190705李善友第一曲线
先导课：在混沌大学学什么？
同学你好，欢迎来到混沌大学！从今天开始我们来学习第二曲线这个课程，在学习第二曲线的课程之前，我们大家暂时来回顾一下，在混沌大学你可以学到什么？
混沌大学的内容无关管理，其实也不是关于创业，混沌大学的核心关键词有两个：一个是创新，另外一个是哲科。我们的外壳是创新，而我们的内核是哲科，创新和哲科合起来就是混沌大学的使命，让哲科思维点亮创新者。
我们整个课程体系可以用这个模型来表述一下，通常大家理解的创新是渐进性的创新，我把它描述为第一曲线，沿着第一曲线这个S曲线渐进性的创新。这种创新方式可以带来百分之十、百分之几十这样的增长。
而我们认为，只有第二曲线创新才能带来10倍速的增长，而第二曲线创新，并不是对第一曲线的改良，而是重新开启新的曲线出来。
But，这个理论虽然很美好，中间存在一个鸿沟，我们把鸿沟称为非连续性鸿沟，在第一曲线越成功的人就越难以转换到第二曲线，我们甚至称之叫人类思维的阿喀琉斯之踵，无论多么成功，无论你多么聪明，都难以跨越鸿沟。
其实我们整个几个课程里面，最难解决的难点就是非连续性。
那如何打破非连续性的窘境呢？我们经过过去几年课题的研究之后，提出一个方法论叫第一性原理。
任何的事物，表面看是流变的，表面上看是不连续性的，但如果你把事物挖的足够深，挖的足够根基，挖到第一性原理的时候，你会发现，其实那些貌似不连续性的事情你可以找到一个连续性的桥梁跨过去，那个词我把它称为第一性原理。
你如果问我，我去哪里学习第一性原理呢，我们可以从过去那些哲科先贤毕一生经历所捻出来的一些基础学科的基础道理里面，来学习我们的第一性原理。大体可以分为两类，比如说硬学科物理学、生物学、复杂性科学，软学科比如哲学、心理学、美学等等。
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混沌大学你会学到物理学，但很显然，我们不是学物理学的知识，而是学习物理学的一种思维方式，类似于望远镜或显微镜的一种独特的思维视角，对于绝大多数人，以为物理学就是知识，而一个更广阔世界观的人回头来看物理学，其实提供了一个新鲜的思维视角，它构成我们第一性原理的来源之一，这是我们整个框架。
这个框架内容比较繁复，如果你想记住里面最关键的内容，请务必记住这句混沌的黑话，用第一性原理跨越非连续性，实现第二曲线式的创新。
在第二曲线创新里面，我们分为四节内容、四大主题：
第一节，创新；
第二节，战略；
第三节，竞争；
第四节，组织。
每一个主题里面会捻出三个思维模型出来给你，所以合起来一共是12个思维模型，这12个思维模型，就是大家可以在自己的日常工作当中，都可以广泛运用的思维模型，也是我们未来在刻意练习，以及在各种训练营里面，无论线上训练营，还是线下训练营，训练的口诀就是我们的思维模型。
所以混沌大学有一句话，成人学习的目的，不是学习更多的信息量，而是学习更好的思维模型，在一个低层次的思维模型里面，你学习再多的信息量也是低水平的重复而已。
所以牢牢记住，混沌大学的交付点是思维模型，而不是知识，也不是信息量。所以在第二曲线里面，我们一共会交付的12个思维模型。
在创新这节里面三个思维模型分别是：第一曲线、第二曲线和分形创新。
在第二块战略里面会捻出组合创新、单一要素和战略杠杆。
在第三块里面竞争我会捻出错位竞争、颠覆式创新、边缘分化。
最后一块在组织里面，我会讲价值网络、组织心智、破解创新。
在我们整个学习里面，我们有一句黑话或者隐喻叫做吃到那颗草莓。
我们在过去的学习当中，在越来越碎片化的学习当中，我们特别满足于听到了什么词，听到了什么什么新词，但我们听到再多的新词，如果你对这句话的意思并不明白，并没有种到你的心里面去，其实是没有用的。就像一个草莓，有的语言学家会说，这个草莓在我们老家东北话里怎么说，在英语里怎么说，在法语、葡萄牙语怎么说，可是你就算把关于草莓所有的词汇都说出来了，但是你没有吃过草莓又有什么用呢。所以在未来的学习里面，各位切忌不可以满足于说，我听到这些词汇，而是一定要把它吃下去。
