编者按：本文系创业邦专栏作者硅谷猎头 Tom Zhang原创作品，创业邦经授权转载。
我在硅谷生活多年，亲眼目睹了Google、Facebook、特斯拉、Twitter、Uber、AirBnB 等著名硅谷科技公司的崛起，也很幸运地加入 Google 和特斯拉的人力资源部，亲身经历了两家公司的腾飞过程。
求职者像一个风险投资家（VC），如果在合适的时机加入了一家有前景的创业公司，就有机会和公司一同成长，相当于把自己投资进了这家公司，假如公司成功，就可以分享到胜利的果实。
经常有朋友问如何判断一家创业公司的前景，我也分享过自己的一些思考。几年前，我在旧金山参加 GMIC 全球移动互联网大会，发表了《求职者如何捕捉到下一个独角兽公司》 （How Can a Job Seeker Catch the Next Unicorn Bus? ）的主题演讲，总结了十个判断创业公司前景的小建议：
1.不要迷信被媒体热捧的公司
通过媒体报道来判断一家创业公司的前景，往往并不是一条正确的途径。某家创业公司能够上头条新闻，不一定说明它的产品和服务有多优秀，可能是因为创始人善于表达，和媒体的关系不错，也可能是这家公司的公关部门比较厉害，团队很勤奋认真，公关的预算也很充足。
经常上头条但最后失败的创业公司很多，我这里就不举例了。
一位公关公司的朋友告诉我，只有客户的预算够，通过不断的沟通和努力，Techcrunch、Forbes、《华尔街日报》等媒体，都可能有文章报道。注意这不是并花钱买稿件，因为媒体和记者也在不断地寻找有新闻价值的题材，为读者提供新鲜的资讯，每家创业公司都可能从不同的角度挖掘出有特色的信息。
求职者要有自己的判断力，不能被新闻媒体影响。媒体赞扬一家公司好，它不一定真的好；而媒体批评一家公司不好，它也不一定真的一无是处。
2.不要迷信创业公司背后的著名投资人和风险投资机构
一些创业公司在招聘时，喜欢吹嘘自己背后的知名投资人和风险投资机构。这当然是求职者判断创业公司的加分项之一，但绝也不能作为判断公司前景的主要标准。因为风险投资公司主要投资早期的创业公司，高风险高回报，不管是中国还是美国，风险投资的大部分项目会失败，血本无归，只有少数项目会成功。
下面是美国投资信息公司 CBInsight 的一张风险投资的“漏斗图”，1119 家美国科技初创公司，最后大约有 1% 的可能成为估值超过 10亿美元的独角兽创业公司。 
（图片版权属于 CBInsights）
风险投资的商业模式是残酷的，只有投资到高回报（10倍、20倍、100倍）的项目，才有可能弥补其他投资项目失败造成的亏损。为了高回报，VC 必须在多个项目上押宝，分散风险。东方不亮西方亮，黑了南方有北方。
一家风险投资公司可以投资 100家创业公司，只要有 5-10% 成功率就可以接受。但是求职者不一样，不可能同时为 100 家公司工作的，在一段时间内只能为一家公司工作。所以，求职者的选择难度，远高于风险投资家选择的难度，因为只要选择错了，就是 100% 的失败。
3.不要迷信创业公司路演日（Demo Day）上的明星公司
路演日是创业公司的秀场，各种投资和创业大会都会组织的活动，创业团队有机会展示自己的项目，评委和参会者做判断，Demo Day 上有时会出现一两个大家都非常看好的明星项目。
路演日非常考验创业者的沟通能力，能否在很短的时间打动听众。表达能力强的创始人有优势，而不善表达的创业者，就比较吃亏，虽然项目不错，但笨嘴拙舌说不清楚，无法获得大家的认可。
真正有潜力的好项目，往往过于超前与时代，大多数人看不懂，在 Demo Day 这种“快餐“风格的大会上很难获得共识。而大家都能看得懂的项目，反而可能是处在竞争激烈的红海，实际上以后很难取得成功。
另外，从历史上看，Google, Tesla, Uber 等硅谷科技公司都不是 Demo Day 上的明星，甚至没有参加过这类似活动。创业公司参加 Demo Day 的目的，大多数是为了融资，如果可以拿到钱，都会悄悄地开发产品，不会去路演日凑热闹，招摇过市，过早地在市场上暴露自己。
4.不要紧追风口和热门方向
科技圈的风口经常改变，移动互联网、智能硬件、物联网、区块链、机器人、人工智能、电动汽车 ...... 变幻无常，你方唱罢我登台。
求职者不应该热衷于追逐风口，而是应该冷静观察，结合自己的专业技术特长和兴趣，来选择和判断合适自己的创业公司。
5. 用“第一性原理”思考
求职者要有训练自己的独立判断力，应用“第一性原理” （First Principle）来思考问题。第一性原理是一个量子力学的术语，意思是从头开始计算，从物理学的本质来思考问题，只采用最基本的事实，推理得出结论，通过一层层剥开事物的表象，看清楚里面的本质。
判断一家创业公司是否能取得成功，也要从产品或服务、市场前景、竞争对手、团队实力、资金实力等基本面仔细评估，像一个专业的风险投资家一样思考。
6. 亲自体验这家创业公司的产品和服务
