大厂裸辞、获得融资、去读博士：AI时代创业者路径全解析

到目前为止，我们听过太多关于AI时代的成功叙事。

互联网上关于"一个人，一间房间，一千万"的故事层出不穷，而我们也总是一次又一次被吸引，一方面因为我们会产生一种

的替代体验，另一方面是大家都想探究这种个人意志自由下的成功路径。

我们和身边很多真实的创业者聊过，他们有的已经获得成果、有的尚在探索期，区别于已有的成功叙事中可能存在的幸存者偏差，在他们身上，可以更多地了解到获得成果的过程、在这条路上遇到的困境以及面对困境时候的解决办法。

在这一次微扰和我们的分享中，他回顾了他整个创业时期的方法和心路历程，在这里和大家分享一下，普通人走上AI创业者之路后的具体路径。

微扰从交大毕业，在阿里、字节、腾讯等大厂都工作过。24年微扰辞职，靠打黑客松一年拿了15个奖，开发了自己的产品并拿到奇迹创投的融资。现在他正在做一款AI原生的知识库产品，下半年打算回学校读AI博士。

他和我们分享了一整套AI时代普通人创业的路径方法，从怎么参加黑客松，到创业该走哪条路，再到怎么建立不被大模型冲掉的壁垒，一起来看看。

AI时代性价比最高的起点：

参加黑客松

文科生也可以通过AI写代码已经不是新鲜事了。只要愿意尝试，现有的AI技术完全支持。而黑客松更是给所有人提供了一个练手场、试错场、甚至创业的起点。

很多人有想法，但一直缺一个动力去启动。黑客恰好也提供了这个动力：一个明确的deadline，一群一起干的人，一个验证想法的机会。

微扰在辞职后参加了很多次黑客松，这也成为了他的创业开端，并且他从中也总结出了一些获奖的经验：

大部分黑客松本质是主办方宣传自己产品的机会。想赢，就要尽可能用他们的产品，把产品的价值发挥出来。巨星的黑客松用机械臂，AMD的黑客松用本地大模型，方向都写在选题里了。

别纯为了拿奖去。最推荐的做法是选一个想持续构建下去的方向，黑客松只是起点，不是终点。

文科生想学技术，黑客松是认识程序员最好的场景。想拿奖，固定团队比临时组队胜率高得多。

线下黑客松的评委，很多是主办方的资深成员。多聊能拿到行业insight，同时在他们面前刷存在感，印象分直接影响打分。

时间有限，别追求完美。一个酷炫的demo加上一个能打动人的故事，比后端逻辑严谨更容易赢。

微扰一直强调的一句话是"别当赏金猎手，找到你想做的，然后真的去做。"这个坚持也成为他后续创业路上的动力和支撑。

AI时代创业路径：

只有两条路相对走得通

微扰认为现在的创业和独立开发，其实有两条可能走得通的路径。

这条路也是大部分AI创业者最开始做的事：先做一个小东西，再做一个，快速迭代赚一些钱。在这个过程中，可以让自己的IP影响力不断增长。

这样做的好处是门槛低，AI把写代码的难度抹平了。

但风险也很明确：大模型原厂会做产品迅速把你的替代。比如包个OpenAI的API做壳，半年后他们自己就出了。所有人都能抄你，而且速度比以前快得多。想做出一个两年以上稳定有收益的东西很难。

这样下来最后能赚到钱的，往往不是技术最好的人，是有分发权的人。个人有影响力就变得很重要。所以现在很多技术出身的独立开发者同时也要做自己的IP内容。另一种选择是有渠道、认识厂商，那可以去做FDE。这条路确定性更高，但同时对人的要求也很高。

追求技术门槛，做错位竞争。

他提到了一个有趣的例子。有一家公司成功研发出了一款视频生成模型，其强大之处在于能够每秒生成40帧的画面，这恰好与人观看视频的速度相匹配。这意味着，视频将具备如同与人实时交互的能力。令人惊讶的是，该项目发布后不到两个月，像千问这样的大厂就纷纷接入。然而，这个项目走了一条与众不同的路线，它并未在AGI的主路线上与其他项目进行正面竞争，反而因此受到了资本的青睐，成功融到了大量资金。

不过这条路需要有一定的技术背景。微扰针对自己的情况，选择了第二条路，他的逻辑更像是在符合自己的心意和能够做成之间做了平衡：

他不喜欢做的产品需要天天在推特上做营销，这让他觉得痛苦，坚持不了。所以他更倾向于优先做AI研究本身，这是他感兴趣的事，就更容易坚持。

他的价值观是开放、去中心化、贡献者应该得到回报。即使开源会被抄他也照样开源。因为别人想抄你，不开源也能抄，这个问题的意义不大。

编程本身的乐趣已经被AI抹掉了，但大模型相关的研究，依然有技术乐趣，也有技术壁垒。

AI时代建立壁垒：4种解法

刚刚有提到，"抄"这件事已经变得简单且高效。那么创业者应该建立什么样的壁垒？

比如有大模型公司没有的数据，而且这些数据以后都在你手上。

他讲了一个投资机构投过的案例。一家做垃圾分类回收的公司，有精准的分拣数据，利润率比传统回收高很多。别人想抄也抄不走，因为数据不在他们手里。数据过了临界点，优势会无限放大。

