斯坦福大学精益创业课程 2026 —— 经验教训分享Lean Launch Pad 2026 @ Stanford – Lessons Learned Presentations

我们刚刚结束了斯坦福大学第16届年度 Lean LaunchPad 课程。

在这16年里，这门课已经从一个激进的想法——即精益方法可以为新初创公司提供一个更高效的框架——变成了大家都认同的初创公司构建方式。

这门课变得非常受欢迎，以至于我们在2021年开始在冬季和春季学期都开设了这门课。

在2026年春季学期，八个团队与978位潜在客户、受益者和监管机构进行了交流。大多数学生每周在这门课上花费15到20个小时，大约是普通课程的两倍。

这门课掀起了一场创业教学的革命——而 AI 正在改变它 这门课旨在打破将“如何撰写商业计划书”作为创业教育顶点课程的传统。商业计划书假设初创公司需要做的只是写一份计划、筹集资金，然后执行该计划。当我们指出，现有组织是在执行商业模式，而初创公司是在寻找商业模式时，我们推翻了这一正统观念。初创公司是一个旨在寻找可重复且可扩展商业模式的临时组织。这门课旨在教初创公司如何寻找商业模式。我将在本文末尾总结一些关于使用 AI 的经验教训。

几个由政府资助的项目已经大规模采用了这门课程。第一次是在2011年，我们将这份教学大纲变成了美国国家科学基金会 I-Corps 项目的课程。时任 NSF 商业化主管的 Errol Arkilic 采用了这门课，他说：“你们开发了适用于初创公司的科学方法，将商业模式画布作为实验室笔记本。”I-Corps 现在已进入第二个十年，并在100多所大学开展，它已成为 NSF、美国国立卫生研究院和能源部科学商业化的标准——迄今为止已培训了3,251个团队并催生了1,400多家初创公司。

团队办公时间

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这门课的设计 虽然 Lean LaunchPad 的学生体验到的是一门在他们看来完全是实操性和体验式的课程，但这其实是一个精心设计的假象。事实上，它具有高度的结构化。教学大纲的设计使得我们能够提供持续的隐性指导、结构和重复。这是我们的课程与开放式体验课程之间的关键区别。

指导、方向和结构——例如，学生在开始上课时有自己最初的指导——他们认为自己有了一个产品或服务的创意（Lean LaunchPad/I-Corps），或者被分配了一个明确的现实世界问题（Hacking for Defense）。在进入课堂时，学生认为他们的目标是验证其商业化或部署的假设。（教学团队知道，在课程进行中，学生会发现他们最初的假设大部分是不正确的。）

Team Izhaar

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Team Trained on Me

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商业模式画布 商业模式/使命模式画布为学生提供了指导、明确的方向和结构。首先，画布提供了一个完整的可视化路线图，涵盖了他们在整个课程中需要测试的所有假设。其次，画布通过描绘最佳终点的样子——即找到产品/市场契合点——来帮助学生寻找目标。最后，画布为学生提供了一张地图，展示了他们每周通过客户发现工作所学到的东西。画布的重要作用怎么强调都不为过。与没有框架的孵化器或加速器不同，画布起到了结缔组织——即框架——的作用，当学生感到迷失或困惑时，可以依靠它。它使我们能够循序渐进地教授如何将想法、需求或问题转化为商业实践的理论。

Team Artemis

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精益 LaunchPad 工具 用于客户发现的工具（视频、示例实验等）为学生在课外工作提供了指导和结构。每周进行 10-15 次客户访谈的明确目标，加上构建一系列连续的最小可行性产品（MVP）的要求，为跟踪团队进度提供了指标。与讲师的强制性答疑时间以及导师的支持提供了额外的指导和结构。

Team Remainder

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Team Microprint

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Team Vital Health

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Team Nimbus

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课堂上的 AI

课程中嵌入的 AI 今年是所有团队都使用 AI 来协助创建商业模式画布、在数小时内构建可运行的 MVP、生成客户问题以及分析和总结访谈的第一年。

AI 对我们的课程产生了一些显而易见以及不太明显的影响。 首先，以下是我本季度教授的两门课程中学生如何使用 AI 的总结。

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使用的 AI 工具 Claude + Granola – 是所有人都在使用的 AI 工具。 使用的大语言模型 – Claude, Claude Code, Claude Chrome extension, Claude Cowork, Claude Design – ChatGPT – Gemini 笔记记录 – Granola – Twinmind 演示文稿 – Perplexity 构建原型 – Replit – Lovable 创建合成用户 – Listen Labs – Viewpoints AI 总结研究 – Google NotebookLM – Notion + G Suite（并非严格意义上的 AI，但作为 AI 工作流的一部分使用） 其他 – Ultralytics YOLOv8（由 SwarmShield H4D 团队用于无人机检测/追踪的 MVP）

课堂上的 AI 使用情况 我们的三名学生做了一个关于他们如何在课堂上使用 AI 的教程。

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AI在课堂中的影响 AI带来的明显且积极的变化是，团队能够更高效地进行客户发现。不那么明显的变化是，快速创建产品使得团队能更快地推进糟糕的想法。过去，MVP（最小可行性产品）是团队技术能力的象征，但现在，过去需要数周才能搭建的东西如今只需几小时就能完成，这意味着MVP不再是批判性思维和假设检验的证据。

这意味着学生的学习是不平衡的。一个看起来完成的产品感觉就像是成功了。学生们将打磨过的交付物与深入理解所有利益相关者需求以及进行客户验证的必要性混为一谈。团队的理解缺乏细微差别。各团队对他们正在解决的问题和理解客户需求方面普遍缺乏深度。在这门课上，产生幻觉的不是AI——而是团队。他们很晚才进行转型，因为他们认为打磨过的产品就意味着实现了产品/市场契合。

展望未来，我们将要求学生带着原型进入课堂，但下次还要伴随着明确的假设和实验，他们将用这些实验来验证原型是否解决了实际问题。

另一方面，学生们构建了一些令人惊叹的 Claude Skills 和 Gemini Gems。这里有大量未开发的机会来构建数字孪生或同时测试数十或数百个应用程序。

更多相关内容将在另一篇博客文章中介绍。

众人拾柴火焰高 虽然这篇博客文章是我撰写的，但这门课本身是一个团队项目。Lean LaunchPad 在斯坦福大学取得成功的秘诀，是一群杰出的敬业志愿者，他们在许多关键方面为我们的学生提供了支持。

教学团队由我自己以及以下人员组成：

我们今年的助教是：Roya Meykadeh、Aditi Mahajan 和 Alina Hu。

团队得到了以下导师的协助：David Kopp、Mitch Singer、Pradeep Jotwani、Dave Epstein、Anil Kamath、Bobby Mukherjee、Rekha Pai、Venkat Krisnamurthy，以及导师团队协调员 Todd Basche。