超线性回报

我小时候对世界最大的误解之一，是不知道回报对于表现的”超线性”程度有多深。

老师和教练们隐晦地告诉我们，回报是线性的。”你付出什么，就得到什么”——这句话我听过一千遍。他们出于好意，但这几乎从不成立。如果你的产品只有竞争对手一半好，你不会得到一半的客户。你会一个客户都没有，然后倒闭。

显然，在商业里，表现的超线性回报是真的。有人认为这是资本主义的缺陷，改了规则就不再成立。但超线性回报是世界的一个特征，不是我们发明规则的产物。我们在名声、权力、军事胜利、知识、甚至对人类的益处里，都能看到同样的模式。在所有这一切里，富者愈富。

不理解超线性回报的概念，你就无法理解世界。而如果你有野心，你更该理解它——因为这将是你冲浪的那道浪。

看起来超线性回报的情形很多，但据我所知，它们归结为两个根本原因：指数增长，和阈值。

最明显的超线性回报情形，是你在做某件指数增长的事。比如培养细菌培养物：只要在长，它们就指数地长。但它们很难养。这意味着擅长者和不擅长者之间的结果差异巨大。

初创公司也能指数增长，我们看到同样的模式：有些达到高增长率，大多数没有。结果你们得到质的不同：高增长率的公司倾向于变得极其有价值，而低增长率的公司可能根本活不下来。

Y Combinator 鼓励创始人关注增长率而不是绝对数字。这让他们在早期绝对数字还很低时不至于气馁，也帮他们决定该关注什么：你可以把增长率当指南针。但主要好处是，关注增长率，你倾向于得到能指数增长的东西。

无论何时，”你做得多好”取决于”你以前做得有多好”，你就会得到指数增长。但我们的 DNA 和习俗都没有为它做好准备。没有人觉得指数增长是自然的；每个孩子第一次听到”第一天要一粒米、之后每天加倍”的故事时都很震惊。

我们不天然理解的东西，会发展出习俗来应对，但关于指数增长我们也没有多少习俗——因为人类历史里它的实例太少了。理论上牧畜应该是：动物越多，幼崽越多。但实践中，牧场是限制因素，而草场没法指数增长。更准确地说，没有普遍适用的方案。扩张领地倒是能指数增长：征服。你控制的地盘越多，军队越强，征服新地盘越容易。这就是历史上充满帝国的原因。但创造或运营帝国的人太少，他们的经验没怎么影响习俗。

前工业时代最普遍的指数增长，大概是学问：你知道得越多，学新东西越容易。结果那时和现在一样，有些人对某些话题的知识多到惊人。但这对习俗的影响也不大。最近几个世纪这变了：现在，想法的皇帝能造出击败领土皇帝的炸弹。但这个现象仍然太新，我们还没完全吸收它。

超线性回报的另一个来源，体现在”赢家通吃”这句话里。体育比赛中，表现与回报的关系是一个阶跃函数：获胜队无论赢得多还是只赢一点点，都只获得一场胜利。

但阶跃函数的来源不是竞争本身，而是结果中存在阈值。不需要竞争也有阈值：在只有你一个参与者的情形里也有，比如证明一个定理、击中一个靶子。

值得注意的是，一种超线性回报来源的情形，常常也带有另一种。跨越阈值导致指数增长：战斗获胜方通常损失更小，这让他们更可能赢下一场。指数增长帮你跨越阈值：有网络效应的市场里，增长够快的公司能把潜在竞争者关在门外。

名声是两者结合的迷人例子：名声指数增长，因为现有粉丝带来新粉丝；但根本原因是阈值——普通人脑子里”一线名单”的位置有限。

两者结合最重要的情形也许是学习。知识指数增长，但也有阈值。有些阈值类似于机床：一旦你学会阅读，学其他任何东西都快得多。但最重要的阈值，是代表新发现的那些。知识似乎是分形的：如果你在某个知识领域的边界用力推，有时你会推出一整个新领域。如果你做到了，你就先手拿下了其中所有待发现的新发现。牛顿这么做过，丢勒和达尔文也是。

有没有寻找超线性回报情形的通用规则？最明显的一条是：寻找会复利的工作。

工作有两种复利方式。它可以直接复利：一个周期做得好，让你下个周期做得更好。这发生在你建基础设施、积累受众或品牌时。或者工作可以通过”教你“而复利，因为学习本身会复利。这第二种情况很有趣，因为发生时你可能觉得自己做得糟：你可能没达成眼前的目标。但如果你学到很多，你仍然在获得指数增长。

