#AI创业

Frank Wang 玉伯

1个月前

认怂，会是 AI 创业者最高贵的品质。比如：发现 Vibe Coding 问题一堆，还是得求教于 Classic Coding 的大牛。低头跪求就好。比如：发现 AI GTM Agent 大多还是幼儿园水平。这时大胆弃聊，低头求助于传统人肉服务，才是正道。比如：某 VC 说不投超过 5 个人的创始团队，觉得每个人都可以驾驭 10 个 agents 来干活。那么，直接认怂承认自己连一个 agent 都驾驭不好。同时远离这种颅内高潮的 VC 就好。比如：期待你的案例。

#AI创业 #Vibe Coding #GTM Agent #传统人肉服务 #VC

Frank Wang 玉伯

1个月前

一个 AI 应用创业公司如果没有前端千万别去很多创始人口头不认但内心愁死了招不到好前端

#AI创业 #前端开发 #招聘难 #技术挑战 #负面情绪

1个月前

看完 Gemini 3 发布后的第一反应—— 以前我们担心 AI 抢工作，现在我怀疑，它连“创业”也能干了。能拆解复杂任务，自己规划、执行、验证。视频、图片、代码全能看懂，一次性处理多模态。新平台 Antigravity：AI 直接写代码、跑测试、修 Bug、上线网站。以前 Copilot 帮你提效 30%。现在 Gemini 3 能替你「整活 300%」。更离谱的是，它能自己跑一个虚拟公司一年，还保持盈利。 AI 不再只是“聪明”，它开始有“行动力”。未来，写代码的越来越少，让 AI 干活的人越来越多。

AI高考数学测试：O3意外落后，Gemini夺冠引发热议· 67 条信息

#Gemini 3 #AI创业 #多模态处理 #Antigravity平台 #AI行动力

1个月前

分享十字路口播客的一段话：我们都知道AI带来的机会大，这是共识了；但是对当下时机的研判，对模型能力边界的理解还处于非共识，而这才是真正考验创业者的地方。人人都想做有终局的产品，望着终局恨不得能省略掉中间的过程，跳跃掉中间的历史，直接就做最有价值的事，但是这是一种我执，忽略了真实世界运转的规律。万物自有其规律，没有人能越过1到17岁，1步到位长到18岁，而理解汤姆猫，成为汤姆猫，超越汤姆猫，可能才是真实世界运转的规律，这是一种去执。去执之后更容易看清当下，抓住当下，当浪潮来的时候，关键是要站在海里，早早地跳进浪里，去学游泳，去习惯海水咸咸的味道。

