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author: 硅谷101
date: '2026-02-15'
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source: https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs
speaker: 硅谷101
tags:
  - recommendation-algorithm
  - ad-tech
  - machine-learning
  - underdog-mentality
  - organizational-culture
title: AppLovin撕开巨头裂缝的1000天：AI审判、被做空与Underdog的“弱者之心”【硅谷101专访】
summary: 本期专访深入探讨了AppLovin如何在Google和Meta双头垄断下崛起，其首席产品及工程官葛小川分享了公司在过去三年（1000天）的转型历程。AppLovin通过收购Max、Adjust和MoPub，构建了强大的广告平台，并以LTV（生命周期价值）为核心优化广告效果。面对苹果ATT政策和做空质疑，AppLovin坚持“弱者之心”文化，将AI技术应用于广告投放和素材生成，并成功从游戏广告拓展至电商领域。葛小川还探讨了公司在人才招聘、团队管理及未来发展（如自建社交媒体平台）的战略思考。
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category: ai-ml
area: tech-engineering
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people:
  - 葛小川
  - Adam Foroughi
  - Carson Block
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  - AppLovin
  - Google
  - Meta
  - OpenAI
  - Twitter
  - Unity
  - Adjust
  - Max
  - MoPub
  - Cloud
  - 浑水
  - Wedbush
  - CapWatch
  - 苹果公司
  - 快手
  - 阿里巴巴
  - 小红书
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status: evergreen
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### AppLovin的崛起与葛小川的加入

**主持人**: **Meta**和**Google**作为全球广告垄断者的地位，被撕开了一道裂缝。这道裂缝让一家公司迅速崛起，两年股价增长25倍，加入**标普500指数**，迈入5000亿美元俱乐部。就是围绕着这家公司的做空报告从来没有停止。2025年11月，**AppLovin**受邀旧金山City Hall举办年会。在这里，高层和员工们带着家人穿着隆重的晚礼服，喝着香槟，尽情庆祝公司突破2000亿美元的市值。而走上二楼派对公司布置的游戏赌盘，似乎在暗示资本市场对**AppLovin**的恨并没有结束。这场游戏的关键人物则是这位差点因为同事比投篮而过，上台讲话的华人**葛小川**。

**葛小川**看上去并不像是典型的硅谷工程师，中科大少年班毕业之后，去意大利念完博士来到美国。在**Meta**辞职之后，在2022年年底转型的关键时刻加入**AppLovin**，带领团队发挥了非常核心的作用。2023年到2025年，**葛小川**的升职速度如同**AppLovin**的股价。三年时间，从工程师迅速晋升为公司核心技术领导者，如今担任公司的首席产品及工程官。虽然外界对**AppLovin**的研报和解读已经非常多了，但是公司高层对外的深度访谈依然很有限，很多信息和结论都是相互冲突的。做空报告刚出来的时候，我们肯定都是非常重视，每一条每一条去和我们系统去对照，然后后来发现其实都是错的。所以我对这家公司感兴趣的点在于，我很好奇在**Meta**和**Google**这么大体量的巨头背后，这家公司做对了什么事情，看准了什么时机，才能够去撕开巨头的市场裂缝。没有**Google**和**Meta**那么多的资源，就注定我们不能用他们的方法来解决我们的问题。我从进**AppLovin**那一刻开始，我就是希望有一天我们能够走出游戏。而外界对它的追捧和质疑是怎么看的？**葛小川**又是怎么带领团队去打现代推荐算法？最大的挑战是人才市场对我们认可不够，那一年基本上非常难找到人，非常非常难。带着这样的好奇心，我们**硅谷101**是独家专访了**葛小川**，这也是他第一次对外界接受视频专访，以中文进行。感觉了10年一天，硅谷这种精神。我们和**葛小川**的采访拍摄于2025年12月21日。这场采访录制了超过一个小时，但是我这场对话一度有一点来回反复，原因在于迫切要找到答案，究竟**AppLovin**做对了什么才能够崛起。但是我发现这并不是**葛小川**看待问题的方式。我发现聊天时，你很想去问我们的成功是不是某一个具体的决策造成的，但其实不是这样，决策本身其实非常简单。真正使得公司走向成功的是决策之后的365天，每天是怎么过的。外界总是希望找到一个解释，让我们的成功看起来比较简单。我觉得这种质疑和低估在我已经习以为常了。2026年第一季度，经历来自做空机构的攻击，**ATT**对广告行业的挑战以及竞争对手的市场蛋糕争夺，**AppLovin**股价在21号盘后2025年第四季度的财报营收利润和展望都超出分析预期，可以说是一份非常不错的财报。公司股价却出现暴跌的背离，在一定程度上显示出资本市场对**AI颠覆企业**的恐惧。在这个时间点，我们上线这场专访，试图通过**葛小川**的分享中，来看看他眼中的过去三年大约这1000天的时间，他如何带领**AppLovin**撕开巨头裂缝，跨越深渊。这家公司如何在**Google**双头垄断下崛起，又如何凭借着**弱者之心（underdog）**的生存之道杀出重围？首先在正式进入**葛小川**的专访之前，我们花一点时间来说说**AppLovin**这家公司的业务和崛起故事。

### AppLovin的业务与关键收购

**主持人**: 2018年，硅谷的数字广告权利格局已经固化。**Google**掌握着搜索意图，**Meta**控制着社交图谱。而此时的**AppLovin**只是一个规模尚小的移动广告网络。简单来说，它就是连接移动应用开发者（广告位的发布者）与广告主的中间平台。那么对于这种中间商而言，最大的死穴在于它并不知道用户在App里面到底在做什么。如果你无法获得第一方数据，怎么去跟**Google**和**Meta**这样的巨头去打呢？**AppLovin**打破这一僵局，大举收购游戏工作室。从2018年到2021年**ATT**（应用追踪透明度政策）出台前夕，通过一系列的并购、战略投资和工作室孵化动作快速扩张，累计交易规模达到数十亿美元级别，并且依托它的广告和分发平台，触达了全球数亿级别的移动设备用户。买下这些工作室的目的，不是为了游戏利润，而是为了获取核心的转化信号。这些自产的游戏成为了算法引擎最初的实验室。同时，**AppLovin**进行了一系列关键的收购。首先就是2018年收购的应用内竞价技术公司**Max**。在2018年之前，**AppLovin**本质上更像是一个广告投放平台，但是对于开发者们来说，它并不能很好地帮大家把广告位卖出高价。当时行业里面用得最多的是一种叫做**瀑布流**的方式。简单来说，就是开发者先把广告位给A广告平台试一试，如果A不接，再给B，再不行给C。一个一个的顺序是提前排好的，依据的是过去的**ECPM**（有效每千次展示成本）和填充率等历史数据。但是问题就在于整个过程是排队式的，效率低，而且很容易卖便宜。而**Max**出来之后，规则就彻底变了。它引入了**应用内实时竞价**，一次性把广告位丢给所有的广告主，让大家同时出价，最后谁出的高就卖给谁。开发者直接拿到最高价，收入立马就上来了。广告主这边也不吃亏，虽然可能花了1.5块钱，但如果能赚回2块钱，那照样是划算的。结果就是开发者多赚了钱，广告主拿到了更好的用户，双方都满意。也正是因为**Max**，**AppLovin**从只帮买家的角色，变成了同时服务广告主和开发者的平台。第二个重要的收购是2021年花了10亿美元收购的移动应用数据监测及营销公司**Adjust**。在广告行业当中，广告主最关心的就只有一件事，那就是我花出去的这一块钱到底能赚回来多少。但是在移动广告里，这个问题其实非常难回答。因为一条广告从展示到点击，再到下载、使用，甚至付费，中间要经过很多环节。这些数据往往是分散在不同地方，甚至根本看不到，对广告主来说就像一个黑箱子。相比之下，能把数据追踪得更明白的平台，就更容易拿到广告主的增长，**AppLovin**也因此受到了限制。而**Adjust**正好解决的就是这个问题。它本质上是一个**移动广告的追踪和归因工具**，通过全流程追踪和精准归因，能够帮助广告主把每一块钱的投放效果拆得清清楚楚：花在哪，带来了多少用户，最后赚回了多少。更重要的是，这些数据最后还能反过来让**AppLovin**系统投放越来越精准。**AppLovin**从一个只负责把广告投出去的平台，升级成了一个对客户角度来说可以对效果负责的服务平台。这也是为什么**AppLovin**高度强调**LTV（生命周期价值）**。可以说**Max**和**Adjust**的布局是让**AppLovin**快速增长的通道。然而，当**AppLovin**在2021年4月完成上市之后，**苹果公司**的**ATT**（应用追踪透明度）政策切断了跨App追踪用户的能力。移动广告市场瞬间陷入混乱，2022年**AppLovin**股价坠入深渊，从之前的高点跌去了80%。但在这一片**ATT**红海当中，**AppLovin**并没有像它的竞争对手们那样通过裁员来收缩防线，而是从当时的**Twitter**那里进行了一项关键的收购。这项斥资10.5亿美元的全现金交易，收购的对象是之前**Twitter**旗下的移动广告平台**MoPub**。你可以把它理解成一个广告位大市场，它把大量的广告位聚集起来卖给广告主，从中间抽成。这笔收购带来了三个非常直接的变化：第一，**AppLovin**一下子能够触达更多的人，服务的应用成千上万，包括新闻工具、生活类App，覆盖大约7亿活跃用户。把这些广告位接进来之后，广告库存规模直接放大了一个数量级，触达的人数也是成倍增长。第二，**AppLovin**能够把广告投给对的人。广告位不只是来自游戏，还来自新闻App、健身App、生活工具App等。这意味着女性用户、中年用户、非游戏用户都进来了。广告不再是什么人都给同一条广告，而是同的产品应对不同的人群。**AppLovin**也从游戏广告平台直接升级，成为了真正的**全行业广告平台**。第三，整体更稳定、更赚钱。之前**AppLovin**的广告位主要来自于自家游戏，而且人群结构偏向游戏玩家。而有了**MoPub**，就不再需要拼命自己做游戏来产广告位了。一个有意思的比喻，就是从自己去种菜，变成了去开超市，货源来自于四面八方，稳定又可控。总结一下，**Max**解决了卖不出好价钱的问题，**Adjust**解决了效果说不清楚的问题，而**MoPub**解决了规模不够大的问题。同时，这些收购为**AppLovin**带来了一个极为重要的数据水源。这些源源不断实时注入的竞价信号，为后续的算法能力提升提供了数据基础。此时的**AppLovin**急迫地需要一位懂算法的核心技术人员加入。所以在这三次关键的收购之后，**AppLovin**又在寻求又一次的升级。这就是**AppLovin**发展历史上的一个大背景。这个时候加入**AppLovin**的这位算法核心人物，就是**葛小川**。他加入3个月之后，**AppLovin**就上线了新一代的模型，名为**AON**。这款模型奠定了之后三年公司业绩的飞涨之路。以下就是我和**葛小川**的视频专访。

