口述丨Piero Scaruffi

編輯丨楊潔

來自 | 黑馬成長營15期1課

大家都知道我寫了一本書叫《硅谷百年史》，內(nèi)容主要是關(guān)于硅谷的歷史?，F(xiàn)在,，我想和大家分享一下硅谷的一些特別之處。之后,，我也想給中國提一些關(guān)于技術(shù)方面的建議。

這是1950年時的硅谷,，這是今天的硅谷。圖里面的建筑,，大部分都是創(chuàng)業(yè)公司,。這是如今全球上市互聯(lián)網(wǎng)公司的排名，里面有蘋果,、Google,、Facebook、eBay、雅虎等公司,，幾乎一半都在灣區(qū),。

我產(chǎn)生了一個很有意思的想法，假如說我把灣區(qū)獨立拿出來,，放在全球的國家和地區(qū)里,，看看這里有多少諾貝爾獎項產(chǎn)生，結(jié)果發(fā)現(xiàn)它排名第五,。而在1950年的灣區(qū),，只有一個諾貝爾獎誕生。如果把獨立比較GDP的話,，它將是世界上第三富裕的,。

這一頁展示的數(shù)據(jù)是我去年發(fā)現(xiàn)的，非常有意思,。這里面可以看到世界上不同城市中億萬富翁資產(chǎn)的總合,。我們看到了很多是我們意料之中的一些城市，比如說紐約,、香港,、倫敦、北京,、上海等,，但是這些城市都有超過1000萬人口。而第七名是帕羅奧朵,，它只有5萬人,，如果按照中國的標準來說，只是一個小村子,。

在2016年世界上最聰明的公司TOP50中,，可以看到，排名前25的公司里面,，有5家是中國的,。但是大家想一下，舊金山的灣區(qū)有多大,？灣區(qū)有9家公司上榜,。

剛才這些數(shù)字都非常的令人驚嘆，但問題是,，硅谷到底怎么從1950年那樣,，變成了今天數(shù)據(jù)展示的這個樣子？

上世紀50年代的時候,，在當時所有的技術(shù),、資金,、人力資源都是集中在歐洲和美國的東海岸。如果你是生活在50年代的紐約,、倫敦,，如果有人問你下一波的創(chuàng)新、創(chuàng)造之潮會在哪里發(fā)生,，我想你不會回答是在灣區(qū),，而可能會說是紐約，因為紐約有著大量的資金,，或者回答是在劍橋,，因為劍橋發(fā)明了計算機。

硅谷官方的歷史說明,，你在我的書,，以及其他很多書中都會讀到。最初是有軍方的一些投資,，之后,，在斯坦福大學的弗雷德·特爾曼開始鼓勵學生自己創(chuàng)業(yè)；晶體管的發(fā)明者之一威廉·肖克利在灣區(qū)成立了自己的實驗室,；其中一些員工后來就自立門戶成立了仙童公司,；回來他們的一些員工又成立了Intel，以及其他很多半導體公司,。后來,，兩家非常著名的研究院所施樂帕克研究中心和斯坦福國際研究院成立，當時是致力于研究一些家用的小型設(shè)備,。再后來出現(xiàn)了蘋果公司,，個人計算機、互聯(lián)網(wǎng),、科技股的蓬勃發(fā)展時期,，出現(xiàn)了Google、Facebook等,，開始有了共享經(jīng)濟,，有了Airbnb和Uber，現(xiàn)在則是人工智能,、虛擬現(xiàn)實,、生活科技等等。

但這樣的官方版歷史敘述并不能完全說明問題,。在德國、英國,、美國的東海岸,，都有這樣類似的元素存在,，也有著大量的資金，有著非常出色的科學家,，有很多大型企業(yè),，但是在這些地方都沒有成為灣區(qū)。

大家似乎認為硅谷發(fā)明了很多東西,，但是事實上,，計算機是在英國發(fā)明的；晶體管是在貝爾實驗室發(fā)明的,；人工智能是在波士頓發(fā)明的,；萬維網(wǎng)在瑞士發(fā)明的；互聯(lián)網(wǎng)在波士頓發(fā)明的,；智能手機是在芬蘭發(fā)明的,。

事實上，硅谷并不擅長于發(fā)明,。它擅長的,，是顛覆。有了這些發(fā)明之后,，硅谷去改造它們,，或者，是我喜歡用的一個詞——“劫持”,。把它們帶到本來不是它們目的的地方,。硅谷非常清楚地知道，這些技術(shù)能給社會帶來些什么,。

