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匿名社交死光了，谁还在融资？

匿名社交 Yik Yak 死了，死得如此静悄悄，一点也不像它同行 Secret 那般轰轰烈烈（详见硅发布之前报道《Secret 死了》）。

Yik Yak 创立于 2014 年，三轮融资共获 7350 万美金，主要做基于地理位置的大学校园匿名社交，曾跻身下载量最多 App 前 10， B 轮融资估值是 4 亿美金。

但 2014 年底红杉 Sequoia Capital 领投 B 轮进入之后，它其实基本就没太大增长了，去年底裁员 60%；今年 4 月关门大吉，帅哥 Jack Dorsey 的移动支付公司 Square 付了 100 万美金“洗劫”它人才和知识产权。

再来看下另一个匿名社交 Whisper。

这个项目有红杉、光速、腾讯投资，成立于 2012 年，四轮融资共获 6100 万美金，刚刚 10 天前消息：裁员 20%，同时公司 COO 已经离开。

至此，匿名社交领域最有名的三个 App 都在经历死亡或滑坡。

当然，媒体讨论最多的还是匿名模式容易引发人性中“恶”的一面，最终破坏生态系统。但仔细想想，我觉得匿名社交最大问题还是没有 “Trust”，这里指人与人之间的 Trust，也指对信息的 Trust。

因为没有人和人之间的 Trust，也就意味它虽然叫“社交”，但其实压根就不是一个 Networking，每天我们上去，实际上都是从“零”开始；

而后者，但凡有点社会阅历，大概就没什么兴趣持续 Invest 时间了，当你还是个“学生”时，事情可能才有点意义，因为除了时间比较多，状态也不太会意识到“说信息的人是’谁‘？”这件事有多重要，接收就是了，而这个时候，它体现的就非常类似“游戏”的特征了，其核心要素是“好玩”，但要一个“好玩”东西有持续爆发力是很难的，就像火成那样的 Pokemon Go，风靡一阵，也就过去了。

不过，确实有个 App 我觉得值得一说——Blind，它破了匿名社交 “没有 Trust/Networking” 这个诅咒，在匿名社交 App 死成一片时，今年 5 月直接上了 B 轮 600 万美金，领投是 DCM Ventures。

这个 App 其实我已经听说有一年多，但就是进不去，它一直把我挡在外面，因为我不符合注册资格。

简单讲，Blind 做的是科技公司员工的匿名社交，并且一定要用公司邮箱才能登陆，这样，就相当是把很大一部分人挡在了外面，不仅是我，硅谷很多创业者都上不去，我每次都得蹭朋友手机才能瞄上几眼。

这个 App 产品逻辑如下，共有两条主逻辑——

第一条是：你能看到所有有关你公司的匿名讨论，如下图（抱歉，我把朋友所在公司的名字隐掉了）：

第二条主逻辑是：App 里热点话题排行榜。

见下图，今天排名第一的是 Facebook Offer，一个微软的人拿到 FB 的 Offer，问薪酬 Package 情况，下面有人在问：是西雅图的 FB 还是湾区 FB？还有一连串回复，实在太长，这里不贴了。

从上面可以看出：

Blind 用“公司”这条逻辑，破了 “Trust” 和匿名社交实际上”没有 Networking、每天都是从零开始”这个问题。

除必须用公司邮箱注册，保证了发布者是 Insider 外，就算某个人有视角偏差导致发布信息有误，也会有公司其他人来“纠正/调整”（只要用户量足够大，注意：Blind 直接上的是 B 轮）。

第二，它创建于 2013 年，发展很慢，媒体上也看不到什么铺天盖地的宣传，大概是把资金都用来探索可持续性发展了（社交模式出了名的难“货币化”），但反过来说：各种用户快速涌入，对 Blind 未必是件好事，因为非常可能破坏它的 Content 体系。而老实说，这个时代我觉得非一/二线的 App 如果能做到以下两件事就很不错了：

A，用户不卸载你；
B，用户还能时不时拿出来看一看。

而就我知道在用 Blind 朋友的情况，这个 App 至少做到了这两点——因为有自己公司信息在上面；还能看到其它科技公司信息，你终归有一天可能跳槽吧？

当然，Blind 上人很多是在问 Offer、薪水、期权这些东西，美国公司不允许员工之间互相问薪水收入（每个人薪水都不一样），这里会有一些敏感性，但这也是所有匿名社交团队必须要抗住的一个最难问题——怎么做好内容的平衡。

其实我在想：这样一个模式，如果搬到中国会爆发出怎样的景观？大概应该很热闹吧——好比 BAT 的程序员们、产品经理们、销售人员们在上面噼里啪啦匿名发布一些职场信息，估计还会加速中国科技公司员工的跳槽频率。

296刀/月租5件家具，Feather说家具以后都不用买了？

有个项目决定写一写，因为觉得狠有趣。

简单讲，它涉及一种新生活方式——以后我们尽可能多的家具都将以“租赁”方式来使用，而不再是花大价钱购买。

我之前写过《房奴会因为Point得救吗?》，这是有关房屋所有权的新操作方式；《要衣服？向她们家拿，每月139美金拿衣服三件》则有关生活租赁。这三个项目都很“性感”，但从实际落地角度，今天的这个可能更具“现实意义”。

另外看到“家具租赁”领域，国内似乎也已经有创业公司在布局，不过还处概念很初级阶段，最终这个模式本身“要到哪里去”也不清晰。我们来看看美国创业公司做法。

先来快速过下它概念

这个项目叫 Feather，6 月底获得的种子轮，YC 投资，现在也处很初期阶段，并且仅在纽约和旧金山/湾区提供服务。下面是它消费场景：

如上图，你可以租一个 Item，也可以用 Package 方式租，举例说明，下图 5 件套里包含有：一个床架、一个床垫、2 个床头柜和一架灯，月租使用费是 296 美金。

