AI时代的新公司创设、应用层价值分配与软件护城河——Stripe首席执行官Patrick Collison与Replit首席执行官Amjad Masad访谈要点梳理（Replit，2026-05-21）
——据Replit节目《The Best Time in History to Start a Company | Patrick Collison & Amjad Masad》（2026-05-21）整理
摘要：本文对Replit官方频道节目中Replit首席执行官Amjad Masad与Stripe首席执行官Patrick Collison对谈的主要观点进行了梳理汇总。梳理了Stripe平台数据所反映的新公司创设加速态势与AI催生的新公司类型，介绍了Replit由开发工具向经营环节垂直整合的路径，最后阐述了两位嘉宾对实验室与应用层价值分配、软件护城河以及历史周期的判断。据其介绍，Stripe承接的注册量略高于特拉华州新注册公司的25%，2026年3月新公司创设速率同比接近翻倍，新一代公司到达各收入里程碑的用时大致缩短一半。
关键词：应用层护城河；前沿实验室；垂直应用；编程代理；组织变革；Stripe；Replit
一、新公司创设的加速态势
Collison认为，创业正在大规模加速，新一代公司的平均质量也在上升，这是当下被低估的经济事实之一。
（一）创设速率的两次台阶
Collison首先介绍了样本口径：Stripe通过Atlas承接的公司注册量占全部特拉华州新注册公司的比例“略高于25%”，他认为这一样本对整体具有代表性。在此口径下，新公司创设速率出现过两次台阶。一是2020年3至4月封锁期间，新公司创设同比增速约50%，疫情之后这一速率没有回落至原基线，2022至2023年维持在抬高后的水平并略有增长，彼时AI尚未真正介入。二是近约12个月，2026年3月Stripe上新公司创设速率同比“接近2倍”，他表示“这是一个比新冠、比疫情、比封锁更大的尖峰”。
归因方面，他保持审慎：“我们并不确切知道为什么，推测是因为AI，但不能定论”，能够确定的是，这一轮创业顺风的强度已超过封锁期。他提到，前不久与经济学家Nick Bloom共进午餐，后者研究过人均创新与生产率增速的长期下滑，两人讨论认为这一“大停滞”似乎已经结束，生产率正在重新加速。他认为创业加速的意义超出硅谷与Stripe这类公司，应当进入经济学家的视野。
（二）平均质量与收入里程碑
对于新增公司是否多为轻量项目的疑问，Collison以平台数据作出回应。一是在创设量接近翻倍的同时，单个新公司的平均收入或平均成功度“反而略有上升”，新一代公司按单个样本看至少与以往各批持平。二是尾部更为陡峭，进入快速收入爬坡的公司“突围的幅度比以往大得多”。三是成长提速，据其粗略估计，与SaaS繁荣期的SaaS公司、平台繁荣期的市场型公司相比，本轮AI公司到达100万、1000万乃至1亿美元经常性收入等里程碑所需的时间大致缩短了一半。Masad补充称，20%的初创公司在30天内向第一个客户收费，2020年这一比例为8%。
（三）地理分布
Collison认为两种叙事均有证据支持。一方面，同比大幅增长“在基本上每个国家”都有出现，迪拜、泰国、日本、德国的创业者今天的处境都好于12个月前；另一方面，爆发式突围仍更集中于硅谷，且在AI之下集中度“如果说有变化，那是在上升”。他的解释是，许多突围公司起步于别处，取得实质进展后再迁往硅谷。
二、AI催生的新公司类型
Masad以Replit上的案例说明，本轮新公司主要来自三类创业者：软件未曾触达行业的从业者、领域专家以及一到两人的小团队。
（一）软件未曾触达的行业
Masad指出，硅谷创业者多是程序员，而经济中有大片区域软件从未触达。据其介绍，一是欧洲有一位创业者独自为溜冰场开发软件，正在成长为数百万美元量级的生意，“我不认为硅谷有任何人想过溜冰场”；二是英格兰乡村一款连接快闪瑜伽教练的应用，也已开始产生收入。
（二）领域专家创业
