公开信息显示，Builder.ai创始人萨钦·德夫·杜加尔，曾是硅谷宠儿：17岁开发“全球首个自动货币套利系统”，21岁创办云计算公司，后又创办Builder.ai，估值一度超15亿美元，投资方包括微软、软银、卡塔尔投资局。但真相是——这家公司没有AI技术，代码全靠印度程序员人工编写，财务数据全靠造假。 更讽刺的是，骗局持续8年才败露。当杜加尔团队用“停电”“拉肚子”拖延交付时，投资人竟选择相信；当代码质量忽高忽低时，投资人竟选择包容。直到财务造假露出马脚，内部员工爆料“AI代码是假的”，这场荒诞剧才收场。 这让人想起“女版乔布斯”伊丽莎白·霍尔姆斯的Theranos骗局：用“一滴血改变世界”的故事，骗过基辛格、默多克等政商巨头，估值一度达90亿美元。直到实验室造假被揭穿，霍尔姆斯才被判11年监禁。 我们能够利用最简易的方程式，设球棒的价格为X，球棒比棒球贵1元，球棒与棒球的总价为1.1。于是方程式可写为：X+（X-1）=1.1。计算后可知，X为1.05，棒球的价格则是0.05美元。 你看，一个最简单的方程式，它的可靠性有时都要超过麻省理工的学霸。这就是斯坦诺维奇所说的，简单的“工具”，要胜过强大的“直觉”。而理性的人往往擅长借助工具，而不是仅凭直觉。直觉会骗人，但方程式不会。 当软银看到杜加尔的“云计算公司创始人”头衔，当默多克家族听到“改变医疗行业”的口号，他们的理性思维就按下了暂停键。 “企查查思维”并非一个官方或学术界明确定义的标准术语，但从实践案例中可以提炼出其核心内涵和应用逻辑。它指的是?依托企查查平台的海量公司数据、分析工具及其体现的商业逻辑，形成的一套以数据驱动、洞察风险、辅助决策为核心的公司运营与决策方法论?。其核心特征主要体现在以下几个方面： 数据驱动决策：?强调利用企查查提供的公司工商信息、股权结构、司法风险、经营状况（如专利、招投标、资质许可）、关联关系等?全维度数据?作为决策基础，而非仅凭经验或直觉。 风险识别与管控：?核心在于运用企查查的?风险扫描功能?（司法诉讼、经营异常、行政处罚、失信信息等）?快速识别合作方、投资标的或供应链伙伴的潜在风险?，有效规避商业陷阱和法律纠纷。 洞察商机与市场趋势：?通过监测行业动态（如新设公司、投融资事件、专利布局、招投标信息）发现?潜在市场机会、新兴技术或投资热点?。 在四川成都，某园区招商负责人表示：“我们在给区域招商引资上基本都会用到企查查来核实相应的公司信息，一键筛选出符合政策帮扶的小微公司，查看所有科技公司知识产权增长情况，了解公司发展舆情动态，这些功能为一线工作人员带来了极大的便利。” 在江苏苏州，一位新能源大厂的总监透露：“目前，我们库内注册供应商超2万家，合格供应商库有2000多家。以往按季度人工核查，今年接入企查查数据，搭建“新质链”系统，实现动态实时监控供应商风险变化，效率提升不止20倍。 ” 在浙江杭州，工作多年的小杨说到，“我每次求职都会上企查查上面搜一下公司的名称，看看上面公司的相关明细。在上面能够通过一些信息的筛选能大致了解到公司的实际人数和大致的业务方向。尤其是一些中小公司，这招真的是屡试不爽。” 总的来说，“企查查思维”的本质是将企查查平台及其代表的?公司大数据资源、分析工具和技术能力?深度融入个人/公司经营决策流程，形成一种?以客观数据为基石，以风险防控为底线，以洞察商机为导向，追求高效、透明、智能化的决策模式和实践方法?。它体现了在数字化时代，公司利用外部公开数据增强自身认知能力（Competitive Intelligence）和决策科学性（Data-Driven Decision Making）的关键路径。 Builder.ai的破产，不该只是茶余饭后的谈资。它或许更像一面镜子，照出人类认知系统的古老bug。当ChatGPT们正在重构生产力，我们更需要警惕：不要用AI的概念包装原始骗局，不要用大佬的背书替代独立验证，不要用感人的故事掩盖冰冷的数据。
