AI 創業點子怎麼找？YC 拆解 4 大路徑，帶你掌握 AI 新創黃金時代關鍵
AI 創業點子怎麼找？YC 拆解 4 大路徑，帶你掌握 AI 新創黃金時代關鍵
InfoAI全球AI新聞精選與解讀｜AI 新創的黃金時代與點子荒
在全球 AI 熱潮席捲各行各業的今天，創業的最大門檻已經不再是「技術做不做得出來」，而是「要做什麼」。
新聞報導常說：全球 AI 新創募資金額屢創新高，從 2022 年到 2024 年，總額已經突破上千億美元，各式生成式 AI、語言模型、電腦視覺、流程自動化（RPA）專案層出不窮。OpenAI、Anthropic、Cohere 等公司成了投資市場的焦點，就連 Google、Microsoft、Amazon 都砸下大筆資金搶進這塊市場。
AI 創業看似遍地是金，但真正想開始創業時，你會發現最難的問題是：要做什麼題目才有價值、有市場、能長久？
Y Combinator（YC）開設的「AI Startup School」就是為了回答這個問題。他們彙整多年輔導數百組新創團隊的實戰經驗，整理出四大方向，專門給還在苦思「要做什麼 AI 產品」的你參考。
01｜尋找點子的核心原則：跳出舒適圈
YC 認為找題目的核心原則很簡單也很殘酷：「不要待在自己的舒適圈。」真正能做出好題目的人，不是關在辦公室空想，而是要敢於深入產業、深入人群、深入陌生領域，真的理解背後的痛點，再從第一性原理（First Principles）去思考怎麼解決。例如：
避免懶惰的點子：
不要停留在自己熟悉或容易接觸到的事物上，例如在 X（前身為 Twitter）上看到的熱門話題或黑客松的點子。這些點子往往缺乏深度和獨特性。
不要停留在自己熟悉或容易接觸到的事物上，例如在 X（前身為 Twitter）上看到的熱門話題或黑客松的點子。這些點子往往缺乏深度和獨特性。
挑戰困難的點子：
真正好的新創點子，其第一個版本通常都有一定的開發難度。創辦人應該勇於挑戰更具野心和難度的想法。
真正好的新創點子，其第一個版本通常都有一定的開發難度。創辦人應該勇於挑戰更具野心和難度的想法。
走出家門，深入探索：尋找點子的關鍵在於「走出家門」，這意味著：
積極內省：深入挖掘自己的過往經歷、獨特技能和熱情所在。
外部探索：深入了解不同行業、政府部門或其他服務人類的領域，從第一性原理出發，理解問題的根本原因。
積極內省：深入挖掘自己的過往經歷、獨特技能和熱情所在。
外部探索：深入了解不同行業、政府部門或其他服務人類的領域，從第一性原理出發，理解問題的根本原因。
02｜從自身經驗與專業出發
許多成功的創辦人都是基於他們過去工作中所遇到的問題或觀察到的機會而建立公司。這是 YC 最推崇也最常見的路徑。因為你最了解的領域，就是你最大的競爭優勢。成功案例幾乎都來自「創辦人親眼看到的問題」。
利用過往工作經驗：
許多成功的創辦人都是基於過去工作中所遇到的問題或觀察到的機會而產生點子。
Salient 案例：創辦人曾在特斯拉金融運營團隊工作，了解到汽車貸款催收流程的繁瑣和低效，因此開發了 AI 語音代理來處理這項業務。
Diode Computer 案例：創辦人同時具備電機工程師和軟體工程師的背景，發現硬體開發流程缺乏軟體開發的效率和工具（如 Git、自動化測試），因此開發了 AI 電路板協同設計工具。
Spur 案例：創辦人曾在 Figma 工作，Figma 的前端極其複雜且難以測試，啟發她開發 AI QA 代理來自動編寫和維護測試。
Data Curve 案例：一位 19 歲的創辦人，最初的點子（Uncle GPT）是一個典型的 ChatGPT 應用，缺乏實際需求。後來她回想起在 Cohere 實習時處理大型語言模型數據的經驗，轉而開發數據工具，並取得了成功。
