猎云网注：好投资人的巨大特点是他有很强的过滤器，过滤器告诉他哪些东西大概率不会成。投资人的经验分两种，一种是叫什么东西不行，第二种叫什么东西行。什么东西行的概率明显低于什么东西不行的概率，因为行可能是幸运导致的，但不行基本上是被验证的一件事。当你知道很多事情不行的时候，你会把那些不行的要素慢慢排除掉，你判断行的概率就提高了。经验丰富的投资人和经验不足的投资人在对待概率与倍数上是有巨大差别的，这两点其实决定了一个人的投资风格和投资质量。文章来源：晨兴资本（ID：Moringsidevc），作者：李曌。
我们常常陷入事物的表象中，被市场焦虑的情绪所裹挟，做出短期行为及决策，但我们是否想过：当我们谈论某个企业在开展更多业务线时，并不意味着它进入了自己无法掌控的领域；当我们谈论某个企业规模扩张超过一个多年积淀的企业时，并不意味着有护城河效应；当我们谈论某个项目投资回报的高倍数时，并不意味着高回报收益；……
在捕手志与晨兴资本合伙人张斐的第二篇对话中（第一篇点击这里：《晨兴资本张斐：技术创新的周期无止尽，处于互联网早期我们需保持乐观》），我们希望探讨表象下的商业本质来启发大家。张斐拥有逾20年风险投资经验，专注通讯、社交网络、消费者服务、媒体及人工智能领域的投资，也是快手、脉脉、雪球、一下科技、商汤科技等公司的投资人。
一、智能商业
李曌：无论公司多么强大，也适用于熵增定理，但现在互联网巨头似乎没有边界或者受边界影响很小了。
张斐：今天互联网公司的规模，以及它们所创造的财富与带给社会的有序性是历史上从未见到过的，我们已经看到有一万亿美金公司的出现，虽然比较短暂，但它创造财富之大超过很多国家加起来的总和。打一个形象的比喻，就像历史上第一次出现恐龙的时候，它的出现一定是所处的环境和基因发生了重大变化。
李曌：到底是哪些「环境」或「基因」的变化导致了公司边界的模糊化？
张斐：其实一个公司的边界是由它的智能和计算能力所决定的。在互联网公司出现之前，所有公司的核心边界是管理人的边界，而人的管理是非常复杂的，人交换信息的速度很慢，基本上经过几层传递后效率就已经非常低了，所以每个人管理的人数是有限的，全世界员工最多的沃尔玛也就管理着200多万人。在这种情况下，每个人脑创造的相应价值也是非常有限的，这样你大致可以算出一家公司的边界来。
到了如今的互联网时代，你会发现管理的核心要素不再是人脑而是服务器。今天成功的科技公司市值和它们拥有的服务器数量是成正比的。全世界最优秀的一类公司拥有服务器的数量都在百万量级或以上这个水平，所以当你去问一家科技公司有多少服务器，就大概知道它能创造多少价值。
李曌：这些科技公司不仅市值高，并且奇怪的是如果以传统管理的标准来看，它们的管理能力似乎都不强，美团点评的王慧文就说中国互联网公司除阿里外组织能力都不及格。
张斐：传统管理理论有很多，更讲究分工和层级，但现在科技公司没有太多层级，CEO可以直接管到产品线上，管理变成了被智能定义好且由数据驱动执行，人的管理权重被大幅降低了，但对软件和智能的管理要求却提升了很多。这也是为什么有些传统工业的人发现有越来越多看起来似乎什么都不懂的年轻小孩占据了财富排行榜，因为这些人其实是懂软件懂机器智能的一批人。
今天管理机器的智能还没有达到无限放大的阶段，它受限于软件的智能，因为今天软件的智能仍是被世界上最聪明的某一类人所定义。但如今全世界有个数字一直在放大，就是单一员工创造的市场价值（公司市值除以员工数），全世界单人创造最高市场价值的公司应该是脸书，它整体的软件智能与机器智能在不断提高。
李曌：那科技公司边界拓展的极限在哪里？
