重温张首晟生前著名演讲:网路的世界“分久必合,合久必分”
据多家媒体报道,美籍华裔科学家、斯坦福大学物理系、电子工程系和应用物理系终身教授张首晟于12月1日去世。
2007年,张首晟发现的“量子自旋霍尔效应”被《科学》杂志评为当年的“全球十大重要科学突破”之一。基于他对拓扑绝缘体和量子自旋霍尔效应的开创性研究,张首晟已包揽物理界所有重量级奖项,包括欧洲物理奖、美国物理学会巴克莱奖、国际理论物理学中心狄拉克奖、尤里基础物理学奖和富兰克林奖章。
2009年,张首晟被清华大学特聘为教授;2013年,成为中国科学院外籍院士,是杨振宁的弟子。2017年7月21日,美国加州大学洛杉矶分校华裔科学家王康隆、斯坦福大学华裔科学家张首晟、上海科技大学教授寇煦丰等团队合作在《科学》杂志上发表了一项重大发现:在整个物理学界历经80年的探索之后,他们终于发现了手性马约拉纳费米子的存在,张首晟及其团队将其命名为“天使粒子”。
2013年,张首晟与他斯坦福的学生谷安佳博士联合创立丹华资本,意在以斯坦福大学为核心,专注于投资美国最具颠覆性的创新科技及商业模式,连接美国的创新与中国市场。他同时还担任丹华资本董事长。
叹惋之余,让我们重温张首晟教授最著名的“合久必分,分久必合”演讲吧。
区块链世界是怎样的?
by 张首晟
就像人类的历史一样,网络的历史也可以用「分久必合,合久必分」来概括。
我1983年去美国留学的时候,有一个巨人叫AT&T,好像是永远不会倒的,而我当时最大的梦想,并不是毕业之后到大学里面做教授,而是去贝尔实验室工作,因为这里曾产生30位诺奖得主。
AT&T花这么多钱养出这么多诺奖级的科研人员,就是为了垄断,它垄断了所有的网络资源。
慢慢地,就出现了一个新的协议,就是网络协议。它完全是一个去中心化的协议,使点和点之间完全可以随意的交流。我可以走这条路,也可以走另外一条路,条条道路通罗马,最后都能达到结果,不再需要中心的垄断。
一夜之间,我以为永远不倒的公司,消失了。
曾经也是在竞争之后出现了AT&T,但当一个新的网络技术出现的时候,就是合久必分的时候。
如果人人可以交流,人人都可以创造出交流的内容,这个内容广泛地撒在外围的互联网上,那么我要去找一个信息,就会变得非常非常不方便。
所以在这个情况下,分久必合,出现了一些新的中心化垄断平台,在美国就叫Google和Facebook。
人类历史上所有伟大的公司,做的事情必然不是自己创造全新的东西,而是把已有的东西做一个重新的排列组合。
比如说石油公司、化学公司,它们做什么事情呢?原油是原子组成的,直接可以从地下挖出来,它们做的唯一的事情,把这些原子重新排列一下,变成别的化学品,比如说已经被提炼过的油。
Google和Facebook这些平台做的是什么呢?
就是把每个人的信息重新排列组合一下,比如说Google,最开始做的事情,就是做了一个排列,使我们找信息非常容易。这些中心化平台做的事情,就是把我们撒布在网络上的内容,中心化地重组一下。
这是分久必合的时代,因为新的网络协议,AT&T倒了,出现了思科,又出现了网络资源分散的情况,又出现了巨大的平台。
今天出现的区块链技术,也会导致新的时代。
这个时代的革命强度可能是互联网革命的十倍、百倍。互联网时代只是信息交换的时代,而区块链时代有了价值的交换,我们可以产生数据的市场,每个人拥有自己的数据,然后在交换的过程中产生新的价值。
这个伟大的时代,我用一句话来描写,就是「In Math We Trust」。
我们都理解货币的价值在于共识。那么人类所有的知识当中,哪一个大家最容易达到共识?显然不是经济学,不是法律学,不是政治学,不是化学,不是生物,甚至也不是物理,最容易达到共识的是数学。
用数学作为信任的机制,是最自然的做法。真正的区块链时代,就是使得我们相互间的信任建筑在数学的基础上。
如果我自己做出一个正方体的话,肯定是不完美的。但是如果作为一个数学的形态,正方体则是全对称的,每一个顶角都完全一样,每一条边都完全一样,每一个面也完全是一样的。
数学的形态是最最精准的,在精准的意义下,也是最易达到共识的。
如果你看整个宇宙最深刻的奥妙之处,那么物理学中关于整个宇宙的最核心的公式和标准模型,也是用非常非常精妙的数学来描写的,其中绝大部分的数学也是杨振宁先生所开创的。
既然大自然最根本的规律是用数学来描写,我们是不是能够使得人类社会的规则和信任也建立在数学的区块上呢?
