一个NFT推荐引擎，通过画画和描述（也可以是星座算命等），找到相似的NFT
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本质上是一个NFT届的蘑菇街，通过有趣的，游戏化的方式，刺激NFT购买，收取交易所分成、NFT项目方竞价等方式盈利
两种社区类型：
1.白名单共识社区，只对极少数主题达成共识，并在此基础上运营社区
2.黑名单共识社区，只排除极少数主题，在其他所有事情上要求共识，并在此基础上运营社区
白名单共识社区，如果社区成员在超出共识的主题上发表看法，是一种个体行为；社区管理者不能代表社区在超出共识的主题上表态，这是一种违约。
黑名单共识社区，社区管理者可以在被排除的主题之外任何主题表态，都可能被固化为新的社区精神内核。
稀缺到平凡，是一个规模化的过程，技术创业促成这一个“技术大众化”的变化，就面向了更多的客户群体。以数据科学为例，市场已经进入到 “单例/局部” -> “集成/全局”的创新通道上，不是说单例和局部的优化没有价值，而是说当前的情况下，从集成和全局的视角出发，性价比更好。
开发算法是数据科学家的工作领域，需要极高的学术能力；使用算法，是数据工程师的领域，需要极高的行业垂直认知。通常认为数据科学家的人数更少，难度更高，实际上深入行业的“高工”人数更为稀少，我们所看到的“大量”工程师，是指从事相对“高工”来说，更简单工作的。
随着使用难度的降低，客户群体会逐渐变大，这是对技术创新的奖励，属于“技术下沉”带来的红利。
| 方法 | 代表 |
|---|---|
| AI增强的类问答交互 | Magic BI、北极数据、…… |
| 低代码图形界面 | 海致BDP |
| Excel类交互界面 | 维格表 |
| 领域专用语言 | Kur、Gen、Byzer、SQLFlow…… |
| 算法工程化 | 机器学习框架/机器学习平台 |
算法工程化，如机器学习框架（封装多种算法）/机器学习平台（封装算法和资源）
语言，有两类分支
开发一种领域专用语言，降低使用算法或工程化的难度，如
已有语言的能力拓展，让客户群使用熟悉的技术栈进入新的技术领域，如让数据分析师具备数据模型的能力
低代码/无代码，让具备一定逻辑能力的业务方，进行简单数据开发，也可以是提高数据分析师和工程师工作效率的工具
创新型BI，通常基于NLP等技术，通过近似问答的方式，由AI自动输出数据智能结果，直接将数据能力下沉到一线的业务人员
一种技术能力扩散到更广泛的客户群，都伴随着降低准确性、牺牲效率、舍弃高难度能力的代价，从目前的市场趋势看，创业机会的分布是哑铃状的，底层框架难度大，成功后价值高，有垄断效果；应用层的增长型BI客户群基数大，收费更容易；而中间的语言类和低代码类，更多像是实现框架或数据应用的工具，需要投入更多运营资源，才有机会形成规模。
生物进化论中有生存竞争存在三种形态的说法，分别是种内竞争、种间竞争和环境竞争，在创业项目的商业计划书中，也可以清晰看到这三种竞争，是理解项目定位和发展的不同角度，也是创业者和投资人需要达成共识的地方。
从创业项目的角度看，如果功能相似、产品相似、方案相似，那么可以认为是同一赛道的种内竞争，通常是策略就是对比性能参数及销售能力，所以商业计划书中常常出现对标产品，这个对标产品的估值/市值，会影响到创业项目的估值。高确定性的路径带了稳定预期，同时也带了天花板。
上面是最容易达成共识的种内竞争，很多时候，创业项目认为自己产品有独特性，技术又先进，分明是新物种，为什么投资人就是听不懂呢？
产品方案、技术架构、增长路径都是可以设计的，也可以通过不同的角度来阐述，所以投资人也会有自己的理解。为了在众多备选中确定投资项目，投资人还会从客户和市场的角度来看，如果一些项目，都是打同一类市场，解决同一类问题，投同一个标，竞争同一笔预算，那么这些项目不管在技术上产品上有多少不同，都是种内竞争。
简单说，如果你们在同一个鱼塘里捞鱼，不管你们来自哪里，用的是什么工具，都是你死我活的替代关系。进行这样的项目探讨，重点有两个：
在项目定位中并不排斥种内竞争，而是说在这样的路径上，项目的重点是对比性的，如果能产生替代效果，或者代差，则是优秀的项目。例如：
生物之间的种间竞争，有很多种，捕食、寄生、共生，在商业上的种间竞争，比较受欢迎的还是共生关系，也就是诞生了新物种，不但不跟存量优势物种竞争，还促进双方种群的扩大。
简单说，就是差异化定位
从客户和市场的角度看，就是具备了新能力，解决以前不能解决的问题，能开发出新的客户和市场，比如桉树叶对普通动物来说有毒，但是树袋熊可以吃，就形成了差异化。
现在有很多 All in one 的全链条工具厂商，也声称自己是新物种，这就有点难解释了，All in one 有自己的集成优势，但也会面临全链路各节点上工具的竞争，需要发现新的价值才能找到生态位，形成种间竞争，从目前的趋势看，All in one的新价值是这样的排序：
经营/运营价值 > 管理价值 > 工具价值
也就是说，跳出工具竞争，深入到企业日常的管理和运营中，才会发展出市场，才会有新的预算
影响生物生存的外部因素都可以归类到「环境」这个概念中，但这里不讲那么复杂的，而是聚焦到「平台」，平台生态有一个标准，就是与平台交互的多方都可以赚到钱，而且是持续赚到钱，比别处更容易赚到钱。所以，强调自己是「平台」的项目，评估一下自己到底是动物园还是赤道大雨林：
这是一个“沟通界面统一”的过程，首先是开发与运维角色，在DevOps下，使用统一的语言和数据界面沟通；然后是IT与业务角色，在NoOps下，实现沟通界面的统一，甚至可以称为“IT面管理”
一、HashiCorp、DataDog、Servicenow的产品线
跳出 DevOps 这个概念来看HashiCorp、DataDog、Servicenow的产品线布局，可以发现一个逻辑模型：
对应到代表性产品：
三家工具和服务布局重合度很高，多云部署和管理已是基础功能，简单说：
都具备了从IT架构深入企业日常运营的基础能力，从三个起点，通过三个路径，走向“企业治理”这个终局，成为“企业治理”的一部分。
因此，关注到新的IT趋势：
需要新的IT服务理念，IT从支持型服务向“IT即业务”转变：
DevOps -> NoOps
这是一个“沟通界面统一”的过程，首先是开发与运维角色，在DevOps下，使用统一的语言和数据界面沟通；然后是IT与业务角色，在NoOps下，实现沟通界面的统一，甚至可以称为“IT面管理”。
最终实现了 IT架构 + 业务架构 + 组织架构 的统一。
颗粒度更细
规模更大，更复杂
更自动化
产品使用人：运维 -> 开发+运维 -> IT+一线业务+管理高层
付费决策人：IT部门总监 -> CTO（技术架构&运维）+CSO（运营风险）+CFO（运营成本） -> CEO（企业治理）
新形态的DevOps
对比房地产：