过去15年SaaS都在造牢房！Notion创始人劲爆采访

近期， Coding 赛道十足火热。然而，提高生产力，可不止于 Vibe Coding，上半年我们有一项非正式调查，大家持续在用半年以上的 AI 产品中，有一项工具类产品赫然在列：Notion。

那么这款产品的魔力究竟来源于哪里？它背后都有哪些生产力哲学？

先简单介绍下，与不少初创公司不同，Notion 成立于 2013 年，总部位于美国旧金山。2023 年 Notion 的收入达到了 2.5 亿美元，并且仍保持盈利。截至 2025 年，Notion 已拥有超过 1 亿用户，并在全球范围内拥有逾千名员工。

而且，早在四年前，Notion 的市场估值已经超过了 100 亿美元。

然而圈内人，都知道 2015 年，Notion 经历了一次“涅槃重生”的关闭危机。当时他们关闭了 Notion 1.0，团队也仅剩下 2 人，他们搬到了日本重新打造了新版本。如今，在办公软件赛道，Notion 已经发展成直面 Google Workspace、微软Office 等巨无霸对手的存在。

近日，Notion 创始人 Ivan Zhao接受了一场播客邀约。在这场对谈中，Ivan阐述了自己这 12 年来的产品打造经历，也思考了近15年来SaaS行业的发展现状和痛点，以及在 GPT-4 问世之后，Notion 是如何反超很早就布局 AI 的竞争对手的。此外，还有当年的那次关闭危机，以及未来五年自己关注的课题。

有不少语出惊人的地方，也有不少打造产品的干货。

先来几个 highlight，原文整理稍后奉上。

过去 15 年的 SaaS，大多是人们做垂直的单点解决方案。过去 15 年的 SaaS 更是把牢房做得更小——每个应用只做一小块事。一家初创公司可以完全跑在 Notion 上，不用 Microsoft 360 或 Google Docs，但不是互斥关系。如果你把最常见的生产力工具拆开，用设计师的眼光看，其实核心就 20-30 个“零件”。我们在一个酒店房间关了差不多一周，拼命赶出第一个 Notion AI 产品。下一代创业者经营公司方式会很不同，这正是我关心的课题。你不这样做就死定了。那时候我们觉得，“我们搭错了基石。”我觉得目前客户还没跟上，大多数人根本不知道该怎么用新技术。这是每个新技术都会遇到的事。

原文整理如下，建议收藏细读。

主持人 Casey Newton：

大家好，欢迎来到 Decoder！我是 Casey Newton，Platformer 的创始人兼主编，同时也是 Hard Fork 播客的联合主持人。这是我在 Nilay 休产假期间做的、专注生产力主题的 Decoder 系列的第二期。

今天，我将与 Notion 的创始人兼 CEO Ivan Zhao 对话。我关注 Notion 已经有相当长一段时间了——我是它的忠实用户，而且我在运营 Platformer 的工作流中，有很大一部分就是基于 Notion 的数据库功能构建的。所以，我非常期待能请 Ivan 来聊聊他的生产力哲学，他过去十年是如何发展公司，以及他对未来趋势的看法。

如果你从没用过 Notion，可以把它理解成一款集成式生产力套件，类似于市面上的很多协作类或所谓“第二大脑”类应用——从偏商务的项目管理工具（如 Asana、AirTable），到偏 DIY 的笔记工具（如 Anytype、Obsidian）都有可比性。

Notion 在这里的位置相当稳固，因为它能把很多类似应用的功能都做得很好，而且集中在一个包里。同时，它允许相当程度的自定义，这让它在个人生产力爱好者和各种规模的公司中都很受欢迎。

但 Notion 起初是一款完全不同的软件。它过去 12 年的演进过程，经历了不少试错、一次重大的重启，以及很多关键决策。在我看来，让 Notion 与众不同的是，Ivan 对设计的热情非常深，而且几乎不懈地追求打造既实用又美观的产品。

你会在这段对话的前面听到 Ivan 提到 LEGO——乐高积木是 Notion 的核心灵感来源，Notion 用“积木”作比喻，把它作为可配置的模板单元，让用户以非常多样的方式使用 Notion。从简单的笔记和清单，到复杂的数据库和工作流，都可以实现。

不过，就像如今很多软件一样，Notion 也在不断演变。现在，公司自称是“为你工作的 AI 工作区”，你会听到 Ivan 详细讲述 OpenAI 推出 GPT-4 如何成为他本人和 Notion 的一个重大转折点。Notion 在竞争对手之前很早就发布了基于 OpenAI 的 AI 产品，甚至比 ChatGPT 发布还早，而且在过去几年里不断加入一系列新的 AI 功能。