学习很奇怪，你只要吃到一颗草莓，你吃到味道之后，他就会帮助你吃到更多的草莓，如果你永远都没有吃到草莓，你将永远不知道草莓以及其他水果的味道。
我们希望一种系统式的学习，我们希望一种深刻式的学习，我们希望的是你吃到这颗草莓，而不是听到我讲什么。
所以除了12个思维模型之外，为了学习第二曲线的概念，我们准备了4个案例，分别是网飞破局、快手增长、拼多多逆袭、美团分形四个案例，这几个模型有助于我们理解这些案例，有助于理解我们模型的应用。
有同学还希望有一些广泛的阅读，我大概会推荐这四本书，前两本是哈佛大学的克里斯坦森教授的书，《创新者的窘境》和《创新者的解答》。第三本书是克里斯坦森当教授之前，在咨询界的一个老师福斯特写的一本书《创造性破坏》。所有关于创新的书里面，如果谈到经济层面，那就必须要提到创新理论之父熊彼特，熊彼特28岁那年，大概100年以前写的名著叫《经济发展理论》，这本书到今天来谈创新、谈经济都不是过时的一本书。
如果只能看一本看哪本呢？就看第一本《创新者的窘境》。
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我再提示一下，混沌大学我们有一个任务，我们希望既开发一门课程，进而把创新课开发为整个创新的学科。管理这个学科过去有上百年的历史了，创新课原本是管理商学院里面的一个选修课而已，混沌大学是把商学院里面的选修课捻出来成为我们的全部。
其实我们处在一个共建创新学科、创新学派的过程当中。这当然也是一个很伟大的时刻，可也是一个很艰难的时刻，希望得到你的帮助。
第一节：第一曲线
第1讲 创新的元模型：S型曲线
我们进入到第一节，四大主题的第一主题创新。创新里面我会捻出三个模型，第一个模型是第一曲线，第二个模型是第二曲线，然后是分形创新。
我在讲课的时候，请各位一定要牢记我讲课暗暗的会有一个讲课的方式叫大尺度。通常我们大家在小尺度里面会看不清事物的走向。如果你想看清任何一个事物的走向，看清任何一个事物的内在规律，必须在大尺度里面才能看得清。所以每当你陷入到商业小尺度的时候，我都会把你拉出来，从基础学科大尺度里帮你看到一个简一律，所以每一次我都会捻到基础学科里面去。
在讲三个模型之前，我必须交代一下，这三个模型之间的逻辑关系是什么呢？
如果你在商业里看不清楚，我把捻到更大的尺度，捻到整个生物进化里面，可能你就相对清楚了。达尔文非常了不起，达尔文整个生物进化论介于两个即使假设之上，一共8个字，第一个基石假设叫遗传与变异，第二个基石假设是自然选择。所以达尔文用这8个字解释了38亿年生物演变的历史，涉及20亿种物种演化的历史，可以说是非常非常的Amazing，非常的Beautiful。
所以我把创新跟进化做一个对比，你会发现这是一个完美的类比，第一曲线相当于什么呢，相当于生物进化论里的遗传。所谓遗传，就是让本物种保持原样不变，把你原来的基因不变的传递到子代，而且传的越多越好，越不变越好。任何一个物种一旦形成，直到它灭绝，整个物种的基本形态保持不变，这个伟大的力量来自于哪里呢？来自于遗传。
这就像我们商业的第一曲线，一旦你的业务成形之后，你的管理就会把你固化在既有的业务延展之上，几乎同样的力量。
那我们说第二曲线相当于什么呢？第二曲线相当于产生了新物种，各位什么叫进化，进化一言以蔽之就是产生了新物种。而这可以类比于我们商业里面，你从第一曲线跃迁到第二曲线，这也是一个基本不能完成的任务，我们类比为新物种。
在我们这三个模型里面，最重要的是第三个模型，怎么完成的呢？怎么从第一曲线到了第二曲线呢，我怎么从一个物种突然变成另外一个物种呢，中间发生的机制是什么呢，在我们创新里面把它命名叫分形创新。
而在进化里面，相当于变异加上选择，基因发生了变异，再加上自然选择，久而久之就长出一个新物种出来了。分形创新的词，我把分形和创新这两个词合在一起，应该是我们这样一个原创。
我们进入到第一模型：第一曲线。 我们先问一个问题，为什么要创新？这个问题在我的课程里面会问两三次，这是我第一次发问，为什么要创新？
