    定义价值，我总结自己目前的思考，我认为价值本质上是满足人类需求的能力，具体而言，就是“现在和未来通过市场来持续满足用户和客户需求的能力”。 这里面有几个关键点： 简单举例来说，如果你有一个工厂，或者你有一个研究机构，你在持续打造未来满足人类需求的东西，那你就有价值。这是价值的本质，我们所做的一切都是围绕人类需求去做。 ② 技术的核心是用信息来组织能源转化，满足人的需求 技术和价值的关系是什么？我先讲技术的本质，很多人对技术有认知上的误区。 总结一下，技术的内核是用信息 能源去改变自然现象，满足人类需求。技术和人的需求是分不开的，这是技术的核心结构体系。 技术的发展体系永远是从科学中用科学的理论开发技术，同时技术也在经济开发体系里面创造新的财富。价值的发展体系是经济体系，比如市场，市场是一个财富创造体系，它让技术在这个体系里面更好地找到需求来落地。 这里大家需要想清楚的是，价格和价值是两件事情：
要做好一家创业公司，我们要长期持续关注“我（是否）在满足越来越多人未来的需求”，要做一个价值越来越大的公司。 我们也需要把握好价值和价格之间的关系，因为不融资，不在市场上做商业交换公司就不能持续。我前面的定义，有价值的东西必须能够持续地满足人的需求，要持续的话，必须在价值和价格之间做转化，不管是在一级市场还是二级市场。 2.技术驱动经济发展的结构、体系和趋势 接下来我们用前面讲的方法论仔细看一下历史，根据历史看一下我们今天面临的发展机会。 我们来回顾下人类的历史，上面这个图片，竖轴是经济体系的规模，横轴是时间。  首先，人类发展的历史主要是由通用技术发展而驱动的，技术的结构核心是信息和能源之间的关系；我们讲技术，最关键要看的是用什么样的信息结构做什么样的能源转化，别的都不重要，决定一切的是能源转化过程和信息的结构。 ① 不同时代的经济发展体系 经济发展，核心要看我们的发展体系的它内在结构是怎样的，是1 1=2的体系，或者1 1>2的体系，还是今天我们处于的1 1>4的体系。 ② 科学发展进入第四范式 回顾历史，我们也要关注科学发展体系的演化，科学的发展有四个范式： 第一范式：科学的第一范式是经验主义和人的深度思考，比如柏拉图、亚里士多德等，他们在农业时代也有很多发现。 第二范式：工业时代，科学的发展进入第二范式，以系统化的实验和分析为主，从伽利略开始，科学家和工程师开始成为一个职业，有组织地来做科研，大学也在这个时期形成。 第三范式：科学的第三范式是系统性的理论辅助于计算模拟。 第四范式：科学的第四范式是数据驱动，通过数据和算力来探索前沿。 科学发展今天逐步进入了第四范式。进入第四范式后，科学和商业化其实分不开，比如说，数据从哪里获取？在大学里面怎样获得数据？国内研究数据从哪里来？大量的数据只能通过大量商业化的行为获得，所以产学研之间的关系又不一样，拉得越来越近，迭代的闭环越来越紧凑。 对创业者尤其是技术驱动并有远大抱负的创业者，我们需要关注科学发展体系演变所带来的机会。今天的全球主流科学发展体系是由Vannevar Bush 1944年《科学无尽的前沿》所提议的，核心有几点：
