创业尝试一周年回顾兼失败总结(二)
flyingpiglet
从去年萌生创业之意到现在，已有一周年。在此做一下回顾及失败总结。以下纯属个人观点，如是我言，姑妄听之。更希望能抛砖引玉，引出创业大牛指点迷津。（第一部分在这里。同时近期要找工作，求米。）
关于idea的取舍
在我刚开始尝试创业的时候，有一个进入YC的前同事跟我说，在你的idea没有被验证之前，千万不要辞职。这可能是这一年来我听到最好的忠告，但可惜我当时没有听。在这一次创业尝试之前，我从来没有做过正经的用户调研。一开始做调研也没有认真学习一下方法。经常为了寻求认同，下意识引导用户，造成很多认知上的偏差。
什么样的idea是好的idea？经过用户验证的idea就是好的idea。然而验证这件事情也并非一蹴而就，在产品发展的过程中也要不断获取用户反馈，促使产品不断迭代，不断微调或pivot。平均上来说，一个产品从idea到找到PMF平均需要2~3年。现在非常火的notion足足用了5年。很多时候一开始的想法与最后成型成功的product相去甚远：以为自己要坐着高铁去北京，结果流离辗转，爬山涉水来到了西藏。
什么样的idea不太能成功？我现在觉得从自身痛点出发的B2C idea 很难成功。8月初的时候，我注册了YC的co-founder matching platform，跟很多人聊他们五花八门的idea，聊完以后终于明白为什么YC的partner一听我们当时的idea就摇头。和我当时最初的idea一样，很多match上的人会告诉我，这是他们生活中遇到的问题，满怀一腔热忱，想要把它们彻底解决了。但是这其中有几个陷阱：
其一，这种从自身经历出发的问题，很可人很早就被别人想到了，所谓insights的门槛非常低。再者，如果前人没有成功，很可能本身这个领域就很难成功。这也是YC所谓的tar pit idea，我觉得叫fly trap idea更加恰当。也就是说，之前已经有很多只苍蝇前仆后继的死在里面了，然后总有像我这样新的苍蝇不明就里地又一头撞进去。然而为什么貌似吸引人的idea只是一个trap，很多VC自己也说不清楚，不过凭经验直觉罢了。
其二，B2C 的idea，概率上来说不太容易成功，主要原因是获客成本高，持续有机增长难。
另外这里说一下我自己作为AI/ML从业者的偏见，我个人不太愿意涉足的领域包括mental health, health care 以及personal finance。
Mental health: 这个问题目前连人都不能解决，AI无法确保有效地干预。另外 AI总是要出错的，在mental health crisis的时候出错，后果不堪设想。这个问题要是AI能解决，估计人类也快灭绝了。
Health care: 这里涉及到较多的data privacy和regulation，如果连data都没有搞定，还做什么ML。
Personal finance：这是我自己肉身踩过的坑，主要问题是人的financial habit很难改变，一般人建立了建了一个银行或者投资账户，不会轻易的为了几百块钱的incentive就去换一个银行开户，还有就是很多人意识不到这自己的personal finance是需要打理。某些保险业的pyramid scheme就很好地解决了受众没有理财意识和获客成本高这两个痛点：一开始就会给你制造重重焦虑，让你意识到通过卖保险致富的重要性，然后通过network effect，滚雪球般有机获客。
我自己现在偏好什么样的idea？我个人偏好从工作中总结出来的痛点，因为这个idea有门槛, 有unique insights，如果做好了，你现在的公司就是天然的客户。当然这种灵感很多时候可遇不可求，在startup工作时更容易遇到。我自己在几年前就遇到过一次，可惜当时还没有勇气去创业，但至少靠它升了职。在大厂里呆久了，工具完善甚至冗余，所有的low hanging fruit早被摘完，想要发现这些关键的痛点难上加难。
AI创业是否必须是 Generative AI
这一点上，我只能说VC在当前的风口上肯定更青睐GAI 相关的创业公司。作为 AI/ML 的创业者可以想一想”why now“ 这个问题。如果你的idea与GAI无关，为什么要选择现在这个时刻创业？为什么之前没有人用classical ML来创业解决这个问题？如果想清楚了，不妨放手去做。
P.S.: 前天看到这个叫Steven Liss的创业小哥，分析了5000多个YC startup，最后得出以下两点结论（(https://stevenliss.substack.com/p/the-riskiest-startups-to-found-from）:
