硅谷的奇蹟在於，自誕生以來，硅谷在歷次技術革命中都沒有落伍。
這是一本顛覆人們對信息時代的認識、對創新和創業的理解的好書。作者吳軍通過介紹硅谷成功的秘訣，揭示了信息時代的特點和方法論。
吳軍回答了長期以來令大家深感困惑的一個不解之謎，那就是—為什麼硅谷在全世界其他地區難以複製？
吳軍站在一個更高的層次，仔細分析了硅谷的起源和發展，對硅谷的創新力進行了深刻剖析，把硅谷的經驗提升到了理論高度，並且解釋了為什麼只有硅谷真正做到了寬容叛逆、寬容失敗、多元文化和拒絕平庸。這些特點造就了硅谷幾十年的長盛不衰。
硅谷的起源
硅谷前傳
1938年，人們在舊金山灣區發現金礦。伺候人們在洛杉磯和聖地亞哥也發現金礦。隨後的幾十年裡整個美洲掀起了到加利福尼亞去的淘金熱，史稱Gold Rush。後來在澳大利亞的墨爾本也發現了黃金，起名為(新)金山，前者就被稱為舊金山。
從淘金熱過後，整個加州並沒有發展出大量的工業，氣候的優勢被認為更應該大力發展農業。淘金熱時期鐵路大王斯坦福為了紀念死去的愛子，建立了斯坦福大學。直到20世紀50年代，沒有人會想到硅谷這樣的科技產業中心會誕生在這裡。
當地獨特的政治和文化：追求各族群平等機會的同時，強調個人奮鬥的保守主義，被視為其他地區所沒有的優勢。保守主義使得人們習慣於靠自己的努力走出困境而不是尋求政府的幫助。另一個特點則是加州人喜歡自己動手。
天時與地利
IBM為了不受固有思維的影響，選擇了遠離紐約總部的聖荷西南部Almaden山區建立了IBMAlmaden研究中心為舊金山灣區帶來了計算機人才。斯坦福的一名教授特曼發現了斯坦福夫婦遺囑中的漏洞，發現可以通過出租大學的土地建立科技園區來解決學校的財務問題。最終吸引了大批的創業公司在此發芽。
怪才和叛徒
肖克利在加州創建了肖克利半導體實驗室，並利用自己的名氣招引來了“八叛徒”，包括髮明瞭集成電路的諾伊斯、提出了摩爾定律的摩爾、凱鵬華盈的創始人克萊納。但最終因為管理不得人心而使得八個人最終集體辭職離開了公司。這也成了硅谷叛逆精神的源頭。
仙童公司
八叛徒在離開肖克利實驗室後，在洛克的幫助下，和找到了IBM最大的股東菲爾柴爾德（Fairchild，仙童），並獲得對方的風投138萬美金18個月的貸款。20世紀50年代， 是半導體工業的起步階段，仙童公司憑藉技術優勢，成為半導體行業的第二大公司。後來又藉助集成電路專利獲得了大量的利潤。集成電路的發明改變了世界，與分立元件電路相比，集成電路體積小，重量輕，可靠性高，而且他們的性能可以呈指數上升。德州儀器的基爾比發明了基於鍺晶片的集成電路，諾伊斯發明了基於硅和鋁膜連線的集成電路。後來由兩家公司共同分享集成電路的專利權。
IBM 公司恰巧在計算機技術剛剛起步時就在美國西海岸開設了研發中心，從而讓舊金山灣區佔到了天時；而當時在世界氣候最好的地方居然空著幾十平方公里的土地，可以提供給未來的新技術公司使用，因此又佔到了地利；一個諾貝爾獎獲得者靠自己的名氣聚攏了一批世界上最優秀的技術人才， 然後又把他們趕出去辦了公司，這件事為灣區日後成為硅谷準備好了人的因素。
這樣形成了天時、地利、人和的獨特起源。
硅谷最重要的公司：仙童公司
在硅谷的形成和發展的歷史上，仙童公司的作用獨一無二。舊金山灣區今天之所以叫硅谷，就是因為仙童公司。半導體的主要材料就是硅。
當年，“八叛徒”出逃肖克利半導體公司，並創立了仙童半導體公司（20世紀60年代到70年代），派生出近百家公司，包括著名的英特爾。憑藉這種叛逆的行為，才形成了硅谷地區的半導體產業。
2011年加州政府起訴蘋果、谷歌、英特爾和Adobe四家公司之間不互相挖角，以鼓勵這種叛逆行為。
可見硅谷成功的關鍵是：1、叛逆精神；2、社會對叛逆精神的寬容；3、多元文化；4、追求卓越拒絕平庸；5、對失敗的寬容。
硅谷的明星公司
HP：硅谷的標杆公司，源於斯坦福大學的第一個創業公司
仙童半導體：派生了92家公司，30多家是上市公司。
英特爾：最著名的產品CPU統領了PC時代
蘋果：最偉大的消費電子產品公司，不斷拿出給人驚喜的卓越產品
甲骨文：第一家“賣軟件”的公司、不斷併購進入新的業務領域
Sun：Stanford University Network Workstation（取首字母），成立的第一個季度就開始盈利
思科：SanFrancisco的前後字母取出的簡寫。當年，斯坦福大學的兩名教師，為了方便談戀愛，設計了“多協議路由器”的網絡設備，將斯坦福校園網內不兼容的計算機局域網集成在一起，形成了一個統一的網絡。2000年3月24日思科股票的市值金額超過了整個中國股市。
雅虎：互聯網的代名詞，定義了互聯網的運營模式——免費、開放和營利
Google：技術最好的公司，2013年Google的淨利潤相當於亞馬遜、Facebook、雅虎、eBay、阿里巴巴、騰訊和百度等公司利潤之和。
Facebook：2.0時代的代表，智能手機出現之前幾乎是唯一一家在互聯網上發佈應用軟件的平臺。
基因泰克：每一種新藥物平均投入10億美元，被譽為生物製藥領域的科技公司。
特斯拉：創始人馬斯克——一個從來都沒有做過汽車的年輕人
Instragram：2010年剛成立時，當年的用戶數量還只有100萬，僅過了18個月用戶數量就猛增至3000萬，同年（2012）Facebook以10億美金收購。
WhatsApp：高達200億美元的收購價。
Youtube：被Google收購。
Nest（智能家居公司）：被Google收購。
Twitter：140個字節的限定讓其具備了最快捷新聞傳輸的通道。
Snapchat：提供類似“閱後即焚”的朋友圈功能，2014年用戶數量超1億，公司估值100億。