张斐：智能适用的领域，并不存在边界。过去在传统经济，分工导致每个公司都很专注，基本上是鼓励大家专注行业将公司做大做强，但科技公司完全不是这样，它们有一些非常强大的核心能力是通用的。
比如，腾讯拥有对消费者的超级智能，它有无数台服务器来计算消费者的喜好，它可以做游戏也可以做影视，虽然看起来公司的业务线在不断增多，但这背后所利用的智能是一脉相承的，毕竟对于机器来说这些业务都一样，这是有别于传统公司的地方。
李曌：今日头条呢？现在大家称它为APP工场。
张斐：头条的机器智能做得非常好，它建立了一个比较强大的中台业务，包括工程能力、AI的能力、增长能力与变现能力，这些能力对所有业务是通用的，新业务可以直接接入这些能力。它的这个中台是个强大的机器智能，更是一个放大器，这使得公司对于某一类产品业务线的拓展就成了一件特别简单的事。但头条做某些新产品时还是会遇到挑战，比如社交，那它的中台系统就不一定特别有效。
李曌：但它做了抖音。
张斐：张一鸣可能会有不同的观点，但我觉得抖音还是一个偏媒体的产品。抖音和今日头条的产品逻辑与模式非常像，还是那个推荐系统，只是把文字图片换成了视频，中台的工程、AI、增长、变现能力都是一样的。
李曌：AI正在融入各行各业，随着算法的继续优化和创新，智能商业时代的终局是否意味着人类的思考被机器取代？
张斐：人类其实也是算法。人类的DNA就是一种算法，法律也是一套定义好的算法，管理也是一种算法，只是这当中存在算法层次的高低，所以这个世界的文明是被算法定义的，它是普世的。
过去很多年人类生成的数据非常有限，这主要是受限于人脑的有限输出，我们需要将脑中的东西通过某种形式输入到媒介或网络中。但今天最新的算法自己产生数据并不断迭代进化，其速度和规模超出我们人类的能力，超越我们的想象，最终它会走向一个非常高的智能阶段。
举个例子，AlphaGo的第一个版本是靠学习所有人类下的棋谱，成为了世界冠军。但AlphaGo Zero的所有棋谱是算法自动产生，它自己产生下棋策略，然后通过两个机器来互相对抗，生成更强大的棋谱，这一代的AlphaGo算法比人类下围棋的算法就高出很多了，以至于所有人类棋手都已经无法理解AlphaGo Zero，这也让我们明白了以前所认为的棋法定势被证明是有局限的。
DeepMind官方博客上介绍，AlphaGo Zero从零开始学习，3天超越AlphaGo李世石版本
李曌：但机器不具备抽象化的能力，所以它更多是在我们设定的游戏规则内进化，比如下棋的胜负规则是由人类来制定的，在这个逻辑下机器能超越人类吗？
张斐：说机器永远不能超越人类，这个假设太奇特了。理论上来说，当地球毁灭的时候，我们碳基生命仍会面临很多挑战，但机器的适应性比我们要强大很多，它是可以带着我们走向智能的。上次我和商汤CEO徐立聊天时，我们两人都不认为人类无法超越。
现在的AI有能力通过GPU去完全模拟一个小鼠的神经活动，用一个AI搭的计算机，只要两边输入同样的信号，小鼠的反应和这个机器的反应可以做到一模一样。你如果把人类数字化后，也不是那么复杂，人脑大概有1000亿个神经元，虽然小鼠和人类的神经元数量和链接数差距非常巨大，但这是一个可解的计算问题，并且解决的路径已存在，只是需要时间，所以我偏乐观。
李曌：个人认为超人工智能短期无法实现。
张斐：人类和机器的共生会是一种长期过程，所以我们要做好准备。人在更高层级的计算方面是有优势的，比如人类对艺术的鉴赏，对社交的决策能力，这些都是经过漫长时间演化而成的。
