人工智能如何解锁数百万新建设者

Y Combinator 油管初创课堂 2026-03-25 纯讲解
总结 人工智能正在把数百万原本不懂技术的人,变成能亲手构建软件应用的“新建设者”,这创造了一个全新的、不断扩大的市场。
工具 - 公司/平台:Emergent, Y Combinator (YC), Lovable, Bolt, Scale, Cursor, Harvey (法律AI), T160, T152; -
建议 1. 深度聚焦“非技术创造者”:深入研究这类用户的核心痛点和心理(如害怕看到代码、需要极度简化的交互),将“用
播客音频
YC_人工智能如何解锁数百万新建设者
一句话总结

人工智能正在把数百万原本不懂技术的人,变成能亲手构建软件应用的“新建设者”,这创造了一个全新的、不断扩大的市场。

核心论点展开
AI降低了技术门槛,释放了“领域专家”的创造力
. 以前,很多对某个领域特别懂的人,因为不会编程,想法没法实现。
. 现在,AI工具让他们能绕过技术障碍,直接动手把点子做出来。
讨论焦点从“取代工作”转向“赋能创造”
. 外界总在讨论AI会抢走工作,造成失业。
. 但更少人谈论的是,AI给了普通人掌握自己事业主动权的机会。
. 如果你想在自己热爱的领域开创事业,现在有了新的工具。
创业公司Emergent的惊人增长证明了趋势
. 这家公司让用户用AI智能体来构建和发布可上线的软件。
. 上线仅八个月,用户就用它构建了七百万个应用。
. 这显示了市场对“无代码/低代码”AI开发工具的庞大需求。
从服务工程师转向服务“非技术用户”是关键转折
. 公司最初做的是给工程师用的AI编码助手。
. 但他们发现,增长最快的平台是面向普通用户的(如Lovable, Bolt)。
. 于是他们转型,将强大的编码能力封装成简单产品,结果80%的用户都是没编程背景的普通人。
在AI领域,“后发优势”可能比“先发优势”更重要
. 每个新的大模型(如GPT-4到Opus)出现,都像重启了游戏。
. 后来者能吸取前人教训,用更先进的模型和全新的视角来设计产品。
. 关键是要做出一个足够惊艳、远超现有水平的产品来切入市场。
真正的价值在于交付“可投入生产”的完整应用
. 很多AI工具只擅长快速做前端原型,但离真正能用的软件差很远。
. Emergent的核心洞察是:必须构建一个能处理代码审查、测试、调试、部署、安全的端到端平台。
. 用户要的不是原型,是最终可用的产品。
技术架构的设计决定了产品天花板
. 为了确保应用从开发到部署的一致性,他们自建了Kubernetes容器技术栈,而不是用第三方服务。
. 采用了多智能体架构,主智能体管流程,子智能体负责测试、设计等专门任务。
. 智能体具备“长期记忆”,能通过积累的“技能”持续学习,越用越聪明。
强大的AI不会让工程师失业,反而会扩大市场
. 编码可能只占软件工作的20%,把应用做出来并推向市场更难。
. AI工具让非技术用户成为“建设者”,实际上扩大了整个软件市场的规模。
. 在公司内部,角色在融合(如产品经理也能干部分开发的活),效率提升,一个人能完成以前一个团队的工作。
关键数据与案例
. Emergent增长数据:上线8个月,用户构建了700万个应用。
. 用户画像:80%的用户没有任何编程背景。用户来自超过190个国家,70-80%来自美国和欧洲。
. 案例一(美国伊利诺伊州):一位从事音视频业务的人,完全不懂编程,以前靠手动和电子表格管理。他在Emergent上构建了一个全栈系统,用于管理AV设备设置和生成潜在客户。
. 案例二(挪威):一位之前将公司卖给私募基金的企业家,利用Emergent构建了自己的应用。
提到的工具/产品/技术
. 公司/平台:Emergent, Y Combinator (YC), Lovable, Bolt, Scale, Cursor, Harvey (法律AI), T160, T152
. 技术/概念:AI智能体(Agent), 多智能体系统(Multi-agent system), 大语言模型(LLM):GPT-4, Opus, 上下文窗口(Context window), 提示工程(Prompt engineering), 长期记忆(Long-term memory), 持续学习(Continual learning), 技能(Skills), Kubernetes, 云沙箱(Cloud sandbox), JSON解析, 单元测试(Unit tests)
金句
. “如果你对一个领域有热情,愿意主动去探索……你必须得自己创业,掌握生活的自主权。”
. “我们原本以为会有很多技术人员来用我们的产品,但现在平台上百分之八十的用户,都是没有任何编程背景的普通人。”
. “每一个新的大模型迭代,实际上都给了我们一个观察世界的新视角。”
. “用户的真实需求,其实是交付最终可用的产品,而不仅仅是做个前端原型。”
. “AI正在让不会写代码的人也能成为建设者,这个市场其实在变大。”
对 Vibe Coder 的价值
. 市场验证:明确显示了面向“非技术创造者”的AI开发工具是一个巨大且快速增长的市场,这为Vibe Coder的目标用户定位提供了强有力佐证。
. 产品哲学:强调了“端到端交付生产就绪应用”比“快速原型”更有价值。Vibe Coder可以思考如何更好地帮助用户跨越从想法到可用产品的“最后一公里”。
. 技术洞察:多智能体架构、长期记忆/技能学习、开发与部署环境一致等架构选择,为构建更强大、更稳定的AI编程助手提供了思路。
. 竞争策略:作为可能的“后来者”,可以借鉴其“后发优势”论——利用更新的模型和更清晰的用户洞察,打造体验更优、更解决核心痛点的产品。
建议
深度聚焦“非技术创造者”:深入研究这类用户的核心痛点和心理(如害怕看到代码、需要极度简化的交互),将“用户同理心”作为产品设计的核心。
超越原型,关注交付:在工具设计中,提前思考如何集成或简化测试、部署、运维等环节,帮助用户真正发布可用的应用。
构建可进化的“智能体”:探索让AI助手能够从与用户的交互中积累“技能”或“记忆”,实现越用越聪明,形成竞争壁垒。
利用最新模型能力重新构想产品:不要被现有产品的形态束缚,基于像Opus这类支持长上下文、多任务协调的新模型,思考能否做出颠覆性的新交互范式。
关注“角色融合”趋势:产品不仅可以面向独立创造者,也可以考虑如何赋能企业内部“一人多能”的超级个体(如会编码的产品经理)。

所以我认为,现在我们才真正看到,那些非常接近问题领域专家、但一直被技术壁垒所阻碍的人们,正在利用新兴技术来真正表达自己,并构建出这些东西。

外界对人工智能的关注实在太多了。人们总是反复强调AI将取代工作岗位,知识型工作即将消失,这会对就业和社会稳定带来怎样的影响?然而,却很少有人真正讨论一个事实:如果你对某个领域抱有热情并愿意主动探索……

你渴望某种兴趣的代理权,想要开创自己的事业,必须自主创业,掌握生活的自主权,就像你在生活中拥有自主权,就像你在生活中拥有自主权,就像你在scale那里赋能这一点。欢迎回到另一期《轻锥》节目。遗憾的是,加里被传唤履行陪审员义务,今天无法与我们一同参与。不过,我们真的非常期待。

呃,我们非常激动地邀请到马昆德和马达夫——非常激动地邀请到马昆德和马达夫——非常激动地邀请到马昆德和马达夫·贾尔。他们是双胞胎兄弟,也是Emergent的创始人,该公司于2024年夏季通过了YC的孵化。Emergent是一个平台,让任何人都能利用AI智能体构建并发布生产就绪的软件。你们实际上正是其中的智能体之一。

你们确实是其中一家代理公司。我认为你们是YC投资过的发展最快的公司之一。你们分享的数据令人震惊:上线仅8个月,就有700万个应用通过Emergent构建。请详细介绍一下这个过程。

