大数据文摘出品

作者：陆奇

编辑：周素云

2019年5月18日，在YC中国举办的YC中国创业者见面会上，YC中国创始人及首席执行官，YC全球研究院院长陆奇进行了以“技术驱动创新带来的创业机遇”为主题的精彩分享。

陆奇曾任百度集团总裁兼首席运营官、微软全球执行副总裁、雅虎执行总裁，并获得卡内基梅隆大学计算机博士。现任YC中国创始人及CEO， YC是一家诞生于硅谷的创业加速器，YC已投资近2000家公司（包括Airbnb，Dropbox），共同培养了4000多位创始人.

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陆奇根据自身的经验和思考，分析了为什么创业将成为最有前途的职业，并且谈到中国的创业环境， 在一个拥有技术、人才、资本、市场的四大驱动高科技核心因素的中国，从某种意义上来讲，中国创业者正面临着创业的黄金时代。

在人工智能的发展下我们该如何抓住历史的机遇，陆奇从个人电脑时代、互联网时代、云时代获得的经验和教训， 提出对人工智能时代的预测。

以下是陆奇演讲全文，大数据文摘在不改变原意的基础上进行了删减和编辑。

为什么创业将成为最有前途的职业

为什么创业是一个新的风口？如何让每个创业者，整个中国的创业创新生态更好地把握住我们面前的历史性机会？

根据我的经验和思考， 总体思路有两个层面： 找到核心驱动力，做好结构化体系分析。

世界的进程，创业也好，创新也好，它一定有一些核心驱动力，如果我们找到的核心驱动力是非常持久的，那根据这些核心驱动力的动向，我们就可以更好地去看布局哪个方向。

任何一种驱动力都需要一定的体系来产生能量，我们需要把体系分析的更清楚，来帮助我们每一个人更好地把控我们所面临的机会。

回顾人类历史的不同阶段，从农业时期到工业社会，人类经历了从种植业、商业的盈利方式的转变。再到以资本为主的阶段，大规模的价值创造是通过资本运作实现的。而现在，创业成了21世纪创业最能创造商业价值的，从获得财富回报上来看，也是最有前途的一个职业。

两大核心驱动力

它的核心驱动力是什么？什么样的力量造成这样一个结构化的进程？

体系的结构使得我们能够真正理解如何把创业当成一种新的职业，可以系统化地去追求。主要有两大动力：

发明知识、发明技术

这是人类历史上最永久的一个动力。人的本性是永久地追求真理知识，不断地认识世界、改造世界。人类永无止境地探索科学、发明技术，最核心的系统化结构叫“通用技术”，它是驱动人类进展的核心动力。

人类的经济行为在过去几千年有文字记载时，几乎没怎么变过，只有在过去300多年才发生大规模的变化，而且变化速度在不断下滑，核心驱动力就是所谓的“通用技术”。

追求财富

我们用财富体系来创造更多的财富。通俗点讲，人类也是永远在追求财富，但我们要把财富做一个更广义的定义。

财富广义的定义是一种可以满足人类需求和欲望的通用能力，钱是财富，健康是财富，愉快的家庭也是财富，核心是这个财富是一个通用的点，它能带来满足需求的欲望。

基于知识的财富创造体系

人类的历史也是一个持久不断地追求新的更多的财富的过程，这是动力。人类历史上只有三种财富创造体系，它的核心结构就在这张图上。

基于知识的财富创造体系才有60多年时间，基本是信息社会的开始，但它创造商业价值、创造财富的规模和速度是远超它的存在时间的。市场是把知识、技术和追求财富聚焦在一起的平台和环境，市场从某种意义上来讲是人类发明最大的、最有效的平台之一，事实上起了几个大的作用。

