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PG 炉边谈话：创业的核心从来没变过

关联

人物 Paul Graham

公司 YC · OpenAI · ChatGPT · GitLab · StarCloud · Reddit

概念 AGI · 推理 · 图灵测试

这一集是 YC 第 47 批开营当天，创始人在山景城 YC 最初的办公室里接受的一场炉边谈话——这是他给 YC 学员讲的第 47 次同一场演讲，也是 YC 的第 21 个年头。他每次都从头重写讲稿，但核心观点很明确：创业的大部分东西从来都是一样的，不管时代背景是微处理器、内燃机还是 AI 。

最抓人的开场论点，是他对「YC 已经江河日下」这类说法的回应：这种论调从 2008 年左右就出现了，而且永远不会停——因为批评者不能说 YC 一直糟糕，只能承认它曾经伟大、然后宣称它衰落了。而所谓「美好旧时光」其实也没多严肃：那时 YC 投的 Reddit 有价值，但「算不上洲际弹道货物」——而现在这一批里有创业公司在做治愈癌症这样的事 。

这一批的「严肃」公司：把 Sid 为自己做的事做给所有人

治愈癌症没有单一解法：一端是疫苗，另一端是疗法。这一批里有一家公司在做「为癌症患者提供按需研究」——他喜欢的点在于，这是在对癌症施加「千刀万剐」，癌症向来不是能一下子发明出疗法的病，也许一刀一刀地割才是击败它的方式 。

更妙的是来路：GitLab 的 Sid 得癌症后，把治病当成一家初创公司来打（他称之为「用创始人模式对待我的癌症」），而帮他打赢这场仗的人，正是后来创办这家公司的那批人。「再好不过了。」

野心的真相：驱动创始人的不是亿万富翁梦，是怕模型火车摔下桌

为什么创始人必须有野心？因为创业极其煎熬，障碍太可怕了，仅凭尽本分扛不住，必须有某种东西驱动你穿过所有障碍 。

但每天真正驱动创始人的，出乎意料——是对失败的恐惧。服务器正在崩溃的时候，你不会想「修好它我就能成为亿万富翁」，你想的是「我的模型火车头要从桌子边上掉下去了，我得赶去救它」。

「你低头在模型火车上埋头干十年，抬起头才发现：按上一轮估值，我是个亿万富翁了。」有时候甚至是他第一个替创始人算出这笔账 。

野心能后天培养吗？很难——这种特质大多天生，Sam Altman 第一次见面（还没被录取时）就极其厉害。唯一常见的「变化」是：有些人不是缺野心，而是从小在服从式环境里被训练得不表现出来了 。

「厉害的人」的定义：能得到自己想要的东西

YC 的很多内部语言来自他妻子和 Jessica 的私人用语。「formidable（厉害的人）」的检验标准只有一条：你能不能在任何情况下得到你想要的东西——得不到你想要的东西，你算多厉害？投资人的逻辑也简单：投了这个人，你们的利益就锁死了——他得到他想要的，你就得到你想要的 。

把创业当履历徽章的人，不知道自己在要求什么

有人把创业当成履历上又一个徽章。他的回应：只有失败时它才算徽章——成功了你就在做毕生的事业，不再需要任何徽章了 。

早期确实有人为了声望申请 YC，就像申请哈佛；但哈佛再难混也有容易的专业可以滑过去，创业没有容易的专业——这就像申请了哈佛却被强制读理论物理。「想显得酷，创业差不多是效率最低的方式：好多年残酷的艰难之后，才会有人觉得你酷。」

精益创业死了吗？技术总会变便宜

对 Patrick Collison「精益创业可能已死」（理由是现在融资容易、AI 能并行干活）的说法，他坦承自己从没读过《精益创业》——「托尔金可没去读别人写的那些奇幻小说」。但他不同意「低成本起步已死」：token 现在贵只是因为 GPU 短缺，推理价格在同等水平下一年大概降 30 倍，而且换来的是更高质量的 token——技术总会变便宜 。

连火箭公司都可以低成本起步：造不出真火箭，就先造设计方案、做仿真、给专家看；有说服力了就能融资做下一阶段。这一批的 StarCloud 基本上就是写了份白皮书、预订了一次发射，钱就融到了——当然，「没有什么比预订一次发射更有说服力」，而且他们是领域内自带信誉的大专家，刚毕业的孩子做不到这个 。

AI 最反直觉的地方：不是从苍蝇做到人，而是「满嘴胡扯的人」

他研究过 AI（用他的话说，那是一种永远不会成功的 AI），当年所有人设想的路线是：先做出一只完美的苍蝇——只会做苍蝇的事，但做得和苍蝇一样好——然后苍蝇→老鼠→猫→猴子→人，每一级都完美。结果完全相反：我们直接得到了「一个完完全全的人类，但满嘴胡扯」——最早的 ChatGPT 就像在论文里硬着头皮胡编的本科生 。不是从完美走向人类，而是从人类走向完美。