Ivan 个人对 AI 的能力也很兴奋；他说自己会在空闲时间用它学习新主题。在这段访谈中，你会听到他深入谈论自己对 AI 智能体的愿景，它们将在应用内为用户做越来越多的事情。

不过，AI 行业现在的一个普遍主题是：AI 目前能做到的事情，与人们对它未来能做到的事情之间，还有很大的差距。所以，我特别想问 Ivan，我们如何才能走到他预测的那个未来，这个过程需要多长时间，以及如果 AI 能兑现这些雄心勃勃的承诺，生产力与知识工作的面貌会是什么样。

好了，Notion CEO Ivan Zhao。开始吧。

主持人：Ivan Zhao，你是 Notion 的联合创始人兼 CEO，欢迎来到 Decoder。

Ivan Zhao：

谢谢邀请我来。

主持人：那么，请你从宏观层面为我们介绍一下 Notion。如果听众还没用过它，它是什么？能做什么？

Ivan Zhao：

我们做的是集成式生产力软件。人们用 Notion 做各种事情，从记笔记、协作项目、管理文档、管理知识库，到最近我们推出的日历产品和邮件产品。你自己也用 Notion，所以你也可以描述一下 Notion 是什么。

主持人：我觉得你刚才的描述已经很到位了。我确实在用 Notion，这也是我想和你聊的原因之一，因为每次我能和自己在用的产品的 CEO 对话，我都能给点产品反馈，这对我来说很有趣。

Ivan Zhao：

太好了。

主持人：那么，现在的 Notion，你更看重它是为团队设计，还是为个人设计？这是它目前的发展方向吗？

Ivan Zhao：

我们为团队设计了 Notion。换句话说，另一种描述 Notion 的方式是，我们称它为“软件界的乐高”。可能值得解释一下这个意图。如果你是一家公司、一个团队，要完成工作需要用到十几个不同的工具，而我们的目标是把这些工具整合到一个盒子里，并给你提供这些乐高积木，支持所有这些用例。这样不仅可以在一个地方完成所有工作，还可以用这些积木创建和自定义自己的工作流。

主持人：这些年来你和我多次谈到乐高。你为什么觉得它对你的设计吸引力这么大？为什么它是描述 Notion 的好比喻？

Ivan Zhao：

因为在软件领域里，它几乎不存在。过去 15 年的 SaaS，大多是人们做垂直的单点解决方案。对于每一个客户、每一个问题点，这种方案在当时是说得通的。我们形容它是“硬塑料”解决方案——它很坚固、解决单一问题，但当你有 20 个这种“硬塑料”工具时，它们之间并不契合，你也无法随意改动。作为最终用户，你每天得在半打不同的工具之间切换。

这并不理想。我们也受到早期计算机先驱的启发，他们在 60、70 年代就认为计算机应该更像乐高，而不是硬塑料。这就是我很早开始做 Notion 的原因——当时我还在大学，读到一篇计算机科学的论文。

主持人：你是想让工具能像乐高积木一样拼接起来。

Ivan Zhao：

我们想做能放大人类创造力的工具。乐高本身就是有创造性的、美的，而大多数软件恐怕没那么美。

主持人：说说你是怎么进入这个领域的。你一直对生产力工具感兴趣吗？还是后来才产生兴趣？

Ivan Zhao：

不是。我觉得这是大家对 Notion 的一个误解。Notion 是生产力软件，这是我们的业务和产品定位，但它的核心精神就是我刚刚说的——乐高精神。这里或许值得讲讲计算机行业的历史，因为它给了我做 Notion 的灵感。

在 60、70 年代的旧金山，嬉皮士一代的人会想：“天啊，这台占满一个房间的计算器，如果加上一个显示器，它就可以是交互的，可以成为一种帮助你更好思考、更好协作解决问题的新媒介。”这就是个人计算机的第一代在湾区诞生的原因。

那一代先驱把计算机看作类似读写的工具——就像我们上学学习读写，但不是每个人都能写出诗或文章一样，写作是一种工具，是一种可塑性很强的媒介。

所以，他们的目标是让计算机可塑、可改，让每个人都能做自己的软件。但到了 80 年代，比尔·盖茨和乔布斯这一代把计算机带到大众市场，在每个家庭、每张办公桌上放了一台电脑，也把计算机固定成了“应用程序”的形态。每个应用就像一间小牢房，用户不能改太多，只有工程师是“造牢房”的人，其他人只能是使用者。

当我读到那些 60、70 年代的论文时，我的感觉是：“天啊，我们现在的世界像是一个个小牢房。”过去 15 年的 SaaS 更是把牢房做得更小——每个应用只做一小块事。这对我来说不对劲，客户也有同感。现在做日常工作，你得用 20 个不同的工具。平均每家公司会用 100 多个 SaaS 工具，这种碎片化很明显，连 IT 部门都头疼。

