《硅谷之谜》看过几遍了，一直拖着没有写读书总结，最近终于抽时间整理了下。个人最喜欢的部分三论分析的那部分。说是总结，其实只不过是把书中的重点摘抄出来整理了下。（写作能力急需提升啊….）
硅谷发展的阶段
硅谷发展可大概分为三个阶段。
第一阶段：半导体时代
开始于20世纪50年代硅谷的诞生，这一阶段硅谷主要以半导体工业为主，包括前期的晶体管时代和后期的集成电路时代。这个阶段也是全世界从工业时代迈向信息时代的前夜。第二阶段：信息时代
从20世纪70年代中期开始，一直到2001年互联网泡沫破碎。这个阶段硅谷主要以软件和互联网为主。这个阶段，摩尔定律的发展使得计算机进入家庭成为可能，PC市场将会成为一片红海，与之相伴的是潜在的PC的软件市场。
甲骨文首创的“只卖软件”的商业模式，不仅使其成为世界上最大的数据库软件公司，更是为硅谷后来的软件公司提供了一条可行的发展模式。
2001年互联网泡沫破碎，硅谷是经济危机的中心和重灾区，大部分互联网公司都倒闭了。失业率骤增，很多来自印度的工程师，干脆把分期付款买来的新车仍在机场，然后坐飞机直接回国了，一时间旧金山机场出现了大量无主的汽车。
- 第三阶段：后互联网时代
然而也正是这场经济危机帮助淘汰了那些人云亦云、缺乏竞争力的跟随者，造就出一批互联网时代最具影响力的公司。2003年之后，硅谷的发展进入了第三阶段。雅虎等优质的互联网公司率先走出亏损，恢复盈利。而尚未上市的Google和ebay一直在都在盈利。这时的硅谷的境界结构发生了翻天覆地的变化。这个阶段的明星公司包括：Google、Facebook、苹果等。
硅谷成功的因素
外界对硅谷成功的分析，可能的原因包括：
1.硅谷地区属于地中海气候，气候宜人。
2.斯坦福大学为硅谷的发展提供了人才储备。
3.风险投资的扶持。
4.美国政府扶持说。
美国公权力不仅有横向的三权分立（立法、司法和行政各自独立。），而且有纵向的地方自治权。美国商业行为主要靠亚当斯密所说的那只“看不见的手”来规范。美国联邦政府确实有少量用于扶持新技术的资金，但是这些钱一般都是给短期看不到什么经济效益的长线项目。
5.知识产权保护说。
气候事宜、斯坦福的贡献、风险投资的作用都有助于硅谷的成功，但这些并不是硅谷成功的决定性因素。而美国的扶持则基本与硅谷的成功基本无关。
硅谷的成功还有更为深层更为本质的原因。
- 叛逆和宽容的传统
从“八叛徒”离开肖克利半导体公司成立仙童公司，再到这八个人俩开仙童，创造出整个半导体产业，无不显示出叛逆的特性。反叛、叛逆或者叛徒，在硅谷并非贬义词，因为没有叛逆，就没有硅谷的半导体产业和后来的新产业，也就没有硅谷的崛起。
2011年，加州政府状告苹果、Google、英特尔和Adobe四家公司，因为发现他们之间很少主动去挖对方的员工。加州政府的理由是，这四家公司互不挖角，影响到了员工收入。
多元文化
旧金山湾区的人口是经历了四次殖民和移民的过程增长起来的。这里除了白人还有很多的亚裔、拉美裔和非裔。这种人口构成造就了这里的多元文化，这种多元文化的融合带来的一个优势就是：容易做面向全球的市场。硅谷的科技公司有超过一半的收入来自海外。很多公司从一开始就考虑全球市场，可能还只是十几个人的小公司就开始进入国际市场，并且很快成为跨国公司了。拒绝平庸
70-20-10:一个行业中的领头羊要吃掉70%甚至更多的市场份额或者利润，第二名吃掉20%左右，其他所有公司吃掉10%。
成就伟大的公司和成就伟大的产品靠的是最优秀的人才。
企业为了生存必需得追求卓越，这样就要做到不断吸引最好的人才，同时不断提升公司人员的平均素质。
