张首晟：从科学发现到风险投资的三个思维模型

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投资技术发明，可能开拓出以前根本想象不到的市场，这也是投资的妙处。

题图：斯坦福大学终身教授、美国国家科学院院士、中国科学院外籍院士、丹华资本董事长张首晟先生

前段时间，张首晟及其团队在美国科学杂志上发怎么危机公关哪家好好的公表了一项重大发现：在整个物理学界历经80年的探索之后，他们终于发现了手性Majorana费米子的存在，也就是「天使粒子」。有专业人士指出，这一发现或将开启基础物理界的一个新时代。张首晟先生也被誉为「下一个最有可能获得诺贝尔奖的华人」，他几乎拿遍了除诺奖以外物理学科的顶级奖项，他的老师杨振宁先生称其获诺奖是时间问题。

实际上，这样一位世界级物理学家至今已投资了多家公司，将风险投资做得风生水起。他的第一笔投资给了邻居，这位邻居后来发明了虚拟机，而整个云计算就是建筑在虚拟机之上。张首晟先生强调投资者和科学家一样，其成功与否都在于做选择的那一刻。那指导他做科研选择与投资选择的思维模型有哪些？从科学家到投资人，他有什么独特体会？

演绎推理

这个时代，我认为能看懂知识体系间本质的人，是可以抓住无数机会的，这是科学赋予我们的Deductive Thinking（演绎推理）。

我们的哲学就是利用科学的思想做投资，寻找简单、普适的技术和产品，也要让我们看到不同领域间的关联，给予不同企业以他们看不到的协同力，真正去抓住这个时代的源动力。

科学有两大方向，一是把各种形态的物质，分解到最基本的组成部分；二是用这些最基本的组成部分，构造出物质不同的态。

譬如一杯水，假设里面有10的23次方个水分子，我不可能预测到每个分子的运动轨迹，就像你让我精准预测明天股市的走向。但我们知道，里面的每个分子，都在做随机的布朗运动。当分子足够多时，在统计学原理下，它们便会产生一个新的规律。

这就是投资组合的一个概念——如果只投一个公司，成功率显而易见，很难。但如果你有一个投资组合的搭配，你就能合理对冲预期回报与风险大小。当投资组合足够健康时，单个投资产生的随机概率就会相互抵消，使总体成功概率更高。

不过也要提防资本泡沫，观测泡沫的发展形态：有的泡沫膨胀到一定程度会破灭，有的泡沫成长到一定程度，又会成为新的可持续现象。

分析泡沫现象，可以按照泡沫的大小和数量，进行分布分析，看这个分布是指数函数，还是倒数函数。如果是指数函数，说明泡沫都是非常集中的大泡沫，指数函数的积分是有限的，这种情况下，泡沫更有可能破灭。倘若是倒数函数，则是一种长尾分布，有一定的大泡沫，也有很多小泡沫，这个积分是无限的，可能进一步发展到稳定的状态。

我们现在看到的泡沫，包括创新本身和资本布局。如果都是集中在少数领域内，大家一窝蜂去抢短平快的项目，这就有可能是泡沫。如果未来所谓的泡沫，开始大量分布在其他各个领域的项目里，那么这种发展就是一个稳定的发展。

我们继续拿水分子类比，泡泡代表了一种新的事物。水分子在泡泡里比较稀，在液体里，水分子比较密，而最初新生事物肯定是比较稀疏且被传统事物（液体）所包围。所以泡沫的现象值得关注，它可能是新态的预兆。

化繁为简

人类现在碰到的最大问题就是知识体系是呈树状迅速发展的，树越长越大，人类的知识越来越丰富体系越来越繁复，但是问题是不同分支不同领域的知识，想要互相关联沟通起来非常困难，个人对体系内的知识了解越来越深入，但是对于跨领域的了解却甚少。

中国有句古话「隔行如隔山」，这也正是我们时代的挑战，也是机会。科学的准则就是要回到原点，一旦我们能回到根，或者是几个重要的节点上，我们就能把上面的枝叶都看清楚。

比如，我们做投资有一个「黑板测试」，让创始团队在压力之下，在黑板上将公司运用的数学原理、公式、思路，总结和推导出来。倘若能展现一个逻辑自洽的理论框架，那就很不错了。

有一次，看一个AI医疗诊断系统的项目。创始人一上来，就说了许多大而时髦的词，「深度学习」、「马可夫链」、「卷积神经网络」、「遗传算法」等等，显得极为专业。可被要求到黑板上进行算法推导时，台下人发现，他不过是熟背了一些AI技术的名词术语而已。他的医疗诊断系统，只是一个预先编程好的常规专家问答系统，挂了个AI的名头。对于人工智能投资，这些是远远不够的。