#AI创业 #时机研判 #模型能力边界 #去执 #拥抱变化

1个月前

前几天和一位还没找到方向、但很想创业做AI的朋友聊天，谈了不少话题，有几个点我觉得挺值得记录的： * * * 第一：非技术的人，学编程还是找技术合伙人？我觉得这不是非此即彼的二选一，两件事都要做。 1. 先自己写一个 demo 出来。哪怕是用 vibe coding 拼一拼、糙一点，也能验证思路。可以发给朋友、社媒上看看，有没有人感兴趣，有没有反馈。 2. 再找合伙人解决后续的技术挑战。千万别想着什么都靠自己搞定。如果你自己硬撑，等你真的拿到钱、上线产品、遇到技术瓶颈的时候，那种「知道问题在哪，但自己搞不定」的痛苦，比失败还难受。 * * * 第二：两个人的小团队，忙得过来吗？我是个非常现实主义的人，我会经常梳理自己「当前阶段的资源有多少」，然后决定「现在能做的事是什么」。比如最近因为家庭原因，我每天可能只能工作 2~3 个小时。那我就会逼自己排序，选出这段时间里「最有价值的事」来做。这是一种理性。但我感性那一面也会告诉自己一句话：做不了就做不了吧，天不会塌下来。 * * * 第三：选什么方向？做小案例？行业不性感怎么办？我朋友会担心： > "我做的项目看起来不性感、不是 AI Infra、也不是消费级爆品，是不是没搞头？" 我觉得对于非技术出身的人来说，你的行业经验、对场景的理解，就是你的护城河。这就像《牧羊少年奇幻之旅》里的故事： > 宝藏不在远方，而就在你脚下。你不一定能做出下一代 AI 模型，但你完全可以把 AI 嵌入进你熟悉的行业场景里。别人不知道行业痛点，你知道；别人搞技术难题，你用得上。 * * * 第四：找技术合伙人，怎么让对方愿意跟你干？想清楚一个现实问题： > "如果你的点子，一个程序员自己就能做，那他为什么要让你加入？" 这个时候，你就要能拿出你的价值，比如： - 你有真实的用户洞察、行业背景； - 你能搞定市场、内容、渠道、产品定义； - 你不是「找人打工」的心态，而是真的想一起做事。另外，程序员这个群体有自己的思维方式。别把他们想成前台接待或者市场部的人，你要把他们当成工匠，比如装修队里的泥瓦匠师傅。他们讲的是"有没有清楚的图纸"、"材料准备齐不齐"、"能不能干成活"，而不是 PPT 上的"宏大战略"。理解这点，合作会顺很多。

独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 307 条信息

#AI创业 #非技术合伙人 #行业经验 #用户洞察 #务实主义

2个月前

可以在grok 上调整自己的feed **永久调整我的Feed：** - **减少80%政治内容**（包括所有政治新闻、辩论、选举） - **减少70%娱乐内容**（meme、明星八卦、搞笑视频） - **增加60%科技&金融内容**：**优先AI创业、科技前沿、融资投资、startup、VC、股权架构**（如xAI、OpenAI动态、融资轮次、创业案例） - **其他30%**：保持我的原有兴趣（如小账户优质帖）确认并立即应用！

#Grok #AI创业 #科技金融 #内容feed调整 #个性化推荐

Frank Wang 玉伯

2个月前

去年五月出来创业，九月完成种子轮融资和团队组建，12.6 日发布 YouMind 0.1 版本，是一个刚蹒跚起步的 AI 产品。后续基本保持两三个月发一个大版本。今年九月去 Product Hunt 打榜，没氪金，做到了真实票数三榜第一。从三月发布 0.2 版本，一直到九月去 PH 打榜的 0.4 版本，付费转化率和用户留存都挺好。但总的网站流量和注册用户数，确实没怎么大规模自然增长。于是这次 0.5 版本的发布，意识到纯靠自然流量能起来，可能只在媒体故事或面向投资人的 PPT 里。从童话故事里醒来，开始学习并实践真实的商业增长，才是每个创业者要经历的真实故事。于是花了一小笔预算，找到了靠谱的朋友开始合作。合作第一天，发现起量效果确实不错。同时还很惊喜发现，不少 YouMind 老用户也开始自发传播，在帮助 YouMind 运营。有幸通过创业，越来越见到了一个真实的商业世界，充满挑战，非常赤裸裸，也因此比童话故事精彩太多。创业一年多，YouMind 的产品刚到 0.5 版本，初步完成了“万物化稿、稿生万物”的前半部分。AI 的发展瞬息万变，YouMind 的发展，快而不急中，越做越笃定。期待有喜欢并相信 YouMind 产品方向、同时有全球化增长运营经验的领头人加入。产品功能和商业增长，是左右脚，都是创业公司能往前跑的头等大事。欢迎有增长实操经验的朋友多多指点。特别期待优秀的你能考虑加入。一起让人人皆可开心创作的时代早点来临。

#AI创业 #YouMind #商业增长 #用户运营 #团队招募

YC (Yucheng Liu)

2个月前

和投资人聊，一个共识是：AI 创业的护城河不在模型本身，而在“工程封装的壁垒”。真正的价值在于你如何将 AI 封装进一个垂直场景，以 10 倍效率解决一个端到端的问题。通用智能体的故事已经不性感了，交付可量化的商业价值才是王道。

