从华尔街到杭州湾基础软件创业十年的真相与底色

发布日期： 2026-02-20 阅读量： 作者： 小编

　　这些年，不是在研发产品，就是在去见客户的路上。很少有这样的时刻，能让自己停下来放空，回头看看来时的路。

　　媒体和公众更喜欢津津乐道那些传奇的创业故事：少年天才、海外名校博士、连续创业者，或是从跨国公司和互联网巨头走出的明星高管。他们的经历值得尊敬，也确实代表了创业世界中最耀眼的一部分。

　　但我并不属于这些标签中的任何一种。我只是一个普通的创业者。起步的时候，没有资本追逐，也谈不上自带光环，能依靠的只有时间、耐心，以及对一件事长期投入的决心。

　　这十年，我们走得很慢。没有刷屏的爆款，没有频繁的融资。我们只是推着产品，在真实的业务场景里一步步证明自己。直到现在，公司才开始在行业中崭露头角，实现盈亏平衡。

　　站在第十年的节点上，我想以一个普通创业者的视角，聊聊这些年走过的弯路、做出的选择，以及那些不被聚光灯照到的日常。它或许无法复制，但希望带给同样在路上的你，一点点共鸣与光亮。

　　2008 年，博士毕业的我阴差阳错的进入了金融危机爆发前夕的华尔街。一干就是 8 年，从 IT 到 Quant ，最后去支持一线年中，亲眼看到了以 Hadoop 为代表的大数据技术的爆发，亲身经历了量化交易高频交易大举占领华尔街的高光时刻。那几年，我常常在想：能不能做一套系统，把分布式技术、实时流计算技术和海量数据的实时存储以及实时分析系统融合起来，彻底地去替换华尔街那些在 90 年代研发的数据系统。

　　2016 年，刚好 40 岁，我从位于纽约时代广场的摩根士丹利总部辞职，和两位前同事兼挚友全身心投入到 DolphinDB 的研发与商业化。之所以取这个名字，就是寓意我们的系统能像海豚一样智慧、敏捷，能在数据的海洋中遨游。这并不是一个确定性很强的选择——放弃华尔街的稳定收入，回国做一个还没有被市场验证的产品——但当时的我踌躇满志，再加上有太太的支持，义无反顾的回国投身到“大众创业，万众创新”的浪潮中。

　　同年，公司在杭州成立并完成天使轮融资。选择杭州，一方面是出于团队与研发环境的考量，另一方面也得到了萧山区政府 5213 项目的重点支持，当然最重要的是：杭州萧山是我的家乡。项目刚开始的时候，我们获得了多轮创业资金扶持，这让团队在最早期能够把有限资源集中投入到产品研发与客户交付上，而不是为生存疲于奔命。这为我们争取到了创业中最稀缺的资源：时间。

　　创业初期，我们的办公室很小，团队不到 20 人，且大多是技术背景。那段日子没有宏大叙事，只有具体的琐事：崩溃的数据库、跑不出的回归、需要优化的函数。

　　当行业都在追逐风口、疯狂扩张时，我们收到了无数快速变现的建议。但我们深知：金融圈子太小，如果产品不扎实，推广的越快，社死的可能越快。

　　我们刻意压慢了节奏。为了定位一个隐蔽的内存问题，工程师可以在客户现场枯坐一周。直到 2020 年，团队依然维持在二十人的规模，虽然增长看似缓慢，但换来的是极高的用户粘性——当客户愿意把数十 TB 的核心数据托付给我们时，这种信任是靠一行行代码“磨”出来的。

　　2020 年初，疫情按下了暂停键，也带来了巨大的不确定性。远程协作的混乱一度让效率跌入谷底，但也逼着我们完成了一次系统性的自我梳理。

　　我们开始思考：哪些步骤可以自动化？哪些文档能自成体系？一次为基金公司远程部署量化系统的经历给了我们启发：产品的标准化和文档的清晰度，才是成熟度的硬指标。

　　这种“非接触式”的高效交付，让我们赢得了首批公募及海外客户。在市场观望情绪浓厚的 2021 年，凭借高续约率和稳定的交付能力，我们逆势完成了 A 轮与 B 轮融资。团队也从 20 人扩充至 90 人，完成了从“作坊”到“正规军”的组织蜕变。

