吴军《浪潮之巅》第四版：六张视觉卡片带你读懂IT行业的六大规律

　　想来大家对吴军博士也不会太陌生。他是知名学者，投资人，人工智能、语音识别和互联网搜索专家；曾著有多部畅销书，比如《智能时代》一书，为我们梳理了人工智能的发展轨迹，分析了大数据的重要性，以及对我们的生活有怎样的影响；又比如《文明之光》里，以他身为科学家的视角，从人文、科技和经济等角度，选取那些对人类文明产生重大影响却常被忽略掉的历史故事，娓娓道来人类文明发展历程的多样性；更有那几本和认知有关的系列书《见识》《态度》《格局》等等，每每读来总是让人受益匪浅。

　　本书《浪潮之巅》最初以博客的形式连载于 Google 黑板报上，后编撰成书，初版于2011年，即荣获蓝狮子2011年十大最佳商业图书奖。由于信息科技行业发展之迅速，本书在2013年和2016年分别有了第二版和第三版。

　　而在最近的2019年，更是将第三版和《硅谷之谜》合二为一，新增了社交网络和无人驾驶等内容，全新修订升级为第四版，从一个更加宏观的视角来看整个IT行业的发展，包括信息产业的历史、各大公司发展和兴衰的历程，同时还有对 IT 产业规律的论述，以及对信息时代公司管理特点的系统分析。

　　提到 IT 行业，我们的下意识反应里就是忍不住地慨叹，这几十年来的发展也太迅速了吧？但即便在这般快速的发展历程里，IT行业还是有着一些普遍的适用性规律的。本书总结了其中的三大定律：

　　摩尔定律，源起于英特尔公司的创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）博士。早在1965年，他就提出，至多在10年内，集成电路的集成度会每两年翻一番。后来，大家发现，实际情况中这个周期更短，差不多在18个月。

　　也就是说，每18个月，计算机等 IT 产品的性能会翻一番；或者说相同性能的计算机等IT 产品，每18个月价钱会降一半。

　　这个定律对于我等外行人乍一看，会觉得有那么点难以置信，但几十年来的 IT 行业，却始终遵循着摩尔定律预测的速度发展。这种高速增长也意味着 IT行业公司的三个特性：

　　③ 摩尔定律使得各个公司当下的研发必须针对多年后的市场。比如，在Google内部，每一次基础架构的升级，都要按照目前计算能力和存储量的10倍来设计，因为达到那个水平，不过是三四年的时间。这个速度在传统行业几乎是无法想象的。

　　细品摩尔定律，身为电脑消费者的我们或许会有片刻的窃喜，倘若觉得当下的计算机或是手机太贵，那我们不妨等个18个月，就可以用一半的价钱来购买了，不是么？

　　但事实上，每年的手机和计算机销量依然在持续增长中，那么，问题来了，到底是什么因素让我们不断地主动更新自己的硬件（电脑或手机）呢？

　　其实，答案也很简单，不过是「软件」两个字。而这里，就引出了IT行业的另外一个定律：安迪–比尔定律。

　　这里的安迪是英特尔公司已故的带有传奇色彩的CEO安迪·格鲁夫（Andy Grove），比尔就是我们所熟知的微软公司创始人比尔·盖茨。那么，安迪–比尔定律，它的原话是「比尔要拿走安迪所给的（What Andy gives, Bill takes away.）」。

　　如果说安迪是硬件制造的代表，那比尔无疑是软件制造的代表。也就是说，比尔制造的软件，会不断地吃掉安迪所提升的硬件性能。

　　仔细回想一下，我们为什么会隔几年就想更换电脑呢？最明显的一个诉求莫过于我们的电脑配置运行不动最新升级迭代的系统软件了；同样的，在智能手机领域也是如此。

　　而这也就回答了前面的问题，为何在摩尔定律下，每过18个月，硬件价格会降一半，但我们依然不会等着买降价的旧款，而是选择买新款；甚至是在新款一上市就忍不住想汰换旧款。显而易见的原因之一是很多新的软件在旧款机上根本就跑不动。联想到我身边的朋友在用 iPhone 时，每逢手机系统升级更新，都强忍着不更新，就是害怕一旦更新了系统，手机运行就会很慢，甚至会影响到一些软件应用的使用。