這樣的一個特征,，一直蔓延到今天，硅谷一直有著大量顛覆性的活動,。

硅谷的官方歷史只是關(guān)注于技術(shù)的發(fā)展,，卻并沒有說明它的顛覆性思維從何而來。如果我們把技術(shù)放在這樣一個非常具有顛覆性的環(huán)境當中,，我們自然而然就得出了非常具有顛覆性的技術(shù),。

比如說，1978年的生存研究實驗室,，大家可能從來沒有聽說過它,，但是，第一個通用的機器人就是在1970年的時候,，或者說70年代的時候發(fā)明的,。

硅谷吸引著大量的來自于世界各地的年輕人，這些年輕人往往有著良好的教育,，他們來到硅谷,，是為了自由,，為了具有顛覆性的活動。

比如施樂帕克實驗室,，他們發(fā)明了我們今天所用的個人電腦,。在那個時候，計算機本身非常大型,、昂貴,，是只能由政府和大型的公司使用的產(chǎn)品。他們做出了一個決定,，決定去研發(fā)可以擺在桌面上的小型電腦,。什么我們熟知的大型企業(yè)，IBM,、通用電器,、飛利浦……并沒有想出這樣的設(shè)想呢？就是因為這些年輕的工程師,，他們生活在這個地方,，非常喜歡這些瘋狂的想法。

我經(jīng)常告訴來自中國和歐洲的朋友,，他們?nèi)硡^(qū)旅游時很喜歡在Facebook的園區(qū)前面拍照,，我跟他們說，你們不應該去那里拍照,，你們應該去那些簡陋的房子和聚會處,，就是在這里出現(xiàn)了區(qū)塊鏈。

在中國或者歐洲,，人們經(jīng)常邀請我去講創(chuàng)新,，但在硅谷我們從來不談論創(chuàng)新。創(chuàng)新是非常自然而然的事情,，是不需要談論的,。就像在中國，大家都會討論筷子一樣,。

這張復雜的圖表體現(xiàn)的就是硅谷的運作形式,，但這里我還是跟大家講很多人不會告訴你的那些事情。

· 開源

在灣區(qū)之外的人,，每次聽我談到開源,，他們都表示非常震驚。而這些工程師們?yōu)槭裁匆@么做呢,？就是因為他們喜歡,。

Github是現(xiàn)在最大的開源網(wǎng)站，我上次去瀏覽這個網(wǎng)站,，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有超過100萬名工程師在上面免費開發(fā)軟件,。這些人中有很多都會成為下一個Google,、Facebook，或者是蘋果公司的創(chuàng)始人,。很多人會問我，今天在硅谷主要的趨勢是什么,？我不會去問政府,，也不會去問像蘋果這樣的大公司，我會做的就是瀏覽Github,，去看看工程師們在上面做一些什么,。

四五年前，在這個網(wǎng)站上有很多的項目都是關(guān)于虛擬現(xiàn)實的,，而兩三年前開始出現(xiàn)很多關(guān)于人工智能的項目,。它代表的才是未來的趨勢，在這個網(wǎng)站上的工程師,，他們懂得技術(shù),，他們知道他們能夠利用技術(shù)做一些什么。而且在這個網(wǎng)站上,，工程師們會互相免費的幫助,。

· 移民的貢獻

我經(jīng)常說，我們要感謝來自世界各地優(yōu)秀的,、有才華的年輕人,。他們是非常巨大的價值，也是世界給予硅谷非常寶貴的禮物,。

給大家舉個例子,，人工智能已經(jīng)存在了很長一段時間，之前它進展都不是非常順利的,，但突然之間,，我們有了深度學習，人工智能就開始變成了現(xiàn)在世界的大趨勢,。

新一代人工智能的先驅(qū)有哪些,？這些人工智能的先驅(qū)事實上連一個美國人都沒有，這些人都不是美國人,，也都不是硅谷的,，不是灣區(qū)的。比如說吳恩達是華人,，F(xiàn)acebook負責人工智能的 Yann LeCun是法國人,，我們都知道Google收購了DeepMind，但其中的深度學習專家Ilya Sutskever是俄羅斯人,。

這些工程師,，他們也都發(fā)明了一些東西,，但是這些都不是在硅谷誕生的。他們來到了硅谷,，這就是世界給硅谷的禮物,。所以，現(xiàn)在所有人都認為硅谷是人工智能的領(lǐng)先者,。