跟我们聊聊你们所经历的惊人增长——实际上,你们看到的这种惊人增长,究竟是在什么时候达到了一个真正的转折点?这对你们来说感觉如何?我们俩是双胞胎兄弟。实际上,我们大约在12岁时就开始学习编程了。后来我们都来到美国攻读博士学位,而我中途选择了退学。

我退出了美国,去攻读我们的博士学位。

我退出了博士项目,加入了Google,而麦迪则继续攻读博士,并加入了Google。之后,麦迪曾在Zenz工作,随后又加入了Amazon,负责启动深度学习团队。我们一直计划创办一家初创公司together,这个想法酝酿已久。在此之前,我在印度经营一家名为Danzo的初创公司,那是一家专注于超本地快速配送的电商企业。

一家超本地化的快速商务公司。一家超本地化的快速商务公司。一家>> 而且Dunano确实是一家大公司>> 而且Dunano确实是一家大公司>> 而且Dunano确实是一家大公司,对吧?对吧?对吧?>> 是的,它确实非常大,呃,而且>> 是的,它确实非常大,呃,而且>> 是的,它确实非常大,呃,而且我们在印度几乎成了一个动词。所以我们在印度几乎成了一个动词。所以我们在印度几乎成了一个动词。

所以当人们发货时他们会说完成了,所以当人们发货时他们会说完成了,所以当人们发货时他们会说完成了,然后呢,然后我当时管理着一个由300名工程师组成的庞大团队,当你管理着一个由300名工程师组成的庞大团队,当你管理着一个由300名工程师组成的庞大团队,你知道,我们一直在关注深度学习领域有一段时间了,我们一直在关注深度学习领域有一段时间了,我们一直在关注深度学习领域有一段时间了,我们知道一个转折点即将到来。我们知道一个转折点即将到来。我们知道一个转折点即将到来。

我管理这支庞大的工程团队时注意到,软件测试是快速交付的最大瓶颈。

嗯,当我们开始思考要在人工智能领域构建什么时,这实际上是我们最初的构想。那是在2023年底。是的,所以当我们申请YC时,我们提交的就是这个关于自动化软件测试的想法。这是我们的第一个创意。

那是第一个想法。在测试中。实际上,我们带着这个想法去找了很多风投。他们觉得这太疯狂了。现在回想起来,这几乎有点好笑。

于是我们带着这个想法申请了YC,在构建这些测试代理的过程中,我们意识到,如果能解决验证问题——这本质上意味着你能解决测试环节——那么实际上就能实现软件工程的全面自动化。

这是我们关键的认识之一,即验证环节构成了一个循环,正是这个循环让智能体能够持续运行更长时间。基于这一洞察,我们转向将通用编码智能体作为一个重点领域,并着手开始构建通用编码智能体。

>> 这让我们进入2024年 >> 这让我们进入2024年 >> 这让我们进入2024年 >> 这个2024年 >> 这个2024年 >> 这个2024年 >> 是的,告诉我们当时的情况是怎样的 >> 是的,告诉我们当时的情况是怎样的 >> 是的,告诉我们当时的情况是怎样的,比如当时lovable的规模有多大 >> 比如当时lovable的规模有多大 >> 比如当时lovable的规模有多大,以及 >> 以及 >> 以及 >> 我的意思是,当时还没有人启动lovable >> 我的意思是,当时还没有人启动lovable >> 我的意思是,当时还没有人启动lovable,我认为kurs才刚刚开始 >> 我认为kurs才刚刚开始 >> 我认为kurs才刚刚开始,嗯,非常非常早期 >> 嗯,非常非常早期 >> 嗯,非常非常早期,我想

德文刚刚出来得很早,我想德文刚刚出来得很早,我想德文刚刚出来得很早,所以真的是非常非常早。我们看了看这个叫做甜点的benchmark,它本质上是一个benchmark,现在它已经饱和了,但在那个时候,那正是所有编码代理都在使用的benchmark。

我们接受了这个挑战,决心要成为那个领域的第一。于是,我们四个人把自己关在一个房间里,说:“好吧,让我们好好看看这个问题,我们该如何攻克它?”这为我们的崛起奠定了基础,我们就这样一步步构建起来。

我们开发的苏打编程智能体,在短短两个月内就登上了Sweet Bench的全球榜首。正是在那时,我们发现了许多关于利用语言模型构建智能体的基本真相。目前,我们预设的目标用户是工程师。

自命不凡的工程师。自命不凡的工程师。 >> 是的。那时候我们纯粹就是 >> 是的。那时候我们纯粹就是 >> 是的。那时候我们纯粹就是一家研究公司,只专注于构建一家研究公司,只专注于构建一家研究公司,只专注于构建编程智能体。我们根本没考虑编程智能体。我们根本没考虑编程智能体。我们根本没考虑产品化。曾有一段时间,产品化。曾有一段时间,产品化。曾有一段时间,我们算是首创了多智能体我们算是首创了多智能体我们算是首创了多智能体系统。我们发明了记忆功能。我们发明了系统。我们发明了记忆功能。我们发明了系统。我们发明了记忆功能。

我们发明了如何进行智能体间的通信,如何建立测试通信,如何安排测试时间计算?很多这类事情,比如那些逐渐浮现出来的,我们会发现一些东西,然后三个月后看到有论文发表出来。

这为我们奠定了基础,让我们在云代码成为潮流之前,就已经实践了云代码的理念。是的,许多模式,比如多代理编排、如何运用不同的路由策略,很多这类概念都是我们逐步探索出来的。

那些我们有所发现的事情。 >> 我绝对想再深入探讨这一点。 >> 我绝对想再深入探讨这一点。 >> 我绝对想再深入探讨这一点。嗯,不过在这个故事节点上我很好奇,嗯,不过在这个故事节点上我很好奇,嗯,不过在这个故事节点上我很好奇,你们是何时转向,你们是何时转向,你们是何时转向成为非技术用户工具的?成为非技术用户工具的?成为非技术用户工具的? >> 是的。实际上,当我们拥有了 >> 是的。实际上,当我们拥有了 >> 是的。实际上,当我们拥有了这个编码助手后,我们走了企业路线。这个编码助手后,我们走了企业路线。这个编码助手后,我们走了企业路线。

那是企业级路线。当时的普遍看法是,嘿,要面向企业构建,我们花了大约两三个月的时间,试图让我们的代理在企业环境中运作。

我们发现它太慢了,同时我们内部开始使用新兴平台来构建内部工具和软件。那时,我们注意到lovable和bolt正疯狂增长,于是我们想,嘿,为什么不……

我们当时想,嘿,为什么我们不把这个强大的编程助手打包起来,推向世界呢?于是我们在去年六月,也就是2025年,启动了一个非常小规模的测试版试点项目。结果它真的起飞了。自那以后,我们就一直专注于为非技术用户解决问题。事实上,我们原以为会有很多技术人员使用我们的产品,但如今平台上80%的用户都是没有任何编程知识的非技术人员。

他们在构建知识体系。他们在开发应用程序,这些应用程序如今支撑着真实的商业运营。所以这几乎就是当下的前沿。而且他们遍布全球,具体有多少国家呢?是的,他们拥有全球用户,大约70%到80%的用户位于美国和欧洲,目前覆盖超过190个国家。

目前有超过190个国家。我们在YC内部多次讨论过的一个话题是,在人工智能领域,先发优势与后发优势究竟如何体现。

我们确实注意到,比如观察我们的一些公司,像T160在Harvey之后进入法律AI领域,但增长势头异常迅猛。所以显然,这并非偶然。

所以,显然,作为先行者的护城河可能并不像传统软件行业所认为的那样宽广。在你们转向或略微调整方向,专注于非技术用户时,正值lovable和bolt飞速增长的时期。

T152的发展速度确实非常非常快。关于这一点,我是这样思考的——可以从两三条不同的线索来探讨。其中核心的一点是,我认为每个新模型迭代实际上都为我们提供了观察世界的新视角。