在我们商业里来讲就是为了两个字叫做增长。
你可能会觉得很奇怪，为什么增长这么重要，为什么增长这么重要？增长是任何类型的企业CEO的首要战略指标，如果你是一家上市公司，请想一下你的市值取决于什么，你的市值取决于你的收入和利润的增长率对不对。
如果你是一家创业企业，如果投资人想去做融资，你的商业计划书里面，必定会有一条昂扬向上的曲线对吧，那条昂扬向上的曲线，可能是你的用户数，可能是你的收入，你昂扬向上的曲线其实也代表着某种增长。
所以各位牢牢看一下，我们透过现象看到本质要素，任何公司最最来勒住你脖子的要素，其实就是增长。
But，任何你渴望的东西，同时也是制约你最严重的东西，牢牢记住这样一件事情，任何事物都会有两面性。你觉得帮助你最大的东西，同时也是禁锢你最大，限制你最大的东西。
所以我们在整个商业里面有一个很奇怪的词汇叫做增长魔咒，增长是任何一个CEO、管理层都想要的美妙的前途，但是几乎大多数的公司、大多数的管理层，最后都会陷入到一个可怕的魔咒里面去。
克里斯坦森在《创新者的窘境》里面给出一个很严酷的事实，大家都希望增长，但是每10家企业里面，只有1家能够维持长期增长势头。所以在一个尺度放大一点，只有10%的企业能够维持长期的增长，你看这就是个悖论。
任何企业都想增长，只有增长你的市值才会高，可现实生活当中只有10%的企业才能维持增长，你想这个力量有多么大的限制力量。有一个著名的战略报告叫《失速点》，《失速点》捻出来1955年到1995年，一直在500强榜单里面的172家企业，一直在榜单里的企业，应该说属于我们想象当中的大公司，基业长青的公司。
But，只有5%的企业在这么长的时间段里面，维持超过通货膨胀率的增长。
换句话说，这些公司在这么长的时间里面，他们的增长都跟不上通货膨胀率的增长。我想这是一个令人震惊的事实，你最渴望的那个东西，你认为他能给你带来巨大财富回报的东西，其实是最难得到的东西。
同样在失速点里面，也有这样一个令管理者心里面陡然一惊的这样的一句话，他说任何企业都会遭遇失速点，一个企业一旦遭遇失速点，只有4%的企业能够重启增长引擎。
所以你回忆一下，当年小米的销售量下降，后来起来了，雷军在宣告说所有的手机商只要销量下降，重新恢复增长引擎的只有小米一家，他觉得很骄傲、很得意，事实上这个骄傲和得意你放在大历史里面看也有一定道理的，一旦过了失速点，重新恢复增长引擎的可能性非常非常非常的困难，此刻我们有了一个词汇叫失速点，这个词汇出来了。
我们再反思一下，既然增长很重要，那到底什么力量在驱动企业的增长呢，无非是三种力量，一种力量各种各样的红利，比如过去三四十年，我们仔细想一想，我们大多数企业增长是不是靠红利，有人口红利、互联网红利、移动互联网红利、国际化红利、华尔街资本红利等等这样的红利。
第二种驱动增长的力量来自于管理，过去二三十年的时间，商学院对整个中国管理层，一二代的管理层在管理能力上的启蒙，对中国帮助特别特别大，对我们整个中国效率的提升、业绩的增长起到特别大的作用。
而第三种增长就是创新启动的增长，我请你思考一下，这三种驱动增长的方式在中国用的最多的是哪一种，基本还没有开使用的是哪一种或者哪两种，我们未来假如说增长需要有红利的话，我们需要在哪里发力呢。
其实仔细想一下，今天已经到了红利基本耗尽，管理已经到了极致了，我请问各位，今天还有人口增长红利吗？不但没有人增长红利，而且增速在下降了，还有互联网增长的红利吗？你看连马云都开始去重视线下流量了，证明线上增速已经到头了。在你目光可及范围之内，那些天外飞来的红利还有什么呢，所以不能靠老天爷赏饭吃了。
第二管理红利，我们最近的讨论也就是996了，管理已经到了需要996才能驱动增长的份上了，你还能怎么样，难道我们真的能像马云爸爸说的工作里面996，生活里面669吗，我想没有任何人的精力、生活能达到这样的程度。换句话说，在管理的方面，我们已经把自己逼到一个非常非常疲惫的地步去了。
所以如果这样来分析的话，今天此时此刻对于中国来讲，增长的最佳红利就是创新了。