· 創(chuàng)造品牌價值

我想談談全球的品牌,。先問一個問題，你覺得世界上最大的,、收入最高的公司是哪一家,？大部分人都會回答Google、蘋果,，但實際上,，世界上最大的公司，首先是沃爾瑪,，還有中石化,、中石油等等。但是,，卻沒有人關(guān)心它們在做什么,。而據(jù)interbrand整理的在全球范圍內(nèi)有很大影響力的品牌中，排在第一的是蘋果,，第二名是Google,，后面還有微軟、IBM,、Intel,、Facebook。

這就是硅谷所擅長的：創(chuàng)造具有全球影響力的品牌,，而不是超大型公司,。硅谷進行顛覆性的活動，最終席卷全球,。我們今天會談論虛擬現(xiàn)實,，因為Facebook收購了Oculus；我們今天會討論AI,，因為Google在做,。這些公司決定了人們所討論的內(nèi)容，因為正是這些公司,，它們決定了明天,、今天所有關(guān)鍵的技術(shù)。

而硅谷會成為今天這樣的硅谷，有這么多全球性的品牌,，就是因為這里聚集著來自世界各地瘋狂的人,。

在斯坦福大學，我們告訴學生們,，要成為T型人才,，而不是I型人才。I型人才是專才,，他們對某一個領(lǐng)域非常精通,；而T型人才，他們對某一個領(lǐng)域非常了解,，但是同時他們也具備其他很多領(lǐng)域的廣泛知識。

這并不是一個理論,，而是現(xiàn)在,、以及未來世界的樣子。技術(shù)的變化是非?？斓?，這意味著，你今天研究的東西,，可能五年之后就不復存在了,。所以，I型人才研究的東西,，可能在10年之后就不復存在了,，或者是過時了。而T型人才他們可以選擇去探索不同的領(lǐng)域,，當然他們沒有辦法從一個極端,，瞬間走向另外一個極端，但是他們有能力更好的適應日新月異的世界,。

現(xiàn)在讓我們回到十年前。那個時候出現(xiàn)了技術(shù)性的融合,，IT技術(shù),、電信技術(shù)、電子消費品技術(shù),、娛樂,，這四者結(jié)合起來，最后出現(xiàn)了什么呢,？就是我們現(xiàn)在人手一部的智能手機,。

當我們把不同的技術(shù)融合在一起的時候，我們所得到的是我們無法預料的技術(shù)。

現(xiàn)在我們面臨一個問題,，就是我們把人工智能等等這些新的技術(shù)融合在一起會發(fā)生什么,？這就是我們未來十年要做的事情。

所以我認為,，下一個硅谷將會出現(xiàn)在那些能夠真正把所有的學科融合在一起的地方,。

在我看來，如果你去打造一臺性能更好的3D打印機,，或者你去寫出一條更好的AI算法,，這都不是顛覆。但是如果你把這兩者結(jié)合起來,，創(chuàng)造出來一個我們現(xiàn)在沒有任何了解,、甚至連名稱都沒有的東西，這才是真正的顛覆,。

我們現(xiàn)在再回到跨學科的領(lǐng)域,，就是我們剛才講的T型人才。誰能夠?qū)⑦@些不同的技術(shù)融合在一起,？并不是那些專才,。如果你是大數(shù)據(jù)專家，你可能都不會知道,，在AI領(lǐng)域,，現(xiàn)在對于大數(shù)據(jù)有著非常大的需求。但如果你是一個通才,，你對很多的領(lǐng)域都有所涉獵,，有著廣泛的知識，那你可能會看到我們平常人所看不到的東西,。

我們可以在不同的層次上復制硅谷,。首先硅谷是一個社會，它是一個非常具有創(chuàng)造力的社會,；在這個社會里催生出了不同的行為,，是人們廣泛探討、討論的行為,；從這些行為當中,，催生出了非常知名的企業(yè)。

在從這三個層次去復制硅谷上,，中國是很擅長于在上面這個層次去復制硅谷的,。毫無疑問的是，微信比Facebook好用多了,。但是,，中間這個層次仍然是非常非常根本的，而最下面社會這個層次，是完全不同的另外一個事情,。

