<p>Khosla Ventures 的董事总经理 Keith Rabois 观察到当前科技领域的一个严峻现实：自两年前重新加入公司以来，他的投资中约有 70% 集中在人工智能上。这一戏剧性的转变突显了他与合伙人 Vinod Khosla 和采访者 Jack Altman 最近讨论的中心主题：人工智能所带来的巨大、颠覆性的机会，以及利用这一机会所需的特定、往往不被共识的方式。Khosla 和 Rabois 以其直言不讳和对第一原则的承诺而闻名，提供了他们投资哲学、他们在创始人身上寻找的品质，以及风险投资生态系统如何——或不如何——适应生成性人工智能时代的罕见共同视角。</p>
<p>尽管 Khosla 和 Rabois 各自都很突出且持有强烈观点，但他们之间的工作关系却以一种重视真理而非和谐的智识严谨性为特征。当被问及他们的日常合作时，Khosla 直言不讳地表示，他们的共识归结为 “第一原则思维”。通过将复杂决策分解为基本真理，他们能够迅速识别出一致之处，更重要的是，识别出根本的分歧。这种对智识清晰的奉献，而非情感上的一致，是公司精神的核心。Khosla 指出，这种方法 “使得知道你们在哪些方面一致，在哪些方面不一致变得容易”，避免了模糊性或他所称的 “含糊不清” 决策的陷阱。</p>
<p>这种对直言不讳的承诺延伸到他们与创始人的关系，成为决定他们选择支持谁的关键筛选标准。Khosla 认为，大多数风险投资公司都存在 “伪善的礼貌”，这最终会伤害创始人，因为它们隐瞒了建立持久公司的困难和必要的真相。他将其比作给孩子们想要的一切。相比之下，强大的创始人积极寻求并更喜欢坦诚的反馈，即使是严厉的。“强大的创始人几乎总是选择他们能获得的最佳反馈，并且也知道如何说 ‘谢谢，但我不同意你’，” Khosla 强调，风险投资家的角色不仅仅是友好，而是成为一个致力于公司成功的积极合作伙伴。Rabois 将自己的角色视为 “创始人的风险顾问”，致力于帮助他们在 10 到 20 年的时间范围内实现最高潜力。</p>
<p>在评估创始人时，他们的标准围绕着卓越性，视过程为寻找异常值。Rabois 解释说，他寻找在某个维度上展现出顶尖特质的创始人。这种卓越特质可以是深厚的技术专长、战略洞察力或纯粹的韧性。他提到一个创始人的轶事，尽管从未训练过三项全能，也没有自行车，但他租了一辆城市自行车并完成了一场比赛，仅仅是为了融入新团队——这展示了极大的毅力。这揭示了一种在面对不可逾越的困难时预测成功的基本品质。此外，Khosla 强调，对他而言，最重要的指标是 “创始人的学习能力”。在快速变化的行业中，静态的聪明才智不如快速吸收新信息、迅速调整和快速拒绝糟糕想法的灵活性重要，即使那些想法是由投资者提出的。</p>
<p>人工智能发展的加速步伐从根本上改变了公司构建的方式。Rabois 指出，雇佣一位经验丰富的产品经理来制定 12 个月的路线图的旧模式在人工智能领域已不再适用，因为基础能力和客户需求每月都在演变。依赖于收集客户反馈并创建顺序路线图的传统产品管理方法在基础技术变化过快时失效。重点必须转向激进的内部研发，要求技术领导者能够不断迭代并推动可能性的边界。</p>
<p>Khosla 强调了人工智能中的一个关键技术挑战，这决定了成功公司的架构方法：幻觉问题。对于某些高风险应用——例如金融、医疗或国防领域——幻觉是生存风险。Khosla 指出，Khosla Ventures 正在积极投资 “所有其他方法，而非变压器模型”，这些方法优先考虑可靠性和准确性，旨在创建 “不会产生幻觉” 的人工智能代理。这一重点推动投资向硬科技和深层科学突破倾斜，超越当前大型语言模型的共识，包括人工智能肿瘤学家、结构工程师和聚变能源项目。Khosla 认为，人工智能市场仍然完全 “待开发”，尤其是对于那些追求解决现实世界问题并需要绝对忠实度的非共识方法的公司。</p>

<p>Khosla Ventures 的 Keith Rabois 强调，他的 70% 投资集中在人工智能上，强调需要一种非共识的方法来利用人工智能的潜力。他与 Vinod Khosla 讨论了他们的投资理念，重视直接性和从第一原则出发的思维方式。他们寻找能够在坦诚反馈和适应性中茁壮成长的杰出创始人。Rabois 将自己的角色视为创始人的长期合作伙伴，而 Khosla 则强调创始人的学习速度的重要性。他们提倡在人工智能领域进行激进的研发，解决诸如幻觉等挑战，并投资于超越传统模型的创新解决方案</p>

<p>Keith Rabois, Managing Director at Khosla Ventures, observed a stark reality of the current technology landscape: since rejoining the firm two years ago, approximately 70% of his investments have been centered on artificial intelligence. This dramatic shift underscores the central theme of a recent discussion with his partner, Vinod Khosla, and interviewer Jack Altman: the immense, paradigm-shifting opportunity that AI presents, and the specific, often non-consensus approach required to capitalize on it. Khosla and Rabois, known for their directness and commitment to first principles, offered a rare joint perspective on their investment philosophy, the qualities they seek in founders, and how the venture capital ecosystem is—or isn’t—adapting to the age of generative AI.</p>
<div class="lb-trans"><p>Khosla Ventures 的董事总经理 Keith Rabois 观察到当前科技领域的一个严峻现实：自两年前重新加入公司以来，他的投资中约有 70% 集中在人工智能上。这一戏剧性的转变突显了他与合伙人 Vinod Khosla 和采访者 Jack Altman 最近讨论的中心主题：人工智能所带来的巨大、颠覆性的机会，以及利用这一机会所需的特定、往往不被共识的方式。Khosla 和 Rabois 以其直言不讳和对第一原则的承诺而闻名，提供了他们投资哲学、他们在创始人身上寻找的品质，以及风险投资生态系统如何——或不如何——适应生成性人工智能时代的罕见共同视角。</p>