　　2022 年后，市场进入寒冬。当预算收紧、周期拉长，客户不再为数字化转型的概念买单，转而拷问最务实的问题：能省多少钱？能快多少秒？这反而成了我们的主场。在帮一家资管机构做国产化替代时，我们将原本需要数小时的回测任务缩短至十几分钟，并大幅降低了许可与运维成本。当华丽的故事讲不下去了，解决真问题的技术才有了更大的舞台。我们不再需要说服客户未来会怎样，只需要证明现在能解决什么。这种踏实感，让我们在波动中站得更稳。也是在 2022 年，我终于下定决心，退掉了美国的绿卡。实在没有精力两边跑了，选一边，心无旁骛的做自己想做的事情。从杭州的一间小办公室，到如今布局京沪深的 130 多人的科技企业；从服务几家初创公司，到覆盖金融、电力、能源、高端制造、公用事业等领域的近二百家头部客户——DolphinDB 的成长曲线看似平滑，实则步步惊心。穿越周期，靠的不是精准的预判，而是十年来对同一件事的执着：用产品去解决核心业务的真问题。这是我们走过来的方式，也是我们通往未来的路。

　　但随着 AI 和开源浪潮的冲击，市场发生了深刻的变化。单纯的性能指标不再是护城河，客户更在乎的是：“你的产品能解决我的问题吗？”

　　我意识到，要让客户心甘情愿的掏钱，必须要让 DolphinDB 去解决客户核心业务上的问题。这必须让技术走进业务的深水区。我开始要求团队：不要只看 QPS，要看客户的业务痛点；不能只说我们能做什么，要问客户需要解决什么问题。

　　在使用复杂度上做减法：我们自研编程语言和流计算框架，是为了屏蔽分布式计算和流计算的复杂性，让专家能专注于业务逻辑，将底层的繁杂交给我们。

　　在行业方案上做加法：我们不做低效的定制化外包，而是将共性逻辑抽象为标准组件。这种深度融合让 DolphinDB 成功从金融量化跨越至泛行业。

　　从量化金融的策略回测，电力行业的结算/调度规则仿真，到钢铁焙烧生产线的参数优化，再到卫星发射前的仿真测试，其核心逻辑是一脉相承的：凡是试错成本极高的场景，高仿真的数字化回测就是各行各业的刚需。 DolphinDB 走过的十年，本质上是从“技术视角”向“用户价值”的回归——这是我们从一个好产品真正迈向一家好公司的开始。

　　用户价值的意识觉醒，也催生了组织架构的调整。我们开始在售前、售中和售后线铺设更多的人。对外，和客户一起打造靠谱的解决方案；对内，反哺产品和研发，让我们的产品更落地。进入 2026，我们决定再成立咨询部，要把先锋客户的解决方案，落地最佳实践，总结提炼升华成行业的普遍经验后对外输出。

　　我们开始做一些在买断制看来很不划算的事情。比如，客户业务增长了，我们会主动帮忙做容量规划，优化架构，有时候甚至重构部分模块。再比如，我们开发了很多插件和中间件，如金融领域的模拟撮合引擎、极速计算引擎，工控领域的信号量计算模块，工业制造领域的工艺画图模块……这些东西开发成本很高，但我们把它们做成标准化的组件，客户可以直接用。为什么要这么做？因为只有帮客户把业务真正跑起来，他们明年才会续约，才会扩容，才会在新业务上继续用我们。

　　还有一件事，当时团队内部争议挺大。我们决定投入资源去做校园推广，和高校合作开课程，教学生用 DolphinDB。有人问我：“这能带来多少直接收入？”我说可能短期内看不到。但我想的是，三五年后，这些学生到客户那儿工作，他们会用我们的工具。这是在为客户培养人才，也是在构建我们的生态。

