上周写《下一个“硅谷”，还在硅谷？》时就想，很多朋友对如何才能成为硅谷那样的创新策源地、加速器、热带雨林，会很有兴趣。

自1971年媒体最早提出“硅谷”这一说法后，50多年来，全世界想成为硅谷、新硅谷、下一个硅谷的地方数不胜数。如何硅谷？如何斯坦福？如何风险投资？如何创新生态？各种尝试也不胜枚举。

5月18到26日，我随正和岛全球标杆案例探访团在硅谷和西雅图访学，行程满满。30多位企业家从头到尾，一滴白酒不沾，正儿八经学习，白天参观，晚上还要做作业，写感想，却乐此不疲，正是因为在微软、谷歌、英伟达、亚马逊这样的顶尖公司和斯坦福大学、伯克利分校这样的学府圣地，受到了强烈的思想冲击和吸引。

边走边看，有个问题萦绕不散，即硅谷这些企业是如何思考的？对我们有何借鉴？这篇文章就来做个小结。

想的大

5月24日在微软公司听课时，主题是“微软的初心使命和百年变局”。题目真够大的。

微软创立时，比尔·盖茨的愿景就是，让世界每个家庭和每张办公桌上都有一台个人电脑。

随着Windows等软件风行，盖茨的目标基本实现了。鲍尔默2000年接替盖茨出任CEO到2014年卸任期间，微软的股价几乎不涨，收购诺基亚失败，Windows Phone失败，社交业务失败，一个重要原因就是“找不到下一个目标了”。2014年，萨提亚·纳德拉成为微软第三任CEO。很多CEO卸任时才会出版回忆录，他则在担任CEO第三年就写了《刷新》，因为他要把微软的新愿景和变革方向传递给更多人。

萨提亚提出的新使命是，“予力全球每一人、每一组织，成就不凡”。不是微软自己要成就不凡，是要站在别人的立场，帮助别人成就不凡。这就把微软从过去那种“骄傲的束缚”“光荣的固化”中“打开”了。

萨提亚上任后发布的第一款产品是Office for iPad，过去Office只能在微软的Windows Phone上使用，不能在iPhone和iPad上使用。萨提亚这样做，表面看是放弃了Windows的唯一核心地位，但却在移动时代赢得了更大空间。他说，现在打开手机，里面装的很多应用都是微软的，“我们用微软的软件，武装了iPhone”。

过去十年，微软通过“移动至上，云为上”，以及重塑生产力和业务流程、构建智能云平台、重塑个性化的计算这三大战略，成功复兴。不仅如此，纳德拉更敏锐洞察到，自然语言作为通用界面的突破和强大的新推理引擎的出现，将带来人工智能的新时代。为此，微软将“普及人工智能全民化”作为新理念，并在智能助理、应用程序、服务、基础设施四个方面全面快速布局。

不久前微软发布了Copilot，愿景就是成为“一个每天都在身边的人工智能伴侣”。纳德拉说：“就像今天启动操作系统来访问应用程序或使用浏览器访问网站一样，我们相信用户未来将调用Copilot来执行所有这些活动以及更多新的任务，比如购物、编程、分析、学习、创造等等。”

课堂上播放了不少微软如何“予力全球每一人、每一组织，成就不凡”的短视频，有的很感人。这让我想到《刷新》中关于同理心（Empathy）的理念。同理心不是虚无缥缈的，是真心实意换位思考和服务他人。一个企业，什么时候能用创新技术和服务，真正落实同理心，落实到方方面面，什么时候其发展状态就会健康，就会出彩。

想的深

在英伟达听课，题目是“从说到做到，到算到拿到——用人工智能驱动各个行业的创新”。第一页PPT上写着，“我们是谁：用加速计算对最具挑战问题的解决者”。

世界越来越建构在计算之上，计算的量级越来越高。这一点大家都很清楚。但什么是加速计算呢？这是黄仁勋发明的一个名词，代表了他对计算机产业和网络的深刻洞察。

过去，计算依赖CPU（中央处理器），是通用计算，但随着CPU扩展速度的放缓，就需要一种新的计算形式，解决通用计算不擅长的那些问题。用黄仁勋的话，加速计算的本质是“算法的可并行化”，而英伟达的GPU（图形处理器）就是靠着强大的并行计算能力，成为对通用计算进行加速的首选。过去8年间，英伟达极大提高了每个GPU芯片的性能，AI算力性能提高了1000倍，让“整个数据中心压缩成了一个芯片”。

具体而言，加速又是如何实现的呢？黄仁勋说，他发现在一个程序的代码中，往往是一小部分代码占用了计算工具的大部分运行时间。比如CFD（计算流体力学），可能只用3%的代码，就代表了99.9%的运行时间。许多关键应用也是这样。因此，如果能对这3%的核心部分进行加速，就能极大地提升整体性能。“这个过程并非单纯的并行处理，它涉及更为复杂的机制”，英伟达为此在2006年推出了CUDA。这是一项同时支持硬件和软件的技术，它可以利用GPU中的多颗计算核心进行通用计算处理，开发人员可以利用它编写程序，写出的程序可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。

黄仁勋说，除了对3%的核心部分的加速，剩余97%的代码也可以用AI和加速计算重写，使得应用程序加速10万倍。

没有CUDA，英伟达不可能在人工智能领域取得如此成功。但CUDA刚推出的时候，因为增加了芯片的成本，且当时并没有足够的应用程序来支撑，所以客户并不重视它，不愿为此支付溢价。成本上涨，价格却不涨，毛利率就受到挤压，英伟达的市值一度降至10亿美元左右的水平。

但黄仁勋从未考虑过放弃CUDA，因为他坚信自己的推理和愿景，即加速计算能够解决传统计算机无法解决的问题，“我们的方向是正确的，只是需要时间来证明”。整整十年后，CUDA才显出成效。黄仁勋也不是被动地等待，也努力寻找“即使是小规模实现CUDA盈利的方法”，并找到了CT重建、地震处理、分子动力学等多个领域的应用，“这些虽然没有立即成为主导市场的产品，但它们足以维持我们的发展，为我们争取了宝贵的时间”。

今天英伟达如日中天。是因为传统的数据中心都在转向加速计算，并建立新型的数据中心——AI工厂，生产AI这种新的商品。而英伟达正是人工智能计算领域的领导者。我们听课时，主要讲的是英伟达的另一利器Omniverse平台，它是一个“可以构建并操作物理真实的数字孪生的操作系统”，助力千行百业，“以全保真度、完全数字化的方式模拟所做的整个产品”。不少企业家听后说，英伟达不仅软硬件一体化通吃，而且是物理世界和数字世界通吃，太可怕了。

思路定出路。为什么黄仁勋很早就有如此前沿、深度的思考？

想的不同

谷歌的一位行业产品总监给我们做“谷歌的企业文化和创新管理”的分享时，讲到了“投资登月计划”（Invest in Moonshots），其含义有三：

追求变革性技术，着眼长远，如自动驾驶汽车和人工智能计划；

配置资源，培育创新，如之前谷歌X所致力的“登月项目”；

识别、投资和收购尖端技术，如收购Deepmind。

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