昨晚剛把吳軍的這本書書看完，好多內容都在他之前的《浪潮之巔》真本書中提到過了，最精華的其實是最后的控制論、系統論和信息論與硅谷崛起的關系。

本書作者根據自己的思考和分析，給出了硅谷的如下幾個特質：?

1. 叛逆精神

在硅谷形成和發展的歷史上，仙童公司的作用獨一無二。舊金山灣區今天之所以叫硅谷而不是什么其他的谷，就是因為有仙童公司。雖然今天知道仙童的人未必很多，但是在20世紀70年代，全世界90%以上的半導體行業巨頭的領導人都曾在這家公司工作過，可以說仙童是“半導體公司之母”。仙童公司的出現和后來的衰落，都是叛逆的結果。著名的“八叛徒”從肖克利半導體公司出走，成立仙童公司，后來又都再次叛離他們自己創立的仙童公司，創辦出英特爾等一系列半導體公司，這一切，無不體現著叛逆的精神。在硅谷地區，沒有形成上紐約地區的IBM或者新澤西地區的AT&T這樣的巨無霸型超級壟斷公司，卻通過由母公司派生出眾多公司，創造了整個地區的繁榮，背后靠的就是這種叛逆的精神。

2. 對叛逆的寬容

當然，這種叛逆精神能夠在硅谷生長，除了硅谷的移民在歷史上具有冒險精神外，更重要的是硅谷對叛逆的寬容。 硅谷在社會環境方面和企業文化方面一大特質是對失敗的寬容。整個美國對失敗都相對寬容，硅谷則做得更好。對失敗的寬容不僅僅體現在風險投資者對創業者創業失敗的寬容，還體現在公司內部的日常工作中。硅谷公司愿意承擔風險，去嘗試別人不敢設想的事情。而這也正是今天中國公司普遍缺失的。沒有對失敗的寬容，也就沒有偉大的發明創造。?

3. 多元文化

硅谷地區雖然從領土主權上來講屬于美國，但是從商業、移民的來源、做事情的方法等諸方面來看，它更應該看作是全世界的硅谷，而不僅僅是美國的硅谷。很多中國的各級領導來硅谷都喜歡問我這樣一個問題：中國的創造力如何超過美國？我的看法是，在國家層面，今天已經很難講中國和美國誰更具有創造力了。但是，那些領導實際上是在把硅谷等同于全美國來跟中國做比較，這種比較意義不大，因為硅谷實際上是全世界創造力的濃縮，并不完全代表美國。我也曾經向中國的一些領導人建議，中國如果要想打造一個真正的硅谷，甚至是比硅谷更卓越的開發區，最好的辦法就是給100萬印度人、100萬猶太人發綠卡。 這里我想提的有關硅谷最后一個、同時是非常重要的特質，就是追求卓越。硅谷地區過去的生活成本和辦公成本都很低，自從半導體行業興起后，各種成本不斷上升，原有的支柱型產業的競爭力漸漸衰落。好在硅谷地區從來沒有出現過保護現有產業的舉措，而是通過市場的力量，不斷淘汰舊的行業，把有限的資源讓給那些競爭力更強、利潤率更高的企業。類似地，硅谷也在不斷淘汰過時的人員，從全世界吸收新鮮血液。經過半個多世紀的發展，在硅谷地區便形成了只有卓越才能生存的文化。 這些特質是硅谷獨一無二的，也是硅谷成功的真正原因。

至于為什么硅谷能夠做到上述這幾條，最重要的原因，是它誕生在計算機被發明，信息論、系統論和控制論（“三論”）被提出之后。以下是對三論的解釋：

1　維納和控制論?

