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李想的最后一次創業

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10年前創立理想汽車,李想只有34歲。

他卻說,“這大概率是我人生中最后一次創業了。”

世事變幻莫測,技術層出不窮,誰能說得準?這就“最后一次”了?

10年過后,在理想汽車前方,也展現出此前難以意料的前景。

這番景象擁有豐富的可能性、巔峰的挑戰難度,自然也有不可估量的商業價值——足以讓所有創業者為之心動。

那就是——AI(人工智能)。

十年前,李想希望結合自己的互聯網經驗和汽車經驗,從根本上去改變汽車,但是初期,人工智能技術路徑并不清晰,所以只能做汽車的智能化。

如今,人工智能路徑逐漸清晰,李想也把終極目標定義為“打造硅基家人”。他的“最后一次創業”,乘上AI大潮,確實有綿長的生命周期。

李想為理想汽車規劃了明晰的AI演進策略,也在當前研發和產品中打下地基:打造人工智能助手APP理想同學,開源了操作系統星環OS,成立單獨團隊研發基座大模型……

在理想汽車的平臺繼續創業,也體現了李想對于商業組織的理解。

喬布斯創立的蘋果、任正非打造的華為,為什么能在多個賽道穿梭,為什么能打通軟件、硬件,為什么能穿越技術周期……

因為,偉大的企業家,他的作品不是產品,而是他打造的組織。

當然,李想用了多次創業才理解這點,同時也還走在實踐的路上。

01

從樹木到森林

“我們在移動互聯網時代選了一個非常垂直的領域。雖然你做得很好,但某種程度,你可能為了一棵樹,錯過了一個森林——這是我最大的遺憾。”

在回顧自己創業生涯時,李想如此總結。

所謂“樹木”,其實也是普通人難以企及的成就。

在創立理想汽車之前,他種下了兩棵“大樹”。

1997年,16歲還在讀高二的李想,利用暑假創辦個人網站——顯卡之家,發布顯卡相關資訊。

那個時候李想就對用戶行為有敏感性,他認為消費者會在早上瀏覽新聞,因此要在此前更新網站。

李想每天凌晨4-5點便開始更新網站內容。

僅3個月內,顯卡之家網站日訪問量從200激增至7000,廣告收入也水漲船高,高考前李想已入賬10萬元。

2000年,“顯卡之家”正式更名為“泡泡網”,并在2001年正式開始泡泡網的商業運營,業務從顯卡拓展為IT全品類評測,李想依舊負責最核心的產品——內容。李想23歲的時候,泡泡網年收入超2000萬,估值破2億,成為中文IT垂直網站的領跑者之一。

這是李想第一次創業。無論是“天生產品經理”還是“野生產品經理”,李想當時對于用戶需求的洞察,對于產品的把控,就已經有超出同行了。

只是IT評測這一賽道,迅速飽和。李想憑興趣進入的行業,很快到頂。而且,在泡泡網,李想也一度遭遇巨大的管理危機。2003年,曾經有一半的編輯辭職。這讓李想開始反思,怎樣的組織才能保持穩定高效。

2004年下半年,李想二次創業,選擇了汽車網站這一方向,成立汽車之家

作為1號位,李想負責整體戰略,但他也把控內容創造及產品開發。

他依舊是從用戶需求和體驗出發,打造汽車內容產品。汽車之家的汽車資訊最快,發布會無論多晚當天出稿;汽車之家的車型庫最全、最準、最快、最標準化,消費者用起來很方便。

車型庫產品就類似于理想汽車的汽車產品——李想曾經表示,如果一個公司內部人士都不用、不愛用這個產品,別人也不會用。

車型庫首先得到了汽車之家的編輯們的認可,外界用戶自然也就愛用。

除此之外,李想注重網站用戶體驗,他每天都在盯著網站的更新,網友有什么需求,網站就做怎樣的改進。

他曾經舉過一個例子,汽車之家絕對不做文章標題鏈接跳轉進入專題,在專題頁再度點擊文章標題鏈接才能閱讀的設置。

雖然,這樣的設置能給專題引流,但是讓讀者需要二次點擊才讀到自己想讀的文章,體驗并不好。

除了持續發揮了把握需求、打造產品的優勢,在汽車之家,李想還找來了總裁秦致,并在他的幫助下提升商業組織的搭建和運營。

李想自己也說,隨著秦致的加入,“我進一步領悟到了更高級別的管理真諦。作為領導者,并不需要事必躬親,而是要善于發現和培養優秀的管理者,并幫助他們提升自我認知、協作能力和管理水平。同時,我們也深刻認識到使命、愿景和價值觀的重要性。”

但汽車之家的后期,主創團隊也掉進了資本陷阱,痛失主控權。這為李想后來創立理想汽車積攢了經驗和教訓。

汽車之家也是一棵“蒼天大樹”。2015年,汽車之家凈利潤達到11.031億元人民幣,是中文汽車網站中盈利能力的翹楚。

在控制權旁落之后,李想計劃第三次創業。

2015年7月,李想創立理想汽車。

在這里,李想打磨的戰略思考能力、產品打造能力、打造運營智能組織能力全面爆發。

不過,外界有深刻感受的,還是他作為“超級產品經理”打造出來的一個個爆款。

打造首款車理想ONE參數圖片)時,李想沒有囿于現有的技術路線,而是從用戶底層需求出發,另辟蹊徑,開創了增程品類,用用戶、行業從未想到過方式,實現了純電驅動的體驗,超越了競品。


