Anthropic增长负责人Lenny播客全文精译

开场

Lenny：

很多公司都说自己是“史上增长最快的公司”，但 Anthropic 可能真的是。

你们在 2025 年初的 ARR 大约是 10 亿美元，我最近看到的数字已经到了 190 亿美元。也就是说，14 个月里从 10 亿涨到 190 亿美元。

今天的嘉宾是Amole Avisari，Anthropic 增长负责人。过去 14 个月里，Anthropic 的年经常性收入从 10 亿美元增长到 190 多亿美元，最近几个月甚至又翻了一倍，年同比增长大约 10 倍。这种规模下的增长非常罕见。

在加入 Anthropic 之前，Amole 曾在 Mercury 和 Masterclass 负责增长，也做过创业者和投行人士。另外，还有一件很多人不知道的事：他曾遭遇严重脑损伤，用了 9 个月重新学习如何走路、如何工作，以及如何不再持续恶心。我们后面也会聊到这段经历。

一、Amole 是怎么加入 Anthropic 的

Lenny：

你拿到这份工作的过程很有意思，讲讲吧。

Amole：

挺不寻常的。入职培训时，公司会讲这一批新人的来源：多少来自内推，多少来自官网申请，多少来自招聘团队主动挖人。我发现自己不属于任何一种。

我当时本来就是 Claude 的用户，而且用得很多。我一边用一边想：这家公司产品很好、团队很好，但他们显然还没有真正的增长团队。

于是我直接给首席产品官 Mike Krieger 发了一封冷邮件，大意是：

“我很喜欢你们做的事，也很喜欢产品。我觉得你们非常需要一支增长团队。要不要聊聊？”

我本来没指望他会回，结果他居然回复说：“有兴趣，聊聊吧。”

更巧的是，当时他们虽然还没有公开招这个岗位，也没有挂出增长 PM 或增长负责人相关职位，但内部刚好开始认真考虑要不要组建增长团队。时间点特别巧。后来就一路聊下来了。

Mike 还说，我是他唯一一个通过冷邮件招来的 PM。我一直觉得自己很幸运，他愿意回那封邮件。

Lenny：

那你冷邮件是怎么写的，才能让他点开？

Amole：

我这些年基本把冷邮件练得很熟了。创业的时候，必须很擅长这个。

关键有几个：

1.主题行一定要让人想点开。我自己有一套测试过的主题写法，打开率很高。

2.你要知道别人平时在哪些渠道被大量触达。如果所有人都在 LinkedIn 或工作邮箱里联系对方，你再走同样的路，回复率通常不会高。

3.尽量简短。清楚说出：我是谁、为什么我合适、为什么值得聊。

4.持续跟进。我的经验是：如果这件事你真的很在乎，就持续联系，直到对方明确让你停下来。当然，Mike 第一次就回了。

二、在 Anthropic 负责增长是什么感受

Lenny：

简单让大家感受一下：在 Anthropic 带增长到底是什么体验？

Amole：

首先，这绝对是全公司的共同成果。增长团队当然做了很多事，也产生了影响，但如果把 Anthropic 的成功主要归功于增长团队，那是不真实的。

Anthropic 首先是一家模型公司、一家智能公司。真正驱动公司成功的最大因素，是研究团队、推理与算力团队，以及像 Claude Code、Go-to-market 这些团队的共同作用。

从增长曲线看，真的非常夸张：

• 2023 年：0 到 1 亿美元

• 2024 年：1 亿到 10 亿美元

• 2025 年：10 亿到大约 100 亿美元

我 2024 年加入时，公司收入还是几亿美元级别。入职第二周，我们就在做 2025 年收入规划。当时大家还在讨论“基准情形”和“激进情形”，Dario 一直在推更激进的那个版本，很多人都在想：“这怎么可能做到？” 结果不但做到了，后来还远远超过了。

最有趣的是，在 Anthropic 内部，普通线性图表都不酷了。大家会说：

“给我看对数坐标。”