### 葛小川的AppLovin三年：挑战与成长

**葛小川**: 过去三年，我们每天都在处理不断遇到的问题。有时候觉得，不仅我一个人，包括团队其他成员也觉得过去三年真的感觉像过了10年一样，因为真的发生了很多事情，就是打仗的感觉，每天都在打仗。

**主持人**: 你之前是在**Meta**，对吗？你为什么当时想要从**Meta**离开，然后为什么当时选择了这家公司呢？

**葛小川**: 我觉得那个时候我在**Meta**想要学到的东西基本上已经学到了。在那边继续待下去的话，我觉得对我个人的职业发展会渐渐慢下去。我本身也不是一个特别喜欢遵循流程的人，想去一个更自由、更灵活的地方。所以那个时候我就觉得离开**Meta**还挺符合我个人的性格。

**主持人**: 当时觉得最打动你的一个时刻是什么？

**葛小川**: 我觉得打动我的时刻就是大家都很坦诚。我在跟当时面试的时候，有和CTO和CEO聊过。他们对于当时公司所面临的最大问题，以及他们需要什么人来解决什么问题，都特别坦诚。尤其是我在大厂待久了之后，习惯了和大厂中层的人接触，聊天里边都很多迂回绕弯子。第一次和这种高层的人接触，并且能够有那么直接和坦诚的对话，我觉得那点当时对我来说印象比较深刻。

**主持人**: 我看到你之前的分享，说你当时聊到**AppLovin**的时候就发现公司要进一步去做广告业务，他们缺的东西正好是你有的。说一下他们缺什么，他们当时的广告业务是一个什么阶段？你身上有什么可以弥补他们那个短板？

**葛小川**: 从业务角度来看，公司当时的业务已经比较成熟了。它其实缺的就是一个**现代的推荐算法**。推荐系统，当时在北美代表推荐算法最先进的几家公司就是**Google**和**Meta**。当然，同样类型的推荐算法，在很多中国的公司，像**快手**、**阿里巴巴**、**小红书**这些公司其实都已经在用了。但是北美当时很多中小型的公司，像**AppLovin**，还有其他中小型的公司，其实还在用可能10年前那种上一代的推荐算法。所以当时他们就想让我过来帮忙把公司转型到最先进的这一代推荐算法里面去。

**主持人**: 10年前的传统推荐算法是什么样子的？现在的推荐算法是什么样？

**葛小川**: 10年以前，那时候推荐算法很多是以**tree**为主的方法。那时候虽然**deep learning**的理论已经非常成熟了，但是在推荐算法的应用里面一直没有取得特别大成功。转折点大概就出现在2015年到2017年这几年。当时有好几个比较重要的工作在那时候出现，在那之后，一流的公司都很快就转型到了现在的**deep learning模型**里面去。

**主持人**: 当时有哪几个比较重要的工作？

**葛小川**: 其实很重要一点，就是推荐算法里面有很多的这种叫做**ID**。举个例子，你在推荐的话，不就是推荐人和物料嘛？那么物料，像**Google**这样的公司，物料非常轻易就可以达到几千万、上亿甚至几十亿的量级。推荐的用户也是几十亿的。每一个用户有**ID**，每一个物料有**ID**。当然还有一些不那么细致的**ID**，比如说国家的**ID**、Zip的**ID**这些东西。这些**ID**在模型里面如何去利用它们，如何去表征它们，如何去处理这些**ID**之间的交叉？2015年之前，人们不是很清楚怎么用**deep learning**去处理这些问题。但在刚才我说那三年里面就出了很多很重要的工作，讨论怎么样把这些**ID**放到模型里边，并且允许这些**ID**和**ID**之间做一些交叉。这些工作出现了之后，**deep learning framework**在推荐算法里面就脱颖而出了。

### AON模型与AppLovin的商业模式

**主持人**: 你到**AppLovin**之后三个月就推出了第一款模型。为什么要这么快呢？

**葛小川**: 因为时间很短，我们这边其实做事情就是这样。当你知道一个目标就在你眼前的时候，我们是希望能够非常非常快地把它做出来。我当时来之前，我本人的心态其实还没有成为那样。因为我在大厂做了很多年，我来了之后，刚开始的时候还是打算以那种方式，比如说先讨论一下**roadmap**，然后制定一个计划，再分配人员、分配工作，一步一步来做。但我很快来到这边，大概不到一星期时间，就立刻意识到这不是这家公司的工作方式。几个小事情就让我产生了这样一个转变。转变之后，工作方式就很明确了，就是从写代码开始，在这过程中遇到什么问题解决什么问题。所以当时在开始的时候，并没有想到具体需要多少时间，整个公司的领导层也从来没有给我们一个压力或者一个要求，说这个东西一定要在多长时间里边完成。但是整个团队都全身心投入在里面，当时肯定就想尽早地把这东西做出来。

**主持人**: 当时团队多少人做第一代模型？

**葛小川**: 第一代模型那时候团队人真的很少，真正直接参与最核心的工作的话，当时包括CTO本人在内，我们加起来可能5个人左右。

**主持人**: 你们推出第一代模型上线的时候效果怎么样？是达到你心里面，我知道你比较完美主义，那个完美的要求，还是你们就想推出先看看效果？

**葛小川**: 我是一个非完美主义者。我肯定不会要求这个模型上线第一天就都是完美的。但是当时刚上线的话，那个效果是非常非常好的，具体数字我记不住了。但是从当时的财报数字来看，应该是当时上线之后效果非常好，就明显一个代差，肯定是百分之几十的增长。

**主持人**: 能不能解释一下，当时**AppLovin**是怎么去做广告投放的？比如说它跟**Meta**有什么不一样，跟**Google**有什么不一样？**AppLovin**的模型跟**Google**和**Meta**虽然都是现代的推荐系统，但会有什么不一样？

**葛小川**: 我觉得框架肯定是一样的。但是我们和**Google**、**Meta**最大的区别不在于模型本身，而在于它的商业模式上。**Google**和**Meta**他们的主要广告投放对象，还是他们自己自有的一些用户流量。比如说**Google**的**YouTube**、**Google搜索**，**Meta**是在它的**Facebook**和**Instagram**投放。**AppLovin**作为中国以外的国际市场上，可能应该是排名前几名的一个广告投放平台。我们是这种头部的广告投放平台里面，唯一一个没有自有流量的公司。我们的投放对象，其实更多是在第三方交易平台上。这是我们和**Google**、**Meta**最大的区别。

**主持人**: 但是也是说你们在游戏方面的优势嘛？

**葛小川**: 我们在游戏方面，你觉得我们在游戏方面优势是什么？数据？我们现在其实已经不拥有任何一家游戏公司了。但是在2022年的时候，大家会觉得因为你们之前收购了很多游戏公司，所以你们有非常多的游戏数据，然后有用户数据，认为说这是你们一度或者曾经的优势。其实我不知道具体的定量到底产生了多少影响。因为你知道在推荐算法里面有一种经常使用的东西叫**A/B Test**。当你猜想你的某一个模型的处理，或者某一个具体的数据、某一个具体特征，它对你整个系统的影响是多大的时候，你会做**A/B Test**。就是你把你的系统拷贝成两份，一份把你认为你想要测量的这个因素给它抹掉，然后一个就保持现状，然后看它们两个表现的区别。我们经常做这样的**A/B Test**。但是关于这种自有数据这一块，我还真没做过这个**A/B Test**，所以很难去定量地说它起到多大作用，或者说它在这个路径过程中起到多大作用。但今天看来，我们已经没有这一部分的数据了。我们的广告效果、投放效果、广告增长，其实并没有因为失去这些游戏公司而受到任何影响。所以我不知道当年那些数据是不是真的有那么重要。

