2017-04-10 融资要拿聪明的钱,吴军:跟踪经济(上),万维钢:专家的五重境界

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alucardzhou
2017.04.11 10:45* 字数 7269

徐小平:融资,聪明的钱才能拿

要想做一次聪明的融资,得明确三个要点。

首先,拿谁的钱?一定要拿投资人的钱。因为投资人的钱是“聪明的钱”,也就是这些钱会携带能够帮助创业的附加价值,具体来说有四个方面:

第一是带来真实的市场价值认同。因为创业公司一开始是没有定价的,而创业者自己或者是亲戚朋友都带有主观色彩,所以也没法给出一个符合市场客观的定价,到底是一千万美元还是一千万人民币,这时就需要第三方,也就是有经验的投资人来给公司定价。因为这个定价,靠的不是关系,而是真本事,所以也会给创业者带来一种来自市场上的价值感,成为自信心的基础。

第二个价值,是自带背书。一旦有人投了你,就说明他相信你的公司能赚更多的钱,这就会成为一次背书。何况一般机构投资人都有一定的名气,就算没什么名气,也算是一种精神上的背书。

背书来自金融术语,原意指在支票等背后签名表示支付、收到或同意转让等。 其衍生意义指认可、支持。 如:为某人背书,意思就是对某人的话表示认可和支持。

第三个附加价值,是带来制度。投资人一定会参加你的董事会、股东会,这就等于带来了隐性的制度,而且投资人往往更有经验,可以帮助创业者搭建董事会,建立议事程序,这些东西对于初创公司来说,表面上不重要,其实却奠定了公司的基础架构。

第四个附加价值,是带来资源。一个投资人背后往往有各种各样的LP,也就是管理合伙人,这些LP大都是创业成功者,他们会把经验、朋友等一系列的资源带过来,帮助公司成长。

所以,先一定要拿投资人的钱。

应该拿多少呢?钱并不是拿的越多越好,对于创业来说,库存是最坏的东西,过多的现金储备会像腐蚀剂一样消磨公司的狼性。徐小平给出的答案是“一年够花的钱”。

因为拿到的钱越多,就意味着给出的股权越多,而天使项目在几个月里涨几倍的例子比比皆是,为了眼前的现金出让太多的股权,就等于是低价贱卖,得不偿失。同时,拿钱太多的话,投资人也会对创业者施加压力,增加管制,难保不会成为公司的干扰项。所以,徐小平认为投资人的钱不宜拿太多,够花一年刚刚好。

前提是创业者对项目要足够有信心,假如自己都对项目缺乏信心,就不应该去找投资。

谈完索取的技巧,就该谈谈付出了。

徐小平认为,一次聪明的融资,需要考虑的第三个要点,就是给出多少股权。假如给出的股份太多,就等于让出了公司的控制权,创业在很大程度上就变成了给他人做嫁衣。假如给的太少,又会让投资人觉得这不是自己的公司,不会对它用心。

那么,这个尺度到底应该怎么把握呢?徐小平根据自己的经验,给出了一个范围,他认为,第一次融资,给出的股份控制在10%到20%之间比较恰当,比如15%,就是个不错的比例。这样既能让投资人产生作为合伙人的主人感,对公司更加用心,也能避免把公司的控制权拱手相让。

小窍门,可以帮助创业者在融资中变被动为主动。创业者假如有机会拿到投资人的出价,不管这个出价有多低,都要拿着去见其他的投资人,按徐小平的说法,这时投资人一般都会心慌,想要赶快出手。但假如没有出价,千万不要说谎,否则投资人是有权收回投资的。


吴军  第181封信丨未来商业的特点(2): 跟踪经济(上)

跟踪经济内容比较多,也很重要。

从互联网时代开始,跟踪就成了互联网经济的一个特点。互联网公司早期是根据Cookie(储存在用户本地终端上的数据)来跟踪用户在互联网上的行为。等到了移动互联网时代,电话号码成了人的标识,加上手机定位的功能,使得我们跟踪一个人的行为非常容易。这种跟踪的做法,给商家带来了很多机会。当然,跟踪对经济的贡献依然非常小。在IoT(物联网)时代,跟踪经济将被发扬光大。

