Google Labs 负责人 Josh Woodward：每家公司都该像实验室团队一样思考和运作
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我的核心观点是，每家公司都得开始像实验室团队那样去思考和运作。
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每家公司都绝对需要有一批人，一个团队。
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他们的工作就是站在最前沿。
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他们就是那种每个月在各种东西上订阅了八个两百美元服务的人……
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每个人都得真正擅长用最新的模型去尝试一堆东西，在竞争对手之前、在某个创业公司跑来抢你饭碗之前，搞清楚现在什么已经变得可能了。
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你得努力创造出一个空间，让奇怪的东西能够生长。
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如果你去看那些大公司办实验室的历史，实验室通常都没什么效果，大概三到四年后就慢慢熄火了。
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你不能只是把它塞进一个现有的业务部门底下。
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它必须有自己的那种独立性。
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你见过的往墙上扔、去尝试、去做原型的点子，可能比任何人都多。
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最好的点子通常都来自哪些模式？
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它们很少来自设计冲刺。
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它们不会出现在常规的地方。
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好点子没法用微波炉加热。
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你发现哪些技能的价值正在上升？
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我现在其实特别看重一点，就是看一个人的"遗忘速率"怎么样。
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他们能多快学会一样东西，然后又把它放下？
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关于产品市场契合到底是什么样，有什么可能会让人意外的地方？
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当你给人看早期原型的时候，你要看的是人们的眼睛。那就是指标。
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有哪些迹象说明是时候砍掉一个点子了？
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团队通常比领导更早察觉到。
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今天我的嘉宾是Josh Woodward。
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Josh是Google Labs、Gemini应用和AI Studio的负责人。
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他在Google已经超过16年了，他的工作就是试验并规模化新的AI产品。
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我这次对话的前提，也是我认为它非常有价值的原因，就是每家公司现在都被迫要像实验室团队一样思考和运作。
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因为现在能做的事情变化得太快了，你必须非常擅长把玩最新的技术，跑大量的实验，在你的竞争对手或创业公司之前发现新的机会。
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Josh管理着世界上存在时间最长、规模最大的实验室团队，他分享了大量非常具体的经验，关于最好的点子从哪来、怎么知道该放弃一个点子、有了产品市场契合是什么样、在当今时代哪些技能变得越来越有价值，
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为什么各种角色其实并没有融合成一个"构建者"角色，还有更多，包括一些劲爆的内容。
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非常感谢Stephen Johnson、Sophie Miller、Jeff Huang和Logan Kilpatrick为这次对话建议了话题和问题。
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在开始之前，我注意到很多人没听完节目，这完全没问题，但你会因此错过最精彩的部分。
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所以为了帮大家，我创建了一个新的YouTube频道叫Lenny's Most Replayed Moments，内容正是如此，就是我们长篇节目里被重看和分享最多的片段。
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去Lenny's Podcast点com斜杠Most Replayed Moments看看吧，订阅一下，描述里也有链接。
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那么，有请Josh Woodward。
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Josh，非常感谢你来到这里。欢迎来到播客。谢谢。非常高兴能来。
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你能来就更好了。
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我想先铺一下这次对话的前提，然后想听听你的看法，看你是否同意。好，好，听起来不错。世界观。
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我的论点是，每家公司都需要开始像实验室团队一样思考和运作，因为我们所有人所依托的底层技术变化得太快了，这意味着我们能做的事情变化得太快，
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这意味着现在每个人都必须非常擅长用最新的模型去尝试一堆东西，基本上就是在你的竞争对手之前、在创业公司来抢你饭碗之前，搞清楚现在什么是可能的。
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所以感觉现在越来越重要的技能，正是你们已经非常擅长的那些，就是找到好点子、搞清楚怎么跑大量实验、搞清楚该在什么上加大投入，
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组建能这样运作的团队，同时又不让公司其他部门被那些花里胡哨的东西分心，让他们能专注。
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你觉得这能引起共鸣吗？
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是的，我觉得你的前提完全正确，我觉得你刚才说的那些事情，魔鬼都在细节里。所以我觉得，从某种意义上说，每家创业公司本身就是一个实验室，这很容易理解，而真正的问题是，你怎么把那种同样的……
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方法论、点子、能量、兴奋感，带进更大的团队，甚至是中等规模的团队里。
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但我绝对认为这是必要的。
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然后问题就是，是的，你怎么打造那样的环境，去培养和孕育点子，同时也培养那些真正能在那里茁壮成长的人？
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太好了，好，这正是我们要聊的。
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本期节目由我们这一季的主赞助商Work OS赞助。
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OpenAI、Anthropic、Cursor、Replit、Sierra、Clay，还有几百家其他成功公司，有什么共同点？它们全都由Work OS提供支持。
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如果你在为企业做产品，你一定体会过集成单点登录、SCIM、RBAC、审计日志，以及大公司要求的其他功能有多痛苦。
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Work OS把这些交易阻碍变成了即插即用的API，它有一个专为B2B SaaS打造的现代开发者平台。
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我投资的每一家开始向高端市场扩张的创业公司，最后都会用上Work OS。
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那是因为他们是最好的。
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无论你是想拿下第一个企业客户的种子轮创业公司，还是正在全球扩张的独角兽，Work OS都是让你达到企业级就绪、解除增长阻碍的最快路径。
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它基本上就是企业级功能领域的Stripe。
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访问workos.com开始使用，或者直接去他们的Slack，那里有真正的工程师等着回答你的问题。
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Work OS让你用令人愉悦的API、全面的文档和顺畅的开发者体验，更快地构建产品。
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现在就上WorkOS.com，让你的应用达到企业级就绪。
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那我就从想点子、找好点子开始吧。
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如果你回头看看从Labs里冒出来的最好的点子，甚至整个Google里最好的点子，最好的点子都来自哪里，有哪些规律？
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是的，这挺有意思的，因为其中很多，我真希望书后面有答案，就写着一条规律。
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所以也许有一个观察，Lenny，就是好点子来自各种各样的地方。
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我一直觉得有一条经验，就是你得时刻留意那些能抓住你眼球的东西。
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这个我们待会儿可以再回来聊。
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至少以我的经验来看，它们很少来自设计冲刺，或者那种你在日历上专门划出时间、说好，这就是我们要想出下一个点子的时候。
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它们通常出现在人们在走廊里闲聊的时候，也许是周末，常常是在休假期间，我们很多Labs团队的人会自己动手捣鼓、做东西，就是忍不住，然后他们会回来分享一个视频，说，快看这个超棒的东西。
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所以我觉得一条经验就是，时刻保持警觉。
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第二条经验是，它们不会出现在常规的地方。
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好点子没法用微波炉加热。
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也许这就引出我看到的第三点，就是有时候重点不在于点子本身，而在于哪些人是有意思的人。
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更重要的是，他们有哪些有意思的小副业和热爱的事情，以及怎么围绕这些营造出化学反应。
