下一代基礎設施初創公司必須採取進攻策略 歷史上，軟體基礎設施/中介軟體初創公司在防守方面表現出色。他們在一段時間內建立了深厚的、可防禦的技術護城河。創始人們技術背景深厚，銷售對象是其他開發者，並且樂於沒有強大的公眾品牌。 然而，這種劇本（和原型）必須改變。 基礎設施創始人和初創公司必須採取進攻策略，變得更加動態和主動。 為什麼？ 首先，基礎模型正在增加越來越多的基礎設施組件，並逐漸侵蝕傳統上被視為基礎設施的部分。現在沒有公司可以舒適地坐擁某個堆疊的部分。這將不可避免地被侵蝕。 其次，最終客戶正在決定或表達對使用何種基礎設施的看法。你猜怎麼著？基礎產品的客戶不再僅僅是職業工程師，而是普通人（包括風險投資者！）基礎設施現在有了產品主導增長（PLG）模式。擁有一個面向客戶的品牌不再是可選的。 最後，你的公司可能需要從根本上改變其商業模式，不再是基礎設施公司。在這個關鍵時刻，你需要有能力抓住機會並全力以赴。考慮一下OpenAI推出ChatGPT或Vercel推出v0。他們絕對無法以傳統基礎設施思維來管理這一切。看看Groq的首頁——它看起來更像是一個氛圍編碼初創公司，而不是一家晶片公司。 總之，基礎設施初創公司需要進化。他們必須開始關注最終客戶，變得更加面向公眾，發展出構建面向客戶（而不僅僅是面向開發者）產品的能力。 基礎設施創始人的原型正在改變。他們不能僅僅是技術型的。這是基本要求。他們必須深入了解客戶的客戶，擅長產品開發、市場營銷、講故事和品牌建設，並隨時準備向上移動堆疊。換句話說，他們必須能夠採取進攻策略。 這就是今天基礎設施公司偉大的意義。

AI助手廣告機會 == Google Ads + Meta Ads 毫無疑問，OpenAI 和 Anthropic 在 ChatGPT 和 Claude 中擁有令人難以置信的廣告機會。 有趣的是，他們的廣告系統將結合兩者的優勢，並融入當今兩個最大、最強大的廣告系統 - Google 和 Facebook 的元素。 1. 意圖驅動的廣告：Google 搜索廣告基於消費者的意圖。越來越多的 AI 助手查詢是商業查詢，這可以通過搜索廣告或聯盟鏈接進行清晰的貨幣化。 2. 身份驅動的廣告：Meta 廣告基於消費者的身份。身份包括人口統計信號（年齡、性別等）、未表達的身份標記（您所屬的金融機構、您就餐的餐廳等）和行為（您訪問過的網站、您購物的商店等）。ChatGPT 和 Claude 都可以從自然對話模式中推斷出大多數這些信號 - 寫作風格、興趣主題、技術專業水平、生活階段指標以及隨時間共享的個人背景。如果您要求任一 AI 助手列出他們所知道或推斷的所有關於您的事情，他們可能會描繪出一幅非常準確的畫面。 事實上，AI 助手超越了傳統的 Google 搜索和 Meta 行為/身份，通過豐富的上下文。用戶以他們在搜索查詢或社交媒體帖子中從未會分享的方式，分享有關他們的問題、目標、偏好和情況的詳細信息。這為更相關、更不具侵入性的廣告創造了機會，這些廣告感覺像是真正的推薦，而不是打擾。 簡而言之，OpenAI 和 Anthropic 可以並且將在 5-10 年內各自建立 100 億到 1000 億美元以上的廣告業務。廣告將是他們貨幣化免費用戶（以及可能的一些付費用戶）的方式。作為一名廣告迷，我很高興看到這些業務的實現。

