最近，Notion联合创始人兼CEO Ivan Zhao在播客节目中的一场深度访谈，揭示了许多关于AI如何重塑软件行业的硬核判断。从Notion即将推出的自定义Agent功能，到对SaaS商业模式未来的大胆预测，他的观点松弛却锋利，为我们理解当前的AI浪潮提供了极具价值的参考视角。
以下是根据访谈内容整理的核心要点，尽量还原Ivan的思考脉络。
一、Agent的实用主义：解决无聊但耗时的琐事
Ivan在节目中演示了Notion即将上线的自定义Agent功能，其核心应用场景颇为“务实”：回答重复性问题、分拣工单和待办、撰写状态报告。听起来不够性感，但他指出，恰恰是这类琐事占据了知识工作者日常工作的巨大比重。
他举了金融科技公司Ramp的例子。这家约3000人的公司，在将内部所有协作工具统一迁移至Notion后，部署了一个自定义Agent，专门用于回答销售团队关于产品新功能的问题。由于Ramp产品迭代极快，销售团队以往只能频繁地、低效地四处询问。而这个Agent在几周内回答了超过4000个问题，按每个问题平均耗时30分钟计算，为公司节省了近2000个小时的人力。
这个数字揭示了当前阶段AI Agent最实在的价值：它未必在于酷炫的演示，而在于高效处理那些每日重复发生、单次耗时仅几分钟、但累计起来吞噬大量时间的“横向”任务。
二、时间节省的“形状”：横向普惠，而非纵向替代
Ivan提出了一个有趣的观察：目前AI节省时间的“形状”是横向的，而非纵向的。
意思是，Agent帮助团队中每个人节省了零碎的几分钟或十几分钟，让每个人的工作更轻松，但尚未出现某个具体岗位被Agent完全取代的情况。如果你问Notion的员工是否愿意撤掉Agent，他们肯定拒绝；但若问Agent替代了谁的工作，目前确实指不出一个具体的人。
这个观察非常诚实，与许多过度鼓吹“岗位替代”的宣传形成了对比。它承认了当前AI在结构性变革上的局限——模型能力仍需进化，权限与安全的基础设施也尚未完备。
换个角度看，这恰恰是一个宝贵的窗口期。AI尚处于“让每个人轻松一点”的阶段，还未抵达“让某些人无事可做”的节点。谁能率先学会利用Agent，将这些横向节省的碎片时间有效聚合、转化为可自由支配的深度工作精力，谁就能在效率竞赛中抢占先机。
三、CEO的日常工作流：从信息消费者到审阅者
Ivan分享了自己的Agent使用习惯，其中最颠覆的一点是：他几乎不再像普通人那样亲自查收邮件。他训练了一个自定义Agent来管理收件箱，这个Agent了解他的关注重点和当前项目，能够自动筛选、分类和归档邮件。Ivan只需通过与Agent对话，就能处理掉绝大部分邮件事务。
此外，他每天早晨会收到一份由Agent自动生成的简报。在节目中，他展示了当天的简报，上面清晰列出了三件要事：确认一个新域名的购买、准备下午的播客录制、审核招聘数据库里当天待发的录用通知。
这种用法的关键在于，他将自己从“信息的消费者”转变为“信息的审阅者”。过去，他需要主动翻找邮件、日历和各种工具；现在，Agent将所有相关信息汇总、提炼，他只需要在此基础上做出判断和决策。这个看似微小的转变，日积月累下来，将彻底改变一位CEO的注意力分配模式。
四、招聘风向转变：为何Notion招了16岁的工程师？
Ivan透露了一个令人惊讶的细节：Notion招聘了一位16岁的工程师。
故事始于去年年中，他们先是招聘了一位18岁的员工，已是公司史上最年轻纪录。不久后，团队在YouTube上发现了一位少年，其发布的设计与AI相关视频水平极高，于是邀请他来公司参观。Ivan在电梯里遇见他，询问他在哪所大学就读，对方回答：“我没上大学，还在读高中十年级。”如今，这位年轻人正在参与Notion下一个新产品的核心开发。
Ivan解释了倾向于招聘更年轻人才的几个原因：
- 接受速度更快：年轻人对AI工具没有“这不可能做到”的思维定式，拥抱速度更快。
