凯文·斯特罗姆：Instagram

2010 年，Kevin Systrom 和 Mike Krieger 做了一个叫 Bourbon 的应用，拼写是 BURBN。那年最火的产品类型是签到，Gowalla、Foursquare、Hotpotato，你到了一个地方，告诉全世界你在这儿。

Systrom 坐在那儿想，我要是做一个更好的 Foursquare 会怎么样。他给自己列了几条改进，其中一条是发一张你所在位置的照片。

结果没人用。

没人关心，因为不够不一样。（Kevin Systrom）

于是有了那个下午。两个人坐下来，把产品里用户真正喜欢的三个东西写在纸上，照片排第一。当时 Facebook 让你发两周前度假的相册，Twitter 能发图但 feed 主要是文字，图片不内嵌。在那个时间点，「发一张此刻你正在干什么的照片」还不是一个功能类别。

签到应用让你先声明位置，再可选地加一张照片。Instagram 把这个顺序反过来了：你发一张照片，位置和状态都在里面。Systrom 说他一直认为自己干掉的是签到应用，只是没人这么记账。

数据不会撒谎，人会

问题在于，那个「用户喜欢什么」的清单从哪来。

Systrom 讲了一个感恩节的故事。他喜欢做饭，为亲戚准备了一顿晚餐，用 OmniPlan 排了甘特图，每道菜的时间、温度、上桌顺序全在里面。OmniPlan 大概是世界上只有十个人买过的软件，他是其中之一，而且只用它规划大节日的菜单。

饭吃完，他让大家给反馈，什么好什么不好。

所有人说都很好。

他自己清楚有几道菜搞砸了。

你试着做一个产品，所有人都知道你为此辞了工作，你在做一件属于自己的东西。这时候你去问反馈，你知道你是在问朋友和家人。人对给出难听的反馈是有障碍的。（Kevin Systrom）

他说人分两类。一类你怎么求都不肯说坏话。另一类对什么都负面，你没法从里面挑出真的。

所以他的做法是：永远问，但最后看数据。人对自己时间的支配非常诚实。他们会说「我太忙了，没来得及用你的 app」，可你明明看到他在 Instagram 上发了一整天。时间是唯一没法凭空造出来的资源，一个产品没被用，原因就是它不够好，没有别的解释。

这里有个他自己都没意识到的类比。几年后他开始认真学机器学习，回头看那段经历，觉得当时干的就是反向传播：把东西放给一百个人，看数据，你预期是 X，结果用户对 Y 有反应，就把公司往 Y 挪一点。挪得够快够多次，就能到有产品市场匹配的地方。

大部分公司死在学习率上。太低，数据说错了还死扛。太高，疯狂追每一个新想法，从来不收敛。

但数据不能只看一个。他打了个比方：你想靠盯着空速表开飞机，空速跟升降相关，可它不会告诉你该往哪转，也永远帮你落不了地。你得同时扫一堆仪表。单一指标不会撒谎，但会误导。

一台塞进口袋的相机

大公司诞生于巨大的技术转移。Instagram 成立前的那次转移，是一台不烂的手机。

iPhone 一代回头看不怎么样，可跟当时所有东西比，它是另一个物种。而第一台相机能跟便携数码相机打得有来有回的，是 iPhone 4，正好是 Instagram 上线那一年。

Systrom 和 Krieger 看的是这个：所有人兜里都有一台相机，而且这台相机连着网，可以立刻分享出去。在此之前，社交网络的底座是桌面电脑，你坐在那儿，发一条能被点开的链接。如果人在外面走，他会分享什么？

看见这个机会的不止他们，当时有一堆竞品。他们多做了一步：把照片这件事的痛点列出来。

一，照片很难看。那时候的手机照片模糊、压缩、灰。二，上传很慢。三，想发到多个平台，得挨个 app 打开、挨个选、挨个传。

第一条的解法来自佛罗伦萨。他在那儿学摄影，老师给了他一部 Holga，一种中国产的塑料相机，原本的设计目标是三美元的全民相机，用中画幅底片，大画幅，但漏光、边缘虚、成像一塌糊涂。后来有一整代人把这个当成风格。

我当时想，为什么不顺着「这些照片很烂」这件事做，让它们更烂，但是烂得有艺术感。（Kevin Systrom）

第一个滤镜叫 X Pro 2，是他在墨西哥 Todos Santos 一间小民宿里做出来的，当时他想从 Bourbon 那堆事里抽离一周。做法极其朴素：遍历照片数组里的 RGB 值，对 R、G、B 各套一个函数，稍微平移一下，从一组色彩空间映射到另一组。就这么简单，但效果不错。

