大数据文摘出品

作者:陆奇

编辑:周素云

2019年5月18日,在YC中国举办的YC中国创业者见面会上,YC中国创始人及首席执行官,YC全球研究院院长陆奇进行了以“技术驱动创新带来的创业机遇”为主题的精彩分享。

陆奇曾任百度集团总裁兼首席运营官、微软全球执行副总裁、雅虎执行总裁,并获得卡内基梅隆大学计算机博士。现任YC中国创始人及CEO, YC是一家诞生于硅谷的创业加速器,YC已投资近2000家公司(包括Airbnb,Dropbox),共同培养了4000多位创始人.

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陆奇根据自身的经验和思考,分析了为什么创业将成为最有前途的职业,并且谈到中国的创业环境, 在一个拥有技术、人才、资本、市场的四大驱动高科技核心因素的中国,从某种意义上来讲,中国创业者正面临着创业的黄金时代。

在人工智能的发展下我们该如何抓住历史的机遇,陆奇从个人电脑时代、互联网时代、云时代获得的经验和教训, 提出对人工智能时代的预测。

以下是陆奇演讲全文,大数据文摘在不改变原意的基础上进行了删减和编辑。

为什么创业将成为最有前途的职业

为什么创业是一个新的风口?如何让每个创业者,整个中国的创业创新生态更好地把握住我们面前的历史性机会?

根据我的经验和思考, 总体思路有两个层面: 找到核心驱动力,做好结构化体系分析。

世界的进程,创业也好,创新也好,它一定有一些核心驱动力,如果我们找到的核心驱动力是非常持久的,那根据这些核心驱动力的动向,我们就可以更好地去看布局哪个方向。

任何一种驱动力都需要一定的体系来产生能量,我们需要把体系分析的更清楚,来帮助我们每一个人更好地把控我们所面临的机会。

回顾人类历史的不同阶段,从农业时期到工业社会,人类经历了从种植业、商业的盈利方式的转变。再到以资本为主的阶段,大规模的价值创造是通过资本运作实现的。而现在,创业成了21世纪创业最能创造商业价值的,从获得财富回报上来看,也是最有前途的一个职业。

两大核心驱动力

它的核心驱动力是什么?什么样的力量造成这样一个结构化的进程?

体系的结构使得我们能够真正理解如何把创业当成一种新的职业,可以系统化地去追求。主要有两大动力:

发明知识、发明技术

这是人类历史上最永久的一个动力。人的本性是永久地追求真理知识,不断地认识世界、改造世界。人类永无止境地探索科学、发明技术,最核心的系统化结构叫“通用技术”,它是驱动人类进展的核心动力。

人类的经济行为在过去几千年有文字记载时,几乎没怎么变过,只有在过去300多年才发生大规模的变化,而且变化速度在不断下滑,核心驱动力就是所谓的“通用技术”。

追求财富

我们用财富体系来创造更多的财富。通俗点讲,人类也是永远在追求财富,但我们要把财富做一个更广义的定义。

财富广义的定义是一种可以满足人类需求和欲望的通用能力,钱是财富,健康是财富,愉快的家庭也是财富,核心是这个财富是一个通用的点,它能带来满足需求的欲望。

基于知识的财富创造体系

人类的历史也是一个持久不断地追求新的更多的财富的过程,这是动力。人类历史上只有三种财富创造体系,它的核心结构就在这张图上。

基于知识的财富创造体系才有60多年时间,基本是信息社会的开始,但它创造商业价值、创造财富的规模和速度是远超它的存在时间的。市场是把知识、技术和追求财富聚焦在一起的平台和环境,市场从某种意义上来讲是人类发明最大的、最有效的平台之一,事实上起了几个大的作用。

**作用1:**至少让我们每一个人参与市场,我们每个人参与市场都是为了自己,但我们所做的都是对别人有益的,所以它是一个很神奇的平台。

**作用2:**世界上有很多可以做的事情,包括很多创新,但市场是一个加速器,也是个优化器,它会评价哪些创新最有价值,哪些创新最有生命力。

总结上面讲的内容,逻辑上可以推理出,从21世纪开始,创业者将是新一代职业生涯选择的最能创造价值、最能获得价值的一种职业。

创业必备的几个技术条件

但创业很难,非常难,我们如何系统化地建立一个体系,让创业像其它职业一样,系统化地降低创业创新的门槛?