AI 也没让他惊讶到改变创业规律。「发布新东西的速度是创业成功最好的预测指标」在 AI 时代依然成立——这一批手里握着最强 AI 工具的公司，仍然有发布不够快的。他给「有了 AI 还有什么不变」的答案是：几乎所有事情都一模一样，唯一奇怪的新东西是公司有了巨额的 AI 账单——以前创业公司最大的成本是工资，现在突然每天要在 token 上花掉数万美元 。

AGI 的终点线原来有宽度

对「AGI 的定义」这个必答题，他押图灵测试，并给了一个漂亮的证据：他知道自己接近 AGI 的标志之一，是他居然需要去查图灵测试的定义了——「图灵测试又是什么来着？我们是不是已经到了？」

他的比喻：过去以为 AI/AGI 是一条清晰的终点线，跨过去一切分明。但「当你站在终点线上，你发现它是有宽度的」——AI 的一些部分已经远远跨过线，一些部分大概在中间，有些（比如查餐馆营业时间）还在线外面。

终点线其实是一道模糊的 smear，而我们就在这道 smear 上。这也是为什么 AI 能解数学开放难题，却答不上餐馆几点开门 。

YC 是怎么来的：一个意外

YC 最初的想法只是做一家天使投资公司——当时有做巨额后期轮的风投、有投自己钱的个人天使，但没有天使机构：像风投一样，但更早期、小额、用标准化文件。为了学投资，他们决定一次性资助一大批公司，切入点是「这些大学生都在微软打暑期工——不想创业吗？

」批次安排在夏天、时长三个月，纯粹是「取代暑期工作」这个出发点的副产品，结果证明是完美长度，但那只是个意外 。批次模式的效果太好，纯属偶然发现之后，他们决定永远这么干。

对「YC 太大了」的质疑，他的回应：一个批次 40 家公司的时候就有人这么说了；如今把 YC 切成小块、每 70 家一组，「就和 2012 年一模一样」。

下一家万亿美元公司从哪来？他的答案不是任何具体赛道——创业点子非常多变——而是：来自对的那批创始人。

而且有了 20 年数据，创始人还是和 20 年前长得一模一样。「为什么要 20 年后就变呢？」

本集带走

• 别指望靠本分扛过创业：障碍太可怕，驱动力只能来自野心——而日常驱动你的是怕搞砸的恐惧（「模型火车要掉下桌了」），财富是十年后抬头才发现的事。
• 判断「厉害的人」只看一条：这个人能不能在任何情况下得到他想要的东西。得不到，就谈不上厉害。
• 创业不是履历徽章：失败才算徽章，成功是毕生事业；想靠创业刷声望是效率最低的路径，它没有「容易的专业」。
• 低成本起步没死：token 价格一年约降 30 倍，技术总会变便宜；钱少就调低里程碑——设计方案、白皮书、预订发射，够有说服力就能融下一轮。
• AI 没有改变创业的规律：发布速度仍是最好的成功预测指标；唯一的新变量是巨额 token 账单。
• AGI 不是一条线，是一道有宽度的 smear：AI 在不同任务上参差不齐，能解数学难题也可能查不到餐馆营业时间。
• 发布速度之外，YC 给的核心资源是同事：创业本来孤独，批次里你可以问同批人技术问题、把产品卖给同批的快速决策型早期用户（YC GDP）。

障碍太可怕了，仅凭尽本分扛不住。
The obstacles are too fearsome for mere dutifulness to do it.
—— Paul Graham · [05:38]

在任何时刻真正驱动他们的，是对灾难的恐惧，怕看起来像个傻瓜，怕服务器崩溃，对吧？
At any given moment is the fear of disaster, looking like a fool, the server crashing, right?
—— Paul Graham · [06:08]

你低头在模型火车上埋头干十年，然后抬起头，我的天。
You put your head down and work on the model train set for 10 years, and then you lift your head up and like, holy shit.
—— Paul Graham · [06:40]

如果你想显得酷，创业差不多是效率最低的方式。
If you want to seem cool, like starting a startup is just about the least efficient way to do it.
—— Paul Graham · [09:17]

托尔金可没去读别人写的那些其他奇幻小说。
Tolkien didn’t read all those other fantasy books people wrote.
—— Paul Graham · [11:02]

但当你站在终点线上时，你发现它是有宽度的。
But when you’re standing on the finish line, you realize it has width.
—— Paul Graham · [15:32]