Paul Graham 最新万字长文：如何实现超线性回报？
Paul Graham 今天发了一篇万字长文，还是一如既往的干货，他提到线性增长是无法获得超额回报，超线性的回报往往都不是和“你的付出”成正比的，这也 echo 到我之前读过的一本书10x is easier than 2x，在这里也推荐给大家：2x 的增长是线性的，要继续增长需要更多的努力。这是更加辛勤地工作，而不是更聪明地工作；10x 的增长是非线性的，巨大的增长并不需要更多的努力，而往往需要更少的努力，但要做得更好。
Paul 还提到今时不同往日，现在是一个不再需要通过加入知名组织/机构才能获取所需资源、实现超额增长的时代。现在有更多的人可以像 20 世纪的艺术家和作家一样拥有自由，有很多雄心勃勃的项目不需要太多的初始资金。特别是对于 Indie Maker 而言，可以通过社交媒体 build in public 实现产品的早期冷启动增长、获客，这也是 Magineer 从发起之初所坚信的。
除此之外，Paul 还讲到了如何寻找能获得超线性回报的领域，以及什么样的人能够获得超线性回报：寻找那些只有少数玩家胜过其他人的领域，如果在一个每个人表现都差不多的领域，不太可能存在超线性回报；一开始你的成绩肯定会微不足道，但超线性回报的奖励曲线上升会非常陡峭；再次提到了这句耳熟能详的硅谷信条：Do things that don't scale, 在最开始专注于一小部分客户，你将通过口碑传播获得指数级增长，同理学习、科研、投资亦如此。
说了这么多，对我最有感触的还是这句话：不要把 work 等同于一份 job——要被好奇心驱使，而不是职业主义；要给予你的好奇心自由发挥，而不是只做你应该做的事情。
全文如下，enjoy～
当我还是个孩子的时候，我没有理解世界上最重要的一件事情是绩效回报是超线性的程度。
老师和教练们曾含蓄地告诉我们回报是线性的。“你得到的”，我听过无数遍，“和你付出的一样多”。他们的本意是好的，但这很少是真的。如果你的产品只有竞争对手的一半好，你不会得到一半的顾客。你会得不到任何顾客，最终倒闭。
在商业中，绩效回报是超线性的显然是真实的。有人认为这是资本主义的缺陷，如果我们改变规则，它就不会成立。但绩效回报超线性是世界的一个特征，而不是我们发明的规则的产物。在名望、权力、军事胜利、知识甚至对人类的利益方面，我们都能看到相同的模式。在所有这些方面，富者更富。
如果你不理解超线性回报的概念，就无法理解这个世界。如果你雄心勃勃，你绝对应该理解，因为这将是你所乘之浪。
看起来有许多情况会存在超线性回报，但据我所知，这可以归结为两个基本原因：指数增长和阈值。
最明显的超线性回报案例之一是当你在处理一些呈指数增长的事物时。例如，细菌培养。一旦开始增长，它们会呈指数增长。但培养它们并不容易。这意味着在擅长培养和不擅长的人之间，结果差异非常大。
初创企业也可以呈指数增长，我们也可以在这里看到同样的模式。有些企业设法实现高增长率，大多数企业则没有。结果是你会得到质量上不同的结果：增长率高的公司往往变得非常有价值，而增长率较低的公司甚至可能无法生存。
Y Combinator 鼓励创始人专注于增长率而不是绝对数字。这样可以防止他们在绝对数字仍然较低的早期就感到沮丧。这也有助于他们决定要专注于什么：你可以用增长率作为指南，告诉你如何发展公司。但主要优势在于专注于增长率往往会使你获得呈指数增长的东西。
YC 并没有明确告诉创始人，增长率与“你付出的”相符，但也并不远离事实。如果增长率与绩效成比例，那么随着时间 t 的绩效 p 的回报将与 p^t 成比例。
即使经过数十年的思考，我发现这个公式仍然令人震惊。
每当你的表现好坏取决于你做得有多好时，你将会获得指数增长。但我们的基因和习俗都无法为此做好准备。没有人会自然地发现指数增长；每个孩子第一次听到这个故事时都会感到惊讶，即关于一个人第一天向国王要一粒大米，然后每天要求加倍的故事。
我们自然无法理解的东西，我们会发展相应的习惯来应对，但我们对指数增长也没有很多习惯，因为在人类历史上很少有这种情况。原则上放牧应该是一个例子：你拥有的动物越多，它们就会有越多的后代。但在实践中，牧场土地面积是限制因素，没有计划可以使其呈指数增长。
