Applovin CEO：股價暴跌92%的「至暗時刻」與「自我救贖」

今天，AppLovin是美國市值最高的科技公司之一，今年預計可產生約60億美元現金，旗下廣告平台的年度廣告支出已達200億美元。但很少有人知道，就在不到三年前，這家公司的股價曾從高點暴跌92%。

近日，在2026年All-In Summit上，AppLovin創辦人兼CEO Adam Foroughi首次系統性講述了這段歷史——從IPO崩盤到AI轉型，再到用回購「逆天改命」的完整路徑。

Foroughi在對談中直言：「廣告就是ML 1.0，是所有今天驅動AI的技術的第一個商業實現。」而AppLovin正是沿著這條技術曲線，完成了從行動遊戲廣告到電商購物意圖創造的跨越。

一個「藏在1億款遊戲裡」的廣告帝國

AppLovin並不是一個家喻戶曉的名字。Foroughi自己也承認，「那個蠢名字也沒幫上什麼忙。」

但它的規模不容小覷。

Foroughi在對談中介紹，AppLovin本質是一家行動遊戲廣告公司——協助遊戲開發者變現流量。他給出了幾個數字：

• 全球每天有超過10億人在玩手機休閒遊戲

• 2024年初，AppLovin自有平台的年廣告支出已達110億美元，此後以約60%的年增速成長，粗略估算今天接近200億美元

• 整個行動遊戲廣告生態的市場規模，他估計約為500億美元

「不久前，社群媒體廣告還是一個500億美元的機會。」Foroughi說，「這個空間正在快速成長。」

更重要的是，AppLovin的EBITDA利潤率目前達到84%，在同類公司中排名第一。

至暗時刻：年賺10億，市值卻只剩38億

這家公司的現狀，和三年前的處境形成了強烈對比。

2021年4月，AppLovin以約280億美元市值上市，一度衝高至400億美元。

然後，崩了。

「2022年，股價幾乎每天都在跌。」Foroughi回憶道，「我們最終跌到了38億美元的市值。」

而那一年，公司EBITDA是10億美元。估值倍數從上市時的高位，跌到了不足4倍EBITDA。

崩盤的原因，他解釋得很直接：「你在市場上的定價，取決於你的投資者品質。」

2021年IPO潮湧，藍籌投資者根本沒空研究一家名字奇怪的公司。早期私募股東和員工急於套現，供給大於需求，股價一瀉千里。

那段時間，Foroughi接到了家人和朋友的電話。「他們問我，你有沒有想不開？」他說，「我說，我們當初是一分錢起家的，股價現在還有10塊錢，還漲了很多。但作為CEO，你很快意識到，團隊也在接同樣的電話——而他們沒有你的底氣，也沒有你的持股。」

自我救贖：停止路演，買回自己

面對市場的拋棄，Foroughi做了一個反常的決定。

「我告訴團隊，我不打算再見投資者了。他們不買我們股票，見他們是浪費時間。但我們產生了大量現金——那就買回自己的股票，成為自己最好的投資者。」

AppLovin隨即啟動了大規模回購計畫。

結果是：累計回購約60億美元，註銷了約20%-25%的流通股。這批股票在最高峰時，價值超過500億美元。

與此同時，公司內部推行了一項績效股票計畫，覆蓋核心員工，而非只給CEO。Foroughi的邏輯是：「我們知道現在很難撐，你以為自己有套房子，現在沒了。但如果你撐下去，等我們反彈，你會賺到很多。」

支撐他判斷的，是一次關鍵的技術升級。

2023年4月，AppLovin將廣告演算法從回歸模型（ML 1.0）升級為深度學習模型（ML 2.0）。效果立竿見影——廣告主的投放回報率大幅提升，平台成長隨之爆發。

