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本文最初于 2019 年12月8日发布于笔者的公众号。

1/ 世界是个巨大的网络，在一个已经有少数垄断者的相对稳定状态的网络上，按照现有规则争夺稀缺资源，是一个极吃力而不讨好的事情。但人们被长期训练学习了现有网络上的操作规则（类似软件系统的应用程序界面 API） ，已经习惯了对于各种事情不经大脑的直觉反应 （类似电脑的缓存 cache ），从某个角度上已经成了这个操作系统上的僵尸。新的机会，只有来自网络拓扑结构的改变。

2/ 网络拓扑结构的彻底改变，通常都有这样一个规律:

首先，两个之前无法连接， 或者不被允许连接的节点可以连接了。比如运河的开凿，铁路的兴建， 电报的出现。

3/ 节点之间连接的时间延迟慢慢降低，不断接近于零。比如蒸汽机的出现， 把威尼斯到伊斯坦布尔的货船运输时间，从十五到八十天 （严重受天气影响）压缩到稳定的十天。

4/ 节点之间连接运输的成本慢慢降低，不断接近于零。

5/ 节点之间连接的带宽不断迅速增加。比如集装箱的出现极大提高世界海运吨位。

6/ 这些连接在局部可以创造一定经济效益，使它的进步可以持续。但在早期基础设施还不够完善丰富时，应用场景相对有限，长期不为人重视。在基础设施薄弱，生态不丰富时，老想以自己有限资源创业，霸王硬上弓的人，容易成为烈士并因此而郁郁寡欢愤世嫉俗。

7/ 当规模和成本越过一个临界点之后，更多玩家和资源短时间内从老的网络迅速迁移到这些节点的网络上，和新的网络连接协议对接， 造就越发丰富的基础设施。加油站，车站，集装箱码头，机场，网络路由器，手机， 都是不同网络的基础设施的体现。

8/ 关于基础设施发展的一个典型例子是世界第一大视频网站油管。2016年每分钟上传到油管上的视频内容是 336小时 (这是 2008年公司被谷歌收购时的六十倍)，相当于差不多这之前十年的总和。也就意味着 2016年一年整个油管上所有视频内容以小时计，翻了一番。2017年和2018年每分钟上传内容都超过500小时，相当于一年半后又翻了一番。这导致人们的日常习惯发生微妙的迁移。你所关心的所有话题都可以在油管上找到，更多人也更愿意到油管上充分表达自己，寻找自己的同道。

9/ 世界上第八大奇迹是复合增长 （compounded growth）. 但这些变化，只有在较长时间的跨度上持续观察，才能深刻理解其中奥妙。可以参见笔者的老文章

王川投资第三法则: 增速为王

10/ 随着网络节点数指数倍增长，人们突然发现节点之间连接可以软件化, 可以通过简单通用的 API 被调用 （ 比如打电话叫出租车变成用手机 app直接叫 uber, 电话会议变成微信群组讨论，等等）, 而一些纯虚拟服务的调用成本因为使用规模的增加可以被分摊到接近于零。

11/ 当所有的延迟和费用都压得很低的时候，在这个网络上会衍生出复杂操作系统，和各种复杂的应用软件。无数新程序员可以在新的基础设施上轻松开发各种新的应用程序，迅速淘汰老的做事方法，完成以前老的低级操作系统上根本做不了的事情。可以参见笔者的老文章

王川：为什么软件正在吞噬世界 （一）

12/ 开发应用软件的很多人，其实技术上不一定特别硬核，对一些底层细节可能懂得也并不多，但是最大的利益往往被少数控制应用软件的人获取了。新网络上的玩家会对网络上的新的稀缺资源产生激烈争夺，然后达到一种平衡。极少数关键资源的垄断者将获得主要利益。典型的例子如脸书，亚马逊云服务。

13/ 软件定义世界没有止境，因为总是还有某些行为需要人工干预，或者通讯运输成本过高。对于这些瓶颈的突破，造就新的连接，就意味着新的软件 API 的增加，和新的应用程序的涌现。在现有游戏中落败或缺席的玩家，要异军突起，总是可在新的连接中找到新的机会。

14/ 软件定义世界的关键词是：零延迟，零边际成本，开放的界面，和它带来的巨大规模效应，极低的单位成本，极复杂丰富的生态。老玩家对此无可奈何，因为你的单位成本就是比别人高很多，等你看懂时，已经没有时间去构建属于自己的市场生态了。

15/ 美国三大电视网络，晚间的脱口秀的主持人，年均收入都在一千五百万美元左右，和九十年代相比没有大的长进。但他们需要支持一个庞大的节目制作组和录影棚，每个晚上都要制作节目，非常辛苦。主持人时常要和电视台的高管和其他主持人勾心斗角，为了保住自己在黄金时间主持节目的地位。

16/ 而远在西海岸的 Joe Rogan, 原来就是一个不知名的体育评论员，现在以互联网为平台，每个月制作二十个左右的播客和录像, 据说他只有三个雇员，但目前每年收入估计在两千五百万美元以上。而且他完全拥有自己独立的品牌，不需要看任何平台老板的脸色。Rogan 的发展潜力，还有很大空间可挖。

17/ 以 Netflix （奈飞）为例，过去十年的成长关键是它巨大的体量，它在全球有一点六亿付费用户，过去一年净增加了两千八百万。而当初从 1997年创业到2011年花了十四年才超过两千三百万。Netflix 公司三季度的营收突破五十亿美元，年化两百亿美元，这个数字已经达到全球电影院收入四百亿美元的一半。美国很多电影院如 AMC 一张电影票单价都要将近十四美元，已经超过 Netflix 的十三美元月费. 更微妙的是，因为 Netflix 掌握了大量细颗粒的用户观看习惯，在艺术创作上更有底气去大胆创新 （类似的，知名视频网站伯恩哈伯的产品经理，更是通过分析用户关闭网页之前所看的最后一个视频，精准地了解观众的微妙品味，以反哺内容的创作）。而传统工业化制作大片，为了保证叫座，在艺术创作上不敢冒风险，对于时间，人物和情节转折都有公式化的严格限制，和工业化快餐没有区别。传统制片业和 Netflix 的差别，正在继续拉大，只是这些微妙的细节外人看不到而已。

18/ 当软件定义世界迁移到金融领域，更精彩的演变就会发生了。

19/ 笔者在2018年的老文章里， 曾经提到过闪电网络。这是一个比特币网络之上的二层协议，目的是使支付可扩展化，实时到账，同时支持更好的隐私保护。现有多家软件团队自发独立并行地开发支持此协议的应用软件。可以参见：

王川：闪电网络要涌现了吗？

一年半之后，闪电网络线上锁定的 btc 已经从原来的突破 100 增加到接近 900 (等值于接近七百万美元）， 支付节点超过一万，支付通道超过三万五千。著名交易所 bitfinex, 最近也宣布成为第一个支持闪电网络的交易所。作为多个独立团队参与的开源软件协议，与 Libra 之类的中心化机构不同，闪电网络无法找到相关负责人去出席国会听证会。

20/ 可以想象下面一个可以操作的商业模式，是开发一款极为好用的移动闪电网络钱包，全球支付秒到账，支付单位“一聪” (satoshi), 相当于一亿分之一个比特币，目前约等值 0.007美分。这个钱包软件完全免费，关键特点是易用安全，然后上面可以有各种虚拟商品服务可以直接点击购买或者出售。对普通人来说，哪怕是一百聪，相当于不到一美分这种小钱，大家都不会在乎，购买时摩擦极小，基本不犹豫，点击一次就完成支付。

21/ 这样一个软件的最初推广切入点很可能是非洲。非洲十三亿人只有大约 10%有银行账户， 大部分人每天收入不到五美元 （最富的埃及人均 GDP 也只有三千美元，而埃及 镑相对于美元过去二十年贬值了 80% ）。传统银行系统可以看成是以个人身份为本位的软件系统，但把这套系统和相应前端，后端基础设施照搬推广到非洲，成本不菲。而以密码为本位的闪电网络/比特币系统，只需要一个手机和互联网连接，启动成本极低。对于大部分赤贫的普通非洲人来说，可以几分钟内直接安装使用这类移动钱包，不用繁琐的手续开设银行账户，获得的是贬值风险远小于本国货币而且全球通用的 btc，可以方便线下购买干净的饮用水和食物大大提高生活水平，预计推广的阻力相对较小。

22/ 非洲人口1990年时只有六点三亿，三十年后已经翻了一番多。非洲大陆有五十多个国家，总面积三千万平方公里，比俄国和中国面积加起来 (两千七百万)还大。其中尼日利亚人口已经突破两亿，可能很快超过巴西。有预计未来三十年世界一半新生儿将会在非洲出生，所以在非洲推广此类产品市场前途很大。推特总裁 Jack Dorsey 最近宣布要花更多时间待在非洲推广 btc, 相信他一定是看到了我们很多人还没有看到的东西。

23/ 随着这样一个钱包软件用户数目增加，虚拟产品服务的增加，会慢慢进入一个良性循环，就是产品销量越大导致服务商可以把价格订的极低但仍然可以赚钱。而价格越低，吸引更多钱包软件使用者加入购买，又进一步增加此软件的规模和价格优势。

