2019 年底一个寒冷的清晨，任栋霓 Tony 在一叠叠厚重的协议文件上签下最后一个名字。从公司初创时的起名，到并购文件上的最后一个签名，这个过程仿佛只用了一瞬间。
这一刻，他把博士毕业创立的公司一面数据卖给了艾盛集团（Ascential），接受了为期四年的对赌协议。
Tony 是上个十年中一个少见的创始人样本。他完整经历了第一家公司收购周期、又在对赌期结束后决定再次创业。
一面数据并购入艾盛后，Tony 仍作为 CEO 带领团队经历了完整的对赌窗口期。直至一面数据被整合入艾盛旗下的数字商务品牌飞未（Flywheel），他转身成为了飞未的亚太区首席产品官，负责 400 余人的亚太研发团队。作为亚马逊第一大广告主，飞未每年帮助品牌在亚马逊管理的广告达数百亿美元。
对赌期结束后，他离开艾盛，和一面的原班人马第二次创业，在 2023 年底成立了「Recurve 反曲」，专注于数据和人工智能基础设施（Data & AI Infra）。真格决定再一次投资。而 8 年前投资一面数据，决策过程只花了一个半小时。
访谈在 Tony 向前司临时租用的一间会议室里进行，老同事见到 Tony 还会热情地聊上几句。Tony 背着包赶来，在访谈结束后又将飞往反曲工程师团队所在的胡志明市出差。我们聊起了这场收购的始末、如何从内部视角洞悉收购方的心理，以及从创始人到高管再到连续创业者的十年。
以下是访谈全文：
一面数据成立 7 周年庆
01
对赌四年后，一家全新的 AI 数据公司
Q：在什么时候，你听见心底那个清晰的声音对自己说「该出来再次创业了」？
Tony：其实一年半之前我和艾盛的全球 CEO 已经达成了一致。那时已经离一面数据的收购过去了四年，对赌刚刚结束。我没有说具体时间，但我说肯定会出来做一件新的事情。
Q：这件新的事情就是创立「Recurve 反曲」？
Tony：对。我们在 2023 年国庆回来后成立了「Recurve 反曲」，做数据和人工智能基础设施（Data & AI Infra）。
我们想通过 GenAI，通过更自然、更简单的方式，把现代数据系统的核心能力从技术巨头迁移到更多行业，打造面向未来的企业数据底座，重新定义数据汇聚、流转和使用的方式，消除人和数据之间的障碍。
Q：反曲想解决的核心问题是什么？
Tony：「Recurve 反曲」核心解决的是三个问题，数据编排（Pipeline Modeling）、建模（Data Modeling）、语义定义（Semantic Modeling）。
第一是数据接入和编排。企业的数据来源非常广泛：用户数据、生态平台数据、公开监测数据。如何交叉验证、交叉分析、产生数据洞察？一切的起点都是要把数据接入系统。
第二是建模，也就是如何把商业意义、物理世界的运转规律在数据库或数据表上体现出来，来诠释上下游和物理世界的衔接。如果没有建模，工程师一样也可以生产出客户需要的东西，但数据库的拓展性和可维护性就会相对较差。
第三是语义，即运营指标。如何用数据指导业务决策？我们可以直接将数据信息浓缩成明确的指标，包括渠道增长率、利润率、动销率、转化率等等。这些指标最初是用数学公式定义的描述性（Prescriptive）指标。随着机器学习等先进技术发展，逐渐发展成预测性（Predictive）和归因（Attribution）分析。
我们内部称之为「一盏明灯」，即用数据去指导生产、需求、分配下一年的媒介预算等等。这也是如何让生成式 AI 连接和理解企业数据最至关重要的一步。
Q：反曲当前最重要的事情是什么？
Tony：现在产品最关键的部分已经开发完成，开始迭代测试。下一步最重要的就是找到 Product-Market Fit（PMF），去找到能服务市场的最佳产品形态。
Q：这个过程会比第一次创业快很多吗？
Tony：至少一面花了两年的时间。这次肯定会快一些的。
02
一场收购，来自一条陌生消息
Q：你是什么时候决定卖掉一面数据的？
Tony：其实不是我们主动去寻求的收购方。2018 年的一天，我们突然在 LinkedIn 上收到了一条消息，是一家 FA 问我们有没有兴趣一起聊一聊。
最初我以为它背后的这家公司（艾盛）是想投资。艾盛也非常有诚意，从英国专程飞来深圳拜访，连续做了几轮交流。但聊着聊着发现不对了，它最终抛出来的是一个收购邀约。
Q：决定接受邀约前，你的内心有经过斗争吗？
Tony：当时心里肯定会有一些妄念——我是要敲钟的，我怎么可能只做了四年就把这个公司卖掉？
但我们三个创始人都非常理性和冷静。我们一起坐下来算了算账，还分析了一整块白板的 SWOT。我们意识到接受 offer 的收益大于风险——我们或许可以再花十年、二十年的时间把公司做上市，但我们也可以拿股权、控制权和收益去换更大的一张底牌。这张底牌就是时间。