在硅谷，大家认可“死亡是一个公司对社会对最后一次贡献”这样一种看法。也认可“淘汰掉不合适的人对双发都是解脱”这样一个概念。每次硅谷产业变化总会有些人因为工作技能不能适应新的变化而失业，最终不得不搬出硅谷地区。一流的人才住在最好的地方，二流的人才有地方住，三流的只好离开硅谷。 这也是硅谷残酷的一面：最有价值的资源只留给最优秀的人和企业。
- 宽容失败的文化
做成一件事情太难，中间有很多运气因素，没有人能够保证第一次做成。如果没有第二次、第三次的机会，不仅很少人来冒险一试，而且无法通过失败变得更聪明。
相比失败而言，更重要的是承受失败压力的心态。
因为对失败的宽容，创新者会走通其他人不敢走的路，这也是硅谷总能做出改变世界的发明的原因之一。试错法（Try and Error）：尝试新的东西，开动思路设想很多可能性，不断尝试，直到成功。
- 工程师文化
信息时代，资本变得相对次要，甚至生产资料也不像原来那么重要，而人的创造力则成为商业成功最重要的因素。
工程师在美国的社会地位很高，像律师、医生一行属于专业人士，很受人尊敬。除了社会地位，他们的收入也很高。（钱给够才能吸引到足够优秀的人！）工程师的工作比较稳定，公司裁员最后才坑你裁撤到工程师，另外他们的工作时间灵活，每年的休假比较多。 （对比下国内工程师的地位和待遇….）
- 不迷信权威
在信息时代，信息量太大，不确定性太多。靠人为积累起来的经验对今后工作的指导意义，远不如掌握更新的信息收集和处理技术来得有效，与其让权威告诉你该怎么做，不如掌握最新技术后自己分析。
- 扁平式管理
扁平式管理的特点之一就是汇报层级少，这样公司管理效率就比较高。第二个特点是分权，每一级管理者，甚至个人要具有最终决策权，同时承担一定的责任。一件事情一个员工自己就能决定，就无需他的经理或者总监来拍板。第三个特点是限制上级对下级的人事权。如果上级对下级拥有绝对的生杀予夺大权，那么他的下属就成了他的奴才，而不是公司的员工，下属也会牺牲公司的利益一满足上级的意愿。扁平式管理的公司，上级对下级只有人事上的否决权，而没有决定权。
“在IBM把一个箱子从二楼搬到三楼需要多长时间？”答案是4个月。
员工需要层层上报，得到有关部门的批准后，再把指令下达给公司的物流管理部门，再由该部门通知搬家公司，搬家公司排出任务单，根据任务优先级安排一个时间完成搬运工作。
扁平式管理的本质是一种契约精神。公司与人、人与人是一种新型的契约合作关系，并非很多传统企业里的那种隶属关系或者拥有的关系。因为这种契约关系，不论职级的高低如何，人与人之间相对都是平等的，而且机会所有员工的福利都是相等的。比如很长的时间里，Google的共同创始人布林一直和大家一样出差坐飞机的经济舱，各个级别的人出差时所住的酒店档次也是相同的。而Facebook的扎克伯格没有固定的办公室，他办公的地方通常就是空闲的工位。
机械思维及信息化思维
工业时代和机械思维
第一次工业革命：牛顿找到了开启工业革命大门的钥匙，而瓦特纳着这把钥匙，开启了工业革命的大门。
这种革命性的机械思维让人们认识到：世界万物是运动的，而且这些运动遵循着特定的规律，这些规律又是可以被认识的。
第二次工业革命：电取代了蒸汽机成为了动力的主要来源。以电为动力，通过机械运动来完成各项工作。
在整个工业化时代，其一切科学基础最终都可以归结为牛顿力学。
机械思维在历史上对人类文明的促进非常大：
首先，人类第一次有了足够的自信，相信自己能够用一种机械的思维方式解决所有的问题，并且把问题都归结为机械的问题。
