# 关于 AI、开源、商业化与全球化的经验、教训和方法论 | 对谈 PingCAP CTO 东旭

> 42章经 精读

- 发布日期：2025-05-17
- 主持：曲凯
- 原节目：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/68274977457b22ce0d0dc9e9
- 网页版：https://42zhangjing.qiaomu.ai/ep/68274977457b22ce0d0dc9e9.html
- 精读字数：约 8272 字（阅读约 18 分钟）

> 本文为 42zhangjing.qiaomu.ai 基于节目转写的 AI 整理精读，不是逐字稿；引用请注明出处并链接网页版。

2015 年 6 月，PingCAP 刚拿完天使轮，办公室才租下来，全公司三个人。黄东旭背着一个行李箱飞了旧金山。他后来说，那是他第一次去美国，此前没出过国，没在海外上过学，也没有任何海外工作经验。

十年之后，这家公司最新公开估值 30 亿美元，做的是分布式数据库 TiDB。你点的美团外卖、用的微信支付、刷的银行卡，背后每一笔交易都可能跑在它上面。黄东旭是联合创始人兼 CTO，平时住在北美，管着全球研发团队，也跑客户。

这期《42章经》里，曲凯和他聊了整整 54 分钟。话题从「为什么半个世纪后还能再做一个数据库公司」，到开源怎么商业化、出海踩过哪些坑，再到他对这一波 AI 创业的判断。黄东旭讲得很实在，反复出现的一个词是「常识」：**他们试过的所有花活基本都失败了，最后活下来靠的是傻傻地做重大的事。**

## 一个会自己变大的魔法杯子 1:21

曲凯开场就说，PingCAP 在程序员圈里很热，在投资人圈里大家只知道估值高，但很少有人真正知道它在做什么。黄东旭用了一个比喻。

数据像水。传统数据库是一个固定大小的杯子，数据越来越多，工程师就得拿一千个杯子去装，管理一千个杯子本身就很麻烦。TiDB 做的是「一个魔法杯子」，水多了它自动变大，用户手里始终只有一个杯子。

这个比喻背后是真实的工程难度。数据库是计算机诞生时就有的软件品类，甲骨文在这个领域做了几十年，是几千亿美金市值的巨头。一个 2015 年成立的创业公司凭什么进来？黄东旭的答案是：正因为难，天花板才高。关系型数据库、交易型数据库，是数据库领域的珠穆朗玛峰。

公司 2015 年成立，头两年几乎都在写代码，2017 年前后正式可用。曲凯追问，这个时间点移动互联网增长最快的阶段已经过去了，为什么还能长出一家数据库公司？黄东旭给了两个层面的解释。

个人层面，三个创始人当时都在豌豆荚做底层数据基础设施，都是程序员。对一个工程师来说，做一个分布式关系型数据库，「就像数学家去挑战哥德巴赫猜想」，做出来成就感无穷大。

时代层面，他后来复盘才发现时间点选得极好。十年前正好是数据中心硬件发生变革的时刻：固态硬盘开始普及，吞吐和速度比老式磁盘快一个数量级以上，价格还在持续下降；网络和交换机的带宽也上来了。分布式数据库要把很多台机器连起来提供统一服务，过去受限于底层硬件做不好，那个时间点硬件基础刚好 ready。再往外看，互联网公司技术成熟之后，开始影响银行、政府这些大企业的技术栈，而它们过去是实打实给传统数据库付真金白银的。

## 第一天定下的四件事 7:05

黄东旭说，PingCAP 最重要的节点就是第一天。那天他们定下了几个关键选择。

- **开源。**做基础软件，开源能带来企业客户的信任，也是撬动外部人才的好方式。
- **选关系型数据库。**最难，但市场最大。做垂直领域就算做到极致，可能也就是一百亿的市场。
- **做全球化。**站在人类文明的角度，同一个软件不需要中国写一遍、美国再写一遍。
- **转型云服务。**这是最近两年最大的变化，超过 70% 的 ARR 已经来自云服务，而不是 on-premise 的软件授权。

关于开源，黄东旭纠正了一个常见误解。很多人以为开源就是把写完的代码放到 GitHub 上，但 GitHub 上 99% 的项目都是这样，真正顶级的开源项目是全生命周期开源：从第一天写文档开始，就公开记录，让人看着这个软件一步步被 build 出来。