这也恰恰是我们跟发达国家之间差距所在。但是反过来讲，这个红利是我们以前没有用过的，如果今天能够把创新红利用到底的话，我们坚信中国未来的经济增长，中国未来的社会发展以及我们所有创业企业，以及我们个人的发展，还有很大的一片天地。
我想这句话也并不仅仅是我本人的观点，我记得马化腾前一段在青腾大学开学典礼上说过这样一句话，中国经济过去得益于人口红利，未来更多要依靠创新红利。
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今天所有的商业人士都必须学习创新，就跟过去商业人士必须学习管理一样，所以我们的核心能力，以及我商业的管理能力已经到了商业的创新能力，可是商学院一直讲的东西是管理。
那我去哪里学创新呢？迄今为止没有任何一个学校把创新、创新思维、创新驱动的增长红利作为自己的唯一教学点，而很显然，这是一个大的缺口，摆在我们每一个职场人面前必须要学的地方，而我们不知道去哪里学。
与其等待，不如我们自己来做，混沌大学就是把商学院里面选修课、边缘课程、创新课作为我们的全部，作为我们主要的阵地捻出来奉献给各位，过去8年时间，我和我的同事我们其实只做了这一件事情，就是研究创新背后的几层理论，把创新去解释和预测所有新兴的现象，然后整理出来奉献给各位，所以我们即将开始学的内容就基本上是这样的前提。
那为了学好创新，我们引入了一个创新的元模型叫“S曲线”，很多学者都捻出S曲线来解释了很多不同的领域，而S曲线这个模型无论在技术、产品、公司的发展、产业的发展，乃至一个国家的发展方面，有一个巨大的解释和预测的力量。
如果沿着S曲线本身发展，我们把它称为连续性创新，连续性创新我们称为沿着S曲线本身渐进性进步式的创新。其实我们在商学院里学习的基本上是S型创新。
我们大家在自己公司里面，日常实践当中捻出来整理出来的也是这种连续性创新。
比如说有个词叫技术S曲线，有技术的本身任何一个技术的发展会是一个S曲线的轨道，所以某公司自己的技术进步，如果是沿着既定的技术轨道进步，那就会称为技术
的连续进步。
有人说他叫连续性技术，也叫延续性技术或者间接性技术、累积性技术、微创新等等，其实讲的都是这样的概念，它是非常重要的一种创新。
这个创新有个特点，它的基本气质叫做better，所谓better更好，言外之意外面有个指标，有个既定的指标，沿着既定指标变得更好，这是一个特征。
另外一个特征，它会服务于主流客户在主流市场里面，把自己的品牌越来越好。
我觉得整个奥运会里面的奥运精神是最好的对连续性创新的Slogan，更高、更快、更强。
一定要注意前面有个更，当你说更的时候，一定是沿着某个方向才有更，它肯定是沿着既有的S曲线变得更高。
所以整个奥运精神，百年下来都是既有的项目里面，你跳的更高一点，更高一点，更高一点，更高一点，但它的标准是一直不变的。
过去50年，对整个科技企业进步最大的背后推动力量规律摩尔定律，你想一下，摩尔定律的背后是不是连续性创新，微处理器每隔18个月性能会提高一倍，或者换句话说，CPU每隔18个月价格会降一半，这件事情，这个定律推动了过去50年IT行业的发展。
连续性创新非常非常重要，97%的人在97%的时间里面都是连续创新，而事实上，企业的大部分利润也是由于连续性创新完成的。
比如说英特尔不断推出性能更高的CPU，隔几年就升一次级。微软的Windows操作系统也不断地升级，苹果的iPhone不断地升级，都是连续性创新。
苹果最近一次产品创新，其实还是乔爷爷活着的时候，2010年的iPad，最后做也没有重大的创新了。过去几年一直是iPhone、iPad更级式的渐进性创新获得了2000多亿美元的收入。
我在说什么？在一个竞争环境相对稳定、可预测的环境里面，在同一个周期里面，你采用连续性创新是最佳策略，是最有效率的策略。
在混沌大学，我们不太讲连续性创新，并不是说连续性创新不重要，而是因为这已经是商学院主要的教学内容了，我们在这里并不赘述。
我们在这里赘述的是，这个（连续性）创新背后其实有它的bug，我们把bug捻出来，它才是重大创新中间的隐患，我想更有意义。
