深度|MongoDB CEO:平台化才是企业软件唯一的护城河,单点工具必将被AI颠覆
创始人
2026-02-05 13:27:19
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图片来源:No Priors

Z Highlights:

  • 平台是有黏性的,而产品不是。单点产品本质上都是可以被替换的......但平台之所以有黏性,是因为从客户的角度来看,这是一项经过深思熟虑的重要决策

  • 技术变革发生时,你是否在以最快的速度推进建设?能否顺应平台变革,快速转型并借力新技术?核心就是要在这场竞赛中保持领先,一旦落后,投资者和客户总会抛出同一个问题:贵公司的未来何在?

  • 除非你一直和客户交流,否则你不可能成为出色的产品和工程人员。

CJDesai现任MongoDB首席执行官,此前曾长期担任ServiceNow总裁兼首席产品官,并曾在Cloudflare等顶尖科技公司出任要职。他是硅谷公认的顶尖产品战略专家,在推动企业级软件架构转型、平台化战略及AI与数据基础设施融合方面拥有卓越的领导力和深厚的行业洞见。本场对话发生于No Priors播客2026122日的首场直播活动,由知名风险投资人Sarah Guo主持,核心探讨AI浪潮下SaaS的价值重构与平台护城河。

软件价值的拷问:AI时代如何定义护城河?

Sarah Guo大家好,我非常高兴能和大家一起在这里,也很高兴能和我的老朋友CJ同台交流。我知道大家今天在大会上已经听到了很多发布和分享,但对我个人来说,能有机会和CJ一起从更宏观的视角聊一聊软件的未来、SaaS正在发生什么变化,以及价值将会出现在哪里,让我感到非常兴奋。这些问题在我作为一名风险投资人的日常工作中都非常重要。

所以,CJ,你曾经在多家平台型企业软件公司和基础设施公司工作过,最近也成为了MongoDBCEO。我感觉有一个问题,是几乎每一位投资人都会问你,同时也是整个技术生态里很多人心中反复思考的问题:当我们可以生成大量软件的时候,软件本身的价值到底在哪里?我很想听听你对这个问题的看法。

CJ Desai这是一个一上来就非常犀利的问题。每当我们去思考技术变革以及软件的发展——不管是互联网时代、大型主机时代,一直到今天的AI时代——你都必须认真想清楚:真正的护城河到底是什么。无论你构建什么样的应用,SaaS应用是在90年代末出现的,我记得Salesforce不久前刚刚庆祝了它的25周年。从一次技术范式转移的角度来看,SaaS至少已经存在25年了。

而现在,随着AI的到来,一个更宏观的问题摆在我们面前:软件的未来究竟是什么?整个技术栈会长成什么样?作为一家公司,你是否真的拥有护城河?有些坊间说法会认为:我的护城河是我和客户关系非常好,或者我的渠道能力非常强,这就是我的护城河,然后再基于此去做内部自我革新。但从我的角度来看,速度才是真正重要的。

当技术发生范式转移时,你是否在以最快的速度去构建?你是否在这个技术转型过程中持续学习、持续进化?不管是互联网时代、AI时代,还是2010年初Meta向移动端转型的那次关键转型,核心问题都在于:你是否足够快地转向,并利用新的平台级变化?如果你能在平台迁移发生时迅速转型、迅速拥抱新技术,这是完全可行的。

真正的关键在于:你必须始终跑在前面。一旦你在这场竞赛中落后,投资人和客户就会不断问你同一个问题:你们公司的未来在哪里?所以你必须始终站在最前沿。当然,并不是每一次押注都会成功。但在我看来,那种认为部分软件的终极价值会归零的极端说法,被严重夸大了。我们最终会一起把这件事情搞清楚。

平台vs工具:为什么单点产品注定被颠覆?

Sarah Guo你职业生涯中有一段时间是在ServiceNow负责产品工作。它一直被认为是最具持久力的企业软件公司之一——至少在不久之前,大家普遍都是这么认为的——但现在这个判断开始受到挑战。对于很多具有工程师思维的人来说,当他们考虑购买开发者工具或使用开发者基础设施时,像客户粘性或者分发能力作为护城河这样的说法听起来都很抽象。你能不能结合ServiceNow这个例子,稍微谈一谈:它对客户来说到底有多重要?以及你自己是如何看待这一点的?

