4个人做到年收入600万美元，AI时代，小团队如何建立可复制的成功机器

你有没有想过，一家只有四个员工的公司，能做到年收入600万美元？这听起来像是天方夜谭，但 Oleve 正在让这个看似不可能的故事成为现实。我最近深入研究了这家由 Sid Bendre 领导的创业公司，发现了一个令人震撼的事实：他们不仅实现了这个惊人的财务数据，还在短短两年内服务了超过500万用户，从第九个月开始就实现了盈利。更让我感到兴奋的是，他们的成功并非依靠传统的风险投资和大团队扩张模式，而是创造了一套全新的"精益创业"方法论，这种方法正在重新定义小团队如何在AI时代创造巨大价值。

当我看到 Sid Bendre 放弃 Palantir 新毕业生职位的决定时，我起初觉得这是一个疯狂的举动。Palantir 作为硅谷最知名的大数据公司之一，能提供优厚的薪资和稳定的职业发展路径。但当我了解到他的理由后，我开始明白这个决定背后的远见：他要打造"消费者版本的 Palantir"。这不仅仅是一句口号，而是一个深思熟虑的战略选择。Palantir 以其强大的数据处理能力和政府合作而闻名，但 Sid 看到了将类似的技术能力应用到消费者产品的巨大机会。他和他的团队不只是在做一个产品，而是在构建一个能够持续产出爆款消费产品的系统化机器。

这种选择让我思考一个更深层的问题：在AI技术快速发展的今天，传统的创业模式是否已经过时？我发现 Oleve 的故事不仅仅是一个成功案例，更是对整个科技行业未来发展方向的预测。他们证明了小团队通过正确的方法论和AI工具的加持，可以达到甚至超越大公司的产出效率。这种转变不仅改变了创业的成本结构，也重新定义了什么叫做"规模化"。

从Quizard到产品矩阵的演进路径

让我从头梳理 Oleve 的发展轨迹，因为这个故事充满了值得学习的细节。2023年1月26日，他们推出了第一个产品 Quizard AI，一个移动学习应用。那时候，ChatGPT 刚刚发布几个月，整个AI应用市场还处于早期探索阶段。但 Sid 和他的团队展现出了惊人的市场敏锐度，他们用一个 TikTok 视频来宣传产品上线，视频的概念是"如果 ChatGPT 和 Photomath 有了孩子会是什么样"。这个创意视频一夜之间获得了100万次观看，并在30小时内转化成了1万个用户。

更令我印象深刻的是他们早期的技术策略。当时他们几乎没有大语言模型的使用成本，因为他们发现了一个巧妙的方法：使用 OpenAI 的 Codex 模型。虽然 Codex 原本是为编程设计的，但通过巧妙的提示工程，他们让它能够进行开放领域的自然对话。他们甚至循环使用朋友们的10个不同账户来规避使用限制。当 OpenAI 最终联系他们，告知他们是 Codex 模型的最高使用量用户之一时，这既是一种认可，也意味着他们需要转向付费的 GPT-3.5，这反过来推动了他们更加重视产品变现。

在产品变现方面，他们的策略也很有意思。一个月后，他们就加入了付费墙功能，尝试了不同的商业模式，最终选择了订阅制。这个决定看似简单，但背后体现了他们对消费者行为的深刻理解：学生用户虽然价格敏感，但对真正有价值的学习工具愿意支付费用，特别是当这个工具能够实实在在地帮助他们解决学习问题时。到了2023年秋季，他们在著名大学开展的街头采访营销活动取得了巨大成功，在 TikTok 上搜索哈佛、纽约大学、波士顿大学、哥伦比亚大学等关键词时，前几个视频都是他们的内容。这种营销方式不仅获得了大量曝光，更重要的是建立了品牌认知度。

在积累了一年半的经验后，他们在2024年8月推出了第二个产品 Unstuck AI，一个学习伴侣工具。这次产品发布展现了他们学习能力的强大：利用之前积累的所有增长和产品开发策略，Unstuck AI 在九周内就达到了100万用户，并在一个月内产生了超过2.5亿次的社交媒体观看量。这个数据让我意识到，他们不只是在做产品，而是在打造一个可复制的成功模式。最近，他们的两个产品同时进入了教育类应用排行榜前十，Unstuck 甚至排到了第三位，仅次于 Gauth 和 Duolingo。