公钥和私钥的组合,就是建立在数论上面,而且是建立在一个更高层的数论上面,叫椭圆曲线。
大家可能知道,数学里面曾经最大的一个猜想:费马大定律,最近被证明了,这个证明就是建立在椭圆曲线上。
这个听起来非常非常抽象的数学,但是今天我们每次网上购物的时候,就用到了奇妙的数学。
另外就是哈希函数。它有一个单向性,任何的东西进去,出来都是一串随机数。这跟黑洞很像,黑洞任意输进去,出来的都是随机数。
还有一个是零知识证明(zero-knowledge proof)。比如说我解了一个难题,但并不想把我的答案直接告诉你,却要使你相信,我的确把这个难题解了。
这也是非常奇妙的数学问题,但这是有解的。我可以给你一个比特的信息,我解了这个难题,但是不告诉你任何别的信息。这对整个数据的市场会是非常非常有用的,我可以一个比特一个比特把信息给出去,而不是一下把信息全部给出去。
两个百万富翁,可能有一个人是千亿万富翁,有一个人是百万富翁,他们不想把自己的财产公布出来,但是却要知道到底谁更有钱。
这用清华大学教授姚期智的办法就能算出来,只给出一个比特的信息,就可以知道谁更有钱。
数据自己拥有的话,我永远学不到大数据的智慧。可是我想了解统计数据,其他人却想保护个人隐私,所以有一个非常简单的办法:
在个人隐私数据上故意加一些噪声,这些噪声使得你辨别不出来这个数据到底是不是你自己的个人数据。在收集到这些数据之后,在大数据的环境下,这些噪声就会相互抵消,我得出来的统计数据还是完全精准的,这个办法就叫差别隐私(differential privacy)。
最后一个概念叫形式验证(formal verification)。
上世纪最伟大的数学发现是证明了数学的不完备性。如果我要给在座的同学推荐一本书的话,有一本我认为是千古奇书,它讲了数学不完备定理、艺术家的画和作曲家,三者之间的共同性。这本书是《哥德尔、埃舍尔、巴赫》(G.E.B)。
这些奇妙的数学,都可以用在区块链上,可以用来做formal verification。
因为今天我们来到的是开源的时代,我们今天在区块链上的智能合约,完全是开源写出来的。但是开源写出来之后,一般人读不懂,甚至专家也不一定看得懂。
那么有没有一种数学的程序,能够告诉你智能合约到底是不是吻合你的白皮书上想做的?这是一个非常奇妙的思想,用的是数学中的逻辑学。
计算机科学有两个重大的趋势,一个是AI,一个是区块链,这两者之间有一个必然共存的关系。
我们有聪明的大脑,有聪明的算法,但是数据被垄断在中心的平台上,这样的话,AI就不容易学习。你想出了一个算法,也不知道数据在哪儿。
但有了区块链,有了数据市场,就回到了我刚才所讲的时代,我们能够把所有的数据个人拥有。
这样的话,我把部分的个人数据,在保护自己个人隐私的情况下贡献出来,在区块链的时代,就能够得到一定的回报,大家也就有了动力保护自己的隐私。有了隐私就有了价值,而一旦有了价值,我再把这个数据贡献出来让AI学习的话,必然会带来AI的突飞猛进的变化。
除了给AI突飞猛进的变化,也能让社会突飞猛进。
区块链对社会的贡献有什么?至少我看到它可以带来社会更大的公正。我们今天的社会之所以有不公正的地方,主要是因为我们对少数派的歧视,在当年的纳粹帝国里面,就是对犹太人的歧视。
而如果我们来到了区块链时代数据市场,这个情况就会完全不一样。比如说我有一个AI的算法,已经是90%的精准了,我要让它变得更加精准,99%精准,就需要机器学习。那我需要做什么事情呢?
