其實我們不按「主題」投資，我們投資的是擁有突破性創意的創業者。所以我們一(yī)般不會按照某個行業預設的一(yī)些(xiē)理(lǐ)論進行投資。雖然這樣說，我們也(yě)同時在做一(yī)些(xiē)思考和觀察。下(xià)面這16個領域就(jiù)是我們未來會重點關注的投資領域：
1.虛拟現實(VR)
在虛拟現實(VR)的世界裏，「臨場感」是一(yī)種藝術。這是說，一(yī)旦VR達到了(le)某種水平，你的大腦就(jiù)被欺騙了(le)——在最原始最底層的層面——你就(jiù)會認爲你眼前看見的東西(xī)是真的。有研究表明，即使你的理(lǐ)性告訴你并沒有真的站(zhàn)着一(yī)個懸崖邊，你鼓起所有勇氣準備往下(xià)跳(tiào)，你的原始的掌管動作(zuò)的大腦部分(fēn)也(yě)會阻止你那麽做。
有了(le)「臨場感」，你的大腦會讓你感覺自己不是帶了(le)一(yī)個設備而是浸入了(le)一(yī)個不同的世界。
計算(suàn)機狂熱者和科幻小說作(zuò)家已經期待VR幾十年了(le)。但(dàn)是早期的嘗試，尤其是90年代，很讓人(rén)失望。因爲那時候技術還沒有準備好(hǎo)(hǎo)。而由于摩爾定律、以及移動設備蓬勃催生(shēng)的處理(lǐ)器(qì)、屏幕和加速儀等技術的發展——VR終于進入到主流世界了(le)。
我們用一(yī)個專有名詞「終止懷疑」(suspension of disbelief)來形容我們看電視和電影的體驗。這也(yě)是說我們在看電影電視時的默認狀态是「不相信」。我們隻有在足夠浸入的時候才能(néng)真的「相信」。
而VR技術，情況反了(le)過來。大腦的默認狀态是「相信」，相信我們看到的東西(xī)是真的。一(yī)切從「太無聊」變成了(le)「太強烈」。我們需要不斷提醒自己我們看到的不是真的。「終止懷疑」變成了(le)「終止相信」。
這意味着有一(yī)些(xiē)軟件在VR環境裏可能(néng)難以成功。比如(rú)像《使命召喚》這類大型遊戲如(rú)果做出VR的東西(xī)也(yě)許會更令人(rén)感到害怕和不安。
而更可能(néng)成功的是一(yī)些(xiē)簡單的體驗。比如(rú)：穿越時間看看古羅馬是什(shén)麽樣子(zǐ);攀爬摩天大樓以客服恐高症;爲飛機降落進行精準訓練;迅速回到你上(shàng)次度假的地方(因爲你當時拍攝了(le)「3D照片」);和一(yī)個失聯很久的朋(péng)友吃個午餐;像如(rú)今在現實生(shēng)活中與人(rén)合作(zuò)一(yī)樣，在VR世界中和人(rén)建立聯系與信任。
未來幾十年的VR，會像開始幾十年的電影一(yī)樣。電影制作(zuò)者一(yī)開始什(shén)麽都不知道：如(rú)何編劇、如(rú)何拍攝、如(rú)何剪輯等等。他們花了(le)幾十年的時間，建立了(le)電影語言。在VR上(shàng)我們也(yě)将進入這一(yī)時期。
VR上(shàng)會出現很棒的遊戲，并且它可能(néng)在很長時間裏都會占據VR這個領域。但(dàn)從長期來看，遊戲隻是媒體的一(yī)小部分(fēn)。最開始的電視節目就(jiù)是新(xīn)聞欄目和遊戲類節目，但(dàn)如(rú)今電視屏幕已經被視爲承載内容的輸入/輸出工具了(le)。
VR會是終極的輸入/輸出工具。有些(xiē)人(rén)把VR稱作(zuò)「最後的媒體」，因爲之後任何媒體都可以在VR之内，用軟件産生(shēng)。回看曆史，如(rú)今我們在用的電影和電視屏幕可能(néng)是電的發明以及VR發明的一(yī)個中間狀态。孩子(zǐ)們會覺得，他們的祖先原來會盯着一(yī)個長方形的東西(xī)看并且希望自己相信裏面發生(shēng)的事(shì)。
2.企業的「傳感器(qì)化(huà)」(Sensorification)
