硅谷创业之父保罗·格雷厄姆：如何获得超线性收益？答案是……
保罗·格雷厄姆 开智学堂
作者：保罗·格雷厄姆 译者：开智学堂 来源：http://www.paulgraham.com/index.html
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当我还是个孩子的时候，我不了解这个世界最重要的一件事是表现回报的超线性程度。
老师和教练含蓄地告诉我们，回报是线性的。“你滚出去，”我听了一千遍，“你投入了什么。”他们的本意是好的，但这很少是真的。如果你的产品只有竞争对手的一半好，你就不会得到一半的客户。你没有顾客，你就倒闭了。
显然，在商业中，业绩回报是超线性的。有些人认为这是资本主义的一个缺陷，如果我们改变规则，这将不再是真的。
但性能的超线性回报是世界的一个特征，而不是我们发明的规则的产物。我们在名声、权力、军事胜利、知识，甚至对人类的利益方面都看到了同样的模式。在所有这些中，富人变得更富有。
如果不理解超线性收益的概念，你就无法理解这个世界。如果你雄心勃勃，你肯定应该这样做，因为这将是你冲浪的浪潮。
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超线性回报似乎有很多不同的情况，但据我所知，它们可以归结为两个根本原因：指数增长和阈值。
超线性回报最明显的情况是当你在做指数增长的事情时。例如，培养细菌。当它们生长时，它们呈指数级增长。但它们很难生长。这意味着擅长和不擅长的人在结果上的差异很大。
初创企业也可以呈指数级增长，我们在那里看到了同样的模式。一些国家设法实现了高增长率。大多数人没有。因此，你会得到质的不同结果：增长率高的公司往往会变得非常有价值，而增长率低的公司甚至可能无法生存。
Y Combinator 鼓励创始人关注增长率，而不是绝对数字。这可以防止他们在绝对数字仍然很低的时候被劝阻。这也有助于他们决定关注什么：你可以用增长率作为指南针来告诉你如何发展公司。但主要的优势是，通过关注增长率，你往往会得到指数级增长的东西。
YC 并没有明确告诉创始人，随着增长率的提高，“你投入什么就得到什么”，但这与事实并不遥远。如果增长率与绩效成正比，那么随着时间 t 的推移，绩效 p 的回报将与 pt 成正比。
即使经过几十年的思考，我还是觉得这句话令人震惊。
无论何时，你的表现取决于你的表现，你都会得到指数级的增长。但无论是我们的基因还是我们的习俗都没有为我们做好准备。没有人认为指数增长是自然的；每个孩子第一次听到这个故事时，都会惊讶于一个男人的故事，他第一天就向国王要一粒米，然后每天都要加倍。
我们不了解的东西自然会形成习惯来处理，但我们也没有太多关于指数增长的习惯，因为人类历史上很少有这种情况。原则上，放牧应该是一种：你养的动物越多，它们的后代就越多。但在实践中，牧场是一个限制因素，而且没有指数级增长的计划。
或者更准确地说，没有普遍适用的计划。有一种方法可以使自己的领土呈指数级增长：征服。你控制的领土越多，你的军队就越强大，就越容易征服新的领土。这就是为什么历史上充满了帝国。
但很少有人创建或经营帝国，他们的经历对习俗没有太大影响。皇帝是一个遥远而可怕的人物，不是一个人在自己的生活中可以吸取教训的来源。
前工业化时代指数增长最常见的情况可能是学术。你知道的越多，学习新东西就越容易。结果，当时和现在一样，有些人对某些话题的了解比其他人要多得多。但这对风俗习惯也没有太大影响。
尽管思想帝国可以重叠，因此可能会有更多的皇帝，但在前工业化时代，这种类型的帝国几乎没有实际效果。
在过去的几个世纪里，这种情况发生了变化。现在，有思想的皇帝可以设计炸弹来击败领土上的皇帝。但这种现象仍然很新，我们还没有完全吸收它。甚至很少有参与者意识到他们从指数增长中受益，或者问他们可以从其他情况中学到什么。