创始人说：Feather 目标是那些刚刚毕业但还没有买房的人，这群人”流动性“很大，而资产价值最大三样东西“房”、“车”和“家具”，前两者大众都已习惯没有“所有权”，排名第三的家具没有理由不进入租赁市场。

但我想事情可能不那么简单，目标群体还可能进一步扩大——比如企业用户；比如房东租来更时尚、高档家具用以布置房间，以吸引租客；再比如现代人的“流动性”其实非常大，远不是说买了个房就能终身不动弹，事实上我在上海的 Loft，租客有房，还离我家特近，但就是因为想让孩子读书能离学校再近点，整个 Family 就搬到了我 Loft；而当时时间紧，房客又不要家具，导致我还不得不花了笔钱紧急处理我的老家具。

再比如，对刚刚开始一个“新家”的人，隔个半载一年换套家具的感觉，想想也是挺美好的。

界定“游戏规则”

不过从创业公司角度，这个 Business 其实不好 Run，因为涉及供应链管理，还有很多细节，如家具损坏和维修等。我们再来看下 Feather 怎么 Define 相关游戏规则。

起租时间：至少 3 个月；
其它费用：送货费（99 美金）+归还时取货费（99 美金）=这里约有 200 美金；如果你选的是周末送（很多人工作日不在家），还要加 49 美金；另外押金 99 刀，退货时会归还。
家具“损坏”界定：如果是“磨损”，没关系，因为它理念是——如果连磨损都没有，那估计是拿回家摆着看的，而不是“用”，所以只要取回时家具“形状好”，就没问题，押金照还。
拿到东西不喜欢了怎么办：有个 7 天试用期，可以换，或干脆就让他们拿回去（反正递运费照缴）
需要提前结束租约怎么办——没问题，但可能需要有一笔“取消费”。
取货日和送货日不是“同一天”怎么办——如果时距在一周内，则不需要额外费用，也不需交“取消费”，比如说 5 月 5 日起租，但我要 8 月 9 日才搬家呢，因为时距在一周内，所以不需被 Charge 费用。

从上述“游戏规则”可以看出：对整个用户体验中可能发生的各种琐碎/意外，创始团队都采用了独立计费方式来规避这些“成本”。

这个模式可以赚钱吗？

不过问题来了，这个生意模式可以赚钱吗？这样一个 Trend 拿在手里，不一样的创始团队完全可能有不同做法，比如我就奔着低价走，怎么低价吸引消费者怎么来；或者我就走高端材质和品牌，甚至事涉审美，有独特品味和设计：

Feather 显然走的是第二条路线，如果仔细看它上面东西，供应商都不是“宜家”这样类型的，而是像 West Elm 这样品牌的价格和产品，也就是说，对偏好低端或中档家具的人，用它没太大意义，它更适用那些对材质和品味有要求的人。

第二，是否要涉入 “Rent-to-Own” 选择项。

从长期租赁角度看，必然有一天租客租赁某个物品所花成本会等于该物品购买价格，Feather 官网上说截至目前还没这一选项，不过因为好奇（我确实挺想租个“镜子”来着），于是昨天凌晨联系到他们就和他们的人聊了一下，来看下他们给到我的回复：

“1）可以购买；2）支付扣掉租金剩余的价格就可以了。”——所以其实有“Rent-to-Own”选择项，但是如果完全按用户习惯/思路来， Run 着 Run 着事情可能就会走样了，或者说，偏离创始人“初心”有点远了——因为如果是真正想把“家具租赁”变成一种生活方式，或大众群体行为习惯的一种 Trend，那就应该在很多功能设计和诱导上，尽量引导消费者去“租”而不是“买”。

Feather 在这个问题上是这样处理的：每个物品顶部都有一个“滑动定价”（我觉得设计上还不够显眼），也就是说，一个物品租赁价格实际上会随你租赁时间（以“月”为单位）发生变化。如下图：

我想要的镜子，3 个月租期，租金是 47 美金/月；而当我打算租 12 个月，它变成 19 美金/月了。PS：5 个月租期，租金是 38 美金/月。

甚至最终 Feather 愿景是：像亚马逊那样实施“会员费”，这样一个商业模式，以最终反哺出——“到它上面租赁家具的人可以更高频‘换’家具”。

最后正式运营两个月，Feather 大概已经出租 300 多个 Item，主要客户类型来看一下，很有意思：Airbnb 上房东（短租市场）、商学院学生，以及涉及搬迁的企业客户。

还会和 Feather 团队进一步交流，相关更深入内容将仅与“硅发布高级会员/专业版用户”分享。

美国自动驾驶法案大调整：最高10万辆车上路测试及免除“方向盘”规则

美国有关自动驾驶的一项新草案值得关注——将允许像福特、谷歌和 Uber 这样的公司可以更容易在美国公路上测试和部署自动驾驶车辆。

该法案名为——“Safely Ensuring Lives Future Deployment and Research In Vehicle Evolution Act”，相关规定如下：

随时间推移，美国政府将允许科技巨头和汽车公司在美国测试最高达 10 万辆高度自主的自动驾驶车辆。不过要获得允许，这些公司必须向政府证明：目前其自动驾驶技术与在公路上行驶的老式汽车一样安全；同时作为交换，交通部可以免除某些联邦政府对安全的要求，包括自动驾驶车辆必须要有“方向盘规则”的潜在要求。

值得注意的是： “SELF DRIVE Act” 也是美国联邦政府对自动驾驶车辆政策的第一次重大调整，超出先前通过的各个州“自愿”指导方针。

目前，美国已有 20 多个州有自己无人驾驶法规，而汽车业一直主张由“联邦政府”而非“州”来统领监管，目的是实现更多一致性并鼓励创新。众议院能源和商业委员会为此介入，并以 54：0 票通过（两党没有任何争议）向全体议员提出 “SELF DRIVE Act”，该草案禁止各州擅自对无人驾驶汽车的设计、运营、软件强加自己规定，但各州仍会在一些方面保有权力。