</div><p>The working relationship between Khosla and Rabois, despite their individual prominence and strongly held views, is defined by an intellectual rigor that values truth over harmony. When asked about their day-to-day collaboration, Khosla stated plainly that their alignment comes down to “first principles thinking.” By breaking down complex decisions to their fundamental truths, they can swiftly identify where they agree and, more importantly, where they might fundamentally disagree. This dedication to intellectual clarity, rather than emotional agreement, is central to the firm’s ethos. Khosla noted that this approach “makes it easy to know where you agree and where you disagree,” avoiding the pitfalls of ambiguity or, as he termed it, “hand-wavy” decisions.</p>
<div class="lb-trans"><p>尽管 Khosla 和 Rabois 各自都很突出且持有强烈观点，但他们之间的工作关系却以一种重视真理而非和谐的智识严谨性为特征。当被问及他们的日常合作时，Khosla 直言不讳地表示，他们的共识归结为 “第一原则思维”。通过将复杂决策分解为基本真理，他们能够迅速识别出一致之处，更重要的是，识别出根本的分歧。这种对智识清晰的奉献，而非情感上的一致，是公司精神的核心。Khosla 指出，这种方法 “使得知道你们在哪些方面一致，在哪些方面不一致变得容易”，避免了模糊性或他所称的 “含糊不清” 决策的陷阱。</p>
</div><p>This commitment to directness extends to their relationship with founders, serving as a critical filter for determining who they choose to back. Khosla argued that most venture firms suffer from “hypocritical politeness,” which ultimately hurts founders by withholding the difficult, necessary truths required to build enduring companies. He likened it to giving children everything they want. Strong founders, by contrast, actively seek out and prefer candid feedback, even if it’s harsh. “Strong founders almost always select for the best feedback they can get, and also know how to say, ‘no thank you, I disagree with you,'” Khosla asserted, emphasizing that the venture capitalist’s role is not to simply be nice, but to be a proactive partner dedicated to the company’s success. Rabois views his role not as a traditional venture capitalist, but as a “venture consigliere to the founder,” committed to helping them achieve their highest potential over a 10-to-20-year horizon.</p>
<div class="lb-trans"><p>这种对直言不讳的承诺延伸到他们与创始人的关系，成为决定他们选择支持谁的关键筛选标准。Khosla 认为，大多数风险投资公司都存在 “伪善的礼貌”，这最终会伤害创始人，因为它们隐瞒了建立持久公司的困难和必要的真相。他将其比作给孩子们想要的一切。相比之下，强大的创始人积极寻求并更喜欢坦诚的反馈，即使是严厉的。“强大的创始人几乎总是选择他们能获得的最佳反馈，并且也知道如何说 ‘谢谢，但我不同意你’，” Khosla 强调，风险投资家的角色不仅仅是友好，而是成为一个致力于公司成功的积极合作伙伴。Rabois 将自己的角色视为 “创始人的风险顾问”，致力于帮助他们在 10 到 20 年的时间范围内实现最高潜力。</p>
</div><p>When assessing founders, their criteria revolve around exceptionalism, viewing the process as a search for outliers. Rabois explained that he looks for founders who exhibit a top one basis point trait on some dimension. This exceptional trait could be anything from deep technical expertise or strategic insight to sheer tenacity. He cited an anecdote about a founder who, despite never training for a triathlon and not owning a bike, rented a city bike and completed a competition simply to fit in with his new team—a demonstration of extreme grit. This reveals a fundamental quality that is predictive of success in the face of insurmountable odds. Furthermore, Khosla stressed that the most important metric for him is the “learning rate of the founder.” In a rapidly shifting industry, static brilliance is less valuable than the agility to absorb new information, pivot, and reject bad ideas quickly, even those suggested by their investors.</p>
