硅谷 – 庄闲棋牌官网官方版 -199IT //www.otias-ub.com 发现数据的价值-199IT Wed, 16 Mar 2022 08:33:11 +0000 zh-CN hourly 1 https://wordpress.org/?v=5.4.2 美国发展高科技的机制与启示:以硅谷和半导体为例 //www.otias-ub.com/archives/1404190.html Wed, 16 Mar 2022 08:33:11 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1404190

导读

大国竞争的关键是科技实力竞争,科技竞争的背后则是以教育体制、产学研模式、创新环境、市场活力为核心的科技软实力竞争。本文旨在分析美国科技体制,总结硅谷产学研用模式,以及产业政策在高科技产业发展过程中的作用,从而得出创新发展的经验启示。

科技是第一生产力,科技体制决定科技发展。美国作为老牌科技强国,在世界科技产业链中占有重要地位。美国科技类上市公司市值规模领先,2021 年末,全球市值前 10 名的公司中有 7 家是美国科技类公司,分别为苹果、微软、Google、亚马逊、特斯拉、Facebook、英伟达。全球 11 家市值千亿美元以上的半导体公司中有 9 家是美国公司,分别是英伟达、博通、英特尔、高通、德州仪器、超威半导体、应用材料、美光科技、拉姆研究。

根据对美国科技机制、政策以及硅谷和半导体产业的案例研究发现,美国发展高科技产业成功、长期领先全球的关键是三大要素:1)自由开放、鼓励创新、包容失败、多元化的创新创业文化,2)政府、大学、企业等紧密合作、相互促进、面向市场竞争的产学研用一体化生态体系,3)政府在鼓励创新、知识产权保护、立法、税收、移民、采购、支持基础研发甚至打压国际竞争对手等方面相对完善有效的顶层科技体制。

科技体制方面,行政与立法部门共同承担科技政策制定责任,联邦多部门以各自使命为导向进行分散的项目资助。

产学研用生态方面,政府支持,学校、企业密切合作,培养鼓励创业创新、科研项目转化,形成对内对外的技术转化服务体系和产学研一体化生态科技体系。斯坦福大学和硅谷地区是产学研生态建设的典范,成为美国乃至世界的科技创新中心。根据《2021 硅谷指数》报告,硅谷人口 310 万,人均年收入 15.2 万美元,专利数占美国整体的 13.1%,风险投资额占美国整体的 21.3%斯坦福与硅谷的崛起并非简单依靠打造产业园区、孵化器或者设立技术转让办公室,而是以一流大学、一流科研人员与初创企业为核心主体,以自由开放、鼓励创新、包容失败的文化为基础,构建了一套各主体紧密合作、相互促进的产学研用生态系统。

美国在科技发展上总体以市场竞争、产学研用一体化见长,但是美国政府在发展高科技产业时也采取了政府采购、资金支持甚至打压国际竞争对手等多种产业支持和保护政策,实际情况可能跟很多人的印象以及美国对外宣传有所不同。在半导体产业发展之初,美国进行大量政府采购和税收优惠,对技术发展和商业化落地影响重大。日美贸易战期间,美国以关税、外交等多种手段打压遏制日本半导体产业,重获技术和市场优势。当下,美国政府仍通过大规模战略部署、资金支持等手段对本土产业进行保护。一是相继发布《半导体十年计划》、《创新与竞争法案》、《芯片法案》等产业规划方案,通过紧急拨款、税收优惠等方式增加半导体及相关设备研发生产。二是面对中国高科技产业崛起,美国采取和当年日美贸易战类似的特殊外交、贸易手段,包括加速出口管制实体清单,以遏制他国相关产业发展。三是经历疫情、供应紧张和全球缺芯困境后,美国政府更注重产业链完整安全,本土产能建设是下阶段发展重点之一。

从美国科技产业发展的历程来看,科学的体制设计,政府产业政策的有力支持,产学研用生态的建设,大学、企业多元化协作的伙伴关系,构筑集聚优秀人才的科研创新高地,对创新发展、强化国家战略科技力量有重要意义。

正文

1美国科技体制

美国之所以不断孕育前沿发明和创新公司,科技体制发挥了重要作用。早在美国立国之初,对科技与创新的鼓励就融入了美利坚的基因。1787 年《美国宪法》规定:通过保障作者和发明者对他们的作品和发现在一定时间内的专有权利,来促进科学和有用艺术的进步。

1945 年,时任国家科学研究与开发办公室主任的万尼瓦尔 · 布什向杜鲁门总统提交了著名报告《科学——没有止境的前沿》,系统阐述了科学的重要性和科技管理的理念,并总结出三条历史经验:

1)基础研究是为实现国家特定目标而进行应用研究和发展研究的基础,最适宜开展基础研究的是大学体制;

2)政府可以通过与工业界和大学签订研究合同和提供资助的制度来支持科技;

3)政府吸收科学家作为顾问和在政府中设置科学咨询机构,有助于总统和政府作出更准确有效的科技决策。在布什报告的基础上,承担政府对基础研究资助职责的美国国家科学基金会(NSF)得以建立,美国现代科技体制开始逐渐形成。

经过近 80 年的迭代与完善,美国已经形成一套与政治经济体制相匹配的多元分散的科技体系。站在联邦角度,多元分散最直接的体现在于科学政策制定的责任由行政部门和立法部门共同承担。其中政府负责制定科技预算、推进相关政策、协调科技工作;国会负责审批科技预算、人员机构的任命与设置,监管和评估相关的联邦部门和机构工作,并通过立法决定各项科技政策的框架。

行政层面,形成了决策执行研究三层架构,各层级主体众多但分工明确。美国总统享有国家科技活动的最高决策权和领导权,总统行政办公室下设白宫科学技术政策办公室(OSTP)、国家科学技术委员会(NSTC)、总统科学技术顾问委员会(PCAST)和管理与预算办公室(OMB)。其中 OSTP 主要为总统制定科技政策、分配研究经费提出分析建议,对科技政策形成与发展具有重要影响;NSTC 主要负责协调各政府机构间的科学政策,并由总统亲任委员会主席;PCAST 是总统最高级别的科学顾问团,主要提供政策咨询,其成员大多是政府外的顶尖科学家、工程师和学者,具有一定的独立性;OMB 主要负责管理总统向国会汇报预算的准备工作以及后续的协商,在确定科学项目的优先性方面有着最重要的影响力。

执行层面,不同于大部分国家通过一个中央政府部门或科技部集中支持科学,多元化的科学资助体系是美国科技体制最大的特点。众多联邦部门和独立机构共同承担资助科学研究、指导科技政策的责任,其中与科技关系最密切的联邦部门包括国防部、卫生与公共福利部、NASA、能源部、国家科学基金会和农业部六大部门。不同联邦部门与独立机构对应不同的使命,例如 NASA 主要支持空间探索、国防部研究增强国家安全、卫生基金会则支持更广泛的基础研究。但在某些交叉学科与前沿科研领域的资助上,多元化的体系会带来重复工作,某些项目可能面临多头管理。美国的立法者认为,不同机构出于不同的使命,看待科学问题的视角也会略有不同,这样把资助研究作为实现更广泛使命的一个要素,这种资助体系更有生命力,往往会产生意想不到的溢出效应。因此这套多元化的科学资助体系得以沿袭至今。

研究层面,联邦研究机构、大学、企业和非盈利科研机构四类主体形成了有效的分工协作。联邦研究机构由政府直接管理或采取合同方式管理,主要从事重要技术的应用研究与部分基础研究,如隶属于能源部的橡树岭国家实验室,曾对负责原子弹研制的曼哈顿计划做出了重要贡献;大学以基础研究为主,美国拥有世界上数量最多、水平最高的研究型大学,同时给予研究人员极大的自由度,包括鼓励科研人员创业、促进科研成果转化;企业侧重于试验发展,大多以工业研究实验室为载体开发新技术与新产品,最知名的如美国贝尔实验室,发明了晶体管并开创了信息时代;其他非盈利机构主要包括地方政府或私人研究机构,主要从事基础研究与政策研究,对前三类主体形成补充。

法律层面,国会最重要的职能在于监督和立法。监督方面,国会有两类重要的职能机构,一类是国会的百科全书,包括国会研究服务部(CRS)负责为国会提供广泛的政策和议题分析,以及一些专门委员会如众议院下设的科学、空间和技术委员会;另一类是国会的侦探机构,如审计总署(GAO),负责调查和评估现有的政府政策及计划项目、确保经费被高效正确地使用。立法方面,美国非常注重科技成果的转化与对创新创业的鼓励支持,国会通过立法对从事科研工作的中小企业进行税收优惠、界定研究成果与发明专利的归属权,例如 1980 年制定的《专利与商标法修正案》(又称《拜赫杜尔法案》),为联邦所资助的研究而产生的商业化创新提供了一个统一的框架,允许大学和其他非盈利组织获得这些发明的专利,并可以与公司合作、将他们推向市场。这个法案被普遍认为提高了美国大学与工业界之间的技术转移水平。

2美国的产学研用生态:斯坦福大学和硅谷的经典案例

斯坦福大学于 1891 年由时任加州州长利兰 · 斯坦福捐献 2000 万美元及近 5 万亩的农场土地正式建立。建校之初,斯坦福默默无名,发展远不及哈佛大学及邻近的加州大学伯克利分校。1951 年,时任工程学院院长的特曼与校长斯特林商定,将学校的大量土地以极低的价格出租以创办工业园区,此举既为学校创造了一定的收入,又吸引了不少企业入驻、解决了学生的就业问题,成为斯坦福发展的转折点。

1938年,斯坦福大学毕业生休利特和帕卡德在恩师特曼教授的支持下创立了惠普公司,被广泛认为是硅谷起源的标志。1955 年,在特曼的邀请下,晶体管之父肖克利将半导体实验室建立在了硅谷,并于 1963 年到斯坦福任教。自此,硅、晶体管和集成电路在硅谷扎根,硅谷步入了高速发展时期。

