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Category: 创业 (page 1 of 2)

很多时候,问题在于你的选项太多

前段时间和阿布聊到跟进很久的一个项目,过程中大家感慨创始人接收的信息太多,选项太多,导致看似能做的事情太多时,并不是一件好事儿。于是,当我恰好读到下面这段话,不禁又想起和阿布的对话。

The game in startups is survival and getting to the next level. At the earliest stage, founders are often confronted with lots of choices. It feels like the startup is Shamwow-is there anything it can’t do? Stay intensely focused on doing one thing great. Get to the next level. As the company matures, it will get more breadth and more capital and then it can start to take on other projects.

表面上看起来,似乎真的是因为创始人可以做的事情太多了。然而仔细想想,情况并非如此。从我理解,最核心的原因还是在于创始人没有能够真正地解决核心用户的痛点问题。于是在分析了自己缺乏的资源后,就开始琢磨怎么通过先去做另一件事儿,来补足当前缺乏的资源。这似乎是非常合乎逻辑的选择,但潜伏着自己很容易忽视的陷阱,那就是另一件事儿往往是自己并不具备最核心的能力/资源,更别提要把它做到足够好,以补齐缺乏的资源。

为什么呢?从逻辑上来说大多数情况下,我们理性创业的切入点往往是斟酌后自己认为在能力和资源上最能够支撑自己的一件事儿,所以主业往往意味着能力和资源最契合也最有优势的事情。相对而言,其他的事情往往匹配度就不那么高了,否则为何不选择匹配度最高的事情开始做呢?

于是,我们就会看到在这个本就“捉襟见肘”的初创阶段,团队再分流资金、人员、时间、精力到一个其实并没有那么强核心竞争力的事情上,同事还要寄希望于它的运转能够反哺主业。其实这就陷入更离谱的一种境地,就好像田忌赛马的反例,不但没能能用实力最强的马赢得比赛,反而寄希望于用更逊色的马取得关键胜利。

事实上,这里的问题至少有两面:一方面,我们可能没有用自己最核心的能力和资源去解决一个最合适的问题;另一方面,我们可能在一件事上“死磕”得不够。需要提醒一点的是,这两方面并不是互斥的。

前一种情况往往是因为创始人觉得自己看到了“诱人”的市场机会,却没有很好地评估自己的核心能力与资源。很可能这个阶段你所能极致的去做成的一件事情,并不是你认为最“诱人”的事情。这在过去六年,我也见过很多这样的团队,市场再大,与你无关。

后一种情况总是让我想到那些看起来最聪明的人,他们不愿直面困难,不愿沉下心去钻研打磨,而希望能够找到捷径,找到“窍门”,找到快速致富的“金坷垃”。他们往往看起来就像烂俗的那句话:在战术上勤奋,在战略上懒惰。因为他们觉得只有忙才证明事情在推进,但总是忙着试图在自己的舒适区里去解决难受的问题。

于是,这似乎把我们引入到关于专注,关于聚焦,关于极致的老路。我总会想起极验验证的吴渊曾经对我说的话,那时我们作为种子投资,以20万8%的价格对当时这个只有2个人的小团队进行了投资。拿到红杉B轮的投资后,他回过头来告诉我,虽然当初拿到的种子资金远低于他们当时的预期(100万),但某种意义上反而帮助了他们,因为当时他们心里有太多想法希望在拿到钱后去实现,但当手上的资金只有20万时,他们必须考虑什么才是最核心最重要的,从客户需求来说,也是从自己最重要的能力与资源来说。这是非常现实的抉择问题。

与之相反,我们忘了其实有太多因为融钱过多,选项过多,陷入自我迷茫后消失在人们视野的高光项目。人的欲望是无止境的,这不是坏事,但你要学会控制它(是的,这TM真的很难。然而正是艰难的事情被你克服了,才会对你自己,对和你打交道的人,对你的企业,对你的客户,有真正的价值。不是吗?)。

