原标题：超线性回报，作者：保罗·格雷厄姆，时间：2023年10月
翻译：阎栋
注：保罗·格雷厄姆Paul Graham，美国著名程序员、风险投资家、博客和技术作家，硅谷创投教父、YC创始人，本人持续大量写作，在全球投资和创业圈内享有声誉。
$上证指数(SH000001)$#“吃药”行情持续性几何？##A股“市场底”大概率筑成#
我小时候对世界最不理解但却极其重要的一件事就是：回报在很大程度上是超线性的。
老师和教练经常含蓄的告诫我们，回报是线性的。我听过上千次这样的话：你付出多少，就得到多少。他们的意图是好的，但这并不是事实的真相，假如你的产品只有你的竞争对手一半好，你不可能拥有竞争对手一半的客户，你会一个客户也没有，并出局。
很明显的真相是：在商业中，表现的回报是超线性的。一些人认为这只是资本主义的一个缺陷，如果我们能改变游戏规则，它就不再成立。但很可惜，超线性回报是世界的根本特性，而不是我们发明的规则的产物。我们在名声、政治权力、军事胜利、知识包括所有有人类利益之处，都能看到相同的模式。所以，富人会变得更富有。
如果你不能理解超线性回报这个概念，就无法理解这个世界。如果你拥有雄心壮志，就绝对应该了解它，因为这将是你乘风破浪之处。
看起来似乎在很多不同情况下都存在超线性回报，但就我所知，它们主要归结于两个基本源头：指数增长和阈值。
超线性回报的一个明显的例子就是那些会指数级增长的事物，比如，细菌培养。当它们开始生长时，会是指数生长。但细菌的生长培养是有一定难度的，这意味着擅长于此的人和不擅长于此的人的表现结果差异是非常大的。
创业公司也可以表现出指数增长，这里也有同样的模式。有些公司设法实现了高增长率，但大部分不能。最终你会看到绝大的差异结果：拥有高增长的公司变得非常有价值，而低增长公司甚至都无法生存。
Y Combinator鼓励创始人关注增长率而不是营收或利润的绝对值，这可以有助于帮助他们摆脱在早期因为业绩数字较低而陷入沮丧。这还有助于他们决定应该关注什么：你可以将增长率作为指南针，来告诉自己如何发展公司。但核心的益处在于，通过聚焦于增长，你往往会得到指数级增长。
YC不会明确告诉创业者关于增长率的规律是“有付出就会有回报”，但这离事实并不远。
如果说增长率和表现（performance）成正比，实际上随着时间 t的推移，表现p的回报和pt成正比。
即使在思考了几十年之后，我发现这个公式依然令人震惊。
把你现在的表现，建立在之前完成的表现上，这样就能实现指数增长。但无论是我们的基因，还是习俗，都没有让我们做好准备接受这一事实。没有人觉得指数增长是自然的，每个小孩子第一次听到都会惊讶于那个关于复利的故事：一个人第一天向国王要一粒米，然后每天翻倍。
一般来说，当我们面对无法很自然就能够理解的事物时，我们会发展出习俗来应对。但我们没有什么关于指数增长的习俗，因为指数增长的例子在人类历史中并不多见。理论上，放牧应该算一个：当你拥有的动物越多，它们繁衍的后代也就越多。但实际上，由于放牧的土地始终是有限的，也没有人规划让自己的牧场持续指数增长。
或者更确切地讲，很难有一个通用的规划。有一种方法让自己的土地指数增长：通过征服。当你控制的土地越多，你的军队就越强大，也就更容易征服新的领地。这就是为什么历史上充满了帝国的原因。但是能够建立和经营帝国的人毕竟是少数，所以他们的经验对习俗的影响并不大。皇帝是一个遥远且可怕的形象，并不是我们普通人在生活中可以借鉴的来源。
在工业革命之前，最常见的指数增长案例可能是学术成就。你知道的越多，学习新知识也就越容易。结果是，一部分人在相关主题上的知识远远超过其他人。但这依然没有对习俗产生多大的影响。尽管知识的“皇帝”可以积累只是，并产生更厉害的知识“皇帝”，但在工业革命来到之前，这类知识“皇帝”对习俗的影响很小。
但在过去的几个世纪里，情况发生了变化。现在，知识的“皇帝”可以设计出击败领土皇帝的炸弹。可这种现象仍旧非常新颖，以至于我们还没办法彻底理解并吸收它。甚至几乎没有人真正意识到他们可以从指数增长现象中收益，或者从其他案例中进行提问和学习。