关于idea的取舍
在我刚开始尝试创业的时候，有一个进入YC的前同事跟我说，在你的idea没有被验证之前，千万不要辞职。这可能是这一年来我听到最好的忠告，但可惜我当时没有听。在这一次创业尝试之前，我从来没有做过正经的用户调研。一开始做调研也没有认真学习一下方法。经常为了寻求认同，下意识引导用户，造成很多认知上的偏差。
什么样的idea是好的idea？经过用户验证的idea就是好的idea。然而验证这件事情也并非一蹴而就，在产品发展的过程中也要不断获取用户反馈，促使产品不断迭代，不断微调或pivot。平均上来说，一个产品从idea到找到PMF平均需要2~3年。现在非常火的notion足足用了5年。很多时候一开始的想法与最后成型成功的product相去甚远：以为自己要坐着高铁去北京，结果流离辗转，爬山涉水来到了西藏。
什么样的idea不太能成功？我现在觉得从自身痛点出发的B2C idea 很难成功。8月初的时候，我注册了YC的co-founder matching platform，跟很多人聊他们五花八门的idea，聊完以后终于明白为什么YC的partner一听我们当时的idea就摇头。和我当时最初的idea一样，很多match上的人会告诉我，这是他们生活中遇到的问题，满怀一腔热忱，想要把它们彻底解决了。但是这其中有几个陷阱：
其一，这种从自身经历出发的问题，很可人很早就被别人想到了，所谓insights的门槛非常低。再者，如果前人没有成功，很可能本身这个领域就很难成功。这也是YC所谓的tar pit idea，我觉得叫fly trap idea更加恰当。也就是说，之前已经有很多只苍蝇前仆后继的死在里面了，然后总有像我这样新的苍蝇不明就里地又一头撞进去。然而为什么貌似吸引人的idea只是一个trap，很多VC自己也说不清楚，不过凭经验直觉罢了。
其二，B2C 的idea，概率上来说不太容易成功，主要原因是获客成本高，持续有机增长难。
另外这里说一下我自己作为AI/ML从业者的偏见，我个人不太愿意涉足的领域包括mental health, health care 以及personal finance。
Mental health: 这个问题目前连人都不能解决，AI无法确保有效地干预。另外 AI总是要出错的，在mental health crisis的时候出错，后果不堪设想。这个问题要是AI能解决，估计人类也快灭绝了。
Health care: 这里涉及到较多的data privacy和regulation，如果连data都没有搞定，还做什么ML。
Personal finance：这是我自己肉身踩过的坑，主要问题是人的financial habit很难改变，一般人建立了建了一个银行或者投资账户，不会轻易的为了几百块钱的incentive就去换一个银行开户，还有就是很多人意识不到这自己的personal finance是需要打理。某些保险业的pyramid scheme就很好地解决了受众没有理财意识和获客成本高这两个痛点：一开始就会给你制造重重焦虑，让你意识到通过卖保险致富的重要性，然后通过network effect，滚雪球般有机获客。
我自己现在偏好什么样的idea？我个人偏好从工作中总结出来的痛点，因为这个idea有门槛, 有unique insights，如果做好了，你现在的公司就是天然的客户。当然这种灵感很多时候可遇不可求，在startup工作时更容易遇到。我自己在几年前就遇到过一次，可惜当时还没有勇气去创业，但至少靠它升了职。在大厂里呆久了，工具完善甚至冗余，所有的low hanging fruit早被摘完，想要发现这些关键的痛点难上加难。
AI创业是否必须是 Generative AI
这一点上，我只能说VC在当前的风口上肯定更青睐GAI 相关的创业公司。作为 AI/ML 的创业者可以想一想”why now“ 这个问题。如果你的idea与GAI无关，为什么要选择现在这个时刻创业？为什么之前没有人用classical ML来创业解决这个问题？如果想清楚了，不妨放手去做。
P.S.: 前天看到这个叫Steven Liss的创业小哥，分析了5000多个YC startup，最后得出以下两点结论（(https://stevenliss.substack.com/p/the-riskiest-startups-to-found-from）:
- 最难成功的idea是 2C+社交/零售/时尚。
- 最容易成功的idea是做数据库。
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