对话Matrix Origin王龙：想要做数据库领域的iPhone

2020年，王龙从腾讯离职，年底创办了Matrix Origin（矩阵起源），一家研发、运营开源数据库软件MatrixOne，并尝试从中寻求商业化的数据智能领域的初创公司。

MatrixOne是一款超融合云和边缘云原生DBMS（数据库管理系统），主要功能是通过简化的分布式数据库引擎支持跨多个数据中心、云、边缘和其他异构基础架构的事务、分析和流工作负载。

Matrix Origin创始人王龙是一位连续创业者，在清华大学上学时便跟随师兄做起了信息技术图书的翻译、教程撰写的生意，毕业后到上海一家 SaaS 创业公司开始了程序员生涯。

2005 年到 2008 年期间，王龙得到一个在德国慕尼黑西门子的工作机会，负责全球第一代 MES 软件的设计和研发。也正是这段工作经历，让他看到国内工业自动化软件的普及度极低，促成了他第二次创业——2008年-2010年王龙致力于国产化工业自动化软件领域。

在2017年加入腾讯云之前，曾有六年时间在美国 VMware工作，在这段时间里他积累了大量云计算和数据库领域的专业知识，拥有了珍贵的国际视野。

从腾讯离职创办Matrix Origin时，王龙已经是腾讯云副总裁，负责管理近几百人的数据智能团队，在他的带领下腾讯从头开始搭建了腾讯云To B的大数据人工智能产品矩阵和商业化体系。

目前，Matrix Origin在上海、深圳、北京、硅谷等地设有分支机构，MatrixOne1.0版本即将发布。

近日，我们和王龙聊了聊，讲述了他为什么选择在位居互联网公司高位时离开去创业，又为什么会选择数据库领域来开启自己的第三次创业。

从以下对话中，我们可以了解到Matrix Origin成立两年多的现状和成长，其中还包含了王龙对行业变化的思考，未来Matrix Origin的方向和选择、以及他从国内外To B发展的异同中所看到的机遇与挑战。

我们还可以看到，一个开源基础软件创业者，如何领导着一家成立不超过三年的创业公司，爬过资本寒冬的长坡过程中，他所经历过的那些困难、无奈与坚持。

MatrixOne想要做什么

小编：是什么让您决定从腾讯离开，出来创业做matrixone？

王龙：我觉得到了一个天时地利人和的时机，让我决定必须出来创业。

小编：什么天时地利人和？

王龙：我一直在等待这样一个时机，那么到了 2020 年底的时候，我觉得我终于等到了。

我把天时解释为行业发展到一定阶段。一个行业每隔个十年八年终归会有一次技术天花板的突破，就会出现新机会。那么在当时的我看来大数据和数据库技术正是到了这样一个瓶颈期，接下来一定会有一个爆发阶段。

地利是指大环境的利好，当时国家提倡国产自主可控，这时在政策方面也有很多投入，资本也很火热。

人和是指我在业内积累了二十多年，身边有一群志同道合的伙伴，可以支撑我去创业。

小编：MatrixOne跟TiDB、OceanBase处于同一赛道吗？

王龙：其实我不是特别想说赛道这个词，因为赛道意味着固化和内卷，就意味着你走在一个已经非常成熟的一个道路里面。但如果非要说也没问题，大的赛道就是数据库管理系统，其实在国外大概有七八百种数据库，国内有 100 多种，所以不仅仅是TiDB、oceanbase这些，我们只是其中一个玩家。

但我们跟他们都不一样的是，我们致力于拓宽这个赛道，甚至另起一个赛道，我们想做的是不内卷的一个领域，我们更想要去突破。

小编：怎么拓宽、突破呢？

王龙：我们可以看到在2020年，包括到现在为止，数据库这个领域的发展已经触及到它很多天花板了。例如十年前的架构可能不完全适用于现在的场景，十年前依赖的计算、存储、网络、应用，例如移动互联网，都发生了巨大的变化。