幾年前，一(yī)群消費級(2C)的互聯網公司看到手機後說了(le)一(yī)句「我靠」。他們都看到了(le)，所有的流量以後都會來自于手機而不是PC。爲了(le)利用手機帶來的商(shāng)機，以前做的一(yī)切都要重做。直到現在，還有公司仍在進行這個轉變(而有一(yī)些(xiē)甚至還沒開始)。
而在今天的企業環境中，類似的事(shì)情也(yě)正在發生(shēng)——企業服務也(yě)要迎來「我靠」的時刻了(le)。但(dàn)這并不是把企業服務帶到移動端這麽簡單。可做的遠不止如(rú)此。
想想如(rú)今智能(néng)手機所展示的無限可能(néng)性。智能(néng)手機的形式及其功能(néng)的複雜性都将商(shāng)業形式引向了(le)以前無法想象的境界(比如(rú)共享乘車服務等)。而其中最重要的原因就(jiù)是行業的「傳感器(qì)化(huà)」，加上(shàng)移動端的浪潮以及友好(hǎo)(hǎo)UI的共同作(zuò)用。
同樣的「傳感器(qì)化(huà)」也(yě)要進軍企業環境中。
企業UI嚴重落後。所有那些(xiē)在智能(néng)手機上(shàng)習以爲常的操作(zuò)動作(zuò)——縮小，放(fàng)大，滑動，點擊，語音(yīn)，甚至單純用手指随意移動——在企業環境中都沒有實現。用戶界面永遠是最後被考慮的，是建完數據庫後做的最後一(yī)件事(shì)。這種情況正在變化(huà)。
那麽「傳感器(qì)們」從何而來?想想手機的特點。我們并沒有那麽多屏幕或者功能(néng)可以使用。傳感器(qì)基本上(shàng)是連接到信息和動作(zuò)的「快(kuài)捷方式」，用戶不需要什(shén)麽操作(zuò)。比如(rú)，我們不用每次都手動輸入地址，GPS隻要簡單地告知手機「你在這兒」就(jiù)可以自動處理(lǐ)下(xià)一(yī)步工作(zuò)了(le)。
在企業環境中，傳感器(qì)的價值在于成爲用戶界面的快(kuài)捷鍵，甚至有可能(néng)消滅打字，然後我們就(jiù)可以把注意力放(fàng)在簡單，有趣又有創意的事(shì)情上(shàng)了(le)。
3.機器(qì)學習+大數據
在a16z, 我們認爲「大數據」和「機器(qì)學習」是相關的兩件事(shì)。一(yī)直以來，人(rén)們認爲需要對各種數據進行更深入地分(fēn)析和洞察，這點當然是重要的，因爲直到現在我們一(yī)直都處在大數據的收集階段。但(dàn)在大數據的世界裏，最令我們興奮的創新(xīn)點是，我們來到了(le)預測階段——處理(lǐ)收集到信息的能(néng)力、學習模式的能(néng)力以及基于已知預測未知的能(néng)力。
機器(qì)學習之于大數據就(jiù)如(rú)同人(rén)類學習之于生(shēng)活經驗：人(rén)類歸納和總結過去的經驗來處理(lǐ)陌生(shēng)情況。而大數據中的機器(qì)學習會複制這種行爲，并且是在一(yī)個巨大的量級上(shàng)。
過去的商(shāng)業智能(néng) (Business Intelligence) 表現爲對以往的關注(「在肯塔基州已經賣掉了(le)多少雙紅色鞋子(zǐ)?」)，現在我們則需要預測性的觀點(「在肯塔基州将要賣掉多少雙紅色鞋子(zǐ)?」)。重要的是，機器(qì)學習并不是目的本身(shēn)，它是每個應用的一(yī)個「屬性」。它并不是一(yī)個獨立的功能(néng)，「Hey，讓我們用這個工具來預測吧(ba)。」