硅谷是美国乃至世界的科技创新中心。20世纪 50 年代以来,硅谷已经孕育了惠普、英特尔、甲骨文、苹果、雅虎、谷歌、特斯拉等高科技企业。《2021 硅谷指数》报告指出:2020 年硅谷地区风险投资继续创纪录,总规模达 264 亿美元。美国四分之一的 “独角兽” 公司(市值在 10 亿美元以上)和三分之二的 “十角兽” 公司(市值在 100 亿美元以上)的总部位于硅谷。自 1990 年以来,硅谷在美国的专利注册份额占比持续增加,从占比 4% 上升到占比 13% 以上,2020 年硅谷注册的专利总数再创新高。硅谷总人口约 310 万,提供 155 万就业岗位,人均年收入达 15.2 万美元,较 2017 年相比硅谷人均收入继续增加 5 万美元,大幅高于美国人均水平。
斯坦福大学与硅谷取得巨大成功之后,世界上有许多大学都争相学习效仿,但成功者寥寥。根本原因在于斯坦福大学与硅谷的崛起并非简单依靠打造产业园区、孵化器或者设立技术转让办公室,而是以一流大学、一流科研人员与初创企业为核心主体,以自由开放、鼓励创新、包容失败的文化为基础,构建了一套各主体紧密合作、相互促进的产学研生态系统。下文对政府、大学与企业三大主体各自在硅谷生态中的作用进行分析。
2.1政府
美国政府在斯坦福和硅谷的发展初期起到了至关重要的作用。
一方面,联邦政府是大学基础研究的主要资助者。冷战时期,美国政府对军事技术方面的研究投入大大增加,斯坦福在特曼的带领下与联邦政府合作建立了 EDL(西尔维尼亚电子国防实验室)和 ESL(电磁系统实验室)等实验室,在无线电和晶体管技术方面的研究迅速发展。
另一方面,联邦政府是冷战时期硅谷许多初创企业的主要客户。二十世纪五十年代,晶体管仍然非常昂贵,一台电子计算器的价格相当于一辆汽车价格的 1/4。而政府出于国家安全需要大量采购晶体管、电子微波管等高科技产品,对价格也并不敏感,正是政府的支持使得这类初创企业能够持续地进行技术升级和降低成本。第一批入驻斯坦福工业园的惠普、洛克希德马丁,包括 Watkins Johnson、英特尔等均受益于此。
移民政策方面,美国政府的 H1B 赴美工作签证与移民签证机制吸引了大量国际人才流入。据《2021 硅谷指数》数据,硅谷外国出生的人口占比达到 39.1%,远远高于美国 14% 的平均水平,年外国移民人口流入 1.6 万人以上。
2.2大学
大学是硅谷生态系统中的核心之一。以斯坦福大学为例,大学的主要作用有三点:1)对外形成技术授权和合作机制;2)对内形成技术转化服务体系;3)打造一流的师资,培养一流的人才。
技术转化机制的核心部门为技术授权办公室(Office ofTechnology Licensing,OTL)。OTL 主要由具有科研或技术背景的项目经理组成,负责对技术转化的全生命周期进行管理,包括评估科研成果或发明是否可转化为专利、是否具有商业潜力、项目估值,并在此基础上为专利寻找合适的产业合作伙伴、协商最优条款等。技术授权的形式非常灵活,包括但不限于授权费、版税、股权等等,同时斯坦福大学规定,技术授权产生的收益由科研人员、所在学院、所在系分配。虽然技术授权收入占学校整体年度预算比例不大,但斯坦福认为此举可以增强学校与工业界的联系,并且可以彰显自身的基础科研实力,有利于争取更多的联邦科研经费支持。根据 OTL 披露的数据,2020 财年斯坦福大学新增 161 个技术授权项目和 25 个初创项目,从 847 项技术中获得了 1.14 亿美元的总特许权使用费收入。
此外,斯坦福也鼓励师生凭借研究成果创业,学校可以给予市场、资金、技术等方面的支持。2004 年谷歌上市后斯坦福大学作为早期投资人退出,仅这一项投资收益就达到 3.4 亿美元。
更关键的是,与传统产学研 “大学负责研究、企业负责商业化” 的线性模式不同,斯坦福大学与硅谷企业之间建立了类似于 “共生” 的相互依存关系。研究成果的商业化仅仅是其中的一部分,企业与大学之间还建立了合作研究、委托研究、人才合作培养、企业咨询、数据共享、设备租赁等多形式、多主体的协作机制,例如斯坦福大学的 BIO-X 项目就与强生、诺华等十余家生物制药巨头合作开展如访问学者助学金、资助合作研究、赠予基金等多种形式的研究计划。根据斯坦福披露的数据,2020 财年,通过工业合同办公室(Industrial Contracts Office,ICO),学校与企业签订了 1574 份协议,其中有 153 项资助研究协议、538 份材料转让协议。这些项目大大拓宽了斯坦福和企业之间的合作范围与内涵。
在师资队伍建设与人才培养方面,特曼教授有一个著名的理念——“steeplesof excellence”,即要让斯坦福成为一流的大学,必须要有一流的教授。由于美国的联邦资助采取同行评议制度,只有拥有一流的师资,才能获得更多的联邦资助。截止 2021 年,斯坦福共有 84 位校友、教授或研究人员获得诺贝尔奖,位列世界第七;29 位曾获得图灵奖,位列世界第一。现任教职中有 20 名诺贝尔奖获得者。斯坦福在化学、物理和电子工程方面的学科优势也吸引了大量理工科学生前来求学,斯坦福也已经累计为硅谷输送了数以万计的 “新鲜血液”。
2.3企业
企业是硅谷生态系统中的另一核心。除了上文提及的企业与大学之间多元化的合作机制,硅谷企业与科研人员也有着非常紧密的联系,不少企业创始人和高管与在校科研人员本身就是师生关系、同学或校友关系。这其中最著名的就是惠普公司的例子,特曼一开始利用军方的资源为惠普初期的发展解决了不少资金和订单方面的困难,并一直担任惠普的董事给予咨询。最终惠普成为美国最大的科技公司之一,特曼也成为公认的 “硅谷之父”。2001 年斯坦福 110 年校庆之际,惠普创始人休利特的基金会曾向斯坦福大学捐赠 4 亿美元用于基础教育与研究,创下当时美国大学接受单笔捐助金额的最高纪录。
除了私人关系,企业和大学的科研人员存在着广泛的互访、交流、合作和兼职,并且企业往往为大学科研人员带来以解决现实问题为导向的研究灵感。这其中的一个著名例子就是谷歌和经济学教授范里安的故事。范里安一开始在硅谷另一所知名大学 UC Berkeley 任职,他在休假期间到谷歌兼职并帮助谷歌设计了在线广告拍卖系统 AdWords,最后在大学退休后甚至成为了全职的谷歌首席经济学家。范里安认为这一职位能够让他通过接触大量的数据从而站在理论前沿,并有机会与大量优秀的业界人士交流,这一过程 “非常有趣”,而他设计的 AdWords 也为谷歌带来每年数百亿美元收入。
由于企业的集聚,企业与企业之间经济合作的开展难度和成本大大降低。合作主要分两方面,站在产业链角度,初创企业一般提供成熟企业的上游产品、技术或服务,因此初创企业一开始只需面向企业用户而非终端消费者,可以减少初期的营销成本与市场风险。SaaS(软件即服务)领域巨头 Salesforce 就是一个成功案例。站在股权角度,成熟企业可以通过并购初创公司不断扩充产品线、增强技术和专利储备。对初创企业来说,既可以借助巨头的销售和用户网络加快新产品的推广,对股东来说并购也意味着更多元和便捷的退出渠道。苹果、思科、惠普等巨头都是活跃的收购方。
站在系统的角度,企业是硅谷生态的重要闭环,只有企业不断发展壮大,才能最终创造就业、产生收入、贡献税收,而更高的收入水平、更多的产业集聚、更好的创业氛围进一步吸引优秀企业和一流人才流入,由此形成正向循环。据不完全统计,斯坦福的校友们创立了惠普、谷歌、雅虎、思科、英伟达、Twitter、LinkedIn、Netflix、Instagram 等硅谷巨头。正是这些企业的不断出现与成长为硅谷带来了源源不断的创新活力。根据《2021 硅谷指数》报告的数据,近十年来硅谷和旧金山地区的人均收入水平基本维持在美国整体水平的 2 倍左右。
但值得注意的是,收入不平衡、房价高增、贸易保护主义和疫情冲击就业等问题也对硅谷地区的人口活力产生一定负面影响。近几年硅谷人口净流入几乎停滞,2020 年硅谷人口增长速度创下互联网泡沫破裂后的新低。2015 年 7 月至 2020 年 7 月期间,硅谷地区流入外国移民 9 万人,但加州和美国其他地区居民流出近 12 万人,人口净流出约 3 万人。2020 年,硅谷地区出生率亦创历史新低。
收入分配方面,疫情加剧了硅谷地区收入不均衡情况。据《2021 硅谷指数》统计,新冠疫情对就业水平的影响因收入类别而异,硅谷的中、低收入员工收入降幅分别达 29% 和 31%,而高收入工作岗位的最大降幅仅为 13%。
房价方面,2016 年以来硅谷房价快速上行,中等房价购买能力群体比例缩减。根据 CoreLogic 的数据,2021 年湾区单户住宅中位价比 2020 年继续上涨 16% 以上。2020 年,200 万美元以上房屋销售占比上升到 16%,而 60 万至 100 万美元房屋销售占比下降到 26%,反映出具备中等房价购买能力的群体比例出现下降。
根据《2021 硅谷指数》,在过去十年中,硅谷的收入不平等增长速度是加州和美国的两倍。财富差距更加明显:前 16% 的家庭拥有 81% 的财富;与此同时,近五分之一的硅谷家庭没有储蓄,底层 53% 的人仅持有 2% 的可投资资产。
3  美国政府产业政策:以半导体为例
美国自身在发展高科技产业时采取了政府采购、资金支持等多种产业支持和保护政策。
一是在技术发展之初,美国政府既是技术发展的提出者,又是资金提供与产品采购者,进行大量政府采购和税收优惠,对技术发展和商业化落地影响重大。
二是在特殊时期会采取非常规贸易和外交手段对本土产业保护。日美贸易战期间,当美国政府认定半导体产业事关国家安全之后,不惜以关税、外交等多种手段打压遏制日本半导体产业。针对日本成立的 “超大规模集成电路” 研发联盟并快速取得半导体技术突破,美国的贸易代表一面指责日本的半导体产业政策不合理,另一面却对它赞叹不已,并游说美国政府也采取类似的政策措施。此后美国政府牵头成立 SEMATECH(半导体制造技术战略联盟),在国防部高级研究项目机构(DARPA)领导下,联合英特尔、德州仪器、IBM、摩托罗拉等在内的共 11 家公司共同研发,重新取得了对日本半导体产业的技术优势。
当下,半导体产业和技术进入相对成熟期后,美国政府仍继续通过大规模战略部署、资金支持等手段对本土产业进行支持和保护。2020 年以来,美国相关行业协会和政府相继发布《半导体十年计划》、《2021 年美国创新与竞争法案》、《美国芯片法案》等产业规划方案,通过紧急拨款、投资税收优惠等方式增加半导体及相关设备的研发和生产。而面对近年来中国高科技产业崛起,美国采取和当年类似的特殊外交、贸易手段,以图遏制中国高科技产业发展势头。包括加速 “出口管制实体清单”,禁止美国企业或采购美国设备的他国企业对中国企业出口等手段干预企业经营。当前,涉及军工、芯片等多个领域上百个实体被列入其实体清单。
三是实施多项政策贯穿产业发展全程,直接或间接的影响产业在融资、投资、税收、专利保护、科技研发等方面的进程。形式可分为减免所得税、企业低税率、额外费用减扣、亏损结转、所有权保护、打击恶性竞争等。早期出台的《经济复兴税收法》、《半导体芯片保护法》均是通过相关立法与优惠政策对产业发展进行扶持。
而经历疫情、供应紧张和全球 “缺芯” 困境后,美国政府更注重产业链完整性和安全性,本土半导体产能建设成为下阶段产业发展重点之一。《2021 年美国半导体现状报告》指出美国在半导体和微电子产品生产制造环节份额已从 1990 年的 37% 降至 12%。为维护产业链安全、推动产能建设,《美国芯片法案》对半导体制造业的投资提供 25% 的税收抵免,针对半导体产业的税收优惠措施再度加速出台。
3.1技术方向、资金支持与政府采购
技术发展初期,即 20 世纪 50 年代至 70 年代,美国政府既是技术发展的提出者,又是资金提供与产品采购者。一项新技术的发明存在资金与风险双高情况,私人企业无法承担,政府在有明确需求下的大力支持可以很好的缓和企业风险,为技术创新准备充分条件。
作为军方的技术支持,早期各大企业与实验室的研发多基于政府需求,因此,政府对技术发展方向影响重大。因战争产生的对电子信息技术 “高效、快速” 要求,催生了晶体管的诞生。但第一枚晶体管原材料锗的化学性能在高温条件下不稳定且产量有限,促使了硅材料的使用。其次,军方对元器件线路庞大复杂、故障率高提出了 “微型、轻便、高效” 要求,激发研发小型整合体,这也是 1959 年德州仪器实验室发明集成电路的直接动机。
政府的资金支持与大规模采购加快技术发展与产品商业化。研发经费分政府经费与民间经费,政府经费又分直接拨款与承包合同两种主要形式,而承包合同贡献率更强。据美国商务部数据统计,1958-1964 年期间,平均每年研发经费来自政府的比例约 85%(除 1956 年),1958 年政府直接拨款 400 万美金,承包合同费用则高达 990 万美金。集成电路发明后的六年内,政府对其资助达 3200 万美金,70% 来自空军。合作内容包括德州仪器 115 万美金的两年半的技术研发、德州仪器 210 万美金的 500 个集成电路生产能力、西屋公司的 430 万美金的电子产品生产等。在产品得到初步回报后,政府降低采购与资金力度,转接给个人与企业投资者,再借助市场效应扩大规模。
当下,半导体产业和技术进入相对成熟期后,美国政府仍继续通过大规模战略部署、资金支持等手段对本土产业进行保护。2020 年,美国半导体行业协会(SIA)和半导体研究公司(SRC)发布《半导体十年计划》,呼吁联邦政府投入研发资金以应对芯片技术的重大变革,推动人工智能、量子计算、先进无线通信等新兴技术发展。2021 年美国政府公布《美国创新与竞争法案》,其中包含 1 个针对芯片和 5G 领域的紧急拨款方案,将拨款约 1900 亿美元用于从总体上加强美国的技术能力,预计将在 2022 至 2026 财年拨款近 500 多亿美元专门用于增加半导体、微芯片和电信设备的研发和生产,其中包括未来 5 至 7 年规划在美国建成多个芯片制造厂等新产能规划。此外,2021 通过的《美国芯片法案》亦激励企业和政府部门进行半导体投资,对购买半导体制造设备企业税收抵免。成立国家半导体技术中心和国家先进封装制造工程基地,亦鼓励国防部和能源部扩大半导体投资。
3.2特殊时期的外交与贸易手段
到了半导体技术发展中期,日本以 DRAM 储存器为切入点,无论从产量、技术还是价格优势均反超美国,从 “后来者” 逆袭为世界霸主。对此,美国政府迅速做出了战略调整,包括最为著名的《美日半导体贸易协议》(The U.S-Japan Semiconductor Trade Agreements)与 SEMATECH 联盟(美国半导体科技与制造发展联盟)
双边协议签订背景是日本抢走部分高科技领域,引发美国对自身发展的担忧。美日双边协议取消日本贸易壁垒扩大市场、同时遏制对手发展。80 年代前全球销量最高的半导体公司被美国所垄断,包括国民半导体、德州仪器、摩托罗拉等,到 1986 年,全球前十名的公司中有 6 家来自日本,前三强更是易主为日本电气、日立、东芝。为此,联邦政府开始在 1985 年与日本进行谈判,以 “反倾销” 名义令日本政府调整产业政策,主要要求为:
1)至 1991 年底,非日本企业生产的半导体器件与芯片在日本销量必须占日本市场总销量的 20%(之前日本政府保护下为 10% 以下);
2)禁止日资在美投资并购;
3)建立价格监督机制,禁止第三国反倾销。依赖美军保护与国防需求,日本在 1986 年签订了协议。
由于当时众多美国企业为区别日本低价竞争,转向 ASIC(某种特殊目的的定制芯片)等高技术高附加值市场,双边协议带来的效益不算很大。协议过后,日本全球市场份额与 DRAM 市场份额变动不大,依旧处于美国之上。
对此美国于1989 年再次与日本签订贸易协议,条款扩大至专利保护与专利授权等,对此,日本不得不令本国企业开始采用美国框架与产品。数据显示,1996 年非日企业半导体产品在日本市场份额升至 30%,其中 75% 来自美国。
SEMATECH整合资源,提高信息、技术与人才交流。尽管美国对产业做出调整改变分工方式,转向 ASIC 定制市场形成 Fabless 运营模式,但基础技术、设备、材料的劣势不能忽视,对比日本 “价廉物美”,美国急需提高制造工艺降低成本,SEMATECH 为此发挥了巨大作用。
1987年,政府发挥主导效仿日本大规模集成电路技术合作联盟经验,联合英特尔、德州仪器、IBM、摩托罗拉等在内的共 11 家公司建立 SEMATECH,旨在增强美国国内半导体制造与原材料等基础供应能力。在国防部高级研究项目机构(DARPA)领导下,11 家企业除了互通有无,更是加强了与设备制造厂商之间的合作,包括:
1)委托开发设备;2)改进现有设备;3)制定下一阶段技术发展战略;4)加强信息交流。
其中最重要的是新设备开发,占总预算的 60%,项目集中在金属板印刷技术、蚀刻、软件及制造等。统一规划合理配置资源的同时,降低研究与实验的重复性,改善企业无主攻方向问题并大大提升制造能力与材料研发进程。因此,美国 1992 年重新夺回世界第一。
市场方面,美国国内对美产新设备采购意愿从 1984 年的 40% 提升到 1991 年的 70%,1992 年美国应用材料公司成为全球最大设备材料供应商,并保持至今;技术方面,日本终端芯片对比美国的相对成品率从 1985 年的 50% 下降到 1991 年的 9%,1993 年 SEMATECH 完成 0.35 微米的电路制造。
面对近年来中国高科技产业崛起,美国采取和当年打压日本类似的特殊外交、贸易手段,以图遏制中国高科技产业发展势头。贸易摩擦以来,美国加速列出 “出口管制实体清单”,采用禁止美国企业或采购美国设备的他国企业对中国企业出口等手段干预正常企业经营,以达到遏制他国半导体产业发展的目的。当前,涉及军工、芯片、科技、核电、安防、AI 人工智能、网络安全等多个领域的上百个实体被列入美国出口管制实体清单。
聚焦在半导体芯片领域,美国政府通过限制上下游采购、技术软件授权等措施打压他国半导体芯片产业发展。2019 年 5 月,美国将华为及其 68 家非美国关联企业列入其 “实体清单”,在没有美国政府批准条件下华为将无法向美国企业购买元器件。2020 年 8 月,实体清单再增加 38 家华为附属机构,进一步限制华为获取特定美国技术或软件,在美国境外设计和制造半导体。美国进一步打着贸易保护主义的旗号,剑指中国经济崛起和产业升级,尤其是对中国高科技领域的战略遏制和 “围猎”,对此我们要有清醒的认识。
3.3相关立法与优惠政策
注重法律保护的美国,在半导体方面实施了多项政策贯穿全程,直接或间接的影响半导体行业在融资、投资、税收、专利保护、科技研发等方面的进程。形式可分为减免所得税、企业低税率、额外费用减扣、亏损结转、所有权保护、打击恶性竞争等。
以《经济复兴税收法》为例,企业研发费用不作为资本支持而作为费用抵扣,如当年研发开支超过前 3 年平均值,超出部分给予 25% 税收减免,企业用于新技术改进的设备投资可以按照投资额 10% 进行所得税抵免。这一法案的实施,减免企业营业压力的同时增加企业创新研发动力与研发强度。
针对早期芯片行业版权混乱现象,美国出台专门也是当时世界第一部的《半导体芯片保护法》,进行注册后的集成电路权利人可以在 10 年内享有该作品的复制、发行等基础权利,也享有对恶性抄袭复制者的追诉权,即使没有注册,设计者也在 2 年内享有权利。但是《芯片法》不反对反向工程(通过现成产品进行设计复原),也一定程度的促进市场竞争。这部创新性的保护法案也影响了其他国家集成电路的专利保护,更是影响了世界知识产权组织(WIPO)修订《集成电路知识产权条约》与世界贸易组织(WTO)修订《与贸易有关的知识产权协议》。

