Harshil Mathur：AI正在压缩每一条护城河

摘要

本视频是Y Combinator对Razorpay联合创始人Harshil Mathur的深度访谈。Razorpay是印度最大的支付平台，也是YC 2015年冬季批次中首批获得投资的印度公司。Harshil从个人经历出发，讲述了一个技术出身的大学生如何从石油公司辞职、因副项目中的支付困境而误打误撞进入支付行业，又如何在YC期间因监管审批耗时一年而无法上线第一笔交易。他分享了早期从教育机构市场转向创业公司市场的关键转型（Pivot），以及银行突然终止合作导致的生死危机——团队选择直面每一位客户的怒骂，用透明沟通重建信任。Harshil深入阐述了受监管行业 (Regulated Industry) 的护城河 (Moat) 逻辑、B2B业务中信任的核心地位，以及Razorpay以极低烧钱率实现40倍增长的资本效率哲学。他讲述了UPI上线时作为小玩家的赌注优势，以及面对国际巨头收购邀约时坚持独立发展的战略判断。在AI时代，Harshil认为AI正在压缩构建的壁垒 (Building Moat)，唯一存续的竞争优势是决策速度和执行力。他分享了Razorpay如何以"创始人模式" (Founder Mode) 全面重构平台，以及在从经理模式回归创始人模式过程中的深刻教训。最后，他对创业者提出忠告：AI让构建变得更容易，但创建一家伟大公司仍需十年如一日的深度投入，创业者必须找到自己真正关心的核心问题。

正文

从技术青年到支付创业者

Harshil Mathur自述是技术背景出身，从学生时代就热爱编程和构建产品。大学毕业后，他通过印度理工学院 (IIT) 的校园招聘进入了一家中东的石油公司工作。然而，石油行业并非他的志向所在，他利用周末和晚间继续编程做副项目。

在构建一个社交众筹平台 (Social Crowdfunding Platform) 时，他需要接入支付功能。按照常规途径联系银行后，他发现在印度接入支付极其困难——首先很难获得起步资格，即便能够开始，整个体验也非常糟糕，因为这些系统是为大型企业设计的，而非面向技术开发者。

出于典型的技术人员思维——"这能有多难？"——他开始深入研究。他浏览了班加罗尔创业公司的Facebook群组，发现几乎所有创业者在起步阶段都面临同样的问题：在印度，接受数字支付比接受现金还难。

这对Harshil来说完全不合理。技术、互联网的本质是民主化 (Democratization)：社交媒体赋予每个人发声的渠道，互联网赋予每个人传播的通道，电子商务赋予每个人销售的阵地。当一个数字系统比物理系统还难用时，它不仅没有实现民主化，反而制造了信息孤岛 (Silo)。

YC期间的漫长等待与首次转型

Harshil决定进入在线支付领域，但需要选择一条进入市场策略 (GTM, Go-To-Market)。最初，团队认为电子商务市场规模较小且难以进入，于是选择了教育机构的费用支付作为切入点。印度的教育机构收取大量学费，且大多通过非数字化渠道完成，如果能将其转化为数字支付，看似是一个巨大的机会。

他们甚至以教育机构支付作为方向申请了Y Combinator并被录取。然而，实际进入教育机构推销时遭遇了彻底失败。Harshil回忆自己在斋浦尔 (Jaipur) 的小型大学里试图说服负责人接受数字收费，对方直接反问："如果他们数字支付，就要多付1%的手续费，那我为什么不直接把学费涨1%？"这让他意识到教育机构根本不在乎收款方式——在印度，教育是刚需，学生无论用什么方式都会缴费，因此机构没有动力去改善收款体验。

与此同时，他们在一个联合办公空间 (Co-working Space) 中接触到的创业公司朋友却主动找上门来，希望能使用他们的支付解决方案，并开始产生真实的用户增长 (Traction)。团队迅速转型，将目标客户转向创业公司群体。事实证明，这是一个极其正确的决定。

受监管行业的护城河

Razorpay在进入YC之前获得了原则性审批 (In-principal Approval)，但花了整整三个月的YC期间没有完成一笔线上交易，因为他们没有获得合作方的最终审批。从获得原则性审批到完成首笔线上交易，间隔长达一年。

在科技行业，很少有业务需要这样的孕育期 (Gestation Period)。大多数科技业务可以从卧室开始销售，YC也一贯建议创业者先去卖东西。但Razorpay所在的受监管行业 (Regulated Industry) 不同——他们必须等待许可证、认证、审批，然后才能开展业务。

Harshil反复告诉团队的是：虽然障碍重重，但每一个后来者也将面对完全相同的障碍。这些障碍本身就构成了护城河 (Moat)。在印度，不像其他容易获得融资的领域，Razorpay所处的支付网关 (Payment Gateway) 领域竞争者很少，因为进入门槛极高。监管看似不公，但实际上非常公平——无论公司大小，都必须遵循同一套规则、经历同样的审批流程。很少有公司有足够的耐心和精力去走完这个过程，这本身就构建了极深的壁垒。