很多人谈起跟踪经济,视角和见识还是局限在移动互联网时代,还只是停留在先定位,然后推荐附近的商家(坦率地讲提供这种服务的公司为了挣快钱,强行推一些没有用的信息,对大家帮助不大),或者是跟踪网上行为(根据过去的购物情况)等前一个时代的认识水平上。

不过,如果我们一直在跟踪机器智能和IoT最新技术的发展,就不难发现,这两项技术可以做到跟踪几乎我们能够想到的一切过程。这样,未来的商业将是精确到每一个人,每一笔交易,每一个中间过程的。什么叫做精细到每一笔交易呢?我们不妨看看真实的案例。

一位曾经成功创业的二次创业者在创业前对美国的酒吧做了一年的市场调查,他发现,酒吧23%的酒都是被偷喝掉的。酒保,熟人,尔。这种情况,过去没有办法。现在,可以将酒架略作改装,一个酒吧大约需要1-2万美元,再将一个传感器(只要25美分)贴到酒瓶底下就可以了。每一次倒酒,由谁倒的,在几点几分,倒了多少,跟踪记录得一清二楚。这些数据还通过移动互联网,送到老板的平板电脑中,这样老板即使不在家,也能了解每一笔交易的细节。

过去做不到,但是当IoT普及之后,使用机器智能完成这件事轻而易举的。如果按照今天的计算机智能水平来看,人类已经进入了机器智能时代,那么再加上IoT,机器将获得超级智能。比如确认我们购买的商品是原装货,还是假货,这对药品安全特别重要。

中国城市药店里有非常高的比例的药,都是无效的(可能是过期的,也可能干脆就是吃不死人的淀粉),但是今天没有任何一个机构能够彻查所有的假药,因为药品流通的渠道太多,链条太长。对于这种情况,从国家到消费者,包括药店自己和药厂,都有意愿来解决,但就是解决不了。

在未来,有了区块链技术和相应的传感器技术(比如RFID,射频识别。),消费者可以跟踪每一瓶药,从出厂开始,经过了哪些运输环节,到了哪家批发商,由哪个经办人卖给了哪家零售商,上了哪个门店的货架,都可以了解得一清二楚。这样一来假药问题才有可能从根本上解决。

这里面用到的技术有三个,一个是IoT,因为它可以监控整个的过程。另一个是机器智能,因为把所有的商品都这样管理起来,计算复杂度太高,不能用现在的方法做,所有的事情都需要机器来做。最后一个就是区块链

讲到区块链,对它有所了解的人可能会想到它的一个应用——比特币。这其实只是区块链的一个不大的用途而已。从广义上讲,区块链是一个特殊的账本,它在一个物体,比如比特币(或者商品)产生时就创立一个区块,记录了关于这个物品的全部信息,在每一次交易(比如从生产车间到仓库)时,记录下它的细节。当每一次这样的交易都记录下来后,实际上就形成了链的概念区块链的方便之处是,它可以随意组合和打散,比如100瓶药每一瓶有一个区块链,装箱后可以合成一个新的,到了零售店拆开后,再恢复到单个的,这些过程中的信息都会被记录下来。如果中间有人放入一瓶假药,那么后面的经手人可以通过查询前面全部记录,发现有瓶药的记录不对,是什么时候放进来的等等。

当然,要做到这件事,一个国家乃至全世界,需要建造新一代的IT基础架构,而这件事情已经在进行中了。在未来,我们不仅能够查出每一个商品出厂后的全部流通过程,而且能够进一步往前查,知道它们原材料来自于哪里。

在未来的跟踪经济时代,哪家食品店使用的原材料好,哪家在节省成本使用劣质材料,一清二楚。跟踪经济不仅对消费者有利,也便于厂家做生意。在过去,厂家将产品卖给谁经常是两眼一抹黑,什么都说不出。比如出版社就不知道书都卖给谁了。当然,今天一些互联网公司能够部分了解顾客的情况,比如京东或者亚马逊,但是它们不会将信息分享给出版社。未来,使用IoT和区块链,这个问题就很容易解决。