CJ Desai其中一个核心观点是:平台是有黏性的,而产品不是。所以无论你是在AI时代创建一家新的软件公司,还是过去创建的公司,单点产品本质上都是可以被替换的。ServiceNow的招聘经理Frank Slutman过去常说一句话:tools are for fools,也就是说,如果你把自己的东西称为一个软件工具,那通常不是一个好信号,这也是他为什么会这么说。原因在于,产品很容易被替代,因为软件行业本身就是一个变化极快、不断被颠覆的市场。

因此,你真正想要做的是,确保自己打造的是一个平台,并且以平台的方式去面向客户定位——不管是旧金山这边一个正在为某个新用例创建全新公司的创业者,还是一家正在向大型银行出售产品的大型企业。当你把自己定位为平台时,销售周期可能会更长,而不是简单地说你现在在用这个,现在换成这个就行。但平台之所以有黏性,是因为从客户的角度来看,这是一项经过深思熟虑的重要决策。

Sarah Guo这其实和创业圈、VC圈里很多人的普遍建议并不一样,所以我想先稍微展开聊一下这个,再回到你刚才提到的第二个点。很多人都会谈到要先有一个切入点,比如对ServiceNow来说,IT服务台往往被认为是当年的切入点。那么这样讲,是不是对历史的一种错误复述呢?

CJ Desai你需要一个最初的用例,而且这个用例必须是一个真正的杀手级用例,因为当你站在一家大型银行、医疗公司或制造企业面前,告诉他们你正在做一件事情,能够以一种颠覆性的方式去重新思考某个法律场景、财务场景或服务台场景时,这本身就非常有吸引力,而这也正是你获取客户的切入口。

但问题在于,如果你当初之所以能够轻松进入客户,是因为你的方案足够颠覆,那么将来客户把你替换掉,也可能同样容易,因为他们并没有围绕你构建太多东西。这一点非常关键。这样的模式,在你从01000万、从1000万到1亿这样的阶段也许是行得通的,但当你想从1亿到10亿、从10亿到50亿、再到100亿以上时,就会变得越来越难。

你看看今天真正做到纯软件收入超过100亿美元的公司有多少?其实是个位数。为什么会这样?软件行业已经存在很久了,也诞生了无数聪明人,但年收入超过100亿的公司依然屈指可数,因为平台非常稀缺。所以,一家软件公司的梦想和目标,应该是成为平台。

一旦你成为平台,就意味着你的客户至少在使用你两种以上的产品,而且这些产品彼此协同工作,从技术层面形成真正的黏性。再进一步说,客户还需要把你的平台与他们现有的大量系统做深度集成。要知道,大型银行、保险公司、医疗机构很多都已经存在了一百多年,真正的TAM(总潜在市场)在Fortune 10Fortune 100Fortune 500这些级别的公司。

如果你走进这些客户,而你提供的只是一个单点产品,最终一定会触顶,然后你就不得不不断叠加新的东西。所以如果你是一个平台,你就会具备很强的黏性:你的产品彼此之间能够协同工作,同时这些产品又能和客户现有的所有系统打通。

我举一个非常具体的例子。我代表MongoDB和一家银行交流时了解到,他们把商业银行核心应用运行在MongoDB之上,同时还构建了大量其他集成,也完成了所有安全检查、治理等工作。我当时说:哇,你们在MongoDB上构建了多少个应用?对方先说很多,而且都很关键。我继续追问:到底多少个?后来在伦敦,那位CTO告诉我:“300个。我说:太棒了,这说明你们已经在MongoDB上构建了300个应用。他说:“Cj,别担心,谢谢你来伦敦,我们哪儿也不会去。接着我又问:那总数是多少?我知道分子是300他说:“9000我说:“9000?那对MongoDB来说是一个巨大的机会。也正是因为这样,客户用得越多,我们就越黏,我们已经融入到了他们基础设施的底层之中。

企业级市场的门槛:超越“Vibe Coding”的真实挑战

Sarah Guo另一个前提是,现在有些开发者、采购方以及投资人认为:既然有vibe coding、工程自动化和代码生成能力,那这9000个应用中的一部分,将来都会以按需生成或非常小众定制的方式,由每一家公司自己做出来。也就是说,这家银行或其他客户,会用这种方式得到完全符合自己需求的系统,而未来可能就不再需要横向的、更标准化的应用,甚至连垂直行业应用都会变少。你怎么看这种观点?

