一个宿舍诞生的AI奇迹：4人团队怎么年入600万

2023年夏天三个刚从巨大学毕业的年纪轻巧人挤在巨大学宿舍里捣鼓着一个AI产品。没人能想到， 一年后他们4人团队打造的AI学工具能狂揽600万美元年化收入，两款产品冲进教书应用排行榜前列。更让人意外的是 这家叫Oleve的公司没拿融资，没烧钱扩张，结实是用一套“反常识”的方法，把细小团队的效率拉满了。

从宿舍到榜单：细小团队为何能杀出沉围

硅谷连续创业者Henry Shi曾发布过一个“Top Lean AI Native Companies Leaderboard”榜单， 专门盘点团队不超出50人、年化收入超500万美元的AI原生公司。Oleve排名第19， 是榜单里最年纪轻巧的公司之一——三位联合创始人Michael、Sidhant和Achraf刚毕业没许多久。你兴许会问：细小团队做AI产品，材料少许、人手紧，凭啥能和巨大厂掰手腕？但Oleve的案例告诉你：AI时代，细小团队的“敏捷”兴许比巨大厂的“材料”更管用。

4人团队做出2款AI爆品，ARR已达600万美元

两款爆品的诞生：不是拍脑袋， 是踩准了三个节点

Quizard：用“ChatGPT+Photomath”的跨界创意

第一款产品Quizard诞生于2023年1月，当时ChatGPT刚火起来巨大有些团队还在观望。Oleve团队没等OpenAI正式开放API，就盯上了Codex——OpenAI当时没对公众开放的编程模型。他们通过提示工事，结实是把Codex改过成了能解答数学题的AI，还循环用10个账户规避用管束。有意思的是 他们做宣传视频时直接把ChatGPT和Photmath关联起来拍了个“如果ChatGPT和Photmath有了孩子会是啥样”的视频。这玩意儿创意太绝了观众一眼就懂Quizard是干嘛的——AI拍搜答疑工具。

Unstuck：从学生痛点出发的笔记整理革命

Quizard成功后 Oleve没沉迷于位，仅次于Gauth和Duolingo。你找到没？他们的产品逻辑很轻巧松：要么解决“不会做”，要么解决“记不住”，全是学生天天踩的坑。

病毒式增加远：他们把营销做成了“AI侦探”

做AI产品的团队许多，但能把营销玩成“自动化工具”的少许。Oleve的营销负责人每天花一巨大堆时候刷TikTok， 研究研究算法趋势——啥内容火、啥类型能转化，全靠人造盯。后来他们干脆自己开发Alagent，让AI系统自动监控社交新闻趋势，识别适合产品的营销方式。2023年秋季，他们在哈佛、纽约巨大学、波士顿巨大学等名校搞街头采访，拍的视频全在TikTok上爆了。搜索这些个巨大学的关键词，前几个视频都是他们的内容。有个视频更猛，一夜100万观看，30细小时转化1万用户。你说这是运气？不对，他们早就摸清了TikTok的算法偏优良——用名校背书+学生真实实场景，精准戳中目标用户。

极简团队的6条“反常识”增加远法则

要么招对人， 要么不招人：一人许多岗的“效率怪物”

Oleve的招聘标准特别“变态”：不要专才，要“许多沉互补技能”的人。比如产品工事师， 得是全栈开发者，还得懂产品思维和计算机网络；营销人员会编程，设计师能搭建产品……他们招的不是“螺丝钉”，是“瑞士军刀”。Michael说：“招一个10倍效率的人，比招三个普通员工有力。”后来啊呢？沟通本钱矮小到差不离为零，个个人都懂业务，跨部门协作像聊天一样轻巧松。

赚头优先：9个月就盈利的“结实核”选择

很许多创业公司喜欢讲“用户增加远优先”，Oleve偏不——他们把“能不能赚钱”当成决策第一标准。Quizard一开头就搞订阅制，用户拍题要付费。团队说：“只有产品真实有用，用户才愿意掏钱。”后来啊呢？2023年10月，Quizard推出9个月就盈利了。后来第三款非教书类产品，他们只花了3周就上线，没过许多久也盈利了。你说他们“短暂视”？不对，“迅速赚钱”比“烧钱扩张”更靠谱——毕竟活下去才有机会赢。