“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，要想知道梨的滋味，就要亲口尝一尝。判断一家创业公司的产品或服务，最好的方法是亲自去用，亲身去体验。
Facebook、Twitter、Uber、AirBnB 等科技公司早期崛起的时候，吸引了一批 Google 的工程师加盟，我曾经好气地问过这些工程师，你们当初为何选择加入一个前景不明朗的小公司，他们的回答非常朴实具体：我喜欢这家公司的产品！
我自己也是深有体会，2012 年加入特斯拉电动汽车公司时，Tesla 并不是像现在这样名声显赫，它还是一家生死未卜的、充满争议的创业公司。我特地去试驾了特斯拉 Model S，体验了百公里加速的推背感，触摸了 17寸的大屏幕，我非常喜欢这款科技感极强的智能电动汽车，记得第一次开特斯拉时，心跳加速，胸口砰砰直跳。
对于求职者来说，亲身体验可以获得第一手的资料，然后问自己，这家公司的产品和服务是否能打动你。
7. 要追随优秀的工程师，而不是官网上的高管/大牛
一些创业公司为了展现自己团队的实力，会在官网上晒出一些高管或大牛，通常上简历光鲜，教育背景和工作背景非常优异，但是这些高管和大牛也不能作为判断创业公司前景的主要标准。
为什么呢？有三点原因：
公司高管/大牛的背景一般都不错，如果差，也不可能成为高管/大牛；
高管/大牛可能是重金聘请来的，薪酬和待遇都远高于一般员工；
职业发展通道就像金字塔，越往上机会反而越少，这些高管/大牛的职业选择不一定有你想象那么多，他们的选择未必上正确的；
但是，一家创业公司的工程师团队里，如果优秀工程师的比例比较高，反而是一个值得注意的指标，这个被称为人才密度（Talent Density）。一家硅谷创业公司里有几个 Google/Facebook 出来的高管，没什么了不起，但是如果这家公司里面有大量 Google/Facebook 出来的工程师，人才密度很高，就值得大家关注了。
因为在硅谷人才竞争激烈，优秀工程师有很大的选择空间，当一大批优秀的工程师不约而同地选择了一家创业公司，说明他们都看好这家公司的发展前景。
8. 远离“高龄”的创业公司
“十年磨一剑”，通常一家创业公司能够成长为独角兽，都需要至少十年的时间。如果我们观察和分析这些独角兽企业，会发现这十多年的成长期中，它们并不是默默无名，而大多数上“自古英雄出少年”，很早就在江湖上取得了一定的地位和认可，比如 Google, Facebook, Uber, AirBnB。
我经常拿一个世界冠军做比喻，如果某一个中国运动员获得了世界冠军，他/她之前可能已经获得了全国冠军，在获得全国冠军之前，可能是北京/上海或某省的冠军，更早前可能是市/区级别的冠军。这些世界冠军从来不算黑马，而是一直牛x。创业公司也是如此，成功者都是一贯地优秀，很少“大器晚起”。
求职者要回避那些“高龄”的创业公司，它们折腾了十多年，不停地融资，不停地改变产品和方向，而且不温不火，知名度不高，一直没有崛起。开句玩笑话，这些公司虽然 Start (启动) 了很久，却一直没有 Up （起来）。
9.靠谱的人做靠谱的事
求职者要向天使投资人学习，用 “靠谱的人做靠谱的事” 标准来判断创业公司。这句话简明扼要，紧紧抓住两个必要条件：1）团队靠谱，人没问题；2）创业的项目也靠谱，方向也没问题。
有的创业公司失败，是人靠谱但事不靠谱，团队还可以，但是做的项目有问题，方向错误，时机不当，最后无法成功。
有的创业公司失败，是因为事靠谱但人不靠谱，项目方向不错，但人不行，在市场上打不过竞争对手而失败。另外，求职者要远离那些有道德问题的创业者，他们很难长期获得投资人、合作伙伴以及客户的信任。
10. 付出代价，情愿接受较低的薪资
有的求职者好不容易发现了一家有前景的公司，也闯关面试拿到了 offer，但是由于薪资谈不拢，而错过了难得的机会，非常可惜。
创业公司不同于成熟大公司，现金宝贵，不能开出高现金的offer, 求职者一定要理解，有所得必须有所失，熊掌和鱼不能兼得，你想分享创业公司未来的高成长，就要付出代价，舍不得失去大公司的高薪，患得患失，这是不可能两全其美的。
当然，创业公司的成功取决于很多因素，包括运气。求职者擦亮眼睛，冷静地思考，独立判断，向风险投资家学习，努力提高正确判断的概率。
作者简介：
@硅谷猎头 Tom Zhang，张琦博士，硅谷资深人才专家，在中美高端人才的研究、引进和管理方面有丰富的实践经验。作为特斯拉电动汽车公司在亚太区的第一个 HR，他协助组建了最早的亚太区团队。曾经在 Google 总部和腾讯负责高端人才的搜索工作。多次作为客座嘉宾，为沃顿商学院、长江商学院、清华大学、中国人民大学、浙江大学、上海交通大学、武汉大学、新加坡南洋理工大学等学员分享硅谷的人才与创新，曾应邀在海尔、美的、滴滴等公司总部讲课。曾任教于美国加州圣荷西州立大学计算机系，在浙江大学获得工学博士学位。
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