CJ Desai是的,但如果你真的想把东西卖给银行——银行在技术上的预算非常大——那问题就不只是你用某个vibe coding平台ABC很快做出了一个应用这么简单。你的应用开发速度提高了,甚至你用了MongoDB还能再加速一点。但接下来你仍然需要一个go-to-market渠道:你要怎么接触这家银行?你的真正颠覆性到底在哪里?

而且银行还会问你很多问题,比如:我们跟监管机构打交道的次数比跟客户和供应商还多,这套东西能不能用?能不能通过监管测试?我们需要resiliency。什么?你只部署在AWS上?那不行,我们还需要在GCP上也能跑,要有multi-cloud resiliency。还有,这个银行应用我们希望跑在本地部署环境,而且是真正隔离的环境,更准确地说,是物理隔离网络。

这些都是enterprise class级别的要求,而真正的TAM(可服务总市场规模)就在这里。所以真正卡住你的地方在于:你做的到底是不是一个enterprise class应用,能不能拿去卖给医疗公司,或者公共部门、联邦政府这样的客户。

所以没错,vibe coding可以让你很快做出一个应用,你有一个很好的用例,也有颠覆性的想法,这都很棒。但从go-to-market的角度来看,你还需要解决大量问题,才能真正打进去,通过他们所有的检查、治理流程、安全审计等等。

Sarah Guo你现在在那家公司,我等会儿也想聊聊你当初决定加入并去领导它的原因。不过在此之前,先基于你在这些平台型存量巨头公司工作的经验,比如ServiceNowCloudflare等等,如果你今天站在他们的角度,或者站在任何一家大型企业软件厂商的角度,你会怎么做?你认为在未来五到十年里,真正通往成功的路径是什么?以及有哪些关键点,是投资人群体目前还没有真正理解的?

CJ Desai如果我最近还在Cloudflare、站在他们那个位置上,我会怎么看?我会先说一点:这些平台型公司的TAM依然存在,而且仍然很大。这是件好事,因为如果有一天你感觉自己的TAM在缩小,或者突然变得不再重要了,那就是真正的问题。无论是MongoDB,还是在座各位正在打造自己公司的创业者,我都会说:你必须非常非常清楚自己真正的护城河是什么,并且要保护好这个护城河,甚至要借助AI把它进一步强化。

不管这个护城河具体是什么。如果你的护城河是:你已经作为平台,和一家大型医疗公司里的50个不同系统完成了集成,那很好,为什么不能再集成100个?为什么不能利用AI很快为更多用例创造新的产品?并且持续向市场证明:AI正在帮助我们实现增长的再加速,帮助我们更快地创新、卖出更多东西。因为如果你说自己在更快地创新,但并没有卖得更多,那不管你是谁、是哪家公司,都可能存在问题。这只是一个普遍性的判断。

所以核心问题是:你能不能创新得更多?能不能在内部自我颠覆?能不能卖得更多?如果我是投资人——而我们也经常和投资人交流——这正是他们真正关心的:AI是否会让这家公司实现增长再加速。如果你无法展示这种再加速,他们就会说:好吧,那我可能保持中立;在一些极端情况下,他们甚至会转为看空。

赛道选择逻辑:为何数据基础设施是永远的常量

Sarah Guo你在ServiceNow的时候,接到过很多不同工作的邀请;在Cloudflare的时候也是如此。因为其中有好几个机会还是我亲自给你打过电话。现在投资人群体里其实发生了一次很大的资金转向,我主要指的是公开市场,但私募市场也是一样:资金从传统的商业软件,大量转向了AI基础设施,还有模型层,以及超大规模云厂商。

相比之下,数据基础设施和开发者基础设施这一层,并没有成为这轮资金迁移的重点。而你其实完全可以去做其中任何一类事情。那么,你当初是如何判断哪些赛道在长期内仍然会重要的?而且听起来你对成为平台这件事非常坚定,也就是选择走平台化这条路。