諾伯特·維納被譽為20世紀的神童之一。1894年，維納出生于一個俄裔猶太人的家庭，父親是哈佛大學的教師。維納從小智力超常，3歲可以讀寫，3年讀完中學，12歲申請大學時，他父親為了不顯得張揚，也為了保護他，沒有讓他報考哈佛大學，而是選擇了哈佛北邊10英里外的塔夫茨大學（Tufts University）。維納15歲時獲得數學學士學位，同年被哈佛研究生院錄取，攻讀動物學，但是一年后他又轉入康奈爾大學攻讀哲學，然后又轉回到哈佛繼續攻讀哲學，18歲就獲得了哈佛大學的邏輯學博士學位。從維納的求學經歷來看，他在科學領域涉獵非常廣泛。 在哈佛的最后一年，維納到歐洲游學，他先在劍橋跟著邏輯大師羅素學習，后來又到了哥廷根大學跟隨數學大師希爾伯特學習。回到美國后，維納先在哈佛教授哲學，之后又在麻省理工學院教授數學，據說他的課講得并不好。維納一生的經歷相當豐富，年輕時還做過報社記者，后來先后來到澳大利亞的墨爾本大學和中國的清華大學短期任教。在清華大學期間，他還指導過華羅庚等人的工作。后來在自述中，他將在清華任教的1935年作為開創控制論的起點。二戰期間，維納在研究火炮控制方面的工作，對通信理論和系統反饋產生了興趣，這最終促成了控制論的誕生。 控制論的本質可以概括為下面三個要點。 首先，維納突破了牛頓的絕對時間觀。按照絕對時間觀，時間是絕對恒定的物理量，比如昨天的一小時和今天的一小時是一樣的，昨天出去玩了一小時沒有做作業，今天多花一小時補上就可以了。維納采用了法國哲學家伯格森的時間觀，即Duree這樣一個概念，譯作中文時被稱為“綿延”，意思是說，時間不是靜態和片面的，事物發展的過程不能簡單拆成一個個獨立的因果關系。比如昨天浪費了一小時，今天多花了一小時做作業，就少了一小時休息，就可能造成第二天聽課效果不好，因此浪費一小時和沒有浪費一小時的人，其實已經不是同一個人了。如果我們把這種觀點應用到企業管理上，那么工廠主強制員工在某一天加班一小時，未必能夠多生產出通常一小時產生的產品，因為多加班一小時的員工們已經不是原本的員工了。 其次，任何系統（可以是我們人體系統、股市、商業環境、產業鏈，等等）在外界環境刺激（也稱為輸人）下必然做出反應（也稱為輸出），然后反過來影響系統本身。比如在資本市場上，購買一種股票，就會導致其股價被一定程度地抬高。正因如此，根據過去的經驗或者任何已知的信號去操作當下的股市，都不可能達到預期，因為當你覺得便宜時進行購買，而這個行為本身抬高了股價，使你賺不到預想的收益。在維納看來，任何系統，無論是機械系統、生命系統，乃至社會系統，撇開它們各自的形態，都存在有這樣的共性。 為了維持一個系統的穩定，或者為了對它進行優化，可以將它對刺激的反應反饋回系統中，這最終可以讓系統產生一個自我調節的機制。比如上百層樓高的摩天大廈，在自然狀態下會隨風飄擺，頂層的位移會在一到兩米之間，在大樓的頂上安裝一個非常重的阻尼減振球，讓它朝著與大樓搖擺相反的方向運動，大樓頂端漂移（輸入）得越多，它往相反方向運動（輸出）也越多，而這種反方向的運動反饋給大樓，最終會讓大樓穩定。在管理上，一個組織為了保證計劃的實現，就要不斷地對計劃進行監控和調整，以防止偏差繼續擴大。?

2　香農和信息論?

克勞德·香農和維納一樣，也是20世紀一位全才型科學家。他早在碩士期間就提出了利用布爾代數設計數字電路的原理，這成為后來計算機和其他數字電路設計的基礎。香農因此在24歲時就獲得了諾貝爾協會美國工程師獎，這是當時給美國工程師的最高獎。同年（1940年），他被聘為普林斯頓高等研究院的研究員，成為馮《 諾依曼和愛因斯坦的同事。二戰期間，香農研究火炮的控制和密碼學，在這個過程中他發現了后來成為信息論的基本概念和框架體系。香農是第一個認為密碼學和通信都是數學問題的人，并且奠定了密碼學和通信領域完備的數學基礎。 1948年，香農發表了他在二戰前后對通信和密碼學進行研究的成果，這就形成了日后的信息論。信息論是用于度量信息以及利用概率論闡述通信理論的新興學科。在香農之前，沒有人懂得如何量化地度量信息。香農借用熱力學中熵的概念來描述信息世界的不確定性，并且將信息量和熵聯系起來。香農指出，若要想消除系統內的不確定性，就要引入信息。 在信息論中，最重要的是香農的兩個定律。香農第一定律又稱香農信源編碼定律，其意義在于可以將信號源內的符號（信息）變成任何通信的編碼，而當這種編碼盡量地服從等概率分布時，每個編碼所攜帶的信息量達到最大，進而能提高整個通信系統的效率。霍夫曼在香農第一定律指導下提出的霍夫曼編碼，是一種常用的最優化編碼，其本質反映了將最好的資源（最短的編碼）給予最常見的情況。 香農第二定律定量地描述了一個信道中的極限信息傳輸率和該信道能力（帶寬）的關系。在香農之前，人們不懂得信道能力或者帶寬的概念。比如在設置無線電臺時，大家不知道為什么兩個電臺頻率太接近了就要產生干擾，而是簡單地以為是頻率調制得不夠精確。香農第二定律指出，當兩個電臺頻率太接近時，其帶寬就非常窄了，信道的容量非常低了，當它低過傳輸率時，就會出現信息的傳輸錯誤，其表現就是有干擾而聽不清楚內容，此時將頻率調得再準也沒用。在香農提出他的第二定律之后，通信行業就有了理論基礎。 值得一提的是，在信息論中有一個最大熵原理，大意是在對未知事件發生的概率分布進行預測時，我們的預測應當滿足全部已知的條件，而對未知的情況不要做任何主觀假設。我們平時常說的“不能把雞蛋放在一個籃子里”就是這個道理。如欲了解最大熵原理的更多細節，可以參看拙作《數學之美》。?

