首发：梁将军

什么人会在AI时代成为赢家？我打个比喻：

有一天，三个人拿到了阿拉丁神灯。阿拉丁神灯告诉他们：“我可以各满足你们一个愿望。”

甲说：“我想要100亿财产。”于是，他变成了一个百亿富翁。

乙说：“我希望你再满足我100个愿望。”于是，他拥有了无数次唤醒神力的能力。

丙说：“我想拥有和你一样神奇的能力。”于是，他自己成为了阿拉之神。

未来，AI就相当于一盏阿拉丁神灯，可以帮我们做很多事。但如何把 AI 的能力发挥出来，不取决于AI，而是取决我们利用AI的能力。

这个时代，我称之为“阿拉丁时代”。

——梁将军

我一直相信：搞懂一件事最好的方法之一，就是写一篇文章。

作为一家品牌咨询公司的老板，我比普通人更善于在短时间内摸清一个领域。今天我想分享一下将意咨询的研究结果，更重要的是分享一下我的研究思路。

目录：

1、研究之前，确定正确的工作流（进入陌生行业的四个步骤）

2、对比其它AI ，厉害在哪？（引发的三个商业变局）

3、的原理和创业方向（一个AI进化公式和七大创业方向）

4、的未来能力预测（AI应用的四个“出让”）

5、普通人怎样迎接AI时代？（“阿拉丁时代”的三大发力点）

一、研究之前，确定正确的工作流

当你想研究一个陌生领域时，比研究那个领域更重要的是，先研究自己的研究方法。以下，是将意咨询调研陌生行业的工作流，我们会用这个方法研究：定义需求——搭建框架——收集事实——提出见解。

1、定义需求

市面上大部分写的内容，是“报道的视角”，不是“有用的视角”。“报道视角”的内容，大致可以分成三类：

而“有用的视角”，是你提供的信息要对客户的生意决策有明确的、具体的启发，帮客户在一个庞大的浪潮拐点上，找到自己的位置。

2、搭建框架

任何一个领域，都有海量的内容，我们不可能穷尽所有的知识。同时，我们更要明白，任何一个领域都有一些关键知识，要比其它知识更重要。

所以在研究之前，我们要先搭建自己的研究框架，帮我们锁定最关键的信息。

关于，我的研究框架如下：

3、收集事实

收集事实有一个最重要的原则——确保信息源的纯净。

面对海量资料的时候，你没有时间什么资料都看，最简单的方式就是看资料是谁写的、谁说的，再决定该不该看。

要格外提醒你的是：不是有价值的资料重点看，价值一般的资料粗略看。而是价值一般的资料，看都不要看。

因为别人错误的认知，会污染你的判断。面对一个新领域，你要尽量先吸收最权威、最专业的说法，不要被媒体里的噪音干扰。

面对，靠谱的信息源可能来自五个地方：

4、提出见解

客户需要的不是资讯，而是见解。客户不需要我们整理资讯，客户需要我们理解资讯，进而帮他们消化资讯。所以，不要去堆砌数据和信息，而是要在信息之上，提出自己的理解和预测。

以下内容，是我得出的见解：

二、对比以往的AI ，厉害在哪？引发的三种商业变局

要理解的能力，最好的例子是猎豹CEO傅盛说的故事：

傅盛领养了一只叫三万的狗，他问为什么给狗起这个名字？的回答是：“人们给宠物起名字有很多原因，有的是为了纪念一个亲人，有的是用一个熟悉的物体。”

然后，傅盛给出提示，这只狗曾经遭遇过一次车祸，送到医院做了一次手术，做完手术之后就把它收养下来了。

分析道：“我猜手术费比较昂贵，可能是三万块，那你起这个名字是为了纪念狗的这场手术。”猜对了。

不是在关联答案，而是推理出一个答案。这是过去的AI实现不了的。所谓人工智能，就是模拟人类的智能。而人类的智能大概分为几个梯度：记忆——理解——推理——想象。

之前的AI是帮人类储存大量的知识、信息，解决了记忆问题。比如，谷歌、百度这样的搜索软件只能做到信息匹配，却做不到理解，更谈不上推理和想象了。

作为“生成式AI”，强在它可以创造新知，它在智力上更加接近人类。那这种能力的意义在哪里？我觉得最大的意义在于，它会让“智能”变成一种能源。

1、智能将成为一种“能源”