- 经验正在贬值：在AI时代，许多传统经验正在快速失效。模型能力几乎每两个月就有一次跃升，上一轮的经验可能完全不适用于下一轮。
- 学习速度的复利：在互联网环境中成长起来的一代，其学习速度本身就以不同的速率进行着复利增长。再叠加ChatGPT这类工具，他们与上一代人在技能获取上的差距会越拉越大。
这背后揭示了一个趋势：在AI时代，“提出好问题”的能力可能比“知晓旧答案”更为重要。那位16岁的少年之所以能参与核心开发，或许并非因为他比资深工程师懂得更多，而是因为他更擅长与AI协作，更乐于尝试，更少被过去的方法论所束缚。
五、技术路线的选择：站在HCI（人机交互）这一边
Ivan谈到了计算机历史上的一个经典分野。东海岸（以MIT为代表）从五十年代起就致力于研究如何让计算机学会下棋，这是AI流派。西海岸（以Douglas Engelbart和Alan Kay为代表）则研究如何用计算机增强人类智能，这是HCI（人机交互）流派，或称“增强人类智能”派。
这两个流派长期并存。Ivan坦言，当前的技术势头明显偏向AI一边，但真正吸引他进入这个行业的，始终是HCI这一边。他关心的是界面、工具、能握在手中的实体，是那些能够放大人之所以为人的特质的产品。
他提出一个深刻的观点：在AI变得如此强大之后，如何利用这种力量去创造新形态的工具，这个问题目前还没有人真正回答好。
这个视角值得深思。当业界多数讨论集中于“AI能做什么”时，很少有人深入思考“AI应该以何种形态呈现给人”。Ivan的意思是，技术能力已然具备，但承载这些能力的界面与交互方式，其最优解还远未被找到——而这其中，蕴藏着巨大的创新机会。
六、管理Agent的最佳界面：返璞归真的看板
节目中有一段有趣的讨论。主持人提到，有人认为90年代的即时战略游戏可能是管理Agent的理想形态。Ivan接过话茬说：我们尝试用IDE（集成开发环境）管理Agent一两年后，发现最好的方式可能还是看板（Kanban）。
这听起来有些返璞归真，但细想却很有道理。当你同时运行多个Agent，每个Agent都有不同的状态、任务和进度时，你需要一个能一目了然地掌握全局的界面。看板这种存在了几十年的工具，恰恰是为这种多任务、多状态的可视化管理场景而设计的。
Ivan还引用了一个精妙的比喻：人要留在循环里，但要往上走。你不想停留在处理琐事的层级，你想上升到管理一座城市的层级。就像玩《模拟城市》，你是市长，做的是系统层面的决策，具体的执行交给下面的单元（Agent）去完成。
这个比喻暗示了未来一种新的工作方式。知识工作者的核心能力，可能将从“把单件事做到极致”转变为“同时调度多件事的进展”。个人的价值将取决于你能管理多大规模的Agent团队，以及能在多高的抽象层级上做出有效决策。
七、核心判断：软件必须能被Agent使用
这可能是整场访谈中最核心、最尖锐的一个判断。
当主持人问及“很多人说SaaS要死了，软件公司的未来在哪”时，Ivan的回答非常直接：如果你的产品不能被Agent使用，未来的前景确实不容乐观。但如果你能重新架构产品，让Agent能够操作你的工具，你就有机会进入一个科技行业从未真正触及的全新市场。
他的逻辑是这样的：过去十五年，科技公司主要售卖工具，按人头（席位）收费，这是一个明确但有限的市场。而一个更大的市场——大概是工具市场十倍规模的市场——是售卖工作本身、售卖服务、售卖最终结果。AI Agent的出现，让软件公司第一次有机会从“卖工具”跨越到“卖工作”。
他提出了一个具体的评判标准：如果一个软件产品的界面上有上千个按钮，呈现为90年代或2000年代初那种复杂、固定的风格，那么Agent将根本无法理解如何使用它。未来，如果大部分知识工作都由Agent来完成，那么那些Agent无法使用的产品，其市场份额将不可避免地流失。道理就是这么简单。
八、Notion的定位：做AI模型世界的“瑞士”
面对OpenAI、Anthropic等大模型公司可能通吃一切的威胁，Ivan为Notion找到了一个清晰的定位：做“瑞士”。