现在大家都谈的计算、存储网络都是异构的网络，各种AI相关的应用，CPU、GPU各种芯片。十年前觉得1TB内存已经很大了，现在1TB也正常，那个时候带宽25GB 已经很大了，现在 200 GB 都很正常，那所以到了现在，一方面原来的架构到了一个天花板，另一方面围绕这个架构的不管是底层基础设施还是上层应用都发生了巨大的变化。

在这样的背景下，这时我认为数据库领域就有机会开辟一个新赛道，Matrix Origin（矩阵起源）要做的就是一个异构云原生数据库MatrixOne，那如果用大家都能理解的一句话，我们想要做数据库领域的iPhone。

小编：什么是数据库领域的iPhone？

王龙：就像2008年之前山寨机肆掠，市面上有上百种品牌的手机，最后被几家品牌统一了市场，苹果成为行业当之无愧的王者一样，过去二十年里数据库领域有几百种数据库，我们希望能做出一个真正好用的数据库，能够解决大多数用户的问题。就像在手机市场一样，当苹果手机出现后，用户便不会再选择其他手机，我们也希望未来使用了MatrixOne的数据从业者工作起来能像使用iPhone一样，简单、简洁、方便。

小编：意思是理想中的MatrixOne既能同时拥有市面上所有数据库的优点，也能解决现有用户的痛点？

王龙在：如果说的 aggressive 一点，我们希望用户不要在几百种数据库里去纠结，去做选择。我们希望我们能给出一个简单的答案，让他们用一个数据库就能完成几十种不同的数据库能完成的任务。

那 iPhone 当年为什么受到大家喜欢，首先就是它汇集了很多功能，比如说你用了iPhone，就不再需要MP3，不要需要照相机，用户的使用体验变好自然会喜欢它。其次，功能统一了，但不能给用户制造麻烦，稳定性、流畅度这些性能同时要有保障。

矩阵起源做的就是基于全新的硬件来设计一个全新的数据库系统，才能够把用户的多种需求整合在同一个数据库系统里面来。我们希望的是MatrixOne融合了多种数据库的优点，但他们的缺点MatrixOne又没有。

要捅破两个天花板

小编：要达到上述状态，MatrixOne用到了哪些新技术？

王龙：在十几年前，数据库使用资源基本只能使用虚拟机或服务器，那现在可以使用容器，使用无服务计算，这些技术在当年都是不存在的；过去做数据库系统，是没有办法用到比如说1TB 的内存，那么要像现在在1Mb 和1TB 内存之间做无缝线性管理就很难，因为当时根本不存在1TB的内存，又怎么可能去做一个架构能支持这件事呢。

只有当一个行业非常重要的技术演进到了一定阶段，才有可能催生出新型的产品。

MatrixOne的定义是超融合异构云原生，超融合就是把各种功能都能够融合在一套数据库系统里。那为什么叫异构云原生？是因为我们看到了基础设施中计算、存储网络的变化，我们认为异构和云原生的基础设施，能够满足客户用户的超融合需求，同时又能给他们非常完好完美的一些体验。

小编：跟数据中台的区别？

王龙：最近两三年围绕中台的优和劣争论很多，大量的中台项目为什么会失败？本质是因为数据在中台中是割裂的。

首先，要做一个数据中台，意味着可能要把上百个数据库统一起来，成本非常高，很难做出一个产品化的中台。因为A中台可能用了这 10 种数据库， B中台用了另外 10 种数据库， C中台又是另外10种数据库。你怎么做？一个产品能够把几十种都融合起来是非常难的，甚至说是不可能的。如果一定要这么干，最后会发现成本、复杂度非常高，还会消耗大量资源。

其次，数据中台只是把数据库管理起来了，客户要的不是这个，对于很多企业客户来说，他们要的是将数据统一管理起来之后，能更快看到报表，能更快地把业务系统和生产系统连接起来，能更快地把各个部门的响应统一在一个平台上，各个部门的运营统一在一个平台等等这些效果。

所以做数据中台是吃力不讨好的事情，客户不愿意买单。

这也是数据领域发展到达的一个天花板。

小编：还有哪些天花板？

王龙：还有一个很明显的天花板是，现在对数据处理的要求越来越高。先不谈一个企业有几十种数据库，即使说只有两种数据库，那要在两种数据库之间做数据同步，去管理数据的一致性、完整性，不能出错，又要求处理非常实时，行业也很难满足。