在经历 2020 年疫情、供应紧张和全球产业链缺芯困境后,美国本土半导体产能建设成为下阶段产业发展重点之一,针对半导体产业的税收优惠措施再度加速出台。2021 财年国防授权法案 (NDAA) 中制定《美国芯片法案》中,政府和国会将为《芯片法案》授权的半导体制造、研究提供资金支持,并制定投资税收抵免优惠措施。根据《2021 年美国半导体现状报告》,美国在半导体和微电子产品生产制造环节份额已从 1990 年的 37% 降至 12%。此议案对半导体制造业的投资提供 25% 的税收抵免,以期增加美国本土芯片制造份额增长、缓解产业链困境和缺芯压力。

启示

从美国科技产业发展的历程来看,科学的体制设计,政府产业政策的有力支持,产学研用生态的建设,大学、企业多元化协作的伙伴关系,构筑集聚优秀人才的科研创新高地,对创新发展、强化国家战略科技力量有重要意义。

1)合理的产业扶持政策,可以促进卡脖子等核心技术领域攻关,加速扩展商业化应用落地。

产业政策在经济发展和产业结构升级过程中发挥着重要的作用。以国家主导的产业政策扮演着积极引导与调整产业结构的角色,能起到提升社会资源配置效率,加快产业、技术、人才向更优结构转变等重要作用,促进产业的升级与技术的进步。

美国 20 世纪 60 年代在半导体产业发展初期,政府采购集成电路的产品数量一度占到企业全部产量的 37%-44%,这对创新企业、中小企业带来巨大的帮助。在 80 年代后期半导体产业面临日本挑战时,美国由国防科学委员会和美国半导体协会共同牵头建立半导体制造技术科研联合体,由联邦政府提供联合体一半的经费,研究成果由政府和企业共享,最终夺回半导体企业世界第一的位置。当下,在半导体产业和技术进入相对成熟期后,美国政府仍发布《美国芯片法案》、《2021 年美国创新与竞争法案》,继续通过大规模战略部署、资金支持等手段对本土产业进行保护。

在产业发展初期,政府采购、资金支持等政策支持能为先进技术发展提供方向;在产业链相对成熟发展以后,成立产业组织、税收优惠等政策措施能进一步加速商用产能落地、保护本土产业链完整。组建研发联盟对卡脖子技术领域进行联合攻关,在关键技术领域加大对国产部件、系统软件采购比例,提供资金支持和相关的税收政策,对打造自主可控的科技产业生态具有重要意义。

2)市场导向的多层次、多元化的产学研用协作生态体系,对促进科研成果转化有正向积极作用。

从学校到企业,斯坦福大学技术授权办公室模式完善了对内对外的技术转化服务体系。对外形成技术授权和合作机制,对内形成技术转化服务体系并打造一流的师资,培养一流的人才。在大学与企业之间开展多层次的合作,一方面给予了大学教职人员在创业、兼职、咨询方面更大的自主权,另一方面给学生创造更好的学习、创业和交流环境,形成了良好的创新氛围。

我国《国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》提出,要坚持创新驱动发展,全面塑造发展新优势,其中提升企业技术创新能力要促进各类创新要素向企业集聚,形成以企业为主体、市场为导向、产学研用深度融合的技术创新体系

产学研用生态建设,一是可以促进创新要素市场化,促成科研技术成果有效转化。企业和大学的科研人员存在的广泛的互访、交流、合作,为大学科研人员带来以解决现实问题为导向的研究灵感。通过高校办企、技术外包转让、联合研究、共建实体等方式,可以有效促进科研成果和技术转化,从而提高从技术创新到应用创新的创新链整体效能。

二是可以促进企业聚集形成正向生态循环。促进各类创新要素向企业集聚,一方面创造就业、产生收入、贡献税收,另一方面高收入、产业集聚、创业氛围进一步吸引优秀企业和一流人才流入,形成正向循环,不断完善产学研用生态的激励机制、法律保障措施,从而更好的完善机构设置和各主体融合。

3)开放人才政策、构筑集聚优秀人才的科研创新高地,对促进本国科技发展,巩固国家战略科技力量有重要意义。

以半导体产业发展为例,美国安全与新兴技术研究中心(CSET2020 年报告声明,为了保持芯片领域安全和竞争力,美国需要利用其最大的优势之一:吸引、发展和留住世界上最优秀的科学和工程人才的能力。该报告提出,一是受益于硅谷、纽约科技谷等地区半导体人才集群,美国半导体产业创造了巨大的经济价值。二是来自外国的人才为美国半导体创新做出了重大贡献,美国大约 40% 的高技能半导体工人来自印度、中国等国家地区。三是美国大学是吸引外国半导体人才的主要途径。1990 年来,美国大学半导体研究生课程国际学生人数从 5 万人增加到 14 万人,而超过 80% 的半导体相关领域国际博士学生毕业后留美。四是注重与盟友和合作伙伴的合作,韩国、日本、荷兰和英国是美国以外重要的半导体公司所在地,CSET 认为加强与此类公司合作对于影响尖端半导体人才和技术的流动至关重要。

另一方面,半导体行业发展也为美国经济和劳动力就业市场产生积极影响。《美国半导体现状报告》指出,2020 年美国半导体行业总共提供 185 万就业岗位,其中包括 27.7 万名从事半导体研发、设计和制造直接雇佣人才;此外,每个半导体行业岗位都会拉动额外 5.7 个就业岗位。美国芯片设计、集成设备制造合计占全球半导体销售近 50% 的份额,2020 年美国半导体产业对 GDP 拉动为 2464 亿美元。

文:任泽平团队 @来源:泽平宏观

]]>
硅谷大数据【下】:硅谷四巨头如何玩转大数据 //www.otias-ub.com/archives/465444.html Sat, 23 Apr 2016 15:09:57 +0000 //www.otias-ub.com/?p=465444

硅谷大数据【上】:什么是 “改变世界” 的大数据公司

1461424158-7915-23114002oqwc

在硅谷观察之大数据篇的【上】篇中,我把硅谷地区大数据生长状况基本梳理了一个相对完整的形状出来。有朋友看了【下】的预告后在微博上给我留言说,听说下篇要介绍一些公司的大数据部门情况,问能不能点名加个 Google 尤其是 Google Maps,因为特别想知道这个世界上最大的搜索引擎以及每天必不可少的出行神器是怎么当一个挖掘机的。

于是,上周我又去了 Google 采访。本篇将一共呈现硅谷四大不同类型的公司如何玩转大数据,其中包括了著名 FLAG 中的三家(Apple 在大数据这块来说表现并不突出)。

本篇内容来自对 Evernote AI 负责人 Zeesha Currimbhoy、LinkedIn 大数据部门资深总监 Simon Zhang、前 Facebook 基础架构工程师 Ashish Thusoo 和 Google 大数据部门一线工程师及 Google Maps 相关负责人的专访。Enjoy~~

Evernote:今年新建 AI 部门剑指深度学习

Evernote 的全球大会上,CEO Phil Libin 提到,Evernote 的一个重要方向就是 “让 Evernote 变成一个强大的大脑”。要实现这个目标,就不得不提他们刚刚整合改组的 Augmented Intelligence 团队(以下简称 AI team)。我在斯坦福约到 AI team 的 manager Zeesha Currimbhoy,在此分析一下从她那里得到的一手资料。

是什么

今年早些时候,这个 2 岁的数据处理团队改组为由 Zeesha 带领的 Augmented Intelligence team,总共十人不到,很低调,平日几乎听不到声响。他们究竟在做什么?

