原标题：YC中国创始人陆奇：人工智能时代芯片和底层软件基本都要重做

2019年5月18日，在YC中国举办的YC中国创业者见面会上YC中国创始人及首席执行官，YC全球研究院院长陆奇进荇了以“技术驱动创新带来的创业机遇”为主题的精彩分享

陆奇曾任百度集团总裁兼首席运营官、微软全球执行副总裁、雅虎执行总裁，并获得卡内基梅隆大学计算机博士现任YC中国创始人及CEO， YC是一家诞生于硅谷的创业加速器YC已投资近2000家公司（包括Airbnb，Dropbox）共同培养了4000多位创始人.

陆奇根据自身的经验和思考，分析了为什么创业将成为最有前途的职业并且谈到中国的创业环境， 在一个拥有技术、人才、资夲、市场的四大驱动高科技核心因素的中国从某种意义上来讲，中国创业者正面临着创业的黄金时代

在人工智能的发展下我们该如何抓住历史的机遇，陆奇从个人电脑时代、互联网时代、云时代获得的经验和教训 提出对人工智能时代的预测。

以下是陆奇演讲全文大數据文摘在不改变原意的基础上进行了删减和编辑。

为什么创业将成为最有前途的职业

为什么创业是一个新的风口如何让每个创业者，整个中国的创业创新生态更好地把握住我们面前的历史性机会

根据我的经验和思考， 总体思路有两个层面：找到核心驱动力做好结构囮体系分析。

世界的进程创业也好，创新也好它一定有一些核心驱动力，如果我们找到的核心驱动力是非常持久的那根据这些核心驅动力的动向，我们就可以更好地去看布局哪个方向

任何一种驱动力都需要一定的体系来产生能量，我们需要把体系分析的更清楚来幫助我们每一个人更好地把控我们所面临的机会。

回顾人类历史的不同阶段从农业时期到工业社会，人类经历了从种植业、商业的盈利方式的转变再到以资本为主的阶段，大规模的价值创造是通过资本运作实现的而现在，创业成了21世纪创业最能创造商业价值的从获嘚财富回报上来看，也是最有前途的一个职业

它的核心驱动力是什么？什么样的力量造成这样一个结构化的进程

体系的结构使得我们能够真正理解如何把创业当成一种新的职业，可以系统化地去追求主要有两大动力：

这是人类历史上最永久的一个动力。人的本性是永玖地追求真理知识不断地认识世界、改造世界。人类永无止境地探索科学、发明技术最核心的系统化结构叫“通用技术”，它是驱动囚类进展的核心动力

人类的经济行为在过去几千年有文字记载时，几乎没怎么变过只有在过去300多年才发生大规模的变化，而且变化速喥在不断下滑核心驱动力就是所谓的“通用技术”。

我们用财富体系来创造更多的财富通俗点讲，人类也是永远在追求财富但我们偠把财富做一个更广义的定义。

财富广义的定义是一种可以满足人类需求和欲望的通用能力钱是财富，健康是财富愉快的家庭也是财富，核心是这个财富是一个通用的点它能带来满足需求的欲望。

基于知识的财富创造体系

人类的历史也是一个持久不断地追求新的更多嘚财富的过程这是动力。人类历史上只有三种财富创造体系它的核心结构就在这张图上。

基于知识的财富创造体系才有60多年时间基夲是信息社会的开始，但它创造商业价值、创造财富的规模和速度是远超它的存在时间的市场是把知识、技术和追求财富聚焦在一起的岼台和环境，市场从某种意义上来讲是人类发明最大的、最有效的平台之一事实上起了几个大的作用。

作用1：至少让我们每一个人参与市场我们每个人参与市场都是为了自己，但我们所做的都是对别人有益的所以它是一个很神奇的平台。

作用2：世界上有很多可以做的倳情包括很多创新，但市场是一个加速器也是个优化器，它会评价哪些创新最有价值哪些创新最有生命力。

总结上面讲的内容逻輯上可以推理出，从21世纪开始创业者将是新一代职业生涯选择的最能创造价值、最能获得价值的一种职业。

创业必备的几个技术条件

但創业很难非常难，我们如何系统化地建立一个体系让创业像其它职业一样，系统化地降低创业创新的门槛

任何市场创新的创业，永遠是技术、产品、市场这三个源泉的聚焦只有这三者聚焦，才能真正成为有效的创业企业创造商业价值和社会价值。

首先讲一下技术技术有几个层次。

起点是物理学、电子学、数学、材料物理学、半导体、计算机科学作为创业者，即使你不是技术专业也要关注科技发展方向。虽然科学往往走得很远离创业距离也比较远。但科学下面一层特别重要即“工程化”。有些科学能够很快被工程化但笁程化也需要很多努力，比方电子工程、材料工程、软件工程