3　系統論?

一般認為，1948年奧地利生物學家貝塔朗菲出版的《生命問題》一書，標志著系統論的問世。雖然系統論源于對生物系統的研究，但是它適用于各種組織和整個社會。貝塔朗菲和其他系統論的奠基人注13主要的觀點如下。 首先，一個有生命的系統和非生命的系統是不同的。前者是一個開放的系統，需要和外界進行物質、能量或者信息的交換。后者為了其穩定性，需要和外界隔絕，才能保持其獨立性，比如一瓶純凈的氧氣，蓋子一旦打開，就和周圍環境中的空氣相混合，就不再是純氧了。 其次，根據熱力學第二定律，一個封閉系統總是朝著熵增加的方向變化的，即從有序變為無序，比如一杯冷水和一杯熱水相混合，變成一杯溫水，這是無序狀態。用香農的理論來描述，也即一個封閉的系統的變化一定是不確定性不斷增加。如果我們把一個公司或者一個組織看成是一個系統，如果它是一個封閉系統，一定是越變越糟糕。相反，對于一個開放的系統，因為可以和周圍進行物質、能量和信息交換，有可能引入所謂的“負熵”，這樣就會讓這個系統變得更有序。最初薛定諤等人用負熵的概念來說明為什么生物能夠進化（越變越有序），后來，管理學家們借用這個概念來說明一個公司或組織在外界環境的影響下，可以變得更好。中國的俗話“他山之石、可以攻玉”就是這個道理。這從某種角度解釋了一個地區為什么近親繁殖會道路越走越窄，而引入外來文化才有可能不斷進步。 最后，對于一個有生命的系統，其功能并不等于每一個局部功能的總和，或者說將每一個局部研究清楚了，不等于整個系統研究清楚了。比如熟知人體每一個細胞的功能，并不等于研究清楚了整個人體的功能。這種理念和機械思維中的“整體總是能夠分解成局部，局部可以再合成為整體”的思路完全不同。

接下來作者對于三論對人的思維方式的影響介紹如下：

1. 控制論思維方式

第一個例子是阿波羅登月計劃。阿波羅登月的過程控制是這樣設計的：人們事先設定了一個阿波羅登月艙具體著陸的地點，并且火箭的軌跡也是朝著那個方向設定的，但是工程師們不再假定事先已經準確無誤地考慮了全部的可能性，而是在火箭的實際飛行過程中，不斷根據一組組允許有偏差的、火箭位置和速度的實際觀察數值注2，計算出飛行器當前應該有的速度和方向。也就是說，在整個登月的過程中，飛行器能夠不斷自行調整，這樣才保證了它最終準確著陸。 對比V-2和土星五號，可以看出機械思維和控制論思維兩種方法論的差異，前者是對未來做一種盡可能確定的預測，后者則是根據變化不斷進行調整。?

第二個例子發生在我身邊。我過去在Google的一位同事，加入Google之前先后在IBM的沃森實驗室和一家著名的軍工企業做研究，后來轉到了雅虎和Google。他在沃森實驗室和那家軍工企業搞研發時，是嚴格遵循軟件工程的一整套流程一步步來，什么事情都要預先想到，爭取一次做成功，如果一個環節沒有想到，后果就是災難性的。不僅如此，每完成一個步驟，在進入下一步之前，都要封存所有的工作（不再做任何修改）。他以這種方式工作了七八年，在他看來IT行當就應該如此。在2000年前后的互聯網泡沫時期，他到了雅虎負責一個新產品的開發。他對互聯網公司那種明天產品就要上線，今天還在修改設計的做法完全無法接受，因為在他看來，代碼至少要在一個月前封存不動，最后一段時間只能做測試。但是，他在雅虎的同事都嘲笑他那種老古董式的開發方式，在他的同事看來，產品只有通過先上線，得到反饋，然后再修改，才能完善，那種一次性設計和開發一個完美的產品的做法，對于需要不斷迭代以改進產品與服務從而贏得用戶的互聯網公司來說，根本行不通。久而久之，他也接受了這種思想。這其實也反映了強調因果確定性的機械論和強調不斷調整的控制論在互聯網產品開發上的差異。今天的互聯網公司，包括像特斯拉那家采用互聯網思維的汽車公司，做事情的思維方式都是基于控制論的。 控制論的初衷是用于系統控制，但是今天它在企業管理上的應用比在電子工程和自動化上的應用更多。到書店中企業管理和自動控制相關的書架前轉轉，你會發現企業管理書架中討論控制論的書比后者要多得多。硅谷公司的經營管理特點，符合控制論中根據反饋不斷調整的思維方式。