CJ Desai确实如此,我当时是有选择的,而有选择本身往往是最难的。我也完全可以继续留在CloudflareCloudflare是一家很棒的公司。从我的角度来看,第一件事我会关注的是:是否存在一个足够持久的TAM。我大学毕业后的第一份工作是在Oracle,对他们如何扩展数据库平台有了深入理解,看着他们围绕数据库之上真正构建应用,以及在开始大量并购各种资产之前的那段有机增长时期。我学到很多:他们是如何看待数据库平台,然后是middleware(中间件),再到其上的应用层,逐层往上搭建的。

所以,当我在Cloudflare,对数据库市场有了更深入的理解之后,发现这是一个拥有巨大TAM的市场,这一点非常重要。而MongoDB同样也处在一个巨大的TAM之中。这也构成了我从CloudflareMongoDB之间的逻辑顺序。

第二点是,当我和大量MongoDB客户深入交流、并且自己做尽职调查时,一个让我非常意外的发现是:很多关键任务级的应用——无论是零售商的电商应用、商业银行系统、医疗系统,还是保险理赔处理系统——都已经运行在MongoDB之上。这些都属于极其关键的应用。数据库行业本身非常悠久,Oracle再过一年半就要庆祝成立50周年了。而MongoDB是在2007年诞生的,至今也就大约18年左右,却已经成为一股真正的颠覆力量。

所以,无论你认为数据库市场已经存在了50年还是60年,MongoDB都可以说是其中真正具备颠覆性的力量,而这里面依然存在着一个巨大的可被颠覆的空间。

另外一个让我学到的点是:我在和旧金山地区的一些公司交流时发现,20102015年左右出现的一批digital natives(数字原生公司),以及现在新一代的AI nativesAI原生公司),很多都是构建在MongoDB之上的。我当时心里想:哇,这说明这里面一定有什么特别的地方。甚至可以说,当年MongoDB的创始人在创建这家公司时,可能并没有完全预料到,未来会充满如此多的非结构化数据,会需要极高的开发和迭代速度,还需要强大的搜索能力——而这些正是AI应用的典型特征,因为AI的数据实在是非常混乱,而MongoDB恰好非常适合这种场景。

于是我进一步意识到:云计算转型仍然在进行,而且还会继续。当我和Fortune 500的公司交流时,可以毫不犹豫地说,他们至今仍在讨论:我要把百分之多少的应用迁移到GCPAWSAzure,或者某种组合,在欧洲也可能涉及阿里云之类的选择。不止如此,第二个更重要的转型是:AI转型才刚刚开始。

如果说cloud是从AWS开始算起,到现在已经接近20年了,但依然在持续推进;那么AI也同样会持续很长时间。而数据库这一层,是你无论如何都必须拥有的一层。也正因为如此,这是一个具备巨大TAM、且几乎没有被颠覆风险的关键层。

Sarah Guo这是一个非常有意思的观察:在这样一个显然非常核心、非常持久、而且规模极其巨大的市场里,纵观几十年,真正具有普遍影响力的颠覆性技术其实非常少。所以从这个起点出发,其实还有很多值得继续深入探讨的地方。

CJ Desai前任CEO Dave,是一个非常棒的人,他曾经跟我说过:CJ,你知道吗,很多人都尝试过去创造下一代数据库,或者说下一个颠覆性的数据库,但没有人能做到收入突破十亿美元,更别提二十亿美元了,而MongoDB做到了。这说明这里面确实有一些特别的地方。

存量巨头的攻守道:利用AI强化既有护城河

Sarah Guo当你考虑投资人对模型层和应用层的关注时,他们对SaaS应用感到焦虑,对数据基础设施也感到焦虑,因为在他们看来,应用的构建方式仍在快速演变。与此同时,他们对AI native公司也感到焦虑,因为担心所有的价值最终都会集中在模型里。

我只是觉得整体来看,这是一个非常焦虑的投资人环境。这就是所谓的基本论点,但这也是当前主流的论点。那么,如果我要改变我对这些假设的看法,你觉得未来哪些方式下的应用会真正有价值,让你更有信心?