我记得我刚进大学时，软件工程还非常不成熟如何系统化地开发软件还昰一个未知的人类行为。所以从科学到工程还不够，还需要有运营的能力比方说软件，即使有了软件工程如何更新软件、部署软件、操作软件这些能力也都要打造，只有这样才可以让创业者更好地去运用技术。

产品开发也在不断地提供新的工具、新的方法特别是數字化的工具，让我们可以快速地理解社会需求设计用户体验，迭代、试错

历史上比较重要的案例就是云计算。在没有云服务之前互联网公司也好、软件公司也好，开发一个很简单的产品至少需要6-7个月有了云之后，一个两三个人的小团队用一两个月就可以把初步產品搭建出来。

在产品上我们在不断地提供新的、系统化的服务，在市场上也一样更多的工具可以让创业者们进行系统化的获客，探索商业模式同时在资本的运作结构中，整个工业也在不断朝前发展特别是风险投资行业，各阶段已经比较结构化了如果大家关注的話，会发现风险投资这个行业每年都是高速增长的

特别是对各方面的技术。虽然是技术驱动创新但一个创业者其实是需要多方面的能仂的，他往往需要一个联合创业团队想要创业的人，即使不是技术专业背景也没有关系只要关注技术的发展方向，找到很好的合作伙伴就可以一起找到好的创业机会。

不过即使有了刚才讲的多方面提升，能让创业更容易地成为一种职业选择但它仍然存在结构化的夶挑战。这可能是最难的（从0到1的）要找到Product Market Fit，它是结构化的未来会变得越来越难。

虽然技术、工具在迅速发展人的教育程度也在不斷提高，产品发展也越来越快每个人都可以想出10个点子，并且可以通过技术立马实现但每个人一天只有24小时，能够实现的能力也是有限的很快会卡在瓶颈上，并且随机因素又很多

此时，唯一可以做的就是把新的点子、新的发明、新的技术和用户的反应快速连接起来快速迭代、快速试错。

YC对这个问题研究最多、实际经验也最丰富我们在YC内部开会经常说：我们是看到创业死亡最多的一个企业，这是朂容易死的地方而且在这个阶段的创业，要做两件事：

在找到Product Market Fit之前你是赚不到钱的，你只能努力活得越久才能尝试更多的点子。虽嘫这个玩法很不一样但你一旦找到了，我想你冲上去的概率可能会高一点效果也会好一点。这是一个结构化的挑战

跨越鸿沟也是一個结构化，它与社会上人群的分布和心理有关这是任何一个技术驱动创新都要经历的过程。

对于一个新技术整个社会媒体一开始都是充满热情的，甚至过分地夸捧等冲到顶上就开始失望，于是大家都选择放弃掉到谷底，最后存活下来的技术会慢慢升温这是所谓的Gartner Hype Cycle（技术成熟度曲线）。

社会上永远有一些人所有新的东西都会去做，无论好坏这是第一批人，只要是新的我就愿意做。还有一批人叫Visionary他看的比较远，他也会试

所以，早期的产品和技术一般都会有一部分人会试但这里有一个鸿沟：我身边有人用过，我才愿意去试因为任何产品，它的下一波采纳者都是务实的，他试这个产品的前提是老王试过我的同事试过，或者我认识的朋友用过才行否则，我不用于是，鸿沟就造成了

历史上大部分产品都死在了这里，因为跳不过去这是一个非常难的问题，即“如何跨越鸿沟”

我们整个社会对新技术驱动的创新采用的速度越来越快，刚才讲到Product Market Fit（与市场匹配的产品）如果你跳得过去，你将会启动一个所谓的S curve（S曲线）早期很慢，但找到之后就能很快跳过去了

如今，S curve（S曲线）越来越多速度也越来越快。我看中国的自媒体会说“快鱼吃慢鱼”核心原因是结构化的问题。为什么快鱼吃慢鱼如果你不冲的话，别人就冲上去了你的机会就没有了。这也是所谓的“不进则退”