机器也会经历类似的演化路径，但因为生理机制或不具备某些条件，有些东西他们就学不会，比如我们的家庭系统、情感依赖、情绪等，这当中一些被认为是人类的弱点最后可能会变成我们最大的优势。我在晨兴资本公众号上有一篇《拥抱痛苦，保持疯狂》的文章，其中有一个观点是如果你能超脱自我，控制好你的情绪，就可能将情感变成一种势能，成为你的优势，大家可以去看一看。
二、企业护城河
李曌：我们发现产业趋势是小公司逐步向巨头靠拢，希望被纳入生态系统中，选择共生，做小做强，似乎和主流商业经验告诉我们的做大做强不同，是什么原因？
张斐：这个世界上大而强的东西不是因为它大了才强，通常是它小的时候就已经很强了，大是最后的结果。实际上，在历史上有很多大而强的物种最终都消失了，小而强其实是符合进化的原理的。小而强的公司说明它基因好，它的最小单元是最好的，当最小单元经过无限次叠加生成的系统会是比较强大的，这是我们之前讲分形最重要的两点。
大而不强的公司有很多，它的大可能是因为催化或某种机缘巧合而成，所以我们经常能看到大得快死得也快的案例。因为在竞争力不够的情况下，它大概率会变成小而强的公司蚕食的对象，所以我对大而不强的公司是最警惕的。
李曌：你曾经说过很多东西不断快速成长，然后免不了有一天崩塌，在中国这个不相信规律的国家，悲剧常常在酝酿。
张斐：对，我很早就说过，如今OFO单车就是一个典型的例子，我们这个国家普遍缺乏科学精神，大家相信蛮干死干也能干出特别牛的事。我们VC也不例外，都带有这种大跃进的精神，相信人定胜天，钱能搞定一切。的确，靠巨大的投入形成规模效应的打法，有一定的成功率，因为它的基本假设是到达一定规模后，别人不敢跟进或者需要用多出一个数量级的资金才能跟进。
所有好的生意都会碰到竞争，你要挣了很多的钱别人一定会眼红，后面新资本会进来拉低投资回报率，今天的互联网也不能免俗，如果你挣了很多钱你有巨大的规模别人也能抢走。
京东是个非常典型的例子，京东建了亚洲一号、亚洲二号这类巨大的仓库就能把配送效率做得足够高，所以赢了电商的战争，但它碰到一个比它更有钱的阿里，把你的人才挖过来，和你做一模一样的事也能把仓储和配送的效率做得很高，那你的竞争力就下降了。
李曌：所以规模其实并不构成公司的护城河？
张斐：对，真正有竞争力的是那些有巨大网络效应的生意，因为链接密度的原因，它可能会长成更高维的东西，这时竞争就变得特别难了。过去几年有很多人认为有规模就能够产生护城河效应，我不认同，因为你的基本单位存在缺陷，就像你做了一个砖，如果这个砖是承受力很弱的空心砖，那你注定是盖不成摩天大楼的。
再回过头来看共享单车，我们一开始就要考虑一辆车的成本是多少，每个月的定价模型是什么样的，折旧和维护需要多少钱、处置需要多少钱等等，当然如果你有规模，可能你的利用率会提高运营成本也会下降，但当你把规模效应背后的变量考虑进来得出来的是一个不挣钱的商业模型，那就意味着你即使做到了很大的规模仍然会崩塌。规模效应从来不是好的公司护城河，它不可能成为你进攻或防守的壁垒，不然诺基亚也不会倒闭了。
另外，我觉得今天太多投资人都在Play other people’s money，这其实也给企业家带来了坏的影响，觉得只要做大规模就成功了。但我觉得真正优秀的企业家要更关注如何做一个百年的生意，关注人们最根本的需求。
李曌：那什么生意才是防守性非常好的？
张斐：全世界具备可防守的生意通常是和人性或生理诉求相关的，但这样的公司非常少。我讲一个最简单例子，为什么刀片是个特别好的生意？因为每天成年男性都会长胡子需要用到它，它和人的生理与健康息息相关，这类生意用户对价格是不敏感的，但用户对服务质量要求极高并对品牌极其忠诚。
比如，吉利剃须刀的一个客户能有30到50年的生命周期，而且它还可以每年提价，但生产成本却是极低的。再比如巧克力、游戏等也都是非常挣钱的生意，毒品更是与人的生理相关，但它不是一个合法的生意。