问题是很慢，套一次滤镜要两三秒渲染。他后来才学会用 GPU，或者说用 OpenGL。

三秒钟为什么可以接受

这里有个反常识的答案：因为对手更慢。

Instagram 的图片输出是 512×512 像素。所有竞品都在处理高分辨率大图，要遍历的像素多出几十倍，做同样的滤镜要二十秒。他们三秒，相对优势巨大。

但真正让用户觉得「这玩意怎么这么快」的，是另一招。

Systrom 在 Google 待过，做过 Gmail。他记得一件事：你输入用户名的时候，哪怕还没输密码，系统就已经开始把你的账户从磁盘加载进服务器内存了。因为统计上，输了用户名的人几乎都会登进去。

他问 Krieger，我们能不能这么干。用户点完照片，进到写配文的界面，开始琢磨「写点什么好」的那几秒，照片已经在后台上传了。如果最后他没发，删掉就是。

所以真实情况是：他们的上传速度跟别人一样慢，只是把慢藏在了用户打字的时间里。进度条一闪就到底，所有人都在问这东西怎么这么快。

这是壳牌游戏，把延迟藏在别处。用户感受到的就是快。

顺带说，两人为另一个细节吵了几天。Systrom 用的是 iPhone 3G，慢的那台。Krieger 用新的 iPhone 4，从一张照片滑到下一张，丝滑。Systrom 的手机每切一张就卡一下，分配内存，一顿一顿。他说这不行，Krieger 虽然嘴上客气，但他能感觉到对方希望自己别抠门，去换个手机。

他们为这个细节磨了几天，就在上线前。

太多团队不关注性能，他们关注的是「我能解决什么酷的计算机科学问题」。我们能不能把这东西扩展到十亿用户？而他们只有一百个用户。（Kevin Systrom）

从五亿到十亿

2012 年，Instagram 有 13 个人。Systrom 当时大概 27 岁，银行账户里可能有一万块。

他去见投资人，说我想要的条款是五亿美元估值。他说他从没见过那么多下巴同时掉下来。他很客气地道谢，走出去。第二天有人辗转带话：你要五亿，挺冒犯的。

最后 Sequoia 和 Greylock 凑起来给了，四亿五千万的 pre，融五千万。

然后 Facebook 来了。谈完之后，数字翻倍，十亿。

值不值？他讲得很坦白：Instagram 没有市场价，这东西没法在公开市场上 mark to market。在一个只有一个买家和一堆潜在卖家的不流动市场里，你就是凭直觉出价。他之前在 Google 的 corporate development 部门干过，那是个专门买公司的组，结果在他任职期间一家都没买成。所以他说自己谈不上有经验，但至少知道行情和流程长什么样。

很多人问我今天回看会怎么做。我会说，我会更小心地招人。（Kevin Systrom）

因为收购之后，团队从几十人涨到一百、两百、三百人，他从来没招过人，也从来没筛过人，全是内部转岗，直接搭上了 Facebook 那台招聘机器。

那为什么卖？他的表述跟钱无关：能不能把自己的小船绑到一艘已经确定在高速上升的火箭上。

当然也有另一面。Facebook 上市后股价一度跌到 17 美元，他心想，我他妈到底干了什么。后来涨到 320 左右，他说反正股价跌的时候大家叫你傻子，涨的时候大家还叫你傻子，只是理由变了，你赢不了。

赢了超级碗之后

成交之后有六个月，他去餐厅、走在路上，所有人都在谈论这笔交易、这个产品。他说那段时间挺痛苦的。

我赚了很多钱，可为什么这不爽？（Kevin Systrom）

他管这个叫「我们抵达了」综合征。你赢了创业公司的超级碗，然后问自己，下一个是什么。他读过相关的东西，说那时候一看就明白了：哦，是这个。

有个产品经理很早就走了，走之前跟他讲，我不相信在这家公司还能学到东西了，它已经到顶了。

回头看，那是不对的。从 2012 到 2018 他离开，他学到的东西和被迫接受的谦卑，比之前六年加起来多。

我们以为我们赢了。十亿美元很酷，但世界上有一堆千亿美元的公司。而且我们还没有收入。（Kevin Systrom）

他还讲了一个更普适的观察：不管你到什么层级，麻烦都在，只是换了个尺度。你在海滩上躺着也会烦，烦的是酒没送到，是园丁今天来没来。连「 chill 」这件事本身都很难。