先回看中信报告里的一张图：

人和动物的区别，就是对工具利用程度的差别。人们发明了汽车，我们解放了双脚；发明了缝纫机，解放了双手；发明了手机，解放了五官、感官。AI出现，解放的其实就是我们的大脑。

过去我们一度以为，人工智能只能替代一些蓝领级别的体力劳动或者基础的脑力劳动。但现在，人工智能完全可以取代一些高级的脑力劳动，最后它可以替代你、替代未来的一切工作。

当AI普及之后，智能就会成为一种能源。就像我们让汽车启动要燃烧汽油，要让工厂运转需要电，未来让一个商业体运作，我们则需要“智能”。

目前的算力会消耗很大的人力和财力，运转一次AI的计算，就是一种社会资源消耗。不过可以想像，未来的“智能”会成为我们日常生活中的刚需，会越来越便宜，就像汽车要加油、手机要充电一样。

当智能变成一种资源之后，我们的社会结构、国际格局也许面临重新洗牌。

我们可以回顾一下，人类任何一次生产力释放，都不仅仅是在推动商业发展，而是颠覆了国际政治格局。

比如，蒸汽机的出现，让英国成为世界霸主；电力的出现，让美国成为世界霸主；计算机出现之后，带来的机器革命和数字化，让中国领先于世界。

可以预见的是：我们对AI的利用既是商业课题，也是社会课题，更是政治课题。

2、入口级的创业机会再次涌现

历史上过往的成为巨头的商业体，往往都是因为他们占据了用户的流量入口。

比如互联网刚起步的时候，门户网站占据了web的流量入口；后来，谷歌这样的公司出现，一个搜索框占据网络的信息入口；当智能手机出现之后，APP就是入口，所以出现了大量的应用公司。

现在很多巨头都在发力做汽车，因为未来的汽车和手机一样，也是一个用户入口。所以，谁位于用户链的顶端，谁就会成为下一个巨头。

当这样的AI出现之后，可以想象，未来的用户入口应该是一个跟你对话的智能的虚拟人。我们会通过像人一样的AI ，对身边的一切电子设备发出命令，我们不用双手再去按键、不用眼睛去确认，一切的操作都会交给AI处理。

这对某些已经占据入口级的商业巨头而言，是一个非常危险的信号。假如马斯克在特斯拉里，安装了一个非常智能的AI助手，当国产汽车厂商没有这个AI研发实力时，你再不接入AI，成为别人的下游产业，再不等着用户抛弃你。

以往所谓的入口更多是一个软件、程序，或者是一个硬件设备。而未来的入口，可能是一个人工智能模型，在这样可预见的商业前景下，纠偏了硅谷、以及全世界科技公司的创业思路。

比如，前两年红极一时的元宇宙和web3.0 ，现在看起来越来越像一个炒作概念。

再比如，过往很多做AI的公司，把AI的利用方式聚焦在非常“实用”的场景里，人脸识别、自动驾驶等等。而的出现，让大家意识到通用人工智能（AGI），才是未来一切商业的根基。

当开创新的商业格局时，不仅会涌现新的商业巨头，它会彻底颠覆当下互联网“去中心化”的商业走向，未来的商业将重新回归“中心化”。

3、商业重回“中心化”

对于一切平台而言， 不管是电视这样的传统媒体，还是而今的抖音小红书。有个不变的法则，内容即流量。

谁能用更低成本、更高效率，生产出大规模的内容，谁就拥有更大的流量。而内容的生产方式，经历了这些历程：OGC——PGC——UGC——AIGC。

从OGC到UGC，从报纸电视到今日的微信抖音小红书，可以明确地看出：内容的生产权越来越交给普通用户，流量自然也越来越“去中心化”。

尤其是区块链技术和web3.0的提出，大家都以为未来的世界，流量主权将还给每一个普通个体，但的出现，打破了这个走势。

UGC的商业模式，需要无数个普通用户发挥创造力。对于AIGC的商业模式，一个强大的AI就等同于亿万个普通用户了。

而让AI强大的关键，不是去中心化而是中心化。因为AI进化的关键是“连接”。

AI连接越来越多的平台，就拥有了越来越多的数据，数据越多、AI越“聪明”；连接越来越多的API，AI就有了更强大的能力，干更多的事。最终，AI终将变成一个超级大脑。