所以,很抱歉我骗了你,虽然标题我说你是选项太多,实际上是你“太聪明”而没想清一个可能是基本的问题:结合自己最核心能力与资源,最重要的那件事是什么,并不惜一切代价的去直面解决相关的问题。

关于AI的一些粗浅见解

以下是在公司内部对AI讨论时一些个人观点的小结:

  1. AI,或者更确切地说,这里更狭义去讨论的Machine Learning/Deep Learning的应用,是符合逻辑的发展阶段,但如果一家投资机构对这个领域的理解还只停留在概念层面,综合这个主题发展过程中可预期的困难来说,以“布局”或“主航道”来说,是有系统性风险的。贸然押注一个并不太理解的行业,风险太高。以下解释为何AI合乎逻辑和哪些实际困难。
  2. 从计算机发展历史来说,mobile供应链的成熟一方面使得设备与应用的普及得到极大提升,直接导致数据获取的途径和维度极大提升;另一方面也反向作用了计算中心的基础架构,使得云端计算性能极大提高。(详细可以参考Wired过去5年对Computing center技术发展的报道)
  3. 另一个发展逻辑,“计算机”的物理分布来说:从第一台现代计算机ENIAC坐落在一栋楼宇里;其后大型机、中型机、小型机开始普及到军方、科研院所、大型商业机构;再到苹果开启了PC时代,使得计算机进入到千家万户和普通企业;然后是手机等移动设备(以及由于移动设备而形成的移动供应链造就的其他计算设备)使得“计算机”变成人手一台或多台,甚至每个物体都有其计算能力。这同样意味着数据的极大丰富和计算能力的极大提升。
  4. 随之而来的,就是如何面对庞大数据?为什么AI是一个“合乎逻辑”的发展阶段。就是用更强的计算能力去帮助人类处理无法人工应付的数据,辅助人类形成认知、进行预测等。而这正是ML/DL所要做的,因为几十年前就出现的神经网络算法本身就是在模拟人脑的运作方式,只是计算性能与数据在最近几年的积累爆发使得束之高阁的算法思想变得商业可行。
  5. 目前比较明确的困难在哪里?
    1. 人才少,意味着人力成本高,要么只有大公司能够负担,要么初创公司需要具备相当实力来吸引这样的人才;
    2. 目前来说成熟的项目还较复杂,如Amazon Echo花费1500名工程师4年时间完成,这不是一般创业团队可以承受的;
    3. 数据量。ML/DL都需要大量数据进行训练,数据从何而来?大量优质数据实际掌握在大公司手上,而公共数据源的数据的质量却难以保证,对于创业团队也是挑战。
  6. 从实际出发,首先General AI在短期是不现实的,但将领域聚焦后,减小数据要求,定制优化ML/DL算法,定制优化相关计算架构,仍可以辅助某些垂直领域的对海量数据进行认知理解以及预测等功能。这是已经可以做到的,且商用的领域。
  7. 另外困难也意味着机会,如果存在极大降低开发成本,降低进入门槛、提高数据使用效率的初创公司,则意味着某些方面的实质性突破,所以可以去寻找具备“颠覆性”的数据采集设备(传感器)、数据使用效率(认识识别、预测算法),开发进入门槛(开发工具等)。
  8. 这个领域大家探讨的几个相关话题:
    1. AI作为Feature还是Architecture?现有厂商例如大疆自然希望未来的AI是feature,添加一个特性就能进入下一个时代;而初创公司和风险投资机构必然需要下注的是未来的AI,意味着从底层开始围绕AI重新架构起来的产品;
    2. 回过头来,我们还可以关注一个点,就是智能时代,人类本身的角色与需求的变化,生活与工作方式的变化。一个明显的话题就是AI对于人类是replacement还是augmentation?是取代还是增强?这也是OpenAI.org发起的初衷。当然还有很多可以去联想再返回来思考技术可行性的地方。
    3. 交互方式的改变。chatbot,conversational ecommerce等都是立足于AI技术而演进的人机交互方式。
  9. 综上,AI或者说ML/DL是“合乎逻辑”的下一个发展阶段,当然也不能排除全新的技术突然出现颠覆一切的可能,我们不能忘记90年代初Interactive TV被World Wide Web弯道超车的故事。但我也不认为因为可见的局限和阻碍而完全不可能实现,侏罗纪公园第一季有句话:life finds a way。如果未来的褒奖足够丰厚,我们一定会找到一条路,这也是风险投资最大的机会所在。只是在目前的时点,以目前所管理的基金,可能并不适合下重注去搏。当然如果还要超出ML/DL为核心再去泛化“智能”概念,其实在我个人看来意义并不大,不多讨论。