### 价值预估与LTV优化

**主持人**: 大家其实会，比如说在定位上，**Meta**的定位是社交关系，再加上信息图谱。**Google**的定位是搜索意图加全渠道覆盖。那么**AppLovin**的广告投放定位是什么样的关键词呢？

**葛小川**: 我觉得**AppLovin**的话，我们在做产品的时候，我们不会一味地去引导我们的技术发展方向，去迎合这些最热门的话题，而是我们看当前我们最需要解决的问题是什么，然后用这个来引导我们技术发展。我觉得可能因为这个原因，我们在从产品角度来说，也算是第一个解决了很多在广告推荐产品里面的一些最大的痛点。我举几个例子，第一个是所谓的**价值预估**。什么意思呢？很多公司在投放广告的时候，会去优化点击率、优化转化率。但其实对于大多数广告商来说，他们关心的不是点击率，也不是转化率，而是转化之后给他们带来的价值。比如说你作为广告商，你不在乎我花100块钱之后，到底有5个人购买了还是10个人购买了。你其实更关心的是这5个或10个人购买之后，他们到底给你产生多少价值。很多公司都在做这种**价值产品**，但我觉得我们真正是把重心放在这上面了。我们可能是整个行业里面第一个把**价值产品**做大的一个公司。我们在**价值产品**占据了绝大多数的广告花销。这就是因为我们的**价值模型**是整个业界做得最好的。和这个**价值模型**相关的一个是什么呢？你作为广告商，其实关心它未来很长阶段给你产生价值。我投放这个广告之后，我一年以内能不能回本，或者说回本之后翻倍多少倍，或两年之后。如果你的广告优化能够优化更长的一个窗口，对于广告商来说，它可以带来更大的价值。但在我们之前，市面上大部分的优化窗口只有一天。偶尔会有人做到7天，但从来没有人用非常严谨的模型超过7天这样一个范畴。我们是全世界第一个公司，把它从7天直接做到28天。当时我们这个产品上线之后，立刻就成为了整个业界最热门的产品。我觉得我们和很多其他一些公司相比，真的是会把产品所要解决的问题放在最高优先级，然后去寻找和思考哪些技术上的革新能够帮我们实现这样的目标，而不是说我们去找个最热门的话题，然后想围绕这个热门话题我们能做什么样的技术创新。

**主持人**: 这个就是以**LTV**为核心来围绕它设计的产品跟看法嘛。这个东西是谁提出来的？还是说这个公司的价值观所在？大家可能都会觉得这些东西很重要，真的不重要。因为任何在业界工作的人都知道这个东西很重要。那为什么他们不围绕这个做？

**葛小川**: 这我就不知道了，我不是**Meta**的CPO。我觉得这里可能更重要的就是说，当你知道东西重要，你如何去管理和利用分配公司内部的资源，如何能去有效帮助你团队去解决这样一个问题。我觉得这个东西是最重要的。我觉得行业里面所有人都知道重要，能不能解决才是真正重要的问题。

### 竞争与合作：AppLovin的生态位

**主持人**: 那再说下其他的竞争者。**AppLovin**有一些小的，有一些潜在竞争者。我看有人提**Unity**这些公司。那为什么跑出来的是**AppLovin**而不是他们呢？

**葛小川**: 你一直用竞争者的词来描述这些实体。但从我们看来，这些公司其实都不是竞争者。我觉得这些公司更像是合作伙伴。因为我们最终服务的都是手机开发者和广告商这样的群体。尤其对于手机开发者来说，你想为什么我们的平台会允许并且欢迎**Google**、**Meta**这些公司在我们平台上竞价呢？就是因为他们的购买力其实会让我们开发者获利。所以说在我看来，我们都是共同服务于同一个行业的合作伙伴。至于我们为什么在这个领域胜出，其实这里面有两个不同的行业。我们真正在讨论一个大行业里面两个不同的分支。一个是**广告交易平台**。今天虽然说**Google**和**Meta**是最大的两个交易平台，还有一些更小的一些交易平台，像**Unity**也是个交易平台。但这个交易平台本身我觉得它存在的最大意义，其实并不是给公司带来直接的商业价值。它的最大意义其实是服务于整个手机应用的一个生态，给这些开发者一个平台，他们可以在平台上变现。所以对**AppLovin**来说，这个平台本身其实并不是**AppLovin**的主要营收，或者说它的营收占比非常非常小的一部分。另一个分支其实是**广告投放**这一块。当我们有了这样一个生态的时候，那我们也希望有一天我们可以比如说把我们的广告投放到**Meta**、**Google**去，我觉得他们会允许我们这么做。那么我们呢就只能把我们的广告投放到刚才我说的这一个第三方的汇聚平台上。这也是为什么从我角度来看，维持这一个生态系统其实非常非常重要的。当我们广告投放到这一块，那可以说有竞争对手了。这里面竞争，其实就不是说是所有前台竞价**Google**所有人，就我们竞争对手更多是我们的购买量来看，他们的购买量和我们购买量之比，可能更会更大一些。

### 2023年的挑战与模型迭代

**主持人**: 2023年是你们模型得到稳定。同时你自己也开始筹备亚洲团队，同时也是开始进入高管团队，开始接手更多的业务。你觉得你遇到的最大挑战是什么？

**葛小川**: 我来了公司之后小半年的时间，大概是在2023年的4月份5月份左右。那时候我们就**AON 2.0**那代模型第一次上线，而且它当时其实只是一部分的模型上线，并不是所有模型上线。但是那个我觉得应该算是一个比较重要的里程碑。因为在此之前，其实我们都不是很确定这种方法上线之后到底能带来多大的收益。我记得当时团队在第一个模型上线之前，我们经常是做一些准备，然后小范围测试。那时候我们的**infrastructure**比较弱，这个模型上线测试的话，中间肯定要等一个小时左右。然后我们就开玩笑说，一个小时时间，是不是大家需要我们买票去准备开派对？然后后来模型终于上线了，然后就不是很成功。他们说那推迟吧，然后我们回去继续迭代。就这样一个状态，前前后后搞了有一两个月的时间。当然最后模型真正上线的时候，我觉得大家也失去了那种狂喜的感觉。不过这对于公司来说，我觉得是一个比较重要的里程碑。然后那之后再过了半年，接下来的半年其实就是不停地迭代。因为第一个模型上线之后，很重要一个对我们很重要的问题，就是因为那第一个模型其实是一个模型的代差。我们把**AppLovin**的模型从一个可能比现在最先进的模型晚一到两代的模型，给他带到了比较先进的这代模型上去。所以接下来要回答一个问题，就是当你代差弥补过来之后，模型还有没有能力继续迭代，然后继续获得收益。其实这个从外界当时外界来看，一直是外界对**AppLovin**最大的一个质疑之一。你可以看到，在2023年我们每次财报的时候，都是远远超出了预期。但是财报之后，我们的股价几乎没有动。原因其实就是当时业界总是觉得我们那是收益是一次性的，之后不会有迭代。对于我们自己来说，我觉得因为我见过这个行业怎么运作，我其实对于这个**可迭代性**是比较有信心的，但是还是需要时间去证明。所以在2023年年底的时候，那段时间，我觉得我们是证明了这是这个模型的**可迭代性**，就并没有因为模型上线之后收益就停止。

### 2024年电商拓展与“弱者之心”

**主持人**: 到2024年年初，**AppLovin**的野心就已经不再局限于百亿美元规模的游戏广告了。它的目标是千亿美元级别的**全域数字广告**，而第一个要进军的就是**电商行业**。2024年5月份，**葛小川**正式提出向**电商领域**扩张，这在技术界看起来是近乎疯狂的。因为游戏广告是基于虚拟成就感的，而电商广告是基于实物物流与复购的。外界对于**AppLovin**的广告模型是否能够运用在**电商行业**中一度非常怀疑。到2024年这一年，我觉得是你们开始大放异彩，然后从**underdog**慢慢被主流接受。因为这一年你们股价也开始飙涨，同时也有很多质疑的声音。那这一年你觉得你们做对的三件事情是什么？

**葛小川**: 我首先纠正一下你，你说我们从**underdog**变成了被主流所接受。我觉得一直以来我们都是一个**self-reinforcing underdog**。而且我觉得我一直以这样一个身份感到自豪。什么叫做**self-reinforcing underdog**？就是我不知道外界怎么看我们，有些人可能觉得我们发展很不错了，但也许还有人会觉得**AppLovin**只是一个短时间内走运红的一个网红公司。但是我觉得对我们来说都不重要。我们自己把自己定位为一个**underdog**。我觉得这是并且用这样一个精神来驱动我们的一个文化的根和我们很重视性的方式，这个在我看来是最重要的。

**主持人**: 你把**underdog**翻译成中文叫**弱者之心**。能不能再给我们解释一下，你这个的定义是什么？

**葛小川**: 我觉得其实更准确的翻译是**不被看好的人**，弱是为了凑个字的。我觉得它有很多不同层次的意义。首先我觉得**underdog**就是代表了你不会骄傲自满，因为你没有骄傲自满的资格，别人不认为你很好。第二个呢，我觉得就是**underdog**，你做事情的时候，没有一种害怕失败的负担。因为你反正**underdog**嘛，反正没有人认为你会成功嘛。你反过来那种，我觉得就是你一辈子都在成功的这样一个天之骄子，你可能不敢于去做一个非常风险很大的选择。因为你成功太久了，你不想打破这样一个人设。**underdog**就没有这样一个问题。然后我觉得**underdog**，它的自我**ego**也比较低。它在一个问题里面，一个事里面或者一个**mission**里面，它不会把自己看得很重，它会把这个**mission**会把这个集体看得更重。我觉得就是还有**underdog**可能就有一种很多**underdog**，它有一种需要证明自己这样一个渴望，因为大家都觉得它不被看好。那么这种想要证明自己的渴望，其实给一个人带来的动力是非常非常巨大。所以你说到做对的三件事情是吧？我觉得真的不是我们思考的方式。我是绝对不会把365天每一天的辛勤工作，归咎到三个正确决策那么简单。我觉得那种说法，其实对整个团队来说都是一种伤害。因为团队有几十个人，他们每个人都在从事点点滴滴的工作，然后这些点点滴滴的工作汇聚到一起，造成我们的成功。我不觉得有任何三件事情，你把这三件事情剥离开，就说这三件事决定成功，这不是我不觉得是真实发生的事情。