而当今时代，能打造这种超级大脑的AI公司，一定是某个科技巨头，而不是某个初创公司。其中的原因，就在的运行原理中。

三、的原理和创业方向：一个公式和七大创业方向

我们惊叹于的智能水平，但有意思的是，公司本身并没有发明新的技术，他们用到的大部分技术，都是开源的。

其中最关键的技术，出自2017年谷歌8位工程师联合发表的一篇论文，这篇论文里讲了一个深度学习模型，叫，就是GPT里的“T”。

细节不提，简单说：模型的技术原理，是一场“概率游戏”。比如，我说一个“我爱”，模型就会猜测第三个字最可能是“你”。

既然是概率游戏，提高概率最根本的方法，就是增加测试次数。“我爱你”之所以最容易被联想，是因为在日常生活中，我们听到、看到“我爱”后面跟随“你”这个字的次数最多。

所以，的成功，是用海量的数据，驯化出了一个成功的人工智能。的胜利，是量变到质变的结果。

他们训练GPT-1的时候，用了7000本未发布的书籍，数据参数量是1.17亿，但到GPT-3，他们从45TB数据中挑选了570GB进行训练，参数量达到了1750亿。

这个过程还用到了算法模型，这个模型模拟了人类对知识的存储、处理、理解、推理。但这里面并没有特别的技术，只是算法上加上足量的训练数据，实现了像真人一样跟你对话。

而能处理如此大量数据，还有一个很重要的原因是：微软给它提供了至少一万枚英伟达芯片支持，成本超过10亿美元。

面对 的成功，我们可以总结出一个 AI 进化公式：AI=算法×算力×数据。

算法就类似于，用到的大语言模型。如果把AI比喻成人的话，就相当于人类的思考方式。

算力就是处理大量数据的计算能力。背后意味着，是否有足够的芯片。粗暴点说，你是不是有足够的资金和深厚的科研实力做支撑。算力就相当于人类的精力和体力。

数据也很重要，数据就相当于人类上了多少课、获得了多少经验。数据越完善越多，AI就越“聪明”。

当得出这个公式之后，我们也就明白了的局限。算法、算力、数据，既是AI的动力，也是AI的局限。算法对应的是一个国家或一个公司的科研实力，算力更多对应的是你能调动的资金，数据对应的是你能调用多大的用户资产。

除此之外，AI还有一个巨大的商业阻力，就是社会治理水平。

虽然AI的进化是跨越式的，但是人类制度与文化的迭代却是缓慢的。正如创始人说的那样，AI的进化应该是快速学习和谨慎迭代。这句话的意思是说：AI在技术上可以高速发展，但它应用于人类的生活时，应该是缓慢的、小心翼翼的，AI的发展不能被商业和资本的力量捆绑。

所以，我们可以再次完善一下之前的公式：

从这个公式上我们可以推导出，领域的创业，大约可以分为七个方向：

首先是基础模型的创业，也就是通用人工智能最底层的架构。这个基础模型，原则上可以模拟人类一切的智能场景。但是，基础模型对算法、算力、数据有极大的要求。基础模型是人工智能领域的王冠，但有资格登上王位的其实没几家。

国内的几家互联网巨头，百度的文心一言理论上有更大的机会，其它互联网巨头在算法、算力、数据上都有某一项是偏科的。比如，阿里没有足够的语料数据，腾讯没有足够的算法技术。

相对而言，垂直模型对普通公司可能更有机会。垂直模型是介于基础模型和应用之间的一种形态，当基础模型解决了人类大部分的智能场景时，在某些垂直细分的领域，AI的进化要依靠特定算法的校正和专业数据的“喂养”。

所以，未来会出现很多个在基础模型之上，来开发垂直模型的公司。但他们用到的底层技术，还是这样的公司提供的。比如，专属于医疗行业的基础模型，出行行业的基础模型。

还有一些创业方向，是为这些公司搭建模型做服务的。比如针对算力，我们可能需要大量科研实验室的支持、需要芯片的制造产业。

我们都说，数据是AI时代的“石油”。其实，很多专业的数据掌控在专业的公司手里。对于AI而言，未来数据买卖就跟汽车加油一样，会有很多倒卖数据的公司出现。

所谓具体应用创业，其实就是在模型和具体需求之间搭建一个桥梁。比如针对人类的孤独，我们可以利用做一个情感聊天机器人，这个桥梁有可能是手机上的一款APP，也有可能是一款耳机。