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因为通常我们发现，至少在过去四五年Labs里是这样，所有这些点子，不管是Notebook、Flow、AI Studio、Google Beam还是别的什么，都是由非常小的一群人搞起来的，他们就是特别痴迷，通常对某件事特别好奇，
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而且他们就是停不下来。
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所以你就会想，怎么创造出这样一个空间让这种事能发生，然后保持警觉去抓住它，试着，你知道，把它往前推进。
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所以我听到的挺有意思，并不是设计冲刺那种。
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我也没听到头脑风暴会议是好点子的来源。
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有没有什么例子，因为你知道，比如有人在听这期节目，我在想他们能从中拿走什么，来帮他们找到好点子，比如说他们是创业公司创始人，或者在大公司里玩最新的模型。
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你觉得哪些条件最有帮助？对。对。
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我的意思是，我们经常努力做的一件事，我觉得在任何这些情况下都适用，就是你怎么让自己走到前沿？
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这既可以是玩各种模型，也可以只是观察现在有哪些类型的体验刚刚变得可能。
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我们团队里有个说法，我们聊的是什么是“几乎可能”。
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其实我们有一个清单，专门用来追踪这些东西。
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当某个东西跨过那条线的时候，几乎就像一次相变，就像从固态变成气态，或者从液态变成气态那种，你会说，哦，这个刚刚变得可能了。
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两天前我看到了其中一个，到现在还在想。
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你能告诉我们吗，还是说这个？也许很快吧。
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但就是，如果你在前沿玩各种模型，观察正在发生什么，而且你手上有这么一个清单，那么当你看到某个东西时，不管是在X上还是别的地方，你就会说，好，这个现在刚刚变得可能了，
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然后我们就会想，怎么围绕这个组建一个团队，直接开干。
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所以，如果你在创业圈里，如果你在思考，或者你开始向VC推销想法之类的，这大概就是我会去思考的方式。
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当然，光有技术还不够。
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你得把它跟一个有意思的用户问题匹配起来。
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而且理想情况下，如果你能把这两者结合得足够好，人们就会愿意为它付钱。
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这大概就是我们很早就开始寻找的那几个要素的组合。
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所以，这里有个挺有意思的策略，就是列一个“几乎可能”的清单，然后盯着看，好，哇，这个现在可能了，我们现在就来探索它。对，没错。
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那个清单上有没有什么你能分享的，就是那些还没可能但几乎可能、你正在等待或关注的东西？
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嗯，也许我可以分享几个领域，因为我觉得我们在Labs里的思考方式是，我们会做一个有点像思想实验的东西，我们会想，某个东西的未来会是什么样子？
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比如软件设计和开发的未来，或者创造力的未来，工作的未来，或者知识的未来。
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我们现在盯得非常紧的一个领域就是，娱乐的未来会是什么样子？
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还有围绕沉浸式娱乐的这整个想法特别有意思，光是在技术层面上就有很多原因，但你也会想到用户的行为，以及娱乐去年是什么样子，
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今年、明年，或者也许三年后是什么样子，所以这是一个我们下面有一整张清单的领域，我们会说，哦，好，如果一个模型能达到这种延迟、这么多语言、这么多模态，你就可以开始从技术角度去思考什么会是有意思的，
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然后我们在Labs里做了很多关于行为趋势走向的工作，其中一些当然你可以在湾区研究，但对我们很多团队来说，我一直在想的是，怎么才能走出湾区，去思考还有哪些城市、哪些教室，
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哪些别的地方，几乎像是去挖掘想法和这些行为变化。
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所以这里有个挺有意思的启发，就是你不是光等着灵感突然砸到你头上。
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你会做很多前期功课，去想哪些东西已经差不多快成了。
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去想我们觉得未来可能会往哪走，哪些领域会迎来颠覆。对，没错。
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在我聊到的这份文档里，我们有82条预测，全都是以“我们相信未来是”或者“我们预测”开头的。
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做一条预测就已经够危险了，更别说82条。
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但我觉得你几乎必须对未来有一个自己的观点，同时心里清楚，十有八九，或者十有九点九，你都会猜错。
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但我觉得这正是我们真正想在团队里培养的东西之一，就是我们要怎么去追逐未来？这是我们的价值观之一。
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而想要追逐它，你几乎得把自己扔出去，试着稍微活在未来里。
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对你来说，当你在洗澡的时候冒出一个想法，什么信号说明这个想法值得去追？
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什么信号说明，好，这个至少值得先赌一把？
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而什么往往只是假信号，就是，好吧，不行，这个其实成不了？
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对，我觉得对我来说有一点，尤其是当你手里有这些清单、在思考未来的时候，当你看到某个让你意外的东西，或者以某种方式让你特别感兴趣的东西，如果你能对自己描述出来，就像我大概48小时前看到的这个东西，我当时，
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我看完那个演示出来，我心里想，这太让人兴奋了。
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我觉得这也许是我会用的一点信号，就是尽量待在最前沿，然后看什么让我感兴趣、让我兴奋，再和团队一起顺着这个往下推。
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我觉得现在这个门槛太低了，因为一切都太神奇了，或者说现在反过来了，一切都变成，好吧，太好了，这东西帮我报税了，当然了，本来就是这样。对对对。
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嗯，我觉得这显然是其中一点，那种兴奋可能更多是技术层面的，而且没错，现在每隔一天、甚至每隔一小时就有让人眼花缭乱的演示。
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但接着我觉得，要去想清楚用户行为里哪些可能是普适的，或者那边是不是出现了某种转变，然后我们思考变现的方式也是，你能不能触达一群就是离不开它的人？
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就是他们真的会愿意付钱给你，因为这对他们太有价值了。
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然后就是你怎么把这些拼图拼到一起。
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但没错，有时候它得来自其中某一个领域，我会这么说。
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有没有一个很好的例子或者故事，讲某个产品就是这样冒出来的？
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有，我记得我第一次听到Notebook LM播客的时候，我到现在都还记得自己站在哪儿，就在这个房间外面。
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那大概是某个周二下午六点半左右。
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团队里有两个人跑过来，说，你得听听这个。
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那是英国议会辩论的记录。
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这玩意儿可不是以内容精彩出名的，但这两个AI主持人聊它的方式，是真的有意思。
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那一次我们就觉得，我们得拿这个做点什么。那是一个。
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我还记得第一次看到Google Flow做出来的东西，在那之前我们有个项目叫Whisk，你可以把多张图片搅在一起，然后开始让它们动起来。
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那种控制力和对创意的引导程度，是以前从来做不到的，我算是让它变得这么容易上手了。
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所以也许这就是两个例子。
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我们也有别的例子，就是我们会很兴奋。
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然后试着去做某个产品，结果就是不行。
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所以，你知道，另一件事就是，这里面也有点像在玩数字游戏。
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我们来聊聊产品市场契合度，还有那些说明某件事真的成了的信号。
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我感觉你见过的被扔到墙上试的想法和原型，可能比谁都多。
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我不知道这是不是真的，但感觉是真的。
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对你来说，什么信号说明这件事是我们该加倍下注的？
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还有，关于产品市场契合度长什么样，有什么可能会让人意外的地方？
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有，我觉得最棘手的部分之一就是，它更像是艺术，而不是科学。
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我倒希望它是科学。
