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一年增长十倍、连线性图表都过时了:Anthropic 增长负责人的内部视角

关联

人物 Lenny · Amol Avasare

公司 Anthropic

概念 智能体编码 · 能力过剩 · 冷启动 · 正确的摩擦 · 成功灾难 · 公益公司 · 跨职能利益相关者管理 · 增长自动化

来源 Lenny’s Podcast

一家公司增长快到内部连正常的线性图表都嫌「不酷」,全员只看对数线性坐标——这就是 Anthropic,它一年涨了十倍。能跟上这种速度的增长负责人叫 Amol,他的开局不是投简历、不是找内推,而是给首席产品官发了一封没人教的冷邮件 。

在这一集访谈里,他讲述了在这个正处于人类历史上最陡峭增长轨道的公司里,增长团队到底在干什么。你会听到四块内容:为什么在指数级增长的公司里,他反而不爱做微小优化;一个叫 CASH 的系统正怎样一步步把增长实验自动化,目前的水平相当于一个有两三年经验的初级 PM;当 AI 让工程师产出翻倍时,为什么 PM 和设计师反而被严重挤压,以及他怎么重新分派工作;最后他分享了一段从创伤性脑损伤中恢复的私人经历,以及他怎么在一个高压环境里保持清醒。

从他的日常开始讲起。Amol 说他在 Anthropic 的工作,是这辈子干过最难的差事 。

增长团队的架子跟普通公司没什么两样,也是横向的「增长平台」和「变现」团队,加上纵向按受众划分的 B2B、Claude Code、知识工作者、API 等小组,总共大概 40 人,里面包含工程师、设计师、PM 和数据分析师 。真正不一样的是时间分配。

他说自己大概 70% 的时间在处理「成功灾难」——也就是因为产品太火、增长太快,到处起火,只能在各种十万火急的事情之间跳来跳去救火 。剩下的 30% 才是主动的常规增长工作,比如决定给哪个新产品注入资源、规划长期定价策略。

正因为资源全被救火占了,他得重新分配赌注。一般的增长团队可能会把百分之六七十的时间花在把握度高、见效快的中小优化上。

但在 Anthropic,这套被倒过来了。原因在于他们坚信的指数级思维:模型能力在指数级上升,未来的产品价值会爆炸——他估计两年后的产品价值是今天的一千倍 。如果增长团队的目的是匹配这种产品价值的释放,去抠 30% 的漏斗转化率意义就不大了,不如把精力投到那种能接住巨大价值的大动作上,比如直接去造一个能支撑无数用例的 Chrome 扩展 。

说到这里,重点来了:如果增长团队这么忙,能不能干脆用模型去把增长本身给自动化了?这正是 Anthropic 内部正在做的事。

他们管这个项目叫 CASH,全称是 Claude 加速可持续超高速增长,由 Alexey Komissarouk(在 Reforge 教增长工程的人)牵头 。逻辑是拆解发布的四个环节:基于数据识别机会、构建功能、测试把关、上线后分析复盘。

然后让 Claude 像人一样在各个环节打分、进步。Amol 透露,几个月前在 Opus 4.5 之前,模型还做不到;现在配合 Opus 4.6,这套系统已经能自动跑文案修改和小 UI 调整的实验,不需要人审批就能上线。

他说目前的胜率大概相当于一个有两三年经验的初级 PM,虽然还不如资深 PM,但「它最终印钞票」——因为它不需要睡觉 。唯一还没被替代的是跨职能对齐——那种要拉着一堆人开会对齐的工作。他转述了设计负责人 Joel 的玩笑话:就算真有了 AGI,让六个人坐进一个房间达成一致依然是不可能的 。

工作流变了,组织里的人怎么办?这直接改变了工程、PM 和设计这三个角色的动态。

Amol 观察到,当前阶段工程师从 Claude Code(Anthropic 的命令行编程工具)这类工具上获得的杠杆最大,产出能被放大两到三倍 。这反而让原本配比的 PM 和设计师被严重挤压——相当于原来配给五个工程师的人手,现在得去应付十五到二十个工程师的产出。

怎么办?他的解法是大量招募具有产品思维的工程师,让他们充当迷你 PM。

规矩很简单:如果一个项目预估在两周的工程量以内,就直接由工程师顶上去,自己去搞定跨部门、法务和安全;只有超过两周的复杂项目,PM 才全面介入 。他甚至反感写标准的产品需求文档(PRD),大概七八成的发布物根本没有文档,小改动在 Slack 上几句话就敲定,遇到大项目才拉个 30 分钟的对齐会 。

除了造工具,Amol 自己也是个极重度用户,他展现了 AI 怎么深度介入人的日常判断。他用 Cowork(带 Chrome 扩展的 AI 助手)每天帮他扫二三十张图表,只把异常推送到他面前。

