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      2016年10月24日    經濟觀察報     
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    在北京希爾頓酒店二層的餐廳外,遠遠就望見了他,一身灰色運動T恤,藍黑色長褲,一雙英式皮鞋。

    他是吳軍,清華校友,美國約翰霍普金斯大學博士,計算機科學家,當前Google中日韓文搜索算法的主要設計者,前騰訊副總裁。

    見到他之前,手機屏幕上彈出了一條通知:北京市空氣污染黃色預警。望向落地窗外朦朧的鋼鐵森林,一秒之后,另一條新聞推送:航天員景海鵬和陳冬進入了天宮二號實驗艙。

    大多數人對吳軍博士的印象來自《浪潮之巔》,這部著作以一種無比宏大的敘事書寫了互聯網及IT行業的沉浮百年。《數學之美》也廣受好評,深入淺出之間,高深的數學原理在他的筆下化繁為簡。最近他又出版了一本《智能時代》。這本書的一個重要觀點是:機器智能革命的發生來自大數據量的積累達到質變的奇點。

    人們常常驚嘆于這位暢銷書作家的生花妙筆,卻少有人注意到他的另一層身份,一位活躍于硅谷的早期投資人。吳軍涉足風險投資早在8年之前,正值全球金融海嘯。鏖戰雖未揚名,單支基金最終卻獲得了近三倍收益,遠高于當時的行業平均水平。

    我們一同前往自助區域選餐,我選擇了傳統的英式早餐,吳軍盛了一份綠色蔬菜。隨著豐盛的食物上桌,話匣子也漸漸打開。奶與茶的香味混合在空氣里,全然忘記了一墻之隔的霧霾盛宴。

    吳軍笑著說,先得毀一毀三觀。他見我有些困惑,馬上解釋道,世界上有兩種投資人,一種是做預測的人,一種是做反應的人。任何好的投資人都不會預測,因為沒有人能預測得準。從信息論和數學角度可以證明預測是沒有用的。“為什么很多人還要做預測呢?因為這樣他可以有飯吃。”

    “美國70%投資機構的回報是不如市場平均回報的。經濟專家對經濟形勢的預測也有一半左右是錯的。”

    “我是做反應的那一類。”雖然是調侃,卻能感受到吳軍由內而外的自信。

    他也有一種吳軍式的幽默。吳軍說,美國有一種藥,這個藥也上市了。后來被FDA勒令下架。說是治療一種憂郁癥。為什么下架呢?FDA說,你說的這種憂郁癥好像不存在。你不能為了賣一種藥,去發明一種“病”。“很多創業,為了賣它的藥,去發明一種病。去年比較多。”

    訪談

    三不投

    經濟觀察報:都關注哪個方向?

    吳軍:我投資方式很簡單,不投的就3個:半導體、生物制藥、新能源。

    新能源不投,是基本上是依靠政府扶植的一個炒作。離開了政府扶持它就不能盈利。

    松下幸之助說,任何一個好產品都必須盈利。如果不能盈利,就是對人類的一個犯罪。用了更多資源,沒有產生更好的東西。新能源,目前屬于這樣。

    因為我投資在美國,半導體在美國屬于夕陽產業。投資回報穩定,但是不高。

    生物制藥。周期太長,投資太大。任何一款處方藥,從科研到上市,最后總投入20億美元。從它的第一篇重要論文發表開始算起,真正的變成上市的藥,這個需要20年時間。

    大家看到利潤,沒看到艱難。

    經濟觀察報:有沒有歸納一些,什么樣的人一定不投?

    吳軍:不守信用的人,一定不投。有一種是沒經驗,這個你可以造就。

    經濟觀察報:你們背景調查有沒有特殊方法?

    吳軍:比如說,印度的人,我要求一定要有一個印度VC,你要去找你社區里的投資人,跟著我一塊兒投。你騙了我一筆錢,我對你的圈子沒有重復度。你騙了你圈子的同胞,接下來你的聲譽就完蛋了。你找一個印度的VC跟我一塊兒投。你騙了我,騙他,從此你聲譽掃地。


    浮躁的人工智能

    經濟觀察報:我們調研過很多投資人,大部分看好人工智能。

    吳軍:如果這個行業所有人都認可,這個時候已經晚了。大家都說要買這只股票的時候,他價格已經上去了。

    經濟觀察報:都說2017年要怎么爆發。

    吳軍:我都不敢說這話。我是在全世界各大學術會議上,作大會報告人。我自己是交大這個商學院的教授。然后我是麻省理工學院,機器智能這個組的顧問。我都不敢說這話,我不知道這些底氣從哪來。

    經濟觀察報:所以覺得就是說,現在目前投資圈非常浮躁。

    吳軍:中國所有投資圈,不光人工智能概念,任何一個都很浮躁。不知道投了多少,今天剩下來就3家。投了200個,公布出來一個優秀。美國有一個groupon,有無數的團購,最后就剩3家。這些情況都是這樣。社交網絡也是這樣。

    猶太人做生意就很會做。一個十字路口,第一個人開了一個加油站,第二個人開商店,第三個人開飯館,第四個開別的。中國人在一個路口開了一家飯店,別人看賺了錢,其他人一下子就在這里開4家飯店。這個創造力非常差。

    經濟觀察報:中國人工智能領域的公司怎么樣。

    吳軍:不要說在國內。我跟麻省理工學院的人工智能的工學院院長聊過,全世界值得被并購掉的人工智能公司都不超過50家。全世界,大部分還集中在美國和英國。

    第三眼美女

    經濟觀察報:主要的投資布局方向?

