Chess.com CEO Erik Allebest：如何无外部融资打造2亿美元营收的国际象棋帝国

摘要

• Chess.com今年营收将达到“略高于2亿美元”，日活约1000万、月活4000万至5000万、注册会员超过2.5亿；公司依靠Allebest称其2005年以5.6万美元从破产拍卖中买下的域名起家，且未注入原始股权资本。 Sand Hill Road上的投资人把它称为“不可投资”；Allebest按现金流能支撑的速度增长，2007年上线后约18个月便开始收取会员费，直到2024年才认定这是一门大生意。新的目标是：“应该有10亿人在下棋。”
• 需求一波波涌入，不断把基准线抬高，增长由此形成复利。 疫情前网站日活约100万；他原本担心疫情与《后翼弃兵》带来的增长只是“昙花一现，就像跑步机和酸面包一样”，但2023年的第二波增长——短视频内容、Mittens bot、作弊丑闻，以及孩子们在学校下棋——让公司到2024年站上了明显更高的基准线。
• 近期CVC交易仅涉及老股转让；General Atlantic进行了再投资，相关投资均未注入原始资本。 与PE行业的常见叙事相反，Allebest称两家公司都“深入参与产品和社区”，帮助公司提升运营成熟度；而他对大多数其他PE买家则“真的不喜欢”，因为对方“关注的事情都错了”。
• 面对“机器战胜人类”的问题，Allebest的回答是：人类想做人的事，而AI能让国际象棋更有趣。 Stockfish的完美表现一度让顶尖棋局“相当无聊”；神经网络Leela Chess Zero随后以激进、非传统的下法击败Stockfish，“把棋局向前推进”，如今AI已用于教练辅导、棋局复盘和个性化习题。
• 新产品Gambit（gambit.com）把国际象棋的评级机制带到扑克：记分牌不只看筹码，而是看技术评级。 “你到底有多强？不只是能不能买最多的筹码”；他预计玩家最终会“像在乎钱一样在乎评级”，并坦言：“扑克评级掉100分，真的让我很难受。”
• 他的创始人建议来自亲身经历，且与2005年的标准打法完全相反：从San Jose State招来朋友、远程办公、分文未融、获客不花钱，还选择了一个微型市场。 “别再听那些只会告诉你该怎么做的人了，直接去做。”
• 对于超人智能和AGI/ASI，他认为超人智能将以越来越快的速度发展，自己“更乐观而非悲观”，但把风险归因于文化而非技术。 “真正不该掌管世界的人，正在掌管这个世界”；而Guo则把国际象棋的增长视为证据，认为即使AI已达到超人水平，人类技能仍然有价值，并称相反的观点是“胡说八道”。

精读

1. 从5.6万美元的破产拍卖域名到2亿美元营收，以现金流的速度增长

• Allebest自己都带着惊讶讲述了公司的规模：日活约1000万、月活4000万至5000万、注册会员超过2.5亿，今年预计营收“略高于2亿美元”，团队有650人且完全远程办公——“一家国际象棋公司最终能做到的营收，比我原本想象的更多”。
• 起点是：他和一位朋友在2005年破产拍卖中以5.6万美元买下chess.com域名，目标是做一个国际象棋版的MySpace。在Sand Hill Road就在隔壁的Stanford Business School读书时，“基本上大多数人都说这不可投资，你应该找份正经工作”。同学们也没人愿意跟投；他自己掏钱，又从朋友的母亲那里借了一点。
• 公司的运营模式是：2007年上线，约18个月后开始为在线学棋收取会员费，很快实现盈利，并随着收入增长一次只招1个人。他们不断发誓“我们永远不会超过50人……然后是100人”，直到后来不再提这件事。如今他反问：如果有2.5亿人曾在Chess.com表达过想下棋，“为什么日活不能达到5000万？应该有10亿人在下棋。”

2. 增长一波接一波，直到2024年他才真正相信这门生意

• 疫情前，Chess.com日活约100万，当时团队已经对此感到震惊。疫情叠加《后翼弃兵》让使用量激增，但团队当时想的是：“这可能只是昙花一现，就像跑步机和酸面包一样。”此后用户基数在低于2022年峰值的水平企稳；2023年，短视频内容、Mittens bot和作弊丑闻带来又一波增长，学校里的孩子也开始下棋。“当我们再次回落时，基准线已经高得多，而且保持住了。”
• 他坦言，增长心理并不轻松：收缩令人害怕，横盘令人害怕，增长也令人害怕——在扩容问题上“一直都如履薄冰”。直到最近12个月，随着团队到位、增长变得可预测，公司的状态才真正平静下来。
• 他认为Chess.com也参与推动了一次文化转变：过去国际象棋“几乎像一个需要藏起来的秘密爱好”，他作为滑板和单板滑雪爱好者时就会把这件事藏起来；如今，他孩子的朋友几乎都在下棋，“体育生下棋，书呆子也下棋”，Louis Vuitton甚至以国际象棋为主题拍摄整组时装大片，Lewis Hamilton则在私人飞机上对弈。Chess.com所做的，是重新定义什么才算棋手：过去“评级达到2000分以上才算真正的棋手”；现在，“我们会庆祝你的失误，也会庆祝你把后送掉……如果你评级是500，没关系，你仍然是一名棋手”。