**作用1：**至少让我们每一个人参与市场，我们每个人参与市场都是为了自己，但我们所做的都是对别人有益的，所以它是一个很神奇的平台。

**作用2：**世界上有很多可以做的事情，包括很多创新，但市场是一个加速器，也是个优化器，它会评价哪些创新最有价值，哪些创新最有生命力。

总结上面讲的内容，逻辑上可以推理出，从21世纪开始，创业者将是新一代职业生涯选择的最能创造价值、最能获得价值的一种职业。

创业必备的几个技术条件

但创业很难，非常难，我们如何系统化地建立一个体系，让创业像其它职业一样，系统化地降低创业创新的门槛？

任何市场创新的创业，永远是技术、产品、市场这三个源泉的聚焦，只有这三者聚焦，才能真正成为有效的创业企业，创造商业价值和社会价值。

首先讲一下技术，技术有几个层次。

科学

起点是物理学、电子学、数学、材料物理学、半导体、计算机科学。作为创业者，即使你不是技术专业，也要关注科技发展方向。虽然科学往往走得很远，离创业距离也比较远。但科学下面一层特别重要，即“工程化”。有些科学能够很快被工程化，但工程化也需要很多努力，比方电子工程、材料工程、软件工程。

我记得我刚进大学时，软件工程还非常不成熟，如何系统化地开发软件还是一个未知的人类行为。所以，从科学到工程还不够，还需要有运营的能力，比方说软件，即使有了软件工程，如何更新软件、部署软件、操作软件这些能力也都要打造，只有这样，才可以让创业者更好地去运用技术。

产品

产品开发也在不断地提供新的工具、新的方法，特别是数字化的工具，让我们可以快速地理解社会需求，设计用户体验，迭代、试错。

历史上比较重要的案例就是云计算。在没有云服务之前，互联网公司也好、软件公司也好，开发一个很简单的产品至少需要6-7个月。有了云之后，一个两三个人的小团队，用一两个月就可以把初步产品搭建出来。

在产品上，我们在不断地提供新的、系统化的服务，在市场上也一样，更多的工具可以让创业者们进行系统化的获客，探索商业模式。同时在资本的运作结构中，整个工业也在不断朝前发展，特别是风险投资行业，各阶段已经比较结构化了。如果大家关注的话，会发现风险投资这个行业每年都是高速增长的。

人才的教育和开发

特别是对各方面的技术。虽然是技术驱动创新，但一个创业者其实是需要多方面的能力的，他往往需要一个联合创业团队。想要创业的人，即使不是技术专业背景也没有关系，只要关注技术的发展方向，找到很好的合作伙伴，就可以一起找到好的创业机会。

创业的结构化挑战

不过，即使有了刚才讲的多方面提升，能让创业更容易地成为一种职业选择，但它仍然存在结构化的大挑战。这可能是最难的（从0到1的），要找到Product Market Fit，它是结构化的，未来会变得越来越难。

虽然技术、工具在迅速发展，人的教育程度也在不断提高，产品发展也越来越快，每个人都可以想出10个点子，并且可以通过技术立马实现。但每个人一天只有24小时，能够实现的能力也是有限的，很快会卡在瓶颈上，并且随机因素又很多。

此时，唯一可以做的就是把新的点子、新的发明、新的技术和用户的反应快速连接起来，快速迭代、快速试错。

YC对这个问题研究最多、实际经验也最丰富。我们在YC内部开会经常说：我们是看到创业死亡最多的一个企业，这是最容易死的地方，而且在这个阶段的创业，要做两件事：

活下来

在找到Product Market Fit之前，你是赚不到钱的，你只能努力活得越久，才能尝试更多的点子。虽然这个玩法很不一样，但你一旦找到了，我想你冲上去的概率可能会高一点，效果也会好一点。这是一个结构化的挑战。

跨越鸿沟

跨越鸿沟也是一个结构化，它与社会上人群的分布和心理有关。这是任何一个技术驱动创新都要经历的过程。

对于一个新技术，整个社会媒体一开始都是充满热情的，甚至过分地夸捧，等冲到顶上就开始失望，于是大家都选择放弃，掉到谷底，最后存活下来的技术会慢慢升温。这是所谓的Gartner Hype Cycle（技术成熟度曲线）。

社会上永远有一些人，所有新的东西都会去做，无论好坏。这是第一批人，只要是新的，我就愿意做。还有一批人叫Visionary，他看的比较远，他也会试。

所以，早期的产品和技术一般都会有一部分人会试，但这里有一个鸿沟：我身边有人用过，我才愿意去试。因为任何产品，它的下一波采纳者，都是务实的，他试这个产品的前提是老王试过，我的同事试过，或者我认识的朋友用过才行，否则，我不用。于是，鸿沟就造成了。