但公司依然沒有主動對外發聲。

直到2023年9月，Foroughi才第一次去紐約見投資者。那時股價已經從低點反彈到約80美元。

「那一週，股價從80美元漲到了150美元。市值從280億漲到了550億。」

「就因為我去了一趟紐約，告訴大家：我們公司還在，我們活下來了。」

廣告即「ML 1.0」：技術邏輯怎麼看

Foroughi對AppLovin的技術定位，有一套清晰的表述。

廣告是ML 1.0。它是所有這些技術最早的商業化實現，而這些技術今天正在驅動AI。

他區分了兩種廣告邏輯：

搜尋廣告（漏斗底部）：用戶已經知道自己想買什麼，去Google搜尋完成交易。這類需求，大型語言模型正在直接取代Google。

發現式廣告（漏斗頂部）：用戶不知道自己想要什麼，廣告創造了需求。「你展示一個推薦，讓他們說『哇，這看起來真不錯，我去買了』——這才是Meta廣告業務的驅動力，也是我們想做的事。」

他認為，發現式廣告創造的是真實的經濟增量，而搜尋廣告只是加速了一筆本來就會發生的交易。

對於AI Agent是否會顛覆廣告業，他態度審慎：

會有一部分人用Agent來優化固定的消費行為，比如每月自動續訂營養品。但發現式平台不是這個邏輯。普通購物者不是那種泡在Twitter上追最新科技的人。

我們的受眾，更像是《紐約時報》的讀者。今天還有大量人每天在用Yahoo的產品。

為什麼小公司能贏過Meta和Google？

AppLovin的EBITDA利潤率84%，持續多年。面對Meta和Google這兩個擁有最頂級工程師的廣告巨頭，它為什麼沒有被打垮？

Foroughi的回答很簡單：

我們從不認為自己贏了。每天早上醒來，我們都覺得今天可能就要完蛋了，所以必須拼命幹。

他的競爭邏輯是：專注、精小、快速迭代。

如果你非常專注，保持精小，就能比巨頭跑得更快。

對於「高利潤率會不會被競爭打掉」的質疑，他的解釋是：

這些技術極其複雜。如果你能持續創新，擁有差異化數據，你就能建立護城河。就像Anthropic，按道理不應該在大型語言模型領域跑那麼快——但當一個模型達到規模效應並被大規模採用，它就形成了別人很難逾越的壁壘。

他還提到，AppLovin在中國北京設有工程團隊。「中國人非常勤奮、非常聰明。能和他們合作，是這家公司的優勢之一。我坐在會議室裡，常常覺得自己是房間裡最笨的人——這反而讓我每天都很興奮來上班。」

訪談全文：

Adam Foroughi，AppLovin CEO：熬過92%的股價回撤、廣告即ML 1.0，以及500億美元的遊戲廣告市場

2026年9月21日 · All-In Summit 2026

第一章：Adam Foroughi 加入 Besties！

主持人： Adam 大概是最出色卻鮮為人知的創辦人。有一個廣告平台藏身於十萬款手遊之中，並正在悄然超越 Facebook 廣告，成為電商品牌的首選。在逾千家 IPO 公司中，市值最高的是 AppLovin。創辦人心態必須是追求勝利的。他們今年大概會產生約 60 億美元的現金流。在一個不講道理的世界裡，人們會以為你在作弊，而沒有意識到你其實構建了世界上最酷的技術之一。請歡迎 Adam Foroughi！

主持人： Adam，感謝你來到這裡。我們覺得和你聊聊會非常有意思，因為你不怎麼出現在媒體頭條，你經營公司的方式幾乎與媒體完全絕緣——不怎麼接受採訪，也不太公開談論公司。但這是一家極其出色的企業。你能向大家介紹一下 AppLovin 是做什麼的，並且幫我們描繪一下市場的大致格局嗎？

Adam Foroughi： 當然。我認為，我們之所以能在沒有早期風險投資的情況下把公司做得這麼大，正是因為我們必須埋頭苦幹、低調行事。當然，這個有點搞怪的公司名字也沒幫上什麼忙。

我們本質上是一家廣告公司，專門幫助手遊開發商在這個領域實現商業變現。很多人沒意識到手遊世界已經變得多麼龐大——每天有超過十億人在玩手機休閒遊戲，這些人都是成年人、家庭主事者，市場機會之大，難以想像。

我們在差不多兩年前的去年一月披露，僅在我們自己的平台上，每年就有 110 億美元的廣告投放。此後我們保持了大約 60% 的年同比增長，粗略估算，今天這個數字已經接近 200 億美元。