> 答案给你抄是不够的，因为我在做题的时候，我的思路这才是有价值的。

他用饭店打比方：你说自己卫生，不如把后厨做成透明玻璃，让人看食材怎么从采购变成一道菜。只给菜谱不够，制作方式也要透明。

曲凯问，这样不怕别人看到后跑得更快，或者大公司进来做吗？黄东旭说，项目早期可能出现这种情况，但 PingCAP 在这个方向上持续投入，护城河已经很高。公司有大约三百个工程师，就算 AWS 或 Google Cloud 想在这个产品线上压过来，能立刻派出五百人吗？很难。**而且这五百人对这个系统背后的历史和 know-how，不如他们明白。**

## 收入还没起来，估值为什么先到了 30 亿美金 12:58

PingCAP 的商业化真正上规模是比较晚的。黄东旭形容它像一条指数曲线，前几年平缓，疫情那几年开始快速增长，最近两年每年保持三位数增长，和国际化、云服务直接相关。

但在收入起来之前，估值已经很高了。曲凯问得很直接：国内真正懂技术、愿意为 infra 给溢价的机构并不多，那几年到底发生了什么？

黄东旭说，基础软件像 moonshot，杠杆极高，所有公司都会用。对 VC 来说，赌通用型数据库是一个很好的要地。难点在于怎么判断一个项目有没有机会长成。他的观察是：最好的项目一定是非共识的，有人觉得超级棒，有人觉得超级差。

早期 PingCAP 的非共识来自两方面。一是代码就摆在那里，懂技术的人能看出价值，看不懂的人只能看商业数字，而商业数字反映不了这个软件的真实价值。A 轮融资非常困难，当时还在写代码，开源项目刚发出去，没有客户，没有收入，软件还跑不起来。云启资本的陈昱进来，把 source code 扫了一圈，大概五分钟就下了决定。

二是全球化。黄东旭认为 PingCAP 可能是中国第一家把全球化作为 day one 战略的公司，逻辑很清楚：技术软件不带文化属性，中国团队有机会做出全球标准，就像大疆、拓竹这些工具类产品。

那几轮融资看什么指标？黄东旭说，当时并不是没有客户，只是客户不给钱。大量互联网公司用他们的软件解决了重要问题，创造了社会价值。投资人最看重的是这些企业客户有多爱这个东西。

他讲了一个例子。某家很大的互联网公司，CTO 找过来说软件非常好，要大规模用，但确实没预算，能不能派四五个工程师任你调遣。对这家公司来说，有人持续参与项目是一份保险；对 PingCAP 来说，一个工程师年薪五六十万到一百万，四个人全职投入也是很大一笔钱。**投资人发现，拿到的虽然不是真金白银，但转换成价值以后，是一个很好玩的价值链循环。**

所以为什么爱他们的特别爱，不爱他们的完全看不懂。逻辑很简单：看用户 adoption，adoption 一直在涨，相信未来能变现的就投。

## 销售跑去收保护费，是在杀鸡取卵 18:47

头五年，PingCAP 铁了心不做商业化。黄东旭的理由是，数据库软件早期重点一定是把软件本身的基础打好，商业化会反过来影响投入。

他们也不是没试过。最早招了一堆销售，想从健康的开源社区里做收入。但销售最下意识的动作，是跑去大用户那里收保护费：你不给钱，我就怎么怎么样。这跟开源的底层逻辑是反的，你这边不开放，客户就更不信任你。

> 想通了这个逻辑以后，就决定不做这些很初级的商业化了，因为这个会损害我的根基。

曲凯问，这种「未来三五年不赚钱」的选择，放在今天是不是一种奢侈？黄东旭的回答相反：现在反而比当年更简单。十年前他找不到别的商业模式，直到云服务出来。今天的默认路径已经很清晰：开源、做生态、做社区，靠 SaaS 和云服务赚钱，这是标准套路。

真正的转折点是云。他们的技术 vision 是「云会变成未来的计算机」，系统需要改造成云原生的形态来提供服务。当时 MongoDB 上市后股价飞涨，商业模式从软件公司变成软件服务公司，给了很直接的参照。黄东旭说这是半推半就：顺应技术趋势，同时找到了商业化的解。

云和国际化必须连在一起。国内云化速度慢一些，黄东旭的理解是，中国企业对软件价值的认知和别的国家不太一样。很多传统企业的会计不知道怎么给软件入账，价值只能靠人天和铁盒子做上来，但产生实际价值的大部分在软件上，这很别扭。另一面，中国的云服务厂商自己也没赚到什么钱，不可能把空间留给合作伙伴。

> 你要去找合作伙伴的时候，千万不要找那种饿得两眼放光的，一定得找已经吃得挺饱的。

曲凯接了一个段子：问一个打工人年终奖取决于什么，他说取决于自己做得多好，其实取决于老板今年赚得好不好。黄东旭说太对了，等国内云厂商的财报非常健康，这个时代可能就要来了，但海外总体比国内快几年。

