AI 杀死了精益创业吗？

最近，Garry Tan（Y Combinator）和 Nathan Covey（Founder）表示精益创业已被 AI 杀死 。

他们的论证是什么？AI 让构建产品变得如此简单，你应该直接去构建。跟随你的好奇心。活在未来的边缘。你最终会碰到有用的东西。

这简直是胡说八道。

是的，AI 确实让构建变得更容易、更便宜。你可以在一夜之间搭建起着陆页、智能体，甚至整个应用程序。但更快并不意味着更好。没有方向的速度只是混乱（而不是”专注的混乱”😏）。

《精益创业》的作者埃里克·里斯从未说过” 不要构建 “。精益原则的核心就是： 构建–测量–学习 。这是关于快速构建以便学习（顺便说一下，不是快速构建以便快速失败）。你完成这个循环的速度越快，找到真正重要事物的概率就越大。AI 是精益创业的加速器 ，而不是它的替代品。

来自 YC 和其他地方的反精益情绪是在回应一个稻草人论证：认为精益缓慢、过分专注于验证、对构建过敏。但精益创业从来不是关于分析瘫痪。它从来不是关于 “问 100 个人他们想要什么，然后你就搞定了。” 它始终是关于降低风险最大的假设的风险 ——尽可能快速和低成本地。然后迭代（一遍又一遍）。

这就是整个游戏规则。不是猜测。不是盲目推出。不是把你的时间（和跑道）押注在未经验证的直觉上。

让我们来分解一下真正的精益创业原则 ，以及为什么 AI 不会杀死它们。 它会给它们加速。

1. 从最具风险的假设开始

精益创业强调首先从最具风险的假设开始 。十有八九，这就是需求性 。会有人想要这个产品吗？他们是否足够关心，愿意从现在正在做的事情中转换过来？

AI 不会改变这一点。如果有什么变化的话，它为我们提供了更好的测试工具。现在你可以在一个周末内构建一个着陆页，连接聊天机器人或智能代理，并模拟核心价值主张。这很好，因为你现在可以启动一些轻量级的东西来在现实世界中测试需求性 ，虽然你不必构建完整的产品。原型非常适合测试价值主张和需求性，而且可以使用 AI 工具快速创建。

不过这里有一个陷阱。一旦创始人发布了什么——即使是很小的东西——他们往往会爱上它 。他们在情感上过度投入。这不再是一个实验，而是他们的创业项目。这让他们很难抽身，即使信号很微弱。

值得赞扬的是，YC 非常重视增长指标。他们希望看到真正的牵引力。如果事情没有进展，他们会推动团队进行转向。真正的验证只有在你推出产品并观察市场反应时才会到来。你无法通过访谈获得胜利。在这一点上我们完全一致。不幸的是，创始人在没有真正纪律的情况下构建和发布产品，并陷入炒作之中。

精益创业说”先验证再构建”不仅仅是因为过去构建更慢、成本更高，而是因为发布会蒙蔽你的客观性 。一旦产品推向市场，就更难清晰地看待自己的工作。利用 AI 更快地发布和测试需求。但不要把构建速度快与正确性混淆。

你可以进行实验。只是不要忘记它就是一个实验。

2. 验证性学习比原始产出更重要

AI 让构建变得更容易。但当你发布产品时， 你真的学到了什么吗 ？

如今大多数 AI 初创公司都痴迷于构建和发布产品。很少有公司真正在衡量学习效果 。他们不与用户交流，不观察用户行为，也不询问用户为什么在第二天就流失了。

真正的危险在于：没有验证性学习， 转向变得更加困难 。

我将转型定义为基于经过验证的学习， 对初创企业关注点的某一方面进行转变 。不是猜测。不是盲目挣扎。不是跳向下一个闪亮的想法。转型是战略性的。是有方向的。它需要清楚地了解什么有效以及什么无效 。

