价值十亿美元的不受欢迎的创业想法
摘要
在AI创业竞争日益激烈的当下，Y Combinator的合伙人们在《光锥》(Light Cone) 节目中深入探讨了如何通过逆向思维 (Contrarian Thinking) 发现独特的创业机会。正如彼得·蒂尔 (Peter Thiel) 所言"竞争是失败者的游戏"，当AI创业领域的竞争回归时，创始人需要从第一性原理 (First Principles) 出发，寻找他人尚未发现的"秘密"——那些你知道并相信但他人还不相信的东西。
节目通过DoorDash、Lyft、Coinbase、Flock Safety、OpenAI和SpaceX等经典案例，阐述了一个核心观点：真正伟大的创业想法往往不是显而易见的，而是令人感到危险和恐惧的。非显而易见 (Non-obvious) 并非中性，它让人感觉可能在上面浪费十年而一无所获。节目还探讨了法律灰色地带 (Gray Area) 中的创业机会、推翻新兴共识的方法论（如DoorDash对"全栈创业"的逆向押注）、复合创业公司 (Compound Startup) 模式、代码生成 (Codegen) 如何改变企业软件切换成本、前置部署工程师 (Forward Deployed Engineer) 模式是否应该被AI取代，以及"科幻型创始人"如何在众人质疑中坚持信念。核心启示是：从用户真实需求出发，而非社交媒体或VC的叙事，去发现那些人类迫切想要和需要的东西。
正文
竞争回归与逆向思维
如果你只想追逐热门领域，你最终会发现自己做的是衍生性 (Derivative) 的想法——那些显而易见的、最终会有5个、10个甚至100个竞争对手的想法。这对第一名、第二名来说还行，但排名第三到第九十八的所有人，他们的创业公司都会消亡。
正如彼得·蒂尔所说："竞争是失败者的游戏。"随着AI创业竞争的回归，如何应对？答案是从第一性原理 (First Principles) 出发，通过逆向且正确 (Contrarian and Right) 来应对竞争。
大约一年前，寻找创业想法还相对容易：AI是新事物，有大量未被开发的绿地 (Green Field)，模型每隔几个月就有阶跃式 (Step Function) 的提升，不断扩大创意空间。垂直AI代理 (Vertical AI Agent) 公司表现极为出色。但现在氛围正在转变——在办公时间 (Office Hours) 帮助创始人寻找想法时，已经不能简单地说"找一个有工作流可自动化的垂直领域"，因为每个垂直领域现在都有多家创业公司，而且模型也有一段时间没有大的突破。因此，现在更重要的是思考你的独特洞察 (Unique Insight) 是什么，以及你要做出的逆向押注 (Contrarian Bet) 是什么。
如何发现"秘密"
如何发现一个秘密——那些你知道并相信但他人还不相信的东西？
回顾历史，每次重大技术变革——互联网发明、智能手机诞生——都有大约两年的窗口期，如同现代淘金热，全新的创业想法品类被打开，所有人涌入，推出所有显而易见的想法，大约两年后，显而易见的想法被捡完，你必须更深入地寻找秘密。
但问题比"是否显而易见"更深。"非显而易见"并非中性感受，实际上它让人感到危险和恐惧——我可能在这上面投入十年而一无所获。这种感受的根源是，我们从媒体或周围人的对话中吸收了很多思维定式，却不加以审视。
一位在营销领域的创始人在办公时间中说：从来没有人把这个领域的公司做到足够大。但现在的AI时代恰恰是完美时机——没有人做意味着没有竞争。事实上，该领域此前所有尝试者都失败了，到处都是"尸体"。但有了AI，石头可以说话、思考，能做真正人类的工作。市场也在给他信号——数据在上升，客户主动拉动，有人听说他的产品后说"我明天就需要"。这是产品市场契合度 (Product-Market Fit) 的典型信号，但他却因为社交媒体上没人讨论、朋友圈说这是个"焦油坑"想法 (Tarpit Idea) 而犹豫。
DoorDash与Lyft的逆向押注
新科技平台会创造两年窗口期。在移动互联网初期，照片分享等显而易见的想法催生了Instagram，但真正的赢家是Uber、DoorDash和Instacart——这些都是极其非显而易见的。
当iPhone问世时，有无数文章和社交媒体帖子讨论可以用iPhone构建什么样的公司，但没有一个人想到Uber会是结果。DoorDash更是典型案例——它进入了一个极其拥挤的市场。外卖 (Food Delivery) 本身已经存在很长时间，移动手机催化了更多外卖应用，到DoorDash启动时，已有Postmates、Grubhub和Seamless等巨头。YC甚至有一家叫Order Ahead的公司当时做得相当好。