首先我要学到的这些数据,就不能像以前学到的那些数据一样,如果以前是99%数据的话,他们已经代表了大多数,但是要更精准,要99%变成99.9%的话,需要学习的就是那些跟以前完全不一样的数据。越跟以前不一样,越跟大众不一样,数据就越有价值。
所以如果在一个完全是数据的自有市场中,大家会对那些少数派的数据付出更多的代币,这样就会带来社会的公正,使丑小鸭变成白天鹅。因为丑小鸭并不是丑,它只是跟别人不一样,但是在这个世界里面,越跟别人不一样,它得到的就会越多。
另外一个伟大的理想,就是把所有个人的数据都归个人拥有。
个人最需要拥有的数据就是基因数据和医疗数据。数据是个人拥有的,肯定是至高无上的标准,个人拥有数据之后,就担心算不出什么东西来,只是整天保护隐私,不能通过大数据和人工智能来学习基因数据背后的关切到底是什么。
比如说我们最想知道的,就是某些病到底是对应于什么基因的突变而形成的,但是一旦我们把所有个人的基因信息和医疗信息都让个人拥有,我们就产生了一个非常有效的数据市场。
区块链上的虚拟货币如何发展呢?这可以和现在社会里的货币结构一一对应。
现在的货币结构有M0、M1、M2、M3等等,在最底层上面可以不断建立衍生品。
我认为像比特币这样的区块链,因为对应于黄金,对应于一个最最普适的价值,也就是M0的货币,相当于说,在这个系统下,世界上任何两个互不相识的人都可以形成交易。如果你我已经相识了十年,并不是两个互不相识的人,那么我们可以用M1进行交易。
我觉得闪电网络就符合这类性质,我们两个人进行交易,互相之间有一定的信任,但还是需要信任机制来加强。我们签约后,把一些货币抵押在比特币、区块链上,之后的每一笔交易,定期到区块链上去公示一次就可以了。
整个虚拟货币的发展,必然会像现在世界货币的发展一样,在M0,或者是比特币,或者是更加绿色的比特币上面,可以建立闪电网络,也会有预测市场。
我们现在的金融产品里,有一个是期货。期货就是对未来的预测,但现在期货都要通过法院才能够真正为我们做担保,而我们使用了区块链以后,可以让全世界的网民为我们作证。
所有这些网络的系统,彼此之间互相帮助,来使它变得更加有效,但是现在的计费系统还不是很有效,我给你提供了一些带宽,却没有得到足够的回报。
有了区块链之后,可以做到非常公正并且比较精确的记录,这样的话,整个网络的运转就会越来越有效。
从4G走到5G,再走到6G,必然会有网络的运转在里面。
我最喜欢牛顿的《自然哲学的数学原理》,我个人拥有这本书1723年出版的第一版。用数学的原理理解了所有的自然科学,这就是牛顿的伟大。
区块链中,底层是数学,中层是法律,上层是经济行为。
社会科学一直找不到根本的数学原理,可能的确是不容易找到,因为很多经济行为建筑在人的不理性上。
到了区块链的时代,最根本的经济行为,就是信任的机制,建立在数学之上。
我们可以想像到整个经济秩序都会被改变,整个生产关系都会被改变,但是它的核心是要有一个基石,就是数学原理。
一旦有了数学,我们必然可以总结出来一个永恒不变的规律,使得我们的经济系统更加有效,使得我们的社会科学和自然科学能够达到大统一的境界。
附1:企业服务数据库公司Crunchbase整理的丹华资本完整投资清单
附2:36氪于2014年对张首晟教授的采访
在认识张首晟教授之前,完全无法将科学家与风险投资联系起来。就像知道Paul Graham 之前,你无法将黑客与画家联系起来一样。
张首晟教授在物理界的学术成就在今年获得富兰克林奖章后几近登顶,2007 年,张首晟发现的“量子自旋霍尔效应”被《科学》杂志评为“全球十大重要科学突破”之一。基于他对拓扑绝缘体和量子自旋霍尔效应的开创性研究,张首晟已包揽物理界几乎所有重量级奖项。他的导师杨振宁说过,“对他来说,获得诺贝尔奖只是时间问题”。
