真相、信仰和货币

原创范阳 2025-07-06 23:35 上海

Truths, Religion, and Currency

互联网时代人们喜欢谈论“平台”( platform )，“网络效应”，“应用”，“基础设施”“壁垒”等等。在 AI 时代，我们不再生活在简单的二维“平台”之中，也许“矩阵”“晶体”“蜂群”“引擎”“终端（terminal)”“模拟器”“预言推理机”“动态交易市场”“级联效应”会是新的思考模型。

今天分享的这篇文章来自 Manas J. Saloi 的个人博客，他是一位工程师出身的产品设计师和研究者，也是一位独立天使投资人。在他的博客上有不少有趣和独到的见解。

希望今天的文章对你有启发。新一周愉快。

真相、信仰和货币

Truths, Religion, and Currency

作者：Manas J. Saloi

编辑：范阳

发表日期：2025年6月15日

我昨天和一个做设计的朋友聊天。

我在纠结要不要订阅 Mobbin。

我之前在上一家公司工作的时候用过。当时有订阅。现在我既不是设计师，也不是那种会经常用它的人，不太确定这个自费订阅对我来说还有没有意义。

而且我还看到了一些更便宜的替代品。所以我问了朋友，要不要干脆用个 Mobbin 的“山寨版”（ if I should just go for a knock off of Mobbin ）。

我也问他，既然市面上有更便宜的选择，他们公司为什么还愿意为 Mobbin 付溢价。他的回答是：只要市面上有 app 改了界面，Mobbin 很快就会更新这些 UI（ if existing apps change their UI, Mobbin will the updated UI soon ）。而那些便宜的替代品，半年之后可能还在展示旧版本的设计。

Mobbin 不是一个简单的截图收集，它是一个关于 app 设计演进的实时信息流。你为它付费，是因为你能持续不断地获取源源不断的设计灵感，这些内容一直在更新（ Mobbin isn’t just a collection of screenshots, it’s a live feed of an app’s design evolution. You pay because you have access to an ever increasing supply of design inspiration that is refreshed constantly ）。

这次对话让我开始思考关于“数据公司”（data companies）的商业模式。

为何有些公司报价 X，而另一些看似提供相同信息却能收取 5 倍溢价？

答案不是谁的数据多。而是谁的数据是“活”的（ The answer isn’t about having more data. It’s about having data that’s alive ）。我们接下来要谈两个想法：

博物馆和新闻频道（ Museum and News channels ）。

真相 vs 信仰 vs 货币（ Truth vs Religion vs Currency ）

（这个分类概念是我从 Crunchbase 的 CEO 那里听来的，他在最近的一期播客中讨论了 Crunchbase 的护城河是什么）。

实际上，“数据公司”大致可以分为两种：博物馆型的（收藏静态内容，不再新增），和新闻频道型的。

博物馆只保存历史遗存（ preserve old artefacts ）。

就像用户看过一次《蒙娜丽莎》之后，下周基本不会再去看一次。这个“文物”在第一次观赏之后就失去新鲜感了（ The artefact becomes stale after the first visit ）。没有哪个月会出一幅“新版蒙娜丽莎”。大多数数据供应商，尤其是那些抄袭型的、只会抓取老玩家数据的，就是“博物馆”型。

他们一次性抓取数据，归档入库，然后永久收费（ They scrape something once, file it away, charge admission forever ）。

以典型 Crunchbase 竞品为例：他们收集公公司创立日期、专利记录、历史融资轮次、股权结构。

有没有用？当然有。但也很容易复制。由于他们的唯一卖点就是“更便宜”，他们甚至无法像 Crunchbase 一样以相同的速度更新数据或添加新数据。

新闻频道则截然不同。其价值在于每日内容都在变化——没人会打开电视收看昨日新闻。

博物馆贩卖过去式的真相（ Museums sell truth in the past tense ），都已经发生过了。新闻频道则每日更新最新的"真相"或“事实”，并传递未来信号（ tell you signals about the future ）。就像气象预报员告诉你今日天气，助你未雨绸缪。

你打开新闻频道，正是因为今日的真相不同于昨日的——它们新鲜、动态、不断演进（ You tune in because today’s truths aren’t yesterday’s. They are fresh. They are evolving ）。

