大多数创业者盯着AI、SaaS和风口，但Greg Isenberg偏偏反其道而行：去最“无聊”、最封闭、却最赚钱的行业里找机会。这期视频里，他抛出了5个几乎没人公开讲透的创业点子，其中两个来自对冲基金，一个来自专家网络，甚至还有“被低估”的保健品生意。
当所有人都在追逐“一句话生成 App”的幻觉时，Figma 在 Config 2024 给出了一个冷静却更危险的判断：真正改变设计到代码的，不是更聪明的模型，而是对人、工具和协作关系的重构。这场关于 AI 的演讲，反而几乎没有在炫技。
在Figma Config 2024上，Lane Shackleton没有谈AI模型、算力或趋势，而是从一次差点丧命的登山事故讲起，解释为什么“把原则写下来”这件小事，决定了一家科技公司能否穿越混乱。从YouTube跳过广告按钮，到AI密集发布期的决策失控，这场演讲给所有AI从业者上了一课。
在 Figma Config 2024 的舞台上，teamLab 联合创始人酒井大辅说了一句让全场安静下来的话：我们不相信 Big Idea。这不是艺术家的谦虚，而是一套被千万用户、吉尼斯纪录和真实社会改造验证过的方法论。这场演讲，对所有 AI 从业者都是一次“反直觉但极其务实”的当头棒喝。
在 Figma Config 2024 的舞台上，一场关于设计的演讲却几乎没提“用户画像”和“需求分析”。取而代之的，是 Charles 和 Ray Eames 留下的一套反直觉方法论：从好奇心、玩具和工具开始。对 AI 从业者来说，这是一堂绕不开的底层课。
Runway创始人Siqi Chen在访谈中分享了他对AI、创业与人生的系统性思考：从创始人价值观如何塑造公司，到AI如何成为“个人放大器”，再到对未来技术形态的大胆想象。这是一套既落地又前瞻的AI使用与组织建设方法论。
在 Config 2024 的这场对谈里，Figma 团队没有讲方法论，也没秀路线图，而是反复强调一件反直觉的事：很多关键产品决策，都是在“不确定、甚至不完美”的状态下推进的。对 AI 从业者来说，这比任何成功案例都更值得细读。
当大多数人还在争论“AI 会不会取代艺术家”时，Refik Anadol 已经让一台神经网络走进 MoMA，并被永久收藏。他在 Figma Config 2024 的演讲，给所有 AI 从业者抛出一个更尖锐的问题：如果数据本身就是记忆，模型是否也在参与人类文化？
ChatGPT 是人类历史上采用速度最快的工作型技术，但它同时也暴露出一个残酷现实：大多数人试过，却没留下来。前 a16z 合伙人 Benedict Evans 提出了一个让整个行业不太舒服的判断——LLM 看起来像产品，其实可能是个陷阱。
当所有人都在追逐更强模型时，Figma Config 2024 的台上却反复强调一件“反高潮”的事：AI 真正改变工作的，不是能力上限，而是接口、流程和设计取舍。这场关于生成式 AI 的对话，给出了比“多用 AI”更难得的答案。