随机漫步思考 – AI对Google商业模式的影响?

如果Google的基本商业模式是对海量信息搜索结果的“关键词广告”,那么AI,例如Google Assistant的出现对这样的商业模式会有怎样的影响呢?

或许我们可以将AI再次成为焦点的其中一个大背景简化为在互联网诞生至今,海量信息产生、积累后,个人、群体对信息处理能力再也无法跟上数据的加速累积。获取信息本身不是我们的目的,做出抉择、依此行动才是我们获取信息的目的。于是,对结果进行“关键词”相关性等普适排序后推给用户这一步骤由Google等搜索引擎完成后,再向前一步,就是如何理解用户意图,并根据用户的个性来推荐最合适的信息以更接近“决策”和“行动”这一环节。

于是所谓Assistant这个角色,就是站在服务对象的角度,帮助它的服务对象做出最好的选择,而不再把信息筛选的工作交给服务对象,它的优劣直接取决于所推荐的信息是否能够直接成为服务对象决策与行动的起点,而不再是将信息交给服务对象去浏览理解后,进行决策与行动。

依此逻辑,当这个角色使得信息陈列选择这个场景成为非必需品,就好像将这个层级完全抽象成为了自己的后端服务。于是,“关键词广告”的应用场景就好像只展示1条结果的搜索引擎,一切都成为了黑箱,哪怕是SEO也没有了衡量的标尺(排名、显示结果等)。

那么,

  • 这是否意味着Google最基本的商业模式受到了自身AI产品的威胁?
  • 未来Google的整个基础商业逻辑都会因为AI与各业务的结合发生转变?
  • 这里还要细分去看不同领域对于AI来说应用的成熟程度,以及相应竞争对手的情况,例如Amazon。

随机漫步思考来源:Amazon, Google and the Future of Search

我们构建怎样的团队-心理安全

今年初读到一篇文章,描述Google内部在对上百支团队进行研究后,总结出优秀团队的若干特质:

team performance

图1 – 优秀团队的5大特质

  • 心理安全:团队成员对于承担风险感到安全,相互之间愿意坦承脆弱的一面;
  • 可靠:团队成员做事靠谱,达到Google对优秀的高标准;
  • 结构与清晰度:成员间角色、计划和目标清晰明了;
  • 意义:所做的工作对每个成员个人而言都非常重要;
  • 影响:每个成员都相信他的工作是有意义,能带来改变的。

最近机缘巧合读到了New York Times的原始报道,于是补充一些内容与思考。

先提一个大背景,就是我们所谓从工业化时代,走向知识驱动的时代,究竟怎样的组织形式才是最有效的?传统的公司形式其实顺应原有经济活动,将效率最大化的方式,这一点其实从工业时代初始,工厂的选址、机械的放置、工人的分工、工作方式以及合作关系都可以看到逐步演化的路径。而在今天,当知识经济、信息化社会成为主导,工作性质、复杂程度、工作成果发生变化,当个人的创造能力(通过知识的学习与综合)成为基础,而不再由人来承担单一的机械重复性工作(最终或许都会被机器所取代),当知识型产品/服务越来越复杂,传统的组织方式,例如公司,例如自上而下的层级,例如决策方法,或许都值得商榷。特别是在信息流通愈加透明,数据驱动的智能对人的能力放大效应愈加强大的组织里,怎样的组织形式以及相应的工具能够最大的顺应现在的经济活动特征,是我一直非常感兴趣的话题。

