34-技术与商业案例解读

001 | 西雅图IT公司之RealNetworks：一个帝国的兴衰（上）

互联网行业的每一次泡沫，都代表了一场旷日持久的血战。一场战争里，很多公司活下来了，有的甚至还披荆斩棘，发展成了独角兽；但也有很多公司在竞争中倒下了，哪怕它曾经是一个帝国；也有的只剩下苟延残喘，甚至消失在浩浩荡荡的历史发展大潮中。

我们必须说，互联网行业里时间的流速是传统行业的十倍，所以十年的时间可以让一个企业兴盛，十年的时间也可以让一个企业衰败。甚至于再过十年，一切烟消云散，没有人会再记起。

但很多时候，如果我们回过头去看历史，命运女神其实并非没有给予过机会，只是在命运降临的伟大瞬间，天才者能够把握机会，而庸碌之人则会葬送帝国。

比如，曾经连续错失了搜索、社交、移动的微软，在命运女神给予的最后一次机会降临时，以大毅力、大决心全力而进，所以今天在云计算的光辉下活了下来。

今天我要说的主角，就是一个曾经兴起，最终又倒下的帝国。

在西雅图派克市场周围一个不起眼的楼宇里面，有一家叫作 RealNetworks 的公司。这家公司既不起眼，也不知名。很多人一直认为，西雅图知名的企业，特别是知名的 IT 企业，不是微软就是亚马逊了。今天很少有人还记得这个曾经改变了整个互联网的 RealNetworks, 一个曾经在西雅图的名声绝不亚于前面两家，并且和微软战斗过多年的企业，一个本来可以取代今天的苹果，却已然倒下的大帝国。 对于我们中国人来说，如果提起所谓的 RM 或者 RMVB 视频格式，我想没有不熟悉的人吧？对，它们就是这家公司的产物。

RealNetworks 创办于 1994 年，创始人是罗布 · 格拉泽（Rob Glaser）。在创办这家公司之前，格拉泽在微软已经效力了十多年。随着微软的上市和不断拆分，作为微软的早期员工，他已经赚够可以花大半辈子的钱。

我们常说，衣食无忧之后一个人最想做的事情，除了休息，可能就是实现人生理想了，格拉泽估计也是如此。

格拉泽当时迫切需要解决一个互联网上的问题：网页怎么可以没有声音和视频呢？

在互联网内容空前繁荣的今天，我们可能很难想象格拉泽那个时代的互联网，彼时的上网体验是非常恶劣的。一只“猫”拨号 56 KB 的速度，最多提供 7 KB 的下载速度，而 7 KB 还要被这样那样地消耗掉一点，因此留给视频和语音的带宽不是一般得可怜。

对于很多技术人员来说，那种情况下去做视频、语音的在线服务，无异于异想天开。而且，由于带宽的限制，互联网当时还处在艰难生长的状态，互联网上面的资源非常少。被誉为互联网第一股的雅虎在登录纳斯达克上市的时候，也就雇用一些人，手工编辑整理一下全球互联网的信息就可以了。

在那样一个全球互联网的资源都可以用人力服务的年代，实现视频和语音的在线传播，真的是一个非常超前的想法。然而，格拉泽决定做这样一件事情。而且不单是有想法，他还有了技术解决方案。

在那个时代背景下来看，这无疑是非常值得敬佩的一个人。当然我们还有一句话，到底是“风口上的猪”，还是真英雄，只有等风平浪静以后才见分晓。可格拉泽至少看起来像一位英雄。

RealNetworks 凭借格拉泽的技术实现了在 56 KB 拨号的前提下，对音频和视频的在线播放。音频是首先实现的，然后是视频。当然，在那样的网络条件下，用户肯定无法体验到今天的大屏幕、高保真的画面和音质，他们能够看到的只是画面失真、音质一般的在线直播。

然而即便如此，这依然是一个非常了不起的成就。如果这件事情很容易做，为什么各大公司都没有办法提供类似的技术来实现呢？

RealNetworks 公司早期非常成功，虽然它的技术在今天看来其实并不新鲜，但当时绝对是具有划时代意义的。它做到了以往其他公司都做不到的成就。

其技术上主要是两个方面比较独到：其一是压缩算法很强，虽然失真得厉害，但是压缩以后比其他格式小很多，这就为互联网传播，尤其是速度很慢的第一代互联网传播图像和音频提供了基础；其二是它第一次在互联网媒体播放上引入了流媒体的概念，RealNetworks 的技术可以做到一边下载一边播放。

我们今天去看，这个流媒体的思想已经遍地开花了，但那时却绝对是创新性的一项技术。在这两项技术的基础上，RealNetworks 还有一点特别厉害，它可以根据网络带宽的好坏，来动态地调整传输的视频、声音的质量。当网络带宽好的时候，用户就可以看到更清晰的视频，网络带宽不好的时候，那就只能将就了。这种自适应能力，在当时互联网发展早期是非常有利的，也是在很长一段时间里独此一家的技术。

RealNetworks 凭借着他们精湛的技术，在 1995 年的时候就通过音频转播了西雅图水手和纽约洋基棒球队的比赛，这场比赛为这家公司赢得了巨大的声誉。在这之后，它又第一次在互联网上转播了 NBA 的视频比赛。我想这可能为格拉泽后来进入视频订阅打下了基础。NBA 比赛的转播在当时非常轰动，其效应对于互联网的发展演进起到了巨大的推动作用。

在 RealNetworks 成立的前几年，这家公司的技术发展非常迅猛，之后这家公司迅速上市。然后，股票“飞”起来了，从 1998 年登陆纳斯达克以后到 2000 年大概涨了近 40 倍。2000 年顶峰的时候，其市值超过现在 Twitter 的市值，这还没有算上通货膨胀的影响。

在当年来看，RealNetworks 当然还比不上当时微软、英特尔、思科那么庞大，但却已经是一个不折不扣的大鳄了。据统计，在 2000 年的时候，整个美国互联网上有关视频直播的内容超过 85% 使用了 RM 格式。

然而，这是 RealNetworks 确立统治地位的一年，也是 RealNetworks 由胜转衰的一年，格拉泽从此以后再也没有见过这么高的股票了。

在 RealNetworks 如火如荼般开展业务的时候，格拉泽的老东家开始眼馋了。

有钱的地方大家谁都想要来插一脚，微软也不能免俗，于是转即杀入了媒体这一行，推出了后来著名的 Windows Media Player。微软的手段在这场战争里也表现得淋漓尽致，如同对待网景公司一般，再次采用了一贯的免费加捆绑策略。

Windows Media Player 推出来就是免费的，而 RealNetworks 最新的播放器则需要 40 美元来购买；微软的流媒体服务器也是免费的，而流媒体服务器在 RealNetworks 却是当时最重要的赢利点。当时市面上除了 RealNetworks，就是微软的 Windows Media Player 和苹果的 QuickTime，但是这两个竞品的策略都是免费。这大致就是当时的市场状态了，一个优秀但收费的产品，外加两个不算优秀却免费的竞品。

要是不出意外，就如同微软 IE 对网景公司的战争一样，前者靠着免费策略击垮了后者，然后占据了主流的位置，从此以后就可以横行天下开始收费。

这无疑是微软希望看到的，但不是 RealNetworks 想要面对的。

诚然，微软当时有司法部的压力是没错，只是那个时候的比尔 · 盖茨做生意也是相当得“野蛮”，似乎显得不给别人留活路。微软来势汹汹，格拉泽和 RealNetworks 也必须面对，这场战争的胜负对双方来说都非常重要。

当然，现在你我已经知道了结果，但可以换个角度想一下，如果你是那个时候的格拉泽，你会怎么应对呢？欢迎在评论区留言与我讨论。

002 | 西雅图IT公司之RealNetworks：一个帝国的兴衰（下）

上回聊到微软决定进军 RealNetworks 的市场，像之前痛击网景浏览器那样，通过免费加捆绑的方式对攻 RealNetworks。文章末尾，我给你留了个问题。我虽然不知道你是怎么想的，但我相信你的想法一定很精彩。而格拉泽和 RealNetworks 面对这场战争，又是如何应对的呢？

格拉泽的处境和当年网景公司有几分相似，而他也深知微软的强大。如果和微软正面冲突，面对财大气粗的竞争者，最后的结果只有一个，这一点在网景公司上已经呈现过一次，格拉泽肯定不希望自己和公司最后面临同样的下场。不过，大概因为格拉泽自己就是从微软走出来的，所以对于比尔 · 盖茨接下来会有怎样的套路很清楚。此外，格拉泽更深知自己的优势，以及微软不擅长的东西到底是什么。

格拉泽的应对主要体现在两个方面。首先，他和 PC 制造商合作预装了 RealPlayer，这种预先安装的播放器是免费的，这样就在很大程度上抵消了 Windows 的捆绑。当然，为此公司也牺牲了一部分的收入，不过这也是没办法的事：收费对免费，在哪个国家都会失败。其次，他开始多元化的扩张。

格拉泽很清楚微软做软件很厉害，但是软件以外的东西就不一定了。因此，在做播放器的同时，RealNetworks 公司也开始转身成为内容服务商。RealNetworks 给用户提供按月付费的歌曲播放和视频点播订阅服务。可以说今天大行其道的月租模式，是 RealNetworks 在应对微软的进攻时就想到的。

RealNetworks 就这样，成为了美国最早通过订阅服务向互联网用户收费的公司。与此同时，流媒体服务器的收入在下降，媒体订阅的收入却在上升。更重要的是，公司也开始做广告了，其形式有点类似于现在 YouTube 插播的广告。然而广告效果一般，这大概是公司做广告的时候用力过猛，大量的打广告，影响了用户体验。另外，大量的广告又导致播放器反应迟缓，经常出现卡顿等现象。这都说明 RealNetworks 进军广告市场的转型太过于激进了。但是不管怎么样，由于 RealNetworks 很早就开始进入订阅服务，因此它在播放器市场节节败退的情况下，在音频和视频服务市场上守住了战场，这让它安然度过了 2000 年网络泡沫以后艰难的几年。从这个角度看，格拉泽对于微软的套路和微软的软肋理解得极为深刻。

扛住了微软进攻的 RealNetworks 马上要迎来一次更大的机遇和挑战，然而很遗憾，这一次格拉泽却没能抓住机遇。如果说格拉泽对微软的理解是深刻的，他对媒体发展大势的认识则是浅薄的。所以他和他的公司即将错失一次壮大的机会，未能避免从此一蹶不振的局势。

命运女神让格拉泽手下一个叫托尼 · 法戴尔（Tony Fadell）的人敲开了格拉泽的大门，故事便从这里开始。现在，你知道法戴尔这个人非常有名，其中最有名的两个称号，一个是“iPod 之父”，一个是 Nest 的创始人。而那时，订阅逐渐成为 RealNetworks 公司的盈利重点，并且帮助公司扛住了微软的进攻，法戴尔有了一个脑洞大开的想法：做一个硬件，它可以播放音乐，而且比市面上的 MP3 播放器容量都要大很多很多。这个播放器然后可以和 RealNetworks 的订阅服务结合起来，一定会大放异彩。

然而很遗憾，格拉泽这个时候犯了一个致命的错误——拒绝了这个年轻人。于是法戴尔决定辞职，去寻求其他的支持。他辗转反侧地找来找去，最后终于找到了当时在垂死挣扎中寻找生机的苹果公司。

苹果公司在 1998 年的时候股票跌到了 1 美元一股。创始人史蒂夫 · 乔布斯回到苹果做的第一件事情，就是去比尔 · 盖茨那边化缘。他和对方要了不少钱，卖了不少苹果股票。江湖传闻，比尔 · 盖茨投资苹果是因为：如果苹果破产，那么微软的视窗系统垄断就成真，微软就会立刻面临司法部的反垄断起诉。

咱们回过头来接着说。法戴尔找上门时，事情进展也远不能说顺利。那时，苹果公司基本上还没做过消费者市场，而且公司处于缺钱的境地，乔布斯从理智的角度思考后，并不看好这款产品。但无论如何，这位苹果的创始人最后还是说了 yes，雇用了法戴尔作为临时合同工一年，而正是在此期间，他们研发出了著名的 iPod。

接下来，iPod 推出，然后很快就获得了巨大的成功。此时，苹果选择了和内容商一起推出订阅服务，当然它没有选择当时订阅领域的老大——RealNetworks。而至于为什么没有选择 RealNetworks，相信你现在很容易理解了。接下来，凭借乔布斯在媒体领域的巨大影响力（顺便说一句，他还是迪士尼的大股东哦），苹果公司搞定了各大唱片公司，又推出了为它带来滚滚红利的 iTunes。

从此以后，整个唱片界的革命来了，而 RealNetworks 再也没有办法阻挡苹果的洪流。iTunes 给苹果带来滚滚红利的时候，也大量地分流了 RealNetworks 的订阅量。格拉泽这个时候开始着急了，他决定放手一搏，推出了叫作 Harmony 的技术，可以让自己的合法音频在 iPod 上播放。这个技术本质上来讲就是黑进了 iPod 的版权系统，给 RealNetworks 卖的正版音乐套上一个 iPod 能理解的头儿，伪装成 iTunes 上面购买的东西。从技术角度上讲，这算得上是“伪正版”，游走于灰色地带。然而，这种做法并没有给公司带来起色，相反却引来了官司。

在失去播放器市场和订阅服务之后，RealNetworks 的日子显得更加艰难了。这个时候留给他们的最后的盈利点，无非是授权给各大公司的对 RM 和 RMVB 格式的解码技术。这项技术卖给了很多公司，包括高通的 ARM 芯片也支持对 RM 和 RMVB 进行硬解压。这就是国内的很多手机都支持硬解压 RMVB 格式的原因。

而在 2012 年的时候，公司把自己的多项专利技术打包卖给了英特尔，同时它授权的最大客户高通，在 2012 年也决定停止继续授权付费。而在中国，2012 年的时候小米手机也突然不支持解压 RMVB 了，当时还闹出了很多问题，其主要原因是那个时候互联网已经不再是 RMVB 格式的天下，而高通不再愿意花钱了。总而言之，通过专利授权赚钱的这条路，在 2012 年以后也随着专利的卖出不复存在了。RealNetworks 的日子显得异常艰难，股票价格也一跌再跌。

RealNetworks 后来又尝试了若干次创新创业重启，然而世易时移，这世界已经不是当初的那个世界了。RealNetworks 裁员又裁员，到后来在中国市场的招聘居然是只招合同工了。现在的 RealNetworks 在西雅图的办公室也越发得不起眼，新来西雅图的人大概已经不记得，西雅图曾经有一家占据互联网视频流媒体服务 85% 以上的伟大公司了。

而话又说回来，RealNetworks 其实还有另外一个机会，他们可以做一个 YouTube 或者买下 YouTube。在那个时候作为订阅领域的老大，他们有钱有实力。然而不管因为什么样的原因，格拉泽始终没有抓住机会。后来，他接受采访的时候总是语焉不详的。我想格拉泽是聪明人，知道自己犯了错误，又接连犯了错误。然而，这世上终究是没有后悔药的。

回过头去看，RealNetworks 的领导人在互联网初期无疑是极具远见的，RealNetworks 也的的确确改变了互联网的历史，创造性地引入了流媒体的概念。该公司因为是微软的资深员工创建的，对于微软可能的进攻很清楚，也非常清楚地知道微软不擅长什么，所以从播放器到内容订阅的转型，依然是非常正确而有远见的做法。不单如此，上天还给予了 RealNetworks 一个得天独厚的机会，iPod 的原型是 RealNetworks 的一个员工想出来的。更甚者，当时 RealNetworks 具有领先世界的技术和内容服务，和远超苹果的现金流。假想下，如果 iPod 当时是被 RealNetworks 推出的话，西雅图的这家企业今天将会站在什么样的高度？

而退一万步讲，RealNetworks 已经知道插播广告了，如果它们推出了类似于 YouTube 的视频网站，也同样具有得天独厚的优势。然而没有然而了。在 RealNetworks 错过了这场最重要的转型战争，而且是在各方面都有利的情况下错过了这场战争之后，它的衰退就是没办法的事情了。现在想来，IT 行业无疑是非常可怕的，一家伟大的公司因为错失了几次机会，就无可避免地衰退了。更重要的是，衰退后，很快就没有人再记得了。这无疑是个悲哀。

一家 IT 企业可以一时领先，但是 IT 行业的风险如此之大，每家公司都是步履维艰，如果一步走错了，也许便不会再有第二次机会。回头看微软最近的转型，从搜索到社交再到移动，一步错步步错，值得庆幸的是，终于在云计算这一把上走对了。如果云计算也走错了，那么微软估计也会面临衰败的风险。

RealNetworks 最初的发展战略毫无问题，对于自己老东家的进攻策略和软肋理解得也非常深刻。然而，在最关键的时候，它错失了 iPod，我们应该说是上天眷恋苹果呢，还是乔布斯确实就是神一样的存在，看到了格拉泽所不能看到的未来呢？

必须相信的是，RealNetworks 绝非一家小公司，其创始人格拉泽也绝对不是一个毫无远见的人。但是，我们依然看到了一个市值不到往日 1% 的残存的公司，缩在西雅图派克市场周围某栋楼的某一层里。看到这个结果，我的心里拔凉拔凉的。往者不可谏，来者犹可追，谁又敢说自己必然能够抓住未来的机会呢。在具备各种强烈优势背景的情况下，RealNetworks 却一一败退，并沦落到如今籍籍无名的地步，你觉得是战略、创始人的眼界问题，还是大势已去呢？

003 | 以RealNetworks为例，谈谈初创公司如何应对巨头碾压

前面说到微软推出 Windows Media Player，利用一贯的免费加捆绑策略杀入媒体领域，开始抢占 RealNetworks 的市场。与此同时，苹果的 QuickTime 也同样采用了免费的竞争策略。而你是否已经站在当初格拉泽的角度，考虑了自己的应对策略呢？

今天，我就先来和你说一说 RealNetworks 公司在产品或市场遭遇商业巨鳄挤占或阻击时，所采取的应对举措。

RealNetworks 遇到了大多数创业公司都会遇到的一个非常典型的问题：产品做得好，却被大鳄盯上了。大鳄来势汹汹，初创公司应该怎么办？这个问题没有固定的答案，有些对策在一个案例里面成功了，但在另外一个案例里面却可能失败。

对于各种事件，我们很容易“事后诸葛”地进行分析，但只有当事人才能在那个局面里做出决定。我从未经历过这样的时刻，因此也只能“事后诸葛”一回。

一家公司是否具备了应对商业巨鳄挤占或者阻击的资格，首先取决于这家公司的产品有没有不可替代性。如果这家公司的产品没有不可替代性，那么面对商业巨鳄，特别是当这家巨鳄本身能从自己的其他业务赚钱，补贴给替代产品，不需要通过替代产品盈利时，在烧钱这件事上，初创公司是不可能烧得过商业巨鳄的。

以 RealNetworks 为例，其产品在技术上比微软或者苹果的同类产品要好，但是这种好对于大部分用户来说，并非是不可替代的。如果竞争对手使用低价乃至免费倾销的策略，用户很多时候愿意免费使用体验相对次一些的产品。这在 RealNetworks 的经历中就有体现：面对需要付费的服务器，用户更愿意尝试质量虽然差一些，但却免费的服务器。

换一个例子来看，当谷歌大举进军社交领域的时候，Facebook 一开始是非常紧张的。然而，谷歌在社交领域的攻城略地却显得非常失败。

实际上，这很容易理解：一个人的好友如果都在 Facebook 上了，再让这个人迁移出即有的社交圈，转而使用另外一个社交软件，其代价是巨大的，此事甚至是不切实际的。所以，在 Facebook 巩固了很多著名的高校社交圈之后，它就在很多人那里成为了一个不可替代的平台。和竞争对手比起来，这种优势是一家公司得以生存和发展的关键。

如果说，初创公司意识到了自己的核心产品并没有具备不可替代的特性，那么面对商业巨鳄的阻击，又应该怎么办呢？

RealNetworks 采取了一系列的应对措施，概括来说就是：在自己比对方更擅长的相关领域开展业务，扩展战线。

RealNetworks 的创始人自己就来自微软，他深知一旦微软盯上了一款软件并推出免费产品，正面反击会异常艰难。自身软件的特性固然比对方的要好，但绝没好到不可替代的程度。所以 RealNetworks 选择以播放器作为切入点，成为内容服务商。

RealNetworks 认为，和自己比起来，微软作为传统软件大厂商，在做内容和服务这一块更加没有经验。所以一场战争如果延续到了相关的领域，而在相关领域里自己比大鳄更加得有优势，那么凭借软件开辟出来的先发优势，就有可能让自己站稳脚跟。

实际上，我想从一开始创业，到后来微软跳出来的种种变局，所有的策略，格拉泽在创立公司伊始应该就想过无数遍。这是他成功的关键。

我们还可以看到另外一种选择：面对大鳄的袭击，抱上另外一个大腿也不错。大腿和大鳄有竞争关系，但却往往对初创公司的产业或者产品兴趣不大。只是，有大腿可以抱，本身就不容易。很多时候，初创公司找不到合适的大腿去抱；更何况，即便初创公司能找到合适的大腿，大腿还得看得上自己。两者加起来，能够抱上大腿的初创公司终究是少数。所以这也只能说是一种运气。

然而在第二篇文章中，我们却也看到了令人唏嘘不已的事情：具备各种强烈优势背景的 RealNetworks 开始一一败退，并沦落到如今籍籍无名的地步。文末，我同样给你抛出了一个问题：你觉得这是战略、创始人的眼界问题，还是公司大势已去？相信你的思考一定很精彩。

为什么 RealNetworks 没能抓住时代的变革，反而成全了苹果？这个故事告诉我们一个道理，站在行业变革的前夜，唯有伟人才能够比别人看得更远。史蒂夫 · 乔布斯去世的时候，各大互联网公司都在自己的首页向这位伟人致敬。我想，这种崇敬是发自内心的，因为大家看到了一个可以比他人更早几年看到行业变迁的伟人。可惜，不是每个人都是乔布斯。你我不是，格拉泽也不是。

RealNetworks 其实算得上是一步错步步错。格拉泽在技术上当然是有几把刷子的，他在出来创业前，也想明白了要面对的对手多半是自己的老东家微软。因为在老东家工作多年，所以估计也想明白了比尔 · 盖茨的套路，知道怎么去应对才能让自己的公司发展下去。

然而我们也必须说，作为一个很不错的创业者，格拉泽应该不具备比尔 · 盖茨对于 PC 软件的认识，或者乔布斯对于消费电子的认识。因此当一个全新的东西出来时，他就迷茫了。那个大硬盘播放器的东西，就让格拉泽迷茫了。

其实不仅仅是格拉泽迷茫了，当 iPhone 出来的时候，微软 CEO 鲍尔默看着这个没有按键的手机，也迷茫了，觉得这是个手机吗？

鲍尔默曾经很有信心赢得智能手机这场战争，投入巨资做 Windows Phone，不惜购买诺基亚。然而不出几年，所谓的 Windows Phone 终究是被市场淘汰，最后被微软的新 CEO 萨提亚放弃了。我们是不是就此可以责怪鲍尔默呢？其实，鲍尔默做企业级软件的能力和实力，是得到业界公认的。但是这次他没看明白 iPhone 的影响力，在面对这样一次巨大的变革时，没能做出正确的判断。

所以在我看来，iPod 的这个变革和变革后面的影响确实非常大。RealNetworks 在成为媒体大亨之后没多久，就要面对 iPod 这种革命性产品的变革，格拉泽真的是运气不太好。那个时间点，若换作张三李四王五，乃至比尔 · 盖茨，是不是就会做得比格拉泽更好呢？我看也不一定。

所以 iPod 的原型机诞生在 RealNetworks，而格拉泽却拒绝了这个创意，既在意料之外，也在情理之中。我想，我们不应该单就这个东西质疑格拉泽太多。所谓时也运也，大致也就是这个道理。

抛开 iPod 被格拉泽拱手相让这个事实不说，进一步思考 RealNetworks 的发展，你会发现更加有意思的地方。YouTube 这样的免费视频分享网站，并没有在 RealNetworks 这个当时的媒体大鳄下面诞生或壮大，而这个媒体大鳄在那个时候却进入广告市场，并采取了非常激进的广告投放策略，哪怕影响用户体验也在所不惜。

后面两件事情放在一起，首先说明 RealNetworks 在那个时候是有盈利压力的。盈利压力一方面缘于它本身是上市公司，所以需要给投资者看到自己赚钱的能力，一方面我想也和互联网泡沫破灭以后的大环境相关。这个大环境下，免费的东西不被投资人看好。因此，这对已经上市的公司，尤其是面临盈利压力的上市公司就形成了阻力。

但是不管怎样，这方面我觉得格拉泽做得和亚马逊的总裁贝佐斯比起来要差得多。贝佐斯在他的领导力准则里面强调，公司的领导人应该旨在实现长远的目标，而不应该屈从于短期的利益。一家为了盈利而非常激进地投放广告，不顾用户体验的公司，怎么可能去支持一个短期内没有盈利希望的、类似于 YouTube 这样的视频分享网站呢？

从这一点我们可以看出，作为创业者的格拉泽，在技术上有其独到的地方，在商业上，也对微软的介入做了充分准备。但是，他毕竟不是一个目光长远的伟人，无法在短期盈利和长期发展之间找到合适的平衡点。如果你承认了格拉泽在这方面的缺陷，也就可以理解为什么类似 YouTube 的视频分享网站无法从媒体公司 RealNetworks 里诞生了。

而当 iPod 开始逐渐侵占 RealNetworks 的基本盘时，格拉泽选择游走于灰色地带，并让自家的媒体登上 iPod 的做法，那就不仅仅是眼光的问题了。格拉泽明显是顶不住压力才出此险招。而此险招是否曾在内部遭遇抵制已不得而知，但其终归是被 RealNetworks 整个高管团队通过，并最终实施。

更重要的是，RealNetworks 当时居然没有意识到 iPod 的胜利其实就是一个平台的胜利。而战胜平台，唯一的办法就是建设自己的平台。RealNetworks 已经有了足够多的内容，建设自己的平台肯定比让自己的内容以不怎么合法的方式进入别人的平台来得更有效也更安全。我实在是无法理解格拉泽为什么选择了这样的一个应对方式。我只能说，一个人的英明是有限的。格拉泽也不能免俗。

004 | 文档数据库的缔造者MongoDB（上）

大数据和云计算的风被谷歌吹起来的时候，被谷歌收购的网络广告公司 DoubleClick 的原 CEO 和 CTO 们觉得自己应该蹭上时代的列车，再次创业，然后 10gen 公司就这样在纽约诞生了。它的创始人分别是 DoubleClick 的创始人兼 CTO 德怀特 · 梅里曼（Dwight Merriman）、CEO 凯文 · 瑞安（Kevin Ryan），以及工程师埃利特 · 霍洛威兹（Eliot Horowitz）。

公司成立之初，创始人的想法和 MongoDB 这个产品毫无关系：他们想做一个云计算的服务，并用开源的东西来搭建。然而很遗憾，这几位二次创业的人在开源社区找了一圈，也没有看到一个让人满意的东西。于是，怀着构建伟大云计算服务的梦想，他们决定先把这个事情停一停，先搭一个自己满意的数据库出来。这个数据库就是后来赫赫有名的 MongoDB。

MongoDB 的名字需要解释一下。国内很多人觉得是“芒果数据库”，其实不是的。在英文里，“芒果”是 Mango，而 Mongo 是 humongous 的中间部分，在英文里是“巨大无比”的意思。所以 MongoDB 可以翻译成“巨大无比的数据库”，更优雅的叫法是“海量数据库”。

这几位创始人的梦想就是创建一个和过去关系数据库完全不一样的数据库，使之具有这样一些特点：海量数据库、数据库的模型极其灵活、适合程序员使用。

大概怀着伟大理想的人都会做出伟大的产品。MongoDB 注定是独特的，在历史上会留下浓重一笔的产品。

当 MongoDB 开发出来的时候，创始人们给它的定义是：这是一个面向集合的、模式自由的文档型数据库。听到这里，你可能觉得有点晕了，那就先普及一下数据库的基本常识吧。

在过去的 30 多年里，整个工业界的数据库被所谓的关系数据库所主导。一个不太严谨的说法是：关系数据库的基本存储单元是表。而一张表则是有行有列的数据集合，而列的定义有严格的类型。所以关系数据库是一个严格定义的数据模型，每张表里的每条记录都是一个样的。

查询关系数据库的标准语言叫作 SQL。SQL 这个东西自从 IBM 发明出来以后，已经有 30 多年的历史了，人们爱它的有，恨它的也有。但是通常来说，程序员不太喜欢这个东西，因为它的基本理念和程序员编程的想法不一致。后来所谓的 NoSQL 风，指的就是那些不用 SQL 作为查询语言的数据存储系统，而文档数据库 MongoDB 正是 NoSQL 的代表。

和关系数据库相反，MongoDB 的数据模型很不一样。简单来说，MongoDB 面向的是集合而不是表，所有的数据存储都以集合为单位，而每个集合里面包含的东西则称为文档，一个集合可以包含无数个文档。每个文档，我们可以大致认为是个 JSON 数据模型。文档自带元数据。也就是说，MongoDB 里面每个集合的每个文档并不要求数据严格一致，而是可能千差万别。

MongoDB 还有一个特色，它的查询使用的不是 SQL，而是程序语言和 API。这样一来，MongoDB 对程序员就是一个非常友善的选择。当然，对于原本非常熟悉 SQL 的 DBA 和数据分析人员，这就显得不太友好了。

MongoDB 这个数据模型其实是非常脑洞大开的。在数据库领域的几十年发展里，很多人都试过各种各样挑战关系数据库的模型，但是鲜有成功的。即使成功了，也往往让人感觉雷声大雨点小，并不会对关系数据库的根本造成实质性的影响。然而 MongoDB 这个东西一出现，对有经验的数据库从业人员和使用者来说，第一个感觉就是这个东西是来搞事情的。

在开发 MongoDB 的过程中，随着开发的深入，10gen 的人越来越觉得原来那个云计算平台是个虚无缥缈的东西。而这个他们一手缔造的文档数据库，可能是一个惊天动地的大杀器！虽然这些人其实不是数据库领域科班出身的，但他们对于数据库领域某些弊端的深刻理解，的确是一般人望尘莫及的。

于是他们决定彻底忘记那个云计算平台，集中精力开发这个被命名为“巨大无比的数据库”的产品。在漫长的开发过后，2009 年 2 月 10gen 正式开源了 MongoDB 的第一个版本。这对于 10gen 来说是一个非常重要的里程碑。

然而我们必须要说，这个产品尽管看起来很新颖很有意思，但并不是一个很成熟的产品。它有无数多的东西没实现，有无数多的坑等着人们去踩。但是这些都已经不重要了，踩着 NoSQL 的东风，MongoDB 开始飞起来了。

10gen 是一家特别注重宣传的公司，它在早期就对如何花钱做宣传非常有一套。他们的做法是在全球各地资助成立很多的用户组，并组织每年一次的 MongoDB 大会。MongoDB 还开起了 Mongo 大学。他们知道自己产品的用户都是开发人员，因此只要开发人员说好，尤其是各个地区那些在圈内有名的技术大牛说好，那么不管这个产品实际上好不好，完善不完善，炒起来的感觉起码很好。

先把大家都绑上 Mongo 的船，再慢慢地修理这艘船也是一种做法。俗话说“吃人的嘴短，拿人的手软”，那些在 10gen 支持下成长起来的用户组，那些 10gen 给报销机票和旅馆来做宣讲的大牛们，互利互惠地就借着 NoSQL 的东风把 MongoDB 给“吹”起来了。

10gen 的 CTO 在某次采访中就说，他觉得与其花费那么多钱去做各种各样的广告，不如把钱花在资助用户组，资助 MongoDB 的会议上。让大家感觉到 MongoDB 产品好，公司对社区的支持力度大，是 10gen 花广告费的最佳途径。

踏上 MongoDB“贼船”的公司很多，比如说卖车的 Edmunds、美国版的“五八同城”Craigslist，以及老牌网络企业——思科。但是这些都比不上当年非常优秀的社交初创公司独角兽 FourSquare 使用 MongoDB 的影响来的大。当然这家公司现在是过气了，但在社交网络最为火爆的时候，FourSquare 可是非常著名的。

在 MongoDB 刚出来的时候，FourSquare 整个地“搬家”去用 MongoDB，这曾是一件非常大的事情。这件事情当然被 10gen 公司大书特书地进行宣传。而 MongoDB 在独角兽里面被广泛使用这一事实，让 MongDB 是新时代的数据库、MongoDB 适合开发 APP，以及 MongoDB 适合创业公司使用等等的观点，都瞬间被“吹”了起来。

到 2012 年的时候，作为 10gen 公司创始人之一的梅里曼，其与人联合运营的科技博客 Business Insider 把 MongoDB 作为仅次于 HTML 的新时代最重要的技能宣传给大家。一时间仿佛只要 MongoDB 掌握好了，就能够有一碗饭吃。而很多在线教育网站也专门开起课来，给那些急于从其他职业转战 IT 的人普及 MongoDB 的用法。

我们必须说，这种宣传非常成功。大概是因为 MongoDB 的创业者在这之前已经成功创业一次，要知道 DoubleClick 在网络广告领域非常成功，而且被成功卖给了谷歌，所以这些人搞创业公司的套路，一点都不像那些毫无经验的初创公司创始人。他们非常懂得如何做才能够最大限度地吸引眼球，最大程度地把自己的产品铺出去。至于盈利与否，在初创阶段，并不是他们最需要关心的问题。无论从何种角度去看，这个做法都很成功。

除了在商业宣传上很成功，10gen 发布 MongoDB 以后，在产品的开发和维护上也采取了和其他公司很不一样的策略。这个策略对于 MongoDB 的流行同样功不可没。

简单一点来说，10gen 公司决定集中精力做最重要的几件事情：

吸引客户上 MongoDB 的船；

让 MongoDB 更好用；

对常用的编程语言，提供各种各样的库和接口的支持；

整个技术支持团队非常地友善，而且尽职尽责。

10gen 公司重点去做的这些事情，有很多值得我们深思的地方。如果要简单概括的话，就是 10gen 公司希望所有使用 MongoDB 的用户都觉得这个产品非常非常地好用。如果万一真的出了问题，也有很好的技术支持来及时地解决问题。

这种用户体验，绝对是开源社区中其他产品所不能达到的高度。举个简单的例子，要想自己去部署 Hadoop 的一个计算集群，那绝对是一件老难老难的事情了。如果这个东西容易部署，也就不会诞生一批以卖“更好用的 Hadoop”为生的公司了。再举个例子，Hive 的部署也同样不好用。

如果我们从企业级应用上来看，Oracle 就是一个非常典型的难用的产品。一个企业如果想要把 Oracle 用好了，请有经验的 DBA 是基本条件，很多时候都需要咨询公司来帮助设计解决方案。这种项目的落地绝非简简单单就能行的。而 SQL Server 作为一个后起之秀，在数据库市场获得成功的一个重要原因，并非性能有多好，而是“很好用”。当然，SQL Server 只是和 Oracle 比起来好用得多。

但是 MongoDB 就不一样了，10gen 公司的目标就是让 MongoDB 非常非常地好用。而且从这一点上说，他们做得非常成功。整个社区里无数的用户组在提供支持，10gen 自己的客服绝对是用户至上，有问必答，而且非常礼貌及时。整个 10gen 的开发重点，也是让用户更好上手。

所有的因素加起来，MongoDB 对于创业公司来说就变得很有意思了：这个产品很好上手，支持也很多，而且还免费。创业公司拿着这个轮子，可以迅速实现自己的业务逻辑，而不需要再去学习怎么搭东西。我想正是这个原因，突然之间就着 NoSQL 的春风，MongoDB 就开始流行起来了。

然而，接下来事情的发展，多少有些脱离美好的一面。MongoDB 从产品的角度来说，其实就是个半成品。MongoDB 实在有太多的东西没有做了，尤其是那些基本的东西，包括数据是不是会丢、结果是不是错的、并发做得好不好、支不支持事务处理，以及当规模上来的时候，能不能够通过加机器来解决问题。

这些看起来本应是一个数据库产品非常重要的、基本的东西，MongoDB 做得却很差。一般来说，当一个人开始用 MongoDB 的时候，并不会遇到这样的问题，当然主要还是规模不够大，不至于触发瓶颈和问题。当 APP 或者网站的规模上去之后，同时工作的人多了，问题就会越来越常见，越来越令人无法忍受。

而 10gen 的 CEO 在宣传时，又往往以极其夸大的方式，告诉大家 MongoDB 就是未来，MongoDB 就是一切。这样的结果就是：很多人用 MongoDB 去取代关系数据库。然而渐渐地，这些人发现这种取代并没有带来真正的好处，除了一开始开发省了点力气外，后面要维护的成本越来越高。

而 10gen 这种侧重于提高用户初始体验，外加一切都是 MongoDB 的宣传方式，终于导致了负面作用。有经验的程序员开始跳出来，在各种论坛里公开宣称千万别上 MongoDB 的“贼船”，因为虽然开船的时候容易，接下来要付出的代价也很大，一旦规模上来，各种丢数据的问题就都出来了。

10gen 的 CTO 经常亲自上阵去和这些程序员们 PK。他接受采访的时候说，MongoDB 是个新产品嘛，新产品总是会有这样那样的问题，请给我们一些时间。他在论坛上和这些程序员交流，通常来说跳不出这样一些套路，就是：

这个问题我们在下一版里会修好的；

这个问题我从来没有遇到过，估计是假的吧；

这个问题你给我们开 BUG 啊；

这个问题我不相信是真的，肯定是你们程序写错了。

不管你信不信，这种回复，加上 10gen 的公关能力，确实在很多时候给 MongoDB 赢得了修复问题的时间。但是这样的一种方式也让用户的接受度在降低。2009 到 2012 的三年里，MongoDB 被接受的比例一直处于飞升状态，而 2012 年开始这个曲线就越来越平。大家到底要不要用 MongoDB，已经不再是“无脑”上的问题，而是要反复斟酌之后再做决定的事情。

尽管 10gen 的 CEO 一直高调宣布 MongoDB 无所不能，大家赶紧上，实际上后面的几年里，很多人反而是渐渐地离开了 MongoDB。大家意识到，MongoDB 作为一个一开始上手很快的东西，可能只适合一个 V1 产品。产品上一点规模之后，背后的数据存储系统还是要换的。

当然，任何公司都有盈利的压力。MongoDB 作为一个开源、免费的产品，10gen 公司不可能免费赚吆喝，它烧在社区建设上的钱也不是小数目。10gen 推出盈利产品的第一步，是推出了对 MongoDB 的商业付费技术支持。

商业付费支持是很多公司常用的方式。比如说 Hadoop 平台公司的 Hortonworks，其收入就基本上依赖于其提供的商业付费技术支持。MongoDB 从这里开始赚第一笔钱，并且其技术支持以“态度好”而著称。

仅仅靠商业技术支持并不能为公司带来足够的收入，10gen 的另外一个创收途径是推出商业版的 MongoDB。和开源的 MongoDB 比起来，商业版的自然要带更多的功能。这些功能最主要的是一个加密的存储引擎——数据以企业级密码强度加密后再存储，以及额外的安全相关的功能，比如说 LDAP 和 Kerberos 的支持，等等。这方面倒是体现了企业级应用市场和开源小创业公司之间的差异：企业级应用市场对加密和安全相关的内容要重视得多，没有这些功能大企业是不会使用这些产品的。

在很长时间里，MongoDB 的企业版都是 10gen 公司最主要的收入来源。此外，10gen 也提供云上的托管服务，给那些不愿意自己管理数据库的人提供服务。MongoDB 的业务模式和赚钱模式都还是很清晰的，但是一个巨大的问题在突显：MongoDB 作为一个数据库，始终都不是一个成熟的产品，并因此给很多采用 MongoDB 的企业带来了一些出乎意料的东西。

2013 年的时候，10gen 公司觉得自己的名字已经不太符合现在的品牌效应了，于是正式更名为 MongoDB 公司，将产品名和公司名匹配起来。

尽管 MongoDB 的发展经历了很多曲折，它的产品在功能上、性能上有很多问题，乃至受到了某些程序员的公开抵制；尽管 MongoDB 的接受度自 2012 年以来开始大幅度降低，它在企业市场上却依然保持着一个非常可观的占有率。

今天，我详细讲了 10gen 在 MongoDB 的开发、推广、发展和营收上的策略。MongoDB 侧重于易用性和对社区的支持，对其他方面则有些忽视了。那么，倘若你在运营一家做工具类产品的初创公司，在技术发展上又会采取什么样的策略呢？

005 | 文档数据库的缔造者MongoDB（下）

鉴于 10gen 公司改名叫 MongoDB 了，这篇文章里我们统一称为 MongoDB 公司。上回说到 MongoDB 公司的发展策略是尽善尽美地提供良好的使用体验，而对于产品功能本身，则是哪怕不成熟也先推出来再说。这种策略的好处是让这个数据库很快地流行开来，坏处是用户用久了各种问题层出不穷，苦不堪言，用户甚至跳出来公开说“不要用 MongoDB”。

MongoDB 作为一个不成熟的产品，在 2016 年的时候终于曝出了一个非常严重的事件：MongoDB 的安全门事件。任何一个国家的任何一个计算机产品，如果出现了安全相关的事件，对产品的影响都可能是致命的。

这个事件是安全界大牛维克托 · 格弗斯（Victor Gevers）在 2016 年底发现的，并于 2017 年初开始广为人知。做这个事情的黑客组织（HaRak1r1）把 MongoDB 的数据给删除了，然后留下一个叫作 WARNING 的数据库，里面的主要内容是说：给我们送 0.2 比特币到某个收费的地址，然后给我们发邮件（harak1r1@sigaint.org）告诉我们你的 IP 地址，这样你就能够把丢失的数据拿回来。

大概是这个事情被到处报道，闹得沸沸扬扬的，而这个黑客组织又怕暴露在聚光灯下，在两天紧锣密鼓地攻击了大概 8500 个不同的 MongoDB 以后，这个黑客组织收手了。

然而架不住“撑死胆大的，饿死胆小的”，黑客后浪推前浪，前浪虽然死在了沙滩上，后浪仍接踵而来，own3d 马上就开始继续搞事，而且收费涨到了半个比特币，一下涨了好几倍。这之后，阿猫阿狗的黑客组织鱼龙混杂地展开攻击，开始删除各种 MongoDB 的数据。事情到这个地步，问题已经扩大化了。

那么，到底是什么导致了这个问题呢？为什么有那么多人的 MongoDB 在“裸奔”呢？这个问题非常有意思，而国外早有好事者在研究。

简单来说，MongoDB 从一开始就不是一个安全的系统。MongoDB 的早期版本一直都默认侦听 0.0.0.0 这个外网地址，但如果有基本的安全常识，都应该知道默认配置要放到内网地址 127.0.0.0。

这个问题在 2011 年 11 月就有用户汇报给了 MongoDB，有兴趣的可以查 Jira 上的 Server-4216。很有意思的是，在这个汇报的问题中，MongoDB 公司 CTO 在 2012 年还回复说，如果我们修了这个 BUG，就会影响到以前的安装的行为。如此严重的 BUG 在 MongoDB 中，又是什么时候修复的呢？2014 年。

近三年的时间里，这个 BUG 的优先级居然只有 P2 级别。一般软件公司遇到这种安全问题，给的等级多半都是 P0 级别。当我亲自去查看这个 BUG 的详情时，一种恐惧感油然而生。MongoDB 的人，难道基本的安全常识都没有吗？

做个对比来看，传统的数据库，不管是商用的 Oracle、SQL Server，还是开源的 PostgreSQL、MySQL，默认的设置都有用户名和密码，都会监听在内网上。我们不能说这就特别安全，但起码默认的设置还是合情合理的。MongoDB 倒好，默认的设置是在外网上“裸奔”。我也不知道这个事情为什么长久未被解决。

根据不完全统计，这次全球暴露在黑客眼皮子底下，没有任何安全防范措施的数据近 600 TB。当然，这个数字还可能更大。这件事让我们看到了，一个产品如果做得非常好用，但是该花力气的地方却没花，可能造成的破坏力到底有多大。

MongoDB 的这次安全门事件，也引发了一些人一直以来就有的顾虑。在印度，政府对 MongoDB 一直就持怀疑态度，觉得这个软件不安全，其主要理由是 MongoDB 的投资机构里面有一家叫作 In-Q-Tel 的风险投资公司。这家公司在创投圈里很有名，可能不被普通群众熟知，但是其背后的老板，那可是无人不知无人不晓的 CIA。

一家接受了 CIA 这个美国情报机构作为老板的风险投资公司，它开发的软件到底安全性有多高，是不是有后门，有没有搞鬼，基本上是件说不清楚的问题。这次大规模的数据泄露“裸奔”事件，和产品可能既有的漏洞是不是有关系，更是谁也说不清楚的事情了。

可以说，在我见过的数据库产品中，这是第一个犯下如此常识性数据安全错误的。那么，一家企业会想让自己的数据“裸奔”于互联网，被黑客删除问你要比特币吗？如果你不想面临这样的境况，那就得仔细斟酌一下要不要使用 MongoDB 了。

当然，MongoDB 的新版里这个问题早就修复了。只是很多人，尤其是政府部门，对于这个接了 CIA 投资的公司，始终都保持了一些警惕的态度。我并没有看到中国对这家公司和这个产品的担心，但是印度已经有了这样的担心。这种担心是杞人忧天，还是确有必要呢？

2017 年下半年，震撼整个 IT 圈的事情莫过于 MongoDB 开始准备材料要上市了。具体上市的时间可能不是今年底，就是明年初。MongoDB 这一路走来，终于走向上市的道路，这的确是一件可喜可贺的事。

小道消息传来，有人采访 MongoDB 的领导，领导当然是一副天机不可泄露的样子。今年 9 月份在慕尼黑参加数据库领域的顶级会议 VLDB 时，我还和 MongoDB 的人聊天，问他们对公司即将上市是怎么看的。

对方的第一反应当然是环顾左右而言它，不想讨论这个话题。于是我说，要不我们就假设要上市吧，那么上市以后对你们有什么改变呢？当然，改变最大的就有辛辛苦苦那么久，终于要赚到钱了。

在北美市场上创业公司不计其数，能够最后走到上市的却百不存一。顺利地上市，无疑是对 MongoDB 这个产品的最大肯定。投资人终于有了回报，员工和创始人终于可以从此财务自由、衣食无忧了。上市，对于很多人来说是人生的新起点；对很多公司来说，也是发展的里程碑。

这条上市路，不知道 MongoDB 会怎样走下去，市场上对于 MongoDB 的热情毕竟没有当初那样热烈了。然而即使热度降低以后，MongoDB 依然是全球市场上占有率最高的数据库之一。MongoDB“容易上手”的特性，决定了它在初创公司里占据特殊的地位，更何况很多公司还拿它来跑更重要的非初创产品呢。

但是我们也应该承认，即使到今天，MongoDB 刨去“易用性”，在很多方面仍然存在很多这样那样的问题。MongoDB 公司赚钱的途径也有一些，但是离盈利却还比较遥远。虽然大家都知道创业公司一般都要烧钱很多年。

MongoDB 一路走来并即将上市，这也是一个成功的故事了。而从 10gen 发展至今，它在开发出 MongoDB 这个产品之后所采取的一系列开发和商业运作措施，和很多同时代、同类型的公司相比有着鲜明的特点。2017 年初的这次大规模安全事件，则是一个非常值得你我思考的严肃事件。

关于 MongoDB 的故事讲完了，MongoDB 上市的消息也已被证实。但不知道你又会如何看待 MongoDB 的这次安全门事件，以及 MongoDB 的投资机构里面有 CIA 作后台的 In-Q-Tel 呢？

006 | 以MongoDB为例，看基础架构类产品创业

MongoDB 的产品是文档数据库，可以归类于基础架构类的创业公司。这类公司的特点是，产品本身不产生价值，使用其产品做业务和应用的第三方使用者产生价值并给他们付费。

基础架构类的软件有很多，比如微软的 Windows、Oracle 的数据库，再比如整个 Hadoop 生态圈。

近些年来，因为大数据的蓬勃发展，以 Hadoop 生态圈为代表的开源基础架构非常火爆。几乎每个 Hadoop 的拳头产品背后都有一家或者几家创业公司，比如说 Hadoop 的发行商就有 Cloudera、Hortonworks 以及 MapR，Spark 的背后则是 DataBricks。

这些公司成长于开源环境下，发展于开源环境下。和以前的闭源产品比起来，近些年来的基础架构类创业产品基本上都需要开放源代码，或者至少部分开放源代码。

总结一下基础架构类产品的显著特点，就是：

产品本身不直接产生价值，被使用以后才产生价值；

产品往往只有被大量用户使用以后，才能够盈利，未普及开来的产品基本上不可能赚钱；

这个市场赢者和输者之间的差距很大，第一和第二所能赚到的钱差距非常大；

通常来说这是创业的红海，因此需要创业公司不仅有很强的系统开发能力，更要有很厉害的市场公关能力。

MongoDB 出来之前，数据库市场主要有两类产品。第一类是传统意义上的关系数据库。这类数据库的特点是数据模型死板、产品难用，但是产品性能、稳定性和安全性都比较高，而且此类产品通常很贵。第二类是新起来的 NoSQL。NoSQL 有不少优点，但是最大的问题是写应用的人会觉得很难用。

MongoDB 作为一个文档数据库，公司开发时在策略上做了几个很重要的决定。具体来讲，首先是把绝大部分注意力都用在提高易用性上，其次是把大量的广告和宣传费用都投入到社区的建设中去。

这两种策略的好处非常明显，首先 MongoDB 这个数据库上手快，非常好用，对客户的支持也好。用别的产品得学一个月，用 MongoDB 一天就够了。如果我是用户，我也喜欢啊。其次，社区在 MongoDB 的支持下日益壮大。作为工具类产品，用户是开发者，开发者社区不壮大，不会有更多的人来用的。

MongoDB 在这两方面做得都非常成功。那么一个用户接受度那么高的产品，为什么最后商业化的时候，盈利却不好呢？这就要说到面子和里子的问题了。 好用是一个产品的面子，产品是否成熟、稳定、 安全，能够应对大规模的并发，不丢数据，不会给出错误的结果，不会突然死机等则是里子的问题。

最后上线的产品，必须能够真正稳定高效地把系统跑起来。MongoDB 的开发，对用户体验重视到了极致，但是对于产品的基本功能，似乎没花太多力气。MongoDB BUG 满天飞，2017 年的安全问题更是让无数人的数据被黑客删除。所以用户通常是上了 MongoDB 的船，等到没办法继续用下去了，又下了船。这可以说是 MongoDB 的巨大悲哀。

MongoDB 最初吸引了很多大客户，那么时至今日，这些大客户去了哪里呢？很多都跑回去用关系数据库了。一个好用但是不可靠的产品，比起一个可靠但不好用的产品，哪个对用户更有吸引力？这个问题，应该不难回答。

那么，我们从 MongoDB 这里学到了些什么呢？

做基础架构类产品，首先也是最根本的一点，就是可靠。 产品不可靠，即使用户能够一时上了船，也不能保证一世都在这个船上。MongoDB 的使用者里颇有几个大客户，但是它们却都离开了。产品的可靠性，对于一个产品的长远发展来说，非常非常得重要。

其次，从用户体验的各方面来说，MongoDB 确实可以打 150 分，远远超过满分。 如果我能够一天学会，为什么非要用一个月去学其他的东西呢？为什么其他公司能够做出可靠的产品，却做不出好用的东西呢？这同样是这些“其他公司”需要思考的。

而作为创业者，一旦进入基础架构的创业行列，前面就不是一马平川了。公司的程序员资源都是有限的，MongoDB 是，其他公司也是。作为创业公司，如何在人力资源有限的情况下去平衡可靠性和可用性，是一个非常值得思考的问题。

为什么这样说呢？不可用，就没有人愿意用；不可靠，就没有人能够用下去。但是创业公司的资源就这么多，二选一也不现实，面面俱到更不现实，怎么办？在优先级的安排上，这其实是蛮有挑战的一件事。

我们肯定不能像 MongoDB 那样弄出安全事件，安全问题在哪里都是高优先级的事。做基础架构如果存在安全问题，是没有人敢用的。但是，比如说是不是需要支持大量的并发、要不要做到多数据中心运行等等，我想有很多东西是可以进行取舍的。

取舍的标准同样很复杂，我也只能凭借个人的开发经验说几句。

首先，应该确定使用人群。如果使用人群不需要大规模数据处理，或者不立即需要，那么做大规模并发相关的功能无疑是早了一点。

其次，应该确定可用性的痛点在哪里，不需要面面俱到，但是最重要的可用性流程都需要走一遍。很多东西只要大部分人觉得很好用，最后 10% 的人群自己有很强的动手能力就可以了。不需要像 MongoDB 那样“可用性好到极致，可靠性却成问题”。

最后，我觉得“吹嘘”肯定是会出问题的。MongoDB 在宣传上花了很大力气，却在产品质量仍然存在问题的情况下，就给用户设置了很高的预期。很多时候对于开源产品，如果实事求是地告诉用户东西还不错，但是没完工，大家心里有数以后，对产品的预期和要求就不会过高。过度宣传，往往是基础架构类产品由盛转衰的很重要的因素。

但无论如何，MongoDB 都是一个瑕不掩瑜的产品。 这个产品至今依然有无数多的使用者。当然，很多人现在主要是把它作为原型系统在用，等产品真的上线以后就换掉。因此，MongoDB 如果希望成为一个可靠、有稳定营收，在世界范围内真正有影响力的产品，现在是时候静下来好好提高产品的可靠性了。

如果要做基础架构类的创业产品，可靠性和可用性的兼顾，是每个创业者都需要思考和解决的问题。

007 | 直面MongoDB，谈微软的NoSQL战略

DocumentDB 是微软于 2014 年推出的，基于 Windows Azure 的一个 PaaS 云产品。正如它的名字所示，这个产品是个文档数据库。它主要是冲着 MongoDB 的市场去的，它的数据模型和 MongoDB 很像。

2017 年初，微软推出了和 MongoDB 兼容的 DocumentDB 的 API。在 2017 年 5 月微软面向程序员的 Build 大会上，微软宣布 DocumentDB 升级为 Cosmos DB。Cosmos DB 包含多个数据模型，文档模型成为其子集。

今天，我就带你回顾下这个 MongoDB 竞品的发展历程。

让我们把时间线拉回 2013 年。那时候我还在微软，一个同事神神秘秘地宣布他要离开我们组，去投奔一个秘密项目了。和以往的各种离别不同，这个同事对于接下来转去做什么，一句话也不肯多说。事关公司机密，只是道听途说，这个秘密项目已经开发若干年，微软投入了若干人力物力。

因为我所在的组做的是经典的大数据基础架构的东西，而我同事十余年如一日地在数据库引擎上做开发，换来换去的组都是数据库引擎开发这方面的。所以我只能大概猜测，他要去的这个组做的应该也是和数据库相关的事情。我实在猜不出来，到底是一款什么样的神秘的数据库产品。

那时的数据库市场正如火如荼，大数据和 NoSQL 的风潮一浪高过一浪。MongoDB 更是以简单易用、功能强大、服务周到，而成为很多创业者和初创企业的首选。像 MongoDB 这样的，基于文档而非传统关系模型的数据库，是如此受欢迎。

那个时候的我一直有个困惑：为什么这么美好而巨大的市场，就没有人觊觎呢？如果我是某家大公司的人，我一定会组个团队，开发一个和 MongoDB 一样容易卖钱的产品。

上面这两件事情一直盘旋在我脑海之中，但很长一段时间里都只是彼此孤立地存在。

然而，它们终究还是以很巧合的方式重合了。2014 年，微软正式公开了一个新的数据库——DocumentDB。

2014 年公布的当然只是预览版，正式版于 2015 年才正式发布。那个时候，我已经离开微软，而我朋友的 LinkedIn 档案终于更新，改成了自己是做 DocumentDB 的。有一天，我偶然看到这个朋友的 LinkedIn 才恍然大悟，原来微软早就已经开始觊觎 MongoDB 的市场，并秘密研发大杀器了。

我们知道，MongoDB 作为一个产品来说，其易用性达到了相当的高度。唯一不足的，是产品的稳定性。MongoDB 充其量就是一个“杂牌军”，在系统是不是丢数据、能不能够有比较好的分布式处理能力、够不够安全方面，都有很多的问题。

而 DocumentDB 开始杀入市场的时候，面对强大的 MongoDB，这场大战并不好打。面对当时的境况，DocumentDB 最终选择了几个切入点。

和 MongoDB 不一样，DocumentDB 最初的查询语言是一种 SQL，它的类型系统和表达式则是 JavaScript。使用这样一个组合，微软认为能够更好地实现对用户的支持。

DocumentDB 请来了图灵奖获得者莱斯利 · 兰伯特（Leslie Lamport）坐镇，系统对于事务处理的支持远远强于 MongoDB，并且提供了可供选择的事务处理级别。相对而言，MongoDB 对事务处理的支持是很脆弱的，有各种各样的丢数据的例子，微软觉得 DocumentDB 在这方面做得好很多。

和 MongoDB 不同，DocumentDB 会自动索引数据库里面的文档。这样一来，访问 DocumentDB 的时候速度要好很多。自动索引让用户也方便很多。

DocumentDB 被做成了在 Windows Azure 上的一个 PaaS 服务。这样一来，用户自己就不需要部署什么东西了。

这个产品推出以后，在一定程度上证明了微软决策的正确性。微软这次的产品确实在易用性上有了本质的飞跃，也因此受到了很多人的欢迎。

然而，使用 SQL 到底是利大于弊还是弊大于利，是一件说不清楚的事情。毕竟，有人喜欢 SQL，也有人讨厌 SQL。而 MongoDB 的 API 方式和对语言的支持，与 SQL 走的是完全不一样的道路。这种不同，导致程序员们非常喜欢使用 MongoDB。当然，这也使得 MongoDB 失去了大量只会写 SQL 或者对 SQL 有明显偏好的人。

那个对事务处理的支持和事务处理级别的选择的设计，确实让用户在精准服务和省钱之间必须做出选择。这种选择在 MongoDB 里没有，而且 MongoDB 在事务处理上也没有提供特别明确的语义支持。

对于很多用户来说，事务处理是一个很重要的需求。没有事务处理的话，数据的写和读就会麻烦很多，应用程序的开发就不一定会顺利。所以对事务处理的支持，和事务处理级别的选择，是 DocumentDB 非常重要的一个功能。我觉得，这也是它比 MongoDB 更出彩的特征。

为什么微软决定把 DocumentDB 做成 Windows Azure 的一个服务，而不是作为一个单独的产品来卖呢？我想一方面固然是 Windows Azure 自动帮每个用户管理了很多东西，另外一个很重要的方面是微软觉得这个产品会很成功，所以能够借助产品让 Windows Azure 的订阅和使用数都上一个台阶。而且微软为了推广这个产品，在 Windows Azure 上的收费很低。可以说，为了让这个产品去推动 Windows Azure 的订阅，微软也是不遗余力。

实际上，这个产品一开始算不上多么成功。的确是有不少人在用，但是这个比例和微软期望的，或者和 MongoDB 的使用率比起来，实在是低很多。而从已有的 MongoDB 迁移到 DocumentDB 上，又意味着程序的重新开发。很多人一点都不想重新开发一个新程序，所以即便 DocumentDB 有厉害的地方，也只有新的应用在用，而老的基于 MongoDB 的应用转化过来的比例并不高。

为了彻底解决这个问题，让那些使用 MongoDB 作为数据库的应用可以顺利地迁移到 DocumentDB 上，2017 年的时候，微软准备了一个大杀器: 为 DocumentDB 提供了一套和 MongoDB 完全一样的 API。

这次微软终于决定不再玩 SQL 了，也不再矜持了。既然 Mongo 是标准，那么我们就在自己的系统里面把标准给兼容了。那样你们要是在 MongoDB 上跑的，就可以不用改程序直接跑到我的数据库上来。

这种做法颇有点流氓做派。但是我们也知道，API 不可能申请专利，加上 MongoDB 本身还是开源的，所以微软的这种做法也是情理之中的事。这样一来，但凡背后用了 MongoDB 的程序，都可以顺利地转化过来了。

MongoDB 自己本身也并非没有问题，而这反过来给微软帮了很大的忙。在 2017 年 1 月的时候，黑客们大规模袭击了默认安装的 MongoDB。这些 MongoDB 没有密码，可以被随意登录。黑客袭击 MongoDB 后，将数据删除或者转移到其他地方，并留言需要支付若干比特币才给恢复数据。造成这个问题的主要原因，还是 MongoDB 本身的默认安全设置不好。

这的确是给微软提供了很多活动的空间。在“更安全”的宣传下，又提供了 MongoDB 的 API，DocumentDB 终于开始迅猛发展，被越来越多的人使用。这又反过来促使微软对 DocumentDB 有了进一步的期望。

2017 年 5 月微软全球 Build 大会上，作为大会主讲内容的一部分，微软宣布 DocumentDB 升级成为 Cosmos DB。Cosmos DB直译过来就是“宇宙数据库”。Cosmos DB 是 DocumentDB 的一个超集，不仅包括 DocumentDB 的所有功能，而且增加了对图数据库在内的多种其他数据库的支持。

Cosmos DB 最初宣布的时候，很多人对这个命名表示了疑惑，因为这和微软内部大数据处理平台 Cosmos 的名字很像。也因此，很多时候不知情的人会以为，微软是把内部数据平台 Cosmos 开放给外面的人使用了。然而实际上，Cosmos DB 和 Cosmos 并无半毛钱关系。

但是，Cosmos DB 的宣传如火如荼、声势浩大。再加上图灵奖获得者的现身说法，Cosmos DB 的知名度被迅速打开，并且获得了很多人的信任。

于是从 DocumentDB 升级到 Cosmos DB，微软不仅完成了在文档数据库上面的布局，看起来其能力更是远远超过了 MongoDB。这个数据库自 2017 年 5 月以来，Windows Azure 的用户都在使用。虽然效率如何还需要时间去检验，但是其易用性已经经过了考验。

无论如何，作为 MongoDB 在市场上唯一的竞争对手，Cosmos DB 的目标很宏大。如果微软能够顺利地让这个产品成长起来，那么在将来它很可能是 Windows Azure 云服务里面非常有特色的一个服务。当然，如果微软没能做好产品，用户又不愿意绑定到 Windows Azure 的战车上，未来就会堪忧了。

在我个人来看，未来 Cosmos DB 的成败概率大致在一半一半，而这在很大程度上取决于 MongoDB 怎么解决自己的问题，以及其他的云计算厂商打算怎么玩转文档数据库这个游戏。

008 | 免费还是收费？WinRAR的生意经

今天新一代的网民可能很难想象那个互联网的早期，电脑刚步入家庭时的境况，那时还处于拨号上网的时代，网速如蜗牛一般缓慢。

在那个存储设备尚以 MB 或者 GB 作为计量单位的 80x86 时代，压缩软件的重要性，无论对于软件的下载、通过光盘的传播，乃至在硬盘上的存储，都非同寻常。这是新时代的网民们难以想象的。

而在那个时代，一个极为重要的压缩软件，就是 WinRAR。对于中国人来说，WinRAR 那个三本书叠在一起的图标，自从有了 Windows 以后，就稳居于几乎每个人的电脑上。WinRAR 使用之普遍，传播之广泛，可谓代表了一个时代。

WinRAR 软件本身做得很成功，它的发行公司在商业上做得更为成功。我们先来认识一下 WinRAR 和它的发行公司 RARLab 的历史。

WinRAR 这个应用软件起源于一个有版权的压缩算法 RAR，由俄罗斯人尤金 · 罗谢尔（Eugene Roshal）发明，但是这个软件的发行人则是他的哥哥亚历山大 · 罗谢尔（Alexander Roshal）。他们成立了一家叫作 RARLab 的公司，专门从事 RAR 相关软件的开发和发行。

早在 DOS 时代，RAR 作为一种压缩格式就已经存在了，然而那个时候命令行压缩的领头羊是 ARJ。RAR 作为一个命令行工具，压缩慢又不好用，和 ARJ 比起来毫无优势。

而进入 Windows 时代的很长一段时间里，因为一段非常精彩的战斗故事，ARJ 没落了，新诞生的 WinZip 占据了整个压缩软件市场。有关 WinZip 的故事，我抽空再讲。但是我们知道，RAR 作为一种有版权的压缩算法，在很长时间内并没有取得成功。

然而仿佛“忽如一夜春风来”，Windows 下的 WinRAR 突然开始流行起来，越来越多的人开始使用 WinRAR，越来越多的文件开始通过这种压缩方式来传播。慢慢地，这个软件就成为了压缩软件里事实上的标配。一个具有知识版权的非公开压缩算法的软件，能够如此流行开来，是很值得我们研究的。

以现在的观点去看，它的流行主要有两方面原因。

首先是在不断的版本升级中，WinRAR 支持的格式越来越多。不但在压缩方面，WinRAR 做到了和当时最流行的应用程序 WinZip 支持的 Zip 格式兼容，而且在解压缩方面，也支持 RAR、ZIP、CAB、ACE、ARJ、LHA、TAR、GZip、UUE 等，这些在 DOS 和 Windows 乃至 Linux 或者 Unix 下常用的格式。从这一点来说，WinRAR 比 WinZip 强太多了。此外，WinRAR 自带了生成自解压文件的能力。这同样是 WinZip 不具备的优势。

WinZip 在当时已是非常流行的压缩软件，并且一度是 Windows 环境下的首选。WinZip 的作者并没有给 Zip 的格式申请专利，但是 RAR 格式却是一种有专利的压缩格式。这就使得 WinRAR 可以很轻易地支持 Zip 格式，但是反过来，WinZip 却没办法去支持 RAR 格式。所以，我想这可能是 WinZip 虽然先发制人，却被 WinRAR 后来居上的一个很重要的原因。

WinRAR 流行起来还有一个原因，就是这个软件是那种典型的“先试用，后付费”的软件。你可以下载用一段时间，一段时间后就不能用了。如果需要继续用，那就得买一个正版的序列号。

作为付费软件，WinRAR 可以免费使用 40 天。理论上讲，40 天以后使用者或者卸载这个软件，或者去买正版。但是它和其他付费软件不一样的是，过了 40 天以后，WinRAR 的功能并不会停止。你爱咋咋地，该怎么用还怎么用。这在欧美这些正版软件流行的国家，那简直就是雷锋啊。很多用户冲着这一点，也就保留了 WinRAR。

当然，其实也不完全是一点都不受影响。简单来说，使用 WinRAR 的过程中，如果过了 40 天又没有买正版的话，这个软件会经常弹窗，来提醒你去购买正版或者卸载软件。如果你“不幸地”在这个软件的网站上注册过，那么 RARLab 还会给你家里或者公司不定期地寄送明信片，“明目张胆”地提醒你，以及给你家送信的邮递员：你在用过期、没有交费的软件。

WinRAR 的这个做法，让很多人很困惑。在“美国版的知乎”Quora 上有个提问，问的是“为什么 WinRAR 40 天以后还可以用”。有很多脑洞大开的回答。

有人觉得是 WinRAR 的开发者开发水平不行，所以软件出了 BUG，导致 40 天以后本来应该不能用的软件还能继续用。这个理由多半来看是站不住脚的。毕竟俄罗斯战斗民族民风彪悍，软件开发水平是一流的。能够设计出 RAR 算法的人，连这样的 BUG 都能够留下来，还一留 20 年，怎么看都不正常。

在 2013 年的一次采访里，RARLab 的 CEO 给大家揭开了这个秘密：这个做法是 RARLab 公司的商业决策。是的，让没有付费的用户在 40 天过期以后，依然可以使用这个软件，这是商业决策。CEO 的解释非常值得深思，大致上可以从下面三个方面来理解。

首先，就 WinRAR 这个软件来说，RARLab 主要盯着的是那些“开门做生意的人”的钱包，而不是你我这样的“吃瓜群众们”的钱包。对他们来说，我们这种“吃瓜群众”的钱包虽然说量大，但是大家都比较吝啬。非要从我们这里掏出钱来，其实也不太容易。

但是“开门做生意的”就不一样了。40 天以后继续用，那可能有法律上侵权的问题，这在欧美很容易吃官司。不过，“开门做生意的人”反正也不缺这点钱，买什么软件都是买，自然而然地，RARlab 赚到了不少钱。

其次，我们这些“吃瓜群众”当然也是有作用的。如果说“吃瓜群众”没有作用的话，估计 RARLab 也不想让我们免费使用。在其 CEO 看来，正是因为这个软件可以被免费使用，所以“吃瓜群众们”才会用力过猛地用啊用，天天用日日用。而这就促进了 RAR 压缩格式的流传，使之成为事实上的标准。

“吃瓜群众”天天用，WinRAR 这个软件在各大软件下载网站的排名自然也就一直居高不下。不但居高不下，“吃瓜群众”吃饱了没事儿，总要写个评论啥的，这样一来免费收获的排名和评论也就不计其数了。这从另外一个角度来讲，就是免费广告了。所以 WinRAR 的这种做法，相当于让“吃瓜群众们”给做了免费广告。不付广告费和不收正版软件费用之间只要处理得好，并不会亏什么钱。

更加重要的一点是，作为一个试了再买的软件，黑客其实很容易就黑掉，让“再买”的功能失去作用。很多人愿意去下载这种软件，但是这种改变后的软件也为黑客们入侵各位的电脑打开了方便之门。黑客往往除去抹掉版权限制以外，还会添加额外的后门。当你使用软件的时候，黑客就可能顺便光顾一下你的电脑窥视一些东西。

但是 WinRAR 和其他的软件不一样，40 天以后照样可以使用。这就使得黑客们对这个软件的兴趣相对小了很多：既然正版都能用，为什么“吃瓜群众”还要去下载改过的呢？所以 WinRAR 这个软件出道以来，出现的盗版比例很低，保证了这个软件的安全性。

最后么，当然是大家都知道的“人皆有羞耻之心”了。天天往自己家里邮寄广告条，告诉大家你没有给自己用的软件付费，寄久了，很多人也就从了。

按照其公司 CEO 的说法，这种“一鱼多吃”的做法，实际上给 RARLab 带来了额外的收入。所以在大家都在努力地盯着“吃瓜群众”的腰包时，那个免费软件先试后买的年代里，WinRAR 的经理人能够想到那么多，采取一个和其他人不太一样的商业策略，无疑是这家公司获得成功的一个很重要的原因。各位创业或者想要创业的小伙伴们，你从这个故事里领悟到了什么呢？

009 | 可视化分析鼻祖Tableau

Tableau 公司成立于 2003 年，总部位于西雅图，是全球领先的可视化分析软件的创建者，于 2013 年在纽约交易所上市。Tableau 是这个领域的奠基人，并且在这个领域至今依然保持着全球最领先的研发态势。

在数据变得越来越重要的时代，不管是具备精湛数据分析技能的从业人员，还是对数据分析一无所知的小白群体，可视化分析都被证明是一种非常行之有效的手段，并对各行各业都发挥着非常重要的作用。

2003 年，刚从斯坦福博士毕业的克里斯 · 斯托特（Chris Stolte）正值风华正茂的年纪，这之前的 6 年博士生涯，他一直在研究数据的可视化分析。

斯托特师从帕特 · 汉拉汉（Pat Hanrahan）。而汉拉汉是世界著名的计算机图形学研究专家，在正式成为教授之前，是史蒂夫 · 乔布斯的 3D 动画制作公司皮克斯的早期员工，并在这家公司工作了 3 年（1986~1989 年）。1989 年，汉拉汉作为计算机图形学的教授加入普林斯顿大学，之后又在 1995 年转到了斯坦福大学。

作为一个在计算机图形学方面卓有建树的学者，他敏锐地察觉到了数据可视化的前景，并认为将数据可视化用于辅助人进行数据分析这个研究方向，必会在未来产生巨大的影响。而当斯托特成为他的学生时，这也就顺理成章地成为了斯托特未来多年的研究方向。

“花开两朵，各表一枝。”你可能知道，Tableau 这家公司有三个创始人，其中两个已经登场，分别是后来的首席开发官斯托特以及他的导师——首席科学家汉拉汉，接下来该第三个创始人出场了，他就是公司 CEO 克里斯蒂安 · 夏伯特（Christian Chabot）。

夏伯特先是在斯坦福这个校园里工作了几年，之后决定和他的本科校友兼老婆在斯坦福读硕士，然后他读了 MBA，老婆则读了法学院。这一读就到了 2000 年，该毕业了。

众所周知，2000 年的时候美国发生了一次经济危机，当时互联网泡沫破灭，硅谷遍地惨淡之气。作为斯坦福 MBA 在这个点儿毕业，确实不是好时机。现在回想，我 2009 年毕业时的境遇，与此颇为相似。

然而大家都是需要工作的，没有工作肯定是没办法活的。斯坦福 MBA 的胆量和我们比起来，肯定是大不一样：这个时候，夏伯特决定自己开公司了。

他找到的合伙人正是斯托特和斯坦福的另外一个教授玛尼什 · 阿格拉瓦拉（Maneesh Agrawala）。没有人知道当初这几个人是怎样因缘际会走到一起的，也没有人知道为什么这家公司的合伙人教授是另外一个搞计算机图形学的大牛，而不是后来斯托特的导师汉拉汉。

但无论如何，公司开起来了，工作也有了。夏伯特在经济危机以后毕业求职不果，决定自己干的励志故事也就这样诞生了。

更加有意思的是，夏伯特在若干年后的一次采访里面说，他们当初开这家公司设定的目标，就是把公司的技术做到一定规模，然后再把这家公司卖掉。

这个买卖很成功，很快他们就拿到了美国在线和另外一个做地图数据的公司 Vicinity 的收购邀约。他们选择了后者，大概是因为钱比较多一些，而后者之后又被微软收购，那就是另一个故事了。

我不知道是不是因为这次创业的成功，让夏伯特对下一次创业充满了期待。有关怎样使用数据可视化去帮助人们顺利地推进分析研究项目，斯托特和他的教授发表了一些论文，并且把做的东西整合进了一个叫作 Polaris 的系统。作为拿到基金资助的项目的一部分，这个系统本身是公开提供给大家使用的。

关于为什么会萌发出创业的想法，已经不可考了。当时斯托特，加上他的导师，以及曾经和他一起创业的夏伯特，三个人决定基于 Polaris 这个系统进行商用化开发，并创建一家新的公司。这家公司就是现在鼎鼎大名的 Tableau。

Tableau 在 2003 年 1 月创建于加州的山景城。大约 10 个月以后，公司的创始人们决定把公司总部从硅谷搬迁到西雅图。至于这背后的原因，后来有人问过他们，而创始人的回答是：这个地方更适合创业。

我们今天估计很难理解为什么。但是如果你知道当初微软在西雅图最为鼎盛的时候，其一家公司的市值，就超过硅谷很多大公司的市值总和的时候，就多少能理解一二了：在那个年代里，西雅图在引领 IT 业的发展。当然，现在看来这种引领其实也是盛极而衰的最后辉煌阶段。

而很有意思的是，Tableau 这个软件，从斯托特开发第一个版本的时候，就构建在微软的开发环境下，地地道道是一个 Windows 平台上的软件。这一状态持续了很久，大约是直到 Tableau 上市一年以后，2014 年的夏天，Tableau 8.2 版本才开始正式支持 Mac。而 Tableau 对于 Linux 的支持，直至今天公司依然在努力，但是还没有正式的版本出来。

此外，从公司的氛围上来讲，Tableau 也是一家非常微软化的公司。我作为一个微软开发人员，进到这家公司来，基本上没有任何学习的难度，第一天就可以顺利地进行开发。Tableau 公司所使用的工具，和微软内部的开发工具相差无几。我想这一方面与项目最初诞生的时候，就全面使用了微软的工具有关，一方面也表明了微软这个软件帝国对本地生态圈的巨大影响。

Tableau 的发展，从技术角度上来讲，有几个非常重要的关键点。

首先是 Tableau 1.0 的成功发布。Tableau 1.0 是从 Polaris 到一个成熟可用的商业软件的变迁。斯托特后来在回忆的时候说，他没有预想到需要一年的时间去修修补补，把很多的细节部分做好：一个商业软件和一个学校里面的科研软件差别是巨大的。然而，Tableau 1.0 虽然在可视化分析方面已经表现得非常优秀，但是对各种数据源的支持、对各种计算函数的支持等其他方面，却不尽如人意。当然，1.0 版本也从未卖出过多少钱。

严格意义上讲，两年以后发布的 Tableau 2.0，才是 Tableau 历史上第一个真正可以商用的软件。而 2.0 的时候，Tableau 也终于开始接到可观的订单。除去早期招到的几个能力很强的开发人员以外，销售队伍也开始建立起来。法律相关的人员也慢慢就位了。

2007 年的 Tableau 3.0 是具有里程碑意义的一次发布。这次 Tableau 增加了一个产品——Tableau 服务器。这个服务器尽管当初很简陋，但却使一个企业里面协同进行数据分析和共享数据分析的结果成为了可能。Tableau 服务器的盈利能力很快就超过了 Tableau 本身。

Tableau 的下一个里程碑式的发布，是三年后的 Tableau 6.0，其中引入了后来称为 Tableau 数据引擎的新组件。这个组件实际上是 Tableau 自己开发的一个列式数据处理引擎，专门针对 Tableau 自己的应用优化过。这个引擎的到来让 Tableau 在数据处理能力上，终于迈上了一个新台阶。

从此以后，Tableau 除了可以直连到各种数据源以外，还可以对数据源取一个镜像，把数据导进 Tableau 数据引擎里面，在本地进行分析，这大大加快了分析的速度。

更重要的是，因为这个引擎的引入，使得 Tableau 对非关系型数据库的支持都成为了可能，比如说对文本文件的支持，对 Excel 电子表格的支持，以及后来对 PDF 文件的支持等。只要 Tableau 可以把这些数据通过数据清理导进引擎，就可以进行有效地分析。数据引擎对 Tableau 的发展可谓至关重要。

Tableau 此后的各个版本主要是围绕数据引擎的各种提高，以及对各种企业级应用的支持来提升。一直到上市以前，Tableau 都没有再引入任何关键性的功能。下一次关键性功能的引入，便是 2014 年 6 月份对 Mac 的支持了。

Tableau 于 2013 年正式在纽约交易所交易，股票代码为 DATA。这个名字取得非常好，因为 DATA 既好记，又反映了公司最主要的服务市场。上市以后，Tableau 开始了在各个领域的全面扩张，从云到 ETL，从企业级服务到数据引擎，这种扩张使 Tableau 的开发人员迅速从不到 200 个扩充到了近 1000 个。

与此同时，因为外界的看好、股市的飙升，竞争对手，尤其是大鳄们，终于开始把眼光转向了这个市场。结果就是微软举着 PowerBI 的大旗大举进军这个市场，以其低廉的价格和大量的开发人员投入，迅速推出新版本。这无疑对 Tableau 造成了致命的打击，其股价在 2016 年初的财报后，一天之内发生“腰斩”。

这是 Tableau 迅猛发展史上一次巨大的打击。之后公司采取了很多应对措施，其中最为重要的是 CEO 和其他创始人退出，并从亚马逊的 AWS 请来了新的 CEO 亚当 · 塞利普斯凯（Adam Selipsky）。在新 CEO 的带领下，经过近一年的努力，销售和研发终于都稳定下来，股价也渐渐回升到了“腰斩”前的状态。

今天我带你回顾了 Tableau 这家公司的整个发展历史。在 Tableau 的发展历程中，有一些值得你我去深思的问题。我们都知道，要想在今天竞争激烈的环境下创业，一个好的想法很重要。而在学术圈里面的人，很多时候不缺有趣的想法，很多时候甚至以研究系统的形式得以实现。

然而斯托特自己也说过，他并没有想到需要那么久的时间，去填补一个研究系统和一个商业软件之间的差距。那么学术界研究项目的商业化，到底会遇到哪些拦路虎呢？学术界出身的人，和工业界出来的人走创业这条路，其优势和劣势到底在哪里呢？

开篇词 | 突破技术思维，站在商业的角度看问题

2017 年 6 月，InfoQ 的编辑联系我说希望能在“极客时间”中开个全年的订阅专栏，我收到邮件之后大约一半是诚惶诚恐，一半又颇欣欣然的感觉。

我从去年开始写公众号，最初只是把它当成梳理自己的知识和思维的一个方式。我陆陆续续写了很多方面的内容，从我最擅长和熟悉的大数据领域开始，写了大数据的发展史，到我不是那么熟悉的互联网行业的发展、职场就业、企业分析等多少都有涉及。

收到专栏邀请后，有一个问题就摆在了我的面前：我的专栏到底应该讲什么。和公众号不同，我希望给自己的专栏做一个相对明确而统一的主题。我的 PhD 训练教会了我一个非常重要的道理：选择比努力更重要。

屈指算来，我在互联网行业里摸爬滚打也差不多有二十年了。这些年里一半在求学，一半在工作。早年我非常希望自己可以成为一名教授，既能教书育人又可以做前沿的研究，后来阴差阳错进入了工业界，成了一名不折不扣的程序员。所谓时也命也，我做研究的时候主要研究数据库的基础架构问题，在工业界又赶上了大数据发展的早期，这让我比较早地进入了大数据这个领域。

但我觉得自己并没有选好赛道，因为我既没有进入谷歌这样的先驱企业，也未能站队 Hadoop 的生态圈。相反的我进了微软，从无到有地搭了一个内部大数据处理平台。这段经历让我在后来很长的一段时间里都在思考一个问题：在大数据领域，谷歌微软这样的大企业是怎样被 Hadoop 生态圈淹没的？

大约是所有博士生的通病，思考是常态。这个专栏我当然不想再谈大数据了，因为从那个问题开始，我慢慢地开始思考互联网这个领域里面的种种枯荣生息。我们常说，三十年河东三十年河西，这句话对于互联网企业来说就不适用了。

互联网这个行业的发展，以一种传统行业无法想象的速度在进行，三五年就可以造就一个大变化，20 年就足够淘汰掉很多的优秀企业。君不见，20 年前一些世界最知名的企业，比如 RealNetworks，估计现在早就没有人知道了。再比如，15 年前还以发明 Java 而享誉业界的 Sun 公司，现在早已破产，地盘被新起来的 Facebook 给买了。

我时常花时间去研究互联网行业的发展历史和趋势，这种研究让我渐渐有了一些心得体会。所以也就有了我在公众号上几篇影响力比较广泛的文章，譬如说我对 Cloudera 上市前的分析，以及对微软成功转型的分析。

这些文章和我之前的大数据系列有很大的不同，这种不同首先表现在受众上，有关企业生存发展、行业变迁的分析，只要言之有物，其受众面很广。无论你是互联网行业的从业者，想要创业的人，还是关注互联网行业的投资人，又或者希望了解互联网行业的发展并进而思考人生和世界的人，这个话题都是不无裨益的。其次是对我个人的挑战非常得巨大。

不过，偶尔写出几篇这样的文章来并不是最难的，尽管也需要花费我大量的时间精力，更难的是现在我要以此为主题写作专栏，做一年。

PhD 们还是喜欢接受挑战的。我打算在这一年里，聊一聊互联网行业和企业的发展这个主题。确切一点儿来说，这个专栏的内容都会专注于这个主题，而这个主题又大致分为三块。

第一块是从开阔眼界的角度出发，带你广泛而全面地了解互联网行业里的企业。我不但会介绍有特色的企业，还会分析一些有代表性的企业发展史，无论成功还是失败的。同时，我会关注一些成功企业的特质，比如亚马逊的领导力准则、谷歌对待创新的态度。此外，我还会聚焦特定领域的变迁和发展，比如大数据、办公软件、智能音箱等等。

第二块来讲讲人。企业是由人构成的，互联网行业和其他任何行业一样离不开人的因素，尤其是那些有着特殊影响力的人。理解人在互联网行业发展和企业变迁中的作用，同样非常重要。

最后一块内容是方法论。“授人以鱼，不如授人以渔”，我想和你聊聊我本人是通过什么方法去了解这个行业的发展和变迁，进而怎样得出这样或那样的结论的。

非常感谢你。写这篇开篇词的时候，我本人正在德国慕尼黑参加数据库领域一年一度的顶级会议 VLDB。去年去印度参加 VLDB 时我的公众号刚开，今年来德国开 VLDB 则恰逢为专栏写开篇词，事情有时候就是这样的巧合。而此时我正坐在驶离德国慕尼黑的高速列车上，去往奥地利的萨尔茨堡——莫扎特的故乡游玩。

开卷有益，希望你打开我的专栏时也能够有所收获，这就是对我写专栏最大的安慰了。

010 | 从Tableau上市，看学术界和工业界人士创业

上一次，我说到了 Tableau 的创业和发展史，它是一个非常典型的学术界人士出来创业并且成功的例子。这之前我们还看到了 RealNetworks 的故事，这是一个创始人在微软工作很多年之后，决定出来创业的例子。当然，后面我还会给你讲述许许多多这样的例子。

Tableau 和 RealNetworks 的例子恰好可以代表现实中的两类创业者，他们在创业方式和模式上其实都有所不同，他们擅长和不擅长的地方也各不相同。那么，这两类创业者具体有何异同，分别又有什么优势和劣势呢？今天，我就和你聊聊这个话题。

在学术界发展的人，无论是 PhD 还是教授，都有一个明显的特征：他们做的项目，从技术层面上来讲，往往都是某个特定领域里面最新最前沿的技术。而且，他们很可能凭借在学术前沿的多年研究经验，开拓一个新的领域。因此，学术界的创业者，很多时候开创的都是高精尖，或者非常独特的技术领域。

我们其实可以列举很多这样的例子，无论是谷歌的搜索、Tableau 的计算机可视化，还是当下很热的 AI 创业者，其显著的特点就是技术专家创业。而且很多时候，这些人是技术领域真正的弄潮儿。

以 Tableau 为例，Tableau 的几个创始人在开创这家公司之前，已经是人机交互和计算机图形学领域的世界级专家。站在世界之巅的人，看世界的角度也就有所不同。所以这些人把计算机图形学、人机交互的技术，和数据的显示与分析结合起来，提出了数据可视化分析的概念。这个概念落地以后，才有了今天 Tableau 占据的这个新市场。因为这个新市场的出现，传统的 BI 领域在很大程度上被颠覆了。

而工业界出来的人，在创业模式上就完全不一样了。我们不排除工业界里面也有许多这样的人，他们数十年如一日地工作于一个领域，成为这个领域的专家。但是即便如此，这种专家依然和学术界的专家有所区别。

工业界的专家往往精通特定的技术，并且技术极为精湛，能实现一些一般人不能实现的东西，比如 RealNetworks 的创始人对视频语音编码解码的理解。

然而，工业界的牛人一般不会对超前好几年的技术，或者现在不能立刻产生实际价值的东西，有非常深刻的理解。

当然也有例外，大公司比如早年的 IBM、王安，近来的微软、雅虎都成立了研究院，在研究院里面的人，做的是和学术界差不多的事情。这些人不需要直接对产品负责，做的也是超前的东西。这些人其实更应该归于学术界，而不是工业界。撇开他们不说，工业界的人在技术上创业，一般不太能见到改变时代的超前的东西。

但是，工业界的人对于商业模式的理解，往往比学术界的人要强很多。所以工业界的人创业，技术不一定是最新的，但更容易将新的商业模式和技术相结合。这种创业模式，在学术界人士的创业项目里几乎见不到。比如，我们从未听说过，一个学术界出来的人创建了一个旅游公司、房地产公司之类的事情。但是，出身于工业界的人更容易走这条路。这算得上一个巨大的差别。

工业界和学术界出来的人还有一个很不一样的地方。学术界的人典型特点是眼高手低，他们的眼光非常得高。但是其工程实践能力，和在工业界里耕耘很久的人比起来，就会差很多。

这种差距首先体现在代码的质量上：一个代码是否足够模块化、有没有足够多的测试、BUG 数量多不多、代码的可扩展性有多高，等等。可以看到，学术界出身的创业人士，在保证代码质量方面，明显比不上工业界出来的人。

另外，当一个产品出现问题的时候，比如说性能不佳、有特别难解决的问题、在不同平台上表现出不一样的行为等，有多年工作经验的工业界人士往往可以轻易解决，而学术界出来的人，在最开始既没钱又没人的情况下，往往就会止步不前。

这种差距的根源是做研究和做产品的本质要求不同：做研究的人，只需要实现一个想法，做最核心、最精彩的那一部分；而做产品的人，有很多边边角角的事情需要解决。一个可以演示的学术产品，和一个可用的工业界产品，其质量差距是非常大的。

这种区别在公司的发展过程中，体现在多个方面。首先，学术界出来的人往往会低估软件开发的复杂度。结果就是软件总是开发不出来，需要不断地延期。其次，当公司规模足够大的时候，几乎所有代码都必须推倒重来，让有工业界开发经验的人来主导并重新开发。

这是很重要的一步。有些公司这一步开始得比较早，学术界出来的人能意识到自己的欠缺，这些公司所需要付出的代价就相对小一些。而更多的公司往往是等到发现不可收拾之后，才不得不开始被动地改动代码，这个时候往往要付出巨大的代价。这个代价，甚至可能是一家公司的垮台。

我有时候觉得，如果一个创业团队，既有学术界的人士保证对前沿技术的认识和眼光，又有工业界人士保证对商业的敏感度，更有扎实的具有多年工业界开发经验的团队，确保在早期就有一个比较坚实的基础，那么这家公司的发展肯定会顺利得多。

然而，这种情况在创业团队里比较罕见。这主要是因为在思维方式和交流方式上，学术界人士与工业界人士很不一样。这种不一样，语言上不太好表达。大体上是做学术的聊的都是前沿科技，工业界则对实用性和商业契机更有兴趣。把这两撮人放在一起，往往各自成群。

近些年来，越来越多的工业界人士开始参加学术会议，这是一个很好的现象，起码说明两者在融合。然而非常有意思的是，开会的时候更多还是工业界人士和工业界人士相谈甚欢，学术界人士与学术界人士自娱自乐。两者对于什么技术好，什么技术不好，观念差距非常大。

我早年在学术界很多年，而今在工业界也很多年，因此能深刻地感受到这里面的差异。但是英雄莫问出处，学术界和工业界都出现了很多创业成功者，也有很多创业失败者。对于创业者来说，如果知道自己更擅长什么，以及什么方面有缺陷需要弥补，我想肯定是不无裨益的。

对于学术界出来的人，在创业早期就能意识到一个产品的开发，除了自己能看到的那一小块有趣的东西外，还有无数非常无趣但是必需的东西，从而对产品开发的复杂度有更好的预期，对于开发一个好产品需要的时间有更好的认识，这是非常有必要的。这在很多时候，正是 Tableau 一路走来磕磕绊绊最重要的原因。

110 | 大公司的大数据战略得失：抱团取暖难敌插管吸血者

开源项目最讨厌的就是只进不出的参与者。一个公司如果只把开源项目拿去赚钱，却不拿自己的改动和成果反哺社区，开源项目就难以持续发展下去。

所以，抱团取暖的前提是大家都愿意主动贡献自己的成果，但亚马逊是一个另类，它从开源社区拿了很多东西却从不贡献开源。这样只会“插管吸血”的亚马逊，是不是会就此破坏了开源社区良好的氛围呢？

在大数据的发展战略上，除了自建轮子的谷歌、微软和阿里巴巴，各大公司大多走向了一条抱团取暖的道路；而这个抱团取暖的产物，就是你搭一个模块、我搭一个模块，大家一起开源出来，组成了一个叫作 Hadoop 的生态圈。

如果要具体来说一说，雅虎当然是 Hadoop 生态圈里最大的贡献者，但是 Facebook、Twitter 和 LinkedIn 的贡献也不算少。eBay 和 IBM 的功劳自然也不可忽略，大家前前后后都做了不少事。最近来说，加州大学伯克利分校的 AMP 实验室的 Spark 贡献也是十分突出。

为什么这些公司会选择抱团取暖？我简单总结了一下，主要有 3 个原因：

技术和资源储备还不够，单靠自己没法搭建起来；

业务需求不迫切，还没到非要自己搭轮子的地步；

公司可以熟悉开源文化，通过这种方式，公司对开源社区会更加友好。

那么，这些公司的“抱团取暖”带来了哪些好处呢？

首先，这些参与其中的公司们在很长一段时间内保持了亲密合作关系，也很快让 Hadoop 生态圈变得丰富起来，变得越来越可用，越来越实用。

其次，这也让更多并未参与其中的创业公司获得加持，以极低的成本获得了大数据分析的能力。湾区的创业氛围因此变得无比美好，客观来说这样的合作确实促进了创业的发展。毕竟创业者更需要关注业务逻辑，而具体的系统实现可以利用开源社区的产品和架构来快速解决。

只是在很多时候，有钱能捡的话，就一定会有人去捡。随着这个生态圈的壮大，试图通过这个生态圈牟利的人和公司也越来越多，而这在很大程度上违背了雅虎、Facebook、Twitter 和 LinkedIn 等公司最初的设想。

首先出现的当然是把 Hadoop 打包卖给其他企业的公司。Cloudera 就是这样一家公司，MapR 也是，Hortonworks 也是，而最后这家公司干脆原本就是雅虎的 Hadoop 团队，他们看着别人捡钱心里不爽，所以特意从雅虎跳出来创建的。

然而，和当初抱团取暖时“难兄难弟们”的无私贡献相比，因为是带着明确的商业目的，这一类公司对于 Hadoop 的态度就多少有些不一样了。

不过，就算它们的目的是为了把东西卖出去，很多事情还是要做好的。相较来说，毕竟当时的 Hadoop 作为抱团取暖的产物，很多时候只算是一个可以用，却并不是最好用的东西。对于那些传统企业来说，Hadoop 的方方面面都不符合他们的要求，比如安全问题、使用者的权限管理和监控、效率和资源的消耗等等方面都不尽如人意。

这样看来，我们必须说，Cloudera 和 Hortonworks 对于 Hadoop 本身的发展是投入了大量资源的，对于 Hadoop 相关生态圈的模块也是投入了很多人力物力的。即便这些公司是打算靠这个赚钱的，它们也的确是为 Hadoop 生态圈的繁荣贡献了自己的力量。

不过，在 Hadoop 生态圈里面赚钱最多的显然不是这些公司。Hortonworks 股票上市以后估值掉了 50%，Cloudera 在上市前自砍 50% 的估值血淋淋地上市，这两件事情都说明这个行当的利润并没有想象中那么高。这些公司虽然都活着，但是恐怕活得也是有些艰辛。

要是说哪家公司借着 Hadoop 生态圈的东风，迅速青云直上了？无疑是亚马逊。亚马逊的 AWS 之所以能如火如荼地开展起来，离不开 Hadoop 生态圈的贡献。亚马逊的 Elastic MapReduce 服务自推出以后就非常受欢迎，这个云上的 Hadoop 系统，给亚马逊带来了滚滚红利。

但是回头看一下亚马逊到底给这个生态圈做了什么贡献呢？几乎屈指可数。即使不能说是零，起码也可以说是无限接近于零了。虽然它也有一些代码提交，但主要还是为了解决 Hadoop 生态圈与亚马逊其他云服务如何打交道的能力。也就是说，亚马逊做出的最大贡献，是解决了 Hadoop 集群如何同亚马逊的云存储 S3 连接的问题。

一方面是赚到了很多的钱，一方面则是毫无贡献。这个只负责插管吸血的亚马逊，无疑在商业上获得了非常大的成功。而我们也很难去苛责亚马逊，毕竟开源系统拿过来用，回头要不要反哺开源系统，很多时候也只是公司自己决策的问题。

尤其是开源社区的授权方式本身就有很大的 Bug。Hadoop 社区通行的 Apache 授权方式，不要求商业公司必须公开修改后的源代码。即使是更严格的 GPL 授权方式，商业公司依然有无数的办法可以绕过去。所以最终来看，商业公司要不要反哺开源系统，基本上靠大家的自觉。

但是有一点是可以肯定的，如果每个公司都学习亚马逊的做法，那么 Hadoop 生态圈在一开始就不可能构建出来。毕竟如果没有很多互联网公司的开源，也就不可能有完善可用的生态圈。

所以，亚马逊这样的做法，实际上是有碍开源社区繁荣的。我想很多做大数据开源的人，肯定对亚马逊的做法颇有微词。

只是从开源社区来看，Apache 基金会也没有什么行之有效的办法，去阻止别人像亚马逊一样使用这些开源软件，既然没有约束，那么亚马逊的做法则显得合理又合法，那么我们究竟应该用什么态度来看待这样的一家公司呢？

我个人对亚马逊的感情其实是很复杂的。首先，亚马从很多方面来看都是一家伟大的公司，它所推崇并遵循的亚马逊领导力准则，更是值得每一位有志于做出一番事业的互联网从业者认真学习了解，并深刻理解。这些简单而深刻的准则，我不敢说是普遍适用的真理，但是起码对我个人来说受益非常大。

但是从另外一个方面来看，亚马逊这个公司没有“取之于社区，用之于社区”的观念。亚马逊对客户是很好的，对社区就不一定了。一个只是不断从社区获取，却不愿意贡献给社区的公司，破坏的是整个社区的氛围和默契。

如果这个公司籍籍无名，也没有因此发家致富，那它的破坏力还不是那么强。而一个公司如果保持如此作风同时在大量地赚钱，那无疑是树立了一个坏的榜样，这种破坏力是极为巨大的。

开源社区发展到今天，已经度过了不成气候的阶段，现在也有了很多非常有影响力的项目。但是如果还是不能找到有效的管理方式来表彰贡献、控制索取，长久来看可能会出现越来越多对开源“插管吸血”的公司，这对开源社区来说显然会是一件极其不利的事情。

011 | 周鸿祎和BAT的沉浮录（上）

在过去的十余年间，中国互联网企业从之前的 BAT，发展到现在的百度淡出，只剩 AT。从某种角度来看，这其实就是一部 BAT 的浮沉史。这期间虽然有异军突起，但整个互联网行业发展中几家独大的基本局面并没有改变。

然而在 BAT 发展的历程中，有一个人的身影却始终都在。这个人并不属于 BAT 中的任何一家公司，却和 BAT 都血拼战斗过。理解 BAT 浮沉的历史以及和这个人之间的故事，对于我们理解中国互联网的发展历程来说极为关键。

那么，这个人是谁呢？他就是周鸿祎，现在 360 公司的 CEO。从今天开始，我会用几篇文章来和你聊聊周鸿祎，聊聊我所看到和理解的这位“中国互联网教父”。

周鸿祎战斗的第一个对象，正是百度，而这场战争中的主角，就是李彦宏的百度公司和周鸿祎的 3721 公司。这场血拼的故事，发生在 2000 年到 2005 年之间，是中国互联网发展历程中很重要的一段历史。

3721 公司成立于 1998 年，而百度则最早可以追溯到 2000 年。从这个角度上来讲，3721 的诞生其实早于百度，所以并非是因为百度开始做搜索，3721 进行了抄袭。就像任何一家有梦想、有理想的创业公司一样，3721 最开始的故事同样很美丽。

一直以来，外国人上网，只需要在浏览器里敲入实体名字，就可以直接访问网站了，而中国人却必须敲入一堆英文字符，因此非常不方便。倘若我们直接输入“新浪”就可以打开新浪网，直接输入“百度”就可以打开百度网的话，这个世界就太美好了。

3721 最开始的创业理念，至少公开的创业理念，是这样的。当初针对这个理念，周鸿祎还提出了一个口号，叫作“不管三七二十一，中文上网真容易”。

事实上，最开始的战斗也并非出现在 3721 和百度之间。但是为了讲故事，就让我们先回到 2000 年左右，百度还微不足道的那个年代。

中国互联网公司的发展，一直都经历着一场 Copy to China 然后逆袭的过程，早在 2000 年前后，百度是模仿谷歌，搜狐是模仿雅虎，当时著名的电商 8848 当然模仿的就是 eBay 了。而 3721“很遗憾”，它是周鸿祎的原创，并无抄袭任何人的想法。这种情况既反映了周鸿祎这个当初方正集团最有才华的程序员出来创业时的睿智，却又让资本市场无所适从。

而最终从 IDG 拿到 200 万美元投资的周鸿祎，在资本市场上也有点儿无所适从，拿到了钱却不知道怎么花。直到一家比 3721 创立时间更晚的美国公司 RealNames 找上了周鸿祎。

RealNames 是一家成立于 2000 年的企业，其主要业务和 3721 的想法差不多，主要是让用户直接输入公司名，而不需要输入完整的网址就可以直接访问网站。该公司后来和微软进行合作，开始在微软的 IE 浏览器里捆绑插件。

鉴于微软这种庞然大物的存在，周鸿祎 2001 年去了一趟美国，访问 RealNames 并希望展开合作。这次美国之行，虽然说在诸多关于中国互联网发展史的文章中少有谈及，但是从周鸿祎本人后来的回忆中可以得知，此次访问对其影响深远、意义重大。

这种影响主要体现在两个方面。

首先，周鸿祎明白了 RealNames 是一家非常成熟的商业公司，除了在技术上拥有自己的完整解决方案以外，它还知道怎样去包装自己、销售自己，知道怎样去盈利。而周鸿祎作为一个天才的程序员，并不懂得怎么去做商业，这次访问真正让他意识到了一个天才程序员与一个合格商人之间的鸿沟有多大。

其次，RealNames 在韩国的业务推广给了周鸿祎很多灵感。软件的下载和安装是一件特别麻烦的事情，这个问题也一直困扰着周鸿祎。而 RealNames 在韩国通过插件实现了软件的自动下载，通过劫持 IE 地址栏实现了业务推广。这个解决方案让聪明的周鸿祎大开眼界，也从此走向了“流氓软件之父”的深渊。

然而，周鸿祎期望中的合作并未成功，因为 RealNames 决定和中国互联网络信息中心（CNNIC）开展合作了。与官方组织合作，还有微软加持，换做一般人可能早就退却了，但是战斗力极强的周鸿祎却不怕。

周鸿祎一边开展“农村包围城市”的战略，到处发展小代理帮助推广 3721，一边则不断发表中国互联网络信息中心本身并不具备官方资格，不拥有网络名字的唯一代理权的看法。更厉害的是，他搞定了三大门户网站网易、搜狐和新浪，以每年 100 万到 150 万人民币不等的价格，在它们网站的搜索框为 3721 占了个坑。

在中国互联网络信息中心、微软和 RealNames 联合组团的情况下，3721 还能顶住压力继续战斗，必须说周鸿祎有着绝对值得称道的战斗力与耐力。

后来，中国互联网络信息中心推出了自己的客户端，这样就和 3721 有直接冲突了。于是 3721 就开始了在技术上的战斗，这种战斗主要表现在几个方面。第一是让自己难卸载，第二是卸载以后会释放出一些文件，干扰中国互联网络信息中心客户端的正常运行。

此后的故事貌似沿着有利于周鸿祎的方向发展了，RealNames 因为乱卖名字触怒了微软，因此被终止了协议进而破产，门户网站被搞定了。而后，周鸿祎找到微软，以几百万人民币的代价拿下了和微软的合作。

然而，周鸿祎还做了个似乎并不明智的决定，就是去找百度合作，但却从此开启了一段噩梦。

从某种程度上来讲，每个创业者都有其独特的闪光点。虽然百度这两年似乎鲜少拿出有说服力的成绩，也频频出现一些被业界所不看好的事件，但是当年周鸿祎找上去的时候，李彦宏的商业思维却非常清晰。他并未同意合作。

而且从后面披露的情况来看，当时李彦宏做了分析，觉得 3721 虽然现在只卖网名，但是很快就会杀入搜索领域。后来无论谷歌还是必应公布的数据都证明，网民最喜欢用的搜索词汇就是实体名字。李彦宏分析了 3721 的运营模式，苦于只能给新浪提供搜索服务而没有流量的百度，决定学习 3721 这个好榜样，并正式推出了百度搜霸的插件，开始抢占地址栏。

这一下周鸿祎不仅仅是懵了，而且是真的急了。作为中国最为优秀的程序员之一，周鸿祎也并不是吃素的。当年论及谁最熟悉 Windows 系统，国内恐怕也找不出几个比周鸿祎更强的人了。于是 3721 从软件上开始做文章，而且打出了好几种套路。

首先是让自己的卸载变得完全不可能。卸载以后不但继续存在，还隐藏起来，在“我的电脑”里你根本看不到这些文件。

其次是在用户不知道的情况下，卸载中国互联网络信息中心和百度搜霸的工具。

战斗发展到后来，更是招数迭出，其中就包括 3721 一旦卸载以后，就会释放出一堆令人无法察觉的文件，这些文件存在的作用就是影响百度搜霸的稳定运行。

百度当然也不是吃素的，他们开始技术攻关，分析流氓软件到底是怎么“流氓”的，然后研究套路升级，软件互相杀来杀去。

这种流氓软件的技术发明出来以后，就不再是秘密了，中国从此进入了流氓软件占领地址栏的世界。在那段时间，不夸张地说，电脑上可以有多达百余个不同类型的流氓软件占领 IE，此情此景颇为壮观。

这场战斗在 2003 年达到了顶峰，百度和 3721 还有中国互联网络信息中心之间的官司也是打了又打，最终的结果是各方都不再互删。然而中国网民已经被“强奸”了不知道多少次，那个时候简直乌烟瘴气，用户痛苦不堪。

这场战斗到底谁是赢家不好说，但周鸿祎顽强的战斗力突显无疑，李彦宏的眼光也的确长远而锐利。然而我们更应该看到，中国网民的权益经常得不到尊重，在此类混战中，互联网公司是“神仙”，地址栏是“战场”，而网民的用户体验被严重忽视了。

此后百度即将推出其最重要的产品——竞价排名，周鸿祎则迎来了无数的收购。百度和周鸿祎的战斗暂时告一段落。而 BAT 里面的另外一个主角——阿里巴巴——和周鸿祎的战斗，却即将闪亮登场。

从这段历史中我们可以看到，中国网民是健忘的，中国互联网的发展也是野蛮的。“神仙们”在战斗，而网民们则毫无选择权，被过多地忽视了。周鸿祎作为一个本土成长起来的创业者，非常聪明，技术能力极强，学习能力超快， 并且战斗力持久。然而其眼光比起当时的李彦宏来，终究还是差了一些。

每个成长型公司都有一个睿智的领袖，2005 年以前的李彦宏无疑是非常厉害的角色，这也促使 2005 年百度上市的一天时间内，估价从 IPO 的 20 多美元飙到了 120 多美元。这在整个美股的历史上，都是非常罕见的。

那么，为什么百度在李彦宏的带领下，成功上市并且让股价在第一天内飙升那么多，而战斗力更强的周鸿祎却没有做到呢？两者的差异到底在哪里呢？

012 | 周鸿祎和BAT的沉浮录（中）

上一次说到，周鸿祎的 3721 成立以后经历了一系列的战争。大约在 2003 年的时候，这场风波愈演愈烈，声势浩大的争斗几乎波及每一位用户，直至最后通过官司的方式渐渐结束。

而在这场争斗中，3721 表现出了精湛的技术底蕴，也把竞争对手都打得七零八落，同时自己以“流氓软件鼻祖”的方式牢牢地占据了每一台电脑。

与百度的战争暂时告一段落，而中国互联网企业的另外一个大鳄——阿里巴巴，却以一种超乎大家想象的姿态登场了。

我常常觉得，一个人的成功，很多时候是机遇和个人能力相结合的产物，而一个人的眼界又往往是很重要的一个组成部分。

一个 16 世纪的人天赋再超常，也绝难想象，更不用说发明今天的波音 747 了。猴子的大脑是无法理解相对论的，所以聪明的大脑也很重要。周鸿祎无疑属于那个时代天资最为聪慧的一群人，其学习能力极强，战斗能力无敌，毅力和勇气更是无敌。

就是这样的一个人，在那个时代，因为没有留学的经历，没能够见到外面的世界，即将在迎来他人生巅峰的时候，犯下他这辈子都后悔的错误。这话不是我说的，是后来别人采访他时他自己说的。

所以即便今天的周鸿祎已经成为中国互联网界举足轻重的人物，我相信下面的事情，也一定是他一辈子都会后悔和遗憾的。如果有时光机可以穿越回过去，未来的他肯定会告诫过去的自己，不要做出终将遗憾的决定。

2003 年下半年开始，3721 在中国互联网上的流量估计就仅次于几大门户网站了，比起百度来强了很多。各大公司都表现出了对收购 3721 的兴趣，这个收购起于各大门户网站，新浪、搜狐接踵而来。

我们的主角阿里巴巴也过来收购 3721，据说那个时候各大公司对于周鸿祎的技术是非常佩服的，基本上不管搜狐还是阿里巴巴，都想趁着买了 3721 的同时把周鸿祎招过来主管技术，然而这些公司都没能够让周鸿祎卖掉公司。

这里最有趣的可能是马云和周鸿祎的这场收购谈判。从后来披露出来的情况看，马云对周鸿祎赞赏有加，而那时周鸿祎则觉得马云的公司阿里巴巴没什么前途。

另外一个事情是，3721 据说也和百度谈过合并，但是因为李彦宏坚持自己的技术比周鸿祎的更牛，要求股权按照 6:4 来分配，最终没有谈拢。当然这只是江湖传闻，我也不知道真假。

中国社会自鸦片战争以来，一直有一个特点：外国的和尚好念经。无论我们怎样看待中国互联网的发展，都更像是一个不断克隆国外创新的过程。当然时隔这么多年，现在我们可以说，我们的互联网产业不仅仅是克隆，而是真正有了创新。

但是至少在 2005 年的时候，我们的互联网就是在克隆。有一个著名的“外国和尚”杨致远，就在这样的背景下登陆中国大陆了。

杨致远是雅虎的联合创始人。雅虎当年仅仅成立一年就成功在纳斯达克上市，可谓是风光无限。此后，杨致远在世界各地成立了十余个雅虎本地网站，其中最为成功的当属雅虎台湾和雅虎日本。当然，杨致远这个人的经历值得大书特书，我将另文详叙。

当时，杨致远打算在中国大陆复制他的“成功”，并想以收购一家公司的方式来实现自己的梦想。而在这场收购中，百度以及 3721 都成为了候选方，前者要价 1.5 亿美元，后者据说报价到 1.2 亿美元。

作为雅虎收购的一部分，周鸿祎最终成为了雅虎中国的 CEO。当然这个 1.2 亿美元并不是一次性给的：先期给了 50%，后续两年内分别需要实现相应的利润才能兑现每年 25%。

这场收购很大程度上让周鸿祎走向了人生巅峰。然而在大家了解谷歌的盈利模式之前，还都不知道搜索可以有如此巨大的市场。而李彦宏的百度最终上市，今天的市值接近 800 亿美元。

10 年前 1.5 亿美元没有卖掉的百度，现在值 800 亿美元！想想当初，流量比百度还多的 3721 只贱卖了 1.2 亿。周鸿祎今天想起来，恐怕是会悔恨交加吧。

周鸿祎的第一年很成功，销售额超过预期，顺利拿到了 25% 的收购款。但这个时候联姻的很多问题也暴露出来了。比如说周鸿祎很努力地在做搜索，而杨致远是做黄页出身的，对搜索本身并不重视，不然的话也就不会“养 Google 为患”了。

雅虎更多地是把雅虎中国作为营收的对象而非发展的对象，这样必然会有一些短视，乃至杀鸡取卵的举动。至于这种矛盾是怎么积累的，可能既不为外人所知，到一定程度以后也不重要了。

之后发生的事情可以说是对雅虎有利，但对雅虎中国和周鸿祎是不是有利就不知道了。马云和阿里巴巴以 40% 的股权置换为代价，从杨致远那儿换来了雅虎中国的经营权，以及 10 亿美元的雪花银。

以今天的观点来看，这无疑是杨致远非常成功的一笔生意。同样成功的还有当时套现一部分阿里巴巴股票的软银孙正义。然而周鸿祎作为雅虎中国的 CEO，就现在所知道的资料来看，似乎并未被告知有这场谈判的存在。

对于突然之间换了老板这个事情，周鸿祎有些吃惊。周鸿祎更没有想到，之前自己因为看不上马云的公司，而拒绝被其收购，但两年没到，马云却成为了自己的老板。

具体发生了什么，可能只有当事人最清楚了。最后结果是周鸿祎带着自己的队伍离开了雅虎中国，25% 的钱按照“吃瓜群众们”的看法，应该是没有进腰包。然而这并不是一笔小钱，所以无论从什么角度来看，肯定是发生了让周鸿祎觉得不要钱也必须退出的事情。

周鸿祎先是去了红杉资本，之后又出来做了奇虎这家公司。奇虎的主营业务是做社区搜索，而运营这个业务的同时，周鸿祎也开发了一款叫作 360 安全卫士的软件。这个产品专杀流氓软件，把屠刀砍向了已经命名为雅虎助手的 3721。这款软件果然多快好省，什么流氓软件杀起来都很利索。

故事的另外一边，马云这个平时一般以精神领袖形象出现的人物，难得地在雅虎中国这件事情上务实了一把。正在努力砸钱做雅虎中国业务的马云，没想到摊上了 360 安全卫士。于是名叫雅虎助手的“3721 第二代”，就这样被杀掉了。坊间传闻马云一度传出话说：阿里巴巴旗下的任何机构都不会和周鸿祎发生任何业务往来。

这个梁子大概就这样结下了。同时，据说很长一段时间里，一个针对雅虎的 F 字母开头的域名，其拥有者就是周鸿祎。可见，周鸿祎对雅虎曾经有多恨。

事后很多人觉得，周鸿祎从进入雅虎开始，就未准备长久呆下去，并且脑补了他派自己技术人员去雅虎深造，学习本事，再集体反水等诸多情节。

这个我是不信的，主要原因是从周鸿祎整个历程来看，人很聪明，学习很快，敢打敢拼，而且非常得顽强坚持，这些品格都有足够多的证据。唯独老谋深算、老奸巨猾这些词，用在他身上怎么看都不合适。

所以我更倾向于认为是杨致远对雅虎中国的运营态度，以及卖掉雅虎中国给阿里巴巴集团的整个谈判过程中周鸿祎是不是被忽视了，可能这才是主要的因素。

013 | 周鸿祎和BAT的沉浮录（下）

如果说和百度的斗争是一场小事，和阿里巴巴的斗争牵扯到了雅虎中国的利益，那么我想周鸿祎从来都没有想过有一天，他还需要和 BAT 里面最后一个大鳄展开一场艰难的战斗。

而这场战斗的主动权却在腾讯的手里。这就是后来的“3Q 大战”，它对中国互联网的发展产生了非常巨大的影响。

今天我们看“大企鹅”的时候，觉得它非常憨态可掬。而腾讯作为“鹅厂”，也一直享有中国最有良心的互联网企业的美名。但倒推几年，在 2010 年及之前，中国的互联网企业，尤其是那些创业者，对“大企鹅”的看法可能就不那么乐观了。有句话叫作“走别人的路，让别人无路可走”，这句话说的就是当时在互联网企业工作和正创业打拼的人，对这只“大企鹅”的看法。

我们先扯远一点，看看当年一篇著名的文章。2010 年 7 月的时候，当时知名的《计算机世界》报在封面头条打出了大幅的标题，并且配上了一只被插了三刀的大企鹅作为标志，对腾讯展开了猛烈的批评。作为老牌计算机刊物，《计算机世界》存在的历史可谓不短，而这样猛烈的抨击背后到底有没有幕后黑手，其实我们不得而知。

从这篇文章的材料准备来看，《计算机世界》是精心策划、认真准备了的。那个时候的腾讯，尚未在移动互联网上推出微信这样今日一锤定音的扛鼎之作，而是四面出击什么都做，只要别人有的，腾讯就上。

这篇文章在网上至今都能够搜到，文章里面引用的例子，包括对曾经中国最牛的棋牌网上娱乐平台联众游戏创始人鲍岳桥的采访。鲍岳桥说 QQ 游戏一上线，就可以看出来是“抄袭联众”的，而他亲自去深圳寻求合作并遭到拒绝。

与此类似的例子在文章里面很多。从这一点来讲，在腾讯涉足一个领域的时候，国内无数 IT 企业都被压得毫无喘息的能力，甚至只能慢慢死去。“走别人的路，让别人无路可走”，说的似乎就是这样的一个状态。

“3Q 大战”，很大程度上就是这样一场战争。腾讯看到了 360 在安全领域的布局和成功，决定立刻涉足。而周鸿祎比其他任何一个创业者的反抗都更为激烈，手段都更狠。

这场战斗的开始，是 2010 年 1 月的时候，腾讯把它旗下的 QQ 医生和诺顿杀毒软件结合起来，免费送一年诺顿，在二三线城市猛烈推广。

有传言称，周鸿祎意识到了危险，在春节期间连夜将员工召回，开始布局应对腾讯可能的进一步推广。传言真假不得而知，然而从后来“3Q 大战”期间的表现来看，周鸿祎定是有备而来。

到 2010 年 5 月的时候，腾讯完成了对 QQ 医生的改造，正式推出了 QQ 电脑管家这个产品。这个产品做得和 360 安全卫士越来越像。等到 2010 年 9 月 22 日的时候，腾讯觉得万事俱备只欠东风了，于是再一次进行了其一贯的“推广”，在用户毫不知情的情况下强制给安装了。

很多用户发现，自己的桌面上突然多出来一个叫 QQ 电脑管家的东西。腾讯公司对于这种推广已经熟门熟路了，所以丝毫不觉得这次和以往的那么多次推广有什么区别。

然而我们知道，对于腾讯来说这只是又一个可以收割的领域，但对于 360 来说却是安身立命的根本。

于是仅仅在 5 天以后，360 宣称 QQ 在不停地扫描用户硬盘，来获得用户数据并干“见不得人”的勾当，并随之推出了一款 QQ 隐私保护器。360 表示，只要用了 QQ 隐私保护器，就可以监视 QQ 的一举一动。这个东西后来被人发现有“瑕疵”，比如说把其他的程序改名成 QQ.exe 同样会导致报警。

事情到 10 月中旬的时候就升级了：腾讯告 360 不正当竞争。同时腾讯也拉了一帮“兄弟”，有金山、百度等，一起摇旗呐喊。而 360 也开始打口水战。

正当大家觉得这个事情会停留在口水战和打官司的层面时，10 月 29 日，360 推出了一款软件：扣扣保镖。如果说隐私查看器是一个不成熟的作品，扣扣保镖则体现了 360 公司技术上极深的造诣。

我们来看看 360 这个保镖能做什么。根据百度百科的词条，360 的扣扣保镖可以：

保护隐私，阻止 QQ 静默扫描用户硬盘；

防止 QQ 盗号；

QQ 加速，禁用不需要的插件，大幅提高 QQ 运行速度；

过滤 QQ 软件广告；

清理 QQ 垃圾（含 QQ 影音、QQ 音乐等 QQ 周边软件）；

QQ 体检，检测 QQ 安全性并修复 QQ 的问题；

保护 QQ 安全，阻止 QQ 设置被恶意修改，自动扫描传输文件；

360“扣扣保镖”默认不修改 QQ 任何设置，所有功能都必须由用户主动选择触发，并可随时启用和恢复（仅支持 QQ2009、QQ2010）；

禁用侧边栏不必要的面板，让 QQ 界面看起来不再烦琐，运行更流畅；

自动清理不必要的 QQ 表情；

去除 QQ 插件，用户可以自主选择 QQ 插件启用。

这款软件体现了 360 对腾讯软件的深刻理解，这种理解从何而来，估计还是需要反编译看汇编代码才能获得。而软件做的很多事情，比如说屏蔽 QQ 秀、QQ 软件广告、QQ 迷你首页弹窗及 QQ 新闻弹出，更是直接打在 QQ 的核心利益上。

我想可能腾讯也没想到 360 做事情那么绝。能做这个事情的，不仅仅需要非技术的因素，还需要技术的积累，所以也许从春节开始，周鸿祎就一直在准备这场战斗了。

2010 年 11 月 3 日的时候，事情出现了重大进展。腾讯通过 QQ 的弹窗向用户发表了《致广大 QQ 用户的一封信》，称 QQ 客户端将不能与 360 兼容，QQ 将在装有 360 软件的电脑上停止工作。

这个事情引发了轩然大波。很多人卸载了 360，也有很多人卸载了 QQ。有聪明人开始问腾讯，你们是怎么知道我电脑上装了 360 的。于是腾讯承认，的确是扫描了用户的硬盘，但是这是为了用户的安全才扫描的。这个理由网民是否能接受，就不得而知了。如此看来，其实 360 也不算胡说八道。

这事情闹得如此之大，工信部和公安部都被惊动，对此事进行了干预。于是 2010 年 11 月 21 日，两家公司都分别在各自官网上给社会和网民道歉。至此，此事落下帷幕。

这件事情的影响非常深远。对 360 来说，这是一战成名，显示了彪悍的技术能力。在安全领域，360 的确是非常强的一家公司，360 后来也因此登上了纳斯达克。而 360 的彪悍的竞争意识和诸多的对手，也让周鸿祎认识到需要更多的朋友，从此以后他开始在互联网界大肆投资。

而对腾讯来说，这是腾讯涉足别人已经做起来的领域过程中，第一次遇到了鱼死网破的斗争。腾讯公司在 2010 年到 2011 年之间是一个转折点，这之前腾讯利用自己的优势各种模仿，这之后腾讯拿着手里的钱开始买买买。买买买显然比各种模仿，更让广大互联网企业感到安全。

014 | 周鸿祎和BAT的沉浮录（后记）

中国互联网的发展史上，周鸿祎是一个永远都不可不提的人。他有着非常鲜明的个人特点，又有着非同寻常的经历。他和百度、阿里巴巴以及腾讯在不同的时期都战斗过，他贯穿了互联网发展史中的各个重要阶段。我狗尾续貂个后记来着重分析一下。

首先从人来看，周鸿祎身上有着许多可贵的品质值得我们每个人去学习。

周鸿祎是一个学习能力很强，学习速度又很快的人。在互联网企业里，从业人员能不能够迅速地学习，决定了这个人能够走多远。

周鸿祎非常有战斗力，他经历了很多战斗，一般人可能是很难真的支撑下去的。而他可以，一场又一场的战斗都不是问题。很多时候，人生也好，事业也罢，一定程度上，就是一场又一场的战斗，坚持住不倒下不容易。

周鸿祎又是一个非常有毅力和勇气的人，在遇到无可匹敌的对手时，人往往都会畏惧、害怕，无法坚持下去。我觉得周鸿祎在某些方面做到了勇气、坚持和韧性的结合，他的这些品质值得每个人学习。

从另一方面来看，一个人的成就到底有多高，这又取决于很多因素。

有的时候不仅仅是聪明、坚持、勇气、韧性就足够的。很多时候，人的见识决定了这个人的高度。所谓“行万里路，读万卷书”是非常有道理的。

见多识广的李彦宏，与周鸿祎相比较来说，可能也只是多了几年美国留学的经验，但却可能就是这个原因，直接导致了百度今天如此大的体量，而 3721 却被轻易地卖掉了。

这个差距，体现在两个人身上，也许“见识”本身是最大的问题。我们都知道，当人的见识增长的时候，机会可能却不再了。

所以毫无疑问，我想周鸿祎本人一定会特别后悔，当初自己为了区区 1 亿多的钱，卖掉了可以到几百亿市值的 3721。这也告诉我们，有些时候，花时间做一些近期内没有什么意义，但是却能够提高自身见识的事情，可能会有意料之外的好处。

从这几次战斗的情况来看，我们很难说其实是周鸿祎先主动出击，要把别人搞下马。而其他公司，站在维护自己商业利益的情况下，毫无疑问地也会选择投入这样的战斗。

那么，在中国互联网的发展进程里，这样的战斗是不是真的不可避免呢？如果可以，又需要怎样做呢?