历史上大部分产品都死在了这里，因为跳不过去，这是一个非常难的问题，即“如何跨越鸿沟”。

越来越陡的S曲线

我们整个社会对新技术驱动的创新采用的速度越来越快，刚才讲到Product Market Fit（与市场匹配的产品），如果你跳得过去，你将会启动一个所谓的S curve（S曲线），早期很慢，但找到之后就能很快跳过去了。

如今，S curve（S曲线）越来越多，速度也越来越快。我看中国的自媒体会说“快鱼吃慢鱼”，核心原因是结构化的问题。为什么快鱼吃慢鱼？如果你不冲的话，别人就冲上去了，你的机会就没有了。这也是所谓的“不进则退”。

中国创业者的黄金时代

我认为中国有一些特殊的机会。到目前为止，全球（包括新工业）基本是美国驱动，因为美国是唯一一个驱动高科技核心因素都有的国家：有技术、有人才、有资本、有市场。

所以，在美国我们开会时经常会讲这句话，“所谓的高科技公司就是，Design for Americans, Tweak Slightly, Sell Global”, 即为美国人设计，稍微改改，全球去卖。就是这样一个工业。

但中国彻底改变了整个局面，严格来说是从移动互联网时开始真正改变的。如今，中国的人才足够多，技术也足够强，市场非常大，资本也已经完全拥有，这4个核心中国都有了。

中国有一些特殊的环境，包括基础建设、政策支持，这从某种意义上来讲，对每一个想要创业的中国创业者来说都是个黄金时代。

这也是为什么YC选择在这个时间点选择进入中国。

YC创办于2005年，它是全球最早、最成功的早期创业生态的一个企业，我们过去十多年来一直投资了近2000多家创业公司，总市值超过1500亿美元，有很多是非常一流的明星企业，像Dropbox、Airbnb、Cruise等，特别特殊的是，YC首创了一个大学式的创业加速模式，并用实际行动论证了一套非常行之有效的，从0到1的创业之道。

我过去几个月有机会在美国，作为美国的合伙人参与了一期创业营，得到了很多切身体会，对YC的方法论，各方面对创业公司带来价值的提升，真的是非常有信心！

我很希望中国的创业者也可以切身感受学习这套创业理论，但中国的环境和美国的不一样。所以我们把YC进行了中国的本土化，现在正在招生，有创业想法的人可以到YC官网了解详情。

网址链接： http://www.ycchina.com/

如何把握住历史性的机会？

我们如何把握好我们历史性的机会？先回顾一下历史，看哪些是核心驱动力，哪些是系统化的结构，能够让我们看到未来，能够让我们比较好地识别方向，以更系统地把握住我们的机会。

高科技工业的历史：由计算机平台发展规律所驱动

高科技工业的历史可以用大规模计算数字化的平台，它演变的结构来描述，基本每过12年左右，历史上会有一个新的大规模的平台。这些平台的核心驱动因素是什么？是数字化的规模和数字化的范围，就是你可以在多大的范围、在什么样的深度，把人类的一些行为变成数字化。

因为一旦信息被数字化了，就可以快速获取、传输，数字化的信息也可以通过计算来提炼、支持，有了支持之后就可以做快速迭代，加快创新的速度。要记住，任何一个赛道，对我们来讲毫无疑问，要去看的就是数字化的范围有多宽，数字化的深度有多深。

现在全球范围内已经数字化了，整个地球“被扁平”了，电商、社交等一系列应用都带动起来了。移动时代，因为交互性可以放在口袋里，随处可用，所以把人们生活的行为统统都数字化了。

在人工智能时代，将会带来更大的机会，因为社会化世界和物理世界会完全融入在一起，任何物理空间，任何人的行为，只要对我们有较高的价值，都将会被数字化，都将有机会大规模地提升价值。

每个时代，对我们有价值的经验、教训

个人电脑/客户端-服务器时代

在个人电脑客户端这个时代，前端核心技术是X86的芯片和Graphical Display，从微软角度来讲，这是盖茨先生看得远的一个点。看到X86的微处理器，他知道这个微处理器会到处用，这个软件将是一个大的赛道，微软永远是相信这个的。