2018 年底我们收到 TS（Term Sheet，投资意向书）时，全球化是一个很大的机会。而数据行业又是一个做起来很慢的赛道。如果自己做，想让产品冲出亚洲、走向世界，可能要花十年。但如果加入艾盛，三年内就能卖遍全球。
Q：那块 SWOT 白板上还写了什么？
Tony：我们分析独立发展肯定有很多好处。如果能上市，upside（收益的上升空间）肯定比中途卖掉公司更高，自主权也会更强。
但我们推算了中国数据 online measurement 的天花板在 50 亿元人民币左右。继续做，我们到最后大概率是一家中等体量的 toB 服务公司，不会成为一家百亿美金的公司。
同时，接受收购邀约也有很多好处，比如更强的确定性。艾盛还答应我们，逐步把集团所有的数据和 AI 技术研发都放在深圳，打造成全球研发中心。在这样更大的体系里，整个团队也会有更大的舞台和更好的成长。
Q：相比起在哪儿做，你们更在乎的是要把这事儿做成？
Tony：这其实是我们考虑的很关键的一个点——这家收购方的背景和诉求是什么？
假设在一个很强势的体系里，很可能在收购完成的三个月之内，创业公司就会被全部吞没、甚至被肢解掉。大家各取所需，公司不复存在。
因此我们非常审慎地去了解过我们的收购方。它其实是一家很有意思的公司，虽然它是英国伦交所的上市公司，但其实更像一家控股公司。母公司没有具体的业务，旗下一系列的公司都和我们很相似。
甚至在 2016 年和真格融资时，我们还拿它之前收购的另一家公司作为我们的对标，说我们希望成为中国的 Clavis Insight。这是当时投资人特别喜欢听的故事（笑）。
因为这一层关系，艾盛天然会让我们有种亲近的感觉，觉得你是懂我们这个行业的，以及你的眼光还不错，挑到了当时最好的公司。
艾盛诚意也很足。为了说服我们，它专门找了两家之前收购公司的创始人和我聊，帮我了解公司被收购后大概会是什么样子。
我发现大家开心指数还是挺高的。创始人觉得虽然公司不是自己的，但品牌可以保留，条款会保证收购四年之内公司独立运营，CEO 依然有持有对公司 100% 的控制权。
到最后，母公司和你的关系更多是相互帮忙。母公司为你提供资金支持、客户资源。而你有了跨国公司的背书，和其它兄弟公司相互引荐的客户资源，在拓展海外市场上就会有更大的优势。
Q：你考虑过引入其它竞争收购方吗？
Tony：最后一共有三个潜在收购方。除了艾盛，还有两家国际一线的咨询机构和广告公司。
虽然最后没有和它们谈成，但这两家公司提供了非常好的参照。投资人在知道我们考虑卖掉公司后，也在很热心地帮忙介绍。
这家广告公司在中国的组织结构很复杂。他们中国区负责人和我聊完，就让他下面的八大金刚都和我聊。八个人和我聊，每个人都是一种暧昧的态度，我悟下来在说公司里面有这样那样的事情，你进来要摆正自己的位置。
而这家咨询机构本质上则是一个匠人。好比我要精雕细琢，要做一个全世界最精致的青花瓷碗。从技术的价值取向上来看，我们更偏流水线式的批量生产，加入后很可能会变成一个项目外包团队。
但当时艾盛的中国团队很小，我们进来显然会成为它的 go to market，发挥的价值会更大。
Q：最终选择艾盛的主要考量因素是什么？
Tony：还是看收购方的目标。看它收购究竟是为了什么？
有一些收购是防御性的。收购方希望在市场里扩大市场份额、阻止竞争对手发育、巩固自己的垄断地位。这样对于原来的创始团队就不会那么友好。
另一些是传统企业在寻求转型。它需要新鲜的血液、更技术驱动的团队加入。但是越大的体系里政治越复杂。如何不被人情世故、利益关系淹没，去撬动这么大的一个体系，是非常考验团队能力的。
我们最终选择的是非侵入式收购。在非侵入式的收购里，收购方更多需要的是你业务本身的能力和 P&L（Profit and loss，收益与亏损）。你只要能发展、能给我赚钱、有收入和利润的增长，对收购方来说就是一笔好的交易。
Q：在 buyout（买断付款）和 earn-out（业绩对赌）两种收购机制之间，你们选择了后者。
Tony：我们肯定是选择了 earn-out，也接受了四年的窗口期，因为「你还想干，那就 100% 继续交给你干」。
我身边也有接受 buyout，一次性退出的创始人。创始人把业务带到一定高度之后，想去做其它事情，或者想暂时休息一下，就会立即出售持有的股份，拿到全部的现金。
但本质上我们希望有对公司更大的掌控权，以及随着增长分享更多的 upside。因为要去赌后面几年更高的增长，第一笔现金就不会拿那么多。Earn-out 机制下，创始团队的分成比例和当年业绩指标挂钩，包括收入、贡献边际（Contribution Margin）等，并设有比例上下限。
如果把 earn-out 的分成比例放进一个函数曲线，它其实是一个二阶函数，你会发现它的斜率随之收入变大而变大。这个机制让我们干劲非常足，铆足了劲要穿越第一个斜率、到达第二个斜率，实现阶梯跳跃。
03
如果按照纸面协议，
这个 deal 不可能发生
