Synthesia CEO：我，从拿不到美签到公司估值 21 亿美元｜Z Talk

核心内容

– 持续找到 PMF 是 CEO 的责任：成功的公司由一连串 PMF 构成，其核心在于找到点燃的火花。随着公司规模扩大，创始人必须持续探索下一个 PMF。

– 客户续约是 AI 公司的成功信号：很多 AI 初创公司过于专注于签订新合同，而忽略了续约的重要性。但关键的信号并不是合同的签订，而是续约。

– AI 新内容创作生态系统：未来内容领域的技术性岗位或将减少，创意、叙事能力以及如何让内容产生共鸣将变得更加重要。

– 硅谷 VS 伦敦创业：硅谷有更多顶尖人才，但成本更高、忠诚度更低。硅谷的人才把职业生涯视为积累不同公司股票期权的投资组合，希望其中一个机会能带来巨额财富。相比之下，欧洲的人才忠诚度更高。

每个创业者都会犯的错

Harry Stebbings：大约 7 年前，一位丹麦企业家走进我的办公室，向我展示了他对未来的愿景。当时，我没有投资。这成为了我最大的遗憾之一，以至于让我夜不能寐。真不敢相信已经过去这么久了，非常感谢你今天能来。

Victor Riparbelli：很高兴来到这里。但说实话，我也有点替你感到遗憾。

Harry Stebbings：我也这么想。我之前跟你提过，如果我投资了见过的每一家公司，现在我可能会拥有你、Deel、Vanta 和 ElevenLabs。天哪，简直不敢想。不过今天我们还是聊聊你吧。你有什么令人激动的消息要分享？

Victor Riparbelli：我们刚刚完成了 D 轮融资，这对我们来说是一个里程碑。这轮融资规模达 1.8 亿美元，由 NEA 领投，所有现有投资者均参与其中。

我们非常兴奋能带着这笔资金进入 2025 年，推动公司实现「逃逸速度（Escape Velocity）」，彻底定义并主导我们所在的领域。

Harry Stebbings：恭喜你们，真是令人惊叹的消息。谢谢你再一次让我感受到自己的遗憾。

其实我们之前聊到过你们公司的融资历程，虽然这并不在今天的议程上，但我还是很想听听。能带我们回到种子轮吗？那时大家对你们的想法并不理解，究竟发生了什么？那段经历是怎样的？

Victor Riparbelli：这要追溯到 2017 年，很久以前了。简单来说，我们是一群想做 AI 的人，包括我的联合创始人 Steffen Tjerrild、Matthias Niessner 和我，有了一个关于 AI 的想法。当时，GenAI 还不像现在这样广为人知，但我们相信 AI 会彻底改变内容创作的方式。

2017 年，大多数人提到 AI 时，想到的是数据分析和决策，这是当时的主流方向。然而，已经有一些早期的生成对抗网络（GAN）技术开始崭露头角，可以生成新数据，而不仅仅是分析现有数据。

我们认为这是一项改变世界的技术，能够彻底颠覆内容创作，无论是视频、语音还是音乐，但我们的重点是视频。我带着一份精心制作的 PPT 和一个宏大的愿景去寻求支持。然而，大多数人觉得我们疯了。

我们当时直截了当地告诉大家：「十年内，你只需要一台笔记本电脑和你的想象力，就能制作出一部好莱坞电影。」但这样的想法在当时并没有引起共鸣，尤其是在欧洲。我们的总部设在伦敦。

2018 年，Victor、联创 Steffen 和仅有 3 人的小团队在狭小的办公室里构思 Synthesia 的未来

Harry Stebbings：为什么会这样呢？

Victor Riparbelli：我认为在欧洲，VC 仍然主要由具备私募股权背景的人主导。这种背景与技术人员的思维方式截然不同。私募从业人员更多是金融家，而不是技术专家。我们的想法无法通过 Excel 表格来量化，所以几乎所有投资人都拒绝了我们，有大约 80 到 90 位。

Harry Stebbings：包括播客主持人？

Victor Riparbelli：是的，包括播客主持人。

Harry Stebbings：他们可没有私募股权的借口，对吧？当时你们打算融资多少？

Victor Riparbelli：第一轮我们希望融资 100 万美元，最终以 500 万美元的估值从 Mark Cuban 那里筹到了资金。今天，我们公司的估值已经达到 21 亿美元。

Harry Stebbings：他现在持有大概 15% 的股份？

Victor Riparbelli：差不多在这个范围内。

Harry Stebbings：后来你们试图筹资 700 万，对吗？

Victor Riparbelli：那是后来的事情。2017 年，我们通过第一轮融资筹集到 100 万美元后得以起步。接下来的 12 到 18 个月里，我们开发出了一项可用技术并进入市场，最初专注于 AI 配音，而不是今天的虚拟人技术。当时我们认为时机成熟，计划筹资 800 万美元，但这一尝试彻底失败了。

那段时间，我们犯了几乎所有创业者都会犯的错误，整个融资过程持续了九个月。最终，我们只筹到了 310 万美元。这笔资金让我们勉强支撑到了 A 轮融资。到那时，我们终于找到了 PMF，并建立了一个可持续发展的业务。但最初的两轮融资完全依赖于我们的愿景，而当时这样的故事并不容易让人理解。

Harry Stebbings：以今天的标准，拥有这样的团队和愿景，至少可以筹集 500 万到 1000 万美元的资金，估值大概在 4000 万到 5000 万美元之间。如果当时你们筹到那笔更大额的资金，你认为会取得今天的成功吗？

Victor Riparbelli：我们经常讨论这个问题，实则未必。如果当时融到 800 万美元，我们可能会做更多事情，但这些事未必正确。比如，2018 年，几乎所有人都希望我们开发 Deepfake 检测技术，外界对 AI 视频的认知几乎完全等同于 Deepfake，但我们认为这只是 AI 视频的一小部分。

如果当时融到更多钱，我们可能会组建团队开发这些技术，从而失去专注力。相反，有限的资金迫使我们专注于客户和产品，从一开始就努力尝试向客户收费，即便金额高达 500 英镑。我认为正是这种专注让我们最终找到了 PMF。

我支持小额融资，因为资金过多有时反而会让团队失去准则和方向。

Harry Stebbings：作为天使投资人，你如何看待那些估值 2500 万时融资 500 万美元，或者估值 5000 万时融资 1000 万美元的初创公司？对于这些名声响亮的创始人，是否存在某种趋势？

Victor Riparbelli：过早拿到太多资金是不健康的。或许有些人能保持纪律，尤其是连续创业者，但大多数人会把钱花在不该花的地方。无论如何，你无法通过花钱解决 PMF 的问题。这需要时间和深刻的市场洞察，是无法用资金替代的。

聘请产品经理或销售人员也不能解决问题。组建一个 20 人的团队反而可能会拖后腿。我们用了整整两年的时间，从第一性原理出发去理解视频，同时深入了解用户的真实需求。

PMF 是一个无法通过资本加速的过程。作为创始人，了解市场和客户是你的责任。

Harry Stebbings：你觉得这种旅程真的存在吗？因为在我看来，PMF 并非固定不变。例如，你们已经在创作者领域找到了 PMF，但接下来可能需要转向中小企业（SMB）并找到与他们的契合点。PMF 更像是一本持续连载的小说。你觉得团队规模越大，管理是否就越困难？