24/ 目前互联网上的各种支付，至少要按十几个键才可以完成，而看到一篇爽文点击一次就可自动在闪电网络上给作者打赏一聪。虚拟产品服务不仅仅包括文字影像产品， 可以包括帮人做验证码 (CAPTCHA) 识别， 亚马逊机械特克 (mechanical turk) 之类的任务，也可以包括产品折扣券。比如十一月份洛杉矶有家公司叫 Honey, 被 Paypal 以接近四十亿美元现金收购，他的主打产品就是在浏览器里安装软件插件，收集各大公司的最新产品折扣，自动帮用户拿到最好的优惠和返现。这种虚拟折扣券，完全可以通过闪电网络自由交易，增加更多的流动性。

25/ 虚拟产品还可以是某个软件化可以直接调用的标准化的服务，然后生出各种极为复杂的现在无法想象的排列组合，生态。比如可以把所有日常的网络操作都”闪电网络支付化”，为防垃圾邮件，可以设定要求发邮件者必须支付一聪才能被接受。甚至可以在 http连接协议层面”闪电网络支付化”，轻松解决分布式拒绝服务 （ddos）的问题。大家也可以随时用闪电网络众筹类似 reddit ask me anything 的活动，比搞那些劳民伤财效率低下空话连篇的线下活动高峰会议，不知道要高到哪里去了。

26/ 这个东西刚出来时没有太多人在意，但是对于一个每天生活费不到五美元的穷人，如果可以每天在这个平台上提供虚拟服务挣两三美元，就很有意义。慢慢的，一旦平台人数超过一亿，就可能形成超强的正反馈，人们在此平台上收入超过普通打工，奔走相告，很快就发生相变，用户人数就可能突破十亿。就像大家开始怕麻烦不愿意去油管做视频，听说李子柒在上面一年挣几百万美元，马上都要跑去做了。

27/ 肯定会有人做这个东西，第一个把这个做好做大的平台 （不一定是中心化的公司，很可能是个开源的去中心化的软件组织）可以依托它的超级规模， 几亿,几十亿用户和更上一层的丰富的软件应用，不断强化其垄断优势， 就抽一点点提成 （或者其它间接盈利模式），仍然可发大财。

28/ 另外一方面，这样一个超级平台，可以把现在很多昂贵的虚拟服务分摊到几亿用户身上，搞得极为便宜，不仅是白菜价，简直就是白菜渣的价格。等传统金融体系的人意识到这种转变后，拿它毫无办法。

29/ 福特一百年前的最大创新就是通过流水线把汽车传送到工人身边，工人自己不用跑来跑去。一下子效率提高很多倍。可以想象闪电网络把世界变成一个多维度的虚拟世界的流水线，几十亿人在上面找活干，去“攒聪”（stack satoshi), 这个系统的效率和可以创造的财富将远超现在的水平。

30/ 只有极少数人是这个游戏的大赢家，大部分创业者可能最后仍然是白忙一场。普通老百姓可以静观其变，坐享上面涌现出的各种超级价廉物美的商品服务就好了。

31/ 闪电网络作为一个独立于物理空间的虚拟网络，在结算的延迟，用户覆盖范围，交易颗粒度，支付成本，操作 API ,应用生态的丰富程度等各个方面有潜力全面彻底超越世界现有金融体系。这种迁移最终可能无法避免。任何一国监管者的粗暴干预，很可能导致自身在这个领域发展的话语权的缺失，还不如在趋势形成后主动参与，以获取最大利益， 否则难免重蹈 IBM 之于亚马逊，好莱坞之于 Netflix, 传统媒体之于脸书谷歌的覆辙。可以参见笔者的老文章

王川: 亚马逊的云服务将吞噬美国的 IT 产业吗? (上)

王川：好莱坞会被 Netflix 吞噬吗？

32/ 赚钱的目的是什么？无非就是可以获得更多未来的资源和服务。在一个高度发达超大规模的软件定义的世界，高度抽象的软件可以调用的资源服务，将是大部分人现在无法理解和想象， 或者即使以当今世界全部财力物力根本无法企及的。未来属于那些可以自如设计运行那些新软件的新程序员们。可以参见笔者的老文章

王川：抽象者劳心，被抽象化者劳力 (一）

本文最初于 2019 年12月22日发布于笔者的微信公众号。

1/ 对某一件具体的事，光知道自己的认识是正确的，别人的认识是错误的，还远远不够。我们经常看到两个人对于同一件事情有不同观点和解读，吵得脸红脖子粗，都想说服对方，甚至激烈的时候两个人要动手打起来。这是非常不值的。因为即使你知道他是错的，你如果不知道为什么原因他会有这种错误的观点，你费牛劲说服了张三，下面来了个李四还要说服他，这要把你累死。你又不是雷锋，说服这些人改变观点，对你没啥好处，可能别人还要恨你，这就是冤大头了。

2/ 只有说知道为什么别人会犯错误，知道他是否有可能改变观点，知道他在什么情况下才会把错误的观点改正，知道自己在什么情况下可能也会犯他的错误，才能真正把事情理解透。

3/ 举个例子， 笔者十月份有篇文章

王川: 重要的东西, 往往是看不见的

提到在华人工程师圈内一个祥林嫂式的话题，大家老是把华人 IT 工程师职场发展看似不如印度工程师的现象错误归因。

除了半导体行业的反例以外，以企业软件行业为例，大部分初创的企业软件公司都不成功，这两年冒头的两大企业软件公司， slack 和 zoom, 都是一百亿美元以上的市值，创始人都不是印度人。Zoom 创始人更是山东大学的校友。

4/ 那么回到一个关键问题了，为什么我们每天仍然看到这些错误的分析， 中国工程师不如印度工程师？ 以笔者的猜测，第一，在大公司基层工作的华裔工程师太多了，他们看不到自己行业之外的情况，也没有足够经历去了解行业的变迁历史。他们只看到一个客观现实，就是大的 IT 公司 印度人在管理层升迁很快，于是就把这个客观事实归他们看到的印度人的其它特点。

5/ 第二，这类人人数较多，观点角度单一, 他们聚在一起议论，这种简单归因的观点就会自我强化。这和星座命理这些理论的形成机制本质没有差别。如果你要告诉他们， 其实是更复杂的原因，他们没有亲眼看到，无法体会你所了解的信息，要解释是个非常费劲几乎不可能的事情。别人都这么讲，他为什么要相信你的解释？就像今天你如果遇到一群热衷星座命理的朋友，对她们说，什么星座命理，扯淡，全是迷信，那肯定会遭到一顿合力的痛打。

6/ 但这些人实际上在为他们的错误思维模型付出代价。他们在寻找职业出路时，没有理解在不同特征的群体里，个体竞争优势的形成，发展，强化的底层规律，没有找到一条适合自己的道路。他们误以为要在 IT 公司内往上爬，缺的只是练好口语会忽悠，但在实际操作中还是无法克服在大 IT 公司印度工程师的群体内在优势。就在这个怪圈里出不来，然后日复一日地和那些与他们类似的人，每天唉声叹气，怨天尤人。

7/ 另外一个例子是， 最近我看到某个亿万富翁科技大佬，评论某个新技术时说， 这个技术没有用，我试图把它推销给我的客户， 都没人愿意用！你们其他人， 休想劝说我。 实际上， 我非常清楚这个新技术在目前早期的使用场景，他之所以用不到是因为他暂时没有那些新技术目前可以解决的痛点和场景。这种认知误区，就像富人对穷人感叹“何不食肉糜”，老农猜想皇帝每天扛着金扁担一样普遍。因此就理解为什么他现在不看好这个新技术，也理解为什么他注定会错过这个投资机会。

8/ 当你清楚知道为什么别人会执着地犯某个错误，而你自己为什么正确的底层原因时，会有一种强烈的兴奋和淡定交织在一起的感觉。这是一种很微妙的感觉， 因为你把事情搞清楚了， 未来对你而言确定性就更大，体内多巴胺爆棚，你就不像周围人那样，因为对未来不确定而带来的强烈的恐惧和不淡定。这对人平时的精神状态，身体健康，等等非常有好处。

9/ 这之后，可把此思维框架推而广之到很多其它领域，避免自己犯类似的错误，而对别人的错误认知泰然处之，值得劝的人点一下，无法劝的人一笑了之。同时自己也要警醒，只有理解别人为什么会有错误观点/为什么会执着地犯错， 你才能算是真正懂了。否则很可能只是别人掌握了你不了解的信息，没有说出来而已。

本文最初于 2019 年12月26日发布于笔者的公众号。

1/ 每个人做决策时，势必会犯错误，严格说是偏差。这种偏差往往不是因为我们不够聪明，而是因为信息输入有局限，或者被输入了虚假的信息，更重要的是，随着时间的推移，事物的演变的复杂程度远超我们的有限思维模型可以想象的范围。所以偏差是必然，没有必要觉得丢脸或者不好意思。

2/ 在必然有错误和偏差的情况下，纠错的能力就变得十分重要。但实践中根据情况变化，要做到迅速纠错，非常困难。一个重要障碍是纠错必然会有成本，纠错成本必然会和一些短期局部利益发生冲突，纠错成本越大，纠错能力就越弱。因此对于一些重大决定，尤其是不可逆或者可逆成本极高的决定，要极度慎重。决策的速度，要和纠错成本直接挂钩，纠错接近零成本的行为，要多去大胆尝试。投资时，一级市场的纠错成本，往往远大于流动性好的二级市场，就需要极度慎重。类似的，杠杆率越高，纠错成本也越大。