连续性创新背后有一个隐含假设，只要我努力就能持续增长，你看这是奥运精神对吧，只要你去努力，只要你够拼，你就会更高、更快、更强，你去训练，你就会打破记录，只要努力就能持续增长。
似乎那个S曲线能够被你拉的无限长、无限高一样，其实就是这个隐含假设让我们忽略掉一个事实，延续性创新其实有自己的边界。
沿着同一条S曲线，连续性创新有一个致命的bug，那个词汇点我们叫做极限点。
此处我放了一个烟花，凡是我放烟花的地方，那个词汇都值得你把它牢牢的记下来，可能都是一个小草莓，你但凡把这个草莓吃掉了，你所有的内容可能了解的多一点。
极限点就是第一曲线里面非常重要的知识点，沿着连续性创新、S曲线创新，必将会遭遇极限点，当你遭遇极限点之后，这个曲线会停下来，甚至开始下降下来，那极限点是否可以避免呢？不，极限点不可避免。
有一个著名的复杂演化经济学家叫布莱恩·阿瑟，他写了一本书叫《技术的本质》，如果你从事的行业是技术行业，或者你想跟技术来投资或者创业，我劝你一定要看一下这本书。
这本书是用演绎法的方式，重新推演什么叫技术，以及技术的演变方向，里面有非常重要的一句话，他说：在技术发展的过程当中，总会遇到极限出现的那一刻，无可避免。
一项技术在遭遇极限点之后，只能就此停步，令人沮丧的是极限点是不可避免的，任何技术、任何产品、任何行业、任何组织、任何S曲线都会遭遇极限点，而一旦遭遇极限点，只能就此停步，最多4%的企业重新恢复正常引擎，比例非常非常之小，这是一个令人非常沮丧的消息。
我再引用另外一本书的观点，福斯特在一本书叫《创新：进攻者的优势》里面，有大量的篇幅在分析各种技术所遭遇的极限点，他讲了这样一句话，他说如果你处于极限点，无论你多么努力也不能取得进步。
所以通常我们认为，只要我足够努力，只要我足够勤奋就会有回报，但是你处于极限点的时候，无论你多么努力，无论你投入多少资源进去，无论你投入多少人力进去，都无力回天。
而更糟糕的是，随着时代的进展，随着技术本身的进步，极限点出现的频率越来越快，换句话说，传统那种增长模式的故障率越来越高，越来越多的bug出来。
第2讲 为什么必将遭遇极限点？
那么，我们反思一下，为什么有极限点呢？为什么一个公司、一个企业不能无限增长呢，为什么一定要遭遇极限点呢？
我引入一本研究，这本书叫《规模》，《规模》是圣塔菲研究所的一任所长写的一本书，圣塔菲是复杂性科学研究的圣地，全世界不同领域，物理学、生物学、计算机、经济学等等跨学科的顶级科学家在那里面研究复杂性科学。他用同样一个方法论，来研究了生物的增长、城市的增长和企业的增长，什么方法论呢？
他从输入到输出的效率来研究增长的极限，我们知道横坐标是规模，纵坐标是scale（比例），是你产生的效率，随着规模的增加，单位规模增加产生的效率。
你会发现有一种增长叫线性增长，幂律是1，你增加一倍的投入，产生一倍的产出，很容易理解对吧，你增ROI等于1，你增加一倍的投入可以得到多一倍的产出出来。
接下来会发现，如果研究城市的增长，有一个很奇特的现象，在城市里面如果每增加100%的投入，产出增加115%，增加了15%的增长出来，这是城市的效率，正效率，超线性增长。
但是如果你回到公司里面你会发现，公司是亚线性增长，如果公司的员工数增加1倍，你的产出只能增加90%，这里面有10%的效率被吃掉了，被一个很可怕的力量给吃掉了。
如果公司是亚线性增长，各位看一下，随着规模的增加，人均产出在降低，你看这不就是S曲线嘛，加速度越来越低，最后加速度为零，然后又加速度下降，所以它就是S曲线。
你回忆一下公司小的时候，是不是效率特别高，人们的信心很好，经常会有新流流动，你会觉得公司越来越大的时候，为什么效率不如以前了呢，没有以前那么快了呢，你不得不增加一些管理岗位来处理一些人和人的关系，或者处理一些障碍，那管理这件事情另外的一面不就是增加了一些其实不能直接产出的投入吗，这是为什么呢？
为什么在组织内部，随着规模的增加、人力产出反而下降呢，如果我们再往下逼问一句的话，我们几乎可以逼到整个宇宙最根基的定律叫做熵增定律。我又放了个烟花，熵增定律也是热力学第二定律。