Q：整个收购的流程大致是怎样的？
Tony：其实是一个非常消耗心力的过程。从与艾盛相互了解、到拿到 TS，花了整整一年的时间。从拿着 TS 去和投资人沟通到尽调团队入场，又花了一整年时间。很幸运的是，赶在 2020 年疫情前一个月终于把字签完了。
国内没有太多能借鉴的案例。而且过往英国公司的收购案例都不太顺利，一些英国和澳洲资本曾经想收购中国公司，到最后一地鸡毛。
所以我们只能一边心里嘀咕，一边翻资方的财报。财报里其实会写得挺清楚的，它之前的 deal 花了多少钱，怎样去收购，会如何安排之类。
好在整个过程挺专业的，很让人放心。因为我们是艾盛在中国的第一个收购标的，律师费、尽调费、各种收购过程中相关的开支，加起来总共花了上千万人民币。
但另一方面尽调也非常痛苦。所有关于定价的问题，收购方都请了外部的会计师。因为有比较严密的估值模型，任何一笔收入确认都会影响到模型的结果。
我们创业公司你也懂的，没有特别专业的年度财务报表和收入确认。我们只看现金账，签了多少单，回了多少款，但究竟收入构成会记在哪个季度或是哪一年？没有特别清楚。
收购方的会计师团队就帮我们把所有的合同从头到尾梳理了一遍。每一份合同、每一笔交易，他们都会来问负责的同学，这是一笔什么样的交易？它是一次性的还是 recurring（可持续的）？这个客户是什么情况？我们财务同学最后都快抓狂了。
中国的法律对他们而言也比较陌生，所以他们也特别谨慎。所有关于税的问题也请了律师团队。整个过程特别耗费心力，那一年我真的没有太多精力去做业务上的拓展。几乎一半的时间都在处理并购的事项。
Q：你们自己请了 FA 吗？
Tony：他们是通过 FA 来找的，但我们没请 FA。他们还建议我们请一个财务、一个商业顾问。当然律师是免不了的。
到后来我们一个都没请，因为好贵。大家就自己掉头发。
Q：对你来说，收购过程中最困难的是哪一关？
Tony：收购中和投资人的谈判其实很艰难。我之前经常讲，分手见人品。什么叫分手见人品？就是在你并购、IPO 退出的那一瞬间，在投资人的立场上，他有权利也有义务去最大化自己的收益，对背后的 LP 负责。
我们一共有七位投资人。如果按照纸面协议，这个 deal 是没有可能发生的。为了促成这个 deal，几乎每一个投资人都要对他们的条款作出让步。但当时 Anna 说她 100% 相信我们的选择，真格愿意先作出让步。只要我们觉得把公司卖掉是对团队最好的选择，那真格不会设置任何障碍。
04
再来一次，我会叫一个更高的估值
Q：有考虑过万一 deal 做不成怎么办吗？
Tony：直到正式签字那天之前，永远都是做两手准备。那一刻真正发生时，我们才终于知道，大家未来会是一家人了。
我们没有再去寻找更多的收购方，但一直在同步推进两条路：被收购，和继续独立运营抢占市场。
收购方之前在中国有自己的业务，也是我们的直接竞争对手。在有些项目上我们甚至会主动进攻去抢他们的客户，真的是边打边谈。
Q：如果从头再来一次，会有什么决定做得不一样？
Tony：我肯定会叫一个更高的估值。
加入艾盛之后，我也会帮助它在亚太和中国的收购做技术尽调、提供一些参考意见。后来我发现作为第一家它在中国收购的公司，是所有收购里最谨慎的一个案子。其实当时如果胆子再大一点，完全可以叫一个更高的价格。
我们当时的定价方式是资方驱动：由收购方主导来提出估值体系，基于他们的提议来进行谈判。整体思路是在最后一轮融资的估值上加上一个上浮，这样可以确保所有的投资人都能有钱赚，也都有意愿来促成这个交易。
那时候我们很单纯，没有尝试去最大化资方给出的估值，所以估值谈判反而是最顺利的一环。
因为之前一直有一种惯性，觉得融资时估值越高未必越好，压力会很大。但惯性让我们没有意识到，这已经是最后一次估值谈判了，要一口叫到头。因为没有下一次了。
Q：一个好的报价策略应该是怎样的？你会给其它创始人什么建议？
Tony：要找更多的参考。一个好的起点是按上一轮估值的上浮或下浮，但创始人应该提出更多的估值体系。
比如如果对收入有信心，可以按照 forward PS，即未来 12 个月收入的高倍数来叫价。
另一个很好的参考体系是市面上其它标的，例如打听参考它之前收购公司都花了多少钱、或者「收购方的竞争对手以一个天价收购了一家和自己类似的公司」。
Q：进入艾盛内部协助其它 deal 的尽调过程中，你对收购方的心理有什么新的理解？
Tony：收购方不会告诉你内心的底线，但你可以或多或少感觉到它收购的意愿和决心（水平）。
对一面数据而言，我们的收购方是上市公司。它的定价模式是依据财务模型，基于公司的未来收入与利润的增长预期，去给足够的倍数。
在收购时两方都会各算一盘账。我们内部会测算未来五年的收入预期与增长，给出一个合理的估值。
相应地，对方的尽调团队也会给出一个价格，往往这个数字会比我们更为保守。但如果能说服对方将收购后的增长潜力纳入考量，他们的预期也会相应上调。
