今天这篇文章来自 2025 年 Atlassian 联合创始人兼 CEO Mike Cannon-Brookes 的深度访谈。

访谈的背景是 Atlassian 正处于一个转折点：

公司刚刚宣布将于 2025 年彻底终止本地部署软件，全面转向云服务，同时推出基于 AI 的新产品 Rovo，并完成了对 Browser Company 的收购。

Mike Cannon-Brookes 于 2002 年与 Scott Farquhar 共同创立 Atlassian。

Atlassian 从最初 800 美元定价的 Jira 项目管理工具，发展成为拥有 Confluence、Loom 等 20 多款产品的企业协作平台，服务超过 85%的财富 500 强企业，2015 年 IPO 时市值达到数十亿美元。

并且 Atlassian 在 2015 年上市前几乎没有接受过任何外部资本，2010 年 Accel Partners 的 6000 万美元投资最终获得了约 300 倍的回报。

本文将讨论以下问题：

• 在企业软件领域，一家没有销售团队、没有风投支持、地处澳大利亚的公司，如何通过自助式销售模式成长为行业巨头？

• 在 AI 可能”减少席位数”的威胁下，为什么 Atlassian 认为这是”过去 25 年最好的事情”？

• F1赛事的参与，是如何帮助Atlassian 实现GTM创新？

Atlassian 的起点

Atlassian 的起源故事带有强烈的反叛色彩。

2002 年，Cannon-Brookes 和 Scott Farquhar 刚刚大学毕业，他们的同学中有 10 人进入 IBM 做咨询，另有 10 人进入 PwC，毕业生起薪是 47600 美元。

但两人在实习期间的经历让他们对传统职业道路产生了深刻的抗拒。

Scott 曾在一家大公司花 6 个月时间挨个电脑安装 Windows 98，Cannon-Brookes 则在 Nortel Bay Networks 整理满屋子的网络设备和路由器。

如果这就是未来的工作，那实在太糟糕了。

“我们字面意义上就是不想找一份真正的工作。”

于是 Cannon-Brookes 向几个朋友发了一封邮件：“我真的不想找份正经工作，我们为什么不创办一家公司试试呢？”

他们最初计划做客户服务和咨询，公司名字 Atlassian 来自希腊神话中的泰坦巨人 Atlas，他的惩罚是站在 Atlas 山顶托举天空，两人认为这是”服务”的象征。

但仅仅 6 个月后，他们就意识到咨询是一个糟糕的商业模式。

客户每小时支付 350 美元让他们回答问题，完全不可扩展，而且要在各种奇怪的时间工作。

在做咨询的同时，他们为自己开发了三个工具：一个知识库工具、一个邮件归档工具（这样两人可以看到彼此的邮件），以及一个用于处理问题和任务的工具——这就是后来的 Jira。

这些工具最初只是为了提高自己的工作效率，但他们把 Jira 发布到网站上，想着也许其他做咨询的人也会需要。

没想到，这个决定改变了一切。

当 Jira 开始获得外部用户的关注时，他们将所有精力投入其中。

他们为 Jira 制定了一个激进的定价策略：800 美元——无限用户、无限使用、永久授权，一次性付费。

这个定价策略依赖两个关键判断：

第一，互联网将改变软件分发方式：在 2002 年软件还靠 CD 分发，而 Atlassian 直接将软件变成 ZIP 文件放在网站上供人下载，省掉了所有物理分发成本。

第二，开源软件将大幅降低开发成本：通过大量使用开源库，他们只需编写 5%的代码，就能在数千万行开源代码基础上构建出强大的产品。

第一个客户是美国航空公司，当他们早上看到地上躺着一张写有 800 美元和信用卡号的传真时，惊讶地发现这家公司从未联系过他们，没有发过邮件、没有寻求客户服务、没有在 IRC 频道里提问，完全是自主购买。

这种增长完全依靠自助式销售模式驱动，没有销售人员、没有差旅、没有客户拜访。

软件”被购买，而非被销售”。

自助式销售的必然性（PLG）

Atlassian 的商业模式创新与澳大利亚的现实经济紧密相关。

作为一个远离世界主要市场的前殖民地国家，澳大利亚要赚钱必须出口产品。

羊毛成为第一个成功的出口产品，因为它重量轻、易保存，可以经受漫长的木船航程运到欧洲。

“如果我们要赚钱，就必须面向海外市场，不可能靠澳大利亚人购买我们的软件。”