与我们常说的 AI(artificial Intelligence)不同,Evernote 的团队名叫做 Augmented Intelligence,通常情况下简称为 IA。

Zeesha 显然是这个团队里元老级的人物:“我是在 2012年 加入 Evernote 的,直接加入到了当时刚刚建立的数据处理团队,这也就是现在 AI team 的雏形。我们最开始的项目都是简单易行的小项目,比如按照你的个人打字方式来优化用户的输入体验。”

传统意义上的 AI 指的是通过大量数据和算法让机器学会分析并作出决定。而这里讲到 IA 则是让电脑进行一定量的运算,而终极目的是以之武装人脑,让人来更好的做决定。这两个概念在具体实施中自然有不少相通之处,但是其出发点却是完全不同的。

这个区别也是 Evernote AI team 的亮点所在。作为一个笔记记录工具,Evernote 与 Google 之类的搜索引擎相比,最大的区别就是它非常的个人化。用户所储存的笔记、网站链接、照片、视频等都是他思维方式和关注点的体现。

从哪来

Zeesha 小组的初衷便是,通过分析用户储存的笔记来学习其思维方式,然后以相同的模式从第三方数据库(也就是互联网上的各种开源信息)抽取信息推送给用户,从而达到帮助用户思考的过程。从这个意义上讲,Zeesha 版的未来 Evernote 更像是一个大脑的超级外挂,为人脑提供各种强大的可理解的数据支持。

目前整个团队的切入点是很小而专注的。

“我们不仅仅是帮助用户做搜索,更重要的是在正确的时间给用户推送正确的信息。”

实现这个目标的第一步就是给用户自己的笔记分类,找到关联点。今年早些时候,Evernote 已经在 Mac 的英文版上实行了一项叫做 “Descriptive Search” 的功能。用户可以直接描述想要搜索的条目,Evernote 就会自动返回所有相关信息。

例如,用户可以直接搜索 “2012 后在布拉格的所有图片”,或者 “所有素食菜单”。不管用户的笔记是怎样分类的,Decriptive Search 都可以搜索到相关的信息并且避免返回过大范围的数据。而这还仅仅是 AI team 长期目标的开始,这个团队将在此基础上开发一系列智能化的产品。

到哪去

不用说,这样一个新创团队自然也面临这诸多方面的挑战。当下一个比较重要的技术难点就是 Evernote 用户的数据量。虽然 Evernote 的用户量已经达到了一亿,但是由于整个团队的关注点在个人化分析,外加隐私保护等诸多原因,AI team 并没有做跨用户的数据分析。

这样做的结果就是团队需要分析一亿组各不相同的小数据组。比如,假设我只在 Evernote 上面存了 10 个笔记,那 Evernote 也应该能够通过这些少量的数据来分析出有效结果。当然,这些技术的直接结果是用户用 Evernote 越多,得到的个性化用户体验就越好。长期来讲,也是一个可以增加用户黏性的特点。

不过 Zeesha 也坦言:“的确,我们都知道没有大数据就没有所谓的智能分析。但是我们现在所做的正是在这样的前提下来找到新的合适的算法。” 她并没有深入去讲目前团队所用的是什么思路,但是考虑到这个领域一时还没有很成功的先例,我们有理由期待在 Zeesha 带领下的 Evernote AI team 在近期做出一些有意思的成果。

Facebook:大数据主要用于外部广告精准投放和内部交流

Facebook 有一个超过 30 人的团队花了近 4年 的时间才建立了 Facebook 的数据处理平台。如今,Facebook 仍需要超过 100 名工程师来支持这个平台的日常运行。可想而知,光是大数据分析的基础设施就已经是一个耗时耗力的项目了。

Facebook 的一大价值就在于其超过 13.5 亿活跃用户每天发布的数据。而其大数据部门经过七八年的摸索,才在 2013年 把部门的 key foundation 定位成广告的精准投放,开始建了一整套自己的数据处理系统和团队。并进行了一系列配套的收购活动,比如买下世界第二大广告平台 Atlas。

据前 Facebook Data Infrastructure Manager Ashish Thusoo 介绍,Facebook 的数据处理平台是一个 self-service, self-managing 的平台,管理着超过 1 Exabyte 的数据。公司内部的各个部门可以直接看到处理过的实时数据,并根据需求进一步分析。

目前公司超过 30%的团队,包括工程师、Product Managers、Business Analysts 等多个职位人群每个月都一定会使用这项服务。这个数据处理平台的建立让各个不同部门之间可以通过数据容易地交流,明显改变了公司的运行方式。

追溯历史,Facebook 最早有大数据的雏形是在 2005年,当时是小扎克亲自做的。方法很简单:用 Memcache 和 MySQL 进行数据存储和管理。

很快 bug 就显现了,用户量带来数据的急速增大,使用 Memcache 和 MySQL 对 Facebook 的快速开发生命周期(改变-修复-发布)带来了阻碍,系统同步不一致的情况经常发生。基于这个问题的解决方案是每秒 100 万读操作和几百万写操作的 TAO (“The Associations and Objects”) 分布式数据库,主要解决特定资源过量访问时服务器挂掉的 bug。

小扎克在 2013年 第一季度战略时提到的最重点就是公司的大数据方向,还特别提出不对盈利做过多需求,而是要求基于大数据来做好以下三个功能:

发布新的广告产品。比如类似好友,管理特定好友和可以提升广告商精确投放的功能。

除与 Datalogix, Epsilon,Acxiom 和 BlueKai 合作外,以加强广告商定向投放广告的能力。

通过收购 Atlas Advertising Suite,加强广告商判断数字媒体广告投资回报率(ROI)。

LinkedIn:大数据如何直接支持销售和变现赚钱

LinkedIn 大数据部门的一个重要功用是分析挖掘网站上巨大的用户和雇主信息,并直接用来支持销售并变现。其最核心团队商业分析团队的总监 Simon Zhang 说,现在国内大家都在讨论云,讨论云计算,讨论大数据,讨论大数据平台,但很少有人讲:我如何用数据产生更多价值,通俗点讲,直接赚到钱。

但这个问题很重要,因为关系到直接收入。四年半前 LinkedIn 内所有用户的简历里抽取出来大概有 300 万公司信息,作为销售人员不可能给每个公司都打电话,所以问题来了:哪家公司应该打?打了后会是个有用的 call?

销售们去问 Simon,他说只有通过数据分析。而这个问题的答案在没有大数据部门之前这些决策都是拍脑袋想象的。

Simon 和当时部门仅有的另外三个同事写出了一个模型后发现:真正买 LinkedIn 服务的人,在决定的那个环节上,其实是一线的产品经理,和用 LinkedIn 在上面猎聘的那些人。但他们做决策后是上面的老板签字,这是一个迷惑项。数据分析结果出来后,他们销售人员改变投放策略,把目标群体放在这些中层的管理人身上,销售转化率瞬间增加了三倍。

那时 LinkedIn 才 500 个人,Simon 一个人支持 200 名销售人员。他当时预测谷歌要花 10 个 Million 美金在猎聘这一块上,销售人员说,Simon,这是不可能的事。

“但是数据就是这么显示的,只有可能多不会少。我意识到,一定要流程化这个步骤。”

今天 LinkedIn 的 “猎头” 这块业务占据了总收入的 60%。是怎么在四年里发展起来的,他透露当时建造这个模型有以下这么几个步骤:

分析每个公司它有多少员工。

分析这个公司它招了多少人。

分析人的位置功能职位级别一切参数,这些都是我们模型里面的各种功能。然后去分析,他们内部有多少 HR 员工,有多少负责猎头的人,他们猎头的流失率,他们每天在 Linkedin 的活动时间是多少。

这是 LinkedIn 大数据部门最早做的事情。

Simon 告诉 36 氪,公司内部从大数据分析这一个基本项上,可以不断迭代出新产品线 LinkedIn 的三大商业模型是人才解决方案、市场营销解决方案和付费订阅,也是我们传统的三大收入支柱。事实上我们还有一个,也就是第四个商业模型,叫 “销售解决方案”,已经在今年7 月底上线。

这是卖给企业级用户的。回到刚才销售例子,LinkedIn 大数据系统是一个牛逼的模型,只需要改动里面一下关键字,或者一个参数,就可以变成另一个产品。“我们希望能帮到企业级用户,让他们在最快的速度里知道谁会想买你的东西。”

虽然这第四个商业模式目前看来对收入的贡献还不多,只占 1%,但 anyway 有着无限的想象空间,公司内部对这个产品期待很高。“我还不能告诉你它的增长率,但这方向代表的是趋势,Linkedin 的 B2B 是一个不用怀疑的大的趋势。” Simon 说。

Google:一个闭环的大数据生态圈

作为世界上最大的搜索引擎,Google 和大数据的关系又是怎样的呢?感谢微博上留言的朋友,这可确实是一个很有意思的议题。

Google 在大数据方面的基础产品最早是 2003年 发布的第一个大规模商用分布式文件系统 GFS(Google File System),主要由 MapReduce 和 Big Table 这两部分组成。前者是用于大数据并行计算的软件架构,后者则被认为是现代 NOSQL 数据库的鼻祖。

GFS 为大数据的计算实现提供了可能,现在涌现出的各种文件系统和 NOSQL 数据库不可否认的都受到 Google 这些早期项目的影响。

随后 2004 和 2006年 分别发布的 Map Reduce 和 BigTable,奠定了 Google 三大大数据产品基石。这三个产品的发布都是创始人谢尔盖-布林和拉里-佩奇主导的,这两人都是斯坦福大学的博士,科研的力量渗透到工业界,总是一件很美妙的事。

2011年,Google 推出了基于 Google 基础架构为客户提供大数据的查询服务和存储服务的 BigQuery,有点类似于 Amazon 的 AWS,虽然目前从市场占有率上看与 AWS 还不在一个数量级,但价格体系更有优势。Google 通过这个迎上了互联网公司拼服务的风潮,让多家第三方服务中集成了 BigQuery 可视化查询工具。抢占了大数据存储和分析的市场。

BigQuery 和 GAE(Google App Engine)等 Google 自有业务服务器构建了一个大数据生态圈,程序创建,数据收集,数据处理和数据分析等形成了闭环。

再来看 Google 的产品线,搜索,广告,地图,图像,音乐,视频这些,都是要靠大数据来支撑,根据不同种类数据建立模型进行优化来提升用户体验提升市场占有率的。

单独说一下 Google maps,这个全球在移动地图市场拥有超过 40%的市场占有率的产品,也是美国这边的出行神器。它几乎标示了全球有互联网覆盖的每个角落,对建筑物的 3D 视觉处理也早在去年就完成,这个数据处理的工作量可能是目前最大的了,但这也仅限于数据集中的层面。真正的数据分析和挖掘体现在:输入一个地点时,最近被最多用户采用的路径会被最先推荐给用户。

Google 还把 Google+,Panoramio 和其他 Google 云平台的图片进行了标记和处理,将图片内容和地理位置信息地结合在一起,图像识别和社交系统评分处理后,Google 能够把质量比较高的的图片推送给用户,优化了用户看地图时的视觉感受。

大数据为 Google 带来了丰厚的利润,比如在美国你一旦上网就能感觉到时无处不在的 Google 广告(AdSense)。当然,它是一把双刃剑,给站长们带来收入的同时,但如何平衡用户隐私的问题,是大数据处理需要克服的又一个技术难关,或许还需要互联网秩序的进一步完善去支持。