超线性回报的另一个来源体现在“赢者通吃”这句话中。在体育比赛中，表现和回报之间的关系是一个阶梯函数：无论他们做得更好还是稍微好一点，获胜的球队都会赢得一场胜利。
然而，阶跃函数的来源并不是竞争本身。结果是有门槛的。你不需要竞争就可以得到这些。在你是唯一参与者的情况下，比如证明定理或击中目标，可能会有阈值。
值得注意的是，一个有超线性回报来源的情况下，往往也有另一个。跨越阈值会导致指数级增长：战斗中获胜的一方通常受到的伤害较小，这使他们在未来更有可能获胜。指数增长有助于你跨越门槛：在一个具有网络效应的市场中，一家增长足够快的公司可以将潜在的竞争对手拒之门外。
名声是一个有趣的例子，它结合了超线性回报的两个来源。名气呈指数级增长，因为现有的粉丝会给你带来新的粉丝。但它如此集中的根本原因是阈值：在普通人的头脑中，A 级名单上只有这么多空间。
将超线性收益的两个来源结合起来的最重要的情况可能是学习。知识呈指数级增长，但其中也有门槛。例如，学习骑自行车。其中一些阈值类似于机床：一旦你学会了阅读，你就能更快地学习其他任何东西。
但最重要的阈值是那些代表新发现的阈值。知识似乎是分形的，因为如果你在一个知识领域的边界上努力，有时你会发现一个全新的领域。如果你这样做了，你会第一次看到其中的所有新发现。牛顿做到了，杜勒和达尔文也做到了。
03
有没有发现超线性回归情形的一般规则？最明显的一个是寻求化合物的工作。
工作有两种复合方式。它可以直接复合，因为在一个周期中做得好会让你在下一个周期做得更好。例如，当你在建设基础设施，或者扩大受众或品牌时，就会发生这种情况。或者工作可以通过教你来复合，因为学习复合。
第二种情况很有趣，因为你可能会觉得自己做得很糟糕。你可能无法实现眼前的目标。但是，如果你学到了很多，那么你仍然会得到指数级的增长。
这也是硅谷对失败如此宽容的原因之一。硅谷的人们不会盲目地容忍失败。只有当你从失败中吸取教训时，他们才会继续把赌注押在你身上。但如果你是，你实际上是一个很好的选择：也许你的公司没有按照你想要的方式发展，但你自己做到了，这最终应该会产生结果。
事实上，不包括学习的指数增长形式经常与之混合在一起，我们可能应该将其视为规则而不是例外。这产生了另一个启发：永远在学习。如果你没有学习，你可能没有走上一条导致超线性回报的道路。
但不要过度优化你正在学习的内容。不要局限于学习那些已知有价值的东西。你在学习；你还不确定什么是有价值的，如果你太严格，你会剔除异常值。
阶跃函数呢？是否还有“寻求阈值”或“寻求竞争”形式的有用启发法这里的情况更为棘手。门槛的存在并不能保证游戏值得一玩。如果你玩一轮俄罗斯轮盘赌，你肯定会遇到一个有门槛的情况，但在最好的情况下，你的境况也不会好到哪里去。
“寻求竞争”同样毫无用处；如果奖品不值得竞争怎么办？足够快的指数增长保证了回报曲线的形状和大小——因为增长足够快的东西即使一开始很小，也会增长得很大——但阈值只能保证形状。
利用阈值的原则必须包括一项测试，以确保游戏值得玩。有一个是这样的：如果你遇到一些平庸但仍然很受欢迎的东西，那么取代它可能是个好主意。例如，如果一家公司生产了一种人们不喜欢但仍然购买的产品，那么如果你生产了一个，他们可能会购买更好的替代品。
如果有一种方法可以找到有希望的智力门槛，那就太好了。有没有一种方法可以判断哪些问题有全新的领域？我怀疑我们是否能确定地预测这一点，但这个奖项是如此有价值，如果有比随机预测更好的预测因子，那将是有用的，而且有希望找到这些预测因子。
我们可以在某种程度上预测什么时候一个研究问题不太可能导致新的发现：什么时候它看起来合法但无聊。而那些能带来新发现的东西往往看起来很神秘，但也许并不重要。（如果它们令人费解且显然很重要，那么它们将是著名的开放式问题，很多人已经在研究它们了。）