银行断供的生死时刻

Harshil分享了Razorpay早期最严峻的危机。在YC Demo Day之前一周，他们终于获得了银行最终审批并上线。他们在Demo Day上获得了大量投资者关注，TechCrunch也做了报道。然而，Demo Day之后约两周，提供服务的银行突然终止了合作。

银行方面声称存在某些问题和客户投诉，直接关闭了Razorpay的整个平台。当时已有至少50个商户 (Merchant) 正在使用Razorpay进行支付收款，一夜之间全部停摆。

在支付业务中，这是最艰难的处境：客户终于同意使用一家小型支付网关来收款，而现在你不得不告诉他们业务已经关闭。Harshil回忆，团队恳求银行给予更多时间，但银行不为所动。

面对这一危机，团队确立了一个基本原则：逐一给每一个客户打电话，如实告知发生了什么、为什么发生以及团队正在做什么。在危机中，很多公司选择不接电话、不回复消息，因为不知道该说什么——客户只会打电话来骂人。但Razorpay决定承受所有的指责和辱骂，绝不停止与客户的沟通。

六七个人坐在一个房间里，逐一拨打每个客户的电话。有的客户理解了，有的不理解，还有的用印地语 (Hindi) 痛骂他们。Harshil个人也亲自接听了大量辱骂电话。但他们坚持让客户发泄情绪，同时如实汇报进展。

大约四五天后，他们找到了新的银行合作方并重新上线，大部分商户得以恢复。甚至一些曾经痛骂他们的商户至今仍是Razorpay的用户。

B2B的本质是信任

这次危机深刻塑造了Razorpay的企业文化。Harshil指出，B2B与B2C有着根本的不同——B2B是信任的生意 (Business of Trust)，尤其在金融服务领域更是如此。

在信任的建立中，人与人之间的接触点 (Human Touch Point) 是不可替代的。即使到了今天，当Razorpay的客户提交支持请求 (Support Query) 时，如果来回沟通超过三四轮，团队就会直接打电话给客户。电话那头有一个真实的人说"我在这里，我会处理"——这给予客户极大的信任感。

正因如此，Razorpay做出了一个有意的决策：在所有领域使用AI，唯独不用于替代客户支持 (Customer Support)。因为在他们的业务中，客户支持不仅仅是解决问题，更是建立信任的渠道。客户知道有一个真人在花时间处理他的问题，这种信任感不能被AI取代。

面对收购邀约的独立抉择

在YC期间，甚至在产品上线之前，Razorpay就开始收到来自全球最大支付公司的收购邀约 (Acquisition Offer)。这些公司通过YC注意到了Razorpay，主动联系并提出让其加入、为它们开拓印度市场。

Harshil坦言，其中一些邀约确实很有吸引力，因为对方是优秀的公司。但最终坚持独立发展的核心原因是：印度市场极其复杂，全球公司很难真正理解。

2014-2015年，印度支付市场的总交易额 (GMV, Gross Merchandise Value) 仅为600亿美元——这正是Harshil在YC申请书中写的数字。而今天，Razorpay一家的年交易额就达到1800亿美元，整个市场已经增长了数倍。如今他认为印度支付市场将至少达到万亿美元规模，但这样的增长预期很难向一个没有亲历印度市场的全球公司解释。

Harshil的判断很清晰：如果要真正解决印度的问题，必须有长远的视角，而他们没有找到一个能理解这一点的合作伙伴。除非与别人合作能比自己独立做得更快，否则没有理由放弃独立性。

资本效率与B2B逻辑

2017到2020年间，Razorpay实现了惊人的40倍增长，且以极低的资本消耗 (Capital Efficiency) 完成了这一壮举。Harshil解释了其中的逻辑。

在2015到2020年那个时代，烧钱少并不被投资者视为好事——投资者期望你大量烧钱以换取增长。Razorpay在A轮融资 (Series A) 中募集了约1000至1100万美元，但月度烧钱率 (Burn Rate) 不到20万美元。他们把这些钱放进了印度的银行定期存款 (Fixed Deposit)，而存款的利息收入竟然超过了月度烧钱额——公司因此实现了盈利。

投资者对此非常不满，认为给钱是为了烧钱增长，而不是用来赚利息。但Harshil的逻辑很清晰：B2B是一个逻辑驱动的生意，不像B2C需要先花钱获取用户、建立参与度、再通过其他渠道变现。在B2B中，你为企业创造价值，企业为此付费——逻辑非常简单直接。没有理由为此烧钱。

B2B也有其严酷的一面：客户每天都在评估你是否仍然提供超出收费的价值。如果不再如此，他们会立即转向其他选择。因此，B2B的竞争是日复一日的，每一天都必须为自身的价值而战。这种逻辑性使得B2B业务不能依赖烧钱，而必须依赖持续的价值创造。

