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张首晟:从科学发现到风险投资的三个思维模型

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 张首晟 • 2017-09-18 10:44:18 来源:捕手志 E2086G0
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 张首晟:从科学发现到风险投资的三个思维模型

题图:斯坦福大学终身教授、美国国家科学院院士、中国科学院外籍院士、丹华资本董事长 张首晟先生

本文转载自微信公众号“捕手志”(ID:ibushouzhi),授权请联系出处,违者必究!捕手志是一家专注优秀投资人的新媒体,经常关注我们你可以获得优秀投资人的创投方法论。

前段时间,张首晟及其团队在美国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Majorana费米子的存在,也就是「天使粒子」。有专业人士指出,这一发现或将开启基础物理界的一个新时代。张首晟先生也被誉为「下一个最有可能获得诺贝尔奖的华人」,他几乎拿遍了除诺奖以外物理学科的顶级奖项,他的老师杨振宁先生称其获诺奖是时间问题。

实际上,这样一位世界级物理学家至今已投资了多家公司,将风险投资做得风生水起。他的第一笔投资给了邻居,这位邻居后来发明了虚拟机,而整个云计算就是建筑在虚拟机之上。张首晟先生强调投资者和科学家一样,其成功与否都在于做选择的那一刻。那指导他做科研选择与投资选择的思维模型有哪些?从科学家到投资人,他有什么独特体会?

一、演绎推理

这个时代,我认为能看懂知识体系间本质的人,是可以抓住无数机会的,这是科学赋予我们的Deductive Thinking(演绎推理)。

我们的哲学就是利用科学的思想做投资,寻找简单、普适的技术和产品,也要让我们看到不同领域间的关联,给予不同企业以他们看不到的协同力,真正去抓住这个时代的源动力。

科学有两大方向,一是把各种形态的物质,分解到最基本的组成部分;二是用这些最基本的组成部分,构造出物质不同的态。

譬如一杯水,假设里面有10的23次方个水分子,我不可能预测到每个分子的运动轨迹,就像你让我精准预测明天股市的走向。但我们知道,里面的每个分子,都在做随机的布朗运动。当分子足够多时,在统计学原理下,它们便会产生一个新的规律。

这就是投资组合的一个概念——如果只投一个公司,成功率显而易见,很难。但如果你有一个投资组合的搭配,你就能合理对冲预期回报与风险大小。当投资组合足够健康时,单个投资产生的随机概率就会相互抵消,使总体成功概率更高。

不过也要提防资本泡沫,观测泡沫的发展形态:有的泡沫膨胀到一定程度会破灭,有的泡沫成长到一定程度,又会成为新的可持续现象。

分析泡沫现象,可以按照泡沫的大小和数量,进行分布分析,看这个分布是指数函数,还是倒数函数。如果是指数函数,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,这种情况下,泡沫更有可能破灭。倘若是倒数函数,则是一种长尾分布,有一定的大泡沫,也有很多小泡沫,这个积分是无限的,可能进一步发展到稳定的状态。

拿水分子组成的泡泡说,当温度接近100摄氏度的临界值,我们看到的泡泡分布,应该就是长尾分布。再升高一点,水成了水蒸汽,有了无数个小泡泡。这时泡泡就成了一种新的稳定状态,水也能保持100 度的温度一直沸腾。

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,大家一窝蜂去抢短平快的项目,这就有可能是泡沫。如果未来所谓的泡沫,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。

我们继续拿水分子类比,泡泡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,而最初新生事物肯定是比较稀疏且被传统事物(液体)所包围。所以泡沫的现象值得关注,它可能是新态的预兆。

二、化繁为简

人类现在碰到的最大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。

比如,我们做投资有一个「黑板测试」,让创始团队在压力之下,在黑板上将公司运用的数学原理、公式、思路,总结和推导出来。倘若能展现一个逻辑自洽的理论框架,那就很不错了。

有一次,看一个AI医疗诊断系统的项目。创始人一上来,就说了许多大而时髦的词,「深度学习」、「马可夫链」、「卷积神经网络」、「遗传算法」等等,显得极为专业。可被要求到黑板上进行算法推导时,台下人发现,他不过是熟背了一些AI技术的名词术语而已。他的医疗诊断系统,只是一个预先编程好的常规专家问答系统,挂了个AI的名头。对于人工智能投资,这些是远远不够的。