但是张首晟教授没有坐等荣誉的到来,而是跨界进入了一个全新的领域。2013 年张首晟教授与谷安佳博士联合创立丹华资本,意在以斯坦福大学为核心,专注于投资美国最具颠覆性的创新科技及商业模式,连接美国的创新与中国市场。“丹”既代表斯坦福(又译为史丹福),又有“赤子丹心”之意,“华”取自中华。
YC 现任掌门人Sam Altman 在斯坦福的“How to Start a Startup”的第一课讲到,创业有30% 可以通过学习获得,剩下70% 是看天时地利人和。许多投资界前辈也不止一次强调,投资更像是一门艺术,没有可复制的成功。所以我们也看到投资界每隔5 年,或多或少地会有一次洗牌,新的基金总有机会胜出。
投资是一种市场导向的行为,你下注其实不是团队,不是产品,而是自己的预期,早期投资的风险与随机性之大导致了较高的失败概率。这个与科学需要严谨的演绎推理,进而能够预测并验证的思维方式貌似是完全相违背的。用科学的思维做投资,意味着需要有一个普适性的原理作为投资的方法论,正如欧几里得的《几何原本》中的公理,依旧能在千年之后指导近代政治家和思想家起草《独立宣言》。
富兰克林,正是作为科学家、企业家、思想家、政治家,作为《独立宣言》起草者之一,用科学的思维建国,用科学的思维治世。如果科学原理可以治国,为何不可指导投资?富兰克林精神与事迹不仅从小鼓励了张教授在科学上的追求,也启发了张教授用科学思维做投资的信念。风险投资对投资人最高的要求,便是要有“活在未来”态度,这其实是科学家们最擅长的思维方式。
张教授在获奖感言中有一段话让我感动“求奖章能使富兰克林的精神在我求知路上时时相伴。科学的人生充满着探险的浪漫,科学家的社会使命远远超过科学本身。不求生命无尽,只求一生贡献” 。作为科学家,为何要创办风险投资基金?丹华资本的投资哲学有哪些?科学投资的原理是什么?下面让我们和张教授一起,聊聊他对科学,对投资,以及对未来的看法。
36氪:首先恭喜张教授荣获富兰克林奖章!作为一名“物理学家”,在探究宇宙的复杂性与物质的同一性之余,怎么会想到做投资的呢?
张首晟教授:首先富兰克林一直是我的偶像。他作为科学家、政治家、思想家、企业家、政治家,作为《独立宣言》起草者之一,做的很多事情看起来毫不相关,其本质却是相关联的。当时美国是逃亡者聚居的殖民地,在独立战争的初期得不到任何的帮助,富兰克林正是利用自己在科学上的盛名,在外交上赢得了法国的支持。他作为一个政治家,贡献了《独立宣言》最重要的一句话“We hold these truths to be self-evident” (我们认为这些真理是不证自明的),即是说治国也要科学性的第一性原理,要有一种普适性的不言而喻的法则来指导国家与法制的建设。《独立宣言》下制定的国家体系一用就是几百年,发扬光大了三权分立的思想,还成为了现代政治的经典模板。如果科学原理可以治国,为何不可指导投资?
另外我早年的也有不少天使投资的经验,当年VMware 的创始人Diane Greene 和Mendel Rosenblum 就是我家的邻居。我们两家小孩聚在一起踢足球的时候他我说聊起他的公司VMware,我也十分感兴趣,觉得公司很有发展空间,这样我就成为了它的早期投资人。其实物理学和计算机学紧密相关,很多计算机科学里面的算法也是从理论物理学里衍生而来。像Google 的Page Rank 的算法,表面上看起来非常复杂,却最终可以归到一个数学公式上,而这个数学公式在物理学里也被非常透彻的研究过。如果我当年知道了Page Rank 和它背后的数学原理,我肯定毫不犹豫的投资和支持这两位初出茅庐的学生。这更加坚定了我通过科学思维做投资的想法。我也深信,用更开阔的视野看世界,能使我的教学和科研更上一层楼。
36氪:很多国内的小伙伴知道教授您只知道“科学家”这个身份。很少人会把“科学家”和“投资者”联系起来,不知道做科研,与做投资的相似和不同之处在哪里。物理学家往往更能够看到事物的本质和同一性,投资也是一场和不确定性博弈的游戏,能和我们说说教授您作为一个物理学家的投资哲学么?