到最后，站在收购方 M&A Director 的角度来看，他们也希望这个 deal 能够做成。如果上千万的尽调费用都花出去了、请了各种各样的外部付费顾问和你聊，最终没有谈成，对他们来说会是巨大的金钱与时间损失。
Q：在获得一次完整收购的视角之后，会如何指导你对创办一家新公司的未来规划？
Tony：反曲现在还在从 0 到 1 的阶段，我们 90% 的精力都在寻找 Product-Market Fit 上。不管是独立发展、被收购、还是 IPO，在找到 PMF 之前都不是那么重要。
不过这个问题是一个很好的问题。美国很多 toB 创始人在创业初期就会锚定自己的退出方式。例如硅谷有很多大厂核心部门的老兵，他明确知道谷歌、微软或苹果内部有特定需求。离开大厂、创立公司到 10-18 个月的时候，就会把公司以创始估值的 10 倍到 20 倍的价格卖掉。退出后再投身于下一个更大、更有远景的创业项目之中。每一波大的技术革新都会有类似的例子。
前几年国内投资人也会提到，很多创业者的商业模式是 toBAT。这种说法背后可能带有一些戏谑的成分。在舆论和信息的熏陶之下，大家会觉得太早把公司卖掉很丢脸。但其实如果能在很短的时间内把公司卖给大厂、在大厂里发挥价值，我觉得也是一件很好的事情。
Q：未来在中国，创始人并购退出的案例会越来越多吗？
Tony：我还是挺乐观的，未来机会肯定会越来越多。
这几年中国大厂的业务规模体量和成熟度完全不弱于美国一线大厂。大厂对资本投入的认知也在发生转变，进入下一个阶段——专注于产生商业价值的核心业务。
原来大家觉得「我是大厂，我有源源不断的人才，可以做任何我想做的事情」。但最近很多大厂在复盘反思这条路，逐渐裁撤一些中后台、基础设施部门——「虽然我有足够的钱可以尝试，但我并不擅长。与其我自己建，我真的能做得比外面更好吗？」
在硅谷，被大厂快速收购的创业公司，很多是技术价值高于商业价值。在收支打平、甚至在商业化之前，创业公司就会成为更大的拼图之中的一小块。
这种类型的创业之前在国内不多见。部分原因是大家上来都可以做营收，都可以有商业化的选择，所以往往也不考虑在早期并购退出。但这一次大模型出来之后，我们看到 AI Infra、AI Ops、各种各样的技术公司出来。未来在中国，这条路也有很大的机会能走通。
05
在一艘大船上，
花大钱、涨经验
Q：进入艾盛后发生的第一件事是什么？
Tony：在收购后的 6 个月内，首先快速失去了人事和财务权。其实还挺难受的。
不过英国人做这种生意非常老江湖。我是中国的 CEO，人力和财务都直接汇报给英国，但集团还是让我全程参与面试。他们说，「如果我直接指派一个人，那你们未来一定会打架。所以我让你来找人，你来选。」
Q：在大平台做 CEO，有什么与你预期一致和相悖的地方？曾经有创始人说，大公司让他意识到这辈子都不想上班了。
Tony：和预期一致的是，我们的收购方确实是一个很讲诚信的集团，毕竟英国人在全球做生意这么多年。它尊重所有的条款，承诺也最终都兑现了。
和预期不一致的地方是，我们低估了在一个大体系里推动事情的难度。往往所有人都知道推动一件事情的正确方向，但因为受不同利益驱使、要尊重原有的安排，就没有办法大刀阔斧地去做变革。在短期主义与长期主义之间，有时候不得不去做一些短期主义的事情去产生效果，去迎合你的资本方、股东、董事会。
所以一家公司到了一定体量，如果仍然能够坚持做一些更长期的事情，是非常艰难、也非常难能可贵的。
Q：回头看对赌这四年，有什么地方会希望自己做得更好？
Tony：我觉得能做得更好的是，可以更主动激进一点，去和集团寻求融合和更大的发展。
大家在收购之后会有很多特别在意的东西，比如我自己的品牌、自己的团队，都希望能保全自己的独立性，会对一些潜在的融合有些抗拒。
但事实是我们都在一条船上。从我们集团的 CEO、亚太区的老板，到负责我们项目的 M&A 的同事，都希望能在董事会和背后的股东有交代，证明他们的决策是正确的。
甚至促成我们收购的亚太区董事总经理直接让在他们 payroll（薪资表）上的销售帮忙卖我们的产品。我们收入做得越高，按照 earn-out 机制，其实给我们的收入高于所得利润，集团贴给我们的现金也越多。
但他也非常希望能给我们更多的钱。为什么呢？因为我们越成功、收入越高，越证明他的战略正确，眼光独到。
刚被收购时，这个道理并不是那么直观，但回过头来看，心态越开放，能拿到的机会也越多。
Q：自己做创始人 VS 在大公司当高管，生活状态和心态上有什么不同？
Tony：在大公司做高管还是挺舒服的，拿着比较高的薪酬，有比较大的权利。事情不需要自己做，团队都可以做得七七八八。压力也小一些，因为风险不会在你自己头上，不用担心下个月开不出工资。
