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Patrick Collison：AI时代该怎么创业

关联

人物 Harj · Patrick Collison

公司 Stripe · YC

概念 Atlas · 精益创业 · 智能体 · L1 缓存

在Stripe上起步的新企业数量，今年同比翻了将近2倍——这是Stripe有史以来见过最大的年度相对增幅。更关键的是，中位企业的表现比一年前更好，达到100万、500万、1000万美元营收门槛的概率都在上升，通过Atlas注册的新公司产生营收的时间也在缩短。不是东西变多了但都是废品，而是实实在在地活得更好了 。

驱动这股增长的一个核心动力，是企业端买方心态变了。以前初创公司去找大企业的CIO或CTO推销，对方多半客气打发;现在企业对”被陈旧过时的运营方式甩在后面”有真实的恐惧，更愿意尝试新东西、更快签合同。这意味着初创公司从第一天起就能以有意义的规模被采纳 。

所以如果担心”我的想法会不会被大模型公司踩死”——Patrick的看法是，人类组织天然很难同时积极执行100个不同优先级的事，再全能的公司也会有大量顾不到的角落。20年前每家创业公司都在问”如果Google做了怎么办”，结果Google并没有做所有事 。 Stripe的数据指向的结论是：我们正在走向一个更分散、更广泛繁荣的世界，会有数千个赢家，而不是少数几家通吃 。

这反过来也影响了一个更根本的创业策略问题：AI时代，精益创业（从极窄切入点开始迭代扩张）还适用吗？Patrick的判断是，互联网比20年前大得多，那些小缝隙已经被更激烈地耕耘过了。

与此同时，AI让启动一个具备多种可能性的组织变得更容易。所以也许你需要更激进地”去相关”——采取别人没在尝试的、更分歧的起点，一开始就做更有雄心的事。回头看过去十年最成功的一批公司，很多恰恰是”反精益创业”的 。

知识到底还要不要自己装在脑子里

学生问了一个很实际的问题：AI时代，什么该自己从第一性原理学，什么该直接外包给AI？Patrick打了一个比方：Jeff Dean有组著名的数字——L1缓存、内存、网络的带宽和延迟，程序员构建系统时脑子里要有这些常数来做判断。

知识也一样。你可以让智能体帮你查、帮你算，但那比从自己”认知L1缓存”里提取慢得多——你脑子里的回路可以高速往返，但通过语音或打字跟AI交互，往返次数少得多、慢得多 。

而且看各大公司（无论是Stripe还是AI实验室）的实际行动，对认知能力的溢价仍然巨大。在证据表明这些红利已经饱和之前，主动放弃它为时过早 。

但写作是他自己坚持不肯外包的。模型能证明雅可比猜想，但他至今没读过一篇觉得真正引人注目的AI散文。

人际沟通和写作太基础了，涉及在现实的多维空间里做合理推理，模型在某种难以描述的层面上仍然有缺陷。Gmail和WhatsApp都在推预写回复，他这辈子发出去的数量是零 。

退学创业：不是单向门，别被紧迫感绑架

Patrick两次从MIT辍学——大一后辍学跟Harj办了第一家公司，回去读了一年，又辍学创办Stripe。核心认知：辍学不是单向门，你可以退，也可以回来 。

他当时感受到一种普遍的匆忙——速通完高中、自然要速通大学;加上受Marc Andreessen影响，以为硅谷的机会是稍纵即逝的，不现在做以后就没了。事后看这两个直觉都很差：硅谷几十年来一直机会过剩 。

他现在的建议很直白：喜欢大学就读完，没什么害处;不喜欢就别硬撑。很多父母觉得辍学会毁掉你一辈子的声誉——据他观察，从来没人关心过这事，成本微乎其微 。

Stripe早期：两年才公开发布，但有生产用户兜底

Stripe从写下第一行代码到公开发布等了近两年，在YC”尽早发布”的教条下这算异类。原因是支付领域失败代价高——安全、合作伙伴、资金流转、基础设施，这些先决条件不就位，没法提供好的自助体验 。

但拯救他们的是：几乎从一开始就有生产环境用户。2009年秋天写代码，2010年1月就有了第一个真实客户Ross Boucher，当时产品只能做一件事——刷卡。

然后客户问”怎么查看所有交易”，就加仪表板;问”怎么退款”，就加退款功能;几周后问”钱什么时候到账”，再接着建。典型的即时开发，每个月增加客户数量，每周拿真实反馈而不是自己瞎想 。有这条持续的真实接触线，不急着公开发布也没迷失方向。

至于怎么说服银行信任两个年轻人——他觉得真正兜底的是那件事：Stripe锚定在一个极其具体、真实、用户切肤之痛的问题上。没有人喜欢当时的支付方式，要填一堆文书、亲自去银行、条款像拉丁文。虽然”两个小孩做金融”听起来荒唐，fintech这个词当时都不存在，但用户真实需求这个锚点救了他们 。

最后他提了一个很少被讨论的问题：创业时人人都在想”如果失败了怎么办”，但你同样需要问反面——如果成功了，你要不要干这事儿10年、17年、30年？Stripe他很喜欢，因为客户本身就是世界上最有意思的公司，从注册到成为Shopify、OpenAI，全程跟他们合作，从来没觉得哪个客户无聊 。

本集带走

• AI时代可能该更”反精益创业”：小缝隙已被激烈耕耘，AI又降低了启动复杂组织的门槛，考虑从更分歧、更有雄心的起点出发
• 企业买方心态已变：大企业害怕被旧方式抛在后面，愿意更快尝试新工具，初创公司可以更早拿到有意义规模的合同
• “认知L1缓存”仍然值得投资：自己脑子里的知识提取速度远快于跟AI交互的往返，在市场证明认知能力溢价消失之前，别主动放弃
• 写作是Patrick坚持不外包的事：模型能力再强，在人际沟通和多维现实推理上仍有难以描述的缺陷
• 辍学不是单向门：喜欢就读完，不喜欢就走，社会对辍学的声誉惩罚远比父母想象的小
• 长期没公开发布可以，但不能没有真实用户：Stripe等了两年才发布，但几乎从第一行代码起就有生产客户在驱动开发
• 问”如果成功了怎么办”：不光想失败的风险，也要想自己愿不愿意在这件事上花10年以上

很容易产生幻觉或想象某种客户问题，但这并不是一个愿意付钱的人会真正感受到的切肤之痛。
It’s very easy to hallucinate or to imagine some customer problem that’s not actually something viscerally felt by a person who would pay money.
—— Patrick Collison · [10:26]

而采取这些真正分歧的起点，没有其他人试图占据那个领域也许是更……也许你必须在AI时代更激进地去相关。
Whereas taking these really divergent starting points where nobody else is trying to occupy that territory is maybe a more… Maybe you have to more aggressively de-correlate in the era of AI.
—— Patrick Collison · [18:07]

在我说话的时候，在Stripe上起步的新企业数量大约增加了，虽然有点不到，但大约是同比的2倍，这也是我们看到的最大的相对增幅。
As I speak, the number of new businesses starting on Stripe is up around, it’s a bit under, but around 2x year over year, which again is the largest relative jump we’ve seen.
—— Patrick Collison · [25:33]

因此，通过我们可以看到的所有客观指标来看，现在似乎比以往任何时候都是创业的好时机。
And so by all the kind of objective metrics we can look at, it seems to be a better time than ever to start a business.
—— Patrick Collison · [26:25]

我不以同样的方式担心中心化。我认为会有数千个赢家。
I don’t worry about the centralization in the same way. I think there are going to be many thousands of winners.
—— Patrick Collison · [30:13]