### AI在AppLovin算法中的作用

**主持人**: 那在这一年，很多的机构研报，他们的标题都是说**AI受益股**。你们内部是怎么看这个事情呢？**AI**在你们的算法当中真的有那么重要吗？

**葛小川**: 首先提到**AI**，我觉得现在大家对**AI**本身的定义是比较模糊的。在现在主流通常的叙事里面来看，**AI**其实主要就指**大语言模型（LLM）**相关的。但其实**AI**这个词本身在**大语言模型**出现之前，就经常被人提及了。其实推荐算法在**大语言模型**出现之前，是整个**AI应用领域**最成功的一个应用了。那么作为在推荐算法里面世界一流的公司，肯定是用到了和推荐算法相关的所有的**AI技术**。至于**大语言模型**的话，这个不是一个秘密，**AppLovin**今天没有在训练自己的**大语言模型**，但是我们确实在我们的产品里面，各个方面利用了**大语言模型**来帮我们提高和改进我们的产品。这是产品和算法，算法里面会用**大模型**，这是毋庸置疑的。至于外界怎么看，我们说是不是**AI公司**？或者说有没有因为**AI**受益？这我们在内部真的是完全不会去想这个问题，也不会去关心别人会怎么样评价我们。因为在我们看来是不是**AI公司**，对于我们每天的决策没有任何的影响。

**主持人**: 你刚才说**AI**在每个环节里面肯定会，你说**AI**这边指的是**大模型**。**LLM**会赋能每一个环节的决策。这样的做法，我相信行业里面其他的公司也会有。那为什么我们看前段时间股价涨那么多，也是他们说他们的广告提效了？大家差得多吗？怎么去用**AI**，怎么去给模型提效？这个每家公司差得多？那你们的优势在哪里？

**葛小川**: 我觉得在目前这个场景下，我们很大的一个优势，反倒是我们公司没有在自研我们的大语言模型。因为我们没有在自研大语言模型，我们就有充分的自主性去选择市面上可以买得到的最好的模型。虽然很多公司在自研，但是我觉得大家现在应该都会承认这世界上最好的，目前来看，最好的**大语言模型**其实是**Google**和**OpenAI**的模型。我们因为没有自研，其实给我们更大的自由度去选择最好的语言模型。这也是因为这个原因，我觉得在很多**大语言模型**的应用这一块，我们反倒走在了世界的最前线。比如说我们早在一年以前一年多以前，就非常非常顺利地用**大语言模型**来对抗我们在广告投放领域遇到的一些**fraud**和**incentive**的问题。最近这段时间，我们也是市场上第一个推出用**大语言模型**来自动全自动地为广告生成**广告素材**。这个我们已经把这个产品投放给我们的广告商了。这些我们都走在行业的前沿。我们之所以能够比我们的竞争对手更早做到这一点，我觉得就是在于我很早就做出一个判断。我觉得在比如说在广告的**内容生成**这一块，短时间里面能够做到最好的，就只有两家公司，就是**Google**和**OpenAI**。我们没必要在这个领域去做一些他们已经做得很好的事情了。而我们专注度放在怎么样利用他们的模型，把它融入到我们的产品里。并且这个决策，你要知道这个是在一年以前，当**Google**和**OpenAI**还没有发布的时候，当时我们的一个决策就是相信**Google**和**OpenAI**。我们相信我们去做好一些他们不会去做的事情。我们另一头等他们，你知道他们有一天会把这个做出来。所以当**GPT-3**出来的时候，我们整个产品**flow**已经就等他们模型，我们的产品立刻就上线了。

**主持人**: 所以感觉还是一个速度型赛，就是谁能先把这个东西用好，然后用线的一个水平，产品推出来。

**葛小川**: 我觉得不仅是速度，我觉得也是一个做选择、做决策的艺术。就是很多东西，哪怕它是最热门的，哪怕它是最**cutting-edge**的选择，不去自己做，其实有的时候是一个很好的决策。但是我觉得很多人好像不太能够接受这样一个选择，总是觉得这个事情如果是最**cutting-edge**的，那我一定要选择自己去做它。

**主持人**: 提一个假设，**Google**以后觉得他们比如说会切断它的**API**，然后这些模型厂商会想要自己去做广告了，可能**OpenAI**还想要自己去做广告了，会切断这种模型**API**的**access**权限。

**葛小川**: 我不觉得会发生。我觉得如果有人真的会这么认为的话，他决策可能有点天真。我们今天还是**Google**最大的一个客户之一，因为我们是**Google Cloud**的一个很大的客户。如果我们真担心**Google**切断我们的使用权限，我们是不是还要担心我们不能使用**Google Cloud**？

### 拓展电商领域：重新创业

**主持人**: 2024年，外界对你们最好奇的一点，就是你们开始向**电商**方面去走了。跟我们说一下，当时这个考量跟思维过程是什么样子的。为什么你要往**电商**去拓展？

**葛小川**: 这个思维其实非常非常简单。我发现我跟你聊天，你很想去问我们的成功是不是某一个具体的决策造成的，但其实不是这样，决策本身其实非常简单。真正使得公司走向成功的是决策之后的365天，每天是怎么过的。那么回到2024年年初的时候，当时的几个比较重要的时代背景，就是首先我们的技术在手机应用广告里面已经被证实了。至少和世界一流的公司是没有太大差距的，我们是完全有能力和他们直接竞争的。其次，我们所属的手机应用领域，它的天花板不是特别高。所以市场也觉得即使在手机应用里面做得特别特别好，我们的上限也不是特别高。再其次是我本人对于**电商**这个算法在**电商**里面能够做的事情，它的可行性，有比较好的一个理解。我觉得我们当时的技术完完全全可以转嫁到**电商**上去。所以在这样一个背景下，我们内部其实很简短地讨论，没有花很长时间，我们就决定去做这个项目了。这个事情发生在大概在2024年的5月份左右。

**主持人**: 当你去做一个不同的行业，一个赛道的时候，它的模型的迁移，这个东西难吗？

**葛小川**: **难**是一个非常主观的概念。我觉得为了实现这个东西需要去做什么？我觉得需要有可行性。我觉得需要一群非常善于解决问题，非常善于用**第一性原理**思考的团队。这个时候当你从一个你熟悉的赛道去到一个你不熟悉的领域，我觉得最可怕的一个错误，就是套用经验主义。这个时候真的就是需要，我觉得我在回忆当时整个团队一些细小决策，我觉得那个时候**第一性原理**的思考特别重要。

**主持人**: 能不能举一些例子，比如说在游戏领域它怎么work了，然后到电商领域，它的困难在什么地方？比如说它的数据，或者是算法会遇到什么样的困难，然后你们怎么去解决这个困难？

**葛小川**: 首先你要意识到它是一个不同的产品，它不同产品就意味着这产品里面每一个环节它都产生了变化。广告商不一样了，广告商数据共享的方式不一样了，广告投放的素材形式不一样了，广告投放之后它点击之后它落地页不一样了，所有东西都不一样。那么这时候**第一性原理**的价值就在于你要理解里边哪些不一样是可以简单的转换过去，哪些不一样是需要你有不同的处理方法，需要你模型里面进行改变。然后当你有了第一版比较简单的模型，比较简单的系统上线之后，它肯定是不尽如人意的。因为你是一个新的系统，但它不尽如人意的时候，你要知道去分析哪一块，你觉得这一块其实已经不错了，那一块可能存在什么问题？然后你分析它背后的问题是什么？是数据的问题，是归因的问题，是模型的问题，还是**infrastructure**的问题？这里面就需要用到很多非常好的，非常严谨的思维去判断。而且当时做这个时候，我们团队人也非常非常少，非常小。第一期做这个电商的工程师这一块，可能也就10个左右。

**主持人**: 我觉得这样说还是有一点抽象。观众可能还是没有办法理解，比如说从做游戏到做电商，它虽然是两个不同的产品，难点到底在哪里？然后你们解决了什么问题？

**葛小川**: 我觉得你可以把它当做重新去做一个模型。当你有一个团队，这个团队刚刚搭建了全世界最成功的手机应用的推荐算法和推荐模型，然后你的很多**infrastructure**可以共用。比如说我训练模型的**infrastructure**、推理的**infrastructure**，这些都可以共用。但是你背后的数据怎么收集？你模型运用什么样的架构？模型里面用什么特征？因为你电商的特征和应用的特征可能差别非常非常大。所以你可以把它认为是一个重新的创业，重新从零开始。我们唯一在那个时刻，就2024年，我们相比2023年多出来的东西，就多出来那一年的**试错经验**。所以我觉得你刚才说难点可能就是说理解这个问题抽象，我觉得难点就是你假设了它里面有很多可以**copy**的东西，但其实没有。你就假设这东西所有东西就几乎是重新开始，唯一多出来你脑子里过去一年的经验。

**主持人**: 那我是不是可以理解，既然**电商**是一个重新做的新东西，你们也可以在其他的行业都不叫复现这个模型了，就是说重新推出不同的产品。将来你们会不同的产业拓展？

**葛小川**: 说实话太对了。一直以来我不觉得**AppLovin**的优秀，是因为我们擅长解决一个问题，这也是我一直在鼓励团队在做的事情。我一直跟团队说，我觉得我们现在做的方法，其实让我们有能力去解决世界上任何一个值得解决的难题。比如说今天我刚才说**AppLovin**并没有在训练**大语言模型**，因为在我看来，目前最好的策略对我们来说，不是去训练**大语言模型**。但如果有一天我们觉得我们需要去做这样的事情，我们也是可以很快成为世界上就是一流的**Tier 1**的**player**。

### 外界误解与AppLovin的“Underdog精神”

**主持人**: 我觉得外界对你们其实误解还蛮深的。因为我看了很多报告和研报，外界是因为觉得你们做了这么多年的游戏，你们之前有了很多的游戏资产，所以你们对游戏方面的数据就比人家有优势，所以你们的模型才能够在游戏产业去**work**。所以当你们从游戏转到**电商**的时候，外界对你们的质疑其实是很强的。所以你们**电商**也起来了。所以大家也会觉得说，它就是一个模型的迁移，然后你们在迁移的过程中去做什么样的事情？所以外界总是希望找到一个解释，让我们的成功看起来比较简单。

**葛小川**: 我觉得这种质疑和低估，在我看来已经习以为常了。而且我觉得它根本没有让我感到不适。如果说有一天外界对我们看法变了，当我们去想要做一个全新的领域，外界说一家公司，他们的人特别厉害，很聪明，他们做每件事都成功，这件事情他们一定也能做成功。如果这天真的到来的话，我觉得我反而会觉得不适应不舒服了。这就是我说的这种**underdog精神**。我们特别擅长在大家都不看好我们的时候，把一件事情给做成。

