a16z 合伙人 Andrew Chen 表示，生成式 AI 的快速发展，正在冲击硅谷风险投资长期沿用的「创始人画像」判断框架。过去，技术与商务搭档、斯坦福计算机博士，或拥有顶级大厂背景的明星团队，往往更容易成为早期投资的标准答案；但在 AI 提供更高生产力杠杆后，这套模式正在被重新审视。
Speedrun 投资实践中的核心问题
Andrew Chen 在文中提到，他近期在 a16z 的大部分精力都放在 Speedrun 项目上。这个加速器会为新成立的初创公司开出第一张支票，金额最高可达 $100 万。
在这套投资实践里，团队持续关注的核心问题之一，就是创始人的背景与画像：什么样的人更适合创业，进入 AI 时代后，这些画像又会如何变化。
他还提到，本周是旧金山驻留项目申请的最后一周，创业者可以入驻其办公室办公、与他面对面交流，并启动下一家公司，申请截止时间为本周日 11 月 1 日。
AI 时代出现的 5 类新型创始人
Andrew Chen 表示，自己此前曾与 Ben 讨论过一个问题：AI 是否已经为个人创业者提供了足够大的杠杆，使其可以不再依赖传统的技术与商务联合创始人分工，而是由一个人完成产品、技术和业务推进。
他的判断是，AI 的确会显著增强个人创业者的能力。过去需要两名联合创始人，甚至产品、技术和市场拓展三人组合才能完成的工作，现在有可能被压缩到一名创业者身上。
但 Ben 的看法是，产品初始版本 V1 的门槛，以及市场对种子轮公司的预期，也可能同步抬高。如果一个联合创始人团队同样被 AI 放大 100 倍，其推进速度仍可能快于被放大 100 倍的单人创业者，团队协作最后未必会失去优势。
在此基础上，Andrew Chen 列出了他认为会在 AI 时代大量出现的 5 类创始人画像，并分别给出支持与反对理由。
1. 独立创始人
支持这一画像的理由是，独立创始人借助 AI 可以获得 100 倍级别的生产力提升，从而交付过去个人几乎不可能独立完成的初始版本产品。
反对意见则是，联合创始人团队仍可能在业务推进上更强。即便智能体可以帮助完成代码编写，创业公司仍然可能需要有人去进行成百上千场客户会议。Andrew Chen 也提出一个更根本的问题：写代码从一开始是否就是初创企业真正的核心瓶颈。
2. 非技术背景创始人
他认为，金融、咨询等行业聚集了大量顶尖人才，这些人虽然不会写代码，但对商业运作有强烈兴趣。创意行业中也有很多人长期在做创作，只是过去并不是通过代码表达。AI 让这部分人第一次具备了亲手构建软件产品的能力。
但问题在于，AI 也许降低了原型搭建门槛，却没有抹平 Demo 与稳定、可靠、可规模化商业产品之间的巨大差距。若每个人都能快速做出第一版产品，那么随着复杂度上升，技术判断力反而会变得更重要，包括判断该做什么、什么在技术上可行，以及如何保持领先，尤其是在开发者工具等产品类别中。
3. 垂直领域行业专家
Andrew Chen 认为，医生、房地产经纪人、军人、教师等职业群体，对自己日常面对的痛点往往最清楚。如果他们能直接用软件解决这些问题，并在过程中建立公司，这会是一类值得关注的创业者。
不过，他也提醒，行业内部人士并不总是最适合做颠覆者。传统酒店经营者没有创造出 Airbnb，传统金融行业也没有孕育出 Kalshi。有时真正重塑行业的，恰恰是局外人的视角，而不是在原有框架内做渐进式修补。
4. 少年、高中生与在校大学生
在他看来，年轻人越来越早开始动手做产品。无论是 Minecraft 模组、Roblox 游戏，还是 Discord 机器人，这些经历都可能让他们在很早的时候就学会如何做出被成千上万人使用的东西。
AI 的加入，会让一个有创意的年轻人更早、更高效地做出比过去规模更大的成果。
但他同时指出，做出朋友喜欢的小产品，与真正创办并运营一家公司并不是一回事。招聘团队、筹集资金、管理人员以及探索商业化，仍是必须面对的现实问题。年轻创始人在消费级产品上可能更有优势，因为他们更了解同龄人的偏好；可一旦进入企业软件、医疗健康等高度依赖行业经验和商务关系的领域，这种优势就会明显减弱。
5. 内容创作者与网红
Andrew Chen 认为，这类人本身就在持续创作内容，因此除了做视频，他们同样可能把创造力投入到软件产品中。更关键的是，他们天然拥有分发能力，知道粉丝在意什么、如何吸引注意力，以及如何在零买量广告支出的情况下触达大量用户。