今天在一些行业,对跟踪经济有比较深刻认识的公司,其实就已经利用跟踪经济的特点改善公司的经营,甚至改变了商业模式。我在《智能时代》一书中提到过金风公司的案例,他们通过IoT不仅了解到自己的风力发电机卖到了世界什么地区,而且知道每一台发电机后来运行的情况,这样就便于他们主动为用户维护发电机,而之前因为对运行情况一无所知,只能由当地工程商维护。在接下来,它干脆在商业模式上做根本性的转变,主营业务由风力发电机的制造,转变成发电设备的运营和服务。这样就不是一次性挣一笔钱,而是能够持续不断地挣钱。这就是跟踪经济带来的好处。在谈到万物互联时,很多人只想着“物”的互联,忽略了“人”,这是很多人对IoT理解的一个误区,其实万物互联不仅包括我们人,而且核心是人。如果我们将这个因素考虑进去,跟踪经济将变得更为精彩,这个我们明天再讲。


万维钢  日课164丨专家的五重境界

1.海德格尔的洞见

海德格尔的一个思想,到底应该怎么研究“人”?

早期的哲学家是把人当成单独的个体。比如笛卡尔说“我思故我在” —— 既然我能坐在这儿思考,那就证明我是一个存在着的人。如果你也在思考,那你也可以认为你也存在。这其中的一个精神是我这个个人是怎么回事,你大概也是怎么回事。但是到了近现代,到了海德格尔这里,“人”就不是这么简单的了。

海德格尔说每个人都有属于他自己的一个“世界”,你脱离这个人的世界,单独把这个人拿出来,抽象地谈论这个人,是行不通的。这句话,非常非常厉害。海德格尔等于是宣布,研究自然科学的“科学方法”,是不能用来研究人的!比如物理学家研究电子,这个电子和那个电子完全一样,你做实验在这个电子身上证明的性质,必然也适用于那个电子,物理学家可以谈论“一般的”电子。

可是人不是电子。每个人背后都有一个无法分割的“世界” —— 他的成长环境、文化背景、历史经验……,根本就没有“一般”人。在这群人身上适用的理论,就可能完全不适用于另一群人。研究人,得用不同的方法。

2.什么叫“奢侈”? (大部分跳过)

设计一辆车的问题,其实是不同文化的碰撞。这样的洞见,就是硅谷思维所无法达到的。咱们再想想麦兹伯格这种思维的特点。它强调的是你考虑一个东西,必须同时考虑它的环境,不能把这个东西单独拿出来。更进一步,麦兹伯格说人脑处理信息,一般都不是处理抽象的信息,而是把很多信息全盘考虑。而这种全局思维的水平,就决定了一个人的专业水平。

3.专家:从入门到精通到无为

《超越机器的心灵》( Mind Over Machine )作者德雷福斯的理论,把专家的成长过程分为五级。

第一级是新手。

新手能记住抽象的规则,然后按照规则行事。

第二级是先进的初学者。

先进的初学者不但能按规则行事,而且能够根据以往的经验,面对不同的局面能采取不同的行动。新手只会规则告诉他的那几招,而先进的初学者除了规则还有经验,他可以在一定程度上,对不同环境随机应变。

第三级是胜任。

胜任者面对几个事情,能够分出优先级。也就是说,在做决策的时候,他清楚地知道,首先应该照顾什么地方,其次应该做什么事。能分清什么重要,什么不重要。他有时候按照固定规则去做事,有时候则是依据以往的经验。

第四级是精通。

精通者能够把所有的信息当做一个整体来考虑。精通者考虑问题,很少理性地使用固定的规则,他已经不再区分经验和规则,而是从整体出发,全盘考虑。举个例子,比如有人给一个品牌设计一个logo,精通者一看这个logo,就能感到“不对”。也许这个logo的各方面细节都没问题,可是从总体看就有问题。只有精通者能看出来这样的问题。我想起一本书,格拉德威尔的《眨眼之间》( Blink ),里面有一个例子。说好的古董鉴定专家,给他一个雕像,别人怎么测都测不出这个雕像是假的,但是他一看,就觉得这个雕像有一种很新的感觉,不像是老东西,就知道是假的。

