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硅谷教父 Piero Scaruffi :下一个硅谷,诞生于技术学科大融合之处

内容由i黑马提供授权发布

口述丨Piero Scaruffi

编辑丨杨洁

来自 | 黑马成长营15期1课

美国高科技观察家Piero Scaruffi在硅谷生活了30多年,也是《硅谷百年史》的作者。多年来,他横跨硅谷的产学研,从事人工智能、可穿戴设备等的研究和互联网设计,并在哈佛大学、斯坦福大学担任客座教授,还在不同的国家和地区传播他对硅谷精神的分析与研究。

6月29日,Piero Scaruffi来到黑马成长营15期,讲述他对硅谷精神的独特看法:硅谷是如何形成的,真正的硅谷精神是什么样子,以及,下一个硅谷会在何处诞生——中国在其中,有多大的机会?Enjoy~

大家都知道我写了一本书叫《硅谷百年史》,内容主要是关于硅谷的历史。现在,我想和大家分享一下硅谷的一些特别之处。之后,我也想给中国提一些关于技术方面的建议。

为什么是硅谷?

这是1950年时的硅谷,这是今天的硅谷。图里面的建筑,大部分都是创业公司。这是如今全球上市互联网公司的排名,里面有苹果、Google、Facebook、eBay、雅虎等公司,几乎一半都在湾区。

我产生了一个很有意思的想法,假如说我把湾区独立拿出来,放在全球的国家和地区里,看看这里有多少诺贝尔奖项产生,结果发现它排名第五。而在1950年的湾区,只有一个诺贝尔奖诞生。如果把独立比较GDP的话,它将是世界上第三富裕的。

这一页展示的数据是我去年发现的,非常有意思。这里面可以看到世界上不同城市中亿万富翁资产的总合。我们看到了很多是我们意料之中的一些城市,比如说纽约、香港、伦敦、北京、上海等,但是这些城市都有超过1000万人口。而第七名是帕罗奥朵,它只有5万人,如果按照中国的标准来说,只是一个小村子。

在2016年世界上最聪明的公司TOP50中,可以看到,排名前25的公司里面,有5家是中国的。但是大家想一下,旧金山的湾区有多大?湾区有9家公司上榜。

刚才这些数字都非常的令人惊叹,但问题是,硅谷到底怎么从1950年那样,变成了今天数据展示的这个样子?

上世纪50年代的时候,在当时所有的技术、资金、人力资源都是集中在欧洲和美国的东海岸。如果你是生活在50年代的纽约、伦敦,如果有人问你下一波的创新、创造之潮会在哪里发生,我想你不会回答是在湾区,而可能会说是纽约,因为纽约有着大量的资金,或者回答是在剑桥,因为剑桥发明了计算机。

硅谷官方的历史说明,你在我的书,以及其他很多书中都会读到。最初是有军方的一些投资,之后,在斯坦福大学的弗雷德·特尔曼开始鼓励学生自己创业;晶体管的发明者之一威廉·肖克利在湾区成立了自己的实验室;其中一些员工后来就自立门户成立了仙童公司;回来他们的一些员工又成立了Intel,以及其他很多半导体公司。后来,两家非常著名的研究院所施乐帕克研究中心和斯坦福国际研究院成立,当时是致力于研究一些家用的小型设备。再后来出现了苹果公司,个人计算机、互联网、科技股的蓬勃发展时期,出现了Google、Facebook等,开始有了共享经济,有了Airbnb和Uber,现在则是人工智能、虚拟现实、生活科技等等。

但这样的官方版历史叙述并不能完全说明问题。在德国、英国、美国的东海岸,都有这样类似的元素存在,也有着大量的资金,有着非常出色的科学家,有很多大型企业,但是在这些地方都没有成为湾区。

大家似乎认为硅谷发明了很多东西,但是事实上,计算机是在英国发明的;晶体管是在贝尔实验室发明的;人工智能是在波士顿发明的;万维网在瑞士发明的;互联网在波士顿发明的;智能手机是在芬兰发明的。

事实上,硅谷并不擅长于发明。它擅长的,是颠覆。有了这些发明之后,硅谷去改造它们,或者,是我喜欢用的一个词——“劫持”。把它们带到本来不是它们目的的地方。硅谷非常清楚地知道,这些技术能给社会带来些什么。

这样的一个特征,一直蔓延到今天,硅谷一直有着大量颠覆性的活动。

硅谷的官方历史只是关注于技术的发展,却并没有说明它的颠覆性思维从何而来。如果我们把技术放在这样一个非常具有颠覆性的环境当中,我们自然而然就得出了非常具有颠覆性的技术。