在商业上有句话——要么打包，要么拆分。Notion 很明确是在“打包”这条路上。我们的工作是把 SaaS 打包成一套满足日常核心需求的生产力工具，让你释放乐高式的创造力。

主持人：这让我想到厨房工具。有的工具像厨师机、手持搅拌器，可以做很多菜；有的工具，比如蒜泥器，只能剁蒜。你说的 2010 年代的生产力软件就像一堆蒜泥器，而你想做的像厨师机，一个工具能做很多事。

Ivan Zhao：

我朋友也用过类似的比喻。你见过牛油果切割器吗？它只能切牛油果，不能做别的。相比之下，厨房里的菜刀可以用上百、上千种方法，而是人类用技巧放大了它的用途。所以我们想做的软件，更像菜刀或乐高。

主持人：但也不能怪行业，因为在 SaaS 之前，全世界用的就是微软 Office，用了十几二十年。SaaS 借助互联网分发，让新业务有了机会。最自然的做法就是找一个精确问题做“牛油果刀”，这样也能找到买家。

主持人：那到了今天，你觉得自己是在直接和微软 Office、Google Workspace 竞争吗？愿景这么大吗？

Ivan Zhao：

我们和它们共存，大多数客户依然在用 Google Workspace 或微软 Office。他们用它们的身份服务、邮件和日历。我们现在有邮件和日历客户端，一家初创公司可以完全跑在 Notion 上，不用 Microsoft 360 或 Google Docs，但不是互斥关系。

我们的优势是在需要放进数据库的事情上。可以把我们看作“2020 年代的微软 Access”，而且是 AI 原生的。大多数 SaaS 本质上就是关系型数据库，加一个工作流。这部分是微软和谷歌都没碰的。

主持人：虽然我也在 Notion 里做一些数据库相关的事情，但我想问另一面——当一个产品功能这么多时，我和一些尝试过 Notion 的人聊过，他们会说：“我不知道从哪开始，空白页让我感到害怕。” 似乎有一定的学习曲线。

你是怎么思考这个挑战，并让人们逐渐理解 Notion 能做什么的？

Ivan Zhao：

早期的乐高就是给你一堆积木。后来，乐高开始做成套的系统和盒装套件，现在甚至和漫威、F1 合作做特别主题的套装。在某种意义上，Notion 现在正处在增加“盒子”的阶段，这样用户就不必面对一堆没有说明书的散装积木。

你可以想象，比如“我想要一辆 F1 赛车，我喜欢那款乐高套装”。你打开盒子，里面已经有一辆现成的赛车，你可以马上“开”它、玩起来。但如果你不喜欢赛车的某个部分，因为它是乐高做的，你可以随时改。我们的理念一直如此，我们现在正加倍采用这种方式，因为它很有效。

主持人：我觉得像微软 Office 这样的生产力工具，这些年遇到的一个关键挑战是“功能臃肿”。应用里有一百万个功能，每一个功能可能对 0.5% 的用户很重要，所以你不能删，但这样一来应用会越来越难用，因为充满了按钮、菜单和小部件。Notion 能避免这个问题吗？有没有担心自己会走到那一步？

Ivan Zhao：

这确实很难。如果你想提供更多能力，就需要更多功能。有两种做法：传统的做法是“硬塑料”式地加一个特定功能；而我们采取的是乐高式的方式——加一块“积木”，它可以用在不同地方。从某种意义上，这种方式好得多。

主持人：明白了，也就是说，少提供那种狭窄、特定的功能，多提供可以延展的抽象功能。

Ivan Zhao：

对，就像乐高系统，一端可以是玩具车，另一端也可以是芭比娃娃，但用的还是差不多的积木。如果你把最常见的生产力工具拆开，用设计师的眼光看，其实核心就 20-30 个“零件”：有表格、关系型数据库、图表、评论、页面编辑、协作……

这 20 个东西是所有协作和知识工作的核心。我们的目标是让它们友好、易用，并拆分成积木形式，单独给你，或者打包成套给你。

主持人：Notion 里现在最受欢迎的“积木”是什么？

Ivan Zhao：

我们最早从文档和知识库相关的积木开始。我们以块（block）为基础的编辑器很有名，这是早期的核心——2019 到 2020 年。然后，数据库成为今天最重要的积木，因为大多数知识工作，本质上就是云端的精致文件柜，数据库就是它的核心。