任何市场创新的创业,永远是技术、产品、市场这三个源泉的聚焦,只有这三者聚焦,才能真正成为有效的创业企业,创造商业价值和社会价值。

首先讲一下技术,技术有几个层次。

科学

起点是物理学、电子学、数学、材料物理学、半导体、计算机科学。作为创业者,即使你不是技术专业,也要关注科技发展方向。虽然科学往往走得很远,离创业距离也比较远。但科学下面一层特别重要,即“工程化”。有些科学能够很快被工程化,但工程化也需要很多努力,比方电子工程、材料工程、软件工程。

我记得我刚进大学时,软件工程还非常不成熟,如何系统化地开发软件还是一个未知的人类行为。所以,从科学到工程还不够,还需要有运营的能力,比方说软件,即使有了软件工程,如何更新软件、部署软件、操作软件这些能力也都要打造,只有这样,才可以让创业者更好地去运用技术。

产品

产品开发也在不断地提供新的工具、新的方法,特别是数字化的工具,让我们可以快速地理解社会需求,设计用户体验,迭代、试错。

历史上比较重要的案例就是云计算。在没有云服务之前,互联网公司也好、软件公司也好,开发一个很简单的产品至少需要6-7个月。有了云之后,一个两三个人的小团队,用一两个月就可以把初步产品搭建出来。

在产品上,我们在不断地提供新的、系统化的服务,在市场上也一样,更多的工具可以让创业者们进行系统化的获客,探索商业模式。同时在资本的运作结构中,整个工业也在不断朝前发展,特别是风险投资行业,各阶段已经比较结构化了。如果大家关注的话,会发现风险投资这个行业每年都是高速增长的。

人才的教育和开发

特别是对各方面的技术。虽然是技术驱动创新,但一个创业者其实是需要多方面的能力的,他往往需要一个联合创业团队。想要创业的人,即使不是技术专业背景也没有关系,只要关注技术的发展方向,找到很好的合作伙伴,就可以一起找到好的创业机会。

创业的结构化挑战

不过,即使有了刚才讲的多方面提升,能让创业更容易地成为一种职业选择,但它仍然存在结构化的大挑战。这可能是最难的(从0到1的),要找到Product Market Fit,它是结构化的,未来会变得越来越难。

虽然技术、工具在迅速发展,人的教育程度也在不断提高,产品发展也越来越快,每个人都可以想出10个点子,并且可以通过技术立马实现。但每个人一天只有24小时,能够实现的能力也是有限的,很快会卡在瓶颈上,并且随机因素又很多。

此时,唯一可以做的就是把新的点子、新的发明、新的技术和用户的反应快速连接起来,快速迭代、快速试错。

YC对这个问题研究最多、实际经验也最丰富。我们在YC内部开会经常说:我们是看到创业死亡最多的一个企业,这是最容易死的地方,而且在这个阶段的创业,要做两件事:

活下来

在找到Product Market Fit之前,你是赚不到钱的,你只能努力活得越久,才能尝试更多的点子。虽然这个玩法很不一样,但你一旦找到了,我想你冲上去的概率可能会高一点,效果也会好一点。这是一个结构化的挑战。

跨越鸿沟

跨越鸿沟也是一个结构化,它与社会上人群的分布和心理有关。这是任何一个技术驱动创新都要经历的过程。

对于一个新技术,整个社会媒体一开始都是充满热情的,甚至过分地夸捧,等冲到顶上就开始失望,于是大家都选择放弃,掉到谷底,最后存活下来的技术会慢慢升温。这是所谓的Gartner Hype Cycle(技术成熟度曲线)。

社会上永远有一些人,所有新的东西都会去做,无论好坏。这是第一批人,只要是新的,我就愿意做。还有一批人叫Visionary,他看的比较远,他也会试。

所以,早期的产品和技术一般都会有一部分人会试,但这里有一个鸿沟:我身边有人用过,我才愿意去试。因为任何产品,它的下一波采纳者,都是务实的,他试这个产品的前提是老王试过,我的同事试过,或者我认识的朋友用过才行,否则,我不用。于是,鸿沟就造成了。

