摘要：微软首席技术官凯文·斯科特指出，AI创业的核心风险在于将“噪音”误判为“信号”。他以自身经历为例，说明真实价值在于解决实际问题，例如其在谷歌主导的广告审核自动化项目，每年为公司节省近10亿美元。他以ChatGPT的成功为例，指出其关键并非采用最先进模型，而是专注于降低使用门槛和改善交互体验。他提出了识别真实信号的三个标准：关注技术能力与使用体验之间的差距、警惕被媒体和资本追逐的热点，以及通过低成本实验进行快速验证。
线索：
* 投资机会：存在于被主流忽视的、技术已成熟但应用体验不佳的领域。例如，为大模型添加长期记忆功能、构建端到端的AI工作流解决方案等。这些方向看似基础，但能解决用户真实痛点，且因不被“热词”光环笼罩而竞争相对较小。
* 风险提示：创业方向易受“噪音”误导，包括媒体炒作、投资人追逐风口以及技术社区盲目攀比参数指标。这些外部反馈虽易于获得，但与产品是否创造真实市场价值关联度低，可能导致资源错配。
正文：
在一次硅谷创业社区的对话中，微软首席技术官凯文·斯科特分享了对AI创业的见解。他认为，对创业者而言，最大的危险并非技术落后，而是错误地将“噪音”视为指引方向的“信号”。所谓“噪音”，是指那些看似积极、容易量化，但与产品核心价值无关的信息，例如媒体热度、投资人的短期兴趣或技术社区的热词。
斯科特以个人职业经历阐释了如何识别正确信号。他早期从事的学术研究虽技术复杂，但影响有限。之后在谷歌，他负责的第一个项目是自动化广告审核流程，该工作听起来并不前沿，但解决了当时每天价值5000万美元的广告因人工审核而积压的实际问题，最终每年为谷歌节省近10亿美元。这一经历让他确立了优先考虑实际影响而非技术炫酷程度的准则。
他指出，当前AI创业环境比以往更复杂。创业成本降低使得试错者增多，噪音也随之放大。许多创业者倾向于追逐媒体和资本关注的“AI+”概念，但这些热门叙事未必对应真实的市场需求。
斯科特以ChatGPT的成功为例，说明了真实信号的特征。在发布时，ChatGPT使用的是已有模型，技术上并无突破。它的成功关键在于聚焦于降低使用门槛、实现自然交互，使其成为普通人的日常工具。当时，其他实验室多在追逐模型参数量等易量化指标，而这些在斯科特看来属于“噪音”。
为帮助识别真实信号，斯科特提出了三个判断标准：
1. 审视能力与使用的差距：当前许多AI技术能力已足够，机会在于改善应用体验。例如，为大模型添加长期记忆功能在技术上可行，能极大改善用户体验，但因工作看似“修补”性质而常被忽视。
2. 分析噪音的来源：如果一个方向被媒体大量报道、投资人密集追逐或大公司高调布局，它很可能已成为充斥噪音的竞争红海。真正的机会常存在于被这些方面忽视的、看似琐碎或不够宏大的领域。
3. 通过小型实验验证：当前构建工具的成本极低，创业者应通过动手搭建最小可行产品来测试需求，例如创建一个具有上下文记忆的简易聊天原型，或连接现有工具完成一个端到端的工作流程，而非仅依赖于商业计划书或概念包装。
斯科特总结道，在噪音充斥的环境下，通过行动验证信号比单纯判断方向更为重要。有意义的工作自会显现出清晰的信号。
发布时间：2025-12-23 09:04:23
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