?2　信息論的思維方式

信息論本質上是關于通信的理論。進入文明社會，除了吃飯和睡覺，人類大部分時間都用于與通信相關的事情。我們在工作中討論問題、開會、寫郵件，平時和家人聊天，閑暇之余看書、讀報、看電視、看電影……這些都是某種形式的通信，而通信所傳輸的則是某種信息。在科學上，香農的突出貢獻在于第一次采用量化的方式度量信息，并且用數學的方法將通信的原理解釋得一清二楚。然而，香農的貢獻遠不止是在科學上，他的信息論實際上也是一種全新的方法論。 與機械思維是建立在一種確定性的基礎上截然不同的是，信息論完全是建立在不確定性的基礎上。事實上，在我們的生活中到處都會遇到不確定性。香農用了熱力學中熵的概念來描述不確定性，在一個系統中，不確定性越多熵就越大，而要想消除這種不確定性，就要引入信息。至于要引入多少信息，則要看系統中的不確定性有多大。這種思路成為信息時代做事的基本方法。我們不妨用互聯網廣告的例子來說明上述原理。 當我們對用戶一無所知時，在網頁上投放展示廣告，點擊率會非常低，每1000次展示也只能掙不到0.5美元的廣告費，因為這等于是隨機猜測用戶的意愿，很不準確。如果我們有10萬種廣告，但只有10種與用戶相關，那么猜中的可能性就是萬分之一。用信息論的方法來度量，它的不確定性為14比特左右注3。搜索廣告因為有用戶輸入的關鍵詞，準確率就提升很多，至于提升了多少，則取決于關鍵詞所提供的信息量。以漢字詞為例，一次搜索輸入了兩個詞，每個詞平均兩個漢字，大約能提供10~12比特的信息量，這樣大部分不確定性就被消除了，假定還是從10萬種廣告中猜10個，此時猜中的可能性就是十幾分之一到幾分之一，而讀者點擊廣告的可能性大增。在實際情況中，Google搜索廣告每千次展示所帶來的收入大約是50美元，比單純展示廣告高出兩個數量級，這就說明了信息的作用。類似地，以Facebook或Google為例，我們可以大致計算出，通過挖掘注冊用戶的使用習慣，可獲得1~2個比特的信息量，從而將廣告匹配的難度降低約一半。事實上，相比完全隨機的展示廣告，那些與用戶相關的展示廣告產生的廣告收入正好高出一倍。 從上面這個特定的例子可以看出，在信息時代，誰掌握了信息，誰就能夠發大財，這就如同在工業時代，誰掌握了資本誰就能發大財一樣。 除了提出信息的量化度量，香農還提出了兩個關于信息處理和通信最基本的定律，即香農第一定律和香農第二定律。這兩個定律對于信息時代所起的作用堪比牛頓力學定律之于工業時代。 我們先講講香農第一定律，也稱香農信源編碼定律，大致含義是：有N種可能性的信息源，對它發出的信號進行（不損失）編碼，編碼的長度一定大于該信源的信息熵，而且一定存在一種編碼方式，使得編碼的平均長度無限接近于它的信息熵。對于沒有學過信息論的讀者來講，這段話可能有點費解，我們不妨看一個具體的例子。比如要對漢字進行編碼，有些字用得多，有些字用得少，常用字的編碼就可以做得短些，生僻字的編碼做得長些，但是不論怎么做，編碼的平均長度一定會超過漢字的不確定性，即它們的信息熵，這是香農第一定律的第一層意思。同時，香農第一定律還有第二層意思，也就是說，一定存在一種（最優的）編碼方法，使得每個漢字的平均編碼長度可以非常接近它的不確定性（信息熵）。至于怎么才能做到，霍夫曼（Huffman）給出了一個非常簡單的方法——只要把最短的編碼分配給最常見的漢字即可。由于這種編碼方法具有通用性，故又稱為霍夫曼編碼，它被認為是對香農第一定律的一個補充。 一些聰明人在做事時會自覺或不自覺地用到霍夫曼編碼的思維方式。在硅谷有一個明確的做事原則，那就是要最大限度地采用便宜的資源，盡可能節省貴的資源，這種現象在經濟學上被稱為吉爾德定律（Gilder's Law）。在信息時代，在摩爾定律的作用下，計算機是便宜的資源，而且越來越便宜，人力成本則會越來越高，因此像Google或Facebook這樣的公司，都盡可能將越來越多的事情交給機器去做，而不是雇傭很多人。這種做法，有意無意地與信息論的原理相符合。 至于香農第二定律，通俗地講就是信息的傳播速率不可能超過信道的容量。回到我們今天的現實生活中來看，互聯網不斷發展的過程，很大程度上就是不斷拓寬帶寬的過程。我們上網，從使用電話調制解調器，到DSL，再到寬帶電纜，最后到光纖，都是圍繞著不斷增加信道容量而進行的。只有信道容量增加了，傳輸率才能上去，我們才能從瀏覽文字到查看圖片，直至能夠到觀看視頻，乃至欣賞高清視頻，整個互聯網才得以高速發展。在香農提出他的第二定律之后，人類就開始有意識地不斷擴展帶寬。 香農第二定律不僅描述了通信領域最基本的規律，而且描述的是自然界本身所固有的規律性，它能解釋很多商業行為。比如我們常說做生意要靠人脈，其實這個人脈就是人與人交往的帶寬。如果人脈不夠，發出的信息和獲得的信息都有限，生意一定做不大。現代通信手段的本質，就是以相對低廉的成本讓人們獲得人脈，而媒體行業的不斷進步，本質上是不斷地在為企業拓寬對外連接的帶寬，使得它們做生意越來越方便。

3　系統論的思維方式?