    吳軍:機器人剛開始,在未來十年肯定是方向。但是第一波肯定就死掉了。一定所有東西都要死兩波,必須死兩波。

    我在《硅谷來信》里有寫。有一個理論,叫“第三眼美人”。

    第一眼,美女可漂亮了。但她跟你沒關系啊。大多數老百姓是接近不了她的。你也沒機會。她是科技圈子里自己人的事兒。

    第二眼,很重視打扮,比較精致。蘋果就做了,最早失敗過。

    第三眼,windows出來了,全能用了。看了3眼,你還喜歡,一定有滿足你需求的內在價值。價格也低。大眾才開始接受。這才是第三波。

    經濟觀察報:所以人工智能您是看好了。

    吳軍:當然了。我寫了一本書。可能會有兩波會死掉。大公司自己也在做。大公司項目也可能停掉。也可能過幾年撿起來又做。

    現在深度學習的核心是人工神經網絡。人工神經網絡在世界上已經死過兩波了。人工智能也死過兩波,今天用的人工神經網絡的方法,70年代就已經有雛形了。90年代,覺得有希望的,也死了。今天大數據出來,云計算出來,這才可能做得規模比較大,迭代深度比較深,才有可能做。第三波了,才顯示出一個生命力了。

    50年代末是一波高潮,很多死掉了。70年代,國家自然科學基金會都不支持了。80-90年代又活躍,第二波,又死了。10年前,你要說自己學人工智能的,都找不到工作。

    經濟觀察報:既然已經死了兩波,那現在機遇是不是比較大了?

    吳軍:是這樣的。我一個很老的朋友,純技術科學家,這個領域內最權威的技術專家,別人耐得住性子,他就做下來了。一度他也放棄了。90年代中期,全世界開學術會議,專欄由人工神經網絡,一進去他就很難過,100個人的會場,第一排座7-8個人。他說,你們別走,走了就沒人聽我的了。下邊的人說,放心吧,我不會走,你也不要走,因為下一個就是我講。

    現在他在微軟,還做得不錯。為了搞清楚一篇paper寫得是怎么回事。他把人請來,一起工作半年,一年時間才搞清楚。這個行業就是這樣,人很少。幾年前,3-4年前,他去微軟很晚,在微軟說買幾個GPU來做這種事兒,微軟說還花個萬把塊錢,干嘛啊?3-4年前還這樣。

    “doubledown”

    經濟觀察報:聊聊您的投資邏輯。

    吳軍:這個投資,投誰。

    最近VR比較熱,就去投VR,已經晚了。晚了以后,你就成了給人接盤得了。關鍵來講,信息有用,能夠讓我們了解未知,這是第一步。

    第二步,假設1000家公司挑200家投,經過了12個月到18個月。讓他自由地發展。12-18個月以后,第二輪融資以前,可能有一半死掉了,一半還生存。不要管那一半死掉的。

    對于生存的,你可能很高興。這個不夠。

    有一個詞,在賭博領域叫“doubledown”。這個不是說輸了一塊錢,再押兩塊錢。關鍵是你贏了一塊錢,再押兩塊錢。

    對于好的公司,你第二輪的時候一定要doubledown。兩倍的。第一次給了他1000萬,第二次給他2000萬。又過了大概18個月,也許時間短一點。他們這個公司又分化了。有30個比較好的,剩下70個不太好。不太好的也別管他。有些看不太好的資產,能清理的就清理了。能拿回來一點是一點。

    這不是你最后回報的主要來源。對那30個比較好的,再doubledown。如此下去。最后可能有兩家上市了。你一定是把最多的錢,給了最好的兩家。所以你這個回報是最高的。

    幾乎任何一個創業者,他一開始想的事情,它做成事情是兩回事。他轉得不夠快。你看那個上市公司的財報,去對照一年前的他做的預估,一半是不對的。他們有穩定的客戶,有穩定的收入,他們在市場上一個很主動的地位,上市公司一般都是相對同行業比較好的。有這么多錢,有技術力量,團隊也比較穩定。即便如此,他的預測也就一半準確,還不到一半。