这种思维决定了 Atlassian 的商业模式必须具备几个特征。

第一，价格必须足够低以克服信任障碍。800 美元的定价不仅是基于成本计算，更是为了让远在瑞典或伦敦的客户愿意在没见过面的情况下购买。

第二，产品必须完全可自助安装。他们在文档和安装体验上投入了大量时间，因为没有人能飞到客户所在地提供支持。

第三，软件必须自我销售。没有销售团队意味着产品本身的价值主张必须极其清晰。

数十万人每周访问网站、试用软件，其中一部分会留下来，一部分会在大型企业内部传播。

“我们的软件必须被购买，而非被销售。对于 800 美元的产品，我们无法飞到你在瑞典或伦敦的办公室帮你安装。“——这个约束反而成就了 Atlassian 最强大的护城河。

自助式销售模式的成功还得益于澳大利亚特殊的时区和资源限制。

没有硅谷那样丰富的风险投资，没有庞大的本地市场，没有便利的客户拜访条件，所有这些”劣势”都迫使 Atlassian 必须创新。

他们不得不让产品足够好以至于客户愿意自己尝试，不得不让价格足够低以至于不需要销售流程，不得不让文档足够清晰以至于远程支持成为可能。

这些”不得不”最终塑造了一种全新的企业软件销售模式，比传统模式效率高出数倍。

2010 年 Accel Partners 投资 6000 万美元时，Atlassian 已经运营了 9 年，完全自给自足。

从 Jira 公司到软件公司：Confluence 的风险对冲逻辑

2004 年,Atlassian 推出了第二款产品 Confluence.

Cannon-Brookes 认为这是 Atlassian 历史上”最被低估的时刻”，因为它让公司从”Jira 公司”转变为”软件公司”。

Confluence 的推出源于一个风险管理策略。

由于完全自力更生，没有风投的资金缓冲，Atlassian 面临的风险极高。

两位创始人都学过金融和经济学，深知风险投资公司通过投资组合分散风险的策略。

“我们想要投资组合理论站在我们这边，”

“我们只有一个产品，这在自力更生的情况下风险极高。因此我们的思路是，如果有两个产品，完全失败的概率会降低，其中一个失败了我们也能活下来。”

这个决策在 2004 年显得大胆，因为 Jira 虽然运转良好，年收入约 500 万美元，但资源仍然有限。

启动第二个产品意味着分散已经稀缺的资源。

“Confluence 时刻改变了业务，因为我们从 Jira 公司变成了软件公司。我们必须学习如何营销软件、如何构建软件，而非如何营销或构建特定产品。”

