F在這項技術能做的事情，真的挺令人興奮的。
主持人：在你目前添加的所有 AI 功能里，哪一個是你自己覺得最實用的？
Ivan Zhao：
我用得最多的是 AI 會議記錄。幾乎每場會議我都會錄下來（除了這場），然后用它來分享給別人。我自己也用它，把想法先倒出來，之后再讓 AI 把轉錄內容變成文章。英文是我的第二語言，寫作沒那么快，但只要我把腦子里想到的內容用轉錄倒出來，AI 寫出來的東西通常比我自己寫得好。
主持人：真有意思?，F在大家都在談 AI，很多人擔心它會替代員工，或者替代企業里的整個流程和職能。你今天提到 AI 可以成為團隊成員。
你覺得 AI 和 Notion 會發展到讓高管少招聘員工，因為 Notion 替他們做了？還是你們更專注于幫人們做好他們現有的工作？
Ivan Zhao：
我們實際上在接下來的幾周或幾個月里，會推出一波宣傳活動，想傳遞一個更積極的、放大作用的訊息。想象一個廣告牌，中間是你，然后你用 Notion 或其他 AI 工具，就能擁有 AI 隊友。想象你我合伙創業，倆聯合創始人注冊 Notion，突然之間，我們有了 AI 隊友，有的幫我們做會議記錄，有的幫我們分流任務，有的幫我們研究，甚至在我們睡覺時也工作。
一下子，我們變成了一個十人規模的團隊，公司運轉得更快。這就是我們想傳遞給世界的愿景：AI 是一種放大力量，而不是零和博弈。
AI的能力基本到位，問題是不夠可靠
主持人：你覺得這個未來離我們有多遠？馬上就能實現嗎？還是還得等幾輪技術突破？
Ivan Zhao：
從我每天使用這些技術的感受來看，能力其實已經差不多到位了。知識工作復雜度是一個光譜，模型本身挺聰明的。我覺得欠缺的，是“管道”和“工具”，就是把模型能力發揮出來的那些基礎設施。這基本上是 Notion 在做的事情，把這些管道和工具當作樂高積木去搭建。這是一個瓶頸。
另一個瓶頸，是人們怎么用它，怎么把它接入工作流程。官僚體制有時候是好事，有時候是壞事。這里我覺得是好事，因為它讓一切節奏慢下來，給人們時間去適應、學習新工具。我覺得這是好現象。所以能力基本上具備了，不然每三個月總會有新東西出現。趨勢就是這樣往前走。
同時，目前 AI 模型最大的問題是它不夠可靠。它不會100%每次都以相同方式回答同一個問題。如果我依賴它處理關鍵任務，比如把它當成公司里的第十個“員工”，讓我去查一些數據結果，如果它胡亂編造信息，那真是災難。
構建信任：把模型當成實習生來看，需要增強記憶和學習能力
主持人：如果那是個真實員工，我可能得對他做績效改進計劃啥的。你怎么看可靠性這個問題，會不會影響你們想給用戶提供哪些服務？
Ivan Zhao：
確實是個問題，不過我覺得整體上在變好。我覺得最接近的心理模型，就是把語言模型當做人來看待，就像實習生一樣。人都會犯錯，你告訴別人一件事，也沒保證別人不會出錯或者背著你說出去。
所以，我們是一步步建立這種信任。人們對軟件的期待很高，因為長期以來軟件都是精確無誤的，沒什么 bug，做的事情都跟你說的一樣。AI 是一種新型軟件，我們還沒完全學會怎么應對它。我覺得隨著大家習慣了，改變使用習慣，公司調整工作流程，會找到一個平衡點，最大化利用這項技術的優點，同時應對缺點。
主持人：對，播客主持人 Dwarkesh Patel 說過一句話，“現在的 AI 比實習生第一天強，但比不上實習生第五天?！?因為第一天實習生懂得的知識有限，但 AI 擁有人類歷史上的全部知識，一下子能讓你眼前一亮。
但它學習新東西很困難，教它一次，想讓它每次都做到靠譜很難，而人類實習生卻能做到這一點。我個人很想知道，AI 什么時候能超過那個“第五天”的實習生。
Ivan Zhao：
我覺得包括 Notion 在內的很多公司，都在嘗試把記憶和學習能力注入到這個“實習生”里。接下來的幾個季度，你會看到更多這類產品。
主持人：哇，這聽起來像是預告，你能透露點你們正在做的事嗎？