比如说,1978年的生存研究实验室,大家可能从来没有听说过它,但是,第一个通用的机器人就是在1970年的时候,或者说70年代的时候发明的。

硅谷吸引着大量的来自于世界各地的年轻人,这些年轻人往往有着良好的教育,他们来到硅谷,是为了自由,为了具有颠覆性的活动。

比如施乐帕克实验室,他们发明了我们今天所用的个人电脑。在那个时候,计算机本身非常大型、昂贵,是只能由政府和大型的公司使用的产品。他们做出了一个决定,决定去研发可以摆在桌面上的小型电脑。什么我们熟知的大型企业,IBM、通用电器、飞利浦……并没有想出这样的设想呢?就是因为这些年轻的工程师,他们生活在这个地方,非常喜欢这些疯狂的想法。

我经常告诉来自中国和欧洲的朋友,他们去湾区旅游时很喜欢在Facebook的园区前面拍照,我跟他们说,你们不应该去那里拍照,你们应该去那些简陋的房子和聚会处,就是在这里出现了区块链。

在中国或者欧洲,人们经常邀请我去讲创新,但在硅谷我们从来不谈论创新。创新是非常自然而然的事情,是不需要谈论的。就像在中国,大家都会讨论筷子一样。

真正的硅谷

这张复杂的图表体现的就是硅谷的运作形式,但这里我还是跟大家讲很多人不会告诉你的那些事情。

· 开源

在湾区之外的人,每次听我谈到开源,他们都表示非常震惊。而这些工程师们为什么要这么做呢?就是因为他们喜欢。

Github是现在最大的开源网站,我上次去浏览这个网站,发现已经有超过100万名工程师在上面免费开发软件。这些人中有很多都会成为下一个Google、Facebook,或者是苹果公司的创始人。很多人会问我,今天在硅谷主要的趋势是什么?我不会去问政府,也不会去问像苹果这样的大公司,我会做的就是浏览Github,去看看工程师们在上面做一些什么。

四五年前,在这个网站上有很多的项目都是关于虚拟现实的,而两三年前开始出现很多关于人工智能的项目。它代表的才是未来的趋势,在这个网站上的工程师,他们懂得技术,他们知道他们能够利用技术做一些什么。而且在这个网站上,工程师们会互相免费的帮助。

· 移民的贡献

我经常说,我们要感谢来自世界各地优秀的、有才华的年轻人。他们是非常巨大的价值,也是世界给予硅谷非常宝贵的礼物。
给大家举个例子,人工智能已经存在了很长一段时间,之前它进展都不是非常顺利的,但突然之间,我们有了深度学习,人工智能就开始变成了现在世界的大趋势。

新一代人工智能的先驱有哪些?这些人工智能的先驱事实上连一个美国人都没有,这些人都不是美国人,也都不是硅谷的,不是湾区的。比如说吴恩达是华人,Facebook负责人工智能的 Yann LeCun是法国人,我们都知道Google收购了DeepMind,但其中的深度学习专家Ilya Sutskever是俄罗斯人。

这些工程师,他们也都发明了一些东西,但是这些都不是在硅谷诞生的。他们来到了硅谷,这就是世界给硅谷的礼物。所以,现在所有人都认为硅谷是人工智能的领先者。

· 创造品牌价值

我想谈谈全球的品牌。先问一个问题,你觉得世界上最大的、收入最高的公司是哪一家?大部分人都会回答Google、苹果,但实际上,世界上最大的公司,首先是沃尔玛,还有中石化、中石油等等。但是,却没有人关心它们在做什么。而据interbrand整理的在全球范围内有很大影响力的品牌中,排在第一的是苹果,第二名是Google,后面还有微软、IBM、Intel、Facebook。

这就是硅谷所擅长的:创造具有全球影响力的品牌,而不是超大型公司。硅谷进行颠覆性的活动,最终席卷全球。我们今天会谈论虚拟现实,因为Facebook收购了Oculus;我们今天会讨论AI,因为Google在做。这些公司决定了人们所讨论的内容,因为正是这些公司,它们决定了明天、今天所有关键的技术。

而硅谷会成为今天这样的硅谷,有这么多全球性的品牌,就是因为这里聚集着来自世界各地疯狂的人。

在斯坦福大学,我们告诉学生们,要成为T型人才,而不是I型人才。I型人才是专才,他们对某一个领域非常精通;而T型人才,他们对某一个领域非常了解,但是同时他们也具备其他很多领域的广泛知识。

这并不是一个理论,而是现在、以及未来世界的样子。技术的变化是非常快的,这意味着,你今天研究的东西,可能五年之后就不复存在了。所以,I型人才研究的东西,可能在10年之后就不复存在了,或者是过时了。而T型人才他们可以选择去探索不同的领域,当然他们没有办法从一个极端,瞬间走向另外一个极端,但是他们有能力更好的适应日新月异的世界。

下一个硅谷在哪里?