　　这些投入不会立即体现在合同金额里，但会慢慢沉淀下来，影响客户来年的续费决策。在国内 SaaS 行业资金续签率达 80% 已属优秀的大环境下，DolphinDB 的资金续签率长期稳定在 120% 左右。即便在市场环境最艰难的 2024，也做到了 100%。但我更在意的不是这个数字本身，而是它背后的含义：客户不只是在续约，他们在扩容、在增购、在把更多核心业务放到我们这里。这说明我们的产品和服务，确实在帮客户解决问题，创造价值。

　　在不重要的事情上，不要花钱。公司迈入第十年，我们依然没有华丽的前台、专车司机或豪华办公室。对科技公司而言，这些“面子工程”毫无意义。我们最奢侈的支出，是为每一位员工配置了一把 4000 元的人体工学椅，还有请人来给员工做午餐——这些钱能换来健康和效率，花得值。

　　面对诱惑，要敢于“说不”。2023 和 2024年，DolphinDB 在金融领域已臻成熟，出海本是增长良机；2025年 AI 浪潮下，斥资千万构建百卡集群必能加速研发。但这些投入在短期内无法回款，只会加速现金流出。在当前经济下行和通缩的周期下，我们最终选择保现金流，先求生存，再图远方。

　　对软件类的创业公司老板而言，最重要的就是控制好员工数量。说实在，拿了投资的创业者，都有招兵买马大干快上的冲动。尤其是前几年投资热的时候，投资人还督促创始人烧钱，很容易人员膨胀，现金流快速干涸。To B 业务是慢热的，高质量增长很难靠堆人实现，一旦新融资进不来，只能大幅裁员，非常伤公司元气。我有个现金流速算公式：

　　年末现金余额 = 现有余额 + 上一年回款金额 - 预期的员工数量 * 人均开支

　　人均开支可以用前一年的开支除以全职员工数量来估计。每当年初或年中要决定能招多人少的时候，可以用年末现金余额的安全性来估计。

　　一个稳定的管理团队，能让创始人从琐事中解脱。早期物色的一位副总，她几乎以一人之力承担了除产品和市场外的一切管理和杂务，让我和联创能专注产品研发和市场开拓。如今步入第十年，管理层配置更完善，我能腾出更多时间聚焦于公司的大方向和核心客户。

　　选择管理层，人品很重要。创业公司根基尚浅，经不起人品瑕疵带来的下限冲击。我很庆幸，早期的伙伴们不计利弊，齐心协力，陪伴着公司一起慢慢成长。

　　公司跑得太快，必然有人会跟不上节奏。比起激烈的内斗，我更倾向于调整到合适岗位的温情处理，没有什么比团队的士气和稳定更重要！这也提醒早期的创业公司：早期切莫“封官许愿”。虚位以待、先副后正，为后来的优秀人才留足空间，才是长久之计。

　　这十年，我们在管理上踩过坑，也慢慢摸索出了一些适合自己的节奏。没有什么高深的理论，就是两件事：看好钱袋子，带好身边人。做好这两件事，你才能在不确定的环境里，稳稳地往前走。

　　创业是一场马拉松，保持一个健康的体魄，得到家庭的支持，可能让你事半功倍。但这件事，我过了好些年才线年底成立公司之前，基本上周末和晚上的时间都泡在地下室开发产品的原型。那时候女儿才 4 岁，有人问她长大要不要像爸爸一样念到博士，她想都没想就拒绝了：“博士要天天在地下室干活”。2016 年也是儿子出生的一年，但我很快就回国创业了。自那之后，基本每隔两三个月回一趟美国家里，待 2~4 个星期。那时候觉得这样也挺好，工作和家庭都能兼顾。

　　直到 2020 年的疫情，我被耽搁在美国家里长达半年之久。一个与儿子独处的下午，既懂事又不懂事的他发出了惊世一问，“爸爸，你这次为什么在我家住这么久？”我身上的某一根神经突然被触动了，一直以为自己努力赚钱养家算是一个好爸爸。但在孩子眼里，我似乎只是一个偶尔来住的客人。

　　打那之后，我开始特别渴望家庭的团聚。终于在公司慢慢走上正轨之后，于 2024 年的暑假把孩子们接到了上海的一个学校。从此过上了工作日在杭州，周末回上海的 “双城” 生活。过去的 9 年多时间里，无论在中国还是美国，基本上是我太太一人在照顾两个孩子，打理家里的所有事情。如果没有太太的支持，很难想象自己可以如此忘我的投入在工作。