如果你没有正确地测试最具风险的假设——如果你没有专注于学习——你就不是在转型。你只是在重新开始。你抛弃想法#1，启动想法#2，却从未了解#1是否有潜力。或者你同时启动五个想法，因为你有能力这样做，但没有足够好的框架来判断哪个最好（除了早期增长信号，但这些并不总是足够的）。你有正确地测试吗？你给了足够的时间吗？可能没有。

在追求超高增长的过程中（AI 绝对会助长这种趋势），创始人从一个想法跳到另一个想法，直到某个想法”奏效”。当它奏效时，他们甚至可能不理解原因 。这不是一个可重复的过程。这是运气。你无法扩展运气。

3. 理解客户是不容妥协的

跳过客户理解 = 几乎必死无疑。☠️

2007 年，我在一个我不够了解的市场（人力资源/招聘）中创建了 Standout Jobs。技术是可行的。产品很精良。但市场不买账。在我的事后总结中，我意识到，”缺乏对市场的理解最终意味着我们无法在合适的价格下将合适的产品与合适的市场匹配。”

如今的创业者又在重蹈覆辙，这次是在 AI 领域。

他们发现传统行业中繁琐的工作流程，就会想：”AI 能解决这个问题！”也许确实可以。但除非你理解它为什么繁琐——监管要求、激励机制、系统集成、传统行为习惯——否则你只是在治标不治本。

这就是为什么深入的客户理解至关重要 。这不是可选的。

Mike Krieger，Anthropic 的首席产品官（前 Instagram 联合创始人） 说得很好 ：

AI 可以帮助引导客户理解。使用它来模拟早期客户访谈，通过”合成用户”来模拟你目标受众的行为和反应。这是一种快速、低成本的方式来压力测试你的假设、激发洞察并在面对真实用户之前准备好你的思维。

但我们要明确： 合成用户并不能替代真实用户。 他们没有不可预测的情绪。他们不会给出令人困惑、沮丧的反馈。他们不会展现购买行为。他们也不会在后续跟进中消失。

合成访谈是一个很好的起点，但如果你止步于此，就是在盲目飞行。你仍然需要与真实的人交谈。你仍然需要感受他们的痛苦，理解他们的动机，并解读那些决定产品采用成败的非理性因素 。

4. 分发仍然是个巨大挑战

分发变得更加困难，而不是更容易。当 1000 家 AI 初创公司都推出相同的创意，使用相同的落地页模板和相同的 OpenAI 封装时， 没有人能够脱颖而出 。

来自 NFX 的 Pete Flint 建议进入非常细分的利基市场 （我很喜欢这个建议）。

AI 初创公司面临两大主要问题：

1. 早期牵引力的虚假信号
2. 高流失率（可能在早期阶段”不可见”）

许多 AI 初创公司看到了早期牵引力，但这种势头可能是海市蜃楼。那些”积极信号”可能是虚假的积极信号。围绕 AI 的主流热潮正推动人们（包括那些在传统企业和大型企业工作的人）快速尝试 AI 工具。老板们告诉员工，“使用 AI！” 所以他们照做了，即使他们不理解正在发生什么或者这是否有帮助。

这导致了大量注册、早期采用甚至收入。但 AI 工具仍然可能像之前许多软件一样令人失望。人们会被其他闪亮的东西分散注意力，从一个解决方案跳到下一个。突然间，那些早期增长信号就不足以证明筹集数百万美元和不惜一切代价增长是合理的了。

我们现在看到高流失率正成为新 AI 产品的真正问题。用户尝试新的 AI 工具，回来一两次，然后就转向其他产品。 人们正在更公开地讨论这个问题 ：企业购买速度很快，初创公司迅速达到了很高的 MRR 和 ARR 数字，然后流失率开始显现，因为这些工具没有创造足够的价值，转换成本很低等等。