3/ 实践中大部分人判断进展的指标，是自己有限视角看得到的短期利益的获取，而完全罔顾纠错成本。一旦深陷泥潭，最后往往选择死磕到底，一错再错，无它，就是因为纠错成本不断增高，死磕是短期阻力最低的那条路径。或者说，当你选择了纠错成本高的那条路径，最后的毁灭已经是数学上的必然和时间的问题而已。再换个角度说，始终把自己放在一个纠错成本极低的路径上，道路越走越宽和长期利益的获取，也是一个数学上的必然。

4/ 纠错成本还有另外一个维度。一种是如果你不去管它，最坏也就是肉烂在锅里，损失有限，比如不带杠杆融资的股票投资，随着股价的下跌，它未来继续造成损失的空间不断下降。还有一种是如果你不去管它，损失越滚越大，会可能导致彻底毁灭。裸做空股票，和发动侵略战争都有可能演变成第二类错误。要远离有可能演变成第二类错误的行动。

5/ 有些人为了掩饰自己的僵化无知，去嘲讽探索者在纠错探索过程中的不断调整，并贬损其为首鼠两端反复无常. 不要为这种风言风语所动，千万不要因为外人的嘲讽而放弃自我纠错，从不犯错的先知多半是骗人的。

6/ 另外一个问题是一个团队犯错误，要迅速扭转方向，纠错成本极大。即使个别领导者要改，但要说服底下人众多部门牺牲自己短期的确定的利益，以换取团队整体减少损失趋利避害，在早期几乎不可能。所以不必为大公司看上去人多热闹所迷惑，方向一旦偏离，这些大公司和僵尸无异。

7/当利益和纠错成本矛盾时，纠错成本永远优于利益，因为错误和偏差是必然的。无法纠错造成的巨大损失迟早将吞噬所有的利益。

8/ 定义错误或者偏差的标准很简单，就是对世界做个预测，如果事实真相和预测有差别，就要考虑微调思维模型，引入新的参数。差别越大，调整就必须越大。而且调整是个永无止境的动态过程。

9/ 过去二十年一个被很多人低估的反直觉现象是开源社区的蓬勃发展，两个典型是 Linux 操作系统，和维基百科。在二者发展壮大之前，没人相信它们可以做起来，开发者都是些没有报酬的，怎么可以做得好？但开源系统有个关键特点，自我纠错查bug 的时间是常数，O(1). 封闭式系统可能搞很长时间也无法查错。

10/ 历史的记录中，胜利者往往会把自己过去犯的错误掩盖美化，而把失败者勾勒成一个自始至终就非常愚蠢刚愎自用老犯错误的傻瓜. 但实践中往往会发现，这并非真实运行的机制，实际情况是一部分原因是运气，一部分原因是大家都在犯错误，而有的人纠错机制灵活，有的人只顾眼前利益，把自己逼到一个纠错成本极高的死角里而已。不实事求是，不从纠错机制的角度来指导自己的决策，大部分人不可避免的永远无法吸取历史教训，重蹈前人的覆辙。

11/ 当年你的纠错成本比大部分人要低，当你把科学的纠错机制作为决策的重要一部分时，就自然而然的会更愿意多探索多试错。还没开始就已经赢了。

本文最初于 2019年12月31日发表于笔者的公众号。

1/ 这里讲的线下活动，主要是指各种业务交流的会议，投资会议，创业大会，高峰论坛，等等。如果你是被邀请作为一个主讲人去，最大的问题是：人少。某个具体话题的讲座，有两百观众已经非常好了。一个封闭的环境，如果有两百名以上的观众，视觉上看起来已经很多了，很挤了。但这实际上是一种幻觉。 人多了，大家七嘴八舌，很热闹，让参与者很有代入感，觉得自己在做一件有意义的事情，但是，人一多，人群之间彼此情绪传递，会压过理性的深度思考，实际上变成大家在演戏，入戏太深了。

2/ 线下活动，规模最大时，人数也就是两三千，一个大礼堂，顶天了，可能适合搞气功带功报告之类的迷信活动，八十年代中国的气功大师，在台上运一下气，底下有的观众又哭又闹，砸椅子，等等。但对于真正的有价值的信息交流，是没有意义的。唯一有例外的是，如果你的线下演讲会有专业录像，这个录像你可以存下来，上传到视频网站上供大家观看。

3/ 线下活动，大部分观众并不是对你的特定的内容感兴趣。他们所感兴趣的东西，和你所能提供的技能经验，匹配度非常低。但是你一篇文章，通过微博推特， 视频节目，很容易有成千上万的受众， 而且多年以后，一直有人看。比如我现在做的这些视频，一周以后观看的人有八九百，但是时间长了，以后受众多了，新的传播渠道多了，累积观看收听的人迟早突破十万，百万，千万。这是线下活动所根本达不到的效果。在这个巨大的受众之中，找到和你匹配能够产生有价值合作关系的人，哪怕几率只有千分之一，万分之一，也就够了。

4/ 另外线下活动还要准备着装，专业录像还要梳头，脸上打粉修饰，非常麻烦。但是在家里写文章，准备视频，即使光着脚，背心短裤， 蓬头垢面，胡子拉碴，根本无所谓，和输出想法是否真正有价值，没有任何关系。所以根本不用浪费时间在着装打扮这些事情上，完全集中精力在深度思考。

5/ 这里还有个“商业密度”的概念。这个词算是我独立发明的吧。“商业密度”，定义为你在单位时间内，可以接触到完成某个交易的商业伙伴的数目。大城市人口多，商业密度远远高于小城市。所以小城市和大城市高铁一打通，小城市的人一窝蜂跑到大城市找工作，小城市房价跌得更厉害，大城市更拥挤商业密度更高了。

6/ 以前是因为线上的人少，大部分是小孩，打游戏， 线下的人多， 所以大家还是习惯性的参与各种线下商业活动。现在的趋势，是上线的人越来越多，在线上可以做的生意，交易方式也越来越多，上线的人也越来越有钱。以前掌权有钱的人不懂电脑或者很少上网，现在他们越来越多朝网上迁移，所以在线上的商业活动可以接触到更多潜在合作伙伴，可以跨越物理边界，这个趋势时间上还是早期，线上的商业密度未来将远远超过你在某个线下区域所能达到的程度。商业密度越高，就越容易把商业密度低的人和物吸过来。

7/ 在线下搞各种活动，本质上就像在一个人口衰落的小城市的犄角旮旯里开杂货店。线上发布各种作品，本质上是可以跨越时空，跨越各种物理边界的，是面向未来商业密度更大的社会所准备的。 不是说完全不搞线下活动，而是要尽量提高效率，可以做测试， 尽量降低测试成本， 如果发现效率低，马上要停止，采用别的成本更低的测试方法。等你转了一圈再回头看，再也没有比线上传播，测试成本更低的渠道了。

本文最初于 2020 年 1 月 9号发表于笔者的微信公众号。

1/ 每当我听到有人讨论产品， 然后说某某新产品，因为有这些新的功能， 比市场老大要好，所以它就会马上取代市场老大的时候，我就觉得想笑。因为这些人没有真正理解产品创新，如何扩散，如何能够占据市场的根本规律。

2/ 创新产品的传播规律的理论，最早来自一本书，叫做 Diffusion of innovation, 作者是 Everett Rogers, 这本书是 1962年出版的，他把社会上的消费者分为五类：

第一类是创新者 innovator

第二类是早期采纳者， early adopter

第三类是早期多数， early majority

第四类是晚期多数，late majority

第五类是死不改悔的落后者 laggard

3/ 创新者，属于那种愿意花很多钱和时间去主动积极探索尝试新产品的人，即使从经济实用角度这种探索有相当成本，他们也可以忍受。这些人占市场总人口的 2.5%-3% 左右。这种百分比估算只是一个大概的经验型的估计。

4/ 早期采纳者 early adopter，不如创新者那么激进，属于那种对待新科技新产品心态开放，有着实用主义的态度的消费者。他们的决策基础主要在于这个产品是否在客观上对他们带来利益，主要依据自己的情况做出独立判断，而并不太依靠他人的影响。这些人大概占消费者群体的 13.5%-14% 左右。

5/ 早期多数 early majority, 这个群体也是具有实用主义的态度，但他们和早期采纳者的根本区别在于，早期多数，他们要看有相当数量的一部分人已经开始使用某一个产品了，他们才会跟进，他们占消费群体的大约 34%左右。他们对产品的价值取向， 主要是看，是不是有一部分人已经开始用了，而不是独立地分析判断。

6/ 第四类客户是属于晚期多数 late majority。晚期多数，这类客户和早期多数相比，又更加保守，他们要等到技术标准非常明确地建立了，系统各种生态应用，技术支持，基础设施都成熟了，才会购买新产品。而且一般购买的时候，只会从行业领先的大公司那里购买。他们占消费群体的比例也在大约 34%左右。

7/ 死不改悔的落后者，占市场总人数的 16%。他们的消费习惯极端保守，非常厌恶改变，这类人对于创业者来说，要绕道走，不要在他们身上多浪费一秒时间，因为他们的观点和反馈对于你对新市场的探索，价值是负的。这也是为什么乔布斯说，他从来不做市场调查的部分原因。如果你要开发手机，对这些人做市场调查，可能现在还在研发功能手机， 完全想不到 mobile app.