### 出售游戏业务与未来战略

**主持人**: 好，我们来回到你的故事。在这一年，你们把游戏业务给卖了。我可能要问你了，为什么决定把游戏卖了？

**葛小川**: 这个我觉得我只能猜，这个决策其实不是我直接参与的。当时事情发生之后，**Adam**告诉我说，我们准备想把游戏给卖掉，然后你怎么看？我说合理啊。当然这个事情主要的参与者和决策者，还有整个**dev**他整个过程去实现的，应该是**Adam**。我从我自己角度来看，我觉得是比较合理的。就是说在**AON 2.0**成功之前，当时公司其实有很多不同的业务线的。但是当我们的广告推荐算法渐渐走向成功，并且**电商**的未来也变得很明确之后，你也看到就是广告这一块，它的**利润率**是非常非常高的，然后**人才密度**也是非常高的。所以在这样一个背景下，我觉得脱离游戏其实是很合理的一个决策。游戏的当然也说了嘛，游戏的数据就是说这些数据对我们的核心算法来说也不是那么重要。所以我觉得这样是个很合理的决策。虽然这个决策本身并不是我做的。

**主持人**: 你们内部当时有反弹吗？有人有质疑吗？

**葛小川**: 没有，没有。大家都觉得接下来广告。我觉得这个也是一个很有趣的一点。我不知道我之前没跟你说过，我说我们在公司里面很少开会。我觉得很少开会一个前提条件，其实就是大家在方向上是非常非常一致的。就是一件事情，你哪怕人和人之间不直接交流，你问一下，对一下说你觉得这个事情大方向是什么？大家其实你会发现大家对于大方向的理解是惊人的一致的。也是这样一个前提条件，你会觉得就是当大家大方向是一致的时候，每个人根据自己最合理的判断来决定下一步的细节怎么走的时候，你会发现每个人其实大差不差。所以我们内部就不需要花很长时间去开会，去对很多细节。只要大家简单的一两句话说，我们接下来要做什么之后，然后凭借每个人自己的尝试判断，你会发现每个人尝试判断，最后得到的细节是一些惊人一致的东西。

**主持人**: 在2025年，你们还做到一件事情，就是你们想要竞价去买**TikTok**。虽然现在**TikTok**最终落地了。但是你们当时为什么想买**TikTok****？**

**葛小川**: 因为我们是希望当时**TikTok**被拿上台面进行讨论的时候，我们有思考过，就是对于我们来说，拥有这样一个自由流量，巨大的自由流量对我们来说是不是一件非常有价值的事情？**Adam**在那段时间也接受过很多采访，也说过他看到的**AppLovin**和**TikTok**这两家公司，如果能结合在一起，它们相互之间能够带来的价值是巨大的。所以我觉得其实是一个很合理的决策。

**主持人**: 那接下来你们想要自己做媒体，做社交媒体？

**葛小川**: 有啊。这个是公开消息吗？这个应该是公开消息的，因为我们已经公开招人了。可以披露什么样的路线图或者**roadmap**吗？我们就是要打造一个全新的下一代的**社交媒体平台**。这样一个**社交媒体平台**能够给**AppLovin**带来很宝贵的**自有流量**。

**主持人**: 那会走**Meta**的老路吗？

**葛小川**: 我觉得我们跟**Meta**肯定是反过来的。**Meta**是从**自有流量**开始起家，它有了**自有流量**之后，在**自有流量**的基础上建设自己的广告和算法团队，然后它把算法和广告团队的技术引入到第三方平台上去。我们起家是第三方平台。那么在第三方平台获得成功之后，我们去构造这种**自有流量**。我觉得我们这条路线其实是一个不太容易的路线。但不容易有它不容易的好处。我觉得就是在**自有流量**上去搭建广告平台的话，其实难度要比在第三方平台要轻一些，它遇到的竞争要比在第三方平台要轻一些。在第三方平台杀出重围，确实非常困难的。因为你面临着无数的竞价者和你去竞争，你的流量不是你的。但我觉得就像在一个环境里面长出来的，虽然你遇到很多困难，但这些困难本身是让你变得更加坚韧。我觉得在这种第三方平台厮杀这么多年，我们的技术、我们的文化其实都变得非常非常坚韧。那么现在再去打造这样一个**自有流量平台**，我自己其实是抱有非常非常乐观的一个愿景。

**主持人**: 但现在媒体还是挺难做的，因为流量已经被这几个。你记得三年前还有什么东西很难做？广告。这可能又是另外一个。所以会有很多人不看好我们，所以会有很多人质疑，在这一环节下怎么会成功？那你们接下来的**战略重点**是什么？我知道你们在亚洲持续地在扩招团队，然后你们也会持续地招**AI**相关的顶尖人才。你们接下来的一步**战略重点**是什么？

**葛小川**: 我觉得战略重点有几点。第一就是大家可能说到战略重点，总是会想到新的东西。但是现在的话，我们已有的业务，就包括手机应用和电商这两块，它接下来的发展，仍然是我们战略里面最重要的一个环节。它们会在很多一年以内持续地去定义我们公司的**bottom line**，所以这个肯定是非常非常重要的。除此之外，我们还有一个战略重点，就是**supply expansion**，就是**广告流量的扩展**。**广告流量扩展**呢，这里面有之前可能我早在一年前两年就已经提到的在**CTV**端的一些流量扩展。还有一个流量扩展，我觉得在我们看来非常具有野心的一个计划，就是刚才你提到的，我们要开始打造我们自有的**社交媒体平台**。

### 游戏业务出售的深层考量

**主持人**: 总结一下，关于为什么**AppLovin**要下决心卖掉游戏业务，这背后或许有着更加深层次的商业考量。第一，**数据实验室的历史使命终结了**。CEO在财报会上就说，几年前我们开始收购游戏工作室，以帮助我们训练最早的机器学习模型，这是塑造我们平台依赖的**AI**的关键一步。然而我们本质上并不是游戏开发者。现在随着**AON 2.0**的成熟，算法已经能够从**Max**平台的全球竞价流中提取足够的信号。所谓的**first-party data**，也就是企业通过自有渠道直接向消费者收集的数据的边际贡献，就已经微乎其微了。第二，**估值重置**。游戏业务虽然稳健，但是19%的**EBITDA**利润率在华尔街眼中属于低效资产。相比之下，**AppLovin**的广告业务，也就是软件平台的**EBITDA**利润率高达惊人的81%。这意味着它彻底从一家游戏加广告公司转型为纯粹的**高溢价AI软件平台**。第三，**资源的极限押注**。电商平台拥有超过1000万个潜在的广告主，规模是游戏的数倍。为了在这个坚韧市场实现阶梯函数式的增长，**AppLovin**必须卸下臃肿的游戏团队，将每伊瓦特算力都砸向电商模型的迭代。随后**AppLovin**广告业务表现出来的增长，证明了转型的正确性。**AppLovin**在股价上开始出现暴涨，越来越多的研报将它称之为是**AI受益第一股**。但同时就在公司快速崛起之际，外界对它的质疑和做空也从来没有停止过。

### 做空狙击与S&P 500

**主持人**: 就在**AppLovin**冲击2000亿美元的征途当中，三场做空狙击也如期而至。第一站是**Wedbush**与**AppLovin**的**AI伪装说**。2025年2月26号，做空机构**Wedbush**联合发布重磅报告，称**AppLovin**股价正处推动的高点。报告中称**AppLovin**根本不是什么高深的人工智能，而是一个利用系统底层权限的促销补丁。报告指控公司滥用安卓系统的安装权限，在用户毫无察觉的情况下，利用单机下载和后台安装游戏。更进一步指控**AppLovin**进军电商的过程中，通过非法**SDK**追踪未成年人隐私，窃取归因模型来增强广告效果。在**苹果**调整隐私政策的背景下，这无异于指控一家银行偷窥储户密码。第二站是**浑水**质疑增量真实性。如果说第一站是关于技术断层质疑，那么随后**做空之王Carson Block**带领的**浑水**，则将矛头指向了商业模式的底层逻辑。**浑水**发布的报告抨击**AppLovin**增量转化的逻辑经不起推敲，包括通过大量广告数据的独立审计，宣称平台带来的真实增量效果仅为官方宣称的三分之一。通过合并不同平台的**ATT**数据，将原本属于自然流量归功于自己，从而在财务报表上制造了**AI**驱动高增长的幻想。这种对**归因黑盒**的质疑一度让投资机构产生剧烈的动摇。第三站就是最近的**CapWatch**对**AppLovin**与东南亚洗钱与地缘政治的指控。然而，**CapWatch**基于部分事实错误道歉，并且撤回了部分的指控，但表示仍会对**AppLovin**提出进一步的质疑。这一系列来来回回的交锋，不仅反映了华尔街对这种高增长、低透明算法模型的深层疑虑，也让**AppLovin**的股价经历了极端的波动考验。在很长一段时间当中，空方的指控与多方对**AppLovin**的业绩预期在二级市场激烈交锋，导致公司的股价数次剧烈波动。

**主持人**: 你们在9月份的时候加入**S&P 500**指数。这对你来说重要吗？

**葛小川**: 没有特别大的影响。说实话，不过在过去一年，我们经常开玩笑。团队经常因为每一次**S&P 500**的决定，就是发生在财报之后的一周左右。财报之后，一般财报过后我们团队就会聚会。我们聚会里面经常讨论一个话题，就是我们会不会进**S&P 500**。然后大家就把这个事情当做，有的时候大家还会甚至开个玩笑说我赌10块钱，赌10块钱。后来真正发生了，我们并不感觉出乎意料。虽然**S&P 500**它本身是一个有组委会决定的，它不像有一些指数是完全有规则决定的。但是**S&P 500**它本身还是遵循一个规则的框架。那些规则里面的**checkbox**，我们其实在那段时间可能提前几个月都已经**check**了。所以当时在我们内部看来，加入**S&P 500**只是个时间问题。