在新的科学范式下，这个模式已经越来越不够了。 今天的科学前沿逐步由一些大厂和新一代研究型创业公司在驱动。举个简单的例子，今天引领信息科学的是谁？ 为什么一个研究型的创业公司能够引领前沿，因为在今天这个时代，你只要有顶尖技术，有一个大的idea，有能力有抱负，就有机会获得大量的资本，并跑在前沿。这是我们在场每一位的机会。 ③ 全球地域经济的发展 农业时代，经济主要在适合农业发展的地域，基本上到处都有。工业时代的第一阶段发生在英国，因为当时的力学、机械学、早期的物理学研究最多且传播最广的是在英伦三岛。工业2.0在德国等欧洲大陆，3.0到美国等北美地区，美国过去几十年基本上垄断了科研的前沿。 但是现在，这个前沿有可能向亚洲转移。一方面是经济中心显然在向亚洲转移，另一方面，当科研进入第四范式时代，产业体量大、人才集中的地域有机会驱动新一代科研型创业公司，驱动科学更快地发展。  首先讲讲什么是数字化，我认为数字化有它稳定的结构。数字化的内核永远有六个组成部分，缺一不可，但是它始终围绕人的需求，数字化某种程度上是人性化。 数字化的起步是针对某一种人类需求，获取信息、 表达信息、存储信息、传输信息、处理信息，最后交付信息，这是数字化的核心。  第二是表达信息。今天大部分的信息是用符号和文字表达的，深度学习的革命本质是一种表达的突破，不再用文字符号，而是用基于浮点的重叠向量，这一下子打开了新一代感知和各种各样计算的可能性。 第三，表达之后要存储。信息可以写在纸上，今天是存储在磁盘，以后可能是放在基因里面。 第四，传输信息，要满足人的需求，信息往往需要覆盖一个地域，覆盖一个国家，覆盖整个世界等。 第五，处理信息，用算力解决一个任务。赫伯特·西蒙是人类历史上唯一一个同时获得图灵奖和诺贝尔奖的人，他有一个非常系统化的理论解析人是如何解决问题的，任何人的需求、问题，都可以设计一个任务通过计算来解决。 第六，交付信息，就是把计算结果交付给人，去满足我们的需求。今天大量的信息交付是在屏幕上输出给人去读，越来越多的交付是直接去控制一个设备，甚至直接去控制一个生命体系等。 我们再往外看一层，获取信息就是获取数据，数据是信息的表达形式，有了信息之后，我们得满足人的需求，需要一个模型知道该用什么样的任务去满足人的需求，我们把它叫算法，有了算法之后还得去计算，就要算力，今天用硅，以后可能是别的方法。 计算的本质就是在一种系统架构上，用很少的人员、很少的时间去模拟、设计、测试如何满足某种需求，最终把这个信息算好以后交付。 这里连接一切的是软件，软件是媒体，核心是数据、算法、算力、人的需求和任务。这是数字化的真谛，它是人的知识和能力的延伸，为人的需求而起，帮助人更快更好地完成任务，满足需求。 ② 数字化开启了极为高效的价值增长飞轮 前面我们分析了数字化是人的知识与能力的延伸，它的进程势不可挡，我认为数字化进程还会继续加速。 数字经济时代，基本上都是大的平台驱动，比如PC、移动互联网、新一代的人工智能和云等。一旦有了平台以后，它有一个稳定的软件的抽象层次，可以写软件，同时针对这个软件它往往有个硬件架构，比如x86、ARM、RISK-V等，它的效用很神奇，可以解释为什么1 1>4。 第一，算力成本越来越低，也就是摩尔定律，每隔18个月，密度增加1倍，成本下降，所以供给端越来越便宜。这就是为什么数字化技术驱动型的经济，往往会是商品越来越便宜。 第二，软件驱动，它可以快速迭代，很多软件产品每两周迭代一次。数字化生态跟物种一样，进化速度快的物种生命力更强。 第三，数据沉淀，每一次调用软件或硬件，都有数据沉淀，数据里面承载的是对人类需求的理解和满足需求的任务的理解，数据沉淀就是知识沉淀。 第四，社会生态网络协同。在工业时代，如何协同？在工厂里面，主要是内部协同和上下游协同，今天则是整个社会协同，它的效率远远超过工厂。 数字经济是极为高效的增长模式，成本不断地呈指数下降，迭代越来越快，数据沉淀越来越多，更多的需求理解，协同不是在工厂里面协同，而是整个社会来协同，它是一个极为高效的价值增长飞轮。 简单总结一下，为什么几乎每一个国家都在做数字化转型，为什么数字化这么重要？本质上是把 1 1>2 的经济变成 1 1>4 的经济。关键是怎么做？