Mike Cannon-Brookes：AI 估值、软件设计与打造长久的 Atlassian

Atlassian 联合创始人兼首席执行官 Mike Cannon-Brookes 与 Harry Stebbings 讨论如何在技术变革中建设公司。他称自己“不循常规”：当事情没有按他认为应有的方式运作时，他倾向于改变它，而不是接受现有边界。

Cannon-Brookes 说，投身技术的人常常会看到尚不存在的创造性组合，并尝试把它们做出来。有些尝试成功，有些则没有。面对 AI、能源和气候领域的变化，他认为 Atlassian 有机会创造更好的技术。

回顾与 Scott Farquhar 担任联合首席执行官的二十多年，Cannon-Brookes 说，没有这段搭档关系，Atlassian 不会走到今天。他们起步时处在人生的相似阶段，经验也相近，因此更容易共同学习、分担压力并平衡家庭生活。

他还认为，如果每个搭档都相信对方更擅长工作，双方就会努力达到更高标准。他们的友谊也很重要：在注定有起有落的漫长旅程中，能够一起开怀大笑、享受彼此陪伴，让工作更可持续。

对于新任联合首席执行官，Cannon-Brookes 建议坦诚面对实际和感知中的冲突，保持搭档之间的平衡，并明确各自负责的领域。他估计自己与 Farquhar 的职责重叠了 60% 至 80%：既有足够的共同背景来确定目标，也有各自领导的空间。

职责分工随着时间而改变。Cannon-Brookes 说，他负责销售和营销约 13 年，之后 Farquhar 接手了 4 年；当一人离开时，另一人有时会负责整个业务。他认为，完全重叠或完全不重叠都不如这样的安排有效。

他们最初的股东协议规定，无法解决的分歧用三局两胜的石头剪刀布决定，虽然从未真正用到。Cannon-Brookes 说，对收购或战略的分歧通常通过说服解决：如果他无法让 Farquhar 相信一个主意是好的，也许就不值得做。

他回忆起早期的一次安全事件：Farquhar 当时正在非洲偏远地区度蜜月，而公司需要通知他。无线电消息最终传到了他那里。Cannon-Brookes 认为，这也说明有第二位创始人可以接手的价值。

Stebbings 问，Cannon-Brookes 独任首席执行官的时期是否体现了激进的“创始人模式”。Cannon-Brookes 不同意：公司并没有刻意通过大胆举措宣告新时代，许多决定在领导层变化之前就已酝酿。

Stebbings 提到收购和体育投资等重大决定。Cannon-Brookes 说，其中一些经过长期规划；他也否认 Farquhar 离开后自己才得以实施此前受阻的想法。他仍会打电话向联合创始人征求意见。

他说，AI 时代要求科技公司积极行动、投资并作出选择。他预计，人们回顾这一时期时会觉得十分混乱：一些备受期待的想法可能最终毫无成果，意料之外的发展却可能变得巨大。这是他的预测，并不意味着他知道谁会胜出。

Cannon-Brookes 将 Atlassian 此前收购 Loom 称为一次重大押注，并表示其表现良好。作为 Atlassian 首席执行官，他在谈论 Loom、其他收购和产品时拥有直接的商业利益。

面对投资人如何判断可持续性的问题，他说许多资产的估值可能高得离谱，但少数资产可能被低估，足以抵消其他失败。他提到互联网泡沫时代和 Amazon，以说明挑出这少数赢家有多困难；他没有提出可靠的估值公式。

他用假设的资金流说明不确定性：一家 AI 公司向模型供应商支付 1 亿美元，模型供应商向云供应商支付 1.5 亿美元，云供应商再花 2 亿美元购买芯片。每个环节都出现收入，却也各自亏损。这些数字仅用于说明，并非报道中的真实交易。

Cannon-Brookes 认为 AI 是基础性技术，但它的可持续商业模式以及经济价值最终如何分配仍不清楚。承认不确定性，并不妨碍相信技术能创造真实价值；只是投资决策会更加困难。

Atlassian 的应对方式，是明确提出对未来数年的工作假设，并大约每季度重新审视。Cannon-Brookes 认为，企业必须形成观点，同时在证据改变时愿意放弃原有判断，而不是等待完全确定。

他还建议深入访谈足够多、合适的客户。在信息嘈杂的时期，客户可以帮助组织判断究竟发生了什么，同时公司仍要承担风险、作出战略押注。

Atlassian 的一项押注是多个基础模型供应商将展开竞争。公司有意识地选择支持多个模型，而不是自己训练，并投资于快速测试、选择和部署新模型的能力。Cannon-Brookes 认为这一选择正在发挥作用，同时提醒说，现在宣布任何 AI 假设已经得到证明还为时过早。

