Adam Foroughi

AppLovin 的主线是：上市后的前18个月股价下跌92%，围绕 Axon 2 模型重建，如今成为一家1000亿美元公司，并明确提出迈向1万亿美元的路径。 Adam Foroughi 的算法是：EBITDA年化规模“超过70亿美元”，约75%转化为现金；他称，3年前的可比数字可能只有今天的1/20。要支撑1万亿美元估值，公司每年需要“超过300亿美元的现金流”，仅靠游戏用户获取（UA）做不到，因此必须进入电商，最终拓展到相邻品类。

技术突破在于：用可学习的语义嵌入替代 Axon 1 基于树的模型——后者包含“数十万条 if/else 分支”——再将嵌入输入深度神经网络。 CTO Giovanni Ge 表示，新模型既能外推到此前未见过的用户—商品组合，运行成本也更低，因为 GEMM 操作正是 GPU 擅长的计算，而树模型并非如此；“一旦我们能让预测更准确，广告主就能获得更好的回报，我们的业务也会增长。”

除了模型本身，组织设计也是这段故事的核心：工程师约100人，3年来基本没有变化；Ge 所在部门的产品经理屈指可数，业务规模扩张期间工程团队人数仍保持平稳。 Ge 的表述是：“我不希望工程师坐在 AI 旁边，我希望工程师站在 AI 之上。”在 AI 辅助下，团队还攻克了新一代模型。

大约18个月前进入的电商业务，回应了市场长期以来“AppLovin 只有游戏数据”的看空逻辑。 Foroughi 的反驳是：这是一群10亿人的用户，而不是10亿名游戏玩家；休闲游戏玩家略偏女性，年龄集中在30-50岁，其中很多是家庭决策者。给广告主网站埋像素，沿用了 Facebook 构建更广泛数据飞轮的路径；第一代电商数据引擎甚至是在拉斯维加斯一场会议的早餐餐巾纸上设计出来的，即便模型“非常不成熟”，ROAS 也已经不错。

聊天机器人和 LLM 广告可能并不适合 AppLovin 的模式：如果99%的 AI 使用场景都是搜索，聊天机器人广告大概率会像、也会呈现为漏斗下层的搜索广告，而 AppLovin 的引擎做的是漏斗上层的发现式广告。 在“3年、5年、10年”的研发周期上，公司正在探索联网电视和开放网络视频，这些环境都不同于 Apple/Google 主导的移动双寡头格局。

这套回撤期打法对今天遭受重创的 SaaS 公司尤其有参考价值，但 Foroughi 认为大多数公司无法复制。 AppLovin 将股权薪酬维持在固定美元金额，股价处于底部“超过1年”时完全停止投资者关系活动（“没人会买一个便宜到离谱的东西……他们想看到的是愿景”），并把公司赚到的每一美元、甚至更多资金都投入回购，以“成为自己最好的投资者”。缺乏算法式增长或现金流的企业级 SaaS 可能陷入“下行螺旋”，最终被私募股权买下。

两位高管的核心判断最终都指向同一个 AI时代的稀缺投入：品味。 Ge 表示：“Axon 成功的很大一部分，恰恰在于我们决定不做什么，而不完全在于我们做了什么。”AI 让构建产品变得容易，公司反而可能被“糟糕的品味和糟糕的想法”淹没；Foroughi 补充称，传统组织要转型为 AI原生公司，可能“几乎不得不替换掉大多数人”，而对多数企业来说，“没有明确答案”。

在几乎全自动化的系统中，广告创意仍是人工创造超额收益的来源。 没有固定公式——“如果你每周做30条广告，其中可能有1条会有意思”——社交平台的3秒注意力打法也不能直接迁移到60秒可玩广告上；生成式 AI 目前仍无法稳定产出品牌安全的30-60秒视频，因此，早期投入并掌握平台广告形式的广告主“能拿到 alpha”。

🔗 原始收听与视频来源： 深入了解 AppLovin 的 $100B 广告引擎

AppLovin 的财务画像没有可比对象，Foroughi 也清楚这会招致怀疑：1500亿美元左右的市值、84%的 EBITDA 毛利率、接近150的 Rule of 40、约70%的同比增长，以及在约400人的核心业务中做到每人 EBITDA 达到或超过1000万美元。 “全世界没有另一家公司看起来像它一样。”他对做空攻击的解释也由此而来：“在一个很多事情都说不通的世界里，人们会觉得你在作弊。”

这场反转是底部的一次核心信念下注：2022年股价下跌92%至不足40亿美元、当时 EBITDA 仍增长约40%且估值不到4倍后，他宣布旧的推荐系统 ML 已经失效，基本暂停相关全部研发，替换掉押注旧系统的人，并基于最前沿技术重建——Model Axon 2 于2023年4月上线——此后股价在约两年半内从9美元涨到750美元。

2022年的回购“约占公司价值的三分之一……大概就说500亿美元”：他关闭投资者关系部门，筹集部分债务，专门从那些需要卖出的脆弱 COVID 时代股东手中回购，消除了供给悬念。 但他明确表示，回购通常“不会奏效”——“你基本会在应有的价位交易”——并以 Wix 大规模回购后单周下跌约25%为例。

他的组织判断是：在接近三位数增长的一年里，他砍掉了大多数部门40%-50%的员工，按照“假设我们知道今天能用哪些技术来建公司”的方式重建组织——HR 从70-80人缩到约15人。 同样的逻辑也适用于 AI 支出：“token 配额和 token 预算与招聘配额没有区别”，他预计“未来几年科技行业还会有更多裁员”。

SaaS 末日论是有道理的，而且“我不确定它真的已经结束了”：LLM 的交付速度让终值变得“更难判断”，SBC 死亡螺旋则会放大问题——3%的稀释在股价下跌66%后会变成10%。 一切都应按现金流减 SBC 来判断；AppLovin 将股权授予额稳定在每年约3亿美元。至于创业公司，他说：“如果我在前沿实验室之上做一个接口型业务，我会非常非常谨慎。”

管理方式始终反常规：没有产品部门——工程师就是产品经理；80%-90%的代码由 AI 编写，但“这会把质量置于数量之后”——没有一对一会议，没有绩效评估，也几乎没有导师指导，“真正优秀的人会自己找到办法”；高管团队只有4人，Claude Code 是全公司的标准工具，Cursor“现在少得多”。

他毫不修饰地总结个人账本：创始人不该做天使投资；善良会带来速度成本——“如果你太善良、不够直接、不够强硬，就是在浪费时间”；而这场苦战的代价是缺席——孩子的童年“有点像一团模糊”：“我人在那里，但精神上并不在那里。”

🔗 原始收听与视频来源： AppLovin CEO：为什么创始人不该做天使投资，以及为什么最优秀的人不需要导师指导