但在大公司，一个很明显的感觉是各司其职、各尽其力。更多是做好自己分内之事，等着老板吩咐目标、推动落地。你可能要开 10 倍的会，可能想推动一件事情，前后左右都会有很多的利益相关方，但无非是身体上更辛苦一点。
创业压力会更大一点。但是在压力驱动下，整个人的驱动力和创造力都会更强。创业时总会给自己去加更多的事情，主动去做很多探索和尝试。
在大公司做高管，你天天搞一些有的没的，大家都会很讨厌你，哈哈哈，给前后左右的人增加工作量。但是创业嘛就不一样，天天都在给自己身边的人找事，给自己找事。
另一个心态上的转变是学会了花钱。我们自己创业时，所有事情、用人都追求性价比。招 CFO、买软件的思路也都一样，就是用最便宜的东西击中目标。
我会问我老板，「这个 CFO 有点贵吧？我们这种体量好像不太需要。」老板就经常教育我，花的又不是你的钱，你给集团省钱干嘛？
后来觉得他说得非常有道理。在一艘大船上花钱、给自己涨经验、请世界上最优秀的员工，我其实蛮赚的。
包括后来采购飞书，以至于飞书去其它公司销售的时候，在 PPT 上写「我们有个客户叫一面数据」。后来被朋友看到了，还和我们说，「噢，你们原来这么有钱了。」飞书有点过分。
Q：即使在大公司里待得这么「舒服」，你还是告诉自己要出来再创业？
Tony：毫无疑问。我经常和我的老板开玩笑，说其实到了这个阶段，公司并没有那么需要我。我是一个特别会花钱的人，哈哈哈，特别喜欢做新的东西。做新的东西就意味着你要花很多很多的钱，但这些钱可能是没有短期回报的。
Q：但当初选择被收购，不是为了在大船上花大钱、做大事吗？
Tony：刚开始是的，但后面也发生了很多事情。19 年我们的收购方在高速增长，每年自然增长有 50%+。加上收购，收入增长能翻了好几倍。那时候集团需要你花钱去做新的东西、去抢占市场。
后来风向变了。一方面艾盛在寻求拆分、从英国退市，在美国纳斯达克重新上市。另外一方面艾盛自己也有大的收购邀约。
在这种背景下，集团的业务目标也有了转变。原来会不断去尝试新的东西，变成了要抓住最擅长的业务，迅速做大、做出利润、做出更健康的增长。
我老板也对我说，如果你出去创业的话我一定支持。虽然我也会更头痛，因为需要再找一个人去管下面这些东西。创立反曲后，不管是业务的合作，甚至是资本投资，他都愿意支持我。
一方面是很多事情并不是适合全部在体系内自己做，很贵、很花钱。另一方面，这些新的尝试其实对企业发展也很重要。他需要有自己信任的合作伙伴，相对独立地去做这些事情，这样未来也会有合作机会。这也给了我很多信心。
因此，出来创业对于双方来讲都是更好的选择。他会说，「嗯，Tony 还是一个很会花钱，也会赚钱的人。」既然在目前的体系内，我们更多期望的是确定性，那不如 Tony 你外面找钱做一些风险回报更匹配的事情。
06
Day 1全球化
Q：在数据行业创业十年，是什么让你酝酿出了创立「Recurve 反曲」的想法？
Tony：2017-2018 年，硅谷当时非常流行一个概念叫「Modern Data Stack（现代数据技术栈）」 。传统的企业软件非常重，真正实施要九到十二个月甚至更久。
由于数据领域技术演变相当迅速，系统上线的那一天便已经过时，跟不上需求的发展。所以这个概念更多是在表达对庞大的一体化软件的深恶痛绝。
于是那时大家开始不断地开发一些小的开源框架，来解决单点问题。把这些框架连起来，就可以替代重型软件，这就是所谓的「Modern Data Stack」。下面会用一些对象存储、运算引擎、查询引擎，在上面再搭一些开源调度工具、可视化框架、BI 工具等等。
但我们在一面数据，第一次帮助客户去构建数据体系时，发现 Modern Data Stack 很复杂。说起来千好万好，但首先它的技术门槛很高，需要很多资深的工程师和架构师来实施。
跑了几年后，又能看见一些科技博主出来黑 Modern Data Stack，说「我们现在已经步入了 Post Modern Data Stack 时代」。从现代步入后现代，已经有点抽象了。我们发现明明在解决一个细枝末节的问题，也要套上五个八个不同的工具组合在一起。
到现在为止，数据行业已经来到了一个相对稳定的阶段。借助 GenAI 的力量，我们认为实现数据技术的「军转民」的最佳时机已经到来。通过更自然、更简单的方式，可以把数据系统的核心能力从技术巨头迁移到更多行业。
数据是一个很有意思的行业。它听上去很复杂，每隔几年 Gartner 又会发明新词来增加学习门槛，但认真说起来又挺简单的。所有事情都和 Excel 的数据处理很类似。随着一家公司发展，当数据体系越来越庞大、一个数据分析师变成了上下几百上千个人，很难只依托一个 Excel 文件来传递所有的数据信息。
这时我们就用各种各样的工具去替代 Excel，或者把 Excel 的某一个环节拓展开来。沿着这个逻辑，就能理解各种各样的数据名词和工具了。
Tony：结合上个月 Snowflake 和 Databricks 的口水战，此处应有梗图
