吴恩达在AI创业学校的分享里说了一句话，让我愣了好几秒。他说，当你的想法模糊时，你几乎总是对的。

。。。我第一反应是，什么叫「总是对的」？

他接着说，当你的想法具体时，你可能对，也可能错。

然后我才明白他在说什么。他在说的是，一个想法在它还很模糊的时候，永远有人夸你，永远没人能反驳你，因为根本没什么可以被证伪的。但这种「总是对的」，其实是一种假象，是创业者最容易掉进去的陷阱。

吴恩达在AI Fund每个月平均孵化一家新公司。不是投资，是真的写代码、谈客户、定价格，是那种亲自在杂草丛里摸爬滚打的创业。所以当他说这句话，我觉得他说的是实话。

我有时候觉得，创业圈最毒的文化之一，就是对模糊想法的集体纵容。

你去告诉朋友，「我想做一个用AI优化医疗资产的项目。」大家都会说，哇这个赛道很大，有机会。没有人会跟你说，你说的是什么意思？哪类医疗资产？怎么优化？谁是你的客户？

吴恩达说，换一个具体版本，「我们做一款软件，帮医院让病人在线预约MRI机器，提高设备使用率」。这两句话描述的可能是同一个方向，但一个可以今天就开工，一个谈一年都不知道在谈什么。

他还举了另一个例子，有人说「用AI提升邮件个人效率」，太模糊了。但换成「在Gmail里集成一个自动化功能，用提示词和过滤器来整理所有邮件」，这个今天下午就能写出来。

具体性，是赢得速度的前提。

我觉得这个逻辑其实挺朴素的，但实操起来特别反人性。因为具体了之后，就可以被证伪了。你说「我们用AI优化医疗资产」，没有人能说你是错的。但你说「我们做MRI在线预约系统」，竞争对手一搜，发现已经有三家公司在做了，你的想法一秒就被打脸了。

所以人们，尤其是在展示自己的时候，会本能地往模糊的方向走。模糊让你听起来有想法，但不用承担被挑战的风险。

吴恩达说的是反过来的逻辑，模糊才是真正的风险，因为你没办法快。

你想想看，一个不具体的想法，让两个工程师去实现，他们会做出来两个完全不同的东西。这不是工程师不努力，是这个想法压根没给他们足够的信息。然后你需要开会对齐，反复沟通，不断修正方向，时间就在这种耗散里流走了。

相反，一个具体的想法，工程师坐下来，知道要做什么，直接开干。发现它是好想法，快速验证；发现它是烂想法，快速转向。哪种结果都行，速度才是关键。

他说，AI Fund判断一家初创公司成功概率最重要的指标，就是执行速度。这是一个能强烈预测结果的变量。

所以具体不只是表达方式的问题，它是一个速度问题，是一个生死问题。

顺着这个再聊聊，具体的好想法从哪来。

吴恩达用了一个词，让我觉得很准，他说YC有时候称之为「在想法迷宫中徘徊」。就是那种，你在某个领域泡了很长时间，跟用户聊过无数次，踩过很多坑，建立了对这个问题足够深的直觉，然后某一天，具体的想法自然就出来了。

他在创办Coursera之前，花了好几年思考在线教育。不是两周，不是两个月，是好几年。

这里有一个被严重低估的认知，快速验证想法，不是从一个模糊的想法开始，而是从一个具体的想法开始。这两件事的先后顺序完全不同。「想法迷宫里徘徊」这个阶段，是慢的，是需要沉淀的，是必须跟真实的人、真实的问题打交道的。这是具体想法的前置成本，没有捷径。

但一旦你出了迷宫，手里有了具体的东西，接下来就可以跑得很快。

他也说了，对于很多决策，一个在该领域思考时间足够长的人，他的直觉判断，往往比收集数据来做决策快得多，而且质量不差。这听起来好像很不「科学」，但想想就合理了。A/B测试需要发布、等用户、等数据跑，这很慢。而一个真的在这个领域里泡了足够久的人，他的瞬间判断，其实是在用他过去所有的经验做推理，只是以更压缩的方式呈现出来了。

前提是这个人是真的在领域里，不是那种「我觉得差不多」的随意猜测。

说到这，回扣一下吴恩达那句话，当你的想法模糊时，你几乎总是对的。

这句话我越想越觉得毛骨悚然。

因为它的另一面是，那种「总是对的」的感觉，是最不值钱的感觉。没有人挑战你，不是因为你想得好，是因为你说得太模糊了，根本没东西可以被挑战。

所以如果你身边有人在聊创业，你听到一个想法，所有人都说好，就要小心了。不是要去泼冷水，而是要去问那个最关键的问题，这件事够不够具体？如果今天给一个工程师，他知道从哪里开始吗？

如果答案是不知道，先别急着聊市场大不大、护城河在哪。

先把这个想法搞具体了再说，这才是真正的第一步。 http://t.cn/AiCMbosM