张首晟教授:人类现在碰到的最大的问题就是知识体系是呈树状迅速发展的,树越长越大人类的知识越来越丰富体系越来越繁复,但是问题是不同分支不同领域的知识,想要互相关联沟通起来非常困难,个人对体系内的知识的了解越来越深入,但是对于跨领域的了解却甚少。中国有句古话“隔行如隔山”,这也正是我们时代的挑战,也是我们时代的机会。科学的准则就是要回到原点,一旦我们能回到根,或者是几个重要的节点上,我们就能把上面的枝叶都看清楚,这个就是我们时代的机会,特别是富兰克林这类人才的机会。
在硅谷一个最好的例子就是Elon Musk。同样学物理出身的Elon Musk 曾经说过:“我用物理学的思维来解决所有问题,物理教会人们用第一性原理而不是简单的类比来推理和思考。”物理学的思维框架引导他在短短的20 年里,先后创立了互联网支付公司PayPal、航天技术公司SpaceX 和电动汽车公司特斯拉。他做的这些东西看起来完全无关,但这就是科学的deductive 的过程。我们为什么崇敬爱因斯坦,正是因为E=MC2 可以解释小到原子大到宇宙的原理。
在我们这个时代,我认为能看懂知识体系间本质的人,可以抓住无数的机会。这个就是科学赋予我们的deductive thinking(演绎推理)。所以我们的哲学就是利用科学的思想做投资,这个思想是要寻找既满足简单、普适这两个特点的技术与产品。同时可以让我们看到不同领域之间的关联,可以给我们的投资组合企业带来他们都看不到的协同力,可以真正抓住来自这个时代的源动力。
36氪:但是教授您不觉得投资与科学的思维在某种程度上是相违背的么?首先投资的结果基本是不可能被预测和论证的。就好像我们永远无法通过建模完全预测股票的走势。但是科学要求的是严格的论证然后通过论证结果预测未来。投资的过程是被无数随机因素所左右的,也正是因为这个投资在很多时候都是投机的行为。但是科学是完全不允许一点点投机存在的。
张首晟教授:科学有两大方向,一个是要把各种形态的物质,分解到最最基本的组成部分。另外一个是用这些最基本的组成部分,构造出物质不同的态。譬如我得奖的这个发现,就是发现了电子的一个新的态。但是这个是一个非常难的过程,是一个超大数据的演绎推理的过程。譬如我手上这杯水,里面大概有10 的23 次方个水分子,如果你要我去预测每个分子的运动轨迹,这个是不可能的。但是我们知道里面每个分子都在做随机的布朗运动,但是当分子很多很多的时候,在统计学原理下,他们会产生一个新的规律。所以我们可以预测水在不同环境下的态,知道冰和水是同一种分子的两种不同的物态。
这也就是投资里投资组合的一个概念,如果只投一个公司,肯定很难成功。但是如果你有一个投资组合的搭配,你可以合理对冲预期回报和风险大小。但是我们的投资组合的方向不是随机的,投资组合是建立在我们对这个知识大树的理解上,我们要有足够的vision,去选取我们认定的可以成长的分支,然后在这个分支内部,我们要有合理的且足够的投资组合搭配。这个就是我们常说的“more is different”。当我们投资组合足够健康的时候,这样单个投资产生的随机概率就会相互抵消,使得总体的成功概率更高。
另外这个我们对未来的可预测也是有一个时间系数的,譬如你让我预测明天股市的走势,这个我预测不了,但是我们大家都确定知道再过40 亿年太阳系会发生什么,太阳系肯定会灭亡,这个是确定切可预测的。所以在不同的时间尺度下,我们需要有不同的分析,什么东西是在这个时间段内可预测的。我们知道很多科幻小说里的写的东西可能最终会实现,但是什么时候能够实现就是我们做投资要问的问题。另外我对网络的发展一直有非常大的信心,甚至在早期的时候。为什么有信心很简单,就是因为人的大脑就是一个网络,网络的这种交互模式,信息的产生方式,是最符合人类大脑的智能原理。
所以这么看投资和科学并非相违背的,从某种意义上来说,科学的思维也是一直指导着投资的理论。“This is the certainty I have in the uncertain world”。历史发展的必然规律是科学思维将指导经济与投资。
36氪:信息科技革命以来,特别是互联网的出现,做了两件事情:加速信息的产生,加速信息的交互。信息的密度到了一个前所未有的高度。但是我们也开到,与前几次的科技革命不一样,这次科技革命的创新,都局限在了信息技术领域,但是与人类生活息息相关的行业譬如交通,居住环境,饮食等等与20 年前并没有重大的改变。很经典的一句话就是Peter Thiel 曾经说过的,"We wanted flying cars, instead we got 140 characters ” (Twitter 要求每条消息不能超过140 个字)。那么是不是意味着我们创新的加速度其实并没有显著地增加,甚至可能是有减慢的趋势呢?