静态数据的竞争终将陷入价格战。总会有人爬取你的"博物馆"，然后在隔壁建个更便宜的。先行者每月收费 X，六个月后，五个竞争对手以 1/5 的价格提供"相同"数据。而持续实时更新的动态数据则完全不是一回事儿（ Live data that is updated constantly is different ）。

什么样的数据是“活”的（ Here’s what makes data alive ）？

1. 它的变化速度快到竞争对手来不及抄袭

It changes faster than competitors can copy

2. 如果不更新，下游系统就会出错

Missing updates breaks something downstream

3. 用户需要的是“新鲜的”，而不只是“准确的”

Users need it fresh, not just accurate

长远来看，单纯依靠"事实"或"真相"并不可靠，也没有护城河，尤其是在 AI 吞噬一切的时代（ Facts or truths aren’t truly defensible long term, especially with AI eating the world ）。

当然，你也可能拥有一些独特数据，是竞争对手没有的。但强大的竞争对手通常可以通过自动化手段建出类似的采集管线，或者通过授权拿到同样的数据来源。如果没有诸如独占采集权、强网络效应、或用户切换成本高昂这样的壁垒，单靠“真相”（不论是陈旧的还是实时的）本身，很难长期维持溢价。

现在让我们探讨真相vs信仰vs货币（ Truths vs Religion vs Currency ）。

宗教是一种预测方式（ Religion is prediction ）。

以下是 Crunchbase 的 CEO 在 World of DaaS 播客上的一些片段摘录：

“能否准确预测某家公司未来的估值？比方说我们在谈的是如何进行估值预测。而这正是 Crunchbase 现在做到了、也是你一直希望它能做到的事情。以前你来用 Crunchbase 的时候，总是问类似这样的问题，但我们只能给你一个数据点，比如说：‘这是它上一次的融资轮’，剩下的你得自己去推算。现在我们使用成千上万的特征向量来帮你把这些都算出来（ Now we’re using thousands of feature vectors that go and figure it out ）。

所谓'信仰'，本质是对未来的预判，哪些公司会被收购？哪些会获得融资？（There’s religion, which is what will happen in the future, which is what you were just talking about. Here’s the companies that will be selling, here’s the companies, there’s some sort of prediction )听起来你在暗示'信仰'比'真相'更具价值 ( It sounds like what you’re saying is that religion will be more valuable than truth )？确实如此。但难题在于：你见过哪个预测模型真正靠谱过？它们几乎全都糟糕透顶。不过现在情况正在改变——我们的模型精确度达到 95%（高得令人难以置信），因为我们掌握着独家秘钥，而其他人甚至不知道这种思维方式存在 ( It’s hard to even believe it’s that good because we have all these little secrets that make it easy to figure out, but no one else has access to them. They don’t think that way )。

关键在于用户必须开始‘信’这个系统。用户得说：‘我愿意把我的商业决策交到一个在做预测的公司手里’，而之前我是一个根本不相信"预测"的人( The user has to start believing it and the user has to say, I’m going to put my business future into the hands of a company that’s predicting stuff when I have a history of not believing in predictions )。

就像真正的宗教一样：如果你相信某个教义，而别人认为你会下地狱，那你们就没法好好交流了。你说你是贝叶斯主义者，另一个人说‘我讨厌贝叶斯’，那对话就结束了。

而任何一家‘信仰型公司’最终想要做成真正的大公司，就必须跨越这条鸿沟——从信仰走向货币（ the only way that any of these religion companies have ever become big companies is if they’ve crossed the chasm from religion to currency）。

这时候就变成了：好吧，也许人们并不真的相信这个宗教，但它的结果却像 FICO 信用评分一样被定价了。也许没人真心信任 FICO 分数，但贷款合同里都会用它。所以大家只能用 FICO 来交易。这有点像美元的角色。

而一旦你成了‘货币’，这家公司就变得无比有价值了。

那怎么从某种信仰（甚至从上千种预测模型）变成‘唯一一个我们全都认同的标准货币’呢？你也不希望有一千家竞争者，最后谁也不信。归根结底要靠事实验证。

预测的好处是：总有一天它会成真（ The nice thing about predictions is someday they come true ）。到那时候，我可以拿出证据说，这不是基于信仰的事，这是我们一次又一次验证过的事实。