8/ 这里推荐一本书，叫做 Crossing the chasm, 中文翻译是“跃过鸿沟”，作者是 Geoffrey Moore。这本书最早是 1991年出版，但是里面的一些关键理念，将近三十年后仍然非常重要，仍然不为大众深刻理解。最关键的一点是，鸿沟这里主要是指从早期采纳者，到早期多数的鸿沟，一旦早期采纳者的数目增加到一个拐点，一些还在观望的属于“早期多数”的客户开始加入，因为这些人的购买决定主要是看其他人的选择，所以这种趋势会自我强化，在很短时间内会有一大批“早期多数”的客户不请自来，不需要多余的营销费用，主动地购买产品，在很短时间内某个公司的收入，利润会有非常迅速地增加。而当大部分“早期多数”的客户被吸纳后，某个公司自然成为行业的标准，再把“晚期多数”的客户纳入囊中就是自然而然的事。

9/ 如果你能够在市场第一线，感受到某个新产品正在开始从“早期采纳者”到“早期多数”的飞跃，而此时市场还没有意识到，股票价格还没有反映出这种跃过鸿沟，迅速增长的潜力时，这时候入场投资，就有可能在短期内获得极为丰厚的回报。这里比较典型的例子是1987 年之后微软视窗的软件开始占据主导地位，慢慢超越苹果 ；2012年之后腾讯的微信开始慢慢普及，但市场完全没有把微信这块生态迅速增长的估值算进去，等等。

10/ 在跃过鸿沟的过程中，不是所有的客户都有同样的价值，资源有限，一定要主攻同一个圈子，彼此有频繁互相沟通的客户，这样一旦拿下四五个，帮你在圈子内建立口碑，迅速传播， 可以迅速搞定一窝。如果耗费资源去对不同圈子地区的客户营销，他们之间缺乏沟通，无法达到互相推荐的作用，这样就很难迅速产生这种自我强化的效应。而小公司会很快因此耗尽资源，无法实现跃过鸿沟。

11/ 但实际操作中，很多高科技公司，习惯于单纯只看销售指标是否完成，只看每个季度的短期业绩的路数。管理层没有坚强的意志去调整策略，主打那些有战略价值，可以迅速实现口碑传播，建立强大的领先地位的细分市场。这样很难实现突破。 而一旦别人在某个细分市场建立了口碑和领先地位，基本上你就不可能再有机会了。

12/ 这条规律其实在个人的职业发展，在某种程度上也适用，如果你只是为了短期薪水待遇而不断换工作，从来没有花时间精力在圈子里建立自己的个人品牌和口碑， 那么永远无法跃过鸿沟，实现个人的职业的突破。

13/ 我们所有人都会犯的一个错误是，因为自己不看好某个产品，就认为这个产品没有前途。但多数人实际上属于”晚期多数“，”落后者“， 所以他们的看法不重要，重要的是”早期采纳者“是否在迅速增加，是否可以跨越鸿沟到”早期多数“。这个逻辑引申到 宗教/艺术/文化/政治上同样有效。

14/ 改变一个人的观点，也许主要靠说理。但是要改变一群人的观点，主要靠的是传播和网络效应，如果不能让正确理念完成从”早期采纳者”到”早期多数”的扩散，那么基本上不可能改变主流群体的错误观点。这也是为什么我们会看到一些很明显荒谬迷信错误的东西，一直有很多受众的本质原因。你如果不理解这种群体规律，想要单挑和某个人辩论来改变群体观点，本质和唐吉可德大战风车一样可笑。

本文最初于 2020 年 1 月 21日发布于笔者的微信公众号。

1/ 世间很多悲喜剧和黑色幽默，都来自我们执着地一厢情愿地理解世界，或者换句话说，固执地要让世界接受自己错误的思维模型，固执地拒绝改变自己而希望世界为自己改变。一厢情愿在人际交往，谈恋爱，国际政治，投资，销售，等等各个领域屡见不鲜。

2/ 改变自己的一厢情愿，是最困难的，也是最容易的。困难是因为每个人都有强烈的自恋情节，觉得自己特殊，觉得世界要应该去适应他/她，而且很多一厢情愿的理念非常有诱惑性，或者让人觉得有美感，或者迎合了人的一些底层的情绪，尽管它是一种掩耳盗铃的自我欺骗。

3/ 容易是因为意识到，一旦放弃一厢情愿，以高度的现实主义不断调整对世界的认识，指导自己的行动，路会越走越宽，越来越容易。

4/ 一厢情愿的例子之一，是以为我们对别人好，别人就一定会回馈。但客观现实是，指导人们行为的标杆，是未来你对他有什么好处。无原则地释放善意，是自身资源的巨大错配。如果因为别人不帮你，对别人进行忘恩负义的道德指控，是无效无益的。让自己未来始终有用有价值，才是正解。

5/ 这里引用美国一位作家 Robert Greene 的著作 ” The 48 law of power”, 直译是“权力的四十八个法则”， 里面第十三条法则是， “当你寻求别人帮助的时候，要从对方的自身利益出发来引导，而不是乞求他们的仁慈或者感激“。

6/ 书中讲了一个历史故事，大概在公元前 433 年，希腊半岛上两个岛国要干仗， 一个叫 Corcyra, 一个叫 Corinth. 两家都派说客寻求与雅典结盟。因为他们知道，只要与雅典结盟，就可以轻松干倒对手。Corcyra 的使者对雅典人说，虽然我们两国以前没啥来往，但是我们也有强大的海军，如果我们结盟，可以对斯巴达，我们共同的敌人，形成强大的威胁。Corinth 的使者，则不断强调他们和雅典的传统友谊，不断提醒雅典他们过去为了雅典做了哪些好事，送去哪些利益。不断强调忠诚，不要背叛过去的老朋友。等两国使者走后，雅典决策者投票，一致选择和 Corcyra 结盟，抛弃 Corinth, 因为这样可以对斯巴达制衡，符合雅典的利益。

7/ 这里引用德国哲学家叔本华 ( 1788-1860) 的一段话：

”大部分人彻头彻尾地自以为是，除了自己以外，别的事都不会让他们感兴趣。他们胡喷一通后，总是马上思考自己的事情。随便提及任何对他们自己个人可能产生一丁点影响的事情， 哪怕非常遥远， 也会吸引他们全部的注意力。“

8/ 所以我们寻求外人帮助，一定要放弃自己一厢情愿的角度，要从对方自身利益，设身处地的考虑，这样才能有效影响对方。即使是看似最有力量的人，他也有顾忌，也有利益诉求。如果只是乞求别人的仁慈和善良，多半会被别人当可怜虫，瞧不起，不会被理睬。

9/ 再加一句我的总结：不仅要让自己有用有价值，而且要让很多人都知道认可自己有用。只要你有用，只要很多人知道你有用，就不愁在未来找到各种各样源源不断的合作者。同时其他一些不相干的旁观者在思考是否和你建立合作的关系中，也会因为这个因素，会对你有更多尊重。 从这个角度看，那些甘于默默无闻，从不利用社交媒体来宣传自己的人，白白丧失了发展自己事业的一个重要工具。

10/ 一厢情愿的第二个例子，就是很多人被灌输了一个执念，就是只要埋头努力工作，就肯定会有收获， 然后往往用”对得起自己“这种说词来掩耳盗铃。但实际情况是，我们常常看到，创造价值，和捕捉价值，是两个完全不同的概念。比如说，我在第二期视频节目 ”社交媒体平台降低商业信任成本“里面有提到，推特作为一个平台，让很多人之间建立连接，做成生意，创造很大价值，但推特作为平台，居然在这个过程中没有捕捉到什么利益。而它的股价，2013年底上市当天收盘在 42 美元，2019年底收盘价 32 美元，市值只有脸书的 4%。但是我个人作为用户，认为推特作为一个平台，对社会的贡献，创造的价值，是远大于脸书的。

11/ 还有在第十期视频里，我提到苹果手机的崛起，当时它只占有市场份额的 4%， 但是却占有市场利润的 50%。大约五年前，我在我的微信公众号文章 ”软件吞噬世界“里面举了很多例子，平台级的软件公司，单个员工的平均收入远远超过硬件公司。实际上半导体硬件公司，进入的门槛是非常高的，芯片设计需要电机工程的很多理论与长期工程实践知识，很多需要博士学位。但是他们很多资深的硬件工程师，可能收入远低于在某些软件公司比如谷歌，脸书， netflix 赚大钱的，学历不高，二十多岁的软件工程师。

12/ 对于这个看似不公平的现象，我们简单抱怨是没有用的，必须抛弃一厢情愿，深度思考底层的科技领域的权力架构，价值捕捉的机制，把自身定位放在顺应事实真相，让自己利益最大化的那一边。而不是一厢情愿，以为干活越努力，自以为的创造价值越多，就自然可以成功。

13/ 引用德国哲学家尼采在 “超越善恶”这本书里的一段话，这是在书的第39节， 他引用一个法国人的话说：

“要成为一个好的哲学家，必须不形于色，（思维）清晰，不存幻想。一个发了大财的银行家，拥有一种可以在哲学领域有所发现而必需的品质：就是实事求是，看清问题本质 ( seeing clearly into that which is ) ”

14/ 换句话说：看到什么就是什么。不要主观地，添油加醋地，一厢情愿地去想象， 一厢情愿地去意淫。

15/ 关于一厢情愿的第三个例子，和国际关系有关。这里特别推荐一本书，作者叫徐弃郁， 书名叫做“ 脆弱的崛起:大战略与德意志帝国的命运 ”， 2011年出版。我是从哲学的角度来学习阅读这本书的，里面很多分析总结让人拍案叫绝。16-25 节大部分文字，摘自徐弃郁的原作，稍作了一些整理修改。