如何推动数字化的进程？ ③ 数字化进程的结构、发展体系和趋势 数字化的进程有规律可循，有它的结构、发展体系和趋势。 数字化的结构是什么？数字化永远是平台驱动的，平均每隔12年左右有一个新的计算平台，历史上都是这样往前走的。 这个平台的结构包括前台和后台，前台是交互能力，后台是计算规模，它的发展趋势和驱动力是数字化覆盖的宽度和深度。 比如说PC时代，代表企业包括IBM和微软。我在微软工作了八年多，微软是一个了不起的公司，它数字化了企业办公室的桌面：文档，企业的信息管理和流通，本质上它是一个鼠标键盘公司，但是造就了一个4万亿美元的产业生态。 接下来，移动互联网时代，代表企业是苹果、三星、谷歌，他们数字化了什么？是人社交通讯信息和人的日常行为，出行、支付、社交等。 人工智能时代，物理世界和数字化世界融入一起，所以它的驱动力就是数字化的深度融合，然后一个平台一个平台往下走，大概12年左右，这是数字化发展的趋势。 4.技术发展的（无尽）前沿：结构、体系、趋势 如果我们把数字化和其他前沿的科学技术合在一起，那就是下面这张图，它的结构、体系、趋势都在这上面。我们先讲一下数字化目前面临的前沿，今天数字化的前沿非常多维度，有三个大的平台在同时往前走。  我们目前的主流数字化平台是移动和云的时代，它的前端一开始是手指触摸交互，今天手机的感知能力也越来越强，有了定位，定位很重要，物流、打车等都是定位带来的机会。接下来是摄像头和视频，以及激光雷达等。 大家一定要关注视频，这里面有很大的机会，我们历史上一直在等这样的机会。因为今天所有的人机交互，核心逻辑都是用语言、文字和图像描述一个思想空间，通过点击和上下滑动与这个思想空间交互。这个逻辑代表什么？它代表人和需要交互的对象在做间接交互，不是直接交互。 但是，短视频，快手、抖音等基本开启了直接交互的大门。你到一个直播间，可以和主播说，“老板，你这个包很好看，能不能让我看看里面，或者能不能给我打8折”。 后台，在云的时代，大家要关注云原生。云原生不光是软件的体系变成以微服务、网关、Mesh这一系列组织企业和C端这些看得见的体验，更为重要的是，它会带动未来硬件的更新和软件体系的重构。 视频原生会发生，毫无疑问，视频承载的信息远超文字和图像。未来的人机交互，企业管理都会以视频流为主。 我们今天，人工智能时代也开始了。今天的AI以深度学习为主，核心本质是一种新的计算基石，本质是用重叠向量表达信息，通过简单的优化过程来高效快速地抽取特征，用这些特征可以快速高效地解决我们关心的任务，比如视觉识别任务、语言交互任务等等。 这个新的计算方法它之所以能成为大量经济价值的重要源泉，是因为它可以把物理世界的信号直接投射到这个向量空间，所有的传感器、传控器，所有物理模态都可以，从人机交互的角度看，一切交互模态的大门通通打开。过去交互都是鼠标键盘，现在是对话交互、视觉交互，未来还有触觉交互等，自然交互都可以开启。 同时在后端，创新的机会非常大。芯片和底层软件都要逐步重建，今天的 X86、ARM等都走不到未来，因为它们只能在维度很低、控制流可以稳定预测的情况下能有效工作。中国需要重建自己的生态，虽然面临着卡脖子的问题，但从时机来看还是幸运的，因为本来芯片和底层软件都要重做。 今天有些语言用得很有意思，叫做异构计算，对我来讲，这个异构计算才是未来真正的主流计算，过去的X86、ARM才应该算计算历史的异构设计，因为未来主流是智能化的计算体系，从架构上讲，以人作为一个智能体系，主要是处理高维度信息、用高并行的大量数据作为计算主流。 智能云/边缘，人类的发展永远是路径依赖的，人工智能的未来是在今天云和移动端的基础上往前走的，因此自然会生成智能云和边缘，特别是5G的边缘计算。 