　　创业是一件磨人的事情。从 2012 年开始做产品原型开始，到 2021 年，习惯了深夜 1~2 点睡觉，睡 5~6 个小时，中午不午睡。大概是因为睡眠质量比较高，随时随地倒头即睡，尽管工作时间长、强度大、节奏快，我一直觉得自己身体挺好，精神状态也不错。

　　直到 2022 年，身体终于亮起了红灯。不知道是量变到质变的缘故，还是因为那一年饮食和生活习惯特别不好，体重开始快速增加。在 8 月份公司安排的体检中，发现多个指标异常。不幸中的万幸是，发现及时，在医生朋友的指导下，开始了晚上自己做轻食，强迫深夜 12 点之前上床，每天至少两次散步走 8000 步，该吃药的吃药。终于在半年后，身体和生活又慢慢走上了正轨。

　　当一个人长期处于交感神经兴奋，潜意识里紧张焦虑的状态，即便看上去没有做什么看似繁重的活，也会慢慢憋出“病”来。所以特别奉劝创业路上的朋友，要乐观、豁达，经常性的放空自己。尤其要做好公司与个人以及家庭之间的切割，坚决不要在银行贷款和融资回购条款中附上个人和家庭的无限连带责任。创业路，本已荆棘丛生，开云kaiyun险象环生，再套上一个沉重的无限连带责任枷锁，真的能压垮一个硬汉。

　　创业很重要，但它不是你的全部。照顾好自己的身体，陪伴好家人，给自己留一些退路——这不是不够拼，而是更明智的选择。

　　在To B 科技赛道创业，注定是一场关于耐力的苦修。研发周期漫长，早期增长缓慢，若无风险投资的倾力护航，鲜有企业能熬过黎明前的寂静。因此，如何与投资人共处，不仅是商业策略，更是创始人的必修课。

　　在早期投资的逻辑里，技术失败尚可包容，但道德风险绝不可逾越。十年来，我们始终恪守契约，无论是落于纸面的条款，还是席间的口头约定，皆一一践行。这种自律也换来了投资人的全然信任：他们从未干预经营，给足了生长的空间。十载寒暑，我们与早期投资人的沟通，仅凝练在每年末那两个小时的坦诚汇报中。

　　步入 A、B 轮，朗玛峰、方广、国泰与凯泰等机构带入了更专业的视角。他们洞察到了创始团队华尔街工作背景背后的深意：在金融这个数据价值密度极高、支付能力极强的赛道，存储与分析能力的结合是天然的蓝海。而且通过金融行业的严苛验证，成了 DolphinDB 最好的试金石，更容易推广到其他行业。事实证明，这个判断极其精准，DolphinDB 在安可关系数据库之外的赛道，展现出了强劲的商业生命力。

　　DolphinDB 在金融行业崭露头角之后，不少企服赛道的知名投资机构和投资人也慕名而来。他们承认前期过于看重技术而忽略了技术与行业融合的重要性，希望后续有进一步的合作。然而，随着企服赛道入冬，曾经的熙攘瞬间冷却，甚至不少知名投资人本身就离开了这个赛道。回望来路，我们庆幸在周期更迭中，始终有那几双坚定的手紧紧相握。

　　今天谈及 DolphinDB，“时序数据库”依然是客户心中最鲜明的标签。这准确定义了我们十年前出发的原点，也是服务至今的基石。但随着与客户共同深入业务腹地，我愈发意识到：时序数据的价值，绝非止于存储与查询。

　　DolphinDB 的成长史，本质上是对这一命题的持续求解。起初，我们专注存储；随后发现，“存”是基础，“算”才是目的。于是我们死磕计算速度，并最终实现计算逻辑与业务场景的深度融合。如今，DolphinDB 已自然演进为以时序数据为核心，融合实时计算与深度分析的企业级数据平台。

　　随着产品边界的拓展，客户甚至开始把我们与 Databricks 或 Palantir 这样的巨头对比，以追问我们的产品边界和发展路线图。这种比较背后，折射出某种深层的行业演进：