我一直不认同把工作和生活划分的清晰,我认为这是自欺欺人。当你一天清醒的时间大部分都在工作,如果缺乏工作是生活一部分的心态,其实我们的生活就是可悲的,应该这种对立的划分,将我们的生活逼到了一种无可奈何屈从于生存压力而不得不去工作的语境中,这绝不是一种健康的心态。所以,另一方面,我认为现代人的工作与生活关系上理解的变化,或许也是一种趋势,促使我们去反思现有“工作”所形成的组织形式是否是合理或是高效的。

再回到文章谈到Google内部对团队的考察,想到团队,其实过去我听到最多的就是“不求多但求精”,早前有人会把basecamp团队拿出来举例,后来年轻一些团队则把Instagram作为标杆,虽然我们都希望自己团队的成员各个神通广大,各挡一面。然而,优秀团队的第一要务或许并不在于每个单一团队成员的能力超群,更大程度上取决于团队内部交互时所形成的“常态准则”,或者说我所认为的“文化”。

从2011年真正迈入职场,到现在开始面对团队建设的工作,有一件事情是我逐步认识体会到的,即所谓文化,并不是想出来,喊出来,贴出来的,听起来很有道理的东西(暂且让我们称之为“官宣文化”),而是日常交互时的言行所积累下来的群体性习惯。简单说,就是NYT的报道中所说的,成员之间在日常如何看待并对待彼此,这与单个成员的智商、能力、学历背景等等我们往往在面试中看重的东西无关。(所以,题外话,招聘、人力资源管理还有大量需要改进创新的机遇存在)

然而,即使我们充分理解这样一个道理,类似中国古老的说法:“三个臭皮匠顶个诸葛亮”看似浅显的道理,但这并不能告诉我们该如何去做,才能构建起优秀的团队。所幸的是,NYT的这篇报道中,提到两点优秀团队似乎共通的特性:

  • 所以成员的发言比例基本相当,研究人员称之为“轮流对话分布的公平性”(members spoke in roughly the same proportion, a phenomenon the researchers referred to as ‘‘equality in distribution of conversational turn-taking.’’)。无论一个团队的的决策机制如何(独裁或是民主),每个成员的发言比例是相当的。而如果某个人或某部分人占据发言的主角,这个群体的智商往往是下降的;
  • 所有成员较高的“平均社交敏感度”,也就是说每个成员都擅长对彼此说话的语气、表达方式和非言语的暗示等所透露出的感受有本能的判断。优秀的团队似乎总能知道成员中谁感到低落,而糟糕的团队则往往毫不敏感。

以上两点,”轮流对话分布的公平性”以及”平均社交敏感度”就是构建团队内部心理安全的基础,而只有当人际间能够建立起信任与尊重,每个个体才能充分的树立起自我,产生合作关系的良性循环。

那么应该如何去建立起心理安全?或者如何说建立起人际间的信任与尊重?是否每次开会时,要求每个人的发言时间相当就可以了?是否每天询问一下彼此最近感受如何就可以了?答案恐怕不会这么简单,因为这两点特性是表象,而不是实质。

当我们所处的环境让我们缺乏安全感,最本能的反应就是启动防御机制:谨小慎微,字斟句酌,观察环境,绝不轻举妄动。如果处在一个“轮流对话分布的公平性”以及“平均社交敏感度”都很低的团队,这样的情况对于个人而言只会不断恶化。于是我们总能看到招进来时似乎能力优秀的人,却郁郁不得志,甚至开始自我怀疑,进而团队、公司反向开始怀疑当初招聘的决策,这是一个合作关系进入恶性循环的开始。

或许,这也是为什么,一群似乎背景普通的人却可以成就大事业,而一群精英却可能一事无成。实际上,当我们考虑群体性组织时,对个人能力属性的判断是无效的,简单说,个人的能力属性即使超群,对于组织的成功,也是既非充分也非必要条件。而一个人对他人的尊重、对人性的敏锐、对自我局限性的认知、对事物的开放程度似乎是更相关的影响因素。

