AI 让国际象棋变无聊后，又让它更好看了
Stockfish 时代棋手模仿完美引擎，比赛变得沉闷；神经网络引擎下出激进非常规的棋，反而把人类棋力推得更高。
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2024 年才确认这是门大生意
Erik 说直到 2024 年他才真正认为这是个大生意。此前 chess.com 只有约一百万日活，他们自己都震惊。COVID 和 Queen's Gambit 带来第一波，他们当时判断可能像跑步机和酸面包一样是疫情一闪而过的产物；2023 年因为短视频、mittens bot 和作弊丑闻，学校里的小孩又开始下棋，第二波 spike 之后回落，但基线比之前高得多。他的结论是：这波不是 flash in the pan，而是在复利增长。他也承认增长的另一面是恐惧——业务萎缩、持平、上涨都各有各的可怕。
— Erik Allebest私募进来，但没给一分钱增长资本
General Atlantic 在 2020 或 2021 年成为第一个相信他们的 PE，CVC 后来进来。Erik 强调两笔都是 secondary，买的是老股东手里的股份，没有注资。他描述了一个反复出现的模式：投资人先说「我永远持有」，几年后就说「我得卖了」，于是公司被迫去找更大体量的接盘方。他坦言做 PE 轮的过程很不愉快，见的大多数人关注的东西他认为是错的，直到遇到相信使命的人。反常识的是，他说 PE 进来后公司反而变好了：对方会指出具体该看的领域，而不是只说「做得更好」，同时把 forecasting 和运营纪律带进来。
— Erik AllebestAI 先让国际象棋变无聊，再让它变好看
这是全篇最值钱的机制。Deep Blue 击败 Kasparov 后很多人预言国际象棋完了，但 Erik 说真正的低谷来自 Stockfish 这类引擎：它太完美，棋手试图模仿最优解，磨出沉闷的残局，比赛一度变得无聊。转折点是神经网络引擎——用不同棋局自我强化学习训练出的 Leela Chess Zero，开始以出人意料的方式击败 Stockfish，下得激进、非常规，把棋局往前推。所以计算机先让国际象棋变无聊，然后又让它比以前更精彩。人类棋手水平也随之提高，AI 教练、复盘、个性化题目让人类更享受这项游戏。
— Erik Allebest信息平等不会让所有人一样强
主持人问：如果人人都有同样的信息获取渠道，为什么不是所有人都一样擅长下棋？Erik 的回答是重复次数。他给了一个乘法框架：把任何一天做的事乘以一千，就是你人生的样子——每天五道棋题乘一千是五千道，每天一百道乘一千就是另一个量级。他认为 AI 最擅长的是让人以极快的速度深挖一个主题、获得想法、打磨想法，相当于把教授办公室装进口袋；但他也承认 AI 有偏见、会说你想听的话、会膨胀你的自我。他明确说：练习没有捷径，工具可以变快，但重复必须进到脑子里。
— Erik Allebest作弊防不住，但抓得住
Erik 说国际象棋面对作弊的时间远早于 AI，很多人曾认为这是存在性威胁。chess.com 有两条独立工作流：一条做普遍检测，一条处理有奖金的职业赛事。他拒绝透露具体手段，理由是「不想给作弊的人提供思路」，但说他们追踪大量数据，有统计模型和机器学习模型，因为既知道人类怎么下棋，也知道计算机怎么下棋。他的判断很克制：作弊不可能被完全阻止，你没法在每个人家里装摄像头，但可以做得很好——抓住、封号、并尝试教育。
— Erik Allebest无限内容时代，经典反而更值钱
Erik 用音乐做类比：内容无限之后，人们反而回去听 Beatles 和 Led Zeppelin，因为那是所有人能共享的经典。国际象棋同理——没有 loot boxes，没有新皮肤，没有规则改动，没有要学的新英雄，规则最简单、信息完全、没有运气成分，拿设备或从抽屉里翻出棋盘就能下，是永远共享的同一套体验。它的复杂度足以让你震惊，简单度又足以让你学会。他说这是国际象棋在演化中成为「游戏之王」的原因，也是今天这个内容爆炸世界里人们想抓住的东西。
— Erik Allebest创始人建议本身就是一种诅咒
Erik 说今天当创始人最大的诅咒之一，就是市面上有太多创始人建议。他回忆二十年前的 playbook：从 Stanford 招技术创始人、融一大笔钱、租办公室、瞄准大市场、砸钱做获客。他们做的全是反面——找了 San Jose State 的朋友、远程办公、不融资、不花钱获客、选了一个极小的市场。他的建议是听自己的心，想清楚你想让世界上存在什么，然后 relentlessly 去做，而不是听市场怎么说。他也承认要听客户、要 pivot，但核心问题是：你的愿景是什么，证明它所需的最小资源是多少，你想和谁一起做。
— Erik Allebest扑克评级要让人像在乎钱一样在乎分