系統論本身和信息產業的關系不如控制論和信息論那么直接，不過倒是能很好地解釋為什么多元文化可以帶來諸多好處，以及叛逆的價值。 我們不妨通過一個產品設計的例子，來說明在信息時代做產品設計和以往有什么不同。在工業時代，為了讓產品性能達到最優，就得把每一個部分都做到最優。如果做到每一個部分都最優，那么整體必然達到最佳狀態。這也是如今很多公司在設計智能手機時依然遵循的方法論。大家不妨看看，是否很多廠商仍在不斷宣傳自家手機的配置（Specs）有多高，因為按照機械思維，高指標就意味著好手機。但是系統論的觀點卻認為，整體的性能未必能通過局部性能的優化而實現。我常說蘋果iPhone之所以做得成功，是因為當初在將技術和藝術相結合上，沒有人能在境界上超越喬布斯。這種所謂的境界其實就是對手機這樣一個系統整體上的把控。大家留意一下iPhone的廣告，就會發現它從不跟競爭對手比配置，也就是說它的理念不是單獨優化每一個部分，而是組合起來達到整體優化的效果。事實上，蘋果每一款手機的各種絕對指標并不比競爭對手高，甚至還低不少，但是整體上給用戶提供了一個體驗最優的手機——這就是在工作中采用系統論的思維方式。其他品牌的手機做不過蘋果，不是輸在硬件性能和操作系統功能上，是因為境界不夠高，而在這境界的背后體現著機械思維和系統論思維的差異。 在三論提出之前，也有少數人不自覺地使用了這種思維方式來做事，但那是出于自發狀態，并非自覺的行為。硅谷的誕生于三論提出之后，硅谷的公司大多是IT公司，業務都是圍繞著信息和通信，因此它們在做事方式上受機械思維影響較淺，直接采納三論作為方法論。當然，運用這些新的思維方式做事，需要有能力處理大量的信息，而恰好在三論誕生的兩年前人們發明了電子計算機，解決了信息處理的難題。

?最后作者探討了三論的思想是如何體現在硅谷公司的日常工作中的

1. 預測和反應

?如果說在牛頓之前，人類因為尚未掌握自然規律，做事情很隨意。那么，在牛頓之后的幾百年里，人類掌握了越來越多的自然規律，可以在一定程度上預測世界的發展了，因此用公式或者規則來預測未來成為我們對世界的普遍態度。但是，當我們對世界了解得越來越多時，卻發現我們的預測常常并不很準確，因為未知因素實在太多，它們以隨機變量的方式表現出來，以致很難用一個公式或者一些明確的規則將我們的世界描述清楚。 最早因這種機械思維方式而吃虧的恰恰是牛頓本人，