它們的產品都能把握住人類的一些共性，而與國籍、文化背景無關，它們都在改變世界。
硅谷的頂尖大學
斯坦福大學：寬鬆的學術環境和當地舒適的氣候吸引了很多世界知名學者來這裡任教。醫學、法學、工程和工商管理四個對社會影響力較大的專業中，斯坦福大學都能位列全美同類學院前三名。其畢業生中產生了各個領域的名人，當然最引以為豪的還是培養出了大批的實業家。
加州大學伯克利分校：曼哈頓計劃中伯克利師生起到了至關重要的作用。20世紀70年代在美國的排名中一度超過哈佛大學排名第一。擁有31位諾貝爾獎獲得者甚至超過了斯坦福大學。伯克利人的特點是在創業的主動性上與斯坦福人的不同。他們在自己的積累（特別是技術積累）“做足”之後創業，而斯坦福人則會為了創業而尋找技術。同時伯克利大學和美國一些自由主義思潮都有關係，比如20世紀60年代的嬉皮士文化和反越戰運動。特別是嬉皮士運動代表了一種平等和自由的價值觀。
加州大學舊金山分校：只有醫學院。在生物醫藥方面孵化出了類似基因泰克這樣的公司。
硅谷的風險投資
說到風險投資，大家則會想到硅谷一條不長的大街——門羅帕克（Menlo Park）著名的沙丘 路，那裡聚集了全球最大、最多的風險投資公司。反過來，人們在講桂谷時，也總要說到那些風險投資公司，它們是硅谷不可或缺的一部分。因此，一方面風險投資促成了硅谷的奇蹟，另一方面這些 風險投資公司也因為硅谷的出現和發展而不斷續寫著傳奇。
硅谷的風險投資為什麼這麼有名？當然首先是因為其歷史悠久、體量大、回報高。硅谷地區的風險投資始於20世紀50年代末，這在 當時應該算是新鮮事物，世界上很多其他地區類似的投資方式都是向硅谷學習的。從今天風險投資的強度來看，硅谷佔了美國風險投資金額的4成左右，從2002年到2013年，每年投到硅谷的這部分 資金都在一百億到一百二三十億美元之間。
2014年因為全球風險投資過熱，投到硅谷的資金激增至160億美元左右。毫無疑問，硅谷是全美國風險投資最集中的地區。從回報上來看，硅谷地區也是美國風險投資回報最高的地區，這一方面是靠我們在第一節中提到的 那些明星公司給投資人帶來了 “本壘打”，另一方面也是靠硅谷一種特殊的機制，使得成功具有了普遍性。
當然，光靠這幾點還不能說桂穀風投是世界上獨一無二的，因為世 界上很多地區都有風險投資，並且按照某種指標衡量已經超過了硅谷，比如今天的中國，其風險投資的總體規模就超過了硅谷地區， 像日本的軟銀（Softbank）的回報率也比大部分硅谷風險投資更好。 甚至有人說硅谷風險投資的歷史也不是全美國最長的。
嚴格來講，風險投資並非起源於硅谷，也並非在二戰後才有，只是在二戰後舊金山灣區的土壤裡才得到了茁壯成長。早在19世紀末，按照今天的標準來衡量，著名金融家JP摩根便能算是一位不折不扣的風險投資人。他所投的兩個人都很了不起，一個是發明交流輸電的奇才特斯拉，另外一位名聲更大，那就是發明大王愛迪生。而事實上，愛迪生電氣公司以及後來從它發展起來的通用電氣公司GE,都是JP摩根風險投資的碩果。當年的另外一個風險投資人就是大文豪馬克•吐溫，他一生掙了無數的版稅，可惜都被他那些不靠譜的風險投資糟蹋掉了，最後，當有人向他推薦貝爾先生的偉大發明時,這位活躍的投資人卻認為這是天方夜譚，由此錯過了歷史上最成功的投資之一。從這幾件事可以看出，具有風險性的投資 在美國東部很早就存在，而且也不是職業投資人的專利，當時社會上有不少人都在做類似風險投資的事情。
既然不是歷史最久的，它的體量和回報率也都可能被超越，那麼人們為什麼還要對桂谷的風險投資如此看重，甚至可以說到了頂禮膜拜的程度呢？全世界搞科技的和搞風投的，幾乎每年都要跑到硅谷看看風投的趨勢是什麼，這裡面一定有其他地區所沒有的特別之處。
硅谷風投的特別之處首先來自於它的傳奇，而硅谷風投的傳奇首先是人物的傳奇。
歷史上,有好幾個人都被稱為硅谷風投的教父。第一位是洛克（Arthur Rock），若沒有他從紐約的費爾柴爾德家族（Fairchild，當時IBM最大的股東之一）帶來的投資，就沒有仙童公司。在接觸舊金山灣區之前，洛克是華爾街的傳統投資人，如果不是因為投資硅谷，他可能和眾多華爾街投資人一樣，最終籍籍無名。1957年，由於業務的原因，他碰巧接觸到仙童公司的投資項目，並且成功地達成了費爾柴爾德家族對諾伊斯和摩爾等“八叛徒”的投資，從此他漸漸迷上了風險投資這件事。開始他只是作為業餘愛好來做，經常利用週末坐夜班飛機從東部跨越整個北美大陸飛到加州，4年後他再也受不了這種經常性的飛行，索性辭去了東部銀行家的工作，全心全意在硅谷做風險投資了。洛克投出的第二家著名公司是英特爾公司。洛克打出的第三記“本壘打”是蘋果公司。
有了這三個漂亮的投資記錄，洛克便足以名垂風險投資的青史了。不過，洛克成功的投資記錄還不止這些，他投資的很多公司都成功上市了。此外，洛克還是洛克-摩爾定律（也稱摩爾第二定律）的發明人，其內容大意是，半導體生產線的成本每4年翻一番，當然這個速度比半導體本身的提升（根據摩爾定律，每18個月翻一番）要慢不少，但是幾十年下來，也讓半導體這個行業變成了資金密集型行業。洛克能在20世紀六七十年代預見到這一點，足以說明他對半導體行業所具備的洞察力。
在洛克之後，桂谷最著名的投資人還包括克萊納（Eugene Kleiner )、 帕金斯（Tom Perkins）和瓦倫丁等人，而其中克萊納和瓦倫丁都 來自仙童公司，用當下中國的流行詞來說就是“仙童系”的。