超线性回报的另一个源头就是我们通常所说的“赢家通吃”。
在体育比赛中，表现和回报之间的关系是一个阶跃函数（step function）：胜利的一方无论表现得多么无与伦比，或只是勉强比对手好一点点，他都会获得一次胜利。
这种阶跃函数的本质并不是竞争，而是结果中阈值的存在。阈值不是一定需要通过竞争才能达到的。在你是唯一参与者的情况下，也可以存在阈值，比如证明一个定理或击中目标。
值得注意的是，当获得了一种超线性回报后，往往会导致另一个超线性回报的到来。一旦跨越了阈值，便会导致指数增长：战斗中的胜利方通常受到更小的伤害，这使得他们在未来更有可能赢得另一次胜利。同时指数增长也有助于你跨越阈值：在一个具有网络效应的市场中，飞速发展的公司往往会战胜潜在竞争对手。
名声是一个有趣的例子，它结合超线性回报的两种来源。名声一方面会呈现指数增长，因为现有粉丝会带来新的粉丝，同时名声如此集中的根本原因还是阈值：在普通人的脑海里，为名人留出的空间是有限的。
结合了两种超线性回报来源的最重要的例子是学习。知识呈指数增长，同时也存在阈值，比如学骑自行车。这样的阈值类似于学会使用机械工具，一旦你学会了阅读，你就可以更快地学习其他任何东西。但最重要的阈值，是那种代表着新发现的阈值。知识从某个意义上来说是符合分形理论（fractal）的，当你坚持努力地在某一个领域的知识边界上探索时，有时会发现一个全新的领域。如果你能按这个方式去做，你就会获得在全新领域中的第一个机会，牛顿就是这样做的，杜勒和达尔文也是如此。
有没有一种通用的规则以便发现可以实现超线性回报的事情？最明显的一条就是寻找复合型的工作方式。
复合型工作有两种方式。第一种是直接复合，即这个环节表现优秀可以导致你在下一个环节更加优秀。例如复杂的建筑工程，不断扩大用户群体或品牌影响力。
第二种方式是学习复合，工作可以在你学习的过程中被复合，毕竟学习本身就是复合的。这种情况很有趣，因为过程中你会觉得自己做的不够好，你会觉得难以马上实现既定目标。但如果你持续学习，你仍然可以得到指数增长。
这就是硅谷对待失败如此宽容的原因之一。硅谷的人们并不是盲目地容忍失败，只有当你从失败中学到了教训时，他们才会继续支持你。如果你学到了教训，你实际上成为了一个更好的被投资对象：也许你的公司没有达到预期，但你个人成长了，这最终会带来回报。
事实上，不包含学习的指数增长现象经常伴随着学习复合一起，我们应当视之为规律而不是例外。这因此也带给了我们一个启发：保持终身学习。如果你不学习，你大概率不会走上获得超线性回报的道路。
但注意不要对你所学习的东西过度优化，不要将自己局限在只学习那些大家都知道的所谓有价值的东西。你正在学习中，你也不确定什么在未来是有价值的，如果你对自己的学习范围过于严苛，将会失去那些意料之外的离群值，即惊喜。
关于阶跃函数呢？“寻找阈值”或“寻找竞争”能否帮助我们找到超线性回报的事情？这里的情况比较复杂。阈值的存在并不能保证这个游戏值得去玩。如果你玩俄罗斯轮盘，那儿会有一个阈值存在，但即便在最好的情况之下，你的境遇也不会好到哪里去，毕竟你是在赌博。“寻找竞争”同样毫无用处，比如最终的奖励并不值得去竞争。足够好的指数增长可以同时保证回报曲线的形状和大小——因为只要增长足够快，哪怕最初很小，结果也会很大——而阈值只能保证回报曲线的形状，并不能保证大小。
想要利用好阈值，原则就是增加一个测试，以确保这个游戏值得去玩。有一种情况是：如果你遇到某些平庸但却受欢迎的东西，取代它可能会是一门好生意。例如，某家公司生产的产品，人们不喜欢但仍然会购买，那么如果你能生产出更好的替代品，他们就会向你购买。
如果有一种方法可以找到有前途的“智力阈值”，那就太棒了。是否有一种方法可以分辨出哪些问题可以带领我们跨入全新的领域？我对此持怀疑态度。但即便只是稍稍比随机强一点的预测，也会给我们带来非常有价值的回报。在某种程度上，我们可以预测何时一项研究问题不太可能导致新发现：当它看上去虽然合法却非常无聊之时。能够导致新发现的研究问题往往显得很神秘，当然这或许并不重要（因为如果它们即神秘又明显重要，它们就会成为著名的开放性问题，一定会有很多人开始研究了）。因此，这带给我们的启示是：用好奇心而不是职业来驱动自己。给自己的好奇心留下足够多的可能空间，而不是总在忙于完成既定目标。
