Ruby on Rails 創造者:再想想,什麼才算創業成功?
Ruby on Rails 創造者:再想想,什麼才算創業成功?
2015.11.07 | 創業

DHH,大衛漢森(David Heinemeier Hansson),Basecamp 共同創辦人兼技術長,Ruby On Rails 開發者,《Rework(工作大解放)》、《Remote(遠距工作,go!)》等暢銷書的作者。跟 Basecamp 另一位不關心公司值多少錢的共同創辦人 Jason Fried 一樣,他們崇尚的是另一種與追求成為獨角獸不同的創業文化,專業專注、以小為美。下面是他對創業成功標準的思考

David Heinemeier Hansson
照片來源:David Merrett

12年 前,我創辦了 Basecamp。一個月費制的簡單專案協作工具,旨在幫助大家一起工作。為了讓它變得好一點,這耗掉一些人一部分的職業生涯。這一路上它也成為了我們大家舒服工作的地方。
就這樣。

它沒有顛覆任何東西。沒有給 3 逗號俱樂部(即 10 億美元估值公司)增加任何新成員。它從來就不是獨角獸。這麼多年過去了,Basecamp 還是不到 50 個人。我們甚至在舊金山都沒有分支機構!很無趣,是吧?為什麼要聽這個家伙嘮叨?難道不應該是給創業遊戲贏家準備一場會議?比方說那些已經或至少渴望拿到幾億美元融資的家伙?腦子正常的誰會浪費 10 年的時間在一個甚至還沒吹噓過要吃掉世界(Eating The World™)的公司上?

好吧,我來這裡提醒你的原因可能(只是可能)是,你對現在顛覆一切的創業氣氛也有點作嘔,那不應該是一家新創公司唯一可以呼吸的空氣。這種對顛覆的熱忱不僅會擠掉其他的創業動機,對於這裡的每個人和世界上的其他人來說也是徹底有害的。

這個問題部分似乎是現在沒人僅僅滿足於在宇宙留下自己的刻痕。沒有,他們想的是擁有宇宙。進入市場還不夠,他們還要統治市場。服務客戶還不夠,他們還要捕獲客戶。

實際上,在這些日子裡,如果不給網路效應和推遲 「變現」、直到你找到某個所有人都目不轉睛的東西的行為唱讚歌,跟大多數創業者的談話就無法進行下去。

在這種氣氛下,新創公司這個詞已經被狹義地描述為對完全商業統治的追求。進而變成了對獨角獸及其 「成功」 屬性的痴迷。使用網路和替網路工作的整整一代人已經被變成一個神獸的前景給迷住了。

但誰又可以責備他們呢?到處都在強化這種童話般的理想。

我們從頭開始:那些給許多潛在獨角獸下小注的人自稱為天使。天使?真的嗎?耶穌都說了,「駱駝過針眼都要比富人進天國容易。」

這只是流水線的第一步。如果你能夠把一組顛覆方面的流行語(如軟體吞食世界)串起來並對其欽佩有加,同時表達出對舊金山麥加聖地的適當渴望,你也可以邁進這多級投資計劃的大門。

天使在聖三位一體的創業融資體系中只不過是入門級。順著這被照亮的天梯爬上去,你很快就會能受到睿智的 VC 的晉見。最後,如果你的曲棍球桿夠硬,可以有機會接受投行的面試,看看你有沒有能力風光到內部人員售出股份的鎖定期結束。

猜猜看這些人怎麼稱呼那最後的階段:LIQUIDITY EVENT(清償事件、套現機會)。步入金融天堂需要經受的洗禮。很微妙,對吧?哦,對了,一旦你把這事兒干成了(Made It™),那你就再獲新生,成為了天使,完成了神的輪回。

你未必會在意這些,那又怎麼樣?我是特別的。我準備要幹掉所有的獨角獸香腸工廠,長出我那特別的角。誰在乎這些金融家的福音書呢?只要他們讓我看到錢,如果他們想的話我可以叫他們 Big Dollar Daddy。與我何干!