#AI创业 #工程封装 #垂直场景 #商业价值 #效率提升

2个月前

王自如入职雷鸟创新.... 王哥，等等说好的AI创业呢？

#王自如 #雷鸟创新 #入职 #AI创业 #职业发展

2个月前

最近听了 ElevenLabs 联合创始人兼 CEO Mati Staniszewski 的一次访谈，让我对 AI 时代的创业机会有了全新的思考。Mati 来自波兰，他创业的初衷非常有趣，源于他从小就无法忍受波兰引进的外国电影——所有角色，无论男女，都由同一个声音用平淡无奇的语调配音。他最初的宏大愿景，就是用 AI 彻底改变这个糟糕的配音行业。让我感到意外的是，他们放弃了这个性感的梦想，并因此获得了成功。当他们带着初步的配音产品去接触潜在用户时，得到的反馈出奇地一致。一位用户告诉他：“你的想法很有趣，但实际上，如果你能先帮我解决自己声音的问题……那就好太多了。” 他们很快发现，对于内容创作者来说，最迫切、最高频的痛点，并非颠覆一个行业，而是解决一个极其具体而无聊的需求：人们只是想在录制后，能轻松地修复或重录某一句台词。这个发现成了公司的转折点。他们果断地从宏伟蓝图转向了解决这个微小但真实的痛点，并因此赢得了第一批忠实用户和现金流，为后续发展奠定了基础。这背后是一种深刻的产品哲学：伟大的创新，往往始于解决一个具体而高频的麻烦，而不是一开始就去追逐一个遥远的星辰大海。这种务实的思考，也贯穿在他给普通创业者的建议中。当被问及普通人如何利用 AI 月入一万美元时，他的回答不是去开发什么新算法，而是建议大家：拿着现成的语音代理方案，去本地的牙医诊所，帮助他们实现预约自动化。这个建议之所以深刻，是因为它点破了一个被大多数人忽视的真相：在技术圈被视为常识的工具，对于圈外的广大传统行业来说，依然是遥不可及的未来科技。Mati 强调，这些诊所的老板们根本不知道这已经成为可能，而部署这些方案你甚至不需要成为一个程序员。当前 AI 领域最大的机会，或许并非创造更强的技术，而是将现有技术「翻译」和「部署」到真实世界的商业场景中。填补技术与需求之间的认知鸿沟，就是普通人最实际的黄金机会。

