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「當你花兩年時間只做這一件事時，你會發現自己建構了別人無法複製的東西。」——這句話給了我一個記特別響亮的耳光。 我從來沒有想過，花兩年以上去建構一個別人無法複製的東西。 httyoutube.com/watch?v=l0h3nA…# 如何打造價值6.5億美元的AI應用：從創意到退出的完整指南 > 摘要：本文基於創業家分享的實戰經驗，系統闡述如何選擇AI應用方向、建構可靠產品以及實現市場成功的核心方法論。透過金字塔結構，從核心理念到執行細節層層展開，還原了影片中充滿熱情的創業氛圍與務實建議。 ## 一、核心理念：AI將開啟前所未有的創業機會 **6.5億美元退出的背後**，是我們公司開發的一款名為Co-Counsel的AI律師助手。這個數字現在聽起來很大，但我相信在座的各位未來將能打造出價值更高的產品。 AI技術正在釋放我們建構改變世界應用的能力。 ## 二、如何選擇AI創業方向 ### 三大創意類別 選擇創業方向時，應該聚焦在**人們已經願意付費解決的問題**。現在判斷「人們想要什麼」變得異常簡單——只需觀察人們正在支付薪水讓他人完成的工作。 #### 1. 輔助專業工作專業人士需要協助完成特定任務。我們開發的Co-Counsel就屬於此類──律師需要閱讀大量文件、進行研究、審閱合約、做標記、發送給對方律師。 #### 2. 完全取代工作人們目前僱用律師、會計師、財務專家、物理治療師，甚至洗衣工。你可以直接用AI取代這些任務。 #### 3. 實現以前不可想像的事情例如，律師事務所擁有數億份文件，他們從未想過讓人閱讀每一份文件並進行分類、總結和索引——這原本會花費數百萬美元。但現在，AI可以讓數千個模型實例同時閱讀所有文件。 ### 市場規模的革命性變化 傳統軟體的市場規模計算方式是“專業人數×每月20美元”，許多十億美元公司就是這樣建立的。但今天，市場規模變成了**企業願意支付給執行這些工作的人員的薪水總和**——這個數字比傳統軟體市場大了1000倍！ ### 關於取代工作的正向思考 這聽起來可能有些反烏托邦，但我認為恰恰相反： - **解鎖無法想像的未來**：就像過去有點燈人這個職業，我們無法想像現在的工作一樣，AI將幫助我們超越當前的角色 - **民主化訪問**：在法律領域，超過85%的低收入者無法獲得法律服務。如果能讓律師效率提高100倍、成本降低10倍，就能讓更多人獲得協助 ## 三、如何建構可靠的AI應用 ### 建構流程的核心原則 令人驚訝的是，雖然以下建議聽起來簡單明了，但幾乎沒有人真正這樣做。 #### 第一步：深入了解專業工作問自己：這個領域的專業人士實際上做些什麼？要非常具體。了解真實答案而非憑空想像至關重要。 我們的優勢在於：我是律師，我的共同創辦人是律師，公司30-40%的員工（甚至程式設計師）都是律師──我們親身經歷過這些工作。 如果你沒有領域專業知識，可以： - 像臥底一樣深入公司學習 - 尋找有深厚專業知識的共同創辦人 #### 第二步：設想最佳執行方式問自己：如果這個領域最優秀的人擁有無限時間和資源，他們會如何完成這個任務？ 以我們的法律研究為例，最佳律師會： 1. 理解研究問題的真正意義（可能會問澄清性問題） 2. 制定研究計劃 3. 執行數十次搜索，可能會回傳數百個結果 4. 仔細閱讀每一個結果，剔除不相關內容 5. 對相關內容做筆記 6. 基於所有資訊撰寫文章 7. 最後檢查文章確保準確性和引用正確 #### 第三步：轉換為程式碼和提示大多數步驟最終會成為提示。例如： - “閱讀法律意見，以0-7分評估與問題的相關性” - “根據已閱讀案例和筆記撰寫文章” - “檢查腳註是否準確引用原始資源” **重要提示**：如果能用確定性代碼或數學計算解決，就不要用提示－提示慢且昂貴。 #### 第四步：決定實作方式 - 如果任務每次都遵循相同步驟：建立工作流程（最簡單的方案） - 如果執行方式因情況而異：需要更聰明的代理（更難確保品質） ### 確保品質的關鍵：評估體系 大多數人在演示級別就停止了一—60-70%的準確率足以向VC融資甚至簽下首批客戶，但無法在實踐中真正工作。 #### 建立評估框架 1. **基於領域專業知識定義「優秀」標準** - 對於研究：正確答案必須包含什麼？ - 對於文件：必須提取什麼資訊？在哪些頁面？ 2. **創造可客觀評分的答案** - 讓AI輸出真/假或0-7的數字 - 使用PromptFu等開源框架建立評估體系 3. **逐步擴大測試規模** - 從十幾個測試開始，搭配客戶實際需求 - 增加到50個、100個測試 - 保留部分測試集不參與提示優化 #### 持續優化提示你會發現AI會以可預測的方式犯錯。通過： - 消除提示中的歧義 - 給予明確指令避免特定錯誤 - 提供範例引導 **成功的關鍵資格**：是否願意為單一提示花費兩週不眠不休的時間通過所有測試？ 