文章核心观点 - AI创业成功的关键在于识别并专注于“真实信号”，即那些能产生实际价值、解决真实用户需求但可能被忽视的机会，而非追逐“噪音”，如媒体热度、投资人兴趣或技术热词等容易量化但可能误导方向的外部反馈 [2][6][36][40] Kevin Scott的职业拐点与信号识别 - 从学术界转向工业界，因意识到学术界的评价标准（论文、引用）与真实世界的价值判断（受益人数、产生价值）存在冲突 [8] - 在Google的首个项目是自动化广告审核，该项目虽技术不酷，但解决了每天5000万美元广告被卡住的实际问题，最终每年为公司节省近10亿美元 [8] - 确立了职业准则：优先评估工作能否产生真正影响，其次才是技术趣味性 [9][10] 当前AI创业者面临的环境 - 创业成本降低导致试错者增多，环境中的“噪音”也随之增加 [12] - “噪音”被定义为看似积极、但与产品核心价值无关的反馈，如媒体热搜、点赞数、风投兴趣等 [13] - 这些“噪音”容易获取且背后有其利益机制（如媒体需要流量），容易使创业者误判方向，将热门概念（如“AI+教育”）误认为真实需求 [14][15][16] ChatGPT的成功原因 - 成功并非源于技术突破，而是关注了被忽视的“真实信号”：普通人能否零门槛使用、交互是否自然、能否成为日常工具 [20][22] - 上线时使用的是老模型结合RLHF和一个输入框，技术改动极小，但首次让AI无门槛地进入用户日常生活 [22] - 这类机会的特征是：技术能力已足够、但缺乏认真的用法设计、且因看起来普通基础无热度而被忽略 [23][24] 识别被忽视的真实信号的方法 - 标准1：审视能力与使用的差距：机会不在提升AI能力端，而在改善使用端，例如解决大模型缺乏长期记忆（如记住用户历史对话）这类用户真实需要且技术已能解决、但无人认真去做的“修补”工作 [26][27][28][29] - 标准2：分析谁在制造噪音：如果媒体、投资人或大公司正在追逐某个领域，那很可能是充满竞争的“噪音”，真正的机会往往存在于被这些方忽视的、看似琐碎或不宏大的领域 [30][31][32] - 标准3：通过小实验验证：利用当前极低的工具成本，通过动手搭建简单原型或进行端到端流程测试（如上下文缓存、连接AI与自动化工具）来验证需求，而非依赖概念包装或PPT [33][34][35][38]