为什么创新越来越难？

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找到新的低垂之果

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摩尔定律的问题在哪儿

大家应该都听说过IT行业的“摩尔定律”：同样大小的集成电路可容纳的晶体管数每18个月翻一番，也就是说，处理器的性能每隔两年翻一倍。

其实摩尔定律一开始还有另外一个表述：集成电路的性能每隔18个月提高一倍，而价格下降一半——这个表述可谓更乐观，等于说一块钱可买到的处理器性能，每18个月翻两番。

但后面的一半很快就没人说了，因为价格下降一半其实是一个企业管理问题，而企业管理者认为，一开始是这样的，后来就越来越不可能了，最重要的原因是投入的人力资本，即研发人员的成本增长太快了。

有人统计，从1971到2014年这40多年，整个半导体行业投入的研究人员数增长了18倍，至于用人成本，那就增长得更多了。

很多人觉得40年增长18倍，不多啊。但这里说的是实验室的研究人员，而不是晶圆厂的工人。后者代表生产规模的增长，而前者代表研究难度的增加。所以芯片性能增长的背后，是不断增长的人力资本的投入。

到了晶圆制造环节，还涉及资本投入的问题。

摩尔后来又提出了“摩尔第二定律”：新一代芯片的诞生将伴随着其制造成本的翻番，周期为4年。

采用纯代工模式的台积电的资本投入验证了摩尔第二定律。2015年，台积电投资一家台湾最新工艺的晶圆厂需要93亿美元，而现在最新工艺工厂的投资需要至少200亿美元。

摩尔定律天下皆知，而摩尔第二定律只有业内人在思考，这体现大众对于科技进步过于乐观的态度。

这种乐观的态度，背后的原因并不难猜。改革开放40多年，我国的经济保持高增长，无论是科技水平，还是实际生活中的科技产品含量，都是越来越高，形成了天生就应该一代比一代好的印象，从而让人忽视了一个问题——创新的成本也越来越高了。

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反摩尔定律

也许是受了摩尔第二定律的启发，很多行业都推出了自己的反摩尔（Eroom）定律：

Google的前CEO埃里克·施密特说：如果你反过来看摩尔定律，一家IT公司如果今天想要卖跟18个月前同样性能的产品，想要获得同样的营业额，就要增加一倍的公司规模。

制药行业也有人总结了一个“反摩尔定律”，投资10亿美元得到的上市新药数目每9年就减少一半，即，研发一种新药的成本，每9年翻一番。

以阿尔茨海默病新药研发为例，近20年来，众多药企累计投入2000多亿美元研发，在几百项临床研究中，才成功上市两款效果有争议的新药，研发失败率超过99%。

研发成本越来越高的问题在几乎所有的研发驱动的行业中都存在。

2015年，美国研发投入前1000名的企业，跟三十年前相比，研发人员增加了 250%，可是单位研发投入所产生的回报，却比30年前降低了65%。

对于国家也是如此，美国几位经济学家分析了研发投入与GDP的关系后得出结论，美国的研究生产率，平均每年下降5.3%，换成前面的“反摩尔定律”的句式，想要维持同样的GDP增长速度，美国的科研人员总数必须每13年增加一倍——显然这是不可能的，全世界的科研人员都跑到美国，也维持不了多少年。

所以，创新能不能持续下去，其实就看摩尔定律和反摩尔定律，谁的作用力更大。

所以我们需要先回答一个问题：为什么创新的成本越来越高？

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为什么创新的成本越来越高？

创新成本的问题，来自研发人员数量和成本两个方面：

研发人员数量与难度成正比。以新药研发为例，药物研发有非常大的偶然性，有时候成果出得很快，有时候一直失败。而且，后研药需要在某些方面表现优于现在的一线用药才有可能获批，这就导致真正给公司带来巨额利润的重磅新药的研发就像“挖矿”，成本总是越来越高。

创新有一个跟制造业不一样的地方，制造业有规模效应，规模越大，单位成本越低，而在研发中，凡是跟人无关的投入，比如厂房，机器设备，实验室等等，也有规模效应，但凡是跟人有关的，不但没有规模效应，反而会“规模不经济”。

只要有人，就存在管理成本，人越多，管理层级就越多，而管理层级越多，管理消耗也越多，三个和尚没水喝的故事，是无法改变的人性。

更难解决的是人力成本的问题。人不光是生产的工具，也是生产的目的，所以一个社会人均收入水平（人力成本）的增速，一般都高于经济增速。

我国现在是“工程师红利”，工程师红利之所以说叫“红利”，就是因为“本金”是以前投入的。既然本金已成历史事实，不再增长，那么“红利”也不再增长，且占比越来越小，即“红利消失”。