对于有雄心壮志的人来说，取得超线性回报的前景是令人兴奋的。现在的好消息是，超线性回报这个领域正在同时向两个方向延伸：现在能够带来超线性回报的工作类型越来越多了，同时回报本身也在不断增长。
这得益于两个原因，尽管这两个原因交织在一起更像是一个半原因：技术进步，以及组织重要性的下降。
五十年前，想要参与雄心勃勃、令人激动的项目，加入一个组织是非常必要的，这是获得所需资源的唯一途径，也是拥有合作伙伴和建立扩张渠道的唯一方式。所以，在上世纪七十年代，你的声望大多数情况下是你所在组织的声望，并且声望是一个可靠的背书和判断，毕竟如果你不是某个大组织的一部分，你不太可能取得很大的成绩。除了一些特殊的例外情况，比如有名的艺术家和作家，他们依靠自己并不昂贵的工具和个人品牌就足够了。但即便如此，他们也需要通过大机构和组织的帮助，才能触达更多的受众。
一个由组织所主导的世界抑制了回报的变化。但在我这一生中，这个世界已经开始发生了显著地变化。现在，越来越多的人可以拥有上世纪时艺术家和作家才能拥有的自由。非常多雄心勃勃的项目已经不再需要太多的启动资金，现在有非常多的新方式去学习、赚钱、寻找合作伙伴，以及触达海量受众。
虽然旧世界仍然存在，但按照历史标准来看，变化的速度是令人吃惊的。尤其是考虑到其利害关系，很那想象到还有什么比回报的改变更大的根本性改变。
没有了组织机构的抑制，回报的变化更加多样化。当然，这并不意味着每个人都会变得更好，而是：强者更强，弱者更弱。这是一个需要牢记的重要观点。追求个人的超线性回报并不适合所有人，大多数人更适合作为一个正常的整体的一分子。那么，谁才能获得超线性回报呢？有两种类型的有抱负的人：一种是明确知道自己非常优秀，即使在一个剧烈变化的时代里依然可以胜出的人；另一种是愿意承担风险并找出答案的人，尤其是年轻人。
组织化的颠覆，并不简单是现有成员从组织中离开，而是：那些从未被允许进入组织的人，才更可能成为新的赢家。由此而产生的机会民主化将比组织内部孕育的驯服版本更加强大和真实。
并非每个人都对这种雄心壮志的革命感到高兴。它威胁到一些既得利益，并与一些意识形态相矛盾。但如果你是一个有抱负的人，对你来说这是个好消息，但你应该如何利用它呢？
获得超线性回报的最佳方式是做出非凡和出色的工作。在曲线的远端，增加每一分努力都是划算的，因为在远端的竞争较少。这不仅仅因为做出优秀而卓越的成绩很难，还因为远大的目标容易令人望而生畏，进而导致几乎没人敢去尝试。这意味着不仅把工作做出色是划算的，甚至只要你尝试着去做，也会是非常划算的。
有许多变量（因素）会影响到你能把工作做的多好，如果想出类拔萃，你需要几乎把所有变量（因素）都掌握好。例如，要出色地完成某项工作，你必须对它感兴趣，仅仅勤奋是不够的。因此，在超线性回报的世界里中，了解自己的兴趣所在并找到方式去从事相关工作非常重要。选择适合自己当下情况的工作也很重要，例如，如果有一种工作本身需要大量时间和精力投入，那么在你年轻且没有孩子的时候去做它将变得更有价值。
做出伟大工作的技术含量很高，这不仅仅是努力的问题。我将在下面给出一个简短的秘诀：
选择你天生擅长并对之有浓厚兴趣的工作。养成能为自己的项目持续工作的习惯；只要让你感到充满雄心壮志，那么它们是什么并不重要。只要没把自己燃尽，就竭尽全力地努力工作，这最终将会把你带到某个知识的前沿。这些领域从远处看似乎很顺滑，但近距离查看时变会发现充满了沟壑。关注并探索这些沟壑，如果你幸运的话，其中一个沟壑就可能会扩展成一个全新的领域。尽量去承担更多的你所能承受的风险；如果你没有时不时地失败，那么你可能过于保守了。寻找最好的伙伴，培养良好的品味，并向最好的案例和成功人士学习。要诚实，尤其是对自己。锻炼身体、饮食和睡眠良好，避免使用危险的药物。当有疑问时，跟随自己的好奇心。好奇心从不说谎，而且它比你知道更多哪些是值得去关注的事情。
