前一阵红杉资本的AI创业逻辑刷屏，核心观点是AI正在从工具变为劳动力，并最终要用产出去衡量价值。而在AI创业领域同样有重要与影响力的Y Combinator（YC）也频频释放新的创业方法论。

Vanta公司的《增长框架》（Frameworks for Growth）播客，最近就由其联合创始人兼CEO Christina Cacioppo采访了YC总裁兼CEO Gary Tan进行了一次深度交流，探讨人工智能时代下创业生态的本质变化。

这种变化的表象是增长速度：最近三个YC批次的整体收入增长速度达到了每周10%——这个数字曾经只有Airbnb这样的世代性公司才能达到。当"氛围编程"让一个六人团队就能做到八位数营收时，我们面对的不是渐进式改进，而是游戏规则的完全重写，更是对"什么是成功公司"这个基本概念的颠覆。某种程度上，这个理念可以被认为是OpenAI CEO 山姆·奥特曼一人独角兽理念的放大。

更内在的逻辑则是创业者的职业路线。曾几何时，技术创业者往往是带着大厂的光环出来创业，也最受投资者欢迎。但是Gary Tan认为现在很多大厂只是高智商人群的托儿所，很多员工做的往往只是修改调查问卷复选框的工作，无助于创业。反而，如果如果能早点进入行业，感知第一手的垂直领域经验，对创业的帮助才更大。

不过，虽然YC这么讲，但到底是不是这个逻辑，找时间我们统计一下YC最近几个批次创始人的出身就能验证是否“知行合一”了。

一、AI重新定义创业增长极限：从"十周做到18万"到"三个月营收百万"

Christina Cacioppo开门见山地抛出了一个核心问题，她指出YC见证了多轮繁荣与萧条周期，当前这波AI浪潮与以往有何本质不同。这个问题的背景在于，硅谷正在经历自互联网泡沫以来最激烈的技术范式转换，每一位创业导师都在思考如何为创业者提供指导。

Gary Tan的回答揭示了一个令人震惊的数据对比。他回忆起Cacioppo当年参与YC时的目标："那时的Demo Day目标深深印在我脑海里——十周内做到18万美元营收。你们做到了，这在当时是了不起的成就。"然而，当前的情况完全不同："现在很多公司在10到12周内就能达到50万美元营收，极少数情况下甚至能达到100万美元年营收，这在以前从未发生过。"

这种增长速度的飞跃背后有着深层逻辑。Tan解释说，过去只有像Airbnb这样世代性的公司才能实现每周10%的增长率，但现在最近三个YC批次的公司平均都达到了这个增长水平。更令人印象深刻的是，这些公司往往只用不到10个人就能从零增长到年营收1000万美元，整个过程在不到12个月内完成。

Tan进一步阐述了AI技术如何从根本上改变了创业的可能性边界。传统创业的核心瓶颈往往是技术实现能力——"过去中位数创业公司就是构建能力不足，这很悲哀"。但AI改变了这一切，"现在你可以通过'氛围编程'的方式实现想法"。这里的"氛围编程"指的是利用AI辅助工具，让编程门槛大幅降低，即使技术能力有限的创业者也能快速构建产品。

这种变化的意义在于，创业失败的传统原因正在消失。"以前经常出现'服务器搭不起来'这样的技术障碍，现在这些都不是问题了。"Tan观察到，当前YC有四分之一的公司正在通过'氛围编程'的方式寻找产品市场匹配。技术门槛的消除意味着创业成功的决定因素发生了根本性转移。

当技术不再是限制因素时，创业成功的关键就变成了"创始人能否深入理解客户需求，创造他们真正愿意付费的解决方案"。这个转变看似简单，实际上对创业者提出了更高要求——他们必须具备深度的市场洞察和用户理解能力，而这些能力的培养远比掌握编程技能更加复杂和个性化。

二、业务转向的新模式：从"听起来像创业"到"内心深度认知"

在讨论AI如何改变创业动态时，Christina Cacioppo敏锐地捕捉到一个现象：既然技术门槛降低、产品开发速度加快，是否意味着创业公司的业务转向（pivot）也更加频繁？她想了解最近的YC批次中是否有值得分享的转向案例。

