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張首晟:從科學發現到風險投資的三個思維模型

題圖:斯坦福大學終身教授、美國國家科學院院士、中國科學院外籍院士、丹華資本董事長 張首晟先生

前段時間,張首晟及其團隊在美國科學雜誌上發表了一項重大發現:在整個物理學界歷經80年的探索之後,他們終於發現了手性Majorana費米子的存在,也就是「天使粒子」。有專業人士指出,這一發現或將開啟基礎物理界的一個新時代。張首晟先生也被譽為「下一個最有可能獲得諾貝爾獎的華人」,他幾乎拿遍了除諾獎以外物理學科的頂級獎項,他的老師楊振寧先生稱其獲諾獎是時間問題。

實際上,這樣一位世界級物理學家至今已投資了多家公司,將風險投資做得風生水起。他的第一筆投資給了鄰居,這位鄰居後來發明了虛擬機,而整個雲計算就是建築在虛擬機之上。張首晟先生強調投資者和科學家一樣,其成功與否都在於做選擇的那一刻。那指導他做科研選擇與投資選擇的思維模型有哪些?從科學家到投資人,他有什麼獨特體會?

從科學發現到風險投資的三個思維模型

作者|張首晟 編輯|Any

素材來源:36氪、混沌大學、鳳凰財經

*轉載請留言後台

演繹推理

這個時代,我認為能看懂知識體系間本質的人,是可以抓住無數機會的,這是科學賦予我們的Deductive Thinking(演繹推理)。

我們的哲學就是利用科學的思想做投資,尋找簡單、普適的技術和產品,也要讓我們看到不同領域間的關聯,給予不同企業以他們看不到的協同力,真正去抓住這個時代的源動力。

科學有兩大方向,一是把各種形態的物質,分解到最基本的組成部分;二是用這些最基本的組成部分,構造出物質不同的態

譬如一杯水,假設裡面有10的23次方個水分子,我不可能預測到每個分子的運動軌跡,就像你讓我精準預測明天股市的走向。但我們知道,裡面的每個分子,都在做隨機的布朗運動。當分子足夠多時,在統計學原理下,它們便會產生一個新的規律。

這就是投資組合的一個概念——如果只投一個公司,成功率顯而易見,很難。但如果你有一個投資組合的搭配,你就能合理對沖預期回報與風險大小。當投資組合足夠健康時,單個投資產生的隨機概率就會相互抵消,使總體成功概率更高。

不過也要提防資本泡沫,觀測泡沫的發展形態:有的泡沫膨脹到一定程度會破滅,有的泡沫成長到一定程度,又會成為新的可持續現象

分析泡沫現象,可以按照泡沫的大小和數量,進行分布分析,看這個分布是指數函數,還是倒數函數。如果是指數函數,說明泡沫都是非常集中的大泡沫,指數函數的積分是有限的,這種情況下,泡沫更有可能破滅。倘若是倒數函數,則是一種長尾分布,有一定的大泡沫,也有很多小泡沫,這個積分是無限的,可能進一步發展到穩定的狀態

拿水分子組成的泡泡說,當溫度接近100攝氏度的臨界值,我們看到的泡泡分布,應該就是長尾分布。再升高一點,水成了水蒸汽,有了無數個小泡泡。這時泡泡就成了一種新的穩定狀態,水也能保持100 度的溫度一直沸騰。

我們現在看到的泡沫,包括創新本身和資本布局。如果都是集中在少數領域內,大家一窩蜂去搶短平快的項目,這就有可能是泡沫。如果未來所謂的泡沫,開始大量分布在其他各個領域的項目里,那麼這種發展就是一個穩定的發展

我們繼續拿水分子類比,泡泡代表了一種新的事物。水分子在泡泡里比較稀,在液體里,水分子比較密,而最初新生事物肯定是比較稀疏且被傳統事物(液體)所包圍。所以泡沫的現象值得關注,它可能是新態的預兆

化繁為簡

人類現在碰到的最大問題就是知識體系是呈樹狀迅速發展的,樹越長越大,人類的知識越來越豐富體系越來越繁複,但是問題是不同分支不同領域的知識,想要互相關聯溝通起來非常困難,個人對體系內的知識了解越來越深入,但是對於跨領域的了解卻甚少。

中國有句古話「隔行如隔山」,這也正是我們時代的挑戰,也是機會。科學的準則就是要回到原點,一旦我們能回到根,或者是幾個重要的節點上,我們就能把上面的枝葉都看清楚。

比如,我們做投資有一個「黑板測試」,讓創始團隊在壓力之下,在黑板上將公司運用的數學原理、公式、思路,總結和推導出來。倘若能展現一個邏輯自洽的理論框架,那就很不錯了。

有一次,看一個AI醫療診斷系統的項目。創始人一上來,就說了許多大而時髦的詞,「深度學習」、「馬可夫鏈」、「卷積神經網路」、「遺傳演算法」等等,顯得極為專業。可被要求到黑板上進行演算法推導時,台下人發現,他不過是熟背了一些AI技術的名詞術語而已。他的醫療診斷系統,只是一個預先編程好的常規專家問答系統,掛了個AI的名頭。對於人工智慧投資,這些是遠遠不夠的。