所以他的结论是：既然怎么都难，不如选一个「难得有意思」的游戏。

和 Snapchat 的那场仗，他用洋基队对红袜队来形容。赢一些，输一些，但你活在那种比赛里。这是他的原话里情绪最高的一段。

用户雇你的产品来干什么

Clay Christensen 有本书叫《Competing Against Luck》，Systrom 说这书名很烂，但里面讲了「待办任务」理论。他讲得比书直白：

把你生活里每一个产品都想象成一名员工。你是自己人生的 CEO，你雇用产品来干活。它们都有岗位和职责。（Kevin Systrom）

Instagram 的岗位是：用视觉的方式把你的人生分享出去，让你感到与人连接，让你被看见、被在乎。Stories 完成的是同一个岗位，只是更高效。因为用户规模一大，人就开始担心永久性，担心大学招生官看到你某张照片。原始产品依然有价值，但在规模上，两件事一起用效果好得多。

IGTV 大概没有完成这个岗位。Shopping 跟这个岗位完全无关，也许能成。

Apple 是这套理论的正面教材：管理你的数字生活，所有产品协同，同步，是一个系统。你一旦离开这个系统去做奇怪的事，人就挠头了。

他把这套框架直接架到了 Facebook 身上。Facebook 从一开始就成立，是因为哈佛、达特茅斯、斯坦福这些学校里有一群人，他们想交流、想协调、想有一个自己的空间。今天 Facebook 最强的地方是 Groups 和 Marketplace，因为 Groups 让每个人都能建一个自己的哈佛，找到同类，聊一件对他们真正重要的事。

如果一个社交网络过去十年有一连串让人开心的产品发布，它今天会处在完全不同的世界。（Kevin Systrom）

这句是整段访谈里最锋利的一句。他的逻辑是：消费者站在你这边，是因为你持续给他们好东西。Amazon 让生活变简单，Apple 有让人排队的产品，这两家也有劳工问题、环境问题，但你没听见大规模的声讨，因为他们还在产出。当你不再产出，人们就开始从各种角度挑你，对错不论。

而「产出」不一定是财务上的成功。一个产品让某个比例的人群感到快乐，那就是一次命中。

当产品让你愤怒，你把愤怒归给创始人

Lex 问了一个很直接的问题：为什么 Mark Zuckerberg 在公众那里被不信任、不喜欢，有时甚至被憎恨。

Systrom 的答案是：一个人对产品的感受，会被他归到这个产品的创始人身上。

Amazon 是实用主义，棕色盒子送到门口，人们觉得「这东西真大」，但不会对 Bezos 生出惊奇。Elon 做的是关于未来的事，火星、仰望、小时候问「外面有没有生命」，人们把那种希望感归到他身上，哪怕他同时在网上说一堆政治不正确的话、跟 SEC 对着干。Steve Jobs 也一样，人们未必喜欢他，但他每次交付产品，人们就重新爱他一次。

社交网络不一样。它让你生气，让你跟人吵架，让你看见别人过着你想过的生活，你就把这种情绪归给那个人。

他补了一个词：bedside manner，床边态度，也就是医生站在病床边的那份态度。Jobs 有一种不可思议的能力，台上有人问一个极其无聊的问题，比如你怎么跟某某公司竞争，他答得像你问了你祖父人生的意义。缺乏这种能力，又加上公司过去的失误，信任就很难赚回来。

人不会忘记。如果你过去有某个时刻让他觉得这家公司不可信、没有站在他这边，那是极难挽回的。（Kevin Systrom）

他还讲了 founder-led 公司的额外难度。你是社交媒体公司的创始人兼 CEO，相当于你主动选了更难的那个游戏。你变成一个符号，一个拥有巨额财富和权力的形象，而今天的世界对巨额财富和权力是有敌意的。再加上疫情、选举，人的愤怒总要有出口，出口就是那些「掌权的人」。

Lex 在这里补了一句自己的看法：他仍然会把一部分责任放在个人身上。他的观察是，有些领导者身上有一种让人信任的东西，Nadella 是，Satya 那种气质说不清楚但能感觉到，Sundar Pichai 也是。人即使知道他们有缺点，也会被吸引。

一个圣母像和一票一千块

访谈里有一段特别好玩的插曲。Systrom 和 Jack Dorsey 在 Odeo 共事过，那是 Twitter 的前身，两人还一起写过 JavaScript，处理某个小挂件的问题。他说自己是实习生，几乎没提供什么价值，很感谢当年愿意把他放进那个房间的人。

