站长之家注：本文是来自Aliaksei Rudak的创业分享，讲述他是如何在没有经商经验的情况下赚到 100 万美元，并开发一个全新翻译软件Lingvanex的。
辞掉工作开始创业
10 年前，我是一名软件工程师，后来辞掉了工作开始创业。为了节省开支，我选择先在一个小地方为学生、会计软件、手机游戏做网站。由于没有商业经验，在创收方面出现了一些问题，最后项目被迫关闭了。我再次回到明斯克找工作。
就这样循环往复了几次后，我开始创建移动应用程序。凭借在科技公司工作积累的经验，我开发了一些简单实用的应用程序，例如，一个可以跟踪数据的跑步应用程序、或者一个2d游戏应用。
起初，这些应用程序是免费的。然后我添加了广告和应用内购买，通过设置关键字和鲜明的图标吸引用户下载。
当我通过这些应用月入 3 万美元时，我邀请一位来自一家大型科技公司的朋友一起工作。他告诉我他们只有一个应用程序—— 一款拥有2. 5 万用户，月收入为 6 万美元的游戏。这让我意识到，创建一个高质量的应用程序远胜于创建 100 个体验糟糕的产品。
创建自己的翻译程序
之后，在机缘巧合下我发现了翻译软件这个细分市场。数据显示，仅仅一个月，翻译软件的下载量就超过 100 万次，市场前景可观。
于是，我通过使用谷歌翻译接口创建了大约 40 个简单的翻译程序，为此，我需要为每100 万个字符付费 20美元。后来我在应用程序上做了改进，新增了广告、应用程序内购买和语音翻译。
赚到足够的钱后，我在明斯克(白俄罗斯的首都)买了房子。那时，我已经创建了50- 70 个翻译应用程序，总下载量达到了 500 万次。用户的增长增加了谷歌翻译接口的费用，成本的增加使得企业盈利能力严重下降。这迫使我们增加限制，付费用户一次只能翻译 1000 个字符。但这个做法备受用户吐槽，并有不少用户要求退款。由于翻译量过大，我们收入的70%都被用于支付接口费用，业务前景并不乐观。为了收回成本，我们只能在应用程序中添加广告。
我试图向创业社区寻求建议和投资，但没有得到任何支持。在他们看来，我们想和谷歌翻译“分一杯羹”无异于以卵击石。
事实上，除了谷歌之外，还有几家公司提供了翻译接口。他们提供 40 种语言翻译，我原以为只需付 3 万美元的技术许可费，就可以无限次翻译。然而实际的价格比我预想的要高出好几倍。这太贵了，我决定重建他们的翻译技术。
翻译接口成本太高?那就自己做一个
2016 年底，我将项目发给了一个外包公司的朋友，希望在 6 个月内解决问题，而不是依赖谷歌的翻译接口。
2017 年 3 月，我们发现了一个名为Open NMT的项目——由Systran公司和哈佛大学联合开发，他们将神经网络免费开源。那时还没有普遍存在的神经翻译，开放的NMT提供了它们在这一领域的发展，并在质量上超过了统计机器翻译。所有的人都可以免费采用这些技术并向专家咨询，这给了我很大的帮助。
我们以OpenNMT为基础创建翻译接口，当时它还不够完善，运行缓慢且不太稳定。我们一起测试、追踪错误并分享自己的想法。随着时间的推移，它的稳定性逐渐增强，越来越多的公司开始发布他们在开源环境下处理自然语言的开发成果。
2018 年 3 月，Systran邀请整个社区的成员到巴黎交流经验，并举办了一场免费的高级讲习班，讨论翻译行业初创公司通常面临的主要问题。
除了发烧友，来自eBay和Booking的人也来到了巴黎，他们在相同的平台上创建了一个翻译器，主要是为了它的拍卖和酒店描述。
提高翻译质量
2018 年，我致力于解决欧洲主要语种的翻译质量问题。我觉得我还需要 6 个月的时间来解决问题。因为我的资源有限，且只有 2 个人在参与数据科学工作。我已经在旧版翻译器身上花费了 45 万美元，然而翻译质量还是没有让我满意，但我不能放弃。
我注意到我们的社区开始讨论Transformer这种全新的神经网络架构，大家都在踊跃训练基于这个模型的神经网络，并开始转向Python (Tensorflow)，而不是老的Lua (Torch)。于是，我也开始尝试。