伟大的爱因斯坦说过一句话，他说在可预测的时间里面，我的相对论很快就会被证伪，但是熵增定律几乎很难被证伪。爱因斯坦说的很对，弦理论的推出，相对论已经成为弦理论的一个刺激理论了，但是熵增定律到今天为止，还是整个物理学最根基的理论。
什么叫熵？原本可以用来做功的能量已经不能做功了，就像煤，你烧完了之后变成渣就不能做功了一样的感觉，在封闭系统里面，熵随着时间的推移不断增加，而且熵增加的趋势是不可逆的。熵持续在增加，这几乎是宇宙里面最坏的一个消息。
而熵增定律的范围在什么地方呢？前面四个字叫封闭系统，我请问各位，传统的机械型组织是不是封闭系统？我们所有的组织有内外疆界，有上下层级，有时间来作为计算任何数据的边界。
所以我们传统的组织就是一个封闭系统，任何组织随着时间的推移都会遭遇组织熵增，一定会变得涣散化、官僚化、失效化，并最终走向消亡，这就是熵增定律的力量。
所以S曲线，你觉得挺不满意，其实S曲线已经是熵增定律在机器型组织里的最佳走势了，它至少有一段你可以从少年走向青年走向壮年的增长时期。在这一块里面，我们解释了为什么S曲线会出现极限点。
如果这个证明是有力度的，你会发现极限点挑战了经典战略理论的根基，在经典战略理论里面，我们认为公司都有自己的Core competencies，有自己的核心能力。
这个核心能力是在你原有的领域里面，经年累月积累出来的，我们认为一个企业的战略、企业的业务应该坚守本业，不要轻易转到新的领域里面去，这是传统战略里面的一个观点。
这种战略观点在成长期、稳定环境、连续周期之内非常正确。
But，任何行业都有极限点，当一个行业或者一个急速遭遇极限点的时候，你再坚守这种理论会遭遇什么样的后果呢？那也是福斯特在《进攻者的优势》里面说了这句话，一旦遭遇非连续性，原来的领军企业10家会有7家要被取代，这就是原有的固守本业的理论，在面对极限点以及非连续性的时候一个巨大的bug。
10家会有7家死掉失败，这个概率是相当之高，他说的概率跟后来克里斯坦森说的概率几乎是一样的。
所以第一曲线你做的越好，越难以跨越像第二曲线的鸿沟，所以遭遇极限点，以及由此引发的非连续性断层期，才是大公司的第一事业，每当有一个大公司死掉的时候，我们有各种各样的分析，经常会说这个公司的CEO不好，这个公司的产品不对路或者怎么怎么样。
如果你从更大的尺度来看，你挖的更深一点，不同的大企业死亡的具体原因可能都不一样，但是死亡最后的pattern全都是一模一样的。
我们再说一个案例。
诺基亚在功能手机的时候连续领先14年，却在智能手机插草卖身，2007年诺基亚市值1500亿美元，出货量4亿部，在全球市场占有率40%，直到今天没有任何第二家手机厂商达到过这样的高度，这是整个手机行业的顶峰期。
But，pretty soon（很快），到了2013年，诺基亚以区区72亿美元把自己的手机业务卖给了微软，微软接受之后并不认为自己赚了便宜，还觉得自己花了冤枉钱。
然后转手又把它给卖掉了，卖掉之后的损失比买的时候花的钱的损失可能还大，你想想看这个命运的反差，全世界每6个人就有1个人用过诺基亚手机，而他最后的命运变成了这样一个命运，它是高科技企业啊。
所以有这样一段对话，我认为这段对话几乎可以成为管理史上最经典的十段对话之一。
据说在诺基亚卖掉的最后一场记者招待会上，时任诺基亚CEO讲了这样一句话，说我们并没有做错什么，但不知为什么我们输了。说完这句话之后，他潸然泪下，在座所有诺基亚的高管全都潸然泪下，临到死了的时候都不知道自己是怎么死的。
从表面上看他这句话说的非常正确，诺基亚的技术依然是好的，诺基亚甚至在智能手机里面已经占了50%的市场份额，在智能手机操作系统里面甚至占了70%的市场份额，技术里没有犯错，销售渠道也没有犯错，没有犯什么错误，但为什么死掉了呢。
所以如果从具像里面，根本解释不了这个问题，但是用我们这个理论，可以很完美的解释他遭遇了什么，其实他遭遇的就是从功能手机的极限点，一直到智能手机中间这个非连续性这一点他遭遇了。