**主持人**: 这对你们的意义在于说，你们终于被主流市场认可了嘛？

**葛小川**: 不重要，我觉得真的不重要。我觉得经过了这么多年**underdog**，我们真的不在乎有没有被主流市场所认可。作为**underdog**的另外一个弊端，就是会有很多人质疑你们嘛。2025年，**AppLovin**你们遇到了非常多轮的做空。我看你们CEO其实也出来澄清过很多次。我还是想问这个问题，就是说对于做空，特别是对你们说你们一些数据的合规性，或者你们是不是用了一些比较灰色的一些手段，让你们的模型变得更好。你对此有什么回应吗？

**葛小川**: 我觉得做空的那些主张**claim**肯定都是完全不靠谱的。这件事情我可以讲一下，我在当时做空那段时间我扮演的角色。这个做空报告刚出来的时候，我们肯定都是非常重视的。我自己很重视，所以我当时最主要的角色是仔细读做空报告，然后确认一下做空报告里边那些关于技术方面的**claim**是不是真实发生的。那么我就每一条每一条去和我们系统去对照，然后后来发现其实都是错的。都是错了之后，那么之后我就不再直接参与这个事情了。我把这些信息就交给了和我们其他的公关部门，之后我就回到我自己的岗位做我这些事情，就不会再去关注这件事情了。

**主持人**: 所以对你们来说，就是这些错误都是不对的？

**葛小川**: 我觉得在当时那个环境里面很难去辩解它们对还是不对。这也是为什么我觉得我们一直在处理这件事情的时候，就选择让时间去说话。你过了一段时间之后，你发现这些当时对我们的这些做空的一些指责，就不攻而破。

**主持人**: 2025年，因为股价持续飙升，外界的关注，然后做空报告。你们自己在这个过程中有什么觉得变化？

**葛小川**: 我觉得整个团队总体上还算是比较平稳。当时做空报告出来的时候，我其实也比较担心团队成员会不会在这个阶段受到什么影响，甚至包括团队成员会不会受到自己身边人的质疑。我也在那个时候，比如说给团队成员发了一些**memo**，就是跟大家说，如果你有什么**concern**的话，可以来找我聊天。就发现其实没有太多人过来找我，大家可能自己就是整个团队也把这个问题看得很清楚。

### 人才策略：克制与“聚光灯边缘的人才”

**主持人**: **AppLovin**对人才扩张可以说是非常克制。走进它位于**Palo Alto**的总部，第一感觉就是好空，一整栋楼里面人特别少。公司如今100多名工程师，对比公司财报来说，相当于每位工程师平均产出4000万美元的利润。但是**葛小川**面临最大的难题，依然是在招人。难点在于公司内部，在面临快速增长，外界各种做空质疑的同时，还要在内部维持**underdog**的文化。

**葛小川**: 我觉得最大的挑战是人才市场对我们的认可不够。我们那一年基本上非常难招到人，非常非常难。因为大家都想去比较有名的大公司。而且也不是。其实在北美，我觉得北美的人才选择多样性还挺好的，大家也愿意去一些有前景的小公司、创业公司。但我觉得在我们很多人才的眼里，我们甚至不算是有前景的一个创业公司。这在2023年的时候，为什么大家不觉得你们是有前景？一方面我们体量很小。其次，我们从事的这个行业，当时公认的**Google**和**Meta**已经非常非常成熟了，已经完全占据了那个市场。大家可能觉得这行业本身也不是特别。所以那时候就是非常难招人。但是怎么去解决这个问题？我觉得有些问题，可能当时我尝试过很多方法，都不是特别有效。后来我也觉得我就认清了，那时候最重要的东西，就咱们先把东西做出来。当时就利用团队自身已有的一些资源。但是很好的一点，就是**AppLovin**从上到下的技术领袖，其实都非常**hands-on**。我觉得对于我们来说也是别的公司，很多公司包括很多大厂没有的一个优势，就是当我们想要去做一个新的东西，并且我们找不到合适人才去做的时候，我们技术的最高领袖是可以亲自下场，去做这个事情，自己写代码。所以那时候这就是我们一个选择。当然，在那个之后，我们取得了一定的成功。然后我们在市场的认可，我们股票涨得比较好。然后我们本身经济基础也变得更扎实之后，我们对于人才的薪酬能力也上去了。所以在2024年之后，我们做了几个改变。一个就是我们的薪酬是整个硅谷是最高的。当然之后**AI**出现之后，那些泡沫覆盖了我们。但是在**AI**领域之外的话，我们今天依然是整个硅谷薪酬最丰厚的公司。还有当时很重要的转变是我们彻底放弃了业界对于业界资深候选人的关注。我们的招聘重心就彻底转向了新人。新人就包括比如大学刚毕业的，或者说毕业之后在业界工作两年以内的这些新人。

**主持人**: 为什么会有这样的一个调整呢？放弃了业内资深的人，发现这群人不太挖得过来是吗？

**葛小川**: 我觉得多方面吧。我觉得其实很重要一点是我今天发现**experience**的价值被高估了。这点结论很重要。为什么怎么得出这个结论的？你发现其实如果你管理公司，你想解决一个问题，你觉得这问题已经被其他的公司所解决了。你可能潜意识里面最直接的一个方法，就是从那很擅长这个问题的公司，找一个比如说**director**把它挖过来，然后让他重新组装组建团队，然后问题就解决了。但是其实你仔细去从历史里面寻找这样一个案例的话，你发现大部分这样的案例其实都是失败的。这里面有很多很多原因，我就不想一一去过一遍。但我觉得真正的优秀人才，我觉得他**学习能力**是最重要的。但是这些所有的经验，它不代表一个人**学习能力**，它只代表这个人的已有知识。但是因为我其实我并不需要招一个人过来，然后去做一个他已经知道怎么做的事情。更重要的是你招一个人过来，他能够快速成长，他能够**figure out**一些他以前不知道的事情，这个东西的价值要远远远远高于那个脑子里已经沉淀好，已有一些知识。所以新人的话，他成长力很高。然后我们这边做事情的方式，就是我们需要我们希望打破常规。很多时候，用已有的知识其实反倒成为一种阻碍。所以从2024年开始，我们的招聘哲学就转变了。

**主持人**: 我这里面要一个点。我觉得**AppLovin**的广告能够起来不是很大一个原因是因为挖到了你，然后你把这个业务给带起来了嘛？

**葛小川**: 所以我经常自己自嘲，我说我自己是绝不会害我自己的。我觉得我很幸运，我在我自己来到之前加入这家公司。我的话是不是阶段不一样？当时是因为你们要重新去做一个东西，所以你们需要你，但现在你们已经有方法论了。所以你们招一些聪明的年轻人也是可以的。我觉得就是说可能你如果要靠完全没有经验的人来搭建个团队的话，你的团队确实需要一个**种子选手**。**种子选手**可以是一个有很多经验的人，他也可以是一个没有很多经验，但是他很擅长学习，这样也可以。我觉得我当时的话，其实我来很多东西，并不是说我来之前就知道的。我也是来之后在实践的过程中自己去摸索。我觉得我在来之前10年左右的业界经验，其实我觉得没有那么多价值。如果我只是在**Meta**待过两年过来的话，我觉得我可能也能做类似的事情。

**主持人**: 那你觉得是你身上什么特质，能够**make AppLovin person**，然后三年带起来？

**葛小川**: 我觉得就是做事情敢于挑战常规，不要循规蹈矩。不要因为**Google**和**Meta**在这个领域是绝对的霸主，就一切都模仿他们来做。并且我一直以来告诫我自己告诫团队，就是我们没有**Google**和**Meta**那么多的资源，就注定我们不能用他们的方法来解决我们的问题。其实我倒看到了业界很多，不仅是广告领域的公司，还有很多其他领域公司。我觉得这些公司在做事情的时候，经常会犯一个错误，就是他们在模仿大厂，他们在模仿大厂解决问题的方法，却没有意识到自己本身没有大厂那个资源。如果你本身没有大厂这样资源，你还用大厂的方式来解决问题，那你注定会失败。

**主持人**: 那接下来**AppLovin**肯定会慢慢越扩越大。但我看到目前为止你们对招人这个事情还是非常克制的。虽然你们已经是市值非常多的公司，相信你手上现金也不少。那你们在扩展的过程中，怎么去还会持续地保证这个**节制**呢？在整个团队上面，以及你们怎么去避免走这种大公司的忙碌？

**葛小川**: 我觉得**克制**这个词你用得非常非常好。我们并不是说刻意说团队一定要多小，我们也在招人，我们在不停地招人。但是我们确实一直在**克制**，我们不会为了招人而招人。我们不会因为自己有了足够的资源，就会肆意挥霍我们的资源。因为在我看来，很多时候一个团队变得特别臃肿的时候，你多付出来的这个公司，其实只是你所有损失里边很小的一部分。团队一旦变得臃肿，它对已有团队的一个伤害，对于未来的迭代效率的影响，它带来的机会成本的损失其实是要成数量级地增加。所以从这点来看，这是我们发自内心地要保持**节制**的动机。至于你说如何避免成为其他大公司的重复犯其他大公司这样的错误，其实我也就很好奇，大家都知道这种道路是个错误，为什么会有源源不断的公司去犯这样的错误呢？人多了就肯定会有**politics**。人他可能是说不小心迈出第一步，因为我觉得大部分**founder**还在的公司，它其实都会比较**节制**。但可能你不小心迈出了第一步，做出了错误选择。然后公司人变多了，一旦人变多，你就失去控制。失去控制的时候，它会变得越来越多。我们可能就是尽量尽我们所能不要犯那个第一步错误吧。目前还好，我们公司上上下下大家都没有把自己团队里面人数当做一个值得炫耀的**metric**。所以我自己不希望团队变得极为臃肿，我下面的**manager**他们也不希望这个团队变得非常臃肿。所以从文化上的话，我们目前对于这个团队变得臃肿，还是有比较好的一个抵抗力的。

