創業加速器與早期投資機構 Y Combinator（以下簡稱 YC），把 Startup School 帶到台北。從如何做出數百萬名開發者使用的 AI 工具、台灣創業者前往矽谷的不同路徑，到東南亞支付、DoorDash 的早期故事，以及 YC 現在到底在找什麼樣的創辦人，五場對談一路談了三個小時。
台上的公司規模差異很大：有人帶著 16 人團隊服務超過千萬名開發者，有人處理的支付金額已能以一個國家的 GDP 占比來衡量，也有人回頭拆解公司第一天那個只花 45 分鐘做出的網站。
但反覆出現的訊息很一致：不要等資源完備才開始，不要把「打造產品」誤認成「解決問題」，也不要低估 AI 正在把小團隊的能力推到什麼程度。
如果沒有到場，以下是這一天最值得帶走的故事與觀點。
一、Ollama 如何用 16 人團隊，服務千萬名開發者？
Ollama 是讓開發者在本機或雲端執行開源 AI 模型的開發工具。這場對談由 YC Managing Partner Diana Hu 主持，對談者是 Ollama 共同創辦人 Michael Chiang。
Michael Chiang 在台上透露，Ollama 已服務超過一千萬名開發者，團隊卻只有約 16 人。但是，現在這個結果並不是一開始就規畫好的。
Michael Chiang 回憶，團隊加入 YC 時，最初做的是基礎設施產品，想解決 AI 公司部署與保護工作負載的問題。為了理解客戶，他們必須先學會如何執行開源模型，過程中才發現，要在本機把模型跑起來，使用者得處理編譯、GPU 與模型格式等一連串繁瑣工作。
團隊於是把現成元件組合起來，做出更容易使用的方案。產品在 2023 年 7 月推出後，成長速度很快超過他們先前數年的累積。Ollama 並不是原始創業題目，而是團隊在理解問題的過程中找到的新方向。
「很容易把成功看成一夕之間發生。」Michael Chiang 說，但在產品真正起飛前，團隊已經探索了兩年。
Diana Hu 進一步追問，小團隊究竟如何支撐這樣的使用規模？Michael Chiang 的答案不是單純「多用 AI 寫程式」，而是先找出哪些工作能被完整交給 AI。
例如，客戶通話後的待辦整理、把需求轉成工程師的待辦事項、協助安排工程優先順序，都可以減少人工作業。關鍵在於，AI 不只是讓既有員工快一點，而是讓公司不必為每個新增流程立即增加管理層級和人力。
對想做開發者工具的人，他的建議是不要過度分析總體市場。創辦人最該做的是先打造自己真正想用的東西，推出去，再從真實使用者反應中加快學習迴圈。
談到台灣的機會時，Michael Chiang 特別提到硬體供應鏈。許多新晶片與裝置在正式進入全球市場前，就已經在台灣進入設計、製造與驗證。身處這條供應鏈的人，能更早看到下一代硬體會提供什麼能力，也就有機會提早打造針對新架構最佳化的軟體。
至於想做開源工具或開發者工具的創業家，他認為今天就可以開始，持續推出產品、建立人脈，並真正理解自己要服務誰，比坐在原地等待完美題目更重要。
二、從台北到矽谷，不只有一條標準路線
第二場由 YC 合夥人 Jon Xu 主持。他邀請三位具有台灣或移民背景，但走上不同創業道路的創辦人同台。
這三條路徑沒有共同的起點。有人從小就知道要創業，有人直到進入創投業工作、坐在桌子的另一側看創辦人簡報，才第一次意識到自己更想成為解決問題的人。
Adeel Yang：先成為醫師，還是先成為創辦人？
Medumo 是協助醫療機構自動向病患傳送就醫前後指引的醫療科技公司，共同創辦人 Adeel Yang 原本走在成為醫師的道路上，但在大學期間到醫療創投機構工作，第一次大量接觸充滿熱情、想解決大問題的創辦人，也開始思考：能不能把醫療知識拿來創業？