而我們並非這個市場的唯一玩家，還有許多其他廣告公司也在這個領域變現。把這些加總起來，大概可以說整個手遊生態系統每年吸引的廣告投放大約有 500 億美元。

不久之前，社群媒體廣告市場也就是一個 500 億美元的規模。這個領域正在快速成長，而且受眾群體會主動看廣告，很多時候他們是為了獲取獎勵而選擇觀看廣告，這種機制創造了一種「產生意圖」的可能性。

在公司發展的大部分時間裡，我們都在通過這種方式創造意圖——讓用戶從一款遊戲的體驗自然地流向下一款遊戲。而真正令投資者，也令我們自己感到興奮的是：深度學習模型現在已經非常強大，我們可以利用同樣的空間，將這些成年用戶引導進入消費購物場景。這讓我們得以進入規模更大的經濟領域，創造更大的經濟價值。這也是我們團隊對正在做的事情如此充滿激情的原因。

第二章：發現式廣告 vs. 搜尋廣告，以及你的手機真的在監聽你嗎？

主持人： 第一波網路廣告在很多方面點燃了眾多關鍵技術的火花，這些技術隨後擴散到了世界各地。比如Google透過 AdWords、AdSense、應用語意學等一系列技術所做到的事情。這一代網路廣告是否也在發生同樣的事情？這裡是否正在誕生一些對整個網路具有深遠意義的基礎性技術？

Adam Foroughi： 是的。廣告可以說是 ML 1.0——它是如今驅動 AI 的所有這些技術的最早實現形式。大型語言模型今天在社會中創造的經濟價值遠超廣告，但廣告是深度學習模型一種非常有利可圖的應用形態。

推薦系統在結構上與大型語言模型有所不同，但在許多方面它們遵循著相同的發展軌跡。大型語言模型領域的大量研究成果可以遷移到推薦系統，反之亦然。很多如今投身大語言模型研究的學者，職業生涯早期可能就是從研究廣告系統起步的。這兩個領域有著深刻的內在關聯。

廣告業務，以及任何廣告生意的好處在於，當你構建一個模型時，你是在預測一個未來的結果——可能是一條廣告，或者是社群網路上的一篇推薦貼文，或者是一系列內容——而且你能立即將預測的價值變現。

主持人： 2026 年與 2006 年相比，人類對廣告的反應是否存在一種普遍的行為規律？這是否有一條可以預測的演化軌跡？

Adam Foroughi： 這很有意思。我是 2005 年入行的，那時的廣告簡直一塌糊塗，全是垃圾郵件，技術也完全不夠用。後來 Facebook 做了一件很聰明的事——它意識到，如果把手頭所有的數據與優秀的技術結合起來，廣告就能變得極其精準。如今，如果你去問大多數購物的人，他們大部分的購物靈感都來自 Instagram。廣告已經變得很像內容本身。

在我們的領域也一樣，人們很喜歡我們展示的廣告。你可能以為人們不會喜歡，但我們在小型迷你遊戲廣告上看到了大量的互動——這些廣告出現在其他遊戲裡，人們會主動去試玩這些預覽內容，因為技術已經強大到能夠向每個人推薦真正相關的內容。

主持人： 關於 AI 對廣告網路的衝擊，有很多擔憂，尤其是針對Google。OpenAI 現在也有了廣告產品，我相信你一直在密切關注並從中汲取經驗。當人們開始用聊天機器人進行五六輪查詢時，廣告會是什麼樣子？很明顯，95% 的用戶不會每月付 20 美元使用這項技術，他們會期待免費使用。ChatGPT 已經說要免費了。你來說說他們在廣告方面的布局。這是會導致單次廣告效果下降、但總量上人們使用更多，還是說它會比Google搜尋的廣告模式更有效？

Adam Foroughi： 廣告有兩個維度。一個是漏斗下端廣告——消費者大體知道自己想買什麼，只是在做研究來完成這筆交易，這就是Google的搜尋業務。如果我想買一雙皮鞋，過去我會去Google搜尋，研究一番，然後廣告把我引導到我需要去的地方。今天，你可以用大型語言模型同樣完成這個閉環。所以這種廣告模式將與Google搜尋業務形成直接競爭。