以Salesforce爲例。目前它隻能(néng)呈現數據，用戶要自己分(fēn)析這些(xiē)數據，産生(shēng)自己的觀點。然而我們中的大部分(fēn)人(rén)都被Google訓練過了(le)，習慣了(le)從成千上(shàng)百的可能(néng)性中篩選要使用的信息來定制我們自己的用戶體驗。爲什(shén)麽機器(qì)做不到呢(ne)?企業應用——在每一(yī)個能(néng)想象出來的案例裏——也(yě)将更加智能(néng)，因爲機器(qì)可以在海量的數據中不斷學習并發展出「觀點」。它就(jiù)像是做任何事(shì)的時候都可以幫到你的一(yī)個聰明且經驗豐富的助手。
在這裏，關鍵的是要形成大數據本身(shēn)就(jiù)能(néng)帶動應用程序來做出動作(zuò)，而不需要人(rén)工幹預。(我的同事(shì)Frank Chen稱它爲程序建築中的「内部大數據」)。
但(dàn)所有這些(xiē)都會在基礎設施層面推動創新(xīn)，同時也(yě)從中獲益。
大數據需要大計算(suàn)：Hadoop和Spark在大數據技術版圖的什(shén)麽位置
把大數據和機器(qì)學習看作(zuò)三步：收集，分(fēn)析，預測。目前爲止，這些(xiē)步驟彼此分(fēn)離，因爲我們一(yī)直以來都從底層建立生(shēng)态系統——選擇各種工具——并進行針對性實踐。
早期的Hadoop堆棧就(jiù)是收集和儲存大數據的例子(zǐ)。它允許其在一(yī)大群廉價的服務器(qì)上(shàng)進行簡易的數據處理(lǐ)。但(dàn)Hadoop MapReduce則是批量處理(lǐ)的系統，并不太适合交互式應用;像數據流處理(lǐ)的實時操作(zuò);以及其他更複雜的估算(suàn)。
對于預測性分(fēn)析，需要一(yī)些(xiē)基礎設施，能(néng)更快(kuài)響應人(rén)類級規模的交互：今天發生(shēng)的哪些(xiē)可能(néng)會影響明天?需要一(yī)直有大量持續的叠代，讓系統智能(néng)，讓機器(qì)「學習」——探索數據，将其形象化(huà)，建模，提問，得出答(dá)案，導入其他數據，然後重複該過程。
越實時，粒度越細，我們就(jiù)可以更快(kuài)響應，更有競争性。
舊世界中「小數據」的商(shāng)業智能(néng)(BI)，隻在數據庫上(shàng)放(fàng)一(yī)個小型應用驅動就(jiù)足夠了(le)。而現如(rú)今，我們要處理(lǐ)千倍于以前的數據，所以爲了(le)速度能(néng)跟上(shàng)，我們需要平行的，以内存爲存儲機制的的的數據發動機(data engine)。爲了(le)大數據能(néng)解鎖機器(qì)學習的價值，爲我們在應用層面就(jiù)展開部署。這也(yě)就(jiù)意味着「大數據」需要「大計算(suàn)」。
這就(jiù)是 Apache Spark 的作(zuò)用了(le)。因爲它是堆棧中内存、大計算(suàn)的部分(fēn)，比Hadoop MapReduce 快(kuài)上(shàng)百倍。同時它還能(néng)提供交互性并不局限于批量模式。Spark 在哪兒都能(néng)運行(包括Hadoop)，把大數據處理(lǐ)環境轉換成實時數據捕捉和分(fēn)析環境。
在大數據/大計算(suàn)生(shēng)态系統中的每一(yī)層面我們都有投資，而這個領域仍有很多創新(xīn)的餘地。因爲大數據計算(suàn)已經不再局限于單一(yī)的政府機構和大公司了(le)。即使早期的應用更傾向于出現在數據科學家工作(zuò)的行業，機器(qì)學習作(zuò)爲所有應用的「屬性」——尤其是和一(yī)個友好(hǎo)(hǎo)的用戶界面相結合的時候——就(jiù)能(néng)讓大數據進入到各個不同領域，而在這基礎之上(shàng)有機會誕生(shēng)出很多偉大的公司。
我相信每款應用都将重構來利用此趨勢。同時感謝大數據和大計算(suàn)的革新(xīn)，讓這一(yī)切成爲可能(néng)。我們處在機器(qì)智能(néng)加速時期的起始階段，這會對商(shāng)業體系和社會産生(shēng)無限益處。