第二项押注是广义的设计：产品如何运作、带来什么感受，而不仅仅是配色。Cannon-Brookes 预计，技术变化时基础设计将至关重要。他以手机上的下拉刷新为例，说明一种交互方式如何随新平台出现，并因好用而普及。

他说，Atlassian 扩充了设计能力，帮助客户使用 AI，而不必理解概率性与确定性系统的技术区别。用户想要完成任务；让体验连贯是公司的产品战略之一。

Stebbings 问到“业务应用将被智能体取代”的观点。Cannon-Brookes 对单一万能助手取代一切持怀疑态度。他说，电子邮件和电子表格理论上可以完成很多流程，但专门的人力资源、客户关系管理和项目管理工具仍然存在，因为它们更好地满足特定需求。

他预计 AI 会从根本上改变应用，一些应用可能消失，另一些则会受益，但他不认为所有应用都只是可以互换的数据库和业务逻辑。理解他的立场时，也应考虑 Atlassian 自身销售企业应用的业务。

谈到未来界面，Cannon-Brookes 认为设计至关重要，但承认目前没有人知道答案。理论上，AI 可以为每个屏幕生成不同界面，但他怀疑不断变化的控件能否很好地服务重视稳定和熟悉感的用户。

实际结果可能是传统界面和提示词的结合。一个按钮或滑块可能比写一长段指令更方便，而提示词或许能让用户根据自己的角色定制复杂界面。他将其视为一种可能性，而不是已确定的产品模式。

如果软件开发成本下降，Cannon-Brookes 预计优秀设计会更有价值，因为它仍然稀缺。他乐观地认为，人们将创造更多技术，而成本降低可能让团队多次尝试解决方案，不必接受第一个勉强可用的版本。

他预测，五年后 Atlassian 和 AWS 雇用的软件开发人员会比现在更多，同时开发人员的效率也会提高。他的理由是，企业的创意超过了工程产能；这一预测并不能证明每个开发岗位或每家公司都会增长。

被问及 Atlassian 是否会为企业创建氛围编程环境时，他说公司正在推出相关产品。他认为，会有更多人创造技术，却未必称自己为软件工程师；前提是成果符合适用的设计、安全和合规标准。

财务人员可能会自己制作小应用或编写分析代码，而不必提交需求或苦于处理电子表格。Cannon-Brookes 预计更多通才会使用此类工具，而核心技术人员继续构建平台和更复杂的系统。

他说，Atlassian 希望开发者、应用供应商和客户能够以更低成本在其平台上创建应用。有些人可能编写代码制作复杂产品，另一些人可能用提示词生成简单应用，用完即弃。这是他对 Atlassian 自身商业方向的描述。

关于初级工程师，Cannon-Brookes 预测人数会增加，并说 Atlassian 今年招聘的毕业生比前两年更多。他认为 AI 工具可能放大优秀工程师和普通工程师的能力，但他使用的 10 倍和 100 倍比较是假设，而非经过测量的生产力结果。

他认为，毕业生可以带来新习惯，改变工作场所。他以 Atlassian 产品 Loom 为例：熟悉视频和语音消息的年轻员工可能将这些工具带入组织，并鼓励同事以不同方式沟通。

他说，Atlassian 的工程师使用公司的 Rovo 工具，也使用 Cursor、GitHub Copilot 等产品。他大概不会为现有工具支付 10 倍价格，除非生产力提升能证明这笔支出合理；部分原因是他认为竞争工具让切换成为可能。

不同工具各有所长。有些擅长启动新项目，却不太擅长处理大型现有代码库，或跨数百个代码仓库进行修改。Cannon-Brookes 预计，工程师会根据任务和个人偏好选择工具。

他说，写代码只是工程师工作的一部分；会议、寻找信息、理解 API 和调试生产系统也会占用时间。他提到 Atlassian 自己的运维产品也是帮助运行软件的工具之一，并承认软件增多也可能带来更复杂的运营问题。

Stebbings 问，切换成本低是否意味着 AI 公司根本上不是好生意。Cannon-Brookes 认为，快速建立的业务一开始通常切换成本较低；它们能否随着时间建立更牢固的客户关系和竞争壁垒，是另一个问题。

