变化是世界的常态。 我们身处的时代每天都在发生深刻的变化，尤其是在科技互联网快速发展的今天，世界的变革和迭代有时候让人猝不及防。

　　吴军博士在代表作《浪潮之巅》的序言中写道：“面对未来，适应比预测更重要。”我们所能，也是我们应该做的，是了解世界变化的规律，培养正确做事的方法，适应未来的挑战和变化。

　　今天，小悠就和大家分享吴军博士在得到专栏《谷歌方法论》以及《浪潮之巅》中的观点，来告诉你，作为普通人如何应对这个不断变化的世界。

　　希望能给你带来启发。

　　我们身处一个怎样的世界？

　　一、深刻了解这个世界

　　01

　　世界超乎寻常的“大”

　　首先，未来世界很大。

　　我曾经提到过“葛立恒数”，它大大地超出了任何人的想象，但是它又不是无穷大，而是一个实实在在具体的数字。我们人类通常能够想象出的大数字，就是那些呈现出指数增长的数字，比如围棋棋盘上的变化数量，这已经比我们通常所接触到的世界大很多了。

　　生活在一个小世界里的人，想认清一个大世界是很难的一件事。

　　我在读《庄子》时，读到“井蛙不可以语于海者，拘于虚也；夏虫不可以语于冰者，笃于时也；曲士不可以语于道者，束于教也”时，不禁感慨：

　　我们生活的世界限制了我们的认识。

　　我们很容易接受牛顿力学的三定律，因为它所描述的世界和我们能感知到的是一致的。但是，我们难以想象相对论，因为我们见到的物体运动速度相比光速慢太多了。

　　人要想在未来的世界里立于不败之地，就需要让自己的认识超越感官，最好的办法就是借助于工具。这个工具既包括方法论上的工具，也包括具体的工具。

　　爱因斯坦想出相对论，就是借助了“洛伦兹变换”这个工具。

　　在未来时代，具体的工具，是以计算机为核心的各种IT产品和服务，我们需要熟练掌握它们。

　　02

　　变与不变的关系

　　这个世界变化快，是我们的共识。

　　美国财富500强的那些巨无霸企业，平均年龄只有40岁出头，和美国社会的自然人的平均年龄38岁差不多，远小于人80岁的平均寿命。这并非因为那些企业经营得不好，而是说明产业变化太快。

　　通常对于快速变化的世界有两种应对的做法:

　　1

　　你变得比它还要快。

　　癌症之所以难治愈是因为癌细胞会变化。但如果有一个专门的团队为一个癌症患者开发新药，而且开发的速度超过癌细胞变化的速度，那么他的病就不可怕。我们开发实时的大数据处理工具，采用IoT跟踪监控各种场合，其实就是为了对变化作出快速的反应。

　　我们的时代需要变色龙，而不是恐龙，如果你是创业者，你更需要不断地去适应变化的世界。

　　2

　　寻找一些不变的东西，或者变化慢的东西，影响深远的因素，把握好它们，以不变应万变。

　　我在《浪潮之巅》一书中讲过IBM的商业模式：它的核心是服务，技术对它来讲只是手段，是表象，服务是根本。不论人类如何进步，总是需要服务的，因此它做好各种服务，就永远有生意做。

　　MIT媒体实验室主任伊藤先生讲了这样一个观点——指南针优于地图：

　　在能够预测的年代，我们看到地图就能找到路径，但这里面有一个前提条件，那就是从过去到今天变化不大。如果一个城市的道路每天都在改变，地图就失去了意义。

　　但是在未来，很难画出一份准确而具有时效性的地图，因此靠过去的老地图找方向就不可能了。在这种情况下，学会使用指南针找准方向，要比按图索骥有意义得多。使用指南针的技能，就属于不变的范畴。

　　关于这一点，我们从中学起其实就有所体会。

　　老师给一个公式，就能按照公式解一大批数学题，但是如果考卷上大量的题不符合那个公式，再套用公式的人就傻眼了。而掌握了基本数学原理，有能力推导新公式的人，就能立于不败之地。