最后我们聊聊社会治理向的创业，这一点可能被很多人忽略了。AI的崛起，必然会让世界上很多人变成“无用阶级”。

很多人学习和磨练多年的社会技能，会在AI面前变得一文不值。那未来，这些人将何去何从？他们将如何建立新的职业技能，找到新的生存价值？这依然需要一些公司提供相应的培训教育和解决方案。

其次，AI是个比原子弹还恐怖的工具，AI的安全将和AI的应用一样重要。而AI的安全性，涉及到国际公约、国家法律、AI伦理、技术条约，但这些都是从“制度”角度去约束AI。

我认为，制约技术最终还得依靠技术本身。就像我们不能只靠法律制裁去清扫电脑病毒，我们真正需要的是杀毒软件。如何用技术本身去约束技术？这真的值得探索。用技术手段实现AI的监管，也同样是一个巨大的创业机会。

四、的未来能力预测：AI应用的四个“出让”

我们现在看到的的能力，更多表现在创造力上。各种研究报告里，提到更多的商业前景都在指向的内容生成能力，也就是常说的AIGC。

但在我看来，我们现在应该只到了AI进化的第二大阶段。我预测，人工智能对人类的影响应该会有四个历史阶段，分别是：出让劳力——出让脑力——出让决策——出让意义。

过去人类发明的电子机械设备，我们可以把它看成“低智版的AI”，机械设备只能帮我们干基础的体力活，当这样的AI出现之后，它已经可以解决基础脑力工作。

当我们把大脑和身体的工作都交给AI之后，下一步就轮到我们的自我意识了。我们马上要交给AI的，应该是我们的决策权。

这些决策权可能包括：下一步的创业方向是什么？公司的组织架构怎样是合理的？我们应该用什么方式推广自己？出让劳力、出让体力，基本上是用AI来提高生产效率，降低生产成本。

但未来的商业竞争，AI核心解决的可能就不是成本和效率问题，你赢得对手的关键是对智能的开发程度。

如果我们把AI定义成出让决策权的工具，你可以推出一款 AI 版的“数字合伙人”。

“数字合伙人”可以消化企业所有的经营数据、大量的商业实战经验和你希望让它掌握的知识体系。你每天可以跟他讨论公司的战略方向、组织架构、商业模式。也就是说，AI不是在和你共事，而是在和你共谋。

再比如，在科研领域，未来不是我们下达一个任务，让AI去执行某个研究方向和课题，而是我们输入思考和需求，AI判断该研究的方向和课题是什么。AI本身就是一个科学家，有自主的思考能力。

在生活场景中，我们也会不断地出让自己的决策权。比如，在相亲网站中，可能是AI建议你选择哪个人结婚。当AI吸收了足够多的数据之后，AI的结论可能会比被恋爱冲昏头脑的你更可靠。

当越来越多的决定是AI帮你完成的，那么请问：你的生命是由自己操控还是在由AI操控？当AI强大到这个地步的时候，人类就会质疑自己存在的意义。

帮助人类寻找生命的意义，是一个具有巨大潜力的创业方向。但讽刺的是，AI消解了生命的意义，我们又用AI来帮助自己寻找意义。

五、普通人怎样迎接AI时代？“阿拉丁时代”的三大发力点

当纽约公立学校严禁学生用写论文之后，沃顿商学院的教授Ethan ，却开始鼓励自己的学生用来写论文。

试想一下，当所有学生都可以用写论文，大家的分数会有明显差别吗？一定会有差别的。虽然平均分值会上升，但一定有人的论文是A，有人的论文是C，因为不同人调用的能力是不一样的。

这个道理就相当于你和你奶奶一起用百度查一样东西，你查到的结果一定比你奶奶更精准、更靠谱。

正如英国营销公司创始人 所说：

“当你可以创造任何你想要的东西时，你能多准确地表达「那是什么」的能力就变得很重要。”

我认为，未来人和人的差距，是我们创造性利用AI的能力。关于这种能力，我可以打个比喻：

有一天，三个人拿到了阿拉丁神灯。阿拉丁神灯告诉他们：“我可以各满足你们一个愿望。”