因为我们现在思考增长，已经默认是在指数曲线上思考。

三、增长团队到底在做什么

Lenny：

很多人会想：你们产品这么强、模型这么强，增长负责人到底还需要做什么？

Amole：

他们这么想也不算完全错。我们确实非常幸运，拥有世界上最好的模型，也有像 Claude Code 这样很强的产品。这当然让很多事更容易。

但即便如此，这依然是我人生中最难的一份工作。

增长团队做的事情，本质上和传统公司差不多，还是那几个方向：

-获客（Acquisition）：怎么让更多人进来，以及进来的是什么类型的人

-激活（Activation）：注册流程、把用户导向正确产品、让用户尽快获得成功体验

-变现（Monetization）：免费转付费、定价与打包策略

类别没变，但节奏完全不同。

如果要拆我的时间分配，大概是：

-70%：处理“成功带来的灾难”

-30%：常规增长工作

所谓“成功带来的灾难（success disasters）”，意思是：因为事情进展太顺利，其他地方开始撑不住、开始出问题。

高速增长会带来大量消防式工作：

• 某个环节突然爆了

• 某个产品入口扛不住了

• 某类用户需求暴涨，原来的流程不适用了

• 某个定价或流量问题开始影响全局

所以你看到所有图表都在往上走，外人会觉得“太爽了吧”，但团队内部其实常常情绪上也会非常吃力。你必须不断提醒自己：

“我们很幸运，遇到的是这种问题。”

剩下 30% 才是更主动、更传统的增长工作，比如：

• 在资源有限时，优先推动哪些产品

• 长期定价与打包如何设计

• 新产品在什么阶段该由增长团队正式介入优化采用漏斗

Lenny：

你们最近一个很聪明的增长动作，是支持从 ChatGPT 导入记忆。能讲讲背后的思路吗？

Amole：

我们一直在思考，如何缓解冷启动问题、如何改善新用户体验。对 AI 产品来说，激活非常难。

从更大视角看，我们真正关心的是：

• 如何让 Claude 更快理解这个用户是谁

• 如何理解 Claude 可以怎样帮助他

• 如何把用户尽快带到“对的地方”

从 ChatGPT 导入记忆，就是这个方向上的一个具体尝试。

Lenny：

那你怎么看 AI 产品里的激活问题？

Amole：

我觉得激活极其关键，尤其是 Day 0、Day 1 的产品体验。

做增长或产品的人一直知道，早期激活通常是提升长期留存最有效的杠杆之一。而在 AI 时代，它的重要性被进一步放大了。

现在行业里一个很大的问题是：模型能力提升得太快，产品层跟不上。

也就是说，模型已经能做很多厉害的事了，但用户并不知道，也不知道该如何把这些能力映射到自己的真实需求上。

甚至在公司内部也是这样。新模型出来后，你都得专门留出时间去重新理解：

• 这次到底多了什么能力？

• 我对产品边界的判断要怎么更新？

• 这些能力该怎么转化成用户真正能上手的入口？

难点是：你刚围绕一个模型做完测试、学到一些激活规律、上线了新的引导流程，下一代模型可能又来了，而旧结论可能已经过时。

所以这是一场不断移动的靶子游戏。

不过有一点始终成立：最有杠杆的事情，依然是把“对的功能/对的产品”匹配给“对的用户”。

而做到这一点时，往往需要适度的摩擦。

五、为什么“适当摩擦”反而有利于转化

Lenny：

Ben Mann 跟我提到，你在 Mercury 很擅长做 onboarding。你有没有一个例子，说明你改了什么，显著提升了激活？

Amole：

Mercury 是个很好的例子。

Mercury 的核心价值并不是“某个附加功能特别强”，而是整体体验就是更好。所以“质量驱动增长”这件事，在 Mercury 文化里非常深。

我在 Mercury 时，有一个季度，我们整个增长团队几乎把全部精力都投在 onboarding 流程质量上。当时银行开户、受监管实体注册这些流程非常复杂，什么注册代理地址、法定地址、实际地址，细节特别多。

