超级个体和伟大公司的诞生与崛起都和一个词密不可分——创新。疫情前,我经常在中美两地出差,跟很多科技人才和学术界前辈交流的过程中,有一个非常切身的感受:放眼全球来看,硅谷无疑是最具创新精神的圣地,Google、Meta、Salesforce、LinkedIn、Coinbase、HP等一批优秀的创新公司都诞生于这片土壤上。
如果去研究硅谷的历史,会发现很多优秀的创新公司诞生于大学,同时大学的文化生态也能够孕育其从'小苗“发展成为'大树”。Tesla,Google,Apple等公司强大的创新背后就有斯坦福的身影。可以说,大学在创业创新的支持中发挥着极其重要的作用。
今天分享的内容来自硅谷极具创新精神的代表人物——John Hennessy。John身上的标签包括:Google母公司Alphabet董事会主席,执掌16年的斯坦福大学校长,RISC之父,图灵奖获得者。A16Z创始人Marc Andreessen称John为“硅谷教父”。John吸引我的并不是这些耀眼的标签,而是其对于创新的执着,以及横跨学术到产业的卓越洞见。
在这篇内容中,A16Z总编辑Sonal Chokshi与A16Z创始人Marc Andreessen、合伙人Martin Casado一起与John展开了一次关于“从学术研究到产业转化”的探讨,Marc和Martin也都有将学术研究转变为创业并且成功的经历.这篇内容不会立刻给人醍醐灌顶的感觉,甚至有些散乱(内容源为播客形式),但我认为讨论的主题非常有价值。John横跨顶尖学术界与产业界的经历与分享,相信会给我们很大的启发,同时也希望能对正在思考如何将学术研究进行产业转化的实践者提供些许帮助。
胖福希望结识更多优秀的伙伴,如果我们讨论的话题你也感兴趣,欢迎参与胖福的共建。请添加胖福主理人微信,备注「姓名 公司」,与胖福伙伴交流和链接。
为了给您更好的阅读体验,在不影响内容的前提下,本篇做了一定的调整。如果能够给您带来启迪,希望帮助分享推荐。让我们开始吧,Enjoy!
2000年到2016年,互联网热潮席卷全球、金融危机爆发、Google上市、Facebook成立且增长迅猛,对科技界和硅谷来说,这是最好的时代,也是最坏的时代。
John Hennessy是Alphabet现任董事长、思科(Cisco)和其他机构的董事会成员、以及斯坦福大学校长。身处其位,他对硅谷有什么看法,他认为还会有另一个硅谷吗?如果有,会在哪里?他又如何看待向世界输入知识产权和人才的“斯坦福模式”?如何看待教育,尤其是教育机会?
Hennessy也曾是一位联合创始人,其中包括一家基于开创性微处理器架构创办的公司(现今99%设备都在使用这种处理器架构),他和他的合作伙伴因此获得了大名鼎鼎的图灵奖……那么,从研究/想法/工业/实现的转变,需要付出什么呢?A16Z合伙人Marc Andreessen和Martin Casado也曾在大学里创过业(网景、Nicira)),并成功在IPO时被VMWare收购。Marc Andreessen和Martin Casado也加入了这次讨论,与主持人Sonal Chokshi(A16Z总编辑)分享他们的观点。
学术界和产业界之间的整体关系以及其间的“鸿沟”是如何转变的,特别是在科技产业本身发生变化的情况下?……或许人才也发生了变化?在Hennessy的新书《领导事务》(Leading Matters)中,Hennessy分享了他学到的一些领导原则,并通过Knight-Hennessy学者计划传授他人,在谦逊(需要雄心壮志)、同理心(不违背公平和理性)等主题上提供了微妙的见解:要建立一个成功的组织,除了过硬的技术,还需要什么?
Sonal:大家好,我是Sonal。今天我将与 a16z 的创始合伙人 Marc Andreessen 和 A16Z合伙人Martin Casado 一起,采访 John Hennessy,他是 Alphabet 的现任主席,并于 2000 年至 2016 年担任斯坦福大学校长。在Hennessy担任斯坦福校长期间,也恰逢科技和硅谷最有趣的时期之一。
所以,在这一次讨论将涵盖硅谷、斯坦福模式、是否有可能再建立一个硅谷,如果有可能,会建在哪里以及如何创建等问题。还将谈到教育、教育技术、经济学、以及领导公司所需的知识等方面。
John出版了一本关于领导力原则的新书《领导者事务》(Leading Matters),他最近还为专注于知识和领导力的研究生推出了Knight学者计划。
最后,我们还会讨论学术界和工业界之间不断演变的转化过程,包括大学的作用、大公司的研发、著名实验室的鼎盛时期以及古往今来的创业精神。这就是我邀请 Marc 和 Martin 加入这一次讨论的原因,他们都有将实验室研究转变为创业的经历,Marc曾创立Netscape,Martin则曾创立了Nicira,这两公司都起源于斯坦福校园,而后被 VMware 收购。
首先,我们会从John作为初创公司创始人的历史开始讲起,他创办了当今 99% 的设备使用的微处理器架构。
开发RISC(精简指令集计算机)并创办公司
Sonal:欢迎各位。
Marc:我想补充一下,Hennessy也是图灵奖的获得者,十分了不起。
Sonal:图灵奖可以说是编程界的诺贝尔奖。
Marc:图灵奖就是计算机科学界的诺贝尔奖。
Sonal:Kennessy,你是和Dave Patterson共同获此大奖的吗?
John:是的。
Sonal:那么你们是凭借什么发现或发明荣膺图灵奖的呢?
John:我认为我们获奖是因为我们所做的工作在整个行业引起了深刻的变革。很多时候,当你找到一个跨时代的突破点时,它的重要性可能需要很长时间才能显现出来。尤其是在硬件领域,它的发展速度比软件要慢得多。在这种情况下,随着移动世界和物联网的爆炸式发展,高效的处理器架构变得至关重要。事实证明,这真的改变了世界,所以,我们的工作才能随着时间的推移产生了如此巨大的影响。
Sonal:可以理解为,你们将计算机指令简化了,可以说是让它更加精简了...
John:这叫做“指令集计算”,我们的想法是,建造一台使用更简单的语言即能编程的计算机,以使其更快地执行命令。以英语为例,想象一下,你所读的句子中有许多复杂的单词,让你很难快速理解,所以你需要反复查阅字典、理解其意。但现在,想象一下,一句表述清晰、用词准确的英语句子,即使字数更多,但你仍能很快地读懂。同理,我们将这样的思考和洞察应用在计算机语言上,来尝试构建更快的计算机。
Sonal:所以说,你精简了指令集,这样就能保证计算机更快地解析指令、更快地运行。
John:是的,更便宜、更快。
Sonal:那么这样的技术为什么在那时如此先进呢?那时占主导地位的公司应该是IBM和DEC吧?
John:没错,是IBM和DEC。在80年代,如果你在硅谷,但想去和计算机行业的领导者交谈,要做的第一件事就是坐上飞机,飞回东部。当时不可与今日同日而语。人们制造的机器越来越复杂,因为他们没有意识到微处理器和超大规模集成电路的重要性。这就是为什么我们的发明引起了整个行业的巨变。
Marc:RISC大概是什么时候发明的呢?
