3 信息时代思维指南
硅谷企业的很多行为实际上都是对现代工业企业制度的否定。比如那些大公司很少建立传统的研发实验室,企业很少对未来做预测。又比如硅谷的企业很少教育员工对企业的忠诚,甚至整个硅谷地区从公权力到基层社会会鼓励叛逆行为。如果单纯看硅谷公司做事情的方法,只能得到浅层面的理解,甚至会产生误读。如果简单地从表面理解学习它们的经验,不仅不利于事业发展,而目可能会落入陷阱。只有深刻理解以硅谷企业为代表的信息时代企业行事的理论基础和逻辑,才能得到硅谷方法论的精髓。接下来,我们就通过对比新旧时代的不同做事方法,剖析信息时代方法论的科学依据。
3.1 预测vs. 反应
自古以来,人类都希望通过预测把握自己的命运。古希腊人在德尔斐请神喻,希望通过神灵预知他们未来的灾祸,在长达1000多年的时间里,德尔斐神谕乃是希腊人的精神支柱。在牛顿之后,人类不再需要神来预测未来,而是通过自己的努力揭示世界的规律,试图把握未来。但是,世界上有些事情是人类可以把控的,有些则很难。而勉为其难地试图把控那些不确定的事情,其实是弊大于利。
牛顿本人就深受其害,他在南海泡沫中损失了两万多英镑,这在当时可是一笔巨款一—要知道十几年后耶鲁先生给一所大学捐了大约相当于800英镑的货物,那所大学就以他的名字命名为耶鲁大学了。牛顿将自己的损失归结为人性的不可预测,他的总结不无道理。然而,直到今天很多人依然不懂得这个道理,仍按照机械思维的方法,试图画几根直线去预测股市。实际上,进入20世纪后,几乎所有好的投资人都不再对资本市场做预测,而是不断根据市场变化做出反应并进行调整。巴菲特如此,索罗斯也是如此。2007年索罗斯在Google和施密特进行了一次对话。一位Google员工问他:“我的父亲一直追随你炒股,却总是不断亏钱,这是为什么?”索罗斯的回答是:“因为我不断地犯错误,当然我改正得很快。”这就是变预测为反应,由机械思维转变为控制论思维的很好例证。
回到企业管理的话题,在大工业时代,一个公司的战略、一个产品的开发都是自上而下制订和组织的。一般来说,都是公司的几个负责人先有一个想法,然后层层落实,这其实是一种预测的思路。企业界的读者朋友不妨对照一下自己所在公司领导一年内的 话,看看是否显示出这种“预测+层层落实”的机械思维。而硅谷的公司,尤其是互联网公司却不是这样做事的,它们依靠的是持续的反应,这就如同土星五号在飞行过程中要不断调整轨迹一样。不重视预测,而是重视反应,这背后有两个原因。一来无法预测准,于是干脆不再预测;
二来是有能力做出快速反应,因此不担心意外情况发生。
无法预测准这一点容易理解,大家只要看看今天上市公司一年前给的财务预估和今天实际情况之间的偏差就可以了,一大半上市公司做的预估都不准确。这不是它们不想做准确,而是做不到。那么,做不到该怎么办呢?机械思维告诉我们应该改进方法,努力做出更准确的预测。但另一种思路却是增强调整的能力,快速反应即可。硅谷的公司采用的就是后一种方法。
在Google和Facebook内部,有大大小小无数的项目,在这些项目成功之前,各级主管很难预见什么项目能够成功,或什么不能。那么该如何决策呢?