当然，这也是苹果、福特、Lyft、谷歌、通用及 Uber 等公司的一个重大胜利，他们已经为自动驾驶车辆能在全美得到更好测试进行广泛游说。

不过，“SELF DRIVE Act” 还远未成为法律，目前只是获众议院能源和商业委员会投票，即将提交给众议院审议。参议院也表达了兴趣，但立法者还没正式提出法案，鉴于目前美国国会非常可能陷于历史性的立法僵局，该草案也可能要拖到明年才有结果。

一语成谶 Uber模式反思：当资本成为“激素”

以下文章来自美国顶级投资机构 Greylock Partners 合伙人 Simon Rothman

写于去年 5 月，现回顾简直“一语成谶”：企业“自找苦吃行为”发生了；第二，Lyft 刚刚日接单量达到 100 万笔，虽对策略为全球运营的 Uber 还很少，但 Lyft 正处迎赶状态，其预测美国本土年接单量将达到 3.5 亿笔；第三，目前两家公司在二级市场股票交易时估值都低于其最后一轮私人融资估值；第四，战役将继续激烈，值得一看，不管之后如何发展，这有关商业历史如何形成。来看下 Simon 这篇文章，本文已获 Simon 翻译授权。

我最近写了《Uber 为什么赢了》，产生大量有见地的反馈，我决定分享一些后续想法。

我在文章里提到 2010-2015 年间很多公司把“融资/现金”作为武器购买增长和规模，Uber 是最极端例子，而我认为 “Uber 赢了”，是因为他们用资本作为“激素”破解了流动性。现在先来回顾下我之前观点。

三种购买“规模”方式

市场上有三种购买“规模”方式，分别是——购买增长、购买速度和/或购买流动性。

在购买增长方面：创始人和投资者都评估价值牵引，每个人都希望看到有强大客户获取、交易量和地域扩张，但不幸的是：有时即便这是一种“坏”的增长，增长也已成为“成功”代名词。

如果客户获取成本（CAC）比客户终身价值（LTV）高，那么这就是“坏”的增长，公司可能因此死亡，过去几年我见过大量类似案例。创始人的工作不是不计代价的增长，而当我们谈论增长时，投资者谈的也是有可持续性商业模式的“可持续增长”。

下面再来看“购买速度”。

对于市场，速度提供了强大竞争优势——但这不是指谁第一个进入市场，而是指“流动性”（仅仅有“网络效应”是不够的），比如 Airbnb 不是第一个进入市场的公司，Uber 也不是，事实上第一个发现该市场的是 Lyft 和 Sidecar，所有这些案例里，“速度”都很重要——Uber 和 Airbnb 在花钱买用户和招聘工程师方面执行速度要快得多。

不过，很多人都混淆了“速度”和“增长”概念，如果 CAC 小于 LTV，增长可持续，那么这种情况下，购买“速度”的公司可以更快到达其“可持续”临界点，并同时能专注如用户体验、质量和客户留存率等要素，这是有关“速度”。但如果单纯买增长将使公司陷入不可持续方向，完全偏离轨道，从这个角度看，增长是种“虚荣心”，——或更糟，是“无能”。

下面来看“购买流动性”。

我经常重复有关 “Marketplaces” 的一个核心目标，即“流动性”不是最重要东西，而是“唯一”东西，因为如果你没足够买主，卖方不会来；同样如果你没足够卖家，买家不会来，因此一个 “Markerplaces” 应专注于快速获得初始流动性。

很多方法可以做到这点，而在一个可用资本作为“激素”的时代，融资获取现金是破解流动性的最可行方式，公司可以用钱来买“供应”，并且他妈的见鬼，甚至可以用钱来买“需求”，而两端如果都购买足够，市场可以控制流动性到一个点，在这个点上，它可以实现自我维持而无需人造补贴。也就是说：网络价值将超过总用户成本，这是一个战略问题，就像金融问题一样。

Uber 为什么赢了

然后 Uber 把所有钱都用来干什么了呢？不是购买“增长”、“速度”或“流动性”，它购买了上述所有，Uber 在用资金作为药物激素方面非常具侵略性，同时适用于“进攻”和“防守”。

如果时光回流到 2012，Lyft 推出 P2P 的 Ridesharing，及 Uber 进入 Black Car Marketplace。Lyft 和 Sidecar 的 P2P 出租服务是个更大空间的更大想法，并且就像大多数市场，有“赢家通吃”机会，或至少“赢家通吃大部分”机会，那时三家公司都还只在旧金山，且都在争取流动性资金，因为都已看到只有如此，才能在美国其他城市获得优先权。

Lyft 有个大的开始，但 Uber 紧随身后。

然后 Uber 开始积极战斗，首先保证司机按小时收费，并花钱获取司机，简单讲：补贴票价，发放免费乘车，直到市场上有足够需求和司机能赚足够钱。然后逐个城市实现，推动 Uber 达到流动性。

这里，通常一个理性竞争者会单独只买“速度”——尽可能多用户，只要保证 CAC 小于 LTV。但这种策略虽然谨慎，在这种情况下却是错的，因为它只有在对手也这么干时才能奏效。而 Uber 不只是在买用户，还在买网络，成本变高，但在“赢家通吃”或“赢家通吃大部分”市场，其价值无限。这就是金融思维和系统思维的差异。

Uber 把资金作为一个“武器”而不是一个“工具”，它奏效了。

但往前看这样战术不会奏效，获得资本不再像以前那么容易，相较依赖现金，公司需要更多依赖“创造力”，所以虽然 Uber 现在领先，但战役还没真正结束。

并非“赢者通吃”市场

需要注意的是：在美国，这不是一个“赢家通吃”市场，事实上多数国家包括美国，这都是“双头垄断”市场，用资金武装在这场激烈战斗中或许有效，但也可能有长期后果。

第一，独特处境：本地按需服务需逐个城市赢取，理论上说，不同公司可以赢得不同城市，但这在实践中几乎不可能，这是因为在地理上扩张流动性资金比“解锁”流动资金更容易，这也正是 Uber 成功原因，赶在 Lyft 前成功扩张到其他城市。