John:上世纪80年代初。
Marc:那么,你当时觉得RISC什么时候会真正成为主流的编程语言?现在,RISC几乎随处可见,很多程序都是用它编写的。
John:是的,除了桌面,几乎所有软件都在使用RISC。有一些服务器也是用RISC编写的。
Marc:部分的服务器、还有几乎所有的手机程序和物联网设备还有相机。
John:没错,人们可能在不知不觉中使用了100个由RISC编写的程序。
Marc:可以说目前这已经是计算机界的中流砥柱了。那么从面世,到市场开始向其倾斜,再到完全占领市场,RISC用了多久呢?
John:在20世纪80年代末,主流市场出现了早期的波动,之后几乎发生了逆转。但实际情况是,行业并没有只集中在RISC框架上,而是集中在三个或四个框架上。这给予了Intel极大的领先优势,因为他们不需要和某一家巨型公司竞争,只需要将三四家小公司各个击破。
Marc:IBM,DEC,硅图,Sun。
John:没错,各大公司都在互相排挤、争斗不休。因此,那种只支持一种框架,从而使为其构建软件堆栈变得更容易的情况,并没有发生。所以,虽然有一段时间计算机的速度变快很多,但当英特尔重新回归后,计算机的速度又急转直下,这种情况大概一直持续到手机的出现。
Sonal:持续了这么久吗?
John:是的,这种状况可能一直持续到90年代中期。有很长一段时间,RISC并没有在市场上广为流行,而是在科学计算领域发挥作用。但与通用计算市场相比,科学计算市场的规模相对较小。
Marc:即便如此,智能手机之前的手机也并不是那样的。没错,它是一部还不错的、带有RISC的手机,但并不是我们所理解的计算机,对吧?所以或许iPhone是第一部真正意义上的的智能机……
John:是的,iPhone是真正的起点。虽然有一些早期的诺基亚手机开始使用这项技术,但是iPhone的问世才算是爆发。
Marc:所以,从上世纪80年代RSCI问世,直到2007年才真正占据主导地位。
John:没错,到2007年才引起轰动。
Marc:是的。所以,这些东西其实是有一个循序渐进的过程的,我认为这就是一个很好的例子, 真正重要的事情往往需要花费漫长的时间来酝酿。但是金子总会发光的,对吗?那您认为当今全球有多少 RISC芯片呢?
John:大概占据了99%的市场吧,这可比计算机处理芯片多得多。
Marc:没错,包括嵌入式芯片的话,大概有100亿左右?
John:可比这多多了,大概500亿吧。
Martin:我在VMware的时候,在Pat Gelsinger手下工作了几年。Pat Gelsinger曾担任英特尔486的总经理,也是CISC的忠实支持者。他仍然认为,CISC是正确的框架,从美元价值来看,它仍然在市场占据主导地位。对于他的看法,你认为这是出于看问题的不同角度,还是你认为CISC仍在慢慢消亡,只是时机未到?
Marc:CISC代表“复杂指令集”,所以它与RISC和经典英特尔模型完全背道而驰。
John:是的,我认为你必须把技术上的争论从“它是否有一个宏大的、已建立的基础和一个大的软件堆栈”中分离出来。我认为,在后一点上,Pat是完全正确的,CISC确实有一个宏大的、已建立的软件基础。但在目前备受关注的能源效率等方面,却表现平平。随着摩尔定律理论的终结,能源效率变得越来越重要,比如说,人们口袋里的很多设备都是由电池供电的。令人疑惑的是,人们并没有意识到,除了物理服务器本身的成本,大型数据中心的第二大成本也是电力。因此,即使在大型数据中心,人们也会关心能源效率。在这方面,CISC框架远远落后于RISC。
Sonal:让我惊讶的是,很多RISC芯片被应用于早期的游戏系统,比如PS4等等。
John:是的,RISC人员在嵌入式领域最早的突破之一,就是在游戏、高端网络交换机、高端彩色打印机等领域,这些领域对性能有相当大的需求,但也极易受价格的影响。
Sonal:那么,为什么游戏会成为RISC会是一处突破口呢?我之所以这么想,是因为我想到了图形处理器和英伟达之间的故事,以及它们后来是如何为人工智能的实现赋能的。是通过执行更多的并行计算。所以,我想找出更多RISC和游戏之间的相关之处。
John:原因之一在于RISC架构。MIPS、Alpha和DEC是第一批实现64字节的框架。在游戏中,就像在图形中一样,移动数据的速度有很大不同,而64位框架在这方面做得更好。这加速了游戏的发展,比如索尼的PlayStation,它是在游戏中创建更加逼真的图形框架方面的第一个重大突破。
Sonal:顺便问一下,任天堂被叫做“任天堂64”是不是就是因为是64字节呢?
John:没错,就是因此得名的。
Sonal:我还从来没有把这两点联系起来过呢。回到Marc的问题,你认为RISC获胜的秘诀是什么?显然,取得这次胜利这花了很长时间,你如何看待它?尤其是在那段时间里,你成立了MIPS Technologies,并把它推向市场,但你本可以只把它做成一篇论文,然后等着其他人将其付诸现实。
John:我是个被逼上梁山的创业者。当我们写论文的时候,我们认为论据十分有说服力,一定会大有市场。
Sonal:没错,我记得你刚刚也是这么说Nicira的。
John:事实上,DEC在这里有一个研究实验室,这个实验室会收集我们的想法,与我们的同事聊天并且研究我们的技术,但他们却无法把它卖到位于东部的公司总部,同样的,IBM也几次取消了他们的项目。
后来,著名的早期计算机企业家Gordon Bell,也是DEC的创始人之一,来找我说,“你知道吗”如果你想把这项技术推广出去,你就得去开一家公司。“最终,他说服了我,尽管我不得不说,我是一个技术企业家,根本不知道怎么经营企业
Sonal:我们遇到过很多这样创始人,他们创办一家公司的时候,最大的困扰就是“天哪,我不知道我在做什么。”
John:我起初以为,技术应该分一半的军功章,获得一大半的公司收入,并没有意识到销售人员的重要性。我以为,只要产品够好,人们就会买它。所以,最开始,有很多事情是我完全没有意识到的。
Marc:所以虽然你想好了解决方案,但人们也不会自行去开发产品,还要你自己创业、做产品,而且就算你已经做好了产品,人们也不见得就会买账,是这样吗?
John:我们需要做的是找到那些合适的人,你知道,大公司几乎不愿意冒险给初创公司投资,特别是像全新的框架这样的东西,这确实是一种放长线的行为。所以,你要做的就是找到那些有目标、有追求、期望自己比其他公司更强大的公司来帮助自己。这很有用,我们很早就找到了一群志同道合的伙伴。
Sonal:说出来你可能不信,你创业是在1981年,而我们在2018年和创始人交谈时,他们的想法和你几乎完全一致。
Marc:没错,你的描述和我们发现的趋势如出一辙。
John:但是,有人曾经对我说:“你和其他懂科技的人有什么区别?”我说:“好吧,其他从事这项工作的人,他们看到的杯子是半满的,而我看到的杯子的是半空的。”人们对我们说:“这是一个很好的学术实验,但你永远不可能用它做出一个真正的产品。当你试图设计其他东西的时候,它就会失去它所有的优势。”因为我们所建立的是一个普遍的原型,而不是一个商业产品。
Marc:创业界有句老话,我忘了具体是谁说的,这句话是这样的:“每个人都为保护自己的创意殚精竭虑,但如果你的想法真的很好,你就必须说服人们采纳它。”对吧?