大多數人在60%準確率時就放棄了，另一批人在61%時放棄。但如果你堅持兩週，不斷優化提示和增加測試，最終能達到97%的準確率——剩下的3%通常是人類也會有的判斷調用。 ### 上線和迭代建議 - 預生產階段：每個提示100個測試，整體任務100個測試 - 如果通過99/100，就可以進入測試版 - 客戶使用中的每個投訴都是新的測試——真實客戶會做出你最意想不到的操作 - 持續迭代：新模型出現時立即測試，有時增減一個單字就能提升1%準確率 - 在金融、醫療、法律領域，每一點準確率提升都極為重要 **如果你只做這兩件事——了解專業人士如何運作並建立評估體系——你就已經比市場上90%的AI應用更優秀了。 ** ## 四、如何行銷與銷售AI應用 ### 最重要的原則：產品品質至上 與傳統觀點相反，我認為**產品品質比銷售和行銷更重要**。 我們公司前10年產品一般，嘗試了各種行銷和銷售負責人，效果有限。當我們推出基於LLM的出色產品後： - 人們開始口碑推薦 - 媒體主動報道 - 銷售人員變成了接單員 當然，不能只建設不宣傳，但產品品質的重要性遠超過A輪B輪投資者所說的。 ### 三個具體建議 #### 1. 重新思考定價和包裝最令人興奮的公司正在提供真實服務。例如： - 傳統律師事務所審查合約收費1000美元/份 - AI公司可能收費500美元/份 - 比較傳統軟體20美元/月的定價，這是巨大的價格提升 **根據價值定價，不要低估自己** #### 2. 傾聽客戶偏好我們原以為以使用量定價合適，但客戶回饋他們寧願支付更高但固定的費用（6000美元/座/年），以便預算可控。 #### 3. 建立信任策略 AI是新鮮且令人恐懼的。大公司想嘗試，但有信任差距。 建立信任的方法： - 進行比較測試：保留現有服務，同時使用AI方案，比較速度、品質和結果 - 進行研究試點 - 思考如何建立客戶信任 ### 確保客戶成功 銷售不在簽支票時結束，甚至不在開始試辦時結束。 當前危險：許多公司報告高收入，但大量試點收入沒有轉化為真實收入——將出現大規模「滅絕事件」。 身為創辦人，確保： - 每個人都真正使用產品 - 深入了解產品 - 有意識地進行培訓和推廣 **你的產品不只是螢幕上的像素**，還包括與支援、客戶成功、培訓等所有圍繞產品的人類互動。如果不做好這些，即使有最好的產品，也會被更注重客戶服務的公司擊敗。 ## 五、問答環節精華 ### 關於選擇產業和應對競爭 **問**：如果某個領域已有競爭對手，應該另選產業還是深入細分市場？ **答**：完全不應關心競爭對手。許多市場如此龐大，不會有單一公司通吃。通常，一開始會害怕競爭對手，但真正開始建造後，會驚訝於他們的糟糕程度。 選擇市場時考慮： - 企業已經外包到其他國家的工作角色 - 企業認為屬於自身身分核心的工作不太可能外包 - 大市場、多家公司的痛點、你了解或能取得資訊的領域 市場如此龐大，你幾乎可以隨機選擇一個知識工作領域，都可能觸及兆美元市場。 ### 關於公司不同階段的重點 **問**：身為成功創辦人，公司在不同階段該關注什麼？ **答**：我應該說和實際做的有所不同。 **應該要做的**：在每個階段（種子輪、A輪、B輪、C輪）都專注於打造獲得產品市場匹配的優秀產品。 **實際做的**：我分散精力關注了許多不那麼重要的事情。 身為CEO，你最終會專注於人力資源、招募、市場銷售等各個方面，但所有這些都應服務於「打造優秀產品」這一最終目標。許多創辦人錯誤地把這些面向當作目標本身。 ### 關於創業方向選擇 **問**：退出後，如果你現在參加YC創業學校，會做什麼？ **答**：專注於你能用技術和技能解決的最大問題。人們想變得更苗條、不想掉頭髮、不想洗衣服、希望有人每天清潔房屋8小時——如果你能製造實現這些的機器人，就能釋放巨大的人類潛力。 專注於許多人或企業面臨的巨大問題，你覺得可以解決，然後全力以赴。 ### 關於定價策略 **問**：對於AI完成人類不可能完成的工作（如審閱數十萬法律文件），如何定價？ **答**：一開始可以按人類收費等級定價，然後競爭會出現，價格會下降－這是資本主義的美好之處。最終，你可能只收取原價的十分之一或百分之一——這對社會是好事。 從「你為企業提供什麼價值」開始：如果他們能因此節省1億美元或原本願意支付500萬美元，可以收取其中的10%-20%。最好的起點是問客戶：“你願意花多少錢解決這個問題？” ### 關於技術防禦性 **問**：基於非專有模型建立產品時，如何建立防禦性，避免成為「GPT包裝器」？ **答**：只管建造。一旦開始構建，你就會發現其中的困難：需要建立多少小部件、資料整合、檢查點，提示需要多麼精細調整，模型選擇多麼重要。當你花兩年時間只做這件事時，你會發現自己建構了別人無法複製的東西。 ## 結語 透過正確選擇方向、精心建立產品和有效市場策略，你完全有可能打造出超越6.5億美元價值的AI應用。關鍵在於專註解決真實問題，持續迭代優化，並始終以創造價值為核心。