他们最新推出的第三个产品更是令人印象深刻：这是他们首个教育领域之外的产品，仅用了三周就完成开发，这得益于他们之前构建的各种"蓝图"和可复用组件。虽然这个产品还处于隐秘模式，但已经获得了1000多个用户，并且已经实现盈利。这种开发速度和效率让我看到了标准化产品开发流程的巨大价值，当你有了成熟的技术架构、增长策略和运营流程后，新产品的推出就像是在已有的生产线上增加一个新型号。

新精益创业的六大核心原则

我深入分析了 Oleve 的运营方式后，发现他们的成功源于六个核心的运营原则，这些原则构成了他们所谓的"新精益创业"方法论的基础。

第一个原则是"要么招对人，要么不招人"。这听起来简单，但执行起来需要极大的自律。他们只招聘具有多重互补技能的10倍效率人才。例如，他们的产品工程师不仅是全栈开发者，还具备出色的产品思维和计算机网络基础知识。他们的营销人员会编程，设计师能够构建产品。这种招聘策略的背后逻辑是：与其招聘十个各自专精一个领域的人，不如招聘三个每人都能跨越多个领域的天才。这种方法减少了沟通成本，提高了决策效率，也让每个团队成员都能理解业务的全貌。

第二个原则是"利润优先思维"。在当今许多创业公司追求估值和融资额的环境中，Oleve 始终将盈利能力放在首位。他们认为利润就是力量，利润就是专注。这种思维方式让他们在做任何决策时都有一个明确的评判标准：这个决策能否增加利润？这种方法看似保守，但实际上极大地提高了他们的决策质量和执行效率。当你知道每个决策都会直接影响底线时，你自然会更加谨慎和高效。

第三个原则是"这个决策能推动你的关键指标吗？"公司里每个人都负责一个关键绩效指标（KPI），这种KPI对齐消除了微观管理的需要，因为每个人都专注于每周推动自己的指标。这也意味着所有决策都必须针对这个KPI进行验证。这种方法的巧妙之处在于，它将公司目标分解成个人可控的指标，让每个人都清楚知道自己的工作如何直接影响公司的成功。

第四个原则是"持续的流程改进"。对于任何重复性流程，他们总是问：我们如何能做得更好？有什么可以改进的地方？上次执行有什么问题？他们将公司内的失败和问题视为系统性失败，这让他们能够建立反馈循环来改进流程。这种思维方式确保了他们不会重复同样的错误，每次迭代都比上次更好。

第五个原则是"超级工具"的使用。他们承认自己很懒，所以喜欢将尽可能多的工作流程整合到一个平台上。这迫使他们重新思考如何使用现有工具。例如，他们将 Launch Darkly（一个功能管理平台）用作手动流量负载均衡器，将它放在所有大语言模型调用之间，这样就可以基于速率限制、不同战略举措或其他因素将流量重新路由到不同的大语言模型提供商。这种创新性的工具使用方式不仅节省了成本，还提高了系统的灵活性。

第六个原则是"不要学习同样的东西两次"。他们通过投资技术策略和运营蓝图来建立复合效益。这让他们能够将学习成果复用到新产品中，这正是他们能够在九周内让 Unstuck 达到100万用户的原因——他们将在 Quizard 上学到的一年半经验全部应用到了新产品上。这种知识积累和复用的方法，让他们的每个新产品都站在前一个产品的肩膀上，实现了真正的指数级增长。

组织架构的创新：收割者与培育者模型

Oleve 的组织架构设计让我想起了 Palantir 的成功模式，但他们将其适配到了消费者产品领域，创造了独特的"收割者与培育者"模型。这种组织设计不仅解决了小团队的资源分配问题，还确保了产品创新和基础设施建设的平衡发展。

"收割者"角色类似于 Palantir 的 Delta 工程师，但专注于消费者产品。这些产品工程师是真正的产品所有者，他们与产品的成败紧密相关。他们沉浸在产品指标中，进行AB测试，端到端地构建功能，与营销团队合作，有效地拥有产品的整个生命周期。收割者的核心职责是构建人们真正想要并愿意付费的产品。这种角色设计的巧妙之处在于，它将产品责任完全集中在一个人身上，避免了大公司常见的责任分散问题。

"培育者"角色则类似于 Palantir 的 Dev 工程师，专注于平台建设。这些AI软件工程师的主要目标是构建公司的智能操作系统，他们在营销、设计、产品等不同业务单元中推进自动化，其理念是扩展影响所有用户的基础设施，并帮助公司在每个市场中获胜。培育者创造的基础设施让公司能够在任何市场中更快地发布和扩展产品。

