Shyam Sankar：国防采购、软件与人才培养

Shyam Sankar 告诉 Harry Stebbings，他的工作态度来自父亲；父亲的兄弟姐妹曾供他读大学。Sankar 说，父亲前往尼日利亚工作时，一家人遭遇武装暴力，并在他年幼时重新定居美国。他记得家人强调感恩、团结一致和珍惜机会。

Sankar 认为，成就通常来自团队合作，更像乐队而不是个人独奏。关于运气和努力，他说两者可能都重要，但他更愿意专注于自己能够控制的工作。Stebbings 补充说，人们可能也很难公开承认自己付出的努力。

从 Cornell 毕业后，Sankar 前往 Stanford，以便进入硅谷，并成为汇款公司 Xoom 的第五名员工。后来，他受到国家安全问题吸引，在 Palantir 约有 12 人时加入。他说，九一一袭击和 2006 年孟买火车爆炸案影响了他的兴趣；他的叔叔是后者的受害者。

在 Palantir，工程师需要有人与客户密切合作，解决复杂问题，尽管早期团队无法接触保密环境，也没有向政府销售的经验。Sankar 说，他们没有照搬传统模式，而是从第一性原理出发建立销售和产品方法，过程相当艰难。

他将传统政府合同描述为通常按人力和成本支付，再加上允许的利润。Sankar 说，当政府是某种专业能力的主要买家时，这种做法可以理解，但他认为它可能削弱私人出资创新的激励。Stebbings 指出，盟国也可能是买家，使单一买家的类比更加复杂。

Sankar 说，Palantir 选择了另一种方式：自筹资金开发产品，通过许可证或订阅销售软件，而不是按小时收取服务收入。他承认，说服政府采购者采用这一模式很困难。作为 Palantir 首席技术官，他与这种采购方式有直接商业利益。

在政府机构中，采购者和使用者可能不是同一批人。Sankar 说，Palantir 花时间与使用者交流，确定需求，并论证一款值得采购者通过复杂流程获取的产品。他将交易概括为需要需求、资金和合同，不过每个机会的路径各不相同。

被问到“先进入再扩张”时，他说，政府市场中的扩张由产品能力驱动，而不只是销售更多席位。团队需要在实际工作场景中与用户交流，理解相邻问题。他认为，为受控、物理隔离环境中的软件运行投入基础设施，也是扩大规模和改善利润率所必需的。

Sankar 认为，采购体系围绕硬件生命周期建立：资助研发、购买完成的能力，然后维护。他说，软件不断演进，需要持续开发，因此将采购与维护分开可能并不合适。这是他对政府做法的概括，并非对所有合同的描述。

他将美国国防工业的挑战追溯至冷战后的行业整合。他以二战时期的动员作对比，赞赏工业领导者和创始人扩大生产的作用。他说，20 世纪 90 年代预算收缩推动了整合，让注意力转向财务交易，而不是风险投资支持的新创新；这是他的历史解读。

Sankar 看到政府使命与供应商被视为只追求利润之间存在鸿沟。他认为，更深层的问题是市场奖励趋同和按小时工作，而非创业风险。Stebbings 问，战争时期的紧迫性是否赋予私人供应商更大的议价能力；Sankar 则强调领导者为应对紧急需求而愿意打破常规流程。

他以 Lockheed 的 Kelly Johnson 和 Skunk Works 为例，说明工程师得到空间时可以迅速创新。Sankar 认为，如今过多的流程和风险规避减少了灾难性失败，也阻止了非凡成功。他用历史比较支持自己的观点，并非对采购项目进行受控比较。

Stebbings 指出，招标和保险要求可能将小供应商排除在外。Sankar 同意，并认为旨在展示公平的规则可能既未带来公平竞争，也未带来速度。他认为欧洲采购比美国更慢，并说对抗议和问责的担忧会阻碍决策；这些是他的判断，并非经过测量的跨国研究结果。

Sankar 说，政治意愿和明确问题一致时，美国可以迅速采取行动，但在日常情况下往往做不到。他希望美国国防部选择多个赢家，并提供足够订单让成功公司扩大规模；他认为，如果将少量资金分散给过多公司，可能导致它们都无法成长。

他引用了近期约 1000 亿美元国防科技风险投资的数字，并用假设性的风投回报情况说明为何应集中授予订单。访谈没有证实这一投资总额或投资组合回报示例。他的提议可能使 Palantir 等供应商受益，而他将其描述为支持更广泛生态系统的一种方式。

关于国防采购偏好本国供应商，Sankar 区分了避免依赖对手与利用政府采购支持本国就业两件事。他认为，小企业创新补助可能具有就业政策作用，但不应假定它们会创造出规模化的国防企业。他将政策选择留给决策者；他提到的研究没有具体说明。

