Jason Lemkin 嗆 Dario、SaaS 卡在 60% 死亡迴圈：20VC 這集的幾個狠話

TL;DR

• Anthropic 發表 Mythos，宣稱找到上千個 zero-day 漏洞太危險所以不公開。資安股卻跟著跌，Jason 和 Rory 都覺得這反應反了：壞人拿到機關槍，你當然要買更多坦克。
• Jason Lemkin 公開宣告：「我不買 Dario 的單了。」末世論講太多次連死忠聽眾都 tune out，他切回 team Sam。
• 這集最值錢的一句話：「如果你的 Agent 只有別人的 60% 好，你就在慢性死亡迴圈裡。」60% 的 Agent 在 AI 時代收不到錢，這是 SaaS 估值大屠殺的真正根源。
• 企業端才是 AI 的主戰場。以前網路時代 2/3 靠消費端、1/3 靠企業端，AI 剛好反過來。
• SpaceX 可能以 2 兆美元上市，營收倍數 108 倍。Rory 的解法最乾淨：「Elon 折現率是零、失敗率也是零，才會是 2 兆。」
• Meta Muse Spark 沒驚豔但夠用，Zuck 花 140 億把 Meta 塞回 AI 牌桌上。
• OpenAI 廣告業務朝 1000 億美元前進，但光靠消費端餵不飽這隻獸，企業端還要再挖出另一個 1000 億。

這集 20VC 是誰在講話

這集在 2026 年 4 月 16 日上線的 20VC，由 Harry Stebbings 主持。20VC 就是 The Twenty Minute VC，英國 VC Harry 從 18 歲用 50 英鎊麥克風起家，做到現在是全球最多人聽的 VC podcast 之一，他的 20VC Fund 管著 8 億美元以上，主投種子到 A 輪，歐洲獨角獸裡一大串是他的 portfolio。

固定搭檔兩位：

• Rory O'Driscoll：Scale Venture Partners 的 Partner，90 年代中期投到現在，SaaS 老 dog。Box、DocuSign、BILL、WalkMe 都是他的。最近幾年全押 AI 與企業軟體的結合。
• Jason Lemkin：SaaStr 創辦人兼 SaaStr Fund managing director，B2B SaaS 這個詞幾乎跟他劃上等號。他自己親手跑 AI 產品、把團隊砍到剩三個人，講話很直很痛。

三個人每週固定錄一集 debate 產業大事。

Dario 的末世論，連忠實聽眾都累了

開場就炸。Anthropic 發表 Mythos，這個模型自主找到上千個 zero-day（未公開修補的）漏洞，包括躺了很多年的老洞，Dario 說太危險不敢公開，只先交給資安廠商。

市場分兩派：一派說「完蛋了」，一派說「用舊模型手動引導也能找到」，覺得是行銷噱頭。Rory 的類比很到位：步槍跟機關槍都殺得了人，但第一次世界大戰告訴我們，數量就是品質。Mythos 的重點不在找得到，而是能 agentic 地大量、快速、自動找，這個質變才是真正的威脅。

Jason 補了一個現成案例。MyFitnessPal 不久前以上億美元收購 Cal AI，兩天後資料就被偷光，320 萬筆 HIPAA 資料流出，原因是 Firebase 沒設 authentication。AI 寫出來的 code 越多，這種低級錯誤就越多。Mythos 只是把「隨便抓一個新上線網站就能打」變成可量產的事情。

奇怪的是資安股居然跟著跌。Rory 的反應是：如果壞人現在有機關槍了，你當然要買更多坦克。這些公司應該是受益股才對。六個月後 Mythos 的等效品會被複製、被開源、被模仿，每一家公司的 code 都會被 ping 一遍。這種時候防守方才是真的剛需。

然後 Jason 丟出這集最有記憶點的一句話：「我不買 Dario 的單了。」

他的理由不是否定 Dario 的能力，反而說 Dario 可能是僅次於 Elon 的史上第二偉大創辦人。但 the boy who cries wolf 講太多次，每個模型發表都說「這東西太危險」，每場訪談都說「80% 的工作兩年內消失」，Joe Rogan 講過、TBPN 講過、Harry 這邊講過，Jason 說他已經 check out 了：「就算你是對的，我能怎樣？我沒辦法自己把荷莫茲海峽打開。讓我用我的 token 就好。」

Rory 替 Dario 辯護的段落很漂亮。他的論點：大公司的 grandiosity 往往是真心的，而這種真心對凝聚團隊極有用。Elon 講了二十年我們要上火星，S-1 填的變成上月亮，但那個火星敘事讓 SpaceX 撐到現在。Dario 的末世論可能也是一樣的 rallying cry，是把 Anthropic 從 0 凝聚到 300 億營收的磁鐵。

