Hyperliquid 创始人曾拒绝10亿美元估值融资提案，坚持「零外部投资」路线
Jeffrey Yan 在项目上线不到一年时，曾收到一项基于约 10 亿美元估值、规模约 1 亿美元的投资意向。但他最终在深思后选择拒绝该投资条款。
2024 年 1 月 28 日，他在社交媒体上总结了项目原则：
· 没有投资人
· 没有付费做市商
· 不向开发团队收取费用（或开发团队不抽取费用）
· 没有内部人士（或内部特权参与者）
2026 年 Hyperliquid 成为撼动币安地位的链上交易中心。
这一表述也被视为 Hyperliquid「极端去中心化/去资本化」路线的核心注脚。
常规的做法， 不一定总是对的
多年前我尝试为项目， 寻找融资。基本都不太满意，问题不在于我的产品。我已经有了月度经常性收入（MRR），也已经有用户每天都在使用我的产品。
阻碍有两点，很简单：“你们需要资金做什么？ 你们多久能赚回来？”
每当我尝试融资时，总会听到这样的说法。
我开发过一些工具，他们替我创造现金流 ，也开发过一些没什么用的小众产品， elife369.site 。
很多风投都讨厌承担风险 ， 想要一个确定性的结果。
那么如果你的产品，已经存在确定性的回报， 那么风投存在的意义是什么。
AI 快速的发展， 彻底解决了这个问题
将“成本控制在接近零”的水平，与获得“一百万融资但很快花光”，所获得的资金周转时间完全相同。
这种方式压力更小，架构极其简洁，并且让你有充足的时间找到产品与市场的契合点，而无需承受外部压力。
简单讲： 100% 控制权 ， 100% 利润占有。
如果你厌倦了现代“企业”的千篇一律的模板，那么这里就是我分析一些几乎零成本运营项目的经验指南。
使用精简服务器
2026 年之前， 你可能觉得推出 “专业” Web 应用程序， 简单粗暴的方法是启动 AWS，配置 EKS 集群，设置 RDS 实例，配置 NAT 网关，然后还没有一个用户访问你的页面… 你就要预支每月花费 300 美元。
❌ 拒绝， 放弃。
明智的做法， 租用一台虚拟专用服务器（VPS） ， 我推荐的所有会员使用 Vultr 属于 Top 3 级别。
没有产品前，你第一件事就是找个便宜又可靠的服务器。别用AWS，你根本用不上，而且他们的控制面板简直就是个迷宫，处处都是为了推销升级服务， 天价账单， 我甚至觉得他们就是靠绑架大厂来盈利（巨额迁移成本）。用 Vultr ，每月也就 5 到 10 美元。
1GB 内存对现代 Web 应用来说够用，你清楚自己在做什么，那就足够了。有了用户随时升级， Vultr 的计费是按小时， 用多少扣多少。
目标是处理请求，而不是维护基础设施。只有一台服务器时，你就能准确地知道日志在哪里，确切地知道服务器崩溃的原因，以及如何重启它。
使用简洁的语言
你可以选择 Python 或 PHP 作为主要的后端语言——但为什么要这么做呢？ 因为拥有大量丰富的生态环境， 让你不必过度的参与开发工作。
性能要求高，后端就用 Go 语言编写。
Go 在 Web 任务方面性能远超其他语言，它是强类型的，而且——对于 2026 年来说至关重要的是——它对 LLM（生命周期管理）来说极其易于理解。但 Go 真正的魔力在于部署过程。它没有pip install依赖地狱，也不需要虚拟环境。你只需在笔记本电脑上将整个应用程序编译成一个静态链接的二进制文件，scp然后将其部署到你那台价值 5 美元的服务器上，即可运行。
以下是用 Go 语言编写的完整、可用于生产环境的 Web 服务器的示例。无需任何臃肿的框架：
package main
import (
"fmt"
"net/http"
)
func main() {
http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
fmt.Fprintf(w, "Hello, your MRR is safe here.")
})
// This will comfortably handle 10,000s of requests per second
// on a potato.