这种能力的泛化成为后续推出 20 多款产品的基础。

Jira 和 Confluence 的相邻但不同的特性创造了强大的飞轮效应。

两者服务于不同的受众，但有很强的互补性，购买了其中一个的客户有充分理由购买另一个，无论从哪个产品开始。

这种”双引擎”模式为 Atlassian 提供了长期动力。

更重要的是，它建立了一种组织文化：

Atlassian 不是某个单一产品的公司，而是一家持续创造和运营多个产品的软件公司。

如今他们在 5 个不同类别中拥有 20 到 25 个应用，服务于各种不同的团队。

如果 Atlassian 在推出 Confluence 前等待的时间更长，所有人都会成为”Jira 团队”的一员，启动第二个产品会变得极其困难。

因为组织的身份认同会与单一产品深度绑定，所有流程、激励和思维模式都会围绕这个产品优化。

相比之下，从第二年就成为多产品公司，让 Atlassian 具备了跨产品思考和执行的能力。

这种能力在后来的扩张中证明极其宝贵。

无论是推出 Loom、Rovo 还是收购 Browser Company，公司都能够快速整合和运营新产品线。

从纯自助到高接触模式

High Touch(高接触）：

针对大客户的深度战略合作模式

Low Touch(低接触）：

即创立之初的自助式销售模式

很多人认为 Atlassian 经历了从自助式销售到企业销售的”转型”，但 Cannon-Brookes 强烈反对这种说法。

他们非常清楚原有模式的优势，在增加新能力时极其小心，确保不会破坏原有引擎。

如今 Atlassian 运营着两种并行的商业模式，称为”高接触”和”低接触”。

低接触模式本质上与创立之初完全相同：

每周有数十万人访问网站、试用软件，公司通过测量转化率、留存率、收入流和漏斗来优化这个大规模运作的系统。

这个团队的唯一任务就是确保这台机器高效运转，让尽可能多的企业开始使用 Atlassian 软件。

同时，随着客户在企业内部部署越来越多的 Atlassian 产品，他们开始需要不同类型的关系——更深入、更战略性的合作。

触发高接触销售的门槛随时间不断提高。

最初，当客户支出达到 2 万美元时，Atlassian 就会考虑”也许应该和这些人谈谈”。

如今这个门槛在 5 万到 10 万美元之间。

在这两者之间，还有在线销售和内部销售团队作为过渡层。

这种分层是随着业务规模和客户需求的变化逐步形成的。

每一层都有清晰的经济模型和服务标准，不会出现资源错配。

“我们的进入市场模型持续演进了 20 年，我说’演进’是因为我们非常清楚原有模型的优势，在演变、改变、增加新能力时，都极其小心不要摧毁原有的引擎。”

IPO 成为一个重要的加速点。

2015 年上市时，Atlassian 只有不到 10 家年支出超过 100 万美元的客户。

如今这个数字超过 500 家，增长了 50 倍。

这种增长不可能没有强大的企业销售团队、客户成功团队以及所有顶级企业销售组织的配套能力。

有趣的是，高接触客户中的许多人仍然是通过低接触模式开始的。

以思科为例，最初是一个员工下载了 Jira 来管理自己团队的问题，这个人至今仍在公司，已经工作了 22 到 23 年，而 Atlassian 在思科的座位数已经达到数十万。

这种从自助式开始、逐渐演变为战略合作的路径，让 Atlassian 能够以极低的客户获取成本进入企业，然后随着价值证明和使用扩展而自然增长。

这种”PLG”策略在 SaaS 行业中已经成为标准模式，但 Atlassian 是最早的实践者之一。

双轨模式的另一个优势是风险分散。

低接触业务提供了稳定的基础和大量的新客户流入，高接触业务则提供了更高的客户终身价值和更深的护城河。当市场环境变化时，两者可以互相补充和平衡。

例如，在经济下行时，大客户可能会削减预算，但大量的中小客户仍会继续自助式购买。

相反，在企业数字化转型加速时，高接触销售可以抓住大额机会。

这种平衡让 Atlassian 的收入增长相对平稳，不会出现剧烈波动。

五、为什么 Atlassian 认为 AI 是 25 年来最好的事情

当外界担心 AI 会减少开发者数量、威胁像 Atlassian 这样依赖”席位数”的公司时，Cannon-Brookes 的看法截然相反。

“这是过去 25 年来发生在我们业务上最好的事情。”

Cannon-Brookes 认为人们对 AI 的负面影响过于具体，而对正面影响估计不足。

他的观点是，如果软件开发成本降低一半，竞争压力会驱使企业用同样多的人做出更高质量的技术，而不是简单裁员。

AI 是加速器而非替代者，它让人类创造力和问题解决能力成倍增长。

Atlassian 在 AI 时代的核心资产是 Teamwork Graph，一个始于 2019 年的项目，比 ChatGPT 早了 3 年。

这个图谱连接了企业内部所有系统中的对象和关系，如今包含约 1000 亿个对象和连接。

它不仅记录了谁访问了什么文档，还记录了两个事物链接到同一个 Figma 设计目的，五个事物为何链接到同一个客户记录。

这些连接构成了组织的记忆和上下文，而这正是 AI 最需要的。

“Teamwork Graph 在 2019 年开始时只是一个技术探索。我们觉得’这很酷，以后肯定能用上’。如今它成为了百亿级的对象和连接，构成了公司知识的组织记忆。没人在 2019 年知道这会成为 AI 时代的关键资产。”