Lyft的故事同样说明问题。最初叫Zimride，与YC的Ridejoy是直接竞争对手，两者都在从Craigslist上抢用户，做长途拼车。但当70-80%的人拥有智能手机后，Zimride意识到可以做更小规模的日常短途出行，而不是冗长的邮件往复安排。这就是Lyft的诞生——人们第一次想到可以有一支完全由手机驱动的移动劳动力。
Lyft创始人在上线前一周极其担心会入狱，但决定放手一搏。很多人没有更早推出类似服务，恰恰是因为它在法律上处于灰色地带，他们担心会坐牢。
法律灰色地带与逆向押注
有趣的是，如果最终消费者获益巨大，世界实际上会改变法律。许多伟大的创业想法都处于这种法律不完全清晰的灰色地带。
OpenAI也是如此——他们在未经许可的情况下爬取了整个互联网，你可以认为这是合理使用 (Fair Use)，也可以认为是大规模版权侵犯。Coinbase同样一直在法律灰色地带运营。
但非显而易见不仅仅是智力上的不确定性，它更微妙——你会觉得这可能有点危险，有些让你不舒服的东西。真正伟大的创始人会将这种感觉视为信号。
Coinbase的逆向押注更为独特。2010-2012年间，比特币社区充斥着密码朋克 (Cypherpunk) ——他们信奉极端自由主义，反对中心化银行，追求完全匿名身份。当时的比特币更多是"丝绸之路" (Silk Road) 而非今天的模样。而布莱恩·阿姆斯特朗 (Brian Armstrong) 做的恰恰相反——他主动与银行合作，与监管机构打交道。在当时的加密社区看来，这简直不可理喻。他的逆向押注是：虽然网络朋克和丝绸之路需要匿名加密支付，但普通人也终将需要交易加密货币。做KYC (了解你的客户) 和AML (反洗钱) 合规在当时看来毫无价值——这些要求甚至让产品体验更差，但正是这些"额外工作"为Coinbase打开了主流市场。
重要的是，创始人不应该默认去做违法的事情。贯穿的逻辑是：从第一性原理思考市场和人们真正需要什么。在UberX和Lyft的案例中，旧法律是在智能手机时代之前制定的，当时非法出租车确实是社会祸害——没有问责和追踪机制。但在智能手机系统中，有了问责和追踪，旧的法律——如出租车牌照 (Taxi Medallion) 制度——在智能手机时代已经不再合理。
加密货币也是典型例子。许多证券法本意良好，旨在保护消费者，但加密世界中的很多规则不再适用，几乎需要重新编写。
推翻新兴共识的方法论
一种寻找逆向机会的框架是：观察当前新兴的创业方法论，思考哪些可能是错的，或到了翻转的时候。
DoorDash就是经典案例。当DoorDash启动时，YC另一家公司Spoon Rocket在做外卖——他们实际上在城市各处设有厨房烹饪食物（幽灵厨房/Ghost Kitchen），Sprig也是如此。这些公司源于"全栈创业" (Full Stack Startup) 的风潮——仅做软件不够有雄心，大机会在于做全栈，不仅要构建外卖应用，还要拥有厨房、制作食物。这在大约2014年成为主流方法论。DoorDash的逆向押注是：我们只做配送，只做应用和市场，不做全栈——事后证明这是正确的赌注。
那么当前AI公司构建中已经形成的共识方法论，哪些可能是错的？
复合创业公司与代码生成
Rippling的帕克·康拉德 (Parker Conrad) 推广了复合创业公司 (Compound Startup) 的概念。虽然在实践中很难执行，但对某些AI创业公司来说，这实际上是可行的，而且不必像Rippling早期那样等两年才发布产品。
YC公司Campfire是一个典型案例——它为CFO构建AI原生版本，与NetSuite竞争。NetSuite是非常庞大的软件，很难竞争，不能只做一个单点解决方案 (Point Solution) 就能被采用。Campfire的逆向押注是：不做标准SaaS的点解决方案路线，而是构建整套系统。虽然这通常不是YC对早期创业公司的建议——因为你会长时间不发布产品、得不到客户反馈——但在这种情况下，Campfire确实在拿下大客户，虽然花了些时间，但似乎正在奏效。
代码生成 (Codegen) 的进步也为企业软件创业公司带来了好消息。随着代码生成越来越强大，你可以将切换成本 (Switching Cost) 大幅降低。以前Campfire要让客户从NetSuite切换过来，需要前置部署工程师 (Forward Deployed Engineer) 花六周时间编写自定义脚本将数据从一种模式转换为另一种——如果源端是动态模式 (Dynamic Schema)，那更是痛苦的自定义工作，稍有差错客户就会流失。