所以这张图，我认为任何大公司的老板应该把它打印下来，镶起来，放在自己办公室里面，它就是一个极限点等于失速点的经典图腾一样的走势图，2007年10月份是它的最高点，接下来断崖式的下降。
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2007年是诺基亚作为智能手机最高点，但是那一年经过推出了iPhone，安卓推出了IOS，标志着智能手机在那一年也出来了。
你看一下，当第一曲线，无论你有多么了不起，甚至在顶点的时候，而第二曲线出来以后，第一曲线基本没有抵抗之力，无论你的技术管理资源有多大，也没有还手之力。
我们再一下福斯特那句话，当面临极限点来到的时候，原有的领军企业10家会有7家倒掉，你想一下，背后是一个何等巨大的力量。我马上会引用格鲁夫当年说过的一句话，一个企业面临失速点的时候，如果你想管理好这个企业，难于上青天。
第3讲 如何识别极限点？
如果这个这么重要，有一个价值千金的问题，如何识别极限点？这块我们先给出一个结论出来，叫做单一要素十倍速变坏。
并不是所有的要素整合起来十倍速的变坏，而是其中某一个重要的关键要素，十倍速变坏的时候，就是一个信号，你有可能遭遇极限点了。
格鲁夫当年做过的一个案例，从存储器转移到CPU，他当年是如何识别了极限点的呢？
60年代末的时候，存储器占计算机层的60%，现在看是很丰厚的领域。
而英特尔就是存储器的发明者，所以英特尔原来在这个领域赚了非常非常多的钱，日子过的非常的好，最早期的时候100%的市占率。但70年代末，日本人就发现一件事情，IT行业是整个世界的未来，而IT行业里面的核心技术就是芯片，然后整个日本以举国之力支持6家企业来开发存储级芯片。
到80年代的时候，美国最好产品的次品率，甚至比日本最差产品的次品率高出5倍，1981年的时候，日本的产品迅速占领美国市场，几年时间就逼得英特尔产品的价格，从28美元惨跌到6美元，受到了日本存储芯片低端颠覆创新的颠覆。
我看了一张图，上面的走势是美国半导体市场的占有率一路下降，下面那张图是日本存储芯片的一路上升，他们中间的交叉点大概就是那个著名的1984年。
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1984年英特尔遭遇了极限点，那一年它的收入、它的营收达到了历史最高峰，自持以后一路下跌，1985年收入连续6个季度下跌，利润甚至从1984年的接近2亿美元，跌到1985年的200万美元，你想一下，也是一种断崖式的下跌，几乎跟诺基亚遭遇的情况一模一样。
但是这个时候就考验顶级CEO和普通CEO的差别就在这了，你的眼睛看的是具像的原因，还是下面根基性的原因。
所以1985年，可以说是英特尔的至暗时刻了，英特尔的CEO格鲁夫和总裁摩尔，做了一个被称为企业管理史上最经典的问题对话，两人说这个公司怎么办呢，从2亿美元跌到了200万美元，完蛋了，如果这么下去的话，公司董事会肯定会fire掉我们俩，我们怎么办呢，两人把自己关在小屋里面，默默无语。
最后格鲁夫问出一个直白、大胆的问题，看样子公司董事会把我们干掉，如果我们下台了，公司任命新的CEO，你觉得他会怎么办呢，摩尔被传是一个很睿智、很低调，但头脑很清晰的一个人，他当时非常清晰的说，如果董事会换新的CEO，我相信他会放弃存储器业务，尽管我们曾经发明了这个行业，但今天我们在这个领域里面毫无优势。
接下来格鲁夫说了一句话，既然我们被别人干掉来做这件事情，为什么我们自己不做这样的事情呢，这句话被称为非常非常经典的话，你touch一下里面的力量。
英特尔当年等于存储器，他做了这个决定，几乎等于阿里说我不做电商了，等于百度说我不做搜索了，等于腾讯说我不做通讯了，请你设想一下，今天的马云敢做这样的决定吗？这是非常非常艰难的决定。
但那个决定做了以后，彻底关停了存储器业务，裁掉了公司1/3的员工，全面转向CPU业务。全体管理层走出大楼，重新走回来，说我们要重新开始一家新的事业。
这是一个经典的企业再造的故事。