历史上大部分产品都死在了这里,因为跳不过去,这是一个非常难的问题,即“如何跨越鸿沟”。

越来越陡的S曲线

我们整个社会对新技术驱动的创新采用的速度越来越快,刚才讲到Product Market Fit(与市场匹配的产品),如果你跳得过去,你将会启动一个所谓的S curve(S曲线),早期很慢,但找到之后就能很快跳过去了。

如今,S curve(S曲线)越来越多,速度也越来越快。我看中国的自媒体会说“快鱼吃慢鱼”,核心原因是结构化的问题。为什么快鱼吃慢鱼?如果你不冲的话,别人就冲上去了,你的机会就没有了。这也是所谓的“不进则退”。

中国创业者的黄金时代

我认为中国有一些特殊的机会。到目前为止,全球(包括新工业)基本是美国驱动,因为美国是唯一一个驱动高科技核心因素都有的国家:有技术、有人才、有资本、有市场。

所以,在美国我们开会时经常会讲这句话,“所谓的高科技公司就是,Design for Americans, Tweak Slightly, Sell Global”, 即为美国人设计,稍微改改,全球去卖。就是这样一个工业。

但中国彻底改变了整个局面,严格来说是从移动互联网时开始真正改变的。如今,中国的人才足够多,技术也足够强,市场非常大,资本也已经完全拥有,这4个核心中国都有了。

中国有一些特殊的环境,包括基础建设、政策支持,这从某种意义上来讲,对每一个想要创业的中国创业者来说都是个黄金时代。

这也是为什么YC选择在这个时间点选择进入中国。

YC创办于2005年,它是全球最早、最成功的早期创业生态的一个企业,我们过去十多年来一直投资了近2000多家创业公司,总市值超过1500亿美元,有很多是非常一流的明星企业,像Dropbox、Airbnb、Cruise等,特别特殊的是,YC首创了一个大学式的创业加速模式,并用实际行动论证了一套非常行之有效的,从0到1的创业之道。

我过去几个月有机会在美国,作为美国的合伙人参与了一期创业营,得到了很多切身体会,对YC的方法论,各方面对创业公司带来价值的提升,真的是非常有信心!

我很希望中国的创业者也可以切身感受学习这套创业理论,但中国的环境和美国的不一样。所以我们把YC进行了中国的本土化,现在正在招生,有创业想法的人可以到YC官网了解详情。

网址链接: http://www.ycchina.com/

如何把握住历史性的机会?

我们如何把握好我们历史性的机会?先回顾一下历史,看哪些是核心驱动力,哪些是系统化的结构,能够让我们看到未来,能够让我们比较好地识别方向,以更系统地把握住我们的机会。

高科技工业的历史:由计算机平台发展规律所驱动

高科技工业的历史可以用大规模计算数字化的平台,它演变的结构来描述,基本每过12年左右,历史上会有一个新的大规模的平台。这些平台的核心驱动因素是什么?是数字化的规模和数字化的范围,就是你可以在多大的范围、在什么样的深度,把人类的一些行为变成数字化。

因为一旦信息被数字化了,就可以快速获取、传输,数字化的信息也可以通过计算来提炼、支持,有了支持之后就可以做快速迭代,加快创新的速度。要记住,任何一个赛道,对我们来讲毫无疑问,要去看的就是数字化的范围有多宽,数字化的深度有多深。

现在全球范围内已经数字化了,整个地球“被扁平”了,电商、社交等一系列应用都带动起来了。移动时代,因为交互性可以放在口袋里,随处可用,所以把人们生活的行为统统都数字化了。

在人工智能时代,将会带来更大的机会,因为社会化世界和物理世界会完全融入在一起,任何物理空间,任何人的行为,只要对我们有较高的价值,都将会被数字化,都将有机会大规模地提升价值。

每个时代,对我们有价值的经验、教训

个人电脑/客户端-服务器时代

在个人电脑客户端这个时代,前端核心技术是X86的芯片和Graphical Display,从微软角度来讲,这是盖茨先生看得远的一个点。看到X86的微处理器,他知道这个微处理器会到处用,这个软件将是一个大的赛道,微软永远是相信这个的。