意思是，当前有三四家头部模型公司在激烈竞逐，今日你领先，明日我反超，没有客户愿意被锁定在单一模型上。Notion要做的就是保持中立，无论哪家发布了新模型，Notion都能在当天或次日迅速接入。客户需要的正是这种灵活性和选择性。
同时，Notion已经具备了文档、看板、待办、权限管理等企业级基础设施，并拥有强大的多人协作能力。这些要素叠加在一起，构成了一个独特的生态位：一个模型中立的、支持多人协作的、企业级的Agent管理与调度平台。
Ivan特别强调了“多人协作”这个基因优势。他指出，其他一些AI产品（如某些编程或文件处理工具）本质上仍是单人场景。而Notion从诞生第一天起就是为团队协作设计的，这个基因在强调协同的Agent时代，反而成为了核心优势。
九、开放策略：当别人关门时，你要开门
当主持人提到，许多SaaS公司正在收紧API、关闭数据接口以构筑护城河时，Ivan的态度非常明确：当别人选择关门的时候，恰恰是你应该开门的时候。
他承认，Notion历史上并非一个特别面向开发者的公司，但这一情况即将改变。在接下来的几周和几个月内，Notion将发布大量面向开发者的功能，全面拥抱平台的开放性。他的逻辑是，当整个市场因恐惧而收缩、拼命保护自家数据时，选择开放反而能赢得信任，吸引更多的开发者和Agent生态接入。
这个策略与许多商业直觉相悖。面对不确定性，多数公司的本能反应是防守和封闭。但Ivan认为，在Agent时代，封闭等同于慢性死亡。你的产品必须对Agent友好，必须允许外部的编程Agent、数据Agent安全地读写和操作你的数据。谁先做到这一点，谁就能在新的、基于Agent的软件生态中占据有利位置。
十、商业模式的根本性转型：从卖席位到卖结果
Ivan在访谈中确认，Notion正在从按席位收费的传统SaaS模式，转向按使用量收费。其自定义Agent功能，将成为第一个按使用量定价的产品。
他坦言，在整个知识工作领域，尚未有任何一家公司真正成功跑通这种商业模式转型。虽然开发者工具领域有一些先例，但在更广泛的企业软件市场，这仍是一片空白。这也是他希望在Notion仍是私有公司时完成这一转型的原因——私有公司可以承受更大的试错风险，快速迭代，而无需每个季度向华尔街解释短期波动。
主持人提到Sierra公司CEO Brett Taylor也有类似观点：“如果你能按结果收费，为什么还要按人头收费呢？” Ivan对此深表赞同，并进一步阐述：按人头卖工具，你仍然只是在科技行业内部竞争。但如果你能按工作量、按实际产出的结果收费，你就真正进入了规模大十倍的知识经济大盘子。
这一转变对整个软件行业的影响将是深远的。传统的SaaS模式类似于健身房会员卡，收入很大程度上依赖那些购买却未充分使用的“沉睡席位”。AI时代转向按使用量收费，则意味着软件产品必须真正好用、真正能持续产出可衡量的价值，否则客户不会为之付费。这对软件公司的产品力提出了前所未有的高要求。
十一、IPO的前提：先跑通新模式
当被问及上市计划时，Ivan的表述非常清晰：首要任务是跑通按使用量收费的新商业模式，之后再考虑IPO。他预计这个过程可能需要两到三个季度。在此之前，保持私有公司的身份，能够让他们更自由地进行冒险和快速迭代。
这种态度在硅谷并不常见。许多公司在成长到这个阶段时，会急于上市以实现资本套现。但Ivan显然认为，如果在商业模式尚未完成根本性转型之前上市，反而会被公开市场的短期业绩压力所束缚。他宁愿多花时间把商业模式做扎实，再从容地去面对华尔街。
十二、终极比喻：从自行车到汽车
在节目接近尾声时，Ivan提到了乔布斯的经典比喻：计算机是人类思维的自行车。他接着说，在拥有了互联网之后，我们其实一直在信息高速公路上骑着自行车。而AI的到来，意味着我们终于可以在信息高速公路上驾驶汽车了。