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我们知道怎么做科学实验、做数据驱动的决策、定OKR，所有这些流程都很有帮助。
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但有时候在早期，Lenny，真的就是团队里几个人，可能只是他们有信念。
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他们就是觉得，我认为未来会是这样。
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而我没法，我没法解释清楚。这就是难的地方。
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就像这种建议其实没那么有用、没那么有帮助，但我会说这也算是一部分。
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我觉得可能稍微更有用一点的是。
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呃，我们经常聊怎么走出这栋楼，直接给人看原型。
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当你在给人看早期原型的时候，我在那些场合里一直在做的就是看人们的眼睛，那才是指标。
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就是，呃，不是DAU，不是DAU，不是MAU，不是D7，都不是那些。
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真的就是，嘿，Lenny，你看到这个了吗？
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你觉得这个怎么样？
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然后，如果你的眼睛有点亮起来，如果你往前凑，这些就是你在早期要找的那种信号。
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也许我要说的第三点，这一点可能也是你问题的另一面，就是，那些对事情感到兴奋的人，我们通常会试着去想，我们要爱上的是问题，而不是产品。
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因为我发现，在你要么做出点东西、要么就是觉得，就这样了、没成之前，得经过三、四、五次转向。
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所以我觉得，当人们先爱上一个具体的产品方案时，至少以我的经验，会导致一段糟糕的时光。
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所以这是我觉得我们试着多去想的另一件事。
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通常人们聊PMF，你有它的时候大概就知道。我觉得这是真的。
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在过去，我不知道，大概一年左右吧，当Nana Banana在Gemini上火起来的时候，当Notebook LM播客火起来的时候，当Flow或Stitch或者其他那种有过这些小高光时刻的项目上发生事情的时候，你真的就是一群人扑上去，拼命抓住不放。
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它既让人精疲力尽，又特别好玩。
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但没错，你几乎必须得多打很多枪，我会这么说。
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而且在早期，还是那句话，不幸的是，它感觉更像是艺术和热情驱动的，而不是科学驱动的。
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这些其实都是非常具体、非常明确的观察点。
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眼睛会亮起来，我听别人形容这个说，他们的瞳孔会放大。
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对，没错，就是这样。
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而且你也知道，对吧，当你跟一个人聊的时候，你能看出来他们是不是玩得开心、是不是真的感兴趣，还是说你给他们看一个烂产品，他们无聊得要死。
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所以关键就是，你能不能戳中他们生活里的某个痛点，让他们觉得，我想要这个。
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我的意思是，这正是这份工作好玩的地方，就是想办法搞清楚你能戳中多少个这样的痛点。
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所以有了这个背景，就是当产品市场契合的时候很明显，他们的眼睛会亮起来，那什么迹象说明是时候砍掉一个想法了？对。
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关于这一点，有一件事，我也跟团队聊过很多，就是有时候团队会指望，嘿，领导得来做这个决定，事情往往就是从这里来的。
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但我发现其实是反过来的。
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团队通常比领导更早知道，迹象就是，热情是不是开始消退了，你是不是把所有能想到的办法都试过了，但就是不行，就像，一个项目不行了，或者一段关系不行了，人是能感觉到的，
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你知道，这是大家都能看出来的，所以我觉得作为领导，我在Labs里，或者甚至Gemini里我们的一些功能上，我试着做的就是，你怎么营造一个环境，
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让人们可以问那些让人不舒服的问题，能够说出，嘿，我觉得这个不行。
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举个例子，昨天我们有一个在Gemini里特别兴奋、准备要上线的功能。
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然后我们拿到了一些早期数据。
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大家出去做了测试，看着用户的眼睛，结果就是不行。
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我特别为团队里那个PM感到骄傲，因为她说，我觉得我们不该上这个，它不够好。
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然后我回复了所有人，我说，这太棒了。
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谢谢你这么做。
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所以关键就是，你怎么营造一种文化，让团队既能说出好的事情，也能说出坏的事情，我想从这个角度来说，作为领导，就我而言，我非常信任团队，因为他们是每天在努力让这个东西跑起来的人，我觉得如果他们说，嘿，这个跑不起来，那就，好吧。
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没关系。咱们换个方向。做点不一样的东西。
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这个问题我本来想晚点再问，但我实在太好奇了。特别有意思的是，你既管着Labs，那是从零到一的实验，尝试全新的东西。
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然后又管着Gemini app，这是全世界最流行的应用之一，大概有十亿用户。这是怎么形成的？
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为什么这两块会都归在你的团队下面？对，对。
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嗯，我觉得从某些方面来说，它们确实处在规模的两个极端。
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你说得对，Gemini，超过十亿用户，是全球性的，而Labs呢，你知道，我们在Labs有时候开玩笑，我们那些早期项目，从零到一的东西，你知道，一万个用户我们就能兴奋得不行。
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而大多数别的产品，看仪表盘，根本不会把这么低的数字算进去，所以这算是团队里的一个梗。
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不过我觉得，虽然规模不一样，可能还是有一些共同点的。
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我觉得第一，被这些东西吸引的人的类型，就算是Gemini，尽管它体量那么大，也浑身都是那种从零到一的心跳。
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所以我觉得一部分就是，你吸引的是什么样的建设者，什么样的人，这些界限在变得模糊，分不清需要什么。
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第二，我们都是那种AI疯子、AI狂人。我们热爱这东西。
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就是怎么都不够。我们一直在做东西。
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第三点呢，我想说，是团队里每个人多多少少都有的，我们聊过一点，就是我们思考优先级的那个顺序。
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我们团队的信条就是，用户第一，Google第二，我们的产品第三。
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所以就是Labs第三，或者Gemini第三。
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我觉得这也把我们团结在一起。
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就是我们不会为了自己团队去做事，我们非常明确是Google团队的一部分，但归根结底还是，产品另一头有没有人真的喜欢这个东西。
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所以这确实把一切串起来了，但要说规模，按常规数字来看，它们肯定是在光谱的两端。
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对，从外人角度看挺让人困惑的，但我懂了。
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你们现在在Labs做的所有东西都是基于AI的吗？
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现在Labs里还有什么是AI驱动的东西吗？
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对，现在全都是AI驱动的，肯定的。
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四五年前我们刚开始的时候，还探索过几个别的领域，后来我们做了个决定，至少在未来可预见的这段时间里，全力投入AI。
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不过我们不只是做软件的东西。
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我是说，Google Beam就是我们正在做的项目之一，它就像一面特别神奇的魔镜，能做出一个3D版本。我们该给你弄一台。我收下了。
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你可以跟对面的人说话，感觉对方就像个全息影像一样，对。
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所以我们在探索一些跟AI相邻的东西，你可以把它几乎看成是AI硬件那种感觉。
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我要一台，谢谢。我把地址发给你。
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所以现在消费级这块感觉处在一个特别有意思的阶段，以前一直有种说法，就是消费级已死，你什么都做不了，Facebook进了Google，你根本没法跟这些已经占领了消费级世界的巨头竞争。
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但AI感觉正在消费级领域打开很多机会，我很好奇你的假设是什么，下一个重大突破可能出现在消费级应用的哪里？嗯，
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我觉得消费级现在是竞争最激烈、最让人兴奋、各种事情都在发生的领域之一。所以从那个角度看，我的感觉完全相反。有几个领域我觉得挺有意思的。