这里还有新的后台的机会，特别是新的数据和计算平台。这里简单提一提，在人工智能时代，新的核心产能之一是数据。我举一个简单的例子，即使把世界上所有的工程师都给你，让你做语音交互的应用，但是你没有2万小时标注数据，你做不出来。 数据是人工智能时代的核心产能，但是数据的复制成本是零。如果金子可以不断变成新的金子，那金子就不是金子了，所以如何用隐私计算等新的计算平台，让数据变成产能，有很多的机会，当然，像OpenAI做的，通过大模型、大算力、新的平台如GPT1、2、3、4、5……，这样一直往下走，未来的模型只要通过微调（fine tune）,经过 few shot learning，很快就可以做出来，所以这是新的Iaas/Pass的机会。 同时讲一下数字化的广度和深度，本质上人工智能时代开启的是把物理世界和数字世界混为一体，未来数字化的生态会有新一代的、定义性的体验出现。 过去的历史，每一个时代都是定义性的体验产生的数字化生态，PC时代是Windows的发明，在移动时代是2007年的iPhone，下文会讲为什么这是定义性的体验，因为它启动了新的时代。 人工智能时代，定义性的体验还没有到，但是很快要到了。比方说一辆软件可更新、可延伸、可以自动驾驶的车子；一个完整的、软件定义并可延伸的医院、工厂、学校等；每一个这样的定义性的体验，都可以启动一个大的商业生态。人工智能时代机会非常多，包括新的生命科学、药物开发体系等等。 这里提到了自动驾驶的车子，上图中黄色标注是电动车的生态，最近大家都关注到了，越来越多公司都进场了。从探索未来大规模商业发展潜能的角度来讲，他们都应该进场，这是理性的。 我们和中国造车企业交流很多，今年5月的时候，奇绩做了第一次对接创业公司和造车企业的产品对接。我们聊了不少领军人物，他们为什么造电动车？就是为了拿一张进场的票。进什么场？自动驾驶带来的新一代信息工业的制高点。 人类历史上还没有这样一个商业化机会，同时占住信息工业和能源工业的制高点，因此你今天有能力就应该去拿一张门票，给自己留一个机会。未来还有更多的企业会宣布进场。 新一代数字化前台能力包括AR、VR、脑机接口等，AR、VR可以把物理世界和数字世界融合在一起，带来新的体验，类似《头号玩家》等。 新的后台也起来了，量子虽然离商业化还有距离，但是技术一直发展很快，还需要时间。 量子一旦出来，它是一个完整的生态，早期很可能是量子化学、量子材料等，当然量子计算会带来颠覆性的效果。 ② 新能源、新生命科学、新材料科学、新航天等领域的新前沿 今天，其他技术领域的前沿都在高速发展，这里简单提一下： 首先是能源，毫无疑问，整个社会必须找到一个可持续再生的形式。 生命科学在发生重大的变革，基于过去几年在感知能力上的跃升，我们有了基因组，特别是基因测试的成本一直在往下降；其他感知系统如低温电镜等等；同时人工智能算法和大算力，使得药物设计、药物研发、精准治疗都是朝数据驱动和计算方向发展，也就是科学的第四范式，这里带来非常多的机会。 材料科学，稍微滞后一点，但是也朝这个方向走。中国的大量机会更是产业驱动，比如芯片、生物、能源等等；特别是芯片工业，需要找到更多好的路径；计算驱动的研发形式也会往前发展。 最后讲一下商业航天，因为要满足人的需求，永远需要空间。关于如何去看商业航天，我们不妨回看过去，像中国郑和下西洋一样，或者是葡萄牙和西班牙开始去找新大陆，如果郑和找到新大陆，可能今天的历史就不一样了。 遥感体系或者整个地球的环境数据，包括整个地球的气候、风力，二氧化碳排放等，中国创业公司也很多，美国创业公司也非常多，这个发展方向已经非常快速了。 