这期对话来自最新一期的20VC播客，主持人Harry Stebbings，嘉宾是Insight Partners联合创始人Jerry Murdock。

Jerry Murdock 1995年与Jeff Horing共同创立Insight Partners，管理规模现已超过900亿美元，投资过Twitter、DocuSign、Shopify等公司，旗下几支基金的成立年份（业内称vintage）都踩在了历史级的时间窗口上。他在2009年以三十多人、零收入阶段压注Twitter，是他职业生涯里公开承认"把全部声誉押进去"的一次赌注。2011年他卸任Managing Director，此后以顾问身份持续活跃，仍在以个人身份做天使投资。

 

但节目一开场，他说的第一件有意思的事，不是Twitter，不是回忆，而是一句关于当下的判断："我投资组合里那些真正的AI原生公司，在谈到Cursor时，他们的说法是——已经过时了。"

这话说出的时机很微妙。就在几天前，Cursor刚刚对外披露他们自己公司超过三成的代码合并请求，现在由自主智能体生成。一家估值293亿美元（2025年11月D轮融资时定，目前最新）、年化收入已破20亿美元的公司，被人说过时，实在是有点魔幻现实主义。但是，似乎也有据可循——当下最热的开源编程智能体项目OpenClaw的创始人，在谈自己写代码用什么工具时，提到了Claude Code，提到了Codex，但没有Cursor。

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1. 海啸在海上无害，危险只在登陆那一刻

AI智能体的崛起，被很多人视为对SaaS行业的直接威胁——过去靠卖软件订阅收费的商业模式，正在被"智能体直接替代人工完成任务"的逻辑冲击。Harry开场就问了一个让很多投资人焦虑的问题：面对这波浪潮，我们现在到底处于哪个阶段——SaaS公司和投资人最难熬的部分已经过去了，还是真正的破坏性冲击还没来？

Jerry的回答是一个类比。他说，把当前的AI浪潮想象成一场海啸。海啸在海里的时候，是无害的，只有它冲上岸的时候，才变得致命。现在我们看到的一切，科技股的剧烈波动、SaaS公司估值重置、裁员消息此起彼伏，都算什么？

"地震警报。"他说，"主浪还没到。"

这个类比的精准之处不在于规模，而在于时序。海啸的结构是：先有一次震动，接着是前驱浪，然后是主浪，最后还有回头浪。不是单一冲击，是有节奏的事件链。他认为很多人误判了位置——以为主浪已经来了，其实我们还站在沙滩上，只是脚下的水退了一截。

那么主浪是什么？他的回答很明确：媒体反复讨论的AI本身，只是背景。真正的海啸是自主智能体。

自主智能体，英文叫autonomous agents，和我们通常说的AI工具有本质区别。AI工具是助手，你问它，它答你；自主智能体是雇员，你给它一个任务，它自己想办法完成，中间不需要你一直盯着。写代码、跑测试、提交结果、管理工作流，这些事情它可以端到端地做完，不需要人类介入每一个步骤。

"从助手到雇员，这不是小变化，是质变。"

他特别强调，人们经常把AI浪潮理解为"模型越来越强"，但那只是基础，真正的海啸是建立在更强模型上的自主执行能力。前者是技术进步，后者是工作方式的重新定义。

市场上流行一种叙事，叫"SaaS大屠杀"（SaaS apocalypse），意思是AI会把大量软件公司干掉。Jerry对这个判断的态度是：部分认同，但时间节点上很多人搞错了。他认为主浪还在路上，现在感受到的震荡是预警，不是终局。真正的问题，是你有没有在主浪到来之前站到高处。

"不要被困在沙滩上，要移到高地。"

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2. "Cursor完蛋了"——但它刚刚突破了20亿年化收入

四个MIT毕业生，2022年创立Cursor，做了一个在当时看起来很简单的判断：AI辅助编程的正确做法，是把AI嵌进编辑器内部，而不是挂在外面做插件。就这一个判断，让他们在三年内从零做到年化收入20亿美元，成为历史上增速最快的企业软件公司。英伟达CEO黄仁勋曾经公开说，2025年10月他在CNBC接受采访时提到，英伟达四万名工程师几乎都在用Cursor。估值293亿美元，四个二十多岁的创始人全部成为亿万富翁。

