Amplitude 如何从 AI 怀疑论者走向全面拥抱 AI

摘要

Amplitude 是全球领先的产品分析平台，服务于 DoorDash、Walmart、Cursor 等头部客户。CEO 兼联合创始人 Spencer Skates 做客 YC 的《光锥》播客，坦率讲述了这家成立于 2012 年的公司如何在 AI 浪潮中经历了从怀疑到全情投入的蜕变历程。

2022 年 ChatGPT 发布后，Amplitude 内部并未迅速拥抱 AI——投资人、董事会和高管率先施压，而工程师群体反而持怀疑态度，认为 AI 领域充斥夸大宣传。直到 2024 年末，Spencer 意识到 AI 对软件工程效率的革命性影响，以及"自我改进产品"愿景的可行性已近在眼前，才下定决心全面转型。他引入了新工程负责人 Wade Chambers 并收购了 YC 公司 Command AI，这两股"变革力量"成为转型的尖兵。

2025 年 6 月，Amplitude 举办"AI Week"，让整个产品工程设计团队亲身体验 AI 工具的威力，领导层现场"氛围编程"演示暗黑模式，震撼全场。此后 AI 项目从底部涌现——MCP 服务器、AI 可见性等产品纷纷诞生。Spenter 也坦言，转型过程伴随着两次大规模组织重组、人员更替，以及从传统 SaaS 开发模式到 AI 优先模式的深层思维转变。他强调：SaaS 时代"问客户要什么就做什么"的循环在 AI 时代不再适用，必须以技术能力为起点反向设计产品。最后，Spencer 分享了创始人从"冲锋在前"到"大型企业高管"的心路历程，以及保持内驱力、锚定使命对于穿越漫长低谷的关键意义。

从怀疑到认真对待：AI 在 Amplitude 的起步

Spencer 回忆，Amplitude 在 2022 年至 2023 年间对 AI 态度冷淡。董事会和投资人不断追问"你们的 AI 战略是什么"，但 Spencer 认为这并非思考 AI 的正确方式。联合创始人 Jeffrey 更是对 AI 领域的夸大宣传深感沮丧——当时有人声称 AI 将取代所有工作、创造丰裕世界，但模型能力却参差不齐，某些方面卓越，另一些方面则糟糕透顶。Spencer 指出，让对技术能力毫无认知的人来催促"多做 AI"是非常令人恼火的。内部也有少数人在尝试，但整个组织并未意识到即将到来的巨变。

转折点：工程效率革命与新领导力

转变始于两个关键事件。一是 Spencer 聘请了硅谷传奇工程负责人 Wade Chambers，他在前公司已深耕 AI 应用。二是 Amplitude 收购了同为 YC 孵化的 Command AI，其团队已在利用模型能力构建智能引导和聊天机器人产品。这两股力量成为 Amplitude AI 转型的尖兵，向组织展示了 AI 的实际可能性。

Spencer 意识到 AI 对软件工程效率的变革性影响——Cursor 等工具让开发者显著提效，这证明"那里确实有东西"。更重要的是，Amplitude 一直以来的愿景是打造"自我改进的产品"（Self-improving Product）——产品能动态响应用户反馈、感知挫败、自动调整。Spencer 原以为这要十年后才可能实现，但现在意识到这一刻比预想近得多。

AI Week：全组织培训与文化转变

2025 年 6 月，Amplitude 举办了"AI Week"，这是转型的关键节点。Spencer 与 Command AI 创始人 James 以及 Wade 合作设计了这个项目。第一步并非讨论"Amplitude 要用 AI 构建什么"，而是让现有团队先使用工具、建立信心。

具体做法是：让产品副总裁、工程经理等组织领导者先上手体验技术，然后在全员面前进行现场演示——一位产品负责人在全体工程、产品和设计人员面前用"氛围编程"（Vibe Coding）方式开发 Amplitude 的暗黑模式。虽然演示中出现了一个 Bug，但最终成功解决，这一刻给整个组织带来了强烈冲击：所有领导都在说"这就是方向"，并用行动证明他们自己也在做。随后两天进行培训，剩余时间则像黑客松一样，用 Cursor 等工具加速日常工作。