举个简单的例子，在金融行业，很常见的一个场景是，当用户需要贷款或者买金融产品时，经常会为了满足实时响应，不得不牺牲风控的准确度。

因为这时金融系统会调用大量CRM 数据来做风控，由于CRM 在另一个系统里，这时就涉及到两套不同的系统协作，要把数据捞过来，再去做风控，是很难的，那最后只能做出选择，要么牺牲风控的准确度，要么就得让用户等一等——你的贷款请求已经提交了，系统过段时间告诉你。

这种情况下，如果有一个竞对既能满足实时响应，又能确保风控的精准度，那就会有很强的竞争力。但据我们了解目前市面上的上百种数据库都不能很好地解决这个问题。

我2020年出来创业时，就觉得要努力捅破上述谈到的这两个天花板。

小编：刚开始创业时做了哪些事情？

王龙：刚开始我们在黑暗中摸索了很长时间。第一年基本上就是在做各种探索、各种研究，跟客户做调研，跟大学机构做合作，把最先进的、最有希望的、最稳定一些技术都融合在一起。我们花了一年的时间来成立我们的技术架构，真正大规模进入成熟的开发其实是在一年半以前。

我们的架构成熟稳定下来是在 2022 年初。

真正做到“按使用量付费”

小编：对于中小企业来讲，他们可能不像大公司那样同时使用多种数据库，使用Matrixone是否有点“杀鸡焉用牛刀”呢？

王龙：不是。其实创业是这样的，第一个是说我们的产品要解决什么问题？那用户的痛点是一方面，那还有一部分叫挖掘客户的新需求，即教育市场。

在数据库领域中小企业也有很多痛点，例如，我们有部分中小企业客户过去在云上去选购一个数据库时，默认的采购方案是包年包月，但是他们经常不知道如何选择，到底包三年还是包一个月，才能满足自身需求。

例如对于一个做电商平台的客户，他怎么知道自己应该买多少台服务器呢？他怎么知道我应该包几年呢？包几年包多大的服务器呢？它其实很难评估和预测，而且客户会很纠结，因为逻辑上包的时间越长，价格单价越便宜，但是又有个问题，包了就没法退，万一这个电商平台，如果做了两个月不行了，那又买 3 年，剩下的怎么办？又如果说买少了，做了一个月，两个月突然爆发，突然变成一个网红了，那资源又不够。这些情况都使得用户在云上选购数据库时非常难抉择。

那我们看国外比较流行的Snowflake是如何做的，用户根本不需要考虑包年还是包月，用完了之后Snowflake会给他出账单，用户只按照自己的用量来付费，真正做到了按使用量付费这个概念，这对中小企业非常有价值。

MatrixOne就是模仿Snowflake这种付费方式。MatrixOne背后有很多基础能力支持，能支持实时扩容，所以用户也不用担心说某一时刻突然大爆发了，资源不够用，爆发完了又冷静了还得退服务器，这些用户都不用管。这些都是技术进步带来的全新的使用方式。

但对于中小企业来说，一种新的一种商业模式往往需要一些时间来进行市场教育，告诉他们MatrixOne能真正做到按照自己的用量来付费。

小编：国内的主流云厂商都做不到“按使用量付费”吗？

王龙：实际上都做不到。比如说能做到计算存储网络快速的伸缩，就是比如一台虚拟机，再加一台虚拟机，但是数据库的伸缩和服务器的伸缩是两件事情。

小编：国内在云上要去伸缩数据库的时候是怎么做的呢？

王龙：基于原有技术去伸缩数据库，要先创建一个虚拟机，虚拟机底下要创建一个磁盘，然后磁盘里要部署CPU、部署内存、安装网络，整个过程至少是 5- 10 分钟，完了之后再把数据库软件装进去，做配置。这是在现在的云上去伸缩数据库的过程。

虚拟机或者容器可能会快一点，但后续要把整个装好数据库的这台虚拟机的容器，拉到数据库集群里，拉进去以后再去承接一些负载，整个过程可能 99% 的数据库至少需要半个小时到一个小时。