Ivan Zhao：
跟剛才講的活動類似。幾個月前我們推出了 Notion AI for Work，有 AI 會議記錄和深度研究幫助起草文件。接下來的產品，你可以想象每個 AI 實習生都能專攻一項任務。新產品能讓你在工作空間里創建不同“口味”的 AI 實習生、AI 隊友。這就是我目前能透露的了。很快你們會看到更多。Notion AI 能做的，基本上是人類能做的所有事。
主持人：我喜歡這個。那我來提個產品需求，你知道我這個請求已經提了很久了。其實，我的新聞通訊 Platformer 里出現過的每個鏈接，都存進了 Notion 數據庫，很多還有完整文章內容。我想能不能直接和這個數據庫對話，這對做研究和頭腦風暴專欄非常有用。
但這數據庫有幾十萬，甚至幾百萬字，不可能直接塞進上下文窗口，能讓我跟它直接對話。Ivan，你覺得這夢想離我們有多遠？
能跟你 Notion 里的成千上萬篇文章對話嗎？
Ivan Zhao：
是的。這應該已經差不多實現了，因為相關技術已經發明了。你說得對，不用把所有內容放進上下文窗口，而是通過索引和向量嵌入，按需提取信息。還有一種叫“工具使用”的技術，近一年比較流行，它教語言模型像人一樣去用搜索。
所以如果你問的問題最初不在上下文里，模型能像人一樣去查找信息?？赡軙晕⒙稽c，但最終會給你想要的結果。新技術會讓你說的這些用例變得更好。
主持人：聽著很贊。你們現在已經有 Ask Notion 功能，我想它能接觸到部分你說的內容，這些東西也都在網上，有其它方式能訪問。但我一直想，如果我能像和同事聊天那樣，飛快地和數據庫對話，簡直太酷了。
Ivan Zhao：
這功能應該已經在你的 Notion 工作區里了。很樂意帶你體驗一下我們剛發布的企業搜索產品，完全符合你這個需求。
未來產品計劃：個人向右，企業向左
主持人：好，太好了。那我們私下再排查。今天多次提到 OpenAI，你們合作很密切。它們最近宣布用 ChatGPT 生成演示文稿和幻燈片。所有大廠都在做全棧虛擬助手，號稱未來能做遠程工作者能做的所有事。
你覺得未來五年內能實現嗎？你怎么看 Notion 在 AI 能力迅速擴展的世界里扮演什么角色？
Ivan Zhao：
可以這么理解，一端是更個人化、面向消費者的 AI 助手；另一端是更面向企業、團隊的 AI 助手。
我覺得大多數 AI 實驗室產品目前偏向個人助理，幫你做事或幫你“作弊”完成作業。B2C 通常是贏家通吃，或者只有少數贏家，這對 OpenAI 這種實驗室來說挺合理。Notion 完全是 B2B 公司，我們的產品和商業模式都面向企業，B2B 需要做不同的權衡。
B2B 有各種細分領域，必須優先考慮團隊需求。我們的 AI 隊友和 AI 系統，就是根植于你和公司其他員工共同工作的團隊空間。這是我們的視角。我認為 B2B AI 會有很多贏家，因為它不像 B2C 是贏家通吃的，你得做出非常不同的權衡。
主持人：挺有意思。我還沒完全明白，能詳細說說為什么 B2B AI 會有多個贏家，而 B2C 可能不會嗎？
Ivan Zhao：
在專業領域，知識工作包括律師、會計、程序員、客服，他們都不一樣，權衡也不一樣，AI 助手也得專業化，接入不同場景。
消費端用戶只想和通用聊天機器人對話，這比較普遍，所以 B2C 領域過去有 iPhone 和 Android 之爭，基本只有兩大陣營。B2B SaaS 市場則有成千上萬家公司，幾百種類別，不同產品和 AI 功能要做不同權衡，你不能既是飛機又是潛艇。
所以你會看到律師助理和金融助理行為截然不同，和你每天早上起床用的個人助理不同。
主持人：現在你把 AI 工具作為業務和企業套餐的附加功能出售。我好奇這會不會壓縮你們的利潤？聽說 AI 系統運行成本高，算力資源消耗大，整合進訂閱模式有挑戰嗎？
Ivan Zhao：