第二，默认垄断：一旦市场搞清“流动资金”和“货币化”区别，就很难替换，考虑到 Lyft 和 Uber 都是流动性公司，且用户对其转换成本低，Lyft 还是有潜力超越 Uber。

即便市占率发生变化，此时在美国默认状态是“双头垄断”，企业明智战略决策或自找苦吃行为都可能改变竞争格局，甚至可能将”双头垄断市场“转成”垄断市场”。但不管如何演变，对消费者包括司机甚至公司本身，都最终有益，因为 Uber 和 Lyft 应该共存，没什么比互相约束/监督更为重要。

从“激素”到“排毒”

另外需要注意的是：资本廉价和 10 亿美金支票时代已经结束。在这个新资本约束市场，购买规模不再是下一代创业公司的可靠杠杆。即便是 Uber，如果它是今天创建，其成长曲线可能也完全不同。

第一，断奶症状：我们正进入对晚期公司有冲击的新资本约束环境，Uber 多年来一直在用“钱”作为增效药，且似乎已上瘾，但公司花钱能力一般会超过筹资能力，Uber 必须制定一个底线利润或摆脱对资金依赖，如果不，将可能产生一些严重“断奶”症状——增长速度减慢，并削弱服务协议。

第二，能力萎缩：关于钱的另一个挑战是：当一个公司有钱，就会倾向用钱解决所有问题，但一般提高公司问题解决能力（包括创造性解决方案）的是“需求”，而非“欲望”。现金充裕公司问题是：当停止依赖资金解决所有问题后，会发生什么？当市场流动资金能力较强时，相对对业务市场也会宽容，但它真的能足够宽容吗？

接下来这个时代，“增长”将让位于“盈利增长”，资金利用将让位于“杠杆化人员和产品”，公司重点将从资产负债表转移到损益表，重心将从金融转到战略。是的，后“资金作为激素”时代将更加艰难，但创业公司将更具可持续性，并建立在更坚实基础上，因为创始人将用“创造力”而非“金钱”解决问题。

Lyft 和 Uber 都同时有流动资本和自己的发展规划，这场战役将继续激烈，值得一看，不管之后发展如何，这有关商业历史如何形成。

Craigslist创始人的新事业: 要有所作为，你不需要赚很多钱

后台经历过几波技术浪潮的人，不会忘记美国分类广告网站 Craigslist 的鼎鼎大名和江湖地位，即便很多人叫嚣着“移动分类广告 App”必然杀死 Craigslist，这样的局面我在硅谷至今没看见。而很少人知道的是：Craigslist 这位奇葩创始人创建该网站背后的故事， Craig Newmark 拒绝了一系列风投提出的盈利策略，转而创建非常不同的商业模式，他做出一个决定——“没人需要成为亿万富翁/像 eBay 那样快速实施规模化策略”，现在的 Craigslist 不仅活成一个全球性网站，2016 年收入是 6.94 亿美元，考虑到其团队成员少得奇葩，每个人应该都富得流油，而 64 岁的 Craig 现净资产 13 亿美金，去年 7 月开启新事业，同时把自己大把钱投入到新闻业，尽管 Craigslist 因对分类广告的“吸金”而一直被指控“杀掉了报纸”，但 Craig 现在对防止“假新闻传播”特别感兴趣。每个公司“来路”是如此不同，通常与其背后创始人的人生哲学有关。

以下是 Craig Newmark 为其新事业撰写的博客，也回顾了他创办 Craigslist 的一些基本想法，为我们翻译简写，本文已获 Craig 翻译授权。

目前大型慈善事业的模式主要集中于积累巨额财富，然后把财富的一小部分捐给慈善机构。我练习了一个不同模式，将重点聚焦在对“公平”的承诺，以及通过别人来做“对”的事情。

我的哲学有两个基本原则：第一，集中精力改变一些事情，而非赚大钱；其次，就像 Kevin Spacey 所说：如果你足够幸运能把事做好，那就把“电梯”传下去。

在 1997 年，我的爱好是做 Craigslist，我做得很好，微软给了我一个横幅广告大单，但我觉得我作为一个软件开发者和能反映我作为一个“书呆子”的价值观方面我已经做得足够好，这个“书呆子”价值观即“一个人能赚足够钱来照顾家庭、朋友和自己（偶尔会有奢侈的东西），且一个人应该做点改变世界的事。”

我拒绝了微软的 Offer。

在 1999 年早期，风投和银行家向我建议 Craigslist 的盈利策略（这些策略通常很“常规”），只要我采纳，他们就会大把投资，但我觉得我已经“足够”。当时对 Craigslist 商业模式最可能做法是：大规模放开让想卖闲置的人付钱投广告，不过我想他们最好是把钱留下养家，而不是开始为我之前的免费服务付钱，从而增加我利润，然后再希望我通过捐款来回报社会。

Craigslist 选择了“最小货币化”的策略，意味我们没有巨额暴利。但是，它运行得很好。

这种“不需要赚大钱”的方法演变成一种商业模式，你可以称之为“在做好事方面做得不错”，这个好事在 Carigslist 是指：”人们可以免费进入的一个，帮助他们买一张桌子、把食物放在桌子上，并找到一个屋顶，把桌子放在屋顶下的自由市场。“

甚至就在我为家庭、朋友和我自己把这些事做好时，我把“电梯”送了出去。随着我发起慈善计划 Craigconnects.org，我可以找到那些完成了“好”的事情的人，然后通过提供社会媒体支持和我个人的参与来帮他们。

慈善方面，给钱和给出自己的大头照是很容易的（也很重要），但真正花时间投身其中更重要。我目前参与了以下事务：退伍军人和军人家属的工作、在技术界提升女性地位、支持有风险的投票权、增加 P2P 融资，以及支持有价值的新闻报道，因为正如我过去所说：一个值得信赖的媒体是“不会让民主遭致滥用的系统/专业的事情需要专业门槛”。