其次，由于牛顿及后续科学家们的理论都可以用明确的公示表达出来，因此，人们相信通过科学研究可以发展出对这些规律的确定性描述，并运用这些规律预测未来。
再次，在机械思维指导下，人们认为任何一个复杂的问题都可以分解成若干简单的问题，解决了这些简单问题之后，原先的复杂问题就必定有解。
最后，人类开始把自己动手做事变成利用大部分时间制造出机器，然后让机器帮助人做事。这样以来，产量大增。
泰勒的管理学理论
工业时代，为了追求效率，管理者和学者们不断优化企业的管理，而这种管理方法与机械思维也是相一致的，最有代表性的就是弗雷德里克·泰勒的理论。
泰勒的管理学理论包括四个方面：
1.效率优先流水生产线是机械思维在生产和管理上最具代表性的产物，带来了人类历史上从来没有过的高效率。
其背后的科学基础：复杂的产品可以分解成简单的部分;一个过程的结果是可以准确预测的;原本由人完成的工作，可以被机器取代。流水生产线的科学基础就是牛顿力学。
2.同构的树状组织架构
企业组织结构的设计，完全是为了适应这种自上而下将产品分解为大小任务的做法。
3.人性化管理
积极性加刺激性:工人最大限度的发挥积极性，才能进一步提高效率。作为回报，雇主则必须对工人给予物质刺激，包括发放奖金和福利。
在日本，很多企业，员工一旦进入一家公司，基本上就是一直干到退休，公司会包管员工的方方面面。
4.可预测性
机械思维的一个重要特点：在发现了普遍规律后只要将其应用到具体场景便一定能够预知结果。比如：蒸汽机烧掉若干吨煤，一定能够跑出100公里。
以上四个特点是机械思维的典型产物，它们在工业时代带来了巨大的进步，对社会的影响是巨大的。但是因为这种理论源于第二次工业革命时期，在信息社会的今天，它的局限性越来越突出。也因为其巨大的影响力，即使今天已处在信息时代，我们的很多行为依然摆脱不了机械思维的影响，只要对照平日里思考问题和做事的方式，就不难发现上述特点的影子。
三论与管理
三论是指：控制论、信息论和系统论。
控制论的思维方式
根据牛顿力学的原理，如能准确考虑所有的因素，导弹的落点应该是在目标附近，这种思路就是典型的机械思维。
1944年德国向英国发射了3000枚V-2导弹，虽然大致方位都设射向了英国，可导弹最终的落点误差非常大，而且基本呈随机分布。
冯·布劳恩设计的土星五号火箭将阿婆罗11号准确的送上了月球表面预定的登录地点，因为可以根据变化不断进行调整，最终准确登录。
前者是对未来做一种尽可能确定的预测，后者则是根据变化不断进行调整。
硅谷公司经营管理的特点，符合控制论中根据反馈不断调整的思维方式。
信息论的思维方式
香农用了热力学中熵的概念来描述不确定性，在一个系统中，不确定性越多熵越大，而要消除这种不确定性，就要引入信息，至于引入多少信息，则要看系统中的不确定行有多大。
在信息时代，谁掌握了信息，谁就能否发大财，这就如同在工业时代，谁掌握了资本谁就能发大财一样。
霍夫曼编码：把最短的编码分配给最常见的汉字。 （把最宝贵的时间、效率最高的时间留给最有意义的事情。）
吉尔德定律（Gilder’s Law）：最大限度地采用便宜的资源，尽可能节省贵的资源。信息时代，计算机是便宜的资源，而且越来越便宜，人力成本则会越来越高，所以像Google或Facebook这样的公司，都尽可将越来越多的事情交给机器去做，而不是雇佣很多人。
系统论的思维模式
在工业时代，为了让产品性能达到最优，就得把每一部分做到最优。如果做到每一部分都最优，那么整体必然达到最佳状态。然而系统论的观点：整体的性能未必能通过局部性能的优化而实现。