世界是很複雜的,一定要去抓住一個切入點,用最簡單的方案,去應付極為複雜的世界

正如詩歌追求的境界是用兩句話將複雜的感情說清楚,科學也是追求用一個簡單的公式去描寫大自然的萬千現象,諸如F=MA、E=MC2就是描寫大自然的最美詩句。

富蘭克林辦報業時期經常用一句簡單的話概況複雜的時事環境,甚至親自撰寫簡潔明朗的廣告詞,賦予新聞事業以刊播廣告的社會功能,使廣告經營收入成為新聞媒介財源之一。所以我常常說富蘭克林簡直是Twitter的發明人。如果一個人能把每一件事情用140個字說清楚,那麼這是非常強大的一種能力。

除了「黑板測試」,我們還有「信封背面的估算」原則,大意是任何複雜的事物,都應該能在一個信封背面總結、抽象和估算出來。創始人通過這些,就能大致估算出自己項目,在市場上的數量級及未來容量,知道如何快速、廉價甚至是免費獲取大量優質場景數據。

我們投資過一個AI項目,它就採用了一個巧妙方式,去源源不斷獲取數據——利用手機與人的親密互動,時刻獲取大量語音、運動和位置等信息,再基於這些數據建立人工智慧模型。這就解決了創業公司一開始缺少數據的問題。

把複雜的信息抽象出來,我們的大腦便會產生一種美感、快感,這也是人類進化中的一項重要能力,如果不能用簡單的特徵區分人臉和老虎的臉,那人就無法存活下來。

平行跨界

很多人認為科學就是整天泡在實驗室,但絕大部分時候,科學家的成功與否,往往取決於科學家的抉擇。這是大腦最刺激,思維最豐富的時候,但很少有科學家能做好。那些偉大的科學家,便是在無人注意這個方向之時,瞄準了時機。

投資也是如此,與科學研究的方向選擇,完全一樣,找准科學與技術接近的領域。

這就如同量子世界,量子、粒子有波粒二象性,有兩個孔的話,它可以同時穿過兩個孔,百分之百平行做兩件事情

在斯坦福時,物理學家、化學家、數學家被安排在不同的樓中,雖然平時交流不多,但生活中就會產生新的碰撞空間。我有位鄰居,是計算機系老師,我們兩家小孩踢足球時,我們就開始聊。

他說他現在有一個痛點,他改作業時,學生交上來的計算程序都來源於三個不同的操作系統,一些是Windows,一些是Mac,一些是Linux。他想是否能在一台計算機中,做三個不同的操作系統,於是他就發明了他一個技術,V&M(Vistual Machine),虛擬機。

我當時覺得很好,因為我也有同樣的問題。於是就投資了他的公司,後來它成為了一家非常偉大的公司,因為整個雲計算便是基於這個虛擬機的技術,最高時好像是480億美元的市值。

這是不同的時間尺度下,通過不同的分析產生的。我後來想這不一定是偶然,也是可預測的。首先是生活在斯坦福,這些機會經常產生。而我做學術研究,觀察周圍同事,也會對他們想像力和未來進行評估,去判斷哪些人真的能夠成為非常偉大的科學家,哪些不能成為第一流的科學家

其實在從事科學研究方面,當達到了某種技術層面,大家的專業技能都是旗鼓相當的。比如說,做理論物理研究,你的推導能力比較好;做實驗物理研究,你操作儀器的能力比較好。到了一定層次,這種厲害的人已經多如牛毛了。

但是為什麼最終有些人能夠更上一層樓?這個決定性因素其實超出了物理學的知識範疇,就是需要具有一種品味。因為大家能力都很接近,都在競爭,前面都擺著比如十條路,然後我選擇這條路,你選擇另外一條。最後的結果一般只有一個人成功,而且往往從技術層面上說,最後成功的這個人並不一定那麼厲害,他的成功是因為他選擇了正確的方向。

從小我就酷愛讀歷史,讀歷史的話就會讓你想一個問題——什麼東西能夠留下來,什麼東西不能留下來。所以這些看得多了,對你在選擇關頭可能會有些幫助。可能這些選擇看似偶然,其實是一個長期積累知識的結果。

真正完美的世界是量子世界,就是量子的一個粒子,它的確是可以百分之百平行做兩件事情的,量子的世界是平行的。我想人生也可以達到這種境界,我是100%時間在做教育,100%時間在做科研,100%時間在做投資

正如我的偶像富蘭克林。他作為科學家、政治家、思想家、企業家、政治家,作為《獨立宣言》起草者之一,做的很多事情看起來毫不相關,其本質卻是相關聯的。

投資技術發明,可能開拓出以前根本想像不到的市場,這也是投資的妙處。這樣看,投資和科學並不違背,某種意義上來看,科學的思維也一直指導著投資的理論。

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這是「捕手志」的第67期文章,


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