他认为，这次 AI 浪潮的一个特殊之处是，许多具备技术能力的人几乎同时通过云服务获得了模型。这让实验更加普遍，复制也更快。他猜测，长期壁垒可能来自交付的价值、数据、工作流程、熟悉感和设计，但答案尚不明确。

对 Atlassian 来说，竞争在于：拥有现有客户和大量研发投入的老牌公司，能否比初创公司获得分销渠道更快地融入 AI。Cannon-Brookes 提及公司数十万客户和数百万用户；这些是他对公司规模的说法和竞争判断，并非保证。

谈到 AI 利润率，他说定价和变现模式不断变化，现在判断长期利润率还太早。一款训练成本假设为 10 亿美元的模型，几个月后就可能面临更新的竞争产品，供应商必须设法收回成本。

经济价值可能由不同层获得，从芯片、电力到应用都有可能。Cannon-Brookes 怀疑电力生产商会拿走全部价值：客户除了为可计算的产出付费，也可能为应用设计和体验付费。他警告说，简单的模型套壳产品可能面临困难，同时也承认它可能成为不同业务的起点。

Stebbings 问按席位的软件定价是否会消失。Cannon-Brookes 指出，按使用量和按交付价值定价是替代方案，但客户通常不喜欢无法预估的消费账单。他认为最终答案可能是多种方式的组合，而不是完全取代按席位收费。

按成果定价也有问题：买卖双方必须就成果的衡量方法达成一致，而随着客户的成本基准变化，供应商无法无限期地为同一项节省收费。他用客服工单举出的例子是一个说明问题的假设。

被问到 Atlassian 必须保护什么时，Cannon-Brookes 的回答是创造力。希望存在几十年的公司必须通过创造、改变，有时淘汰过去构建的东西，来应对接连发生的技术转型，而不能只守护现有产品。

他认为 Atlassian 在 AI 时代处于有利位置，但公司仍须证明这一点。AI 之后无论出现什么，也需要创造性的适应。他认为，维持一种让员工能提议停止某项产品、转而打造另一项产品的文化，是其中一部分。

Cannon-Brookes 对无约束的思考提出异议：约束迫使人作出选择。人才很难招聘，但他不认为 Atlassian 面临三人初创公司那样的限制。他认为公司的规模和资源意味着可以建设有雄心的东西，同时仍须在不同优先事项间谨慎取舍。

他回忆起 Shopify 的 Tobi Lütke 说过的一句话：创始人的工作是对抗雄心的熵增。尽管 Atlassian 已有一定规模，Cannon-Brookes 认为公司必须保持一种意识：相对于全球经济，它仍然很小，仍须赢得每一位客户。

在 23 年中，他经历过身体和精神上的疲惫。他建议适时休息、了解自己，并说创始人需要在工作的起伏中找到意义。他承认自己的视角可能比较特殊，因为他仍然享受这份工作。

Stebbings 问，财富增加是否因为减少焦虑而使他成为更好的领导者。Cannon-Brookes 说，金钱不是他的主要动力；他认为，让他更有同理心、成为更好领导者的，是包括抚养孩子在内的丰富经历。

如果知道创业有多难，他是否还会再创立公司？他说，纵观整个旅程，答案是肯定的，同时他承认其中既有运气也有努力。他强调身边的人：创始人应该愿意与同事共处，因为公司是一群人为了共同目标而努力。

快问快答中，他回忆了约二十年前 Confluence 引入状态更新的一次失败尝试。他还预计 OpenAI 和 Anthropic 会成为规模大且重要的公司，同时表示没人知道具体会有多大；Stebbings 提出的数万亿美元估值可能性属于推测情景。

Cannon-Brookes 说，将 AI 演示转化为实际交付给客户的价值，可能比许多人预期的更久。企业必须理解问题、重新思考工作流程，并处理人员、数据质量、访问权限和安全等问题。令人惊艳的演示无法省去这些实施工作。

被问到给新手父母什么建议时，他结合自己养育四个孩子的经历，建议放松并享受其中的起伏。他也认为优点和缺点是同一特质的两面：不循常规可以推动改变，也可能让人难以相处。

遇到严重的工作问题时，Cannon-Brookes 说他很可能仍会先给 Farquhar 打电话。展望 2035 年，他希望 Atlassian 仍是一家富有创造力和竞争力的公司，能吸引优秀人才并打造有用的东西。

在个人层面，他说被记作一位好父亲对他非常重要。最终 Atlassian 必须在两位创始人都不再参与时继续发展；他希望公司始终充满活力、解决问题，而不是仅仅名义上存在。