增速为王,四个行业的剧变所印证的投资法则创投

36氪 / 36氪的朋友们 / 2016-03-28 16:26
当同一个问题,有不同角度的解决方案时,产品性能的增长速度最快的解决方案,最终会胜出。这个法则的一个推论是:增速慢的解决方案,一旦过了临界点被替代方案超越,其背后...

过去一个多月我连续写了八篇关于神经网络、深度学习的文章, 有读者私信给我: 你不是在研究投资吗?为什么又在关心深度学习了?

回答这个问题之前, 我先来介绍一下我的投资第三法则:增速为王。

展开说就是:当同一个问题,有不同角度的解决方案时,产品性能的增长速度最快的解决方案,最终会胜出。

这个法则的一个推论是:增速慢的解决方案,一旦过了临界点被替代方案超越,其背后的公司或者个体,将会出现断崖式的崩溃。

这个法则的第一个经典例子,是数字照相机淘汰传统胶卷照相机。

如果你看过这篇文章,

你也许还记得 1975年 第一台数码照相机,是柯达公司发明的。数字照相机照片的像素数目,每年平均 20%以上的增长,而胶卷冲洗的照片,则进步缓慢。

普通消费者使用的传统 35 毫米胶卷,冲洗照片的像素大约在 4-18 兆之间。

但到本世纪初,数字照相机的像素超过两兆后,如果打印到一张五英寸 x 七英寸的照片上,其精度和胶卷冲洗的照片,肉眼已很难区分。

数字照相无需胶卷,拍摄成本为零, 再加上家用电脑和智能手机的迅速普及,传统胶卷照相机在大众市场被彻底取代,也就毫无悬念了。

而照相业的鼻祖,柯达公司,股价从 1997年 开始就不断下滑,从 2006年 到 2008年 更是下跌了 90%,直到最终 2012年 宣布破产。

第二个例子,是正在发生的,电车淘汰汽车的事件。

汽油车的效率,实际上过去一百年内,没有多少进步。1913年 福特生产的 Model T,一加仑汽油可以跑 25 英里,这实际上和 2016年 美国销售的新车的平均汽油里程数 24.8,相差无几。

王川: 为什么石油在 2025年 之前会永久性跌破 20 美元一桶,而一去不复返

里面提到锂离子电池的成本,大约以每年16%的速度不断下降。

特斯拉的 Model S,2012年 出厂时,60kwh 的版本底价七万美元,续航里程 208 英里。 2015 年, 七万美元可以买到 70 kwh 的版本,续航里程 230 英里。

实际上,Model S 在 2015年 美国七万美元以上的豪华车中,市场份额已经达到 26%,远超同一价位的奔驰 S-class 和宝马七系列。

再过几天,三月三十一号,新出来的 Model 3,底价三万五千美元,预计续航里程两百英里以上,2017年 底开始交货。这将开始直接冲击宝马三系列,和高端的丰田佳美、普锐斯占据的市场。

下面将会发生什么? 可以参考我的这篇文章:(可直接点击下面链接)

王川: 为什么传统汽车厂商大多很快会倒闭?

第三个例子,来自九十年代末的电信行业。

美国的电信行业一直到九十年代中期,日子都非常好过。主要原因是缺乏技术上的竞争。通讯业的收费模式一直是:价格与通话时间,通话距离成正比,多年没有变化,没有商量,爱用不用。

一直到 1997 年,从美国打国际长途电话到中国,价格都在一分钟两到三美元。电信公司在国际长途业务上的利润率据说远超拦路抢劫。

传统电信器材公司,在这种商业模式的指引下,推广的是所谓 ATM(Asyncrhonous Transfer Mode) 的通讯协议,意在建设一个统一的网络协议,可以同时处理语音,数据和录像。