或者更准确地说，没有普遍适用的计划。有一种方法可以使你的领土呈指数增长：通过征服。你控制的领土越多，你的军队就会变得更强大，征服新领土也就变得更容易。这就是为什么历史上充满了帝国。但是，创建或管理帝国的人很少，他们的经历并没有对习俗产生很大影响。皇帝是一个遥远而可怕的人物，而不是一个可以在自己生活中参照的标准。
在工业化之前，最常见的指数增长案例可能是学术研究。你知道得越多，学习新事物就会变得更容易。结果，当时和现在一样，一些人在某些主题上的知识明显比其他人更丰富。但这也没有对思维习惯产生太大影响。尽管皇帝征服领土的观点可能会重复，因此可能有更多的帝国，但在工业化之前，这种帝国类型几乎没有实际影响。
这种情况在过去几个世纪已经发生了变化。现在，帝王可以设计出能够击败领土帝王的炸弹。但这种现象仍然很新，我们还没有完全消化它。即使参与者中也有很少人意识到他们从指数增长中受益，也很少有人询问他们可以从其他情况中学到什么。
超线性回报的另一个来源体现在“赢者通吃”这个表达上。在体育比赛中，绩效和回报之间的关系是一个阶跃函数：获胜的团队不管表现更好还是稍微好一点都会获得一场胜利。
阶跃函数的来源并不是竞争本身，而是结果中存在阈值。你不需要竞争就能得到这些。在你是唯一参与者的情况下，也可能存在阈值，比如证明一个定理或者命中一个目标。
引人的是，一个具有超线性回报的情况往往同时具有另一个来源，跨越阈值会导致指数增长：在战斗中获胜的一方通常会遭受较少的伤害，这使他们将来更有可能获胜。而指数增长有助于你跨越阈值：在具有网络效应的市场中，增长足够快的公司可以排除潜在竞争对手。
名气是一个有趣的例子，结合了超线性回报的两个来源。名气呈指数增长，因为现有的粉丝会吸引新粉丝。但它之所以如此集中，根本原因是阈值：在普通人的头脑中，A 列表上的位置有限。
结合超线性回报的两个来源可能最重要的案例是学习。知识呈指数增长，但其中也有阈值。例如学会骑自行车。其中有些阈值类似于机器工具：一旦你学会阅读，你就能更快地学习其他任何东西。但最重要的阈值是代表新发现的那些。知识似乎是一种分形，如果你在一个知识领域的边界上努力推动，有时你会发现一个全新的领域。如果你这样做了，你将第一个掌握其中的所有新发现的机会。牛顿做到了这一点，杜勒尔和达尔文也是如此。
有没有一般性的规则可以用来寻找具有超线性回报的情况呢？最明显的一种是寻求能够复合的工作。
工作可以通过两种方式复合。它可以直接复合，意味着在一个周期中表现良好会使你在下一个周期中表现更好。例如，在建设基础设施或获取客户群体或营销品牌时就会发生这种情况。或者工作可以通过教育你而复合，因为学习是会复合的。第二种情况很有趣，因为在这个过程中你可能会感觉自己表现不佳，你可能无法实现你的即时目标。但如果你学到了很多东西，那么你仍然会获得指数增长。
这就是为什么硅谷对失败如此宽容的原因之一。硅谷的人们并不盲目地容忍失败，只有当你从失败中学习到东西时，他们才会继续对你抱有信心。但如果你在学习，事实上这对你来说是一个很好的选择：也许你的公司没有按你的意愿增长，但你自己已经成长了，这最终应该会产生结果。
事实上，不以学习为基础的指数增长往往与学习紧密交织在一起，我们可能应该把这视为规律而非例外。这产生了另一个启发式方法：始终保持学习状态。如果你不在学习，那么你可能不在通向超线性回报的道路上。
但不要过于优化你的学习内容，不要限制自己只学习已知有价值的东西。你在学习的过程中还不能确定什么东西会有价值，如果你太严格，你会错过一些离群值。
那么对于阶跃函数呢？是否存在形式为“寻找阈值”或“寻找竞争”的有用启发法呢？在这种情况下就棘手了。阈值的存在并不能保证游戏一定是值得玩的。如果你玩俄罗斯轮盘赌，你肯定会处于一个有阈值的情况，但在最好的情况下，你并没有得到任何好处。“寻求竞争”也同样无用；如果奖品不值得竞争呢？足够快的指数增长可以保证回报曲线的形状和幅度，因为如果某物增长足够快，即使起初微不足道，它也会变得很大，但阈值只能保证形状。
利用阈值的原则必须包括一个测试，以确保这场游戏是值得玩的。以下是一个可以做到这一点的原则：如果你遇到一些平庸却仍然受欢迎的事物，将其替换可能是一个好主意。例如，如果一个公司制造的产品不受人们喜欢却仍然有人购买，那么如果你能制造出更好的替代品，人们可能会购买它。