当然，你还需要另一件事：运气。运气总会是一个影响因子，当你独立工作而不是作为组织的一部分时，它更为重要。虽然有一些关于运气的谚语是有效的，比如“机会总是会垂青有准备的人”等等，但也有真正的偶然成分是你无法控制的。对此的解决方案是不断尝试，这也是为什么冒险要趁早的另一个原因。
超线性回报的最佳例子可能是科学领域。学习的模式具备指数增长的特征，同时在回报的极端边缘存在阈值——知识是有边界的。
这种结果导致了科学发现中的不平等程度，即使是最分层的社会财富的不平等相比之下也显得温和。牛顿的发现可以说是比所有同时代的科学家加起来还要伟大。
这一点可能看起来很明显，但最好还是明确指出：超线性回报意味着不平等。回报曲线越陡峭，结果的差异就越大。
事实上，超线性回报和不平等之间的相关性非常强，以至于它提供了另一种寻找这类工作的启发式方法：找到能够赢家通吃的领域。那种每个人都可以做得不错的工作，不太可能是具有超线性回报的领域。
哪些领域会出现赢家通吃的情况呢？以下是一些明显的例子：体育、政治、艺术、音乐、表演、导演、写作、数学、科学、创业和投资。在体育中，这种现象是由于外部施加的阈值造成的，你只需要比其他人快几个百分点就能赢得每一场比赛。在政治中，权力的增长模式与皇帝时代非常相似。而在其他一些领域（包括政治），成功主要受到名声的驱动，而名声本身也是超线性增长模式。但是当我们排除体育和政治以及名声的影响时，一个显著的模式出现了：其余的例子都与那些你必须拥有独立思考才能成功的领域完全相同——你的想法不仅要正确，还要与众不同。
在科学领域显然如此，你不能发表已经被别人发表过的论文。在投资领域也是如此，只有当你相信一家公司会做得很好，而大多数投资者却不这么认为时，投资才能成功；如果每个人都认为这家公司会做得很好，那么它的股票价格已经反映了这一点，便没有赚钱的空间。
我们还可以从这些领域中学到什么？在所有领域中，你都必须在最开始就付出努力。超线性回报一开始似乎很小，按照这个速度，你会发现自己觉得“我永远无法取得任何进展”。但由于回报曲线在远端会上升得非常陡峭，所以采取非同寻常的措施和努力来到达拐点是非常值得的。
在创业界，这个原则被称为“从很笨的事情做起（do things that don't scale）”。如果你非常关注你的初始客户群，理想情况下你会通过口碑实现指数级增长。同样的原理也适用于任何呈指数增长的事物，例如学习。当你刚开始学习某件事情时，你会感到迷茫，但付出最初的努力来获得一个立足点是值得的，因为当你学得越多，学习就会变得越容易。
在具有超线性回报的领域中，还有另一个更微妙的教训：不要把工作（work）等同于一份工（job）。在20世纪的大部分时间里，对几乎每个人来说，这两个词是相同的，因此我们形成了一种将生产力与一份工等同起来的习惯。即使现在对大多数人来说，“你的工作（work）”意味着他们的这份工（job）。但对于作家、艺术家或科学家来说，工作（work）指的是他们目前正在学习或创造的东西。对于他们来说，如果有份工（job）的话，他们的工作（work）是在一份份工（job）切换中所承载的东西。工作（work）可能是为雇主完成的，但它是他们的“投资组合”的一部分。
进入一个少数几个大赢家超越其他人的领域是一个令人生畏的，有些人刻意寻求这样做，但你不必要。如果你有足够的天赋，并且充分追随自己的好奇心，你最终会进入这样一个领域。你的好奇心不会让你对无聊的问题感兴趣，而有趣的问题往往会创造出具有超线性回报的领域，哪怕它刚开始还不是。
超线性回报的领域绝不意味着静态，实际上，最极端的回报来自于不断地拓展它。因此，虽然雄心和好奇心都可以让你进入这个领域，但好奇心可能是两者中更强大的那个。雄心会让你攀登现有的高峰，但如果你足够接近一个足够有趣的问题，它可能会在你脚下成长为一座山。
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