这种组织结构的创新之处在于它将短期产品成功与长期技术能力建设完美结合。收割者专注于立即可见的产品成果和用户价值，而培育者则构建支撑未来增长的技术基础。这种分工让 Oleve 既能快速响应市场需求，又能持续提升整体运营效率。更重要的是，这种模式是可扩展的：随着公司的增长，他们可以增加更多的收割者来覆盖更多市场，同时培育者继续优化和扩展底层系统。

我发现这种组织模式特别适合AI时代的创业公司。在传统模式下，产品开发、技术架构、市场营销往往需要大量专门团队。但在 Oleve 的模式下，通过AI工具和智能自动化，少数精英人才就能承担原本需要大团队才能完成的工作。收割者利用培育者构建的智能系统，能够以前所未有的效率开发和优化产品。这种模式不仅减少了人力成本，还提高了决策速度和执行质量。

AI工具增强的深度应用

在了解 Oleve 如何使用AI工具后，我意识到他们对AI的应用远远超出了我的想象。他们不只是将AI作为产品功能，更是将其作为整个公司运营的核心引擎。这种全方位的AI集成让我看到了未来公司运营的新可能性。

在产品层面，他们的技术策略体现了对AI模型特性的深刻理解。虽然很多公司热衷于模型路由，但 Oleve 发现提示路由更加有效。他们使用微调的特征提取器来理解用户问题的类型，然后根据问题的具体特征路由到正确的提示、工具和示例。例如，数学问题需要逐步解答，而历史问题可能需要更加叙述性的回答。这种方法的优势在于，当底层模型改进时，他们的系统会自动受益，而不需要重新训练或调整路由逻辑。

在基础设施层面，他们使用了一些非常巧妙的技术技巧。例如，在使用 Azure AI Search 时，他们遇到了按存储计费的问题。为了控制成本，他们构建了一个去索引器，每隔几天运行一次，检查索引中的内容，移除长时间未使用的文件。当用户再次需要这些文件时，系统会立即重新加载。这种方法让他们只为经常使用的内容付费，大大降低了运营成本。这个策略特别适合消费者产品，因为很多用户会进行"新奇测试"——试用一些他们平时不会使用的功能，但这些测试内容占用存储却很少被再次访问。

在营销自动化方面，他们正在构建一个完整的智能系统。他们的营销负责人每天花费大量时间在 TikTok 上研究趋势，了解算法推荐的内容类型。Oleve 正在构建AI agent来自动化这个过程，让AI系统能够持续监控和分析社交媒体趋势，识别可能适合他们产品的营销概念。这种自动化不仅节省了人力，还能够处理比人类更大规模的数据，发现更多潜在机会。

在产品决策方面，他们将AI集成到了整个决策流程中。他们使用智能系统来研究新市场，识别有利可图的产品机会，甚至为潜在的收购目标进行战略匹配评分。这种系统化的市场研究方法让他们能够更快速、更准确地识别下一个产品应该进入哪个领域。

最令我印象深刻的是他们对AI agent的长期愿景。他们正在构建一个三阶段的自动化系统：第一阶段是人类主导的工具增强，为团队成员构建专门的工具；第二阶段是工作流自动化，接管整个流程；第三阶段是将所有工作流整合到一个自主决策系统中。他们的目标是建立一个公司，在这里他们为战略洞察、才能和品味雇佣人才，但整个公司的运营都通过AI agent来完成。这种愿景听起来像科幻小说，但基于他们目前的进展，我相信这是完全可能实现的。

病毒式增长的科学化方法

Oleve 在病毒式营销方面的成就让我重新思考了什么叫做"去病毒化的科学"。他们不是依靠运气或一次性的创意爆发，而是建立了一套可重复、可预测的病毒式增长系统。

他们的第一个重大突破来自于对平台特性的深刻理解。在 TikTok 上，他们发现了一个重要模式：视频的某些元素组合能够显著提高传播率。例如，他们在视频中使用便利贴概念时，背景通常是 MrBeast 视频或 Subway Surfer 游戏画面，拍摄角度巧妙地指向某个有趣的视觉元素，而且手写文字必须非常清晰。这些看似随意的细节实际上都经过了大量的实验和优化。一个视频甚至表现得如此出色，直接将他们的应用推到了教育类排行榜的第四位，与 Photomath、Duolingo 这样的巨头并列。

他们的校园营销策略也展现了系统化思维。2023年秋季，他们在著名大学开展的街头采访活动获得了巨大成功。当你在 TikTok 上搜索哈佛、NYU、波士顿大学、哥伦比亚大学时，前三到五个视频都是他们的内容，其中一个视频获得了1170万次观看。虽然这类内容不一定直接转化为产品注册，但它建立了强大的品牌认知度，让用户通过这些内容了解品牌，然后主动寻找和尝试他们的应用。