我們最近把 AI 融入主計劃了，因為現在超過半數銷售來自想買 AI 產品的客戶。簡化價格體系，把 AI 包含進所有套餐更合理。雖然利潤率不如純 SaaS 那么好，但因為它太強大，客戶很認可，公司現金流仍為正，CFO 也喜歡這個情況。
我看到一些公司開始嘗試基于使用量計費 AI，作為消費者我不喜歡，問 ChatGPT 一題還要付小額費用。不過這可能是更合理的商業模式，你怎么看這種權衡？
我覺得大家還沒搞明白，特別是企業場景。第一代產品像客服，有基于“問題解決”的計費邏輯，挺合理。第二代是編碼，有座位費，也有用多少付多少，能理解，因為這是交付的作品。
知識工作很模糊，難以量化價格。一段文檔值多少錢？一個產品規格值多少錢？很難打價格標簽。Notion 這種通用知識工作產品，更難搞。整個行業都得想辦法。
Notion中AI的進化方向
主持人：真有趣。你希望 AI 在 Notion 還能實現什么，但現在還做不到？
Ivan Zhao：
總的來說，希望變得更便宜、更快、更智能。但這股浪潮已來，不得不讓你用不同方式打造公司。我覺得軟件行業正意識到這一點。
主持人：能具體說說嗎？
Ivan Zhao：
我沒趕上互聯網泡沫時代，那時候網絡標準幾乎每幾個月就變一次。那也是英特爾和摩爾定律的時代，你可以期待18個月后更強的 CPU 推動軟件發展。
AI 就像那種速度的升級版。每三個月，新模型都能做到以前不行的事。這要求你徹底改變構建軟件、產品和公司的方式。第一，因為它不斷變化，模型不喜歡太多限制，你要在“軌道”旁邊建東西，別把軌道鎖死，不然下一列火車一來，你建的東西就廢了。第二，語言模型不像傳統軟件工程，是非確定性的。傳統軟件像建鐵路、橋梁，牛頓物理定律下，完全可預見可規劃。AI 這個東西更軟更有機，我喜歡用釀啤酒來比喻。你不能命令酵母“我要這種味道”，只能創造環境、調節數據和上下文，然后祈禱最好結果。
所以開發方法更迭代、更實驗，不能先定死愿景或用戶需求，得先看技術能給你什么，再靈活調整。團隊也要更實證、更多試驗，不再是傳統瀑布式開發，而是漸進式。所有這些，都迫使產品設計、開發方式變革。
招聘要求：既會設計又會寫代碼
主持人：這會改變招聘和團隊架構嗎？這種“奇怪”怎么變成不同的公司運作方式？
Ivan Zhao：
人們要更能接受模糊和不確定，甚至愛上它。角色界限會更模糊。Notion 會招既會設計又會寫代碼的人，設計師兼工程師，這樣更能靈活思考。
AI 時代把這種趨勢推得更遠，設計和工程往往緊密配合。你想要的東西可能做不到，得試好多方案。這就是為什么很多產品演示能做到六七成，但永遠沒能變成真正產品，因為演示好做，B2B 軟件要靠譜，難度大得多。
我經常想這點，尤其是語音助手。我主要用它們定時、問天氣——這些很確定性的功能。廠商們想把 AI 后端整合進去，但這很難，因為用戶還是要準確定時。如果準確率從100%跌到93%，用戶體驗會很差。
但我們作為人類，學會了這技術的優勢在哪里。語音對話時，你希望它能模糊、引導你去不同方向，那是功能不是缺陷。我覺得整個行業和用戶還沒找到最佳態度，可能還需要時間摸索最合適的用法。
未來兩年的關注點：創造AI隊友創業者經營公司的方式
主持人：最后，我想問問你對 Notion 未來的看法。我不會問五年后，因為沒人能看清五年后。
Ivan Zhao：
沒人能。
主持人：但如果說兩年后，你希望 Notion 會有哪些現在還沒有的功能？
我覺得，回到我們之前講的，軟件本質在變。它從一堆工具變成有機體，變成能幫你做事的工具。Notion 這家公司核心是 SaaS 軟件。傳統軟件時代，人們構建工具，用樂高搭出各種東西。
但軟件性質變了，我們關心的是讓你創造 AI 隊友，幫你做那些重復又不喜歡做的知識工作。如果做到這點，意義很大。下一代創業者經營公司方式會很不同，這正是我關心的課題。
主持人：好，Ivan，非常感謝你今天來聊。
Ivan Zhao：
謝謝邀請。
本文轉載自??51CTO技術棧??，作者：云昭