主持人：是的，数据库也是我在 Notion 里用得最多的积木，这我完全理解。

Ivan Zhao：

但很多人并不会马上发现它的威力。我们需要让更多人明白它的力量。本质上，工程师每天在做的事情，就是把关系型数据库和视图结合起来。我们要做的，就是把这件事民主化。这是我们的使命。

主持人：我理解。如果我没用过 Notion，而你告诉我“Casey，你应该建个数据库解决这个问题”，那就像跟我说“你应该给你的房子加个房间”——我完全不知从哪下手，可能还得请人帮忙。

但实际操作上，只要点几下按钮，比如我安装了 Notion 网页剪藏（Web Clipper），很快就能搞出一个数据库。对我来说，学习曲线不算陡，但我理解没试过的人会觉得有点吓人。

Ivan Zhao：

是的，不是每个孩子小时候最喜欢的玩具就是乐高。我觉得 Notion 最能打动的是那些喜欢“搭建”的人，他们往往是创业者、技术人、或者团队里的表格高手。他们喜欢 Notion，然后帮整个团队搭建好。

主持人：有团队内部的人帮你做这个推广，总是好事。

Ivan Zhao：

现在 AI 也能很好地做这件事，因为 AI 很擅长把乐高积木拼起来。AI 会写代码，而写代码就是另一种拼接流程和工作流的方式。我们最新的产品，本质上就是让 AI 来帮你搭建 Notion 工作区，这也是一种全新的客户引导方式，这是过去一两年我们新解锁的手段。

主持人：我得说，这在很多不同的产品里都很有用。在应用内直接问 AI“我该怎么做这个”，能得到答案，真是很棒。作为一个花过很多时间翻帮助菜单、还经常找不到想要内容的人，这简直是救命功能。

Ivan Zhao：

而且不仅是教你怎么做，越来越多的时候，AI 直接就能帮你做，对吧？

主持人：对。

Ivan Zhao：这其实是最大不同。如果你看现在的软件，大多还是提供工具让人去用，而越来越多的公司意识到：“等等，我们现在有了语言模型，这就像一个装在盒子里的迷你人类实习生，我们应该教 AI 怎么用这些工具，让人类可以让 AI 去完成工作，从而做更多事情。”

主持人：我想问点 Decoder 那种风格的问题，假如 Nilay 在的话他肯定会问。Notion 四年前最后一轮融资估值差不多 100 亿美元，你们怎么没再融资还能持续增长？你们现在盈利了吗？

Ivan Zhao：

我们盈利了。盈利，增长快，业务挺不错的。

主持人：感觉怎么样？

Ivan Zhao：

挺好。其实推动我们每天干活的主要动力，是软件行业正被 AI 彻底改变。过去两年 AI 时代来的那么猛，反倒让 SaaS 那些年像是在打瞌睡。这比单纯追求盈利对我们的战略影响更大。

主持人：能详细讲讲吗？是老板们觉得 AI 会改变各行各业，想着“我们得弄出一套自己的方案”，所以来找 Notion 求助？

还是你们的产品团队对 AI 充满激情，正在打造新功能，吸引了一波新客户？

Ivan Zhao：

我觉得目前客户还没跟上，大多数人根本不知道该怎么用新技术。这是每个新技术都会遇到的事。客户不会先告诉你怎么用，是那些愿意折腾的人去玩、去造、去想象未来几个月甚至几年后的可能性。AI 变得太快了。很多想法来自我们自己，边玩边发现，“哇靠，这东西和以前的软件完全不一样，能解决之前解决不了的问题。”那么，接下来怎么玩？

有个有趣的故事。我和联合创始人 Simon Last 很早拿到了 GPT-4 的测试资格。那是 2022 年底，比其他人大概早几个月。我们觉得大家迟早都会拿到，但那时我们已经意识到 GPT-4 跟 GPT-3 完全不同，它有真正智能推理能力。于是我们在一个酒店房间关了差不多一周，拼命赶出第一个 Notion AI 产品。实际上比 ChatGPT 上线早了一个月。我们对这类新技术的能耐特别兴奋。这就是 Notion 的能量来源。

主持人：你们现在有多少员工？Notion 多大规模了？

Ivan Zhao：九百多人，快到一千。

主持人：你怎么看公司规模？会想扩大五倍吗？还是保持现在规模？

Ivan Zhao：绝对人数没对错，关键是人才密度，越高越好。

主持人：你倾向于人少但更有才华，还是多但普通？

Ivan Zhao：

我喜欢人少，能用更少的人做完活，减少沟通成本。这样每个人更有责任感，也能跨界合作，整体效率更高。公司跑得快。就像小车转弯比大车灵活，我们一直把 Notion 比作一辆小巴士，想让它紧凑灵活。

