摘要

Emergence 的数字，是其他所有判断的底气：过去20年部署资金略低于20亿美元，已返还现金略高于80亿美元；按 Saper 估算，第三支基金的 DPI 约为16倍。 单是 Zoom 就为该基金带来超过10倍回报；SalesLoft 以23亿美元卖给了【可能是 Vista】，这是“私募股权为软件公司支付过的最高倍数”。新基金分析中的毕业数据是：早期投资中9/10能完成后续融资，1/5融资估值超过100亿美元，1/10最终上市。
2014年的 Zoom 交易是：从2.5亿美元基金中投入2000万美元，投后估值2亿美元、营收约200万-300万美元。 当时这相当于100倍营收，几乎闻所未闻；尽调时发现，Eric（可能是 Yuan）把升级和暂停都算成流失，导致“Eric 以为业务比实际更差”。在条款敲定前告诉他，虽然放弃了议价优势，却赢得了这笔交易。
“四倍增长、120%留存”（Quadruple 120）可能取代“三三双双”，成为 AI 时代的新标杆。 伟大的 AI 公司大致应实现同比4倍增长，同时净美元留存率至少120%；Bolt 两个月内从0做到20，Together AI 15个月内营收从200万美元增至超过1亿美元。但尚未验证的变量是留存：Saper 预计 cohort“会令人失望”，只有找到高黏性工作流切入口的少数公司能成为例外。
任何投资的排序都是：市场拉力 > 创始人 > 牵引力。 尽调中最有信号的一句话，是用户说“如果我老板不再为这个买单，我就辞职”；最大的陷阱则是“海市蜃楼式产品市场匹配”（Mirage product-market fit），即快速增长掩盖了持久需求或商业模式的缺失，例如疫情期间的健身教练工具，或因为更便宜而增长、却没有证明利润率的 AI 服务。
在市场判断上，他不会做空 Salesforce，而会做空 IBM。 财富500强中仍有75%在 COBOL 大型机上运行核心应用，AI（通过被投公司 Mechanical Orchard）是最终推动迁移的“关键促成因素”。如果能以600亿美元买 Anthropic、以500亿美元卖掉【可能是 Grok】，OpenAI 3000亿美元“感觉贵”；持有10年的单一股票则选 Microsoft，把它当作 B2B 软件指数。
过去12个月，他最大的认知变化是：原本担心 LLM 的价值会因为数据和分发优势流向 incumbents，但“我低估了专注的价值”。 聚焦单一问题的创业公司正在跑赢 incumbents；而且买方并没有裁员：一家语音 AI 客户没有减少任何员工，却“用同样的人手把业务做大了3倍”。
多数风投合伙关系在结构上都出了问题。 两年期支票簿鼓励广撒网，合伙人离职会留下悄悄伤害创始人的“孤儿交易”，退休创始人继续囤积 carry 则推动一轮轮分拆创业。Emergence 的创始人退休时会放弃 carry，这也是为什么至今没有合伙人离开。退出纪律同样重要：他们在 Salesforce 上市后不久就卖掉了，“这很糟”；但对当前上市持仓逐笔管理，最终比在锁定期结束时全部卖出多赚了20亿美元。

精读

1. Zoom：准备好的头脑、基金8%的下注，以及一个没意识到业务有多好的创始人

Emergence 在2013年形成了一个判断：WebEx 是“疲惫的产品”，正等待被替代。Saper 加入公司时的面试案例，是对 Fuze 进行尽调——一家早期 Zoom 竞争对手，他正确地放弃了这笔投资。因此，Zoom 作为他的第一笔交易找上门时，“他们基本上在考试前就把考题给我看了”。合伙人 Santi 的验证来自亲身体验：他给阿根廷的家人打电话，重构后的 codec “比市场上的其他产品好太多”。
这笔交易绝不轻松：2014年从2.5亿美元基金中开出2000万美元支票，意味着约8%的集中度；投后估值2亿美元、营收约200万-300万美元，是公司当时最大的一笔支票，也是最高价位的交易之一。竞争激烈的部分原因在于 Zoom 已经盈利，并不需要这笔钱。
Saper 的模型对不上流失数据，于是有 PE 背景、曾是“数学奥赛选手”的队友 Joe 深挖，发现 Eric（可能是 Yuan）把套餐升级和暂停都计入流失——“Eric 以为业务比实际更差”。他们在最终敲定谈判前告诉了他，把议价权交到他手里，“因为我们认为这是高诚信的做法”。Eric 的回应是：“我想和你们合作。”
最终赢下交易的承诺，是在产品驱动增长之上叠加成熟的企业销售体系；投资后，他们从 RingCentral 招来了 Dave Burman。Saper 的一般规律是：“所有 PLG 公司最终都需要叠加企业软件销售体系，才能可持续、经久不衰。”他也以外交而准确的措辞确认：Eric“不是一名经验丰富的销售人员”。

