平庸到令人尷尬，卻是對的：Zynga 創辦人的創新額度分配法，正在被 AI 改寫

一家最後作價 127 億美元的公司，創辦人回頭形容自己第一款成功的產品時，用的詞是「平庸且缺乏創新到令人尷尬」。

這不是謙虛。他認為那正是它會贏的原因。

Mark Pincus 在 2007 年創辦 Zynga，做出 FarmVille（臺灣翻譯為農場鄉村）與 Words With Friends。四年內營收破十億美元，2011 年上市，2022 年與 Take-Two Interactive 合併時作價 127 億美元。他也和 Reid Hoffman 合開過一家創投，投過 SpaceX。

今年 6 月，他把自己那套方法寫成了《Life at the Speed of Play: Launch Products People Love!》。這篇文章要拆解的不是那本書的摘要，而是他公式裡最反直覺的部分。以及一件他書裡沒講、但現在正在發生的事：AI 正在改寫這道命題的成本結構。

他的公式：先抄，再做得更好，最後才創新

Pincus 把它叫做 Proven Better New，字面意思是「已驗證、更好、全新」。他說這套東西在 Zynga 內部「變成了一種宗教」。

三段的分工是這樣的：

Proven（已驗證）：把別人已經做對的東西，合法地抄過來。不要在這裡創新。

Better（更好）：在已驗證的東西上找一個地方做得更好，標準是十個現有使用者裡有十個會說「對，這確實比較好」。

New（全新）：真正的創新區。而他在 Zynga 內部反覆講的一句話是：所有的「新」都會失敗。

最反直覺的是順序。他明講：不要從你以為更好的那個大點子開始，因為從「新」開始，通常會以失敗收場。

理由不是新點子不好，而是你要在一個穩固的地基上測試那個新點子。如果整個產品都是新的，它失敗的時候，你根本分不出來是新點子不行，還是你其他地方做得太爛。他的說法是：不要讓你的產品因為錯的理由而失敗。

Zynga Poker 拆開來看

2007 年的 Zynga Poker，可說是最有力的示範。

Proven：線上撲克的牌桌配置與遊戲機制，原封不動照抄。

Better：免下載、開了就玩。他們用當時還算新鮮的 Flash 做在網頁上。這件事的份量在於，Pincus 的經驗是只要需要下載，你就會流失八到九成的使用者。而競爭對手做不到，因為他們做的是真錢賭博，資安要求太高，不敢放上網頁。Zynga 走免費模式，所以有這個空間。

New：把牌桌上那些隨機又詭異的虛擬頭像，換成玩家真實的 Facebook 大頭照。

是的，就這樣。他自己的形容是，這款遊戲「平庸且缺乏創新到令人尷尬」，跟市面上每一款撲克遊戲長得一模一樣，只改了兩件事。

然後訊號出現了：他們看到 25% 的人跑去坐朋友的牌桌。

那個數字告訴他們，真正有價值的不是撲克，是社交。這後來變成 Zynga 整個成長引擎，他們稱之為社交遊戲機制。

Slack：連他都不記得 Slack 有沒有新意

這個案例更狠，而且它拆掉的迷思更大。

2012 年，Slack 共同創辦人 Stewart Butterfield 的公司當時在開發一款名為 Glitch 的大型多人遊戲，錢快燒完，也募不到下一輪。團隊問自己還剩下什麼，結果發現他們有一個內部自用的工程工具。那就是 Slack。

用 Proven Better New 拆解 Slack 對上當時的 HipChat：

Proven：HipChat 的功能，基本上照單全收。HipChat 是當時多數大企業內部在用的聊天工具，主要給工程師用。

Better：因為 Slack 出自一家遊戲公司，他們在功能幾乎相同的東西上，做了一個更討喜的介面。Pincus 記得的細節是，那個產品會用 25 種不同的說法跟你打招呼。