甲说：“我想要100亿财产。”于是，他变成了一个百亿富翁。

乙说：“我希望你再满足我100个愿望。”于是，他拥有了无数次唤醒神力的能力。

丙说：“我想拥有和你一样神奇的能力。”于是，他自己成为了阿拉之神。

AI就相当于一盏阿拉丁神灯，你可以利用AI满足自己绝大部分需求。但如何把AI的能力发挥到极限，不取决于AI的能力，取决于我们利用AI的能力。这个时代，我称之为“阿拉丁时代”。

我们利用AI的能力，可以分为三个维度：

1、AI的访问权

对AI的访问权，是未来拉开阶级差距的重要指标。

最早的阶级划分由血统决定。比如，古代的印度就是由种姓决定人权和等级的，婆罗门人出生就是贵族。后来，知识也成了一种划分阶级的因素，你上什么大学、你的学历，某种意义上决定了你未来的前景。

而未来，决定阶级的是AI的访问权。你接触、使用、开发AI的机会，决定了你能获取多大的资源、创造多大的财富。假设AI是阿拉丁神灯，一年许1次愿和一年许365次愿望，你能得到的东西将会天差地别。

2、你的专业度

假设你和一位建筑设计师一起利用去设计一套房子，那位建筑设计师从身上拿到的设计方案一定比你更专业。

图｜印度建筑师玛纳斯·巴蒂亚（Manas ）使用和设计的火星未来城市

很多人以为，AI时代到来，人会变得更加“弱智”，因为AI替你解决了很多脑力问题。但其实，AI反而会让一部分人更专业、更进取。因为你越专业，你调动AI的能力就越强。同时，AI也会对你有更强的赋能，你和AI之间就形成了一种双向进化的关系。

所以，在人工智能时代的专家，会比今天的专家更值钱。

3、你的想象力

我们之前提到AI的访问权，就是未来的人权，会决定你和别人的阶级差距。因为AI的运算是要消耗算力的，算力说白了就是“钱”。拥有算力的大公司、大财团、大富豪，将会比普通人拥有更多的AI访问权，这将形成更大的阶级落差和贫富分化。

但庆幸的是，AI的访问次数和你从AI身上挖掘的价值，并不完全是正相关的。

我们假设一种场景：一个父亲打算利用 AI 教孩子历史知识。第一种方案，是他把希望教给孩子的历史知识，描述成一个简单的需求，让AI编成一本有声书。第二种方案，是让把历史人物资料搜集起来，再编写出一个语音聊天软件，让AI假扮历史人物跟孩子互动。

显然第二种方案的创造力，要比第一种方案更好。而且，这是一个真实的案例。

瑞典公司 It开发了一款叫Hello 的AI软件， 让化身成历史人物跟你互动。在这里，你可以跟亚里士多德侃大山，也能和居里夫人成为 ，实时互动让人产生一种“身临其境”的感觉，你会更容易爱上历史。

AI的访问权代表了公平、你的专业度代表了努力、你的想象力代表了能力。看来，AI时代的社会和现在的社会，并没有本质区别。未来的社会依然存在着不公、依然需要格外努力，只不过想象力从来没有像AI时代一样重要，决定了无数普通人的命运。

六、结语

最后，我想再重复一遍这句话：人类即将进入“阿拉丁时代”，我们创造性利用AI的能力，将决定人与人之间的差距。

未来最好的创业方法和思路 给未来创始人：寻找创业想法的12条宝贵建议（三）

神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。

编者按：创业维艰。创业之路，并非一帆风顺。其中，创业的第一步，即寻找并明确创业想法，尤为重要。这篇翻译自First Round 的文章，原标题是12 for Ideas — for ，文中分享了12位创始人关于寻找创业想法的宝贵建议，希望对你有所启发。这是系列文章的第三篇，主要讲述的是通过拓宽视野来寻找创业想法。

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拓宽视野6. 用两周的时间来验证一个项目

建筑行业智能服务商联合创始人兼首席执行官格洛丽亚·林（ Lin）

在离开支付服务平台并创办建筑行业智能服务商公司后，格洛丽亚·林（ Lin）一直专注于寻找合适的人选。一方面，她希望能找到理想的联合创始人；另一方面，她则希望可以共同联手去解决将要面临的问题。