John:正是这样。
Marc:这就是一个很好的例子。
Sonal:你所说的原型,研究与创业的差异,都很有趣。你认为这些现今会发生什么改变吗?因为现在我们可以通过很多系统,比如AWS等等,在云端建立原型。现在实验室中的研究,
可能更具备前工业化的规模和更充分的生产准备,它们会因此更容易实现从原型到产业的转移吗?
John:我认为转移软件产品可能比转移硬件产品要容易得多。以软件来说,研究生们的编程能力不容小觑,他们真的可以编写出非常厉害的程序。比如说,当Yahoo!和谷歌离开斯坦福实验室时,它们都是很好的软件,虽然他们还没有扩大规模,一次性处理数百万用户,但这些软件都给人留下了深刻的印象。
Sonal:没错,你们也是这样的吗?比如Netspace,你们也在开发出软件的基础上做了很多其他工作吗?
Marc:有两件事吧,一个我们在伊利诺斯州的时候,已经有人们在使用我们的软件了,于是我们接到了很多用户打来的鼓励电话。后来我们就向美国国家科学基金会申请了一笔资金,以开展客户支持项目。后来,美国国家科学基金会中一些比较友善的员工告诉我们,这并不是纳税人资助研究的目的。回想起来,这更像是一份礼物,在某种程度上促使我们创办了一家公司。另一件事是,我们实际上重写了....
John:你们重写了所有程序。
Marc:没错,我认为在Nicira的时候,你们也做过类似的事情。
Martin:没错。
Marc:那你们最后是怎么解决的呢?
John:你们重新设计了整个程序。
Marc:当你有付费用户时,你就不得不去改变一些东西....
Martin:我的经历和你非常相似,学术界喜欢我的论文,但工业界却讨厌它。我发现卖东西比送东西容易得多,但我也不知道这背后的心理学。实际上,这种事情我经历过两次。我当时想:“论文完成了,研究完成了,我要做下一件事了。”现在我希望有人能够采纳我的产品,我去和他们沟通,但之后他们就甩手不干了。在这两种情况下,我最终都只是把产品卖给了他们,或者是别的公司。
我认为这证明了两件事,一个是这证明了我做的东西是合格的。因为当你向某人兜售某款产品时,如果他们真的不感兴趣,他们会干脆利落的拒绝。第二个是,如果你做成了一笔交易,且实际上获得了一些利益,那么在这背后,一定是有原因的。
所以,我现在告诉很多来自工业界的学者,我想,“听着,送东西很难,但卖东西却要容易得多,特别是你想在事后产生影响的话。”
Marc:基于此,我提出了第三条规则,即收费越高,实行效果越好。
Martin:完全正确,并且会为产品奠定一个基本价值。
Marc:没错,因为对于付费用户来说,花费越高,他们要注销的成本就越高。所以他们会愈发忠实。
Sonal:对,这就是你的二字箴言,“提价”。
Marc:“提价”,这也是个很好的例子。
创业中的挑战
Sonal:在Nicira被VMware收购之前,我记得你们曾写过一篇文章,是关于你们如何获取早期用户的,但后来你们却有点退缩了。你也谈到了,最初,公司增长迅速,后面却停滞不前。所以我有一个问题,比如,当你跳出学术界,转而进入工业界时,是什么促使你坚持到底,想尽办法克服困难的呢?
John:我们当时的情况是,我们的扩张速度过于迅速,并且我们三位创始人全是技术宅,对如何经营一家公司一无所知。那时公司的第一位CEO扩张速度太快,第一批用户蜂拥而至,导致现金不足。所以,我们不得不重新开始规划,不得不开始裁员,这是一个非常艰难的局面。当时我们有120名员工,需要裁掉40人。然后,CEO让我在周五的TGIF大会上发言,给所有员工打电话,告诉大家我们将继续成为一家伟大的公司,这只是一点小挫折。但是,我必须从这次失败中汲取教训,为公司注入新的活力。
Sonal:你写了一本讲解领导力的书,那么在那时,你所学到的过于领导力最重要的一课是什么呢?
John:对我来说,如果遇到了危机,就必须迈出艰难的一步,要迅速解决,尽快解决,然后继续前进。重新规划安排,这样你就可以提前补充能量了。结果是,当金融危机袭来时,斯坦福损失了数十亿美元的捐赠,大约28%的捐赠在六个月内蒸发。所以,我们不可能继续像现在这样毫无顾忌地花钱了,否则我们将重蹈覆辙。我意识到,如果不大刀阔斧地改革,这将导致5年或10年持续的预算削减,但这并不是有效的解决方式,并且在此期间,我们将无法做任何新事情。所以,我们坐下来,说,“我们需要立即解决这件事。”
Sonal:所以,与其千刀万剐而死,你宁愿一刀毙命,置之死地而后生。
John:没错,我们当机立断,行动迅速。“对解雇的员工,我们慷慨大方,践行人道主义,给员工们一笔不错的遣散费,然后开始重建大学的财务核心。”有一年是有点不景气,但之后,一切就都走上了正轨。
Sonal:这真是太了不起了。80年代时,你创办了第一家公司,但事实上,后面你还陆续开了好几家公司,并且你创办的公司在五年后就上市了。这个速度超过现在的很多公司,所以这也是一个大趋势的转变。从那时到现在,尤其是在你咨询和会见了很多企业家之后,你还看到了哪些其他的转变呢?
John:我认为最大的变化之一是创业空间发生了巨大的变化。刚开始的时候,我们的目标是开发一款更高效的产品,能够解决一些特定的问题即可。但现在,许许多多的软件公司如雨后春笋般冒出,最个大问题就是“狗会吃狗粮吗?”我是说,一款产品还会吸引眼球吗?会像病毒一样传播吗?我认为这是很难提前预测的。脸书出现的时候,我还在谷歌工作,没有人当时能预见社交媒体的规模到底会有多大。但显然,有些人预见到了,比如说Marc。但我们大多数人都没有想到它的影响会如此之大,这是常有的事。
Martin:是的,这很有趣,现在的公司也具有这种特征。所以,过去大家认为,快消公司是一种人气竞赛。对用户来说,三家公司看起来都一样,区别在于一个会被人们接受,另外两个则会被淘汰。但是企业是一种核心技术,并且你要能真正地与买家交谈,从而一定程度上预测它是否会有光明的前景,或者至少公司的某个品类会做得不错。而现在,由于程序员在企业中的影响力很大,并且他们有自己的想法,所以一个公司是否有所发展,与程序员所采取的方法并无关系。这更像是“他们会成为用户使用的流行产品吗?” 我认为这是我们在整个行业中看到的。
Sonal:没错,一家公司中并不是只有程序员。你们所说的,更像是部门级别的购买...
Martin:没错没错,垂直型SaaS公司。
Sonal:是的,从下至上。
John:但我认为,即使在一个错综复杂的组织中,大学也更倾向于走一条不紧不慢、经过深思熟虑的路程。但在一个复杂的组织中,所有的决策传递给高层时都是灰色的,所以你需要学会在这种情况下做决定。这是我在创业过程中学到的,在大学里,我可能学不会这点,或者要花很长时间才能学会。
Sonal:没错。当我们知道一名大学教授还要兼职联合创始人时,我们不会相信他们会全身心投入,我们想在这场游戏中看到教授/创始人的多面性。
Martin:我感同身受。
Sonal:他们也这么跟你说的吗?那你做过类似的兼职吗?