而我們所在的領域，是在用戶沒有明確意圖的情況下向其展示廣告。我們要做的是創造原本不存在的東西——向他們展示一個推薦，讓他們心想：「哇，這看起來真不錯，我要去買一個。」這也是驅動 Facebook 廣告業務的底層邏輯。

搜尋或大型語言模型促成的交易，本來無論如何都會發生——即便Google廣告從未存在，只要搜尋存在，那筆交易也會發生，只是路徑不同。所以這條路上其實並沒有太多經濟增量的創造空間。

但當你向一位消費者展示一件他們根本不知道存在、不知道自己需要的商品的廣告時——這就是純粹的發現，完全的發現式體驗。這正是 Meta 廣告業務如此強大的原因，也是我們所追求的方向。你創造了那個「發現時刻」，不僅對消費者來說是一次愉快的體驗——他們對自己買到的東西充滿期待，等著包裹送達，迫不及待地拆開——而且你真實地創造了經濟增量。

主持人： 那軍備競賽的問題呢？有些人說，我在朋友聚餐時隨口提到了某件事，回頭就在 Meta 或其他地方看到了相關廣告。這是不是我們反應過度了？這種事真的在發生嗎？那種想賣更多東西的衝動會不會讓廣告越來越具有侵入性？

主持人： 是的，每當這種事發生的時候，感覺真的很詭異。那實際上到底發生了什麼——我說了某件事，然後廣告就出現了？

Adam Foroughi： 我認為你肯定做了一些其他可以被追蹤的行為，比如做了搜尋、瀏覽了某個網站、進行了商品搜尋，但你自己沒意識到，然後你談到了相關的話題，開始看到相關廣告。並不是麥克風開著，或者某個應用真的做了竊聽之類的事。

主持人： 不過有一種理論是，如果我們幾個人在一起聚餐，這些應用知道我們的地理位置，可以把我們歸為一個群體。比如說，我們都聊到了想買某款車或某塊手錶，然後 Friedberg 離開時用手機搜尋了那塊表想收藏，而系統追蹤到了我們所有人的位置，就把那塊表的廣告推給了我們四個人——是這樣的邏輯嗎？

Adam Foroughi： 我認為廣告公司無法追蹤位置信息。我們完全不追蹤位置。要追蹤人的精確位置然後用來投放廣告，是一件非常沉重的事情。更何況，如果要監聽麥克風，再解析麥克風的內容，再轉化為廣告指令，數據量之大根本不現實。

主持人： 那如果我們幾個人是朋友、彼此有關聯呢？

Adam Foroughi： 這個數據我們不會有。但如果你在社群網路上，你們之間的社交關係當然可能會驅動廣告體驗。如果某個朋友搜尋了某樣東西，你可能就會看到相關內容。這沒什麼不對的。

確實，這裡面有一種讓人感到不安的「creepy 因素」，但在這麼多公司大規模投放廣告的情況下，所有收集到的數據在很大程度上都已經受到了管控。

人們往往忽略的是，正是因為這些廣告變得如此精準，才創造出了巨大的經濟價值。你看到的那條廣告，你能認同它——20 年前，你根本不會在意那條廣告。而如今 GDP 有相當一部分就來自這個數位廣告經濟體系。這些技術越先進，GDP 增速就越快。

第三章：IPO 暴跌與成為自己最好的投資者

主持人： Adam，我覺得你們公司的營運方式實在太有意思了。你現在在洛杉磯？

Adam Foroughi： 我在洛杉磯。公司最初在矽谷，是在帕洛阿爾托成立的。

主持人： 帕洛阿爾托。然後你在這邊，你們在中國也有很多開發人員，是嗎？

Adam Foroughi： 我們的工程部門在帕洛阿爾托、北京和新加坡。

主持人： 你們沒有融很多風險投資，2021 年公司上市，上市時市值大約 200 億美元？

Adam Foroughi： 我們是以聯合 IPO 的方式於 2021 年 4 月上市的，當時大約是 280 億美元。

主持人： 280 億。然後到 2023 年，市值跌到了多少？

Adam Foroughi： 公開市場有個有意思的地方。2021 年上市時，我們有 6 億美元的 EBITDA，市值 280 億美元，最高曾到達 400 億。但到了 2022 年，股價幾乎每天都在跌，最終跌到了約 38 億美元市值。而那一年，我們實現了 10 億美元的 EBITDA。