第二时代是他跟乔布斯一起看的,是Graphical Display,他在70年代末期内部写了很多非常有价值的备忘录,接下来20年、30年的应用体验基本都观察到了。

但从某种意义上来讲,并不是他们发明的,真正发明它的Xerox PARC(施乐帕克研究中心)是一个实验室,如果从创业者的角度来讲,可以值得借鉴的是把控技术的方向,Graphical Display,或microprocessor,想象将来能够产生的商业价值,并坚持长期走下去。这是微软这样的公司建立起来的核心。

另外,在后端,关系式数据库和分布式系统,在计算机工业历史上是非常非常重要的技术,我把它称为定义性的能力。今天,即使你是做互联网的,我基本可以肯定,你在用关系式数据,都有一个小的MySQL Database Management System(数据库管理系统)。

分布式数据系统,包括今天的区块链核心计算、共识算法都是那个时代诞生的,这里要讲的是,有了这些能力之后,你看到什么样的商业价值赛道,基本都是企业的商业路线,那个时候诞生了Oracle(甲骨文软件系统有限公司),诞生了SAP(思爱普)等一系列非常好的公司。

对于今天的中国来讲,这些赛道可能还有价值,但要和云挂钩。这是第一个时代,我们可以抽取一些比较重要的经验。

互联网时代

简单来讲,它主要的革命、主要驱动性的推进是浏览器和搜索,包括广告,这里有很多经验、教训可以谈,但我想给大家分享的一个重要点是商业模式的重要性。

最早做互联网是Mosaic,后来网景(Netscape)觉得找到了自身发展的商业模式,认为可以把微软整个颠覆掉了,但有一个很大的挑战:做互联网是Http是开放标准制,也就是没法专利保护,谁都可以做。

可是即使找到了门户也没有用,当初我们认为门户可能是互联网的制控点,但后来很明显搜索引擎才是,因为互联网的规模、结构,必须要有搜索引擎这样的机制将其组建起来。

所以,Google找到了,但Google也没有找到商业模式。Google在早期一直非常非常挣扎,试了各种各样的东西。然而,Google的商业模式,被另外一家公司发现了,叫Overture,它发明了一种用竞价排名的方式,是靠技术驱动来做的。

所以,大家需要关注的是:**看清赛道后,机会很多,其中,商业模式至关重要。**不过,今天如果你做人工智能没有找到商业模式,也不要着急、不要担心,只要不死,以后一定找得到。因为只要产生价值,就可以获得价值。

一个创业团队要对“长期”保持信心,不要被短期的利益所动,是互联网工业带给我们的非常重要的经验教训,值得每一个考虑创业的人去关注。

移动/云时代

定义性的体验,比如iPhone,这是乔布斯非常划时代的发明创造,他看到了触摸、触屏的时代,这是他敏锐观察到的地方。但我们要看的是在输入、输出这些交付的核心技术给我们带来其它的启发和新的赛道,或者已经延伸出来的赛道。

第一,它有相机。大家千万不要小看拍照拍视频,特别是我们今天看到的微视,我观察到它将来会是非常大的赛道,因为有文字和图象,它能传递的信息与一个视频完全不在一个级别上。所以,看交互可以看到将来的新赛道。

第二,语音相对来讲还有点时机,因为语音完全被数字化还需要一段时间,虽然我们打电话用语音,但都是用模拟信号,并不是数字化。

第三,定位也能做,因为手机定位而诞生的项目,如滴滴和Uber。

另外,关注的是主要应用,如短信、通讯、照片、社交等,特别是支付等个性化的推荐,中国的移动互联网已经走到美国前面去了,这和中国互联网整体的大结构有很大关系。

稍微提一下生态,乔布斯在设计iPhone时并没有想做APP,他只想把浏览器做好,但由于种种计算的原因,最后他放弃了,才去做APP。

第一部iPhone只有一个APP,那时,还没有APP的模式。虽然APP的模式对大的应用、经常性的应用是有好处的,但某种意义上会造成生态的不健康。

某些阶段你要推一个APP非常难。,因为对于为了体验而偶尔使用的用户来说,你让他们下载个APP是不合理的。一方面是是因为你需要用资源,另一方面是对新的创业生态推进新的服务造成了一种壁垒。

