判断未来有很多干扰因素。我经常举一个例子，你认为 IBM 这样公司的董事长会经常胡说八道吗？不会，只要思考他的逻辑，就会特别清晰。
预测并不容易，很多对策并不会那么明显地有错误。如果你认为错误明显，其实是你犯了简单化的错误，我们很多人事后总结规律会特别简单化，但当时情况往往都很复杂。
IBM 靠大型机起家，在和微机两机之间不断改动。就是说一段时间大型机占主流，一段时间售后终端占主流，一段时间微机占主流，所有的处理本地化。为什么在摆动，就是处理能力。
因特尔芯片起来，需要人工智能，需要大量的 GPU，处理能力又网络化，处理很多人工智能要在本地完成。手机智能化水平相当低，原因很简单，算率不够。其实可以看到是摆动的，这种摆动两边都有道理，而且和时间高度相关。未来的判断很难。
进一步讲，今天衡量 IBM 说的话，一台计算机可不可以不止一个 CPU，可不可以加上 GPU，可不可以放在不同的地方。可以，那就是云计算。如果一朵云是一个计算机的话，那么这五朵云控制了市场 80%，唯一的问题就是时点，什么时候这件事发生。
我经常说这样一句话：一切没有产业化时点的黑科技都是耍流氓。
我觉得经验的养成，要看得多、听得多、判断多，是锻炼出来的。当然这里面有很有意思的地方，有很多关于预测的书，比如《超预测》，都会强调一个问题，人的预测会弥补很多机器预测的不足。
因为机器预测虽最稳定，但数据量不够时无法预测。
举一个例子，有一个预测大牛，曾经在 2008 年精准预测了美国大选的结果，而且预测各州议员竞选的结果都是对的，这很厉害。但是他在今年大败，因为没有预测到特朗普会被共和党提名。后来他写了一篇很长的文章，分析自己为什么失误。后来又预测希拉里当选，又错了。
他自己总结是，机器没有这么多的数据量，因为特朗普没有特别多从政经历。这是机器预测最大的弊端。
有很多新科技原来不存在，现在涌现了出来，比如互联网，要在那个时代想像出互联网来，几乎不可能。什么意思呢？我们要对自己有一个理性的判断，别做太长期的预测，探讨世界末日就是胡扯，我们知识还不够，比长期预测还不靠谱。
往往新涌现的东西才会对未来有决定性影响，对未来的长期预测就是瞎想，但是也要对未来新涌现的出来的技术保持高度敏感性。
当有了最高度的敏感性，第一个去拥抱的就是可能改变世界的那个。我相信商业价值、人生价值能同时实现。
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