为什么创新越来越难

找到新的低垂之果

1/5、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。

2/5、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?

3/5、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?

4/5、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。

5/5、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。

原创文章,作者:buffalo106,如若转载,请注明出处:http://www.buffalotone.com/?p=963

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