New：Pincus 的原話是，他甚至不記得 Slack 一開始有沒有任何新的東西。

結果是 24 小時內八千家公司註冊，一年內超越 HipChat，最後 Salesforce 用 277 億美元買下。

但這個案例最值錢的不是那些數字，而是下面這一段。

Pincus 說，當時 Zynga 自己的資訊部門在翻白眼：「這跟原本的根本沒差別，為什麼要逼我們換？」

同一個產品，資訊部門看不出差別，終端使用者卻愛得要命。

嗯，這就是「更好」這個字最容易被搞錯的地方。Better 不是一個客觀屬性，它永遠是「對某一群人而言更好」。Slack 對 IT 採購標準來說幾乎沒有進步，但對每天要在裡面待八小時的人來說，差別大到願意去說服公司換掉現有的系統。

如果你正在爭論自己的產品有沒有比較好，先確定你們講的是同一群人。

為什麼多數團隊做不到

Pincus 對這件事的觀察很直接：團隊愈資淺，愈努力不要去抄，甚至努力不要看起來像在抄。

原因是自尊。我們都想被同行尊重，而抄襲讓人覺得難堪、不正當或不值得驕傲。

他的反駁分兩層。

第一層是舉例。他引用了賈伯斯那句「好的藝術家抄襲，偉大的藝術家竊取」，然後補了一刀：這句話本身也是賈伯斯從畢卡索那裡偷來的。而畢卡索在建立自己的風格之前，是描摹與臨摹其他畫家的高手。

第二層更實際。他引用了賈伯斯 1997 年對開發者說的話：堅持每件事都要自己來，其實傷了我們，可能只好上 10%，但通常最後是差了 50%。

第二層才是重點。拒絕抄襲不是道德問題，是資源分配問題。你的創新額度是有限的，花在已經被解決的問題上，就沒得花在真正決定勝負的地方。

更難的一層：殺掉點子，留住直覺

老實說，前面都還算是工程問題。這一段是 Pincus 六個心法裡最難、也最有用的一個，他說自己在史丹佛商學院開的課就建立在這件事上。

他的區分是：我們有「贏的直覺」，也有「輸的點子」，而多數人分不開這兩者。

他的原話大意是：我們往往會愛上一個不太對的點子。而如果你能殺掉那些通常是錯的點子，同時緊咬住那個幾乎總是對的直覺，成功機率會大幅提高。

回頭看 Zynga 就很清楚了。

Pincus 的直覺是：遊戲可以成為忙碌大人的日常習慣，他們只是需要一個「可以玩」的許可。而那個許可來自社交，因為社交讓這件事顯得多少有點生產力。他提到，玩遊戲一直被貼上「浪費時間」的標籤，不曾被看作有建設性的休閒。

這個直覺是對的。

而撲克只是載體，FarmVille 也是載體。點子換過很多次，直覺沒變。

但多數人搞反了。他們把感情投注在具體的點子上，然後在點子被市場否定的時候，連同背後那個其實正確的直覺也一起放棄。

這一點跟Ring 那篇講的是同一類錯誤的兩種版本。那一篇談的是被拒絕時，要分清楚對方否定的是你的東西還是你的分類。而這一篇文章，談的是失敗時要分清楚死掉的是點子還是直覺。兩件事都是在問：你到底該放棄哪一層？