如果有办法找到有前景的知识阈值就太好了。有没有办法知道哪些问题在其之后有全新的领域？
我怀疑我们永远无法确切预测这一点，但这个奖励是如此宝贵，所以拥有比随机预测稍微好一点的预测方法将会很有用，而且我们有希望找到这样的方法。在某种程度上，我们可以预测出一个研究问题不太可能带来新发现的时候：当它看起来合理但乏味时。而那种确实会带来新发现的问题往往看起来很神秘，但也许并不重要。（如果它们既神秘又显然重要，它们将是有许多人正在研究的著名未解之谜。）因此，这里的一个启发法则是要被好奇心驱使，而不是职业主义——要给予你的好奇心自由发挥，而不是只做你应该做的事情。
对于雄心勃勃的人来说，绩效获得超线性回报的前景是令人兴奋的。在这方面有一个好消息：这个领域正在朝两个方向扩张。有更多类型的工作可以让你获得超线性回报，而且这些回报本身也在增长。
尽管存在两个原因，但它们紧密相连，几乎可以视为一个半原因：技术的进步以及组织的重要性下降。
50 年前，要想从事雄心勃勃的项目，成为组织的一部分是更为必要的。那是获得所需资源的唯一途径，也是拥有同事的唯一途径，以及获得分发渠道的唯一途径。因此，在 1970 年，你的声望在大多数情况下取决于你所属的组织的声望。声望是一个准确的预测因素，因为如果你不是组织的一部分，你不太可能取得什么成就。当然也有少数例外，尤其是艺术家和作家，他们独自工作，使用廉价的工具，拥有自己的品牌。但即使是他们，也要依靠组织来触达观众。
被组织主导的世界抑制了绩效回报的变化。但这个世界在我的有生之年已经大大减弱。现在有更多的人可以像 20 世纪的艺术家和作家一样拥有自由。有很多雄心勃勃的项目不需要太多的初始资金，也有很多新的学习方式、赚钱方式、找到同事的方式和触及观众的方式。
尽管旧世界仍然存在，但从历史标准来看，变化的速度已经是惊人的。特别是考虑到所面临的风险。很难想象有比绩效回报更根本的变化。
在没有组织的抑制作用的情况下，结果将更加多样化。当然这并不意味着每个人都会过得更好：表现优异的人会表现得更好，但表现糟糕的人会变得更糟。这是一个需要牢记的重要观点。让自己暴露在超线性回报之下并不适合每个人。大多数人作为整体的一部分会过得更好。那么谁应该追求超线性回报呢？两种类型的雄心勃勃的人：那些知道自己很优秀，知道在一个变化更大的世界里他们会净赚更多的人，以及那些，尤其是年轻人，可以承担风险去尝试并找出答案的人。
从组织迁移到其他地方并不仅仅是它们当前居住者的离开。很多新的赢家将是他们永远不会让其进入的人。因此，机会的民主化将比组织本身可能制定的任何内部版本更大、更真实。
并不是每个人都对这种雄心勃勃的释放感到满意。它威胁到一些既得利益，并与一些意识形态相矛盾。但如果你是一个雄心勃勃的个体，这对你来说是一个好消息。你应该如何利用它呢？
利用绩效的超线性回报最明显的方式是做出异常优秀的工作。在曲线的远端，渐增的努力是一笔划算的交易。尤其是因为在远端的竞争较少 - 不仅仅是因为做出卓越的工作很困难，而且因为人们发现这个前景是如此令人生畏，以至于很少有人尝试。这意味着做出杰出的工作不仅是一笔划算的买卖，即使是尝试也是一笔划算的买卖。
有许多因素会影响你的工作质量，如果你想成为一个离群值，你需要几乎把它们都做对。例如，要做得非常好，你必须对它感兴趣，仅仅勤奋是不够的。因此，在一个有超线性回报的世界中，了解自己的兴趣所在，找到在其上工作的方法将变得更加重要。选择适合你情况的工作也很重要。例如，如果有一种工作本质上需要投入大量时间和精力，那么在年轻并且还没有孩子的时候去做这种工作将会变得越来越有价值。
做出优秀工作有相当多的技巧，这不仅仅是努力尝试的问题。我打算用一个段落来尝试提供一份秘诀。
选择你天生擅长并深感兴趣的工作。养成自己专注于自己的项目的习惯；这些项目不管是什么，只要你觉得它们具有令人兴奋的雄心壮志即可；努力工作，尽可能不要过度劳累，这最终将使你走到知识的前沿；从远处看，这些前沿是平滑的，但近距离看却充满了空隙。注意并探索这些空隙，如果你幸运的话，其中一个空隙会扩展成一个全新的领域；承担尽可能多的风险，如果你偶尔不失败，那你可能过于保守了；寻找最好的同事。培养良好的品味，向最好的榜样学习；要诚实，尤其是要对自己诚实；锻炼身体，饮食和睡眠要健康，避免更危险的药物。如果怀疑，就跟随你的好奇心。它从不欺骗你，它比你更知道值得关注的事情。