他在醫學院期間做了第一家公司，白天上課、晚上和共同創辦人做產品。當機構投資人願意出資，條件卻是他不能一邊念醫學院、一邊經營公司，Adeel Yang 必須做出選擇。他先暫停學業投入創業，之後仍回校完成只差數月的學位，再回到公司。
這段經驗讓他理解，創辦人常常不是等到「準備完成」才起步，必須迫使自己真正跨出去。他也談到 YC 對自己的另一個影響：學會砍掉想做的事。創辦人容易對每一個可能性都有信念，但資源有限，真正困難的是在十件看似可行的事裡，主動放棄九件。
Al Yang：SafeBase 的起點，是一筆卡在資安審查的訂單
Al Yang 與 Adeel Yang 是兄弟。他曾協助哥哥創業，後來成為企業資安審查平台 SafeBase 的共同創辦人。
SafeBase 最初並不是現在的產品。團隊原本想處理企業的資料刪除與隱私請求，加入 YC 後很快發現方向不對，因而回頭尋找自己真正經歷過的問題。
線索來自 Adeel Yang 的創業經驗。一家醫院的臨床部門可能很想採購軟體，但交易最後會卡在 IT 或資安部門，新創公司必須回答大量安全問卷、提交隱私與合規文件，才能證明自己有能力保護資料。
SafeBase 起初想幫新創回答問卷，後來才發現，就連大型科技公司與 AI 公司也會碰到相同問題。企業的資安與合規主管經常被視為成本中心，但他們其實正協助公司通過審查、促成營收。
Al Yang 說，團隊找到產品市場契合的關鍵，是不急著向受訪者推銷想法，而是先問：「你現在遇到什麼問題？」Jon Xu 接著補充，創辦人最終不是賣產品給抽象的組織，而是組織裡的某個人。理解那個人想完成什麼，往往比功能清單更接近購買決策。
Jeff Chang：創辦人最重要的能力，智力排在最後
金融科技公司 Vest 共同創辦人暨總裁 Jeff Chang 把創辦人的能力排成四個層次：韌性、影響力、創造力，最後才是智力。
他所說的韌性，不是死守同一個點子，而是「拒絕輸掉」。如果創辦人只想證明原始想法正確，可能會在錯誤方向上堅持；如果目標是不讓公司輸掉，就更願意轉型。
第二項是影響力。創辦人必須說服投資人出資、說服早期員工加入，也要說服第一批客戶相信一個沒有紀錄的新公司。他提醒，創辦人往往花很多時間鍛鍊產品與分析能力，卻沒有刻意練習如何清楚表達價值。
Jon Xu 將三人的故事拉回同一條主線。創業未必始於一個完美構想，而可能始於個人經驗、家族榜樣、移民挫折或一個反覆出現的客戶問題。共同點是，三人都沒有停在分析，而是投入行動，再讓現實修正方向。
三、Xendit：先用手按 token、再用樂高，最後才等到銀行 API
Xendit 是為東南亞企業提供收款、撥款與其他支付基礎設施的金融科技公司。共同創辦人暨執行長 Moses Lo 與三位共同創辦人在大學認識，他們最初想用 Bitcoin 協助在香港工作的移工把錢匯回印尼，並以這個構想進入 YC。
但進入 YC 後的前六週，產品幾乎沒有成長。Moses Lo 在香港街頭邀請人免費下載、免費匯款，仍然找不到足夠使用者。在一次 YC 的諮詢時間中，他們被建議不要再做跨國匯款，先在一週內推出類似美國個人轉帳服務 Venmo 的印尼電子錢包，看看會發生什麼事。
團隊在一週內推出產品，六週獲得約 1.6 萬名使用者。這讓他們能在 Demo Day 展示漂亮的成長曲線並完成募資，但四個月後，Xendit 又轉型了一次。
第一版支付 API，背後其實是一根手指
轉折來自一名朋友。他問 Moses Lo，Xendit 為什麼能這麼快移動資金，並表示：「如果你星期一把這個能力做成 API，我就會使用。」當時是星期五。