我们回头看 onboarding 时发现：

整个产品其他部分已经投入了大量质量优化，但 onboarding 这个用户第一印象环节，反而做得不够。

于是我们当时的策略非常激进：

先不看增长指标，不看转化率，不看别的，整个季度只做一件事——把这个流程做到最好。

最后结果非常好，用户从开始开户到完成流程的转化显著提升。那可能一直到我加入 Anthropic 之前，都是我做过影响力最大的一次增长项目之一。

这件事给我的长期结论就是：

质量本身会驱动增长。

在 Anthropic，我们 onboarding 里也会问用户一些问题：

• 你是谁

• 你感兴趣的方向是什么

• 你更适合哪些产品和功能

很多人看到这类流程会觉得：“这也太长了，摩擦太多了。”

但我们的数据说明，这套做法效果不错。

我的观点一直是：

- 要去掉无价值的摩擦

• 但不要以为“步骤越少越好”

很多增长从业者都知道，正确的摩擦往往能提升转化和完成率。

比如：

• 多问几个问题，更了解用户是谁

• 把一个页面上 5~6 个输入框拆成 2 个页面，降低认知负担

• 用问答或引导帮助用户更明确地理解“这个产品为什么适合我”

这些做法在 Masterclass、Mercury、Anthropic，我都反复见过它们奏效。

一句话概括：

如果摩擦能帮助用户理解“这个产品为什么适合我”，就不要害怕加入它。

六、Anthropic 的增长组织怎么搭

Lenny：

很多人都在说，Anthropic 好像只靠一个增长营销人就把公司推起来了。你们实际团队有多大？

Amole：

我们现在大概40 人左右。

组织形态和比较传统的增长团队类似，但也有自己的特点。

1）横向团队

有一些横向团队负责跨产品能力，比如：

• 增长平台（growth platform）

• 变现（monetization）

它们从整个产品组合的角度去思考增长。

2）面向受众或产品的增长小队

另外也有按对象和产品划分的增长 pod，比如：

• B2B 增长

• Claude Code 增长

• 知识工作者增长

• API 增长

因为 Anthropic 产品线已经很多了，如果还只按传统漏斗来分工，很容易失焦。我们更重视的是：

一个团队是否能围绕某类用户、某类产品和对应的跨职能伙伴保持足够聚焦。

3）团队职能

增长团队内部包括：

• 工程师

• 设计师

• PM

• 数据人员

组织外形和传统增长团队类似，但行为方式不一样。

最大的差别之一，是我们比传统增长团队更偏向大赌注，而不是大量微优化。

在过去的传统增长团队里，我可能：

• 60%~70% 时间做小到中型实验

• 20%~30% 时间做大项目

但在 Anthropic，这个比例更像是反过来，甚至接近70/30或50/50。

原因是：如果你的产品价值本身正被 AI 指数级提升，那么未来两年的潜在价值增量，会远远大于今天。这个时候只盯着微优化，很容易“见树不见林”。

他举了一个非常典型的例子：

Chrome 扩展这类后来支撑了 Co-work 和 Claude Code 一系列使用场景的能力，最初就是增长团队自己推动做出来的。

在别的公司，他可能不会让增长团队去做这种明显偏“产品核心能力”的事，但在 Anthropic 会，因为这里的增长机会很多时候就藏在更大的产品赌注里。

七、AI 增长的一个新方向：自动化增长实验

Lenny：

你们已经开始自动化增长了吗？

Amole：

是的，我们已经开始尝试了。

增长平台团队现在在推进一个项目，内部叫CASH，全称是：