Dirk Sahlmer 的帖子说得很到位：

你的 AI 初创公司几周内就达到了 200 万美元年收入？

很酷…但让我们来谈谈房间里的大象：

每月10-15%以上的收入流失率。

这就是我在 2024 年与许多 AI SaaS 公司交流时看到的现实。

以下是目前正在发生的事情：

• 63%的全球 IT 领导者担心如果他们的组织不使用 AI 就会被甩在后面
• 因此，美国公司去年在 AI 上的平均支出为 65 万美元
• 错失恐惧症（FOMO）正在推动快速、有时匆忙的 AI 采用

结果呢？

爆炸式的早期增长：没错。

产品市场契合度：让我们拭目以待。

来自 SaaStr 的 Jason Lemkin 描述了” 隐性 AI 流失 “，这可能是严重问题的先兆：

传统流失是二元的：客户付费或不付费。隐性流失是模拟的：客户目前仍付相同的费用——但使用量减少了 40%。他们仍然出现在你的留存队列中，仍然产生 ARR，仍然出现在你的成功指标中。

但底层的消费模式讲述了一个不同的故事：

• 随着 AI 工具处理快速任务，会话频率下降
• 功能采用停滞不前，因为高级用例存在替代方案
• 价值实现时间缩短了，但总花费时间也减少了
• 扩张收入蒸发，因为客户发现他们需要的更少，而不是更多

可怕的是什么？你的 NPS（净推荐值）实际上可能会上升。客户喜欢使用你真正擅长的功能，而 AI 则处理其余部分。他们对工作流程中更小的切片更加满意。

即使是草根创业创始人也看到了这种趋势。r/startups 上的一篇帖子警告说：

“很多这些公司现在看起来像是在获胜，但早期的吸引力并不意味着长期成功……真正的考验是在新鲜感消失后，人们是否会继续使用该产品。”

流失率很重要。你可以用 AI 快速启动，但快速流失仍会扼杀增长并破坏分销。

不要误解我的意思，增长是好事。但没有留存的增长只是噪音。分发不是让人们试用你的产品。而是让他们留下来 。

5. MVP 并非已死，只是标准提高了。

越来越多的人在说”MVP 已死”。有些人现在想要 MLP（最小可爱产品），另一些人更喜欢 SLC（简单可爱完整产品）。我的建议？忽略这些术语（尽管我仍然坚定地相信 MVP 这个术语依然有效并且完全适用！）

归根结底，你的工作就是解决真正的问题 ， 创造实际价值 ， 然后解决分销问题 。就是这样。你不需要完美的标签。你需要的是有意义的牵引力。

MVP 的目的是达到问题-解决方案匹配 ；这是一个关键阶段，你通过构建一个创造价值的解决方案来验证存在真正的问题。

AI 使得构建和发布变得容易。这应该让构建”完整的 MVP”变得更容易，这些 MVP 能够创造真正的价值（而不是那些薄弱到没人关心的垃圾 MVP）。但这也会导致过度开发。创始人喜欢功能。没有适当的客户洞察或验证，创始人可能会不断地构建、构建、再构建。臃肿的软件从来都不是获胜的答案。

我对无代码和 AI 编程工具帮助实现愿景的能力感到震撼。我很喜欢这些工具。熟悉并熟练使用这些工具是必须的。让产品构建变得更容易的工具对许多创始人（特别是非技术创始人）来说是巨大的突破。但不要自欺欺人。仅仅因为你能构建某个东西，并不意味着你就应该去构建它！

不要盲目崇拜缩写词（MVP、SLC、MLP 等）。要崇拜的是结果： 对问题-解决方案匹配的清晰认识，对你所提供价值的信心，以及足够的用户洞察来有意图地扩展。

6. 衡量正确的指标仍然重要

经过验证的学习不是直觉感受。它不是”这看起来很有前景”或”我们的演示注册量在增长”。它根植于创新会计 ，这是精益创业的原始原则之一，但其受到的关注远少于其应得的重视。