他讲了一个故事。Ev Williams 觉得大家不够努力，于是搞了个圣母像，底座是空的，里面塞了一千块（他说可能只有一百，但一千更有意思）。周五，所有人无记名投票，选这周谁最努力，得票最多的拿走那个雕像。

Systrom 说自己得了两票，作为实习生非常开心。

Jack 拿了绝大多数票。

我没法想象他后来会成为什么样子，但我对那个我很喜欢的新人产生了深深的敬意，他那么拼。你能看到他的投入，而且别人也尊重他。（Kevin Systrom）

两天没白熬，但别把它当勋章

Lex 顺势问了一个硅谷当下有点反潮流的话题：努力工作的价值。

Systrom 的反应很直接：这事让他抓狂。他提到 TikTok 上一个视频，说「我要从心理健康里抽身一段时间去搞事业」，他觉得挺好笑。

他的立场分两层。第一层，没有人必须努力工作，世界上没有任何东西规定你必须拼，选了不拼也完全没问题。第二层，伟大的事情需要巨量的工作。他和 Krieger 那几年是拿寿命在换，头发白了一片，而绝大多数人还是不成功。就算是成功的那些，也没有一个是滑过去的。

他提到 Elon 在特斯拉工厂接受采访的样子，明显被自己工作的强度震到了，说这是不健康的。但要拿到极端的结果，你确实得干到均值三个标准差以外。

然后他讲了一个更实用的类比。你想进洋基队，但你不愿意练打击、不愿意练投球。这在运动员身上听起来荒谬，可在科技公司里，想要洋基队的薪水，不想要洋基队的训练，好像是常态。

他也区分了两件事。选择是有后果的，每个选择都有。他爱自己的孩子，同时承认高强度工作和带孩子极难兼容，很多跑超大公司或创业公司的人选择一段时间内不要孩子或者不优先孩子，那也是选择。关键是合同要写清楚：你加入一家创业公司，公司应该明说我们现在所有人都拼命干，你可以不加入，但加入了就别装不知道。

关于「休息日」，他的说法很到位。骑车的人知道休息日是训练的一部分，为了休息本身没有意义，是因为不休息肌肉不恢复，训练效率就低。真正厉害的运动员讨厌休息日，但他们知道必须休，通常需要一个教练逼他们。

他对 Bridgewater 的评价也在这个脉络上。外面说它像邪教，但它的做法是把话摊在桌面上：我们每场会议录音，我们极度诚实，这不适合所有人，不适合你就去别处。关键是诚实前置，然后你自愿签字。

Lex 补了个细节，他采访 Ray Dalio 时最后想让对方评价自己的表现，Dalio 反问：「你觉得你达成今天想达成的了吗？」Lex 说我在问你，作为两个人在对话的旁观者，我们今天怎么样。Dalio 给了一个政治家式的回答。

举报人、开放文化和一堵墙

Frances Haugen 那批文件出来之后，Lex 问 Systrom 怎么看。他的回答很谨慎，也很有意思。

他先说责任归属根本没法有单一答案。是创造这个网络的人的错？是把两个网络合并、让某种价值观注入进来的决定的错？是他离开之后运营方式的错？是司机的错还是车的错？还是就是人性？

然后他说，他相信任何技术都有副作用，问题在于领导者怎么处理。

如果你作为领导者说，我们要在这上面投巨量资源，有真实批评的时候我们承认，我们承认自己不完美，我们去修，并且接受过程中的问责。人们一般会非常尊重这个。（Kevin Systrom）

反过来，如果公众看着你的行动和姿态，不相信你真的感到痛苦，那说什么都没用。他举了 Mark 那句关于选举的名言，「认为 Facebook 跟这次选举有任何关系是很疯狂的」，说这话没经受住时间。

但他同时提了两件让他不安的事。一是心理学研究的固有缺陷：你问什么问题会决定你得到什么结果，一份内部研究只是巨大图景里的一个小切片。二是媒体动力：负面报道拿点击，一个举报人加上一批文件，再加上一部《Social Dilemma》，这个组合太完美了。

他说他被另一件事吓到了：一个产品经理，通过发布一批文件，可以对一家超大型公司造成这么大的伤害。会议记录、内部研究、决策讨论，全都在那儿。这对创业公司的开放文化是个分水岭。以后的创业公司会像 Apple 和 Snap 那样锁死，那对内部透明意味着什么？

