原则上说，这不是一次“我的”创业，也不能称为“失败”……

2011年我从北美的一所名校CS硕士毕业，由于诸多原因放弃了大公司的offer选择了一家startup，称为了第一个有工资的程序员。老板是个美国籍的埃及人，是另一所名校的博导。我们做的东西是视频语义处理，大致上的工作是把视频中的音轨提取出来，做语音识别，之后再用Topics Modeling对视频进行分段，之后使用Entity Extraction和Summarization之类的东西给视频加标签提取大意。一方面2B提供数据和标签，另一方面在FB和TW上根据用户的Feed进行推荐。这套系统提供服务给了几个电视台还有阿拉伯语的版本做demo，反应都还不错，最终两年半之后半卖半送给了一家视频公司，“失败”是说没做下去、没传开来、没赚到钱。

其实听起来还是挺NB的idea，团队的研发实力还是过硬的……当然不是说我，team里有老板从实验室里拿出来的另外两个准博士，准硕士最多的时候有5个，还有几个本科生实习。做的东西现在看来和Buzzfeed、FB、今日头条要现在做的都是有交集的：没错，基于个人用户画像大数据的视频内容推荐+视频内容数据2B Saas平台，听起来哪一项都是能拿到千万美元级别融资的！之所以失败现在看来犯了4个致命错误：1.2B还是2C没有明确方向 2.推广和商业化做的都不够 3.没有人知道怎么拿到钱 4.象牙塔主义，围绕技术而不是需求建立业务。其中，4最重要，我们来倒着聊一下。

4.象牙塔主义。时年2011，视频的内容红利和移动红利都还没有完全爆发，人们还是习惯坐在desktop前看着图文的信息。老板第一时间发现NLP技术在新闻推荐领域的可用性，或者说其实是在分析内容方面的可用性。于是，召集了一批人拿到了一些扶植性投资之后火热的开始干活了。抽象一点说，提取了新闻的关键词，根据用户画像做match，这不正是如今大热的今日头条系列做的事情么。老板还更深的走了一步，对视频进行语音识别，把里面的音频转成文字。我擦嘞，11年哎，有没有叼叼的感觉！当然NLP相关的技术在那个时期其实已经比较成熟，近几年来的进展其实主要集中在算力而不是算法的方面。公司花了大量的时间精力去收集语料库改善语音识别算法，改进HDP,SLA这些算法，换回了2、3个百分点的提高……While，这里就是失败的地方了。复盘一下，如果是做技术驱动公司，这些做法部分是可行的（但是作者和当时的团队并不是真正意义上的技术大牛，也就是说招的人和做的事并不匹配）；如果是产品驱动的公司这部分工作就属于浪费时间，用户确实关心这些推荐出来的新闻，但是他们真的关心新闻是怎么被推荐出来的么？是视频还是图文？如果是今天的我来领导这样一个公司，建立MVP的时候一个不错的阅读体验+人工的新闻筛选给相对集中的目标用户就已经够了，接下来，扩大规模要么众包要么趴图文新闻找TAG，起码拿到B轮再考虑用纯技术来解决视频这样复杂的媒体吧！

3.没有人知道怎么拿到钱。是的，我们有一笔启动资金，应该是来自SBIR；后来给几个企业HLN、半岛电视台做了几个demo项目拿到了一点点零花钱，然后就没有然后了……老板和CMO靠着大学的工资和资讯项目支撑自己的经济，整个团队没有人再去外面找资金了，可能是没意识到钱是会有花完的一天的吧。回过头来看现在，且不说如今市场不好的时候，就算是一年多前市场不大理性的那段，作为创始人，拿完A轮就直接应该去准备B轮融资的事情了。公司这个情况只能说艰苦朴素+心真大，最后账面上没有余粮了，连收购的谈判都处于弱势地位……

2.推广和商业化做的都不够。埋头干事有两个极端，做得好的叫工匠精神，什么寿司之神啊、天妇罗之神啊、瑞士表匠啊；做的不好的就是闭门造车。作为一个基于社交平台开发的服务（APP），不懂得借助平台本身的力量去传播（virual）也是没谁了……

1.2B还是2C没有明确方向。2B Or Not 2B,that is a question。在第4点已经简单分析过了，不多说了

关于我第一次创业失败就介绍到这。亲，你能看完是对我最大的鼓励，再次感谢。相信你也注意到了，4.3.2.1越写越短，主要是第一次写作太累了，前面激情澎湃想多讲点东西，后面就写不动了。虽然简书的写作体验还是很优越的，适合中长篇，但是还是先写到这吧，Write less, write longer …… 

作者正在第二次正式的创业中，合伙人，现在是COO，会抽出一点时间写一些行业文章主要是移动互联网、物联网、车联网、AR/VR，人工智能，BOT，在线教育以及其他市场上关注比较多的领域，穿插着个人的创业感受，尽量每周一更。绝对原创，求支持，求扩散，不知道有没有打赏功能