现在，如果演示效果出色，以前六个月的销售周期可以缩短到两周，加上代码生成做数据模式转换，从签约到实现价值 (Time to Value) 可以从一年缩短到一个月以内。
前置部署工程师模式是否应该被翻转？
Palantir发明的"前置部署工程师"模式——模糊了咨询和软件的界限——是一个曾经极其逆向的做法，现在已成为默认方法论。但即使是该模式的发明者之一Bob McGrew也对其过度使用持怀疑态度，认为应该非常谨慎地在特殊情况下使用。
GigML正在翻转这一模式——他们用AI代替人类前置部署工程师来做数据模式转换和业务逻辑映射。人类前置部署工程师仍需数周时间，而AI前置部署工程师可以在几分钟内完成。这本质上是让客户输入规格，立即交付产品。这可能是一个会带来丰厚回报的逆向押注。
Flock Safety：从"不可投资"到75亿美元估值
Flock Safety的故事完美诠释了逆向押注的力量。创始人加勒特·兰利 (Garrett Langley) 来自亚特兰大，之前有过成功退出。他的产品是一个带有树莓派 (Raspberry Pi) 摄像头、太阳能板和边缘计算机视觉 (Edge Computer Vision) 的安防摄像头，售价低廉，面向社区协会 (Neighborhood Association) 销售。
从VC角度看，这几乎不可投资：第一，VC不喜欢硬件；第二，面向小市场销售；第三，他在亚特兰大运营而非硅谷。投资备忘录中计算过，社区群体的数量乘以每个客户的年度合同价值 (ACV)，最高可能也就5000-6000万美元/年——总可寻址市场 (TAM) 只有5000万美元。
但正如与Founders Fund的布莱恩·辛格曼 (Brian Singerman) 讨论的那样：你关于投资的规则越多，你就越能说服自己放弃赚大钱的机会。TAM只是一个指标，投资者和创始人都不应将其作为否决项目的唯一标准。
Flock Safety今天解决了美国10%的所有报案犯罪，估值达到75亿美元，年收入远超6000万美元。核心技术在演示日展示的与今天基本相同，但商业模型经历了多次转型——从最初面向社区群体销售，到最终突破性地向警察部门销售，成为城市政府的官方工具。他们还发现了病毒式增长方式：当犯罪被破获时，媒体团队联系晚间新闻，提供B-roll素材展示新技术如何破案，然后相邻城市的警察局长看到后立即要求部署。
科幻型创始人：OpenAI与SpaceX
另一类逆向押注者是"科幻型创始人" (Sci-fi Founder)——他们追求大多数人因为太困难而不敢构建的想法，有时甚至需要重新发现科学和物理定律才能实现。
OpenAI就是典型案例。当Sam从YC启动OpenAI时，AI是否能成为现实尚不清楚，经过多年时间，看起来主要像是研究人员的消遣项目——他们发表论文，做各种支线任务 (Side Quests)：魔方求解器、Dota对战。这些如何汇聚成今天的OpenAI完全不清楚。更重要的是，OpenAI发布时获得了大量负面报道——学术界和其他公司的AI研究机构普遍对一群二三十岁的人能创造AGI的说法嗤之以鼻："我们是这方面的专家，做了50年，如果有可能，我们早就做到了。这些孩子什么都不懂。"
不发表论文也是一个重大批评。尤其在缩放定律 (Scaling Laws) 方面，学术界认为他们在GPU上花费数百万美元做不会产出论文的项目。但论文正是学术界所优化的目标——而真正伟大的构建者优化的是客户和用户的成果。
SpaceX的故事同样如此。马斯克并非第一个创办太空飞行公司的亿万富翁——大约是第五个，所以所有媒体都说"又一个要在火箭上挥霍财富的亿万富翁"。可重复使用火箭 (Reusable Rocket) 的想法在当时被视为亵渎，火箭科学家们说这不可能。多年间每次火箭爆炸都会引发新一轮负面报道。两家公司都需要创始人在大多数人长期称他们愚蠢或疯狂的情况下坚持信念。
核心启示
九个人可能说你愚蠢或疯狂，但第十个人可能恰恰是与你信念相同的人——当你成为逆向者并最终被证明正确时，你就成为了吸引所有与你志同道合之人的磁铁。
请认真思考：你如何判断世界上什么是真实和正确的？重新审视所有这些信息的来源。如果信息来自用户、来自你自己的亲身经历、来自你直接对话的人——那很可能是可靠的、可验证的东西，应该作为你判断现实的基础。但如果你只是在X上刷屏，听名人说（坦率地说甚至包括我们自己——我们都只是N=1的样本），那就要小心了。
唯一重要的人是你关心的、有特定问题的人，以及你解决问题的能力和吸引所有也想解决这些问题的人的能力。去寻找人类真正迫切想要和需要的东西，然后你会想出其余的一切。