反应到实际生产应用中就会出现以下情况。例如在直播带货中流量从100增加到10万了，如果增加一台服务器需要 30 分钟或 40 分钟，增加 10 台就是几个小时根本等不起，要么整场直播垮掉，要么只能限流。

小编：我们是直接模仿国外Snowflake的付费方式？

王龙：Snowflake2018年就开始这么干了，已经验证过这是可行的。但我们跟Snowflake不一样的是，Snowflake只能支持分析型的负载，我们能支持多种负载，包括transition NODE。

选择开源，机会才会更多

小编：什么时候决定开源？

王龙：从第一天开始就决定是开源。我们把这件事情想得非常清楚，即开源在整个公司的版图里，或者在我们的商业化路径里，扮演着什么样的角色？

我们认为作为一个技术型的创业公司，尤其是底层技术型的创业公司，开源是必须的。我们都知道中国的核心技术、底层技术为什么总是被卡脖子或者总是做不大？其中很重要的一个原因就是生态不行。

小编：怎样讲？

王龙：可以反过来推倒。生态建不起来的原因很多，归根结底就是你的用户不足，信任度不够。那么开源就是很好的增强信任的一种办法。开源了才有更多的人来用，才能促进你的生态建设，那你的技术才有机会更快速获取合作伙伴的信任。生态壮大了，国产技术才有机会。

所以必须开源，但开源不是一劳永逸，接下来得创建开源社区，举办线下meetup，这些都可以帮助快速地帮助建设生态。

在过去两三年里，开源对我们的帮助蛮大的。一些开发工程师都是从开源社区招到的，我们的很多种子用户都是从开源社区来的。

小编：所以开源最直接的帮助就是带我们找到种子用户。

王龙：找到种子用户是第三位的。第一位首先是生态，有合作伙伴愿意跟你一起搭建上下游。第二是人才，多了一个人才招聘渠道。第三才是客户。

小编：所以现在用户会优先考虑开源软件吗？

王龙：是的，因为开源相当于免费，但不等于免费。另外选择开源还跟中国的软件环境有关，中国的很多软件厂商有一个很不好的倾向，大家都喜欢藏着掖着。为什么藏着掖着呢？因为大家都去做项目嘛，做项目都希望所有的事情都要自己做，从上到下，从用户的界面到最后的数据库，到底下的服务器都是我做，这样我的收入看起来就多嘛，获得利润就高。这时如果MatrixOne是一个闭源软件，他们就不太会用你，因为他们会觉得我用了你这个闭源软件，卖到客户那我本来就赚点小钱，你还过来卡我个脖子，或者怕你跑路了我怎么办？他可能就不想把MatrixOne纳入他的体系里。那MatrixOne是开源的，那人家就非常愿意用，人家觉得就算你跑路也没关系，你代码都在我这，不耽误我赚钱。

小编：作为一个创新企业，一个新的软件，怎么能让上下游的厂商把我们给纳进他们的生态中呢？

王龙：这个问题其实非常重要。第一步，得让人知道我们。为了让别人知道有这样的一个产品，你得持续做marketing，所谓酒香也怕巷子深。第二步，持续提升我们的产品力，这才是最核心的。无论做再多pr，拿钱砸市场，最后都要回归到产品力上，不然上下游生态伙伴根本不愿意搭理你，最后也就很难有客户买单。

小编：怎么确定开源软件可以商业化了？

王龙：我们的产品马上就要GA（软件发布）了，GA以后就可以商业化了。

我觉得商业化不是说什么时候开始的问题，而是说你要不要商业化，你的商业化到什么程度的问题。如果要考虑商业化，我们得思考我们的产品对客户的价值有多大，应该收客户多少钱。从长期主义来讲，一定不要所谓的割韭菜的想法割一波韭菜就走。

小编：MatrixOne的商业化进展如何？

王龙：我们才刚刚开始商业化，因为我们的产品1.0版本还没有发布，目前大概有几十个种子客户。

小编：产品聚焦于哪些行业？

王龙：我们的最终目标肯定是全行业，现在我们的公有云更多面向互联网，私有云的方向更多针对一些数据比较多的、新应用比较多的正蓬勃发展的行业，基本上围绕工业制造、新能源、金融这些领域。