CJ Desai2022年开始,这是一个非常关键的时刻,尤其是ChatGPT2022年秋季发布之后。到现在,我们已经走过了三年多的时间。我以前从未见过这样的变化,因为在那之前软件行业相对比较静态。现在软件的未来确实面临质疑,这不仅来自投资人群体,也来自客户,他们会问:我该用X还是Y所以毫无疑问,这是软件栈上的一个非常关键的转折点。

然后你看整个软件栈,你会思考:在软件栈里,什么是永远存在的?大语言模型(LLM)在可预见的未来都会存在,尤其当你真正构建依赖这个栈的AI应用时。你也可以看到很多创新,比如xAI,从无到有,发展得相当好。这个栈将会持续存在于智能体化软件框架中,这是一个不变的常量。而数据层也必须存在,因为数据总得存储在某个地方,所以数据层是必须的,这就是第二点。

至于其他一切环绕在这两层之上的东西,都会不断演化。你必须展示真正的价值——无论你是用平台类比,还是在栈的顶层理解具体用例。举例来说,如果你是在为保险行业打造AI native公司,保险行业有大量不同的用例。你要让客户从旧的SaaS X平滑迁移到新的Y,并且这个新的Y能够实现极快的价值体现,让你始终保持领先。而那些在旧SaaS中认为不可能的事情,现在因为AI都变成可能了。

所以,除了LLM和数据层,顶层的用例聚焦依然会一直非常关键。

Sarah GuoMongo的客户覆盖从初创公司和个人开发者,到Fortune 10的大型企业,几乎涵盖了所有类型。那么你从这些最大公司的开发者和采购方那里听到的,关于AI价值的真实看法是什么?他们现在最兴奋的点是什么,又对哪些方面持怀疑态度?

CJ Desai如果我一周至少没有跟10个客户交流,我就觉得这一周完全失败。这需要大量准备和后续跟进,但通常我每周至少会跟10个客户沟通。所以我不断获取这些数据点,并尝试对现象进行模式匹配。

首先要说的是,当你看Fortune 500Global 2000以及相关社区时,其中一些公司就在这里,但整体推进仍然不算快。很多公司尝试过办公生产力类的co-pilot,但他们实际获得的价值不太明确。他们会想:这在Excel上真的有用吗?或者我能否用自然语言生成PowerPoint幻灯片?从反馈来看,他们获得的价值并不高。

相比之下,2024年在代码辅助方面就有了明显的进展。最初是GitHub Copilot,然后是其他一些工具,一直到Anthropic等等。我个人认为,2025年是coding assistance的突破年,这一趋势至今仍在继续。我从客户那里得到非常积极的反馈:嘿,我在用这个特定的代码助手,它提高了我们的创新能力、开发速度、安全性,等等。

与此同时,大家在客户支持领域仍然处于尝试和探索阶段。在客户支持领域,情况是这样的:如果我是一家大型电信公司,或者是一家大型医疗公司,这些AI native公司能否完全接管客户支持?答案是还不行。他们目前主要是在尝试初步的用例,在某些行业这是很棒的,但要实现端到端的客户体验,还不够。

客户会问我对SaaS的看法,他们的疑问是:我应该把这个AI native的客户支持公司当作一个and还是or来看?意思是,我在客户支持上已经有一个system of record,比如Salesforce。如果我再使用一个声称能解决这些支持问题的颠覆性公司,我应该把它当作叠加(and),还是替代(or)现有系统?

我会问同样的问题:我们已经在用这些system of record(记录型系统),如果有人过来说,我是建立在你现有系统之上的一层,还是我可以完全替代整个系统?作为企业领导者,如果你说我能完全替代它,而且更便宜、更快、更好,而且定价方式也颠覆现有模式——你得到的价值匹配你支付的费用,那我一定会认真听你讲。这种对话,我几乎每天都会和客户进行。

Sarah Guo这其实是一个非常令人意外的态度。这是一种冒风险的行为,而且你要求的价值也要高得多,但你同时展现出了对大量痛点的开放性,也愿意忽略现有系统实施中已经投入的沉没成本。而且,你自己也构建过system of record,你觉得其他公司也能做到这种做法吗?