定義
-大數據：收集大量的信息，無論是結構性的還是非結構性的。
-大計算(suàn)：從大數據中提取價值所需的大規模(一(yī)般來說是平行的)處理(lǐ)能(néng)力。
-機器(qì)學習：計算(suàn)機科學的一(yī)個分(fēn)支，不用高級别的算(suàn)法來解決明顯的，命令式的邏輯問題，而是用低(dī)級别的算(suàn)法來發現暗含在數據中的模式。(想想人(rén)類的大腦從生(shēng)活經驗中學習vs.從明确的指示中學習的區别)有越多的數據，學習就(jiù)越有效，這也(yě)是機器(qì)學習和大數據會複雜地聯系在一(yī)起的原因。
-預測性分(fēn)析：用機器(qì)學習來預測未來的産出效果(外推法)，或者從已知中推斷未知數據點(内推法)。
4.全棧型創業公司
Q：什(shén)麽是全棧創業公司?你曾經提到過，這是一(yī)個非常重要的新(xīn)趨勢，而且是近年來成功創業公司的很典型模式。
Chris Dixon: 傳統的創業公司采取的方式是向企業兜售他們的新(xīn)技術或者尋求授權。新(xīn)的全棧創業公司則建造了(le)一(yī)個完整的、點對點的産品或者服務從而繞開實體企業或者競争者。
大公司中很好(hǎo)(hǎo)的對比就(jiù)是蘋果和微軟。常年以來，微軟隻建造全棧當中的一(yī)小部分(fēn)，如(rú)操作(zuò)系統、應用程序。同時依靠合作(zuò)夥伴生(shēng)産半導體硬件、文案、組裝、零售等等。蘋果公司卻全部一(yī)起做：他們設計自己的芯片、手機軟件、操作(zuò)系統、應用程序、包裝、零售等等。蘋果告訴世界：如(rú)果你可以同時把很多事(shì)情一(yī)起做好(hǎo)(hǎo)，那麽你就(jiù)有可能(néng)創造奇迹。
Q：舉個例子(zǐ)?
Dixon：我覺得一(yī)個很好(hǎo)(hǎo)地例子(zǐ)就(jiù)是共乘，例如(rú)Lyft和Uber。
在這些(xiē)公司成立以前，很多創業者試圖建立一(yī)個讓出租車和私家車利用率更高的軟件。然後他們出外尋找出租車公司并且向他們推銷，使用他們的軟件。
基于各種各樣的原因，這并不奏效。出租車公司并不會把這些(xiē)軟件作(zuò)爲一(yī)個競争優勢。他們并沒有一(yī)個合适的估價機制或者相關人(rén)員去評估這樣的軟件。
所以，當技術創業者試圖将自己的技術和軟件應用到這些(xiē)企業裏時，很難成功。
此時，像Lyft和Uber這樣的公司說：「既然如(rú)此，與其把我們的産品賣出去作(zuò)爲一(yī)個錦上(shàng)添花的東西(xī)，不如(rú)使用我們的軟件打造整個服務行業。」他們想：「如(rú)果我們利用現有技術重頭開始，整個行業會是怎樣的?」
一(yī)旦他們真的做成了(le)，消費者和司機都非常喜歡，這幾乎改變了(le)整個行業，而這些(xiē)公司才創建了(le)幾年而已。
Q：自己建立這種點對點的公司的好(hǎo)(hǎo)處是什(shén)麽?
Dixon：首先，正如(rú)我之前提到的，全棧公司使得創業者得以繞過傳統企業以及對新(xīn)技術抗拒的企業文化(huà)。
另一(yī)個好(hǎo)(hǎo)處就(jiù)是全棧企業能(néng)獲取更多的經濟利益。在這之前，雖然他們提供的技術和服務可能(néng)非常有價值，但(dàn)是由于和用戶沒有産生(shēng)連接，很難直接從客戶身(shēn)上(shàng)獲利或者搜集正确的數據從而更新(xīn)自己的産品。
最後，對用戶來說，全棧創業公司帶來更好(hǎo)(hǎo)的用戶體驗。因爲一(yī)切盡在掌控之中。這裏的區别就(jiù)是買到一(yī)個美好(hǎo)(hǎo)純正的蘋果産品和買到一(yī)個由不同小販組裝而成的産品的區别。
Q：嗯，那這是不是所謂的「垂直整合」呢(ne)?