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一个是，我觉得有个很大的问题，我们前面也聊到过一点，就是娱乐会往哪儿走？
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我们是要永远看各种不同类型的feed吗？
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还是说这项技术有办法让我们在现实世界里更靠近彼此，或者跟别人一起做点什么？
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我是说，这方面会往哪儿走，有不同的看法。
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是更多围绕机器人，还是更多围绕人？
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所以我觉得那是个非常有意思的空间。
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我觉得我们现在正亲眼看着，整个消息聊天这块以前感觉像是，嘿，这差不多已经解决了。
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现在这方面正在发生很多不同的实验，Google内部和外部都有。
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所以那感觉像是一整个全新的领域，也许不再像以前那样固定不变了。
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然后我可能想说的第三点还是回到那些问题上，就是人们在这个世界上面对的一些大问题到底是什么？
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而且我觉得，什么东西是超级稀缺的？
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在地球上的时间，人们有多少钱，以及他们怎么能省钱。
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这类记忆，就像是人们可以一起在现实世界里拥有的体验之类的。
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所以我确实觉得，也许会有新的消费产品被做出来，去攻占这一大堆东西，至于它到底是聊天机器人的形态，还是个人智能体，还是别的什么样子，我觉得在很多方面其实还有待发明。
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好，那我想顺着这个话题问你一个有点辣的问题。
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我特别好奇你怎么看。
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感觉现在每一个发布的AI助手应用，基本上都会把Gmail、Google日历、文档，所有Google的数据，所有这些诱人的Google东西都接进去，然后拿它做各种神奇的事。
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但在Google内部，这些事我一个都做不了。
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想做出点什么都太难了。
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首先，你可能是在做AI助手，但据我所见，那儿到现在还什么都没有。
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然后总的来说，感觉所有人都在拿这些诱人的数据做各种神奇的事，而Google却没有。
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是什么让你们没法做这样的事？是隐私方面的顾虑吗？
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是工作上的、官僚体制那些东西吗？是快来了吗？你能说点什么？对对对。
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所以其中有些部分今天已经上线了。
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比如你在Gemini里，在Gemini Spark里，其实可以把那些东西全都连起来，而且相当强大。
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不过我觉得我们还在迭代的地方在于，我们一直处在一个世界里，就算你看其他一些竞争对手，他们几乎也是让你进入不同的模式。
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而且我觉得，哪怕就从过去这几周得到的教训也是，别管什么模式和开关了，就一个提示框，告诉它你想要什么，它就直接帮你把事情办了。
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所以这绝对不只是我们要去的方向，也是别人正在去或者要去的方向。
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我觉得这算是一种更广泛的、几乎可以说是整个行业正在发生的UX简化。
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说到数据这块，其实挺有意思的，因为大家来找我或者找别人，主要问的一件事就是，天哪，Google，我所有东西都在你那儿。
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你就让这东西能用就行。
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而且其实很多人挺不愿意把它连到其他竞争对手的产品上去。所以这个领域值得关注。我们听到了，听得很清楚。
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这方面有很多工作要做，如果你上网去看，就在个人智能这个方向下面，我们对这些东西的思路就是，你想要的是一個个性化的、主动的、强大的Gemini，能为你办事的那种。
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所以这就是过去大概一年左右我们一直在朝着的那个愿景。
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而且我们现在正在玩很多东西，很快就会出来。好，我很期待。
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就感觉，是啊，我邮件里跑着好多小日程和各种东西。
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我就想，天哪，为什么Google不直接做这个呢？
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确实感觉你们大家的优势就是分发。
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所以一旦有个东西出来，就像最近的Muse那样，要把它做大、说服人们去用，就会非常容易，就像在AI模式里面那样。
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所以总之，好，我很期待。事情正在发生。
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事情确实正在发生。
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你怎么看，换个方向，你觉得现在AI里什么被低估了，什么被高估了，如果有的话，什么被高估了？哦，对，对。
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你知道，被低估的，这个夏天我想了很多。
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我最后在公司内部写了一份文档，大概是关于实验室的原则，就是我们怎么、甚至可以说是为什么我们要做我们做的东西。
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所以也许被低估的那件事，更多是关于原则、价值观的讨论，我坚信，不管你在Google、是创业公司创始人，还是介于两者之间，你都是通过你的产品在说话，你的产品实际上代表并且几乎编码了那些原则。
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所以我希望行业里能有更多关于这方面的讨论，就是我们到底想造什么样的东西？
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我们想要什么样的未来？
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总之，这就是我觉得被低估的那个，因为我觉得，是啊，这方面可以更多一些。
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我觉得被高估的那个，这个我可能已经说了一年了吧，但我还是觉得它被高估了，就是模型基准测试。
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而且我还是觉得，你知道，很多实验室里的很多朋友，大家基本上还是在看同一套基准测试。
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但我觉得，你知道，从我成长的地方和我看待产品开发的方式来说，世界上绝大多数人永远不会、永远不会、永远不会在乎什么ELO评分。
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他们可能连ELO怎么念都不知道。
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就是，这根本不重要。
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所以这就回到我说的，我觉得现在AI圈里很多讨论都是关于速度和参数、基准测试这些东西，它们当然是反映现状和能力的一种代理指标。
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但我还是觉得，有时候作为一个行业，会过度偏向那一块，然后忘了这东西对某个人到底有什么用，以及真正能给人带来价值的产品或功能是什么。
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总之，这些就是我的高估和低估。对。这也是一脉相承的。
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而且也很难知道什么才是更好的。
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你怎么知道现在是什么情况？你有个新模型，号称史上最好的模型。
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实际上，它跟上一个模型也没多大区别，而上一个模型大家也觉得是史上最好的。
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我们有AGI了，每次一发新模型，我们就又有AGI了。
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所以基准测试是想告诉你，你看这里它更强了，但如果你不这么看，你就坐在那儿想，好吧，这个是更强了，我喜欢它在这方面的表现。
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对，不过我觉得这也正是很多关注你、听你节目的人想说的，就是拜托、拜托、拜托，去想一些了不起的产品吧。
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因为归根结底，所有这些模型能力、基准测试、所有这些智能，最终都要转化成，你能不能做出人们想要的东西？
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所以对我来说，作为一个产品人，这是多好的时代啊，因为你面前有这么大一份菜单，上面很多东西以前几乎不可能，现在随着一周一周过去，越来越多地变成了可能。
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你说的第一点，最近我跟OpenAI的Tara聊天时也提到了，就是既然我们现在什么都能做，而AI对往哪走又有那么多意见，你说的完全对，就是我们希望世界变成什么样？我们想要什么？
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我们想要的那个未来的愿景是什么？
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而不是，好吧，这些事我们都能做，那太好了。
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也许我们并不需要做所有这些事。对。
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所以我觉得这一点非常重要。
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对，没错，没错。
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本季度的支持赞助商是DX。