實際上，進入20世紀，幾乎所有好的投資人都不再對資本市場做預測，而是不斷根據市場變化做出反應并進行調整。巴菲特如此，索羅斯也是

實際上，進入20世紀，幾乎所有好的投資人都不再對資本市場做預測，而是不斷根據市場變化做出反應并進行調整。巴菲特如此，索羅斯也是如此。2007年索羅斯在Google和施密特進行了一次對話。一位Google員工問他，我的父親一直追隨你炒股，卻總是不斷虧錢，這是為什么。索羅斯的回答是，“因為我不斷地犯錯誤，當然我改正得很快。”這就是變預測為反應，由機械思維轉變為控制論思維很好的例證。 回到企業管理的話題，在大工業時代，一個公司的戰略，一個產品的開發都是自上而下制訂和組織的。一般來說，公司的幾個負責人先有一個想法，然后層層落實，這其實是一種預測的思路。企業界的讀者朋友不妨對照一下所在公司領導一年內的講話，是否顯示出這種“預測+層層落實”的機械思維。但是，硅谷的公司，尤其是互聯網公司不是這樣做事的，而是依靠持續的反應，這就如同土星五號在飛行過程中要不斷調整軌跡一樣。 在Google和Facebook內，有大大小小無數的項目，在這些項目成功之前，各級主管很難預見什么項目能夠成功，什么不能，相比沒有經驗的人，有經驗的人無非是對周圍環境的大趨勢了解得多一些，僅此而已。那么該如何決策呢？這些公司的做法其實很簡單，管理者根據自己的經驗和項目進展的情況對這些項目不斷作出反應。比方說市場往某個方向偏移了，那么項目也要跟著做相應的調整；某些項目進展得順利，并且顯示出較好的市場前景，那么就對這些項目增加資源投入。反之，對那些進展緩慢市場反應冷淡的項目，就及時砍掉，如此而已。在硅谷的公司里，很少出現電影里那種下級在上級面前立個軍令狀，遇到困難表個決心，再要一次機會，或者搞一個大會戰追趕進度這類場景，因為這么做不符合“反應”的原則。在Google和Facebook等公司內部，大部分項目最終都被淘汰掉了，用戶能夠看到的產品其實是少數項目轉化而來，這就是變預測為反應的結果。 硅谷的很多公司在招人時常常說這樣一句話，就是“你來我們這里可以干你想干的事情”，很多人真的被這樣的話打動了，加盟了那些公司。但是他們馬上就會發現，這句話背后還隱藏著兩個意思，第一，雖然一開始你可以干你想干的事，但是公司可以隨時根據你的進展和市場變化停掉你正在做的事情；第二，公司會把你作為資源投入到那些在競爭中更成功的項目中去。一些人到了硅谷兩三年后，從躊躇滿志變為心灰意冷，多少是與此有關。但是站在公司的角度來講，它則是既給了每個人發揮自己的機會，又根據公司的利益作出了及時的反應。 思科公司看待內部創業的態度也是基于類似的思維方式。公司高層實際上很難預測出哪些地方可以作為未來的突破點，便任由基層員工根據自己的理解嘗試各種創業的主題。接下來公司根據每個項目的表現作出反應，或繼續支持，或收購回來，或讓它們自生自滅。于是，那些有執行力的團隊、有競爭力的產品便能脫穎而出，成為公司未來發展的支柱，而那些沒有生命力的項目就消亡了。Google XLab借鑒了思科的很多做法，有很多項目里的員工，基本上是兩到三年便更換一波，成功的項目很多都被轉到了產品部門，比如Google大腦。失敗的項目自行消失后，員工也就離開了。 我們在前面幾章講到了硅谷對那些表現不再卓越的公司和行業的態度，其實這也是硅谷在整體上對市場和行業作出反應的結果，并且通過這種方式實現資源的再分配，確保最好的公司和行業獲得最多的資源。 相反，世界上的很多開發區卻不是這樣看問題的。一旦某個公司入駐，這些開發區就生怕它死掉，以至于證明當初決策的錯誤，于是不斷給那些半死不活的公司輸血，以證明自己預測的正確性。這么做，背后就是機械思維的慣性在作怪。結果，一些公司反而吃準了這一點，一旦拿到當地政府扶植的基金，就靠在政府身上過日子。因此，這種開發區缺乏競爭力也就絲毫不奇怪了。 風險投資的實質也是變預測為反應，而且風險投資的決策過程也完全遵循信息論和控制論的指導思想。 在信息論里，有一個最大熵原則，具體有兩層含義：首先，在沒有信息的情況下，不能對未來做任何主觀的假設；其次，在獲得了一些知識或者信息的情況下，作出的判斷首先要符合這種知識（當然對其他事物的判斷，依然不能做任何先驗的假設）。這樣才能做到風險最小，回報最大。好的風險投資人不做事先的假定，不知道未來的發展方向一定是什么樣的，他們希望從創業者那里了解這種信息。在得到一些信息后，他們作出適當的反應。而且為了降低投資風險，他們不會把雞蛋放在一個籃子里。同時，一旦察覺到某種技術趨勢，他們會讓自己的一部分投資符合這種技術趨勢。 風險投資的第二個原則，與香農第一定律和霍夫曼編碼原則相一致，也即要把最多的資源投給最有可能成功的項目，當然這個“最有可能”通常不是預測出來的，而是根據實際運營的結果看出來的。比如風險投資人先對100個項目進行評估，刪掉不靠譜的，然后選擇20個各方面都比較好的項目進行投資。在投資之前他們并不在意這20個項目哪一個就比另一個好。過了一段時間（比如在這些項目需要下一輪融資時），投資人會重新評估這些項目，根據創始團隊的表現和項目的進展，對發展超出預期的項目增加投資（專業術語叫做Double Down），對表現一般的項目就順其自然，對于表現差的項目甚至會設法退出一部分投資。這樣，到了第二輪投資人可能又對其中的六到七個項目追加了投資。類似地，投資人會根據項目的表現不斷作出及時反應。最終，他們會在成功的項目中占有盡可能多的股份，在失敗的項目中則將損失控制到最小。 為了幫助大家理解風險投資方法和信息論的關系，我們來做一番量化的分析： 假定有64個初創公司，總共1760萬美元的投資。我們還假定每個公司最后若能上市，將獲得50倍的回報；如果能進入到上市的前一輪，即使上不了市，也能夠被收購，將獲得5倍的回報；其他情況則得不到任何回報。假定公司第一輪的估值都是100萬美元，第二輪250萬美元，第三輪750萬美元，上市時7500萬美元注5，每一輪融資是股份被稀釋20%。根據硅谷地區小公司生存和上市的歷史數據，獲得天使投資后，能夠上市的公司不到3%，能夠被收購的不到10%，假定這64家公司有兩家上市，6家被收購。 我們不妨對比一下三種投資方法的效果。 第一種，賭兩家，將資本平均地分給這兩家。這種方法完全靠運氣，兩家都賭對了（兩萬分之一的概率），回報是50倍，賭對一家上市、一家被收購（概率是三百分之一左右），27.5倍的回報，按照這個方法繼續算下去，最后可以算出來，回報的期望值是投入的1.9倍。這個回報其實不算差，因為硅谷的風險投資平均回報率也就這么高，即投入一塊錢，回報兩塊錢。 第二種，平均撒胡椒面給這64家，很容易算出來，最后回報和前一種方法一樣，也是不到兩倍。 第三種，第一輪每家公司投資10萬美元，占10%，這一輪共投入640萬美元。假如有一半的公司生存下來進入到了第二輪，第二輪再給這些生存下來公司每家投資20萬美元（即Double Down），這一輪共投資640萬美元，所占股份每家變成了16%。第三輪有8家公司生存了下來，每家再投資60萬美元，這一輪共投資480萬美元，每家所占股份為22.8%。等到這8家中，兩家上市，另外的被收購，那么共獲得的回報是： （7500萬 × 2 + 750萬 × 6）× 22.8% / 1760萬 = 2.5 即回報的期望值是投入的2.5倍。也就是說，這種根據表現作出反應的投資方法最為靠譜，這也是硅谷風險投資采用這種方法的重要原因。 圖8.5 現代管理學大師德魯克 為什么在工業時代和信息時代需要采用兩種截然不同的項目管理方法和人力資源管理方法呢？除了上面講的為了適應不斷變化的技術發展和市場變化，而不得不變預測為反應外，還在于技術員工的特點，使得公司最局管理層有條件不需要采用面面俱到的機械管理方式，而在大工業時代，這一點則做不到。1966年，德魯克出版了《卓有成效的管理者》（The Effective Executive）一書，他在書中指出，在知識社會中，每一個知識工作者本身就是一個自覺的自我管理者，因此對于他們不能采用，也不需要采用過去那種簡單的自上而下的人事管理方式，而要改成任務導向的契約式管理方式。他的這種思想被信息時代的很多管理者，包括比爾·蓋茨、格魯夫和Google前CEO施密特所推崇。在硅谷的IT公司，每一個工程師不僅在作息時間上相當自由，也是公司基層決策的參與者。因此，這種自下而上的管理特色得以形成，這樣就省去了公司最高管理層做頂層設計的必要性。