當英特爾公司成立時，諾伊斯和摩爾的老同事、同為仙童公司的“八叛徒”之一的克萊納個人對英特爾公司進行了投資，並且從中掙了不少錢。1972年，他和惠普公司的副總裁帕金斯在硅谷創辦了第一家“本土的”投資公司：克萊納-帕金斯公司，在此之前硅谷的 風險投資都是外來的。後來這家公司又增加了兩個合夥人考菲爾德 （Frank Caufield）和拜爾斯（Brook Byers），於是改名為KPCB。在中國，他們給自己的公司起了個很繞口的名字：凱鵬華盈，以至於它自己都懶得用，在非正式場合大家一般還習慣叫它KP。今天 媒體上說的凱鵬華盈、克萊納-帕金斯、KPCB或者KP都是一回事。
克萊納和帕金斯在創辦自己的投資公司時，除了個人資金，還從一 些小合夥人那裡募集資金，與之前洛克等人的做法不同，因為過去風險投資的基金大部分是由非常富有的家族或者金融機構提供的。 凱鵬華盈確定了管理者（普通合夥人）和投資者（有限權利合夥人） 之間一個公平的利潤分配原則。凱鵬華盈第一期風險投資基金籌到了800萬美元，這個絕對數比今天絕大多數天使投資基金的規模還小，即使考慮到通貨膨脹的因素，也只能相當於今天中等規模的風險投資，不過在當時，它已經是最大的合夥人制風險投資基金了。
凱鵬華盈早期不僅在規模上和今天的天使投資相似，而且在投資方式上也很相似，具體來說就是廣種薄收和技術價值投資。廣種薄收很好理解，凱鵬華盈早期投資的項目多而雜，包括一些半導體項目，甚至還有些運動鞋公司和摩托車零件公司，其中克萊納一個人就投了350個項目，當然大部分都死掉了，因此凱鵬華盈在開始的幾年 裡表現並不突出。如果照這樣辦下去，今天就不會有人聽到它的名字了。不過，克萊納和帕金斯很幸運，他們趕上了硅谷個人電腦行業起步的浪潮，當然他們自己也做出了正確的決定，將投資的重點 集中在他們所熟悉的計算機行業，並且只關注技術本身，這就是技術價值投資。很快，凱鵬華盈的好運氣來了，1977年帕金斯投資的天騰電腦公司（Tandem Computers）上市了，為基金賺了一大筆。當然，在20世紀70年代，凱鵬華盈最成功的投資要數基因泰克了，帕金斯當年以區區10萬美元（合當時4個電腦工程師一年的年薪），買下了基因泰克25%的股份，到1980年基因泰克上市時，這筆投資的回報高達上億，當然，如果這些股份一直持有到2008年，凱鵬華盈的收益將超過200億美元。
克萊納和帕金斯兩人一輩子的投資記錄可圈可點，除了基因泰克，他們還成功地投資了一度是全球最大的PC生產商康柏（Compaq）和今天炙手可熱的互聯網公司亞馬遜。然而，更重要的是，這兩個人制定了風險投資行業的規則。
就在克萊納和帕金斯成立凱鵬華盈的當年，唐•瓦倫汀（Don Valentine）也在硅谷創立了他的風險投資公司。瓦倫丁的人生經歷頗富傳奇色彩，他和硅谷很多成功人士一樣，也是從仙童叛逃出來 的，在仙童他一度做到了副總裁，後來在仙童的競爭對手國家半導體公司任職。瓦倫丁在這兩家科技公司工作時，發現工程師總有不少令人驚異的好想法，又因缺少資金最後往往不了了之，於是他決 定搞一個基金來幫助他們。和凱鵬華盈不同的是，瓦倫丁不是用自 己的名字，而是以加州所特有的紅杉樹(Sequoia)來命名他的公司——紅杉資本（Sequoia Capital）。加州的紅杉樹，是地球上最大的（可能也是最長壽的）生物，這種樹可以髙達100米，直徑8米, 壽命長達2200年。顯然，瓦倫丁希望自己的公司能夠像紅杉樹那樣，規模大而且長壽。或許真的是名字起得好，紅杉資本今天果然成為 美國迄今為止最大、也是最成功的風險投資公司。
加州的紅杉樹，和人相比，可以看出它的直徑很大
瓦倫丁的投資準則在很大程度上靠的是他的經驗和直覺。當然瓦倫丁也有他的原則，那就是所投產品的市場一定要大，所投的人一定 要能夠擔當大任。他投的第一個偉大的公司是蘋果。喬布斯和沃茲尼克在朋友的介紹下找到了瓦倫丁，後者很看好這兩個年輕人，不僅給他們投資，還撮合市場經理馬庫拉和這兩個發明家組成了蘋果的創始團隊，並予以指導。為了給蘋果保駕護航，他還投資了數家為蘋果供應配件和服務的小公司。當然，他對蘋果的投資和呵護最 終獲得了巨大的回報。瓦倫丁投資的第二家偉大的公司是甲骨文。這家公司從產品到創始人與蘋果完全不同，但有一點是相同的，就 是產品的市場巨大。事實上，做半導體銷售出身的瓦倫丁並不懂數 據庫，他在很大程度上是靠直覺進行了這一次成功的投資。
當然，一個公司或者一個基金要想不斷進步，需要人才輩出，而不是僅僅靠一兩個創始人的天分。在克萊納和帕金森之後，凱鵬華盈出了約翰•多爾（John Doerr)，而紅杉資本則有邁克爾•莫里茨 (Michael Moritz)，他們成功地投資了Google等公司，被稱為新一代的風投之王。這一代接一代的傳奇人物，也就締造了相應的風投公司的傳奇。接下來我們不妨來看看硅谷風投公司創造的一連串傳奇。
先說說凱鵬華盈。到2014年為止，凱鵬華盈投資了一大批改變世界的大公司，除了前面提到的基因泰克、Google和蘋果等公司，還包括AOL、網景和太陽等一大批優秀公司。在納斯達克上市排名前100的公司裡，凱鵬華盈投資的公司佔10%。不僅如此，凱鵬華盈的投資還產生了很大的社會效益，將它投資的公司營業額加在一起，今天（2014年）超過三千億美元，相當於創造了30萬個就業機會。當然，這些成功的投資也為凱鵬華盈帶來了巨大的投資回報。在過去的40年裡，凱鵬華盈從只有800萬美元的“小天使”成長為全 球最具影響力的風險投資公司。
