AppLovin撕开巨头裂缝的1000天：AI审判、被做空与Underdog的“弱者之心”
文 | 硅谷1012025年11月6日晚，美国广告技术公司AppLovin正在旧金山City Hall举办年会。在这里，高层和员工们带着家人穿着隆重的晚礼服、喝着香槟，尽情庆祝公司突破2千亿美元市值。过去三年，这家公司被外界视为"AI受益第一股"：两年股价增长25倍、加入标普500指数、迈入千亿美元俱乐部。其亮眼的财报和丰厚的利润率甚至让Meta和谷歌这两家全球广告霸主的地位都被撕开了一道裂缝。然而，围绕着这家公司的争议从来没有停止过。步入2026年第一季度，AppLovin继续经历着来自做空机构的攻击、AI发展对广告行业的挑战，以及竞争对手的市场蛋糕争夺。美股2月11日盘后，AppLovin发布了2025第四财季的财报，营收、利润和展望都皆超出分析师预期，然而公司股价却出现暴跌。这样的背离在一定程度上显示出资本市场对于AI即将颠覆SaaS企业的恐惧。在去年12月底，我们独家对话了AppLovin技术核心人物葛小川（Giovanni Ge）。他从中科大少年班毕业，后在意大利读博，2022年底从Meta辞职后在AppLovin转型关键时刻加入，三年时间迅速从工程师晋升为公司全球首席产品及工程官（Chief Product and Engineering Officer）。我们在这个时间点上线这场对话，试图通过葛小川的深度分享中，看看他眼中过去的三年，大约1000天的时间，如何带领AppLovin撕开巨头裂缝、跨越深渊，这家公司如何在谷歌与Meta的双头垄断下崛起，又是如何凭借"弱者之心（Underdog）"的生存哲学杀出重围。而外界对它的追捧和质疑，AppLovin内部是怎么看的？葛小川又是怎么带领团队去打现代推荐算法这场硬仗的？01 AppLovin发展前期 原始积累与数据寒冬2018年，硅谷的数字广告权力格局已然固化：谷歌掌握着搜索意图，Meta控制着社交图谱，而此时的AppLovin，只是一个规模尚小的"移动广告网络"（Ad Networks），简单来说，它就是连接移动应用开发者（广告位发布者）与广告主的中间平台。对于这种"中间商"而言，最大的死穴在于：它不知道用户在App里面到底在做什么。如果你无法获得第一方数据，你怎么跟谷歌和Meta这样的巨头对抗？为了打破这一局面，AppLovin开始大举收购游戏工作室。从2018年到2021年IPO前夕，AppLovin通过一系列并购、战略投资及工作室孵化动作，快速扩张游戏版图，累计交易规模达到数十亿美元级别，并依托它的广告和分发平台，触达全球数亿级移动设备用户。AppLovin买下这些工作室的目的，不是为了游戏利润，而是为了获取核心的转化信号，这些"自产"的游戏，成为了算法引擎最初的实验室，后来AppLovin也进行了一系列关键收购。Chapter 1.1 收购Max在2018年前，AppLovin本质上更像一个广告投放平台，但对开发者来说，它并不能很好地帮大家把广告位卖出高价。当时行业里用得最多的是一种叫"瀑布流"的方式：开发者先把广告位给A广告平台试一试，如果A不接，再给B，再不行给C，一个一个来，顺序是提前排好的，依据的是过去的eCPM（Effective Cost Per Mille，有效每千次展示成本）、填充率（Ad Fill Rate，广告数与广告主/媒体发起的广告请求总数的百分比）这些历史数据，但问题就在于，整个过程是排队式的，效率低，而且很容易卖便宜。Max出来之后，规则就彻底变了。它引入了应用内实时竞价，一次性把广告位丢给所有广告主，让大家同时出价，最后谁出得高，就卖给谁，开发者直接拿最高价，收入立马就上来了；广告主这边也不吃亏，虽然花了1.5块，但如果能赚回2块，照样是划算的，结果就是：开发者多赚了钱，广告主拿到了更好的用户，双方都满意，也正是因为Max，AppLovin从"只帮买家"的角色，升级成了同时服务广告主和开发者的平台。Chapter 1.2 收购Adjust第二个重要的收购是2021年，花10亿美元收购的移动应用数据监测及营销公司Adjust。在广告行业，广告主最关心的只有一件事：我花出去的这1块钱，到底赚回来了多少？但在移动广告里，这个问题其实非常难回答，因为一条广告从展示到点击，再到下载、使用、甚至付费，中间要经过很多环节，而这些数据往往分散在不同地方，甚至根本看不到，对广告主来说，就像一个黑箱。相比之下，像Meta这种能把数据追踪得更明白的平台，就更容易拿到广告主的钱，AppLovin的增长也因此受到了限制，而Adjust正好解决的就是这个问题。