本文作者
王淮 Harry
线性资本合伙人，原Facebook中国籍的第二位工程师和第一位研发经理。做过News Feed和Social Ads后台，写过虚拟货币的前端，调过支付安全的大数据模型。任大众点评，百姓网和CSDN的CEO顾问。《打造Facebook》畅销书作者。斯坦福大学管理科学和工程专业硕士，浙江大学计算机学士。
下面，纯干货：
首先这里只谈软件。这个话题分成三部分，我们将分三篇文章来讨论，读完之后你可以知道：
1）什么叫技术驱动；
2）什么叫数据公司；
3）为什么要做一家技术驱动的数据公司。
（当然“知道”之后……然并卵⊙﹏⊙；今天是第一章节，后续章节将继续在硅谷密探连载）
先看看什么不是：
Q：技术驱动的公司最重要的是技术吗？
A：不是。一家公司最重要的永远是她的产品和客户。而连接这两者的是问题（也就是你们爱聊的“痛点”）。一个客户有问题需要解决，一个产品过来解决这个问题。而这个过程就产生了市场。
虽然选对问题很关键，但所有人包括你的邻居隔壁老王都看得到，并没有壁垒，所以在做完选择之后，问题本身就没那么重要了（所以可别开口都是痛点……）。技术呢，是实现产品的主要基础。但我们看了太多非一流的技术做出了一流的产品（比如 Uber，滴滴），获得了一流的客户（Airbnb）。但很有意思的是，一旦这些公司脱离了原始资本积累的初级阶段，马上进入重金招一流甚至超一流的团队的节奏。恨不得用纯金棒把技术大牛们敲晕拉回自己的洞穴。所以技术并非一个公司能起来的最重要的因素。
Q：技术公司CEO 必须是技术出身吗？
A：不需要。非技术出身的大牛比比皆是——张涛、李学凌、马云等等。但从成功的案例来看，典型的互联网公司CEO往往兼具技术和商业两个背景。举一个你熟悉和我熟悉的例子——Jobs 和 Zuckerberg。前者早年干过很多硬件的 hacking 的活，认识了一个真正的技术大牛——另一位Steve，然后很愉快的过上了“开口提要求，剩下靠大牛”的幸福的产品经理生活。
但做过技术的好处是你知道技术的边界，知道自己的这个要求是可能的。产品经理最大的两个问题是：1. 弄错了用户的需求；2. 不了解技术的边界。技术的边界由两件事决定：现阶段技术的限制和你的工程师的肉身限制。那种简单的认为我只管提要求，你只管执行的粗暴 CEO 的行为也是很可怕的。Zuckerberg 是另外一个典型的从全栈式工程师成长起来的大神级 CEO，但Zuck 决定洗手不写代码决心认真干 CEO 这个事情的时候获得了很多的鼓掌。他知道激进的界限在哪，他知道这是可能的，他知道自己不在bullshit，也知道工程师没有借口不去push 20% above the boundary。 在中国，马化腾、丁磊、李彦宏、张朝阳等都是工程师出身成功转型 CEO 的典型例子。在中国新生代CEO 之中，大约六七成的 CEO 都是技术或者产品背景出身的，其中技术和产品一半一半。技术和产品出身的 CEO 的最大的挑战是能否真正找到落地的大问题、获取有这些问题的大用户群、以及最后如何获得大盈利的商业办法。这里面有八成是新知识，需要不断的自我挑战和学习。但好处是如果方向对头的话，技术和产品出身的 CEO 对于商业数据（BI）的处理能力和敏感度远大于其他背景的 CEO，对于公司产品的推进和迭代速度也远高于其他。速度在互联网时代是最大的竞争优势，fail fast and fail less。
Q：技术驱动一定是工程师说了算吗？
A：当然不。很多人可能看过我的《打造Facebook》之后，想要让工程师鼓起勇气来说不。但他们的工程师可能无法承受这个负担。我本来是来你这安静的做个写程序的美男子，你却要我站起来和人撕B，压力很大。工程师驱动是要有两个前置条件：
1）你的公司的产品和用户群定位允许。如果你做的是像谷歌这样提供一个比较纯粹的技术产品，可以。比如讯飞，小i 机器人或者强调风控的互联网金融公司，例如我们投的点融网（中国还有很多没有风控或者风控外包的皮包互金公司）的某些部分，可以。
2）你的工程师要有思考产品的能力。在国外叫 Product Engineer，在疯狂 hack 产品的同时，你看到他言语之中也透露出很多产品经理的光泽。典型的像同盾的 CEO 蒋韬就是这种。这样的工程师可以驱动一个产品的方向，也是最适合投资的工程师出身的创业者。
但客观的说，中国没有真正的工程师驱动的互联网公司。在硅谷的有名的科技公司中，做到最极致的是谷歌，大部分的团队基本上工程师不diao你就是不diao你，你一点脾气都没有。Facebook的工程师和产品经理的话语权在2011年左右开始逐渐从八二分权转移到了平分天下的地位。毕竟这是由最重要的产品和用户群特点决定了 Facebook 是一家追求用户体验的产品公司，而非追求快准狠极致技术的公司。
Q：技术驱动必须用最新最牛的技术吗？
A：千万不要。这是做互联网公司的大忌。大多数情况下最新最牛的技术都不应该出现在初创公司的考虑之中。初创公司讲究的是如果在最短的时间内推出 minimum v1, minimum v2, ...
