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我问了@JacquelineSYC19 从@Standard_Cap 筹集A轮融资是什么感觉：
“整个过程不到两周。
“首先是在线申请。类似于YC，但问题非常不同。所有问题都集中在PMF之后。
第一次面试是20分钟。第二次是在旧金山进行的45分钟面对面面试。你会更深入地讨论你的公司和计划。
然后你会在第二天得知是否被录取。”
2026年1月29日
第127集：Jacqueline Cheong @ Artie
@artie_labs 实时在您的系统之间移动数据。我们讨论了在AI时代这为什么如此重要以及如此困难（95%的流媒体项目失败）。
她分享了在@ycombinator期间学到的销售手册，如何通过冷邮件获得所有早期企业客户，构建自己的AI销售自动化（Artie没有BDR！），以及如何让客户在花费数百万在内部构建相同产品后仍然使用Artie。
我们还深入了解了Artie最近的1200万美元A轮融资，以及与@Standard_Cap合作的感受。
感谢@Numeral和@FlexSuperApp对本集的支持。
在这里观看或查看下面的链接！
时间戳：
4:08 Artie：实时数据流
5:13 为什么移动数据如此困难
9:14 数据仓库的演变
12:47 AI需要实时数据
18:44 数据流中的构建与购买
22:51 如何在拥挤的市场中构建
26:26 早期专注于特定的难题
30:33 从冷邮件中获取企业客户
32:51 在没有UI的情况下为他们的第一个客户入职
35:46 解决合规性和实施问题
38:50 如何自动化内部工程、营销和运营
44:01 构建AI驱动的GTM管道和动作
53:00 创办Artie以解决他们自己的问题
59:25 通过朋友发现YC
1:02:20 Jacqueline关于销售的所有学习
1:06:29 如何改善您的发现电话
1:10:08 深入了解Artie的1200万美元A轮融资
1:16:44 与Standard Capital合作的感受
1:22:59 Jacqueline最喜欢的书
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购买基础设施软件就像购买婚礼蛋糕。
“当你购买婚礼蛋糕时，你是在寻找一个成品蛋糕。但很多基础设施提供商只给你原料。
有不同类型的面粉。不同类型的盐。有香草提取物，还有不同类型的糖霜。你还需要一个烘焙师。
你烘焙出的任何东西的质量可能会因那个烘焙师和这些原料的好坏而大相径庭。婚礼蛋糕甚至可能会倒塌，因为你没有合适的团队。
在@artie_labs，我们假设我们的客户只想要一个婚礼蛋糕。
他们想要更快的数据来输入风险系统。或者更快的数据，以便他们的AI代理能够获得所需的上下文。
没有人关心婚礼蛋糕的原料。他们只想要一个美丽的蛋糕，随时可以食用。”
继续收听与@JacquelineSYC19的完整对话，了解Artie是如何从零开始建立核心基础设施公司的，为什么AI的未来需要实时数据，以及他们为推动Artie所构建的所有内部自动化。
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2026年1月29日
第127集：Jacqueline Cheong @ Artie
@artie_labs 实时在您的系统之间移动数据。我们讨论了在AI时代这为什么如此重要以及如此困难（95%的流媒体项目失败）。
她分享了在@ycombinator期间学到的销售手册，如何通过冷邮件获得所有早期企业客户，构建自己的AI销售自动化（Artie没有BDR！），以及如何让客户在花费数百万在内部构建相同产品后仍然使用Artie。
我们还深入了解了Artie最近的1200万美元A轮融资，以及与@Standard_Cap合作的感受。
感谢@Numeral和@FlexSuperApp对本集的支持。
在这里观看或查看下面的链接！
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4:08 Artie：实时数据流
5:13 为什么移动数据如此困难
9:14 数据仓库的演变
12:47 AI需要实时数据
18:44 数据流中的构建与购买
22:51 如何在拥挤的市场中构建
26:26 早期专注于特定的难题
30:33 从冷邮件中获取企业客户
32:51 在没有UI的情况下为他们的第一个客户入职
35:46 解决合规性和实施问题
38:50 如何自动化内部工程、营销和运营
44:01 构建AI驱动的GTM管道和动作
53:00 创办Artie以解决他们自己的问题
59:25 通过朋友发现YC
1:02:20 Jacqueline关于销售的所有学习
1:06:29 如何改善您的发现电话
1:10:08 深入了解Artie的1200万美元A轮融资
1:16:44 与Standard Capital合作的感受
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我问了 @JacquelineSYC19 关于 AI 的数据问题：
“移动数据看似是一件 deceptively simple 的事情。但你正在处理异构系统。Postgres 的构建方式与 Snowflake 不同。
数据类型和字符长度各不相同。你需要在过程中进行一些小的转换，以保持数据的一致性。
在构建系统时，你必须确保所有复制过来的数据都是准确的，并且在过程中没有丢失任何数据。
大多数系统可以达到数百 TB 甚至 PB 的数据。每次你叫 Uber、入住酒店、发送消息，甚至打开一个应用程序时，这些数据都会被存储。随着你的增长，这些边缘案例会不断累积。
随着数据的积累，一些公司会对其数据库进行分片。这使得事情变得更加复杂。
一些公司有数百个数据库流入一个中央数据仓库。而有些公司甚至有多个数据仓库。
这使得简单地存储和处理大量数据成为一个非常棘手的问题，而我们在 @artie_labs 解决了这个问题。”
2026年1月29日
第127集：Jacqueline Cheong @ Artie
@artie_labs 实时在您的系统之间移动数据。我们讨论了在AI时代这为什么如此重要以及如此困难（95%的流媒体项目失败）。
她分享了在@ycombinator期间学到的销售手册，如何通过冷邮件获得所有早期企业客户，构建自己的AI销售自动化（Artie没有BDR！），以及如何让客户在花费数百万在内部构建相同产品后仍然使用Artie。
我们还深入了解了Artie最近的1200万美元A轮融资，以及与@Standard_Cap合作的感受。
感谢@Numeral和@FlexSuperApp对本集的支持。
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4:08 Artie：实时数据流
5:13 为什么移动数据如此困难
9:14 数据仓库的演变
12:47 AI需要实时数据
18:44 数据流中的构建与购买
22:51 如何在拥挤的市场中构建
26:26 早期专注于特定的难题
30:33 从冷邮件中获取企业客户
32:51 在没有UI的情况下为他们的第一个客户入职
35:46 解决合规性和实施问题
38:50 如何自动化内部工程、营销和运营
44:01 构建AI驱动的GTM管道和动作
53:00 创办Artie以解决他们自己的问题
59:25 通过朋友发现YC
1:02:20 Jacqueline关于销售的所有学习
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