Victor Riparbelli：完全同意。实际上，我认为成功的公司是由一连串 PMF 构成的，但关键是找到一个点燃初期发展的火花。一旦有了这个火花，就有了进一步扩展的基础。

公司规模越大，你就需要开发更多新产品，并找到新的 PMF。我认为，作为创始人，这应该是你始终关注的事情——下一个市场是什么？下一个目标产品是什么？

就我们公司而言，我们已经找到了多个 PMF。而这些部分，你可以雇用非常聪明的人来负责，将它们打造成优秀的业务线和产品。然而，寻找下一个 PMF 的突破口以及规划公司未来几年的战略发展，始终是创始人无法推卸的职责。

Harry Stebbings：你提到「资金约束」和「蟑螂模式（Cockroach Mode）」的重要性。我听说你们完成 B 轮融资时，A 轮资金还没用完；完成 C 轮融资时，B 轮资金也未动；现在在完成 D 轮融资时，C 轮资金依然未花。既然如此，为什么还要融资呢？

Victor Riparbelli：我认为，当你有资金时，自然会有所使用。但对我们来说，更重要的是，我们始终专注于建立一个可持续发展的业务，确保拥有良好的单位经济模型（Unit Economics），并始终有足够收入以掌控自己的命运，而不是依赖 VC 提供的「降落伞」。因此，我们一直保持审慎的支出策略。

当然，资金依然是一项非常重要的资产，前提是你知道如何高效利用它。比如，组建一个优秀的 GTM 团队需要花费大量资金。你需要招聘一批优秀的人才，对他们进行系统培训，而这可能需要长达 9 个月才能看到效果。同时，保持健康的资产负债表也非常关键，这样你才能抓住任何潜在的机会。

我们希望建立一家非常大的公司。我相信，我们所在的领域完全有可能孕育出一个价值 500 亿到 1000 亿美元的企业。如果想赢得这个市场，仅靠自给自足是远远不够的，那是传说。

视频将替代文字成为主流沟通方式

Harry Stebbings：Synthesia 该如何成为一家市值 500 亿到 1000 亿美元的公司？你能描绘一下这个蓝图吗？

Victor Riparbelli：我们正处于交流方式变革的初期阶段。如今，大多数交流仍以文本为主，比如电子邮件和短信。虽然短信通讯是一项伟大的技术，推动了世界发展，但它在压缩和传递信息时并不高效。

当我们将想法转化为文字时，会丢失大量上下文信息。而作为人类，我们更擅长接受视觉内容，比如听、看，甚至通过现实世界感受事物。虽然目前尚未实现完全沉浸式体验，但高保真的内容形式（如视频和音频）在培训、传讯和娱乐方面显然更高效。

目前我们大量使用文本，只是因为它是唯一一种可规模化的信息存储和共享方式。但这一现状正在改变。

随着技术的发展，不再需要依赖摄像头和麦克风等物理工具，视频和音频的创作扩展性将达到与文本同样的水平。一旦实现这种扩展性，就没有理由继续使用文本了。

这听起来可能有些不可思议，但我认为我们，或者我们的后代，可能会是最后几代以阅读和书写为主要交流方式的人。未来，信息的消费方式将更多地转向视频和音频。

Harry Stebbings：这个我深有体会。每晚 12 点到 12 点半，我都会刷 TikTok，并记录下什么样的过渡、音乐和效果更好。

Victor Riparbelli：我也是！TikTok 是一个很好的例子，展示了视频如何成为信息消费的默认方式。平台上几乎没有文本，甚至评论也常以视频形式呈现。如果你认同这种趋势，那么视频化交流的未来无疑会成为主流。

这种趋势并不局限于半夜刷 TikTok 的需求。如果你想购买一款软件，你肯定希望通过一个互动式的视频了解它的功能，而不是阅读一大堆文档或打电话咨询。这种视频还可能配有人声讲解功能的使用。需要观看长文章或视频的场景，本质上反映了产品体验的不足。

从我们创业的第一天起，就明确了目标市场并非传统的视频创作，而是专注于将文本和幻灯片内容转化为视频。

这一市场的潜力几乎是无限的。即便只占据其中的 5%，这种转化能力也足以成就一家市值千亿美元的公司。

Harry Stebbings：关于未来的方向，我们稍后再深入探讨。但在此之前，我想聊聊融资。你如何看待通过融资击退竞争对手、占领市场，把资本当作一种武器的策略？

Victor Riparbelli：如果企业不清楚如何正确使用资本，最终只会适得其反，甚至可能做出一些不明智的决策。

Harry Stebbings：但这轮融资是否有向外界传递一个信号：别轻易来挑战我们？

Victor Riparbelli：这确实是融资的一部分作用，但更重要的目标是打造领域内最优秀的产品。

每轮融资都会向外界发出信号，例如招聘动态可能影响竞争对手和 VC 的认知等等。但我始终认为，企业的管理决策不应基于竞争对手的行动。用这种方式管理公司并不明智。

Synthesia 在 Nasdaq 宣布 B 轮融资

Harry Stebbings：那你会关注竞争对手的动向吗？

Victor Riparbelli：目前我会关注，尤其是现在我们有很多竞争对手。我认为，有竞争对手可以「较量」在某种程度上是一件好事。

对 Synthesia 来说，从 A 轮到 B 轮再到 C 轮融资的过程中，外界其实并不了解我们增长的速度，也不知道用户有多喜欢我们的产品。许多人从外部看我们公司时，可能会认为我们只是在学习培训领域进行一些小创新，用 AI 生成视频看起来挺有趣，但不足以成就大事。

然而，在我们内部，情况完全不同——我们清楚这将会是一个庞大的市场，而学习和培训只是一个起点。

从外部来看，可能会觉得我们是一家「可爱」的英国公司，做一些头像动画，挺有意思，好像只是为了制作家庭趣味视频。然而，多年来，我们一直在努力开拓自己的市场。直到后来，外界才逐渐意识到，这不仅仅是一个昙花一现的演示项目，而是一个具有深厚潜力的创新领域。

有一个竞争对手甚至逐字复制了我们的使命声明以及所有沟通内容。从产品描述到市场宣传，他们几乎完全模仿我们的做法。尽管这种行为令人厌烦，但这就是资本主义的本质，同时也从侧面证明了我们的影响力。

从竞争对手身上，我们可以学到很多东西——他们的哪些做法是有效的，哪些地方出现了问题。这种观察对我们来说实际上很有帮助。

开拓一个全新的市场领域确实很难，因为除了市场的反馈之外，几乎没有其他参考来源。通过观察竞争对手的行动以及市场对这些行动的反应，我们获得了许多有价值的洞察。这对于我们过去 12 个月的进步尤为重要。例如，今年下半年，我们迎来了显著的二次增长，很大程度上得益于竞争对手为整个行业类别做了大量市场推广。而由于我们具备明显的产品优势，也因此从中受益匪浅。

你不一定要第一个进入市场。如果你擅长快速跟进，这同样是一个很有力的策略。在一个市场中，当你有大量反馈时，公司运行会更好，而且能更快地找到满足客户需求的最佳方案。这才是最重要的事情。