像在【上】中所说,除 Facebook 等几个很领先的公司外,大部分公司要么还没有自行处理数据的能力。最后附上两个例子,想说这边的大公司没有独立大数据部门也是正常的,采取外包合作是普遍现象:

Pinterest:

Pinterest 曾尝试自行通过 Amazon EMR 建立数据处理平台,但是因为其稳定性无法控制和数据量增长过快的原因,最终决定改为使用 Qubole 提供的服务。在 Qubole 这个第三方平台上,Pinterest 有能力处理其 0.7 亿用户每天所产生的海量数据,并且能够完成包括 ETL、搜索、ad hoc query 等不同种类的数据处理方式。尽管 Pinterest 也是一个技术性公司,也有足够优秀的工程师来建立数据处理团队,他们依然选择了 Qubole 这样的专业团队来完成数据处理服务。

Nike:

不仅仅硅谷的互联网公司,众多传统企业也逐渐开始使用大数据相关技术。一个典型的例子就是 Nike。Nike 从 2012年 起与 API 服务公司 Apigee 合作,一方面,他们通过 Apigee 的 API 完善公司内部的数据管理系统,让各个部门的数据进行整合,使得公司内部运行更加顺畅、有效率。另一方面,他们也通过 API 开发 Nike Fuel Band 相关的移动产品。更是在 2014年 开启了 Nike+ FuelLab 项目,开放了相关 API,使得众多的开放者可以利用 Nike 所收集的大量数据开发数据分析产品,成功地连接了 Nike 传统的零售业务,新的科技开发,和大数据价值。

]]>
经济学家:硅谷没增加更多岗位 //www.otias-ub.com/archives/415743.html Thu, 10 Dec 2015 03:37:56 +0000 //www.otias-ub.com/?p=415743

经济学家:硅谷没增加更多岗位

政客们总是盛赞硅谷的经济实力,然而,经济学家却认为推动科技行业发展的众多初创公司并没有创造很多工作岗位。

尽管希拉里知道所谓的“庄闲游戏app官网 ”工作者经济地位不牢固,但她还是称赞Uber和Lyft等公司带来了“激动人心的机会”。 正在角逐2016年共和党候选人的参议员马尔科·卢比奥(Marco Rubio)最近出版了一本书,书中有一章叫“让美国变得对Uber更安全”(Making America Safe for Uber)。杰布·布什(Jeb Bush)在参观在线零工市场Thumbtack时称,这家公司让人们“实现了自己的梦想”。

然而,各种经济学研究显示,科技初创公司虽然提高了生产效率,改变了经济结构,但是不一定就能创造很多工作岗位。我们从牛津大学经济学家托尔·贝格尔(Thor Berger)和卡尔·本尼迪克特·弗雷(Carl Benedikt Frey)最近发布的论文《21世纪行业更新:来自美国城市的证据》(Industrial Renewal in the 21st Century: Evidence from U.S. Cities )摘选了一段来说明这个问题。

“进入新行业的工人数量规模小得惊人:只有0.5%的美国劳动人口在产生于2000年之后的行业就业。关键是,21世纪第一个十年产生的许多新行业源自数字革命,这些行业包括在线拍卖、网络新闻出版、社交网络服务、在线视频和音乐。跟在早期计算机革命中诞生的大型企业相比,这些领导数字革命的公司只创造了很少的工作岗位,举个例子,IBM和戴尔分别雇用了431,212和108,800名员工,而Facebook的员工人数在2013年只有7,185名。虽然美国经济正变得越来越数字化,但由于数字业务只需要有限的资金投入,科技变革带来的工作机会可能会一直这样停滞不增长。”

美国企业研究所(AEI)经济专栏作家詹姆斯·佩瑟寇奇斯(James Pethokoukis)在最近发表的博文中将这篇论文跟马里兰大学在三月份发表的另一篇主题相似的论文联系了起来。他在接受Re/code电话采访时称,“有许多研究表明,自从1980年以来,美国新公司数量占所有公司数量的比重已经下降。”

佩瑟寇奇斯说:“我认为,牛津大学的论文说的是,这些高科技、高速增长、高利润的初创公司所带来的就业率增长不如以前的初创公司。”

那么,为什么会这样呢?

佩瑟寇奇斯解释道:“有一种说法是,在过去10至15年诞生的公司不像上世纪90年代出现的公司,它们不需要雇用那么多的员工,因为软件——笼统地说就是机器——在做一部分工作。典型的例子就是Facebook,这家公司市值很高,但员工规模却不高。另一种说法是,许多科技初创公司被收购或者失败了,如果一家公司失败了,那他们就不需要雇用更多的员工了。”

佩瑟寇奇斯所说的科技经济发展取代工人的情况并不是什么新鲜事。今年不同的是,一些高估值的初创大公司把自己吹嘘成全球创造工作岗位最多的公司。举个例子,Uber首席执行官特拉维斯·卡拉尼克(Travis Kalanick)去年底在官方博客中称,他预计Uber在2015年“将在全球多个城市带来总共超过100万个工作岗位”——尽管他所说的Uber司机属合同工,并不享受正式员工的待遇。

尽管科技初创公司没有创造很多工作岗位,但佩瑟寇奇斯也指出,这并不能改变这类公司能够创造巨大财富的事实。

佩瑟寇奇斯说:“这些公司非常非常之高效率,富有创新性,尽管没有创造很多工作岗位,创新是这些公司的本质。”

]]>
不注重基础研究的硅谷还能继续创新吗? //www.otias-ub.com/archives/390616.html Wed, 07 Oct 2015 09:04:50 +0000 //www.otias-ub.com/?p=390616 前几天不少人的朋友圈被NASA在火星上发现液态水刷了屏。借着这一发现,NASA中国官方微信号也转发了刘博洋《如何正确跟国会要钱》的文章,历数几十年来与国会斗智斗勇要钱的苦逼经历,简单说来就是:看在我们做出这样了不起的成绩的份上,这次您多给点吧。

NASA(实际上也是美国航空的基础研究机构)的这一遭遇反映了高度依赖政府的基础研究机构的处境。在9月,雷锋网也编译了NYtimes《当Uber挖走大量机器人科学家,谁来关心基础研究?》的文章,对企业对基础科学研究的冲击以及更长远的对于创新生态的发展表示了担忧。今天我们就继续来聊一聊这个事儿。

你的星辰大海究竟值多少钱?

首先想和NYtimes的同行说一句,您想多了。

NKqM-fximrxn8202124(1975-2013年美国基础研究经费变化情况。来源:《Nature》、美国国家科学基金会)

与NYtime文章的描述相反,从1975年到2013年,来自企业的基础科学研究投入不但没有减少,从长期看,无论在数量和比例上都处于一个上升的过程。如科学杂志《Nature》所言:“一个辉瑞倒下去,千千万万个Google站起来”( For every Pfizer cutting basic research, there has been a Google picking up the slack)。尽管如贝尔实验室、杜邦、施乐等过去愿意为基础研究进行大投入的企业已是明日黄花,但Microsoft、Google和Facebook等科技公司已经迅速接过了他们的班。

正如一句话说,有人负责繁衍生息,有人负责星辰大海。1970年,Marshall 太空航行中心负责火星探索计划的科学副总监Ernst Stuhlinger 博士收到了来自肯尼亚的Mary Jucunda 修女的一封信,在信中,修女询问Ernst Stuhlinger博士,“目前地球上还有这么多小孩子吃不上饭,他怎么能舍得为远在火星的项目花费数十亿美元”,Ernst Stuhlinger博士的回答是,诸如探索宇宙这样的基础研究,可以为缓解乃至最终解决地球上的贫穷和饥饿问题作出贡献。这封信的名字叫《为什么要探索宇宙》,全文见文末,感兴趣的读者可以看一下。

所谓探索宇宙和解决吃不上饭的问题,这大抵就是基础研究和应用研究的关系——正如Ernst Stuhlinger博士在信中提到的怪人把小玻璃片研磨成镜片,最终发明了显微镜的例子,小玻璃片研磨成镜片是基础研究,最终制造出显微镜是应用研究。从基础研究到应用研究的创新过程大致可如下图表示:

H1vx-fximeyv2773580(线性创新模型)

这就是1945年美国科学研究发展局主任Vannevar Bush提交给罗斯福总统的《布什报告》(报告全名为《科学,没有止境的前沿》)中所提出的线性创新模型。按照这一理论,基础研究是所有技术创新的起点,反正说那么多你政府也不懂,你只要确定哪些属于基础研究,并给予资助,就大功告成了。余下的流程,可以由私人企业来资助并从市场获得回报达到经济效益社会效益blablabla(阿姆斯特朗就是这样被忽悠上月球的)….。。

正是因为“你不懂”,所以NASA才敢为基础研究开那么高的价格。但国会也不是傻子啊,虽然不懂,但肯定不用那么多,按这样的玩法,地主家也没余粮啊。于是NASA在火星项目上报预算不断被国会打脸,从5000亿美元的“九十日计划”压缩到200亿美元就可以搞定两个火星货运任务和一个火星载人任务的血泪史,也证明了没有目的的基础性研究往往是一个漫天要价乱烧钱的过程。就算你的目标是星辰大海,真的需要花那么多钱吗?

看不见的手

NASA say Yes,Space X say No。

在国会板着黑脸问NASA“你的底价到底是多少”的时候,有一家叫Space X的公司突然跳出来说话了:选我选我!我发射火箭的价格只有现在方案的十!分!之!一!

现在你该明白,为什么有时候做基础研究的会那么恨做应用研究的吧。

Space X的低价反映了经济学最重要的原理:看不见的手。用亚当·斯密的话来说就是:“每个人都试图用应用他的资本,来使其生产品得到最大的价值。一般来说,他并不企图增进公共福利,也不清楚增进的公共福利有多少,他所追求的仅仅是他个人的安乐,个人的利益,但当他这样做的时候,就会有一双看不见的手引导他去达到另一个目标,而这个目标绝不是他所追求的东西。由于追逐他个人的利益,他经常促进了社会利益,其效果比他真正想促进社会效益时所得到的效果为大。”

相对于科研机构劝说政府要多投入,“政府要以社会福利最大化为己任”、“梦想还是要有的,万一成了呢”的说法,企业在科研投入上的效率更高,这也是为什么同一件事NASA来做和Space X来做会相差如此之大的原因。像Uber这样的企业挖走卡内基梅隆大学机器人实验室的研究人员,对卡内基梅隆大学来说是一场灾难,但对整个科学研究和创新却可能是一件好事。

长江商学院访问教授王砚波告诉我,过去几十年中美国政府对大学的资金投入中,直接投向学生和教授的钱如果扣除通货膨胀因素后是差不多的,但投向管理人员的钱是不断增加的。换言之,Uber就如同一条游入大学这个池塘中的鲶鱼,在Uber出现之前,像卡内基梅隆大学所提防的是MIT、Stanford、UC Berkeley这样和自己差不多的高校,在这种情况下,卡内基梅隆大学并没有太多提高教授收入的动力;但Uber这样的企业进入与高校抢夺科研人才的战争中,为留住这些教授们,大学们必须把过去用于提高管理人员收入的一部分转到提高教授的收入水平上来,从长期来看是有利于科学研究的。而另一方面,像Google、Facebook、Uber这样的企业参与到中来,不仅有助于提高科学研究的效率,而且还能更好地促进创新。

不发明东西的硅谷还能继续创新吗?