所以首先,你從怕錯失下一個獨角獸而不顧一切的天使那裡拿了很多的錢。然後你用從 VC 那裡拿到錢去吹大業績,慫恿投行說你值得上市,或者最終會成為科技巨獸。

按照這個劇本你每一步都會多出更多的老板。更多的人會給你提供 「指導」,告訴你如何讓數字摻水把它變成別人的問題好讓天空之城繼續膨脹和上升。當然,一旦你拿了錢,那些話就不僅僅是指導而已,而是你欠的債。

現在,如果你真的想在 5年 內成為下一個 500 億美元估值的 Uber,按照它自己扭曲的邏輯,我想這個遊戲多少還說得過去。但這是不是就是你真正想要的東西呢?這個問題值得你再三考慮一下。

不要僅因為現在大家都在為這種 「成功」 歡呼而接受這樣的成功。是的,頌揚的歌聲是嘹亮的,誘惑是巨大的,但是你不用刮掉太多的漆,就能看見底下木材的成色未必像你想象的那樣好。

讓我們退一步來看看,這種成功觀到底有多狹隘。首先,考慮一下這個問題:你為什麼會在這裡?

來拿入場券吧,加入全球最大的公司和最令人興奮的新創公司行列:參加 Web Summit 的不僅是新創公司。全球領先公司的資深高管也會過來看未來趨勢,見改變行業的新創公司。

——Web Summit 邀請函

原因之一:你覺得自己喜歡上頭條。全球最大的公司和最令人興奮的新創公司。換句話說,你也想試試那種感覺。

好吧,回到那個問題,「為什麼你會在這裡?」 這個問題實際上要問的是你為什麼要創業?說大部分人是為了迎合這最新的曲棍球桿現象,我不信。這不會是創業的唯一動機。我建議你再深入去挖掘一下那些動機。作為線索,我可以提供我做 Basecamp 的一些動機:

**我想給自己打工,按照自己的節奏走自己的路,看到什麼就說什麼,不用擔心西裝革履的那幫家伙會怎麼想。**這些有關獨立自主的陳腔濫調聽起來很古怪是吧,等你在董事會上被質疑為什麼不多融點錢、為什麼不燒快點錢、為什麼不用超音速增長時你就知道了。

獨立,只有在你失去的時候才懂得珍惜。從被金主控制了你不可思議之旅這個意義上來說,絕大多數情況下你就已經失去了獨立。一旦火車吭哧吭哧開動就無法停止,你也下不了車,除非撞到山腰,或者抵達流動性湖畔的 IPO 站。

**我想做一個產品然後直接賣給關心它的品質的人。**當你追求金錢的動機與服務用戶協調起來時,二者之間就會建立起不可思議的聯繫。跟只是為了吸引眼球,然後把他們的注意力、隱私和尊嚴批量賣給最高出價者相比,這是完全不同的一種工作。

這是誠實的工作。簡單、誠實的工作。我做出好產品,你付給我好價錢。我們甚至都不需要貨幣化策略這樣的大話空話來描述這種交易,因為它是那麼的平實,就連 3 歲小孩都能理解。

**我想要安定。跟同事和客戶以及產品建立長期的利益關系。**旁邊有 VC 定時炸彈滴答作響,只有 10 到 100 倍回報才能拆除時,你不可能把握好方向盤的。我將近 20年網路工作生涯裡面,最令人滿意的工作關系就是那些一起工作最久的。

我們有的客戶一直付費超過了 11 年!我跟 Jason Fried 一起工作了 14 年,共事將近 10 年的員工隊伍也在不斷壯大。

我經常看到這樣的說法:現代的工作場所什麼都沒欠你!所有關系都是短暫的、會故去的。跳槽越多越好。真的是這樣嗎?我不這樣認為,我不接受,沒有這樣不可避免的自然法則。

我希望盡可能到達財務穩定的臨界點。從抽象的經濟意義來說,30%的幾率賺 300 萬美元,跟 3%幾率賺 3000 萬美元,或者 0.3%幾率賺 3000 萬美元是一樣的。但從現實意義來說,你一般得做出自己的選擇。

