前几天，英伟达发布了2024财年三季度财报，业绩再度大超预期——三季度营收181.2亿美元，同比增长205.5%；营业利润104.2亿美元，同比增长1633.7%。

让人不禁想问一句，英伟达的潜力尽头在哪里？

有人欢喜有人愁。几乎是捷报传来的同时，曾被视为英伟达潜在竞争对手的英国AI芯片独角兽——Graphcore，宣布裁掉中国区大部分员工，并停止在华销售。

虽然Graphcore表示，此举与美国对华禁令有关。

但这家3年前估值近30亿美元的公司似乎已经走进了“死胡同”。据悉，2022年Graphcore营收为270万美元，同比下降46%，亏损扩大11%。今年10月，Graphcore披露需要筹集资金保持运营，此后Graphcore再未宣布任何融资消息。

为削减成本，Graphcore去年9月宣布过一轮裁员，员工人数从2022年10月的620人减少到2023年10月的418人。如今，放弃中国市场后，日子只怕更是雪上加霜。

除了Graphcore，曾经不少被寄予厚望的AI初创企业，有的昙花一现后轰然倒地，有的正躺在“ICU”奄奄一息，也有的可能将在时代的车轮下默默死去。

成功的企业都是相似的，但失败的企业各有各的的死法。适道选取几家“失败”的初创公司案例，结合YC创始人Paul Graham的一篇旧文，盘一盘创业公司容易踩的坑。

01 轰然倒地的独角兽，默默死去的小平台

太烧钱—自驾独角兽Argo AI飞不出“死亡谷”

年前，L4自动驾驶的超级独角兽Argo AI“被”官宣倒闭，让同行多少有点兔死狐悲的茫然。

Argo AI成立于2016年，彼时在自动驾驶这片大荒原里，仿佛有烧不完的热钱。

仅创立三个月后，福特汽车时任CEO马克·菲尔兹（Mark Fields）就宣布向Argo AI投资10亿美元。2019年，大众汽车向Argo AI注资26亿美元，与福特共同控股Argo AI，将合作领域扩展至电动汽车领域和自动驾驶领域。

2021年，Argo AI已经在美国和德国的8个以上城市进行了广泛的开发和测试。2022年5月，Argo AI在美国迈阿密和奥斯汀开启自动驾驶商业化试点，包括与Lyft合作推进自动出租车业务，以及与沃尔玛共同部署无人驾驶送货服务等。

然而，就在创始人Bryan Salesky准备大展鸿图之时，福特汽车表示“Argo AI将被关闭并解散，其员工和部分零部件将分别被福特汽车公司和大众汽车公司接收。”

原因只有一个：这是个烧钱黑洞啊。

时任福特汽车CEO吉姆·法利(Jim Farley)表示，无人驾驶汽车大规模商业化落地还将耗资数十亿美元，并至少需要5年多时间。公司要投资于短期内更容易实现的驾驶辅助技术，而不是Argo AI的完全自动驾驶目标。

大众汽车首席执行官奥利弗·奥博穆（Oliver Blume）表示，公司的目标是在尽可能短的时间，为客户提供最强大的功能，并使企业的开发尽可能具有成本效益。

美国国家标准技术研究院研究发现，90%的科技成果会在从实验室样品落地为市场商品的过程中销声匿迹，而这个阶段被称为“死亡之谷”。

其中，经费和资源投入的洼地是“死亡之谷”出现的一个重要原因。

因此，在黄金时代远去，全球流动性收缩的背景下，两个金主爸爸即便“忍痛”，也要“割爱”短期造血能力不足的Argo AI。

不过，最新消息是Argo AI创始人Bryan Salesky正在软银集团的10亿美元支持下，带着一家名为Stack AV的自动驾驶卡车运输公司东山再起。

至于Stack AV能不能只用10亿美元，实现Argo AI烧36亿美元也没做完的梦，我们可以期待一下，说不定也是前人栽树，后人乘凉。

不赚钱—AI绘画公司Stock AI仅维持4个月

和金主撑腰的Argo AI相比，一些AI初创公司想烧钱都没的烧。

在迎来2023新年之际，一家提供免费AI生成图库的创业公司Stock AI官宣倒闭。

其创始人Danny Postma表示，运营一家StockAl这样由AI驱动的初创公司成本很高，当前的付费用户基础无法支付这笔费用，所以我们不得不做出改变。

值得关注的是，这家公司从成立到关闭仅仅维持了4个月。

而在AIGC中，不乏有像Midjourney、StabilityAI这样的独角兽。Stability AI成立不到三年，就已经估值超10亿美元；Midjourney更是婉拒VC，40人团队一年狂吸上亿美元，估值高达10亿美元。