主持人：公司架构是怎样的？

Ivan Zhao：

比较传统。就是我和两个联合创始人 Simon Last 和 Akshay Kothari。Simon 每天还在写代码。Akshay 管产品、设计和研究。技术总监是 Fuzzy Khosrowshahi 负责工程。营收负责人 Erica Anderson 负责销售、市场和用户体验。财务总监 Rama Katkar 和法务 Hasani Caraway。就是这么一套经典组织架构。

没搞什么创新或重塑，就是按传统分工，人靠谱，把团队管紧了。

对，这样还能盈利。

主持人：你们怎么做重大决策？有没有固定框架，还是见情况？

Ivan Zhao：

有种一扇门和两扇门的思维。一扇门是不能回头的，得快决断；两扇门可以反复走，得多想想。我挺注重细节，喜欢写笔记，喜欢和团队一起埋头干活。财务方面我不管，我 CFO 很牛，管得挺好。设计、产品、工程、市场和品牌我喜欢亲自参与。

主持人：你给我的感觉一直是产品出身的 CEO。第一次见你就觉得，你对公司最感兴趣的就是自己造的工具，不是市场机会什么的。

Ivan Zhao：

是的，我造 Notion 纯粹是因为我想造它，不是为了搞个公司或赚钱。我想要这个东西存在。

主持人：还有个大决定你能说说吗？2015 年你们关掉了 Notion 1.0，搬到日本，后来推出了 Notion 2.0，也就是现在大家用的样子。你们怎么做这个决定的？

Ivan Zhao：

你不这样做就死定了。那时候我们觉得，“我们搭错了基石。”你知道正确的方向，但得花一年多才能做好。那时公司才五个人，钱快没了。唯一办法是缩减规模，剩我和 Simon 两个人，重新开始。日本挺合适，便宜，也没去过，环境新鲜，可以专注造东西。

主持人：我知道有些创始人碰到这种事就放弃了，觉得“算了，试试别的吧，实在太累了，花了一年半，没成功。”

是什么让你们坚持下去，觉得“我们还有戏，这个愿景能实现”？

Ivan Zhao：

正如我说的，目标不是搞公司，是造这个东西。市场上没有一款像 Notion 这样集成整合的软体产品。就像软件版的乐高没人做。我想，如果搞公司也得做这件事，不如重置，从我和 Simon 开始，延长烧钱时间。

我上周刚从京都回来，参加了个科技活动，跟京都市长做了个炉边谈话，聊了这段故事。他们想用 Notion 作为科技和京都匠人传统结合的案例。因为我们也很受京都匠人启发，他们专注做事，不为钱名。

主持人：真巧，我上周也在京都，第一次去，玩得特别开心。那里节奏比较慢，人们真的关心他们做的东西。不是为了生意，也不是为了其他什么。

Ivan Zhao：

完全同意。去那些有千年历史的寺庙，看到他们的细致工艺，真是让人震撼。那种美，是和他们的精神、宗教、文化、历史紧密相连的。我能理解为什么创始人会从那里获得灵感。

主持人：对，而且那边节奏慢点，更能专注虚拟空间、电脑这些东西。

Ivan Zhao：

对，不像旧金山，天天轰趴、自动驾驶车满街跑。甚至纽约也更疯狂。

主持人：再问一个，不是 Decoder 的标准问题，但像个 Decoder 问题。除了 Notion，你最喜欢用的生产力工具是什么？

主持人：我喜欢那些聊天机器人：ChatGPT，Anthropic 的 Claude，特别是它们的对话模式，真不错。我喜欢向它们学习。

主持人：喜欢语音模式吗？

Ivan Zhao：

语音模式，喜欢。学东西快。当我煮咖啡等水开时，能跟它聊两分钟，特别好。

主持人：聊啥内容？

各种各样的。最近我在日本读 Marshall McLuhan 的书。

主持人：那个媒介理论家？

Ivan Zhao：

对，媒介理论家兼神学家。他很多概念难懂，跟语言模型一起推敲最好。它是最棒的导师。教育未来肯定会不一样，我希望几年后真能不一样。

主持人：对了，我在京都那天闲着，打开谷歌地图，看着附近，截图发给 ChatGPT，问它介绍这片街区。

它给了历史、好餐厅、咖啡馆、博物馆、步行路线等介绍，跟导游讲得差不多，光上传截图不到15秒，感觉超酷。

Ivan Zhao：

是啊，我去著名建筑时，也会用类似方法：“我现在看这栋建筑这块，告诉我原因。”如果够有名，语言模型肯定知道。

完全可以让你体验一场有导游讲解的旅行，省了找真人导游的麻烦，跟你的机器聊就行。

主持人：这话题正好引出 Notion 和 AI。我们聊了 Notion 是什么，怎么变的。Notion 现在自称是“为你工作的 AI 工作空间”。那 AI 工作空间对你来说意味着啥？你希望它为我们做什么？