比如我们会说，今年四月，我们有 600 条预测全部应验——哪些公司被收购，哪些获得融资。这些值多少钱？你如果错过了，就是你失误了。你要是做投资交易，错过了一家未来卖出 50 亿美元的热门公司，那你不买 Crunchbase 的信息的机会成本是显而易见的，ROI 为零。

如果未来有竞争者入局，我们就会说：好，来比一下我们过去六个月的预测准确率，让数据说话，让最好的模型赢得竞争（ here’s our accuracy rate in the last six months, let’s compare, let the best one win ）。

而这正是我们信心的来源：因为除了我们，没有人掌握真正正在发生的事件的实时数据。除非有人能提前介入事件本身的发生过程，但这几乎不可能（ that’s where we feel really good because no one else has any in the now data, unless they’re somehow getting into the process itself before it happens, which is unlikely to happen ）。”

（上述转述若有任何疏漏由笔者负责）

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回到这篇文章本身。

Tegus 是另一个成功案例。起初它只是专家访谈记录档案馆（听起来像博物馆）（ Started as an archive of expert call transcripts. Sounded like a museum ），但投资者每周都在预约新的专家访谈。Tegus几乎每日新增访谈记录——只要断更一个月，你就会错过投资决策所需的关键洞见。这个数据流能保持鲜活，正是因为用户本身对实时信息的强烈需求。

这是一个“活”的信息流，正是因为用户本身对实时信息的强烈需求（ It is a living feed because users themselves demanded fresh insights ）。

我认为最坚固的护城河存在于两个维度的交汇处：持续更新的预测能力，以及成为行业标准货币的潜力（ predictions that refresh continuously and can become currency ）。

货币 > 信仰 > 动态真相 > 静态真相

Currency > Religion > Live truths > Truths

从 "这家公司已完成融资" 到 "这家公司可能融资"，再到 "基于招聘速度和 Tegus 专家的正面反馈，该公司未来 3 个月融资概率本周从50%升至80%"。

要打造一个成功的数据型公司，关键在于以下几点：

你是否能在信息的源头抓取一手数据（ You capturing data at the source ）。

数据是否足够准确，这是"真相"的基础。

数据的采集方式是否可规模化 ( The data being captured in a scalable way )。

是否有多种数据接口 / 多个来源来抓取数据，避免依赖单一数据来源。

持续更新的时间序列数据，而不是陈旧的数据（ The data being constantly refreshed, time-series data, not stale data ）。这样即使别人也来爬你的数据，他们拿到的也会是“过期的”，而你的数据始终是最新的。

数据透明度（ Transparency around data ），标注"最后更新于2天前"比模糊宣称"我们有全面最新数据"更能建立信任。

提供预测（信仰）而非仅事实。你卖的不是原始数据，而是帮助人做决策的能力（ Predicting (religion) and helping key decision makers ）。

验证预测效果，只有被证明有效的预测才能成为行业"货币"。如果能帮客户赚钱，他们自然愿意付费（ Prove your predictions works.Your prediction scores will become a currency only if it works. If your predictions help customers make more money, they’ll keep paying ）——必须展示 ROI （投资回报）。

我之所以深入研究这个话题，还有一个原因是：

几乎每一个风险投资人都说，在当今的 AI 世界里，“专有数据”是最核心的护城河（ Every venture capitalist says that proprietary data is the key moat in today’s AI world ）。

你可能记得我之前的一些研究，比如寻找被忽视的专有数据源（ You might remember some of my research prompts about finding overlooked proprietary data sources ）。在过去几个月，我一直在集中精力研究这个问题。Tegus 已经成为我最喜欢的产品之一，有时候我甚至会想——“要是当初是我做出来的就好了”（ I often wish I had built something similar ）。Tegus 之所以能收取每年 $20,000 的订阅费用，是因为它提供的洞见确实能帮 VC 和对冲基金自信地出手，投出几千万美金（Tegus commands pricing power, charging $20,000 per subscription because its insights help VCs and hedge funds confidently deploy tens of millions.）。

最近，一位创业者建议我“去复制 Tracxn”，并重新为 AI 时代构建它。他的观点是，现在借助“ AI 深度研究”和 AI 代理，可以更轻松地收集信息，快速搭建一个数据平台（ a founder urged me to copy Tracxn and rebuild it for the AI age, claiming that deep research and AI agents now make it easy to gather information and launch a data platform ）。