当然，你还需要另外一件事：运气。运气永远是一个因素，在你独立工作而不是作为组织的一部分时，运气会更加重要。尽管有一些关于运气的格言是有道理的，但也有真正的机会成分是你无法控制的。解决办法是多试几次，这也是早期开始承担风险的另一个原因。
最好的超线性回报里的典型例子可能是科学。它具有指数增长，以学习的形式呈现，并且在绩效的极端边缘——确切地说是在知识的极限处——存在阈值。
这导致了科学发现方面的不平等，使得即使在最分层的社会中，财富不平等与之相比也相形见绌。牛顿的发现可能比他所有同时代人的发现加起来还要重要。
这一点似乎很明显，但将其详细说明可能也是有必要的。超线性回报意味着不平等，回报曲线越陡峭，结果的变化就越大。
事实上，超线性回报与不平等之间的相关性非常强，以至于它产生了另一个发现这种类型领域的方法：寻找一些领域，在这些领域中，少数的大赢家胜过其他所有人。因为在那种每个人表现都差不多的领域中，不太可能存在超线性回报。
有哪些领域是少数大赢家胜过其他所有人的呢？以下是一些明显的例子：体育、政治、艺术、音乐、表演、导演、写作、数学、科学、创业和投资。在体育中，这种现象是由外部施加的门槛造成的，你只需要快几个百分点就能赢得比赛。在政治中，权力增长与帝王时代大致相同。在其他一些领域（包括政治）中，成功在很大程度上是由名气驱动的，名气本身具有超线性增长的因素。但当我们排除体育和政治以及名气的影响时，一个显著的模式出现了：剩下的领域与那些必须具有独立思想才能成功的领域的名单完全相同——在那些领域里，你的想法不仅必须是正确的，而且还必须是新颖的。
这显然适用于科学。你不能发表已经有人提出过的观点，在投资中也同样如此。如果大多数其他投资者不认为一家公司会做得好，那么相信这家公司会做得好才是有用的；如果每个人都认为这家公司会做得好，那么它的股票价格已经反映了这一点，你将无法赚钱。
我们还可以从这些领域中学到什么？在所有这些领域中，你都需要投入最初的努力。超线性回报一开始似乎微不足道，以这个速度，你会觉得自己永远无法取得任何进展。但是由于在远端，奖励曲线上升得非常陡峭，所以值得采取非同寻常的措施去达到那里。
在初创企业世界中，这个原则的名称是“做一些不规模化的事情 - do things that don't scale”。如果你对最初的一小部分客户付出极大的关注，理想情况下，你将通过口碑传播启动指数增长。但这个原则同样适用于任何指数增长的事情。比如学习。当你刚开始学习某件事时，你会感到迷茫。但是付出最初的努力获取一个立足点是值得的，因为你学得越多，它就会变得越容易。
在具有超线性回报的领域中还有另一个更微妙的教训：不要把 work 等同于一份 job。在20世纪的大部分时间里，两者对几乎所有人来说都是一样的，因此我们继承了一种将生产力与有工作等同起来的习惯。即使现在对大多数人来说，“your work”这个词仍然意味着他们的工作。但对于作家、艺术家或科学家来说，它意味着他们当前正在研究或创作的任何事情。对于这样的人来说，他们的工作是他们从一份工作到另一份工作携带的东西，即使他们有工作。它可能是为雇主做的，但也是他们自己思维价值体系的一部分。
进入一个少数大赢家胜过其他所有人的领域是令人望而却步的。有些人是有意为之，但你并不需要这样做。如果你拥有足够的天赋，并且你足够追随你的好奇心，你最终会进入其中一个领域。你的好奇心不会让你对无聊的问题感兴趣，而有趣的问题往往会创造出具有超线性回报的领域。
超线性回报的领域绝不是静态的。事实上，最极端的回报来自于扩张这个领域。因此，虽然野心和好奇心都可以让你进入这个领域，但好奇心可能更为强大。野心倾向于让你攀登已经存在的高峰，但如果你紧紧围绕一个足够有趣的问题深挖，它可能在你脚下成长为一座山。
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