Ivan Zhao：

SaaS 时代，我们是把各种知识工作工具集成到一个地方。过去几年变的是，不仅有这些乐高积木一样的工具，还能组装成 AI 队友，帮你干活。

我们幸运的是，知识工作的乐高都在这里，你可以拼出很多有趣的东西。一头帮你记笔记，一头帮你管理项目、写文档。这些是基础，但更多乐高和更聪明的模型，基本上就是雇了 Notion 作为 AI 队友。这就是我们在努力构建的未来。

主持人：我记得有一次跟你见面，你刚刚推出了一些 AI 工具，然后你给我展示 Notion AI 是如何帮你做各种会议记录的。也就是说，你可以参与公司里那些你没亲自参加的会议，快速了解同事们都在讨论什么。

我当时想，“这真是太有意思了。”我能想象很多 CEO 都会想要这种功能，但在这之前，他们没法这么深入了解自己公司的动态。

Ivan Zhao：

几个月前我们刚刚推出了三个独立产品，比如针对企业用户的 Notion AI for Work，其中就包括你提到的下一代企业搜索产品。还有，我们发布了 AI 会议记录产品，能帮你把所有会议录音转成文字。

基本上，你的公司就像有了一个集体大脑，Notion 上的 AI 知识工作者会帮你转录会议记录，还能回答你任何相关问题。现在这项技术能做的事情，真的挺令人兴奋的。

主持人：在你目前添加的所有 AI 功能里，哪一个是你自己觉得最实用的？

Ivan Zhao：

我用得最多的是 AI 会议记录。几乎每场会议我都会录下来（除了这场），然后用它来分享给别人。我自己也用它，把想法先倒出来，之后再让 AI 把转录内容变成文章。英文是我的第二语言，写作没那么快，但只要我把脑子里想到的内容用转录倒出来，AI 写出来的东西通常比我自己写得好。

主持人：真有意思。现在大家都在谈 AI，很多人担心它会替代员工，或者替代企业里的整个流程和职能。你今天提到 AI 可以成为团队成员。

你觉得 AI 和 Notion 会发展到让高管少招聘员工，因为 Notion 替他们做了？还是你们更专注于帮人们做好他们现有的工作？

Ivan Zhao：

我们实际上在接下来的几周或几个月里，会推出一波宣传活动，想传递一个更积极的、放大作用的讯息。想象一个广告牌，中间是你，然后你用 Notion 或其他 AI 工具，就能拥有 AI 队友。想象你我合伙创业，俩联合创始人注册 Notion，突然之间，我们有了 AI 队友，有的帮我们做会议记录，有的帮我们分流任务，有的帮我们研究，甚至在我们睡觉时也工作。

一下子，我们变成了一个十人规模的团队，公司运转得更快。这就是我们想传递给世界的愿景：AI 是一种放大力量，而不是零和博弈。

主持人：你觉得这个未来离我们有多远？马上就能实现吗？还是还得等几轮技术突破？

Ivan Zhao：

从我每天使用这些技术的感受来看，能力其实已经差不多到位了。知识工作复杂度是一个光谱，模型本身挺聪明的。我觉得欠缺的，是“管道”和“工具”，就是把模型能力发挥出来的那些基础设施。这基本上是 Notion 在做的事情，把这些管道和工具当作乐高积木去搭建。这是一个瓶颈。

另一个瓶颈，是人们怎么用它，怎么把它接入工作流程。官僚体制有时候是好事，有时候是坏事。这里我觉得是好事，因为它让一切节奏慢下来，给人们时间去适应、学习新工具。我觉得这是好现象。所以能力基本上具备了，不然每三个月总会有新东西出现。趋势就是这样往前走。

同时，目前 AI 模型最大的问题是它不够可靠。它不会100%每次都以相同方式回答同一个问题。如果我依赖它处理关键任务，比如把它当成公司里的第十个“员工”，让我去查一些数据结果，如果它胡乱编造信息，那真是灾难。

主持人：如果那是个真实员工，我可能得对他做绩效改进计划啥的。你怎么看可靠性这个问题，会不会影响你们想给用户提供哪些服务？

Ivan Zhao：

确实是个问题，不过我觉得整体上在变好。我觉得最接近的心理模型，就是把语言模型当做人来看待，就像实习生一样。人都会犯错，你告诉别人一件事，也没保证别人不会出错或者背着你说出去。