决策看KPI：个个人都是“指标负责人”

Oleve有个规矩：个个人都得负责一个关键绩效指标，每周就干一件事——推动自己的指标涨。比如产品经理盯用户留存，营销盯转化率，手艺盯系统稳稳当当性。Sidhant说：“我们不谈‘感觉’，只看数据。这玩意儿决策能推动KPI吗？不能，就不做。”这种“数据驱动”的决策方式，让他们避免了团队内耗，全部精力都花在“有用的事”上。

流程改进：把输了当成“系统性漏洞”

团队里有个口头禅：“上次施行有啥问题？”对于再来一次性流程，他们总问“能不能做得更优良”。比如早期用Codex模型， 找到调用次数有管束，他们就开发流量负载均衡工具，把不同求路由到不同模型，既省钱又灵活。他们不把输了当“个人锅”，而是当“系统漏洞”——每次迭代都比上次优良，这才是细小团队的核心比力。

超级工具：把Launch Darkly玩出“花”

Oleve团队特别“懒”，中意把干活流程整合到一个平台。比如他们用Launch Darkly手动做流量负载均衡，把不同巨大语言模型的调用求智能分流。这种“工具复用”省了一巨大笔本钱，还搞优良了系统灵活性。Sidhant说：“优良工具不是越许多越优良，而是越少许越精。把一个工具用透，比用十个半吊子有力。”

不学两次：手艺复用的“复利效应”

他们有个“反常识”的做法：绝不再来一次学同样的东西。比如Quizard开发的AI架构，直接复用到Unstuck上；营销的病毒式打法，换个场景还能用。这种“手艺复利”让他们的成功经验飞迅速复制，两款产品能飞迅速成爆款，底层靠的就是这玩意儿。

争议与真实相：细小团队AI爆品是运气还是必然？

有人说Oleve是“钻空子”——早期用免费的Codex模型，占了巨大廉价。确实他们当时是OpenAI Codex最频繁的用户之一，后来被要求转向付费GPT-3.5。但问题来了：转向付费后他们照样盈利。这说明啥？产品力才是根本，不是靠“免费模型”的运气。

还有人质疑：“细小团队做AI，手艺能跟得上？”看看Sidhant的背景：主导过对冲基金AI试试项目，在Slack、Zendesk、微柔软待过。他把巨大厂的手艺经验带回细小团队， 用AI构建了学问的干活方式——比如用AI研究研究新鲜买卖场、识别产品机会，连收购评估都让AI参与。细小团队的“手艺短暂板”，反而成了“敏捷优势”——没往事包袱，敢用新鲜手艺。

三阶段自动化：细小团队的终极野心

Oleve的野心不止于做爆品，他们想构建“三阶段自动化系统”：阶段是自主决策系统。Sidhant说：“以后细小团队的核心比力，不是人许多，是‘AI+人’的协作效率。”

给全部创业者的启示：AI时代的“细小而美”生存指南

Oleve的案例打破了“巨大公司才能做AI”的神话。AI时代， 细小团队的生存逻辑变了：不用烧钱抢用户，不用堆人头搞研发，而是用“效率+产品洞察+AI工具”杀出一条路。招“10倍效率的人”， 盯“赚头优先”的指标，把“输了当漏洞”，用“工具复用”降本增效……这些个方法看似轻巧松，却藏着AI时代的创业密码。

你兴许会问：“我们也想学，但没Oleve的手艺背景怎么办？”其实不用怕——他们一开头也没材料，靠的是“敢想敢做”。比如把Codex改过成数学答疑工具， 用名校街头采访撬动TikTok流量，这些个都是“矮小本钱试错”的典范。AI时代，细小团队的“细小”不是劣势，是优势——船细小优良调头，试错本钱矮小，抓住一个痛点就能爆发。