我们还采用了新的分词器，对文本进行预处理，开始以不同的方式过滤和标记数据，以避免翻译出现太多错误。经过 1 万个小时的过滤和标记数据后，我意识到翻译质量已经可以足够用于翻译程序。
然后，我们开始连接音译、词典、纠正单词错误的系统等各种工具，使我们能够进一步提高翻译质量。经过 5 个月的努力，一些语种翻译的质量有了很大的提高，人们的抱怨也少了。这是一个转折点。我们终于可以开始销售软件了。由于我们拥有自己的翻译接口，唯一的开销就是计算机算力，成本降低后，我们可以大大增加用户数量。
为了训练一个神经网络，我需要一台好的电脑。但为了省钱，我们租用了 20 台常规电脑(每台电脑都配有GTX1080 显卡)，同时通过Lingvanex控制面板对它们进行了 20 次简单的测试。每次测试都花了一个星期，为了获得更好的质量，我们需要云计算和更多的显卡。于是我们决定租一个亚马逊8 GPU V100 x 4。速度很快，但是很贵。我们晚上开始测试，第二天早上收到了 1200 美元的账单。当时，除了它，几乎没有强大的GPU服务器的租赁选项。为此，我开始寻找更为廉价的解决方案。
和团队协商后，我们决定以 1 万美元的价格自己打造一台拥有强大GPU的电脑。 2019 年初，我们完成了电脑的组装，并进行多轮测试，结果让我们很满意。
此前，我的移动翻译应用只有一个按钮和一个功能，现在我们拥有了自己的翻译接口，于是我决定提高应用的翻译质量，并开发Android、Mac OS和Windows版本。但是想要比竞争对手走的更远，还需要一些核心的功能和特性。
于是我决定推出离线语音翻译。在 2017 年，绝大多数的高质量翻译软件都需要连接互联网才能使用谷歌翻译接口。然而，对于出国的人们来说，网络通常是不可用的。而有了离线语音翻译，你只需提前下载好相应国家的语言包，就可以正常使用翻译软件。
我们的研究成果还于 2018 年 5 月在西班牙阿利坎特市的欧洲机器翻译协会公开展示，其中一名成员还获得了博士学位。
创建公司
我们的项目发展得不错，除了移动平台，我们的应用还在电脑、可穿戴设备、浏览器上被使用。除了翻译文本外，我们还创建了语音、图片的翻译。
在此之前，我都是雇人外包，独自管理。而随着产品的发展，我需要创建一个自己的团队。我邀请我的朋友加入，他辞掉了工作，并决定在 2019 年 3 月开设Lingvanex LLC公司。
我们的目标是保证欧洲主要语种和亚洲主要语种的翻译质量，然后提供方案：
1.通过我们的翻译接口翻译文本要比竞争对手便宜三倍，例如，谷歌翻译的成本是每百万字符 20 美元，而我们要便宜得多。
2.通过翻译接口对特定主题(医药、冶金、法律等)的文档进行高质量的专题翻译，包括集成到专业翻译工具中(如SDL Trados)。
3.企业还可以将我们的翻译模型运行在公司服务器中，这使得企业不必受限于翻译文本的数量，同时保持数据机密性。
事实上，NLP(自然语言处理)市场在识别、语音分析、机器翻译改进等方面发展非常迅速，能够为一个小团队带来良好的利润。2- 3 年后自然语言处理将被大肆宣传，NLP初创公司将会被大公司收购。而现在最主要的是要有一个好的产品可以销售。
总结
多年来，我从简单的应用程序中获得了约 100 万美元的收入，并将大部分利润用于创建自己的翻译软件。虽然管理经验不足，但我还是做到了。目前，我们还没有达到谷歌翻译的质量，但我们团队中有一些自然语言处理方面的专家，我相信赶上谷歌只是时间的问题。
注：原文编译自indiehackers，原文标题《How I earned $1M with no business experience， and spent it to create a brand-new translator》
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