喜欢观察世界的方式。

例如,当我们开始研究GP4时,它作为首个模型被我们重点关注。最终,大家普遍试图解决的最大难题是JSON解析,即如何实现结构化的输出格式。我们当时认为,下一个模型将会解决这个问题。

模型会解决这个问题,嗯,你知道,我们不要花时间在,嗯,你知道,我们不要花时间在,嗯,你知道,我们不要花时间在那上面。我认为随着每一个新模型的推出,正在发生的是,你需要开始重新构想世界,例如,开始重新构想世界,例如,开始重新构想世界,例如,像opus就是一种不同类别的模型,像opus就是一种不同类别的模型,像opus就是一种不同类别的模型。目前,它将能够实现极长的任务周期,它将能够实现极长的任务周期,它将能够实现极长的任务周期,它将能够实现像多个代理协调,像多个代理协调,像多个代理协调together,所以我认为,像后发优势之一,

是的,后发优势在于,你能从当前竞争中吸取经验教训,了解哪些策略有效、哪些无效。此外,我认为你从根本上就站在了一个不同的起点上。

就像你观察世界的视角,就像你观察世界的视角,就像你观察世界的视角,是非常不同的,对吧?你的想象力非常丰富,对吧?我的想象力也非常丰富,对吧?

我认为,当我们开始思考Emergent时,我们意识到很多用户使用这些应用,他们实际上是想真正构建一个能正常运行的应用程序,对吧?而且大多数用户都是如此。

而且,当时大多数工具实际上都极度侧重于前端原型设计。因此,我们开始从根本上重新构想:如果能够真正将产品推向生产环境,世界会是什么样子。

我们的核心洞见是,要实现软件工程的全面自动化,就必须构建一个平台,它能像顶尖工程团队那样运作,涵盖代码审查、自动化测试、调试、部署、安全防护及托管等环节。

因此,我们重新构想了整个平台,从零开始思考:一个端到端的平台应该是什么样子?而用户的真实需求实际上是交付产品,而不仅仅是前端原型设计。

我认为第二个关键点在于如何获取市场份额,因为你是后来者,对吧?所以即便你的产品非常非常出色,从根本上说,我认为你必须凭借一款真正强大的产品进入市场。

这款产品,你知道的,它远远超越了市场上现有的同类产品,足以让人们瞩目。我们对产品充满信心,因此在早期阶段,一旦我们推出市场,我们的重点就放在了如何迅速拓展分销渠道上。

我们建立了一个庞大的网红网络,这可以说是我们的起点。我们利用TikTok、Instagram等平台,以及一大批网红,真正地将信息传播出去,从而为我们整个项目拉开了序幕。

为我们的事。为我们的事。

对我来说,构建网红营销引擎就像是抢占市场的策略。你是否也曾考虑过专注于特定用户画像及其细分类型,瞄准那些未被Level或其他平台覆盖,或者更适合新兴平台的用户群体?

我是说我们的论文适合他们。

我们的核心观点是,确实存在大量用户渴望开发严肃的应用程序,这正是我们锁定的目标群体。我们初期的宣传重点也围绕于此,比如呼吁大家来发布真正的软件产品,而我们当时所做的尝试规模较小。

我们所做的软件业务范围有点广泛,类似于市场营销,但真正能转化为平台用户的,是那些确实想在平台上发布真实应用程序的人。这是在信息传递中体现的,是的,所以我们当时会说:来构建真正的应用吧。

我们会说,来构建真正的应用程序。我们还会利用那些在其他平台上常见的错误,比如提醒大家,在Emergence上不会遇到这样的问题。这似乎是一个关键的洞察。基本上,你已经掌握了要点。

从你管理过300人大型工程团队、在Amazon领导深度学习团队的经验来看,你在工程领域堪称极致追求者,对系统架构设计有着深刻理解。能否请你分享一些心得?

你能分享一下你是如何构建它的吗?你构建方式的一个缺点?像Loal或Bolt这样的大型产品的一个共同缺点就是很难将它们完全投入使用。你可以很快做出原型,但你的产品从零到百分之百的完成速度非常快。这需要技巧。

这几乎需要技巧。就像那20%的努力能带来80%的成果,遵循帕累托原则,但你付出的远不止于此。从工程到生产的最后20%阶段工作量巨大,确实非常艰巨。 >> 是的,我认为最后阶段就像最后冲刺。

我认为,正如你提到的最后一公里问题,人们常常忽视的是,不仅要确保应用被开发出来,还要确保它能够被部署。这正是我们有意识地选择构建自己的基础设施来运行代理的原因之一。

所以,就像我们代理人正在奔跑一样。

我们提供云沙箱服务,但并未外包给当时颇为流行的第三方沙箱供应商。因此,我们从零开始构建了自己的Kubernetes容器技术栈,其中的一个关键洞见在于……

其中一个关键见解是,如果你在构建阶段和部署阶段为你的智能体提供相同的基础设施,那么在部署阶段就不会遇到那么多问题。此外,我们拥有自己的基础设施,这也使我们能够向智能体提供实时反馈,因为智能体的表现完全取决于你提供的反馈质量。

嗯,我们构建了你提供的这个。

我们构建了这种基础设施和代理,可以说是共同搭建的。从一开始,正如你所说,因为我们专注于打造那些可以直接投入使用的应用程序,这些应用是生产就绪的,配备了后端、前端等所有必要组件。

文本、前端以及所有相关部分。我们选择的文本栈对我们而言也相当独特。我们拥有一个基于Python的后端服务器。

我们有一个React前端服务器,就像大多数人通常会选择的那种,更偏向于Node.js的重度文本堆栈,对吧?这是一种服务器-客户端架构,你可以根据需要运行后台任务,如果你想要处理后台队列的话。

我们需要背景线索,以便了解那些会使用这款应用的用户,他们的抱负会越来越大,对吧?比如,我想运行一个能够进行异步视频处理的任务,他们会提出需求,而我们希望从一开始就支持它。所以,我们向最终用户展示的,正是Emergent所基于的相同文本,也就是我们提供给代理的内容。

在智能体方面,我们很早就采用了多智能体架构。因此我们明白,必须对上下文管理保持高度精简。具体做法是:让主智能体——也就是驱动智能体——负责处理核心流程。

但任何你想要委派的任务,无论是测试,还是设计搜索,或是集成探索,比如如何整合这个独特的API,都可以委派给子代理。

在这个过程中,当我们进行所有这些探索时,我们逐渐认识到,我们所生成的所有轨迹可以随时间聚合,从而为智能体构建一种长期记忆,这在某种意义上是非常独特的。

你的智能体不仅从单一会话中学习,它还能跨越多个会话进行学习。我认为这是持续学习的一种变体,目前正受到广泛关注。你可能已经注意到,人们对技能类学习尤为热衷——例如人们创造各类技能模块,现在甚至出现了名为“技能基准”的新测试平台,该平台数据显示:具备技能的智能体表现远超无技能智能体。

并且超越了没有技能的智能体。有趣的是,这些技能无法由智能体自身生成,比如,如果你让智能体生成这些技能,它们的效果并不匹配性能表现。因此,我们成功地做到了这一点。

因此,我们能够实现一种方式,让技能基于过往轨迹自动生成,并通过CI/CD流程运行后,将其添加到长期记忆中。这样一来,所有技能都能得以整合。

所以这一切对我们来说都是累积的,对吧?如果你的代理三周前还在为日历集成而挣扎,那么今天它已经不再为此困扰了,这要归功于之前那次让它成功实现的会话。真是奇妙,它竟然能自主学习。

