他放弃的OpenAI股票价值超过他公司整个估值
Stanislas Polu曾在Stripe工作五年，后在OpenAI做了三年语言模型研究。离开时，他放弃的OpenAI股票价值一度超过Dust整家公司估值。如今他创办面向办公室的AI agents公司Dust，在蕞新访谈中分享了从融资500万美元（对手融2亿美元）到AI实验室利润率等16条经验。被问是否后悔时，他明确表示完全不后悔。

1. 离开OpenAI的成本高于他的公司

放弃的股票价值曾超过Dust，但他认为情况已变，毫不后悔。

2. 研究中的奖励

突然找到答案的快感很强，却只维持5秒，随后又回到苦苦摸索。他更想真正做产品。

3. 曾祖父母不会把这叫工作

他们的工作是体力劳动。若看到我们整天坐在椅子上看屏幕，会觉得那不是工作。以后我们大概也会有同样感觉。

4. 正确了3年，事情才发生

2022年他就押注AI会改变所有人的工作方式，工作真正开始改变是在2025年11月，之后变得很快。他错的地方是以为模型会早早停止进步，原本以为会平缓下来，平缓并未发生。

5. 所有人都要做窄，他却做宽

多年来建议都是只做那个行业的AI，他却做了通用工具，承认这让销售难得多。现在每个产品都在向同样的“宽”形状收敛。

6. AI实验室唯/一无法复制的东西

他的产品能与任何AI模型一起工作。实验室永远做不到，因为他们卖的是模型本身。

7. 钱正在被吸向实验室

前两次融资很轻松，第三次才真正是硬仗。作为大投资者，往Anthropic投10亿美元，6个月拿回20亿美元完全合理，流向创业公司的钱变少。

8. 融太多钱是陷阱

拿巨额资金却做不到对应增长，唯/一出路是以更低价格再融资。

9. 别人融2亿，他只融500万

产周围人都在为训练模型融1亿或2亿美元，他只融了500万。

10. 相反的错误是太谨慎

他承认自己的做法有点“太法国了”。

11. 他知道法国会更难，还是选择留下

当一家公司真正跑通时，没有投资者会在乎创始人住在哪里。

12. 窄AI产品存在

随着模型变好，这些额外工作每个月都在贬值，就没必要继续作窄。

13. 唯/一能保护你的是网络效应

找到网络效应，找到很多客户一起使用时才存在的价值。

14. 固定定价已死
AI agents利润率被压缩。他正在转向积分制，并说在产品层别无选择。

15. 他算出了AI实验室真正赚多少

用速度作为成本的代理指标：越慢意味着模型越大、越贵；实验室毛利率约70-80％。

16. 找到那个让你愿意起床的东西

没有一个清晰的理由告自己为什么要做这件事，就撑不下去。