在近年來，國內數據庫行業深陷價格戰的泥潭，成為不少企業共同的困境。ChatGPT的崛起，更是讓市場的融資風向轉向更具想象力的AI領域，企業們紛紛將大頭成本投向GPU。在ClapDB的CEO李令輝眼中，AI的涌現，讓過去兩年數據庫價格戰場的硝煙變得不值一提。

對于眾多大型企業而言，AI時代下的GPU成本預算占比可能超過50%，相比之下，數據庫成本僅占不到10%，企業在數據庫成本上節省的開支只是杯水車薪。而銀行等傳統企業，對數據庫全方位性能要求極高，單條數據價值高、數據庫遷移成本也高，因此，相較于進行風險未知的遷移替代，每年將成本繼續投入到老牌數據庫的穩定運維上，顯然更為穩妥。

大企業市場對初創數據庫公司而言難以打開，而國內中小企業的購買力同樣不足。在數據庫軟件方面，大家更傾向于使用經濟成本更低的開源方法作為替代。在開源的襯托下，數據庫軟件對企業而言更像奢侈品而非必需品。然而，奢侈品的銷量并不會因價格波動而產生太大變化，人們對必需品的價格才會更為敏感。

數據庫行業呈現出易守難攻的特點。李令輝認為，初創公司需要找到自己的不可替代性，開辟大公司不愿涉足的縫隙市場，打游擊戰，建立新的根據地。“對于小公司來說，理論上好用的資源有限，怎么可能依靠功能全面打敗巨頭呢？”他指出，做與已有產品相似但降低成本的策略，在軟件業可能步履維艱，因為軟件的邊際成本幾乎為0。

隨著種種迷霧散去，戰場上留下的只有傷痕累累的數據庫企業們。李令輝感慨道：“中國部分基礎軟件的技術已經跟上世界，但需求端卻用不到這些技術上的進步。”2021年前后，他感受到市場對分析型數據庫的需求以及云格局的變化，于是創立ClapDB，開始研究基于Serverless（無服務器架構）、云優先的多模型分析型數據庫。當時他堅信，2025年主流業務都會運行在Serverless上，但時至今日，Serverless浪潮的演變及市場推進并未如他所料般迅速，AI改變了大家的發展方向。他感嘆：“如果知道AI會出現，我可能真的不會做這個事情。”

李令輝的創業之路始于滴滴，后轉向美洽，成為他在ToB領域嘗試的開端。在與訪談中，他笑稱“做ToB是一切‘不幸’的開始”。時至今日，ClapDB網站僅提供英文版，且研發團隊不超過五人，務實的李令輝摸索出一條獨具特色的商業化道路。

李令輝在加入滴滴時正值B輪融資，負責技術架構團隊，將滴滴的技術底座做得更為堅實。然而，兩年后他選擇離開。當時滴滴已從中小公司成長為龐然大物。他坦言，在ToC領域，產品經理起主導作用，技術人員難以發揮決定性作用，只是維護下限，因此想做ToB的事，覺得用技術創造價值更有成就感。于是，他前往美洽，專注于客服領域。

談及創立ClapDB的契機，李令輝表示，當時他察覺到市場對分析型數據庫的需求以及云計算帶來的變化，因此萌生了這一想法。但如今回想起來，他認為這個判斷并非完全準確：云計算的變化相當于供給端提供了新的可能性，但需求端可能不為所動。然而，ClapDB成立之初便未打算在國內銷售，目標直指海外市場，這一判斷是正確的。他認為，國內的軟件市場在二三十年內仍難以成熟。

ClapDB的商業化節奏原計劃在三年內推出產品，并在2024年年中進行POC（概念驗證）。李令輝坦言，他們目前在一些設定的場景中表現出色，但與Google的BigQuery、Databricks和Snowflake相比，完整性仍有巨大差距。他們比拼的是在某個細分領域中的差異化優勢。

ClapDB的優勢在于云上，例如用戶希望獲得多模態分析數據庫，但不愿使用云托管，因為BigQuery等可能難以遷移到其他云上。而ClapDB是跨平臺的，且服務器成本較低，是基于云上新的基礎設施提供的服務。然而，這個過程異常艱難，大企業一開始沒有強烈的動力切換他們的數據庫，因為他們對數據庫功能要求較為全面，功能不完整的數據庫切換成本很高。大企業對成本并不那么敏感，尤其是現在成本大頭集中在GPU上，很多公司的GPU預算已超過總預算的50%，而數據庫預算僅占5%至10%，在數據庫上節省的錢還不如將GPU優化10%。因此，數據庫的成本優勢難以打動用戶。