第二时代是他跟乔布斯一起看的，是Graphical Display，他在70年代末期内部写了很多非常有价值的备忘录，接下来20年、30年的应用体验基本都观察到了。

但从某种意义上来讲，并不是他们发明的，真正发明它的Xerox PARC（施乐帕克研究中心）是一个实验室，如果从创业者的角度来讲，可以值得借鉴的是把控技术的方向，Graphical Display，或microprocessor，想象将来能够产生的商业价值，并坚持长期走下去。这是微软这样的公司建立起来的核心。

另外，在后端，关系式数据库和分布式系统，在计算机工业历史上是非常非常重要的技术，我把它称为定义性的能力。今天，即使你是做互联网的，我基本可以肯定，你在用关系式数据，都有一个小的MySQL Database Management System（数据库管理系统）。

分布式数据系统，包括今天的区块链核心计算、共识算法都是那个时代诞生的，这里要讲的是，有了这些能力之后，你看到什么样的商业价值赛道，基本都是企业的商业路线，那个时候诞生了Oracle（甲骨文软件系统有限公司），诞生了SAP（思爱普）等一系列非常好的公司。

对于今天的中国来讲，这些赛道可能还有价值，但要和云挂钩。这是第一个时代，我们可以抽取一些比较重要的经验。

互联网时代

简单来讲，它主要的革命、主要驱动性的推进是浏览器和搜索，包括广告，这里有很多经验、教训可以谈，但我想给大家分享的一个重要点是商业模式的重要性。

最早做互联网是Mosaic，后来网景（Netscape）觉得找到了自身发展的商业模式，认为可以把微软整个颠覆掉了，但有一个很大的挑战：做互联网是Http是开放标准制，也就是没法专利保护，谁都可以做。

可是即使找到了门户也没有用，当初我们认为门户可能是互联网的制控点，但后来很明显搜索引擎才是，因为互联网的规模、结构，必须要有搜索引擎这样的机制将其组建起来。

所以，Google找到了，但Google也没有找到商业模式。Google在早期一直非常非常挣扎，试了各种各样的东西。然而，Google的商业模式，被另外一家公司发现了，叫Overture，它发明了一种用竞价排名的方式，是靠技术驱动来做的。

所以，大家需要关注的是：**看清赛道后，机会很多，其中，商业模式至关重要。**不过，今天如果你做人工智能没有找到商业模式，也不要着急、不要担心，只要不死，以后一定找得到。因为只要产生价值，就可以获得价值。

一个创业团队要对“长期”保持信心，不要被短期的利益所动，是互联网工业带给我们的非常重要的经验教训，值得每一个考虑创业的人去关注。

移动/云时代

定义性的体验，比如iPhone，这是乔布斯非常划时代的发明创造，他看到了触摸、触屏的时代，这是他敏锐观察到的地方。但我们要看的是在输入、输出这些交付的核心技术给我们带来其它的启发和新的赛道，或者已经延伸出来的赛道。

第一，它有相机。大家千万不要小看拍照拍视频，特别是我们今天看到的微视，我观察到它将来会是非常大的赛道，因为有文字和图象，它能传递的信息与一个视频完全不在一个级别上。所以，看交互可以看到将来的新赛道。

第二，语音相对来讲还有点时机，因为语音完全被数字化还需要一段时间，虽然我们打电话用语音，但都是用模拟信号，并不是数字化。

第三，定位也能做，因为手机定位而诞生的项目，如滴滴和Uber。

另外，关注的是主要应用，如短信、通讯、照片、社交等，特别是支付等个性化的推荐，中国的移动互联网已经走到美国前面去了，这和中国互联网整体的大结构有很大关系。

稍微提一下生态，乔布斯在设计iPhone时并没有想做APP，他只想把浏览器做好，但由于种种计算的原因，最后他放弃了，才去做APP。

第一部iPhone只有一个APP，那时，还没有APP的模式。虽然APP的模式对大的应用、经常性的应用是有好处的，但某种意义上会造成生态的不健康。

某些阶段你要推一个APP非常难。，因为对于为了体验而偶尔使用的用户来说，你让他们下载个APP是不合理的。一方面是是因为你需要用资源，另一方面是对新的创业生态推进新的服务造成了一种壁垒。