主持人： 這太難以置信了。等一下，我們捋一捋——市場出於某種原因對這門生意不買帳，那你怎麼做的？

Adam Foroughi： 你很快就會意識到，而且我有金融背景所以理解得更清楚：你在市場上的股價，取決於你股東的品質。我們的早期股東包括私募股權投資人、聯合創辦人和其他團隊成員，他們在上市後會選擇出售。而當時有大量公司紛紛上市，藍籌投資者根本沒時間去研究這家名字怪怪的公司到底是什麼，所以我們面臨的局面是需求極少、供給極大，由此造成了股價的暴跌。估值倍數從較高的水平——我倒不會用 50 倍 EBITDA 來給公司估值——跌到了荒謬的低點，不到 4 倍。

所以，作為一個有金融思維的人，面對這樣的暴跌，你必須意識到另一面存在機會。我轉向內部團隊說：我不打算再跟投資者談了，他們不買我們的股票，談了也是浪費時間。但我們產生了大量的現金流，那就用來買自己的股票，成為我們自己最好的投資者。我們由此啟動了一個非常激進的股票回購計畫。從那以後，我們大概回購了約 60 億美元的公司股票，註銷了大約 20% 到 25% 的流通股。在股價高峰期，這 60 億美元的回購價值超過了 500 億美元。

所以，那個看起來無比沮喪的時刻，完全可以轉化成巨大的機會。

主持人： 你一直是這麼想的嗎，還是也有過一段非常低落的時期，覺得「天啊，這是怎麼了」？

主持人： 對，我正想問這個——當股價下跌 92% 的時候，你怎麼維護公司內部的文化氛圍？

Adam Foroughi： 確實很艱難。家人、朋友都打電話來問，「你還好嗎，有沒有想不開？」我說，你看，我們是從一分錢起步的，股價還是 10 美元左右，從絕對值來說還漲了很多。但作為 CEO，你立刻意識到一件非常艱難的事：你的團隊成員也在接到同樣的電話。而他們沒有你那樣的定力，也沒有你那樣的股權占比。

所以我們的應對方式是，打造一種「我們對抗整個世界」的心態——所有人都背棄了我們，但我們要堅持回購股票。同時，我們也推出了一個績效股票激勵計畫。這種計畫通常只給 CEO，但我們把它落實到了公司核心骨幹，告訴他們：我們知道現在很難熬，你們以為自己手裡有一棟房子，現在感覺什麼都沒了。但只要你們堅持下去，一旦我們反彈，你們將會在上升端獲得豐厚的回報。

後來，當投資者開始重新關注我們，那時正好是我們從 ML 1.0 升級到 ML 2.0 的節點——從回歸模型轉向深度學習模型——結果非常顯著。我們的廣告演算法驅動著整個業務，演算法越好，廣告主在我們平台上的投資回報就越高，一切都是基於效果計費的。所以公司開始高速成長。

進入 2023 年，我們在 4 月推出了新模型，但彼時我們仍然沒有對外溝通，所以外界還不知道。大約到了 2023 年 9 月，我去了紐約，那時股價已經漲到大約 80 美元，業績驅動下已經有所恢復。我說，該開始跟投資者談了，因為市值已經足夠高了，不能再像以前那麼激進地回購了。

結果那一週，股價從 80 美元漲到了 150 美元，市值從大約 280 億美元翻倍到 550 億美元——就因為我到了紐約。

主持人： 就因為你去紐約說了句「嘿，我們公司還活著，我們熬過來了」？

Adam Foroughi： 對。我坐在那些會面裡，很容易看出對方的反應——我做這種事很有經驗。那些人坐在那裡，明顯是在給外面的人打電話說：「買買買買買。」那一刻真的是太爽了。

