專注於產品,其他不重要!ChatGPT爆紅的背後,靈魂推手分享4個創業心法
專注於產品,其他不重要!ChatGPT爆紅的背後,靈魂推手分享4個創業心法

「創辦人需要堅信自己的理念。最好的公司同樣也是使命導向的。這意味著公司遇到的問題會激勵員工想辦法解決它們,不管這些問題是直接影響公司創辦人,還是影響公司關注的人群。如果你不熱愛也不相信你正在打造的東西,你很可能就會半路放棄。」

「你可以改變一個創業公司的幾乎一切,但你改變不了市場……創業者需要思考世界上正在發生什麼,你需要順勢而為,才能創業成功。」

當下最紅的科技公司當屬打造了ChatGPT的公司OpenAI無疑。 OpenAI的靈魂人物山姆·奧特曼(Sam Altman)在就任該公司的CEO之前,更知名的身份是矽谷著名創業加速器Y Combinator(YC)總裁、連續創業者、風險投資人,並曾為大學生開設創業講座。

奧特曼2014年在史丹佛大學開設名為「如何創業」的講座時,介紹了高成長企業在創業時所需的條件。其中他尤其強調的是好的想法,好的市場,以及好的產品。 雖然現在的創業環境已經發生了很大變化,但他的大部分建議今天仍然適用。

偉大的公司來源於偉大的想法

在上述講座中,奧特曼提醒有抱負的創業者,「創業是一項為期10年的承諾。」因此,創業者必須確保自己正在追求正確的想法,考慮長遠也是一個好的創業想法的重要組成部分。

奧特曼將「想法」(idea)一詞作了一個非常廣泛的定義,包括市場的規模和增長,公司的增長戰略和防禦戰略等。他表示,「當你評估一個想法時,你需要考慮所有這些事情,而不僅僅是產品。 如果想法行得通,你將會為之工作10年,所以值得事先花一些真正的時間來想通業務的前期價值和防禦能力。」

長期思考在任何地方都是很少見的,尤其是在新創公司當中。奧特曼認為,如果一位創業者能夠考慮長遠,可以進行長期思考,這將是一個巨大的優勢。奧特曼介紹,「總有一天你需要打造一個難以複製的企業,這是一個好的創業想法的重要部分。」

使命導向的公司

OpenAI無疑是一個使命導向的公司,從創辦至今,奧特曼始終強調OpenAI的社會使命,這也是它一開始堅持非營利的原因。實際上,使命導向早早成為了奧特曼看待創業的理念。在講授創業方法論時,他也同樣表示,最好的公司是使命導向的。

「創辦人需要堅信自己的理念。」奧特曼表示,「這意味著公司遇到的問題會激勵員工想辦法解決它們,不管這些問題是直接影響公司創辦人,還是影響公司關注的人群……另外,使命導向的公司也會讓外部的人更願意幫助你。」

「如果你不熱愛也不相信你正在打造的東西,你很可能就會半路放棄。」奧特曼說。

奧特曼也告訴創業者,好的創業點子通常在一段時間內看上去像是壞的點子。這樣也有好處,因為其他人很少會竊取這些想法,在初創公司更加成熟之前,公眾不會認識到它的潛力。

「最好的想法往往一開始看上去很糟糕,」奧特曼表示,「如果它們聽起來真的很好,可能已經有很多人已經在做了。」

找一個可以快速擴張的小市場

奧特曼認為,很多投資人犯下的最大的系統性錯誤之一,就是只考慮新創企業本身的成長,而忽略了市場的成長。

「我更關注市場的成長率而不是它現在的規模,我也關心是否會有什麼情況讓市場見頂。」奧特曼表示,「我更願意投資一家規模小、但市場快速增長的公司,而不是一個規模大但市場增長緩慢的公司。」

這樣的理念與奧特曼首次失敗的創業經歷有關。

2005年,阿爾特曼在史丹佛大學計算機科學專業就讀2年後輟學,全職投入其創立的公司Loopt,這是一款與朋友分享用戶位置的手機應用。同年Loopt成功進入了YC創業加速器的首期訓練營。

當年該應用的估值最終飆升至1.75億美元,然而市場和消費者自始至終都沒有買帳。 2012年,阿爾特曼和其他創辦人一起以4300萬美元的價格賣掉了公司,這對他們的投資人來說是負回報。

microsoft openai investment
圖/ Microsoft

在史丹佛的課程中,奧特曼向學生表示:「你可以改變一個創業公司的幾乎一切,但你改變不了市場……創業者需要思考世界上正在發生什麼,你需要順勢而為,才能創業成功。」

奧特曼用紅杉資本的著名問題,「Why now?(為什麼是現在)」,向學生介紹順應趨勢的重要性。

「為什麼現在是提出這個想法和創辦這家公司的最佳時機?為什麼兩年前做不到,兩年後就來不及了?」奧特曼介紹,「對於我們打過交道的最成功的創業公司,他們都有一個好想法,並且對這個問題有一個很好的答案,如果你沒有,那你至少應該對此進行思考。」

做人們喜歡的產品

奧特曼認為,打造出色的產品,可以幫助你做好其餘的事情。這也是對創業者來說最重要的事情之一。

「在YC,我們告訴創業者,專注於他們的產品、和用戶聊天、鍛煉、吃飯和睡覺,別的就幾乎沒有了。」奧特曼說。 「其他的東西,包括公關、新聞發布會、招聘顧問、建立合夥關係,你應該全都忽略。專注於打造一個產品,讓好產品自動和用戶說話。」

奧特曼也認為,創業者應該專注於先打造少數用戶喜歡的東西,讓喜歡你的用戶口口相傳,擴大用戶規模。

「最好先打造少數用戶喜歡的東西,然後才是大量用戶喜歡的東西。當然,最好是打造少數用戶熱愛的東西,但能做到讓用戶喜歡已經很罕見了。」奧特曼說。

「如果你有了人們喜愛的東西,人們會告訴他們的朋友,」奧特曼表示,「這不管是toC還是toB都一樣。然後你就會看到有機的增長。」

在建立客戶群時,奧特曼建議創辦人「親手」獲取用戶,而不是通過付費廣告。他以圖片分享網站Pinterest聯合創辦人Ben Silbermann為例,當初,Silbermann就是在咖啡館中尋找的第一批用戶來測試他的軟體。

「手動獲取用戶並記住,目標是讓一小群人喜愛你,」奧特曼說,「極其了解那個群體,和他們關係密切,傾聽他們,你會發現他們很願意給你反饋。即使你在為自己打造一個產品,也要聽取外部用戶的意見,他們會告訴你如何打造一個他們願意買單的產品。」

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #AI
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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