他还划了一条边界：这套开源加云服务的模式，适用于通用软件和基础软件。垂直软件、ERP 这类，商业价值来自行业 know-how，这些 know-how 是重要资产，就不该用开源模式。

## 什么叫真正的国际化：三个后验指标 24:32

很多公司喊国际化，实际做的是「不拒绝国际化」。黄东旭说，这两年他看到很多人的国际化是被迫的：国内行情不好，出海成了战略选择。被迫的问题在于没得选，于是抱着「看看牌」的心态。但构建一个海外 business，头几年是交学费的，前三年可能几乎不赚钱，美国员工的工资还比国内高得多。**如果没有前三年全亏损的预期，这件事很难成。**

PingCAP 的幸运在于，这个决定做得极早。黄东旭第一次去美国是 2015 年 6 月，刚天使轮结束，公司三个人。他还很讨厌「出海」这个词，因为这个词的屁股还坐在中国，心态永远是出差。他的说法是：在海外，你就是当地的 local 团队，构建的是 local 的关系。

现在 PingCAP 已经过了「中国以及中国以外」的阶段。中国、日本、亚太、欧洲、北美各有 region，各有自己的 CEO、CTO 和技术团队。黄东旭是集团 CTO，平时住在美国，跑全球重要客户，管理研发团队。

为什么是 CTO 来做这件事？投资圈有个梗，说 PingCAP 是一家有三个 CTO 的公司。黄东旭的解释很朴素：当时三个创始人里只有他有驾照，去美国不开车不行，莫名其妙就开始了。

他给了三个可以反过来检验自己公司的后验指标。

- **文档是不是英文优先。**PingCAP 从有文档那天起，第一份文档就是英文写的。第一个中国客户拿到的软件其实没有中文文档，是临时翻译的。代码里从第一天起没有任何中文注释。
- **内部 IM 和公司会议是不是都用英文。**这个节点他们大概 2022 年才做到。
- **海外招的员工，能不能感觉不到这是一家起源于中国的公司。**从招聘市场的印象，到 HR 的 onboarding 流程，都感觉不到。

曲凯追问，一桌中国人开会非要用英文，这个过程是怎么发生的？黄东旭说，是逐渐演进。高管团队进来第一个老外，没办法了。另一个原因是留档：企业运营需要大量可回溯的记录，未来组织一定是国际化的，别人回看这次会议录像，中文他看不懂。所以即使全是中国人开的会，只要有记录，就要求用英文。

他提到亚马逊的「反向工作法」：先想好公司未来长什么样子，再倒推现在要达到什么 milestone。至于语言能力，他自己的例子是：成立 PingCAP 之前没出过国，英语一开始也是一团浆糊，练多了就好。他还引用科幻电影《降临》的设定：一个人的思考方式和语言息息相关，工作语言国际化，本质是让公司文化更开放。

## 踩过的坑，和「早点搬家」 32:33

黄东旭说坑太多了。第一个是出海心态：搞一个 local team，大部队还是中国 team，典型的出海打法，不 work。第二个是人的问题：第一阶段用的人以中国人为主，但海外商业化做起来后，天天来拜访的全是老外，一个中国公司来卖一个特别本土的产品，看起来就不太对。第三个是中国产品下意识做大而全、做得很复杂，如果更早按纯硅谷的方式做产品和商业化，能少走很多弯路。

最大的坑，是没早点搬家。

为什么选美国而不是日本或新加坡？他们的思考是：做软件，全世界有两个高峰，一个在中国，一个在美国硅谷。打仗要站山头，势在那里，再辐射到其他 region 更容易。他去日本第一次，客户愿意见他，是因为这是一个顶级美国项目。先做美国再反向辐射，是事半功倍的门径。

曲凯问，这一波 AI 创业者也在纠结肉身在哪，有人一年出差两次，有人待两个月，有人待半年，这个度怎么把握？黄东旭说，这正是他踩过最大的坑。**无论心怎么想，身体在某个地方，70% 的精力和时间自然会被那个地方牵扯，工作方式和思维方式也是，这不是你能控制的。**他说自己几乎没见过「肉身在国内、一心做海外市场」特别成功的 case。

他看好这一波 Day 1 就把 business 长在美国的年轻华人 founder，用美国的方式做事。曲凯说这些年轻人有点 nothing to lose，黄东旭笑说自己当年也是猛，也年轻。2017 年开始踩弯路，到 2022 年觉得不行了，举家搬过去。