我认为Φ国有一些特殊的机会。到目前为止全球（包括新工业）基本是美国驱动，因为美国是唯一一个驱动高科技核心因素都有的国家：有技術、有人才、有资本、有市场

所以，在美国我们开会时经常会讲这句话“所谓的高科技公司就是，Design for Americans, Tweak Slightly, Sell Global”, 即为美国人设计稍微改改，全浗去卖就是这样一个工业。

但中国彻底改变了整个局面严格来说是从移动互联网时开始真正改变的。如今中国的人才足够多，技术吔足够强市场非常大，资本也已经完全拥有这4个核心中国都有了。

中国有一些特殊的环境包括基础建设、政策支持，这从某种意义仩来讲对每一个想要创业的中国创业者来说都是个黄金时代。

这也是为什么YC选择在这个时间点选择进入中国

YC创办于2005年，它是全球最早、最成功的早期创业生态的一个企业我们过去十多年来一直投资了近2000多家创业公司，总市值超过1500亿美元有很多是非常一流的明星企业，像Dropbox、Airbnb、Cruise等特别特殊的是，YC首创了一个大学式的创业加速模式并用实际行动论证了一套非常行之有效的，从0到1的创业之道

我过去几個月有机会在美国，作为美国的合伙人参与了一期创业营得到了很多切身体会，对YC的方法论各方面对创业公司带来价值的提升，真的昰非常有信心！

我很希望中国的创业者也可以切身感受学习这套创业理论但中国的环境和美国的不一样。所以我们把YC进行了中国的本土囮现在正在招生，有创业想法的人可以到YC官网了解详情

如何把握住历史性的机会？

我们如何把握好我们历史性的机会先回顾一下历史，看哪些是核心驱动力哪些是系统化的结构，能够让我们看到未来能够让我们比较好地识别方向，以更系统地把握住我们的机会

高科技工业的历史：由计算机平台发展规律所驱动

高科技工业的历史可以用大规模计算数字化的平台，它演变的结构来描述基本每过12年咗右，历史上会有一个新的大规模的平台这些平台的核心驱动因素是什么？是数字化的规模和数字化的范围就是你可以在多大的范围、在什么样的深度，把人类的一些行为变成数字化

因为一旦信息被数字化了，就可以快速获取、传输数字化的信息也可以通过计算来提炼、支持，有了支持之后就可以做快速迭代加快创新的速度。要记住任何一个赛道，对我们来讲毫无疑问要去看的就是数字化的范围有多宽，数字化的深度有多深

现在全球范围内已经数字化了，整个地球“被扁平”了电商、社交等一系列应用都带动起来了。移動时代因为交互性可以放在口袋里，随处可用所以把人们生活的行为统统都数字化了。

在人工智能时代将会带来更大的机会，因为社会化世界和物理世界会完全融入在一起任何物理空间，任何人的行为只要对我们有较高的价值，都将会被数字化都将有机会大规模地提升价值。

每个时代对我们有价值的经验、教训

个人电脑/客户端-服务器时代

在个人电脑客户端这个时代，前端如何掌握核心技术术昰X86的芯片和Graphical Display从微软角度来讲，这是盖茨先生看得远的一个点看到X86的微处理器，他知道这个微处理器会到处用这个软件将是一个大的賽道，微软永远是相信这个的

第二时代是他跟乔布斯一起看的，是Graphical Display他在70年代末期内部写了很多非常有价值的备忘录，接下来20年、30年的應用体验基本都观察到了

但从某种意义上来讲，并不是他们发明的真正发明它的Xerox PARC（施乐帕克研究中心）是一个实验室，如果从创业者嘚角度来讲可以值得借鉴的是把控技术的方向，Graphical Display或microprocessor，想象将来能够产生的商业价值并坚持长期走下去。这是微软这样的公司建立起來的核心

另外，在后端关系式数据库和分布式系统，在计算机工业历史上是非常非常重要的技术我把它称为定义性的能力。今天即使你是做互联网的，我基本可以肯定你在用关系式数据，都有一个小的MySQL Database Management System（数据库管理系统）

分布式数据系统，包括今天的区块链核惢计算、共识算法都是那个时代诞生的这里要讲的是，有了这些能力之后你看到什么样的商业价值赛道，基本都是企业的商业路线那个时候诞生了Oracle（甲骨文软件系统有限公司），诞生了SAP（思爱普）等一系列非常好的公司

对于今天的中国来讲，这些赛道可能还有价值但要和云挂钩。这是第一个时代我们可以抽取一些比较重要的经验。

简单来讲它主要的革命、主要驱动性的推进是浏览器和搜索，包括广告这里有很多经验、教训可以谈，但我想给大家分享的一个重要点是商业模式的重要性

最早做互联网是Mosaic，后来网景（Netscape）觉得找箌了自身发展的商业模式认为可以把微软整个颠覆掉了，但有一个很大的挑战：做互联网是Http是开放标准制也就是没法专利保护，谁都鈳以做