Martin:我们公司有两位兼职的教授,我是全职的。
Marc:没错,你是全职。
Martin:是的。
我雇佣了两名兼职教授。我认为这是现实——创业需要大量的工作、精力和时间,你要对客户、团队和投资者做出真心的承诺。在早期,当你有一个好主意时,是否能拉到投资,全靠你一个人。因此,如果你是否打算长期在一家公司工作,会很大程度上影响投资团队和你的员工对你的期待。
Martin:因此,我们在投资某人时,除了是否来自学术界外,更想知道他是否会在我们投资的期间一直留在公司。当然,这并不意味着兼职教授就帮不上忙。我们公司有两名兼职教授,他们帮了我很大的忙,但我们更希望雇佣一名全身心投入的人。
斯坦福模式
Sonal:你对那些尝试“斯坦福模式”的大学有什么建议呢?我不知道“斯坦福模式”有没有一个准确的定义,但它是一种相当前沿的模式——在硅谷,我们都坚信,斯坦福和伯克利将会创造出比现有更多的知识产权。在Xerox PARC研究中心的时候,我们经常看到很多大学的技术转移办公室,含金量可是非常高。听起来有一点像噩梦。
John:的确,Marc在这方面很有经验。人们往往认为大学的技术许可办公室是在压榨学生,而不是和其他的企业家建立合作关系。但从政府的角度来看,技术许可的目的是大学鼓励学生把技术付诸实践。如果人们能更多地关注这一点,那就太好了。
在师资方面也应该更加灵活。我的经验是,我在斯坦福大学认识的那些有创业经历的教师都是更优秀的研究人员、更优秀的老师,因为他们有更广泛的经验,所以他们的眼界更全面、更宽阔。我们教育的大多数学生并不会成为未来的学者,而是会去工作。所以,一个有工作或创业经验的教师实际上是一个更好的老师。
Marc:你这么说有一定道理,但我们只有这么多教授。如果他们离开学校去创业,那么他们的去留是一大问题,他们也可能会一心二用,不认真教书,不做研究。那么,我们这样做,难道不是违背了大学的核心使命——研究和教育吗?
John:这是个好问题。我认为我们现在所处的位置进退两难,特别是在机器学习/人工智能领域,有很多教师都流失了。从长远来看,这将损害教育行业,因为这是在杀鸡取卵。我非常喜欢那些在公司工作一段时间,但明确表示他们的长期目标是回归校园的教师。这就很好。但我也认为如果所有的教员都离开了,那么我们将面临一个长期的问题。
Marc:但这也可能有一些好处,就是人们会觉得自己所处的地方是一个很灵活、鼓励创造、鼓励冒险的地方,这或许会吸引其他人才。
John:没错,作为一名手握多个教师职位offer的年轻人,未来也许有一天你会希望将自己的研究变成商业化产品。那你要何去何从呢?这个时候“斯坦福模式”就是一个很好的卖点,因此这对大学招聘人员来说是一个很大的优势。
Marc:我们总会接待来自不同国家、不同城市的代表团,有美国其他城市的,也有其他国家的,他们都会问“我们如何创建X的硅谷?”可能是“芝加哥的硅谷”,也可能是“法国的硅谷”。
John:还可能是哈萨克斯坦的硅谷。
Marc:没错,看来他们也会问你这个问题,你是怎么回答的?
John:首先,要建立优秀的大学,因为大学是创新的中心。在大学中萌芽的许多想法不仅仅会建立一个利基公司,而是会帮助改变整个行业,创造出一整个以大学为基础的行业,构建生态系统的其余部分。风险投资随处都是,人们对此习以为常,并且有许多公司知道应该如何与初创公司合作并使之运作。但风险承受能力是一个重要因素。在硅谷,人们可以失败,只需一个合理的战略和一套合理的目标,然后重新再来即可,这套机制在硅谷运行良好,但其他很多地方并非如此。
Marc:让我把这个问题进一步拆分一下。所以,极端一点说,没人能重建一个硅谷。你不可能在其他任何地方创建硅谷,因为只有几个技术领域可能会诞生硅谷,而美国的硅谷已经占领了信息技术领域。更进一步说,你刚才描述的事情太难做了。从零开始创建一所新的研究型大学是非常困难的,并且一所大学很难改变一个国家根深蒂固的文化。这就是为什么硅谷只在少数地方可能出现。
乐观一点来看,人们会说:“信息传递速度更快、范围更广,世界在全球化,技术在全球化,知识也在全球化。”而且在某种程度上,有许多新的技术领域正在变得更适合灵活的创新,许多国家鼓励创业精神,世界各地的孩子也都是看着YouTube上的视频长大的,只要斯坦福大学发布一节关于如何建立一家初创企业的课程,他们就会拿出编译器,开始编写代码、开始创业。在这种积极的世界观中,在10年或20年内就会涌现80或100个硅谷。对于此,你是怎么看的呢?
John:我不知道会不会有80个或100个,但我毫不怀疑,在中国会出现一个“硅谷”。政府斥巨资建设国内最顶尖的六所研究型大学,学生们颇具创业精神,资本愿意为其买单,虽然目前在流动性和退市方面可能存在一些困难,但随着时间的推移,他们会逐步解决这些问题的。
令我惊讶的是,在美国,目前没有其他地方能与硅谷匹敌。并且随着时间的推移,情况恰恰相反。如果你在15、20年前问我:“美国还会有另一个硅谷吗?”我会说:“是的,当然。”但现在,情况恰恰相反——硅谷的地位越来越领先。
现在,考虑到土地、交通和住房成本,我们可能会成为自己成功的受害者。我们的努力可能会为其他硅谷地区打下基础,但它必须是宜居之地,这才能有助于引导人们来到这里。因此,我们应该审视和思考的是“接下来会发生什么,这是一种什么样的机会?”
Marc:你认为住房、交通等基本问题可能会扼杀我们的成功吗?
John:很有可能。
Marc:税费呢?