<div class="lb-trans"><p>在评估创始人时，他们的标准围绕着卓越性，视过程为寻找异常值。Rabois 解释说，他寻找在某个维度上展现出顶尖特质的创始人。这种卓越特质可以是深厚的技术专长、战略洞察力或纯粹的韧性。他提到一个创始人的轶事，尽管从未训练过三项全能，也没有自行车，但他租了一辆城市自行车并完成了一场比赛，仅仅是为了融入新团队——这展示了极大的毅力。这揭示了一种在面对不可逾越的困难时预测成功的基本品质。此外，Khosla 强调，对他而言，最重要的指标是 “创始人的学习能力”。在快速变化的行业中，静态的聪明才智不如快速吸收新信息、迅速调整和快速拒绝糟糕想法的灵活性重要，即使那些想法是由投资者提出的。</p>
</div><p>The accelerated pace of AI development has fundamentally changed how companies must be built. Rabois noted that the old model of hiring a seasoned product manager to create a 12-month roadmap is irrelevant in AI, where foundational capabilities and customer needs are evolving monthly. The traditional product management approach, which relies on gathering customer feedback and creating a sequential roadmap, fails when the underlying technology is changing too quickly. The focus must instead shift to radical internal research and development, requiring technical leaders who are capable of constantly iterating and pushing the boundaries of what is possible.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能发展的加速步伐从根本上改变了公司构建的方式。Rabois 指出，雇佣一位经验丰富的产品经理来制定 12 个月的路线图的旧模式在人工智能领域已不再适用，因为基础能力和客户需求每月都在演变。依赖于收集客户反馈并创建顺序路线图的传统产品管理方法在基础技术变化过快时失效。重点必须转向激进的内部研发，要求技术领导者能够不断迭代并推动可能性的边界。</p>
</div><p>Khosla highlighted a critical technical challenge in AI that dictates the architectural approach for successful companies: the problem of hallucination. For certain high-stakes applications—such as those in finance, healthcare, or defense—hallucinating is an existential risk. Khosla noted that Khosla Ventures is actively investing in “all other approaches than transformer models” that prioritize reliability and accuracy, aiming to create AI agents that “do not hallucinate.” This focus drives investment toward hard-tech and deep scientific breakthroughs outside of the current large language model consensus, including AI oncologists, structural engineers, and fusion energy initiatives. Khosla believes that the market for AI is still completely “up for grabs,” especially for companies pursuing non-consensus approaches that solve real-world problems requiring absolute fidelity.</p>
<div class="lb-trans"><p>Khosla 强调了人工智能中的一个关键技术挑战，这决定了成功公司的架构方法：幻觉问题。对于某些高风险应用——例如金融、医疗或国防领域——幻觉是生存风险。Khosla 指出，Khosla Ventures 正在积极投资 “所有其他方法，而非变压器模型”，这些方法优先考虑可靠性和准确性，旨在创建 “不会产生幻觉” 的人工智能代理。这一重点推动投资向硬科技和深层科学突破倾斜，超越当前大型语言模型的共识，包括人工智能肿瘤学家、结构工程师和聚变能源项目。Khosla 认为，人工智能市场仍然完全 “待开发”，尤其是对于那些追求解决现实世界问题并需要绝对忠实度的非共识方法的公司。</p>
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Khosla 和 Rabois 关于人工智能、创始人以及直言不讳的讨论