至于 Haugen 本人，他不喜欢那种「她背后有人资助」的阴谋论。奥卡姆剃刀是：有人真的相信自己在做对的事，而且非常有勇气，把自己的前途押上去了。

Lex 也说了自己的不舒服：他对具体结论本身倒没那么多意见，让他不安的是这件事里人性的部分。人在试图利用这些缺陷出名赚钱，而不是帮忙解决。他还提到 Yann LeCun 那些人很沮丧，因为 Facebook 里有一堆真正聪明、真正想做好事的研究者，他们只想让强化学习往前走，只想教会机器人去触摸、去感受、去举起东西。

Systrom 的回应没有被这段辩护带偏：组织和人不一样。你不能把自己跟系统完全分开。资助那些研究的钱，来自一台极度赚钱的机器，而那台机器有代价。

十七种缩写，没人同意哪个最好

强化学习是那段对话里他情绪最兴奋的地方。他讲了自己对这项技术的粗浅理解：你不再只是希望线性回归能跑通，你可以用神经网络去逼近 Q 函数，也就是任意状态下采取任意动作的价值。他说他一边学一边发现这个领域有十七种不同的缩写代表不同的做法，而且没人同意哪个最好。监督学习反而有相当成熟的套路，Adam、ReLU，大家心里有数。强化学习就是「看情况」，而且极难收敛，噪声大。

由此他讲到仿真。自动驾驶不能让真人撞车来学习「撞车是坏事」，所以要模拟事故、模拟激进司机、模拟一条突然冲进马路的疯狗。他的思路很快跳到社交网络：能不能用同样的办法，把人际互动放进虚拟世界里学，学会怎么管理一次对话，然后把结论接回真实的界面设计和 feed 排序。

他顺带说了一段他自己的探索经历。有天他用 Waze，被导到一条明显绕远的路，他心里明白，对方就是想收集这条路的数据，他成了那只被派出去试探的蚂蚁。结果他一路绿灯开得飞快，还替对方着急：完了，这数据是坏的。

他也没把强化学习吹上天。他提到 Facebook 的广告系统很长时间里本质上就是一个逻辑回归，一篇早已发表的论文摆在那儿，赚了很多钱。在超大尺度上，这项技术真正的能力还没被摸到。

单台机器、一屋子风扇和公有云

技术层面的事，他讲得格外坦白。客户端是 Objective C，iPhone only。后端是 Python 加 Django，还有 Postgres。选 Postgres 的理由很好笑：因为当时他们以为自己要做签到应用，而 Postgres 自带地理功能。Redis 用得也早。他说他们不只是文艺的图片公司，还是文艺的技术公司。

真正让人意外的数字是这一个：这套技术栈大概撑到了五千万用户。

他反复强调创业公司最常见的一种死法是过早地把自己想成一个大系统。上线的时候他们只有一台租来的机器，放在洛杉矶某个机房。他对机房的想象来自在 Odeo 当实习生的经历：推门进去要戴耳罩，冷，风扇轰隆，机器要拔一台插一台，他是实习生，只负责扶东西。

后来在一个投资人的办公室里，有人随口问他，你就多开几个实例不行吗。他问，什么叫实例。对方说，亚马逊上的实例。那一刻他才知道 AWS 存在。

当天晚上他们就把数据库换到了 AWS 上，然后干了一件至今想起来要道歉的蠢事：应用服务器还在洛杉矶那台小盒子里，数据库在公网另一端，两个隔着互联网说话。慢到根本不能用。半夜才反应过来，得把它们放到一起。

如果你现在正想，我没戏，我什么都不懂。我们当初就是这么干的。（Kevin Systrom）

问题不在于会不会犯错，在于发现自己在犯错有多快，以及发现了之后有没有立刻改。

他还给了一条在硅谷算得上逆耳的建议：从一开始就认真写测试。写测试很烦，总有一条在你不想它坏的时候坏掉，你会觉得时间全浪费了。但回头看，就算团队只有四个人，测试都让所有人可以动产品里的任何一块代码，而不至于把站点弄挂。想走得快，先走得慢。

至于什么时候算有了产品市场匹配，他的答案不看绝对数字，看同期群和趋势。每周注册一千人，他们的留存曲线健康，那就算。随着时间推移，早期那群人的曲线可能重新上扬，因为他们的朋友也来了。盯某个注册量门槛是错觉，七十亿人里绝大多数永远不知道你存在，问题只在你怎么拧开水龙头。

