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主题:【原创】分形历史学:天下大势与成功 -- 同人于野

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家园 【原创】分形历史学:谁“敢于”成功?

对于未来为什么不可预测,索罗斯和Raynor有非常不同的看法。

Raynor认为,任何一个试图预测未来的模型都存在边界,你只能把你认为可能重要的因素考虑进去,而其他因素必须忽略。如果什么因素都考虑,那么你的模型就是宇宙本身了。然而那些被模型忽略了的因素却往往也会起到重要作用,在这种情况下所谓科学预测完全不好使。

Raynor举了很多商业上的例子,比如索尼的Betamax为什么输给VHS; Minidisk为什么从未占领日本以外的市场,以及索尼为什么没有及时推出iPod这样的mp3播放器。当你站在现在的角度去评价索尼当年的战略,完全可以说索尼没有好好预测未来,居然连网络音乐必然取代光盘都没想到。然而如果你设身处地的站在索尼当年的角度,很可能会发现索尼的战略完全是合理的。

比如说mp3音乐。mp3之所以能够大行其道,最初本质上开始于家庭网络带宽的增加。你可能会说网络带宽增加是必然趋势,我1990年就知道了。可你1999年的时候知道短短两三年之内家庭带宽就能达到广泛流传mp3的程度么?事实上美国家庭接入带宽的大幅增加完全是一个偶然事件。当时Dish Network 和DirectTV这样的卫星电视突然兴起,提供数量远远超过有线电视的电视频道。有线电视公司为了应对竞争,不得不大幅度升级了其网络。这一升级发现除了可以增加电视频道之外还有富裕的带宽,于是才提供宽带互联网接入。然后电话公司不得不跟进,也提高了DSL的带宽。也就是说美国网络带宽的增加并不是由于用户需求。事实上2000年前后除了少数人在大学用宽带之外,普通家庭用户没有从网上下载音乐的习惯。再加上mp3音乐的版权问题没有解决,那个时候像苹果那样投入大量资金搞iPod是一种冒险行为。

通过大量的统计分析,Raynor认为,那些真正取得巨大成功的公司,与其说是成功预测了未来,不如说是赌赢了。如果你统计市场上的各个公司,会发现成功的公司和平庸的公司之间存在一个本质区别,那就是对既定战略的坚持。平庸的公司总是想去适应市场,想adaptive,市场上什么好卖,他们就卖什么。而成功的公司则是认准了一条就坚定不移的去做,因为也只有这样,他们所发展出来的战略优势才是别的公司没法短期学到的,只有有了这样的优势才能真正通吃市场。

比如说苹果一向都是做独特的漂亮的计算机,一向都是自己做操作系统,iPod一直到iPhone都不愿意跟别人兼容,产品永远都是一个风格。现在大家都说苹果这么做很牛,这就是苹果成功的秘诀。但是不要忘了1980年代,1990年代,苹果一直都是这个风格,可是那时候的苹果是不成功的。说Jobs牛,可当年Jobs是被赶出苹果的啊。正确的认识是苹果一直都在坚持它的战略,而这个战略有时候好使,有时候不好使,取决于当时的市场。Raynor生动的说,苹果的表一直都是指向上午9点,以前这个表不准,现在准了,这只不过因为现在正好是上午9点。

一个类似的例子是丰田汽车在美国市场上的成功。当年丰田之所以能在美国突然取得成功,根本原因是石油输出国组织突然提高油价,导致美国消费者开始寻找节油车。而丰田由于其本身出自于日本市场,本来就擅长节油,所以一下子在美国成功了。那么美国汽车公司应该怎么办呢?也学丰田开发省油车?你怎么跟人学,人家做了一辈子了!所以美国企业继续自己的战略,还是搞SUV之类的大车,等到油价回落,还是美国公司的市场。当然现在的丰田已经什么都能做羽翼丰满,但当时的成功完全是战略“正好”合适的偶然结果。

问题是很多时候你坚持的战略是错误的,所以本质上成功是赌赢了。Raynor指出,绝大多数研究公司的统计数据都忽略了失败的公司,因为失败的公司已经从市场上消失了,所以绝大多数人只是在比较成功的公司和平庸的公司。事实上,如果你比较成功的公司和失败离场的公司,你会发现两者之间存在非常大的相似之处:对既定战略的全力以赴的投入。赌赢了你就特别成功,赌输了你就彻底失败。所以说成功的反义词不是失败,而是平庸。

这就是Raynor说的战略悖论:如果你不坚持一个既定战略,你必然平庸;如果你坚持了,你或者特别成功,或者特别失败。索尼预测不了mp3市场,别的公司也预测不了未来。选择一个什么战略去坚持,这一点特别重要。在学会怎么选择之前,首先要明白你本质上不可能有绝对把握。

当CEO不是我的业余爱好。可是Raynor这本书所描写的案例我读起来感到触目惊心。他提出了一系列的措施来更好的应对风险,但跟本文关系不大,就不详细说了。

我认为Raynor对风险的态度基本上是被动的。扬帆曾经说过一段非常有意思的话,他说巴菲特是等待机会,索罗斯是寻找机会,本拉登是制造机会。索罗斯其实也知道怎么制造机会。

Raynor尽管认为精确预测未来不可能,但他仍然相信可以用预测天气的方法去尝试预测未来。索罗斯则认为,社会科学跟天气完全是两码事。

(待续)

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