苹果iPhone之所以做得成功，是因为当初在将技术和艺术相结合上，没有人能在境界上超越乔布斯。这种境界其实就是对手机系统整体上的把控。iPhone的理念不是单独优化每一个部分，而是组合起来达到整体优化的效果。所以iPhone很少和竞争对手比配置，它的配置并不比竞争对手高，甚至还低不少，但是整体上给用户提供了一个体验最优的手机。
从预测到反应，从局部到整体，从控制到通信
预测和反应
机械思维：用几根直线去预测股市。
变预测为反应：不断根据市场变化做出反应并进行调整。
市场往某个方向偏移了，那么项目也要跟着做出响应的调整，某些项目进展的顺利，并且显示出较好的市场前景，那么就对这些项目增加资源投入。
风险投资的实质也是变预测为反应，而风险投资的决策过程也完全遵循信息论和控制论的思想。
从拥有到入口
硅谷企业看重的是：网络效应和入口效应。
像苹果、思科和英特尔等销售产品的企业，它们最看重的是整个生态链中最优价值的一个关键点。
像Google、Facebook、Uber、Airbnb这种以服务为主等公司，它们不生产东西，但是拥有互联网平台，并且把握住了用户的入口。
后互联网时代，获得用户的入口远比拥有资产重要，谁拥有了大家相互沟通的“带宽”，谁就拥有了生意。
从局部到整体
一个产业里最好的公司难以走出这个产业。
系统论的另一个重要原理就是：封闭的系统永远朝着熵增加（也就是越来越无序）的方向发展，一定会越变越糟糕，而一个开放的系统会引入负熵，才有可能让系统通过与外界的较好变得更加有序，也就是朝着越来越好的方向发展。不仅适用于企业，也适用于个人或者一个行业。
大数据思维和互联网思维的本质–信息论
消除对未来不确定性方法的唯一途径就是引入信息，这是信息论的灵魂，也是今天大数据思维的理论基础。
摩尔时代到大数据时代的转变：
在过去的50多年里，摩尔定律是世界科技和经济发展的最强动力，因为整个信息时代都是用半导体芯片把每个行业重新打造一遍，并且衍生出很多新行业的过程。
在未来二十年，则将从摩尔时代转变到大数据时代，也就是说，谁拥有了数据，谁就是王者。而在这背后，根本的动力就是利用信息消除各种不确定性。
互联网思维的科学基础
香农第二定律：任何时候信息传播的速率都不可能超过通信信道的能力，即带宽。
互联网时代，互联网迅速拓宽了生产者或者服务提供者和消费者之间的带宽。
互联网思维的第二个特点：带宽的增加使得网络效应远远超过了在工业时代对物质拥有的重要性。
互联网思维的本质也是信息论。
附录-三论概论
维纳和控制论
控制论可以概括为下面三个要点：
首先，控制论突破了牛顿的绝对时间观。按照绝对时间观，时间是绝对恒定的物理量。比如昨天的一小时和今天的一小时是一样的。比如昨天多玩了一小时没做作业，今天花一小时补上就可以了。但是时间不是静止和片面的。事物发展的过程不能简单拆成一个个独立的因果关系。比如昨天浪费了一小时，今天多花了一小时做作业，就少了一小时休息，就可能造成第二天听课效果不好，因此浪费一小时和没有浪费一小时的人，其实已经不是同一个人了。同样的，公司强制员工加班一小时，未必能够多产生通常一小时的产生的产品，因为多加班一小时的员工已经不是原本的员工了。
其次，任何系统（可以是人体系统、股市、商业环境、产业链等等）在外界刺激（也称为输入）下必然作出反应（也称为输出），然后反过来影响系统本身。比如在资本市场，购买一种股票，就会导致其股价被一定程度的太高。正因为如此，根据过去的经验或者任何已知的信号去操作当下的股市，都不可能达到预期，因为当你觉得便宜时进行购买，这个行为本身太高了股价，使你转不到你预想的收益。