外界对周鸿祎的很多负面评论，来源于周鸿祎的战斗方式。这种战斗方式通常来说不仅仅包含了真实的情况，很可能也含有夸大的成分。

周鸿祎是非常善于选择战斗方式的，必要的时候杀入“敌人”的核心阵营，搞出鱼死网破的架势。必要的时候，他也会通过网络舆论来为自己的战斗加持民众的力量。后面这种做法有很多好的方面，也有不好的方面。

但是我们可以看到的是，近几年来周鸿祎的投资是越来越多，朋友是越来越多，敌人的关系也开始缓和了。这说明老周也开始慢慢转变做事风格了，而其做事风格的转变上，有很多我们值得学习的地方。

纵观中国互联网历史发展的十余年，纵观每次大战，我都一直有个问题：中国互联网的网民到底是什么？

在这些战争里，无论是浏览器地址栏的战斗，还是“3Q 大战”里，网民是没有选择权的。二选一的腾讯，更是把这种对网民的基本权益的忽视，发挥到了一个历史性的高度。

为什么纵观中国互联网历史发展十余年，我们的企业可以不需要顾及网民的基本权益呢？这些战争有点让我感觉回到了清朝，在中国土地上开战的日俄战争的味道。企业的社会责任到底在哪里？又应该受到什么样的监督？

“3Q 大战”改变的不仅仅是 360， 也是腾讯。腾讯从过去的各种模仿变成了现在的买买买，要把自己做成互联网的“水和电”，这个转变让我对腾讯这家企业以及马化腾本人感到由衷的敬佩。能够从一次声势浩大的战斗里面吸取教训，并在此基础上得到难以想象的发展，这的确是一家大企业非常值得尊敬的地方。

换个角度看，在不同时期和周鸿祎战斗过的不同企业，在战斗结束以后对自身的反思和改变也是不同的。这种不同，既反映了中国互联网的不同发展阶段，也反映了各个企业的掌舵人的风格。如果我们花一些时间去好好研究研究，对我们理解不同企业的不同发展轨迹也是不无裨益的。

015 | 在线旅游帝国Expedia崛起的背后

我会在这一年中介绍一些总部在西雅图，或者研发中心里面很重要的一部分在西雅图的 IT 公司。这其中除了微软和亚马逊这样的大鳄以外，还囊括了诸多在不同领域取得一定统治地位的公司们。

今天的主角是一家著名的在线旅游公司——Expedia，我将和你说说它的创业与发展史。

除了微软和亚马逊以外，Expedia 可说是总部设在西雅图的 IT 公司中最知名的一家。当然，从某种程度上来说，Expedia 与其说是家 IT 公司，不如说是一家在线旅游公司。

Expedia 的创始人就是 Zillow 的创始人理查德 · 巴顿（Richard Barton）。我想任何一个人，如果一辈子可以创立两家都很优秀的上市公司，这个人显然就是一个“大神”了。

巴顿创立 Expedia 的时候还在微软。那大概是 1994 年的时候，微软打算做一个旅游指南的 CD-ROM。巴顿觉得，只是搞个 CD-ROM 其实没什么意思，要干不如干一票大的。他是极少数在那个时候对互联网就有所了解的人之一，所以他想做一个在线的旅游信息提供商。

那个时候的微软还没有后来那么庞大，他很容易就见到了比尔 · 盖茨和史蒂夫 · 鲍尔默，并且说服了他们。于是他加班加点地干活，在 1996 年的时候，一个叫作 Expedia 的网站上线了。

1999 年的时候，微软决定将 Expedia 拆分出去，这大概是比尔 · 盖茨觉得一家做软件的公司同时做旅游代理有点不伦不类吧。

这个网站被拆分出去时，正赶上了 2000 年之前的互联网泡沫，这恰是一个契机，它很顺利地就在纳斯达克上市了。这对 Expedia 无疑是个非常幸运的事情。巴顿就继续做 CEO，这个 CEO 一做就做到了 2003 年。

这家公司的名字 Expedia，按照巴顿在一次采访里面的解释是 Exploration 和 Speed 的组合，这两个词分别意为“探索”和“速度”，因此 Expedia 象征着“迅速查找旅游的线路”。这个名字不但应景，而且非常有特色，让 Expedia 的品牌旗帜非常鲜明。

2003 年的时候，IAC 决定花钱买下 Expedia 私有化。这次收购到底溢价多少，我无从查实了，但我有一点不太理解：为什么巴顿就想卖它了，而不是坚持下去、继续做下去？但是从后来的资料看，巴顿可能是一个更适合创业，而不是经营企业的人。Expedia 到了 2003 年的规模，他也有点儿做不动了。加上互联网泡沫刚过，市场一片萧条。有人买，此时卖掉其实未必是件坏事。

买下来的结果就是让 CEO 拿了钱并退出了。巴顿估计是分到了让自己这辈子都衣食无忧的钱，他在拿着钱去完善自己下一个创业计划的同时，也度假休息了一年。

休息一年以后回到西雅图，他和从微软到 Expedia 一路同行的老同志罗伊德 · 福林克（Lloyd Frink）一起，开始了一段新的创业之旅。

这次创业一直处于保密状态，直到万事俱备只欠东风的 2006 年，Zillow 才作为一家房地产信息整合和查询的公司暴露在大众面前。

后来接受采访的时候，巴顿表示自己的确在 2003 年的时候就有了新想法，打算做 Zillow 了。如果这个时间是真的，和 Redfin 创始人开始搞 Redfin 的时间其实也差不多。

所以说，牛人的观念总是惊人得相似。有关 Zillow 和 Redfin 的故事，我会在后面的文章里讲述，这里就不再展开了。

买下 Expedia 的 IAC 的董事长是巴里 · 迪勒（Barry Diller），而迪勒是一个企业经营和资本运作的高手。从这方面来说，Expedia 是成于巴顿，但绝对是兴旺发达在迪勒的手上。

经过两年的整合，迪勒决定在 2005 年的时候让 Expedia 重新上市，并采用了同样的股票代码。

但是卷土重来的 Expedia 背后，不再是一个对旅游行业不熟悉的巴顿，而是有很多年经验的迪勒。

重组以后的 Expedia 包括了无数大大小小的品牌，除了著名的 Expedia.com 以外，知名的还有 Hotels.com 以及 HotWire.com，加上 2004 年买入并专门做企业业务的 Egencia，以及后世非常著名的做旅游社区的猫途鹰（TripAdvisor），等等。

这次重新打包上市后，Expedia 在资本市场上受到了追捧。有钱在手，加上懂得旅游经营的管理团队，这让 Expedia 从此成为了全球最大的旅游代理，从此以后从未掉队过。

到 2011 年的时候，迪勒又决定把 Expedia 里面与旅游媒体相关的业务都重新打包上市，并保留了所有和旅游交易相关的业务，包括所有的酒店、机票、租车、游轮，等等。

这次拆分并独立上市的公司里面最重要的是猫途鹰，Expedia 和猫途鹰就这样成为了两家公司。但是两者业务完全独立了，而董事长却都是迪勒。

这种资本运作和拆分壮大不仅需要眼光和远见，而且需要强大的资本运作能力，迪勒正是有这种远见的资本运作者。我们可以说，Expedia 最初的成功离不开巴顿的远见，但是真正在资本市场上呼风唤雨，壮大成长，主要还是缘于身为资本运作高手的董事长迪勒。

我们不得不佩服迪勒的眼光，猫途鹰从 Expedia 剥离出来成为独立的旅游媒体社区以及评论中心之后，迅速发展成为全球当之无愧的第一旅游社区。

一个社区的力量，在社交网络没有出现之前可能不被大家理解，Facebook、Yelp 之类给大家树立的榜样，使得猫途鹰这个旅游社区加评价的品牌影响力非常得巨大。

我想，如果当初这个品牌没有从 Expedia 剥离出去，那么因为既做裁判又做观众的缺陷，猫途鹰绝无可能发展到今天的地位。

作为旅游公司的 Expedia 就介绍到这里，而作为 IT 公司的 Expedia 就更有意思了。

前面说到，Expedia 总部在西雅图这边，又是从微软分离出去的，所以其技术层面一方面保留了非常重的微软痕迹，并非是湾区或者其他初创公司的那一套，更多地基于 Linux 和 Java。另外一方面，Expedia 的董事长通过资本运作又收购了大大小小无数的品牌，而这些品牌们在技术上又都是各自为政自然生长的。

此外，Expedia 还是一家商业地位在很大程度上远高于技术地位的公司。公司优先考虑商业决策，而对统一技术框架的实现兴趣不足。

经过多年的自然生长以后，Expedia 公司里面组和组之间、品牌和品牌之间的技术五花八门。这种五花八门带来的副作用现在逐渐体现出来。

比如说，不同品牌之间的数据无法做到实时的共享。一个用户在不同品牌下面的账号的行为不容易做有效的关联分析。因为技术的不足反而拖累了商业的发展，这就是多年来重视商业而不重视技术的直接体现。

Expedia 对技术的态度，说得好听一点，这是百花齐放，说得不好听一点，那就是在技术上没有足够的积累和底蕴。作为一家旅游公司，它的基础架构层面的建设是很值得商榷的，这也反过来在不断地阻挠其商业模式的进步。

Expedia 的这样一个状态，也直接导致其 IT 工作人员很大程度上难有土壤成为一流的 IT 人员。或许，这也是一些朋友会有在 Expedia 过渡几年的想法，并在择业时往往优先选择其他公司的原因。

和商业的蒸蒸日上相比，Expedia 在技术层面显得有些混乱。在西雅图，有些公司有些组的领导就私底下有 Expedia 出来的一律不给面试的潜规则。这种潜规则是不是公平暂且不说，但是这种潜规则实实在在地发生了，而其背后的原因，值得我们每个人去深思。

016 | 亚马逊领导力准则之要有硬骨头

亚马逊在美国公司里面是家非常奇特的公司，其中一点就是非常强调并且高度宣传它的领导力准则。亚马逊的领导力准则，一直以来都是大家研究这家企业的重点，并且有很多人还专门写书论述。而按照杰夫 · 贝佐斯的说法，这些领导力准则也是成就亚马逊的秘诀。

亚马逊对领导力准则的态度绝不停留在口号上。在亚马逊的每一天，每个人，不论层级高低，也不管工种是否相同，都需要熟练掌握并且运用领导力准则，它们是用来指导日常工作和交流的基础。

另外，在招聘的时候，亚马逊的每位面试官都需要针对面试人检查这些领导力准则。一个技术上需要进一步加强但是领导力准则突出的人，比一个技术上很强但是在领导力准则上表现得乏善可陈的人，更容易被亚马逊接纳。

亚马逊的领导力准则是否真的如同贝佐斯所说，是整个公司成功的灵魂呢？我觉得这是见仁见智的说法。但是探究这些领导力准则和准则背后的实际意义，有助于你理解亚马逊这家企业表现出来的一些与众不同之处。

今天我就来说一条领导力准则，即“敢于谏言，服从大局”，它的官方解释是：

领导者必须能够不卑不亢地质疑他们无法苟同的决策，哪怕这样做让人心烦意乱、精疲力尽。领导者要信念坚定、矢志不移。他们不会为了保持一团和气而屈就妥协。一旦做出决定，他们就会全身心地致力于实现目标。

这个翻译从“信雅达”上来说是差了点儿。但是作为亚马逊的官方翻译，应该是最准确的吧。

从字面上来看，这条领导力准则还是比较难理解的，因此我先引用下贝佐斯在亚马逊里面对员工做的解释。大体上贝佐斯的要求分为三部分。

“领导者必须能够不卑不亢地质疑他们无法苟同的决策，哪怕这样做让人心烦意乱、精疲力尽。领导者要信念坚定、矢志不移。他们不会为了保持一团和气而屈就妥协。”

这一段往往是最容易理解的。在亚马逊里面，所谓的“领导者”并不是指有领导职务的人，而是亚马逊的全体员工。也就是说，亚马逊的每一位员工，都必须有坚定的信念，能够敢于说“不”，坚决说“不”，绝对不随便因为要维持一团和气，或者维持上下级之间的关系等而违心地说是。

“一旦做出决定，他们就会全身心地致力于实现目标。”

这是第二部分，它的意思是：服从大局。写得很简单，但是解释同样得多。这里的意思是：一旦一个决定做出来了，哪怕是讨论过程中存疑的一方，也需要从现在开始，完全地聚拢到决定上来，全力以赴地执行决定。

而贝佐斯特地强调的第三点，其实并没有出现在这段文字里。或者，你也可以将其理解为第二点的一部分。

这个第三点是说：当一个决定做出并且执行了以后，最后的结果如果是失败的，那么参与执行的所有人，都应该重新检查审视这个结果，但是绝对不允许“当初如果听了我的，就会怎么怎么样”的言论存在。

那么我们来详细看一下这几点都反应了什么。贝佐斯给他自己挑选了一个 S-team，这个团队由亚马逊里的一些高管组成。挑 S-team 的原因是贝佐斯希望这个队伍里的人对自己实施这条领导力准则。

贝佐斯相信没有人是天才，所以一旦要做重要决定了，大家都要能够坚持自己的观点。当然，所有这些观点都要基于合理的理由，而不仅仅是个人的喜好。

贝佐斯觉得，办公室政治是非常浪费公司时间和精力的。而为了维持上下级间的一团和气，从而不愿意说“不”，进而造成决策的失误，对一家公司来说要付出的代价很大。因此，在亚马逊，贝佐斯不喜欢也不希望大家因为办公室政治而失去了对真理的追求。

与其大家忙碌于维持和领导的关系，不如每个人都致力于对真理的追求。这样一来，一个重大决定在做出前就会被反复讨论，从而尽可能地避免或重大或微小的失误。贝佐斯对于 S-team 中每个人的要求，也是完全基于这样一个原则的。

这个准则的第二部分是：一旦参与项目的人经过了各种各样的讨论，或者通过讨论达成了一致，或者更有可能的情况是作为最高决策者，在大家互相不能说服的情况下，拍板做出了一个决定，那么在这之后，所有人都必须全力以赴地执行这个决定。而不是说有些人因为自己的意见看法没有得到实现，从而开始偷懒敷衍，或者在决定已经做出的情况下，对外界宣扬自己的不同看法，进而给外界造成一种不团结的印象。

也就是说，一个决定一旦做出，就要求不存在异类和不全力以赴的情况。造成不团结的言论和行为，都是违反这个领导力准则的。

第三部分，也是特意强调的一个部分，它是说这个决定的做出既然是集体反复讨论的结果，那么即便最后证明这个结论是不成功的，大家对于这件事情的检讨也应该仅限于就事论事。公司里绝对不允许把做出结论前个人的不同意见搬出来，并作为幸灾乐祸的理由。

这三条内容放在一起，某种程度上就反映了亚马逊的一种做事风格。亚马逊对于市场的反应速度是非常快、非常有效的。我们都可以看到，一旦市面上出现了一些新的动向，亚马逊相对于其他大企业来说，往往能够根据实际情况，非常迅速地做出反应，而且这种迅速反应很多时候都极为准确。和其他公司对比亚马逊所发布产品的成功率，就可以非常充分地说明这一点。

此外，亚马逊同样可怕的地方在于：这个机构一旦做出了决定，那么整个公司的机器就会被全面开动起来，不打折扣地执行决定。

这不像很多公司存在的官僚做派，被否决的一方给决定采纳的一方添堵。这种执行方式对于一家大公司来讲是非常值得赞扬的。集中所有的资源没有分歧地执行下去，一个庞然大物一旦开动了这样的机器，对于竞争对手来说，就很可怕了。

这条准则的最后一部分还彻底杜绝了所谓“秋后算账”的做法。这种做出决定以后大家一起承担责任，然后就事论事进行改进的态度，是有效杜绝办公室政治的好办法。贝佐斯作为一位卓有远见的领导，提出的这条领导力准则，确实有很多值得我们每个人思考的地方。

一家企业大了，官僚味儿就出来了。我们大凡能看到的企业，从 IBM 到微软到谷歌，其实都无法避免官僚化，亚马逊则在最高领导层上通过贯彻领导力准则，很大程度上避免了大公司病。从这个角度来说，我想贝佐斯的确做到了很多公司都没能做到的东西。

017 | Hadoop三国之魏国Cloudera

今天开始，我打算介绍一下 Hadoop 领域里面的三家发行商，它们之间的关系正好和三国时候的魏蜀吴很类似，所以不妨就排演一出 Hadoop 的三国版，带你一起感受和思考下大数据领域的发展和乱相。

首先出场的是魏国 Cloudera。我们知道三国时的魏国，曹操以“挟天子以令诸侯”而知名。这句话用在 Cloudera 身上不是太合适，不如说“天子”，也即 Hadoop 的第一个作者，和 Cloudera 联合在一起，来试图“令诸侯”更为贴切。我们姑且将就一下吧，历史总是惊人得相似，但也只能到相似的程度了。

Cloudera 成立于 2008 年，由克里斯托夫 · 比塞格利亚（Christophe Bisciglia）、埃姆 · 阿瓦达拉（Amr Awadallah）以及杰夫 · 哈默巴赫（Jeff Hammerbacher）创建。如今阿瓦达拉还是 CTO，哈默巴赫虽然挂着首席科学家的头衔，但很少参与公司管理了，而比塞格利亚则混迹于硅谷 IT 圈。

2012 年大数据的概念才开始红火起来，2008 年他们几位就能够看到这个市场并创立公司，实在是值得敬佩。

2009 年 3 月发生了 Cloudera 创立以来第一件比较大的事件：第一笔融资到账。这笔 500 万美元的融资，是由全球知名的五大风险投资机构之一的 Accel Partners 提供的。Accel Partners 这个投资者，在后面的几轮投资里面都扮演了重要角色。我想它最后一定是赚了不知道多少倍的钱。

伴随融资的到来，Cloudera 发行了它的第一个 Hadoop 集成版。涉及 Cloudera 的盈利方式，我们需要展开讲一讲它的 Hadoop 集成版。

现在业界通常也把 Cloudera 发行的 Hadoop 版本叫作 CDH，CDH 里面的东西本身都开源，也可以从 Cloudera 官网获得。但是除了 CDH 发行版以外，Cloudera 还有一些私货，这些就是 Cloudera 独有的了。

Cloudera 的创始人在一次访谈中提到，2008 年他们创建公司的时候，打算做的服务类似于现在 AWS 的 Elastic MapReduce，通过在云上给大家提供服务来赚钱。然而他们很快就发现这个模式太超前，在 2008 年的时候不切实际，而且投入也很大，所以就转向了做 Hadoop 发行商的角色。

所谓的 Hadoop 发行商，有点类似于 Linux 世界里的 RedHat。公司通过开源软件的包装，整合稳定的版本形成一个套餐，通过让企业用户购买套餐来实现盈利。

企业用户愿意购买套餐无非是两个原因：一是为了对方提供的技术支持，二是对方的套餐里面有一些开源版本没有的东西，可以方便企业使用和部署这个开源的版本。

Cloudera 的盈利模式就来自于这两方面。Cloudera 给企业提供技术支持，而这些技术支持是要通过购买收费套餐获得的。

Cloudera 的价格不便宜，最新的价格差不多是 1 万美元一个节点一年。这个价格是相当高了，所以 Cloudera 在我国卖的时候，常常是用户只愿意买 10 个节点，回头自己就跑上几百个节点。盗版软件曾经一度横行，免费多用节点也就不是什么难事了。国内大致就是这个情况了。

Cloudera 在盈利模式上还依赖于套餐里面拥有的非开源的东西。Cloudera 的 CDH 是 100% 开源软件整合，在网站上可以免费下载使用。但是 Cloudera 同时又提供了一个叫作 Cloudera Manager 的企业管理组件，这个东西是不开放源代码的，在三个月试用期过后就要收费了。它提供了企业比较在乎的对计算机集群的管理、部署、升级、监控等各方面的功能。

这些功能对于普通用户，尤其是喜欢折腾的用户来说可能无所谓，但是 Cloudera 相信这些功能对于真正有钱的企业来说必不可少，而开源的 Hadoop 版本里面最差的就是这部分。

Cloudera 相信，他们自己做的这个 Manager，能够比其他 Hadoop 发行版更有价值，更加适合企业级用户使用。

等到 2009 年 9 月，Cloudera 又一次的大手笔震惊了 IT 界。他们请到了一尊“大神”——道格 · 卡丁（Doug Cutting）。

这位大神是“Hadoop 之父”，第一位作者。开始他是自己自娱自乐写 Hadoop，后来被雅虎这个“活雷锋”招安，带领一队人马做 Hadoop。有关大神的故事长篇累牍，讲也讲不完，因此这里就不展开了。

据说，因为在此之前卡丁和他的顶头上司，雅虎里面管 Hadoop 的那个副总裁之间互相看不顺眼，经常被对方鄙视或者穿小鞋，大神心里早就不爽了。于是 Cloudera 手一招，大神就毫不犹豫地跳过来，成了首席架构师。当然还有一个说法，那就是 Cloudera 给了很多钱很多股票。

至于哪个版本为真，其实不重要了。不管怎么样，大神现在肯定是发财，发大财了。至少如果大神一直继续在雅虎，肯定赚的比现在少很多。大神做了 Cloudera 的首席架构师以后，日子是过得顺风顺水，后来还荣升了著名的 Apache 基金会的主席。

自从有了卡丁以后，Cloudera 腰杆也直了，底气也足了，从此以后就以“Hadoop 正宗”自称了。

这个故事有点类似于曹操拿着天子做文章，但不同的是天子算是被曹操胁迫的，而“大神”和 Cloudera 这几个与 Hadoop 最初版本没太多关系的创始人之间，多少应该算是互相捧场，皆大欢喜。

好日子开始了，Cloudera 不断烧钱壮大，到了 2011 年又开始了新一轮融资，这次的融资引入了一个特别值得注意的角色：In-Q-Tel。

国内的朋友对 In-Q-Tel 可能不太熟悉，这个金主是 CIA 下面的投资公司，专门投资对美国国家安全有重大意义的项目。其中著名而神秘的大数据分析公司 Palantir，美国棱镜项目技术提供者的启动资金就是这家基金给的。另外，MongoDB 也接受过他们的钱，所以印度觉得 MongoDB 不安全。而有了这个机构的投资，到底是不是还安全，这只能是“公说公有理婆说婆有理”了。

这次 Cloudera 拿到了 4000 万美金。有了这么大一笔钱，Cloudera 迎来了一次大发展。这次 Cloudera 意识到 Hadoop 需要一个更快的查询引擎，并高调宣布要做一个 MPP 的产品，也就是 Impala。

这也是 Cloudera 在宣传口号上的一次调整。以前 Cloudera 总是称自己为 Hadoop 发行商，这次它华丽丽地改名了，从此以后表示自己是个数据仓库公司，而 Impala 则是他们大力推进的查询系统。

Imapla 可算是命不太好。最开始，Cloudera 试图让 Impala 成为自己控制的项目，所以并没有将其交给 Apache，于是 Impala 也就没有得到 Cloudera 以外人士的重视。结果，其他很多的竞争对手就这样起来了，尤其 Spark 更是攻城略地。等到后来 Impala 被贡献给 Apache 时，已经是为时太晚。

2014 年是 Cloudera 的丰收年。这一年里，英特尔以 7.5 亿美元的价格拿走了它 18% 的股权。跟随英特尔的还有谷歌、戴尔公司老总迈克尔 · 戴尔（Michael Dell）的私人投资基金，以及其他各路人马。这次投资也把 Cloudera 的总估值送上了 41 亿的巅峰，让 Cloudera 当之无愧地坐上了 Hadoop 发行商里的第一把交椅。

为了坐实数据仓库公司的梦想，Cloudera 又开始了另外一个项目 Kudu，即 2015 年开始主推的新一代存储系统。Kudu 的想法是让 Cloudera 有一个可以同时支持 OLAP 和 OLTP 查询，两者性能又都不会太差的存储引擎。这个项目引起了广泛关注，并让 Cloudera 再次吸引了大量的注意力。

然而俗话说得好，盛极必衰。此后的三年里，Cloudera 的业务并没有随着“大数据”这个概念进一步膨胀，相反的，它的估值到底值不值 41 亿美元，一直让人有些揪心。

Cloudera 终于走向了上市之路，而这个过程可谓非常曲折，因为上市消息宣布以后，大家首先注意的是上市材料里面的估值并没增加。2017 年，Cloudera 自砍估值一半，上市以后的估值只有 20 多亿。别人不知道，起码英特尔的投资是彻底亏了。

这种拼命也要上市的做法，充分反映了 Cloudera 可能遇到了什么问题。从各方面来看，这可能主要还是现金流的问题，缺钱却没有投资人愿意继续投入了，只能血淋淋地上市了。上市后的 Cloudera 并没有飞起来，可能大家都还希望给它一点时间，看看它到底能做多好吧。

018 | Hadoop三国之吴国MapR

今天我要介绍的这个 Hadoop 发行商是 MapR。它算得上是一家特立独行的公司，它实力很强，但却比较少去参与争斗，所以我们把它称作“吴国”吧。

MapR 成立于 2009 年，由 CEO 约翰 · 施罗德（John Schroeder）和 CTO 斯里瓦斯（M. C. Srivas）创立。到 2016 年的时候，施罗德卸任 CEO，做了执行主席（Executive Chairman），斯里瓦斯则去了 Uber。为什么 CEO 和 CTO 下台的下台，去 Uber 的去 Uber，这是个有意思的问题；我留到文章最后来说。

先从 MapR 这个名字聊起，它是 MapReduce 的缩写。在心理学上有这样一个说法：人们总是会在潜意识里面，流露出对自己不擅长的东西的关注。从这一点上来看，MapR 这个公司拿了 MapReduce 来做商标，而事实上它擅长的也的确不是 MapReduce。

MapR 的 Hadoop 发行版和其他公司很不一样，它是一个挂着 Hadoop 外壳，但是夹杂着自己私货的版本。

MapR 的联合创始人兼 CTO 曾经在谷歌的文件系统组做过经理，所以他很强烈地认为 Hadoop 的文件系统是个“渣子”。于是这个 CTO 用很低廉的薪资在印度雇用了一群程序员，重构了一个文件系统。这个文件系统据说有比 Hadoop 的文件系统优越无数倍的性能、稳定性、安全性，等等。

而 MapR 的 Hadoop 版本，简单一点来说，就是把 Hadoop 里面的文件系统替换成了自己的这个不开放源代码的文件系统，同时又做了很多工作，让这个文件系统和现有的 Hadoop 体系兼容。这种兼容性在我看来其实挺难做的，但是 MapR 号称是做到了。

本着在文件系统道路上越走越远的想法，MapR 踏出了第二步：瞄准了在 Hadoop 生态圈里非常重要的 NoSQL 产品 HBase。

HBase 的大名可谓众人皆知，但是因为 HBase 受到了 Hadoop 文件系统本身的一些限制，以及设计与底层的存储分离得太厉害，其性能一直不是很好。

MapR 的下一步做法是改变文件系统，在文件系统内实现对 HBase 的支持，并且提供 HBase 的接口给上层应用。这样用户其实不需要额外装 HBase，就自然而然地拥有了 HBase 的功能。

这还没完，MapR 在自我改造的道路上越走越远。它们又瞄准了 Kafka——这个在 Hadoop 系统里面做数据交换的重要服务。MapR 的做法还是继续改改改，改它的文件系统，让文件系统又拥有了 Kafka 的功能。于是，用户们不需要安装，就可以使用 Kafka 了。

没错，就是这样。这个创业公司凭借一己之力，集聚了一群程序员，挑战了全世界，重新实现了这么多的功能，然后再包装进自己的发行版卖给客户。更重要的是这些重新实现的功能，据说性能上要好很多。而开源的东西，按照 MapR 的说法，实在是只能凑合着用。怎么样也比不上 MapR 的高大上。

MapR 的说法是，这种做法不只实现了同样的东西，而且做得更好、更高效。“更快、更高、更强”是每个人追求的目标，如果后面再加个“更便宜”，那就太完美了。

只是 MapR 的这套系统本身以赚钱为目的，和“便宜”是没有什么关系了：MapR 的系统卖得比其他人的系统都贵，因为他们觉得自己的系统更好。

此外，但凡是存储相关的功能，MapR 都重新实现了一遍，其他部分则选用开源的，这就导致了两个问题。

第一，那些开源的东西在这个文件系统下的兼容性需要仔细测试。所以很多时候你会发现，只有伴随着 MapR 的发行版一同发行的开源工具，才能在 MapR 的文件系统上很好地工作，而外部下载的就不能保证这一点了。

第二，就是客户有顾虑。客户会想：你的系统是自己实现的，如果我上了你的“贼船”，再想回头去用 Cloudera 的，就不太可能了吧？因为你的数据存储，对别人来说就是不透明的，迁移起来会有障碍。为了避免被“绑”在 MapR 的战车上，还是不要买你家的东西吧？

这其实很考验市场人的宣传功力。 当然 MapR 的宣传队伍不是吃素的，他们把自己的系统定义为“二进制代码无差别兼容”。简单一点来说就是，在其他的 Hadoop 发行版和 MapR 之间，可以互换模块随便运行。

这个口号看上去很美好，但实际测试的时候往往就是另一番景象了。这个所谓的“二进制代码无差别兼容”，从来没有真正实现过。不过，倒是很多人在宣传的时候说“我们就是 Hadoop，没有兼容性问题”。这个 Hadoop 发行版终究没能成功开疆拓土，在美国以外地区几乎没有什么人用。

相对于存储系统，MapR 在系统的执行方面就显得没这么自信了。MapR 有关执行的部分，比如说 MapReduce，或者在 MapReduce 之上开发的各种查询语言——如 HIVE、PIG 等，都是直接用开源的。不过，MapR 对开源社区的贡献是有目共睹得低。

MapR 主导了一个开源项目 Apache Drill 的开发。大概在 2013 年的时候 MapR 的人来找过我，我和当时的 Drill 项目负责人聊过以后，感觉对方对很多问题都还没想清楚，所以没有去 MapR 工作。

后来 Drill 的发展也并不顺利，再后来变更了主要负责人，项目也慢慢起来了，参与进来的公司越来越多。再后来，伴随着 MapR 创始人的下野，Drill 的人也跑去开了个创业公司。我个人对于这个创业公司的前景不是特别看好，主要还是感觉 Drill 这个产品不是很出彩。

Drill 这个东西是开源的，但是 MapR 这个企业对于好东西，往往都不开源。因此，我们难免要仔细审视一下 Drill。至于 Drill 发展至今又是个什么境况，我就不妄加评论了。

MapR 的融资过程比较有意思，前后融了好几轮，最后一轮时，谷歌旗下的风险投资部门 Google Venture 投了钱。为什么说有意思呢？因为谷歌很少在 Hadoop 的相关领域撒很多钱，比如在 Cloudera 上投入就不多。

我想，可能谷歌从来都没有看好过 Hadoop 的文件系统，或者 Hadoop 整个生态圈。但是对于凭一己之力去重写文件系统的公司，并且其创始人还是从谷歌出来的，知道 Hadoop 内部是怎么做的，可能就刮目相看了。谷歌也许认为这样的公司有可能成功，所以才投入了很多钱。

MapR 的生意很有意思。它真正的客户量很少，可能连 Cloudera 的 10% 都不到。但是很奇怪，MapR 和 Cloudera 在营收上差不多。也就是说，MapR 的每个客户，贡献给它的钱都要多很多。这到底是什么原因导致的呢？因为客户上了 MapR 的“贼船”下不来，而不得不继续使用？还是这家公司的产品真的受有钱公司的欢迎？我无法去辨别。

MapR 的 CTO 兼联合创始人，在 2016 年离开 MapR 成了 Uber 的首席数据架构师。创始人下台或者离职，显然不是什么好事情。那么，这个印度人为什么放着自己好好的公司不做，非要跑去 Uber 呢？

我想不外乎两个可能性：一是自己做得没兴趣，不想做下去了，二是资本的力量进来了。也许 CTO 觉得钱赚得不够多，不是上市的好时期，而资本没有这个耐心继续等下去，因此就只能把“拦路虎”清掉了。我想，第二个原因可能性更大。

但是我们必须要提醒大家的是，MapR 的这套发行版能够出来，这位 CTO 功不可没。离开了他，MapR 是不是依然具备继续前进的能力呢？这就留给时间来检验吧。

不知道 MapR 到底什么时候要上市，也不知道上市以后会采取什么举措，但这种创始人离职的现象，也许不是一个好的信号。我很难理解一个创始人需要在公司上市前夕，离开自己辛苦创业的公司这种情境。我只能说，要么是公司层面的问题，要么就是资本的力量太强大了。你认为，这对 MapR 又会有什么影响呢？

019 | Hadoop三国之蜀国Hortonworks

我把 Hortonworks 类比为“蜀国”，主要有两个原因：一是它也算正统出身，是原来雅虎里面写 Hadoop 的那个团队被剥离以后成立的；二是“蜀中无大将，廖化作先锋”，Hortonworks 和其他公司比起来，真是没什么大神。Cloudera 有 Hadoop 的创始人在，MapR 的 CTO 精通文件系统，而 Hortonworks 缺了一个标杆式的人物。

Hortonworks 的起源要追溯到 2011 年，那年雅虎决定将 Hadoop 团队拆分出去，与人合资成立一家新公司。

我想，这在很大程度上是因为雅虎一直是 Hadoop 源代码的最大贡献者，而 Cloudera 则拿着雅虎的源代码赚钱。雅虎里面做 Hadoop 的人看着对方发财，心里肯定很不爽，起了单干的雄心壮志，这是可以理解的。

主导这次拆分的人是埃里克 · 巴尔德施维勒（Eric Baldeschwieler），他当年也是雅虎 Hadoop 软件开发副总裁，掌管了整个 Hadoop 团队。拆分后，他先后就任 Hortonworks 公司的 CEO 和 CTO。下台以后的他很久没有再找一份正式的工作，而是以投资人和导师的身份混迹于硅谷的 IT 圈。直到最近，他终于去了亚马逊旗下的子公司 A9 做了搜索部门的一把手。

这个埃里克就是那个当年和道格 · 卡丁（Doug Cutting）不和的人，他在一定程度上导致了卡丁决定离开雅虎，加盟 Cloudera。后来卡丁发达了，埃里克“没落”了，所谓人生起伏莫过于此，不知道两位相见是否会感触良多。

Hortonworks 早年赚钱很困难。竞争对手 Cloudera 不但先一步进入了市场，挖到了 Hadoop 的精神领袖，而且更重要的是，很早就开始专注于一些企业需求，包括权限管理、资源管理，以及对用户行为的监督等企业级应用的必需品。这些东西当然一部分被 Cloudera 给贡献进了 Hadoop，但另外一部分则成为了 Cloudera 收费的 Cloudera Manager。

而写了 Hadoop 大部分程序的 Hortonworks 没有这个觉悟，他们认为“开源”就是好的。这个公司从一开始就打出口号：我们的东西 100% 是开源的。

“100% 开源”这件事到底好不好，就是“仁者见仁，智者见智”的事了。但是不可否认，既然是“100% 开源”的，那么其他人也很容易就能组个局，就可以卖自己的 Hadoop 了，为什么非要用 Hortonworks 的呢？事实上这事情英特尔干过，Oracle 想过。

所以这样一看，Hortonworks 的竞争优势，最后只剩下“更廉价”了。Hortonworks 到处打价格战抢客户，这个生意显然也没做成功。我想主要原因还是有钱的不缺那点钱，没钱的希望更便宜。

而这种 100% 开源的做法，意味着 Hortonworks 的发行版并不能比开源版带来额外的附加价值，从而也使得 Hortonworks 的定价没有太多的空间。这让 Hortonworks 成了“廉价”的代名词。

Hortonworks 成立的时候，最大的一单生意来自于微软。那个时候微软特别得恐慌，因为 Hadoop 只能跑在 Linux 上，不能跑在 Windows 上。长久下去，这必然会影响到 Windows 的销售。在那个以 Windows 为纲的年代里，微软对任何会影响到 Windows 销量的问题，都要想办法解决。

微软的解决方法就是：把 Hadoop 做到 Windows 上来。据说微软和几家商谈，Hortonworks 开价最便宜，于是微软决定让 Hortonworks 来做 Hadoop 的 Windows 版本。2013 年的时候，Hadoop 终于能够在 Windows 上跑起来了，而微软的重点却已经从 Windows 转移到云计算了。

因为版权的问题，在云上，Windows 的虚拟机比 Linux 的虚拟机更贵，所以大家都宁可用 Linux 而不用 Windows。微软自己的 Windows Azure 也不得不加入对 Linux 的支持里来，因此让 Hortonworks 做 Hadoop 的 Windows 版本这单生意，并没有让 Windows 的销量上去多少，微软多少有点赔本赚吆喝，但是 Hortonworks 的确很需要微软的钱。

Hortonworks 当时被投资人问的最多的问题就是：你们的钱从哪里赚的，是不是还是主要从微软来？而 Hortonworks 可能觉得自己出身于硅谷，硅谷的传统又是“反微软”，与微软绑定似乎就是硅谷的敌人了，因此虽然拿了微软的钱，但态度却依然暧昧。

具体的表现是 Hortonworks 一方面和微软的合作扭扭捏捏，不太愿意和微软保持类似 Cloudera 和 Intel 那样很紧密的合作关系，也不太愿意微软注资拿一部分股份。另外一方面，Hortonworks 在投资人面前非常强调自己在如何如何地努力增加非微软的收入。

Hortonworks 与微软暧昧踟躇的关系并不是好事。微软毕竟家大业大，有很多企业客户，而 Hortonworks 最缺的就是客户。Cloudera 这方面明显聪明太多了，接受了英特尔的投资让其成为自己的大股东，从而获得了英特尔这家大企的支持。

当 Hortonworks 有了更多的合作伙伴，其他各处的总收入超过微软给的钱时，与微软的合作就从若即若离，变得同床异梦起来。而萨蒂亚 · 纳德拉（Satya Nadella）的上台也让微软从“以 Windows 为纲”彻底转向了云计算。Hadoop 能不能在 Windows 上运行，这一点已经不是重点了。

于是，在某次宣传 Windows Azure 的活动里，Cloudera 作为合作伙伴，也在邀请之列。这样一来，Hortonworks 和微软的蜜月期结束了，之后两家公司渐行渐远。没有抱住微软的“大腿”，这是 Hortonworks 发展史上非常遗憾的一幕。

Hortonworks 在 Hadoop 社区里有一场非常知名的“互撕事件”，事件的另一主角是 Cloudera。这都要从 2011 年说起，曾经的雅虎 Hadoop 团队重要成员，后来的 Hortonworks 创始人之一，也就是欧文 · 奥马利（Owen O’Malley）写了一篇博文：“The Yahoo！Effect”。

这篇文章总结来说就是：Apache 基金会很厉害，开源项目很多。但是，这篇文章同样传递出这样一个意思：雅虎在里面做了大部分的贡献。至于竞争对手 Cloudera，在文中就显得非常惨不忍睹。

也许文章的本意是唤醒大家“Hortonworks 才是 Hadoop 正统”的意识，但是 Hortonworks 已经没什么牛人了，即便正统又怎么样呢?

Cloudera 看到此文，自然不干了，他们辛辛苦苦挖来了道格 · 卡丁装点门面，就是想让自己显得更为正宗。这篇文章却直接“打脸”，似乎是说他们不劳而获，拿了雅虎的东西卖钱。

Cloudera 的辩解方式简单总结就是：这个当年写代码的人——“Hadoop 之父”道格 · 卡丁，都在我们公司了，他所有写的代码，包括过去未被我们雇用时写的代码，现在也应该算是我们公司的贡献了。

经过这样修改之后，Cloudera 迅速成为了第三大贡献者，当然前两位依然是 Hortonworks 和雅虎。但不管怎么说，这也只是让 Cloudera 显得好看一点而已。Cloudera 一下子从不重要的贡献者跻身为第三位贡献者的地位，我想 Cloudera 大致也就只能修饰到如此程度了吧。

非常有意思的是，Hortonworks 里面原本就最不爽道格 · 卡丁的埃里克跳了出来，也就是前雅虎 Hadoop 软件开发副总裁，后来又先后做了 Hortonworks CEO 和 CTO 的那位。

埃里克说 Cloudera 这个统计也有问题。因为这个统计里面，用的指标是每个公司分别给系统提交了多少个补丁，而在统计的过程中并没有考虑每个补丁的大小是不一样的。于是埃里克说，我们干脆来看看每个公司分别提交了多少行源代码吧。

这一统计，雅虎的源代码还是占据了大部分，Hortonworks 和 Cloudera 基本上旗鼓相当。但是埃里克说 Hortonworks 作为一家公司成立，晚了好几年，可是提交的源代码数量已经和 Cloudera 旗鼓相当了。Cloudera 单位时间内提交的代码数量不如 Hortonworks，所以 Cloudera 自然是名不符实。

这次事件主要就是在争夺 Hadoop 的控制权。而两位主角因为忙于互撕，直接导致 Hadoop 在两年内没有什么新版本发布。这样一来围观者看不下去了：天天叫着 Hadoop 的新版本怎么还没来，我们没空看你们互撕。

我们必须说资本的力量是无穷的，道格 · 卡丁顺利荣升 Apache 基金会主席，他的影响力一时无二；而埃里克这次跳出来发表意见，难免引起公司内外包括投资人的一些反应，之后他也从 Hortonworks 离职，然后很长一段时间里没有找到全职的工作。

最后的结果是，阿帕奇 Hadoop 项目委员会的成员里，Hortonworks 和 Cloudera 的人大致占了一半，谁也不是赢家。Hortonworks 可能更惨一些，毕竟 CTO 因为跳出来发表意见，之后就辞职了。

更重要的是，“二虎相争”又让第三方的软件有机可乘，比如 MapR 就趁机拓展了地盘，亚马逊的 Elastic MapReduce 更是迅速占领市场。|因为 Elastic MapReduce 这个版本在云上面的服务是基于 S3 的，而不是原生的 Hadoop 文件系统。

另外一方面，随着大数据技术的发展，引领大数据潮流的谷歌新推出了一个叫作 BigQuery 的服务，它主要是提供交互式分析查询，而交互式分析查询在 Hadoop 的生态系统里也越来越重要，客户越来越需要。但是这种交互式查询 HIVE 做不了，因此 Cloudera 启动了 Impala 项目，MapR 也以 Drill 项目来响应。

但是 Hortonworks 却坚持说：HIVE 才是交互式分析查询最自然的选择。虽然现在 HIVE 因为性能问题做不到交互式，但是 Hortonworks 决定大举进军 HIVE，提高它的性能。Hortonworks 相信经过性能改造，HIVE 能够提供交互式分析查询。

结果，这条路走得不但艰难，而且很失败。Hortonworks 始终没能够把 HIVE 改造到可以和 Impala 或者 Drill 相提并论的程度。而在合适的时候没有开始新产品的开发，没有了“大杀器”的 Hortonworks，其产品销售比起其他两家来越加困难。

因为产品销售困难，Hortonworks 的融资之路也开始受困。在此背景下，Hortonworks 决定率先 IPO；既然拿不到投资者的钱，不妨去股市里找钱。资金链的危机，据说正是 Hortonworks 急速上市的重要原因。

但是，这个上市过程就显得有点“血淋淋”了：上市的时候大概 10 亿美金，上市后不到半年，就腰斩一半只剩下 5 亿美金了。

Hortonworks 这个正统出身的 Hadoop 公司，今天混到这步田地，只能说是“小二黑过年，一年不如一年”了。

Hortonworks 公司既无大公司支持，又没有自己独特的功能。100% 的开源，没有自己主导的开源项目，也没有自己开发的闭源的套件，它的未来之路会好走吗？

020 | Hadoop及其发行商的未来

Hadoop 以及它的生态圈，从开始到现在也已经有差不多十年历史了。Hadoop 从雅虎支持的一个开源项目，到由很多项目组成的 Hadoop 生态圈，以及依靠 Hadoop 发行版开展商业活动的三大公司 Cloudera、Hortonworks 以及 MapR，其发展不可谓不迅猛。

我在前面重点介绍了 Hadoop 的三大发行商，希望通过对其历史、技术和商业模式等各方面的介绍，让你对 Hadoop 当前的商业化状况有了一定的了解。

那么十年之后，整个生态圈又发生了哪些变化，Hadoop 发行商们的未来又会是怎样呢？本文就来探讨这方面的问题。

Hadoop 诞生的原因有很多，但是最重要的一条是除去谷歌，硅谷的其他互联网公司们每一个单拎出来，其研发能力都有限，不太可能构建出谷歌那样的大数据架构。而互联网业务的发展决定了这一套大数据架构是不可或缺的，所以这些“兄弟们”以雅虎和 Facebook 为首，开始抱团取暖，在 Hadoop 这个开源产品下，逐渐构建出了整个生态体系。

因此，这个生态体系最初的服务对象也是这些互联网公司。互联网公司的研发能力都很强，可以自己定制系统，所以 Hadoop 生态圈的发展，在很长一段时间里都不够稳定。而传统的非 IT 企业，则不愿意使用 Hadoop。

这种情况随着 Cloudera、MapR 和 Hortonworks 的加入，有了很大的改善。这些 Hadoop 发行商提供的版本，不但是 Hadoop 的稳定版本，而且加入了很多帮助传统企业使用 Hadoop 的工具。这些厂商成了 Hadoop 生态圈里的另外一批受益者。

但是它们都算不上 Hadoop 生态圈里最大的受益者，从实际情况来看，亚马逊这个全球最大的云计算厂商才是。这里面有两方面原因。

首先，亚马逊自己的研发能力也不足以开发出一套大数据分析生态系统，但是它同样需要类似 Hadoop 的大数据分析平台，所以亚马逊内部就需要使用 Hadoop。这样一来，亚马逊就需要研究怎么在自己内部部署 Hadoop 系统。

其次，亚马逊又是全球最大的云计算厂商，其所有云计算服务对内对外的接口完全一样，因此通过在亚马逊实现 Hadoop 的自动运行，除了服务亚马逊，更可以提供服务给外部使用，这就是 Elastic MapReduce 服务。这不仅让各大企业省去了购买机器集群和管理机器集群的负担，而且让亚马逊卖出了更多的云服务。这种“一鱼两吃”的做法，让亚马逊迅速做大了自己的圈子。

与之相反，其他两个云厂商——微软和谷歌，一开始都不是 Hadoop 生态圈的，它们都研发了自己的大数据处理平台，供内部使用，因此对于让 Hadoop 在云端运行起来没有那么大兴趣。等到它们发现，原来亚马逊已经靠云卖 Hadoop 赚了很多钱，多少有些为时已晚。

亚马逊的 Hadoop 云端服务，同时摊薄了谷歌和微软这样的云厂商，以及 Cloudera、MapR 和 Hortonworks 这些 Hadoop 发行商的盈利空间。

Cloudera 意识到了亚马逊模式的威胁，在 2016 年曾经试图和英特尔沟通，让其投资 Cloudera 做云上的 Hadoop 服务，以便和亚马逊竞争。

然而，可能英特尔同时也是亚马逊的大主顾，亚马逊数据中心需要大量采购英特尔的硬件，又或者是英特尔自己并不想全面进入云计算这个领域，总之 Cloudera 没有获得足够的资金，这个计划就搁浅了。之后因为盈利不佳，融资不易，它只能自砍估值一半，流血上市。

在这次战争里，亚马逊笑到了最后，还有另外一个原因。亚马逊推出来的存储服务 S3 历史悠久，非常稳定，而 Hadoop 本身的文件系统 HDFS 则比较糟糕、效率很低。在亚马逊实现 Elastic MapReduce 的时候，对文件系统的处理，并非是基于 HDFS 的，而是把自己的 S3 作为存储系统，在上面实现了 HDFS 的接口而已。

面对一个非常稳定的文件系统，有无数的大小企业又都把自己的数据存在这个文件系统上，Elastic MapReduce 相比原生 Hadoop 系统表现出了更高的效率、更好的性能，自然更受欢迎。加上亚马逊出了名的控制成本、定价便宜，其他 Hadoop 厂商要想在亚马逊的进攻下赚到钱，就比较艰难了。

微软的转型相对快一些。HDInsight 就是微软的 Hadoop 云产品。它的文件系统也不再是简单的复用 HDFS，而是在 Windows Azure 的存储上实现了 HDFS 的接口而已。

经过十年的发展，Hadoop 所有在云上的版本，基本上都只是实现了 HDFS 的接口，却不用 HDFS 的完整实现，这是目前很多人觉得 HDFS 已死的原因。

另外，Hadoop 早年实现的数据处理框架 MapReduce，如今在整个生态圈里也被 DataBricks 主导的 Spark 打败，Spark 已经成为通行的标准了。从这个角度来看，当年雅虎推出的那个 Hadoop，经过这么多年的演变，很多东西都已经空心化，被新的技术取代了，留下来的只是接口。

数据处理框架的影响，从目前来看，比文件系统演变的影响要小。有一点很重要，就是亚马逊的 Elastic MapReduce 虽然取了这个名字，但其服务其实是提供了一个虚拟的 Hadoop 集群。既然是 Hadoop 集群，那么不跑 MapReduce，而是跑 Spark 本身也不是问题。所以说名字可以欺骗人，但是数据处理框架的改变，一点都不影响亚马逊赚钱。

Hadoop 三大发行商的空间，这些年里越来越被云厂商提供的 Hadoop 服务给占领了，所以它们的日子都不太好过。现在云厂商占领不了的那些，更多是不想上云，或者还没上云的传统企业。这些企业基于各种考虑，或者是数据安全的问题，或者是自身的 IT 能力比较弱，所以会选择三大发型商之一的版本。

在这三个版本里，HDFS 被重写的 MapR 版本其文件系统相对稳定，性能更好；而其他两家的版本则基于老的 HDFS。整体上看，MapR 的版本在存储层可以提供更多的企业级特性，但是要确保和 Hadoop 生态圈的其他产品兼容却不太容易；Cloudera 家大业大，目前可能拥有了最优质的线下客户资源；而 Hortonworks 暂时看不到任何优势。

在我看来，企业上云是必然趋势。但 Cloudera 和 MapR 需要新的盈利增长点，才能抵消企业上云带来的损失，否则长久来看，还是会逐渐走下坡路。而 Hortonworks 从技术和非技术的各方面表现来看，与竞争对手的差距很遥远，恐怕不出时日，日子就会不好过了。

021 | 彼得 · 蒂尔的投资人生

2017 年 10 月中旬，奥地利首都维也纳举行了一场低调的婚礼，婚礼的主角是彼得 · 蒂尔和他的同性男友。这场婚礼很低调，媒体知道也是很多天以后了。

彼得 · 蒂尔 1967 年出生于德国法兰克福，至今拥有德国国籍。他在婴儿时期就随父母移民美国，之后经历过短暂的南非生活，但大部分时间都是在硅谷度过的，并最终成为了硅谷最为重要的投资人、企业家、政治活动家之一。他就是我今天要说的主角。

彼得 · 蒂尔的投资哲学，按照他在自己的著作《从 0 到 1》中的说法，总结起来就是：“作为创业者，应该去做一些很有价值而且很少人做的领域；作为投资人，应该去投资潜力很大而且没有被发现的领域。”

在彼得 · 蒂尔的整个投资生涯里面，最为值得称道的经历有两段：第一段是创建了 PayPal 并作为 CEO 让 PayPal 上市了；第二段则是作为 Facebook 的第一个外部投资人，投资了 Facebook 的天使轮。

在有限的篇幅里面尽述彼得 · 蒂尔的整个投资履历是一件不容易的事情，所以本文的重点就集中讲述这两段经历。

彼得 · 蒂尔曾就读于斯坦福大学，获得了哲学学士和法学博士学位。在短暂的法律界工作后，因为投资的兴趣进入瑞士信贷集团做交易员，三年的交易员经历让他觉得应该离开那个职位做点不一样的。

于是 1996 年的时候，彼得 · 蒂尔从亲朋好友那边筹集了 100 万美元，开始了他的投资生涯。

当时正值互联网的兴起，雅虎作为互联网第一股正登陆纳斯达克，各类创业公司也是遍地开花。但是彼得 · 蒂尔的资产有限，100 万美元当年也不是一笔大钱，初出茅庐的彼得 · 蒂尔将第一笔投资砸给了自己的朋友卢克 · 诺斯克（Luke Nosek）。

对方做的项目是一个网页版的日历，这个项目非常符合当时互联网兴起的创业风潮。但是，卢克 · 诺斯克的投资项目最后还是失败了。

虽然这第一笔投资算是砸了，但是彼得 · 蒂尔经由朋友卢克有机会认识了麦克斯 · 拉夫琴（Max Levchin）。具体认识的过程我也不是太清楚了，但是这次的相识让这三个人有了在一起合作的基础。

麦克斯 · 拉夫琴擅长做加密解密相关的技术；卢克 · 诺斯克虽然创业失败了，但是对互联网业务很熟悉；至于彼得 · 蒂尔，谁叫他当时有钱呢？接下来，这三个人成立了一家叫作 Confinity 的公司。

成立了公司就需要做产品。2000 年前后，美国虽然信用卡的使用已经比较普遍，刷卡也很常见，但仍然有很多地方需要用现金和支票。Confinity 的创始人意识到自己公司在加密解密领域有突出的技术优势，而随着互联网的发展，在线支付也会成为一个刚需。

所以他们发现可以基于这个技术优势搞一个在线支付产品，做成数字钱包，解决美国人网络支付的问题。这样的创业正符合了彼得 · 蒂尔个人的理念：作为创业者，应该去做一些很有价值而且很少人做的领域。

这个产品就是 PayPal。Paypal 的推出让 Confinity 这家公司一举成名，因为这家公司第一次在美国乃至全世界提供了网上支付服务。

那个时候 PDA 已经有了，智能手机当然还得等很多年才能问世。但是不管怎么样，能够在 PDA 和电脑上进行在线支付，是一个跨时代的进步。

PayPal 这么方便的产品，越来越受客户欢迎。公司的业务很快越做越大，诺基亚和德意志银行决定给 Confinity 投资。

为了证明 Paypal 的可靠性，这两家公司决定以一个历史性的方式通过 PayPal 把投资款转给 Confinity。这次融资给 PayPal 做了一次非常好的宣传，PayPal 作为电子钱包的地位越发牢固。

因为互联网业务发展的需要，很多人都有在线需求，所以 Confinity 非常好赚钱。随着互联网业务的不断发展，PayPal 也迅速地膨胀起来。

2000 年，Confinity 合并了硅谷钢铁侠埃隆 · 马斯克（Elon Musk）的创业公司 X.com，这正是后来创办了特斯拉和 SpaceX 的那位传奇人物。X.com 做的是在线银行业务，当时也挺有名气的。两者的强强结合，让整个公司的业务主要都集中在做好 PayPal 这个产品上。

随着 PayPal 的名气越来越大，用户知道 Confinity 或者 X.com 的人越来越少，知道 PayPal 的越来越多。经过 Confinity 公司的慎重考虑，Confinity 更名为 PayPal。

由于有很实在的市场，又有扎实的技术，PayPal 和很多.COM 时候的“泡泡公司”并不相同。公司安然地度过了 2000 年的.COM 危机，业务有了进一步发展。

PayPal 于 2002 年 2 月首次在纳斯达克上市，此后仅仅 8 个月就被 Ebay 以 15 亿美元的价格给收购了。作为这场收购的受益者，彼得 · 蒂尔从中赚取了 5500 万美元。这笔创投可谓获利巨大。

彼得 · 蒂尔作为创业者的角色在 PayPal 公司结束了，作为投资人的彼得 · 蒂尔正要迎来辉煌。让我们来温习一下彼得 · 蒂尔的投资理念：作为投资人，应该去投资潜力很大而且没有被发现的领域。

2004 年正是互联网从门户网站过渡到搜索引擎的阶段，而这个时候诞生的 Facebook 还是一个名声不显的公司。那个年轻的哈佛学生马克 · 扎克伯格和他的公司，离具备知名度还很遥远。Facebook 作为一家初创企业，到那个时候为止还没有拿到任何外部的投资。

扎克伯格为了给自己的公司寻找种子轮投资，开始在硅谷游荡。扎克伯格的公司里请了 Napster 的创始人肖恩 · 帕克（Sean Parker）担当 Facebook 总裁，其中部分原因就是希望他能搞定种子轮投资。

Napster 当年一夜走红，但是又被唱片公司们搞死了。只是 Napster 虽然成为了过去时，却并不妨碍已经有所建树的肖恩 · 帕克在硅谷积累人脉。肖恩 · 帕克在硅谷人脉广泛，远不是小扎能比的。

肖恩 · 帕克找到了里德 · 霍夫曼（Reid Hoffman），这位兄弟也是当年 PayPal 管理团队的成员之一，也从 PayPal 上市赚了一笔。更凑巧的是，他当时也在干创业的事，是一家名叫 LinkedIn 的创业公司的 CEO。

里德 · 霍夫曼看着过来的肖恩 · 帕克，看看那个 Facebook，又看了看自己的公司，觉得 Facebook 非常有意思，但是又特别为难。他只能无奈地摇摇头说，我看好你的企业，但是我自己做 CEO 的公司和你的公司有相似的地方，为了避免以后难做人，还是不投资了吧。不过我这里有个叫彼得 · 蒂尔的好朋友，是当年我在的 PayPal 公司的创始人之一，要不你和他谈谈吧。

里德 · 霍夫曼大概也不能想到未来 Facebook 将是如此一个庞然大物，而自己的公司在 Facebook 面前的确有些小巫见大巫，不知道里德 · 霍夫曼是不是后悔过。但是历史就是这样的出其不意，彼得 · 蒂尔就这样和扎克伯格见面了。

据说两人相谈甚欢。彼得 · 蒂尔觉得小扎的公司完全符合他的投资理念：作为投资人，应该去投资潜力很大而且没有被发现的领域。而小扎也觉得彼得 · 蒂尔的创业理念很符合自己的世界观。

彼得 · 蒂尔给小扎开了一张附带条件的 50 万美元的支票，并约定如果条件成立，这张支票要从小扎那边拿走 10.2% 的股份。

这张支票附带的条件是：在 2004 年底之前 Facebook 需要有 150 万个用户。很遗憾，在 2004 年底，Facebook 没做到。但是彼得 · 蒂尔还是决定继续给小扎钱，因为他觉得小扎做的社交网络虽然现在不显山不露水的，将来必定会一鸣惊人。投资人就应该去投资这样的领域。

彼得 · 蒂尔挑选和自己有相同理念的创业者投资。挑选好创业者之后，彼得 · 蒂尔很少干预小扎的经营，因为他觉得创业者比他更知道什么事应该做。

Facebook 上市以后，股价曾一路下跌，彼得 · 蒂尔在股价低迷的时候抛售了大部分的股票，他并没有等到 Facebook 今天涨成那样才卖。至于为什么这么早卖掉，彼得 · 蒂尔没有公开回应过，我想个中缘由可能还是风险控制。当然，即便这样，这笔投资也让彼得 · 蒂尔赚了足足 10 亿美元。

亲爱的读者，对于彼得 · 蒂尔的创业和投资观——“作为创业者，应该去做一些很有价值而且很少人做的领域。作为投资人，应该去投资潜力很大而且没有被发现的领域”， 你怎么看？

022 | 商业之外的彼得 · 蒂尔

彼得 · 蒂尔除了是一位非常成功的投资人，还是一个个性鲜明，对世界有着独特看法并擅于付诸实施的人。今天，我就带你看看商业之外的彼得 · 蒂尔。

创立神秘的大数据公司 Palantir

彼得 · 蒂尔创建于 2003 年的 Palantir 是硅谷最为神秘的大数据公司之一。它之所以著名，是因为公司成立伊始，唯一的外部投资来自美国情报机构 CIA 旗下的投资基金 In-Q-Tel。

这个投资基金其实会投资很多企业，比如它投资了我们耳熟能详的 MongoDB 和 Cloudera，但是 Palantir 是少数一开始就获得了它全力支持的企业。

Palantir 公司最主要的一套分析软件是专供政府使用的，它服务于美国各大情报机构，并且是美国棱镜计划背后的技术提供者。Palantir 因能够在数据中快速发现问题而知名，并通过大规模的数据分析预测和帮助避免了多起有组织的犯罪活动。

2014 年我曾到 Palantir 面试，这家公司给我留下了很不同寻常的印象。首先，进门就需要检查来检查去，要过各种安检，你可以想象一下机场的安检状况。其次，进去之前还要专门拍照。再次，面试时我只能待在一个办公室里，不能够离开，上厕所也需要有人陪同。或许是因为机密等级的缘故，很多东西我都不能接触。

那是一场非常压抑的面试。我几乎可以想象如果我在这家公司工作的话，用不了一个月就会有抑郁症了。也许保卫国家安全就需要这样的压抑气氛，又或者彼得 · 蒂尔本身就是这样的一个人：严肃而保守。

自由主义者与政治主张

加州是一个非常民主和多元化的地方，而彼得 · 蒂尔很早就显示出了自己在政治上的保守性。在斯坦福大学里求学的时候，他不满于斯坦福大学宣扬的政治理念，并且为了表达自己的政治理念，创立了《斯坦福评论》这个宣扬保守主义的校园报纸，并且担任创刊主编。

理想这个东西，很多人都有。但是像彼得 · 蒂尔那样，无论是否有钱都一直努力为理想而奋斗的，就少了很多。作为一个政治上保守，反对“政治正确”上纲上线的人，彼得 · 蒂尔对“个人自由至上”有自己的看法。

上文提到的创建 Palantir，部分原因就是他觉得这个社会并不安全，而使用数据分析的技术去防范可能发生的安全问题，并因此牺牲一些个人隐私是完全值得的。这恰好代表了彼得 · 蒂尔对保守主义理想的实践。

2016 年的时候，明确表示支持共和党的彼得 · 蒂尔决定给特朗普捐款 125 万美元，并因此成为了特朗普在加州最为重要的政治募捐来源。在加州这个民主党的基本营，能够出现这样一个人，实属罕见。

这笔捐款直接导致了两个问题：首先，加州的朋友们纷纷和他表示切割，因为特朗普一度代表了“加州公敌”；其次，他的政治主张第一次醒目地展现在世人面前，尽管在这之前，在很多和他关系相对比较近的人里，这并非一个秘密。

彼得 · 蒂尔是如此“遭恨”，以至于加州的很多公司都接到无数“请把他开除出董事会”的要求，比如说 Facebook 的马克 · 扎克伯格就接到了这样的请求。当然，小扎并没有这样做，估计他还是非常感激当年彼得 · 蒂尔提供了第一笔投资的。

除此之外，彼得 · 蒂尔还受到了其他方方面面的攻击。最为夸张的是，一家著名的同性恋刊物，以前常常拿彼得 · 蒂尔作为宣传的标志性人物，却在看到彼得 · 蒂尔给特朗普大笔捐款以后，公开发文单方面宣布将他开除同性恋籍。

这家同性恋刊物认为，同性恋本身就代表了政治上的自由和信仰，而彼得 · 蒂尔的做法却背叛了这种信仰。因此，他不再配得上称为一个同性恋者。尽管他喜欢的是男人。

当然，最后的结果真的是有点剧情大转折的意思：特朗普竞选成功，加州的大多数投资人悲恸不止，而彼得 · 蒂尔则赚够了政治资本和回报。不但曾经濒临破产的 Palantir 得以起死回生，彼得 · 蒂尔更是跻身总统过渡小组执行委员会成员，成为美国总统在高科技相关问题上的“耳边人”。

可以看到，在特朗普举办的与高科技相关的会议中，彼得 · 蒂尔不但几乎全部出席，而且几乎每次都坐到了特朗普的左右。

我们很难说，到底是彼得 · 蒂尔坚持了自己的政治主张和理念，让他在这次总统选举上赚翻了，还是他有比很多投资人更加清醒的目光和判断，从而在政治上做到了正确地下注。

这个事情，如果他本人不说，我们也只能猜测。但是从投资人角度来说，这 125 万美元换回的收益，让投资远远超值了。从坚持自己的政治主张和理念的角度来说，他也的确是做到了。

坚持，还是睚眦必报？

彼得 · 蒂尔人生里的另外一件事情，发生在 2007 年，当时著名的网络媒体 Gawker Media 爆料了其同性恋身份，这在当时引发了很大的轰动。

彼得 · 蒂尔的同性恋身份在湾区并非什么秘密，公开本来也没什么大不了的，但是当时彼得 · 蒂尔的创业投资基金里面有相对保守的中东来的投资人，他极为担心对方会因此撤资。

后来，彼得 · 蒂尔通过中间人和中东投资人达成了协议，对方也没有撤资，危机算是化解了。但是，从此以后彼得 · 蒂尔和 Gawker Media 之间就有了梁子。作为一个法学博士毕业，又财力丰厚的人，彼得 · 蒂尔开始了起诉 Gawker Media 的漫漫长路。

他的起诉并不成功，法院屡次判他败诉。彼得 · 蒂尔于是开动脑筋，想了一个办法：他花钱雇用最顶级的大律师，还出动团队广泛搜索想要告 Gawker Media 的公司。甚至于，他还给起诉 Gawker Media 的人提供资金支持。

一个有钱人不断砸钱，找各种人过来起诉你，不停地起诉，这让 Gawker Media 进入了非常艰难的阶段。

2006 年，美国职业摔跤队员胡克 · 霍根（Hulk Hogan）和好友的妻子发生婚外情，此事被好友录了像。6 年后，Gawker Media 不知从哪里搞来了这段录像，并将其放到了网上。这个事情导致了胡克 · 霍根和彼得·蒂尔的合作。

彼得 · 蒂尔给了胡克 · 霍根一千万美元，还给他配了一个特别厉害的律师。这场官司打了好几年，最终法院判 Gawker Media 赔偿 1.4 亿美元。这场战斗直接导致 Gawker Media 停止了运营。

如果单纯从投资人的角度来看，几千万美元的投资，对方赔了 1.4 个亿。哪怕对半分了，彼得 · 蒂尔的投资也是赚大钱了。所以这种资助其他人打官司，从而赚钱顺便把自己恨的企业搞垮的手段，也可以是彼得 · 蒂尔的一种投资方式了。

这场送钱找人不停起诉，一直到把对方搞垮的事情，引起了很多人的不满和担忧。其中著名的老牌科技杂志《连线》专门刊登讽刺文章，以极其夸张的行文方式大声呼喊：“彼得 · 蒂尔：今天我们该怎样取悦你？”

《纽约时报》也介入进来，他们觉得彼得 · 蒂尔的这种做法深深伤害了言论自由：如果有钱人可以通过法律的武器不停地起诉，直到搞死对方的话，那么是不是言论就没有自由了？

彼得 · 蒂尔为此专门在 2016 年上《纽约时报》去解释，说自己并没有破坏言论自由，言下之意是：如果对方没有问题，自己请的律师又怎么能够告得赢呢？

和彼得 · 蒂尔的投资经历一样，他的人生充满了争议。但是，他有自己的理想，有自己信奉的一套逻辑，对自己认定的事情绝对坚持，是否又让我们看到了点什么呢？

023 | 创业的智慧：从彼得·蒂尔的创投哲学说起

本周一开始，我说到了彼得 · 蒂尔的创投哲学，还引用了他创建 PayPal 和投资了 Facebook 的天使轮这两个例子，分别诠释了他是怎样作为创业者和投资者去践行这套哲学的。

我们不妨再回头看一下他的创投哲学：作为创业者，应该去做一些很有价值而且很少人做的领域；作为投资人，应该去投资潜力很大而且没有被发现的领域。

这两句话字面意思很好理解，但是保证这一哲学的成立是有前提条件的。这个前提条件首先是创业者具备超出同时期大部分人的鉴别能力，能够准确判断出确有价值的创业领域；其次，创业者还需要在合适的时机进行创业。

鉴于这一创投哲学中两句话内在的共性，以及我们大部分人更关心创业，而不是投资，所以今天我主要分析其中关于创业者的部分。

首先，这句话的表面意思很好理解，它告诉我们创业者应该去做什么事。

比如说，当摩拜单车于 2014 年首次开启共享单车概念的时候，这十分符合彼得 · 蒂尔的理念。因为共享单车这个概念很有价值，它的价值体现在对公共交通最后一公里的补充作用非常明显。而且，在摩拜开始做共享单车之前，市场上还没有人去做这个项目。这个时候去创业，就是做一件非常有价值，但是没什么人去做的事情。

差不多相同的时间里，ofo 也开始做共享单车了。随着摩拜和 ofo 的做大，越来越多的人看到共享单车这个项目是很有价值的。这个时候第三个、第四个、第五个，乃至第 20 个再杀入共享单车市场的创业者们也许认为前人已经趟过路了，没有危险了，所以正是更好的介入时机。但是，其实这违背了彼得 · 蒂尔的创投哲学。做的人多了，就不再适合创业了。

显然，事实胜于雄辩，后续的创业者们错过了共享单车的春天，在竞争中一个接着一个的死掉了。前段时间网上有一篇文章，讲述了一位创业者在南京做共享单车并破产的故事，这篇文章在微信朋友圈里被大量转发。

我想说，如果这位创业的仁兄在决定进入这个市场之前，事先知晓彼得 · 蒂尔的那句创投哲学，就是“作为创业者，应该去做一些很有价值而且很少人做的领域”，应该有机会避免一场悲剧吧。

虽然我们说“后来者居上”的例子在历史上并非没有，但是更多的还是“先入者得先机”。这个市场其实就那么大，第一个吃螃蟹的人，有很多的伸展空间，第二个吃螃蟹的人，可能还有一些发展的空间，到第三个上阵的时候，不仅仅想法已经不新鲜了，各种资源和渠道已经被前两位占领得差不多了。更重要的是，后来者难免被人贴上“抄袭”的标签，不容易得到大众、投资人等方方面面的认可。

从历史上来看，被后来者居上的人，往往都是虽然第一个看到了某个问题，但是要么在想问题、看问题的时候并不够深刻全面，要么就在执行时一塌糊涂，白白贻误了战机，要么就是发生了意外。

彼得 · 蒂尔告诉我们创业者要去做有价值但是很少有人做的事情，这也只是告诉我们这种事情创业成功的概率高，并不是说做了就一定能够成功。然而，不可否认，不这样创业，成功率更低。

然后，我们再来看看更深层次的含义，这就不是太好理解了。“有价值，并且很少有人做”，这本身就像一把“筛子”，可以筛掉大部分人。从更深层次的问题出发，我想表达两个观点。

第一个观点，不是所有人都适合创业。创业者必须比其他人有更多的远见卓识，能够更早地判断一件事物在未来的价值。

一个东西到底有没有价值，本身有两层含义：其一是在未来某个时间会客观地经受检验，结果可以是有价值或没有价值；其二是当前的某个人对这个东西未来到底有没有价值的主观判断。

这两者之间并不一定一致。很可能一个创业者认为没有价值的东西未来却大放异彩，也很可能一个创业者认为很有价值的东西，未来其实一文不值。

只有一个创业者判断有价值，并且未来也真实有价值，这才是彼得 · 蒂尔的创投观念里的“有价值”的含义。

如果我们从大街上随便抓一个人，然后让他对某个新生事物的未来有多大价值做一个预测。我相信这个结果很可能会五花八门，并且只有少数人可以预测对。这里面一部分是运气的因素，但也可能这个人具备了其他人所不具备的远见卓识。

只有具备了远见卓识的人，才能辨别出别人无法看出来的有价值的东西，创业才可能成功。但是远见卓识从何而来呢？很遗憾，这个问题并没有固定的答案。

当然，我可以举几种情况，比如说一个人天生就比其他人聪明，先天就具备高瞻远瞩的判断能力；又比如说，一个人在特定行业摸爬滚打了很多年，有了很多的经验积累，那么他在这个行业里可能就有了优势；或者说，他干脆就是“瞎猫碰到了死耗子”。最后还有一种情况，一个人从科研转型到创业，他在做科研时已经跻身特定领域的世界级专家了，那么他很有可能在创业之路上有所建树。

作为创业者，你应该扪心自问，自己是否符合彼得 · 蒂尔的原则；自己是否拥有别人所没有的远见卓识；是否可以成功地找到那个很重要又没有人做的领域；而这个领域，是否真的就是很重要的领域？

第二个观点，还有一个等待时间的问题，时机非常重要。有些东西，时间没有到，就不能体现出重要性。也因此，一个人有先见之明是好事，但是太过于“先见”了，以至于等待时间太过漫长，就不一定是好事情，就需要好好想想了。

举个例子，Sun 公司在 2000 年就提出了“计算资源应该像水和电一样，由公司提供，客户按需消费”的想法。这个想法就是每家大公司都想介入，拥有非常巨大的市场，会改变我们如何使用计算机设备的“云计算”的雏形。

云计算是不是一个重要的领域？是。但 2000 年的时候有人做吗？没有。为什么没有人做呢？2000 年的时候互联网的硬件和软件发展并不具备云计算的基础。

举例来说，2000 年的互联网其上行和下行传播速度，不能有效地支持数据上传到云上，也不能支持从云上下载数据。等 Sun 公司撑到硬件和软件发展到可以支撑云计算的时候，公司已经陷入了经济危局。

之后更是一场席卷全球的由次贷引起的经济危机，让 Sun 公司没有撑到云计算遍地开花，早早就破产了。这个故事告诉我们，再重要的东西都需要合适的时机。只有给了时间，才能让内部外部条件成熟起来。

最后，我总结一下对彼得 · 蒂尔创业哲学的理解。表层的意思是，创业一定要选择重要但少有人做的项目，一旦很多人在做了，千万别再杀进去。

更深层次的含义就有了“筛选”的意思。首先，作为创业者，你如何确定自己判断重要的东西是真的重要？你和他人相比，独特的优势又在哪里？其次，作为创业者，你能否确定“重要的东西”从你认为重要，到各种条件具备、众人皆知其价值，需要多久？又会不会太久？

024 | 房产经纪的颠覆者Redfin：在“传统”与“现代”间徘徊

我会在这一年中介绍一些总部在西雅图，或者研发中心里面很重要的一部分在西雅图的 IT 公司。这其中除了微软和亚马逊这样的大鳄以外，还囊括了诸多在不同领域取得一定统治地位的公司们。

今天的主角是房产经纪的颠覆者、“二手房电商”之父 Redfin。这家总部位于西雅图，成立于 2004 年的公司，在历经十余年以后终于在今年 7 月份上市，也算是苦尽甘来。

上市以后，Redfin 就以每天近 10% 的涨幅天天上涨，股价从 IPO 价格起在短短几天内就翻了一倍。这在美股市场上是非常罕见的。

说起来很有意思，在西雅图这边，很多 IT 公司都和房地产有关系，Redfin 更是其中的翘楚。Redfin 这家公司，严格意义上来讲，应该说是一家房地产公司而不是 IT 公司，只是 IT 在其中扮演了举足轻重的作用，所以我们也可以把它归类于 IT 公司。

要介绍 Redfin，需要简单介绍一下美国房地产业。在美国，房地产拥有很多年的历史，是一个发达又很传统的行业：美国的民众要买房，只能通过买房代理去购买；卖方同样也只能借助于卖方代理。虽说有着自主买卖的可能性，但是代理和代理的交易依然是美国房地产交易最主流的方式。作为代理们，买卖双方各提房屋交易价的 3% 作为服务费。

房主卖房，需要把房子挂出来；买方，则要能看到房子挂在哪里。然而，除去那些服务于同一个协会有着内部数据交易平台的代理们，在 2004 年前后普通民众要想靠自己找一找市场上有哪些房子在卖，是不可能避开代理的。时至今日，由于有了 Redfin，有了 Zillow 等公司的出现，当初那种不可能的事情早已是明日黄花。

Redfin 由创始人大卫 · 伊瑞克（David Eraker）、迈克尔 · 道赫蒂（Michael Dougherty）和大卫・赛林格（David Selinger）创建。Redfin 公司最初的想法来自于伊瑞克，他痛感买房不便并有感于美国落后的房地产业，作为有志青年，决定改变买房难的局面。

之后，他毅然决定从有着大好前景的华盛顿大学医学院退学，进入软件开发行业，和好友道赫蒂，一个耶鲁大学毕业的电子工程专业的人，一起开创新一代房地产公司。

他们的想法非常简单，就是要从落后的世界向电子化转变，在一个地图上把挂出售卖的房源信息都可视化，让买房的普通大众可以很方便地搜寻和买到房子。

这个想法，也许今天看起来稀松平常，但是在当时可是异常先进的理念。先进到了什么程度呢？他们的理念，早于现在大家耳熟能详的谷歌地图的出现。

所以用地图来显示房源信息，通过基于网页的服务来达到快速搜索找房的办法，在 2004 年无疑是前无古人的壮举。

先进的理念背后需要一个好的技术实现。坦白地说，两位创始人显然都是软件开发的小白，并没有足够的能力实现他们的想法。这个时候，第三位创始人赛林格就出现了，这位在进入 Redfin 之前在亚马逊做过数据挖掘研发部门的负责人。

2004 年，西雅图地区高大上的 IT 公司还是微软，亚马逊还不像今天这样是个庞然大物，那时候亚马逊的领导当然也不如今天这样瞩目，所以找一个进来做创业公司远比现在要容易得多。

这三位是如何结识又如何聚集到一起去的呢，真实故事已经不可查了。但是不管怎样，赛林格选择加入，并成为了 Redfin 的 CTO，顺利地帮助公司把这个想法落了地，使之成为产品。

任何一家公司都是要赚钱的，Redfin 也一样。然而和使用地图与互联网提供搜索的想法不同，Redfin 的赚钱途径就不是那么先进了。

Redfin 和其他所有的房地产相关公司比如 Zillow 都不同，其他公司主要靠广告来赚钱，而 Redfin 这家公司本身就是一家房地产中介公司，它通过雇用代理作为全职员工，帮助用户买卖房子收取佣金来实现盈利。

我想这很可能是在 2004 年的时候，刚从学校毕业的几位创始人并没有理解到广告的魅力，终是被当时固有的认知禁锢了，进而后来让 Zillow 这样的公司有机可乘。

前文说过了，传统意义上买方和卖方的经纪都会抽取 3% 的交易费作为手续费。在传统的公司里，这就是经纪的主要收入来源。而 Redfin 的经纪因为是公司的全职员工，他们拿的是固定薪水，不管买卖多少套房子，3% 的手续费归公司，不计入他们的收入。

而 Redfin 为了能够更好地招揽客户，采用了一个大招，就是“返点”，把原本规定的 3% 的手续费的一部分返还给买家和卖家。比如说卖房子只需要 1.5% 的手续费，买房子也给 1% 以上的返点，这样就相当于原来买家卖家要付更多的钱，现在就少了。加上在线的这套基于地图的搜索引擎实在厉害，这个模式倒也让它混得风生水起。

当然这个套路其实只能在美国人的圈子里行得通，在中国人的圈子里就不行了。中国的房地产代理，很早以前就开始主动给客户返点了，有的返点比 Redfin 还要狠。所以 Redfin 对中国人的帮助，更多的是它那个无比强大的搜索引擎。

只是当 Redfin 选择成为房地产代理公司以后，同时也就断绝了成为广告公司的可能，因为房地产代理公司是不能够通过给竞争对手或者其他人提供广告服务来赚钱的。

这样一来，一个做得特别好用的搜索引擎，无数的人在上面搜房，但是这些流量并没有能够变成真金白银，反而成就了诸如 Zillow 等公司。Redfin 当初选择了这条路，到底是对还是错呢？

我们说回到创始人。创始人们想到了在地图上显示房源信息这个非常超前的想法，又想到通过降低买卖双方的佣金来让更多的用户通过他们购房来盈利，但这似乎已经是他们思维的极限了，公司的盈利之路走得并不顺利。

于是在 2005 年，第一次融资并从麦德罗纳风险投资集团（Madrona Venture Group）拿到 100 万以后，三位创始人在 2005 和 2006 年就纷纷离开了自己创办的公司。创始人在公司仅仅呆了两年，也是很罕见的事情。

之后就是资本战胜了创业者的故事了，新加入的 CEO 格伦 · 凯尔曼（Glenn Kelman）从此开启了他领导 Redfin 的十余年职业生涯。

Redfin 在其漫长的公司发展过程中，有过若干次上市的传闻，最近的一次是 2014 年。这一年发生了一件大事，早就离开公司的两个创始人道赫蒂和赛林格把公司给起诉了。

起诉的原因是 Redfin 给两位寄了支票，说要买回他们手上的原始股，这两位一个有 200 万股，一个有约 100 万股。2004 年两位创始人离开 Redfin 的时候，他们的股票也都被行权了。但是 Redfin 保留了用 40 美分一股买回这些股票的的权益。

这个买回的权益如果 Redfin 的所有权发生了变更就会失效。在 2005 年的一次融资过程中，新的资本获得了超过 50% 的投票权。因此从法律意义上来说，Redfin 发生了所有权变更，也就不再享有以 40 美分一股买回这些股票的权益了。

于是当 Redfin 想浑水摸鱼在近十年后买回这些股票时，对方不干了，因为股票已经值十多美元一股了。这个官司一打，自然就把 2014 年 Redfin 的上市搅黄了。官司最后是和解了，但是任谁遇到这种事都会火冒三丈的吧。

无论如何，作为一个基于 IT 服务的房地产经纪公司，Redfin 有着全美国访问量最高的房地产中介经纪公司网站，它在经历了房地产崩盘和井喷之后，将业务覆盖到了美国的各个地方。

官司和解后又三年，Redfin 在 2017 年 7 月终于上市，其股票上市以后立刻暴涨 50%。Redfin 的 CEO 很有信心地发言说“我们就是房地产界的亚马逊”。

但是在美国，人们对于房地产买卖的需求毕竟没有日常消费品的需求大，而手续费只是用户选择经纪的诸多因素之一。所以房地产市场是不是需要一个“亚马逊”，是一件不确定的事情；Redfin 是否能够成为房地产市场的“亚马逊”，也是一件不确定的事情。

Redfin 的未来会怎样，这是很多人都在关注的问题。西雅图房市这几年走势非常好，Redfin 作为房屋销售代理公司，其业务发展也非常不错。在房地产的春天里，Redfin 的发展也同样进入了快车道。然而，如果哪天房市不好了呢，这家公司的业务又该如何走？

其实，谷歌、Facebook 和阿里等一系列公司都证明了一点：数据才是真正赚钱的东西。而 Redfin 因为是家房屋代理公司，行业规则决定了它无法通过广告业务从数据里面赚钱，这是一个极大的限制。从这个角度看，Redfin 的前途尚有值得担忧的一面。

025 | 房产经纪的“协作者”Zillow：一个地产数据平台

我会在这一年中介绍一些总部在西雅图，或者研发中心里面很重要的一部分在西雅图的 IT 公司。这其中除了微软和亚马逊这样的大鳄以外，还囊括了诸多在不同领域取得一定统治地位的公司们。

今天的主角是 Zillow。对于在美国购买房子的人来说，Zillow 和 Redfin 是两个最常用的网站，但这两家公司的赢利模式完全不同，因为 Zillow 主要依靠广告和订阅来赚钱。

此外，Zillow 的行事风格也非常有特色，简单地说就是买买买，再买买买，继续买买买。具体来说就是，Zillow 通过不断收购自己领域相关的创业公司，来巩固自己的地位。

我们经常发现有些公司买着买着就撑不住了，消化不良了。因此，一个通过不断买买买来持续壮大自己，还不怕消化不良的公司，在整个 IT 界是很少见的。能够不断买买买而壮大自己，本身就是一种能力。

Redfin 本身就是个房地产中介，它使用先进的 IT 技术来提升房地产销售业务，其竞争对手是全国各地各种各样的房地产中介公司，这些地产中介主要是传统的公司，有的甚至有上百年历史。

而 Zillow 本身并不是一家房地产中介公司，而是一家信息整合公司。Zillow 的做法是把各地散落的房地产信息都整合起来，然后提供给美国各地的各大房地产中介公司使用。

理论上来讲，但凡是 Redfin 的竞争对手，包括 Redfin 本身，都可以是 Zillow 的衣食父母。

具体来说，Zillow 的做法主要是把 Redfin 视为竞争对手的那些各大传统房地产中介公司们，都搬到 Zillow 这个平台上来，给它们提供类似 Redfin 的现代化 IT 工具，从而使之能够在和 Redfin 的竞争中活下去。

因此从这个角度来说，Redfin 发展得越好，对传统的房屋中介公司们越有威胁，就有越多的公司和在公司工作的房屋经纪人来使用 Zillow 的服务，并给 Zillow 交钱。

Zillow 成立于 2006 年，创办人是理查德 · 巴顿（Rich Barton) 和劳埃德 · 佛林克（Lloyd Frink）。

其中，巴顿是一个非常著名的创业人。他创办或者联合创办的公司还有著名的旅游公司 Expedia、招聘和企业评价公司 Glassdoor 等，并且创办了网上旅游招聘共享网站 Trover。这是一个可以大书特书的人，他连续创业，不断成功，他的成功改变了很多行业，我想也许他以后还会继续成功。此外，他也拿过无数个奖。我很遗憾从来没有见过他本人，希望有生之年可以有这样的机会见见本尊。他的故事估计需要专门立文才能好好讲述，但是今天他不是我们的主角。

说回正题。在成立之初的几年中，Zillow 做得老老实实、中规中矩，没有什么值得特别称道的地方。但是“房地产信息整合平台”这个光环，还是让 Zillow 赢得了一圈投资人的青睐。

于是在经过 5 年的发展以后，Zillow 于 2011 年 7 月正式上市。由于之前就有诸多期待，上市当天，股票就被抢疯了。大家貌似都很看好它的业务模式。

但事实上，Zillow 上市前做生意一直小心翼翼的，让人感觉不到它的可怕，也不希望别人察觉它的野心。而它的野心在上市之后很快暴露出来，Zillow 一下子有钱了，也说不好是以前就定好的策略上市后开始执行，还是说上市以后发现可以大把花钱了，它展开了一条一般人难以理解的疯狂收购的扩张道路。

Zillow 的收购道路是这样的：2011 年刚上市就先收购了 Postlets，也有一说是上市前就收购了；接下来到了 11 月，再次收购 Diverse Solutions，这次交易价是 780 万美元；2012 年，Zillow 再次把手伸向了 RentJuice，收购价高达 4 千万美元。

这个时候，地球上基本已经没有什么可以阻止 Zillow 继续收购各种各样大大小小的房地产创业公司了。一个月以后，Zillow 又以 1500 万美元的价格买下了 HotPads。

让人不解的是，Zillow 到底是怎样做到收购了一个又一个的企业，然后又迅速地整合进自己的数据平台的？我想这个答案应该值 1 亿美金！

这次收购之后 Zillow 终于消停了一段时间，但时隔差不多 10 个月，就再次出手，这次是 5 千万美元买下了 StreetEasy，创历史新高。

正当大家以为这可能是 Zillow 能买下的规模最大的公司时，Zillow 开始甩出了历史上最大的一笔收购：宣布收购 Trulia！

当时 Zillow 是美国房地产信息平台的老大，而 Trulia 则是老二。Zillow 的竞争压力主要来自于 Trulia，而这次合并估计是蓄谋已久。这两家公司的合并正式确立了 Zillow 在房地产信息和广告市场的寡头地位，其他竞争对手从此再无翻身之力。

Zillow 花了大半年的时间完成了这次收购。而这次收购应该是 Zillow 历史上最大，也是整合最不易的一次，所以这次对外界给出了一个明确的整合完成时间。然而，半年对于这样大规模的整合来说依然是非常非常快。而在完成收购的同时，Zillow 还顺便买了 Retsly，把脚顺利插进了加拿大房地产市场。

合并完 Trulia 之后，Zillow 变得越来越开心，又买了 Dotloop 和 Naked Apartments。在大家觉得这场收购应该差不多的时候才发现，Zillow 又买了一家叫作 Bridge Interactive 的公司。在买买买的路上，Zillow 越走越远。

整个 Zillow 的发展史，在上市以后就是一部“买买买，继续买买买”的过程。借此，Zillow 建立起了非常宽广的“护城河”。

这条“护城河”包括两方面，一方面是市面上做类似房地产数据的公司，都没办法逃离 Zillow 买买买的魔爪，另一方面是它由此建立起一个比很多传统的房屋买卖代理公司更强大的数据体系，更便捷的服务方式。而且，自从 Trulia 在市场上“消失”以后，Zillow 已经不可能再让另外一个类似规模的竞争对手诞生了。

Zillow 在不断构建“护城河”的同时，也在不断开拓新的市场，从房屋买卖发展到房屋租赁市场。

如果我们说 Redfin 的模式是自己做大，通过和其他传统的房屋买卖代理公司比拼，进而取得更多的房屋销售业绩来赚钱的话，Zillow 的做法是想办法用类似于 Redfin 的计算机平台，去武装一个又一个传统的房屋买卖代理公司，让这些传统公司的业务有和 Redfin 匹配的工具去支持。

因此这些人其实都给 Zillow 交了钱，并且只要 Redfin 继续存在和扩张，这些传统的房屋买卖代理公司，以及房屋租赁公司等和房屋相关的方方面面，都必然要继续使用 Zillow 的业务来武装自己。Zillow 的这种想法和商业模式，注定了它的受众要比 Redfin 大得多。

这让我想到了当年苹果和微软的战斗。苹果的机器很牛，而微软的操作系统一直很努力地追赶苹果的体验。然而架不住微软是给各大硬件厂商提供操作系统服务的，而苹果则是用自己优异的操作系统给自家的硬件服务。历史已经证明，这样做的后果是什么。

所以从这个角度来看房地产市场上的 Redfin 和 Zillow，尽管比喻并不合适，我总觉得有点像苹果和微软当年的路线。

可以看到，这两家公司盈利模式迥异；而且，不仅仅盈利模式不同，盈利规模也很不一样。Redfin 无论是盈利的速度，还是烧钱的速度，都远远落后于 Zillow。而 Zillow 这种买买买，然后再买买买，然后继续买买买的发展道路，在整个 IT 领域内都是非常罕见的。

我们必须说，目前来看 Zillow 这家公司发展得很成功。加上 Redfin 上市以后有大把钱可以继续去和传统的房屋代理商斗，房屋代理商们别无选择，只能继续使用 Zillow 的服务。可以说 Redfin 发展得越好，Zillow 越有发展的空间。这两家公司在实际发展过程中，是不是会有某种默契呢？

026 | 颠覆还是协作，房地产市场上Redfin和Zillow的抉择

在美国，人们对于房地产的热情有几百年的历史。美国的房地产交易主要在买房经纪和卖房经纪之间进行，买房经纪和卖房经纪需要挂靠房地产经纪公司。在这个历史悠久的市场里，上百年来积淀下许许多多的房地产经纪公司，其中不乏横跨全国的大企业，和立足本地市场的地头蛇。

然而就像所有的传统行业一样，房地产交易很大程度上也是一个技术落后的行业，而将房地产交易和计算机技术结合起来，可以极大地提高房地产交易效率。要知道“效率就是金钱”，让房地产市场更有效地运转起来，意味着有更多的赚钱机会。

在房地产交易和计算机技术结合这个角度上，美国最有代表性的是 Redfin 和 Zillow 两家公司。其中，Redfin 是一家用现代科技武装自己的新型房地产经纪公司，它的目标是成为房地产传统经纪公司的颠覆者。

Zillow 则是一家房地产数据公司，通过现代科技打造了一个地产数据平台。然后，它用这个数据平台去武装所有的传统房地产经纪公司，并向这些公司收钱从而赢利。Zillow 本身并不介入房地产交易。

这就形成了一个非常有趣的局面。到底哪家公司的经营模式更合理，更有利于自身的长期发展呢？

先假设第一种情况，市场上只有 Redfin，没有 Zillow。这种模式下，通过在线交易，买家找房子就是一件非常容易的事情。Redfin 有低廉的收费和很强大的数据库，做事情肯定更加有效率。

Redfin 的短板在于它的经纪队伍。因为经纪们只拿固定工资，而不是按照卖多少房来提成，那些传统意义上做得好的经纪，不一定愿意加入 Redfin。

这个问题其实也可以解决，只要建立更合适的薪酬体系，总是有人愿意来的。因此，在只有 Redfin 的市场中，结合了现代科技和传统房地产经纪优势的 Redfin 有很大的优势去赢。

再假设只有 Zillow 的情况。这种模式下，Zillow 的前景不如 Redfin 明朗。这是因为传统意义上房地产交易市场是个很保守的行业，保守的行业就没有太多改变的动力。Zillow 的地产数据平台也许有很现实的意义，但是传统地产经纪公司是不是愿意付费使用这个平台，付多少钱才是合理的，这就不好判断了。

也许有些公司比较开明，愿意去尝试，并且从中受益了。而更多的可能是大房地产经纪公司联合起来，抵制 Zillow，乃至出钱推出自己青睐的房地产数据平台。到最后，房地产行业确实是进步了，但是 Zillow 是否能够从这种进步里面受益是不得而知的。

再假设 Zillow 先来到市场，然后 Redfin 出现的情况。这种情况对于 Zillow 来说，依然存在着类似的问题：Zillow 对传统房地产经纪公司的吸引力到底有多大。如果不够大，Zillow 赚不到足够多的钱，那么在 Redfin 出现之前可能 Zillow 已经破产了。

当然我们始终可以说，Zillow 不是第一个做地产数据平台的公司，即使 Zillow 倒了，还会有另外一个 Zillow 起来。

再假设 Redfin 先来到市场，然后 Zillow 出现的情况。和 Zillow 比起来，Redfin 作为房地产经纪公司，是直接做客户生意的。它在市场上赚钱与否，和别人是不是用它的数据平台关系不大；促成了多少房地产交易，就能收到多少佣金，这是它赚钱的模式。

因此，Redfin 比起 Zillow 来，开始更容易生存下去。而 Zillow 到来的时候，如果 Redfin 足够强大，大不了收购之，可能 Zillow 不会有机会成为今天这样一个大型房地产数据平台公司。

现实的情况是 Zillow 和 Redfin 出现的时间差不多。Redfin 出现在市场上，用先进的科技武装自己，开始做房地产经纪公司，介入房地产买卖行业。因为使用了先进的技术，加上低廉的收费，高效率低成本很容易让 Redfin 短期内做成很多生意。一段时间内，Redfin 让很多传统房地产买卖企业感到了压力。

“有人瞌睡，就有人送枕头”，Zillow 就在此时出现了，它呼喊着：“来来来，我给你们准备新的武器，武装到牙齿。结合你们在这个领域里上百年的经验积累和我先进的数据平台，你们根本不用怕 Redfin。”

传统房地产买卖企业在竞争的压力下，更容易去接受和使用新技术。它们也更愿意花钱去买 Zillow 的订阅。而被 Zillow 武装了的传统房地产经纪公司的经纪们，也就有了和 Redfin 分庭抗礼的能力。

所以美国房地产市场上出现 Redfin，在差不多的时期里又出现了 Zillow，这不一定是巧合。

今天这两家公司的格局很有意思。

一方面，Redfin 在美国已经是一家很成功的房地产买卖公司，但是在美国房地产交易市场上的交易量占比还算不上庞大。在美国大部分地方，经手房地产交易的，主要还是传统房地产经纪公司。不过，Redfin 依然在扩张。

另一方面，Zillow 的扩张比 Redfin 还要厉害很多。大概是迫于 Redfin 的压力，传统房地产经纪公司订阅 Zillow 服务的比例增长非常快。到今天，Zillow 赚得钱比 Redfin 还多，市值还要更高。

从创业角度看，在美国试图继续走 Redfin 道路的 IT 创业公司并不少，单西雅图本地，孕育出来的这类公司就不止一家。

比如说，西雅图成立的一家叫作外居乐的公司，主要就是服务中国国内的土豪到西雅图和美国其他地方购置房地产。它是一群做 IT 的人和做房地产买卖的人联合成立的。又比如说，最近刚拿到 A 轮融资的 FlyHomes，是另外一个继续走 Redfin 道路的公司。

当然这些创业公司在 Redfin 的模式上都有更多改进。或者更细分人群，比如外居乐；或者有新的服务特色，比如 FlyHomes 可以在买家不能顺利贷款的情况下，以公司的名义把房子买下来，让卖家更安心。

另外一方面，在 Zillow 出道的初期，走 Zillow 路线建设地产数据平台的公司也有一些。但是这两年，这类公司就几乎看不到影子了。一方面是因为早期，Zillow 一直疯狂地买买买，收购了很多这样的创业公司，一方面则是 Zillow 已经足够大，很难再有第二家获得市场机会了。Zillow 现在已经是很多传统房地产交易公司的标配平台，再有公司做这种数据平台的创业，连找投资都是很困难事。

从这个角度看，房地产经纪公司因为直接接入房地产交易，所以赚钱更容易。因此总是有新陈代谢，新的公司以新的技术、新的服务，取代老公司是常态。

而房地产数据平台这个领域的竞争，赚钱的总量很大程度上取决于美国的房地产经纪需求的总量，有一个上限。但竞争没有那么激烈，Zillow 一家独大的格局基本上已经形成。

现在，来回忆一下今天的故事。

房地产交易是一个传统行业，而新技术介入传统行业一般有两种方式。一种是直接成为传统行业的竞争对手，一种是成为为传统行业提供新技术武装的服务商。前者是进攻性的，而且利润率高，可以通过消灭后者来获得更多的成长空间。后者是支持性的，其发展很大程度上取决于整个行业的总量。

从发展上看，Redfin 因为直接介入利润率高的房地产交易行业，其发展空间，尤其是赚钱的空间比较大。Zillow 是收服务费性质的公司，其利润很大程度上受限于房地产市场的总量。所以 Zillow 发展到一定程度以后，就不会再有大规模发展了。

此外，类似 Redfin 的企业越多，Zillow 这样的数据平台公司越不好过。因为这些新型的房地产经纪公司，自己都是用现代化科技武装的，不需要使用 Zillow 的数据平台。

027 | 应用交付网络大厂F5：“一招鲜”之殇

我会在这一年中介绍一些总部在西雅图，或者研发中心里面很重要的一部分在西雅图的 IT 公司。这其中除了微软和亚马逊这样的大鳄以外，还囊括了诸多在不同领域取得一定统治地位的公司们。

今天的主角是一个著名的网络大厂 F5。这家总部位于西雅图的网络设备公司，是全世界应用交付网络（ADN）这一领域最重要的厂商。

F5 成立于 1996 年，这个名字来源于 1996 年的电影《龙卷风》。藤田博士根据风力及破坏程度将龙卷风分为 F0~F5 共 6 个等级，F5 对应的就是藤田级数里面的最高等级，F5 这个公司名就是最为猛烈的龙卷风的意思。

要理解这家公司的产品线，我们需要理解什么是应用交付网络。F5 公司自己的说法是：F5 产品以及其运行的平台可确保你的应用快速、安全地部署在任何设备上使用。在介绍 F5 公司的产品线时，我会就这个说法详细展开。

1997 年，在公司成立一年以后，F5 发布了第一个产品，名叫 BIG-IP 的负载均衡器。这款产品主要被置于一群功能相同的服务器和客户端之间，当客户通过统一的 IP 地址请求服务时，负载均衡器可以根据背后各个服务器的负载情况进行动态的重定向。

在 2000 年互联网泡沫兴起的时候，大网站面对不同客户的访问提供唯一的公网地址，很容易就让服务器过载。而 F5 的这款产品，可以自动监控并且动态地把服务重定向到不同的内网服务器去，这一点非常实用。

BIG-IP 系列的产品一直以来都是 F5 的拳头产品，即使在后来很多其他网络大厂商加入竞争行列以后，BIG-IP 依然是 F5 最为重要的营收项目。比如说微软必应相关的数据中心的服务，在 2010 年前后依然跑在 F5 的负载均衡器上。

经过多年的发展，F5 的 BIG-IP 平台已经发展成一个综合性平台，它不仅仅是个负载均衡器，同时还是一个网络代理，而且又增加了很多的企业安全功能。同时，这个体系还提供了对所有流量的监控，用户还可以制定策略对特定流量进行加密和解密。

F5 的这款产品的核心，除去独家的硬件以外，还有自行研发的 TMOS 专有操作系统。TMOS 是 F5 公司的核心知识产权，它最初基于 FreeBSD，后来重新基于 Linux 开发过。它建立了一个包含高度可扩展、可靠，且可重复使用的服务的统一虚拟池，可动态适应数据中心、虚拟机和云基础架构环境的改变。

所谓的应用交付网络，在 F5 的定义下就是通过 F5 的 TMOS 构建的环境，让应用的开发和运行可以不用担心实际运行环境，不论是自家的数据中心还是使用公有云，因为 TMOS 构建的环境，在应用看来都是没有区别的。这就是 F5 从负载均衡器起家，逐渐发展起来的 BIG-IP 产品线。

因为 BIG-IP 系列的成功，F5 于 1999 年成功在纳斯达克上市。上市以后股票就开始飙升，原因之一是.COM 时代很多公司都需要 F5 的设备，投资者对 F5 网络的销售期望也很高。

然而在 2000 年互联网泡沫破灭以后，因为破灭的互联网公司们不再大量采购 F5 网络的设备，销售无法支持已经飙升的股价，这给 F5 网络带来了致命的影响。

市场环境的改变，导致产品的销路和股价都走低，此后很长一段时间里 F5 都处于比较低迷的状态。

而在 BIG-IP 系列产品上，F5 又开发出了 BIG-IQ 系列产品。BIG-IQ 系列产品比较好理解，它的主要作用是全面统一地管理部署在全球各地的 BIG-IP 系列的产品。这种管理包括了对网络的配置、监控，乃至升级等。BIG-IQ 系列的出现让 BIG-IP 产品真正成为了很好用的产品。

iWorkFlow 是 F5 的另外一款产品。顾名思义，这是工作流定义软件，它在 BIG-IQ 的基础上定义了一个工作流的操作过程。当企业里面的不同网络设备需要升级，而且这种升级部署之间有关联的时候，用这款产品定义好一个工作流，系统就可以自动按照定义好的工作流进行管理了。这款产品在数据中心这样的东西出现以后，显得至关重要。

随着云计算变得越来越重要，F5 也推出了自己的产品 Silverline。简单一点来讲，这是一款安全产品，主要作用在云上，可以和企业的云服务一起部署。它提供了防火墙、反 DDoS 攻击、反各种入侵等一系列功能。

随着云计算的铺开，F5 公司的这些产品自 2009 年迎来了一波非常巨大的红利。某种程度上来讲，网络相关技术和应用的发展，在.COM 时代是相对技术的一块。不管.COM 时代怎样去追求点击率，不可否认，都需要合适的网络设备去支持这种规模效应，而 F5 网络的负载均衡器是这种技术的一个体现。

当云计算时代开启，移动互联网的 App 时代到来，对技术要求更高的互联网设备自然也就水涨船高，一波接一波的红利就此到来。从 2009 年开始，F5 过上了一段非常幸福的日子。

然而有喜就有悲，基于这种硬件设备的解决方案挺好，就是比较贵。而有能力建设大型数据中心的企业，比如说微软、谷歌、亚马逊、Facebook，乃至国内的腾讯、阿里、百度，都不是吃干饭的。

大概在 2010 年的时候，软件定义网络的概念就出来了。这个东西说白了就是：原来由硬件厂商实现的那些功能，是不是可以在 PC 机上用软件来实现。

举个例子，微软组建了一个强大的网络技术小组，在自己的数据中心里面研发自己定义的网络，首先拿来开刀的正是这个 F5 独步天下的负载均衡器。

2010 年初，微软就在自己数据中心内部部署自己的软件负载均衡器了。它的主要目标就是用廉价的数据中心的 PC 机集群和软件，去彻底取代昂贵的 F5 负载均衡器设备。初始阶段总是比较艰难的，只是这种艰难也没有难住微软这样的大公司。在若干年的积累之后，微软内部的新数据中心全面换成了自己开发的软件负载均衡器。

同样的现象在谷歌、亚马逊、Facebook，还有阿里巴巴等公司上演。失去了这些大企业订单的 F5 显得颇为尴尬：一方面是死不了，有足够多的中小企业需要它的产品；另外一方面，它也活得不太好，毕竟但凡有能力的都离开它了。

日子不好过了，首先 CEO 就要背锅。于是老 CEO 下台，经过一年左右的搜寻，2017 年终于来了位新的 CEO。其次就是裁员，效益不好，只能裁人，这也是没办法的事情。

“一招鲜吃遍天”的日子好像终于过去了。F5 作为应用交付网络的先驱和现存的最大的厂商，除去这一招以外，也没有发明出另外一条可以持续盈利的产业链来。换掉 CEO 是不是就能拯救这家公司呢？我们只能拭目以待了。

028 | 在线差旅报销鼻祖Concur：在转型中获得发展

我会在这一年中介绍一些总部在西雅图，或者研发中心里面很重要的一部分在西雅图的 IT 公司。这其中除了微软和亚马逊这样的大鳄以外，还囊括了诸多在不同领域取得一定统治地位的公司们。

今天的主角是 Concur 公司。事实上，它已经不是一家独立的公司了，在 2014 年的时候 SAP 以 83 亿美金的价格收购了它。然而作为全球性的、云上的在线差旅报销市场的领导者，Concur 依然值得我们认真了解一下。Concur 的故事对于很多创业公司非常具有借鉴意义。

Concur 位于大西雅图地区的贝尔维尤市中心。在市中心公交车站旁的一栋大楼上，楼顶高耸着 Concur 的标牌，提醒着大家这家全球知名的差旅报销 SaaS 公司的存在。

Concur 由史蒂夫 · 辛格（Steve Singh）于 1993 年创立，创立之初就开始做差旅报销的管理这个领域。Concur 的发展经历了三个非常重要的阶段。在公司成立最初的两年间，Concur 做了一款软件。和那个时代大部分卖软件的公司一样，Concur 的套路也是出售 CD，卖一套是一套。

因为差旅报销软件本来就不是每家企业每年都需要购买的软件，等到很多企业都买了这个软件以后，发展新的客户变得不再容易。生意做到 1995 年的时候，这个模式就无法持续下去了。创始人开始思索企业软件到底要怎么做。于是 Concur 在创立两年之后，开始了企业的第一次转型。

这次转型并不复杂。以现在的企业运作模式来看，做法和 Oracle 类似。软件是不卖了，Concur 通过给企业级客户提供许可证，来按年收取费用。

但是许可证其实也不是一个很好做的生意，因为每家客户的需求都多少有些不同，所以 Concur 需要派人去给客户做培训。很多时候，因为 Concur 这种软件固有的原因，往往还需要为很多客户进行定制。这样一来，花在培训、定制以及维护这些定制版本上的开销一直居高不下。

尽管如此，1998 年的时候，整个 IT 行业欣欣向荣，离互联网泡沫破灭还有两年时间，那个时候只要有好业务的 IT 公司上市都很容易。在创立 5 年之后，Concur 顺利地在 1998 年上市了。

但 2000 年的互联网泡沫随之而来，所有 IT 企业相关的公司都受到了影响。虽然说 Concur 自己到 2000 年还只是一家卖软件和服务的公司，但起码属于 IT 服务业。于是覆巢之下没有完卵，Concur 的股价也迅速下滑。公司因为财务状况恶化，无法继续像以前那样提供培训和定制服务了。

刚刚创立 7 年，并且已经有过一次转型，但上市两年就陷入经济困局，这对 Concur 无疑是当头一棒。那个时候，Concur 的创始人应该是怎样地一番痛定思痛，站在风口浪尖寻找解决方案啊。

然而我们必须清楚一点，就是：开发定制软件，并且替用户维护定制软件，这是一个巨大而不可能量产的举措，虽然可以给公司带来一些利润，却无法让公司上规模。

也许互联网的迅猛发展提醒了 Concur，这次创始人史蒂夫 · 辛格站在了时代的前沿，他决定做一家 SaaS 公司。

具体来说就是，软件部署在 Concur 自己维护的服务器集群上，而用户通过浏览器就可以访问 Concur 的服务。用户的付费模式并没有改变，改变的只是软件在哪里部署和维护。

我们都知道，一旦一个东西不需要去给用户安装，只需要在自己管理的机器上部署，那么维护和修理的成本就不可同日而语了。但是在 2000 年的互联网泡沫之后，一家企业如果转向纯粹的互联网服务，而本身不提供任何软件的话，是一件非常危险和反潮流的事情，一般人没有胆量做出这种举动。

所以我们应该为史蒂夫 · 辛格鼓掌了，他在这样一个关键时刻做出了一个高瞻远瞩的决定。接下来的发展变得顺风顺水，自从 Concur 切换到完全基于浏览器的服务之后，公司的维护运营成本迅速下降，公司的服务对象得以迅速铺开。仅仅两年之后，公司的盈利就开始了年复一年翻倍的局面，这种增长一直持续到公司被收购。

这个时候的 Concur 早已不是以前那个卖点软件卖点服务的 Concur，它摇身一变成了 SaaS 公司。我们姑且不谈技术层面的问题，仅仅从商业上看，2005 年成立的 SaaS 公司里，能够比 Concur 更成功的，找来找去也只有 Salesforce 一家。可以说，史蒂夫 · 辛格的眼界，在很大程度上决定了 Concur 的高度。

这里说个小插曲。2009 年的时候发生了一件事情，它让 Conur 出名了。在公司提交给大众和交易所报备的文件里，Conur 宣称公司创始人史蒂夫 · 辛格在密歇根大学获得了工学学位。然而事实并非如此，这个创始人在毕业前就决定自己开公司，学位都不要了。但是，事情就这样爆发了。

不要学位创业的大有人在，比如说比尔 · 盖茨，又比如说史蒂夫 · 乔布斯，正所谓英雄莫问出处。但是，没有拿到学位却谎称拿到了学位，就不对了。这种事情可大可小，当然主要还是看董事会了。

史蒂夫 · 辛格得到了公司全方位的支持。好在只要公司不追究，这也不是什么大不了的事情，公司修正了申报材料的同时，也发表声明表示：整个公司的董事会和管理层都信任这位领导人的能力，至于有没有学位，都不影响这位领导人对公司的领导；公司感谢史蒂夫 · 辛格这么多年来为公司的成功所做出的巨大贡献，公司也没有打算把他从 CEO 的位置上扒下来。

2010 年对 Concur 来说是非常重要的一年，这一年 Concur 不但毛利率首次达到了 72% 的罕见高度，并且顺利实现了收支平衡。Concur 的 CEO 兼创始人史蒂夫 · 辛格接受采访时就发出感叹，一家公司能够赶上两次变革，并且都能转型成功，实在是不容易的事情。

史蒂夫 · 辛格还说，Concur 在很早的时候就实现了正现金流。然而慢慢地他就意识到，一家公司要成功仅仅靠正现金流是不够的，重要的是什么时候能够在大规模提高正现金流的同时，还保持收支平衡并且最好有盈利。他说，如果能够做到这两方面，公司将无懈可击。

“无懈可击”这话或许有些夸大。不过在很长的一段时间里，Concur 确实同时做到了规模的扩张和收支的平衡。一家公司如果现金流是正的，同时能够平衡收支，在经济环境好的时候就可以继续扩张。如果经济环境不好，只要停止扩张，正的现金流和平衡并且有盈利的收支也可以让它很好地度过寒冬。从这一点看，史蒂夫 · 辛格的观点，无疑说明他是一位卓越的企业家。

2014 年，SAP 公司以 83 亿美元的价格收购了 Concur。这个价格溢价不少，刚开始很多人都不看好这次收购，觉得 SAP 是犯傻了。其实，SAP 作为一家非常成功的商业公司，几乎没有做过什么特别亏本的收购。

这也是 SAP 历史上最大的一次收购。SAP 给予的答复是，并不是 Concur 本身值那么多钱。Concur 作为一家非常成功的 SaaS 公司，对 SaaS 产品和产业的理解，对于 SAP 所需要面临的转型当中的不确定性，有着非常重要的参考价值。更何况，Concur 的管理人员可以直接帮助 SAP 来实现向云的转型。

三年后的今天来看，SAP 显然是赚到了。目前 SAP 在云端转型驾轻就熟的势态，都离不开 Concur 管理层背后的操刀。更重要的是，作为一个耕耘于大型企业的 ERP 厂商，SAP 收获了无数中小型企业客户。这笔账随着 SAP 和 Concur 的打通，让 SAP 一下子就把脚插进了原来它看不上，但是在云时代会“蚁多咬死象”的中小企业里去。这对于 SAP 的发展有着不可估量的作用。

2017 年，在这家企业成立 24 年以后，Concur 正式登陆中国。我们必须说，中国的行情复杂，而 Concur 是不是会水土不服，还需拭目以待。

最后我也想问你一个问题，如果你是史蒂夫 · 辛格，在企业关键转型的时候，可否做出正确的选择并坚持下去呢？

029 | 漫谈企业转型：在市场变迁中寻找生机

上一次，我说到了 Concur 的发展史，从卖软件开始，到销售许可证，再到今天转型做 Saas 服务，其转型可谓非常成功，随之它的市值也不断飙升，最后被 SAP 以 83 亿美元的价格收购了。

从 Concur 的历程来看，企业转型可谓救治企业、阻止企业走下坡路的良方。那么企业转型是否真如 Concur 所经历的那般容易呢？其实不尽然。

举例来说，IBM 作为一家“百年老店”，早年是做自动制表机出身，后来才转做大型计算机，之后又在各个领域遍地开花，一度成为计算机领域的代名词，并在 20 世纪引领了个人计算机的发展。然而此后 IBM 就一蹶不振，郭士纳上台前几乎要倒闭，著名的前 CEO 郭士纳让 IBM 成功转型成为一家服务公司。可是伴随云计算的到来，IBM 终于转不动了，“百年老店”也只能亦步亦趋走下坡路。今时今日，恐怕没有多少人还敢断言 IBM 能重回当年的辉煌。

再来看微软的例子，它从成立到奠定以 Windows 和 Office“两条腿”为基础，全面开花发展的软件帝国，只用了 20 来年。但是进入新世纪，微软在努力转型的过程中，先后错失了搜索、社交网络、移动互联网和手机，最后终于在云计算这摊子上转型成功。这才让这个曾经称霸世界的软件帝国，得到了喘息之机。可见转型之难。

至于转型失败的例子，那就更加比比皆是了。惠普公司曾经是最早租用斯坦福大学土地，进入斯坦福高科技园区的企业之一。它成立之后一度非常领先，在大型机、医疗器械、打印机领域都做得很好。然而惠普后来选择了一条拆分自己优质资产，从企业级产品向消费级产品转型的道路，具体来说就是要成为个人计算机的领头羊，为此惠普还买了即将倒闭的康柏。但今天来看，惠普在计算机界已经没什么影响力了。

为什么有的企业转型成功了，有的企业却转型失败了？这里面有诸多因素。

首先，我们必须承认，领导人的作用是巨大的。Concur 如果换上了另外一位 CEO，能不能够连续转型成功，就不好说了。Concur 的 CEO 有两个巨大的优势，第一是有眼光，知道应该往哪里转型；第二是有执行力，能够执行下去。

微软的转型也是在鲍尔默下台萨提亚上台以后才成功的。其实鲍尔默在台上的时候微软内部要转型做云计算已经有一段时间。但是鲍尔默始终无法有力的推动这个转型。而萨提亚上台以后，这个执行力才真正的体现出来。至于 IBM，如果没有郭士纳的出现，可能早在 20 年前就轰然倒塌了。郭士纳的转型也是兼具了眼光和执行力。

有什么样的领导人，才会有什么样的企业。在计算机和互联网领域，我们很少看到什么样的企业成就了什么样的领导人；相反地，一旦领导人开始出问题，企业的发展也就不可预料了。

其次，我们也应该看到，任何一家能够转型成功的企业，都具备另外一个条件：企业尚未濒临死亡，有足够多的现金去做转型。很多时候，在合适的时间点做转型，往往非常关键。这个时间点里，企业的旧业务刚开始走下坡路，但是依然能够产生足够的现金流，毕竟企业的新业务需要时间来培养。

新旧交替之间，旧业务可以产生足够的现金流，才能够支撑到新业务可以造血。从这个角度上讲，倘若微软不是有 Windows 和 Office 一直源源不断地造血输血，那么屡次转型却失败的微软，它的命运也不会比惠普公司好到哪儿去。

可以这样说，企业当前造血能力越强，就越能够给企业转型上的尝试提供更大的空间、更久的时间。

盲目转型，尤其是在造血功能不健全的情况下做转型，只能是“转型是找死，不转型是等死”的状态。怎么都逃不过一个“死”字。

再次，企业转型还需要注意时机问题，时机不到，无论是过早还是过晚，都会导致转型失败。前者没人买单，后者已经有人先占坑了。但是企业转型的时机问题，很多时候和领导人的素质密切相关。F5 公司就是一个典型的没有在合适时机转型的公司。

F5 成名于互联网泡沫之前。它的产品非常有特色，可以说应用交付网络领域就是 F5 创造出来的市场。所以它当仁不让地坐着最大厂商的位置，一直在自己熟悉的领域里面发展。

然而，F5 网络赶上了互联网泡沫的破灭，外界对其产品的需求急剧下降，所以它有过颇为艰难的日子。在那段日子里，收缩运营规模，满足核心用户的需求，从而保证公司有盈利可以活下去，我觉得无可厚非，F5 在自己熟悉的领域里面扩张也没错。

后来，互联网的下一次高潮和发展，让 F5 迎来了一次新的飞跃。各大公司的数据中心以及云计算的发展，都让 F5 的相关设备和应用的销量得到了长足的发展。然而这是好的方面，很遗憾 F5 并没有预见到这次新的互联网发展，从而导致了少数寡头的诞生。无论谷歌、Facebook，还是亚马逊、微软，对于 F5 的设备都是既爱又恨。价格高不说，应用规模上去之后，到底 F5 的设备能不能够撑得住也是个问题。

寡头的诞生让 F5 面临一个巨大的危机，因为这些公司有能力、有实力，可以自己造 F5 的设备，并且显而易见，这种投入成本可控，长期利益很好。但是这些公司初期还造不出来这些设备，所以 F5 如果趁着卖设备红利还高，资金充足的情况下做转型，其实还是有成功的可能的。

等到各大寡头自己都把自己的设备研发得差不多的时候，F5 不仅将面临各大公司订单的大量减少，而且将资金匮乏，直至失去转型的可能性。这样一来，F5 就会自然而然陷入到“转型是找死，不转型是等死”的境地。

归根结底，一家企业要能成功转型，首先取决于领导者的眼光，其次取决于自己的造血能力。如果造血能力强，领导者眼光好，又能够挑准合适的时机，那么转型成功是可期的。否则企业往往会陷入“转型是找死，不转型是等死”的境地。而这种情况下是不是还有救，我觉得即便有，希望也是很渺茫了。

030 | 克雷公司沉浮录：行走在超级计算机市场

我会在这一年中介绍一些总部在西雅图，或者研发中心里面很重要的一部分在西雅图的 IT 公司。这其中除了微软和亚马逊这样的大鳄以外，还囊括了诸多在不同领域取得一定统治地位的公司们。

互联网行业的发展如此迅猛，很多曾经鼎鼎大名的企业如今都默默无闻了，在西雅图的克雷公司（Cray）就是这样一家企业。

克雷公司以超级计算机之父西摩 · 克雷（Seymour Cray）的名字命名，它是做超级计算机的，在今天全球前 400 名的超级计算机里，大概占据了 60% 的份额。这个数字，大致上可以说明在超级计算机领域克雷公司的地位。

但是现在使用计算机的主流方式已经从一台超级计算机，过渡到了无数多台普通计算机构成的数据中心联合工作的方式。因此，超级计算机已然是一个小众市场，而克雷公司是这个小众市场里面举足轻重的公司。

克雷公司自从成立以后曾经在西雅图鼎鼎大名，但其后续发展可谓命途多舛，经历了很多次破产和合并。今天，我就带你看一看这家超级计算机制造公司。

最初，这家公司全称叫作克雷研究公司（Cray Research），是“超级计算机之父”西摩 · 克雷创建的第二家公司。克雷研究公司主要研发基于集成电路的超级计算机。这之前，西摩 · 克雷创建了控制数据公司，即 CDC（Control Data Corporation）。克雷在 CDC 公司里面研发基于晶体管的超级计算机，代表系列有 CDC 600、CDC 7600 等。

20 世纪 60 年代末 70 年代初，正是从晶体管走向集成电路的时候。半导体集成电路的发明，给计算机产业带来了一场前所未有的变革，这种变革连发明了集成电路的仙童公司也没有预见到。

然而克雷预见到了这个变化。克雷创立的克雷研究公司成为了第一家使用集成电路研发超级计算机的公司。当时仙童公司亟需证明集成电路有着广大的市场，并因为看到克雷的 CDC 公司曾经在晶体管超级计算机上取得巨大成功，决定和他合作。

整个合作计划里，克雷研究公司专门从事超级计算机的设计和研发，而仙童公司则给他们提供专门设计的集成电路。克雷需要什么，仙童公司就给设计什么。两者的结合，让著名的新型超级计算机 Cray-1 得已面世。

Cray-1 是在整个计算机发展史上具有里程碑意义的超级计算机。它第一次使用了集成电路，重量轻到只有 5 吨；而克雷的设计也非常优雅。在 1975 年 Cray-1 发布的时候，作为超级计算机市场上的唯一重量级对手，IBM 被耍得连边儿都找不到了。1975 年，这可能也是克雷研究公司最具有历史意义的时刻。

因为这个计算机实在是太牛太强大了，订单纷纷到来。而订单带来的资金又让克雷研究公司的研发得以顺利开展下去。

克雷研究公司做的计算机越来越厉害，10 年后的 1985 年，它们发布了 Cray-2。Cray-2 的计算能力使得美国国家航天局第一次可以进行航天飞机的模拟风洞试验。而这之前，因为计算机计算能力的限制，人类一直没有办法做这么大规模的计算。

由于克雷研究公司在技术上如此领先，对手们与它之间的差距非常巨大。此时全球在用的超级计算机的 70% 以上都是克雷研究公司研发的，IBM、NEC 等竞争对手只能瓜分剩余的 30% 的市场。那个时候的克雷研究公司，无疑非常辉煌。

然而超级计算机有一个巨大的问题：它的计算能力很强，性价比却不高。占计算机市场大部分的企业和个人，并不需要如此强大的计算能力。换句话说，他们不愿意花冤枉钱买超级计算机。

进入 20 世纪 80 年代，以苹果和 IBM 为首的个人计算机发展得如火如荼，个人计算机的计算能力没有超级计算机那么强，但是大部分需要计算机的个人和企业，花更便宜的价格买个人计算机也够用了。

而克雷研究公司并没有预见到这种变化可能给自身带来的影响，准备相当不足。克雷研究公司继续投入钱和人力研发新一代的超级计算机 Cray-3，却没有投钱进军个人计算机市场。

当新一代超级计算机 Cray-3 研制成功以后，克雷研究公司发现几乎没什么人理睬。那些买了 Cray-1 和 Cray-2 的人不需要新的计算机，而其他人则不需要那么快、那么贵的计算机。Cray-3 和前两款机型相比，在商业上只能用惨败来形容。

和如火如荼不断发展的个人计算机市场比起来，Cray-3 的惨败让新公司的管理层和克雷之间进一步产生了分歧。公司管理层认为应该进入个人计算机市场，而不是继续研究更快更强的新一代计算机，而克雷则坚持研究新的 Cray-4 计算机，不管商业上是否有前景，公司是不是能从新型超级计算机里面盈利。

这直接导致了克雷离开克雷研究公司。克雷又创建了新的公司，但不久就在一场车祸中去世。而那个克雷离开后的克雷研究公司，在经历了 Cray-1 和 Cray-2 的辉煌，以及 Cray-3 的惨淡之后，既没有克雷这样的天才来支撑研发，又没能够在个人计算机市场上有所斩获，慢慢地开始衰落。

1996 年 12 月，SGI 以 7.5 亿美元的价格买下了克雷研究公司。但是很不幸，这次合并一开始就不被人看好。SGI 以图形工作站闻名，而克雷研究公司则擅长搞超级计算机，两者的基因并不是特别吻合。没有人知道为什么在那个时间点 SGI 要买下已经没有了克雷，又不断走下坡路的克雷研究公司。

SGI 在经过了若干次尝试以后，于 1999 年把克雷研究公司作为独立的部门剥离出来。此后，成立于 1987 年，同样主要从事超级计算机研发的 Tera Computer 公司在 2000 年买下这个部门，并将自己改名为 Cray，即克雷公司。

在整合了克雷研究公司的相关技术之后，克雷公司一直在推出自己的超级计算机，但是超级计算机在今天已经是一个非常非常小的市场，主要服务于研究机构、航空航天、军队等需要超级计算能力的地方。

无论如何，“克雷”作为一个品牌还是存活了下来。

031 | “单一化”的隐忧：从克雷公司看“一条腿走路”

上次我说到了克雷公司的发展历程，它最初是克雷博士为了研究新一代的基于集成电路的超级计算机而成立的克雷研究公司。

由于产品一度非常领先，克雷研究公司的生意非常不错。然而随着市场需求的变化，公司试图调整经营方向，但克雷博士的兴趣仍然聚焦在研发新型超级计算机上，两者最终分道扬镳。

没有了克雷博士，克雷研究公司的生意越来越走下坡路，最后不得不把自己给卖了。然而，卖完之后还被东家再度打包出售，其经历可谓惨淡。这个故事告诉我们，“一条腿走路”的公司是非常危险的。

克雷研究公司可谓成也克雷，败也克雷：克雷博士不愿意将就公司的需要去做个人计算机产品的开发，公司生意就不好做；克雷离开之后，公司更是止步不前，无以为继。作为只有“一条腿”，即超级计算机这个产品的克雷研究公司，一旦这个产品出了问题，公司本身就难以为继。

不仅仅是克雷研究公司，历史上很多公司的发展都表明了“一条腿走路”的危险性，因为这一原因而倒下的公司非常之多。

一个例子就是数据库大厂 Ashton Tate——dBase 的发明者，它曾经是个人计算机数据库市场当之无愧的第一，然而现在已经没有多少人知晓了。因为 Ashton Tate 只做了一个产品，即 dBase。而这个产品的某个版本出问题之后，这家公司也就迅速从繁荣走向衰败，最后被收购，然后再次被卖出。这个故事和克雷研究公司的命运如出一辙。

另外一个是非常知名的 Sun 公司的例子。Sun 公司以工作站闻名于世，而当个人计算机的计算能力越来越强，工作站越来越可以被替代的时候，Sun 公司虽然做出了发明 Java 这样的举动，却始终没能够找到让自己稳定盈利的“第二条腿”。于是终于入不敷出，最终被甲骨文收购。

不过，也有很多公司因为认识到了这一问题，从而多方面寻求发展，并获得了成功。

微软在成就软件帝国的路途中，就尝试了很多东西：操作系统、应用软件、编程工具、数据库，等等。最后，真正成就微软软件帝国的是 Windows 操作系统和 Office 办公软件这“两条腿”。

企业级软件市场的大厂商甲骨文，起家于数据库产品，并且在企业级市场中做到了当之无愧的第一。但是甲骨文公司在数据库产品上取得了很多成就以后，也从未停止过在其他领域的探索。中间件和企业应用软件，比如 ERP、CRM 等，都是甲骨文扩张的空间。因为甲骨文公司懂得：一条腿走路并不安稳。

这些故事告诉我们，公司多元化很重要。但是公司应该怎样去多元化，寻找“第二条腿”呢？

纵观整个计算机软件和互联网行业的发展过程，很多公司寻找的第二条腿，和第一条腿的互补性都比较强。

举例来说，微软做操作系统，同时也开发企业级应用软件。因此，它既可以在操作系统里面给自家的企业级应用软件直接提供系统层面的支持，也可以给做企业软件的组提供调用操作系统 API 的技术支持，做企业级应用软件的优势非常明显。

再来看甲骨文公司的例子，它以数据库见长，它选择的扩张领域则是那些离不开数据库的企业级应用，比如说 ERP 软件、CRM 软件。一方面，数据库本身可以给这些软件的查询提供更好的支持，另一方面公司也有数据库方面的专家，能够在最有效地使用数据库方面给软件开发人员提供支持。另外在销售方面，数据库和这些企业级应用软件的捆绑销售也很有利。甲骨文公司开发这些应用，配上自家的数据库，互补效应很明显。

还有一个例子就是，腾讯公司在社交上可谓非常稳固，于是它围绕社交做了很多事情。比如说现在当之无愧是腾讯公司最大现金流的游戏产业，之所以能够非常成功，和社交之间的互补作用是一个很重要的因素。

此外我也注意到，一家公司的“第一条腿”往往有很强的独创性。克雷公司的超级计算机就是一个很好的例子，甲骨文的数据库自然也是一个经典的例子。但是，我很少见到一家公司的“第二条腿”同样具有独创性。

往往公司“第二条腿”的发展，都出现在一个已经有竞争对手的市场里。因为这个“第二条腿”的产品，对该公司当前赖以生存的“第一条腿”有很强的依赖关系，所以公司选择从这方面去突破。此时，它可以有效结合自身优势，和行业里面已有的经验，因此往往更容易成功。

一个经典的例子是企业级应用，它是 SAP 的“第一条腿”。SAP 的 ERP 系统在公司创立之初有非常强的独创性，但是它依赖于底层数据库，通常也就是 IBM 或者甲骨文的产品。而甲骨文的“第一条腿”是数据库，于是在意识到 SAP 的软件对自己有强依赖关系时，选择进军的下一个扩张方向，正是市场上已经有竞争对手 SAP 的企业级应用软件市场。

甲骨文的扩张很成功。而反过来，SAP 也越来越意识到自己对数据库的依赖性，并于 2009 年前后开始发力进入数据库市场，推出了内存数据库 HANA。SAP 的这次扩张同样非常成功。

Sun 公司的做法就是个反例，它不是不知道“第二条腿”的重要性，但是却把“第二条腿”放在了一个和自己的工作站关系不是很大的开发语言 Java 上。缺乏互动和互补效应的 Java，没有成为 Sun 的另外一个支柱。

最后总结一下，“一条腿走路”的企业，即使短期内很辉煌，也很容易走入下降通道并面临生存危机，“两条腿走路”的企业要安全得多。

虽然很难就企业如何寻找“第二条腿”提供放之四海而皆准的通用办法，但是有两点非常明确：首先，一家企业的“第一条腿”往往是原创性非常强，在市场上占有统治地位的产品；其次，很多企业在寻求“第二条腿”时，不会再去寻求一个原创性非常强的东西，而是去寻求市场上已经有其他家的产品，同时对自己的“第一条腿”依赖性非常强的方向去突破。

032 | 亚马逊领导力准则之决策正确

用亚马逊创始人贝佐斯自己的话形容，亚马逊领导力准则是这家公司取得如此辉煌成就的基石。认真学习这些领导力准则，不但有助于理解亚马逊的企业文化，也可以帮助我们分析亚马逊如何取得了这样举世瞩目的成就。

今天我要说的一条亚马逊领导力准则是“决策正确”，其中文官网解释为：

领导者在大多数情况下都能做出正确的决定。他们拥有卓越的业务判断能力和敏锐的直觉。他们寻求多样的视角，并挑战自己的观念。

这条领导力准则并不像它看上去那样浅显易懂。如果仅仅关注字面意思，你很容易陷入一种茫然不解的境地。

这种情况并非你我独有。在亚马逊里面，对于这条领导力准则同样感到困惑的大有人在。不过，亚马逊创始人贝佐斯在很多场合，都从不同角度解释过这条领导力准则。今天，我就来和你聊一聊他对这条准则的多重解释。

首先来看第一句话：“领导者在大多数情况下都能做出正确的决定。”从字面上来看，这比较容易理解。也就是说，在亚马逊里面，犯错误是可以的，但是如果一个人犯错误的比例高于正确决定的比例，那肯定是不被允许的。

在贝佐斯的观点里看来，一个领导者首先是一个人，因此不可避免地要犯一些错误。但是，一个领导者必须具备卓越的判断能力和敏锐的直觉，这样才能保证在大部分情况下都做出正确的决策。反之，如果一个人无法在大部分情况下保证决策正确，他就不符合亚马逊的领导力准则。

因此，能够做出正确的决策，是一个领导者必备的素质。亚马逊不会允许它的雇员常常犯错。犯错多了，考核自然不会好。考核不好的话，轻则奖金飞了，重则需要自谋出路。这就对一个领导者提出了较高的要求。

人非圣贤，不可能不犯错，但是亚马逊又要求领导者在大部分情况下都能做出正确的决定。那么，一个人如何才能够保证在大部分情况下做出正确的决定呢？这就是领导力准则的第二部分，也是对第一部分这个问题的回答：寻求多样的视角，并挑战自己的观念。

贝佐斯自己解释过他的见解。一个在大部分情况下可以做出正确决定的人，往往经常性地改变自己的想法。一个不善变的人，不一定是好的领导者。很多领导者都会呈现出这样一种状态：今天有这样的想法，明天却有一个和今天截然不同的想法。这种状态看起来很不合理，但是实际上不但是健康的，而且是值得鼓励的。

贝佐斯在自己和他人的交往过程中发现，最聪明的人都经常修正自己对事物的理解和决策。哪怕是一个已经考虑过的问题，他们也会拿出来重新思考。这样的人往往能够很好地接纳新的观点、新的信息、新的想法。哪怕这些想法和他们自己现有的认知是抵触的、矛盾的，他们依然会去接纳、思考和吸收。

然而需要注意的是，贝佐斯也强调，这并不意味着这个人不需要有自己的观点，或者说不需要让自己的观点足够完善。实际上，贝佐斯要求每个领导者在每次做决策的时候都经过深思熟虑。领导者应该基于现有的信息，谨慎地做出决策，因为这种深思熟虑本身，就是保证决策正确的基础。

如果决策以后就一成不变了，往往会出问题。所以，任何一个人，哪怕有了完善的观点，也应该把这种观点当作一个临时的，或者是一段时期内的，而不是永久的观点。因为新的信息会进来，情况会变，看问题可能会有新的角度与高度。哪怕领导者在一件事情上已经非常有经验，并且做得非常好，一旦他固化了思维，在新的条件下仍会产生错误的决定。

因此，如果一个领导者可以做到在大多数情况下都做出正确的决策，那么他必然不会拘泥于细节和自己熟悉的范围。

这个领导者需要审时度势，经常性地反思自己已经做出的决定和形成的观点；他还需要有随时随地接受新观点、新事物、新信息，乃至从新的角度去看待问题的能力；而且，在每个特定的时刻，他都需要基于现有的信息，经过深思熟虑来做出决策。只有这样，一个领导者才有可能在长期的、持续的决策过程中，在大部分情况下都做出正确的决策。

贝佐斯的观点有很多值得我们学习和深思的地方。从目的出发，一个人如果能够在大部分情况下都做出正确的决策，或者在当前已知条件下做出最好的决策，这个人确实很了不起。而一个公司如果是由这样的人组成的，也必然可以取得令人刮目相看的成就。这一点看起来非常有道理。

但是我觉得这只是目的，这条领导力准则精辟的地方在于，它还告诉了我们如何达到这个目的。

如何达到这个目的，需要一分为二地看：

首先，每次做决策的时候，一个领导者需要形成一个经过深思熟虑的观点，这个观点可以被自己所掌握的东西有效地支持；

其次，一个领导者又需要能够跳出自己已经形成的观点，随时吸纳新的东西。

前者保证了每次决策都不是轻易做出的，每个决定都是深思熟虑的结果。后者又保证在下一次做决策时，他的信息得以更新，因而不会陷于自己已经形成的窠臼。

第一次看到这条领导力准则时，我感觉一头雾水，因为它真的非常不好理解。但是当我看到贝佐斯向他的团队进行的解释时，颇有一种恍然大悟的感觉。不得不说，任何一个人，如果既能够做到在决策时认真思考、慎重考虑，又可以保持开放的心态，随时随地更新自己的见地和信息，那么我真的很难想象他做出来的决定会错很多、经常错。

亚马逊出来的高管写过很多文章，其中或多或少都探讨过这条领导力准则。有些人把它放大到亚马逊这家公司的决策上来看，用来解释为什么亚马逊有很多明显不同于其他公司的地方。

举例来说，亚马逊作为一家公司，推出来的产品和服务失败的案例屈指可数。目前为止，大家熟知的只有一个 Fire Phone。和其他公司比起来，这是亚马逊的一个显著优势。比如，谷歌推出并高调宣传的产品，失败的比例就相对高很多；微软的表现同样如此。

我们还可以举其他很多公司的例子，但恐怕在美国，的确很难再找到第二家公司，其推出来的产品和服务的成功率如此之高了。

亚马逊推出来的产品和服务大部分都很成功，这在一定程度上就可以论证：亚马逊在大部分情况下都做出了正确的决策。

为什么亚马逊可以在大部分情况下做出正确的决策呢？很多在亚马逊待过的高管都认为，这条领导力准则在其中起到了非常重要的作用。

因为亚马逊做决策的时候，一方面一定会非常慎重地基于已有信息，做出一个仔细思考过的决定，一方面又随时随地根据新信息来重新审视已经做出的决定。所以很多时候，一个产品或者服务尚未公开推向市场时，亚马逊已经在迭代的决策中，做出了最为符合市场预期的正确决策。

我必须说，这看起来就像一个神话。可是仔细想想，又尽在情理之中。我们要学习这条领导力准则，不但要理解其目的是尽量做出正确的决策，更需要明白：如何做才能达到这样的结果。

033 | Halo的开发者Bungie：与微软的聚散

我会在这一年中介绍一些总部在西雅图，或者研发中心里面很重要的一部分在西雅图的 IT 公司。这其中除了微软和亚马逊这样的大鳄以外，还囊括了诸多在不同领域取得一定统治地位的公司们。

今天的主角是 Bungie，一家总部位于西雅图地区贝尔维尤市的游戏公司，如今全球最大的游戏工作室之一。

Bungie 工作室在国内玩家中知名度不高，但是其开发的游戏大作《光环》（Halo）系列估计就有很多人熟悉了，这款游戏在 Xbox 上首发，并占据了极其重要的游戏地位。可以说，正是这款游戏让 Xbox 的主机上终于有了一款在当时可以和索尼 PlayStation 2 竞争的扛鼎之作，从此以后 Xbox 从可有可无的游戏平台走向了辉煌的主机巨头行列。而 Bungie 与其游戏的发行方或者说公司的收购方微软的合合分分，也是 Xbox 发展史上浓墨重彩的一笔。

Bungie 最初是一个人的传奇故事。1991 年，在芝加哥大学就读的亚历克斯 · 瑟罗皮恩（Alex Seropian）创办了自己的游戏公司。其实在创办游戏公司之前，他就已经自己开发仿制了当时非常流行的一款乒乓球类街机游戏，奠定了自己的游戏开发之旅。

Bungie 成立的 1991 年，计算机还是个新事物，美国的大部分大学还没有日后大红大紫的计算机科学系，而计算机专业则依托于数学或者电子系下面。所以那个时候做软件开发，尤其是游戏开发，想要获得投资更是非常不易。

瑟罗皮恩在亲朋好友的帮助下，自己组装硬件开发软件，在游戏开发的道路上越走越远。不过，他并没有赚到多少钱。据说是在上一门人工智能课程时，瑟罗皮恩遇到了 Bungie 的第二名员工杰森 · 琼斯（Jason Jones）。

琼斯也是游戏的狂热爱好者。他完成了一款叫作 Minotaur 的角色扮演游戏，这款游戏还运用了 AppleTalk 这种互联网联网协议，使不同的用户可以通过“猫”实现互联。这款以 Buggie 公司名义发布的游戏尽管本身销量在当时并不可观，但作为 Buggie 创立以来的第一桶金，为这两位游戏的狂热爱好者开发下一款游戏提供了资金支持。

当时射击游戏很流行，因此瑟罗皮恩和琼斯的下一款游戏，也转向了射击类，这就是在 Bungie 历史上第一款广受赞誉的《黑暗之路》（Pathways into Darkness）。这款游戏的开发在很大程度上奠定了 Bungie 此后多年的游戏开发模式：专注于射击游戏的开发，让其他人越来越难超越。

射击游戏并不罕见，比如《毁灭战士》（DOOM）当时就很火。然而这些游戏的普遍特点就是为了射击而射击，缺乏故事情节作支撑，让人很难感受到游戏的乐趣。Bungie 在这个时候推出了整个游戏历史上都要浓墨重彩记上一笔的《马拉松》（Marathon）系列的首款游戏。

和以往的射击游戏比起来，《马拉松》的情节曲折连贯，引人入胜。而那个早在其他游戏里就尝试采用过的 AppleTalk，也成为了这款游戏最为独特的一部分，《马拉松》成了第一款可以在不同玩家之间联网和交互的射击游戏。这都让 Bungie 在众多游戏公司中迅速脱颖而出。

Bungie 的《马拉松》迅速占领了市场。毕竟，能够联网的射击游戏和不能够联网的射击游戏不可同日而语。

因为一望无际的好日子，Bungie 的境况，尤其是财务状况蒸蒸日上，并且很快推出了《马拉松》的续集。

此时恰逢 Windows 95 降临的大潮，头脑活络的 Bungie 把《马拉松》续集移植到了 Windows 上。而 Windows 市场的销量远远大于 Mac 市场，这一波移植的成功让 Bungie 顿悟了“Windows 才是未来”。

《马拉松》系列的新版本就在 Windows 和 Mac 上同步发行了。这几款《马拉松》游戏让 Bungie 在射击游戏领域一时声名鹊起，并且有了源源不断的订单和滚滚金钱。

好日子仍然在延续，而聪明的 Bungie 意识到应该新起一个系列了，毕竟单靠啃《马拉松》系列的“老本”过活，并不是公司长远发展的明智之举。

新游戏《神话》（Myth）应运而生，这是一款策略游戏，虽然很遗憾我没玩过，但从游戏玩家论坛中仍然可以看到，这款游戏当初是多么受欢迎。

《马拉松》和《神话》大获成功，让 Bungie 一跃成为世界顶级的游戏工作室和发行厂商。这时，Bungie 再次回到了他们所擅长的射击游戏上来，新的一款游戏被命名为《光环》（Halo）。这款游戏在未来的几年让 Bungie 获得了大量声誉，但同时也带来了很多麻烦。

《光环》游戏最初于 1999 年宣布，同年苹果公司 CEO 史蒂夫 · 乔布斯在 Macworld Expo 的 Keynote 上公开做了演示。这也是 Bungie 在苹果公司那边获得的最高规格待遇。

但是 Bungie 显然已经从 Windows 和 Mac 同步发行上尝到了很多好处，《光环》最初的计划也是在 Windows 和 Mac 上同步发行，这种“一鱼两吃”的做法，Bungie 已经驾轻就熟。

2000 年 6 月，Bungie 在 E3 2000 上公开展示了《光环》，获得了极大的好评。然而，正当大家都在翘首期盼《光环》正式发行的时候，出乎所有人意料，微软宣布 Bungie 被他们收购了，Bungie 已经成为微软游戏分支的子企业。不久以后，微软决定，《光环》系列不在 Windows 和 Mac 中的任意一个平台发行，其唯一发行平台是微软的新游戏主机 Xbox。

有关这场收购背后的故事有很多版本。但目前来看，比较靠谱的说法是《神话 2》有一个巨大的 Bug，可以删除用户硬盘上的所有资料。所以 Bungie 被迫在发行前进行召回，但这样一来就损失了几百万美元，让 Bungie 陷入了财务危机。

而此时的微软正需要为它的新业务 Xbox 主机的发展寻找一款很好的游戏大作。相对于索尼这个历史悠久的主机 PlayStation 2 上大作频出的局面，微软的 Xbox 当时要么是索尼的移植版，要么就是不值一提的作品，因此急需一款属于并且只属于 Xbox 的大作。

这样一来，陷入财务危机的 Bungie 和需要大作的微软一拍即合，微软买下了 Bungie，同时让《光环》成为了 Xbox 的专属游戏。然而，收购价据说仅为 5000 万美元。

实际上，早在推出《神话》系列的同时，Bungie 还成立了分支机构 Bungie West。这个新成立的分支机构发行了一款叫作《奥尼》（Oni）的游戏。这款游戏算不上大红大紫，加上游戏发行的时候 Bungie 被微软收购了，因此最终没能够形成一个系列。

而作为并购的一部分，微软同时也获得了《神话》系列和《奥尼》一半的版权。《奥尼》的开发在 2001 年结束以后，就没再有续作了。整个 Bungie 工作室的重心从此转到了给 Xbox 开发《光环》系列上。这个转型，也为以后 Bungie 和微软之间的分道扬镳埋下了伏笔。

《光环》系列的首作取得了极其巨大的成功，发行量超过 650 万份，市场反应热烈，这是 Bungie 从未达到过的高度。当时，微软的高层比尔 · 盖茨和鲍尔默都忍不住要让 Bungie 尽快开发《光环 2》。

这里插一句，考虑到这款游戏只在 Xbox 上发行，倘若它能在更多平台发行的话，数字可能更是无法想象。

我来西雅图以后正好认识了《光环》游戏系列的一位开发者，在某次听他讲述这段工作经历时才得知，《光环 2》是整个系列里面开发最为辛苦的一版游戏：因为微软高层都对《光环 2》的开发抱有很高的期望，而《光环 1》又给游戏开发设置了一个很高的标准，这让《光环 2》的开发一直不顺，期间多次推倒重来。好在最后《光环 2》不负众望地上市了，并且因为和 Xbox Live 的对接获得了更大的成功。

Xbox Live 是微软为 Xbox 主机创建的一个可以让全球各地的人联网战斗的平台。这个平台和以往联网游戏最大的不同是：以往的游戏往往都是在局域网内自行组团，而 Xbox Live 则提供了一个全球统一的平台，并且可以记录每个人自己的战绩和游戏历史，还具有一定的社交功能。

Xbox Live 和《光环 2》的对接，使得世界各地的《光环》爱好者们都可以在统一的平台上联网战斗，分享游戏体验，还可以看到排名等各种统计数据。因此，世界各地的游戏爱好者蜂拥而至，非常踊跃地参与进来。

《光环 2》达到了一个新的高度。《光环》系列从此不再只是一款简单的射击游戏，还是一个社交平台。全世界的《光环》玩家都可以共享游戏体验。因为《光环 2》的发行，Xbox 的销量也迅猛增长。游戏带动主机的销售，这就是微软一直期盼的大作效应。

2007 年发行的《光环 3》让这款游戏更上一层楼。为此，Bungie 还给《光环》系列发行了两个资料片。

但是《光环 3》发行没多久，Bungie 就和微软同时宣布拆分，Bungie 脱离微软成为一家独立的公司，而《光环》系列的所有知识产权归属于微软。作为拆分计划的一部分，微软于同年成立了 343 工作室，替代 Bungie 制作和发行《光环》系列。《光环 4》和《光环 5》都是由这个工作室制作的。

若说当初的收购还有迹可循，这次拆分的缘由就一直不太明朗了。一直到十年后的今天，也没有多少资料公开谈论这次拆分。Bungie 和微软的合作延续到了 2010 年，《光环 3》第二部资料片的发布。

我和那个开发《光环》的工程师聊天时，感觉到在被微软收购的那几年里，公司的一切事务都围绕着《光环》系列进行，这让整个工作室都有点茫然失措。按道理，微软的收购很大程度上给 Bungie 提供了丰富的资源，这才使得《光环》系列获得了如此巨大的成功。

但是与此同时，Bungie 丧失了自主权和独立性。Bungie 存在的作用，对于微软来说就是开发《光环》系列。在被微软收购后的那些日子里，除去《光环》系列，Bungie 竟然没有能够开发出任何一款新游戏。这对于 Bungie 的游戏开发者来说，肯定不是多么愉悦的事情。

更重要的是，游戏工作室讲究独立性，微软本身则越来越官僚，两者之间难免会在文化上有很多冲突，这种冲突可能可以控制在比较好的范围内，也可能会导致很多的问题。

我想到了后期，Bungie 自己想做的事情，和微软需要它们做的事情，两者之间不仅仅没法沟通和妥协，很可能微软连听都懒得听 Bungie 的想法了吧。2007 年的微软，是官僚主义很盛行的时候。

坊间另外一个传闻是 5000 万的价格收购 Bungie，微软多少有些趁 Bungie 财务危机之虚而进入的嫌疑。这笔钱从今天来看，显然是便宜了。而连续不断地让 Bungie 只为 Xbox 开发《光环》系列，可能更是让 Bungie 觉得在微软下面毫无发展空间可言，并最终走上拆分之路。

拆分以后的 Bungie 继续扩张，并把新的总部设置在了贝尔维尤市中心。然后，它与全球知名的游戏制作和发行厂商动视暴雪展开合作，由后者替其出版发行下一款游戏大作《命运》。Bungie 新发行的游戏《命运》是其独立以后的第一个游戏系列，但是无论人气还是名气，都远远未能达到《光环》系列的标准。

可以确定的是，离开微软之后 Bungie 未来的路会更加艰难。拆分十年过去了，现在的《命运》系列依旧无法和《光环》系列相比。它始终没能够像《光环》系列那样万众瞩目，受到玩家的极力追捧，在销量上也未能和《光环》系列媲美。

想必今天的故事，难免会让你一番感慨。亲爱的读者，如果你是 Bungie 的创始人，在 2000 年的时候会不会接受微软的收购？在 2007 年的时候又会不会选择离开微软？

034 | “卖身”须谨慎：创业公司面临的抉择

创业公司经常会思考一个问题，就是公司发展到一定规模之后，是否希望被大公司收购。但是被收购就一定万事大吉吗？未必。一个处理不好，就可能导致双方都不开心的局面，Bungie 被微软收购的例子多少可以说明些问题。

那么，被收购是不是好的选择呢？这个问题虽然可以从多个方面去看，但是看是以什么样的方式被收购是一个更为有效的判断途径。一家公司收购另外一家公司的目的不同，被收购公司的退出机制也会不一样。

这个问题细究起来比较复杂，这里我给出一个简化版的分析，做一个简单的归类，就是看：收购完成之后，收购方到底想不想保留被收购公司的人员。

1. 最简单的情况：一锤子买卖

如果说一场收购主要不是冲着人才去的，而是在收购完不久，就将被收购方的工作人员大部分或者全部裁员，那么这种情况其实比较好处理。因为毕竟是一锤子买卖，卖完拿钱，后续的事情也就和这群拿钱走人的无关了。

这种情况下无非是一个买卖值不值的问题，值了就卖，不值就别卖。也有后来卖了后悔贱卖的，或者没卖而后悔怎么当初这么傻不卖的，但在我看来，这一类买家和卖家之间不会形成长期的不良关系，因此在“卖身”里面是最简单的一类情况。

拿甲骨文公司强行并恶意收购仁科公司来看，甲骨文公司经过一年多的努力搞定了仁科公司投资人手里的股票，获得了大部分的股权之后，就把仁科公司收购了，收购完就大规模裁员，不算全部裁掉，起码也是十之八九。这件事情对于仁科公司的创始人们来说，始终是咽不下的一口气，但是一锤子买卖，结束了也就一了百了了。

2. 人才的收购

如果一次收购是冲着另外一家公司的人去的，情况就比较复杂了。那么，“被收购的公司是不是作为一个独立的业务部门存在”是一个很重要的衡量指标。

第一种情况是被收购方的人员被收购方打散，并被安排去做其他事情。这种方式和第一种收购差别不是很大。被收购方的人员已经分散到各个项目中去，不再是一股合力，因此在很大程度上，这还是一锤子买卖。被收购方可能会后悔，但不会有什么实际的影响力。

第二种情况是被收购方作为收购方的一个独立业务部门存在，这种“卖身”需要非常谨慎。通常这种“卖身”甚少产生好的结果，而关键在于被收购的部门有多大的独立决策能力。

比较经典的收购案当属 20 世纪 90 年代 IBM 对莲花公司的收购。当时 IBM 陷入危机，郭士纳上台，决定收购莲花公司帮助 IBM 向软件服务业转型。当时莲花公司的办公软件，无论是电子表格 Lotus 1-2-3，还是协同办公软件 Lotus Notes，都是业界翘楚。而这场收购，IBM 要的不仅仅是这些软件，还有整个研发团队。

在一段时间里，郭士纳都试图只用莲花公司的人来管理莲花公司的产品开发。但是不久以后 IBM 自己的产品需要和莲花公司的产品进行整合，双方不可避免地对莲花公司产品的看法有了分歧。而莲花公司的高层在被收购以后的决策力，并没有郭士纳开始许诺的那般强大。

慢慢地，莲花公司的文化被 IBM 公司的文化侵蚀和替代，Lotus Notes 这款原本神器级别的产品，变得臃肿而难以使用。而在莲花公司里面开发软件的人，还有管理人员，也陆陆续续地选择了离开。

再来看一下微软对 Bungie 的收购，也是异曲同工。微软收购 Bungie 的目的非常明确，游戏主机 Xbox 需要大作，而 Bungie 的开发人员有能力也有实力做出大作来。所以收购不仅仅是需要收购资产，更需要收购人才去开发游戏。

最初的时候，Bungie 和微软的目标尽管有些差异，但大方向是一致的，就是推出《光环》游戏。然而随着《光环》游戏大卖特卖，对于微软来说，把《光环》系列做成 Xbox 专属的大牌游戏显然是最高优先级的事情，这有利于 Xbox 主机业务的整体开发。

但是作为一家游戏工作室，数年如一日地开发并且只能开发一款游戏，那就比较痛苦了。没有独立决策能力去按照自己的意愿发展，这样的游戏工作室和游戏公司将没有灵魂可言；它们能够因为一款大作红极一时，却很难红一辈子。

Bungie 的创立者，显然是对游戏事业很有想法、很有主见的人。在开发《光环》系列之前，他们就开发了多款游戏，进行了多方位的尝试。不可否认，这些尝试有成有败，但是不管怎么说，“多样化”更容易产生创新性的游戏创意；敢于尝试，是一家游戏公司生命力的体现。

微软和 Bungie 的矛盾在于：微软主要是想提高自己 Xbox 平台的优势，为此对 Bungie 的唯一要求就是：开发《光环》系列游戏；至于 Bungie 团队的创业志向、想法和尝试，不在微软考虑范围之内。

久而久之，即使 Bungie 的人知道自己独立出去要失去很多资源，并将失去《光环》游戏的知识产权，仍然选择分离。

还有第三种情况，这种收购是名义上出钱买了，但是整个公司实际上独立运营。这种收购可能最有利于被收购方长期、独立保持自己的企业文化。

微软对 LinkedIn 的收购，至少表面上看，是微软第一次尝试这种模式的收购；谷歌对于 YouTube 采取的策略也是让其长期比较独立地运营。

前者怎么样，还未可知，但后者的运营可谓非常成功。直至今天，YouTube 在谷歌内部还是使用 Google YouTube 这个名字，独立运作，负责人直接向谷歌 CEO 汇报。