“在创业初期，许多创始人都因为想要提出一个极具竞争力的创业想法，或者想找到一位联合创始人作为搭档而感到十分忧虑。但在我看来，创业初期并不需要具备这两个条件。”她说，“把这一空缺当作一个尝试合作的机会，同时也是一个探索有趣想法的机会。”

我们非常认同格洛丽亚·林提出的建议。她寻找联合创始人的方法，是我们所了解的最详细和最有目的性的过程之一。她用来测试合伙人之间是否能合得来的50个问题，也是所有双创始人团队必须了解的基本工具。

当谈到创立公司时，你必须要明确自己想要进入的领域，同时寻找合适的合伙人跟你一起去完成有关目标。在这两个方面上，都不应该妥协。

在初步确认跟潜在联合创始人合得来过后，格洛丽亚·林直接就投身到与联合创始人共同完成某个项目的工作中。

“接下来要做的，就是通过头脑风暴和轻量级原型设计等方式深入探索具体想法。我们的目标，是在一个想法上取得进展，并且通过一起合作，看看合作过后的工作结果会有什么变化。”她说。“开始的一两次聊天，可能并不会告诉你太多有用信息。然而，一旦你们开始做某种工作过后，你就会得到更多关于这个人及其工作方式的有关信息。”

“对我来说，这是非常有趣的环节。这一个过程，就像是故意把手弄脏，探索未知的空间，并发现有关需求，从而判定某个创业想法是否具备潜力。”她说。“此外，这也是一个发现你是否真的对某个领域感兴趣的大好机会。有几次，我都以为自己对某个行业特别感兴趣，但通过亲身实践，我才发现自己并不喜欢这个行业。”

当然，这也不是说漫无目的地去尝试和体验。格洛丽亚·林建议，最好将这段探索周期限制在两周左右的时间，以最大限度地提高学习速度和前进速度。至于如何进入这段探索期，她针对消费者和企业角度提出的创业想法建议则不尽相同。

格洛丽亚·林坚信，在与潜在联合创始人共同探索消费者角度的创业想法时，你必须努力打造出一点内容。“这并不是意味着你必须要推出一款功能齐全的应用程序。”她说。

“找出你可以在一两周内能够达成的结果，比如说功能不完善的最小可行性产品，目的只是单纯地了解有关反馈。”她说，“这也许是一个功能极其不完整的原型产品，一个浏览器小插件，或者一个页面的着陆页。总之，你可以去尝试探索任何内容，看看有关反馈。”

相比之下，企业有关的创业想法更多的则是与用户拓展有关。“对于企业来说，打造产品往往并不是最难的部分。所有的重点实际上都跟销售有关。你必须尽快搞明白的是，‘我正在做的东西是否能解决用户需求？’对此，你可以通过与专家或潜在客户展开访谈来寻找答案。用户会告诉你他们遇到的问题或痛点是什么。如果你能够仔细倾听，你可能会找到能够让公司稳定并持续发展的出发点。”格洛丽亚·林说。

以下是格洛丽亚·林和她的潜在联合创始人在跟这些客户的电话访谈中提出的具体问题：

当你探索企业的创业想法时，你必须走出去与客户交谈。通过这些对话，我和我的联合创始人发现了我们这辈子可能都无法独自提出的想法。

7. 不要害怕让创意想法保持一段时间的“慢火煨炖”状态

“我发现，很多创业者在某个领域创立公司时都会说，‘在这个领域，总是会有机会的，我肯定会找到属于我的机会。’另外，我也了解一些刚毕业的年轻人，他们口口声声说自己马上要开始创业。当然，他们也许最终能创立出成功的公司，但如果缺乏清晰的思路和规划，创业这条道路实际上非常艰难。”数据分析创企公司创始人兼首席技术高劳埃德·塔布（Lloyd Tabb）说。

“我等了很长时间才开始创办。回顾过去，我认为我们之所以能取得很大的成功，原因在于我一直等待，待我透彻了解‘真正的问题是什么？’过后，就直接开始行动，创立了公司。我可能不确定我要如何解决这个问题，但至少我从一开始就很清楚自己的使命是什么：打造一款产品，让组织内部的每个成员都能通过数据了解所发生的一切事情。”塔布说。

未来的创始人，首先必须要非常明确自己想要解决什么问题。如果你这个首要问题都不重视的话，那最好趁自己在努力找到自己想要解决的问题之前，将你创立公司的梦想保持在一种“慢火煨炖”状态。

