【專訪】Ali Ghodsi：瓶頸只有一個，資源全壓上去然後撐幾年

這場訪談有幾個值得細看的層次。第一，一個從未想當 CEO 的工程師，如何在沒有商業背景的情況下重建整套銷售機器；第二，Databricks 對打 Snowflake（另一家企業資料倉儲公司，在資料分析市場曾是領頭羊）的完整棋局；第三，他對AI 要花人類十年才能真正吸收這個判斷背後的具體依據；第四，他對現在流行的壓扁組織層級，讓每個主管管 25 個人這股風潮，給出了一個少見的反對意見；最後，他為什麼現在不急著上市，以及他怎麼替 12,000 人的公司模擬一個私有版的股票市場。合起來看，這是一場難得講實話的訪談——沒有太多公關腔，有幾個判斷是你在財報說明會上絕對聽不到的。

◎從 150 萬到 70 億，靠的不是技術而是銷售人格

2015 年 Ali 接手 CEO 時，Databricks 的開源專案 Apache Spark 在技術社群已是明星，商業營收卻只有 150 萬美元。他做的第一件事不是調產品，而是把整個管理團隊幾乎換掉，然後研究最頂尖的銷售人員長什麼樣子。他的結論是：跟技術能力一點關係都沒有。他們原本的面試流程在測試工程思維，但實際上頂尖業務的共同特質是：夠積極，情商高，能在對方不高興的房間裡把氣氛翻過來。他舉了兩個真實案例——一個業務靠著騷擾客戶每一個管道終於拿到會議室，另一個在客戶當場發火時，改口問對方團隊最近在做什麼，最後讓對方道歉離場。他找來的銷售主管 Ron Grisco，從 0 把 Databricks 的年度經常性營收（ARR，訂閱制軟體最常用的收入指標）帶到 70 億美元，至今仍在位。Ali 說他挑 Ron 有三個標準：能自己從零建銷售機器，而非只能開別人已經造好的車；在前公司待了超過十年，不會遇到硬仗就跑；工程系背景，能跟技術團隊對話。這三個條件同時符合的人，他說極度罕見。

◎打 Snowflake 不是靠說對方爛，而是靠找到三個弱點然後壓死

Snowflake 是一家以雲端資料倉儲起家的公司，曾以驚人速度侵蝕 Oracle，AWS 等大廠的市場，在企業資料圈被視為世代破壞者。Databricks 當時的營收大約是 Snowflake 的一半，成長還比較慢。Ali 的策略不是正面對打，而是先老實研究對手的弱點，找出三個：一，Snowflake 的資料儲存格式是封閉的，客戶擔心被綁死；二，AI 和機器學習支援薄弱，但 Databricks 從 2009 年就在做這塊；三，整體使用成本偏高。他的打法是共存而非取代——不說去把 Snowflake 拔掉，而是找出客戶裡適合跑機器學習的工作負載，把那塊拉過來，格式改成開放標準。這個策略執行了好幾年，搭配 Lakehouse 這個新產品品類（把資料湖與資料倉儲合而為一的架構），最終在營收上超越 Snowflake。他對競爭的態度很清楚：不研究對手是錯的，但整天模仿對手是更大的錯——你永遠沒辦法靠複製類別創造者來打敗他。

◎AI 需要十年才能被企業吸收，這不是觀點，是他親手測出來的

Ali 去年年底開始親自寫程式並把程式碼推上正式產品環境，起因是一個讓他不服氣的發現：他兩天內做好的東西，團隊說要九個月。他深入追問後發現，慢不在寫程式本身，而在前後流程——收集需求要一季，串接第三方系統（Salesforce，Workday，NetSuite 這些企業軟體）要找顧問，測試全堆在最後。後來他推動流程重組，結果是從原本一個人一季做一個連接器，變成七個人一季做七個。這個過程讓他確信：AI 讓寫程式這件事快了很多，但它解決不了圍繞在程式碼外圈的所有人工流程。一個在技術上領先，員工也想用 AI 的科技公司都花了這麼長時間重組，其他產業要走完這條路，沒有十年跑不完。他說這話不是在看空 AI，而是在說：現在真正稀缺的不是模型能力，而是把 AI 嵌進真實企業流程的執行力。

◎管 25 個人同時自己寫程式？他直接說這是胡說

現在矽谷有一股風氣，幾位知名 CEO 倡導壓縮組織層級，讓每個主管直接帶 25 個下屬，同時自己也要動手做技術工作。Ali 認為方向對，但執行邏輯有問題。他說管理工作有大量是純人的事——職涯困惑，目標不清，情緒處理——這些事情不會因為 AI 變聰明而消失。一個主管同時要帶 25 個人，又要花 80% 的時間自己寫程式，結果就是兩件事都做不好，員工不知道自己在幹什麼，組織很快就會亂。他的立場是：AI 改變的是資訊流通和決策方式，不代表人與人之間的管理關係可以被省掉。Databricks 自己開發的內部工具 Genie（一個把公司所有會議記錄，決策脈絡，組織知識整合起來的 AI 系統），解決的是資訊傳遞問題，但主管還是得真的管人。

◎不急著上市，因為他在私市場自己模擬了一個股票交易所

被問到為什麼還不上市，Ali 的回答很直接：他認為 Databricks 現在上市的話，公開市場給的估值反而可能比私募市場低。上一輪募資他說需求遠超過供給，他們可以把價格定更高，但那不是目標。他不急著上市還有另一個原因：Databricks 目前是自由現金流損益兩平，不需要靠 IPO 籌資，和 OpenAI，Anthropic 這類每年要燒掉大量資本的 AI 模型公司情況完全不同。他也坦承，替 12,000 名員工加幾千名離職員工每年辦私募流通，在稅務和跨國法律上是一套複雜工程，某種程度上他已經在私市場裡自己運作一個 NASDAQ 了。他說等 AI 轉型帶來的市場波動稍微穩定，大概一年後，才是上市的好時機。

看完整場，Ali Ghodsi 這個人最值得記住的不是任何單一策略，而是一種一致的邏輯：找到最大的瓶頸，把所有資源壓上去，然後撐個幾年。他對銷售，對競爭，對組織，對上市，每一個判斷背後都是同一個框架。這種一致性很難裝，也很難教。他最後說的那句話其實是整場最誠實的一句：他從來沒有真的想當 CEO，所以他要做，就要做到值得。