就是这家公司，Jerry说，他投资组合里那些AI原生的公司已经不用它了。

"Cursor已经过时"有人证，是Jerry转述的真实判断；但他同时给出了另一半：Cursor还有时间转型。两半合在一起才是他的完整立场。

Jerry提到他投资组合里几家真正AI原生的公司，包括E2B（专做沙箱基础设施）、Eventual、Lotus AI、GetDynasty和Aven。这些公司在过去两到六周，已经引入自主智能体来写代码，用的是OpenClaw、Nano Claw或各自自研的智能体框架。当Harry问到他们对Cursor的看法时，Jerry的转述是：

"他们的说法是Cursor已经过时了，这是今天产品所处的位置。"

Cursor是目前市场上最知名的AI编程辅助工具，估值约293亿美元，年化收入在2026年2月突破20亿美元，过去三个月收入翻番，是历史上增速最快的企业软件公司之一。就在Jerry录制这期节目的前四天，Cursor还刚刚发布了Cloud Agents，让智能体在独立虚拟机上自主完成编程任务，据称公司内部超过三成的代码合并请求现在来自智能体。

这件事本身就充满张力。Cursor在快速转型，而Jerry投资组合里的公司说它已经过时——这两件事同时为真，并不矛盾。

Cursor的问题是什么？Jerry说得很直接：它的核心定位是帮助开发者写代码的工具，而现在已经有智能体可以自主完成整个编程任务。一个辅助工具，在一个可以直接完成工作的智能体面前，价值坐标变了。就像地图软件出现后，路边问路这件事没有消亡，只是重要性大幅下降。

但Jerry并没有判断Cursor死亡。他的评估更精确：那支团队足够聪明，有足够的钱和客户基础，还有时间转向，去拥抱自主智能体。问题是速度。

"在AI行业，你不能盯着昨天。你要去的地方，必须是事情将要走向的地方，而不是它现在所在的地方。"

事实上，从Cursor最新的产品动作来看，他们自己也在押注智能体方向——Cloud Agents的发布，就是在做这件事。问题是，当竞争对手已经把智能体当作日常开发工具在用，而一家公司还在宣布"我们开始进入智能体"时，窗口有多大？

Cursor面临的另一个结构性压力，是供应商正在变成竞争对手。Cursor的核心能力严重依赖Anthropic的Claude模型，而Anthropic已经推出了自己的编程工具Claude Code，在部分开发者群体里正在蚕食Cursor的市场份额。有分析师估算，Cursor在年化收入5亿美元的阶段，每年付给Anthropic的推理费用就接近6.5亿美元——毛利率为负。平台上的每一位重度用户，都在亏钱。

这是一个典型的平台陷阱：你的核心供应商，同时也是你最危险的竞争对手。

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3. 下一个LAMP栈：谁来决定哪个模型做哪件事

Jerry做了一个历史类比，帮助解释智能体时代的基础设施逻辑。

2003年到2004年，互联网行业面临一个问题：建网站太贵了。Sun服务器加上Oracle数据库，成本高到大多数创业公司负担不起。然后出现了LAMP栈，Linux操作系统、Apache网页服务器、MySQL数据库、PHP前端开发语言，这四个开源工具拼在一起，让廉价建站成为可能，直接点燃了2004年前后的互联网爆发浪潮。Google就是在那年上市的，吃到了这波最大的红利。

Jerry认为，自主智能体领域现在需要一个类似的组合，他称之为"智能体栈"。具体来说，要有三层：推理层、编排层、执行层。

推理层现在已经相对成熟，由Claude、Codex、Gemini等大模型主导，各家都在激烈竞争。执行层也有人在做，E2B的沙箱基础设施就是其中一块。目前最缺的，是中间的编排层。

编排层是什么意思？就是有一个系统，能够根据任务类型，自动决定把哪个子任务分配给哪个大模型。复杂推理的部分交给Claude，这类token贵但质量高；重复性的简单任务丢给DeepSeek或Llama这类开源模型，便宜够用。整个工作流由智能体本身来分配和调度，而不是由开发者手动配置。