从底层涌现的 AI 产品

AI Week 之后，AI 产品从组织底层自发涌现。工程师 Brian Giori 出于热情开发了 MCP 服务器（Model Context Protocol Server），这原本并不在计划中。另一位工程师 Leo Jen 原本打算离开 Amplitude 创业，Spencer 劝他留下并资助他探索，他因此构建了 AI Visibility（AI 可见性）产品——免费提供给用户使用。该产品上线后让 Amplitude 的新注册量翻倍，每周免费计划的注册量是此前的两倍。

此后 Amplitude 密集发布了多项 AI 产品：AI Feedback（AI 反馈）、AI Visibility、MCP 服务器，并计划在 2025 年 12 月至 2026 年 2 月间推出更大的动作——包括被称为"分析领域的 Cursor"的 Ask AI，这是一个全局聊天界面，用户可以与 AI 对话，让它拉取图表、做分析、解释数据变化。

组织阵痛：重组与人员更替

转型并非没有代价。Spencer 坦言，2025 年内工程、产品和设计组织经历了两次大规模重组。一些在传统 SaaS 模式下表现出色但未站在 AI 前沿的领导者和高管，因不再适合未来方向而离开了公司。同时，Amplitude 通过收购引入了新的 YC 创始人：Craftful 团队的 Jana、Anari 的 Eric 和 Frank、以及 June 的 Enzo 和 Fuio。这些新力量与老员工融合，产生了独特的化学反应。

SaaS 模式与 AI 模式的根本差异

Spencer 深刻阐述了两种产品开发模式的差异。在 SaaS 时代，最佳商业模型和产品交付系统是：去问客户要什么和愿意为什么付费，排优先级，构建，交付，循环往复。Amplitude 十年来精于此道，这也是其核心竞争优势。但 AI 的能力是"参差不齐"（jagged）的，需要以技术为起点来理解可能性。如果去问客户要什么，他们要么描述不出可能的东西，要么要求不可行或方向错误的方案——就像"给我一匹更快的马"。

Spencer 指出一个反直觉现象：通常新技术由工程师率先采用并推动公司采纳，但 AI 却是自上而下的——Sam Altman 作为"这代人最出色的销售员"，以其雄心勃勃的愿景让投资人、高管乃至世界领导层都相信了 AI 的影响力，但实际能力仍在追赶这些期望，这造成了工程师群体的反弹。

AI Visibility 争议与创业洞察

Spencer 因一条关于 AI Visibility 的推文引发网络争议。他的核心观点是：许多 AI Visibility 创业公司本质上是"功能而非公司"（feature, not company）。Visibility 确实有价值，但实现起来极其容易——Amplitude 仅用数周就构建并免费提供，这成为了极佳的引流工具。真正的商业模式必须在 Visibility 之下游构建，正如 Aerops 不仅提供可见性，还提供内容生成业务帮助用户创建博客文章等。对于已有数亿营收基础的 Amplitude，免费提供此类产品毫无压力，这也加速了该领域的商品化。

市场机遇与竞争格局

当被问及若重新创业会进入哪些市场时，Spencer 毫不犹豫地指出 Google 是"史上最差的 B2B 公司"，在邮件、工作空间等领域存在巨大竞争机会。Notion 对 Google Docs 的挑战就令人振奋。Google 在制度上过于保守迟缓，只有在其他公司创新时才会行动。在编程和支持领域同样如此。Spencer 认为，分析领域将在未来两年内出现"Cursor 时刻"——人们使用 AI 驱动的分析后会无法想象回到旧方式。他同时建议创业者聚焦特定问题和买家，而非做通用型智能体构建器，后者每个 YC 批次都有多家。