我们时常会听到这样一种争论,即初创团队的管理风格究竟应该“专制独裁”一些还是“民主”一些。事实上,这属于决策风格,或者决策规则,而不是管理风格。管理的核心问题还是在于如何让团队高效地完成目标,所以管理风格在我的理解里,涵盖的是Google对于优秀团队考察的特质,而这几项特质的核心回到团队成员在团队中的心理安全建立在什么基础之上。建立起心理安全,决策的规则是根据成员间形成的关系、互动风格决定的。有些团队喜欢“少数服从多数”,有的团队偏好老大迅速拍板;有些人在团队外很内向,进入团队就会畅所欲言;有些人在团队外很活泼,进入团队就会沉默寡言,这些是我所谓“常态准则”的一部分,核心问题在于这些“常态准则”究竟是成员间自发的能带给成员安全感的,还是强制拼凑的、降低成员安全感的。

那么究竟该如何建立心理安全?逻辑上来说,当你可以袒露自己最脆弱的一面,而不用担心他人会曲解、嘲笑或蔑视自己时,这样的安全感是最坚实的,因为此时你不仅可以从容的面对真实的自己,而不用耗尽心力去隐藏自己的脆弱,揣度他人的“偏见”,更能够有充分的信心去在更广泛的议题上表达自我。

于是,我们就可以推导在此基础上,每个成员一方面都更充分的顾及彼此的感受,也就是“平均社交敏感度”的提高;另一方面更有意愿去分享自己的观点而不担心他人是否会有负面的显性或隐性的反应,也就是“轮流对话分布的公平性”的提高。

所以Google这份研究中对于心理安全提到的一个关键词:vulnerable,在我的理解里就是能够将自己脆弱的一面袒露给自己的伙伴,而不担心自己的伙伴会看低自己,反而会在心理层面建立起同理心和信任感,相互支撑,将各自最强的力量更紧密的结合在一起,形成一种互赖(interdependence)的关系。

所以有时主动示弱,是一种清晰的自我认知与自信的表现,有那么点与直觉相悖,但我想说的是,当你没有达到这种自我认知与自信的程度时,“演”出来的示弱是无效,就跟刻意的去要求所有成员都发言,或者刻意的去增加成员间的连接一样,长期来说都是无效的,也不会真正持续。从这个角度说,我认为从这点说来,扩大自己的眼界、对自己有更清楚的认知与定位,明白自己的自信建立在什么基础之上,懂得理解欣赏他人的不同,愿意包容与自己向左的“三观”,或许才是一切的开始。至于怎样的个性会形成怎样风格的团队或组织,其实那只是结果,只是外在的表现形式。

图1中另外的4点,其实都可以从第1点延伸出来,而且也和常识没有太大出入。后续我再分主题分享一些自己更具体的观点。

最后,回到我的本行,当我们在考虑是否进行一次早期投资时,究竟如何考察一个CEO,这个组织的核心?如何考察这个团队?CEO与团队所形成的关系,团队成员间所形成的关系,究竟该从怎样的角度去探寻才能挖掘很多形式背后真正的实质是什么?其实是一个非常有趣的话题,或许我们会在不断地尝试与复盘的过程中,总结与分享出来。

『从零到壹』:梦回1999

以下是我关于Peter Thiel的新书《Zero To One》读后思考的第二篇,第一篇请参考:『从零到壹』:未来的挑战

公司的存在是为了赚钱,而不是亏钱,这是再简单不过的道理。然而在1999年,很多创业者似乎忘了这一点,只要未来一片光明,再怎么亏损也不算巨大。比起利润,PV等才是新经济更好的风向标。这些当时通行的理念,只有回过头来看才被认为是随意,甚至错误的。而只有当这些理念崩溃,我们才会称其为“泡沫”。心理学里有所谓“事后聪明偏差”(一旦知道了某个事件的结果,人们倾向于过高估计自己的预测能力1