只有经营上的实际独立，才可以给被收购方一个长期的发展空间，但是愿意这样做收购的公司太少了。

最后总结一下，对于被收购方最好的选择有两个：第一个选择是做“一锤子买卖”，第二个是做独立运作的子公司。

如果被收购以后，被收购方不能继续发挥优势去独立地做项目，很可能会导致没有话语权，外行指导内行的情况，这种收购需要非常谨慎。尤其是当被收购方不能和收购方就工作的目标和方式、自由裁量权等方面达成一致并写入合同时，最后很可能是一场不欢而散。

035 | 亚马逊领导力准则之客户至尚

用亚马逊创始人贝佐斯自己的话形容，亚马逊领导力准则是这家公司取得如此辉煌成就的基石。认真学习这些领导力准则，不但有助于理解亚马逊的企业文化，也可以帮助我们分析亚马逊如何取得了这样举世瞩目的成就。

今天我要介绍的这条领导力准则是“客户至尚”，其官方解释是：

领导者从客户入手，再反向推动工作。他们努力工作，赢得并维系客户对他们的信任。虽然领导者会关注竞争对手，但是他们更关注客户 。

“客户至尚”是亚马逊最为重要的行事原则。亚马逊的创始人贝佐斯曾在公开场合多次强调客户的重要性，并将其列为最基础的工作准则。换句话说，如果与其他准则相悖，则优先遵循“客户至尚”准则。

为什么贝佐斯将这条准则视作第一准则？如果你也不太清楚，2017 年 7 月贝佐斯在给股东的年度公开信中再一次强调了“客户至尚”的重要性，或许你能从中一窥究竟。

公开信里大体是这样说的:

有很多方法可以成为做生意的核心。企业可以以竞争对手为核心，也可以以产品为核心。企业还可以聚焦于技术，或者以业务模式为核心等等。但在我看来，以客户为中心是最为有利的方式。

为什么呢？以客户为中心的方法有很多优点。其中很大的一个优点是：客户总是非常不满足。即便他们说他们很满足，公司业务很好。客户总是想要更好的东西，甚至他们都没有意识到这一点。遵循着让客户满意的意图将驱使企业代表客户去发明和创造。没有客户曾经要求亚马逊创建 Prime 会员计划，然而我们发明了这项服务。最后确实证明客户是想要这个计划的。类似这样的例子，我可以列举很多。

这封信里提到了亚马逊的 Prime 会员，这是一项定价 95 美元的年收费服务项目。这一项目的性价比很高，用户可以享受到包括免费隔日送达货物、免费视频等多项便利服务。

该项目在初推之时，亚马逊内部并不是一片和谐，很多人都提出了反对意见。反对 Prime 会员计划有很多原因，其中比较重要的有两点。

第一点是这个计划成本昂贵。亚马逊做这个生意，非但不能赚到钱，还可能赔进去很多钱。比如说隔日免费寄送这项服务，用户每年只要下 4 单，邮费就超过 95 美元了。如果用户购买较多，亚马逊就会赔本。

第二点是这一项目需要收取年费，用户是否愿意为此买单，也是未知数。万一投入大量成本去开发，用户却不买账，那么会前功尽弃。

贝佐斯在推行项目之初，问了团队一个问题：“如果你是客户，是否愿意掏钱去享受这种服务？” 如果回答是肯定的，那么哪怕亚马逊会为此付出许多代价，甚至不能短期获利，这项服务也值得推出。

急客户所需，想客户所想，才是“客户至尚”的基本体现。坚持这样的理念，客户便会越来越愿意在亚马逊上消费，最后的规模效应才会形成良性循环。团队的回答当然是正面的，于是项目得以顺利推行。

事后的发展印证了贝佐斯的想法。Prime 会员制度推行之后，亚马逊上的购物量迅速增加，亚马逊的会员们对两天内送达这一服务表现出极大的热情。因为制度的推出，亚马逊迅速战胜了 eBay 和沃尔玛这样的传统零售商。

亚马逊固然没有从邮费上赚到钱，但其规模效应带来的收入却远远大于在邮费上的支出。这种规模效应的结果是：亚马逊的各方面都得到提升，客户对亚马逊的忠诚度也极大地提高了。

贝佐斯多次引用这个故事，告诉员工，也告诉亚马逊的客户与投资人，“客户至尚”这一准则对于亚马逊到底意味着什么。

贝佐斯表示，在创新的时候，是不是真正以客户为中心，这一点至关重要。否则，所谓的发明创造必然会陷入对成本的计较和对利益的追逐，当这些成为创新的目的，客户也就不可能发自内心地满意了。

没有了客户支持的企业，即便短期内可以获得高利润，也不可能长久。换句话说，是不是真的对客户好，客户不是傻瓜，有鉴别能力的。

在美国各行各业里，创新并非为客户服务的例子有很多，将赚钱作为第一企业要义的案例也不胜枚举。

美国有一家非常有名的生物制药厂商吉利德科学公司（Gilead Sciences），以生产抗病毒药物著称，艾滋病的“鸡尾酒疗法”治疗药物就出自这里。这家厂商发明了一种可以彻底治愈丙型肝炎的药物，这在抗病毒技术上是一个极大的突破，在此之前，丙型肝炎最多也只能控制而不能被彻底治愈。

然而，人们对于这家企业一直有顾虑，他们不知道到底要花多少钱才能获得治疗。因为在美国的制药业里，新药开出天价来，是非常常见的敛财方式。所以在这个药出来之前，就有人觉得定价会很高，比如高达 3 万美元。

然而大家还是低估了这个数字。药价公布的时候，七万五千美元一个人的治疗费用，不但吓坏了“吃瓜群众”，也吓坏了媒体和保险公司。

这种高价“敛财”的手段甚至惊动了美国国会议员调查其企业定价的合理性。一些第三世界的国家，比如印度，看到如此高昂的价格，干脆就不想搭理这家企业，自己开始仿制药物。

最后的结果是，这家企业并没有获利很多，因为世界各地都在仿制这个药物。而且，很多得了丙肝却非特别严重的人，也不愿意花那么一大笔钱去治疗。我想，这就是一个非常典型的，不以客户为中心的例子。

“以客户为中心”并非放之四海而皆准的真理，但是在贝佐斯的观念中却是如此。贝佐斯要求他的每位员工，无论何时都必须将这条领导力准则执行到实处。这造就了亚马逊“客户至尚”的服务理念：任何事情只要是对客户有利的，哪怕暂时牺牲企业的一些收益，也应该去做。

外界对于亚马逊推崇的以客户为中心的这条准则并非没有争议，因为极端地以客户为中心，完全可能牺牲掉企业的全部利益。外界对其各种揣测，说到底拿不准的恰恰是这个度。

我们经常可以看到各种各样的讨论，不能否认，这种讨论有它合理的一面。在我接触到的亚马逊内部人员中，也有人心存困惑。在他们实际的工作中，以客户为中心这一服务准则的具体界限十分难以判断。但是，相信贝佐斯自己心中是有界限的，只是这个界限，并不容易表达。因此，他人是否真正能够做到通晓“客户至尚”准则，就要看各自的悟性了。

036 | 智能音箱的战斗：亚马逊的硬件路

在美国，亚马逊主要作为一个电商和云计算厂商为大家所熟知。这种印象最近两年因为一款智能音箱 Echo 的横空出世，得到了极大的改观，大家发现：原来亚马逊也很擅长制造硬件。

接下来，我想通过几篇文章和你说说智能音箱的发展历程。不过为让你更好地理解亚马逊是怎样首创了智能音箱这个硬件的，先来回顾一下亚马逊的硬件研发道路。

在做智能音箱前，亚马逊已经做了很久的硬件，其中最有名的两个产品是 Kindle 电子阅读器和手机 Fire Phone。但是，Kindle 的销售非常成功，Fire Phone 却彻头彻尾地失败了。

亚马逊最初的业务是在网上卖纸质书，而且这块生意做得还不错。但是纸质书有很明显的问题，那就是体积大，又很重，需要仓储、运输等很多方面的支持。与此同时，软件下载已经很常见，MP3 也已成为音乐的通行格式，iPod 和其他 MP3 播放器大行其道。

这个基于数字产品的产业，不仅仅节省了大量的实体物品，避免了仓储、运输等一系列问题，更让整个产业的实体成本降低到近乎为零。加上数字产品更便携，所以很快受到了销售者和消费者双方的欢迎。

和软件、音乐等数字产品不同，电子书本身并没有一个很好的渠道去销售，主要是市面上不存在便捷的电子书阅读器，只能在电脑前看，用户对于只能在电脑前阅读的电子书购买欲望不强。作为网上售书平台亚马逊的创始人，2004 年的时候，贝佐斯看到了类似于 MP3 播放器的便携式电子阅读器的便捷性和潜在的商机，打算做一个这样的产品，从而激发人们购买电子书的欲望，让亚马逊进军电子书市场。

贝佐斯对理想中的阅读器有几个要求。

首先，阅读体验应该和阅读纸质书很像。这个条件数字墨水技术就可以满足，数字墨水显示的效果和真书差不多。

其次，阅读器应该可以随时随地联网，这样用户就可以方便地从亚马逊下载电子书。鉴于美国的 WiFi 当时并没有那么普及，贝佐斯眼中的“随时随地联网”功能是指随时随地连接电信运营商的网络，而这个要求成为了制造阅读器的主要障碍。

在技术发展日新月异的今天，智能手机联网下载 App 和歌曲已经是常态了，但是 2004 年的时候因为网络带宽的问题，直接下载还是一件非常痛苦的事情。那时虽说有 iPod 这样的产品，可以让用户方便地携带出门，但是要下载歌曲还是需要一台电脑的。贝佐斯能够在 2004 年的时候提出这样的要求，彰显了他对未来发展趋势的准确把握。

但是对未来趋势把握准确，和能不能在既有条件下实现目标，就是两回事儿了。

Kindle 的研发并不顺利，那时电信运营商提供的上网服务不仅带宽有限，而且更是按流量来计费的。同时，便携式设备上网用的元器件也不便宜。亚马逊在长达近三年的研发过程中，不仅仅需要解决电子阅读器的上网问题，更需要和某个或者某几个电信运营商达成协议。

最后亚马逊和美国的电信运营商 Sprint 谈下了合作，即使用 Sprint 的 3G 网络，允许 Kindle 随时随地联网。同时，基于电子墨水技术，并且随时随地可以连接电信运营商网络的电子书阅读器 Kindle 也研发出来了。

至于亚马逊为此向 Sprint 付了多少钱，那是商业机密，我们不得而知，但是每位 Kindle 用户可以完全免费联网，不需要为互联网流量买单的。第一批 Kindle 在 2007 年面世的时候，“随时随地免费使用 3G 网络”也是一个吸引眼球的卖点。

Kindle 研发成功以后，贝佐斯为了解决制造问题，又亲自造访了中国。那时的亚马逊还不是今天这样如日中天、大名鼎鼎的企业，所以中国之行也非常艰难。据当事人后来回忆，当时中国最大的一个制造商“接见”贝佐斯一行人的时候，就在小黑屋里说：我生意很忙的，给你们半个小时吧。

贝佐斯在半小时内提出了自己的要求，但当对方问及这个设备的产量时，贝佐斯一时之间也不知如何作答，只是说“相信我，这个东西未来会大卖特卖的”。这家公司最后没有接单，这也很好理解，后来一家当时规模较小的制造商接了订单。

贝佐斯回忆时并没有具体提是哪家制造商，但想必那家制造商的老总也会因这段故事而心生悔意吧。

亚马逊能有今天，在很大程度上都离不开贝佐斯的眼光和远见。Kindle 这种卖书方式，很快获得了各大出版社的支持。因为数字产品本身几乎不需要成本，需要的只是版权，因此这种方式卖书虽然价格更低，但是利润却更高。而且随之不断增加的销量，也让亚马逊和出版社对这个新生事物充满了期待。

我来事后诸葛一回，说说亚马逊的 Kindle 之所以大卖特卖的几个原因。

首先，这个设备很轻，相较于携带纸质书更为方便。

其次，这个设备的阅读效果和纸质书非常相近，阅读体验很好，用户不会感觉巨大的阅读习惯变化，这是其他电子设备，包括后来的 iPad 都不具备的。

再次，用这款设备获取图书非常方便，随时随地可联网，而且可存储的图书数量也相当可观。

亚马逊开始卖电子书的这段经历，让它积累了运营数字产品的经验，并进一步将业务延伸到了音乐、视频、游戏等各大领域。和苹果一样，亚马逊成为了很早就积累到丰富数字产品运营经验的少数互联网公司。

多年以后，亚马逊再次大张旗鼓介入硬件市场，这次它要做手机了。

亚马逊进入手机市场时，iPhone 已经大卖特卖。贝佐斯见到乔布斯成功通过手机让苹果完美转型，从一个卖音乐的变成什么数字产品都卖的企业，加之他觉得亚马逊已经在数字产品领域有了不逊于苹果的积累，和其他公司比起来优势也相当明显，于是决定大力进军手机市场。

亚马逊做手机的动机有哪些呢？

首先是亚马逊的电子产品生态圈尽管已经比较完善，却不是用户的首选。电子产品的生态圈往往和手机本身结合紧密，这就是谷歌和苹果都自己做手机的一个重要原因。为了在手机端推广电子产品生态圈，亚马逊也需要推出自己的手机。

其次是亚马逊作为最大的电商，在互联网从 PC 端向移动端迁移的过程中，充分感受到了移动互联网入口的重要性。如果一款自己的手机可以让用户的日常行为和亚马逊的电商能够有更紧密、更无缝的整合，那对亚马逊的电商生态圈就会有很强烈的促进作用，这会帮助用户更好地伫留在亚马逊生态圈里。

最后，亚马逊作为电商，一直苦于无法像谷歌那样有效地搜集用户信息，尤其是用户在亚马逊购物以外的信息，那么将手机作为一个媒介，有利于亚马逊补齐数据的短板，进一步促进亚马逊以大数据为导向的电商业务的发展。

亚马逊的手机一直给人神神秘秘的感觉，时不时又会传出很多消息，但是却没有多少人知道什么是真的什么是假的。但这样一来，手机的研发一点都不像亚马逊对待其他产品的作风，往常都是非常保密，只有发布的时候大家才知道有这个产品。

2014 年 6 月 18 日这一天，千呼万唤始出来的亚马逊手机终于隆重登场， 这款名字叫作 Fire Phone 的手机，伴随着亚马逊盛大而隆重的发布会和大家见面了。发布会上亚马逊总裁贝佐斯西装革履地走上台，向大家郑重地介绍了这款一直被热炒，却从未见过庐山真面目的手机。

亚马逊的 Fire Phone 一反往日价廉物美的传统，其定价和市面上当时最顶级的智能手机相当。作为一款如此定价的手机，肯定要有它突出的卖点，我们来看下。

第一个卖点是动态 3D 显示，即动态 3D 显示 UI 的功能。手机可以通过前置的 4 颗摄像头，识别出人到底是正面还是侧面地看手机，以及看手机时人的头部和眼球是怎样移动的，并相应地显示出不同的景深和位移。

据说为了研发这个动态 3D 显示功能，亚马逊研发部门耗费了数年时间。Fire Phone 之所以一直推迟发布，主要就是因为这个问题。然而，用户拿到手机之后却发现，这个功能除了新鲜一点儿，并没有多大的实际用途，因此很快就失去了兴趣。

就我个人的理解，亚马逊之所以鼓吹动态 3D，是因为高端手机总是需要某些高端炫酷的功能。而亚马逊选择动态 3D 这个功能作为它的高端炫酷的卖点。但是实际效果有点事与愿违，这个功能并未让用户买单。

Fire Phone 的第二个卖点是 Firefly 功能，并专门设有实体按键，用于直接访问。Firefly 能够自动读取电视节目台词或者歌曲，向用户提供亚马逊在线内容的链接；它可以扫描绘画和图书，向你提供维基百科和亚马逊书店的链接；它还可以扫描实体商品并显示亚马逊的价格。

Firefly 功能的目标非常明确，亚马逊希望自己的手机可以和自己的电商业务有效整合，通过手机和电商业务的互动，创造一个利润增长点。

Fire Phone 的第三个卖点是一个云端浏览器。简单地说，Fire Phone 的浏览器不是让你直接访问目标地址，而是要先经过 AWS 的服务。亚马逊给出的理由是 AWS 的网络很强劲，利用 AWS 做缓存可以有效提高访问速度。

亚马逊之所以推出这个云端浏览器，它的主要作用是可以更好地搜集用户数据。亚马逊作为电商网站，有别于谷歌这样的门户网站，或者脸书这样的社交网站，用户在亚马逊网站以外的数据是很缺失的。通过强制所有浏览器都从亚马逊过一遍，可以有效地解决这个问题。

和 Kindle 比起来，作为亚马逊最高调发售，又走高端市场的 Fire Phone，其销售情况可谓一塌糊涂，根本没人理睬，亚马逊之后不得不非常狠地打折清仓。在亚马逊的整个发展史上，如此惨败，无疑是第一次，也是目前为止唯一的一次。

为什么亚马逊会惨败呢？其实亚马逊的领导力准则给了我们答案。

亚马逊领导力准则里面强调“客户至尚”，而这款手机的研发，无论从价格还是功能上，没有一个地方体现出这条领导力准则：价格昂贵，动态 3D 华而不实。Firefly 功能则是为了更好地让用户在亚马逊网站上进行消费，云端浏览器则是赤裸裸地搜集用户信息。当亚马逊自己都不遵循自己的领导力准则时，一个产品的惨败就是“必然”了。

这次惨败，让亚马逊的硬件研发团队、神秘的 Lab126 受到了重创。亚马逊的硬件研发和销售也因为 Fire Phone 的惨败有了质的变化，整个手机的产品线，和当时一直在进行的一款和虚拟现实相关的产品都被叫停了。亚马逊内部对这次惨败也进行了深刻的反思。

而这个时候，一个 2011 年就开始的研发项目，原本因为一再为手机让路而不断降低优先级，却迎来了一个历史性的契机。这个项目就是后来赫赫有名的那只音箱——Echo。

037 | 智能音箱的战斗：Echo攻城略地

Fire Phone 惜败，Echo 获得契机

智能音箱 Echo 是一个自 2011 年起就一直存在的研发项目，但是优先级一直很低。Fire Phone 作为硬件研发团队 Lab126 的重点研发项目却最终惨败，让亚马逊的 Lab126 士气低迷。

从后面披露的材料来看，Lab126 为了对外界保密，文档通常用“项目 A”“项目 B”“项目 C”“项目 D”这样的代号来指代不同的项目。现在我们知道，A 是指 Kindle 电子书，B 是 Fire Phone，C 是一款 AR/VR 相关的产品，D 则是当时低优先级，如今却大红大紫的智能音箱 Echo。

据传闻，这里代号为 C 的产品和 Fire Phone 相关，并不是独立存在的。因此随着 Fire Phone 的惨败，这个项目也顺理成章搁浅了。而“硕果”仅存的“项目 D”，也就是 Echo 因此获得了一次试水的机会。大约在 Fire Phone 失败半年之后，智能音箱 Echo 定型，亚马逊决定发布它。

大约是吸取了 Fire Phone 高调发布却惨败的教训，也可能是亚马逊自己心底里也没底，不知道结果会怎样，智能音箱的发布非常低调。发布的方式就是亚马逊开始逐步给它的 Prime 会员推送信息，告诉他们可以购买这款音箱尝试一下。当时，音箱的库存量也很小。

然而，Echo 却给亚马逊带来了意外之喜。

低调发布，为何却一炮而红

首先，作为一款音箱，Echo 这个产品把分内事做得很好，那就是：发声，优雅地发声。Echo 的音质达到了专业级音箱的入门水准。这对于一般用户来说，绰绰有余了。

其次，它还是一款智能音箱，你可以和它对话，然后静待奇迹发生。它可以做很多事情，包括基本的通过语音对话播放音乐，连接你自己喜欢的音乐服务，还包括设定闹钟、控制家里的智能电器等。

再次，Echo 并没有任何屏幕或者键盘，因此注定了唯一的交互途径就是语音。这种前所未有的交流方式，让用户眼前一亮。当大家忙于手头的事情，不方便点击操作手机时，可以方便地和音箱交互。

最后，Echo 最初的外形和颜色都让它显得比较高冷，后来的调查显示这种高冷的外观反而促进了一部分人的购买欲。

特意打造的用户体验结合外形与颜色设计，Echo 很快就火了起来。亚马逊在网站上悄悄地卖，销量却蹭蹭蹭得往上涨。

Echo 崛起的背后，值得你我深思

中国有句古话“有心栽花花不开，无心插柳柳成荫”，亚马逊重点扶持的手机项目很快废掉了，而没那么看重的智能音箱，却静悄悄地开始大火特火。

三年后的今天来看，亚马逊无疑是智能音箱领域的首创者和开拓者，但这是亚马逊自己都始料未及的。不知道亚马逊是不是内部检讨过，为什么智能音箱的研发长期以来都被列为低优先级项目呢？

不过，亚马逊有一点非常值得其他公司学习，那就是：非常忠于市场的真实反应。当一个产品在市场上反应平平，亚马逊能够真实面对；当一个东西在市场上反应出乎意料得好，亚马逊就立刻加大研发和宣传的投入，加班加点以最快的速度占领市场。这种忠于市场并迅速做出反应的能力，不是一般互联网公司所具备的。

当智能音箱卖得越来越好的时候，亚马逊的投入也越来越大，各种商业策略也顺利而迅速地跟进了。

亚马逊最初盯着的市场非常简单，就是传统的专业入门级音箱市场，外加一点语音加持，还有通过音箱进行购物的能力。

这场战斗非常顺利，199 美元的定价，和市面上的入门级专业音箱等价，Prime 会员还有优惠。同样的质量，更多的功能，新鲜的语音交互，没有理由不大卖。所谓攻城略地，从来没有如此舒坦过。

2015 年，亚马逊总共卖出了超过 250 万只音箱，到 2016 年这个规模又翻了一番，达到了 500 万只。在短短两年的时间里，Echo 智能音箱把市面上入门级的专业音箱打得落花流水，各种品牌被统统扫地出门。

专业音箱制造厂商们只能蜷缩在更高端的音箱上赚钱了，而高端市场的总量是没法和入门级市场相比拟的。

我想之所以亚马逊能够在智能音箱这个市场上取得巨大成功，一方面是因为 Echo 本身质量过硬，做到了专业音箱入门级产品的同等水准；另一方面是价格控制得非常好，做到了和专业音箱入门级产品的价格齐平或者更低。但是最重要的，还是这个脱离了手动操作，可以直接用语音交互的方式，在特定场景比如客厅和厨房里的确是一种创新。

任何创新的东西都有吸引人的地方。而这款音箱价格不怎么贵，语音交互功能又着实足够多，能够连接自己喜欢的在线云音乐服务，能够陪聊天，能够帮助设定闹钟，还能够控制家里的各种智能电器……这么多的附加功能，好玩、新鲜而且实用，不大卖特卖才真是怪。

在顺利把广大专业音箱厂商的入门级音箱“扫地出门”之后，亚马逊在智能音箱的道路上越走越远。2015 年上半年，亚马逊给第三方厂商开放了技能平台。向来封闭的亚马逊，在智能音箱上却显得格外开放。

所谓技能平台，是指第三方厂商可以通过开发插件的方式，把自己需要支持的功能接入 Echo。这个插件可以发布在亚马逊的技能平台里，用户在亚马逊搜索并安装这个技能插件以后，只要使用特定的语音命令，就可以执行这个技能。

举例来说，Echo 不支持用 Uber 打车。Uber 公司就可以开发一个打车的技能插件，发布在亚马逊的技能平台上，用户安装了以后就可以通过 Echo 来打车了。

时至今日，各大公司加入的技能很多，都有几万种了。比如说飞利浦做的所有智能家电，包括联网的电灯，都可以通过 Echo 来完成语音控制。至于开电子锁、开关窗帘之类的事情都是小意思了。

这些技能的加入，让亚马逊有了一个非常丰富的生态圈。围绕亚马逊生态圈的企业非常多，仅仅这点就让其他公司进入智能音箱领域非常困难。

而亚马逊对 Echo 智能音箱的开放性，还体现在另外一件事情上。音箱是用来放歌的，亚马逊的语音控制放歌功能最开始只支持亚马逊的音乐服务，这其实很好理解，就是自家的产品关联起来，促进自家其他产品的销售。而亚马逊在很多产品上都是这样关联而封闭的。

但是没过多久，Echo 智能音箱就开始接入常用的第三方音乐提供商。要知道，如果 Echo 可以连接其他音乐提供商，亚马逊音乐本身就会少赚钱。那么，亚马逊为什么做出了这一举动？

这充分体现了亚马逊对于市场的快速反应能力，它意识到卖出更多的音箱，建立生态圈，会比自己的音乐服务短期内赚更多的钱更有利于亚马逊长期的发展。

经过这一系列的演变，在很长时间里亚马逊的智能音箱 Echo 都一骑绝尘，市面上完全没有敌手。

小结

智能音箱 Echo 的崛起有很多值得我们学习和思考的地方。

首先，最初这款音箱能否成功，其实亚马逊自己也不是太清楚。所以小范围内试水是一个保险的做法，如果行得通就继续加量，如果行不通就可以及时止损。万一失败，亚马逊也不会因为生产过多而导致成本失控。

其次，在发现这款音箱很畅销之后，亚马逊对市场的反应速度和能力都令人敬佩。亚马逊意识到开放的音箱生态系统是音箱得以发展的基础以后，就果断开放了第三方技能平台，允许音箱接入第三方音乐提供商。这种做法正符合亚马逊的领导力准则，就是领导者要有长远的眼光，不要只是拘泥于短期的利益。当然还有，就是做事情需要做到“客户至尚”。

总体来说，Echo 的诞生本身有一些偶然因素，但是诞生以后亚马逊充分贯彻领导力准则，围绕 Echo 的发展采取了一系列策略，让它真正能够大红大紫。

038 | 智能音箱的战斗：语音助手Alexa

作为智能音箱核心功能的语音交互，或者更通俗的说是“语音助手”，对 Echo 来说是最重要的一个模块。在 Lab126 研发音箱的早期，Echo 既是音箱的代名词，也是语音助手的代名词。由此可见，语音助手并非一开始就作为独立模块存在。

语音助手不是个新鲜事物，市面上早有独立的语音助手存在。在这个领域最有远见的，无疑是苹果公司的创始人史蒂夫 · 乔布斯。

Siri 原本是在苹果上面大卖特卖的一款 App，发布后没多久，被乔布斯看到。乔布斯很有远见地预见到了语音交互的重要性，迅速把这个公司的软件买下并整合进了 iOS，成为 iPhone 非常重要的功能。

我有时候不得不感叹人生不逢时，或者是天妒英才。今天来看，乔布斯收购 Siri 的目的，肯定不仅仅是让它成为 iPhone 里面一种可选的沟通方式，他肯定在下一盘很大的棋，但是一切都随着他的去世而烟消云散了。

Siri 作为 iPhone 上的语音助手，此后在蒂姆 · 库克（Tim Cook）领导下的苹果公司发展，可谓乏善可陈。而此后微软和谷歌都进入语音助手市场，无论是 Windows 10 还是安卓手机都实现了对语音助手的支持。

但是我们知道，这两年最红火的语音助手是 Alexa，它属于亚马逊。

全力以赴打造语音助手

Alexa 是怎么诞生的呢？这就要回到 2015 年 8 月，Echo 智能音箱卖了大概 10 个月之后，亚马逊突然意识到自己的语音助手可以作为一个独立的云服务存在，并不一定要和 Echo 智能音箱捆绑在一起。

于是亚马逊悄悄地把那个叫 Echo 的语音助手改名为 Alexa。Alexa 原本是亚马逊旗下的一个网站分析工具，语音助手算是鸠占鹊巢。没过多久，谁也不再记得那个曾经的网站分析工具了，Alexa 成了专门指代亚马逊语音助手的名词。

但是为了保证向后兼容，在 Echo 智能音箱语音助手的提醒词里，虽然默认是 Hello Alexa，最初推出音箱时用的提醒词 Hello Echo 也依然保留着。只有从提醒词里，我们才能够看到过去的痕迹：原来 Alexa 曾经叫作 Echo。

亚马逊最初研发音箱的时候，对语音处理技术的重要性并不是特别清楚，所以语音助手的技术水平很一般。当 Echo 音箱卖得很好时，亚马逊很快就意识到了语音处理技术的重要性，但是语音处理技术人才储备并不多。索性西雅图有一家在消费市场并不是特别知名，但是在专业语音处理领域非常著名的公司 Nuance。

Nuance 在西雅图有一个研发中心，中心里有很多专门做语音处理技术的人才，亚马逊就狠狠地高价在这家公司里面大肆搜罗了一番。最后，Nuance 西雅图研发中心的很多核心人员都跑去了亚马逊。

为了进一步增强在语音处理领域的技术和人才储备，亚马逊又迅速出手，接连收购了 Yap 和 Evi 两家创业公司。至此，亚马逊终于有些安心，给 Alexa 储备了足够的语音处理人才。

用机器学习搞定语音识别

Echo 首先是个音箱，而音箱的主要功能是放音乐。但有些活动，比如聚餐、舞会中会有很多其他声源，这类场景下和音箱进行交互就有一个很大的问题：音箱如何在这些嘈杂的声音里识别出真正的交互命令呢？

应用场景的不同，决定了 Echo 音箱上的语音助手 Alexa 和手机上的语音助手对技术的需求有很大不同。简单来说，如果手机上的语音交互难度是一颗星，那么深处嘈杂环境下的音箱的语音交互技术起码得是四颗星。这是 Echo 智能音箱必须解决的一个难题。

在一次公开的交流中，负责 Alexa 相关业务的首席科学家、著名的机器学习学者罗希特 · 普拉萨德（Rohit Prasad）在接受采访时简单提到过，Lab126 团队因为这个问题一度让 Echo 智能音箱项目被搁浅，最后不得不在全公司范围内寻求帮助。

而之后的解决方式是机器学习。亚马逊曾经在网络上公开过一段音频，对比了在嘈杂环境上的原始声音，和经过机器学习处理的声音。在音频里你可以看到，经过机器学习处理的音频达到了近乎完美的噪音过滤，这是 Echo 在极其恶劣嘈杂的环境下，依然能够表现出非常良好的语音识别功能的主要原因。

Echo 上市以后，无论在多嘈杂的环境里，语音交互的识别能力都非常好，这是 Echo 能够迅速脱颖而出最重要的原因之一。

亚马逊公司长期以来给人的感觉是商业决策优于技术，亚马逊的核心技术并没有让人觉得多惊艳。然而在这件事情上，亚马逊显现了用技术解决难题的能力，这颇让我对亚马逊的印象有了很大的改观。

语音平台促进成长

Alexa 从 Echo 独立出去以后，就开始在亚马逊的各大设备上集成，比如说亚马逊的 Fire TV 就集成了 Alexa。Alexa 在亚马逊内部可谓大行其道，任何一个项目组的东西如果可以和 Alexa 整合，在亚马逊内部的优先级都会上升许多。

除了“内销”，亚马逊还把这个语音助手“出口”到了各行各业去，包括智能冰箱、汽车，乃至华为手机，等等。Alexa 的遍地开花，让亚马逊作为一个语音助手市场的后来者，占据了很多有利位置。

从技术开发上，Alexa 也有了自己独立的研发团队，而且目前已经非常庞大，有包括一个总监在内的很多人。在亚马逊，如果一个项目有总监级别的人参与，就代表着这个项目实在是一个非常重要的项目，是公司首席级高管（C-level）可以直接看到和关注的项目了。Alexa 有了总监级人物以后，在亚马逊的地位也就突显出来，不再是 Echo 下面的一个附属项目了。

在亚马逊内部，很多人都相信语音交互是一个非常重要的、新的流量渠道，而且在未来会更加重要，占领了语音，也就在未来的新交互方式里占据了一块稳固的地盘。所以自从 Alexa 独立以后，这个团队就一直在膨胀。很有意思的是，我在 LinkedIn 上经常可以收到来自亚马逊招聘人员的邀约，其中为 Alexa 招人的比例一直居高不下。

如果说一开始 Echo 作为一款智能音箱，对于亚马逊占领客厅和厨房很重要的话，那么现在亚马逊的语音助手 Alexa 和它给第三方开放的技能平台，则是亚马逊的重中之重。如果说这之前，亚马逊更关注音箱，那么 Alexa 作为一个软件独立出来发展后，亚马逊关注的重点也就从硬件转向了软件和平台：硬件，包括智能音箱在内，都是为这个软件平台服务的。亚马逊今天发展的各种硬件，确实已经变为主要为 Alexa 平台服务，硬件本身的作用已经远远比不上这个语音平台了。

有了这个语音平台，亚马逊不但可以在自己的硬件上推广，还可以把语音平台开放给第三方。让第三方的硬件都进入这个平台。这里就有华为的手机、LG 的电器，未来我们还可以预见到的，比如说车载系统等等。

对比硬件的影响力，语音平台的影响力要大得多，最终平台会造就一个生态圈，而任何生态圈都有很强的黏性。亚马逊也可以凭借平台把影响力扩大到自己的业务之外，让 Alexa 成为整个互联网和 IT 产业里面很多公司都愿意加入的生态圈，这种影响力是智能音箱不可能达到的，也是亚马逊从来都没有企及过，但是现在却有可能成功的。

从 Echo 音箱到 Alexa 语音助手的变迁，是优先级的一个巨大改变。这个变迁在亚马逊里面用了 10 个月，亚马逊对市场反应的这个速度，让我非常吃惊。通常在其他互联网或者软件公司，这种变迁花费三年五年也是很常见的。这样看来，亚马逊能够在语音市场占据一片天地，也是有原因的。

039 | 智能音箱的战斗：谷歌的杀入

通过先发优势，亚马逊在智能音箱领域表现非常强劲，获得了近 80% 的市场占有率。在智能音箱诞生的最初两年里，尽管亚马逊一直在发力，其他公司却一直悄无声息，难道是因为智能音箱的研发比较困难？无论如何，这让亚马逊的先发优势持续了两年时间。

然而竞争终究会来。2016 年 10 月，谷歌悄无声息杀入这个市场，战场开始硝烟弥漫。

谷歌杀入智能音箱市场，其实不是一件多么令人吃惊的事情，它对于智能家居市场的觊觎由来已久，很多年前就有过制造类似于音箱产品的经验。当时，谷歌推出了一个球状的自带音箱的播放器，它可以连接音乐播放设备，然后声音就会从球里发出来。

这个球的售价是 299 美元，“Made in America”是卖点之一，它完全在美国设计制造和组装。但是，这是个失败的产品，最后只卖出了 500 个左右，谷歌很快就取消了这个产品。但是不管怎样，这段经历肯定对谷歌后面做音箱有帮助。

此外，“占领客厅”一直是谷歌努力的方向。为此，谷歌很久以前就推出了谷歌电视，虽然一直都不红不紫，但是通过和很多电视厂商合作，谷歌在智能家居市场上有了进一步的积累。

在这两次尝试以后，终于诞生了一个非常成功的硬件产品 Chromecast。Chromecast 可以将其他视频播放平台的内容转送到电视机上播放，而且价廉物美，迅速占领了一大片家庭市场。

随着“占领客厅”计划的进一步实施，2014 年谷歌重金收购智能温控器制造厂商 Nest。Nest 成立于 2008 年，是 iPod 之父从苹果公司辞职以后创立的公司。Nest 之前研发了一款智能温控器，它可以联网，并且可以通过自我学习达到自动控制家中温度的目的，进而可以大大降低能耗。

Nest 的温控器很多时候是高大上的科技爱好者家里必配的设备，一直销量很好。谷歌买下 Nest，当然是希望在更加广阔的智能家居市场上谋求进一步的发展。而这为谷歌进军智能音箱市场提供了技术和经验的积累。

从产品上来看，谷歌推出的智能音箱和亚马逊的产品相比，能做的事情差不多，但是价格却要低很多：亚马逊的 Echo 最初卖 199 美元，后来降价到 179 美元，而谷歌的音箱一推出只卖 119 美元。一个以“便宜”著称的公司，居然被一个高科技公司在价格上打败了，挺有意思。

当然，为了保证更便宜的定价，谷歌在成本上做了控制。谷歌的音箱在播放效果上和亚马逊的差别并不大。但在收听方面，谷歌使用了两个麦克风，亚马逊的音箱则使用了七个。这相差的五个麦克风，就为其省下来很多钱。

亚马逊使用这么多的麦克风，主要还是为了保证语音命令的响应可以更流畅。因为亚马逊的机器学习技术要求必须有这么多个不同的音源，才能够根据音源的距离不同有效地过滤掉无关的音频。

但是谷歌在人工智能机器学习之类的黑科技方面素来积累深厚，绝对不是亚马逊可以比拟的。这不，我正觉得亚马逊解决了这个语音识别问题，因此在技术上多么了不起，我就被谷歌打脸了。

谷歌表示，因为他们的机器学习技术更优异，所以可以在两个麦克风收听的情况下，就达到亚马逊需要七个麦克风才能达到的效果。同样的效果，更少的硬件，价格便宜下来给用户实惠，这是谷歌宣传的卖点之一。

现场测试表明效果确实不差。可能比亚马逊的差一点，但是这种差距就算真的有，在日常应用场景下也是常人无法区分的。既然常人无法区分，也就无所谓差距了。

按照谷歌的宣传说法，谷歌的音箱设计比亚马逊的更加“和谐”。谷歌音箱外观相对更平和一些，没有那么高冷。另外，谷歌还给音箱配备了可以替换颜色的底座。从谷歌公布的演示视频来看，谷歌音箱在家居环境中的确没有亚马逊的那么显眼，也许这就是谷歌说“更和谐”的由来吧。

除此之外，依托谷歌强大的搜索引擎功能和强大的人工智能，在实际使用过程中，谷歌的音箱能够更加自然地响应用户的问题，也能够提供更加准确的信息和更为丰富的内容。

在谷歌的演示中，需要进行上下文相关交流的时候，音箱能够理解前后不同语音之间的相关性，并作出相对应的回答。而亚马逊的 Alexa 在理解上下文或者需要更多“智商”的时候，往往表现欠佳，我都替它着急。

网上有用户评价说，对着亚马逊的 Echo 智能音箱说半天，Alexa 总是没办法听懂，换成谷歌的音箱以后这个问题就荡然无存了。我想这也算是一种证据吧，这就是技术差距所导致的了。

除此之外，谷歌有搜索引擎，有很多的云端服务，比如说邮箱、日历、通讯录等。这些东西和语音助手结合起来，加上强大的人工智能技术，让谷歌音箱可以做很多事情。作为一个个人助理一样的角色，谷歌音箱呈现的效果要好很多。

谷歌音箱和谷歌早年红极一时的产品 Chromecast 或者谷歌电视结合的时候，又有了一个独特的优势。通过这种结合，谷歌音箱可以把交互的结果显示在电视上，而 Alexa 显然没有这个能力。有些交互，使用大屏幕电视作为界面，比语音更合理。比如问音箱“今天的天气怎么样”，在屏幕上显示天气信息显然比用语音一句一句地读给用户更直观。

谷歌音箱一上市，就表现出不俗的销售业绩，很快就抢占了 10% 的市场。而谷歌的研发从来没有停止，2017 年的谷歌 IO 年度大会上，音箱是热点之一。谷歌对它的音箱进行了巨大的升级，这些升级让音箱显得更加智能、好用。

当然，亚马逊仍然有一个巨大的优势，它是最先给第三方开放技能平台的。目前在亚马逊技能平台上的技能，是谷歌上面的 100 倍之多。凭借第三方厂商的众多技能，亚马逊的音箱也能够提供更多的整合和功能。

所以在这场智能音箱的角斗场上，尽管谷歌在技术上已经表现出明显优势，但在和第三方合作上，依然任重道远。

040 | 智能音箱的战斗：亚马逊的战略布局

除了是最早进入智能音箱领域的企业，或者说是智能音箱的发明者，亚马逊还是一家对市场反应非常灵敏的企业，因此自然会有自己的战略布局。无论是否有其他竞争对手进来，亚马逊都是需要发展智能音箱的。

亚马逊在 Echo 上的布局，最初的做法也是遍地撒网，不算多高明。第一个出场的是便携式智能音箱 Tap，这个音箱可以随身携带外出旅游。但是我们知道，出行的时候带个音箱其实还是小概率事件。更重要的是，Alexa 需要联网才能工作，而 Tap 并未自带手机芯片，必须外接 WiFi 才能连接互联网，所以这个产品卖得一般般。

第二个出场的是 Echo Dot，你可以认为它就是廉价版 Echo。这个 Echo Dot 更新换代很快，半年不到就已经出到了第二代。这个产品倒是非常有意思，它有麦克风和扬声器，提供了 Alexa 语音助手，同时还可以连上其他高档音箱，把高档音箱变成智能音箱。

这样一来，就让那些喜欢更高品质音箱的人，可以兼得智能音箱的功能和高档音箱的音质。而对于在家里需要到处都有 Alexa 语音，但不一定都需要听歌的人，廉价的 Echo Dot 也是一个很好的选择。

你完全可以在不同的房间里面放个 Echo Dot，并只在厅里放个 Echo，通过“高低结合”形成一个完整的智能家居音控系统。亚马逊鼓励大家多买 Echo Dot，所以在售价上，为同时购买多个 Echo Dot 的用户提供折扣。

既然谷歌通过 Chromecast 和 Google TV 在电视上提供视频交互的功能，亚马逊也提供了对应的策略，这就是另外一款产品：Echo Show。

Echo Show 简单来说就是一个带屏幕的 Echo，音箱质量还不错，有个小屏幕，Alexa 可以提供视频和语音回答。这个产品出来以后，很多人都挺喜欢的。

谷歌在智能音箱上可谓来势汹汹，亚马逊在 Prime Day 的时候做了一次史无前例的促销。促销主要集中在亚马逊的智能音箱领域。Echo 系列全面打折，其中 Echo 音箱的折扣更是高达 50%，所以这一天很多很多的会员都买了。在我的朋友圈里，那天很多人都在贴自己买了音箱或者要剁手的照片。

当时有两种声音：一种说法是这是亚马逊通过大规模补贴来迅速占领市场，进一步巩固自己的霸主地位；另外一种说法是亚马逊在清仓了，因为很可能下一代的 Echo 产品要出来占领市场了。

最后证明果然是亚马逊出了 Echo 第二代产品。第二代 Echo 有 Echo 和 Echo Plus 两个版本。其中，Echo 的高度只有原来的一半，而价格也很神奇地降到了 99 美元，比谷歌的智能音箱还便宜。不过，Echo 据说虽然只有原来体积的一半，却比上一代有更好的音质，这主要归功于 Echo 二代里面新加的低音喇叭。

Echo Plus 售价 149 美元，看起来更像是上一代的 Echo，至少从高度上看很像。当然，149 美元的售价也比上一代更加便宜。

Echo Plus 最大的卖点是智能家居的控制。和一代产品不同，二代产品 Echo Plus 可以自动检测连接在同一个局域网里面的所有智能家居，并自动设置好。开箱之后，你就可以直接通过语音助手 Alexa 控制智能家居，完全不需要任何人工设置的过程。

这看起来的确是非常实用的一个功能。为了体现这个功能的价值，Echo Plus 还自带了一个飞利浦智能电灯泡。至于效果怎样，可能就有待市场检验了。

亚马逊在发布会上还表示，经过对三年来用户行为的学习，亚马逊发现用户最喜欢 Alexa 做的三件事情是：开灯、启动咖啡机、读新消息。所以以后用户可以设定例行程序，比如在说“Alexa good morning”的时候，就可以让它把这些事情都做了。

亚马逊还发布了一个新的产品 Echo Spot，这是个带圆形显示屏的 2.5 英寸大小的东西，比 Echo Show 要小。显示屏可以显示时间、天气，甚至可以实现和用户进行视频会议等诸多功能。作为一款屏幕如此小的产品，Echo Spot 的售价在我看来并不便宜，高达 129 美元。

最后出场的是 20 美元一个的 Echo Button。它的功能非常有限，目前也只能做一下语音交互，比如可以用作抢答问题的答题器。

亚马逊发布了新的 Echo 系列之后，我着实有些不爽。没错，我就是那个贪图便宜在 Prime Day 里面半价买了一代 Echo 智能音箱的人。“被清仓”的感觉真心不好。在我买了一代以后是不是要买二代，这个问题就显得很尴尬了。

面对谷歌咄咄逼人地进军智能音箱市场，亚马逊推出新一代产品，并主要解决了下面几个问题。

首先是谷歌的低价问题。作为一个把节俭写入了领导力准则，把成本控制看作生命，把低价看作核心价值的公司，在自己发明的智能音箱领域，居然被一个黑科技公司打趴下了，实在不是什么值得高兴的事情。所以，在 Echo 二代里，亚马逊大幅度降低了音箱的价格，性价比方面一下子就超越了谷歌。这样，亚马逊就在价格上占据了优势。

其次是对谷歌 Chromcast 和电视机结合的反击。谷歌通过音箱和 Chromecast 的组合，以及 Chromecast 和电视机的结合，提供了独一无二的体验。亚马逊的反击颇为迂回，主要体现在两个方面：一个是 Echo Show，可以放在客厅之类的地方；一个是新的 Echo Spot，小巧精致放书桌上正合适，还可以用来和他人视频通信，可谓一举数得。至于到底是大屏幕电视的体验更好，还是另起炉灶的新 Echo 硬件更好，我们很难判断。想来是各有千秋吧。

第三点，可能也是体现亚马逊战略的一点，就是亚马逊希望成为智能家居的“控制器”。为什么说是“控制器”呢？因为在上一代产品里，智能家居的控制是需要通过技能的设置来完成的。虽然设置好了以后也挺好用的，但是难免有人不懂或者不熟悉使用电脑。所以为了更好地占领智能家居市场，“让对智能设备的控制简单化、傻瓜化”也就提上了日程。这个 Echo Plus 的设备就是为此设计的。

更低廉的价格，更多的交互方式，对智能家居控制器的强化，基本上构成了亚马逊这次新产品发布的主要目的，亚马逊在商业上想得很清楚。

所以长期来看，亚马逊和谷歌在智能音箱领域的斗争依旧要延续下去。估计最后分庭抗礼的可能性比较大。

041 | 智能音箱的战斗：巨头纷纷入场

在谷歌入场一年以后，另外两大 IT 巨头苹果和微软也宣布进军智能音箱市场。

苹果的入场始于 2017 年 WWDC 全球开发者大会，它们发布了一款叫作 HomePod 的智能音箱，原计划年底交货，不过目前已经推迟。

说实话，苹果杀入智能音箱市场如此慢，的确出乎大多数人的意料。因为 Siri 语音助手是苹果首先在 iPhone 上做出来的，苹果没有理由不知道语音交互的重要性。事实上却是苹果姗姗来迟，总给人慢几拍的感觉。

苹果在 WWDC 上推出的音箱 HomePod 售价是 349 美元，可以说是所有设备里面最贵的。其主要特点是有非常好的音质，是一个地地道道的音箱。其次，它可以连接 Siri 语音助手，做类似于手机上 Siri 语音助手可以做的事情。

WWDC 上关于 HomePod 的演示非常有意思：主要是演示侧重于强调 HomePod 作为音箱的属性，而不是智能的属性。

在演示里，苹果公司首先高调强调了 HomePod 这款音箱的音乐播放功能。它内置 7 个扬声器、1 个低音炮、6 个麦克风以及苹果 A8 芯片，硬件是很高规格的。这款音箱具备“空间感知”功能，能够自动根据房屋的空间大小调节到合适的音量位置。这两者的结合给音箱提供了非常好的音质，让它比很多入门级的专业音箱音质都好。

于此同时，苹果公司在演示的最后说，HomePod 内置 Siri，用户可以和 Siri 交互从而完成特定的指令。但是苹果公司并没有花多少时间去演示到底能完成什么样的指令。整个发布会对音乐品质的强调，远远多于对 Siri 语音助手的强调。

在智能音箱市场上，无论是谷歌还是亚马逊，强调的都是智能的属性。而苹果的 WWDC 演示，却侧重于音箱的音质本身，无疑让大家感觉苹果公司没有明白智能音箱流行起来的主要原因。

结合 349 美元的高售价，喜欢高音质音箱的人，大可花钱去买专业级音箱，完全没必要掏这个钱去买一家非专业音箱制造商生产的，又没有多少智能属性的 HomePod。大家都在努力拼智能的时候，苹果公司却来强调音质，只能说它一开始就走在了错误的道路上。

而在这之前不久，也就是 2017 年 5 月 9 日，传统音箱厂商哈曼卡顿（Karman Kardon）宣布和微软合作，推出一款搭载微软语音助手 Cortana 的智能音箱，这款音箱名为 Invoke。

微软进军智能音箱领域的策略至此终于揭秘，它自己不生产音箱，而是选择和传统音箱厂商合作，自己提供语音技术。

这个做法和当年 PC 时代的做法比较像。微软当年只做操作系统，而具体的个人计算机则由其他厂商负责。但是这生意要能做好，首先要有足够多的音箱厂商愿意合作。倘若到最后只有一家厂商和微软合作的话，这个生意也未必有多好看。

而音箱和个人计算机不同，生产音箱的厂商明显更少。因此，试图用这种方式进军智能音箱市场的微软，究竟前景如何，还需要时间去检验。就我个人的判断，这个做法复制个人计算机的成功的可能性不大。

时隔半年，10 月 22 日微软在自己的微软商城，以及 BestBuy 等合作伙伴那里正式开售这款 Invoke 智能音箱，售价 199.95 美元。而这个时候亚马逊的第二代智能音箱已经完成升级，Echo 二代已经大大降价。

作为市场的迟到者，199.95 美元的定价到底能吸引到多少人购买呢？我个人来说目前没有购买的欲望。

这款音箱有一个比较独特的功能，就是除了可以连接智能家居，还能够连接 Skype。Skype 是国外一个 VOIP 的产品，前几年被微软收购了。因此，微软技术造就的音箱，能够连接 Skype 打网络电话并不奇怪。

但是 2018 年了，智能音箱从 2014 年诞生以来，亚马逊已经卖掉了几千万台，谷歌也在不断出货，并且这两家的价格都比较低。三年后入场的微软，在这个领域还能有所作为吗？我个人不太看好，毕竟微软姗姗来迟。

当然，对于占领客厅来说，微软从来都不缺设备。即使没有音箱，微软还有它的 Xbox。微软的游戏机经过近 20 年的耕耘，早已经是一个非常成熟的产品，有着很高的知名度，在北美的客厅里也是屡见不鲜。如果微软去使用自己的技术增强 Xbox 的语音识别能力，未尝不是一个好的突破途径。

进入智能音箱市场的，不仅有国外的企业，也有国内的企业。国内最著名也最早的是京东，它联合的是科大讯飞。科大讯飞作为中文语音技术的先驱，经过十余年的积累，对于中文语音处理和识别技术的掌握，基本上是全球最牛的了。

名为“叮咚”的音箱是科大讯飞和京东合作的产物，推出的时间不算很晚，功能上差强人意，生态圈做得不算好。总体而言，“叮咚”应该不是亚马逊和谷歌的对手。

除此之外，国内的智能音箱还有阿里巴巴旗下的天猫精灵 X1、喜马拉雅的小雅 AI 音箱、联想推出的联想智能音箱、小米推出的小米 AI 音箱，等等。这些音箱在嘈杂的环境下都很难达到亚马逊或者谷歌音箱的水平，因此从这一点来看国内的产品目前还没有什么竞争优势。

智能音箱的未来会怎样，我想亚马逊通过 Echo 二代进一步巩固了自己的地位，谷歌则凭借在人工智能领域的积累，将在智能音箱领域牢牢占据第二梯队。至于苹果和微软，多少有点“陪太子读书”的感觉，怎样看都有点晚了。

国内的音箱我不太好评价，但是我想做好智能音箱对于很多技术的要求都很高，国内的音箱是不是能够一骑绝尘，目前来看还需要一段时间。一个比较好的方式其实是微软带着技术来和国内诸多的音箱生产厂商合作，这样倒是很可能创下一个双赢的局面。

042 | 智能音箱的战斗：白马非马

有关智能音箱的故事就暂时告一段落了。记得中国古代伟大的逻辑学家公孙龙提出过一个著名的逻辑问题，就是“白马非马”，这个说法特别适用于智能音箱领域，即“智能音箱非音箱”。

智能音箱之所以能火起来，首先是因为以语音为媒介的交互手段有着天然独特的优势。通过语音的交互手段，人们可以很方便地做一些以前不能做的事情。

从这个角度看，智能音箱里面作为音箱的属性是不重要的，作为接受语音命令并进行交互的属性是很重要的。亚马逊最初推出智能音箱的时候，重点还是打造一款有语音控制功能的音箱，所以语音助手 Alexa 在最初的版本里是附属于 Echo 音箱的。

但是亚马逊很快就发现，市面上对智能音箱感兴趣的用户，播放歌曲只是其使用的很少的一部分功能，更多使用的功能包括对各种智能家居，比如智能灯泡、智能门锁、智能温控器，以及智能窗帘等等的控制。试想一下，你只要躺在床上，喊一声“关灯”，就可以美美地睡觉，是多么美好的一件事情啊。

所以亚马逊很快调整了战略布局。在新的战略布局里，亚马逊把语音助手独立出来，使之成为一个平台：一方面它可以存在于各种硬件上，这些硬件有亚马逊自己开发的，也有第三方开发的；另外一方面则是开放第三方平台，让第三方的应用和设备作为被控制方，接入到这个语音平台里来。

这个布局和转型的目标非常清晰，就是把握语音这个新的交互通道和入口，形成一个事实上的生态圈，在生态圈里有很多企业加盟，而以亚马逊的技术为主导。这个目标正在实现中，而且一旦真的实现了，就如同谷歌占据了搜索、Facebook 占据了社交一样，必然是一个非常庞大又很有影响力的生态圈和入口。

从战略实施来看，亚马逊很成功。向它发起挑战的其实就只有谷歌。早年搜索的成功让谷歌明白，任何一个交互的入口，和这个入口下诞生的生态圈都是非常可怕的。即便不能成就谷歌或者 Facebook 如此庞大的市场，它起码也不容小觑，所以谷歌在智能音箱上的发力可谓稳、准、狠。

和亚马逊比起来，谷歌的优势就在于自己一直都是做入口做生态圈的，它不仅仅把握了搜索的入口，而且对智能家居觊觎已久。所以谷歌这方面是很有积累的，只不过一直没有找到正确打开这个智能家居入口的方式而已。等亚马逊机缘巧合地展示了这方面的打开方式，谷歌迅速杀入也就可以理解了。

智能音箱的交互对于人工智能的技术要求很高。而对于人工智能技术的积累来说，全世界没有第二家公司敢说比谷歌的技术储备更厉害更牛了。因此，谷歌的智能音箱在交互上也更自然。

但是亚马逊毕竟是耕耘生态圈那么久，而且本身是执行力很强的公司。亚马逊和谷歌两者之间最后谁能赢，还是各自占据半壁江山，都还是不好说的事情。

至于苹果公司，我有时候在想，领导人的决策真的非常重要。苹果公司真的是认认真真在做一只音箱，可是这世界上这么多专业的音箱制造厂商，苹果音箱真正的卖点在哪儿？

苹果公司很早就有了语音助手 Siri，但是到今天都似乎未能明白语音入口和生态圈的意义。认认真真做最好的音箱，似乎像个笑话。如果看不明白“智能音箱非音箱”这个道理，就无法在这场战役里面真正分一杯羹。

微软可能是明白了智能音箱到底是怎么回事，但是对这个领域似乎不是那么上心，更像是玩票。给各大音箱厂商提供技术支持，自己不做音箱，这个套路怎么那么熟悉呢？当年 PC 机市场微软就是这样玩的，自己提供 Windows，机器让各大厂商去做。

只是这个套路移植到“智能音箱非音箱”的智能音箱领域，我看多半悬。没有入口没有生态圈，靠着一堆只会做放音乐的音箱的兄弟们组团，和有着客户至尚、反应神速、对市场感觉极好的亚马逊，以及一直以来坐拥搜索入口、知道怎么建立生态圈，并且拥有世界最顶级人工智能黑科技的谷歌，微软这场战役，尚未打感觉就已经出局了。

在我看来，“智能音箱非音箱”，最后比拼的就是语音助手这个入口和围绕语音控制建立的生态圈。亚马逊有很好的客户群和先发优势，谷歌则有着做入口和生态圈的经验，以及强劲的人工智能技术的支持，双方都各有优势，也都各有需要提高的地方。

这很可能是一场持久战，最后的结果也就是楚河汉界，双方各自占一部分阵营，五五开或者四六开都是有可能的。苹果这家公司，或许连战争在打什么都还没看明白，若果真如此就只有出局的可能了。至于微软，“陪太子读书”的可能性最大。

043 | 如何透过一个领域去联合分析多家企业？

有的时候，分析企业如果只看一家通常会有局限。如果联合多家企业一起分析，那么在对比这些企业的过程中，很可能产生有价值的新发现。

但是，如果我们不对被分析的企业们做一定的限制，联合多家企业进行的分析又可能变成泛泛而谈，因为即使都是互联网企业，企业和企业之间做的东西也会不一样。

那么，如何能够做到既避免局限，又避免泛泛而谈呢？结合一个特定领域去联合分析多家企业就显得非常有成效了。

因为结合一个特定领域去联合分析多家企业，既避免了分析单个企业时的局限性，又把这些企业的行为限定在了同一个特定领域，使得企业行为或多或少地对齐，有更好的可比性。

为了便于理解如何透过特定领域去联合分析多家企业，我以智能音箱这个领域为例，带你看看我是怎么分析亚马逊、谷歌、苹果、微软这几家公司的。

作为分析的第一步，我们首先要问一个问题：对于同样一件事情，不同的企业是怎么做的？具体到智能音箱这个领域，那就是问亚马逊、谷歌、苹果和微软分别是怎么做的。

亚马逊开始卖 Echo 时很成功，但有点误打误撞的味道。之后亚马逊从用户到底喜欢通过智能音箱来做什么这一反馈上迅速发现，在智能音箱上的语音平台很重要。于是，它把语音从智能音箱里面独立出来，让用户可以通过语音完成各种各样的事情，再把第三方厂商都接进来，最后做成了一个平台。

谷歌进入市场的做法和亚马逊很像。它也是强调智能音箱作为智能家居的控制中心，通过音箱让用户去完成各种各样的事情；它也在努力建立自己以语音为接口的平台，让第三方厂商都接入进来。

然而苹果进入市场的做法，和上面两家不同。苹果的音箱主打好音质，而不是音箱的智能性，因此在宣传和演示中一直在着重强调音质。至于用户如何通过语音控制去完成各种事情，反倒不是重点。

微软进入这个市场的做法，和上面几家又都不太一样，极具自己的特色。微软本身不做任何音箱，而是联合传统音箱制造厂商，结合微软的技术和传统厂商的硬件制造功能出品智能音箱。

接下来看分析的第二步，我们要进一步追问：这些企业为什么会这样做？

仍然以智能音箱领域为例，亚马逊的做法是因为它通过对市场的快速反应能力，判断出了“建立生态圈，以语音为入口”是正确的发展途径。而亚马逊之所以具备这种快速的市场反应能力，细究下去，主要是源于亚马逊企业的特质，并切实体现在亚马逊的领导力准则上。

谷歌为什么会这样做？原因就很不一样了。谷歌在智能家居领域的尝试可谓由来已久，从未间断。但是各种尝试却一直未能让它找到一个切实有效地切入这个市场的方式，直至看到亚马逊歪打正着的智能音箱，和由此带来的语音控制是切实有效的市场切入方式。于是，它迅速跟进了。

谷歌对于做生态圈比亚马逊更有先天优势。因为不管是搜索还是安卓，都是谷歌成功建立的生态圈。所以谷歌一上来就知道语音是入口，战斗的本质是建立另外一个生态圈。

苹果为什么会从音质的角度切入，其实颇不好分析。我个人的结论是，苹果因为自身的局限，没能够明白智能音箱里智能才是本质，音箱本身并不重要。事实上，苹果觉得播放效果这个传统音箱最重要的属性，在智能音箱里依然是最重要的。正是因为做出了不同的判断，苹果也就有了不同的发展。

微软在智能音箱上的策略，其背后的原因比较好分析。微软的这个模式和当年联合各大个人计算机制造厂商以共同对抗苹果机的做法如出一辙。那时，微软只做操作系统，各大个人计算机制造厂商做机器，现在微软把这个做法沿用到了智能音箱上而已。

作为分析的第三步，我们把这几家企业怎么做和为什么这样做放在一起做个比较。通过比较，你可以得出有关这个行业和这些企业的更深层次的结论。

同样拿智能音箱做例子。通过看几家企业不同的行为方式可以发现，至少亚马逊和谷歌在某些方面达成了一致看法。也就是说，智能音箱是一个以语音为手段的入口，用户通过语音来完成各种各样的事情。所以智能音箱的发展重点在于“智能”，目的是建立起一个生态圈，让第三方厂商都接入进来，以自己的技术为主导。

这个发展方向看起来是对的，但是苹果选择了另外一个方向。到底是亚马逊、谷歌的道路正确，还是苹果的道路正确，这是第三步里面需要分析的。

而微软采取了当年做 PC 市场的做法来做智能音箱。“新时代，老打法”能成功吗？这也同样是这一步可以去仔细分析的。

作为这一步分析的重中之重，你可以试着回答一下，这四家公司，到底谁会在这场战争里取得胜利。我在前面智能音箱系列里的结论是谷歌和亚马逊将平分天下，其他两家就没什么前途了。

总结来说，对一个特定领域的多家企业联合进行分析，主要分三个步骤：

分析每家企业是怎么做的；

分析每家企业为什么要这样做；

把企业的做法放在一起对比分析，得出关于行业和企业的更深层次结论。

作为第三步分析中比较重要的一个问题，我们要分析预测一下到底哪家企业会在这个行业里取得优势。

这种分析方法的好处是可以由浅入深、由窄到宽。不但可以通过对不同企业在一个领域内不同行为的分析，让你更好地理解这个领域，而且可以更深入地理解每一家企业。

044 | 谷歌的创新精神：好的、坏的和丑陋的（上）

今天如果你随便抓一个人问一声，当今世界上最有创新精神的公司是哪家？在互联网领域，很多人都会说是谷歌。无论是实际解决人类难题，还是时不时地爆出“大杀器”上，谷歌都是这个世界上当之无愧最有创新精神的互联网公司。接下来，我会和你讲讲谷歌的创新精神里好的、坏的和丑陋的方面。

从好的方面来看，谷歌的创新精神有着优良的历史传统。

谷歌搜索引擎起源于两个创始人读研期间的一个研究项目。谷歌的搜索引擎问世不久，就显示出了远超于其他搜索引擎的强悍性：其他搜索引擎给人感觉都在乱搜，而谷歌搜索引擎的前几条记录，多半包含着用户想要看到的信息。

为什么谷歌的搜索引擎如此强悍呢？这是因为谷歌的创始人解决了一个问题：怎样对匹配搜索关键词的网页进行排序。那个算法以谷歌创始人之一拉里 · 佩奇（Larry Page）的名字命名，叫作 Page’s Rank，后来被很多机构选为计算机领域最为有影响力的算法之一。

所以我们可以这样说，谷歌的创新基因是根植于创始人的基因里的。正是因为创新让谷歌在创业之初就赢在了起跑线上，谷歌内部对于创新的重视才远远超过了其他很多公司。

谷歌创新好的方面，一方面体现在谷歌愿意花费大力气去解决难题上。谷歌认为，要解决问题，就需要系统地解决。所以在谷歌的发展早期，还是一家初创公司的时候，就去解决如何用廉价的个人计算机来存储并处理整个互联网上的数据这种极具挑战性的难题。

结果，谷歌的这些解决方案，开启了大数据时代。今天我们能够集合那么多的个人计算机，一起去做以前根本不敢想象的运算，从而诞生了类似深度学习那样虽然在理论上没有多大创新，但是在实质上却改变了人类的生产和生活的一系列的东西，这都离不开谷歌早年在基础架构上使用大量廉价计算机协同工作，来解决问题的一系列研究成果。

没有谷歌，可能今天人类掌握的计算能力，依旧和十年前没有本质的变化。从这个角度看，谷歌是伟大的，谷歌是超前的，谷歌解决问题是很深刻而彻底的。谷歌解决很多问题的方式方法，对整个人类的发展，尤其是互联网的发展，产生了不可估量的深远影响。

谷歌对创新的支持，也从制度上体现出来了。谷歌一度有一个很著名的 80/20 制度，虽然今天对于这个制度不再那么强调了。这个制度说的是，谷歌的员工可以花 80% 的时间做本职工作，用另外 20% 的时间做一个其他项目。

这在谷歌内部一度不仅仅是允许的，而且是被鼓励的。一个员工如果 20% 方面表现得不好，甚至可能会影响升职。以此管中窥豹，可知谷歌内部是非常鼓励创新的。当然，这种创新制度也让谷歌收获了很多成功的产品，比如 Gmail 就脱胎于这个 20% 的创新。

谷歌近些年来开始越来越少地鼓励这个制度，虽然没有公布具体原因是什么，但想来很大一个原因是：一家企业要有好的创新文化，要让 20% 的创新活动产生巨大的价值，这对企业里面参与 20% 创新活动的每个人的要求都是极高的。

谷歌早年招人非常得严格，任何一个人才的引进，都需要创始人之一同意。但是现在谷歌公司很大，6 万多人了，显然 6 万精英的目标是不切实际的。所以以今天的谷歌情况去看，强推 20% 这一制度，很多人不一定能够从 20% 的创新时间里面产生足够的效益。

从这一点我们也引出了谷歌创新的第三个好的方面：谷歌对于创新的要求非常符合实际需求。在互联网和 IT 企业发展历史上，很多企业都设立过研究院，早年有施乐、IBM、AT&T，后来有微软，有雅虎。

这些研究机构都有一个特点：它们做的东西和公司里面的产品关系不大。很多时候研究做的就只是研究，和产品需要的东西相去甚远，很多研究不能在公司的产品上产生直接的价值。这种方式的创新，对于公司来说投入产出比很差。

谷歌从一开始就很追求投入产出比。具体一点来说，在谷歌内部也有一个叫作谷歌研究院的机构，然而谷歌研究院的运作模式和这之前的研究院完全不一样：谷歌研究院所有的创新研究活动，都会围绕着谷歌已有的或者将来会有的产品进行。

换句话说，从研究创新的第一天开始，这些研究和创新都是为产品服务的。谷歌内部在过去很长一段时间里面，不存在着纯粹为了研究而研究的东西。即便是那些知名的研究人员和学者，在刚加入谷歌的时候也会一脸茫然，因为他们现在面对的这家公司，不能随意做研究了，要为产品服务了。

不过，这些年来随着谷歌规模的不断扩大，也出现了一些为研究而研究的东西。这些东西主要作为技术储备，集中在谷歌将来想要发展的那些领域，比如谷歌对人工智能和深度学习的基础研究就投入很多。

但是谷歌之所以去投入这些领域，首先是这些领域的基础研究在谷歌内部已经是世界上最领先的了，其次是谷歌相信这些领域在不久的未来可以产生巨大的商业价值。如果不符合这两个条件之一，谷歌是不会大张旗鼓投入很多钱去做研究的。

所以从好的方面来看，谷歌的创新根植于创始人的基因里，谷歌愿意并且敢于去挑战难题，从深层次去解决难题。而且，谷歌在制度上也保证创新文化得到实施。更为难得的是，谷歌的创新非常实际，讲究投入产出比，讲究创新对产品要产生看得见的实际影响，不会为创新而创新。

但事情不会只有好的方面，下一期我会继续为你解说谷歌的创新精神。

045 | 谷歌的创新精神：好的、坏的和丑陋的（下）

上回我讲了谷歌创新精神里面好的那部分。可以说，创新精神始于谷歌的创始人，融于谷歌的基因，无论从人还是从制度上，谷歌都很支持创新。同时，谷歌也是实用主义者，对创新精神的性价比把握得非常好。

有好的就有坏的，事物总有两面性，谷歌创新精神中的“实用主义”就突显了这一点。

纵观计算机发展史，曾经很重要的许多公司，它们的创新不但成就了公司自身，更造福了整个行业。有人说，没有 IBM 的计算机发展史是无法想象的；此话同样适用于 AT&T 实验室、施乐实验室，乃至后来的微软实验室。

具体来说，IBM 鼎盛时期发明的很多理论上的东西，比如数据库的关系模型，促进了一个领域的诞生。又比如微软一直有一个计算理论团队，研究对计算机领域最基础理论的进展。

但是谷歌的创新精神因为实用主义的缘故，对于基础研究的投入一直以来都不是重点。从这方面看，谷歌对于整个计算机行业的发展和贡献，的确不能和其他公司相媲美。

当然这个方面其实在改善，谷歌大概也是意识到了自己在这方面的问题。在最近的深度学习相关的研究领域里面，谷歌在非常积极地发表基础性研究论文。

但是我想，原因之一是谷歌自己的深度学习积累就代表了世界最领先的水平。基础理论现存的积累已经不足以让谷歌的应用相关的研究继续取得进步，除非基础理论自己有新的进展。所以谷歌如果不做基础性研究，也就不可能继续做应用相关的研究了。

如果谷歌在基础架构等方面也能有同样的举动，并且愿意与业界共享的话，我们才真正可以说谷歌这一面的确是在进步和改善。

如果说谷歌的创新精神中坏的那一面仅仅是没有给人类造福，多做基础研究的话，那么谷歌的创新精神比较丑陋的一面就有点让人瞠目结舌了。

比较丑陋的一面，首先体现在谷歌仅在下一代技术已经在内部比较成功地实施后，才会在业界大肆宣传它的上一代技术。此事外界一开始并不知道，但是慢慢地大家就发现，当谷歌开始大肆宣扬它的某个发明，或者发表论文，乃至造势的时候，就意味着这个技术在谷歌内部已经属于上一代技术了。

这种做法的“好处”就是让整个计算机行业都围绕着谷歌的上一代技术打转，从而使谷歌自己永远有领先的优势。

我其实不反对技术保密，也不反对一家公司延时发表自己的核心技术。但是如果一家公司大肆宣扬自己的上一代技术，并且告诉大家这个是核心技术的话，加之这个公司本身又极有影响力，那么如此通过自身的影响力去误导整个行业中的其他人和公司，给自己的竞争保留优势，无疑是有问题的。

而且，整个行业里面不乏聪明人。也许一开始这种做法的确可以让谷歌相对他人保持优势，但是慢慢地大家对于谷歌发表的论文到底代表着什么，也就会多想一想了。

谷歌的丑陋还体现在另外一个方面：往往在以论文方式公布核心技术时，只公布其中的一部分，但是对另外一些相关的东西严格保密。这样一来，外人去重现谷歌的技术时，就无法达到谷歌论文里所表明的性能，甚至因此开始怀疑是不是谷歌的人就是比自己更优秀。

比如说，谷歌公布了 MapReduce 技术，但是在十余年的时间里，却严格保密了它的容器技术。一直到整个计算机行业的容器技术被 Docker 公司发明并壮大以后，这项技术已经路人皆知了，谷歌才将其公布出来。

容器技术可以以非常小的代价去启动和关闭计算节点，对计算资源也可以精准地进行控制。但是因为大家都不知道容器技术的存在，所以去实现 MapReduce 只有两种选择：或者用虚拟机，或者用进程。前者代价太大根本不切实际，后者对于资源的控制则很糟糕。

Hadoop 选择了后者作为实现方案，其代价就是一个不稳定的、资源控制糟糕的开源项目。大家都在用 Hadoop，但是没有人对 Hadoop 的性能感到满意。这其中的原因之一当然和谷歌大张旗鼓地宣传 MapReduce，却不告诉大家计算节点的背后使用的容器技术有关系。

因此很多时候，其他公司对于谷歌的论文有点又爱又恨的感觉。一方面，谷歌确实告诉了大家有些特别牛的基础架构可以实现。另外一方面，没有人能够吃得准，到底谷歌在论文之外，没有告诉大家的还有多少东西。而缺了那些东西，这篇论文里面的这个系统的功能和性能又有多大的可信度。

我曾经在不同的场合，比如各种国际会议上，和谷歌发表论文的人聊过这个问题。谷歌内部对于一些系统可以发还是不可以发，要发的时候哪些方面是可以发的，哪些方面要装作整个系统从来没有考虑过也没有实现过这些功能，都是需要考虑并进行审批的。

我并不反对不发表核心技术，因为一个公司有权利保护自己的知识产权和核心机密。但是发表一部分，保留一部分，让其他人看到片面的世界，就对这个世界产生了极大的误导性。

谷歌比较丑陋的第三个方面是宣传一个技术时，往往把它宣传得像普遍适用的东西一般，言过其实。|但是事实上，谷歌内部可能只是把这个技术用在某些特定的场合，外人无法知道到底这是个通用的技术，还是只有一定的适应范围。

总而言之，谷歌丑陋的一面，体现在怎么向外界展示它的创新技术上。在这方面，外界获得的信息，有可能是过时的，有可能是片面的，关键信息被隐藏的。这无疑有失妥当。

046 | 仁科：被迫再创业的David Duffield

PeopleSoft，中文名是“仁科”，是一家非常著名的企业管理软件供应商，为企业提供全方位的管理软件。仁科成立于 1987 年，在 2005 年被 Oracle 恶意收购前，已成长为全球第二大应用软件公司。

仁科的创始人是肯 · 莫里斯（Ken Morris）和大卫 · 杜菲尔德（David Duffield），其中杜菲尔德在此之前就已成立过两家大型机应用软件公司，而且为人随和，极富远见。

在创建仁科之前，杜菲尔德于 1982 年创建了一家叫作 Integral Systems 的公司，并担任 CEO 至 1984 年。这家公司主要做大型机上的人力资源管理软件，后来公司成功 IPO，杜菲尔德自己却为此丢了 CEO 一职，失去了对公司的控制权。这次失控让杜菲尔德铭记在心。

一切源于杜菲尔德和董事会间的一次争执。当时大型机依然被广泛使用，因为提供在大型机上畅销的人力资源管理软件，公司一直过着好日子。但是杜菲尔德注意到这个世界正在发生变化，个人计算机，尤其是联网的个人计算机在未来将会侵蚀大型机的市场，乃至取而代之。他认为公司应该为这种技术转型做准备，研发基于个人计算机的人力资源管理软件。

今天回头去看，杜菲尔德当时的眼光可谓惊人地准确，而董事会那些短视的人当然应该被扫地出门。但是资本的力量是无穷的，当时倒霉的是杜菲尔德。

于是杜菲尔德决定辞职单干。不过在单干前，他和董事会协商，表示可以签订一年的反竞争条款，在一年内不从事任何人力资源管理软件相关领域的工作，但作为条款的一部分，董事会需要给他一年的薪水。

董事会又一次拒绝了他的提议。这样一来，他也就没有什么可留恋的了。在离开之前，他说服了同事莫里斯一起创业。

这家新成立的公司就是后来的仁科。而杜菲尔德想做的东西，是一个基于客户端 / 服务器架构的人力资源软件，这个架构正是第一代个人计算机企业级应用软件常用的架构。

然而创业并非易事，首先就是缺钱。杜菲尔德决定抵押自己的房子，从银行贷款来支持创业。

1988 年，第一款基于个人计算机的客户端 / 服务器架构的人力资源软件被开发出来，成为仁科发展过程中很重要的一个起点。这一年，仁科公司卖软件大概卖了 20 万美元，赚了勉强够他们糊口的钱。

仁科公司的第一个转折点，也发生在 1988 年，这一年他们搞定了一个大客户：柯达公司。那个时候柯达公司作为胶卷行业的老大哥，日子还非常好过。而且当时的柯达属于技术上非常追求新东西，成本控制上又很有想法的公司，柯达觉得基于廉价个人计算机的客户端 / 服务器架构非常适合未来的发展趋势，而且成本还低。因此，这种追求新技术的心态让柯达和仁科公司一拍即合。

因为有了柯达这个大客户，仁科公司的产品越发好卖起来。一年后的 1989 年，仁科的产品卖了 190 万美元，翻了近 10 倍。又一年后的 1990 年，仁科公司销售额高达 610 万美元，净利润达 42 万美元。这对于一家成立才 3 年的公司，是非常了不起的成就。

但是仁科公司依然很缺钱。公司在发展，方方面面都需要钱。招人需要钱，卖产品需要钱，买更多的开发用的机器需要钱，做新产品更需要钱。

而杜菲尔德上次创业，辛辛苦苦把公司带上市，结果转眼就被资本控制的董事会抛弃了。这段惨痛的教训让他心有余悸，因此不敢在资本市场肆无忌惮地寻求投资。

更重要的是，他的老东家 Integral Systems 发现这人出去创业很成功啊，做的又是个人计算机上面的人力资源管理软件，摆明了是要来抢老东家在大型机上的生意。于是一不做二不休，他们把仁科和杜菲尔德告上了法庭。

在美国打官司也是需要钱的，但杜菲尔德不想放弃对公司的控股权，于是从银行搞到了 100 万贷款。经过漫长的庭审和无数的钱财投入，最终 Integral Systems 公司在 1991 年和仁科庭外和解。

但这个时候，杜菲尔德再也招架不住了，因为缺钱，他卖掉了 11% 的股票给一个投资基金：Norwest Partners，收回了 500 万美元。这笔钱，终于将仁科公司从缺钱的状态下解救出来。

更为重要的是，1991 年，仁科的软件销售额达到 1700 万美元，净利润也达到了 190 万美元，与两年前的总销售额持平。

自此之后，仁科软件的销售一路上涨，公司也于 1992 年 11 月顺利上市。仁科公司因此收获了 3600 万美元的现金。投资者们疯狂地投资仁科的股票，上市第一天股票就疯长 64%，这着实是一件非常了不起的成就。

6 个月以后杜菲尔德决定再次在公开市场卖出部分股票，获利 5000 万美元。而这个时候，杜菲尔德依然保持了公司 50% 的股权。

杜菲尔德显然仍对被自己的上市公司给开了这件事耿耿于怀、心有余悸。1993 年他接受一家杂志采访时表示，自己一直努力希望可以拥有公司的大部分股权，只有这样才可以保证公司正常发展。而他经过 4 年的努力做到了。

今天 Facebook 的马克 · 扎卡伯格只有很少的股票，却依然拥有大量的投票权，但当年美国的股市和现在还不一样，股权和投票权分离这种事情还没有出现。为了能够有控制权，股权也不能出让很多。

保留超过 50% 股权的同时顺利完成上市的，确实比较少见。因为一般的公司会在上市前出卖股权换取更多的投资，然后用获得的投资进行扩张，这样会让公司上市的时候财务状态更好看。然而，杜菲尔德做到了。

但是试想被自己的公司给抛弃，这到底会给自己带来多大的伤害！所谓冷暖自知，杜菲尔德的伤也只有他自己知道了。

杜菲尔德无疑是一个非常有眼光的人。他先是做了一个公司，带上市，然后又洞察到了技术发展的趋势是个人计算机，非常坚定地去做下一个技术，为此不惜和董事会闹翻再次创业，而再次创业后 4 年又把公司带上市。哪怕以今天的眼光来看，他都依然是一个非常厉害的人物。

047 | 仁科：飞跃发展的企业级软件帝国

上回我们讲到 Integral System 对个人计算机上基于客户端 / 服务器的人力资源软件开发毫无兴趣，于是大卫 · 杜菲尔德（David Duffield）于 1987 年创办了仁科。仁科在经历了一段缺钱难熬的日子后获得了飞速发展，1992 年底顺利上市。

上市前夕，仁科公司的人力资源软件占到了人力资源软件市场大约 40% 的份额。此时即使再努力，在人力资源软件市场上，仁科公司能够扩张的空间也已经非常有限了。所以如果仁科需要继续发展，业务的多元化不可避免。

自 1992 年开始，杜菲尔德一边忙着公司的 IPO，一边着手考虑公司多元化发展的问题。他给仁科公司选择的第一个多元化发展方向是财务软件。

财务管理软件市场有别于人力资源管理软件市场，这是杜菲尔德第一次进入他不熟悉的领域。而且，财务管理软件市场竞争非常激烈，有很多的竞争对手，这一切都预示着这场战斗不好打。

但是作为全球最早进入客户端 / 服务器架构的企业级软件开发公司，在人力资源软件市场上的成功，让仁科公司积累了丰富的客户端 / 服务器架构的企业级软件开发经验。技术上，仁科公司比财务管理软件市场上的每个竞争者都更有优势。

为了确保仁科公司进军财务软件市场能够一炮打响，杜菲尔德把仁科公司的精英资源都调集过来，全力开发这款财务软件。

1992 年底的时候，这款财务软件在公司里的收入还屈指可数，但是杜菲尔德对这款财务软件寄予了厚望。他希望在将来，财务软件对公司销售的贡献，可以做到和人力资源管理软件齐平。这个目标来得非常快，快得让杜菲尔德自己都有些出乎意料。

仅仅一年以后，也就是 1993 年底，财务软件的销售额已经占据了仁科公司 40% 的总销售额了。

之所以能够取得这一成绩，很大的一个原因是整个企业级软件市场正迎来多年难遇的一次基础技术大洗牌：企业级软件从大型机市场转移到基于客户端 / 服务器架构的个人计算机市场。而仁科公司因为比大部分竞争对手都更早投入到这个新架构上，所以在大转型里就有了巨大的优势。

更为重要的是，很多不同领域的软件，比如财务领域的软件转型，是竞争对手把原先基于大型机的软件重新开发，移植到客户端 / 服务器架构上的产物。这种移植必然带来大量的老代码，无论是开发效率还是软件运行起来的效果，都会打一些折扣。

而仁科公司的软件都是全新开发的，没有任何历史遗留问题需要负担。也许在业务逻辑上最开始会粗糙一些，但不管是开发效率还是软件的运行效果，整体上都让它代表着一个新时代的产物。

这让仁科公司的软件很快在竞争市场上脱颖而出。这也可以解释，为什么仅仅一年时间，仁科公司开发的财务软件就卖得非常好。

接下来，仁科公司又借助自己在这次企业级软件从大型机，向基于客户端 / 服务器的个人计算机的转型，在顺利攻占财务软件市场以后，开始了全方位的扩张。

1995 年，杜菲尔德决定进军大型制造商领域，并主攻汽车、电子产品和消费产品制造商。当时，基于客户端 / 服务器的财务软件销售增长大约是每年 38%，但是大型制造商领域每年的销售增长是 78%，这对于客户端 / 服务器架构企业级软件的开发商们是一个极具诱惑力的业务领域。

仁科公司需要新的资金投入才能够更好更快地占领这个市场。杜菲尔德决定尝试一个不一样的融资方式。具体来说，仁科公司以技术入股，Norwest Venture Capital 以资本入股联合组成了一个新的子公司，仁科公司占股 49%。这样一来，仁科公司得到了大量的资金，可以大张旗鼓开始进军这个领域了。

有了钱以后，仁科公司从市场上大量挖掘在大型制造商领域开发软件的经验人士，包括当时业界很有名的大型制造商领域软件开发专家罗杰 · 博塔里尼（Roger Bottarini）和 Chris Wong。这让仁科公司迅速进入这个市场并站稳了脚跟儿。

仁科公司的扩张步伐从未停止过，比如说：1996 年买下供应链管理软件提供商，即 Red Pepper 软件公司，从此正式进入供应链管理软件提供商行列；1997 年买下三家企业 Campus Solutions、Salerno Manufacturing、TeamOne，从而涉足高等教育行业。

1997 年也是互联网兴起的一年，仁科公司也开始涉水互联网。这一年仁科公司推出了一个试点项目，这个项目可以让一部分用户通过互联网直接下载仁科公司的软件，而不是像从前那样要通过邮寄光盘才能购买软件。当然，下载的软件本身依然是客户端 / 服务器软件，和光盘上安装的没有区别。

但是好日子总有到头的时候。1998 年，仁科的日子开始变得艰难。日子不好过，原因就有很多了。

首先是 1997 年的东南亚经济危机开始影响全球。其次，这个行业经过十多年的发展，竞争越来越激烈。但是最为重要的是 2000 年即将来临，而当时因为软件设计上的问题，只用两位十进制数来表示年，那么到 2000 年的时候，将不是“2000 年”而是“1900 年”。“千年虫”的恐慌让很多企业在要不要买软件之间犹豫不决。

总而言之，这一年仁科的销售终于放缓了。进入 1999 年，日子更加不好过了，上一年的不利因素仍然在恶化。

而在日子难过的同时，杜菲尔德又一次注意到了业界在悄悄发生的变化：互联网时代的到来。

1999 年上半年，仁科公司推出了仁科软件 7.5 版。这个 7.5 版具备了一定的局域网联网功能，公司的电脑可以通过浏览器，在不装客户端的情况下访问公司的仁科服务器，从而完成一部分的软件操作。

1999 年下半年，仁科又推出了具有跨时代意义的 8.0 版本，它是首个全面支持浏览器的版本。在 8.0 版本里，仁科软件的所有功能都不再需要客户端，只需要通过浏览器连接公司内部的服务器就可以完成所有的操作。但是为了兼容老客户的感受，客户端在这个版本里依然保留了。

同时，1999 年仁科还从 Oracle 挖到了克雷格 · 康韦（Craig Conway），几个月后他成了公司的新任 CEO。而老 CEO 杜菲尔德决定从 CEO 位置上退下来，继续做他的董事会主席。康韦上任没多久，就买下了客户关系管理软件厂商 Vantive Corporation，把公司的业务扩张到了客户关系管理领域。

2000 年，仁科全面从客户端 / 服务器的架构转向了浏览器 / 服务器的架构。这个版本以后的仁科软件，只有服务器，没有客户端。所有的用户都可以通过浏览器，并且只能通过浏览器来访问仁科软件的服务器，完成所有的业务操作。

这种架构的好处是只要用户装好服务器，那么任何一台在公司里面有浏览器的电脑都可以访问，这让软件的使用变得异常灵活。这也是沿用至今，在今天云计算大行其道的情况下，依然没有改变的软件使用和交互方式。

一切看起来都很美好，仁科似乎做好了进军下一个世纪的准备，并且又一次站到了技术的前沿。

048 | 仁科：收购和被收购

进入 2003 年，仁科公司打算和 JD Edwards 合并。当时市面上最大的企业软件公司是 SAP，第二大是甲骨文，而第三和第四分别就是仁科和 JD Edwards。这两者显然是强强联合，虽然不一定能威胁到 SAP，起码也可以让甲骨文喝上一壶。

2003 年 6 月 6 日，仁科还沉浸在几天前以 18 亿美元签约，和竞争对手 JD Edwards 公司合并的喜悦之中。而就在这一天，甲骨文公司向仁科公司发出了 51 亿美元的巨额收购要约。此举除了出人意料之外，也让大家对甲骨文到底抱着什么心态来收购仁科产生了各种看法。

在硅谷，一般没有人会去做敌意收购（又称“恶意收购”）。这种做法，很多时候会偷鸡不成蚀把米：收购来的公司成为空壳，所有技术大牛都跑路。

甲骨文和仁科是竞争对手，却去收购对方，显然是敌意收购。面对甲骨文的收购，仁科进行了激烈的抨击。仁科公司认为，甲骨文的这次收购是非常恶劣的行为。

经过慎重考虑之后，仁科公司董事会宣布不接受甲骨文 51 亿美元的收购要约。他们认为，甲骨文的这个价格远远低于仁科公司的实际价值，其目的主要是为了破坏仁科与 JD Edwards 的合并。

与此同时，仁科公司表示最近几年仁科软件的市场份额上越来越多，和 JD Edwards 的联合会让公司业务再上一个台阶。而且甲骨文公司表示只是收购仁科公司，却没有表明是不是会收购仁科联合了 JD Edwards 之后的新公司。所以为了避免甲骨文公司的恶意收购，仁科公司决定加速和 JD Edwards 的合并。

不但如此，仁科公司还表示，像甲骨文公司对仁科的收购，往往需要得到很多法律部门的批准才可以，这个收购道路很漫长，仁科不希望自己的股东对甲骨文的出价采取行动。同时仁科公司也提出，它们会尽快给股东一个交代。

2003 年 6 月 12 日，仁科公司还没有采取行动，JD Edwards 先开始行动了。因为该公司总部在科罗拉多州的丹佛，公司先在科罗拉多州起诉了甲骨文公司，起诉的理由是甲骨文公司通过恶意收购，非法干扰 JD Edwards 和仁科的合并。鉴于甲骨文公司的总部在加州，JD Edwards 同时也向加州法院起诉，同样的罪名，同时要求赔偿 17 亿美元的损失。

紧接着，仁科公司自己也在加州法庭正式起诉甲骨文公司。在起诉书里，仁科公司要求法院阻止甲骨文公司 51 亿美元的恶意收购企图。在起诉书中，仁科公司表示甲骨文这个时候跳出来恶意收购仁科，主要就是想干预自己和 JD Edwards 的合并，并且通过制造不稳定因素，影响仁科在消费者心中的形象，破坏仁科公司的前景。

甲骨文公司的应对非常简单，首先宣布所谓的收购是股东们的问题，不是法院的问题。甲骨文公司只要能从市面上搞定足够多的股票，就可以了，对方诉诸于法律是很愚蠢的行为。

但是另一方面，甲骨文公司也在加州起诉仁科公司和 JD Edwards 公司，状告这两家公司合谋阻止甲骨文公司的合法收购。这场战斗就这样打起来了。

2003 年的夏天，两家公司正打得火热。仁科公司再次宣布，如果任何收购行动导致仁科公司无法交付软件，或者在软件到期前终止了技术支持，仁科公司会给客户支付两倍到五倍的软件授权使用费作为赔偿。这显然是在给甲骨文公司的收购计划制造障碍。

看到仁科如此坚决地反对这次收购，加上甲骨文的出价实在不让人满意，仁科公司的大股东们没有一个愿意卖股票给甲骨文的。甲骨文在市场上买了很久的仁科股票，却没买到多少。所以当收购要约到期以后，甲骨文手里没有足够的股票控股仁科，于是延长了收购要约，同时把报价增加到了 61 亿美元。然而，还是没有人理睬甲骨文。

等到 7 月份的时候，仁科已经顺利合并了 JD Edwards，这次收购对甲骨文来说越来越难。但是甲骨文收购仁科的决心也异常坚定，他们决定再增加 12 亿，并且第一次明确表示将仁科和 JD Edwards 一起买下。很奇怪的是，这次股东们依然没有人愿意理睬甲骨文。

甲骨文苦等了两个月，还是没有买够股票，于是决定把收购要约再次延期一个月。有意思的是，这回股市上仁科的股票却涨上来了。这一涨，仁科的市值就超过了甲骨文的报价。股东们一看要亏本卖仁科，更加没有人愿意了。

更加令人振奋的是，仁科的核心软件销售表现良好，这使得仁科并没有因为甲骨文的恶意收购受到实质性的影响。从各方面看，好像仁科公司被收购的可能性越来越低了。

然而出乎大家意料的事情发生了，仁科的 CEO 克雷格 · 康韦（Craig Conway）被解雇了，老创始人杜菲尔德重新出山领导公司。

我在前面说到康韦是从甲骨文挖过来的，工作的时候就和甲骨文的老板拉里 · 埃里森（Larry Ellison）很有矛盾，他是坚定的反收购者。这个举动让很多人开始怀疑，可能仁科并非不想被收购，只是价格不够高，解雇康韦可能是为被收购铺路。

经过多次延期以后，甲骨文还是没能够从股票市场上买到法定多数的股票，而仁科的大股东们举棋不定，觉得这个价格有点低，贱卖不值得，因此也在犹疑。

2004 年 2 月 4 日，在仁科的股东大会前夕，甲骨文宣布再次将收购价格增加 33%，提高到了 94 亿美元。很多人觉得这次加价是有预谋的，因为这个价格对很多股东来说都是不可抗拒的。而事实上，管理层显然因为这个价格也开始招架不住了。

拉里 · 埃里森放出风说这是甲骨文最后的报价了。此时，一部分仁科的大股东们果然不再犹豫，极大地表示了对这个报价的兴趣。但是，仍然有另外一部分大股东对这个价格不满意。

仁科董事会经过了非常漫长的讨论，最后拒绝了 94 亿美元的报价。但是这次的讨论很漫长，也说明对这个报价有兴趣的大股东不少。于此同时，美国反垄断机构表示要起诉甲骨文，阻止收购的发生。

然而仁科公司自己内部的一份文件，分析了 2003 年市场上各大竞争对手的情况，其中表明即使甲骨文和仁科合并了，也不至于在市场上形成垄断。这个“自己搬起石头砸了自己的脚”的证据最终被法庭采纳，甲骨文没有因为“可能的垄断”而被终止收购。过了美国关，欧盟和其他国家也纷纷开起了绿灯。

此后这场收购战一直在拉锯，2004 年底，甲骨文开出了 103 亿美元的天价，仁科公司终于同意把自己卖给对方。但与此同时，创始人兼 CEO 杜菲尔德也再次下台了。

随后，甲骨文进行了大规模的重组和大量的裁员。仁科，一个企业软件领域举足轻重的公司，就这样落下了帷幕。而公司的创始人杜菲尔德也将迅速开启他的下一段创业路。这家新公司叫作 WorkDay。

049 | 仁科的成与败

仁科公司的故事至此告一段落。我们一起观看了仁科从一开始跌宕起伏的创业史，到波澜壮阔的发展史，到最后狗血的恶意收购过程。看完故事，你的心底多少都有些感触吧？今天我就仁科发展过程中的成败聊聊我个人的看法，希望可以给你一些启发。

首先说说仁科公司成功的地方吧。它一路走来的优异表现主要得益于两个方面，第一个是创始人的技术眼光和洞察力，第二个是仁科在商业上确实没有犯过什么致命性的错误。

首先，仁科的创始人杜菲尔德无疑具备独到的眼光和让人惊叹的技术洞察力。

早年的时候他在大型机上做人力资源管理软件的开发，后来预见到了客户端 / 服务器架构的个人计算机的普及，在被董事会怼回来的情况下重新创业，并在这个新的架构下取得了巨大的成功。

而后他又在互联网时代，迅速预见到以浏览器作为客户端的软件才是未来的大势所趋，仁科公司迅速完成转型。从技术发展的角度上来说，仁科的创始人可谓非常具备前瞻性。

其次，仁科在商业上未曾犯过什么大的错误。这使得仁科在从小到大的过程中没有经历生死存亡的危局。

仁科公司无论是创业的时候聚焦于人力资源市场，还是企业做大以后向其他领域扩张；无论是和投资公司合作进军新领域以降低风险，还是在人才招聘上舍得大价钱招人，都是可圈可点的商业行为。

每年增长 90% 的销售业绩，足以说明这一点。我们可以说，这个销售业绩，在任何一家公司看来都是一个神话般的成就。所以如果一切顺顺利利发展下去的话，按理来说仁科公司只会越来越好。

但是当甲骨文开始恶意收购仁科公司的时候，仁科公司却显得没有多大的抵抗力。所以从这里可以看出，仁科公司似乎又缺了一些东西，它在某些方面做得很失败。

接下来我说说仁科公司失败的地方吧。仁科公司的失败也体现在两个方面：第一个是仁科公司的软件并没有成为平台性的东西，不具备不可替代性；第二个是仁科公司的创始人杜菲尔德擅长技术，却对技术以外的商业和战略格局问题缺乏眼光。

首先说说仁科公司的软件在平台性和不可替代性上的欠缺。

我们知道但凡是应用软件，都必须在平台上跑，比如说应用软件总是离不开操作系统、数据库之类的更为基础的东西。企业级软件市场上更是如此：微软有操作系统，操作系统就是微软的平台；甲骨文把数据库做好了，数据库就是它的平台。

那么仁科软件有什么呢？客户端 / 服务器架构也好，浏览器访问的软件也罢，本质上都是技术架构的东西，不具备独占性、平台性的特点。用先进的架构实现的软件，不能改变仁科公司的产品仅仅是应用软件的事实。

另外一方面从应用软件的角度看，微软把 Office 做成了业内事实上的标准，其他企业出的办公软件都必须兼容 Office 的文件格式。SAP 在 ERP 市场也把它做成了事实上的标准，SAP 的软件规范的不仅仅是软件本身，而且是企业整个的重新适应这套软件带来的管理流程。

但是仁科公司的软件显然没有做到这样的高度。仁科公司最擅长的人力资源管理软件，也没有强大到每个企业需要去适应仁科公司软件带来的管理流程。所以无论从平台的角度，还是从行业标准的角度，仁科公司的软件都没有达到这个高度，不具备不可替代性。

一个公司的东西没有不可替代性，终究是非常危险的。而拥有了不可替代的东西，公司即便经历了很多风浪，依然会有生存的基础。我想，这可能就是杜菲尔德做得不好的地方吧。

其次，仁科公司的创始人杜菲尔德对商业和战略格局缺乏眼光。

无可厚非，纵观过去 30 年里，很少有像杜菲尔德这样对技术架构有如此前瞻性的人。但是杜菲尔德在技术以外的世界里，却缺乏这种眼光格局。

这不得不说是仁科公司的一个悲哀。而仁科公司的对手甲骨文的创始人拉里 · 埃里森也许技术层面上并不如杜菲尔德，但是在商业的方方面面，尤其是战略格局上，却高屋建瓴，远远地站在了杜菲尔德的前面。

商业的问题，不一定非要通过技术手段来解决。举例来说，杜菲尔德忙于仁科公司和小自己一级的 JD Edwards 合并，却没有去想一下这个合并对于改变整个行业格局意味着什么？更没有去想一下竞争对手会怎样应对，自己又能够怎样去抗衡。

所以当甲骨文跳出来恶意收购时，仁科公司和杜菲尔德的反应明显是没有准备的。收购期间指望美国司法部的官司，多少有点寄希望于虚无的感觉。而自己公司却流出分析报告，表示即使甲骨文把仁科收购了也不至于真的形成垄断。这种足球场上的“乌龙球”的表现，很难让人看到杜菲尔德身上战略家的气质。

从另外一个角度看，杜菲尔德因为被资本坑过一次，丧失了董事会的控制权，在仁科的股权问题上一直小心翼翼。

杜菲尔德显然没有学习到如何与拥有资本的投资人们共舞。这本身不是问题，但是杜菲尔德作为一个企业家，不愿意去学习这方面的知识，而是采取竭尽全力保持自己的股份多数的做法，给大家展现的是一个技术上有神一般的眼光，非技术上却沦为“二流普通创业者”的感觉。

与之正好相反，拉里 · 埃里森在整个收购过程中的表现可圈可点。该进的时候进，该退的时候退；要坚持的时候坚持，要妥协的时候妥协，这整个过程都反映了拉里 · 埃里森在战略上很高的境界，和战术上娴熟的运用技巧。

如果杜菲尔德能够从上一家公司里吸取教训，并进一步学会和投资人打交道，那么仁科公司面对甲骨文恶意收购的时候，这些投资人是站在杜菲尔德背后支持他，还是愿意把自己手里的股票卖个差不多的价钱，问题的答案很可能有所不同。

我们只能说，人无完人。杜菲尔德其实更适合做一个 CTO 的角色，CEO 最好还是要拉里 · 埃里森这样在商业和战略上都更有格局的人来做才好。

无论如何，仁科已经离我们远去了。甲骨文却还在，而且越来越变身成为一个庞然大物。我们在仁科的故事上看到的，不仅仅是仁科的成败，还有甲骨文的凶残。

050 | 亚马逊领导力准则之勤俭节约

用亚马逊创始人贝佐斯自己的话形容，亚马逊领导力准则是这家公司取得如此辉煌成就的基石。认真学习这些领导力准则，不但有助于理解亚马逊的企业文化，也可以帮助我们分析亚马逊如何取得了这样举世瞩目的成就。

今天我要说的一条亚马逊领导力准则是“勤俭节约”，其中文官网解释为：

力争以更少的投入实现更大的产出。勤俭节约可以让我们开动脑筋、自给自足并不断创新。增加人力、预算以及固定支出并不会为你赢得额外加分。

这条领导力准则对于我们中国人来说非常熟悉了，通俗一点讲就是“勤俭致富”，用尽可能少的投入获得尽可能多的产出。对于高调宣扬勤俭的亚马逊来说，这条领导力准则确实表现不俗，这里我引用两个例子。

第一个例子是价廉物美的亚马逊电子商务。它的核心就是如何降低成本，从而尽可能地降低物价，来给广大用户提供实惠。

打个比方，亚马逊在美国是物流做得最好的公司，但是其做物流的原因之一，是公司认为物流做好了才能够做到“节俭”，才是真正的勤俭节约。

而做到了勤俭节约，自然就有可能做到价廉物美，从而让公司销售上台阶，让用户也得到实惠，形成非常良性的循环。

第二个例子，我想说说亚马逊目前最红火的、全球最牛的云计算。很多人都知道亚马逊的云计算牛，很多人都提到这种“牛”体现在了技术上，但亚马逊公认的“牛”有一点就是对成本的控制。

怎样做到既可以提供同等的虚拟化计算能力，同时又使自己消耗的物力资源最少，这个事情上只有亚马逊在多年如一日地努力。其结果就是，亚马逊的云计算平台相比其他厂商价格都更便宜；而更牛的是，虽然价格比别人更低廉，但是盈利却比别人多。能够做到这种程度的勤俭节约，不是一般公司可以轻易与其竞争的。

勤俭节约这条领导力准则的实行，当然也并非没有争议。

首先，其工作环境无法与其他公司类比。比如，谷歌和 Facebook 等很多 IT 企业都为员工提供了很好的午餐、晚餐、饮料等福利，而微软虽然不提供午餐、晚餐，但饮料起码是免费的。相较之下，亚马逊只提供很普通的水和咖啡，其他任何东西都要花钱购买。

有人会说，这其实不是真的勤俭节约，因为只有福利好了，员工才更愿意努力干活，形成良性循环。这到底是不是一种合适的勤俭节约方式，无论在亚马逊内部还是外部都存在争议。

相较于办公环境，仓库里面的勤俭节约争议性更大。曾有报纸报道，亚马逊在宾夕法尼亚州的仓库里没有安装空调，并因此导致了一次工人热晕，然后被送医院抢救的事件。此事之后被各大媒体争相报道，并受到了美国政府部门的控告，最后亚马逊不得不花钱在仓库里装上了空调。

此外，为了贯彻勤俭节约的准则，亚马逊还经常会研究公司在哪里成本高了，以及怎样能节约。

有人就发现，招聘本身就是一个非常耗费资源的事情。比如说，招人时会让这个人飞过来面试，还要提供酒店住宿，但是面试很多个人也许只能招进来一个，这让亚马逊的面试成本一直居高不下。再加上亚马逊非常高的人员离职率，如何降低招聘成本自然成了一个需要考虑的问题。

不知何时起，对于应届毕业生的招聘，亚马逊不再需要让人飞过来，而是先在网上做几个测试题，合格后再和招人的领导视频聊半小时，就可以了。这种招聘方法一推出，就受到了亚马逊领导们的表扬，毕竟能够迅速地节省招人成本，是一件很好的事情。只是慢慢地，弊端就开始显现了：这样招来的人很多是干不来活的，并不符合实际需求。

在节省成本上，亚马逊还有一个争议更大的行为。在美国，除非是开除，否则要辞退一个人的话，一般还要象征性地给几个月工资。而且美国的公司在开人上一向比较谨慎。那么，在这方面亚马逊又是怎么做的呢？

它创新地采用了一个早就有的办法：员工绩效提高计划。

这个计划的基本思想是，员工表现不好就要放到一个绩效提高计划里去，如果表现还是不行就要辞退了。在美国的公司里，亚马逊是对绩效考核计划用得最频繁的，无论其原意为何，这都为其“开人”降低了成本，也避免了公司按照惯例必须发离职包裹的情况。

当招聘的创新和绩效考评计划结合起来的时候，问题就来了。在亚马逊，有一段时间一个人入职还不到 3 个月，就可以被领导放进绩效考核计划。这件事情对于刚从学校毕业的大学生们来说，绝对是巨大的挑战。

于是有人想不开，跳楼了，万幸跳楼的人并没有死。但是事情闹大了。

被放入员工绩效提高计划的员工可能确实是不合格的，但是这也恰好暴露了招聘程序从简的弊端，即人员筛选不到位。而随后的绩效考核计划，又来得太早，两者相加共同导致了跳楼的悲剧。我们是不是可以说，这也是“节俭”导致的问题呢？

从实际情况来看，“节俭”这个领导力准则，让亚马逊在方方面面上都考虑成本问题。这种执着于不断优化和降低成本的态度，让亚马逊的很多东西都非常得价廉物美，这不仅仅对用户是好事情，对亚马逊占领更大的市场显然也是好事情。可以说，“节俭”在很大程度上促成了亚马逊的发展，给亚马逊带来了更多的客户。

但是，我们也能看到很多问题，而争议比较多的事情更多地发生在对待员工方面。员工本身很多时候都希望拥有很好的福利，而且不需要为工作以外的事情烦心。很多公司也都相信，好的福利有助于员工更好地工作和创造价值。但是在亚马逊里面，因为勤俭节约这个领导力准则，员工的福利成本同样被节约了。这其中的利弊，值得你我每个人深思。

然而不管怎样，勤俭节约的亚马逊给我们带来了方便的物流、便宜的货物和服务，价格优势是亚马逊战胜线上线下竞争对手的利器。而勤俭节约，对于亚马逊获得今天的市场地位同样功不可没。

051 | WorkDay：杜菲尔德复仇记

英雄无末路，杜菲尔德再创业

2005 年，架不住拉里 · 埃里森（Larry Ellison）带领着甲骨文公司不断提高价码，仁科公司的董事们纷纷“投诚”，卖出了自己手里的股票。仁科公司被顺利地恶意收购了。

甲骨文公司在收购了仁科以后，就开始了大规模裁员，很多员工都被迫离开了仁科，这也包括仁科公司的创始人大卫 · 杜菲尔德。

离开仁科的杜菲尔德心情不佳，这是他第二次败在资本的力量面前，失去了对自己公司的掌控权。为了继续践行自己的理想，也为了给那些共事已久的被裁员工一个安身立命之所，他从出售仁科所得的 6 亿美元中拿出 1 千万美元作为创业基金，再次开始创业。

这次和他一起创业的是前仁科的首席战略官阿尼尔 · 布斯里（Aneel Bhusri ），而这家新成立的公司叫作 WorkDay。WorkDay 做的也是人力资源管理软件，只不过它做的是云端的生意，用的是 SaaS（软件即服务）模式。

选择再次进入人力资源管理软件领域创业，和甲骨文公司收购的仁科产品竞争，这无疑反映了杜菲尔德对甲骨文公司复仇的心。

杜菲尔德自 20 世纪 80 年代开始写人力资源管理软件，先是给大型机写，到后来在个人计算机上写基于客户端 / 服务器架构的，又在互联网时代很快预见到新的趋势并开始写基于浏览器 / 服务器架构的软件，他对于人力资源领域的熟悉程度以及对技术演变的眼光都毋庸置疑。

那么在浏览器 / 服务器架构之后，新一代的软件架构是什么呢？杜菲尔德给出的回答是 SaaS。他新创立的公司 WorkDay 采用的就是 SaaS 模式，具体来讲就是人力资源软件以软件服务的方式卖给客户，对客户按照使用量计费。从技术架构上讲，不但客户端是全部在浏览器上操作，在服务器端用户也没有配置和安装服务器的必要了，所有服务器都交给 WorkDay 来维护。

这个想法如今来看多少有些司空见惯了。云计算已经大行其道，我们每个人都可以谈论云计算的不同服务层次，很多大公司包括微软、IBM 都进入到 SaaS 领域，而 SaaS 对于大部分人来说都不再是什么新鲜玩意儿。

但是如果我们把时间倒退回 2005 年来看，意识到企业软件发展的下一个阶段是云计算上的 SaaS 服务就完全不一样了。为什么这么说呢？云计算领域当之无愧的老大哥和先驱——亚马逊，一直到 2006 年才开始卖它的第一个 AWS 服务：S3 存储。

由此看来，在未来技术的发展趋势上，杜菲尔德的眼光一直都很超前。创立 WorkDay 的时候同样如此。

WorkDay 公司成立于 2005 年 3 月，而发布第一个软件版本则是在 2006 年的 11 月，整个开发过程历时一年零八个月。这么漫长的开发过程，说明云计算上的 SaaS 服务本身是一个很新的东西，WorkDay 要把这样的人力资源服务软件体系做出来，需要很多的时间，解决很多当时工业界从来没有解决过的问题。

WorkDay 在技术上也有很多出彩的地方。从后来公布的信息来看，对数据的管理和存储是 WorkDay 尤其值得大书特书的一个方面。

我们知道，传统意义上的企业级软件，比如说仁科的，SAP 的，IBM 的，甲骨文的，都离不开关系数据库。关系数据库是这些软件最常用的数据存储方式。但是关系数据库也有它自己的问题。

关系数据库的查询在数据量大的时候相对比较慢。支持一个企业可能绰绰有余，但是在 SaaS 的软件服务架构下，关系数据库就需要同时存储很多个企业的数据，这样一来，关系数据库的查询速度，不一定能够跟得上应用的需要。

所以如果在 SaaS 架构下继续使用关系数据库，就必须解决大规模存储在访问速度上的问题。而无论商业的还是开源的数据库，都没有一个切实可行的解决方案。当然我们也可以理解，SaaS 本身就是一个新事物，不可能有专门为 SaaS 设计的基础架构软件。

WorkDay 的做法，无论是在 2005 年，还是此后的若干年内都是非常大胆而领先的。杜菲尔德决定把 WorkDay 的数据都存在内存里，只有需要永久保留的数据才会写回数据库，这样就解决了访问效率的问题。

随着企业数据规模的增加，传统企业软件公司也渐渐开始使用类似的解决方案。比如说，企业级应用软件的老大哥 SAP 在 2009 年开始宣布了它的新一代数据库引擎 HANA，就是一个全内存数据库。从这一点来说，WorkDay 在技术上的确是领先了竞争对手几年的时间。

扩张与崛起，蚕食背后的竞争

从整个发展轨迹来看，WorkDay 颇有当初仁科公司发展的痕迹。它在人力资源管理软件上站稳脚跟以后，同样首先开始进入财务管理领域。这之后，WorkDay 又逐步进入到各个领域，推出了面向学生的产品，和给企业人事部门做招聘的产品等等。

对比仁科的发展来说，2008 年是 WorkDay 比较重要的一年。这一年，WorkDay 历史性地签了伟创力（Flextronics）的大单，在这之前，其服务对象主要还是中小型企业。

仁科公司也经历了一个从小企业到签单大企业的过程。签单大企业意味着 WorkDay 终于得到了主流企业的承认，同时也意味着 WorkDay 和甲骨文终于需要在同一个市场里 PK 和竞争了。

同一年，WorkDay 收购了 Cape Clear 公司，这也是它自成立以来的第一次收购。有能力进行收购，这也侧面说明 WorkDay 已经成长到一定规模。

四年后的 2012 年，WorkDay 成功在纳斯达克上市。这次上市非常成功，股票定价在 28 美元一股，当天就飙升到了 48 美元，且此后一直居高不下，如今更是达到了 113 美元一股。这个比例的涨幅，比百度登陆纳斯达克还要胜上一筹，WorkDay 的 IPO 受欢迎程度可见一斑。

这次 IPO 为 WorkDay 筹集了 6.37 亿美元，而公司估值更是达到 45 亿美元，这是自 Facebook IPO 以后单个公司筹集到的最大资金额。

上市以后 WorkDay 有钱了更是开始全面扩张，业务也蒸蒸日上，伴随盈利的稳固增长，股价也一路飙升，目前已经是超过 100 美元一股了，市值高达 230 亿美元。

作为连续两次被自己创办的公司“扫地出门”的创业者，杜菲尔德这次吸取了更加深刻的教训。这个时候投票权和股权分离的方式在硅谷已经极为普遍，像互联网巨头谷歌和 Facebook，创始人控制的股权不到一半，但是投票权却都超过一半。在 WorkDay 的投票上，杜菲尔德和他的合作伙伴阿尼尔 · 布斯里拥有公司 67% 的投票权。也就是说，只要这两个人不内斗，再也不可能出现创始人被扫地出局的情况了。

WorkDay 上市以后又做了很多次收购，最主要的几次是买了几个不同业务的创业公司，包括 Identified、Zaption、MediaCore、Upshot 等，这些公司分别在招聘、人才管理、内容管理和团队合作等不同领域有所建树。收购之后，WorkDay 便把它们的业务整合进了自己的产品。

另外一次比较大的收购是买下大数据创业公司 Platfora，这家公司因在 Hadoop 计算集群上提供更为方便的数据分析功能而知名。WorkDay 也因为这次收购，开始提供基于财务和人力资源数据的大数据分析功能。

这样一来，WorkDay 已经在很多领域开始和甲骨文直接竞争，并且越来越多地蚕食曾经仁科的客户，后来甲骨文的客户。杜菲尔德的这次创业，成功把甲骨文的客户一个一个抢了回来，也算是报了当年公司被强行收购的仇。

我想，此一时彼一时，不知道拉里 · 埃里森面对杜菲尔德的又一次成功创业，心情会是怎样？

052 | David Duffield的眼界和成败

大卫 · 杜菲尔德（David Duffield）是一个极具传奇色彩的创业人。他先后四次创业，其中三次是以人力资源软件起家的，而且全部成功 IPO。

他创立的第一家人力资源软件公司是 Integral Systems，是在 IBM 大型机上做人力资源开发软件的；第二家是仁科，是在个人计算机上做人力资源软件的；第三家是 WorkDay，是在云端做人力资源软件的。

纵观杜菲尔德的整个创业历程，我想大致可以概括出以下三点：

公司主要是做人力资源软件起家，创业要做自己熟悉的领域；

创始人的技术眼光很准，计算机领域几次大的技术转折都被他洞察预见到了；

公司和投资人总是让杜菲尔德出局，被自己创建的公司抛弃的事情经常发生。

从这三点出发我们可以看到，杜菲尔德作为创始人，其本身的优点和缺点都非常明显，下面我们一起来详细了解下。

1. 坚持做自己熟悉的领域

杜菲尔德的创业过程中有一个鲜明的特点：他总是从自己最熟悉的领域开始做起。对他来说，最熟悉的显然是人力资源管理领域，所以他后来连续三次创业都是先从这个方向开始的。他贯穿始终地先做自己熟悉的领域，站稳脚跟后再谋求扩张，这样一路稳扎稳打，公司表现也证明了其决策的正确性。

2. 精准的技术眼光

杜菲尔德的技术眼光和对计算机发展趋势的预见性，在整个计算机发展史上都是非常罕见的。他很早就预见到了大型机到个人机的转型，之后又预见到了从客户端 / 服务器模式到浏览器 / 服务器模式的转型，再之后预见到了云计算的到来。

可以这样说，他所做的这些转型没有一次是错的，也没有一次不是早于业界的普遍认知。在整个计算机发展历史上，我可以找出很多某些方面特别强的人，但是找不到第二个像杜菲尔德这样，一次又一次对主流技术发展趋势做出如此准确预测并付诸实践的人。

杜菲尔德的三家公司都上市了，而且规模都不小，单从这点上来说，他就属于凤毛麟角的那类人。

3. 创业者的眼界

但是相较于他的技术眼光和预见性，他在技术以外的地方，就远说不上让人惊艳了。具体来说，在股权以及和投资人的关系上，杜菲尔德一直都不擅长，直到最后创立 WorkDay 才终于处理好。

杜菲尔德在仁科上对自己的股权非常小心，生怕重蹈前一个公司中被资本踢出局的覆辙。然而，仁科的巨大成功在甲骨文的收购面前不堪一击。拉里 · 埃里森（Larry Elison）这个人的技术怎么样先不说，但恶意收购仁科的这场商业战，可谓让他既赚到了面子，也赚到了里子。

杜菲尔德本来应该取得投资人的信任，让他们相信仁科公司只有在他手里才能够持续发展并给投资人带来源源不断的收益，并进而在面临甲骨文恶意收购时取得投资人的长期支持。

但是，杜菲尔德一直都害怕和投资人打交道，在股份的问题上始终没有真正处理好，因此面对甲骨文的恶意收购，投资人在高价下都相信一锤子买卖更划算。这无疑是杜菲尔德作为一个公司领导人很大的短板。

一个公司的成功，其实是多方面因素促成的。而公司创始人的素质，不应该仅仅体现在技术上，在商业、公司管理、投资人关系等很多方面，杜菲尔德都大有提升空间。

同时你又可以看到，杜菲尔德在自己所创立的公司中一直都是一把手，从未真正意义上放权给其他人。我相信杜菲尔德身边不缺更加适合去做管理的人，而他更应该做好自己首席战略官的角色。只有当一个人知道自己擅长什么和不擅长什么，才能够驾轻就熟地把事情都做好。

进而我们也可以看到，杜菲尔德在非技术方面的学习能力其实是有问题的。第一次被自己创立的公司“开掉”以后，后续为了确保对公司的控制权，其做法一贯是努力保持对公司的绝对控股。仁科本来可以发展得更好、更快、更强大，而杜菲尔德的这种做法让他和投资人之间的信任感极低，限制了仁科的成长空间，更让仁科失去了抵御恶意收购的能力。

我想，从杜菲尔德一路的成败上，我们应该学到点什么。

首先，一个人能够清楚地认识自己，不是一件容易的事情，但是清楚地认识到自己擅长什么不擅长什么，却非常重要。所以如何清楚地认识自己，是我们每个人都需要学习的。

其次，一个人如果知道自己不擅长什么，应该明白怎样才是最好的弥补方式。杜菲尔德在自己擅长的领域里面做得很好，但是对自己不擅长的领域，他不是去学习别人正确的处理方式，或者引入合适的人来帮助弥补不合适的地方，而是更多地试图避免触及这些领域。这种做法，显然是他未能够真正打造世界级公司的最主要原因。

最后，我觉得无论怎样，杜菲尔德都有一点非常值得你我学习，那就是一种生生不息的奋斗精神。他在一次又一次失败以后，又再度创业，继续把公司带上市走向新的成功，这不是一般人能够做到的毅力。我们也许没有对方的技术眼光，但是可以有对方的奋斗精神。

053 | 分析企业的两要素：远见和执行力

分析企业有很多种方式，其中一种是看两个维度：远见和执行力。这也是我分析一家企业时常用的办法，它受到了 Gartner 魔力象限图的启发。

Gartner 公司是全球最权威的 IT 研究和顾问咨询公司，通过为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策，为决策者在投资风险和管理、营销策略、发展方向等重大问题上提供重要咨询建议，帮助决策者作出正确抉择。

一个魔力象限图包括两个维度：远见和执行力。Gartner 按照在这两个维度上打分的高低，把市场上这个领域内所有的公司分成四类：

领导者：远见高，执行力高

探索者：远见高，执行力低

观望者：远见低，执行力低

挑战者：远见低，执行力高

     Gartner 魔力象限图（来源：Gartner）

Gartner 认为一个行业的领导者必定是远见和执行力双高。我有次和国内某著名 IT 企业的一个副总裁吃饭，期间聊起企业到底靠什么才能成功的话题，对方给出的答案也是：远见和执行力。

为什么说通过远见和执行力这两个维度对企业进行分析是一个行之有效的办法呢？接下来，我通过几个例子详细说一下。

既没有远见也没有执行力的公司，经典的代表应该是惠普了。惠普在转型过程中，把自己有价值的东西，比如医疗仪器都卖了或者拆分了；于此同时，自己则努力要成为全球领先的大 PC 机制造商。

放弃了高科技的东西，去做毫无前途的 PC 机制造商，在我看来这就如同杀鸡取卵；不过后者的目标在吞并康柏之后倒是实现了。

惠普在合并过程中保留了两者的品牌和生产线，没有优化供应渠道，没有优化产品线，也没有就两者的生产设施进行有效地整合。所以惠普的合并，并没有给用户带来价廉物美的 PC，也没有给惠普带来丰厚的利润。这是典型的既没有执行力也没有远见，企业只能眼看着走下坡路。

有执行力却没有远见的企业，联想大概算一个。“贸工技”这个概念就是联想提出来的，意思是贸易最重要，工业生产其次，科技是企业发展里面最不重要的。为了迎合“贸工技”概念，联想 1995 年撤销总工程师，取消了包括程控交换机在内很多项目的研发，让自己成为了一个 PC 机组装公司。

联想作为一个企业，执行力可谓十分强大，一旦开始走 PC 机制造大厂的道路，就很快地奔着这条路一往无前。在收购了 IBM 的 PC 机资产之后，更是迅速成为中国和全球最大的 PC 机制造厂商之一。

而且和惠普不同的是，联想的整合能力非常强，整合 IBM 的资产以后就迅速地降低了成本。IBM 著名品牌笔记本电脑 ThinkPad 以贵闻名，联想接手之后硬是将价格迅速下调，销量迅速上升，一时之间赚了不少银子。

可惜的是，路选错了，纵使执行力再强，纵使一时能赚到钱，联想依旧因为技术积累差，变成了一个和惠普一样看不到未来的企业。

接下来，说下有远见却没有执行力的企业。2008 年夏天我在 IBM Almaden 研究院实习，记得当时研究院做了一个讲座，内容是预测未来几年科技将如何发展以及 IBM 该怎样应对。

预测报告里大致是这样讲的：未来是云计算的天下；大数据和基于数据分析的决策也很重要，人工智能技术的发展会占据一个非常重要的地位。

我当时和 IBM 的几个院士以及研究员都有过深入的交谈。可以这样说，之所以我在一年以后毕业时毅然选择了大数据方向，并且加入微软，就是因为这次实习的时候接触到了这群人，这群人带给我的影响很深远。

作为这个预测的体现，IBM 早早就提出了智慧城市、智慧地球的概念。这种全球联网，基于大数据和云计算，采用人工智能基于数据做出决策的智慧软件，是不是很熟悉？今天的各大互联网公司都在往这个方向走。

那么今天的 IBM 发展得怎么样呢？云计算转型做了几次又推倒重来，早早进入大数据领域，又把自己做的东西推翻了，全盘赌在 Spark 上。至于 IBM 引以为傲的人工智能，Watson 在医疗领域的扩展也连连失利。有谁敢说 IBM 成功了？更重要的是，当初提出这些远见的人，纷纷都离开 IBM 去谷歌等其他公司了。

为什么会失败呢？我和里面的一些人后来也聊过。IBM 的整个管理体系非常官僚，做事情非常没有效率，而且办公室政治严重，同样的事情好多人在做，有时最后谁胜出也不看技术怎么样，要看背后的后台。所以有能力的人不一定有资源干活，有资源的人又有自己的想法，到最后就是项目不断推倒重来，有能力的人待不下去，项目一直都无法落地。

最后，说一下有远见也有执行力的企业。有远见也有执行力的企业，亚马逊是一个代表。亚马逊的领导力准则里面，对领导者的远见和执行力都提出了非常直接而深刻的要求。比如，从远见的角度来说，领导人要 think big，从执行力的角度来说，领导人要 bias on action，等等。

杰夫 · 贝佐斯（Jeff Bezos）在 2000 年前后就开始注意到云计算市场了。作为第一步，他曾经做出了亚马逊历史上对内部系统最大的改变。他要求亚马逊的任何一个功能，都必须成为一个服务，服务和服务之间需要通过 HTTP 来访问。这种做法使得内部结构服务化，从而内部的服务很容易开放出来给外部客户使用，成为云计算服务。

2006 年的时候，亚马逊上线了第一个云计算服务：云存储服务 S3。之后亚马逊经年累月、孜孜不倦地在云计算上投入，而云计算真正火起来是这几年才有的事儿。等到大家都看到云计算是趋势的时候，亚马逊不但早早就关注到了那个市场，更是早早就构建了各种各样的云服务。由此可见，远见和执行力的结合，才能成就行业的领导者。

看一个公司只要认真分析这两个方面就可以给我们很多启示，那么如何就这两个方面做出判断呢？

首先来看执行力，执行力相对更好判断，因为过去的状况往往可以用于论证一个企业未来几年的表现。一个执行力很强的企业，不可能在未来两三年内突然之间大变样，不知执行力为何物。

其次来看远见。远见相对难判断，你不能简单地基于过去预测未来。你可以这样想：如果我这次不能够很有远见地判断出这个领域是趋势，是不是就意味着下次在另一个领域也同样没有远见？

比如，微软错失了移动互联网，但是在云计算的布局上却显得非常有远见。那么，我们能用微软在移动互联网上的惨败，来判断它在云计算上的布局是个毫无远见的想法吗？由此可见，远见不能简单地依赖企业的过往表现来做出判断。

就我个人的经验来看，要判断一个企业是不是有远见，很多时候要看这个企业的领导人是谁，这个领导人又有什么样的特质。另外也要想一想，我作为判断一个企业是不是有远见的人，自己对于这个企业前进的方向又有多了解？

比如说，我在数据库和大数据领域耕耘超过十年，所以对自己在这一领域的判断力是有自信的，对于某个想法有远见还是没远见，我的判断多少有可以借鉴的地方。但是如果让我去判断物联网的发展趋势，或者机器人领域应该如何发展，我也只能两眼一抹黑了。

最后总结一下。

对于任何一个企业，远见和执行力都缺一不可。而要分析一家企业，我们可以简单地从其过往表现看其接下来的执行力，但不能因此简单地判断其是否具有远见。

远见，对一家企业的领导人提出了更高的要求，无论他是保有在相关领域的多年经验，还是他过去在某些领域曾经表现出远见，都不直接代表他在未来的另外一个领域依然同样有远见。

要想看懂一个企业，分析者自身的能力也是一个关键，因为分析者自己如果没有足够的远见，就无法判断企业和企业领导人是否有远见。

054 | 互联网第一股雅虎的兴衰：霸主的诞生

如果说在互联网的发展史上，哪些公司需要被载入史册，雅虎必定有它一席之地。很可惜的是，这个诞生于 1994 年，曾经的“互联网第一股”，伴随着 2017 年固定资产被 Verizon 完成收购，已经不复存在了。但是雅虎的故事，还是值得讲一讲的。

1994 年 1 月，美国的互联网向公众开放并不久，当时最容易接触到互联网的是美国各大高校。当时就读于斯坦福大学电气工程系的博士生杨致远（Jerry Yang）和大卫 · 费罗（David Filo），在系里创建了一个网站，名字叫作：Jerry and David’s Guide to the World Wide Web。

简单一点来说，杨致远和费罗把当时互联网上的所有资源搜集了一下，然后整合成一个有目录层次结构的分类索引网站。这样一来，用户就可以通过这个索引网站去访问互联网了。在互联网的早期阶段，互联网上资源的发现是一个大问题，而杨致远和费罗的做法，则为这个问题提供了一个解决方案。

当然我们可以看到，这个解决方案从侧面反映了当时互联网上资源的规模。毕竟，一个用人工整理的分类目录，就可以囊括整个互联网里大部分有价值的资源。两个月后，这个页面就被改名为“Yahoo！”，这个名字是个缩写（Yet Another Hierarchically Organized Oracle），中文翻译过来就是“又一个分类整理的先知”。

这个页面最初是放在斯坦福大学的网站上给人免费使用的。但是访问量日益增大，斯坦福大学很快就无法处理这么大的流量了。1995 年 1 月 18 日，yahoo.com 的域名被成功注册，杨致远和费罗也把网站搬出了斯坦福大学。

传说当时做网络浏览器的网景公司看到有这样一个访问量巨大的网站，就在它们的浏览器里面给雅虎专门加了一个链接。于此同时，因为学校请杨致远和费罗把这个网站搬离斯坦福校园网，雅虎网站顿时无家可归了。

财大气粗的网景公司给他们两位送了一台服务器，借此以 yahoo.com 作为域名的雅虎公司正式成立，背后便是两个毅然退学不再继续读博士的创始人。

雅虎公司的运营模式非常简单：用户要访问互联网，先访问雅虎这个网站，再通过雅虎去访问其他资源。这就是第一代互联网企业门户网站的经典运营模式。一年后，各种各样的门户网站如雨后春笋，而我们国内当年也出现了网易、搜狐、新浪三大门户网站。

雅虎公司成立以后需要投资，最初的投资是来源于红杉资本的 200 万美元。但是因为雅虎网站是免费的，而越来越多的人访问雅虎导致流量和点击率剧增，当时互联网的带宽成本还很高，所以这点钱很快就烧完了。

这个时候杨致远遇到了软银的孙正义，软银的投资让雅虎一下子有了底气。软银最初只拥有雅虎 5% 的股权，然而随着投资的深入，孙正义在雅虎上市前后持续增持雅虎的股票，一度达到了 40%。

对于公司来说，盈利是最重要的目标，杨致远很快就想到了后来门户网站都追寻的盈利方式：给用户免费的目录分类服务，吸引用户来访问，同时在网站上给企业显示广告来收钱。这个方式不仅让雅虎获得了越来越多的访问量，而且赚了越来越多的钱。

雅虎在成立一年多后在 1996 年就上市了。上市之后更是受到投资人的追捧，上市当天股票一度涨到发行价的 3 倍。要知道，那时的雅虎还是一个不盈利的公司。

在此后的几年里，一直到 2000 年互联网泡沫破灭之前，雅虎的股价一直都在迅猛增长。伴随股价增长的是猛增的流量和广告收入，1998 年的一项调查显示，雅虎是所有门户网站里面访问量最大的。无论是业绩还是股市的表现，都给雅虎赢得了“互联网第一股”的美称。

在那个互联网刚兴起的年代里，雅虎的广告业务一直都非常好。这大半得益于雅虎是第一个个门户网站，也是访问量最大的网站，也是各类高大上品牌选择合作时的首选，等等。

但是那个时候的人们确实没有搞清楚，互联网的发展到底要怎样才能赚到钱。几乎所有人都认为，流量和点击率是一个公司最核心的价值。而投资人投钱给这些公司，看的就是流量和点击率。

但是，在互联网上显示广告其实没有想象中那么好赚钱。在新闻、咨询、视频、游戏等内容还未极大丰富的当时，互联网上广告的营业额占整个广告市场的总营业额是很有限的。很多网站为了获得流量大量烧钱，但它们的广告业务却不赚钱。即使是雅虎，虽然比别人赚得更多，它的赚钱效率与流量和点击率的增长比起来，依然不是那么好看。

这种疯狂的烧钱模式一开始的时候可以运行下去，是因为不断有新的投资人、有新的资金投入进来。但是野蛮生长了好几年，却见不到收益，而互联网的显示广告市场也没有因此而繁荣起来。

等到 2000 年美国总统大选开始的时候，这场只见流量涨，而不见收入增长的互联网泡泡也开始被戳破了。纳斯达克股市到处都是狂跌的现象，雅虎作为“互联网第一股”也不能免俗，市值缩水了 90%。

很多人都会问，互联网的第一次泡沫到底是怎么来的？雅虎这个免费提供门户网站，整合互联网资源，让大家去通过雅虎访问互联网，同时获取流量，给企业做广告的模式，是不是整个互联网竞相抄袭，流量满天飞的罪魁祸首？

这的确是一个值得我们思索的问题。为什么互联网的第一次繁荣，是一次泡泡般的繁荣？而雅虎作为“互联网第一股”，从成立到上市到市值一路飙升，到最后掉到只剩 10%，这个故事告诉了我们什么？雅虎作为“互联网第一股”都可以掉到市值只剩 10%，可想而知其他公司又会面临一个什么样的境况。

亲爱的朋友，从雅虎的发展到互联网泡沫破裂，你又有些什么想法呢？欢迎留言探讨。

055 | 互联网第一股雅虎的兴衰：运气不敌技术

伴随着互联网泡沫的破灭，雅虎的估值下降了 90%，当时的雅虎 CEO 蒂姆 · 库格尔（Tim Koogle）被迫下台。新上任的 CEO 特里 · 塞梅尔（Terry Semel）来自时代华纳，这之前他在时代华纳工作了 24 年，一直做到了联合 CEO。同时上任的还有新的 CFO 苏珊 · 德克尔（Susan Decker）。在未来的若干年里，CEO 塞梅尔和 CFO 德克尔对雅虎的发展起到了至关重要的作用。

2001 年的雅虎，可谓一塌糊涂，各种业务都在亏钱。面对这种状况，刚上任的 CFO 首先要控制财务状况。德克尔在进入雅虎之前是在投行工作的，而对于投行的人来说，处理财务的方式，很大程度上就是止损止盈，把钱投向能够赚钱的地方，砍掉亏钱的窟窿。

德克尔在雅虎的做法和投行的一贯做法没有什么区别。她上任以后就对公司的所有项目按照投入产出比排了个序，那些赚钱的就可以得到更多的投入，而不赚钱的，就限期盈利，如果实在不能赚钱，项目自然而然就因为没有投入而死掉了。

这种做法是不是最好呢，这值得商榷，因为未来的金蛋可能需要很长时间的孵化才能赚钱。但是最起码的，这个做法让雅虎有效地控制了成本，降低了破产的危险。这是典型的一种节流的做法。

既然有节流，那必然也得有开源。这个任务交给了时任 CEO 塞梅尔。塞梅尔之前一直在传统媒体时代华纳工作，本身并没有在高科技企业工作过的经历。当他被董事会选为新任 CEO 的时候，很多人对他能否胜任尚有顾虑。

然而雅虎骨子里从来没把自己当成一个高科技公司，而更多地觉得自己就是个新兴的媒体公司，技术则是帮助雅虎实现媒体公司的手段。历史发展的轨迹也告诉我们，雅虎从来都没有发明过任何开创性的技术。

塞梅尔的做法非常简单：把雅虎原来免费的服务统统收费。比如，雅虎率先实现了对邮箱的收费。这种收费风潮又让互联网泡沫破灭以后存活下来，却苦苦寻求盈利模式而不得的其他网站开始竞相效仿。

雅虎邮箱免费的只有 4 MB，大一点儿就得交钱。这的确让雅虎很快赚到了钱，但是也带来了很多副作用。用户愿意使用免费的产品，却不一定愿意付费。4 MB 的邮箱用户需要不断删除邮件，用户体验很差。如果有一个更好的免费邮箱出现，雅虎的用户很快会流失。果然，2004 年谷歌推出容量为 1 GB 的免费邮箱 Gmail，轻轻松松地从老牌邮箱提供商雅虎和 Hotmail 那边抢下无数的用户，主要就是因为这股收费风潮。

当然这些收费得到的还只是小利。加上雅虎在显示广告领域已经是最大的广告商，赢利的上升空间已经非常有限，所以雅虎还需要开拓另外一条路子。这条赚钱的路子来得多少有点偶然，谈这个问题之前，我想先聊一下雅虎这个企业一些信念上的问题。

从雅虎创立之初，创始人对人的工作质量的信任就是高于机器的。在雅虎看来，互联网资源的索引，最方便的方式就是人工操作，而且相信人工准确可靠，如果用机器去自动索引，会很慢，主要是因为机器自动索引的质量不行，需要人工进一步纠正。

雅虎早年做过一个机器自动整理索引的项目，但是机器整理出来的索引质量差，反而加上了人工纠正的代价。这样一来，机器自动索引还不如人直接做。所以雅虎很快就停止了投资。

但是随着互联网信息的增多，进入 2000 年以后，雅虎也需要一个搜索引擎去帮助用户找到那些没有被雅虎人工索引的信息，只是它不太愿意自己投钱投人去做搜索引擎。所以雅虎的搜索引擎很长时间里只是一个壳儿，它背后的服务被外包给了其他公司。这个服务提供商最初是 Inktomi，后来是谷歌。

话归正题。正当 CEO 塞梅尔为钱发愁的时候，一家叫作 Overture 的公司找上门来，这家公司发明了一种在搜索结果中对广告进行竞价排名的方法。具体来说，广告厂商可以通过竞价的方式来出价，让这家企业出现在某个特定搜索的结果中，特别是出现在搜索结果中靠前的位置。

这个商业模式非常成功，Overture 通过与雅虎以及微软的 MSN 合作，赚了很多钱。塞梅尔在和 Overture 合作一段时间后，于 2003 年买下了 Overture。而且塞梅尔也意识到了雅虎可能需要自己做搜索，因此他一边用着谷歌的搜索，一边于 2002 年买下了曾经给雅虎提供搜索的 Inktomi。

Overture 提供竞价搜索服务始于 1998 年，准确地说，那时这家公司的名字叫作 GoTo.com，是“竞价排名搜索的祖师”。1999 年 GoTo.com 就自己的竞价排名，在美国及其他几个国家申请了专利，这项专利两年后正式被美国专利局批准。

于此同时，作为搜索引擎提供商的谷歌也开始了盈利之旅，开发出了类似竞价排名的 AdWords 服务，这个服务后来奠定了谷歌全球最大广告公司的地位。AdWords 一上线，结合谷歌的高质量搜索引擎，顿时就如同开了印钞机一般。

Overture 开始和谷歌打官司，根据竞价排名专利控告谷歌侵权。这场官司在雅虎收购了 Overture 以后愈演愈烈，最终以谷歌给了雅虎 270 万股谷歌的原始股而达成和解。因为之前雅虎就对谷歌有投资，所以此时手里已经握着谷歌的大量原始股。

雅虎的两个联合创始人希望公司可以收购谷歌，于是就有了塞梅尔与谷歌的创始人拉里 · 佩奇（Larry Page）和谢尔盖 · 布林（Sergey Brin）之间两顿饭的故事。

第一顿饭，谷歌报价 10 亿美元，并且表示可能 10 亿也不想卖，塞梅尔说回去考虑考虑。第二顿饭时塞梅尔告诉对方，愿意出价 10 亿美元收购，谷歌的两位创始人说现在要 30 亿了。由此塞梅尔明白谷歌是不想被收购的。

进入 2004 年，因为搜索广告带来的收入雅虎盈利越来越多，于是决定抛开谷歌单干，打算构建自己的搜索引擎和广告系统。

塞梅尔知道自家的搜索和广告系统都不如谷歌，但是又不甘心继续用谷歌的技术，让谷歌赚大钱，所以投入了大量资金去打造新一代搜索和广告系统，为此不惜成立了雅虎研究院，招了大批人。

有时候我在想，不能说塞梅尔的眼光不行。他虽然是从传统媒体来的，但是也意识到了技术的重要性。然而雅虎的技术人员遇到谷歌的技术人员，只能说是雅虎的悲剧了。雅虎骨子里就是一个“一流的媒体公司二流的技术公司”，在谷歌最为擅长的战场上开战，结果可想而知。

2006 年，在经过若干次的延期、项目组若干次的重组和撤换领导之后，雅虎新广告系统 Panama 终于上线了。上线以后，大家发现这个系统真是让人大失所望，雅虎的广告收入继续下滑，谷歌的广告收入继续上涨。

于是在耗尽了耐心之后，失望的投资人们开始抛售雅虎的股票。雅虎股票大跌，2007 年 6 月 18 日，塞梅尔被董事会赶下台，接任的是雅虎创始人之一杨致远。

有关塞梅尔这个人，我对他的看法有点复杂。从商业上来说，无论是买搜索引擎、买搜索广告提供商，整合并开发自己的系统，其实都没有什么错。另外，“忽悠”投资人，给公司更多的时间把事情做好，也谈不上错在哪里。

但是毫无疑问，雅虎这个媒体公司，技术上的确输了一筹，而雅虎遇到的对手谷歌则是这世界上技术最牛的公司之一。塞梅尔在谷歌最擅长的领域里，带领雅虎与其一战毫无悬念地失败了，然后被投资人从 CEO 的位置上撤掉，难道真的就是他的错吗？

