从Stripe产品经理到AI创业者：一位新晋创始人的真实踩坑笔记

一位前Stripe产品负责人，分享自己从大厂走向AI创业一线后的真实体验：用户问题不再清晰、路线图失效、速度成为生存门槛，以及在没有品牌光环下做增长的残酷现实。

从大厂产品负责人，到“非做不可”的创业决定

理解一个创业者的判断，先要理解他为什么离开。Mounir Mouawad 并不是因为“在大厂混不下去”才选择创业。相反，他的履历极其扎实：在伦敦长期工作，先后在 Amazon、Google、Stripe 担任核心产品角色。他在 Amazon 英国推出并扩展了 Deals 项目——这是支撑黑五、Prime Day 等大型促销活动的系统；在 Google，他推动 Google Pay 在 EMEA 区域 30 个市场的落地；最近一次，则是在 Stripe 负责 EMEA 区域的 Banking as a Service。

正因为走得足够远，他对“继续往上爬”这条路反而越来越不确定。他在演讲中坦言，有一刻他突然意识到：“nothing else made sense anymore”，如果再不开始做自己的公司，反而像是一种逃避，“a bit like a copout”。这不是热血冲动，而是一种长期积累后的心理临界点。

2024年6月，他和在 Stripe 认识的同事 Emma 一起创办了 Porsher AI（他在视频中称为 Porsche AI）。这是一款用于构建生产级 AI Agent 的开源 SDK，重点面向受监管行业。值得注意的是，他刻意没有在演讲中花太多时间介绍产品本身，而是把重点放在“从大厂到AI创业，这件事到底哪里不一样”。这本身就是一个信号：对他而言，最大的变化不在技术栈，而在认知方式。

他反复强调，这场分享并不是“成功经验复盘”。“I’m no expert. I’m still learning.” 这句话奠定了整场演讲的基调：这是一个仍在路上的创始人，对真实混乱、真实压力和真实不确定性的阶段性总结。

AI创业的第一课：用户问题是“涌现”的，而不是被调研出来的

为什么传统产品方法论在 AI 创业中频频失效？Mounir 给出的答案非常直接：因为用户自己也不知道他们的问题是什么。在 Stripe 或 Google，你面对的是高度结构化的问题空间。支付、发卡、账户体系，用户需求彼此“有邻接关系”，你总能找到可类比、可锚定的历史经验。

但在 AI 场景下，情况完全不同。他用魂系游戏作比喻：第一次进入 Soulslike 游戏，角色属性、装备系统全都摆在你面前，你“方向性地知道数值要变强”，却完全不知道该怎么配。这正是当下 AI 用户的状态——他们知道“要用 AI”，却说不清要解决什么问题。

Mounir 的原话是：“the user problems are almost like an emergent property of the space.” 用户问题不是前置存在的，而是在产品尝试、技术能力和真实使用之间逐渐浮现的。这也意味着，三个月、六个月的产品路线图在这里几乎没有意义。

取而代之的，是高度自律的假设驱动迭代（hypothesis-driven iteration）。团队只能不断做方向性下注，把东西尽快推到用户面前，从真实反应中修正认知。对创业团队而言，真正的“锚点”不是 roadmap，而是持续、刻意的实验节奏。这也是 AI 初创公司能避免迷失方向的唯一方式。

没有用户旅程图的世界：你必须和用户一起“编故事”

在传统产品中，用户故事板、关键路径、漏斗分析几乎是产品经理的安全感来源。但 Mounir 直言，在 AI 创业早期，这些工具“largely go out the window”。因为你面对的不是一个已知任务，而是一个未知叙事。

他用《无人深空》（No Man’s Sky）作类比：游戏一开始，没有明确主线，没有下一步指引，你甚至不知道“我现在该干嘛”。AI 用户第一次尝试新技术时，往往处于同样的状态。你的任务，不只是交付功能，而是帮助他们建立一个“为什么要这么用”的叙事。

这意味着，创业者需要和用户并肩工作，先一起定义一个足够具体的使用场景。只有当这个叙事被建立起来，产品开发才会逐渐回到熟悉的节奏：围绕一个清晰用例迭代、打磨、优化。这就像在《无人深空》中开始殖民星球，一旦你落地了，问题空间反而变得具体可控。

Mounir 特别强调，这是机会也是挑战。机会在于，谁能最早帮用户完成这一步认知跃迁，谁就能成为默认选择；挑战在于，这个过程极度依赖创始人的判断力和耐心，而不是工具或模板。

速度是入场券，增长是最残酷的副本

在产品开发层面，Mounir 形容自己找回了久违的快乐。没有跨部门审批、没有层层签字，从“一个技术突破出现”，到“规格、设计、测试、发布”，可能只需要几天时间。他说这是“exhilarating”。

但这种快乐背后有一个冷酷前提：在 AI 领域，速度不是优势，而是“table stakes”。“You’re out of the game if you can’t release quickly and release well.” 技术窗口期极短，无论是 MCP、Agent-to-Agent Protocol，还是扩散模型，机会稍纵即逝，错过就很难追回。

而真正让他感到痛苦的，是增长和曝光。离开 Stripe 之后，他第一次直面“几乎没有任何脚手架”的现实：没有品牌背书、没有官方渠道、没有高管一条推文带来的流量。在充满 hype 和 meme 的 AI 舆论场里，分辨信号与噪音本身就是一项技能。

他的经验教训很具体：第一，人们首先关注的是“人”，而不是产品；你必须找到可信的行业声音作为放大器。第二，必须主动寻找同阶段或略领先的创业公司，做真实的合作与互相导流。哪怕只是让产品出现在对方的集成文档里，都是宝贵的发现渠道。他承认自己“getting pretty beat up”，但也在这个过程中学得最多。

总结

这场分享的价值，不在于成功公式，而在于真实还原了AI创业早期的混乱状态：问题未成形、方法论失效、速度决定生死、增长没有捷径。对正在大厂与创业之间犹豫的人来说，Mounir 的经历提供了一种清醒视角：你失去的，是结构和保护；你得到的，是判断力被极限拉伸的机会。如果你准备好面对这种不适，AI 创业才真正开始。

关键词： AI创业， AI Agent， 产品方法论， Stripe， 创业增长

事实核查备注： 人物：Mounir Mouawad（CEO & Co-founder， Porsher AI）；公司：Amazon、Google、Stripe；产品/概念：Google Pay、Banking as a Service、AI Agent、MCP、Agent-to-Agent Protocol、扩散模型；时间：2024年6月创办公司；背景：长期在伦敦工作，EMEA区域职责