Harry Stebbings：在我们深入探讨你的职业经历前，我想先聊聊当前的 AI 领域。许多 CEO 在与我交流时常说：「Harry，你们这些科技爱好者总在宣传 AI 对企业的 ROI，但我们还在等待实际成果。」你觉得 AI 现在处于炒作周期（hype cycle）的哪一阶段？

Victor Riparbelli：这个观察很准确。我发现，许多企业客户其实并不明确自己的需求。

很多企业被告知需要制定 AI 战略，并付诸实施，因此他们很愿意参与讨论，也愿意将创新预算投向 AI 项目。但问题在于，他们不清楚自己需要什么，也不够了解技术，无法判断 AI 如何满足自身业务需求。

这既是机会，也是挑战。对那些不以客户为中心的 AI 初创公司来说，这可能是一个大问题。好的一面是，客户预算充足，愿意签订试点项目（Pilot）或概念验证合同（POC）来向高层领导展示成果。但当客户自身不清楚真正需求时，向他们证明 ROI 就非常困难。

Harry Stebbings：你认为问题出在哪里？是在实施阶段出现了问题吗？

Victor Riparbelli：问题在于，作为一家 AI 公司，要想成功，必须极度以客户为中心。

你需要深刻理解客户的需求和痛点，明确你的产品如何能够解决这些具体问题。这听起来显而易见，但在 AI 领域尤为关键。当前，许多公司拥有很酷的技术，并试图说服客户接受它作为解决方案。然而，这些公司往往并没有真正理解客户的问题，导致产品未能有效解决实际需求。

这会导致客户花了大笔预算，却未能实现预期效果。他们可能会因为投入了 10 万美元而不愿承认失败，但最终还是会放弃，因为产品并未真正带来价值。

这种情况对 AI 初创公司来说是巨大的挑战。他们以为自己在提供价值，走在正确的道路上，但一旦客户的 12 个月合同到期，问题就会集中显现，客户流失的风险会大大增加。

Harry Stebbings：你觉得我们现在是否正处在所谓的「流失高峰期」？

Victor Riparbelli：确实有许多公司正在经历这种冲击。过去几年，AI 领域的独特之处在于，客户对尝试新事物的意愿非常强烈。

在消费者层面，用户可能每月花 30 美元尝试一款新颖的产品，而不太在意成本；在企业层面，为试点一个 AI 项目签订 5 万美元的合同也很常见。

但关键的信号并不是合同的签订，而是续约。

很多 AI 初创公司过于专注于签订新合同，而忽略了续约的重要性。如果你只关注新客户，而不是确保现有客户的长期使用，除非你的产品能够完美契合需求，当然有些公司确实做到了，否则将面临大麻烦。

Harry Stebbings：你认为人们对当前 AI 行业最大的误解是什么？

Victor Riparbelli：我们目前确实处在一个泡沫之中。但这并不一定是坏事，这正是资本主义的运作方式：大量资金涌入市场，各种产品层出不穷，你尝试无数种不同的方式，最终筛选出真正有价值的东西。

这种模式本质上是一种达尔文主义式的创新过程。不过，我也认为，大量资金可能会被浪费在那些没有实际价值的 AI 产品上，或者流向云服务商的一些附加功能上。

Harry Stebbings：哪些产品目前得到了投资，但你认为它们并没有那么大的价值？

Victor Riparbelli：一些流行词汇总让我感到怀疑。比如，当人们提到构建能够执行各种任务的 AI Agents 时，我就会心生警惕。

如果你过于执迷于技术本身，或者过于追逐最新的流行词，那对我来说通常是一个警告信号。我可以举个具体例子——我非常反感有人把 AI 称作「AI 员工」。这种说法既愚蠢又不利于开发人们愿意采用的实用技术。

把 AI 看成是「员工」，认为它们能为你完成各种任务，这是错误的思维方式。这些只是算法，是软件。你不会把 Miro 或 Figma 称为某种「AI 员工」，它们只是帮助呈现设计的软件工具。

我理解人们会这样称呼是因为他们认为 AI 能自主决策，但这和我们现有的软件没有本质区别。

AI 全面爆发，优秀产品为王

Harry Stebbings：Mark Zuckerberg 在一次播客中提到，到今年年中，我们将拥有能力相当于中级软件工程师的 AI。你认同吗？

Victor Riparbelli：总体来说，科技行业擅长设定很高的期待，然后实现不了。我对这些炒作周期的态度是保持乐观但理性。

我相信，最终我们会有非常强大的 AI 能够编写软件。但我更关注今天和接下来的几个季度内可以实现的东西，并依据这些事实调整策略。

可以肯定的是，AI 在软件开发中的能力会持续增强，但我与许多开发者交流后发现，我们还没有到达可以让 AI 独自开发一个新社交网络的程度。软件开发的过程复杂得多，远超这种设想。

过去两年，我看到了很多酷炫的演示，这是一个好的起点。但这些技术还需要大规模应用到生产环境中。虽然让 AI 生成像俄罗斯方块这样的小游戏很有趣，但当今大多数软件的复杂性远超这个层面，涉及技术支持、人类协作、客户反馈等多个环节。我认为我们还远未到完全自动化这些流程的阶段。不过，在未来 6 到 18 个月内，优秀的软件工程师的生产力肯定会显著提升。

去年有些播客提到，「未来只需要对一个 LLM 说：给我做一个 Monday.com」，就可以用十分之一的价格推出一个产品。但我觉得这是一种极其天真的想法。

技术和代码固然重要，但真正从零搭建一个公司会让你明白，过程远不止如此。能说出这些话的人可能从未运营过公司。

Harry Stebbings：这也意味着你需要持续更新和改进这些工具。能想象维护 150 种不同的内部工具的工作量吗？

Victor Riparbelli：完全同意，这非常难。

Harry Stebbings：从现实和理性的角度看，大家都承认基础模型的商业化正在加速。你怎么看这一趋势？

Victor Riparbelli：完全同意。一切最终都会回到两个核心：分发能力为王，优秀产品为王。

当然，新一代的 LLM，比如 GPT-5，确实会变得更强大，大家对此非常期待。但我认为，文本生成这一层技术的商业化已经在发生。

对于当前 AI 改变世界的多数场景来说，现有技术已经足够了。未来的重点是提升基础模型，同时围绕它们构建更好的产品和服务体系。

我们也看到行业竞争的加剧，例如 X（原 Twitter）和 Elon Musk 的团队正在试图赶超，Anthropic 推出的产品也很优秀。很多人甚至更喜欢它们的模型，而不是 OpenAI 的产品。

OpenAI 确实在消费者市场上建立了巨大的壁垒，十分有价值。

Harry Stebbings：假设你有 1000 万美元，可以选择投在估值 1.6 亿美元的 OpenAI、6000 万美元的 Anthropic 或估值 5000 万美元的 X。你会投哪个？

Victor Riparbelli：我会选 X，因为它的非对称收益潜力最大，特别是如果 Elon 能够像以往那样兑现承诺。你可能听说了，他构建了一个新的数据集吧？我从不与 Elon 作对，而且我认为 X 的潜力非常大。Elon 本身的参与也是 X 的一大优势。