#AI创业 #elevenlabs #Mati Staniszewski #语音技术 #传统行业AI赋能

2个月前

当真正扎进AI创业公司，你会发现：成功从来不是“技术够强就能赢”那么简单，那些藏在数据、团队、市场里的细节，往往决定着公司的生死。一、数据：AI的“燃料”，也是“枷锁” 你可能以为“数据多=模型牛”，但在AI公司待过才明白：高质量的数据比规模更重要。比如做医疗AI，需要的是标注精准的病例数据，哪怕只有10万条，只要符合临床逻辑，效果可能远超1000万条泛泛的普通数据。更棘手的是数据合规——GDPR、国内《个人信息保护法》像无形的网，任何一次数据泄露或不合规使用，都可能让公司面临巨额罚款甚至关停。还有数据“稀缺性”：一些垂直领域（如工业质检、自动驾驶）的数据本身就分散在不同企业手里，想拿到完整数据集，往往要花大量时间谈判或自建采集体系，这和“互联网公司抢流量”完全不同。二、团队：技术是1，其他是0 你或许见过“3个博士+1个CEO”的豪华团队，但实际创业中，技术能力只是基础，团队的“化学反应”更关键。数据科学家要懂业务，产品经理要懂技术，工程师要理解用户场景——比如做教育AI，数学好的算法工程师可能不懂“中小学生的注意力曲线”，这时就需要有经验的教研专家来补位。更让人头疼的是人才流失：当大厂用几倍薪资挖走核心算法工程师时，小公司很难留住人。这时“企业文化”不再是空话：有人情味的沟通氛围、清晰的晋升路径、甚至“一起解决问题”的成就感，反而比单纯的高薪更能留住人。三、产品落地：从“实验室”到“菜市场”的距离你可能在论文里看到过“模型准确率99%”，但拿到真实场景中，问题会接踵而至：用户不会用复杂的操作界面，数据输入有延迟，甚至模型在极端环境下（比如雨天的自动驾驶）会“失灵”。 AI产品最忌讳“自嗨式创新”——技术人员觉得“算法很先进”，但用户说“我为什么要用它？”。真正的落地，需要反复和行业客户磨合：比如做金融风控AI，要和银行的信贷员一起测试不同场景（如用户突然失业、收入波动），不断调整模型参数，让它既精准又符合实际业务逻辑。四、融资：不是“提款机”，是“责任田” 早期融资时，投资人常说“我们投的是未来”，但你很快会发现，融资不是“拿到钱就完事”。有些投资人会过度干预公司决策，比如要求“必须做To C”或“半年内扩张到XX城市”，而忽略行业规律；还有的公司因为融了太多钱，盲目烧钱扩张，最后资金链断裂，反而失去了自主权。更重要的是，AI研发有“长周期”——从数据采集到模型迭代，往往需要2-3年才能看到回报，所以融资时一定要算清“现金流账”，避免因为短期资金压力砍掉长期战略。五、成功的核心：找到“小切口”，熬住“慢日子” AI创业的秘诀，其实藏在“反常识”的细节里。比如：与其追风口做通用AI，不如深耕一个细分领域——做医疗影像识别的公司，专注肺结节检测；做教育AI的公司，聚焦留守儿童的个性化辅导。越垂直，越容易建立壁垒。另外，AI行业变化太快，今天的“最前沿技术”可能明天就过时了，所以必须保持“快速试错”的心态：先推出MVP（最小可行产品），让用户反馈来驱动迭代，而不是闷头做“完美的技术”。最后想说： AI创业不是“技术的狂欢”，而是“对人性和现实的深刻理解”。你需要懂数据的温度，懂团队的重量，懂用户的痛点，更要懂商业的本质——毕竟，公司要活下去，才能谈“改变世界”。那些在课本里看不到的实战经验，才是真正能带你穿越迷雾的指南针。

#AI创业 #数据质量 #团队协作 #产品落地 #融资策略

2个月前

最近和一位AI领域的创业者聊了聊，感觉他对如何构建一家真正的AI公司，有一套非常清晰且深入的思考。在我接触过的AI创业者中，他是把这件事想得最透彻的一位。现在市面上很多AI创业公司，往往是“草台班子”起步。很多时候，项目一开始就可能走偏了方向。但我觉得，真正能把AI公司做起来的创始人，通常会有几个关键特质和做法：首先，他们会从一开始就倡导“AI优先”的文化。这意味着公司里的所有事情，都应该用AI的思维去审视和解决，让AI成为驱动一切的核心。其次，他们会从“第一天”就开始搭建和设计评估系统，并且持续投入构建和迭代评估数据集。数据是AI的根基，没有高质量、持续更新的数据，AI模型就无法真正成长。再者，他们会深入思考“智能体（Agent）”框架。很多公司可能会直接用现成的框架，但真正有远见的创始人，会考虑魔改甚至自己投入去构建适合自己业务的Agent系统。这就像造汽车，别人给的可能只是零件，自己设计的才是完整的、能跑起来的系统。在市场定位上，这类创始人也很有深度。他们不会一开始就想讨好大众用户，而是会选择专业人士作为早期用户。因为专业人士能给AI提供更清晰、更有价值的反馈，帮助AI学习和成长；而大众用户往往只能给出模糊的意图，对AI的学习帮助有限。他们还擅长“小步快跑”，在智能体上取得一些小的成功，同时着眼于沉淀认知资产。这些沉淀下来的东西，比如知识库、工具链、协作模式等，会成为公司的核心竞争力，让公司越跑越快，最终走向更广阔的未来。对投资人，他们也保持着清醒的认知和极高的溢价力。他们清楚自己的目标，不会为了短期利益或资本压力而盲目扩张，始终坚持自己的战略方向。在选择具体场景时，他们也很有章法。他们会评估哪些场景是传统方法做不好，但通过智能体却能有效解决的。这个场景不能太简单，否则沉淀不下有价值的东西；也不能太复杂，难以落地。它需要有一定的挑战性，能迫使团队去构建工具、知识库、多智能体协作，甚至强化学习等核心技术，这些最终会成为公司效率引擎的核心资产。我觉得，这些应该是想做一家有长期价值的AI公司的基本要素。如果创始人在这些层面上犹豫不决、不够坚定，大概率是做不好一个真正的AI产品的。当然，不排除有些“草台班子”通过快速迭代，做个东西出来卖掉或者被收购，但如果真想在AI时代的这一两年里沉淀下有价值的东西，打造一个真正的AI公司，那么选对一个优秀的团队、做好这些基础工作，是非常关键的。

