5 人学生团队 1 年 600 万美金 ARR，Aragon 华人创始人分享创业艰辛

昨天文章分享了一些小团队通过 AI 实现非常不错的成绩后《2 个人 1 年 1000 万美金 ARR 没融资：小团队+AI 是未来》，今天继续挖掘一下“小团队+AI 是未来”这个主题。

首先继续补充一点 Aragon AI 的华人创始人 Wesley Tian（其高中就读于上海美国学校 Shanghai American School）关于他们创业经历的分享，我觉得大部分成功故事的背后可能都有类似的真实经历。

作为一个 9 人团队在 2 年从 0 做到 1000 万美金 ARR，他觉得这看起来已经是一个非常成功的故事了，但背后的艰辛外界并不知道。正如我在昨天的文章里所说，他们团队非常努力，基本上每天工作时长超过 12 个小时。

Wesley Tian 说，他和联合创始人在 2022 年 10 月份创立 Aragon AI，很快就开始融资，但是聊了 30 多家 VC，基本上都被拒了，最后没办法，他把自己仅剩的 1.5 万美金积蓄投入到公司，因为他别无选择，他们必须生存。

为了省钱，他开始不付费乘坐公共交通工具。每当看到公交检查员时，他就会下车。每天他的午餐都吃花生酱和果酱三明治“PB&Js”。他说还记得有个朋友嘲笑他“𝘦𝘢𝘵𝘪𝘯𝘨 𝘭𝘪𝘬𝘦 𝘢 𝘤𝘩𝘪𝘭𝘥（像小孩一样吃东西）”。他根本不知道这是出于无奈，而不是他的选择。

尽管住在旧金山，他每月仅靠 2500 美元勉强维持生活，通过极端节俭度日。体重迅速下降，当时的女朋友非常担心他。

接下来的 9 周过得飞快。有些星期，他可能工作了 100 个小时。到了年底，他开始感到精疲力竭，因为除了忙着自己的初创公司，几乎什么都没做。他意识到这样下去太不健康了，于是告诉自己：“𝘐𝘧 𝘪𝘵 𝘥𝘰𝘦𝘴𝘯'𝘵 𝘸𝘰𝘳𝘬 𝘰𝘶𝘵, 𝘪𝘵 𝘥𝘰𝘦𝘴𝘯'𝘵 𝘸𝘰𝘳𝘬 𝘰𝘶𝘵. 𝘈𝘵 𝘭𝘦𝘢𝘴𝘵 𝘐 𝘨𝘢𝘷𝘦 𝘪𝘵 𝘢 𝘴𝘩𝘰𝘵, 𝘢𝘯𝘥 𝘐'𝘭𝘭 𝘢𝘭𝘸𝘢𝘺𝘴 𝘩𝘢𝘷𝘦 𝘢𝘯𝘰𝘵𝘩𝘦𝘳 𝘤𝘩𝘢𝘯𝘤𝘦.”（如果不成功，那就不成功吧。至少我尝试过，我总会有另一次机会。）

又过了 2.5 个月，其工作得更加可持续。在推出了十多个产品之后，他们终于在 2023 年 2 月底打造出了人们真正想要的东西【从这个角度来看，Aragon AI 这个产品从上线到实现 1000 万美金 ARR 实际只有一年时间，这说明找到 PMF 后是可以增长的多快】。

那个月，他们实现了“盈利”。他在 X、LinkedIn 和其他所有可以发帖的平台上发布了消息，他的帖子半病毒式的传播开来，这让他们获得了大约 2500 美金的收入。

由于他的联合创始人住在他父母家里，这些收入足以支付他们两人的当月开销。一些企业家称这种状态为“方便面盈利”——意思是你赚的钱刚好够吃方便面。而对他来说，这更像是“花生酱和果酱盈利（PB&J 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗶𝘁𝗮𝗯𝗹𝗲）”【这里看出，早期团队应该就 Wesley 和他的联合创始人 2 个人】。

事后来看，他认为他们差点就没钱了，真是太疯狂了。他当时可能只剩下一个月或两个月的钱，但是当他们推出现在这个 AI 头像生成产品时，他们抢先进入了市场。他们专注于打造最好的产品，结果就是收入和品牌实现了指数级增长。

现在，他们有 3 款产品，其中一款是基于订阅的，还有一款面向企业销售的【在之前的一个帖子里，他提到已经跟一个《财富》500 强公司合作，合同金额达到了 6 位数】。随着全球数十亿人和企业在线上对更好照片的需求不断增长，Wesley 说他们的增长没有放缓的迹象。

或许是自己这两年的经历让他对创业有了更多认知，他在一个帖子里这样总结道：

大多数人没有意识到的是，初创公司比他们想象的要难很多。要成为一名创业者，尤其是连续创业者，你得有点受虐倾向。问题和痛苦接踵而至，永无止境。它会摧毁你的心理健康、身体健康和人际关系。你基本上得主动努力，才能不让你的公司占据你的人生。

但是，选择创业的好处同样非常明显，那就是：你的上限无限，而下限有限。

我想这可能也是很多人选择创业的原因，而“小团队+AI”这种模式正在越来越多的获得正反馈。最近一个 5 人小团队，在 1 年多时间通过两个教育 AI 产品，将 ARR 做到了 600 万美金并实现了盈利。而这个团队的长期目标，是构建一系列面向 C 端的产品组合，将收入做到 10 亿美金。

这个模式和我之前介绍过的一些 Venture Studio 非常类似《3 个大学生做了一个 Venture Studio：2 年 10 个产品数百万用户第一天即盈利》。

而他们现在的两个教育 AI 产品，和我之前介绍过的由一些华人团队做的产品有些类似的地方《4 位华人做的教育 AI 产品，1 年半 600 万美金 ARR 正融资 2000 万美金》，但在人群和产品方面又做了一些新的拓展。整个通过 AI 解决问题的模式似乎在很多产品上都能看到类似影子，我感觉这套逻辑可以迁移到很多领域