OpenAI 显然已经成功吸引了消费者，成为人们使用 LLM 的主要目的地。我认为未来 LLM 会嵌入到许多不同的应用程序中。

而拥有 X，再同时开发 LLM，这是非常有力的组合。尤其是实时信息可以直接从 X 输入模型，再加上 X 本身拥有数亿用户，这些用户理论上可以直接使用他们的 LLM，而不再依赖 OpenAI。

Harry Stebbings：你认为最终决定胜负的因素是什么？是数据吗？有人说 X 因为 Elon 掌握了大量算力而占优。还是说 OpenAI 会因分发能力而胜出？

Victor Riparbelli：显然，Scaling 仍然有提升的空间，特别是在技术之外，比如视频、音频、3D 等领域。

Harry Stebbings：所以你认为规模定律（Scaling Laws）会继续奏效？

Victor Riparbelli：我认为会继续奏效，但发展不会是线性的。现实世界里，不是简单地拥有最多算力的人就会赢。总会有技术上的突破，比如有人可能会开发出效率是现有算法 100 倍的新算法。

决定成败的将是算力、算法和数据这三者的结合。目前，大家都在尝试让 AI 系统具备更强的控制能力。我们已经证明了这些技术能够很好地复制现实世界，例如生成真实感极强的视频、音频或文本。但我们真正需要的是更深层次的控制能力。

以我的领域为例，一些视频生成模型非常强大，比如 Sora 和 Runway 的模型。你只需输入内容，模型几乎都能生成出惊艳的结果。然而，要让这些模型真正实用，我们需要更高层次的控制，比如让同一个角色出现在不同场景中，或者让角色说特定的台词。

每当试图加入这些控制功能时，模型的整体效果往往会下降，因为此时你要求模型按照你的意愿运行，而不仅仅是复制「真实」的外观。这种控制的实现需要大量的算法优化。

Harry Stebbings：那控制层的缺失是一个问题还是一种优势？

Victor Riparbelli：这里需要区分两种控制：一种是内容审核（content moderation），另一种是输出控制（output control）。

当前的体验类似于「老虎机」：你输入一个内容，模型生成一个结果。如果结果不符合预期，你只能重新拉一次「老虎机」，这会让人沮丧，尤其当你需要一个特定结果时，模型却无法生成。我们需要一定程度的控制以改善这种体验。

至于内容审核，这部分的走向值得关注。我们正在经历一种「风向转变」，比如 Zuckerberg 最近削减了内容审核力度。总体而言，我是支持这种变化的。我认为让人类去审核内容并不是正确的方式。

像 Wikipedia 这样的产品已经证明，群体合作寻找真相的力量非常强大。而社区笔记（Community Notes）试图将 Wikipedia 的这种方法应用到每一条内容中。尽管尚未完全解决问题，但这是实现一定内容控制的正确方向。

最棘手的是「灰色内容」。我们也有类似的问题，比如 Synthesia 在进行内容审核时会将内容分为三类：绿色内容，占 99.9%，是普遍被认为没有问题的内容；红色内容，例如仇恨言论或暴力内容，大家一致认为应被禁止；最难处理的是介于两者之间的灰色地带。

Zuckerberg 现在放松的应该就是这部分控制。这类内容很难划界，比如关于加密货币的内容，什么时候是一个满怀热情的创业者介绍自己的新项目，真心相信能改变世界？什么时候又是赤裸裸的诈骗，想诱导善意的人投入资金？这种界限非常模糊，难以定义。

Harry Stebbings：简单来说，Synthesia 是否需要承担责任？你们是判断内容对错的裁决者吗？比如，如果我发表了一段观点鲜明且可能引起争议的言论，你们是否在扮演「真理裁决者」的角色？

Victor Riparbelli：是的，现在我们确实在扮演这样的角色，这是经过深思熟虑后作出的决定。我们内部对此展开了许多讨论，核心问题在于如何应对这一挑战。对我来说，一切都回到用户层面，因为我们是一家企业级产品公司。

我们必须确保虚拟人不会被用于古怪或不当的在线内容。作为公司，我们并不认为有责任维护某种「言论自由」的权利。从商业角度看，如果某人每月支付 30 美元来制作争议性阴谋论内容，这对我们的业务完全没有好处。这些因素促使我们选择了严格的内容管理策略。

我们的企业客户也不希望看到自己的品牌与不符合品牌价值的内容相关联。从经济角度看，这类内容对我们没有意义。因此，我们故而采取了十分严格的措施，尽管有人对此感到不满。

Harry Stebbings：在深入这个问题前，先聊聊模型。过去 18 个月里，我与许多投资者交流过，其中一些人坦率地说，Synthesia 的成就令人瞩目，但他们认为 OpenAI 可能也会涉足这个领域。你怎么看待模型提供商向应用层的扩展？

Victor Riparbelli：这是典型的「VC 思维」，过于关注技术本身。许多人误以为 Synthesia 是一家「虚拟人公司」，这种误解可以理解，因为我们的网站宣传确实强调了虚拟人，这是我们崛起的重要原因之一。

但如果你与客户交谈，他们选择我们并不是因为虚拟人模型，而是因为我们优化了整个视频制作工作流。我们的平台在 AI 支持下，从创意到最终视频发布，完全不需要摄像设备或配音演员。同时，我们还提供类似 PowerPoint 和 Canva 的编辑工具，以及支持多语言的 AI 视频播放器。

客户与我们签订百万美元以上的合同，真正原因是我们能够以最高效、最具吸引力的方式传递信息，这远超出模型本身的范畴。

当然，我们也重视模型研发，并将持续保持领先。我们的专注点是人类内容的呈现，而其他公司如 Sora 和 Runway，则在开发更广泛的基础视频模型。未来，我们可能成为这些公司的客户或合作伙伴。

我们相信，在配音和人类内容的呈现这一细分上，我们将取得胜利。未来几年，成功的公司将是那些专注于工作流程优化，而非单纯痴迷于 AI 模型的企业。

2025 年，模型研发将是我们的重点之一，但更重要的是扩展价值链（value chain），通过增加影视出品方对我们产品的需求，引导这些用户直接使用我们的平台，而非依赖 YouTube 等视频平台。

这一领域将诞生几家规模大、基础能力强的公司，为我们提供赋能支持，例如我们目前已在使用的 OpenAI 和 Anthropic。

Synthesia 的虚拟人形象（图源：VIA REUTERS）

Harry Stebbings：目前你们最主要使用哪家的模型？这个选择是否发生过变化？

Victor Riparbelli：我们目前主要使用 OpenAI。

Harry Stebbings：是否正在转向 Anthropic？

Victor Riparbelli：是的，我们将部分工作转移到了 Anthropic 和 Gemini。

总体而言，价格是一个重要因素。一些模型在特定任务上表现更优，但我们也有许多大规模的工作量，比如内容审核，因此价格和基础架构支持至关重要。

Harry Stebbings：你是否会考虑自研模型？

Victor Riparbelli：我们只会在能够成为全球第一的情况下自研模型。对我们而言，这通常意味着专注于某个狭窄领域，并直接与更大的工作流程挂钩。

我们从客户需求出发，如果在某个领域可以做到第一，且构建模型具有显著优势，那么我们会选择自研。

具体来说，我们希望在人类面对镜头呈现和对话驱动的内容领域做到全球第一。

Harry Stebbings：未来，我们会拥有更多垂直领域的小模型，还是只有少数几家巨头的通用模型？

Victor Riparbelli：大公司肯定会有所集中。但垂直领域大模型也会大量涌现。许多企业将使用开源模型，有所调整，再集成到自己的平台中。如果这算作垂直领域，那么我们会看到许多此类模型出现。