Gary Tan的回答揭示了一种全新的创业模式转换逻辑。他指出，最常见的业务转向类型是从"感觉应该做的事情"转向"个人深度了解的领域"。这种转向不是基于市场数据或竞争分析，而是基于创始人的内在认知和经验积累。

他分享了一个典型案例——DataCurve公司的转型故事。"他们进入YC时在做一个相对缺乏差异化的AI工作流产品，听起来很像创业项目，但实际上很通用。"然后这家公司决定转向AI产品经理软件，但很快意识到问题："我们还没有在软件公司担任过产品经理的经验，所以虽然可以接触到产品经理，但无法深度理解这个角色。"

关键的转折点来自于团队成员的个人经历。其中一位创始人曾在顶级AI实验室实习，"于是他们转向了去年夏天实习时接触的项目，创建了一家专门为代码生成模型提供数据和训练支持的公司"。这个决定的结果令人震惊：他们在大约九个月内从零增长到接近八位数营收。

Tan强调了这种转向模式的深层逻辑："关键洞察往往隐藏在你的个人经历或身边环境中。"他对比了两种创业思路的差异：一种是"为生物学家开发AI语音助手，但从未踏足过生物实验室"；另一种是基于个人深度经验的创业。前者听起来合理，但缺乏个人原生理解和独特视角，最终往往变成Paul Graham所说的"情景喜剧式创业点子"。

这种现象在当前AI创业浪潮中特别突出。Tan提到，很多创业想法听起来很有道理，但实际上是"黑客马拉松式创业点子"——在黑客马拉松上临时想出来的点子，缺乏深度洞察。真正的考验在于"当你把产品展示给10个人，如果所有人都说'这不是我想要的'，那就该考虑转向了。有时候甚至需要问100个人"。

DataCurve案例的深层价值在于揭示了AI时代创业的一个重要特征：新市场正在快速涌现。Tan指出："代码生成数据的市场两年前根本不存在，因为当时没人知道这会成为需求。"这意味着创业者需要具备敏锐的前瞻性，能够识别并抓住这些新兴机会窗口。

三、超高速增长企业的组织建设：平衡产品开发与公司治理

面对这些能在一年内从零做到八位数营收的创业公司，Christina Cacioppo提出了一个实际的管理挑战：当公司在产品层面飞速发展时，如何同时建设组织和公司文化？这些创业者既要应对产品快速迭代的压力，又要处理团队管理、公司治理等传统挑战。

Gary Tan的回答揭示了AI时代创业的一个颠覆性观点：传统的闪电式扩张（blitzscaling）模式可能已经过时。他回顾了八九年前的创业环境："那时候的创业公司是Airbnb、DoorDash这样的市场平台型企业，需要同时在50个地区扩张，确实需要2000、5000甚至10000人的团队规模。"

在那个时代，资本确实可以作为"大棒"使用——"你有越多资金，就能扩张得越快，增长曲线就能做得越陡峭"。这种模式催生了一整个创业时代，创业公司努力成为独角兽，争取获得"也许10到15家不同的Pre-IPO基金的青睐"。

但现在的情况完全不同。Tan以YC投资的Salient公司为例："这是一家垂直AI公司，只有6个人却达到了八位数年营收，客户留存率超高，看起来有成为巨型公司的潜力。但他们可能永远不需要5000人的团队，也许20到30人就足够了。"

这种转变的历史先例并不罕见。"WhatsApp被收购时大概只有30多人，Instagram从未规模扩张太大，我记得大概12或13个人。"关键区别在于，现在这种小团队高产出的模式正在成为常态而非例外。

Tan认为这对创始人而言实际上是一种解脱。当问及创始人是否仍然重视"我的公司有2000人"这样的虚荣指标时，他观察到："我觉得这实际上让他们松了口气。"这种变化还将改变公司本身的性质。

他进一步阐述了知识工作的分化："知识工作中有很多真正优秀的工作岗位，也有大量重复性的机械工作。"他用《瑞克和莫蒂》中的一个场景做比喻：机器人问瑞克"我的目的是什么？"瑞克回答"你负责递黄油"，机器人回应"天啊"。这个比喻指出了许多知识工作中确实存在"递黄油"式的无意义重复劳动。