2. 创始人为什么选择你，以及“准备好的头脑”究竟值多少钱

Harry 以 Rabois 式观点发难：最好的创始人并不需要你。Saper 的重新表述是，创始人选择 VC，是因为“你能帮助他们改变成功的概率”，方式可以是 GTM、招聘、心理疏导，什么都可以。“这些事情成功的概率本来就很低，所以哪怕你只能一点点改变概率，也非常重要。”
对于以 thesis 驱动投资，Saper 直言：“我不认为任何风投机构赚到的钱都来自准备好的头脑——那是胡扯。”准备好的头脑真正带来的，是更快抵达机会。更好的 thesis 往往来自被投公司：Chorus.ai 是一笔种子投资，也是“第一家语音 AI 公司”，后来以略低于5亿美元卖给 ZoomInfo，Saper 认为其倍数超过5倍，并由此孕育出 Bland、Regal 和 Assembled 背后的语音 AI 大方向。
Harry 诚实地指出，种子投资做到5倍，对 Emergence 这种规模的基金并没有改变全局。Saper 表示认同——这也正是下面基金数学重要的原因。

3. 第三支基金的幂律：约16倍 DPI，即使剔除 Zoom 也属顶级

按 Saper 估算，第三支基金的 DPI 约为16倍。Zoom 为该基金带来超过10倍回报；非共识的 A 轮投资 SalesLoft 以23亿美元卖给了【可能是 Vista】，“这是私募股权为软件公司支付过的最高倍数”，单独就为基金带来数倍回报。
更惊人的说法是：完全剔除 Zoom，仅靠 SalesLoft、Chorus、DroneDeploy，以及刚刚分配的一笔数十亿美元加密资产回报 Zapo（可能是 Xapo），这支基金依然属于顶级基金。超常回报公司推动了80亿美元的返还规模，但其下方的阵容同样真实存在。

4. 市场结构：赢家通吃和拥挤市场都能赚钱，PE 也不是救世主

Doximity 被按赢家通吃的逻辑承保，Harry 称它是“一头他妈的野兽，只是没人知道”，如今在公开市场“绝对打中了”。Bolt/Lovable 则是相反案例：Webflow、Wix、Weebly、Squarespace 等多家大型 incumbents，都能容纳多个大型下一代赢家。 incumbents 的结局大多是整合并进入私募股权，只有少数足够灵活，能完成自我重塑。
对于 PE 是否能充当退出兜底，他说“救世主这个词太重了”。SalesLoft 的20倍 ARR 是例外，大多数情况下，PE 支付的只是3-5倍。Harry 谈到 Anaplan 和 Coupa 时问：“他们他妈的要怎么把那笔钱赚回来？”
过去5-7年获得融资、如今 ARR 在5000万-1亿美元之间的 SaaS 群体，正面临“这个生死攸关的时刻”：要为 agents 投入多少，客户是否会采用；而且“不幸的是”，大多数公司都会活下来。反例是 Guru：Rick 在2016年 A 轮时加入，Saper 在董事会待了近10年；公司把知识管理和生成式 AI 搜索结合起来，将团队精简至约60人并实现盈利，同时重新加速增长——“某种意义上，这些时刻反而会让业务变得更好。”
Harry 继续唱反调：如果 Glean 已经做到1亿美元 ARR，重新架构后的 Guru 还有什么风投价值？Saper 的回应是，快速增长的竞争者证明了市场拉力；Guru 要做的，是提供不同的产品，同时接住同一股需求拉力。