3. CVC交易只做老股，PE反常地让他们变得更强

• 按Allebest的说法，早期投资者当年都说“我会一直持有”，多年后却需要流动性，公司因此被迫寻找更大的投资人。General Atlantic和Tenzing在2020或2021年进入，投资买的是老股。如今CVC买下了这些股份；Allebest称，CVC带来了“在游戏、体育和社区型业务上的深厚经验”，General Atlantic则进行了再投资。“我们仍然是一家靠自身现金流成长的企业……不需要资本来推动这门生意增长。”
• Guo指出了PE介入的传统看法；Allebest的反驳很具体：这并不是“给你钱，然后只说再努力一点”。GA和CVC都“深入参与产品和社区”，帮助公司提升经营预测能力和运营水平，改善的是实际运营，而不只是报表；不过他承认，自己“真的不喜欢”更广泛的PE流程，接触到的大多数人也都“关注的事情错了”，直到GA和Tenzing支持以使命为先的判断。

4. 国际象棋无法申请专利，所以产品决定胜负；Lichess是国际象棋界的Linux

• 20年前，这个“行业”基本就是FICS、ICC和Yahoo Chess；Chess.com的胜法，是把他们作为棋手真正想要的东西做出来：免费、在浏览器里运行，而且“体验非常棒”。应用商店里已有数千款棋类应用，但“最终真正决定胜负的还是产品，以及社区和内容”。
• 关于共存，Lichess“存在有非常重要的理由……它是开源的，做好它自己的事，我们彼此共存”。Chess.com则通过营收支持的投入推动增长。至于从未融资，他认为，对于纯软件和内容业务，且“没有大型科技公司对我们步步紧逼”的情况下，更慢的成长路径塑造了公司文化；但他也承认，硬件、库存，或速度决定胜负的市场，情况并不一样。

5. 超人引擎让国际象棋更有趣，也教会他人类如何学习

• 回看30年前Deep Blue带来的启示，Allebest说，“归根结底，人类想做人的事”。国际象棋的发展曾经历低谷：Stockfish的完美表现让棋手不断“磨那些无聊的残局”；随后神经网络出现，Leela Chess Zero以“激进、非传统的方式”击败Stockfish，真正“把棋局向前推进”。计算机最初让国际象棋变得无聊，后来却让它“变得有趣得多”，如今还驱动着棋局复盘、按需教练和个性化习题。
• 当Guo问及Chess.com数百万名不断进步的棋手数据揭示了什么样的专业能力时，Allebest说：“幸运也不幸，答案相当简单。”能力来自对微小基本功的重复，除了工具，没有捷径。他总结自己的复利式经验法则：“把你人生中任意一天乘以1000，大概就是你的人生样子。”每天做5道题，最终就是5000道。AI“就像走进教授的办公室……但你一直把教授放在口袋里”；与此同时，他也担心偏见、自我膨胀，以及研究显示部分AI用户“确实会停止思考”。
• Guo把作弊定义为更广泛问题的一种版本：将超人机器的输出冒充成人类表现。Allebest不展开具体的检测方法，但强调检测背后的数据基础：“我们知道人类下棋是什么样，也知道计算机下棋是什么样。”系统使用统计模型和机器学习模型，分为两条工作流：常规作弊检测，以及奖金赛事检测。“作弊无法被杜绝……但我们非常擅长抓作弊。”

6. 在AI生成无限棋局的世界里，国际象棋是The Beatles，扑克则有了评级

• 当“你明天就可以给AI一个提示词，让它生成1万款新棋盘游戏”时，为什么仍然应该有10亿人下国际象棋？原因和无限量的音乐仍会让人回到“The Beatles和Led Zeppelin”一样。国际象棋没有开箱、皮肤或规则改动，信息完全公开，也没有运气成分——复杂到足以让人惊叹，又简单到可以学会。
• Gambit在gambit.com上线，把Chess.com的打法带到扑克：评级由对手评级、赢得的筹码和打过的牌局共同决定，而不是简单看谁能买最多筹码或使用bot。评级算法“仍在演进”，但核心问题是：“你到底有多强？不只是能不能买最多的筹码……我们都玩过那种用M&M’s作赌注的游戏，有人不停全押，输光了就继续买M&M’s。”他的判断是：“在牌桌上输100美元……我不太在乎。但扑克评级掉100分，真的让我很难受。”Guo则把这种机制概括为： “Erik是真的比我强，还是他只是有更多M&M’s、同时更霸道？”一个小团队还会推出更多经典游戏。

7. 公司内部用AI、反常识的创始人建议，以及对AGI的文化判断

• 公司内部，AI被用于与人工客服并行的客服自动化、LLM驱动的数据分析，以及由CTO Josh早期搭建、覆盖全公司的“GNS”认证与知识层；公司还自研营销技术栈，并用智能体式开发压缩从想法到代码上线的过程——“有想法或发现问题，就把问题解决掉”。产品侧则包括放在口袋里的AI教练“而不是人的替代品”、用于复盘上周棋局的对话原型，以及将用户与评级略高于自己的棋手进行比较的高级数据。
• 对于被认为“太小”的市场，他给创始人的建议与2005年的标准打法完全相反：标准答案是招一位Stanford技术创始人、融资、租办公室、追逐大市场、花钱买客户；“我们实际上把这一切都反过来做了”。最后一句是：“别再听那些只会告诉你该怎么做的人了，直接去做。”
• 他明确表示相信超人智能，也相信它的发展速度会越来越快；自己“更乐观而非悲观”，但坚持认为“这与其说是技术问题，不如说是文化问题”。就像核技术、枪支和经济制度一样，最终结果取决于人们如何使用它们；“我不知道我们是怎么走到这一步的——真正不该掌管世界的人，正在掌管这个世界。”Guo给出的乐观反向解读是：即使机器已经超越人类，人们仍然愿意学习和观看人类技艺——“也许你只能把这个结论限定在游戏领域”，但仅仅因为AI达到超人水平，就认为人类技能不再重要，“是胡说八道”。Allebest表示认同；真正尚未解决的是护栏，以及“成果如何分配”。