http.ListenAndServe(":8080", nil)
}
使用本地 AI 执行长时间运行的任务
如果你家里有显卡，你就已经拥有无限的AI积分了。
我在开发链上数据分析时遇到了一个具体问题：我需要对数十条链，进行深入的市场研究，并汇总大量的报告。最简单的解决方法是把所有数据都交给 OpenAI API。这样可能要花几百美元购买 API 额度，结果却发现存在小的逻辑错误，又要重新运行整个批处理， 再烧一边 Token 。
相反，我用的是在一张二手的显卡（RTX 3090，24GB 显存）上运行 VLLM。
当然，这是一笔前期投资，但我再也不用为批量处理向 AI 提供商支付任何费用了。
（ Vultr 上也可以自己部署 ）
对于本地人工智能，有一条独特的升级路径：
-
先从 Ollama 开始。它只需一条命令即可完成设置
ollama run qwen3:32b，并能让你立即试用数十种模型。它是迭代开发提示的理想环境。 -
生产环境应迁移到 VLLM。一旦系统运行正常，Ollama 就会成为并发请求的瓶颈。VLLM 会将 GPU 锁定到单个模型，但由于采用了 PagedAttention 技术，速度大幅提升。系统架构应确保同时发送 8 或 16 个异步请求。VLLM 会将这些请求批量加载到 GPU 内存中，所有 16 个请求的处理时间与处理单个请求的时间大致相同。
-
对于更高级的操作，请使用 Transformer Lab。如果需要进行任何模型预训练或微调，Transformer Lab 可以让你在本地硬件上轻松完成。
如果你实在不想折腾这些环境， 我的常规建议： 装个 “宝塔面板” ， 点点鼠标都准备好了。
曾经是传统程序员的我可能觉得这很low ， 但是正如那句编程语言战争名言 ： 我用 PHP 耽误我赚钱了吗？
（ 互联网上 77% 的网站用 PHP 完成， 没想到吧 ）
使用 OpenRouter 实现快速/智能 LLM
并非所有事情都能在本地完成。有时，你需要像 Claude 4.6 Sonnet 或 GPT-5.4 / Gemini 3 这样最先进的推理算法，才能实现面向用户的低延迟聊天交互。
与其费力地管理 Anthropic、Google 和 OpenAI 的账单账户、API 密钥和速率限制，建议直接用 OpenRouter。
你只需在代码中编写一个与 OpenAI 兼容的集成，即可立即访问所有主流前沿模型。
更重要的是，它支持无缝回退路由。如果 Anthropic 的 API 在周二下午宕机（这种情况确实会发生），我的应用会自动回退到等效的 OpenAI 模型。我的用户不会看到任何错误提示，我也无需编写复杂的重试逻辑。
币圈的 孙宇晨 ， 在做类似的项目： b.ai , 他想做 Web3 的 OpenRouter , 因为Claude实在是封号太严重了， “支付环节” 就成为大多数人的噩梦。 而 b.ai 几乎只有拥有一个加密货币钱包， 就能直接购买， 并对接 API。
用 Trae / Copilot 代替那些被大肆宣传的 AI IDE
每周都有价格高得离谱的新模型发布。我经常听说开发者每月花费数百美元订阅 Cursor 服务或购买 Anthropic API 密钥，仅仅为了让 AI 帮他们编写实验代码 ( 一个用户都没有 … )。
与此同时，我整天都在使用 Claude Opus 4.6 / GPT-5.4，但我的账单每月却几乎不到 60 美元。
我的秘诀是什么？我利用了微软的定价模式 / Trae.ai 也类似 （由字节跳动开发， 高级订阅 $30 / 月 ）。
我在 Trae 之前购买了 GitHub Copilot 的订阅，将其集成到标准的 VS Code 中，之后就一直使用至今 ， 兼顾使用 Trae 的 SOLO 模式， 中文用户更加友好。
我也尝试过 Cursor 和其他一些花哨的衍生版本，它们前沿功能短暂地超越了 Copilot 或 Trae，但后者总能迎头赶上， 至少我不用折腾了。
关于日常 ( 如创建封面图 ）， 如果急需与最新 AI 模型对话， 我会直接使用： https://arena.ai/ 这本是一个免费测试网站， 我们就免费用用吧 😊
这里有个你可能没注意到的诀窍：微软/和字节跳动，能按请求收费，而不是按Token收费。而所谓的“请求”，其实就是我在聊天框里输入的内容。就算AI Agent 花了半个小时仔细检查我的整个代码库，映射依赖关系，修改数百个文件，我也只需要支付大约 0.04 美元。
关于写代码， 我发现， 好的设计能够避免很多返工。
最佳策略很简单：编写极其详细的提示，并设定严格的成功标准（无论如何，这都是最佳实践），告诉代理 “继续运行直到所有错误都得到修复”，按下回车键，然后去泡茶，让那些偷懒的人补贴你的计算成本。
没错， 朴素的方法： “继续运行直到所有错误都得到修复”
一切使用 SQLite
没错， 我放弃了其他各种数据库了。
你的项目在服务几百万付费用户吗？ 那你为何为难自己
我总是用它作为主要数据库来启动新项目sqlite3。听我说完，这并不像你想的那么蠢。
企业思维认为你需要一个进程外数据库服务器。
但事实是，本地 SQLite 文件通过 C 接口或内存进行通信的速度比通过 TCP 网络跳转到远程 Postgres 服务器快几个数量级。
“但是并发性怎么办？” 你可能会问。很多人认为 SQLite 每次写入都会锁定整个数据库。
这是错误的。你只需要启用预写式日志（WAL）。在打开数据库时执行一次以下编译指示：
PRAGMA journal_mode=WAL;
PRAGMA synchronous=NORMAL;
搞定！读不再阻塞写，写也不再阻塞读。现在，你可以轻松地.db在 NVMe 驱动器上处理数千个并发用户对单个文件的访问。
收款闭环
90% 的 “个人开发者” ， 专注于开发， 忽视掉了： 营销 与 收款。
这才是最难的， 但选对方向会变得简单。
创建产品的成本趋近于 0 ， 被发现， 并盈利， 成为一种能力。
一句话： Crypto + AI Agent
所有问题都能找到解决方法。
因为 Web3 一直在造 Web2 的反啊。
你的所有痛苦， 都源于你拿着旧地图， 试图找到新世界的解决方案。
一些闲谈
我总是能在 Telegram 搜索引擎 中， 找到 市面上 大部分 付费内容的免费版本。 即使大部分人只用它来看色情影片。
我还会用 N8N 完成所有， 需要自动化的东西， 不然我没办法一个人同时管理 数十个网站， 还要兼顾内容创作。 所以 YouTube 我一般都是一镜到底， 想到什么说什么， 那么我的创作阻力就会小很多， 没有心理负担。
结论
科技行业 “固化思维” 想让你相信，打造一家真正的企业需要复杂的协调、巨额的每月 AWS 账单和数百万美元的风险投资。
并非如此。
只需一台VPS、静态编译的二进制文件、用于批量AI任务的本地GPU硬件以及SQLite的高速性能，你就能快速启动一个高度可扩展的创业项目，每月成本甚至低于几杯咖啡。
这为你的项目提供了无限的资金储备，让你有时间真正解决用户的问题，而不是为资金消耗速度而担忧。
如果你对精简部署感兴趣，可以看看我 网站 上的其他分享。
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