新世纪初的泡沫,因为其影响程度太深,导致其结果是严重扭曲了人们对于技术的认识与思考。那么,回过头来,如果我们把所谓的网络泡沫放到一个更大的环境下,可以得到怎样的一个视角呢?在网络泡沫崩溃前,所有的经济运转似乎都走到了一个濒临崩溃的边缘,美国经济在90年代中期陷入衰退,美军在摩加迪沙遭遇挫败,美国本土的工作流向了墨西哥,日本似乎将要成为硅谷的取代者,而互联网因为浏览器尚未被发明而没有得到普及。

美国以外,东亚金融危机在1997年爆发,泰国、马来西亚、印度尼西亚、韩国的经济受到严重冲击,俄罗斯这样一个拥有上万核弹头的国家也遭遇长期的财政赤字、货币贬值和债务危机。至于欧洲,欧元诞生,却在两年内贬值30%,欧盟的银行不得不注入数十亿美元进行干预。

在Peter看来,泡沫前的世界,经济运行的各个层面都在遭遇全球化的冲击,而没有新的机制来适应,旧经济的一切似乎都失效了。而新经济在哪里?

这里就让我们回到互联网因为浏览器尚未被发明而没有得到普及的时间点,也就是1993年的11月。这个月,Mosaic浏览器正式发布,使得普通人能够方便的上网,极大降低了上网的成本,而且带来了更高质量的体验。Mosaic就是后来著名的Netscape。1995年8月Netscape上市,5个月内从每股28美元飙升到174美元,但这仅仅是一个起点,随着浏览器的普及,Yahoo!在1996年4月上市(市值8.48亿美元),亚马逊1997年上市(市值4.38美元)。到了98年的春天,这些公司的股价都翻了4倍。

如果我们拿互联网经济的萌芽和同一时期全球经济政治遭遇的困境做对比,我们是否应该将其后发生的一系列快速膨胀的事件简单地标注为人们非理性造成的泡沫呢?

当互联网经济暗示着未来世界经济发展的方向,人们选择将最重要的资源集中投入其中不是非理性,而是最为理性的选择,这只是个体,但当所有人的所有资源都高度集中于此,人性也会在这样极端的情况下被放大,投机的成分也会愈来愈大,当短期套利的需求超过经济健康发展可能的节奏,超过此时与之对应的基础建设无法承载相应累积的资源背后要求的回报时,就带来了整体的崩溃,使经济回归其正常的发展阶段。

个体的理性与群体的疯狂是不矛盾的,网络泡沫被我们后人看做疯狂,却有其大环境下的理性逻辑。一个新生事物如果确有其突破性的价值,必然会给最早认识并掌握其价值的人带来最丰厚的回报,从而引起投机者、跟风者的注意和追逐。这是一个价值加速传播的过程,这些投机者、跟风者虽然不一定在意其长远价值如何,但事实上推动了新生事物的普及,虽然负面的,他们将一件新生事物推向了超越其现阶段价值的虚假繁荣,不可否认也正是因为这样的效果,才让新生事物更快的得到了普及,为其更大规模,更深层面的应用做了铺垫。(我曾在2013年听过IDG的李丰做的一次演讲,其中也谈到了类似的逻辑。)

让我们在看看接下来泡沫的破灭:2000年3月,纳斯达克到达它的顶点5048点,随后在一个月内跌倒3321点,直到2002年的十月,纳斯达克指数1114点,相较于其最高点,蒸发了78%的市值。

这段对于互联网经济有着深刻影响的历史阶段对后人产生了怎样的影响呢?

Peter认为硅谷幸存下来的创业者总结了4点经验:

  1. 渐进式前行。恢弘的远见膨胀了泡沫,不该被纵容。任何宣称能成就伟大事业的人都该被怀疑。
  2. 保持精干灵活。精干,精益就是无计划,任何的计划都是狂妄而不灵活的。相反我们应该测试、迭代并将创业看做是不可知的实验。
  3. 通过竞争来改善。不要在不成熟的阶段去创造一个新市场,唯一的方法是瞄准已存在的消费者,并通过与现有竞争对手的产品竞争来改善自己。
  4. 专注于产品而不是销售。如果你的产品需要广告或销售人员卖出去,那么你的产品就不够好:技术与产品开发相关,与渠道分发无关。泡沫时期的广告明显是种浪费,所以只有自然病毒式增长才是可持续的。

那么这4点经验反过来是否就是错误的呢?