这些公司的做法很简单,管理者会根据自己的经验和项目进展情况对这些项目不断作出反应。比方说市场往某个方向偏移了,那么项目也要跟着做相应的调整;某些项目进展得顺利,并目显示出较好的市场前景,那么就对这些项目增加资源投人。反之,对那些进展缓慢市场反应冷淡的项目,就及时砍掉,如此而已。在硅谷的公司里,很少有那种下级在上级面前立个军令状,遇到困难表个决心,再要一次机会,或者搞一个大会战追赶进度这类场景,因为这么做不符合“反应”的原则。Google和Facebook的大部分项目最终都被淘汰掉了,用户能够看到的产品其实是少数项目转化而来,这就是变预测为反应的结果。
硅谷的很多公司在招人时常常说这样一句话,就是“你来我们这里可以干你想干的事情”,很多人真的被这样的话打动了,加盟了那些公司。但是,他们马上就会发现,这句话背后还隐藏着两个意思,第一,虽然一开始你可以干你想干的事,但是公司可以随时根据你的进展和市场变化停掉你正在做的事情;第二,公司会把你作为资源投人到那些在竞争中更成功的项目中去。一些人到了硅谷两三年后,从踌躇满志变为心灰意冷,多少与此有关。可站在公司的角度来讲,它则是既给了每个人发挥自己的机会,又根据公司的利益作出了及时必要的反应。
思科、Google等很多硅谷公司看待内部创业也是基于类似的思维方式。公司高层实际上很难预测出哪些地方可以作为未来的突破点,便任由基层员工根据自己的理解尝试各种创业主题。公司则根据每个项目的表现作出反应,或继续支持,或收购回来,或任其自生自灭。于是,那些有执行力的团队、有竞争力的产品便能脱颖而出,成为公司未来发展的支柱,而那些没有生命力的项目就消亡了。Google X Lab借鉴了思科的很多做法,有很多项目里的员工,基本上是两到三年便更换一波,成功的项目很多都被转到了产品部门,比如Google大脑。失败的项目自行消失后,员工也就被释放了,他们大多数加人了其他项目组,少数离开了公司。
硅谷对那些表现不再卓越的公司和人的态度,其实也是硅谷在整体上对行业作出反应的结果,通过这种方式实现资源再分配,确保最好的行业、公司和个人获得最多的资源。但是,世界上的很多开发区却不是这样看问题的。一旦某个公司人驻,这些开发区就生怕它死掉,以免证明当初决策的错误,于是不断给那些半死不活的公司输血,好证明自己当初预测的正确性。这么做的背后就是机械思维的惯性在作怪。结果,一些公司反而吃准了这一点,一旦拿到当地政府扶植的基金,就靠在政府身上过日子。因此,这种开发区缺乏竞争力也就丝毫不奇怪了。
风险投资的实质也是变预测为反应,而目风险投资的决策过程也完全遵循信息论和控制论的指导思想。在信息论里,有一个最大熵原则,具体有两层含义:首先,在没有信息的情况下,不能对未来做任何主观的假设。Google内部的产品原则一—没有足够的数据不能下结论,就是源于此。其次,在获得了一些知识或信息的情况下,结论要与数据相符合,而不是迎合长官意志,这样才能做到风险最小,回报最大。好的风险投资人不做事先的假定,因为不知道未来的发展方向一定是什么样的,而是希望从创业者那里了解信息。在得到一些信息后,他们会及时作出适当的反应。为了降低投资风险,他们不会把鸡蛋放在一个篮子里。同时,一旦察觉到某种技术趋势,他们会让自己的一部分投资符合这种技术趋势。
在具体操作上,他们倬用的是从香农第一定律出发得到的霍夫曼编码方法,即通过对好的项目不断追加投资,将最多的资源用于最有希望的项目。我们不妨通过一个具体的例子,看看这种方法是如何操作的。
假定风险投资人一共评估了100个创业项目,删掉不靠谱的,然后选择20个各方面都比较好的项目进行投资。投资之前他们并不在意这20个项目哪一个就比另一个好,因为他们无法预测。过了一段时间(比如在这些项目需要下一轮融资时),投资人会重新评估这些项目,根据创始团队的表现和项目的进展,对发展超出预期的项目加倍投资(专业术语叫做Double Down),对表现一般的项目就顺其自然,对表现差的项目甚至会提前进行清盘,退出一部分投资。这样,到了第二轮,投资人可能又向其中的六到七个项目追加投资。类似地,投资人会根据项目的表现不断作出及时反应,在第三轮、第四轮,将更多的资金投人到表现最好的项目中。最终,他们会在成功的项目中占有尽可能多的股份,在失败的项目中则将损失控制到最小。在本章附录二中我们对上述情景做了量化分析,证明这种投资方式不仅回报高,而目相对风险较小。