Claude Accelerates Sustainable Hypergrowth

名字有点中二，不是我起的。

它的核心是：怎么用 Claude 自动化增长实验。

这个方向还很早，也很小规模。我们大概几个月前才开始认真做。在 Opus 4.5 之前，效果还没好到可用；到了更新的模型版本，我们才开始感觉事情走上正轨。

我们把整个增长实验闭环拆成四部分：

1.识别机会：Claude 能不能从趋势、历史数据和已有经验里找出值得做的机会

2.构建方案：能不能把功能、文案或小改动实际做出来

3.测试与质量把关：能否满足质量和品牌要求

4.结果分析：上线后能否分析数据、提炼学习

我们现在会按这四个阶段去评估 Claude 的表现。

目前，它在一些小规模任务上已经能产出结果，比如：

• 文案修改

• 很小的 UI 调整

而且是有效果的。按他的说法，这东西现在已经有点像“按下播放键，就能开始印钱”。

当然，它的水平还没达到资深 PM，更像一个有两三年经验的初级 PM：

• 胜率还不错

• 但不够稳定

• 在复杂场景里还不够强

不过增长速度很快，几个月前这些事还完全做不了。

仍然难以自动化的一环：跨职能协调

Amole 认为，真正让 PM 暂时不会消失的一大原因，是跨职能协作与利益相关方管理。

大型项目里，你仍然需要：

• 对齐法务

• 对齐安全团队

• 对齐品牌

• 对齐其他职能负责人

除非未来这些人也都有自己的智能体在协同，否则这部分工作仍然强烈依赖人类。

八、AI 时代，PM、设计、工程的关系会怎么变

Lenny：

PM、设计、工程这三个角色，会怎么变？

Amole：

这是我们经常讨论的问题，而且变化很快。

他目前的观察是：

• PM 和设计都因为 AI 获得了更多杠杆

- 但工程师获得的杠杆最大

像 Claude Code 这样的工具，给工程师带来的效率提升，目前明显大于给 PM 和设计师带来的提升。

如果你原来的团队配置是：

• 5 个工程师

• 1 个设计师

• 1 个 PM

那么在有了 Claude Code 以后，这 5 个工程师可能等效成了过去的 10~15 个人。可 PM 和设计师虽然也变强了，并没有同比例放大。

结果就是：

PM 和设计会被挤压。

Anthropic 内部也真实感受到了这种压力。

所以一个现实变化是：

1）公司可能需要更多 PM

尤其在更大、更复杂、跨职能依赖更重的组织里，PM 的数量不一定会减少，反而可能增加。

2）更需要“产品型工程师”

增长团队一直很喜欢招产品意识很强的工程师，但现在这件事更重要了。

Anthropic 内部有一个经验规则：

-如果一个项目工程量在两周以内，默认由工程师自己充当 mini PM

• 这意味着工程师要自己去跟安全、法务、跨职能伙伴沟通，推动事情落地

• PM 可以给建议、把关方向，但不一定亲自执行

• 如果项目超过两周，默认 PM 仍对项目成功承担主要责任

当然这不是死规则。如果是一个一周项目，但很有争议、风险很高，PM 依然应该主导。

3）小公司里角色会更融合

在 15~20 人的小团队里，PM 可能会同时做设计、做原型、推动上线。角色边界会比大公司更模糊。

4）PM 该不该亲自写代码？

Amole 的观点比较细：

• 在小公司、资源紧的时候，PM 当然应该亲自上手做事

• 在大公司、工程产能已经极大释放的情况下，PM 的最高杠杆不一定是多写一个功能，而是更好地定义机会、指导方向、帮助工程师成为更好的“mini PM”