2　從擁有到入口?

從農耕時代到工業時代，在人們的觀念中，對實體財富的擁有，對生產資料的控制是繼續創造財富最重要的手段。直到今天，很多人依然持有這種觀點，并且喜歡“擁有”所帶來的快感。我們不妨對比一下兩種投資行為，就能看出很多差異。 20世紀80年代，歷經50年代到70年代經濟騰飛的日本，財富劇增。日本的富豪們大手筆地在全世界采購，從曼哈頓的地產到印象派的繪畫，著實享受了一下擁有的快感。不過，這些資產在創造財富上并不有效，以至于十幾年后他們又不得不原價甚至低價將其賣出。在過去的十幾年里，隨著中國經濟的迅速起飛，中國民眾尤其是企業家的財富劇增，很多人都跑來美國投資，在我身邊有非常多這樣的人。他們投資的主要對象是房產、地產和各種看得見摸得著的實物。要讓他們拿出幾十萬美元投資到看不見摸不著的美國股市上，或者風險投資基金中，則是一件非常難的事情。很多人愿意花幾千萬美元甚至更多來買下酒店、酒莊、高爾夫球場或者寫字樓，這還不包括他們為自己購買但很少使用的豪宅。從投資的角度講，這些投資能產生的回報少得可憐，有些則還在不斷地燒錢虧損（比如大部分酒莊、一半的高爾夫球場）。因此，與其說這類人喜歡投資，不如說他們喜歡擁有的快感。 另一類投資則要理性得多，他們不以擁有地產或生產資料為目的，而是