现在让我们回到十年前。那个时候出现了技术性的融合,IT技术、电信技术、电子消费品技术、娱乐,这四者结合起来,最后出现了什么呢?就是我们现在人手一部的智能手机。

当我们把不同的技术融合在一起的时候,我们所得到的是我们无法预料的技术。

现在我们面临一个问题,就是我们把人工智能等等这些新的技术融合在一起会发生什么?这就是我们未来十年要做的事情。

所以我认为,下一个硅谷将会出现在那些能够真正把所有的学科融合在一起的地方。

在我看来,如果你去打造一台性能更好的3D打印机,或者你去写出一条更好的AI算法,这都不是颠覆。但是如果你把这两者结合起来,创造出来一个我们现在没有任何了解、甚至连名称都没有的东西,这才是真正的颠覆。

我们现在再回到跨学科的领域,就是我们刚才讲的T型人才。谁能够将这些不同的技术融合在一起?并不是那些专才。如果你是大数据专家,你可能都不会知道,在AI领域,现在对于大数据有着非常大的需求。但如果你是一个通才,你对很多的领域都有所涉猎,有着广泛的知识,那你可能会看到我们平常人所看不到的东西。

我们可以在不同的层次上复制硅谷。首先硅谷是一个社会,它是一个非常具有创造力的社会;在这个社会里催生出了不同的行为,是人们广泛探讨、讨论的行为;从这些行为当中,催生出了非常知名的企业。

在从这三个层次去复制硅谷上,中国是很擅长于在上面这个层次去复制硅谷的。毫无疑问的是,微信比Facebook好用多了。但是,中间这个层次仍然是非常非常根本的,而最下面社会这个层次,是完全不同的另外一个事情。

在硅谷,我们不怎么去讨论上面的这些公司,因为它们每三四年洗牌一次,会有一些新公司出来。我们真正喜欢讨论的是最下面的层次,就是社会。只要我们有这样一个具有创新力的社会,我们就会一直有非常出色、非常优秀的、有创新力的公司出现。

所以我想这可能就是所有号称新的硅谷,跟美国真正的硅谷最大的差别。

另外硅谷的方法跟中国的方法之间也是有一定的差异。这两个方法,最终的目的是一样的,都是去打造成功的产品。但硅谷喜欢从看似不可能的事情开始,经历不断地失败、试错,最终打造出成功的产品。而中国很擅长于从硅谷吸取一些成功的经验、借鉴的地方,然后把它进行扩展,扩展到整个中国的层面,打造出成功的产品。

在这里我并不是要做任何的批判,这只是两种不同的方法,而且这两个方法都催生出了非常棒的成功案例。在硅谷我们有Google,而且在我看来Google搜索引擎要比百度做的好太多了,但是在中国的方法下也催生出了非常成功的案例,比如说淘宝,这是我们没有的。

而且这也并不是我们仅有的两种方法和模式。我也非常喜欢讨论日本的模式,它一直以来都是非常成功的,日本也创造出了非常具有颠覆性的产品,比如说硬盘、闪存、手机支付、混合动力的汽车等等。

所以,硅谷并不是唯一可以成功的模式,这是我非常清楚的一点。

关于硅谷跟世界上其他地方之间最大的差别是,世界其他地方的人们非常喜欢预测未来,但是在硅谷,我们从来不讨论如何去预测未来,我们只是去创造未来。

我们在这张幻灯片上可以看到,上个世纪在美国、欧洲、韩国、日本出现的一些创新、创造,都是非常不同的模式。

如果我们回顾1000多年前的唐宋时期,在那个时候谁才是世界上最重要的发明者?是中国。当时世界上所有的发明基本上都是从中国产生的,后来欧洲所使用的所有的相关工具,都是基于中国的发明。比如说印刷技术、火药。

我本人非常喜欢宋朝。1000多年前中国发明了T型人才的观念,在那个时候的中国,在宋朝有很多士大夫,他们既是科学家,又是诗人,又是画家,又是政治家,又是数学家,他们汇集了多种多样的才艺。

可能我们把今天的硅谷跟当时的宋朝中国进行一个对比,可能是一个比较疯狂的想法,但是事实上这两者确实存在着一些共通之处,他们都有着同样的、类似的精神,有着这种跨学科的精神。

现在各位的任务就是要重新发现宋朝的中国。

Q&A

提问:在硅谷,衡量一个企业是否成功的定义和数据是什么?