李曌：目前很多互联网公司喜欢利用人性的弱点，比如大量制造杀时间的产品去抢占用户的时间，用张小龙的话来说是不够尊重用户，你如何看待这一现象？
张斐：每件事都有优化的目标，只是很多人为了在短时间实现目标的最优化，更关注短期目标、时长与用户的增长，忽视了考虑这些增长的可持续性。
我为什么说张小龙是一个非常伟大的产品经理，因为他关注的产品视角是非常长期的，比如怎样在产品中增加人性的善，提高人的健康程度与愉悦性，这种长久的人性关怀其实是成就一个伟大产品最重要的因素，这也解释了为什么那些最优秀的商业机会始终是跟人的生理诉求结合，但不利用人性的恶的生意。
那些长期利用人弱点的公司往前发展会面临巨大的挑战，这也是像黄赌毒（包括高利贷）这类的公司都长不大的原因，人们对于恶的东西有天生的厌恶感，等它到一定的规模就会被严重制约，不然如今的人类文明也就不会出现了。
因此，在价值观上我特别认同张小龙的理念，我很怀疑今天那些靠短期利用人性弱点来获得巨大用户增长或巨量资本认同的公司长期的发展。所有的用户行为都是有时间价值的，拉长时间来看，如果你的用户行为是一年，而别人的用户行为是一百年，你的单个用户价值仅是人家的1%，那从估值模型来看你应该更差，这样来看你短期的增长也就没什么了。
李曌：这其实也体现了你们的投资价值观。
张斐：是的，我觉得做长期有复利的事情是非常有趣的。社会当中有浮躁也能理解，但我还是尊重有价值观的人，在我们如今的社会里真正有价值观的产品经理与企业家是非常少的，然而正是这种稀缺性成为了他们最大的竞争优势，在一群都追求短期利益的人当中，如果你有一个伟大的价值观与长期的利益诉求，这就是相对的竞争优势。
三、投资与思考
李曌：投资就是在不确定性当中去寻找细微的确定性。投资人去筛选不确定性的方法是什么？
张斐：好投资人的巨大特点是他有很强的过滤器，过滤器告诉他哪些东西大概率不会成。投资人的经验分两种，一种是叫什么东西不行，第二种叫什么东西行。什么东西行的概率明显低于什么东西不行的概率，因为行可能是幸运导致的，但不行基本上是被验证的一件事。
当你知道很多事情不行的时候，你会把那些不行的要素慢慢排除掉，你判断行的概率就提高了。经验丰富的投资人和经验不足的投资人在对待概率与倍数上是有巨大差别的，这两点其实决定了一个人的投资风格和投资质量。
李曌：你押注早期和晚期，也和概率、倍数相关吗？
张斐：对，我特别喜欢押两头的投资，这是《黑天鹅》作者塔勒布讲的杠铃策略。我做早期的标准，是追求2%到10%的概率事件，希望获得100倍的回报；晚期我是追求70%、80%的概率事件，希望获得3倍以上的回报。投资概率乘以回报就是你期望的回报，通常好的投资期望回报值是要大于2的，巴菲特喜欢做期望回报大于2的投资，他典型的投资是80%的概率有2.5倍的回报，他常说的一句话就是「用4毛钱买一块钱的东西」。
李曌：在认识到概率和倍数的过程中，你有过哪些经验教训？
张斐：我刚开始做投资时对这两个数都不敏感。早期常犯的错是对倍数不了解，不知道这个投资能获得3倍回报、10倍回报还是50倍回报；后期犯的错误是对概率不了解，人天性对低概率事件不敏感，尤其是VC，你很难判断到底这件事是0.1%、1%还是10%的成功概率。而实际上，一个好的投资人需要不断衡量和优化自己，以达到对概率与倍数接近合理的拿捏。
举个例子，早期投资人觉得赚10倍就很高兴了，其实大部分人没算过这个标准是一个很差的标准，因为你没算概率。当你投资一件事情的成功概率是10%的时候，最终成功了你也只赚了10倍这就是一个很差的投资案例，假设你这样连续投10个最终也可能只是把本金挣回来了，所以当你只关注倍数就可能失去对概率的敏感。