怎么走出舒适区？他的办法很具体：在当地先招一个销售，跟着他一起跑客户。销售不会一上来就找华人朋友，一定找自己过去的关系，这会迫使你的舒适区往外扩。现在他见客户的商业关系，一大半是当地的老外。

对一个想做美国市场的 AI 初创公司，他给了几条建议。第一，不管什么签证，去那边生活至少半年。第二，尽早用商业化沟通市场，很多 founder 是技术背景，他自己也试过技术背景的策略，发现最快的还是用商业做指南针：产品 ready 能卖的时候，找一个本地销售一起行动，自己去卖东西，这是头一年的建议。第三，学老美讲故事的能力，各种成熟的 GTM 方法论和 message，要虚心学。中国人普遍太踏实，这方面干不过印度人。

他还点出华人创业者的两个常见高估。**第一是语言障碍。**他去美国前在北京找外教每天扯两小时，把跟海外朋友交流的心理障碍克服掉就够了，客户不会觉得你英语不好就不能聊。**第二是商业化难度。**国内做商业化很难，但海外大家不羞于谈钱，好东西就该给钱。他投的一些项目，商业化最大的问题出在产品价值没被自己看见，不敢卖高价，勤奋程度和产品本身反倒都不是瓶颈。

## 没有 secret sauce，只有常识 40:34

曲凯问，这些事听起来都是应该做的基础动作，为什么你们能做到这么好的收入，中间 gap 在哪？

黄东旭先谦虚了一句 still have a long way to go，然后说，倒也没有什么 secret sauce。他以前非常迷恋方法论，总觉得找到一个秘籍公司就厉害了，学了一圈回来发现，很多东西其实就是常识。云上这个商业模式已经被 Databricks、Snowflake、MongoDB 验证过无数次，就应该这么干。所有踩过的弯路总结起来就是：不尊重常识，总想着一边舒服地待在国内，一边做美国市场。

> 千万不要想着搞什么花活，现在所有尝试过的花活基本上都失败了。

要跟老外建立长期商业关系，一样得请客吃饭，一样得天天喝咖啡，一样得帮他解决各种稀奇古怪的问题，在哪都一样。一个好的国内销售直接丢到陌生环境里，一样是 top sales。大家人为把两边的差别拉大了，本质没区别，只是那边的商业天花板更高。比如北美大客户 Pinterest，用了很多，给钱就很开心，不用弯弯绕。

他也承认，最 top 的美国商业公司一样有最 top 的圈子，华人脸要进去，难度确实比 native 创始人更大。但这是公司到了一百亿美金之后才要考虑的问题。有人担心中美关系影响，他的回答是：「我们还太小了，等我 AR 突破十亿美金，那确实可能有点影响。」他跟硅谷办公室的销售说，别好高骛远，把方圆五公里之外的客户做了，咱就上市了。大家不要吓自己，迈出第一步挺重要。

对刚成立两年就被迫变成国际化集团的年轻创始人，他有点心疼，但建议很直接：这是要交的税。跟美国本土竞争对手比，华人是负分起步，语言有 gap，组织更复杂。他刚去美国时，最夸张的一天从早上一睁眼开了十九个小时的会，中国时区开完开美国时区。但组织有韧性，奔着目标走，慢慢会长成适合这个模式的样子。

他用弹吉他打比方：手上全是老茧，一开始很痛，但这是弹好吉他的必经之路。这些痛苦也是华人创业者的独特优势，见过这种痛苦，加上中国人勤劳勇敢，比海外竞争对手更有优势。

## AI 缺一个通用的共享记忆层 45:23

曲凯问，这两年接触了很多 AI 创业公司，大家做得好的和欠缺的分别是什么？

做得好的，是中国产品的工程化能力，基本功非常扎实。他举了 DeepSeek 的例子，工程做得非常扎实，很多东西拿去跟美国同行交流，对方觉得是 magic。

欠缺的是 go to market。他是 Cursor 的重度用户，看过一些国内的 AI IDE 项目，产品做得非常棒，一点都不差，但他在美国从来没听过。**现在这个 AI 时代，大家都在街上叫卖，「酒香不怕巷子深」这个观点是很错误的。**品牌营销、一个很酷的 demo，传统上中国 founder 都不太擅长，但营销、故事、message 在这个时代非常重要，有点像谁嗓门大谁就能占先机。

PingCAP 自己也在做 AI 相关的事。黄东旭认为，AI 有一个很重要的问题没解决好：记忆。怎么让 LLM 更了解「你」，不管是企业还是个人，set the right context。他提到之前节目里王文锋的一个观点，接下来更重要的是 right context。