这个比喻精准地概括了他对AI本质的理解。AI的目的不是取代人，而是升级人的工具。从自行车到汽车，驾驶者依然是人，但你能到达的距离、覆盖的范围、处理事情的效率，已经完全不是一个量级了。
而Notion想做的，就是致力于打造那辆性能卓越的“汽车”。
十三、独立应用策略：一个专门的Agent聊天应用正在开发中
Ivan还透露了一个产品方向上的重要变化。他说自己的产品哲学正在发生转变：过去倾向于将所有功能集成在一个“超级应用”中，但由于现在利用编程Agent开发软件的效率极高，一个小团队几周就能做出一个功能完整的独立应用，因此他们计划推出一款独立的Agent聊天产品。
这款产品将以对话为核心界面，背后无缝连接Notion中的所有数据。用户可以通过它与Agent交流，来管理邮件、日历，处理各种业务需求。 本质上，这就是将Ivan本人每天都在使用的那套高效工作流，产品化后提供给所有用户。
这个决定本身就极具象征意义。当软件构建的成本因AI而急剧降低时，产品策略必然随之改变。过去开发独立应用需要巨大投入，因此“大而全”是主流；现在小而精的团队借助AI就能快速实现，那么针对不同核心场景开发多个专注的“小应用”就成了更优解。这种思路的转变，或许将影响众多公司的产品战略。
十四、弱点的逆转：灵活性从负担变为资产
Ivan坦率地承认，Notion一直存在上手门槛较高的问题。产品过于灵活，像给用户一堆乐高积木，但很多人不知从何拼起。他提到《华尔街日报》记者Joanna Stern最近发推说“我终于搞懂Notion了，这得感谢AI”。Ivan笑称，这句话既说明Notion的新手引导有待改进，也证明了AI的神奇之处。
但他话锋一转，提出了一个极具洞察力的观点：传统SaaS软件将工作流硬编码到产品逻辑中，界面固定，功能预设。Notion则一直提供乐高积木，让用户自己搭建，这在过去是劣势，因为学习成本高。但在AI时代，大语言模型可以理解你的需求，并帮你搭建这些积木。于是，Notion的“灵活性”，从曾经的弱点变成了决定性的强项。
这个逆转非常有意思。它表明，在技术范式发生转换的节点，过去的劣势有可能瞬间转化为优势。那些曾因“太复杂”、“太灵活”、“太难上手”而饱受争议的产品，如果其底层架构足够开放和模块化，反而可能在AI时代迎来“第二春”。
十五、未来角色：管理无限心智的人
访谈最后聊到一个有趣的花絮：微软CEO萨提亚·纳德拉在达沃斯论坛上引用了Ivan文章中提出的一个概念——“Manager of Infinite Minds”（管理无限心智的人），并将他与乔布斯、比尔·盖茨并列提及。
当主持人问及这个精妙的短语是如何构思出来的时，Ivan的回答十分诚实：这很可能是Notion的AI在多次生成文本后，某些词汇组合自然涌现的结果，他更多是扮演了“编辑”的角色——觉得这个说法准确、有力，便采纳并保留了它。
这个细节本身就有很强的象征意义。它或许预示了未来最佳的创作模式：人与AI深度协作。AI负责海量生成和提供选项，人则负责关键的判断、筛选和定稿。 你不再需要从零开始冥思苦想出绝妙的句子，而是需要具备在众多候选中识别出哪个最准确、最优雅的品味与判断力。
回到“管理无限心智的人”这个概念本身，这正是Ivan对未来工作形态的终极想象。每个人都能够调度无数个AI Agent，你的价值将取决于你能否有效地组织、管理这些“心智”，让它们协同工作，产出有意义的成果。这与管理人类团队的逻辑相通，但规模、速度和复杂度已不可同日而语。
谁能先一步学会成为这样的“管理者”，谁就能在即将到来的时代占据主动。
访谈完整视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=vR39zcMWY0I
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发表于 11 小时前
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