獨角獸原形畢露
“DAU超1億”、“準備IPO”、“正在大規模擴張”……看了這些報道，你興沖沖往某獨角獸公司投簡歷，卻在入職不久就收到裁員通知。
“XX行業第一股”、“公司單KOL單日營收破億”……你興奮了，重倉這支股票，卻賠得銅板不剩。
決定一個人命運的，是他一生中大大小小無數個選擇。但面對龐雜的海量訊息，我們很容易錯判方向。通往正確的選擇，道路就一條： 加深對商業本質和規律的瞭解，用科學的思維方式武裝大腦 。
一時抓不出頭緒？別擔心，有人能幫你——眾聲喧譁與泡沫浮騰之中，他們一直在“抓要害”、“唱反調”。
今天，虎嗅要推的，就是這樣“唱反調”的兩本新書。一本是 《破綻：風口上的獨角獸》 ，一本是 《暗知識：機器認知如何顛覆商業和社會》 。
這兩本書關注領域不同，但有相似的核心論述點： 原來有些炒得火熱的公司背後並沒有足以撐起它們如此高估值的商業模式，其實做不長久；原來有些炫目的技術很難在產業中落地，撐不起一整個行業的買賣 。
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我們先來看第一本。
獨角獸身上的bug
2014年底，小米估值達到450億美元，成為全球最貴的未上市科技企業。
然而與此同時，也有人並不看好這家公司的未來。“我們始終沒有找到小米模式中能夠長期穩定支撐其估值的商業因素。相反，問題倒是不少。”
當時，時任長江商學院品牌研究中心主任的陳歆磊和高階研究員史穎波聯合撰寫了《小米的破綻和補丁》一文，從渠道、戰略等角度對小米提出了疑問，並投稿給國內某知名財經雜誌。然而編輯卻拒絕了這篇稿子，理由是文章的觀點過於偏頗，因為“小米的估值都是世界投行給的，他們都是聰明人”。他們又將稿子轉投另一家有國際媒體背景的網站。這次，文章雖然順利釋出，但讀者們的評論卻大多持相反意見。
到了2015年，隨著小米出貨量的降低和渠道問題的暴露，其估值非但頂到天花板甚至還有向下的壓力，這時，才有更多讀者開始重新審視那篇不受贊同的文章。
二位作者的預言應驗過不只一次。
今年3月，他們的新書問世，指出“網紅電商第一股”如涵控股存在經營邏輯層面的天然缺陷。一個月後，如涵登陸納斯達克，上市首日股價即破發，暴跌37%。
這本頗具預見性的新書，就是虎嗅今天推薦的 《破綻：風口上的獨角獸》 。
在審視商業發展、研究行業與公司的過程中，陳歆磊和史穎波越來越深刻地意識到，“指出破綻”是一件極為重要的事，可惜這樣做的人太少了。
2017年上半年，正是共享單車最火爆的時候。所有輿論都在讚美共享單車，而兩位作者卻認為，從商業模式上來說， 共享單車既不是新模式也不是新業態，更像重資產的傳統租車模式，和Uber、Airbnb等共享經濟有著根本的不同；從行業屬性來說，它不是網際網路公司，而是現有公共交通體系中有樁共享單車的升級版；從功能上說，它和計程車一樣，是一種公共服務品 。政府應該對共享單車加強監管，否則會造成巨大浪費並帶來廣泛的社會問題。
由於輿論環境都在鼓吹共享單車，他們猶豫再三才將《共享單車的破綻》一文釋出。後來的事實證明，該模式的確撐不起來。
陳歆磊和史穎波認為，身為學者，他們應該保持清醒。指出“破綻”，從大處可以幫公司或行業及時校正戰略，從小處可以為創業者和投資人敲警鐘。
《破綻：風口上的獨角獸》是由兩位作者過去的專欄文章結集而成的。書中涉及生態鏈、共享經濟、網紅經濟、社交媒體等多個領域，是他們多年研究心血的結晶。在虎嗅看來， 無論是創業者，還是對網際網路行業感興趣的讀者，都應該讀讀這本書，會學習到如何客觀分析某種商業模式，如何看出泡沫裡的命門與破綻 。