不过，一直谈论模型本身是技术行业的惯性思维。普通用户更多会像使用 ChatGPT 一样，与模型进行交互。而在后台运行的流程中，许多内容会由 LLM 驱动。

许多公司将构建自己的垂直领域 LLM，但从商业角度看，与其过分关注模型，不如专注于打造优秀的产品和工作流。

Harry Stebbings：最后一个关于模型的问题！大家已经期待 GPT-5 很久了，一直在等啊等。你觉得它会超乎预期还是让人失望？

Victor Riparbelli：想要再现 ChatGPT 刚问世时那种轰动效果会非常困难。人类有一个特点，就是对新鲜事物的兴趣很快会饱和。

我们经常忘记 GPT-3 本身有多么令人惊叹，当你实际使用它时，你会意识到这一点。所以，我的感觉是，当他们推出新技术时，它可能会表现很好，并且一定会有一群技术极客因为它能实现的新功能而感到兴奋。

当然，也许我是错的，可能会有一个超级智能的东西出现，它会自我改进并拯救世界。但我觉得新产品发布后，大多数人不会特别在意。因为想要真正吸引大众注意力，门槛非常高。

现在很多讨论都围绕着它是否是 AGI。但这些讨论其实充满争议，比如，什么才算是 AGI？如果你把 ChatGPT 带回 200 年前的英格兰展示给人们，他们可能会把你当作巫师烧死。

如果是 50 年前，人们会觉得这就是 AGI——一个无所不知的计算机，非常不可思议。而今天，我们可能只会说它是「随机鹦鹉（stochastic parrot）」。至于哪种说法是真的，我也不确定。

不过，我相信新技术会很强大，但它可能无法重现 ChatGPT 问世时那种文化意义上的震撼时刻。

我之前提到过，会有一小部分人特别关注新技术在某些基准上的表现。我认为这很棒，但对于全球大多数企业来说，当前的模型已经足够好，可以解决很多问题。

未来只要想象力就能创作

Harry Stebbings：我非常喜欢 Eleanor Roosevelt 的一句话，这也是我努力追求的目标，尽管离得还远。她说过：「伟大的头脑讨论的是思想，平庸的头脑讨论的是事件，而狭隘的头脑讨论的是他人。」基于这个思路，我们讨论一下未来。内容创作 5 年后会是什么样的？

Victor Riparbelli：大方向上，我们已经通过互联网实现了分发的民主化，没有所谓的「守门人」了。任何人都可以创建网站，分享内容，这非常有力。

接下来，我们已经见证了一定程度上的内容创作民主化。智能手机的普及让摄像头无处不在，而摄像设备的价格也大幅下降。30 年前，一套专业拍摄设备可能比现在贵上百倍。

但是，我们即将迎来的是真正的内容创作民主化。这种转变意味着我们将从依赖传感器捕捉现实世界内容的方式，转向完全数字化生成内容。

想想文字，作为社会的基本构成元素，它经历了漫长的演变历程。从印刷机的发明，到键盘和电脑的使用，如今文字已完全数字化，变得无处不在且极具影响力。

类似的转变也发生在音乐领域。我们从现实中捕捉声音，转向了数字化创作。今天的大多数音乐作品并非由真实乐器演奏，而是通过软件生成。我可以在电脑上合成几乎任何类型的歌曲，这种能力彻底改变了音乐产业。

同样的变化也将发生在视频和音频领域，未来只需要想象力就能实现创作。

这种变化最直接的影响是内容创作成本将趋近于零。例如，现在写一本书几乎不需要什么成本。而在不久的将来，从技术角度看，制作一部好莱坞级别的电影成本也会接近零。这意味着，任何人都可以与好莱坞竞争，最优秀的创意和内容将脱颖而出。

Synthesia 视频制作后台界面

Harry Stebbings：不过，我认为我们离实现这些还很远。作为一个每天都在创造内容的人，我能切实感受到当前的剪辑工具与我团队的需求之间还有很大差距。这些工具远远无法替代人工判断。例如，决定哪个片段适合作为切片时，可能会有多种选择，而这高度依赖于专业知识。

Victor Riparbelli：我完全同意你的观点。我所说的「只需要想象力」，并不是指完全不需要技能，而是技术壁垒将大幅降低。你不再需要专业的摄像机，也不需要成为顶尖的视觉特效大师，很多事情可以自动完成。

然而，这也意味着讲好故事、理解内容以及提出正确问题等能力将变得比以往都更加重要。

可以预见的是，「真内容」的价值将空前提高。不过，我们仍然会喜欢看有人弹钢琴，或者欣赏真人艺术家的表演，这类创作方式定会延续。

Harry Stebbings：5 年内，我们会更多地消费真人还是 AI 创作的内容？

Victor Riparbelli：毫无疑问是 AI。

但更重要的问题是：哪些内容能够真正被呈现给用户？比如，如果你去看 YouTube，我不知道确切数据，但可能有 95% 的视频播放量少于 10 次。这些内容已经存在，但问题在于，哪些内容能被推送到观众面前。

Harry Stebbings：正是如此。当 AI 大幅降低内容创作成本并极大增加供给时，内容推送的未来会是什么样的？

Victor Riparbelli：我经常想这个问题。我认为 TikTok 是一个非常好的案例，尽管并不是所有人都这样认为。

拿我自己的 TikTok 推荐内容来说，我会说 90% 的内容是高度信息化且教育性的。这些内容包括音乐制作、我喜欢的音乐、政治、科技，有时甚至还能看到你的脸（笑）。这确实是一个出色的内容呈现平台。

TikTok 的特别之处在于，它是根据用户的兴趣图谱来推荐内容，而不是简单地基于社交关系。比如，如果你看到不感兴趣的内容，你会快速划过，因为你知道算法会注意到这种行为，从而减少类似内容的推送。这种方式非常有效，但我觉得仍有改进空间。

例如，我希望能对算法有更多控制权。我想直接告诉算法哪些话题不再显示给我，因为我对它们完全不感兴趣。

此外，TikTok 利用兴趣图谱有效触达了对特定领域非常感兴趣的用户。当你发布一条内容时，平台会先推送给几百人，然后快速判断这些人是否喜欢这条内容。如果反馈不好，内容就会被「扔进垃圾桶」；如果稍微受欢迎，则扩大推送范围，从而筛选出真正优秀的内容。

从 TikTok 用户数据来看，这种方法显然奏效。

Harry Stebbings：TikTok 应该被禁吗？

Victor Riparbelli：我倾向于认为，这更像是一场道德恐慌，而不是实质性的问题。显然，TikTok 打造了一个令人惊叹的产品。我并不认为它是一个「洗脑机器」或「宣传机器」。

Harry Stebbings：我对社交媒体的看法与你一致。正如你提到的，它可以是教育性的，或者与音乐相关。我刷到的内容多是励志演讲、空气炸锅菜谱和健身教程。这些内容为我的生活带来了积极的补充。