Atlassian 的软件天生充满了与其他系统的链接。

一个 Jira 工单会链接到 Salesforce 的客户记录、内部系统、需要构建的功能、Figma 设计、GitHub 代码库。

一个 Confluence 页面会引用各种文档和资源。

一个 Loom 视频必然是在讨论某件事情。

这种混杂性让 Atlassian 拥有独特的知识图谱，知道企业内部各个系统如何相互关联。

基于这个图谱，Atlassian 推出了 Rovo。

一个能够搜索和理解企业所有内容的 AI 助手。

Atlassian 的竞争优势还在于他们在业务流程中的位置。

每天有数百万个业务流程和工作流通过 Atlassian 运行：

审计团队移交给会计团队、会计团队移交给税务团队、销售流程、营销流程。

当企业要引入 AI 代理来提高这些流程的效率或准确性时，这种”工作流中枢”的地位让 Atlassian 成为 AI 代理协作的天然平台。

Cannon-Brookes 相信价值来自”人机协作循环”。

以 Jira 的 Work Breakdown 功能为例，用户可以要求 AI 将一个任务分解为多个子任务。

AI 会基于从 Teamwork Graph 中找到的相关文档给出建议：

“基于这些类型的文档，我认为应该分解成这些步骤，对吗？”

用户回应：“这个不需要，这两个很好，你漏掉了这个文档。”

AI 再次尝试，用户继续反馈，最终达到”足够好”的 90%结果，用户自己补充剩余 10%。

这种设计需要深入理解用户如何与 AI 协作，而不是简单地追求完全自动化。

收购 Browser Company

2024 年底 Atlassian 收购 The Browser Company (Arc Dia 等 AI 浏览器的母公司）。

一家以 Jira 和 Confluence 闻名的协作工具公司，为什么要收购一个浏览器创业公司？

The Browser Company 的首款产品 Arc 是”为知识工作者构建的浏览器”，它重新组织标签、任务和工作流，立即提高生产力。

AI 的到来让浏览器的重要性进一步提升。

现在我们在浏览器中有聊天、应用、搭建工作流，浏览器成为知识工作的中枢。

但 Cannon-Brookes 认为简单地”把 Chrome 和 ChatGPT 结合起来”不是答案。

“我认为这需要大量的设计，而 The Browser Company 在设计方面非常出色。它需要改变人们使用日常应用的方式。”

从 Atlassian 的角度看，这个收购有多重战略意义。

第一，他们的客户就是知识工作者，改变这些人的日常工作方式正是 Atlassian 一直在做的事。

第二，浏览器本身基于 Chromium，渲染网页不是问题，问题是用户体验，是”如何将我所有的 SaaS 应用、代理、聊天、标签、知识整合在一起，让我的一天更高效”。

第三，浏览器拥有个人记忆（浏览历史），但缺少组织记忆，而 Teamwork Graph 恰好提供了这个。

将两者结合，可以创造更高效的浏览体验。

“我们不是要为我的孩子做浏览器，不是为我的父母做浏览器，不是为购物或其他用途做浏览器。我们要为整天活在 Salesforce、Jira、Google Docs、Confluence、Figma、GitHub 中的人做浏览器。”

这个收购也体现了 Atlassian 对设计的重视。

Cannon-Brookes 认为设计是构建优秀 AI 体验最困难的部分，因为这是”第一次真正意义上的基础设计”。

用户不应该需要理解”确定性”和”概率性”的区别，但需要理解何时输出可能是错误的或创造性的。

设计的任务是向用户解释何时会发生这种情况，这需要极其细致的用户体验设计。

Cannon-Brookes 对 The Browser Company CEO Josh Miller 和团队的设计能力极为推崇。

Arc 已经证明了他们能够重新思考根深蒂固的用户界面范式。

现在的挑战是将这种设计能力与 Atlassian 的组织知识和 AI 能力结合起来，创造出一个真正为知识工作者优化的浏览器体验。

同时收购的还有 DX，一家专注于衡量工程生产力的公司。

这个收购与 AI 时代的成本管理直接相关。

Atlassian 内部使用 Rovo Dev、Claude Code、GitHub Copilot、Cursor 等多种 AI 编码工具，每个月的账单都在快速增长。