056 | 互联网第一股雅虎的兴衰：没有救世主

杨致远从建立人工编辑的互联网分类索引，到创立雅虎，再到雅虎上市，用了不到两年的时间。之后他想出通过给厂商做显示广告的方式，让雅虎在第一次互联网泡沫破灭之前赚了很多钱，成了全球访问量最大的网站。

是杨致远在互联网发展初期赶上了好时候，还是说他本就是个天才、很有本事，因而发现了这个机会呢？

之后雅虎在发展，杨致远忙于在全球复制雅虎的成功，首先就是非常成功的雅虎日本，之后是依然成功的雅虎台湾。再后来，杨致远进入中国大陆，买下了周鸿祎的 3721，成立了雅虎中国。一年后，他又以 10 亿美元和雅虎中国的资产与马云做了个交易，拿走了阿里巴巴 40% 的股份。

如果时光可以穿越，不要说 10 亿美元，20 亿美元换阿里巴巴 40% 的股份，我也干啊。

然而，虽然杨致远的投资有声有色，雅虎美国却在特里 · 塞梅尔的带领下战斗失利。广告和搜索业务的失败，让雅虎股票急剧下跌，投资人倍感失望，用水深火热形容那时的雅虎绝不为过。于是，大家都指望着正在全球成功复制雅虎的杨致远来拯救，这位英雄此次却也注定让人失望。

伴随着杨致远的上任，当时被谷歌全方位挑战的微软向雅虎抛出了一份收购要约，计划以每股 31 美元，总价 446 亿美元收购雅虎。微软抛出收购要约的当天，雅虎收盘价为 19.18 美元，溢价 60%。

从收购价格上看，微软还是很有诚意的。但是雅虎创始人杨致远显然不希望自己创立的公司被收购，第一轮交锋中雅虎董事会拒绝了微软收购。

雅虎董事会觉得雅虎每股值 40 美元，而微软出价才 31 美元。当时雅虎股票的交易价是 19.18 美元，如果微软从实际交易价格来看，31 美元一股不算低。但是和雅虎以前的股价以及雅虎董事会心目中的股价比，这个 31 美元的报价也不算高。而至于那时雅虎到底是不是还值 40 美元，谁也说不好。所以我们很难说，到底是微软在趁火打劫，还是雅虎太贪婪了。

若干个回合之后，微软最终在 5 月 4 日放弃了对雅虎的收购，并在随后给雅虎提供了替代方案，表示只打算收购雅虎的搜索部门，而不是全盘收购雅虎。

当时的情况是，雅虎董事会里代表华尔街的人，包括亿万富翁卡尔 · 伊坎（Carl Icahn）都希望收购成功，而创始人兼 CEO 杨致远以及 CFO 苏珊 · 德克尔（Susan Decker）持不同意见。

德克尔这个时候出手了，她搞了一个和谷歌进行搜索和广告合作的方案。这个方案等于雅虎完全放弃自己开发的系统，在自己网站上使用谷歌的技术，然后和谷歌分成。

我们可以从两个方面来看这个方案：首先，因为谷歌的技术比微软更牛，这种做法有可能带来更多的利润；其次，因为谷歌和雅虎都已经是广告市场的巨鳄，这个合作又有极大可能会被美国司法部以反垄断的名义毙掉。

事实上，这个合作直接导致雅虎宣布和微软终止所有谈判，转而和谷歌合作。而且，这个合作又果不其然，迅速被美国司法部以反垄断的名义毙掉了。

折腾一番却一无所获的雅虎让董事会非常生气，2008 年底创始人杨致远被免职。于此同时，美国迎来了一场非常严重的经济危机，微软也开始为过冬做准备。

这里插个题外话，收购雅虎无果，但微软从雅虎挖来了搜索部门的负责人：副总裁陆奇。同时微软对公司进行改组，成立了在线服务部门，陆奇出任总裁。

要说起前面那位推动雅虎和谷歌合作的 CFO 德克尔，其商业头脑那真是一言难尽。雅虎早年投资谷歌拿到了很多原始股，此后从 Overture 竞价排名官司中又得到了更多的谷歌原始股。而就在谷歌上市前，她把这些股票以 80 多美元一股的价格统统卖掉了。

要知道，这些股票在今天每股可都超过 2000 美元！这成了她商业决策中的一大笑柄。从雅虎下台以后，她就没再从事任何行政职务了。

董事会接着从外面找来了卡罗尔 · 巴茨（Carol Bartz）。巴茨之前是欧特克公司（Autodesk）CEO，1992 年上任, 2006 年离职，在这 14 年的任期里，她成功让欧特克的营收从 3 亿美元增至 15 亿美元，欧特克的股价也以每年 20% 的平均增长率持续增长，这是很了不起的成就。

但欧特克是一家传统软件开发企业，她并没有在互联网企业工作的经验。因此，她能否带领雅虎走出困境，从她上台第一天起，就有很多质疑。她在雅虎期间做的一件大事就是让雅虎和微软签署了一份协议，雅虎从此开始自废武功，使用微软的必应搜索引擎以及广告系统。

巴茨对雅虎的前景毫无办法，上任不到两年便被董事会解雇。这次解雇事件也开了雅虎历史上的先河，董事会主席只是给她打了个电话通知她被开了，根本没有当面告知。

下一位 CEO 是斯科特 · 汤普森（Scott Thompson），这个 CEO 下台更快，不到半年就被人告，主要理由是他在简历里说自己本科拿了会计和计算机双学位，而实际上他只拿到了会计学位。

此事能够直接导致 CEO 倒台，其实也很稀奇，在美国公司历史上因为这样一点小事就下台的 CEO 并不多见。比如说，我在前面提到 Concur 的 CEO 也被质疑过学位问题，但是整个公司都没把这个事情当回事，CEO 照样做自己的 CEO。只能说，汤普森上任后的表现也是不怎么样。

这之后，雅虎终于迎来了它最后一位 CEO 玛丽莎 · 梅耶尔（Marissa Mayer）。梅耶尔在加入雅虎之前可谓赫赫有名，“硅谷最牛的”“职业发展最快的”“最漂亮的女性”等等各种光环加持，而大家对这位新任 CEO 的期望也很高。

只是梅耶尔对于拯救雅虎似乎也没什么有效的办法，她的办法就是买买买。以雅虎自己的盈利状况，梅耶尔根本无法实现自己买买买的梦想，但是早年杨致远投资阿里巴巴的那笔钱换来了阿里巴巴的大量股票，这就让买买买成了可能。

梅耶尔领导下的雅虎在阿里巴巴上市之前把手里持有的股权卖掉不少，因此有了几十亿美元的现金收入。这些杨致远投资赚到的钱，成为了梅耶尔通过买买买拯救雅虎计划的基石。

雅虎买了 Tumblr、Rockmelt、BrightRoll 等很多公司，但是业绩并没有什么起色，股价也主要靠着手里阿里巴巴的股票撑着。雅虎作为一家独立的公司，从“互联网第一股”到现在基本上已经是个空壳子了。

有很多人分析过“为什么梅耶尔不能够通过买买买拯救雅虎”，这个问题在我看来非常简单。谷歌是世界上技术最牛的公司，只要领导人有想法，技术人员都能做出东西来。而雅虎的技术水平相比较而言就不怎么样了，特里 · 塞梅尔在商业上并没太多差错，且集中火力在搜索和广告上，也只能因为公司技术水平不行而败北。

梅耶尔买的初创公司又很杂，说明她也不知道做什么方向能够拯救雅虎，只能不断地试。而初创公司的技术人员水平良莠不齐，雅虎自己的技术水平也很一般，即便上层有想法，下面的人也没办法做出来。梅耶尔买买买无非是在浪费钱，既没有找到公司要努力的方向，也没有改变雅虎技术不行的事实。

这之后留给梅耶尔的也就只有裁员和变卖资产了。2016 年 Verizon 出价 48.3 亿美元购买雅虎的所有资产，这个价格仅仅是当年微软收购价的 10%。随后雅虎在 2014 年发生的几次用户数据泄漏事件被披露，又让 Verizon 把收购价格继续下压。等到一年以后雅虎正式被卖出，收购价只有 44.8 亿美元。

至此，雅虎的所有固定资产都卖给了 Verizon。而雅虎没有被收购的雅虎日本和阿里巴巴的股票投资，则挂在了改名后的投资公司名下。雅虎这家公司存在了 20 余年，从“互联网第一股”到一无所有的故事至此结束。

回头看雅虎，其实有很多机会可以活得更好，但是这些可能性都没有变成现实。杨致远没能够拯救雅虎，后续接连上任的 CEO 更是没能拯救雅虎。其实雅虎在其漫长的衰败过程中，是不缺钱的，也一度是不缺名气的，之所以最后变成了这样，我想雅虎董事会的责任最大。

董事会不能明白雅虎需要的是一个坚定的方向，和强有力的执行手段，反而不断选取一个又一个不合格的 CEO，白白耗费了财力、物力和最为宝贵的时间。这无疑是最大的遗憾。

057 | 成也杨致远，败也杨致远

雅虎曾经是互联网上访问量最大的一个网站，雅虎公司也一度发展为让人艳羡的“互联网第一股”。但是后来雅虎公司的发展却每况愈下，最后被 Verizon 以非常低廉的价格收购了。

在互联网发展史上，雅虎公司的故事注定是非常浓重的一笔。而雅虎的成败，和创始人之一的杨致远有着紧密的关联，今天我就来分析一下他和雅虎公司一路沉浮间的关系。

雅虎成立之初是一个人工整理的分类网站，大致类似于一个商品目录。这种人工编辑的网站，在互联网资源非常匮乏又没有其他替代方法时是非常有效的。人们都非常喜欢使用这类网站，因为它们有两个很重要的特点：

信息很齐全；

信息很准确。

杨致远创立雅虎并让雅虎在纳斯达克上市以后，很长一段时间里，他最主要的工作是在世界各地复制雅虎美国的成功，并先后创立了雅虎日本和雅虎台湾，这两个网站都很成功。成功到什么程度呢？曾经一度互联网前 20 访问量的网站，雅虎美国、雅虎日本和雅虎台湾都在列。

但是这个模式有一个致命的缺点。随着互联网内容呈指数级增长，和互联网信息更新的速度越来越快，靠人工整理、以分类目录的方式展现出来的资源，既不能够做到囊括整个互联网里大部分的信息，也无法保证这些信息的准确性和时效性。

什么才是这个问题的正确打开方式？今天我们这些知道历史怎么发展的“开挂”的人，其实都知道答案：搜索引擎。雅虎曾经尝试过用机器去自动聚合资源，来代替人工去建立索引。当然这并非搜索引擎的全部，但起码也是一种自动化的尝试。

只是机器的错误率始终都比人高，而非常相信人定胜天的杨致远，在很长时间里坚持“人工比机器更有效”的观念。所以雅虎虽然是“互联网第一股”，有钱也有人，却从未尝试用技术手段去解决这些问题。

但是很多成功的公司都知道，即便机器一开始做得比人差，慢慢就做好了。而机器可以 24 小时无疲劳不间断地工作，可以很好地扩展出去，这些优势绝对不是人可以比拟的。不信？加机器容易，加人你试试？

杨致远作为创始人对于技术的态度，很大程度上奠定了雅虎后来那么多年最重要的问题：不重视核心技术的发展，从来都不是一个技术公司。

从这个角度看，杨致远一开始通过人工整理目录，让雅虎很好用很成功，但正是这种做事方式，和对这种做事方式的拘泥，导致雅虎始终没有从“以人为主”的企业过渡到“以机器为主，以技术为核心生产力”的企业。这样一来，随着互联网的规模化发展，雅虎的消亡其实也就是注定的了。所以我说“成也杨致远，败也杨致远”。

杨致远作为创始人，最为人称道的可能是雅虎中国的那单生意。杨致远想在中国大陆复制雅虎的成功历史，无奈因为进入中国实在有点晚，那个时候三大门户网站已经兴起，没有了雅虎的机会。

但是杨致远成功以雅虎中国的资产和区区 10 亿美元的投资，换来了阿里巴巴集团 40% 的股份。这些股票放到今天，市值超过 1600 亿，这种投资回报率，简直无法想象。我始终不明白的是，一直精明的马云，为什么会做这单生意。一直看起来老实忠厚的杨致远，却让马云爸爸给他“打工”，赚得数钱都要数到手抽筋。

可以说，雅虎发展的后期，包括美女 CEO 任性地买买买，最终还是要归功于杨致远这神来一笔般的投资。没有这笔投资，雅虎可能在 2008 年的经济危机后就早早破产了，根本撑不到 2017 年。

2007 年杨致远以创始人兼“救世主”的身份出任雅虎 CEO，随后的 2008 年初微软对雅虎发起收购要约。这场收购如果今天回头看，应该是雅虎最后一次拯救自己的机会了。但是杨致远却看不清形势，不愿意把雅虎卖了。

作为创始人，我可以理解杨致远对雅虎的感情，但是作为 CEO，杨致远却因看不清楚形势，最终导致雅虎卖给 Verizon 的价格都比不上卖给微软的一个零头。从这个角度上看，杨致远错失了最后一次拯救雅虎的机会，对雅虎的最终灭亡是有直接责任的。

这就是杨致远和雅虎的故事。没有人是尽善尽美的。杨致远创造了雅虎，给互联网的发展增加了浓重的一笔，又复制了同样的模式到日本和台湾地区，再从精明的马云那里以微小的代价拿到了大量阿里巴巴股份，这些无疑都很精彩。但是不重视技术，也直接导致雅虎从基因上跟不上时代。

在关键的时候感情大于理智，让雅虎没能够及时卖出去，也是杨致远这个人的另外一面。

058 | 企业因人成事，领导人很重要

有一句话叫作“兵熊熊一个，将熊熊一窝”，这句话还是很有道理的。一个企业发展得怎么样，很多时候需要看企业的那群领导人到底怎么样。透过企业的领导人去分析企业的前景，往往行之有效。

纵观古今中外，我们所能够见到的伟大企业，都会和一个或者几个“伟大”的人联系在一起。而这个人的自传或者经历，又会告诉我们很多这样那样做人做事的道理和方式。

我们从来没有真正见到过一个伟大的企业，不需要一个伟大的人，只需要大家按部就班在某个伟大制度的指引下执行就可以的。企业因人成事，却不会因事成人。

所以我们看一个企业的时候，一个办法就是看这个企业是谁领导的，有哪些人在管理，又有谁出钱去投资了，投了多少钱。

企业的运营模式和如何赚钱，也许不是我们每个人看得过来的，但是如果运营企业的人，或者投资企业做大股东的人是我们信任的，那么很多时候我们可以盲从说，这家企业是有前景的。当然，这是一个知易行难的过程。接下来我讲讲难点，以及应该怎么办。

首先，常见的情况是，如果一家企业的领导人已经很有名很有建树，那么我们可能也不需要透过这个领导人对这个企业去分析什么了。比如说 2017 年贝佐斯领导下的亚马逊是非常成功了，这时候去分析贝佐斯，然后得出结论说亚马逊很牛，显然是个笑话。

而 1997 年亚马逊刚成立的时候，如果有人透过分析贝佐斯，得出结论说 20 年后这个企业定会大放异彩，这个分析人一定很牛。所以，透过分析人去分析企业，难点在于一个企业还没有成名的时候。

现在创业公司多如牛毛，我们怎么知道一个创业公司是行还是不行呢？透过创业者去看创业公司，我们要看什么？彼得 · 蒂尔说过一句经典的话：创业者要去做那些很重要，但是还没有人注意到的事情。

这句话适用于发明了苹果电脑，后来又发明了 iPhone 的乔布斯，也同样适用于后来在《未来之路》这本书里对未来个人计算机的发展做出准确预言的比尔 · 盖茨。这句话很有指导意义。

但是这句话并不实用。我个人的观点是：若能够分析出那些名声不显的创业者异于常人，分析者本身也得异于常人。

但是，如果我本身没有这个能力怎么办？

有一个办法：看已经成名的牛人对这个人的看法是什么。举个例子，马化腾今天大家都知道是非常牛了，尤其在社交领域，全世界都有点无出其右的感觉；而 Snapchat 这个软件到底怎么样，以我个人的阅历去判断 90 后创业者到底是天才还是庸才，能不能够像马克 · 扎卡伯格一般一飞冲天，我做不出这个判断。

但是腾讯公司居然给 Snapchat 投了很多钱，拿走了 10% 的股份，地地道道是个大股东，那么我不信自己，可否相信马化腾在个人擅长的领域里面所做的判断呢？

所以，注意观察那些已经被证明的牛人，是怎么对待那些尚未成名的创业者的，这是我们去判断企业领导人行不行的一个捷径。

其次，你要知道已经成名的人也可能会变。时代变了，某个时代里面非常牛的人在新时代里可能不知所措。举个例子来说，比尔 · 盖茨在 PC 机时代是英明睿智的，但是到了互联网时代，就完全不知道怎么办了。

那么，我们怎么知道一个牛人可以一如既往地牛下去，带领企业攀登一个又一个的高峰呢？

这同样不好回答。在我看来，人有自知之明，其实是一个牛人很重要的组成部分。一个人如果有自知之明，一定知道什么地方是自己擅长的，什么地方是自己不擅长的。能够在顺势中，不断思考自己的短板，并看到危机的人，往往更值得信任。所以我们通过观其言听其行，多少可以做出判断。

另外一个很有效的途径是提高自己的判断力，我觉得阅读人物传记是一个非常好的途径。见多就会识广，其实我们看了很多传记之后会发现，很多人从不牛到牛，从牛到不牛，都是一个套路，有很多可以借鉴的地方。读万卷书如行万里路，是进行人物分析和提高人物分析水平的有效途径。

归根结底，透过人物去分析一个企业，考验的其实是我们作为分析者本身的水平。不要相信一个傻子能够看明白他人到底是睿智还是傻子，这不现实。透过人物分析一个企业是一个有效的途径，但落实到具体的人身上，到底多有效就不好说了。

所以我的观点是，虽然“人类一思考，上帝就发笑”，我们最好还是每天多思考思考。而古人诚不欺我，见多识广的前提条件，不是一个人的智商怎么样。提高个人的阅历，是你可以透过人物去分析企业的关键。

当然，见多识广并不是一件容易的事，读万卷书行万里路，都是途径的一种。如果你对企业分析有兴趣，不妨从今天开始，就选一些企业仔细研读一下其创始人的生平轨迹、行事作风、采访稿件，同时多读一读企业兴衰、人物传记，然后再进一步分析思考。

虽然透过人物去分析企业很有效，但是对任何一个人来说，熟练掌握这种技能，必然是一个漫长的过程，没有什么捷径可以走。

059 | 亚马逊领导力准则之主人翁精神

用亚马逊创始人贝佐斯自己的话形容，亚马逊领导力准则是这家公司取得如此辉煌成就的基石。认真学习这些领导力准则，不但有助于理解亚马逊的企业文化，也可以帮助我们分析亚马逊如何取得了这样举世瞩目的成就。

今天我要介绍的一条领导力准则是“主人翁精神”，其官方解释是：

领导者是主人翁。他们会从长远考虑，不会为了短期业绩而牺牲长期价值。他们不仅仅代表自己的团队，而且代表整个公司行事。他们绝不会说“那不是我的工作”。

主人翁精神其实是一个老生常谈的话题。但是在亚马逊的领导力准则里，主人翁精神有比较明确的定义。简单来说，是两个方面：

在长期利益和短期利益面前，要从长远考虑，不能因为短期利益杀鸡取卵，牺牲长期利益；

在小团体和公司的整体利益面前，要代表整个公司的利益，而不是小团体的利益。

细化成这两条内容之后，亚马逊的主人翁精神也就显得比较清晰具体了。

一、长期利益与短期利益

先看一下第一条，即长期利益和短期利益之间的关系。对此你应该并不陌生，我们的老祖宗早就已经用“杀鸡取卵”来形容这种做法了。但是不可否认，现实社会里杀鸡取卵的现象比比皆是，要做到为了长期利益去牺牲短期利益，是非常艰难的。

为什么会这样呢？其实很简单，因为人终究是利益驱动的，短期利益变现容易，而长期利益显得虚无缥缈。

从企业经营的角度来看，如果一项投入需要企业长期赔钱，即使未来一定会赚钱，这种投入对于很多企业来说也都是不切实际的。赚不到钱，可能直接就意味着破产，所以企业一定是要获得短期盈利，才能考虑长期发展的，这是做企业的正常逻辑。

当然有些企业已经有了可持续盈利的业务，所以可以拿出一部分盈利资金去投资未来可能带来收益的新领域，然而这依然没有摆脱企业坚持“短期利益为主，长期利益为辅”的路线。至少在亚马逊之前，我从来没见过一家企业不担心盈利问题的。如果盈利不好，那么股票就不好看，股票不好看，大家的日子也就不好过了。

这种做企业的“正常逻辑”在贝佐斯看来却并不正确。贝佐斯认为，企业就需要集中关注长期利益，而不应该为短期利益所左右，每个雇员作为企业的主人翁，都应该为企业的长期利益服务。所以，如果我们去看亚马逊的盈利模式，它长期十余年如一日不赚钱，每次有了钱之后就投入到新的领域里面去，这是一般人不能理解的企业经营模式。

在贝佐斯看来，如果一项投入是长期有意义的，那么五到七年不赚钱并不是问题，无法赚钱而导致公司股票短期内很难看，更不是问题。因为最终投资人会发现，集中精力去服务长期利益所带来的效益，将远远超过短期效益。

由于秉承这样的理念，一段时间里，华尔街并不看好亚马逊，他们的股价一度表现得不尽人意。然而随着亚马逊的长期效益不断体现，这种理念现在得到了投资人越来越多的肯定。

二、公司利益与团体利益

主人翁精神的第二条，要求每个员工代表整个公司的利益，而不是某个小团体的利益。这一点相对来说会好理解一些。

贝佐斯最不喜欢的就是湖对岸的老牌软件帝国：微软。在他看来，这个帝国里部门间各自为政，相互坑害，并不能为公司的整体利益很好地服务。

在某次采访中，贝佐斯说过早年他透过办公室望向外面的华盛顿湖，想着自己的公司如何才能避免重蹈湖对岸那家公司以及其他无数大公司的覆辙。

他能想到的，就是公司的每个员工在考虑问题时，都关注整个公司的利益，而不是只关注自己这个小团体的利益。他认为，部门之间不应该为小团体利益而互相倾轧。

主人翁精神就意味着，一个项目的主导者，不但要解决自己组内的问题，也要解决所有依赖关系中存在的麻烦。为了项目的推进和公司的整体利益，部门的局限不应成为一个人不推动项目前进的借口。

同样的，如果为了一个项目需要不同组织之间协调把事情做好，这个项目里涉及的所有人都要努力配合把事情解决好。大家都是为了公司整体利益、长期利益服务，而不是为了某个部门的小团体的利益服务，基于这个前提，没有解决不了的问题，只有不正确的解决问题的态度。

贝佐斯认为，只有所有的人都在为公司的整体利益服务时，才可能避免官僚主义，避免自己的公司最终成为湖对岸那个臃肿而又内耗严重的公司。

亚马逊一贯以来以执行力著称，任何事情在亚马逊里面推动，并不会受到莫名其妙的阻力。没有任何组织和个人可以以“这个事情是我的，不是你的”为由来阻止事情的推动。这些都是主人翁精神的体现。

当然，利益驱动始终都是组织和个人行动的基础，我们不能否认利益驱动的作用。如何构建一个合理的利益驱动体系，从而使大家都自觉地做主人翁，是这条领导力准则里面非常重要的一环。我想贝佐斯肯定反复思考过可行方案，最后才决定这样做。

既然是主人翁精神，那么个人所得必然和公司业绩的发展密切相关。而能够体现这种相关性的，首先必须是股票。公司业绩好了，股票价格上扬，所有的“主人翁”都应该受益，反之亦然。

基于这样一条原则，贝佐斯建立的薪酬体系和理念与很多公司都不一样：在亚马逊，现金作为整个薪酬体系的一部分，只占到了很低的比例；与之相反，个人股票在整个薪酬体系里占据的比例很高，对于亚马逊的高管来说，这个比例尤其高。

比如，贝佐斯自己只拿 16 万 5 千的现金，在众多 CEO 中这个比例不是一般得低，基本上可以说只有很多 CEO 的 10%。这种做法为整个亚马逊的人员设置了一个现金上限。

在这样的薪酬体系设置下，一个人能够获得的收入和股票的价格就密切相关了。所以大家为了公司的长远利益和整体利益去考虑，公司的股票自然就会涨，进而会让每个人的收入增加。这种强调股票的重要性和比例的薪酬体系，可以说是亚马逊首创。

从实际结果上看，亚马逊的股票从 2009 年经济危机以来，现在已经涨了不止 10 倍。那些当年拿着股票的人，如果没有把亚马逊的股票卖掉，时至今日也是衣食无忧了。

贝佐斯认为，正是这种薪酬体系，把每个人的收益和公司的成长紧密地绑在了一起。这种方式会让人更加注重长期利益、整体利益，而不是局部利益、短期利益。这无疑是很聪明的一种做法，也是贝佐斯提出的主人翁精神对企业发展贡献的最直观体现。

理解主人翁精神在亚马逊里是如何指导企业发展和每个人的日常工作的，这对于理解亚马逊很多独特的企业文化与特质，都有着至关重要的作用。

060 | 半条命的Dota帝国Valve：半条命

今天我要说的是一家总部设在西雅图的知名游戏公司 Valve Software，即维尔福软件公司。

早期在西雅图创业的公司，都有微软的背景，比如说 Expedia、RealNetworks 等，这源于微软在上市以后股票大涨几十倍，造就了一批衣食无忧又有想法的人。Valve 的两位创始人也出自微软，他们是加布 · 纽维尔（Gabe Newell）和麦克 · 哈灵顿（Mike Harrington）。

这两位大神都是非常热爱游戏的骨灰级玩家。他们作为 Windows 操作系统的早期开发者，在微软混到衣食无忧之后，便决定自己创业开发游戏。两个毫无游戏开发经验的人，第一个创业想法居然是做一家游戏公司，实在有点不可思议。

更重要的是，他们并不想做那些相对简单的游戏，而是要做一款震撼全世界的游戏。当然，老司机虽然不懂游戏开发，基本功却相当扎实。要知道，能够写操作系统的人，写程序的能力肯定极强。

Valve 公司名的由来已经不可考了，这个看似普通的名字，并不妨碍它成为这 20 年里最有影响力的游戏公司。

历经一圈考察以后，编程界的老司机，却也是游戏界“菜鸟”的两人决定实行“拿来主义”，用 Quake 的引擎开发了一款 3D 动作游戏。这款被命名为《半条命》的游戏，在未来的 20 年间红遍全球，吸引了无数的骨灰级粉丝。

游戏不只是开发这么简单，它还需要发行商，正好当时同在西雅图东区的游戏发行商 Sierra Online 打算发行一款动作游戏。于是双方达成了发行协议，Valve 的两位创始人接下来可以专心打造游戏了。

这款游戏第一次亮相是在 1997 年的 E3 游戏展，当时只是个半成品，所谓“是骡子是马拉出来溜溜”这句话永远都是成立的。Valve 的两位老司机虽然初入游戏圈，但雏凤清于老凤声，他们的游戏《半条命》一登场，就吸引了大量的目光。

这款游戏和当时流行的其他游戏有一个显著的不同，它既没有全场打打杀杀，也没有利用过场动画来讲故事这种老套的方式。反之，它的故事就发生在游戏的过程中，游戏就在故事中进行，极强的代入感让大家深切感受到了这款游戏的与众不同。

E3 上一炮打响，让大家知道这注定会是一款大红大紫的游戏。然而，接下来的事情，就如同任何一款知名游戏一样，跳票发生了。本来预期 1997 年下半年能够发布的游戏，到了年底还是没有影子，Sierra Online 开始怀疑这个公司是否真的有能力把游戏做完。怀疑的种子一旦种下，就慢慢开始成长。

游戏的开发并不顺利，老司机遇到新难题，确实没想那么多。于是游戏继续跳票，到了 1998 年春天仍然没有影子，夏天同样没有交付。在拖了一年以后，1998 年感恩节附近，这款游戏终于上市了。

《半条命》游戏一上市，就吸引了大量的玩家，市场评价不是一般得好。这无疑是个传奇：两个毫无游戏开发经验的人，在经过两年多时间之后，通过第一款游戏一举站上了游戏界的巅峰。

公司之后的发展，和其他人预想的不太一样。大家觉得，成功以后他们应该会迅速发布第二个系列，很多游戏公司以往都是这样做的，然而 Valve 却有不同的想法。

MOD 大法在游戏里是很常见的一个东西。也就是说，游戏公司开放一部分代码或者工具，其他游戏玩家在此基础上制作扩展包，有些时候这种扩展包甚至是一个崭新的游戏。有的游戏公司非常支持 MOD，但也有强烈反对者。Valve 的两位创始人虽然是游戏开发界的新手，但确实是游戏玩家里的“老司机”，他们对于 MOD 是非常支持的。

《半条命》成功以后，Valve 公司走向了一条阳光灿烂的 MOD 大道。《半条命》的大量代码被开放，而社区玩家开始了 MOD，这种 MOD 里很多游戏质量都不低，其中最负盛名的是《反恐精英》。

《反恐精英》完全颠覆了《半条命》的游戏玩法。和《半条命》的全员无差别大乱斗不同，《反恐精英》是一款多人回合制射击游戏，人物和人物之间也差异显著。从 1999 年推出 Beta 测试版后，它一直就非常受欢迎。

Valve 很开心地把《反恐精英》团队买下，加入了自己的公司。之后《反恐精英》系列也发行了好几个续作，这不仅让 Valve 赚了大量的金钱，更收罗了很多游戏开发人才。虽然是大家都玩的 MOD 大法，只有 Valve 赚得笑开了花。

这个时候创始人之一的哈灵顿因为理念不合离开了团队，开始长假，并在此后创办了新的公司且被谷歌收购。其实，哈灵顿的离去始终是个迷，他自己没有谈过，纽维尔也没有谈过，我们在公开资料里也查询不到什么。但因为他的离去，2000 年后的 Valve，主要都是创始人纽维尔在管理了。

在 MOD 大法这条路上越走越远的 Valve 已经多年没有新作，市场上对《半条命 2》的呼声也越来越高。时隔 5 年后的 2003 年，Valve 终于展出了《半条命 2》。然而时也运也，在游戏即将发行的时候，《半条命 2》的源代码和其他相关素材被黑客窃取，公布在了网上。

更重要的是，这个被偷窃的版本是个未完成品。未完成的《半条命 2》不仅难玩，而且有无数的 Bug，让久久等待《半条命》续作的玩家大为失望。而这种失望直接反映在销售上，玩家们纷纷通过各种途径表示不会去买即将上市的游戏。最终新的游戏发行商 Vivend Universal 决定放弃在 2003 年发行《半条命 2》。

Valve 当然不是吃素的，而纽维尔和游戏玩家有着很好的关系。他决定出手，一边向 FBI 报警，一边让社区帮忙寻找那个罪大恶极的黑客。我常常这样想，上帝是公平的，有些人智商高了情商就比较低，这次黑了 Valve 的黑客也未能免俗。

黑了 Valve 并泄露了源代码的黑客主动现身，并且表示希望为 Valve 工作。而纽维尔则一边表示愿意提供职位，希望对方来美国，一边却和 FBI 联系，准备抓捕这个大胆的黑客。黑客终究是没来美国，就在德国被抓了。

于此同时，Valve 和发行商也开始打起官司来。这场官司的主要争议在于，Valve 觉得自己可以通过自己的渠道发行纯下载版本的《半条命 2》，而不需要通过发行商，但是发行商则认为自己买断了所有的发行权限。

这场官司打了一段时间，已经严重影响到游戏的发行，再打下去，对谁都不好。双方庭外和解之后，这个屡次跳票，负面新闻不断的《半条命 2》终于在 2004 年的夏天发行。此时，距离《半条命 1》已经过去了 6 年。

Valve 在所不惜也要打官司，希望保留数字下载的发行权，是和它正在做的一个东西紧密相关的。那就是被誉为游戏界 iTunes 的 Steam 平台，它比起 Valve 发行的游戏，在今天对 Valve 的影响更为重要。有关 Steam 平台和《半条命 2》的后续情况，我们下回分解。

061 | 半条命的Dota帝国Valve：Steam平台

上回说到经历了代码被偷，以及和发行商打官司的事件之后，《半条命 2》终于发行了。这款游戏最终没有让人失望，Valve 出品必属精品，这是必然的。

《半条命 2》里面的 NPC（即“非玩家角色”）有很高的人工智能属性，这和当时发行的很多游戏都不同。而《半条命 2》使用了 Valve 后来非常著名的 Source 引擎，加上《半条命 2》里面独有的物理引擎，一切都让这款游戏显得非常独特。

比如说，在《半条命 2》里面因为有对重力的处理，枪支不但可以射击，还可以扔向游戏里面的任何人物或者物体，并且产生符合现实物理系统应有的反应。总之一切都很美好。

前面我提到 Valve 和发行商打官司，这其实是因为 Valve 公司注意到了一个很严重的问题：游戏发行靠发行商，而发行商不一定靠谱。因此，在开发《半条命 2》的同时，Valve 就开始打造一个叫作 Steam 的游戏下载和发行平台。

这个想法在当时是非常先进的，Steam 平台就相当于游戏界的 iTunes。此系统是 BT 协议的发明者布拉姆 · 科恩（Bram Cohen）亲自操刀开发设计的，它运用了和 BT 类似的点对点下载的思想，下载游戏的速度非常快。

Steam 平台问世于 2002 年，和新版的《反恐精英：零点行动》一同发行，目前已经成为世界上最大的游戏发行和分销平台，无数公司在上面发行和更新各种各样的游戏。Valve 公司希望从游戏制作厂商向游戏发行厂商的转型企图，在 Steam 平台上显现得淋漓尽致。

更重要的是，Steam 的游戏发行方式和传统游戏发行商不同，它允许很多独立的游戏制作商通过互联网方便地发行游戏。而且，它的下载方式又非常先进，下载速度很快。所有的一切，共同造就了 Steam 系统今天全球最大游戏发行平台的事实。

Valve 公司为了推行 Steam 平台也是不遗余力。《半条命 2》的发行自然成为了推行 Steam 平台非常重要的举措，Steam 平台允许玩家预先下载游戏《半条命 2》，然后在发行日就可以直接玩，这让玩家们欢欣鼓舞。当然，游戏好是基本前提，否则自然无法帮助推广 Steam 平台。

《半条命 2》是如此成功，以至于 Valve 公司把它移植到了各大游戏主机上。和一年前那个命途多舛的《半条命》泄密版比起来，这无疑彰显了 Valve 公司非常令人佩服的执行力。

按照 Valve 的传统，《半条命 2》肯定是要继续走 MOD 路线的。作为对 MOD 最为友善的游戏公司之一，Valve 在《半条命》上赚的不是一星半点，《半条命 2》延续这个套路也是很自然的事。

眼看着如此成功的《半条命 2》，Valve 决定做点儿别的事来帮助推广 Steam。Valve 的第一次尝试是用《半条命 2》的引擎做了一个非常简短的续集，称为《半条命 2》的第一集。这个续集很短，所以售价很便宜，并通过 Steam 平台卖出去。

这个迅速出现的产品，既没有耗费 Valve 很多时间去开发，又让它延续了《半条命 2》的热度，因此在推广 Steam 的道路上走出了很成功的一步。然而毕竟这个东西比较短，热度很快就过去了。

为了推广 Steam，不遗余力的 Valve 决定祭出捆绑大旗。我们知道很多公司成名以后都喜欢用捆绑策略，因为这样做成本低，效果好。这次捆绑涉及 5 个游戏：《半条命 2》《半条命 2》续集第一集、续集第二集，还有《军团要塞 2》，以及解密游戏《传送门》。这次捆绑销售总体来说是成功的，反正新游戏买了也没多花钱，能玩则玩，即使没意思也无伤大雅。

到 2008 年的时候，业界在猜测应该是推出《半条命 3》的时候，Valve 却决定推出一款新的游戏：《求生之路》。而《半条命 3》至今依然遥遥无期，不知道是否还有出 3 的可能。

《求生之路》这款游戏又实现了一次跨越，它是一个可以联网四人组队的游戏。问题在于，这款游戏会根据玩家以前的表现来调整游戏的难度：简单来说，如果是新手，那么打游戏的时候敌人就会弱一些，而道具则会多一些；如果是高玩，那么对不起，等待你的是地狱模式。

这种游戏设定是以前没有过的，这让《求生之路》变得非常吸引人，于是全球的玩家们从对《半条命》续集的期盼，迅速转移到了《求生之路》上。可是正当大家都在为《求生之路》痴迷，觉得 Valve 公司肯定会大量开发资料片和开放 MOD 的时候，Valve 公司却出人意料地宣布，《求生之路 2》在一年后就开始开发。

这一下子就炸锅了。最主要的原因还是花了钱的玩家觉得受骗了，好端端地等待资料片的变成了等待续集，那么多钱买的游戏居然很快就没办法通过资料片继续扩展下去了，而是非要重新花更多的钱买新版。这次的事情闹得非常大，很多玩家宣布，就算《求生之路 2》发布了，也绝不购买。

这场风波愈演愈烈，Valve 公司也没什么良策。玩家最终分裂成了《求生之路 1》和《求生之路 2》两派，我想这是 Valve 公司始料未及的，而 Valve 应对这次危机的做法，就是让时间去缓解。慢慢地，《求生之路 2》的队伍逐渐壮大，此事也就顺利蒙混过关了。不过，这确实是自《半条命》代码被盗以来，Valve 公司经历的最大危机。

此后几年 Valve 公司不痛不痒地以一年一个的速度发行了几款游戏，这些游戏当然都多少引起了不少反响，但是和《半条命》比起来，始终都有差距。

同时 Valve 公司投入了很多精力去推广它的 Steam 平台，Steam 平台做得是风生水起。Valve 公司代表业界给很多小的游戏制作者和个人提供了很好的发行平台，这一点我们还是需要感谢 Steam 的。

时间很快过去，一晃又是 4 年，Valve 公司的《半条命 3》依然遥遥无期。这个时候一件很重大的事情进入了 Valve 的视野。这里涉及另外一个非常著名的游戏公司暴雪的一款非常著名的网游《魔兽世界》，和一个在《魔兽世界》里 MOD 的地图。

接下来就将是 Dota 的故事！Dota 的出现，让 Valve 公司接下来几年的工作重心都围绕着它展开，至于《半条命》的续集，早就被抛诸脑后了。

062 | 半条命的Dota帝国Valve：Dota 2

在 Steam 平台和游戏《半条命》之外，现在大家对于 Valve 关注度最大的是一款叫作 Dota 2 的游戏。

简单来说，Dota 2 是由 Valve 开发的一款免费的多人在线竞技类游戏。基本的玩法是两支队伍各有 5 位成员，在游戏地图上对抗，每位成员可以从 113 位英雄里面选择一位作为自己的角色。游戏的最终目的是摧毁对方基地里面的关键建筑：遗迹。

Dota 2 有遍及世界的专业比赛，其中最大的国际邀请赛则由 Valve 公司举办，每年一度在西雅图的钥匙球体育馆（Key Arena）进行。中国竞技队水平很高，但是传统上逃不过“奇数年输，偶数年赢”的命运。去年是 2017 年，输了。

Dota 2 比赛的时候，西雅图吸引了无数的 Dota 迷，可谓一票难求。与此同时，比赛奖金也一直都是千万美元级别的。至于明星战队和明星成员们，在世界各地也是非常有名。美国各类竞技比赛的直播，当然也是让直播平台和相关选手赚到手抽筋。

在 Dota 2 比赛的那天，我的朋友圈里面到处都是相关信息。很多程序员要么请假，要么偷跑出去到现场围观比赛。在我办公的地方，那层楼空了一小半，90 后全部失踪了。第二天回来他们一脸沮丧的样子，比输球还可怕。

我一直都觉得，一款游戏是如此火爆，实在是有点让我这样的伪游戏玩家不可思议。当然隔行如隔山，有喜欢打游戏的，有喜欢玩二次元的，有喜欢写文章的。重要的是，你只要知道 Dota 2 实在异常火爆就是了。

这款游戏为什么叫 Dota 2 呢？因为 Dota 本身并非是 Valve 开发的。Dota 起源于 2003 年，最初是暴雪公司《魔兽争霸 3》里面的一张自定义地图。在《魔兽 3》的扩展包《冰封王座》发布以后，类似的自定义地图纷纷涌现出来，并以其独有的特色开始流行。这其中最著名的当属史蒂夫 · 菲克（Steve Feak）制作的 Dota 全明星地图。

后来这张地图的制作者菲克和他的朋友史蒂夫 · 梅思康（Steve Mescon）成立了官方的 Dota 社区，紧接着又成立了 Dota 全明星有限责任公司。在 2005 年的时候，菲克从 Dota 项目上退了出来。他的另一位好友冰蛙（IceFrog）接替他成为了项目的负责人。

在 2009 年的时候，新负责人冰蛙和老创始人梅思康理念不合闹开了。此事最后导致冰蛙离开，并且自己搞了一个新的社区网站。

冰蛙的离开让 Valve 里面的 Dota 粉丝们有了些想法，Dota 粉丝和 Valve 的创始人纽维尔交流之后，决定联系冰蛙。开始可能也只是随意聊聊，但是很快冰蛙就成为了 Valve 的雇员。Valve 公司决定在冰蛙的领导下，使用 Valve 公司研发的起源引擎，开发一款类似的新游戏，游戏被命名为 Dota 2。

所谓的 Dota 2 自然是一个类似 Dota 的全新游戏，但不再是暴雪《魔兽争霸》的定制地图，而是一款独立的游戏，可以不依赖于暴雪公司的《魔兽争霸》独立运行。同时，这款游戏也连接了 Valve 公司最为著名的 Steam 游戏平台，将在 Steam 平台上开放给广大玩家。

作为一个合格的商人，纽维尔看到了 Dota 这个名字背后的商机，他立刻注册了 Dota 的商标。这种行为其实多少是有争议的，因为 Dota 这个称呼并非 Valve 最开始使用的。果不其然，此事引发了史蒂夫 · 菲克和史蒂夫 · 梅思康成立的 Dota 全明星公司和 Valve 之间的一场官司。

Dota 全明星公司几经转手以后，暴雪获得了授权，代表 Dota 全明星公司，对 Valve 的商标权的合法性提起申诉。于是暴雪和 Valve 这两个游戏界的庞然大物，在 2011 年就 Dota 的商标问题打起了官司。

这场官司前后持续了一年多，最后的裁决总体上有利于 Valve，Valve 公司得以保留 Dota 的商标权。但是作为裁决的一部分，第三方也可以使用 Dota 这个商标，只要不从事营利行为。

有人觉得这是一年以后 Dota 2 上线宣布免费玩的原因之一。因为如果说 Dota 2 自己不是免费玩的话，那么暴雪公司估计分分钟可以搞起一个免费的 Dota 克隆版来。这样一来 Valve 公司肯定赚不到好处。当然这也只是坊间传闻，不太可能从 Valve 公司内获得确认了。

Dota 2 的第一次测试源于 2011 年的第一届国际 Dota 邀请赛，之后游戏长期处于 Beta 状态。等到 2013 年 Dota 2 正式发布的时候，游戏早就有超过 300 万的活跃用户了。根据一个不是最新的统计，如今 Dota 相关的用户流量，占全球互联网流量的 3%。这些年来，Dota 2 的游戏上线率一直维持在百万用户级别，一款游戏能够达到如此的高度，堪称游戏发展史上的里程碑。

Dota 2 的基本运营模式非常有意思，就是所谓的免费玩模式。Valve 在 2012 年就宣布了，它们开发的 Dota 2 将会永久保留免费玩的模式。这个免费玩和我们国内的网游模式并不相同。国内网游很多时候游戏是免费玩的，但是花了钱才可以拿到更强力的装备，所以人民币玩家可以轻松地打败免费玩家。而 Valve 并不给花钱的玩家提供额外的道具角色，免费玩家和花钱的，在战斗力上没有任何区别。

Dota 2 主要的盈利模式来源于一个叫作 Dota 商店的东西。在这里，你可以买到游戏中可使用的装饰性道具。更重要的是，这个系统可以让玩家发布自己的创意。玩家创意如果入选，玩家就可以通过这种方式赚钱，这是 Valve 公司公布的现在 Dota 2 在线的主要赚钱方式。

至于以 Dota 2 衍生出去的世界各地的各种比赛，以及围观比赛所需要购买的在线或者现场的入场券，这些东西的收入则更是可观。一句话总结，虽然说游戏是免费玩的，作为竞技类游戏，Valve 公司从来都没少在游戏里面赚到钱。

由于 Valve 公司是私人企业，从来不需要对外公布财务信息，因此它到底是通过卖东西赚到了更多的钱，还是通过组织竞技比赛赚到了更多的钱，大家只能猜测一下。

Dota 2 本来是用 Valve 公司的起源引擎开发的，2015 年的时候 Valve 公司宣布下一代引擎起源 2 代，这个引擎随即被用来重新开发 Dota 2。在 Dota 2 的发展历史里，因为这次重新开发，导致了用户的大量流失。这是 Dota 2 有史以来第一次，也是唯一的一次大量客户流失。客户流失历经小半年，才逐渐恢复到起源 2 引擎改版发布前的水平。

Dota 2 堪称现在 Valve 公司几年内的重心，而 Steam 平台由于 Dota 2 的加入，也让更多的游戏得以展现给更多的玩家。这种相辅相成的发展模式，给 Valve 公司的未来带来了无限可能，也让 Valve 公司越发成为一家在游戏界举足轻重的公司。

亲爱的朋友，你觉得当初 Valve 公司为什么要介入 Dota 后续项目的开发？冰蛙又为什么选择了 Valve 呢？

063 | 半条命的Dota帝国Valve：无领导管理

前面我说到了最近几年大红大紫的游戏 Dota 2，今天和你一起看看 Valve 公司在管理和招人上的故事。你会发现，Valve 公司在人事方面可能是世界上最有特色的公司之一。

Valve 公司的第一个原则是，公司里面没有任何一个人需要向他人汇报工作。当然这也就意味着公司内没有所谓的 CEO、CTO、总裁、副总裁、总监、经理等等职位，员工之间没有上下级关系。在 Valve 里面，公司是彻底扁平化的。这种扁平化意味着每个人都可以做任何事，也意味着如果你想去问别人你到底要做什么的话，其实没人能给你答案。

我第一次听到这个公司文化的时候，真的是非常吃惊，因为在任何一个组织里，没有秩序就意味着没有产出。大家都是平级的，也就是大家都不需要负责人。Valve 公司的新员工手册上写到：我们不需要任何人管，谁也不需要向谁汇报。

要去 Valve 公司参观并不难，如果你是个 Dota 2 的粉丝，报上你的账号，就可以预约。不过作为一个伪游戏迷，我就没有这份幸运了。但是我有幸听参观过的朋友说起，这个公司的开发环境非常奇特，也可以说非常得“奇葩”。

一个员工被招进来以后，他也不知道要干什么，别人也不会告诉他要做什么。Valve 的办公桌下面有滑轮，所以员工可以把自己的桌子随便移动到一个项目组里去，听听别人聊天。聊出兴趣来以后，就进那个组里工作了。

基本上可以说，在 Valve 里面每个人想要干什么，兴趣最重要。员工可以加入他们认为自己最感兴趣最喜欢的组里去。有些员工非常厉害，可以在若干个组之间穿梭，有些员工则有办法拉起一波人开启新项目。从这一点来看，Valve 招的都是那些主动意愿非常强的人。

这当然不是什么坏事情，但一定程度上或许也可以解释为什么 Valve 的游戏经常跳票。不管是为了质量还是为了创意，跳票可能都是 Valve 的文化里不可或缺的一部分。不然的话，员工的主观能动性没有发挥好，可能就做不出高质量的产品了。

但是我们知道，任何软件的开发，都有很多很有挑战的活，也有很多非常无趣的事情。Valve 是怎么做到在让每个人都能发挥自己兴趣的同时，又确保那些脏活累活都有人妥妥地干掉呢？

Valve 更有意思的是招人不拘一格。Valve 公司招人的标准，很多时候是不确定的，似乎不管什么样的人才，只要有意义有特色，都可能被招。比如说我们打开 Valve 的网站看一看，迈克 · 安宾德（Mike Ambinder）这位老兄位列员工表第一位。他是计算机和心理学双学士、心理学博士。他在自我介绍中表示，自己在公司内的职责很模糊，但大体上是把心理学的知识和方法论运用到游戏里。

我突然之间就能理解了，为什么网上对 Vavle 的游戏评价总是“特别的引人入胜”“挑战人的极限却不过”，想来这与公司里有个心理学博士天天琢磨什么样的游戏才符合人的心理，一定是不无关系。

比如说莱斯利 · 里德（Leslie Redd）这位 Vavle 的前员工，如今的创业公司 CEO。在加入 Valve 之前，她是某高中的管理员，因为使用了 Valve 游戏传送门来给学生上物理课，而被 Valve 的创始人相中加入了 Valve。这算得上是非常得不拘一格招人了。

有关 Valve 公司用人最不拘一格的事情，莫过于雅典大学经济学教授亚尼斯 · 瓦鲁法基斯（Yanis Varoufakis）一篇博文里的故事了。亚尼斯是欧洲著名的经济学家，经常在网上写一些博文，分析欧洲经济形势、希腊经济危机等。

按照他自己的说法，某天他突然收到了一封信。通常情况下他收到的信太多，这种类似垃圾邮件的信都是直接删了不读的，但是那天却鬼使神差地读了起来。写信的人自称是一家叫作 Valve 的公司的 President。由此看来，创始人在和外面联系时还是需要一个名称的：Valve 虽然没有 CEO，但是却有个 President。

这位 President，也就是 Valve 的创始人加布 · 纽维尔（Gabe Newell），在邮件里他大大夸赞了亚尼斯一把，然后表示要邀请他来西雅图访问 Valve，顺便探讨一下在游戏这样的虚拟世界里面，经济学的规律是如何运作的。亚尼斯就这样跑到了西雅图，经过一番交谈，他决定通过兼职方式加入 Valve，作为他们的驻站经济学家。

亚尼斯之所以对这份工作感兴趣，按照他自己的说法是，在虚拟世界里每一笔交易和行为都有详细的记录。从经济学的角度来说，虚拟社区的数据详尽，一点儿不差，任何分析都可以基于完整的数据做出来。

与之相反，现实中我们的经济行为不可能被完整记录下来。所以现实世界里面的经济学研究需要利用大量的统计学知识，做很多的假设。这样一来，对于现实世界的经济学研究难免做不到精确。而虚拟世界的这个优势，可以让经济学研究完全抛弃传统的基于统计的方式，使用绝对准确而完整的数据，做出传统经济学上完全无法做到的分析和研究。

当然，对于 Valve 公司来说，请一个经济学家来提供咨询，对于他们如何在数字世界里面赚钱，肯定是非常有意义的。然而我必须说，这种读了别人的博文以后就打算请人来面谈，面谈完了就让人来做自己员工的做法，除了 Valve，我还没有听说过第二个公司。

以上都是这家公司好的一面，但是 Valve 其实也面临员工离职的问题。离职的原因大都指向了一件事情，就是创始人纽维尔既不愿意把公司卖掉，也不愿意上市。这样一来，那些指望着公司上市以后期权可以大量盈利套现的员工，自然会在等待中慢慢失望，直至离开公司。

Valve 最初成立依赖的就是创始人自己的钱财投入，此后也从未向资本市场募集过一分钱。而且 Valve 公司盈利好，不缺钱。这样一来资本市场想要从 Valve 公司分一杯羹就比较难了。但是在 Valve 公司漫长的发展历史上，一直不缺想收购 Valve 的公司，收购价从最初的几千万美元，到近期报价 10 亿美元，收购价可谓诚意满满。然而纽维尔接受其他人采访时，态度非常明确，在他有生之年多半是不会改变这个念头了。

那么亲爱的朋友，你是不是愿意去一家没有老板，干活凭兴趣，招人看缘分，但是却永远上不了市的公司工作呢？

064 | 半条命的Dota帝国Valve：虚拟现实

Pic Author：CULLEN STEBER

Valve 公司其实还是一家以“创新”著称的公司。早年在《半条命》里面的创新主要在于游戏情节，但后来将 Steam 作为游戏分发平台打造，其开始时间比 iTunes 还要早。

最近这段时间，有两条消息值得你我注意。其中最为轰动的是苹果公司总裁蒂姆 · 库克（Tim Cook）访问了 Valve，没有人知道两者达成了什么协议，但据我猜测，可能和硬件设备有关。而我们应该知道，Valve 关注硬件领域的事情由来已久，库克的访问或许会让人感觉好奇，但不见得令人惊讶。我们只需要拭目以待，相信很快可以看到接下来会发生什么。

另外一则消息是：HTC 把自己手机制造业务员工的一半，大约 2000 人“卖”给了谷歌。这个举动可以让谷歌获得手机制造能力，而 HTC 则可以集中精力去做虚拟现实硬件。HTC 的这个举动同样不是让人特别吃惊，它早年以手机制造起家，然而这些年来手机业务却一年不如一年，市场占有率在任何一个国家都早已不在前三之列。相反，这些年里 HTC 在虚拟现实设备的世界里却是风生水起。一款叫作 Vive 的设备，为 HTC 带来了极高的声誉和大量的金钱。

这个名字叫作 Vive 的东西，正是 Valve 和 HTC 合作的产物。HTC 在很大程度上是把自己的未来赌在了虚拟现实上，而 Valve 公司在游戏上的成功，为 HTC 的豪赌备好了很多必要条件。两者相结合，未来很可能会创造出一条一般人难以想象的大道。

Valve 进入虚拟现实的时间同样很早，2012 年就已经开发出一款头戴式显示器。但问题是 Valve 毕竟不是硬件公司，其技术积累有限，做出来的东西笨重，不适合玩家使用，不过作为开发虚拟现实游戏的实验设备是绰绰有余了。Valve 里面的一个团队就在拿着这台原型机乐此不疲地开发游戏。

与此同时，Oculus 的创始人帕尔默 · 洛基（Palmer Luckey）发起众筹开发著名的 Oculus Rift，一款为电子游戏设计的头戴式显示器（即“头显”）。Valve 自己的研发过程非常不顺利，但是 Oculus 的存在让他们看到了希望。于是 2014 年 1 月份双方宣布合作，共同推进虚拟现实技术的发展。

当时帕尔默对 Vavle 已经掌握的虚拟现实技术非常欣赏，认为这是世界上最牛的虚拟现实技术之一。此话是不是有夸张或者广告的成分，我们就不得而知了。

“花开两朵，各表一枝”，此时决定跨界尝试做虚拟现实设备的手机制造商 HTC，在增强现实和虚拟现实之间游走了一段时间后，最终决定集中精力做虚拟现实。

但是很遗憾，手机市场的老对手三星已经发布了基于三星手机的虚拟现实附件，这让 HTC 对于自己的未来到底应该怎么走很是困惑。左思右想之余，他们决定脱离手机做一套完整而独立的虚拟现实设备，瞄准的正是 Oculus 的市场，决定趁早抢占高端市场，而不是像三星那样做手机的附件。也许正是因为这个原因，HTC 的手机业务衰弱了。

非常戏剧性的是，1 月份还在和 Oculus 相谈甚欢的 Valve，到了同年 3 月份就开始和 HTC 勾搭，而被 Facebook 买下的 Oculus 不再提 Valve 有多牛了。据大家猜测，是 Facebook 对 Oculus 的这次收购让 Valve 和 Oculus 的合作出了问题。但无论如何，最牛的游戏公司 Valve 的虚拟现实梦因此变得崎岖起来。

俗话说“山不转水转”，一家不行还有另外一家。HTC 和 Valve 合作的东西，就是后来非常有名的 VR 头显 Vive。有些游戏开发厂商拿到了早期的原型机，据说 Vive 的最初版本颇有 Vavle 自己 2012 年做的那个头显的模样。但是做硬件的 HTC 加入以后，Vive 不断改进和迭代，渐渐变得小巧而实用起来，慢慢成了今天我们看到的样子。

Vive 的最初研发，保密工作做得非常好。这个项目后面涉及很多公司，其中有一些是开发应用和游戏的，还有一些是提供各种硬件的，但是自始至终都没有泄露太多信息。

之所以如此保密，我想一方面可能是敬畏于被 Facebook 收购以后 Oculus 背后强大的技术和资金支持，很多参与这个项目的公司觉得得罪不起。另外一方面，这些参与的公司，尤其是游戏公司，多半是脚踩两只船，准备自己的游戏同时登陆 Vive 和 Oculus 平台。对外保密也有助于他们和 Oculus 的合作或潜在合作不受影响。不管怎么说，种种原因都让这个项目非常低调，一点儿不符合 HTC 的传统。

Vive 的亮相始于 2015 年的世界移动通信大会，这次发布会非常成功。两周以后，Vive 又在游戏开发者大会上进行了展示。无论是哪场发布会，这个突如其来的虚拟现实产品，都惊艳全场。很多人都没有想到，在 Oculus 之外，会有一个做手机的厂商，和一个做游戏的厂商，一起合作利用这个虚拟现实的硬件设备上杀入市场。

Valve 游戏背书，HTC 硬件制造，让这款产品在 2015 年达到了相当的高度。在市面上，Oculus 的设备是标杆，而 Vive 在很大程度上可以媲美 Oculus 的设备。加上 Vive 的定位就是高端设备，相对低廉的价格，而成本也是 HTC 等很多中国台湾企业比美国企业更擅长做的事情。所有情况加在一起，Vive 注定将是一款非常畅销的产品。

到了 2016 年，Vive 正式发布了消费者版本，且消费版和展示版变化不大。这个版本不仅价格低廉，和 Oculus 的设备售价比起来简直是良心价白菜价，而且有着良好的性能表现，因此深受用户欢迎。

但是在那一年，有一些游戏是 Oculus 上独家的，这让买了 Vive 的人很不开心。我们知道玩游戏的人，很多也都是黑客高手。于是在“宝宝不开心宝宝有情绪”的情况下，某个黑客高手把 Oculus 的限制给黑了。

事实证明，黑掉以后，便宜很多的 Vive 照样可以玩那些游戏，Oculus 毕竟还是太贵了。此事后来也是闹得沸沸扬扬，Oculus 推出了反破解手段，但是又再次被破解掉，如此循环往复。不管怎么样，这从侧面证明了价廉物美的 Vive 的确是市场上非常好的 VR 设备。

作为 2016 年以来市场上性价比最高的 VR 设备，Vive 的出现给 Vavle 和 HTC 都赢得了大量的赞誉。Vive 又再接再厉地迎来了新一代产品 Vive Pre。新版本调整了很多硬件上的位置，也减重不少。

时至今日，Vive 已经是新一代虚拟现实产品里面的佼佼者。所以 HTC 有信心离开自己不赚钱的手机业务，全力以赴做虚拟现实市场了。

亲爱的朋友，你怎么看待 Valve 跨界进入虚拟现实设备的研发，以及选择和 HTC 的合作呢？你对 Vive 的市场和前途又有什么看法？欢迎留言和我探讨。

065 | Gabe Newell：Valve帝国制度的利弊

Valve 是一家极具特色的游戏公司。Valve 有非常卖座的游戏，有被誉为游戏界 iTunes 的游戏发行平台 Steam，有人气爆棚的联网游戏 Dota 2，还有代表着未来的虚拟现实技术。在整个电子游戏界，你真的很难再找出第二家这样面面俱到，又每个方面都做得出彩的公司。

Valve 又是一个在组织架构上独具一格的公司。在 Valve，大家都是平等的。虽然现实通常像小说《动物庄园》里著名的谚语那样，“有些人比另外一些人更平等”，但是最起码 Valve 在的组织架构上，没有谁向谁汇报的关系，大家一起对公司负责。

Valve 公司在招人上同样是不拘一格，所招之人往往具有鲜明特色、有主见、能力强，每个人多少都有独当一面的能力。

而且，Valve 是一家持续盈利的私人公司。自从另外一个创始人退出以后，现在的大股东就一个人：创始人加布 · 纽维尔（Gabe Newell）。

在我看来，这家公司不可复制。它的制度，它的运作方式，它的招人方式，都是只有在特定情况下才能诞生的，并不具有普遍性。因此，把它当作一个案例来研究会很吸引人，但如果学习它的经验，希望运用到其他公司里面去，就很难说会是一个什么样的结果了。

Valve 公司的优点，前面已经说过，这里我简单总结一下。

这家公司的每个人都有很强的战斗力，能够独当一面，所以公司整体实力很强。

公司有很民主的氛围，也鼓励大家别具一格地去创新，所以公司的产品非常耀眼。

公司的创始人很有大局观，能审时度势。无论早年做 Steam 平台还是后来做 Dota 2，又或者是进军虚拟现实，都是在恰当的时候做了恰当的事情的典范。

Valve 公司没有上下级关系，这也在很大程度上避免了政治斗争的内耗。

Valve 公司创立之初创始人就不缺钱，现在整个公司都不差钱，一直都不需要引进任何投资。因此，Valve 公司受资本市场的操控和影响非常小，能够独立做很多的事情。

Valve 的缺点同样非常的明显，而且也同样的不可复制。这也可以从几个方面来看。

第一个方面，公司的层级汇报制度几乎是现在大小公司的基石，因为我们都知道明确责任和权力在公司管理上非常重要，通常即便是非常小的创业公司，也离不开组织架构上的层级关系。让所有人自由发挥做所有的事情，这种方式一实施，一万个公司里面可能最多存活一个公司，那还是烧高香了。

这套制度在 Valve 里面能够实施，首先得益于全体员工对公司创始人纽维尔的认可，即便公司里产生了矛盾，也可由他进行协调。不会产生矛盾的组织是不存在的，但纽维尔的个人威信足以平衡这种矛盾。

其次是 Valve 公司财大气粗，但是公司员工却不多。而且员工各个有主见有能力。这样一来，Valve 公司有很多钱可以给员工们很大的自由空间去发挥，哪怕搞砸了一些事情，也就当经验去学习了。

再次是 Valve 公司从来没有打算扩大公司规模。Valve 只打算在自己擅长的几个领域里面深耕细作，而不是进军新领域，把公司扩张到更大的规模。这是纽维尔可以保证不需要层级和汇报关系的基础。试想一下，一个公司如果大到几千人、几万人，还可以没有任何层级和汇报关系的话，会是怎样一番景象。

如果后来者要学习 Valve，保持公司内的每个人都是平等的，没有层级没有汇报关系，又有没有可能呢？这家公司至少需要具备这样一些要素：

一个能摆平大家，又很有战略眼光的创始人；

一群数目不多，但是各个都自主能干的员工；

很多很多的钱；

公司并不打算大规模的扩张，愿意数十年如一日地维持公司员工规模。

我想这些条件对于几乎任何一家公司都要求太高了。Valve 公司成长到今天，变成这个样子，肯定有其必然性也有偶然性。但是不管怎么样，这是非常难复制的。无论是创业者还是企业管理者，看看热闹就好，切记不要邯郸学步。

第二个方面，这家公司对待资本的态度，它从创业之初开始至今都没有引入资本的力量，所以 Valve 很大程度上都是属于纽维尔一个人的公司。这个特点也决定了纽维尔可以在公司里面一言九鼎，从而有效地帮助他“摆平”公司内的所有员工。

但是完全不引入资本，需要几个前提条件。

首先，在创业的阶段，创业者自己就很有钱。如果缺钱的话，公司在某些发展阶段总归是需要引入投资才能撑下去的。

其次，这家公司在创业的最初期，就可以大规模盈利，而不是说需要持续烧钱。

那么我们试想一下，互联网行业发展了这么久，到今天又有多少个企业家出来创业就不怕烧钱的呢？又有什么产业公司一创业就开始大把盈利的呢？Valve 的创始人从微软公司上市攫取了第一桶金，之后又进入个人计算机游戏这个当时可以迅速大把盈利的产业。这些先决条件造就了今天它独具特色的状态。而我们目前新创业的公司，显然内部外部条件都不一定具备了。

再次，这家公司的股权制度涉及对员工是否公平的问题。这也很难让创业公司去复制，很多人加入创业公司会是因为创业公司的股权，如果公司成功上市了，可以给自己带来大量的财富。但是在 Valve 公司现在这个状态下，基本上就是纽维尔一个人的公司。公司员工是不持股的。因为就算是持股，反正公司也不会卖掉或者上市，公司员工手里的股票也没有变现的空间。

这就涉及到底对员工是不是公平的问题了。在 Valve 公司里工作的人，当然各个都是能手。我相信他们的薪水也不低，但是这个公司里的员工要想财富自由，同样比较困难。因为公司股票不上市，财富也就不会爆炸式增长。这对纽维尔其实影响不大，但是对公司的员工，影响就不小了。

从这个角度讲，其他企业是不敢这样做的，一个永不上市的企业，尤其在其初创阶段，对当今市面上优秀的人才来说，吸引力并不是很大。

总结一下，我觉得 Valve 公司本身非常有特色，而纽维尔作为公司创始人和实际掌控者，展现了高度的大局观和管理能力。但是 Valve 公司的这套独具特色的制度，对于大家来说，唯一的作用可能就是分析研究，因为并不具备普适性，其他公司其他人学不来也没必要学。如果一定要学的话，反而可能造成邯郸学步的结果。

066 | 管中窥豹之从面试看企业文化：微软

窥一斑而知全豹。对于一个企业来说，能够为大众所知，展现给公众的东西总是有限的；然而这种有限的展示所暴露出来的，往往是一些非常深刻而意义深远的企业文化。今天，我带你从企业的面试这个环节，来分析一下北美互联网公司的企业文化。

今天的主角是微软。微软成立 30 余年，已经是世界上最为知名的软件开发公司了。尤其是在新 CEO 萨提亚的带领下，它成功实现了从软件开发公司向云计算公司的转型，焕发出了第二春。与此同时，微软有着深厚的技术积累和底蕴，在新出现的人工智能浪潮里自然也不甘落后。

研究这样一个有着历史积淀，取得了无数成就，又一度彷徨不知何去何从，最后成功转型的公司，注定会很复杂。但是，微软的面试流程可以用来揭示这个企业里一些本质的东西。

和大部分互联网公司一样，微软的面试分电面和现场面试两种。电面就是指电话面试，然后利用互联网的便捷性，在共享白板上让面试者做一道面试题。微软通常只有一轮电面，后面直接进入现场面试阶段，或者整个面试就此结束。微软的电面并无特色可言，我就不展开说了。

我着重说一下微软的现场面试，因为它透露着浓厚的微软特色。除去人力资源不算，一个面试者通常会见 3~5 个面试官。之所以是个不定数，这取决于面试者的表现。如果前 4 轮面试里面有 3 个人拒了，面试者就不会见到第 5 个面试官。

在 5 个面试官里，最后一个面试官很特殊，他这一面可以理解为终极面试。微软能够做终极面试的人不多，因为这需要在公司内部获得一个特殊资格，这个资格在微软还有个正式名称，叫作 As Appropriate，简称 AA。我不知道这个称呼中文怎么翻译合适，所以接下来我们姑且就简称为 AA 吧。

AA 面试官有代表微软的权利，也就是说他有决定权，可以决定这个人是招还是不招。当然有些 AA 面试官会综合考虑前面几位面试官的意见，讨论之后再做决定。

理论上来说，AA 面试官只要觉得这个人可以招，哪怕前面一堆人都说 Weak Hire 之类的话，也就无所谓了；反之，AA 面试官只要觉得这个人不可招，前面面试打分都非常高也没有什么意义。所以，AA 面试官就是“终极裁判”，一旦你进入了 AA 面试环节，那么前几轮面试官的意见也就不那么重要了。

那么，你可能会问了，其他面试官的作用是什么呢？主要有两个。

一个是决定面试者能不能够见到 AA。AA 们可都是微软里面的大人物，时间非常宝贵，不是每个面试者都有机会见到的。微软的规定非常简单：前 4 个人里面有 3 个说了 No Hire，面试自动终止。
另一个作用是为 AA 提供材料。这样 AA 就可以参考前面的面试情况，结合自己多年来的工作经验，以及公司的需要等等，去决定如何面试，以及怎么给 Offer。

理解了 AA 这样一个角色之后，我们还要理解另外一点。在微软，不存在其他公司那样所谓的 General Hire。General Hire 是谷歌、Facebook 等硅谷新竞公司常用的方式。简单来说，这种面试，并不是为某个特定的职位招人，而是为全公司以统一的标准招纳合格的人才。

微软的招聘，AA 面试官通常就是一个组的大领导，而其他面试官要么是面试者的同事，要么是隔壁组的老王。微软招进来的，实际上也就是要和这个组一起干活的人。

更重要的一点是，通常来说 AA 面试官会安排其他的面试官。不仅仅是当天前几轮的面试官，之前电面的面试官，通常都是由 AA 面试官来安排的。当然现实里，有可能是 AA 面试官下面某个部门的小领导代表 AA 面试官来安排。

综上，微软的面试环节，其实代表了微软文化里面非常重要的几个特点。我来展开说一下。

一、自上而下的管理风格

第一个特点是微软典型的自上而下的管理风格。什么意思呢？就是领导需要对上级负责，不一定需要对下级负责。很多时候，对下级负责的主要原因，只是满足对上级负责的需要。

领导选择只对上级负责的原因，很大一部分是因为上级对自己的职业发展，以及自己获得公司里面享有特定权力的资格有着决定权。举例来说，AA 的资格表示可以代表微软招人，这个资格在微软内部是很重大的一项权益。但是，一个人要拿到 AA 的资格，在微软内部是一个非常漫长烦琐的过程，而且必须得到上级，乃至上级的上级的鼎力支持。

这个过程，首先是大领导需要开启一个培训计划，大领导需要在一个相当高的级别。这个培训计划被更高的级别批准以后，就会对要获得 AA 资格的申请人进行长达一年的培训和一系列的考核。

在这个考核过程里，要获取 AA 资格的人会实际上先需要在公司里已经带一个大团队，手下会有小领导汇报给他，同时这个人还会被专门配备导师从而获得专人辅导。这类导师，通常是在微软内部非常资深的，有多年大团队管理经验的人。在经过一年培训和一系列考核之后，候选人最终才有可能拿到这个权益。

但是，一个大领导之所以愿意花费这样大的力气去培训一个人，很多时候不仅仅是因为这个人有能力，更是因为这个人是自己人。因为具有了 AA 资格以后就有了很大的权力，所以大领导在让谁具有 AA 资格这件事情上，通常都比较谨慎。仅仅本人够牛还不行，候选人和大领导是不是一条心，也非常重要。

大家都希望从一个“阶级”跃迁到另外一个“阶级”，但是这种阶级的跨跃主要取决于上面的人怎么看。因此，一个领导对于下面的人怎么看自己，就不是多么注重了。除了要避开一些禁区，比如说性骚扰、歧视之类的事情，其他方面往往就有敷衍的成分。

比如说，在北美企业里，领导和员工往往每周有 30 分钟的一对一会议，简称 one:one。理论上讲，one:one 是领导和下属交流的重要时间，领导应该要花很多时间和他手下的人一个一个的 one:one。但是实际上来说，你和大领导的 one:one 印象很可能就是：大领导其实根本不在乎你。无论你做得好或者不好，都不在他的视线范围内。他只是需要完成公司给予的、必须要有的 one:one 而已。

二、领导者极大的自由裁量权

第二个特点是在一定的级别和一定的资格下，领导有着无限大的自由裁量权。微软将这种放权发挥到了极致：一个项目一旦指定了负责人，那么这个负责人对于所负责项目在人事、资源等等的分配上，拥有极大的决策权。

这种权力在 AA 资格上的体现，就是微软很多地方都有典型的“任人唯亲”现象，有 AA 资格的“老板”，周围往往有很多的朋友和以前的下属。一个项目被抢下来，或者有 AA 资格的领导去了一个重要的新岗位，就需要招人了。在招聘的时候，他完全可以安排一个面试流程，顺利地让朋友通过面试见到自己，最后批下来。

久而久之，微软内部就形成了“一个圈子加一个圈子”的格局。每个牛人占据了一块地盘，然后就可以随心所欲地招聘自己喜欢的人，“面试的公平公正”在微软里面就被挤压了。

所以到微软找工作，要找到合适的、具有发挥空间的位置，你的领导到底和你是不是一个圈子的，你的领导愿不愿意挺你，非常重要。

如果这些都没有的话，那么在微软里面的发展空间会非常有限，无法成为公司里面重要的人。

在这样的环境下，在微软里面滋生出了无数个大大小小的团体。这种团体的领袖当然是那些有资格决定别人命运的人，而团体下面的各种人，或者是干活水平牛的，或者是和领导们关系不错的。还有在团体之外的人，往往就是干活很多，水平也不错，升级却很慢的。

综上所述，微软的招聘过程是自成体系很有特色的。在微软里面，具有 AA 资格的人有代表公司决定是否聘用的最终决定权。这套制度导致微软形成了一种自上而下的管理模式，领导主要对上级负责。而具备一定资格的领导人，在微软里面有着非常大的自由裁量权，进而导致微软内部小团体滋生的局面。

067 | 管中窥豹之从面试看企业文化：亚马逊

上一次，我们聊到了极具历史积淀的微软的面试方式，以及从中折射出来的企业文化。今天，我想说说西雅图地区、华盛顿湖对岸的另外一家著名的互联网企业：亚马逊。

亚马逊的显著特点是它极为注重其著名的领导力准则，亚马逊的企业文化被它的创始人杰夫 · 贝佐斯（Jeff Bezos）以14 条领导力准则的形式公布在了网站上。

亚马逊非常注重企业文化，它的领导力准则被贯彻到了企业运营的方方面面。作为企业运营非常重要的一部分，招聘面试自然也是时刻体现亚马逊的领导力准则，其面试过程成了以领导力准则为总纲的企业文化的缩影。

一个典型的亚马逊面试，大体上和其他企业差不多。首先，面试者会经历一到两轮的电话面试，以考察技术为主。通过电话面试以后，他就会被邀请到亚马逊的办公场所进行现场面试。现场面总共有五轮。

1. Bar Raiser：企业文化的守护者

上次我讲到，微软的面试有一个非常有特色的角色：具备 AA 资格的面试官。这个面试官出现在最后一轮，代表微软决定是不是要聘用这个面试者。在亚马逊的五轮面试里，当然不会出现微软具备 AA 资格的面试官，但是亚马逊的五轮面试官里面也有一个非常特殊的角色：Bar Raiser。

Bar Raiser 的概念来自于亚马逊美国总部，原指在跳高比赛中，一次次将杆调高的工作人员。在亚马逊里，Bar Raiser 则是一群在招聘过程中，负责从亚马逊的企业文化以及行为准则的角度考察应聘者，从而维护招聘质量的人。

亚马逊的五轮面试里，有四轮是由招人部门的面试官负责，一轮是 Bar Raiser。Bar Raiser 可以从公司的任何部门过来，可以出现在这五轮面试里面的任何一轮。Bar Raiser 并不单独决定这个人是否可以被聘用，但是具有一票否决权。简单来说，哪怕其他四轮所有的人都想聘用面试者，如果 Bar Raiser 不同意，也是不可以的。

Bar Raiser 体现了亚马逊领导力准则里的“选贤育能”，具体来讲是：领导者不断提升招聘和晋升员工的标准。这个角色起源于亚马逊早期的时候，贝佐斯亲自参与每个人的招聘环节。贝佐斯的观点是，每个新进员工必须高于亚马逊的平均水平。这样一来，亚马逊的员工素质就会不断被拔高。

但是后来亚马逊的规模越来越大，贝佐斯自然不可能有那么多的时间去参与每个人的招聘，于是 Bar Raiser 也就应运而生了。Bar Raiser 代表着一批亚马逊人。他们在公司工作已久、经验丰富，对亚马逊的文化非常了解。他们的作用是代替贝佐斯去参与每一场面试。在这里，他们代表贝佐斯，对于那些可能降低亚马逊整体水平的人说不。

2. 领导力准则的面试

除去 Bar Raiser 这个很特殊的角色以外，亚马逊的面试过程，和很多互联网公司也大相径庭。其最为典型的不同之处在于，亚马逊的面试过程中，每一轮除了技术问题以外，都会针对亚马逊的 14 条领导力准则里面的一条或者若干条进行提问。

面试官会大量测试每个人在不同情况下会怎样处理事情，借此去判断这个面试者是否符合亚马逊的某些领导力准则，到底有多符合。在所有面试结束以后，这些面试官聚在一起讨论的时候，领导力准则是最为重要的一部分。

据我认识的做过亚马逊面试官的朋友讲，技术问题回答得不好，但是领导力准则表现非常突出，这样的人被亚马逊聘用的概率不低。相反的，技术问题回答得很好，但是领导力准则表现有很不好的地方，这样的人基本上亚马逊不会招。

现来来看亚马逊面试里体现亚马逊领导力准则的另外一个表现。2017 年的时候，亚马逊对校招人员的面试方式进行了大规模的改革。具体来说，就是从两轮电话面试和五轮现场面试简化到了如下两步：

第一步是去在线网站做一个测试，这里面会有几道题目；

第二步是通过视频和招聘经理聊一聊，就其中的某道题讲一讲如何解答。

这次流程的简化体现了两条重要的领导力准则：创新简化和勤俭节约。前者鼓励亚马逊的每个人尽可能地简化流程，后者则把“以更少的投入实现更大的产出”放到了企业领导力准则的高度。

3. 高离职率的背后

和很多企业不同，亚马逊的员工流动率很高。通常来说，如果一个人在亚马逊待了 18 个月，那就超过很大一部分的亚马逊员工就职时间，是不折不扣的老员工。而在其他企业，比如谷歌、Facebook、微软等，18 个月还是不折不扣的新员工。然而贝佐斯并不担心这种高离职率。他觉得大浪淘沙，留下来的都是真正符合亚马逊企业领导力准则的人，是亚马逊真正需要的人。

因为这个特色，亚马逊每年都要招很多的人，有大量的面试，而在校生的面试比例尤其高，这让亚马逊在招聘方面的费用居高不下。我和亚马逊内部一些制定招聘流程的人聊过天儿，得知亚马逊内部对于简化校园招聘的想法由来已久。

之所以后来简化成了这样，有很多方面的考虑。

一方面是刚从学校毕业的学生并无太多工作经验，所以只需要检测其基本的编程能力和对计算机知识的掌握程度即可。基于这个方面考虑，在线测试系统足矣，五轮现场面试并非必要。

另外一方面是对刚从学校毕业的学生测试企业领导力准则是一件不易的事情。长期以来亚马逊的招聘也证明，与其花大精力测试领导力准则，不如大量招新人，然后自然淘汰，能够经受住考验留下来的自然是公司需要的人。

新生一张白纸，可塑性强。很多人即便是最初面试时领导力准则表现不佳， 在亚马逊的大熔炉里也可以迅速被改造，成为领导力准则的标兵。

不过，这种做法并非没有弊端。2017 年出现过多起入职 3 个月就被开除的事件，以及沸沸扬扬的亚马逊员工跳楼事件，都给亚马逊的这种粗犷式招聘和自然淘汰的模式带来了很多挑战。

总结一下今天的故事，亚马逊整个公司的行为准则以领导力准则为核心，而面试则是这种以领导力准则为纲的一个缩影。而另外一方面，亚马逊在校招面试流程上的创新，恰恰是亚马逊领导力准则的实际体现。

068 | 管中窥豹之从面试看企业文化：谷歌

今天让我们把目光从西雅图转向湾区。在硅谷十余年的新兴企业里，谷歌无疑属于最早一批，也是最具有代表性的一个。这批企业实行的面试方式，或多或少都是“谷歌系”，或者照搬，或者是改良版。

因此，通过理解谷歌的面试方式，以及谷歌面试方式里面反映出来的企业文化，不仅仅对于我们了解谷歌很有意义，对了解谷歌之外的其他湾区企业同样有意义。那么，现在就一起了解谷歌面试和它揭示的谷歌企业文化吧。

谷歌的面试方式和微软、亚马逊的大不相同，主要体现在面试者和做决定发不发 Offer 的人之间是分离的。

与其他公司一样，谷歌也是先进行一到两轮的电话面试，然后再进行五轮的现场面试。

在谷歌，现场（Onsite）面试可能是做系统设计也可能是编程。谷歌内部有一个极其巨大的面试题库，其中包罗万象，题目众多，多到即使是谷歌内部的人也不一定能看完。此外，面试官也经常准备自己独有的面试题，而不从题库拿题。

谷歌面试的特点，简单说就是“非常难”，而且变化多端。有时候题目不但难，还很新颖，所以面试者必须足够聪明，否则在谷歌这种面试环节下，基本上没有可能成功。网上就有过业界著名开源软件的作者、公认的领域内辨识度很高、水平很牛的人去谷歌面试，然后被 pass 的例子。

谷歌的每个面试官在面试完后要准备一个面试评价报告，这个评价报告里会有整个面试非常详尽的流程，包括面试了什么题目、面试者在白板上写的程序具体是什么样的、面试者和面试官是如何交流的。这个报告很长，很多时候其撰写时间甚至比面试时间还长。每个面试官可以从“非常不想招”到“非常想招”这样的角度为面试者打分，具体分 5 等：非常不想、不想、中立、想、非常想。

5 轮面试官的面试和评价都是独立的。这个过程里面，当 5 份“包裹”被送到 HR 手中时，HR 基本上可以根据分数来决定到底要不要将“包裹”送去一个叫作委员会的地方。委员会是谷歌评价面试者的场所，在这里公司委员会成员定期开会，就每个面试者的这些“包裹”进行讨论，决定是不是要进入下一步。

委员会通常做出几种决定：招、不招、加面，或者“有条件的招”。招、不招、加面都好理解，“有条件的招”则涉及谷歌整个招聘流程里的另一个程序，我等下详细解释。

委员会做出决定的因素很多，包括面试者的面试表现，从什么学校毕业、是不是 PhD 等背景情况，以及有没有专长等，还有公司现在招人是有很多的预算还是没有。到后来，因为保证女性以及特定种族需要占足够多的比例的需要，这个人是男性还是女性，是什么种族，都有可能成为考量的因素。

如果一个面试者不止一次来面过谷歌，那么不仅仅这次面试的表现，过往面试的表现也同样会被考量。我就听说过有一次面试表现很好，但是过往面试表现很差的例子，那位面试者最后被加面了两轮编程，最终被拒。

委员会的决定并不是终审。这个决定还会送给公司的资深副总裁，早年的时候还不是资深副总裁，而是递交谷歌的两个创始人之一亲自审阅每个 Offer。在这里，资深副总裁有权力改变委员会的决定，不招的可以招，招的可以不招。

如果说最后的结果是“招”或者“有条件的招”，那么会进入下一个环节。这个环节叫作“队伍匹配”。简单来说，所有候选者都会被放入一个内部的资料库，而那些需要招人的经理们则可以查看这个资料库，对候选者发出邀请。这种邀请包括了招人的经理再度和候选者聊天，然后确定兴趣的过程。

在这个过程里，有些人有多个队伍喜欢，所以自然也就有了选择权，有些人只有一个队伍喜欢，当然面试者可以等待合适的机会。“有条件的招”和“招”的区别在这个地方体现出来了，招的人可以慢慢匹配下去，谷歌有足够的耐心给很久的时间。

“有条件的招”的人，会给一个固定期限，比如说两到三个月，或者是到某年年底之类的。这个时间段内没有队伍要这个人，或者这个人挑三拣四的话，那发出去的 Offer 就作废了。

谷歌的面试是一个非常难的过程，难到什么程度呢？有个小道消息说，大约一万份简历里面，能招进去一个人。谷歌的面试也方方面面体现出了“难”，而我们要谈的“难”还体现在另外一个方面。如果谷歌的员工在离开后再次入职，只要级别不变，不需要再次面试，但是谷歌早就过了大规模扩张期。近几年来创业潮回落，而谷歌的待遇优良，每年都有很多谷歌前员工回谷歌，占用了不少招聘名额，这就导致了非谷歌前员工的名额进一步减少。

另外一方面，谷歌有着比其他公司更为苛刻的面试失败后的惩罚措施。和其他公司一样，一个人如果面试谷歌失败，也需要经历所谓的冷冻期，这个冷冻期一般是一年。和其他公司不同的是，如果一个人现场面试谷歌 3 次，而这 3 次都失败了，谷歌会终身禁止这个人面试相同或者类似的职位。

是不是有例外，我想可能还是有的。毕竟如果一个人真的足够优秀，成为业界翘楚，而谷歌又缺乏这样的人才，咸鱼可以翻身；然而大部分的人，一旦三次失败以后，以前那些 LinkedIn 上和蔼可亲又有耐心的谷歌招聘人员将销声匿迹。如果你给谷歌网站投简历，10 分钟以后自动拒你，这就是谷歌。

从谷歌的面试，我们可以看到这个企业的什么特点呢？

首先，这个企业只要最优秀的人，整个面试过程就是为了招聘到最优秀的人所设计的。如果一个人能够过五关斩六将过了那么多轮，怎么样都不可能太差，所以“优秀”就是谷歌员工的代名词。

据说早年，谷歌不但要看面试表现，还要看本科院校，以及高中升本科时各科考试成绩等等方面；而三次面试以后，你有可能终身失去面试谷歌的机会，简而言之就是三次以后可以断定这个人“不优秀”，谷歌没必要再浪费时间精力了。

其次，谷歌的面试流程，是为了优化谷歌自己的利益。至于对于面试者是不是公平，那就不重要了。这句话怎么理解呢? 我用一个说法来举例吧。因为谷歌面试的难度和随机性，即使最聪明的人也不能保证不被 pass。已经进入谷歌的人，如果让他们重新走一遍面试流程的话，恐怕很大一部分是极有可能会挂掉的。

但是回过头来看，连这样难度和随机性的面试流程都能够通过，说明这个人肯定足够优秀。否则，运气需要多好，才能让一个人在如此严苛的面试里蒙混过关呢。当然，“命好”同样是人“优秀”的一部分。

所以我们可以这样说，也许有无数多优秀的人被 pass 掉了，但是能够过关的，几乎不可能不优秀。这就是谷歌企业文化里面非常重要的一部分。

那么这些优秀的人被招进去，是不是都干着优秀的人应该干的活呢？这也未必，我想很多时候，这些人干的活也许不需要那么优秀的人去做；但是没关系，谷歌还是要招这样的人。

面试的队伍匹配过程也体现了谷歌对公司利益的优化。那些不是特别优秀的人，估计只有那么几个队伍会看上。从结果来看，为了进谷歌，这些人只能去做公司需要，自己却未必那么喜欢的项目了。

谷歌可以这样去招人是有一个大前提的。这个大前提是在可以大量得罪优秀人才的面试规则下，依然有无数多的优秀人才愿意前赴后继去谷歌面试和工作。

这个前提靠的是什么？谷歌这方面特别实在，特简单，就是：钱多。只要谷歌给的薪水足够高，那么就会源源不断地有人去投身谷歌。

实话实说，在薪水方面谷歌的确非常大方，与微软、亚马逊自然是不可同日而语。我想只要谷歌可以一直这样发钱发下去，那么谷歌这种万中挑一、队伍匹配、3 次挂掉之后终身禁面的苛刻面试流程，就一定会有它的存在空间。毕竟，没有人和钱过不去。

069 | 管中窥豹之从面试看企业文化：甲骨文

在前面的文章中，我们清楚了西雅图的两大著名 IT 公司的面试情况，也了解了湾区新贵代表者谷歌的招人方式和其背后的企业文化。

今天我们把目光转向湾区比较老的一家企业：甲骨文。这是和微软同时代的企业，非常具有代表性。湾区曾经的很多企业，比如思科都用过同样的招聘模式，但如今只有甲骨文还在坚守着这个古老的传统。

甲骨文招聘的鲜明特点主要体现在校园招聘上。和其他所有公司“英雄不问出处”的做法不同，在甲骨文其实是“唯出身论”的。

具体来讲，甲骨文里维护着一张名单，对世界各地不同学校不同班级的人进行了分类。人分两等，在那个名单里面是一种人，不在那个名单里面的，是另外一种人。

关于前者，比如我知道中国大陆地区上榜的有清华大学的本科、北京大学的本科、中国科技大学少年班和零零班毕业的学生。名单上的学校和项目特别少，美国本土可能也就不到 20 所学校。此外还有世界其他国家的高校。

其中某些学校则只允许特定的项目。比如说清华的都可以，但是中科大少年班的才可以。如果正好求学经历的某一段在名单上，那么恭喜你，进甲骨文的面试过程会非常顺利。可以这么说，凡是符合名单要求的人选，就拥有了在甲骨文全公司范围内自由面试的权利。这个过程里最痛苦的是那些实际要招人的经理们，因为 HR 转过去的必然是只属于这个范围的人，其他高校毕业者的简历都被筛掉了。

去面试的时候，这个面试过程也会让你身心愉悦，只要具备基础的编程能力，那么整个面试过程就是聊天谈心，然后等着很多组给发 Offer。而基础编程能力往往就是一两轮简单的白板写程序的面试。这些面试题的难度和其他公司比普遍偏低。

当然也有一点不好。甲骨文的面试容易是容易了一些，工资却不高。和动辄 18 万美元的谷歌比起来，10 万出头是比较普遍的价位；但是很多面试者依然禁不住“面试轻松，面试以后进公司工作更轻松”的诱惑。

那么对于名单外的人是一个怎样的世界呢？简单来说，原则上甲骨文是不会给任何面试资格的，不在名单上的人不会获得去甲骨文面试的机会。

对，就是这样，在 21 世纪的今天，还有这样的公司，对码农进行出身歧视。当然我们可以说，能够进到名校的人，肯定是比较优秀的，或者优秀的概率更高；而不能进到名校的，可能确实差一些，至少平均水平上确实有些差距。

甲骨文当然也没有把路给堵死。我是 2009 年毕业的，因为是做数据库的，所以很想面试甲骨文，但不是名单上的，怎么办呢？

我运气还算不错，开会的时候认识了一位甲骨文的经理，开始找工作时我给他发了一封信，说您看是不是给我一个面试机会？

大概是我亲身的经历，以及结合我的一个校友、清华大学本科毕业者的面试经历，让我对于甲骨文公司的奇葩面试方式有了深刻的体会。没有对比就没有伤害，我的校友迅速拿到面试通知，去面试的时候更像走过场，甚至可以在很多个组里自由选择。

轮到我的时候，经理先检查了一下我的学校，然后说，不好意思，你不在我们的学校名单里，原则上是不招人的；但是呢，比波士顿更北有个一年大概会有 4 个月下雪的城市，那里的甲骨文组正好有空缺。那地方招人难度比较大一些，如果你愿意面试那个职位呢，我可以给你走一个流程，开一个面试特例。至于这个特例能不能过，打铁还要自身硬。你自己够牛的话，就有希望。

于是我就这样开始了一场这辈子最为奇葩的面试历程。甲骨文的人首先让我提交了从本科开始的所有成绩单。幸亏我成绩表现不错，GPA 4.0 的分数反正已经是最高分了，怎样划线都刷不掉我。

然后，甲骨文又让我准备了 3 封推荐信，其中包括我导师的一封。推荐信提交以后，大概过了一个月，我终于经历了一圈人的批准，被成功开了特例。

开了面试特例以后，甲骨文表示需要先进行背景调查，核实我个人提供的信息是否真实。这个核实从我的亲属关系开始，核实到了我户口在哪里、本科的毕业设计谁指导的、班主任是谁，以及我到美国后的各种经历。关键在于，甲骨文是真的去找国内的公司，给我的本科设计指导老师以及班主任打电话，一一核实了所有情况。

等到一切都调查清楚了，大概两个月过去了。终于甲骨文姗姗来迟地告诉我说，可以去面试了。

我有时候在想，人和人的差距在甲骨文的眼里可能比人和其他物种的差距还大。早知道要折腾两个月才能去面试，面试的那个地方又是那么渺无人烟的一个地方，想来想去也是不敢去的。

拿到甲骨文的 Offer 时，我早已身心俱疲。我不知道像我这样不在名单里面的人，就算进入了甲骨文，前途到底又在哪里。

我会有这种担心，很大程度上来源于我在面试过程中的曲折经历，与我同学的“简单轻松”形成鲜明对比。于是，面对这样一个并不尽如人意的 Offer，我毫不犹豫地拒掉了。

甲骨文这个公司选择毕业生的方式，早年在硅谷很普遍。比如说 IBM 面试的时候，也会看一看学校出身。思科在它正当红的 2000 年前后，也维护着一个学校名单。只有那些学校毕业的人，才能够一毕业就去面试这些公司，其他人都只能先去社会上摸爬滚打，以后走社招的路进来。

我们固然可以说“英雄莫问出处”，但事实上甲骨文里面的很多领导确实都是名校出身。斯坦福的有之，威斯康辛的有之，常青藤的有之。作为美国教育体系里面更为庞大的州立学校的毕业者，在这些公司里面想要混得好，混得出彩，其实是相当不易。

我后来得知，那个给了我面试机会的领导，本人就是一个非名校背景的人。在面试时，他一直和我强调说不用担心非名校的出身，只要肯努力，一定会有出头的机会。

可是，“肯努力”这几个字背后究竟会是一个怎样的故事？ 这个领导自己可能就是一个非典型进入甲骨文后慢慢发展起来的人。好不容易破除万难被招进去，进去以后被精英环绕，上升过程里一定是步履维艰。

精英文化，老的硅谷公司多少都有一些。坚定地选择从特定学校出来的所谓精英，在硅谷也是一个传统。比如说谷歌在成立早期，很多人去投简历，多半都是石沉大海，斯坦福毕业的人则非常容易拿到面试机会，这很大程度上也反映了这种精英文化。

但是，谷歌后来的招聘政策还是变了，虽然它依旧是以非常严苛且“不公平”的方式对待每个面试者，虽然它的招聘制度仍然会让很多真正的聪明人失去进入谷歌的机会。但无论怎么说，这都比一棍子打死，对于特定圈子以外的人连面试机会都不给，要进步和公平得多了。

甲骨文可能是极少数（如果不是唯一的话）、依然坚持这种面试方式的公司。即使到 2017 年，在甲骨文面试校招的时候，学校依然是一条红杠杠，一道天堑。

这种“学校为纲”的方式，自然也会在公司内部造就很多以学校为基石的圈子；所以很多人说甲骨文这个公司里面很多人很闲，人浮于事，但是政治斗争却非常严重，我想也是可以想象的。

如果要做一个选择，我是真心不喜欢这样的一种筛选方式。已经是二十一世纪了，我们的做事方式也应与时俱变才好。

070 | 管中窥豹之从面试看企业文化：Facebook

从市值来看，Facebook 是近年来仅次于谷歌的，在硅谷成长起来的大公司。作为一家新兴的互联网公司，它牢牢占据了社交网络的头把交椅。而从面试形式上来看，Facebook 有模仿谷歌的痕迹；但是在模仿的前提下，也有它自己的特色。

那么我们先来看一下 Facebook 是如何面试的。总体上它和谷歌非常像，首先是电话面试，一般一到两轮；如果过了的话，就可以进行现场（Onsite）面试。Facebook 的现场面试大概是这样一个过程：一般有四轮，第一轮是企业文化的面试外加编程考核，之后看面试者的经验，通常会有两轮的编程题和一轮的系统设计题。

Facebook 面试结束以后，每个面试官也需要准备一个“包裹”递交到 HR 手中。这个“包裹”也和谷歌类似，但是不需要像谷歌那么详细。如果 HR 看到大部分面试官都表示“Hire”的话，整个面试材料就会被交给招聘委员会。招聘委员会确定之后，会给出“招聘”“不招聘”或者“加面”三个选项。

委员会决定后，也同样需要公司副总裁去审批的。这个过程里也会发生 Offer 出现变化的情况，但是 Facebook 里副总裁做出更改的概率相对低一些。

Facebook 一个有别于谷歌的重要变化是，并不存在所谓的队伍匹配过程。招过来的所有人，会进入一个轮岗期，之后就可以自由选择自己要加入的队伍了。

这个过程可以说是相对于谷歌的创新。而且，这个创新举动被不少公司借鉴了，比如说著名的 Airbnb。当然，因为不存在着所谓队伍匹配的过程，也就不存在“有条件的招聘”这一类型了。这一点改变对候选人其实是有利的，因为所有人只要招进来就一视同仁了，不存在着二次挑选的问题。

Facebook 相对于谷歌面试最大的不同，其实体现在编程面试这个环节里。在谷歌，所有面试主要是挑战人的智商。说白了，谷歌是真正希望招到聪明的人，所以如果一道面试题被泄露出去，谷歌内部的题库会明确标注此题不可用。谷歌本身是刷题行为的反对者。

然而，对于时下非常流行的面试靠刷题的文化，Facebook 不仅不反对，反而是支持的。在 Facebook 里面用来面试的题目，基本上都是网上大家用来刷题的原题。

不仅仅如此，在 Facebook，如果你在 45 分钟内只能写出一道无 Bug 的题来，那就是不合格的；如果 45 分钟内包括聊天，还能写出两道题，那就差不多了；要是能写出三道题，那就是 Facebook 超级喜欢的好员工了。

在 Facebook，哪怕你告诉面试官你是刷题刷出来的，无所谓，重要的是你能连续答对多少题。这是一个速度与熟练度的比拼，而不是一个智商和技艺的比拼。就是这样一个简单的变化，让 Facebook 和谷歌的面试形似而神不似。

那不刷题意味着什么呢？因为面试题目其实相当难，如果毫无准备的话，大部分人其实写出一题无 Bug 就基本上是不可能的了，更何况要两到三题。谷歌面试一般只有一道题，可能会很难，但牛人完全不需要准备也可以面试过去。一旦题目数量增长到两到三题，那么不刷题是不可能的。所以对于绝大部分人来说，刷题，并且把题刷熟练，是进 Facebook 的唯一选择。

但是我们知道仅仅靠刷题选出来的人，并不一定是最聪明的工程师。所以 Facebook 和谷歌在选人方式上的不同，代表着 Facebook 并不是要选出最聪明的人。但是能够刷熟几百题并且能够迅速做出来的人，不一定是最聪明的，但一定是既勤奋又有很多时间去刷题的。

所以从刷题的好坏来决定是不是录用一个人，反映了 Facebook 招人里面两条非常重要的筛选原则：人勤奋，有足够多的时间刷题（或者“工作”）。

从 Facebook 的实际工作强度，和相对于其他公司更严格的考评体系来看，也反映了 Facebook 用人的准则。Facebook 的考评分 7 档，一个季度考评一次。其中最高档的奖金和最低档的差距非常大，前者可以是工资的好几倍，后者是 0。连续两次考评不合格的会被解职。而一般公司一年会有一次正式的考评，在半年的时候会有一次简单的非正式年中考评。

Facebook 更具特色的是，考评的好坏，有一项指标就是写的代码数量。也就是说，多写了程序的，总是要比少写程序的人得分更高。所以很多 Facebook 的员工，基本上一年四季，一周七天，一天 10 多个小时地工作。这种工作方式，不太像国外成熟的互联网软件公司，更像国内的成熟的互联网软件公司。

这种方式的好处是公司效率很高，产品迭代很快，整个公司整体的进化速度也非常具有竞争力。而这种方式的坏处当然也是非常明显的。对比谷歌和微软等公司，公司员工的工作和生活之间的平衡大大地向工作倾斜了。这让 Facebook 在硅谷企业里多少显得有些另类。

美国企业可能更讲究工作和生活的平衡，而中国企业则更讲究效率一些。到底是慢工出细活好，还是努力奋斗快糙猛强，是说不太清楚的。像谷歌这样的，做事情做得非常的细致深入，也可以成为一家改变世界的公司；像 Facebook 这样，以效率著称的，则在每次风口浪尖上很容易高效地转型。

当然 Facebook 的这种招聘方式和考核方式，也导致进入 Facebook 的人在年龄层次上有一个鲜明的特点。Facebook 的员工普遍年纪较轻，管理层也如此。这是可以理解的，人年纪大了以后总是有家庭有孩子，而年轻的时候更容易去拼搏，可以更长时间地工作。

所以在年轻的时候，进入 Facebook 这样的公司，通过拼搏赚更多的钱，积累更多的经验，之后无论是创业还是去更稳定的公司，已经成为了现在湾区以 Facebook 为首的很多新互联网独角兽公司内员工的普遍想法。

不仅仅如此，在选人机制上，Facebook 相比谷歌更受后起的互联网创业企业（比如 Uber、AirBnb 等）独角兽的认可。在湾区，现在创业企业里雇员的平均年龄，普遍要偏低一些。这也对年纪相对大一些的互联网软件开发人员的就职，提出了新的挑战。

我们知道勤奋和有很多时间工作与年龄其实没有必然的联系。但是我们也知道，勤奋和有很多时间工作，年轻人更容易做到。所以一直以来就有一种声音，Facebook 的面试方式，实际上是企业倾向于使用年轻人的一种策略。而这种策略和做法，一直都有一定的市场。

071 | 透过企业用人之道看企业发展

人才是企业的根本。企业认为什么样的人是人才，又如何对待和使用人才，是企业发展中很重要的一个环节。换句话说，如果我们可以知道企业是如何待人和用人的，就可以对这个企业未来的发展前景有一定的了解。今天，我就想和你谈谈如何通过企业的用人之道去看企业发展。

简单来说，对于人才可以简化到“才”和“德”两个考量维度。“才”代表能力，“德”代表信奉的文化和具备的品行。能力重要，品行同样重要，但是到底哪点更为重要，不同公司有不同的理解；而具体到哪样能力或者品行更为重要，不同的企业里又有不同的侧重点。

比如，谷歌有非常著名的工程师文化，并聚集了大量“天才”，动辄发布“黑科技”。但是谷歌对员工的忠诚度要求非常低，对离职以后回归的员工也是持非常欢迎的态度。

而阿里巴巴则更强调文化重于技术。在招聘上，阿里巴巴的人力资源部门有一票否决权；在公司的日常管理上，相信你还记得“月饼事件”，当时公司内部员工写自动脚本抢月饼，因为行为不符合公司价值观而被开除。

要知道，企业对于“才”和“德”的定义以及考量标准千差万别，不存在两个侧重点上完全相同的企业，而这也致使每个企业的发展各有特色。

今天这篇方法论文章中，我想回答两个问题：

如何分析企业的用人之道？

如何通过分析企业的用人之道，去判断企业的发展？

1. 如何分析企业的用人之道

企业的用人之道， 可供我们分析的途径有很多。但是我觉得最合适的途径有两个：人才的招聘和晋升。

第一个途径是招聘。前面我用一系列文章分析了主流的几家公司是怎样招聘人才的，就不再重复了。这里我们要问的是：一个企业在招聘的时候到底看什么？

谷歌显然侧重于招聪明人，所以人员的工程能力非常重要；而亚马逊在整个招聘过程里面，其实都是在检验一个人对领导力准则的契合程度，即使是在面试技术题，考核的也不仅仅是技术题目能不能解出来，而是更看重这个人在和面试官的交流过程中是否体现出了领导力准则。

从面试考察什么，我们大体可以知道一个公司对“才”和“德”两个维度的考察程度，知道这个公司到底需要什么样的人才。

第二个途径是晋升。人员晋升是公司的内部事务，但是在消息发达的今天，大公司的级别和晋升方式早就不是秘密了。通常每个公司对于人员都划分有不同的级别，这些不同的级别又反映到不同的人员名称上。比如，软件工程师一般就有：软件工程师、软件工程师 2、资深软件工程师、首席软件工程师，等等。

但是我们关注的重点显然不是这些级别，而是具体到一个公司对不同级别员工的要求上。换句话说，就是看人员晋升到底看什么。我举几个例子，比如在谷歌如果要升到资深软件工程师，你需要独立做出一些对公司有影响力的项目，而什么是“有影响力的项目”，这在很多时候体现在技术的难度、广度和深度上。

又比如说，在看重员工素质高于工程能力的亚马逊，软件工程师升到资深软件工程师是一件非常不易的事儿，但是做业务的人员（比如 MBA 们），被招进去后一般都是资深项目经理这一级别。在亚马逊内能够顺利升职的，多是对业务有深刻理解的人员，亚马逊对于一个人在业务理解能力上的要求，远远高于对其技术能力的要求，由此可见一斑。

我们从公司对员工的每个层级有什么要求，什么样的人在具体哪个公司能够更好地晋升进行细致分析，这又在另一个层面上反映了企业是怎样用人的。

2. 如何通过用人之道判断企业发展

“什么样的人决定企业会发展成什么样”这个问题怎么回答，是体现每个分析者综合素质的地方，考验的是分析者自身的水平。如果有人告诉你一个企业是怎样用人的，而你却无法从中看出来这个企业是如何发展的，那就是个人能力问题了。

理论上来讲， 我们都知道企业由人构成，一个企业里面的人可以决定这个企业会发展成什么样。但是具体到特定的某家企业，我却很难给出一个让你可以照搬照套的分析模式。这里，我举几个例子来说明一下如何从企业的用人之道去判断企业的发展。

谷歌这个企业有非常鲜明的特点，就是“网罗天下最聪明的人才”，这是一个重视智商远高于其他很多东西的公司。谷歌的产品，除去早年很成功的搜索和广告以外，成功的不多，有的还非常不好用，但是如果哪天有哪个公司能出一个黑科技，从此改变人类的话，我想大家都不会怀疑，这个公司很可能就是谷歌。谷歌不一定有最好的产品，却最具备从技术上改变人类的可能。

亚马逊同样有非常鲜明的特点：招符合亚马逊领导力准则的人。亚马逊的领导力准则，就像其公司文化的 DNA，决定了公司内外的很多行为方式。亚马逊公司内部会议一旦出现了争执，需要做决定，或者需要面对不确定性因素等等问题的时候，大家也都是严格照着领导力准则的模式，很死板而程序化地执行。

亚马逊这家企业会有什么样的未来，其实都写在领导力准则里了。这个崇尚“客户至尚”的企业，一定会有最好的产品，一定会有最好的投资回报，但是如果我们指望它诞生改变人类的黑科技，可能就是一厢情愿了。

以上就是通过分析“企业怎么用人，需要什么样的人”，来了解企业特色以及企业发展前景的例子。

今天这篇文章当然只是抛砖引玉，通过看企业的用人之道带你管中窥豹，了解如何从小处入手去分析一家企业，希望能在企业分析上给你一些启发。最后再次提醒，透过企业的用人之道可以分析企业的方方面面，而且是一种非常行之有效的分析手段，但是它对分析者自身的分析能力和逻辑思维能力也是要求很高的，这将是一个不断修炼提升的过程。

072 | Zenefits：一个卖保险的创业公司

在创业圈里说起 Zenefits，即便不是“无人不知无人不晓”，起码也是鼎鼎有名。一个公司从创立两年就顺利跻身于独角兽行列，到因为一系列事情从顶端摔下，整个过程可谓跌宕起伏。从中我们不难体会，创始人的聪明才智和独特视野可以成就一个公司，创始人的“利令智昏”也可以毁灭一个公司。

Zenefits 创办于 2013 年，创始人是著名的前印度裔 CEO 帕克 · 康拉德（Parker Conrad）和拉克斯 · 斯里尼（Laks Srini），前者主管整个公司，后者则是 Zenefits 平台的主要开发者。公司创立伊始，主要目标是帮助初创公司和小企业找到合适的保险，以及管理他们的员工福利。

这里我需要讲一下：美国没有政府统一提供的保险，传统意义上员工和家属的保险都和就业挂钩，是由雇主提供的，比如意外保险、意外伤害保险等等。这种传统做法对于大企业还好，对于初创型企业来说，寻找合适的保险并非易事，而且成本很高。

一方面，各种保险是美国公司福利必不可缺的一部分。之所以是必不可缺，并非法律规定一定要有，而是美国整个国家依赖于保险，保险由雇主提供又是整个国家默认的规则。不提供保险的公司，无论大小，无论行业，都很难招到雇员。

另外一方面，各大保险公司只愿意和大公司谈协议和折扣。对于小公司来说，大保险公司看不上这点蝇头小利，所以小公司买保险既不会有好的折扣，又很难得到大保险公司在服务上的优待。这让选择价廉物美的保险成了初创企业和小企业一个痛点。

Zenefits 切入到这个市场，并以此来解决初创企业和小企业的痛点，可以说 CEO 康拉德这个人的确是有着与众不同的眼光。有 Zenefits 这样一个平台，一方面小公司可以一条龙地从 Zenefits 解决保险的问题；另外一方面，由于有了众多小企业的加盟，通过规模效应，Zenefits 也就具备了和大公司一样的收到传统大保险公司优待的客户量。最终结果是小企业更容易买到保险，大保险公司只需要和 Zenefits 打交道，而 Zenefits 自己也赚到了钱。这是非常典型的共赢模式。

伴随公司业务的发展，2014 年，Zenefits 在原本简单卖保险的平台上又增加了很多功能，比如交通补助、401K 养老金计划等。这些东西的引入，让 Zenefits 的平台不再是简简单单的，一个帮助企业人力资源部门寻找合适保险的平台，而是变成了一个比较完善的人力资源平台。这也让它和老牌人力资源平台 ADP 和新贵 WorkDay 之类的企业产生了直接的竞争关系。

2014 年是 Zenefits 非常重要的一年，这是它成立公司的第二年，业务发展已经非常好，《华尔街杂志》更是专门撰文评价说：这样的发展速度对于初创型企业是非常罕见的。这让 Zenefits 获得了越来越多的关注。

接下来的 2015 年，Zenefits 继续扮演“当红炸子鸡”的角色，荣升为硅谷最热、最受欢迎的一家创业公司。同时，Zenefits 拿到了约 5 亿美元的融资，估值更是达到了 45 亿美元。

与此同时，伴随公司的发展，CEO 康拉德也开始在光环下膨胀，做事情变得越来越不可理喻。

2015 年发生了著名的 Zenefits 和 Uber 的 Offer 事件。一个程序员在美国版的知乎 Quora 上提问说：自己手里有 Uber 和 Zenefits 的两个 Offer，到底应该去哪家？结果这个问题把康拉德给招来了，这位 CEO 亲自作答，并表示“您还是别来 Zenefits 吧，你的 Offer 被收回了”。就这样，这位程序员失去了一个到手的 Offer。

此事引起了轩然大波。一个程序员的简单提问，公司 CEO 就上来回答并直接取消 Offer，这无疑对公司形象没什么好影响，可是这位 CEO 就这么堂而皇之地做了。这也让这家估值 45 亿美元的公司被迅速推上了风口浪尖。

2015 年另外一件重量级的事件是：世界上最大的薪资管理服务提供商 ADP 封锁 Zenefits 的访问权限。Zenefits 迅速发表博文，表示这是 ADP 这个老公司害怕 Zenefits 作为新公司的竞争，之后 ADP 开始起诉 Zenefits 乱说话。这场官司打了 4 个月，之后以 ADP 撤诉告终。2015 年底，Zenefits 推出了类似 ADP 的产品功能，正式和 ADP 进行竞争。

此外，媒体在 2015 年底揭露，最早于 2014 年开始，Zenefits 让不合格的销售人员参与卖保险，违反了所在州的法律。2016 年，Zenefits 在公布的一个内部调查中，发现自己的 CEO 搞出了一个软件，它可以让加州卖保险的人不需要学习就通过加州的保险培训考核，违反了加州法律。

Zenefits 的调查把矛头指向了 CEO 康拉德。为了显示公正，Zenifits 又雇用了第三方独立机构做进一步的调查。在得到调查结果后，Zenefits 本着“坦白从宽，抗拒从严”的原则，把这个事件的调查结果主动上报给了各州的相关部门。

这个调查最终导致 CEO 下台，原 COO 大卫 · 萨克斯（David Sacks）上台成为新任 CEO。

由于这个违规操作让没有执照的人卖保险，还帮助别人考试作弊，虽然说 Zenefits 自我检举，却也不能免除处罚。Zenefits 前后花了很多的时间和各个州谈判，希望解决这个违规的事情。

田纳西州是第一个谈妥的，之后陆陆续续的，Zenefits 又谈妥了几个州，包括加州、新泽西州、南卡、华盛顿州和德克萨斯州，等等。

然而有更多的州等着 Zenefits 去谈，也不知道最后要谈到猴年马月去。为此 Zenefits 付出了很多的钱，包括交给加州的 700 万美元罚款，这让其现金流受到了很大的挑战。

为了节省成本，避免现金流枯竭，新上任的 CEO 立刻宣布裁员 250 名员工，半年以后又裁员 109 名，两次总共裁掉公司约四分之一的员工。

同时，在第二次裁员之后，新 CEO 又给经历两次裁员没有被裁的员工一个为期两个月的包裹，名字就叫“The Offer”。这个包裹的内容是：公司只需要你们里面最优秀的人，我们需要你们尽快开始做新的系统和功能，需要你们加班加点地帮助公司做开发。

CEO 给了大家两天时间来决定是否接受这个包裹，据说只有约 10% 的员工接受这个包裹留了下来。简单地说，CEO 希望大家都一个人顶两个乃至一个顶三个地加班加点干活，和公司一起度过难关，但是却不愿意给员工更多的工资。这两次的裁员加上 “The Offer”，让 Zenefits 丧失了大量有经验的开发人员。

与此同时，Zenefits 很快就开始面对投资人的压力。 2015 年的融资和估值是在前 CEO 作弊的信息没有被披露的前提下做出的，投资人觉得自己被欺骗了，所以高估了估值。2016 年 6 月新 CEO 决定调整去年投资人的控股比例，这一调整直接给投资人增加了近一倍的控股比例，也让 Zenefits 的估值从 45 亿美元下降到 20 亿。这在一定程度上解决了投资人的压力，却让 Zenefits 的投资人获得了更多的股权和投票权，进一步减少了 Zenefits 独立运作的可能性。

2017 年 2 月，公司的财务恶化导致 CEO 萨克斯下台，杰伊 · 弗尔切（Jay Fulcher）上任新 CEO。新 CEO 也算得上是久经沙场，曾经一度做过 SAP 和仁科软件的副总裁，且曾在两家创业公司做过 CEO。只是弗尔切上台做的第一件事情，也是“意料之外，情理之中”的：继续裁员。因为控制成本除了裁员，实在也没什么其他好办法。

Zenefits 在上次大规模裁员和变相裁员之后，这次又裁员 40%。很大程度上，导致了这个公司从上坡路走向了下坡路。一个初创公司，创业两年后的 2015 年就成为了独角兽，估值 45 亿美元，此后却又一天不如一天，估值不断下降，不断裁员。这一切都缘于第一任 CEO 的作弊式扩张。

我们必须说，第一任 CEO 开始创业时所选择的切入点非常好，极有商业眼光。Zenefits 的出现确实帮到了很多企业，尤其是为创业企业解决了一个很重要的痛点问题。然而，至此以后 CEO 似乎就开始膨胀了，“利令智昏”这个词语不无道理。

亲爱的朋友，假如你是创业的那位 CEO，在 2015 年以后会怎样去发展 Zenefits 呢？假如你是现在的 CEO，又将如何带领这个公司走出困境？

073 | Glassdoor：让公司信息对个人透明

求职市场一直都是一个很大的市场。在求职市场中，公司和个人的地位是不对等的，公司知道个人的信息，个人却对公司的合理薪水到底怎样、工作环境是不是合适，等等诸多信息缺乏了解。这里面商机巨大，但是非常不好做。

Glassdoor 是美国的一家创业公司，它瞄准的就是这样一个问题：如何让公司信息对个人透明，从而让个人在求职市场上和企业能够处于公平的位置？

Glassdoor 成立于 2007 年，创始人是罗伯特 · 霍曼（Robert Hohman）、理查德 · 巴顿（Rich Barton）和蒂姆 · 贝瑟（Tim Besse）。对于巴顿，如果你读过我前面的文章应该很熟悉了，他先后创立了 Expedia 和 Zillow，是资深的创业人士。罗伯特 · 霍曼和蒂姆 · 贝瑟则是和巴顿一起创建 Expedia 的老员工了。巴顿是公司的 Chairman，估计是出钱最多的，而霍曼是 CEO。

创立公司的想法来自于这几个合伙人的一次闲聊。当时，霍曼提起来，当初他在 Expedia 上班的时候，有一次偶然把一份员工调查结果落在了打印机上。他们想，如果把这个员工调查的结果给向公司内外的所有人都公布出来，会有什么后果呢？他们相信，这会对要来面试的候选人有很大的指导作用。

最终，他们决定创立 Glassdoor，开始做公司点评业务。美国的职场并不开放，由于重视隐私保护并致力于避免隐私被滥用，面试时候选人了解一个公司的渠道非常有限，无非是向熟人打听，和查看公开的信息，然而这两种渠道拿到的信息可能都不够公正全面。

薪水问题更是每个候选人关心的，没人希望自己拿到手的 offer 低于公司平均薪资水平。但是，如何获知这个公司的薪水到底是一个怎样的分布情况呢？这一直都是个难题。

Glassdoor 的产品，最开始针对的就是这样一个问题。它采用匿名分享的方式，让每个企业员工都可以在 Glassdoor 上爆料自己的工资、公布公司的各种情况，以及从各个方面点评雇主。

这个模式做起来有两个挑战：首先是如何保证信息的有效性，其次是如何保证用户愿意提供信息。

Glassdoor 解决第一个问题的办法，被后来很多类似产品所采用。用户发表的评论，对于其他用户来说固然是匿名的，但是用户需要注册账号才可以留言。而用户能够对一个特定公司进行评价的前提条件是：该用户必须用以这家公司名为后缀的邮箱注册。这样一来，Glassdoor 就确保了每个用户在留下评论时，针对的确实是他当前的雇主。

Glassdoor 解决第二个问题的办法，是把用户的获得和用户的贡献捆绑起来。匿名访问网站的用户能看到的信息非常有限，而如果是提供了自身薪水信息的注册用户，则可以看到该公司的薪水分布情况。如果他还留言评论了这个公司，就能够看到更多关于这一家公司的评论。

可见，Glassdoor 不仅确定了每个人公司身份的合法性，而且同时把个人可获得信息与个人贡献挂钩。这两者的结合，很好地保证了信息的有效性和多样性。当然，仅仅这样还是不够的，Glassdoor 同时成立了人工审查队伍，对网站信息进行人工审查。

2008 年，Glassdoor 先后完成两笔融资，分别是 300 万美元和 650 万美元。大概因为公司创始人都有一次两次成功创业的经历，投资人对于 Glassdoor 一直持非常宽容的态度。有了足够的资金以后，Glassdoor 开始默默地积攒数据，狠狠地搜集企业信息，似乎两耳不闻窗外事，不再理会外面热闹的世界。

其实创始人们真心明白，数据这个东西积累到一定规模会量变引起质变。2009 年到 2010 年期间，Glassdoor 一直在默默地搜集数据，并基于这些数据不断发表企业职场的调查报告，其数据更是经常被其他媒体引用和发表。

被引用多了，其数据也就渐渐成了权威，Glassdoor 也不知不觉成了企业信息披露的第一网站。不管是招人的还是找工作的，都开始重视起来。

2010 年，Glassdoor 推出第一款针对企业的产品，允许企业在平台上做品牌建设，传播企业优点，吸引潜在员工加盟。企业付费的服务第一次出现在 Glassdoor 的产品中，公司成立三年，Glassdoor 的用户数量超过百万。

这一年，Glassdoor 还有另一项技术突破，就是可以在用户搜索某个公司的某个职位时，把这个公司这个职位对应的薪酬、排名、员工评价等信息都展示出来。这一综合搜索体验，对找工作的人无疑很有帮助。

2011 年，Glassdoor 终于在时隔三年后迎来了下一轮融资 1200 万美元，公司商业化进程开始加速。它很落俗套地开发了自己的广告系统，希望通过广告赚钱。但 Glassdoor 从未停止过数据的搜集，新一轮融资以后，它对数据的搜集范围更是开始国际化。

2012 年，Glassdoor 作为媒体公司完成了第一次大转变，推出了基于 Facebook 的 Inside Connections 功能。这个功能可以绑定 Facebook 账号，绑定了账号的用户浏览某个企业时，就可以看到在这个企业里工作的好友。

Glassdoor 借助 Facebook 这个已经成熟的社交平台，给自己的网站增加了社交属性。利用社交属性，它获得了进一步拓展自己的业务范围、提高数据采集的种类和质量，以及提升用户黏性等多方面的好处。

2013 年，Glassdoor 第一次插足找工作市场。但和 Linkedin 不同，它自己并不做让企业发布招聘职位的事情，而是构建了一个职位集成搜索引擎，用于去各类求职网站爬取职位信息，这样用户只需要使用这个搜索引擎，就可以方便地找到不同求职网站上的职位信息了。

通过前面这一系列举措，Glassdoor 已经成长为一个拥有上千万用户、几十万家公司、近千万点评数据的公司，它已经可以对很多企业、很多行业、很多职位做出非常有效的分析，并且开始给企业提供增值数据分析服务、企业品牌建设服务、企业招聘服务等内容。

此后 Glassdoor 又历经三次融资，分别是 5000 万美元、7000 万美元和 4000 万美元，估值超过 10 亿，正式迈入独角兽的行列。

今天的故事讲完了，相信你也已经看到，和其他很多企业不同，Glassdoor 最宝贵的财富，就是那些关于各个企业的真实数据。谷歌资本领投了最近的一轮投资，我想看重的还是它所拥有数据的价值。

未来，Glassdoor 将如何更好地发挥那些数据的价值？我们拭目以待。

074 | 从巴顿的创业史看巴顿

巴顿这个人在专栏里已经出现三次了，这三次分别和三个企业相关：Expedia、Zillow 和 Glassdoor。一个人成功创业一次已经很了不起，如果一个人创业三次，而三次都很成功呢？巴顿就是这样一个人，那么从他三次成功创业的轨迹里，我们或许可以发现些什么。

巴顿创立第一个公司 Expedia，始于他在微软工作期间。那时，微软需要在在线旅游方面有所建树，于是有了 Expedia 网站。虽然后来 Expedia 被拆分出来并成功上市，但严格意义上讲，巴顿只是这一项目的负责人，而不是独立的创业者。2003 年 Expedia 公司已经上规模的时候，巴顿更是选择离开开始二次创业。

如果说第一个公司的创业轨迹还够不明确，第二次创业时巴顿想要做的事情就清晰了很多，那就是：把数据和某个产业结合起来，从而能够发现痛点，弥补鸿沟，创造价值。

Zillow 是一个房地产数据平台，在其整个发展史中，无论是自身建设还是对其他企业的大肆收购，都围绕一个问题进行，即：更好地补充 Zillow 的数据平台。

这个创业方式到了三次创业的 Glassdoor 这儿更加明确，即：通过搜集每个企业员工的薪酬信息和点评，掌握第一手企业数据，并利用这些数据去创造价值和盈利。这个方式和 Zillow 的主旨并无差别，只不过不同的公司，在数据的采集、整合，以及数据的变现上不一样。

虽然我们不清楚从什么时候开始，巴顿意识到了数据和行业结合的重要性，并付诸实施，在两家不同的企业里面围绕同一个核心进行创业。但巴顿无疑是对的，有足够多有价值的数据，和合理的变现渠道，就可以成就一家了不起的企业。我想从这个角度看，巴顿给我们每个人都指明了一条创业的道路。

这条创业道路有 3 个难点：

第一，哪个行业需要数据；

第二，怎样可以高效精准地完成有价值的数据采集；

第三，如何把这些数据提供的信息变现。

我觉得，如果任何一个人可以创造性地解决这三个问题，就很可能成就一家了不起的创业企业。

从某种程度上来说，国内获取数据相比国外更为便捷一些；但是，国内的数据变现比国外可能更难。

在阿里和腾讯控制了中国大量流量和数据，又到处投资的今天，如何能够将数据和某个行业相结合，并进而变现，是一个值得创业者好好思考的问题。我想从这个角度来看，在美国从事这方面的创业可能会比国内更容易一些。

从巴顿的创业史中，我们还可以看到另外一个变化：在 Expedia 的巴顿、在 Zillow 的巴顿和在 Glassdoor 的巴顿是不一样的。这三家企业里，Glassdoor 是他最后创立的企业，也恰恰是巴顿最沉得住气、在慢慢耕耘的企业。

我们知道，在 Glassdoor 成立后的那几年里，社交媒体打得火热。职场社交媒体 Linkedin 更是在找工作市场做得热火朝天。而 Glassdoor 唯一做的就是搜集数据，并把数据展现给大家，它并没有急于去变现，比如没有急于进入找工作的市场里去。

这种能够沉下气来慢慢做事的风格，只有在一个已经多次创业，财务已经自由，努力做事而没有经济压力的创业者身上才能见到。而我也相信，具备了这种素质的创业者，才有可能真正做出一些更具颠覆性的产品。

从市场上来看，Expedia 固然是巴顿创立的，但今天的主要成就应该不能归功于巴顿。Zillow 的话，巴顿可以占很大一部分功劳，但是 Zillow 的创业方式是不停地“买买买”，激进而且锋芒毕露。只有 Glassdoor，巴顿做得不声不响，慢慢积累，现在也越来越显示出它的影响力了。

什么时候创业者需要尽快盈利，什么时候创业者应该更有耐心，慢慢地培植一个市场呢？针对这个问题，巴顿的做法值得你去思考。

075 | 办公软件的战斗：开篇

如果说起老牌软件帝国微软赖以生存的两架马车，第一肯定是操作系统，也就是字符界面时代的 DOS 系列和图形界面时代的 Windows 系列，第二就是著名的 Office 系列办公软件。在很长一段时间里，这两架马车如同“印钞机”一般，给微软带来了滚滚财源。

因为是靠两架马车行进，微软比“一条腿走路”的很多企业，比如早年靠数据库起家的 Oracle，以及后来靠广告起家的谷歌等互联网公司，发展得都更加稳妥。

但进入新世纪，随着手机和平板电脑的异军突起，微软在操作系统上的优势已经不再那么重要。Windows 这架马车，也终于到了一个虽然依旧可以给微软提供很多的资金，却没有光辉未来的时刻。

然而，在微软向云计算转型的过程中，其办公软件，也就是著名的 Office 系列这架马车，不但没有失去活力，反而以 Office 365 的形式，在云计算的转型中扮演了不可或缺的角色。可以这么说，如果没有 Office 365，也许微软的这次云计算转型要艰难得多；当然，如果没有 Office，就根本不会有 Office 365 的诞生。

我们很多人一直以来有种错觉，觉得微软的 Office 软件是天经地义的行业标准，并一直为 Office 领域中微软的垄断地位感到一丝担忧。为什么这么说呢？

并非没人发起过对 Office 的冲击。事实上，不管是开源的 Star Office 软件，还是后来互联网新贵公司谷歌的产品 Google Doc，都曾对微软统治的办公软件领域发起过进攻。

然而很遗憾，这些战斗最终都偃旗息鼓。这些进攻对于微软来说，甚至谈不上是战斗。历史总容易被遗忘，有一个事实是我们这一代人不知道或者不记得的，那就是：微软在办公软件领域确立统治地位还只是 20 世纪 90 年代中后期的事情，但办公软件的诞生可以再追溯到 20 世纪 80 年代个人电脑诞生的初期。

在那个年代，为了争夺办公软件领域的统治地位，一大批在文字处理软件、电子表格等领域颇有建树的企业崛地而起。在这些企业中，微软只是一个强有力的竞争者。当然，时至今天，微软除外的那些企业和产品绝大部分已经消亡，存活的已是寥寥无几。

但是不可否认，这些企业，包括微软在内，都真刀真枪地战斗过。在文字处理软件和电子表格两个市场上，最初微软都遇到了强劲的老牌对手和后起之秀，并且首次出击都以惨败告终。

比如说微软的电子表格软件 Multiplan 对准了当时世面上的电子表格霸主 VisiCalc，本想通过更好的产品打败竞争对手，但竞争对手是被打败了，自己却也被同年莲花公司推出的 Lotus 1-2-3 轻松超越。“竹篮打水一场空”，微软直到在多年以后再次推出 Excel 才开始看到胜利的曙光。

再比如在文字处理软件领域，微软再次上演了瞄准市场霸主 WordStar 推出 Microsoft Word 的戏码，却被 Corel 公司新推出的 WordPerfect 给轻松超越。

微软在这一艰难的市场竞争中展现了顽强的战斗力，在十余年不断的屡败屡战中，取得胜利并最终统一了市场。

我曾经研究过微软是如何在云计算转型中取得成功的，并因此写了一系列的公众号文章。在研究过程中我发现，微软办公软件的统治地位极其牢固不可动摇，于是又对微软办公软件的统治地位到底是如何建立的，有了更深入研究的兴趣，写作“办公软件的战斗”这一系列文章的想法正是因此而来。

在这个系列里，我们将一起横穿近三十年的时间跨度，回到办公软件的最初期，一起回顾办公软件一路的发展，以及各大公司围绕办公软件展开的一系列搏斗。你会看到一些曾经非常有名，如今却已倒在故纸堆里的公司曾经经历了怎样一番挣扎；你还会看到，微软是怎样屡败屡战，最终确定了自己的统治地位。

这个系列里的诸多故事将告诉我们几个很重要的道理。

首先是企业很多时候死于自己瞎折腾和内斗，不一定是外部环境恶劣。“No Zuo No Die”是真理。

其次，另外一部分企业没有自己作死，却死在了没有跟上时代上。比如说，办公软件里的霸主企业在从字符界面向图形界面过渡的过程中，没能够推出图形界面版本的软件，结果被时代淘汰。

最后，微软霸主地位的获得绝非轻易得来。这是微软十几年如一日地屡败屡战，厚积薄发的结果。这种厚积薄发，也为微软在新世纪里迎接新对手的挑战提供了坚实的底蕴。

这个系列里面的大部分事件，都发生在我们现今熟悉的软件世界之前，所有的资料都是从故纸堆里翻查出来的。所以错漏之处在所难免，欢迎批评指正。同时，也希望你能够喜欢这个系列。

076 | VisiCalc：第一个电子表格软件的诞生

如今的办公软件里，Excel 对于很多人来说绝对是不可或缺的一部分，很多数据处理工作都要用它来完成。作为电子表格的集大成者，Excel 达到了一个其他软件无法企及的高度，通过给 Excel 做二次开发而存活的公司也不在少数。Excel 可说是为微软这个软件帝国带来了滚滚利润。

但是你可能不知道，Excel 并非电子表格的首创产品。今天，我就来讲一讲第一个电子表格软件的故事。

让我们把时光调回 1977 年。那个时候，在哈佛大学就读的丹 · 布里克林（Dan Bricklin）突然就觉得烦了：他攻读的是工商管理硕士，天天就是做各种表格的计算，涉及非常单调的烦琐操作。

那个年代并没有什么好用的软件，能用的无非就是纸和笔。于是这位本就有编程经验，并且学习过 Basic 的同学灵机一动，跑进机房开始写一个软件，以便自己可以轻松完成作业。

为了显示自己的聪明才智，他把自己写了这样一个软件的事情告诉了导师。工商管理学院的导师通常都有商业嗅觉，他的导师自然也不例外，导师看到后眼前一亮，拍拍布里克林的肩膀说：“小伙子有前途，你这个东西就是为我们这样的工商管理人士量身定做的啊，要不你把这个东西好好包装一下，写得好一点，然后商业化了吧。”

布里克林听了以后深受启发，觉得这里有商机；但他当时还是个穷学生，电脑这个东西今天是每个人都买得起了，但 1977 年的时候还是非常昂贵的稀罕物件。一没钱二没电脑的布里克林，有点举足无措，不知该如何继续下去。

这时 Personal Software 软件公司的老板丹 · 费尔斯塔拉（Dan Fylstra ）听说了这件事，于是非常慷慨地赠给布里克林一台个人电脑，也就当时著名的苹果二代。这台电脑，让有编程天赋的布里克林终于得以完善了自己的软件，第一款电子表格软件就此诞生。

这个软件是这样设计的，“行”是数字，列是字母，所以 A1, A2, B1, B2, …这样就表示了整个电子表格。是的，没错，是不是很熟悉，很像 Excel？现在大家熟悉的 Excel 其实就是抄袭了这种想法，当然 Excel 为什么要抄袭，我在这里买个关子，我将它留到 Excel 的故事中再讲。

但是，布里克林犯了一个在今天看来是常识性的错误：他没有替自己的软件设计申请专利。换句话说，如果他申请了专利，那么微软今天每卖出一份 Excel 都要向他交一份专利费，那么几十年里伴随微软在办公领域的扩张，布里克林也早就赚翻了。

“一失足成千古恨”，这句话真是太有道理了。但是退一步讲，在 1977 年的时候，计算机的普及程度也远非今天能比，那时写了软件却不知道申请专利，可能也是常态。如果你我回到 1977 年，穿越变身当时的布里克林，是不是能比他做得更好一些，也不好说。

然而这个用 Basic 写的软件还是有很多问题，主要就是软件太慢了。于是布里克林又把自己的好友鲍勃 · 弗兰克斯顿（Bob Frankston）给拉了过来。鲍勃是个编程高手，精通汇编语言。

鲍勃一出手，用汇编语言把软件重新写了一遍，性能大大提升了。和我们今天习惯用高级语言编程不同，在 1977 年的时候，在个人电脑上连 C 语言都没有特别好的编译器。所以个人电脑上高性能的软件，比如说电子表格，又比如说文字处理软件，都是汇编语言开发的。

两位开发人员把软件命名为 VisiCalc，即将 Visual 和 Calculation 这两个单词各取一部分。他们同时成立了一家软件开发公司，叫作 Software Arts，专门进行 VisiCalc 的开发。

与此同时，作为对当初获赠一台昂贵的苹果二代电脑的回报，这个 VisiCalc 的销售被委托给了 Personal Software 公司来负责。这是也因为那时软件开发人员还没有那么受人重视，所以软件销售一般会通过专门的销售公司去做。行规大致是这样的，软件销售公司给开发者的软件授权费一般不会超过销售盈利总额的 18%。

但是 Personal Software 和 Software Arts 达成了一个不太符合业界规矩的协议，Personal Software 给 Software Arts 支付的软件授权费用是销售盈利总额的 1/3。至于为什么给予了这么高的比例，我不得而知，但正是这个软件授权费，为以后两者之间的矛盾埋下了伏笔。

VisiCalc 作为给苹果二代个人机开发的软件，一开始反响并不大。然而后来不知道这个 Personal Software 怎么和苹果公司联系上了，于是苹果公司开始在机器中预装这个软件。

然后见证奇迹的时刻到了，这个软件就此出乎意料地成为爆款，获得了大家的喜爱，不到一年，便成为苹果机器上最为畅销的个人软件。更为奇葩的是，很多人买苹果电脑的目的，只是为了能够使用这个软件。

这样一来，情况就完全不一样了，软件居然大大促进了苹果机的销售。于是苹果越发重视 VisiCalc 了，有段时间甚至出现了“苹果机搭载 VisiCalc”是最佳组合的宣传。这个时候，卖软件的 Personal Software 看到软件如此好用，赶紧就把自己的公司改名成了 VisiCorp，以此来彰显自己就是那个卖 VisiCalc 软件的公司。

在河山一片大好的情况下，VisiCorp 和 Software Arts 之间携手共进，迅速把这款软件往苹果以外的机器上铺开来。大家都有钱赚，这显然是一段美好的蜜月期。

但是我们知道的，很多时候可以共患难，但难以同富贵。这两家公司一家做软件，一家卖软件，到底谁的贡献更大呢？

从 VisiCorp 的角度来看，做生意的人，辛辛苦苦地铺进去很多成本，却要付出比行业基本价来说更多的利润，有种“宝宝心里苦，宝宝受委屈了”的感觉。

而 Software Arts 的两个哥们显然不是这样想的。这款爆款软件，赚钱赚到手抽筋。他们觉得自己才是更大的贡献者：没有人把软件做出来，拿什么东西去卖啊。这两方之间的龌龊，就这样开始了。

两者之间有过协议，在固定的时间内要提供新版的软件。Software Arts 的人就经常故意拖着，因为他们希望 VisiCorp 给出更多的钱；而 VisiCorp 的人自然拖着不给钱，因为他们想通过拖钱的方式来再度谈判降低支付比例。

以上算得上是内忧了，外患则来源于同行。在 VisiCalc 横扫很多机器的时候，他们忘记了给 CP/M 做开发。而软件专利在那个时候都不是个事，何况还没申请专利呢？

CP/M 是当时很主流的一款操作系统，VisiCalc 忘记了这个重要市场，也因此赋予他人可乘之机。对手就可以以这个操作系统为基本盘，在其他系统上和 VisiCalc 竞争。即便这种竞争本身不至于冲击 VisiCalc 的市场占有率，也有可能冲击对 VisiCalc 的定价权。

事实上，1980 年一家叫作 Socim 的软件公司迅速出手，开发出了一个叫作 SuperCalc 的软件。这款软件运行于 CP/M，迅速占领了市场。而且，其软件功能比 VisiCalc 还强一些。

此时，VisiCorp 和 Software Arts 已陷入长久的征战，对手在进攻，这两家公司却就钱的问题开始对簿公堂，一路折腾。对手很快从各个方面攻城略地，VisiCalc 却依旧裹足不前。

VisiCalc 的故事多少有些让人扼腕，所谓“可以共患难，却不能同富贵”这句话，非常适用于它的开发者和销售商。VisiCalc 的失败，首先是窝里斗的结果。无论是开发者还是销售商都觉得自己亏了，双方却又没有真正地协商解决问题。此外，VisiCalc 对于专利不够重视，没有为自己的发明申请专利，也是让竞争对手可以随意抄袭的主要原因。

总体来看，VisiCalc 的故事倒是很好地印证了一句话：很多成功的公司都是自己作死。

077 | 亚马逊领导力准则之选贤育能

用亚马逊创始人贝佐斯自己的话形容，亚马逊领导力准则是这家公司取得如此辉煌成就的基石。认真学习这些领导力准则，不但有助于理解亚马逊的企业文化，也可以帮助我们分析亚马逊如何取得了这样举世瞩目的成就。

今天这条亚马逊领导力准则值得我们仔细分析和研究，它就是“选贤育能”，其中文官网解释为：

领导者不断提升招聘和晋升员工的标准。他们表彰杰出的人才，并乐于在组织中通过轮岗磨砺他们。领导者培养领导人才，他们严肃地对待自己育才树人的职责。领导者从员工角度出发，创建职业发展机制。

亚马逊的招聘原则和很多公司不太一样。贝佐斯认为，新员工的加入应该有助于提高亚马逊员工的整体素质，新员工的水平需要高于整体员工的平均水平，只有这样亚马逊的员工素质才会越来越高。

贝佐斯在接受采访时曾经说过，那些上一年加入亚马逊的人应该为自己感到庆幸。因为如果晚一点来面试，他们很可能无法加入亚马逊。

简单来说，亚马逊招聘的都应该是最杰出的人才，这一点体现了这项领导力准则的核心思想。在亚马逊，一个员工只有是真正优秀的人才，才能在各岗位的轮岗中生存并且更好地发展。

亚马逊领导的职责是把这种“选拔天才”的思想，贯彻到每个方面，为优秀的人才创造最合理的职业发展途径。相反，那些并不优秀的人才，又无法在整体环境中得到提升的，随着亚马逊整体素质的渐渐提高，只能被淘汰。