不过，PM 亲自做原型仍然非常有价值，因为：

• 这能帮助你更快表达脑中的想法

• 有时“做出来给大家看”比“写文档描述”高效得多

Anthropic 内部整体非常强调：

减少官僚化，能直接做就直接做。

Amole 甚至直说，自己不太喜欢写 PRD，也不太喜欢文档。

他的做法通常是：

-小项目：直接在 Slack 上来回沟通，足够了

-大项目：做一次正式 kickoff，把法务、安全、相关团队拉进来，用 30 分钟统一关键认知

- 文档不是不写，而是只在真正重要、必须精确对齐的事情上写

他提到，增长团队很多小项目，完全就是在 Slack 上推动的。因为团队里工程师足够有产品感，所以很多小需求根本不需要厚重文档。

如果真要写 PRD，他通常会调用自己做好的 skill，根据过往文档模板快速生成：

• 背景和 why

• 核心问题

• 关键考虑因素

• 跨职能利益相关方

但总体原则是：

如果能跳过文档、直接开始原型和行动，那就优先行动。

十、Anthropic 内部怎么用 Claude 提升工作效率

Amole 分享了很多非常超前的内部用法。

1）每天自动巡检关键数据

他会让 Co-work 按固定计划每天查看 20~25 张关键图表，然后在早上给他一份摘要：

• 今天哪些值得重点关注

• 哪些指标让人担心

• 有没有什么有趣变化

这样他不用每天自己把所有图都扫一遍。

2）自动发现团队“潜在失焦或错位”

一个很有意思的用法是：

让 Claude 通过 Slack MCP 查看项目相关讨论，然后找出潜在的认知错位，例如：

• 哪些团队可能正在重复造轮子

• 哪些人对目标理解不一致

• 哪些事情看起来会在几周后变成协调灾难

他甚至已经把这个流程设成每周自动跑一次。

3）自动处理杂务

Amole 说自己非常讨厌各种行政杂务，于是 Claude 会帮他做很多事：

• 订会议室

• 第一轮清邮件

• 归档邮箱

• 报销和费用录入

Claude 还可以帮助他管理团队：

• 查看直属下属这一周做了什么

• 结合团队目标、OKR、讨论记录，提炼本周该关注的反馈点

• 提示哪些人可能需要更多指导，哪些工作和目标不一致

这个用法尤其惊人：

他会让 Claude 结合：

• 上级公开发表过的内容

• 上级在 Slack 里的表达

• 双方真实讨论记录

然后站在“我上级的视角”来问：

“基于我这周做过或没做过的事，你会给我什么反馈？”

他已经把这个也变成了每周固定流程。

他的评价很坦诚：

现在这个“教练”还不稳定，有时候像喝醉了一样，会说些明显不对的话；但有时候又会一下指出非常关键的问题，让你觉得特别值得。

6）怎么开始用这种能力

他的建议很简单：

• 下载 Co-work 桌面端

• 连接 Slack MCP

• 让 Claude 去读取相关上下文

• 然后直接提问

Lenny：

Anthropic 这几年的一个突出特点，是做得少但做得非常深。比如长期深耕 B2B，深耕 coding use cases。这个聚焦是谁在驱动？

Amole：

我觉得这是公司非常根本的一部分，从很早就有，核心来自领导层。

他提到，Ben Mann 早在 2021 年写过一份文档，主题大概就是：

“为什么我们应该聚焦 AI 编程。”

那还是很早以前，远在今天这些市场机会完全显性化之前。

Anthropic 对 coding 和 B2B 的长期聚焦，一方面是商业判断，另一方面也和研究效率高度相关：

• 如果你有最好的 coding 模型

• 它会先提升内部研究者的效率

• 进而加速研究循环本身

• 又进一步反过来增强模型能力

这是一个正反馈飞轮。

除此之外，还有一个很现实的原因：

Anthropic 早年其实资源是最紧的。

不像 Meta、Google 有现成分发和自由现金流，也不像 OpenAI 有先发优势。某种意义上，Anthropic 能走到今天，Amole 觉得“几乎是个奇迹”。

在资源、品牌、分发都不占优的情况下，最合理的策略就是：

把注意力极度收窄。

他很喜欢一句话：

“约束带来自由（freedom through constraints）。”

