OpenAI收购Statsig与Anthropic融资背后的信号
近日，全球人工智能领域两大巨头OpenAI和Anthropic相继释放重大动向。OpenAI宣布以11亿美元收购产品分析公司Statsig，并启动高管调整，正式组建应用团队，标志着其从模型能力向应用生态的全面延伸。与此同时，Anthropic完成130亿美元新一轮融资，投后估值达1830亿美元。数据显示，该公司运营收入从年初至8月已由约10亿美元跃升至超50亿美元。
两大公司的快速发展印证了AI商业化路径的加速成型。而OpenAI此次高价收购一家专注于A/B测试与产品分析的公司，引发业内广泛讨论：为何不直接采购服务，而是斥资并购？业内普遍认为，此举意在获取Statsig的核心技术团队与基础设施，强化自身在应用层的数据驱动决策能力，并为未来自主构建完整产品体系铺路。
Statsig创始人Vijaye Raji访谈精要
为深入理解Statsig的技术价值与战略意义，本文整理了其创始人兼CEO Vijaye Raji近期一次公开访谈的核心内容。Vijaye曾在微软和Facebook拥有近20年工程与管理经验，于2021年创立Statsig，致力于打造一体化的产品分析与实验平台。
从大厂到创业：职业路径的多元探索
Vijaye的职业生涯横跨多个技术领域。在微软期间，他曾参与Microsoft TV、Visual Studio、SQL Server及Windows操作系统等项目；加入Facebook后，先后负责Messenger、广告、Marketplace、游戏与娱乐业务，并主导西雅图办公室从20人扩展至6500人的规模化建设。
他强调：“我每隔几年就会尝试完全不同方向的工作。”这种跨界经历使其深刻理解产品开发中的数据闭环与用户行为洞察的重要性，也为创办Statsig奠定了实践基础。
创业初期的认知误区与关键转折
创业初期，Vijaye曾陷入“闭门造车”的误区——基于自身经验设计产品并假设市场需求，结果在推向客户时遭遇冷遇。“很多人说‘听起来不错’，但最终不愿付费或集成。”
这一失败促使他重读《The Mom Test》，重新学习如何识别真实用户问题。他总结道：“必须先明确客户画像，验证痛点是否存在，再构建解决方案。”这一认知转变成为公司后续发展的关键转折。
一体化平台的核心优势
Statsig的核心定位是将功能开关（Feature Flag）、A/B测试、产品分析、会话回放等功能整合于统一平台，解决传统工具链碎片化的问题。
过去，企业需使用多个独立工具分别处理功能发布、数据分析与实验验证，导致数据孤岛、结论冲突。而Statsig通过统一数据源实现：
- 功能发布与效果追踪无缝衔接；
- 实时监控代码上线后的性能表现；
- 支持渐进式发布（如2%→4%→8%）与快速回滚；
- 结合埋点与可观测性，提升产品迭代效率。
Vijaye指出：“我们不是替代直觉，而是让直觉有据可依。”
实验与产品判断的边界
面对“是否所有决策都需A/B测试”的质疑，Vijaye引用亨利·福特的名言回应：“如果问用户需要什么，他们会说要一匹更快的马。”他认为，重大创新依赖产品直觉，但上线前必须通过实验验证潜在风险。
“ChatGPT这类产品若在大公司评审，可能被否决无数次。但一旦推出，后续优化则高度依赖实验系统。”他强调，现代复杂产品无法仅靠个人经验掌控，必须依靠数据反馈闭环。
增长策略与AI场景落地
Statsig采用开发者优先（Developer-First）的增长模式，提供开源SDK吸引早期用户，随后在企业内部实现跨团队扩散。目前平台日均处理1.6万亿条事件，相当于每秒1800万次操作，服务包括OpenAI、Notion、Bluesky等头部科技公司。
在AI应用层面，Statsig已支持大模型API调用的全链路追踪，可量化不同Prompt、模型版本、Temperature等参数对输出质量的影响，并支持Prompt级别的A/B测试。此外，公司正利用历史数据构建预测模型，进一步提升平台智能化水平。
关键教训：忽视数据仓库的代价
创业第一年，Statsig因未原生支持Snowflake、Databricks等主流数据仓库，导致部分客户流失。“我们曾坚持自有云架构，但客户反问：为什么不能直接在我们的数据平台上运行？”
这次挫折促使团队耗时数月重构架构，推出原生兼容方案。Vijaye反思：“护城河不在创意本身，而在执行力。承认错误、快速迭代才是创业公司生存的关键。”