5. 你不会很快知道谁是赢家：Bill.com 与 Zenefits 寓言

Bill.com 并非一路向上。金融危机期间，公司曾经停滞，直到 Emergence 帮它打通银行渠道合作策略——Saper 认为 Bank of America 可能是第一家合作银行——以经济可行的方式销售低客单价产品，随后业务“彻底起飞”，并成就了第一支基金。
这是一则关于谦逊的故事：2015年，一位同行投资人、可能是一名 principal，宣布“我刚刚做出了职业生涯定义式的投资”——Zenefits。那时 Emergence 刚投了 Gusto，后者增长更慢。Gusto 挺了过来，Zenefits 没有；这不是对 Parker 的批评，他是“一个怪物”。原话总结是：“投资后立刻爆发，并不保证它最终会赢。爆发可能说明市场拉力……但不一定说明这是一家经久不衰的公司。”

6. 市场拉力是一切：如何识别伪需求

定义很简单：绝望感。“如果买方从没试图自己拼凑解决方案，或者买过一个劣质产品来解决问题，那就不能算绝望的问题；否则它只是锦上添花。”尽调中最有信号的话是：“如果我老板不再为这个买单，我就辞职”，或者“我愿意自己掏钱买”。
Harry 问三者排序，Saper 给出明确答案：市场拉力、创始人、牵引力。原因在于，把市场拉力形成的切入口转化为防御性，是创始人的工作。Bolt 的投资假设是 WebContainer 技术，但“现在还非常早，所以我们不知道最终会如何发展”。
Saper 承认，他曾以约900万美元参与一笔 A 轮，项目是疫情期间为健身教练提供的“开箱即用”业务工具。Saper 的母亲是一位快70岁的可能是 Jazzercise 教练，这也是他对项目有好感的原因。市场拉力“短暂存在”，但健身房重新开放后就消失了。值得肯定的是，创始人关闭了公司并退回大部分资金。Harry 继续补刀：即使成功，可能也只是一个5亿美元结果。Saper 承认这是自己的责任：疫情迫使所有人相信远程经济会永久存在，而“我们的工作就是判断未来”。

7. 最好的交易往往——但不总是——很贵，以及“你必须相信什么”图表

从投资组合看，Gusto、Zoom、Yammer、Ironclad 都很贵；Veeva 和 SalesLoft 则是非共识、且并不昂贵。近期也证明这种机会仍然存在：一位合伙人在【可能是 Federato】尚未成为时代热点时，就以合理价格主导投资了一家为保险公司提供 AI 核保的公司，顶住质疑推进交易，最终 B 轮以更高估值完成融资。“两种机会你都想要。”
内部框架是，先找出这笔投资要为基金带来回报所必须成立的3-5个交易特定假设，包括稀释和未来融资需求、防御性、市场、竞争、团队；然后为每个假设建立支持与反证数据图表，在每次尽调电话中持续更新，最后“大家一起盯着这张图说：综合来看，我们相信吗？”

8. 破除合伙制弊病的办法：所有人尽调所有交易，每位合伙人平均每年一笔

Emergence 有三层聚焦：永远只投 B2B 软件，从 Salesforce 到 Veeva，再到 Together、Bolt、Bland、Unify；平均每位合伙人每年只投一笔；以及从内部培养合伙人。“优先交易”是“神圣的词”：每位合伙人的日程都会被打爆，所有人都做客户电话、管理层推荐调查、背调，很多人还会现场拜访。行业里的常见做法，是 associate 和 partner 一起“顶住一轮又一轮质疑者的围攻”来捍卫项目；Emergence 的流程则是“集体寻找真相”。
对于时间压缩的质疑，答案是：7位合伙人加上 principals，可以在同一时段并行进行7场尽调电话，由一名 quarterback 统筹；电话录音，笔记详尽，每晚发送总结邮件，并有刻意安排的深夜综合电话——“等孩子睡着之后……理论上，后端有无限多的时间。”
Harry 追问：Saper 从没投出过归零项目，“这说明你承担的风险还不够。”Saper 半同意：“其中一些项目可能最终还是会归零。”他将部分原因归于经常性收入带来的下行保护，但坚持认为团队模式能在投后改变结果：9/10笔交易能完成成功的后续融资，1/5融资估值超过10亿美元，早期投资中1/10最终上市。
最具代表性的故事是 Regal 的疫情火热 A 轮：Saper 认为当时有6份 term sheet，公司一年内从0做到150万美元营收，而且那时还没有 AI。Saper 与 CEO Alex Levin 分别飞到丹佛，在机场外的田野里走了4个小时；Saper 没涂防晒，在高海拔下“红得惨不忍睹”。联合创始人则与每位合伙人分别进行 Zoom。Harry 质疑这种重流程销售：“我他妈不想错过 Revolut。”Saper 的回应是，他们同样能赢得年轻、炙手可热的创始人：与 Austin Hughes 共同领投 UniFy 的“创始轮”，Hughes 曾任 Ramp 高管，联合创始人曾来自 Scale AI，而且条款在公司注册成立前就已谈妥。