追求 30%幾率賺 300 萬美元的策略往往跟 0.3%幾率賺 3000 萬美元的是截然相反的。摘星攬月關心的不是周一早上(股票)會怎樣。

**我想要工作之外的生活。**除了關心 Hacker News(科技新聞)、未來的未來的未來的 JS 框架以及如何優化我們的註冊漏斗以外,我還有愛好、家庭還有智力啟發等追求。

我希望每週大概工作 40 小時就夠,這樣的日子哪怕結束了我也感覺良好。我不會時不時覺得我欠這些年輕人什麼。這樣的年華我只過過一次,我不會為了多要幾個錢而把它賣掉。

對我來說,這些動機,意味著拒絕舊金山 Get Big(或 GTFO)經濟模式提出的成功定義。對於我們來說,這意味著把創辦 Basecamp 當作副業。然後耐心地等到它可以支付我們微薄的工資再全身心投入進去。這意味著慢慢培育用戶,而不是想著去買過來,然後想著轉賣出去。

套用盛行的創業神話來看,我們甚至都算不上真正的新創公司!我們沒有統治世界、徹底捕獲市場和客戶的計劃。當然,也沒有什麼傳統意義上的里程碑可以慶祝。沒有 A 輪。沒有 IPO 計劃。沒有收購。

我們的成功定義裡面甚至都沒有把神聖不可侵犯的天然壟斷放進去!我們不是靠鏟除對手獲勝。不是靠給對手製造障礙、挖對方牆腳、或者用最短的時間燒光最多的錢……我們是在一個 AND(和)世界取得成功,不是 OR(或)世界。我們可以取得成功,別人也可以。

這一切聽起來不夠硬,好像我們缺乏抱負。我更願意稱為適度。實事求是,切實可行。這是一種審慎的追求,我們要的就是這樣的體驗,意識到在生活和愛的收獲方面會有極端的收益遞減,意識到成功不僅僅可以用金錢來衡量。實際上,對於很多人來說,這不僅僅是收益遞減,甚至還是負回報。

我曾經跟很多按照傳統創業規則手冊衡量屬於成功的創業者交談過。我們談得越多,就越意識到,這種成功的地位沒有馬斯洛需求金字塔上面其他那些更短暫、更難量化的動機高。

我想我要說的是這個:新創公司界有一個巨大的陰謀!大家是為了自己的最大利益而行動。尤其是那些主要貢獻是自己的資本的人。他們會給這種追求找藉口說是 「為了大家的利益」,沒有一絲的反省。哪怕是最邪惡的大亨都不會認為自己是為了大家 「做最好的」。……那些人最後都是放貸人。

在跟複合槓桿的競爭中道德往往會處於下風。貪婪本身是一個強大的激勵因素,但當你為別人的貪婪服務時,這種貪婪會加速。顛覆狂完美符合了這個陰謀的目標。這就是殺人執照。快速前進然後顛覆社會。當然,也不全是壞的,但是它們吸走了創業界不成比例的注意力和光線。

事實上,由於 VC 圈以外,創造獲利的公司幾乎沒有講自己故事的系統需求,這種扭曲進一步被加重了。而另一方面 VC 則需要不斷的公關行動去迎合他們的招募需求。獵到一頭獨角獸是沒法讓他們滿足的。獨角獸的樣子跟雜誌封面模特兒的臉龐是一樣的。哪怕 PS 到了極致,久了以後也會變得不自然。

Web 是有史以來最偉大的創業平台。這裡有著最低的進入門檻,最廣泛的受眾。我愛 web。不要相信你跟金錢之間存在那堵想象中的牆。它不存在。

控制你的野心。

從今以後快樂地生活。

文章來自36氪

延伸閱讀:《遠距工作,go!~雲端時代企業與個人的美好生活主張》

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關鍵字: #創新創業
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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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