Adjust本质上是一个移动广告的"追踪和归因工具"，它通过全流程追踪和精准归因，能帮广告主把每一块钱的投放效果拆得清清楚楚：钱花在哪了、带来了多少用户、最后赚回了多少，更重要的是，这些数据还能反过来喂给AppLovin的AI系统，让投放越来越精准。Adjust让AppLovin从一个"只负责把广告投出去"的平台，升级成了一个可以对广告效果负责的服务平台，这也是为什么AppLovin高度强调LTV（生命周期价值）。可以说，Max和Adjust的布局让AppLovin步入快速增长的通道。Chapter 1.3 收购MoPUB然而，正当AppLovin在2021年4月完成上市IPO之际，苹果公司的IDFA（应用追踪透明度）政策切断了跨App追踪用户的能力，移动广告市场瞬间陷入混乱。2022年，AppLovin股价坠入深渊，从之前的高点跌去了80%，但在一片哀鸿遍野中，AppLovin并没有像它的竞争对手们那样，通过裁员来收缩防线，而是从当时的推特那里进行了一项关键的收购。这项斥资10.5亿美元的全现金交易收购的对象叫MoPub，是之前Twitter旗下的移动广告平台，你可以把它理解成一个"广告位大市场"，把大量App的广告位集中起来，卖给广告主，从中抽成，这笔收购，带来了三个非常直接的变化：1第一，能触达更多人。MoPub当时服务的是成千上万个应用，包括新闻、工具、生活类App，覆盖大约7亿日活用户。AppLovin把这些广告位接进来之后，广告库存规模直接放大了一个数量级，触达人数成倍增长。第二，能把广告投给"对的人"。MoPub的广告位不只来自游戏，还来自新闻App、健身App、生活工具App，这意味着，女性用户、中年用户、非游戏用户都进来了，广告不再是"什么人都给同一条广告"，而是不同产品，对应不同人群，AppLovin也从"游戏广告平台"，升级成了真正的全行业广告平台。第三，整体更稳定、更赚钱。之前AppLovin的广告位主要来自自家游戏，而且人群结构偏向游戏玩家，而有了MoPub，AppLovin不再需要拼命自己做游戏来"产广告位"。有个很有意思的比喻：从自己种菜，变成了开超市，货源来自四面八方，稳定又可控。总结一下，Max解决"卖不出好价钱"，Adjust解决"效果说不清楚"，MoPub解决"规模不够大"，同时，MoPub这起收购为AppLovin带来了一个极为重要的"数据水源"：这些源源不断、实时注入的竞价信号，为后续的算法能力提升提供了数据基础。此时的AppLovin急迫的需要一位懂算法的核心技术人员加入，所以在这三次关键的收购之后，AppLovin正在寻求又一次的升级。这时候加入AppLovin的这位算法核心人物就是葛小川。他加入三个月之后，AppLovin就上线了新一代的模型，名为AXON，这款模型奠定了之后三年公司业务的飞涨之路。以下我们进入到葛小川的对话部分：02 AppLovin的崛起 现代推荐算法与AXON迭代之路陈茜：你加入AppLovin已经三年了，怎么看待过去三年的时光？葛小川：回顾过去三年，从一开始就是埋头工作，不断处理每天遇到的问题，有时候不仅是我，包括团队里的其他成员都有同感，这三年感觉像是过了十年一样，因为期间发生的事情实在太多了。陈茜：就是打仗的感觉吗？对，每天都在打仗。你之前是在Meta，当时为什么想要离开？又是为什么选择了AppLovin这家公司？我觉得那个时候在Meta想学的东西基本已经学到了，如果继续待下去，我觉得个人职业发展会逐渐慢下去，我本身也不是一个特别喜欢遵循流程的人，想去一个更自由、更灵活的地方，所以当时觉得离开Meta挺符合我的性格。当时觉得AppLovin最打动你的一个moment（时刻）是什么？那个打动我的时刻就是大家都很坦诚，在面试AppLovin时，我和CTO（Basil Shikin）以及CEO（Adam Foroughi）都聊过，他们对于公司当下面临的最大问题、以及需要什么样的人来解决这些问题，都表现得特别坦诚。尤其是我在大厂待久了，习惯了和大厂的中层管理人员接触，那里的沟通往往有很多迂回和绕弯子，然后第一次和这种C-level（最高层管理人员）接触，并且能够有那么直接和坦诚的对话，给我留下了非常深刻的印象。我看到你之前的分享提到，当时聊到AppLovin的时候发现，公司要进一步做广告业务，而他们缺的东西正好是你具备的skill set(技能组合)，能不能说一下他们当时缺什么？当时广告业务处于一个什么样的阶段？你身上又有什么样的技能可以弥补他们的短板？