创业初心与 Amplitude 的诞生

Spencer 回顾了 Amplitude 的起源。在 Amplitude 之前，他与联合创始人创办了 Sonet Light——一个类似早期 Siri 的语音识别产品。它是首批实现后台语音监听技术的产品之一，在 YC Demo Day 上的演示获得了大量媒体报道，但技术和产品不够好，Demo Day 后即决定关闭。此后，他们注意到自己一直在内部构建分析工具——作为工程师，观察用户行为、深度理解用户、迭代产品是自然的选择。当他们向其他公司展示时，对方纷纷要求使用。2012 年 6 月，Amplitude 正式从语音识别转型而来。

分析领域当时极度拥挤，但 Spencer 认为这对他们而言是更好的问题——语音识别是概率性问题，无法获得确定答案；而分析是确定性的，构建大规模分布式系统可以获得正确答案，只需要做得更好更快。作为 MIT 出身的算法工程师团队，他们恰好适合这个问题。

学习方法论：从销售到导师

Spencer 分享了他学习 B2B 销售的经历。他的核心误区是以为销售可以从书本或网站学习，但实际上需要实践和教练指导。他通过 Sensor Tower 团队认识了销售教练 Mitch Mirando，后者每周来"训斥"他——"客户痛点是什么？"Spencer 最初回答"他们想要仪表板或图表"，Mitch 直接指出"那不是商业痛点"。这个过程如同学习运动或乐器：不能只读书，要动手做并接受指导。

Spencer 对寻找导师的建议是：首先要在自己脑海中极其清晰地知道你想学什么，然后对建议来源保持开放。很多人失败的原因是根本没想清楚为什么要创业、成功需要什么。

内驱力与创始人之路

Spencer 认为创业极度痛苦，不推荐大多数人尝试。他每隔几年就会想放弃，但能够坚持的关键是回到最初的"为什么"。在创办公司之前，他明确了自己的职业目标：投身于超越自我的使命，为人类做出贡献。他知道自己的能力是构建和销售软件，因此创业是最优路径。从这个顶层目标出发，目标树自然展开——构建什么产品、如何销售，层层递进。

他引用《Founders at Work》的洞察：成功创始人在一到两年后都会面临理性上应该退出的时刻，但出于某种原因没有放弃——这是最重要的筛选标准。如果动机是外部认可或金钱，坚持的能力将远不如内驱型的人。Spencer 强调，最糟糕的心态是"如果成了就全力投入，否则就回去读研或找工作"，因为你必须长时间承受不确定性，没有深层锚定根本走不过去。

从创始人到大型企业高管

Spenter 坦言，这是他经历过的最艰难转变。作为创始人，你的职责是冲向企业中最困难的问题并身先士卒——无论是棘手的代码、产品问题、难缠的客户还是人事困境。但当你管理 800 人时，你无法在所有领域都亲力亲为，必须对时间极度审慎，拒绝大部分事务。讽刺的是，你变成了自己曾经嘲笑的那种"不自己做任何事、只评判他人工作"的大公司高管，而你必须接受这个转变背后的逻辑。

另一个困扰 Spencer 至今的问题是层级制度。他曾试图绕过层级，但多次惨痛教训证明了层级的必要性——需要有人对特定事项负责、领导特定团队。作为大型企业高管也有优势：你拥有资源和杠杆，产品市场契合度已验证，年收入 3.5 亿美元，可部署接近同等规模的支出。但所需的工具集和技能与创始人时期截然不同。

公开表达与未来展望

作为上市公司 CEO，Spencer 故意选择更加公开和直言。他在 Twitter 上分享观点和热点话题，打破大多数上市企业高管过度保守的惯例。他认为这不仅有助于他人学习，也是忠于自我的表达。

展望未来，Spencer 断言分析领域将在未来几年经历彻底重塑，Amplitude 要成为引领者。从 AI Visibility 到 Ask AI，从 MCP 服务器到更多即将发布的产品，Amplitude 正在用行动证明：传统 SaaS 公司在 AI 时代同样可以转型，关键在于是否有勇气烧掉退路、全情投入。