當然，有人可能會說這是因為亞洲人喜歡不動產，但這只是表面現象。背后更深層的原因是一些人過分相信擁有生產資料對創造財富（和保有財富）的重要性，因此他們愿意買；而另一部分人已經看到這些資產在信息時代起的作用遠不如在工業時代大，因此愿意賣，于是，生意就達成了。我的很多朋友回到中國創業發展，各個開發區領導最愛問的都是這三句話：“需要多少平米的辦公樓，需要多少畝地，能夠雇多少人”，這其實都是工業時代必備的生產要素，但是對于信息產業，它們真的幫助不大。盡管今天全世界已經進入商業高度發達的信息時代，可很多來自中國的投資人的思維方式依然停留在幾十年前，在硅谷地區購買大量商業樓宇，美其名曰孵化器，希望以低價格提供給創業公司。但是這些房東即使把房租降到每天每個工位5美元的價位，即兩杯星巴克咖啡的價格，并提供免費的飲料和IT支持，這些樓宇大部分仍閑置著。無他，只因這種過分看重擁有的心態和硅谷的商業價值觀是背道而馳的。 硅谷的公司不僅對這些不動產興趣不大，對那些加工業的興趣也很小。我們前面提到過，英特爾公司早就把半導體的制造外移了，而其他各大半導體公司，像博通（Broadcom）、國家半導體等，居然連個工廠都沒有。硅谷的大部分公司，固定資產相比它們的市值少得可憐，而如果以單位固定資產每年產生的利潤來衡量這些企業的經營效率，硅谷企業每一美元的固定資產每年能產生0.4—0.5美元的利潤注6，而美國傳統企業，包括銀行業，只有大約0.1—0.2美元。 那么硅谷的企業看重什么呢？它們看重的是網絡效應和入口效應。我們可以把硅谷的公司分為兩類，一類是像蘋果、思科和英特爾那樣銷售產品的企業。它們最看重的是整個生態鏈中最有價值的一個關鍵點，比如英特爾通過控制了處理器，而在個人電腦時代在半導體公司中獨領風騷，并且和微軟一起締造了Win Tel帝國。蘋果則通過將幾款產品變成上下游中的關鍵節點，使得與手機相關的軟件、音視頻內容和配件都圍繞著它運轉。思科曾經壟斷著互聯網中的重要設備路由器的市場。它們無一例外地把握住了商家的入口。但是近年來思科被華為擠壓得生存空間越來越小，市值不斷下降，這反過來說明如果丟掉了網絡效應，后果將不堪設想。第二類公司是Google、Facebook這樣的互聯網公司，以及像Uber和Airbnb注8這種以服務為主的公司，它們不生產東西，但是擁有互聯網平臺，并且把握住了用戶的入口。Google和Facebook沒有任何內容，反而是世界上用戶最多的互聯網公司，尤其是Google，它的利潤相當于全球第二到第七名互聯網公司利潤的總和。Uber沒有一輛汽車，反而是世界上乘客最多的出租車公司，Airbnb不擁有一間旅館，反而為世界上最多的旅客提供差旅的住宿。這種商業模式，徹底顛覆了過去需要擁有生產資料才能從事商業的思維方式。在后互聯網時代，獲得用戶的入口遠比擁有資產重要，誰擁有了大家相互溝通的“帶寬”，誰就擁有了生意。這和香農第二定律是相吻合的，即帶寬決定信息的流通量，進而決定了生意的大小。 圖8.6 Airbnb上提供的可選房屋數量（2011—2014）

3　從局部到整體

封閉的系統永遠朝著熵增加（也就是越來越無序）的方向發展，一定會越變越糟糕，而一個開放的系統會引入負熵，才有可能讓系統通過與外界的交換變得更加有序，也就是朝著越來越好的方向發展。硅谷地區就是這樣一個開放的系統，它不斷地從世界各地引入新的人才，不斷地豐富本已很多元的文化，才能在整體上蒸蒸日上。相反，一個封閉的社會，不論一開始起點多么高，要是關起門來發展，最終那里的人會變得同質化，整個社會就會變得死氣沉沉。

硅谷企業的分配制度中很重要的一條，是給員工發放期權（Option）。注意，這個期權不是股票，它是一種特殊的金融合約，是合約的一方給另一方在一定期限里按照某個價錢購買（Call）或出售（Put）股票的權利。比如，阿里巴巴公司的股票（代號BABA）在2015年8月12日的收盤價格是每股75.12美元，阿里巴巴或者某家證券公司（Underwriter）給予期權的所有者在10年內任何時候，以這個價格（稱為Strike Price）買進這家公司股票的權利，公司給員工的就是這種買入期權。如果在10年內股價從來沒有超過75.12美元，期權的持有者不用做任何事情，既不賠錢也不賺錢。如果股價超過了75.12美元，那么不管股價漲到什么地步，期權的擁有者都能夠以75.12美元的價格買入股票，從而賺取這個價格之上的溢價。可見，期權的持有者是穩賺不賠。

互聯網思維的科學基礎其實是香農第二定律，該定律指出，任何時候信息傳播的速率都不可能超過通信信道的能力，即帶寬。在世界范圍內，傳播的信息既包括新聞媒體信息，也包括影視文化信息，還包括商品廣告信息。這導致了足不出戶而知天下事，促成了全世界文化大融合以及跨國公司的崛起。