这是硅谷对失败如此宽容的原因之一。硅谷的人不是盲目宽容失败，只有你在从失败中学习，他们才会继续押注你。而如果你在学，你其实是个好赌注：也许你的公司没按你想要的方式增长，但你自己增长了，这最终应该带来结果。

事实上，不涉及学习的指数增长形式，常常与学习交织在一起，我们也许该把这当作规则而非例外。由此得出另一个启发式：永远在学习。如果你没在学习，你大概不在通向超线性回报的路上。但别过度优化你学什么，别把自己限制在已知有价值的东西上。你正在学，你还不知道什么会有价值，太严格你会砍掉离群值。

关于阶跃函数，有没有”寻求阈值”或”寻求竞争”这类有用的启发式？这里情况更棘手。阈值的存在不保证游戏值得玩。玩一轮俄罗斯轮盘赌，你当然处在有阈值的情形里，但最好的情况你也没有更好。”寻求竞争”同样无用：万一奖品不值得竞争呢？足够快的指数增长保证回报曲线的形状和量级——因为长得足够快的东西，即使起初微不足道也会变大——但阈值只保证形状。

利用阈值的原理必须包含一个测试，确保游戏值得玩。一个可行的测试是：如果你遇到某件平庸却仍然流行的东西，替换它可能是个好主意。比如，如果一家公司做了一件人们不喜欢却仍会买的产品，那么你做出一件更好的替代品，他们大概会买。但小心：当某物平庸却流行时，往往有隐藏的原因。也许是垄断或监管让竞争困难，也许客户品味差或决策流程破损。有巨量平庸之物是因为这些原因存在的。

如果能找到有前景的智识阈值，那就太好了。有没有办法分辨哪些问题背后有全新领域？我怀疑我们永远无法确定地预测，但奖品如此巨大，哪怕只比随机好一点点的预测器也有用。我们能在一定程度上预测一个研究问题不会导致新发现：当它看起来正当却无聊时。而那种确实导致新发现的问题，往往看起来非常令人费解，却又可能无关紧要。（如果它们令人费解又显然重要，它们会成为著名的开放问题，已经有很多人在做了。）所以这里的启发式是：被好奇心而非事业心驱动——放任你的好奇心，而不是做你“该做”的。

对有野心的人来说，表现超线性回报的前景令人兴奋。而这方面有个好消息：这片领土在两个方向都在扩张。你能获得超线性回报的工作类型在增加，回报本身也在增长。原因有两个（它们紧密交织，更像一个半）：技术的进步，和组织重要性的下降。

五十年前，要做有野心的项目，几乎必须属于某个组织。那是获得资源、同事和传播渠道的唯一方式。所以 1970 年，你的声望在大多数情况下就是你所属组织的声望。而声望是个准确的预测器，因为如果你不属于组织，你不太可能成就多少。有一小撮例外，最明显的是艺术家和作家——他们独自工作、用廉价工具、有自己的品牌。但即使他们，触达受众也得受组织摆布。

被组织主导的世界，抑制了表现回报的变异。但这个世界在我有生之年已大幅瓦解。现在多得多人能拥有 20 世纪艺术家和作家享有的自由。许多有野心的项目不需要多少初始资金，有大量新的学习、赚钱、找同事、触达受众的方式。

旧世界还剩很多，但变化速度按历史标准是戏剧性的。尤其考虑到赌注的大小：很难想象比”表现回报”更根本的变化了。

没有制度的抑制效应，结果会有更多变异。这不意味着每个人都更好：做得好的人会更好，但做得差的人会更差。这一点值得牢记。让自己暴露在超线性回报下并不适合每个人，大多数人作为池子的一部分会更好。那么谁该瞄准超线性回报？两类有野心的人：知道自己足够优秀、在变异更大的世界里会净赚的人；以及——特别是年轻人——付得起试错风险的人。

脱离机构不会只是现有居民的出走。许多新赢家会是机构从未放进来的人。所以机会的民主化，会比机构自己炮制的任何温顺的内部版本更大、更真实。不是每个人都对这种野心的解锁感到高兴。它威胁既得利益，也抵触一些意识形态。但如果你是雄心勃勃的个体，这对你是好消息。你该如何利用它？

最明显的方式，是做出格外好的工作。在曲线远端，增量的努力是划算的。更划算是因为远端竞争更少——不仅因为做到格外好很难，也因为人们发现这个前景如此吓人，很少人甚至试都不试。这意味着，不只做非凡的工作是划算的，尝试做非凡工作也是划算的。