Tan引用了米尔顿·弗里德曼在巴拿马的一个故事：当被问及为什么工人使用铲子而不是重型机械时，政府官员说这是就业项目。弗里德曼回应："如果你想搞就业项目，应该给他们汤匙。"这个故事的核心观点是，AI应该消除无意义的重复劳动，让人们从事更有价值的工作。

"我希望这意味着会有更好的工作岗位，公司会更有盈利能力，从而能够投资更多项目、解决更多问题。基本上，这就是我们为每个人创造更多富裕的方式。"这种愿景指向了一个根本性的经济模式转变：不是通过规模扩张创造价值，而是通过效率提升和智能化实现增长。

四、高能动性个体的养成：从新手CEO到应对监管挑战的蜕变

在讨论AI时代创业者需要具备的核心素质时，Christina Cacioppo注意到Gary Tan近期频繁提及"高能动性个体"（high agency individuals）这个概念。她希望了解这个概念的具体含义以及相关案例。

Gary Tan通过Brian Armstrong在Coinbase的成长历程完美诠释了这个概念。他回忆起初次与Armstrong合作时的情况："Brian一直很聪明，逻辑性很强，但很多能力需要通过经验积累。我记得他刚从YC毕业时，我作为CEO教练帮助他，他正在学习如何管理人员、如何招聘工程师、如何解雇第一个员工。"

这个案例的关键在于揭示了一个重要误区："很多人认为能动性是天生的特质。"但YC的观察表明，能动性实际上是通过日积月累的小变化逐渐形成的，在创业过程中，随着各种挑战的出现和克服而逐步发展。"当坏事发生时，你必须克服它们。你确实有资源、人脉、智慧来做到这一点。"

Armstrong后来的表现完美展示了这种能动性的威力。"如果你今天见到Brian Armstrong，会发现他已经变得极其强大。"最具说服力的例子是他面对监管挑战时的表现。当美国证券交易委员会（SEC）对Coinbase发起攻击时，Armstrong没有选择妥协，而是"说'我们要反击，我们要找律师，我们要游说，我们要想办法解决这个问题。'"

结果证明了这种高能动性策略的有效性。Tan提到："就在今天，SEC撤回了对Coinbase的指控。"这个案例说明了能动性的核心特征：当外界给你打击时，你可以选择倒下，也可以选择像水一样，思考如何绕过这个挑战、如何解决这个问题。

Cacioppo分享了自己在Vanta的类似经历，证实了这种成长模式的普遍性："在Vanta也会发生各种坏事，但每次新的坏事相比过去经历的都不算什么。从外界看可能很糟糕，但内心会想'我们会解决的'。"这种心态转变正是高能动性的外在表现。

Tan将这个概念扩展到当前AI引发的就业焦虑讨论中。"人们很担心AI，担心所有工作都会消失。"在这种背景下，培养高能动性变得尤为重要。他认为当"随需智能"（intelligence on tap）可获得时，最重要的两个素质是能动性和品味。

"能动性就是你能够做事情。"有趣的是，这与AI技术的工作方式形成了完美映射："能动性对应的是提示词工程（prompting）。"Tan分享了一个来自AI研究人员的有趣比喻："AI看起来不那么具备能动性，更像是一个超级智能的烤面包机。"

对此，Tan的反应是："那太好了，让我们保持这样。这是最好的场景，因为我希望人类尽可能具备更多能动性。"这种观点反映了他对AI与人类关系的理想愿景：AI作为工具服务于具备高能动性的人类，而不是替代人类的主观能动性。

五、品味与设计思维：从技术导向到用户同理心的思维转换

随着对高能动性讨论的深入，Christina Cacioppo将话题转向另一个关键素质——品味。她注意到Gary Tan长期以来都是设计理念的坚定倡导者，希望了解他如何建议创业公司培养品味。

Gary Tan首先指出了当前创业环境的一个重要变化：在提示词工程和氛围编程的时代，每个人都必须成为产品经理。"你不能再只是一个技术联合创始人，然后忽略其他所有事情。你必须理解产品。"这种转变要求技术出身的创始人必须培养对产品和用户体验的深度理解。

品味的核心，在Tan看来，是对用户的同理心。"设计最重要的部分实际上是对用户的同理心。你必须像人类学家一样深入了解：这个人是什么样的？他们的目标是什么？他们的动机是什么？"