Erik 说扑克的评级算法还在演化，涉及同桌其他人的评级、赢了多少筹码、打了多少手牌，他们会持续调整。他点出一个难点：一百美元局和一千美元局的行为差异很大，玩 M&M 豆时有人会一直 all in 然后不断补豆。但他赌的是心理转变——当人们开始在意自己的扑克评级，会像在意钱一样在意它，因为评级反映的是作为玩家的技能和价值。他自己的例子很具体：输一百美元不算什么，但掉一百点评分真的让他难受。他认为这对扑克会是个有意思的创新。
— Erik Allebest原话 · 已逐字校验
Yeah, I think 2024 was when we thought this would be a big business. That was not that long ago.
对，我觉得是 2024 年我们才认为这会是一门大生意。那并不久远。
Erik Allebest9:31
And that chess computer like actually made chess pretty boring for a little while because it was so perfect.
那台国际象棋计算机其实让国际象棋在一段时间里变得相当无聊，因为它太完美了。
Erik Allebest21:01
And so what was interesting is that like, computers at first made chess a little bit more boring, but then made it so much more exciting.
有意思的地方在于，计算机起初让国际象棋变得无聊了一点，但后来让它精彩得多。
Erik Allebest21:01
And one thing that I really love is the concept that if you just take any given day in your life and multiply that by a thousand, that's kind of what your life looks like.
我特别喜欢的一个概念是：把你人生中任意一天乘以一千，那大致就是你人生的样子。
Erik Allebest25:09
It's the same as when you train a neural net, right? Like you give it a bunch of data.
这和你训练神经网络是一样的，对吧？你给它一堆数据。
Erik Allebest28:10
I think one of the curses of being a founder today is just how much like founder advice there is out there.
我觉得今天做创始人最大的诅咒之一，就是外面有太多创始人建议。
Erik Allebest35:26
I think people are going to care about it as much as money because it's a reflection of like the value and their skill as a player.
我认为人们会像在乎钱一样在乎它，因为它反映的是作为玩家的价值和技能。
Erik Allebest44:48
数字与实体
| Chess.com 日活用户 | 约 1000 万 | 2:11 |
| Chess.com 注册会员 | 超过 2.5 亿 | 2:11 |
| Chess.com 年收入 | 今年略超 2 亿美元 | 2:11 |
| Chess.com 团队规模 | 650 人，全远程 | 2:11 |
| chess.com 域名收购价 | 5.6 万美元 | 3:11 |
术语
- StockfishStockfish 引擎
- 传统国际象棋引擎，棋力极强但风格被认为过于完美、沉闷。
- Leela Chess ZeroLeela Chess Zero
- 基于神经网络的国际象棋引擎，靠自我强化学习训练，下法激进非常规。
- mittens botmittens bot
- 2023 年在 Chess.com 上走红的猫形象机器人，带动大量新用户下棋。
- ELOELO 等级分
- 国际象棋等对抗性游戏通用的水平评分体系。
- secondary老股转让
- 投资人从现有股东手里买股份，资金不进公司，不用于增长。
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适合做消费产品、社区平台或游戏出海的创始人和投资人，尤其是关心 AI 如何改变人类技能价值、以及不融资公司如何长到 2 亿美元收入的人。
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