当然,在信息时代能够淡化预测、实现快速反应,还有一个前提,那就是知识型工作者自身的自觉性。在大工业时代,这一点则做不到。现代管理学大师德鲁克在他的《卓有成效的管理者》(The Effective Executive)一书中指出,每一个知识工作者本身就是一个自觉的自我管理者,对于他们不能也不需要采用过去那种简单的自上而下的人事管理方式,而要改成任务导向的契约式管理方式。他的这种思想被信息时代的很多管理者,包括比尔·盖茨、格鲁夫和Google前CEO施密特所推崇。在硅谷的IT公司,每一个工程师不仅在作息时间上相当自由,也是公司基层决策的参与者。他们的自觉性倬得公司能够根据最新的变化做出快速反应。
3.2 拥有vs. 连接
从农耕时代到工业时代,在人们的观念中,对实体财富的拥有、对生产资料的控制是继续创造财富最重要的手段。直到今天,很多人依然喜欢“拥有”实物所带来的快感,特别是生活在东亚地区的人。
20世纪80年代,日本在经历了20多年的快速发展之后,财富剧增。于是,日本的富豪们开始大手笔在全世界购买各种资产,从曼哈顿的地产到印象派的绘画,尽情享受着拥有的快感。不过,这些资产并非创造财富的有效工具,十几年后他们又不得不原价甚至低价将其卖出。在过去的十几年里,随着中国经济迅速起飞,中国民众尤其是企业家的财富剧增,很多人都跑去美国投资,投资的对象依然以看得见摸得着的房地产和各种实物为主。很多人愿意花几千万美元甚至更多来买下自己一年只住一两周的豪宅,买下永远无法盈利的酒店、酒庄、高尔夫球场或写字楼,却不愿意拿出几十万美元投资到美国股市或风险投资基金中,因为后者看不见摸不着。
亚洲人喜欢投资不动产的背后有着更深层的原因。由于亚洲地区脱离农耕文明时代的时间还不长,易然享受到了商业文明带来的财富增长,但是思维方式却不是一两代人就能够改变的。大部分亚洲人高估了固定资产的价值,而低估了人、新技术和先进的生产关系的作用。在中国开展“双创”之后,各地政府都希望从美国带回一些创业项目,以提升当地产业水平。各个城市和开发区的领导常常觉得给出的最大优惠就是一块土地。我身边很多回国发展的朋友讲,当地政府在了解他们的诉求时,最爱问的是“你们需要多少平米的办公楼,需要多少亩地。”事实上,这些想回国创业的海归,他们更多地是希望能解决人才落地的问题,以及对外便利交流的问题。2008一2009年美国金融危机之后,中国一些地方政府和创业园在硅谷地区购买了大量商业楼宇,改建成孵化器,希望以低价格吸引创业公司人驻。孰料10年过去了,这些楼宇至今还空着一大半。很多孵化器将房租降到每天每个工位5美元,即两杯星巴克咖啡的价格,依然吸引不到好的创业团队。与此同时,Google、苹果和亚马逊等公司在硅谷的办公楼则是人满为患,在外面租楼或买楼又办不到,说明硅谷地区的办公楼其实很紧俏。这些中资孵化器失败的原因,主要是农耕文明的思维习惯和硅谷商业的价值观是背道而驰的。
硅谷的公司在快速发展期都是采用租房的方式,而非买房和建房。这倒不是硅谷企业不懂得土地房屋的价值,而是相信把资金投给固定资产,不如投给自己的核心产业回报高。当一个企业开始大量买地建房时,说明它们已经找不到更好的投资方式了,这时企业就从青春期进人成熟期。这个阶段的企业市盈率通常都不会很高,因为华尔街会觉得它们后劲不足。
硅谷的公司不仅对这些不动产兴趣不大,对其他重资产的项目也不感兴趣。今天硅谷地区依然设计了全世界最多的半导体集成电路芯片,但是当地没有一条成规模的半导体生产线。世界上大部分集成电路芯片都是由中国台湾的公司制造的 硅谷地区不是没有生产集成电路的技术,而是因为它投资太大,今天一条先进的半导体生产线需要上百亿美元的投资。这样重资产的项目一旦要转型,是非常困难的。硅谷地区更喜欢不断变化且容易采用新技术产生变革的产业。