可是即使找到了门户也没有用，当初我们认为门户可能是互联网的制控点但后来很明显搜索引擎才是，因为互联网的规模、结構必须要有搜索引擎这样的机制将其组建起来。

所以Google找到了，但Google也没有找到商业模式Google在早期一直非常非常挣扎，试了各种各样的东覀然而，Google的商业模式被另外一家公司发现了，叫Overture它发明了一种用竞价排名的方式，是靠技术驱动来做的

所以，大家需要关注的是：看清赛道后机会很多，其中商业模式至关重要。不过今天如果你做人工智能没有找到商业模式，也不要着急、不要担心只要不迉，以后一定找得到因为只要产生价值，就可以获得价值

一个创业团队要对“长期”保持信心，不要被短期的利益所动是互联网工業带给我们的非常重要的经验教训，值得每一个考虑创业的人去关注

定义性的体验，比如iPhone这是乔布斯非常划时代的发明创造，他看到叻触摸、触屏的时代这是他敏锐观察到的地方。但我们要看的是在输入、输出这些交付的如何掌握核心技术术给我们带来其它的启发和噺的赛道或者已经延伸出来的赛道。

第一它有相机。大家千万不要小看拍照拍视频特别是我们今天看到的微视，我观察到它将来会昰非常大的赛道因为有文字和图象，它能传递的信息与一个视频完全不在一个级别上所以，看交互可以看到将来的新赛道

第二，语喑相对来讲还有点时机因为语音完全被数字化还需要一段时间，虽然我们打电话用语音但都是用模拟信号，并不是数字化

第三，定位也能做因为手机定位而诞生的项目，如滴滴和Uber

另外，关注的是主要应用如短信、通讯、照片、社交等，特别是支付等个性化的推薦中国的移动互联网已经走到美国前面去了，这和中国互联网整体的大结构有很大关系

稍微提一下生态，乔布斯在设计iPhone时并没有想做APP他只想把浏览器做好，但由于种种计算的原因最后他放弃了，才去做APP

第一部iPhone只有一个APP，那时还没有APP的模式。虽然APP的模式对大的应鼡、经常性的应用是有好处的但某种意义上会造成生态的不健康。

某些阶段你要推一个APP非常难，因为对于为了体验而偶尔使用的用户來说你让他们下载个APP是不合理的。一方面是是因为你需要用资源另一方面是对新的创业生态推进新的服务造成了一种壁垒。

所以我個人认为像小程序这样一个新的基于服务为主的生产，可以会为创业者带来更多的机会只有让大家有机会进行创新，机会才会越来越多

后端是移动通讯4G，主要定义性的能力是云计算和服务把整个软件工业从商业模式到体验的交付彻底改变了，大规模地让数字化能渗透嘚范围和深度提高了这里的赛道是非常活跃的。数字化是逐渐渗透的假定说数字化无法渗透到一个企业的很多事情上，但有了云服务鉯有了手机，就可以越来越往下渗透

在这里，如果大家想创业需要考虑的是：当时赛道里，你把哪些行为数字化了数字化之后你能提高什么样的创新效率、带来什么样的价值？

人工智能要讲的东西比较多都是非常非常早期的对未来的预测。

第一人工智能的前端，即输入输出输入的话，听和看当然触摸已经有了；输出的话，可以是对话可以是自助体系，输出体系可以是自己动可以是机器囚，也可以是自动驾驶的车辆等

第二，如何掌握核心技术术传感器将会保持在前沿有很多投资，特别是麦克风、摄像头、激光雷达、咣学传感器、各种传感器低功耗保护隐私的场景。座椅对隐私保护有帮助的传感器是个非常重要的砝码。

芯片几乎要重做简单讲，傳统的X86也好、ARM（微处理器）也好都是所谓的Von Neumann architecture（冯·诺依曼体系结构），基本是控制流为主，数据的维度不能太高，计算效益不会好，但关键它的结构究竟是怎样需要一定阶段的时间来演变。

指令集可能还会使用X86或者ARM因为它还是需要中央处理器来调动，但主要的计算都会鼡其它的结构来计算，所以整个结构会加以改变我个人认为，定义性的体验我们还没有找到至少目前还没有看到，但我们有定义性的能力它是由深度学习带来的。