他自己說這套公式有毒

這是我認為這篇文章最該被看見的部分，因為框架的推銷者很少會這樣講。

Pincus 明說，多年使用下來，這套公式會變成一根拐杖。

問題出在訊號。因為你抄的是已經成功的產品，所以就算你那個「新」的部分其實不怎麼樣，你還是會收到正面回饋。地基是別人驗證過的，數據自然不會太難看。

於是，你得到一個 B+ 的產品，而且很開心。

他的結論是：這套公式會用假訊號的形式，交付出一批永遠到不了 A+ 的 B+ 產品。

AI 正在改寫這道命題的成本結構

這是本文真正想談的一層，也是 Pincus 自己碰到、但沒有推到底的地方。

先看他六個心法裡的第一個，也就是書名的由來：用玩的速度過生活。他要講的是，把點子變成產品或事業的時候，態度要輕、要好玩，不要弄得那麼沉重。

而他給的理由，才是關鍵：

有了 AI、機器人與自動化，把點子變成真實產品從來沒有這麼容易過。我們正朝著用玩的速度生活與工作衝過去。

換句話說，他自己已經承認，「把東西做出來」這一段的成本正在崩塌。只是他把結論導向態度，而我想把它導向結構。

因為如果做出來變便宜了，那變貴的會是什麼？

他實際拿 ChatGPT 做過 Proven Better New 的分析，結論是：

AI 很擅長回頭看。分析已經發生的事、解釋某個產品為什麼成功，它做得很好。

但它分不出真訊號與假訊號。它沒辦法去問十個使用者，什麼東西會讓他們眼睛一亮說「對，就是這個」。它也還沒有能力預測與想像新的產品、新的市場、新的世界。

他還講了兩句更尖銳的：

AI 與大型語言模型有可能大幅加速 Proven Better New，但它們也很可能造成均質化，同時削減怪癖，以及那種讓人驚喜的可能性。

GPT 可以在幾秒鐘內把你帶到 B+，但它可能正在把你拉離 A。

把這兩件事跟他的公式疊在一起，會看到一個他沒說完的推論。

AI 最擅長的，恰好就是 Proven 和 Better 這兩段。抄已驗證的東西、在既有基礎上做得更好，這是回頭看的工作，是模式比對的工作，正中 AI 的強項。

AI 最不擅長的，恰好就是 New 那一段。分辨真假訊號、去問十個真人、想像一個還不存在的市場，這三件事目前都還只能靠人。

於是，成本結構整個翻了過來。

過去：Proven 與 Better 是要花錢花時間做的重工，而 New 幾乎免費，因為想一個點子不用成本。所以公式的價值在於節省前兩段的浪費。

現在：前兩段正在快速趨近於免費，New 反而變成整個流程裡唯一還要付出真實成本的部分，也是唯一還能構成差異的部分。

而這個翻轉會推出一個讓人不太舒服的結論：如果你的產品優勢主要建立在「我們做得比較好」上，那個優勢的保鮮期正在急速縮短。因為 Better 這一段，正是 AI 每個月都在變強的地方。

Sam Altman 給這本書寫的推薦語其實正好講中了：今天，打造偉大產品唯一的瓶頸，是知道要創造什麼。

而 Pincus 那句「GPT 幾秒鐘給你 B+」的警告，在這個結構下變得更嚴重。當所有人都能免費拿到 B+，B+ 就不再是成果，而是新的起跑線。Shopify 那篇談的是把 AI 綁進工作流之後，績效標準會怎麼變。這裡是同一件事在產品端的版本：基準線被整體抬高之後，原本能拿分的東西不再能拿分。

順帶一提，他對管理的定義只有一句話

書裡有一章叫〈Fuck Scale〉，大意是別急著規模化。Pincus 說他念過哈佛 MBA，可以幫你省下兩年時間和一大筆錢，因為管理可以濃縮成一句：

管理就是想辦法讓人在你不在場的時候，做對的事。

由此推出的第一原則是先待在現場，不要急著授權。在你把某個位置交出去之前，先自己把那些事做到懂。

等到真的要交出去，他的做法是：把人變成那件事的 CEO，給他一座明確要攻的山頭，然後讓開，事後再問責。這裡每個動作都不能少。光給山頭卻不讓開，或是讓開了卻從不問責，都會退回成他想消滅的那種官僚。而要讓一個人做對事，你得同時給出具體的指令，以及把那件事連回大局。

還有一條區分，也很值得記下來：挑戰他們的假設，但不要挑戰他們的判斷。

意思是，你可以盡情質疑他們對「這件事技術上怎麼做才對」的假設，但在「該怎麼決定」這件事上要放長線。而如果你發現自己已經不信任某個人的判斷，那你該換的是人，不是那個決定。

