Bret Taylor谈AI时代创业：颠覆正当时，客户价值是唯一真理
硅谷传奇人物Bret Taylor在对话中指出，当前正处于“10倍速的互联网泡沫”之中，AI正重塑创业规则与工程范式，而真正的创新必须回归客户价值的本质[k]
硅谷创业者社区 South Park Commons 近日举办了一场深度对话，由其联合创始人 Aditya Agarwal 对话 OpenAI 董事长 Bret Taylor[k]。
Bret Taylor 是谷歌地图核心缔造者之一，曾创立 FriendFeed 与 Quip，担任 Salesforce 联席 CEO，如今掌舵 OpenAI 董事会，其职业生涯贯穿硅谷多个技术变革周期[k]。
他在对话中提出，我们正经历一个“加了 10 倍速的互联网泡沫”时代，AI 带来的技术跃迁为初创企业创造了挑战巨头的历史性窗口[k]。然而，他也直言不讳地批判了当前创业圈的诸多迷思——从空谈“以客户为中心”到盲目推崇“快速失败”[k]。
Taylor 强调，真正的价值必须由市场验证，而非技术自嗨；他预言“10 倍工程师”的定义将被重构，并警告创业者：应用层公司若涉足大模型预训练，等同于高效烧钱[k]。以下是对话的核心内容精编[k]。
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用一个周末重写谷歌地图？AI 会让这事变得平平无奇
主持人问及当年“一个周末重写谷歌地图”的传奇经历是否能在今天重现，Bret Taylor 表示，这类故事未来将不再稀奇，正如《隐藏人物》中“人体计算器”在现代人眼中已属过时[k]。
他认为，AI 正在从根本上改变软件开发模式，其能力已超越三年前对通用人工智能（AGI）的多数定义，我们正在不断移动技术的边界[k]。
作为亲历者，他坦言自己当年赖以成名的工程能力正被AI削弱，但他并不焦虑，反而期待“10 倍工程师”的新定义与技能组合的全面重构[k]。他指出，软件从业者正面临比其他行业更彻底的自我颠覆，而这种变革令人振奋[k]。
多数公司所谓的“以客户为中心”，都是胡扯
Taylor 回顾其创业路径，指出每次新项目都源于重大技术平台转移：从 PC 诞生出苹果微软，互联网催生谷歌亚马逊，智能手机带来 WhatsApp 和 DoorDash，而当前大语言模型正开启新一轮颠覆性周期[k]。
他强调，技术变革会撕裂巨头的既有优势，初创公司可借此在缝隙中崛起，尤其在市场足够大时，有机会成长为新巨头[k]。
创办 FriendFeed 源于对社交网络与用户生成内容趋势的洞察，Quip 则始于对移动化对企业软件影响的思考，而 Sierra 的诞生，直接根植于对 AI 重塑客户服务的深度调研[k]。
他特别指出，创业者应少关注技术本身，多聚焦真实商业问题。他通过与 Grab CEO 等十几位行业领袖深度访谈，验证 AI 解决客户痛点的需求，并强调“愿意买单”才是价值的真实信号[k]。
他认为，多数 B2B 公司所谓“以客户为中心”只是口号，真正重要的是理解 CEO 关心的核心商业问题，而非项目经理提出的需求[k]。他在 Salesforce 学到的关键一课是：企业软件的成功必须始于客户、终于客户[k]。
Sierra 的核心价值观明确写道：“我们成功的标准，是为客户创造的价值，而不是技术里程碑。”[k]。他比喻自己为“杰出公司的人类学家”，从谷歌、Facebook 到 Salesforce，提炼不同成功范式背后的本质逻辑[k]。
我不喜欢“快速失败”，资本主义里唯一的信号是钱
Taylor 明确表示不认同“快速失败”这一流行口号，认为缺乏核心假设的试错只是盲目试错，真正的信号来自市场支付意愿[k]。
他指出，消费级产品应痴迷于用户而非数据指标，企业级产品则必须深入客户业务本质[k]。AI 虽能力广泛，但极易导致“拿着锤子找钉子”的误区，唯有通过结构化客户访谈才能避免[k]。
他警告应用层创业者：若试图自研大模型，将陷入效率最低的烧钱模式[k]。未来软件工程的“LAMP 栈”正在形成，行业正处于共同探索的初期阶段[k]。
AI创业：在执念与灵活之间寻找平衡