世界是很复杂的,一定要去抓住一个切入点,用最简单的方案,去应付极为复杂的世界。

正如诗歌追求的境界是用两句话将复杂的感情说清楚,科学也是追求用一个简单的公式去描写大自然的万千现象,诸如F=MA、E=MC2就是描写大自然的最美诗句。

富兰克林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。如果一个人能把每一件事情用140个字说清楚,那么这是非常强大的一种能力。

除了「黑板测试」,我们还有「信封背面的估算」原则,大意是任何复杂的事物,都应该能在一个信封背面总结、抽象和估算出来。创始人通过这些,就能大致估算出自己项目,在市场上的数量级及未来容量,知道如何快速、廉价甚至是免费获取大量优质场景数据。

我们投资过一个AI项目,它就采用了一个巧妙方式,去源源不断获取数据——利用手机与人的亲密互动,时刻获取大量语音、运动和位置等信息,再基于这些数据建立人工智能模型。这就解决了创业公司一开始缺少数据的问题。

把复杂的信息抽象出来,我们的大脑便会产生一种美感、快感,这也是人类进化中的一项重要能力,如果不能用简单的特征区分人脸和老虎的脸,那人就无法存活下来。

三、平行跨界

很多人认为科学就是整天泡在实验室,但绝大部分时候,科学家的成功与否,往往取决于科学家的抉择。这是大脑最刺激,思维最丰富的时候,但很少有科学家能做好。那些伟大的科学家,便是在无人注意这个方向之时,瞄准了时机。

投资也是如此,与科学研究的方向选择,完全一样,找准科学与技术接近的领域。

这就如同量子世界,量子、粒子有波粒二象性,有两个孔的话,它可以同时穿过两个孔,百分之百平行做两件事情。

在斯坦福时,物理学家、化学家、数学家被安排在不同的楼中,虽然平时交流不多,但生活中就会产生新的碰撞空间。我有位邻居,是计算机系老师,我们两家小孩踢足球时,我们就开始聊。

他说他现在有一个痛点,他改作业时,学生交上来的计算程序都来源于三个不同的操作系统,一些是Windows,一些是Mac,一些是Linux。他想是否能在一台计算机中,做三个不同的操作系统,于是他就发明了他一个技术,V&M(Vistual Machine),虚拟机。

我当时觉得很好,因为我也有同样的问题。于是就投资了他的公司,后来它成为了一家非常伟大的公司,因为整个云计算便是基于这个虚拟机的技术,最高时好像是480亿美元的市值。

这是不同的时间尺度下,通过不同的分析产生的。我后来想这不一定是偶然,也是可预测的。首先是生活在斯坦福,这些机会经常产生。而我做学术研究,观察周围同事,也会对他们想象力和未来进行评估,去判断哪些人真的能够成为非常伟大的科学家,哪些不能成为第一流的科学家。

其实在从事科学研究方面,当达到了某种技术层面,大家的专业技能都是旗鼓相当的。比如说,做理论物理研究,你的推导能力比较好;做实验物理研究,你操作仪器的能力比较好。到了一定层次,这种厉害的人已经多如牛毛了。

但是为什么最终有些人能够更上一层楼?这个决定性因素其实超出了物理学的知识范畴,就是需要具有一种品味。因为大家能力都很接近,都在竞争,前面都摆着比如十条路,然后我选择这条路,你选择另外一条。最后的结果一般只有一个人成功,而且往往从技术层面上说,最后成功的这个人并不一定那么厉害,他的成功是因为他选择了正确的方向。

从小我就酷爱读历史,读历史的话就会让你想一个问题——什么东西能够留下来,什么东西不能留下来。所以这些看得多了,对你在选择关头可能会有些帮助。可能这些选择看似偶然,其实是一个长期积累知识的结果。

真正完美的世界是量子世界,就是量子的一个粒子,它的确是可以百分之百平行做两件事情的,量子的世界是平行的。我想人生也可以达到这种境界,我是100%时间在做教育,100%时间在做科研,100%时间在做投资。

正如我的偶像富兰克林。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。

投资技术发明,可能开拓出以前根本想象不到的市场,这也是投资的妙处。这样看,投资和科学并不违背,某种意义上来看,科学的思维也一直指导着投资的理论。

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