在信息时代,比拥有更重要的是连接。
Google和Facebook自己并不制作内容,它们反而是世界上用户最多、市值最大的互联网公司,尤其是Google,它的利润超过中国上市的互联网公司利润的总和。优步公司不拥有一辆汽车,反而是世界上乘客最多的出租车公司,Airbnb不拥有一间旅馆,反而能为世界上数量最多的旅客提供差旅住宿。在中国,最有影响力的电子商务和 联网公司是阿里巴巴,它既不制造产品,也不发行任何形式的虚拟货币,却是世界上最大的购物平台和支付平台。这些公司成功的原因是,它们拥有连接,既包括人与人的连接,也包括人与物的连接。
过去那种需要拥有生产资料才能控制商业的思维方式已经过时。在后互联网时代,获得连接用户的带宽比拥有资产重要,因为谁拥有了通信的“带宽”,谁就拥有了生意。这和香农第二定律是相吻合的,即带宽决定信息的流通量,进而决定生意规模的大小。图29.4显示了Airbnb公司提供的可选房源数量,不到10年的时间,Airbnb就将这一数量增长到400万,超过了全球房源最多的万豪、希尔顿、洲际、温德姆和锦江国际五大酒店集团的房源总和。
在所有连接中,处于关键路径上绕不过去的那个节点最有价值。在个人电脑时代,整个PC产业链中绕不过去的两个环节是微软的操作系统和英特尔的处理器,这两家公司也就先后成为那个时代市值最高的公司(市值都曾超过5000亿美元)。在今天的移动 联网时代,关键节点并不掌握在一家手里,而是在几家IT巨头手里。微软依然牢牢把握着计算机的操作系统,但是Google掌握着这个时代最重要的安卓操作系统,而亚马逊的云计算平台起到了企业级云计算操作系统的作用。再加上自成一体的苹果,它们成为了今天全世界市值最大,而目在各自领域无人能够挑战的公司。
3.3 局部vs. 整体
大工业时代的宿命,是一个地区的产业转型很难,以至于无法在下一次科技进步中继续引领潮流。这里面的原因主要有两个。
首先是地区对大公司的依赖。
在大工业时代,一个地区的发展常常仰赖一个核心产业,甚至是这个产业里的一两家大公司,很多小公司都围绕着一两家大公司运转,当这一两家公司过了气,整个地区也就衰落了。这似乎是大工业时代的宿命。以美国为例,匹兹堡的发展靠的是钢铁业,具体来说靠的是卡内基钢铁公司这一家公司;底特律靠的是三大汽车公司;新泽西靠的是基于电话的电信产业,而目基本上靠的是AT&T这一家公司(当然今天它派生出了很多公司);而在纽约的北部(即上纽约地区),从19世纪末开始,当地经济基本上就靠IBM和GE这两家公司支撑。这些公司一方面像一把大伞保护着当地,并目为当地带来了迅速的繁荣,比如像地处美国内地的匹兹堡和底特律,当年之所以能够崛起,不能不感谢卡内基钢铁公司和三大汽车公司。再比如像通过微软一家公司带来繁荣的西雅图周边地区,但是这些公司规模都太大了,在它们的阴影下,不可能再成长出大树了。一旦大树倒掉,当地的经济便将受到重创。正因如此,当地各种利益集团都不敢让大树倒掉,只要能多支撑一天就要让它们继续维持着。但是,如果跳出这些地区,或者过了很多年回过头来看,就会发现这其实是优化了局部利益,而牺牲了一个地区整体发展和长远的利益。
其次,一个产业里最好的公司难以走出这个产业。
如果说大公司决定了一个地区的行业导向,使得政策向现有产业倾斜,导致一个地区无法实现转型,那么为什么这些大公司的内部转型也非常困难呢?大部分时候,不是这些公司不想转型—一他们的高级管理层通常都很优秀,而是根本转不了,因为公司的基因和文化是公司成立之初确立的,受到当时产业环境的制约。当一个公司从小到大成长起来时,只有适应那个产业特点的(创始)
人和公司才最终生存了下来,可以说那些公司的基因和企业文化的形成必然有其合理性。比如IBM早期向客户收取高额服务费的做法,我们今天看起来实在是太“心黑”,但是在上个世纪60年代,只有专家才会使用计算机,IBM派人进驻客户,帮助客户使用计算机,是有利于计算机普及的。但是,当大公司的组织架构和管理风格不断优化到最适合现有业务时,它其实就很难再适应新的业务,这就是惯性原理在起作用。以微软为例,它的组织架构和Office软件的层次结构几乎完全吻合,以这种组织架构来开发互联网产品,自然会力不从心。