16/ 徐弃郁：“ 历史规律还是给人的主观能动性留下了充足的空隙，偶然性是其中的重要部分，而大战略的任务就是尽可能地顺应‘规律’，同时尽可能地利用’历史的空隙‘。在威廉德国，俾斯麦深刻理解这一点，并且随时准备接受一种不完善的，甚至是不确定的结果。但他的继任者却正好相反，事事追求确定性，同时又过于强调必然性。这种哲学层面的差异是俾斯麦下台后德国的大战略迅速瓦解的重要因素。而到了后期，德国领导人对必然性的强调更是发展到了一种偏执， 越来越坚信大战’不可避免‘， 而一系列为’不可避免‘做的准备又使得大战真的’不可避免‘。”

17/ 俾斯麦论一厢情愿：“出于纯粹主观上的原因擅自干预历史的进程，就好比摇落不成熟的果实… 在某种形势正在变化的时候能进行等待，这种能力是现实政治的迫切需要。”

18/ 在俾斯麦看来，大部分德国人的性格缺陷 — 不能等待事情的发展， 一厢情愿地坚持事先对形势有一个十分明确的判断。这种缺陷可能还包括：一厢情愿地过于要求精确和讲究逻辑。对于个人来说， 事事要求清晰、符合逻辑未必完全能做到，而对于一个国家对外战略来说则可能是场灾难。

19/ 俾斯麦下台后德国外交政策一厢情愿的第一个例子：

俾斯麦的很多幕僚不理解他的外交政策的很多看似自相矛盾，不清晰的地方的妙处。他们一厢情愿地要求清晰，他们认为德国和俄国秘密签订的再保险协议里面，德国没有获得什么明确简单的利益，应该确立一条更加简单，更值得尊敬的外交新路线。俾斯麦1890 年辞职下台不久后， 1890年6月俄德“再保险”条约 （Reinsurance Treaty）失效后，德国拒绝续约，并且对俄国清晰地表达支持奥匈帝国在黑海海峡问题的立场，这样变成事实上被奥地利绑架。

20/ 德国主动背起了支持奥匈帝国的全部责任，德奥同盟内的主导权开始发生微妙变化。德国新决策者的做法不仅改变了俾斯麦的对奥政策， 而且还相当于亮明了德国将全力支持奥匈这一底牌。这样，支持奥匈就完全成为德国的义务， 俾斯麦与英国之间为此长达20年的相互“ 推卸责任” 的默契就此画上句号。另外，当奥匈已经摸清德国支持是确定无疑的时候， 德国实际上也失去了利用同盟为杠杆来约束奥匈的能力，同盟关系中“ 弱者决定强者” 的奇特现象在此后持续了二十多年，直接导致1914年一战爆发。

21/ 德国外交政策一厢情愿的第二个例子，一厢情愿地着急讨好对方，热脸蹭别人的冷屁股，损失了实际利益，更重要的是，反而丧失了和对方以后讨价还价的筹码。俾斯麦下台后，德国政府急于提升和英国的外交关系。英德正在进行的殖民地谈判似乎为此提供了一个很好的机会。1890年初两国开始关于非洲殖民地的谈判，主要内容是英国用其在北海的赫尔果兰岛交换德国在东部非洲的两块殖民地。英国保守派的索尔兹伯利政府与俾斯麦的这场谈判进行得比较艰难，到俾斯麦下台时仍处于僵局。在德国新的决策者看来，这恰恰是一个向英国表示友好、拉近两国关系的好机会。

22/ 但是德国对英国很快犯了外交中的两个大忌：”第一是在情况并不紧急的情况下急于达成某种协议，而不是充分利用谈判过程为自己谋求利益塑造有利态势。第二，作为一个大国在情况根本不紧急的情况下急于向另外一个大国讨好输诚，甚至还主动考虑对方国内政治需要”。从条约的字面上看， 德国已经明显吃了亏。按照当时欧洲各国的看法， 用东非两块富庶的殖民地换取北海中的一个岛屿是一次愚蠢的交易。而从英德两国深层次的战略关系来看， 这个条约对德国的负面影响更大，主要是进一步破坏了英德之间战略需求的平衡。然而到1890年时，德国对俄奥政策的变化使得德国主动背起了支持奥匈的“ 重任”， 所以在黑海海峡问题上英国根本不需要再为德国的支持付出任何代价， 英德之间的战略需求平衡开始发生 倾斜。

23/ 德国新的决策层对英德友好的追求完全属于“ 一厢情愿”。德国是一个正在崛起的大国，而英国则处于世界霸主地位，这样的两个大国之间必然存在很深的结构性矛盾，“ 紧密合作” 甚至“共同治理” 往往只是在某些具体领域， 而不太可能是全方位的。这种崛起与霸权的关系，一般只能通过相互借重、相互畏惧、相互制约来保持一种复杂的稳定。因此，在德国一味向英国示好的同时，英国对德国的态度却没有变化。

24/ 1890 年俾斯麦下台后， 索尔兹伯利对于新的德国领导人明显看不上眼。他在给英国驻罗马大使的信中写道：“ 我不愿意忽视我的德国朋友们明显的焦急情绪。但现在接受他们的建议是不明智的。俾斯麦已经走了。他们现在对付起来要容易得多，也令人愉快得多。但是他们缺乏那位老人那种卓越的洞察力。” 这种机会英国无疑是要充分利用的， 特别是要收回原先向俾斯麦政府做出的承诺， 重新保持自己的“ 行动自由”。

25/ 引用英国历史学家戈登*克雷格 (Gordon Craig)：“如果存在一种更简单的道路可以实现俾斯麦的目标，这位宰相无疑会采用的，因为他不是崇尚复杂才使用复杂手段的人。但当所有的简单化道路都是危险的和自我否定的时候，俾斯麦发现必须走一种曲折的道路。这样做的代价不仅仅是给后人带来困惑，甚至使他最亲近的合作者也迷惑不解”。

26/ 所以当我听到一些朋友侃侃而谈“大道至简”的时候， 我知道，他们可能会因为顽固的一味追求简单，以简单为目的，而重复前人的那些一厢情愿的挫败.

本文最初于 2020 年 1 月 30号发布于笔者的微信公众号。

1/ 2016年的时候，我在微信公众号里发表连载的六篇文章，“摩尔定律还能走多远”。

王川: 摩尔定律还能走多远? (六) – 有钱能使鬼推摩(尔定律)

王川: 摩尔定律还能走多远? (五)　– 这都是为了钱

王川: 摩尔定律还能走多远? (四) — 并行计算的威力

王川: 摩尔定律还能走多远? (三) – CPU 的内存瓶颈

王川: 摩尔定律还能走多远? (二)

王川: 摩尔定律还能走多远? (一)

2/ 最后的结论是：摩尔定律本质上是一个经济规律，在一个抽象的层面上，它并不单单绑定某一个具体技术。过去几十年，半导体公司把芯片产品分发到更大市场，把产品的研发生产费用分摊到更大的基数上，以提高单品的利润率，再把利润投入到技术升级， 晶体管小型化，性能提高，再进一步降低单品价格，因为价格降低又发现了更多更大的应用市场，如此不断良性循环。

3/ 如果从更长远的历史视角看, 按照未来学家 Ray Kurzweil 的话说, 摩尔定律只是几百年来, 人类的计算技术, 从算盘, 到手摇机械计算机,到继电器, 到真空管, 晶体管, 进而到大规模集成电路的演变, 在过去五十年的自然体现.

4/ 经济规律在计算技术的发展中, 自然地选择了脱颖而出的大规模集成电路.但如果硅基的集成电路，在未来某个时间点，计算能力走到极限,同样的经济规律会自然地选择,在那个时候涌现出来的, 最经济的技术方案.

5/ 用摩尔定律的机制把自己武装起来，就必须要有原创的属于自己的作品产品，并且可以分发到很多客户手上。普通打工者相当于只有一个客户，没有属于自己的独立的产品，没有能力把自己的创造分发给多个客户，这个道理无法运用。

6/ 对于个人而言，要把摩尔定律的机制用于自身的发展，就需要尽量做有这么几个特征的工作：制作成本低，边际成本低，分发成本低， 通用性高，有长期价值.