在之前我们提到《布什报告》,这一报告可谓奠定了美国战后五十年不变的科学政策蓝图,当中提到的线性创新理论同样也是NYtime记者的理论基础:如果做机器人理论研究的都被Uber挖走做应用研究了,以后的创新咋搞?对此问题,乔布斯、拉里·佩奇、卡拉尼克等硅谷大佬表示呵呵。

DC5-fximeyw9521621

仔细算起来,硅谷这个所谓的全球创新中心,自己基本上没有发明什么东西:晶体管、计算机、互联网和智能手机这些在硅谷发扬光大和改变世界的产品都不是在硅谷发明的。另一个例子是,像日本等新兴工业化国家在基础科学方面相对落后,但在生产技术上却取得巨大成功,这也说明科学与技术上的联系要更复杂得多。

从硅谷企业的例子中也能看出,基础研究和应用研究有时候并不像《布什报告》中那样界限分明。在《布什报告》中,Vannevar Bush将基础研究定义为“没有任何特定的应用或使用目的研究”(Basic research is performed without thought of practical ends),像Intel这样的公司所从事的大部分研究都可以归为应用研究,而对于Google来说,他们更乐意将自己的研究称为“需求激发的基础研究”,许多Google X项目,如Google Glass、Project Loon、基因图谱研究、无人驾驶等,这些研究与Google未来的商业目标有一定相关,但在具体的使用场景或目的并未完全定型,都可以归于此类。

8vfj-fximeyv2773602(Stephen Kline提出的创新的链环模型)

此外,线性创新的理论也过于简单粗暴,无法解释为何是硅谷而不是其他地方成为全球创新的中心。1985年,斯坦福大学教授Stephen Kline提出了创新的链环模型。不同于线性模型,Kline列举了创新过程有关的五条不同的路径,包括:(1)创新链(chain of innovation),在图中由字母C代表。这是从潜在市场研究开始,到产品解析设计,到详细设计,到生产产品,最后到分销与市场的一个链条;(2)反馈环路(feedback links),在图中由字母f或者F代表,用以链接创新过程的后期与前期;(3)创新链与研究活动的联系(connections to research),在图中由白色线条表示,这个联系是通过(研究活动产生的,或者创新链产生的)知识传递的;(4)发明与设计活动与研究活动的直接联系,在图中由字母D代表,这是因为发明往往研究与开发之间的纽带;(5)产品与研究之间的直接联系, 在图中分别由字母I和S代表,市场需求(以及国防上的需求)常常带来科学研究的课题,而且是长期的课题。

(NYtime记者打脸完毕….。。所以说,记者拥有广阔的知识面和善于虚心请教是多么重要啊。)

对于像NASA或者卡内基梅隆大学的研究人员来说,这一模型所揭示的“科学研究不是技术创新的直接来源,更不是唯一的来源”恐怕是他们难以接受的事实。但硅谷的发展却在确确实实证明,硅谷之所以难以复制,不仅存在以上诸多因素,而且创新的本质是不断变化的,在创新的过程中需要市场、科研机构、商业公司的不断参与。如《大话西游》中的一句台词,我猜中了开头,却猜不中结局。

这是一段铺满荆棘的路程。

本文部分观点来自王砚波博士的启发。王砚波博士现为长江商学院战略与创新访问助理教授。加入长江商学院之前,王砚波博士担任波士顿大学管理学院(Boston University Questrom School of Business)战略与创新助理教授,并曾先后在清华大学和斯坦福大学管理科学与工程专业担任访问学者。

附:《为什么要探索宇宙》

亲爱的Mary Jucunda修女:

每天,我都会收到很多类似的来信,但这封对我的触动最深,因为它来自一颗慈悲的饱含探求精神的心灵。我会尽自己所能来回答你这个问题。

首先,请允许我向你以及你勇敢的姐妹们表达深深的敬意,你们献身于人类最崇高的事业:帮助身处困境的同胞。

在来信中,你问我在目前地球上还有儿童由于饥饿面临死亡威胁的情况下,为什么还要花费数十亿美元来进行飞向火星的航行。我清楚你肯定不希望这样的答案:“哦,我之前不知道还有小孩子快饿死了,好吧,从现在开始,暂停所有的太空项目,直到孩子们都吃上饭再说。”事实上,早在人类的技术水平可以畅想火星之旅之前,我已经对儿童的饥荒问题有所了解。而且,同我很多朋友的看法一样,我认为此时此刻,我们就应该开始通往月球、火星乃至其他行星的伟大探险。从长远来看,相对于那些要么只有年复一年的辩论和争吵,要么连妥协之后也迟迟无法落实的各种援助计划来说,我甚至觉得探索太空的工程给更有助于解决人类目前所面临的种种危机。

在详细说明我们的太空项目如何帮助解决地面上的危机之前,我想先简短讲一个真实的故事。那是在400年前,德国某小镇里有一位伯爵。他是个心地善良的人,他将自己收入的一大部分捐给了镇子上的穷人。这十分令人钦佩,因为中世纪时穷人很多,而且那时经常爆发席卷全国的瘟疫。一天,伯爵碰到了一个奇怪的人,他家中有一个工作台和一个小实验室,他白天卖力工作,每天晚上的几小时的时间专心进行研究。他把小玻璃片研磨成镜片,然后把研磨好的镜片装到镜筒里,用此来观察细小的物件。伯爵被这个前所未见的可以把东西放大观察的小发明迷住了。他邀请这个怪人住到了他的城堡里,作为伯爵的门客,此后他可以专心投入所有的时间来研究这些光学器件。

然而,镇子上的人得知伯爵在这么一个怪人和他那些无用的玩意儿上花费金钱之后,都很生气。“我们还在受瘟疫的苦,”他们抱怨道,“而他却为那个闲人和他没用的爱好乱花钱!”伯爵听到后不为所动。“我会尽可能地接济大家,”他表示,“但我会继续资助这个人和他的工作,我确信终有一天会有回报。”

果不其然,他的工作(以及同时期其他人的努力)赢来了丰厚的回报:显微镜。显微镜的发明给医学带来了前所未有的发展,由此展开的研究及其成果,消除了世界上大部分地区肆虐的瘟疫和其他一些传染性疾病。

伯爵为支持这项研究发明所花费的金钱,其最终结果大大减轻了人类所遭受的苦难,这回报远远超过单纯将这些钱用来救济那些遭受瘟疫的人。

我们目前面临类似的问题。美国总统的年度预算共有2000亿美元,这些钱将用于医疗、教育、福利、城市建设、高速公路、交通运输、海外援助、国防、环保、科技、农业以及其他多项国内外的工程。今年,预算中的1.6%将用于探索宇宙,这些花销将用于阿波罗以计划、其他一些涵盖了天体物理学、深空天文学、空间生物学、行星探测工程、地球资源工程的小项目以及空间工程技术。为担负这些太空项目的支出,平均每个年收入10,000美元的美国纳税人需要支付约30美元给太空,剩下的9,970美元则可用于一般生活开支、休闲娱乐、储蓄、别的税项等花销。

也许你会问:“为什么不从纳税人为太空支付的30美元里抽出5美元或3美元或是1美元来救济饥饿的儿童呢?”为了回答这个问题,我需要先简单解释一下我们国家的经济是如何运行的,其他国家也是类似的情形。政府由几个部门(如内政部、司法部、卫生部与公众福利部、教育部、运输部、国防部等)和几个机构(国家科学基金会、国家航空航天局等)组成,这些部门和机构根据自己的职能制定相应的年度预算,并严格执行以应对国务委员会的监督,同时还要应付来自预算部门和总统对于其经济效益的压力。当资金最终由国会拨出后,将严格用于经预算批准的计划中的项目。

显然,NASA的预算中所包含的项目都是和航空航天有关的。未经国会批准的预算项目,是不会得到资金支持的,自然也不会被课税,除非有其他部门的预算涵盖了该项目,借此花掉没有分配给太空项目的资金。由这段简短的说明可以看出,要想援助饥饿的儿童,或在美国已有的对外援助项目上增加援助金额,需要首先由相关部门提出预算,然后由国会批准才行。

要问是否同意政府实施类似的政策,我个人的意见是绝对赞成。我完全不介意每年多付出一点点税款来帮助饥饿的儿童,无论他们身在何处。

我相信我的朋友们也会持相同的态度。然而,事情并不是仅靠把去往火星航行的计划取消就能轻易实现的。相对的,我甚至认为可以通过太空项目,来为缓解乃至最终解决地球上的贫穷和饥饿问题作出贡献。解决饥饿问题的关键有两部分:食物的生产和食物的发放。食物的生产所涉及的农业、畜牧业、渔业及其他大规模生产活动在世界上的一些地区高效高产,而在有的地区则产量严重不足。通过高科技手段,如灌溉管理,肥料的使用,天气预报,产量评估,程序化种植,农田优选,作物的习性与耕作时间选择,农作物调查及收割计划,可以显著提高土地的生产效率。

人造地球卫星无疑是改进这两个关键问题最有力的工具。在远离地面的运行轨道上,卫星能够在很短的时间里扫描大片的陆地,可以同时观察计算农作物生长所需要的多项指标,土壤、旱情、雨雪天气等等,并且可以将这些信息广播至地面接收站以便做进一步处理。事实证明,配备有土地资源传感器及相应的农业程序的人造卫星系统,即便是最简单的型号,也能给农作物的年产量带来数以十亿美元计的提升。

如何将食品发放给需要的人则是另外一个全新的问题,关键不在于轮船的容量,而在于国际间的合作。小国统治者对于来自大国的大量食品的输入会感到很困扰,他们害怕伴随着食物一同而来的还有外国势力对其统治地位的影响。恐怕在国与国之间消除隔阂之前,饥饿问题无法得以高效解决了。我不认为太空计划能一夜之间创造奇迹,然而,探索宇宙有助于促使问题向着良好的方向发展。

以最近发生的阿波罗13号事故为例。当宇航员处于关键的大气层再入期时,为了保证通讯畅通,苏联关闭了境内与阿波罗飞船所用频带相同的所有广播通信。同时派出舰艇到太平洋和大西洋海域以备第一时间进行搜救工作。如果宇航员的救生舱降落到俄方舰船附近,俄方人员会像对待从太空返回的本国宇航员一样对他们进行救助。同样,如果俄方的宇宙飞船遇到了类似的紧急情况,美国也一定会毫不犹豫地提供援助。

通过卫星进行监测与分析来提高食品产量,以及通过改善国际关系提高食品发放的效率,只是通过太空项目提高人类生活质量的两个方面。下面我想介绍另外两个重要作用:促进科学技术的发展和提高一代人的科学素养。

登月工程需要历史上前所未有的高精度和高可靠性。面对如此严苛的要求,我们要寻找新材料,新方法;开发出更好的工程系统;用更可靠的制作流程;让仪器的工作寿命更长久;甚至需要探索全新的自然规律。

这些为登月发明的新技术同样可以用于地面上的工程项目。每年,都有大概一千项从太空项目中发展出来的新技术被用于日常生活中,这些技术打造出更好的厨房用具和农场设备,更好的缝纫机和收音机,更好的轮船和飞机,更精确的天气预报和风暴预警,更好的通讯设施,更好的医疗设备,乃至更好的日常小工具。你可能会问,为什么先设计出宇航员登月舱的维生系统,而不是先为心脏病患者造出远程体征监测设备呢。答案很简单:解决工程问题时,重要的技术突破往往并不是按部就班直接得到的,而是来自能够激发出强大创新精神,能够燃起的想象力和坚定的行动力,以及能够整合好所有资源的充满挑战的目标。

太空旅行无可置疑地是一项充满挑战的事业。通往火星的航行并不能直接提供食物解决饥荒问题。然而,它所带来大量的新技术和新方法可以用在火星项目之外,这将产生数倍于原始花费的收益。

若希望人类生活得越来越好,除了需要新的技术,我们还需要基础科学不断有新的进展。包括物理学和化学,生物学和生理学,特别是医学,用来照看人类的健康,应对饥饿、疾病、食物和水的污染以及环境污染等问题。

我们需要更多的年轻人投入到科学事业中来,我们需要给予那些投身科研事业的有天分的科学家更多的帮助。随时要有富于挑战的研究项目,同时要保证对项目给予充分的资源支持。在此我要重申,太空项目是科技进步的催化剂,它为学术研究工作提供了绝佳和实践机会,包括对月球和其他行星的研究、物理学和天文学、生物学和医学科学等学科,有它,科学界源源不断出现令人激动不已研究课题,人类得以窥见宇宙无比瑰丽的景象;为了它,新技术新方法不断涌现。

由美国政府控制并提供资金支持的所有活动中,太空项目无疑最引人瞩目也最容易引起争议,尽管其仅占全部预算的1.6%,不到全民生产总值的千分之三。作为新技术的驱动者和催化剂,太空项目开展了多项基础科学的研究,它的地位注定不同于其他活动。从某种意义上来说,以太空项目的对社会的影响,其地位相当于3-4千年前的战争活动。

如果国家之间不再比拼轰炸机和远程导弹,取而代之比拼月球飞船的性能,那将避免多少战乱之苦!聪慧的胜利者将满怀希望,失败者也不用饱尝痛苦,不再埋下仇恨的种子,不再带来复仇的战争。

尽管我们开展的太空项目研究的东西离地球很遥远,已经将人类的视野延伸至月亮、至太阳、至星球、直至那遥远的星辰,但天文学家对地球的关注,超过以上所有天外之物。太空项目带来的不仅有那些新技术所提供的生活品质的提升,随着对宇宙研究的深入,我们对地球,对生命,对人类自身的感激之情将越深。太空探索让地球更美好。

随信一块寄出的这张照片,是1968年圣诞节那天阿波罗8号在环月球轨道上拍摄的地球的景象。太空项目所能带来的各种结果中,这张照片也许是其中最可贵的一项。它开阔了人类的视野,让我们如此直观地感受到地球是广阔无垠的宇宙中如此美丽而又珍贵的孤岛,同时让我们认识到地球是我们唯一的家园,离开地球就是荒芜阴冷的外太空。无论在此之前人们对地球的了解是多么的有限,对于破坏生态平衡的严重后果的认识是多么的不充分。在这张照片公开发表之后,面对人类目前所面临的种种严峻形势,如环境污染、饥饿、贫穷、过度城市化、粮食问题、水资源问题、人口问题等等,号召大家正视这些严重问题的呼声越来越多。人们突然表示出对自身问题的关注,不能说和目前正在进行的这些初期太空探索项目,以及它所带来的对于人类自身家园的全新视角无关。

太空探索不仅仅给人类提供一面审视自己的镜子,它还能给我们带来全新的技术,全新的挑战和进取精神,以及面对严峻现实问题时依然乐观自信的心态。我相信,人类从宇宙中学到的,充分印证了Albert Schweitzer那句名言:“我忧心忡忡地看待未来,但仍满怀美好的希望。”

向您和您的孩子们致以我最真挚的敬意!