亚马逊最初进行招聘的时候，贝佐斯严格审查了每一个被雇用的员工，他自己来拍板，来做是否聘用的决定。随着公司规模的扩张，这种办法变得不切实际。但是，贝佐斯在无法亲力亲为的时候想出了一个办法，他找到一群和他保持同样观念的人，然后让这些人按照他的标准参与面试做好把关。这就是亚马逊面试里面特别有特色的 Bar Raiser。

这种做法，无形中拔高了面试的难度。在亚马逊的面试过程中，这些代表了创始人的面试官有很大的权限，包括可以一票否决整个面试结果。而且他们参与的面试，代表的是整个公司，他们并不对某个特定的组负责，只对公司负责。

这种做法的主要优点在于，这群人在客观上保证了面试选拔的是最优秀的人才。当然这种选拔并不是没有代价，有时甚至还很严重。比如说因为这种选拨机制，一个人有特定的专长，但综合素质不是太高，很有可能就无法进入亚马逊。因此，如果一个特定的组需要有技术专长的人，很快就会陷入有人却招不进来的状态。

Bar Raiser 既然有这么重要的权力，要想成为一个 Bar Raiser 自然是非常不易的事情。不管是不是经理，他必须是各方面都非常优秀，并已在公司里面工作多年。除此之外，他需要充分理解创始人的选人标准，能够严格执行公司的招聘原则。所以在亚马逊，如果一个人可以成为一个 Bar Raiser，是一种很大的荣誉。

Bar Raiser 的一票否决制度，也决定了很多时候 Bar Raiser 会和招人的经理产生冲突，这就非常考验这个人是不是能够在压力面前真正代表公司，为公司招聘到合适的人选。

我认识很多亚马逊的人，包括在亚马逊里面做经理和总监的人，他们都抱怨过这条制度带来的弊端：招人不容易。在亚马逊，如果一个组刚成立，这时招人是相对容易的。因为很容易招到高于组内平均水平的员工。

但如果是一个在亚马逊已存在多年的工作组，组内本身已有了很多水平很高的人。在此基础上，要招聘一名高于平均水平的新员工，符合条件的候选人不会很多，而在这些本就不多的人里，通过层层筛选并且成功加入的，这个比例就更少。

在这种情况下，招人的经理如果严格按标准去做，就会面临无人可招的尴尬局面。而如果不严格执行标准，又违背了这条重要的领导力准则。

当然，“上有政策，下有对策”。有的领导者把平均水平的考量放到更大的环境下评价。如果说原来是在小组内测评，现在就直接讨论这个人进来对大组的平均水平的影响。所以实际上的问题是，在亚马逊里那些成名的大组，人才济济的，招人对于领导者的挑战非常大。这无疑是这条领导力准则带给领导者的烦恼。

那么这个制度是否执行得一切顺利呢？如果果真如此，那么现在亚马逊必然网罗到了世界上最优秀的人才，员工的平均水平与日俱增。

然而，实际情况却是，大家对亚马逊的评价更多集中在领导层面的战略眼光和执行力上；而一旦我们将目光聚焦到普通员工这一层面，大家通常都会认为谷歌、Facebook 的基层人员在素质上要强于亚马逊。这又是为什么呢？

贝佐斯百密一疏，他没有考虑到优秀人才是会离开的，业务的扩张需要更多的新人补充进来。那么在这一走一留之间，是不是会产生一些问题呢？答案是肯定的。

因为亚马逊的领导力准则要求，不但要选拔最优秀的员工，而且这些最优秀的员工被招聘进来之后，在内部还需要面临非常严苛和高标准的竞争和培训。

我们可以想象，作为一个刚从学校毕业，初入职场的人来说，有很多的东西要学。这个时候直接被投入到高标准严要求的环境里，对很多人来说挑战过于巨大。因此进入亚马逊的人，在进去的前 18 个月离开的比例相当高，而且这个比例比全美国大部分互联网企业都高。

然而占据亚马逊底层员工主力的，很多就是这样一些入职不到 18 个月的员工。整体来说，这个标准不一定适用于衡量基层员工的质量，因为亚马逊里面一些有经验的人离职了，这导致整体队伍的质量自动下降了。招到高于平均水平的新员工，也不能弥补更为有经验更为优秀的老员工流失带来的问题。

不过，如果我们把这条标准提高一些，去衡量那些在亚马逊工作多年以上的，或者说级别较高的人的素质，会发现亚马逊的中高层领导鲜有庸才，更不用说是尸位素餐的人了。

中高层领导者素质高的原因是，亚马逊业务扩张非常迅猛，每天都有新的挑战出现，这就促使了新职位的产生。所以那些优秀的员工很大程度上被公司内部消化，在其中磨砺得更为出色，从而成为杰出的中高层领导者。而且相对于基层的流动性，亚马逊的中高层领导者的流动性就不是那么大了。

亚马逊领导力准则之选贤育能就介绍到这里。贝佐斯对于亚马逊员工的要求是每招进来一个新员工，都要在公司已有员工的平均水平之上。早年贝佐斯亲自参与招聘，后来公司也通过 Bar Raiser 来代表贝佐斯来完成亚马逊的招聘。

应该说这个领导力准则的初衷是非常好的，但是实际执行的时候则喜忧参半。一方面是这条严苛的制度会导致中低层的员工无人可招，所以就导致上有政策下有对策。另外一方面，人员会流失，优秀的人流失以后，这条制度并不能有效地保证员工素质不下降。

但是我们可以发现，主要的问题出在中低层的员工上，亚马逊的中高层领导者的素质的确是相当高的。亲爱的读者，如果你借鉴这条领导力准则招人的话，有哪些方面是你会吸取的，哪些方面是你觉得需要改变的呢？

078 | WordStar：第一个字处理软件的故事

20 世纪 70 年代，王安电脑公司的字处理机应运而生。这是一种结合了电脑和打字机的机器，它可以让用户方便地在电脑上打字、修改，等文档成型以后再打印出来，这一过程节省了大量的纸张。这一功能类似于今天的字处理软件 Word，但那是一台特殊的电脑，软件硬件一起卖。

当初，给著名的个人计算机厂商 IMSAI 打工的西摩 · 鲁宾斯坦（Seymour Rubinstein）决定离职创业，MicroPro 公司由此诞生。西摩雇用了程序员约翰 · 巴纳比（John Barnaby）开发了一款主供研发人员使用的文字处理程序 WordMaster，因此有了第一桶金，但远远不够发家致富走向幸福生活的。

作为一个生意人，他很快把目光投向了通用字处理软件市场。首先，他搞到一份研究报告，其中详细分析了 IBM、王安电脑和施乐公司的字处理软件，各大厂商分别有一些什么功能一目了然。西摩开始让程序员巴纳比继续开发软件，补充添加各大软件厂商拥有的功能，并希望将产品打造成通用的字处理软件来销售。

因为当时最流行的操作系统是 CP/M，这个软件也是专门为 CP/M 编写的。为了区别于老款软件，西摩把软件改名为 WordStar。1977 年，个人计算机上的第一款通用字处理软件就这样诞生了。

软件非常成功，西摩自己公布的数据显示，差不多 8 个月内就卖了 5000 份！当时的软件市场毕竟不能与今天同日而语，买得起个人计算机的在全美国也是屈指可数，5000 份已经是个天文数字了。

1981 年绝对是 WordStar 发展过程中很重要的一年。这一年 IBM 推出了自己品牌的 PC 机，西摩紧跟“蓝色巨人”的潮流，迅速推出了在 IBM PC 机上运行的 WordStar，并将操作系统也换成了 DOS。就是这一年，WordStar 在个人文字处理市场上确立了统治地位。

WordStar 有哪些独特的地方呢？有一点特别知名，就是它最早提供了其他编辑软件所不具备的“所见即所得”功能。当然，这一功能在那时还比较简单，只是可以即时在屏幕上显示出斜体和黑体。但即便如此，也让它比起其他软件，包括专门的文字处理机器更受欢迎。

1983 年，一家相当于我们“全国报业十强”之一《计算机世界》的刊物，也就是著名的 BYTE 软件杂志宣称：WordStar 毫无疑问是 PC 市场上最为著名，并且很可能是最为广泛使用的字处理软件。同年，新发布的 WordStar 3.3，更让 MicroPro 占据了整个个人计算机软件市场 10% 的份额。

1984 年，MicroPro 上市，同时确立了自己在计算机软件市场的统治地位，成为全球公认最大的纯软件公司。这个名头后来被莲花公司和微软相继获得，但那是以后的事情了。1984 年的个人计算机软件市场，属于 MicroPro 和它的 WordStar。

俗话说得好，盛极而衰，这真的是“放之四海而皆准”的话。1984 年，也正是 WordStar 由盛转衰的开始。

我在研究一个又一个企业的发展历史时，总会发现很多企业成为了某个领域的世界第一，然后却转而衰败。只有少数企业，在多重领域不断厮杀，最终奠定了软件帝国的地位。所以，世界第一，其实并不是那么好当的。

WordStar 的烦恼首先来自于竞争对手。当时的竞争对手主要有两个：其一是成立于 1979 年的 WordPerfect 公司，它们的产品 WordPerfect 相当不俗；另外一个是在操作系统和编译器领域小有建树，想要进军应用软件市场的微软。

然而，WordStar 的问题更多还是来自于自身。当软件从 CP/M 挪到 DOS 操作系统，MicroPro 只是做了一个简单的移植：最初的版本并没有解决 CP/M 只能用 64 KB 内存，而 DOS 可以支持 640 KB 内存的事实。以至于用户发现，如果在内存里面创造一个虚拟磁盘，把文件复制进虚拟磁盘以后再用 WordStar 打开，速度要快无数倍，这让用户们很苦恼。

WordStar 的另一个主要问题还是软件成型得太早。早期因为还没有鼠标，软件操作需要通过快捷键来进行，而键盘上的快捷键往往是两三个键的组合，非常难记。当然 WordStar 也没有所谓的下拉式菜单，所以用户无法用鼠标选择菜单完成操作。

早年的时候功能不是很多，WordStar 的使用者也不需要记忆太多快捷键。但是等到 WordStar 的功能越来越丰富，要让 WordStar 顺利工作起来，使用者或者必须记熟所有的快捷键，或者只能随时查手册。而微软新推出的 Microsoft Word 已经开始支持鼠标和下拉式菜单，从而大大简化了用户入门使用的门槛。

伴随着竞争对手的产品越来越好入门，WordStar 自己却陷入了内斗。内斗的标志事件是 MicroPro 的 WordStar 核心开发人员离开 MicroPro，并创立了 New Star 公司。New Star 公司做的正是类似于 WordStar 的产品，在市面上直接和 WordStar 展开竞争。

现在已经无法考据其核心人员的离开究竟是何原因，比较靠谱的说法是政治斗争。而且，为什么一家公司的核心人员可以创立新公司，开发类似的产品，却不需要承担法律责任呢？或许你可以去研究下。这多半又是一起之前没有申请专利，导致知识产权不明确的案例。

于此同时，另外一件更为尴尬的事情即将发生。AT&T 当年作为美国最大的电话公司准备进军个人计算机市场。它打算推出一款基于 UNIX 操作系统的机器，并在自己的机器上配备一个办公软件。于是，AT&T 找了当时著名的 MicroPro，让其替自己开发一套基于 UNIX 的 WordStar。

AT&T 并不知情的是，WordStar 的核心开发人员早就离开 WordStar 去开设 New Star 创业了，而 MicroPro 也毫无 UNIX 的开发经验。当时 MicroPro 找到了某个程序员，这个人开发了 UNIX 下的 WordStar 仿制版，于是西摩决定将他招至麾下。

这个 UNIX 下的 WordStar 版本和公司已有的 WordStar 版本在功能上并不完全重合，具备了一个字处理程序需要的大部分功能，因此交给 AT&T 使用还是绰绰有余的。西摩觉得，要让两者统一起来代价太大，不如就拿这个 UNIX 版开始销售吧，并将这个软件命名为 WordStar 2000。

这款新软件是用 C 语言开发的，因为 C 语言在 DOS 和 UNIX 下均可以成功编译，所以 WordStar 2000 又同时出了 DOS 版，但正是这个决定让 MicroPro 陷入了两难的境地。

WordStar 2000 和 WordStar 各自有一些用户喜欢的功能，各自又都缺一些用户需要的功能。面临两选一的问题，用户们也很纠结。而这种“二选一”也让公司内部的所有资源，从开发到销售都一分为二。

公司内部这两个产品之间的利益争斗自不必说，而西摩所领导的公司因为 WordStar 核心开发人员的出走，也不具备技术力量在老 WordStar 里开发 WordStar 2000 那些备受用户欢迎的功能。这种全方位的内斗，加之任何一款产品都无法让用户完全满意，用户又不愿意同时购买两款产品，致使 WordStar 的市场占有率逐年下降。

西摩看到情况不对，赶紧以收购 New Star 公司的方式把之前核心人员重新召了回来，然后让这些老核心人员在 WordStar 的源代码上开发新版本 4.0。新版本的推出，让 MicroPro 暂时稳住了市场。

照理来说，接下来 MicroPro 应该开始整合 WordStar 和 WordStar 2000 两款软件，把优秀的软件功能都整合进一个新产品里去了。因为，这样既可避免用户的两难选择，也可以让公司的销售资源重新集中到一个产品下面。

但是事情并未这样发展，MicroPro 准备开发 WordStar 5.0。因为重新召回的那些核心开发人员，坚决抵制 WordStar 2000 的任何功能，并表示一定要推陈出新；即使不得不采用的合理功能，他们也要变着法子使用其他方式呈现给用户，并重新设计实现。

但是，原来这些功能在 WordStar 2000 里面的使用方式已经得到用户的普遍认可，WordStar 5.0 却偏偏要“吃螃蟹”，换作未被用户认可而且很可能是更难用的方式呈现软件功能。这个奇葩的政治斗争的产物 WordStar 5.0，后来因为极其难用，面市第一天就招来谩骂、恶评如潮。

WordStar 就这样被用户抛弃了。卖不出产品了，曾经的“全球软件老大”MicroPro 终于迎来了它破产的一天。MicroPro 的失败，真是应证了一句话：No Zuo No Die。

079 | 微软：办公软件战场的螳螂

中国有句话说得好，“螳螂捕蝉，黄雀在后”。奔走在办公软件帝国之路上的微软，就曾经一次次地成为了这样一只螳螂。

今天让我们一起回顾微软早年如何进入办公软件领域的战场，看它是如何一次又一次向对手发起进攻，却被第三者掀翻的。

1981 年，微软离成为后来的软件帝国依然有巨大差距，但已在操作系统和编译器领域颇有建树，算是很成功的软件公司了。

在那个年代里，软件巨头很多，其中之一就是我们前面提到过的 VisiCorp，这个发明了第一个电子表格软件 VisiCalc 的公司，另外一个则是文字处理市场的大鳄 WordStar。

比尔 · 盖茨在成功建立了操作系统和编译器领域的地位后，决定进军办公软件市场。他选择的第一个对手，就是他认为的“软柿子”：电子表格软件 VisiCalc。其实很难说比尔 · 盖茨做得对或不对，但从我对当时实际情况的了解来看，VisiCalc 很受欢迎，并非一个好啃的骨头。

那时候，西雅图依旧是一片软件人员的荒芜之地，而硅谷则是各大技术人员的中心。当年最为著名的施乐 PARC 研发中心，则是数一数二的人才聚集之地，比尔 · 盖茨就到这里来寻找他需要的人才，为新成立的应用软件部门物色第一位员工。

我想那时比尔 · 盖茨或许也没底气，不清楚其他人是不是看得上这个公司，但他还是成功物色到了一位名叫查尔斯 · 西蒙尼（Charles Simonyi）的大师。 可能你对这位不太熟悉，但这个人值得介绍一下。

他是匈牙利人，博士学位，曾先后在加州伯克利大学和斯坦福大学学习深造。此人在微软做了很多事情，其中最有广泛影响力的是后来被命名为“匈牙利命名法”的变量命名法则，此法则在 2000 年前后广为流传。他的另一项伟大成就是：先后两次乘坐“联盟号”宇宙飞船登陆空间站。

1981 年的查尔斯还没有后来那么英明睿智，但是已经动向到了要怎样开发电子表格。他的到来，让微软开始了一个名字叫作 MultiPlan 的计划。这个产品是一个早期的电子表格，最主要的功能是可以支持多个表，以及多个窗口。此外，它还得支持多个操作系统。

这些功能对于“大神”来说都不是问题，查尔斯想要发明的是一个新东西：菜单。“菜单”在今天已经是寻常的物件，一个软件要是没有个能用鼠标点点选选的菜单，简直不可思议。但是在那个靠快捷键操作、鼠标还没普及的 1981 年，查尔斯决定用菜单来为新软件保驾护航的做法，无疑非常聪明。

当 1982 年微软正式把 Multiplan 同时在多个平台上推出时，比尔 · 盖茨也是非常激动。这个软件比起 VisiCalc，简直一个天上一个地下。然而命运总是弄人，市场上出现了一个新的软件：莲花公司的 Lotus 1-2-3。

作为大牛的查尔斯决定亲自看看这个软件是什么，而比较结果让这位“大神”倍感挫败。很多年后查尔斯接受媒体采访时说，当他看到 Lotus 1-2-3 的时候，就知道自己的第一个产品完蛋了。对方实在是段位太高，完全不是他能想象的。除了认栽，他别无它法。

果然，时隔两年 Multiplan 占据了 6% 的市场，VisiCalc 在两大对手的挤压下濒临破产，而 Lotus 1-2-3 则占据了整个电子表格市场的绝大多数比例。做了一次螳螂的微软，就这样被黄雀赶下马，Multiplan 当然也不好意思再卖下去了。

在电子表格市场上败北的微软总裁比尔 · 盖茨决定再次出击，将目标转向了另外一个办公软件：字处理软件。字处理软件市场，此时正是 WordStar 横行的年代，其开发公司 MicroPro 在 1984 年成功上市，成为当时最大的软件公司，可谓风头一时无两。

但微软已经将鼠标在 Multiplan 里面运用得无比纯熟，比尔 · 盖茨很快察觉到了 WordStar 有欠缺的地方：这个软件需要用户记住大量快捷键，极伤用户体验。于是携着鼠标和菜单两大利器，比尔 · 盖茨和应用软件开发部的查尔斯自信能够在文字处理市场攻城略地。

最初，微软打算使用 MultiWord 这个名字，借此让产品和 MultiPlan 相得益彰，但是这个名字已经名花有主，于是才有了今天我们熟知的 Microsoft Word。这是一个多么朴实的名字啊。

1983 年，在 Multiplan 失败后一年，微软发布了 Word 软件，其最为显著的特点就是对鼠标的支持。软件一经推出，便赢得无数赞誉，大家都说，WordStar 要倒霉了。

实际上，WordStar 占据了整个文字处理市场老大的地位很长时间。如果不是自己内乱，后面的故事会怎样发展，还真不好说。但，历史终归无法改变和臆测。

微软还在 Word 里第一次使用了后来惯用的伎俩，就是软件可以读取其他竞争对手的格式，而这次它瞄准的就是 WordStar。那时比尔 · 盖茨和查尔斯一定对将来的好日子充满希望，但几个月后的销量表现却相当惨淡。

于是微软开始调研，却发现原来有一家叫作 WordPerfect 的公司，开发了一款叫作 WordPerfect 的软件。该公司是由大学生和教授合开的，又雇用了一群群的大学生，挨家挨户上门去推销他们的软件，并为买了软件的公司提供无微不至的服务。比如说，购买了该软件的用户可以随时打免费的电话技术支持热线，由技术人员提供免费而无微不至的服务支持。

在微软大张旗鼓做广告的时候，WordPerfect 却通过这种宣传方式和服务方式，一点一点地蚕食着 WordStar 的市场，并很快超过了 Microsoft Word，成为市场上仅次于 WordStar 的字处理软件。

时间到了 1986 年，WordStar 已经很久没有推出新品，又备受内耗之苦，市场占有率下降到了 16% 的份额，而 WordPerfect 则占据了整个市场销售份额的 31%。至于 Microsoft Word，在微软的各种努力下，却只抢到了 11% 的市场份额。

幸好，WordStar 忙于内斗，WordPerfect 虽然牛，但是显然没有 Lotus 1-2-3 那样统治整个领域，留给 Microsoft Word 的生存和发展空间依然很大。这次，微软进军办公软件市场的努力虽然被黄雀给堵了，却也没有落到一无所有必须放弃的地步。

两次战斗，却两次失败的微软，依旧没有放弃在办公软件市场的努力。微软这两次战斗失败的主要原因，并非是对当时市场上的霸主研究不够准备不足，而是没有注意到市场上也有和微软类似的竞争者，在打造类似的产品，并且产品更为强大。所以，眼观六路耳听八方，不仅仅要注意市场的霸主，观察周围潜在的竞争对手同样很重要。

080 | 亚马逊领导力准则之最高标准

用亚马逊创始人贝佐斯自己的话形容，亚马逊领导力准则是这家公司取得如此辉煌成就的基石。认真学习这些领导力准则，不但有助于理解亚马逊的企业文化，也可以帮助我们分析亚马逊如何取得了这样举世瞩目的成就。

今天我要说的一条亚马逊领导力准则是“最高标准”，是一条与之前提及的“选贤育能”有联系的领导力准则。其中文官网解释为：

最高标准

领导者有着近乎严苛的高标准 — 这些标准在很多人看来可能高得不可理喻。领导者不断提高标准，激励自己的团队提供优质产品、服务和流程。领导者会确保任何问题不会蔓延，及时彻底解决问题并确保问题不再出现。

这条标准从字面上理解，有两个要点：

领导者要有近乎严苛的高标准，并不断提高标准；

领导人要确保问题不蔓延，及时解决而且使之不会再现。

关于什么是“高标准”，贝佐斯给了我们一个评判的基准：这条标准需要在大多数人看来高得不可理喻。

既然对于大部分人来说，这种标准高得不可理喻，那么普通人肯定不是那么容易达到的。上次讲到，亚马逊就是要选拔最优秀的人才来为己所用，其实这两者是相呼应的：如果没有最优秀的人，也就无法实现最高标准。

此外，这条领导力准则更要求领导者不断提高这个本来就高到离谱的标准，因为更严苛的标准可以敦促团队为客户提供更优秀的产品、服务和流程。

在常人看来不可理喻的高标准之上继续推进，这对领导者和团队成员无疑都是巨大的挑战。虽然我们常说“天外有天 "，但也必须承认：人力有穷尽。尽管如此，对高标准的推进依然不可或缺，因为这与人才的选拔、培训以及淘汰机制都密切相关。

当我第一次读到这个领导力准则时，确实是一种非常严苛的感觉，这需要是一群多么优秀的人才能满足这条领导力准则啊。

因此，起初我对亚马逊能不能够真正实施这条准则也是感到十分好奇。但亚马逊的市值在过去十年间翻了十倍有余，我想亚马逊在坚持最高标准这条准则上也是卓有成效吧。或许，正是因为亚马逊坚持了最高标准，所以才发展得越来越迅猛。

而这条领导力准则，或许也可以解释亚马逊基层员工流动率很高的问题。贝佐斯在接受采访时多次提到，他并不在乎亚马逊的高离职率。他认为，只有那些符合公司价值观、自身非常优秀，且能不断提高自己以跟上公司发展节奏的人，才能够长期留在亚马逊；那些因为各类原因无法跟上公司发展节奏的人，在公司的发展过程中被淘汰，其实也是正常的事儿。

在贝佐斯看来，一个公司要壮大，就需要用到在大部分人看来无法理喻的严苛标准，并在这样的标准上持续提高，以保证公司的持续发展。更新血液，保持进步，这或许就是亚马逊发展势头迅猛的一个原因。

这条领导力准则的第二部分，专门针对遇到的问题进行了阐述，是很明确的“三步走”程序：领导者要确保问题不会蔓延，要及时解决问题，要确保问题不会再现。我觉得，这种方法非常高明。

在问题发生之初，及时控制问题，使之不蔓延是非常关键的一步。如果我们对于云计算和互联网服务有实践经验的话，但凡出现问题，第一步都是先止血，而不是先追究问题的根源。这种原则同样适用于公司管理，概括来说就是：有问题，先止血，确保问题不蔓延。

保证问题不蔓延的基础是解决问题。解决问题的方式五花八门，然而都离不开对问题的快速定位和反应。之所以这部分内容会出现在这项准则里，我的理解是问题的出现和解决，与标准的执行密切相关。越是严苛的标准就越容易避免问题；而问题出现以后能否迅速反馈，也体现了是不是有一套严苛的标准和成熟的问题解决方案存在。

然而我们都知道，当问题出现，尤其是复杂问题出现的时候，无论是控制它，还是迅速解决它，其实都是非常有挑战的事情。此时，标准和流程很大程度上决定了能否有效并迅速地诊断出问题在哪、如何解决。这种先控制问题，再解决问题的步骤，非常具有指导意义。

最后一部分，是确保问题不会再现。如何才能保证问题不再出现？这需要深入分析、了解问题，获知出现问题的原因和内外部条件，找到制度上的疏漏、程序上的缺失，等等。这点其实和“决策正确”这条领导力准则密切相关，有异曲同工之妙。为什么这么说呢？

“决策正确”是说在亚马逊，领导者可以偶尔错，但不能一直错，他们需要从一次错误里面吸取教训。没有人可以屏蔽问题，然而一个问题出现一次以后，亚马逊的领导者就应该有能力杜绝再发生同类问题。

亚马逊的高标准体现在很多方面。举个例子，亚马逊 AWS 的存储服务 S3 在高标准的要求下，故障率比我们自己买一块磁盘存数据出故障的几率还要低。所以久而久之，用户默认 S3 是一个“永远都不会坏的东西”，根本不需要担心 S3 坏掉了应该怎么办的问题。

要在数目庞大的用户群中建立起“无故障”的印象，这意味着亚马逊要坚持十年如一日执行严格的标准，达到这一点可是相当不易。

但是很遗憾，亚马逊的 S3 在保持多年不坏的纪录后，终于还是出现了一次大面积的事故。一个程序员本来想关停一部分机器的服务，但是却关停了所有的服务。这次人为事故导致很多网站都无法访问。人们突然才意识到：原来 S3 也是可能出错的，原来“S3 永远稳定”是潜移默化中形成的印象而已，他们在直觉上都把不可思议的事情当成了理所应当。这次事故让大家从这个状态里清醒过来。

然而正是因为这样，我才真正意识到，亚马逊在十余年如一日地稳定运行 S3 这个服务。这个在大部分人看来不可思议的事情亚马逊做到了。

按照亚马逊的这条领导力准则，S3 这种问题出现一次以后，领导者就要采取措施避免同类问题再次发生。尽管我们还需要更多事实，来证明这条领导力准则真的被严格贯彻了，但我本人对此非常有信心。

081 | WordPerfect：字处理软件的新秀

今天的主角是 WordPerfect。前面说到，微软在正面进攻 WordStar 的过程中，做了一回办公软件战场的“螳螂”，而背后的“黄雀”就是这个字处理软件 WordPerfect，它一路攻城略地，成功战胜了微软的 Word 和 MicroPro 的 WordStar，一举坐上字处理市场的头把交椅。

WordPerfect 是美国杨百翰大学的学生布鲁斯 · 巴斯蒂安（Bruce Bastain）和教授艾伦 · 阿什顿（Alan Ashton）开发的。这个软件最初开发在 Data General 的个人计算机上。Data General 作为一家个人计算机制造商，在那个个人计算机百花齐放的年代，并没有太大的知名度，所以 WordPerfect 最初推出来的时候也没多少人知道。

但是 1982 年，两位开发者把 WordPerfect 移植到了 DOS 系统，而 DOS 是 IBM 个人计算机及其兼容机上的操作系统，这让软件的影响力变得不可同日耳语。

在向 DOS 移植的过程中，WordPerfect 的作者一开始打算用 C 语言开发。但是就像其他人遇到的问题一样，市面上尚不存在一个成熟的 C 编译器，于是他们选用了汇编语言。但是和 WordStar 以及 Microsoft Word 不同，布鲁斯决定绕过操作系统层，用汇编语言对屏幕直接进行绘画和操作，而竞争对手则是通过操作系统 DOS 的 API 来实现同类操作的。

这个决定在当时显得至关重要。虽然这显著增加了 WordPerfect 的开发难度，但却让它在当时的硬件条件下相较于 WordStar 和 Microsoft Word 表现出了超强的性能。性能直接会影响用户者的使用体验，WordPerfect 因此甩了其他字处理软件一条街。

WordPerfect 的另外一个创新，在于它给用户提供的服务方式。与竞争对手不同，它基本不做广告，而是把钱花在派人去客户那边进行培训和普及上，这种服务不仅仅被作为主要的营销手段，而且免费提供。相反，各大竞争对手对这种服务则要收取高昂的服务费用。

不但如此，为了让在电话线另一头等待的客户不至于无聊，WordPerfect 还专门让接线员给客户讲笑话。如此贴心的服务，让客户一用上这个软件就觉得很安心。

当微软开始用大量广告费宣传 Word 软件的时候，WordPerfect 公司把公司账单刊登出来，账单中有数额巨大的电话费。WordPerfect 表示，我们不浪费钱打广告，我们只是全心全意为客户服务，高额的电话费用成了 WordPerfect 贴心服务的最好证明。微软的广告打水漂，WordPerfect 则在这种贴心的客户服务模式下攻城略地。

不但服务很好，WordPerfect 软件本身做得更是好用。1983 年，具有里程碑意义的 3.0 版发布，它最大的突破是对各种打印机的支持：通过自带驱动的方式， WordPerfect 当时支持了 50 多种打印机；接下来很短的时间内，这个支持数量又迅速增加到 100 多种，因此使用 WordPerfect 的用户完全不用担心打印问题。但对于使用其他字处理软件的用户，单单打印机的配置就是一个非常让人头疼的问题。

WordPerfect 一直在努力提高产品的质量和功能。1986 年的 WordPerfect 4.2 是这个软件最为重要的一个版本。在这个版本中，WordPerfect 软件针对律师事务所重点进行了功能增强。它引入了页脚和页面编号、自动行号等功能，第一次让自己的产品登录对打字软件要求最为严格的律师事务所行业，而其竞争对手几年后依然不被律所采购。这让 WordPerfect 不但在功能上远远超过了 Microsoft Word，更是第一次在市场份额上超越 WordStar，成为名副其实的头号字处理软件。

此后 WordPerfect 再接再厉，不断推陈出新，在 1989 年推出的 5.1 版开始支持菜单、支持表，而且增加了打印预览功能，这是第一次有字处理软件可以让用户在电脑上预览文章的打印效果。

而 1993 年的 WordPerfect 6.0，又在字处理软件里第一次增加了今天我们非常熟悉的“所见即所得”的编辑功能，让用户可以在打印预览模式下直接编辑文件，并立刻看到编辑效果。

同时代的 WordStar 忙于内斗，无所事事；微软则在不懈地、一步一个脚印地继续发行 Word 的新版本，但是这些版本和 WordPerfect 比起来功能差距太大，毫无竞争力。WordPerfect 一度成为字处理软件的事实标准。

“花开两朵，各表一枝。”1990 年开始，微软除了做字处理软件，还在开发一个新的图形界面， 就是后来著名的 Windows。Windows 1.0 虽然表现并不突出，但是却很重要。这个 Windows 版本实现了对办公软件，比如 Excel 和 Word 所需要的图形界面的支持，为微软的办公软件向图形界面系统迁移提供了基础。但当时 Windows 的市场占有率整体上还不是很高，DOS 依然是最主流的操作系统。

WordPerfect 5.1 的成功，让 WordPerfect 公司非常犹豫是应该继续巩固 DOS 市场，还是应该进军 Windows 市场。前者可以让 WordPerfect 继续完善盈利的产品，后者则有很大的危险性，因为 WordPerfect 并不清楚 Windows 1.0 作为一个操作系统是不是有未来，能不能成功。

而微软及时推出了 Word 的 Windows 版本。等到 WordPerfect 想明白，决定进军 Windows 市场时，Microsoft Word 已经面市两年多，而且因为 Microsoft Word 是第一个可以在 Windows 下跑的字处理软件，随时 Windows 市场占有率在这两年里的不断攀升，它已经不容小觑。

醒悟过来的 WordPerfect 匆忙之中推出 Windows 版本，但因为匆忙，很多都是 DOS 代码的直接移植，没怎么测试过。WordPerfect 的组合键和 Windows 自己的组合键产生了大量冲突，问题频出。更重要的是，Windows 下的打印机驱动模式和 DOS 下有所不同，而 WordPerfect 最引以为傲的自带打印机驱动的功能到了 Windows 下居然罢工了。

可以说仓促推出的 WordPerfect 5.2 这个 Windows 版非常糟糕，用户抱怨连连。虽然后来 WordPerfect 公司显示出了强悍的开发能力，将这些问题在接下来的版本 WordPerfect 6.0 里逐渐修复，但是市场先发优势已去，伴随着 Windows 的普及，Microsoft Word 在新时代里牢牢站稳了市场。

之后 WordPerfect 就命途多舛了，1994 年被 Novell 公司收购，两年后又被 Novell 卖给了 Corel。最后这个 DOS 时代的“王者”，慢慢退出了历史舞台。

WordPerfect 在 DOS 时代几乎没有犯过什么错，但是在历史转型的时候，对于是否进入 Windows 市场犹豫了。等到看明白并匆匆入场，却因为推出了一个用户体验一塌糊涂的版本，而导致在 Windows 时代一步步被淘汰。

话又说回来，微软一边做操作系统，一边做办公软件，Windows 下的软件开发人才又大都在微软。所以是不是微软在用 Windows 取代 DOS 的过程中，也通过 Windows 的先发优势帮助自家产品战胜了竞争对手呢？这也是有可能的。

无论如何，DOS 时代的王者就这样倒下了，Windows 时代的办公软件属于微软。

082 | Lotus 1-2-3：莲花公司的电子表格帝国

莲花公司曾经是 20 世纪 80 年代到 90 年代最大的软件公司，在美国软件发展史上具有非常重要的地位。它起源于一款电子表格软件，这款软件曾经占领整个电子表格市场超过 80% 的份额，并让电子表格软件的鼻祖 VisiCalc 两年内关门大吉，也让微软雄心勃勃推出的 Multiplan 搁浅。

提到莲花公司，我们不得不说下它的创始人米切尔 · 卡普尔（Mitch Kapor）。这位创始人就像一位特立独行的“叛逆者”，一向游走在主流文化之外，他早年特别喜欢摇滚乐，爱好吸毒，曾经进入耶鲁大学攻读心理学、语言学、计算机学，尤其是控制论，并开始对计算机产生兴趣。

毕业以后他的工作一度飘泊不定，做过电台主持人，当过滑稽戏演员，之后还远赴瑞士参加冥想学习，希望可以练出特异功能。再后来，他还曾在精神病院打杂。谁能想到，他在日后会成为与盖茨并称“美国软件业双子星”的变革者呢？

1978 年，苹果二降到 1500 美元左右，他抵押自己的立体声音响设备，掏空腰包买了一台苹果电脑，之后一边自学，一边给人提供计算机技能咨询。再后来，他还跑到 MIT 读 MBA，终究因为兴趣不在此处，很快跑去一家计算机公司上班。

上班期间他仍在寻求下一个机会，而恰巧 VisiCorp 的老板丹 · 费尔斯塔拉（Dan Fylstra）正有新的打算。VisiCorp 就是被授权独家代理销售电子表格软件 VisiCalc 的公司，为了让 VisiCalc 更好用，VisiCorp 的老板找到米切尔，让后者帮忙开发 VisiCalc 的画图插件。按照协议，插件的所有权双方各占一半。米切尔开发了两个插件，后来被以 VisiPlot 和 VisiTrend 的名义和 VisiCalc 一起出售给用户。

到 1982 年的时候，VisiCorp 的老板想买断这两个插件的所有权，双方认为这两个插件总价值为 120 万美元，米切尔因此分到 60 万美元。这第一桶金让米切尔认识到，自己做老板，才是赚钱最快的途径。

1982 年，米切尔决定自己开公司。大概是始终难忘当年冥想训练的那段经历，他把公司命名为“莲花”（Lotus），这个在佛教里面预示着“神秘而纯洁”的东西。

他想做的产品非常简单，因为自己前面做了两个画图插件，又接触了电子表格，后来不知又从哪里听说了数据存储和管理的重要性，于是决定将这些功能集中打包成一个产品，于是著名的 Lotus 1-2-3 诞生了。在这个软件名中，1 代表 VisiCalc 的功能电子表格，2 代表数据的存储和管理，3 代表画图。

米切尔决定玩票大的，他花巨资请来了知名咨询公司麦肯锡做软件的推广宣传，这一软件推广方式是历史上非常著名的一次豪赌。麦肯锡在《华尔街日报》刊登了全版广告来宣传这个新产品，这种宣传做法在之前的软件发布史上从未有过，而且价格高昂，大大突破了以前软件公司在宣传上的预算。米切尔当时还在创业，没有多少资金，却大把撒钱搞宣传，如果宣传不成功，产品不能顺利卖出，等待米切尔的或许就只有破产了。

幸运的是，新产品神秘的命名、组合的功能，以及在《华尔街日报》的全版广告，给用户留下了非常深刻的印象。而此时微软对标 VisiCalc 出品的 Multiplan 才刚刚发布不过一个月时间，就这样被米切尔以非常规的宣传方式压制得毫无声响。

大肆宣传之余，这个软件的功能也绝对不弱，Lotus 1-2-3 是第一款完全支持 640 KB 内存的电子表格软件。和 CP/M 只支持 64 KB 内存比起来，微软开发的 DOS 操作系统支持 640 KB 的内存，理论上来讲软件就应该能利用所有的 640 KB 内存吧？但微软自己开发 Multiplan 的时候，因为考虑到软件要在不同操作系统下都能运行，所以非常保守地使用了 64 KB 内存。而深知内存少性能差，没办法好好画图的米切尔，则采取了比微软激进得多的做法，那就是有多少内存用多少内存。这样一来，Lotus 1-2-3 不仅品牌响亮、功能全面，更是速度一流。

Lotus 1-2-3 还有一个特别的地方：在磁盘上，莲花公司不但存储了软件，还给用户存了一份软件使用说明书。这个做法和当时市场上动辄几百页的纸质说明书比起来，要先进得多，因为用户可以用电脑非常方便地检索所需信息了。

Lotus 1-2-3 似乎注定要在市场上大放异彩，它迅速占领了市场，打得 VisiCalc 毫无招架之力，而发布不久的微软 Multiplan 更是一点声响都没弄出来就挂掉了。因为当时拥有电脑的人并不多，市场总量有限，买了 Lotus 1-2-3 的人自然就不会再去买 VisiCalc，VisiCalc 的新客户越来越少，VisiCorp 渐渐入不敷出，三年后宣告破产。

Lotus 1-2-3 的成功，也让当时 PC 机的主宰者蓝色巨人 IBM 开始心心念念起来。原来 IBM 和微软的合作，尤其是 DOS 方面的合作非常愉快，而 VisiCalc 也是 IBM 在 PC 机上主推的几个软件之一。但是 Lotus 1-2-3 的全方位领先，让 IBM 看到也许未来不属于 VisiCalc，IBM 觉得应该扶持一下这个新崛起的莲花公司，以免 Lotus 1-2-3 只专注于苹果机的开发，让 IBM 的 PC 机失去机会。于是，IBM 也开始在机器上主推和预装 Lotus 1-2-3。

米切尔创业第一年推出的软件 Lotus 1-2-3，当年销售额就高达 5300 万美元，远超他几百万美元的预期，从而让莲花公司成功上市，这可说是史上最快的上市速度了。第二年，销售额就飙升到了 1.5 亿美元，第三年更是高达 2.5 亿美元。在此之前，从来没有任何公司凭借一款软件，以这样的速度在个人软件市场大爆发的。

公司成功了，米切尔的江湖地位也是急剧上升。1985 年，他的影响力迅速超过比尔 · 盖茨，成为当年最为炙手可热的人物。然而他却在 1986 年选择离开，他表示自己并不适合经营公司，也不喜欢权力，而是偏爱做自己内行的事，现在的工作已然变了味。

退出商业圈子后，他跑去 MIT 找了份访问教授的工作开始教书育人。不过安稳注定与他无缘，一年后他还是觉得软件开发有意思，出来开了一家叫作 On 的公司，一干就是三年，只是这家公司却没有重现莲花公司的风采。

莲花公司的故事，让我们看到了一个别具一格的智者，米切尔无论是创业、打造软件、宣传产品，还是激流勇退，都透露着各种不安分。作为创始人，他对莲花公司极为重要，但是莲花公司却留不住他。那么，靠一款产品一炮而红的这家公司，怎么才能在没有领袖的情况下长久存活呢？

083 | 亚马逊领导力准则之创新简化

用亚马逊创始人贝佐斯自己的话形容，亚马逊领导力准则是这家公司取得如此辉煌成就的基石。认真学习这些领导力准则，不但有助于理解亚马逊的企业文化，而且可以帮助我们分析亚马逊如何取得了这样举世瞩目的成就。

今天我要说的一条亚马逊领导力准则是“创新简化”，其中文官网解释为：

领导者期望并要求自己的团队进行创新和发明，并始终寻求使工作简化的方法。他们了解外界动态，四处寻找新的创意，并且不局限于“非我发明”的观念。当我们开展新事物时，我们要接受被长期误解的可能。

这条领导力准则主要由“创新”与“简化”两部分组成。具体来说，我们可以分解成下面几点：

简化和创新是密不可分的；

创新的时候不要受到局限；

创新要接受长期被误解。

在贝佐斯看来，创新的重要一步就是简化。假如创新产生了一个复杂的结果，这在创新刚起步时是被允许的；但如果在这种复杂的结果上停滞不前，就不是亚马逊所寻求的创新。

某位亚马逊前高管接受访谈时提到过这样一件事。在亚马逊网站成立初期，公司内部就如何为客户提供服务展开了讨论，讨论的主题是：亚马逊是否需要像传统零售商那样构建庞大的客服队伍？

公司内部觉得这种庞大的客服队伍不但消耗资源，而且不利于客户真正解决问题，所以亚马逊不构建庞大的客服队伍。亚马逊的创新理念是尽可能让一切自动化，从而达成简化工作的目的。

这种自动化体现在很多方面，比如在亚马逊的退货流程不需要客服参与，再比如在亚马逊上可以自动追踪货物的定位。这在今天的电商环境下司空见惯，但在亚马逊刚成立时绝对不是整个业界的主流解决方案。

这种方案的好处显而易见。

首先，不需要客服，就降低了成本，亚马逊可以提供更加低廉的价格。

其次，不需要客服，就没有了所谓的瓶颈，用户需要进行各种操作时，就不会因为联系客服而等待耽搁时间。因此，整个网站的吞吐量上升，亚马逊可以更好地服务客户。

贝佐斯认为，不断简化，创造出更加简单的问题解决方式，才是创新的根本。任何创新，倘若无法让事情变得更简单、更自动化，就难免进入“为了创新而创新”的僵局。

这个观点其实非常值得深思。在创新或者强调创新的过程里，如何去判断创造出来的新事物是合理的？如果没有一些基本准则，难免陷入各执一词的状态。以“简化”作为创新的基本准则，是一个很有指导意义的做法。

亚马逊创新简化准则的另一部分，是要求员工可以做任何尝试，不局限于亚马逊内部的创意：任何好的想法，不论出处如何，只要它有益于亚马逊的发展，都可以拿来使用和尝试。这和微软的作风很不一样。

亚马逊的一位朋友告诉我，他从微软去亚马逊之后，明显感觉到了两家公司的很多差异。其中非常重要的一项是，当他尝试做一些创新的时候，在微软往往阻力重重，领导会问你这个创新是怎么来的，是不是符合微软的传统等等，在尝试之前他需要再三准备。

在亚马逊，这些从来不是问题。亚马逊鼓励创新、鼓励尝试，至于想法是外来的，还是内部诞生的，都不应该是阻止创新和尝试的理由。亚马逊的领导者鼓励每个人去创新，而且不愿创新是不符合领导力准则的行为，亚马逊并不喜欢这样的员工，也不鼓励这样的行为。

这条领导力准则还强调了一点：但凡是创新的东西，都可能在一段时间，乃至很长一段时间内无法让人理解。亚马逊认为这其实是很正常的，而且他们鼓励员工接受这种无法被外界理解的情况，并继续创新。

这种做法的好处是，亚马逊的员工可以不用局限在眼前的利益，能够做一些更加长远的、有变革性的创新。很多成功的创新不是小修小补，而是颠覆性的、变革性的，历史也告诉我们，很多时候“真理掌握在少数人手中”。如果说因为大众不能理解就停止创新，也就不会有颠覆性的变革出现了。

我曾经读过一篇亚马逊前高管写的文章，其中提到了亚马逊第一次从在线售书转向在线售卖家电的过程。在那个年代，只有大卖场里才能售出家电，因为每个人需要去现场触摸操作才愿意掏钱，毕竟家电和书比起来是一大笔消费。

那么在网上仅仅凭借几张图片和列表，能卖成家电吗？亚马逊内部的很多人心里都有这个疑问，这在二十年前也是很正常的反应。

亚马逊还是决定做了，不过在很长一段时间里，这种做法并没有客户买账。因为商品看不到也摸不到就寄到家里，客户总是有很多不安全感。家电生意在最初表现非常不好。

然而贝佐斯觉得，这其实是因为客户不理解创新。而创新，尤其是大的创新，一段时间内不被接受也是正常的。但如果因此就停止创新了，那才是真正的问题。

面对家电生意不成功一事，贝佐斯对他的队伍说，我们需要继续创新。

首先，亚马逊专门对原本卖书的网站做了很多改动，包括在网站上提供从各个角度拍摄的高精度图片。

其次，亚马逊构建了非常完备的货物追踪查询系统，让用户可以轻松查阅所购货物的位置。

再次，亚马逊强化了退货体系，使网购产品和在店里买东西一样可以方便地退货。用户只要通过网上的服务，自助的生成包含运费的单据，就可以直接去邮局或者快递公司退货了，全程无需打客服电话，无需和亚马逊进行人工交流。

久而久之，人们也渐渐发现了在线购买家电的好处：可以足不出户，而且物美价廉。亚马逊的家电售卖业务也就这样做了起来，而网购家电今天也早已不是一个让人存疑的问题了。但在亚马逊网上销售家电的整个过程里，我们可以明确地看到：他人对创新会存在误解，接受误解才能真正推动创新。

“简化创新”这条领导力准则就说到这里。亲爱的读者，你怎么看待创新和简化之间的关系呢？如果创新长期被人误解，你又能坚持下去吗？

084 | 红狮会战：微软的反击

在西雅图地区贝尔维尤的市中心，有一家红狮宾馆（Red Lion）。和市中心很多高大上的新式宾馆比起来，它并不显眼，却在办公软件发展史上占有一席之地。

连续做了两次“螳螂”的微软，屡战屡败。Lotus 1-2-3 的成功，更是让微软的电子表格事业蒙上了阴影。比尔 · 盖茨这样心高气傲的人，自然不会甘心，1983 年 9 月他召集了微软的很多精英人物，在红狮宾馆连续开了三天三夜的会议。会议主题只有一个：推出世界上最快、最好用的电子表格软件。目标也很简单，就是打败 Lotus 1-2-3。

会议中，他们对 Multiplan 和 Lotus 1-2-3 做了详细比较，找出自己和对方的不足，来改进和增强自身，会议结果为以后微软的电子表格软件开发奠定了基调。会后，比尔 · 盖茨决定微软重整旗鼓开发一套新的电子表格，并命名 Excel，其中文意思就是“超越”。至于要超越谁，答案显而易见。

Excel 吸取了 Lotus 1-2-3 的很多优点，比如类似 Lotus 1-2-3 引入了宏语言。同时，它也吸收了 Multiplan 的优点，又融入微软新的思考，比如引入了智能重算的概念，即：在 Excel 中改动部分数据，只会导致相关的部分重新计算，而不是把整个电子表格都重新计算一遍。电子表格的性能因此大大提升，当然开发难度也不是高了一星半点。此外，微软 Excel 的界面毫不犹豫地仿造了 Lotus 1-2-3。

这场战役聚集了微软很多优秀的软件工程师。大张旗鼓开发 Excel 半年多以后，比尔 · 盖茨突然召集大家开会，并宣布了一个重要决定：Excel 的开发转向，从支持 DOS 作为第一目标，变成支持苹果公司的 Macintosh 为第一目标。

是不是觉得很奇怪，为什么比尔 · 盖茨会做出这样一个决定？当时微软的开发团队对此也是一头雾水。比尔 · 盖茨解释到，这是因为电子表格的使用体验，与硬件和操作系统都很有关系。只有在最新的图形界面下，微软的电子表格才可能战胜 Lotus 1-2-3。

而当时微软 Windows 图形界面开发才刚刚起步，苹果电脑却已经可以提供世界上最好的图形界面支持。作为一个命名为“超越”（Excel）的电子表格软件，如果继续在 DOS 上面做开发，不足以打赢这场战争。

相信你还记得，微软在开发 Windows 时，也一直在开发基于 Windows 图形界面的 Microsoft Word，此举让它战胜了 WordPerfect。显然比尔 · 盖茨认识到，基于图形界面式操作系统来做开发，才是办公软件的未来。为此，他在 Excel 上甚至愿意先去为竞争对手的机器开发软件。

这无疑是极具眼光的行为。而且，这也可以解释为什么微软不遗余力地开发基于 Windows 的 Microsoft Word，然而 WordPerfect 以及当时市面上大部分办公软件的开发者，无论他们是否领先于微软，都没有真正意识到办公软件的未来是什么。

团队并不理解这种决策，好在理解也要执行，不理解也要执行，开发的重心转向了 Macintosh。

竞争对手莲花公司同样也没闲着，它在 Lotus 1-2-3 的基础上又增加了 4 和 5，其中 4 表示文字处理功能，5 表示通信功能，新版软件 Lotus 1-2-3-4-5 的开发代号是“爵士乐”。而且，莲花公司发现微软在苹果机上开发新的电子表格软件 Excel，也宣布进军苹果机市场。

这让微软坐立难安，比尔 · 盖茨决定加快 Excel 的开发。1985 年 5 月，他亲自带着研发团队到纽约，开始了 Excel for Mac 的发布会。

这次发布会非常成功，战斗以比尔 · 盖茨预期的方式展开了。Excel 先发，莲花公司的“爵士乐”晚了三个月登陆苹果电脑，这三个月的先机让微软卖出了大量 Excel。更重要的是，莲花公司犯了和 WordPerfect 一样的错误：它在苹果机上的软件只是简单的移植，Bug 很多，性能很差。

一年后，在苹果机市场，微软 Excel 已经占据近 90% 的份额，而莲花公司的产品，虽然依旧占据 DOS 的大部分市场，却没能在苹果机上掀起风浪。

可这仅仅是局限于苹果机市场上的胜利，要想真正掌握整个市场，微软必须攻城略地，在 Lotus 1-2-3 已经占据统治地位的地方继续奋战。这场战斗注定不易，只是比尔 · 盖茨已经有了新武器 Windows，这是微软自己开发的图形系统。

于是 Excel for Windows 成了微软攻城略地占领苹果机市场后的下一个任务。面向 Windows 的 Excel 开发难度更大，因为 Windows 系统本身也没有开发完善，这就需要 Windows 组和 Excel 组同步开发。

Excel for Windows 开发又持续了两年。最初的 Windows 并不是一个完整的操作系统，而只是提供了跑 Excel 所必须的功能，但即便这样也够了，1987 年 Excel for Windows 作为一个新星，已经开始冉冉升起。

Excel for Windows 跑在 386 电脑上。而当时的个人计算机老大 IBM 为了延长自己 286 产业的生命线，拒绝使用性能更好的 386。微软这个时候也抛弃了和 IBM 合作的一贯传统，站在了各大兼容机厂商的阵营，这个选择给 Excel 提供了更好的性能和显示能力，后来也被证明是 Excel 成功的一个重要原因。

比尔 · 盖茨还学习了当年 Lotus 1-2-3 的宣传手法，为 Excel 投入了数百万美元的宣传费用。产品好加之宣传到位，Excel for Windows 迅速铺开，在一年后已经夺取了 12% 的市场份额。加上莲花公司对 Windows 这个新操作系统反应迟缓，几年后 Excel 彻底占领 PC 市场，让莲花公司越发惨淡。

接下来，微软还推出了一个软件合集 Works，也就是后来 Office 的前身。Works 集成了微软的字处理软件、电子表格、数据库，和通信软件，其目的是应对莲花公司的大杂烩产品“爵士乐”。

这款组合软件的推出备受欢迎，1987 年底已经成为当年销售最好的办公软件。微软因此顺利超越莲花公司，荣登软件公司的头号交椅。

莲花公司意识到自己在电子表格市场上已经无法阻挡微软的进攻，它很可能会失去在电子表格市场的优势。于是，是继续和微软在电子表格市场竞争，还是另辟新战场，成了莲花公司的困扰。

深思熟虑之后，莲花公司悄悄转移了阵地，开始秘密开发一个“大杀器”Lotus Notes，这个在今天看来依然是整个软件市场上最为神奇、最牛的一款软件，更何况是在二十多年前呢？

微软进入办公软件市场可谓屡战屡败，但是比尔 · 盖茨却从来没有放弃过。“红狮会战”是比尔 · 盖茨总结失败经验后的又一次反攻。为了确保在办公软件领域取得胜利，他甚至将新品 Excel 先在苹果电脑和 Mac 操作系统上首发。这种锲而不舍的精神，和善于总结经验教训打硬仗的能力，值得我们每个人学习。

085 | 大杀器Lotus Notes 和被收购的莲花公司

莲花公司在电子表格市场大获成功，但并不甘于局限在电子表格软件里。1984 年，公司 CEO 吉姆 · 曼兹（Jim Manzi）秘密开始了一项影响深远的开发计划：基于莲花公司的设计，委托 Iris 公司开发一个“大杀器”，也就是后来长期独霸企业协同市场的 Lotus Notes 系统。

Iris 公司的创立者是雷 · 奥茨（Ray Ozzie），一个在计算机发展史上非常著名的人物。他曾是莲花公司的早期员工，但是对电子表格兴趣寥寥，对通过网络连接实现的企业协同软件却极有兴趣，因此 1984 年他离职创立了 Iris 来实现自己的梦想。

莲花公司之所以委托 Iris 公司来开发这款软件，一方面是奥茨是自己人，知根知底，他的兴趣和能力所在都很清晰；另外一方面是，莲花公司内部都沉浸在电子表格软件成功的喜悦中，将电子表格视为公司最核心的业务，因此大部分人对于开始一项全新软件的研发，持观望乃至反对态度。

然而微软节节胜利，尤其是推出 Windows 2.0 以后，基于图形界面的 Excel 可以同时跑在苹果机和 PC 机上，从而占据了非常大的市场优势，而 Lotus 1-2-3 却依旧基于古老的 DOS 字符界面。因此，莲花公司面临一个重要抉择：是继续全力以赴地开发基于图形界面的电子表格，还是集中精力做公司已经秘密投资的办公协同软件 Lotus Notes？

选择前者，就意味着要在微软领先的战场与对方真刀真枪地竞争。然而，电子表格的灵魂人物米切尔 · 卡普尔（Mitch Kapor）已经离开，莲花公司 CEO 对自己能否战胜比尔 · 盖茨领导的微软缺乏信心。而如果选择后者，虽然这意味着公司要做大转型，但是公司 CEO 曼兹对奥茨这个人充满了信心。

曼兹最终说服了董事会，决定将公司主力投入新战场 Lotus Notes，以避免和微软正面冲突。Iris 公司和莲花公司联合开发的 Lotus Notes 在 1989 年推向市场，并大获成功。但是伴随时间的推移，这种联合开发方式造成了很多不便，最大的问题是作为项目总架构师的奥茨身在 Iris 公司，却要指挥莲花公司的大量员工。于是 1994 年莲花公司收购了 Iris，让奥茨回归莲花并主导 Lotus Notes 的开发。

Lotus Notes 这个产品，是一个主打企业级通信与协同办公的软件。简单来说，它是一个局域网内联网的客户端 / 服务器软件，客户端装在每个办公人员的机器上，服务器则用于存储和管理各种信息。

它主要针对让办公人员方便地交流文件、电子邮件，以及讨论问题等各种协同办公的场景，并集合了日历、邮件、通讯录、文件存储、定制化的审批流程等功能，同时提供大量的接口供用户进行定制化操作和二次开发。

整体来说，这个软件给人的感觉非常超前，就类似于在汽车还没怎么跑起来的年代里，混进了一辆跑车。所以有人笑称奥茨是从 2004 年穿越回 1984 年，主导开发了这样一套软件。因为其中的很多东西到了 21 世纪以后，大家才司空见惯，但是早在 20 世纪 80 年代后期，Lotus Notes 就给企业客户开发出来了。

Lotus Notes 不仅仅是最早的客户端 / 服务器软件，还可能是最复杂的客户端 / 服务器软件，而且还有一个很大的特点：封闭性。一但用上了这个系统，企业整个办公流程都被套牢在这套系统里，非常难从里面迁移出去。比如，华为公司就经过了十多年的努力，才终于于 2015 年迁移出了 Lotus Notes 系统。

这种集先进性和封闭性为一体的软件，既给莲花公司带来了大量客户，也把客户牢牢地捆绑在了莲花公司的战车上。莲花公司的盈利能力因此大大增强了。

莲花公司在缺乏电子表格的精神领袖米切尔 · 卡普尔的情况下，尽量避免和比尔 · 盖茨领导下的微软在电子表格战场正面厮杀，通过另起炉灶，在企业协同办公战场把众多企业捆绑进来，成功完成了转型。

然而这次转型并非没有代价。Lotus 1-2-3 可谓莲花公司诸多员工乃至高层的信仰，虽然 CEO 说服了董事会进行转型，但对 Lotus 1-2-3 有着浓厚情感的高管们却没有被说服：在转型过程中陆陆续续就有 12 个副总裁离职。好在，Notes 最终大卖特卖。

而与此同时，个人计算机市场发生了巨大变化，IBM 这个发明个人计算机的企业正经历有史以来最严重的一场危机。这场危机起于微软和 IBM 的博弈，当时 IBM 在 DOS 时代失去了对操作系统的控制，试图在和微软联合开发的操作系统 OS/2 中重新取得统治地位。但祸不单行，此时的 IBM 因为采用了 Intel 80286 芯片而导致 Intel 壮大，失去了对芯片的控制权。

于是，当 Intel 再次推出 80386 芯片时，IBM 放弃了支持这款芯片，自然地打起如意算盘，换用自己和摩托罗拉研发的 PowerPC 芯片。加之它在和微软开发的下一代操作系统 OS/2 中掌握主导权，IBM 想着通过双管齐下，来巩固自己在个人计算机市场的控制力。

却不料聪明的比尔 · 盖茨和 IBM 玩起了虚与委蛇的游戏：应付着派几个人去开发 OS/2，却自己秘密开发 Windows。并且，盖茨还和其他兼容的 PC 机厂商合作，为对方推出的基于 Intel 80386 的兼容机提供 DOS 和 Windows 系统。

出现重大战略失误的 IBM，不但没能够重新控制个人计算机市场，反而被各大兼容机厂商包围。在个人计算机市场，IBM 第一的位置很快被兼容机制造厂商康柏超越。落后的 IBM 兼容机在 1993 年给 IBM 带来了 80 亿美元的亏损，很多经济评论家分析师认为 IBM 将在几年内破产。

此时，后来大名鼎鼎带领 IBM 转型成功的董事长兼 CEO 郭士纳临危受命，开始拯救 IBM。他决定把 IBM 从一个硬件，尤其是个人计算机制造厂商，转变为以软件为高优先级，以企业服务为核心的企业。这就是 IBM 历史上非常有名的从硬件到软件和服务的转型。

为什么要做这样的转型，后来者众说纷纭。我的理解是，一方面 IBM 试图以自己的垄断地位，掌控个人计算机市场的操作系统和芯片的走势，并不明智地拒绝使用 Intel 更先进的处理器，从而导致被各大兼容机厂商超越，也在消费者市场让消费者失去了信心，无法继续攫取大量的利润，反而不断亏损。另外一方面，企业软件和服务市场是利润丰厚的行业，而且 IBM 一直都很有根基。舍弃亏钱又没太多希望的个人计算机行业，专注企业软件和服务市场，是迅速扭亏为盈走出困境的好选择。

IBM 在企业级市场传统上有很多的市场份额，包括大型机、小型机、专用操作系统、数据库等都在企业市场有很高的占有率。这个转型既有利于 IBM 甩掉赔钱的业务，又有利于巩固利润丰厚且自己早有根基的企业软件市场。

为了成为企业软件和服务的主导者，IBM 一边内部整合自己的软件体系，一边开始搜罗外界可以收购的对象。作为企业协同软件领域的唯一主导者莲花公司，很快进入了 IBM 的视线。1995 年，IBM 决定恶意并购莲花公司。当时莲花公司的股价 32 美元一股，IBM 开出 60 美元一股的股价，后来又涨到了 64.5 美元一股。

但是莲花公司不想卖，还找到了 AT&T 求助。但 AT&T 对于莲花公司并非必须要收购，加之 IBM 又已经将股价翻倍，AT&T 不想做“冤大头”。IBM 历史上很少有这样强行收购的行为，那为什么当时郭士纳决定不惜成本收购呢？公开的说法是，郭士纳觉得莲花公司的 Lotus Notes 对 IBM 转型成为企业软件和服务公司至关重要。

收购之后，莲花公司 CEO 就直接辞职了，IBM 非常担心其他核心开发人员和高管纷纷离职，于是花大价钱收买了高层，包括 Lotus Notes 的总架构师奥茨，同时对莲花公司员工保证说，收购之后你们公司依旧会保持独立运作。IBM 最终通过种种措施稳住了员工，在一定时间里没有让莲花公司变成一个空壳。

然而，2001 年 IBM 对莲花公司进行了一次重组。简单来说，就是把在剑桥的原莲花公司开发人员和机构，都重组到了 IBM 总部，从而结束了自 1995 年收购以来 IBM 承诺的莲花公司独立运作的历史。伴随重组，Lotus.com 网站上也被悄悄抹去了莲花公司的痕迹，代之以 IBM 的商标。奥茨也离开了 IBM。

失去首席架构师的 Notes，在 IBM 的开发维护下开始呈现颓势，新功能增加得杂乱不堪，新版客户端有严重的内存泄漏问题。2008 年我在 IBM 研究院实习的时候，使用过 Notes，这个软件对内存的消耗到了令人发指的地步，机器经常毫无缘由地卡顿半分钟到几分钟不等。

Notes 原本是一个功能上非常先进的产品，性能也很不错，后来被 IBM 硬生生做成了性能堪忧的产品。再后来，Notes 在大部分公司里也渐渐消失了。我有时候在想，如果莲花公司没有被收购，继续独立发展的话，今天不知道会达到一个什么样的高度。

086 | 亚马逊领导力准则之崇尚行动

用亚马逊创始人贝佐斯自己的话形容，亚马逊领导力准则是这家公司取得如此辉煌成就的基石。认真学习这些领导力准则，不但有助于理解亚马逊的企业文化，也可以帮助我们分析亚马逊如何取得了这样举世瞩目的成就。

今天我要说的一条亚马逊领导力准则是“崇尚行动”，其中文官网解释为：

速度对业务影响至关重要。很多决策和行动都可以改变，因此不需要进行过于广泛的推敲。我们提倡在深思熟虑前提下进行冒险。

贝佐斯认为对于业务来说，速度至关重要。有很多行动和决定，如果觉得是错的，在将来都是可以更改的。如果我们花费很多时间去研究、学习，可能因此耽误速度。而且很可能这一耽误，情况就发生了变化，让竞争对手跑在我们的前面，从而错失良机。所以经过适当考虑后，我们应该尽快采取行动，哪怕这些行动存有风险。

对于这条领导力准则，我们应该分三部分来看。

速度对于业务的影响非常非常重要。很多时候业务错失良机，主要就是因为没有采取合适的速度。

决定和行为都是可以改变的，只要行动足够快，就可以足够灵活。不要担心犯错，足够快了之后，犯了错也是可以迅速纠正的。

冒险很有必要，尤其是在深思熟虑之后。在风险可控的情况下，冒险是非常有必要的。

我们先看第一部分。我和亚马逊的朋友交流时得知，在亚马逊一个提案通常不会被反复讨论。哪怕这个提案还不明朗，大家甚至不知道最佳的执行方案，如果经过几轮论证，大家对比了风险和收益，觉得值得尝试，就会立刻转入执行阶段。

贝佐斯的名言是：速度就是一切。 能够迅速执行，本身就是成功的一个关键。

不可否认，现实中一些公司确实是在关键时刻通过深思熟虑来获得成功的，速度本身反而不是最重要的。但在互联网企业和电商的背景下，这种理念就容易理解了。

“反应迅速敏捷”有时正是特定行业成功的要义。互联网行业以前所未有的速度发展，任何新事物的出现到成熟，往往都远远快过传统行业。这条领导力准则首先就关注“速度”，因为一个企业能够迅速反应并行动，才是在互联网时代屡战屡胜的不二法门。

从这一点来说，我们必须承认贝佐斯领会到了互联网企业的精髓，并使其在亚马逊中传承。

亚马逊是一家非常崇尚实际行动的公司。在亚马逊里，“做出行动”重要无比，速度就是一切。所以一个方案能不能迅速从模拟讨论推进到具体实施，也是对亚马逊员工能力的一个衡量标准。

再来看第二部分，它是说在速度足够快的情况下，决策或者行动出现了错误可以纠正。只有执行了，你才能知道决策是正确的还是错误的，一开始讨论很多，也许并没有意义。具体来说，让市场告诉自己是不是犯错了，然后去纠正，是这条领导力准则很重要的组成部分。

我们放到整个互联网的大环境下来看。亚马逊作为一个互联网公司，其公布出来的产品的失败率非常低，而微软或者谷歌的产品失败率则明显高出一截儿。这是不是说迅速行动了，反而降低了错误呢？其实不是。

如果和亚马逊里面的人聊天就会知道，亚马逊会很快进入实施阶段，并在小范围内进行尝试。这种小范围的客户可能是内部的其他组，也可能是外部客户，而尝试的主要目的是迅速否定掉没有意义的错误想法和实现。我们看到亚马逊出来的产品成功率很高，其实是因为很多产品在实施阶段后就迅速夭折在内部了。

这种大量尝试，大量失败，然后纠正决策，继续前进的风格，是非常典型的亚马逊风格。 外面看见的失败率低，是以内部的大量失败为代价的。

然而我们应该清楚地认识到一点，一个产品迅速实施失败调整的成本，往往低于将一个产品反复论证后再拿出来，却发现重大缺陷的情况。所以从某种程度上来说，一个崇尚通过行动去证明对错，并能迅速接受反馈、调整行动的企业，本身是非常可怕的。

而这条领导力准则告诉我们，决策本身的正确性不是无比重要，我们应该提高速度多做尝试，要适当地减少论证。

第三部分同样值得深思，通俗点说就是：亚马逊鼓励冒险，但前提是心里有数。

这在某种程度上和“决策正确”这条领导力准则遥相呼应：犯错误是可以的，但是持续犯错误是不行的。领导者需要在大部分情况下保持决策正确。

换句话说，如果可以管理好风险，亚马逊鼓励冒险。

但是如何做到“管理好风险”呢？这既需要审视其他领导力准则的指导和对领导者的要求，又要深刻理解这条领导力准则里“行动比讨论更有意义”这一要义。

“风险管理”是每个领导者都需要思考的问题。亚马逊既然提倡行动力，那么在执行过程中如何能够迅速判断行动正确与否，并及时去纠正，其实又对领导者的其他能力提出了挑战。

我想，如何平衡“崇尚行动”和“思考的深度与广度”之间的关系，这是一个很大的挑战。

亚马逊领导力准则并不否定领导者的思维深度和广度，也未否定对决策能力的严格要求，而且明确表示任何决策都可能出错，所以无休止地讨论思索，还不如早点采取行动更为实际。

这些不同的要求放在一起，对于一个领导者的挑战是非常巨大的。能够做到这些的人，实可谓是领导者里面的精英了。

我经常想，如果这么多的要求加诸于我身上，我能做好吗？很难。人和人终究是不同的，每个人擅长的领域不尽相同，总有人更擅长严谨的思维，有人则能够从快速试错里面学习成长。

所以当你看待领导力准则的时候，不仅要理解亚马逊准则要求领导者如何去工作，更应该明白这个领导力准则其实更像是一个工具，用于筛选出贝佐斯需要的人才。

与其他领导力准则一样，“崇尚行动”这条准则罗列了亚马逊要的是什么，却没有说如何才能够做到。所以，我们需要结合自身的优缺点，以及已经学习的其他亚马逊领导力准则，去好好思考这样一个问题：亚马逊在找的到底是具备何种综合素质的一类人，这些人被亚马逊招进去以后，又会诞生什么样的企业呢？

087 | 无敌寂寞的微软之为创新而创新

一、 微软的垄断捆绑和一场旷世纪的反垄断诉讼

1995 年，微软推出了历史上具有跨时代意义的操作系统 Windows 95，从此整个世界正式进入 Windows 时代，此版系统的受追捧程度用“万人空巷”来形容绝不为过，与 iPhone 出新品时的抢购盛况有得一拼。微软还同时推出了著名的 Office 95，这个包含了 Word、Excel、Powerpoint 和 Outlook 的办公套件，可谓微软办公软件的集大成者。

而纵观市场，因为 Windows 时代的到来，微软曾经的对手及竞品们已经败落：VisiCalc 被 Lotus 1-2-3 击败退出市场；Lotus 1-2-3 又被 Excel 全面赶超；文字处理市场的大鳄 WordStar 因内斗破产；另外一个大鳄 WordPerfect 没有跟上时代，在图形界面时期被微软挤掉。在办公软件领域，微软已经看不到敌人。

这是属于微软的一年，操作系统和办公软件齐齐开花，比尔 · 盖茨也达到了一个人生巅峰。他在一次受访中表示，整个软件行业很美好，只有一些杂音。他指的是 Netscape、Oracle、IBM、Sun、EMC 这五家企业。

微软四顾无敌，行事方式也变得更为大胆。当时正值美国互联网开始兴起，Netscape 公司以互联网浏览器开始闻名于美国市场，雅虎也开启了它互联网第一门户的步伐。微软意识到 Netscape 可能是个威胁，但是收购对方的意愿被拒绝了，于是微软决定大举进军浏览器市场，开发了 IE。

这场著名的互联网浏览器大战，是 20 世纪末的一场重头戏。Netscape 的浏览器，在技术上更领先，但却是付费软件；微软则仗着家大业大不缺钱，免费兜售自己的 IE，并借助 Windows 的垄断地位强行捆绑 IE，最终导致 Netscape 破产。

1998 年，美国司法部联合 20 个州政府起诉微软，起诉理由就是微软以垄断方式强行捆绑操作系统和浏览器致使 Netscape 破产。微软被要求进行强制拆分，就和当年拆分美孚石油公司和美国电话电报公司一样。

这场官司打了 3 年。2001 年微软和司法部达成和解，拆分一事最终没有付诸实施，司法部只是要求微软确保和第三方公司共享 API。此外，欧盟也对微软提起了反垄断诉讼，而且诉讼持续时间更久，要求更多。

反垄断诉讼大大牵制了微软的时间精力。加上 2000 年互联网泡沫破灭，公司股票跌去大半，又需要交巨额罚款，微软一时间变得小心翼翼，不敢大胆采取激进的商业行为了。但与此同时，公司的进取心也和 2000 年前不可同日而语。

二、Office 时代之为创新而创新

与此同时，微软的 Office 部门在市场上没了竞争对手，陆续推出了 1997、2000 以及 2003 等版本，每个版本都有长足的进步。

其中，Office 2000 是非常经典的一版，它功能齐全、Bug 罕见、系统稳定，几乎可以完美满足用户需要的所有功能，一经推出就大受欢迎。但也正是因为 Office 2000 太出色了，Office 2003 没有多少本质性的更新，因此销售得非常不理想。

然而，微软主要靠三年一次的 Office 升级来卖新版本盈利，Office 2003 卖不动，就直接影响了公司营收。所以微软犯了难：到底怎样才能让用户继续购买自家软件呢？

办法总是会有的，Office 2007 版上市时，微软开始了大力宣传，宣传重点是：微软经过多年研究发现，自己那个从 DOS 时代就有的菜单非常反人类，无助于提高大家的工作效率，不是最好的设计，而 Office 2007 会推出一种全新的 UI，即 Fluent UI。

Fluent UI 在正式推出时改名 Ribbon，Office 从此告别了菜单的年代，Ribbon 从 2007 年一直保持到了现在。

Ribbon 的推出，给 Office 制造了一个非常大的热点。这是微软 Office 自诞生以来前所未有的创新，而且是微软在没有竞争对手的情况下，自己革了自己的命。Office 2007 则是微软 Office 历史上极具争议性的一款产品，它的出现与微软的一贯做法非常不符。Office 2007 非常激进，用户无法选择退回到经典菜单，这在微软的历史上可能是唯一的一次，即使是 Windows 7 也保留了用户回到经典 Windows 菜单的选项。

这款极具争议的产品，和其前任 Office 2003 在市面上的影响力非常不同。因为有了新的 Ribbon UI，很多用户开始升级到新版本，当然持观望态度的用户也很多。但是一个企业里不可能长期存在两套界面和操作截然不同的版本，所以用户做出选择：要么保持 2003 及更低版本，要么全面升级到 2007。但是微软逐渐停止了对 Office 2003 的技术支持，企业最终也就都切换到了 Office 2007 或者更高版本。

在 Office 2007 里，只有 Word、Excel 和 PowerPoint 三个产品采用了 Ribbon，其他 Office 产品则延续了经典菜单，但三年后发布的 Office 2010 中所有产品都切换到了 Ribbon。Ribbon 的引入和这两个版本的推出，给微软的 Office 部门解决了一个当务之急：如何让用户继续掏钱购买新版 Office。

这两版 Office 的销售历史一直不错，主导 Ribbon 开发的朱莉 · 拉尔森 - 格林（Julie Larson-Green）也接连荣升，直至微软副总裁的职位。

但 2007 年微软以如此激进的方式推进 Ribbon，到底是为了用户好，还是为了解决 Office 2003 无人愿意购买的当务之急呢？Ribbon 到底是有历史意义的创新，还是为了搞创收、为创新而创新？这些问题的答案，外人恐怕永远无法确切知道了。

以现在的眼光来看，2007 年微软用 Ribbon 取代菜单，这到底是进步还是退步，是个见仁见智的问题。我个人的体会是两者其实都差不多，只是一套不同的界面而已。有一些研究表明，新版的 Ribbon 可以减少鼠标操作人员的点击，但是 Ribbon 的快捷键更为难用，所以 Ribbon 既有进步也有退步的地方。对初学者是更友好了，对熟练的老用户则更难用了。

我们知道，一般来说，办公软件的优化，不应该损害老用户的使用体验，而 Ribbon 却恰恰相反。由此来看，我更倾向于微软是在通过为创新而创新的举动，结合自己在 Office 市场的垄断地位，强行推出新的功能，从而引发新一波的购买潮，解决 Office 2003 产品那样叫好不叫座的局面。

这个解决方案当然是成功的，但是却没有解决根本问题。Office 2010 推出以后，Office 2013 再次面临了同样的问题。Office 2013 和 2010 比，产品差别并不大，因此其销售也如 2003 版一样不理想。

亲爱的读者，你觉得 Office 软件销售时好时差的原因是什么？微软要怎样才能从根本上解决 Office 软件营收不稳定的问题呢？

088 | 办公软件的新时代：微软和谷歌的战斗

屡败屡战的微软通过“红狮会战”取得了电子表格战争的胜利，莲花公司则另辟新市场，通过推出企业协作系统 Lotus Notes 领先时代多年。然而，时运不济的莲花公司在开发出这一“神器”之后，却遭到了 IBM 的恶意收购，“神器”也渐渐毁在 IBM 手中。

从历史上看，硅谷无疑是整个计算机发展的中心。只有 2000 年前后因为微软的崛起，让西雅图领先了几年。而微软成为整个软件业的霸主时，自然遭到了硅谷公司的抵抗。

谷歌作为互联网时代成长起来的第一家公司，也是迄今为止最重要的公司之一，其地位不言而喻。偏偏谷歌也有一个办公软件梦，毕竟这市场巨大，只要能入场，肯定有饭吃。

然而想要在这一市场掘金着实不易，一家家公司在这一战场上崛起又没落，无不证明了屡败屡战并最终奠定帝国地位的微软，是怎样一个实力强悍、久经沙场的“老司机”。进入“老司机”微软的帝国范围，一定非常危险。

谷歌决定通过一系列收购，完成在办公领域的出击。 2006 年，它收购网络字处理软件厂商 UPStartle，同年又买下在线电子表格制作公司 2Web Technologies，2007 年它又通过收购 Tonic Systems 收获幻灯片制作软件。这样一来，微软办公软件里面最重要的“三件套”Word、Excel、PowerPoint 的替代产品，谷歌都具备了。谷歌在整合了这三家公司的产品后，又经历了长达三年的 Beta 测试，最终于 2010 年正式推出了名字叫作 Google Docs 的办公软件套餐。

Google Docs 是包括了文字处理软件、电子表格和幻灯片的云服务，这里并不是传统意义上的软件，用户无需在本地安装任何东西，而是通过浏览器访问对应的网址就可以使用这些云服务了。从这个意义上来说，Google Docs 和微软的 Office 有本质的不同。前者是基于浏览器的云服务，后者是需要本地安装的软件。

Google Docs 这款软件有两个很有特色的创新。

第一，它是基于浏览器的云服务，而不是传统意义上的软件。 这使得用户可以把资料保存在网上，随时随地通过不同的设备接入，进行编辑。

第二，它支持网络协同办公。 多个人可以同时更改一个文档，互相之间都能看到对方的改动。

这两大特色，让 Google Docs 一经推出就大受追捧。媒体们也纷纷表示，云服务是未来。

同时代的微软，日子过得则有点惨淡：在搜索领域，必应搜索引擎做得一塌糊涂；在社交领域，MSN Messenger、Space 等社交软件做砸了；在移动互联网领域，Windows Phone 也被苹果和安卓打得找不着北。

这时，微软最牢固的根基：办公软件领域，突然被谷歌杀了进来。入场方式还是极为吸引眼球、颇具杀伤力的云服务方式。那种随时随地可以和其他人一起编辑同一个文档的感觉，让大家都觉得微软本地安装 Office 的方式很落伍。

此时，无论是外部，还是微软内部，都觉得云服务才是未来。于是，微软秘密组建了一个叫作 Office 365 的部门。这个部门刚成立的时候，有两大任务，分别对应于 Google Docs 的两大创新点：

第一，如何在浏览器里面实现对 Office 文档的编辑，包括 Word、Excel、PowerPoint；

第二，如何实现多人协同编辑同一个文档的功能。

Office 365 的研发部门意识到，如果要实现这两大功能，需要对 Office 的整个软件架构做一个大手术。简单来说，需要把 Office 软件的 UI 层，和实现 UI 对应的功能层分离开来。这样一来，Office 365 的团队就可以在浏览器里通过复用底层的功能模块，用 JavaScript 重新实现 UI。

与此同时，Office 365 的研发部门还亟需实现一个网盘。因为只有能够把文件存在网盘上，才有可能做到让用户随时随地、通过不同的设备来编辑同一份文件。这个网盘最初叫作 SkyDrive，但是因为已经被别人注册了商标，后来只能改名为 OneDrive。

有了和 UI 分离的底层模块的复用，有了重新实现的 UI，有了网盘，微软的 Office 终于可以在浏览器里进行编辑了。后来，协同编辑的功能也被加了进来。微软的办公软件终于在功能上可以和谷歌媲美了。

伴随功能的扩张，Office 365 的队伍也迅速扩充。到后期，Office 的高层意识到没有必要分传统 Office 和 Office 365，于是要求 Office 全体成员开发的任何一个功能，都需要同时支持本地的软件和基于浏览器的云服务。至此，Office 365 作为一个独立团队，完成了它的历史使命。

很多人曾经盼望 Google Docs 和 Office 365 之间有一场剧烈的交锋，而谷歌会拿下办公软件市场的大量份额。然而，此事并没有发生，Google Docs 虽然来势汹汹，最终却没能够威胁到微软的统治地位。

谷歌的软件虽然是云服务，但是其实现的功能却比较简单。尤其是电子表格软件，其功能和 Excel 基本没有可比性。这就导致了大量的企业级用户，无法从微软的办公软件切换到谷歌的办公软件。

所以，谷歌虽然在云服务和多用户协同办公领域拔得头筹，却忘记了无论是云服务还是软件，用户最看重的还是其能够提供的功能。因为谷歌三件套的功能太过单薄，而微软又逐渐实现了谷歌三件套支持的云服务和协同办公，所以最终没有对微软造成实质性的伤害。

但是，聪明的微软却利用这一次转型，做了一次收费模式的创新。原来的微软是平均每三年推出一个新版本的 Office 软件，通过卖新版软件来赚钱。这种赚钱方式不但辛苦，而且需要不断地创新。而伴随着 Office 软件越来越成熟，创新也越来越艰难。

借助云服务模式，微软推出了 Office 365 服务，这个服务是按月收费的。有不同级别的套餐，每个月从几美元到几十美元不等。微软逐渐取消了用户购买软件的选项，所有使用微软 Office 的人，都逐渐地转型到了 Office 365，只能通过 office 365 订阅付费了。

Office 365 的这种收费模式，大大增强了微软的盈利能力和盈利的稳定性，同时大大减少了微软开发新版本的迫切需求。微软高层曾经在接受采访时表示，用户和营收的增长，已经超过了他们的预期。

谷歌作为一个竞争对手，给大家带来了耳目一新的云服务，却倒在了功能不够健全上。微软的 Office 部门，无愧于“微软最为强悍的部门”这一称呼，成功捍卫了自己在办公软件市场的统治地位，并借此转型成为云服务提供商，改变了自己的收费模式。

只是谷歌这个敌人的出现说明：敌人往往会在你意想不到的地方出现。微软赢得了这次战斗，那么接下来另一个敌人到来，故事又会如何呢？

089 | 亚马逊领导力准则之远见卓识

用亚马逊创始人贝佐斯自己的话形容，亚马逊领导力准则是这家公司取得如此辉煌成就的基石。认真学习这些领导力准则，不但有助于理解亚马逊的企业文化，也可以帮助我们分析亚马逊如何取得了这样举世瞩目的成就。

今天我要说的一条亚马逊领导力准则是“远见卓识”，其中文官网解释为：

局限性思考只能带来局限性的结果。领导者大胆提出并阐明大局策略，由此激发良好的成果。他们从不同角度考虑问题，并广泛寻找服务客户的方式。

这条领导力原则主要关注领导者的思维方式。贝佐斯要求领导者不拘泥于局限性的思考，要保持脑洞大开的状态。领导者可以从不同的角度去思考问题，发现别人不能发现的，想到别人不能想到的。这种远见对于一家公司的成长来说非常重要。

早在 2004 年，贝佐斯就开始思索一个问题：随着亚马逊业务的扩张，哪些企业会成为亚马逊最可怕的竞争对手？

请注意，这里使用了“最可怕的竞争对手”这样的表述，说明“普通的竞争对手”并不在贝佐斯思考范畴之内。这个问题在贝佐斯的脑子里徘徊许久，以至于他开始组织会议讨论这个问题。

当贝佐斯和他著名的 S-team 讨论竞争对手问题时，首先出现在讨论名单中的主要是包括 BestBuy、Target 在内的电商，当然也包括全球最大的连锁超市沃尔玛这样的传统零售企业。

这是大多数人的第一反应，S-team 的人也不能免俗。然而在贝佐斯看来，这都属于局限性的思考。道理很简单，这种竞争对手，连一个亚马逊普通员工都能想到，作为杰出的领导层，其实根本不需要去关注。

贝佐斯认为，这些所谓的竞争对手，哪怕是最牛的沃尔玛，其实都会被亚马逊扫进历史的故纸堆里。毕竟传统的厂商们并不知道如何高效地进行经营和买卖，亚马逊的电商服务才代表了未来。

这样来讲，如果亚马逊最大的竞争对手还是他们，这不只是对自己缺乏信心，而是杞人忧天了。这显然不符合贝佐斯对亚马逊高管的要求，毕竟他对管理层要求非常严苛，肯定不会满足于只提供这类应答的领导者。贝佐斯对于 S-team 提出的竞争对手表示了不满，这不是他想要的答案。

这时，S-team 中有人“脑洞大开”地提出了一家公司：谷歌。为什么说是“脑洞大开”呢？因为在 2004 年的时候，谷歌还远非如今这样知名。它作为一个搜索引擎提供商，虽然有全球最厉害的搜索引擎技术，但却一直专注于搜索引擎领域。

没有上市，又没有那么多钱，无论从什么角度来看，谷歌和亚马逊的电商都没有太多联系。如果一定要说有，谷歌和亚马逊更像是互补的关系，一个厉害的搜索引擎给亚马逊的用户提供了方便之门。正常的逻辑来说，这家企业其实有益无害。

S-team 中的其他人望着提出想法的人一头雾水。只有贝佐斯像发现新大陆一样，让这个“脑洞大开”的领导者详细阐述他的看法。

这个人的看法大致上有这么几点。

首先，搜索这个东西天然就具备了门户的特点，如果用户都使用谷歌去搜索要购买的产品，那么谷歌的导流作用就可以对亚马逊的业务产生实质的威胁。

其次，谷歌在搜索的过程里面，掌握了大量的用户数据，这些数据足以让谷歌有效分析出亚马逊至关重要的商业机密。

最后，谷歌作为需要给全球互联网提供搜索服务的公司，大规模计算和分析的能力非常强，所有的这些东西既为谷歌直接进入电商市场，提供了非常坚实的基础，又为谷歌给其他传统企业和电商提供增值服务，提供了非常有效的资源。也就是说，被谷歌技术武装起来的传统厂商们的杀伤力将不可忽略。若一时不慎, 亚马逊的根基都会被掀翻。

至于谷歌会不会拿着这些技术和信息，自己进入电商市场，或者和其他企业结合，帮助其他企业一起发展业务对抗亚马逊呢？

这个问题其实很容易回答，谷歌的技术表明了这家公司的优秀水平，谷歌的扩展空间表明了谷歌一定会全方位出击，某天谷歌和亚马逊很可能会短兵相接。如果亚马逊不做好防范，对谷歌潜在的威胁视而不见，等到威胁真的发生时，在亚马逊购物的人已经严重依赖于谷歌的搜索功能了，亚马逊就很难有反抗之力，这显然会危及亚马逊的发展。

贝佐斯非常赞同这个“脑洞大开”的想法，尽管谷歌在当时看来那么人畜无害，它的搜索引擎又如此好用，帮助亚马逊获得了大量客户。但贝佐斯觉得，亚马逊网站对于谷歌的依赖性已经开始出现了，而有了这种依赖性，天知道会发生什么事情。于是，防范谷歌的威胁，减少亚马逊客户对谷歌的依赖，就成为了这次会议的决策。

在这个决策的基础上, 亚马逊开展了一项脱离谷歌的计划，这项计划的筹备长达数年。

首先，亚马逊在它们的全资子公司 A9 上花了大价钱，A9 的主要任务就是做亚马逊网站上商品的搜索和广告技术。 如果用户能够在亚马逊网站上方便地搜索想要的商品，就用不着额外使用搜索引擎了，所以提高自己网站的搜索能力是非常重要的一步。

此外，亚马逊同时采取技术手段，避免搜索引擎随意抓取自己网站上的数据。 这样一来，谷歌这样的搜索引擎，就无法通过抓取为用户提供商品的精准数据，这也就杜绝了谷歌给亚马逊提供搜索的可能。

亚马逊觉得自己网站上商品的信息，有着重要的商业价值，如果搜索引擎可以随意获取到数据的话，无疑是把自己非常有价值的东西拱手送人，对于自家的长远发展是非常不利的。

贝佐斯曾在内部将此事作为脑洞大开的例子提及。他认为，一个管理者只在舒适区内思考问题是不够的，管理者不应该局限自己的思维方式、角度和层次。

只有眼界足够开阔的管理者，才可能从不同的角度去思考问题，从而为公司的发展提供正确的决策和独特的竞争力。

这一点对于管理者的要求无疑非常高，因为每个人的思维都有局限性。能够脑洞大开走出思维局限的人，某种程度上不仅是一个管理者，更是具备很强创新能力的人，这在很多时候是种天分。

在我看来，这个世界上只有一个乔布斯，只有一个通过发明手机改变全世界的人，也只有一个苹果公司。

亚马逊要求领导者做到这些，却没有说明如何才可以做到。这也表露出贝佐斯的用人原则：我告诉你亚马逊需要什么样的人，如果你是，欢迎加入；如果你不是，无论是天资所限还是努力不够，那么也只能是无缘了。

这条领导力准则所提出的要求非常之高，并非是靠努力就能达到的。这也侧面反映了满足亚马逊领导力准则的不易。

090 | 异军突起的Slack

2016 年 9 月，微软华人副总裁陆奇宣布因身体原因辞职。据说此前，他作为 Office 部门的负责人做出了一项决定：收购一个叫作 Slack 的公司。这项决定后来被微软的 CEO 萨提亚和创始人比尔 · 盖茨否决了。

2016 年 11 月 2 号，微软宣布了功能上与 Slack 超级雷同的 Teams 应用，而同一天 Slack 则买下《纽约时报》的整版广告表示欢迎微软来 PK，他们有信心打赢这场战争。

这两件事都指向了一个叫作 Slack 的公司和软件。Slack 到底是什么？陆奇想收购，陆奇离职以后微软又要大力推出类似软件。

Slack，是这两年来企业办公市场里最火爆的软件；它也是微软数十年如一日努力战胜 Lotus Notes 以来，在企业协同软件市场遇到的最为强悍的竞争对手。今天我们就一起来看看 Slack 这个异军突起的公司。

Slack 的 CEO 是斯图尔特 · 巴特菲尔德（Stewart Butterfield），这位老兄最擅长的事情是做游戏。不过了解他的人都知道，他两次创业做游戏都失败了，游戏的副产品却都成功了。

第一次创业做游戏失败后，他发现游戏中的照片分享功能非常成功，于是将这个功能单独拿了出来，并命名为 Flickr，2005 年被有钱任性的雅虎出钱买下。作为收购的一部分，斯图尔特需要在雅虎工作一段时间，但按照他后来的说法，在雅虎工作实在是没什么意思，于是合同期满钱拿到手，他就离开了。

离开后，斯图尔特再次选择创业做游戏。当年一起创业的小伙伴们，此时已经分散到天南海北，于是为了方便大家沟通，这些程序员们决定开发一款内部通信工具。这个工具可以实现存档、检索等各种功能，以至于他们之间的沟通再也不需要邮件了。

但遗憾的是，这次开发的游戏依然失败了，所谓命运多舛，估计就是这个意思吧。按照之前做 Flickr 的经验，斯图尔特决定推广一下这个内部通信工具，并将其命名为 Slack。

最初，他们几乎是连哄带求地说服了几家公司来试用，不过试用结果非常可喜，用户非常喜欢 Slack。2013 年 8 月，他们发布了 Slack 的测试版，之后用户便以每周 3% 到 5% 的速度开始增长。

公司转向经营 Slack 以后，开始迅速发展。2014 年 2 月，Slack 正式上线，当天就有 8000 家公司注册。在当月，Slack 就以 2.5 亿美元的估值，获得了 4275 万美元的融资。更令人吃惊的是，同年 10 月 Slack 再次融资 1.2 亿美元，估值更是达到 11.2 亿。从内测到上线，短短一年时间 Slack 就成长为一个独角兽，这是绝无仅有的记录。

Slack 为何如此火爆？在我看来，原因主要有以下几个。

Slack 有着非常强大的内部沟通功能，正好可以满足计算机和互联网行业从业人员的需求。

Slack 有着非比寻常的搜索功能。它支持在消息、文件、通知等项目内做跨类搜索，而且这种非常精准。

Slack 自带一个机器人。这是 Slack 的特色之一，它不但可以自动回答用户 Slack 的使用问题，而且还允许对特定企业的特殊需求进行开发和定制。Slackbot 无疑是 Slack 里非常亮眼的一个特色。

Slack 有着非常强大的整合第三方应用的功能。Slack 整合了现在流行的大部分应用，用户完全不用离开 Slack，就可以直接操作其他软件。比如，Slack 可以整合 Outlook，让用户在 Slack 内直接收发邮件。
Slack 强大的应用整合功能，得益于它主推的应用商店 App Directory。这个应用商店，类似苹果的 iTunes、App Store 和谷歌的 Google Play 应用商店。第三方通过 Slack 提供的 API 可以写 APP，实现自己的软件和 Slack 之间的整合。现在 Slack 对第三方应用的支持，很多都是由第三方调用 Slack 提供的 API 自己开发的。

作为 Slack 的忠实用户，我必须说，它非常适合计算机和互联网行业的从业人员使用。无论是使用习惯、界面布置、第三方应用的整合，还是强大的搜索功能，它都在个人办公方面给我带来了无穷帮助。我可以拍着胸脯说，这是我见过的、最好用的团队沟通和协作软件了，没有“之一”。

Slack 不断发展，它的估值也在不断升高。2016 年 4 月，Slack 完成了新一轮融资，估值达到 38 亿美元。当时，陆奇作为 Office 的最高负责人，看到这个软件如此强大的信息整合能力和如此迅猛的增长速度，想以 80 亿美元的价格收购。然而世事难料，收购计划并未落实，陆奇却很快离开微软。

这前后的原因不得而知，但有一点是肯定的，Slack 的这种信息整合和搜索功能，对微软办公软件帝国的地位造成了威胁。传闻，比尔 · 盖茨想利用好刚刚收购的 Skype，将它发展成为微软在企业协同领域的王牌产品，与 Slack 进行竞争。

果不其然，2016 年 11 月，微软发布了新的企业协同工具 Teams 的预览版，并于几个月后发布了正式版。遵照比尔 · 盖茨的意见，这个 Teams 是由原来 Skype 组的成员带头开发的。很明显， Teams 模仿了 Slack，就是冲着 Slack 去的。

截至 2017 年，Slack 在企业协同领域，已经取得了丰厚的成绩，全球日活跃用户超过 500 万。尤其在中小型企业里，Slack 更是首选。

虽然，现在 Teams 有着各种各样的问题，比如软件跑得很慢、能够连接的第三方应用很少等等，但是我们知道，微软在企业办公领域基本上是“屡战屡败，屡败屡战”，而且最后在不管多么艰难的环境下，都取得了最后的胜利。那么，面对这个一次又一次取得胜利的微软，Slack 真的准备好了吗？

091 | 办公软件战斗的启示：内忧总是强于外患

今天来看，微软作为办公软件领域的霸主当之无愧，它的 Office 系列是事实上的业内标准。但是办公软件的发展历史告诉我们，故事的开始并不是这样的。相反，无论是在字处理软件市场，还是在电子表格市场，微软不但不是初创者，而且在很长一段时间里，都有其他公司与其分庭抗礼，甚至比它强得多。

那么，为什么这些公司一个接一个地倒下了，微软却成了最后的霸主呢？是微软战斗力特别强吗？是这些企业的产品不行吗？

都不是。办公软件的战斗史告诉我们：这些公司大都死于内忧；而微软“屡战屡败，屡败屡战”，却几乎没有出现过内部问题。

内忧往往比外患更可怕。这个道理看似浅显易懂，但很多公司都败在内忧的问题上。在办公软件的发展历程里，你还记得有多少公司是因为这样的问题倒下的么？如果再扩展到办公软件之外的企业，这个比例又将是多高呢？

说到内忧在企业中的表现形式，主要有以下两种。

第一种是内斗。有些企业还没有站稳脚跟就开始内斗，MicroPro 公司的 WordStar 就是一个非常典型的例子。因为内斗，MicroPro 不同版本的 WordStar 开始互掐，甚至在用户面前都不能做到自圆其说。很难想象一个出道最早、占有率很高的软件，到最后被自己玩死了；而公司的创始人们，面对被自己窝里斗搞死的企业，又是一种什么样的心情呢？

企业发展过程中，这种内斗其实非常常见。举个例子，Twitter 四位创始人之间的内斗，就是硅谷近年来广受关注的事情。CEO 换了好几轮，Twitter 却依然不死不活。最近几年杰克 · 多西（Jack Dorsey）成了 CEO，没了新的内斗，Twitter 才渐渐趋向稳定，终于开始盈利。

这里需要注意的是，我所说的是关系到公司生死存亡的、空耗型的恶性内斗。如果一个公司内部有多个团体做同一个产品，互相 PK，那就不一定是坏事。事实上，很多成功的企业，尤其是“家大业大不缺钱”的主儿，往往在某些技术方向上，让企业内部不同的部门做类似的产品，并在最后进行优胜劣汰。

这在我看来是很有成效的一种做法。毕竟通过竞争，选择最合适的解决方案，往往会给公司提供最好的软件。但是很多时候内部竞争的发生和发展，并不一定可以控制在一定范围内。如果内部竞争的发生和发展到了足以影响公司经营的地步，那就非常危险了。一不小心，可能会搭上整个公司的前途。

第二种内忧可能更常见，那就是不思进取，不懂得居安思危。 有些企业在确立了垄断地位后，觉得自己一家独大就不需要担心未来了；有些企业，还没来得及确立垄断地位，就开始“休息”了。做企业，尤其是互联网行业的企业，属于高风险的事情，稍微在功劳簿上打个滚儿，可能回头就不知道被哪来的对手掀翻了。

居安思危是件很不容易的事情，对人、对企业来说都是。比尔 · 盖茨曾说，微软离破产永远只有 18 个月。可能这就是他在任期间，微软从来没有不思进取的原因吧。纵观办公软件的发展历史，无论是取得了成绩，还是遭受了挫折，微软一直都在前进。所以，最后微软活了下来，更多的同类企业却死得差不多了。

WordPerfect 就是不懂得居安思危的典型，所以当操作系统进入图形界面时代后，它很快就被淘汰了。有人说，这是因为微软的操作系统 Windows 是自己开发的，有先发优势。然而在我看来，这个说法是不成立的。因为，微软在自己的 Windows 操作系统还没成熟的时候，就在给苹果开发 Excel。WordPerfect 如果想转型到图形界面的话，有足够的时间去开发新版本。

再比如，Novell 是 DOS 时代著名的网络操作系统。在当时可谓：在个人计算机上，单机靠 DOS，联网则用 Novell。但是，伴随着从 DOS 到 Windows 的飞跃，Windows NT 服务器自带网络，并且有更好用的图形界面，Novell 就自然而然地消亡了。

当然，Novell 并不是没有采取过自救行为。比如，Novell 后来买下了 WordPerfect，试图在办公领域和微软竞争。但是没过多久就发现这条路行不通，又把 WordPerfect 给卖掉了。总结原因，Novell 大部分时间沉迷于 DOS 时代的霸主地位，忽视了潜在的危机，等变革真正到来的时候，就理所当然地被革了命。从这里可以看出，居安思危是一个企业持续成功必须具备的素质。

那么，如何避免内斗，又如何做到居安思危呢？ 这个答案价值 10 亿。我想历史上很多人回答过，也有很多种答案，但是每个人的看法不同，这些答案也是“仁者见仁，智者见智”。

我在这里推荐一个“良方”：亚马逊领导力准则。亚马逊是一个很有活力的公司，它的很多条领导力准则都对保持企业的活力和发展、防止内斗和不思进取有莫大的帮助。这个专栏里，我也通过系列文章陆续分析讲述了这些领导力准则。

比如“要有硬骨头”，这条领导力准则说的是，讨论意见的时候大家可以畅所欲言，在做出决定以后所有人都遵循这个决定；事情做完之后无论成败，都不会秋后算账赖到某个人身上。这个原则就可以有效地防止企业内部发生剧烈斗争。

092 | 亚马逊领导力准则之好奇求知与赢得信任

用亚马逊创始人贝佐斯自己的话形容，亚马逊领导力准则是这家公司取得如此辉煌成就的基石。认真学习这些领导力准则，不但有助于理解亚马逊的企业文化，也可以帮助我们分析亚马逊如何取得了这样举世瞩目的成就。

一、好奇求知

我在前面已经讲解了 10 个领导力准则，剩下的 4 个相对好理解一些，我分两篇文章来讲解，每篇讲两个。今天讲的第一个领导力准则是“好奇求知”，其中文官网解释为：

领导者从不停止学习，并不断寻找机会以提升自己。领导者对各种可能性充满好奇并付于行动加以探索。

我们大致上可以这样来理解这条领导力准则：

持续学习，不断提升；

对各种可能性都保持好奇心并且付诸行动。

贝佐斯强调领导者要保持学习习惯，他自己就经常以身作则，不断进入新的领域展开新的业务。持续学习不仅是领导者的必备技能，从提高个人能力和素质的角度来说，它和不断提升一样也是每个人都应有的状态。

但是，持续学习作为一条对所有人都大有裨益的通用准则，在互联网公司里面尤为重要。互联网行业的技术和业务发展日新月异，你必须持续学习才能够跟上行业的发展，这对于每个互联网人都是一样的。以我个人经验来看，很多东西我不去接触，过个三五年就改头换面了，老旧的知识完全跟不上时代的需求。

“好奇求知”的第二部分又可以从两个方面来看，首先是充满好奇心，其次是要付诸行动。这就和其他亚马逊领导力准则相呼应了，比如说亚马逊要求领导者能够全方位、多角度地思考问题，从而做出决策，再比如亚马逊是一个崇尚行动高于讨论的公司，这两点在这条领导力准则上都有反映。

为什么行动比较重要？关于这一点，“崇尚行动”这条领导力准则可以给出启示。简单回顾一下，贝佐斯认为速度很重要，任何决定和行为，哪怕是不正确的，只要有速度，快速试错，是可以迅速纠正的。所以说，与其浪费时间细化决策，不如果断采取行动，这一点我觉得非常有道理。

充满好奇心又是对行动力的补充，它使领导者并不只专注于目前行动的某一种可能性，而是对其他事项都保持热情和求知的态度。两者共同组成了贝佐斯对“好奇求知”的完整认识。

此外，“创新简化”这条准则，其实也是和充满好奇心相呼应的：创新离不开好奇心，只有保持好奇心才能够始终保持创新精神。

亚马逊领导力准则是一个统一的整体，组成部分间此唱彼和、相得益彰。一条准则里经常可以连带出其他准则的内容，所以我们不应该孤立地解读。

“好奇求知”要求领导者不断对外部世界进行探索，学习外在的知识，充实自己并付诸行动。但这还不够，亚马逊领导力准则中的“赢得信任”，还要求大家通过“批评和自我批评”来不断反思自身以及他人已经采取的行动，反省内在，自我提高。

二、赢得信任

今天要讲的第二个领导力准则就是“赢得信任”，其中文官网解释为：

领导者专注倾听，坦诚沟通，尊重他人。领导者敢于自我批评，即便这样做会令自己尴尬或难堪。他们并不认为自己或其团队总是对的。领导者会以最佳领导者和团队为标准来要求自己及其团队。

这条领导力准则可以解读为三点内容：

领导者能够倾听，坦诚沟通以及尊重他人；

领导者善于自我批评；

领导者对于自己和团队都要有高要求。

“赢得信任”这条准则的第一部分主要是沟通的态度和方式，“倾听”是很重要的一部分。 贝佐斯非常痛恨办公室政治，他有次开会时提到，每次站在自己的办公室窗口，望着隔湖相对的微软就在想：当自己的公司壮大了，绝不能成为湖对岸那个政治气氛浓厚的公司。

他理想的状态是：公司的每个人都是领导者，每个人都能够倾听别人，坦诚沟通，并尊重其他人的见解。只有这样状态下的公司，才是高效率、低内耗的，才能够实现更好的发展。

达到这种理想状态非常不易。但是，贝佐斯觉得人和人之间的信任非常重要，没有了信任，公司就容易滋生小团体，就会因为人员各怀鬼胎而分崩离析。微软在从一个小软件公司成长为全球最大软件公司的过程中，小团体的内斗已经上演了。贝佐斯肯定是对这种文化十分了解，所以才会多次极力表示，他所创立的企业，不应该存在这种病态。

而具体到领导者，要赢得他人信任并学会坦诚和尊重十分必要，要能听进别人的意见。这在贝佐斯的谈话中反复被强调。

第二部分是“自我批评”。 中华文化的传统美德里比较强调自我批评，这些东西对于我们来说可能是习以为常了，但西方社会更强调个人价值的实现。所以如果在美国待久了，一个人往往会呈现出一种“自我表扬”的状态，我在微软工作时对此就感觉十分明显。

在职场上印度人非常成功，其中一个原因也是他们比较擅长自我表扬。在美国职场上，奖励自我表扬，而不奖励自我批评是常态。贝佐斯会把自我批评放进领导力准则，这一点实在出人意料。

不过，仔细想来，贝佐斯的做法也在情理之中。一个擅长自我表扬的环境坏处是很明显的，每个人都在讲述自己的功绩，展现自己的成就，没有人去审视自己做的事情，反省自己做得是否合适。

这样一来，企业难免会浮躁，管理层也很容易变得张扬。这种问题不仅仅在初创企业中出现，在大企业中也同样存在。谷歌上市之后就有一段时间自我膨胀，妄图在各个领域同时出击，以至于后来全方位败退以后，才开始考虑自己到底擅长什么。这说明即便是优秀的企业，如果失去了自我反省能力，也是非常可怕的。

在西方思维的大环境下，贝佐斯依然将“自我批评”这点写进企业的领导力准则，实在值得敬佩，这说明贝佐斯对于西方传统文化里的弊端有着深刻的思考和见解。这些领导力准则造就了亚马逊，使它有别于很多典型的西方企业。从某种程度上来讲，亚马逊在很多方面的成功，确实是很多西方企业所没有达到的。

第三部分，其实是对其他领导力准则的重复了。简单来说，导者对自己也好对团队也罢，都应该执行最严格的标准，这一点在亚马逊得到了全方位的体现。 作为领导者，严格要求自己和团队，也是必不可少的基础内容。试想，若无法以最严格的标准去要求自己和团队，一个领导者怎么才能获得工作伙伴的信任呢？

“赢得信任”要求你学会倾听与沟通，要在自我批评和自我审视中寻求改进的可能性，并通过严要求获得同事、下属以及上级的信任。

总结来说，领导者需要有“好奇求知”的精神，和“赢得信任”的能力，他需要不断探索外部世界，不断学习提高并能够付诸行动，在“批评与自我批评”中不断反思和完善自己。

亲爱的读者，如果你是一位领导者，你是怎么做的呢？关于领导者应该具备的个人素质，你有没有想和大家分享的故事？欢迎留言探讨。

093 | 办公软件战斗的启示：敌人的出现常常出其不意

微软在奠定了办公软件行业的霸主地位之后，很长一段时间里都不再有可以对其构成威胁的对手。这也许是它在办公软件领域耕耘太久，认识更为深刻，也许是它的软件成为了这一领域内事实上的标准。

谷歌这一竞争对手的出现似乎有些出人意料，它是从互联网办公的角度展开攻势的。谷歌出品的 Google Docs，只需要一个浏览器就可以使用，而不需要安装客户端。这种新型的办公和协作方式显然让微软很懵，微软实在是没有料到敌人会从这个角度出招。

好在谷歌虽然对互联网的理解很深刻，但是对办公软件的理解还是过于浅薄。虽然 Google Docs 的新型办公和协作方式吸引了不少眼球，但是因为功能过于简单而未能满足用户的需求。

很快，微软就开始有模有样地学起了谷歌，搞起了 Office 365。Office 365 里面很多的功能，比如说浏览器可以打开 Word 文档、可以直接多人协同编辑等等，说白了都是效仿谷歌的。只不过微软后来做得还不错，而谷歌在办公软件功能本身的提升上却没什么进展，所以微软顺利度过了这次危机。

Slack 的出现估计更是大大出乎微软的意料。这个协同办公软件迅速占领了很多中小型企业市场，大家不再需要零散的 Email 或者在线消息沟通方式，取而代之的则是频道的概念。

Slack 的“频道”类似于常见的聊天室，一个频道就是一个聊天室，相关人员都可以加入，所以做同一件事的人可以集中在一个频道里面协同办公。

对于这个新出现的竞品，微软也只能模仿，做了个雷同的 Teams 应用。至于结果鹿死谁手，现在还很难预料。

办公软件的战斗告诉我们，敌人的出现，不一定在同一个领域，有时候一个领域、一个产品被颠覆，甚至可能是看起来毫不相关的产品。例如，相机领域颇有建树的尼康最终关闭中国公司， 主要就是因为智能手机的兴起，这就和相机本身关系不大了。

同样的故事也发生在 GPS 厂商那里。曾几何时，GPS 厂商风光无限。无论是 TomTom 还是 Garmin，在北美市场都占据了极为重要的地位。只是自从有了智能手机和谷歌这样的公司以后，智能手机实时更新的地图和导航，就迅速取代了 GPS。实时导航结合离线地图几乎无所不能，既有传统 GPS 的优点，又可以随时更新交通状况，实时计算最佳路径。这显然是传统 GPS 厂商想都想不到的事情。但是当它发生了，GPS 厂商倒闭了。

如果说这些变革看起来多少还有那么一点关系的话，那么最近口香糖厂商的日子不好过，竟是因为智能手机出现后大家开始沉迷于手机 APP，这可能更让人吃惊。 以前大家排队无聊的时候，总会嚼块儿口香糖打发时间，很长一段时间里都如此。然而，智能手机的出现，以及随之而来的各种 APP, 使排队变得不再无聊。

大家拿出手机看看微信、刷刷朋友圈，或者玩几把王者荣耀，消磨时间的方式更加先进有趣，更加让人沉溺其中。于是，无聊嚼块儿口香糖这件事情，就显得不那么重要了。那么，这次口香糖厂商的日子不好过，是不是腾讯公司也算背后推手呢？

前段时间我看到一条新闻，说杭州的治安比前些年好多了，小偷几乎不见了。因为智能手机的出现，移动支付开始普及，在杭州只要智能手机在手，消费几乎都可以用无现金的方式通过移动支付完成。小偷们还可以继续偷手机，但是却没有现金可偷了。而手机销赃相对于窃取现金来说更加困难，所以愿意通过偷手机销赃赚钱的小偷还是少数。这样一来，小偷少了很多。估计他们自己，也没有想到竟会这样失业吧？

这样的故事还有很多，但主旨都是一样的。人类社会发展到今天，很多时候一个行业、一个领域的变革，一个竞品的出现，都可能源自一个意想不到的角度。真正的敌人常常出其不意，所以在正面防守的时候，不要忘了“马奇诺防线”的故事，不要让敌人绕到背后占领根据地才好。

面对这样的情况，企业的生存难度无疑大了很多。所以，一个已经占据行业优势地位的企业，也应该时刻居安思危，不断拓展新领域。可以看到，大型互联网公司，除了在自己最擅长的领域里面做得非常出色，无不在非常努力地进行全方位拓展。

当然，这种全方位拓展带来的往往是大概率的失败。可即便如此，这些公司依旧毫不犹豫投入大量资金去拓展业务。只有不断尝试，才有可能抵御住不知会从哪儿冒出来的危机。这种方式是否高效尚不得而知，但目前看起来创新、全方位地创新，的确是面对不确定性最有效的方式。

此外，大公司还有其他两种常见的应对策略：收购有威胁的公司，或者仿造有威胁的产品。这两种策略，不同的公司在不同的情景下都实施过。当初陆奇还在微软的时候，就打算收购 Slack，不过据说这个计划被比尔 · 盖茨和萨提亚否决了，随后微软就开始模仿 Slack 做起了 Teams。

大公司之所以可以这样做，一方面是雄厚的资金支持，另外一方面是可以迅速调集很多资源。从后者来说，对市场的迅速反应能力非常关键，而目前在这方面做得最好的当属亚马逊了。

大公司面对不知将来自何处的威胁，基本上也就只有这些办法了。但换个角度看，这也侧面反应出，相对于 10 多年前的传统软件行业的发展，近些年兴起的互联网行业的变革实在是太快了。APP 层出不穷，商业模式不断推陈出新。尽管有所谓的垄断，小公司乃至创业公司，也完全有从对手难以想象的角度去颠覆其垄断地位的可能性。

换句话说，小公司的机会是无穷无尽的。所以，找到合适的方式，是小公司成功的关键。每个行业都有可能被颠覆，每个垄断者的地位都可能被不知来自什么方向的对手撼动，如此精彩的行业和如此丰富的机会，也是每个互联网行业创业者的有利条件。

094 | 亚马逊领导力准则之刨根问底与达成业绩

用亚马逊创始人贝佐斯自己的话形容，亚马逊领导力准则是这家公司取得如此辉煌成就的基石。认真学习这些领导力准则，不但有助于理解亚马逊的企业文化，也可以帮助我们分析亚马逊如何取得了这样举世瞩目的成就。

这篇文章是亚马逊领导力准则系列文章的最后一篇，我来讲最后两个领导力准则：“刨根问底”和“达成业绩”。

一、刨根问底

今天讲的第一个领导力准则是“刨根问底”，其中文官网解释为：

领导者深入各个环节，随时掌控细节，经常进行审核，当数据与传闻不一致时持有怀疑态度。领导者不会遗漏任何工作。

“刨根问底”这条准则可以从 3 个方面来理解：

领导者能够深入各个环节，掌握细节；

领导者经常进行审核，数据和传闻不一致时要有怀疑态度；

领导者不会遗漏任何工作。

首先是领导者能够做到深入各个环节并掌握细节，这一点字面上不是很难理解。掌握细节让领导者看问题不会浮于表面，而是能够深入下去。

在微软、 IBM 这样的大企业，一名员工一旦成为经理，往往只注重高层面上的东西而不愿深入细节。主要原因有两个，其一是他们距离细节比较遥远，其二是他的上级乃至更上级的领导只需要看到宏观的东西。所以深入细节对于他来说，没有实际的奖赏。但是，这对领导者管理公司却未必是好事。

关于这一点，贝佐斯给大家树立了一个很好的榜样。在亚马逊，每时每刻都发生着各种事件，比如网站运行慢了，再比如某个功能无法使用了等等。只要是与公司相关的事情，贝佐斯总是事必躬亲地参与进来。比如，他本人经常会出人意料，随机进入一个在开的会议，或是亲自给人发邮件汇报或解释事情等等。

很多人会奇怪了，贝佐斯是怎么知道这么多事情的？从公开的渠道来看，主要有两方面原因。

一方面是，公司内部大大小小的邮件列表，贝佐斯都在里面。贝佐斯喜欢时不时地随机查看某个邮件组里的邮件。

另外一方面是，公司内部给贝佐斯写 Email 的渠道很畅通，贝佐斯（或者其秘书）总能在最短的时间内，知道公司内部发生的大大小小的异常事件。

贝佐斯在很多场合都强调过，领导者不应只限于大局。无论是处于什么位置的领导者，都需要有深入细节、随时掌控各个环节的能力。只有这样，公司才能够良好运作。

这条准则的第二部分是对审核的严要求。 要知道，亚马逊内部完全数据化了，具体到打开网站需要多少时间，直至每个功能最多允许出现多少错误等等，量化的体系使亚马逊非常依赖数据去做决策。使用数据来做决策本身不是坏事，这起码好过拍脑门儿做决策的工作方式。然而用数据做决策，很多时候也会出现偏差。

数据出错的原因有很多，但无论是数据本身出错，还是说实际状态才是错误的，只要最终数据结果与实际状态不符，领导者就需要彻查。在亚马逊这样的状况经常出现，这就需要领导者时刻保持警觉状态。

因此，可以说对任何事物都保持谨慎和怀疑的态度，是领导力准则很重要的一点。

关于这个领导力准则的最后一部分，即“不会遗漏任何工作”，与之前提及的“最高标准”其实是一脉相承的。 一个领导者应该面面俱到，不遗漏任何东西，这其实是以极其严苛的、常人看来不可思议的标准去要求自己和团队的结果。

亚马逊领导力准则里除了提出领导者要深入细节，不遗漏任何工作的要求，也强调工作时要能抓住工作的关键决定条件，并以最终完成工作、达成业绩作为判断工作好坏的指标。深入细节，绝非眉毛胡子一把抓。

二、达成业绩

今天要说的第二个领导力准则“达成业绩”，恰好反映了亚马逊对领导者在这方面的要求。“达成业绩”的中文官网解释为：

领导者会关注其业务的关键决定条件，确保工作质量并及时完成。尽管遭受挫折，领导者依然勇于面对挑战，从不气馁。

从字面意思来理解其实非常容易，“达成业绩”简单来说就是最后把东西做出来，有一丝“以结果论英雄”的意味。做企业不是请客吃饭，最终是要为股东创造利润的。所以在亚马逊领导力准则里，最后一条就是强调任何领导者都应达成业绩。

以“结果”来说明一个领导者到底是不是合格，这在何时何地都是毋庸置疑的硬指标。

贝佐斯在这一条准则中，不仅提出了要求，而且深入探讨了如何做到达成业绩。这包括两个方面：

关注业务的关键决定条件，确保工作质量并及时完成；

面对挫折不气馁。

第一部分谈及了达成业绩的关键：工作质量和工作速度。掌握两者间的平衡，其实是一门很大的学问。但凡有过大项目开发经验的人都知道，要求质量了，速度不一定能上去，速度上去了，质量可能又会是问题。所以在不降低质量的前提下，更好地提高速度，是需要技巧和耐心的。贝佐斯能够指出质量和速度是业绩的关键，很有远见。

在这一条领导力准则里，贝佐斯特意强调了要面对挫折不气馁，想来他在创建亚马逊，以及达成业绩的过程中必然遭遇了很多挫折，所以他才要将这一点写入领导力准则。当然，这只是我一家之言，并没有特别的证据支持。

虽然说，以成败论英雄不一定正确，但在企业行为来看“结果”一定非常重要。

或许你要问了，亚马逊强调做决策要为长远目标而服务，不能为短期利益牺牲长远的规划和利益，但同时却又强调需要有业绩，那么远期目标和近期业绩之间的平衡点到底在哪里呢？

对此，亚马逊领导力准则并没有给出答案，贝佐斯也没有表述过他的看法。但是我想，领导力准则给出来的是纲领性的东西，而把纲领性的东西融会贯通，成为一个好的领导者，就需要看每个人的悟性和能力了。

至于这种平衡点到底在哪里，也许具体到每个问题上会有所不同。而能否做好远期目标和近期业绩之间的平衡，这正是一个优秀的领导者和一个平庸的领导者的区别。

亚马逊领导力准则这一系列，到今天就全部讲完了。它博大精深，而我个人的理解难免浅薄，我之所以会写作这个系列，一是希望传播一些伟大公司的管理理念，一是将其作为一个自我学习和不断进步的过程。这一套准则里面有很多关联和冲突，或许不是我能够一一理解和解答的，这个系列主要还是希望起到“领进门”的作用，希望我们一起领悟和不断精进。

095 | 谷歌的大数据路：从“三驾马车”到一无所有

聊起西方文明，我们通常言必称希腊，古希腊有三大哲学家：苏格拉底、柏拉图和亚里士多德。而聊起大数据，我们通常言必称谷歌，谷歌有“三驾马车”：谷歌文件系统（GFS）、MapReduce 和 BigTable。

就像古希腊的哲学家照亮了西方文明一般，谷歌的“三驾马车”开启了大数据时代，并为我们指明了大数据的发展方向。

那么，大数据到底是从什么时候火起来的？这个问题并没有一个确切的答案，如果一定要说，2010 年算是初现苗头。

但是，作为大数据时代开拓者的谷歌，它的“三架马车”远远早于 2010 年诞生：谷歌文件系统第一次公开发表的论文是在 2003 年，MapReduce 公开发表的时间是 2004 年，而 BigTable 则公开发表于 2006 年。

谷歌的传统做法向来是先内部使用，等到下一代产品开发得差不多了，再发布这一代的产品。因此，谷歌的“三驾马车”在内部使用的时间更早。

这“三驾马车”，主要是为谷歌的核心搜索业务服务的。作为全球最大的搜索引擎，谷歌需要存储整个互联网的内容，并且要在这个内容的基础上构建倒排索引，这些都是基于“三驾马车”来实现的。

倒排索引是对互联网内容的一种索引方法，是指从搜索词到对应的互联网文档的索引方法。 用户可以通过搜索词去搜索互联网，返回的则是和搜索词相关的文档。之所以称为倒排索引，是因为文档到文档里面的词是顺序的，而从文档里面的词到文档是逆序的。

为了构建倒排索引，谷歌首先需要存储整个互联网的内容，并存储构建倒排索引所需的空间。而在当时的技术条件下，世界上是没有现成的产品可以实现这种倒排索引。所以，谷歌发明了谷歌文件系统，一个基于大量的廉价个人计算机的海量存储系统，它可以轻松地存储整个互联网的内容。

MapReduce 则是谷歌构建第一代倒排索引的基础，它可以大规模并行地处理整个互联网上的所有文档，这是相当令人吃惊的。但是，这个索引构建方法有一个天然的缺陷：每次重新构建索引的时候都需要把整个索引全部推翻重来，而无法做到增量更新。而即使以谷歌的计算能力，重新构建一次索引也需要若干天的时间。这种做法最大的弊端是，新的突然更新的消息无法迅速融入到搜索引擎里。

而互联网内容变化的特点是，热点网站变化非常快，很多非热点网站却可能几个月如一日地没有内容更新。为了让索引的构建可以做到增量更新，即只更新有变化的网站，谷歌发明了 BigTable。

BigTable 是一个键值存储系统。 它可以存储一个主键的不同时期的多个版本的值，是谷歌代号为“咖啡因”的最新一代倒排索引引擎的核心。

在“咖啡因”构建倒排索引引擎里，因为 BigTable 这个键值系统的存在，互联网地址可以作为某个 BigTable 的主键使用，因此谷歌不必再把所有互联网地址全部推倒来重新构建索引，而只需要更新那些值已经发生变化的互联网地址。这样一来，网站上出现的新闻可以以秒级的速度被用户搜索到了。

当然，无论是存储还是数据处理的基础架构，适用性都不局限在构建索引上，这些技术渐渐在谷歌内部被广泛应用在其他很多方面。谷歌在发表这些技术的时候，也是把它们作为通用基础架构技术来发表的。

在其他方面的应用，最为著名的是谷歌对用户隐私数据的分析，这些分析促成了谷歌广告业务的蓬勃发展。业界广为流传的互联网模式是“羊毛出在狗身上，猪来买单”，而谷歌就是这个模式的开创者和第一个实践者。

具体来说，谷歌通过提供免费的互联网服务，比如搜索、邮箱、地图等，然后记录并分析用户的使用习惯，有针对性地为用户提供个性化的广告推荐服务。与此同时，谷歌把广告业务卖给其他企业。因为谷歌掌握了大量的数据，其广告推荐服务也非常地高效，所以企业主们愿意为这个服务支付高昂的广告费。

谷歌之所以可以做到个性化推荐，离不开这“三驾马车”：谷歌文件系统和 BigTable 用来存储和记录用户的隐私信息和产品使用情况，MapReduce 用来分析海量数据。

简单来说，通过掌握“三驾马车”这一利器，谷歌具备了存储和分析海量数据的能力，其个性化广告系统就犹如永动的印钞机，不断地为谷歌赚取财富。这也正是谷歌带给全世界的互联网模式。

看懂这个互联网模式并不难，难的是除了谷歌，其他互联网公司并没有具备这样强大的数据存储、分析和处理能力。而谷歌并没有打算开放这些独家技术，也不打算通过售卖这些技术给其他互联网公司来赚钱。

这种模式赚钱如流水，因此其他互联网公司都趋之若鹜，希望构建同样强大的数据存储、分析和处理平台。“大数据”这个概念也因此被提出，从此作为一个产业开始爆发。

公允地讲，虽然谷歌扮演了大数据先驱者的角色，但是这个概念并不是它提出来的，而谷歌也从未真正通过给用户提供大数据分析平台服务的方式赚到钱，甚至在后来的 Hadoop 大数据开源社区里也毫无影响力。

除了谷歌，当时有众多互联网企业在诞生和发展，比如 Facebook、LinkedIn，比如当时还如日中天的雅虎，又比如打算和谷歌在搜索领域竞争的微软。当这些公司意识到互联网前进的方向就是那个炙手可热的“大数据”概念，和这个概念下需要的海量存储和数据处理系统时，它们就需要面临艰难的抉择了。

有些公司，比如微软，对自己充满信心，决定像谷歌一样自己构建一套系统。有关微软这套系统的故事，我们会在后续的文章里继续讲解。有些公司，比如雅虎和 Facebook，觉得凭借一己之力很难做到，于是开始抱团取暖，共同构建了后来闻名于世的 Hadoop 生态圈。

凭心而论，在很长一段时间里，Hadoop 和谷歌内部的系统相比非常落后和不堪一击。然而，Hadoop 这个毫无先进性可言的系统，凭借着人多力量大，竟也慢慢成长起来了。 这种成长包括两方面：

一方面是，Hadoop 的生态圈越来越大，用的人越来越多。越来越多的用户也在不断刺激着 Hadoop 的创新，这些创新导致 Hadoop 和谷歌的内部技术渐行渐远；

另外一方面是，Hadoop 因为用户多，成为了事实上的标准。

待 Hadoop 成气候，受无数人和企业追捧的时候，谷歌那个很先进的“三驾马车”则彻底失去了先机。后来，谷歌开始做云计算，“三驾马车”作为云计算很重要的一部分，谷歌却需要为用户提供 Hadoop 或者类似 Hadoop 的服务。

其中一个服务叫作 HBase，它是 BigTable 在 Hadoop 生态圈里的山寨版。当谷歌试图把自己内部真正的 BigTable 作为云服务提供给用户时，却不得不为 Hadoop 实现 HBase 这个山寨版的接口。本来自己是鼻祖，谷歌现在却必须兼容一个山寨版才能让用户买账，可想而知实现这些接口的程序员们内心肯定在滴血。

谷歌在大数据上，可谓“起个大早，赶个晚集”，最后一无所获。它给大家指明了方向，但是并没有开放它的系统，随后众多互联网公司们联合打造了 Hadoop 生态圈，并让 Hadoop 成为事实上的标准。在这之后，谷歌就彻底丧失了在大数据时代的先发优势。后来谷歌对外提供的云服务也不得不和这个 Hadoop 生态圈兼容。

在我看来，对于这样的结果，也只能怪谷歌自己在开放架构上太过保守了。

096 | 谷歌的大数据路：一场影响深远的论战

在大数据发展史上有过一场非常著名的论战，这场争议影响深远，值得大书特书：其中一方是数据库领域的元老级人物迈克尔 · 斯通布雷克（Michael Stonebraker）和大卫 · 德威特（David Dewitt）。另外一方是主导了谷歌技术发展的杰夫 · 迪恩（Jeff Dean）。这两群人就谷歌“三架马车”之一的 MapReduce 和数据库到底谁好谁坏，争得不可开交。

在讲述这段故事之前，我先来介绍一下两方的人物。迈克尔是数据库领域的元老级人物，也是这场争议发起者。我们通常把数据库领域的人分为搞理论研究的和做数据库系统研究的两类，而迈克尔当之无愧是数据库系统研究领域最具影响力的人，没有之一。

迈克尔做过很多具有开拓性的事情，这里我就不再一一列举了，拣最最重要地来说。

迈克尔是第一个关系数据库系统 Ingres 的研发者，还是开源数据库系统 Postgres 最早的开发者。Postgres 是目前开源数据库里面最具影响力的项目之一，只有 MySQL 勉强可以匹敌。

同时，迈克尔还是列存数据库 C-Store，以及此后的商用版 Vertica 的开发者。他开发的系统，很多都被公司商业化了。

他还于 2015 年获得了图灵奖，迄今为止数据库领域只有 4 个人获得了这个奖项。他的学生更是遍布整个数据库领域的大学、政府、公司等等。

和迈克尔一同发起这场论战的大卫，曾经是美国威斯康辛大学的教授，退休之后被微软聘用，成为微软的技术院士。他同样也是数据库领域的元老级人物，最初的并行数据库系统和很多算法都是他提出来的。虽然和迈克尔比起来，大卫更加学术一些，但这丝毫没有影响到他在工业界的地位。

这场争论的另外一方人物是谷歌最牛、名气最大的工程师杰夫，他还是美国工程院院士，在谷歌内外都拥有庞大的粉丝群。他参与了谷歌多个重要项目的研发，为谷歌的基础架构研发做出了开创性和奠基性的工作。谷歌“三驾马车”中的 MapReduce 和 BigTable，他都是主要的研发者和设计者，这场论战针对的 MapReduce 就是他最引以为傲的项目。

可以这样说，因为杰夫，谷歌才有了今天的高度。无论是早期基础架构研发的开创性工作，还是后期在人工智能方面的突破，没有杰夫，谷歌不一定能走这么远。但是，我们同样可以说，是谷歌成就了杰夫。因为，只有谷歌才有如此多的数据、计算机资源，和杰出的人才储备，可以让杰夫有足够的发挥空间和平台。

介绍完了相持不下的两方人物，我具体说说这场论战。这场针对 MapReduce 和数据库的争论在 2008 年 1 月 17 日爆发，这一天迈克尔、大卫以及朋友们联合发表了一篇长文“MapReduce: 一个巨大的倒退”（MapReduce：A major step backwards），开始了对 MapReduce 的围剿。

这篇文章引起了广泛关注和讨论。首先，作者都是计算机行业赫赫有名的人物；其次，文章公然对谷歌宣传的新技术、伟大发明提出质疑。我们知道，这种质疑如果出自你我这样的“吃瓜群众”，谷歌当然不在乎。但如果是泰斗级的人物提出质疑，那就有如“平地一声雷”，每个人都要好好想一想了。

这篇博文的主要观点如下：

MapReduce 让人感觉像是生活在原始社会。使用 MapReduce 查询数据时还需要写很多的 C++ 或者 Java 程序，而数据库系统在很多年前就发明了 SQL 语言，通过 SQL 语言本可以很方便地进行数据查询。

MapReduce 毫无效率可言。它并不是一个最优实现，现代数据库系统实现多年的性能优化（例如索引），在 MapReduce 里面都没有得到体现。

MapReduce 不具创新性。函数式编程语言很早就具备 MapReduce 的语言特性了。

MapReduce 不能兼容数据库系统用户已经依赖的所有工具，并且缺乏当前数据库系统拥有的大多数特性。

客观地说，在我这个“吃瓜群众”看来，第一点“感觉像是生活在原始社会”的比喻其实不是问题。因为 Hadoop 生态圈里很快就出现了类似 SQL 的查询语言。如果有需要，谷歌也可以分分钟钟在 MapReduce 里面实现用 SQL 检索数据的功能。

第二点所说的“毫无效率”确实是问题，也是最为大家诟病的问题。后来，整个学术界和工业界围绕 MapReduce 的优化展开的各种工作，无非就是把分布式数据库领域里面实现了很多年的功能重新做了一遍。

至于第三点“MapReduce 不具创新性”，有点儿道理，但也不是什么大问题。函数式编程里面的 Map、Reduce 和谷歌实现的 MapReduce 显然不是同一个概念，它们只是形似而已。而且，创新与否并不是衡量一个系统好坏的标准。

而第四点所说的“和现有数据库工具不兼容”，在我看来就多少有点牵强附会了。因为谷歌内部的系统完全可以形成闭环，不需要兼容外面的数据库工具。而且，和外部数据库的兼容也并不是什么大问题，开源的 Hadoop 社区很快就解决了这个问题。

其实，这篇博文最大的问题是，文中只提到了数据库比 MapReduce 好的方面，却没有说 MapReduce 的优势，因此表述太过偏颇。

相对于数据库系统来说，MapReduce 最主要的优点是提出了在海量的普通廉价个人计算机上，进行稳定的大规模并行计算需要的技术，因为传统意义上的数据库系统都需要很高端的机器来完成同样的任务。

对于数据库系统来说，机器可以随时坏掉，但是系统却必须不间断地运行。因此，数据库系统必须要在稳定可靠的高端机器上运行，并进行冗余备份，来规避机器坏掉的风险。这就在无形中增加了数据库系统运行的成本，而 MapReduce 很好地解决了这个问题。

这场争论影响广泛，以至于数据库圈子里的很多人都开始站队。有支持甲方迈克尔和大卫的，也有支持乙方杰夫和谷歌的，还有“和稀泥”觉得双方都有道理的。这场争论更是持续了两年之久，“MapReduce 到底是好是坏”也慢慢演变成为了学术圈的一个政治问题。

2009 年，大卫在 SIGMOD 大会上发表了一篇论文：《大规模数据分析方法对比》（A comparison of approaches to large-scale data analysis）。论文比较了 MapReduce 在 Hadoop 开源社区中的实现和数据库系统的性能，并得出了数据库系统性能要好很多的结论。当时，我就在 SIGMOD 的现场，论文宣讲结束后，无数人质疑这篇论文的评价方式是否公平。

我印象最为深刻的是，数据库领域的知名学者拉 · 罗摩克里希纳恩（Raghu Ramakrishnan）当场就提出了质疑。他曾经和大卫同为威斯康辛大学的教授，不久前加入了雅虎研究院，并负责数据库研究工作。而雅虎是 Hadoop 的主导者，所以通常和大卫意见一致的他，这次却对这篇论文的内容表示了强烈反对。在我看来，这更多的就是政治立场的不同了。

更加不可思议的是，美国计算机协会 ACM 的重要刊物 _Communications of the ACM_ 也介入进了这场论战。这个杂志是美国计算机协会的会刊，通常刊登一些在计算机领域比较有影响力的文章。

2010 年的第 1 期刊登了涉及这场争论的两篇论文：《MapReduce 和并行数据库：是朋友还是敌人？》（MapReduce and Parallel DBMSs：Friends or Foes？）和《MapReduce：一个灵活的数据库处理工具》（MapReduce：A Flexible Data Processing Tool）。

虽然两篇文章都互相引用了对方的观点，但很大程度上还是自说自话。据我所知，这是 _Communications of the ACM_ 第一次刊登这种类型的文章，这也说明论战已经影响到整个计算机领域，不再仅仅局限于数据库的圈子了，可谓“一石激起千层浪”。

这场论战的深远影响还体现在，很多人都对这场论战的两方观点进行了认真思考，并希望可以扬长避短开发出更好的系统。但是，真正把从这场论战中得到的反思成功付诸实际行动的，就只有加州伯克利大学 AMP 实验室里的那群人了，他们发明了一个叫作 Spark 的计算引擎。

Spark 项目的重要负责人之一迈克尔 · 富兰克林（Michael Franklin）在 2017 年的国际数据库顶级会议VLDB (International Conference of Very Large Data Base）上做了一个主题演讲：《大数据软件路在何方》（Big Data Software: What’s Next? ），主要内容就是“Spark 是如何诞生的”。

在主题报告上，他提到了这场论战，当时整个 AMP 实验室的教授们都在思考这两方到底谁更有道理。经过非常深入地思考和论证，AMP 实验室的教授们决定吸取 MapReduce 和数据库系统两方的精华，同时抛弃这两方不合理的地方，从头开始构建一个大数据计算引擎。于是，Spark 在这样的背景下诞生了。

目前来看，Spark 非常得成功。它既不是数据库，也不像 MapReduce。在某种程度上来说，Spark 是两者的结合，又有自己的创新。现在，Spark 归属于这群人的创业公司 Databricks，有关 Spark 和 Databricks 的故事我会在这个系列后续的文章里详细讲解。

这次针对 MapReduce 和数据库的大论战，最后伴随着 Spark 的诞生也就有了结果。

097 | 谷歌的大数据路：谷歌的“黑科技”

谷歌的大数据之路，上半场以“三驾马车”（谷歌文件系统、MapReduce 和 BigTable）开始，却以被 Hadoop 开源生态系统全面山寨了自己的“三驾马车”而结束。

此后，开源社区不断推陈出新，推出了连谷歌都没有的开源项目，并将其融入了 Hadoop 生态系统。从此，Hadoop 生态系统成为了大数据领域事实上的标准，而谷歌也不得不在自己的云计算平台上提供对 Hadoop 开源山寨项目的兼容性支持。

最终，在大数据的上半场，随着 Hadoop 生态圈的崛起，谷歌在大数据领域的影响力荡然无存。

然而，谷歌也不是吃素的。在大数据的下半场，谷歌携带“黑科技”Spanner 数据库系统闪亮登场了。 在讲这个“黑科技”前，我们先来看看谷歌“三驾马车”里的 BigTable。虽然 BigTable 名字里面包含了“Table”，但实际上它并不是一个数据库的表，它只是一个键值存储系统（即 Key-Value Store）。

一方面，BigTable 虽然可以处理大规模高并发的查询，但是这个查询功能并不好用。在 BigTable 中用户无法使用 SQL 进行数据查询，而必须采用编程的方式，这就导致数据查询的用户体验非常不好。因此，应用程序开发者更愿意选择用他们熟悉的数据库系统，通过 SQL 完成数据访问和查询。

另外一方面，虽然谷歌的搜索系统构建在“三驾马车”上，但广告引擎并不是。在很长一段时间里，谷歌的广告引擎都是采用开源的关系数据库 MySQL。但是随着谷歌业务的发展，MySQL 越来越无法支撑谷歌广告业务的发展。

基于以上两方面的诉求，谷歌需要再开发一个数据库系统，这个系统既要有 BigTable 处理大规模高并发查询的能力，又要能够支持 SQL 查询和事务处理。这个系统就是今天的主角，后来赫赫有名的“黑科技”Spanner：谷歌的跨洲多数据中心的数据库。

那么，Spanner 到底是什么呢？

首先，它是一个数据库，支持 SQL 查询，类似于 Oracle 或者微软的 SQL Server，以及开源的 MySQL、Postgres 等。

其次，Spanner 跟其他数据库系统最大的不同是，它支持把数据存储在谷歌全球各地的不同的数据中心里，并且对这些数据进行查询。同时，它还能够保证这些跨洲多数据中心数据的一致性。

目前这个系统，全球只此一家别无分号。有传闻说，亚马逊屡次试图实现 Spanner 这样的系统，但是屡战屡败，屡败屡战，现在依旧没有什么进展。

众所周知，时间问题是分布式系统里面最难解决的问题。 每台机器上细小的时间差别，反应到全局的结果就是没有统一的时间观念。

在同一个数据中心，通过时间同步协议定期对所有机器进行时间同步，这个时间问题就可以迎刃而解了。但是，一旦数据中心跨洲后，通过同步协议进行定期更新的做法就不切实际了。因为，利用同步协议更新跨洲数据中心的时间所要耗费的时间本身，就已经可以产生了不可忽略的误差。而 Spanner 被称为“黑科技”的原因之一就是，它开创性地采用了原子钟和 GPS 全球定位系统，从而解决了这个跨洲的全球数据中心的时间同步问题。