要不要一开始就担心赚钱，他说取决于类型。社交网络历史上只有一条主要变现路径就是广告，所以如果你做的东西能接广告，等规模起来再招聪明人解决。企业软件那类要反过来，从第一天就要靠讨好客户活下来。他对「以后再说」的容忍度很低，会把「也许永远不赚，我们在搞元宇宙」这种表述单独拎出来说，那需要大得像 Facebook 才养得起这个赌注。

被问「还有机会吗」的时候

Lex 问：今天还有可能再做出一个 Facebook、Twitter、Instagram 那个量级的东西吗。

他的回答是肯定的，理由跟他知不知道怎么做无关，在于这事的先验概率。他数了一下：每隔三四年就会发生一次。Myspace 之后有人说做不了了，结果 Facebook 出来了；Facebook 加 Twitter 都在做图片，有人说没位置了，Instagram 出来了；然后有人说好了到此为止，Snapchat 出来了，再然后 TikTok 出来了。

方法上，他的建议是别正面打。不要用大公司正在做的方式去打大公司。没人打赢过 Google 的核心业务，也没人打赢过微软的核心业务。Instagram 赢的方式，是去找 Twitter 不愿意做的东西，图片内嵌在 feed 里；去找 Facebook 当时没在意的方向，桌面和移动之间的缝隙。

他说有一本战略书专讲护城河，最优的战场是竞争对手结构上没法转身的地方。

Snapchat 存在的理由他也讲清楚了。Instagram 的年代太久被「精心打理的完美自我」占据，而人们有另一种需求：我就是想分享此刻我在干的事，非得进我的主页吗？非得永远留着吗？这个需求开了一扇门，也开了一个市场。

而 TikTok 出现，是因为 Instagram 的探索页其实一直有个行为模式：打开 app，在探索页泡一整天。那本质上就是 TikTok，只不过它得是视频，得有音乐。他说把探索页做成视频形式不是关键，这些才是产品开发里最难预测的部分。

往下一步看，他有一个相当激进的判断：社交网络的未来是变得不那么社交。

他的推演是这样。推荐系统分两步。第一步是候选生成，从海量内容里挑出一小批你可能想看的。这一步通常只从你的朋友分享过的东西里挑。第二步是排序，把这一两百条按互动概率排出来，互动高的往上走。

问题出在第一步。既然你看到的世界被限定在朋友选择分享的东西里，而那些东西本身为了获得点赞而被筛选过，那它们自然偏向情绪化的、擦边的、能激起反应的。你觉得是算法在煽动分裂，其实源头在「人只愿意分享会火的东西」这件事上。

他的解法是：为什么候选必须来自朋友？为什么不能直接从世界上所有的内容里抓？

TikTok 在这件事上做得漂亮的地方在于，你可以是任何人。你不用已经有一大群关注者，不用去买粉，不用维护粉丝关系，你只要做出有意思的东西，它就会传出去。在他看来这就是方向：内容本身好不好，跟谁在操纵分发无关。什么叫好，每个网络会定义自己的价值函数，这会是一段有意思的历史。

他还把 Google 的搜索和这个类比了一次。你用搜索引擎时并不关注任何人，你只是在发现网页。TikTok 干的事，某种程度上是开了一个新互联网，让你在某个内容池里发现东西。

由此他讲了信息检索里那两个词，query 和 document。他学的时候一直觉得这套词太字面了。如果把 query 理解为一个人（年龄、性别、来自哪里、兴趣摘要），document 理解为一段视频、一张图、一篇文字，那整件事就是匹配。query 可以是一个人，document 可以是一段视频，而两者之间的距离就是所有推荐系统的全部工作。

时间等于幸福，这个等式是错的

Lex 提了一个更难的问题：能不能优化互动之外的指标。如果一个人回头看过去三十天，能说「我因为在这上面花了一百小时

如果一个人回头看过去三十天，能说「我因为在这上面花了一百小时而变成了更好的人」，这个感受本身能不能作为算法的目标。

Systrom 掀开了一点帘子。他说这些公司的日常会议，讨论的是价值函数之间的权衡。一条内容的点击概率、分享概率、评论概率、停留时长，模型输出一排零到一之间的数，然后会议里的人在争论：一次评论值多少，一次点击值多少，一次分享值多少，还有没有更下游的目标比如带动关注。接着他们会看这个季度公司的目标，说我们要提高分享，那就把这个权重调低、那个调高，最后把它们混合成一个标量去优化。