許多成功的創辦人都是基於過去工作中所遇到的問題或觀察到的機會而產生點子。
Salient 案例：創辦人曾在特斯拉金融運營團隊工作，了解到汽車貸款催收流程的繁瑣和低效，因此開發了 AI 語音代理來處理這項業務。
Diode Computer 案例：創辦人同時具備電機工程師和軟體工程師的背景，發現硬體開發流程缺乏軟體開發的效率和工具（如 Git、自動化測試），因此開發了 AI 電路板協同設計工具。
Spur 案例：創辦人曾在 Figma 工作，Figma 的前端極其複雜且難以測試，啟發她開發 AI QA 代理來自動編寫和維護測試。
Data Curve 案例：一位 19 歲的創辦人，最初的點子（Uncle GPT）是一個典型的 ChatGPT 應用，缺乏實際需求。後來她回想起在 Cohere 實習時處理大型語言模型數據的經驗，轉而開發數據工具，並取得了成功。
成為領域專家：
成功的創業者往往在特定領域達到了博士後研究員般的深度理解。當創辦人對某個領域有深刻的獨特見解時，他們就具備了「創辦人市場契合度」（Founder-Market Fit）。
成功的創業者往往在特定領域達到了博士後研究員般的深度理解。當創辦人對某個領域有深刻的獨特見解時，他們就具備了「創辦人市場契合度」（Founder-Market Fit）。
「如果不是我們，那會是誰？」：
這是創辦人在確立點子時必須問自己的重要問題，思考自己團隊的獨特性和不可替代性。
這是創辦人在確立點子時必須問自己的重要問題，思考自己團隊的獨特性和不可替代性。
實習的重要性：
許多 YC 的成功公司都源於創辦人的實習經歷。在尖端公司實習是獲得好點子的有效途徑。
許多 YC 的成功公司都源於創辦人的實習經歷。在尖端公司實習是獲得好點子的有效途徑。
選擇有前景的工作：
在處於技術先進的公司工作（如 Cohere、Scale AI）能讓你接觸到未來的高質量問題。
在處於技術先進的公司工作（如 Cohere、Scale AI）能讓你接觸到未來的高質量問題。
YC 強調的重點是：「Founder-Market Fit」，成功的企業家通常對其選定的領域有著「博士後研究員級別」的深度理解，從而形成強大的「創辦人與市場契合度」（Founder-Market Fit）。所以，如果你想在某個產業開發 AI 產品，第一步就是好好觀察：
哪些流程還是用人工、低效率與繁瑣？
有哪些問題是讓每個人都抱怨卻，卻沒有人解決？
AI 能不能重塑這些人工、低效率與繁瑣的流程？
03｜創造自己想看到的世界
除了解決既有問題，還有另一條路是「創造還不存在的東西」。這條路比較大膽、也比較理想主義，但一旦成功，市場價值往往更大。
追求能激發人類想像力的事物：
Substack CEO 建議 Can of Soup 的創辦人，與其做一些平庸的 B2B SaaS 點子，不如去做一些能抓住人類想像力的宏大項目。後來，他決定挑戰更大題目，做出「AI 版 Instagram」的生成藝術社群平台。
Substack CEO 建議 Can of Soup 的創辦人，與其做一些平庸的 B2B SaaS 點子，不如去做一些能抓住人類想像力的宏大項目。後來，他決定挑戰更大題目，做出「AI 版 Instagram」的生成藝術社群平台。
解決現有產品的不足：
Happenstance 案例：創辦人曾是蘋果 AI 的研究員，他發現 LinkedIn 等平台的搜索功能過於簡單，無法滿足複雜的查詢需求。利用大型語言模型和向量搜索技術，他開發了更智能的人脈搜索工具。