小编：MatrixOne主要卖增值服务？

王龙：对，不过我们的增值服务有两种形式。一种是在公有云的基础上去增值，还有一种是在私有化开源的部署上去做增值。

小编：MatrixOne是完全原创还是说基于哪个开源软件来做的？

王龙；纯粹原创。我们是为数不多的，无论从架构还是代码，都是全新的一个数据库。我们的代码大部分都是用go实现的，用go去写数据库这件事就没有太多人去做过。

我们整个架构叫异构云原生，我们是基于SV，基于容器来做，这又是一个很不一样的点。功能方面既支持TP，又支持AP，同时两个资源是可以共享，也可以分离，这也是一个非常创新的点。前面提到的这些创新点，其他数据库都没有，所以我觉得我们正在做一件极具挑战性的事情。

做项目创收沦为一家外包公司or继续打磨产品？

小编：创业差不多三年，这个过程中让您觉得最困难的是什么？

王龙：最困难的是每天都要面对各种不确定的因素，该如何决策。创业就像驾驶一艘船在波涛汹涌的海面行走，到底该向左还是向右，减速还是加速，升帆还是降帆，每一个决策都会影响船的方向、行驶速度和安全。

同样在数据库领域创业，从国际环境到行业环境，包括投融资环境，客户的状态到团队的状态，都是不确定的，要在这么多不确定中，做出正确的决策，对公司影响可大可小。

小编：最近有做过什么比较难的决策？

王龙：最近还没有，不过早期有一个，我们做架构选型时，因为要真正做到云原生，还能兼顾私有云，所以当时争论了很久到底是用一套存储还是有两套存储。当时业内例如OceanBase、国外的SingleStore都是用一套存储来支持TP和AP，有名的如PingCap的TiDB是用的两套存储。

小编：那我们最后如何做选择的？

王龙：我们最终决定还是用一套存储来解决这个问题，我们最终创新的存储架构也是这么来的。

小编：一套跟两套有什么区别吗？

王龙：一套存储实现的难度很高，但是它对客户的价值是最大的，说白了就是它将来为客户赚的钱或者省的钱，给客户提供的性能是最好的。

但是一套存储有自己的缺点，比如资源冲突、资源隔离这些问题还挺大，那要怎么减弱这些问题呢？我们最后对一些别的基础架构做出改变来弥补一套存储带来的资源冲突、资源隔离能力。这个其实花了我们很多时间精力。那现在也证明当初用一套存储确实是个非常正确的决定。

例如去年SingleStore、 Snowflake新推出的UniStore也是用的一套存储，我们才知道我们跟巨头在一些前沿技术路线上想法一致。

小编：一套存储相对于两套存储带给客户具体有哪些价值？

王龙：直接好处就是我们直接让客户的服务器购买少一半，本来你要买 10 台的，你现在只需要买 5 台，本来要雇 15 个运维工程师的，你现在只需要雇两个，你本来需要雇 3 个工程师搬数据的，你现在一个都不需要雇，给客户带来的价值是巨大的，能帮客户省约70%-80% 的成本，同时又能让客户的数据实时性提升约10 倍- 20 倍。

小编：做这个决策您的依据是什么？

王龙：我觉得只要每天收集新信息，持续接收新东西，当你的信息量足够多，就会找到一个逻辑，找到一个能够做出决策的依据。

小编：最近有让您头疼的事情吗？

王龙：对于我们的资源到底要投入在哪里其实蛮难决定的。中国现在很多的数据公司都变成了一个项目制公司，这个大家也不用讳言，项目制公司的好处是什么呢？你不用讲数据库的故事，你上来就讲做应用的故事，最后变成一个系统集成商，就做一整套软件。