因此，这里的一个启发是：由好奇心而不是野心驱动——让你的好奇心自由发挥，而不是去做你应该做的事情。
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对于雄心勃勃的人来说，超线性业绩回报的前景是令人兴奋的。这个部门有一个好消息：这个领域正在双向扩张。有更多类型的工作可以获得超线性回报，而且回报本身也在增长。
这有两个原因，尽管它们紧密交织在一起，更像是一个半原因：技术进步和组织的重要性下降。
50 年前，成为一个组织的一部分来从事雄心勃勃的项目是非常必要的。这是获得所需资源的唯一途径，也是拥有同事的唯一途径和获得分配的唯一途径。
所以在 1970 年，你的声望在大多数情况下都是你所属组织的声望。声望是一个准确的预测因素，因为如果你不是一个组织的一部分，你就不太可能取得多大成就。
也有少数例外，最著名的是艺术家和作家，他们独自使用廉价的工具工作，并拥有自己的品牌。但即使是他们，也要受组织的摆布才能接触到观众。
一个由组织主导的世界抑制了绩效回报的变化。但就在我有生之年，这个世界已经被严重侵蚀了。现在，更多的人可以拥有 20 世纪艺术家和作家所拥有的自由。有很多雄心勃勃的项目不需要太多的初始资金，还有很多学习、赚钱、寻找同事和接触观众的新方法。
旧世界还有很多，但以历史标准来看，变化的速度是巨大的。尤其是考虑到利害关系。很难想象会有比业绩回报更根本的变化。
如果没有制度的阻尼效应，结果就会有更多的变化。这并不意味着每个人都会过得更好：做得好的人会做得更好，但做得差的人会更糟。这是一个需要牢记的重要观点。
并不是每个人都能获得超线性回报。作为游泳池的一部分，大多数人会过得更好。那么，谁应该为超线性回报而投篮呢？雄心勃勃的人有两种：一种是知道自己非常优秀，在一个变化更大的世界里会遥遥领先的人，另一种是那些有能力冒险去发现的人，尤其是年轻人。
从机构的转变不仅仅是现有居民的外流。许多新的获奖者将是他们从未让人进入的人。因此，由此产生的机会民主化将比机构本身可能炮制的任何温和的内部版本都更大、更真实。
05
并不是每个人都对这种伟大的雄心释放感到高兴。它威胁到一些既得利益，并与一些意识形态相矛盾。但如果你是一个雄心勃勃的人，这对你来说是个好消息。你应该如何利用它？
利用超线性回报的最明显的方法是做非常好的工作。在曲线的另一端，增量努力是一笔划算的交易。
更重要的是，远端的竞争更少——这不仅是因为很难把事情做得特别好，还因为人们觉得前景太可怕了，甚至很少有人尝试。这意味着这不仅仅是一笔做特殊工作的交易，甚至是一笔尝试的交易。
有很多变量会影响你的工作有多好，如果你想成为一个异类，你需要把几乎所有的变量都做好。例如，要想把某件事做得特别好，你必须对它感兴趣。仅仅勤奋是不够的。因此，在一个拥有超线性回报的世界里，知道自己对什么感兴趣，并找到解决问题的方法，就更有价值了。
选择适合自己情况的工作也很重要。例如，如果有一种工作本身就需要花费大量的时间和精力，那么在你年轻还没有孩子的时候做这项工作会越来越有价值。
做伟大的工作需要惊人的技巧。这不仅仅是一个努力的问题。我将尝试在一段话中给出一个食谱。
选择你有天赋和兴趣的工作。养成自己做项目的习惯；他们是什么并不重要，只要你发现他们雄心勃勃。尽你所能努力工作而不精疲力竭，这最终会把你带到知识的前沿之一。这些从远处看很光滑，但近距离看却充满了空隙。注意并探索这些差距，如果你幸运的话，其中一个将扩展到一个全新的领域。