團隊立刻答應，但銀行並沒有可用的 API。當時印尼轉帳仍需操作實體驗證器，因此 Xendit 的第一版 API，背後其實是 Moses Lo 一筆一筆手動完成轉帳。
交易增加後，手指已經無法負荷，創辦人們才用樂高、網路攝影機和膠帶做出自動按鍵裝置。從一台變成九台，再擴大到數十台，之後改用 3D 列印、拆開外殼焊接電子元件。直到很長一段時間後，銀行才願意正式串接。
YC 合夥人 Ankit Gupta 在台上追問：明知道這種做法完全不能規模化，為什麼還要做？Moses Lo 的回答是，他們已經長時間找不到產品市場契合，當第一個人明確說「只要做出來，我星期一就付錢」，團隊不想再錯過這個訊號。
這也是 Xendit 故事最值得記住的地方。創辦人可以先用人工完成工作，驗證客戶真的願意付錢，再逐步把最痛的部分自動化。
Moses Lo 對年輕創辦人提出三個建議：找到比自己早兩年、五年、十年的導師，並善用已經公開的知識，以及不斷動手實驗，「困難的往往不是取得知識，而是願不願意執行。」
四、DoorDash 的第一版只做了 45 分鐘
外送平台 DoorDash 共同創辦人 Andy Fang 與 YC 總裁暨執行長 Garry Tan，回顧公司如何從史丹佛附近的一個網頁，走到全球配送市場。
DoorDash 團隊還沒寫產品前，先訪談了數百家灣區商家。他們遇到一家店，店主手上有一整本想下外送單、卻只能拒絕的訂單紀錄，原因是店家找不到成本合理的配送方式。
創辦人沒有先做調度演算法，而是花約 45 分鐘做出一個靜態網站，放上幾份 PDF 菜單和一組網路電話，這支電話會轉接到幾位創辦人的手機。他們當天就接到第一筆訂單，創辦人自己去送。
這個 45 分鐘做出來的網頁，驗證了一個重要的假設：原本不外送的餐廳開始提供外送，消費者願意買單。
先驗證最危險的假設，不要先做最酷的功能
這也是為什麼 Andy Fang 說，工程師很容易掉進一個陷阱，「花大量時間打造技術上很漂亮的東西，最後才發現客戶根本不在乎。」
DoorDash 早期沒有自動派單，共同創辦人們收到訂單後直接用簡訊分配配送。只要需求存在，未來就能把支付、調度和路線效率做好；如果需求不存在，演算法再漂亮也沒有意義。
YC 在早期要求他們提高「學習速度」。當團隊拿著四、五個獲客方法，向 YC 的導師問該選哪一個，得到的答案是：「全部都做。」Andy Fang 說，其中約八成不會成功，但失敗仍會產生資訊。創辦人要同時提高移動速度，也要不斷校正方向。
20 歲創業時，Andy Fang 沒做過餐廳銷售、客服、招募或大規模產品開發，只能一件件學。他認為，創辦人若從未採取行動，就不會知道什麼時候該相信直覺；每一次被餐廳拒絕、每一個失敗測試，都在累積判斷力。
五、YC 現在找什麼樣的創辦人？會用 AI 只是起點
最後一場由 YC 訪問合夥人 Boris Jabes 主持，YC 總裁暨執行長 Garry Tan、Managing Partner Diana Hu，以及合夥人 Jon Xu、Ankit Gupta 共同討論 YC 現在如何看創辦人。
答案不是「會下 prompt」這麼簡單。YC 想找的是能深入技術、形成獨立判斷、快速做出東西，又願意直接面對客戶的人。
Garry Tan：用代理的方式，會改變你能挑戰的問題
Garry Tan 分享，自己是 AI Agent 的重度使用者。重點不是「AI 幫他寫了多少行程式」，而是原本不值得投入、需要大量專業人力的實驗，現在變成個人幾天內就能探索的題目。當知識和執行成本大幅下降，創辦人可以選擇的問題空間也會擴張。
但他沒有主張把工作全部交給 agent。相反地，agent 目前仍會犯錯，因此人必須建立可檢查結果的系統。他近期採用的方法，是把品質、延遲與成本等指標做出來，然後用一組 agent 改善產品，另一組檢查新版本是否真的優於舊版。只有通過驗證的變更才能留到最後。