    你對一個只有兩三個人的公司,產品形態還不太清楚的,市場前景也不是那么清楚的,指望5年后做預測能準確?是不可能的。

    這就是我講的投資的另外一個非常重要的一個原則,就是說“人比項目重要得多”。你如果這個人比較好,你就能夠走過這個關鍵的這個節點。四五個坎兒,或者甚至更多,你能走過去。你人不行的話,你一個坎就給你撂倒了。

    最終是把最好的資源,最多的資源,給最好的公司。

    就是說,職業做這個的,他常常是理論上來講,投資是一個,心是一個很冷酷很冷靜的。沒有感情色彩,沒有喜好。你沒有喜好說這個人好還是不好,項目好還是不好。你是一個像機器似的在工作。當然你跟人溝通啊,這個技巧是另一回事了。總體做決定像個機器似的。

    “腦子比手腳要值錢”

    經濟觀察報:您投項目最終聚焦在?

    吳軍:機器智能大數據。企業級IT軟件和服務。大數據醫療,一點點。還有類似于,可穿戴式設備,智能設備,能夠收集數據的。我不投智能設備。你造一個東西,我不投。純硬件我基本不投。

    制造業在經濟中的比例,越來越少。任何一次工業革命,都讓東西越來越不值錢。這是一個趨勢。任何一次,都是實體物質越來越不值錢。這個趨勢要走下去。以前全世界最值錢的公司,GE、石油,都是造東西的。今天,值錢的公司都是提供看不見摸不著的服務。蘋果主要還是提供硬件上面的附加值。主要是設計的附加值。谷歌、微軟、亞馬遜,都不做什么東西。做那點兒東西都很小。

    這么說吧,你的腦子比你的手腳要值錢。

    摩爾定律,硬件價格一定下降,這是一個很清楚的趨勢。

    所以半導體我不投。半導體,過18個月,價格就降價一半。你得永遠比同行要快。

    從一個小點做起

    經濟觀察報:我們看到一個壟斷的趨勢。

    吳軍:壟斷是一定的。人和人的智力不一樣。能力不一樣。約束力不一樣。

    經濟觀察報:所以,未來大數據領域,不會有平民創業機會了?

    吳軍:有啊。比如你做醫療的。醫療有壟斷性,外面的人進不來。里面的人,很清楚目標和價值。發現在外邊請幾個人來就可以把醫療大數據做起來。但是醫療存在問題,就是醫院不敢把數據給我。一定得是醫療系統的人出來做。

    任何一個平臺公司,都是從一個小點做起來。不要想一開始就做平臺。這取決于你們的能力和抱負。一定要非常腳踏實地去解決實際問題。不要說你們這些大公司擋了路。機會有的是。

    經濟觀察報:展望一下未來,有哪些行業可以?

    吳軍:現有行業,不應該叫傳統產業。現有行業是我們人類的需求。如果忽視人類的需求,自己去創造一些“病”。有很多人,聽了幾個概念,他其實沒做過這些概念,覺得你們這些老土企業家,現在去忽悠人的錢。

    但是現有行業的問題,需要解決。真正成功的人,都是深入行業。我們遇到的創業者,為了了解這個行業,要花去一年的時間。看有什么問題可以解決。要踏實,得做功課。巴菲特花十年時間了解一只股票。

    過程的意義

    經濟觀察報:過程的意義反映在哪里呢?

    吳軍:你要換一個邏輯的思維方式。一個錯誤方法,可以得到一個正確的結論。但這是一個偶然。一個正確的方法,可能會得到一個錯誤的結論。但是沒關系。

    因為只要按照這個邏輯來,他就會改進。我們現在的科學的發展,就是說它有一套正確的方法。

    這是古希臘的文明和中華文明的一個最大的一個差別。

    就是說,你有一套正確的方法的過程,你發現一個新的東西,你就加到原有的知識體系上了。他就不斷往前發展。就像歐幾里得的幾何。5個公理,5個公設。10個東西推導出所有的東西。

    這個過程很重要。

    你每發明一個新東西,就要發現一些東西,加進去怎么辦?但是呢,中國是告訴你一個結論,你不知道這結論怎么來的。這結論可能是他湊巧碰出來的。

    可能各種原因,比如說我們做瓷器,我們的老祖宗發現他能上釉。很偶然的發現草木灰濺到上邊了。

    為什么我說這個過程很重要?你找到的這個過程可以,我張三李四來都可以。那么你這個人死了以后,這就永遠的傳承下去了。在這基礎上,科學就發展了。所以,中國的這個知識體系,就是一個工匠型。一個發現體系。他不是一個科學家的這種發明。這個過程非常非常重要。

    為什么叫做好投資人?他實際上是有一套系統的方法。要有一套,總結出來,只要你掌握了這套技能,你就都管用的一套方法。

    什么中醫被一些人詬病?就在于它的悟性很難傳承。你今天不敢說你比500年前的一個中醫強。你不敢說這話。
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