李曌：你的很多思考都很独特，除了我们之前聊到的分形、复杂系统等工具，你还关注一些什么？
张斐：我最近花比较多的时间尝试了解人性。比如人为什么会有七宗罪，人为什么会有宗教？现代文明证明了很多宗教讲的东西都不存在，但为什么宗教还会继续繁盛？
另外就是物理，物理是一个特别强大的工具，对我产生了很大的影响。理论物理问的问题通常是最经典的，什么是空间？什么是时间？组成世界最基本的物理规律是什么？其实对人类社会有最巨大影响的正是这些问题，这些问题其实有一些接近答案的解释或理论，但也不是完全确定，我尝试用简单的话分享自己对一些问题的理解。
李曌：非常期待。
张斐：比如什么是时间？特别难定义。你会发现所有关于时间的定义都是根据空间的，地球转一圈是一天，地球绕太阳转一圈是一年。我大概率认为时间是不存在的，时间可能不是一个基本的物理单位，它只是我们的一个幻象，但人们对时间的焦虑是无限的，人们担心现在太痛苦，担心将来挣不到钱，担心一生会孤独，会有各种各样的焦虑都与时间有关系。
物理学有一个理论，所谓的过去、现在和将来，其实都已经存在着，只是无法被你观测到。虽然过去、现在与将来都已经存在，但它不是一个固定现象，这和物理学上经典的双缝实验一样，它是一个以波的形式存在的概率现象，类似于平行宇宙的逻辑，有多种可能性，你可以选择进入到任何一个可能性中。你做的每一个选择只是进入到另外一个概率事件中去，而各个概率事件之间是相互叠加的。
我们人生会被每一个选择所困惑，其实没有必要，你的所有选择甚至你的生死都已经存在了，所以当我明白自己只是一个符合物理规律的概率事件后，我就变得特别坦然了，我对Ego以及生死的情感力量变得特别弱。
李曌：加入时间的维度就是四维空间，在四维空间里其实现在的你、过去的你和未来的你都是已经存在的，只是人类是三维生物无法感知。你能再举几个例子讲讲物理对你产生的影响吗？
张斐：我再举两个简单的例子。
第一个例子是关于什么叫现在。假设有一个外星人站在一百光年的地方拿着望远镜看我们，他看到的我们是一百年前的我们（光线需要一百年到达对方）。他看到我们的历史对他来说是现在，而我们的现在却是已经存在了的，只是没有被他看到，而对这个外星人来说，我们的现在是他定义的未来。
第二个例子用来解释相对论。物理学家给狭义相对论一个特别简单的诠释版本：把所有的宏观物体放在时空背景下的四维空间里，任何一个宏观物体，相对空间的运动速度和相对时间的速度这是两个矢量，这两个矢量叠加的速度恒等于光速。
宏观物体在时空背景下和一个电子的模式是一模一样的，我们都是在时空背景下以光速运动的物体，以概率云的形式分布，我们不知道自己在什么位置什么角度，但我们知道自己会以某种概率出现在某一个位置，以某种形态存在着这个概率云里。
想明白这个问题之后，所有的人生的问题都变得比较简单了。你几乎只能做两件事：第一件，理解自己是概率事件，那怎么让自己某一个概率变得更高？第二件，你可以接收外部的能量来做跃迁，升级到另外一个轨道里去，而跃迁是需要外部能量的，那这些能量来自哪里？
所以不要太焦虑，某些成功的人可能只是因为某一个外力事件让他产生了跃迁，这件外力事情的存在有巨大的偶然性，但如果你做好了准备，让自己高概率接受那个跃迁事件，当你跃迁时就升级了，你降轨道时就发光了，好坏都有。
我不是学物理的，但我认为物理学给人的启示是最大的，因为它会告诉你最本质的形态是什么样子的。以上的一些认识，可能并不是最准确的科学的解释，但却对我认识自己，认识这个世界产生了很大的影响。