**主持人**: 2025年之后，你们会发现招人更好招了吗？

**葛小川**: 相对来说是好一些，相对来说好一些。但是因为我们招人的标准，我觉得还是和业界很多公司不一样的。我们看待人才的话，我觉得很多公司在招人的时候，肯定大家都想招最优秀的人。但对于最优秀人的判断方法，我觉得其实是不太一样的。在这波**AI人才**的竞争当中，你会发现很多公司真的是喜欢去寻找一些聚光灯下面的人才，背景很好，并且在媒体上有过一定的曝光，发过一些比较有名的**paper**。但这些聚光灯下人才，我觉得他们多数是被，因为想要他们的人太多了，他们可能就会**overprice**。但可能还有一点很重要是，这些聚光灯下面人才，我觉得他们不具备**AppLovin**所需要这种**underdog精神**。我们其实更多的是关注在**聚光灯边缘的人才**。他们其实离聚光灯很近，他们也非常非常优秀。甚至我觉得你如果从统计意义上来说，他们不比聚光灯里边人差多少。但是他们可能会更好用这种精神，或者说他们之所以没有在聚光灯下，就是因为他们从来不想在聚光灯下。这些人才是我们最关注的。然后我们由于过去几年的发展，我们有幸能够吸引到这样的人，并且是服务他们加入我们。

**主持人**: 怎么去判断这群人就是在聚光灯边缘的**underdog**，但是就非常有才能？

**葛小川**: 没有一个很高效的办法。我觉得就是一个个聊，一个个聊。还有就是我们也在努力打造我们作为雇主的一个品牌和形象。我们要想办法精确精准地向我们潜在候选人传达，我们是什么样一家公司，我们希望要什么样的候选人。这样的话也会经常会吸引到一些候选人主动来找我们。

### 葛小川的个人特质与职业发展建议

**主持人**: 你在面试当中，你觉得你最看重的一个问题是什么？

**葛小川**: 我最看重的问题就是候选人。在人生里面是不是经常做一些与众不同的选择？这个怎么理解呢？比如说有个大公司，我不去，我去自己创业，就算是一种。比如说你在中国高考这样环境里面，你在高中的时候，不仅考上了一个名牌大学，然后你还从事某种课外的业余爱好，或做某种体育锻炼，或者说做了一些慈善活动。那么我就会很好奇，在那个时候，每个人都把高考看做你人生最重要的事情，把所有精力都放在里面，你做其他事情动机是什么？就是这些非常细小的。但是你从里面能看出他在做选择的时候，其实掺杂了自己这种思考。这样的人才，我就这一点我就特别特别看重。

**主持人**: 我自己很好奇的一点，就是当时你**中科大**毕业之后，很多人都是去美国留学。因为大家觉得读博士，可能美国是最好的。但是你去了**意大利**。这一点就是非常独特。

**葛小川**: 但是这些很多东西，我觉得有很多人人生里面的一些非常偶然的东西，我觉得没有必要过度解读。你大学毕业的时候，你觉得欧洲对你来说更有吸引力，然后你放弃很多去美国的东西，然后选择去欧洲。我觉得在当时那个环境下也是很偶然的一个选择，并不能特别多地代表一个人是不是做选择的时候特立独行之类的。

**主持人**: 你觉得欧洲的留学，还有生活经历，还有经验对你有改变吗？

**葛小川**: 会有一些吧，会有一些吧。因为我觉得欧洲的生活可能更加多元化一些。在那样一个环境里面，我觉得可能就启发了我在做选择的时候，在思考问题的时候去接受更多的可能性。**意大利**我觉得是一个很神奇的地方。一边它又有非常丰富的历史、文化，很浪漫。但同时给人感觉有点慵懒。

**主持人**: 你觉得**意大利**对你来说意味着什么？

**葛小川**: 我觉得**意大利**对我来说是半个故乡吧。我觉得毕竟我在20岁那几年时间里面，在**意大利**度过了一段人生里面非常好的一段时光。也在那一段时光里面，我觉得学会了对于人生中不同选择的一个不同的**perspective**。你说**意大利**慵懒，其实我觉得它也不是这种东西。大家就非常容易陷入**confirmation bias**里面去。其实全世界很多地方都有慵懒的人。你看总体的分布的话，可能平均起来**意大利**可能确实比别的地方一些人更慵懒一点。但是你具体个人上的话，其实不一定说每个**意大利**人都很慵懒。我们其实也有一些在**意大利**的员工，在**意大利**员工，其实他们工作强度和工作效率都非常高的。

**主持人**: 你来了**硅谷**之后，你觉得**硅谷**有一定程度上改变了你吗？

**葛小川**: 有啊，有。我觉得**硅谷**很，我在很多不同地方都生活过嘛，尤其在**意大利**。我在**意大利**生活过的话，我至今我跟我朋友**意大利**的朋友聊天的时候，他们会觉得他们的生活和一个能够改变世界的这种高度，差别是非常非常大的，以至于他们永远不会去思考，永远不会去想这个问题。我觉得**硅谷**给我带来的最大的一个启发，就是每一个普通人，其实他距离能够改变世界的这样一个能力，其实中间的鸿沟是非常非常小的。你需要的就是能够迈出那一步的勇气和迈出那一步之后，365天每一天的努力工作。这也是为什么我们刚才问我很多关于到底有没有某一个时刻很重要，某一个问题做得很好。我觉得这不是**硅谷**能够成功的主要原因。可能很多事情成功之后，大家回过头来看，会去希望总结出一两个高光时刻。但是真正的**硅谷**的成功故事，我觉得背后都是每一天的点点滴滴，而不是那些高光时刻。

**主持人**: 你为什么骑摩托车上班？

**葛小川**: 我也没有天天骑摩托车上班。我家住的离公司可能平时不堵车的时候是30分钟，堵车的话可能会堵到50甚至一个小时。有的时候如果我上班时间赶上高峰期的话，我可能考虑就是骑摩托车会快一些。所以你是骑**101高速**？**280**？**280**的风景非常好。摩托车的。那**280**上飙车是什么感觉？没有飙车，没飙车。就骑个一般骑个70迈左右吧。我觉得很舒服的一个感觉。风会从你两边拂过，你从头盔里边能够感觉到声音。**280**经常会起雾，**280**两边不是有那个山嘛，然后那雾在山间飘过。你骑摩托车的话，视野就会比较好，就能感觉到左边右边那些东西，能感觉到非常非常好。

**主持人**: 你自己是对速度有一点喜欢的人？

**葛小川**: 也还好。我是一个其实我是一个不是那么不负责任的人。我喜欢冒险，但我一般**take**的都是**calculated risk**。那骑摩托车的话，我又不特别快。其实你开车可以轻松开到大概比如说80迈，你甚至都不会觉得。如果你开**SUV**开到80迈，不会觉得很快。但摩托车如果你骑到70迈的话，你是可以感觉到那个速度快，就感受到速度，会让你觉得喜欢这种感觉。

**主持人**: 我听说你工作也特别**卷**，半夜还会回消息。

**葛小川**: 我一直跟别人说，我说我们工作一点不**卷**。我觉得不**卷**，我只是勤奋而已。那**卷**跟勤奋有什么区别？我觉得**卷**可能更多的是环境对你的要求，勤奋更多的是个人对自己的要求。那这样看的话，我们觉得是个勤奋的公司，不是一个**卷**的公司。我们从来不要求打卡，我们从来对工作时间不做限制。但是很多人就是我觉得就是因为他们跟我一样，对我们所要做的事情感觉到有发自内心的一种期待，所以他们会主动去选择勤奋。

**主持人**: 你其实之前也分享过，你从小应该我知道你可能不太喜欢天才这个词。但是因为从小就确实是比常人聪明，然后上了**中科大少年班**，然后很年轻就去**意大利**读博士。你会分享说你在去**AppLovin**之前，这段时光其实对你来说是人生的一个低谷。你觉得这一辈子是不是就变成一个平庸的人？小时候受到周围对你的期待，或者你自己认为的自己是不一样的。你觉得为什么会有这样的一个落差呢？

**葛小川**: 我觉得我人生一个第一个比较大的转折，其实就是从上大学开始。我觉得那时候最大的一个缺失就是上大学之后，我没有一个很好的职业引导。我当时上大学时，我对未来职业有很大很大的困惑。我学的物理，当时对于为什么选择物理，选择物理之后能够从事什么样的职业，当时存在着非常大的困惑。那时候因为各种主观的原因和外界条件的一些限制，我一直没有得到很好的解答。那一个影响，其实对我整个之后的人生有非常深远的负面影响。其实因为这个原因，我现在一直以来就是希望我能够通过我自己这一人生这一阶段的经历，能够反过来去帮助现在在学校的这些年轻人，帮助他们去解决一些我当年遇到的困惑。我现在有的时候会去跟一些国内的在校大学生去沟通。我发现很多这些在校大学生至今其实还是面临着我20年前，我是2005年上大学，我发现20年后很多大学生还在面临着我当年同样一些困惑。所以我其实现在在做很多事情去帮助他们。我成立了一个个人的**基金会**，**基金会**里面一部分的**focus**，其实就是去和中国的大学，然后帮助大学生们能够给他们提供很多职业方面的引导，并且能够给予他们更多的勇气和资源，让他们在人生的初始阶段能够做出更加多元化的选择。我觉得我们当年就是一方面是缺乏信息，不知道该做什么。另一方面是做出选择的时候，没有勇气去走一个不同的路。最后每一个人都选择同样一个道路。