所以它是自主学习,因为我认为所有这类可视化编程应用平台面临的一个挑战是,随着应用变得越来越复杂,如果构建方式过于简单,可能会耗尽所有模型的上下文窗口容量——这似乎曾是瓶颈所在,而我认为你们通过架构设计成功解决了这个问题。

所以你算是通过架构设计找到了出路。所以你算是通过架构设计找到了出路。所以你构建了许多,嗯,构建了许多,嗯,构建了许多,嗯,现在最先进的技术,但回溯到一年前,我们的编码代理就已经如此先进了。

我们的编码代理功能如此强大,以至于我们内部基本上已经用它替代了云端代码,作为开发者的我们对此深感自豪。然而,我们并不希望将这类强大的工具暴露给非技术背景的终端用户,因此尽管我们拥有这个VS……

因此,尽管我们拥有VS Code编辑器,我们却选择将其隐藏起来。因为我们注意到,非技术用户一看到代码差异就会感到恐慌。我们团队里曾有一位相当懂技术的产品经理,就连他也不喜欢处理JSON这类东西。

JSON,你知道,他就像在说“不,别给我看”,你知道,我会有那种感觉,就像“不,别给我看”,你知道,我会感到有压力。所以,建立那种用户同理心,当你拥有那种用户同理心,并且建立那种客服同理心,你也必须理解你的客服人员,他们正在经历什么,客服人员是什么感受,对吧?>> 内部我们有一个术语叫做“客服同理心”。

内部我们有一个术语叫做“代理体验”,我们衡量这个体验,评估代理在平台上的感受如何。实际上,我认为人们没有意识到的一个非常重要的一点是,你们实际上最初是作为工程师的编码代理世界中的一种类似德文cursor的存在,只是你们选择将其打包,以便非技术用户也能使用。

为普通用户进行封装。这就像你几乎是在朝着与爱好者板相反的方向前进。你拥有所有的实际力量。

你只需要简化用户体验,他们喜欢从用户体验入手,然后逐步发展能力,对吧?对,我认为从根本上说就是这样。

我认为从根本上说,除非你从一个起点开始,这个起点能够解决软件开发周期中所有这些问题,否则从另一端着手并解决这些问题实际上非常困难,因为你将做出一些难以逆转的架构选择。

你知道哪些是极难逆转的。你知道哪些是极难逆转的。

你还有更多例子吗?我真的很想知道,比如在哪些情况下,就像你之前提到的JSON传递那样,你在设计系统时选择完全信任模型?还有没有其他情况,让你觉得“我们不必在这方面投入时间”,因为……

5将解决它 Opus 4。5将解决它 Opus 4。

5会解决这个问题 >> 我的意思是,其中一些已经存在 >> 我的意思是,其中一些已经存在 >> 我的意思是,其中一些已经存在,比如,你知道的,像库的例子,你知道的,像库的定义,我们构建的一些集成,我们认为,你知道的,下一代模型正在为我们解决类似的问题,比如如何生成单元测试,其中一些我们之前会大量提示的事情。

另一个之前被大力推动的方面。另一个之前被大力推动的方面。另一个我们非常关注的问题是,我们非常关注的问题是,我们非常关注的问题是,随着下一代模型的出现,我们如何赋予它们越来越多的自主权,随着下一代模型的出现,我们如何赋予它们越来越多的自主权,随着下一代模型的出现,我们如何赋予它们越来越多的自主权,而模型获得的自主权越多,其表现就越好。模型获得的自主权越多,其表现就越好。模型获得的自主权越多,其表现就越好。

起初,我们的硬度标准非常严格,我们会不断收紧它。慢慢地,我们观察到,随着这些模型变得越来越大、越来越高效,你给予模型的控制越多,其约束效果就越好。

如果我们把这种趋势推演到极致,或者说是推演到非常遥远的未来,你是否担心,随着模型本身变得越来越强大,公司会处于何种境地?

>> 是的,我觉得现在业界确实存在这么一股暗流,对吧,就是那种“嘿,你知道吗,人工智能要吞噬一切”的论调。

>> 是的,我的意思是,我们的观点是,我认为编码部分只占工作的20%,对吧?

我觉得开发应用就像一份工作,对吧?把应用推向市场真的非常非常难,推向市场真的非常非常难,推向市场真的非常非常难。我认为关键在于,你与用户的合作有多紧密?你与用户的合作有多紧密?你与用户的合作有多紧密?

你对他们需求的了解程度如何,我认为随着模型的能力将变得越来越强大,人类的欲望也在以同样的速度持续增长,因此我认为人们将希望在此基础上构建更复杂的应用程序。

平台方面,另一件事是,至少通过我们的技术框架,我们能够在这些模型基础上额外提取20%到30%的性能。实际上,我们可以利用多个基础模型来进一步挖掘潜力。我认为我们必须持续不断地推进这项工作。

例如,我们现在正考虑如何为越来越多的用户提供更多服务。比如,许多已经构建了应用的用户现在希望协助分发和增长,他们想知道如何管理用户等等。

管理用户等等,我认为对我们来说,这方面的范围正在不断扩大。我同意这一点,我的意思是,还有另一张图表我最近分享过,显示软件工程师职位的数量实际上正在增加,我感觉……

实际上,情况正在升级。至少在YC内部,我们正经历着这样的现象:工具越强大,涌现的创意就越多;创意越多,想要完成的工作也就越多。感觉这里的每个人都在投入更多时间,处理更多事务,而每周需要交付的软件产出预期也在持续攀升,永无止境。

它只是不断攀升,攀升,再攀升。它正在加速。是的,这是一种享乐主义的适应,你知道吗,就像,嘿,哦,现在它更强大,我能做更多工作了。

是啊是啊 >> 这确实是贾冯悖论在起作用 >> 这确实是贾冯悖论在起作用 >> 这确实是贾冯悖论在起作用,而且我认为有很多担忧,而且我认为有很多担忧,而且我认为有很多担忧,比如软件工程岗位,比如软件工程岗位,比如软件工程岗位会消失。我不认为会这样,我不认为会这样,我不认为会这样。我的意思是,根据所有情况,我的意思是,根据所有情况。

我的意思是,根据你告诉我们的一切,以及我们正在经历的这些情况,我认为我们正处于一个扩张的市场中。我们正在让非开发者不必成为开发者,对吧?我想你也知道那个市场正在扩大。同时,我们在内部也看到各种角色正在融合。

所以角色有点融合了。就像产品经理、设计师、工程师,一个人在做三个人的工作,对吧。所以我们有个产品经理,他也在内部写代码。

嗯,最近我们内部观察到一种现象,就是现在很多原本需要五六人团队完成的工作,现在只需要一名工程师或一名产品经理就能完成。YC的下一期项目正在接受申请。你心中有创业的想法吗?请访问y combinator.com/apply进行申请。

请访问y combinator.com/apply提交申请。请访问y combinator.com/apply提交申请。尽早填写申请表永远为时不早,提交申请将使您的创意更上一层楼。好的,回到视频内容。好的,回到视频内容。好的,回到视频内容。>> 我们可以看看"涌现"的演示吗?>> 我们可以看看"涌现"的演示吗?>> 我们可以看看"涌现"的演示吗?>> 当然可以。好的。那么,这就是>> 当然可以。好的。那么,这就是>> 当然可以。好的。那么,

这就是新兴界面的模样,这就是新兴界面的模样,这就是新兴界面的模样,嗯,我打算在这里放一个提示,嗯,我打算在这里放一个提示,嗯,我打算在这里放一个提示,就像因为我们是为这个而来,就像因为我们是为这个而来,就像因为我们是为这个而来,播客,我想你知道,播客,我想你知道,播客,