所以，我们是一步步建立这种信任。人们对软件的期待很高，因为长期以来软件都是精确无误的，没什么 bug，做的事情都跟你说的一样。AI 是一种新型软件，我们还没完全学会怎么应对它。我觉得随着大家习惯了，改变使用习惯，公司调整工作流程，会找到一个平衡点，最大化利用这项技术的优点，同时应对缺点。

主持人：对，播客主持人 Dwarkesh Patel 说过一句话，“现在的 AI 比实习生第一天强，但比不上实习生第五天。” 因为第一天实习生懂得的知识有限，但 AI 拥有人类历史上的全部知识，一下子能让你眼前一亮。

但它学习新东西很困难，教它一次，想让它每次都做到靠谱很难，而人类实习生却能做到这一点。我个人很想知道，AI 什么时候能超过那个“第五天”的实习生。

Ivan Zhao：

我觉得包括 Notion 在内的很多公司，都在尝试把记忆和学习能力注入到这个“实习生”里。接下来的几个季度，你会看到更多这类产品。

主持人：哇，这听起来像是预告，你能透露点你们正在做的事吗？

Ivan Zhao：

跟刚才讲的活动类似。几个月前我们推出了 Notion AI for Work，有 AI 会议记录和深度研究帮助起草文件。接下来的产品，你可以想象每个 AI 实习生都能专攻一项任务。新产品能让你在工作空间里创建不同“口味”的 AI 实习生、AI 队友。这就是我目前能透露的了。很快你们会看到更多。Notion AI 能做的，基本上是人类能做的所有事。

主持人：我喜欢这个。那我来提个产品需求，你知道我这个请求已经提了很久了。其实，我的新闻通讯 Platformer 里出现过的每个链接，都存进了 Notion 数据库，很多还有完整文章内容。我想能不能直接和这个数据库对话，这对做研究和头脑风暴专栏非常有用。

但这数据库有几十万，甚至几百万字，不可能直接塞进上下文窗口，能让我跟它直接对话。Ivan，你觉得这梦想离我们有多远？

能跟你 Notion 里的成千上万篇文章对话吗？

Ivan Zhao：

是的。这应该已经差不多实现了，因为相关技术已经发明了。你说得对，不用把所有内容放进上下文窗口，而是通过索引和向量嵌入，按需提取信息。还有一种叫“工具使用”的技术，近一年比较流行，它教语言模型像人一样去用搜索。

所以如果你问的问题最初不在上下文里，模型能像人一样去查找信息。可能会稍微慢一点，但最终会给你想要的结果。新技术会让你说的这些用例变得更好。

主持人：听着很赞。你们现在已经有 Ask Notion 功能，我想它能接触到部分你说的内容，这些东西也都在网上，有其它方式能访问。但我一直想，如果我能像和同事聊天那样，飞快地和数据库对话，简直太酷了。

Ivan Zhao：

这功能应该已经在你的 Notion 工作区里了。很乐意带你体验一下我们刚发布的企业搜索产品，完全符合你这个需求。

主持人：好，太好了。那我们私下再排查。今天多次提到 OpenAI，你们合作很密切。它们最近宣布用 ChatGPT 生成演示文稿和幻灯片。所有大厂都在做全栈虚拟助手，号称未来能做远程工作者能做的所有事。

你觉得未来五年内能实现吗？你怎么看 Notion 在 AI 能力迅速扩展的世界里扮演什么角色？

Ivan Zhao：

可以这么理解，一端是更个人化、面向消费者的 AI 助手；另一端是更面向企业、团队的 AI 助手。

我觉得大多数 AI 实验室产品目前偏向个人助理，帮你做事或帮你“作弊”完成作业。B2C 通常是赢家通吃，或者只有少数赢家，这对 OpenAI 这种实验室来说挺合理。Notion 完全是 B2B 公司，我们的产品和商业模式都面向企业，B2B 需要做不同的权衡。

B2B 有各种细分领域，必须优先考虑团队需求。我们的 AI 队友和 AI 系统，就是根植于你和公司其他员工共同工作的团队空间。这是我们的视角。我认为 B2B AI 会有很多赢家，因为它不像 B2C 是赢家通吃的，你得做出非常不同的权衡。

主持人：挺有意思。我还没完全明白，能详细说说为什么 B2B AI 会有多个赢家，而 B2C 可能不会吗？

Ivan Zhao：

在专业领域，知识工作包括律师、会计、程序员、客服，他们都不一样，权衡也不一样，AI 助手也得专业化，接入不同场景。

消费端用户只想和通用聊天机器人对话，这比较普遍，所以 B2C 领域过去有 iPhone 和 Android 之争，基本只有两大阵营。B2B SaaS 市场则有成千上万家公司，几百种类别，不同产品和 AI 功能要做不同权衡，你不能既是飞机又是潜艇。