Q：这次连续创业和第一次创业相比最核心的差异是什么？
Tony：我觉得是不帮倒忙。创始人有时候很多事情喜欢亲力亲为，但其实没那么专业，还拖团队后腿。
我虽然顶着一个计算机博士的 title，但如果真正下场帮大家写代码，肯定会被大家嫌弃的。创始人不干正经事，天天来添乱，你写的代码大家还要花双倍时间来帮你 review（笑）。
Q：反曲的团队分布在全世界各地。这一次创业从 Day 1 开始就决定建立一家全球化公司吗？
Tony：我们从一开始就决定要选择全球化的市场、建全球化的公司架构。反曲为满足主流市场包括亚欧美用户习惯的差异性，在胡志明市组建了产品和研发团队，也针对目标市场引入了欧洲和美国的资方。
toB 的出海其实会比 toC 公认更难。但我去美国交流时，发现中国人有中国人的优势。硅谷的科技公司，无论是 Meta、Google、还是 OpenAI，我们发现里面的 data scientists（数据科学家）80% 都是中国人。甚至 sales pitch（销售演示）是可以用中文做的。这其实是一个非常夸张的事情。
去年我参加鸵鸟会时反曲还没有正式成立，
反曲越南团队团建
Q：据说「一面数据」的含义暗合莫比乌斯带，「Recurve 反曲」的名字背后有怎样的故事？
Tony：如果请风水先生来看，「反曲」一定是第一个否掉的名字。因为创业路又走反了，还非常曲折，哈哈哈。但其实不是这个意思，也不是颈椎反曲。
我不知道你有没有见过射箭的反曲弓（玩英雄联盟的朋友在哪里）。一把普通的弓，两端有一个反向的弧线。就是这么一个非常小的、精巧的设计，能让这把弓存储极大的能量。
「反曲」这两个字很贴合我们想要做的事情。Data Infrastructure 不像是数据存储或者运算引擎这样重资产的事情。我们想用一种更精巧、更高效的方式去组织数据，成倍地放大数据的价值。
07
反曲的创始团队，还是一面的原班人马
Q：创业前你在港科大读了 11 年。
Tony：是的，我在港科大读了超级久，2003 年高中毕业就来港科大了。从本科读到硕士、再读到博士，2014 年才毕业，应该算是典型的学生创业者。
读书期间我在业界做了四五份实习。我当年的导师 Gary Chan 在工业界有很多朋友，一半的实习都是他给我介绍的，包括腾讯、华为诺亚方舟实验室等等。也让我在那时候萌生了想法，希望能够用新技术解决具体的问题。
看 Anna 之前发朋友圈，我才知道 Daniel 在真格做分析师的时候，自己去印了个合伙人的名片。感谢 Gary，我在刚毕业两年的时候，就会偷偷把实习两个字去掉，跟别人讲我有 10 年工作经验。
Q：11 年里有什么让你难忘的事情吗？
Tony：那肯定是 LG7 的鸡腿，当时每天下午都会去吃。
不过开始创业后才会意识到大学结交的伙伴会伴随一生。我很希望当年可以和其它 PhD 同学有更多的交流。
PhD 创业往往都是实验室同学、学长学弟一起搭班子。我的合伙人从清华拉了两个宿舍舍友，一面数据的创始团队里有四五位都是他的同学。
Q：从 PhD 到创业者的这一步是怎么迈出的？
Tony：其实很多人讲，应该先有一个想法，或者我先有一个计划、我先有一个团队、我先拿到钱再出来创业。「什么时候开始创业」这个问题，千百个创业者可能有千百个答案。
对我自己而言，最重要的是两件事，第一是机缘，第二是心态。
我从港科大毕业后，加入了中国 PC 时代排名第三的公司。第一是腾讯，第二是 360，第三是一家叫做快播的公司，是一款风靡全国的播放器。
然而在我加入这家公司一个月后，快播就被查封了。当天的场景，历历在目……当时我就想啊，好不容易读了十一年书， 毕业了找到份工作，结果一个月就失业了。
所谓创业的机缘，就是「就业即失业」。刚好 2014 年是大众创业、万众创新的最好的时代，满地都是黄金，满地都是天使。
那时候就决定要赌一把。要做什么不知道，要服务谁也不知道，什么都不知道，但是我知道我非常喜欢我的同事。大家一起失业了，与其说分头去打工，不如聚在一起做一家新的公司，在新的行业里解决新的问题。
什么是创业的心态呢？我是在深圳读的高中，同一届有一名同学 Reynold Xin（辛湜），是比我成功千百倍的创业者。也是 PhD 读完以后，立刻就和实验室的小伙伴一起创立了 Databricks，现在是美国的超级独角兽。
有一次我听他的分享说，如果他毕业以后找一份工作，工作了三五年，未必会有勇气或者好的心态投入创业。因为读书命苦。PhD 刚读完其实收入也很低，没有太多的物欲，也没什么牵挂，充满了好奇心。这种心态是非常适合来创业的。
Q：一面数据是如何找到 PMF 的？
Tony：我们其实花了整整两年去找 PMF。花了非常长的时间去思考，究竟要给什么样的人提供什么样的服务？他为什么要付我们钱？
这两年里走了非常多弯路。我们曾经闭门九个月，烧掉了上百万的经费，研发了一款我们认为特别伟大、即将改变整个行业的分析软件。