这个逻辑一旦成立，模型之间的竞争会发生一个微妙的变化：决定"用哪个模型"的主体，从人类变成了智能体。

智能体会怎么做决定？Jerry的描述很有画面感：它不会凭经验判断，它会同时启动十个隔离的运行环境（沙箱），在里面跑同一个任务，然后对比结果，告诉你哪个性价比最高。这是一种概率性决策，完全基于实测数据，而不是开发者的主观偏好。

这个趋势如果成立，大模型本身的确面临商品化压力，但智能体编排平台反而可能成为新的权力节点。谁掌握了调度逻辑，谁就掌握了工作流入口。

开源社区在这里扮演的角色，Jerry认为是决定性的。大公司有资源，但开源社区有人数。历史上，LAMP栈就是开源社区拼出来的，没有任何一家大公司主导。他预判，自主智能体领域的基础栈，最终也会以类似的方式成形——各路开发者把推理层、编排层、执行层分别做好，然后组装起来，形成一套任何人都能用的标准基础设施。

当这套栈成形，会带来第二个连锁效应：开源模型的崛起会推动ASIC芯片的爆发。

ASIC是专用集成电路（Application-Specific Integrated Circuit）的缩写，可以把模型直接"烧录"到芯片里，针对特定工作负载高度优化，成本远低于通用GPU。英伟达靠通用GPU和CUDA（英伟达的核心软件平台，几乎所有AI训练和推理都跑在上面）统治了这个行业，但ASIC的威胁是真实的。

Jerry认为，英伟达收购Groq（一家专注AI推理加速芯片的公司，能把存储直接集成到芯片上）的深层动机，是为了确保CUDA能兼容即将爆发的ASIC生态。Meta公开表态不再向英伟达大规模采购，在他看来是在押注ASIC路线。

"英伟达当然知道这件事要来。Groq的收购就是为了让他们在那个转换里站稳脚跟。"

英伟达能不能守住，取决于执行力。这是他反复强调的一句话：所有的事情最终都归结到执行。

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4. 沙箱的80毫秒：智能体感知到人类感知不到的延迟

对话进行到三分之一处，Jerry举了一个让Harry很惊讶的例子。

E2B是他的一个投资组合公司，专门做沙箱，也就是让代码在隔离环境里安全运行的容器。每次智能体要执行或测试代码，都需要先启动一个沙箱，在里面跑完任务，再把结果传出来。这听起来像纯粹的基础设施，很多人不觉得这里有什么投资价值。

然后Jerry说了一个数字。

人类能感知到大约400毫秒的延迟，这也是为什么大多数移动端系统以这个阈值设计——400毫秒以内的响应，人感受不到卡顿。E2B的沙箱启动时间是80毫秒，人类根本不会察觉有什么差别。

但智能体会察觉。

当一个智能体在几秒钟内调起10万个沙箱，80毫秒和400毫秒之间的差距，是系统效率的量级差异。 前者意味着这10万个沙箱可以顺畅地完成任务，后者意味着系统会因为等待时间而大幅拖慢整体吞吐量。

这个例子说明了一件事：智能体时代的基础设施标准，和人类使用的应用软件标准，不在同一个刻度上。为人类设计的系统，最慢400毫秒可接受；为智能体设计的系统，可能要100毫秒以内才算合格。这个标准差距，意味着大量现有基础设施需要重建，而不是优化。

E2B在这个维度上做到了80毫秒，这不是边际优化，是基础设施层面的核心能力。Jerry特别强调，这种能力的重要性，恰恰是那些"技术上不太较真"的观察者容易忽视的地方。

这件事还有一层含义：智能体作为基础设施的消费者，会倒逼整个基础设施层向智能体友好的方向演化。定价模型、响应速度、并发能力，都会以智能体的需求为准，而不是人类的需求。Jerry投资的另一家公司Docker，已经在向消费型计费模式（consumption-based pricing）转型，逻辑就在这里——智能体使用基础设施的方式是按需调用，不是按座位收费。

"你开放访问权限，智能体开始用，用到一定额度，它来告诉你该续费了。"

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5. 系统记录的两种命运：Carta能不能把自己的数据变成武器