影响你的工作质量的因素很多，要成为离群值，你得几乎全部做对。比如，要把一件事做到格外好，你必须对它感兴趣。光勤勉不够。所以在一个超线性回报的世界里，知道自己对什么感兴趣、并找到做它的方法，更有价值。选择适合你处境的工作也很重要：如果一种工作天生需要巨额时间和精力，趁年轻、还没有孩子时做它，会越来越有价值。

做伟大工作有惊人的技巧含量，不只是努力的问题。我斗胆用一段话给个配方：

选择你有天然天赋和深度兴趣的工作。养成做自己项目的习惯——做什么不重要，只要你觉得它们激动人心地有野心。在不倦怠的前提下尽量努力，这最终会把你带到某个知识前沿。前沿远看平滑，近看满是缝隙。注意并探索这些缝隙，如果幸运，一个缝隙会扩张成一整个新领域。尽可能承担你付得起的风险；如果你不是偶尔失败，你大概太保守了。寻找最好的同事。培养好品味，向最好的范例学习。诚实，尤其是对自己。锻炼，吃好睡好，避开更危险的药物。拿不定主意时，追随你的好奇心。它从不说谎，它比你知道得更多，关于什么值得注意。

当然还有一件事你需要：运气。运气总是一个因素，但当你独自工作而不是在组织里时，它更是因素。虽然有些关于运气的格言——运气是准备遇见机会之类——但也有真正的偶然成分，你无能为力。解决方案是多次出手。这是另一个趁早开始冒险的理由。

超线性回报领域最好的例子大概是科学。它指数增长（以学习的形式），加上表现极端边缘——知识极限处——的阈值。结果是科学发现中的不平等程度，让最分层社会的财富不平等都显得温和。牛顿的发现，可以说比所有同时代人的总和还伟大。

这点可能显而易见，但最好还是说破：超线性回报意味着不平等。回报曲线越陡，结果变异越大。事实上，超线性回报与不平等的相关性如此之强，它给出了另一个寻找这类工作的启发式：寻找”少数大赢家碾压所有人”的领域。每个人都做得差不多的那种工作，不太可能是超线性回报的。

哪些领域是少数大赢家碾压所有人？显而易见的一些：体育、政治、艺术、音乐、表演、导演、写作、数学、科学、创业、投资。体育里是外部强加的阈值——你只需快几个百分点就能赢下每场比赛。政治里，权力像帝国时代那样增长。有些领域（包括政治）的成功主要由名声驱动，而名声有自己的超线性增长来源。但当我们排除体育、政治和名声效应后，一个显著的模式浮现：剩余清单，恰好是”必须独立思考才能成功”的领域清单——你的想法不仅要对，还要新。

科学显然如此：你不能发表别人已经说过的话。投资也一样：只有当大多数其他投资者不看好一家公司时，看好它才有用；如果大家都看好，股价已经反映这点，没有赚钱空间了。

我们还能从这些领域学到什么？在所有它们里，你必须投入最初的努力。超线性回报起初看起来很小。“照这个速度，我永远到不了任何地方”——你会这么想。但因为回报曲线远端陡峭，值得采取非凡措施到达那里。创业世界里，这条原则叫”做不能扩展的事”：对你微小的初始客户付出荒唐的关注，理想情况下你会靠口碑点燃指数增长。这条原则适用于任何指数增长的东西。学习就是：一开始你感到迷失，但值得付出最初的努力站稳脚跟，因为你学得越多，它就越容易。

这些领域还有一个更微妙的教训：不要把工作等同于职业。20 世纪大部分时间里，两者对几乎所有人是同一件事，因此我们继承了一种把”生产力”等同于”有工作”的习俗。即使现在，对大多数人”你的工作”就意味着职业。但对作家、艺术家或科学家，它意味着他们正在研究或创造的东西。对这样的人，工作是他们在工作之间随身携带的东西。它可能为雇主而做，但它是他们作品集的一部分。

进入一个少数大赢家碾压所有人的领域是吓人的。有些人刻意这么做，但你不必。如果你有足够的天然能力，并且把好奇心追随得足够远，你会最终身处其一。你的好奇心不会让你对无聊的问题感兴趣，而有趣的问题倾向于创造超线性回报的领域——如果它们还不属于一个的话。

超线性回报的领土远非静态。事实上，最极端的回报来自扩展它。所以虽然野心和好奇心都能带你进入这片领土，好奇心也许是更有力的那个：野心倾向于让你攀登现有的山峰，但如果你足够贴近一个足够有趣的问题，它可能在你脚下长成一座山。

本文为 Paul Graham《Superlinear Returns》（2023 年 10 月）的中文翻译（略去注释与致谢），原文见 paulgraham.com/superlinear.html，仅供学习交流。