所以，我个人认为像小程序这样一个新的基于服务为主的生产，可以会为创业者带来更多的机会。只有让大家有机会进行创新，机会才会越来越多。

后端是移动通讯4G，主要定义性的能力是云计算和服务，把整个软件工业从商业模式到体验的交付彻底改变了，大规模地让数字化能渗透的范围和深度提高了。这里的赛道是非常活跃的。数字化是逐渐渗透的，假定说数字化无法渗透到一个企业的很多事情上，但有了云服务以，有了手机，就可以越来越往下渗透。

在这里，如果大家想创业，需要考虑的是：当时赛道里，你把哪些行为数字化了？数字化之后你能提高什么样的创新效率、带来什么样的价值？

人工智能时代

人工智能要讲的东西比较多，都是非常非常早期的对未来的预测。

第一，人工智能的前端，即输入输出。输入的话，听和看，当然触摸已经有了；输出的话，可以是对话，可以是自助体系，输出体系可以是自己动，可以是机器人，也可以是自动驾驶的车辆等。

第二，核心技术，传感器将会保持在前沿有很多投资，特别是麦克风、摄像头、激光雷达、光学传感器、各种传感器低功耗，保护隐私的场景。座椅，对隐私保护有帮助的传感器是个非常重要的砝码。

芯片几乎要重做。简单讲，传统的X86也好、ARM（微处理器）也好，都是所谓的Von Neumann architecture（冯·诺依曼体系结构），基本是控制流为主，数据的维度不能太高，计算效益不会好，但关键它的结构究竟是怎样需要一定阶段的时间来演变。

指令集可能还会使用X86或者ARM，因为它还是需要中央处理器来调动，但主要的计算，都会用其它的结构来计算，所以整个结构会加以改变。我个人认为，定义性的体验我们还没有找到，至少目前还没有看到，但我们有定义性的能力，它是由深度学习带来的。

简单来讲，深度学习在过去叫神经元处理，80年代曾火过一阵子，真实革命的起点是2006年，Geoffrey Hinton（神经网络之父）与微软合作，到2009年，语音识别的字差率、句差率从27%、28%左右不断下跌，跌到接近人、甚至超过人的水平。

接下来是非常难的自然语言处理，它和通用人工智能有着紧密联系。我个人认为它还需要很多年才能赶上人类水平。任何事情，如果建立起一个模型，就会变得非常高效，因为它的核心是快速获得知识。

如果你的企业是知识驱动的，这次就要大规模地加速了，因为这次不光是人来获取知识，我们还可以通过建立人工智能机器高效地获取知识，这是一个跨时代的东西。

后端5G技术非常非常复杂，但带来的商业机会多且宽泛。

芯片也一样，我觉得英特尔和高通等如此横的芯片时代一去不复返，将来和现在，芯片都会处于很大的垂直领域。

底层软件基本要重做，框架和工具目前有一些不错的体系，但有一些大规模的深度学习训练和推理系统，包括数据系统、工程化等，还有很多工作需要去做。目前人工智能还没有真正工程化，就像以前的软件工程，还没有完全系统地去训练模型，以达到我们想要的结果，包括一些数据处理。

杀手级的应用，比如感知和认知。我觉得感知肯定是领先的，特别是视觉，从我能观察到的、特别是YC投资角度来讲，计算机视觉毫无疑问，很多企业都会去做。

AI创造价值的核心模式

如果你在做的是人工智能创业，或人工智能创新，想用人工智能技术来创造商业价值，创造财富，这张图是它的核心模式，可以用这张图片延伸出将来可以实践的方法。

其中，核心是要数据，数据不是无中生有的，任何数据都是观察自然现象、物理环境以及人类现象的一个数字化表达，是知识的载体，它的内涵是知识。

首先，获得数据，要有传感器。

**其次，要从数据中获取知识，然后运用知识达到我们的目的。**一般是通过软件+硬件+算法，达到我们创造社会价值的目的之后，产生新的数据。一定要建成这样一个闭环，前提是找一个比较全的应用。

在这里，我强调一下闭环。因为知识都是活的，人类社会在变，物理环境在变，所以一次性的数