--- title: "Khosla 和 Rabois 关于人工智能、创始人以及直言不讳的讨论" type: "News" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/273274367.md" description: "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" datetime: "2026-01-21T19:56:13.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/273274367.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/273274367.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/273274367.md) --- # Khosla 和 Rabois 关于人工智能、创始人以及直言不讳的讨论 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。 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。 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。 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。 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。 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。 ## 相关资讯与研究 - [认定 “战争走向结束的开始”！对冲基金以 2020 年来最快的速度 “平掉美股空仓”](https://longbridge.com/zh-CN/news/282121294.md) - [手握 “通云哥” 的阿里，正在复刻谷歌 AI 路线图](https://longbridge.com/zh-CN/news/282151913.md) - [油价崩了 16%，美元也扛不住，一度回吐年内全部涨幅](https://longbridge.com/zh-CN/news/282106915.md) - [特斯拉 “证明之年” 遇上 Q1 交付 “开门黑” 分析师多空激辩抄底 or 逃顶](https://longbridge.com/zh-CN/news/282144110.md) - [无惧地缘逆风！高盛：AI 支出浪潮汹涌，布局 “卖铲人” 正当时](https://longbridge.com/zh-CN/news/282110006.md)