增速为王 四个行业的剧变所印证的投资法则

　　编者按：本文作者王川，投资人，中科大少年班校友，现居加州硅谷，个人微信号9935070，微博 @ 硅谷王川。36 氪经授权转载自其个人微信公众号 investguru。查看本系列文章点这里。

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

　　回答这个问题之前， 我先来介绍一下我的投资第三法则：增速为王。

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

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

　　关于往期投资的第一法则和第二法则，可直接点击链接。

　　这个法则的第一个经典例子，是数字照相机淘汰传统胶卷照相机。

　　如果你看过这篇文章，

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

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

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

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

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

　　第二个例子，是正在发生的，电车淘汰汽车的事件。

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

　　如果你看过我的这篇文章(可直接点击下面链接)

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

　　里面提到锂离子电池的成本，大约以每年16%的速度不断下降。

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

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

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

　　下面将会发生什么？ 可以参考我的这篇文章：(可直接点击下面链接)

　　王川: 为什么传统汽车厂商大多很快会倒闭？

　　第三个例子，来自九十年代末的电信行业。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

　　第四个例子，是九十年代中期开始关于家庭娱乐发展方向的讨论。

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

　　但是谷歌的 youtube 的出现，和网络带宽的持续增加，改变了这个格局。

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

　　但最核心的要素，在于 youtube 上的视频内容，在指数倍的不断增加。

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

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

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

　　家庭娱乐方向的辩论可以休矣，互联网赢了。

　　那么这一切, 和人工智能 / 深度学习又有什么关系呢？

　　如果你看完迄今为止我撰写的关于深度学习的几篇文章

　　你会意识到，推动深度学习技术进步，最根本的动力是计算速度的飞速进步。

　　计算速度进步的步伐，大致是每十年 100-1000 倍。

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

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

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

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

　　按照 “增速为王” 的理论，人将被机器淘汰取代吗？

　　或者人和机器融合为一体？ 出现我们现在都无法想象的新的组合？

　　这个改变的路径和时间表将会如何展开？

　　这是二十万年来未有之大变局，它正在迅速向我们袭来，它是未来最最重要的议题。

　　寻找这个问题的答案，需要不断追踪，深刻理解底层的技术细节。

　　未来属于那些抓住问题本质，抓住主要矛盾，勇于探索， 顺应趋势的人们。

　　让我们拭目以待。

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