看了Andrew Ng的一个讲座，讲AI未来的机会。

Andrew Ng是Coursera的联合创始人，曾经领导过Google Brain，还有一个创业基金叫AI Fund。他在讲座里讲的几个趋势都很浅显易懂。但最吸引我的其实是他最后「顺便一提」讲的AI Fund创业孵化模式：

1）有一个非常具体的应用领域的idea
2）在AI和行业专家中讨论验证这个idea（1个月）
3）招聘CEO（2个月）
4）CEO带领下创建公司，做出原型（3个月）
5）前种子轮融资，100万美金左右，做出MVP，获取第一批客户（12个月）
6）种子轮融资，200-500万美金，创业公司「毕业」，进入自运营

这个AI创业模式跟主流创业模式有两个明显不同：

首先，刚开始的那个idea，在这里需要非常具体。而在传统创业模式中，尤其在盛行的Design Thinking中，教的是「不要太早把idea具象化，保持在一个领域内的开放思维」，这是因为最初的想法往往不成熟，创业公司几乎都要pivot，要先进入行业，然后慢慢看到更多机会、更好的想法。

但在AI创业中，有这么三个先决条件：

第一，未来趋势是大量的应用层面的创业，而且短期内是在一个大的基础模型上一层很薄的技术应用，长期才会出现更复杂、技术含量更高的大项目；所以AI创业未来几年，主要就是要找到大量非常具体的应用领域。不是一个公司探索一个大领域，更合适的是迅速孵化很多创业小公司去探索。

第二，在目前AI的发展下，编码的速度已经得到了极大的提升，过去要开发几个月的内容，现在只要几天甚至几小时，这种开发速度必然会催生巨量新的AI应用，AI创业在速度上要非常快。

第三，AI团队只管技术，没有时间去熟悉不同的应用领域。所以，不可能说「探索一下AI在金融领域的应用」，没有那个时间去了解金融领域。所以，需要的是各个领域的人，在自己的实践中，产生需求，来寻找AI团队，然后行业+技术两个团队花一个月，验证这个需求是否能由AI实现，是否能商业化。

因而AI创业的第一步是：有非常具体的idea。具体到什么地步呢？就是要告诉AI团队整个逻辑是什么。比如：AI自动点击和购买所有在线广告，实现一个「无广」的效果。

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另外一个创业模式的区别是在最开始就招聘CEO。

传统创业在开始的时候，都是技术/行业专家身兼CEO。要到创业公司明显成功了，甚至已经很大规模了，才会考虑找专门的CEO。但其实企业架构、人才管理、财务风险、运营效率等等商业操作，如果不是资深商业人士来做，在早期会埋下很多隐患。

我就知道很多创业公司，由于这些隐患，在估值的时候被投资人狠狠打折，非常可惜。也有很多创业公司，产品很好市场也很好，但发展到一定阶段，创始人的眼界和商业技能的欠缺，就会开始限制公司的发展，最终不进则退。

所以一开始就招聘CEO我觉得很聪明（当然在我们这里很难照抄因为没有成熟的职业经理人的大环境）。让CEO带着一起创建团队（也就没有空降的问题），一起打造产品（尽早考虑商业化的种种），一起讨论验证原型，提升创业速度。

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在这个孵化模式下，VC的试错成本将大幅降低，能一次性在很多个具体的idea上铺开，试错速度也会提高。

我觉得这是AI推动下，创业赛道的一个趋势：将出现很多围绕一支有实力和经验的AI团队的创业孵化。不再是咱自己拉几个人搞点事，而是我有一个idea，我去AI团队验证，然后招聘CEO开干。

有意思。

#纵横四海漂流瓶#