根據凱鵬華盈內部不完全統計，如果將它所投資的公司按照退出時 的價格計算，在過去不到50年的時間裡，它總共獲得了8000億美元左右的投資收益，而投人資本只有200億美元左右。雖然凱鵬華盈投資失敗的案例遠比成功的多，但是它30%左右的投資成功率遠髙於整個行業2%—3%的水平。這不僅使得很多機構和富裕家庭都爭先恐後地把錢交給凱鵬華盈管理，而且獲得它的投資也成為創業和天使投資成功的階段性標誌。一個公司如果拿到了凱鵬華盈的投資，就會自認為成功了一半。對一個天使和早期投資人來講，如果他們投的公司後來拿到了凱鵬華盈的投資，他們就會認為自己的投資進了保險箱，對於晚期投資人來講，如果他們有幸在某一輪和凱鵬華盈一起投資，那麼他們常常一改風險投資人謹慎決定的特點,會毫不猶豫地把錢投進去。一個投資公司能獲得外界如此的信任，簡直就是一種種傳奇。
從資金規模和成功上市公司的絕對數量上來看，紅杉資本都超過了 凱鵬華盈。如今，紅杉資本每一期融資都在10~20億美元之間，遠遠超過凱鵬華盈的8億美元左右。而從上市的公司數量來看，紅杉資本投資的公司佔了納斯達克上市公司總數的20%以上。更可貴的是，紅杉資本在每一次的技術革命浪潮中都沒有落伍。從對世界的 影響力上看，紅杉資本投出了蘋果、Google,思科、甲骨文、雅虎、網景和YouTube等對世界產生深遠影響的公司。甚至有人認為，沒有紅杉資本就沒有納斯達克，在世界各地的風險投資基金裡，鮮有其他投資公司能獲得如此高的讚譽。
當然，傳奇更多地是代表過去，硅谷風險投資要想續寫神話，就需要能不斷延續這種傳奇，應該講，硅谷做到了這一點。硅谷找到了一種讓風險投資盈利常態化，並不斷孕育出偉大公司的方法。
凱鵬華盈和紅杉資本，以及目前融資規模最大的NEA,其投資成功率都很高，在早期這靠的是普通合夥人的眼光，而在今天則很大程度上靠的是一種制度和生態環境。2000年後，硅谷的風險投資呈現出一種新的趨勢，那就是批量生產小型創業公司，並把它們提供給大型風險投資公司做後期投資。硅谷創業的教父保羅•格雷厄姆（Paul Graham）的Y孵化器（Y Combinator），是批量生產這些小公司的代表。Y孵化器將天使投資和創業輔導結合在一起，使得投資的回報明顯髙於過去那些以提供資金為主的甩手掌櫃們。從2005年至今，它先後投資了500家小公司，總投資大約30億美元，而到2014年這些小公司的價值在140億一300億美元之間。Y孵化器的模式也成為今天全世界各地天使投資基金和科 技園學習的樣板。
至於那些大的風險投資，它們也制定了很多不成文的規定，這些規定和很多傳統的投資理念截然不同，比如紅杉資本總是投那些創始團隊至少包括一名第一代移民的公司，凱鵬華盈總是投那些能夠改變世界卻未必會很快盈利的企業。至於為什麼它們訂下這樣奇怪的原則，我們後面會仔細分析。不過，正是要求一代代的投資人恪守 這些與利益不直接掛鉤的風格，才使得硅谷的風險投資特別成功。
當硅谷的風險投資從個人帶有隨意性的投資行為變成為規範化的產業時，風險投資的成功便不再是中彩那樣的個例，而是成為有規律可循的常態，硅谷風投的傳奇也才得以不斷地續寫。
硅谷風險投資的另一個特點是，很多外來的資本不論過去在本土投資是否有效，到了硅谷後都得到了長足的發展。最能說明這一點的，就是來自美國東部的資本成立的NEA（New Enterprise Associates, 新企業聯盟）、來自日本的軟銀和來自俄羅斯資本成立的DST（Digital Skyline Technologies,今天也叫做DST全球）等明星風 投公司。和洛克一樣，NEA的投資人來自於美國東部，他們在20世紀70年代末來到硅谷，最初只融到了 1600萬美元的資金，而今天它成為硅谷地區最大的風險投資公司，2015年融資的第15期基金獲得了31億美元的投資，創造了美國一期風險投資基金的記錄。雖然NEA投資的公司尚未出太多像Google或蘋果這樣的超級明星, 但是在NEA過去投資的650家公司中，有200家上市，投資成功率之高實屬罕見。
日本的軟銀因為成功地投資了阿里巴巴，中國IT行業和投資領域的人士對它並不陌生，我們就不做過多的介紹了。而軟銀在硅谷地區一炮打紅很大程度上是靠成功投資了雅虎，後來又為雅虎牽線搭橋，讓後者成為阿里巴巴當時最大的股東。
相比軟銀，俄羅斯的DST在中國的名氣要小很多，但是在最近的10年裡，它不僅在硅谷名聲鵲起，而且投出的著名公司數量超過硅谷所有的老牌風險投資公司，主要是它成功地投資了Facebook、Zynga、Twitter、Groupon和中國的小米、京東和阿里巴巴等新一代的明星公司。
世界上掙錢比硅谷多的地區有的是，投資成功的個人和基金也很多，但是能像硅谷那樣，不斷地投資到最新的領域，不斷地續寫投資神話，不斷地包容外來資本的地區卻極為罕見。因此，硅谷的風險投資也算得上是一個奇蹟。
硅谷的產業變遷
硅谷的產業變遷從最初的半導體工業到後來的計算機、互聯網到生物製藥。硅谷的特色首先是充分利用IT技術，第二是做到在自己的行業裡領先於世界。
美國的很多地區如波士頓地區擁有很好的大學、風險投資等資源，也具備很多將科研轉化為生產力的優良傳統，但是在20世紀70年代信息革命之後，波士頓地區就逐漸落伍了。這些不足之處也許正是硅谷成功的奧秘所在。人們提出了多種假設：
硅谷成功的氣候說
硅谷屬於地中海氣候，全年只有冬夏兩季，氣候宜人，令人舒適。甚至有專門的分析指出風險投資成功回報率，硅谷遠比陰冷多雨的西雅圖高得多。但是作者反證了歐洲的地中海，希臘、意大利、西班牙、葡萄牙的經濟卻遠不如氣候條件寒冷的德國和北歐國家。
斯坦福之說
硅谷成功的企業多是互聯網企業，他們是在硅谷的第二階段才發展出來的。斯坦福不可否認存在貢獻但是並沒有看上去那麼大。在硅谷誕生的早期大部分人才來自於其他地區的大學。硅谷和斯坦福之間應該是相輔相成的關係，與其說是斯坦福造就了硅谷不如說是硅谷造就了斯坦福。另外，如果說好大學的附近能夠產生科技園，那麼波士頓地區就成為這一論點的反例。
風險投資說