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现在你们公司所有人都终于开始用AI了，工程负责人面临的问题不再是"我们用没用AI"，而是"它到底有没有带来回报"？
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有了DX，你可以在整个产品生命周期里衡量和对比AI应用带来的影响。
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DX会告诉你AI在哪些地方帮到了开发者，又在哪些地方制造了新的瓶颈。
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你还可以用它来评估AI供应商、监控成本和许可证，并清楚地看到到底是什么在限制你的智能体。
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这就是为什么包括Snowflake、Sony和BNY在内的数百家企业都在用DX平台来衡量AI对开发者生产力的影响。
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访问getdx.com/lenny，获取DX的演示。
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网址是getdx.com/lenny。
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在你合作过的人当中，你发现哪些技能的价值在上升，又有哪些你觉得价值在下降——就是看现在做得特别好的人？
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这些人身上有哪些特质和技能，相比之下哪些东西可能已经没那么重要了？
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对，我觉得现在外面有太多关于品味、判断力和vibe coding之类的讨论了。
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我想找的东西，其实我一直在试图找到那种被错误定价的信号。
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比如说，你有时候会听到人们谈论某人的学习速率，就是他们有没有成长型思维？他们的学习速率是多少？
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而我现在其实更看重的是，人们的"遗忘速率"是多少？
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就是他们能多快学会一样东西，然后又能多快把它放下？
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也许是基于他们测试自己产品时看到的东西之类的。
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所以遗忘速率是其中之一。
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另一个我感兴趣的点，我大概一年前读了一本关于罗杰·费德勒的书，那位了不起的网球选手。
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书里有个说法，说费德勒拥有"爆发式耐力"。
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这句话措辞特别漂亮，还有头韵什么的。
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但就是说，人们怎么照顾好自己和身边的人，让他们能拼得很猛，这就是"爆发"的部分，但他们能持续一段时间，还能找到办法调整自己的节奏。
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而在 Labs，我们会有类似"Labs 季"这样的东西，专门聊这些。
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所以我觉得，爆发式耐力、遗忘速率，然后可能还有一个我会说的，就是尽管编程和其他事情正在变得……但也许趋势是你能指挥很多 agent，而不需要跟那么多人合作，
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我还是觉得协作、以及你怎么跟人合作，现在反而更重要了。
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我们特别看重的一点就是，一个人能不能把这两个世界融合、打通——既能跟一个 agent 或者一群 agent 配合得特别好，又能跟人配合得特别好。
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我想我们在 Labs 团队和 Gemini 团队相信的是，跟人一起工作还是有很多乐趣的，所以就是，你怎么找到对的化学反应？
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所以这里我可能会说的一点就是，能建立信任、能规模化地建立信任的人，这是一切伟大协作的基础。
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所以这也许是我一直在找的另一个信号：这个人能多快跟人建立起信任，并且营造出那种氛围，如果这么说有道理的话。对，这些点都特别有意思。
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关于最后这一点，随着 AI 的兴起，你是不是觉得这是一种正在增长、正在浮现、甚至更重要的技能？我很好奇为什么。
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我觉得是的，有几个原因。
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我想说，其中一个可能是 Google 特有的，因为这是个更大的组织，所以你得能做到这一点。
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但那些不觉得是 Google 特有的原因，第一，随着做产品的执行成本下降，我们能做出更多产品，你可能用同样的人做出同样的产品。
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但我觉得还有更多——你可能也看到了——就是人们会跟不同的人组队来做东西。
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所以很有意思的是，当我们考虑给一个 Labs 项目组队的时候，我们以前会说，大概五到七个人。
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现在大概是两到三个人，也许四个。
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但就像，这些人几乎——你几乎可以想象成特别有才华的音乐人，他们跟不同的人组队，然后一起演奏不同的歌。
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歌就是产品，但就像，那些就是 MVP，在 Labs 里你可以说，嘿，去掉这个 PM，但那个人也能写代码、也能做设计，因为所有角色都在跟其他人模糊化，然后看他们怎么一起即兴玩东西。
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所以我觉得这就是我的预测：这种技能的重要性几乎会上升，因为会有更多产品，也因为会有更多这种像自由球员一样一起即兴合作的情况。
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顺着这个思路，我想你一直在把设计师、工程师和 PM 拉进 Labs，他们大概都一起工作，有时候不同的职能会牵头。
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有没有，或者说，在谁最能有效地、最成功地领导产品想法、Labs、团队这件事上，有没有发生变化，比如 PM、设计、工程的比例，PM 是不是变得更有价值了，还是工程变得更有价值了，类似这样的？
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嗯，这挺有意思的。
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我们一直在大量研究这个，其实也做了很多测试。
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我会说，总的来说，PM 恰好是那个职能，也许是天性使然，因为它更横向一些，感觉它可能比其他一些职能适应得更快。
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我们在公司内部跑一些小型的 builder 试点时就能看到这一点，反馈回来就是。
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就像，哦对，那就像，也许，我不想说它更容易，但也许是因为，PM 更习惯于，好吧，我在这个会上，我得模拟一下律师，或者 BD，或者销售，你懂我意思吧？
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所以就像，我觉得某种程度上，也许这里面有一些内在的东西，关于谁会选择进入这个职能。
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所以这肯定是成立的。
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但我会说，我们最好的人可以来自任何职能。
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而且我甚至还想再扩大一点，Lenny。
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我们看到像战略和运营的人、PD 的人、市场的人，你知道，也能成为 builder，也能进 Labs，而且他们真的很厉害。
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我觉得这也许又是一个被过度炒作、被低估的事情。
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我觉得现在大家可能有点过度炒作了，好像每个人都是 builder，这就是一个新的职能，一切都差不多一样了。
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其实我感觉，我们看到的是，人们仍然有自己的专长。
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就像大学里的主修或辅修之类的。
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而且我觉得有个风险，如果每个人都变成 builder，你会失去很多尊重和欣赏，显然也会失去那些专长带来的专业能力。
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所以我觉得，当我们组建团队时，即使我们可能觉得，这更像是一个 builder 团队，我们仍然会考虑，专长在哪里？
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而这最终也变得超级重要。
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我完全同意，你知道，对，我喜欢这个，我喜欢主修和辅修这个比喻，这是个很好玩的思考方式，就像你可以更擅长 building，但你仍然，你的 PM 技能仍然是你最擅长的主要东西。
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没错，而且我觉得这就是我们给建议时说的，尤其是对团队里很多新 PM，比如 APM，或者职业生涯早期的人，我们会说，你在 vibe coding，你在做所有这些原型，这很好，但要做这些是为了让你成为一个卓越的、非凡的 PM，别丢掉那个主修，那才是
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但你需要一个磨刀石，尤其是在早期的时候。
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我很喜欢你描述的方式，PM 真的很擅长模拟其他职能，比如用 AI 的方式去思考协作。
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还有这个"爆发式耐力"的说法，最近有人在推特上发了这个。
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他们说，既是马拉松又是短跑，这叫什么？就是这个。
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就像，去跟 Roger Federer 聊聊，对对对。
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我感觉现在每个人都处在这种状态里，而这就像是这个播客里一个持续的主题和趋势，也是现在整个科技行业的，就是每个人都处在马拉松加短跑的模式里。是的，对。
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我是说，我猜你有没有做什么来帮助大家应对这个，因为感觉它就是不停歇的？
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对，我是说，我们尝试做的一件事，我前面稍微提到过，但我可以再展开讲讲，就是我们会有类似"赛季"和 labs 的概念，就是，我们能不能想想，你知道，在任何给定的时间点，都有二三十个实验在同时跑，
