【對談】Dharmesh Shah 不跟 OpenAI 搶，他在賭 86% 的新公司

這場談話有幾個值得拆開來看的點。第一，AI 推理能力在 2024 年底出現了一次不亞於 ChatGPT 問世的跳躍，但幾乎沒有人替那個時刻命名。第二，Dharmesh 用「harness」這個概念解釋了為什麼模型本身的強弱只是一小部分，真正決定結果的是外面那層架構。第三，他把 second brain 從技術宅的 Obsidian 筆記習慣，重新包裝成一個對生意人有意義的東西：可攜式的，屬於你自己的記憶。第四，Uspot 定價實驗本身就是一個值得觀察的商業案例。第五，86% 的新公司不打算雇人，這個數字說明他在賭的市場有多大。合起來看，這是一個老手用新工具重做自己最熟悉的生意的故事，而且他對自己在賭什麼說得很清楚。

◎2024 年底的那次跳躍，沒人替它命名

Dharmesh 把 2022 年 11 月 ChatGPT 問世叫做第一個時刻，然後說 2024 年 11 月有一個幾乎同等重要的時刻，但幾乎沒有人注意到。那次跳躍的核心是推理能力：模型開始能夠自我反思，拆解複雜任務，不再只是吐出一個第一版答案就停下來。最直接的結果是 vibe coding 的爆發——你可以給模型一個模糊的產品概念，它會自己思考，自己迭代，最後交出一個可以跑的東西。Dharmesh 說他為了新專案搞到凌晨四點，不是因為他不知道要睡覺，是因為他覺得停下來是在浪費機會。這個細節是真的，不是表演。

◎模型是引擎，harness 才是車

AI 圈有個習慣，每次新模型出來就大張旗鼓，好像換了引擎就換了一切。Dharmesh 用一個很直白的比喻打破這件事：引擎再強，沒有車架，方向盤，輪子，你哪裡都去不了。他說的 harness，中文沒有對應詞，意思是把模型包起來，給它工具，給它記憶，給它目標的那一層架構。你現在用 ChatGPT 或 Claude，你其實在用的是 OpenAI 或 Anthropic 幫你蓋好的那輛車，而不是引擎本身。Uspot 是他自己替一人公司蓋的一輛車，引擎可以換，車還是那輛車。這個區分對任何想認真用 AI 做事的人來說，比追模型排行榜有用得多。

◎記憶應該是你的，不是 ChatGPT 的

Dharmesh 說他有一個很具體的痛點：他在 ChatGPT 裡累積了很多記憶，模型慢慢認識他了，但他想試試另一個模型的時候，那些記憶全部留在原地。他換過去，等於從頭開始。這不只是換介面的麻煩，是整個評估基準都跑掉了。Uspot 的 second brain 設計就是為了解決這件事：你的記憶存在你自己的帳號裡，透過 MCP 協議對外開放，任何你想用的 AI 工具都可以接進來。你建的東西是你的，不是埋在某個平台的伺服器深處。這個邏輯本身不新，但他是少數真的把它做出來的人。

◎86% 的新公司不打算雇人，這是他在賭的市場

Dharmesh 引了兩個數字：2025 年美國新公司登記數創歷史新高，接近五百萬；2026 年到七月已經超過四百萬，全年又要破紀錄。更關鍵的是美國人口普查局的分類：86% 的新公司，根據產業，地區等統計基準，預計不會雇用員工。這些人不是在等機會擴張，他們就是要一個人把事情做完。Uspot 的定位就是為這群人蓋一個不需要 IT 部門，不需要業務團隊的工具：比試算表強，比完整的企業 CRM 輕。他說他不想跟 OpenAI 和 Anthropic 搶消費者市場，也不想做通用助理，就是這一塊。

◎定價實驗本身就是一個產品決策

Uspot 最早以一美元月費開放前一萬名用戶，現在標準價格是十美元。Dharmesh 說他想測試一件事：純消耗制（用多少付多少，沒有月費）理論上最乾淨，但沒有月費就沒有信用卡綁定，流失率會很難看。他的解法是把月費壓到剛好能綁卡的最低點。這不是定價，是實驗設計。他明說這整個專案有一部分是在替 HubSpot 探路，測試新市場，新商業模式，就像他當年做 ChatSpot 最後演變成 HubSpot 的 Breeze 助理一樣。這場訪談透露的，不只是一個新產品，也是 HubSpot 下一步在想什麼。

Dharmesh Shah 做的事情有一個三十年的規律：找到只有技術宅在用的東西，把它做成一般人也能用的產品，然後在正確的時間點推出來。HubSpot 是這樣，Uspot 是同一個劇本。不同的是，這次他在賭的市場比當年大得多，而且 86% 這個數字告訴你，這個市場還在加速形成。他說他不跟 Sam Altman 競爭，這是一句話裡最誠實的產品策略。