很高興看到 @MarathonMP 的投資公司 @atlascardhq 入選未來50強，這正迅速成為通往偉大的先知窗口。 以下是文章中關於Atlas的一些引用： “如何才能在The Corner Store佔有一席之地？或者在Cotogna預定一張桌子？要如何才能獲得美國公開賽的場邊票？越來越多的答案可能是Atlas Card。” “Atlas正在構建一個AI驅動的禮賓服務，解鎖熱門餐飲場所、奢華酒店和VIP活動的訪問權限。” “儘管Atlas更喜歡保持低調，但其勢頭難以忽視。這家初創公司正在記錄數億的支出和八位數的收入。” 恭喜 @patrickmro_ 和Atlas團隊！

Frank Slootman 提出的絕妙策略來提高標準：詢問人們對自己工作的看法。

AI 應用手冊 建立一家大型 AI 應用公司並不容易，但現在已經變得非常清楚該怎麼做。 你只需要： a. 自動化高價值的工作流程 b. 針對大型終端市場 c. 同時顯示出強勁的市場需求 d. 具備可重複的運作方式 e. 並且有充足的擴展機會 如果你能系統性地證明你能做到以上每一點，世界就是你的。 初創 / 前種子：a, b 種子：a, b, c A輪：a-d + 一點 e B+輪：a-e 如果你是一位希望合作建立世代 AI 公司的企業家，請私訊我。

不可後悔的流失率 > 5% 我不在乎你的團隊有多“厲害”。如果你的團隊人數超過50人，而你的年不可後悔流失率低於5%，那麼你在提高人才密度方面做得不好。這適用於每個超過50人的子團隊（包括工程團隊）。 作為參考，一家非常大且表現卓越的上市科技公司在其工程團隊中的不可後悔流失率超過10%，該團隊被廣泛認為是地球上最好的團隊之一。 總之，你需要每年提高標準，淘汰底部5%+的人。就這樣。

證書並不重要 在過去幾個月中，我看到幾位 A+ 的高管和運營者在 AI 初創公司中掙扎並失敗，而年輕的「缺乏經驗」的建設者卻在執行上表現出色。 這是我在科技界 25 年以上的經歷中所見過的最大人才評估不連續性。 當遊戲的基本規則如此劇變時，過去的經歷、證書和傳統成功標誌幾乎變得無關緊要。 向 AI 的轉變代表著如此的範式突破，以至於制度知識往往變成制度包袱。那位巧妙駕馭企業銷售周期的高管，當產品自我構建時卻迷失了方向。那位優化可預測增長指標的運營者，當核心能力在一夜之間指數增長時也感到困惑。 與此同時，那位在宿舍中微調模型的 22 歲年輕人，直觀地理解代幣經濟學、推理模式和能力擴展的方式，這些是任何 MBA 課程都無法教授的。這些「缺乏經驗」的建設者不會背負「應該」如何運作的重擔。他們不會浪費時間試圖將 AI 能力強行融入傳統產品框架或商業模式。因此，他們贏了。 如果你是一位希望在 AI 公司找到角色的高管，請謙虛。付出努力。使用工具並創建個人 AI 堆疊。訓練自己以不同的方式思考——以概率的方式，而不是確定性的方式。如果需要，對 IC 角色保持開放。這不是魔法，但這需要真正的努力。 如果你是一位 AI 公司創始人，確保你的招聘過程不會被證書所蒙蔽。重要的是原始的建設能力（在每個角色中，而不僅僅是工程/產品/設計）、對不確定性的舒適度，以及能夠異常快速地迭代和實驗的能力。 這是一個新的時代。

期待看到 @DeepCogito 揭示 Cogito v2。這一系列模型是邁向能夠仔細推理、基於事實回答問題並自我改進的 AI 系統的重要一步。在全球最強大的開放模型中，這個新版本是邁向超智能 AI 系統的偉大里程碑。我為支持 @drishanarora 和卓越的 Deep Cogito 團隊感到自豪。

恭喜@tconrad正式宣布！作為忠實且忠實的@Sonos客戶，對未來的路線圖感到非常興奮。

Thinking Machines 是歷史上發展最快的公司。沒有可比性。他們在 80 天內達到了 1 萬美元的 ARR。就拿這個吧，Mercor、Cursor 和其他競爭者!!!