John:也会。
Marc:这样说的话,州政府或是旧金山的市政府会对我们怀恨在心的。
John:我想是的,政府会对我们又恨又爱。我们的市和州有很多大问题。但如果要将高科技行业撤出,那么这个州和旧金山市也将面临崩溃。
所以,我们需要考虑一下。实际上,年轻一代搬到这个地区,但他们并不身怀住郊区大别墅的梦想,没想过住“带草坪的大房子”,他们更想要漂亮的公园,宽阔的开放空间,最好走几步就有三家餐馆和一家电影院。这是与硅谷人现在的观点有所不同。所以你必须弄清楚如何搭建便捷的交通网络。也许我们不应该依赖政府,而是应该让企业发挥更大、更有力的带头作用,推动政府做正确的事情。
Sonal:或许这些已经在通勤系统中得到印证了。就像私人通道一样。
John:没错,就像个链接。
Sonal:对,就像一个链接公共基础设施的通道。因为我有很多20多岁的朋友,我看到的最新趋势是,他们大都选择合租,和20人、15人、10人或8人一起租住大房子。在我读研究生和本科的时候,我们的朋友永远不会这么做,最多也就有两个室友吧。
John:是的。我发现很多新来到的初创企业都在这么做,租一间房子,挤进去的人比你想象的还要多。但这并没有关系,毕竟他们一周要工作60、70,甚至80小时。
管理中的谦虚和同理心
Sonal:笔记上的一个问题是Marc问的关于下一个硅谷的问题。硅谷的人越多,网络效应就越有价值,在这个生态系统里,一部分显然是像你们一样的人,前创始人、前销售人员、前市场主管等等,他们可以帮助这些公司成长,迈入下一个阶段。这是我目前所听到的关于为什么不会有第二个硅谷的一大争议。
John:这是一个很好的论点。我记得Marc的母校伊利诺伊大学(University of Illinois)成立了一家初创公司。他们有一群优秀的员工,凭借全国最好的工程学院之一的名气,他们也能雇佣优秀的年轻工程师,但他们在那里找不到中层和高层管理人员。所以他们把公司搬到了硅谷,因为那里有更多专业的管理者。
回顾历史,你会发现惠普也是在硅谷成立的,然后在惠普高管的帮助帮助下,Sun才得以建立,也是在英特尔高管的帮助下,第一代无晶圆厂半导体公司成立,且这种影响会随着时间的推移而愈发深远。这才是硅谷最伟大的事情之一。
Sonal:我同意。我知道这听起来有点做作,但我还是要说,因为我觉得人们并没有真正意识到硅谷的独特之处,那便是资深前辈的慷慨相助。而且,在你的书中,一个重要主题就是关于指导和塑造下一代领导者的,那么让我们谈谈那些指导和塑造原则吧。
书中的每一章都致力于一个特定的原则——谦逊、同理心、诚实、透明。本书层次分明,但这是每个人都会说这些关于领导力的空话。所以,我希望你可以说服我:为什么谦逊很重要?坦白地说,我并不知道有多少谦逊的领导者是成功的。
John:我认为,雄心勃勃、保持谦虚并不矛盾,在此基础上取得成功是可能的。典型的谦逊而有抱负的人是林肯。在很长一段时间内,他都有政务要处理,还需要上前线作战,他就是一个非常谦逊的人。谦逊会消除寻求帮助的障碍,消除承认自己错误的障碍。对很多人来说,这是最基本的。看看我们有多少领导人不愿承认自己犯错,也不会征求别人的意见,对吧?
Marc:领导人于此面临的挑战是:“如果我表现出软弱,人民就会开始对我失去信心。”那么,对于担心这个问题的领导者,你有什么建议呢?
John:我认为谦逊和优柔寡断之间有本质的区别。这事关做决策的魄力问题。林肯起草《解放奴隶宣言》时,大多数内阁成员并不希望将其出版。但他知道,他必须做出决定,必须前进。我认为,这种果断是至关重要的。
所以,你必须为做决断和向前进负责,但这并不意味着你不应该收集所有的信息并始终虚怀若谷,兼容并包。如果你很谦虚,那么你的员工或团队就会走上来对你说:“你知道吗,Kennessy,那真是个愚蠢的想法。如果你这么做,结果会很糟糕。”然后你回答:“好吧,你可能是对的,我需要重新考虑一下。”这就很好。
Sonal:这有点像我们的“立场坚定,兼听则明”的理念,非常符合a16z的价值。我喜欢你在书中使用的这句话:“你只知道有多少人在依赖你是不够的,意识到你是如何依赖他们也同样。”我认为这是一个很好的想法——从心理上把组织结构颠倒过来。
John:是的。我喜欢把我的组织架构倒过来想,将我想象成那个支持团队其他成员并为他们服务的人。
Sonal:不过当涉及到权益问题时,我总是会想到“平等”,因为你必须分享成功。但是,坦率地说,有些人付出得多,有些人少,有些人的可替代性更低,而另一些人则更容易被取代,必须考虑到这一点。我认为这种权衡很有意思,人们往往都倾向于求平衡。
John:但你还需要考虑个人价值。虽然对组织的成功来说,部分工作比其他工作更重要,但每个人的工作都有价值。所以,每个人都应该得到奖励,但这并不意味着所有的奖励都是等量的。
Sonal:让我们来谈谈同理心吧。在担任校长期间,你极大地提高了助学金金额,涨幅前所未有,这让更多低收入家庭有机会前往斯坦福就读。这太不可思议了。但你又提到过做这一决定有多难,因为同理心需要与公平博弈,这一点引起了很大共鸣。那么,能告诉我们你是如何处理这个棘手的问题的吗?
John:我们认为,申请一所名校的整个过程,是家境贫寒的学生面临的挑战之一。联邦财政援助表格有长达23页!我们常常遇到一些来自移民家庭的学生,他们甚至不会说英语。这是低收入家庭申请名校的主要障碍。于是,我们决定,我们需要收集一个很简单的信息。因为如果我们宣布家庭年收入不到10万美元的学生免除学费,但是接下来,就会有学生说:“我一年只挣11万美元,但学费就要花3万美元。你们的助学金项目没有任何意义。”
所以,我们的结论是,你必须在平等与公平之间做好权衡,这需要学生们的参与。
Sonal:没错,
John:因此,我们宣布:“即使你不需要缴纳学费,但在这一学年内,你每周要为学校工作10个小时;暑假每周工作20个小时,勤工俭学,用这些来回报资助你的学校。”这样一来,每个人都说:“这很公平,很合理。”所以,学会平衡非常关键。
Marc:我能接着这个话题,问您一个问题吗?
John:当然可以。
Marc:每年大约有多少名孩子年满18岁呢?大概1亿?
John:这可就太多了,我也不知道,Marc。
Marc:大约1亿吧。那斯坦福一年招收多少名本科生呢?
John:今年录取了1750名。
Marc:那么全世界规模或质量与斯坦福并肩的大学里,新生总共有多少呢?
John:这么说吧,你必须把所有的精英群体都包括进去。我想整个美国大概有20万个名额。
Marc:每年年满18岁的孩子有1亿多人,但却只有20万的录取名额。很明显的问题,对吧?显然,斯坦福为其学子所做的一切都很值得赞叹,但大多数孩子并没有得到与斯坦福大学教育质量相匹配的教育。
John:我的观点是,学校有义务不扩大招生体量。现在,在改变教育质量之前,大学所能增加的招生名额是有限的,对吧?比如,扩招后,学校需要给学生提供住宿,等等,诸如此类。但我们当然可以做得更多,为此我还和教务长起了争执。
但后来,金融危机席卷全球,我们不得不将其置之一旁。之后这件事情又被重新提上日程,于是我们大大扩建了本科生宿舍,这样我们就可以为更多学生的住宿提供保障。
Marc:这听起来有点像1550年环球剧院的院长说的:“应该让更多的人接触莎士比亚的戏剧,所以我们应该建一个阳台。此外,我们还应该让来伦敦看戏的人数翻倍。”但是,世界上大多数人都不可能去伦敦看这出戏。在某种程度上,发明电视才应该是正确的答案,不是吗?
John:不,正确的答案应该是,我们要改变教育的方式。如果说要对高等教育提出指控,那应该是控诉高等教育并没有在降低成本方面做太多的努力。我们需要理解降低教育成本意味着什么。试想,维瓦尔第在写《四季》时,曾让四个音乐家分别演奏《四季》,在18世纪90年代,演奏一曲《四季》花了23分钟,在今天同样也要花23分钟。那么有何区别呢?区别就在于,现在的音乐家比当时的音乐家收入高得多。所以,实际上,在《四季》的表演中并没有提高生产率,对吧?在某种程度上大学也是如此,它仍然是一门手艺。
现在,这种情况必须改变。我们必须弄清楚如何合理利用技术来降低教育成本。否则,对美国家庭来说,学费只会变得越来越贵,学生将背负大量的助学贷款。学费暴涨的部分原因是家庭的储蓄能力不如以前,以致于学生们现在都债台高筑。
Marc:这种债务不会因为破产而解除,是吗?