你总以为自己在解一个叫「有意义的互动」的东西。而实际上，因为你在优化它，于是有了一堆别的副作用。（Kevin Systrom）

他也不假装了解 Facebook 内部，那句「我当初不在那些会议室里」说得很清楚，他讲的是这一类结构性问题，手上有多少内部信息并不重要。

然后他回到那个被说滥了的假设：用户用得越多就越开心。这在 Facebook 内部长期是默认前提。他说这个前提显然不成立，你可以对赌博做得更多，对很多事做得更多，都不等于更快乐。

所以当你环顾四周，问「我们有哪些办法给效用建模」，这是最难的问题之一。如果你认识什么聪明人在做这个，介绍给我。我真的很想弄明白。（Kevin Systrom）

三个圈

给想创业的人的建议，他用三个重叠的圈来画。

一个圈是你有什么经验、你能带来什么。他不喜欢说「你擅长什么」，那听上去像自夸。第二个圈是你对它兴奋，哪怕很难，你也觉得酷，愿意熬下去。第三个圈是世界需要它。少了第三个圈，剩下两个圈的交集没有意义，市面上一堆创业公司在做没人需要的东西，或者只服务一个极小的市场。

他说很多人没坐下来认真想过这三个圈有没有交集。三个圈里最难诚实的是第一个，你要真的看自己过去的记录，看自己的愿望没有用。有句老话，你要真能做到，那就不叫吹牛。但太多人是妄想的。

把热情当成大市场，这是很可怕的。你觉得酷，不等于它是个大生意。你有什么证据？（Kevin Systrom）

他举了一个更具体的分辨。有个前工程师决定创业，他问对方，你确定要做公司，而不是加入别人？当一支 NBA 球队的教练，和上场打球，是两件非常不同的事。

自评的时候他也摆了自己的位置。他不是 Elon，他不会站上台宣布要去火星，他说他没法一本正经地讲那些隐喻。他的甜区是：接下来五年，一年内能上线、有人会大规模使用、而且相当实际的东西。这是性格差异，谈不上高下。

融资是招人

钱的话题，他的第一句是：融资有用，前提是来自对的人，这个「对的人」也包括你自己。

他拿自己举例。他现在可以自己出钱做任何项目，于是除了自己之外没有别人给他压力，这会造出一种很奇怪的动力结构。

早期那轮，Matt Cohler 在 Benchmark 投的，他评价很高，说对方聪明、有事想清楚、帮了很多。他也听别的创业者讲过反例：拿错人的钱，激励不一致，想法不同，董事会永远吵，最后出事。他们没经历过这些。

他的建议是把融资这件事重新定义。现在资本很便宜，只要你能被投，钱不稀缺。所以融资可以理解成给你的团队招一个人，收钱只是它的副产品。

他讲了一个和 Elon 吃饭的故事，只吃过那一次。他当时在琢磨离开 Instagram 之后做什么，问对方关于天使投资的事。Elon 面无表情地看着他，说我他妈为什么要干那个。Systrom 说，因为你认识很多人啊。Elon 说，我只投资我自己。

他说他当时的感觉谈不上被震撼，只是觉得「这想法真新鲜」。是啊，你有钱，为什么不把它压在自己的事上，让自己能去火星。

但这件事有代价。那些会亏钱的人不会来跟你说「别干这个」，不会逼你面对现实。所以你得自己造出别的真话来源。他说这也是为什么 Jack 在做 Square 的时候明明有钱，还是要拉合伙人进来，那是在造一个会说真话的环境。

他接着讲了自己的一点偏好：喜欢把身后的桥烧掉，让自己失败就完蛋。他还引了 Mark 早期跟他说过的一段话，说有些人把自己说服了，他们真的相信自己很拼，他们做了很多表演，在他们心里他们很努力，但他们其实没有很努力。在某个规模上，自我欺骗是最贵的成本。

而运营这件事本身，在他看来被严重低估了。很多人赚了很多钱，但从来没运营过。运营是世界上最难的事之一，你要面对的是真的人，跟把资本投出去等它长完全是两种活。

一个人搬进更小的公寓

被问到爱与友谊，他先讲了他妻子 Nicole。

滤镜那个点子是她提的，访谈里他专门认了这一点。他说这件事的重点落在别处。重点是有一个人能在你还没做 Instagram 的时候就看见你是谁，并且在整个过程里知道那个你没有变。当你开始偏的时候她能指出来，你在坚持那个自己的时候她支持你。