我想,应该有个应用能让你练习播客问答,或者当你准备求职面试时,可以用来模拟问题练习,对吧?这样,你就能在Emergent平台上构建一个全栈应用,开发一款移动应用。我们的提示引擎非常智能。

我们的提示引擎足够智能,一旦你给出提示,它就能明白这是在讨论移动应用。因此,它会识别出应该使用移动应用构建器作为合适的代理。

所以即使你选错了标签页,这就像是,嗯,后台自动处理。是的,我明白你的意思。那么,趁这个程序还在运行,让我也快速给你展示几个用户应用。这个是由伊利诺伊州的某人开发的。

他经营着一项音视频业务,主要负责搭建音视频系统,这些工作都是手动完成的。基本上,他们通过电子表格等方式处理这类信息收集表格,并在没有任何编程背景的情况下,仅凭其他沟通就构建出整个系统。

环绕知识,就像这样,嘿,这就是知识,就像这样,嘿,这就是知识,就像这样,嘿,这就是我想要的那种AV设置,嗯,所以你,你想要的那种AV设置,嗯,所以你,你想要的那种AV设置,嗯,所以你去建造你的房间,然后你去建造你的房间,然后你去建造你的房间,然后你得到它,这是一种潜在客户生成的形式,但你得到它,这是一种潜在客户生成的形式,但你得到它,这是一种潜在客户生成的形式,但这实际上是一个相当全栈的应用,但这实际上是一个相当全栈的应用,但这实际上是一个相当全栈的应用 >> 我注意到的一件事是 >> 我注意到的一件事是 >> 我注意到的一件事是 设计真的很好,比如图标,设计真的很好,比如图标,设计真的很好,比如图标,就像它看起来就像,就像它看起来就像,就像它看起来就像 一个设计精良的应用。

精心设计的应用程序。我们确实投入了大量时间,以确保设计不仅美观,而且实用。过去,设计与功能之间常常存在巨大的权衡,比如当你专注于优化设计时,功能方面可能就不那么强大。

功能可能不会那么强大。所以我们得想办法,如何以一种设计也能得到提升的方式分享背景信息。还有一位来自挪威的人,他之前卖掉了自己的公司。

他将之前的公司卖给了一家私募股权公司,并深刻体会到律师在处理电子表格等事务上有多么挣扎。因此,他为律师们打造了一款客户关系管理系统。他形容自己是一名业务开发者,我很喜欢他用的这个词——业务开发者。

他没有编程背景。所以很多编程背景。所以很多编程背景。

我们看到很多与CRM相关的应用,特别是针对小型企业的CRM应用,这是你的第二个盈利渠道。那么,Emergent的一个独特之处在于,在代理开始构建之前,它会向你寻求一些澄清,因为它想确保自己正确理解了你的需求。另外,非技术用户可能不了解API密钥的概念。

如何获取Open AI的API密钥。如何获取Open AI的API密钥。如何获取Open AI的API密钥?那么在这种情况下,我可以直接说:使用紧急LLM密钥。直接说:使用紧急LLM密钥。直接说:使用紧急LLM密钥。这样你就不必担心从第三方获取API密钥。不必担心从第三方获取API密钥。不必担心从第三方获取API密钥。

这感觉像是一个很好的例子,说明你之前提到的观点,嗯,因为这有点像那种“问我们航空问题”的技能,虽然包含代码,但你只是把它抽象化了,然后融入到用户体验中,让那些对此一无所知的人也能轻松使用。

对于首次使用,我会说,嘿,先采用紧急API键的预设方案,然后直接开始。这是首次我将任务交给代理,感觉就像此刻我可以合上笔记本电脑。我们还有移动应用,所以……

这样你就可以随时随地继续尝试,随时随地继续尝试,随时随地继续尝试,以便在代理需要时提示代理,如果代理需要,提示代理,如果代理需要,提示代理,如果代理需要额外的东西。一旦完成,一旦完成,一旦完成,你就能看到应用的预览。所以在这里,所以在这里,所以在这里,你就能看到应用的预览。例如在这个案例中,我可以练习,例如在这个案例中,我可以练习,例如在这个案例中,我可以练习,我的起源故事是什么。嗯,我可以录制,我的起源故事是什么。嗯,我可以录制,我的起源故事是什么。

呃,我可以记录下我的起源故事,然后继续回答各种问题,最终完成。这是一款播客准备应用。是的,你可以随时回顾自己在应用中给出的回答。我们注意到……

因此我们注意到,许多人开发个人应用时倾向于构建移动应用,而在开发商业应用时,则通常会选择构建网页应用。这大致是我们观察到的趋势。

我还想展示的另一件事是,这是我们团队内部构建的一个真实的Asana克隆版,由我们的一位QA工程师完成。这确实是真实的新兴数据。我很好奇是什么促使了它的诞生。

是不是Asana缺少某些功能,或者有什么它没做到的地方,让他们觉得“嘿,我们应该自己开发一个”?>> 是的,这起初有点像是一位QA工程师的好奇心。他,我看了他以前的工作记录,他的第一个提示。

我首先查看了他过往的工作内容。第一个任务是克隆Jira系统。好的。第一个任务是克隆Jira系统。好的。第一个任务是克隆Jira系统。好的。然后他就这样持续跟进,然后他就这样持续跟进,然后他就这样持续跟进,而且,呃,我认为另一点是,而且,呃,我认为另一点是,而且,呃,我认为另一点是我们做事的方式略有不同。例如,我们每天发布三次,早上、例如,我们每天发布三次,早上、例如,我们每天发布三次,早上、傍晚和晚上。所以我们基本上构建了傍晚和晚上。所以我们基本上构建了傍晚和晚上。

所以我们基本上是根据我们的工作方式量身打造的,非常贴合我们的操作流程,比如我们在很多很多环节都融入了质量保证操作,在很多很多方面都是如此。

嗯,确实,当我们使用Asana时,它非常……嗯,甚至想要根据你的工作风格来定制它都不容易,而且我们每月还能节省大约3000到4000美元的订阅费用。>> 是的,这确实是个人软件的世界。

个人软件。个人软件。>> 是的。有没有人真正编辑过这个代码,还是100%通过商家构建的?

百分之百地,商家与优质商品共同塑造了商家本身,而商家与优质商品又共同塑造了商家,其优势在于,若我想添加一项功能,只需前往那个项目并添加功能,它便会自动开始构建。

对你们来说,以这种方式测试平台可能很有用,因为这很可能处于人们用Emergence构建的最复杂应用的边缘。这样可以让你们测试当人们接触到如此复杂的应用时会发生什么。

事实上,许多团队内部正在利用新兴技术构建应用程序。例如,我们的营销团队已经基于新兴技术打造了一套完整的客户关系管理系统。

我们现在就像,嗯,我们的客户支持团队正在构建一个客户支持软件,完全基于Emergent平台,其强大之处在于,这些构建者是最贴近问题的人——他们真正理解问题,并且能够快速开发这些应用。我们内部应用的上线速度简直快得惊人。

内部应用简直多到离谱。内部应用简直多到离谱。>> 但这到底有多夸张呢?我很好奇,>> 但这到底有多夸张呢?我很好奇,>> 但这到底有多夸张呢?我很好奇,比如在公司内部,是不是也有人想要比如在公司内部,是不是也有人想要比如在公司内部,是不是也有人想要他们自己定制版的内部Asana?所以目前,是不是公司里每个人都在用内部Asana?所以目前,是不是公司里每个人都在用内部Asana?