　　Databricks：殊途同归的 OLAP 之路。我们与 Databricks 都在分布式架构、交互式分析及数据科学场景中深耕。

　　不同路径： Databricks 从 Spark 起家，构建覆盖数据治理到 AI 的通用智能平台。

　　Palantir 著名的 FDE（驻场开发工程师）模式与我们不谋而合。一个优秀的数据平台不应是一个僵化工具，而应具备极强的弹性与深度。我们习惯了带着研发团队扎进客户最复杂的现场，在真实的阵痛中打磨方案。这种深入业务、共同进化的过程，赋予了产品持续生长的生命力。

　　能被看作与 Databricks 和 Palantir 同台竞技的选手，是对我们路径选择的莫大认可。但 DolphinDB 不会追求做一个覆盖一切的泛用工具。我们将始终深耕那些“时间即生命”的场景——在金融市场的瞬息万变中，在工业设备的规律脉动中。我们用十年、二十年去构建一种能力：时间智能。

　　自去年以来，我被问到最多的问题就是：DolphinDB 打算怎么拥抱 AI？这些提问背后藏着普遍的焦虑：这波浪潮你们跟不跟？会被颠覆吗？产品要调头吗？我的回答始终如一：AI 对深入业务场景的基础软件是一个巨大的机会。

　　如果说数据是 AI 的燃料，那么 DolphinDB 就是它的高性能引擎。在 AI 时代， DolphinDB 至少可以在三个方面深耕：

　　拓宽存储边界：在 AI 时代，计算不再局限于结构化指标。我们将继续强化多模态存储，让时序、关系、向量、文本和半结构化等异构数据在 DolphinDB 中统一沉淀，成为企业敢于托付核心资产的基础设施。

　　以实时风控为例。一家资管机构，几千只产品，几十万个持仓标的，盘中任何一秒都可能触达风控阈值。过去靠人盯、靠事后跑批，现在能不能让 AI 像个不知疲倦的哨兵，实时扫描、主动预警、甚至自动执行对冲指令？这个场景对性能、对数据一致性、对低延迟的要求，光有通用大模型肯定搞不定，但结合我们的底座与 AI Agent 2.0，我满怀信心。

　　这就是我们在做的事。AI 在这里不是替代品，是放大器。它放大的，是我们对行业深度理解的价值。

　　过去几年，在没有海外推广的情况下，DolphinDB 凭借口碑在国际市场悄然生长，海外收入占比已超 5%。随着公司跨越盈亏平衡点，我们有更大的底气，更多的弹药，成建制的去海外推广。我们深切感受到：高性能时序数据处理和实时决策能力，是全球企业的共同刚需。在华尔街的顶级对冲基金，在欧洲的智能电网，在东南亚的新兴制造，他们面临着和中国客户一样的挑战——如何让 AI 真正落地。

　　如果说过去十年，我们在中国最严苛的企业场景中完成了极限试车；那么下一个十年，我们要把这种经过实战检验的中国速度转化为全球标准。出海，不是简单的市场扩张，而是去全球最高水平的赛场，与世界一流的同行共舞。我们要证明，硬核基础软件可以打破地域边界，成为全球 AI 基础设施中不可或缺的一环。

　　零零散散地写了很多自己的想法。简而言之：这十年 DolphinDB 走的路，没有什么特别的秘诀，就是把一件事反复做，把产品打磨好，把客户服务好，然后等时间给答案。不要害怕慢下来。市场会有很多声音告诉你该怎么做，但只有你最清楚自己的产品需要什么。

　　下一个十年，AI 或许会改变很多东西，会有新的工具、新的开发范式，新的商业模式，但这个底层逻辑不会变。我们会继续做我们擅长的事——深入客户的业务场景，把复杂的技术变成他们手中好用的工具，在那些时间就是生命的领域里，持续创造价值。

　　感谢所有陪伴 DolphinDB 走到今天的人——并肩作战的同事、信任我们的客户、支持我们的投资人和合作伙伴，还有一直在背后默默付出的我的家人。

　　新春将至，祝大家新年快乐，也祝每一个坚持做事的人，都能在新的一年里有好收成！

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