所以你会看到律师助理和金融助理行为截然不同，和你每天早上起床用的个人助理不同。

主持人：现在你把 AI 工具作为业务和企业套餐的附加功能出售。我好奇这会不会压缩你们的利润？听说 AI 系统运行成本高，算力资源消耗大，整合进订阅模式有挑战吗？

Ivan Zhao：

我们最近把 AI 融入主计划了，因为现在超过半数销售来自想买 AI 产品的客户。简化价格体系，把 AI 包含进所有套餐更合理。虽然利润率不如纯 SaaS 那么好，但因为它太强大，客户很认可，公司现金流仍为正，CFO 也喜欢这个情况。

我看到一些公司开始尝试基于使用量计费 AI，作为消费者我不喜欢，问 ChatGPT 一题还要付小额费用。不过这可能是更合理的商业模式，你怎么看这种权衡？

我觉得大家还没搞明白，特别是企业场景。第一代产品像客服，有基于“问题解决”的计费逻辑，挺合理。第二代是编码，有座位费，也有用多少付多少，能理解，因为这是交付的作品。

知识工作很模糊，难以量化价格。一段文档值多少钱？一个产品规格值多少钱？很难打价格标签。Notion 这种通用知识工作产品，更难搞。整个行业都得想办法。

主持人：真有趣。你希望 AI 在 Notion 还能实现什么，但现在还做不到？

Ivan Zhao：

总的来说，希望变得更便宜、更快、更智能。但这股浪潮已来，不得不让你用不同方式打造公司。我觉得软件行业正意识到这一点。

主持人：能具体说说吗？

Ivan Zhao：

我没赶上互联网泡沫时代，那时候网络标准几乎每几个月就变一次。那也是英特尔和摩尔定律的时代，你可以期待18个月后更强的 CPU 推动软件发展。

AI 就像那种速度的升级版。每三个月，新模型都能做到以前不行的事。这要求你彻底改变构建软件、产品和公司的方式。第一，因为它不断变化，模型不喜欢太多限制，你要在“轨道”旁边建东西，别把轨道锁死，不然下一列火车一来，你建的东西就废了。第二，语言模型不像传统软件工程，是非确定性的。传统软件像建铁路、桥梁，牛顿物理定律下，完全可预见可规划。AI 这个东西更软更有机，我喜欢用酿啤酒来比喻。你不能命令酵母“我要这种味道”，只能创造环境、调节数据和上下文，然后祈祷最好结果。

所以开发方法更迭代、更实验，不能先定死愿景或用户需求，得先看技术能给你什么，再灵活调整。团队也要更实证、更多试验，不再是传统瀑布式开发，而是渐进式。所有这些，都迫使产品设计、开发方式变革。

主持人：这会改变招聘和团队架构吗？这种“奇怪”怎么变成不同的公司运作方式？

Ivan Zhao：

人们要更能接受模糊和不确定，甚至爱上它。角色界限会更模糊。Notion 会招既会设计又会写代码的人，设计师兼工程师，这样更能灵活思考。

AI 时代把这种趋势推得更远，设计和工程往往紧密配合。你想要的东西可能做不到，得试好多方案。这就是为什么很多产品演示能做到六七成，但永远没能变成真正产品，因为演示好做，B2B 软件要靠谱，难度大得多。

我经常想这点，尤其是语音助手。我主要用它们定时、问天气——这些很确定性的功能。厂商们想把 AI 后端整合进去，但这很难，因为用户还是要准确定时。如果准确率从100%跌到93%，用户体验会很差。

但我们作为人类，学会了这技术的优势在哪里。语音对话时，你希望它能模糊、引导你去不同方向，那是功能不是缺陷。我觉得整个行业和用户还没找到最佳态度，可能还需要时间摸索最合适的用法。

主持人：最后，我想问问你对 Notion 未来的看法。我不会问五年后，因为没人能看清五年后。

Ivan Zhao：

没人能。

主持人：但如果说两年后，你希望 Notion 会有哪些现在还没有的功能？

我觉得，回到我们之前讲的，软件本质在变。它从一堆工具变成有机体，变成能帮你做事的工具。Notion 这家公司核心是 SaaS 软件。传统软件时代，人们构建工具，用乐高搭出各种东西。

但软件性质变了，我们关心的是让你创造 AI 队友，帮你做那些重复又不喜欢做的知识工作。如果做到这点，意义很大。下一代创业者经营公司方式会很不同，这正是我关心的课题。

主持人：好，Ivan，非常感谢你今天来聊。

Ivan Zhao：

谢谢邀请。

参考链接：https://www.theverge.com/decoder-podcast-with-nilay-patel/756736/notion-ceo-ivan-zhao-productivity-software-design-ai-interview