这个想法很简单：定义基线，进行驱动学习的实验，并利用结果来展示真正的进展。在一个人工智能驱动速度的世界里，这变得复杂起来。发布多个产品并追逐”获胜”是如此容易，却不知道如何有条不紊、系统性地达到目标。

如果你没有衡量正确的指标，你只是在加速撞向墙壁。

我承认有偏见，但这正是精益分析发挥作用的地方。

首先，你需要弄清楚自己处于哪个阶段。我们识别出了每个初创公司都会经历的 5 个阶段： 共情、粘性、病毒式传播（增长）、收入和规模化 。

按顺序经历这些阶段会增加你成功的几率，因为你正在构建一个逻辑基础：

• 共情： 证明人们关心这个问题
• 黏性： 证明人们会采用这个解决方案
• **病毒式传播（增长）：**证明你能够以可重复的方式获得更多客户（超越早期采用者）
• 收入： 证明你的商业经济性
• 规模化： 增长！

在每个阶段都有需要衡量的关键指标（这些指标也取决于你经营的业务类型）。

AI 的出现并不会改变这一点。AI 应该能够加速你的实验（这是好事！），但它也让人更容易迷失在噪音中：

• 注册用户 ≠ 留存用户
• 聊天互动 ≠ 参与的客户
• 早期 ARR ≠ 产品市场适配

我见过创始人盯着显示全绿的仪表盘，但仍然觉得事情不对劲。这是因为他们没有追踪学习 。他们追踪的是增长表面积，而不是朝着价值前进的进展。

利用 AI 加快构建速度，进行更多测试，扩大影响范围，但要基于重要的指标来保持清醒。问自己：

• 我们是否降低了核心假设的风险？
• 我们是否了解到了关于用户或问题的新信息？
• 我们能否在这个指标和用户更好的结果之间划出清晰的界线？

如果你的增长没有与真正的用户价值挂钩，你就不是在构建一个企业。你只是在制造噪音。

所以不，精益创业并没有死

已死的是那种懒惰版本的精益创业，人们用它来为跳过客户研究工作而心安理得。

而活跃繁荣的是利用 AI 来大幅提升精益创业循环的机会。

• 更快构建？✅
• 更便宜地进行实验？✅
• 立即将原型展示给用户？✅
• 跳过客户洞察？❌
• 忽视分发？❌
• 假设人们想要你的产品是因为它很酷？❌

过去你可能需要一周时间才能运行1个实验。现在你可以在相同时间内运行10个。这很强大，但前提是你要正确执行，保持假设导向，优先考虑重要事项，并对结果保持理性诚实。

AI 是否提高了成功的几率？

AI 正在催生大量新创企业的爆发式增长。这是件好事。创业精神是解决世界最大问题的唯一真正方案之一。 我们需要更多创始人！

• AI 是加速初创公司创建的工具，这很好（如果运用得当的话）
• AI 优先型初创企业（AI 是解决方案核心）将解决以前无法有效解决的巨大问题（但前提是客户验证必须处于核心地位）

总的来说，我看好人工智能。但前提是我们不能抛弃基本原则。如果你这样做，无论你多么致力于使用人工智能，你仍然会失败。

失败的原因包括：

• 缺乏客户洞察
• 没有真正的分销计划
• 对行业理解肤浅
• 痴迷于构建，而非验证
• 漏洞百出的漏斗，却没有修补计划

现在是2025年，我们仍在犯着同样的错误。可怕的是什么？我们犯错的速度更快了。这不是进步。这只是速度。

如果你正在利用 AI 构建产品，那很棒。使用它。突破界限。但不要自欺欺人地认为验证已经是过去的遗物了。

**解决真实的问题。为真实的用户。以他们真正想要的方式。** 说实话，这可能是剩下的唯一合理护城河（真正的客户洞察）。

做到这一点，你就能在 AI 噪音中脱颖而出。

否则，你只是无尽滚动的”发布”产品中的又一个产品（或功能集合），没有人要求这些产品（但他们还是会测试一下，甚至可能会付费然后流失……）