因为约束越多，选择越少，路径反而越清晰。

十二、安全不是边角料，而是公司存在的理由

Lenny：

Anthropic 一直把 AI Safety 放在非常核心的位置。作为增长负责人，这会怎么影响你的工作？

Amole：

这是我们非常认真对待的事，而且这就是公司存在的原因。

Anthropic 从法律结构上就是一家PBC（公益公司），这意味着它并不把“股东价值最大化”作为唯一目标，而是明确允许把公共利益纳入顶层目标。

对 Anthropic 来说，公司的使命是：

确保强大 AI 的到来对人类整体是净正向的，并且这个过渡过程能够顺利。

所以，如果某件事会带来明显安全风险，公司是愿意承受很大商业损失的。历史上也确实这样做过。

从增长角度，他会把有争议的测试分成两类：

第一类：根本不该做的

如果一个测试已经触碰了价值观、品牌底线或安全底线，那么结果再好也没有意义，因为它根本不可能被正式上线。

第二类：我不喜欢，但没到红线

这类测试可能让人觉得不舒服，但还没有越界。这时候如果有人有很强假设，也可以让他测试。但如果这个测试“让人感到明显别扭”，那它必须带来足够高的回报，才值得继续。

他的长期原则是：

增长团队必须接受“有些钱可以不赚”。

很多增长团队最大的问题，就是总想着把最后一块钱也榨出来。但从长期看，为了：

• 安全

• 品牌

• 高质量体验

• 用户信任

主动放弃一些短期指标，反而更可能带来长期增长。

他甚至认为，随着 AI 风险越来越高，Anthropic 在安全上的坚持，未来会成为明显的竞争优势。

十三、给 PM 和增长从业者的建议

Lenny：

很多人会担心：我的工作以后还存在吗？要怎么在 AI 时代保持竞争力？

Amole：

他给了几条非常实在的建议。

1）先把工具真正用起来

你得持续跟进模型和工具的变化，真正去用：

• Claude Code

• Co-work

• 新模型版本

• 各种新的工作流

因为很多事情不是“永远做不到”，而是“上个月做不到，这个月突然能做了”。

如果你不反复去试，你就会错过能力拐点。

2）加倍投入你的“尖峰优势”

每个人都应该想清楚：

你在哪类能力上有不公平优势？

比如有些 PM：

• 特别擅长产品打磨和品味

• 特别擅长在复杂利益关系里对齐人

• 特别擅长定量分析

• 特别擅长销售式推进

你不一定什么都要强，但最好在某一两个方向上特别强。

3）跨学科的人会越来越值钱

他反复强调“跨学科”价值会迅速上升：

• 产品感很强的工程师，是稀缺人才

• 会设计的 PM，会更值钱

• 既懂金融又懂产品的人，在金融产品上会有巨大优势

Amole 自己就把自己的优势归因于几种背景叠加：

• 创业者背景

• 投行和金融背景

• 偏销售的沟通推动能力

• 增长能力

这些组合，让他在一些场景里能打出比别人高得多的影响力。

4）适应性极其重要

加入 Anthropic 后，你得接受一个现实：

你过去 50%~70% 的做事方式，可能都得扔掉。

如果还死守旧打法，只会不断产生摩擦。

所以最重要的能力之一就是：

环境变了，你能不能立刻跟着变。

十四、Anthropic 最难复制的优势：文化与人才密度

Amole 认为，Anthropic 最难复制的护城河，不只是模型，也不只是产品，而是：

文化 + 人才密度。

1）真正使命驱动

他说，自己加入前也半信半疑：外面都在说 Anthropic 有原则、有使命，但到底是不是认真的？

结果进去以后发现：

他们内部对这件事，比对外表达得还更认真。

大家真的深刻理解这项技术可能给人类带来的巨大好处与巨大风险，因此会带着一种非常强烈的责任感工作。

而且他没见过哪个人是“已经心不在焉、只是因为待遇高才留下”的。每个人都是真的把全部投入都放在桌上。

2）极度开放

Anthropic 内部 Slack 非常开放。每个人都有自己的 notebook channel，像内部的 Twitter 一样，会持续分享：

• 自己最近在想什么

• 对什么问题有判断

• 哪些原则很重要

• 哪些事情值得全公司注意

甚至大家可以公开和 Dario 争论。领导层被公开质疑，在这里不但不罕见，反而被鼓励。

这会带来非常强的：

• 信任

• 对齐

• 一体感

这点尤其有意思。

这些公开表达不仅帮助人和人之间理解彼此，也帮助每个人正在使用的 Claude 智能体理解：

• 这个团队重视什么

• 这个领导怎么判断问题

• 什么叫“好”