9. Quadruple 120：可能的新基准，以及尚未兑现的留存风险

“三三双双”已经“不再成立”，因为市场拉力本身发生了爆炸式增长：LLM 确实足够好，而且“每个人的老板都在说，去买 AI”。证据是：Bolt 两个月内从0做到20，Together AI 约15个月内营收从200万美元增至超过1亿美元。Harry 面无表情地说：“他们的营销烂透了。”意思是，这种增长几乎完全来自自然需求。
新指标是“Quadruple 120”：同比增长大致4倍，加上120%以上的净美元留存率。两项同时满足，“这些就是世代级公司”。但警告同样明确：这些公司太年轻，尚未证明留存能力；Saper 认为 cohort 平均来看“会令人失望”，只有找到高黏性切入口的少数例外能够幸存。
对于这些公司只是 OpenAI/Anthropic 的“营收漏斗”这一说法，他并不担心，理由有二：闭源模型之间的价格竞争正在推高应用层毛利率；开源 LLM 也是可信的后备方案。如果 OpenAI 把价格提高10倍，“你现在有可信的能力启动一个开源模型”，而这正是 Together 的全部业务。
Together 最关键的“必须相信什么”是：开源 LLM 会成为企业市场的主导组成部分。他对当前状态的诚实判断是：“趋势向好……但坦率说，还有点 TBD。”80/20 和60/40的概率判断并不一样。Harry 的反驳是，即使只进入全球每家公司10%的业务，规模也已经足够大；Saper 承认，还要看 Together 能否让模型启动足够无痛——“那10%可能就是整个世界。”

10. 软件供应商为何能穿越自建时代，以及 AI 如何定价

他的投资视角来自 Mike Maples 的《Pattern Breakers》：支持那些针对外部拐点拥有独特洞察的创始人。因此，相比替代旧市场还是创造新市场，他“没那么在意”。还有一个关于方法论的细节：他亲手写了这本书的总结，“相比让 AI 替我做总结，自己动手让我记住了更多。”
2017年的“coaching networks” thesis 来自合伙人 Gordon，虽然“品牌起得不好，但我认为判断是对的”：AI 以教练身份出现，从网络中真实发生的结果学习，再改进建议。“Copilot”最终成为流行说法。关键在于，基于这些数据训练的领域专用模型，可以产生“甚至 OpenAI 都无法拥有的洞察”。
针对可能是 Clay 风格的“我们会自己把所有 SaaS 都做出来”判断，软件供应商能持续存在有3个原因。第一，买方购买的是如何解决问题的“有立场的观点”，不是代码；第二，让软件变得容易构建的工具，也让它变得难以维护——“6个月后那个东西就过时了”，所以企业会从自建重新回到采购；第三，也是最重要的一点，“买方需要一个可以追责的人”。Harry 补充了创建和规模化的问题：大多数企业甚至不知道 Slack 是什么，而平均一家公司运行172个工具，自己维护它们“绝对是蠢到家了”。
定价是一个光谱：按席位、按用量，再到真正按结果收费；目前市场主要停留在按用量收费。纯结果定价，比如 Fin 按解决量计费的模式，目前“还很难”：多触点工单让因果关系存在争议，每月协商结果也会让供应商与买方关系变得对立。已经适合结果定价的例外是 AI 赋能服务：Mechanical Orchard 不卖它的“mainframe 版 cursor”，而是直接销售迁移服务，耗时只有一半、价格是 incumbent 的80%，“如果做不成，你不用付钱”。按劳动力定价，本质上是在押注自己：“我的 AI 到底有多好。”如果失败，毛利会灾难性崩塌；如果成功，则能攫取超额利润。