7/ 关于制作成本，比如说如果二十年前要做视频，买一个摄像机就要接近一千美元，还只能录到磁带上，转成数字化文件非常麻烦。宽带不普及，很难通过互联网分发。今天做视频，硬件成本摄像机和麦克风都在一百美元以下，非常专业的录像编辑软件一个月只要二十美元，成本是非常低的。边际成本和分发成本基本为零。如果是写软件，不用搭自己的服务器，直接租用亚马逊云服务，还有免费试用期。

8/ 通用性高，就是你的产品服务能够潜在让很多人受益，而不是为了某个单独客户的非常小众的定制化需求。这里面最大的坑，就是很多定制化的工作来钱快，所以很多人为了赚这点小钱，就把自己宝贵的时间精力浪费消磨在上面了， 就永远迈不出利用摩尔定律发展自己事业的这条路。

9/ 有长期价值，就是要避免那些时效性比较高的工作，比如做新闻工作的人，天天追逐一些当下热点，但过了几个月早就没有人追那些时事了。网红天天直播带货，虽然可以卖点钱，但是每天仍然要出台，他做的工作不能多年后仍然被反复引用。

10/ 如果你做的产品作品满足这几个条件，那么下一步关键是，不断要找到更大的平台，更大的市场，把自己的边际成本低，分发成本低的产品推广出去。

11/ 把自身的产品服务推广到最大的市场上，用来自市场的收入进一步提高产品质量，增加产品功能，降低产品单价，提高产品的通用性，这样可以进一步发展到更多更大的市场上。

12/ 这种做法，最大的障碍，在于发展的早期，因为自己可以接触到的客户比较少，无法产生利润，利润很小，甚至要很长一段时间忍受较大的损失。相当于你需要一个长长的跑道， 可以支持你滑呀滑，支持你达到正现金流，可以起飞。

13/ 以前，很多产品制造成本高，边际成本高，分发成本高。现在，软件文字音像等等产品制作成本极低，边际成本分发成本也接近为零， 尤其是现在有了各种区域性，全球性的巨大的社交媒体平台。而社交媒体，就提供了这样一个快速起飞的跑道。今天个体人拥有的几乎免费的信息资源的广度深度，都超过十年前一个亿万富翁花很多钱获得的信息基础设施。

14/ 摩尔定律的特点，在于指数增长。指数增长在认知上的最大盲点，就是它的最大收获期在增长曲线的末端。

15/ 荷塘上的荷叶，每天面积翻一倍，生长三十天就长满荷塘。但是一直到第二十七天， 他还只覆盖池塘的八分之一，还不是很显眼。你如果没有坚持到最后第三十天，你的收获差异会很大。这和我们干一天活拿一天的钱的直觉，差别很大。

16/ 以 Netflix 为例，（2009年十月）之前十二个月的付费用户增长两千八百万。而它从1997年到2011年花了十四年才获得两千三百万付费订户。Youtube 2006年成立，它2016年一年用户上传的视频时间长度的总量，超过之前十一年的总和。然后 2017年到2018年，又在这个基础上翻了一番，用户生态，广告生态很快就繁荣起来了。

17/ 所以如果你的产品作品如果能够有这种指数增长的潜质的话，即使现在每个月只挣一块钱，价值也胜过现在每个月挣一百块但是不具有扩展性无法增长的业务。

18/ 要对产品的功能，市场的推广，不断做微调，以顺应增长的趋势。不能说一根筋只做一个方向的东西，比如说摩尔定律是晶体管密度每十八个月 – 24个月翻一番，开始很长一段时间就是通过晶体管小型化，提高 cpu 的时钟速度实现. 后来 cpu 速度到 2002年底就到头了，再快就会出现过热问题。 后来设计方向改为增加芯片内置的缓存 cache 的容量，增加系统并行度，走三维路线，等等，来增加芯片的计算能力。未来芯片即使物理上的小型化路线走到尽头了，只要有办法让单位成本的计算能力，每十八个月翻一番，摩尔定律的路线仍然可以继续发展下去。

19/ 以此为启发：如果你的产品在某个平台市场增长饱和了，就要争取朝别的更大的平台推广。或者朝别的维度，增加新的功能内容以适应新的市场增长方向。

20/ 对于个人而言，这种微调的能力是基于制作成本低，和分发成本低的基础的。如果制作成本高，分发成本高，你是没有本钱做这种方向调整的.

21/ 小结一下， 利用摩尔定律的机制把个人武装起来，主要就是这么几点：

做哪些制作成本低，边际成本低，分发成本低，通用性高，有长期价值的东西。

不断拓展分发到新的市场，在利用获得的收入增加新的通用性高，有长期价值的更复杂功能和内容， 然后拓展到更大的应用市场。要灵活微调方向。最重要的是坚持到底， 要等到指数增长的曲线发展到一个巨大的体量。等你的客户受众达到巨大的规模，上千万甚至上亿的时候，你会发现这是一个全新的境界，后面越来越容易。

22/ 那些听上去很厉害的大公司，和你的最大区别，无非就是他可以把产品卖给几百万人，你现在暂时只能卖给几个人而已。

23/ 如果有几百万人以上的分发渠道，获得几百万人的信任，商业模式会自然涌现。即使你自己不知道套现，会有别人来请你帮你套现。

24/ 但最后套现并不是最终目的，有最大数目的信任你的潜在客户和受众，就是最大的财富，不要为了短期利益而辜负他们的信任。

本文最初于 2020 年 2 月10号发布于笔者的公众号。

1/ 著名投资者查理*芒格说，他和巴菲特犯了一个愚蠢的错误，就是没有更早发现投资谷歌。从他们的角度，本来完全可以发现的。他们旗下拥有的的保险公司 Geico 当时通过谷歌买的广告，平均获客成本两美元。而退而求其次，剩下的获客效率最高的方式，如果买有线电视晚上脱口秀的广告位，平均获客成本 30美元。有这个视角，就可以比大多数人更早更客观地发现谷歌的巨大价值。

2/ 但是大部分谷歌投资者，从来没有想到去给谷歌的广告客户打电话，去理解他们的视角和逻辑。大部分人只是从免费用户的视角，谷歌搜索是否好用，谷歌搜索用户有多少，广告点击率有多高，每个点击赚多少钱，等等，这类旁观者视角来分析理解。而最关键的视角，为什么客户心甘情愿要砸这么多钱到谷歌上打广告，这个视角，是缺失的。

3/从投资角度看，真正的上帝视角，是买单的客户 (不是免费的用户) 的视角。因为客户非常清楚自己为什么要做某个选择，要花钱买这个公司的产品，而不是另外一个公司的产品。这里面有很多微妙的因素和逻辑，旁观者不可能完全理解。

4/ 再举一个例子，Linkedin (中文翻译成 ”领英“)， 当年很多普通用户在其网站上注册，大部分人用了几次后，发现对找工作帮助不大，所以也就很少去更新去使用。但是，LinkedIn 对于猎头非常有用，可以迅速找到潜在客户，所以猎头愿意付钱成为高级用户。Linkedin 是专业人士社交网络的第一巨头，上面有超过四亿注册用户，活跃用户超过一亿，对于猎头而言是无法替代的最佳选择，尽管对很多普通人用处有限。

5/ 2016年二月 Linkedin 因为营收不好，股价一天下跌了 43%， 跌到 108 美元一股。但是四个月后微软以一股 196美元的价格收购 Linkedin, 总市值是两百六十亿美元。那么，同样的，对于微软而言，核心的价值是LinkedIn 是所在领域的最大巨头，拥有海量的企业网络大数据， 掌握垄断了这个别人没有的数据，可以再去推动销售微软的其它产品，就更加容易。这个价值，是孤立地看 Linkedin 的财务报告所无法理解的。按照 Linkedin 自己的说法， 94%的 企业对企业的营销者，都通过LinkedIn 来传播他们的内容。

6/ 凡是没有真正从掏钱买单的客户的角度去深刻理解一个公司的分析研究，大概率都是扯淡。而作为买单的客户，会非常清楚那些扯淡的分析，具体是哪几个点在扯淡。

7/ 这也是为什么因为某个单一视角做空一个公司是非常危险的，因为如果你不能保证你的视角是全面的，如果在别人的视角里他觉得有价值，他愿意出大钱，做空者就可能遭受巨大的损失。

8/ 再举一个政治上的例子，对于一个政客而言，其支持者基本盘的重要性，远远大于反对者的观点。2016年特朗普竞选美国总统时，有个著名的“Pussygate”，就是特朗普在有录音的情况下，吹嘘自己如何轻松地泡妞，上来就直奔主题，就上面亲下面摸。这个录音十月七号，星期五早上公开后，CNN, 华盛顿邮报，脸书，各大媒体马上连篇累牍报道，一些共和党大佬开始也公开谴责特朗普，大部分旁观者，都觉得他肯定完蛋了。甚至星期六内部开会时，他当时的竞选班子的主任，都劝他直接退出选举，认输吧。

9/ 但是特朗普最后决定坚持到底，还发了一个推：

“It is so nice that the shackles have been taken off me and I can now fight for America the way I want to.”

（太好了， 我的锁链被拿掉了，我现在可以按照我的方式为美国而战斗。）

10/ 过了几天，这个事情的影响慢慢消退，然后二十多天后他仍然胜选。这个事情，让特朗普的反对者非常愤怒，他们会说，这个道德败坏的老流氓，为什么还能当选。

11/ 合理的解释是：特朗普的支持者们，占美国人口的接近一半，他们不在乎他的私德，他们关心的是特朗普是否愿意为他们的个人利益，尤其是就业，非法移民造成的安全问题等等，而奋斗。只要特朗普把支持者最关心的问题做好，或者说没有别的政客能够比特朗普做得更好，这些支持者就不会改变观点。而反对者攻击特朗普的私德，对于支持者而言根本无所谓。这就是客观现实，不尊重这种现实规律，只会破口大骂，是解决不了任何问题的。所以特朗普上台将近四年，做了无数让反对者极为愤怒的事情，但是反对者迄今为止拿他无可奈何。

12/ 我们在现实生活中会看到，人们情愿沉浸在自己的视角内浪费大量能量宣泄情绪，拼命咒骂，也不愿花点力气去思考真正的上帝视角在哪里。 这是客观现实，这也意味着对于有心人而言存在巨大的机会。

13/ 知道上帝视角在哪里后，要接着问，我是否可以以相对较小的代价获得这个视角的信息？我在第一个视频里提到”建设个人信息基础设施“的重要性， 这个时候就派上用场了。这个问题有了答案后，按照这个视角获得的信息，再指导调整自己的策略，就容易事半功倍。

14/ 小结一下：

一） 出钱出力最多的群体的视角，就是上帝视角。

二） 这个视角有时和单一个体的视角有时一致，有时不一致。

三） 当个体视角和上帝视角重合时，他就会自鸣得意。

四） 但当两个视角背离时，如果个体还顽固地一厢情愿地以为自己的视角还是上帝视角，悲剧就会发生。个体会因为现实和自己预测不一样，而非常愤怒或者沮丧。

五） 如果大部分人没有看到上帝视角，而你看到了，你就可以抓住机遇

15/ 这个话题实际上和摩尔定律的发展规律，还有关系，欲知后事如何，且听下次展开。

本文最初于 2020 年 2月 15日发布于笔者的微信公众号。

1/ 关于摩尔定律的话题，我在 2016年， 在我的微信公众号里写了六篇连载文章， 标题叫做 ”摩尔定律还能走多远?”