我自己的感受：Jason 是用戶視角，Rory 是投資人視角，兩個都對。如果你在 Anthropic 上班，Dario 的 mission clarity 就是你不走的原因；如果你是外面要被他賣單的買家，聽到第 80 次世界末日就真的 tuning out 了。這跟All-In 四人幫那集的觀察可以對照看。

SaaS 的 60% 詛咒

這集最值錢的一段是 Jason 丟出來的框架：60% solution death spiral。

他現在每週跟上市公司 CEO、大企業產品主管開幾十個會。模式都一樣：對方花六個月做了一個 AI Agent，興高采烈地 demo，如果忽略其他產品他會覺得還不錯，或如果是 51 週前他會覺得不錯。但跟 Claude、Cursor、Replit、Lovable 的 standalone 產品比，這些 agent 只有 60% 好。

問題出在哪？60% 好的 Agent 不能收錢。

如果你能收 60% 的價格那還好做生意。但 60% 的產品不會有人付 60% 價，只會被當成「base subscription 應該送的附加功能」。HubSpot 的 agent、Salesforce 的 agent、ServiceNow 的 agent，只有 60% 好，你就沒辦法再多收客戶每年 2 萬、4 萬、6 萬美元。檢查表被打勾了，但檢查表不能被變現。

這解釋了今年 SaaS 板塊為什麼這麼慘。之前在 SaaSpocalypse 來了，但不是所有軟體公司都會死寫過 2026 年 2 月那波 8000 億美元的 selloff，當時市場講的是 seat compression。Jason 這個 60% 框架補了另一半：seat 被砍掉以外，你的 AI 新功能根本收不到額外的錢。

他講得很具體：絕大多數大公司的產品團隊「在他們 2000 人的公司、在他們的 fancy campus、用著他們的馬克杯、按著他們的節奏」做 AI，做出來的東西 insular 到不行，驕傲得要命，但放到市場上就是 60% 的東西。60% 的東西只能免費送。

Rory 的延伸：不能收錢就不會有 re-acceleration。沒有 re-acceleration 就進不了 growth bucket，只能被放在 value bucket。value bucket 的 SaaS 股現在 forward PE 大概 11 到 12 倍，S&P 平均 20 倍，所以你永遠是折價股。

護城河在這個框架裡甚至變成負資產。Jason 的比喻很狠：「護城河只擋得住你的現有客戶，擋不住新客戶，而新客戶也不想跨你的護城河。被關在城堡裡的囚犯不會生出成長。」這跟上一集 20VC 談 Anthropic 重擊市場的結論連貫，Jason 這個 60% 框架是他這半年慢慢煉出來的。

Rory 還補了 Salesforce 的案例。Salesforce 最近發了 250 億美元的債去回購股票，試算表上看起來 EPS 飆、很漂亮，但股價沒反應，也沒有 re-acceleration。Rory 的結論：在這個時間點，最聰明的選擇不是財務工程買自己，而是把現金留在口袋。等 AI 浪潮中間萬一出現一個 blip，你可以拿 250 億美元進場買一個二線的基礎模型公司，或一個 AI apps 公司。「Come to daddy, I got money」這種時刻才值錢。

企業端是 2/3，消費端是 1/3

Rory 這集還講了一個他「自己講到後半才意識到」的大觀察。

傳統網路時代：消費端是 2/3，企業端是 1/3。看 Google 就知道，廣告加消費產品撐住市值的三分之二，雲端只有三分之一。AI 時代可能完全反過來。

理由很直白：回家你想要的是 Netflix，不是 cognition。到公司你想要的是 thinking。 AI 賣的是 thinking，而 thinking 這個東西，企業付得起、個人付不太起。

這個觀察直接影響 OpenAI 和 Anthropic 的戰略判斷。OpenAI 剛公布廣告業務目標：2026 年 25 億、2027 年 110 億、2028 年 250 億、2029 年 530 億。聽起來很嚇人，但放在 1 兆美元的全球廣告市場裡，Meta 吃掉 3000 億、Google 2000 億、Amazon 1000 億，OpenAI 就算做到 1000 億也只是 10-15% 市佔。

問題來了：1000 億廣告收入餵不飽 OpenAI。 Anthropic 已經在企業端跑到 300 億，OpenAI 光靠消費端撐不起現在的 burn rate。

Jason 預測：OpenAI 後半年會在企業端反撲。他特別提到 Denise Dresser（前 Slack CEO、現 OpenAI 的 CRO）寫的那封內部 memo，語氣非常 Mark Benioff，標準 Salesforce 式的銷售策略。Jason 說乍看很不搭，回頭想就對了：當所有模型能力都夠好的時候，大企業選供應商就是比牌子、比銷售體系、比關係。 OpenAI 的 enterprise DNA 可能是 Anthropic 搶不走的優勢。