新技术最大的问题在于其稳定性，你很可能在很多和你的v1，v2无关的问题上浪费很多时间。每一个版本，都应该是有其 MVP，其中包含的每一个feature都应该是可以顺利操作的。所以功能可以少，但有限功能的稳定性应该是非常注重的。而采用最新最牛技术是稳定性的大忌！
Q：技术驱动一定要招技术大牛吗？
A：Yes and no. 如果你的定位是技术公司，就一定要尽可能提高你的技术人员的水准。如果你的认识停留在“技术只是一个工具，关键是商业机会”的层面的话，out了。技术是你能迭代各种产品的驱动力，技术是获取数据的唯一有效手段，技术是你感知用户反馈的唯一手段，技术是你能否更快的知道市场是否接受你的途径。
技术很差，一定是反应慢，产品体验差；除非其他人也烂，否则成功没你的份。没有技术大牛，从0到1来试验你的 idea 的过程也许是OK的，但1到10一定不行，没法快速 scale；也许你能外包，比如滴滴一开始，做的是很烂的产品体验，但如果没有从百度挖的高级技术经理重新架构，后面的 scale 没法想象。没有大牛，其他的牛人也不大会加入，所谓 A players only work with A players（牛人只跟牛人玩……）。
所以即使你一开始无法忽悠技术大牛加入，只有有机会，一定要想办法拉人进来。一定要重视，一定要舍得给钱、给股权（主要是股权）。不然作为一家科技公司的前景是有限的。越晚，你的公司的调性，你的技术架构积攒的历史问题只会越大，越难改变。
Q：那到底神马才是技术驱动？
A：回答这个问题，得先问一个子问题。技术驱动啥？我们认为驱动的是对问题的数据结构化和对数据的流通化。前面提到，科技公司解决的问题很少是新问题，都是旧问题。我如何找到人（电话，social network，IM），如何叫到车（打车应用），最短路径到达某地（地图），如何买到合适的东西（电商），了解公司的运营状况和分配资源（企业应用）等等都是旧问题；但信息技术的发展，将原来的数据按照电脑能理解的格式（数据结构）来描述，并进行高效的流通（光速），并在这个过程中利用技术工具尽可能的减少原来需要人为参与的节点，尽可能的做到自动化或者实现原来人力做不到的事情。例如为游戏行业提供Data Insights as a Service的数数信息，以及为互联网企业提供大数据分析解决方案的神策大数据，都是利用技术手段将大数据结构化、流通化，来解决了企业了解用户这一传统问题；而这将极大地减少人为的参与，真正体现了技术驱动。
一家最优秀的技术公司，最重要的不一定是技术本身，CEO 也不一定是技术出身，工作上也不全是工程师说了算，不一定用很新很牛的技术；一个好的技术公司，一定懂得如何正确的用数据来结构化的描述一个问题，尽可能的让数据流通，最后实现高效率。
为了做到这点，作为CEO的你首先需要树立数据的观念，这样技术才有用武之地；然后尽可能去寻找更好（首先是合适）的工程师，才有更好的技术框架和技术工具。最后才有可能成为一家高效率的技术公司。
今天我们聊的是什么叫技术驱动，另外两个部分请关注线性资本公众号LinearVentures，同时硅谷密探也会进行转载。
本文转载自：线性资本微信公众号ID：LinearVentures，如想与该资本联系，请在此文章下方评论留言
线性资本 (Linear Venture) 是一家专注于技术驱动企业的早期创投公司，由京东、天猫原高管张川和Facebook早期员工王淮共同创立。目前已投资超过30个创业团队，代表案例包括点融网、地平线机器人、Rokid、同盾科技、Ping++、Ayla物联、亿航无人机等等。
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