UPI赌注：小玩家的优势

2016年4月，印度统一支付接口 (UPI, Unified Payments Interface) 正式上线。当时印度最大的两家银行尚未接入UPI，直到2016年11月废钞令 (Demonetization) 之后才被迫上线。因此，大多数支付网关根本没有集成UPI——没有两大银行的支持，谁会用UPI呢？

Razorpay当时只有1万个商户，规模很小。但在2016年9-10月，他们成为全国首个上线UPI的支付网关，远早于最大的银行。11月废钞令爆发后，所有最大的公司——Zomato、Swiggy、BookMyShow——都在短短几周内接入了Razorpay，因为突然所有人都需要UPI，而Razorpay是唯一准备好了的支付服务商。

这就是小玩家的优势：可以大胆下注。团队讨论过最坏情况——UPI没有起飞——那也不过是继续原有战斗。但如果UPI起飞了，这将成为一个独特的差异化优势 (Wedge)。这个早期赌注带来了巨大回报：Razorpay上线UPI六个月后，才有其他支付网关跟上。在那六个月里，他们进入了原本无法触及的市场领域。

AI时代的护城河压缩

Harshil认为AI正在带来一次根本性的转变。他个人深度使用Claude Code (Anthropic的编程工具) 和OpenAI等AI工具，认为这让他重新回到了"构建"的状态——这正是创始人最初创业的原因。但随着公司变大，创始人往往变成了人员管理者，而非构建者。AI让创始人重新回到了构建的一线。

Razorpay的做法是：假设今天从零开始创建Razorpay，会怎么构建？团队从集成流程、客户引导 (Onboarding)、客户支持、平台交互等各个方面重新设计，然后决定把这些全部实现。

这种做法的本质是拒绝"现有者谬误" (Incumbent Fallacy)——即认为自己已经拥有一切，市场变化时再应对即可。Harshil指出，市场的变化速度远快于你的应对速度。如果等到市场开始变化时再回应，已经太晚了。Razorpay选择以创业公司的姿态行动，而非以在位者的姿态防守。

Harshil的核心论点是：AI正在压缩构建的壁垒 (Building Moat)。技术本身曾经是护城河，但后来执行速度成为关键，因为资本壁垒和基础设施壁垒都在降低。AI将进一步压缩构建壁垒——因为构建本身将变得极其容易。唯一需要花时间的是决定构建什么 (What to Build)、怎么构建 (How to Build)、它应该长什么样。纯粹的构建过程将被极大压缩。

任何选择"等待市场变化再应对"的公司，实际上已经死亡。唯一存续的方式是预判市场走向并立即行动。

从经理模式回归创始人模式

Harshil坦诚地分享了自己的一个重大教训。公司早期，创始人深入每一个细节。随着公司起飞，开始招聘大量高管和领导者，创始人逐渐觉得有了优秀的领导者可以代劳，自己只需管理这些领导者——这就是Paul Graham所说的"经理模式" (Manager Mode)。

Harshil自己也曾进入经理模式长达数年，认为有最好的领导者在做事，自己不需要介入一切。但这恰恰是最严重的错误。虽然微观管理 (Micromanagement) 与创始人模式之间存在细微界限，但创始人必须深入那些真正重要的事情。例如，作为一家产品公司，产品愿景 (Product Vision) 和产品方向——这是任何领导者都无法像创始人那样思考的。

根本的原因是：没有任何人会像你一样关心你的公司。这一点不会改变——无论是第一天、第十年还是第二十年。无论是Facebook还是任何大型公司，创始人最终都会意识到，再优秀的领导者也无法像创始人那样关心公司。

Harshil花了大约十年才深刻领悟到这一点：他必须回到公司核心事务中去，亲自投入时间，其余的才可以委托他人。

对创业者的忠告

Harshil对现场超过2000名创业者提出了最终的忠告：

AI正在让很多事情变得更容易，但创业本身不会因此变得更容易。构建公司的基本工具正在变得更容易，但创业的核心——与问题深度连接 (Connect with the Problem Deeply)，并将全部时间和精力投入解决那个问题——这没有改变。

Harshil的担忧是：正因为AI让构建更容易，人们更容易附着于自己并不真正关心的问题上。因为你可以轻松地画个白板、构建一个产品、部署上线。但每一位创始人真正需要思考的是：这是否是一个你愿意用未来十年人生去构建的问题？因为创建一家成功的公司仍然需要十年。

AI可以让构建和部署软件变得极其容易，但建立一家公司仍然需要你投入十年人生，每一天都在为它奋斗。因此，你需要找到一个你深度连接的问题陈述 (Problem Statement)，而不是因为它看起来很酷，或者因为AI让你能够快速完成那个项目。唯一行得通的标准是：这是否是一个你愿意倾注全部时间和精力、用接下来十年去解决的问题。