這跟 Aaron Levie 最近分享的 token maxing 趨勢呼應。CIO 開始收回 AI 預算的控制權，以前是 developer 愛用誰就用誰（所以 Anthropic 跑出來），以後是 CIO 統一採購，誰銷售體系強誰拿得到 Fortune 2000 的 contract。Jason 直接說：「如果我是 2028 年標準化全企業 AI 供應商，我會選 OpenAI。」這對 Anthropic 是個警訊。Box CEO Aaron Levie 在企業 AI 落地這題上是 Rory 和 Jason 兩個都推薦 follow 的人，之前在AI Coding 已經起飛，但企業知識工作還在跑道上有整理過他的觀察。

SpaceX 的 Elon 折現率

SpaceX 這輪財務外洩，2025 年營收 185 億美元、虧 50 億，傳聞要以 2 兆美元 IPO。營收倍數 108 倍。

Rory 給了這集最俐落的估值框架：

Elon 折現率是零，Elon 失敗率也是零，你才會是 2 兆。

意思是，如果你把 SpaceX 未來所有的 adjacent TAM（直連手機、太空資料中心、下一代火箭降低發射成本）全部算成「100% 會發生、而且現在就發生」，那 2 兆美元撐得住。但如果你用任何成熟投資人都會用的折現率和失敗率打折，那就不是 2 兆了。

這不代表 SpaceX 不好，也不代表 Elon 做不到。它講的是這個價錢沒有補償風險。買 SpaceX IPO 的錢，是預付了五年後才會發生的未來，而且還假設沒有人失敗。

Rory 真正教的重點不在 SpaceX 的估值，他示範的是怎麼跟一個你直覺想反對、但又不能直接說「太貴」的故事 engage。不要簡化成「100 倍營收太扯」，那是 reductionist 的懶人說法。正確的問法：「你給 adjacent TAM 的發生機率和時間折現率是多少？」如果對方回答不出來，他就不能賣你這個估值。

幾個小觀察

Meta Muse Spark：Zuck 花 140 億美元買 Scale AI，生出一個跟得上的模型，比 Llama 4 的災難好太多。Rory 的判斷：如果你原本不在牌桌上、現在上桌了，那就是贏。Meta 這種地表最競爭的公司之一，不可能讓命運掌握在 Anthropic 或 OpenAI 手上。

Amazon Trainium 200 億：不是所有人都買 Nvidia。但 Rory 澄清一個常見誤解：這 200 億大部分是 Amazon 內部用，不是 Amazon 在賣晶片給別人。不是 Nvidia 的真正對手，但 Nvidia 10% 的 revenue 沒被拿到，仍然 material。

「Would I replace them with an agent?」：Harry 問 Jason 評估團隊成員的問題。Jason 回答：「18 個月後所有人都會知道怎麼做好 agent。到時候你看一個人的標準會變成『我想跟他工作，還是想用 agent 取代他？』」對任何管理者都是個殘酷但真實的預演。

Thoma Bravo 關掉 growth equity：PE 巨頭回頭顧核心控股業務。Rory 的解讀：PE 永遠在市場高點進場、低點退場，Thoma Bravo 不是領先指標，只是確認指標。

收尾：IPO 軍備賽要來了

Harry 最後問 Rory 和 Jason：OpenAI、Anthropic、SpaceX 誰先 IPO？

兩個人都投 Anthropic 第一個出（SpaceX 已經在流程裡了不算）。理由是 Anthropic 最近加了 Novartis 前 CEO 進董事會，這是只有 IPO 前才會做的事情。OpenAI 還在處理內部夾層問題。

Rory 這集最後一個大觀察是：現在 SaaS 股便宜，不完全是因為基本面壞，而是因為投資人還不能在公開市場買到 AI native 的公司。 等 Anthropic、OpenAI、幾家 AI apps 公司都上市之後，大家才能做 apples to apples 的比較，那時 Salesforce、ServiceNow 這些老牌 SaaS 可能會回來一些估值。

但前提是：你能通過 Jason 的 60% test。做不到，就是另一個 IBM。做得到，你還有機會。

這一集對我來說最大的 takeaway 是那個 60% 詛咒。下一次你看一個產品、一個公司、一個 pitch，問自己一個簡單的問題：這個東西能獨立收錢嗎？還是只能當免費附加功能送？ 這個問題在 AI 時代會變成所有商業判斷的起點。

Disclaimer 此篇非投資建議。自行斟酌，共勉之。

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