Happenstance 案例：創辦人曾是蘋果 AI 的研究員，他發現 LinkedIn 等平台的搜索功能過於簡單，無法滿足複雜的查詢需求。利用大型語言模型和向量搜索技術，他開發了更智能的人脈搜索工具。
放大思考格局 (Think Bigger)：
Easy Dubs 案例：受到 Paul Graham「如何獲得新創點子」一文中「眼罩」（blinders）概念的啟發，Easy Dubs 致力於打造《星際迷航》中的通用翻譯器，實現不同語言使用者之間的實時無縫交流。
Easy Dubs 案例：受到 Paul Graham「如何獲得新創點子」一文中「眼罩」（blinders）概念的啟發，Easy Dubs 致力於打造《星際迷航》中的通用翻譯器，實現不同語言使用者之間的實時無縫交流。
這類型的產品通常有以下特點：
很難一開始就用市場數據驗證
需要有想像力和長期願景
要能「打動人心」，再慢慢證明商業模式
如果你是那種對使用者體驗、未來生活型態很有想法的人，這條路可能很適合你。關鍵是：不要只是做「還可以」的工具，而要設計能改變人們想法、行為的產品。
04｜深入未知領域，成為專家
很多人會抗拒進入自己不熟悉的產業，但 YC 認為，陌生正是機會所在。只要你願意投入，像研究員一樣認真了解，就有很大的機會找到被忽視的痛點。
將自己視為研究員：
如果缺乏現成的專業知識，就要投入時間去建立專業知識，像研究員一樣去探索和學習。
如果缺乏現成的專業知識，就要投入時間去建立專業知識，像研究員一樣去探索和學習。
利用家庭或人脈關係：
Essence Health 案例：創辦人的母親是一位牙醫，他去母親的診所工作了一天，發現了牙科保險處理等行政工作的痛點，從而開發了 AI 驅動的牙科後台系統。家庭關係提供了寶貴的「准入」（access）機會。
Essence Health 案例：創辦人的母親是一位牙醫，他去母親的診所工作了一天，發現了牙科保險處理等行政工作的痛點，從而開發了 AI 驅動的牙科後台系統。家庭關係提供了寶貴的「准入」（access）機會。
親身體驗，臥底調查：
Happy Robot 案例：創辦人雖然沒有卡車運輸行業背景，但憑藉其親和力，成功進入該行業，了解其運營模式，並開發了針對卡車司機的 AI 物流協調代理。
AI 醫療計費公司案例：一位聯合創辦人為了了解醫療計費流程，親自應聘成為一名遠程醫療計費員，並在工作中開發自動化軟體。這種「臥底」方式讓他從內部深入了解行業痛點。
Able Police 案例：創辦人因朋友遭遇犯罪而開始研究警務系統，發現警察被大量文書工作所困擾。他親自參與巡邏，深入了解問題根源，並利用 AI 和計算機視覺技術開發工具，大幅縮短文書處理時間。
Happy Robot 案例：創辦人雖然沒有卡車運輸行業背景，但憑藉其親和力，成功進入該行業，了解其運營模式，並開發了針對卡車司機的 AI 物流協調代理。
AI 醫療計費公司案例：一位聯合創辦人為了了解醫療計費流程，親自應聘成為一名遠程醫療計費員，並在工作中開發自動化軟體。這種「臥底」方式讓他從內部深入了解行業痛點。
Able Police 案例：創辦人因朋友遭遇犯罪而開始研究警務系統，發現警察被大量文書工作所困擾。他親自參與巡邏，深入了解問題根源，並利用 AI 和計算機視覺技術開發工具，大幅縮短文書處理時間。
利用求職網站尋找機會：
可以在 Indeed.com 等網站上搜索「遠程分析師」、「遠程文員」等職位，了解市場上存在的各種可以被 AI 自動化的工作。
可以在 Indeed.com 等網站上搜索「遠程分析師」、「遠程文員」等職位，了解市場上存在的各種可以被 AI 自動化的工作。
觀察朋友的「無聊工作」：