创业初期常面临两种看似矛盾的建议：一是要坚持不懈，二是要“快速失败”。Bret Taylor认为，关键在于建立一个关于未来的坚定“论点（thesis）”，即你坚信的世界发展方向，例如“未来接电话的将是AI智能体而非人工客服”[k]。这种愿景需要近乎偏执的信念，但实现路径应保持“强观点，弱持有”，通过市场反馈调整策略[k]。
对于B2B软件公司，他强调最诚实的市场信号是付费行为。如果客户不愿为产品买单，无论口头反馈多么积极，都意味着产品尚未达到市场所需价值。在资本主义体系中，金钱交换是唯一真实的反馈机制，回避这一点只会陷入自我欺骗[k]。
AI热潮堪比10倍速互联网泡沫
Bret Taylor指出，当前AI热潮与1998-2002年的互联网泡沫极为相似，但发展速度加快了10倍。尽管当时许多公司倒闭，但也催生了亚马逊和谷歌等巨头。如今AI同样面临筛选过程：大语言模型将重塑软件工程、客户服务等领域，而市场正决定哪些公司将书写历史，哪些将被遗忘[k]。
与过去不同的是，AI技术依托智能手机和全球网络，能以前所未有的速度触达用户。这导致增长呈爆炸式，部分AI公司收入飙升，甚至在短时间内孵化多个新项目。作为OpenAI董事长及应用层AI公司创业者，他坦言即使身处核心，也感到难以跟上节奏[k]。
AI创业避坑指南：三大领域与烧钱陷阱
AI市场可分为三个层次：前沿大模型、AI工具和应用层AI。前沿大模型由OpenAI、谷歌等巨头主导，资本门槛极高，中小企业难以参与。AI工具市场类似“淘金热中的卖铲人”，虽有机会诞生Snowflake、Databricks这类公司，但面临基础模型提供商直接集成功能的竞争风险[k]。
最有潜力的是应用层AI，即智能体（Agent）公司。Taylor认为，“2010年的SaaS就是2030年的智能体公司”，其核心是为特定岗位或行业提供端到端解决方案，而非自研大模型[k]。
常见烧钱误区包括：应用层公司从零预训练模型，耗费数百万美元却制造出快速贬值的资产。他建议企业应像使用云计算一样，利用现有模型服务，专注于产品构建而非底层研发。当前许多公司为显得“技术先进”而过度包装AI术语，忽略了客户真正关心的是问题是否被有效解决[k]。
寻找AI时代的“LAMP”技术栈
关于模型“记忆”与“长上下文”难题，Taylor反问：如同计算机有CPU、内存、硬盘的分层架构，AI也不应将所有功能堆于模型本身。他认为记忆系统可独立构建，这正是智能体公司的机会所在[k]。
当前AI开发如同早期网站搭建，依赖繁琐的提示词和流程编排。他期待出现AI时代的“LAMP”技术栈（linux, Apache, MySQL, PHP），将复杂功能模块化、标准化。这一栈可能是某家公司、开源协议或设计模式，目前尚在探索中，这也正是技术人的最大机遇[k]。
创造未来：技术革命中的建造者精神
Taylor的动力源于对世界产生影响的愿望。引用艾伦·凯的话：“预测未来的最好方式，就是创造它。”他认为当前正处在降低智能边际成本的时代，如同百年前降低能源成本一般，将深刻改变社会[k]。
他设想未来人们会像无法想象无电生活一样，难以接受没有超级智能设备的日常。尽管变革带来不确定性，但他选择投身其中，做一名“建造者”——即使没有报酬，也会持续参与这场技术革命[k]。
AI时代：教育的变革与个体的崛起
技术正在重塑学习方式，而教育体系亟需跟上步伐
高等教育常被称为“教会人如何学习”的地方，这一观点在AI时代愈发显现其价值[k]。
设想一名会计在Excel出现时的抉择：尽管工作本质未变，但数据透视表等工具彻底改变了操作方式[k]。
AI正带来类似的范式转移。它放大个体抱负，使电影人无需巨额投资即可实现《盗梦空间》级别的视觉效果，让产品设计师通过“氛围编程”快速开发应用[k]。
关键在于使用工具拓展思维，而非替代思考。例如，与孩子散步时可借助ChatGPT共同探讨问题；面对孩子关于莎士比亚“五步抑扬格”的作业，拍照上传即可获得清晰解释，有效缓解家长的知识焦虑[k]。
当前我们正处于技术领先于教育体系的过渡期。技术人员应积极参与教育变革，协助教师与家长应对短期阵痛，共同迎接AI驱动的未来[k]。