目前公司里每个人都在使用这个工具,这个工具正在协作开发中。也就是说,产品经理可以提出一个功能,质量保证人员可以提出一个功能,甚至人力资源团队的成员也可以提出功能来逐步完善它。那么,你认为在这样一个世界里,版本控制和功能标记这些东西会如何发展呢?在这个世界里,任何人都可以写几句话来更新他们正在使用的软件。

他们正在使用的软件。他们正在使用的软件。>> 是的。所以,有一个测试阶段,还有一个部署阶段,对吧。

因此我们维护着不同的版本,并且有一个主要的软件负责人,也就是当前实际管理它的人。所以你知道,它的发展过程涉及有人提出功能需求,然后由代理方来构建实现。

一旦代理构建完成,它就会进入发布阶段,但这并不是通过Git管理的,更像是你自己的工作流程。所以,如果你愿意,可以连接GitHub,就像我们内部为项目所做的那样。对于Emergent之外的非技术开发人员来说,他们实际上会直接调用GitHub。

对吧?所以他们拥有GitHub GitHub,对吧?所以他们拥有GitHub GitHub,对吧?所以他们拥有非常有限的GitHub知识,因此我们负责处理版本控制,即使他们不连接GitHub。那么谈到你如何管理团队,你的招聘方式肯定非常不同。

我的意思是,你们团队非常精干且规模很小。你们是如何招聘工程师的呢?>> 是的。实际上我们从第一天起就非常清楚我们想要打造什么样的团队,基本上我们主要关注两个方面。

一是解决问题的能力,即你解决问题的能力有多强?二是……

其次,我们看重的是责任感,我们认为那些能够真正、真正、真正承担起责任的人,你知道,我们非常看重这一点。我们早期的很多招聘对象,你知道,我们当时非常痴迷于那些排名前100的IT人才。

所以我们当时推行了一个项目,我告诉团队说,我们必须招聘那些排名前100的IT精英。现在,我们已经有排名第一、第十二等顶尖人才加入我们,而且很多初创成员也来自Dunzo,因为我能够……

因此,我之所以能够从Dunzo起步,是因为我组建了一支非常出色的团队。我们组建了一支非常出色的团队。我们组建了一支非常出色的团队。我们得以从那里吸引到一些最初的成员。我们得以从那里吸引到一些最初的成员。我们得以从那里吸引到一些最初的成员。我们专注的核心,本质上就像一两个人承担着通常一个公司所做的工作。我们专注的核心,本质上就像一两个人承担着通常一个公司所做的工作。我们专注的核心,本质上就像一两个人承担着通常一个公司所做的工作。例如,我们的部署工作,

例如,我们的部署几乎与Vercel的模式如出一辙,仅由两人完成,这就像我们的记忆系统,虽然有多家初创公司致力于解决记忆问题,但往往仅由一人构建。因此,我认为这种方式……

所以我认为,我们赋予了人们更多的责任,而且我认为人们通常会被那些他们想要解决的难题所吸引。

>> 你的团队在哪里?

>> 目前团队大部分成员在班加罗尔,也就是我们在印度的办公室。

嗯,在印度我们有办公室,然后在旧金山这边我们有一个很小的办公室,大概三到五个人。你们自己也是两边都有分布,能不能解释一下这种设置是如何运作的?>> 是的,我本人住在旧金山,我一直都在湾区这边。

过去十年左右,我一半时间在旧金山,一半在班加罗尔,总是被时差困扰。我认为你们大概是目前最成功的AI公司——虽然直接说它源自印度公司可能不够准确,但确实在印度有着显著的影响力。

在印度有显著的存在感,是的。在印度有显著的存在感,是的。为什么会这样呢?为什么会这样呢?为什么会这样呢?>> 我的意思是,我觉得就像我回到印度时,你知道,在Google之后,我一直有个疑问,为什么印度没有自己的Google或Facebook呢?所以从第一天起,我就……

所以从一开始我就在想,虽然我创立安佐时它是一家专注于印度市场的公司,但当我着手创办第二家公司时,我始终认为,我们必须意识到,我们拥有如此多的人才,如今已有大量资本可供利用。

如今,印度拥有大量可用的资本,一切资源应有尽有,为何人们不致力于打造真正意义上的全球科技领军企业呢?这正是我们起步时的雄心所在。在我看来,很大程度上这与个人的抱负有关——如果你敢于梦想远大,从零开始就真正具备全球视野。我认为,由于互联网现已全面普及,人们能够从世界各地获取知识和见解。

我认为知识无处不在。我认为每个国家都有机会面向全球观众进行建设,如果你拥有那样的思维和抱负,我相信我们将看到更多来自印度的公司崭露头角,实现同样的目标。

我很好奇实际运营这样一家公司是怎样的体验——团队主要在印度,而产品却主要在美国使用,欧洲市场几乎不涉及,印度市场也完全不是目标。这到底是一种什么样的运作模式?

经营这家公司感觉如何?如果当初建立的是一个完全扎根于此地的典型硅谷风格公司,情况会有何不同?>> 在内部,我们设定了极高的标准,将其视为一款全球性的产品。

我的意思是,无论是在招聘方面,还是在产品开发的初期阶段,我认为我们投入时间在这里也很有帮助。我们非常坚持做的一件事是,公司里的每个人每周都会与客户交流一两次。

公司里的每个人,没错,他们都会与客户沟通,每个人都会。我们当时就像是一个客户支持团队,但我们的工程团队非常非常小,只有12个人。其中一个人总是随时待命处理客户支持问题。这对我们来说是一个非常艰难的决定,因为你知道,团队规模实在太小了。

你知道你们团队规模很小,必须快速交付产品并迅速调整。比如,抽调你们最优秀的引擎之一去处理客户支持工作,这确实很困难,但它确实帮助我们从一开始就建立起对客户的同理心。考虑到我们的大部分分销都是在线进行的,这一点尤为重要。

线上分发正如你所知,团队能够从数字化事物中学习并据此构建产品。但我认为,我们从零开始建立客户同理心——比如从一开始就与用户深入交流——这确实帮助我们弥合了用户当前需求与产品之间的差距。有趣的是,当我们刚上线时,前五天我几乎都粘在办公桌前处理客服支持,而且大部分客户请求都是用法语等不同语言发来的。

德语就像你懂法语一样,德语就像你懂法语一样,德语之所以重要,是因为很多很多用户是全球性的,多亏了人工智能,我们能够理解那个回复,并且我认为这也在帮助我们弥合差距。是的。是的。是的。>> 而且我们正在S地招聘。所以,呃,如果>> 而且我们正在S地招聘。

所以,呃,我们在旧金山和班加罗尔招聘。所以,呃,如果有人对加入我们感兴趣,无论是研究岗位、后端工程师还是前端工程师等各种职位,我们都在招聘。

>> 我想回到我们之前讨论的个性化软件话题,你认为这对SAS整体意味着什么?是的,我想那个挑衅性的问题是:SAS现在是否已经消亡?我的意思是,你们基本上已经亲手淘汰了Asana。

这对Asana和其他SaaS公司来说是否不利?>> 我的意思是,我确实认为当前SaaS的运作方式需要改变。我觉得存在两大强劲的逆风。其中之一是越来越多的这类……

越来越多的SaaS工作流将被智能代理所接管,除非你的SaaS公司转型为以代理为核心的企业,否则我认为生存将变得相当艰难。第二个挑战显而易见,正如大家所知,用户……

显然,人们渴望越来越个性化的软件,那种他们可以在其上构建的软件,就像我们打造自己的项目管理工具那样。我们看到越来越多的人正在平台上构建这些内部工具和软件,比如我们的平台。而且,我感觉软件本身的本质正在发生变化。

我认为软件本身正在发生变化。我认为越来越多的软件将变得agentic化。嗯,现在有很多人正在构建基于涌现技术的应用,大约有20%的应用实际上是agentic应用。

所以人们实际上是在这些应用中嵌入我们自己的涌现式智能体,以此来驱动一系列工作流程。这听起来真的很酷,有什么有趣的例子吗?是的,比如我喜欢……

是的,我是说我喜欢M刚才展示的那个应用,就是那个律师用的CRM系统。它是一个agentic应用,代理可以接手一个工作流程,然后运行整个程序。软件本身……

软件本身正在演变,你知道吗,就像很多人只是想要,你知道吗,打造能够真正独立完成更多工作的代理。那么,随着代理处理任务的视野越来越长远,你认为这会走向何方?