张首晟教授:我们需要flying car,但我觉得140 character 这个也是我们这个时代所需要的。如果一个人能把每一件事情能用140 个字说清楚,那么这是非常强大的一种能力。富兰克林在办报业时期经常用一句简单的话概况复杂的时事环境,甚至亲自撰写简洁明朗的广告词,赋予新闻事业以刊播广告的社会功能,使广告经营收入成为新闻媒介财源之一。所以我常常说富兰克林简直是twitter 的发明人。知识的抽象和浓缩是一个非常重要的趋势和能力,这个也是人类进化过程中的一个重要能力,如果我不能区分用简单的特征区分人脸和老虎的脸,那我就无法存活下来。所以每次你能把复杂的信息抽象出来,我们的大脑会产生一种美感和快感。
另外一方面,其实Twitter,FaceTime,WeChat 等产品的出现,实际上缩短了人们的距离。人们要flying car 是干什么,就是为了更快的到另外一个地方去和那边的人聊天,那现在出现的这些产品已经达到了这个效果。所以互联网的出现,其实改变了人们的时空观。过去人们衡量人与人之间的距离,是用欧几里得的两点间一条直线来衡量。现在人们是用“网络距离”或者degree of connection 来衡量,所以也重新定义了密度的概念。古人类的进步一直和能量的密度有关系,从能量密度稀疏的狩猎行为,到能量相对密集的耕作,人口的密度也相应的提高,这是一个重大的进步。现代人类的进步和信息的密度有关,而互联网的出现,正是极大程度地让信息的密度越来越大,而且也让人口间的密度有了新的变化,这是一个新的时空度规的产生,这也导致了新科学的产生。
36氪:好的风险投资不会跟随潮流,而是创造潮流,这点我们在许多成功的风险投资机构上都看到了。但是怎么做到这一点,除了独到的眼光,更需要活在未来的态度。张教授您觉得作为投资者,应该通过什么方式能够“活在未来”,你眼中的未来又是怎么样的呢?