從風險投資的起源和早期發展來看，美國東部的風險投資比硅谷的發展更早，而且規模更大。其他地區的資金在硅谷所獲的的回報率遠高於在本土所獲的的回報率（如軟銀和DST）。風險投資的作用在於以少量的錢撬動很大的槓桿，但是現在中國很多投資人“亂撒胡椒麵”的做法則不是高效的投資方法。
政府扶持說
首先地方政府不負責稅收，減免稅收一說就不合常理。其次，美國政府崇尚自由經濟，歷史上由政府扶持的項目都發展緩慢，硅谷事實上並沒有從政府領到過錢。最後，美國政府在科技領域的投入導致產生的諸多科研成果確實對硅谷有幫助，但是這些新技術成果是向全社會開放的，並沒有特別地眷顧硅谷。
知識產權保護說
硅谷在專利的數量上在全美並不突出。專利是把雙刃劍，而硅谷的公司並不熱衷於申請它們，在納斯達克上市的公司前十名中硅谷的公司佔了6席，但是專利的申請數量上，卻排不上前10。說明在整個美國，對知識產權的保護並非硅谷的特質，也不是讓硅谷長盛不衰的決定性因素。
硅谷的發展
硅谷在3.0 時代比以往任何時候都更繁榮，以至於在2008 —2009 年全球金融危機時它可以獨善其身，這似乎已經跳出了世界各地區都難以避免的“從興起，到繁榮，再到衰落” 的週期律。在硅谷3.0 時代，創業不再是一件難事，創業者們只要做好兩件事即可：第一，想出真正有創新的點子，並擁有過硬的技術；第二，以最快的速度去實現它。
硅谷1.0 — 信息革命的前夜
從半導體工業開始，先後出現了肖克利公司和仙童公司，又因為巨大的市場機會以及菲爾柴爾德家族安排給仙童的職業經理人沒有遠見只關心財務報表，八叛徒又先後離開了仙童，派生出了許多半導體公司。而後諾伊斯、摩爾和格魯夫共同創辦了Intel，又通過快速響應市場而發明了通用的處理器。
硅谷2.0 — 信息時代
BM在1969年開放了軟件市場，同時隨著摩爾定律使得計算機進入家庭成為可能。越來越多的硅谷企業開始做起了軟件的生意。
甲骨文出現以前，整個計算機的市場都是企業級市場——當時的個人計算機市場幾乎為零。而所有的計算機公司商業模式都是合同制——比如，IBM賣一臺大型機系統給花旗銀行，它不是簡單地把硬件（大型機主機，終端，打印機等）和軟件（數據庫）賣出去就算完事了，而是必須連同服務一起銷售，IBM會把技術人員（通常是合同工）派到花旗銀行全時為銀行服務。當然，IBM每年的服務費要佔到軟硬件售價的10% 甚至更多。
甲骨文的商業模式很簡單，它只賣軟件，而不是靠收服務費生存。企業用戶一旦買了它的軟件，就不需要額外付給甲骨文服務費了，除非用戶不會使用需要向它諮詢而付給它一些諮詢費。這麼簡單的商業模式，顯然可以給用戶帶來很大的好處，但是IBM不喜歡，因為這樣一來它就很難一勞永逸地收服務費了。但是最終甲骨文走通了這條路，稱為世界上最大的數據庫軟件公司，而且為硅谷後來的軟件公司提供了一條可行的發展模式。
軟件業能在美國崛起的一個重要原因是，絕大多數人願意花錢買軟件。全世界10個最大的軟件公司，除了德國的SAP和瑞典的愛立信，剩下8家都在美國，分別是：微軟、甲骨文、IBM、賽門鐵克、惠普、EMC、Adobe、聯合電腦CA。全球100大軟件公司，有8成是美國公司，這些美國公司一半來自硅谷。
瓦倫丁說，他在仙童和國家半導體公司任職時，仔細觀察工程師們所做的事情，發現工程師們總是有著無窮的創造力，也就是說如果沒有人限制這些工程師，你就不用擔心創新的問題，因為他們總是會去嘗試新的東西。但是，對大多數工程師而言，要將創造力轉換成商業上的成功，缺少兩樣東西：一是資金，二是放棄目前高收入高福利工作的動力。也正因此而產生了硅谷的風險投資，且比別的地區獲得更高的投資回報率。
硅谷3.0 — 後互聯網時代
硅谷2.0以一次成功的轉型(半導體到軟件)開始，然後以一次巨大的互聯網科技泡沫崩潰而結束。硅谷是2001年經濟危機的中心和重災區，大部分互聯網公司都倒閉了。從2003年開始，雅虎等優質的互聯網公司率先走出虧損，恢復盈利，硅谷進入3.0時代。硅谷3.0時代最顯著的特點，就是這裡的公司拉大了和美國以及世界同行的距離。
小、快、靈是硅谷3.0時代的公司特徵，他們所關心的是如何快速適應不斷髮展的新技術和不斷變化的市場需求。
在硅谷3.0時代，創業不再是一件難事，創業者們只要做好兩件事：第一，想出真正有創新（而不是抄襲）的點子，並擁有過硬的技術；第二、以最快的速度去實現它。
看本書的最後兩章可能比較難懂，吳軍博士站在了工業時代和信息時代的科學基礎的角度來看待硅谷的發展，可以說是本書最值得人思考的地方。在幾乎所有的工業化國家和地區，由於發展歷史很長，因此不可避免地繼承了很多工業時代遺留下來的痕跡，包括適應工業時代的現代企業制度、管理方式，以及由此而來的方法論。相比之下，硅谷還太年輕，剛開始有像樣的工業時，已經跳過了傳統的工業時代，它的一切都是建立在一種全新的理論基礎之上的。
首先來講工業時代的科學基礎，牛頓的力學定律開創了工業革命的基礎，引領了機械時代的到來，同時他用一種全新的方法論，開創了科學的時代、理性的時代。讓當時的人們認識到自然和宇宙是可以被認知的，可以用數學公式解釋諸多現象，從而讓人類有了真正認識自然的自信。同時泰勒的管理理論提出了優化流程和標準化管理，通俗來講也就是流水線作業。流水線生產將複雜的產品可以分解為簡單的部分，這樣的過程就導致結果是可以準確預測的。泰勒的理論反映在公司組織上就是自上而下根據產品分解的不同而產生嚴格樹狀結構，熟悉現代互聯網公司的人都知道這一結構顯然已經不適用快速變化、產品週期很短的IT行業。工業時代需要大量的資本，生產資料和勞動力，此時的企業完全是自上而下的生產方式，底層員工更多的是承擔執行的角色，沒有太多可以發揮的地方。而勞資雙方的利益也讓企業在微利和破產保護之間來回震盪，逐漸失去創造力。