主持人： 那反過來呢？一旦他們做多了，他們是不是又開始問：「Adam，我們怎麼擴張？怎麼成長得更快？為什麼只做遊戲？為什麼不做電商？為什麼不做這個、那個？」

Adam Foroughi： 完全是。真的是進退兩難，怎麼做都不對。

大多數人其實並不是逆向投資者——極度下跌有多猛，極度上漲就有多猛。我們的股價在兩年半內從 9 美元漲到了 750 美元，市值從 38 億美元最終到達 2500 億美元。兩端都極端。

我們現在已經回歸到一個相對穩定的位置，對成長機會充滿期待。但我發現，公開市場的投資者和私募市場的投資者其實沒什麼本質區別——他們都追逐趨勢，只是往往比你希望的要滯後。最優秀的那批人，能早於市場捕捉到這些趨勢。這就是為什麼頂尖 VC 和普通 VC 之間有差距，頂尖公開市場投資者和普通投資者之間也有差距。

第四章：隱私法規、蘋果的管控，以及 AI 智能體如何改變人們的購物行為

主持人： 能不能談談隱私問題？蘋果和歐盟確實在盯著像你們這樣的公司，認為你們收集數據的方式過於激進。一些遊戲開發者也不希望平台收集其用戶數據，因此已經在逐步收緊。扎克伯格當年就直接面對了這個問題。那麼這對你們的業務構成什麼樣的阻力？當蘋果竭力——說白了——想要動搖你們的業務時，你們如何應對隱私問題？

Adam Foroughi： 在任何這類領域，你都希望監管規則是清楚的。規則一旦清楚，技術就能應對。5 年前，你可以在 iOS 上精準定向某個用戶；今天，如果用戶說「我不想被精準定向」，你就把他歸入一個群組，向其投放精準度較低的廣告。

有意思的是，蘋果做出這個改變之後，有大量用戶反而來抱怨說：「給我看更相關的廣告，你現在給我推的都是垃圾。」所以確實需要隱私監管——這讓科技公司能夠按照預期去做——但另一方面，消費者也確實需要相關廣告來協助他們發現產品。

你坐在遊戲裡，看 30 秒廣告來換一條命，你實際上獲得了有貨幣價值的東西。那你是想看 30 秒垃圾廣告，還是看 30 秒和你相關的內容？自從這些隱私規則落地之後，科技公司已經適應了，而深度學習網路的能力也非常強大。

主持人： 有一個快速跟進問題——關於遊戲收購的事。你們之前嘗試過收購一些遊戲，我們今天也請來了 Bending Spoons，他們在積極收購那些不一定差、但成長相對平緩、風投不太感興趣的業務。對你來說，成為一家遊戲工作室是可持續的方向嗎？這會不會和現有合作夥伴產生衝突？

Adam Foroughi： 我們已經把那些遊戲全部賣掉了。當初買下來是出於數據戰略的考量——當我們構建第一個深度學習模型時，需要數據來訓練，而遊戲工作室通常不願意把數據分享給第三方公司。所以我們自己買下了工作室，用來填充第一個模型的訓練數據，構建出了一個在市場上表現非常好的模型，公司開始快速成長。一旦我們的第三方合作開始進來，我們就把那些工作室剝離出去了。

主持人： 那在一個到處都是 AI 智能體的世界裡，廣告會是什麼形態？人機互動的介面可能已經改變，不再是電腦打字或手機瀏覽，可能是 Meta 眼鏡或其他裝置——廣告在「智能體商務」中扮演什麼角色？那麼多人正在努力推動智能體商務落地。

Adam Foroughi： 我覺得現實情況是，這個世界的一部分確實會開始用智能體來優化某些一致性的購物行為。比如我可能會把我的補劑訂閱交給一個智能體，讓它每個月自動優化並按時送達。但發現式廣告平台不是這麼回事，而且典型的消費者，並不是那種深度使用智能體、活躍在 Twitter 上、隨時追著最新技術跑的人。

我們的受眾更像是《紐約時報》的讀者——現在每天還是有大量人在使用 Yahoo 的產品。普通消費者想要找到一個商品，想親身經歷那個購物的過程，想貨比三家，想追蹤物流，想體驗整個交易流程。