　　后一种能力，就是伊藤所说的使用指南针。

　　二、关于边界

　　如今，很多媒体都把人工智能吹成是无所不能的，但实际上，人工智能不是万能的。

　　不仅人工智能不是万能的，计算机也不是万能的。因为它被三条线给限死了，这三条线分别是：图灵的可计算性理论，冯·诺依曼的计算机系统结构，半导体的物理极限。

　　计算机科学家和工程师们所做的工作，无非是在边界中把事情做好。

　　世界上有很多边界并非是人划定的，而是自然的规律，是跃不过去的，就如同快不过光速，冷不过绝对零度一样。试图超越边界的做法，都属于妄念。

　　当我们将注意力集中在边界之内，我们才能够最大限度地将事情做好。

　　三、关于量级的概念

　　在计算机科学中，有很多经典算法，它们的一个共同特点是，通常可以将计算的效率提高一个量级。当两种方法有量级之差时，它们的计算时间或者所占用的资源，会有亿万倍的差距。

　　因此，好的方法和差的方法在工程上是有天壤之别的。

　　由于我们所面对的世界太大，比如下围棋的时候，我们必须找到有量级的改进，才能让过去看来不可解决的问题得到解决。

　　通过量级这个概念，我们在体会好方法和差方法差异的同时，也能体会出也能体会出今天顶级的专业人士能够比平庸的从业者贡献大很多，收入高很多的原因。

　　解决规模巨大的问题，除了要找到在量级上更有效的方法，还需要在工程上平衡好粗调和精调的关系。

　　粗调的目的是为了快速找到方向，精调的目的是为了在大致方向确定后，准确找到答案。没有粗调，我们在一个巨大的世界里找到目标就太费时，成本太高；没有精调，我们只能大致定位目标，无法精确找到。

　　四、局部与整体的关系

　　在上个世纪40年代计算机出现之前，世界属于机械的时代，那个时代的一个重要规律就是整体等于部分的和，要了解整体，只要彻底分析各个部分就可以。

　　但是，世界上有很多复杂的系统，比如生物体，部分的功能凑到一起不等于整体的功能，于是就在计算机出现的同时，出现了系统论。人类认识到提高整体性能，远不是简单提高每一个局部的性能就可以达到的。

　　在信息时代，聪明的IT从业者懂得要提高整体性能的道理。今天的苹果手机就是一个很好的例子。它的每一个部分拆下来并不比竞争对手的好，但是它的整体性能却很突出。

　　当然，提高整体性能也不可能所有的部分同时改变，也需要一部分一部分渐进地改变。

　　在有限的资源和时间条件下，如何决定先改变什么，暂时保留什么，则也有规律可循，这就是“阿姆达尔定律”。简单地讲，就是先解决影响大的，位于关键路径上的瓶颈问题。

　　我们该如何应对这个世界？

　　一、善用摩尔定律

　　在考虑怎么办之前，我们需要先了解信息时代的规律，理解这个时代各种现象的成因。

　　说到信息时代的规律性，大家最熟悉的莫过于“摩尔定律”了。

　　摩尔定律对于大家的好处很容易理解：每过一段时间，我们就能用到更便宜、更好的产品。这也许是人们最开心的事情，因为在此之前大家总是抱怨东西涨价。

　　但是从另一个角度讲，厂家就悲催了，因为如果它生产和制造同样的东西，18个月后收入就降了一半。这种从反面看摩尔定律的表述方式是Google前CEO施密特博士提出来的，因此也就叫反摩尔定律。

　　反摩尔定律让IT行业变成了青春饭，因为大部分从业者只有两个结局——要么你的进步速度比摩尔定律更快，这样你会很累，很难干到老。要么干几年后赶不上同行的进度，不得不离开。不论是哪一种，都是青春饭。

　　那么该怎么破局呢？ 简单讲，就是能力的增长要快过年纪的增长。在IT行业中，对于制作硬件的公司，摩尔定律的负面效果更明显，因为它让利润率变得越来越薄，直到企业关门。