从业务角度来看，公司当时的业务已经比较成熟了，主要缺的是现代的推荐算法和推荐系统，当时在北美，代表推荐算法最先进的公司就是Google和Meta，当然这一类型的推荐算法在很多中国公司，像TikTok、阿里巴巴、小红书其实都已经在用了，但当时北美很多中小型公司，包括AppLovin在内，其实还在使用上一代、可能是十年前的推荐算法，所以当时他们想要我过来帮忙，把公司转型到最先进的这一代推荐算法上来。10年前传统的推荐算法是什么样子的？现在的现代推荐算法是什么样子的？在十年前，推荐算法以一种叫做boosting tree（提升树）的方法为主，虽然那时候deep learning（深度学习）的理论其实已经非常成熟，但在推荐算法的应用里，一直没取得特别大的成功。转折点大概出现在2015到2017这几年，当时有好几个比较重要的工作出现，在那之后，这些一流的公司很快都转型到了现在的deep learning模型里去了。陈茜：当时有哪几个比较重要的工作？这里面很重要的一点，推荐算法里有很多high cardinality（高基数）的sparse feature（稀疏特征），举个例子，推荐系统就是把"人"和"物料"进行匹配，像Meta和Google这样的公司，物料的数量级非常大，轻易就能达到几千万、上亿，甚至几十亿，而且用户的数量级也是几十亿的，每个用户有ID，每个物料也有ID，当然还有一些相对不那么稀疏的ID，比如国家ID、zip code（邮政编码）等， 在模型里如何利用、如何represent（表征）这些ID？以及如何处理这些ID之间的交叉？在2015年之前，人们其实并不清楚如何用deep learning（深度学习）去有效处理这些问题，但在2015至2017年里，出现了很多重要的论文，讨论如何将这些ID放到模型，并实现ID与ID之间的交叉，这些工作出现后，deep learning的framework（框架）在推荐算法领域就真正脱颖而出了。你到AppLovin之后，三个月就推出了第一款模型吗？对。为什么要这么快呢？因为时间很短，我觉得生命很短，我们这边做事情就是这样，当你知道一个目标就在眼前时，我们希望能非常非常快地把它给做出来。其实刚来AppLovin之前，我本人的思维模式还不是这样的，因为我毕竟在大厂做了很多年，刚开始我还打算沿用Meta的方式：比如先讨论roadmap（路线图）、制定计划、再分配人员和工作，一步一步地来。但我来了大概不到一星期，立刻就意识到：这不是这家公司的工作方式。有几件小事让我产生了转变，转变之后，工作方式就很明确了：get my head dowm（埋头苦干），就是从写代码开始，遇到什么问题就解决什么问题。所以
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《花千骨》作为一部深受观众喜爱的仙侠剧，自开播以来就引发了广泛的关注和讨论。该剧改编自Fresh果果的同名小说，讲述了花千骨与师父白子画之间错综复杂的爱情故事。而随着剧情的推进，观众们对花千骨的命运充满了好奇。如今，让我们一同揭秘《花千骨》大结局小说的精彩内容。 在《花千骨》的大结局中，花千骨经历了无数的磨难和考验，最终与白子画之间的爱情走向了何方？小说中，花千骨为了拯救天下苍生，不惜牺牲自己，与魔界展开了一场生死较量。在这场战斗中，花千骨展现出了惊人的勇气和智慧，成功击败了魔界妖王。 然而，胜利的喜悦并没有持续太久。花千骨在战斗中受到了重伤，为了保护她，白子画决定牺牲自己，将花千骨封印在神剑中。这一幕让无数观众为之动容，花千骨与白子画之间的爱情也达到了高潮。 在神剑中，花千骨度过了漫长的岁月。她渐渐发现，自己被封印的真相并非是白子画所描述的那样。原来，这一切都是魔界妖王为了阻止花千骨拯救苍生而设下的陷阱。得知真相的花千骨悲痛欲绝，她决定寻找解除封印的方法，为自己的命运抗争到底。 在寻找解除封印的过程中，花千骨结识了一群志同道合的朋友，他们共同对抗魔界妖王，为花千骨争取自由。经过一番努力，花千骨终于找到了解除封印的方法。然而，在关键时刻，白子画却为了保护花千骨，再次选择了牺牲自己。 在小说的结尾，花千骨终于解开了封印，重获自由。然而，她却发现自己已经失去了白子画。悲痛欲绝的花千骨决定放弃自己的生命，与白子画一同离开这个世界。在最后的时刻，花千骨与白子画在一片花瓣飘落的背景下，完成了他们永恒的爱情誓言。 《花千骨》大结局小说的结尾，充满了悲欢离合。花千骨与白子画的爱情故事，虽然充满了坎坷，但他们始终坚守着对彼此的承诺。这种执着和勇敢，让观众为之动容。而剧中的特效和场景，也让人仿佛置身于仙侠世界之中。 总之，《花千骨》大结局小说以其精彩的故事情节和感人至深的爱情故事，赢得了无数观众的喜爱。虽然结局略显悲壮，但正是这种悲壮，让这部作品成为了仙侠剧的经典之作。在今后的岁月里，相信《花千骨》的故事仍会继续在观众心中生根发芽。