思科总裁 Jeetu Patel：让 32000 名工程师跑出初创公司的速度

思科有大约 32000 名工程师，三四年前没人会把它和"初创公司"这个词放进同一个句子里。但 Jeetu Patel 给内部定下的要求是：像世界最大的初创公司那样运作。这句话里装着这场对话的全部张力——规模与速度，是不是非得二选一。

Patel 是思科总裁兼首席产品官。此前他在 Box 负责产品，在 EMC 待过，更早自己创过业。和他对谈的是 Y Combinator 管理合伙人 Jared Friedman，谈话发布在 YC 的播客上（2026 年 10 月）。他讲了三件事：思科如何把自己重新定义成 AI 时代的基础设施公司、Agent 大规模进入生产环境后暴露出的两个真问题，以及为什么他相信引入 AI 的结果是"需要更多工程师，而不是更少"。

1. 淘金热里卖铲子的那家公司

思科给自己的新定位，Patel 用了最直白的比喻：淘金热里卖铲子和牛仔裤的公司。他不认为思科的价值在于做出最好的模型，而在于成为 AI 时代的基础设施公司，让 AI 按用户希望的方式运行，并且安全地运行。四年前没有人会用这句话描述思科——这是一次发生在本已极其庞大的组织内部的转向。

谈到谁做成了这件事，Patel 的表述相当克制：大规模转型里，领导者通常拿到过多赞誉，真正干活的人拿得太少。他说自己一行代码都没写，做这件事的是团队；管理层该做的是定对方向、在正确的岗位上招对的人、建立起判断该去哪个市场的机制，并且让每个人都觉得自己有机会赢。

2. "一个晚了 36 年到岗的联合创始人"

Patel 的职业轨迹是一条从创业到大公司的折线：自己开过公司，进过 EMC——他形容那里"非常公司化"——后来去 Box，在创始人 Aaron Levie 手下管产品，发现原来大公司也可以像自己创业时那样运转。他把人分成两类：一类是很好的职能型领导者，安于自己那条跑道，互不越界；另一类是经营过某种生意、把自己当成所有者的人，随时愿意伸手到别人的地盘里去。

他属于后一类。"我觉得自己是思科迟到的联合创始人。我晚了 36 年才来，但我觉得这家公司是我的。" Founder mode 在战时、在市场剧变、在时钟走得更快的时候格外有用；代价是它可能把不在这套模式里的人完全推开。Patel 的处理方式不是二选一，而是让对方看见好处：如果这样运转，整个组织可以用完全不同的频率往前跑。他给同事的说法很干脆——所有事都是你的事。

3. 三分之一法则

如果思科所有人都换成创始人，那会变成一场戏。Patel 承认这一点，所以他用"三分之一法则"搭班子：三分之一是从内部长起来、知道如何在思科这套系统里腾挪的规模化运营者；三分之一从外部、从竞争对手和市场上招来，是系统思考者，懂市场但不熟悉思科的内部路径；最后三分之一来自被收购公司的联合创始人和 CEO——而且给他们的授权范围，要比他们卖掉的那家公司更大。

4. 速度与规模，必须同时成立

思科在不在战时？Patel 的回答是肯定的。理由有两条：产品层面，思科做出了"你见过的少有的成功转身之一"；市场层面，它如今正站在 AI 基础设施的牌桌上，而三四年前没人会给它这个评价。往前看三到七年，眼前的机会比公司过去经历过的任何东西都大。

所以内部的口号是像世界上最大的初创公司那样运作。"只讲速度，你就是一家初创公司；只讲规模，你就是一家大公司；要当世界最大的初创公司，就得速度和规模同时成立。"

5. 不到 2% 的人在用 Agent，而基础设施已经不够用

Patel 认为要抓住的第一个机会是供给问题。按他的估算，今天把 Agent 当重度工具用的人，占人类不到 2%——而全世界生产出来的基础设施已经被消耗殆尽。在只有不到 2% 的人使用 Agent 的情况下，供给已经受限了。如果这个比例变成 25%、30%、40% 甚至 50%，所需的基础设施会是一个完全不同的量级。

6. Agent 会失控，所以安全不能事后补

第二个问题更麻烦。Patel 说"这周很有意思"，因为这些 Agent 有时会走偏，像是有自己的主意；要分辨一个 Agent 的行为究竟是被对手影响、被投毒，还是它只是忠实地执行了你那句 slash goal，正变得越来越难。Jared Friedman 接过话头说，这就是回形针优化器问题，Patel 回答：正是。

所以安全、防护和可观测性必须内建。他还给了一个反直觉的判断："如果你不用 AI，你会更不安全。" 原因是大多数攻击已经在机器规模上发生，防御也必须在机器规模上成立。思科手上有三块拼图——全球最大的网络公司之一、最大的安全公司之一，以及通过 Splunk 拿到的机器数据——Patel 想用它们做成"关键基础设施公司的关键基础设施"。

7. 引入 AI 的目标不是省人

思科内部推 AI 时，Patel 明确否定了效率叙事。目标不是"这件事快 20%"，也不是"少一些人"，而是拿到 AI 产生的那些原初洞见，去解决以前做梦也解决不了的问题。"我的强假设是，往前走我们会需要更多工程师，而不是更少。"

逻辑藏在瓶颈的迁移里：每一次 AI 出现阶跃式进步，就会暴露一个人力瓶颈。写代码被自动化了，代码评审变成瓶颈；代码评审被自动化了，判断该做什么、不该做什么又变成瓶颈。瓶颈不会消失，只会往上走一层。

真正难的还不是技术，是心理。让 32000 名工程师加上全公司接受 AI，要同时解决两件事：尝到甜头，以及不害怕——不害怕自己一旦用它，就等于给自己挖坑。思科把逻辑倒了过来："我们向员工保证，如果你不用 AI，你会丢掉工作。"

这句话放在今天并不算激进。你不会招一个不会用 PC、不会用互联网的人来做知识工作。如果这是一次平台级重构，那么不使用它的人，相关性会迅速下降。Patel 的判断是，最终只会有两种公司、两种人：对 AI 又熟又巧的，和在相关性上苦苦挣扎的。

把"世界最大"和"初创公司"塞进同一句话，是这份主张里最锋利的地方。Patel 没有给出一个可以照抄的组织架构答案，他给的是一组约束：方向要对、人要在对的位置上、系统要能同时承接速度与规模，然后接受瓶颈会一波一波地往上移。

这段对话发生的时刻，正处在算力供给最紧、Agent 使用率最低、而预期曲线最陡的那一段。Patel 在别处说过另一句话："这是活在技术行业里的一个魔法时刻。" 他的整套论证其实都在解释这句话——不是因为它让人少干活，而是因为它让一直解不了的问题第一次有了被解掉的可能。