為AI狂熱解毒降溫
接下來介紹第二本書： 《暗知識：機器認知如何顛覆商業和社會》 。
這本書的作者，可謂是當下火熱的人工智慧領域裡少見的為AI唱反調的人。
他是怎麼唱反調的呢？舉一個例子。
2018年5月，一家名叫Roadstar.ai的深圳無人駕駛公司融到A輪1.28億美元，成為風光無兩的自動駕駛行業獨角獸。然而僅到今年3月，Roadstar就宣佈清盤。量子位撰文將這家公司的失敗歸因於內訌，而“不是自動駕駛本身的失敗”。
但這位作者不這麼看，“ 全世界有幾百家自動駕駛公司，今後2-3年會死90% ”。在他看來，自動駕駛公司最理想的商業模式是賣軟體，但這很困難，於是他們只好自己造汽車。造車需要雄厚的財力，一是難做，二是難做好，於是又有一部分公司被逼無奈，去做景區、校園運營……缺少健康正確的商業模式，是自動駕駛公司面臨的共同困境。
這位作者王維嘉並不是圈外人，他在矽谷做投資，看過中美兩地幾十家自動駕駛公司，一家沒投。儘管Roadstar的創始人在公司還沒成立的時候就找到過他，雙方吃了四小時飯，他也知道對面坐著的年輕創始人是有斯坦福、清華背景，在百度自動駕駛部門和特斯拉做過事的優秀從業者……
他也還是沒投。因為他確實想明白了，自動駕駛這門生意不好做。
“神經網路的本質是提取相關性。……而我們人學開車，最多開幾百公里就學會了。因為我們能理解駕駛中的每個場景，也很容易推理判斷。但神經網路只會把每一個場景當成一幅影象，傻乎乎提取相關性，不懂因果關係，根本不會理解場景。所以神經網路本質上不適合用來做自動駕駛。”
王維嘉之所以對很多“忽悠”敢於說No，恰恰是因為他在技術與投資圈裡都呆了太久。在斯坦福大學讀書時， 他的導師正是人工智慧鼻祖之一——美國國家工程院院士伯納德·威德羅教授 。
學者金觀濤為王維嘉這本新書作序時，將它喻為 針對人工智慧狂熱和焦慮的“清醒劑”、“解毒藥” 。說它是清醒劑，是因為該書簡潔明瞭地勾勒出人工智慧的科學原理和技術落地的輪廓，對非專業人士很友好，能幫大多數人祛魅，“正好可以為當前人工智慧領域中泛起的非理性狂熱降溫”。
說它是“解毒藥”，是說它能解“自負的毒”——這是哈耶克筆下提及過的“理性的自負”，即人類對理性和科學表現出的不恰當的自負。一旦它佔了上風，人們就會忽視“只可意會”的知識，作出錯誤的決策。隨著大資料的應用，這種自負出現在人工智慧領域，成為一種思想之毒。
王維嘉在這本書裡引入“暗知識”的概念，說明AI通過積累大量資料，可以找到隱藏在海量資料中的相關性，或者萬事萬物之間的隱蔽關係，從而掌握人類不可感知亦不可表達的知識，這種知識，是人類理性無法理解的，因此人類決不能用“理性的自負”對待人工智慧。
AI能做哪些事，不能做哪些？——這是作者在書中重點解釋的問題。“暗知識”可能改變許多產業；而有些工作是人們以為AI擅長做，實際卻並非如此的——比如上面提過的自動駕駛。
此外，作者依照理論框架，為讀者仔細地梳理了各行各業可能面臨的挑戰或洗牌，想提前幫你看看有AI的工作和生活會變成什麼樣。
《破綻》與《暗知識》堪稱一套角度不同、互為補充的組合鏡，既照應現實，又具有前瞻性，能把商業這件事從裡到外照得清清楚楚。如果你不想再被眼花繚亂的營銷、新概念衝昏頭腦，如果你想把握技術、行業的真相與未來，現在就 點選下圖或閱讀原文 下單，從“破綻”與“暗處”中，去看真正的未來吧。
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