在最开始，谷歌只做了 Spanner 的存储层实现，虽然解决了全球数据中心的时间同步问题，但是并不能满足谷歌广告引擎业务的需要。主要原因是，在 Spanner 中存储层的访问需要使用底层的 API，而广告系统是通过 SQL 访问 MySQL 集群的，这是一种高层的数据访问查询方式。而这时，谷歌将广告系统从 MySQL 集群迁移出来的需求也不断增长，于是就专门组建了一个技术团队，这个团队的任务就是基于 Spanner 的存储层开发一个新的数据库系统 F1。

最终，F1 研发成功了。F1 的成功主要体现在两个方面。

首先，F1 是一个完整的数据库，可以兼容 MySQL，广告部门基本上不需要改代码就可以通过 SQL 访问 F1 数据库。

其次，F1 的扩展性非常好，可以进行任意的扩展，包括跨地域的扩展，因此广告部门再也不需要因为流量的增加而手动扩展 MySQL 集群了。

因此，谷歌终于有了属于自己的跨地域的全球性数据库。这个数据库提供了极大的便利性，从此谷歌的广告业务终于可以脱离 MySQL 了，谷歌也因此获得了许多新的收入。

然而，虽然 F1 系统解决了谷歌广告业务受制于 MySQL 的问题，但是这个系统有一个最大的问题：它完全是为谷歌的广告业务定制的，也因此无法应用在谷歌的其他项目上。

比如，F1 数据库把表按照广告客户 ID 进行分区，数据在这些静态分区之间没法进行迁移。其他的项目都有自己的数据库表方式，而改造成 F1 数据库表方式是一个非常巨大的工作量，这也就导致了非广告业务无法实施在 F1 数据库系统上。

这时，谷歌内部对构建一个通用的数据库系统的诉求愈发强烈。一方面，F1 数据库和广告业务紧紧耦合，且 F1 的团队也没时间做解耦来消除这种局限性；另一方面，Spanner 团队发现他们需要在存储层上开发一些新的东西。

在这样的背景下，Spanner 团队开始自己做执行层的开发。这样一来，Spanner 被开发地越来越像是一个完备的数据库。经过几年的演变以后，Spanner 最终成为了一个完备的数据库。

这样，谷歌内部就有了两套基于 Spanner 存储层的数据库了：Spanner 团队自己开发的和广告组开发的 F1 数据库。 这两套系统在谷歌内部开展了广泛的竞争，最终的结果就是：非广告业务都采用 Spanner 组开发的系统，而广告业务部则用 F1。而在外界，很多人被谷歌这两套系统搞蒙了，大家一直误会 F1 和 Spanner 是同一个产品，但事实上它们是功能和适用范围都不同的两个系统。

F1 开发得比较早，是针对广告部门定制的数据库系统。这个系统在广告相关业务上性能非常好，但缺失了很多支撑其他业务必要的功能，所以通用性很差。

Spanner 团队则开发了一个通用的数据库系统，具备了数据库系统的所有功能。但是这个系统没有专门针对广告业务进行优化，因此应用在广告系统上的性能要差一些。

虽然有这些小插曲，但是自从有了 Spanner，谷歌的底气就不一样了。这个黑科技支持的数据库，使谷歌第一次做到了进行全球范围的事务处理，这确实是史无前例的。鉴于开放“三驾马车”架构时的保守性，让谷歌丧失了在大数据时代的先发优势，这次谷歌决定把 Spanner 放到云上供大家使用，并将其命名为 Cloud Spanner。

谷歌试图通过 Cloud Spanner 这个高大上的“黑科技”来推动云端大数据产品的销售，但是却没有达到预期效果。在我看来，Cloud Spanner 发展不顺利的原因主要有两个：

Spanner 收费非常昂贵，对用户来说不够经济实惠；

大部分用户都没有谷歌那么大的数据量，跨大洲、跨大洋的数据库功能对他们来说，多少有点华而不实。

虽然 Spanner 在云端客户上发展并不顺利，但是有些情况也只有 Spanner 这样的数据库才可以从容应对。比如，中国的金融行业需要两地三中心的架构，这种架构目前主要通过高端机器实现。即便如此，金融机构也无法避免真正可能发生的灾难。但是，如果换成 Spanner，金融机构不但能够更好地自动应对故障的发生，而且可以降低成本。

无论结果怎样，Spanner 让谷歌再次在大数据领域吸引了很多关注。谷歌通过无与伦比的技术实力告诉大家，它才是大数据技术真正的推动者。但是 Spanner 这个“黑科技”也只对谷歌这种规模的数据有现实意义，而对其他企业来说并不是刚需。所以，Spanner 终究还是落得了“叫好不叫座”的结局。

098 | 如何读懂类似谷歌“三驾马车”这样的技术论文？

在信息化时代，技术发展日新月异，知识更新的速度也是越来越快。以前我们可以安安稳稳地坐在教室里，等到一本写得不错的教材出来，再去系统地学习知识。而现在，我们却必须选择去读那些最新发表出来的技术论文，因为只有这样才能赶得上时代发展的潮流。

作为互联网行业的软件从业人员，能不能读懂论文，是一项可以决定自己发展潜力的必备技能。

然而，读懂论文并不容易，这比读懂一本书要难多了。在我看来，读懂一篇技术论文是需要技巧的。

作为一个美国大学毕业的 PhD，曾先后在各种顶级会议和期刊上发表过十几篇论文的作者，我觉得可以从论文写作的角度，跟你谈一谈论文和教科书的区别，帮助你理解怎么读论文才是一个相对正确而又省力的过程。

要理解为什么技术论文难以读懂，你首先要弄明白一个问题：论文到底是写给谁看的？

目前发表在顶级期刊或者会议上的论文，包括非常经典的谷歌“三驾马车”的论文，都是为了给这个领域的专家看的，而不是要写给广大程序员看的。因此，这些论文也就不太可能普遍照顾到程序员的理解能力。

关于作者在写作论文时会预先设定目标读者这一点，我们可以从以下两个方面来理解。

顶级期刊或者会议发表的论文都是需要经过同行评审的。同行评审是很关键的一步，论文能否录取，往往取决于跟你处在同一个水平或者更权威的专家对论文内容的判断和评价。所以，论文首先就是写给同行专家看的，否则是无法通过同行评审这一关的，那论文发表又从何谈起呢？

论文发表的目的是什么？其实，发表论文的目的有很多。在学术界，发表论文就是工作的一部分，目的就是宣示你做了很多、很有影响力的研究；在工业界，发表论文的目的就更多了，但树立自己在业界的领先地位这一点是毫无疑问的。

理解了“论文到底是写给谁看的”这个问题，我们再来看下一个问题：论文通常都是怎么写出来的？这是个非常复杂的问题，我会一点一点地分解剖析。

首先，论文作者对同行的知识结构是有假设的。 和教科书非常不同，论文作者首先会假设同行对这个领域的基础性研究和相关知识都已经非常熟悉了，因此只在非常必要或者特殊情况下才会去介绍特定的知识。而在大部分情况下，论文作者给出一个引用已经是很奢侈的事情了。这意味着什么呢？如果你连这个领域的基础知识都不懂，是没有办法一上手就读懂论文的。

举个例子，如果你去看大数据基础架构的论文，比如谷歌的“三驾马车”的论文，倘若你连最基本的分布式系统知识都没有，那无异于是“小孩子读微积分”；倘若机器学习的知识你一点儿都不懂，那一篇讨论深度学习的论文对你来说，无异于“天书”。

因此，作为一个读者，你能不能读懂一篇论文，直接取决于你自己在这个领域中的基础知识积累。所以，想要有阅读论文的能力，首先要把基础知识补好。

其次，论文里面的内容都是“化了妆”的。 学术圈有一个基本规则，简单地说就是：不可以在论文里面说谎。然而，“不说谎”不代表作者要把自己做的系统的方方面面都说出来，换个说法就是：作者可以对系统的缺点轻描淡写，能简单就简单；而对系统的优点和先进性大书特书，极力营造为“天上没有，人间极品”的效果。因此，在不违背基本原则的前提下，作者在论文里有选择性地写作，是学术圈里公认的套路。

这就意味着，读者要带着批判性去读论文，而不能按照读教科书的思路去读。教科书的作者在写作时一般都会做到客观公正、深入浅出，而这很显然不是论文作者的写作方法。 因此，对于作者语焉不详的地方要多问几个为什么，对于作者自夸的地方要认真思考一下是不是真的牛。其实，这些都是读懂论文的基本功。

那这种基本功从何而来呢？总结起来，我觉得可以从以下三个方面来获得这些基本功。

自己撰写论文，然后努力发表。 这个办法比较奢侈也比较痛苦，而且见效较慢。但是一旦成功，效果往往是其他办法不能比的。即便没有成功发出论文来，你也可以从论文的写作过程中学到很多知识。
所以，在有条件发表论文的情况下，一定要不惜代价地尝试。即使最后一篇论文也没发出来，但这种尝试也绝对有好处。最明显的好处就是，可以帮助你理解论文写作过程中要展现好的一面、掩藏坏的一面，理解作者在论文中没写的那部分到底是什么。

找到两篇可以比较的论文：后者引用前者，和前者的方法进行比较，并在前者的基础上有所提高。 这时，你可以拿着前者的文章，看看作者是如何“吹牛”的、又是如何避免谈缺陷的，而后者又是如何表明自己弥补了前者不足的。通过比较前后两篇论文的内容，可以有效地提高你用批判性思维阅读论文的能力。
但是，这个方法对系统性的文章，比如谷歌的“三驾马车”这类的文章，不是特别适用。主要原因是，这类文章表述的系统往往是从无到有的原创性系统，也只有谷歌这样的大型科技公司才有能力去开发这样的系统。一般来说，是无法找到可以相比较的文章的。

一定要认识到论文中一般只交代作者成功的故事，而对于成功背后无数次失败的尝试这样的内容绝少出现。 这就意味着，你看到的只是作者成功的解决方案。有过基础研究的人很清楚地知道，任何一篇论文背后都隐藏着无数次失败的尝试。对于系统论文、大数据论文，这个规律依然适用。
比如，在微软、百度、阿里巴巴做过类似于谷歌“三驾马车”的系统开发人员，这些人虽然还没有成功，但是经历了多次类似的失败，已经足够体会到经验背后的教训了，因而可以比较轻松地读懂这些论文。而对其他没有类似体验的人来说，就很难了。

所以有些论文你读不懂，其实是因为论文中缺乏对系统研究过程中失败尝试的描述，而你也没有过开发类似系统的体验。因此，从这个角度来讲，最能读懂论文的，往往都是那些从事过类似系统开发的人。

关于这一点，我认为比较好的解决办法只有两个。

加入一个团队进行类似的系统开发，毕竟“纸上得来终觉浅”。

找到这篇论文在各大网站上的相关解读，以及论文作者此后演讲的相关材料，这些资料往往是帮助你理解论文的最佳途径。在这些演讲材料中，作者往往会更自由地分享一些成功的经验、失败的教训。而在论文发表时，因为同行评审等压力，往往会有所忌讳，所以不会分享的太全面。

写到这里，我需要特别指出一类比较特殊的论文，就是综述性质的论文。这种论文，往往是由业界大佬就这个领域在某段时间内的所有研究工作汇总而成，是最接近教科书的论文。

除了阅读综述性论文以外，你还可以参加一些行业的顶级会议。这些顶级会议除了论文宣讲，还会邀请行业大佬举行一些综述性质的讲座。这些讲座的内容往往更客观公正、逻辑性更强，也比较像教科书，更容易被听众理解。但是，这些讲座通常不会被发表成论文，只有现场的参会人员才可以听到。

总结来讲，论文难懂是正常情况。要想读懂论文，你需要明白论文是写给谁看的、是怎么写的。作为读者，你首先要提高自己的领域基础知识，然后明白论文的一些基本套路，这会让你在阅读论文时更容易读懂、更有收获。最后，综述性质的论文很像教科书，特别适合用于特定领域的入门。

099 | 雅虎：大数据领域的“活雷锋”

在谷歌崛起之前的很长一段时间里，雅虎一直是互联网行业的“老大哥”。 虽然随着互联网行业的发展，谷歌的市场影响力越来越强，雅虎的日子越来越不好过，但雅虎仍是“瘦死的骆驼比马大”。谷歌发表了“三驾马车”的论文，开启了大数据时代，雅虎作为当时互联网行业的老大，也希望能用上类似“三驾马车”的系统。

鉴于和谷歌在广告市场上的直接竞争关系，雅虎不可能从谷歌那里获得基础架构并用在自己的业务上，而且谷歌也没有要开放自身架构的意思，因此雅虎决定自己开发一套。说到这里，就不得不说说道格 · 卡丁（Doug Cutting）了。

当时，卡丁在做一个叫作 Nutch 的网页爬虫项目，但是这个项目开发得并不顺利，主要问题是当爬虫达到一定规模后无法稳定地运行在更多的机器上。

这时，谷歌文件系统和 MapReduce 的论文相继发表了，卡丁从这些论文里面受到了启发。他认为谷歌文件系统和 MapReduce 可以解决 Nutch 项目遇到的问题，于是就在 Nutch 上实施了谷歌文件系统和 MapReduce 工具，果然重新实现后的 Nutch 很容易稳定运行在更多的机器上了。

而当时雅虎正在思考如何构建自己的基础架构，于是这个项目自然而然地进入了雅虎的视野。

2006 年，雅虎聘用了卡丁，随后专门组建了 Hadoop 开发团队，并投入了大量的技术人员和机器资源来支持项目的开发、调试和落地。雅虎对 Hadoop 项目注入的人力和物力资源支持，奠定了 Hadoop 项目从简陋向完善发展的基础。

Hadoop 团队的最高领导者是位副总裁，雅虎很多核心业务部门的最高领导的等级也不过如此，借此不难看出雅虎当时对 Hadoop 开发部门的重视程度。

不但如此，为了保证 Hadoop 项目能够顺利落地，雅虎把内部的很多数据处理业务迁移到了尚不成熟的 Hadoop 项目中。这种用实际业务促进项目成长的“小白鼠”精神，非常有效地帮助了 Hadoop 向成熟产品的转变。

接下来，我来讲讲 Hadoop 的具体发展进程。

2006 年 2 月，卡丁决定从 Nutch 项目里将对谷歌文件系统和 MapReduce 的实现分离出来，并决定用他儿子的玩具命名这个项目：Hadoop。两个月后，Hadoop 实现了第一个具有里程碑意义的计算：用 48 小时在 188 台机器上完成了对 1.8 TB 数据的排序。

这里所说的里程碑，并不是说这件事情有多伟大，而仅仅是证明了基于谷歌文件系统和 MapReduce 实现的架构，是一个相对通用的系统。这个系统除了可以用在 Nutch 上做爬虫应用外，还可以实现数据排序。

而这个数据排序的效率到底是高是低呢？现在我用 C++ 随便写一个程序，运行在一台普通电脑上为 1.8 TB 的数据进行排序，而且这个排序绝对花不了 48 小时的时间。但是，当时 Hadoop 却需要用 188 台机器花费 48 小时来完成这个排序。

这里需要说明的是，对分布式系统来说，单机效率固然重要，但能够稳定运行在多少台机器上同样重要，而且实现起来更加困难。

到 2006 年 5 月，雅虎的 Hadoop 团队已经有了一个 300 台机器的集群。同年 10 月，这个集群达到了 600 台机器的规模 ，而这基本上接近了当时 Hadoop 可以实现的极限。整个 Hadoop 团队又花了差不多大半年的时间，才在 2007 年上半年实现了 Hadoop 在 1000 台机器上的稳定运行。这样的集群规模，终于可以让 Hadoop 存储和处理互联网级别的数据了。

2008 年，Hadoop 可以稳定运行了。正是这一年，雅虎决定把自己搜索引擎的倒排索引的构建工作迁移到 Hadoop 上。因为伴随着互联网内容的增加，在手工实现的系统上构建的倒排索引，再也无法处理越来越多的内容。

谷歌最初发明 MapReduce 的目的就是为自己的搜索引擎构建倒排索引，所以 Hadoop 一旦足够稳定，雅虎必然会将自己的倒排索引构建工作迁移到 Hadoop 上。这个处理雅虎倒排索引构建工作的 Hadoop 集群，规模大约在 2000 到 3000 台机器之间，这也是当时最大的 Hadoop 集群。

2009 年，雅虎的很多业务都开始迁移到 Hadoop 上。为此，雅虎部署了很多个 Hadoop 集群，总机器规模超过两万台。

可以说，2006 年到 2009 年是 Hadoop 项目发展最为关键的三年。在这三年的时间里，雅虎不但从人力上和机器上给予了 Hadoop 大量的支持，更重要的是逐渐把自己内部的很多平台都过渡到 Hadoop 上。 如果没有雅虎的这些大力支持，也就不会有 Hadoop 在 2009 年的成熟程度。

如果说，雅虎为了发展自己的业务在 Hadoop 项目上投入了如此多的资源，是情理之中的事情，那么雅虎毫无保留地把 Hadoop 相关的源代码全部开源出来，就必须说是扮演了一个“活雷锋”的角色了。因为雅虎无私地开源了 Hadoop 系统，其他比如 LinkedIn 和 Facebook 等互联网公司才有可能加盟进来。

除了 Hadoop 的核心系统以外，雅虎对 Hadoop 生态圈还有两个比较大的贡献：ZooKeeper 项目和 Pig 项目，它们对 Hadoop 生态圈的发展产生了非常重要的影响。

ZooKeeper 是一个分布式系统的协调服务，主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题。它是很多 Hadoop 生态圈的其他项目（比如，谷歌 BigTable 的大数据开源版 HBase）里面分布式协调部分的代码的基础。

Pig 是第一个基于 Hadoop 的高级语言，它的脚本被编译成一系列的 MapReduce 任务来执行。Pig 第一次让用户摆脱了烦琐的 MapReduce，可以用高级语言去写任务，这就像是计算机从早期的汇编语言阶段过渡到了高级语言阶段。

现在十年多的时间过去了，Zookeeper 作为一个基础组件，不断地演进，至今依然是 Hadoop 生态圈里最重要的一个基础组件。Pig 则渐渐地被后来居上的高级语言，比如 Spark 和 Flink，取代了，就像是 COBOL 被 C、C++、Java 等更高级的语言取代一样。

总结来说，如果当初没有雅虎对 Hadoop 项目的鼎力支持以及无私开源，我们很难想象会有今天如此繁荣昌盛的 Hadoop 生态圈。尽管雅虎作为一个实体公司已经不存在了，尽管我们也不知道当初雅虎为什么要如此无私地开源 Hadoop，但我们都应该感谢它对 Hadoop 多年如一日的无私奉献。

100 | IBM的大数据路之起早贪黑赶了晚集

IBM 是一家曾经有过无比辉煌历史的计算机公司，如今却时过境迁，对计算机发展的影响力所剩无几。

进入大数据时代后，IBM 的路走得格外辛苦。IBM 踏上大数据道路的早期我正好在 IBM 实习，也因此接触到了很多外人不知道的内容。

那是 2008 年，Hadoop 刚刚开始兴起，雅虎正投入大量人力物力进行 Hadoop 核心模块的开发。我实习的部门是 IBM Almaden 研究院，这个研究院以研究数据库相关技术出名，历史上第一个关系数据库的原型系统 System R 就诞生于此。

当时我们组需要在 Hadoop 上开发两个外围项目。其一是做一种高级查询语言 JAQL（JSON Analytical Query Language），它以 JSON 作为数据模型，语法上更像是一个数据流语言。另外一个项目则是基于 JSON 做一个搜索引擎。

2008 年旧金山湾区有 Hadoop 聚会的时候，演讲内容一般针对的是 Pig、Hive、JAQL，由此可见 JAQL 在当时也是颇有建树的。可以说，IBM 很早就进入了 Hadoop 生态圈，而且有一个类似 Pig 或者 Hive 的查询语言的项目。从数据模型来看，JSON 也是非常有特色，那为什么好好的一盘棋下着下着就输了呢？

在我看来，IBM 的官僚作风是一个很重要的原因。 虽说下面有团队在做这件事，但是领导层的重视程度并不够。当时这个团队只有一个领导、两个兵，而且其他资源也是远远拼不过其他公司的。

第二个原因，是 IBM 对待开源自己项目的保守态度。 Hadoop 本身是个开源项目，但是想要 IBM 开源 JAQL 项目是一件非常不容易的事情。当时的团队负责人尤金 · 谢基塔（Eugene Shekita）为此付出了很多努力，但仍是进展缓慢。

后来 IBM 终于把 JAQL 开源了，但并没有同意把它捐献给 Apache 软件基金会，JAQL 也就没能成为 Apache 的顶级项目。这样一来，其他非 IBM 的人想要参与进来就很困难了。JAQL 的用户数量也因此受到了影响，难免显现出一些衰败的迹象，最终直接影响了团队士气，团队成员纷纷跳槽，只留下了老板尤金孤掌难鸣。后来尤金跳槽去了谷歌，这个和大数据、和 Hadoop 相关的技术研发也就嘎然而止了。

此后，IBM 决定不再开源 JAQL，而是把它整合到自己的产品中，并且不再允许其他公司使用，这种做法是以开源为主体的 Hadoop 体系完全无法接受的。慢慢地，JAQL 系统就淡出了 Hadoop 的圈子，最终变得无足轻重了。

在大数据领域，IBM 研究院另外一个重要项目是机器学习平台 System ML，这个项目始于 2010 年，也是比较早的。 但是，这个项目同样也不是开源的，所以虽然大家从论文里面知道了这个项目，但是却不知道它是怎么做出来的，自然也就无法在这个项目上进行开发了。

在大数据的道路上，IBM 因为自产自销的原因越走越窄，后来不得不做出一项重大决策：采用哪种平台继续前进。这次 IBM 的决定是全面倒向 Spark。

Spark 是加州伯克利大学 AMP 实验室研发的产品，后来又经过 Databricks 公司不断地产业化，在数据分析和处理引擎领域已经有一统天下的倾向。

IBM 决定全面倒向 Spark 以后，内部的各种分析工具也都要从原先的平台迁移到 Spark 上。

从某种程度上来说，IBM 早早地就开始了 Hadoop 相关技术的研究，但最终却决定放弃自己对底层开发的积累，使用一个别人开发的、比它还要晚的平台。对于“百年老店”IBM 来说，或许这个选择在商业上可以理解，但不管怎样看，这都不是一个好兆头。

倒向 Spark 后，整个 System ML 项目要基于 Spark 重新开发。作为支持 Spark 生态系统的一部分，在 2015 年的 Spark Summit 上，IBM 宣布将 System ML 开源。这个决定自 System ML 项目开始已经过去 5 年了，而就外界所知道的 System ML 也已经经历了两大版本的变迁。

经过一年多的孵化，System ML 终于在 2017 年夏天成为了 Apache 的顶级项目，这也算是 IBM 主导的第一个 Apache 顶级开源项目。但在机器学习和深度学习大行其道的今天，System ML 到底还能产生多大的影响，要打一个大大的问号。

作为一个老牌的计算机公司，IBM 眼光向来都不错。 在 Hadoop 刚兴起时，就进行了相关的研究。而且，行动力一点也不比其他互联网企业和社交媒体来得差。

但是，虽然 IBM 早早地就进场了，项目做得也不差，人员素质更是不低，一切却都架不住官僚体系的腐朽和不开源的偏见。IBM 内部官僚主义太重，虽然有团队在做 Hadoop 的相关技术研发，但上层的重视程度不够。更重要的是，凡是涉及了开源的问题，IBM 都毫不犹豫地选择了拒绝，这更让 IBM 失去了很多机会。

可以说，那个曾经为计算机发展做出过卓越贡献、始终走在历史发展前列的计算机公司，“蓝色巨人”已经死了。在 Hadoop 市场和大数据领域的错失，究其原因还是这个企业早就是垂垂朽已了。对此，除了一声叹气，我又能说些什么呢。

101 | 社交公司们的大数据贡献

在 Hadoop 诞生初期，雅虎扮演了“活雷锋”的角色，几乎凭借一己之力撑起了整个 Hadoop 系统的发展。2006 年雅虎把 Hadoop 开源以后，其他公司渐渐加入了 Hadoop 生态圈，其中三大社交公司 Facebook、LinkedIn 和 Twitter 的加入，为 Hadoop 生态圈的繁荣发展做出了巨大贡献。

一、Facebook 对 Hadoop 生态圈的贡献

最先加入雅虎 Hadoop 项目里的是还在创业阶段的 Facebook，它从 2008 年开始在内部使用 Hadoop。因为用 MapReduce 做数据分析需要写很多 C++ 或者 Java 程序，这非常不方便，因此 Facebook 决定做一个叫作 SQL on Hadoop 的项目，也就是后来鼎鼎大名的 Hive。 这个项目的目标是，要在 Hadoop 上搭建一个可以用类似 SQL 进行数据查询、分析的应用。

最开始的时候，Facebook 内部专门成立了一个 Hive 团队，后来团队成员从最初的两个人扩展到六个人。这时，Hive 项目只是 Facebook 一个公司在开发和推广。

Hive 的开发风格体现了 Facebook 的特色：快、糙、猛。Hive 开发者的代码写得很快，因此 Hive 的代码质量是所有开源软件里面相对比较粗糙的：Bug 比较多，且维护难度大，但基本上实现了所有必需的功能。如果说在没有遇到 Bug 且不需要维护的情况下，Hive 还是可以凑活着用的。

但 Hive 后来的发展走向不再是 Facebook 来主导了，究其原因有以下两个。

Facebook 不断撤出对 Hive 的投资。一方面，Hive 团队纷纷出走；另一方面，Facebook 把开发重心转移向另外一个新的内部工具 Presto。Presto 后来也被 Facebook 开源，并被包括 Airbnb、美团、京东等诸多企业采用。
这种变化的主要原因是 Facebook 内部的赛马机制，Presto 团队在产品上取得了胜利，从而可以获得越来越多的资源。而 Hive 团队获得的资源越来越少，无法再支撑其继续发展。

Hive 是最像 SQL 语言的，也是最方便的，因此，Hadoop 的发行商们纷纷加入 Hive 项目的开发和维护，这其中对 Hive 最为青睐的就是 Cloudera 和从雅虎出来的 Hortonworks。所以，2011 年以后 Hive 项目就渐渐地由 Facebook 主导变成由这两个公司主导了。

Facebook 的另外一个贡献是，开源了 NoSQL 数据库项目：Cassandra。 Cassandra 项目最初是由 Facebook 开发的，其实是效仿了亚马逊的 Dynamo。但后来 Facebook 却转投了 HBase 的怀抱，而任由 Cassandra 自生自灭。

这个决定是当时 Facebook 的一位高管做的，具体是哪位高管无从查证，但这个决定背后的动机很明显，因为 Facebook 觉得谷歌的架构（HBase 是谷歌 BigTable 的山寨版）更可靠，而对亚马逊的架构信心不足。

Cassandra 的发展因此出现了一段时间的停滞，直到 DataStax 接手 Cassandra 项目。有关 Cassandra 的故事，我会留到讲 DataStax 的时候再详细介绍。

而 Facebook 投奔的 HBase，也是 Hadoop 生态圈非常重要的成员，由已经被微软收购的公司 Powerset 贡献。HBase 的故事，我会留到讲 Powerset 的时候再详细展开。

二、LinkedIn 对 Hadoop 生态圈的贡献

LinkedIn 是一家主导社交、求职的媒体公司，也是很早就开始用 Hadoop 去做内部数据的分析。它早年和 Facebook、IBM 等公司一起给 Hadoop 贡献了不少源代码，对 Hadoop 整个生态圈的发展做出了巨大贡献。

LinkedIn 对 Hadoop 做出的巨大、原创性的贡献是其开源项目 Kafka。 简单地说，Kafka 是一个在不同数据源之间进行数据交换的消息队列的实现。这个项目由 LinkedIn 首创，是一个目前为止在整个 Hadoop 生态圈里都无可替代的开源项目。

Kafka 诞生的背景是，LinkedIn 内部有很多不同的数据源，而且 LinkedIn 需要在这些数据源之间进行有效的数据整合工作。这个项目被 LinkedIn 开源后备受关注，LinkedIn 也因此获得了很多关注。

创业的诱惑可能是每个成功项目的创始人们都无法拒绝的，Kafka 的创始人们也没能免俗。于是在 2014 年，Kafka 的创始人们离开了 LinkedIn，并创办了 Confluent，致力于 Kafka 的商业化使用。有关 Kafka 的详细情况，留待讲 Confluent 的时候我再详细叙述。

LinkedIn 另一个著名的开源项目是流处理引擎：Samza。 Samza 和 Kafka 的搭配使用，是 LinkedIn 内部流数据的实时查询标配的解决方案，一直支撑着 LinkedIn 业务的发展。遗憾的是，跟 Kafka 比起来，Samza 的名气相差甚远，最重要的原因就是 Samza 没有另外一个社交公司 Twitter 的流处理引擎 Storm 好用。

三、Twitter 对 Hadoop 生态圈的贡献

对 Hadoop 生态圈有着巨大贡献的另外一家社交公司是 Twitter，它最重要的贡献是：开源的流处理引擎 Storm。严格来说，最初开发 Storm 的并不是 Twitter，而是一家叫作 BackType 的初创公司。Twitter 收购 BackType 以后，Storm 自然就属于 Twitter 了。Storm 在 Twitter 手中被发扬光大，并开源出来。

Hadoop 本身是用 Java 开发的，所以这个生态圈里的大部分项目都基于 Java 语言，但 Storm 却是用比较小众的语言 Clojure 开发的，这也是 Storm 项目的特殊性。熟悉 Clojure 这个语言的程序员很少，因此想要找出一个写 Clojure 比较出彩的程序员并不是一件容易的事情，这也就导致了 Storm 的开发圈子要相对封闭一些。

但是，开发圈子的封闭性并没有影响 Storm 被广泛接受和使用。在很长一段时间里，Storm 都是进行流计算的首选引擎。

Storm 也被国内的大公司广泛采用，用得最多的要属阿里巴巴了。作为全球最大的电商，阿里巴巴的流数据处理规模很快就超越了 Storm 可以处理的范围，因此它必须自己对这个开源项目进行优化、改进。

然而 Storm 使用的开发语言是 Clojure，这个语言本来就比较小众，国内可以熟练使用这个语言的人更是罕见，于是阿里巴巴的团队把整个 Storm 的引擎又用 Java 重新写了一遍，并将其命名为 JStorm。JStorm 后来被阿里巴巴集团捐给了 Apache 软件基金会，成为了 Storm 项目下面的一个子项目。

不过，近些年来随着 Spark 对流计算的支持和 Flink 的异军突起，流计算的开源市场又有点风起云涌的感觉了。有关 Spark 的内容，我会在 Databricks 的文章里面详细讲解。有关 Flink 的内容，我会在 data Artisans 的文章里详细讲解。

总结来说，在 Hadoop 从属于雅虎一家公司到逐渐被硅谷的其他互联网公司接受、再到形成生态圈的过程中，Facebook、LinkedIn 和 Twitter 这三大社交媒体公司对 Hadoop 的贡献是巨大的。

如果没有这么多公司投入这么多资源去完善 Hadoop，并通过各种开源项目解决整个生态圈缺失的功能，那么 Hadoop 很难成长到今天这样的规模。现在，Hadoop 已经不仅仅是一个大数据平台了，更代表了一种标准。在今天，无论什么企业要提供什么样的产品，都需要兼容 Hadoop 生态圈。

不过，这些社交公司对 Hadoop 生态圈的热衷，也可以说是因为这些公司单独的技术实力不够强大、难以和谷歌抗衡，因此抱团取暖、共同促进和完善这个生态圈，是它们和谷歌并存的不二法门。

因此，Hadoop 的诞生，可以说是天时、地利、人和的必然产物。 在我看来，即使没有 Hadoop，也会在相似的时间点、在某一群公司的共同努力下，诞生一个类似 Hadoop 的项目。

102 | 微软的大数据发展史：微软硅谷研究院

在大数据发展的历程中，但凡有一点影响力的公司，都有一段自己的大数据发展史。微软这个 20 世纪存活下来的软件帝国自然不能免俗。

但是微软也有“软件帝国”的通病，就是“公司财大气粗”，有关大数据的发展史复杂而且混乱。微软内部的多个部门都在大数据发展史上相对独立地做了一些事情，所以讲述微软的大数据发展史，我们会分别从几个比较重要的部门独立地进行讲解。

我第一个想说的是一个曾经存在了很多年，现在却已被解散的部门：微软硅谷研究院。 它在微软乃至整个大数据的发展历程中，都扮演了一个很奇特的角色：不是不重要，又不是多重要；貌似很有影响力，又好像没什么太大的影响力。

有业内人士评价说，大数据发展史是做操作系统的人向做数据库系统的人发起的一场战争。这个说法其实挺有道理的：

一方面，大数据领域奠基性的文章，比如谷歌的“三驾马车”，都发表在操作系统领域最顶级的研究会议上。而谷歌的“黑科技”Spanner，明明是一个数据库，却依然选择了在操作系统领域发表。

另一方面，大数据出来之后和谷歌争论最厉害的，都是数据库领域的“泰山北斗们”。

今天我要讲的微软硅谷研究院，是微软研究院里面相对特殊的一群人。他们为微软服务，但是又受到硅谷“反微软文化”的洗礼。他们里面很多是操作系统，尤其是分布式系统里面的世界级专家，包括图灵奖获得者，他们在大数据开始兴起的时候也没有闲着。微软硅谷研究院的主要贡献是一个叫作 Dryad 的系统，以及后续的 DryadLINQ。

先从 Dryad 开始讲起。2007 年，微软硅谷研究院以迈克尔 · 伊斯拉德（Michael Israd）为首的人发表了一篇论文：“Dryad：来自顺序构建模块的分布式数据并行程序”（Dryad: Distributed Data-parallel Programs from Sequential Building Blocks）。这篇论文提出了一个新的更灵活的大数据处理引擎的实现方式，有别于谷歌的 MapReduce。

我们知道，谷歌 MapReduce 推出时，谷歌自己是大力鼓吹者。当然，站在谷歌背后支持的人也不少，但并不是所有人都赞同。很多人也指出了 MapReduce 这个模型太简单，用来做倒排索引还可以，但是对于更复杂的任务来说就不行了。至于传统数据库领域的大佬们，更是跳出来抨击 MapReduce 的缺点。

但是大家说归说，并没有人站出来告诉大家，如果 MapReduce 不行，在大数据的场景下什么是可行的。而微软硅谷研究院的 Dryad 论文，则是第一个有据可查的，对这个问题进行了系统回答的论文。

Dryad 的想法并不复杂。整个系统支持的是一个有向无环图的执行，图中每个节点定义了计算，而每条有方向的边则代表了数据的流动，数据从边的起点流向终点。Dryad 也回答了如何动态分区，以及如何做故障恢复等等问题。

Dryad 的想法并非非常出彩，有很多可以提高改进的地方，不过它影响了后续的一些开源项目，比如说现在大数据领域执行引擎事实上的赢家 Spark，其实用的也是类似的执行引擎。在微软内部，Dryad 最初面向必应搜索引擎开发部门的兜售比较成功，这个故事我会在下一篇文章中展开讲一下。

但是在湾区，一般来说就是大家都在讲大数据、讲自己怎么支持 MapReduce 的时候，微软硅谷研究院的人就出来打个酱油，告诉大家我们有个叫 Dryad 的东西。

Dryad 的影响力在微软之外并不大，这其实源于微软硅谷研究院是一个很奇特的地方。

一方面，微软在硅谷比较遭恨，而谷歌很多时候是硅谷势力的象征。所以“谷歌出品”必须支持，“微软出品”必须反对的“政治正确”在硅谷很正常。

另外一方面则是微软公司的开源理念了。在很长一段时间里，微软公司都是反对开源的，而在湾区的环境下，没人喜欢用不开源的东西。

Dryad 虽然说是一个有别于 MapReduce 的大数据执行引擎，而且功能还强大一些，但却有一个 MapReduce 没有的毛病：它在易用性上非常差。

具体来说，MapReduce 的用户只需要不停地写 Map 和 Reduce 两个函数就可以了，编程模式很简单。而 Dryad 则不一样，用户必须指定每个节点做什么计算，节点之间要怎么连接。一个程序写下来，代码量和复杂度都比 MapReduce 多很多。

我想一个东西不管多牛，如果不好用，也就很难有人问津。如果这个东西还是微软出品的，又在硅谷寻求用户，其结果可想而知。如果再加上微软不开源的话，那大家最多就看个热闹，不会在产品里直接用的。

微软硅谷研究院的人也知道这个问题。他们的解决方式是一个叫作 DryadLINQ 的东西。发表于一年后的论文：“DryadLINQ：使用高级语言的通用分布式数据并行计算系统”（DryadLINQ: A System for General-Purpose Distributed Data-Parallel Computing Using a High-Level Language）对这个问题进行了回答。

我简单介绍一下，LINQ 是 C# 语言的一个特性。它引入了类似函数式编程的思想，通过直接调用非常高层次的函数，来进行数据查询。后来谷歌的 FlumeJava 和 Spark 的 API，某种程度上都是 LINQ 这种语言在其他平台上的实现。而 LINQ 这种语言特性，可以和不同的后端结合起来。以 Yu Yuan 为代表的微软硅谷研究院的研究员们给 Dryad 写了一个 LINQ 的实现，让 Dryad 这个计算平台可以通过 LINQ 来解决易用性的问题。

当然这个解决方式并非没有缺陷，最大的问题在于支持 LINQ 的只有 C#。而我们都知道，Apache 基金会下面的开源项目使用的语言都是 Java。这样一来，不但微软这套和 Apache 基金会的开源项目有兼容性问题，而且会让硅谷的公司掉进 C# 的坑。所以虽然说微软硅谷研究院的人很快解决了这个问题，但他们的解决方式，却并未给 Dryad 带来更多的使用空间。

如此一来，摆在微软硅谷研究院面前的出路，是通过微软本身来商业化 DryadLINQ 这个技术，这个商业化的历程注定是不容易的。

那时，DryadLINQ 获得了微软高性能计算组的支持。当时有一个专门的工程师小组负责商业化这个项目，而这个项目也最终出现在 Windows HPC Server R2 的预览版里面。然而，在经历了预览版之后，微软高层决定永久停止这个项目的开发。在 Windows HPC Server R2 的正式版里这个项目就被踢出去了。

这之后，微软再无任何商业化 Dryad 的想法。个中缘由太过于复杂，感兴趣的话，你可以再深入了解一下。

对于微软硅谷研究院的人来说，他们在大数据上面不可谓不努力。但是这一努力，在外部没有获得开源社区的支持，在内部也没有获得公司的支持，所以最后当然是一无所获。

更为遗憾的是，2014 年微软换了 CEO。新 CEO 萨提亚上台后，在全公司范围内大量裁员，于是就传出了曾经震惊世界的硅谷研究院整体被关闭，所有人员除了图灵奖获得者都被裁员的变故。这个决定到底谁做出的，曾经一度各种传闻，一直到“正主”自己公开承认，他就是现在微软负责搜索和 AI 的 EVP 沈向洋。

伴随着微软硅谷研究院的关闭，这个大数据故事也就告一段落了。这些参与了相关项目研发的人，被裁掉以后大部分被谷歌搜罗，在谷歌研究院开始新的工作，那就是后话了。

103 | 微软的大数据发展史：必应的Cosmos

微软的大数据发展史上另外一支非常重要的队伍，是必应（Bing）搜索引擎下的 Cosmos 团队。

2007 年，当时的 CEO 史蒂夫 · 鲍尔默（Steve Ballmer） 决定大举进军搜索市场，和谷歌开战。微软为这场战争投入了很多资源，包括对领导层大换血，调集了包括现任 CEO 萨蒂亚 · 纳德拉（Satya Nadella）和现任 EVP 沈向洋在内的很多人才。之后，微软更是从雅虎“挖”了陆奇掌管整个部门。

随之，微软将 MSN 搜索改名为必应。我们知道谷歌的“三驾马车”，最初是为它的搜索业务服务的。姑且不谈微软的搜索业务发展得怎样，但它需要建立类似“三驾马车”的基础架构，才能够支撑前端的搜索。 为此，它秘密启动了一个叫作 Cosmos（中文代号“宇宙”）的项目，也算是正式开始了和谷歌搜索业务的竞争，而这个时间几乎和 Hadoop 诞生的时间一致。

简单来说，Cosmos 就是微软的大数据平台。 2000 年时，微软利用垄断优势扼杀了硅谷企业 Netscape，从此就难以再融入硅谷的圈子了。所以，在 2007 年时，微软和硅谷的公司们格格不入，也无法同雅虎等公司共建 Hadoop 平台。经过权衡之后，微软决定自己创建一个这样的平台。

2007 年前后，微软硅谷研究院和必应搜索部门还维持着良好的合作关系，从排序算法，到底层基础架构，到数据中心的建设，微软研究院都参与了必应搜索系统的研发。在这段合作关系中，最为著名、重要的人物就是前文提到过的迈克尔 · 伊斯拉德（Michael Israd）。

Cosmos 最开始的目标是解决必应搜索如何存储互联网上所有数据的问题。简单地说，微软需要一个类似 GFS（谷歌文件系统）的文件系统，才能够备份互联网数据，并存储各种各样的日志文件。为了开发这个文件系统，当年微软召集了好几个牛人，包括 Cosmos 的第一任架构师。但是，这个架构师只在微软待了一年多，就因为政治斗争去了谷歌。

Cosmos 文件系统的架构并不是全新的，它在很大程度上遵循了谷歌文件系统的设计宗旨，因此它的入门文档就是谷歌文件系统的论文。说地更直接一点，Cosmos 是仿制了谷歌文件系统。

如果说 Cosmos 的文件系统有什么值得称道的地方，可能最值得一提的就是它的压缩算法。Cosmos 没有采用任何公开的压缩算法，而是使用了它的第一任架构师自己发明的压缩算法。从压缩的空间和解压缩的时间上来讲，这个算法都领先于当时市面上已有的压缩算法。

Cosmos 搭上文件系统后，很自然地就需要对数据进行处理了。当时正值迈克尔和必应的“蜜月期”，迈克尔很自然地推荐了自己的 Dryad，因此 Cosmos 上第一次出现了和谷歌很不一样的地方：Cosmos 的执行引擎是 Dryad 而并非 MapReduce。

然而，迈克尔在成功推销 Dryad 后，和必应的关系却越来越不好，具体原因已经无可查证。其中有一个是我认为比较靠谱的说法：Dryad 的 Bug 非常多，需要经常修复，但是迈克尔觉得产品已经推销出去了，修 Bug 就不是他的事情了；而必应认为迈克尔的产品出了问题，当然得他自己来修。

后来，必应为了让 Dryad 在 Cosmos 里稳定运行，花了很多精力做优化，最重要的优化是改写了 Dryad 里可能造成性能瓶颈的地方，结果这个优化却将 Dryad 改得“面目全非”，以至于 Cosmos、微软硅谷研究院，以及 HPC 的 Dryad 版本都不太一样了。

随着 Cosmos 项目的进行，Dryad 的弊端越来越多地显示出来，用户无法在 Dyrad 里面高效率地完成数据查询和分析任务，写程序就像是在写汇编。因此，Cosmos 急需在改良后的 Dryad 上再封装一层，提供一个高级查询语言，这时 SCOPE（Structured Computations Optimized for Parallel Execution）就登场了。

SCOPE 算得上是 Cosmos 区别于其他系统最大的地方， 对微软里面要使用 Cosmos 的人来说，SCOPE 无疑是他们和 Cosmos 打交道必须学会的查询语言。

SCOPE 最初是由微软雷德蒙德研究院的比尔 · 希尔夫（Bill Ramsey）发明的，但是随着微软雷德蒙德研究院另外一位重量级人物，如今阿里巴巴集团副总裁兼阿里云首席科学家周靖人的加入，SCOPE 变得不一般起来。

简单地说，如果 Dryad 是一个有向无环图的执行引擎，SCOPE 则是一个类似于 Pig 的高级数据流语言，但是它又在易用性和性能上和 Pig 不太一样。

在易用性上，SCOPE 具有以下特点。

它有一个强类型系统，完全兼容 C# 类型系统。虽然当时 C# 在微软外部名声不显，但在微软内部是第一开发语言。所以，SCOPE 选择了这个类型系统，自然而然增加了可用性。

它提供了大量高级的查询功能，比如支持写类似 SQL 的查询语句。

它还提供了类似 MapReduce 的扩展功能。

它和 C# 的整合做得很好。

而在性能上的不同，是 SCOPE 区别于其他系统的关键部分。SCOPE 的性能远远超过了 Hive，主要体现在以下两个方面：

SCOPE 使用了自动代码生成技术，可以针对每个查询直接生成 C++ 代码。这样做虽然增加了编译时间，但是查询速度要快很多。因为编译只会进行一次，而查询速度的提升涉及了每条记录的查询，所以对于需要大量时间进行大规模数据处理的情况，这个自动代码生成技术为 SCOPE 提速很多。

SCOPE 的查询优化做得非常好，而其他很多系统不具备这个创新性的功能。之所以 SCOPE 可以实现这个创新，是因为它基于 Dryad 可以很灵活地生成图，而不必局限于 MapReduce。

Cosmos 在必应取得成功后，被迅速应用到微软的其他业务部门，包括 Windows、Xbox、Office365 等等。

Cosmos 的队伍在几年内迅速膨胀，阵容也非常强大。它的最高领导人是微软的 VP 或者院士，二线经理都是微软合伙人，一线经理也得达到首席经理的级别，而且其他成员在微软的职务也都非常高。这样的高配，至今我还没在微软的其他部门见过。

Cosmos 后来又开始做流计算和交互式查询方面的查询引擎，这两个项目取得了一些成绩，但与 Cosmos 其他项目的成绩比起来还是要差一些。

2013 年，在史蒂夫倡导的“同一个微软”（One Microsoft）的大重组中，微软将 Cosmos 从必应分了出去，把它合并进了云计算和企业事业部的数据处理部门。这次合并后，必应搜索部门丧失了对 Cosmos 项目的主导权，而新东家对 Cosmos 的未来看法不同。

未来一年多的时间里，Cosmos 的队伍经历了成立以来最大的波折。Cosmos 团队人员纷纷出走，最终负责 Cosmos 核心内容的成员各奔东西，我也在那个时候离开了微软。

很难说“同一个微软”的理念是对是错，但有一点可以肯定，调整后 Cosmos 的发展停滞了。微软必应的大数据故事，也就此告一段落。

104 | 微软的大数据发展史：Azure的大数据发展

一、HDInsight：一个云端 Hadoop 版本

Azure 是微软云计算的品牌，而云计算是给客户提供服务的。所以，微软云计算平台的大数据发展方式，与其他解决内部需求的项目不同，最初主要围绕 Hadoop 生态圈展开。

Hadoop 诞生时，没有考虑过 Windows 上稳定运行的问题，因为做 Hadoop 的企业是雅虎、Facebook、LinkedIn 等湾区互联网企业，这些企业都用免费的 Linux，不用昂贵的 Windows，它们没必要考虑 Hadoop 在 Windows 下运行的问题。

但是，Hadoop 的壮大让微软感受到了危机。如果每个使用 Hadoop 的企业都用 Linux 了，数据就会被存到 Linux 里，各种应用服务也有可能就渐渐转向 Linux。

微软担心大数据系统的出现和普及，尤其是 Hadoop 生态圈的壮大，会威胁到 Windows 的销售，导致 Windows 服务器的业务下降。因此微软云计算部门选择了和 Hortonworks 合作，把 Hadoop 在 Windows 上的稳定运行当作头等大事对待。

微软云计算部门和 Hortonworks 对接的，是微软内部负责研发一个叫作 HDInsight 的云端 Hadoop 版本的团队。这个团队有两大任务：其一是和 Hortonworks 一起，实现 Hadoop 在 Windows 上的稳定运行；其二是为微软提供云端的 Hadoop 版本，也就是 HDInsight。

从微软给这个团队定义的任务出发，HDInsight 团队很好地完成了这两个任务。但是 HDInsight 有一个比较大的问题：性能差。简单来说就是，HDInsight 在对接 Hadoop 文件系统和微软的云存储 Azure Blob Store 时，对接得不是很高效，因此 HDInsight 的运行效率很低。

HDInsight 作为云端的产品，不但对外推广，也在内部大量寻找用户，但是因为性能问题内部用户寥寥无几，没有部门愿意买单。

我在上一篇文章中提到过，必应部门做了一个数据分析平台 Cosmos。这个平台和 HDInsight 比起来，优势主要就体现在性能上。而且，Cosmos 作为数据分析工具，只要能分析数据就好，不需要考虑是不是兼容 Hadoop。因此，Cosmos 在和 HDInsight 的对标中，除了一些政治因素外，其他方面鲜有败绩。

二、 Azure Data Lake 的诞生

很长一段时间里，HDInsight 和 Cosmos 在微软内部都是竞争对手，双方都希望微软的各大部门采用自己的平台，然而 HDInsight 因为性能问题每战必输。

而在 Cosmos 被合并到云计算部门后，这两个产品同处在了一个组织下面，输赢不再重要，竞争关系也不复存在了。但是因为长期竞争的关系，两个团队私下并不和谐。

Cosmos 被重组到云计算部门后，微软聘请了著名的数据库领域的专家，前威斯康辛大学教授、前雅虎副总裁拉 · 罗摩克里希纳恩（Raghu Ramakrishnan）领导这个团队。为什么聘请这个人，因为云计算部门想做一款新产品，我们姑且简单地理解为是做一款面向外部客户的 Cosmos 吧。

这个新的团队领导认为，对外服务的 Cosmos 是一款可以连接和处理 Azure 上所有数据源的数据查询引擎。因为他的这个想法，就需要对 Cosmos 做伤筋动骨的改动。

这样大的改动只获得了一部分人的支持，这些人得到了升迁和资源。而持反对意见的人，慢慢淡出了权力中心，陆续离开微软，我也正是在那个时候去了 Tableau。

然而，这个 Cosmos 新版本的开发难度远远超出了他的心理预期，交付日期一拖再拖。2016 年，这个产品在延期两年后终于以 Azure Data Lake 这个名字发布了。

无论微软内部和外部，这个团队都极力推动这款产品，但买账的人并不多。微软内部大部分选择了老版本的 Cosmos 不肯搬迁，在外部也只有沃尔玛买单。为什么会是这样一个结果呢？

这个系统失败的原因有很多，在我看来主要有以下两点。

用户需要重新学习一种叫作 U-SQL 的语言，才能充分发挥这个系统的性能。U-SQL 其实是 SCOPE 的改造版，但改造得不伦不类。为什么这么说？首先是 SCOPE 语言很灵活，但 U-SQL 却很死板。其次是 SCOPE 在数据类型上向 C# 兼容，而 U-SQL 却决定一半的地方兼容 SQL，另外一些场景兼容 C#，兼容规则因此搞得非常复杂。

这个系统和 C# 紧紧地绑定在一起，而 Hadoop 生态圈完全基于 Java，于是鲜有用户愿意尝试这个系统。

三、大数据平台 CosmosDB

云计算部门的另外一个大数据平台是 DocumentDB，它是市面上很少见的可以和 MongoDB 竞争的产品。有关 DocumenDB 的功能分析，我在之前的文章里已经讲过。

DocumentDB 在后来的一次升级中被改名为 CosmosDB。这次升级的主要目的是把数据模型从 MongoDB 一种提升到了若干种，包括 MongoDB 的半结构化数据、图数据库等，从而使 CosmosDB 能够更灵活地支持不同的应用。

CosmosDB 推出时，市面上还找不到同类竞品。当然，这个说法其实不完全准确，因为开源社区在 2012 年曾经有一个叫作 FoundationDB 的项目，和 CosmosDB 的做法很像，底层是统一的存储方式，上面支持不同的数据模型。但是 FoundationDB 被苹果收购之后就不再开源，一直到 2018 年 5 月这才重新开源出来。这种产品的独特性给了微软一个很好的市场切入点。

微软的云计算部门在 CosmosDB 上投入相当大。作为 MongoDB 的竞品，CosmosDB 也表现出了良好的性能和扩展性，并解决了 MongoDB 长期以来为人诟病的安全问题。因此，CosmosDB 发布之后业务量一直迅猛增长，最终成了微软大数据服务里面唯一的亮点。又因为这是一个只在 Azure 上发售的服务，一定程度上也给 Azure 带来了不少的流量。

在 2018 年 5 月刚结束的年度微软开发者大会（Microsoft Build）上，CosmosDB 作为大数据领域唯一被大会主题报告提及的业务，展示了非常靓丽的业绩。而且，微软今年又为 CosmosDB 增加了全球多节点同时写入的功能。这一切都说明，CosmosDB 业已成为微软云端大数据产品线上最为耀眼的一款产品。

总体上来说，微软云计算部门的大数据之路：无论是拥抱开源的 HDInsight，还是自己努力研发的 Azure Data Lake，又或者是具备独特地位的 CosmosDB，投入都是巨大的。

但目前来看，只有 CosmosDB 既具有特色又很成功，其他产品就不过尔尔了。HDInsight 的性能问题，Azure Data Lake 的定位问题，都是微软云计算部门大数据上表现欠佳的地方。

在大数据时代，微软不可谓不努力，但是产品的表现参差不齐，没有表现出一个曾经的软件帝国的创造力和统治力。所以，一个公司如果成为时代的追随者，是很难在产业中有统治地位的。CosmosDB 是这些产品里少有的亮点，一方面是因为解决了客户的实际需求，一方面是产品有独特的竞争优势。

因此，我们可以看到，在大数据时代，创新，尤其是解决实际需求的创新，依然是一个公司确立行业优势最重要的因素。

105 | 亚马逊的大数据故事：从先驱者到插管吸血开源

全球的互联网大公司里面，如果说哪家公司最有争议性，亚马逊肯定是其中之一。在大数据发展历程中，亚马逊扮演的角色相当复杂，既曾是先驱者，也曾作为“吸血者”插管吸血开源社区。

此外，亚马逊不仅充分利用 Hadoop 生态圈壮大了自己，而且推出了一些特色化服务。亚马逊的大数据发展比较复杂，它既有对大数据发展作出里程碑式贡献的一面，也有利用了大数据圈的技术大量“插管吸血”却并不回馈社区的一面。 今天，我们一起来看看亚马逊的大数据故事。

Dynamo：NoSQL 的先驱之一

除了谷歌，其他公司（比如微软）也或多或少对于大数据时代的发展有一些特色贡献。但只有亚马逊的这篇名为《Dyanmo：亚马逊的高可用键值存储》（Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store）的论文，是唯一一篇可以和谷歌“三驾马车”并驾齐驱，具有同样影响力的论文。 这篇论文发表于 2007 年的操作系统顶级会议 SOSP 上，它们共同开启了大数据时代。

在 2017 年上海举办的 SOSP 会议上，这篇论文荣获了 SIGOPS 名人堂奖（Hall of Fame Award, HoF）。这是操作系统领域里面的大奖，专门用来表彰那些发表 10 年以上，对业界产生了深远影响的论文。

Dynamo 和 BigTable 功能上很像，也是一个 NoSQL。但是两者在实现方式上非常不一样。简单来说，BigTable 基于排序来实现的 ，而 Dynamo 则基于哈希去实现，当然技术细节不在本文的探讨范围之内。但是，值得注意的是，亚马逊第一次给大家展现了一个全新的键值存储系统（Key-Value Store）是怎么实现的。

Dynamo 也有开源的产品实现，即 Cassandra。Cassandra 先由 Facebook 开发并开源，后期则由 DataStax 公司维护。亚马逊 AWS 把 Dynamo 以 DynamoDB 的名字推出来给客户使用，现在 DynamoDB 是 AWS 历史最为悠久、用户量最大的产品之一。

Dynamo 论文发表之后，据说在亚马逊内部掀起了轩然大波。很重要的一个原因是，亚马逊传统上是不发表自己的核心技术的。 所以虽然说亚马逊有全世界最好的编译和软件部署系统阿波罗（Apollo）和最好的版本控制系统巴西（Brazil），但是外界对于亚马逊到底是怎么实现这些东西的并不知晓。

谷歌也在一定程度上奉行这个策略，但是要好一些。比如说，谷歌虽然公布了“三驾马车”，但那是在技术成熟，下一代产品基本就位的时候才公布上一代产品的。至于谷歌最核心的基于容器的调度系统，则有十余年一直被当作核心机密。直到 2015 年，因为 Docker 已经大行其道了才公开。

而亚马逊基本上是完全不公布的政策，而 Dynamo 显然打破了这个规则。有传言贝佐斯对于 Dynamo 团队发表这篇论文，导致亚马逊核心技术泄露表达了强烈不满。这个传言真假不得而知，但是不管怎样，我们能够看到亚马逊后来在核心技术论文发表方面，又小心翼翼起来。

Elastic MapReduce

如果说 Dynamo 和后来商业化的 DynamoDB 是亚马逊带给整个大数据领域不可磨灭的贡献，亚马逊作为大数据的“先驱者”也因为这篇论文而名垂青史了，Elastic MapReduce 这个云端产品带给亚马逊的则是滚滚财富。

伴随着 Hadoop 生态系统的成熟，很多围绕这个生态圈的创业公司诞生了，这包括后来很著名的 Hadoop 三大发行商：Cloudera、Hortonworks 和 MapR。亚马逊作为一个云厂商，也进入了这个市场，它推出的产品叫作 Elastic MapReduce。

在如何对待开源产品这个事情上，我们必须说，亚马逊和其他公司有很大不同。其他公司不论出于什么样的目的，都或多或少对开源产品本身做出了很大的贡献。Hadoop 的三大发行商在很大程度上维护了 Hadoop 基础架构的开发，Cloudera 和 Hortonworks 一度是 Pig 和 Hive 最重要的维护者。各大社交媒体公司也纷纷开源了很多自己的系统，来丰富整个生态圈。这些公司都对 Hadoop 核心代码做出了很多贡献。

但是亚马逊对于整个 Hadoop 生态圈的贡献，除了如何去连接它自己的云服务（比如 S3）以外，善乏可陈。亚马逊做的事情，典型的做法就是把已成熟的开源社区产品拿过来，在内部做二次开发，以便能够在亚马逊的云端很好得运行。然后，就没有然后了。亚马逊并不会给开源社区贡献自己的核心代码。

一方面来说，因为 Hadoop 生态圈本身就意味着对机器资源的大规模消耗。所以任何使用 Hadoop 的人，在亚马逊的 AWS 服务上，都必然会支付不菲的金钱。因此，亚马逊的 AWS 得到了快速发展。

另外一方面，S3 本身就是世界上最大的存储服务，无数公司把数据存储在 S3 里。AWS 的 Elastic MapReduce 可以有效整合 S3 的数据读写，这也让用户更加离不开 AWS 这个生态圈。

如果我们回过头来看，整个大数据历史的发展中，如果说哪个公司最得利，没有任何一家公司比得上亚马逊的，大数据的发展很大程度上也是亚马逊云计算业务的发展过程。那么，亚马逊对开源的贡献是什么呢？对 Hadoop 生态圈的贡献又是什么？或许，在这一点上还是未来值得思考和期待的事情吧。

有关亚马逊的大数据先驱者和“插管吸血”开源社区的故事就讲到这里了。亲爱的读者，你觉得这种状态是 Hadoop 开源社区错了，被亚马逊“合理利用”了呢？还是亚马逊本身的做法值得商榷呢？

106 | 亚马逊的大数据故事：创新和拿来并存的云服务

随着大数据的发展，数据处理变得越来越重要，亚马逊的云端数据处理和分析服务也逐渐多起来。亚马逊的这些服务，除去已经提到的 DynamoDB 和 Elastic MapReduce，还有很多。它们的来源大致分为两种：一种是自己开发的，另外一种则是拿开源的包装一下。今天我们就来看一看这些服务。

Redshift

Redshift 是亚马逊比较早的一个基于云的数据仓库系统。Redshift 是一个兼容 PostgreSQL 8.0.2 版本的数据仓库系统，前端对 SQL 语言的解析复用了 PostgreSQL 8.0.2 版本的源代码，后端最初是基于一家亚马逊投资的公司 ParAccel 的并行数据仓库处理技术。Redshift 在 2012 年以 Beta 版发布，2013 年 2 月正式亮相。

Redshift 无疑是亚马逊最为成功的数据处理云服务之一，或许我们都不需要加“之一”这种说法。Redshift 自诞生开始就受到了中小型企业的欢迎，很多大型企业（比如 Airbnb）也一度使用它。

Redshift 到底有多牛？证据之一，在 2017 年的年度大会 OpenWorld 上，Oracle 创始人拉里 · 埃里森（Larry Elison）在发表主题演讲时，把 Redshift 作为 Oracle 的唯一对标的产品进行了比较。Oracle 在数据库领域的建树，决定了任何一个被 Oracle 作为敌人对待的人，都是在这个领域里面取得了相当成就的。这一次，Redshift 终于“荣幸”地成为了“靶子”。

Redshift 这款产品，长久以来都有自己独立的数据存储方式，用户需要从其他地方把数据导入 Redshift 才可以使用。2017 年 4 月，亚马逊发布了叫作 Redshift Spectrum 的新功能，从而允许 Redshift 直接访问存储在 S3 上的文件。

这个新发布的功能，给业界带来了相当大的震撼。结合亚马逊 S3 存储的无敌和 Redshift 的查询功能，这进一步强化了亚马逊在云端数据处理上的能力。

Redshift 在市场上最大的竞争对手是 Snowflake，这是一家云端弹性数据仓库的创业公司。有关 Snowflake 的故事，我会单独介绍。

Aurora

Aurora 是亚马逊推出的第二个数据库云端服务，2014 年底推出。如果说 Redshift 是服务于数据仓库和数据分析的，Aurora 主要是亚马逊用于事务处理的服务。

Aurora 和 MySQL 5.6 版本兼容，其存储引擎和 InnoDB 兼容。2017 年的时候，亚马逊又推出了和 PostgreSQL 兼容的 Aurora 数据库。这样一来，两大开源数据库都兼容了。

Aurora 是亚马逊另外一款在云端受欢迎的数据库。亚马逊自己公布的数据显示，Aurora 的性能比传统 MySQL 要快 5 倍，性能提升主要是源于亚马逊自己设计的，属于商业机密的基于 SSD 的存储结构。

Aurora 团队在 2017 年发表了一篇论文，介绍了 Aurora 的实现细节。其中最为创新的地方在于计算引擎往存储层写入东西的时候，可以做得非常轻量级，只需要把日志文件记录传下去就好，文件系统本身实现了对数据的整理和冗余的保证。

结合 Aurora 和 Redshift，亚马逊拥有了关于数据仓库和事务处理全方位的解决方案，这也让它在云端数据库领域越发显得有竞争力。

Athena

Athena 是亚马逊的一个查询服务，它允许用户直接查询存储在 S3 中的数据。和 Redshift 以及 Aurora 不同，Athena 是 Serverless 架构的，这个服务可以按照计算的需要自动起虚拟机，就能够进行查询。用户不再需要显式的起虚拟机，大大的方便了用户的使用体验。

此外，它与 Aurora 以及 Redshift 还有一点不一样，Athena 是一个拿来主义的产物。它基于开源项目 Presto，这个项目在 Facebook、Airbnb、京东等很多公司都被广泛使用。实际上，按照公布的信息来看，Redshift Spectrum 也是基于 Presto 的技术。

亚马逊当然是对 Presto 进行了很多的改进。但是以亚马逊一贯的作风，这些改进并没有被重新贡献回开源社区。所以指望亚马逊在从开源吸血的时候能够反馈社会，可能过于乐观。

Kinesis

Kinesis 是亚马逊平台上另外一款重要的产品，它主要针对的是对流数据的导入和分析。从某种程度上来讲，Kinesis 平台对应的开源产品是 Kafka。这一次，亚马逊选择了不用 Kafka，而是自己开发一套具有竞争意义的产品。

这是一个我不太理解的决定。因为 Kafka 在开源社区里面是质量挺高的一款软件，它的用途也很广泛，充分被人证实了是靠谱的选择。亚马逊这个非常擅长“拿来主义”的公司，这次竟然选择了自己去建一个系统。

我后来注意到，这个团队的主管人员是微软里面早年做流计算平台出身的。我想可能这位主管人员觉得，自己的经验搭建一个新产品可能会比 Kafka 更成熟更先进。至于实际效果，我们还需要时间去验证。

但是不管怎样，作为在 AWS 上流计算的唯一选择，Kinesis 推出以来还是吸引了不少用户。这个产品无论如何，结果都应该不会太差。只要 AWS 本身表现可以的话，流计算总是有需求的。

Glue

Glue 是亚马逊 2017 年最新推出来的云计算服务。它的主要目标是 ETL，ETL 是数据管理整个生态周期中很重要的一环。以前用户需要把数据导入 Redshift 之类的数据库时，需要自己去写 ETL 的管道（pipeline），这无疑非常不方便。

Glue 的推出是亚马逊想要弥补这块市场缺失必然的一步。至于为什么到 2017 年才提上日程，我想数据处理的产品，核心的还是在数据处理，而数据的导入，很多用户有自己成熟的解决方案，其优先级到底有多高不好说。

QuickSight

严格讲，QuickSight 不是一个数据处理分析工具，而是一个数据可视化服务，主要的服务对象是商业智能仪表盘（BI dashboard）。

亚马逊主推的 QuickSight 和传统的 BI 领导者比起来，还有很多的问题，比如说功能上比较单一。但是它主要的优点是成本低廉，又和亚马逊云端的其他产品紧密集成。所以对于中小企业，不需要太复杂 BI 功能的，这是一个很好的选择。

我们可以看到，亚马逊在云端已经构建了非常完善的大数据处理生态圈，这其中既有开源的，又有自己构建的，这个生态圈足以让亚马逊对任何一个传统的和云端数据处理的提供者展开竞争。

亚马逊在整个大数据的发展历程里，通过 Dynamo 产品给大数据的发展作出了巨大贡献，也体现了一个业界领先企业的创新能力。很多其他的产品，也展现出了亚马逊良好的创新能力。

但是亚马逊从 Hadoop 开源社区获得了很多的便利，却不愿意把自己的改进反馈给开源社区，实际上这种做法动摇了开源社区良性发展的基础，树立了一个坏榜样。所以对于亚马逊在大数据发展过程中的功与过，我们只能以一种很复杂的态度去看待，无法一言以蔽之。

107 | 阿里巴巴的大数据故事：数据分析平台发展史

阿里巴巴是国内最早开始做大数据的公司，也是国内最早开始做云计算的公司。阿里巴巴的数据分析平台非常齐全，今天我带大家看一看阿里巴巴的大数据发展历史。我们首先看看数据分析平台方面的发展。

MaxCompute

阿里巴巴作为国内最大的互联网公司之一，也需要一个大数据分析平台。阿里巴巴发展大数据平台，走了两条路：一部分业务用的是开源的 Hadoop，另外一部分则用了自己研发的平台。这个自己研发的平台最初叫 ODPS，也就是现在的 MaxCompute。

阿里巴巴的平台研发，时间上比微软、谷歌或者雅虎起步的时候稍微晚了一点。这个平台最初主要做法是前端和 Hive 兼容，使用了 Hive 的语法，后端从查询优化到查询的执行，到数据的存储都是自己开发的。当时负责开发的是徐常亮。

平台的开发一开始并不顺利。但是通过几年的磨合，这个平台也开发得有模有样了，和阿里内部使用开源 Hadoop 的组并驾齐驱。到后来，很多阿里内部业务都泡在了 MaxCompute 上。当然，阿里巴巴的 MapReduce 叫作 E-MapReduce，至今依然是阿里云支持的服务之一。

MaxCompute 在 2015 年迎来了一次大换血。当时微软 Cosmos 部门负责 SCOPE 开发的领导，微软合伙人之一的周靖人加盟阿里云，成为阿里的副总裁兼首席科学家，MaxCompute 成为了他手下负责的方向之一。

此后随着曾在微软 SCOPE 队伍里的中国人的加盟，MaxCompute 的负责人换成了微软来的关涛，同时加盟的还有后来 MaxCompute 的总架构师林伟。这群新来的人对 MaxCompute 的整个框架做了很大的改动，让整个框架更加得模块化。在 2017 年的时候，MaxCompute 第 2 版也顺利发布了。

目前阿里巴巴内部的很多数据分析任务都跑在 MaxCompute 上。这也是就我所知除去谷歌和微软以外，全球第三家不基于 Hadoop 生态圈，而是基于自己开发的系统做大数据分析的公司。

OceanBase

OceanBase 是另外一个非常重要的产品，严格一点来说它属于蚂蚁金服集团。OceanBase 是阿里巴巴集团的新一代分布式金融关系数据库，主要面向对象是蚂蚁金服集团内部的各种金融业务。

阿里巴巴公司建立的早期，业务主要跑在 Oracle 的数据库上。但是随着时间的推移，Oracle 数据库越发无法支撑阿里巴巴的业务规模，而 Oracle 的昂贵价格也让阿里巴巴的运营成本居高不下，这就有了用自己的软件代替 Oracle 数据库的想法。

阳振坤老师是 OceanBase 项目的负责人。根据 2017 年财富排行榜公布的信息，他的目前身价是 70 亿元。但是阳老师至今依然领导 OceanBase 的工作，为理想而奋斗。

OceanBase 起始于 2009 年，最初是支付宝钱包项目的一个子模块。后来 OceanBase 独立出来，慢慢做成了一个通用的数据库系统，并被用到了蚂蚁金服集团各个不同的项目上。2014 年的 OceanBase 是第一个稳定版本，还一度开源过。但是那个时候的 OceanBase 有一个问题，数据写入时只能从一个节点写入，会造成写操作的瓶颈。

伴随蚂蚁金服业务规模的扩张，这个问题导致 OceanBase 在很多项目上成为瓶颈。2014 年开始研发的新版本最终将这个问题解决掉了。2017 年的时候，按照蚂蚁金服集团非官方的说法，OceanBase 已经全面取代了 Oracle，成为蚂蚁金服主要业务的、唯一的数据库平台。

PolarDB

阿里巴巴早年大量使用 Oracle，所以培养出了中国最早的一批 Oracle 高手。但是阿里巴巴也是大量使用 MySQL 的，所以集团内部也培养出了第一批 MySQL 的高手。

以俞峰为首的团队是阿里巴巴内部对 MySQL 最为精通的团队之一。这个团队对 MySQL 进行了大量改良，使之支持了阿里巴巴的很多业务，其核心业务主要是在非金融方面。包括 MySQL 的两地三中心主从备份的版本，都是从这个团队里出来的。

2017 年正式发布的 PolarDB，是这个团队把这种 MySQL 的认知发扬光大以后最新的云端产品。如果要对标业界的产品，那么最合适的应该是亚马逊的 Aurora。但是从技术层面上来说，PolarDB 和 Aurora 有很多不一样的地方。

PolarDB 兼容 MySQL 的 API，后端则通过最新的硬件和软件相结合的方式，使性能达到了 MySQL 的 10 倍，同时还可以有效地处理大量的并发请求。这个系统无疑代表了阿里巴巴大数据方面一个很高的里程碑。

当然，在阿里巴巴旗下的数据分析平台，还不只这几个。比如说，阿里巴巴有 HybridDB for Postgress，我们可以认为这是类似亚马逊 Redshift 的产品。此外，阿里巴巴还有对主要的 NoSQL 开源产品的支持，比如说 MongoDB、Redis。这些产品都在 ApsaraDB 的品牌下。

重叠的功能

每次我面对阿里巴巴的产品时，都有一个很大的困惑。这些产品看起来是阿里巴巴内部不同的团队独立开发出来的，然后它们作为不同的产品出现在大家面前。

比如说，到今天如果要我在 OceanBase 和 PolarDB 之间给用户推荐一下，我会不知如何决策。因为从功能上看，这两者都是做事务处理的数据库。从宣传上看，两者都很牛，都支持了双十一，当然是在不同的业务上。

这种困惑并非只有我有，知乎上类似的问题很多，各种回答也是众说纷纭，有时候项目负责人也会亲自上场回答问题。但是看完答案， 我的困惑更多了。在阿里巴巴发展的不同时期，不同的团队开发了功能类似的产品，这很正常。但是如果这些产品都一股脑儿摆在用户面前让用户挑选的话，商业上就不知道怎么评价了。

108 | 阿里巴巴的大数据故事：流计算引擎发展史

在阿里巴巴的发展过程中，流数据处理一直是业务中很重要的一部分。和数据分析平台不一样，阿里巴巴内部的流数据处理平台有很多套。

在阿里巴巴的流数据发展历程里，有两个著名的流引擎 JStorm 和 Blink 依然还在产生着深远的影响。这种影响并不仅仅在阿里巴巴集团的内部，并且扩散到了全球的开源世界。比起其他用于集团内部的流计算引擎，它们更被人所熟知，今天我们就来重点分析一下这两个流计算引擎的发展。

我们先来说说 Storm 和 JStorm

Storm 是被 Twitter 收购以后才开源出来的流计算引擎。阿里巴巴集团是在封仲淹带领的团队下才开始使用 Storm 的。

我在之前讲 Storm 的时候说过，这种流计算引擎是用一种比较小众的函数式编程语言 Clojure 开发出来的。国内的 Clojure 专家屈指可数，因此阿里巴巴使用 Storm 时遇到了很多的问题。

毕竟有些时候需要去增加或者改变一些功能，而这也就意味着需要对系统进行改进或者定制，但是 Clojure 语言十分小众，懂这种编程语言的人尚且不多，更不用说专业去修改了，所以，这些都决定了这种工作非常难以展开。

鉴于 Storm 十分难以改进和定制，又是当时开源世界里最成熟的流计算引擎。于是，从 2012 年开始，阿里巴巴决定用 Java 对 Storm 进行重写，这就是 JStorm 项目的由来。

按照封仲淹的观点来说，JStorm 就是 Storm 二次开发的产物。它可以让用户无缝地从 Storm 迁移到 JStorm。

阿里巴巴选择用 Java 进行开发，这让开发进度明显加快。而且，源于阿里巴巴的应用规模、对数据实时性等种种要求，团队对 JStorm 也进行了很多的优化。可以这么说，JStorm 的出现，解决了 Storm 存在的很多问题。

2015 年 11 月 19 日，阿里巴巴集团正式向 Apache 基金会捐赠了 JStorm。JStorm 成为了 Apache Storm 下面的一个子项目，并在 Apache 基金会里继续孵化。

那段时间，JStorm 的作者们对于开源表现出非常大的积极性。封仲淹那时也表示，整个社区的 Storm 2.0 会基于阿里巴巴的 JStorm，用 Java 语言进行开发。

然而世事无常，JStorm 在 Apache 的孵化器里待了快两年，依然没有成为 Apache 基金会的顶级项目。而 Storm2.0 这个以阿里巴巴 JStorm 为主的开发项目更是连影子都没有见到。

对于此事，我非常好奇，但并不真正知晓其答案。只是有次听到一个 Apache 圈内人士聊到过，说阿里巴巴和 Storm 社区之间似乎有了矛盾。

再来说说 Flink 和 Blink

Flink 是德国柏林工业大学设计的一个流计算引擎，现在是 Apache 的顶级开源项目。Flink 这个引擎从模型的角度来看是非常先进的，但是在工程实现上却相对薄弱一些。

Flink 也被阿里巴巴集团用到了自己的生产环境中，项目的领导者是曾经在微软 SQL Server 组以及 Facebook 都待过的数据库专家蒋晓伟（花名“量仔”）。

他在接受采访时表示，在 Spark 和 Flink 这两个引擎中，Flink 的设计理念更为先进一些，也更符合阿里巴巴对流计算引擎的要求，这恰恰也是他的团队选择这个引擎的原因。

当然，阿里巴巴集团并没有把 Flink 拿来直接使用，而是对 Flink 进行了大量的、全方位的改造，不仅提高了 Flink 的性能，而且改进了不少功能。这个项目在阿里巴巴内部叫作 Blink，是阿里巴巴集团内部很多业务的流处理引擎，其重要地位可见一斑。

Blink 目前还未开源，但在与社区的合作上，Blink 团队和 Flink 的开发者之间保持了更为友好的关系。Flink 的开发团队多次在公开场合感谢 Blink 团队对 Flink 项目的贡献，Blink 团队也把很多功能都反馈到了 Flink 的代码库里。

为什么 JStorm 和 Blink 同为由阿里巴巴主导的，针对 Apache 已有项目改良的产物，却在和开源社区的互动以及对开源社区的影响方面有着不同的结果。我想，这其中大概有几方面的原因。

首先，Flink 是后起之秀，又来自德国，还是从学校里出来的。在 Flink 流进市场的时候，北美的主要互联网企业要么已经使用了自研的流计算引擎，要么已经基于开源的流计算引擎开展了业务，不太可能短期内更新流计算引擎到 Flink，所以 Flink 本身就需要大客户的支撑，阿里巴巴的出现恰逢其时。

其次是 Flink 团队和阿里巴巴团队的互补性比较强。前者理论基础好，但是没有工业界的开发经验，后者工业界开发经验却很足，这也就让双方的合作有了基础。

最后，也可能是最重要的一点就是，这还是一个面子问题。JStorm 的做法是把 Storm 的整个代码库用另外一个语言完全重写了一遍，这无疑是一种比较得罪人的做法。而 Blink 在贡献回自己的代码时，是在 Flink 原有代码基础上改的，并且改动时也和 Flink 的人做了仔细协商。我想，也许就是这两种不同的合作态度，决定了两个项目的不同结果。

除了这两个流计算引擎以外，阿里巴巴内部还有其他一些流计算引擎（包括 Max Compute 组自己开发的，一个完全和开源社区无关的流计算引擎），但是这些引擎公开的消息很少，我就算是有心想研究它们，却也不知道从何下手了。

不过最新消息称，经过多年不同引擎之间的内部 PK，阿里巴巴在 2018 年终于确定了：未来 Blink 会是阿里巴巴集团统一的流计算引擎。

JStorm 和其他的流计算引擎上的业务都会慢慢迁移过来，最终整个公司的所有流计算引擎的开发和维护资源都会集中到 Blink 上。这也是阿里巴巴集团内部第一次有某种数据处理产品“一统江山”。

两个流计算引擎和开源社区的交流的不同结局告诉我们，和开源社区打交道，仅仅是提供自认为更加厉害的代码给开源社区是远远不够的。尤其是贡献代码的同时却没有给予社区主要贡献者足够的尊重，往往会让事情往坏的方向发展。和社区的合作需要大量持续的互动和交流，以及对社区主要贡献者的尊重。

109 | 大公司的大数据战略得失：自建轮子成本高

介绍完主流大公司的大数据战略，我们来分析一下这些公司的状况。大体来说，我们可以把这些公司分成两类：一类是自己造轮子的，另一类是在 Hadoop 生态圈里面抱团取暖的。前者主要有三个公司：谷歌、微软和阿里巴巴，后者就是其他我们耳熟能详的大公司了。今天我们就来聊聊自己造轮子的公司。

谷歌自建轮子是一件可以理解的事情，“三驾马车”的出现才真正把人类带入了大数据时代。毕竟没有谷歌就没有大数据，更不会存在“某个软硬件体系可以低成本高效率地解决整个互联网数据的分析和存储”的事情。可以不夸张地说，它的前方基本一片空白，于是在“自建轮子”这件事上，谷歌没有多少选择权。

谷歌的目标是做世界上最好的搜索引擎，因此它需要大数据相关的基础架构。没有这套东西，就没有谷歌这个搜索引擎，有了这套东西，才能继续把搜索做下去。至于这个东西需要消耗多少成本，对谷歌来说都是没有办法的事儿。

更为重要的是，大数据这个概念，以及和这个概念相关的一切技术架构，在谷歌开始发明之前都是不存在。所以谷歌只能选择从无到有自建轮子开发大数据的基础架构。

不过从另一个角度来说，从无到有地把这一套东西搭起来，这无疑也是谷歌对全世界最大的贡献。

至于微软为什么要建设自己的轮子，原因也并不复杂。在微软大规模投钱进入搜索领域的时候，谷歌已经发明了自己的轮子，但是市面上公开的轮子，那个叫 Hadoop 的东西，还非常简陋不好用。

那个年代的微软很傲娇，对待开源相当抵制。看不起 Hadoop 这个在当时看来像是玩具一样的东西，更不要说 Hadoop 又是以微软特别讨厌的 Java 语言开发的。

于是，对于微软来说选择也不多。Hadoop 不可用，谷歌的东西不可得，而微软又非要在那个时间点把搜索做起来，就只能自己搭了。

那时候呢，微软对自己的技术实力、人才储备以及资金都很有信心，所以选择自建轮子时的底气我们是可以想象的。不过，当时的微软是否过度自信了，那就是另外一个问题了。

阿里巴巴是我知道的，第三个自己搭建轮子的公司，它的 MaxCompute 系统，原来叫作 ODPS。

阿里巴巴的系统对于远在美国的我来说更陌生一些。至于为什么阿里巴巴会自己搭建系统，原因我也不是特别清楚，但基本上也不外乎是“开源系统不可用，无意去共建开源系统抱团取暖，又对自己的技术实力、人才储备以及资金有信心”这些原因吧。

但话又说回来，自建轮子是一件非常不容易的事情，特别是当自建轮子的公司希望有所创新，而不是亦步亦趋盲目模仿的时候。

谷歌的不易我们可想而知，从无到有地把东西发明出来，离不开谷歌天才般工程师们的贡献，比如我们现在耳熟能详的杰夫·迪恩（Jeff Dean）就是其中的一员。

有了谷歌的先驱以后，Hadoop 采取的方式是亦步亦趋模仿谷歌的论文；但是 Hadoop 的产品并不好，和谷歌的系统不能比，至今也依然有很多为人诟病的地方。

微软在建设 Cosmos 的时候，和 Hadoop 的做法挺不一样的。Cosmos 是微软投入极其巨大的一个项目，它的投入主要体现在两方面。

一是 Cosmos 的开发团队集中了微软内部各个技术领域的专家精英，涉及了分布式系统，存储，压缩，分布式数据处理，查询优化等多个领域。

二是为了运营 Cosmos，微软投入了好多个数据中心，总机器容量超过 10 万台；而这些机器平均在三年内就会被淘汰。由此可见，为了开发和运营 Cosmos，微软可谓不计血本。

除此之外，为了让 Cosmos 这个产品成熟起来，微软冒了很多风险，也付出了巨大的代价。这些代价和风险体现在两方面。

一方面体现在 Cosmos 系统早期对计算机资源的巨大浪费。在 Cosmos 的早期，由于系统本身开发成熟度不够，于是系统对计算机资源（包括内存、CPU 和网络）的使用都不是最优的，很多时候甚至有效利用率连 50% 都不到。这些被浪费的资源可谓非常巨大。

另外一个方面，为了帮助 Cosmos 早日成熟。必应搜索引擎在 Cosmos 还不够完善的早期阶段，就把很多核心业务从相对稳定的 SQL Server 集群上迁移到 Cosmos 上来，让业务承受巨大风险，和 Cosmos 一起成长和成熟。

在 Cosmos 的早期，因为系统的问题导致计算结果出现错误，进而影响了整个业务的成本和收益的核算，是司空见惯的问题。甚至是类似数据永久丢失这样的事情，也曾经发生过若干次。

其中最为著名的一次是由于 Cosmos 里一个很难发现的 Bug，导致系统误删了大量数据。虽然经历了艰难的数据恢复过程，但是有 10% 的数据依然永久丢失了，这里面就包括必应广告团队的一些核心数据，它们的丢失直接影响了微软广告的营收。

然而，即使是需要如此巨大的投入，即使有可能造成计算资源的极大浪费，甚至可能会让业务陷入非常严重的问题，微软对 Cosmos 的开发、运营和使用的支持仍然始终如一。

据我所知，阿里巴巴的 MaxCompute 平台的发展过程也很类似。比如说，阿里巴巴集团内部把某些贷款业务放在了 MaxCompute 平台上，让业务本身和平台一起成长。这种成本很多时候非常巨大。

自建轮子的成本是非常高的，然而一旦轮子建成并稳定运行以后，其收益也是非常巨大的。无论谷歌、微软还是阿里巴巴，借助其内部平台强大的分析能力，给自身业务的发展提供的强力支持，绝非是一个 Hadoop 平台可以媲美的。

既然自建平台好处多多，为什么没有其他企业自己建设轮子呢？

首先，有时不是愿不愿意的问题，而是能不能的问题。 要具备自己建设轮子的能力，并且这个轮子还要好用，确实需要方方面面的积累。在整个互联网行业里，具备自己建设轮子能力的公司，并不是很多。

其次，这些公司到底有没有自己建轮子的需求。 这也是一个问题，比如说，做搜索需要存整个互联网的数据，还需要对用户访问互联网的日志文件进行分析，这就对轮子本身能够存储和处理数据的规模提出了很高的要求。在很长一段时间里，Hadoop 是做不到的，但是这个世界上只有少数公司需要如此大规模的数据存储和处理能力。很多公司既然不需要，那么也就不一定非要建设这样的轮子了。

最后，这还和公司文化有关系。 对待开源社区的态度，决定了这些公司是愿意合作建轮子，还是自建轮子。

自建轮子解决内部事情，是一个很好的做法，但是不忘初心这件事情也挺难的。那些自建轮子成功解决内部问题的企业，都有把自己建设好的轮子包装一下卖给外部客户的想法。

比如说谷歌搞了 App Engine，让用户可以通过 API 来用它的三架马车。微软则在 2015 年推出了 Cosmos 的企业版：Azure Data Lake。从 ODPS 改名的 MaxCompute 更是阿里巴巴在云端主推的产品。

但是很有意思的是，这些内部非常成功的产品，在对外以云产品销售的过程中，都惨败地一塌糊涂。

没有人买账，这是一个非常有趣的现象。我想原因也是多方面的。第一个方面是 Hadoop 生态圈对大部分企业够用了。大部分企业对数据的处理到不了微软谷歌阿里巴巴的量级，不需要自建的轮子，而 Hadoop 相对普及，大家都用得比较顺手。

第二个方面是这些轮子都是专有工具，使用任何一个专有工具就意味着让自己锁定进了这个平台。这是很多企业不愿意做的。所以成功解决内部需求的自建轮子，却在外部市场上屡屡折戟。

总而言之，自建轮子是一件成本非常高昂的事情，并非对每个企业都适用。所以这个世界上真正自建轮子的企业并不多。每个自建的轮子在服务其内部业务的时候，都很成功。

然而不忘初心这件事情挺难的。每家自建的轮子最终都在试图卖给第三方，却一个也没做成过生意。究其原因，做事情还是需要初心的。当初为了服务内部业务的目的而构建的系统，本非为外部客户服务，结果却强行扭转，非要做成服务外部，犹如强扭的瓜，到底甜不甜，可想而知。

111 | Palantir：神秘的大数据独角兽

在大数据领域，Palantir 无疑是知名度非常高，却又带着强烈神秘色彩的公司。因为大家虽然都知道它是做大数据的，其产品在很长一段时间里却几乎没有办法从市面上看到。

为什么？因为它最初的服务对象都是美国国防部（DOD）、中央情报局（CIA）、联邦调查局（FBI）等非常敏感的政府机构。庆幸的是，自从它开始把业务拓展到金融领域之后，终于向世人揭开了一部分神秘面纱。

Palantir 的创始人彼得·蒂尔（Peter Thiel）是硅谷著名的企业家和投资人。他于 1998 年创建了 PayPal，该公司在上市后不久的 2002 年被 eBay 收购，他也因此获得了人生第一桶金。

PayPal，从很大程度上来说，是彼得·蒂尔为理想而创建的公司，并非为了金钱。彼得·蒂尔在斯坦福读书时，就表达了自己保守主义的政治理念，在 9·11 事件以后更是觉得国家通过监控个人行为来阻止可能存在的破坏和犯罪活动是应该的，而之后成立 Palantir 就是为自己的这种理念提供技术支撑。

Palantir 注册于 2003 年，正式成立于 2004 年，那个时候彼得·蒂尔与几位工程师开发出了第一版的系统。同一年，他邀请了亚历克斯·卡普（Alex Karp）任公司 CEO。说起亚历克斯，他和彼得·蒂尔曾经是斯坦福法学院的同学，毕业后去了德国读哲学博士，研究西方马克思主义哲学。总之，最后的结果就是：一个投资人为了理想成立了 Palantir，一个哲学博士则成了这个大数据公司的 CEO。

Palantir 成立之初，资金主要来自两部分：一部分是美国中央情报局下属的投资机构 In-Q-Tel 投资的 200 万美元，也正是 In-Q-Tel 这种资金来源渠道让 Palantir 一开始就和政府有着千丝万缕的联系；另一部分资金是彼得·蒂尔自己投入的 3000 万美元，这主要来自于他卖掉 PayPal 的所得。

虽说 In-Q-Tel 投资的科技公司不少，比如我们耳熟能详的大数据公司 Cloudera 和数据库公司 MongoDB 都接受过 In-Q-Tel 的投资，但是相对来说，Palantir 是比较早期就拿了 In-Q-Tel 投资的公司，并且 In-Q-Tel 对 Palantir 的期望也颇高。

Palantir 早年最重要的产品是 Palantir Gotham，简单来说这是一款给政府部门用的大数据分析软件，这里的“政府部门”当然是指国防部、中央情报局、联邦调查局等机构。也因此，这款软件非常神秘，见过的人很少。网上虽偶尔有截图流传出来，但是没有人能够肯定说这就真的是 Palantir Gotham 软件的截图。

所以我们并不知道 Palantir 到底使用了什么样的技术，做了什么样的产品。但是有关 Palantir 的产品帮助美国政府发现攻击之类的故事却非常多，这些故事也在很大程度上增加了这个公司的神秘性。

外界关于 Palantir 的小道消息很多，包括其软件如何被美国军方应用到多兵种联席作战指挥中，美国政府是如何在 Palantir 软件的帮助下抓获本·拉登的，等等。事出有因，查无实据，倒似乎可以作为我们对 Palantir Gotham 的一个总结。

时至今日，关于这款产品我能够知道的唯一信息就是：它确实存在。

有传言称：Palantir 公司内有一个办公室，所有玻璃都是防弹玻璃；这个办公室就是给 CEO 亚历克斯用的；亚历克斯日常就有政府高官才会配备的联邦保卫人员，出行必须穿防弹衣、配备一定级别的安保等等。这所有的传闻，都让公司显得异常神秘，也让它在外界眼中显得更有势力，和整个美国的权力部门有很深、很密切的联系。

Palantir 在给政府部门提供大数据分析支持的一段时间以后，又开始进军金融行业。正是这样，Palantir Metropolis 应运而生，它主要面向金融公司，比如高盛、摩根大通之类的投行。

据说这款软件给予金融行业各种各样的能力，帮助金融企业发现了很多的欺诈问题，挽回了不少的损失。但是相较于 Palantir Gotham，因为这款新软件服务的对象是金融机构，所以神秘性也就降低了不少。

参与 Palantir Gotham 软件工作的人员是需要通过美国政府背景调查的，而 Palantir Metropolis 因为主要面向商业软件，所以工作人员不需要走背景调查程序。

我在 2014 年的时候参加过 Palantir 的面试，个人感觉其整个面试过程非常地压抑。进门之前要先过一道类似机场的安检门，然后拍照；进入公司以后，我还被要求只能在特定区域内待着，不能随便走动。当然，事先面试官就告诉我这个面试是面向 Palantir Metropolis 的，而不是 Palantir Gotham。

作为面试环节的一部分，Palantir 的员工给我们演示了这个软件，当然拍照和摄像都是不被允许的。Palantir Metropolis 当时给我的感觉就是：见面不如闻名。

我来面试之前，对这款为金融行业服务的软件期望特别高，但是在演示中我并没有看到任何一点值得惊艳的地方，我个人感觉这个软件展示的功能非常对不起 Palantir 公司那种神秘的味道。

大约是我“乘兴而来、败兴而归”的缘故吧，公司对我也不满意，所以双方等于是“互拒”了。

Palantir 这家公司除了神秘，还存在很多非议，比如：公司到底要不要上市？

CEO 亚历克斯曾经在某次接受采访时表示了公司不打算上市的观点。初创公司不上市，对员工来说或许不是什么好事儿，因为员工手里的股票就没有渠道轻松变现了。不过，对于 Palantir 这样的公司来说，不上市或许是好事儿，因为上市就需要披露很多信息，这对其和美国政府之间的合作并不友好。

Palantir 还有一点备受非议，就是招聘时对亚裔面试者的歧视。2016 年，美国劳工部对 Palantir 提起诉讼，原因是 Palantir 公司在招聘过程中，长期一贯地终止亚裔面试者的录用资格，哪怕他是合格的。

2017 年 4 月，这场官司以 Palantir 赔偿 170 万美元的方式庭外和解。但是 Palantir 依然公开宣称，公司并无对亚裔的歧视。至于这话是否可信，我想大家心里都有公论吧。

此外，2016 年有文章说 Palantir 公司有大量员工离职，公司临近破产边缘。不过，这个事情随着彼得·蒂尔给特朗普（Trump）大量捐款，此后特朗普又顺利成为美国总统而慢慢销声匿迹，随后 Palantir 还获得了政府的大量订单。我想彼得·蒂尔对特朗普的政治献金对于缓解公司窘境应该是起到了很大的作用。

从 Palantir 这个公司我们可以看到，创业的时候我们需要考虑公司怎么做生意。和政府关系密切本身是做生意的一种办法，Palantir 显然在互联网行业里把这种办法拔高到了一个一般公司无可企及的高度，这给 Palantir 的发展带来了大量便利。但是凡事有利有弊，和政府的紧密结合也为 Palantir 的公司发展带来了障碍，比如企业上市的问题。

彼得·蒂尔是一个个性鲜明的人，Palantir 这家企业的争议性也非常得大。个性鲜明和争议性本身并无对错，但是对于创业者和创立的企业来说，是不是每个都能在大的争议性中不倒并且还能发展，就不一定了。大部分创业者和企业，争议性小一点，也许更好。

112 | Splunk：机器大数据的分析帝国

在大数据圈里，Splunk 是一家赫赫有名的企业，主要分析机器运行时产生的日志数据，是机器日志数据分析领域当之无愧的老大。

Splunk 在上市之前就实现了盈利，上市之后利润更是不断增长。无论是不断扩展的产品领域，还是其逐年递增的盈利能力，Splunk 都是所有上市大数据公司里首屈一指的。今天我就带你去看看这家公司的发展历程。

Splunk 成立于 2003 年，主要创始人是迈克尔·巴姆（Michael Baum）、罗布·达斯（Rob Das）以及埃里克·斯万（Erik Swan），早期的投资主要来源于 August Capital、Seven Rosen、Ignition Partners 以及 JK&B Capital。截至 2007 年，公司一共获得了 4 千万美元的投资。

2009 年，美国经济危机爆发，但 Splunk 并没有受到冲击，甚至还实现了盈利。2012 年，公司正式在纳斯达克上市。那么，是什么让 Splunk 获得了成功呢？下现我就来说一说。

Splunk 的核心竞争力在于搜集和分析大量机器产生的数据。它的产品线有很多，最初成名的产品是 Splunk Enterprise。这是一个用于搜集和分析数据的软件，在很多公司里它最大的作用是把机器产生的日志文件搜集起来，然后在这个日志文件上做查询。

Splunk Enterprise 这款软件价格不菲，但是相较于市面上的同类产品，无论是功能还是可用性都优秀很多，它在这个领域里面占据了不可取代的位置。比如我现在任职的企业，也花了很多资金买了 Splunk Enterprise，来给我们的云计算服务做日志分析。

Splunk 的这套软件对于云服务提供商尤其有帮助。云服务提供商每天要应对“无数”客户“五花八门”的服务，其一天产生的日志文件就是一个天文数字。因此，有效去分析这些日志文件，并帮助进行问题诊断，是一件非常不容易的事情。目前很多云服务提供商都买了这套 Splunk 软件进行分析，谷歌云在 2016 年还宣布和 Splunk 的分析平台进行整合。

Splunk 以提供软件作为解决方案起家，并因此做大。但是随着整个世界在往云上迁移，Splunk 也开始进军云市场。2011 年，它推出了一款叫做 Splunk Storm 的云端产品。这是 Splunk 卖给企业的 Splunk Enterprise 的一个云端服务，但提供的功能要比 Splunk Enterprise 弱一些。

可能是传统软件厂商第一次进军云计算的原因，这个服务非常不成功，基本上没多少人用。到了 2013 年，Splunk 干脆宣布 Splunk Storm 完全免费。但是免费也没有拯救 Splunk Storm。于是 Splunk 在推出第二代云产品之后，过了两年，也就是 2015 年关停了 Splunk Storm。

Splunk 在云端的第二次尝试是一个名字叫做 Splunk Cloud 的产品，于 2013 年推出。Splunk Cloud 可以看成是 Splunk Enterprise 在云端的一个完整服务。

与 Splunk Storm 的做法不同，这次 Splunk 完全重写了整个软件体系，让它适应云架构。同样不同的是，Splunk Cloud 推出以后，就受到了很多用户的欢迎。这和两年前 Splunk Storm 推出时候的情况不可同日而语。可见用户需要的是一个完整版的 Splunk Enterprise，而不是一个阉割版的从众产品。

一个企业上市以后，如何拓展业务也是需要重点考虑的问题。Splunk 最初擅长的是机器产生的日志数据的存储和分析，这个核心竞争力如果可以和其他东西结合，也许就可以创造出新的盈利增长点和新的产品。那么如何与其他东西结合呢？解决办法之一就是：收购。

Splunk 在 2013 年收购了 Bugsense，这是一个给开发人员使用的、对移动 APP 的数据进行分析的创业公司。这个收购比较保密，至今不知道收购金额是多少，我也不太清楚这个公司的收购到底给 Splunk 带来了什么。2015 年，Splunk 再次出手，收购了一家做网络安全的初创公司 Caspida，收购价是 1.9 亿美元。

有了这两次收购，Splunk 开始进军网络安全领域，Splunk Enterprise Security 就是一款安全产品。那么，Splunk 为什么要关注于企业安全问题呢？

第一，这个问题是企业永恒的话题，无论哪个企业都愿意砸钱在企业安全上。

第二，Splunk 对机器产生的日志数据的强大分析能力，也使它在进入企业安全这个领域上有非常独特的优势。

当然，网络安全是需要大量积累的。Splunk 不可能“万丈高楼一夜起”，所以收购一个网络初创公司，融入其技术到 Splunk 的数据分析平台里面，也就成了 Splunk 进军企业安全的捷径。

在企业安全的路上，Splunk 最有里程碑意义的事件是 2015 年和美国政府的安全提供商 Booz Allen Hamilton 签署了企业安全联盟协议，两者合作提供企业安全监测和分析技术。因为美国政府对安全提供商有特殊的资质要求，必须经过政府认可的才可以被采购，所以 Splunk 这相当于曲线救国，把自己的产品卖进了政府部门。这是一个非常傲人的成绩。

除了进军企业安全以外，Splunk 还推出了一款产品：Splunk IT Service Intelligence。这款产品主要面向的是企业 IT 人员，通过对企业 IT 数据的分析，告诉 IT 人员整个企业的 IT 状况。这款产品提供了一个统一的界面，对 IT 性能和功能进行全面地监控；而且通过对事件的监督，也可以告诉 IT 部门企业当前存在的问题。

随着机器学习的火热，Splunk 这个能够大量分析和处理机器数据的企业，当然也不会放过这个热点，转而推出了最新相关产品 Splunk User Behavior Analytics，并号称这是一款完全基于机器学习的产品。

这款基于机器学习的产品可以告诉企业的管理人员，自己企业里的哪些人员正在做着不正常的举动。按照 Splunk 的说法，这款软件提供了对企业内部潜在威胁的监控和预测，而且还可以和已有的其他软件配合，进一步提高企业的安全性。

整体来讲，Splunk 起源于一个对机器数据快速搜集和查询的软件，此后在此软件基础上进行了云端的扩展，但是这个公司最近几年新的领域开发主要集中在企业安全这个领域。除了传统的企业安全技术以外，该公司还特别强调使用机器学习来进行企业安全分析。换句话来说，Splunk 已经从自己的核心技能出发，演变开发出了若干个不同类型的软件。

这些年来，想要做机器日志数据分析的公司非常多，但是在这个领域做成功的当属 Splunk。而从这些年的财报看，Splunk 不仅仅是在盈利，而且是在稳步扩大它的盈利，这在所有的大数据公司里面都是非常罕见的。

我想 Splunk 之所以能成为一个非常成功的公司，主要有两个方面的原因：

第一，立足其核心价值。Splunk 对机器日志文件大数据的强大分析能力一直是其成功的基础。

第二，在核心价值以外，非常努力地多元化发展。

企业多元化一直都是一个值得讨论的话题。有的企业靠多元化发扬光大，有的则在多元化中走下坡路。Splunk 在紧守自己核心领域的同时，也不断努力地多元化。目前看来，它的多元化是很成功的。亲爱的读者，你是怎么看待一个企业在核心领域取得成功以后，是否要多元化发展的问题呢？如果要多元化的话，又应该怎么样去做呢？

113 | Confluent：在Kafka上飞驰的数据交换者

今天我们要讲的大数据公司叫作 Confluent，这个公司是前 LinkedIn 员工出来后联合创办的，而创业的基础是一款叫作 Apache Kafka 的开源软件。

在整个 Hadoop 的生态圈里，Kafka 是一款非常特殊的软件。它由 LinkedIn 于 2011 年开源，并在 2012 年底从阿帕奇孵化器里面毕业，正式成为阿帕奇的顶级项目。

Kafka 和其他的大数据平台都不同，它的主要目的不是数据的存储或者处理，而是用来做数据交换的。要更好地理解它是干什么的，我先谈一下数据库的日志文件。

数据库系统需要保证数据的稳定性，为了确保修改的数据能够写入库，通常会在更改数据之前先在磁盘里写一条日志文件，大致上的格式是“时间戳：做了什么操作”。如果此后因为故障导致数据本身没有被更改，系统可以根据日志文件一条一条地重新执行操作，让数据恢复到应该恢复的状态。

后来有人意识到，这个日志的恢复功能还可以充当数据复制。简单来说，如果两个数据库的初始状态相同，又按照同样的顺序执行了一系列操作，那么最后的状态也相同。所以在数据库进行数据复制的时候，系统可以把日志文件从一个系统传输到另外一个系统，另外一边只要照着日志同样地执行一遍就好。

这个想法构成了大部分数据库的主从备份机制的核心，而 Kafka 则把这个机制充分发扬光大了。Kafka 允许消费者和生产者注册进 Kafka，其中生产者会产生日志，而消费者则消费产生的日志。整个系统允许多个消费者和多个生产者的注册，这就实现了公司内部不同数据源之间的数据交换。

Kafka 作为开源产品是如此之成功，在整个 Hadoop 生态圈，乃至不用 Hadoop，而是用其他数据源的产品里，它都可以用来进行数据的备份和交换。所以，我们可以看到几乎所有的互联网公司里都部署了 Kafka。

2014 年的时候，Kafka 的三个主要开发人员从 LinkedIn 出来创业，开了一家叫作 Confluent 的公司。和其他大数据公司类似，Confluent 的产品叫作 Confluent Platform。这个产品的核心是 Kafka，分为三个版本：Confluent Open Source、Confluent Enterprise 和 Confluent Cloud。

Confluent Open Source 是 Confluent 公司在 Kafka 上的一个增强版本，其主要增强的地方是：增加了一个 REST 代理，以便客户端可以使用 HTTP 连接；增加了对 Java 以外的语言的支持，比如 C++、Python 和.NET；增加了对 Hadoop 文件系统、亚马逊 S3 存储、JDBC 等的连接的支持；最重要的是一个 Schema Registry，这是对 Kafka 一个比较大的增强，它使得 Kafka 的数据流必须符合注册的 Schema，从而增强了可用性。所有这些东西本身也都是开源的，这使得其他第三方在这个上面继续开发新功能成为了可能。

Confluent Enterprise 是 Confluent 面向企业级应用的产品，里面增加了一个叫作 Confluent Control Center 的非开源产品。Confluent Control Center 是一个对整个产品进行管理的控制中心，最主要的功能对这个 Kafka 里面各个生产者和消费者的性能监控。

Kafka 作为一个非常重要的产品，已经在很多互联网企业里被作为关键组件部署了。而 Kafka 的性能监控也早就是一个非常重要的问题，Kafka 本身并不自带性能监控平台，很多公司比如雅虎自己内部开发了这样的系统。但是 Confluent 开发的控制平台无疑应该是最可靠的，毕竟没有人比 Kafka 的开发者更了解自己的产品。可惜这个是收费产品，而且不开源。Confluent Enterprise 同时还自带了数据自动负载平衡和跨数据中心数据复制的能力。

Confluent Cloud 是 Confluent Enterprise 的云端托管服务，它增加了一个叫作云端管理控制台的组件。除此之外，按照 Confluent 的说法，其实没有什么差别。但是对于想要省心的用户来说，这个产品无疑是更好的选择。

Confluent 的基本做法和 Cloudera 很像，主要的产品开源，但是控制中心这样的东西不开源，只有买了企业版才能够享受到。而两者不同的地方主要在于，Confluent 同时提供了云端服务的版本。加上 Confluent 有基于 S3 的连接，这使得从亚马逊 AWS 读写数据都非常方便。

和 Cloudera 是 Hadoop 的集成商不同，Confluent 主要还是围绕着不同数据源之间数据的交换这个任务而生的服务。Kafka 在整个开源产品里面是一个非常特殊的存在，它没有什么竞争对手，又是各大企业的刚需，它在脱离了整个 Hadoop 生态圈以后依然非常有价值。

从这个角度来讲，Confluent 毫无疑问有很多客户会买单。大部分企业都不可能只有一个数据源，当然谷歌这样的企业除外。而 Kafka 给数据源之间的数据交换提供了统一的平台，而 Confluent 的企业级服务则让这个平台不但更好用了，而且更好管理了。

虽然说是同样的生意模式，用在不同的产品里，产生的结果却可能很不一样。Confluent 作为一家公司，是否能够从 Kafka 这个数据交换平台里面跳出来继续扩张，这很难说。但是仅仅是把这一摊生意做好，也足以支撑 Confluent 成为一个估值不低的公司，养活自己应该是绰绰有余了。

Confluent 最近拿到了 5000 万美元的融资，其 CEO 在接受采访的时候表示公司还将继续扩张。像 Confluent 这样的平台，在未来物联网的架构上，还有足够多的空间，这大概表示了 Confluent 未来将重点发展的方向。

114 | Powerset：HBase的老东家

谷歌的“三驾马车”，即谷歌文件系统、MapReduce、BigTable，被誉为计算机科学进入大数据时代的标志。

作为开源大数据的标杆：Hadoop，它的开发者道格·卡丁（Doug Cutting），最初在实现自己的爬虫 Nutch 的时候，只实现了 Hadoop 文件系统和 Hadoop MapReduce，并未实现 BigTable。所以在很长一段时间里，BigTable 在 Hadoop 的生态圈里是缺失的。

对于这种缺失，我们也可以理解为：无论是在爬虫还是当时 Hadoop 的几大生态圈里，大家对 BigTable 的需求并没有另外“两驾马车”那样强烈。

真正在 Hadoop 的生态圈里实现 BigTable 的开源版的，是一家叫做 Powerset 的公司推出的 HBase 项目。HBase 代码量大，架构复杂，但是很多代码都写得非常优雅。与 Hadoop 文件系统和 Hadoop MapReduce 的快、糙、猛相比，HBase 的出现无疑让人眼前一亮。

曾经的 Powerset 也是十分著名的创业公司，它创业的领域是下一代搜索引擎：自然语言搜索引擎。在今天，它却没有了当初的名气，为什么这么说呢，接下来我就会说到。

那么，这个曾经开发了 HBase 的创业公司，现在又是怎样的情况呢？今天我们就一起来了解一下。

2004 年，谷歌成功上市，它是 2000 年的互联网泡沫后，第一家上市的超大型互联网公司。作为搜索巨人的谷歌，已经渐渐取代门户网站，成为互联网新的入口。与此同时，它的股票增值速度也像坐上了火箭，一路攀升。

那个时候移动互联网尚在萌芽，社交网络也没有占据主流地位；“搜索引擎”因为谷歌的成功，成为了创业者和投资人的关注热点。

在这样的大背景下，一个以投资者和创业者的信息为主的网站 VentureBeat 发出了不同的声音，它的主编马特·马绍尔（Matt Marshall）发表了一篇文章，标题是这样的：“不可忽视的创业公司 Powerset，即将筹集 1000 万美元去打败谷歌。”（Bold start-up,Powerset,about to raise $10M to take on Google）

这篇文章画出了三个重点：有一个新的高科技创业公司 Powerset，它的创始人是人工智能和自然语言处理技术专家巴尼·佩尔（Barney Pell），这家公司将会以新的技术打败谷歌。

在这篇文章发表之后，Powerset 的创始人，号称“人工智能和自然语言处理专家”的巴尼，也亲自撰写了一篇文章，告诉大家自己正在创办一家搜索公司。

巴尼还举了一个例子，如果搜索 “Book by children”，谷歌会自动忽略掉“by”，导致搜索引擎不能明白这句话到底是什么意思。但是，自己创立的公司 Powerset 则不会有这个问题。因为后者可以理解自然语言，而前者只是做关键词匹配，所以高频介词“by”被忽略掉了，造成了语义不正确。

即使到了今天，谷歌的搜索引擎在很大程度上还是对单词进行匹配，于是基于语义的搜索，对 2006 年的谷歌而言，毋庸置疑是个问题，而 Powerset 是基于自然语言的，想来技术上应该相当厉害。

但事实上是，Powerset 在公司还没有任何产品的时候，就开始大肆炒作。这靠不靠谱就不好说了。后来公布出来的信息让人大跌眼镜，Powerset 所使用的自然语言分析技术，是从施乐公司的帕洛阿尔托研究中心（Palo Alto Research Center）授权得来的。

一个自然语言搜索的公司，它的核心技术不是由自己开发的，而是授权过来的。这就更让人怀疑 Powerset 到底靠不靠谱了。所以 Powerset 一边在聚光灯下备受瞩目，一边又被大家不断质疑。

众人盼星星盼月亮地等待 Powerset 发布跨时代的产品，然而这一等就是两年。到了 2008 年 5 月的时候，Powerset 终于发布了它们的第一个基于自然语言的搜索引擎，但是这个引擎只能搜索维基百科上面的一部分文章，并不能处理维基百科以外的任何互联网内容搜索问题。

不过，在 Powerset 的搜索结果页面上，确实包括了一些和谷歌不一样的东西，它们主要是下面的内容。

资料（Factz） ：当用户输入一个搜索主题，Powerset 会从维基百科（Wikipedia）中总结出一些相关资料。

主题档案（Dossiers） ：Powerset 会对主题做一个总结。

答案集（Answers） ：对很多问题，Powerset 会自动生成一个答案表。

语意高亮（Semantic Highlighting） ：与用户问题语意相关的搜索结果，会高亮显示。

微浏览器（MiniBrowser） ： 搜索结果会以大纲形式显示。

专题条（Article Outline） ：一个导航工具条，会随时漂浮在搜索结果旁边，来帮助用户快速进入文章的某个章节。

资料概要（Summary of Factz） ： 会自动生成文章的内容总结。

相关资料（Explore Factz） ： 可以生成相关主题文章的链接。

这些东西和谷歌比起来，自然是有令人耳目一新的成分；但是这样的搜索引擎是不是比谷歌的更强大好用，那就见仁见智了。

有人问 Powerset，为什么不提供整个互联网的索引？Powerset 的回答是：它们作为一个创业公司，没有足够的机器存储整个互联网的内容，但它们的技术对整个互联网都是适用的；只要有足够多的财力、物力，Powerset 分分钟就可以把自己变成一个能够搜索整个互联网的搜索引擎。

这个回答，当然不会让所有人十分满意。有些人相信 Powerset 有这样的能力，还有人觉得 Powerset 是在吹牛。

毕竟维基百科有相对工整的数据，工整的数据在语义上就会相对简单，建立知识库也不是那么复杂；而对于整个互联网来说，数据不仅仅没有这样工整，很可能也是不正确的，面对这样的数据，Powerset 的表现很可能是一塌糊涂。

之后发生的事情就十分有趣了。谷歌有钱以后就开始挑衅微软，开始了在西雅图建办公室、挖微软的墙角、推出 Google Docs 进军微软的办公软件市场等一系列行径。

这导致当时微软的 CEO 史蒂夫·鲍尔默（Steve Ballmer），决定大举进军搜索市场，做“必应搜索引擎”和谷歌正面对抗。

于是，在 Powerset 公布它们基于维基百科的新一代搜索引擎以后没多久，也就是 2008 年 7 月，Powerset 就被微软收购了，收购价是 1 亿美金，实际上，收购价其实算不得很高。

而收购了 Powerset 的微软，既没有终止 HBase 的开发，也没有把 HBase 当作自己重要的资产对待。一直到萨提亚（Satya）上台以后，微软开始向“云”转移，HBase 的重要性才体现了出来。

但是在那个时候，在微软收购 Powerset 时加入的那批 HBase 开发人员，却早已经纷纷跳槽离开了。

所以，微软曾经有一次绝佳的机会，可以对 Hadoop 生态圈形成巨大的影响，但自己却轻易地放过去了。这或许是微软一时之失，或许是它当时过于自以为是，但历史就是历史，我们也不好过多评判。

我们无从验证 Powerset 是否真的那么牛，但是起码有一点，微软的必应搜索引擎自从收购了 Powerset 的技术以后，再也没有呈现出超越谷歌的趋势。

不过不可否认，Powerset 也是做出了一定的贡献。它在开发语义搜索系统的过程中，需要用到类似于谷歌 BigTable 的系统，但是当时开源的 Hadoop 生态圈却没有，所以 Powerset 自己开发了 HBase。

单纯从这一点来讲，Powerset 就有点让我刮目相看了。HBase 并非是一个简单的系统，最初 Powerset 投进去的人虽然只是个位数，但是它的质量在开源社区里是非常不错的。

所以，如果我们中肯地去评论 Powerset，它做出了 HBase，并且对 Hadoop 生态圈和大数据开源的贡献依然是极为巨大的。所以，无论如何，我们都还是要感谢 Powerset，毕竟，它还是给我们留下了 HBase，这个优质的开源产品。

115 | Cassandra和DataStax的故事

Cassandra 是大数据时代中非常具有影响力的一个开源项目，DataStax 则是背后支持开源 Cassandra 并将其商业化的公司。今天我们就来聊一下 Cassandra 和 Datatax 的故事。

我们都知道，在大数据发展历史上，谷歌的“三驾马车”：谷歌文件系统、 MapReduce、 BigTable。三者都曾经扮演了非常重要的角色，Hadoop 开源生态圈里也有对应的 Hadoop 文件系统，Hadoop MapReduce 和 HBase。

但是在大数据发展史上，还有一篇影响力几乎等同于谷歌“三驾马车”的论文。它讲的就是亚马逊发布的 Dynamo 系统。

2008 年，Dynamo 系统的作者之一阿维纳什·拉克希曼（Avinash Lakshman），跳槽去了 Facebook。跳槽的阿维纳（Avinash）和 Facebook 网站的另外一个工程师普拉桑特·马利克（Prashant Malik），一起开发了 Cassandra，一个 Dynamo 的开源山寨版。

Cassandra 开发出来之后很快就被开源了。早期 Facebook 对于开源这件事还是非常支持的，但是它开源的 Cassandra 很快就受到了一次重大的打击，这个打击可以说是十分致命的。

早年的 Facebook 对于谷歌技术非常崇拜，但对于亚马逊的技术却缺乏信心。于是 Facebook 准备开发移动 App“Messenger”的时候，决定使用谷歌的技术架构。更明确一点说就是，Facebook 抛弃了自己开发的 Cassandra，选择了当时在 Hadoop 系统里山寨了 BigTable 的 HBase。

亲儿子被自己的公司抛弃，开发人员也没什么兴趣继续开发了。与被众心捧月的 HBase 状态比起来，Cassandra 当时就是一种被众人嫌弃的状态，不过，如果故事到此为止的话，那么 Cassandra 估计也就不会活到今天了。

我们把时光回溯到 2010 年，当时在 Rackspace 工作的乔纳森·艾利斯（Jonathan Ellis）和马特·皮菲尔（Matt Pfeil），这两个和 Cassandra 无关的人，决定离开 Rackspace，自己创业。

Rackspace 在工业界里最为著名的是 OpenStack 那一套体系，做的是数据中心云计算的基础架构。算起来和 Cassandra 这套 NoSQL 的东西多少也有点关系。

他们创业的故事非常有意思，同时也跟 Cassandra 有着千丝万缕的联系，公开的说法是这样的。

乔纳森是个很牛的工程师，决定结束碌碌无为的工作状态，辞职创业去。马特代表公司去挽留这个人才，于是两个人约了去吃午餐；然而结局却颇为戏剧化，马特没有说服乔纳森继续为 Rackspace 工作，而杰纳森却说服了马特和他一起创业，并让他出任自己公司的 CEO。
公司同年成立，最初公司的名字叫 Riptano。创业需要有方向，乔纳森和马特看好开源社区商业化的模式，但是他们并没有打算成为 Hadoop 的发行商，所以环顾四周之后他们挑中了 Cassandra，并打算将它做为核心，开启他们的创业之旅。
大概就是因为选取了 Cassandra，公司的定位就比较明确了，也就是选择了云端数据处理的方向。于是他们觉得 Riptano 这个公司的名字不太适合公司的定位，就把公司名字改成了 DataStax。这个故事就是 DataStax 的由来。

自从 2010 年选中了 Cassandra 之后，DataStax 就开始了全力以赴开发 Cassandra 的历程。在很长一段时间里，DataStax 对 Cassandra 贡献的代码量，占据了整个代码提交量的 85% 以上。

可以说，正是因为 DataStax 的介入，才最终让 Cassandra 活了下来，并且在 2011 年成为了 Apache 基金会的顶级开源项目。DataStax 推出的主打产品，是一个叫做 DataStax Enterprise 的东西。这是一个以 Cassandra 为核心，整合了诸多开源项目的产品。

DataStax Enterprise 提供了两种模式，一种是卖软件和服务给企业，企业再装到自己的机器上去运行。另外一种是托管云服务“DataStax Managed Cloud”，这是一个运行在亚马逊云服务（AWS）上的云托管服务，用户无需购买和维护自己的机器。

从产品完整性和盈利模式来看，DataStax 提供的是相对来说比较完整的一套产品体系。但是以 Cassandra 为核心的主要问题是，Cassandra 的技术相对冷门，优点和缺点也都很明显，这导致的结果是：适用于 Cassandra 的应用也是有一定限制的。

DataStax 的产品也因为选择了 Cassandra 作为核心，和其他公司的同类产品就有很明显的不一样。

具体来说，Cassandra 是一个写入非常快、吞吐量很大、延时很低的系统；同时，这个系统的处理能力伴随容量的增长，也呈现出线性的增强。这些都是 Cassandra 的优势。尤其是做云端部署时，这个系统可以很灵活地根据工作负载来加减机器。

2012 年，多伦多大学一篇论文比较研究了 6 个不同的 NoSQL 数据库的优劣，得出的结论是 Cassandra 是当之无愧的赢家。这篇论文被 DataStax 广泛引用，以此来证明这个系统比其他更为优质。

但是凡事都有两面性，Cassandra 的缺点也很明显。首先是 Cassandra 有一个十分令人讨厌的问题：这个系统没办法保证一条记录行级别的一致性。

简单来说，如果 A 操作改变了行里面的一个列，B 操作改变了同一行里面的另外一列，那么很有可能就得到了一条四不像的行。

这对应用程序来说是一件非常糟糕的事，虽然现实来说这种错误的概率不是特别高，但是只要不是 0 概率的话，很多应用程序都不可能使用这样的系统。

还有一个缺点是 Cassandra 普遍适用的场景非常有限，Cassandra 虽然对于单行操作非常快，但是对于多行操作就会非常慢；而且不仅仅慢，很可能同时消耗的资源也会很高。

Cassandra 对范围查询的能力比起 HBase 要差了很多。因此，通常来说 Cassandra 应用的场景适合只访问单行记录的，但是在单行记录的时候却不能保证行级别的一致性。这就是 Cassandra 适用场景的瓶颈所在。

不过，DataStax 发展到了今天，它的主打产品 DataStax Enterprise 也是经过了多年的演进，并且在以 Cassandra 为核心的基础上，进行了全面的整合。

例如它通过对 Spark 和 Solr 的整合，提供了数据分析和搜索的功能。它还在自我完善中提供了对多种语言和开发平台的支持，比如说 Java、Python、Ruby、 C++、Javascript 等等。

此外，DataStax Enterprise 还提供了给管理员用来做系统监控和操作的 OpsCenter，以及给开发者提供的 IDE 环境 DataStax Studio。

从产品的完善程度来讲，DataStax Enterprise 是非常完善的，它是一套整合了开源以及自主开发产品的系统，并提供了开发、运行、部署和监控几乎全方位的支持。这些都是这套系统的优势。

然而，DataStax 的发展相对来说不温不火，在业界也只是名气平平。我想，它选择了 Cassandra，既给了 DataStax 足够多的辨识度和区分度，也让 DataStax 的产品受到了各种限制。至于这样的选择到底是好是坏，对 DataStax 的发展是否有利，可能只有时间才能说清楚了。

不管怎么样，Cassandra 仍然需要感谢 DataStax 的救命之恩和鼎力支持。可以说没有 DataStax，就不会有今天的 Cassandra。

116 | Databricks之Spark的数据金砖王国

说起大数据的创业公司，我们一定都会提到 Databricks 这公司，而这家公司知名的原因，一大部分来自于它的开源产品 Spark。Spark 是 Hadoop 生态圈里大红大紫的项目，事实上，它甚至已经取代了新一代的经典运行框架：Hadoop MapReduce。

所以，想要了解 Databricks 这家创业公司，我们就需要先了解 Spark 这个 Apache 开源项目。Spark 是一个大数据计算框架，它诞生于加州大学伯克利分校 AMP 实验室，是当时的博士生马泰·扎哈里亚（Matei Zaharia）的博士论文课题。

2010 年，Spark 在 BSD License 下开源。经过几年发展以后，在 2013 年成立了 Databricks，同年，它被 Databricks 捐献给 Apache 基金会，并将开源模式转向了 Apache 2.0，从此，Spark 正式成为 Apache 家族里顶级开源项目之一。

Spark 是目前整个 Hadoop 的生态系统里最为活跃的计算框架，它已经取代了 Hadoop 原来 MapReduce 框架的地位，目前，只有 Flink 的计算框架尚能与它平分秋色（有关 Flink 的情况，我们会在后面的文章里详细介绍）。

Spark 框架下支持 SQL、机器学习、图计算、流计算等各种各样的计算模型，应用起来十分广泛。它不仅在开源社区里广受追捧，在大公司里也常常被拿来应用，IBM 现在已经把自己的大数据计算引擎押宝在 Spark 上了。

介绍完 Spark，我们来看看它背后的 Databricks 公司，这家公司是由加州大学伯克利分校 AMP 实验室的原班人马组建的，它成立的目的主要是为了推广 Spark 和 Spark 的生态圈。

Databricks 的管理层可谓明星荟萃。CTO 马泰·扎哈里亚是 Apache Spark 最初的创作者，同时也是斯坦福大学的教授。CEO 是阿里·格霍西（Ali Ghodsi）是加州大学伯克利分校的兼职教授，执行总裁艾恩·斯塔卡（Ion Stoica）也是学校的全职教授，他还是 CTO 马泰·扎哈里亚的导师。另外一位联合创始人是华人雷诺·辛（Reynold Xin），他现在是首席架构师。

Databricks 的核心，主要是 Spark。如果我们把 Spark 理解成为一个计算平台的话，那么围绕着 Spark 生态圈做的东西则是 Databricks 的核心价值。对 Databricks 来说，首先要做的事情，是把 Spark 的开源项目越做越大。

作为做大 Spark 的一部分，Databricks 对 Spark 发展方向的掌控在开源社区是出了名的强势。自从 Databricks 成立以来，对 Spark 技术的演进一直都是有自己的路线图的。

近些年来，无论是 SparkSQL、DataFrame 的推出，还是基于 Mini-batch 的 Spark Streaming 的工作开展，都是 Spark 这个计算框架下面非常重要的项目。如果没有 Databricks 的推动和首肯，这些项目几乎不可能进到 Spark 的发行版里。

因此，我们总结一下 Databricks 的商业模式：壮大 Spark 社区，掌控和引导 Spark 的技术走向。

然而仅仅做大 Spark 开源项目，对 Databricks 来说还是不够的，这些不足以带给 Databricks 盈利；而一个公司是否成功，最终还是取决于这个公司的赚钱能力。从这个角度上来讲。壮大 Spark 是 Databricks 盈利的一个基础，但是却不是 Databricks 盈利的根本。

那么说，Databricks 是怎么盈利的呢？

Databricks 的第一条盈利方式就是：选择在这些基石上面，开发附加产品来赚钱。 其中第一个产品，也是 Databricks 现阶段正在努力的方向，就是提供云上搭建的 Spark 计算平台。

我们来看看这个产品具体是如何赚钱的。

Spark 团队在一开始设计 Spark 产品的时候，就遵循了一条原则：它和 Hadoop 整个体系保持松耦合，所有的相关服务都抽象成接口，再通过接口调用。

这样做的好处在于，如果 Spark 哪一天决定和另外一套类似的系统对接，那么只要针对另外一套系统重新实现一下接口就好了，Spark 自身的代码则完全不需要改动。

这样，它一方面可以和 Hadoop 做到有效整合，借助业已壮大的 Hadoop 平台和生态圈推广自己。另外一方面，如果万一哪天 Hadoop 被别家取代了，或者 Spark 需要针对某些企业内部系统（比如对微软、谷歌内部大数据系统）进行整合的话，改动工作也会非常容易。

果不其然，深谋远虑的 Spark 团队十分生财有道。他们在开源了支持 Hadoop 的社区版以外，还专门开发了直接对接云厂商的版本，比如亚马逊 AWS 版的 Spark。

这个版本的 Spark 按照 Databricks 公布的数据，针对 AWS 优化的 Spark 的效率比开源版高 5 倍以上，但是，这个版本却不是开源的。

Databricks 又把这个不开源的版本做成云服务卖给用户。由于这个版本的 Spark 比开源版的要更快，很多企业愿意付钱买，这也就成了目前 Databricks 最重要的盈利途径。

Databricks 的第二条盈利方式是对建立在 Apache Spark 平台上的应用进行认证，并确保这些应用和 Spark 的兼容性。 这种认证当然不是免费的，由于 Spark 社区的成功，这方面的认证开展工作也是如火如荼。

Databricks 的第三条盈利方式是：给使用了 Spark 技术的各大公司提供技术支持。 简单来说，Spark 虽然开源，但是用好 Spark 的公司，不一定都有技术实力读、改源代码来适应自己的应用场景。这个时候买了 Databricks 的技术支持服务的话，Databricks 就可以提供支持了。

由于 Databricks 对 Spark 的源代码非常熟悉，Databricks 的技术支持往往能够解决很多企业非常重要的紧急问题。而有些公司不缺钱，也愿意付钱给 Databricks，这门生意对 Databricks 来说也是重要的赚钱途径。

这三块服务是不是足够支撑 Databricks 呢？我想这个问题的答案有点复杂。

第一块业务非常实际，这是可以大规模推广的赚钱方式。一部分开源，一部分不开源，通过开源来圈用户，通过提供更高性能的服务来赚钱。这个生意做得比较成功。

这个生意里最大的问题是，Databricks 自身并不拥有云平台，它的云平台主要运行在亚马逊的云服务上面，这就造成了亚马逊自己一旦也想做类似服务的话，Databricks 就很难抵抗。所以多做几个云厂商上面的服务，这也许是一个好主意，起码可以不把全部筹码压在一个平台的身上。

后面两块业务的市场取决于 Spark 到底有多重要，以及 Databricks 到底有多懂 Spark。

首先，我觉得 Spark 的重要性毋庸置疑，大企业比如 SAP，IBM 都在其产品里面用 Spark 和引入对 Spark 的支持。这证明了 Spark 的市场占有率是巨大的。

其次，Databricks 的几个创始人基本上奠定了 Spark 的架构。在很多情况下，某些特定的东西 Spark 为什么是这样设计的，也只有做架构的人才能回答了。所以恐怕市面上不存在一家比 Databricks 更懂 Spark 的商业机构。从这一点来看，Databricks 的基本盘是很稳妥的，所以这两个业务也能赚到钱。

但是，Databricks 目前面临的一个大问题是机器学习，尤其是深度学习的潮流。Spark 是用 Scala 写的，并在 JVM 上运行。这就意味着，基于 Spark 的机器学习平台并不能有效地利用 GPU。这样一来，这个问题就大了。

机器学习作为 Spark 最初也是最重要的应用之一，在 Spark 社区占有很重要的地位。Databricks 是否能够有效解决这个问题，对自己的是否能成功和 Spark 将来会怎么发展，都非常的重要。Databricks 的另外一个考验是需要应对 Flink 这个后起之秀的进攻。

我想，Databricks 的前途是光明的，但是也会充满竞争和曲折。

117 | Data Artisans：浴火重生的新一代大数据计算引擎Flink

2014 年，数据库领域的顶级会议 VLDB 在杭州召开。柏林理工大学的教授沃克尔·马尔科（Volker Markl）做了一场关于大数据计算平台的专题报告，这场报告讲的是一个叫做 Flink 的系统。

沃克尔和他的团队从事大数据研究已经很多年了，他们最初开始做的是一个叫做 Stratosphere 的项目。这个系统并不出名，既无 Hadoop 的声势浩大，也没有 Spark 的迅速扩张。

后来，沃克尔吸取了早年 Stratosphere 系统的教训，并调研了市场上现存的系统不足，经过了重新设计，才制作出了这个叫 Flink 的新系统。

Flink 以非常先进的流计算引擎思想为基本，同时还结合了传统大数据和数据库的优点。于是，这个系统一进入 Apache 软件基金会以后，就迅速火爆了，甚至连 Capital One 和国内的阿里巴巴集团银行都开始相继使用。

Flink 从一出现就获得了很多的关注，这是自 Spark 项目出现以来，所有 Apache 项目里面最受关注的一个。最主要的原因就是 Flink 的理念非常先进，而且 Flink 是基于流模型的一个计算平台，它所使用的流计算模型，又是目前市面上所有开源项目里最为先进的。“先进”“实时”“流计算”，这些词语被放在一起，就给 Flink 带来了无限的光辉。

Flink 一时风头无两，网上很快出现了 Spark 是不是会被 Flink 取代的言论。在美版知乎 Quora 和程序员非常喜欢的 Stack Overflow 上面，这个问题屡次被提出来讨论。

实际上这个问题却没有一个定论，业内大部分的人都觉得 Spark 和 Flink 的竞争中，前者很成熟，商业化也不错；后者的理念先进，也有一定的支持，究竟谁能胜出，还是要看后续的发展。

介绍完了 Flink 的概况，我们再来聊聊它背后的公司。和加州大学伯克利学院对待 Spark 一样，柏林理工 Flink 的主要开发者们，也为 Flink 成立了一家大数据公司 Data Artisans，它的总部位于欧洲柏林，在硅谷设有分公司。

从某种程度上，Data Artisans 和 Databricks 很像，区别只是前者的主打项目是 Flink，后者是 Spark 而已。

Data Artisans 的运营模式和盈利模式和 Databricks 也很像，他们也提供一个基于 Flink 的云计算平台，叫做 dA Platform。这个平台有开源的 Flink，还有不开源的应用管理器，平台不开源的部分就是他们的增值服务。此外，公司同时提供了对 Flink 的培训和咨询服务。

如果我们把 Flink 换成 Spark，忽略主打项目的不同，那么我们几乎可以看到两家公司几乎一样的商业运营模式。而这两个公司唯一的区别是：Data Artisans 目前不做认证服务。

那么说，两个极其相似的产品之间，后来者 Data Artisans 是不是会有一些不利之处呢。

首先，它的竞争对手 Databricks 已经运营很久了。何况 Databricks 的前身，加州大学伯克利分校的 AMP 实验室也已经和工业界有非常紧密的联系，更不要说，Spark 在整个社区里已经建立非常强劲的生态环境。

其次，Flink 作为一个新产品，又出自一个远离湾区的德国柏林的公司，它的境遇自然就要差一些了。先不去谈时间上的短板，仅仅因为它是欧洲公司出品的产品，就可以令它在湾区的使用率被打一个折扣。所以对于 Flink，很多公司一直都是站着看戏的态度。这让 Flink 在号称互联网中心的北美地区推广并不顺利。

最后，虽然 Flink 的产品在理念上很先进，但是理念从来都不是一切，理念之外，还需要有这个产品的实现。这方面，后来的 Data Artisans 比起 Databricks 要差了不少，所以 Flink 实现起来，Bug 会多一些，代码对于大规模的并行处理效率也要更低，有很多的瓶颈等等。

不过，虽然 Flink 有诸多不利之处，但是它先进的流计算引擎思想，代表着比 Spark 更光明的未来。这不妨碍一些公司，尤其是自身学术能力不一定强，但是有着强大工程开发能力和开发资源的公司去支持 Flink。

Data Artisans 的第一个强大的“后盾”就是阿里巴巴。阿里巴巴集团内部组建了一支自己的队伍，在数据库专家蒋晓伟的带领下，对 Flink 的代码进行了大量的改动，这些改动在工程实现上让 Flink 有了一个质的飞跃。这款克隆版的 Flink 就是我们在前面文章中讲到过的 Blink。

我们之前也讲到过，Flink 社区和阿里巴巴的 Blink 团队的合作非常紧密。阿里巴巴把很多自己做的改动都重新贡献回 Flink，这让 Flink 的发展迅速地走向了康庄大道。到今天为止，阿里巴巴是世界上对 Flink 贡献代码第二多的公司，仅次于 Data Artisans。

Data Artisans 和阿里巴巴的结合，让我们对 Flink 的未来多了很多信心。

另外，在北美也有一家公司在支持着 Data Artisans，它就是 Capital One 公司。Capital One 公司也是 Flink 目前在北美的最大使用者，它对 Flink 的表现还是相当满意的。

此外，公开支持 Flink 的还有谷歌。支持 Flink 的原因是谷歌开源了它的数据流定义平台 Apache Beam，而在开源这一平台的过程中，谷歌表示只有 Flink 这个引擎具备了 Beam 需要的所有特性，其他引擎，包括 Spark 在内，都还是差了那么一点。

这些都让 Flink 赢得了一些关注，但是不管怎么样，Flink 在北美的发展，总体上仍然举步维艰。

我们常常说“成就都是站在巨人的肩膀上取得的”，我们还常常会说“失败是成功之母”。Flink 在某种程度上是这两句话的完美体现。

Flink 很晚才被开发出来，所以一方面，它继承了一个失败项目的优点，并规避了缺点。另外一方面，它参考了市场上已有的引擎，学习它们的长处与不足。简而言之，Flink 的起点很高。

但是晚出来的产品也有坏处。如果之前有一个很好的产品基本上已经占据了市场，那么晚出的产品想要得到市场的认可，不但需要技术要非常强大，还需要看自身的运气。而它的前辈 Spark，的确是一个非常厉害的产品。

所以说，Flink 能不能够抢占一整块市场，这一点不太好说。至于它能不能彻底把 Spark 取代了，那更是痴人说梦。只要 Databricks 自己不犯错，Data Artisans 要想取得胜利，实在是一件不容易的事情。但是我想，市场那么大，Data Artisans 应该也能分得自己的一块蛋糕。

你又是怎么看待站在巨人的肩上这个问题呢？你可以给我留言，我们一起讨论。

118 | Dremio:在Drill和Arrow上的大数据公司

今天这篇文章，我们来讲讲一个非常年轻的公司 Dremio 的故事。这个故事涉及了两个 Apache 开源项目 Drill 和 Arrow，和一家 Hadoop 发行商 MapR。

我们先从 MapR 公司开始讲起，MapR 在 2009 年成立，发展一直不错，在 CTO 的带领下，公司出品了一个自己的文件系统，取代了 HDFS，同时，它的 Hadoop 发行版也取得了不俗的成绩。

托马尔 · 希兰（Tomer Shiran）和雅克 · 纳杜（Jacques Nadeau），这两位都是 MapR 公司的核心员工。让我们记住这两个人的名字，因为他们与我们接下来的故事息息相关。托马尔是 MapR 的第一位产品经理，负责整个产品线的开发。雅克则是 Apache Drill 项目和 Apache Arrow 项目的主要负责人。

第一个项目：Apache Drill

让我们把时间倒回到 2013 年。当时 Hive 已经存在，但是很慢很不好用。谷歌的 Dremel 刚出来没多久，就掀起了交互式查询的风潮，随之而来的是 Cloudera 开始了它的 Impala 引擎的计划；而 MapR 也决定做一款查询引擎，自己主导开源项目，这就是后来的 Apache Drill。

当时筹建这个项目的人，是托马尔，而具体负责干事情的人，是雅克。我之所以知道这件事情的详细情况，是因为 2013 年的时候，这两位打电话给我，希望我加盟这个尚未展开的项目。

但是当时的我比较担心小公司不稳定，就没有去。不过，虽然我没有去，但还是获得了 Apache Drill 的一些内幕信息。

Apache Drill 是一个基于类 SQL 语言的查询引擎，它的第一个特点，也是最主要的特点就是可以通过连接器连接各种各样的数据源，这里包括了 HDFS、HBase、Hive 的表，关系数据库等等。

并且它可以跨多个数据源进行数据查询和分析。这些连接器是可扩展的，只要有人愿意替一个特定的数据源写一个连接器，那么 Apache Drill 就可以支持这个数据源。

Apache Drill 的第二个特点是：它使用了半结构化数据类型，类似 JSON。它的查询语法类似 SQL，但是引入了很多半结构化数据支持的新语法。当然，对于半结构化数据支持，在 Google 的 Dremel 以及 Hive 里面早就有了，所以这些新语法的扩展并没有那么让人吃惊。

Apache Drill 的第三个特点是：系统可以自动推导和识别“元数据”。这一点是 Apache Drill 独有的特性，其主要目的是解决半结构化数据中“元数据”难以确定的情况。

Drill 的理念无疑是非常先进的，可惜的是 Drill 并没有大红大紫过。可能的原因有很多，但在我看来，最大的原因是：这个系统很难做到高效。

在用户查询数据量大的时候，Drill 比其他系统要慢很多。好用却不高效，无法应对大规模的数据处理，在大数据的场景下就有些吃力不讨好了。

第二个项目：Apache Arrow

雅克致力于 Drill 的开发已经很多年了，肯定也意识到了这样的性能对于 Drill 是一个问题。但是性能问题要怎么解决，却不是一件容易的事情，雅克的做法是构建另外一个项目：Apache Arrow。于是 2016 年，Apache Arrow 诞生了。

简单来说，Apache Arrow 是一个内存数据结构，它的主要作用是在不同的数据源之间做快速高效的数据交换。这个项目吸收了 10 多个 Apache 顶级项目。它的主要目标有两个:

定义一个通用而高效的内存数据格式，方便数据查询引擎进行查询。

定义了从上述格式中载入数据的方式。任何支持这个格式的系统，都可以方便、高效地输入或者输出这种格式。

这两者放在一起，就使得从不同数据源读取和写入数据的效率得到大大的提高。这种提高，对于各个产品都是有意义的。然而更加有意义的并非各种产品之间，而是类似 Apache Drill 这样需要对不同数据源做联合查询的查询引擎。这种方式的交互数据已经把可能的消耗都降低了。对 Drill 这样的引擎才有可能实现高速查询。