您诚挚的,

恩斯特·史都林格

科学副总监

1970年5月6日

]]>
雅虎:调查显示硅谷“多样性”问题并非少数族裔人才不够所致 //www.otias-ub.com/archives/367493.html Mon, 20 Jul 2015 13:17:39 +0000 //www.otias-ub.com/?p=367493 雅虎于上周公布了其员工多样性的相关数据,其中非裔美国人仅占2%,西班牙裔也只有4%。在此之前,Facebook刚刚公布了该公司在2014年数据——在其5500名美籍员工中,仅有81位黑人。硅谷所面临的“多样性”问题由来已久,而近期不少科技企业都羞于公布这一数字。当然,这些企业也都承诺了会在这方面做到更好。3b6c676cbaac96b1

不少企业将“人才管道”认定是罪魁祸首。他们表示自己可以聘请少数族裔,但实际情况是没有足够的非裔或拉美裔学生会追求计算机科学学位。

最新的数据显示,顶尖学校向行业领先的技术企业输送的黑人和拉美裔毕业生的聘用率高得很明显。

根据计算机研究协会对121家美国和加拿大顶级高小所做的年度调查:

去年的时候,4.1%的黑人学生和7.7%的拉美裔学生获得了计算机科学、信息技术、以及计算机工程等学士学位。相比之下,科技企业对他们的雇用率却只有一半。

5976a007a96a4e21

协助完成调查的俄亥俄州立大学计算机科学教授Stuart Zweben表示:“如果雇用率数据更接近于我们输送的毕业生的数量,那样的说法才算具有说服力”。

如此看来,硅谷所存在的多样性问题并非只是技术层面的问题。

 

]]>
王川:三个视角看硅谷的泡沫何时会破灭 //www.otias-ub.com/archives/360719.html Wed, 01 Jul 2015 07:44:45 +0000 //www.otias-ub.com/?p=360719 62b31d36gw1etn5g1ef4lj20go089ta5

我写了将近二十篇文章在我的公众号 investguru 发表后,开始在世界各地和硅谷有了不少粉丝。硅谷的有些天使和风险投资社团, 主动邀请我参加他们的活动。他们介绍我时,都称我是,“硅谷著名投资人王川”.

我得意洋洋的把这个称呼告诉我太太。她笑道,“喔,这就像现在所有的女士都被称为美女一样”。我顿时幡然醒悟.

以美国高科技股票为主的纳斯达克指数,过去六年来不断上升,今天 (二月三号)高达 4727 点,接近2000年泡沫崩溃之前的5200点。硅谷许多好学区的房价更是不断创造历史新高,平均要比2000年时的价格翻一番以上.

经过2000-2003年那次大熊市过来的人们,至今心有余悸,关于是否有泡沫,和泡沫何时破灭的讨论也开始多起来.

2000 年那次硅谷高科技泡沫破灭,其实在98年下半年就埋下了种子。98年俄国国债赖账,导致全球金融市场危机,对冲基金 Long-Term Capital Management ( LTCM)差点破产,顺带将整个金融市场拖垮。纳斯达克指数从98年七月到十月,下跌了将近 30%.

美联储在98年十月果断组织几家大银行接盘 LTCM, 并且从九月到十一月连续三次降息,终于将市场从恐慌中解救出来.

此后经济开始好转,股市开始复苏,纳斯达克指数不到一年半,涨了三倍多,连创新高。联储局从99年中到2000年五月又不断加息,联邦基准利率最高到 6.5%.

当时人们还沉浸在股市狂欢的高潮之中。许多还在承受巨额运营亏损的互联 网公司,上市后一天之内涨20-30%甚至更多,是家常便饭。公司估值的逻辑和模型,也从传统的市盈率,转到市值和销售额的比例,甚至眼球数目了.

我在2000年初,靠炒股票有了可观的资金。盘算着如果每年可以在股市上获得30%以上的回报,王川老师二十几岁退休的美梦,就可以实现。接着却迎来了三年刻骨铭心的熊市, 一切就都是历史了.

回头来看,2000年时互联网的估值泡沫相当荒谬和明显,而美联储不断升息到6.5%则是泡沫破灭的导火索.

那么现在究竟有没有泡沫?硅谷的经济会突然衰退吗?这个很复杂,没有人可以事先知道。我从三个视角浅谈一下我的观察.

62b31d36gw1etn5g9gv9vj20hd0iwn1d

第一个视角,从美联储的货币政策看。从2012年九月到2014年十月底的长达两年多的第三次量化宽松 (QE3) ,美联储给市场注入了约一万六千亿美元的货币,这期间纳斯达克指数也上涨了50%。我以前居住的拥有硅谷顶尖学区的 Cupertino 市,2012年上半年时,价格仍然低于2008年的最高点,2012 下半年才开始大幅上涨.

QE3 从去年十月底停止后,股市上涨开始停滞。石油价格的加速下滑,开始影响产油区的实体经济。其他国家的货币普遍相对于美元下跌,美国公司在海外的收入也开始受到强势美元的影响.

目前美联储口头上的基调还是今年会加息,如果真的付诸实施,意味着货币政策的相对继续紧缩,对股市形成压力.

第二,目前硅谷高科技公司的估值,有没有泡沫,究竟有多大?

如果看苹果,刨掉公司巨额现金,其市盈率不到十五倍.

脸书, 市盈率将近 70,这个就有点偏高.

推特, 还在亏钱,每个季度烧掉将近两亿美元,最近还通过可转债方式借了十八亿美元的债务。 其市值,即使和销售额(不是利润)相比,也有十几倍.

过去几年硅谷高科技公司有几个标志性事件: 2012年脸书上市; 随后脸书马上以十亿美元收购 Instagram ; 2014 年脸书以两百亿美元收购 whatsapp, 二十亿美元收购 Oculus. 2014年一月谷歌三十二亿美元收购 Nest.

这些大手笔的并购和财务分析无关,多出于市场战略布局考虑。收购对象的投资者获得巨额回报。这极大刺激了更多风险资本涌入高科技领域,推高了许多初创企业在一级市场融资时的估值.

在2013年之前,硅谷只有过一个未上市企业,脸书,曾经融资估值超过一百亿美元。过去两年有八个企业在一级市场融资时,估值已超过一百亿美元.

比较有代表性的是提供出租车服务的Uber, 两个月以前以拍卖方式从投资者中融资十二亿美元,公司估值超过四百亿美元.

阅后即焚的聊天软件, snapchat, 2014年累计从包括腾讯在内的多个机构投资者那里融资将近五亿美元. 最后一次融资公司最高估值接近两百亿美元。据报道 snapchat 目前每年亏损超过三千万美元.

老资格风险投资家,纷纷感叹目前一级市场的泡沫要远高于二级市场。这些巨额估值,在公司上市后,能否经得起考验?如果公司的营收增长放缓,市场是否还会买账?

62b31d36gw1etn5gg8r3yj20kg0i6jtt

第三,和2000年还有一个很大不同的是,来自中国的资本因素.

以阿里巴巴,腾讯,百度和小米为代表的中国互联网公司,享受着中国中产阶级的消费能力壮大的红利,手持数百亿美元资金,在全球不断展开一些收购的动作,这对硅谷高科技公司的估值有一定影响和支撑.

除了腾讯给snapchat 的投资以外,比较典型的例子是阿里巴巴投资两亿美元给硅谷的shoprunner, 百度宣布投资三亿美元在硅谷腹地设置研发中心.

移动互联网的发展普及,彻底打破了人类社会交流的时间空间限制,极大提高了全球资源共享和信息传播的效率。科技进步的速度也因此比以前加快.

这些变化,可能会对传统经济周期和模式发生某种无法预测的改变。所以传统的经验观点,现在不一定可以完全套用.

历史不会简单地重复。天空上飘着几朵乌云,但并不意味着马上就会打雷下雨。我会继续注意上面三个因素的发展,来修正我的观点.

假如真的泡沫崩溃之日,那些不断创造真正市场价值,并且有充裕现金储备和盈利的公司,对金融市场的冲击,承受能力会比较强。他们会缩减开支,减少并购活动,但生存没问题.

相比之下,市场上的二三流公司,如果没有盈利,不断烧钱,要靠后续的投资来支撑,希望以被收购为退出机制的,股票缩水和破产风险就比较大.

2008年的金融危机对硅谷影响相对短暂。新一代的工程师和风险投资家,许多从未经过十五年前的大熊市。股市连续六年上涨,会催生人的骄傲情绪,也使一些先前谨慎,错过这波行情的投资者,眼红不已.

我只是希望,你能保持冷静。当大海退潮,曲终人散时,还有足够的现金储备,可以从容不迫地,发现和把握那时的投资机会.

作者简介:王川 (微信和QQ号 9935070, 公众号 investguru, 新浪微博是“硅谷王川谈投资”),“著名”投资人,中科大少年班校友,现居加州硅谷。如果你想实时看到作者的投资观点和文章,请加作者个人微信, 加微信时请注明实名和职业,谢谢。

 

]]>
硅谷内部报告:带你洞悉数字科技的世界 //www.otias-ub.com/archives/319669.html //www.otias-ub.com/archives/319669.html#comments Tue, 06 Jan 2015 10:26:39 +0000 //www.otias-ub.com/?p=319669 以下内容,是 Andreessen Horowitz 投资人 Benedict Evans 在“《华尔街日报》数字会议”上做的有关移动的观点预测。该机构是硅谷最顶级的基金。

第一次,技术被销售给每个普通人

1. 十几年前,我们被 1995 年到 2000 年的网民数增长震惊,这一阶段网民数从 0.5 亿人增长到 4 亿人。

2. 技术泡沫后,网民数增长更惊人,从 4 亿增长到今年约 30 亿人;同时,使用智能手机人数达到 20 亿人次。

3,2020 年,全球又有 10 亿人会将通过智能手机上网成为网民,网民数达到 40 亿人次。
4,1995 年至今,不上网或没智能手机的成年人数持续收缩:前者从 1995 年近百分百降至 2017 年约 36%;后者从 1995 年百分百降至 2017 年约 28%。

5. 2020 年,全球 80% 成年人会拥有智能手机。

2020 年

全球人口数在 74 亿左右;

成年人数约 52 亿人次;

TV 受众 48 亿左右;

有文化和读写能力的人 45 亿左右;

功能机用户 43 亿左右;

上网人数 40 亿左右;

智能手机用户 40 亿左右;

PC 用户 17 亿;

个人 PC 用户在 10 亿以下。

6,智能手机,让所有人都拥有一部装在口袋里的超级电脑

一部新 iPhone 的 CPU 内晶体管数是奔腾 1995 的 625 倍;

仅新 iPhone 发布那个周末,苹果卖出 CPU 晶体管数就达到 1995 年世上所有个人电脑里 CPU 晶体管的 25 倍。

第一次,互联网格局被改变

1,人们花在移动互联网上时间,已超过花在所有电脑网页上时间总和。

2013 年 6 月,用户通过桌面上网时间还多于用户通过手机上网时间;