就像饮食可以选择巧克力和甜食，也可以选择蔬菜和水果一样，每个人都能设计自己的「内容食谱」。因此，单纯地妖魔化社交媒体并不公平。

Victor Riparbelli：完全同意。事实上，这里有一个悖论。或许对于你我而言，我们能够利用算法，使它们更好地服务于我们的生活需求。

不可否认的是我也有很多个小时浪费在刷短视频上。偶尔看些没营养的内容很正常，但其实有很多优秀的内容正在自由传播，有算法去判断内容的真假。

不可否认，我也曾浪费许多时间在刷短视频上。偶尔看些没营养的内容是正常的，但实际上，有许多优秀的内容正在被自由传播，并且算法也在努力判断这些内容的真实性。

虽然问题确实存在，但我们正在逐步摸索如何建立一个真正优秀的媒体生态系统。这个系统由民众和专家驱动，而非记者或政客主导。同时，它保留了一些传统媒体的优点，比如内容发布前需要经过多重审查。

新事物的出现是人类发明的本质。尽管探索中伴随着一些负面影响，但我们正在朝正确的方向前进。我对未来充满乐观。

Harry Stebbings：我也这么想。如今我们消费的内容质量本质上更高。这并不是针对传统媒体的批评，但在 VC，我能接触到的内容质量，确实比许多大型出版物的记者产出的内容高出一大截。这是因为我日复一日地专注于此，这是我热爱的领域。

Victor Riparbelli：没错，完全同意。我几个月前在 TED 演讲中谈到了类似的话题。

我在演讲中提出了一个比较激进的观点：我们可能是最后一代能够阅读和写作的人。关于 TikTok 等应用，许多人感到道德恐慌，比如人们的注意力跨度显著缩短。这些问题或许确实存在，但如果我们只是对那些冗长、枯燥的内容感到厌倦呢？

实际上，一段两分钟的 TikTok 视频可能比一段 20 分钟的 YouTube 视频更能帮助我们理解一个话题，而一段 20 分钟的 YouTube 视频又比一本 300 页的书籍更高效。

Victor 在 2024 年 10 月 TEDAI 的演讲

Harry Stebbings：对于一些人认为我们只是多巴胺成瘾者，因为更喜欢刷两分钟的短视频而不愿意阅读五分钟的文章，你怎么看？

Victor Riparbelli：我们对很多事物都上瘾了，可以说每个人在某种程度上都是多巴胺成瘾者。这几乎是现代生活的主旋律。我理解这样的观点，但换个角度看，如果你每天坚持运动，这算不算也是一种「多巴胺成瘾」？不管是做什么能让我们感到良好的事，许多情况下，我们的行为都是为了追求这种感觉。

AI 生成内容验证新形式

Harry Stebbings：另一个问题是关于身份滥用或欺诈。你如何看待身份验证的未来？包括跨平台的身份验证以及你们自己的解决方案？

Victor Riparbelli：我确实认为，在一些重要的平台上，我们需要一定程度的身份验证。用户需要知道内容的来源：是谁创造的，何时、如何创造的。

我们甚至可以将身份验证扩展到内容层面。比如，你知道 Shazam 这个应用吗？可以设想一种类似 Shazam 的工具，为每一条互联网内容加上「指纹」，告诉用户：「这张图片最初是五年前由 Harry 上传的。」

未来，这样的技术可能会进一步发展。它可以提示你：「这张图片是部分通过 Synthesia 制作的，现在你看到的是配音版本。」这相当于为内容标注来源和变更记录。如果有这样的工具，每浏览一条内容，你都能判断它是否经过验证。

过去，只有名人的账户需要验证，因为有人冒充名人创建账户。而如今，我们或许需要反转这种逻辑：让每个人和所有内容都得到验证。如果某段内容具备来源信息，并清楚地记录了创作过程，那么它可以有一个绿色勾号标记；而未验证的内容则应该显而易见。这种机制可以帮助用户更好地辨别内容的可信度，而不是仅关注明星页面的认证标志。

Harry Stebbings：但如果一些内容是 AI 生成的，它是否会因为缺乏绿色勾号而被视为价值较低的内容？

Victor Riparbelli：不，实际上我们生活在一个多数内容都被「加工过」的世界。Instagram 上的绝大多数照片都经过滤镜或色彩修正处理。随着技术进步，内容创作方式与真实性之间的界限会越来越模糊。但最终，内容的价值应该由其本身的质量决定，而不是单纯依赖制作方式。

你可以创作一段讨论某个话题的视频。几年后，也许没人能轻易判断它的真实性，但这并不重要。重要的是，这段视频是否清楚地表达了你的观点。这与现在我们观看电影时的心态类似：我们知道电影是虚构的，但我们更关心它的质量，而不是拍摄手法。

当然，创作过程仍然是一个重要的信号。它能反映内容的制作背景，比如时间、制作者以及是否是原版或经过编辑的版本。这些信息的透明化有助于我们建立对内容的信任。假如你正在观看我们的播客片段，系统可以提示你：「这是从 Harry 的完整播客中剪辑出的内容。如果想观看完整版本，请点击这里。」我们可以通过这些技术构建一个清晰的「内容链」，追踪创作来源。

我提到 Shazam 是因为这个问题最早是 YouTube 面临的商业挑战。唱片公司告诉他们：「嘿，人们在 YouTube 上上传视频，但使用了版权音乐。如果你们不解决这个问题并付钱，我们就要起诉你们了。」

那他们是怎么做的呢？YouTube 的应对方式是，在用户上传视频时快速扫描内容，与一个包含数十亿首歌曲的数据库进行匹配。如果检测到版权音乐，平台会删除视频或插入广告，收益分成给版权方。

那实际上发生了什么呢？你上传一段内容，几毫秒内，这段内容会与一个包含数十亿首歌曲的数据库进行比对。从短短的几秒钟音乐片段，它就能迅速识别出是哪首歌，如果是版权歌曲，就会做相应处理。

如果我们能将这种技术应用于内容溯源，就能追踪某段视频的创作来源。例如，当我上传一个访谈片段到 YouTube，系统可以识别出它是从 Harry 的播客中剪辑出来的，并提示用户：「这是 Harry 两周前发布的内容，如果想看完整版本，请点击这里。」这种内容追踪技术需要依赖一个集中的数据库，理想情况下是去中心化的。

我不太喜欢这么讲，但这可能是一个区块链系统。每当你创作内容时，比如用 Synthesia 制作视频或通过相机拍摄，第一时间就可以将其注册到系统中。当内容分发到不同平台时，用户可以比对数据库，验证内容的来源。

例如，有人使用五年前的战争照片声称是昨日某地发生的事件。如果有这样的系统，用户可以立即知道这张照片是五年前上传的，并附带社区注释，注明这是一位 BBC 记者在七年前拍摄的作品。

虽然这一切实现起来并不容易，但我们已经拥有许多技术支持这样的内容验证系统。这将帮助我们构建一个全新的内容生态系统，与现有的截然不同。

Victor 在 Bloomberg 节目上探讨 AI 生成视频

Harry Stebbings：这个新的内容创作生态系统将如何改变内容行业的劳动市场？哪些岗位会受到威胁，哪些又将被创造出来？

Victor Riparbelli：摄像一类非常技术性的岗位可能会逐渐消失。未来的焦点将更多地放在创意、讲故事以及如何让内容产生共鸣。这些因素才是优秀内容的核心，比以往任何时候都更加重要。