11. 认知转变：专注胜过 incumbents 的数据与分发

他过去12个月最大的认知反转是：“当 LLM 的力量出现时，我担心大部分价值会因为 incumbents 的数据和分发优势流向它们。我低估了——这也是创业公司反复给人的教训——专注的价值。”一家可能是 Unify的公司，聚焦一个 GTM 问题，就能轻易跑赢 Salesforce。成长阶段公司则“好坏参半”。Harry 的补充观察也成立：Adobe 等 incumbents 的产品发布速度，已经比过去的刻板印象快得多。
对“Google 可以自己做出来”的回应是：先从窄问题切入，因为 Google 不会像你一样把这个窄问题解决得好，然后再向外扩张。经典案例是 Veeva：投资时，全球制药 CRM 的 TAM 只有4亿美元；如今公司市值350亿美元，已经成为大型药企的“董事会级供应商”，这才打开了持续交叉销售的机器。双方都同意的推论是：“你会不断低估落地切入口的规模。”如今尤其如此，因为 AI 切入的不只是软件支出，还包括劳动力支出。
对 Sarah Tavel 的“为工作付费”论点，他给出的经验性对冲是：到目前为止，买方并没有裁员，只是不再招聘。他最近投资的一家医疗语音 AI 公司，其客户没有减少任何员工：“我喜欢这一点，因为我用同样的人手把业务做大了3倍。”供应商应当捕获部分劳动力价值，但替代过程比融资材料描绘的更慢，也更受情绪影响。

12. Tape calls：做空 IBM 而非 Salesforce，买入 Anthropic，以及即将到来的“B2B 的 FTX 时刻”

20VC 上每个人都在做空 Salesforce，但 Saper 不会这么做：核心工作流每周有数千万用户，incumbency 是真实存在的。他公开看空的是 IBM：“财富500强中75%的公司，仍然把核心应用运行在办公室柜子里的冰箱上”，代码用的是“已经没人再写”的 COBOL，而 IBM 每年靠维护和服务器收取数十亿美元。AI 是迁移这些 spaghetti code 的“关键促成因素”；如果 Mechanical Orchard 等公司成功，“IBM 这样的公司就会陷入麻烦”。
快问快答：Anthropic 600亿美元、【可能是 Grok】500亿美元、OpenAI 3000亿美元时，卖出【可能是 Grok】——“我还不知道他们找到了什么 niche”；如果 Anthropic 能做出应用层，就买入；OpenAI“感觉贵，但它拥有强大的消费者品牌”。持有10年的单一股票选 Microsoft，明确把它看作 B2B 软件的“最佳指数”——“你不想要某种超级高风险的 GameStop 式鬼东西。”
对近期采用情况，他预计会出现“略微的幻灭低谷”：实验预算正在转化为真实预算，但交付不了价值的供应商会被砍掉。更黑暗的情景，是他所说的可能出现“B2B 的 FTX 时刻”：某个企业 agent 做出“非常糟糕的事情”，例如擅自发邮件、擅自采购，引发市场反弹。“我们确实需要搞清楚护栏怎么设，确保这些系统安全部署。”

13. 孤儿交易、放弃 carry，以及 Emergence 为何从未失去合伙人

他对风投旋转门的剖析是：机构雇佣前 CEO，或雇佣“一支初级员工大军”，配上两年期支票簿，从而激励支票数量，而两年永远不足以判断投资结果。高绩效者随后抬头一看，发现创始人在离职后仍保留 carry，于是离开并创办自己的机构。真正被忽视的受害者是创始人：原赞助投资人离开后，交易变成“孤儿交易”，跟投概率下降，董事会换来一个不那么有建设性的成员——“他们得到的东西，已经不是当初买下的东西。”
Emergence 的结构性答案，是平等合伙制，以及退休创始人放弃 carry。“这在风投里没人谈”，而且 Saper 11年前加入时也不知道。“我没有理由离开……我可以看着你的眼睛，以 principal 身份招募你，并告诉你：你真的有机会成为和我平等的合伙人。”
关于种子轮信号风险——这是真问题，还是种子投资人的话术？当多阶段基金把种子轮当成期权项目时，风险确实存在：支票小、由初级员工负责、等待观察后再决定是否加注。Emergence 的做法是把种子轮“当作核心下注”，由合伙人主导，并取得两位数持股比例，让创始人下一轮可以去找其他投资人，而不会承受信号损害。持股底线可以通过框架灵活调整——“Zoom 当时我们持有10%”——只要交易仍然有机会为基金带来回报。
Harry 质疑“回报基金”本身的执念，认为半支基金的回报已经很好，而且赢家的规模总是被低估。Saper 的数据是，80亿美元以上的返还额主要来自少数几家公司；但回到第三支基金，有些基金即使剔除这些公司，仍然属于顶级基金。