CJ Desai我的意思是,绝对是的。我们的CIO Deepa在场,当我们讨论这个话题时,她每天都会被AI native公司接触好几次,不管是go-to-market、销售还是市场相关的事情。当她过来问我怎么看的时候,我的想法是:如果这些技术能让我们用更少的人力,让现有员工更高效,那么我们就会利用这部分预算。我希望以MongoDB的名义成为一个AI-first的组织——不仅仅是让工作更高效,这当然很好,但更重要的是,我们是在用AI真正地转型我们的业务

Sarah Guo这真的很有意思,因为很多传统观点认为,system of record已经深度嵌入企业内部,所以你只能通过切入口或者在其之上加一层去切入。而你描述的情况却不同:你是说,如果用例足够好,你可以直接卖一个平台,而且你自己也愿意去购买一个平台。

我实际上觉得,这对MongoDB来说是一个非常有意思的机会。原因之一是,在这个时代,你可能真正去替代这些system of record的一个原因,是你希望在自己的system of record保留更丰富的交互信息或其他数据。而这些数据本身很混乱,很复杂,可能不再是Oracle这样的传统数据库了。

CJ Desai我前天在纽约NRF大会的时候和一家欧洲零售商聊,他们说之前尝试过很多system of record来做ERP系统,结果实施非常昂贵,而且失败的案例很多,从供应链到财务系统都有各种问题。最后他们决定自己投入去构建系统,而这个系统是基于MongoDB构建的。我当时就觉得,这真是一个很棒的用例,一开始就吸引了我。

于是我问,如果这些类型的组织要在内部实现转型或自我颠覆,我也问了我们的CIO Deepa同样的问题:我们能否自己在MongoDB上构建一些东西,实现内部颠覆?这就是整个故事,也是我们可以向客户清晰传递的、有说服力的价值。

领导力哲学:出色的产品人必须看到拐角

Sarah Guo我想利用我们剩下的几分钟,聊聊领导力,尤其是作为一个产品负责人时的领导力。我一直把你看作——首先当然是CEO,但更重要的是——一位非常出色的产品人。

我确实觉得,在我认识你的这十年里,你谈论商业战略的频率比很多产品人都高得多。那么我想问,你作为一个产品和工程背景的人,是从什么时候开始思考这些问题的?因为你在谈防御性、护城河、客户购买方式时,这对一个还在思考产品本身的人来说,是相当强的商业导向。

CJ Desai这要追溯到我在Semantic的时候,那时的CEOJohn Thompson,大概是2005年左右。我从他身上学到了很多,尤其是他对如何与客户互动、如何向客户销售、如何为客户服务、以及在客户面前的表现标准都非常高。在我职业生涯早期作为产品人的阶段,我是产品管理总监,我仍然记得,这对我留下了非常深刻的印象。

Sarah Guo那他的标准比别人高在哪儿呢?因为大家可能都会想,我也要做一个高质量的产品总监。

CJ Desai他基本上教我的是这样的:当你和客户交流时,不仅要问他们我们如何能更好地为你服务,还要问他们还有哪些其他问题、痛点你们正在经历。然后你要亲自去见他们,和他们喝咖啡,不管用什么方式,都要真正去理解客户。因为这能让你看到拐角,提前预判问题。他给我最重要的建议之一是:除非你一直和客户交流,否则你不可能成为出色的产品和工程人员。必须一直,因为这不仅能帮助你做模式匹配,还能让你洞察未来的发展方向。

所以即便我们有一个platform的故事,我还是会去和客户面对面交流。举个例子,上周日或周一,我在纽约NRF大会见了另一家零售商,他是CTO,直接向CEO汇报。我问:你们在电商应用上用的是MongoDB吗?他说:是的,我们非常满意,电商收入占我们总收入的20%我说:太好了,你知道你们其实没有在用我们的search吗?你知道我们还有vector search(向量搜索)吗?他当时就说:哦,我不知道,我的团队知道吗?于是我们现在正在跟进这件事情。

但是,这种与客户保持紧密联系的方式,会让你成为一个更出色的产品人。我会说,任何认为产品做好了,他们自然会来的产品人,都是错的,根本不会发生。这种客户亲密度会让你明白:他们是如何考虑部署你的产品的?部署需要多久?他们期望获得多少价值?