**主持人**: 但你觉得就到了**AppLovin**之后，就整个就找到了自己能够重新**break out**出来的这样一个事业也好，或者是这样的一个**turning point**也好。你觉得这是一个幸运的事情吗？还是说如果你不断不断尝试的话，你总会找到的？因为我觉得可能很多天才在高中时期也是非常出众，但是后来可能就泯然众人了。

**葛小川**: 我觉得很多人生很多东西没有办法说，如果不知道会发生什么。但是在客观事实是去**AppLovin**之前，确实觉得在事业上，我做出了好几次错误选择。然后我当时去**Meta**的时候，其实也拿了几个别的地方的**offer**。然后我回过头来想一想，如果当时没有去拿其中的某些**offer**的话，我很可能又是个错误的选择。所以我觉得那个时间点选择去**Meta**还挺幸运的。

**主持人**: 你三年就如此晋升的节奏，可以说在**硅谷**都是非常罕见的。我相信很多的华人工程师，他们背景其实也很强。他们想要往**leadership**去迈的时候，其实很大的天花板存在的。你有什么样的建议可以给到他们吗？比如说他想从一个高级的工程师转向**leadership**的过程中，他需要有什么样的特质跟能力来突破这个天花板？

**葛小川**: 我觉得第一可能最重要一个是**认知格局**。很多在大公司发展职业的人我发现，他们其实还是在追求一个体制给他们的认可。大公司体制给他们认可。比如他们会格外关心自己在这个体制里拿到什么，体制什么时候给升职，体制认为他是谁，他会非常关注这一点。但我觉得如果你真的想成为一个**leader**的话，你在生命里某个阶段应该更关注的是你自己对自己的标准，自己对自己的认可。我觉得你跳出这样一个思维格局的时候，就可以比较容易成为一个**leader**。当你成为**leader**的时候，你做的事情好与坏，不是体制给你定的标准，自己给自己定的标准。刚才你说关于成长为**leadership**，我觉得还有第二点，我想分享一下，就是这个世界上看上去确定性很高的选择，它都是被**well-paid**。当你看到一个选择确定性很高的时候，它即便是个好的选择，你选择它之后，你需要付出的代价也会很高，或者说你付出的固定的代价，它给你的回报肯定是有限的。因为一个确定性很高的选择，它的价值每个人都知道，那么你遇到竞争就会变得更多。这里面其实很重要，一个就是你怎么样去**embrace**和**appreciate**这种不确定性的一些选择。那么对于不确定选择呢，你一定要有一种更宽广的胸襟。你要把这种选择当做一个**投资**，而不是一个**transaction**。我自己也沟通过很多候选人。给我观感不太好的候选人，就是他把这样一个工作机会当做一个**transaction**。他会觉得我在此刻加入这家公司，我在此刻需要什么什么什么东西，不愿意去就会没有真正去**appreciate**。在这个过程中，是公司和个人双方一种**commitment**，公司愿意在不确定的情况下，把一个很重要的机会交给他。那么他愿意在这个时候，就在这个不确定中愿意给公司什么，这也是很重要的。这种把工作机会看作是一种**投资**，投资的回报都是在未来的。**投资**其实在做**投资**的话，在短期它都是失钱的。你今天买100块钱投资一个东西，你今天就损失100块钱。但是如果你把这种机会只看做一个**交易**，我今天给你100块钱，我就要拿到100块钱的一个回报的时候，你其实就是把很多非常非常宝贵的机会给拒之门外了。

**主持人**: 那最后一点，对于考虑来**AppLovin**工作的年轻人，或者是刚大学毕业，然后有一点迷茫的年轻人，你有什么话想跟他们说？号召一下大家来申请这个招聘。

**葛小川**: 年轻人在做选择的时候，最简单的选择，就是去选一些最**safe**的选择。它之所以是有一定原因的，因为它们一般都不是最差的选择，一般都会比较好的选择。但是如果你想成为一个格外优秀的人，你要想成为这世上最优秀的人，做一些别人做不了事情，你就要有勇气去做出一些和别人不太一样的选择。你要勇于用自己的判断，去寻找最适合自己的。我觉得在**AppLovin**，我们就是这样一个公司文化。我们非常鼓励大家去**challenge**，我们非常鼓励大家去做不同的选择。然后我们这里就是虽然公司的人员很少，我们是一个2000多亿美元市值的一个大型公司。但我们公司的文化和做事方式还像一个初创公司。我们至今的工程师总数不到100人。所以我觉得任何一个自身能力非常非常好，然后又愿意通过自己的努力去创造未来的候选人，我觉得我们是一个非常非常适合他们的舞台。工程师呢，我觉得在这个核心的特质上，我最近一直在想怎么去总结最成功的这批工程师，他们身上共有的一个特质。我发现了5个词，就是英语词。第一个就是**humility**，谦虚，这个是和我反复强调的**underdog**的价值观非常吻合的。第二呢是**empathy**。**empathy**的话，就是你对于同事的**empathy**，对我们客户的**empathy**，这个我觉得非常非常重要。我发现其实有很多比较优秀的工程师，他们缺乏**empathy**的时候，他们就总是会执迷于我在解决这个问题里面用到的最**fancy**的方法是什么，然后我在里面感受到的技术上的优越感，技术上的这种满足感，他却失去了产品想要真正解决的问题，产品给客户带来的帮助这样一个**empathy**。好。第三点的话就是比较容易理解，就是**ability**。下一个是**resilience**，人生非常非常重要。我觉得这世界上你要做从0到1的东西，没有任何东西是一帆风顺的。你做别人没有做过的东西，没有东西是一帆风顺的。你怎么样在遇到挫折之后能够继续坚持下去？这个非常非常重要。然后最后一点是**audacity**。这5个连在一起，其实就是一个英文单词**HEART**。就我最近刚刚总结的**AppLovin**的工程师最重要的5点特质。

### AI时代下的挑战与展望

**主持人**: 这不是**AppLovin**故事的结束。而在**AI**对广告产业即将带来颠覆的叙事下，市场正面临着前所未有的不确定性。在过去两年，在美国的软件股当中，**AppLovin**一直被视为现金奶牛和算法标杆。然而，这场曾经由软件定义的盛宴，正面临一场前所未有的**AI审判**。2024年初，整个美股软件板块就遭遇了惨烈的抛售，这场软件洗牌非常惨烈。**Unity**股价暴跌40%，**Adobe**、**Figma**等等集体跳水，恐慌情绪蔓延。投资者开始集体反思，当先进的**AI工具**，比如说**Copilot**的自动化套件与**Google**的**生成式世界模型**开始重塑生产力，传统的软件公司的护城河是否已经形同虚设？在这场行业性的剧烈震荡中，**AppLovin**在短短数日内一度暴跌。2月初财报发布之时，距离我与**葛小川**对谈的12月中旬，股价一度几乎腰斩。背后可能有三重因素。第一，**Google**新发布的**Project Astra**。这款能够基于简单指令生成720P实时交互3D视界的模型，在短短几秒钟之内就完成了传统游戏引擎需要数周才能够实现的工作。尽管一些分析师极力安抚市场说其尚不具备商业化游戏所需要的数值平衡和确定性逻辑，但是恐慌情绪已经蔓延在市场当中了。对于**AppLovin**而言，**Project Astra**的威胁在于对其广告供应链的潜在重塑。这场担忧，如果**Google**能够通过**AI**一键生成海量的轻量级互动内容，并垂直整合进自身的广告体系，那么**AppLovin**的游戏广告库存价值将会被稀释。这个猜想带崩了整个游戏行业，反映出投资者们对**AI**论的极端脆弱心理。第二，曾经的工程师**Adam Foroughi**重出江湖了。24号广告科技公司**Cloud**是正式宣布产品全面上市，并且高调喊出了利用**AI智能体（Agent）**重构移动广告技术栈的口号。**Cloud**之所以会对**AppLovin**产生影响，核心是因为它的创始人**Adam Foroughi**，他是**AppLovin**的创始人。我们在开头提到过，他曾经亲手为**AppLovin**搭建了帝国的基石，也就是**Max**聚合平台。如今这位最初的缔造者想要搭建新体系。而**AppLovin**的核心利润，正是源于**Max**平台的算法竞价。而**Adam Foroughi**主导的**Cloud**，宣称利用**大语言模型**可以将广告栈转化为可编程的基础设施，核心武器是**AI Agent**。这些**智能体**不再遵循死板的预设竞价规则，而是像真人谈判专家一样通过**可信执行环境**进行实时代码生成，直接绕过了传统平台**Max**这样的黑盒模式。未来如果头部开发者发现使用**Cloud**能够跳过中间商，并且获得更高透明度，**AppLovin**苦心经营的网络效应将会面临非常大的挑战。第三，**Meta**的复仇。现在最大的竞争对手**Meta**已经悄然回到了曾经失出的阵地。2021年**苹果**推出**ATT**隐私政策，导致**Meta**非授权流量上的推荐精准度大打折扣。这给了**AppLovin**旗下的引擎绝佳的超车机会。然而，随着**Meta**投入千亿级美元进行资本开支，**AI系统**展现出了惊人的进化。**Meta**在今年1月底大幅度提高了**iOS**广告的竞价密度，部分第三方发行的收入甚至因此增长了3到5倍。**Meta**正试图证明，通过庞大的用户行为数据和先进的预测模型，即便没有**ATT**，依然能够实现精准投放。这对于视**iOS**市场为基本盘的**AppLovin**而言，无疑是一场硬仗。我的这个采访是复盘了在过去的1000天，**AppLovin**是如何撕开**Google**和**Meta**双垄断巨头的市场裂缝的。然而，当**AI技术**试图颠覆所有行业之际，这道裂缝只是广告形态被挑战的开始，不会是最后一家。我们也拭目以待，提倡**弱者之心**精神的**葛小川**将会把这家公司再向何处？好了，以上就是我们这期视频的全部内容。你们的留言点赞和转发是支持我们**硅谷101**做好深度科技和商业内容的最佳动力。我是**陈倩**，我们就下期视频再见啦。拜。