尽可能多地承担风险；如果你不是偶尔失败，你可能是过于保守了。寻找最好的同事。培养良好的品味，学习最好的榜样。要诚实，尤其是对自己。锻炼身体，吃好睡好，避免服用更危险的药物。当有疑问时，跟随你的好奇心。它从不撒谎，而且它比你更清楚什么是值得关注的。
当然，你还需要一件事：幸运。运气总是一个因素，但当你独自工作而不是作为组织的一部分时，运气更是一个因素。尽管有一些关于运气的格言是有准备的地方遇到了机会等等，但真正的机会也有一个组成部分你无能为力。解决方法是多次拍摄。这也是尽早开始冒险的另一个原因。
一个具有超线性回报的领域最好的例子可能是科学。它以学习的形式呈指数级增长，再加上表现极限的阈值——实际上是知识的极限。
其结果是科学发现中存在一定程度的不平等，相比之下，即使是最分层的社会的财富不平等也显得温和。牛顿的发现可以说比他同时代人的发现加起来还要伟大。
这一点可能看起来很明显，但最好把它说清楚。超线性回报意味着不平等。回报曲线越陡，结果的变化就越大。
事实上，超线性回报率和不等式之间的相关性如此之强，以至于它产生了另一种寻找这类工作的启发式方法：寻找少数大赢家胜过其他人的领域。一种每个人都做同样事情的工作不太可能是一种具有超线性回报的工作。
在哪些领域，少数大赢家的表现优于其他人？以下是一些显而易见的内容：体育、政治、艺术、音乐、表演、导演、写作、数学、科学、创业和投资。在体育运动中，这种现象是由于外部施加的阈值；你只需要快百分之几就能赢得每一场比赛。
在政治上，权力的增长与帝王时代一样。在其他一些领域（包括政治），成功很大程度上是由名气驱动的，名气有其自身的超线性增长来源。
但是，当我们排除体育、政治和名气的影响时，就会出现一个显著的模式：剩下的列表与你必须具有独立思想才能成功的领域列表完全相同——你的想法不仅必须正确，而且必须新颖。
科学显然就是这样。你不能发表论文说别人已经说过的话。但例如，在投资方面也是如此。只有当大多数其他投资者不相信一家公司会做得很好时，相信这一点才有用；如果其他人都认为该公司会做得很好，那么它的股价已经反映了这一点，没有赚钱的空间。
我们还能从这些领域学到什么？在所有这些方面，你都必须付出最初的努力。超线性回报一开始似乎很小。以这种速度，你会发现自己在想，我永远不会有任何进展。但由于回报曲线在远端急剧上升，因此值得采取非同寻常的措施来实现这一目标。
在创业界，这一原则的名字是“做一些没有规模的事情”如果你对你最初的一小部分客户给予了荒谬的关注，理想情况下，你会通过口碑开始指数级增长。
但同样的原理也适用于任何呈指数级增长的事物。例如，学习。当你第一次开始学习某些东西时，你会感到失落。但是，最初努力站稳脚跟是值得的，因为你学得越多，就越容易。
在具有超线性返回的字段列表中还有另一个更微妙的教训：不要把工作等同于工作。在 20 世纪的大部分时间里，这两者几乎对每个人来说都是一样的，因此我们继承了一种将生产力等同于有工作的习俗。
即使是现在，对大多数人来说，“你的工作”也意味着他们的工作。但对于作家、艺术家或科学家来说，这意味着他们目前正在研究或创作的任何东西。对于这样的人来说，如果他们有工作的话，他们的工作就是他们从一份工作带到另一份工作的东西。这可能是为雇主做的，但这是他们投资组合的一部分。
进入一个少数大赢家胜过其他人的领域是一个令人生畏的前景。有些人这样做是故意的，但你不需要。如果你有足够的天生能力，并且足够深入地追随你的好奇心，你最终会成为一个。你的好奇心不会让你对无聊的问题感兴趣，而有趣的问题往往会产生具有超线性回报的领域，如果它们还不是其中的一部分的话。
超线性收益的领域绝非一成不变。事实上，最极端的回报来自于扩大它。因此，虽然野心和好奇心都能让你进入这个领域，但好奇心可能是两者中更强大的。野心往往会让你攀登现有的山峰，但如果你离一个足够有趣的问题足够近，它可能会在你脚下变成一座山。■