Dremio 公司的核心产品

但是，这个时候，MapR 公司却出现了一些问题。MapR 经过了一轮大洗盘，创始人和早期高管纷纷被迫离职，连 CTO 也去了 Uber，托马尔和雅克，这两位 MapR 非常重要的早期员工也开始了他们的创业历程，他们创立了 Dremio 公司。

有了 Apache Arrow，托马尔和雅克就可以构建新一代的、类似 Drill 的查询引擎了。这就是 Dremio 公司的核心产品。它是一个有 UI，可以连接到不同数据源进行数据分析的软件。当然这个产品也是不开源的，所以我们就没办法了解到它的具体实现。

乍一看，Dremio 项目和 Drill 没有区别，但是它们内部其实是很不一样的。最大的区别在于，Drill 可以任意地连接各种数据源，所以它虽然灵活，但是效率低。

Dremio 公司的这款产品，只支持能输出 Apache Arrow 格式的数据源。但在内部，Dremio 这款产品统一处理使用 Apache Arrow 格式。因为不需要通过连接器进行数据格式转换，不需要对元数据进行推理，Dremio 的效率自然要高了很多。

Dremio 的这款产品并非没有缺点。和 Drill 比起来，它能够连接的数据源一下子少了很多，目前只有 Apache 的 10 余个顶级项目支持常用的数据源，比如各种开源和商业关系数据库都是不支持输出 Apache Arrow 的。这样一来，这些数据源也不支持连接了。这显然限制了 Dremio 这款软件在传统企业中的使用。

当然，除了这个优化以外，Dremio 的这款产品还进行了另外一个优化。简单来说，这和传统数据仓库的做法差不多，Dremio 会预先做一些计算，然后把计算的结果存起来。这样一来，当真正需要做查询的时候，可以在已经计算好的数据上查询，从而减少计算量，缩短查询时间。

这种效率的提升有可能是非常可观的，尤其是当预计算数据的结果可以存放在内存里的话，查询速度的提升是非常可观的。但是这种做法有一个大问题：我们到底如何才能做到空间与效率的平衡，需要用多大的空间来换取多少效率的提升呢？

这个问题，传统数据库厂商和数据仓库厂商已经研究了几十年，其实并没有一个通用解法。很多时候只能根据业务需求和查询的实际情况定制。但是对于 Dremio 这个初创公司来说，这个方面的积累到底怎么样，我不好判断。

数据分析市场现在风起云涌，类似的产品也不少。Dremio 从 Apache Drill 借鉴了连接的思想，又用 Apache Arrow 来提高系统效率的做法，的确是一个不错的折中方法。

但是在我看来，Dremio 的这个折中方式最大的问题是：如何支持一些极为常见的数据源。比如 Oracle，SQL Server。这些数据源并不支持 Arrow 格式的输出，可能 Dremio 在开源产品和 Hadoop 生态圈会有一片空间，但是对传统企业来说，恐怕不容易成为一个通用的数据平台。所以在我看来，Dremio 能不能生存下来，也是在模棱两可之间了。

119 | Imply：基于Druid的大数据分析公司

在今天的大数据创业领域，每个有相当数量受众的开源项目，它的背后都会有一个创业公司在支持。今天我们就来聊聊开源项目 Druid，以及它背后的创业公司 Imply。

Druid 起始于 2011 年。它最初的开发商叫做 Metamarkets，是一个籍籍无名的广告公司。这个项目于 2012 年 8 月份基于 GPL 版权开源，这一点和 Hadoop 生态圈里基于 Apache 版权开源的项目都不太一样。

Druid 一开始并不是很有名，不过随着 Airbnb 的加入和推广，这个项目也逐渐在社区成名起来，但是 GPL 的开源方式始终不是社区开源的主体。

于是，在 2015 年 2 月，项目的开源方式转向了 Apache 版权，正式投奔了 Hadoop 生态圈。这算得上是 Druid 发展历程里最为重要的一步。

Druid 的优与劣

介绍完了 Druid 整个项目历程，接下来我就来聊聊这个项目的特点。

在诸多数据分析开源项目里，Druid 有两个独具特色的优点。具体来讲，Druid 的第一个优点是：它的整个系统同时提供了对离线数据分析和在线实时数据分析的支持。

它是通过冷热数据分离的方式做到这一点的。冷数据是已经写入到 Druid 存储的数据，这一类数据存在 Druid 的某个节点的硬盘上。

热数据是等待写入的数据，这类数据在内存里。 Druid 对冷数据和热数据分别进行查询分析，再把查询分析的结果结合起来作为最终结果返回给用户。这种数据一经导入就立刻能被查询的特性，让 Druid 在很多企业里都十分受欢迎。

Druid 的第二个优点是：它是一个可插拔的查询系统。

通常来说，一个查询系统需要实现存储和执行两个模块。而存储则依赖特定的存储系统，比如说内存、本地磁盘、网盘、Hadoop 文件系统和云盘等等。

市面上大部分的查询系统是和特定的一个或者有限个存储系统绑定的，而 Druid 本身并不绑定特定的存储系统。它可以支持所有流行的存储系统，不论是本地磁盘、网盘、Hadoop 文件系统或者是常见的云盘比如亚马逊的 S3，都可以成为其存储系统。

当然，Druid 作为一个查询引擎，也有着两个非常显著的缺点。

第一个缺点是它不支持 Join。或者我们可以这样说，Druid 只支持单表查询。也正因为这个原因，Druid 可以在本地就处理掉本地存储的数据，无论是冷数据还是热数据，然后再把数据整合在一起给出结果。如果 Druid 支持 Join 的话，这种方式就不切实际。

Druid 这个设计很像谷歌的 BigTable。这说明在互联网公司，确实有很多业务可以只需要单表。但是谷歌的 BigTable 下一代产品 Spanner 已经过渡到了一个完整的关系数据库，也开始支持 Join。所以我们可以认为 Druid 更像是一个过渡产品。

第二个缺点是 Druid 不支持 SQL，只类似 BigTable 那样的 API。这导致了 Druid 这个开源项目身上互联网公司的气味很重。而传统一些的需要 SQL 支持的公司并不愿意用不支持 SQL 的 Druid。

Imply 公司与系统

说完了 Druid，我们来看看它背后的公司。2015 年 8 月，Druid 最初的那些创始人离开了 Metamarkets 去创业，成立了 Imply 公司。这是诸多大数据创业公司里又一家提供在线分析报表服务的公司，这样类型的公司，我们一路走来也已经讲过很多。

Imply 公司主要为 Druid 提供企业级应用的支持。它的产品也叫 Imply。Imply 公司的这套系统主要有两个版本。第一个版本是一套离线可以下载本地部署的系统，企业可以部署在自己的企业内部，叫 Imply On-Premise。另外一个版本是基于亚马逊的云计算架构 AWS 的云版本，叫 Imply Cloud。

Imply 这套系统在 Druid 的基础上进行了两个方面的优化。

第一方面，它解决了开源的 Druid 为人诟病的问题：不支持 SQL。Imply 实现了一个新的、不开源组件，这个组件叫做 SQL 层。它的主要作用是允许外部系统通过 ODBC 或者 JDBC 连接进来，系统同时具备了把 SQL 翻译成 Druid 查询语言 API 的能力。

所以这样一来，外部系统通过标准的 ODBC/JDBC 连接，发送 SQL 语句，而这个 SQL 层则完成从 SQL 到 Druid 自己查询语言 API 的转换，从而连通内外系统。不过，这种连接方式依然不支持 Join。

第二方面，Imply 还增加了一个可视化查询模块。这是在用户本身没有 Tableau 或者 Power BI 等类似的可视化工具外部连接的情况下，系统本身提供一些简单的可视化操作和支持。

除去做可视化以外，这一层还提供了通过对数据的预先计算和处理，并存储中间结果的方式来加速查询。这一点和我在前面文章提到的 Dremio 的做法很像。

Imply 公司的主要盈利模式还是通过出售他们的系统，以及为他们的系统提供支持来赚钱。鉴于开源版的 Druid 不支持 SQL，所以传统企业如果想要使用 Druid 的整个技术栈的话，买 Imply 的版本比用开源的 Druid 会更方面好用。后者提供了 SQL 的支持，可以降低企业内部员工迁移的学习成本。

Imply 的赚钱模式并没有和其他基于开源大数据的创业公司的赚钱模式有特别大的区别，区别的地方只是底层的产品换成了 Druid。我个人并不看好这个公司，主要有两方面的原因。

第一是 Druid 的产品虽然比较适合互联网公司，但它不是一个通用的系统。互联网公司的自我开发能力强，用开源的 Druid 足够了，不会花钱去买 Imply 的增强版，所以 Imply 很难赚到互联网公司的钱。

第二是 Druid 本身不支持 Join，这让它非常高效，可以同时提供离线和在线分析，但是也让它对传统企业来说，变得非常不实用。不支持 Join 的数据查询引擎在传统企业里要怎么用起来，是一个巨大的挑战，所以我觉得 Imply 也很难赚到传统企业的钱。

总而言之，我觉得不管在什么情况下，因为 Druid 的特殊性，Imply 很难赚到任何一个企业的钱。我有理由相信这个公司是诸多开源项目背后的创业公司里最早倒下的那一批，所以，Imply 的前途在我看来并不乐观。

120 | Kyligence：阿帕奇麒麟背后的大数据公司

几乎每一个成功的大数据开源项目背后都有一个公司。今天我们故事的主角就是 Kyligence 这家成立于 2016 年的公司。这个公司背后的项目就是阿帕奇麒麟。

先来介绍一下阿帕奇麒麟，它的英文名是 Apache Kylin，一般业内都简称它为麒麟，这是第一个由中国人主导的阿帕奇开源项目。

麒麟项目由 eBay 中国公司开发，开发目的是为了解决在 Hadoop 生态圈里对数据仓库进行实时分析的问题。

和我们提到的其他开源项目解决数据分析的方式不同，阿帕奇麒麟的做法使用的是数据立方（DataCube）模型。

数据立方模型是数据仓库里很成熟的一个模型，它定义了查询可以在哪些维度哪些粒度上进行预计算。这个模型有许多商业化的产品，比如说微软的 SQL Server Analysis Service 就是这个模型的一个商业化实现。

通常我们说起开源项目解决数据分析问题，做法都是直接在原始数据上进行查询。而数据立方模型则允许系统事先做预计算，并存储一部分预计算的结果，查询可以发生在预计算的数据上，这是一种典型用空间换时间的策略。

这个模型最大的挑战在于，系统现实里到底选择了哪些维度与粒度进行预计算。如果系统对所有维度和所有粒度都进行预计算的话，那么所有查询都会加速，但是随之而来的是额外的存储空间将会非常巨大，远远超过原始数据的大小，这肯定是负担不起的。

所以如何有效地进行预计算，从而在不浪费空间的情况下，也能极大地缩短查询时间，是所有此类分析软件的核心问题。

阿帕奇麒麟是一个在 Hadoop 上基于数据立方模型，通过预计算的方式来提高查询性能的系统。它也是阿帕奇的顶级开源项目之一。

这个系统主要有两个核心的模块。第一个模块是对数据的预计算。这个是用户通过对数据立方的设计，进而产生 Hive 的查询，并且运行实现的。第二个是数据实际被查询的时候，系统会根据查询和预计算的内容进行匹配，进而改写查询，再从预计算的数据里面算出用户查询的结果。

麒麟是这样进行加速查询过程的：它对数据的导入会进行增量处理，每次导入新的数据以后，麒麟会生成增量文件，增量文件会在合适的时候被合并到主文件里面去。

这样的好处是系统导入数据的速度快，同时系统的查询性能也比较好。

麒麟于 2014 年 10 月正式在 GitHub 上开源，并在一个月以后加入阿帕奇基金会的孵化器，一年后正式毕业，成为阿帕奇基金会的顶级项目。

这既是 eBay 公司的第一个阿帕奇基金会的顶级开源项目，也是中国人的第一个阿帕奇基金会的顶级项目。

麒麟在 eBay 公司里面发展势头很好，还获得了美团等很多企业的支持。不过，在 2016 年的时候，原来在 eBay 中国开发麒麟项目的主要人员决定离开 eBay 开始创业，创业的公司就是这家总部位于上海的大数据公司 Kyligence。

Kyligence 的产品主要有三个：Kyligence 分析平台、Kyligence 机器人以及 Kyligence 云托管产品。

其中 Kyligence 分析平台，我们可以将它理解为阿帕奇麒麟的升级版。Kyligence 的机器人则是一个自动化的诊断和分析平台，用于为 Kyligence 分析平台提供性能诊断等服务。Kyligence 的云托管产品等同于云端的 Kyligence 分析平台。

总体来说，Kyligence 分析平台在体系架构上和开源的阿帕奇麒麟比较像，但是很多重要的模块都重新开发了。

举例来说，开源版本的存储使用了阿帕奇的开源项目 HBase 作为底层的 NoSQL 存储，但是在 Kyligence 分析平台里面，这个组件被替换成了 Kyligence 公司自己开发的新的 NoSQL 存储，这个存储并没有开源。

我很有幸和 Kyligence 公司的 CEO 韩卿见过几次。我们聊到为什么 Kyligence 分析平台里 HBase 被替换的问题的时候，他说开源的阿帕奇生态圈里面有很多的好东西，但是这些开源软件又属于半成品，不够达到工业级的质量。

HBase 作为一个开源项目来说是够了，但是 HBase 因为使用了 Java，垃圾收集导致的延时现象很常见。这种延时对于一个追求亚秒级响应的查询系统来说，性能上就不能达标了，所以使用自己开发的组件去替换掉那些开源组件，是一个切实可行的做法。

当然，为了开发这些非开源的组件，Kyligence 公司也投入了大量的人力物力。所以 Kyligence 公司并没有打算把这些东西开源出来。于是，和开源的麒麟比起来，这些不开源的组件才是 Kyligence 分析平台的核心资产。

Kyligence 的盈利模式并不复杂。主要是通过卖他们的分析平台（无论是离线的，还是在线基于云的分析平台），然后按年收取费用，这些费用构成了 Kyligence 的主要收入来源。

Kyligence 的想法是，如果大家使用了麒麟，觉得开源版本很好，又想用更好的版本，那么只要收费合理，总是会有人愿意出钱的。

这个做法与 MapR 的 Hadoop 发行版非常类似。因为 MapR 也是自己开发了自己的文件系统，去取代性能一般又不够稳定的 Hadoop 的文件系统。由于这个文件系统本身并不开放源代码。MapR 公司就觉得如果大家用了 Hadoop，并且喜欢使用的话，面对自家那个更好的系统，肯定更加愿意用。

当然，Kyligence 和 MapR 的做法是有区别的，区别在于 Kyligence 系统的开源版和非开源版都是主要由 Kyligence 维护的。而 MapR 作为 Hadoop 的发行商，本身并非是最主要的维护 Hadoop 开源版的开发者。相反的，Hadoopd 发行版是由多家公司联合维护的。

从这个角度来说，MapR 要维持自己的文件系统和 Hadoop 开源版本的文件系统兼容性会比较困难，而 Kyligence 要维护阿帕奇麒麟和自己家的 Kyligence 分析平台的兼容性则要容易很多。

作为第一个中国人主导的阿帕奇顶级开源项目，麒麟也给中国人在阿帕奇基金会的活动提供了很多平台。麒麟的多个项目负责人为国内企业在阿帕奇基金会开源它们的项目提供了很多的支持。

从系统的架构来讲，一个通过预计算生成比较多的中间数据的产品，在某些场景下会很出彩。但是这并非是一个通用的系统，所以它适用的场景还是比较有限的。这使得无论是麒麟也好，Kyligence 分析平台也罢，可能只适用于某些客户。

这种限制肯定会影响 Kyligence 公司的发展。然而从这样一个系统过渡到一个更加通用的系统，需要大规模改变整个系统的架构。这几乎是不可能发生的事情。所以我个人对 Kyligence 的判断是：它会在某些市场里面做得很好，但是市场的蛋糕并不是特别大。

121 | Snowflake:云端的弹性数据仓库

Snowflake 是一个初创公司，也是一个完全基于云端构建的弹性数据仓库。它是大数据时代数据分析的一个重要的公司。今天我们来聊聊这个公司。

Snowflake 成立于 2012 年，总部设在加州下属的一个小城市圣马特奥。Snowflake 的创始人是本纳特·达格维尔（Benoit Dageville）, 蒂里·克鲁安纳（Thierry Cruanes ）以及马尔辛·茹科夫斯基（Marcin Zukowski）。这三位都是欧洲人，不过，现在都在美国发展。

本纳特早年在欧洲计算中心做研究，主要工作是并行数据库。后来，他来到了 Oracle 公司发展，并在 Oracle 待了 16 年。前 6 年是负责领导 Oracle 的并行执行引擎组，后面 10 年一直在做 Oracle 的架构师。

在 Oracle 里，架构师是一个明确的级别，这个级别非常不容易达到，需要公司里所有架构师全部同意才能晋升。能够在 Oracle 里面做到这个位置的，自然是非常厉害的人。

蒂里也是欧洲人，他在巴黎攻读完成数据库方向的博士，来到美国之后，先在 IBM 工作了四年，又在 Oracle 工作了 12 年，也是一位资深的数据库专家。

马尔辛和这两位比起来就是年轻一辈了。他在阿莫斯特丹大学获得博士学位，博士期间做的内容是著名的 Monet DB/X100。毕业后，他创业成立了 Vectorwise，后来公司被卖给了 Ingres，他也随之到了 Ingres 工作，一段时间以后才来到了湾区。

从三个创始人的经历来看，他们都是在数据库方向的专家，有多年的积累与经验。Snowflake 便是一个由这样的团队创建的数据库公司。它在成立之后一直都处于保密的状态。直到两年后的 2014 年 10 月，公司才正式宣布了他们的产品，同时宣布的还有他们的 CEO。

Snowflake 的 CEO 不是三个创始人中的任何一个。他叫鲍博·穆格里亚（Bob Muglia）。这个人在微软的第一份职务是 SQL Server 的项目经理，之后逐渐升职，直至最后做到了微软的资深副总裁。

2011 年，他离开微软。根据后来公布的信息来看，他和当时微软副总裁史蒂夫·鲍尔默（Steve Ballmer）之间就公司的云计算发展产生了冲突。

了解了公司的主创人员和管理人员之后，我们来看看 Snowflake 的产品。Snowflake 的产品主要是一款基于云的数据仓库。2014 年发布的时候，所谓的云当然是指亚马逊的 AWS。确切地讲就是 S3 的存储和 EC2 的虚拟机。

这款数据库是由 Snowflake 的成员从头开发的。它的主要想法是存储和计算要分离。Snowflake 的数据被压缩以后存在亚马逊的 S3 上，每个文件的大小大约是 16MB。文件的格式是列存，每个列被单独存成文件。

当数据需要处理的时候，Snowflake 的处理引擎会启动 EC2 的虚拟机，虚拟机从 S3 读取数据，然后使用本地的磁盘作为数据的缓存。如果多个数据查询发生，每个数据查询的执行引擎在本地各保留了一份数据。当然查询结果被写回 S3 的时候，如果两个查询需要更新同一张表，Snowflake 有某种写保护方式避免数据写入发生冲突。

Snowflake 一出来的时候，它就号称自己的 SQL 支持 SQL1998 和 SQL2003 里面的大部分分析函数。它的数据库产品和 SQL 的兼容性好，Snowflake 的数据模型并非只是基于纯粹的关系数据库，它同时也支持半结构化的数据。

不过，作为一个数据仓库产品，Snowflake 本身并不支持索引。当然 Snowflake 还是会对每个文件记录最大最小值，这些信息可以用来让优化器过滤一部分的数据读取。

Snowflake 的收费方式主要有两种，一种是存储的钱，这个按月收费。另外一种块是 EC2 上跑处理程序的时间，用了多少收多少。

Snowflake 有很多不同档次的收费计划，其区别主要是数据库里面保存了多少个以前的版本。比较低级的计划只保存了 1 天的，而比较高级的计划可以最多保存 90 天内的所有版本。

从技术角度来讲，Snowflake 的实现方式，因为是从头开始搭建的，所以它能够很好契合云计算的架构，也就是存储和计算分离。

Snowflake 和亚马逊之间的关系，最初是很友好的合作关系。但是后来亚马逊进军了数据库市场，并推出了 Redshift。Redshift 作为一个云端的数据库产品，由亚马逊自己提供，并且与自家的 S3 做了整合。

亲儿子和干儿子之间的区别是很明显的。尤其是当亚马逊今年推出了 Redshift Spectrum 以后，Redshift 就具备了扫描 S3 文件进行查询的能力了。这个能力让 Snowflake 使用 S3 作为廉价存储的梦想受到了打击。

总而言之，现在整个云计算市场上最为明显的竞争对手肯定是 Redshift，这一点，Snowflake 多少还是感觉到了威胁的。

为了应对这种变化，Snowflake 的做法是在西雅图成立了分部。Snowflake 在西雅图的分部主要从微软 Windows Azure 招人，为的是在 Windows Azure 的存储和虚拟机上实现类似于自己在亚马逊上提供的服务。

大概是 2016 年下半年，Snowflake 从微软的某个云计算部门挖了一个经理，开始组建这个部门。之后陆陆续续的，公司在西雅图的部门逐渐扩展到了 10 多个人。并在 2016 年底进军 Windows Azure 市场。

Snowflake 有一些固定的客户，它的商业模式里面，最大的不确定因素是如果云计算厂商自己也想抢 Snowflake 想做的生意。云厂商对自己的存储和计算服务最熟悉。第三方开发怎么样也不可能比自己开发得到更多的支持。这是 Snowflake 尴尬的地方。那么，Snowflake 要如何打赢这场仗。

当亚马逊做了 Redshift 之后，Snowflake 还是可以去做 Windows Azure 上面的生意。如果微软也介入这个市场，Snowflake 是不是只能去做谷歌的生意呢？如果要是谷歌也介入这个市场，Snowflake 怎么办？

从这个角度来讲，云计算的数据库服务如果没有底层基础平台的话，要想在竞争对手的围攻下胜利，是一件不容易的事情。

在云计算上非常成功的应用软件厂商 Salesforce，它之所以没有倒下，很大程度上也是因为它的服务是跑在自己的基础架构上，而不是 AWS 或者微软的服务上的。虽然 Salesforce 最近也在和 AWS 合作紧密，主要还是亚马逊目前没有进入企业 CRM 市场的打算。

而当亚马逊或者微软自己也介入到同样的业务里面来的时候，这种竞争关系就会非常麻烦了。第三方厂商既依赖云厂商提供的基础服务，又和云厂商的服务竞争。这对它们显然是不利的。

不过无论如何，作为第一个云端的弹性数据仓库，Snowflake 还是获得了很多的关注。但是我想这个公司的未来，如果能够被某个云厂商收购了，可能会是最好的出路。

122 | TiDB：一个国产新数据库的创业故事

TiDB 是一个位于北京的创业公司 PingCAP 的产品，它是一个新型的数据库。PingCAP 成立于 2015 年。联合创始人是刘奇、黄东旭和崔秋。在 2017 年的时候，他们完成了 1500 万美元的融资。今天我们的故事主角就是这个国产数据库和它背后的公司。

说起数据库产业，其中的经典是关系数据库。这一类要么是外国大公司的商业数据库，其代表是 Oracle 数据库，IBM 的 DB2，以及微软的 SQL Server；要么就是开源的数据库，这类以 MySQL 和 PostgreSQL 为代表。

进入新世纪后，随着大数据相关技术的出现，又有了一些 NoSQL 的产品。

在数据库的发展上，关系数据库好用，但是扩展性差，对于大数据场景不好；NoSQL 产品可以支持大量的数据和大规模的访问，但是可用性却非常差，对产品开发来说，使用时要注意的事情太多。

那么说，有没有一种产品兼有关系型数据库和 NoSQL 的优点呢？进入到 2012 年以后，大数据技术奠基者谷歌发表了一系列新论文，主要讲述了它们新开发的一个叫做 Spanner 的数据库。这种数据库同时具备了关系数据库和 NoSQL 的优点。所以通常我们又把这个类型的数据库称为 NewSQL。

TiDB 就是这样一款数据库，它的基本理念就是基于 NewSQL 的技术，这个项目的名字 TiDB，也包含了一定的含义。引用联合创始人黄东旭的说法，Ti 是金属元素钛，这是一种非常坚硬的金属，以此来象征他们的数据库牢不可摧。

它背后的公司，则是给自己取名叫做 PingCAP。对于做系统的人，肯定能理解这是一个雄心壮志的公司。这个名字的本身包含了两层意思，“Ping”+“CAP 理论”。

Ping 是 TCP/IP 里面的“ping”命令的意思。它的本意是用于查看一个 IP 地址是不是可以连得上，用在这个公司的名字上是用来表达“连接”的意思。

再来介绍一下 CAP 理论，CAP 理论主张任何基于网络的数据共享系统，最多只能拥有以下三条中的两条：

数据一致性（C），等同于所有节点访问同一份最新的数据副本；

对数据更新具备高可用性（A）；

分区容错性（P）。

所以说，CAP 理论主要是说在一个系统中，C、A、P 里只能满足三条的两条。而这个公司的名字 PingCAP 就是希望可以连接 CAP，同时满足三者的条件。

那么为什么我们需要连接 CAP 呢？这是因为 CAP 理论就是所谓的三者选两个，系统在任何时候都是只选特定的两个。

当网络表现良好的时候，P 不存在，所以 C 和 A 是可以兼得的。而网络一旦出问题，C 和 A 之间选择哪个，其实是传统关系数据库和 NoSQL 的区别。

但是，NewSQL 里因为它良好的实现，可以更大限度减少 P 的出现，从而保证系统在绝大部分时候都满足 C 和 A，但是有能力实现一个系统保证绝大部分情况下 P 不会出现，是一件不容易的事情。

总之，无论从公司的名字，产品的名字，还有选择创业的方向，都证明了一个雄心勃勃的公司，正在做一款非常有难度的产品。

PingCAP 刚成立的时候，TiDB 的项目就已经立项了。但是要从头到尾做一款数据库产品有两方面的问题。一方面是技术上的问题，这个只有顶尖人才才可能解决；另外一方面是商业上的问题，现在市场上如此多的数据库，如何让大家接受一款新的数据库本身才是个问题。

PingCAP 做的第一个决定是，它们的产品会和市面上最流行的开源数据库 MySQL 保持 100% 的兼容。这样的好处是，只要是原来使用 MySQL 的客户，都可以无缝地切换过来；而原来 MySQL 的社区里面已有的资源，包括各种工具和各种测试实例也都可以直接拿过来用。

当然这样做也不是没有代价的。一款产品要和另外一款产品等价，其实也就意味着需要对另外一款产品的各种行为都有深刻的研究。这就意味着开发难度绝对不是从头建一个产品可比的。

PingCAP 在这里选择了一个非常聪明的做法。他们的开发是从上面往下走的，第一件事情是先把 SQL 层相关的东西做出来。这样的好处是在一开始就可以检测出语言级别上是不是会有不一致的地方。

PingCAP 的另外一个非常聪明的地方是，他们是很有底层软件的开发经验的。在写 SQL 层的时候，他们也把网上有关 MySQL 的测试都扒到自己的实验环境里来。因为一个底层软件的开发是否成功，很大程度上取决于测试做得有多好。

这里我们需要解释一下，底层软件本身是提供给客户用的。所以这类产品除了性能要求以外，还有稳定性的要求，而测试这类产品则需要构建不同的应用环境才可以。

如果说一切从头而来的话，整个过程会非常不容易。PingCAP 选择了和 MySQL 100% 兼容，那么他们就可以用 MySQL 社区里已经发展了 10 多年的测试，完全不需要从头写起。

PingCAP 在开发完上层的 MySQL 层以后，就进入到下层的存储层。这里他们决定学习谷歌的 Spanner，做一个体量无限大的 MySQL。

从技术上来讲，这就需要做到自动分区，而这在工业界里是非常难的一个东西。通常来说实现的方式不是 Paxos 就是 Raft，前者在谷歌的实现已经证明是非常复杂，后者还是 2014 年才出现的新方案。在全世界，真正实现了这种高可用性的公司并不多。

在上述的基础上，他们还是需要一个底层的基础存储结构。我有幸和黄东旭吃过一顿饭。聊到这方面的时候他说过，他们的选择就是拥抱开源社区了。毕竟很多东西开源社区里有非常丰富的资源。

这样一来，PingCAP 和开源社区的一些项目一起，就渐渐地把这个叫做 TiDB 的数据库搭起来了。

不过，在搭起来以后，PingCAP 面临着一个非常实际的问题：用户是不是愿意把系统替换掉。用户很多时候是愿意在实验环境下尝试一下新东西，却不代表他们有这个胆量在生产实践里就能直接替换。因为数据库如果出了问题，导致数据错误或者丢失，很多时候是灾难性的，损失无法估量。

好在 MySQL 早就实现了主从备份，主服务器用于接受写和读的操作，而从服务器则在背后同步。PingCAP 实现了 TiDB 和 MySQL 的备份通讯协议，所以 TiDB 可以作为 MySQL 的主从备份服务器里的从备份服务器，部署到生产实践的应用里去。

这样的好处是，用户只是增加了一个“从”的备份，接下来就可以直接去查询这个“从”的数据库。

用户可以将 TiDB 作为从数据库与 MySQL 作为从数据库进行比较，看看两种情况下的查询结果是否一致，并且可以同时比较两种情况下的性能差异。通过这种比较，用户可以确定 TiDB 作为 MySQL 的替代品，是不是从正确性到性能上都没有问题。

如果在从数据库的比较中，先确定了 TiDB 没有正确性问题，又确定 TiDB 的性能好于 MySQL，那么它替换主 MySQL 数据库也就成为可能了。

通过这样的一种方式，TiDB 很顺利地就打入了很多用户的市场。而且事实证明 TiDB 有良好的扩展性，对查询的速度也快很多。这样慢慢的，公司也就打开了局面。

时至今日，TiDB 才成立两年，但是它们的产品已经小试牛刀了。公司在产品的商业策略和技术实现上都表现出了非常优异的表现，所以我们完全有理由相信，在不远的将来，这个公司可以带给我们一款底层基础数据库的利器，这也是我们中国人在基础架构领域取得的一个巨大的成就。

123 | 大数据创业公司的前景：红海创业多艰辛

我们介绍了很多大数据创业公司，这些公司在大体上可以分成开源软件创业公司和闭源软件创业公司两类。

开源软件创业公司是指，很多的大数据创业公司的背后是某一个或者几个开源项目的创始人，或者是项目的主要开发者。

闭源软件创业公司是指创业公司有自己闭源的软件，这种又分为两类：一类是闭源的基础架构软件，一类是闭源的商业应用软件。

我们通常用“红海”“蓝海”来形容创业的难易程度，基础架构类创业，无论开源还是闭源，很多时候就属于红海，毕竟相对于应用层面的创业，基础架构类的创业要艰难很多，这主要是因为应用层面的创业是直接和商业行为联系的。

基础架构类的创业，其创业依赖于其他客户对其产品的使用和付费。比如说 Hadoop 生态圈里各种开源软件为基础的创业公司，如果没有人去用这个公司的产品，这个公司也就不容易赚到钱。

不过，凡事都有两面，从好的方面来说，如果有大客户用了，那么可能会有持续稳定的收入。从坏的方面来说，一则很多客户不一定愿意去用不熟悉的开源产品，二则如果真的要用，大公司自己有技术实力去把开源的产品拿过来，自己二次开发，并且维护使用。但是无论如何，要想在基础架构类进行创业，都不是一件容易的事情。

基础架构类里面最普遍的创业企业都和某个开源项目有联系。比如说 Spark 后面站的是 Databricks，Kafka 后面站的是 Confluent，DataStax 则是基于 Cassandra 的开源公司。

这些公司如何盈利，通常来说有几个选项。

第一是公司做的产品里有不开源的收费部分。

第二是公司往往会提供一些咨询和技术支持的服务。

第三是很多公司也选择提供在云端的托管服务，这些基于云端的托管服务往往是在 AWS 上开发的。

并非说这些盈利服务不好，而是这些服务都取决于很多人去用这个产品，并且愿意为额外的服务付费。但是，实际上到底怎么样，是一个很复杂的问题。

首先是有些开源产品本身已经被广泛使用了，用户并不愿意为了增值服务而掏钱。其次是这些公司往往只支持一个开源产品，那么如果一个公司需要联合使用多个开源产品的时候，可能还不如选择一个 Hadoop 的发行商，用它们的版本一劳永逸地解决所有问题。

至于基于 AWS 的托管服务，这当然是一个生财有道的途径。但是这个依然取决于用户到底想怎么用这个托管服务。很多时候，用户用单一的开源产品可能性很小，而这些创业公司提供的套餐却往往基于单一的产品，我想这在很大程度上会降低这些公司盈利的可能性。

这类公司是不是有例外，当然在我看来是有的。如果产品的特色明显而且不可或缺，那么成功的可能性就更大一些。

具体来说，我觉得 Kafka 就是一款很有特色，而且是 Hadoop 的生态系统里面不可或缺的产品，所以，Confluent 作为一个创业公司，它获得成功的可能就比其他公司要大一些。

另外如果一个产品的通用性很大，那么这样的公司比起其他公司更可能会成功；但是归根结底，这些公司的成功与否，我想很大程度上取决于这些公司能不能顺利地盈利。

而公司是否能保持一直盈利，这也是个问题。我个人觉得很多都会慢慢死掉，但是也有一些会成功活下来甚至壮大。只是，基于开源项目创业的公司，的确是创业的红海，会非常艰难。

不过大数据创业公司也不仅仅是和开源项目保持联系这一种模式，还有一些创业公司的产品，是直接面对客户，解决客户实际问题的。

最著名的是独角兽 Palantir。Palantir 是大数据创业公司里面最为神秘，但是同时也是估值最高的公司之一。它和其他大数据公司有非常鲜明的不同，它提供的大数据分析平台，是一个直接给客户提供最终解决方案的平台。

客户买了 Palantir 之后，可以从数据的采集、分析、存储、优化、查询、显示等方方面面都一体化的解决。除此之外，它家的软件还针对特别的领域进行优化。

当然目前为止大家都知道的，Palantir 主要针对的是政府部门以及金融领域的业务。这两个领域的好处也很明显，合同长期稳定，客户不缺钱。

从这个角度来看，Palantir 的商业模式比其他基于开源项目的创业公司要更合理，也更容易盈利。这样的公司发展起来，结果怎么样，虽然我们依旧需要拭目以待。但是概率上来说，成功的可能性更高一些。

而另外一个著名的大数据公司 Splunk，专注于机器产生的日志文件的分析。这个公司不但成功地上市，而且上市以后市值一直持续上涨，盈利能力也是不断攀升。毫无疑问，如果说大数据创业公司里面哪一个可以证明是非常成功的，Splunk 这一席绝对不会缺的。

但是不管是 Splunk 还是 Palantir，如果从创业的角度来讲，它们都应该属于蓝海。

它们直接针对客户，解决某一个领域的问题，提供一体化解决方案。而前面很多基于开源项目的创业企业，则属于红海。

它们的数据分析平台和云托管服务，还做不到一体化解决方案。可想而知，如果我是投资人的话，我更愿意把钱投给前者而不是后者。

那么为什么开源社区一下子冒出了那么多的基于开源项目的创业公司呢？我想可能是一股风潮。

每个开源项目的人都希望自己的项目可以进一步的壮大，乃至给自己带来经济上的利益。作为创业者这样去努力，我可以理解。尤其如果创业者本身是开源项目的开发者的话，寻求经济利益上的诉求无可厚非。

但是如果是打工的呢？作为员工加盟这些创业公司的时候，我们就需要谨慎考虑了。很多基于开源项目的创业公司，前景不一定好看，股票很可能是废纸。

如果有选择，像 Splunk 这样的蓝海创业公司和像 DataStax 这样的红海创业公司，前者对于员工来说风险会更低一些。最主要的原因是前者如果有特色，公司会有不可替代性，也能有稳定的营收。比如说聚焦特定的领域，技术上有领先优势，这样的公司就更加安全稳定。

所以，红海的公司并非不可以加入，只是你在选择的时候，最好还是挑那些有特色的，能够在红海中屹立不倒的，加盟进去才比较靠谱。

124 | 如何通过企业技术积累去分析一家企业？

通过企业的技术积累去分析一家企业是一个行之有效的办法。一个企业如果想要成功，要么需要在商业上有所建树，要么需要在技术上有所建树，总之，一定需要有在某些方面和别人有明显的优势，才可以在激烈的竞争里面站稳脚跟。

如果我们要对上述的话一一举例的话，我想，亚马逊的成功，背后应该是对商业深刻理解的成功。谷歌的成功，很大程度上是对技术的极致追求的成功。

从 2003 年开始，谷歌发表了一系列论文，这促成了大数据时代的到来，之后谷歌又在人工智能领域发力，实现了“AlphaGo 战胜人类最顶级围棋高手”这样历史性的突破。我们可以看到在谷歌踏足的每一个领域，很大程度上展现出来的技术水平都代表了这个领域人类突破性的进展。

所以，谷歌对技术的极致追求可见一斑。也正是因为谷歌对技术的极致追求，它才能在互联网海量数据的搜索和广告领域占据无可取代的地位。其广告收入就像印钞机一般，24 小时源源不断地提供巨额营收。

那么我们应该如何通过企业技术积累去分析呢。首先有一个前提，一个人如果可以从技术积累去分析企业，那么对分析企业的人本身也提出了一些要求。

如果分析企业的人本身对技术不够精通，不是某一个领域专家的话，那么透过技术去分析企业多少就有点镜花水月了，毕竟分析者自己也无法比其他人能够更早地判断在某个行业里，哪一家拥有独特技术的企业是否可以一飞冲天。

所以，能够通过技术积累去分析企业的，最好本人是某一方面的专家，或者在一个领域内已经有所建树了。通过技术去分析企业，就我个人而言，只有在分析大数据企业的时候，我才会信心满满。毕竟在大数据基础架构这个领域，我已经工作了 10 多年，并且在这个领域里也有一些建树。

其次，通过技术积累去分析企业，大体上我们要看几个方面。

第一个方面要看一个企业的技术是否具有适用的、有意义的场景，并且这些场景是需要能够带来巨大利润的。我们知道很多时候，企业可以研究一些很领先的技术，但是如果这些技术本身并不能产生效益的话，那么这个技术对盈利其实就是没有意义的。

虽然说这类技术可能对于基础研究会有帮助，但是对于一个公司，尤其是初创公司来说，其拥有的技术一定是有适用的场景，这些场景是需要有实际意义，并能够带来巨大利润的。大公司里或许还能允许一些失败，小公司，创业公司，其技术积累的盈利能力就是其生存的根基之一。

如果以大数据作为例子的话，Kafka 这个软件对应的技术显然有非常普适的价值，并且，这种价值在很多有实际意义的场景里都可以体现出来，这些场景显然也能带来巨大的利润。因此我们有理由相信做 Kafka 的公司，很有可能会十分成功。

第二个方面，我们要看这个技术是不是有其领先和独到的优势。一个企业的技术，如果很容易被模仿的话，那么这个技术带给这个企业的价值也就非常有限了；而如果一个企业的技术有非常领先和独到的优势，其他企业和个人即便花费巨大的代价也很难模仿和超越，那么这种技术就可以产生技术壁垒，进而给公司带来充足的发展空间。

举个例子来说，搜索是一个大家都知道的东西。前前后后做搜索的公司也非常多。但是谷歌在搜索上，比如说在对所有的搜索结果进行排序，决定到底哪条记录是和搜索的关键词最相关的这个问题上，谷歌的技术就有非常独到之处，而且其技术的领先优势也非常明显。

这就可以回答了，为什么尽管那么多的公司都非常眼红谷歌在搜索广告上赚取了巨大的利润，但是这些公司其实拿谷歌没有任何办法，即便砸钱砸人进去做，对方能够掌握的技术依然无法和谷歌的技术相媲美。

比如说微软砸钱并不少，微软人才也不少，但是微软无法掌握谷歌的技术，所以无法和谷歌一样在搜索广告上赚取大量利润。

对于一个企业分析人员来说，如果他能够洞察到一家企业的技术领先和独到之处，并且这项技术同时具备盈利能力，那么企业分析人员就应该可以判断得出来这个企业前途无量，他的垄断地位几乎是无可动摇的。

第三个方面要看一个企业技术积累的深度和广度。如果一个企业的技术积累可以覆盖一个领域横向纵向的相关方面，既广且深，并且每个方面的技术都有其独到之处，那么在某个领域内，这个公司就很容易形成优势。

相反的，如果一个公司只是在某个方面技术有些独到之处，并只覆盖了这个方面的周边，但是在相关更深入的问题积累方面有欠缺的话，这个公司的发展空间仍就受阻于这些技术积累跛脚的地方。

这里我们也可以举一个例子。Tableau 作为数据可视化的领头羊，其软件在数据可视化领域有很丰富的积累。Tableau 在数据可视化用户交互这个方面的积淀很深，不是一般人能够随便抄袭的。数据可视化本身也是一个很有价值的领域，可以带来大量的利润。

但是 Tableau 这款软件和这个公司的技术积累的广度是有问题的。比如说在用户交互方面，Tableau 只适合用鼠标去交互。但是在流行自然语言的交互模式上，就毫无建树。因此当 AI 流行开来，需要更自然的交互方式的时候，这些都会成为 Tableau 的瓶颈。

通过一家公司的技术积累去分析一家公司，是非常行之有效的分析手段。但是它对分析者本身提出了比较高的要求。分析者本身对这方面的技术要非常懂，才可以有效地对企业进行分析。

在具体分析的时候，我们可以从三个方面展开，首先看技术适用的场景是否有巨大的盈利空间，再看技术本身是否有领先和独到之处，最后是这个企业的技术积累的深度和广度。

这种分析的优势在于分析所基于的证据非常扎实，所以分析得出来的结论的可靠性也很高，预见性强，不容易出错。

但是这也对分析者提出了很高的要求。作为分析者，我们也需要不断来充实自己，同时提高自身对技术和商业的理解，才可以做出更为精准的判断。

125 | Facebook的黑客精神

今天我们说到的 Facebook 黑客精神，并非是指 Facebook 培养了一堆黑客，有很强的黑科技，并在全世界各地研究各种安全漏洞，做出各种黑客应该不应该做的事情。在这里我们讲的黑客精神其实是 Facebook 对待软件开发的态度和方式。

Facebook 的创始人马克·扎克伯格有一句名言：“迅猛而动，突破前行”（Move Fast and Break Things）。这句话也成为了 Facebook 的座右铭。在 Facebook 的公司里，到处都贴着这句话。

这句话非常有名，它甚至深深地影响了整个 Facebook 对待软件开发的态度。那么这句话到底是什么意思，它带给 Facebook 的到底又是什么结果呢？

“迅猛而动，突破前行”的意思在扎克伯格看来，就是软件开发不要想太多，写出来的东西就发布出去，哪怕写出来的东西不太对，这里那里可能会有问题。如果出大问题的话，赶紧修好就可以了。

扎克伯格认为，让市场上见到东西的速度是很重要的。一个东西如果拖着，等久了可能就晚了，所以，他并不认同传统企业，乃至某些类似谷歌这样的互联网公司对待产品和代码的态度。

他觉得大家每个人就应该像黑客一样，在代码里乱改顺便把新功能实现了。然后可以快速地给用户用，这是一条正确的道路。

这是公司创始人的态度，并且是在公开场合多次强调的态度，所以它在内部的影响力可想而知。

于是 Facebook 内部有“Hack Everything”的传统，代码很多时候是怎么快怎么来，东西做出去如果有 Bug 再修，如果把已经有的功能搞坏了，修回来就可以了。这基本上在很长一段时间里面是整个 Facebook 公司的传统了。

这个传统是不是好，从软件开发的角度上来说，一个软件开发的团队，如果一直靠着“Hack Everything”的态度，不好好做架构，不好好测试一下软件，就直接把产品放出去，我个人是很难相信这样的做法是可以持久发展的。

因为软件代码的质量本身也是软件可以持续发展下去的基础。如果不好好维护，慢慢的，加一个新功能就会越来越难了。为了加一个功能付出的代价也越来越高了，有可能这个代价高到无法估计。

当然很长时间里，尽管业界很多人都认为这个想法做法是不对的，在 Facebook 内部这个做法一直大行其道。而这种做法也反映到了 Facebook 开源的产品的质量上。基本上，Facebook 开源出来的很多产品的代码质量是堪忧的。

比如说著名的 Hive，这是 Facebook 早年投了很大力气开发的 SQL on Hadoop 的产品，它的代码我看过，“快糙猛”绝非是一个谎言。Hive 这个开源项目的代码质量参差不齐，很多地方感觉像是从来没有在工业界正经写过代码的人写的，看起来真的有一种让人不舒服的感觉。

当然除了 Hive 以外，Facebook 的另外一些开源项目的代码质量也同样受到了质疑。这些代码质量差的开源项目，和谷歌极少数虽然开源，但是代码质量犹如艺术一般的项目比起来，我只能说，真的很难想象为什么这是两家齐名的公司，代码质量却大相径庭。

在很长时间里，我们其实并没有注意到 Facebook 内部是不是真的为这种黑客精神付出了代价。当然我个人是一直坚定地相信这个代价是迟早要付出的，而且等到发觉的时候，代价可能已经很大了，大到需要付出难以承受的成本才能够修复了。

不过，2014 年在 Facebook 的 F8 开发者大会上，做 Keynote 的扎克伯格，把自己说过的这句话改了。新的版本变成了： “迅猛而动，稳定架构”（Move Fast With Stable Infra）。简单一点来讲，整个基础架构需要足够稳定的前提下 Move Fast。好了，扎克伯格终于改变主意了，再也不说突破前行了。

当整个代码被无休止的“Hack”，天天“突破前行”以后，现在，整个 Facebook 面对的东西是没有什么不能被突破的。怎么办呢？老老实实回头该补的补，该修的修吧。不补不修，房屋天天漏水，还怎么装点门面迎接客人啊。

这种修补的代价是非常巨大的。我在微软的时候，见过一些开始写得乱七八糟赶时间赶进度赶出来的代码，代价就是这些代码要一个模块一个模块推倒重来，在上面修修补补是没有办法修好的，这需要很多的人力物力。我参与过的一个项目投入了 10 个人，做了 18 个月，做完之后总算是看起来能够看了。

我一直有一个困惑，到底是什么让扎克伯格相信他自己的黑客理念呢。只要发布产品足够快就不用付出代价吗？扎克伯格是一个非常聪明的人，而且他周围应该也不缺人告诉他，这个想法的问题。那么在这个背后，扎克伯格想的到底是什么？这个问题我一直没有太多的答案。

一个可能是早年创业的时候，刚开始运转的话，扎克伯格的想法是对的。一个公司如果连生存问题都不能解决好，那么代码质量到底有多重要，也只能是以后的事情了。

虽然说谷歌从一开始连生存问题都没想好怎么解决的时候，就对代码质量要求很高，但是谷歌毕竟是个例。无论如何，有可能是扎克伯格的创业公司的经验和梦想在 Facebook 变大以后依然在，并未与时俱进。

另外一个可能是扎克伯格从来没有在大公司实践过，所以他固然是一个天才，却不知道在什么样的时候，这种黑客做法会对公司造成伤害。

这种伤害可能还是非常巨大的，所以在 2014 年，他作为公司领袖，才必须再一次通过他自己的嘴巴告诉大家，他错了。

但是不管怎么样，我们必须看到，榜样的力量是无穷的。因为扎克伯格的观点，很多硅谷更新的创业公司做法都是快糙猛，当年的谷歌那样对待代码的精神，对于现在的公司来说，已经荡然无存了，这在一定程度上造成了开发人员平均水平的严重下降。

扎克伯格在 Facebook 倡导的黑客精神，如果只是影响了自己公司，那么破坏力还小一点。如果影响了周围后来的很多公司，这种破坏力，我有点不好估量了。所以，虽然 Facebook 今天已经强调一个稳定的架构是很重要的，但是很多后来的公司其实并没有听进去。

而且，从 Facebook 内部看，这个黑客精神其实仍然根深蒂固。比如说在 Facebook 的很多组里进行绩效考核的时候，会先看一个人到底写了多少行代码，行数多的人比写的行数少的人，绩效考核就会更高。这种纯粹以代码量来考核的做法，无疑是当年“迅猛而动”的遗留问题。

代码质量问题是每个大公司有效率分工合作开发的基础。很多时候，代码质量问题，也是从一个创业公司到一个成熟大公司的过渡过程中，一个巨大的挑战。不少公司都会选择严格对待代码质量问题。

但是 Facebook 却选择了一条截然不同的道路，它们提倡代码的黑客精神。这给 Facebook 自身的发展带来了很多负面影响，同时，也因为 Facebook 的影响力，这给整个互联网行业都带来了不好的风气。Facebook 的黑客精神所造成的负面影响，不容易消除。

126 | Twitter：蓝色小鸟还能飞多久（上）

社交媒体在上一轮的互联网发展中扮演了非常重要的角色。Facebook 和 Twitter 这两个社交媒体里最主要的公司，一度成为了社交媒体的代表。如今一晃许多年过去了，Facebook 已经成长成为一个价值 5000 亿的公司，Twitter 却一直在苦苦挣扎，这只蓝色的小鸟到底还能飞多久，是大家都关注的问题。

在故事的开始，我们要讲一家叫做 Odeo 的公司。

Odeo 是一家以播客（Podcasting）为主营业务的公司。它的创始人是埃文 · 威廉姆斯（Evan Williams）。埃文是硅谷成功的创业者，他把早年创立的 Blogger 卖给了谷歌，也因此早早实现了财富自由。

公司中还有一位同样重要的成员是诺亚 · 格拉斯（Noah Glass），诺亚早年和埃文在做 Blogger 的时候就已相熟了，后来又拿着埃文的投资搞起了 Odeo。

这里有一位最重要的主角杰克 · 多西（Jack Dorsey）。杰克先在密苏里大学念书，后来转去了纽约大学，但是没有毕业就退学了。杰克在 2005 年被埃文聘请过来，服务于他的 Odeo 公司。

让我们先把目光转回到 2006 年，这也是 Twitter 正式诞生的一年。Odeo 公司的主营业务因为史蒂夫 · 乔布斯（Steve Jobs）宣布在苹果的 iTunes 里加入 Podcasting 功能，而面临苹果的强大竞争。创业公司与苹果做竞争是毫无前途的，也就是说 Odeo 这个时候走到了尽头。

那么从 Odeo 到 Twitter 的想法到底是怎么来的，有杰克和诺亚两个版本。目前比较公认的版本是杰克的版本，是为了解决 Odeo 的生存问题，大家都在想创意。

杰克在一次脑力风暴中，为创始人埃文和他的合作伙伴比兹 · 斯通（Biz Stone）第一次阐述了 Twitter 的思想：一群好友通过基于 SMS 的状态更新，可以互相知道大家都在干什么。

这个创意顺理成章得到了一致的认可，有了创业公司大佬们开了绿灯之后，杰克、诺亚以及一个远在德国的合同工开发人员弗洛里安 · 韦伯（Florian Weber）开始启动了通力合作，两周以后就拿出了第一个原型系统。

这个系统最初只开发给 Odeo 的内部员工。在很长的时间里，Twitter 并不对外开放，外部的人员都必须认识内部员工才能够拿到邀请链接注册账号。

2006 年 7 月的时候，出于资本运作的需求，比兹、 埃文、杰克以及一些其他的 Odeo 公司员工，组成了新公司 Obvious 。这个公司收购了 Odeo 的一切资产，但是，在收购的过程里，有一个人被开除了，他就是诺亚。

诺亚在很长时间保持着沉默，但是当他决定发声之后，他公布于众的却是 Twitter 创业的另外一个版本。在这个版本里，诺亚才是 Twitter 这个最后与大家见面的系统的真正发明者，而不是杰克。

这个版本的可信程度明显低了一些，但是有一点却是大家公认的，Twitter 这个名字是来源于诺亚的，它是诺亚从字典里找来的。

诺亚虽然离开了公司，但是仍然没有放弃对 Twitter 项目的开发，Twitter 的第一次大发展是在 2007 年 3 月左右的西南偏南大会（South by Southwest Interactive conference）上。

Twitter 的员工在大会上竖了两块 60 英寸的显示屏，用来专门显示发送的 Twitter 消息。这个做法很快让很多人开始使用 Twitter。Twitter 的发送数量从每天两万条猛增到六万条。更重要的是，无数的人都很喜欢，大家玩得很开心。

在大会上的惊鸿一瞥后，Twitter 在 2007 年 4 月就被 Obvious Corporation 给拆分出来，成了独立的子公司。杰克成了第一任 CEO。

之所以 CEO 是杰克而不是埃文，据说是因为当时埃文打算好好地经营 Obvious 公司，所以他就对 Twitter 的经营分身乏术了。而杰克在诺亚被开除以后，就一直都是整个 Twitter 项目的领导者，所以他做 CEO 也更合适。

公司独立了，产品也开始获得关注，Twitter 可以开始融资了。不久之后，Twitter 完成了 A 轮融资。这轮融资大概不超过 500 万美元的钱，公司估值 1200 万。Twitter 的 B 轮融资在 2008 年 5 月，这轮融资金额大约是 1500 万，估值达到了 8000 万。

和融资同时进行的，还有 Twitter 不断壮大的用户群和用户每天发的 Tweets 数据，只是 Twitter 最初的系统是几个人东拼西凑在两周内搞出来的原型系统，虽然之后一直有开发，但是在很长的时间里，开发一个可用而稳定的系统，从来都没有成为整个 Twitter 公司的优先级。相反的，如何获取用户，如何发展业务打开名声等事情都比这件事要更重要。

于是，这个原型系统在用户上了规模以后，慢慢就不能支持用户数量的扩张了。Twitter 开始出现了各种各样的故障。这些故障在很大程度上导致了用户体验的问题。

这本来是一个比较普遍的现象，毕竟初创公司都会经历这样的阶段，一般来说正确的做法是在有钱之后请更专业的人重写整个服务的各个部分。

当然这种重写是需要更多经验的。不仅仅如此，这个系统还没有任何的备份。这意味着只要有数据丢失，系统将无法恢复。对于 Twitter 这样以数据为核心的产品，这是无法想象的。

杰克显然没有在大公司里面开发过这样的项目，也没有这方面的经验。更重要的是，在埃文看来，杰克显然没有努力的去解决这个问题。

因为杰克成了 Twitter 的 CEO 以后，工作时间并不多，最多在正常的上下班时间里工作，这样一来，比起埃文自己来说，杰克的工作可谓是非常不努力了。不但如此，杰克还经常早下班去参加各种时尚设计课和瑜伽课等等。

这样一来，一方面 CEO 需要给公司员工树立起这样一个榜样；一方面公司问题不断，系统不稳定，用户开始各种抱怨。在董事会看来，这个 CEO 岂止是能力有问题，态度更是有问题。

当第二轮融资完成以后，随之进入董事会的弗雷德·威尔逊（Fred Wilson）和公司大股东埃文都觉得杰克已经不适合做 CEO，是该到了下台的时候了。

杰克从几年前一个默默无闻不知道下一份工作在哪的小人物，变成了 Twitter 这家公司的 CEO。正当人生风光无限之时，他却万万没有想到，就在成为 CEO 的一年后，董事会就拿他开刀了。

2008 年 10 月，董事会决定解除杰克的 CEO 职务，埃文自己决定出马接任 CEO。埃文给杰克送了一句话：“你要么做服装设计师，要么做 Twitter 的 CEO。你不能两个都做。”（You can either be a dressmaker or the CEO of Twitter. You can’t be both.） 这句话今天已经是广为人知了。

董事会可能是不想让杰克显得太难看，还是给杰克保留了一个董事会主席的虚职。但是，董事会成员可能没有想到这礼貌的举动，给董事会带来了无穷无尽的麻烦。而聪明的杰克则利用这个虚职，上演了波澜壮阔的大戏。这场大戏究竟如何，让我们下回再分解。

127 | Twitter：蓝色小鸟还能飞多久（下）

上一篇我们谈到了 Twitter 的这场变动，对于杰克 · 多西（Jack Dorsey）来说，“被卸任”这件事实在是有些令人震惊，虽然 Twitter 最后还是给杰克保留了一个职位，但是基本形同虚设。

关于这件事，有一个说法是，Facebook 的创始人马克 · 扎克伯格（Mark Zuckerberg）一直想邀请杰克去他的公司担任高管。所以，为了留住杰克，虽然公司董事会把他撵下了 Twitter 的 CEO 的职位，还是给他保留了一个虚职。

杰克在离开 Twitter 以后的一段时间里，开始穿梭于各地，寻找自己的下一个目标。很快，他就找到了这个目标，也就是后来的上市公司 Square。

于是，Twitter 正式进入了埃文 · 威廉姆斯（Evan Williams）的时代。而埃文面临的现状，一方面是公司的软件体系架构非常地不稳定，用户体验不好，造成了用户增长放缓。另外一方面是 Twitter 一直都无法赚钱。前者是无法和用户交代，后者是无法向董事会交代。

埃文的上任很好地解决了第一个问题，并且迅速和员工们打成了一片。但是他显然并没有很好地解决第二个问题。与此同时，Facebook 的马克在埃文的任期中，前后两次发起了对 Twitter 的收购。当然，这两次收购中埃文都没有把公司卖掉。

伴随埃文成长的 Twitter 依旧无法盈利。这让董事会对埃文的忍受度越来越低。与此同时，进入 2010 年，杰克这个名义上的董事会主席，实际上没有任何实权，也完全退出公司管理层的人，在公开场合代表 Twitter 接受各路媒体采访，与各个投资人联系。

他这样做的原因一方面是在努力地宣传他自己是 Twitter 这个想法的最初创始人。一方面也在努力为自己的新公司 Square 寻求投资。

在杰克这个有名无实的主席努力代表着 Twitter 公司和各方媒体接触，阐述 Twitter 创立故事的同时，Twitter 的董事会和 CEO 埃文却穷于应付杰克的各种采访，造成了很多公共关系的问题。

杰克的做法成功地赢得了 Twitter 的新一轮投资人彼得 · 芬顿（Peter Fenton）的信任，而他恰恰也正好是董事会的新成员。经过杰克的不懈努力和投资人的鼎力支持，加上埃文自己有限的盈利能力，2010 年 10 月，就像上次埃文开除杰克一样，董事会也让 CEO 埃文下岗了。COO 迪克 · 科斯特洛（Dick Costolo）正式接任 Twitter 的新一任 CEO。

那么，话说回来了，杰克为什么在迪克上做了这么多的努力呢，这就涉及了迪克接任最广为流传的一个八卦：按照之前私下达成的协议，迪克会做一段时间的临时 CEO，而后就把位置给杰克。这事情显然没有发生，但是杰克在新投资人的支持下，6 个月后终于名正言顺地再次回到了 Twitter。这次他担任的是关注产品开发的执行主席。

迪克给 Twitter 的最大贡献，第一是，Twitter 烂摊子一样的基础架构和经常就垮掉的服务器，最终在他的手上修好了。第二是，Twitter 终于开始赚钱了。这两者都是迪克继埃文之后取得的成绩。

2013 年 10 月，Twitter 上市了。IPO 价格 26 美元的 Twitter 股票，在上市当天一度飙升超过 45 美元。随后很长一段时间里，Twitter 的股票一直在比较高的位置。但是迪克虽然带领 Twitter 赚到了钱，公司的净利润却一直处于亏损状态。

华尔街通常会给新公司一段时间，这段时间也就是蜜月期，如果新公司在蜜月期表现好的话，那么估值模式下是一种方式，如果表现不好，估值方式也就不一样了。

第一种估值模式是以企业获得新客户的速度和获得新客户的成本为评判的，单个客户成本低，获得客户的速度快就可以获得很好的估值。后一种估值模式是以公司的实际盈利能力进行估值。Twitter 在迪克的带领下，一直经历着不能盈利、远期目标不明确等诸多不确定因素，所以 Twitter 的股价在经过蜜月期的高峰以后开始节节下跌。

这种情况下，迪克显然无法带领 Twitter 走向繁荣。2015 年 7 月，迪克迫于压力辞职。杰克成为了代理 CEO。公司经过了两个多月的人才挖掘，依然无果，于是，在 2015 年 10 月，杰克终于第二次正式成为 Twitter 的正式 CEO。

面对这个烂摊子，杰克上台做的第一件事情是裁员。这也是很多已经不行的公司通常会做的，但是对于一个曾经有很多愿景，背负大家成长期望的公司来说，裁员的结果显然使得 Twitter 的士气每况愈下，很多牛人都纷纷离开了 Twitter。

杰克并非是救世主，不像史蒂夫 · 乔布斯（Steve Jobs）那样力挽狂澜地拯救了苹果。也许我们这样评价杰克还是太早了，需要一些时间。但是不管怎么样，Twitter 不赚钱这个问题，在杰克手里依然没有解决。

2016 年的时候，Twitter 又大火了一把。共和党的总统候选人唐纳德·特朗普（Donald Trump）通过在 Twitter 上进行竞选宣传，让自己一路过关斩将，以黑马的形式入驻白宫，这一举动帮助 Twitter 获得了不少关注，沙特王子要收购 Twitter 的消息也导致股票一度大涨等等。

之后特朗普入驻白宫更是继续用 Twitter 发表自己的看法，吸引了无数的眼球。只是 Twitter 依然是一个不盈利的公司，股价也早就跌破发行价了，杰克经过两年的努力，显然依旧没有为 Twitter 找到一条通往盈利的康庄大道。

如果说几年前大家对 Twitter 充满了美好的愿望的话，这些年来，对于这家媒体上很风光但是却没办法赚钱的公司，大家就有点说不清楚是什么感觉了。

股票市场上最能反映大家对这家公司的看法。Twitter 的股票从一路凯歌人们竞相购买，到跌破了发行价无人问津，它的历程也说明了一个硬道理：公司，总是需要赚钱的。无法赚钱的公司，就算再好也无济于事，毕竟，资本家的投资也是建立在未来的赚钱潜力上的。

既无赚钱能力也没有赚钱潜力的公司的股票只能江河日下了。于是，什么时候 Twitter 真正赚钱了，什么时候 Twitter 才有再次腾飞的一天。这不，最近几次 Twitter 的财报告诉大家 Twitter 终于赚钱了，Twitter 的股票也在重新起步，一路看涨。

128 | 赚钱是根本，换CEO也没救

企业以盈利为目的，这句话其实是一个浅显易懂的道理。毕竟投资者都希望可以从投资里获得回报。

但是，现实中一个企业也并不是从成立的第一天就能盈利的。投资者也明白这个道理，所以也会从很多方面去判断这个企业未来到底有多大的盈利潜力。

盈利潜力和能力在某些时候是同等重要的东西。但是归根到底来说，这都是在讨论未来能否赚钱的能力。

社交作为一个创新的方向，在上个 10 年里占据了非常重要的地位。Twitter 作为社交平台里和 Facebook 并驾齐驱的公司，自然也赢得了无数的关注。无论从公众层面还是投资人的层面。

Twitter 公司最初的发展势头非常好。这主要体现在大家都很喜欢这个平台。无论是用户数量的增长，还是用户 Tweets 的增长，又或者是用户口碑的增长，都在一段时间里让投资人排着队送钱。这是因为按照以往投资人的经验，这些东西最终都是可以换算成钱的。

可是，投资人却忽略了，这些东西要换算成钱，需要一个转化的模式。比如雅虎可以通过显示广告把自己的网站点击变成钱，谷歌的搜索广告可以让庞大的搜索人群变成钱。

Facebook 在很长一段时间里，拥有的也只是用户群，却不知道怎么把它们变成钱。后来，他们在移动端广告发力，引入了“内容即广告”的概念之后，庞大的用户群才转化成了广告收入。

而在 Twitter 的发展过程里，对于 Twitter 到底能用来干什么。公司几个创始人的看法并不一致，于是，连产品能做什么都不确定，自然也没有明确的变现渠道。

在 Twitter 的发展过程里，创始人之间忙于争斗，没有一个创始人有能力让 Twitter 有一个从庞大的用户群变现的途径。即使是有途径，也是其他公司早就玩过的老套路，并不适合 Twitter，更不是最行之有效的变现途径。

这样一来，公司在发展，用户在增加，烧钱的速度也在增加，等到投资人都失望了，Twitter 的下场也就可想而知了。

Twitter 解决盈利的问题就是换 CEO，并且董事会的理由非常冠冕堂皇：没能为公司带来盈利，投资人的回报看不到前景。这个理由在某种程度上来说非常合理。

但是细想一下，这也是一项冠冕堂皇的罪名。董事会的成员无非是创始人和投资人。Twitter 公司发展初期，是创始人埃文 · 威廉姆斯（Evan Williams）掌管大权的。后来创始人之间的影响力好像都不管用了，有的只是投资人渴望盈利的诉求。

盈利不可能从天上掉下来。指望简简单单换个 CEO 盈利就滚滚而来，这显然是一件不可能的事情。但是我们也可以看到，无论是董事会还是 CEO 们，虽然都在努力地做出要盈利的样子，这些人没有花应该花费的时间去想想，到底怎么样才算 Twitter 盈利的正确之道。

这个锅，我想董事会和 CEO 都需要背。董事会每次换 CEO，给人的感觉就是非常草率。换下来的人固然不见得有能力把公司带向盈利，换上去的那位好像也没有能力把公司带向盈利。那么如果是这样的话，为什么董事会换人换得不亦乐乎，却没有认真谨慎地思考要不要换人这件事情呢？

不过，CEO 确实是需要带领公司赚钱的，但是 Twitter 的历任 CEO 似乎都没有这个能力。一个没有能力的人，在那个位置上，有时候想想也是种悲哀。

无论如何，Twitter 的创业团队，相对于很多公司来说，实在复杂了很多。这种复杂不仅仅是创业团队成员本身的问题，更是团队之间人和人关系的问题。在很长的时间里，Twitter 被发明出来，创业团队却不知道 Twitter 的未来在哪里，要怎么样去盈利，而是让 Twitter 野蛮生长。

创业团队不去努力发展公司，却玩起尔虞我诈，你开除我，我开除你的游戏。这种情况下，这个公司还能发展到今天的规模，多少是一个奇迹了。我们只能说，在风口浪尖上，猪也是会飞的。但是等风停了以后，就很容易看到是真凤凰还是只是头猪了。

作为一个公司，赚钱是根本，这是永恒不变的真理。赚钱有两种模式，一种是现在大把盈利。比如说制药公司的药卖得非常好，现在就能看到钱。这种公司也许不一定有特别大的增长空间，但是投资人也不至于血本无归，这一种也是很多传统企业的做法。

另外一种是画大饼，现在不赚钱，但是将来赚钱的可能性很大。画大饼最著名的是亚马逊。亚马逊每次赚到钱都拿去扩张，所以亚马逊的开销一直很大，最后的净利润却很难看。

不过亚马逊的扩张是实实在在的，它在每个进入的领域，都开始霸占市场。所以大家也都相信在未来亚马逊不但能赚钱而且可以大把的赚钱。

我想，很难说哪种模式比哪种模式更好。但是 Twitter 的方式是不断烧钱，却不能告诉大家如何盈利。这可能就是 Twitter 一直不停换 CEO，股价却一直往下跌最根本的原因。毕竟，只有盈利才能最终支撑一个公司。

129 | Square：手机POS机和比特币交易

2008 年，Twitter 的联合创始人兼 CEO 杰克 · 多西（Jack Dorsey）被公司开除出 Twitter，他一度比较迷茫，不知道自己接下来要做什么。这个问题在不久之后的 2009 年得到了回答。

当杰克见到他在圣路易斯的时候就认识的伙伴吉姆 · 麦凯尔维（Jim McKelvey）的时候，得知对方想要卖他价值 2000 美元的玻璃水龙头和配套设备却无法成交。这是因为吉姆没有办法接受信用卡付账，这个时候，杰克立即想明白了自己预备创业的事情。

杰克决定和他的伙伴吉姆解决个人接受信用卡支付的问题。他们的做法是做一个可以插在智能手机，比如 iPhone 上的信用卡读卡器。再通过特定的 App，帮助用户解决信用卡支付的问题。

这个读卡器的外形是白色的正方形，所以取名叫做 Square。这也成了杰克公司的名字。

当然，官方对于这个名字的解释也有另外一个说法，这来源于非常著名的谚语：Squaring up，翻译过来就是步步高升的意思。用到这个场景下，意思就是帮助小客户们享受到大客户才能有的待遇，特指接受信用卡支付。

Square 的第一款产品就是可以插在智能手机耳麦插孔里的读卡器，还有一个与读卡器配套的 App。小客户比如出租车司机、个体餐车等等都可以通过这款 App 收钱。这款产品首先在湾区流行开来，我还记得 Square 刚成立的 2009 和 2010 年，湾区的很多出租车司机都开始用服务来接受信用卡付费。

这款读卡器本身是免费送的，Square 在这个过程中，只收取 2.75% 的手续费，除去给银行等各方面的费用以外，Square 大致可以从每笔交易里面赚取 1% 的费用。

这个时候，美国这几年的信用卡开始慢慢地从磁条读卡过渡到芯片卡，在 2014 年的时候，Square 的读卡器也在与时俱进地在 2014 年夏天推出了支持芯片卡的读取。2015 年，Square 也与苹果合作，推出了支持 Apple Pay 的读卡器。

除了读卡器以外，Square 的第二款产品叫做 Square Stand。这个产品是一个外接设备，可以把 iPad 变成为店里常见的收银台。设备需要配合 Square 的软件一起才能起到这种效果。与 Square 读卡器比起来，Square Stand 看起来更高大上，也适合店里使用。

Square 一度和星巴克谈下来使用 Square 的系统，主要是 Square Stand 和配套软件来帮助星巴克收钱。这个生意谈成的时候，一度作为 Square 的招牌到处宣传；然而不幸的是，这个生意到了 2015 年并没有续约。

由此可见，Square 和其他的专业的 POS 机比起来，固然在收费上要低廉很多，对大企业来说也有明显的缺陷。

Square 推出的第三款产品是一款自己设计的 POS 机，既不需要借助于智能手机也不需要借助于 iPad，叫做 Square Register。这款设备推出的时间很晚，是 2017 年 10 月。目前来看，尚不知道这个设备能给 Square 带来多少新的客户。

除了这些服务以外，Square 的服务囊括了整个支付相关的方方面面。Square Cash 是 Square 推出的一款个人之间转账的 App。这个软件在个人转账市场上有很高的占有率，最主要的原因是它用起来非常方便。

Square Capital 是 2014 年 Square 推出来的给小商家提供贷款的服务。这种贷款和传统贷款的区别在于，商家并不需要在固定的时间内还清贷款。还款的方式是商家每刷一笔单，其信用卡收入的一部分就会付给 Square 去还本金和利息。这个业务开展起来之后，颇受到小商家的欢迎。

Square 还在 2014 年 8 月收购了一个著名的送餐创业公司 Caviar。Square 在收购 Caviar 之前，自己做了一个叫做 Square Order 的 App，允许用户付费之后在特定的时间内去取餐；但是公司后来发现取餐的业务既不流行也不赚钱，相反，送餐的业务却在赚钱，所以最后 Square 收购了 Caviar 并关闭了自己的取餐业务。

Square 在 2015 年的时候推出了两款服务小商家的软件。一款叫做 Customer Engagement。可以理解为这是一款 CRM 工具集，包括可以给特定的客户发特定的促销 Email 的工具。商家可以通过数据分析，细分客户群体，决定如何针对不同的客户群体进行促销。

另外一款软件是一个 Payroll 系统，主要是给小企业家们给他们的员工付工资。在美国付工资需要处理预扣税、税务处理等方方面面的问题。Square 进入到这个 Payroll 领域来，也会面临着传统 Payroll 企业比如 ADP 和 Workday 的强烈竞争。

Square 的融资状况一度很好，前面几轮的融资也非常顺利。它甚至一度和 Dropbox、Pinterest 被誉为最红火的三家创业公司。在 2014 年夏天，Square 估值达到了 60 亿，这是 Square 在上市前的顶峰了。

作为一家风头无两的创业公司，Square 的面试一度也搞得非常变态。和其他公司的 5 轮面试比起来，Square 的面试多达 8 轮。一路面试下来，很多人甚至连体力都撑不住了。所以，从某种程度上来说，在 2015 年之前的 Square 员工是非常傲娇的，公司的名牌也同样十分光鲜亮丽。

但是接下来的 2015 年，Square 遇到了一些麻烦。新宠 Uber 和 Airbnb 的出现，让老一代三个公司的地位下降了。在新一代的公司里，只有 Pinterest 留下了，Dropbox 和 Square 被 Uber 和 Airbnb 挤了下来。这个时候，Square 的估值开始每况愈下了。

烧钱厉害而又没有办法继续融资，杰克决定让 Square IPO，试图通过 IPO 从公众市场筹集更多的钱来支撑公司的发展。

只是在 IPO 的时候，按照 60 亿的估值显然不可能了，交易所和外界的环境都很糟糕，最后杰克决定把估值砍了一半到了 29 亿。这样就达到了 IPO 的标准。这种流血上市博发展的决心和魄力，还是非常值得我们每个人学习的。当然，单纯从 IPO 来看，这并不是一个划算的 IPO。

其实杰克的做法是很聪明的。如果那个时候不 IPO，可能既筹不到足够的钱，上市也变得足够难，耽误了发展。比如说 2014 年齐名的三家公司 Square，Dropbox 和 Pinterest，其他两家都没有上市。到今天再看这两家，上市就越发困难了。

IPO 以后，Square 经历了一段时间的低迷，但是之后就变得越来越好了。Square 十分与时俱进，开始涉足支付相关的方方面面的业务，最重要的一点，Square 宣布它开始支持比特币支付。

比特币是个好东西，前提条件是能够当作真钱花出去，但是究竟能不能花出去，大部分人都还是观望的阶段，但 Square 是敢于冒险的，决意在 2017 年刚开始热起来的时候推出比特币支付，给 Square 的股票行情带来了一波猛涨。

Square 的未来怎么样呢，从目前的发展来看，显然 Square 发展还是不错的，它的市值自上市以后已经翻了 4 倍多，达到了 130 亿之高，比起 2014 年顶峰时期的 60 亿还要翻了两倍不止。

从这个角度来看，无论是当年的流血上市，还是上市以后的发展，Square 都是当之无愧的成功者。更不要说与经营得一塌糊涂的 Twitter 相比了，那么 Twitter 和 Square 这两个企业的到底有什么区别呢，我们下一期再做深入的分析。

130 | 创意很重要，但不是一切

在美国市场上，依靠创意成功的公司不少。但是一个企业长久发展下去，仅仅依靠创意还是不够的，更重要的是还需要有长期的执行能力，以及在关键时刻做出正确选择的能力。从这一点来讲，Square 这家公司带给我们的启示就是：创意很重要，但不是一切。

杰克 · 多西（Jack Dorsey）失业以后，在与朋友的一次对话里面发现，个人接受信用卡支付是一件很困难的事情。从一次对话里发现商机，这无疑是非常聪明的，但是这个商机需要怎样去实现也是一个问题。

在这一点，杰克无疑做得很好，在 2009 年的时候，能够想到做一个可以插入到智能手机里的读卡器，同时写一个 App 来配合读卡器把手机改造成一个 POS 机终端，这个创意可以说非常创新了。

这个创意在某种程度上决定了一个公司开始是否可以站在有利的起点上，不过，在有一个完美创意的基础上，让这个创意付诸实践也是团队成功必不可少的第一步。所以，除了创意以外，团队还需要有让这个创意执行的能力。

显然，这个创业团队的执行能力也是很强的。Square 的创业团队里，一个搞定了后端服务器，一个搞定硬件和支付，另外一个后加入的则搞定了智能手机的 App。

Square 的发展在湾区一帆风顺，在 Square 发展到一定程度以后，支付市场的大佬们，亚马逊和 PayPal 也开始觊觎这块市场了。

这几家公司的做法无非是抄一个硬件，改一下自己的 App。几乎在相同的时间里，PayPal 和亚马逊都推出了自己的支付智能手机硬件。不过这些硬件今天再回头去看，都已经消失在历史的长河里了。

为什么 Square 能够做到而其他企业却没能够做到呢？很重要的一点就是 Square 确实在支付方面给它的客户群体，也就是给那些小商家们，提供了很多很方便的功能。

首先是低廉而明确的手续费，2.75%。其次是 Square 对商家友好，款项到账的时间很短。把核心客户小商家的体验做到极致，是 Square 在这波战争里得以站稳脚跟的重要原因。

和其他创业公司一样，Square 也需要解决融资的问题。融资不仅仅是一个创意的问题，更重要的还是怎么样让投资人去买账。这一点杰克作为公司的 CEO 做得可谓相当成功，他充分利用了自己作为 Twitter 的董事会主席的这个虚职，为 Square 拉到了很多的钱。

除此之外，在 Square 发展史上两个非常重要的时间点上，杰克都作出了重要并且正确的决定。

第一个决定是在 2015 年，硅谷的创业气氛总是非常诡异。曾经的宠儿 Dropbox 和 Square 到了 2014 年底就已经风光不再，被 Uber 和 Airbnb 取而代之。

这就使得原来排队等着对方送钱的 Square 没办法顺利融资了，而 Square 的业务发展，离不开持之以恒地烧钱。于是杰克做了一个狠心的决定：即使流血也要让 Square 上市。这个流血的代价是估值砍半，同时也给投资人赔了不少钱。

毫无疑问，Square 的上市很痛苦，但是也正是因为杰克在关键的时候做出了正确的决定，让 Square 在公开市场筹到了足够的钱给自己烧下去，才有了 Square 后续的发展。如果它在 2015 年没有成功上市的话，那么 Square 后来会怎么发展，就是一个说不好的事情了。

从这件事情上，我们看到的就不是创意了。一个公司因为一个创意而建立、成长，却不会因为一个创意活下去壮大。在正确的时候做好取舍，做出正确的选择，无疑是 Square 后来能够成功非常关键的一点。但是取舍之道其实很多时候比创意更难。试问一下各位，你们哪位在 2015 年有杰克的魄力，宁可自降估值一半，外加赔给投资人很多钱，也要流血上市呢？

Square 的另外一个重要决定是决定在 2017 年支持比特币支付。比特币在 2017 年可谓大红大紫，它对美元的估值也是一路飙升，从年初 1000 美元一个涨到年末两万美元一个；但是比特币也是需要通过合适的方式花出去的，目前市面上主流支付企业和支付平台、主流电商，并没有一家是支持比特币付款的。

Square 成为了第一个吃螃蟹的人，它决定在 2017 年开始进入比特币支付市场，这无疑是一场豪赌，对于 Square 来说也是非常重要的一步。

如果比特币没有流行开来，那么作为支持比特币的支付的公司，肯定也会成为一个笑话了；但是比特币流行起来了，Square 因为很早介入比特币支付市场，无疑大大地赚了一笔。

我其实也判断不出来，究竟是 Square 公司预见到比特币会大火，先做了这个决定；还是只是撞上了大运而已。但是无论如何，这件事情如果不是运气的话，反映的无疑是领导人的远见，我们都知道，远见对于一个企业的发展是非常重要的。

所以如果我们总结一下的话，通常来说，一个创业公司能够做起来，开始必定依赖于一个非常新颖的创意，但是创意毕竟是公司发展过程里面很少的一部分。一个企业要发展下去，还是对领导人还有很多方方面面要求。

一个创业公司能够有效地把创意执行下去落地，需要有很高的执行效率。一个创业公司要把自己的重点人群服务好，就需要在创意以外把各种大大小小的事情和细节都做好。

除此之外，在一个企业关键的时候，比如缺钱的时候，企业领导人是否能正确地做决策，则是对一个企业领导人非常大的挑战。

在这种情况下，盈利的代价可能会很大，也许要自己砍去一半的估值才能引入新的融资，也许需要让出很多的股权，也许会流血上市，每一个类似的决定都是对企业领导人的巨大挑战。这种挑战对企业领导人来说，不仅仅是创意，更是眼光，勇气和决断能力。

131 | 杰克·多西：分身有术之兼任两家上市公司CEO

今天我要介绍的主人公是杰克·多西（Jack Dorsey），他是互联网企业里一位大红大紫的企业领导人，两家上市公司 Twitter 和 Square 的 CEO。

杰克早年成长在美国圣路易斯，先后求学于密苏里大学和纽约大学，但是中途辍学了，所以从严格意义上来说，杰克并没有大学文凭。

早年，杰克为出租车公司做过调度软件，后来还做过一段时间的模特，也在 eBay 上拍卖过自己朗诵的文章。后来，杰克接受埃文·威廉姆斯（Evan Williams）的邀请，加入了他创建的博客公司 Odeo，成为了一名程序员。

我们在前文“Twitter：蓝色小鸟还能飞多久”的上篇中介绍过，创立 Twitter 的这个想法是杰克所在的创业团队想出来的，可以说杰克在这其中功不可没。所以，当 Twitter 作为公司独立出来之后，杰克第一次坐上了 CEO 的宝座。

于是，30 岁出头，杰克从一个程序员突然“摇身一变”成了 CEO。一方面可以看出杰克本人确实非常有能力，另一方面却也是“锅从天降”。

成为 CEO 的杰克显然还没有明白如何当一位合格的 CEO，他既没有办法解决网站不稳定的问题，也没有办法解决 Twitter 的盈利问题，甚至还是每天到点就下班，把业余时间用在参加时装设计培训或者练瑜伽上。

董事会如果对这样的 CEO 都能够满意的话，那可就是奇事儿了。所以，没过多久，这位 CEO 就被开了，创始人之一的埃文接管了 CEO 一职。

这件事情对杰克影响很大，但是失去工作的他很快就找到了新的机会，并创立了 Square。这一点让我非常敬佩杰克，他并没有因为这次的失败而停止工作，相反地，他很快重振了旗鼓再度创业。

杰克卸任 Twitter CEO 以后，还保留了一个没有实权的董事会主席虚职，但是从此之后，他开始充分利用这个职务，给自己谋取各种各样的好处。

比如，他以 Twitter 董事会主席的名义接触各种投资人，给自己的新公司 Square 拉投资，再比如接受媒体的采访，告诉大家自己是 Twitter 的创始人，等等。

我想，杰克对于自己被搞下台的事情一定是耿耿于怀的，但这也是急不来的事情。不过，从杰克下台以后几年的行事作风来看，我想他一定是对这几年的经历进行了深刻地反省。他开始注意自己的公众形象，也开始越来越擅长和投资人搞关系，在公众面前宣传自己。

杰克的这种变化，不但给他的新公司 Square 带来了大量的投资，也让他和 Twitter 的新投资人们搞好了关系。于是万事俱备的杰克在背后推动，顺利地把曾经将他搞下台的威廉姆斯给赶下了 CEO 的位置。最终，他终于如愿以偿，再次成为了 Twitter 的 CEO。

能同时成为两家上市公司 CEO 的人其实不多，其中成功者也除了已经去世的乔布斯，剩下的也只有特斯拉与 SpaceX 的 CEO 马斯克和杰克了。再加上杰克还刻意地在穿着、言论等许多方面模仿乔布斯，所以，很多人将他视为“活着的乔布斯”。虽然他极力模仿乔布斯这样的举动并不值得推崇，但是不管怎么样，在杰克身上，的确有很多值得你我学习的地方。

比如，杰克是如何去分身管理两家公司的呢？关于这个问题，很多人都很好奇。毕竟每个人的精力都是有限的。杰克在一次接受美国有线电视新闻网（CNN）的采访时，回答了这个问题。这里，我简单翻译一下他的回答。

一天工作 16 个小时，8 个小时给 Twitter 服务，8 个小时给 Square 服务。而如何管理好两个公司，唯一的办法就是每天都严格按照规范，做好每天应该做的事情。

具体安排是这样的。

周一：管理层会议和公司运作相关的工作。
周二：产品开发。
周三：市场、沟通以及公司扩张相关的事情。
周四：开发人员和合作伙伴。
周五：公司和企业文化。
周六：郊游。
周日：反省、反馈和战略。

从上面的答案，你首先可以很直接地看到一点：如果杰克说的是真的，那么为了做好这两个公司的 CEO，每天 16 个小时的工作，他所耗精力之多，不是一般人能比拟的。

保持按照计划地做好事情，是解决所有问题的关键。一旦哪天不守规矩或不按规范操作的话，时间可能就不够用了。

假设杰克所说是真的，一个人如果能够进行一天 16 小时、一周 6 天的工作，同时还要非常严格地遵守自己制定的计划，我想除非是个机器人，否则常人是很难真正做到的。最起码，我个人来说确实是做不到的。

这种分身有术的做法，显然是紧密排列时间并按顺序严格执行为代价；但是运营企业难免会有突发事件发生，所以很难说这样就可以不出任何乱子、长久安稳地运作两家企业。

如果我是 Square 或者 Twitter 的董事会成员，对于杰克同时运营两个企业的做法，肯定会表示担忧。毕竟，人非机器，更不是钢铁做的，每天 16 小时持续工作下去，到底可以持续多久？起码在我看来，这种分身工作的方式，也许对杰克、对两家公司的股东，都未必是件好事。

当然话又说过来，我不是股东，也不可能改变这种局面。所以，你觉得杰克的这种兼任两家公司 CEO 的方式妥当吗？欢迎你给我留言，和我一起探讨。

132 | Groupon：团购鼻祖的兴衰

团购可谓左右了我国互联网时代的一波发展，美团、大众点评等团购企业在国内发展地如火如荼。但是，说起团购的“老祖宗”，却是一家美国公司 Groupon。这个“团购鼻祖”经历过兴盛，也体验过衰败，现在看起来则是“浪潮”过去之后不温不火的状态。

故事要从安德鲁·梅森（Andrew Mason）说起，他是 Groupon 的创始人之一。2006 年的时候，梅森发现自己去取消一个手机订单非常麻烦。于是他就想，如果有一个办法可以让很多人联合在一起做同一件事情，那么这些人联合起来的力量，可能会比单个人有更强大的讨价还价能力。

基于这个想法，梅森开发了一个基于互联网的平台：The Point。在这个平台上，社交媒体上的大众可以联合起来做同一件事。梅森又找到了埃里克·莱夫科夫斯基（Eric Lefkofsky），一名早年就成功从创业里面赚了很多钱的投资人，并得到了他的认可，获得了 100 万美元的投资。

通过这家网站，梅森做了很多有意义、有影响力的事，比如：迫使肯德基采取更严格的动物福利标准，要求百事公司使用可生物降解的塑料瓶及灌装矿泉水等等。

但是这个想法的吸引力并不怎么样，只是获取了一些关注。直到有一次，梅森发现有一群人在网站上“吆喝”大家一起买同样的东西，让厂家打折省钱的时候，又有了新的灵感和想法。

于是他和莱夫科夫斯基准备单独做一个网站，专门用来帮助人们团购省钱。这个网站被命名为 Groupon，合并了 Group（团体）和 Coupon（优惠券）的意思。最初 Groupon 的做法非常保守，每天发一单，在芝加哥本地帮助当地商家销售优惠券。当时正好赶上了 2009 年美国经济危机，大家消费能力都有限，能够省钱就是好事情。

Groupon 最初的发展大大出乎了梅森的意料。梅森本来以为 Groupon 这样的产业，最多也就是在本地扩张一下。但是令人大跌眼镜的是，Groupon 在一个月内就成功地把业务覆盖到了 15 个城市。伴随着 Groupon 的飞速发展，Groupon 的创始人兼 CEO 梅森也获得了越来越多的赞誉。

随之而来的是收购意向。业界传闻很多大公司都对 Groupon 发起了收购要约，比如亚马逊、eBay 等。等后来主角“浮出水面”的时候，大家才发现，收购是有人收购，但是实际上的收购者却不是之前传闻的。

雅虎提出了以 20 亿美元的价格收购 Groupon。但是这个价格显然让 Groupon 的管理层很不满意。随之，谷歌给出 30 亿美元的收购价。Groupon 依然很不满意，所以谈判一直没展开。

但谷歌对 Groupon 的收购非常看重。有分析人士认为，如果谷歌收购了 Groupon，就可以利用 Groupon 搜集一些谷歌平时非常不容易搜集的用户数据，然后再借助这些数据进一步提升自己的产品。这对于谷歌来说是非常有意义的事情。所以谷歌对 Groupon 势在必得，后来又把价格翻倍，提高到了 60 亿美元。

60 亿美元是一笔大买卖，但是梅森始终觉得这样卖给谷歌亏了。董事会里不同的人也有不同的想法。早期投资者想套现，晚期投资者觉得赚的还不够。最终，联合了一部分投资者的梅森决定自己上市。

后来，没买到 Groupon 的谷歌自己开始做团购网站 Google Offers。但是 Groupon 当时是团购领域当之无愧的第一把交椅，也没把谷歌放在心上。梅森甚至在内部邮件里宣称，他会打败所有的团购网站，包括世界上最大的、最有“智慧”的公司。2010 年 Groupon 如此飞速发展，梅森有信心是可以理解的。

2011 年 6 月 3 日，Groupon 正式申请 IPO，但这次并不顺利。在申请 IPO 的当天，美国在线教育企业 Knewton 的创始人就跳出来说 Groupon 是一个庞氏骗局。

所谓的庞氏骗局，是美国历史上非常有名的一个事件。

查尔斯·庞兹（Charles Ponzi）就是这个骗局的始作俑者。他从 1919 年开始向美国人出售一种欧洲邮政票据，并且许诺任何投资在 45 天以内都可以获得 50% 的回报。最初的投资者确实从他手里拿到了回报，但是这个做法其实是通过吸引更多的人来投资以快速聚敛钱财的，最后泡沫破裂，后期“慕名而来”的投资人血本无归。

Knewton 的创始人认为 Groupon 发展的早期，为了吸引新顾客，商家往往愿意以较高的折扣去和 Groupon 合作，而 Groupon 也可以获得很多收入。表面上看 Groupon 收入高，发展快，融资也很方便，这又让 Groupon 可以发展更多的新客户。

但是问题在于，早年的商家不可能一直维持这样的高折扣，所以客户开始流失。只是因为在一定范围内，新加入的商家吸引客户的速度比老商家流失的速度会更快，所以 Groupon 在一段时间里就出现了高速增长。

但是庞氏骗局都是有规模限制的。一个地区总商家是有规模限制的。伴随着新商家的不断加盟，总有一天，在一个地区 Groupon 就没办法扩张了。这就是典型的庞氏骗局。当然这个说法也受到了很多人的驳斥。

不管怎样，这一年的 11 月 4 日，经过一番折腾，Groupon 终于在纳斯达克上市了。Groupon 的发行价是 20 美元，第一天收盘在 26.11 美元，市值达到了 165 亿美元，比起谷歌的收购价要高很多。

如果故事到这里就结束的话，那么一切都很美好了。虽说 Groupon 算不上一个可以粉饰的庞氏骗局，但是可以肯定的是，Groupon 扩张的规模是有限的。因为各个地区的总商家数目是有限的。

最终这个事情的结果就是 Groupon 的财报越来越难看。顺理成章地，股票也越来越难看，很快就跌破发行价，一路向下，看不到希望。到今天，Groupon 的股价在 5 块左右晃悠，只有发行价四分之一的价格。这样看来还不如当初就卖给谷歌好。

经过疯狂扩张的 Groupon，如今变成了一家业绩平平、毫无特色、股价一蹶不振的团购公司。这就是 Groupon 的故事。

亲爱的读者，你觉得为什么美国的团购无法做到国内那样如火如荼呢？是不是因为美国人口基数不够，无法形成人口红利效应呢？欢迎你给我留言，和我一起探讨。

133 | 卖掉自己是不是更好

在上一篇 Groupon 的故事中，有提到 2010 年谷歌曾为 Groupon 开出 60 亿美元的收购价。而 Groupon 上市以后经过短暂的高峰后，市值却缩水至 30 亿美元。这样看来，如果那时就同意了谷歌收购 Groupon 的计划，岂不是一件很划算的买卖呢？我想 Groupon 的创始人应该也反思过这个问题。

在出现高价收购的时候，企业的创始人选择不卖掉，最后“自己把自己玩死”的例子有不少。除了前面提到的 Groupon 以外，另外一个典型的例子是雅虎。

2008 年的上半年，微软决定收购雅虎，报价很高。但是雅虎的创始人杨致远拒绝了微软的报价。最后雅虎却在 2017 年以当年 10% 都不到的收购价格卖给了 Verizon。

除此之外，还有旅游位置社交公司 Foursquare。Foursquare 的 checkin 一度非常红火。当初 American Express 给 Amex offer 选择社交通道的时候，Facebook、Twitter 和 Foursquare 都曾经一度被作为通道选择。但是后来 Foursquare 很快就被停止了。因为人们的新鲜劲儿过去之后，Foursquare 增长乏力。

Foursquare 发展的早期，雅虎曾经想收购它，但被拒绝了。后来雅虎的美女 CEO 上台以后，2015 年再次提出收购，并且价格最终攀升到了 9 亿美元。但是 Foursquare 依旧拒绝了这个价格。

只是情况很快急转直下，Foursquare 的发展受到了限制。2016 年的再次融资，估值只有 3 亿美元，比原来 6 亿的估值砍了一半。而比起雅虎的收购价格 9 亿美元，更是低得不能再低了。如果当初 Foursquare 顺利卖给雅虎的话，Foursquare 现在就没有那么惨了。

这些例子都说明了一个道理：企业能在合适的时候卖掉就是一桩好买卖。如果不卖的话，“错过了这个村子，就没有那个店”了。所以说该出手时就出手，该卖的就应该赶紧卖。

但是，于此同样也有一些反面的例子。

时间上远一点的有，雅虎想收购谷歌，但后来谷歌的几位领导人却一直没有同意这个收购。现在谷歌是世界上最成功的互联网公司之一，而雅虎却已经在故纸堆里了。

近一点的，雅虎也曾计划收购 Facebook，马克·扎卡伯格没有舍得卖。而现在 Facebook 已经是市值 5000 亿美元的“庞然大物”。

再近一点的，Snap 也拒绝了 Facebook 的收购，现在 Snap 已经顺利上市。这些事情似乎又在说明，随随便便卖掉自己的企业，是有可能肠子都悔青的。

那么到底要不要卖掉自己的企业呢？这个问题其实很难回答。在我看来有一个衡量标准是：对方收购的价格和企业实际内在的价值比起来，到底哪个更高？

可以对收购价和企业实际的内在价值做一个客观评价，如果收购价高于企业内在的价值，显然是一个好买卖；如果低于的话，自然是一个差的买卖。

但是对一个企业如何进行估值，是一件非常不容易的事情。你可能经常看到，很多独角兽企业在上市前都需要自砍估值，这在某种程度上也说明了一个企业的估值，在拉投资的阶段是很有可能被高估的。

但是这些自砍估值的独角兽企业，有一些在上市以后就一蹶不振了，比如说 Zynga、Groupon。有一些却在上市以后一飞冲天，比如说 Square。这也说明，一时之间砍估值，对有潜力的企业可能只是迎合当前资本市场做的妥协，不代表了企业的真正价值。

所以，一个企业创始人的素质往往在这个时候就要发挥作用了。一个企业的创始人，不仅需要知道自己的企业现在和将来值多少钱，还要能够在进退里面做出好的选择。但是有一些企业创始人，无法对这些问题做一个正确的回答和选择。

所以，在我看来，一个企业卖或不卖，很大程度上是由企业的创始人和投资者决定的。其中，前者尤为重要。而一个企业创始人的能力，又很大程度上决定了其是否能够准确估值这个企业。因此，在这儿我觉得也很有必要对企业创始人进行一些讨论。

我觉得可以把创始人简单粗暴地分为两类。

第一类创始人，可以将其比喻为“风口上的猪”。这类创始人，不一定没才华，只是才华和业绩可能并不匹配。因为机缘巧合，这类创始人赶上了一波风口，于是自己创业的东西就飞起来了。但是虽然飞起来了，自己却没有驾驭这种飞起来的能力，不能把企业带到有前景的未来，只能随波逐流了。

这种企业并不在少数，这类创始人也不罕见。团购的兴起有很多历史因素：比如正好赶上了美国的经济危机，便宜地购买东西，在那几年里简直是每个人梦寐以求的事情；又比如说，很多做生意的人看到这个崭新的、前所未闻的机会，都想来尝试一下。

所以 Groupon 一成立的时候，发展迅速，那种扩张速度在互联网企业里是非常罕见的。然而这种罕见的本质就是团购的这一股风。Groupon 正好站到了风口浪尖上，于是飘了一把。但是创始人并没意识到这些东西。不但创始人没有意识到，可能收购者（比如谷歌）也没有意识到这是一股风潮。

因此谷歌给了一个非常昂贵的收购价格后，而在风口上的创始人们却并没有看到收购价的好。后续 Groupon 的失败，其实就是说明了它的创始人是“风口上的猪”，在风口上飞起来了，等风停下来，又摔了下来。

第二类创始人是“弄潮儿”。他们知道自己做这个企业是为了什么，自己企业里哪些方面强、哪些方面弱一些，以及企业未来要如何发展。比如谷歌和 Facebook 的创始人，他们显然都具备了这样的素质。

这些创业公司的领导人，对自己公司的现在和未来都有深刻的认识，所以他们也就能够比较行之有效地对自己公司的估值进行判断。这样一来，这些企业的创始人，往往可以非常有效地判断某个收购到底是不是合算。

所以，创始人才是企业最巨大的价值。无论是卖还是自己独立发展到上市，只要创始人本身的素质够好，那么企业就可以准确判断机遇和挑战。而若创始人素质不够，那么企业也不一定完全没有机会，但是这个机会就得看运气了。创始人的素质决定了企业的命运，这句话在什么时候都是真理。

总结来说，卖或不卖，什么时候卖，到底怎么样的选择更有利于一家企业的发展，这个问题其实并没有标准答案。它主要取决于创始人的素质，以及他们做出正确决定的能力。所以，创始人在创立企业的时候，一定要仔细想清楚，自己的企业将来是要上市的还是要卖掉的。

134 | 企业在线存储Box

Box 是一家总部位于硅谷 Redwood City 的在线存储公司。它主要提供网盘服务。但和其他同类产品，比如 DropBox、Google Drive 相比，Box 公司的业务模式主要深耕企业用户。

2004 年，阿隆 · 列维（Aaron Levie）还是南加州大学商学院的一名在校大学生。有一个商学院的课程作业要求每个学生就一个领域进行分析。列维选择了在线存储行业，分析了已有的在线存储行业的各种弊端，并提出自己的看法。那时他就觉得这个领域有很大的提升空间。

然后列维意识到了这是一个商机。差不多在 2004 年下半年的时候， 列维就开始开发 Box 这款产品了。之后列维联系了他的高中同学，也就是当时还在杜克大学读书的狄伦 · 史密斯（Dylan Smith），并说服史密斯和自己一起出来做 Box 这款产品。

于是到 2005 年暑假的时候，这两人就一起回到华盛顿州大西雅图地区的 Mercer Island，那是他们上高中的地方，然后开始全力开发 Box。

之后列维又把他高中同学萨姆 · 高德斯（Sam Ghods）和杰夫 · 奎伊瑟（Jeff Queisser）都说服过来。在很长一段时间里，就是这 4 个从不同学校辍学出来创业的人，构成了 Box 的创业团队。

Box 的开发工作最初是在西雅图的 Mercer Island 进行的。马克 · 库班（Mark Cuban）是 Box 成长历史上比较重要的一个人。他是 Box 的第一个投资人，投资金额 35 万美元。为了纪念他的贡献，现在 Box 总部有一间会议室就是用他的名字命名的。这笔钱的拿到对 Box 的创始人是个意外，因为他们也没打算在那个时候融资。

在西雅图工作一段时间之后，Box 的创始人决定搬去加州。列维在一次采访中讲述过他们决定搬家去加州的原因。

2005 年的时候西雅图那边的投资环境不好，投资人对于“.com”的破灭依旧心有余悸。除去最初那笔投资外，Box 的几个创始人，在经过很多次努力和谈判之后，一直没有得到投资人的青睐。他们觉得去加州可能是唯一的选择了。

在加州，他们开始住在列维叔叔家的车库里，四个人同吃、同住、同办公了很长一段时间。Box 早期的开发也好，商务也罢，都是四个人在那样的环境下做出来的。

和很多其他企业一样，Box 最初是打算给消费者提供在线网盘和文件共享服务的。大概在最初发布的时候，Box 攒了几千个付费用户。除此之外，Box 为所有用户免费提供容量为 1GB 的在线网盘。

但是很快创业团队，尤其是 CEO 列维，觉得这种面向消费者的“免费加收费”服务，可能不是 Box 最想进入的市场领域。因为消费者们愿意付钱，尤其付大价钱的可能性很低。所以慢慢地，列维觉得 Box 应该把业务的重点转变到为企业提供在线存储和文件共享上来。这在 Box 的发展史上是一个非常重要的方向转变。

2006 年，Box 获得了 A 轮融资 150 万美元。接下来 2008 年的经济危机爆发了，这对每个在这个市场上的企业来说都是一个挑战和挫伤。Box 同样也不能幸免。

但是 2008 年对 Box 来说也是一个转折点。因为经济危机的爆发，很多传统企业无法像以前那样大量采购昂贵的 IT 软硬件。这就使得很多企业的 IT 部门都不得不对当时市面上的产品进行评估。Box 这个企业在线存储和文件共享服务就顺势进入到了很多传统企业的视线。

Box 的企业在线存储和文件共享功能，在很多方面可以改变传统企业的办公方式。由于经济危机促成的 IT 技术升级，给 Box 带来了很多商机。所以，“祸兮福所倚”大概形容的就是这样一个情况。另外，经济危机的爆发也让投资人对投资更加谨慎，产生利润的公司比烧钱的公司更加容易得到投资人的青睐。

2007 年 iPhone 的发布对 Box 来说是一个具有里程碑意义的事件。2010 年 iPad 的出现则把 Box 的发展推向另一个高潮。随着 iPhone、iPad 这样的新硬件的出现，IT 需要给企业解决在新硬件下如何办公的问题。而这带给 Box 一个契机。

因为 iPhone、iPad 是新硬件，所以不管是成熟大公司的办公系统，还是 Box 这样的初创企业的产品，都需要针对性地开发新的软件。这事实上让 Box 这些初创企业的产品和大公司的产品站到了同一起跑线。

Box 抓住了这次变革机会，在 iPhone 和 iPad 企业办公这件事情上投入了很多的精力。这让 Box 的 APP 在符合企业的 IT 需求，比如说安全需求、用户权限管理需求、用户行为记录和追踪需求等方面表现得非常好。

2012 年开始，Box 决定深耕细作垂直领域。在美国，很多行业的数据存储安全是有法律要求的。比如说与健康相关的数据就必须要符合特定的安全标准。做网盘的企业有很多，但是做企业级网盘，并且满足了法律标准的企业不多。Box 开始逐个解决健康、法律、教育、医疗等各个垂直领域对数据存储的要求。这让 Box 在企业市场越来越受欢迎，并和其他竞争对手拉开了差距。

2013 年，Box 宣布会在一年内 IPO。但实际上 IPO 的时间比预计的更长，2015 年初 Box 才顺利 IPO 了。和很多当时 IPO 的企业一样，Box 在 IPO 以后的一段时间里，股票一直都很低迷。但是随着市场预期的慢慢稳定，以及 Box 自己业务的顺利发展，现在 Box 的股价也在稳中攀升了。

在企业级市场扎根平稳之后，Box 也开始多多少少关注个人消费市场。但是和其他竞争对手比起来，Box 对于个人消费者市场的关注，到今天依然还是非常有限的。

总体来说，Box 的主要原则还是把各个行业的企业们“伺候”好。因为 Box 的 CEO 目标非常明确，只有服务好那些能够愿意给钱的客户，公司才能够赚钱。这个盯着钱做业务的做法，让 Box 稳定的赚到了钱，而能盈利对于很多初创企业是很重要的。这是 Box 成功的地方。

然而互联网企业模式，尤其是面向消费者的互联网企业模式，是需要很长一段时间烧钱培养客户带来流量，直到流量足够多了才能盈利的。所以这种盯着有钱人赚钱的做法，也让 Box 错失了消费者可能带来的巨大流量，以及这些流量背后的巨大盈利。

亲爱的读者，你对专注于企业市场的 Box 的理念认同吗？欢迎你留言，和我一起探讨。

135 | 个人在线存储 Dropbox

上一回我讲了 Box，一家以消费者在线存储和文件共享起家，但是后来迅速转型到以服务企业在线存储和文件共享为核心的公司。在线存储和文件共享领域显然并非只有 Box 一家企业，比如我今天要讲述的主角 Dropbox。

Dropbox 是目前网上最流行的消费者个人在线存储和文件共享的服务提供商，在全球有超过 5 亿的用户。

Dropbox 成立于 2007 年，是由 MIT 的学生德鲁 · 休斯顿（Drew Houston）和阿拉什 · 费多斯基（Arash Ferdowsi）创立的。

按照创始人德鲁的说法，当初创立 Dropbox 的想法非常简单。德鲁经常忘记带 U 盘，这样他就交不了作业或者程序。于是，他就写了一个为自己服务的网盘。后来他突然想到，作为学生的他会三天两头忘带 U 盘，其他学生肯定也好不到哪里去，所以这个网盘应该有很大的商业前景。

于是，在 2007 年的时候，德鲁就决定开一个公司，专门经营 Dropbox 的生意。于此同时，另一位创始人阿拉什 · 费多斯基加盟进来，据说他是被这个产品惊艳到了，所以打算和德鲁一起干一番事业。

同样都是提供在线存储和文件共享服务的公司，Dropbox 与上一篇中的 Box 发展“轨迹”是不一样的。

第一，依托形式不同。2005 年 Box 开始开发的时候，亚马逊 AWS 的服务还没有发布。所以，Box 的最初版本是以几个创始人自己搭服务器、并雇人看服务器的方式诞生的。但是 Dropbox 出来的时候已经是 2007 年了，而 2006 年 AWS 就“闪亮登场”。所以 Dropbox 诞生的第一天，后端用的就是 AWS 的 S3 存储系统。

第二，投资境况不同。由于投资环境问题，Box 起初一直都没有得到投资人的青睐。但 Dropbox 的第一笔投资就是从硅谷著名孵化器 Y Combinator 得来的。这一点来看，Dropbox 的命运比 Box 好很多。

Y Combinator 是硅谷乃至全球最著名的孵化器（专栏后面会有专文详细介绍）。被 Y Combinator 选中的项目在投资人眼里是高回报、低风险的代表。但凡得到 Y Combinator 投钱的人，后期融资的时候，投资人往往趋之若鹜。

当然，Y Combinator 的投资并非毫无代价。其实代价相当的高。被选中的创业者，只能拿到为数不多的几万块钱的投资，却要付出 7% 的股权。如果将来公司估值过亿的话，这些股权也会非常值钱。然而鉴于 Y Combinator 的辉煌孵化经历，即使需要付出如此巨大的代价，被 Y Combinator 选中的创业公司，也从未有拒绝的先例。

第三，服务对象不同。Box 公司主要以服务企业用户为核心，而 Dropbox 的主要面向对象是消费者。Dropbox 最初唯一的盈利模式是采用“免费试用 + 高级服务收费的 Freemium 模式”（也就是给免费用户提供有限的容量，额外的容量需要按月付费）。Dropbox 在很长一段时间里，用户量增长非常迅速。但是这些用户里面愿意付费买额外空间的却少的可怜，所以通过这种方式盈利对于 Dropbox 来说一度不太现实。

Dropbox 的用户界面很友好。它首创了后来 Google Drive 和 One Drive 都采用的方式。在电脑里 Dropbox 会生成一个新的特殊目录，用户只需要按照正常的目录操作，把要保存到云端的文件拖进去就可以了。当然，用户也可以按照自己的意愿在目录里面建立子目录。这种方便、快捷的使用方式让 Dropbox 吸引了大量的用户。

而在很长一段时间里，“用户量的增长”是湾区投资人关注的很重要，甚至可以说是最重要的指标。因此，Dropbox 曾经是和 Square、Pinterest 并驾齐驱的湾区三大最火热创业公司。

然而从 2014 年开始，投资人对于 Dropbox 的关注度明显下降了。这一方面是因为大家开始注意到用户量不一定能够转换成营收；另外一方面也是因为湾区出现了新的更加引人注目的创业公司 Uber 和 Airbnb。

Dropbox 一度也试图在文件共享以外做一些别的东西，以便把自己手头掌握的大量文件的附加价值体现出来。

2013 年，Dropbox 收购了创业公司 Mailbox。众所周知，这家公司提供的 email 软件非常有名。

2014 年，Dropbox 又推出了照片编辑和共享服务 Carousel。这两者代表了 Dropbox 在文件平台上进行用户间合作的尝试。但是显然这两次尝试都不是很成功。2015 年底，Dropbox 关停了这两个服务。

Dropbox 在 2015 年的时候还发布了一项新的服务 Dropbox Paper。这是一个人和人之间可以互相合作的文档编辑器。有点类似 office 365 或者 Google Docs。它的主要目标是增强 Dropbox 的文档编辑和协作能力。

从创新的角度来看，这个编辑器并没有什么特色。但是从弥补 Dropbox 不足的角度来看，这个编辑器弥补了 Dropbox 之前很重要的一块不足之处：当 Dropbox 的竞争对手都可以在线对存储云盘上的文件做简单编辑的时候，Dropbox 却没办法做到这一点。这对于让用户继续留在 Dropbox，防止用户投奔竞争对手，无疑是非常有意义的。

在成立后的前 8 年里，Dropbox 的文件都存在 AWS 上，自己并没有文件存储系统。但是从 2014 年到 2016 年，Dropbox 内部开启了一场巨大的系统层面的重写。Dropbox 自建数据中心，把用户存储的文件从 AWS 挪到自己的数据中心和自建的文件系统中来。

这个做法的原因：一方面是 Dropbox 希望自己可以控制自己的存储内容，然后就可以自建网络，给用户提供更好、更快、更稳定的文件更新和下载服务；另外一方面也可能和成本有关。这是 Dropbox 成立以来底层架构最大的一次变革。

Dropbox 的工程师们还专门写文章讨论了 Dropbox 是怎样从无到有搭建自己的文件系统，并无缝从 AWS 过渡到自己的系统的。这些文章都从侧面反映了 Dropbox 后端工程师相当高超的软件架构和开发水平。

Dropbox 除了专注个人市场外，后期也进入了企业服务市场，成为比较重要的一个服务提供商。Dropbox Business 就是这样一款给企业量身定做的服务。但到目前来看，Dropbox Business 的功能相对企业的需求来说，依然还是单薄了一些。所以，Dropbox 的企业版还有很长一段路要走。

2018 年，DropBox 终于上市了。经过这么多年的融资，Dropbox 的估值很高。上市当天就涨了 50%。

和它同期的 Square 为了上市，在 2015 年自砍估值一大半。但是 Dropbox 并没有做类似的事情，因为 Dropbox 的优势是现在的现金流是正的。从某种程度上讲，只要 Dropbox 不乱扩张、乱花钱，它就可以好好的活下去。

虽然第一天 DropBox 的表现很好，但是从长远角度来说，任何一家企业都是要盈利的。Dropbox 也不可能一直烧钱亏损。所以股价是否能够维持在高位，是判断 Dropbox 到底是不是成功的重要标志。这一点，我觉得不好评判和预测。

亲爱的读者们，你看好 Dropbox 的前景吗？欢迎你留言，和我一起探讨。

136 | 做产品先做消费者市场，还是先做企业市场

Box 和 Dropbox 是两家在线存储和文件共享公司。这两家公司有很多相似的地方。比如创始人最初创业的原因很相似，创业之后提供的产品和服务的功能很相似。

但是这两家公司也有非常不同的地方。Box 的创始人在 2007 年的时候决定把自己业务的重点转向为企业服务，因为企业才是能够给公司带来稳定营收的地方。而 Dropbox 一度把扩大消费者人群作为自己的最高优先级，在为消费者提供免费基础服务的前提下，还给消费者提供收费的增值服务：有更多的功能和更大的容量。

以上同是作为提供云存储服务的公司，一家以消费者为主，另一家却以企业服务为主。那么做产品的时候到底应该先做消费者市场，还是先做企业市场呢？

这看起来是一个不好回答的问题。市场上有做消费者软件非常成功的公司，也有做企业级软件非常成功的公司，这里面似乎并没有什么千篇一律的方式。但是有一个标准是放之四海而皆准的，而且是什么时候都适用的，那就是：企业是不是赚钱？能赚多少钱？

所以，当你做一个产品的时候，到底是要先做消费者市场，还是要先做企业市场，其实取决于你对这个产品盈利模式的理解。如果盈利模式是对消费者市场更为有利的，那么当然要先做消费者市场。如果说盈利模式是更适合企业市场的，那么企业市场才是你应该重点关注的。

下面我还是通过一些例子来说明这个问题。

消费者市场做的最成功的当属苹果。iPhone 推出来的时候，消费者购买的欲望可谓是趋之若鹜，购买场面那是人山人海。这是因为其设计好，易用性强，又是刚需，所以有大把用户很愿意掏钱、舍得掏钱购买。所以苹果手机的利润率非常高。这就是一个典型的要发展消费者市场的例子。

选择做企业市场的典型例子是 Oracle。Oracle 是数据库产品中当之无愧的老大。那么 Oracle 是否关注过消费者市场呢？我不排除有些消费者需要搞个数据库，自己做点事情。但是这毕竟是非常罕见的。即便有这样的客户，估计 Oracle 也不屑于去赚这点小钱的。

企业级市场的软件有两个重要的特点：第一是企业级软件的复杂性，比如数据库软件的复杂性，往往远远超过消费者市场的产品。第二是全球企业的个数远远低于消费者的个数，所以企业级软件能卖出去的总量和消费者市场能卖出去的总量不是一个数量级的。

前者决定了企业级软件的开发成本很高，比如 Oracle 数据库。后者决定了每个企业级软件会卖的非常贵，卖出去一套要赚的利润非常高，远超过单个消费者产品的利润。Oracle 公司如果选择不努力做企业市场，投入高成本赚取高利润，却非要来消费者市场折腾的话，那真的就是“捡了芝麻丢了西瓜”了。

可是世界上的事情并非总是这样泾渭分明的。有些时候，一个企业初创，资源有限，但是这个产品却有可能不仅能在企业市场赚到钱，也能在消费者那里赚到钱。这个时候到底应该怎么选择呢？这颇考验创始人的能力。

在这里可以对比一下 Box 和 Dropbox 的选择。

Box 选择以企业服务为主是因为消费者不太愿意为额外的存储付费，这样会很难从消费者那边赚到钱，相比较之下，企业是很乐意掏钱，所以只要能够进入到企业市场就可以盈利。

这个想法对不对？没问题。那这个想法能不能赚大钱？这就不好回答了。因为这取决于 Box 网盘和在线文件共享功能对企业的重要性，以及价值几何。如果这个产品一文不值，那么选择企业级市场则意味着更少的客户，所以可能是一条错误的道路；但如果说这产品对企业来说很有价值，那么恭喜创始人，Box 以后必然会蒸蒸日上了。

Dropbox 创始人的想法则不同一些。在 Dropbox 的创始人看来，用户增长如同“跑马圈地”。先把用户都圈过来，那么总是会有一部分的消费者愿意花钱升级服务的。另外，人都已经圈过来了，慢慢地总会有办法把这些人的剩余价值给挖掘出来的。

Dropbox 创始人的想法也没错，有足够大的基数后，总会有足够多的用户付费的。但是从实际情况来看，用户愿意付费的服务很低。所以从消费者那儿来钱肯定没有从企业来钱稳妥。这就使得 Dropbox 也开始走向为企业服务赚钱的道路。

但是不可否认的一点是：Dropbox 的用户量是远远大于 Box 的，而且 Dropbox 确实是实现了正的现金流。当然 Dropbox 的大规模盈利能力迄今为止还并没有得到证实，那些消费者转化而来的收入还是单薄了一点，并且 Dropbox 尝试的增值服务大多失败了。

所以，就目前所能够看到的，“做消费者市场，把消费者规模做上去”并没有让 Dropbox 拥有了足够大的用户量来赚钱。但是，Dropbox 不一定就是一家不成功的企业，只是目前这条道路没有像 Dropbox 创始人想的那么赚钱。

综上对比，Box 选择做企业这条路之后，其盈利的模式相对来说更好预期一些；而 Dropbox 选择做消费者市场这条路则相对风险高些、收益高些，并且至于最后能不能成功还需要时间去检验。

换句话来说，Box 走的是一条比较稳妥的路，但是未来可预期的最大收益也相对低；而 Dropbox 走的是一条相对危险的路，但是如果变现方式好，未来可预期的最大收益，也更有潜力。

所以亲爱的读者，如果你来选，你会怎么选？欢迎你留言，和我一起探讨。

137 | 今天我们都来Pin图片之Pinterest的图片社交路

图片社交网站 Pinterest 是湾区著名的“独角兽”之一。它的名字来源于 pin 和 interest 的结合。这个名字的取法同 Groupon 取自 Group 和 Coupon 的结合有异曲同工之妙。

Pinterest 是由本 · 希伯尔曼（Ben Silbermann）、保罗 · 夏拉（Paul Sciarra）和伊文 · 夏普（Evan Sharp）于 2009 年创建的。现在 Pinterest 是图片社交领域的第一名。但是在创建之初，Pinterest 的发展颇为曲折。

Pinterest 这个网站的功能简单来讲，是允许用户把自己喜欢的图片都通过 pin 的方式保存，然后这些图片可以按照不同的类别组织起来，这些整理好的图片库又同时可以共享给其他用户。另外，用户还可以选择 follow 其他用户。这样 Pinterest 就基于图片合集和用户喜好，构成了一个社交网络。

因为信息交流过程中，图片是非常行之有效的方式。有一些东西，比如衣服、化妆品、艺术品、旅游风景等等，本身就更加适合通过图片的方式来交流。通过图片和社交的结合，让在图片上有共同爱好的人，构建出一个个独特的社区，这就是 Pinterest 非常独特的地方。

Pinterest 自 2009 年年底开始开发，经过几个月紧锣密鼓的开发之后，于 2010 年 3 月首次在小范围内发布。邀请的主要是创始人的亲朋好友们和一些媒体人。

在经历最初的小范围发布之后，Pinterest 开始学习当年 Google 发布 Gmail 的套路：已经注册的用户可以不定期地获得邀请别人的资格，而只有受到邀请的用户才可以注册 Pinterest。

这种传销式的发布，对 Gmail 这种大容量的 email 系统很好使，但是对 Pinterest 这种图片社交网站产生的效果却是不尽如人意。所以在最初那段时间，Pinterest 的发展并不顺利。网站上线 9 个月后，注册用户的数量才刚刚过了一万人。这个结果让 Pinterest 的创始人们很失望。

为了吸引用户，作为创始人兼 CEO 的本 · 希伯尔曼亲自给网站的前 5000 名注册用户打电话联系，甚至还约见了其中的一些用户。这些举措或许起到了一些作用，但是却没有从本质上改变 Pinterest 早期发展举步维艰的局面。

其实 Pinterest 的“腾飞”只是缺乏一个很好的切入点，比如图片这种本身就更适合用手机看。但是 Pinterest 却一直只关注网站而并没有开发手机 APP。

机缘巧合下，2011 年初 Pinterest 发布了一个 iPhone 的 APP，同年 8 月又发布了 iPad 版的 APP。移动端的发力，让 Pinterest 第一次找到了“正确的打开方式”。到 2011 年底的时候，Pinterest 的访问量剧增，迅速成为一个举足轻重的社交网站了。

2012 年，Pinterest 的增长非常迅速，很快就超越了其他社交媒体，成为仅次于 Facebook 和 Twitter 的第三大社交媒体。因为迅猛的发展，Pinterest 已经不需要通过玩弄吸引眼球的方式来吸引用户。2012 年 8 月，Pinterest 取消了需要邀请才可以注册账号的限制。

之后，Pinterest 的发展更是如日中天。根据 2017 年的数据，Pinterest 有 1.75 亿的月活用户，其中一半在美国、一半在海外。

Pinterest 的创始人在很长一段时间里都只是专注于用户的增长，赚钱一直都不是他们的优先级。因为他们相信只要有流量，总会有变现途径的。但是投资人可以等待“一段”时间，却等不了太久。慢慢地，Pinterest 也不得不向投资人证明自己这个网站是有潜在赚钱可能的。

于是 Pinterest 开始开拓各种赚钱的路径。经过多年的发展，Pinterest 目前的盈利模式主要有三种：

Pinterest 允许企业付费在 Pinterest 上建立自己的页面，用来宣传企业相关的产品。这个做法和 Facebook、Twitter，乃至 Glassdoor 都很像。

Pinterest 允许企业通过投放图片广告的方式，把自己的图片增加到用户的图片合集里。这些图片被称为 Promoted Pins。这类似于谷歌和 Facebook 的广告赚钱法，只不过这里是展示图片。

Pinterest 还尝试给它手机端的 APP 增加了购买的功能。这样，当用户看到自己喜欢的东西，比如衣服、包、化妆品等的时候，就可以直接购买了。而 Pinterest 则从中抽成。

总体来说，目前 Pinterest 是赚钱的，但是赚得并不是很多。这和它庞大的用户基数比起来，赚钱的潜力还有很大发挥空间的。

但是，Pinterest 有一个长期为人诟病的问题：版权。网站上的图片被用户选择搜集之后，就被保存到 Pinterest 的图片夹里了。然而这些图片可能是有版权的，被 Pinterest 搜集，不付版权费，就拿过去给自己做广告赚钱。这些图片的作者们肯定不干。为此，Pinterest 和图片作者们一度闹得不可开交。

为了解决这个问题，2012 年的时候，Pinterest 引入了一个“nopin”的 HTML tag，允许网站拒绝 Pinterest 去 Pin 网站的图片。网站只要在自己的 HTML 里面添加了这个 tag，Pinterest 就不允许该网站的图片被 Pin 到合集里。

此外，Pinterest 在同年 5 月份的时候自动屏蔽了从 Flickr、Behance、Youtube，以及 Vimeo 来的图片。按照 Pinterest 的说法，这些网站的图片大概率都是原创性的图片，所以就统一一刀切地屏蔽了。经过这些举措以后，Pinterest 的版权纷争问题虽然依旧存在，但是已经没有当初那么激烈了。

作为一个公司来说，Pinterest 是很成功的。自 2014 年以来，硅谷的独角兽公司里面最瞩目的，开始是 DropBox、Square 和 Pinterest；后来 Uber 和 Airbnb 起来，Dropbox 和 Square 出局，但是 Pinterest 依旧顽强地站在“新三角”里。由此看来，Pinterest 的确是一个很成功的公司。

而投资人对 Pinterest 有如此大的兴趣，主要原因是：投资人看好 Pinterest 的潜力。举例来说，和 Pinterest 竞争最激烈的是 Facebook 旗下的 Instagram，并且 Instagram 的广告非常成功。相较而言，Pinterest 对用户和流量的套现没有 Instagram 那样积极主动。

在投资人眼里，如果 Pinterest 继续主动去增加对用户和流量的套现，Instagram 现在能赚的钱就是将来 Pinterest 可以企及的目标。所以 Pinterest 还有很大的增长空间和潜力。现在 Pinterest 的估值是基于当前盈利能力的，明显被低估了。所以投资人对 Pinterest 有如此大的兴趣。

说到 Pinterest，还有一件不得不提的事情是：Pinterest 创始人对于 IPO 的态度和很多公司不一样。Pinterest 的创始人一直强调，自己不急着 IPO，做好当前工作最重要。这个言论导致很多在 Pinterest 工作了多年的员工陆续离开了 Pinterest。因为对于他们来说，什么时候能够套现原始股是很重要的一个考虑。如果 Pinterest 一直不 IPO 的话，他们手上的股票就一直都是废纸了。这对他们并不利。

好在最近 Pinterest 终于第一次宣布 2019 年就要开始它的 IPO 之路了。这样一来，员工多少就有了一个盼头。并且最近 Pinterest 也在大范围地招人，看来这是要在 IPO 之前再来一波新发展的节奏。

总的来说，正是 Pinterest 的创始人坚持图片是一个更好的沟通方式的理念，促成了整个产品的诞生。而智能手机的普及又促成了这个产品的腾飞。所以，Pinterest 是一个典型的借助了移动互联网发展“东风”而腾飞起来的创业典型。

之后 Pinterest 的每一步可谓按部就班，没有特别惊心动魄的时刻，也没有令人惊艳的举措。但是能按部就班地好好执行，很多时候就是对一个初创企业最大的挑战。没有过分追求利润，对自己的产品涸泽而渔，是 Pinterest 始终对用户保持吸引力的重要原因之一，也是 Pinterest 所谓的按部就班中很重要的因素。

所以，一个企业创立可能需要一个好的创意，但是一个初创企业的发展壮大，很多时候更是体现在企业的经营上。按部就班地发展壮大，看似平淡，其实很难能可贵。

138 | 企业不上市为哪般

关于上市，独角兽企业有两种：一种是一开始就冲着上市去的，比如说著名的聊天软件 Snap，在上市前的好几年就在为上市做着各种各样的准备工作；另外一种是一开始就表示上市不重要，比如说著名的大数据独角兽公司 Palantir 和图片社交公司 Pinterest。

那么到底哪种更好呢？我认为从员工角度来说，大部分情况下，前者肯定是好过后者的。为什么呢？因为如果企业上市的话，那些发给早期员工的股权，就会从“纸上富贵”变成“真的现金”。而如果企业一直都不上市，那么员工们的股权永远都是假钱，无法套现。这对员工不是什么好事情。

但之所以说这个只是大部分情况，是因为有一些公司的员工不拿纸期权，而拿“真金白银”。这种公司对员工来说，上市与否，影响就不是很大了。但是这种公司也不多，比较典型的一个是著名的金融软件公司 Bloomberg。这家全球知名的金融软件公司，也是私人企业，但是员工不拿纸股权，只拿现金。

当然我并不是说企业不管三七二十一上市，对员工都是好事情。很多时候，如果盲目上市导致股价崩盘，成为垃圾股，企业员工因为有解禁期的限制，员工也会因为这样的盲目上市而遭受损失。这种情况并不罕见。最为著名的例子是美国的电子游戏创业公司 Zynga，上市后股价就开始猛跌，等到员工股票解禁，基本上已经跌得差不多“膝盖斩”了。

从创始人的角度来看，企业上市和不上市之间到底哪个更好也不是了然于胸的。很多情况下，上市有上市的好处，不上市也有不上市的好处。

下面可以先来看看两个不上市的案例。

案例一是 Palantir。Palantir 是做大数据的企业，服务的对象首先是政府部门。Palantir 的 CEO 表示如果 Palantir 上市的话，企业的很多信息就需要公布出来。但是这些信息可能会很敏感，因为毕竟 Palantir 服务的客户（比如 CIA、FBI、NSA）都是非常敏感的。如果因为上市要求泄露的信息影响了和这些敏感的政府部门合作的话，Palantir 可能会丢失客户。所以出于企业发展的考虑，对比之下，上市反而没有不上市那样“自由”和“划算”。

案例二是 Pinterest。Pinterest 作为一个图片社交公司，上市显然应该是终极目标。因为它的营收主要还是靠广告，不存在着敏感客户影响收入的问题。但是 Pinterest 的 CEO 表示过，他的公司不急于上市。这主要是因为 Pinterest 的 CEO 对企业的发展有自己的看法，觉得按照自己的节奏来会更加有利于企业的发展，上市之后，这种自由度则可能就会丢失。所以上市还是要上市的，但是 Pinterest 是不会刻意为了上市而上市的。

这两家企业的理由看起来都是有道理的。从某种程度上来说，企业上市还是不上市，首先要服务好的是企业的投资人。如果投资人在不上市的情况下可以获得更大的收益，那么就没有理由说非要上市。如果投资人通过上市的方式可以更灵活地退出，或者获得更多的收益，那么投资人也更乐于见到上市。

但是现在的很多互联网创业公司，因为本身现金不是很多，所以工资的整个 package 的一部分往往包含了很多公司的期权。如果公司不上市，这些期权一般就没有什么有效的兑现途径。这样一来，这笔钱对于在公司工作的员工来说就是典型的“纸上富贵”。所以我想在这种情况下，“一直不上市，或者在不确定的未来某天才上市”对于企业员工来说，是非常不公平的。

但是也有不上市的企业可以很好解决了这个问题的。比如中国的华为就是这样一个企业。华为没有上市，并且员工都持有很多的股份。但是和其他初创公司不同的是，华为的员工持股参与公司的分红。这样一来，员工每年都能从公司的收益里面分成，股票也就不是纸上的一个数字了。和其他不上市的初创企业比起来，华为的这种做法显然对员工更好、更合理。

另外，解决不上市，或者不随便上市还有一个办法，那就是：整个工资的 package 里面只有现金没有股票。这种企业也是不少的，除了前面讲的金融软件公司 Bloomberg 外，再比如：SAS 就是一家非常盈利，并且不上市的公司。

SAS 的工资只包含现金，和非上市公司的股票没有任何关系。这种做法的好处是，员工就是来打工的，不需要担心自己手里大把大把的原始股到底哪天才能套现。但能采用这种办法的公司是有条件的，那就是：只有一个盈利并且持续盈利的企业，才能够开出这样很多的现金来。

所以我必须要说，一个公司如果不盈利，也没有办法给员工付很多现金，只是给员工股票，然后公司创始人一边和这些拿了股权的员工承诺在未来的某个时间兑现这些股票，而另一边却选择不上市，不能给员工的股权应该有的收益，这种做法就非常不合理了。

并且这种做法很可能最后会导致企业很多员工做了一段时间以后，知道这些股权没有什么意义，就纷纷跳槽离开了。Pinterest 里我认识的几个管理层人员，待一段时间以后，都去了更有前途、更可能上市或者已经上市的公司里去。大概很大一部分原因也是 CEO 对 Pinterest 上市与否的态度，对员工来说不是什么好事情。

总结来说，一个公司是否上市很大程度上是这个公司自己决定的。上市还是不上市对公司各有利弊。这很大程度上取决于这个公司的商业模式、盈利方式。所以不能一言以蔽之地说企业是不是必须上市或者不上市。

目前在互联网行业里，很多创业公司（包括独角兽的创业公司）的工资往往很大一部分是公司的期权或者股票。一个创业企业若是给员工发原始股，但是员工却不能从这些原始股内受益，既没有变现的渠道，公司也不打算上市，那么公司的员工，尤其是有能力的员工，就会很快离开这个公司了。所以，一个企业不上市，那么它就需要解决员工存留的问题。

139 | 微软的综合工程师改革

陆奇在就职于微软的那几年里，于微软内部进行了一次意义深远的综合工程师改革。这场改革，起始于陆奇领导的 Online Service Division，经过若干年的努力后终于在全公司范围内实施，并对微软以后的发展产生了不可估量的影响。今天我就来聊聊这场改革。

改革背景

微软功成名就的年代里，正是个人计算机的软件行业飞黄腾达的年代。

微软最初是以“软件帝国”而知名。那时互联网才刚刚开始，软件的分发形式一开始是主销软盘的，后来又以光盘为主，这种传播方式对软件开发提出了很多要求，而这些要求里面最重要的有两个。

首先，软件发行不可能太频繁。微软的平均软件开发周期是三年。这也可以理解。如果发行太频繁了，用户肯定也不愿意买。

其次，在软件不能发行太频繁的前提下，必须注重客户需求和软件质量。前者意味着每次大版本的升级，都需要顾及到很多客户进一步的需求。后者意味着软件在卖出去的时候，本身必须已经通过了严格的测试，不会有什么严重的 Bug 出现了。因为严重的 Bug 往往会导致不得不召回所有的软盘、光盘，这种代价是非常巨大的。

为了应对上述要求，微软培养出了一套非常成功的、并且有自身特色的软件开发模式：人事上的三权分立。

在微软里面，有三种不同的角色：开发、测试和项目经理。和其他公司不同的是，微软是真正意义上的三权分立。这三种角色在公司里面并行存在，级别一路可以到副总裁。最后三个副总裁再汇报给一个部门的总负责人，比如 Online Service Division 的陆奇。在微软内部，部门负责人数目是个位数。

微软不仅有非常庞大的开发队伍，同时还有非常庞大的测试队伍和项目经理队伍。这三者构成了微软在“软件帝国”时代的软件研发模式，且各自都有着庞大的群体和诉求。在这个“软件帝国”里，办公室人际关系错综复杂，而微软的三权分立的架构，给这里的办公室政治带来了更为复杂的设定。比如说，项目经理、测试和开发这三组人出现分歧时，到底应该谁听谁的呢？

开发模式的弊端

进入互联网发达的时代以后，这个开发模式的优势逐渐失去，不仅如此，其弊端还越发凸显出来。

单纯从传统软件的开发来看，软件的发布不再需要每次都寄光盘了，因为互联网下载也是一个选项；软件的测试不需要那么仔细了，因为发布补丁让用户通过互联网下载安装这个事情也是可行的；软件的发布也不需要那么久了，很多功能完全可以一边开发、一边发布。

相对于软件公司来说，互联网公司对测试的要求比较低。哪怕有什么问题没有测试出来，软件更新的成本也非常低。

作为必应搜索引擎的开发部门，其运作方式是互联网公司的方式，对测试要求很低。而陆奇到来的时候，见到的却是一个三权分立的、测试人员很多的传统软件公司开发团队。这个团队效率低下，产品难产，一年才能发布一次。

大量的测试人员在微软的其他机构，是软件品质保证所必须的。但是在这个互联网公司运作模式的必应开发部门，确是冗余人员和效率低的代名词。所以陆奇的改革势在必行。这些庞大的测试队伍必然首当其冲。

综合工程师改革

用一句话总结这次微软的综合工程师改革，那就是：把微软整个测试的部门和开发部门合并，只剩下开发和项目经理两个组织；而测试和开发人员合并以后，每个人就既要负责测试又要负责开发。

这个做法当然是非常有难度的。因为测试组织在微软根深蒂固，是自从微软诞生以后就有了。而且不同于其他公司，微软的测试组织是完全独立的，并且里面的关系盘根错节，有无数既得利益者。

陆奇选择在他的 Online Service Division 推广这个改革。因为必应搜索引擎如果只能半年一次小的发布、一年一次大的发布的话，那等到发布出来后“黄花菜都凉了”。为了让必应搜索引擎能够正常的发展，陆奇的这个改革势在必行。

陆奇的做法是先选了他的地盘 Online Service Division 下面的一个铁杆部门开始试点。因为他知道这种试点的压力很大。在铁杆部门获得成功后，陆奇又陆陆续续推广到 Online Service Division 的其他部门去。最终用了两年时间，整个 Online Service Division 的测试和开发就完全合并了。

在 Online Service Division 推广以后，陆奇又得到了整个微软高层的支持，把这个改革在整个微软推广开来了。这个改革虽然说静悄悄的，但是对微软的影响却是深远的。

改革的影响

此次改革最大的影响是：微软的开发再也不需要经过那么繁琐的测试历程，软件的发布迅速了很多。这对微软无疑是非常重要的一步。后面微软能够在云计算上迅速推进，就和微软的这次悄无声息的改革是有很大关系的。

但此次改革带来的影响也不完全是积极的。

改革的副作用之一是变相地大量裁撤了测试人员。这些测试人员是微软招进来专门给软件做测试的。其中很多人在微软 20 来年里，唯一会的技能是使用微软内部的工具和手动测试软件。

作为测试人员，这些人是很高效的。但是当他们和开发人员合并以后，绩效考评自然而然就排在了末尾。很多人就因为连续两次绩效考核不合格，被微软开除了。我认识一个在微软工作了 17 年的测试人员，就是在这次改革中离开了微软。离开微软的他因为技能落后找不到软件开发工作，最后成为了一个卡车司机。

而测试人员的裁撤也产生了另外一些副作用。一些基础软件，比如 Windows 和 Visual Studio 等等，其实是需要很认真测试的，尤其需要专职人员的测试。但是因为此次机构改革，测试人员的话语权也失去了。和过去的微软比起来，这些软件普遍都没有认真测试够。

近两年来这些软件质量下降是有目共睹的。前段时间甚至还出现了微软发布的一个补丁导致机器蓝屏无法恢复只能格式化的“囧事”，若在早年，因为有充足的测试人员进行充分的测试，这种事情是不会发生的。

总而言之，这场改革对微软的影响是深刻而深远的。微软轻装上阵，为新时代的到来做好了准备。但是同时你也可以看到，这个改革有点矫枉过正了，出现了“很多软件质量下降、Bug 增多等”改革副作用。

测试人员作为三权分立的机构之一正式退出了微软。整个事情的发展过程中，最叹惋的无疑是那些被改革所淘汰的测试人员。他们毕生都贡献给了微软，却被微软辞退，又因为技能单薄，找不到下一份工作。这些人最终落入这样的局面，是微软的锅，是这些人自己的问题，还是时代变迁必然的产物呢？

140 | SaaS先驱Salesforce

Salesforce 是美国著名的 CRM 服务提供商，也是最早提供 SaaS 服务的公司之一。

Salesforce 成立于 1999 年，创始人是马克·贝尼奥夫（Marc Benioff）。

贝尼奥夫很早就进入软件行业。1986 年，他开始在 Oracle 工作。由于个人能力比较突出，他在 Oracle 里的升级速度如同坐火箭，仅仅用了 10 年时间，也就是到 1996 年的时候，就升到了公司的高级副总裁。这是许多人奋斗一辈子也难以企及的职位。

贝尼奥夫还深得 Oracle 的时任 CEO、如今的 CTO 兼创始人拉里·埃里森（Larry Elison）的喜爱。在 Oracle，贝尼奥夫一帆风顺，平步青云，未来一片光明。

然而这个时候的贝尼奥夫开始厌倦 Oracle 的工作。伴随着厌倦的深入，他觉得自己应该好好考虑下一步到底要做什么。因此，他决定休个长假，跑去夏威夷的海滩周围开始长长的人生思考。

那个时候软件行业非常兴旺，互联网才刚刚展露苗头。贝尼奥夫就觉得互联网的出现必然会从本质上改变用户的未来。只是起初他想不明白，这种改变到底是什么。想了很久之后，他终于有点开悟，并且又开始更加讨厌 Oracle 这种卖软件收钱的工作环境。

贝尼奥夫觉得未来企业卖软件的方式会变得很不一样，软件将不复存在，留下来的是服务。企业们会为各种服务买单，而不再需要买软件，并自己维护软件。

这个观念就是现在深入人心的 SaaS 的理念。虽说在今天，这个观念是每个从事计算机行业的人都知道的东西。但是在 1996 年，也就是 20 多年前的时候，贝尼奥夫的这个想法无疑是非常超前的。

有了这个理念之后，贝尼奥夫就想付诸实践。虽说他对自己将来到底要做什么，给客户提供什么样的服务还是不太清楚。但是这并不妨碍他开始实践。他觉得，客户关系管理 (CRM) 软件特别适合去实践自己的这种想法。所以他又把自己想颠覆的领域选在了 CRM 上。

当时市面上最大的 CRM 公司叫 Siebel。它是以创始人汤姆·希贝（Tom Siebel）的名字命名的。贝尼奥夫是这个公司的早期投资人之一。于是凭借这投资人和 Oracle 高级副总裁的资历，贝尼奥夫很快获得了和创始人希贝见面商谈在 CRM 领域里做颠覆性产品的机会。

两人相谈甚欢，希贝对贝尼奥夫的想法很感兴趣，并邀请他加盟 Siebel 一起干一番事业。但是后来贝尼奥夫并没有加盟 Siebel，而是自己搞了一个公司。至于原因，不详。

1999 年，贝尼奥夫成立了这家名字叫做 Salesforce 的公司。公司成立的同时，他在自己家旁边租了一间公寓，并招聘了三个软件开发人员 Parker Harris、Dave Moellenhoff 和 Frank Dominguez 在这间公寓里面办公，来开发他心目中的新一代的 CRM 服务，基于云计算的 SaaS 服务系统。

这三位开发人员的效率很高，一个月后就做出了原型系统，也就是第一版的 Salesforce。

埃里森实在是非常器重贝尼奥夫，在得知贝尼奥夫已经成立自己公司的情况下，还一直挽留他在 Oracle 工作，并继续发工资给他。但是几个月之后，贝尼奥夫终于撑不住两头工作，决定辞职全力经营自己的公司。

后来，埃里森给了贝尼奥夫的公司投资了 200 万美元。这既是对贝尼奥夫的看重，同时也是怕贝尼奥夫来 Oracle 挖人。因此，作为投资的条件之一，贝尼奥夫许诺他是不会从 Oracle 挖人去充实他自己公司的。

离开 Oracle 后，贝尼奥夫开始全力经营自己的公司，谨慎招人。到 1999 年下半年的时候，Salesforce 有了 10 名员工。公司也终于从他家旁边的公寓搬去了旧金山市中心的某栋楼里。

于此同时，贝尼奥夫也开始通过他的渠道给即将发布的 Salesforce 造势。1999 年 7 月 21 日，华尔街日报正式发表封面文章：Canceled Programs: Software Is Becoming an Online Service, Shaking Up an Entire Industry。这篇谁也说不清楚到底是不是给贝尼奥夫做广告的文章宣扬了软件正在消亡，而在线服务却在兴起。Salesforce 这个名字也第一次引起了大家的注意。

6 个月以后，Salesforce 正式发布。为了这次发布会，贝尼奥夫投入了很多的钱。其主要宣扬的观点依然是华尔街日报那篇文章的：软件已死，服务当立。他表示和当时软件业的领袖比起来，Salesforce 这个创业公司的使命就是提供更领先的方式去和传统的、低效率的软硬件购买模式战斗。

为了彰显自己的理念，贝尼奥夫要求他的团队中不允许出现 software 这个单词，无论是在相关网站上还是在宣传资料里。贝尼奥夫还为此表示，Salesforce 的服务就是反对软件的。他甚至一度用 1-800-NO-SOFTWARE 作为公司的电话号码。（美国常常用字母作为电话号码，在电话号码盘上往往会有多个字母对应到一个数字上）。

Salesforce 很不幸地赶上了.com 的破灭，又加上其理念非常先进、非常超前，所以一开始的时候，生意做得并不顺风顺水。然而 CRM 这个领域可能真的挺适合 SaaS 的，再加上贝尼奥夫这个人又非常具有煽动力，所以 Salesforce 这个公司历来都是市场团队比开发团队做得更牛、更厉害。

不管怎样，Salesforce 还是逐渐成长起来，业绩越做越大。2004 年，Salesforce 顺利上市。

伴随 Salesforce 在 CRM 领域的发展，贝尼奥夫也意识到单纯作为一个 CRM 的服务提供商，并不足以支撑 Salesforce 的继续发展。2005 年，Salesforce 对自己的业务做了一次巨大的转型，推出了 Force.com 和 AppExchange。这两个平台的推出，让 Salesforce 从一个单一的 CRM 的 SaaS 服务提供商，转变成了一个应用平台提供商。

简单来说，Force.com 是一个能够让第三方基于 Salesforce 开放自己的扩张应用的网站。开放出来的应用由 Salesforce 来提供运维。而 AppExchange 则是一个第三方应用商店，第三方的应用开发者可以把自己开发的应用发布出来，供其他人免费或者收费使用。

这两个平台的推出，一下吸引了很多的第三方开发厂商的进入。应用多种多样，有小到如何让 Salesforce 的 CRM 和微软的 Sharepoint 整合的，也有大到一整套人事管理系统的。

这些应用的出现大大丰富了 Salesforce 的整个服务范围，并构建了 Salesforce 的应用生态系统。而作为“生态圈”的基石，Salesforce 自己既提供了基础架构和运营，又充实了自己的 CRM 产品和其他主流产品的交互。可谓一举两得。

2006 年，Salesforce 又推出了编程语言 Apex，专门用在 Salesforce 的平台上，让用户方便地开发自己的应用。至此，Salesforce 完成了从单纯的 CRM 服务提供商到平台提供商的转换。从此以后，再也没有力量可以阻挡 Salesforce 的发展了。

2006 年以后的 Salesforce，经历了一系列的开发和并购，但是大体上并没有脱离 2005 年转型时候奠定的基础，而且也没有任何质变值得大书特书。直到近年，大数据和人工智能开始发展。Salesforce 开始推出它自己的基于人工智能的数据分析平台：爱因斯坦。

爱因斯坦这个平台发展到底会是一个什么样的结果，现在下结论还为时过早。但是这是自 2005 年 Salesforce 转型以来最大的一次创新尝试，也许假以时日你就可以看到 Salesforce 再次发生本质上的改变。

在计算机发展史上，很多理念超前的公司都死掉了，而 Salesforce 却活了下来。创业的时候，理念超前到底好不好呢？亲爱的读者，你们是怎么看的？

141 | 太超前好不好

在计算机和互联网的发展历程里面，经常会出现这样一些公司，他们的某些想法很有道理，但是超前了。

超前不一定是坏事，有时候因为自己走在别人前面，就有了明显的竞争优势。但是太超前就不一定是好事了，因为这种公司不一定能够有时间等到概念成熟的时候，可能在这之前就破产了。

理念太超前到底好不好？这是一个非常不好回答的问题。我这里先来列举一些具体的例子吧。

2000 年前后，Sun 公司提出了现在大家耳熟能详的云计算的概念。Sun 公司觉得将来的计算资源就应该和水电一样，开起来就能用，用多少付多少钱。这个想法可能你今天听起来并不陌生，但是在 2000 年的时候，很多公司、很多人都在嘲笑 Sun。

当然，在那个时候，硬件的发展不足以支撑这个想法的实现。互联网在 2000 年的下载速度，连看个高清电影点播都是很困难的，又何谈如水、如电那样让人随便用，并按使用付费呢？

后来 Sun 公司当然是没有成为改变世界的云计算的大厂商。而 2006 年开始提供云计算服务的亚马逊成了全球最大的云计算厂商，2009 年开始大张旗鼓宣传云计算的阿里巴巴成了中国最大的云计算厂商。

再看另外一个例子：Salesforce。Salesforce 成立的 1999 年，创始人贝尼奥夫就觉得买软件和硬件的方式已经过时了，到了软件开发厂商消灭掉软件、改为提供服务的时候了。

这个想法是不是很超前？当然是的。因为大概是到了 2015 年以后大家才开始在普遍的层面上认可和接受了这个方向。即使这样，不得不说，现在依然还是软件和云计算并存的局面。一切都上云，所有的软件都基于软件服务，这恐怕还得等很久。

Salesforce 成立于 1999 年，和 Sun 公司不一样的是，它的创始人在提出一个超前的概念之后，不仅仅让这个公司存活了下来，而且随着人们对 SaaS 以及云计算的认可越来越深，公司逐渐成长起来，业绩越做越大。Salesforce 并没有因为概念超前而倒在沙滩上。因此，“概念超前，公司要死”这个说法也不完全是正确的。

那么 Sun 和 Salesforce 的区别在于什么地方呢？

我觉得有两个非常不同的区别。

第一个是，这个超前的概念到底是基于什么层面的超前。 具体一点来说，如果一个超前的概念是本质性的，需要延生到整个领域的方方面面的，比如操作系统的改变、硬件层面的改变。这种层面的改变要实施起来，无论财力、人力、物力以及投资的持续性都是非常高的，并非一般企业就可以做下来的。

但如果说这个超前的概念是针对某一个特定领域，并且这个领域又相对比较狭窄，领域内有足够多“愿意吃螃蟹的人”。那么这种概念的超前就要好很多。

第二个是，提出这个概念的人或者公司到底是以一种什么样的态度去对待这个概念。 简单来说，是踏踏实实一点一点地把事情做出来呢？还是“放一个大炮”，除了让大家觉得很牛或者很不切实际之外，就没有其他有价值的东西了呢？

Sun 公司并未在其提出的超前概念上投入足够多的研发，更不用提坚持下去了。而 Salesforce 则很不一样。Salesforce 选择了某一个特定的领域，深耕下去，把产品做出来，把市场打出去，吸引一部分用户来用。这样的话，即使作为一个非常超前的概念，但是在具体领域、具体问题上，这种超前的距离感已经被现实存在的产品拉近了。

在我看来，“只是说说”与“脚踏实地去一点一点地解决问题”有非常大的差别。很多时候，公司可以提出超前的概念，可却不一定愿意投入资源去付诸实施。但是从现实来讲，任何产业都是“读万卷书，行万里路”的。倘若一个公司不愿意做实际的事情的话，那么再多超前的概念也没意义。

而一个超前的概念到底能不能够帮助一个公司活下来，还有另外两个方面的考量。

第一个方面是，概念到底有多超前。

假设我们知道 100 年后人工智能会全面接管人类的日常生产生活，那么是不是今天我们提出“100 年以后人工智能会全面接管人类的日常生产生活”就是一个很好的超前概念呢？我觉得不是。因为这个概念太超前，没有任何的可执行性，对当下的实际没有任何改变。

如果我们今天就创建一个公司，把这个超前的概念付诸实施，最后的结果又会不会是技术还没有准备好，企业很快就倒塌了呢？我觉得这是必然的。因为现在发展的技术 100 年以后才能用，谁也不能保证有足够多的钱烧到技术可以盈利的那一天。

第二个方面是，一个企业能否运用这个超前的概念在一定的领域范围内具备赢利的能力。

这个之于不同公司，适用程度会不同。其中对创业公司尤其重要。大公司，比如亚马逊和阿里巴巴，都是长年累月地从其他行业里面赚钱来补贴云计算，这才有足够的钱让云计算持续烧下去，烧到赚钱。

而小企业不可能这样搞。这样搞的小企业，投资人早就要疯掉了。所以对于小企业来说，一个超前的概念，不但需要在特定的领域里面可以落实下去，而且还要在那个领域里面能够创造利润。从这个角度来讲，能赢的概率很低。

总结一下来说，太超前了肯定不是好事情。尤其是一些涉及基础性的、宽度和深度都有可能很大的变革性的观念，这种东西太超前了往往不一定能够成功。如果可以结合具体的行业，把超前的概念在一定范围内具体实现起来，并具备赢利能力，那么这种程度的超前，很有可能是可以给公司带来一片新天地的。

142 | Sun：太阳的升起

《当太阳升起的时候》这首歌会立马让中国人想到某个企业。在西方互联网电脑公司里，也有一个曾经名号响当当的公司：Sun。这个公司成立于 1982 年，在最近一次 2008 年的经济危机中没有撑下去破产了，最后于 2009 年 4 月被 Oracle 收购了。

今天我要讲的主角就是这个曾经在互联网发展史和计算机发展史上占据非常重要地位的，但后来“陨落”的 Sun 公司。很多人一直以为 Sun 是“太阳”的意思。Sun 公司的中文名翻译为升阳，可能也是这个理解意思。但是Sun 的全称实际上是 Stanford University Network。

Sun 公司最初的产品是一个 Unix 工作站 Sun-1。它是 Sun 公司的联合创始人安迪·贝克托斯海姆（Andy Bechtolsheim）在研究生时期给斯坦福学校的校园网建设设计的工作站。他最初是设计成给自己用的一台 CAD 工作站。这个设计在当时是非常先进的。它拥有著名的三个一百万：每秒运算 100 万次，100 万个字节的内存，以及 100 万像素的图形显示器。

为了实现这个工作站，安迪使用了摩托罗拉 68000 处理器和一个高级的内存管理器，用来支持 Unix 操作系统的虚拟内存。第一台这样的工作站是安迪手工从斯坦福大学计算机系里面的闲暇部件拆下来的以及硅谷的各种商店里买来的。

1982 年 2 月 24 日，安迪和维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）、斯科特·麦克尼利（Scott McNearly）创建了 Sun 公司。不久之后比尔·乔伊（Bill Joy），一个伯克利大学的学生也很快作为创始人加盟了。比尔是著名的 BSD 系统的主要开发者，促成了 Sun 公司的操作系统 Solaris 的诞生。

Sun 公司成立以后，因为 Sun-1 实在是太先进了，一开张就卖得特别好，所以第一季度就盈利了。

到 1983 年的时候，Sun 公司就已经非常有名气了。它生产的工作站是除了 DEC 著名的 VAX 小型机以外唯一能够跑 BSD Unix 的机器。Sun 公司把自己的机器授权给其他厂商生产，顺便从中赚取利益。

1985 年，Sun 公司研究出了自己的 SPARC 指令集的处理器。这款自己研究出来的处理器，性能比 Sun 公司之前用的摩托罗拉处理器更快、更好。这是 Sun 发展史上很关键的一步。

在很长一段时间里，Sun 公司和老牌小型机制造商 DEC 公司的竞争是非常激烈的。两者相比，Sun 的工作站具备和 DEC 公司的小型机一般的性能，但是工作站体积小，又便宜，不是 VAX 那样集中式的笨重的小型机。

1986 年，成立仅仅四年的 Sun 公司上市了。作为一个持续增长超过 30% 的公司，Sun 一上市就受到了极大的追捧。

20 世纪 80 年代的时候，既是一个小型机不断消亡的时代，也是一个个人计算机茁壮成长的时代。Sun 的工作站在这个时代，代表的到底是什么？

如果再回头去看，恐怕没有人能够分的清楚。说它是小型机吗？它不是。说它是个人计算机吗？Sun 公司自己就不愿意承认。因为 Sun 公司的工作站每台得卖几万美元，而服务器更是 10 多万美元一台。Sun 的工作站使用 Unix 操作系统、对网络的支持、系统本身的先进性等，在那个时候，都比个人计算机强太多了。

从 Sun 公司成立开始，到 Sun 公司到达顶峰的这些年里，Sun 基本上可以说是无往而不利的。

Sun 公司的主要竞争对手，在很长时间里都是 DEC 的小型机和 IBM 的大型机。虽然说 Sun 的工作站卖的价格不便宜，从几万美元到几十万美元都有，而且 Sun 硬件的利润率非常高。

但是和 Sun 的价格比起来，DEC 的小型机和 IBM 的大型机，那才是真的叫贵。因为 Sun 的东西在代替传统小型机和大型机方面有着无可比拟的优势，无论是机器性能还是价格，所以 Sun 公司的东西非常好卖。

伴随着互联网向公众的开放，雅虎作为互联网第一股开始登陆纳斯达克，整个硅谷在 20 世纪的最后几年，迎来了一股蓬勃发展的.com 高潮。

.com 的兴起，也许和杨致远的关系比和 Sun 公司的关系大很多。但是作为.com 时代最为重要的网络服务器这个东西，如果不是因为出现了 Sun 的工作站和服务器的话，很难想象可以靠着 IBM、HP 的大型机撑起来的，因为后者的单价实在是太贵了。所以廉价又高性能的 Sun 的工作站和服务器，在很大程度上，为.com 的泡沫注入了非常强烈的硬件支持。

伴随着 Sun 公司在硬件方面营收不断的增长，Sun 公司在其他方面也开始创新了。Java 这样一个语言就是在这个时候由 Sun 公司开发的。Sun 公司开发 Java 的想法是：在互联网的时代，提供一种和机器无关，和操作系统也无关，可以运行在任何平台上的语言。

这种语言如果成为软件开发事实上的标准的话，那么软件的开发就会变得非常高效，因为大家再也不需要为特定的硬件和操作系统专门开发软件了。想法非常地好，而且得到了很多公司的认可和加盟。

但是有一家公司除外，这家公司就是微软。当时的微软正如日中天，一家公司可以抵抗整个软件行业。微软明显看到了这个威胁，所以试图用各种办法去阻止 Java 的壮大。不可否认，在一段时间里，微软的这种做法确实起到了效果。

但是我们现在回头去看的话，Java 已经成为一个巨大无比的软件开发平台。实际上这些年很多重要的开源项目都是基于 Java 的。微软的.NET 计划，虽然在微软内部相当地成功，而且.NET 作为一个平台来说，很多方面也的确比 Java 先进。但是 Java 始终还是占得上风。而.NET 在微软之外多少显得有点可有可无。从这个角度来说，Sun 的梦想，最终还是实现了。

Sun 公司在 2001 年的时候，营收达到了 183 亿美元的巅峰。但是 183 亿美元的巅峰，也就是 Sun 公司最后的巅峰了。因为接下来事情的走向，就有点让人大跌眼镜了。

2001 年伴随着.com 泡沫的破裂，无数公司破产。即使没有破产的公司也“勒紧裤腰带”，不敢随便买机器了。所以在这一年 Sun 公司的订单大规模地萎缩了，Sun 公司也第一次出现了亏损。然而如果只是正常的周期调整的话，过几年 Sun 公司就应该走出低谷了。可是 Sun 公司不但没有走出低谷，反而每况愈下，终于在下一次经济危机来临之后没有撑住，破产了。

143 | Sun：太阳的陨落

伴随.com 的破灭，各大互联网公司和门户网站，破产的破产，没有破产的也不敢随便乱花钱买东西了。Sun 公司的门口一下从车水马龙变成了门可罗雀。10 多年来，年年保持 30% 以上营收增长的 Sun 公司第一次账目上出现了亏损。

这一亏损，Sun 公司就开始一蹶不振了。很长时间内，Sun 公司的元气都没有恢复过来。只是为什么 Sun 公司一下子就从形势一片大好，变得一塌糊涂了呢？ 其实冰冻三尺非一日之寒。Sun 公司的衰落，也不可能是一天造成的。

回到上篇我讲的，20 个世纪 90 年代是大型机、小型机向个人计算机过渡的时代。无论是早期的苹果，还是后期的 IBM、Compaq、惠普、Dell 等，都是这个时代里茁壮成长起来的个人计算机厂商。

IBM 的个人计算机在最初搭建的时候，是没有考虑联网功能的。但是因为 IBM 个人计算机的可扩展性，3Com、Novell 等公司很快就瞄准了这一块市场。而苹果的个人计算机一直以来都有联网功能。当然无论是苹果也好，还是 IBM 兼容机也好，其联网功能显然既不能和大型机、小型机比，也无法和 Sun 的工作站比。

这一点可以理解，毕竟在很长的时间内，互联网这个东西离公众很遥远。而个人计算机也不需要多高级的联网功能，即便需要，很多时候也只是内部的局域网而已。

但是进入 90 年代以后，事情发生了很多的变化。这个变化有以下两个方面。

第一，微软发布了新的服务器操作系统 Windows NT。 这个和 Windows 95 有着相似的图形界面，却有着比 Windows 95 强悍很多的局域网组网和管理功能的服务器操作系统，第一次让个人计算机进入了企业组网的阶段。

第二，在 IBM 的支持下，一个开源的类似 Unix 的操作系统 Linux 也开始蓬勃发展了。 Linux 作为个人计算机上的操作系统，其“明目张胆”打着对抗微软的旗号。但是实际上作为个人用的操作系统，Linux 太难用。可是作为服务器的操作系统，Linux 比 Windows NT 要更强悍。

当然，此时 Sun 公司正是非常风光的时候，Sun 工作站在传统大型机和小型机擅长的领域里面，远超于 IBM、 HP、 DEC。硬件利润很高，Sun 公司的营收节节高涨，Sun 公司的每个人都士气高涨。

但是 Sun 公司没有注意到它的背后其实出现了一个非常可怕的敌人，这个敌人就是：以 Windows NT 和 Linux 武装的个人计算机。在 1996 年以后，无论是 Windows NT 还是 Linux，在高端个人计算机上，都可以比较好地作为服务器使用。

所以 Sun 公司在努力从高端市场上去取代 IBM、HP 和 DEC 的时候，这些个人计算机也在努力挖 Sun 的墙脚。到这儿你可能要问，既然有个人计算机在背后挖墙角，为什么 Sun 公司就傻傻地一无所知呢?