前面我们讲到，任何技术的发展永远和人的需求挂钩，但我们观察到的一个误区是，不少人为了技术而技术，而不是使用技术去满足人的需求。 这里我们分析一下需求，需求也有它的结构和体系，据此我们可以判断它未来的趋势。  个人的需求方面，有一个简单的理论，马斯洛的需求层次理论。底层需要温饱，需要安全，更上层需要得到认可等等。 基于此，我们可以用一个体系来分析，有哪些人的需求，对应会带来哪些技术驱动来创新的机会。比方说，简单从人群、时长、365天、阶段来看，人群可以分为老年人、小孩、职业人士、学生等。基于此，我们可以画一张表，看看每类人每天24小时怎么分配。 从奇绩创坛的角度，我们认为，通讯有非常大的突破空间，特别是基于视频的实时异步通讯，谁先把这个做出来，就可以获得非常大的商业价值。 教育和医疗，在中国是需求远远大于供给的两个行业，它们非常特殊，人类有很多职业可以选择，这两个职业很特殊，他们都是把人变得更好。 在C端，从创业的角度，我这里要和大家分享一个想法，就是如何考虑长期深层的需求，好的创业者往往在需求上想得很深，我给大家举几个例子，供大家参考： 没有新的能源，我们其实都知道，高概率我们子孙的子孙可能就无法在地球上生存下去了。这是一个深层的需求，人是一个很特殊的种类，我们不光想自己要活得好，也希望下一代活得好，他们的下一代也要活得好，这样的刚需是需要被满足的。 好的创业者，尤其是真正能够改变世界的创业者，他是要开启这种根本性的创新，需要对需求考虑得很深，把大量人的需求满足得更好。 ② B端的需求：降低成本，增加收入 基于时间的考虑，B端我不多展开讲了，B端也有它的结构，它永远需要降低成本，增加产出，永远需要管理生产、销售、客户、员工、供应链、资金等，企业的信息化，第四产业里面，有大B和小B，大B的需求和小B的需求非常不一样，历史上还没有看到一家公司既能服务好大B，又能够服务好小B。 这里简单讲一下，农业为什么以前没有数字化？ 同时我们需要更多企业数字化的基础，特别是开源技术。 今天的信息工业为什么这么蓬勃发展，主要是过去四五十年沉淀的软件，我们每一个创业项目，每一个新的应用，程序员写的代码不多，因为大部分代码已经有了，都是模组化，所以开源开放非常重要。 第四产业，前面讲的数字化转型，把第一产业、第二产业、第三产业一起往上拉，都有机会从 1 1>2 变成 1 1>4 。 ① 今天和未来，创造财富最多的职业是什么？  很早的时候是打猎、种地，后来是武士，因为在欧洲中世纪抢来抢去，去提供保护的人赚到很多钱。上个世纪末，在华尔街做投资者，买公司卖公司赚很多钱。 21世纪今天这个时代，毫无疑问，创业是创造财富最大的职业。 当时看到这张图，我就在想：下一个创造财富最多的职业是什么？ 对我来讲，毫无疑问是科研（科学研究），特别是用新的范式做科学研究，也就是基于第四范式，这和商业化部署有关，即大量的数据和大量的算力，不断地探索前沿，新的科研将不是传统意义上的象牙塔，它将开启一个新的人类职业，也将是创造财富最多的职业。 对于职业生涯的大致阶段，我给大家提供一些想法，供大家参考。  30多岁的时候，你要优化的是走得远，因为做一件大事情，是既要走得快，又要走得远。三十多岁时，你需要打造一个支持体系；有一个好的家庭，能够理解你的配偶，志同道合的好朋友，可以陪你走得很远。 40多岁的时候，你要优化的是平台：要么自己造一个平台，要么找到一个平台让你可以淋漓尽致地通通发挥出来，敞开地去创造价值。 50岁以后，你可以开始考虑第二职业是什么。今天的科学发展能让人类的寿命会越来越长，生命质量也会越来越好，因此越来越多的人会有第二职业，第二职业主要是适合你且可以持续做的。 