这种同理心在企业软件领域尤为重要。Tan提出了一个关键问题："如果你在销售企业软件，最重要的问题是：他们如何获得晋升？"这个看似简单的问题实际上触及了B2B产品设计的本质——理解决策者和使用者的真实激励结构。

培养这种深度理解有两种路径："要么你真实地生活过那种生活，要么你能够持续接触过着那种生活的人。"只有具备了这种深度理解，"你才能设计出比他们之前使用的解决方案明显好10倍的产品"。

Tan的一个著名建议是让创业者"卧底"到目标行业中去。Cacioppo询问是否有创业者真的采纳了这个建议。"当然有。"Tan分享了一个医疗账单公司的案例："其中一位联合创始人通过Zoom获得了医疗账单员的工作。"

这个案例特别有趣，因为它展示了开源大型语言模型如何改变了"卧底"学习的可能性。"他们能够编写软件和提示词，深度理解医疗账单员的工作内容。"关键是，"他们以一种不违反任何规定的方式进行——因为没有涉及数据泄露，他们只是在做这份工作。"

这种方法的独特之处在于，创始人不是用自己的大脑来完成工作，而是"在本地编写软件，使用最新版本的Meta的Llama模型"。从知识产权角度考虑，"你可能需要抛弃在此过程中编写的提示词和代码，但这种深度理解是无价的"。

Tan预测这种跨行业创业模式将变得更加普遍。"我认为我们可能会看到更多来自行业外部的人取得成功，而这在过去十年的创业者中相对较少见。"这种变化的驱动力是AI工具降低了技术门槛，使得深度行业理解变成了相对更重要的竞争优势。

他给计算机科学毕业生的建议体现了这种趋势："如果我处在那种情况下，我会获得计算机科学学位，熟练掌握Cursor、Windsurf、Continue或任何使用AI的编程平台，然后去做一份知识工作，深入理解那份工作是什么、如何获得晋升、老板关心什么、那个企业关心什么。"

最终的目标是将"强大的氛围编程能力"与"对特定领域的深度理解"结合起来，比如"在爱荷华州销售拖拉机"这样具体的行业知识。这种组合将创造出传统技术公司难以复制的竞争优势。

六、AI对创业判断的双重影响：机遇识别与长期验证的挑战

当讨论转向AI如何影响投资判断时，Christina Cacioppo提出了一个颇具前瞻性的问题：AI是会让YC更容易还是更难以挑选创业公司和创始人？这个问题触及了创业投资的核心——如何在早期阶段识别潜在的成功者。

Gary Tan的回答体现了一种谨慎的乐观态度："我希望AI能让这件事变得更容易，但十年后再问我吧。"这种谨慎源于创业投资的一个基本特征：结果需要很长时间才能显现。"创业成功需要这么长时间才能知道到底发生了什么。"

尽管如此，Tan对这项技术本身极为看好。他将当前的AI浪潮置于YC近20年历史的更大背景中："我记得Paul总是说，在YC之前，你基本上只能找工作或上研究生院。他希望YC成为第三个选择——让你有机会创业。"

这种愿景背后隐含着一个根本性的乐观假设：可以存在的创业公司数量没有限制。这个观点在AI时代显得尤为重要，因为技术门槛的降低理论上应该让更多人能够创业。

Tan的核心论点是，AI将推动创业生态向更健康的方向发展。回到之前讨论的小团队高产出模式："与其有5000人的创业公司，你将看到10或20人的创业公司。"这种转变已经在YC社区内部显现："YC创业公司最终会使用彼此的软件，而且这些都是同类最佳的软件。"

他以Vanta为例说明这种生态效应："你基本上让每家YC公司都不需要设立合规部门，这很棒。"这种专业化分工的深化意味着，不再需要巨型公司内部包含所有职能部门，每个充满'递黄油式工作'的庞大组织，也不需要为所有不同类型的公司需求提供不足够的解决方案。

Tan描绘了一个截然不同的未来愿景："你实际上可以有成千上万朵花绽放。应该有成千上万家公司每年创造10亿美元或更多的年化营收。"这种愿景代表了对科技产业结构的根本性重新思考。