• 什么叫“不要做”

换句话说，这不只是内部沟通方式，也是在为未来的 agent 系统积累结构化上下文。

4）人才密度极高

他形容自己有时像是在“为皇马踢球”。

到处都是特别强的人：

• 研究团队里有世界顶尖研究者

• 产品、增长、工程侧也都充满一流人才

• 每个人都很强，而且是真的投入

这是他觉得 Anthropic 能跑这么快的核心原因之一。

十五、关于 AI 会不会取代 SaaS

Lenny 提到一个有趣的话题：很多人都在说 SaaS 要被 AI 替代了，但 Anthropic 这种站在最前沿的公司依然大量使用：

• Slack

• Figma

• Workday

• 各种现成 SaaS 工具

Amole 的回答比较平衡：

• 确实有一些内部工具会自己做

• Claude 让内部自建的门槛越来越低

• 但很多成熟 SaaS 依然非常有价值，短期内不会消失

因为这些工具背后也是很多团队打磨很多年的复杂系统，不是“随手 vibe coding 一下”就能替代的。

十六、职业失败：创业失败这件事

Lenny：

很多人会觉得你的职业路径好像一直都很顺。有没有一次比较重大的失败？

Amole：

有，而且很大。

他创业过，做了三年，融了几百万美元，团队最大时有七到十个人，方向是心理健康相关：希望通过量化方式帮助判断广泛性焦虑、重度抑郁等风险。

这是他们非常相信的一件事，不是玩票式项目，而是真正投入了三年去做。

最后公司还是关掉了。

他说，这是自己职业生涯里最痛的一次失败之一：

• 要告诉员工结束了

• 要告诉投资人钱没了

• 要承认曾经坚信的愿景不会发生

这很难。

但回过头看，他又非常感激这段经历。因为：

• 他就是在那时学会冷邮件

• 学会很多产品和增长技能

• 学会如何承担责任

• 学会如何在失败中继续前进

他的建议是：

哪怕情况很糟，也要坚持给投资人发月报。

好消息时发月报很容易，坏消息时最难。但持续透明能避免更大的伤害，也能帮助你成为一个更成熟的人。

十七、脑损伤、康复，以及“约束带来自由”

Lenny 在对谈后半段提到了 Amole 之前给他写过的一篇客座文章，主题是：

“一次创伤性脑损伤，如何让我成为更好的产品经理。”

Amole 说，这是他人生里最艰难的一段时间，甚至比创业失败更难。

1）受伤经过

2022 年初，他在一次 MMA / 泰拳相关训练中遭遇创伤性脑损伤。那并不是一次特别夸张的事故，只是正常 sparring 中一次不巧的击打，但整个生活从此改变。

2）恢复过程

他一共休息了 9 个月。

最初几个月非常糟糕：

• 重新正常走路都花了大约半年

• 前两三个月，除了洗澡和上厕所，几乎很多事都需要妻子帮忙

• 听 20 秒音乐都可能恶心得想吐

• 完全看不了屏幕

• 那段时间他甚至不确定自己以后还能不能工作

恢复过程非常漫长，而且必须一点点增加刺激耐受度：

• 不能完全不动

• 也不能过度逼自己

• 必须慢慢暴露、慢慢恢复

• 一旦过头，就会严重倒退

更糟的是，在 2023 年，也就是那篇文章发出后不久，他又一次受伤了。

脑损伤没有完全恢复前，再次脑震荡或头部受伤的风险会显著更高。他是在一次很普通的日常场景里，被行李碰到头部，结果又复发。

那时他刚加入 Mercury 一个多月，又不得不暂时离开工作两个月左右。

直到现在，他说自己也还没有百分之百完全恢复，偶尔仍会有头晕、头痛等问题。

4）但这段经历也重塑了他

尽管痛苦，他仍然说：

“从很多意义上说，这可能是我人生里发生过的最好的一件事之一。”

