毕业160天裸辞VC做AI创业：从兼职开发到All In的深度复盘与启示

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兼职创业的陷阱：为何“省时间”反而更危险

许多想进入 人工智能 领域的开发者，往往倾向于选择“骑驴找马”的策略：利用业余时间做项目，等项目成熟了再离职。然而，案例中的主角用亲身经历揭示了一个残酷的真相：兼职做 AI 项目，往往是死路一条。

即使最初的创意——一个基于 Prompt（提示词）的修仙文字游戏——获得了不错的正向反馈，但兼职状态下的团队面临着巨大的问题。正如文中所述，“投入60%～80% 是毫无疑问的危险区”。在 LLM（大语言模型）技术迭代如此迅速的今天，你试图用兼职的时间和精力，去和市场上那些投入120%甚至150%精力的全职团队竞争，结果必然是决策缓慢、节奏脱节。

对于希望通过 AI变现 的开发者来说，兼职往往意味着无法及时响应用户反馈，无法在技术卡点（如生成速度、多模态融合）上进行深度攻坚。这种“温水煮青蛙”的状态，最终会导致项目在平庸中消亡。

视角转换：从VC的上帝视角到创业者的“笨劲”

文章中一个非常深刻的观点是关于视角的转换。作为VC投资人，工作往往是“上帝视角”：审视逻辑、Top-down（自上而下）地推导、寻找完美的商业故事。这种工作虽然能极大拓宽认知，但也容易让人陷入“二手信息”的茧房。

真正的 AI创业 需要的是一种“笨劲”。与其在PPT上构建宏大的商业帝国，不如死磕一个具体的用户痛点。主角在开发过程中意识到，VC寻找的是逻辑，而创业者需要寻找的是手感和 PMF（产品市场契合度）。

例如，在开发修仙模拟器时，他们最初犯了“雕花”的错误，试图做一个大而全的新物种，结果失败了。反而是回归初心，解决具体的技术问题——如何让不擅长数字的 大模型 进行数值管理？如何将生成时间从40秒优化到5秒？如何让 chatGPT 或其他模型生成的剧情更具连贯性？这些看似琐碎的细节，才是决定产品生死的关键。

产品打磨：在AI Native时代重新定义“好玩”

在当前的 AI门户 和市场上，充斥着大量“拿着锤子找钉子”的应用。很多产品仅仅是套了一层 OpenAI 或其他模型的壳，却忽略了产品最核心的属性——好玩和有用。

案例中的团队在经历了一次失败的重构后，深刻意识到：优雅、简洁的技术方案远胜于繁杂的功能堆砌。 他们将重心转移到了提升用户体验上，比如优化 Prompt 结构、引入多模态内容（生图、TTS）、以及最重要的——降低延迟。

数据不会说谎。当他们把一个甚至还很粗糙、充满bug的Demo发布到社交媒体上时，竟然有用户愿意在上面花费7个小时。这说明了 AI Native 产品的潜力：只要核心玩法击中了用户的爽点（例如高度自由的剧情生成），用户愿意给予极大的宽容度。这也是 AI日报 中常提到的观点：技术是底座，但产品力才是护城河。

拒绝等待：行动是缓解焦虑的唯一解药

“我好像一直在等一个Timing，一把钥匙……但是这次我不想再等了。”

这是文章中最打动人心的一段话。在 AI 行业，机会窗口稍纵即逝。很多人都在等待：等技术更成熟、等自己更有钱、等市场更明朗。但正如电竞选手Deft所言：“人生在世，是不太需要别人的建议的，不经历过是不会明白的。”

对于依然在观望的开发者和潜在创业者来说，现在就是最好的时机。无论是利用 Claude 进行辅助编程，还是通过 AIGC 工具进行内容创作，门槛已经降到了历史最低。继续想着“搭顺风车”，可能将永远错过属于自己的航班。与其在焦虑中消耗心力，不如像主角一样，接受“温和的逆境”，在饥饿感中激发创造力。

结语

从VC裸辞做 AI创业，看似是一场豪赌，实则是一次对自我认知的深度回归。这个故事告诉我们，在 人工智能 的洪流中，没有所谓的“万全之策”。唯有跳入水中，亲自感受水温，才能学会游泳。

如果你也对 AI 充满热情，渴望创造属于自己的产品，或者想了解更多关于 大模型、AI资讯 以及前沿的 AI变现 策略，请务必保持关注和学习。

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