John:是的,没错。但我们同时还需要看下违约率。现在,学生贷款中的一部分已经发展成为营利性行业,但不幸的是,这种模式在高等教育领域并没有带来很多价值。所以最终会有很多学生不能因为其所受教育而获得成功。因此,我们必须弄清楚如何提供高质量的教育,不是为了降低成本而降低质量,而是要在降低成本的同时保持质量。我所知道的唯一方法,就是善用科技。
Marc:你读过Bryan Caplan的书《反对教育的理由》吗?这本书可能在斯坦福大学并不常见。Caplan是经济学的终身教授,他书中所谈论的事情的很多都是亲身经历。如果我没记错的话,他应该在书中提到了羊皮效应。羊皮效应是说,当一个本科生花三年半念完7个学期后退学,大部分人可能会认为,与念完四年的人相比,这样的人在第一份工作中只会得到7/8的收入,但结果完全不是。
John:没错。
Marc:这就意味着,四年教育的价值主要在于一张文凭,而不是真正的教育。我认为从统计学上来说,这说得通,但你可能会有不同的解释,我对此很好奇。
John:我认为这种观察有一定的道理。在我看来,其中一种解释是,完成学位的动力和决心实际上是招聘的关键信号,而不仅仅是看学生学了什么课程。
在本科之后,这种情况会发生巨大的变化。想想其他类型的学士学位,我们很快就会转向一种认证类型的模式,学生们需要上一门课程甚至是一系列课程来获得认证。比如说,去学习密码学和区块链的课程会使他们成为这方面的专家。通过证明自己已经掌握了三门、四门、五门相关领域的课程,学生们就更有机会获得新工作。我想随着课程改革的推进,这样的例子会越来越多。
Marc:这是硕士学位的替代吗?
John:没错,可以这么理解。学生们需要展现自己精通该领域,不是吗?我认为这才是关键,公司也希望知道这一点。
Sonal:就像Udacity和Nanadegrees一样。
John:是的,和这二者相似。
跨学科研究和学位
Sonal:就这一点,我希望你能从跨学科的角度来和我们谈谈。因为对我来说,有一件只有大学能做、而其他机构都无法做到的事,就是打破学科之间的障碍。你们已经做过许多实验,比如合法学位、符号系统等等,这些都是跨越多个学科的研究。但我还没有看到在跨学科学位或跨学科研究方面取得真正成功的例子。Xerox PARC的研究中心可能是最好的例子,但我想不出其他的例子了。
John:跨学科研究更多出现在研究生或科研阶段。因为我并不太相信多学科或多学科事物可以取代某个领域高精尖的知识。我坚信,你应该从某个领域深入,然后在此基础上进行跨学科的研究。
这些课程的挑战之一就是证明同学们在某个领域的能力,这对受过专业训练的同学们来说很奏效,因为他们已经获得了本科学位,他们清楚教育的价值和他们所获回报之间存在联系。
以录取一位并非就读于精英高中的学生为例,因为没有在精英高中就读,他们身上会缺乏对此的认知。比如他们可能无法适应互联网的环境,因为他们无法理解这门课这怎么就能和在Facebook工作扯上关系?他们还有很长的路要走,需要很多时间来适应。因此,需要为他们打造一套与已经获得学位的人截然不同的教育体系。他们会更清楚地知道,“如果我选了这门课,我就会得到新的机会。”
Martin:我也认为计算机科学在这方面有一点不一样,虽然所以我们称它为科学,但是,计算机说到底是一门工程学科。虽然有纯粹的计算机科学,但几乎所有研究都是以应用为导向的。所以,我在斯坦福大学攻读博士学位的时候,我发现有一些人从事的是图形方面的工作,比如计算物理学,这些都和实践密切相关,解决的是非常现实的问题。生物学也是如此,我有一个好朋友在DNA测序方面做了一些非常重要的工作。一方面,他算是名生物学家,但如果从另一个角度看,他也像是一名计算机科学家。
我喜欢计算机科学的一点是,如果我们能写一个程序来解决大统一理论,作为一门学科的物理学就会消失。然后我们会说:“看啊,又有了一门以应用为主的学科。让我们继续来写一个程序解决生物学吧?所以,在某种程度上,如果没有其他学科,计算机也就不存在,但从另一方面来说,计算机确实是一种元学科。所以我认为计算机非常特别。
John:计算机确实是独一无二的,我认为它是一个元学科,而且已经成为了每个人都需要学习的新型元学科。因为算法思维是当今世界运行的基础。
Sonal:是啊,就像数学和阅读一样。
Sonal:计算能力应该只是另一种形式。Vitalik Buterin,以太坊的发明者,和另外一名教授,同时也是我的前编辑,曾展开了一场著名的辩论。他们争论的是,是否应该为区块链设立一个专门的学位。教授说:“我们不需要这个,而是应该保证基础科学的教育,这就足够了。”但Vitalik的观点是:“事实上,区块链是一个真正的跨学科、多学科的独特案例,能将经济学、计算机科学和许多其他学科以交叉的形式分层。”
我认为这很有趣,像是一场拔河比赛。我认为这就是未来的趋势。比如,我们甚至可以把区块链看作是未来人们自主学习的实验室,特别是Marc之前提到的,即使当地没有大学,世界各地的孩子也都能在YouTube上学习。我可以预想到,在我父母成长的印度村子里,也能有程序员通过努力,成为世上顶尖的专家。你担任了16年的校长,对此我非常尊敬你,但我想知道,这是否意味着大学真的需要向另一个方向发展。
John:我认为这是一个伟大的测试,因为机器学习能广泛适用于解决各种各样的问题。我说的是,生物、化学、天体物理学的很多突破,都来自于各种形式的机器学习。突然间,机器学习就变成了一种适用于所有领域的工具,并正在悄然改变这些领域。那些自认为是天体物理学家或有机化学家的科学家需要对这项技术了解多少?他们又将如何运用这项技术?