然后他讲了那句话。Nicole 跟他说，你去做这个吧，就算不成，我们可以搬到更小的公寓，能过的。

这几乎是一种超能力，它给了你允许自己失败的许可。而不知怎么的，这反而通向成功。（Kevin Systrom）

他还说 Nicole 是全世界最不吃 Instagram 那套的人。她会说，是挺好，但我爱的是你这个人，我还挺喜欢你做饭做得不错。

关于合伙，他说得更绝对。Instagram 没有他和 Mike 中的任何一个都成不了。两个人的推拉让东西变得更好，这跟「一个人支撑另一个人去做另一件事」的分工完全是两回事，是两个人一起被对方塑形。

他还讲了一个领导人该有的品质，脆弱。他在 Instagram 内部会公开说自己搞砸了什么、判断错在哪。他说所有人以为自己必须打满一千个球，这太荒唐。世界上最好的量化基金命中率也就 50.001%，他们只是下很多注。Steve Jobs 错得很多，Newton 太早，NeXT 不太对，他还在某个时刻说过没人会想在 iPod 上看视频。关键落在你有多少次击球机会，以及平均值上你是否占优。只要你能回过头承认错误并且改，那些错就不重要了。

而当你的自负增长、身边说好话的人变多，这件事就越来越难。这也是他说他有点庆幸自己的日子还算正常的原因，没有十五个夏尔巴人跟着给他递水。他很清楚自己下一个东西可能远不如 Instagram 大，那就得付出两倍努力，学两倍的东西。这种被迫的谦卑，他觉得挺好。

说到那些从没动手搭过任何机器学习系统、却天天在台上预言 AI 会毁灭人类的科技名人时，他笑了一下。那条线挺有意思：真正写代码的人往往不是哲学家，写不出那种给《华尔街日报》的评论文章。

走到楚门的边界

结尾那个问题很大：生命的意义是什么。

他说他没找到。但他在这条路上学到了一件事：不管你达到什么层级，你担心的事都差不多，只是尺度变了。你还是会对同样的事不自信，还是会被同样的东西困扰。正是那种体验让你相信，人生背后一定还有别的机制、别的目的。

他用《楚门的世界》来比喻。楚门走到尽头，撞上那面墙，那一刻他明白了。你追钱、追名、追成功，都挺好，但你撞到边界之后会发现真正重要的东西在别处。

他赶紧补了一句，这不是让他少干活的理由，不是「四天工作周」的理由。这是让你把自己的人生完全按照自己的设计去过的理由。

他对死亡的态度是：不怕，至少现在不怕。他说他像飞行员，会干一些疯事。他更怕的是另一件事：某天醒来，问自己为什么过去十年都在做某件自己从没主动选择的事。

所以他给出的答案与十年规划无关，落在每一天重新选择加入。

有意识地做，因为那是你选的。不是顺着人生的河漂下去，撞上哪根树枝算哪根。你会撞上树枝，但你至少可以画一条航线。不是十年计划，是每一天你都 opt in。（Kevin Systrom）

整场访谈里他重复最多的一个词是 fun，不是因为它轻，恰恰因为它重。他在讲的是同一种东西：把一件足够难的事，做成一件你愿意为之受苦的事。他最后留给节目的一句话也很简单，专注在一件事上，把它做到极好，能带你走很远。

回到最初那个下午。两个人在纸上写下「用户真正喜欢的三件事」，圈了照片，把其他东西砍掉。剩下的十一年，是这个动作的展开。

• 想验证一个产品的价值，别只发问卷。同时收集两类信号：人说出口的，和手指实际做的。人对自己的时间极度诚实，对别人的提问极度客气。
• 定义指标时避开单一仪表。空速表不会告诉你往哪飞。至少同时看留存曲线、同期群趋势和互动分布，看趋势不看绝对值。
• 性能优化不一定要真的更快，先想能不能把等待藏起来。在用户还没确定要提交的那一刻就开始准备，把延迟塞进他本来就要花的时间里。
• 决定要不要过度架构之前，先看看自己有多少用户。一套朴素技术栈能撑到几千万用户，把省下的力气放在产品市场匹配上。
• 判断自己该不该创业，画三个圈：你真正有经验的、你真兴奋的、世界真需要的。对第二个圈最容易自欺，对第一个圈要翻记录，翻愿望没用。
• 融资时把投资人当候选人看，别只当资金来源看。问自己愿不愿意跟这个人共事五年，估值是次要问题。
• 如果你习惯给自己留退路，试着主动砍掉一部分。压力靠结构产生，靠自律维持是个幻觉。
• 把「我每天在做什么」当成一次显式的选择来做。不必写十年规划，只问今天这件事是不是你自己 opt in 的。