Tobi Lütke

Shopify CEO Tobi Lütke认为，今天的裁员源于疫情期间过度招聘，而不是AI。 “AI会被拿来归咎于一切……它是完美的吉拉尔式替罪羊，因为它无法反击。”他自己的规划则把真正的判断说得很清楚：Shopify目前约有7,500–8,000名员工，5年后“我真正希望的仍是7,500到8,000人——但生产力达到100倍水平”。

代理式AI的拐点被他定在12月和Opus。 Shopify“超过50%的代码”由AI生成，而且“还在转向更高比例……我们很多最优秀的工程师今年都没写过代码。12月改变了一切，Opus改变了一切。”名为River的AI生活在Slack里，“负责Shopify工程工作中荒谬之多的一部分”，并在公开频道中接受指挥。

Lütke公开推翻了自己此前的判断。 他原以为没有行业先验、原生使用AI的毕业生会占上风，但实际胜出的是资深工程师，因为“所有工程师都严重低估了引导的重要性”——引导本身就是高层次编程。值得关注的新角色是context engineering（上下文工程），这是他帮助普及的说法；他认为，这条上升路径最终会吞并专业化的产品、设计和工程岗位。

Shopify自身市场的看多逻辑，是一个“创业黄金时代”。 他认为创业“绝对是最抗AI的工作，也是最受益于AI的工作——想想这两点的组合”。当“充当你联合创始人的得力AI助手会直接告诉你”时，原有先验将不再重要。

他在财富与慈善问题上刻意采取反主流立场。 “一个实体拥有的财富越多，就越应该接受审视”——捐赠者也不例外。“捐钱如果没有带来正确的结果，就谈不上美德……我们的慈善资金太多了。”非营利组织选择退出“地球上发明过的最佳适应度函数机制”。Stebbings强烈反驳，认为这种审视会扼杀捐赠；Lütke没有让步。

政府“极其不擅长自己做的事”。 任何被政府接管的事情“成本都会变成10倍”。欧洲的解决方案应从“摆脱气候邪教”开始；国家的职责是设计具有良好正外部性的游戏，然后退出——基础设施和将暴力外包给国家是例外。

加拿大患有“令人震惊的特朗普妄想症”。 超过60%的人认为美国比俄罗斯或中国更具风险，他直言这是错的。加拿大历史上一个行之有效的策略是“通过帮助美国获胜来获胜”；与此同时，应“他妈的把管道建起来”，发展矿山和炼化，因为加拿大“本应是地球上最富有的国家”。

中国因素不容忽视。 给AI设置儿童年龄门槛不会阻止使用——“他们会下载中国模型，你永远、永远不会再看到一篇关于天安门广场的高中作文。”中国模型携带集体主义世界观，而“所有政治都只是集体主义与个人主义之争”。

🔗 原始收听与视频来源： Shopify CEO谈AI如何成为大规模裁员的替罪羊，以及加拿大的“特朗普妄想症”

Lütke 的核心坦白是：IPO 后，他为了扮演严肃上市公司 CEO 而进行的“角色扮演”差点杀死 Shopify，而“COVID 救了 Shopify”。 COVID 让此前所有计划失效后，他连续以每天16小时亲自审查所有项目，发现了多伦多团队悄悄开发超市功能这类无效工程，砍掉约60%的项目，并在一年多时间里换掉全部高管；新的管理层由被收购公司的创始人，甚至 individual contributor 工程师组成。“每一件事都奏效了。”

如今的 Shopify 确实按工程项目运行：“Shopify OS”最初只是一个 GitHub repo，组织设计被写进配置文件，再交给 SAT solver 求解。 这个目标状态模型暴露出：一家拥有8,000人的公司竟有5,500种不同职称；它也把政治因素从决策中剥离——销售负责人提出增聘50人时，会直接看到计算出的反事实结果：这可能意味着必须减少工程师，而不是把一个假设性的高尔夫球场协议丢给工程团队消化。

COVID 时代的下跌中，Shopify 股价一度跌去80%，Lütke 却说自己感到“如释重负”——公司当时的交易倍数“超过营收的50倍”，“这显然不是什么价值投资”。 在单位经济性强、账上有现金、无需融资的情况下，他借用了 Bezos/Buffett 关于投票机与称重机的框架。最终的修复方案是一套薪酬系统：每季度通过滑杆，让员工在现金、股票、RSUs 和 Shop Cash 之间自主选择；另有工具可以锁定3年股票价值。股价下跌时，下一季度的薪酬会重新平衡，增加股票占比。

差异化不是偏好，而是教条：他认同 Dyson 那句“即使更差，也要做得不同”，并把复制竞争对手称为“临摹画作”的陷阱。 模仿只能得到一个你并不理解的7分答案；自己从零做出的6分产品可以继续迭代超过7分，因为你真正掌握它——而“世界属于快的人”。他认为自己见过最鼓舞人心的图像，是 SpaceX Raptor 的演进照片，“那就是今天的 Picasso”。

AI 时代，背景信息正在快速过期：节目录制于“2026年第3周”，Lütke 说让他能够协调6个 agent 的工具链和模型“在12月初还不存在”，“现在世界每3周就会变一次”。 与 agent 共事“开始真的很像 StarCraft”——注意力成为稀缺资源。早期一份把反射式使用 AI 设为工作要求的内部备忘录，两年后看起来会显而易见：“他什么都没说。” 最令人意外的是：“如果没有 AI，我觉得自己已经不会继续管理 Shopify 了。”

他的用人逻辑颠倒了招聘关系：“也许你还需要配得上你想拥有的那类人才。” Shopify 通过逐分钟追问高主动性行为的个人经历面试来寻找能力尖峰，并刻意不把招聘标准写下来——书面清单只会筛出那些会研究“作弊指南”的人；公司也拒绝成为最高薪的出价者——“之所以叫 compensation，是因为你多少得补偿人们去做你要求他们做的那些破事。”

节目的最佳因果倒置，来自一个收尾数据点：Shopify 过去的客户调查显示，近80%的商家身边都有一个能在24小时内回答创业问题的人；Lütke 起初把这理解为创业知识触达广泛，后来才意识到这是反向的幸存者偏差。 没有接触过创业的人根本不会尝试；他自2014年以来的个人使命，就是填补这道信息鸿沟。他说，Senra 的播客与 Shopify “其实是同一个项目”。

🔗 原始收听与视频来源： Tobi Lütke：构建 Shopify 的21年