大多数投资者在讨论AI对SaaS的冲击时，问的是"这家公司还能活多久"。Jerry问的问题不一样。

他的框架是：那些积累了大量数据的系统记录型公司（system of record，也就是存着核心业务数据、是某类信息唯一权威来源的软件平台），会不会因为有数据而变得更值钱，还是因为跟不上趋势而变成一堆死数据？

他拿Carta举例。Carta是一家帮助私人公司管理股权结构的SaaS平台，相当于数字化的股权登记册，大量私人公司的股权分配数据都存在里面。如果股票代币化的趋势到来，而且走的是Carta的通道，Carta会因为坐拥最完整的股权台账数据而变得极其值钱——它是当仁不让的起点。但如果代币化技术绕过了Carta，另一套新系统在旁边另起炉灶，那些历史数据就很难转化成价值。

护城河的深浅，取决于管理团队能不能在趋势落地之前就把上船票买好。

这个例子的本质，是数据本身没有价值，把数据接入正确的工作流才有价值。

对于Salesforce，Jerry相对乐观，但乐观的方式很有意思。他不说Salesforce会赢，他说Salesforce是一座8000米的高峰，不会一夜消融。然后他给出了一个判断标准：看Salesforce生态上依附的那几十家公司过得怎么样。Salesforce的护城河，有很大一部分来自它上面建起来的生态，合作伙伴、集成商、定制开发者。如果这些公司开始一个个被智能体替代或者直接被干掉，那么Salesforce底层的价值才会真正动摇。在那之前，这座山还在。

"分析师爱问的是'这家公司还存在吗'，但更重要的问题是'这家公司值多少'。"

那什么样的公司会被干掉？他的判断是：那些没有把已有的上下文数据转化为智能体输入的公司。新技术通常先扩张市场再收缩它，这是规律。在扩张期，很多公司因为惯性还能维持——老客户没有迁移动力，预算周期没到，决策层还在观望。但一旦惯性消耗完，没有做出调整的公司，系统会沉默地贬值。

"主浪来临是一个wake up call，去移到高地。有人会移，有人不会。"

对于PE机构来说，这个问题尤为紧迫。Harry提到了一个场景：如果你是一家传统私募，投资组合里有一堆年增速15到20%的企业级SaaS公司，要怎么看这些资产？Jerry没有直接回答，但他讲了一个历史教训。

2000年互联网泡沫破裂时，有一家叫Forstmann Little的传统收购基金，当时all in押注了一家叫Telos的电信公司，911之后直接终局，基金消失了。他说，这轮AI浪潮里，一定会有PE机构遇到类似的命运——押错了赌注，没有及时调整。但也一定有基金会押对，然后比以前更大更重要。

"生活就是一系列经历，加上你做出的全部决策之和。现在是你需要重新审视自己假设的时刻。"

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6. 第一批消失的工作：不是在职者，是下一个候选人

大多数人谈AI冲击就业，说的是"哪些工作会消失"。Jerry的回答多了一层：先消失的不是岗位，而是下一个招聘名额。

智能体的第一批冲击对象，是那个原本要被录用的人，在职者有惯性保护，候选人没有。

第一步，企业会减缓或停止招聘。执行助理、初级开发者、数据录入员、初级营销人员——这些岗位需要的人数，会先停止增长，然后下降。裁员是第二步，第一步是招聘冻结。已经在岗的人，有惯性保护；还没进门的候选人，没有。

第一个信号是招聘放缓，第二个才是岗位削减。

他划了三个速度的圈。消费者市场最快，中小企业紧随其后，企业级市场最晚。原因直接：一家三四个人的公司，多一个AI客服智能体，当天运营成本就变了；一家五百人的大企业，流程改造需要治理框架、合规审查、系统集成，周期以年计。

他举了Retro App的例子。这是一家小公司，用智能体分流客户支持邮件，效率直接提升，不再需要全天候人工坐在那里盯着。这种事今天已经在发生，不是明年，不是后年。