这其间存在很大的差距,因为这些领域专家中的绝大多数人不太可能花一两年的时间去学习一些关于计算机科学、统计学和机器学习的知识。我们真的需要培养一种新型人才来填补这一空白,成为各学科中的关键创新者。
Sonal:我认为我们需要更广泛地应用机器学。我们有一个行政简报中心,专门收集各大公司的技术需求,目前他们在机器学习和人工智能这一方面面临的最大挑战就是如何设计可投入生产、适用于行业的机器学习。实际上,在学术界发生的事情和他们实际需要做的事情没有任何关系。
Martin:没错。也就是说,当人们开始研究人工智能和机器学习时,他们会发现,数据会变得越来越有价值。越来越多的情况是,人们在处理数据之前,对数据的理解更多来源于灵光一闪。忽略语境去理解数据几乎是不可能的。或许从具体项目上来看,是可行的,但从数据来看,这肯定行不通。这就是近年来会出现为什么计算机科学、统计和数据理解以及领域专业知识的融合。
Sonal:是的。这刚好也涉及到了你对理论的终结的看法,不妨和我们分享一下吧。
Martin:我也可以选择不分享吧。
John:所以,你还需要关注谁能建立以及如何建立这些基础理论。或许有一个人工智能程序可以识别一些医疗状况,但谁能在此基础上判断这些结果的正误?机器学习是终归是一项“种瓜得瓜,种豆得豆”的技术。因为如果数据不够好,验证不准确,学习过程也不正确,那得到的假设和结果就是荒谬的。
Martin:这是我们在风险投资中必须经常处理的事情。在风险投资中,有许多赞助者和企业家实际上会把人工智能或机器学习看作是理论的终结。在他们看来,应该是“我不需要知道我在做什么,人工智能和机器学习会为我找出答案的。”所以,他们说:“听着,在某企业或某地方有所有的数据,我们将应用人工智能和机器学习去获取,最终的结果肯定很有价值。”但如果我们追问“这个价值是什么?”他们会说:“我不知道,但人工智能和机器学习会告诉我们的,这肯定是有价值的,因为我们将对此展开应用。”
因此,人工智能是一个非常重要的工具,但我认为人们必须理解这个领域。就像你说的,“种瓜得瓜,种豆得豆”,在得到答案之前,人们必须掌握专业知识或方法。这并不是理论的终结,我们不再需要知道我们在做什么,但我们会得到有价值的结果。
John:人工智能起作用的空间,有点像无监督学习,但这只是机器学习强大能力的一小部分,而它更大的、更有趣应用都将在自然科学领域实现,而不是用于现实世界中的应用。
Martin:有真理的地方,就会有检验真理的办法,是吧?
John:没错。
Martin:所以对我来说,最困难的事是完成一个产品从研究领域到应用领域的过程。在研究领域,问题很容易识别,工作内容一目了然,毕竟你接触的都是反复验证的真理,而真理往往都是简洁且优雅的。你很少会这样写论文:“这是一个问题域,这是我提出的50个解决方案。请大家仔细阅读每一个启发式,看看它有多优雅。”对吧?创业与科研恰恰相反的,也就是说,几乎每一个解决方案都是在处理一个此前遗留的复杂问题,人们需要面对的无非是一堆补丁、现实等等。
因此,你必须从“我要研究一个空白问题并捕捉它的优雅之处”,转换思维,到“我要处理所有的复杂性问题并掌握它”。不过我发现“研究一个空白并捕捉它的优雅之处”这种能力非常有用,因为很多领导的思考都过于单薄。所以,如果你开一家公司,你就可以提炼出各个问题的优雅之处,并用它来真正领公司、说服客户、和投资者交谈,因为你已经真正提炼出了这个问题的重要之处。但你不能受它的约束,因为世界非常混乱,而你的最终目的,仍是找到解决办法,设计一些东西来解决真正的问题。
所以,如果你能超越那种能力,让一切都变得非常优雅,那我可以说,你既有领导能力,又具备复杂性。
学术界 vs. 企业
John:我觉得你说得很对。我认为,在学术界,人们喜欢看起来很优雅的东西。人们通常会推迟发表一篇论文,直到万事俱备。但这在刚起步的公司里是行不通的。
我认为有一点是共同的,那就是专注,无论是在学术界还是公司,专注都能助其一臂之力。我是说,在一个刚起步的公司里,你必须坚持不懈、全神贯注、努力奋斗、区分主次。在学术界也是如此。如果你想做伟大的工作,你就必须要专注。有人曾经告诉我:“你可以同时做三四件事,但其中应该有一两件是真正重要的事,而你需要在那一两件事中全身心投入,其他的几件事不过是你的备选,在那些真正伟大的事业走不通时,你可以凭借其他的备选获得终身教职。”对准备以研究为职业的人来说,这是一个不错的建议,但在公司里行不通。你必须摆脱那些不能一锤定音的东西。
Sonal:我想到了Xerox PARC研究中心的例子,虽然这可能已经成为不可打破的神话,但他们确实取得了很多了不起的成就。这并不是说,他们可以随便创造出他们想要的东西,相反,他们一般都会设立一个非常具体的使命,并为此进行发明创造。当你谈论学术和产业的区别时,你说到,学术是想法,而企业则是落地,而风投和其他公司是这二者之间的衔接。那么你是否认为,在某种程度上,这是一种错误的划分?这实际上不只是想法与实行的区别,而是在实践中的想法,在产业环境中的想法,因为这是一个企业设立的研究实验室中进行的科研。所以,我想知道你过去是如何看待的?现在对此又有何想法?以及这种想法是如何演变的呢?
John:我记得有一段时间,IBM、Xerox PARC研究中心和Bell实验室都是行业巨头。他们也拥有很多款应用程序和其他东西。我想说的是,开展晶体管的研究是为了解决一个根本的问题,即电话开关是由电子管构成的。他们所拥有的是长期投资的格局和视野,很难在现有的企业中发现这点,人们不如以前有耐心。部分原因是,人们观察到,如果你发现了非常了不起的东西,很多人最终都会从中受益。Bell实验室和AT&T并不是发现晶体管的主要受益者。Xerox并不是个人电脑发明的主要受益者,对吧?这就是为什么大学是做这种工作的理想场所,因为社会会受益。大学以一种非常自然的方式进行技术转让,也就是毕业。
Martin:我认为,在过去确实如此。有人可能会说这种情况正在发生变化,一些最基本的研究贡献实际上正在今天的产业中得以应用。不仅如此,学术界也已经倾向于短期主义,尤其是在增量出版方面。我甚至觉得在过去的 15年里,我在我的职业生涯中也看到了这种转变。我认为,谷歌和微软对基础创新的贡献要比学术界多得多。很有意思的是,我在程序委员会时,人们在发表论文,我现在在PC委员会,人们还是在发表论文,而且所有教授基本上都试图在谷歌的工作之上做增量,对吧?那么,这是否是一种不平衡呢?还是说,这只是一时之举?
John:我认为你是对的,这里的确发生了一些变化。这不仅是由谷歌,Facebook,微软的资源数量所驱动的,更是由数据驱动的,是由那些公司中可用的计算资源驱动的。这些计算资源比大学环境中可用的资源要大得多。所以,我们正目睹一种新产业研究环境的出现,这种环境与旧环境有很大的不同,可能预示了未来事物诞生的过程。
Marc:说到这个,我可就不那么讨人喜欢了。我认为,Xerox PARC研究中心、Bell实验室和IBM研究中心他们都做得很好。但问题是,人们津津乐道的总是这三个例子,这几个例子更像是众多计算作用下诞生的奇葩。否则为什么没有10个、20个、100个类似的例子,而只有这3、4个呢?这些实验室的成立有两个前提条,其中之一就是他们都源发于垄断企业。
John:你说得没错。
Marc:所以你的观点是,要坚持长期思考,而这几家企业能够坚持长期思考,就是因为他们垄断了整个行业...
John:他们有资本来进行长期思考。
Marc:从定义上看,所有的垄断企业都能够进行长期思考,对吗?