这条路适合谁：本身就是某个传统行业的人，有行业资源和know-how。AGI太大，大厂只接500万以上的单子，中小微企业的场景他们暂时顾不上。

进物理世界，加传感器，做垂直场景。没那么"AI"，但很长时间不用担心被替代。

网球拍加传感器，面向垂直人群。泰拳手套加传感器，纠正动作、记录进步。这种产品市面稀缺，做起来就是你的。微扰自己认真考虑过加硬件这条路，把它叫做防御型创业。

做有错位竞争的深度研究，建立技术门槛。现在投资人爱投researcher。1秒40帧的视频生成模型就是这个逻辑。

这个时代做研究的方式也变了。现在做research和两年前的web coding一样：你跟AI聊，产生想法，让AI读论文帮你提取insight。没有researcher不用AI辅助research了。

做成有分发权的人。有渠道、有粉丝、有社群。这是独立开发者路径的延伸，但要求人本身有影响力。

微扰很坦诚：这条路他走不了，因为做marketing对他来说太痛苦了。

再补一个行业判断，来自红杉发过的象限图：如果一个职位在公司外部大量存在，比如外包设计，很可能被大模型直接干掉。如果一个职位深嵌在公司内部、有行业know-how，短期内比较安全。

坚持下去的动力：自洽的价值观

心态和价值观是能走多久的决定性因素。选择自洽，虽然不确定能走多远，但一定可以走很久。这也是微扰这些年经历后总结的经验。

首先在开始之前，要明确自己的需求：

微扰的选择很明确：他的物欲低，不需要高薪。并且在辞职后发现，不赚大厂的钱，生活不会变差。有了自由，反而能去世界上便宜的地方生活。他在清迈生活，成本不高，幸福感不低。

他提到投资人面试时会问创业者一个问题：你创业是为了什么？钱、自由、自我实现，都是合理答案，没有高下之分，重要的是自己接受。

他提到了很多创业者都有的一个症状：创业时间越长，越回不去上班。因为已经习惯了"自己说了算"。

另外一点很重要的是跟协作者自洽：

创业失败后，团队价值观分歧是必然的。微扰上一个项目失败后，他觉得应该先找大家都真正感兴趣的方向，团队成员觉得应该做市场调研、从用户需求出发。他是一号位，却无法坚持自己不认可的方向，结局必然不好。

他开始尝试引力法则：不再主动找人，而是全然开放。开源代码，开放想法。感兴趣的人会自己来：把代码拉下来，跑起来，提PR。这才是真的感兴趣。人只能靠筛选，最好的筛选方式是等别人来找你。

AI时代还有一个加持：一个人在一段时间里是可以work的。OPC（一人公司）可以在一定范围内成立，不一定要马上组团队。

此外，还有一点是需要找到自己的刻度：

钱可以量化，算ROI，算KPI。但"有没有意思""有没有价值感"很抽象，容易让人迷失。

在这种情况下，可以自己找刻度。开源的star数、免费用户数量、产品迭代进度都可以成为价值感的刻度。只要你在真正追求一件事情，刻度自然会出现。

不过他也坦诚了自己的困扰：看到投资人投的其他项目进展顺利，还是会挫败。这种情绪至今没有完美解法，只能尽量不去想。

他说：火一般的热情，变成水一般的坚持。

微扰认为两年后很大一部分researcher会和今年的coder一样：如果不是足够优秀，产生的价值就没那么大了。这个窗口正在急速关闭。

他和导师聊，后面的研究者可能最重要的能力会变成跟AI交互，传统研究能力的锻炼机会大幅减少。如果两年后AI开始自己迭代自己，普通人跟模型层的工作就彻底绝缘了。

这也是他决定回学校读AI博士的原因之一："我有幸能成为最后一代古法研究和AI研究结合的一代。"

关于他正在做的产品，叫做CoWiki，是一个AI原生的多人协作知识库，开源项目，GitHub上可以搜到。

解决的问题是：多个AI agent一起干活时，信息怎么同步。更远的愿景是做一个公共空间，驱动各个agent的协同进化。与其每个人维护一遍知识库内卷，不如分工协作，让知识在社区里流动增值。

写在最后

微扰马上要从上海骑行到大湾区，接下来便要入学读AI博士。

从大厂裸辞后，他的人生突然多了很多不一样的体验和可能性。但他也说过，不是每个人都要辞职，理性决策很重要，要看清自己需要的到底是什么。

共勉。