。他一个汽车制造业出身的人，能否在AI领域有所作为？但林悦却看到了他身上的优势：“你不明白，你的**汽车行业经验正是我们需要的**。制造业的严谨、流程的优化、质量的控制，这些正是目前许多AI公司所缺乏的。”
林悦向凌峰介绍了Agnes AI的增长数据——不到三个月，注册用户超过100万，日活跃用户10万+。她还向凌峰讲述了Base44的增长策略，如何通过用户反馈驱动快速迭代。
“在AI时代，**速度就是生命**，”林悦指着白板上的数据说，“Base44让新功能平均2.8天上架，我们也要有这样的敏捷性。”
凌峰的专业素养让他迅速抓住了AI行业的本质。他开始了为期三个月的高强度学习，从神经网络到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉。
凌峰的汽车制造业背景开始发挥意想不到的作用。他把AI产品的开发看作一条生产线，将汽车行业的精益生产理念应用在AI模型的训练过程中，使训练效率提升了30%。
## 04 创业哲学：公开构建与极简执行
凌峰和林悦的创业之路，借鉴了Base44创始人Maor Shloo的“公开构建”理念。他们在社交平台上公开了创业过程，甚至连代码和利润数据都定期发布。
这种做法完全颠覆了传统企业对商机想法高度保密的方式。
“**公开构建**能吸引很多围观群众，热度上来之后，能吸引懂行的网友帮他出主意，”林悦向凌峰解释，“很多种子用户也因为看到了创始人极致真实的过程而转化为忠实粉丝。”
凌峰负责组建小而精的团队。他从汽车行业招来两名工程师，负责优化AI模型的“生产流程”；林悦则从之前的公司挖来一位算法专家。
他们坚持**极简主义**，团队规模控制在10人以内，就像Axio Math一样。
凌峰把汽车行业的“**准时制生产**”理念应用到AI开发中，仅保留核心团队，将其他工作外包给专业团队。这种模式大大降低了固定成本，让他们能够在资金有限的情况下保持高速运转。
## 05 产品打造：从用户痛点出发
在产品设计上，凌峰和林悦深入学习Base44的经验——聚焦“首屏价值”，让用户一进来就能立即感受到产品的核心价值。
林悦每两周组织一次用户可用性测试，邀请二三十个用户到现场，观察他们如何使用产品。
凌峰则发挥他在汽车制造业积累的经验，将复杂的AI功能模块化。就像汽车的不同配置一样，用户可以根据需要选择不同的功能组合。
他们特别注重产品的协作能力，就像Agnes AI一样，定位为“daily pilot for lborative vibe w”（协同氛围工作的日常助手）。
在产品开发过程中，凌峰和林悦经常发生有益的争论。林悦倾向于添加更多创新功能，而凌峰则坚持产品的稳定性和易用性。
这些争论最终都转化为产品的竞争优势。
## 06 融资挑战：在寒冬中寻找机会
2025年的资本市场对AI创业公司并不友好。尽管偶尔有像Axio Math这样获得6400万美元融资的案例，但大多数初创企业都在为生存而挣扎。
凌峰和林悦面临艰难的融资选择。
一方面，他们可以像Base44那样，坚持“零融资、极简组织”，依靠产品本身实现盈利；另一方面，他们也意识到，适当的融资可以加速产品的发展和市场扩张。
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