Dixon：我覺得全棧創業公司并不是我們傳統觀念裏的垂直一(yī)體化(huà)企業。因爲這并不是一(yī)個賣油的公司買了(le)供應商(shāng)，而是一(yī)個科技公司建造了(le)一(yī)個完成的系統從而使得非科技公司爲其服務。在我的觀念裏，「垂直整合」公司是一(yī)個過重而不太實用的說法。
但(dàn)是誠實地說，我有點後悔稱之爲「全棧」。這隻是一(yī)個比喻而已。這隻是對這種模式的一(yī)個異想天開的影射說法。「端到端」(end to end)可能(néng)更好(hǎo)(hǎo)一(yī)些(xiē)。或者還有一(yī)個詞是Blii Davidow說的「全産品」(whole prodcut)。
Q：除了(le)你已經分(fēn)享的例子(zǐ)，還有哪些(xiē)是全棧企業的例子(zǐ)。
Dixon: Altschool, Buzzfeed, Harry’s, Nest, Tesla, Warby Parker。
Q: 接下(xià)來會發生(shēng)什(shén)麽?
Dixon: 我認爲我們将會看到很多拒絕新(xīn)技術的傳統行業越來越接受新(xīn)技術，而創業公司也(yě)能(néng)找到自己的一(yī)席之地。
大而顯著的行業包括：教育、健康、食物、運輸以及金(jīn)融服務。任何價格增長超過通貨膨脹的行業都是由于缺乏技術支持。
Q：對于全棧創業公司來說最大的挑戰是什(shén)麽?
Dixon: 全棧型創業者關注産品或者服務的方方面面，所以他們需要在除了(le)軟件、硬件、設計、營銷、供應鏈管理(lǐ)、銷售、合作(zuò)關系、企業規章制度之外的各個方面都有所建樹。需要非常全能(néng)的人(rén)才能(néng)做到。
好(hǎo)(hǎo)消息是一(yī)旦他們成功了(le)，對于競争者來說是極難模仿的。用這種全棧型創業模式将會開創偉大的公司。
5.Containers(注)
試想一(yī)下(xià)，現在所有APP可以在同一(yī)台智能(néng)手機上(shàng)運行的手機不存在，每一(yī)個APP都需要一(yī)個新(xīn)的獨立的硬件支持。也(yě)就(jiù)是說如(rú)果你要實現發郵件、玩(wán)遊戲等功能(néng)的話，你得帶着一(yī)袋子(zǐ)的手機走來走去。
這聽起來不可思議，但(dàn)是原本的模型設想就(jiù)是這樣的：不同的應用程序有不同的硬件支持。即便一(yī)個APP不被使用，硬件和操作(zuò)系統照常需要運行，仍然耗費電力和資源，實在是低(dī)效。(用一(yī)袋子(zǐ)手機打比方來說就(jiù)是：即便你今天使用的功能(néng)隻是發郵件，但(dàn)是這一(yī)整天，你還是得帶着你那個用于玩(wán)遊戲的手機走來走去)。
随後就(jiù)出現了(le)虛拟機，運用集成電腦的思路(lù)使得各種APP能(néng)夠在同一(yī)個硬件上(shàng)運行。因爲軟件可以在硬件上(shàng)獨立運行，從而使得内存的利用率提高了(le)3到10倍。從數據中心的角度來說，虛拟機使得我們并不局限于一(yī)個特定的操作(zuò)系統，我們可以在同一(yī)台機上(shàng)同時運行Windows和Linux兩個系統。弊端在于，虛拟機必須倚仗一(yī)層夾在硬件和操作(zuò)系統中間的全新(xīn)軟件系統來實現，同時還需要一(yī)個全新(xīn)的操作(zuò)系統來管理(lǐ)。這就(jiù)像一(yī)個操作(zuò)系統疊加另一(yī)個操作(zuò)系統，從而大大影響手機的運行速度，客戶體驗也(yě)變差。
如(rú)果虛拟機可以直接在CPU上(shàng)運行，并不需要中間層來實現，那麽這将會是一(yī)個完美的解決方案。
所以這就(jiù)是爲什(shén)麽Container出現了(le)。Container和虛拟機實現的目的是一(yī)樣的，是爲了(le)實現APP能(néng)夠在硬件上(shàng)共同運行的另一(yī)種方式。但(dàn)是Container可以在不倚仗中間層的情況下(xià)運用智能(néng)化(huà)控制實現應用程序的獨立存在和獨立運行。
爲什(shén)麽是現在出現?接下(xià)來将會發生(shēng)什(shén)麽?