结果发现当我们出去销售的时候，没有一家客户买单。没有人买。后面才知道自己是多么天真，想通过一些代码去改变一个已经存在了上百年的行业。
我们也尝试过非常多方向。一开始第一个尝试的方向是把数据卖给对冲基金和 PE，帮他们炒股票。其实很赚钱，我们最大的客户一年收入几十万美元。但后来又发现这样的客户并不多。和它一样体量的基金全球也不超过 20 家。我或许可以做一个非常小而美的公司，但赚点钱就结束了，没有很广阔的市场。
后来我们从服务基金转向了直接服务企业——既然我能帮你通过分析公司数据来炒股票赚钱，那我们为什么不能把数据直接卖给这些公司，帮助他们运营得更好？也是不断地在行业里去做、去理解学习，和我们的合作伙伴交流，慢慢地去改变自己的价值主张、改变产品形态、改变客户群体。
逐渐我们意识到，toB 行业里，你的客户永远比你更懂他自己。他永远比你更懂怎么样在行业里做生意赚钱。我们发现最终能成功、产生商业价值的产品，都是客户和我们一起，帮我们定义出来的。
Q：什么样的客户可以一起共创产品？什么样的客户对你们来说是好客户？
Tony：在拜访合作伙伴的时候，往往会得到两种反应。第一类，在你洋洋洒洒讲完产品和想法之后，对方会夸奖你的产品非常棒、非常厉害，我很欣赏。然后就没有下文了。
另外一种会从批判角度出发，试图挑各种各样的毛病，这里不好，这个问题没有考虑到，这个思路没有办法帮我去解决问题。
这样的客户会有更大概率成为你长期共创的伙伴。因为它不想敷衍或恭维你来快速结束对话，而是真正把自己带入合作场景去思考。
Q：一面数据曾经有过合伙人层面的股权重新划分。创始团队是如何面对角色的重新划分、股权重新分配的？
Tony：其实还挺平静的。可能让大家失望了，没有抓马。我们三个人都是理工男，ego 都很小，彼此之间也有很强的信任感。
我们有一位联创由于家庭原因中途退出时，作出了巨大的牺牲。他把股份无偿分给了我们另外两位创始人。
但他说，他其实是最实际也是最理智的。因为他觉得如果不这样做的话，我们两个可能会因为各种各样的原因，不会再坚持把公司做下去。要么是回报不够大，要么因为「分赃不均」，要么是对团队没有那么强的掌控力。
一面数据的团队创业了十年，经历了整个公司的生命周期。现在第二家公司 Recurve 反曲的创始团队，是一面的原班人马，完全一样的创始团队。
其中最大的品质，就是相互之间的信任和心态的开放性。其实开始做一面数据时我们只有一个想法，中间也经历了非常多次的转变，否定自己、推倒重来。
但在我们团队什么事都可以聊，什么事都可以商量。我们也不是没有吵过架，但往往讨论到最激烈的时候，大家会说，停，明天再说！我们先去吃个宵夜。
我觉得人类的语言真的是一个很奇妙的事情。往往我们在讨论一件事情的时候，观点是一样的。在争论中我们驳斥的不是事情本身，而是对方说出来的语言概念。当我们抛开文字的交锋，会发现大家的出发点和想去的地方，都是一致的。
Tony（右二）和 Chao（右一） 与反曲越南的 CTO 和 CPO
Q：你们之间有暗自较劲吗？
Tony：没有，我们几个属于价值观比较一致，能力上又千差万别。我还是把自己放在产品和技术的位置上，我们另外两位创始人，一位在公司的运营和项目落地上精力会花得更多，另一位在商业上的嗅觉和经验都在我们之上。相对来说是各司其职的分工。
Q：一面数据找到 PMF 后，花了一个半小时就从真格拿到了融资。
Tony：对，第一次见真格是在国贸办公室里，和 Anna 大概聊了有一个小时，我讲了讲大致的产品规划和商业路径。Anna 就说，「嗯，我觉得你们还不错，咱们下楼过个马路去徐老师家里，给徐老师也讲讲。」
到了徐老师家里，花了 15 分钟把这个故事原封不动地又讲了一遍。我 100% 确定徐老师没有听懂，哈哈。但徐老师能量极高，整个人非常兴奋，当场就拍板说你这个公司我们会投资。
这是一个非常奇妙的瞬间。真格并不是我们见的第一家 VC 了，但我当时以为需要经历更长时间、更多磨难、或者更多投资人的刁难才能拿到的融资和支持，只用了一个半小时就拿到了。
反曲 1 周年生日！ 深圳团队团建
08
没有人比我更懂
「从实习生到 CEO」
Q：在你离开一面时，接任你成为 CEO 的同学曾经是一面的实习生？
Tony：她是 2015 年加入一面数据时是实习生。从那时开始做起，慢慢成长起来的。
因为对赌完成后，无论是否还在集团工作，我都是要离开 CEO 位置的。只要创始人还在这家公司一天，团队就永远没有办法真正融入更大的集团体系里。
在我离开时，曾经内部培养了一位同学去接任 CEO 的位置。大家经常会问我，Tony 你是怎么把她培养起来的？其实现在想，我真的很难说我去培养了谁，更多还是希望自己能给大家提供更好的机会和环境。
有的人会成为 CEO，有人变成技术大拿，有人会成长为一线的超级大 sales。所有的成长都在于每个人的特质、兴趣爱好、专长，会慢慢地带他发展成不同的样子。