　　施密特到Google之前是著名的计算机工作站和服务器公司太阳微系统公司的CTO，看到太阳公司的业绩一年不如一年，感叹人再有办法也拗不过规律，才讲出了反摩尔定律。

　　但是对个人来讲，从事硬件的个人反而不容易被淘汰，因为经验在这个行业里很重要。相比之下，单纯从事软件工作的人，很容易被淘汰。

　　也有人利用摩尔定律，让自己的利润不断增加，小米公司就是一个很好的例子。

　　小米从一开始推出手机时，就让手机的绝对价格便宜得不可思议，因为把那些元器件的价钱加起来就发现它毫无利润可言。但是小米居然生存了下来，而且毛利率还不算太低。它是怎么做到的呢？

　　有人说是靠卖配件，其实配件的利润虽然厚，但是因为种类太多太杂，难以形成手机那样的规模效应。如果手机本身赔很多钱，后来的增值服务和配件再挣钱也不补上手机的窟窿。

　　小米低价格销售的秘诀其实在于反向使用了摩尔定律。它推出手机时采用预订的策略，你看到的价格是今天的价格，你对比手机的配置也是按照今天市场上的手机去对比的。但是它交货常常是半年之后，这中间有时间差，半年后由于摩尔定律的作用，那时元器件的价格其实已经不是你今天看到的了。

　　因此，你觉得你赚了，是以今天的性价比衡量的，而你半年后拿到同样性价比的东西，其实那时再仔细算算，性价比就没有那么诱人了。

　　对于一个时代不可改变的规律，有的人看到的是困难，有的人看到的是机会，规律还是那个规律，怎样使用就是每一个人自己的事情了。

　　二、安迪－比尔定律

　　今天，我们每一两年就要换一部手机，其实不完全是为了赶时髦，而是因为用了一两年后手机就慢得用不了了。但是固定电话就没有这个问题，冰箱、汽车也没有这个问题。为什么单单手机（和之前的电脑）有这个问题呢？

　　原因很简单，因为不断更新的软件越来越慢，“吃掉"了你的手机提升的硬件性能。这在IT产业中，被称为安迪－比尔定律。

　　安迪是英特尔公司原CEO安迪·格鲁夫，比尔就是大家熟知的微软公司创始人比尔·盖茨。安迪－比尔定律原来的表述是“安迪所给你的，比尔将它们拿走”。也就是说，英特尔等公司按照摩尔定律提升的硬件性能，都被以微软为代表的软件公司消耗掉了，使得你不得不去买新的硬件。

　　从2007年iPhone第一代诞生至今，iPhone已经有了10代，今天iPhone X系列（包括XS等）的速度大约是当年iPhone的100倍，正好平均18个月翻一番。但是，你使用各种App，感觉速度还是和以前差不多。而且，过去一个App就占用几百K空间，今天它们动不动就要几十兆字节。

　　如果你还保留着最早的iPhone，你会发现今天的什么软件它都运行不了。这种现象，不是今天才有，在PC时代就是如此。乍一看像是微软等公司在和大家作对。实际上，只有通过这种方式才能维系整个IT产业的不断扩大。这是安迪－比尔定律带来的第一个结果。

　　安迪－比尔定律的第二个结果就是创造出一个紧耦合的IT生态系统。首先，软件开发商（比如Google、腾讯、美图秀秀）吃掉硬件提升带来的全部好处，迫使用户更新硬件，让当年惠普、戴尔、联想等PC公司受益，以及华为、小米、三星等手机公司获益。

　　这些PC整机厂商和手机公司再向英特尔、高通、三星、东芝这样的半导体公司订购新的芯片，同时向LG、三星、京东方等外设厂商购买新的外设。在这中间，各家的利润先后得到相应的提升，股票也随之增长。

　　如果新的软件不断被开发出来，不仅软件开发公司的业绩会有直接的提升，而且会刺激大家购买新的硬件的欲望，进而推动元器件设备厂商生产新的元器件。这样，整个IT行业的生态系统就形成了。

　　在这个生态系统中有一个例外，就是苹果公司，因为它的软硬件是自己一起做。这样的好处是当它的产品比较受欢迎时，它的利润率很高。但是当它遇到问题时，整个行业没有什么企业愿意帮助它，因为它不是产业链中必不可少的一环。