Container并不是一(yī)個全新(xīn)的東西(xī)。他們存在有一(yī)段很長的時間了(le)。但(dàn)是現在風靡也(yě)是有原因的。一(yī)是因爲Windows在數據中心沒有那麽流行了(le)。和集成器(qì)相比，虛拟機存在的劣勢在于無法在集合型操作(zuò)系統上(shàng)運行。就(jiù)像Windows在Linux上(shàng)運行。二是微型服務APP的架構使得Container充滿動力。這些(xiē)APP架構非常适合Container，因爲他們可以像樂高積木一(yī)樣獨立拼接。
系統管理(lǐ)人(rén)員發現Container之所以好(hǎo)(hǎo)的秘訣在于，它适用于應用程序的方方面面，無論是設備本身(shēn)、操作(zuò)系統或者其他相關的部分(fēn)，它都是一(yī)個集合的整體。同時在避免超負、負荷、以及功能(néng)測試等各方面都有所提高，從而使得将很多Container放(fàng)在同一(yī)主機并實現移動的便利變得非常容易。
在我看來，Container的下(xià)一(yī)步在于數據中心的完善，将所有的Container統一(yī)爲一(yī)個大電腦或者一(yī)個客戶終端。現在很多的應用程序就(jiù)像分(fēn)散的系統，應用程序沒有被設限于一(yī)個container内。一(yī)個應用程序可能(néng)存在10個Container在一(yī)起運行。如(rú)果有1000個應用程序，就(jiù)有10000個Container在運行。或許我們可以使用一(yī)個包含全部相互依賴的應用程序的大數據庫。
所以這就(jiù)需要一(yī)個總樞紐，管理(lǐ)操作(zuò)環境并在考慮合理(lǐ)負荷、可靠性以及操作(zuò)性的基礎上(shàng)，使其被充分(fēn)利用。這也(yě)是衡量一(yī)個數據中心運行良好(hǎo)(hǎo)與否的關鍵。最重要的是對整個操作(zuò)環境的綜合掌控。這也(yě)正是目前亟待實現的。
注：Container：容器(qì)，是在編程語言中封裝和跟蹤零個或更多個組件的對象。
6.數字健康
整個美國隻有約100萬的醫生(shēng)，但(dàn)他們馬上(shàng)就(jiù)有幫手了(le)。
想想CT掃描，或者任何現代醫療設施，離開了(le)裏面的代碼它們就(jiù)什(shén)麽都不是。寫代碼的人(rén)很有可能(néng)沒有醫療背景，他隻是被醫療設備商(shāng)家認可并雇來寫程序的。如(rú)今，代表着現代醫療基礎的設備通常由懂編程但(dàn)沒有醫療背景的人(rén)編寫，由懂醫療但(dàn)不懂編程的人(rén)操作(zuò)。
所以，很大一(yī)部分(fēn)的醫療其實是由沒有醫療背景的人(rén)實現的。
此外，設備的内部工作(zuò)機制像黑盒子(zǐ)一(yī)樣; 醫生(shēng)們通過銷售方提供的UI進行操作(zuò)，通過檢索他們腦中的數據來分(fēn)析讀數。不過UI正逐步優化(huà)，對醫生(shēng)的分(fēn)析能(néng)力的要求也(yě)越來越低(dī)。醫生(shēng)是受益者——設備讓他們不必那麽費力就(jiù)得到正确的答(dá)案。它們也(yě)越來越普及了(le)，通過逐步複雜的程序設計，醫療設備不僅可以由專科醫生(shēng)使用，逐漸也(yě)可以由全科醫生(shēng)，護理(lǐ)師，護士，甚至是普通大衆也(yě)可以通過手機附帶的硬件或App來操作(zuò)。
随着多種個人(rén)基因組學，量化(huà)自身(shēn)(quantifed self)，移動診斷技術越來越普及，前文提到的最後一(yī)步也(yě)開始實現了(le)。這些(xiē)技術從人(rén)的身(shēn)體中獲得數據，并将這些(xiē)數據存儲在我們的手機裏，而對數據的分(fēn)析将由軟件來實現。