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但对每一个小团队来说，要试着给他们创造一些里程碑，或者给工作创造一种节奏。
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有时候就是，纯粹的全速冲刺。
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我们试着，也许我作为领导者学到的最好的一课，几乎就是去命名它、宣告它，你知道，人们可以选择加入或退出，但也要非常清楚，当一个团队不在那个模式里的时候。
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我觉得这就像是，你怎么试着去架构出一整年的节奏，就像，嘿，我们有个大模型要来了。
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这五个产品对展示这个模型超级重要。
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我们觉得这个模型会推动它们。
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就像，你们五个，现在是爆发期。明白我的意思吗？
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所以就是要试着围绕这个建立一种共同语言，这在很多方面有时候，PM 如果能想出那种简写或者共同语言，就会非常有效。
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所以我们其实在这上面也花了很多心思，就是，好吧，你们现在全都上线了。
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而在他们经历完那个之后，我们可能会说，比如在 Google IO 之后，很多 labs 团队会冲刺，IO 之后的六月就是，嘿，就去 hack，去重新发现。有什么新的，去。
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就去 build，去玩得开心，然后 Lenny，这就特别有意思，因为那种本能或者说是诱惑就是，哦天哪，现在是六月。
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就好像没在产出一样。
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我们不是在发布东西，感觉就像，不，其实那些都是新种子，是为下一季准备的，你懂我意思吧？
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所以就是试着把这种节奏想清楚，这是我们尝试去做的一种方式。
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不过顺便说一句，我不觉得我们每次都能做对。
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我觉得我们团队经常聊的一件事就是，我猜过去人们会聊工作与生活的平衡，这个话题还有过别的说法。
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我觉得我喜欢"爆发式耐力"或者类似概念的原因，是我们想作为一个团队做这件事很多很多年。
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所以就是，你不能九个月就把油箱掏空，把自己搞死，对吧？
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所以就是，你得有长远的眼光，但也要认识到你当下所处的这个时刻是很快的。
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我很喜欢这个做法，就是直接把它命名出来，这很有力量，就是明确说清楚我们现在踩的是这个油门，但它不会永远这样。对，对。
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我发现反过来也太危险了，就是当你事情太少、压力太小、油门踩得太轻的时候。
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人们会无聊，然后开始找别的工作。他们就是觉得，唉，这太糟了。对，对，对。
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我觉得，不过总归是有东西在的，你说得对，就是，我们在团队里会聊一点，就是永远不要浪费一个事件或者一个日期，或者你甚至可以把它想成创业公司，就是你想在哪个时刻跟世界上的某个东西交汇？
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你知道，不管对我们来说是 Google IO 还是模型发布还是别的什么，我觉得一直去想这个事是健康的。
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前几天有人在 Gemini 上问了我一个问题，他们说，我们两年的路线图是什么？
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我说，我们这个团队只有六个月的路线图。
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就是我们有多年愿景，但我觉得世界也变化太大了。
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有些就是，我两天前看到的东西，现在已经变成了一个 48 小时里做出来的项目。
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你没法以某种方式去规划那个。
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所以这是另一个你几乎必须在当下就认识到的因素。
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对，所以顺着这个说，过去几年里规划是怎么变化的？
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就是你们跟 Google 其他部分不一样，因为一切都是新的，但就规划而言，随着 AI 的兴起，你在时间线和时间框架上看到了什么变化？
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对，我们通常考虑的是大概六个月左右的周期。
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我一般这么说，是因为那差不多是一个可能的窗口，你假设每个实验室一年会搞出几次新的预训练模型。
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中间还有一些单独的时间点，所以整体上有一个模型迭代的节奏。
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然后我觉得我们基本上是在想象大概一百天，通常我们总是会想，你能把产品往前推进多少有意义的一步。
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我们最好的实验室团队，他们都会这么做。
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他们会在大约五十到一百天内，从一个想法走到某个有意义的里程碑。
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而这其中一部分也是，你怎么设计一种文化和环境，让你能解开很多阻碍，这样你就可以放手让大家去发挥。
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所以这是另一部分，就是营造那样的环境。
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但我们考虑规划的方式，差不多就是滚动式的六个月吧，这算是回答你的问题。我办了一个 Lenny and friends 峰会，就在录这期节目的前一周，Dan Shipper 做了一个很有意思的分享，讲的是怎么在技术不断在你脚下变化的情况下做构建，而
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他的建议是设一个前沿团队，专门去测试新东西，基本上他们的工作就是试用所有新东西，汇报哪些是我们需要关注的，这样公司其他人就不用分心，可以专注于手头的任务。
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你觉得作为一种公司模式，这个怎么样？
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我觉得每家公司肯定都需要一拨人、一个团队，不管你想怎么体现它。
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也就是说，他们的工作就是站在前沿。
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他们几乎就像是，如果他们没听说过去 24 小时里 X 上最火、最病毒式传播的东西，那你这工作是怎么干的。
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所以我觉得肯定有这么一个元素，就是你需要有人接入那个群体智慧，了解大家是怎么构建、怎么思考的，以及所有的模型发布。
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他们就是那种在什么服务上都订着每月 800 美元、200 美元订阅的人。你懂我意思吧？
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你得把组织架构设计成能让这种存在。
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不过我觉得第二点同样重要，就是那些人能用来构建的环境。
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所以这可能是其中的另一部分。
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然后我觉得第三点，老实说，如果你看历史的话——我读过不少这方面的书，因为大多数情况下，如果你只看数据，一家大公司搞一个实验室，这个实验室通常没什么效果，大概三到四年后就慢慢熄火了。
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或者说，它们是有持续时间的，但公司永远没法把实验室出来的东西商业化。
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于是就会出现这种情况：有人过来看到了未来，然后他们另起炉灶做成一家独立的公司之类的，对吧？
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历史上这种著名的例子还挺多的。
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所以我觉得这里有个很有意思的平衡，就是你能不能有一支像 Dan 说的那样、活在最前沿、在打造前沿东西的团队，但又能以某种方式跨越或连接整个更大的公司，而不是变成那种——
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“哦，那不过是个奇怪的研发小组，老是搞些花里胡哨的小玩意儿和玩具。”你懂我的意思吧？
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所以我觉得这需要某个特定的人，或者一群人，能够真正站出来说，嘿，那个东西现在看起来像个玩具。
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但五年后它会成为我们未来的关键。
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而这其实正是——至少从研究历史来看——这些前沿想法有时会栽跟头的地方。
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你可以把前两件事做对，然后在第三件事上失败，那整件事就真的无关紧要了。你懂我的意思吗？对。这挺有意思的。
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我就想，连 Anthropic 都有一个 lapse 团队。
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就是那家最前沿的公司，你知道，本来就已经站在最前沿了。
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他们也会说，好吧，但我们也需要一个实验室团队来真正盯着那个最前沿的前沿。对，没错。
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还有一件事我们内部也常开玩笑，现在 labs 已经壮大了，我们有几个项目，谢天谢地算是跑出来了，你知道，现在用户很多，还在增长。
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我们内部其实已经到了这个阶段，形成了一种共同语言，我们开始发现，像 Notebook 这样用户量更大的项目，或者 Flow、AI Studio，这些从 labs 里长出来的东西，某种程度上，它们有挤掉那些从零到一的东西的风险。
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所以我们开始用的说法是，有从零到一的 labs，有一到十的 labs，还有十到一百的。
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这些说法对你的听众来说可能没什么意义，但对我们来说，我们其实已经把它们编码成了实验室生命周期的不同阶段。
