创业公司还是大企业：谁才是更好的软件客户？

Y Combinator合伙人用大量一线经验拆解一个经典却常被误解的问题：软件公司到底该先卖给创业公司，还是直接卖给大企业？文章揭示了几种常见“自我欺骗”的决策陷阱，以及什么时候“卖给创业公司”才是真正的好策略。

一个听起来很美的想法：先卖给创业公司

为什么这个问题重要？因为“先卖给创业公司”几乎成了硅谷的默认答案，尤其在YC生态里更是如此。视频一开始，合伙人就提到Stripe、PagerDuty这些被反复引用的成功范例：Stripe早期几乎只服务YC内部的创业团队，PagerDuty在上市多年后，S-1文件里仍提到大量早期创业客户。

这些故事很容易让人产生一种错觉：只要把产品卖给创业公司，就能自然成长为大公司级别的基础设施。但Michael和Brad指出，这种成功并不是偶然，更不是普适公式。它背后隐含着一个前提——产品从一开始就被设计成“能陪着客户一起长大”。如果忽略这一点，只是机械模仿表面路径，就会走进后面他们反复提到的“cargo cult（货物崇拜式）创业”。

他们强调：卖给创业公司本身不是策略，真正的策略是你打算玩哪一种“增长游戏”。

第一个致命误判：你的产品根本不属于创业公司

这一节之所以重要，是因为这是YC合伙人最常见、也最痛心的错误之一。Brad描述了一种典型场景：创始人曾在大型企业工作三四年，清楚地看到了一个只有大公司才会遇到的问题，也积累了深刻洞察。但真正创业时，却因为害怕企业销售周期太长，转而尝试把“非常企业级”的产品卖给创业公司。

结果往往是灾难性的。原因很简单：小公司根本没有这个问题。Brad直言不讳地说，这是“看起来在前进，实际上在浪费时间”的路径。Michael补充道，很多创始人是在用‘至少我能卖出去点东西’来安慰自己，却忽略了一个更残酷的事实——卖给没有痛点的客户，比卖给决策慢的客户更糟。

正如视频中的原话所说：“唯一比卖给决策慢的客户更糟的事情，就是卖给根本没有这个问题的客户。”

“卖给创业公司更容易”其实是个谎言

这一段揭穿的是一个心理层面的误区。为什么创始人会下意识觉得创业公司更好卖？Brad认为，本质原因是“销售让人害怕”。尤其是偏产品背景的创始人，会潜意识地希望通过产品本身自动增长，而不是面对复杂的人际博弈。

于是就出现了那个极具画面感的比喻——Brad把这种幻想称为“文明谬误（civilization fallacy）”。他说，有些人理想中的创业，是“把公司变成一个即时战略游戏，坐在电脑前点几下，看着数字上涨”。这句话本身就成了全场最容易被记住的金句。

但现实是，无论客户规模大小，B2B软件几乎都绕不开销售。创业公司并不会因为规模小就更理性，反而常常预算不稳定、需求不明确、随时可能转向。逃避销售，并不会让事情变简单。

另一个被忽视的风险：创业客户一定会流失

这一节的重要性在于，它直接打破了“先占坑位就能长期绑定”的幻想。Michael提到，YC内部反复看到一种情况：创始人以为只要足够早卖进一家创业公司，对方长大后就会自然留下来。

但事实恰恰相反。在很多品类里，‘成长即流失’几乎是必然。视频里提到两个具体例子：早期HR软件公司，几乎都会在客户规模化后被替换；Heroku也是一个经典案例——大量客户随着公司变大而迁移走。

Brad总结说，这是“卖给创业公司策略”中最容易被低估的一点。早期客户不等于长期客户，除非你的产品从一开始就针对不同规模的复杂度演进做好了准备。

什么时候卖给创业公司，反而是王牌策略？

在拆穿了一连串误区后，视频并没有否定这个策略本身。恰恰相反，Brad明确表示：卖给创业公司是YC创造巨大价值的“超级能力”之一。进入YC，你就天然拥有成千上万潜在客户。

关键在于，你是否清楚自己在玩哪一局游戏。Brad用Stripe作为标准范式：从“两个人和一个想法”开始，产品设计目标就是陪伴客户一路走到IPO。这是一种从第一天就为长期规模化服务的产品逻辑。

视频最后的总结非常直接：“你必须知道自己在玩哪种游戏。”如果你的产品天生适合这种‘伴随成长’，创业公司是最好的起点；如果不是，那只是延迟面对真正困难的决定。

总结

这期YC视频真正提供的价值，不是简单地回答“卖给谁更好”，而是逼迫创始人直面自己的恐惧和幻想。创业公司不是万能解药，大企业也不是洪水猛兽。关键在于：你的产品为谁而生？你的增长路径是否自洽？想清楚这两个问题，才能避免用战术上的忙碌，掩盖战略上的错误。

关键词： Y Combinator， B2B销售， 创业公司客户， 企业软件， 创业策略

事实核查备注： 视频来源：Y Combinator；提及公司：Stripe、PagerDuty、Gusto、Heroku；核心人物：YC Group Partners Michael 与 Brad；关键概念：cargo cult、civilization fallacy；未涉及具体数据指标。