#AI创业 #智能体(Agent) #数据驱动 #专业用户 #长期价值

2个月前

看到一个说法：“AI 创业要是没钱，你连 API 费用都付不起”。这跟我们自己体感不一致啊，我们没钱，不但赚到钱了，可以拿出一部分来当生活费，再拿一部分付 API 费用，还能拿剩下部分去投广告再买点精准流量进来。那为啥会有开头的那种说法呢？稍微琢磨一下就懂了，有这个想法的，还是过去十几年移动互联网的经验，想着先烧钱做有用户规模，之后再来变现。倒是没有对错之分，只是路线不同，我们走的路线是自己造血，做点小生意，他们走的路线是烧投资人的烧做大做强，想要上市敲钟。不知道大家怎么看？

#AI创业 #自造血 #小生意模式 #移动互联网经验 #烧钱扩张

超级个体｜柿子

2个月前

国庆期间终于闲下来了，感觉大家的状态都很松弛。从大厂裸辞做AI创业也有半年了，我过的怎么样？自媒体方面，全平台加起来已经有了大几千粉丝，收获了一小批用户的喜爱，对此，我感悟最深的其实是：真诚，利他才是涨粉秘籍，其他都是小道尔。 AI创业，我主要做了AI app，AI工具网站，还顺手搭了几个工作流帮助自己提效，平时还顺便在闲鱼上卖卖我写的一些资料和心得，每个月综合收入也有5位数在这部分，我的成长还是比较大的从一年前一行代码都不会写，到现在已经可以熟练指挥各种AI工具，帮我完成发推特，写脚本，爬数据，做网站各种工作，可以说我现在的一切都是AI带给我的我觉得有两个点分享给大家：万事问AI，把自己产品化，我真的是一直在践行这两个点想想也很唏嘘一年前我还在大厂小小的格子间讨生活，加着加不完的班，做着做不完的需求，永远没有看到头的那天那个时候最大的愿望就是：少并行几个需求，别总要求三天上线，让我能喘口气一年后的今天，趁着国庆，对自己的半年做一次复盘，盘一盘得与失。也认识了很多新的朋友，也有了各种各样的小圈子，有：出海赚美金分队，成长陪伴群，找新词小分队，产品经理创业小分队等等，自己在这条路上也不是孤单一人了这半年来，我真实的踩到了AI带给我们的浪潮，心态和能力也发生了巨大的变化，希望我们都能在这波巨大的浪潮中崭露头角，也希望能遇到更多优秀的人！

