钱颖一对话彼得 · 蒂尔: 逆向思维、全球化、商业模式及创新
原文： 钱颖一对话彼得 · 蒂尔: 逆向思维、全球化、商业模式及创新︱多向度
评级： 🌟🌟🌟（强烈推荐）
标签： #投资 #独立思考 #逆向思维 #彼得·蒂尔 #全球化
崇旭的推荐语
这是一篇 2016 年的访谈，放到五年后的今天看，依然毫不过时。我经常说，好的内容穿越时间，就是这个意思。
这次对谈有很多值得思考的点。比如，当我们人云亦云地说「逆向思维」和「独立思考」时，真的有深刻理解它们是什么意思吗？
又比如，为什么提出一个好的问题如此重要？
如果你是个企业家、投资者，那么类似「技术发展缓慢的环境远比技术井喷的环境更有利可图」这样的观点，也值得多揣摩一番。
摘录和批注
逆向思维，并不是为了和别人持不同意见而持不同意见。如果这样，就不再是逆向思维，仅是加了个负号的延续性思维——先看看主流舆论是什么，然后在前面加个负号。
之前有个选题没写，大致是想说区分「逆向思维」和「抬杠」。这里说得好，逆向思维不是在主流思维面前加负号，我的理解，大致也就是抬杠的意思。
真正的逆向思维是自己独立思考，不要人云亦云，也不是跟周围人唱反调，而是思考有意思、其他人甚至都没想过的问题。所以逆向思维就是探索你感兴趣但别人还没发现其有趣之处的方面。
独立思考不等于对立思考。
我有一个朋友几年前是个博士生，他认为成功的博士生和不成功的博士生之间最大的差异，不是做研究的能力，而是提出正确问题的能力。如果你能提出正确的问题，问题不是太简单也不是太难，你就能够回答而且回答得有趣。这种能力颇具生产力，从正确的问题出发，你能得到很多有趣的结果。很多最聪明的人非常努力，但他们从未真正提出正确的问题。他们提的问题是每个人都在问、很多人都在研究的问题，因此难以脱颖而出。如果问题有趣但不可能回答，也难以取得很大进展。
所以逆向思维不一定总是给出不同答案，如果提出没有人问过的好问题，就是非常好的起点。
少楠在播客里说过一句话，我真是听过一次就忘不掉：一个好的问题胜过许多答案。
问题决定了思考方向。思考方向错了，答案就不可能正确。
我们甚至经常会对提出好问题感到尴尬，因为我们经常想，这些问题很笨，或者一定已经被其他人问过了，我一定是遗漏了什么，才去问这些显得太笨的问题。我们还都会有这种羞愧感——当听到不太懂的事情时，就会想，我是不是有点笨才不懂？因此不提问。可能事实上没什么，只是聊得稍微复杂点，你只要简单问一问，就会发现根本不难。所以我想，有时，问那些看上去笨笨的问题实际上挺难做到的。
提问是个稳赚不赔的买卖。
在硅谷让我感到非常有价值的一个方面，就是写作。如果说我们能够写好一篇文章，不管是做科学的，做技术的，做创新的，如果你能写好一篇文章的话，其实你都不需要成为一个作家，或者说一个小说家，基本上比普通人好一点点的话，那你就是很好的亮点了。你就可以获得别人的关注，你就能够获得别人的青睐。应当说，过去这 10 年当中最成功的这些风投家，他们之前都写过长篇大论的博客，如果说你也能够很好地写作的话，应当说，在硅谷是很好的一块敲门砖。
写作是可以把一份时间卖很多遍的商业模式。
投资 SpaceX 看上去非常奇怪，主要问题是：这不是 IT，你对投资火箭公司有任何经验吗？这生意风险太大了。但是如果仔细思考，你会发现，SpaceX 的商业模式实际上非常棒，因为人们会预付费来买火箭，所以相对而言，项目一旦启动，就是正现金流生意。而且，埃隆是在与那些非常陈旧的航空航天集团企业竞争，例如波音（Boeing）和洛克希德 • 马丁（Lockheed Martin）公司。40 年来没有新火箭公司出现，显然这是没有什么人懂的领域。所以我们不需要非常擅长投资火箭公司，因为在投资层面，绝对没有人与我们竞争。每个人都认为自己没有专业知识，我们也一样，但我们只要稍微做点研究就可以做到相对专业。
有很多东西我们不投。作为风险投资家，总是犯这样的错误——投资了以后发现公司最后很糟糕或者错过了后来很棒的公司。2005—2008 年间，我们放弃了清洁能源技术领域这一整个投资类别。我认为清洁技术很好、很重要，但公司非常同质化，这方面的投资竞争太激烈，以至于脱离了潜在商业价值。当时我感觉这个领域已经有些泡沫，但不可能去公开提出疑问，大家都很狂热。最后这波热潮结束，而且速度很快。
想起之前看过一个理论，大概是说：如果你在大街上看到 100 块钱，没必要弯腰去捡。因为如果它真的是 100 块钱，早就被人捡走了。还没被捡走，肯定是有原因的。
可是，捡钱是一件没有门槛的事情，研究专业领域不是。
有人说，某某生意之所以现在没看到有人做，是因为曾经有过的尝试都死了。
以前我觉得挺有道理的，可是仔细一想，是不是也要看：之所以没人做，是不是这个生意模式的门槛太高了，以至于大家都没有尝试就放弃了？
今天我认为，清洁能源技术可能是值得投资的冷门领域，但 2005—2008 年，不投清洁能源技术就对了。
人多的地方不要去。