这是一个简单的阶段性职业生涯规划。 在校期间，不管你是什么专业，更重要的是学习思考的方法。我在雅虎，雇了3000多名工程师，在微软，我的团队有14000多名工程师，据我的观察，你在学校里面学的东西，大概率在工作当中基本用不到。更为重要的是在学校中锻炼学习的方法和思考的能力。 我个人认为，国外一些高校做得比较好的一点是——黑客文化，即动手创造性地解决问题。不要老是盯着牛角尖钻理论，而是去解决问题，去做，到实验室里面，做化学和生物实验也好、写计算机代码也好，一定要去做。 有机会做实习生的话，加入创业公司也值得每个人考虑。之前，我推荐实习主要去大公司，现在我推荐大家去创业公司做实习生。创业公司给你更多的机会，工资也不会太低。 大学里面，很重要的是建立人脉，美国很多好的创业团队都是大学同学，比如微软的比尔·盖茨和史蒂夫·鲍尔默，以及Google的拉里·佩奇和谢尔盖·布林等。在大学里面找到长期志同道合的人，可以一起前进。 同时，我个人经验是，25岁之前，80%的人不知道自己未来做什么，没有想清楚，这是OK的。 目前几个大的主流职业方向是工作、科研、创业。 工作方面就是大厂和机关事业单位，好处是收入比较稳定，也有学习成长空间。相对来讲，它让你的驱动和压力减轻了，年轻的时候，更多可以考虑驱动力、压力环境大一点的，让你往前跑得多一点。 科研方面，我个人认为今天考虑科研，特别是要用新的方法。OpenAI 大家都知道是YC孵化出来的，是 Elon·Musk 和 Sam·Altman 发起的，是一种新的科研机构，它也融资，但它不是有限责任公司，也不是一个有限合伙企业，这是一个特殊的机构。我认为它一定程度上代表了未来的科研形式的发展趋势，它需要融资，可以发文章，可以商业化，它也是直接去解决重大的科学问题。 在创业方面，大学生创业千万不要担心没有经验，没有产业经验。从我们在YC的经验看，创业是一个非常神奇的事情，大家起跑线都一样，甚至年轻会有年轻的优势，没有经验其实就是一种优势。穷，没有房子，也是一种优势。 因为创业创新往往是用一种新的方法做事情，往往大厂反而没有优势，人多也没有优势，大家需要讨论，需要就“应该如何做”达成一致；但是世界变了，需要用另外一种方法做，这种情况下，年轻的小团队肯定有优势。 在创业方向选择上，我们一般会建议用这个方法去选择，有三个核心维度：观察、思考、验证。 举例来说，假如你想在航天火箭推进这个领域创业，你需要不断地观察、阅读、思考、读文章、交流，和这个行业的人交流，交流一段时间，你就会形成一个命题：未来商业航天推进器应该这样做。 有了这个命题，必须马上验证，快速验证，最好的验证就是找人聊。我们对创业者最大的建议就是不断地找客户聊，找用户聊，快速地迭代验证，在整个过程当中，你最需要优化的是你独到的见解。 任何一个创业项目，投资者最关注的就是你有某个观点，而别人没有。在你所选择的创业赛道里，真正可以做好的永远是对未来判断得更靠前，比同赛道的人多看几步，并有独到的见解。 最后，不管你是创业，还是去大厂、机关、做科研等，就是抓好机会。但是机会就像公交车，错过了一班没有关系，永远会有下一班，关键是车来了准备好，能够上得去，用一句英文谚语就是，chance favors prepared mind。 接下来，我给大家简单讲一下创业，创业也有它的结构，发展体系和趋势。 在早期，一个创业公司的结构如上图，它的内核是创始人或者创始人团队。创始人团队里面最为核心的，也是我们最关注的优秀创始人的特质，有以下几点： 第一，判断未来的能力。优秀的创始人，他判断未来，永远能够比同赛道的人多看几步。这个非常重要，没有这个能力几乎不行。 第二，很强的思考和沟通能力。