过去，想把受众转化为软件产品，往往需要寻找技术合伙人或组建工程团队；现在，创作者可以自己构建并上线产品，再迅速推向数百万潜在用户。
但他也指出，粉丝带来的流量高峰，和建立可持续的长期增长引擎并不是一回事。最有商业价值的软件产品，不是短暂爆红的 Meme，而是需要长期打磨和持续迭代的产品。创作者群体是否适合这种长期节奏，仍然是个问题。
创始人画像会扩容，但失败率也会很高
Andrew Chen 认为，未来投身新产品开发的创始人画像几乎一定会出现爆炸式扩容，这本身是件好事。与此同时，高失败率也几乎不可避免，但其中一部分人仍会走通并取得显著成功。
他举例说，青少年和在校学生拥有敏锐度优势，却缺少深厚行业积累；而像亲手开发 AI 牙科诊疗软件的牙医这类创业者，行业经验很深，却可能缺少打破常规的外部视角。不同画像各有优势与短板，但让创业者群体变得更宽广、更包容，本身就是积极变化。
在他看来，任何时代中某些创始人画像之所以能脱颖而出，都与他们是否顺应了当时独特的技术跃迁和分发红利有关。
风投偏好的形成与历史变化
Andrew Chen 回顾称，每一轮技术创业浪潮，都会催生一类被风投高度偏好的创始人画像，直到下一轮浪潮到来。
- Google 崛起后，风投热衷寻找斯坦福博士；
- Facebook 时代，大学辍学生为身边朋友打造 Web 2.0 社交应用的故事更受欢迎；
- Airbnb 时代，具备设计审美的文艺极客被视为打造移动端体验的理想人选；
- Uber 时代，擅长线下地面运营、执行力极强的创始人更受青睐；
- 到了今天的 AI 基础设施阶段，风向似乎又回到了计算机科学博士身上。
与这些偏好相对，创投行业也长期存在一份否定清单。主流投资常识通常会建议避开单打独斗的独立创始人、非技术背景创业者、行业老兵亲自做软件、海外跨国创始人、夫妻创业组合，以及牙医、网红博主、明星名人跨界做科技公司等类型。
Andrew Chen 提出的问题是，像 AI 这样具备广泛颠覆性的通用技术，是否应该让其中一些规则重新洗牌。如果过去的一些成见本就不牢固，而 AI 又让原本在软件构建上处于劣势的人获得了新的能力，那么这些根深蒂固的判断就值得重新审视。
创始人画像为何会自我强化
在 Andrew Chen 看来，创始人画像之所以重要，至少体现在几个层面。
最直接的一层是，如果投资人相信社交应用、双边市场、即时按需服务或 AI 是能够诞生超级公司的赛道，他们往往会观察当前领先公司的成功案例，把部分成功归因于创始人的特定背景，然后继续在市场上寻找相似的人。
更深一层的原因在于，创始人的时代机会，本质上由底层技术周期和分发渠道共同解锁。Web 2.0 时代，邮件病毒式邀请是主流分发方式，拥有高校邮箱网络、热衷社交互动的大学生天然更适合这种打法；如果 App Store 编辑推荐位是关键获客渠道，那么具备审美和人脉优势的设计师型开发者就更容易占据先机；而 iPhone 带来的 GPS 和地图能力，则为即时响应平台创造了基础设施条件。
还有一层更隐蔽的机制：如果投资人普遍相信某个时代的成功创始人应该长成某种样子，那么投资这类人会显得更安全。因为这类项目更容易吸引后续资金，即便业务进展暂时不及预期，也更可能获得额外融资支持。
他指出，这种自我强化效应在种子轮和前种子轮尤其明显，因为这类融资往往需要许多投资人共同认可，多张小额支票才能拼成完整轮次。
哪些旧规则会留下，哪些可能被淘汰
Andrew Chen 认为，真正值得讨论的，不是上述新画像里哪一种一定会成功，而是过去关于创始人的陈旧假设中，哪些属于稳定存在的底层规律，哪些只是特定技术条件和分发环境下的阶段性产物。
他判断，一些旧规则仍会长期存在。写代码也许会越来越容易，但销售、招募顶尖人才、战略判断和韧性并不会因此变得更简单。深厚行业经验可以帮助创业者更准确地识别痛点，但也可能成为颠覆行业时的认知束缚。一个独立创始人也许能顶替 10 个人的工作量，但一个 3 人紧密团队在杠杆作用下，也可能爆发出 30 个人的战斗力。
与此同时，一些传统规则则很可能被淘汰。5 年前看起来不合格、甚至被视为劣质画像的创业者，今天可能已经拥有真实的竞争优势。
不过，他也提醒，最危险的做法不是守着旧模式不放，而是用一套新的僵化模式去替代旧模式，简单地断言独立创始人、行业专家或网红创作者现在一定更行。
在他看来，真正的核心是，当底层生产力技术发生如此剧烈的范式变化时，能够脱颖而出的优秀创始人画像，也理应随之演变。