Stebbings 指出，冲突可能扩大供应商可服务的市场。Sankar 将美国国防开支占 GDP 的比例与冷战时期相比，并明确表示他的数字需要核查。他赞成将开支水平设在当时比例与历史峰值之间，同时说这不一定意味着预算翻倍；这是他的政策观点，而非经过核实的预算数字。

在以色列—哈马斯战争爆发和俄罗斯入侵乌克兰之后，Sankar 说，他的国防客户原本就认真对待冲突，但战场学习正在加快。他以低成本、一次性无人机为例，说明战术、供应链和采购假设如何变化。这场对话录制于 2023 年 12 月 7 日，发表于 2024 年 1 月。

如果能够改变美国国防部的一件事，Sankar 会为同一种能力设立多个相互竞争的项目。他认为，并行方案可以检验技术不确定性、激励项目经理并加快迭代。这是一项提议及其预期效果，并不能证明竞争总能降低成本或改善结果。

他认为，使用装备的作战指挥官与负责采购的人之间存在脱节。他建议让作战领导者对采购多少不同方案拥有更大发言权，并随着学习调整分配。他也主张在用户体验产品后重新审视需求，而不是将旧清单视为永远正确。

被问到选举时，Sankar 说领导层变动会产生影响，尤其在他认为内阁更多参与合同的英国。在美国，他认为国会预算延误影响更大：他说，在临时拨款决议下，新项目可能无法启动。这些观察反映了他的经验和访谈时的情况。

他说，风险资本和创业者越来越多地进入国防科技领域，并希望投资人向政策制定者解释他们的经济模式。Sankar 对比了华盛顿对利益冲突的担忧与硅谷倾向于用资金支持观点的做法，同时承认利益冲突可能有害，需要寻找中间地带。

谈到公司建设时，Sankar 说，实质内容和创造力比流程更重要。流程可以帮助一个想法扩大规模，但如果没有背后的洞察，只遵循过去的程序无法重现成功。Stebbings 质疑团队扩大后如何做到这一点；Sankar 同意两者都重要，但仍将实质内容放在首位。

他认为有才能的人各有显著的强弱项，建议围绕他们的优势设计角色，而不是把所有人塞进固定的组织岗位。他用“艺术家聚落”作类比，容许一个人的工作有不那么成功的时期；经理应作长期承诺，而不是孤立地判断每个项目。

Sankar 说，经理应给予有才能的人自主权、资源、学习空间，并帮助他们免受部分干扰。如果工作持续令人失望，是否留用仍需判断，他也承认最初的评估可能有误。他称赞 Palantir 同事 Alex Karp 和 Joe Lonsdale 发现早期人才的能力。

Stebbings 问，如果预算削减并需要裁员，该怎么办。Sankar 承认，外部现实可能迫使管理者做出艰难选择。他认为约束可以推动创造力，但过多预算约束可能损害创造力；经理的工作是在财务限制与员工的工作环境之间取得平衡。

他说，自己最大的招聘错误是引入看似经过验证的人选类型，而不是从现有人员和具体问题出发。如今，他会问自己是否愿意与这个人并肩工作十年，以及对方能否成长并承担新的责任。过去的经验仍需要转化，才能适应另一家公司的环境。

Sankar 说，转型困难不仅在于工作本身，也在于个人必须放下一部分已经获得的地位，重新学习。新员工可能比已经工作多年的人更了解新问题。他逐渐认识到，帮助人们度过这种不适是工作的一部分，而不是一味试图消除不适。

关于 AI，Sankar 预测价值将流向基础设施和应用的拥有者，而模型供应商面临压力，许多模型会趋于同质化。他认为有用的应用会结合模型、传统代码、工作流程和人的判断。Stebbings 反驳说，即使基础设施趋于同质化，也可能支撑庞大的企业；Sankar 同意基础设施能够获得价值。

他建议模型公司考虑进入应用层，并区分轻薄的聊天机器人封装与工具、状态和工作流程的深度整合。他说，一些现有模型供应商可能继续胜出，同时也可能出现新的赢家。这些是 2023 年 12 月的观点；Palantir 销售企业软件，在应用层采用方面有商业利益。

Sankar 担心人们把惊艳的概念验证与能可靠创造价值的产品混为一谈。他以自动驾驶汽车早期演示与商业部署之间的漫长间隔作类比，呼吁技术人员关注可用的成果。他说，自己的想法也发生了变化：更愿意通过渐进、亲力亲为的工作，让好的想法扩大规模。

从访谈时点向未来五年展望，他预测地缘政治变化和制度压力会比许多人预期的更大。他也认为，AI 提供了改善制度的机会，可以与制度内部的人合作，而不是将制度推倒重来。这一预测反映的是他当时的视角，而非已确定的结果。