甚至很多数据库厂商最后变成外包公司，面对客户就不用讲数据库了，客户买一个数据库，直接送5个工程师。现在很多数据公司就是这个逻辑，客户买一个数据库，数据库公司直接送 5 个工程师给客户外包，那么数据库公司就不要管客户用啥，用MySQL、找开源的还是找闭源的，更管不着。现在所谓的交易式工程都陷入到这种程度了。但是这种对数据库公司有什么好处呢？这5个工程师不用你养，还可以赚钱，做项目有收入，投资人会喜欢，市场喜欢，但是缺点也是显而易见的，你所有的精力都会被扯到这种项目里面去。

你最优秀的工程师都得在客户那做外包，就没有办法去做你的核心代码开发，没有办法去参与到公司长期价值的创建里，因为产品的价值是长期的，项目的价值是你打一天卡就能收一天钱。那对Matrix Origin来说，我们的资源到底应该投在短期还是投在长期，这是我最近在思考的。

在我们的产品1.0出来后，如果要追究短期收入，就得把资源投入到短期项目里，如果想从长期考虑，就得继续打磨产品。因为一个新产品短期很难创造巨大的收入，做项目容易创造收入，像一些智慧xx项目接下来都得几百上千万，在这种项目里坚持一两年，一个项目几千万就到手了。诱惑还是蛮大的，所以最近我也在考虑要不要去做项目创收。

小编：那您最后如何决策的？

王龙：我做的决策还是希望做长期的、有价值的事情，所以我们整个团队百分之七八十的人都还是投入在核心产品的研发上。

小编：不能两件事情一起做吗？

王龙：不可以，因为没那么多资源，没那么多人和钱支持我们同时两件事一起做。

产品力不足时，不要冒进做商业化

小编：准备出海吗？

王龙：我们从一开始就决定国内国外一起做。我们在美国也有研发团队和运营团队，CTO在美国坐镇。

小编：为什么国内国外一起做，不等国内市场坐稳了再开始？

王龙：两个原因，一个是技术实力还是国外领先，世界顶级范围内的数据库实验室、大数据实验室，欧美居多。所以从人才和技术的角度来说，我觉得不能和国外断了联系，不能脱钩。第二个从客户的角度来说，欧美市场相对比较成熟。成熟的意思是什么呢？就是说不管数据库的上游和下游都比较稳定，而且规模很大，我们去做一些，比如说不管是做产品的一些验证和迭代的时候，杂音会更小，我们面临的竞争会更纯粹。而国内因为上游下游其实都比较零散，不成体系，所以在国内做产品验证时，要付出的精力其实可能会更大。

小编：您有过国外To B工作经历，在您看来国内外To B有哪些不同？

王龙：从创业者角度来看，其实差别不大，作为CEO是要找到一个好的方向，找到合适的团队、客户和投资人。但是从行业发展、竞争角度来看差别还蛮大的。

因为在欧美，服务业是他们的支柱产业，软件信息技术又是服务业中占比很大的一部分，数据库又是信息技术行业中的一部分，可以占到10%-20%，所以数据库在欧美是一个很大的领域。

所以在国外做数据库竞争会很激烈，但机会也更多，对创新要求更高，同时因为市场发展较为成熟导致教育市场的成本相对较低。而国内很多数据库领域的概念都没有普及。

美国有几百种数据库，但被用得最多的基本没有来自中国的产品，中国数据库基本是大乱斗、一片混乱，各行各业都有自己的数据库，跟云的发展差不多，非常割裂。

要在一个非常割裂、碎片化的市场里，找到一个能够规模化的产品，难度会更高一些，时间要求会更长一些，所以在中国做一款成功的数据库产品，我认为比在美国时间会更长。举个简单例子，就说最近刚上市的达梦数据库，成立于2000年，23年才上岸。

小编：有一种说法是国内企业服务领域付费意愿比较低，导致大家生存的不是很好，您怎么看待这个问题？

王龙：其实这个事情是受到很多因素影响。

以前我在德国做企业软件，给客户去做 ROI 评估的时候，我们考虑最多的是人工成本。举个例子来说，我花了 100 万开发出来一个软件，到客户那假如说我卖 200 万，那我这个软件到底能不能给客户创造出来 200 万的价值，包括有没有帮助客户节约硬件、人工这两方面。