信息時代的科學基礎是建立在控制論、信息論和系統論的基礎上，用著三論來看待硅谷，很多疑問就可以迎刃而解。簡單來講，控制論就是隨著當前的變化不斷進行調整，而不是儘可能確定的預測。信息論包含兩層含義，分別對應香農的兩條定律，第一條就是有N種可能性的信息源，對它發出的信號進行編碼，編碼的長度一定大於該信源的信息熵，而且一定存在一種編碼方式，使得編碼的平均長度無限接近於它的信息熵。第二條就是信息的傳播速率不可能超過信道的容量。系統論就是為了產品性能達到最優，就得保證每一部分都是最優。我們回過頭再來看上面講到硅谷成功的奧秘，風險投資的實質也是變預測為反應，而且風險投資的決策過程也完全遵循信息論和控制論的指導思想。風險投資在不確定性的情況下會盡量多投資，然後再根據企業的發展情況對發展好的加大投資力度。硅谷不看重擁有，跟看重入口效應和網絡效應，即寬帶決定信息的流通量，從而決定生意的大小。不確定性在身邊無處不在，不是利用公式就能預測嗯，消除未來不確定性的方法的唯一途徑就是引入信息，這既是信息論的靈魂，也是今天所提倡的大數據思維的理論基礎。而互聯網思維的科學基礎其實就是香農第二定律，任何時候信息傳播的速率都不能超過通信信道的能力，即帶寬。在世界範圍內，傳播的信息既包括新聞媒體信息，也包括影視文化信息，還包括商品廣告信息。整個社會經濟的發展也是在拓寬帶寬的過程，隨著帶寬不斷增加，各種產品和服務可以做到越來越個性化，同時極大地提升了網絡效應。
工業時代的科學基礎
思維的形成需要時間，擺脫對一種思維的依賴同樣需要時間。雖然現在已經是信息時代，很多人也言必稱信息時代，但是其思維和行為方式依然難以擺脫工業時代形成的擁有生產資料的那種優越感。比如很多地方政府在創辦科技園時以提供免費場地作為吸引人才的誘餌，骨子裡便還是認定場地這種生產資料在經營活動中會起決定性作用，而真正偉大的公司卻不是這樣扶植出來的。
牛頓和機械思維
20世紀的科學都是在以牛頓機械思維的基礎上發展而來的，人們通過不斷地把複雜問題分解成若干個簡單的問題，並逐一解決，最終解決原來複雜的問題。人類利用這些特點不斷造出了一個又一個複雜的產品。
泰勒管理理論
泰勒被譽為科學管理之父，所著《科學管理原理》從四個方面闡述了科學管理的理論：
1、效率優先：優化流程和標準化管理。
2、同構的樹狀組織架構：這種設計方式完全是為了適應自上而下將產品分解為大小任務的做法。這種源於汽車工業的泰勒管理模式下的組織架構將無法適應用戶需求經常發生快速變化、產品生命週期很短的IT行業。
3、人性化管理：這種管理模式也被稱為“積極性加刺激性”式的管理。但勞資雙方始終是在進行零和遊戲，當經濟蕭條的時候這種矛盾就越發明顯。
4、可預測性：這種特性就是在發現了普遍規律後只要將其運用到具體場景便一定能夠預知結果。豐田公司、前蘇聯政府在這方面都做到了極致。但這種源於第二次工業革命的理論到了信息社會，它在企業管理和協調勞資關係上的侷限性就越來越突出了。
現代工業企業管理制度剖析
從六個維度分析了現代工業企業管理制度：
1、資本的作用：資金被視為工業時代的基礎，沒有資金就無法進行生產活動。因此也有很多創業園區依然習慣於拿資金作為吸引人才的手段。
2、生產資料：包括原材料、生產工具和場地。還有為了生產過剩而需要維持的市場資源，而這些被統稱為平臺。在互聯網2.0出現之前很多媒體人還必須有一份正經的職業，因為他們需要利用這些生產工具，更重要的是這些正經的報社和媒體有自己的受眾。
3、人和企業的關係：在工業時代，企業通常是主體，通常會反映出企業對員工的所有權。
4、企業中人和人的關係：在工業時代，上下級之間是一種明確的管理關係，在龐大的公司體系下，最會升遷的人往往是最會做人的人，而不是最會做事的人。
5、分配製度：勞資雙方事實上在進行零和博弈，資方很快發現可以通過降低員工工資或者裁員來節約成本，而不是通過改良技術等方式獲得更大的利潤。而勞方在發現這些秘密之後，很快團結起來藉助工會等組織對資方形成壓力，勞工的薪酬和福利幾乎吃掉了企業全部的利潤。勞方還不允許新的競爭者進入這個行業，對進入這個行業的競爭者絕不容許他們遊離在工會組織之外。這種勞資的拉鋸使得很多行業在微利和破產保護之間來回震盪。
6、專利制度：專利是大工業時代的特徵。專利制度最初是為了保護髮明事物的一個過程和結果。但是在信息時代做一件事情的過程不止一種，要通過專利獲利就要把所有過程都堵死，這是非常不容易做到的。而且大部分的專利都是站在前人的專利上演化出來的，那麼就涉及到專利糾紛，通常最後都以專利共享協定而收場。在信息時代，還有一個特徵就是專利的歸屬權到底是個人還是所屬公司？在工業時代這種矛盾並不明顯，因為人本身就是所屬公司的一個“零件”，職務發明的受益者自然是公司。但是到了信息時代，人和公司的關係就不再是這種機械關係了，這種關係的轉變也使得現行的專利制度在信息時代不再適用。
信息時代的科學基礎
對於信息時代企業和商業出現的各種現象，很容易用系統論、信息論和控制論解釋清楚。硅谷有幸誕生在三論被提出之後， 因此它採用了一種全新的方法論來指導其發展，這是硅谷成功的根本原因。硅谷成功的奧秘對於中國的借鑑意義在於，我們需要使用一種全新的思維方式來考慮信息時代乃至後信息時代的信息產業和商業。機械的思維雖不能說已經完全過時，但是僅僅依靠它遠遠不能適應今天快速變化的社會發展。我們必須承認各種不確定性，利用數據和信息消除它們，而不是採用過去那種來自頂層的設計方式去解決問題。我們更多地需要採用一種自底向上，依靠反應而不是預測的工作方式。在公司內部的合作和外部商業的拓展上，我們必須最大限度地利用不斷拓寬的信道，提高效率，降低成本，當然，在這一切之上，想象力和創造力是必不可少的。