这种“道德”和“商业”的结合（我希望怎么被对待，那就怎么对待别人）和慈善捐款（把“电梯”送回去）是我努力反映我从小就学会的那种简单的“公平感”。我认为这是对新慈善事业的一个很好模式，我希望硅谷的其他人都能加入进来。

如何判断一个AI公司值得投资？

Union Square Venture 的 Fred Wilson 对 2017 年“预测”第 5 条：投资者第一个问题会是“你们 AI 战略是什么”，并对“没 AI 战略”公司保持谨慎。

千真万确，现在源源不绝的创业公司都自称 AI，对投资者挑战是：如何去芜存菁找到真正的 AI 公司？来看下美国顶级投资机构 Canaan Partners 的 Rayfe Gaspar Asaoka 撰写的一个“方法论”，其主要投利用 AI 全新、独特数据来破坏旧商业模式的初创公司。

以下是我们翻译简写。

AI 已经过热，但也仅仅是个开始。

从初创、大企业甚至到好莱坞，AI 无处不在。过去两年，对“深度学习”搜索频率增加了 4 倍，AI 似乎是每篇学术论文、行业研讨和创业公司主题，感觉已“言过其实”，但穿越“炒作”，AI 的确是下代创新浪潮——且还仅仅是个开始。

复合驱动：平台、算法和结果

过去几年 AI 平台迅猛发展，尤其是其子领域“深度学习”：其传播算法背后的微分方程足以令大多数开发者头晕目眩，但开源库 TensorFlow（注：谷歌开源人工智能系统）却能让任何人得以建立最新分类和复杂的 ConvNet。今天我们有一把开源选择，如学术机构研发的 Theano、Caffe 和 DyNet；商业化公司提供的 TensorFlow、CNTK 和 MXNet。她们竞相成为开发平台时也互相推动改进功能，这场竞争其实也是企业内部的“特洛伊木马”，随平台变得更易使用，AI 也会日益成为企业核心。

当算法从经典的“Rules-based AI”（专家系统），到 Regressions（机器学习），到多层网络（深度学习），到现在的强化学习，我们看到 AI 渗透进企业的各种新方法。如深度学习重新定义了使用非结构化数据的领域（如：计算机视觉和语音）；强化学习有了更广泛应用领域，从时间序列数据领域（如：金融和安全）到多步骤过程（如：机器人和物流）。对初创，去部署利用多代算法建立专有数据和模式的护城河已刻不容缓。

那么带来结果是什么？AI 第一次在“规模化”上，实现在真实产品和服务中提供真实结果。像谷歌、Facebook 和百度等已在 Geoffrey Hinton、Yann Lecun 和吴恩达等科学家帮助下对 AI 展开应用研究。谷歌高管 Jeff Dean 最近谈到谷歌内部对 AI 使用增加——不仅是研究领域，还包括“生产”。许多方面，这与 20 年前“软件优先”及 10 年前“手机优先”相似，下代成功公司将是“AI 优先”。

去芜存菁的投资

源源不断的创业公司都自称 AI，对投资者和创始人的一个挑战是：如何去芜存菁找到真正的 AI 公司？对“应用层面上构建 AI 解决方案的公司”尤其如此。为穿越“炒作”，我用一个简单的 2X2 框架来说明我们机构如何做这种潜在评估。

在一个轴上，我寻找具差异化数据集（如：有唯一标记的数据、专有数据）或算法的公司，它们将通过改进 Train、Process 和提高模型获得长期竞争优势；第二个是商业模式创新，特别是，那些将颠覆耗时耗力的人工程序的以 AI 为中心的应用。

如果一个公司在一方面很强，但另一方面几乎没有，它可能会获得短期成功，但有更优质数据或更独特商业战略的竞争者会在未来利用他们弱点“弯道超车”。下代 AI 赢家将是这两方面都有优势的公司，不仅会改变一个行业对自己业务模式观点，且当竞争对手发现并试图挑战时，想打破他们数据和算法”防御壁垒“为时已晚。

举例说明：我们投的 Ladder，它有差异化数据集和独特 AI 模型能实时处理人寿保险申请，而传统保险业需 6-8 周处理一个申请，这使购买保险便捷/易用。而当他们继续从消费者获得更多数据，实时包销模型将获得指数级改进，从而得到数据护城河和商业模式的双重优势。

最后阶段：AI 民主化

我们正进入人工智能生态系统的一个关键转折点，“平台”、“算法”和“结果”的力量不是彼此孤立，它们紧密相连且产生病毒网络效应。AI 依然非常早期（尽管已大肆宣传），该新兴产业大部分价值创造仍有待实现，但毫无疑问，AI 潜力和广阔领域是真实的。

19个创始人不该关注的事

细思恐怖：我们一天只有 24 小时，一生 3 万天，创业中多少“似是而非”的事牵涉了你的精力？

以下有点反常识的建议来自 YC 孵化器总裁 Sam Altman 系列博客，为我们编辑和翻译简写，献给后台所有创始人。

这段时间我和一些创始人聊天，发现他们一旦从 YC 毕业，就在“接下来要做什么”方面失去方向。在 YC，答案很简单：写代码，和用户对话；但一毕业，突然面临各种无数机会需求，这些事都在争夺创始人时间，创始人非常容易就被看起来是件“事”的东西和真正的“工作”相混淆。

以下，是看起来像“工作”、但其实不是的清单：

1）写各种关于自己怎么运转一个创业公司的博客：

如果获得很多点击，你真会受宠若惊，但千万别把一个人阅读你文章等同于他认识或关心你公司。

2）在创业公司会议上做各种发言：

如果你客户是创业公司，这很好，但如果不是，这是在浪费时间。

3）跑到一个由投资人或媒体举办的迷人论坛上去：

非常简单一个测试：你客户或用户也在那个论坛上吗？如果是，可能值得一去；如果不是，别去。

4）给其他创始人建议：

你知道得够多，且很真诚提供帮助，这是好事，但的确无法帮你公司成长。如果要做，确定不要让它占用你太多时间。就算你想投资其它公司，这也绝不是你工作，尽管可能让你赚钱（或亏钱），你只能在“个人时间”做这些事。