Harry Stebbings：如果你是今天的 YouTube 视频设计师或特效师，会面对哪些危机与机遇？

Victor Riparbelli：实际上，我认为大多数岗位会自然过渡到其他领域，前提是从业者能够开放地适应变化。像视觉特效这类工作，AI 可以完成第一轮处理，效果可能比随便制作的好，但远不及人工精心制作的水准。然而，如果你能将 AI 技术融入工作，就能显著提升效率和成果。

例如，对于一集时长两个小时的节目，AI 可以自动找到所有可能有趣的片段并展示给你选择。如果你是特效师，这意味着你的角色可能会更接近软件工程师。通过 AI 的辅助，你的工作效率可能会提升百倍，而不再需要依赖 20 个人建模某人的面部来创建数字克隆。你只需输入指令或进行简单控制。

我相信未来的内容创作者数量会比今天更多。就像互联网和计算机普及之前，能够创作文本的人非常少。比如在 20 世纪三四十年代，大多数人并不参与文本创作，这些工作通常由秘书或打字员完成。而现在，几乎每个人都在持续创作内容。

AI 快速融入我们日常生活的瓶颈其实并不在于技术本身。正如我之前提到的，我们现在已经拥有非常强大的 LLM，它们可以完成许多出色的任务。但真正的障碍在人类身上。人们需要学习使用这些技术，信任它们，为其支付费用，将其购买并集成到自己的生活中。科技的发展历来如此，适应总是需要时间。

想创业，选伦敦还是硅谷？

Harry Stebbings：最后一个问题，作为伦敦，我很喜欢你们选择在伦敦发展。但这似乎是一个不同寻常的选择。你们为什么选择在伦敦？

Victor Riparbelli：说实话，我们选择伦敦是因为当时我无法进入美国。在创办 Synthesia 之前，我并没有特别出色的履历。美国有工作签要求，我当时很难拿到。而在英国，我有一些朋友，所以我决定尝试一下，就这样来到这里了。

Harry Stebbings：如果你当时在美国，Synthesia 会有什么不同？

Victor Riparbelli：我认为，如果我们在美国西海岸，成功的机会可能会更大。那里有许多优势，尤其是在过去六七年里，美国的创业环境变得更加成熟。不过，我也看到欧洲在快速进步，差距在缩小。

Harry Stebbings：在伦敦工作的优势有哪些？

Victor Riparbelli：其中一个重要的优势是人才。这是有两面性的。硅谷的生态系统固然吸引了许多顶尖人才，但那里的成本也异常高，忠诚度也相对低。

在硅谷，许多人把职业生涯视为积累不同公司股票期权的投资组合，希望其中一个机会能带来巨额财富。这种心态可以理解，但也意味着雇主和员工之间的关系更像一笔交易。如果公司经营不善，员工可能迅速跳槽，企业在短时间内失去许多优秀的人才。

相比之下，欧洲的人才忠诚度更高。人们更倾向于看重能在喜欢的地方工作，与优秀的同事一起解决有趣的问题。虽然这里的员工对股票期权的热情不如硅谷，但也带来了更稳定的团队。

如果公司经营不善，可能会有新机会吸引他们跳槽，在几个季度内失去很多优秀人才。而在欧洲，我认为人们的思维方式相对不同，大家对股票期权的看法往往更像是一张彩票，而不是工资的一部分。在欧洲，几乎没人知道有人通过在初创公司工作而变得富有，我们这里没有那么多的成功案例。

Harry Stebbings：你觉得欧洲的态度正在发生变化吗？

Victor Riparbelli：我确实看到一些变化，但这需要时间。

在 Synthesia，我的员工可能会看很多关于初创公司成功的新闻，但他们更关注身边是否有人通过初创公司赚到了 200 万美元。

在硅谷，几乎每个人都认识通过初创公司工作而赚到大笔财富的人。这种直接的成功案例让大家觉得自己也可能做到。而在欧洲，这种经历仍然较少。真正的变化需要更大的生态系统、更多的退出案例以及更大规模的公司。这一切会发生，但需要时间。

Harry Stebbings：大家工作也一样努力吗？

Victor Riparbelli：我并没有觉得硅谷的人工作特别辛苦。我有一些朋友在那里设立了办公室，从他们那里听到的反馈并不包含「大家工作得特别辛苦」的描述。事实上，这更多是一种个人性格特质，与地域关系不大。普通硅谷软件工程师的工作强度并不比欧洲的同行高。

Harry Stebbings：你为什么认为这里的创业环境在变好？我觉得过去六个月的情况恰恰相反。

Victor Riparbelli：我同意，这一切取决于新政府会做些什么。我认为他们手里有许多好牌，许多优秀的公司正在这里发展。

伦敦正在培养全球的领军企业，而不仅仅是某些领域的区域性赢家。比如，ElevenLabs 在语音技术领域处于领先地位。我们的公司在企业级 AI 视频领域也是佼佼者。还有 Wayve，他们的自动驾驶非常出色。伦敦有许多这样的公司正在成长为全球领导者。

不过，我也希望新政府不要搞砸这些机会。

Harry Stebbings：他们怎么搞砸呢？

Victor Riparbelli：我觉得可能会因为过度征税等常见问题而搞砸，大家都在谈论这些问题。我认为他们能做的事情是改善英国的品牌形象。

Harry Stebbings：你是什么意思？

Victor Riparbelli：我们在这个问题上有分歧。但从我的角度来看，英国是一个相对不错的创业地点。我来自丹麦，坦白说，那儿根本不适合创业，几乎不可能。

英国的 SEIS 和 EIS 等减税政策对创业生态系统的改善起到了很大作用。尽管英国的风险投资生态系统仍然以私募股权为主，但确实有所进步。然而，它仍然有被搞砸的可能。事实上，我看到很多人在离开，尤其是在最近的政府领导下。

Harry Stebbings：我的手机几乎每天都会响，问题多是「你们会搬到哪里？有什么建议？我应该去哪里？」这些问题几乎都来自亿万美元规模公司的创始人。如果让你和英国首相 Keir Starmer 面对面，你会给他什么建议，让最优秀的开发者和创始人愿意留在这里创业？

Victor Riparbelli：有一些显而易见的措施，比如降低公司税、继续提供企业家税收优惠等政策，使英国更具吸引力。和欧洲许多国家相比，英国在这些方面做得不错。但我觉得，这和文化态度也有关。丹麦的文化可能更加消极。但搬到英国后，我看到了许多积极的一面。

最重要的是，不要破坏现有基础。例如，避免过度提高税收，确保优秀的减税政策能够持续，继续鼓励就业创造和经济生产力。同时，还需解决一些品牌层面的问题，比如日益增长的犯罪率和生活成本上升等。