1948年諾伯特維納出版的《控制論——關於動物和機器中控制和通訊的科學》、同年，克勞德香農出版了《通信的數學原理》、同期貝塔朗菲提出的系統論，後人將這三種思想一道稱為“三論”。硅谷的各種現象，用牛頓力學和泰勒的現代科學管理思想是完全解釋不通的，甚至是相違背的，但是若用三論的觀點去分析就一目瞭然了。三論是破解硅谷之謎的鑰匙，要理解硅谷做事的方法論，就需要先了解三論，尤其是信息論。
第一節 三論與管理
三論對世界的看法與機械思維並不對立，但是用來解釋信息時代的很多複雜現象要比機械思維更有效。（先閱讀最後的附錄）
機械思維強調因果關係，控制論強調不斷調整。在一個複雜系統中，通常會有很多無法事先考慮到的因素，比如“導彈發射”需要事先考慮各種風速、天氣等，但是最後成功率並不高。而軟件開發中的瀑布模型和敏捷開發也是兩種思維的深刻體現。
香農用了熱力學中熵的概念來描述不確定性，在一個系統中，不確定性越多熵就越大，而要想消除這種不確定性，就要引入信息。
霍夫曼算法對香農第一定律作出了重要的補充，它的內容是：只要把最短的編碼分配給最常見的文字即可。在硅谷有一個明確的做事原則，那就是要最大限度地採用便宜的資源，儘可能節省貴的資源。在Google或Facebook這樣的公司，儘可能將越來也多的事情交給機器去做，而不是僱傭很多人。（機器便宜，人貴）
香農第二定律則強調只有不斷提升帶寬才能容納更快的傳輸速率。在商業行為中，人脈就是人與人交往的帶寬，也會影響信息的收發量。
機械思維通常認為把每一部分都做到最優，那麼整體必然達到最佳狀態。但是系統論則不這麼認為。那些強調手機配置的廠商通常是採用機械思維在指導開發，而iPhone則強調整體性能在技術和藝術上的結合，使之達到更高的境界。
從預測到反應，從局部到整體，從控制到通信
機械思維強調自上而下的“預測＋層層落實”，而硅谷在三論的影響下，更傾向於不斷在項目的進展中作出及時的反應，不斷進行調整來取得成功。風險投資的實質也是變預測為反應。在信息論裡有個最大熵原則，具有兩層含義：首先，在沒有信息的情況下，不能對未來做任何主觀的假設；其次，在獲得了一些知識或者信息的情況下，作出的判斷首先要符合這種知識。這樣做才能做到風險最小，回報最大。
硅谷的公司對不動產和加工業都沒有興趣，他們更在乎網絡效應和入口效應。誰擁有了大家相互溝通的“帶寬”誰就擁有了生意。
在談到大公司為何轉型困難的時候，其原因通常是因為大公司是在競爭中最終生存下來的，它的結構和組織模式通常和最初的目標和方向一致，轉型是改變基因的問題，非常困難。而硅谷的公司，叛逆和對叛逆的寬容使得他們在還沒有達到壟斷的時候，就自己消亡了。換來的是資源的重新整合並向著另一個山頭邁進。系統論的另一個重要原理就是：封閉的系統永遠朝著熵增加的方向發展，一定會越來越糟糕，而一個開放的系統會引入負熵，才有可能讓系統通過與外界的交換變得更加有序，也就是朝著越來越好的方向發展。硅谷就是不斷地從世界各地引入新的人才來完成這樣的更替。
硅谷的企業看中的是網絡效應和入口效應。我們可以把硅谷的公司分為兩類，一類是像蘋果、思科和英特爾那樣銷售產品的企業。他們最看重的是整個生態鏈中最有價值的一個關鍵點。第二類公司是Google、Facebook這樣的互聯網公司，以及像Uber、airbnb這種以服務為主的公司，他們不生產任何東西，但是擁有互聯網平臺並且把我住了用戶的入口。
信息時代的企業制度剖析
硅谷對失敗的寬容比別的地區更多，在機械思維的指導下，會認為一個人如果失敗了一次，那麼他身上一定有什麼缺陷，再試驗多少次也毫無意義。但是在硅谷，首先在宏觀上認為失敗是不可避免的，並且會把失敗計入成本預算。大家都是摸著石頭過河，靠反應而不是預測做事情。這也從另一個角度說明了iPhone定價為什麼高於其他的手機，因為試錯的成本最終都會記入這個成功的產品。
期權是員工和公司之間分配未來業績的增量，而不是財富存量，勞資之間、上下級之間的那種相互對立的矛盾關係就變成了相互合作的契約關係。員工如果想要從期權上獲得收益，就得先讓公司超過市場的預期，股價上漲之後期權才有價值，否則只是一張廢紙。
公司的組織結構和管理方式決定了這個組織結構中溝通的帶寬。傳統層級結構存在傳遞信息鏈條長，不同層級之間員工的地位差異大。扁平式管理則是提高了公司溝通的帶寬，同時解決了分權的問題。
在硅谷，人的創造力大於資本和生產資料的重要性，同時工程師本身被當作基層管理者。
在硅谷，不迷信權威是一種普遍的思維方式，在信息時代，權威被顛覆的速度在急速提高，掌握新技術，不受固有思維影響，是硅谷重要的特徵。
在硅谷，無論是企業還是個人都需要追求卓越拒絕平庸，否則會被淘汰。硅谷就是不斷將資源從表現不好的公司裡拿走，再重新分配給那些最有發展潛力的新公司。
大數據思維和互聯網思維的本質
Big Data 更多地是一種思維方式。它打破了我們過去做事情時一定要根據因果關係，先知道原因，後知道結果的慣例，而是直接通過大數據分析找到結果，反過來尋找原因
大數據的基礎就是信息論，是通過不斷地增加信息的輸入消除不確定性。如果用機械思維來處理機器人問題，則是很難實現的，而包括Google汽車在內的項目則使用了大數據的思路來解決，而取得了實質性的進展。過去的50年整個信息時代都是用摩爾定律作動力，而未來二十年則是大數據時代，誰擁有了數據誰就是王者。
互聯網思維的本質也是信息論，隨著互聯網帶寬的增加，贏者通吃的馬太效應越發明顯，網絡效應導致越來越強調鏈接的力量。
維納和控制論