Magic School由一位教师创立。据Masad介绍，这位教师在疫情期间看到大量教师离职，ChatGPT发布后开始思考如何用AI减轻教师负担，做出了让教师快速布置与批改作业的产品。硅谷的一贯看法是“别做教育科技，那个市场糟糕”，而这家公司因创始人了解教育体系的运作，只用几个月便从零做到约1000万美元年度经常性收入（ARR），“现在是一家约五亿美元的公司”，且是在Replit上建起来的。Masad认为，若没有AI与Replit这类工具，这家公司大概率不会存在，每个人都在各自领域看到问题，过去只是缺少解决问题的工具。
（三）一到两人的公司
Masad提到《纽约时报》报道的MedVi，该公司由两人组成，正朝十亿美元ARR迈进，大量系统建在Replit上。据其介绍，创始人Matthew此前经营过雇员众多的公司并深感挫败，表示“我就是不喜欢管人，宁可管理代理与AI”，从想法到在Replit上提示出一个可运行的产品约需5分钟，后台还搭建了大量自动化。Collison表示，Lisp语言的核心洞见是“代码应当是数据”，今天代码与组织仍分属两个世界，而在Replit上可以设想组织本身也变成代码，整个系统完全自指、垂直整合。Masad认为：“我们会看到更多这种十亿美元量级的一两个人的公司。”
三、开发平台的垂直整合路径
Masad将Replit的路线图概括为逐一移除从想法到成功软件之间的障碍，其扩展方向正由编码延伸至分发与经营环节。
（一）从编程工具到经营杂务
Masad表示，Replit的路线图生成函数是：“把从一个想法到一个已部署、已规模化、已变现、成功的软件之间的所有障碍逐一移除。”按先后顺序，一是编程环境；二是部署环境；三是编码本身，由Replit Agent解决。公司近期开展了名为Raise Revenue的项目，把在Replit上起步的公司请进办公室并全部通过Atlas注册，由此看到的下一道障碍包括两层：一是“分发就是一切”正在成为现实问题；二是拿到客户之后的大量经营杂务。他因此考虑在Replit项目之上再加一层，让已有流量、用户与客户的业务能直接发起营销活动、自动化入站销售，“我怀疑这种垂直整合里有很多价值”。
（二）整合的结构性优势
Collison从平台角度指出，任何第三方工具都需要接入代码库、部署、测试并接进可观测性栈，这一步通常是摩擦点，Replit本身管理这些环节，可以即时供给并近乎保证能跑通。Masad以任天堂作类比：Steam Deck上一半游戏需要调试配置、随机出现故障，任天堂从像素到底层全部自控，玩塞尔达就是完整的体验。
（三）人与模型的分工
对于十年后人的角色，Masad认为，当前一代大语言模型（LLM）仍是其训练数据的函数，擅长完成已被证明可行的事，不擅长处于可能性边缘、文化边缘的事，因此不擅长命名与营销，人的角色在于感知他人想要什么。他举例称，Replit上有人做了一个looksmaxing应用，ChatGPT甚至不知道这是什么，“那是文化中的一个时刻”。Collison以Suno为例提出同一问题：若爵士乐不存在，模型能否创造出它。他倾向于认为今天做不到，因为训练模型擅长分布之外的事，奖励函数按定义是对不存在之物的奖励。两人都认为答案将在未来几年由数学前沿给出，即模型是成为框架内能力极强的竞赛数学家，还是能够打破框架。
四、实验室与应用层的价值分配
两位嘉宾认为，“基础模型公司会拿走大部分价值”的判断在经济学与技术形态上均缺乏依据，软件边际成本趋零后，护城河仍取决于软件之外的因素。
（一）价值捕获的经济学
Masad提出，观众常有的顾虑是基础模型公司会拿走新公司创设乃至整个经济中的大部分价值，与ChatGPT或Claude竞争没有意义。Collison从经济学角度作出反驳，主要包括三点。一是投入品的必要性与价值捕获是两回事，“没有食物就没有经济也没有人类，但经济中的大部分价值并没有被食物生产者捕获”，原因在于行业存在相当程度的竞争与替代；单一霸权实验室是一种角落情形，既非现状，也不像当前轨迹，他甚至怀疑实验室自己是否希望如此。二是任何公司的价值与其客户的支付能力成比例，“如果经济里只有一家公司，那其实是一家不怎么值钱的公司”。三是价值与价格归于稀缺之物，各类投入的相对稀缺性难以预测，“因为某个公司或行业会吞掉一切而不去创业，会是一个糟糕的理由”，过往经济从未如此运行，合理的经济学预测也不会导向这一结论。