5）作为 VC 一个投资伙伴。

这是你工作对立面，非常可能让你从工作岗位抽身，因为你此时此刻实际上是在为别人工作。

6）试图修复办公室的水暖设备。

这事我也干过，但这不是“工作”。

7）乐呵呵去参加风投人举办的人脉网络活动。

这是免费喝啤酒机会，但适合而止。

8）和投资人喝咖啡。

如果你正融资或需要特定建议，这是正经事，但大部分情况下都不是真正“工作”。

不过，“行为”本身很大程度是由“坏目标”设置导致，当创始人选择了不好目标，也就是在创造“坏指标”并且试图实现，这对创始人们非常危险。以下是我想提醒你们的一系列清单。

1）和大企业对话。

对企业级公司很重要，但谈话很少能真正发生实质性结果，你必须保证搭配非常清晰的一个销售计划、一份所有利益相关人名单，及非常明确的谈话目标。

2）被新闻媒体关注。

这不像真正获得用户或付费用户那么好。如果你正用 SEO 获得媒体注意（即 SEO 是战略一部分），它才有意义，你也是在“测量”正确的事。

3）去到处领奖。

又是来自“外部验证”的一部分，但获奖既不能衡量你已取得的公司进展，也不能证明你 PR 方面做得多棒。请专注于真正的“进展”。

4）被某个特别有名的人转发。

这甚至比“被媒体报道”更糟。当一个创始人费劲心思做这事，通常是在以企业为代价塑造自己个人品牌。

5）频繁见有名人物。

这时代有名人物都对创业公司感兴趣，似乎创始人跑出去见各种名人也很好或酷，你不该低估有美好经历的价值，但也不要误以为这是成功标志。

6）参与类似“达沃斯”这样的高端会议。

这是类似着迷于获奖或频繁与名人见面的奇怪组合。

7）眼球效应。

驱动科技泡沫中初创企业估值过高的一部分，它也不是真正“进展”。今天已有“独角兽”，如果你是媒体网站，以让人印象深刻作为“创收”，那也许是“进展”，但对大部分其它案例，这是”过度虚荣“。

8）累计注册用户数。

“眼球效应的表弟”。人们注册你但不用，这仍对公司一点帮助都没有，事实上这是很坏的迹象，意味人们不想真正用你服务。

9）招聘。

忙于四处组建世界级团队不是真正“进展”；但如果你是因服务或产品需求上涨搞不定了因此忙于招聘，那么可能是个好兆头，而且是“进展”。

10）融资。

非常多创始人对“融资”和“成功”间关系感到困惑，这是新闻记者造成的，但融资，只是完成你真正目标的一个手段，它不是目的。

11）和孵化器接触。

甚至包括接触 YC 这样的组织。我们竭尽所能帮创始人指出什么是真正目标并一起去实现，但这是在你进入 YC 后，不是指你和 YC 接触就能得到。YC 既非一个必要条件，也不能保证你能成功。

伊隆.马斯克的快速学习方法

对于后台已在研读各种人工智能 PDF 的读者，以下文章或许毫无意义，毕竟聪明如 Musk，其有生之年所掌握的“不同”学科知识结构，不会超过 30 个，因为我们这个物种都被“时间”这一维度限制住了，而“机器”可怕地方：不仅在物理要素上更为强壮，还能在非常短时间内学习/消化“上百种”学科，其最终所达到的 Intelligence，可能是我们所无法理解的。但生而为人，如何让自己变得更好，来看看我们这一物种最杰出代表之一 Elon Musk 的学习方法论。

以下是 Empact 创始人 Michael Simmons 对 Musk 这种“专家式全才”学习方法的理解。为我们翻译简写。

45 岁的伊隆.马斯克已在四个不同领域（软件、能源、交通、航天）创立重量级企业，有些人觉得这应该归功于他的勤奋（每周工作 85 小时）；或是他有“让现实扭曲符合未来愿景”的能力；或是他令人难以置信地坚韧，但有这些性格或品质的人太多，不足以解释伊隆的成功。

我想知道他如此与众不同的原因。在阅读大量关于伊隆文章和视频、传记后，我意识到：上述解释都疏忽了一点，即传统智慧认为：要成为世界级专家，我们精力和能力应集中在一个领域，但伊隆打破了这一准则，他专精领域横跨——火箭科学、工程学、物理学、人工智能、太阳能发电和能源领域。

我将伊隆这类人称作“专家式全才”，这种人才在多个不同领域广泛学习，理解多领域共通的深层原理，然后将其应用在各领域核心特征中。基于对伊隆一生评价和专精学习的学术研究，我确信：如果想提高成功几率，最好方法就是跨领域学习。

广博而专精的神话

你不会对这些建议陌生：“别犯傻！集中精力在一个领域中学习”、“博而不精的人，一无所长”——这其中隐含假设是：如果你在多领域学习，你只能学到皮毛，而不能精通。但“专家式全才”的成功逐渐证明这种假设错误。

实际上，跨多领域学习会提供一种信息优势（也即一种创新优势），因为多数人都只集中在单一领域，如假设你身处高科技产业，且周围每个人都只阅读技术出版物，但你了解生物学知识，你就有能力提出别人难以想到的点。

一项分析了 20 世纪 59 名顶级歌剧作曲家如何谱写出他们杰作的研究回应了这一见解。传统说法是：顶尖演奏者的成功，可归因于刻意且专门性练习，但 Dean Keith Simonton 发现：“多数成功歌剧作曲家作品倾向呈现出一种多流派的混合……作曲家可以通过交叉训练来避免太多专业知识（或过度练习）造成的顽固不化”，由 UPENN 研究者 Scott Barry Kaufman 总结发表于 Scientific American 文章中。