婉拒VC的Midjourney靠什么来钱？与其说靠会员付费，不如说靠产品的竞争力。

一方面，Midjourney仅通过简单的提示语就能生成摄影师、原画师级别的图像；

另一方面，Midjourney也是一个非常有趣的艺术社交空间，让1400多万用户自愿成为“编外员工”。

随着数据获取——模型训练——迭代更新的良性循环，Midjourney生成的图像水准不断提升到业内最佳，而且用户使用时不需要部署任何本地硬件。因此，会员付费也变得顺理成章。

那么，同样是AI绘画，我们看看Stock AI的水准。

其实还不错呀！那为什么Stock AI就没人买单呢？

答案来源于其创始人的“自爆”。有网友询问Stock AI是否使用了Stable Diffusion来生成图像，Danny Postma兴奋地回答：Yepyep！

对于很多初创型企业来说，背靠开源生态似乎是天下掉馅饼的好事，但这只是看起来很香。

举个例子，AI绘画刚火时，想必大家都试过在小程序排队吧，而且一排就是好几个小时。这是因为一个普通服务器集群只能实现几百人同时创作，一旦同时在线创作的人数过多，10万，甚至几十万，就很容易造成服务器崩溃。不想让用户排队怎么办，只能提升吞吐量，扩大服务器集群，或者租更多硬件，这是一大笔银子。而且，用户一旦增多，服务器故障恢复能力也要跟得上，运行成本又挡不住了。

这样一来，哪怕付费用户高达数万，可能也只够覆盖人工之外的成本。

而Stock AI做的还只是免费，如果开始收会员费呢？好问题，请问用户为什么不直接把钱花给更好用的Midjourney？

至于Midjourney。其一，创始人Holz很早就认为未来计算资源将越来越短缺，因此在2021年就开始疯狂囤GPU；其二，即使年收入已过亿，整个团队也只有40人；其三，Midjourney的服务是托管在Discord上，不仅节约建立专有网站或App的额外费用，还带动用户数量飞速增长。

二创被原主逼死——Jasper楼塌了

Jasper成立于2021年，是一家面向广告营销人员、自媒体博主等群体的SaaS企业，主要提供文案生成服务，其实就是GPT-3的“二创”。

得益于创始人的社交能力和卓越眼光，Jasper率先拿到了GPT-3的内测资格，用中间商赚差价享尽了先机带来的红利。甚至在一年前，Jasper还被评为2022年成长最快的AI独角兽，并在去年10月完成了1.25亿美元的融资。

计划不如变化，一个月后，ChatGPT闪亮登场变成运动员，几乎没有任何护城河的Jasper，情况自然不言而喻。

02 经典旧文重读：创业公司的18种死法

总结以上AI初创公司“失败”原因，基本离不开太烧钱，成本高，产品没有竞争力、差异性，这些都是大家耳熟能详的词。

除此之外，有哪些更为具体的规律可以避免这些失败？适道找到了YC创始人Paul Graham一篇2006年的旧文《The 18 Mistakes that Kill Startups》，如今看来依旧非常具有借鉴意义。

适道节选了其中6条，以下是调整后的原文。

原文节选

1、拾人牙慧Derivative Idea

我们收到的许多申请都是在效仿一些已经存在的公司。现有的公司的确能够给你一些想法，但绝对不是最好的。如果你回顾一下那些成功的初创公司，很少是从模仿别人起家的。他们的灵感来自哪儿呢？通常是由创始人发现了一些尚未解决的特定问题。

我们自己的初创公司的业务是编写软件，使之能够生成在线商店的网站。当初我们是独此一家；少数几家支持在线交易的网站都是由互联网的专业设计人员手工编写的，成本很高。我们认识到，一旦在线购物红火起来的话，这些网站必然是要由软件来生成的，所以我们就写了这样一个软件。这个想法的起源很直接，如此而已。

那些对你个人产生影响的问题应该是最好的问题。苹果（Apple）的诞生是因为斯蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）需要一台电脑；谷歌（Google）则是由于拉瑞（Larry）和谢尔盖（Sergey）在网上找不到他们想要的东西；而Hotmail是因为沙比尔·巴蒂亚（Sabeer Bhatia）和杰克·史密斯（Jack Smith）无法在工作中互发电子邮件。

所以，不要去照搬Facebook，在上面做些零敲碎打的工作；你应该到别的方向上去发掘灵感。也不要受已有的公司的影响，去炒他们的冷饭；你应该去找寻未解决的问题，然后设想一下什么样的公司能够解决那些问题。你需要弄清楚，人们在抱怨什么以及期待什么？

