没人谈论的无聊模式——以及为什么它每个月都在默默印钞

下一家万亿美元公司将出售工作成果，而非工具，因为软件支出每花一美元，旁边就有六美元或更多的服务支出，而 AI 刚刚把那笔服务预算变成了初创公司真正能攻克的东西。

人人都在写代码，却几乎没人能获得客户。问题不在于产品本身，而在于分发渠道。

Teece认为，当一项创新很容易被复制时，利润不会流向有想法的人；而是流向控制他所谓的 互补资产 的人：分销、品牌、制造、客户关系。

我刚刚分析了 YC W26 的所有公司：每家公司的路演、每个行业、每个创始团队。85% 的公司以人工智能为核心。三分之一的公司正在构建人工智能代理。还有 3 家初创公司甚至直接将自己命名为“X 领域的 Claude Code”。

我认为我们正处于一个转折点。那些能够找到如何扩展强化学习环境创建的实验室将在训练方面拥有显著优势。

五年内，我们将把 70% 到 99% 的决策都交给人工智能。我们设定目标，人工智能会想方设法实现目标。

过去，智慧是优势。但现在情况不同了。

在一个智能已经商品化的世界中，唯一重要的护城河是你和你的客户之间的那一层

真正的问题不是“如何打造一款优秀的产品”，因为好的原型很容易实现，而生产的可靠性和分发却并非易事。问题是：如何打造一个越存在越难被摧毁的产品？

我最近完成了一家 B2B SaaS 公司 GTM/战略财务职位的案例研究。任务：构建定价模型，比较新 AI 增值产品的两种选项，然后给出推荐建议。

在今天的AI环境中，这种动态被极大加强。拥有可以快速调整以捕获AI用例产品的初创公司比现有企业具有显著优势，这将使AI成为近代历史上最具破坏性的技术转变之一。

在构建任何东西之前找到付费客户的 Reddit 到 LLM 工作流程——没有调查，没有猜测

不成功的创始人会跳过不舒服的问题，直到为时已晚。以下是在构建之前如何对您的想法进行压力测试。

Astral 的唯一目标是为 Python 开发人员构建明显快速的工具。他们的员工（根据 LinkedIn 是 32 人）在开放中构建这些工具，使用 Rust 实现大规模性能提升。

大多数尝试建立"AI 业务"的人从错误的地方开始。 他们追逐原创性、自动化或工具，最终得到的是看起来令人印象深刻但从不销售的东西......

我真希望当初 Adam Wathan 围绕 Tailwind 构建业务时，能有像我这样拥有类似知识和经验的人给他一些建议。

我最近参与了一些关于为终端用户设计基于大语言模型（LLM）工具的有趣讨论，其中一个重要的产品设计问题是“人们对AI了解多少？”

如果你每月向 OpenAI 支付五位数的费用，并且暗自怀疑是否有更好的方法，请继续阅读。