因此，由非醫生(shēng)進行的醫療診斷更多了(le)。
核心是移動的可編程的醫療記錄，存有所有的診斷和測試結果，就(jiù)像Apple的HealthKit，其核心就(jiù)是一(yī)系列的數據容器(qì)，裝着你的心率、血壓、鍛煉等等一(yī)系列的數據。
這些(xiē)診斷史并不一(yī)定就(jiù)是「大數據」;隻是這些(xiē)數據之前沒有被追蹤或者交叉比對。一(yī)旦類似HealthKit的技術獲得牽引，上(shàng)百萬的軟件工程師都可以在沒有醫療背景的情況下(xià)開發新(xīn)的應用，而不用傷害到用戶。
現在你會毫不猶豫地接受這樣一(yī)個事(shì)實：車庫裏的沒有什(shén)麽學曆的男孩可以寫出一(yī)個前端程序來分(fēn)析你的郵件，告訴你何時是最佳的回複時間，或用你的郵件數據做出一(yī)些(xiē)有趣，意想不到又很有價值的事(shì)。明天呢(ne)?也(yě)許你很快(kuài)就(jiù)會開始更多地依賴車間裏開發出的iPhone應用而不是醫生(shēng)來分(fēn)析你的個人(rén)診斷數據了(le)。
7.在線市(shì)場
我們持續看到在線市(shì)場(例如(rú)電商(shāng))上(shàng)的巨大變革。第一(yī)代網絡公司已經見證像eBay和Craigslist這樣的公司成爲同行業市(shì)場的赢家。但(dàn)是企業家們還在創建下(xià)一(yī)代的在線市(shì)場。
很多非常有趣的網絡商(shāng)家仍建立在「掏空」Craigslist的基礎上(shàng)，緻力于在Craigslist的主要類别上(shàng)更好(hǎo)(hǎo)地服務用戶(例如(rú)：轉租/短租，假期出租，共乘)。
移動設備使新(xīn)一(yī)代的「移動第一(yī)」的市(shì)場顯示出卓越的易用性，并可以在一(yī)天中不斷獲取市(shì)場上(shàng)的信息。
一(yī)類具體的移動應用市(shì)場是「人(rén)才市(shì)場」(我之前談到過)，消費者可以享受特别定制的服務，合同工也(yě)可以借此尋找機會。
在線市(shì)場被應用到新(xīn)的領域。其中之一(yī)就(jiù)是将市(shì)場動态用于服務商(shāng)業需求，比如(rú)B2B大型設備租賃。
這僅僅是開始。
盡管現在市(shì)場出現了(le)很多新(xīn)的形式(與10-15年前我在eBay看到的相比)，我堅信從前的原理(lǐ)仍然适用。
爲什(shén)麽?因爲「完全競争市(shì)場」。經濟學一(yī)貫認爲這隻是一(yī)個理(lǐ)論結構，但(dàn)依據我在很多電商(shāng)的工作(zuò)經驗，我認爲這在現實世界中是真實存在的。
現今的新(xīn)市(shì)場必須培育管理(lǐ)「完全競争市(shì)場」來發展壯大。
首先，什(shén)麽是「完全競争市(shì)場」?投資百科将它定義爲能(néng)滿足以下(xià)五個特征的市(shì)場結構——我用eBay的例子(zǐ)來解釋：
√ 所有公司銷售同一(yī)産品。顯然不是在eBay上(shàng)出售的所有商(shāng)品都相同。但(dàn)是隻有少數商(shāng)品是真正的獨特——“孤品”。最終可比商(shāng)品間的競争會帶來邊際收益和邊際成本，通過競争減少市(shì)場的盈餘利潤。
√ 所有公司都是受價者(price taker)。在eBay上(shàng)，每個賣家都被迫接受買家願意爲商(shāng)品支付的價格。一(yī)些(xiē)賣家可以基于交易建立起的信譽要求少量加價，但(dàn)也(yě)是很小的數額。
√ 所有公司擁有相對小的市(shì)場份額。因爲有大量賣家銷售各類的商(shāng)品，沒有任何一(yī)個賣家在某一(yī)品類占有大量市(shì)場份額。在eBay上(shàng)沒有賣家對整個市(shì)場有控制力。
