原创 StartupBoy 2025-02-19 13:56 广东
创业虽然不易,但好处也明显:上限无限,下限有限
昨天文章分享了一些小团队通过 AI 实现非常不错的成绩后《2 个人 1 年 1000 万美金 ARR 没融资:小团队+AI 是未来》,今天继续挖掘一下“小团队+AI 是未来”这个主题。
首先继续补充一点 Aragon AI 的华人创始人 Wesley Tian(其高中就读于上海美国学校 Shanghai American School)关于他们创业经历的分享,我觉得大部分成功故事的背后可能都有类似的真实经历。
作为一个 9 人团队在 2 年从 0 做到 1000 万美金 ARR,他觉得这看起来已经是一个非常成功的故事了,但背后的艰辛外界并不知道。正如我在昨天的文章里所说,他们团队非常努力,基本上每天工作时长超过 12 个小时。
Wesley Tian 说,他和联合创始人在 2022 年 10 月份创立 Aragon AI,很快就开始融资,但是聊了 30 多家 VC,基本上都被拒了,最后没办法,他把自己仅剩的 1.5 万美金积蓄投入到公司,因为他别无选择,他们必须生存。
为了省钱,他开始不付费乘坐公共交通工具。每当看到公交检查员时,他就会下车。每天他的午餐都吃花生酱和果酱三明治“PB&Js”。他说还记得有个朋友嘲笑他“?????? ???? ? ?????(像小孩一样吃东西)”。他根本不知道这是出于无奈,而不是他的选择。
尽管住在旧金山,他每月仅靠 2500 美元勉强维持生活,通过极端节俭度日。体重迅速下降,当时的女朋友非常担心他。
接下来的 9 周过得飞快。有些星期,他可能工作了 100 个小时。到了年底,他开始感到精疲力竭,因为除了忙着自己的初创公司,几乎什么都没做。他意识到这样下去太不健康了,于是告诉自己:“?? ?? ?????'? ???? ???, ?? ?????'? ???? ???. ?? ????? ? ???? ?? ? ????, ??? ?'?? ?????? ???? ??????? ??????.”(如果不成功,那就不成功吧。至少我尝试过,我总会有另一次机会。)
又过了 2.5 个月,其工作得更加可持续。在推出了十多个产品之后,他们终于在 2023 年 2 月底打造出了人们真正想要的东西【从这个角度来看,Aragon AI 这个产品从上线到实现 1000 万美金 ARR 实际只有一年时间,这说明找到 PMF 后是可以增长的多快】。
那个月,他们实现了“盈利”。他在 X、LinkedIn 和其他所有可以发帖的平台上发布了消息,他的帖子半病毒式的传播开来,这让他们获得了大约 2500 美金的收入。
由于他的联合创始人住在他父母家里,这些收入足以支付他们两人的当月开销。一些企业家称这种状态为“方便面盈利”——意思是你赚的钱刚好够吃方便面。而对他来说,这更像是“花生酱和果酱盈利(PB&J ??????????)”【这里看出,早期团队应该就 Wesley 和他的联合创始人 2 个人】。
事后来看,他认为他们差点就没钱了,真是太疯狂了。他当时可能只剩下一个月或两个月的钱,但是当他们推出现在这个 AI 头像生成产品时,他们抢先进入了市场。他们专注于打造最好的产品,结果就是收入和品牌实现了指数级增长。
现在,他们有 3 款产品,其中一款是基于订阅的,还有一款面向企业销售的【在之前的一个帖子里,他提到已经跟一个《财富》500 强公司合作,合同金额达到了 6 位数】。随着全球数十亿人和企业在线上对更好照片的需求不断增长,Wesley 说他们的增长没有放缓的迹象。
或许是自己这两年的经历让他对创业有了更多认知,他在一个帖子里这样总结道:
大多数人没有意识到的是,初创公司比他们想象的要难很多。要成为一名创业者,尤其是连续创业者,你得有点受虐倾向。问题和痛苦接踵而至,永无止境。它会摧毁你的心理健康、身体健康和人际关系。你基本上得主动努力,才能不让你的公司占据你的人生。
但是,选择创业的好处同样非常明显,那就是:你的上限无限,而下限有限。
我想这可能也是很多人选择创业的原因,而“小团队+AI”这种模式正在越来越多的获得正反馈。最近一个 5 人小团队,在 1 年多时间通过两个教育 AI 产品,将 ARR 做到了 600 万美金并实现了盈利。而这个团队的长期目标,是构建一系列面向 C 端的产品组合,将收入做到 10 亿美金。
这个模式和我之前介绍过的一些 Venture Studio 非常类似《3 个大学生做了一个 Venture Studio:2 年 10 个产品数百万用户第一天即盈利》。
而他们现在的两个教育 AI 产品,和我之前介绍过的由一些华人团队做的产品有些类似的地方《4 位华人做的教育 AI 产品,1 年半 600 万美金 ARR 正融资 2000 万美金》,但在人群和产品方面又做了一些新的拓展。整个通过 AI 解决问题的模式似乎在很多产品上都能看到类似影子,我感觉这套逻辑可以迁移到很多领域……
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