John:他们都是垄断企业的分支,这一点洞察很深刻。
Sonal:我从没想过这一点。
Marc:从企业的角度来看,或者说投资的角度来看,仅仅是为了市场营销价值,这些公司是值得的。这能够证明他们不只是坐在公司办公室里,但另一个前提是,它们得是1975年或1980年之前、在风险投资之前创立的公司。所以当垄断企业瓦解,风险投资把人才从各个企业挖出来后,大局就基本确定了。不利的情况是,这样做将消除具备长期思考眼光的商业研究。但有利的一面是,这导致了更大规模的研发潮,现在的科研比上世纪六七十年代的任何时候都要丰富。因此,实际上我们把这些企业都神化了,其实相对于目前在研究方面取得的进展来看,之前的这些企业都很微不足道。
John:当今社会发生了很多事情,我无法想象一个创业公司会考虑建造Alto所需的时间和资金。无论以何种标准衡量,这都是一项重大的任务。另一方面,我觉得你是对的,现在有更多人在做着有趣的事情。在我们生活的这个由软件驱动的世界里,实验和开发的成本在资本方面是不一样的。
Sonal:没错,你甚至不需要这么多投资。
Marc:这些我都同意,但我也想说,即使是你刚才说的是对的,但是苹果不也制造了iPhone吗?那不也是一个1.5亿美元的项目吗?在这个过程中,他们是能够这样做的,就像谷歌发明了自动驾驶汽车一样,这和Alto的发明同样了不起。
John:自动驾驶汽车的转折点其实是在DARPA大赛获胜时,因为它证明了这项技术的前景是相当可观的。因为在之前的比赛中,赛车根本没开多远,就会突然发出隆隆声。当你看到这些转折点时,你就会说,“让我们把它从一个更自由、更渐进的学术环境转移到一个不同的环境中吧。”
Sonal:在这个例子中,有人可能会说,DARPA是一家风投机构。因为他们会提供奖金,参赛的每个人都是在竞争创业,也就是说,每个人都在尝试迎接挑战。
Marc:那么谷歌现在又在规划未来几十年的发展了吗?
John:是的。
Marc:还会获得更多的资金支持。我认为,无人驾驶汽车Waymo项目的成功不亚于Bell实验室或IBM研究院的任何成果。
John:是的。我认为在“能在沙漠公路这种相对受限的环境中开车”和“能在有许多人会违规的城市环境中开车”之间有一条鸿沟,并且人们还会在开车过程中看手机,这意味着在城市实行自动驾驶会是更加困难。
Martin:另一个有趣的例子是来自于你之前工作的公司,思科。思科长期以来一直宣称不进行内部研究,但他们确实创造了现代网络。当你走进思科,看到他们在做什么后,你会觉得“他们了解真正的问题、了解客户。”实际上他们反对在公司进行研究,但他们却做了大量的创新,并且合作得很好。所以,这是思科的传统。
John:是的。多年来,他们一直采用这样的模式:“收购有趣的公司,并以这种方式引入技术,然后由思科对其进行发展,并利用我们的能力使其真正成功。” 因此,这是一种不同的创新模式,而不是更有机的创新模式。
Sonal:为什么不呢?因为这样你本质上就是在 1000次实验上打赌,并找出哪个是赢家,而不是试图在内部自行解决。我想不到其他更好的方案。
John:这样做唯一的缺点是,一旦一家小初创公司拥有一项伟大的技术,能够走得足够远时,通常还会有其他公司也在投标,那么在这种情况下你可能会输。
Sonal:没错,你肯定是不想输的。
Marc:天佑美国。
John:这对企业家来说,也不失为一件好事。
Martin:这个观点非常有趣。这些年来,我对思科印象最深刻的一点是,他们真的能通过拆合式内创业让这些被收购的部分取得成功,甚至发展成为顶尖公司。我是说,很少有公司能在收购上取得如此成功。所以,这也可以说是一种核心能力。
John:没错,这也是一种核心能力。
Sonal:这就是“拆合式”内创业?
Martin:是的,思科会组建一个内部团队,帮助他们走出公司,为他们提供资金,然后在其产品获得成功后,再将其收回……
Sonal:很有意思。我还没想到这一点。
Martin:这确实能让这些公司和思科保持联系,要知道,和思科同时代创办的很多公司已经不存在了。
John:思科的确做到了,并且在航天领域和其他重要领域研发出了新产品。
硅谷新秀
Sonal:最后一个问题。你认为在过去的30年里,在人才方面发生了什么变化?我们刚刚谈论了很多关于技术趋势的变化、资本的可用性、生态系统、产业、合作、学术等等。那么对于在这个生态系统中的人们,你所看到的最大的变化是什么?他们是否一成不变?
John:我最近看到的一个变化让我很高兴,就是我看到越来越多的年轻女性选择进入计算机科学领域深耕。有趣的是,80年代的计算机科学是…
Sonal:没错,那时候的计算机可是女性的天下。
John:那时,有很多女性从事计算机方面的研究,但随着此领域的不断发展,女性渐渐消失了,男性却增加了。现在我们又看到了复苏。我认为,计算机是由一群充满活力的女性开始的,她们开始建立各种互助团队,克服了临界点,然后有了足够多的女性得以加入这个学科,她们不再感到孤立无援,这真的很好。软件领域的机会太多了,我们需要尽可能多地引进人才。
另一个显著的变化是,十年前,我认为生物科学会成为生源最好的学科,计算机科学紧随其后,真正最好的学生是会去做生物、生物技术等这样的事。但现在这个情况改变了。现在,最好的学生都会选择计算机科学,大一新生所掌握的数学知识比我读大学时还多。这很了不起,我相信他们会创造出伟大的东西。
Sonal:这两个学科实际上在不断合并,比如说很多计算机创业者现在也开始创办生物企业了。
John:的确如此,很多人将计算机领域的知识迁移到了生物领域。
Sonal:那你们对你们所观察到的顶尖人才转变有什么看法吗?
Marc:有一个很重要的、但可能被忽视了的转变是,工程师现在的生产力比二三十年前要高得多,尤其是在软件方面,这些工具比所有的基础设施技术都要复杂和强大得多。其次是学习的能力,在这一点上,我和你对本科生的看法差不多,比如上网学习的能力等等。比如说,我是一名工程师,但我也有一些不会做的事情。
Soanl:堆栈溢出。
Marc:在网上,十秒之内我就能学会了。
John:是的,你真的能找到这段代码,因为代码共享已经成为我们日常工作中非常重要的一部分。
Sonal:没错。麻省理工学院是MIT许可证和开源的先驱。那么你最大的改变是什么呢?
Martin:我认为可能对我产生影响的最大转变是,我记得有一个过渡时期,那时几乎每个人对计算机的喜爱都是发自于内心的,因为那时计算机行业的发展尚不明朗。在那时,人们研究计算机通常是为了完成其他事情,可能是为了某个行业的专业化。而计算机现在已经成为了一门真正的学科,人们参与其中是为了牟利,也是为了自己未来的发展。这不是坏事,这是必须经历的一个阶段。实际上,我认为这样的过程非常好,因为它会让我们真正去思考计算机是什么,我们在做什么。
消极一点,人们会比以前更加唯利是图。但从积极的方面来说,我确实认为我们建立了很多关于计算机的框架。但对我来说,现在从事计算机研究的人与 20 年前我曾经共事过的人有着非常非常明显的不同,当时我们都是凭着一腔热爱在解决这些重大问题,而现在,这些不过是工作。
Sonal:我认为我最喜欢的事情便是看到艺术、人文和代码的交相融合。过去,人们常常把这些东西都区别对待,但现在出现了一群新鲜的后浪,他们集艺术和技术于一身,这让我大为兴奋。因为艺术就是代码,代码就是艺术。所以,对我来说,人才的转变,才是最大的、最令人兴奋的变化。John,谢谢你参加本次讨论。
John:很高兴参与此次讨论。
Martin:感谢。
Marc:不错的访谈。谢谢你,John。
联系客服