在德国的时候，我们拿自己的软件去跟客户聊的时候，都是说我 100 万开发出来软件，我 200 万卖给你，是因为我帮你节约了 150 万的硬件，再加 150 万的人工，因为客户硬件和人力原来成本是300万，用200万买了我们的软件，还节约了100万。达到了双赢的效果，这样客户和软件开发商都愿意干。

但是中国的逻辑是这样的，我花了 100 万开发的软件，我 200 万是没有办法卖给我的客户的，因为我的客户只认我帮他节约的150 万的硬件成本，对于另外 150 万的人工成本他是不认的，因为它人工确实没那么贵。所以这个商业逻辑就不存在了。导致在中国做企业服务软件就很难受，很难让客户买单。

因为人力成本没那么高，所以企业服务领域客户付费意愿就低。

小编：那这样讲的话，没有办法解决了？

王龙：也不是，这两年情况有所改变。

2020年我决定创业的时候，正是国内人口红利消失的时候，当然工程师红利也在逐渐下降。

以前很多数据库厂商对于售出去的产品，如果稳定性不足或者其他性能不足时，解决办法是送几个工程师过去，驻场，天天睡在服务器边上，挂了就重启、维修，如果性能不足，就让工程师做应用层的优化。

但是美国不会这么做，为什么呢？因为美国人力成本贵，买服务器送工程师的操作会亏本。

而中国工程师足够多足够便宜才能做得起“买服务器送工程师”的买卖，不只数据库，国内企业软件一直都没有出现特别大的巨头，跟前述现象有关。

这两年人工开始变贵，客户开始发觉自己可能真的要接触工具来减少人力成本，所以对于你100万开发的软件，200万卖出，客户接受度变高了。其次，现在信息化技术越来越成熟，包括AI，会发现很多人解决不了的问题可以用技术来解决，这对于我们软件创业者就有很多机会。

小编：国内外市场有所偏重吗？

王龙：前面讲到决策难题那里，其实除了坚持长期目标还是选择短期创收，还有一个就是国内外投入比重的决策。

我们公司目前的进展更多还是集中于产品研发上，又因为我们人员、资金不多，到底投入在国内还是国外呢，那么目前我们可能还是在国内投入较多。有两个原因，一是国内虽然有这样那样的困难，但国内这种碎片化的情况在美国、欧洲早期也出现过，也是经过很多年才慢慢变成一个成熟市场，但是机会也往往就在这，碎片化的市场中意味着机会更多，正所谓“乱世出英雄”同样的道理。

第二个，欧美市场已经非常成熟，产品力才是通行证，所以只要产品做得好，做市场很容易达到事半功倍的效果。所以不妨把国内作为修炼的大本营，把人和资源更多投入在产品和技术上，才能提升我们的国际竞争力。

小编：也就是我们现在仍然处于产品研发的阶段，国外市场还没展开？

王龙：是的，做市场我们没有资源，所以市场还没有启动，主要集中精力在产品力打造上。市场说白了就是销售，我们目前没有在国外招销售。

小编：国内市场有启动吗？

王龙：没有大规模去投入，更多以产品力去驱动。现在整个公司就我一个销售。

小编：有对大模型做出一些行动吗？

王龙：大模型在我们看来只是数据的一种表现形式，所以我们并没有觉得说一定要起一个专用的、新的一个方向或产品，可能只是我们产品当中非常 default 的一个功能。

小编：未来还有融资计划吗？

王龙：目前还没开启下一轮融资，但是我猜测应该还需要融资。因为等产品1.0发布后要能迅速养活自己还不太现实。

小编：近两年国内外企业服务在资本市场遇冷，对我们有哪些影响？

王龙：肯定有。我们有缩减团队规模。就是你刚刚问我们中国和美国市场商业化有没有开启，我很难回答你，因为目前我们就三个销售，除了我，还有一个兼职。那就三个人做市场到底算不算做呢，我也不好回答。

因为商业化本质上要有预投入的，也就是说商业化必须要有一支销售团队，然后要有售前、售中、售后，本身就是一个大投入，尤其是你产品力不足的时候，这个投入回报周期是很长的，冒进地商业化反而会把公司置于危险的境地。