伊隆的“学习迁移”超能力

据伊隆弟弟 Kimbal Musk：伊隆青少年开始即每天读 2 本不同学科书籍。如果你坚持一个月读一本，那么，伊隆阅读量就是你的 60 倍。

一开始，其阅读涉及科幻小说、哲学、宗教、编程，还有科学家、工程师和企业家传记，但随着他渐渐长大，阅读和职业兴趣延伸到物理、工程、产品设计、商业、技术和能源领域。对知识的渴望，让他可以接触到许多在学校非必修学科。

伊隆同样擅长一项大部分人从未意识到的学习类型，即“学习迁移”，指把在一个环境中学到的知识应用于另一环境，可以是将学校或一本书里学到的原理应用于真实世界，也可以是把某一行业所学东西应用于另一行业。

这就是伊隆闪光点。许多对他采访都证明他有促进“学习迁移”的独特两步法。首先，他将知识拆解为基本原理。伊隆在 Reddit AMA 上回答说明了他如何做到这点：“把知识看作一棵语义树很重要。深入细节或说枝叶前，保证你可以理解基本原理，也就是主干和大分支，否则细节和枝叶就没有可依附的东西了。”

研究显示：将知识转为深刻的抽象原理可促进学习迁移。同时，这里有一个技能，对帮助理解潜在原理方面有巨大作用，即“案例对照”。这个技能是这样的：假设你想拆解字母 “A”，并了解让 “A” 之所以成为 A 的深层原理，有两种方法。

方式 1 中，展示每个不同 A 让人们了解形式和内容异同；方式 2 中的 A，却让人无从洞悉。

当我们通过观察“不同实例”来学习，我们就开始抓住重点，甚至创造独属于自己的组合。这对每天生活有什么意义？当跳进一个新领域，不该只用一种方式或范例，而应探索许多不同方式，解构和比较它们。这能帮我们揭开潜在原理。

其次，伊隆在新领域中重构基本原理。他学习“迁移方法”的第二步，就是将学习的人工智能、技术、物理和工程学基本原理在不同领域重构：

在航空领域创建了 SpaceX
在汽车行业创建特斯拉的自动驾驶功能
在铁路行业展望 Hyperloop
在航天领域发起垂直起飞降落的电动飞机的愿景
在科技行业预设连接大脑的神经织网
在科技行业中创立了 PayPal
还在科技行业中联合创办了 OpenAI（一个在未来能限制负面人工智能能力的非营利性组织）。

UCLA 心理学教授、类比推理思想家 Keith Holyoak 建议人们为磨砺技能需要问自己以下 2 个问题：

“这让我想到了什么？”
“为什么让我想到这个？”

通过不断观察你周围环境中目标，加之阅读经验，问自己这两个问题，能锻炼你脑力并帮你跨越传统边界建立联系。

总结：这不是魔法，而只是正确的学习过程。现在我们可以理解伊隆是如何变成一个世界级专家式全才的：

他的阅读吸收能力是普通意义上书虫的 60 倍，并保持多年；
他阅读面十份广，跨越多个学科；
他通过将知识解构为基本原理、不断用新方法重构知识来应用。

而我们从伊隆故事中学到的最深层启发是：教条式专业化不是最好，以及它不是唯一通往职业成功的道路，传奇专家式全才 Buckminster Fuller 这个十多年前的看法——我们该考虑新思维转变——今天仍然适用：

“我们狭隘地认定专业化趋于合乎逻辑、自然和令人满意…但同时人类被剥夺了博学的可能。”专业化培养招致孤立、徒劳和混乱的感觉；也导致个人对社会责任和他人的漠视；专业化还导致偏见最终上升到国际关系和意识形态混乱，进而导致战争。

理解伊隆的学习超能力，能帮我们洞悉更多关于他是如何进入一个已有超过百年历史的产业，并改变领域竞争基本规则。伊隆独一无二，但是他的能力并不神奇。

创投圈又一人物因“性骚扰”名誉扫地，曾任职光速创投

做了 10 年多投资的 Justin Caldbeck 恐怕没想到自己会一夜之间身败名裂。

他曾在两个重要投资机构 Bain Capital 和 Lightspeed Venture Partners 分别任职 6 年多和 3 年多，帮后者发现和投资了 Grubhub、发现和投资了匿名社交 Whisper 种子轮；之后 2014 年创立自己机构 Binary Capital。

几天前， 6 名女创业者向美国科技媒体 The Information 状告他惯于通过工作关系对女创业者实施“性骚扰”。

Caldbeck 一夜之间名誉扫地，截至目前事情还在发酵。

事情始末

为警示创投圈，三位女创业者选择了实名揭露。

她们是：Evertoon 创始人 Niniane Wang、旅游创业公司 Journy 创始人 Susan Ho 和 Leiti Hsu。

其中 Wang 指控：C 曾在邀请她为一家科技公司工作时试图和她上床；Ho 指控：C 半夜发消息谈论投资她公司事宜时邀她出来见面；Hsu 指控：C 曾在曼哈顿酒店一个酒吧桌子底下摸她的腿。

另三位匿名人故事类似。

一位为 C 前同事，表示收到过其言辞露骨的短信挑逗；另一位在和 C 见面谈交易时，被邀请去酒店房间。

其中一位还透露：她和 C 说她有男友，C 随即问：你想要 “Open Relationship” 吗？她极为震惊，最终决定不从 Bain Capital 融资。

这三位都不愿实名，因担心“被报复”，同时担心：创投圈男性占绝大多数，一些人可能认为这种事小事一桩。

还有十几位科技界女性透露：当行业里“有权力的人”提出她们不想做的事情时，实际上很难做出不伤害自己公司前景的回应，一些人因此就放弃了或因此从未试图创建自己公司。

各方反应

Caldbeck 一开始否认，不过在 LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman 连夜写了篇讨伐文章后，改口承认错误。