在硅谷,，我們不怎么去討論上面的這些公司，因為它們每三四年洗牌一次,，會有一些新公司出來,。我們真正喜歡討論的是最下面的層次，就是社會,。只要我們有這樣一個具有創(chuàng)新力的社會,，我們就會一直有非常出色、非常優(yōu)秀的,、有創(chuàng)新力的公司出現(xiàn),。

所以我想這可能就是所有號稱新的硅谷，跟美國真正的硅谷最大的差別,。

另外硅谷的方法跟中國的方法之間也是有一定的差異,。這兩個方法，最終的目的是一樣的,，都是去打造成功的產(chǎn)品。但硅谷喜歡從看似不可能的事情開始,，經(jīng)歷不斷地失敗,、試錯，最終打造出成功的產(chǎn)品,。而中國很擅長于從硅谷吸取一些成功的經(jīng)驗,、借鑒的地方，然后把它進行擴展,，擴展到整個中國的層面,，打造出成功的產(chǎn)品。

在這里我并不是要做任何的批判,，這只是兩種不同的方法,，而且這兩個方法都催生出了非常棒的成功案例。在硅谷我們有Google,，而且在我看來Google搜索引擎要比百度做的好太多了,，但是在中國的方法下也催生出了非常成功的案例，比如說淘寶,，這是我們沒有的,。

而且這也并不是我們僅有的兩種方法和模式。我也非常喜歡討論日本的模式,，它一直以來都是非常成功的,，日本也創(chuàng)造出了非常具有顛覆性的產(chǎn)品，比如說硬盤、閃存,、手機支付,、混合動力的汽車等等。

所以,，硅谷并不是唯一可以成功的模式,，這是我非常清楚的一點。

關(guān)于硅谷跟世界上其他地方之間最大的差別是,，世界其他地方的人們非常喜歡預測未來,，但是在硅谷，我們從來不討論如何去預測未來,，我們只是去創(chuàng)造未來,。

我們在這張幻燈片上可以看到，上個世紀在美國,、歐洲,、韓國、日本出現(xiàn)的一些創(chuàng)新,、創(chuàng)造,，都是非常不同的模式。

如果我們回顧1000多年前的唐宋時期,，在那個時候誰才是世界上最重要的發(fā)明者,？是中國。當時世界上所有的發(fā)明基本上都是從中國產(chǎn)生的,，后來歐洲所使用的所有的相關(guān)工具,，都是基于中國的發(fā)明。比如說印刷技術(shù),、火藥,。

我本人非常喜歡宋朝。1000多年前中國發(fā)明了T型人才的觀念,，在那個時候的中國,，在宋朝有很多士大夫，他們既是科學家,，又是詩人,，又是畫家，又是政治家,，又是數(shù)學家,，他們匯集了多種多樣的才藝。

可能我們把今天的硅谷跟當時的宋朝中國進行一個對比,，可能是一個比較瘋狂的想法,，但是事實上這兩者確實存在著一些共通之處,，他們都有著同樣的、類似的精神,，有著這種跨學科的精神,。

現(xiàn)在各位的任務就是要重新發(fā)現(xiàn)宋朝的中國。

提問：在硅谷,，衡量一個企業(yè)是否成功的定義和數(shù)據(jù)是什么,？

皮埃羅·斯加魯菲：我覺得這個也要分情況來看，如果Google用很高的價錢來收購你的公司,，我覺得這個也可以視為一種成功,。但是我認為更大的成功是，你的公司并沒有被收購,，你的公司能夠成長為一個更大型的企業(yè),，在全球范圍內(nèi)都產(chǎn)生影響力。

事實上我認為,，任何一個人如果有非常棒的想法,，這就是一種成功了。

如果用金錢來衡量成功,，很大程度上取決于你的運氣,，F(xiàn)acebook并不是最出色的社交媒體，為什么它成為最受歡迎的社交網(wǎng)絡,？也是因為運氣,。

除了Facebook以外，還有很多人的有著非常棒的想法,，他們也是非常值得我們尊敬的，而且有一些想法,，也受到了風投家的親睞,。還有一些有著非常出色想法的人才，會受到一些大學的雇傭,，比如說Google無人駕駛汽車背后的主導者,，他現(xiàn)在就是受聘于斯坦福大學。所以,，我們?nèi)ピu判成功有很多的方式,。

大部分的企業(yè)可能最終都是以失敗告終的。有的創(chuàng)業(yè)很快就失敗了,，這也是非常常見的,。

在硅谷現(xiàn)在也有一個我們不是非常滿意的現(xiàn)象，就是像Google,、Facebook,、亞馬遜,、Intel，這些很大型的公司在到處收購一些小公司,，并不是硅谷所喜聞樂見的事情,，因為這些他們在收購這些小型公司的時候，往往也是扼殺了這些公司,，這是我們不希望看到的,。