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我们希望所有这些产品都保有这种创新的能量，这是共通的。
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但在每一个阶段内部，面临的挑战非常不同，你要优化的东西也非常不同。
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在从零到一这个阶段，你看的是眼球，就像我们聊过的。
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然后到了十到一百，你看的是瀑布图和 CPA，思考我们到底怎么把人转化到产品里那些神奇时刻。
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而且从很多方面来说，这就是一场规模化的游戏。
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假设有听众被说服了，觉得自己应该组建一个前沿团队，一个 Labs 团队。
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而且感觉 Labs 团队这些年来也演变了一些。
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以前的想法大概是，去打造下一个大的业务部门。
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现在更像是，好吧，有什么新技术正在解锁某些东西，或者解锁核心业务？
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我自己也好奇这是不是真的，但至少给我的感觉是这样。
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不过我想，就带着这个思路，对于想在公司内部组建 Labs 团队的人，有没有大概三条建议？
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有，我觉得第一，你得努力创造一个能让奇怪的东西生长出来的空间。
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你不能只是把它塞进一个现有的业务部门底下。
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它必须有自己的独立性，这是第一点。
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在某些公司，这意味着它得直接向 CEO 汇报，或者说得在某种程度上保持足够的距离。
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如果你想聊这个我们可以展开，但这超级重要。
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我觉得第二点是人的组合，拿我们来说，就是用户第一、Google 第二、Labs 第三这种思路，Labs 的工作是让用户成功、让 Google 成功。
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而不是让它自己成功，所以这里面有一点谦逊、一点协作，或者说这种心态，就是成功到底长什么样，我觉得对我们来说，我们是怎么拆解这件事的，也是我会鼓励公司去思考的，就是你这个 Labs 的目标是把东西孵化成熟后交给现有产品，
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还是说你的目标是去发明新的产品线和品类？拿我们来说，我们一开始是个孵化型的 Labs，后来随着我们开始意识到 AI 真的在改变和模糊很多品类的边界，它就慢慢扩展了，
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但非常清楚地知道自己玩的是哪一场游戏、赢和输长什么样，这是第二点。
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所以在某种意义上是独立的，但又是同一个团队的一部分。
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我觉得第三点，这个我们在 Labs 里也聊过一些，我能想象对在听的 CEO 或者其他 C 级别的人可能有用，就是让你的 Labs 不只做产品开发或技术探索，甚至可以用来挑战公司是怎么运作的，几乎是事情发生的方式。
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这其实是我们团队里用的一个说法，就是 Labs 有时候会在 Google 制造一些好的麻烦。
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有那种你不想要的坏麻烦，但好的麻烦，给你举个例子，我们是最早说“我们看到岗位角色正在模糊”的团队之一。
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我们必须有一套构建者的职级体系，而且得换个思路去想这件事，我们应该把 Labs 当作试点的地方，先在它这里试，再推广到整个 Google。
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所以换个角度看，这也是理解一个 Labs 多维度性的另一种方式。
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你考虑的是流程和工作方式，不一定只是产品。这真的很有意思。对对。
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那你会把什么样的人放进这个 Labs 的场景里呢？
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你提到过这个“遗忘速率”，这是个很有意思的思考角度，那你还会看别的什么，什么样的人算是合适的人？
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而什么样的人是你想在 Labs 场景里避开的？对。对，很好。
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哦天哪，我们特别痴迷于找那种就是停不下来、非得动手做东西的人，我前面提到过这一点。
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我们团队有一整份文档，叫《Labs 一览》，还有一份叫《Gemini 一览》，新人加入团队的第一周，我会把文档邮件发给他们，他们大多数人之前都见过，因为这是我们招聘筛选的一部分，他们一直在动手做东西，他们充满求知欲，他们在读书。
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他们泡在 X 上，他们听播客。
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他们痴迷于解决别人的问题，而不是为了自己的自尊或荣耀。
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这种人，你在他们身边的时候，他们会给你带来能量。
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你结束一段对话。
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你会想，我想和那个人待在一起。
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就是那种，我愿意和那个人一起撞墙。你懂我的意思吗？
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我们大概有十七八个这样的人。
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也许如果你想把谁放进节目笔记里，我可以给你推荐一个人。我很乐意。
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好啊，但这是非常重要的一部分。
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而我说的第三条建议，关于怎么搭建一个 Labs，它不只是职级体系之类的东西。
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它实际上关乎的是，你要招进来的那些面向未来的人是谁，他们会用不同的方式思考，用不同的方式挑战现状。
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而且这是另一种类型的人。
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而且我们还发现，随着这些产品不断成长，从零到一的人，跟从一到十、从十到一百的人，也稍微有点不一样。
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所以问题就是，你怎么让大家有一些共同点？
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但我觉得，比如说你在面试一个人的时候，如果对方说，嘿，我给你看看我刚做出来的这个东西，那瞬间就有可信度了。
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或者我会问他们一些问题，关于那种未知的、没有结构的、黑漆漆的洞穴，就是那种不知道哪边是前方的处境，他们是怎么找到出路的？
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那种被这种事激发起热情的人，可信度就大大提升。
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所以没错，你要找的确实是某种特定类型的人。
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那在组织架构方面，人们犯的最大的错误是什么？
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嗯，我觉得，其实我给你讲一个我们眼下正在讨论的活生生的例子。
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就是，我们正在琢磨，到底该把不同的子团队隔离到什么程度、让它们各自去攻不同的方向，还是说试着按主题把东西归成组。
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比如说，我们聊过把互动娱乐当成一个领域，或者说一个我们想去钓鱼的池塘。
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那问题就是，这件事该怎么做，你是让一组人去做，比如五个人就朝这个方向打五枪。
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所以我觉得有时候一个错误就是，人们可能急着凑成一个组，可能有一种倾向就是，合并起来，弄得干干净净。
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而我觉得我这些年可能是吃了苦头才学到的就是，其实有时候你得在那种混乱里多待一会儿，几乎是看看会浮现出什么，但同时又仍然愿意去做那些调整。
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这些真的就是组织设计、团队设计层面的东西。
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另外我想说的，或者说另一个常见的错误就是，你招人招得太多太快了。这种事在大公司会发生。
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在创业公司也会发生。
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而且有时候看着，哦，我们团队上个季度或者半年翻了一倍、翻了三倍之类的，真的特别上瘾。
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而这些大多数时候都只是些很糟糕的虚荣指标。
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所以我觉得这就是另一个常见的错误。
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我记得很多年前我在做一个项目，我们做到了大概三十个工程师，我特别开心，可我们完全没有产品市场契合度，只有一个非常鼓舞人心的愿景。
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而且你大概也知道那件事最后是什么结果，基本上。
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在最后这几分钟，我要问你一个Logan Kilpatrick建议我问你的问题。好，好。
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我记得他已经不在AI Studio了吧？嗯，对，他走了。好，太好了。对，对，对。他很棒。以前的播客嘉宾。对。
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我不太清楚这个问题是从哪来的，但我特别好奇。
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他的问题是，五年后，你觉得Google会有10,000个产品还是五个？哦，对。
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好，这是Logan和我在团队里长期争论的一个话题。