而且,我从来不会说某家大银行买了ServiceNowCloudflare”,我会说是这家大银行的JeremyCloudflare下了赌注。例如,过去很多年,这种思维方式让我学到了很多:销售团队应该如何出现在客户面前,我们如何给客户定价,如果出现故障或中断,我们该如何在危机中应对?

这些经历真正让我成为一个非常脚踏实地的产品人,同时也让我理解go-to-market渠道和整体商业战略。

Sarah Guo有些关键的跃迁——很多SaaS和基础设施公司都做不到——就是从单一产品扩展到多产品,或者也可能是因为它们一开始就不是平台型公司。但假设从单产品扩展到多产品,还有技术转型也是一个挑战。

比如让Atlas成为优秀且占主导地位的产品,但在某个阶段这还是一个问题——我不知道我们现在能不能说这个。而且,很多公司在cloud转型过程中都经历过挣扎,现在又必须面对AI转型。你认为,是什么让一个产品和工程团队能成功应对这种转型,而另一些团队则失败呢?

CJ Desai你会渐渐习惯这种节奏。我仍然记得,当我们在ServiceNow早期讨论AI时,我和工程团队沟通,他们当时的态度是:哦,这只是外面的趋势,不太确定。我当时就说,不,不主动参与不是一个选项。无论两年后还是四年后成熟与否,这都是一个平台,我们必须去做。

这更多是变革管理的问题。因为如果你某件事做得非常好——打个比方,我要自曝年纪了——想想诺基亚手机,它们当时做得非常好,甚至BlackBerry也是如此。你知道吗,当iPhone发布后,我想大约三到五个季度内BlackBerry仍然卖得很好,并没有被立即颠覆,直到真正被颠覆为止。

所以这种转型,本质上是一个变革管理的问题。这也是你实现关键跃迁的时刻——比如MongoDB顺利完成了Atlas转型或multi-cloud转型,现在也必须顺利完成AI转型。幸运的是,他们在架构上有很多优势,但仍然必须把事情做扎实,从客户那里获得信任,才能成功。

否则,你就只能停留在所谓的“bare thesis”——投资人不确定你的未来。你证明他们错的唯一方式,就是通过再加速并展示成果,让他们看到:看,现在我们又回来了。

变革管理:从Cloud转型到AI的实战节奏

Sarah Guo我们时间快到了,但这是一个非常有意思的问题:incumbents(既有大公司)能否在AI上做对。让人担忧的一个动态是,这些大型既有公司销售方式之一是把一堆产品捆绑在一起,然后把其中一部分产品——可能对客户根本没什么用——称作cloud,或者称作AI,然后通过一些定价上的小花招来达成业绩目标。

我看这件事觉得非常有趣,因为这些incumbents有很多非常有才华的人。我的观察是:你绝对需要有真正致力于这些技术转型的人,一个把创新当作北极星的领导者。同时,你也需要在组织内部建立一些知识诚信的护栏,让每周和你沟通的10个客户的真实反馈,与资本市场看到的数据之间保持平衡。

CJ Desai我同意,我想补充一点,这也是为什么即便MongoDB发布第三季度财报时,我也一次又一次被问到这个问题:这是因为AI吗?我当时的回答是,绝对不是。

Sarah Guo你不能这么说。

CJ Desai是啊,我当时说了,这是我们的核心。在CNBC上我也说了,这是我们的核心。没错,我们确实有很多AI native公司在MongoDB上构建应用,我们有上百家。但那不是核心。我接着会告诉他们,我对AI native公司的看法,比如x%是怎么理解的,然后他们会说你可以为此进行优化。然后你会进入另一个循环。

我说,是的,每当这些公司在大规模上做事情时——你可以这样看,如果你思考AI native公司如何定义成功,不管是1亿ARR(年度经常性收入)还是10亿ARR,挑一个,今天像这样的公司也就十来家。今天,成功的公司并不多,如果成功的公司不多,他们的数据量也不会很大。有些有数据的公司,确实在用MongoDB

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