這跟Nendo 那篇講的是同一個難題的兩種解法。佐藤大的做法是把判斷本身拆解成可以交付的份量，Pincus 的做法是把判斷整包交出去、只留假設的審查權。

最後一個問題：你的野心到底有幾分

這是他六個心法裡最少被引用的一個，但它其實是前面所有方法的前提。

他說，每個人都會說自己的野心是十分，直到他們看見十分意味著什麼樣的犧牲。

他給的思想實驗是這樣的：假設我告訴你，你會成功到超乎想像，但條件是你得默默無聞地連續熬九年，第十年才成功。而且在第十年到來之前，你不會知道自己到底會不會成功。

多數人不會接受這筆交易。如果保證第十年一定成，也許會；但多數人不願意先賭上十年的荒野期。

而他說，做一件沒有人相信的事，要達到巨大的成功，通常就是需要這個。

然後，這是我認為整篇最體貼的一句：不是十分也沒關係。

有些人只是想證明自己能做出一個成功的產品或事業，想擊出一支一壘安打，這樣也很好。但先坦誠面對這件事，會讓你更成功。

因為，野心的刻度決定了你該用哪一套方法。想要揮出一壘安打的人，Proven 加 Better 就夠了，那條路現在還被 AI 加速了。而想要改變產業的人，真正的工作全部集中在 New 那一段，也就是這套公式裡他自己說「全都會失敗」的那個區。

而他維持這份誠實的方法，其實很土法煉鋼：寫一本自己的人生之書。這個習慣他做了三十年。每年寫下自己的 why，然後回頭檢查自己的行動、點子與正在追的東西，有沒有真的對齊那個 why。

值得注意的是這個順序。他不是先問「我該做什麼產品」，而是先問「我為什麼在這裡」，然後才拿那個答案去篩掉不該做的事。前面那套 Proven Better New 是用來提高命中率的，而這一本人生之書，是用來確認你到底想射中什麼。

這對你的意義

如果你在開發產品，或者在決定團隊該把力氣花在哪裡，這個案例可以收斂成三個問題。

第一，你的創新額度，實際上花在哪一段？

把你們最近一季真正投入心力的事情列出來，逐項標記它屬於 Proven、Better 還是 New。多數團隊會發現自己重新發明了一堆別人早就解好的東西，而真正的創新區卻只分到零碎時間。

第二，你說的「更好」，是對誰而言的更好？

Slack 對資訊部門的人來說幾乎沒有新意，使用者卻願意主動去推動換掉現有系統。如果你們內部對「有沒有比較好」吵不出結論，通常不是判斷有分歧，是心裡想的使用者根本不是同一群人。

第三，你怎麼分辨 B+ 的假訊號？

這題最難，而且 AI 讓它更難。當你的地基抄自已經成功的產品，正面數據幾乎是必然的。你需要事先講好一個像「25% 的人會跑去坐朋友的牌桌」那樣具體、而且只有你那個新東西成立時才會出現的指標。Klarna 那篇講過同一件事的代價：成功指標一旦訂錯，後面所有設計都會被那個指標帶著走。否則你會拿到一個很體面的 B+，然後永遠不知道 A 長什麼樣子。

如果你手上正好有一批說不清楚該投入還是該收掉的產品或功能，想先把「哪些屬於已驗證、哪些是真創新、各該投多少」盤點一遍，我很樂意提供相關的企業服務。

最後，讓我們回到開頭的那句話。

一款平庸到令人尷尬的撲克遊戲，之所以是對的，不是因為平庸有什麼美德，而是因為它把所有的創新額度，都省下來押在同一個地方：牌桌對面坐的是真人，而且是你認識的人。

那一次押對了。而 Pincus 自己的說法是，多數時候不會。

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資料來源

• Proven Better New 的完整說明、Zynga Poker 與 Slack 兩個案例的拆解、賈伯斯的兩段引言、AI 用於此框架的實測心得，以及「公式會變成拐杖、交付 B+ 產品」的自我批評：Pincus 發表於 Entrepreneur 的長文，改編自其新書
• 六個心法的原文，包含「分開贏的直覺與輸的點子」、〈Fuck Scale〉那一章的管理定義、「挑戰假設但不挑戰判斷」，以及野心刻度的思想實驗：Next Big Idea Club 的 Book Bite 原文
• Zynga 的營收與併購數字、Pincus 的經歷、Sam Altman 的推薦語與出版資訊（Harper Business，2026 年 6 月 23 日，224 頁）：《Life at the Speed of Play》書頁
• 新書發表活動資訊：eciks.org 的活動頁

本文對「創新額度分配」這個框架的詮釋、對 AI 使 Proven 與 Better 趨近免費而 New 成為唯一成本的推論，以及與 Ring、Shopify、Nendo 三篇的對照，均為作者觀點，非引自上述來源。