　　由此，我们不难发现整个 IT 行业的生态链是这样的：以微软为首的软件开发商吃掉硬件提升带来的全部好处，迫使用户更新机器，让硬件厂商得以受益，再将新利润投入研发，按照摩尔定律预定的速度，提升硬件性能，为微软下一步更新软件、吃掉硬件性能做准备。

　　换句话来说，安迪-比尔定律把本来属于耐用消费品的硬件设备活生生变成了消耗型商品，从而刺激整个 IT 产业的增长。

　　反摩尔定律，来自 Google前CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）在一次采访中指出，如果你反过来看摩尔定律，一个IT公司如果今天和18个月前卖掉同样多的、同样的产品，它的营业额就要降一半。

　　对于IT公司而言，显然，反摩尔定律是非常可怕的，这意味着一个IT公司付出同样的劳动，却只能得到以前一半的收入。

　　本书列举了一些受反摩尔定律影响的公司，比如太阳公司，就因为无法跟上整个行业的速度，被IT生态链上游的软件公司甲骨文并购了；AMD要不是因为政府对英特尔的反垄断限制，恐怕也已经不存在了；而一度被看成是科技产业贵族的摩托罗拉移动，先是被Google收购，拿走核心专利后，又被出售给联想……

　　虽然，反摩尔定律让所有的硬件和设备生产商都活得很辛苦，不得不想方设法赶上摩尔定律规定的更新速度，否则只能被无情地淘汰；但同时，其积极的一面也促成了科技领域质的进步，并为新兴公司提供生存和发展的可能。

　　70-20-10 的比例律可适用于很多场景，比如戴尔的员工发展体系——70%的员工通过工作经验来不断习得技能，20%的员工通过辅导得以提升，10%靠培训；又比如谷歌公司很有名的时间分配法——70%时间用于核心项目，20%时间用于相关业务，10%用于「登月计划」……

　　而在本书，吴军博士则是将此规律用以分析信息产业大公司的市场份额，具体来说，当某个领域发展成熟后，一般在全球容不下三个以上的主要竞争者。

　　新领域初期，市场处于群雄争霸时，一家商业模式合适，且在技术、管理和市场上有着综合优势的公司，最有可能成为该行业的领头羊，制定并解释市场规则；因此，市场就会不可逆转地朝着更有利于该主导公司的方向发展。

　　自然而然地，该主导公司会占有该领域在全球的大部分市场，通常情况下的份额比例是 70%，但也从不会达到100%，部分是出于反垄断的考虑，所以聪明的主导者会让出一些市场给第二三名；更主要的则是受诺威格定律影响，关于这点，我们下文会聊到。

　　以个人电脑处理器领域为例，英特尔是老大，随着早前的老二摩托罗拉被英特尔逐出处理器行业后，现在则是 AMD 稳坐第二把交椅；而在互联网领域，Google 是老大，过去雅虎是老二，但现在 Facebook 是老二……

　　值得一提的是，70-20-10律算是 IT 行业的特有现象，但在传统工业里是很难有这么高的市场份额。造成这种差别的主要原因有三个：

　　就传统工业来说，研发成本低，但各种制造成本和销售成本非常高，所以当公司扩展到一定规模后，再进一步扩展的成本特别高。因此，传统工业里并不存在一家独大的主导公司，而是每家公司各有千秋。

　　而信息产品生态链各环节之间的耦合性很强，一旦一个操作系统在市场上领先于竞争对手，那在整个生态链中它的下家就会越来越多，进而在该操作系统下可用的软件也会越来越多，比如微软的 Windows 系统。

　　而对主流用户来说，科技产品的性能指标是硬性的，好就是好，不好就是不好。对用户而言，基本功能、合理价钱，外加良好服务就是他们选择一款科技产品的原则。这就使得科技公司容易做到强者愈强，直到赢者通吃。

