增速為王,四個行業的劇變所印證的投資法則

編者按：本文作者王川，投資人，中科大少年班校友，現居加州矽谷，個人微信號9935070，微博 @ 矽谷王川。36 氪經授權轉載自其個人微信公眾號 investguru。查看本系列文章點這裡。

過去一個多月我連續寫了八篇關於神經網絡、深度學習的文章， 有讀者私信給我： 你不是在研究投資嗎？為什麼又在關心深度學習了？

回答這個問題之前， 我先來介紹一下我的投資第三法則：增速為王。

展開說就是：當同一個問題，有不同角度的解決方案時，產品性能的增長速度最快的解決方案，最終會勝出。

這個法則的一個推論是：增速慢的解決方案，一旦過了臨界點被替代方案超越，其背後的公司或者個體，將會出現斷崖式的崩潰。

關於往期投資的第一法則和第二法則，可直接點擊連結。

這個法則的第一個經典例子，是數位照相機淘汰傳統膠捲照相機。

如果你看過這篇文章，

你也許還記得 1975年第一臺數位照相機，是柯達公司發明的。數位照相機照片的像素數目，每年平均20%以上的增長，而膠捲衝洗的照片，則進步緩慢。

普通消費者使用的傳統35毫米膠捲，衝洗照片的像素大約在 4-18 兆之間。

但到本世紀初，數位照相機的像素超過兩兆後，如果列印到一張五英寸 x 七英寸的照片上，其精度和膠捲衝洗的照片，肉眼已很難區分。

數字照相無需膠捲，拍攝成本為零， 再加上家用電腦和智慧型手機的迅速普及，傳統膠捲照相機在大眾市場被徹底取代，也就毫無懸念了。

而照相業的鼻祖，柯達公司，股價從1997年開始就不斷下滑，從2006年到2008年更是下跌了90%，直到最終 2012年宣布破產。

第二個例子，是正在發生的，電車淘汰汽車的事件。

汽油車的效率，實際上過去一百年內，沒有多少進步。1913年福特生產的 Model T，一加侖汽油可以跑 25 英裡，這實際上和2016年美國銷售的新車的平均汽油裡程數 24.8，相差無幾。

如果你看過我的這篇文章（可直接點擊下面連結)

王川: 為什麼石油在2025年之前會永久性跌破20美元一桶，而一去不復返

裡面提到鋰離子電池的成本，大約以每年16%的速度不斷下降。

特斯拉的 Model S，2012年出廠時，60kwh 的版本底價七萬美元，續航裡程 208 英裡。 2015 年， 七萬美元可以買到 70 kwh 的版本，續航裡程 230 英裡。

實際上，Model S 在2015年美國七萬美元以上的豪華車中，市場份額已經達到26%，遠超同一價位的奔馳 S-class 和寶馬七系列。

再過幾天，三月三十一號，新出來的 Model 3，底價三萬五千美元，預計續航裡程兩百英裡以上，2017年底開始交貨。這將開始直接衝擊寶馬三系列，和高端的豐田佳美、普銳斯佔據的市場。

下面將會發生什麼？ 可以參考我的這篇文章：（可直接點擊下面連結）

王川: 為什麼傳統汽車廠商大多很快會倒閉？

第三個例子，來自九十年代末的電信行業。

美國的電信行業一直到九十年代中期，日子都非常好過。主要原因是缺乏技術上的競爭。通訊業的收費模式一直是：價格與通話時間，通話距離成正比，多年沒有變化，沒有商量，愛用不用。

一直到 1997 年，從美國打國際長途電話到中國，價格都在一分鐘兩到三美元。電信公司在國際長途業務上的利潤率據說遠超攔路搶劫。

傳統電信器材公司，在這種商業模式的指引下，推廣的是所謂 ATM（Asyncrhonous Transfer Mode） 的通訊協議，意在建設一個統一的網絡協議，可以同時處理語音，數據和錄像。