如果你事後告訴他，「嘿，其實智能體可以幫你做這一切，還能省 20%」，我覺得對於一筆 50 美元的交易來說，這根本無所謂——因為親自走完這個流程本身就帶來多巴胺，這才是他們享受的東西。

所以確實有一部分技術前沿的人群會採用智能體，但我認為我們太過高估 Twitter 圈子的代表性，而忘記了普通消費者其實並不是這樣的。

第五章：精小團隊如何擊敗巨頭、利潤護城河，以及在中國的團隊建設

主持人： 讓我來理解一下你們是怎麼贏的——Meta 和 Alphabet/Google 是世界上最聰明的公司，擁有最頂尖的工程師，其大部分收入來自廣告，他們已經建立了自己的模型，並且做了一兩個十年了。一家小公司是怎麼在這個特定領域參與競爭並且勝出的？而支撐你們繼續贏下去的營運模式是什麼？

Adam Foroughi： 這裡有一點幫助我們走到今天——我們從來不覺得自己贏了。我們每天早上醒來，覺得今天很可能要出事，所以必須拼命幹。這造就了一家精小的公司，匯聚了大量真正深耕於這件事的領域專家，高度聚焦於手遊體驗，以及如何將其轉化為另一端的消費行為。

我認為，如果你足夠專注，保持精小，就能比那些巨頭移動得更快。這就是挑戰巨頭的能力所在。

主持人： 那業務上的「漏點」在哪裡？我說的是看一張損益表，就像我十年前分析Amazon那樣——我們發現了他們各處的漏點，後來的洞察是：Amazon會把這些漏點吸收進來，變成新的業務線，這就是我們做多Amazon的長期邏輯。對你們來說，漏點在哪裡？是支付基礎設施嗎，還是別的什麼？或者換個說法，利潤率擴張的空間在哪裡，讓人們有理由為這個故事買單？

Adam Foroughi： 我們的 EBITDA 利潤率我相信是市場第一，達到 84%。所以我不確定我們還有多少「漏點」可言。

主持人： 鑑於這個數字，確實很難說有什麼漏——但換個角度思考：廣告主進入我們的平台，他們的模式是基於交易的。比如他們在賣口紅，我們給他們提供一個套利空間——他們從我們這裡「買」消費者，那個消費者完成交易，立刻覆蓋了他們的獲客成本。消費者花 20 美元買了口紅，他們支付給我們的錢少於 20 美元減去商品成本，他們很滿意，於是不斷加大投入，這個績效模式非常可複製。

我們的「漏點」在於，我們不是整條鏈路上的全部。我們不是廣告主本身，我們想做的是賦能廣告主觸達消費者。我們營運得極其精簡，高度聚焦演算法和自動化，所以漏點並不多。

主持人： 另一面的问题是，當你有 85% 的 EBIT 利潤率時，人們會說「這家公司可能是在過度獲利」，然後競爭對手會說，「我能把 Adam 的利潤率降下來，我願意以 60% 或 50% 的利潤率來做這件事。」但——也許這正是 David 問題的延伸——這種情況並沒有真正發生，利潤率維持得相當穩定。這是為什麼？

Adam Foroughi： 因為這些技術非常複雜，如果你持續創新並且擁有差異化的數據，你就能構建出真正的優勢。用類似的邏輯來說，Anthropic 本不該在大型語言模型領域一路領跑，但一個模型一旦達到一定的規模，被大量社群用戶廣泛採用，它就會形成一道其他人難以逾越的護城河。

主持人： 那和我們聊聊中國團隊，他們是怎樣的一種優勢？

Adam Foroughi： 中國人非常謙遜，非常非常勤奮，非常聰明。無論是與在中國工作的、在美國的，還是在世界其他地方的中國工程師合作，你都是在與世界上最聰明的一群人一起工作。

當我創業時，目標之一就是與優秀的人一起共事，然後一起把事情搞清楚。現在每當我坐在團隊成員中間，我知道我大概是房間裡最笨的那個人——而這讓我每天都充滿動力來上班。

主持人： 真心話，聽到這些感覺如何？

Adam Foroughi： 對我來說很管用。

主持人： 好，讓我們為 Adam 鼓掌！Adam，感謝你。

Adam Foroughi： 謝謝，兄弟們，認識你們太好了。