√ 買家完全了(le)解商(shāng)品的市(shì)場行情和價格變化(huà)。所以市(shì)場的工作(zuò)就(jiù)是整合商(shāng)品各維度的透明信息，包括規格參數，成本，安全性。如(rú)果奏效參與者會被告知，如(rú)果無效久而久之他們就(jiù)會離開。
√ 進入和退出一(yī)個行業自由。由于進入(和退出)的壁壘很低(dī)，這些(xiē)市(shì)場相對平衡有效。eBay上(shàng)每種品類的競争都是動态的，但(dàn)受平衡作(zuò)用邊際收益和邊際成本會一(yī)直相等。
管理(lǐ)市(shì)場的首要工作(zuò)就(jiù)是保護，維持并增強這些(xiē)主要原則。在eBay爲了(le)達到這點，我們遵循以下(xià)真言：
√ 維持一(yī)個公平競争的環境，每個參與者都有機會通過個人(rén)努力而成功。
√ 維持一(yī)個完全透明的市(shì)場使參與者(尤其是買家)充分(fēn)了(le)解商(shāng)品的行情。
√ 緻力于安全性使市(shì)場爲雙方提供盡可能(néng)安全的環境以增強彼此信任。
√ 爲賣家促進更好(hǎo)(hǎo)的經濟賦權，建立有效結構，使賣家可以達到市(shì)場費用。(我在管理(lǐ)eBay時，我們估計超過一(yī)百萬的賣家靠在我們上(shàng)平台賺到的錢生(shēng)活。)
上(shàng)面說的沒什(shén)麽特别的。但(dàn)是令人(rén)驚訝的是極少有市(shì)場在這些(xiē)原理(lǐ)上(shàng)投資。
8.安全
目前由兩個方面推動着網絡安全行業的發展：
1、壞家夥們已經進入了(le)系統
2、雲服務和手機——新(xīn)的平台已經出現
這兩點使不同技術和新(xīn)類型的公司得以産生(shēng)。
如(rú)果我們首先考慮新(xīn)平台，那問題歸根結底就(jiù)是：當無法再用防火(huǒ)牆保護數據的時候我們該怎麽辦?我們要怎樣去保護手機和雲儲存裏的數據?而傳統的數據安全公司都是針對我們的個人(rén)數據中心或者個人(rén)電腦提供保護。(我說的「保護數據」是指使它遠離病毒，且數據不會被提取。)
但(dàn)是當存在威脅的環境離開個人(rén)電腦和個人(rén)數據中心轉向雲服務和手機時——當計算(suàn)平台發生(shēng)轉變——一(yī)批新(xīn)型公司應運而生(shēng)。平台轉變之時，可能(néng)就(jiù)是新(xīn)的特許經營企業出現之日。
同樣，我們還會滿腦子(zǐ)想着壞家夥們已經潛入了(le)系統。
系統被入侵所産生(shēng)的威脅之巨大，以緻于世界上(shàng)所有的公司不得不認清情勢：他們不僅将遭到網絡攻擊，黑客也(yě)已經潛入系統内了(le)……他們隻是不知道而已。
于是，在網絡攻擊發生(shēng)之時及之後，一(yī)批新(xīn)的公司開始啓動并發揮作(zuò)用。其中一(yī)類公司是通過識别破壞是否已經發生(shēng)以及何處遭到破壞，繼而鎖定目标，使危害不緻蔓延。
另一(yī)型公司則是使用技術來觀察我們的網絡内容和運行情況，持續不斷地監控組織内部的正常網絡流量并對數據加以存檔。一(yī)旦發現異常情況，要麽對其進行鎖定，要麽采取其他舉措。
這種類型的公司成爲一(yī)個非常有趣的類别，因爲每個人(rén)都會遭到網絡攻擊，所以當異常情況發生(shēng)時，隻是人(rén)們反應快(kuài)慢(màn)的問題。
在網絡安全領域，我關注的最後一(yī)類公司，可以稱爲反制措施公司。我們怎樣反制攻擊者從而扭轉局勢?我們怎樣展開進攻?這是維護網絡安全的輔助性舉措，是穩定凳子(zǐ)的另一(yī)條腿。當網絡攻擊越來越複雜、導緻的損失越來越巨大的時候，這種類型的公司就(jiù)會獲得更多的發展。人(rén)們越來越感覺到，在網絡安全行業如(rú)果不采取反制、不以毒攻毒，就(jiù)意味着自取滅亡。