我們認為如果你的企業(yè)、創(chuàng)業(yè)公司非常成功,，以至于Google想去花錢把它買下來,，可如果它真被Google收購了，我們并不認為這是一個非常值得驕傲的成功,。

提問：我們怎么去平衡在比較的復雜的企業(yè)環(huán)境當中,，AI所帶來的風險和回報？如果這樣的平衡能夠達到的話,，在企業(yè)計算領(lǐng)域里,，哪一個AI技術(shù)才是最有潛力的？

皮埃羅·斯加魯菲：如果大家看過我的書,，應該會知道我的觀點是,，我認為AI技術(shù)在今天并不是有很大的用處。AI也是一個非常令人困惑的名稱,，因為它包含了非常多不同的技術(shù),，比如說，它有機器人技術(shù),、人臉識別技術(shù)等等,，不同的技術(shù)都有著各自的問題和優(yōu)勢，比如說今天人們非常喜歡談論的深度學習,，如果你有大量的數(shù)據(jù),，深度學習是可能的，很多系統(tǒng)都是在有人搭建了大規(guī)模的數(shù)據(jù)集之后才出現(xiàn)了,。如果我們能夠獲得這么大量的數(shù)據(jù)集的話,，這個深度學習是能夠給我們帶來很大的利益，能夠告訴我們一些我們今天所不知道的事情,。

如果我們沒有這些大量的數(shù)據(jù),，深度學習幾乎是完全沒有任何用處。關(guān)于機器人技術(shù),，現(xiàn)在也是有一些問題,，現(xiàn)在有一項研究，正在研發(fā)能夠行走,，并且抓取物體的機器人,，但問題是我們真的需要這樣的機器人嗎,？

所以說，我們在AI領(lǐng)域投資最大的風險就是技術(shù)可能是完全沒有用處的,，我認為AI最具有潛力的應用領(lǐng)域,，并不是在商業(yè)領(lǐng)域，而是在醫(yī)學,。因為在醫(yī)學領(lǐng)域,，存在著大量的數(shù)據(jù)。

提問：您認為硅谷能夠給創(chuàng)業(yè)公司提供最大的幫助是什么,？

皮埃羅·斯加魯菲：我覺得可能最大的優(yōu)勢就是容忍失敗的文化,，在硅谷你不需要害怕失敗。

提問：現(xiàn)在AI是不是真的到了可以大規(guī)模市場化的時候,？還是有可能是AI歷史上又一個泡沫,？

皮埃羅·斯加魯菲：我覺得當然是一個泡沫，但問題是這個泡沫有多大,？Google用AlphaGo賺了多少錢呢,？新聞頭條跟好萊塢電影是一碼事，商業(yè)又是另外一碼事,。

AI有一些問題,，同樣也有一些非常有用處的地方，歸根到底看我們所討論的是AI的哪個方面,，或者哪一種AI,，這并不是一個非常容易回答的問題。

提問：AI在接下來哪幾個行業(yè)可能會被重點應用,？

皮埃羅·斯加魯菲：醫(yī)學領(lǐng)域,。在醫(yī)學領(lǐng)域有著大量的醫(yī)學數(shù)據(jù)和醫(yī)學的圖片，而基本上每個月都會有人推出一個新的應用,。之前在Google負責無人駕駛的Sebastian Thrun就回到了斯坦福大學,，幾個月前他做了一個展示，利用一個新的系統(tǒng),，可以在非常早期就可以檢測出皮膚癌。你可以想象一下,，可能在未來幾年我們會有這樣一款手機APP,，可以通過手機去掃描一下你的皮膚，他可能會檢測出其中的一些問題,，顯示你有多大的幾率患了皮膚癌,。

在AI領(lǐng)域我們非常關(guān)心的問題就是網(wǎng)絡安全，但我們也可以利用AI來保護我們不受網(wǎng)絡襲擊的侵害,。同時這些網(wǎng)絡罪犯,，也正在利用AI來犯下這些罪行,，所以這是一個競賽，正義跟邪惡力量之前的競賽,。

*本文精選自皮埃羅·斯加魯菲在黑馬成長營15期的分享,，創(chuàng)業(yè)黑馬學院編輯，