ATM 通訊協議的思路，還是基於傳統電信公司，語音信號傳輸的線路交換 （circuit switch）的思維模式。

與之相競爭的技術標準，是以思科為代表的數據網絡公司的 IP（Internet Protocol）網絡架構。從工程實現角度看，ATM 比 IP 效率更低下，系統更複雜，價格更昂貴。

與此同時，普通消費者接入網際網路的數據帶寬，按照每年50%的增長速度，不斷發展。到九十年代末，有線電視公司提供的寬帶服務傳輸速率可以超過 1 Mbit 每秒。

1 Mbit 是個什麼概念？ 打電話的語音信號,轉變成數據傳輸，大約一秒鐘消耗 50 Kbit，相當於 0.05 個 Mbit。

本世紀初網際網路泡沫的破滅，以美國的朗訊和加拿大的北電為代表的傳統電信器材公司的股票，從2000年最高點，到2002年，下跌超過99%。

下跌的原因是多方面的，但是傳統電話公司的ATM 技術被數據網絡公司的 IP 技術取代，是重要原因之一。

IP 技術的普及，和網際網路帶寬的不斷增加，導致中美間國際長途的費用，2005年時，跌倒了一分鐘 5 美分以下。

第四個例子，是九十年代中期開始關於家庭娛樂發展方向的討論。

當時的主流觀點是，家庭娛樂的未來方向，在於所謂的「互動電視」 （Interactive Television）。 有線電視公司，可以提供成百上千個電視頻道，供消費者選擇付費。消費者需要購買一個機頂盒，和內容服務商互動。

但是谷歌的youtube 的出現，和網絡帶寬的持續增加，改變了這個格局。

今天美國普通消費者的網絡帶寬，可以達到每秒 50 Mbit 以上，而一個高精度的錄像，每秒鐘需要傳輸的數據也只有不到 5 Mb。

但最核心的要素，在於 youtube 上的視頻內容，在指數倍的不斷增加。

根據網站 reelseo.com 的 Mark Robertson 的數據， 2015年11月，每分鐘大約有五百小時的視頻內容被用戶上傳到了 youtube。而在 2007年10月，每分鐘上傳的視頻內容只有 8 分鐘。八年來的年均增長速度為 170%。

雖然未來增速會放緩，但是預計到2016年底，每分鐘長傳到 youtube 的視頻內容會超過 700 個小時。

youtube的海量視頻內容，超過十億以上的全球觀眾，和仍然高速的增長， 是只有幾百個頻道，幾千萬個訂戶，線性增長的有線電視公司，完全無力競爭的。

家庭娛樂方向的辯論可以休矣，網際網路贏了。

那麼這一切, 和人工智慧/深度學習又有什麼關係呢?

如果你看完迄今為止我撰寫的關於深度學習的幾篇文章

你會意識到，推動深度學習技術進步， 最根本的動力是計算速度的飛速進步。

計算速度進步的步伐，大致是每十年 100-1000 倍。

你也許還記得，2012年十月，Hinton 教授團隊的深度學習模型，以15%的識別錯誤率，遠超使用其它技術的團隊。

在2015年的 ImageNet 圖像識別競賽中，深度學習模型的識別錯誤率，已經低於4%，優於受過良好培訓的學者的水平 (大約5%)。

2016 年三月谷歌的阿法狗團隊，以四比一的戰績擊敗韓國九段選手李世石，標誌著人工智慧技術水平，又達到一個新的高度。

人工智慧的技術能力，還在加速進步，但現代智人從二十萬年前在東非的草原上浮現以來，大腦的容積和計算能力並沒有太多量上的改變。

按照「增速為王」的理論，人將被機器淘汰取代嗎？

或者人和機器融合為一體？ 出現我們現在都無法想像的新的組合？

這個改變的路徑和時間表將會如何展開？

這是二十萬年來未有之大變局，它正在迅速向我們襲來，它是未來最最重要的議題。

尋找這個問題的答案，需要不斷追蹤，深刻理解底層的技術細節。

未來屬於那些抓住問題本質，抓住主要矛盾，勇於探索， 順應趨勢的人們。

讓我們拭目以待。