　　安迪－比尔定律的第三个结果就是软件企业在IT行业中的重要性越来越高，硬件企业相对下降。在PC的时代，软件企业利润率高，但是硬件企业产值高，如果你从公司的市值来看，彼此不相上下。

　　今天，软件企业无论是产值还是利润都远高于硬件企业。很多人总是要计算iPhone手机元器件的成本，来证明它是一家暴利企业。实际上只有过去的硬件企业才用元器件成本计算毛利率，苹果根本没有把自己定位成硬件厂商，而更多地是把自己定位成软件企业。

　　在过去的十多年里，你经常会看到软件企业并购硬件企业的案例，比如Google收购摩托罗拉，微软收购诺基亚的手机部门。更早以前，软件公司是不做这样的收购的，因为硬件公司很高的产值，很低的利润会让软件公司的报表非常难看。今天，由于软件公司的营业额很高，因此不担心硬件公司的低利润会影响到它整体的利润率。

　　从整个行业来看，越往后软件越重要。因此，你如果是IT的从业人员，一定要记住这一条。如果你是其它行业的从业者，要注意未来无形资产比有形资产更重要。

　　三、李嘉图定律

　　李嘉图定律，又被称为“租金定律”，讲的是下面这样一回事。

　　土地租金是土地使用者所支付的价格，它是由垄断性（稀缺性）来决定的，而不是取决于地主在上面做的投资和改良的成本。它的价格受限于租用者（农民）能够承担的价格。

　　李嘉图的租金定律只限于对自然要素（土地、水等）的讨论，主要是指地租理论。

　　在李嘉图看来，空气、水以及各种无限量的天赐物的使用不需要代价，这一点和需要付出劳动才能获得的商品不同。自然物如果供应量是无限的，就是免费的了。因此，照说土地是没有地租可收的。

　　但是，土地有好的和不好的之分，由于大家都想要好的土地，因此就会有人愿意对此付出溢价（Premium）以获得那些土地的使用权，即支付地租。越是好的土地（无论是地理位置好，还是产量高），就越稀少，租金就越贵。然后，从租金最高的土地，到免费的、贫瘠的荒地，就形成了一级级价格的落差。

　　那么最高的租金和落差是如何确定的？李嘉图的租金定律给出了两种决定因素，即不同土地收入的差额，以及和其他投资资本回报的对比。

　　1

　　不同土地收入的差额

　　对于第一个因素很好理解，如果最好的土地相比第二等的土地，付出同样的劳动，农民能多收入20%，那么农民就愿意多支付20%（或者稍微少一点，比如15%）的租金。如果第三等的土地比第二等的土地少收入20%，那么农民只愿意支付第二等土地的80%，以此类推。

　　2

　　不同土地收入的差额和其他投资资本回报的对比

　　第二个因素的影响就不那么直接了。

　　我举这样一个例子你就明白了。比如在北京最贵的东二环地段投资买一栋房子出租，如果租金回报加上未来10年本金的平均回报是8%，而资本市场的回报只有5%，你就愿意投资。如果反过来，你就不愿意投资。当你不愿意投资时，房价就下跌，一直跌到你认为投资更有利可图为止。那么地价和租价就这样由资本市场决定了。

　　虽然李嘉图特别指出，他的理论只适用于土地这些稀缺的自然物，但是李嘉图定律很快被延伸到其他带有稀缺性质的经济要素中，而且有被无限制延伸的趋势。

　　李嘉图定律所描绘的优质资源产生巨大溢价的现象会越来越明显，它们和普通资源的价差会越来越大。因此，在未来世界的行动指南应该是这样的——尽可能获取最优质的资源，同时让自己成为最优质的资源。

　　信息时代的这些规律，都不是人为设定的，因此也不是人能够改变的，与其试图逃避它们，不如了解它们，并把它们写入我们的行动指南，想想如何利用它们。

　　更多关于信息时代发展规律的基本常识，尽在吴军博士的《浪潮之巅》一书中。

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