白领工作被替代的速度，最先受冲击的领域他列了几个：执行助理、营销、初级编程、法律助理、客服。医疗领域的某些数据处理岗位，他认为可能比劳动市场的整体冲击来得更早。

这些判断的政治后果，他认为会在2.5年内爆发。Jerry在节目里说，白领工作被智能体替代的速度，会成为下届美国总统选举的核心议题之一，最低保障收入（UBI）很可能从哲学辩题变成政策工具箱里的真实选项。他的逻辑是，没有哪届政府愿意坐在那里看着失业率飙升什么都不做，政策工具必须提前准备好。

他的乐观版本是什么？那些每天挣扎着付医疗保险的工作，本来就不令人愉快，也许这些人有机会重新选择怎么生活——搬离城市、回到农村、做一些现在还没有名字的新事情。他提到怀俄明州有项目给退伍军人提供农场租约，因为现代农业技术让一两个人可以管理一大片农场，而不需要以前那么多人。

这个乐观是真实的，但也是有条件的——需要相应的社会政策配套，需要再培训机制，需要人们真的愿意和有能力做出转变。

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7. "现在是有史以来最好的起基金时机"——以及为什么他只有20%的投资赚了钱

对话进行到后半段时，Harry问了一个很直接的问题：现在适不适合起一个新的投资基金？

Jerry的回答没有犹豫："绝对是有史以来最好的时机。"

但他给出这个判断的逻辑，比结论本身更值得关注。

他说，创投基金的回报，最重要的单一变量不是选人能力，不是风控能力，不是尽调深度，是时机。他让Harry算了一道题：2005年到2006年成立的基金，正好赶上2008年移动时代真正开启（那年iPhone拿下了AT&T1000万订阅用户），然后打进了Twitter、Facebook、Uber的早期轮次。但2009年成立的基金，那些最好的位置都已经被占满了。

同样的人，同样的判断力，不同的vintage，回报差异可以是一个数量级。

为什么现在是好时机？因为正在发生的是一次规则改写：软件的买家正在从人类变成智能体。这种结构性变化，让从零出发的投资人拥有比守着旧模式的成功前辈更大的优势。那些已经在旧模式上赚了很多钱的机构，反而很难快速移动——他们有path dependency（路径依赖），有LP关系要维护，有portfolio要保护，有内部共识要形成。

新基金没有这些包袱。

然后他说了一句很少有人会主动说的话：他80%的投资回报倍数不超过1.3倍。所有的回报都集中在那20%。

这句话有两层含义。表面是关于投资回报分布的坦白；深层是关于心理结构的描述。一个能在几十年里一直做这件事的人，必须能承受80%的时间在亏损或不赚钱，必须不被这件事打垮，才能等到那20%。而不被打垮的方式，是一开始就把失败当成工作的一部分，而不是例外。

"我从来不是在失去信心之后重建信心的人，因为我一开始就知道这件事会让我失败。"

关于时机的判断，他还延伸到另一个问题：当前的公开市场波动，是不是有类似2000年互联网泡沫破裂的结构？

他的比较很细致。2000年3月，科技股整体下跌30到40%，错过季报的公司单股跌幅超过50%。那段萧条从当年3月一直持续到那年夏天，然后911来了，他称之为"coup de grâce"（最后一击，源自法语，原指对濒死者的致命一刀），把本来就岌岌可危的市场彻底打垮。Insight自己在99年的基金踩进去了，熬过来了，但很多基金没有。

他认为现在有一个关键的不同：变化的速度。2000年的问题是基础设施（拨号上网、没有光纤、没有足够的商业流量），那是硬约束，再热的市场情绪也无法绕过去。现在AI的发展速度远快于当年，基础设施本身在快速建设，模型能力每隔几个月就有质变。这种速度，让这一次的调整期可能比2000年后那几年要短。但这是可能，不是保证。

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8. 直觉、一厢情愿，以及那些他最喜欢的人让他最失望

Harry问：Jerry的直觉什么时候最不靠谱？这个问题在节目后半段突然出现，却把整个对话拉到了一个不寻常的深度。

他的回答是一个反转。他说直觉几乎从未出过错。他出错的时候，其实不是在用直觉，是在用一厢情愿——他自己以为在用直觉，其实不是。

区别只有一个信号：他喜不喜欢这个创始人作为一个人。

他说，最让他失望的投资，通常是他作为人类最喜欢的那些创始人：聪明、体面、好相处，让他觉得合作愉快。但这些人往往太舒服了，不够疯，没有那颗不服气的芯片，缺少在关键时刻咬住不放的偏执。而那些让他不太自在的人——棱角分明、有点aggressive、社交上有些困难——往往反而成了。

