En visitant des entrepreneurs en IA à Shanghai et Shenzhen, l'auteur a constaté que les produits véritablement réussis partagent un point commun : une détermination inébranlable à se concentrer sur un seul domaine et à affiner chaque détail jusqu'à la perfection. L'auteur estime que la plupart des entrepreneurs d'aujourd'hui ne rencontrent pas de limite liée à un « manque d'IA », mais plutôt à une exécution insuffisamment minutieuse et à des lacunes dans les fondamentaux. L'approche native à l'IA offre une capacité de construction rapide et flexible, mais les qualités fondamentales nécessaires pour devenir un entrepreneur accompli — patience, ténacité, stratégie de siège obstiné — n'ont pas changé. L'auteur souligne que le « modèle » propre à l'entrepreneur ne peut pas faire appel à l'IA ; il doit s'appuyer uniquement sur son propre积累 et son apprentissage. La clé pour résoudre les problèmes réside dans la concentration et la minutie, qui constituent la compétitivité essentielle et éternelle de l'entrepreneur.Auteur et source de l'article : GeekPark
Le mois dernier, j'ai fait un voyage concentré à Shanghai et Shenzhen, et j'ai eu plusieurs discussions approfondies avec quelques entrepreneurs actifs en première ligne de l'IA.
Après six mois de développement de son nouveau produit, je lui ai demandé ce qu’il avait appris de plus important à cette étape. Il a répondu une phrase simple : « Quand tu te mets vraiment à agir, tu realizes à quel point la sérieux est important. »
Cela semble banal à première écoute, mais cela m'a fait réfléchir à maintes reprises par la suite, et dans le contexte actuel de l'industrie, c'est tout à fait révélateur.
J’ai discuté en profondeur avec au moins 200 fondateurs d’IA au cours des trois dernières années, et certains commencent maintenant à être découragés. L’idée selon laquelle « il n’est plus possible d’investir dans les applications IA » se répand dans l’industrie. On pense que telles choses ne peuvent pas être faites, que d’autres non plus, que les opportunités ont disparu et que la fenêtre est fermée. Mais si vous regardez sous un autre angle, tous les produits véritablement réussis ont un point commun : ils se sont fermement concentrés sur une seule direction et ont poussé les détails à l’extrême.
Par exemple, ce qui m’a vraiment surpris chez les produits de Junyuan, ce n’est pas l’innovation de la forme du produit, mais sa performance statistique bien au-delà de mes attentes. Quand je lui ai demandé comment il y était parvenu, il a répondu qu’il fallait travailler patiemment, en optimisant les données, l’architecture et l’ingénierie, et qu’il allait maintenant se concentrer sur le post-entraînement — tout cela demande un travail minutieux. Pas à pas, jour après jour.
C’est aussi le cas de Liu Yu de Vivix. Il m’a montré l’efficacité de génération de leur modèle : environ 10 secondes pour produire 9 vidéos synchronisées audio-visuel. Il y a trois ans, quand Demi et son équipe développaient Pika, ils mettaient 3 minutes pour générer 4 vidéos, et à l’époque, on trouvait déjà cela extrêmement rapide. Habituellement, sur Jimeng, je dois attendre des dizaines de minutes pour une seule vidéo. Voir une performance de 9 vidéos en 10 secondes m’a vraiment surpris. J’ai demandé comment ils faisaient, et il m’a répondu que tout d’abord, les objectifs du modèle étaient différents, donc l’architecture était différente. Mais ce qui est vraiment important, c’est qu’il a fallu effectuer des optimisations techniques dans environ 40 endroits différents — chaque optimisation apportant une amélioration modeste, mais cumulées, elles offrent une augmentation de plus de cent fois, tout en réduisant les coûts.
Rien de nouveau. Il s'agit de précision, de persévérance, de sérieux. Chaque petit détail est analysé avec soin, jusqu'à ce que de petites victoires s'accumulent pour former une grande victoire.
Alors je me suis demandé : le cœur des entrepreneurs AI Native réside peut-être moins dans « AI Native » que dans « entrepreneur ».