他甚至每周让 Claude 去翻 Slack 里自己和全团队的对话,帮自己提前揪出跨部门的不一致。他甚至会拿自己经理——Ami Vora——的公开文章和内部讨论喂给模型,让模型扮演经理,每周给自己做一次辅导复盘 。虽然结果时好时坏,但他觉得这就像在跟一个偶尔喝醉的教练共事,有时会蹦出让你「哇」一下的洞察。

焦点之外的取舍,才是 Anthropic 能追上来的底层原因。很多人不知道,Anthropic 曾有先于 ChatGPT 发布的聊天机器人,但为了安全选择了不发布 。

在很长一段时间里,他们没有 OpenAI 的先发优势,也没有大厂的资金和分发渠道,资金最少、最不起眼。Amol 把这归功于公司的极度聚焦,这种聚焦既是主动的战略选择(早在 2021 年的内部备忘录里就写明了要专注于编码,因为好模型能加速研究,研究又能反哺模型),也是资源匮乏逼出来的必然 。

他把这种哲学叫做「通过约束获得自由」——没有别的路可选,反而让路变得非常清晰 。这种基因也直接影响了增长团队的边界:他们明确地愿意为了保护安全、品牌和用户体验,牺牲掉一部分商业指标,把「赚钱别赚尽」当成了增长团队的核心原则 。

【背景】ARR 指年度经常性收入(Annual Recurring Revenue),是衡量订阅制业务规模的核心指标;对数线性是图表呈现方式,在数学上对应指数级增长,一条直线斜率代表固定倍数的持续放大。

采访到最后,Lenny 问出了大家都会想的问题:在这种高压、极速、还充满 AI 焦虑的赛道里,一个人怎么扛得住?Amol 的回答把他带回了个人经历。

在加入 Anthropic 之前,他经历过一次创业失败——投了三年的心理健康项目关门,他不得不挨个给投资人打电话道歉 。但那还不是最难的时刻。

2022 年初,因为一次泰拳训练事故,他被重重踢中头部,造成了创伤性脑损伤。前两三个月他看不了屏幕、听不了 20 秒音乐,否则就会呕吐,连发短信都得靠妻子代劳,整整九个月没法工作。

入职 Mercury(一家金融科技公司)才一个月,他又因为被行李砸到头而二次受伤,再度停工 。直到今天,他说自己还没百分百康复。

但这段经历逼他养成了极其严格的节律:不碰酒精和咖啡因、雷打不动地休息、每年去做一次冥想静修。他反复提到一个从冥想里学来的感悟:「真正的自由,是学会在得不到想要的东西时依然知足」——这种定力,正是他能在 Anthropic 这种疯狂数字里保持理智的底盘 。

本集带走

最后收个尾,这一集值得带走的是几句话。第一,如果你做的是 AI 作为核心价值的产品,别再去精雕细琢那 30% 的增长优化了,因为未来的产品价值是今天的成百上千倍,你得把精力放在能接住巨大价值的「大动作」上,才不会见树不见林。第二,AI 自动化已经在吞噬增长工作流了——从识别机会、写代码、测质量到复盘,目前水平约等于初级 PM,且每一周都在变强;人在不久的将来,核心价值只剩下最难的对齐和跨部门扯皮。第三,在工程师产出被 AI 放大数倍后,传统的 PM 和设计人力反而被严重挤压,解法不是让人去死磕写代码,而是招募有产品思维的工程师,给足授权,让他们在两周以内的项目里自己当 PM。第四,增长不是榨干每一分钱,有时候为了品牌、安全和体验,你得心安理得地把钱留在桌面上,这才是长期的竞争壁垒。第五,约束本身就是自由,资源最匮乏的时候做出的最聚焦选择,往往能跑出最陡的增长曲线。最后,在这个被 AI 推着往前冲的疯狂时代,能在最疯的数字里不丢掉理智,靠的是先把自己的身体和心智底座给稳住——得不到想要的也能知足,才能在一切都不确定的时候,依然做出清醒的选择。

你需要明白,你过去 50%、60%、70% 的运作方式,直接把它们抛在脑后吧。
You need to understand that 50%, 60%, 70% of how you operate in the past, just throw it out the door.
—— Amol Avasare · [00:37]

我们两年后将交付的产品价值可能是今天的 1000 倍。
The product value that we will deliver in two years time is probably like 1000X, what it is today.
—— Amol Avasare · [01:08]

如果一个项目需要两周的工程时间或更少,那么工程师就要有效地充当该项目的 PM。
If a project is two weeks of engineering time or less, then the engineer is on the hook to effectively be the PM for that.
—— Amol Avasare · [45:37]

我们将会有 AGI,而且让六个人在房间里达成一致仍然是不可能的。
We will have AGI and it will still be impossible to get six people in a room to get to align.
—— Amol Avasare · [38:05]

我认为,我使用 Claude 最有效的方式之一,或者我使用 Claude 最有趣的方式之一,我看到内部很多人都在做,是帮你识别不一致。
one of the, I think, most effective ways I use Claude, or one of the most interesting ways I use Claude, which I see a number of people doing internally is to help you identify misalignment.
—— Amol Avasare · [56:05]