Sweet Spot 案例：創辦人的朋友的工作是每天在政府網站上刷新招標信息。這啟發他們開發了一個 AI 平台，幫助企業尋找政府合同、生成標書並提供定價建議。
Sweet Spot 案例：創辦人的朋友的工作是每天在政府網站上刷新招標信息。這啟發他們開發了一個 AI 平台，幫助企業尋找政府合同、生成標書並提供定價建議。
關注外包到低薪國家的工作：
這類工作往往是 AI 自動化的絕佳目標。
Lilac Labs 案例：創辦人發現許多美國汽車穿梭餐廳的點餐員實際上是遠在世界另一端的低薪員工，這啟發他們開發自動化點餐系統。
這類工作往往是 AI 自動化的絕佳目標。
Lilac Labs 案例：創辦人發現許多美國汽車穿梭餐廳的點餐員實際上是遠在世界另一端的低薪員工，這啟發他們開發自動化點餐系統。
尋找需要大量顧問來解決問題的產品：
Automat 案例：UiPath 是一款強大的 RPA（機器人流程自動化）工具，但實施起來非常複雜，需要昂貴的認證顧問。Automat 的創辦人看到了這個痛點，開發了更易用、更有效的 RPA 解決方案，而這在 AI 時代才成為可能。
Automat 案例：UiPath 是一款強大的 RPA（機器人流程自動化）工具，但實施起來非常複雜，需要昂貴的認證顧問。Automat 的創辦人看到了這個痛點，開發了更易用、更有效的 RPA 解決方案，而這在 AI 時代才成為可能。
05｜走在技術最前線看市場缺口
AI 領域的技術日新月異，還有一種點子來源就是「你本身就活在最前線」。如果你平常就喜歡玩新的工具、跟朋友討論技術，就更容易看到別人沒看到的需求缺口。
持續嘗試最新技術：
如果你不斷嘗試最新的 AI 技術和產品，你就能更早地意識到新的可能性。
如果你不斷嘗試最新的 AI 技術和產品，你就能更早地意識到新的可能性。
與技術前沿的朋友交流：
Pre DB 案例：創辦人的朋友在一家使用 Pinecone（向量數據庫）的新創公司工作，他們遇到了將 PostgreSQL 數據庫與 Pinecone 實時同步的問題。這啟發 Pre DB 的創辦人深入研究 PG Vector（PostgreSQL 的擴展），並開發出能替代獨立向量數據庫甚至 Elastic Search 的解決方案。
Reducto 案例：創辦人在 YC 社區與其他 AI 領域的創業者交流，了解到在 RAG（檢索增強生成）應用中，精確提取文本塊（chunks）是一個普遍痛點，從而開發了能從 PDF 中提取完美數據塊的工具。
Pre DB 案例：創辦人的朋友在一家使用 Pinecone（向量數據庫）的新創公司工作，他們遇到了將 PostgreSQL 數據庫與 Pinecone 實時同步的問題。這啟發 Pre DB 的創辦人深入研究 PG Vector（PostgreSQL 的擴展），並開發出能替代獨立向量數據庫甚至 Elastic Search 的解決方案。
Reducto 案例：創辦人在 YC 社區與其他 AI 領域的創業者交流，了解到在 RAG（檢索增強生成）應用中，精確提取文本塊（chunks）是一個普遍痛點，從而開發了能從 PDF 中提取完美數據塊的工具。
通過構建產品來積累專業知識：
即使最初的產品沒有成功，構建和發布產品的過程也能讓你成為該領域用戶的專家，並為你帶來新的點子。Juicebox (PeopleGPT) 案例：最初做自由職業者市場，雖然沒有成功，但在過程中他們了解到招聘人員在尋找人才方面的痛點，並結合 LLM 技術開發了 PeopleGPT，一個高效的人才搜索工具。