La limite que de nombreux entrepreneurs rencontrent aujourd'hui dans l'industrie n'est peut-être pas « trop peu d'IA », ni le fait que l'époque n'offre pas d'opportunités, mais plutôt un manque de précision dans l'exécution et des fondamentaux défaillants.
Ce que l'IA native apporte, c'est peu de monde, une exécution rapide, la capacité de créer sans avoir besoin de beaucoup d'argent, et une forte capacité de construction. C'est la partie « esprit ». L'IA nous offre plus d'opportunités, mais rend aussi plus facile de perdre le focus.
Mais les qualités fondamentales nécessaires pour devenir un entrepreneur qualifié n'ont pas changé à cette époque. Il faut une vision du monde solide, une conception de parcours claire, de la patience après avoir fixé des objectifs, de la ténacité, et la capacité à établir des positions solides et à mener des batailles méthodiques. C'est la partie « lente ».
Le problème vient de là : il y a un conflit entre « l’habileté » et « la lenteur ». Lorsque vous êtes à l’aise avec la méthode rapide pour atteindre 60, il faut peut-être dix fois plus de temps pour passer à 80 ou 90. Ensuite, vous trouvez ces dix fois plus de temps insupportables et vous abandonnez.
Cela pose problème.
Un ami qui travaille comme service GTM m’a aussi dit que beaucoup de fondateurs ne sont pas bons en marketing et souhaitent simplement déléguer, pensant qu’en payant un fournisseur, ils obtiendront automatiquement des résultats. Au début de la création d’entreprise, votre produit doit encore évoluer et faire des pivots ; ce dont vous avez besoin, c’est de comprendre le marché et de faire revenir les retours vers le produit. À cette étape, le marketing ne cherche pas un effet optimal, mais une efficacité maximale. Si vous vous contentez de dépenser de l’argent ou de faire appel à quelqu’un pour le faire à votre place, vous gaspillez l’opportunité d’apprendre en expérimentant vous-même le GTM. Le marketing est aujourd’hui un élément essentiel de la compétitivité ; si vous ne le maîtrisez pas et que vous n’y investissez pas réellement, les résultats ne seront pas bons.
En clair, c’est toujours le même problème : pas de sérieux, pas de temps passé sur ce qu’on ne maîtrise pas.
Par exemple, WorkBuddy n’est ni le premier à avoir créé ce type de produit, ni le plus performant. Beaucoup d’experts techniques pourraient le critiquer : « Aucune avancée technologique », « La liberté est trop restreinte », « Trop simpliste ». Mais si vous examinez le public ciblé et la valeur livrée — la compréhension du public, la livraison de la valeur, l’interface utilisateur, l’interaction, la conception gamifiée, les stratégies d’exploitation — tout est une question de détails. Les petites tactiques de Tencent destinées au grand public sont mises en œuvre avec une fluidité remarquable.
Ces éléments ne sont pas des innovations nées de réunions, ni des différences apportées par l'IA ; ce sont les compétences de base accumulées au fil des années et ancrées dans l'organisation.
Donc, je dis que les compétences de base des entrepreneurs sont aujourd'hui en déficit. La méthode native à l'IA peut être apprise et utilisée, et elle est relativement simple. En revanche, les attributs fondamentaux de l'entrepreneur nécessitent une accumulation et une pratique approfondies.
Votre produit peut peut-être appeler les meilleurs modèles du monde, mais le « modèle » propre à l’entrepreneur ne peut être appelé nulle part. Il ne repose que sur l’accumulation de « jeux de données historiques » et sur l’efficacité de l’« apprentissage par renforcement » en cours.
L'environnement change constamment, mais c'est dans le changement que la valeur réelle des « entrepreneurs » se révèle. Le « talent inné » des entrepreneurs, toujours digne de confiance, réside en un seul point : tant que le problème que vous cherchez à résoudre est réel, et que vous restez concentré et minutieux, vous aurez toujours une chance.