当前的科技格局被七家万亿美元公司主导。Tan承认这些公司的价值："不是要贬低他们的成就——它们是令人难以置信的运营，正在推动全球经济的发展。我们父母的退休储蓄可能都投资在这些公司里。"

但他同时指出了一个潜在问题：这些大公司中的一些可能变成了"高智商人群的托儿所"。"他们真的在解决问题吗，还是只是进来为一个每个人都使用的应用的设置面板中的复选框写规格说明，然后可能24个月后才会发布？"

这种低效率的潜在代价是巨大的。"如果有数万或数十万人在这种舒适的托儿所里，没有真正创造解决人们问题的产品或服务，这意味着本来可以存在的数千甚至数万种产品和服务没有被创造出来，无法更快地解决问题。"

Tan的核心观点是，我们需要的不是虚假的笔记本电脑工作，而是真正的工作——那种让接收者真心说"这拯救了我的生命"或"这让我能花更多时间陪孩子"的工作。这种价值创造才是经济发展的真正驱动力。

七、"小科技"愿景：对抗大科技垄断的替代方案

基于对当前科技产业结构的分析，Gary Tan提出了一个颇具挑战性的概念——"小科技"（little tech）。这个概念不仅是对创业规模的重新定义，更是对整个科技生态的理想重构。

Christina Cacioppo敏锐地捕捉到了Tan关于公司规模变化的观察，询问是否YC不同批次的公司在成熟期的员工规模呈下降趋势。这个问题触及了一个可以量化验证的趋势。

"我们应该追踪这个数据——公司规模是否随时间缩小。"Tan认为答案几乎肯定是肯定的，并用具体案例解释了背后的逻辑。"我的意思是，回到那个刚毕业就达到1200万美元年营收的公司例子。"

传统模式下，这样的公司会迅速进入融资扩张循环："八到十年前，你会融资一轮引人注目的A轮，然后也许六个月后融资引人注目的B轮，接着雇佣客户成功、客户支持团队，建立高管层。"

但现在的趋势完全不同："我认为我们开始看到的是，他们雇佣更多厉害的氛围编程者，而不是雇佣整个千人团队来执行单一职能。"核心策略是"使用随需智能，用更少的人员提供更多价值"。

这种转变的技术基础在于AI承担了大量传统工作："智能在做许多旧工作，仍然有人处理边缘情况或进行评估来训练所有这些系统。"这种分工让人类专注于更高价值的任务，而将重复性工作交给AI处理。

Tan将这种模式的社会意义扩展到更广泛的层面。他回顾了自己从Initialized Capital回到YC的决定："当Paul和Jessica邀请我回来时，我意识到，我需要回到繁荣之树的根部。"这个比喻很重要——YC被视为创造创业生态繁荣的根本源泉。

"我深信我们在这里做的事情——我们希望创造成千上万家没有YC就不会存在的创业公司。"这些公司的价值不仅在于自身成功，更在于它们对整体经济的贡献："我们希望它们既创造就业机会又解决问题。"

这个愿景的对比对象很明确："我们希望远少有人盲目加入大科技公司，整天打排球，为设置面板中的复选框工作。我们希望他们去创造真正有巨大价值的公司。"

"小科技"概念的核心论点是提供竞争和选择。Tan承认："也许我们仍然会有7万亿美元的公司，但我们也会有替代选择。"面对人们对大科技公司过度影响力的担忧，他的回应是："这就是我向你推荐小科技的原因。我们应该有大量的小科技公司——这相当于小企业，但具有AI和软件的规模效应。"

这种愿景的吸引力在于，它既承认了大公司的价值，又提供了更多样化的经济结构。小科技公司可以提供更多的创新、更多的就业选择，以及更分散的经济权力分布。在AI技术使小团队能够创造巨大价值的背景下，这种模式具有了现实可行性。

八、创业成功的永恒法则：在技术变革中坚持用户价值创造

当讨论深入到创业指导的核心原则时，Christina Cacioppo询问Gary Tan在多年指导经验中最常回归的框架或工具是什么。这个问题试图挖掘在快速变化的技术环境中，哪些基本原则保持不变。

Gary Tan的回答回到了最基本的创业哲学："我想到YC第一天给大家的T恤，上面写着'制造人们想要的东西'。这就像一个咒语，一个神圣的短语。"这个看似简单的概念包含了创业成功的所有要素。