“DX 让我们可以衡量得到了什么回报。我应该支付两倍的费用吗？还是很多支出只是’很有趣’但实际上没有带来生产力提升？”

这将是一个困难的问题，因为目前有大量资金投入到这些工具中，而准确衡量价值极其困难。

七、F1 赞助的 GTM 创新

Atlassian 与威廉姆斯 F1 车队的合作是一个巧妙的 GTM 战略创新，将品牌营销、客户教育和销售机会整合到一个独特的体验中。

这个决策来自威廉姆斯车队领队 James Vowles 的主动接触，他本人是软件工程师出身，2004 年曾亲自下载并安装过 Jira。

他希望 Atlassian 帮助威廉姆斯提高团队协作效率，作为回报，他会给一个”角落里的小贴纸”——广告位。

但 Cannon-Brookes 看到了更大的机会。

F1 正在经历根本性转变：硬件变得不那么重要，软件变得更加重要。

“威廉姆斯的软件开发人员数量是赛道上第二多的。”

由于成本帽限制，车队必须选择雇佣软件开发人员还是空气动力学家。

随着虚拟化和模拟技术的进步，设计出完美的空气动力学曲线，不如让 1100 人高效协作，而后者正是 Atlassian 的核心能力。

于是 Cannon-Brookes 问了一个问题：“车顶的贴纸要多少钱？”

他们没有车顶贴纸，而这正是最显眼的位置。

经过计算，Cannon-Brookes 认为这是一个值得的”体育赌注”。

排名前三的车队获得的品牌曝光是后三名的 10 倍。

如果你要下体育赌注，就长期支持一支后三名的车队，帮助他们成为前三名车队，你的赌注回报会非常好。

“我告诉 JV，我认为 2025 年我们会获得一次领奖台，2026 年会赢得一场比赛，到 2030 年会赢得总冠军——这是我的 OKR。”

答案已经揭晓了。

威廉姆斯 2025 赛季表现非常亮眼，是 2017 年以来最成功的一年！车队积分榜排名第五！（2024 年为第九）

“这超出了我们的预期，我希望它向全世界展示我们正在前进的方向……这是梦想成真的时刻。”

参与到这项全球赛事更深层的价值在于， F1 成为了”移动式执行简报中心”。

Atlassian 在全球有 200 多个国家的客户，无法亲自拜访所有大客户，更无法带客户去参观最优秀客户的工厂。

但 F1 每年在全球巡回比赛，几乎覆盖了 Atlassian 所有主要市场——墨尔本、新加坡、日本、英国、美国各地。

每当 F1 来到一个城市，Atlassian 就可以邀请大量本地客户参加赛事，在车库中向他们展示威廉姆斯如何使用 Atlassian 产品。

“我可以告诉他们，当赛车的尾翼损坏时，系统如何通知这里，牛津工厂如何开始制造新的，如何运送到全球各地。

我可以展示资产管理和服务流程，展示我们如何帮助车库提高效率，如何帮助他们赢得比赛。”

这是在激动人心的环境中、用真实客户案例进行的深度产品演示，比任何会议室演示都更有说服力。

在蒙特利尔站，Cannon-Brookes 接待了大量加拿大客户。

有两家加拿大银行都是超过 20 年的老客户，现在每年支出 100 万到 200 万美元，而且还有增长到 1000 万的潜力。

“我能够展示威廉姆斯如何使用系统的不同部分，这是非常直观和激动人心的客户案例。”

这种体验改变了客户对 Atlassian 的认知，从”工具”变成”帮助顶级组织赢得比赛的战略合作伙伴”。

这个策略也完美契合 Atlassian 的文化定位。

威廉姆斯是 F1 历史上最具传奇色彩的车队之一，但近年陷入困境。

每个体育迷都喜欢复兴故事。

这种”技术驱动的成功”正是 Atlassian 想要讲述的故事。

参考

资料来源：本文基于 Ben Thompson 和 Atlassian CEO Mike Cannon-Brookes 的访谈记录