  1. 无所畏惧的冒险比琐碎的改进更好
  2. 一个糟糕的计划要好过毫无计划
  3. 竞争激烈的市场毁掉的是营收
  4. 销售和产品同样重要

在Peter看来这些对立的原则对于创业者来说很可能是更正确的。

前面已经说到,2000年的网络泡沫因为给太多人留下的印象是财富的蒸发,这对于个人还是国家,都是负面而痛苦的经历,这痛苦之深也让我们容易忽略它积极地一面,对创业者真正有价值的一面,用Peter的一句话说:

The market high of March 2000 was obviously a peak of insanity; less obvious but more important, it was also a peak of clairty.

这个清晰,就是人们看到了未来,和通向未来之路:宝贵的新技术,并相信自己有能力去创造未来。也就是说,当巨大的痛苦,使得人们陷入不确定性的乐观(认为未来会更好,却不知要怎样到达),创业者应该抱持的是确定性的乐观,这个确定性来自清晰地看到未来,并相信新技术的决定性作用。这才是创业者真正应该从2000年的泡沫中看到的,而不是因为一次挫败而采用所有手段去避免痛苦,因为这种避免很可能带来的后果是无法以正确的心态实现未来。

逃避了痛苦,很可能也就逃避了未来

地理大发现时代2,葡萄牙和西班牙首先为了生存(受阿拉伯世界阻隔而无法获得东方香料来烹制食物),其后为了贪欲(来自美洲的黄金、白银),催化航海技术飞速发展。但这并没有让西班牙或葡萄牙成功,落后的政治体制最终使得他们在与新兴国家:荷兰、西班牙的竞争中败退。

二战期间,盟军与德国之间为了赢得国家的生存,透支国家的经济储备,催化了生化、原子、物流、通讯、医药等各方面科学技术的迅猛发展3。而这些更是以战争本身对民生经济的摧毁作为代价。

人类在极端条件下,对于科技和未来的极端投入与产出,我们可以把它称为人类生存的本能,或者生性的贪婪。它会以某种形成盛极而衰,但终究,落实到每个创业者,面对每一次“泡沫”的呼声,重要的在于,我们不是为了避免痛苦而来,而是为了创造未来而来。我们需要看到的,是在经历了痛楚之后,我们是否距离未来更近一步。

所以,网络泡沫虽然痛苦,留下了诸多的伤疤与阴影,但它也实实在在的将互联网带给了普通人,奠定了今天互联网经济的基础。如Peter所说,或许我们仍然需要1999年的那场狂欢般的繁荣,来帮助我们拥抱新的科技。

最后,我并不认为每个创业者都是为了创造未来而来,投机者数不胜数,对于他们最重要的是自己获利,或许顺便再创造未来。于是我们也才有机会看到泡沫的诞生,而上面的那段话自然也不是对这样的创业者所说。或许重要的是,知道你为何创业,为何而来,这个生态并不会评判其中的角色孰好孰坏,分不清自己的角色才会带给自己最大的痛苦。

而再延伸一点,对于每个人,对于人类这个群体,危机感很重要,欲望也很重要,这都是极端情况下能得到最大反映的东西。对于创业者,无论生在萧条时代,繁荣时代,泡沫时代,抑或经济周期的任何一个阶段,这是你必须拥有的。否则,我们就无法定义什么叫做“更好”,那么也就没有什么可以实现的未来。所以成为创业者最大的素质是什么?

危机感,欲望。因为一个安于现状的人,一个无欲无求的人,不会去改变世界,也不知要改变什么。


  1. 《社会性动物》,第5页 
  2. 《所有可能的世界》,第4章,地理大发现时代 
  3. 参考Wikipedia, Technology during World War II