第五级是专业(“无为”)。

专业者完全不受理性的束缚,他的判断和反应都是在无意识的情况下做出的。哪怕面对的是全新的情况,他也能无意识地把这个情况和以前的经验联系在一起,自动处理。这正是以前讲过的森舸澜的《无为》里说的“无为”的境界。不过德雷福斯这个理论,重点说的是人在多大程度上能把自己的技艺、经验和当前环境结合起来做事。新手完全不考虑外部环境,在哪儿都是同一个做法,按照抽象规则去做事。水平越高,就越能将外部环境作为变量,把以往的经验都考虑进去,到了最后就能达到存乎一心的境界,随机应变。

 再举个例子,爵士乐。新手在舞台上的演出,跟他自己在家的练习没区别,他只是做“对”而已。大师级的爵士乐表演者,从一上场开始,他能感受到房间里的温度,他会注意每一个听众的反应,他甚至能捕捉到房间外街道的噪声。他表演的时候,能跟听众互动,他能把街道的噪声都照顾到,甚至融入到他的乐曲中。这种真正的高手,能够把表演和环境融为一体。

丨由此得到

今天的关键词是“环境”。理解人得理解他的环境 —— 社会文化、人生经历、等等等等,这些东西不是几个简单的数字能概括的。做事要想达到大师水平,也得时刻考虑你所处的环境。

丨评论

想起一个问题:所谓“道德困境题”:你在一个天桥上,天桥上坐着一个胖子,天桥下面是铁轨,铁轨上有五个人。后面开过来一辆火车,马上要撞上这个五个人。现在你有一个选择 —— 你可以把胖子推下天桥,让胖子挡住火车,救五个人的命 —— 请问你是否会把胖子推下去? (更常见的是妈和媳妇落水救谁问题。)

这种题根本没意义。因为这是一个*抽象*的问题。海德格尔告诉我们,有关“人”的问题是不能抽象的。请问这个事发生在哪个国家,什么历史时代,这个国家当时的文化习俗是什么样的,这个胖子是什么人,这五个人又都是什么人,这五个人到底是怎么把自己置身在危险情境中,他们需不需要为自己的行为负责任?还有,你问我怎么办,那“我”又是谁?我有多大权力决定别人生死?胖子死了,或者五个人死了,我分别要负多大责任,我能不能担得起那样的责任?这些条件都不知道,我怎么能作出决定呢?你不可能脱离环境研究人。

 我们以前讲过的《平均的终结》这本书,其实也表达了这个意思。比如说,单纯用一个数字来代表一个人的性格是行不通的,人不同的环境中会表现出不同的性格。想要研究这样的问题,与其收集很多人的“大数据”,不如收集少数人的“深度数据”。 


得到新闻  灵感来源:认知抑制解除+智能 (温故而知新)

回顾《精英日课》里,万维钢解读《鹦鹉螺》杂志:天才和疯子是有共同点的,那就是“认知抑制解除”,而一个拥有“认知抑制解除”能力的人,会成为天才还是会成为疯子,取决于这个人的智能。

“认知抑制”:生活中我们每时每刻都会接触大量的信息,由于大脑每秒处理信息的能力是有限的,所以必须大量地忽略信息。比如,你跟一个陌生人见面,可能会重点看他的脸,而不会注意他的衣服上有几颗纽扣。这种时刻忽略和过滤信息的本能,就叫“认知抑制”。

而“认知抑制解除”,则是说有的人能解除这个认知抑制的本能,专门注意到被一般人忽略掉的信息。举个例子,青霉素的发明人亚历山大·弗莱明,发现了细菌培养皿里有一处发霉了,在这个霉点周围没有细菌,然后发现了青霉素。大量的科学家都在做实验的时候,发现类似发霉这样的样品污染其实非常正常,如果想要高效出成果的话,就必须忽略这些污染。而弗莱明恰恰就是注意到了别人忽略的信息。