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但有意思的是，至少对我来说，我的答案一直在变，所以可能我是个糟糕的……
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现在，我更倾向于觉得，我们甚至都不一定会用同样的方式来看待产品。
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所以我觉得一种看法是，Google出10,000个产品，那就相当于10,000个界面，各自有自己的品牌，全都特别复杂，什么都有。
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我不确定，按你之前说的，什么是可能的，或者我们应该做什么？
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因为你可以搞一个产品工厂，就是不停地往外吐这些产品。
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所以这是你可以考虑的一种思路。
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我越来越在想的是，会不会有那种几乎是体验，或者更定制化的东西，可能是模型做出来的？
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那可能意味着背后有实验室团队在做那个智能体，让你在某个常见的界面上体验到这个东西。我不确定。
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我们现在在实验室里就有几个实验在做这个，就是，我们能不能证明这场争论的两边？
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也许这就是他抛出这个问题的原因。
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有时候我们会做的就是，把两边都拿过来，说，好吧，如果这东西真的整合了，出现一个超级应用或者一组超级应用，那个世界会是什么样？
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也许如果这东西超级碎片化，那个世界又会是什么样？
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所以现在，我可能更倾向于觉得，超级应用在世界某些地方的某些使用场景里确实行得通，而且显然非常成功。
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但我觉得对很多用它们的人来说，它们可能非常复杂，而且因为太复杂了，其实很难真正推动那种能带来价值的行为。
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但这也假设了人类会是点开这些体验的大多数人。
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反正，这是个挺有意思、值得争论的话题，也是Logan和我最喜欢聊的之一，我们经常聊这个，我很喜欢。
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只是现在还不清楚我们要往哪儿走。
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就像，它只是说明我们还在摸索这件事，就是这样。
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这真是这方面一个很好的例子，好。
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那在我们进入非常激动人心的快问快答环节之前，Josh，你还有什么别的想分享的吗，还有什么想留给听众的话，或者有什么想再强调一下的？
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嗯，我想想，我觉得我会想的一件事就是，我自己也一直在琢磨这个。
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如果大家有什么想法，请直接在X上或者哪儿告诉我就行。
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就是，我现在还是觉得，关于怎么获取你正在打造的产品和体验的反馈，还有很大的空间，不管是在Google Labs，还是作为创业公司创始人，或者别的什么身份。
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所以这感觉是另一个领域，就是你怎么去倾听，怎么去汇总、收集、从反馈循环里获得洞察和灵感，我觉得现在AI应用在这方面有很多有意思的事情在发生。
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我相信你们大家可能也一样，Lenny，在你的项目里、我的项目里，你知道，智能体整夜运行，把所有发生的事情都总结出来。
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但我觉得有个挺有意思的问题，就是，什么让一个PM变得出色？
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一个出色的PM对某一类人有洞察力，知道什么样的事情能让他们惊喜，或者解决他们的问题。
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我觉得这是个挺有意思的问题，就是你怎么用AI和我们正在打造的这些新型产品来打通这个反馈循环。
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反正，这也是我现在脑子里一直在想的一件事。
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对，就是那个想法，那个问题就是，你怎么让AI变得像一个顶尖的、百里挑一的PM那样，善于发现机会和洞察？
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对，我觉得那是其中一个分支。
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我觉得另一个分支是，有没有这样一个世界，我不知道，你生活里可能也有这样的人，就像我生活里也有，当你待在他们身边的时候，洞察好像很自然地就流出来了，你能获得很多有意思的视角，就像，
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有没有一种人和AI的协作模式，能让这种情况更多地发生？
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我觉得这是个挺有意思的提示，宝贝。
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听起来我们这儿在Google Labs要聊到B2B SaaS的offer了。我喜欢。我会买的。好吧。
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我知道你马上得走了，所以我就直接跳到只问一个闪电轮的问题。
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我听说你给队友们发一些特别搞笑的奖。
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我最喜欢的是TPU Harvester，不过还有别的。
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说说你发的这些奖，它们是什么意思，是干嘛用的。哦，对对。
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就说TPU Harvester吧，我们的产品在增长，就需要越来越多的TPU。
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我们几个人想找个办法，奖励那些干脏活累活的人，做效率优化、回收TPU、收割TPU，这样我们才能做下一个功能、推动增长。
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所以我们给这些人发一把耙子，还有一笔现金奖励。真的耙子？
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是我们在Etsy上做的一个小迷你耙子，那个特别好玩，我们基本上把它变成了一场大庆祝。
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所以这是给那些省TPU、做优化、让它们走进去、不用最多token的人。对，对。
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对，对，我们会单独跟他们聊。
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但我觉得那是一个，就像一把耙子。
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另一个是，给那些进去修小毛病的人。
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就是产品里那些积少成多、让人烦的小东西，我们做了个金色的创可贴，发给这些人。
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他们把它放在桌上，当作修小毛病的金色创可贴。
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我们在labs有个东西，我们特别感兴趣的是那些能把模型推到前沿、用出人意料方式的人。
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我们有个东西叫大语言模型 Whisperer。
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他们能对模型耳语。
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他们会得到一副巨大的耳朵，因为他们能听到别人听不到的模型里的东西，还有一把非常好的机械键盘。
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这样的东西还有更多，但我们在想办法，我也不知道，用这些傻乎乎的符号把价值编码进去，但它是有意义的。
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用我们的TPU提高效率，能让我们成长并触达更多人。
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小痛点，就是那些能让产品变得令人愉悦、变得出色的东西。
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然后显然，那个带耳朵的耳语，就是那些能带来新产品突破的东西。
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所以是的，我们总是在想这种奇奇怪怪的东西。我很喜欢这个。这种传统是最棒的。
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我听说还有一个像是大大的感谢之类的，就是你能跟领导层聊聊什么的。
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对，这个有点像某种秘密社团，基本上我们会在某人的日历上放一个邀请，然后我们就，你知道，看起来有点吓人，因为团队里有四五个领导。没有议程。
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然后他们来了，我们轮流来，围着圈，我们就告诉他们，我们有多感激他们在团队里。挺有意思的。
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而且完全出乎他们的意料。
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我每次开会都这样开头，这不是一个糟糕的会议。这是一个好会议。
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通常，你的脑子可能会往最坏处想，但我们其实是在做相反的事。
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这些人是最宝贵的一些人。哇。太棒了。我全都喜欢。
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Josh，听众怎么才能帮到你？哦，Cindy女士的反馈。
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我想说，你们很多人已经在做了。
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我们从中得到很多快乐，我们非常感激所有使用我们正在努力打造的东西的人。
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如果我们在实验室这边或者Gemini这边也能帮上忙，请让我们双向互动。
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再次感谢你，Lenny，邀请我来。
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跟你相处这段时间很棒。
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我觉得我们会帮很多人搞清楚怎么去构建、怎么保持在最前沿。
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我真的很感激你能来，Josh。非常感谢你。好，谢谢你。祝你今天愉快。