他形容，AI 真正的意義，不是自動產生更多程式碼，而是能每天自動合併「已被證明會讓軟體更好」的修改。
Diana Hu：看過複雜系統，就更敢挑戰困難問題
Diana Hu 曾在大型科技公司工作，她說，大型科技公司的價值不只是履歷，而是讓人親眼看到複雜技術如何從架構、製造一路變成可運作的產品。
這種經驗會訓練系統思考，也會降低對困難問題的恐懼。當你看見 Intel、晶圓代工業者台積電等公司也是由一群普通人逐步建立，就更容易相信自己同樣能從第一個小實驗開始。
Diana Hu 也提醒，硬科技（hard tech）和軟體創業沒有想像中那麼不同。兩者都必須找出最大的技術風險，先以有限資源證明最關鍵的一步，再用那個成果換取下一階段資源。
例如，開發超音速客機的 Boom Supersonic，及打造小型地球同步通訊衛星的 Astranis，都不是一開始就募到足以完成最終產品的資金。優秀創辦人會反推里程碑：先問五十萬美元能證明什麼，再問五百萬美元能解除哪一個風險。能用少量資本完成超出預期的成果，反而更容易讓投資人放心交付更大資金。
Jon Xu：跟著好奇心，去模型還做不好的地方
Jon Xu 認為，創業題目首先應來自創辦人的好奇心。可能是自己反覆遇到的問題，也可能是產業裡長期沒被解決的瓶頸。創辦人要找使用者談、動手做解法，再用對方是否願意付出經濟價值來判斷，自己做的是「研究專案」還是「一家公司」。
在模型能力快速變化的今天，他特別建議技術創辦人前往「模型目前仍做不好」的地方。模型未來可能進步，但現在深入問題、建立測試環境、把模型能力塑造成可用產品，本身就是創業機會。
他也提醒，取得第一批客戶時，不要只在視訊會議裡發訊息。先從自己的人脈網路找出可能有問題的人，再到客戶真正出現的地方——公司、會議或產業聚會——理解對方的業務。訪談的目標不是把產品講完，而是對客戶問題理解得比客戶自己更深。
Ankit Gupta：不用等到辭職、募資或有營收才申請
Ankit Gupta 過去從事機器學習研究，後來離開研究工作創業。他說，成為創辦人帶來的最大差異，不只是未來可能有更高報酬，而是取得對時間和人生的選擇權：可以決定自己研究什麼、優先解決什麼問題。
對覺得「現在申請 YC 太早」的人，他指出，許多獲選團隊在申請時仍在原本工作崗位或學校，未必已經有漂亮營收。原型、獨特洞察和願意投入的團隊，可能已經足以開始。
他也把創業決策說得很簡單：很多時候，不需要假裝自己算完所有風險，只要問「最壞會發生什麼？」如果失敗後仍能回到原來道路，而成功的學習與影響可能極大，嘗試本身就有價值。
Boris Jabes：別只問能不能做，要問你知道了什麼別人不知道的事
作為主持人，Boris Jabes 把問題一路從「如何使用 agent」推到「什麼才是 YC 會相信的創辦人」。他反覆追問：當一個題目聽起來像科幻，創辦人要如何證明它不是幻想？當大型企業也能買模型、雇人才，新創的優勢究竟在哪裡？
座談給出的共同答案是「深度」。創辦人必須在一個問題上走得足夠深，深到形成外界沒有的洞察，並用 demo、模擬、客戶承諾或一個又一個的里程碑把判斷具體化。
表定議程結束後，現場談話仍繼續了數分鐘。Garry Tan 提到，模型能力正在快速提升，但真正把這些能力用到工作裡的新創仍是少數，他認為只有約 1% 的新創公司，真正把 AI 用到位。世界上還有大量破損的流程、未被服務的人，以及只有特定產業工作者才看得見的問題。
他提醒，創辦人不必假設大型公司、媒體或自己崇拜的人一定知道得更多。當一個人長期深入某個問題，他可能真的知道一件其他人還不知道的事，而那正是公司起點。