王川: 摩尔定律还能走多远? (六) – 有钱能使鬼推摩(尔定律)

王川: 摩尔定律还能走多远? (五)　– 这都是为了钱

王川: 摩尔定律还能走多远? (四) — 并行计算的威力

王川: 摩尔定律还能走多远? (三) – CPU 的内存瓶颈

王川: 摩尔定律还能走多远? (二)

王川: 摩尔定律还能走多远? (一)

2/ 那么最后的结论是摩尔定律是个经济规律， 是一个技术发展，市场扩大，单价降低，利润再回馈到研发的良性循环。参见我最近的文章

王川: 用摩尔定律武装自己

3/ 但是仔细观察，会发现存在这样一个问题，就是很多业界的大拿，不断预测摩尔定律要死掉，但是摩尔定律从 1965年四月被首次提出来以后，已经五十五年了，一直没死。

4/ 著名芯片设计专家 Jim Keller 在最近和 Lex Fridman 的一个访谈中， 是这么讲的: “我被告知， 摩尔定律在十到十五年内要死掉。我开始以为这是真的，但是十年以后，人们还是说它在十到十五年内要死掉。然后有一段时间（人们说）它在五年内要死掉，然后又回到十年。后来有一天，我决定，不再担心这个事情了”。

5/ “然后我加入 Intel, 所有的人都说摩尔定律要死了，我当时想，这好悲哀，（英特尔）就是摩尔定律的公司。但是（摩尔定律）没死，它总是即将要死。你知道，人性总是喜欢那种世界毁灭之类的言论，我们会没吃的了，会没空气了，会没有生存空间了，等等”

6/ 先把摩尔定律给回顾一下，传统定义是单位面积的晶体管数目每两年翻一番。但实际上它底下有好多不同的技术参数和维度。摩尔定律，2020年和 1980年相比:

单个晶体管的成本: 从 0.1 美分跌到 一亿分之一美分，一千万倍的变化。

单位面积的晶体管数目: 从每平方毫米一千个，变成每平方毫米一亿个，十万倍的增长。

单个芯片上的晶体管数目: 十万，变成三百亿，三十万倍的增长。

fab 的成本: 一百万到一百亿美元，一万倍的增长。

时钟速度：五百万赫兹到五十亿赫兹，一千倍的增长。

这些数据来自 2019年九月 Jim Keller 在加州大学伯克利分校做的一个公开演讲。

7/ 如果按照单位面积的晶体管数目来算，四十年涨十万倍，大约每两年平均增长 78%， 接近翻番。从芯片设计者的角度看，基本上就是同样数目的晶体管，每两年面积减少到以前的大约 60%。 如果按照单个晶体管成本来算，四十年一千万倍的变化，就是每两年价格变成原来的 45%， 或者说同样的钱两年后可以买 2.24倍的晶体管，这个速度比晶体管密度的增长还稍微要快一点。

8/ 按照 Keller 的解释， 人们以为摩尔定律就是一件事，晶体管变小，但表面之下有几千个不同的创新，每一个单一的技术创新路径，都有自己的指数增长然后回报递减的曲线， 这个英文叫做 s-curve. 可以看一下这张图。

9/ 如果你是那一个单一技术创新路径的专家，过去几年指点江山，非常爽，觉得自己有上帝视角，你可以看得很清楚，同时你也知道，你这个技术路线，还有五到十年就走到尽头了。而替代你的技术路径的创新，有很多潜在的不同方向的选择，很多路径和现有技术路径不是一个范畴，现在的专家不懂很正常。但是这些替代的技术路径，暂时还在萌芽状态，还处于不成熟，相对简陋的状态。现在的专家无法提前看清楚， 所以， 他很自然地就会对周围人，对媒体说， ”摩尔定律还有几年就完了“。但是我们作为旁观者，如果把这个当下的专家的判断，当作金科玉律，并以此指导投资，就必然出问题。

10/ 比如说，想象一个芯片设计专家，以前一直是做单核处理器的，single core CPU. 很长时间摩尔定律的增长，是靠提高处理器的时钟速度， 从七十年代初的 一个 mega hertz 涨到 2000年的 一个 giga hertz， 涨了一千倍。到1995年的时候，他看得很清楚，处理器时钟速度上升的空间不多了，再过六七年，超过了三个 gigahertz， 要把时钟速度提高，存在可能芯片过热，甚至面临被烧毁的危险，没法更快了。然后他会很自然地说，摩尔定律再过五到十年就死了，时钟速度无法提高了。但他只是一根筋地去想时钟速度无法提高，如果别人跟他说，我们可以用多核处理器，我们可以增加缓存在芯片上的比例，高度并行的GPU 会用于神经网络计算， 2012年十月人工智能图像识别里面有大的突破，2016年 gpu 支持的人工智能机器可以打败围棋世界冠军，这些东西，要给一个 1995年的芯片设计者讲，是鸡同鸭讲，他无法理解，也无法想象的。他就只会像祥林嫂一样地重复，时钟速度无法提高，摩尔定律要死了。

11/ 再举一个例子，晶体管小型化的过程中，漏电的问题越来越大，原来栅极低下用的是二氧化硅的材料，当晶体管的栅极长度如果缩减到 45 纳米， 会有严重漏电现象，没法在缩小了。 后来在 2007年，英特尔采用了所谓 hi-dieelectric metal gate 高K金属栅极晶体管的技术， 解决了漏电的问题。但是缩小到 25纳米的时候，又会有个短沟道效应的漏电问题，2011年又采用 FinFET 技术解决了这个漏电问题。七纳米以下，现在替代 FinFET 的新的架构叫做Gate-all-around FET (GAAFET)。

12/ 一个硅原子的直径大约是 0.2 纳米， 七纳米，大约相当于三十多个硅原子， 所以我们小型化到两三个原子的尺度，还有十年左右。如果现有物理尺度小型化到了极限，潜在的替代技术路径还有 ：自旋电子学 (Spintronics)的自旋态，基于量子隧道效应的隧道结，等等。就不一定非在物理小型化上面做文章，但仍然实现等价的计算能力的提高。到时候怎么做，走一步看一步就好了。

13/ 事后看这个技术演变，里面有个很大的误区，就是”事后诸葛亮，事前猪一样“。因为上面提到的不管是 高K金属栅极晶体管的技术, 还是 finfet, 还是 gaafet, 还有现在最新的极紫外光刻技术 euv, 不管是多核处理器，gpu, 还有现在很多创业公司在做的专属人工智能芯片，等等都是若干个技术互相竞争，很多其它技术路径的研发都失败了，只有这几个东西冒头了， 成了最佳选择。在他们成功之前，我们以为摩尔定律已经到了穷途末路，即使对未来有希望，也并不确定下面的出路在哪一个方向，在当时看，未来存在极大的不确定性。但后人看这段历史，以为他们是自然而然设计安排好的，要注定要在某个时间出现的， 这种历史观是不符合实际， 极为谬误的。

14/ 那会有悲观者来质疑，你怎么可以保证新的技术就比现在的技术更好，更快？

这个问题可以这么看：第一，我们每个人已经知道的解决方案，实际上只是冰山一角， 还有很多东西我们不知道。或者说，即使在做这些事的人，他们也不知道可以在这里产生突破。第二，因为晶体管的单价下降，半导体芯片惠及的市场更大，所以最终更多的研发资金会继续投入进来。第三， 参与半导体研发的人员数目更多。第四，通讯费用不断迅速下降，更多人可以共享研究成果，提高合作效率。第五， 研发者使用的的工具本身，不管是软件还是硬件，效率也比以前更高，同样的人和资金，做和以前一样的事，效率要更高了。

15/ 总之，就是更多钱，更多人，更好的工具，更快的通讯，多个提高晶体管密度的解决方案齐头并进，这些解决方案中冒头的最佳方案，肯定会不断超越以前的解决方案的效率。但是在那个赢家冒头之前，我们很难提前预测哪个方案会胜出。而悲观者，只是看到自己的技术路径的局限，无法看清，也无法全面理解其它的几千个他看不到的创新， 再加上这些早期创新的内在不可预测性，所以从他的视角来看，悲观情绪是非常有道理的。

16/ 最后再把这个逻辑梳理总结一下：

第一，摩尔定律本质是多个技术创新的 S 曲线，后浪推前浪的发展过程。

第二，当前 S 曲线的技术路径上的专家，拥有上帝视角，被外行尊敬，感觉良好。

第三，这些专家对自己的技术路径的未来五到十年的技术瓶颈局限，非常清楚。

第四，因为当下其它多个潜在替代技术创新还在早期，一时看不到明确的十年后的替代方案，所以这些专家的悲观情绪，是非常符合他的有限视角的逻辑的。

第五，这里面的关键是：事前很难预测十年后，那个新的技术路径会冒头。绝大部分其它技术路径，要么彻底失败，要么因为不是最佳方案所以不会被广泛采纳。这些失败者的悲观情绪，也是符合他的有限视角下的逻辑的。