"你喜欢一个人，就容易把那种喜欢误认为是判断信号。这不是直觉，这是wishful thinking（一厢情愿）。"

他说，成功的创始人在社交上通常是有挑战的。真正优秀的创始人会让你感到不舒服——这是Peter Fenton告诉他的话，他觉得很对。所以作为投资人，要在那种不舒服里找到能够欣赏的核心，然后帮助他们。

Harry追问了一个相关的问题：变有钱之后，人会成为更好的投资人吗？这个问题和直觉的讨论是同一枚硬币的两面——直觉靠经历积累，而有钱本身，是经历的一种验证。

Jerry的回答是：有钱是一个proxy（替代指标），替代的是经验和决策验证。有了足够的成功和失败，才能建立起一种不被个人好恶干扰的判断能力。他说每一个决定有两个组成部分：逻辑，和直觉。逻辑可以学，直觉要靠经历积累，而经历意味着你必须亲自翻过那道坎。

Hunter Thompson有一句话他很喜欢引用："You really don't know the edge unless you go over it." 你真正不知道边界在哪里，除非你已经越过去了。

他在19岁的时候去了肯尼亚，六个月，跑遍部落，记录传统舞蹈，住在没有自来水的小屋里，吃他以为一辈子都不会再吃的东西。他说那是他第一次翻过那道坎。

翻过去，活下来，然后你就知道了。

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总结

这期节目里，Jerry Murdock说了很多反常识的话，但有一个底层逻辑串起所有的判断：软件世界的买家正在从人类变成智能体，这件事改变了几乎所有的评估标准。

定价模型会变——从按席位收费到按消费量收费。招聘决策会变——智能体先冲击的是候选人，不是在职者。SaaS估值会变——系统记录的价值，取决于它能不能接入智能体的工作流。基础设施的标准会变——人类感知不到的80毫秒，智能体感知得到。

他对投资人说的，和对SaaS创始人说的，是同一句话：移到高地。不是要求你今天就把一切重建，是要求你在主浪到来之前，已经站在一个不会被淹的位置。

"我们手里的，是一次海啸的预警窗口。有人会用上，有人不会。"

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核心问答

Q1：Jerry凭什么说Cursor"已经过时"？

他转述的是投资组合里几家AI原生公司的真实评价，这些公司在过去两到六周已经用自主智能体写代码，Cursor这类AI辅助编程工具在它们的工作流里已经没有必要的位置。Jerry本人的判断更复杂——他认为Cursor团队很聪明，有时间转型，但必须快速拥抱自主智能体方向，不能停留在"辅助开发者"的产品定位上。从最新的市场数据看，Cursor在2026年2月年化收入突破20亿美元，三个月翻番，并已推出Cloud Agents，说明他们自己也清楚这件事往哪里走。

Q2：什么样的SaaS公司能在这轮冲击中幸存？

Jerry的标准是：有大量上下文数据积累，且管理团队能在趋势到来前把这些数据接入智能体工作流的公司。Salesforce是他认为不会一夜消融的例子，但他给出的不是无条件的乐观——他说要看Salesforce生态上依附的公司是否健康。系统记录本身不是护城河，把系统记录武器化的能力才是。那些没有完成这个转变的公司，会沉默地贬值，不是一刀砍死，而是慢慢失去意义。

Q3：他为什么说现在是"有史以来最好的起基金时机"？

因为规则正在改写。软件的买家正在从人类变成智能体，这是结构性变化，不是渐进演化。结构性变化期，是新入场者相对于守旧的成功机构拥有最大优势的时刻——后者有路径依赖、有包袱、有要保护的既有利益，很难快速移动。他认为时机是VC投资最重要的单一变量，比选人能力、比尽调深度都重要。2005到2006年vintage的基金打到了Twitter、Facebook、Uber的早期，是因为他们赶上了移动时代的浪头，而不是因为他们比别人更聪明。