即使最初的產品沒有成功，構建和發布產品的過程也能讓你成為該領域用戶的專家，並為你帶來新的點子。Juicebox (PeopleGPT) 案例：最初做自由職業者市場，雖然沒有成功，但在過程中他們了解到招聘人員在尋找人才方面的痛點，並結合 LLM 技術開發了 PeopleGPT，一個高效的人才搜索工具。
06｜克服心理障礙，堅持不懈
YC 的結論很實際：「就算第一個產品失敗，你也會成為最了解使用者的人，為下一個點子鋪路。」
不要被投資者的意見左右：
創辦人透過與用戶交流、發佈產品獲得了對市場的直接認知，不應該輕易被那些遠離一線、僅憑二手信息做判斷的投資者所動搖。
創辦人透過與用戶交流、發佈產品獲得了對市場的直接認知，不應該輕易被那些遠離一線、僅憑二手信息做判斷的投資者所動搖。
不要害怕競爭激烈的市場：
Gig ML 案例：儘管客戶支持領域競爭激烈，但 Gig ML 憑藉其強大的技術實力，提供了其他競爭對手無法比擬的解決方案，成功簽下了大型企業客戶 Zepto。在 AI 領域，技術實力往往是關鍵的差異化因素，因為許多聲稱擁有 AI能力的產品實際上效果不佳。
Gig ML 案例：儘管客戶支持領域競爭激烈，但 Gig ML 憑藉其強大的技術實力，提供了其他競爭對手無法比擬的解決方案，成功簽下了大型企業客戶 Zepto。在 AI 領域，技術實力往往是關鍵的差異化因素，因為許多聲稱擁有 AI能力的產品實際上效果不佳。
AI 時代的堅持更有價值：
AI 技術發展迅速，每隔幾個月就會出現新的可能性。即使最初的點子不成功，堅持下去，很可能在不久的將來就能抓住新的機會。在當前這個激動人心的 AI 時代，創業者往往擁有更長的「士氣儲備」。
AI 技術發展迅速，每隔幾個月就會出現新的可能性。即使最初的點子不成功，堅持下去，很可能在不久的將來就能抓住新的機會。在當前這個激動人心的 AI 時代，創業者往往擁有更長的「士氣儲備」。
07｜AI 創業者該注意什麼？
資料數據的取得：
很多產業數據豐富，但資料孤島嚴重，跟業界合作、取得資料是關鍵。
很多產業數據豐富，但資料孤島嚴重，跟業界合作、取得資料是關鍵。
中小企業機會：
企業的數位化程度不一，很多流程還停留在人工階段，反而是 AI 自動化的巨大潛力市場。
企業的數位化程度不一，很多流程還停留在人工階段，反而是 AI 自動化的巨大潛力市場。
政府資料政策：
思考，政府近年推動開放資料，能否把這些資料轉化成有用服務？
思考，政府近年推動開放資料，能否把這些資料轉化成有用服務？
人才問題：
工程師水準普遍不錯，但 AI 專業背景還在累積，需要跨領域合作與進修。
工程師水準普遍不錯，但 AI 專業背景還在累積，需要跨領域合作與進修。
國際化潛力：
台灣市場小，很多 SaaS 工具必須走國際路線才能規模化。
台灣市場小，很多 SaaS 工具必須走國際路線才能規模化。
08｜AI 創業沒有「天上掉下來的好點子」
YC 給的建議很簡單卻很真：「不要想著閉門造車，而要走進真實世界。」，真正能成功的 AI 新創團隊，不是因為做了多炫的技術展示，而是因為他們真的看見、理解並解決了真實的問題。
尋找 AI 新創點子的核心在於跳出舒適圈，要麼深入挖掘自身的獨特經驗和專業，要麼徹底走向外部世界，從第一性原理理解真實存在的問題。無論哪種方式，都需要創業者積極行動，不斷學習和探索。
這需要你願意主動投入、持續學習、跟潛在使用者不斷交流，也要有心理準備：第一次的想法很可能失敗，但每次失敗都讓你離真正的市場更近。
如果你想在 AI 這個黃金時期找到自己的舞台，請記住：點子不是想出來的，是走出來的。
參考資料：https://www.youtube.com/watch?v=TANaRNMbYgk
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