创业的早期，核心能力是思考和沟通，融资、雇人、引入战略合作伙伴等背后都是沟通，创始人能够想得清楚，讲得明白，非常重要。 第三，行动导向，解决问题。这个特别重要，创业早期，每一个礼拜都会面对不同的问题，这个礼拜找场地，下一个礼拜找员工，再之后一个礼拜可能还要搞一个证书。在YC，优秀的创业者每个礼拜都在解决不同的问题。如果一个创业者三个礼拜还在做同一个问题，这样是不行的。 第四，持久的内在驱动力。大部分的情况下，为了财富和名气去创业，我们认为是OK的，但是这不够。真正做得好，走得远，要有一个内在的梦想，一种心力，一种愿力，让你长期走得很远。 所以一个好的创业团队，有了这个内核，可以不断地换人进来，通过组织方法不断地打造能力。 创业的核心就是要创造价值，价值是什么？本质上是今天和未来能够持续满足客户和用户需求的能力。它的发展体系是由这个本质决定的，是通过打造6大核心能力，来去实现价值： 第一，技术研发能力。坦率地讲，今天大部分的互联网创业公司不一定需要这个能力，今天的互联网和移动互联网不需要开发新的技术，现有的技术可以拿来用。 第二，产品开发的能力。没有产品开发能力，你没有办法满足未来的需求。 第三，产品满足需求能力。即使你把产品做出来了也不够，你必须用这个产品去满足需求，为此，线上的产品必须做运维，做A/B test，去调整这个产品，硬件的产品必须管理好供应链和渠道等，否则这个产品难以满足客户的需求。 第四，获取商业价值能力。产品有了满足需求的能力还不够，你没有办法持续，要持续必须能收到钱才行，创业公司必须活下去，因此需要有变现的能力。 第五，触达用户/客户能力。创业公司需要有更多的渠道，通过市场推广、运营能力，去触达越来越多的客户。 第六，获取资本能力（融资能力）。早期创业需要不断地融钱，才可以把整个模式跑通。融钱是一个持续的过程，包括从种子、天使、PreA、A、B、C等，最后到二级市场上市等。 我们再来讲一下融资。当你找投资者融资，公司的估值从五千万涨一倍，为什么？你的估值和你做的这一件事情有关，但不管是做什么，我们都可以用“碗里的-锅里的-田里的”这个模型来计算。 碗里的：即以你今天的产品，假定五年、十年之后你有10%的市场份额，你产品单价是多少，有多少人可以用，价值的简单计算公式就是P×Q（Price×Quantity），这是你碗里的价值，你必须要算。 锅里的：以后可以衍生的新产品，比如你是做手机的，可以做眼镜，可以做AR、VR等。或者同一个产品，手机可以在中国卖，也可以拓展至印度或巴基斯坦卖，这是所谓的锅里的，这个也是可以计算。 田里的：即同一家公司，用你的核心能力去跨界所能产生的商业价值。最好的例子是苹果，苹果这个公司的核心能力是最好的技术和艺术的组合，现在苹果造车子，假如苹果某一天造房子，你一点都不奇怪，苹果造的房子一定是最漂亮的，毫无疑问，它的核心就是技术和科学的结晶，这个公司会不断地跨界。这就是田里的价值。 当你去融资时，你就要知道你的“碗里是什么，锅里是什么，田里是什么”。 创业有四大风险： 第一，市场风险。大部分的创业都是市场风险，很多创业项目是伪需求，这个需求不存在，不需要被满足。另一种情况是，即使你找对需求了，但是渠道产品卖不下去，比如大部分 To B 企业都是死在Sales上面，卖的成本比你赚的钱多，这是市场风险的两种情况。 第二，技术风险。有一些创业技术不到位，太早了。 第三，执行风险。在过程当中没有做好，踩了大坑，爬不出来。 第四，资本风险。有一些项目以上风险都解决了，但是非常需要烧钱，要大量的资本。 想清楚到底做什么非常重要，这是需要不断思考、不断迭代的过程。想得很明白非常重要，一个很好的例子是阿里巴巴，它做什么生意？