理想ONE突出體現了李想的產品思維

到L系列時,李想更是“創造需求”,以“冰箱彩電大沙發”打造了前所未有的家庭出行空間體驗。

打造純電MPV MEGA時,李想和團隊顛覆既往MPV的造型,打造了全球最低風阻的MPV,以及最為簡潔的車身線條——背后,是他們對于家庭MPV用車根本需求的把握,要空間,還要續航,就必須有最低的風阻。

理想汽車的這些產品和體驗,和李想在做泡泡網、做汽車之家時的舉措,遙相呼應,異曲同工,也是推動理想汽車成功的最直接要素。

2022年,理想汽車年收入突破百億規模;2023年,營收突破千億規模,正式邁向從1-10的全新階段。

02

從汽車到AI

2024年底,李想搞了一個發布會。這場發布會和其他所有車企老板的發布會都不同。

當年12月25日,李想在線上做了一場AI Talk訪談,像個自媒體博主,直接面向大眾,講述了對AI的看法,以及理想汽車如何轉型為一個人工智能企業。

2025年5月,李想又做了理想AI Talk第二季,再度討論AI及AI在輔助駕駛、智能駕駛和汽車上的應用思路,特別是劇透了理想汽車正在打造的VLA(視覺、語言、行動)大模型。



AI是當今世界最火熱的創業賽道,引發了無數的想象和關注,那么李想做AI,是隨大溜嗎?

從李想對于AI實現的預判和拆解來看,他無疑認同AI將帶來的巨大變革,但是他絕對沒有沖昏頭腦,完全沒有想要一蹴而就的心態。

李想嘗試研判AI的終局,仔細丈量和現實的差距,繼而搭建通往未來的橋梁。

舉例來說,在關于理想汽車是否做機器人這件事上,李想回答說,100%是要做的,但不是現在。

為什么李想如此篤定?

在AI的創業大潮中,不少人形機器人創業公司吸引了巨大的關注,但實際上大多還是做秀的產品。

Meta首席AI科學家、圖靈獎得主楊立昆(Yann LeCun)已經數次炮轟人形機器人。最近,他又再度發言說,“人形機器人的驚艷演示背后,藏著一個行業的集體幻覺”。

在國內,金沙江創投管理合伙人朱嘯虎,也犀利指出,“現在是個人形機器人就會翻跟頭,但商業化在哪里?可能的客戶在哪里?高校買回去做研究、央企買回去做前臺展示,都不是理想中的商業化路徑。”

前圖森聯合創始人侯曉迪也表達過激烈觀點:“凡是拿兩條腿兒(機器人)出來賣的都是騙子。”

李想的解釋則更為具體——“如果我們連L4級跟自動駕駛的汽車都解決不了,怎么去解決更復雜的?因為車是個無接觸機器人,而且道路是標準化的,包括道路上的提示和參與者都是標準化的,而且每個人都受交通規則的訓練,我覺得這已經是最簡單的機器人了,如果車沒法實現,其實其他人工智能機器人,還是非常有限的。”

機器人是終局,但是通往終局的過程,還隔著萬水千山,還需要萬事俱備,必須等到東風。

在理想汽車過去的經歷中,我們能經常看到李想對于“時點”的把握:

  • SEV很好,但是時運不濟,只能放棄;
  • 可以有更完美的增程,但是理想ONE已經足夠好;
  • 智駕很重要,但是資源不夠的情況下,先不要自研;
  • 純電很好,但是在充電體驗差距太大時,高端用戶不會選擇;
  • 要做純電,就要先做好超充網絡,建得比特斯拉還多……


理想首款純電產品理想MEGA

李想既是一個理想主義者,又是一個實用主義者。其實,看清未來的方向并不是那么難,但是踩準新技術應用的時點,才是更重要,同時也是最困難的。

如今,汽車工業已經駛入AI這個沒有航海圖的領域,一個能夠在迷霧中尋找航線的“老船長”,更有機會帶領團隊走上正確的道路。

03

永遠無知,終身成長

“跟30年后的我們相比,現在的我們就是一無所知。”被譽為互聯網先知的凱文·凱利,下過如此論斷。

他的意思是,我們所處的世界所有的東西都在不斷地流動,不斷升級,變得越來越好。

這意味著我們永遠處在“無知”狀態,剛學會一個東西,它又升級了。

凱文·凱利給出的解決方案就是——終身學習,不斷學習。

對于汽車企業而言,同樣如此。剛打完燃油車的仗,又要打電動車的仗,接著打智能車的仗,后面可能還有無數的仗要打……


理想開源了自研的操作系統星環OS

應對之策,和凱文·凱利對個人的意見是一樣的。組織也需要終身學習,不斷學習。

李想一直在微博置頂的一個帖子,就是討論理想汽車的核心驅動力。

他說,“我們核心的驅動力只有兩個字:成長。理想汽車的組織使命是:掌控自己的命運,挑戰成長的極限。成長才是我們的驅動力,每一個業務、每一個人才、每一個團隊都要成長,不能停下來。”

對于李想而言,過去多次創業,每次都是不同領域——從IT產品內容,到汽車內容,再到造車,再到AI。如果李想沒有超強的學習能力,絕對沒有機會在這些領域創業成功。

AI正在重塑汽車。但是,沒有人現在就知道,該如何打造AI+汽車的產品,什么時候可以做出無人駕駛,硅基家人什么時候能夠走進家庭;也沒有人知道,應該采取什么樣的算法,什么樣的硬件,采取什么樣的商業模式,會遭遇怎么樣的社會倫理問題,乃至法律問題……

這一切,都需要保持學習習慣,并且善于學習的人和組織,持續不斷地探索,去嘗試,甚至去自我顛覆,一點點夯實地基,向上搭建AI的世界。

如那句大俗話所說的,預測未來的最好方式,就是創造未來。

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