牛顿的苹果也许是个更好的例子。

认知抑制是理性的。认知抑制解除是非理性的。艺术家经常能从生活中不被注意的小细节上得到灵感,做出创造性的作品。疯子也是这样,他们会关注不该关注的细节,也不会过滤错误的想法。认知抑制解除,这就是天才和疯子的共同之处。

天才和疯子的差别在于智能。

智能的意思就是说,如果一个人的智能高,他就能判断哪些细节重要,哪些细节不重要,他就能在“认知抑制解除”之后,再次忽略不重要的细节,把重要的细节留下,成为自己的灵感来源。而那些智能低,认知抑制解除水平又特别高的人,他的大脑就会被大量不重要的信息和幻觉轰炸,不能控制自己的想法,就成了一个疯子。这就是天才和疯子最重要的区别。

所以说,“智能”和“想法多”,是两个不同的维度。智能是对想法的选择和加工处理。只有想法没有智能,你就是疯子。只有智能没有想法,你就缺乏创造性。有些领域更强调智能,有些领域更强调想法。在数学、物理、化学这些“硬科学”领域,天才和疯子的区别是比较明显的,因为硬科学对智能要求高,能够进入这一行业的肯定都是有一定智能的人,他们善于判断,不太可能疯掉。

所以,要想当天才,最理想的状态当然是具备“认知抑制解除”的同时,还能够保持高智能。文章说,如果一个人在青少年时代,生存的环境有比较强的多样性,他就能够获得更好的创造性,同时又能保持理性。所谓“多样性”的环境,就是各种复杂的经历。比如一个能接触到不同文化的环境,一个多语言的环境,或者是生活经历坎坷,有过贫困或者单亲这样的苦难等等。

最后,万维钢评论说,“智能”和“想法多”的关系,也许就相当于“学习好”和“跑得快”的关系,是两个不同的维度。要想在两个不同的维度保持强大的创造性,一个公式就可以解决了。创造力 = 大胆尝试新想法× 智能。既要任性做想做的事,还得保持理性。

 

认知假象:为何伪科学更易流行

弗朗西斯·培根在《科学的新工具》中提到人类认识上存在着四种“假象”,分别是种族、蜗居、市场以及剧场。培根认为,只有打倒这四种“假象”,才能认识到真知识。

第一个假象是“种族假象”,指的就是人类在认识上的天生缺陷。

人都有一种偏好,在面对未知问题时,更喜欢那些形象具体的表达方式。比如,和文字相比,我们更喜欢图案;和专业术语相比,我们更喜欢通俗的语言;和抽象的描写相比,我们更喜欢拟人的描写。

第二个假象叫“蜗居假象”。

意思是说,每个人的天赋、秉性和教育都不一样,所以看问题的角度和深度上也是不一样的,也就是人们常说的“隔行如隔山”。这就直接造成了人们对科普感兴趣程度的下降,以及入门难度的提高。大部分人对自己不了解的领域,连关注的兴趣都没有,更别说主动去辨别真伪了。同时,科普的内容怎样适合大多数人的口味,也是一个难题。

万维钢的《万万没想到》就是这个难题的一个好解答。

第三个假象叫“市场假象”。

意思是说,人们平时交流的时候,就好像在市场聊天一样,使用的那些“自然语言”其实缺乏精确的定义。这个假象和第一个有点儿像,就是科普的时候,一般都是把深奥的知识用大家都懂的话表达出来,但这个过程中,就有可能造成信息真实度的流失,给伪科学留下了空间。

第四个假想叫“剧场假象”。

意思是说,人们容易被思维上的“教条主义”所迷惑,就好像坐在剧场里看戏的时候,台上演的看似条理分明,但其实是精心“设计”好的。如果人们头脑里也有这种“教条”,思考就会受限。人们会习惯性地相信符合自己以往常识的知识,而不是正确的知识。这属于刻板印象的一种。而且作者强调,刻板印象未必都是被主动“设计过”的,也有可能是人们自己把自己陷入了其中。

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