ATM 通讯协议的思路,还是基于传统电信公司,语音信号传输的线路交换 (circuit switch)的思维模式。

与之相竞争的技术标准,是以思科为代表的数据网络公司的 IP(Internet Protocol)网络架构。从工程实现角度看,ATM 比 IP 效率更低下,系统更复杂,价格更昂贵。

与此同时,普通消费者接入互联网的数据带宽,按照每年50%的增长速度,不断发展。到九十年代末,有线电视公司提供的宽带服务传输速率可以超过 1 Mbit 每秒。

1 Mbit 是个什么概念? 打电话的语音信号,转变成数据传输,大约一秒钟消耗 50 Kbit,相当于 0.05 个 Mbit。

本世纪初互联网泡沫的破灭,以美国的朗讯和加拿大的北电为代表的传统电信器材公司的股票,从 2000年 最高点,到 2002年,下跌超过 99%。 

下跌的原因是多方面的,但是传统电话公司的 ATM 技术被数据网络公司的 IP 技术取代,是重要原因之一。

IP 技术的普及,和互联网带宽的不断增加,导致中美间国际长途的费用,2005年 时,跌倒了一分钟 5 美分以下。

第四个例子,是九十年代中期开始关于家庭娱乐发展方向的讨论。

当时的主流观点是,家庭娱乐的未来方向,在于所谓的 “互动电视” (Interactive Television)。 有线电视公司,可以提供成百上千个电视频道,供消费者选择付费。消费者需要购买一个机顶盒,和内容服务商互动。

但是谷歌的 youtube 的出现,和网络带宽的持续增加,改变了这个格局。

今天美国普通消费者的网络带宽,可以达到每秒 50 Mbit 以上,而一个高精度的录像,每秒钟需要传输的数据也只有不到 5 Mb。

但最核心的要素,在于 youtube 上的视频内容,在指数倍的不断增加。

根据网站 reelseo.com 的 Mark Robertson 的数据, 2015年11月,每分钟大约有五百小时的视频内容被用户上传到了 youtube。而在 2007年10月,每分钟上传的视频内容只有 8 分钟。八年来的年均增长速度为 170%。

虽然未来增速会放缓,但是预计到 2016年 底,每分钟长传到 youtube 的视频内容会超过 700 个小时。

youtube 的海量视频内容,超过十亿以上的全球观众,和仍然高速的增长, 是只有几百个频道,几千万个订户,线性增长的有线电视公司,完全无力竞争的。

家庭娱乐方向的辩论可以休矣,互联网赢了。

那么这一切, 和人工智能 / 深度学习又有什么关系呢?

如果你看完迄今为止我撰写的关于深度学习的几篇文章

你会意识到,推动深度学习技术进步, 最根本的动力是计算速度的飞速进步。

计算速度进步的步伐,大致是每十年 100-1000 倍。

你也许还记得,2012年 十月,Hinton 教授团队的深度学习模型,以 15%的识别错误率,远超使用其它技术的团队。

在 2015年 的 ImageNet 图像识别竞赛中,深度学习模型的识别错误率,已经低于 4%,优于受过良好培训的学者的水平 (大约 5%)。

2016 年三月谷歌的阿法狗团队,以四比一的战绩击败韩国九段选手李世石,标志着人工智能技术水平,又达到一个新的高度。

人工智能的技术能力,还在加速进步,但现代智人从二十万年前在东非的草原上浮现以来,大脑的容积和计算能力并没有太多量上的改变。

按照 “增速为王” 的理论,人将被机器淘汰取代吗?

或者人和机器融合为一体? 出现我们现在都无法想象的新的组合?

这个改变的路径和时间表将会如何展开?

这是二十万年来未有之大变局,它正在迅速向我们袭来,它是未来最最重要的议题。

寻找这个问题的答案,需要不断追踪,深刻理解底层的技术细节。

未来属于那些抓住问题本质,抓住主要矛盾,勇于探索, 顺应趋势的人们。

让我们拭目以待。

来源:36氪    作者:36氪的朋友们 



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