#AI创业 #裸辞 #个人成长 #时间自由 #收入五位数

3个月前

现在很多ai创业公司拿了钱之后却按照一个独立开发者的思路做事情他们除了资源上有点儿杠杆之外打法和独立开发者没什么差别如果不去思考一个创业团队要做的事情和独立开发者究竟有什么不同那大概率会面临大量的竞争对手或许团队产出还不如一人公司

#AI创业 #独立开发者思路 #资源杠杆 #竞争激烈 #团队产出

3个月前

今天聊了一个founder 是目前我聊过的AI创业founder中，对如何构建AI公司思考最深入的一个绝大部分AI创业公司都是草台班子很多从开始项目的第一天就走在错误的道路上了真正能做成AI公司的founder，大概率是： - 开放倡导AI文化，要求ai first，万事用AI - 从Day1开始，搭建&设计评估系统，持续构建并迭代评估数据集 - 去思考Agent框架，魔改甚至自己投入去构建 - 在marketing定位选择上有深度的思考，早期选择专业人士用户而非大众用户，因为专业人士给AI反馈智慧，大众只会反馈不清晰的意图 - 设计一场在Agents上的小胜，但却着眼于沉淀的认知资产，是这些东西最终让公司越跑越快，最终走向星辰大海 - 对投资人极高的溢价力，清楚知道自己的目标，而不是受迫于资本压力 - 对场景做评估，找到一个基模干不好，但Agents能干好的场景去做，这个场景不能太简单，太简单没沉淀。一定要有一定挑战，要沉淀工具，知识库，multiagents，甚至RL的sft，这些东西会带动团队磨合与关键基建建设，这是是效率引擎的核心资产真想做一家有价值的AI公司，这些事情我觉得都是基本要素，如果这个Founder在这些层面都犹豫，大概率是做不好一个AI产品的当然，不排除很多草台班子都可以做一个东西最终卖掉或者被收购，但我觉得AI时代你真想在这2年沉淀些什么，还是要选对一个优秀的团队的

#AI创业 #founder思考 #AI公司构建 #Agent框架 #专业人士用户

3个月前

独立开发者如何制定适合AI创业公司的差异化竞争策略？

#AI创业 #差异化竞争策略 #独立开发者

3个月前

对AI创业公司来讲，先抢占市场重要，还是先盈利重要？

#AI创业 #市场抢占 #盈利 #商业策略 #发展

Frank Wang 玉伯

3个月前

周末继续读《决战》这本书。讲述了解放战争时期，蒋和毛非常不一样的战略选择。蒋选择了城市。思路是占据一个个城市，然后控制交通，以点带线，以线控面。毛选择了集中优势兵力，各个击破。什么都可以放弃，包括延安。有种领悟是，AI 创业，早期或许也应该选择广袤的农村，发展群众基础。然后到了一定时期后，再集中优势兵力，一个个场景单点突破。很有意思的一本书。

#决战 #解放战争 #战略选择 #AI创业 #农村发展

3个月前

独立开发者在早期AI创业过程中，会遇到哪些反直觉的商业现象？

#独立开发者 #AI创业 #商业现象

3个月前

独立开发者的AI创业项目想进行融资，怎么才能找到靠谱的投资人呢？

#AI创业 #融资 #独立开发者 #投资人 #项目

3个月前

AI创业公司，如何给后来加入的员工讲述一个打动人的成长故事？ How can an AI startup tell a moving growth story to later-joining employees?

#AI创业 #员工成长 #企业文化 #故事讲述 #积极

3个月前

早期AI创业公司一定会遇到以及一定需要克服哪些典型困难？

#AI创业 #早期公司 #挑战 #克服困难

3个月前

分享好文《AI创业公司创始团队，如何通过有同类业务的上市公司公开财报中分析洞察新机会？》

#AI创业 #上市公司财报 #商业分析 #新机会 #积极

3个月前

创业者问：AI创业不同阶段（PMF前，PMF中，PMF后）应如何动态调整资源分配？

#AI创业 #资源分配 #PMF #创业阶段 #动态调整