这个原则的威力在于它的全面性："几乎任何问题都可以通过这套原则来解决，因为也许你没有在制造东西，也许你制造的不是人们想要的东西，也许你做得不够快。"它甚至可以扩展为"现在就制造人们想要的东西"，强调时机的重要性。

Tan认为这个原则的价值在于它直接指向了创业失败的根本原因："几乎所有人遇到的问题都与此相关。"无论是产品问题、市场问题还是执行问题，都可以用这个框架来分析和解决。

当谈到不同经验水平创始人的优势时，Cacioppo询问了一个有趣的问题：二次或三次创业者相比首次创业者缺少什么，而首次创业者更容易获得什么？

Tan的观察颇为深刻："我认为主要是'苦差事盲点'（schlep blindness）。首次创业者最令人惊讶的是他们没有偏见。实际上，这有时是非常必要的。"

他用"氛围编程"作为例子说明这种现象："如果你已经编程20年，听到这个概念时的初始反应是'这不可能是真的'，直到你尝试了才发现'哇，这确实很疯狂'。"经验丰富的创业者可能会被既有认知局限，而首次创业者更容易接受新的可能性。

二次和三次创始人的优势在于资源和网络："他们可以利用自己的人脉、筹集资金的能力，以及能够雇佣的所有人才。"但在实际经营企业时，"他们必须重新采用初学者心态"来制造人们想要的东西。"这非常困难。"

这种对比揭示了创业成功的一个悖论：经验既是优势也是包袱。初学者心态让人对新可能性保持开放，但经验提供了执行的资源和能力。最成功的多次创业者是那些能够在利用经验优势的同时保持初学者好奇心的人。

Tan进一步阐述了YC另一个著名原则——"做不规模化的事情"（Do things that don't scale）。这个原则的核心在于克服完美主义陷阱："基本上，每当你发现自己在说'为了做X，我需要满足这些条件'时，'做不规模化的事情'这个原则就是说，外部依赖性、等待完美、等待能够支持规模的流程——这些都是从1到10亿的现象。而从0到1实际上就是达到1。"

这个原则的实际应用是："如果你需要构建大量软件、雇佣很多人或使用Mechanical Turk，稍后再做。第一次你可以自己做，或者你的团队可以做，或者你可以想办法以完全不规模化的方式来做。"

其价值在于解除限制："这让你摆脱了无法做X、Y、Z的一万个理由。"当创业者不再等待完美条件时，他们就能开始验证核心假设，开始真正的学习过程。

九、AI监管的人本主义路径：保持人类在回路中的责任制

当谈话转向AI监管这个敏感话题时，Christina Cacioppo以一个假设性问题开始："如果你是全球AI监管之王，你会制定什么样的监管政策？"这个问题在当前AI快速发展的背景下尤为重要，因为全球各国都在探索如何平衡创新与安全。

Gary Tan的回答体现了一种务实的监管哲学。他首先分享了在华盛顿特区与国会议员French Hill的交流经验，后者在加密货币监管和金融科技方面颇有建树。这种经验让他从现有监管框架中寻找可能的模式。

Tan首先明确了需要避免的"噩梦场景"：**"我们不希望所有人都处于某种API底线之下。"**他担心的是，如果将所有知识工作都变成类似为Uber开车的任务模式，"每个人都可能非常担心会发生这种情况"。

他的监管思路借鉴了金融科技领域的成熟做法："在金融科技和金融监管中，例如在审批流程中，他们要求人类在回路中（human in the loop）。"这种模式可能会在未来几年扩展到更广泛的技术领域。

Tan预测，随着AI变得越来越智能，最终"所有你今天能做的事情仍然受到适用于公司和个人的法律管制"。关键的挑战点将出现在"某个时刻有人想让AI担任CEO"的情况下。

面对这种可能性，不同地区可能会采取不同的方法："中国、美国和欧洲在处理这些问题时会采取非常不同的方式。"但他预测，"人类在回路"类型的监管——这种已经在金融科技监管中确立的原则——可能会扩展到整个科技行业。