Sun 公司是不是一无所知，这我也无从考证了。但是有一点是可以肯定的：Sun 公司当时把大量的精力都关注在了给它带来大量利润的竞争对手那里。至于背后的那个个人计算机来挖它的墙脚，可能在 Sun 公司看来，这些蚍蜉真的能够撼树不成？

Sun 有这样的信心是有原因的：

首先，Sun 公司的硬件和软件都非常强大，完全不是 PC 机配上 Windows NT 或者是 Linux 就可以匹敌的；

其次，Sun 公司正在大把蚕食大型机、小型机的市场，而 PC 机正式在低端市场挖一点微不足道的墙脚，那点丢掉的钱，对 Sun 来说，九牛一毛，不值一提。

然而 Sun 公司忽略了一个道理：量变引起质变。这种量变到质变的变化，有两个方面。

其一是 Sun 公司努力去占领的市场，是一个不断被占领、不断在萎缩的市场。 总有一天，小型机和大型机都会退出市场。而 Sun 公司再也没有剩余的市场可以去占领。

那么这个时候，Sun 公司接下来如果要继续赚钱，靠的就只能是市场的自然增长了。Sun 的增长率也就不可能像之前“攻城略地”时候那样迅速了。因为一个行业自然增长始终不会那么快的。

但是 2001 年的时候，还发生了一件特殊的事情，简单来说就是：.com 的泡沫破灭，导致无数公司破产，即便不破产的话，日子也不好过，缺钱。公司缺钱的时候，当然会去找更加便宜的方案。比如说，个人计算机装上免费的 Linux 的操作系统，其实也可以用得不错。

同时，大型机制造商和个人计算机制造商 IBM，虽说在大型机上被 Sun 甩出几条街，但是 IBM 很有远见地支持了 Linux 的开发，并且投入了大量的人力物力，贡献代码给开源社区。到 2001 年以后，Linux 作为服务器的性能与低端的 Sun 的工作站相差无几了。

所以，伴随.com 泡沫的破灭，Sun 的生意是越来越差了，IBM 的基于 Linux 的服务器却越卖越好了。所谓的“三十年河东，三十年河西”的说法，在 IT 和互联网这个领域里，可以缩小到“三年”。从某种程度上来说，IBM 砸钱做 Linux，把个人计算机扶起来，主要就是为了对付 Sun，对付 Sun 对自己大型机市场的蚕食。IBM 的远见可见一斑。

其二是 Sun 在占领小型机、大型机市场的同时，个人计算机也在侵蚀占领 Sun 的市场。 当 Sun 公司开始接到越来越少的订单的时候，个人计算机配上 Linux 作为服务器去取代 Sun 工作站的方案却越来越成熟了，而且这个方案比 Sun 的工作站更价廉物美。当年 Sun 是怎么战胜了大型机、小型机的，现在 Sun 也怎么样被推翻。

Sun 的营收一直没有起色。公司领导人终于意识到了这个问题。所以 Sun 决定开放 Solaris 的源代码，和 Linux 一起进入个人计算机的服务器市场。

这个事情如果 Sun 在 20 个世纪 90 年代就做的话，那么我想这个世界也就没有 Linux 什么事情了。但是 Sun 开始做的时候，Linux 经过 IBM 的培育，已经茁壮成长起来了。这个时候开放 Solaris，只能说为时已晚。

船要沉了，又没有出现牛人来拯救，Sun 也就一天不如一天了。换 CEO 也就成了必然。在经过换 CEO，一阵大量的裁员和卖地卖资产以后，Sun 公司短暂地迎来了一段营收为正的时光。

然而还没有等到 Sun 公司喘息一下，2008 年的经济危机又来了。这次经济危机的到来，Sun 公司的底子已经不是 2000 年.com 破灭时候的底子了，而是一个烂摊子。这时等待 Sun 的结局，就是破产了。

Sun 公司最大的问题在于它在自己高速发展、有巨额利润的时候，看错了它的真正敌人，从而错失了和敌人正面作战的时机。等到 Sun 意识到真正的敌人是谁的时候，为时已晚。这，之于 Sun 这个公司无疑是个巨大的悲剧。

144 | 看错敌人多可怕

Sun 公司从创业开始就兴盛，但是经历一次.com 泡沫摔下之后就再也没有站起来了，等到第二次经济危机到来就彻底垮了，没能撑过去。那么，Sun 公司到底在哪里出了问题呢？

在我看来，其实 Sun 公司的兴盛和衰败说明了一个非常简单的道理：看错了敌人，等待自己的就只有灭亡了。 Sun 公司就是长期看错了敌人，一直没有把个人计算机当回事，所以等更廉价的个人计算机成气候之后，它也无力回天了。

20 世纪 80 年代至世纪末，在计算机发展史上是个人计算机取代小型机、大型机的过程。在这个过程里涌现出来的 Sun 公司，它的产品到底归类于什么？这是一个很难回答的问题。

一方面，它其实不像个人计算机，因为它被用于取代更高昂的大型机和小型机。另外一方面，它看起来又很像个人计算机，当然个人计算机要便宜很多，但很长时间段内也没有出现像 Sun 的计算机那样被用于做企业服务器的。

所以 Sun 的产品，到底应该怎么样定位？估计 Sun 公司自己也没有想明白，或者根本没有去想这个问题。但是如果把它放在历史的发展曲线中去看的话，Sun 公司的产品应该属于大型机、小型机到个人计算机之间的过渡产品，而且更接近个人计算机一些。

只是一个公司没能够正确理解和想清楚自己的产品定位到底是什么的话，对其发展是很致命的。因为这涉及到一个很实际的问题：自己最终到底是和谁在竞争。如果选错了敌人，忙碌于和不正确的敌人做斗争，那么这“战争”最终注定是犯了方向性错误的，结局可想而知。

换句话来说，如果 Sun 公司很早就意识到，自己其实最终也是个人计算机的一种，只不过操作系统和硬件更昂贵一些、更强劲一些。那么 Sun 公司应该很早就会对个人计算机市场有足够的警惕，而不是从始至终都不把对方当回事。

其实 Sun 公司完全可以从软件的角度去占领个人计算机市场。因为从服务器操作系统来说，Sun 公司的 Solaris 操作系统是很先进的，而且这个操作系统是基于 BSD 版的 Unix 开发的。Solaris 操作系统跨平台的实现会使对个人计算机的支持变得很容易。

如果 Sun 公司一开始就学微软，在个人计算机市场也好好地卖一把操作系统，把高端服务器相关的个人计算机市场都占领了。那么就不会有后来 Windows NT 和 Linux 什么事情了。换句话说，伴随着个人计算机的发展，Sun 公司的软件也会越卖越好。

一方面可以用自己的硬件在高端市场继续蚕食大型机、小型机的市场。另一方面通过卖操作系统给个人计算机，在个人计算机市场分一杯羹。同时还可以阻止微软等企业在服务器操作系统领域发展和壮大。若这样做了，Sun 公司也就不会在后面的那场个人计算机取代 Sun 工作站的“战斗”中失败了。

要做出这个决策不是什么难的事情，但难点在于 Sun 公司是否正确地看到了敌人是谁。如果 Sun 公司很清楚地知道将来要与之大干一场的敌人是微软、IBM 等扶持的 Windows NT 和 Linux 操作系统的话，Sun 有的是时间和资源轻松地把这些威胁消灭在萌芽中。之所以 Sun 公司没有这样做，不是它没有能力这样做，而是它根本不知道需要这样做。

所以，我在这里总结一下 Sun 公司为什么会陨落。最大的原因是 Sun 公司长期以来把自己的主要精力都集中在对付 IBM、HP 的大型机和 DEC 的小型机上面。这些其实是陨落的市场，迟早会退出历史舞台的。Sun 也没有注意到个人计算机的发展才是计算机发展的趋势，完全对个人计算机没有任何的准备。

以上Sun 的故事充分论证了：看错敌人是很可怕的。那么怎么样才能避免看错敌人呢？ 实话实说，对这个问题，我也没有什么好答案。如果我有放之四海而皆准的答案的话，那么我想我早就财富自由了。

但是从 Sun 的故事里，还可以发现一些发人深省的东西。

首先，挖墙脚的，都是敌人。Sun 在挖别人墙脚的时候，个人计算机也在挖 Sun 的墙脚。Sun 不是没有注意到这个现象，只是 Sun 从来没把挖它墙脚的个人计算机当回事。我想这是一个很悲哀的错误。也许对方挖墙脚挖得并不是很厉害。但是这改变不了对方挖墙脚这个事实。仅仅是因为这一点，也值得 Sun 公司投入更多精力去注意这个市场。

其次，赚钱是在赚一锤子的买卖，还是要持续不断地赚钱？这个问题也很关键。Sun 公司特别开心自己对各种大型机、小型机的挖墙脚行为。因为这些都是钱，并财源滚滚了很多年。但是 Sun 公司却没有注意到整个市场的大小是有限的，即使这个市场都归给了 Sun，那接下来后续发展的路在哪里？可持续发展吗？

Sun 公司显然没有想明白自己赚的钱是有限度的，未来某一天可能就赚不到那么多钱了。所以 Sun 公司对于持续寻找下一个赚钱的项目，从上到下都不是很热衷。这显然是另外一个引人深思的问题。

最后，过日子是需要精打细算的。一个公司，如果不知道开源，也不知道节流的话，问题就很大了。Sun 公司在 Java 这个项目上投入了很多的资源。这一点，作为计算机行业的一员，我要感谢 Sun 公司的无私精神。但是从另外一个方面来说，Sun 做 Java 的时候却没有仔细去考虑怎么样让 Java 盈利，这种大手大脚的行为，即使公司在大把赚钱的时候，也不一定是个好事情。更何况万一公司走下坡路了呢？

无论如何，最终 Sun 公司还是倒下了，给我们带来了无限的遗憾。从 Sun 公司成长的历程来看，Sun 的倒下，最大的原因就是看错了敌人。所以我想，一个企业家在经营企业的时候，需要认真地思忖清楚，到底谁才是真正的敌人。直接面对的竞争对手也许并非真正的敌人。这个问题的答案值 1000 万美元，也可能远不止哦。

145 | SAP的HANA战略（上）

SAP 是总部位于德国的全球最大的 ERP 公司。作为一家重量级的企业应用软件公司，SAP 曾经有过一段风光的日子。

但是而后的日子也开始不好过起来。

日子不好过的主要原因是 SAP 的软件需要跑在数据库上，而备选的数据库一般来说不是 IBM 的 DB2，就是 Oracle。本来两者和 SAP 的软件配合，相得益彰，曾经一度合作得很愉快。但随着 Oracle 开始进军企业级软件市场，把手伸到 SAP 的地盘来，SAP 的日子就开始不好过起来。

Oracle 在 21 世纪初进行了一系列的并购，包括收购了 Siebel 和仁科等重要的企业级软件企业，把自己从底层数据库到企业级软件的体系补全了。这样一来，SAP 就麻烦了，因为自己的软件依赖于对方的数据库，而对方却还能够提供类似的企业级软件。

好在还有一个 IBM 的 DB2 可以用。SAP 一度和 IBM 合作，希望两者的结合可以给自己带来所谓的强强联合。但是 IBM 的 DB2 却一直面临着诸多问题，比如本身就不是市场上最好的数据库，人才流失又很严重。所谓的合作开展起来，效果却非常有限。

在这个背景下，SAP 开展了一场技术与忽悠并存的战略大跃进，也就是 SAP 著名的 HANA 战略。HANA 的出现对 SAP 和业界都产生了巨大的影响。其实施的过程可谓精彩绝伦，堪称一部大制作的“影片”。

今天我就来讲一讲这个 SAP 的 HANA 战略。

让我们先把时间倒回到 2009 年。这一年，数据库的两大顶级会议之一的 SIGMOD 在罗德岛召开。我最后一次以 PhD 的身份参加 SIGMOD，所以对这个会议印象深刻。这种会议一般都会有赞助商。出钱多的金主很多时候会给一个 Keynote 的讲座。

2009 年的金主是 SAP。这多少有点让人大跌眼镜。一个做企业级软件的公司，来一个数据库顶级会议上大把撒钱，怎么看怎么怪。

在这次大会上，SAP 董事会主席兼创始人之一的哈索·普拉特纳（Hasso Plattner）给了这样一个 Keynote：A Common Database Approach for OLTP and OLAP Using an In-memory Column Database。这个 Keynote 宣告了 SAP 要搞一个内存数据库，它的名字叫 HANA。

SAP 要搞数据库，这可是一件大事情。一个做应用软件的要进军数据库市场，说明“兔子急了要咬人”了。但是企业级软件毕竟是应用软件，而数据库是基础架构软件。就像一个“做菜高手”突然说要开始“杀鸡”，先不说对方哪里来的底气，最起码外界对这个“做菜高手”的看法，肯定是见仁见智的。

HANA 是 High-Performance Analytic Appliance 的简称。SAP 要做的这个数据库，作为一个“做菜高手”进军“杀鸡市场”的第一炮，打得很响亮。按照 SAP 的宣传，它有着市面上传统的数据库很多不具备的特性。

下面我们可以一起了解一下这些特性，这很有必要。

第一，HANA 选择了按列存储的同时支持事务处理。传统数据库是按行存储的，数据仓库近些年来才开始按照列式存储。按行存储对事务处理方便，但是不利于分析处理；按列存储则相反。但是这两者的不利于程度是有所不同的。

通常来说，一个数据库如果同时支持事务处理和分析处理，那么数据库厂商会选择按行存储，因为按列存储的同时支持高效率的事务处理是非常难的。但是 HANA 却选择了按列存储的同时还支持事务处理，这个用数据库界“老司机”的话来说就是，要么是艺高人胆大，要么是无知者无畏。

第二，做出把所有的数据都放在内存里这个假设。今天来看，内存不是很贵了，但是在 2009 年敢做出那样的假设胆子就不是一般的大了。一个数据库一旦数据都在内存里，很多传统数据库的基本假设就都不一样了，做法当然也就很不一样。

所以 HANA 在很多演示的时候，查询极快。一个在 Oracle 或者 DB2 上需要跑一天才能做出来的报表查询，在 HANA 那儿 3 秒钟搞定。对，就是这么快。当然，其实查询是精心挑选的，能够存储这么多数据的机器的配置是非常高的。

第三，因为 HANA 选择了在一个系统同时支持事务处理和分析查询，这就让 HANA 的数据不需要额外 ETL，企业也不需要为分析查询专门配备另外一份列存的数据。某种程度上，HANA 宣称自己节省了企业的消耗，也是对的。而且因为两者共享数据，分析查询的时候能够查询的数据就非常新了。这对企业来说也是非常有必要的。

第四，HANA 几乎完整地整合了 R 的功能，并且把 SAP 业务相关的很多功能直接在 HANA 内部实现了。这有点反计算机软件构架里面的封装。然而在内存数据库的环境下让数据离业务相关计算更近，无疑是一种效率上极其有效的策略。

第五，HANA 采用了现代数据库里常用的 Shared-nothing 的体系架构。这种体系架构数据被纵向按照某个主键切分，每台机器只需要负责自己的部分。这让 HANA 具备了非常灵活的资源配置，而且加了机器查询也就会变得更快，立竿见影。简而言之，HANA 的体系架构很新。

综上所述，HANA 在技术上是很有创新的，而且单纯从 SAP 公布出来的这些技术细节来看，HANA 的确是具备了在很多方面对传统数据库发起挑战的能力。所以，一个“做菜”的，看起来“杀鸡”也杀得很漂亮。很多人不得不为 SAP 精彩的 HANA 数据库疯狂打 Call 了。

由于 SAP 的这个举措，首先受到伤害的是和 SAP 合作的 IBM 的 DB2 组了。毕竟，本来是难兄难弟抱团取暖，现在变成了一个人冲锋陷阵，抛弃了老伙伴。

其次受到威胁的当然是那个坐在数据库领域第一把交椅上的 Oracle。试想一下，原来用 SAP 的必须上 Oracle，而用 Oracle 的还可以搭自己家里的企业级软件。这让 Oracle 处于多有利的地位呀！但突然之间局势就变了，SAP 有自己的数据库了，而且还很快、很厉害、很先进。接下来 Oracle 的这个生意就不好做了。

但是对 2009 年的 SAP 来说，HANA 这个吸引眼球的宣传，一下子让原本已经成为或者即将成为二流公司的 SAP 回到了聚光灯前，不管产品有没有做出来，最起码先把风头抢占了。接下来，大家关注的就是 SAP 会做出一个什么样的产品来，是让大家刮目相看，还是烂泥扶不上墙呢？

146 | SAP的HANA战略（下）

SAP 公司 HANA 战略的实施，当得上商业教科书的经典案例。对于一个 2009 年就吹起来的、但是却没有实际产品的 HANA 数据库，SAP 的开发和商业化道路概括来说就是四个字：心黑胆肥。

2010 年开始，SAP 在大力宣传 HANA 的时候，并没有大规模地卖 HANA，而是非常有重点地挑了几个人傻钱多的企业开始做内测。这些企业不但钱多，而且还愿意当小白鼠。2011 年以后，HANA 面向的对象稍微多了一点，但主要还是非常有钱的大型企业，比如德国电信、中石油、中石化这种。可以说一般没钱的企业是享受不到充当 HANA 小白鼠资格的。

HANA 需要内存 64 GB 以上的机器，但是一般来说 64 GB 跑起来大数据还是不够快。所以通常需要更多的钱买非常贵的硬件。而 HANA 的软件的最低配置是 30 万美元起。所以软硬件一起更是耗资巨大。从 2011 年到 2014 年，SAP 一直对 HANA 相关的产品定以非常高的价格。基本上这个产品给人的感觉就是：只有有钱的公司才能用得起，没钱的就算了。

所以市面上对 HANA 的各种抱怨，主要都集中在了 HANA 高昂的价格上了。然而这其实也是 SAP 想要的。

一方面，SAP 的高价让大家把对 HANA 的关注都集中到了价格上；

另外一方面，SAP 通过高价获得了不少优质客户和源源不断的金钱，更是从这个高价的过程里获得了对产品来说非常重要的形象问题：HANA 就是“高大上”的代表。

另外，因为价格高，所以实际上真正使用 HANA 的用户并不多，而且这些用户的硬件多半都是高配版。这样，HANA 即使有这样或那样的问题，暴露在大众面前的机会也不多。所以在收获金钱的同时，SAP 也给 HANA 的逐步完善赢得了很多的时间。

SAP 宣传的大胆还体现在对 HANA 的宣传上。SAP 宣传 HANA 的时候，把 HANA 和 Oracle 的产品做对比。SAP 表示，HANA 是基于最新硬件和研究的新一代数据库，代表着数据库的未来；而 Oracle 则是一个已经存在了很多年的老朽的东西，不代表未来。

这个宣传，我们先不管是不是言过其实，但它的实际效果的确是非常好。那些不差钱的企业，比如中国石油，要的就是最新、最贵的东西。于是世界各地大量有钱的企业排队从 Oracle 转到 HANA 上。这些企业有中国的，有日本的，还有欧洲、美洲的。很多企业都是被 HANA 这种舍我其谁的势态给吸引过来的。

说起来真的是一物降一物。这么多年来，HANA 的出现，第一次对 Oracle 的基本盘产生了动摇。在这之前不管是 DB2 还是 SQL Server，Oracle 都不屑一顾。在 Oracle 看来，那些无非是跟在后面吃点“残羹冷炙”，算不得威胁。而 HANA 不断抢占 Oracle 的用户，让 Oracle 也开始着急起来。Oracle 在商业上显得非常被动。

并且后续 Oracle 一系列的发布：从 Timesten、Exalytics、Exadata 到 Oracle 12c In-Memory Option，简直是用实践再次证明了自己就是 HANA 的一个追随者，而 SAP 才是内存数据库的开拓者。所以很多人更懒得去理会那个亦步亦趋的 Oracle 了。Oracle 慌了，可能 Oracle 也没有想到，自己当初抢占 SAP 领地，SAP 这次也同样还回来了。

SAP 宣传 HANA 的另外一个十分胆大的地方就是敢吹，什么都敢吹。每次都是新功能、新特性先做一个半成品，就发布出去给客户用。不但发布出去，还在客户文档里面大肆吹多牛多牛。而实际上呢？这些半成品的 Bug 一堆又一堆。举个例子，HANA 在 2011 年的时候连 High availability 都还不具备，居然就开吹 HANA 不需要 High availability。然后用户们竟然还真的信了。

当然仅仅靠吹，牛皮总会有吹破的时候。所以 SAP 对 HANA 的商业实施的另外一举措就是疯狂地开发和发布新版本。在 SAP 把 HANA 推出市场以后，基本上开发团队做到了半个月到一个月一个新版本。每次新版本都会增加很多半成品的新功能，与此同时，也把前面几个版本里大的 Bug 都修复好。

这个做法的好处是：一方面，用户当了小白鼠测试了新功能，减少了自己投入在测试上面的成本；另外一方面，修复得如此及时，用户体验非常好。客观一点说，4 年发布了 80 个新版本，而且每两个版本之间的差异还是很大的，也就是说半年后和半年前的 HANA，简直就不是同一个软件。这是非常不容易且难得的高效率开发。

不仅如此，SAP 还在公司内部把 HANA 作为公司战略高度的产品来推广。具体来说，销售部门卖产品的业绩要重点看 HANA 卖了多少。开发团队各个产品组的新功能必须先支持 HANA 才可以去开发。至于没有 HANA 能不能跑起来，就不是必要条件了。总之，从宣传到销售到市场到研发一切以支持 HANA 为最高优先级。SAP 在那几年里，一直处于这样一种全力以赴的状态。

当然 SAP 清楚地知道自己很“跛脚”：传统数据库相关的技术积累太过薄弱，所以 SAP 在大张旗鼓开发 HANA 的同时，做的另外一件偷偷摸摸的事情是收购一个数据库厂商。SAP 买下了日子不好过的老牌数据库公司 Sybase。Sybase 虽然这些年产品卖得不好，但是在数据库领域还是有数十年积累的。这些传统数据库的技术，对 SAP 就非常地重要。

获得了 Sybase 的技术支持以后，SAP HANA 的体系立刻变得完整起来。举个例子，以前是所有数据全部在内存里才能用，但是总有人不是土豪，没那么有钱，买不起太高端大内存的机器，怎么办？HANA 后期的完整解决方案里面就有 cold data 存磁盘的办法，当然用的是 Sybase 那儿买的技术。

另外一个特别重要的是实时备份技术，这在任何商用数据库里都很成熟，但是 HANA 一直是“裸奔”的。买了 Sybase 后，就迅速地集成了 Sybase Replication Server。

SAP 偷偷地收购 Sybase，绝对是 SAP 下的一盘大棋里关键而又冒险的一步。成功了，一下子就获得了 Sybase 的技术，从而弥补了 SAP 的先天不足；失败了，HANA 的各种缺陷迟早会暴露出来的。那时 SAP 就会比较难往前走了。

Sybase 到手，关键技术整合起来后，2015 年的 HANA 已经是一个各方面都非常领先的内存数据库，即便是 Oracle 这样的“大佬”也无法有任何的实力可以撼动了。这样一来 SAP 的战略转型就顺理成章了。

对 SAP 来说，有和没有 HANA 是生死攸关的。HANA 战略的成功，无疑是技术和商业上的同时成功。这样的成功称得上是商业教科书的经典案例。

147 | 成功的忽悠加成功的执行等于成功的产品

SAP HANA 的故事讲完了。这个故事精彩到可以拍成电影。SAP 的 HANA 战略很成功，那么我们能够从中学到什么呢？

首先，我想最重要的一点是产品。HANA 是一个有突破性的产品。作为一个数据库领域的新兵，SAP 介入数据库市场的方式，无论从技术上还是商业上，都显示出了它和其他传统数据库厂商不一样的地方。

比如说，在 2009 年选择全部使用内存作为数据存储的介质，是一个让大部分人不敢想象和跌破眼镜的举动。先不说内存是不是一定能够带来便利，成本就是一个让很多人头疼的问题。

但是 SAP 显然是没有考虑成本的。我想之所以没有考虑成本，原因无非是如下二者之一，或者兼而有之。

其一是，SAP 知道对自己客户的购买力来说，全面使用内存导致的成本上涨不是什么大问题，只要使用上有本质的改善，钱对很多企业不是大问题。

其二是，SAP 觉得以硬件的发展速度来看，过几年之后原先非常昂贵的东西也会变便宜的。

前者我们可以理解为 SAP 对客户的精准定义。后者的话，多少还是需要眼光和远见的。半导体产业的发展，以前主要集中于 CPU。内存的发展已经滞后很久了。能够做出这种预测，还是需要一些胆识的。

当然我们这篇文章的重点，不是学习 SAP 是怎么样高瞻远瞩的，而是通过 SAP 的 HANA 战略学习一些对我们有指导意义的思维方式。所以技术细节我就不多展开了。重要的一点是，一个产品要能够成功，首先产品得是一个有特色的、能解决实际问题的好产品。烂东西固然能够忽悠客户一时，却无法让一个公司长久立足和成功。

其次，时间点很重要。2009 年的 SAP，其实在 Oracle 等企业的进攻下已经有点举步维艰，虽然不至于饿死，但是风光也已不在了。这对 SAP 来说多少是一个兴衰的转折点。而 2009 年同时也是世界爆发经济危机的一年。两者结合起来，对 SAP 来说就是一个雪上加霜的时间点。

这个意思是，如果 SAP 不搞点实际的东西出来的话，可能外界对 SAP 的看法就很不一样了。经济危机往往都是技术更新洗牌的好时候。出于产业革新、成本控制等很多方面的原因，一次经济危机往往代表着一些公司的兴起和一些公司的倒塌。

比如说 Cisco 公司在 2000 年达到了鼎盛，然后在.com 的泡沫中开始衰落。这之后虽然还活着，但再也没有回到之前的巅峰。很大一部分原因是进入 2000 年以后，大家对网络设备的追求，尤其是成本上的追求已经很不一样了。很多公司开始自己搭硬件制造网络设备。Facebook 干脆把自己的数据中心建造技术开源了，其中就包括了如何通过廉价的硬件和软件来更低成本、更高效率地制造网络设备。

2009 年的 SAP，并没有一个成熟的 HANA 产品可以拿出来让大家眼前一亮的。有关 HANA 的构想和布局，大部分只是纸上谈兵。但是留给 SAP 的时间其实不多。如果 SAP 悄悄地、慢慢地做一个东西出来，东西做得差不多了，再向全世界宣布，那么可能为时晚矣。

作为一个已经成立几十年的大公司，要豪赌一把，是有很多困难的。内部，企业定型，很难转型；外部，压力巨大，竞争对手虎视眈眈。这就是为什么不管是 IBM，还是微软，转型来转型去，都非常困苦。SAP 这次豪赌，确实让我对这个成立几十年的老企业刮目相看了。

具体从 SAP 的策略上来看，基本上就是两个方面：第一个方面是忽悠，大大地忽悠；第二个方面是执行，非常高效率地执行。SAP 在这两个方面都做得非常成功，堪称经典。

第一方面的忽悠从学术界开始。SAP 在 SIGMOD 上作报告的时候，HANA 连壳子都还没有。但是 SAP 已经敢把几年后要做的东西统统都当做已经做出来了忽悠给数据库圈子里的人。不单单是敢忽悠，还忽悠得很有道理。老创始人亲自上阵，不佩服是不行的。

SAP 在之后的所有宣传里面，都在不停地忽悠。

和 Oracle 比较的时候，就告诉大家自己的技术代表未来，Oracle 的东西已经可以淘汰了。向大企业、大金主卖产品的时候，就拿出精挑细选的 Demo，让大企业看到用了 HANA 之后，效率大程度地提高，查询可以从 1 天的时间变成 5 秒。每个版本发布的时候，里面加了无数半成品的功能，告诉大家自己的产品更新很快、很厉害。甚至一个产品功能都还没有怎么做出来，就开始先在文档里吹自己多牛多牛了。这种大忽悠在古往今来的企业里，其实还真是不多见的。

另外一个方面就是非常高的执行效率了。SAP 从最高层开始，到各个部门，都 100% 地把 HANA 作为最高优先级。并且一开始的时候 SAP 的 HANA 只对少数特别有钱的企业开放。既让人感觉奇货可居，又可以避免把不怎么成熟的产品暴露在大庭广众之下，从而让整个 HANA 开发团队有足够多的时间去完善产品。这个策略是非常成功的。

于此同时，SAP 的 HANA 开发团队，固然是每次都发布很多不完善的功能，但是每个版本又很快把原先不完善的功能都优化了。一个月一个新版本，半年后产品就大变样了。在一个德国公司里，这实在是让人另眼相看。

若是没有这么好的执行效率，那么忽悠就很容易穿帮的，食言而肥的事情做多了，就没有人会再信。但是忽悠比实际发布提前几个月，这个算不算食言而肥，就非常值得思索了。而且每次最后都能把忽悠的窟窿补上，这也是一种非常强的能力。

SAP 悄无声息地把 Sybase 给买下来，更是体现出了 SAP 的高层对自己什么地方很牛，什么地方非常欠缺清楚得很。SAP 忽悠客户的时候，并没有把自己也给忽悠进沟里，这让我更是对高层的清醒认识非常佩服。

总而言之，HANA 是 SAP 一场精心策划并成功执行的战略大转移。产品本身的技术先进性，以及通过忽悠结合高效率的产品开发执行，最终让 SAP 的 HANA 成为了一个既有先进技术和完善功能，又没有什么短板的、支撑着 SAP 未来的平台。这些无疑体现了 SAP 最高领导层极具远见的眼光和异常高超的执行能力。

所以，SAP 的成功转型，让我们知道一个好产品，如果配合了成功的忽悠和成功的执行，就是一个成功的产品。

亲爱的读者们，关于 SAP 的成功转型，你有什么感想呢？欢迎你给我留言，我们一起讨论。

148 | SQL Server发展史

微软的 SQL Server 是整个数据库产业里面一个重要的产品。在 2017 年的时候，SQL Server 超过了 IBM 的 DB2 成为仅次于 Oracle 的第二大数据库产品。

有关 SQL Server 的发展，一直有这样的一个传闻：微软从另外一个数据库厂商 Sybase 那儿买了一份源代码，然后微软就在这份源代码上改啊改。最后微软蒸蒸日上，Sybase 却每况愈下。Sybase 做了历史上最亏本的生意。

事实上真的是这样吗？当然不是。实际上微软 SQL Server 和 Sybase 之间的关系远比这个传闻复杂。今天我就来讲讲 SQL Server 的发展史。

1987 年，微软和 Sybase 签署了合作伙伴协议。这个协议的主要内容是：微软和 Sybase 一起合作开发一款基于 Sybase 已经开发但还没发布的数据库产品。Sybase 拥有这款产品在 Unix 相关平台上的发布权，而微软则拥有对 OS/2 以及任何微软开发的操作系统的发布权。

那个时候整个个人计算机平台上占统治地位的数据库叫 dBase，是由 Ashton-Tate 公司开发的（这个公司后来倒闭了，关于它的故事在我们专栏的后面会讲）。当时为了能够让新开发的数据库系统可以吸引大量 dBase 的开发者，微软和 Sybase 决定跟 Ashton-Tate 合作，为 SQL Server 提供 dBase 的接口。

很不幸的是，1989 年之于 Ashton-Tate 并不是个好年头。这一年它发布了 dBase4。但是这个产品问题很多，Ashton-Tate 从此陷入了泥潭，直到它被 Borland 收购。而微软和 Sybase 也跟 Ashton-Tate 结束了合作关系。但是微软和 Sybase 还是发布了 SQL Server 的 1.0 版，只是传说中的 Ashton-Tate 的接口被取消了。

这个 1.0 版的合作关系大致是这样的：Sybase 负责开发所有的源代码，而微软负责测试，偶尔也打打酱油修点 Bug。最初的时候，微软对整个源代码只有只读权限，并没有写的权限。可以说在这个合作关系里, Sybase 主导了这整个项目的开发进展。

这种合作关系，到 1992 年才有所改变。因为 Sybase 忙于开发新版，微软拿到了 Sybase 4.0 的源代码，负责把这个代码移植到 OS/2 上。这个产品最后以 SQL Server 4.2 发布了。

OS/2 这个操作系统是微软和 IBM 合作的，但是微软和 IBM 合作的时候心猿意马，于此同时微软自己在做 Windows。而微软和 Sybase 之间的合作，以微软继续给老版本增加功能，而 Sybase 开发新的版本的方式展开。

随着时间的推移，对微软来说，Windows NT 变得越来越重要。所以微软决定把在 OS/2 上的 4.2 版本，移植到 Windows NT 上。但是因为 NT 这个操作系统和 OS/2 很不一样，而微软内部对于如何移植 4.2 也有很不一样的观点。具体来说就是：到底是应该大量利用某个特定操作系统的特有的功能和特性，还是说数据库系统自己实现某些需要在操作系统层面来实现的功能？

无论是 Sybase，还是现在数据库主流产品 Oracle 的做法，都是后者。因为它们都希望数据库可以运行在不同的操作系统上。所以，利用操作系统里面最基本的功能，其他的东西都在数据库内部实现是一个数据库厂商常用的策略。

但是微软的 SQL Server 组却决定偷个懒，让 SQL Server 充分利用 Windows NT 提供的新特性，这样一来，SQL Server 的移植过程就简单很多。而且 SQL Server 在 Windows NT 上的运行效率也会高不少。但是同样的，SQL Server 的代码也就变得不再是独立于操作系统的了，而是专门为 Windows NT 开发的。

因为这个本质观念上的不同，微软对于继续和 Sybase 合作的兴趣也变得小起来。1994 年微软和 Sybase“和平分手”了。分手之后，微软决定只在 Windows NT 上继续开发自己的 SQL Server。而除了原来在 Unix 操作系统上独立发布数据库产品的权限外，Sybase 也第一次可以自由在微软开发的任何操作系统上发布数据库产品。在当时看，这好像是个双赢的结局。

微软在接下来的 18 个月内，重写了大量的代码，并发布了 SQL Server 6.0 和 6.5。这个时候，两个源代码看起来就很不一样了。

微软在数据库上开始大量投入，到处挖人。很多业界知名的人士，比如吉姆·格雷（Jim Gray）、菲尔·伯恩斯坦（Phil Bernstein）、大卫·坎贝尔（David Campbell）、彼得·斯皮罗（Peter Spiro）等后来大名鼎鼎的人物，都是在这个时候被微软挖进来的。

当时的微软可谓财大气粗，有些人被挖的时候，不愿意来西雅图，比尔·盖茨就专门为这些人在硅谷修个办公室。微软网罗了这些人才以后，有了充足的人才，就开始大刀阔斧地开始下一个版本的开发。

这个后来以 SQL Server 7.0 命名的版本，把整个数据库几乎每个模块，从存储引擎到数据处理引擎全部重写了。不但如此，微软觉得自己应该构建出完整的数据处理产品。SQL Server 7.0 还增加了数据仓库的支持。这个支持来自于微软收购的一个以色列的创业公司 Panorama。这个产品后来的查询语言叫做 MDX，最后成为了数据仓库业界的标准语言。另外，7.0 还增加了对 ETL 的支持。

SQL Server 7.0 奠定了微软 SQL Server 的根基。

之后微软发布了 SQL Server 2000，这个版本增加了在多台机器上部署 SQL Server 的能力，还增加了对数据挖掘和 XML 的支持。接下来，SQL Server 2005 又增加了 SQLCLR 的支持。这个支持让 C# 和.NET 成为 SQL Server 支持用户定义类型、用户定义函数等的基础，以及很多其他的新功能。

到这个时候，SQL Server 已经把 Sybase 远远地甩在后面了。而微软的 SQL 部门可谓人才济济，无论是做学术的，还是做数据库开发的，微软都做了很多很有意思的尝试。Sybase 却开始越来越举步维艰。

可微软后面的事情，却多少有点“大跃进”的味道了。比尔·盖茨提出了要构建新的文件系统 WinFS。这个文件系统底层基于数据库，可以提供很先进的数据存储和查询能力。这个想法一出，业界一片哗然。微软投入了无数的人力、物力去做这个系统，最后却败得一塌糊涂。其实主要原因还是愿景超出了技术的能力，即使是微软也开发不出来。

很多人都觉得，微软之所以转向衰败，比尔·盖茨的 WinFS 需要负很大的责任。如果换成另外一个公司，浪费了如此多的人力、物力，能不能活下来就不知道了。更何况，微软还错过了很多其他比较好的机会。另外，SQL Server 队伍里面大量人员卷入这个项目，对于 SQL Server 自身的发展也是一个束缚。

作为产品，SQL Server 最近几年又活跃起来，只是和 2000 年前后的那种状态还是有所差别的，终究是不可同日而语的。而微软里面曾经在 SQL Server 核心工作的很多员工也早离开微软去了亚马逊、谷歌、Facebook 等新兴公司。这让 SQL Server 的研发力量大打折扣。但是不管怎么样，比较 SQL Server 和 Sybase 的命运，SQL Server 还是好太多了。

149 | 眼光决定一切

SQL Server 开始的时候是微软和 Sybase 合作的产品，之后两者分道扬镳了。然后微软就带着 SQL Server 一路狂飞。而 Sybase 却开始每况愈下。

接下来，SQL Server 经过几个很牛的版本之后，却进入了停滞的状态，这很大程度上与比尔 · 盖茨决定做 WinFS 有很大的关系。

这一切都说明了一个道理：眼光决定一切。为什么这么说呢？下面我就来分析分析。

微软和 Sybase 有过一个大的分歧：到底是不是应该充分彻底地利用操作系统提供的特性，来开发更好、更高效率的产品？前者就意味着产品和特定操作系统绑定，后者则意味着产品可以通用。

这个分歧对于数据库这样的产品来说，是非常关键的。一方面是效率的问题，另一方面是产品能在多少个平台上卖的问题。这个分歧导致了两者分道扬镳。我觉得这个在 20 世纪 80 年代的时候就是属于眼光的问题。

早年的 Unix 操作系统，其核心的思想还停留在 20 世纪 70 年代和 80 年代建立的代码上。数据库产品显然不可能从这样的操作系统里面得到任何好处，所以数据库一劳永逸的解决办法是接管了操作系统本来应该负责的东西，自己来实现。

如果是大型机、小型机市场，这个做法在很多时候不一定是错的。一套代码，既实现了更有效的资源管理，又提供了跨平台的功能。

但是到了个人计算机市场，这个做法是不是同样合理就值得商榷了。最起码，个人计算机的计算能力和拥有的资源其实是无法和大型机、小型机相媲美的。简单的说，个人计算机的配置要差很多，所以性能和功能都差很多。通用跨平台系统带来的效率损耗，很可能是个人计算机市场无法接受的。

但换个角度来看，个人计算机市场是非常巨大的，巨大到很多人都很垂涎。只是因为个人计算机本身计算能力的问题，要想让产品有足够好的性能，对系统本身的要求也很高。

所以为了这个巨大的市场，利用新开发的操作系统的特性，去做一个性能很好的产品，哪怕为此失去通用性，也是值得做的大生意。这个决定在比尔 · 盖茨那里算得很清楚，在 Sybase 那里却没有算清楚。

微软明白要想在个人计算机上把数据库做起来，只能够尽可能地抠性能。而和操作系统紧紧地绑定在一起，是一个高效率的做法。Sybase 的系统从一开始，就受累于通用代码的效率不够高。即使在同一个市场上和微软一起卖，也卖不出什么花样来。

Sybase 显然没有想明白这一点，而微软抓住了这次机会，所以 SQL Server 得以在个人计算机市场里腾飞起来。

但之后 SQL Server 的成功，加上微软全方位的蓬勃发展，显然让比尔 · 盖茨膨胀了。于是这个聪明的比尔 · 盖茨不再具有正确的眼光，提出了 WinFS 这个极其超前，而技术上完全不具备实现可能性的大项目。SQL Server 大量人员的卷入，让 SQL Server 本身的开发明显缓慢下来。

SQL Server 并非做得不好，只是我觉得 SQL Server 应该可以做得更好。但被 WinFS 耽误了，这是显而易见的。为什么会耽误？因为领导者选错了项目，做的是不切实际的事情。大量的资源投入到没有希望的事情上，最后的结果当然是离灭亡更近一些。

只不过 SQL Server 事业部虽然对微软贡献良多，但却从来都不是微软的安身立命之本。Windows 和 Office 才是。所以 SQL Server 的失败不至于让微软掉入毁灭的深渊。但是我还是觉得很可惜，SQL Server 本来可以做得更快、更好的。只是因 WinFS 超前提出的影响，而做得没有那么好。这始终是个遗憾。

总之，SQL Server 的发展历程，印证了一句话：眼光决定一切。

为什么说眼光决定一切呢？因为眼光决定了一个企业是不是走在正确的道路上。一个企业如果走在正确的道路上，那么最多就是走慢一点或快一点的问题。但如果一个企业走在错误的道路上的话，那么走得越快，无疑死得也越快。

所以，做任何事情，我们首先应该问的是：我们在做什么事情？这个事情是正确的事情吗？

当然，这里我说眼光决定一切，其实也只是说眼光是一个先决条件，而并非是说眼光成就一切。因为有了眼光之后，还需要良好的执行、团队的合作，等等，甚至还需要一定的运气成分。也就是说，眼光决定一切并不是说有眼光必然成功，而是说没了眼光必然不成功。对于此，我需要在这儿先解释一下，我希望读者们不要误解。

那么，一个人怎么样才能拥有正确的眼光呢？我无法给出一个确定的答案。但在我看来，一个人如果能够有正确的眼光，肯定离不了先天的基因和后天的见识。这也是天才总是非常稀少的原因。

那如果发现自己走在错误的道路上该怎么办呢？若缺乏眼光，走向了错误的道路，这是非常常见的。毕竟大部分人都是普通人，都会有犯错的时候。这个问题解决起来倒有一个非常有效的办法，那就是：止损。及时止损永远是走错路的时候最佳的选择。

趁着投入的精力和时间还在控制的范围内止损，实在是走错路时最优的选择。但是，止损是很反人性的。因为人类总是不愿意面对损失，不愿承认自己做错了。但我认为能够自省和承认错误，才是不断提升自己眼光的基础。

人性是一个很值得大家深思的问题。锻炼眼光显然不可能一蹴而就。但是不管怎样，我们始终都要记得，我们不是万能的，不一定能够拥有看透世界上任何事情的眼光，但我们却可以学会在需要时候及时止损的能力，这也是很重要的。

亲爱的读者朋友们，关于这些问题，你怎么看？欢迎你给我留言，我们一起分享和讨论。

150 | Ashton-Tate：桌面数据库王者的兴衰

提起 Ashton-Tate 这个公司，可能很多人已经毫无概念了。但 dBase 作为其一款产品，在 20 世纪 80 到 90 年代的程序员脑海里，印象肯定还是很深刻的。在 Ashton-Tate 最辉煌的时候，个人计算机上的数据库都是 dBase。但是 Ashton-Tate 这样一个在桌面数据库领域占有统治地位的公司，衰败起来却也非常迅速。

今天我就来讲讲 dBase 和 Ashton-Tate 的兴衰。

Ashton-Tate 公司是由乔治·塔特（George Tate）和哈尔·拉什利（Hal Lashlee）于 1980 年创建的。他们从当时在美国宇航局的喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory，JPL）工作的韦恩·拉特利夫（Wayne Ratliff）那边拿到了他写的一个叫做 Vulcan 的程序的授权。 Vulcan 最初跑在 CP/M 操作系统上。

Ashton-Tate 拿到授权以后将其改名为 dBase，并开始对外发售这个产品。

作为一个单机版的数据库，dBase 有一个数据库引擎，一个查询引擎，一个报表引擎和一个查询语言 dBase Language。后者并非是 SQL，而是一种相对更复杂的编程语言。这种语言非常好用，深受用户欢迎，它可以让用户直接开发应用程序，解决实际问题。

dBase 开始发售以后就非常受欢迎。1982 年，IBM PC 机发布的时候，Ashton-Tate 很快就把这个非常受欢迎的 dBase 程序移植到了 DOS 上来。没过多久 dBase 就成了 IBM PC 机上最受欢迎的程序之一。

有一次调查表明，在 IBM PC 机上最流行的软件的前三名分别是：Lotus 1-2-3 报表软件、WordPerfect 文字处理软件和 dBase 数据库。前两者我在之前的专栏里面已经介绍过了。

dBase 软件当时采用的是解释执行的方式而非编译执行的方式。这比较像 Basic，但不像后来的高级语言，比如 C++。这样做的好处是让应用程序的开发和调试变得非常方便，用户可以实时测试新的语句是否正确而不需要先编译。不过也带来了一个显而易见的问题：执行效率低。

另外，dBase 的编程语言是一种非常简单易学的语言。稍微有点编程经验的人，只需要看看手册很快就能编出功能强大的应用程序。

尽管 dBase 的售价高达 700 美元，但这两个特点还是让很多的个人和企业的开发者蜂拥而至，掏腰包购买 dBase。

PC 机上的第一版 dBase 被命名为 dBase II。其实从功能上来说，和 CP/M 上的区别并不大。但是因为 Bug 已经被修的差不多了，所以 Ashton-Tate 觉得命名为“II”的话，会让用户觉得这个版本更好。

1983 年，Ashton-Tate 又发布了 dBase II Runtime。这个新发布的产品允许开发者开发出 dBase 的应用程序以后，可以把应用程序和 Runtime 一起发售给他们的客户，而不是像之前那样，客户必须同时购买 dBase 和应用程序。

这个 Runtime 的发布，让 Ashton-Tate 的 dBase 销售业绩又上了新的高峰。在 1983 年，dBase 已经成为名副其实的桌面数据库的统治者。这一年的销售业绩，也让 Ashton-Tate 顺利地在年底 IPO，正式上市了。

1984 年，Ashton-Tate 发布了 dBase III。这是 dBase 数据库上的一次大升级。于此同时，Ashton-Tate 也做了一个非常大的改变。dBase 之前的版本都是用汇编语言开发的，而 dBase III 是用 C 语言开发的。因为 C 语言可以让 dBase 很容易地移植到其他平台上，但是汇编则很困难。

照理来说这是一个好事情。但这次 Ashton-Tate 偷懒了。他们决定使用一个工具把汇编代码直接翻译成 C 代码，然后在翻译的老版本上继续开发新版本。而问题是汇编翻译过来的 C 语言可读性和可维护性都不是一般的差。这为 Ashton-Tate 后续的问题埋下了隐患。

不管怎么样，dBase III 依旧是一个大卖的产品。Ashton-Tate 在个人计算机的数据库市场的地位越发稳固。

1986 年，Ashton-Tate 发布了 dBase III+。这个版本增加了菜单功能，有了菜单用户就可以更方便地使用 dBase。

然而这个时候市面上的风声变了。一方面是用户希望 dBase 可以提供更复杂的功能，但是复杂的功能和易用性是非常矛盾的。Ashton-Tate 显然没有在这两方面之间做好取舍。另外一方面，这个市场是如此地诱人，dBase 的各种竞争对手也纷纷登场了，比如我们比较熟悉的 FoxBase 和 FoxPro。

Ashoton-Tate 的 dBase 的产品还有一个问题，不同版本之间的语言大体相似，功能大体相似，但是向后不是 100% 兼容的。而开发者在不同版本上需要做一些调整。

dBase 的克隆产品对 dBase 发起进攻主要是两个方面：一方面是这些产品往往都不是解释执行的，而是带着编译器来的，编译执行的效率更高；另外一方面是这些产品给 dBase 增加了很多新的性能，比如用户自定义函数，而这些东西是开发者盼望已久但是 Ashton-Tate 却没有开发的。

于是，Ashton-Tate 许诺在下一个版本里会自带编译器。但是令 Ashton-Tate 没有想到的是，因为之前偷懒，现在的代码混乱，在上面开发一个编译器很困难。但是 Ashton-Tate 还是觉得自己家的产品占统治地位，所以没有编译器也不至于有什么大问题。

1988 年，Ashton-Tate 发布了 dBase IV。这个版本成了 Ashton-Tate 的“终结者”。一方面，公司食言而肥，没有在产品里面置有本来就许诺的编译器。另外一方面，这个版本和前面版本的兼容性更差了。不仅仅如此，这个版本的效率不但比竞争对手差，比自己的第三版也要差很多，而且这个版本开发得很匆忙，无数 Bug 都没有好好测。总结起来说，这是个半成品。

无数的客户开始投奔其竞争对手，Ashton-Tate 的市场占有率从 63% 掉到 43%，其中很大一部分还是老版本的客户。产品不好卖，公司没有盈利，就开始大规模裁员。这又影响了后续版本的开发。稳定版的 dBase IV 1.1 一直到 1990 年才发布，而到这个时候，用户已经持续不断地奔向竞争对手的怀抱了。Ashton-Tate 回天乏力。

Ashton-Tate 开始打算卖公司，和 Lotus、Infomix、Symantec 以及微软等诸多公司讨论合并问题。不知道是不是报价问题，最终令人大跌眼镜的是，dBase 竟然被 Borland 收购了。

而之所以让人大跌眼镜，是因为 Borland 自己就有一个 dBase 的克隆产品 Paradox，也是 dBase 的竞争对手之一。Paradox 的技术上比 dBase 先进很多，卖得也不错。果不其然，买了之后，Borland 自己的产品 Paradox 和 dBase 打架的局面在内部愈演愈烈，搞得两个产品都卖得不好。

当时操作系统正向 Windows 迁移，而微软给桌面数据库准备了一个叫做 Access 的产品，同时微软又买下了一个 dBase 的竞争对手 FoxPro。所以伴随着 Windows 的全面铺开，dBase 的东家 Borland 又自己忙于左右互搏，dBase 很快就衰败了，从此退出桌面数据库的历史舞台。

总体来看，dBase 的成功主要是顺应了时代的潮流，提供了好用的产品。而 dBase 的失败，一方面是因为自己产品的竞争优势并非有很高的准入门槛，另外一方面是自己的产品除了优点以外还有很多的缺点。但是最本质的还是一家公司取得优势以后开始肆意妄为了。

我们常常说，客户是上帝，客户是衣食父母，肆意妄为的企业，从来都是没好结果的，只是结局来得早点、晚点而已。

151 | 无敌不可以肆意妄为

Ashton-Tate 公司在 1983 年就发展到了一个很高的高度，它的产品 dBase 系列在个人计算机市场的占有率一度非常高。但是 dBase IV 推出之后，这个公司就迅速垮掉了。从巅峰到垮掉，也仅仅是几年的事情。

Ashton-Tate 公司为什么会垮掉呢？我想，这只能说 Ashton-Tate 公司有点肆意妄为了。

亚马逊领导力准则教导我们，客户至尚。肆意妄为不把客户当回事的后果很严重。如果不是 Ashton-Tate 公司非常肆意妄为的话，恐怕后面也就没有其他竞争对手什么事情了。

关于 Ashton-Tate 公司 dBase 这个产品，它的优点是很明显的，无论是对开发者还是对终端用户，都非常好用。dBase 很好地解决了个人计算机上数据库管理系统的需求。因为好用，所以它占有率非常高，普及非常快。

Ashton-Tate 公司在 dBase II 以及发布 dBase II Runtime 的时候战略上都没有什么特别大的错误，对用户的使用体验也是很尊重的。但是自从 dBase III 开始之后就昏招迭出了。我们先简单回顾一下昏招在哪里。

首先，一直未解决向后兼容性的问题。做过产品开发的，一定明白产品的向后兼容性非常重要。一个产品的后续版本不能完全兼容前面版本，这在软件开发过程中是个重大的缺陷。因为用户为了升级你的产品，还得重新修改它的应用软件，这对很多用户来说都是不可接受的。所以对于很多应用软件厂商来说，保持软件的向后兼容性是至关重要的。但是 Ashton-Tate 显然没有意识到这个问题可能会给它自己造成什么样的损失。

其次，目光短浅，欠下技术债。Ashton-Tate 明明知道自己需要一个编译器，才能够更有效率地执行程序，却一直不愿意做这件事情。对于一个大把赚钱的公司，这种做法无疑有目光短浅之嫌。而转向 C 语言开发的过程中居然用了一个工具把汇编代码直接转换成 C 代码，这导致了后续无法维护和再度开发，以至于在关键的 dBase IV 上造成了严重的后果。不得不说，这就很鼠目寸光了。

再次，对市场需求和变化反应较慢。用户已经反复在提需求了，竞争对手也都出现了，Ashton-Tate 还只顾着卖软件赚钱而不重视开发。我都不知道 Ashton-Tate 哪里来的信心认定了“它虐用户千百遍，用户待它如初恋”。

最后，食言而肥，让用户失望。Ashton-Tate 原本许诺要发布的东西，并且那又是众望所归的东西，最后却食言了。这是一个很严峻的问题，可能换个公司哪怕是跳票也会信守承诺，等做完了再发布。客户是上帝、是衣食父母，忽悠客户、食言而肥这种事情，只要是做了，估计就没有太多的活路了。

那 Ashton-Tate 为什么敢这样做呢？如果我们考究一下 Ashton-Tate 的发展历史就可以知道，这个公司的创始人有非常敏锐的商业头脑，却并不是计算机领域的天才。不仅和同时代的比尔·盖茨之类的风云人物不能比，甚至和二流人才也不能比。

本来 dBase 这个产品从一开始就是授权别的开发者的。之后的整个开发团队，一直也不是 Ashton-Tate 公司建设的重点。相反的，销售团队倒是节节膨胀。从这个角度来讲，这个团队对技术本身既是不了解的，也是不重视的。而这个公司对客户的不尊重，可能也和整个公司对技术的不重视、不理解有关。

比如，dBase 这个产品的后续版本做不到和前面版本兼容，这说白了就是技术上的问题。一个技术出身的人，很容易理解这个问题会对用户造成多大的影响，也明白应该要怎么处理。但一个对技术不当回事的公司管理层，可能连向后兼容性到底是什么都不能理解，更别提重要性了。

其实，在这里不得不承认 Ashton-Tate 这个公司的运气还是比较好的，捡到了好软件，虽说不是真的有深刻的软件开发底蕴。但是运气是一时的，一旦出现问题，公司迅速倒塌倒也不令人吃惊。

另外，关于 Ashton-Tate 方方面面都让用户失望的问题，比如用户对 Ashton-Tate 说要一个编译器已经很久了，但是 Ashton-Tate 一直都没有花人力、物力去开发。等到竞争对手都有编译器的时候，才匆匆忙忙地决定要在 dBase IV 发布一个编译器。但最终的结果是原本许诺的编译器还是没有能够交货。关于这个我前面也说了，可能对很多公司来说，哪怕是延期发布 dBase IV，也是要带上编译器的。

那么 Ashton-Tate 为什么敢在那个时候发布 dBase IV 呢？我的理解只能说是公司领导人觉得用户不重要。可能公司领导人觉得不管怎么样，用户都还是偏向于使用 dBase 的。这种自信心从何而来，我也不知道。

在我看来，Ashton-Tate 的领导人多少有点肆意妄为了。任何一个公司一旦开始肆意妄为，那么衰败也只是时间问题了。毕竟用户不需要非得买这一家公司的单。并且只要市场有钱赚，总是会有大量竞争者虎视眈眈要进来的。

软件开发也好，互联网企业也罢，很多时候一个企业做得一时的成功并不一定是多么困难的事情，但是想要长久成功，就不容易了。

无论是哪家企业，觉得自己是占统治地位的，而忽视了客户的利益，开始肆意妄为的话，“水能载舟，亦能覆舟”，客户是怎么样让这个企业成功的，客户也可以怎么样抛弃这个企业。

关于 Ashton-Tate 这个企业，我一直觉得非常遗憾。因为我个人就是做数据库领域的，做了 10 多年，我看到过很多数据库企业的兴衰，但是像 Ashton-Tate 这样一开始如此成功，之后衰败起来也如此迅速的，只此一家。这让我很痛心。

所以我们还得一起来学习亚马逊领导力准则：客户至尚，客户至尚，客户至尚！重要的话说三遍。

152 | Reddit：天涯论坛美国版

Reddit 是美国一个著名的论坛。它的规模非常大。每个月约有 5.42 亿用户访问。按照访问量，Reddit 是美国访问量第四大的网站，也是全球第八大访问量的网站。在现实中，Reddit 是很多新闻消息的源头，在很多事情上也有很大的影响力。

今天我们的主角就是这个有巨大影响力的论坛：Reddit。

中国人对论坛很熟悉了，早年的天涯、猫扑，后来的百度贴吧，现在的知乎，某种程度上都是论坛。但是让我介绍 Reddit，还是觉得很犯难。因为 Reddit 不是我们熟悉的那种论坛。所以了解 Reddit 最好的办法就是先登陆 Reddit 的网站自己先看一眼。

按照维基百科的说法，Reddit 是一个美国的社交新闻整合、互联网内容打分和讨论的网站。注册的用户给 Reddit 提交超链接、文字、图片等，其他用户通过投票来决定内容在板块里面的前后位置。这指出了Reddit 比较核心的功能：内容分享及打分机制。所以我下面将围绕这两个核心功能给大家介绍 Reddit。

Reddit 的内容分享基于子版块。每个子版块叫做 subreddit，通常包含一个特定主题，有一小圈活跃用户。这些子版块覆盖了大量的主题：新闻、音乐、科学、电影，等等。

如果你是一个新手，要想进入到 Reddit 的世界，找到合适的 subreddit，不是一件特别容易的事情。Reddit 网站的主页是一个复古的页面，很难从首页找到合适的 subreddit。

所以正确的做法一般是用 APP。Reddit 的 APP 整合了很多的 subreddits 供用户选择。若是技术宅，我推荐从子版块 r/technology 开始，这里有最新的技术类的知识、新闻和讨论。当然，你也可以去其他子版块尝试一下。

下面我再来介绍一下 Reddit 的另外一个主要功能：打分机制。Reddit 是一个通过客户打分来决定帖子到底应该在哪个位置展示的论坛。这是 Reddit 最有别于其他网站的特色。

打分系统对论坛的实际影响是巨大的。简单来说，什么样的帖子可以占据高位，本身就代表了这个论坛的立场。论坛的倾向和走向是通过这个打分机制来决定的。这说明，我们还需要深入研究打分的机制本身，才能明白 Reddit 到底更倡导什么，以及有什么样的倾向性。

Reddit 的整个网站源代码都是公开的，其中也包括打分系统。所以，作为程序员的我可以分析一下源代码，看看 Reddit 到底是怎么样打分的。

Reddit 的打分系统有两部分组成。

第一部分是和赞成票、反对票的差值有关。取赞成票和反对票之间差值的绝对值，这个绝对值再取以 10 为底的对数得到的就是这部分的分值。一篇文章越是往一个方向倒，这部分分值则越高。但是因为这个值是取以 10 为底的对数，导致的结果是前 10 个差值、后面 90 个差值、后面 900 个差值的重要性是一样的。

也就是说，后续分值的增长需要指数级别的差值的增长。所以，差值越大固然分数越高，但是伴随差值的变大，其效用则指数级递减。

所以从这部分我们可以得出结论，赞成和反对里面的某一项高于另外一项，越极端得分越厉害。

第二部分是和发帖时间以及这帖子到底是赞成的多还是反对的多有关。把发帖时间除以 45000 就是这部分分值的绝对值。而赞成多于反对的，则取正的；反对多于赞成的，取负值；两者相同则这一项为零。

从这部分我们得出两个结论：

时间的影响很大，越新的帖子，越有影响；

得到论坛里多数人赞同的会得到加分，反之会得到减分。

如果把这两部分放在一起，那么我们会发现论坛里大部分人赞同的帖子，如果又是新发的话，就会排得非常高了。论坛里大部分人反对的帖子，固然第一项得分高，但是第二项是负分，所以就掉下去了。如果凑巧这个帖子是刚发的，时间项导致这个减分非常厉害的话，这帖子沉起来就更快了。

所以从这个排名系统上，我们可以得出结论：超级受欢迎的文章排在前面，新文章排在前面；大家都讨厌的文章，很快沉下去；中庸的文章不上不下，也不会太靠前。

由此我们可以看出，Reddit 就是一个非常符合大众口味的论坛，其观点和倾向都非常符合大众审美，过于偏激的言论在 Reddit 上不容易展现出来。

但是又因为 Reddit 是有 subreddit 的，所以每个 subreddit 里面能够排前面的文章，都是符合这个 subreddit 自己的价值观、审美观的。如果 subreddit 的人群有自己的趋向性的话，每个 subreddit 的人群可能风格都迥异。按照中国人的古话来讲就是人以群分。在这种排名系统下，就造成了 Reddit 上每个 subreddit 的人群，且风格迥异。

我觉得这种小社区内容使社区自己的价值观得到体现，而聚集到整个 Reddit 网站则主要体现出主流价值观的排名算法，这是 Reddit 既具有特色又不会因为特色而导致观点不符合主流大众的普遍观点，从而沦落为小众论坛的关键。在我看来这也是 Reddit 能够成为美国最受欢迎的网站之一的核心竞争力所在。

在这儿我也需要简要讲述一下 Reddit 的发展历史。

Reddit 最初是 2005 年由弗吉尼亚大学的两位学生室友史蒂夫·霍夫曼（Steve Huffman）和亚历克西斯·欧海宁（Alexis Ohanian）创立。2006 年 10 月，网站被 Conde Nast Publications 给收购了。之后 Reddit 又从收购的 Conde Nast Publications 独立出来，成为 Conde Nast Publications 的母公司 Advance Publications 的一个独立子部门，和 Conde Nast Publications 平级。

2012 年 8 月，Reddit 从 Advance Publications 独立出来，单独成为一个公司。独立之后，Advance Publications 成为了最大的股东。

2014 年 10 月，Reddit 进行了一轮融资，由萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）领投，投资者还包括了很多硅谷著名的独立投资人，比如说：马克·安德森（Marc Andreessen）、彼得·蒂尔（Peter Thiel）、罗恩·康韦（Ron Conway）等。其中彼得·蒂尔我们之前就详细介绍过。这次融资金额是 5000 万美元，给 Reddit 的估值是 5 亿美元。

2017 年 7 月，Reddit 进行了第二轮融资，这一轮融资金额是 2 亿美元，给 Reddit 的估值高达 18 亿美元。因为估值超过 10 亿美元，Reddit 正式跨入了独角兽的行列。

Reddit 目前流量很丰富，但是如何把流量变成钱，是 Reddit 面临的最大问题。投放广告不是不可以，但是 Reddit 自身的特色决定了投放广告以后会很影响使用体验。所以 Reddit 虽好，奈何不赚钱。

这个独角兽将来的发展会怎么样，取决于有多少钱可以烧、能够支撑多久，以及最后能不能盈利了。通常来说，论坛都是叫好不叫座的东西，赚钱太难，我想 Reddit 也不能免俗。所以我个人觉得将来如果盈利模式没有本质上的创新，Reddit 的衰落只是时间问题。

153 | Hacker News：创业社交两不误

2007 年，Y Combinator 的创始人之一、LISP 大牛保罗·格雷厄姆（Paul Graham），为了宣传他自己新发明的 Arc 编程语言决定写一个网站。Arc 是基于 LISP 的一种语言，也是 LISP 的一个增强版本。格雷厄姆希望通过一个现实世界的应用，让大家相信这个新语言 Arc 可以做商用软件的开发。这个网站就是后来很有名的 Hacker News。

这个 Arc 语言当然没有如格雷厄姆期盼的那样流行开来，全世界好像也只有一个用 Arc 语言开发的主流产品，就是这个 Hacker News。然而，语言没宣传好，但是这个论坛却变得非常火爆，很多创业的，还有做投资的人都蜂拥而至。

其实这个论坛的名字一开始叫 Startup News。大概经过几个月的火爆之后，格雷厄姆觉得这个名字有点狭隘，就改名成了 Hacker News，并沿用至今。

在若干年以后接受采访的时候，格雷厄姆说他觉得让投资人和创业者拥有自己的新闻集散地，是一件非常有意义的事情。但是经历过那个阶段的人却不会忘记，这个网站的初衷原是推广 Arc 语言。

书归正传。作为一个网站，Hacker News 和 Reddit 有很多相似之处，它也是一个新闻集中营，允许用户上传新闻。事实上，Hacker News 的创建动机，有一部分是冲着 Reddit 去的。格雷厄姆曾在接受采访的时候表示，他希望能够营造出一个 Reddit 初期时候论坛的样子。

那个时候 Reddit 上主要还是技术人员和黑客们。大家相谈甚欢，圈子也不大。但是后来 Reddit 的规模越来越大，subreddits 越来越多。黑客们生存的空间在 Reddit 上显得就不重要了，淹没在了各种帖子中。

所以作为早期 Reddit 用户的格雷厄姆觉得，Hacker News 需要维系早年 Reddit 的那种气氛。因此，在 Hacker News 上我们可以看到 Reddit 的很多痕迹。

比如说，在 Hacker News 上，新闻主要也是靠用户去提交，也有打分系统，这都和 Reddit 比较相像。其中，两者打分系统相似的地方，还主要体现在时间因素在 Hacker News 的打分系统里也很重要。也就是说，对于两者都是：一篇文章如果比较新，总是容易排在前面；老文章要持续靠前，就比较难一些。

但是，Hacker News 和 Reddit 之间还是有很多不同的。

首先来说说 Hacker News 的打分系统和 Reddit 不太一样的地方。在 Reddit 上，一篇文章既可以被否定也可以被肯定，而 Hacker News 上面基本上只有说肯定的权限，仅有少数资深的人才能说否定。而且每次否定以后，对自己的资历影响很大，下次再否定又需要很长的时间积攒分数和资历。所以 Hacker News 比 Reddit 要和谐。

在这里需要先补充说明一下，因为 Hacker News 的源代码并未开源，打分系统的细节也无从考究，所以我只能大致通过论坛的表现，给大家一个概括性的介绍了。

其次，Hacker News 和 Reddit 人群和论坛聚焦的主体不同，这也是两者最大的不同之处。由于是孵化器 Y Combinator 运营的，Hacker News 的关注重点多与 IT、技术、创业、投资人和互联网 IT 圈的创投等相关。在 Hacker News 上，活跃的也确实是这群人。

而人群不同也造成了 Hacker News 和 Reddit 两点显著的不同。

第一，Hacker News 整体上来说是个专业论坛，而 Reddit 则是一个综合性的论坛。

第二，Hacker News 的用户规模远远不如 Reddit。Hacker News 是一个相对比较小众一些的网站，以科技类的创业投资为主；而 Reddit 覆盖的主题广泛，用户可以随意加入。

第三，和 Reddit 比起来，Hacker News 论坛的技术含量更高一些。它有自动检测是不是有人恶意投票把自己的主题投上去的功能，还有检测发表的文章是不是骚扰文、适不适合发表的功能，等等。

当然，我们也可以理解为什么 Hacker News 要做这些技术性功能。毕竟这个论坛的维护，主要就是格雷厄姆一个人的事情。一个人维护一个论坛是很辛苦的，作为资深程序员，能够让程序代替的东西，当然不需要人来做了。

Reddit 已经估值 18 亿，并且陆续开始引入投资了，Reddit 商业化的道路很明确而且坚定。作为 Reddit 效仿者的 Hacker News，它的商业化道路是怎样的呢？

Hacker News 的前途定位，从格雷厄姆的角度来看是很清楚的。格雷厄姆已经是 Y Combinator 的创始人之一了，他并无兴趣再搞一个创业公司商业化。在一次采访中，他明确表示，自己做 Hacker News 只是给大家创建一个信息交流的场所，所以 Hacker News 不会商业化。

从这一点来讲，Hacker News 应该会比 Reddit 更加纯粹一些。然而，因为 Y Combinator 本身就是一个著名的孵化器，它要面对无数个它投资和孵化的创业公司，这又导致了 Hacker News 文章的客观性、中立性经常为人所质疑。

简单来说，大家觉得和 Y Combinator 相关的新闻总是近水楼台先得月，被排在论坛的前列，而其他新闻则往往排在后面，显得不是那么得重要。

但是这也可以理解。Y Combinator 自己创立的论坛，还给大家免费使用，它的资讯对 Y Combinator 相关的东西有点倾向性，也是顺理成章的事情。当然，大家对其公正性持怀疑态度也同样可以理解。但是格雷厄姆也没有说过 Hacker News 一定要保持公平公正啊！ 所以这就是大家选择的问题了。我本人倒是觉得，要是没有倾向性反而不正常了。

2014 年，格雷厄姆退出了 Y Combinator 的日常管理。之前 Hacker News 主要是格雷厄姆一个人在维护，毕竟 Arc 语言也没什么人懂。他的离职，让人们对 Hacker News 的未来一度有些担忧。

但是 Y Combinator 给 Hacker News 配了新的维护人员。迄今为止已经四年过去了，Hacker News 还是那个老样子，既没有看到什么大的变化，也没有商业化的倾向。

这就是 Hacker News，一个因为宣传 Arc 语言而开发的论坛。Arc 语言没有兴起，Hacker News 作为创投圈的论坛却兴起了。无论如何，我们都要感谢 Y Combinator 和格雷厄姆给我们带来的 Hacker News。

有些时候我们做事情，往往是有心栽花花不开，无心插柳柳成荫。Hacker News 也是这样。拥抱变化，适应变化，才是常态。

154 | Y Combinator：孵化器还是培训班？

孵化器作为给创业公司提供帮助的组织模式，并非 Y Combinator 首创。很长一段时间里，“孵化器”的名声一度不好，主要是因为孵化器并不能真正给创业者带来好处，而且又在盘剥创业公司上很厉害。

Y Combinator 的横空出世，很大程度上改写了孵化器的历史，今天无数创业者都想去 Y Combinator 或者类似的孵化器，和 Y Combinator 创立前“孵化器”等同骗子的状况不可同日而语。作为硅谷最为成功的孵化器公司，Y Combinator 以其独特的孵化模式，在全世界都享誉盛名。

Y Combinator 是保罗·格雷厄姆（Paul Graham）、杰西卡·利文斯通（Jessica Livingston）、特雷弗·布莱克威尔（Trevor Blackwell）和罗伯特·泰潘·莫里斯（Robert Tappan Morris）在 2005 年创立的，至今已有 13 年。它的特殊之处在于不是一个随时入驻的孵化器，要想加入 Y Combinator，必须参加它一年两次的创业投资培训计划，每次三个月。而这个创业投资培训计划，是需要经过严格 PK 选取的。

具体来说，创业团队向 Y Combinator 提出申请。Y Combinator 邀请一部分候选团队来面试，经过严格的面试的小比例团队会被录取。当然，伴随着 Y Combinator 的名气越来越大，申请人越来越多，现在录取比例也是越来越低，甚至很多团队连被邀请参加面试也作为资历写在给投资人的材料里。

千军万马披荆斩棘之后，被录取的团队会在湾区的 Y Combinator 办公场所待三个月，这段时间 Y Combinator 会和创业团队联合办公，而创业团队将得到包括创业和如何寻找投资的全方位辅导。

此外，Y Combinator 也会请在创业方面具有某些专长的人（主要是它之前孵化成功的学员们）来给创业团队做报告。这些报告质量非常高，有时 Y Combinator 孵化最为成功的独角兽 Airbnb 的创始人，也会亲自来给“学弟学妹们”讲解自己当初的孵化经历。

三个月期结束之前，每个团队还会有在世界各地大量优质投资人面前展示自己产品的机会，很多团队因此获得了下一轮的投资。

作为入选福利的一部分，创业团队还会从 Y Combinator 获得底价 5500 美元的种子轮投资，而创业团队中的每个人还可额外获得 5500 美元。比如说，一个三人的创业团队可以获得 5500+ 5500*3=22000 美元的种子资金。Y Combinator 之所以把种子投资的钱和创业团队的人数联系起来，是因为相信一个多人团队相对于单人创业更可能获得成功。

入选并非没有代价，对于每个入选的创业团队，Y Combinator 会拿走 7% 的股权。和 Y Combinator 的投入相比，7% 的股权到底是多是少，是一个不好估量的问题。如果说创业公司成长为独角兽了，10 亿美元分走 7%，Y Combinator 付出的仅仅是几万美元的投资和 3 个月的培训，创业团队无疑是付出了巨大的代价。但是如果创业团队创业失败了，那 7% 的股权也就没有意义了。

这些年来，因为 Y Combinator 早期的投资诞生了大量成功的企业，包括 Dropbox 和 Airbnb 这样的独角兽企业，在投资人看来，能被 Y Combinator 选中本身就是一件加分的事情。有了 Y Combinator 的人脉和品牌加持，创业团队一般至少可以拿到一轮到两轮的投资。而这到底是不是值 7% 的股权，就见仁见智了。但是，既然大部分创业者依旧趋之若鹜的想去 Y Combinator 参加集训，毫无疑问，他们觉得这个代价是值得的。

讲到 Y Combinator，肯定要提它投资成功的企业。而在它投资成功的企业里面，最著名的莫过于那个千里马遇到伯乐的故事，这个故事发生在 Y Combinator 和 Airbnb 之间。

当年，Airbnb 的两位创始人一直找不到投资人。投资人觉得，把自己家租给陌生人是一个很异想天开的想法，怎么可能成功？Airbnb 也没有太多生意，结果耗尽了两位创始人的钱。于是为了活下去，两位艺术家出身的创始人在美国大选期间策划设计，并亲自上场销售带有奥巴马和麦凯恩形象的麦片盒子，赚钱来支持自己创业。

当他们报名 Y Combinator 时，保罗·格雷厄姆也和其他投资人一样，不知道这个项目到底有没有成功的可能。但是当他听说两个创始人为了创业一无所有，却还在想办法赚钱继续支持创业的时候，毅然决定投资了。

保罗·格雷厄姆说：“你们公司这个想法到底能不能成功我不知道，但是你们两个人一定能存活下来。因为你们这样坚定的信念和做事情的决心，我相信你们两个人。”这句话后来广为流传。

随后，保罗·格雷厄姆不仅在 Y Combinator 的培训中，帮助他们找了一个程序员做联合创始人，还在 Airbnb 毕业以后给投资人写了言辞恳切的推荐信。看得出来，他为了给这两位创始人拉投资算得上尽心尽力。后来，Airbnb 拿了红杉投资的第一笔钱，并且不负众望获得了成功。

这个故事几乎成了 Y Combinator 的招牌和鸡汤。但凡是个创业者，无疑都会被这个千里马和伯乐的故事所感动。而有这么成功的故事背书，投资人再看这个孵化器加持的创业项目，一般来说也都会慷慨解囊。这可能是这些年来 Y Combinator 越来越成功很重要的一个原因。

从 Airbnb 的故事我们可以看到， Y Combinator 相对于看一个创业团队的项目到底好不好，更重视一个创业团队的人到底怎么样。 它相信那些为了创业可以不顾一切的人，最后一定会成功，哪怕在这个项目上失败了，也可能在另外一个项目上成功。所以，要想进 Y Combinator，创业者是什么样的人，比创业者在做什么样的项目要重要得多。

而进到 Y Combinator 以后，只要是正确的人，Y Combinator 的理念是，他们丰富的经验，总是可以帮助创业者找到合适的项目和合适的人脉，最终获得成功。我想这个理念有它的道理，但是市面上也有不认同这个道理的人和机构存在。

试想一下，是不是真的为了创业可以不顾一切，就一定能成功呢？这并不好回答。尤其是“不顾一切”到底代表着什么，是不是说可以以违法犯罪的方式来创业呢？Zenefits 同样是 Y Combinator 投资的公司，创始人的确是做到了不顾一切，但不顾一切到了违反法律法规的地步。这家公司一开始也很成功，但是被揭穿以后，就一塌糊涂了。现在很多人和机构对 Y Combinator 的这个理念，批评之处多在于此。

无论如何，大家对 Y Combinator 的看法还是褒多过贬，而且对 Y Combinator 的需求一直很强劲。这几年来，Y Combinator 每批吸收的初创公司都比几年前扩大了好几倍。但是这并不妨碍很多人有这样一个看法，就是：Y Combinator 能够接纳的创业团队和实际的市场需求，有很大的差距。

亲爱的读者，如果你想创业的话，要不要去试试 Y Combinator 呢？

155 | 创业公司进孵化器真的值得吗？

伴随 Y Combinator 孵化器在全球范围内的成功，越来越多的创业公司都要面临着一个选择：到底是不是应该进孵化器呢？

不进孵化器的好处很明显，不会丢失股份。进孵化器会得到帮助，但往往孵化器本身会拿走 2% 到 10% 不等的原始股。而孵化器除了不高的资金投入，其好处就不一定那么明显了，创业团队有可能获得很好的帮助，也可能一无所获。

在我看来，这个取舍需要考虑两方面因素：创业的团队和孵化器的资质。

先聊一下创业的团队。我想，曾经成功创业的人再次创业和从未创业的人开始创业，其结果可能很不一样。有大公司高管加盟的创业团队，和全是学校刚毕业的学生组成的创业团队，其结果也是很不一样的。

如果是学生创业，大家都毫无经验的话，有人指导一下前面的路应该怎么走，总归比自己瞎走要好。举个例子，Airbnb 是一家非常成功的创业公司了，但是当初两位创始人都是艺术家出身，毫无创业经验。他们如果没有报名 Y Combinator 的培训班的话，我想无论是找一个程序员做联合创始人，还是后来去找 VC 要钱等等，很多事情都有可能耽误他们创业的成功。

再举个相反的例子，有一家著名的数据库创业公司 Snowflake，其三位联合创始人中的一位自己之前搞过创业公司并成功卖掉了，另外两位在 Oracle 工作了很多年，是非常资深的高层，请来的 CEO 则在微软做到过 Senior Vice President。这样的一个团队，有足够多的经验，一般的孵化器恐怕给不了什么帮助，还白白浪费了股权。实际上人家也没有去任何孵化器，而且这个公司现在非常得成功。

从另外一个方面来说，孵化器和孵化器也是不一样的。世界顶级的孵化器 Y Combinator，做到今天本身就是金字招牌了，世界各地大把大把的人趋之若鹜地想进去。为什么想进去呢？大体上有三个原因。

第一，Y Combinator 里面的创业导师们已经证明了，他们的经验可以给创业团队带来非常多的价值。这个价值囊括了创业的方方面面，这不是一般的机构可以提供的，也不是一般的创业团队能够具有的。AirBnb 和 Dropbox 这种独角兽，岂是一般的孵化器能够孵化出来的。Y Combinator 的创业导师给创业团队带来的附加价值，是创业团队趋之若鹜非常重要的原因。

第二，作为创业团队，哪怕冲着融资去，冲着钱去，也没有理由拒绝这种被 Y Combinator 加持、认证的过程。Y Combinator 选中的创业团队，本身就不一般，这些项目未来成功的可能性很高。今天 Y Combinator 如此难进，有无数多的创业团队来申请。那么从这么多的申请者过五关斩六将出来的、成功晋级的创业团队，他们代表的就是好团队好项目。对投资人来说，这些都是已经经过 Y Combinator 精选出来的好项目。好项目又意味着投资风险低、回报高，所以投资人可以更加放心地投资。而对创业团队来说，获得这种认证，本身就意味着成功融资的可能性大大增强。

最后，Y Combinator 有一个传统，就是它很好地维护了早年创业毕业的那些创业者和后来进来的创业者之间的类似校友一般的关系。在 Y Combinator 孵化，并且已经创业成功的那些公司里面，不缺乏 Dropbox 或者 Airbnb 这样的巨无霸。Y Combinator 构建的这个社交圈，有提携后辈的传统。这些已经创业成功的先辈们，对后面进到 Y Combinator 里面来的创业者的提携，也是无可估量的资源。

所以到今天来看，进入 Y Combinator，付出的原始股和可能获得的潜在价值比起来，显然是后者比前者更加有价值。从这个角度来看，如果一个创业团队有机会进 Y Combinator 这样的孵化器的话，没什么理由不去。但是我们也要看到，Y Combinator 也是经历了无数年，才进入到今天这种良性循环的状态。适用于 Y Combinator 的理由，不一定适用于其他的孵化器。

与之对应的，现在市面上的创业孵化器很多。这些孵化器是不是类似 Y Combinator 这样的金字招牌呢？显然不可能。孵化器圈子也是良莠不齐，所以去不成 Y Combinator，选择合适的孵化器对创业团队来说要求很高，而国内的孵化器市场尤其复杂。

在国内，最早学习 Y Combinator 的当属李开复的创新工场了。创新工场最初在很大程度上学习了它的模式，李开复的理想就是要做中国的 Y Combinator。但是大概两年后，李开复就发现做中国的 Y Combinator 做不下去了。

为什么做不下去？原因比较复杂，创新工场也没有多少公开披露的信息，但我想这和李开复本人的经历很有关系，李开复一直都在大公司工作，自己并没有太多的创业经验。我不否认李开复老师是一个很牛的人，我也非常尊重他。但是一个没有创业并且成功过的人，做创业者的导师，到底能给创业者多大的帮助，是值得审慎考虑的。

所以在我看来，李开复老师并没有 Y Combinator 的创始人那样成功创业的经历，自然也就不具备复制 Y Combinator 的条件。创新工场很快进行了转型，成了纯粹的 VC 角色，以投资，而非帮助创业者孵化为主了。

在国内，很多没有成功创业经历的人跳出来创建孵化器，这些孵化器在能够给创业者提供多少帮助上，是值得创业者思考的问题。因此，中国的创业者或者就申请了国外的孵化器，或者就干脆不进孵化器了，我想这也是可以理解的。

总而言之，进还是不进孵化器，既取决于创业团队，也取决于孵化器。我个人认为，中国国内的孵化器尚不具备类似 Y Combinator 的能力，不能像它一样给创业者提供行之有效的帮助。

所以，如果你是国内的创业团队，倘若想进孵化器的话，你又会怎么选择呢？

156 | Paul Graham：硅谷创业教父

著名程序员、计算机编程语言 Lisp 专家、 创业者、投资人、作家，这些头衔每一个都金光闪闪。当把这些头衔都集中到一个人身上的时候，这个人就岂止金光闪闪，简直令人仰望了。然而世界上的确有这样的人，比如今天这篇文章的主角保罗·格雷厄姆（Paul Graham）。

格雷厄姆如今最为著名的身份，是享誉全球的孵化器 Y Combinator 的创始人，但是他的身份和头衔，远不止这一个。今天我们就来全方位地看看他是怎样集众多头衔于一身的。

早年出道的格雷厄姆，是众多互联网软件开发者中的一员。但是作为一个资深的程序员，他有一点和其他程序员不太一样，就是特别擅长计算机界一种诞生于 20 世纪 60 年代的函数式编程语言：LISP。

有关 LISP 的故事我们可以大书特书。简单来说，这是一个很优秀很有历史的语言，但同时掌握起来也很有难度。即使是在 LISP 最辉煌的年代，也鲜有人是 LISP 的专家。而在格雷厄姆进入计算机行业的 20 世纪 90 年代，LISP 早已经不是一种很常用的语言了。那个时候是结构化编程语言的天下，C 和 C++ 是主流，Java 才诞生。

但是格雷厄姆是少数几个钟爱 LISP，并且研究得非常透彻的人。他曾经写过若干本 LISP 的书，比如ON LISP、ANSI COMMON LISP等等。这些书到今天依然是这个领域的经典著作。

他对 LISP 的钟爱，延续到了 1996 年的创业。那一年，格雷厄姆和罗伯特·莫里斯（Robert Morris）联合创办了 Viaweb。Viaweb 这家初创企业的软件，允许用户创建自己的互联网商店，是当时最早在互联网上提供服务的公司。

源于对 LISP 的热爱，这个公司的大部分软件代码都是格雷厄姆用 Common Lisp 写的，这一点和当时主流的技术栈非常不一样。创业很成功，正好赶上了互联网泡沫的风潮。基于互联网商店提供服务的创业，一下子就引人注目起来。

不久之后，1998 年，雅虎就盯上了这个创业公司，两位创始人决定以 5 千万美元的价格把 Viaweb 卖给雅虎。这个公司的服务被整合进了雅虎的产品，又像历史上无数被雅虎买下的初创公司一样，变得籍籍无名，最终销声匿迹。但是不管怎样，格雷厄姆作为创业者，成功获得了第一桶金。

随之而来的一段时间里，他不缺钱，但也没想清楚下一步到底要做什么，所以他把兴趣统统都放到了自己钟爱的 LISP 上。那个时候 LISP 在工业界已经是珍稀动物，没什么公司用 LISP 开发商用软件，他却并不认同这种现状。

他认为 LISP 比其他现存语言都更高级、更好，应该更加有前途，只是程序员们大多不够慧眼识珠。他把主要精力都投入到了为 LISP 辩护上，并在自己的博客上提出了著名的 Blub 论断。这个论断讨论这样一个问题：“不同的编程语言到底有什么不一样？是不是一种编程语言比另外一种编程语言更高级？”

为了表达观点，他引入了一个叫作 Blub 的语言。这个语言比机器上的二进制语言要高级一点，但是比市面上的任何高级语言都要低级。

为什么从一个使用 Blub 语言的程序员的角度去看，机器上的二进制语言是一个更加低级的编程语言？因为它缺乏了 Blub 拥有的语言特性。但是从一个使用二进制编程语言的人的角度来看，其实两者没什么差别，因为即便有多余的特性，二进制语言编程者也不会去用那些东西，而只会用属于二进制语言的那个子集。

以此类推，如果有程序员用了一种比 Blub 更高级的语言编程，他会觉得 Blub 这个语言更低级，缺乏了很多语言特性，但是使用 Blub 语言的程序员并不这样看。Blub 语言的程序员会忽略那些额外的语言特性，只用 Blub 语言提供的那些。当然这肯定是更高级语言的一个子集。

所以格雷厄姆下了这样一个结论：使用更高级语言的人知道低级语言缺乏了一些高级语言的特性，所以低级语言显得更原始，而低级语言的开发者却无法发现高级语言里面蕴含的额外的语言特性。

在他看来，只有学习高级语言才能真正了解编程语言的差异。而作为被他大力推崇的、市面上特性最丰富的语言 LISP，在他眼里自然是最高级的语言。程序员们如果会 LISP 的话，一定会比用其他语言的人懂得更多；反之，如果程序员精通某个低级语言，比如 C++，他无法体会到 LISP 里面那些 C++ 缺少的东西。因此，大家还犹豫什么呢？赶紧加入到 LISP 的怀抱吧。

这种努力当然是徒劳无功，LISP 该淘汰自然还是淘汰。很多人不相信 LISP 可以开发现代基于互联网的应用。格雷厄姆对此的反击是，在 2001 年宣布推出一个基于 LISP 的语言：Arc。这个语言有 LISP 的所有好的东西，也弥补了 LISP 在现代编程上的一些缺陷。这个增强版的 LISP，或者说 Arc，可以做所有的事情。

不但如此，他还一直努力，包括发表论文告诉大家自己给 Arc 增加了什么新特性，开发得怎么样了。他更是身体力行，用 Arc 写了著名的 Hacker News 论坛，为的就是向全世界证明 Arc 不是一个玩具，而是真的可以做产品的现代语言。

Hacker News 自然是成名了，但是 Arc 没有什么人搭理。作为 LISP 骨灰粉的格雷厄姆以其一己之力，终究无法阻挡历史的车轮，LISP 还是进了故纸堆。

和对 LISP 偏爱齐名，乃至更有名的是他对创业的热爱。格雷厄姆在自己论坛上写的文章，不只是 LISP，更有他对创业的思考，这些文章前后时间跨度很大，也文章非常多，也造成了非常广泛的影响。我个人比较推崇下面几篇，排名不分先后：

How to Get Startup Ideas

Do Things That Don’t Scale

Startup=Growth

除了写文章表达他对创业的热爱和看法，他还在 2005 年与老搭档罗伯特·莫里斯（Robert Morris）等人共同创办了 Y Combinator，给创业公司提供孵化器模式。顺便说一句，合伙人之一的杰西卡·利文斯通（Jessica Livingston）后来成了他的老婆。

有关 Y Combinator 的故事，我在前面已经讲过了，它奠定了创业孵化器的标准。格雷厄姆在 Y Combinator 挑创业者团队的时候，反复强调一点：创业是挑人而非挑项目。他最看好的人首当其冲的素质，是能够决心创业并且不顾一切坚持到底。

2014 年，格雷厄姆正式退居二线，从 Y Combinator 主席的位置上退下来。这几年来，他没有以前那么活跃了。但是不管怎样，格雷厄姆作为著名的程序员、LISP 语言专家、创业者、“创业教父”、作者等诸多角色，在过去的 20 余年里，给整个互联网行业，尤其是创投界，带来了巨大的影响。

格雷厄姆，是值得我们每个人尊敬的“教父”。

157 | Zynga：发家从农场开始

网络游戏市场一直都是非常热门的市场。早年在 PC 机时代就诞生了无数游戏企业，进入互联网时代，游戏企业更是风起云涌。今天我们的主角也是这样的一家游戏企业：Zynga。

很多人都不知道 Zynga 是什么公司，但是在它的鼎盛时期，Zynga 毫无疑问是一个闪耀的巨星，是很多人仰慕学习的对象。

那么巨星是怎样起家的，又是怎样倒下的呢？今天我们就从 Zynga 的发家开始讲起。

2007 年 4 月的时候，马克 · 平克斯（Mark Pincus）、艾瑞克 ‧ 席尔迈尔（Eric Schiermeyer）、贾斯汀 ‧ 沃尔德伦（Justin Waldron）、麦可 ‧ 勒克斯顿（Michael Luxton）、史提夫 ‧ 舍特勒尔（Steve Schoettler）和安德鲁 ‧ 楚莱德（Andrew Trader）成立了一家名字叫做 Presidio Media 的公司。

这个公司在同年 7 月改名为 Zynga，改名的原因是创始人兼 CEO 的马克以前养过一只宠物狗，名字叫做 “Zinga”。所以 Zynga 的公司图标上面是一只狗。

Zynga 在 2007 年开发了一款叫做 Zynga Poker 的德州扑克游戏，在 Facebook 上发布。这是 Zynga 最早的一款游戏，这款游戏给 Zynga 带来了不少的名气，伴随着在 Facebook 上的游戏越来越吸引用户，Zynga 到 2009 年 4 月第一次顺利拿到了“当月月活跃用户最多”的 App 开发者的称号，总月活数量达到了 4000 万用户。

Zynga 在 2009 年 6 月买下了 My Mini Life，这是 Zynga 非常重要的一个收购。在 My Mini Life 的技术基础上，Zynga 开发出了著名的 FarmVille。这个著名的农场种菜游戏，让 Zynga 如同坐火箭一般地飞了起来。仅仅两个月以后，在 Facebook 上玩这个游戏的日活跃用户超过了 1000 万。又过了两个月，日活跃用户超过了 2000 万。

这个游戏也在世界各地范围内被广泛抄袭。在中国，开心网和腾讯都开发出了种菜偷菜的游戏。大家如果还记得自己曾经对种菜偷菜游戏玩得不亦乐乎的话，那么多少可以理解 Zynga 的农场游戏曾经有多么火热。

在 FarmVille 鼎盛时期，仅这个游戏一天内就可以给 Zynga 贡献出 1000 万美元的收入。Zynga 为了让 FarmVille 吸引到更多的玩家，在 2009 年启动了 FarmVille.com，这是 Zynga 第一次让单个游戏离开 Facebook 的平台，为它独立开了一个网站。

种菜游戏的吸金能力实在夸张，自从这款游戏让 Zynga 发家以后，公司的发展一片欣欣向荣。之后，Zynga 推出了另外一款游戏 Mafia Wars，这又一次掀起了在 Facebook 上的吸金热潮。

2010 年，Zynga 的新游戏 CityVille 上市了，这款游戏一经推出就开始迅速地占领市场。到 2010 年 10 月的时候，CityVille 这款模拟城市游戏就超过了农场种菜游戏，成为了 Facebook 上最受欢迎的游戏。

于是，从 2010 年开始，Zynga 在 Facebook 上推出的游戏，每个都有超强的吸金能力。更夸张的是，Zynga 一度在 Facebook 游戏排行前 10 名里占据 9 个位置，甚至连 Facebook 也一度披露，Zynga 为 Facebook 贡献了超过 18% 的收入。

这是 Zynga 最风光的时候，也是 Zynga 唯一风光的时候。那个时候的 Zynga 有大把的钱，但却没有上市，所以毫无财务压力。于是 Zynga 开启了扩张的道路，从中国到日本，从美国西部到东部，Zynga 开始了大肆扩张。

伴随着 Zynga 的扩张，Zynga 对 Facebook 也越来越重要了。2010 年 5 月份，Zynga 和 Facebook 打起了口水战。Facebook 要求 Zynga 必须只能用 Facebook Credits 在游戏里面付费，而不提供其他的付费渠道，而 Zynga 则威胁说要离开 Facebook。

这个口水仗可能就是个烟雾弹， 因为 Facebook 和 Zynga 很快签署了一个 5 年合作协议。Zynga 承诺游戏中付费只使用 Facebook Credits，并且同意了 Facebook 对 Zynga 游戏享有一系列的优先权；Facebook 则承诺了对 Zynga 的流量和盈利的保证。

伴随蒸蒸日上的美好前景，Zynga 开始了 IPO。这是一次被誉为自 Google 之后最大的 IPO。2011 年 12 月 16 日，Zynga 开始在纳斯达克交易所交易，但是于此同时，Zynga 的拐点也在同一年出现了。

Zynga IPO 上市之后， 当日股票就收低 5 了 %，此后，股票就江河日下，迅速从 10 多美元的 IPO 价格掉到 2 美元。

这个拐点的致因有很多说法，但是外界比较公认的说法是 Zynga 在 2011 年秋季推出的一款游戏 Mafia Wars 2。

这款游戏的第一部 Mafia Wars 是一款非常简陋但是特别成功的游戏，游戏以黑帮为主题，虽然游戏画面粗糙，但是可玩性非常好，无数的用户愿意在这款游戏上一掷千金，这一度也给 Zynga 带来了大量的财源。

Zynga 打算开发的续作在发布之前已经吸引了无数人的关注，整个 Zynga 公司内部和 Zynga 外部都对这款续作有很大的期待。

上市以后，Zynga 开动了它巨大的交叉推广平台：从其他的游戏里大量宣传这款新游戏。由于 Zynga 之前开发的每款游戏都非常好，用户对 Zynga 的品牌效应也十分认同，所以大量的用户都涌向了这款新游戏。

然而，Mafia Wars 2 继承了上一部的缺点，美工依旧粗制滥造，却没有继承上一部可玩性很强的优点。不仅如此，这款游戏并不具备上市条件，但是却十分仓促地上市了，所以游戏的 Bug 特别多，经常玩着玩着就卡住了，只能重新刷浏览器。这款新游戏既不好玩，又有很多的 Bug，于是，用户们非常迅速地离开了这款游戏。

然而让 Zynga 想不到的是，用户不仅仅是离开了 Mafia Wars 2 了，原来拥有大量用户的 Mafia Wars 也没人搭理了。这样一来，不但 Mafia Wars 2 没有赚到任何钱。原本大把赚钱的 Mafia Wars 也被 Zynga 自己给玩残了。一下子废掉了两个游戏，对 Zynga 的打击可谓非常之大。

Zynga 的 CEO 马克本人多次表示了对这款游戏的失望和愤怒。为此，他还修改了游戏交叉推广的规定。在此之后，Zynga 的新游戏必须在确保能大把赚钱的情况下，才可以在其他已经赚钱的游戏里进行推广。

我想，马克最害怕的不是新游戏不吸金，而是活生生地毁灭一个能大把赚钱的老游戏。无论如何，出道以来从未尝过失败的 Zynga，第一次遭遇了人生的滑铁卢。

很难想象，从此以后 Zynga 就每况愈下，再也无法回头了。虽然 Zynga 随后就顺利地完成 IPO 了，却无法挽回股票价格的下跌，最后甚至变得一文不值。而股票一文不值以后，又导致了裁员和精英人才的流失。恶性循环下的 Zynga 从此万劫不复，再也没有见到过最鼎盛时期天天吸金的盛况。

Zynga 是怎么样走向衰败的，待我们下一篇文章再做分解。

158 | 论Zynga的倒台

2011 年的 Zynga 有两件大事：Mafia War 2 带来的首次惨败和 IPO，然而 Zynga 的坏运气并没有终止，2012 年 Zynga 耗费很大精力开发的另外一款游戏 The Ville，再一次把 Zynga 带向了失败的边缘。

The Ville 的开发始于 2010 年，是一款模拟人生的社交游戏。它的开发过程一直不顺利。与此同时，Electronic Arts 著名的模拟人生游戏 The Sims 在 2011 年的时候发布了自己的社交版 The Sims Social。这个游戏的发布让 Zynga 着急了，所以 Zynga 匆匆忙忙地发布了自己的虚拟人生社交游戏 The Ville。

很不幸的是，Zynga 终究是没办法做得过模拟人生游戏的鼻祖和行家 Electronic Arts。这款 The Ville 既不叫好也不卖座，几个月以后就彻底关门大吉了。The Ville 创造了 Zynga 最短命游戏的历史记录，与此同时，Electronic Arts 还起诉 Zynga 抄袭，一时间，Zynga 的负面新闻不断。

之后 Zynga 的游戏做得越发谨小慎微，仿佛几次的失败彻底束缚了自己的创造力，Zynga 发布的游戏也变得越来越不成功。这是因为，Zynga 把太多的精力放在了关注自己的失败上，却忽略了智能手机的兴起，当整个游戏产业从个人计算机开始过渡到手机上时，Zynga 开始变得不知所措。

于是在这个过程中，Zynga 在匆忙中做出了一个错误的决定。2012 年 3 月 21 日，Zynga 以 1.8 亿美元的价格买下了手机游戏公司 OMGPOP，这家公司刚推出了一款叫做 Draw Something 的游戏，这款游戏一经推出就十分火爆。

但是，1.8 亿的收购价格还是让所有人大跌眼镜，并且更糟糕的是，游戏收购后没过一个月，月活用户就从 1500 万掉到 1000 万，在之后的日子里，用户量更是迅速下滑。于是，Draw Something 还没来得及给 Zynga 做出什么贡献，就已经没有什么价值了，也就是说 Zynga 花了 1.8 亿美元，买了一个什么用都没有的游戏。

Zynga 的这次收购加上之前的一系列失败，导致了投资人对 Zynga 信心全无，股价迅速地被打压到 2 块以下。这也让 Zynga 步履维艰起来，而移动转型又迫在眉睫，但是在移动转型上，Zynga 的管理层显然没有马克·扎卡伯格的眼光。

扎卡伯格一开始是非常信奉 HTML5 的。Facebook 的首款 App 也是基于 HTML5 开发的，然而，很快扎卡伯格就发现 HTML5 是绣花枕头，并不能够带给用户最佳的体验。所以他迅速地调整了移动端的开发。

而 Zynga 一方面为了确保自己的网页游戏继续能够吸金，一方面又想要在移动端有所突破。简单来说，Zynga 要求在网页端和移动端游戏的体验完全一致，而它却完全无视了移动端和 PC 机端不一样的游戏体验需求，强行让所有的游戏都必须拥有完全一致的体验，这样的结果就是 Zynga 的游戏在 PC 机端玩得不好，在移动端也玩得不好。

更为糟糕的是，由于之前的失败，整个公司做事情的方式开始变得特别保守，任何游戏的发布都需要非常严格的审核，但是负责审核的人员又因为亲历过失败，变得十分谨小慎微，于是，后期的 Zynga 形成了一个非常奇葩的文化：新团队无法顺利发布产品，老团队又不敢创新。于是，Zynga 后期发布的游戏开始一款不如一款。

至此，Zynga 的衰败已经完全无法避免了。之后的故事就没有那么好听了，虽然 Zynga 还特意请来了微软 XBox 部门负责人唐·马特里克（Don Mattrick） 来做 CEO，可这个 CEO 并没有给 Zynga 带来任何的帮助。之后就是老套路的裁员，关闭各地的分公司，以及有能力的高官们纷纷离职的故事了。

那么说，Zynga 为什么会如此迅速地从兴盛转向失败呢？虽然这个问题很多人有不同的看法，但是至今来说也没有一个定论，我个人觉得有下面几个方面。

第一个是 Zynga 公司的领导人的能力问题。一个公司一开始可以一个接一个地做出吸金的游戏。这个事情我想以巧合来谈论大概是不正确的，所以最初公司的创始人们一定是很有能力的。

但是一个公司壮大了之后，仅仅靠几个创始人积累的眼光和能力还是不够的，如何让这些人的眼光和能力形成一套切实可行的方法论来指导公司的发展才是根本。

Zynga 之所以在 2011 年以后出现了两连败的游戏发布，可能和 Zynga 的公司壮大，创始人已经无法时时刻刻去关注游戏的质量有关；但是更重要的一点是：公司内部对游戏质量的把控并没有形成行之有效的制度。

第二个原因是 Zynga 对待失败的态度问题。我觉得一个公司如果总是成功，不一定是好事情。因为公司薄弱环节没有暴露出来，一个公司创业阶段需要同时经历过成功和失败，才是一件好事。

但是 Zynga 在创业阶段都是成功，还没有失败就已经达到一定的高度了。但是接下来，Zynga 出现了一个失败，第二个失败，之后的失败更是接踵而至。

其实失败不一定是多么可怕的事情，Zynga 家大业大，也不会因为一两次失败就立刻垮台。但是，Zynga 对待失败之后的态度不是努力继续创新，而是变得谨小慎微，把任何游戏的发布、任何创意的实施，都加上镣铐。这说明 Zynga 的领导人显然是需要好好做一番检讨的。对待失败的不正确态度是 Zynga 最终走向倒台的一个很重要的原因。

第三个原因是乱花钱。也许是 Zynga 成名太容易，盈利也太过容易。钱来得容易后，花起来难免会大手大脚。无论是到处开分公司，还是大笔一挥花费 1.8 亿美元买个游戏，给人的感觉都是有钱没处花，非要花出去的感觉，但是在一个公司里，现金流非常重要，很多公司都是死在盲目扩张的决策上，Zynga 显然也是这样的公司之一。

最后一个原因是 Zynga 领导人的眼光问题。Zynga 火爆于社交媒体的鼎盛时期，借助社交媒体的游戏让 Zynga 日进斗金，然而这种“社交媒体移动化、游戏移动化”转移的趋势，等到 Zynga 注意到的时候已经非常晚了。

当 Facebook 在扎卡伯格的要求下全公司都全力以赴做移动，整个 Facebook 网站一度只做最简单的维护的时候，Zynga 的创始人却仍然没有意识到移动转型对一个公司的影响有多大，也没有在移动转型的过程中采取正确的措施。

此一时彼一时。于是这个兴起于社交媒体的公司，终究还是倒台于社交媒体的衰退。

在计算机发展史上，我们可以看到很多企业都能够因为创始人的眼光远见能力而取得一时的成功，有的时候这种成功甚至可以是非常巨大的，但是从一个创业公司扩展到一个大公司的过程中，往往需要把公司的特质和能力制度化、程序化，这一步就可以让无数的公司倒下。

不仅仅如此，很多时候公司的发展壮大还需要领导人和创始人有紧跟时代潮流的能力，这更难得。更多的公司倒在这里。能够最终存活并且发展壮大的公司，某种意义上都是经历了一遍又一遍的筛选，都是这个时代的骄傲，是非常不容易的。

很遗憾的是，Zynga 有个靓丽的开端，却没有迎来美好的未来。Zynga 无疑是后来的创业者值得不断研究学习思考的案例。

159 | 企业分析要求综合素质

在我的专栏里，方法论这部分是最难写的。因为我需要先去总结自己是怎么看待企业发展、怎么分析企业的，之后，再把总结的东西以每个人能够听懂的方式，通俗易懂地讲出来。

这一点其实比我自己分析企业的时候要更难，不过，我也觉得这一部分很重要，毕竟“授之以渔”和“授之以鱼”的区别，我想你一定也懂。所以，作为结束专栏的最后一篇文章，我们再来谈一次方法论。

今天，我想讲一个特别简单的道理。我们如果想要去分析企业的话，需要掌握的东西是非常多的。所以，如果你只是把自己拘泥于开发工程师的世界里，只懂得用什么样的代码去实现什么功能，是不太容易做好企业分析的。

对某一领域技术的深入理解，对于我们分析这个领域的企业是有好处的。最起码我们知道，一个企业在讨论自己的技术和产品的时候，是在胡说八道，还是真的有理有据；是行业领先，还是只是一个吃瓜的玩家。

不过，对某个领域技术的深入理解，既不是分析企业的必要条件，也不是分析企业充分条件。

我们如果想要分析企业，首先需要对经济学的基本原理有一些了解。对我来说，这得益于我在大学期间就看过很多杂书，包括曼昆的一系列经济学教程。

为什么经济学很重要呢？一个企业不可能脱离大环境存在，理解大环境，才能理解企业在大环境下做出的决策，从而才能判断出这些决策是否合理。

我们举一个例子吧。特朗普上台后推行了他的减税计划，这是美国自里根总统以来第一次大规模的税改。那么，美国的税改到底意味着什么，对世界格局的影响又是什么呢，对于美国的互联网 IT 企业是利好还是利空，对中国的互联网 IT 企业又意味着什么？

我相信关于这一点，网上有五花八门的讨论，这些讨论里面有些是很有深度的。还有一些其实就是野鸡专家在胡说八道了，这些问题的答案，我们理解也好，不理解也好，并不妨碍我们的生活。

但是，如果我们要分析企业，对于“货币、税收、贷款等一系列内容会如何影响我们的经济运营”这件事没有基本了解的话，我想，分析企业可能就会在错误的背景下展开。

其次，要分析企业，还需要有一些基本的财务知识。上市公司都是要看它们的财报的。那么，如果要认真分析企业，是不是应该去读一读它们的财报。

举个例子，为什么阿里巴巴的股票在过去一年内猛涨，阿里巴巴到底披露了什么信息，让投资人看好这个公司呢？很多东西，财报不会直接给我们根本上的原因，至少可以给我们一个表面上的解读。

当然，会计本身就是一门高深的学问，虽然只需要看三张表，但我也不可能比会计专家更为专业。

作为一个以写 C++ 程序为主的程序员，我的会计水平也只是让我能够以会计的语言，读懂财务报表需要告诉我的结论，而在这个结论背后，更深层次的原因是什么，则需要我自己去分析和解读。

再次，对企业进行分析，我们还需要知道现代企业到底是怎么运作的。懂得企业管理的一些基本准则，有助于我们去判断这个企业的管理方式到底哪些是有特色的，哪些不是；什么是合理的，什么不是合理的。

这也有助于我们去判断一个企业到底是不是处于健康的状态。当然财务报表本身也能反映一些问题。但是财务报表不可能告诉我们深层次的问题。懂得企业管理和运作的方式，了解每个企业的异同，是我们分析企业的利器。

最后，“以史为鉴，可以知兴替”，这是一句至理名言。企业在发展，行业在变迁。但是在企业上发生的很多事情，却一直给我历史不断以不同的方式重演的感觉，所以我很多时候喜欢去读过去老企业的发展史。

这些东西不一定立刻的给我们带来什么样的好处，但是它们会带给我们阅历。而且，读书的同时带着思考的话，问一问自己处在那个情况下会怎么办，看看历史实际上是怎么上演的。也是提高自己分析能力的有效途径。毕竟，历史可以给我们某一个答案，不管这个答案是好是坏。

而未来则有无限的可能，我们并不知道自己现在的判断，在未来会给我们一个什么样的结果。但是既然历史不断再重演，从过去企业发展里面获得的一些阅历见识，对于我们现在去审视当下的企业，有很多的好处。

所以我想，如果你要对企业的分析更加精准有效的话，先去试着读 10 本过去知名企业的兴衰发展历史吧。那一定会有好处的。同理， 企业的领导人对企业的影响很大，读 10 本伟大人物的生平传记，同样也会大大开阔我们的眼界。

最后一点，做人要有大局观。那么什么是大局观，这个问题很复杂。但是以我个人很偏见的看法， 就是一个人要对整个世界有自己的独立的看法，不要人云亦云。一个人对整个世界要有自己的一套体系去分析和研究，不要拍着脑袋做决定。

大局观从何而来？也不是一两句话说的清楚的。但是最起码的一点，研究一下世界观，方法论，懂一点哲学家们到底是在想一些什么东西，是很重要的。有一句话是这样说的：伟大的商人，至少是一个二流的哲学家。所以，一个看过一些哲学，懂一些思辨方法的人，去看待商业行为，也是会更加游刃有余的。

感谢大家伴随我度过了一整年的时间。开卷有益，如果大家从中获得了一些收益，那就是我最值得高兴的事情了。后会有期。

一键直达 | 系列解读文章回顾

你好，很荣幸我们能够一起走过一年的时间，我是这个专栏的主编毛倩倩。

在《技术与商业案例解读》这个全年专栏中，徐飞特别针对一些行业撰写了几大系列文章，希望让你对一个个行业内企业在技术与商业发展上的逻辑有更深刻的思考。

这些系列文章虽有序却分散在全年的专栏目录中，专栏的最后，我特别整理了几大系列文章的直达目录，以方便你按行业领域来回顾。

点击相应文章标题，直达你最需要回顾的那篇。

1. 西雅图公司系列：

（001）RealNetworks：一个帝国的兴衰（上）

（002）RealNetworks：一个帝国的兴衰（下）

（003）以 RealNetworks 为例，谈谈初创公司如何应对巨头碾压

（009）可视化分析鼻祖 Tableau

（010）从 Tableau 上市，看学术界和工业界人士创业

（015）在线旅游帝国 Expedia 崛起的背后

（024）房产经纪的颠覆者 Redfin：在“传统”与“现代”间徘徊

（025）房产经纪的“协作者”Zillow：一个地产数据平台

（026）颠覆还是协作，房地产市场上 Redfin 和 Zillow 的抉择

（027）应用交付网络大厂 F5：“一招鲜”之殇

（028）在线差旅报销鼻祖 Concur：在转型中获得发展

（029）漫谈企业转型：在市场变迁中寻找生机

（030）克雷公司沉浮录：行走在超级计算机市场

（031）“单一化”的隐忧：从克雷公司看“一条腿走路”

（033）Halo 的开发者 Bungie：与微软的聚散

（034）“卖身”须谨慎：创业公司面临的抉择

2. 亚马逊领导力准则：

（016）亚马逊领导力准则之要有硬骨头

（032）亚马逊领导力准则之决策正确

（035）亚马逊领导力准则之客户至尚

（050）亚马逊领导力准则之勤俭节约

（059）亚马逊领导力准则之主人翁精神

﻿（077）亚马逊领导力准则之选贤育能

（080）亚马逊领导力准则之最高标准

（083）亚马逊领导力准则之创新简化

（086）亚马逊领导力准则之崇尚行动

（089）亚马逊领导力准则之远见卓识

（092）亚马逊领导力准则之好奇求知与赢得信任

（094）亚马逊领导力准则之刨根问底与达成业绩

3. 智能音箱的战斗：

（036）智能音箱的战斗：亚马逊的硬件路

（037）智能音箱的战斗：Echo 攻城略地

（038）智能音箱的战斗：语音助手 Alexa

（039）智能音箱的战斗：谷歌的杀入

（040）智能音箱的战斗：亚马逊的战略布局

（041）智能音箱的战斗：纷纷入场

（042）智能音箱的战斗（后记）：白马非马

（043）如何透过一个领域去联合分析多家企业？

4. 管中窥豹之从面试看企业文化：

（066）管中窥豹之从面试看企业文化：微软

（067）管中窥豹之从面试看企业文化：亚马逊

（068）管中窥豹之从面试看企业文化：谷歌

（069）管中窥豹之从面试看企业文化：甲骨文

（070）管中窥豹之从面试看企业文化：Facebook

（071）透过企业用人之道看企业发展

5. 办公软件的战斗：

（075）办公软件的的战斗：开篇

（076）VisiCalc：第一个电子表格软件的诞生

（078）WordStar：第一个文字处理软件的故事

（079）微软：办公软件战场的螳螂

（081）WordPerfect：文字处理软件的新秀

（082）Lotus 1-2-3：莲花公司的电子表格帝国

（084）红狮会战：微软的反击

（085）大杀器 Lotus Notes 和被收购的莲花公司

（087）无敌寂寞的微软之为创新而创新

（088）办公软件的新时代之微软和谷歌的战斗

（090）异军突起的 Slack

（091）办公软件战斗的启示：内忧总是强于外患

（093）办公软件战斗的启示：敌人的出现常常出其不意

6. 半条命的 Dota 帝国：

（060）半条命的 Dota 帝国 Valve：半条命

（061）半条命的 Dota 帝国 Valve：Steam 平台

（062）半条命的 Dota 帝国 Valve：Dota 2

（063）半条命的 Dota 帝国 Valve：无领导管理

（064）半条命的 Dota 帝国 Valve：虚拟现实

（065） Gabe Newell：Valve 帝国制度的利弊

7. 大数据公司系列：

（004）文档数据库的缔造者 MongoDB（上）

（005）文档数据库的缔造者 MongoDB（下）

（006）以 MongoDB 为例，看基础架构类产品创业

（007）直面 MongoDB，谈微软的 NoSQL 战略

（017）Hadoop 三国之魏国 Cloudera

（018）Hadoop 三国之吴国 MapR

（019）Hadoop 三国之蜀国 Hortonworks

（020）Hadoop 及其发行商的未来

（095）谷歌的大数据路：从三驾马车到一无所有

（096）谷歌的大数据路：一场影响深远的大论战

（097）谷歌的大数据路：谷歌的“黑科技”

（098）如何读懂类似谷歌三驾马车这样的技术论文？

（099）雅虎：大数据领域的活雷锋

（100）IBM 的大数据路之起早贪黑赶了晚集

（101）社交公司们的大数据贡献

（102）微软的大数据发展史：微软硅谷研究院

（103）微软的大数据发展史：必应的 Cosmos

（104）微软的大数据发展史：Azure 的大数据发展

（105）亚马逊的大数据故事：从先驱者到插管吸血开源

（106）亚马逊的大数据故事：创新和拿来并存的云服务

（107）阿里巴巴的大数据故事：数据分析平台发展史

（108）阿里巴巴的大数据故事：流数据处理引擎发展史

（109）大公司的大数据战略得失：自建轮子成本高

（110）大公司的大数据战略得失：抱团取暖难敌插管吸血者

（111）Palantir：神秘的大数据独角兽

（112）Splunk：机器大数据的分析帝国

（113）Confluent：在 Kafka 上飞驰的数据交换者

（114）Powerset：一个自然语言搜索引擎的故事

（115）Cassandra 和 DataStax 的故事

（116）DataBricks 之 Spark 的数据金砖王国

（117）Data Artisans：浴火重生的新一代大数据计算引擎 Flink

（118）Dremio：在 Drill 和 Arrow 上的大数据公司

（119）Imply：基于 Druid 的大数据分析公司

（120）Kyligence：阿帕奇麒麟背后的大数据公司

（121）Snowflake：云端的弹性数据仓库

（122）TiDB：一个国产新数据库的创业故事

（123）大数据创业公司的前景：红海创业多艰辛

（124）如何通过企业的技术积累去分析一家企业？

8. 企业管理软件公司系列

（046）仁科：被迫再创业的 David Duffield

（047）仁科：飞越发展的企业级软件帝国

（048）仁科：收购和被收购

（049）仁科的成与败

﻿（051）WorkDay：杜菲尔德复仇记

（052）David Duffield 的眼界和成败

（053）分析企业的两要素：远见和执行力

（072）Zenefits：一个卖保险的创业公司

（073）Glassdoor：让公司的信息对个人透明

（074）从巴顿的创业史看巴顿

新书首发丨《大数据浪潮之巅》

你好，我是徐飞。

今天要分享一个好消息，我的新书《大数据浪潮之巅》已经正式出版，并在极客时间商城独家首发。戳此查看 >>>

为什么更新完专栏之后要出书呢？图书不同于专栏，专栏里我有 160 篇文章，解读了很多不同公司的案例，而这本书中我聚焦对大数据的宏观发展进行了讲述。

本书描绘了大数据从无到有，从起步到兴盛，从兴盛到不断迭代的波澜壮阔的整个发展史，在这个过程中，我介绍了大公司和创业公司在大数据发展浪潮中跌宕起伏的，众多广为流传和不为人知的故事。据我所知，这是全球唯一一本全面系统讲述大数据发展史的书，你可以到图书详情页查看目录进行了解。戳此查看 >>>

在讲述大数据发展浪潮的同时，我也在技术之上，从宏观、大环境的层面来分析大公司和创业公司的大数据技术与商业融合创新的历程。

本书既讲述了谷歌“三驾马车”的问世，也讲述了 Hadoop 生态圈的建立，更讲到 Spark 取代 Hadoop 原来的 MapReduce 框架的地位，还描述了 Flink 是如何异军突起的。书中既包括耳熟能详的 Hadoop 发行商们，也包括神秘的大数据公司 Palantir，更讲述了国产新数据库 TiDB 的创业故事。

《大数据浪潮之巅》这本书的目的是通过讲述大数据波澜壮阔的发展史，用这些技术与商业融合的案例，来引发读者的深度思考。可以说这是一本大数据技术的发展史，也是一本商业与技术结合的指导手册。

为了回馈订阅专栏的老朋友，在《大数据浪潮之巅》图书首发优惠的基础上，我还特意为订阅了《技术与商业案例解读》专栏的用户申请了专属优惠码。

在极客商城待付款订单中点击“使用优惠”，输入优惠码“dashuju”，结算时就可以再减 5 元。购买地址 >>>

希望你可以通过本书所讲的大数据发展史，更好地理解新技术商业时代的制胜之道。

结束语 | 积跬步，而终至千里

时光飞逝，不知不觉一年就过去了。

回顾这一年，160 篇的原创文章，40 多万字的输出，自己都觉得有些难以置信。这一年的写作很是艰难辛苦。至今我还记得自己下班回家就不停加班看材料写东西到深夜，周末和节假日一天工作十多个小时的过往。曾经有段时间因为打字多了手腕疼得厉害，我还专门找到了可以语音输入的讯飞输入法。

但是一切都是值得的，感谢极客时间这个平台给了我这个机会，更要感谢每一个订阅了专栏的“你”，虽然从未谋面，但正是因为你，让我更感这段经历弥足珍贵。

在这个专栏里，我用最大的篇幅写了诸多企业的发展历程，既有如今的商业大鳄，也有曾经辉煌的明日黄花，我还从大数据一路写到办公软件再写到企业应用领域，并从游戏写到了新硬件领域，不一而足。回头来看，这恰似互联网领域横跨数十年的一幅企业画卷。而我在专栏内写作的几大系列文章，相信会让你对一个个行业内企业在技术与商业发展上的逻辑有更深刻的思考。

我还专门介绍了很多企业家和投资者的故事，带你看他们的抉择与人生经验。同时，我还专门介绍了一些我个人分析企业和人的一些方法论，希望授人以渔，丰富你看企业和看人的途径与方式。

陪君一年，终有一别。希望我的专栏故事，让每一个“你”都有一份不同的收获。