世界是很复杂的，一定要去抓住一个切入点，用最简单的方案，去应付极为复杂的世界。

正如诗歌追求的境界是用两句话将复杂的感情说清楚，科学也是追求用一个简单的公式去描写大自然的万千现象，诸如F=MA、E=MC2就是描写大自然的最美诗句。

富兰克林办报业时期经常用一句简单的话概况复杂的时事环境，甚至亲自撰写简洁明朗的广告词，赋予新闻事业以刊播广告的社会功能，使广告经营收入成为新闻媒介财源之一。所以我常常说富兰克林简直是Twitter的发明人。如果一个人能把每一件事情用140个字说清楚，那么这是非常强大的一种能力。

除了「黑板测试」，我们还有「信封背面的估算」原则，大意是任何复杂的事物，都应该能在一个信封背面总结、抽象和估算出来。创始人通过这些，就能大致估算出自己项目，在市场上的数量级及未来容量，知道如何快速、廉价甚至是免费获取大量优质场景数据。

我们投资过一个AI项目，它就采用了一个巧妙方式，去源源不断获取数据——利用手机与人的亲密互动，时刻获取大量语音、运动和位置等信息，再基于这些数据建立人工智能模型。这就解决了创业公司一开始缺少数据的问题。

把复杂的信息抽象出来，我们的大脑便会产生一种美感、快感，这也是人类进化中的一项重要能力，如果不能用简单的特征区分人脸和老虎的脸，那人就无法存活下来。

平行跨界

很多人认为科学就是整天泡在实验室，但绝大部分时候，科学家的成功与否，往往取决于科学家的抉择。这是大脑最刺激，思维最丰富的时候，但很少有科学家能做好。那些伟大的科学家，便是在无人注意这个方向之时，瞄准了时机。

投资也是如此，与科学研究的方向选择，完全一样，找准科学与技术接近的领域。

这就如同量子世界，量子、粒子有波粒二象性，有两个孔的话，它可以同时穿过两个孔，百分之百平行做两件事情。

在斯坦福时，物理学家、化学家、数学家被安排在不同的楼中，虽然平时交流不多，但生活抖音投付费广告是自己发的中就会产生新的碰撞空间。我有位邻居，是计算机系老师，我们两家小孩踢足球时，我们就开始聊。

他说他现在有一个痛点，他改作业时，学生交上来的计算程序都来源于三个不同的操作系统，一些是Windows，一些是Mac，一些是Linux。他想是否能在一台计算机中，做三个不同的操作系统，于是他就发明了他一个技术，V&M（VistualMachine），虚拟机。

我当时觉得很好，因为我也有同样的问题。于是就投资了他的公司，后来它成为了一家非常伟大的公司，因为整个云计算便是基于这个虚拟机的技术，最高时好像是480亿美元的市值。

这是不同的时间尺度下，通过不同的分析产生的。我后来想这不一定是偶然，也是可预测的。首先是生活在斯坦福，这些机会经常产生。而我做学术研究，观察周围同事，也会对他们想象力和未来进行评估，去判断哪些人真的能够成为非常伟大的科学家，哪些不能成为第一流的科学家。

其实在从事科学研究方面，当达到了某种技术层面，大家的专业技能都是旗鼓相当的。比如说，做理论物理研究，你的推导能力比较好；做实验物理研究，你操作仪器的能力比较好。到了一定层次，这种厉害的人已经多如牛毛了。

但是，为什么最终有些人能够更上一层楼？这个决定性因素其实超出了物理学的知识范畴，就是需要具有一种品味。因为大家能力都很接近，都在竞争，前面都摆着比如十条路，然后我选择这条路，你选择另外一条。最后的结果一般只有一个人成功，而且往往从技术层面上说，最后成功的这个人并不一定那么厉害，他的成功是因为他选择了正确的方向。

从小我就酷爱读历史，读历史的话就会让你想一个问题——什么东西能够留下来，什么东西不能留下来。所以这些看得多了，对你在选择关头可能会有些帮助。可能这些选择看似偶然，其实是一个长期积累知识的结果。

真正完美的世界是量子世界，就是量子的一个粒子，它的确是可以百分之百平行做两件事情的，量子的世界是平行的。我想人生也可以达到这种境界，我是100%时间在做教育，100%时间在做科研，100%时间在做投资。

正如我的偶像富兰克林。他作为科学家、政治家、思想家、企业家、政治家，作为《独立宣言》起草者之一，做的很多事情看起来毫不相关，其本质却是相关联的。

投资技术发明，可能开拓出以前根本想象不到的市场，这也是投资的妙处。这样看，投资和科学并不违背，某种意义上来看，科学的思维也一直指导着投资的理论。

本文素材来源：36氪、混沌大学、凤凰财经

作者：张首晟，斯坦福大学终身教授、美国国家科学院院士、中国科学院外籍院士、丹华资本董事长

本文由 @捕手志（ID：ibushouzhi） 整编发布于。，。

（题图由捕手志提供）