我是说其中那个米和更长的?我是说其中那个米和更长的?我是说那个米>>米图表对>>米图表对>>米图表对>>图表是最近非常>>图表是最近非常>>图表是最近非常令人震惊的一个。是的,我认为那是令人震惊的。是的,我认为那是令人震惊的。是的,我认为那是年度图表,我会这么说对吧年度图表,我会这么说对吧年度图表,我会这么说对吧就像那个米的指数级增长就像那个米的指数级增长就像那个米的指数级增长然后然后像4 4.5大概在我想然后然后像4 4.5大概在我想然后然后像4 4.5大概在我想四个小时和4。

6点是在10小时,呃,还有4小时和4点。6点是在10小时,呃,还有4小时和4点。6点是在10小时,呃,我们现在内部有点像,你知道,正在试验智能体群,让智能体能够,呃,工作更长时间,并且多个智能体可以,呃,在一个任务上协调合作。嗯,初步结果看起来,嗯,还不错。

嗯,初步结果看起来非常非常令人振奋。嗯,你知道,非常非常令人振奋。嗯,你知道,非常非常令人振奋。

嗯,你知道,我们拭目以待。我认为,我认为到今年年底,你会看到那些全天候运行的智能代理,可能有数百个代理协作完成单一任务。这就是我们现在看到的未来发展方向。

>> 你们是如何为此构建的?

>> 你们是如何为此构建的?

>> 人们的任务正在增加,对吧

>> 人们的任务正在增加,对吧

>> 人们的任务正在增加,对吧

就像,所以我们想要给予

就像,所以我们想要给予

就像,所以我们想要给予

代理更多自主权,对吧

代理更多自主权,对吧

代理更多自主权,对吧

所以,关键是要确保

所以,关键是要确保

所以,关键是要确保

轨迹不会偏离。

轨迹不会偏离。

轨迹不会偏离。

因此,你总是希望拥有

因此,你总是希望拥有

所以你总是需要一个监督代理,对吧?比如,假设有几个代理在协作,那么同时也会有一个监督代理,它并行地监控整个任务,对吧?所以我们正在尝试许多不同的架构。

正确的架构设计,即便是像拉尔夫·维格姆循环这样的简单现象,你可能听说过,你可能听说过,你可能听说过。其核心思想是:持续激励智能体,持续激励智能体,持续激励智能体,直到任务完成。而这一切的实现,这一切的实现,这一切的实现,都依赖于一个有效的验证循环,一个有效的验证循环,一个有效的验证循环。关键在于:你是否能为智能体提供自主验证,你是否能为智能体提供自主验证,你是否能为智能体提供自主验证,比如任务是否完成,比如任务是否完成,比如任务是否完成。

因此,我们内部目前的大量工作实际上仍在持续进行,主要集中在构建最佳验证器上。我们确实也在进行一些定制化的微调。所以,我们非常谨慎,避免在某种意义上直接与模型竞争,也就是说,我们并不打算打造一个类似4.0的版本。

我们并不想立刻构建一个4.5的替代品,但我们确实希望通过我们自定义的fine-tune验证层来增强它。所以,我们在研究方面所做的一些有趣工作正是围绕这一方向展开的。

对于相反方向的某些运动,您有何看法?我们讨论了相反方向的问题。

我们讨论了模型本身可能变得更强大,这对所有基于它们进行开发的人意味着什么。但至少有一些模型公司明确表示要构建应用程序并自己拥有应用层。如果其中一家应用层公司……

如果其中一家公司决定,比如你知道,那些公司决定,比如你知道,那些公司决定,比如你知道,为非技术用户提供代码服务是一项非常有价值的应用,非常有价值的应用,非常有价值的应用,这对你意味着什么,这对你意味着什么,这对你意味着什么?>> 我认为最终,最终我认为 >> 我认为最终,最终我认为 >> 我认为最终,最终我认为,比如,你是否真正理解你的客户需求,比如,你是否真正理解你的客户需求,比如,你是否真正理解你的客户需求,真的非常非常清楚,你是否

真的非常出色,你是否真的非常出色地满足了他们的需求?我认为,我认为与他们建立更紧密的联系,我认为,我认为与他们建立更紧密的联系,我认为,我认为所有这些基础,比如所有这些基础,比如所有这些基础,比如初创企业的构建原则始终如一,初创企业的构建原则始终如一,初创企业的构建原则始终如一,我想你知道,对我们来说,只要我想你知道,对我们来说,只要我想你知道,对我们来说,只要我们专注于真正地、真正地、真正地理解我们用户的需求,真正地理解我们用户的需求,真正地理解我们用户的需求,真的做到最好,我想你知道,我们真的会做到最好。

我认为你知道我们会在产品上真正地竞争,我认为你知道我们会在产品上竞争,在产品上竞争。你是否认为,我的意思是,也许你是否认为,你是否认为,我的意思是,也许你是否认为,你是否认为,我的意思是,也许你是否认为,关于所有模型公司,它们是否相似,或者它们之间的差异,关于所有模型公司,它们是否相似,或者它们之间的差异,关于所有模型公司,它们是否相似,或者它们之间的差异。如果你看模型本身,如果你看模型本身,如果你看模型本身,它们确实非常不同,比如,它们确实非常不同,比如,它们确实非常不同,比如,例如你知道,嗯,opus是,例如你知道,嗯,opus是,例如。

你知道,T158显然是个主力,就像Codex在后端调试方面真的很出色,而T123在前端调试方面也很棒。所以我认为所有这些模型都有各自的特点,对我们来说一个好处是,我们能够利用这些模型的特长,为用户提供最佳体验。

为用户提供最佳体验。我认为最终,至少在我看来,大多数这些模型将会变得非常商品化,就像所有模型都会表现出相似的行为一样。

嗯,他们会让你了解价格竞争力,嗯,在他们之间,你已经可以看到,开源可能落后大约三到六个月,对吧?而且我们有足够的灵活性,来真正构建那个层面,在那里我们真正满足用户的需求。

我们真正与用户相遇的地方,是在他们所处的阶段,并在他们的旅程中给予支持。真正理解客户需求,并能够为此构建解决方案的团队,将有望在这个领域取得成功。我们已经构建了700万个应用程序,这些应用程序的用户是谁?他们用这些应用做了什么?有什么让你感到惊讶的地方?来到我们平台的用户,通常是那些想要构建严肃应用程序的人。

喜欢开发严肃应用的人。那些真正有商业用例,希望实现自动化,或者有商业想法想要启动的人。嗯,来找我们的主要用户是中小型企业主。

他们今天仍在依靠电子邮件、WhatsApp和电子表格来运营业务,原本可能会找开发公司定制软件以实现自动化管理。如今他们正转向新的解决方案。

他们正转向我们,看看我们提供的价格点,看看我们正在降低的成本,要知道,原本开发这款软件可能需要花费50万美元,而现在,你完全可以自己动手,仅用5000美元就能完成。嗯,这可以说是一种自主掌控的方式。

嗯,呃,这就像是一种,你知道的,解锁,我们正在某种程度上,你知道的,解锁,我们正在某种程度上,你知道的,解锁,我们正在某种程度上,向世界呈现,现在。呃,向世界呈现,现在。呃,向世界呈现,现在。