14. “我们过早卖掉了 Salesforce”：以及从董事会管理上市持仓带来的20亿美元

这道伤疤来自 Emergence 在 Salesforce 上市后不久卖出持仓。“这很糟。”他更广泛的观点是：退出很重要，但在风投行业讨论得远远不够。
他们的框架是，每个财报季度，项目赞助合伙人——通常仍在董事会，这也是“持有股票唯一站得住脚的理由”——利用内部信息向合伙关系汇报，并在法律允许的窗口内做决定。有时他们也会买入：Doximity 在 IPO 时继续加仓，如今从那个价格算起已经带来3倍回报。
对 LP 的自我复盘不包括 Salesforce——“我们在那笔交易上做了一个非常糟糕的决定”：如果在锁定期到期时全部卖出，他们会少返还20亿美元；如果在每个持仓通常于2021年达到峰值时全部卖出，则会多返还20亿美元。实际的逐笔管理正好处于两者之间——“我们比一开始就把全部资产交给你，多为你赚了20亿美元。”他们的 LP 主要是慈善基金会和大学捐赠基金，更看重最大化结果，而不是立即获得流动性。
关于 reserves，他把失败归纳为“海市蜃楼式产品市场匹配”：快速增长让人产生错觉，要么客户群足够多元、每个客户却把产品用于不同用途；要么 AI 赋能服务因为“更便宜、更快”而增长，却没有证明高毛利模型——“你继续往里投现金，但其实并没有 PMF。”针对 Maples 所说的“99%的桥接轮通向无处”，Intacct——排名第二的云 ERP——曾在 Emergence 以优惠条款提供桥接融资后获救，打通会计师事务所渠道，最终以Saper 认为约10亿美元卖给 Sage。“显然，这是一个挑出来的例子。” Pay-to-play“很糟……但有时确实必要”。他猜测 IPO 会在“明年年初”恢复。

15. 亏损、模拟董事会会议，以及 Sam Altman 的育儿建议

职业生涯中错失的交易：“我认为有2笔或3笔。”第一笔可能是 Ironclad，输给 Sequoia 的 Jess Lee。由于投资组合冲突，Simple Legal 已将合同管理列入产品路线图，Saper 回避了 A 轮；B 轮很快到来，“公平地说，Jess 出手很快”。下一轮他重新进入，成为“我认为唯一的外部投资人”，交易估值大概在3亿美元至4亿美元之间。如今公司营收超过1亿美元，并拥有快速增长的 Harvey 竞争者 Jurist；Saper 认为回报显著高于 Harry 粗略估算的5倍。
为了赢下一笔交易做过最疯狂的事，是 Assembled 火热的 A 轮：团队中有3位 Stripe 创始员工，且“我认为这是 Stripe 有史以来第一笔种子投资”。进入前三后，CEO 晚上9点打来电话：一小时内提交材料，随后参加一场模拟董事会会议，由对方评估 Saper 作为董事会成员的表现。他们最终赢下交易，Saper 认为击败了 Index。第五支基金还有一个相关数据：Emergence 平均在投资前13个月就认识创始人。
最糟糕的退出是 Comfy，一家能源效率软件公司：Salesforce 等客户给出了7位数订单，但真正部署产品的人并不在意，导致“买方和实施方之间存在巨大的激励问题”，订单额很大，实际部署 ARR 却很弱。公司最终以小幅盈利卖给【可能是 Siemens】；CEO 致谢时送了一张 French Laundry 礼券，但他至今没能订到位置使用。
结尾的建议可能来自 Sam Altman，时间是3个月前：面对 GPT-2 到 GPT-3.5 级别的进步，而未来2-3年的变化可能更大，“不要教他们写代码”……要教孩子理解人们如何思考和感受，以及如何影响他们。Saper 依然乐观：机械化、重复性的工作会消失，“希望我们可以变得更像人”。他的妻子现在在 Stanford Business School 教销售和说服，因此他说：“你就是未来。”

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