这一理念植根于塔布以前的创业经历。“在创立公司的几年之前，我就一直能了解到对这样一款产品的需求，而我也不断地在落脚到这个想法上来。在创立多家公司后，我认识到，企业需要对自身的数据有实时的了解与认识。我过去一直在打造一些定制的工具，来帮助他人了解和认识那些局部的、特定的数据集，然后我意识到，肯定有更好的方式来完成这件事。”塔布说，“如果你一次又一次地打造同一个东西，这就是一个明显的信号，其中可能存在创业灵感与想法。”

8. 专注于优先“待完成工作（JTBD）”

新产品实验团队产品负责人苏妮塔·莫汉蒂（ ）

在斯坦福大学读完研究生后，苏妮塔·莫汉蒂（ ）就已经开始创办了自己的第一家公司——一家最后倒闭的K12教育（译者注：K12教育是美国基础教育的统称）分析公司。

“我们始终被困在决策圈中，无法成功去执行或推动进一步发展。回顾过去，不难发现的是，我们没有专注于首先应该解决哪个问题，我们对用户真实需求问题的理解也不够透彻。我们只是假设自己已经非常了解。”莫汉蒂说。

现在，莫汉蒂是一位天使投资人，也是一位企业顾问。此外，她还是新产品实验团队的一名产品负责人。在日常的工作经历中，她看到团队成员也遇到了她曾经遇到的问题。对此，她总是提出同样的建议。

“你做的工作，是确保你所打造的产品，会让人们能够真正发现其价值所在。这就必须要求对用户、用户需求和用户动机有非常深刻的理解，而不是想当然地直接基于未经测试的假设，来采取自认为更简单的方式。”莫汉蒂说。

毋庸置疑的是，你可以非常简单地打造一款产品。然而，要让自己真正能打造一款能解决真实需求的产品，你就需要采用更严苛的方法。

为了让自己的产品打造工作更具严苛性，莫汉蒂借助了“待完成工作”框架（Jobs to Be Done，JTBD）。更确切的说，她借助这一框架书面阐明了背后的需求，简明扼要地描述了某一特定产品或服务如何融入一个人的生活，帮助他们实现以前无法实现的特定任务、目标或结果。

莫汉蒂也跟我们分享了这一待完成工作的框架内容。这一框架也在和产品团队中普遍使用：

不过，值得一提的是，你的产品可能可以解决许多用户需求，因此，“专注”是至关重要的。

“从用户访谈中，寻找待完成工作的核心。你也可以通过问卷调查等方式，请求用户对各项工作的重要性排序，了解其他应用程序或产品在完成这项工作方面的反馈，以此更好地了解市场机会。这有助于让你你缩小并明确待完成工作的范围，从而把那些需求最迫切、缺口最大的的工作当作优先事项来对待。”莫汉蒂说。

在思考自己的优先待完成工作是什么时，莫汉蒂通常会借助于这一框架：

9. 做到“刨根问底”

鲍勃·摩尔（Bob Moore）作为创始人的第一次人生磨练始于2008年。准确地说，是雷曼兄弟（ ）倒闭的前三天。在那个商业环境极其不稳定的时代首次开启创业生涯之后，摩尔后来又创立了另外两家公司。

“拥有清晰的愿景和在没有愿景的情况下得过且过的区别，将改变你所创立公司的发展轨迹。这两种情况我都经历过。”摩尔说。

对于未来的创业者而言，摩尔建议在创业前一定要选对正确的“队列”。“简言之，你需要明确的是，你要了解自己现在在做什么，你要了解为什么自己在这件具体事情上能做到最好，以及认识到现在是做这件事情的最正确时机。”摩尔说。

“对于我才创立的公司（译者注：是统一威胁管理UTM解决方案供应商），我们就能明确这些内容。我们创立这家公司时，有着非常明确的愿景，即当数据协作问题以最佳方式得到解决过后，世界会变成怎么样，而不是‘合作关系是个痛点，让我们一起去解决它。’这样普遍存在的愿景。”摩尔说。

我们要做什么？在这背后我们的独特愿景是什么？在打造一个更具适应能力的公司，特别是希望获得风险投资而实现规模化扩展的公司，就必须明确这些这些入场先决条件。即使市场潜力大，团队质量高，如果缺乏这些先决内容，你仍然会碰壁。