呃,比如今天早上,我和一位用户克里斯蒂聊天,她住在阿拉斯加。她是一名临床心理学家,同时也是一名马术运动教练。她想要将这两个领域结合起来,你知道,就像那样。

我知道她在心理学方面有很多独到见解,在心理学方面有很多独到见解,在心理学方面有很多独到见解,在心理学方面有很多独到见解,在心理学方面有很多独到见解,在心理学方面有很多独到见解,在马术方面也有很多独到见解,在马术方面也有很多独到见解,在马术方面也有很多独到见解,她说她到处寻找一个能实现这个功能的应用程序,到处寻找一个能实现这个功能的应用程序,到处寻找一个能实现这个功能的应用程序,但没能找到,但没能找到,但没能找到,所以她想要自己开发一个,所以她想要自己开发一个,所以她想要自己开发一个,她实际上去了一个开发工作室,去了一个开发工作室,去了一个开发工作室,>> 这绝对是学习的交汇点,>> 这绝对是学习的交汇点,>> 这绝对是学习的交汇点,她正在学习,她正在学习,她正在学习,>> 是的,然后她去了一个开发工作室,>> 是的,然后她去了一个开发工作室,>> 是的,然后她去了一个开发工作室,在新斯科舍省,试图找到能构建它的人,在新斯科舍省,试图找到能构建它的人,在新斯科舍省,试图找到能构建它的人。

他们是能够构建它的人。他们向她收取了巨额费用。于是她发现了Emergent,开始着手开发,并在几周前刚刚推出了她的应用程序,在应用商店里叫做Equine。

实际上,它将她的心理学见解与体育教练工作相结合。

嗯,她现在有几百个用户,目前有几百个用户在使用这个平台。我认为,这正是我们试图实现的关键突破——吸引那些长久以来一直怀揣想法的人们,那些真正酝酿已久的人们。

那些真正接近领域专家、非常接近领域专家、非常接近问题核心的人,现在可以去构建、去建设、去创造。嗯,我们同样拥有许多这样的机会。

嗯,我们平台上也有很多独立创业者,他们原本可能需要聘请一位技术总监来开发这些应用。我们在平台上看到的成功案例,比如最近有人联系我说,嘿,有家公司仅凭一个广告就筹集了大约400万美元。

他们通过一个基于Emergent平台构建的广告筹集了大约400万美元。是的,确实是在Emergent上开发的。我需要获得他们的许可才能分享更多细节,但我想说的是,现在我们正亲眼见证这一突破的实现——那些对问题领域有深刻理解的专家,过去常因技术障碍而受限,如今终于得以释放潜能。

被技术所阻碍,你知道,技术障碍确实阻碍了他们充分表达自己,就像是通过沉浸式体验来构建这些事物。而且,这些人还告诉我们,这不仅仅是钱的问题,比如我可以给钱。

在向开发团队传达想法时,很多信息会在翻译过程中丢失。当你试图通过开发人员表达你的想法,而他们说:“嘿,我知道我想构建什么,如果我能大声说出来,我自己就能做得更好。”所以,我之前提到的那位挪威人说:“嘿,在我的团队里,我是唯一的构建者,我甚至不引入其他人,因为我确切知道要构建什么,而其他人则专注于业务的各个方面。”

所以这就像是它的单一层面。这种独行侠般的态度,比如“我要自己来,我有专业领域知识,信息传递毫无损耗”。那种自主权,正是人们期待这类平台能带来的。是的,我认为如此。

我认为这是一个非常重要的故事,一个实际上被讲述得远远不够的故事——你所构建的东西对社会而言是真正必要的。当前社会有太多焦点集中在人工智能将取代工作、知识型工作正在消失这类话题上。

这对就业意味着什么,这对就业意味着什么,这对就业意味着什么,以及社会动荡,但好像没人,以及社会动荡,但好像没人,以及社会动荡,但好像没人真正在谈论这样一个事实,真正在谈论这样一个事实,真正在谈论这样一个事实,实际上如果你有某种,实际上如果你有某种,实际上如果你有某种兴趣所在,你想开始,兴趣所在,你想开始,兴趣所在,你想开始自己的事业,拥有自主权,自己的事业,拥有自主权,自己的事业,拥有自主权,掌控自己的生活,就像你在赋予,掌控自己的生活,就像你在赋予,掌控自己的生活,就像你在赋予自己力量。

就像你在scale那里所做的那样。在scale。在scale。>> 这真是太酷了,你所释放的人类创造力如此之多。比如,谁能想到世界需要的是一款将临床心理学与骑马相结合的应用。

>> 嗯,在一个软件功能受限的世界里,那个应用根本不可能被开发出来。但在一个软件功能不受限的世界里,你不仅能开发那个应用,还能开发其他700万个应用,这些应用可能永远都不会有人去开发。>> 你触及到了细分中的细分领域。>> 是的。

所以这就像是PG之前写过的一个趋势的延伸,对吧?

比如,在二战后,出现了几家大公司,人们在那里建立整个职业生涯,希望从像IBM这样的地方开始,工作几十年然后退休。接着,创业浪潮兴起,突然间世界变得不同了。

随着世界变得愈发高清,人们的追求也愈发清晰——或许我该创立自己的公司,或许我该创立自己的公司,或许我该创立自己的公司,或者至少加入一家规模较小的企业并为之奋斗,至少加入一家规模较小的企业并为之奋斗,至少加入一家规模较小的企业并为之奋斗,在多家公司任职或创立多家公司,在多家公司任职或创立多家公司,在多家公司任职或创立多家公司,并期待企业发展的下一阶段,并期待企业发展的下一阶段,并期待企业发展的下一阶段,最终每个人都经营着自己的事业,最终每个人都经营着自己的事业,最终每个人都经营着自己的事业,那事业恰好位于临床心理学、那事业恰好位于临床心理学、那事业恰好位于临床心理学、科技与马术的交汇点,科技与马术的交汇点,科技与马术的交汇点,并以此找到受众与生活,并以此找到受众与生活,并以此找到受众与生活,乃至生计的依托。

那边。那边。>> 是的,我是说我们对很多事都感到兴奋 >> 是的,我是说我们对很多事都感到兴奋 >> 是的,

我的意思是,我们对这么多想法能够实现感到兴奋,我们真的希望缩小想法与现实之间的差距,真正让人们能够表达自己,并真正实现这种想法的寒武纪大爆发,这对YC来说是非常有益的。

我认为这对YC来说非常有利。

我认为这并不一定非得是那种,并不一定非得是那种,并不一定非得是那种完全像,我觉得这整个现象真的非常,我觉得这整个现象真的非常,我觉得这整个现象真的非常有趣——这种能够创办企业,这种能够创办企业,这种能够创办企业,而不必依赖风险投资,不必依赖风险投资,不必依赖风险投资,不必试图筹集大量资金,不必试图筹集大量资金,不必试图筹集大量资金,而只是一个人,只是一个人,只是一个人,追随自己的热情,追随自己的热情,追随自己的热情,并掌控自己的生活,并掌控自己的生活,并掌控自己的生活。

我认为这就像贯穿他们的一生。我认为这就像贯穿他们的一生。我认为这真的是一种非常鼓舞人心的信息,非常鼓舞人心的信息,非常鼓舞人心的信息,>>对吧?而且我认为我们现在正处在>>对吧?而且我认为我们现在正处在>>对吧?而且我认为我们现在正处在这一切的早期阶段。就像我这一切的早期阶段。就像我这一切的早期阶段。就像我我认为我认为这种指数级增长我认为我认为这种指数级增长我认为我认为这种指数级增长将会持续发展,并且我们将会看到将会持续发展,并且我们将会看到将会持续发展,并且我们将会看到越来越大的项目,你知道,越来越大的项目,你知道,越来越大的项目,你知道,建立在涌现之上。是的。

建立在涌现之上。是的。建立在涌现之上。是的。>>好的。那么,我们今天的时间就到这里了。马昆达·马达夫,非常感谢您的参与。这真是一次引人入胜的对话,祝贺您取得的所有进展,我们很期待看到未来的发展。>>谢谢。

非常感谢您的邀请。

原视频 导出PDF