第六，一旦某个冒头的新技术路径， 他的 S 曲线增长超越老的技术路径， 新技术路径里的专家，将会拥有上帝视角。老专家的预测会很快被人遗忘。

第七，新技术路径往往是从一个新的维度发展，但是仍然可以实现芯片的密度和性价比更高的最终目的，继续推动摩尔定律向前发展。

第八，因为新技术路径，相对于老的技术路径拥有不同的维度和结构，很难被老技术路径里的专家所提前预测， 理解和迅速接受。所以他们事前的悲观态度，是几乎不可避免的。

第九，新技术路径超越老的技术路径，本质是几千个创新的集合中冒头的最佳选择，超越老的系统集合中的最佳选择。而具体的单个创新路径，则无法保证可以成功。这里面涉及到一个重要的概念，叫做 Ensemble Average, 系综均值， 以后的视频会专门展开介绍。摩尔定律， 本质可以看成是多个创新系统的系综均值的不断前进。

第十，后人没有全面的历史视角，会误以为新技术路径的冒头是事先计划安排好的，必然的。那么当他发现自己计划好的技术路径遇到了增长瓶颈，处处碰壁， 悲观情绪不可避免。

第十一，现在你知道了，为什么那些专家预测摩尔定律马上要死了的观点，是错误的。那么当你看到有人下注，做空摩尔定律，你就知道该采取什么正确的做法了。不管他以前是多么牛的专家，新的技术路径下，他的观点价值不大。

第十二，因为你知道他的错误的根源在哪里，你知道他为什么会有悲观情绪，你也知道为什么他无法被劝说，所以你不会和他们浪费时间，你会平静地在资本市场上，寻找做多摩尔定律的切入口。

17/ 下面一段话，据说来自微软的一位名叫 Peter Lee 的高管：

“预测摩尔定律要死掉的人数， 每两年翻一番“。

本文最初于 2020 年 2月 17日发布于笔者的微信公众号。

1/ 阈值， 英文是 threshold, 这个字读 yu, 不读 fa, 也不读 或，中文也有把它翻译成临界值或叫门槛值。

2/ 神经科学里有个所谓 “全无全有律” (all or none law). 大概就是神经受到刺激需要超过某个阈值，才会有反应，否则完全不会有反应。神经元细胞膜静止状态时电位差大约负的 70 mv, (负是因为细胞膜内电位比膜外低)， 外界刺激要使电位超越大约 负55mv 的阈值，才能被激活，引起离子通道的开放和关闭，引起电位搏动, 把兴奋信号传导给别的细胞。

3/ 我的猜测是，如果没有设置足够阈值, 或者阈值过高的系统，在生存竞争中都被一一淘汰，所以最终我们现在看到的，就是阈值大约在 -55mv 左右的神经元系统。生存下来的，就是合理的。

4/ 从全无全有律的角度看做事，如果一个事情阈值太高，你完全没有希望突破这个阈值，就坚决不要去做，否则就是白白耗费自身资源。

5/ 一般如果我们遇上对自己有成见的人，比如老板客户美女帅哥等等，他/她就是不喜欢你，试图改变扭转其成见，需要克服极高的阈值，但最后往往失败而白费力气。所以如果有可能，最佳策略是放弃离开这些人。

6/ 所以开放系统里，比如在社交媒体上，有杠精给你捣乱，一言不合就拉黑很重要，否则白白耗费能量。封闭系统里， 比如在单位里被领导穿小鞋，没有别的去处没法跳槽，那必须要忍着，那是迫不得已。

7/ 我们可以把人找工作创业挣钱，和动物觅食比较，本质都是为了获取外界能量，超过自身的消耗，这样更好地生存。但这里隐藏的重要逻辑是:

你的努力 必须大于 > 获取目标的阈值

这样才能达到目的，才能资金回笼，可以持续。否则努力就白费，这种事干多了就会饿死，或曰资金链断裂。

8/ 从这个角度看，我们常犯的错误是:

第一，盲目乱动，耗费大量自身能量，而并没有事前对获取目标的阈值有一个系统科学的分析计算。往往低估成事的阈值，或者说根本不知道阈值高背后的机制是什么。

第二，没有花更多时间去搜索，或者等待，阈值更低的目标物。

第三，没有通过系统的积累，把自己的力量大幅度提高 (在不增加过多能量消耗的前提下)。力量提高后，就可以轻松攻取更多阈值更高的目标。

第四，没有做一些各种能耗低的测试，去发掘那些看似阈值高，但实际很低的目标物。

9/ 我来举几个阈值过高，白费力气的事情：

在军事上， 两军对垒，假设单兵作战力是一样的，那么战斗力和士兵数目的平方成正比。这是著名的兰切斯特方程，我在 2017年的系列文章 “论兰切斯特方程和强者益强”里面有提到。

王川: 从兰切斯特方程, 看强者益强和如何以弱胜强 (二)

10/ 所以你一个人，遇到三个壮汉，如果没有武器，最好的选择是马上跑，而不是硬拼，因为你和对方的战斗力比例是一比九。 三打一的时候，自身消耗可以非常小，大约在 0.17， 而把对手彻底消灭， 基本上就是一个人换六个人的水平， 这里面涉及到微分方程，细节就不在此拆解。 但是我们在很多小说电影里，总会有人刻意渲染一种以弱胜强的悲情的情绪，让人认为死磕硬拼是个好事，这是个非常错误的事情。

11/ 很多人可能熟悉动物世界里面豹子捕食羚羊的镜头。这里面，如果豹子使劲跑了几分钟，让猎物溜走了， 对豹子也很危险，因为它消耗了体能，什么也没得到，下次就不一定能跑那么快了, 老是失手，就会饿死。所以选择猎物，选择（阈值低的）出击的时间地点，确保出击可以捕获猎物，是生死攸关的大事，含糊不得。

12/ 普通人做事的时候，潜在假设是大部分事情的阈值都是零，因此盲动特点特别明显， 经常白费力气，失败了就归咎运气不好。

13/ 通常我们说困难，就是解决问题的阈值太高。一个办法是增加对外连接，这样可以绕过去， 到外面去找到阈值低的问题去解决。

14/ 但对外连接的最大障碍是信任，没有本事没有任何业绩证明自己的人，是无法获得有效有价值的连接的。比如你要找合作伙伴，和别人联系，别人问你，“你是谁啊， 我为啥要和你合作？” 但是你如果在外面名声口碑很好，巴菲特，他要找别人合作，那大家马上屁颠屁颠的跑过去， 无需解释，干！

15/ 信任，本质上要追溯到品牌的建设。有了强大的品牌，不管是个人还是企业，建立对外连接容易多了，大幅度降低做成事情的阈值，相比其它潜在竞争者有巨大优势。大部分人不会思考品牌的建设，因为看不见任何马上的回报，所以不去做。本质原因，还是因为没有深刻理解品牌建设，在对外连接，大幅度降低阈值上起到的关键作用。

16/ 我在 2018年四月一号在公众号上写过一篇文章，标题

王川：为什么大部分求职者的管理之道荒唐且低级

17/ 大部分人常常觉得找个好工作很困难，我来解释一下这个机制：

市场的很多真实需求，实际上不是显性的，不会出现在招聘广告上的。换句话说，雇主找人，一般会找周围熟人推荐，找不到合适的，再会去打广告。如果只是通过公开招聘信息找工作，你看到的只是市场的部分需求 （可能远不到一半)。另外一种情况: 潜在雇主/客户/合作伙伴，许多时候可能根本不知道自己想要什么，直到有一天他发现了你能提供的东西，正好对他有巨大价值。

18/ 如果长期的宣传建立好自己的品牌，常常会有客户自己找上门来，让你发现以前没有意识到的市场需求。不宣传自己，不对外探索，你永远不知道那些你不知道的市场，you don’t know what you do not know!

19/ 而当一个极强动力的高端客户找上门的时候，你就有能力根据你提供的巨大价值来收取高额的报酬，而不必再理会那些利润率较低, 需求和你提供的东西不匹配的客户。二者的单位时间的利润率，差距可能有两个数量级以上。可以参见笔者的老文章

王川：从交易的“干柴烈火度” 看扩展性和正反馈循环（二）

20/ 饥渴的客户找上门来，从阈值的角度来看，阈值是负的， 你不用花任何努力，是客户来找你。

21/ 品牌建设是个复杂的话题，但是可以肯定的是，通过社交媒体大规模地对外输出，是个高效建设品牌， 建立信任的方法。这个我在 Youtube 第二期视频节目，“社交媒体降低商业信任成本”里面有提到。这样让你获得更多新的对外连接，接触到更多的低阈值的机会，而当你把握住这些低阈值的机会之后，获得的回报可以让你有更多精力和资源去做更有价值的事情，从而进一步建立更多有价值的对外连接， 形成一个良性循环。

22/ 最后提几个问题，建议大家经常反思一下：

你是否真正理解那些让你有挫折感的事情，最大的障碍在哪里？

换句话说，为什么阈值会这么高？

如果你不真正理解阈值高的原因，为什么你还要白费力气重复做这些事？

如果你理解阈值高的原因，你是否有个清晰的时间表和路线图，让你以后可以轻松地克服这个阈值，把事情办好？

如果不，那是为什么？

这个让你有挫折感的事情，是不是一定要做？

有没有别的阈值比较低的事情，可以替代，先做起来？