Harry Stebbings：还有来自工党政府的一贯负面情绪。他们应该站出来说「伦敦欢迎创业」，而不是一味地批评，让这座城市贬值。

Victor Riparbelli：完全同意。这确实和品牌问题密切相关。虽然许多人想去美国，但也有不少人愿意来到伦敦，尤其是来自美国的人。

我发现，把人从硅谷吸引到伦敦比吸引到纽约要容易，尽管这听起来有些反直觉。很多人希望体验欧洲的生活方式，喜欢这里的文化遗产以及伦敦作为文化大熔炉的特点。这些也是我个人喜欢伦敦的原因。如果能在品牌塑造上多下功夫，伦敦会吸引更多优秀人才来创业。但这一切的基础是维持现有的良好政策。

如果比较加州和伦敦的税收，两地并没有显著差异。加州的税收也很高，创业环境也不轻松。然而，英国需要加大支持力度，维持现有的积极趋势。只要不犯大的错误，英国有一两个市值超过 100 亿美元的公司扎根，整个生态系统就会真正成长起来。

Victor 常受邀参与英国政府及科学、创新和技术部（DSIT）的研讨，并在 10 Downing Street 前自拍留影

Harry Stebbings：如果出现几个市值超过 100 亿美元的公司，它们会在哪里上市？这是关键。我猜 Synthesia 可能会选择纳斯达克。

Victor Riparbelli：伦敦证券交易所你也懂的（笑），它很大的一个问题在于需要往系统中注入流动性。我不是金融专家，不清楚具体该如何解决，但这显然是一个大问题。我们已经看到许多优秀公司因此受挫。

Harry Stebbings：你认为这真的是个问题吗？流动性在哪个市场都能找到，重要的是 Synthesia 在纳斯达克上市后也能让伦敦办公室的 1000 名员工通过早期持股成为百万富翁？

Victor Riparbelli：我同意。不过这不是我认为最需要解决的三大问题之一。

Harry Stebbings：那最需要解决的问题是什么？

Victor Riparbelli：保留对企业家的税收减免政策，尤其是那些真正创造价值的企业家，还可以进一步优化这些政策。这对创业者非常有吸引力。

政府也可以采取其他措施，比如对 GPU 成本提供补贴，特别是支持英国数据中心的建设。这是一个实际的竞争优势。

同时，要避免过度监管。目前，我们还没有看到太多监管，但从上一届政府到这一届，关于监管的态度确实发生了一些变化。不要把欧洲当作榜样。欧洲有一整套 AI 监管政策，但却几乎没有 AI 公司。

坚持正确的方向，避免重大失误，这才是关键。

从游戏看生活，决策是创业的核心

Harry Stebbings：我们来进行一个快问快答吧。你相信哪些观点是周围人通常不相信的？

Victor Riparbelli：我认为，玩电子游戏可能是孩子在未来取得成功的最佳方式之一。

Harry Stebbings：为什么电子游戏能让人更适合创业？Shopify 的 CEO Tobias Lütke 曾提到，如果你能管理一个游戏公会，这比上大学还有效。

Victor Riparbelli：这确实是我当年在《魔兽世界》里做的事情。我们是第一代接触到复杂策略游戏的人。

人生在很大程度上是一种决策的过程，而电子游戏则是一个微缩的宇宙。在游戏中，你可以反复模拟不同的情境。或许父母认为你在玩《魔兽争霸 III（Warcraft 3）》和《红色警戒（Red Alert）》，但实际上，你是在训练自己快速做出大量决策，并理解每个决策的潜在影响。

生活是一场游戏，职业是一场游戏，创业也是一场游戏。我们这一代人第一次有机会通过游戏在短时间内进行如此多的决策模拟。在计算机时代之前，这是无法想象的事情。

过去，你无法模拟如何经营一家公司，只能亲身创办并运营一家公司。而现在，通过玩《过山车大亨（RollerCoaster Tycoon）》，即使只做到现实中主题公园 CEO 的 20%，也能学到许多宝贵的经验。

通过游戏积累的决策能力和策略感非常宝贵，因为游戏提供了双向反馈机制。相比单纯阅读，电子游戏提供了持续的即时反馈，使其更具力量。

Harry Stebbings：你有哪些特质对成功有帮助，但却让你羞于承认？

Victor Riparbelli：我的知识博而不精。我年轻时想成为艺术家、程序员、开发者，但始终没有在某一方面真正精通。我至今还抱有做音乐的梦想。

我对许多事物充满好奇，涉猎范围广泛，甚至包括电梯的工作原理和挪威的黑金属音乐。过去，我会为自己爱好太杂而感到懊恼，觉得无法专注于某一领域成为顶尖人物，比如全世界最好的音乐制作人、程序员或 AI 研究员。但现在，我意识到广泛的兴趣正是我的优势。

在我的角色中，决策和创意是工作的核心，而这些往往来源于潜意识。你脑海中储存的知识越丰富，越有助于类比和模式识别，判断力就越强。

Harry Stebbings：有人告诉过我你是公司里的「驻场 DJ」。还有个问题，有人说：「生活中最沉重的事情不是铁或金，而是未做的决定。」你有什么未曾选过的路让你感到困扰？

Victor Riparbelli：我大学学的是计算机科学和商科，但我一直后悔没有专注学一个 STEM 学科。商科的大部分内容其实没什么实际用处，其核心思想也就那么十个，掌握这些就足够了。我当时应该更专注于技术领域的深度学习。

Harry Stebbings：过去 12 个月里，你对什么事情改变了看法？

Victor Riparbelli：最近的 AI 热潮让我重新领悟了一课。市场上涌现了许多新竞争者，融很多钱，偶尔会让人感到嘈杂，甚至产生模仿他们动作的冲动。但我更加坚定地认为，不要因为别人的行动而感到焦虑，也不要过度关注竞争者或行业趋势。始终倾听客户的声音，他们才是为你的产品买单的人，也是你真正需要取悦的对象。

Harry Stebbings：如果你的下一家公司只能从现有投资人中选择一个人，你会选谁？

Victor Riparbelli：我会再次选择 Mark Cuban。在我们一无所有时，他是真正相信我们的人，我永远感激他的信任。

Harry Stebbings：这是一个一定会剪辑进来的精彩瞬间！你觉得父母的教育方式中有哪些地方是你未来会刻意避开的？

Victor Riparbelli：我父母那一代人认为电脑会让人社交孤立，觉得你只是坐在那沉迷于多巴胺的刺激，就像现在很多人批评 TikTok 一样。但实际情况远比他们想象的复杂。

对我而言，玩电子游戏是一种社交活动，因为你会和线上其他人一起玩。他们很难相信你可以与未曾见面的人成为朋友，倾向于认为玩游戏是在浪费时间。但实际上，策略游戏能够锻炼决策能力。我会鼓励我的孩子适度玩好的电脑游戏。

Harry Stebbings：最后一个问题，你已经经历过二级市场退出了。这种退出是否真的像人们所说的那样，让人心理上更自由？

Victor Riparbelli：确实如此。当你不再为经济压力担忧，也不必将所有财富压在同一支股票上时，确实可以做出更理性的决策。

我非常建议大家在有机会时通过二级市场退出一部分股份。如果没有这样的退出机制，可能会迫使我们更早考虑出售公司，从而做出一些不理性的选择。

Harry Stebbings：这是我最喜欢的一次访谈之一。看到一个几年前认识的人，如今成为嘉宾，真是让人感慨万分。非常感谢你，这次对话非常精彩。

Victor Riparbelli：谢谢，我也很高兴。

编译｜Cindy

编辑｜Wendi