摘要：作为全球最具影响力的创业加速器之一，Y Combinator持续验证着一个悖论：那些最不被看好的点子，往往孕育出最具颠覆性的公司。本文将拆解YC的筛选逻辑、投资哲学与成功案例，探讨“疯狂”如何成为战略资产。

作为全球最具影响力的创业加速器之一，Y Combinator持续验证着一个悖论：那些最不被看好的点子，往往孕育出最具颠覆性的公司。本文将拆解YC的筛选逻辑、投资哲学与成功案例，探讨“疯狂”如何成为战略资产。

Y Combinator 的播客节目《Light Cone》最近有一期讨论，题为《Unpopular Ideas That Became Billion-Dollar Businesses》（那些起初不被看好的想法，后来成了十亿美元生意）。

主持人与嘉宾 Harj Taggar（YC 前合伙人）共同探讨了一个核心问题：

为什么最开始被嘲笑的点子，最后往往成了主流？

这一期挺有趣的，就简单总结一下放在这里，感兴趣的小伙伴可以自己看下：https://www.ycombinator.com/library/N0-unpopular-ideas-that-became-billion-dollar-businesses

这次的受访的嘉宾之一 Harj Taggar 是一个典型的“逆向者”。

他从牛津辍学创业，在 Y Combinator 孵化的Auctomatic中赚到第一桶金，又加入 YC 做合伙人，见证了 Airbnb、Coinbase、DoorDash 等公司从无到有的历程。

他在博客中说：“当你选择一个热门方向，其实是在选择一场拥挤的战争。第一名和第二名也许能赢，但 3 到 98 名都会死。”

每次技术浪潮都是如此：

可这些“显而易见”的方向，往往最先被卷光。真正的独角兽，几乎都诞生在那些“看起来没戏”的角落里。

博客里，Harj Taggar 还分享了几个典型案例——那些一开始被普遍认为“太傻”、“太危险”的想法：

这些案例有一个共通点：

创始人不是选择“违法”或“叛逆”，而是敢于质疑旧规则是否仍然合理。

另一个嘉宾是Jessica Livingston，Y Combinator 的联合创始人。

她很少出现在公众视野中，却是硅谷“最擅长发现异类”的人：

她曾在一次演讲中说过：

“我们支持的，并不是那些最容易成功的创业者，而是那些最容易被误解的创业者。”

这是 YC 的核心哲学：相信还没有被证明的想法，相信那个现在看起来“太早”的人。

从这个意义上讲，YC 不只是一个孵化器，更像是一种文化：在显而易见的世界里，去押注“非显而易见”。

这期博客自然也延伸到今天的 AI 创业浪潮。

Harj Taggar 提到，AI 模型的竞争正在趋于同质化：所有人都在做 AI 文案、AI 客服、AI 知识库。

但这些“线性赛道”上的企业，很快就会卷到极限。

他认为，新的机会会出现在三类地方：

1. 反直觉的行业交叉点：

比如 Campfire 这类公司，用 AI 重做 NetSuite 这样的老系统，看似没人敢碰，却可能孕育下一个 Workday。

2. “Compound Startup” 模式：

类似 Rippling 的思路，不再做单点 SaaS，而是打包多个职能，让 AI 在系统层整合。这种模式更复杂，却可能成为新一代企业操作系统。

3. 颠覆默认“工程师”逻辑：

例如 GigaML 做“AI 前置工程师”—— 让 AI 直接参与谈判、签约、转化。

看似疯狂，但如果它真的可行，那就不是改良，而是范式迁移。正如Harj 说的：

“AI 创业不该只在模型上竞争，而该在思维方式上竞争。”

Jessica Livingston 在 YC 内部常说一句话：

“The best ideas look bad at first.”（最好的点子，一开始看起来都很糟。）

这句话听上去浪漫，其实残酷。

因为“看起来糟”的点子，意味着你会被同行、投资人、朋友、甚至员工质疑。意味着要花很长时间在无人区打磨。

但历史一次次验证——Airbnb、Uber、Coinbase、DoorDash 都走过同样的路。

如今的 AI 时代也在重复这条曲线：

当显而易见的机会被卷光，非显而易见的机会才刚刚开始。

“If everyone agrees with you on day one, you’re probably too late.”（如果一开始所有人都认同你，那你可能已经太晚了。）

以上，祝你今天开心。

来源：人人都是产品经理