Tan认为这种监管方向可能是积极的："我认为这可能是好事。我们希望人类掌控方向盘并承担责任。"这种方法的核心在于确保问责制："只要能做到这一点，你不希望出现'AI Winter Mute做了那件事'的情况——你如何让它承担责任？你无法让无限智能的烤面包机承担责任。"

这种监管哲学的核心是责任归属："最终必须有人负责，这个人可能必须是手握方向盘的人。"这种观点反映了对AI工具化而非主体化的清晰立场——AI应该作为工具服务于人类决策者，而人类决策者需要为结果承担最终责任。

在开源AI的问题上，Tan展现了更加乐观的态度。他回顾了一两年前的担忧："我们有点担心只有一两个参与者最终会拥有这种前沿AI，某种程度上会出现失控，你会陷入某种Windows垄断场景。"

但现在的情况让他感到鼓舞："我真正兴奋的是，截至今天，似乎有八九个参与者都在以实际上很棒的公平方式竞争。这给了我们所有的创业公司很多选择。"这种竞争态势很大程度上可以"直接追溯到开源"的贡献。

开源的价值在于防止锁定："如果你通过封闭API和封闭源代码被某些平台锁定，那么你可以收取垄断租金，可以为所欲为，可以自我优先，可以做所有这些事情，权力只会累积到下一个伟大的大科技公司。"

相比之下，开源模式促进了更健康的竞争："我认为更好的版本是有更多选择、更多公司、更多分散的繁荣和更小的公司规模。"这种观点与他之前提出的"小科技"愿景完全一致。

十、内容创作的真实性法则：从脆弱性中获得影响力

在访谈的后半段，Christina Cacioppo将话题转向Gary Tan作为内容创作者的经历。她注意到Tan建立了一个颇具影响力的YouTube频道，希望了解他在创作过程中学到的一些非显而易见的经验。

Tan分享了一个改变他创作观念的关键经历。他回忆起与知名YouTuber Casey Neistat的见面："当时看到我的实习生与他互动的方式非常有趣，因为感觉他走进来，他们就开始像老朋友一样与他交谈，而他也以同样的方式回应。"

这个观察让他意识到内容创作的一个独特价值：创作者与观众之间能够建立一种近似真实的关系。"这可能是你应该准备好的最有趣的事情——人们会走向你，他们了解你。"

在YC，这种影响力被战略性地运用。Tan的目标不是个人品牌建设，而是团队品牌建设："我的既定目标是，我们实际上有13个合伙人，与其让一个人成为象征性人物，我实际上希望所有13个人都像Paul Graham一样。"

事实上，这个策略正在见效："现在开始发生在他们中的一些人身上。人们在街上拦住Diana Hu，她在评论中有她的Diana粉丝，这很棒。"这种分散化的影响力建设反映了他对权力分散的一贯倾向。

关于副社会关系（parasocial relationships）的争议，Tan持相对积极的态度："在这一点上，我认为这实际上可能是好事。如果你能影响人们，如果你在帮助他们，如果你讲述关于自己的非常真实的故事，那很有力量。"

他对比了不同类型内容的效果："VC内容的经典做法总是'我很成功，我们很成功'。然后你看那些频道，观看量是50次、100次。"相比之下，当他开始制作YouTube内容时，"我最病毒式的内容实际上是关于我最可怕错误的。"

最著名的例子是他的首个病毒视频："我的第一个病毒视频叫做《我2亿美元的错误》，讲的是我拒绝联合创立Palantir的决定。"随着时间推移，这个错误的代价还在增长："现在更昂贵了，这是我26亿美元的错误。"

这个案例揭示了内容创作的一个重要原则：脆弱性和真实性比成功故事更能引起共鸣。"所以，保持脆弱、保持真实，只是...做创作者的独特原因应该是讲述你的故事和你觉得有趣的人的故事，不要为了其他原因去做。"

Tan认为，遵循这种原则的任何人"都会有观众并且做得很好"。这个建议不仅适用于内容创作，也反映了他对创业和领导力的整体哲学：真实性和脆弱性往往比完美的包装更有影响力。

这种创作理念也与他在创业指导中的方法一致。无论是分享失败经验还是承认不确定性，真实的沟通往往比理论化的建议更能产生实际价值。在一个信息过载的时代，真实性成了稀缺资源，也因此具有了更大的影响力。