對于創業公司而言，用成本打動用戶似乎是不得已的選擇。但李令輝認為，OpenAI和Snowflake等初創公司并不便宜，它們往往開創了一種新的可能性。而中國的初創公司在成立時，投資人通常不會投資一個完全陌生、看不懂的東西，一般都希望在美國有個對標。因此，中國企業在技術上可能有創新，但在產品形態上一般沒有創新的可能。

ClapDB目前團隊配置精簡，研發加上李令輝不到五人，再加上一個行政人員。他們沒有專門的商業化落地團隊，與大企業談判確實需要這些資源，包括介紹產品、進行POC、競標投標后落地。但大企業的周期很長，小公司很難活到交付一個完整的生命周期，而且往往也很難通過他們的采購流程。

ClapDB的目標用戶主要是國外的中小型公司，尤其是小型公司，讓他們以較低的成本嘗試。他們希望產品更加完善后，再向中型公司拓展。因為對于技術型小公司來說，一開始就服務大公司是不切實際的事。Snowflake是個例外，他們的早期投資人專門投資做大B端市場的VC，擁有這方面的渠道和資源。

ClapDB選擇與客戶共同打磨產品，這些客戶都在云上。他們堅信Serverless是未來趨勢，所有設計都是基于此進行的。他們在同一個測試上能比主流的分析型數據庫降低成本約20倍。但正如之前所述，小成本不足以打動客戶。只有當金額較大時，比如從100萬節省到5萬，這件事才有意義。然而，大企業選用小公司的數據庫難度較大。這也是他們商業模式目前存在的問題：希望給客戶帶來優勢，但用戶在獲得這種優勢上存在困難。一個技術成為主流需要時間。AI的出現讓大家更加關注AI，而忽略了其他技術的發展。

面對AI的熱潮，ClapDB并未急于跟進。李令輝表示，ChatGPT出現時，很多同行都在做這件事，但他認為應該讓子彈再飛一會兒。ClapDB的研發資源有限，做任何選擇都需要慎重考慮。AI能力能否帶來收益？競品多久能趕上？這些都存在不確定性。如果無法積累競爭優勢，他們為什么要先去做吃螃蟹的人？他認為，目前AI還難以商用，大家更傾向于用AI提供情緒價值。目前對AI的投資邏輯還是基于恐懼錯過（FOMO），但這不是小公司能考慮的事。

ClapDB已有部分用戶落地，但總量不大。李令輝認為增長非常不可控，目前獲客是一個數學上很隨機、很離散的事情。他們需要一個增長爆點，在行業里這被稱為PMF（產品市場契合點）。目前他們可能還沒有找到PMF，也看不出用戶主要分布在什么行業。找到PMF才能預測用戶增長，否則就是碰運氣。

李令輝相信世界基于概率。他之前在創業的SaaS公司做過用戶調查，問用戶為什么選擇他們，回答最多的是“你們好看”。這讓他非常驚訝，他問自己作為CTO的價值何在？這次經歷讓他與自己和解，明白自己做了很多努力但最終可能都沒有用。人對自己一定要誠實。

ClapDB目前開拓客戶的方式主要是自己運營官網，讓客戶主動找上門。這種方式效率高，雖然不可控或成單金額不大，但至少沒有額外成本。現在雇一個銷售一年至少需要三四十萬人民幣。國內很多公司確實是用銷售驅動去找客戶，但這種模式現在已經行不通了——它的前提是有VC愿意根據銷售回款再投錢，這樣的企業主要是靠VC活下去的。

ClapDB的用戶主要是海外用戶，即使是國內用戶也把他們當作海外用戶對待，不會安排見面。他們對所有客戶一視同仁。ClapDB的網站只有英文版，沒有中文版。李令輝表示，當中國人發現這個軟件是中國人做的時，就會想講價，這是消費習慣的問題。他們之前有個中文版，但后來發現沒有正向作用，深思熟慮后就將那個版本去掉了。畢竟數據分析軟件的用戶專業水平較高，不存在語言障礙。

盡管這兩年價格戰硝煙彌漫，但ClapDB努力保持不受影響。李令輝認為，軟件價格戰沒有用。如果SAP和Oracle之間打價格戰，SAP用幾年成本可能是一億美金，而Oracle賣4000萬美金，這才有競爭力。但國內軟件市場成單價本來就低，沒有競爭力可言。而且，軟件對大部分公司來說是奢侈品而非必需品，因為有開源軟件的存在。奢侈品很難被價格影響銷售情況，人們只會對必需品的價格非常敏感。

在李令輝看來，價格戰對用戶來說意義可能沒有經營者想象的那么大。他認為沒有影響。他指出，看看國內銀行的財務報表就知道，他們缺的不是錢，而是用在你身上的錢。創業數據庫公司要考慮的是軟件和產品質量對用戶的不可替代性在哪里。如果不可替代的話，大家對價格也不會那么敏感了。