首先，維納突破了牛頓的絕對時間觀。時間不再是絕對恆定的物理量。比如昨天的1小時和今天的1小時其實是不一樣的。映射到企業管理上，就是工廠主要求員工在某一天加班1小時，未必能夠生產出通常1小時所能夠產生的產品。
其次，任何系統在外界環境刺激下必然做出反應，然後影響系統本身。舉例說明，當你認為一隻股票便宜而買入的時候，則同時導致了股價地抬高。為了維持一個系統的穩定，或者為了對它進行優化，可以將它對刺激的反應反饋回系統中。比如高樓頂部的阻尼球在高樓發生隨風飄搖的時候，向反方向位移的行為。在管理上，一個組織為了保證計劃的實現就要不斷地對計劃進行監控和調整，以防止偏差繼續擴大。
香農和信息論
香農第一定律又稱香農信源編碼定律，其意義在於可以將信號源內的符號（信息）變成任何通信的編碼，而當這種編碼儘量地服從等概率分佈時，每個編碼所攜帶的信息量達到最大，進而能提高整個通信系統的效率。
香農第二定律定量地描述了一個信道中的極限信息傳輸率和該信道能力（帶寬）的關係。當兩個電臺頻率太接近時，其帶寬就非常窄了，信道的容量非常低了，當它低過傳輸率時，就會出現信息的傳輸錯誤，其表現就是有干擾而聽不清楚內容，此時將頻率調得再準也沒用。在香農提出他的第二定律之後，通信行業就有了理論基礎。
香農第一定律，也稱香農信息源編碼定律，比如要對漢字進行編碼，有些字用的多，有些字用得少，常用字的編碼就可以做得短些，生僻字的編碼做得長些，但是不論怎麼做，編碼的平均長度一定會超過漢字的不確定性，即他們的信息熵，這是香農第一定律的第一層意思。同時，香農第一定律還有第二層意思，也就是說，一定存在一種（最優的）編碼方法，使得每個漢字的平均編碼長度可以非常接近他的不確定性（信息熵）。至於怎麼才能做到，Huffman給出了一個非常簡單的方法----只要把最短的編碼分配給最常見的漢字即可。由於這種編碼方法具有通用性，故又稱為霍夫曼編碼，它被認為是對香農第一定律的一個補充。
一些聰明人在做事時會自覺或不自覺地用到霍夫曼編碼的思維方式。在硅谷有一個明確的做事原則，那就是要最大限度地採用便宜的資源，儘可能節省寶貴的資源，這種現象在經濟學上唄稱為吉爾德定律。在信息時代，在摩爾定律的作用下，計算機是便宜的資源，而且越來越便宜，人力則會越來越高，因此想Google或Facebook這樣的公司，都儘可能將越來越多的事情交給機器去做，而不是僱傭很多人。這種做法，有意無意地域信息論的原理相符合。
至於香農第二定律，通俗地將就是信息的傳播速率不可能超過信道的容量。回到我們今天的現實生活來看，互聯網不斷髮展的過程，很多程度上就是不斷拓寬帶寬的過程。我們上網，從使用電話調制解調器，到DSL，再到寬帶電纜，最後到光纖，都是圍繞著不斷增加信道容量而進行的。只有信道容量增加了，傳輸率才能上去，我們才能從瀏覽文字到查看圖片，直至能夠到觀看視頻，整個互聯網才得以高速發展。在香農提出他的第二定律之後，人類就開始有意識地不斷擴展帶寬。
香農第二定律不僅描述了通信領域最基本的規律，而且描述的是自然界本身所固有的規律性，它能解釋很多商業行為。比如我們常說生意要靠人脈，其實這個人脈就是人與人交往的帶寬。如果人脈不夠，發出的信息和獲得的信息都有限，生意一定做不大。現代通信手段的本質，就是以相對低廉的成本讓人們獲得人脈，而媒體行也不斷進步，本質上是不斷地在為企業拓寬對外連接的帶寬，使得它們做生意越來越方便。
風險投資的第二個原裝，與香農第一定律和霍夫曼編碼原則相一致，也即要把最多的打字員投給最有可能成功的項目，當然這個“最有可能”通常不是預測出來的，而是根據實際運營的結果看出來的。比如風險投資人先對100個項目進行投資，刪掉不靠譜的，然後選擇20個各方面都比較好的項目進行投資。在投資之前他們並不在意這20個項目哪一個比另一個好。過了一點時間，投資人會重新評估這些項目，根據創始團隊的表現和項目的進展，對發展超出預期的項目增加投資，對錶現一半的項目就順其自然，對於表現差的項目甚至會設法退出一部分投資。這樣，到了第二輪投資人可能又對其中的六到七個項目追加了投資。類似地，投資人會根據項目的表現不斷做出及時反應。最終，他們會在成功的項目中佔盡可能多的股份，在失敗的項目中則將損失控制到最小。
系統論
1948年奧地利生物學家貝塔朗菲出版的《生命問題》一書標誌著系統論的問世。
首先，有生命的系統是一個開放的系統，需要和外界進行物質、能量或者信息的交換。非生命的系統需要和外界隔絕，才能保持其獨立性。
其次，根據熱力學第二定律，一個封閉系統總是朝著熵增加的方向變化的，即從有序變為無序。用香農的理論來描述，也即一個封閉的系統的變化一定是不確定性不斷增加。如果我們把一個公司或者一個組織看成是一個系統，如果它是一個封閉系統，一定是越變越糟糕。相反，對於一個開放的系統，因為可以和周圍進行物質、能量和信息交換，有可能引入所謂的“負熵”，這樣就會讓這個系統變得更有序。
最後，對於一個有生命的系統，其功能並不等於每一個局部功能的總和，或者說將每一個局部研究清楚了，不等於整個系統研究清楚了。
硅谷從來沒有出現過保護現有產業的舉措，而是通過市場的力量，不斷淘汰舊的行業，把有限的資源讓給那些競爭力更強、利潤率更高的企業。硅谷也在淘汰過時的人員，從全世界吸收新鮮血液。因此在硅谷地區形成了只有卓越才能生存的文化。
工業時代的科學基礎：牛頓力學，強調面對未來的確定性和可預測性，經典的泰勒科學管理方法其實就是牛頓力學的方法論在工業時代管理上的應用。
信息時代的科學基礎：不確定性和不可預測性成為社會發展和商業活動的主流特徵。過去的管理方法不適合新時代的要求。信息時代的科學基礎是三論：控制論、信息論和系統論。
閱讀更多 運營的小事 的文章