他们在推出 Unstuck AI 时借鉴了 Dupe.com 的营销概念。Dupe.com 是一个寻找相似产品的平台，特别是家具领域。Oleve 借用了他们的便利贴概念，在一个月内仅通过这个概念就获得了2.5亿次观看量。这种"概念借鉴"的策略体现了他们对市场趋势的敏锐洞察：他们不需要发明全新的营销概念，而是善于识别和适配已经验证有效的概念到自己的产品上。

更重要的是，他们将病毒式营销系统化了。他们的平台团队正在构建工具来自动化病毒内容的创建过程，包括内容监控、实时反馈循环，以及与创作者和影响者的关系管理。他们的愿景是让一个战略人员能够指挥一支专门的AI agent大军，而不是管理人员团队。这些agent执行具体任务，系统会随时间改进。

我发现他们对消费者行为的理解特别深刻。他们认识到现在的消费者软件市场不再像传统科技公司，而更像快速消费品（CPG）公司，分销和品牌是核心。消费者现在对如何购买消费软件有了更精致的品味，他们在网上付费的经验让他们更知道何时想要购买或继续订阅产品。这种市场洞察让 Oleve 能够将竞争激烈的市场转化为优势，因为优秀的分销策略和品牌建设在这种环境下更加重要。

对传统创业模式的颠覆思考

Oleve 的成功让我深刻思考了传统创业模式在AI时代面临的挑战和机遇。他们的故事不仅仅是一个成功案例，更是对整个创业生态系统未来发展方向的预测和验证。

传统的创业模式通常遵循这样的路径：组建大团队、筹集大额资金、快速扩张、寻求更多融资、继续扩张，直到达到某种规模效应或被收购。这种模式在过去几十年中创造了无数成功故事，但也带来了高成本、高风险和低效率的问题。许多创业公司在还没有验证产品市场契合度之前就大量招聘，在还没有找到可持续商业模式之前就大肆扩张。

Oleve 的模式则完全不同。他们从一开始就专注于盈利能力，将团队规模控制在最小可行规模，通过AI工具和智能自动化来实现传统模式下需要大团队才能完成的工作。他们的成功证明了在AI时代，"小而美"不仅是可能的，甚至可能是更优的选择。当你有了正确的工具、流程和人才时，四个人的团队可以创造出过去需要四十人甚至四百人团队才能实现的价值。

这种模式的优势是显而易见的。成本结构更轻，决策速度更快，沟通效率更高，对市场变化的响应更敏捷。但更重要的是，这种模式在风险管理方面有着天然优势。当你的团队很小、成本很低时，你可以更长时间地探索和实验，而不必承受投资人的巨大压力。你可以更专注于产品质量和用户体验，而不是虚荣指标和短期增长。

我认为 Oleve 模式的成功也反映了消费者行为的变化。现在的消费者更加精明，他们不再容易被花哨的营销手段或大品牌光环所迷惑。他们更看重产品的实际价值、使用体验和性价比。在这种环境下，小团队专注于产品质量和用户体验的方法往往比大公司的规模化运营更有竞争力。

另一个重要的观察是，AI工具的发展正在快速降低创业的技术门槛。过去需要专门团队才能完成的任务，现在一个有经验的工程师配合AI工具就能搞定。这种技术民主化的趋势意味着未来会有更多类似 Oleve 的小团队出现，他们将挑战传统大公司的市场地位。

但我也意识到，Oleve 模式并不适用于所有类型的创业公司。某些需要大量资本投入、复杂供应链管理或监管合规的行业，仍然需要传统的规模化运营。但对于大多数消费者软件、企业软件和数字服务类创业公司来说，Oleve 的模式提供了一个值得深思的替代方案。

最终，我认为 Oleve 的成功标志着创业生态系统正在进入一个新阶段。在这个阶段，技术能力、运营效率和产品质量比团队规模和融资额更重要。那些能够掌握AI工具、建立高效流程、专注于用户价值的小团队，将在竞争中获得前所未有的优势。这不仅是对传统创业模式的挑战，更是对整个商业世界的重新定义。

未来，我预测会有更多像 Oleve 这样的"超级小团队"出现，他们将以更低的成本、更高的效率创造更大的价值。而那些仍然依赖传统模式的公司，如果不能及时适应这种变化，可能会发现自己在竞争中越来越处于劣势。这种转变不仅将重塑创业生态系统，也将改变我们对企业组织、工作方式和价值创造的基本认知。

文章来自于“深思圈”，作者“Leo”。