用技术让天下没有难做的生意。但是他们一开始并没有完全想明白，经过不断思考，后来找到了。 第二，明确公司所做能创造的价值。 创业公司为什么有价值，价值就是现在和未来有足够的满足需求的能力，在市场上要估值就是前面讲的P×Q，分别计算锅里、碗里、田里的。 好的创业者，一定要有路径规划，包括如何在五年之内成为独角兽等。在美国融资，这一点很重要，很多投资者一定会问，年收入1亿美元，你怎么实现？ 创业成功第一要素是进场的时机，要在对的时间做对的事情，这比什么都重要。 在YC和奇绩体系里，我们认为任何一个好的生意，它必须有壁垒，没有壁垒，它将不会是一个好生意。 有的时候，可能你有运气，第一个做，但是大家都冲进来，你怎么办？你需要思考：如何能形成壁垒？壁垒包括了网络效应、生态效应、规模效应、特殊资源、专利等等。好的创业者一定会想得非常清楚，如何让别人没有办法复制我。 为什么我们是可以把这些事情做成的团队？很多情况下，投资人常常会说，你讲得都对，这个生意很好，但是我可以找另外一个团队，为什么投你的团队呢？ 你要讲清楚为什么自己可以把这一件事情做好，这里关键是认知速度的提高和胸怀的打开。我看到很多团队，认知提高很快，胸怀打不开，胸怀窄的话，厉害的人不会进来。胸怀宽广的人，可以引入比自己强的人进来，不断提高团队迭代的能力，激发团队的能力。 为什么产品市场匹配这么重要，核心就是它的历史原因、历史趋势造成的。随着技术的进步，越来越多优秀的人选择创业，有越来越多的创业想法，越来越好的技术，越来越快的产品开发。 任何时候，你有好的想法，不要等把产品做出来，而是直接就去找人聊，得到反馈，把你做的创业这件事情拆成一小步，不断地去验证，不断地降低你的机会成本。 ① 设置产品市场匹配目标 具体怎么做？我们有一个简单的方法，和大家讲一下。首先，每一个创业者一定要设立明确的产品市场匹配目标（ProductMarket Fit），这个目标怎么设？给大家解读一下这张图。 这里最左边蓝色的人群，代表早期尝鲜者，再烂的产品他们也会用，下一波人更重要，这一波人叫做“有远见的人”，这些人往往是公司的高管，他们对未来有憧憬，永远在找新的产品帮助实现自己的梦想，这些人价格不敏感，且愿意去冒险，这类人就有价值。 再下一波，是对技术有好感，愿意采纳新技术的人，但他们扛指标，是务实派，当他决定是否使用新产品，核心考虑是竞争对手或同行用不用，如果他们用，我也用，他们不用，我也不用。这就是鸿沟，大部分的创业公司都死在这里，如上图红色部分，我们叫它死亡谷。在这里，用户不是一个一个过来，而是一起过来。 ② 什么是真正的产品市场匹配？ 真正的产品市场匹配，是快要接近跨过鸿沟了。有一个定义，来自美国一个投资人，他叫 Marc Andreessen，是PC互联网的一个主要发明者，他说真正的产品市场匹配，应该具备3点： 一个创业项目，早期就是挖一口井，第一滴水，第二滴水等等都是来自同一个水源，后面的水滚滚而来，这就是增长，同一种需求被你满足了，找到水源了。我们在YC经常讲，差的创业者挖了一个大坑，里面三滴水，三笔订单，都是不同的人，不同的需求，这样没有用，没有增长。 有了这个目标之后就是快速迭代，我们强烈建议每一个团队以两周为迭代周期。一周太快，一个月太长，三周不是一个自然周期，两周是最正常的，大部分团队都是两周，必须协同，行动导向，解决问题，核心是降低试错成本。 创业的过程中不踩坑，不犯错误是不可能的。唯一可以提高概率的办法就是小步快跑，把大坑变成小坑，即使踩了也可以很快爬出来。 |
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