编译：Haina、Arlene 在 AI 创业与投资迅速升温的这两年里，一个微妙但普遍的困惑正在出现。 许多 AI 公司在真实使用中展现出惊人的价值密度：用户愿意为它们付出远高于传统软件的预算， 它们深入到工作流、决策乃至执行层；但当这些公司被放进熟悉的 SaaS 模型里审视时，却往往显 得"不够好看"：毛利率偏低、成本结构复杂、增长路径难以线性外推。 与此同时，另一类公司在融资与叙事层面几乎完美，却迟迟无法在真实环境中建立持续、高频的使 用。 问题也许不在公司本身，而在我们仍然使用的那套判断坐标系。 过去十年，VC 行业高度依赖一组被反复验证的标准：毛利率、单位经济模型、可预测的扩张曲 线。这套体系在 SaaS 时代行之有效，但当 AI 开始直接介入人类的认知、判断与执行环节时，这些 指标是否仍然足以解释价值创造，正在变得不那么确定。 Benchmark 新合伙人 Everett Randle 的这场访谈，正是在这样的背景下展开的。他从自己在 Founders Fund、Kleiner Perkins 与 Benchmark 的经历出发，反思了为何一些看似理性的判断在 AI 时 代失灵，也尝试提出一种尚未完 ...