Q：让她成长为 CEO 的特质是什么？
Tony：我觉得最重要的特质是对人的敏锐度。
对一家已经初具规模、有团队要管理的企业来说，有一点点的 human touch 非常非常重要。知道团队的诉求，团队要什么？团队为什么痛苦？什么样的事情会让团队得到激励？我的客户要什么东西？我怎么样跟客户沟通？他担心什么东西？客户选择我不选择我是为什么？这些都需要对人的感觉。
还有一些更加底层的特质，比如心态开放。还有 ego（自我）小一点，能和别人达成一致。
Q：她和你比较像，还是和你不一样？
Tony：我觉得有相似的地方，但更多还是她帮我做了很多我做不了的事情。
公司所经历的阶段不一样，需要的 CEO 品质也是不一样的。我从一个大平台决定出来，又回到了一个很小的团队，其实也是因为我能感知到我的擅长、兴趣、最能贡献的地方就在这（初创阶段）。
当公司到了一定规模，我也会发现自己身上的局限性。我确实做不来，有人可以比我做得更好，可以带着我们公司发展到更高的一个状态。我在她身上看到了这种互补性。
Q：一面数据的官网上有专门的一栏，记录了所有在一面实习过的实习生们。
Tony：其实从 Day 1 开始就这样做了，也是因为我自己特别喜欢实习。
能力强的实习生能产出的工作成果是令人毋庸置疑的。实习生在某种程度上对现有团队是一个很好的补充，他可以去做和日常工作不相关，但又对整个公司有很大帮助的事情。
也是因为我做过很多实习，我也知道实习生要什么嘛。除了工作经历、真实的项目经验，我们希望在官网上能把大家的履历放出来。如果一面能越来越有名，对他们未来无论是申请学校还是找工作都是一个挺好的背书。
一面数据曾经的官网
Q：实习生在一面、反曲的角色是怎样的？
Tony：每一个实习生的角色都不一样，也取决于大家的背景和诉求。
比如有些同学来的时候，就知道自己可以实习 6 个月甚至更长的时间，和正职员工没有太大区别。对于短期实习生，更多是希望能利用寒暑假的机会参与工业界的一些项目，这样他可以作为辅助角色，来帮助正职员工在旺季分担工作。
还有一些比较特殊的，比如 PhD 同学。公司里会有一些相对开放的问题，不适合正职员工去做。问题越开放、产出越不明确，就很难换算成 KPI，对于正职员工在企业里的职业成长没有直接帮助。但是对于 PhD 同学来说，这些问题是有意思的。
也有带着自己课题来的 PhD，我们会让他负责独立的、更具前瞻性的项目，这样可以帮助他结合科研项目，帮助他未来发文章，早日毕业。
Q：有一面的同学在知乎上说，同事像是大学时的同学，leader 像辅导员或者说是师兄师姐的角色。你们更偏爱年轻人和这种校园氛围吗？
Tony：我们特别喜欢用年轻人。
我们其实也尝试过，首选肯定是希望能找到一些既有经验、又有能力、又匹配的人。但往往在一些比较新的行业和创业公司里，这是一个不可能三角。如果他既有经验、又有能力，你可能负担不起他的薪酬。如果他很年轻、又有潜力，他未必能匹配你所需要的经验。
后面我们发现，既然我们做的事情相对很新，在市面上也找不到特别匹配的人。与其这样，不如吸引一些更年轻、也更有冲劲的年轻人，在他们身上付出更多时间，让大家和我们一起成长。其实和真格的用人思路非常像。
Q：但也有创始人表示，如果把团队的每个人看作是一个机会成本，他宁愿花更多的钱雇用更有经验的人，保持团队的小规模和高人效。
Tony：这未必适用于所有的行业。对于研发导向和核心技术占比很高的公司，人越多，管理成本就会越高。团队协同和项目管理本身都是损耗。
但对于企业服务而言，最重要的两个字是服务。服务团队的人数随着客户的付费金额增长而增长，这是客观规律。
虽然技术和 Gen AI 一定程度上会让这条增长曲线更平缓，但仍然需要更多的人加入团队。我们选择了企业服务这个赛道，就要有组织一支更有战斗力的团队、用好更多人的觉悟。
从有潜力的年轻人出发来组织一支战队，能看到很多前辈有非常好的案例。比如我们第一个快消客户是宝洁。宝洁的管培生体系在业界被称为黄埔军校，宝洁有自己的校友会、甚至 venture 去专门投资宝洁出来的创业者。
年轻人的成长是极为迅速的。就算第一年是亏本的，但是到了第二年、第三年，就会产出非常大的工作成果。
Q：在创业上，年轻人的优势是什么？
Tony：前几年大家经常会聊到，做时间的朋友。但我觉得科技本身是时间的敌人。
我在科大读了这么长时间计算机，也拿到了 PhD 的学位，但我的技术其实远不如刚刚 PhD 毕业的同学做出来的技术牛逼。
年轻人现在在学校里学习的技术、做的实验，绝对是领先整个行业、领先于像我这样干了 11 年的老技术人的。长江后浪推前浪，在科技领域这是非常残酷、也是非常现实的。
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