第三，为了维持一个系统稳定，或者为了对它进行优化，可以将它对刺激的反应反馈回系统中，这最终可以让系统产生一个自我调节的机制。比如上百层的摩天大厦，在自然状态下回随风飘摆，顶层的位移会在一到两米之间，在大楼的顶上安装一个非常重要的阻尼减振球，让它朝着与大楼相反的方向运动，大楼顶端漂移（输入）得越多，它往相反方向运动（输出）也越多，这种反方向的运动反馈给大楼，最终回让大楼稳定。在管理上，一个组织为了保证计划的实现，就要不断地对计划进行监控和调整，以防止偏差继续扩大。
香农和信息论
克劳德·香农在硕士期间就提出了利用布尔代数设计数字电路的原理，这成为后来计算机和其他数字电路设计的原理。他是第一个认为密码学和通信都是数学问题的人，并且奠定了密码学和通信领域完备的数学基础。
1948年，香农发表了他在二战前后对通信和密码学的研究成果，形成了日后的信息论。信息论是用于度量信息以及利用概率论阐述通信理论的新兴学科。香农借用热力学中熵的概念来描述信息世界的不确定性，并且将信息量和熵联系起来。香农指出要想消除系统内的不确定性，就要引入信息。
香农第一定律：又称香农信源编码定律。其意义在于可以将信号源内的符号（信息）变成任何通信的编码，而当这种编码尽量地服从等概率分布时，每个编码所携带的信息量达到最大，进而能提高整个通信系统的效率。霍夫曼在香农第一定律指导下提出了霍夫曼编码，这是一种最常用的最优化编码，其本质反应了将最好的资源（最短的编码）给予最常见的情况。
香农第二定律：定量的描述了一个信道中的极限信息传输率和该信道能力（带宽）的关系。在香农之前，人们不懂得新到能力或者带宽的概念。香农第二定律指出，当两个电台频率太接近时，其带宽就非常窄了，信道的容量非常低了。当它低过传输率时，就会出现信息的传输错误，其表现就是有干扰而听不清楚内容，此时将频率调的在准也没用。香农第二定律出现之后，通信行业就有了理论基础。
信息论中又一个“最大熵原理”，大意是在对未知发生的概率分布进行预测时，我们的预测应当满足全部已知的条件，而对未知的情况不要做出任何主观假设。我们平常所说的“不能把鸡蛋放在一个篮子里”就是这个道理。
系统论
一般认为，1948年奥地利生物学家贝塔朗菲出版的《生命问题》一书，标志着系统论的问世。虽然系统论源于对生物系统的研究，但是它适用于各种组织和社会。其主要观点如下：
首先，一个有生命的系统和非生命的系统是不同的。前者是一个开放的系统，需要和外界进行物质、能量或者信息的交换。后者是为了其稳定性，需要和外界隔绝，才能保持其独立性。
其次，根据热力学第二定律，一个封闭系统总是朝着熵增加的方向变化的，即从有序变为无序。比如一杯冷水和一杯热水相混合，变成一杯温水，这是无序状态。用香农的理论来描述，也即一个封闭的系统变化一定是不确定性不断增加。如果我们把一个公司或者一个组织看成是一个系统，如果它是一个封闭系统，一定是越变越糟糕。相反，对于一个开放的系统，因为可以和周围进行物质、能量和信息交换，有可能引入所谓的“负熵”，这样就会让这个系统变得更有序。最初薛定谔等人用负熵的概念来说明为什么生物能够进化（越变越有序），后来，管理学家们借用这个概念来书评一个公司或组织在外界环境的影响下，可以变得更好。中国的俗话”他山之石，可以攻玉“就是这个道理。这从某种角度解释了一个地区为什么近亲繁殖会道路越走越窄，而引入外来文化才有可能不断进步。
最后，对于一个有生命的系统，其功能并不等于每一个局部功能的总和，或者说将每一个局部研究清楚了，不等于整个系统研究清楚了。比如熟知人体每一个细胞的功能，并不等于研究清楚了整个人体的功能。这种理念和机械思维中的”整体总是能否分解成局部，局部可以再整合成为整体“的思路完全不同。