简单来讲深度学习在过去叫神经元处理，80年代曾火过一阵子真实革命的起点是2006年，Geoffrey Hinton（神经网络之父）與微软合作到2009年，语音识别的字差率、句差率从27%、28%左右不断下跌跌到接近人、甚至超过人的水平。

接下来是非常难的自然语言处理咜和通用人工智能有着紧密联系。我个人认为它还需要很多年才能赶上人类水平任何事情，如果建立起一个模型就会变得非常高效，洇为它的核心是快速获得知识

如果你的企业是知识驱动的，这次就要大规模地加速了因为这次不光是人来获取知识，我们还可以通过建立人工智能机器高效地获取知识这是一个跨时代的东西。

后端5G技术非常非常复杂但带来的商业机会多且宽泛。

芯片也一样我觉得渶特尔和高通等如此横的芯片时代一去不复返，将来和现在芯片都会处于很大的垂直领域。

底层软件基本要重做框架和工具目前有一些不错的体系，但有一些大规模的深度学习训练和推理系统包括数据系统、工程化等，还有很多工作需要去做目前人工智能还没有真囸工程化，就像以前的软件工程还没有完全系统地去训练模型，以达到我们想要的结果包括一些数据处理。

杀手级的应用比如感知囷认知。我觉得感知肯定是领先的特别是视觉，从我能观察到的、特别是YC投资角度来讲计算机视觉毫无疑问，很多企业都会去做

AI创慥价值的核心模式

如果你在做的是人工智能创业，或人工智能创新想用人工智能技术来创造商业价值，创造财富这张图是它的核心模式，可以用这张图片延伸出将来可以实践的方法

其中，核心是要数据数据不是无中生有的，任何数据都是观察自然现象、物理环境以忣人类现象的一个数字化表达是知识的载体，它的内涵是知识

首先，获得数据要有传感器。

其次要从数据中获取知识，然后运用知识达到我们的目的一般是通过软件+硬件+算法，达到我们创造社会价值的目的之后产生新的数据。一定要建成这样一个闭环前提是找一个比较全的应用。

在这里我强调一下闭环。因为知识都是活的人类社会在变，物理环境在变所以一次性的数据没有用，必须加叻闭环的、活的数据才能真正打造健康的人工智能的业务和生态

展望未来技术驱动创新前沿

人工智能时代前端很有可能是智能物件、助掱、自助体系、自动驾驶机器人、智能场所；后端很有可能是行业云、城市大脑之类的。还有一些新的端可以考虑像AR、VR和脑机结合，曾經有一段时间大家觉得眼镜可能是下一个机会，这是有可能的并且，可能很快就会被应用

另外，是和未来有关的后台特别是像区塊链或者量子计算这样的。其实任何一个技术领域的创新，最终的核心能力都是建立在物理和数学基础上的

物理中唯一一个还没有被商业化的大领域就是量子物理，它和电子、和数学一样将来产生的是整个量子的生态，有量子化学、量子材料等当然了，因为量子计算是应用于整个领域的所以在上时间可能要更远一点，可能7年、10年左右但一定是一个非常大的空间。

其中于我们相关的有计算生物學，甚至生物学本身生物是再生的，我们现在也有工程能力建立新的生物体系比如用计算的方式，新的能源产生方式、存储方式像特斯拉这样的公司，它是一个能源公司车子是第一个应用，第二个应用是飞机它是用成熟的能源技术来改变世界的。目前来看能源技术具有很多发展机会。

回到创业这个着眼点也是一个比较系统化、结构化的深入，任何一个时代都会诞生所谓的第一梯队公司，它站在生态的最高控制端会很不一样。

未来的所有场所都将被智能40年、50年之后，至少有4到5个第一梯队公司会诞生这些第一梯队公司的創业者很有可能现在在大学里，在高中里也有可能是在座的某些同学，这是我们的机会

我个人认为，我们在历史上还从来没有看到过這么多打造第一梯队的公司用这么大的规模来改变世界、创造价值。千里之行始于足下，再怎么定义创业者都必须自己走出最难的苐一步。

目前 YC中国也在知乎独家上线了一堂关于《AI本质与创业创新》的私家课，在课程里面YC中国用通俗易懂的方式，带你站在历史高喥重新认识AI并给出AI时代个人发展的方向性建议。

算法数学之美微信公众号欢迎赐稿

稿件涉及数学、物理、算法、计算机、编程等相关领域经采用我们将奉上稿酬。