　　诺威格定律，是 Google 研究院主任、美国计算机协会资深会员、人工智能专家彼得·诺威格博士（Peter Norvig）提出的，说的是一家公司的市场占有率超过50%后，就无法再翻番了。

　　这就意味着即便一家公司得以成为该领域的主导者，也依然不能就此高枕无忧，反而要开始居安思危，寻找新的增长点。

　　横向扩展现有业务，主要是考虑如何将公司现有的技术和商业优势用到相关的市场上。一旦扩展得当，公司在新领域就能很快站住脚。

　　比如说，Google 从基于搜索的广告扩展到基于内容的广告，微软从个人电脑的操作系统扩展到应用软件，惠普从小型机扩展到PC，迪士尼从少儿动画片扩展到传统影视和娱乐等等，这些都是扩展成功的案例。

　　只不过，扩展也是有限度的，当一个领域开始进入老年期，或是外部环境与公司现有业务有所冲突时，就不得不考虑转型了。

　　相对而言，转型要比扩展难很多，一来是转型的大方向不容易确定，二则是即便找对了方向，但在转型过程中失败的可能性依然很大。究其根本，这是和公司的基因有关。

　　基因决定论，最初是吴军博士和李开复博士以及许多优秀管理者一起探讨的关于公司兴衰的结论。具体来说是：

　　一家在某一领域特别成功的大公司一定已经被优化得非常适应这个市场，它的企业文化、做事方式、商业模式、市场定位等已经甚至过分适应传统的市场。

　　这就颇有那么点「成也萧何、败也萧何」的意味了。曾经让一家公司成功的文化基因，也将会是公司未来转型路上的最大绊脚石。毕竟，适应现有市场的基因未必适合新市场，而基因的改变又实属不易。

　　书里举例说 Google 公司的基因是存储和处理信息，而不是通信；所以，只要是和信息处理相关的领域，比如搜索、视频 Youtube 和在线广告，都做得特别好；可是一旦和通信沾边的领域，比如社交网络，就做得很不好；

　　相反地，Facebook 和腾讯都是产品驱动的通信公司，所以在社交网络和通信产品上就做得很出色。

　　简言之，在信息技术产业的初期，会有很多百花齐放的竞争者；但很快会有一家主导公司异军突起，成为该行业游戏规则的制定者和解释者，并迅速占领全球市场的一大半份额，这是行业的70-20-10律；随之而来的是这家公司受诺威格定律影响，不得不开始寻找新的增长点，但基因决定定律会让它在转型的过程中困难重重。

　　而一旦能幸运地突破固有基因的限制，成功转型，将再次获得新生，否则就只能面临被技术的浪潮淘汰的命运。

　　上下两册厚达900多页的《浪潮之巅》，除了对 IT 产业规律的论述，更是巨细无遗地讲述了百多年来沉浮于一波又一波的科技浪潮中的那些知名企业——AT&T、IBM、苹果、英特尔、微软、甲骨文、思科、惠普、摩托罗拉、Google、Facebook、诺基亚、GE、特斯拉…… 等等，这些公司的兴衰得失，既有赶上科技浪潮的幸运，更有不幸被拍死在沙滩上的无奈。

　　更有甚者，书里还宕开一笔，介绍了对信息产业影响颇大的风险投资公司、投资银行以及大学；更有对未来的世界经济格局的分析。

　　在第四版新增的6章内容里，探讨了硅谷不竭的创新精神究竟源自何处，进一步从工业的范式、生产关系的等角度深入全面阐述信息产业的规律性。从而，借助对信息时代公司管理特点进行的系统分析，对下一代科技产业浪潮给出判断和预测。

　　诚如吴军博士所言，科技的发展不是均匀的，而是以浪潮的形式出现。每一个人都应该看清楚浪潮，赶上浪潮，如此，便不枉此生。

　　所以，不管你是不是 IT 人，都不妨花点时间读一读这本《浪潮之巅》吧，相信你读完后，定会如我此刻这般，大呼过瘾。

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