张首晟教授: 要能够看未来,首先我们要会看历史。我想通过一个历史故事来说明,我们现在所处的时代是多么激动人心。当年个叫做第谷的天文学家,他穷尽一生精确记录了许多行星的运行轨迹,这个就是开普勒后来的发现的数据基础。开普勒作为他的学生,开始也对庞大的数据无从下手。但是聪明的开普勒想出一条“动中取静”的妙计。通过每356 天为周期取数据,这样地球便回到了原点,动中取静在地球上测量出了火星的椭圆运行轨道。正是开普勒的这个发现,才是用数据证明了日心说的正确性,也为日后牛顿的理论垫底了基础。
哥白尼的时代,没有大量的数据,无法证明日心说。第谷的时代,只有大数据,没有开普勒,人们还是不知道行星是怎么运动的。我们这个年代应该正在处在第谷和开普勒之间的时期:新的数据产生的形式,产生了大量的数据,并且数据还不够多。当数据到了一定程度的时候,我们就需要开普勒这样的天才来解读数据,并且看到其中的规律,这将会迎来一个新的时代,以及新时代中的牛顿。这个也是我眼中的未来。所以要活到未来,就是要能认清,什么是个体的现象,什么是集体行为,什么是系统的本质,这样才能不被个体的随机因素所左右,看到系统性的未来的方向。另外VC 在布局的时候,还要看清楚时间系数,每个不同的时间尺度下应该会有不同的布局和投资策略。
36氪:丹华的LP 里有不少国内的科技巨头。最近国内由于项目估值偏高,资本大量膨胀,VC 界有关于“创投寒冬将至”的论调,所以越来越多国内资本到流入硅谷。在硅谷我们也观察到了早期项目估值成倍增长,不少硅谷的VC 也开始提醒大家警惕泡沫。其实大家都知道,没有资本,就没有“泡沫”,泡沫更多说的是资本的泡沫,科技本身是螺旋上升的不断发展的。但是资本泡沫一旦过度膨胀,最终会危害整个科技产业链的发展。不知道教授您对现阶段创投的“泡沫论” 怎么看?
张首晟教授:泡沫的发展有两种可能,有的泡沫膨胀到一定程度破灭,有时泡沫成长到一定程度成为新的可持续的现象。如果我来分析泡沫这个现象,我会先对泡沫按照泡沫的大小和数量进行一个分布的分析,看看这个分布是指数函数,还是倒数函数。如果这个分布是指数函数,说明泡沫都是非常集中的大泡沫,指数函数的积分是有限的,这种情况泡沫更有可能会破灭。如果是倒数函数,说明是一种长尾的分布,说明有一些大的泡沫,非常多的小泡沫,积分是无限的,那么这可能是一种可以稳定进一步发展的状态。我们拿由水分子组成的泡泡说,当到了接近100 摄氏度的临界值,我们看到的泡泡分布应该就是如下图所示长尾的分布,那么再升高一点,水变成了水蒸汽,成为了无数小的泡泡。这个时候泡泡就成为了一种新的稳定的状态,水就能够保持100 度的温度一直沸腾下去。
我们现在看到的泡沫,包括创新本身和资本布局,如果都是集中在少数领域内短平快的项目,大家都一窝蜂的抢上去,这就有可能是泡沫。如果未来的所谓的泡沫,能开始大量分布在其他各个领域的项目里,那么这种发展就是一个稳定的发展。
我们继续拿水分子来做类比,bubble 代表了一种新的事物。水分子在泡泡里比较稀,在液体里水分子比较密,所以新生事物刚开始肯定是比较稀疏而且被传统事物(液体)所包围。所以,泡沫的现象也十分值得关注,它可能是新态的预兆。
36氪:丹华资本在硅谷华人圈里是非常有情怀的VC。这个情怀应该是来自于投资者对项目不抱有短视套利的心态,也应该来自于基金的想要完成使命,这个从丹华的取名就能看出来。在创业或者投资过程中,使命和情怀其意义何在呢?
张首晟教授:我当年做研究的情怀,就是最原始的好奇心,不是为了研究成果而研究,而是真的享受研究过程那种慢慢发现本质规律的愉悦。做投资也一样,不是为了追求经济上短平快的回报而投资,是为了能抓住这个时代下一个大趋势而投资。本着这个情怀,才会成功。而情怀与理想是最能聚集优秀投资与创业团队。情怀和使命也是眼光、思维方式一种体现。我们在考察创业团队的时候,会看团队能不能看清大局的眼光,有没有足够的情怀和格局观,会重点考察团队会不会快速学习,快速整合“知识树”的能力,还要考察团队的思维方法。我们很容易判断一个团队的执行能力,当所有团队的执行能力都在平均水平之上的时候,这几点就是区别团队与团队之间的最大的因素。
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CF40旗下有四十人和新金融两大实体型智库系列,分别包括四十人金融教育发展基金会、四十人金融研究院和上海新金融研究院、北方新金融研究院、上海浦山新金融发展基金会、北京大学数字金融研究中心。此外,CF40与国家开发银行、清华大学、丝路基金、中国开发性金融促进会共同发起成立了“丝路规划研究中心”。
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