2、没有明确的目标用户 Having No Specific User in Mind

如果你不了解用户，就不可能作出他们喜欢的东西。在前面我曾经提到过，大多数成功的初创公司，都是从解决创始人遇到的问题开始的。这里面有这样一条规则：你所创造的财富是跟你对问题的理解程度成正比的；而你最了解的就是你自己的问题。

这条理论反过来说就是：如果你试图解决一个你不懂的问题，那无异于往自己的脖子上套绞索。

但是还是有很多创始人，喜欢假定存在某些用户愿意用他们的产品，至于这些用户会是谁，他们也不很清楚。那些创始人需要这些产品吗？不，他们不能算是目标市场。那么会是谁呢？年轻人？对本地活动感兴趣的人？还是商业领域的用户？什么样的商业领域？加油站？电影制片厂？还是军工采购商？

你当然可以为与你不同类型的用户打造产品。我们就曾这么做过。问题是，你必须认识到你踏入了一个危险地带。这就好比你在借助仪表在飞行：你自己的直觉将帮不上任何忙。因此你的每一步操作都必须小心谨慎，并且要经常查看你的仪表。

这种情况下，用户就是你的仪表。你必须遵循“从实践中来”的原则。任何主观猜测都是不允许的；你必须接触用户并考察他们的反应。所以，当你为别人而不是你自己设计产品的时候，你必须去说服一些特定的用户来使用你的产品；如果你做不到这一点的话，那么失败是必然的。

3、筹集的资金太少 Raising Too Little Money

大多数成功的初创公司到某一阶段都会接受投资。这就跟要有多个创始人一样，从统计上来说，是一个保靠的举措。那么，你应该接受多少投资呢?

初创公司的资金是用时间来衡量的。每个还没有盈利的初创公司（几乎所有的初创公司在刚开始时都不可能盈利）在钱花光之前都会有一段时间。这段时间有时候被喻为“跑道”（runway）。这是一个很好的比喻，它在提醒你，当你钱花光的时候，要么起飞，要么撞毁。

太少的钱意味着你没有足够的跑道起飞。当然，起飞的概念也需要视情况而定。通常你需要更上层楼：从仅仅有个想法和正在实现的原型；到有了原型，正在发布；到已经发布了产品，正处于显著的增长期。这也要看投资者的想法，毕竟他们是你在实现盈利前要说服的人。

如果你是从投资人那里接受资金的话，那么数量至少应该能够支撑你到下一个阶段。幸运的是，你对下一个阶段是什么以及需要花费多少都有所控制。我们建议初创公司在刚开始的时候把这两项指标都设得低一些：基本上不花什么钱，以及把初期目标定为构造一个坚实的原型。这样做会给你最大的灵活性。

4、筹集的资金太多Raising Too Much Money

筹集的资金太少显然是不行的，那么太多的资金是不是也有问题呢？

是，也不是。关键不在于钱的本身，而在于随之而来的问题。一个风投曾经说过，“一旦你从我这拿了几百万的资金，那么计时就开始了。”风投们给你投资，并不是让你把钱放在银行里然后整天泡碗面；他们希望钱用在工作上。最起码，你也要有一个像样的办公室，以及一些工作人员。而这会改变你的工作氛围——并不一定是朝有利的方向。现在，你的大多数人马都是你的雇员了，而不是合伙创始人。他们不可能像你那样投入；他们需要有人来告诉他们做些什么；更糟的是，有人会开始玩起办公室里的那些猫腻。

当你筹集了很多钱的时候，你的公司就会搬到繁华地段，并且开始拖家带口。

而更危险的是，一旦你拿到了一大笔钱，那么你就会尝到船大难掉头的滋味。假设你最初的计划是向公司们出售某种产品。从风投那儿拿到钱后，你雇用了一些销售人员来做这事儿。后来你发现，应该把力量投入到消费者身上而不是那些商业公司。销售方式会有根本的不同。这时候，你怎么办？在实际当中，你甚至可能根本认识不到这点。招的人越多，你就越倾向于沿着既定的方向而不做改变。

争取大笔投资的另一个缺陷就是耗时太长。你能筹到的钱跟你所花的时间是成正比的。当投资达到上百万时，投资者会变得相当谨慎。风投们从来不会明确地说是或不是；他们会没完没了地约你谈话。因此，从风投那里筹集一笔相当规模的资金是一件很花时间的事情——可能比你创业所需的时间还长。当你的竞争者们争分夺秒于开发产品的时候，我想你不会愿意把你的时间都花在投资人身上。