科研人员数量增长速度超过GDP增速，以前都是当成重视科研的证据，实际上它代表的是，推动同样的GDP，需要更多的科研人员，是研究效率的下降，而且科研人员的成本还在不断上升，代表“工程师红利”正在消失。

从技术角度看，摩尔定律总会走到物理极限，但人力成本的刚性，以及“科技总是为了人更好的生活”这个总的原则，导致在任何一个领域，摩尔定律长期而言必然输给“反摩尔定律”。

很多人喜欢说，不计一切代价也要XXX，之所以说得这么轻松，因为他不是那个“代价”，或者他相信自己不会是那个“代价”。

人亏一时，是为了未来赚十倍利，如果创新需要永远负收益的投入，那就没有人为创新买单。

所以，如果有一天，整个社会创新的收益为负时，那该怎么办？

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科技树上的低垂之果

对于近四十年的变化，如果你是一个普通人，你会觉得比四千年还大；但如果你是一个物理学家，这四十年的进步，跟上一个四十年（1940~1980）的进步来比，几乎可以说没有进步；而上一个四十年跟上上一个四十年（1900~1940）的进步比，也可以这么说。

这个现象，被总结成“低垂之果”：任何一个领域刚刚被开创时，就像发现了一颗果实累累的树，一开始的研究总是摘最低的和最大的果实。而“科技树”的高度是有限的，摘到最后，就只剩下最高最难摘的和最小的果实。

所以任何一个领域，从开创之后的某一天开始（不会太晚），就会进入边际效应递减的状态。

突破创新瓶颈的唯一方法就是找到新的“低垂之果”，即还没有被充分创新的新领域。

我们过去擅长跟着别人后面搞“后发优势”的微创新，是因为我们的人力成本低，而且集中在工艺改进方面，但随着我们的规模越来越大，这条路越来越行不通了。

创新有两种方法，一种是我们最擅长的“集中资源办大事”，但它很难产生颠覆式的创新。

“集中资源办大事”，需要有一个大方向，更适合“后发优势”的创新，更适合在低垂的果实被摘完以后，去摘更高处的果实，因为它与成本有关。

所以我们在半导体上的落后是可以通过“集中资源办大事”去解决的，半导体的发展路径是清晰的，它更多的是一个经验、成本和下游需求的问题。

但我们这里讲的创新，是寻找新的“低垂之果”，只能是颠覆式创新，也只有创新的另一种方法——进化。

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一个国家创新的真正动力

新冠病毒演化出传播能力厉害几十倍的德尔塔病毒变种，这个变种是如何“变”出来的呢？是病毒整天在想，我应该怎么变才会更厉害吗？

当然不是，“变异”的本质是出错，病毒的自我复制会出错，每一次出错都相当于产生了一个新的变种，绝大部分变种都是失败的，要么无法比原病毒传播性更强，要么有其他的缺陷，但无数变异后，总有一款更厉害——这就是进化。

进化式创新就是在企业这一级个体层面的不断试错。

我国经济发展到现在的体量，最先感到过去的发展路径难以为继的是企业，虽然大部分企业家因为钱赚够了就此躺平，但仍然有一部分企业家希望走出模仿的老路。

上市公司的财报中，总能看到有公司年复一年地把赚到的钱再投入到某个新技术上，搞得利润很难看。我非常佩服这些企业家，每年十几亿，都够他们的后代几辈子过奢侈的生活，他们到底图什么呢？

我们前面说过，研发的人力成本是不断上升的，但这并不绝对。

高收入带来的幸福感呈边际递减，一旦超过某个水平，钱就没那么重要了，人反而想去追求更深层次的成就感。对于研发人员，当然是希望能开辟一个全新的领域；相反，如果禁锢他的思维，不让他感觉到创新的快乐，企业就必须用更多的钱去满足他。

我们一般认为，颠覆式创新需要耗费大量的试错成本，但因为是以个体试错的形式，加上非物质层次的追求，反而更有可能跳出“反摩尔定律”。

颠覆式创新的难点，不在于成本，而在于对环境的要求太高了。

首先，“新物种”并不是提供了更好的选项，而是提供了不一样的选项，所以颠覆式创新需要有跨界思考能力，“通才”比“专才”更有利于创新；

其次，创新是一种“突破+选择”的进化算法，一方面，尝试的人越多，结果越好，要鼓励更多的人的创新热情，另一方面，也要有人能基于大趋势进行判断和选择；

最后，颠覆式创新也需要整个社会对“出错”的包容。

因为没有事前设计的方向，只有事后的“适者生存”，“新物种”总是在出错中“进化”出来的，但人不是出错就要被淘汰的病毒，否则所有人不敢越雷池半步。

要鼓励创新，至少要允许其他人发表你不喜欢的异见，不能动不动就搞政治攻击。

对企业家精神的保护，对科研人员的宽容，才是一个国家创新的真正动力。

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