2014年 6 月,后者(App + 移动浏览器)已明显超过前者。

此外,移动互联网格局还未完全固定,如就“I installed an app on my Android smartphone.”这句话,其中“下载”、“APP”、“Android”、“智能手机”,这四个概念都还有很大发展空间,2020 年我再说这话时,可能和现在意思已大有不同。

2,生态系统的复杂性。

iOS 和 Androi 两家市场份额因不同地点产业结构不同而相差悬殊。换句话说,用 iOS 还是用 Android,取决于你在哪和你在做什么。

如上图,

全球销量看,Android 手机明显多于苹果;

但 Facebook 旧金山用户中,苹果设备使用者多于 Android,同时在雅加达,情况则反过来;

另外,苹果应用商店收入明显高于 Google Play;

而以全球浏览器上网数据看,苹果略高于 Android,但中国数据则完全相反,Android 明显多于苹果。

3、每个新传感器都意味新商机。

智能手机比 PC 复杂得多,PC 不会问任何它应该知道的东西,但新传感器深刻改变电脑能知道的东西,因此每个新传感器,都能带来新商业机会。

4,移动设备能引发“杠杆效应”。

2020 年,智能手机数将达到 PC 的 2—3 倍,但乘以移动设备便携易用带来的便利,移动设备将能提供 10 倍于 PC 时代的机会。

Facebook 和 WhatsApp 是最典型例子。

两年内,Facebook 移动广告收入就翻倍,成为一个体量达65亿美金的海量客户部门;

而只有30个工程师的 WhatsApp 一年内信息流量已达到72亿条,要知道,全球短信总量是每年75亿条。

“杠杆效应”还改变了互联网初创企业对早期资本的需求:

2000年,一个融资1000万美金、拥有100名员工的初创企业能吸引 100 万用户;

现在,融资100万美元,有10个员工的公司就能吸引1000万用户;

而未来凭借移动互联网,一人白手起家,不要拿什么投资,就能吸引100万用户。

第三部分,移动甚至重置科技产业

1,智能手机逐渐拖垮 PC。

全球有 20 亿人,平均每 2 年买一台移动设备;

全球有 16 亿人,平均每 5 年买一台 PC。

2,智能手机和平板电脑已占电子产品市场半壁江山。

3,1999 年时,全球共有 800 亿张用胶卷拍的照片;而今年,社交网络上分享照片就达到 8000 亿张;苹果和 Android 手机销量,也超越日本生产的照相机。

4,移动甚至改变 PC 领域市场份额。

微软在 PC 领域销售份额持续下滑,已从超过 85% 份额,掉到不到 25%;

而苹果却快速占领市场,从收入看,几乎接管 PC 业,在 2013 年达到 1750 亿美金。

5,移动已导致技术中心转移:

硅谷和中国成为新时代中心,代表公司:

电脑领域谷歌和苹果,打败微软;

芯片领域 ARM 和高通,打败英特尔;

手机行业,中国深圳打败原生产诺基亚的芬兰。

6,移动撬动供应链过程:

第四部分,移动也在重置其它产业

 

1,科技在主导我们注意力。

2,科技品牌价值巨大。

2004 年,科技品牌价值占全球品牌价值前 100 位的 30%,其中谷歌、苹果、亚马逊和 Facebook 四家占不到 2%;

但现在,前者已达到 40%,后者快接近 20%。

3,孩子们最牵挂什么?移动设备。

4,人与人的沟通正趋向纯数字化、纯移动化,现在连爷爷奶奶们,也会使用电子邮件了。

5,移动设备挤压下,电视变得越来越小众,可用来看视频的数字设备,正从数量上超越真正的电视。

6,作为移动设备的屏幕,全球 LCD 液晶屏显示器销量显著上升。

第五部分,科技还有很大改变世界的潜力

1,以下是各行业在 2013 年收入情况。其中,汽车业达到 14000 亿美金,服装业达到 13000 亿美金。

2,通常跟技术相关公司分三种。

一是以技术为核心的公司,如苹果;

二是通过技术改进产品或扩展业务,但技术不是核心,如亚马逊;

三是被新技术催生出的公司,可能做的是传统行业,但都基于新技术,如 Airbnb。

而如果重点关注第三种公司,我们会发现:每波技术创新浪潮,都会催生一些新行业,比如:

正如卡车和洲际公路出现让零售业发生根本性转变,因而成就了沃尔玛,移动设备和移动互联网为传统旅游和运输行业创造了全新可能,因此才有 Airbnb、Uber 和 Lyft。由此可见,移动已开始对社会产生深刻影响。

另一重要事实:当一项技术被充分普及,它就被社会“内化”成理所当然的一部分,人们也就不再谈论它。以下几张图,显示了“铁路”、“钢铁”、“计算机化”等技术词汇在 Google Books 出现的频率:

“铁路”

“钢铁”

“计算机化”

而“软件”出现频率如下:



这样的趋势说明:

软件已开始走向被内化阶段,成为各行业理所当然、不可或缺的组成部分。

软件正在吃掉整个世界,科技业自身已容不下技术发展的张力。

来源:CEO来信

]]>
//www.otias-ub.com/archives/319669.html/feed 1
硅谷为何“不可复制”:文化与人才是关键 //www.otias-ub.com/archives/130344.html Mon, 08 Jul 2013 10:11:59 +0000 //www.otias-ub.com/?p=130344 美国旧金山附近的硅谷是全球科技创新的圣地美国旧金山附近的硅谷是全球科技创新的圣地

  复制硅谷

50年来,人们一直在探究硅谷的成功秘诀。

早在1960年,硅谷就已经以科技中心的身份赢得了全世界的关注。它孕育了微波电子行业,还为产学结合树立了典范。时任法国总统的戴高乐(Charles de Gaulle)造访硅谷时,就对散落在旧金山南部农场和果园的研发园区感到惊奇。

位于硅谷核心地带的斯坦福大学孕育了惠普、瓦里安联合公司(Varian Associates)、Watkins-Johnson和应用技术公司(Applied Technologies)。这些企业推动了科技的发展,很显然,这里发生了与众不同的事情——有了创新,有了企业家精神。

很快,其他地区也希望复制硅谷的成功。第一次尝试源自1960年代中期,主角则是一批来自新泽西的高科技公司。他们招募了弗雷德里克·特曼(Frederick Terman),他当时已经退休,之前则在斯坦福担任过教务长、教授和工程系主任。

特曼被誉为“硅谷之父”,正是在他的努力下,斯坦福羽翼未丰的工程学院才发展成为一个创新引擎。通过鼓励理科与工科院系的相互协作,将他们与当地的企业联合起来,并专心研究工业界所需的项目,他们创建了一种协作和信息交换的文化,这也成为硅谷的核心内涵。

新泽西正是希望复制这种模式。该州当时已经是领先的科技中心,共有725家公司的实验室坐落于此,包括RCA、默克和发明晶体管的贝尔实验室。新泽西当时的科学与工程类员工达到5万人,但由于缺乏享有盛誉的工科院校,所以必须从外部招聘人才。不仅如此,他们还很担心自己的人才和最好的技术被其他地方抢走。虽然普林斯顿大学就在附近,但该校的教师普遍不喜欢应用研究和与工业界关系密切的项目。

以贝尔实验室为首的新泽西政商两界的领导决定,要解决这个问题,就需要建设一所与斯坦福十分相似的大学,因此他们对特曼寄予厚望。

特曼制定了一套草案,但却未能顺利实施,主要原因是工业界不肯合作。这段历史已经记录在斯图尔特·莱斯利(Stuart W. Leslie)和罗伯特·卡刚(Robert H. Kargon)1996年发表的论文《推销硅谷》(Selling Silicon Valley)中。他们讲述了RCA如何拒绝与贝尔实验室合作,埃索(Esso)如何不愿与大学共享最优秀的研究人员,以及默克等制药公司在研究经费上是如何抠门。尽管符合各方的共同需求,但企业却不愿与竞争对手合作。

特曼随后在达拉斯展开了又一次尝试,但却因为类似的原因再度失败。

  方法转变

1990年,哈佛商学院教授迈克尔·波特(Michael Porter)提出了一种创建区域创新中心的全新方法——这一次是围绕着既有的研究型大学展开的。他发现,相互联系的企业和特殊的供应商在地域上的集中,可以提升某些行业的生产力,并带来成本优势。波特认为,将这些元素密集地聚合到一个地区,便可人为促进创新。

波特和他的大批追随者都在向全球各地的政府大力推广这一理念。这种模式始终如一:选择一个热门行业,在一所研究型大学附近建立工业园,然后针对所选的行业提供补贴和激励政策,以吸引他们入驻园区,再创建一个风险投资池。

可惜的是,奇迹从未出现。全世界共有数百个地区花费了数百亿美元试图建设自己的硅谷。但我却从没听说过一个成功的例子。

波特和特曼不明白的是,硅谷之所以成为硅谷,不是因为学术,不是因为行业,甚至也不是美国政府对军事研究项目的支持,而是因为人才,以及特曼与斯坦福的教师和行业领袖之间悉心培育起来的关系。

加州大学伯克利分校教授安娜丽·萨克森尼安(AnnaLee Saxenian)深知人才、文化和关系的重要性。她1994年出版的《区域优势:硅谷的文化和竞争》一书中对比了硅谷与波士顿128号公路的发展,以便解释为什么没有一个地区能够复制硅谷的成功。

萨克森尼安指出,直到1970年代,波士顿的创业活动和风险投资都遥遥领先于硅谷。该地的巨大优势是因为靠近东海岸工业中心。到了1980年代,硅谷和128号公路开始有些相似:都有规模或大或小的科技公司、世界级的大学,也都吸引了风险投资和军方的资助。后来,硅谷远远超越了128号公路。

  发展源泉

归根到底,真正的原因还是文化。硅谷较高的跳槽率和创业率、专业的网络和轻而易举的信息交换机制都为其赋予了优势。硅谷企业明白,是协作与竞争共同造就了成功——加州一反常态地阻止企业签订竞业禁止协议也反映出了这一理念。这套生态系统支持各种尝试、各种冒险,也支持相互分享成功与失败的经验教训。换句话说,硅谷是一套开放的系统——是一个早在Facebook之前就已经存在的庞大而真实的社交网络。

硅谷得天独厚的自然条件同样起到了帮助,这里依山傍海,拥有数不尽的野外徒步线路。这都有助于营造乐观和开放的文化。

值得一提的是,从1995年到2005年,硅谷52.4%的工程和技术创业公司都至少都有一位创始人是在美国以外出生的,这达到美国整体比率的两倍。像我这样的移民来到硅谷后,发现很容易适应和融入这里的环境。我们可以学习这里的生活方式,建立自己的人际关系,平等地参与各种活动。如今,谷歌这样的企业园区俨然就是联合国,他们的餐厅不再供应热狗,而是提供中餐和墨西哥菜,甚至还提供来自印度南部和北部的咖喱。

这是一种多元文化,甚至可以说是一种自由,并由此催生了创新。移民带来了对全球市场的理解,带来了不同环境中的各种知识,让硅谷与自己家乡建立了种种联系,从而共同造就了硅谷,让它缓慢进化而来:从单纯生产无线电和电脑芯片,变成了集合搜索引擎、社交网络、医疗设备和清洁能源等众多技术的科技摇篮。

虽然硅谷崇尚的英才管理算不上完美,但正是这些缺陷造就了硅谷的独特性。在各大企业的创始人和董事会中,很难见到女性和黑人及拉丁裔等少数族裔的身影。风险投资家都有从众心理,而且对能够带来短期利益的创业公司情有独钟——这也催生了数量庞大的社交媒体和照片分享应用。这里的房价居高不下,多数美国人都无力承受。

这一切都拖慢了硅谷的发展,但并未阻止它的进步。具有讽刺意味的是,真正对硅谷构成挑战的反而是曾经大力推动其发展的政府。硅谷渴望人才,但工作签证的种种限制却阻碍了它的进一步开放。最新数据显示,有超过100万获得短期工作签证的人正在等待成为永久居民。签证短缺意味着有些人不得不离开,还有一些人则会倍感失落,返回家乡。

人才的匮乏可能会导致硅谷企业丧失生命力。事实上,新德里和上海等地已经崛起为一批真正的对手,但它们的崛起并不是因为发现了创新秘诀,而是因为硅谷自己输出了秘方:人才。

via:tech.sina

]]>