我们建议那些寻求风投的创业者一旦遇到合适的协议就接受它。如果你能够从一个有信誉的基金那里拿到一笔基本合理的钱，并且没有什么不合情理的条条框框的话，那么成交好了；然后投入到建设你的公司里去。就算你能够从别的地方拿到多三成的钱，又怎么样呢？创业是一个要么赚得盆满钵满，要么输得精光的游戏。为了一点点小利而在投资者间四处游走无疑是在浪费时间。

5、花销无度 Spending Too Much

有时候很难把花销无度和筹集的资金太少区分开来。如果钱不够用了，你既可以说是开销太多，也可以说是筹集的资金太少。区分这两条的唯一办法是跟别的初创公司做个比较。如果你筹集了五百万的资金却还是不够用，那么原因就很可能是花销无度。

现在那些乱花钱的烧包们要比以前少多了。创业者们似乎已经学到了教训；再加上创业越来越便宜。所以在写这篇文章的时候，我并没有发现几个初创公司是在烧钱。我们投资的公司里一个都没有。（不仅仅是因为我们的投资都比较小，也因为许多公司都进行了多轮筹资。）

最经典的烧钱方式是雇用一大批人。这么做会对你造成双重伤害：既增加了成本，又减慢了速度。所以说，钱花得越快，你就得想办法让它撑下去的时间越长。许多软件大师们都懂得这一道理；弗雷德·布鲁克斯（Fred Brooks）在他的《人月神话》（The Mythical Man-Month）中作过详细的解说。

对于招人，我们有三条基本的建议：（a）能免则免；（b）用股份代替工资，这样做不仅仅省钱，更重要的是，你希望你的人是愿意把自己的利益同公司的利益挂钩的人；（c）招的人应该仅限于两类，或者写代码，或者出去拉客户，因为刚开始的时候，你只需要做这两件事情。

6、为（不存在的）利润而牺牲用户 Sacrificing Users to(Supposed)Profit

我在一开始就说过，如果你做的东西是用户需要的，那么应该没什么问题。你可能注意到，我没有提及任何关于正确的商业模式的事情。这并不是说赚钱并不重要。我并不建议创业者们搞那些更本就没有希望赚钱的公司，然后希冀着在倒闭前把公司卖掉。我们告诉创业者们不要担心商业模式的最初原因是觉得搞出一个人们需要的东西要比这难得多。

我并不清楚这件事儿为什么这么难。看起来应该是一件很直截了当的事情。不过，只有为数不多的初创公司做到了这一点。从这儿你就可以看出这件事儿有多难。

正是因为做出一个人们需要的东西要比赚钱难得多，所以你应该稍后再考虑商业模式的问题，就好比你把一些琐碎而麻烦的功能留给第二版一样。在第一版里，解决那些最核心的问题。对于初创公司来说，最核心的问题就是怎样来创造财富（=人们在多大程度上需要你的产品*需要你的产品的人数），而不是怎样把财富转变为钞票。

能够获胜的都是那些用户至上的公司。以Google为例，他们先是开发了搜索引擎，然后才考虑怎么赚钱。总有一些初创公司的创始人认为，不在一开始就考虑商业模式是不负责任的举动。这些创始人通常是被那些思想僵化的投资者所蛊惑。

如果说不考虑商业模式是不负责任的举措，那么不考虑产品本身的不负责任性要十倍于此。

结语

借用Midjourney创始人Holz的话，依靠外部投资者的资金生存，就好像“你有一堆钱，但你正在把它燃烧殆尽，你必须在它成为灰烬之前找到更多的钱。”

总结以上几家公司遭遇，找不到钱但技术领先，你可能会是Argo AI，困难过后总有金主接盘；找不到钱且技术“稀碎”，你可能会是Jasper。不过，现实中可能更多公司都是Stock AI，想赚一把快钱但现实又很骨干，被迫匆匆下场。

也就是说，疯狂烧钱固然可怕，但没有技术护城河才是真正问题所在。

和赢家硬刚是愚蠢的。对于AI初创公司而言，趁着大模型还没有进化到触角遍布，或许只有专注于具体问题和特定用户，凭借优秀的产品让用户心甘情愿买单才是长久的生存之道。

可以预见，未来还会有更多初创公司死在这场资本寒冬中，但也如January Ventures合伙人Jennifer Neundorfer所言：“我确实认为这是创业公司的进化时刻。”

       原文标题 : AI初创公司的3种死法，是死在寒冬还是自我进化？