因为这迫使他形成了很多长期有益的习惯：

• 不喝酒

• 不喝咖啡因

• 更重视身体恢复

• 即使再忙，也会规律休息

• 在工作强度极高时，仍会强制自己在上午和下午各停下来短暂休息

Anthropic 办公室里有冥想空间，他会去那里短暂停一下。

5）冥想带来的帮助

他提到，冥想对自己影响非常大，甚至改变了人生。现在他至少每年会去一次冥想 retreat。

对他来说，这种训练的关键帮助是：

• 在现实很混乱、很吵的时候

• 在“意识”与“现实”之间留出一点空间

• 让自己仍然拥有选择，而不是被裹挟着反应

他觉得，在 Anthropic 这种极高强度环境里，能不能一直保持头脑稳定，是长期留在场上的关键。

6）真正的自由，是在得不到想要的东西时仍能安住

这段经历带给他一个很深的体会：

“约束带来自由。”

当一个人受伤、能力被限制、未来不确定时，实际上只有两个选择：

1. 抵抗现实，持续和现实对抗，让自己在心理上越来越痛苦

2. 接受现实，同时继续做一切自己能做的努力，但不把幸福感完全绑定在结果上

他引用一位冥想老师的话：

“人生里真正的自由，是在得不到自己想要的东西时，仍然学会满足。”

这并不代表你不再努力，而是说：

你可以继续行动，但不把自己的幸福完全交给外部结果。

十八、快问快答1）最推荐的两三本书

Amole：

1.《Joy of Living》，作者是 Yongey Mingyur Rinpoche

• 主要讲如何重新理解自己的生命体验，以及如何通过练习改变对生活的感受方式。

2.《Awareness》，作者 Anthony de Mello

• 也是从另一个角度谈觉察与内在状态。

3.《Thinking in Bets》，作者 Annie Duke

• 对产品工作很有帮助，尤其是把模糊判断变成概率判断。

- 电影：Marty Supreme（他说这片子很疯狂，但他很喜欢）

• 节目：最近没怎么看剧，如果奥运会算的话，那就是奥运会

他在日本住酒店时发现了一个很喜欢的枕头，能自然调整高度，适应仰睡和侧睡，后来直接在日本亚马逊下单带回去了。

名字是：Maruhachi Shinsui Maruhachi Pro pillow。

4）最常回想的人生格言

-“She’ll be right.”

• 这是很常见的澳洲说法，大意是：“会没事的。”

• 面对困难时，它有一种帮助你不过度放大问题的力量。

-“有时候你就是得去做。”

• 有些事不能永远犹豫，必须直接上。

他说自己现在没太多时间发展爱好，主要就是：

• 工作

• 让身体保持正常运转

• 照顾最重要的人际关系

如果一定要说一个爱好，那就是看体育，尤其是美式足球。

结尾

Amole：

如果大家想帮到我，最好的方式有两种：

1. 去试用我们的产品，尤其是给出尖锐、直接的反馈

2. 把优秀的人才推荐给我们

Anthropic 的增长团队在招：

• 增长工程

• 增长产品

• 增长设计

他们正在寻找最优秀的人加入团队。

一句话总结

这场对谈最核心的信息可以概括成几句：

• Anthropic 的增长，不只是靠“传统增长技巧”，更是建立在模型能力、产品深度、组织聚焦和文化密度之上。

• AI 时代的增长会越来越偏向大赌注、自动化实验和跨职能协调。

• PM、设计、工程的边界会变，但真正稀缺的，会是跨学科、适应快、能对齐复杂系统的人。

• 个人层面上，真正长期有效的竞争力，仍然来自：清楚自己的优势、持续适应变化，以及在高压和不确定中保持稳定。

我是邓小闲koki，微信 m61502202，推特@kokisanai，加好友请说明来意。

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