皮埃罗·斯加鲁菲:我觉得这个也要分情况来看,如果Google用很高的价钱来收购你的公司,我觉得这个也可以视为一种成功。但是我认为更大的成功是,你的公司并没有被收购,你的公司能够成长为一个更大型的企业,在全球范围内都产生影响力。

事实上我认为,任何一个人如果有非常棒的想法,这就是一种成功了。

如果用金钱来衡量成功,很大程度上取决于你的运气,Facebook并不是最出色的社交媒体,为什么它成为最受欢迎的社交网络?也是因为运气。

除了Facebook以外,还有很多人的有着非常棒的想法,他们也是非常值得我们尊敬的,而且有一些想法,也受到了风投家的亲睐。还有一些有着非常出色想法的人才,会受到一些大学的雇佣,比如说Google无人驾驶汽车背后的主导者,他现在就是受聘于斯坦福大学。所以,我们去评判成功有很多的方式。

大部分的企业可能最终都是以失败告终的。有的创业很快就失败了,这也是非常常见的。

在硅谷现在也有一个我们不是非常满意的现象,就是像Google、Facebook、亚马逊、Intel,这些很大型的公司在到处收购一些小公司,并不是硅谷所喜闻乐见的事情,因为这些他们在收购这些小型公司的时候,往往也是扼杀了这些公司,这是我们不希望看到的。

我们认为如果你的企业、创业公司非常成功,以至于Google想去花钱把它买下来,可如果它真被Google收购了,我们并不认为这是一个非常值得骄傲的成功。

提问:我们怎么去平衡在比较的复杂的企业环境当中,AI所带来的风险和回报?如果这样的平衡能够达到的话,在企业计算领域里,哪一个AI技术才是最有潜力的?

皮埃罗·斯加鲁菲:如果大家看过我的书,应该会知道我的观点是,我认为AI技术在今天并不是有很大的用处。AI也是一个非常令人困惑的名称,因为它包含了非常多不同的技术,比如说,它有机器人技术、人脸识别技术等等,不同的技术都有着各自的问题和优势,比如说今天人们非常喜欢谈论的深度学习,如果你有大量的数据,深度学习是可能的,很多系统都是在有人搭建了大规模的数据集之后才出现了。如果我们能够获得这么大量的数据集的话,这个深度学习是能够给我们带来很大的利益,能够告诉我们一些我们今天所不知道的事情。

如果我们没有这些大量的数据,深度学习几乎是完全没有任何用处。关于机器人技术,现在也是有一些问题,现在有一项研究,正在研发能够行走,并且抓取物体的机器人,但问题是我们真的需要这样的机器人吗?

所以说,我们在AI领域投资最大的风险就是技术可能是完全没有用处的,我认为AI最具有潜力的应用领域,并不是在商业领域,而是在医学。因为在医学领域,存在着大量的数据。

提问:您认为硅谷能够给创业公司提供最大的帮助是什么?

皮埃罗·斯加鲁菲:我觉得可能最大的优势就是容忍失败的文化,在硅谷你不需要害怕失败。

提问:现在AI是不是真的到了可以大规模市场化的时候?还是有可能是AI历史上又一个泡沫?

皮埃罗·斯加鲁菲:我觉得当然是一个泡沫,但问题是这个泡沫有多大?Google用AlphaGo赚了多少钱呢?新闻头条跟好莱坞电影是一码事,商业又是另外一码事。

AI有一些问题,同样也有一些非常有用处的地方,归根到底看我们所讨论的是AI的哪个方面,或者哪一种AI,这并不是一个非常容易回答的问题。

提问:AI在接下来哪几个行业可能会被重点应用?

皮埃罗·斯加鲁菲:医学领域。在医学领域有着大量的医学数据和医学的图片,而基本上每个月都会有人推出一个新的应用。之前在Google负责无人驾驶的Sebastian Thrun就回到了斯坦福大学,几个月前他做了一个展示,利用一个新的系统,可以在非常早期就可以检测出皮肤癌。你可以想象一下,可能在未来几年我们会有这样一款手机APP,可以通过手机去扫描一下你的皮肤,他可能会检测出其中的一些问题,显示你有多大的几率患了皮肤癌。

在AI领域我们非常关心的问题就是网络安全,但我们也可以利用AI来保护我们不受网络袭击的侵害。同时这些网络罪犯,也正在利用AI来犯下这些罪行,所以这是一个竞赛,正义跟邪恶力量之前的竞赛。

*本文精选自皮埃罗·斯加鲁菲在黑马成长营15期的分享,创业黑马学院编辑,未经授权转载必究。

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