所以,我个人认为像小程序这样一个新的基于服务为主的生产,可以会为创业者带来更多的机会。只有让大家有机会进行创新,机会才会越来越多。

后端是移动通讯4G,主要定义性的能力是云计算和服务,把整个软件工业从商业模式到体验的交付彻底改变了,大规模地让数字化能渗透的范围和深度提高了。这里的赛道是非常活跃的。数字化是逐渐渗透的,假定说数字化无法渗透到一个企业的很多事情上,但有了云服务以,有了手机,就可以越来越往下渗透。

在这里,如果大家想创业,需要考虑的是:当时赛道里,你把哪些行为数字化了?数字化之后你能提高什么样的创新效率、带来什么样的价值?

人工智能时代

人工智能要讲的东西比较多,都是非常非常早期的对未来的预测。

第一,人工智能的前端,即输入输出。输入的话,听和看,当然触摸已经有了;输出的话,可以是对话,可以是自助体系,输出体系可以是自己动,可以是机器人,也可以是自动驾驶的车辆等。

第二,核心技术,传感器将会保持在前沿有很多投资,特别是麦克风、摄像头、激光雷达、光学传感器、各种传感器低功耗,保护隐私的场景。座椅,对隐私保护有帮助的传感器是个非常重要的砝码。

芯片几乎要重做。简单讲,传统的X86也好、ARM(微处理器)也好,都是所谓的Von Neumann architecture(冯·诺依曼体系结构),基本是控制流为主,数据的维度不能太高,计算效益不会好,但关键它的结构究竟是怎样需要一定阶段的时间来演变。

指令集可能还会使用X86或者ARM,因为它还是需要中央处理器来调动,但主要的计算,都会用其它的结构来计算,所以整个结构会加以改变。我个人认为,定义性的体验我们还没有找到,至少目前还没有看到,但我们有定义性的能力,它是由深度学习带来的。

简单来讲,深度学习在过去叫神经元处理,80年代曾火过一阵子,真实革命的起点是2006年,Geoffrey Hinton(神经网络之父)与微软合作,到2009年,语音识别的字差率、句差率从27%、28%左右不断下跌,跌到接近人、甚至超过人的水平。

接下来是非常难的自然语言处理,它和通用人工智能有着紧密联系。我个人认为它还需要很多年才能赶上人类水平。任何事情,如果建立起一个模型,就会变得非常高效,因为它的核心是快速获得知识。

如果你的企业是知识驱动的,这次就要大规模地加速了,因为这次不光是人来获取知识,我们还可以通过建立人工智能机器高效地获取知识,这是一个跨时代的东西。

后端5G技术非常非常复杂,但带来的商业机会多且宽泛。

芯片也一样,我觉得英特尔和高通等如此横的芯片时代一去不复返,将来和现在,芯片都会处于很大的垂直领域。

底层软件基本要重做,框架和工具目前有一些不错的体系,但有一些大规模的深度学习训练和推理系统,包括数据系统、工程化等,还有很多工作需要去做。目前人工智能还没有真正工程化,就像以前的软件工程,还没有完全系统地去训练模型,以达到我们想要的结果,包括一些数据处理。

杀手级的应用,比如感知和认知。我觉得感知肯定是领先的,特别是视觉,从我能观察到的、特别是YC投资角度来讲,计算机视觉毫无疑问,很多企业都会去做。

AI创造价值的核心模式

如果你在做的是人工智能创业,或人工智能创新,想用人工智能技术来创造商业价值,创造财富,这张图是它的核心模式,可以用这张图片延伸出将来可以实践的方法。

其中,核心是要数据,数据不是无中生有的,任何数据都是观察自然现象、物理环境以及人类现象的一个数字化表达,是知识的载体,它的内涵是知识。

首先,获得数据,要有传感器。

**其次,要从数据中获取知识,然后运用知识达到我们的目的。**一般是通过软件+硬件+算法,达到我们创造社会价值的目的之后,产生新的数据。一定要建成这样一个闭环,前提是找一个比较全的应用。

在这里,我强调一下闭环。因为知识都是活的,人类社会在变,物理环境在变,所以一次性的数