Hoffman 大概没睡觉赶出来的这篇奇长无比文章叫《女企业家的人权》，里面有段话是这样的：

“为什么我们通常对这种事缺乏愤怒和评论？——这个问题特别重要，因为实际上女企业家面临的问题是：她们不知道人们是否关心。这就是为什么要把事情快速写出来：我们中很多人其实关心！这是完全不道德和无耻的行为。我们要站在你们这一边，说出来，并行动。

受其激励，4 天后 Lightspeed 连续发数条 Twitter：声明其早已意识到 Caldbeck 问题。

“我们收到过一个投资组合公司的指控，之后按要求让 Justin 离开他们董事会。我们很遗憾当时没采取更有力行动。现在，显然我们应该做更多（指把事情公开化）。”

而在光速创投做出声明前一天，当事人搭档、Binary 联合创始人 Jonathan Teo 在 Facebook 上发文。大家英文都很好，自己看吧——

今天一早，The Daily Beast 又披露了一个信息——原来“硅谷”早就知道了：

文章提到一个早已消失了的匿名社交应用 Secret（详见硅发布之前报道《Secret 死了》），指出：2014 年 8 月就有人在这个 App 问：“Which male VCs tend to hit on female founders and trick them into dates? I want to know who not to work with.”

随后，吸引超过 200+ 评论，被反复提及的 VC 名字里就有 “Justin Caldbeck”。

斗士

6 名女创业者状告投资人美国历史上前所未有，据 Wang 后来向科技媒体 Pondo 透露：她为此已努力 7 年：“我一直试图揭露，（但）他不断威胁记者，要把文章弄出来是超级难的事。”

Wang 还披露了一件事：以下是 C 发给她的邮件：

“Hey Niniane, It’s been a long time I’m not sure you Evertoon is thinking of raising more capital but would love to catch up and hear more about what you’re building if you’re open to it.”

注意：The Information 发文时间是 6 月 22 日，而 6 月 8 日 C 给 Wang 发了邮件，时间点为 Wang 决定再次努力/同意在媒体上公开此事的 3 天后。

Wang 称：因为 C 只在几年前联系过她一次，她有理由把这封邮件解读为“试图用融资让她闭嘴。”

这是一位坚强斗士：Wang 告诉 Pando：当她听说 Binary Capital 可能采用“拖延战术”时：“我感到如此无助，”但一小时后，她随即说：

“You know what? No more feeling helpless. I am going to ask the LPs to withdraw from fund two. We must fight.”

这里另一个背景是：当事人机构去年曾向 LP 募了 1.75 亿美金，最近正因 Lowercase Capital 的 Matt Mazzeo 同意加入而在找额外的 7500 万美金，事发时，此事已快到尾声。

现在这位斗士赢了：Caldbeck 离职，留下孤零零的另一个合伙人 Jonathan Teo。

题外话说两句

两周前，Uber 创始人 Travis Kalanick 迫于董事会压力最终离职，有些人把这场告别类比“乔布斯”，我觉得还是别扯了：

Uber 一事的整件事情里，只有一个人是真正“勇敢”的，那就是写出了《我在 Uber 非常奇怪的一年》的 Susan J. Fowler；另外硅谷史上被董事会踢出局或迫于董事会压力离职的 Founder CEO 中，绝大多数是因为业务原因：

比如乔布斯（和职业经理人 CEO 对产品走向判断不同）、Groupon 创始人 Andrew Mason（因业绩长期上不去），甚至雅虎杨致远（拒绝微软高价收购）；只有一个人是真正 “Uber 式下台”的——那就是 Zenefits 创始人 Parker Conrad。

这也是个接近完美的“独角兽”公司，也经历了“爆炸式”增长，之后被曝创始人为业绩做出了一个软件让不合法的经纪人可以瞒天过海，随后美国地方检察官介入，以及同样公司文化失控得一塌糊涂，2016 年 Parker Conrad 被迫下台。

创业需要鸡汤，但什么事是“荣耀”，什么事是“耻辱”，还是要拎得清的。

美政府或限制中国对硅谷投资，尤其在人工智能领域

路透社引用美国官员消息——美政府正考虑收紧对中国投资硅谷的审核，尤其在 AI 领域，因为担心中国可能借此加强军事能力及推动战略性产业。

参议院共和党二号人物 John Cornyn被披露将起草法案，以赋予外资在美投资委员会（CFIUS）更多权力来阻止交易，这个委员会奥巴马期间就曾阻止中国对美国芯片业的一些收购。

据路透社浏览的这份未公开五角大楼报告：认为中国正绕过 CFIUS 审查和监管，以多种途径获得敏感性技术，如成立合资公司、少量持股，或投资早期创业公司。

而美国政府管控不力原因之一，是很多中资收购体量未达到引起 CFIUS 审查程度，出口管制不是被设计用以监管早期技术的。

该报告由此提议：由五角大楼来制定严格技术清单，并限制中资流入在列技术，同时加大反情报力度。

路透社还称：CB Insight 早在 2012 年就开始追踪 29 家向美国 AI 公司注资的中国大陆投资者，发现技术外流不是最主要风险：“中国每投资一家刚起步高科技公司，都给美国造成机会成本，因为这家公司原可能与国防部合作。”

没被授权发言的特朗普官员以匿名方式告诉路透社：“我们正让 CFIUS 从美国经济长期健康和安全角度，审核中国在技术上的这种掠夺行为。”

Techcrunch 随后搜索了其 Crunchbase 数据库，通过分析 1206 家相关美国公司的 1712 个独立投资者，其鉴定：

目前已有超过 30 家中国投资机构，至少在其投资组合里有一个美国 AI/或机器学习/或计算机视觉方面公司；而下图，则是不止一个相关公司的中国投资方列表。

真格基金和腾讯被重点提及，尤其真格基金。

看起来，今年初 Mark Suster 的 VC 报告相当有预测性，里面提到“全球资金都会涌向美国，除非特朗普干出什么蠢事”，即地缘政治事件发生（详见硅发布报道《美国VC都撤了, 谁在接盘硅谷？》）。

不过：路透社引用的五角大楼报告还没最后定稿，其中政策建议也可能永远不会执行。