作为数据库公司，他们天然要提供 context 的工具。但过去做数据库，面向的客户和界面是程序员、DBA、开发者；未来用户会从程序员变成 agent。站在 agent 的角度，什么样的数据库是好数据库，怎么访问它，跟人使用完全不一样。所以他现在很多思考都在构建数据和 context 这一层，也拨了一点资源去做，这块还没有行业标准，潜力非常大。

他举了 MCP 的例子：MCP 定义了 agent 跟 tool 之间的交互，但还没有人在尝试定义一个通用的 sharing memory layer。曲凯问，这种东西是不是最后还得由头部大厂来定义？黄东旭说，不一定。MCP 刚出来时也没人看，是 Cursor 把它带火的。**是不是大厂不重要，重要的是标准足够开放、有人用、有行业头部的 trigger，最后形成网络效应。**

他把现在比作狂野西部，有点像 Web3 的感觉，这个阶段还得持续两三年。小公司不用担心自己小，但要足够开放，千万不要想着「我做这个协议是为了以后有竞争优势」，这种心态很容易让策略变形。做 TCP/IP 的人肯定没想着靠 TCP/IP 挣钱，但最后它产生了巨大的商业价值。

未来几年他更看好企业服务端的机会。LLM 有个分水岭，就是今年年初 DeepSeek 出来，标志着基础能力已经到了可以做一些有用东西的阶段。第一波拿这个能力去改造的，就是企业软件。企业的核心竞争力在于行业 know-how，LLM 不懂这些，所以企业会很放心地用 LLM 加速自己核心竞争力的交付。

他自己的公司用 Salesforce，至少有三个全职的人帮忙做报表、查数据。现在很多问题可以直接问 data agent：这个销售最近在看哪些客户，这个月谁跑得最勤快。企业软件会变成一个新的 interface，每个人都有一个个人助理，助理底下访问一个大的数据池。像 Salesforce 这样大而全的静态软件，会被切成一小块一小块，每一块能力被 LLM agent 串联起来。

那入口会不会还是 OpenAI 这样的大模型？黄东旭说，OpenAI 也要跟企业的数据连接才能做出有用的东西。运营企业就两个点：数据和常识。常识 LLM 有，数据是企业最宝贵的。如果软件有跟客户交互的界面，一定会想方设法把数据存下来。以前这些数据用不了就扔掉，现在大家都知道这是未来提供个性化服务最重要的东西，企业会更在意不把数据交给 OpenAI。**作为数据库公司，他的生意肯定越来越好。**

## 精力管理和一个爱好 52:00

最后曲凯问，十年创业，个人的关键成长是什么。

黄东旭说自己以前是想到什么就干什么，动手太快，这十年变得更有耐心了。回顾 PingCAP 的成长，很多时候是笃定了一个方向，但早期很慌，各种乱动，后来慢慢发现方向是对的，就应该更有耐心，剩下交给时间，心态反而更平稳。

第二个收获，是他总结自己能活到今天的特长：精力管理。身体还可以，心态好，有一个自己的爱好，搞搞音乐、做做艺术创作。他弹吉他、弹贝斯，这两年玩合成器，还自己做合成器。CEO 则整天打羽毛球。总得找个出口，不能只有工作。

曲凯说，这跟陈昱讲的风格很像，讲的都是常识。黄东旭同意，但常识的难处在于，大家听了都觉得知道，却不知道该怎么做到。所以最后还是看自己，先做再说。他回忆起创业时二十来岁，nothing to lose，大不了做挂了回大厂上班。

这期节目里，黄东旭没有给出任何取巧的答案。开源要全生命周期开放，全球化要肉身搬过去，商业化要等云服务成熟，AI 时代要敢叫卖。每一条听起来都像常识，难的是真的去做，并且做够久。

对正在考虑出海或做 AI 创业的读者，可以带走的判断有三条。**第一，把「出海」这个词从脑子里删掉，换成「我在当地做生意」，肉身在哪，70% 的精力就在哪。****第二，先招一个本地销售，跟着他跑客户，这是走出华人圈最快的方式。****第三，别高估语言障碍，也别高估商业化难度，海外客户不羞于谈钱，问题往往是你不敢为自己的产品定高价。**

至于 AI 的机会，黄东旭押注企业服务，押注数据与 context 这一层。他的判断是，未来数据库的用户会从程序员变成 agent，而谁来定义 agent 之间的共享记忆层，现在还是空白。这个空白会持续两三年，小公司也有机会，前提是足够开放，别一上来就想着靠协议建立竞争优势。