一个传统工业区、一个大公司,越是对现有企业、对现有业务进行局部优化,就越难以在较长时间和空间内做全局优化。从控制论的角度看,在当前利益基础上优化得越多,就越容易陷人“局部最大值”,也就是走入了一个进化的死胡同。
基于上述两个原因,很多地区在高速发展了一段时间后,便走到了尽头。
反观硅谷地区,易然靠半导体起家,但是叛逆的作用倬得那里再也没有出现过一家独大的公司。如果仙童公司诞生在20世纪初的纽约地区,它很可能是另一个AT&T或者IBM。而在硅谷地区,它没有形成垄断,并目很快自己就消亡了。今天易然苹果公司按照营业额和利润讲,是世界第一大公司,但是在硅谷依然有Google等公司可以制约它。在这些软件公司之外,还有思科、甲骨文、惠普和英特尔等硬件和系统公司平衡软件企业。可以说,硅谷对局部构成的约束,却带来了整个地区的繁荣。这样的结果,并不是仙童或后来的大公司预先设定的,而是自觉甚至不自觉应用信息论和系统论的必然结果。
怎么从科学的角度来理解叛逆的行为呢?我们不妨用图29.5来加以说明。
在图29.5中有两个高峰,前面一个矮一点,代表当前的产业,后面一个高一点,代表今后的产业。任何一家企业处在第一个山脚下,都要最优化它在产业中“爬山”的过程,这样最终会达到局部极大值,就是第一个峰值。但这是一个死胡同。叛逆的力量则会强行地把公司向下推,推到谷底才能让公司有机会走向下一个产业更大的极大值。当然,很多公司会拒绝这么做,最终就可能被新的公司取代,新的公司常常会比旧的公司走得更远。不断有新公司出现,才能让一个地区长期繁荣。这就是半导体行业从肖克利半导体公司到仙童公司,再到英特尔公司的历程。(本书分享更多索搜@雅书)
肖克利在创办他的半导体公司时,给公司确定的使命是把晶体管的价格降到每个一美分。这种想法很自然,因为在肖克利半导体公司成立时,全世界只有晶体管,没有集成电路。肖克利要想确保竞争优势,就是制作出更廉价的晶体管。但这就是沿着机械思维的惯性在往局部最高点爬山,即使他做到了这一点,也无非是爬到了半导体产业的一个小山头,就再也上不到更高点了。如果今天每个计算机的处理器都是用一个个晶体管搭建的,不考虑耗电量,一台PC或手机也要几千万美元。当然这样也就不会有个人电脑和手机了。好在肖克利公司出了“八叛徒”,成立了仙童公司,这就把晶体管的产业往下推,当然,在颠覆肖克利晶体管生意的同时,他们也发明了集成电路。集成电路相当于比晶体管更高的山头。
在上个世纪60年代,如果任由仙童公司发展并目不再出现“叛徒”,那么它可能会和德州仪器公司一起垄断半导体行业,就如同50年代发展起来的IBM长时间垄断了计算机行业一样,这样硅谷就有了一个IBM那样的大公司,但是恐怕就不会出现后来遍地开花的硅谷半导体公司。最后,从仙童公司派生出来的英特尔公司,再次带领半导体产业更上了一层楼。
信息论还从另一个角度解释了打破原有的平衡所带来的好处。我们知道,任何一个封闭的系统永远会朝着熵增加(也就是越来越无序)的方向发展,一定会越变越糟糕,而只有开放的系统会引人负熵,才有可能让系统通过与外界的交换变得更加有序,朝着好的方向发展。硅谷地区整个是一个开放的系统,它不断从世界各地引入新的人才,不断地丰富已经非常多元的文化,才能在整体上蒸蒸日上。由于企业间人员流动频繁,每一个企业也形成了开放的观点。相反,一个封闭的社会,不论一开始起点有多高,要是关起门来发展,最终那里的人会同质化,变得死气沉沉。一个企业,即便对员工再好,人员再稳定,如果没有外来新鲜血液注人,内部也激发不出创造的热情。
从工业时代到信息时代,通常只有牺牲掉局部,才能保全整体。世界上唯一不死的细胞是癌细胞,细胞永远不死,人的肌体就死了。一个部门若永远存活,企业就死了。一个企业若永远存活,地区就死了。硅谷正是因为没有形成统治性的企业,整个地区才富有活力。
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