我总喜欢说：当人们想谈技术时，你应该谈谈商业模式；当人们想谈商业模式时，你应该问问技术问题。生物技术公司经常谈技术，所以你应该在商业计划方面去大力推动。金融则是另一个极端，大家总爱谈商业战略、市场、快速崛起。这时候你就应该问，这里面有什么技术？除了一个网页外，还有什么技术？如果对技术问题回答得很棒，那就是很棒的起点。不过这是个典型的会难住人的问题。有可能一个成功的金融技术公司并没有太多技术，但有非常好的市场或者渠道机制，但我会很怀疑其持续成功的概率，因为太多人想那么做了。
当人们想谈技术时，你应该谈谈商业模式；当人们想谈商业模式时，你应该问问技术问题。 #好问题
PayPal 是个金融技术公司，最后变得很有技术含量，这是随着时间的推移积累而成的，刚开始我们并没有完全意识到。
钱颖一：你认为全球化是 “从 1 到 N” 的过程，不算真正的创新；而过去的三四十年，是一个全球化主导的时代。
蒂尔：我想，崇尚创新是很近的事，尤其发生在过去 10 多年，具体时间很难衡量。当然，在发展中国家，情况有所不同。
在全球化主导的时代，人们没有理由一定要去进行原始创新，因为复制就是最容易摘到的果实。在美国，与全球化密切相关的产业，例如金融，表现极其好。如果说，仅仅通过全球化就可以大展拳脚，那你应该勇往直前，去摘全球化的果实。对于顶尖人才而言，全球化确实曾大有可为。
可是现在全球化趋势已经不如过去那么强劲了，我想它的发展顶峰是在 2007 年。今天，2016 年，全球化趋势绝对已过顶峰，可能已经走向反面。在 1970 年到 2007 年之间，全球化使得贸易增长了 2—3 倍，和 GDP 增速一样快，很容易滑向反面。现在需要回归创新。
当创新压力大增时，在美国，有才华的年轻人从蜂拥去纽约，变成潮涌向硅谷。在整个 20 世纪八九十年代，直至 2007 年，对有才华的年轻人来说，纽约是魔力之都。年轻人都想去银行业、投行、麦肯锡咨询、高盛等等，这些行业与企业和全球化紧密联系。从 2008 年开始，人才更多流向硅谷，相比以全球化征服世界的故事，大家更喜欢创新的故事。
蒂尔：全球化和技术这样的词汇一样，意味着很多东西，会令人困惑。过度全球化是想象力失败的产物——除了全球化，你想不出其他东西。你能想到的未来，就是让世界变得一模一样。你能做的事，就是试图更快聚合。当人们只有这样很失败的想象力时，就会导致资源都进入全球化套利中。
钱颖一：所以你的全球化定义，就是市场的扩张和技术的复制？
蒂尔：有各种各样的全球化。一种是复制可行模式，是已有事物的延伸。因此，全球化带来了一定程度的同质化。我不是反全球化，我认为，是全球化（“从 1 到 N”）被捧得太高，以至于影响了创新（“从 0 到 1”）。
有个大争论：创新是加速了，还是停滞了？我认为在计算机领域是加速的，而其他任何领域则是相对停滞的。看看今天 “技术” 一词与 50 年前不同的含义，就知道了。50 年前，就是 1966 年，“技术”一词意味着火箭、超快的飞机、农业绿色革命、核能，还包括计算机等等各种东西。今天，“技术”通常指信息技术。我们已经把定义收窄了。20 世纪 20 年代，技术指轿车，现在我们不会把小汽车和技术联系在一起，除非把汽车延伸到计算机领域，例如自动驾驶汽车——汽车内置了计算系统。现在，如果其他领域也有这样的进步，对我们的文明会更有益。
定义变窄，某种意义上说明了创新的停滞。
我想硅谷的挑战之一，在于人们有 “看涨偏见”。因为如果你创办公司，你就要说世界正在变得不同，如果你是风险投资家，你要说有那么多可投资的出色技术正在涌现。所以，硅谷的人们自然会有这种倾向，他们会说，我正在干好多事。
哈哈哈哈，「看涨偏见」是硅谷版的「屁股决定脑袋」？
在一个适度创新的世界，财务回报事实上可能非常可观，因为一旦你做出新东西，后来者很难追赶。如果创造出类似谷歌的新搜索引擎，在搜索上就难有重大创新了，没人能再创造出比你棒非常多的搜索引擎。结果是，你占据了搜索的垄断地位，很强大，很无敌。以 20 世纪 80 年代的磁盘驱动器产业为例，你可以造出全世界最棒的磁盘，两年后又会有人造出更好的。你的公司就会出局，投资也打水漂了。10 年里，磁盘驱动发生了巨大的变革，创造了消费者剩余，但是这种变化对磁盘公司并无好处。所以，技术发展缓慢的环境远比技术井喷的环境更有利可图。大饥荒时代的农夫，可能远比粮食充足时代的农夫容易赚钱——在粮食充足的时候，粮食价格会很低。
「技术发展缓慢的环境远比技术井喷的环境更有利可图。」
巴菲特在大家都说苹果不再创新的时候投了苹果，会不会跟这个有关系？ #疑问
即使是 AlphaGo，除了下围棋也不会干别的，只是计算比人强的信息时代的持续。20 世纪 40 年代末，计算机开平方根比数学家快。回溯到工业革命时候，机器替代了人力。我想专用 AI 是计算机时代的延伸，是积极有益的。通用 AI 就奇特了，可能很危险，但还非常远，我不担心。我想长期以来对 AI 过度预测了。
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