（二）底层技术的商品化
Masad从技术形态作了补充。一是LLM是一种相当底层的技术，接口类似Linux，文本进、文本出，极易商品化；GPT-2在2019年只有OpenAI做得出来，“现在你可以在手机上训练一个GPT-2量级的模型”，这种摩尔定律式的进展意味着技术会渗透到各处，边缘推理与大量开源模型将随之出现。二是“模型吃掉一切”论隐含着人与AI只能通过输入提示词交互的假设，而人仍然需要界面，AR、VR等新平台将会出现，“计算会像它一直以来那样发生变化”。
（三）软件边际成本趋零后的护城河
Collison将问题改写为：当生产软件的边际成本趋近于零，什么决定软件公司的价值。他以交易所为例：交易所只是一段程序，价值在于所有人选择在此交易，流动性集中于此，买卖双方都能拿到好的价格，难点在于说服所有人围绕这家交易所协调，交易所的代码本身并不难写。除少数极难开发与测试的软件外，“我不认为软件本身曾经是护城河”。
Masad引用Hamilton Helmer的《七种权力》指出，七种权力可以映射到任何历史或未来的公司上，持续有价值的公司通常至少掌握其中一种。AI不改变这些权力本身，改变的是竞争节奏，ChatGPT早期Jasper一类公司的快速起落即为例证：一旦发现市场低效，竞争会迅速涌入，相当于“打了兴奋剂的创新者困境”。
五、历史周期与创业方向
两位嘉宾以过去数十年的经验说明，押注创业一直是较为持久的选择，本轮变化将改变硅谷的形态并使垂直软件向长尾扩散。
（一）每个十年的压顶担忧
Collison按十年作了复盘：一是20世纪80年代担忧日本会赢得一切；二是90年代担忧微软会统治一切；三是2000年代网络泡沫破裂后认为“互联网没用，做什么都没意义”，随后是谷歌（Google）；四是2010年代是谷歌与脸书（Facebook）的组合，同时人们一直在谈融资枯竭与泡沫破裂，“总感觉处在灾难的边缘”；此后是新冠，现在是AI实验室。在这将近50年里，经验上一直是创业的好时机，大量优秀公司被创立，“一代人以上的时间里，押注创业这一边一直是个相当耐久的赌注”。他自述，15年前初创公司作为客户群体正属于“年轻人中流行但地位低”的市场，Stripe面向初创公司销售时没有竞争对手，因为没人认为那是重要市场。
（二）硅谷形态与垂直SaaS
Masad认为，护城河变少未必对世界不利，竞争增多意味着消费者剩余增加。硅谷会保持活力，但形态会变化，“硅谷可能更多地成为一座平台城”，作为垂直SaaS与单点方案之城的身份将去中心化，对更多细分社区开放。溜冰场软件这类创业者会安然无恙，因为数百万美元量级的生意对竞争者吸引力有限；他担心的是硅谷式垂直SaaS，“或许垂直SaaS变成长尾的领地”。
Collison给出了三条创业方向：一是各种方向都去尝试；二是寻找软件尚未有效介入的领域，许多领域的主导者仍是20世纪90年代的笨重系统，移动端体验差、没有AI支持、协作功能薄弱，可去做该领域的好版本；三是关注年轻人中流行但地位低、被在位者忽视的事物，十年前的加密货币即为一例。他表示，过去七八年被问及看好哪个科技板块时一直回答“垂直SaaS”，理由是软件、互联网、新的协调方式与市场机制仍未被带入大多数行业。
（三）经济总量的增长空间
据Collison介绍，Stripe交易量约1.5万亿美元，约占全球GDP的1.5%。他认为这种算法只盯着分子，问题在于全球经济如何从今天的约120万亿美元增长到250万亿乃至1000万亿美元；全球人均GDP仍约为美国的十分之一，美国50年前的人均GDP也只是今天的一小部分，“没有哪条物理定律说全球经济不能每年增长5%或10%”，AI提供的机会在两人有生之年都未曾有过。
总的看，两位嘉宾认为，以Stripe平台数据衡量，AI正推动新公司创设在数量与质量上同步提升，领域专家与一到两人团队成为新的创业主体；AI作为必要投入并不意味着价值归于实验室，软件本身难以构成护城河，价值将归于流动性、协调与七种权力等稀缺之物；硅谷可能更多地成为平台城，垂直SaaS向长尾扩散，全球经济总量的扩张空间仍然可观。