他为什么能够识别极限点呢？我们请各位牢牢的注意，有两类曲线，一类是显曲线，
收入、利润等财务数字，通常不入流的CEO以及财务视角的CEO会用公司的收入数字来作为公司的衡量指标。
但是顶级CEO不这么认为，顶级CEO认为显性的曲线其实没那么重要，那些隐形的曲线，比如技术、产品、市场、组织，你看不见的、很难用数字衡量的曲线才是最重要的。
隐藏的能力曲线决定着你显露在外的财务曲线，而且隐藏的能力曲线通常先于财务曲线到达极限点。
所以为什么等你到达财务极限点你就无力回天了呢，因为那个时候你隐藏能力曲线早就落下去了，你当然无力回天了。
从财务数据里面洞见关键要素的能力叫洞见，这是对顶级CEO的要求。所以在那个时刻，格鲁夫发现，对于存储器来讲毫无疑问最重要的能力是它的技术，而在技术的单一要素里面，日本的存储器技术已经比美国存储器技术10倍好，无力回天，捍天无力了。
那什么时候才是战略转型的黄金期呢？
就是现有战略依然有效，你的财务数据还在上升，客户还在夸你，满意度很高。But，雷达屏幕上已经出现值得注意的闪光点，
你看那些值得注意的闪光点需要用雷达来看，言外之意，你的眼睛是看不见的，你惯常的KPI指标是看不见的，你需要动用自己深刻的思维，用混沌语言，你要动用哲科思维，你才能够洞见那个要素，那个东西要出来，这是对顶级CEO的要求。
格鲁夫后来被称为整个硅谷最伟大的管理者，其中一大原因是，老人家在关键的时候敢于承认失败，他没亮剑，把剑扔了，但是转换了另外一个领域，他把亮剑的勇气放到了合适的赛道里面，恰恰是因为他没有亮剑，他被称为硅谷最伟大的管理者。
所以福斯特在《创造性破坏》这本书里面谈到这一段的时候，有这么一句话说出来，说能够识别极限点的能力价值千金，而这个能力是在传统商学院里面，通常没有教会的能力。
到此我讲了第一曲线里面一个非常重要的知识点叫做极限点，我相信你已经捻到了极限这个词的份量了。
第4讲 如何打破企业增长魔咒？
我们基于极限点效应，我们可以推出两个结论出来，这两个结论也是反三观的结论，我们可以称他叫企业增长的宿命。
第一，无论多大规模的企业，寿命有限。
第二，企业规模越大，其长期增长的速度反而更慢。
请允许我用大数据来证明一下。
首先我们看《规模》这本书，他找了标准普尔数据库当中1950年到2009年，接近60年时间，在美国上市的所有两万八千八百五十三家企业。
结果怎么样呢？结果令人惊讶，在1950年上市的两万八千八百五十三家企业里面，截至2009年共有两万两千四百六十九家公司已经消亡，死亡率77.9。你能够上市你要知道，已经几乎是最优秀的企业了，上市公司60年大周期里面的死亡率接近80%。
他绘制出这张图出来，他给了一个很阴森的题目叫《公司死亡曲线》，你看横坐标是公司的寿命，纵坐标是死亡的可能性，你会发现，随着公司时间的发展，几乎所有的公司都会死掉。50年内，死亡的公司几乎占到100%，甚至上市30年以后还存活的公司不到5%。
那百年老店呢？百年老店的可能性只有45%，所以我们经常会看到有一些公司活了接近100年或者接近200年，这样的公司都是顶级了不起的公司。
还有一个数据也非常的惊恐，我们以前学过原子有半衰期，他说企业生命也有半衰期，无论你什么时候，去追踪多大规模的企业，每过10年半，你所盯着的对象里面都会死掉一半，每过10年半死掉一半，这是企业生命周期的一个半衰期，而且上市企业的平均寿命也在不断地缩短当中。
190705李善友第一曲线
这几组数据我讲着我自己心里都很发冷，我们大家都在做企业、做商业，但是把企业寿命做长的难度如此之大。更可怕的是，活的久不等于活的快。
所以第二点，我们捻出第二个词叫增长率来看。
我再请各位看一下，在我们的直觉当中，你是否认为公司越大发展速度越快，你会觉得大公司的资源多，大公司像黑洞一样，把人才、钱、资源都吸过去了，你干不过它，是这样吗？
《规模》里面得出一个同样反三观的结论，规模越大的公司，它长期增长速度反而越慢，请注意，我加了长期两个字。
这张图是来自于《规模》的原书，横坐标是时间，纵坐标是增长率，你会看到长的公司，就是1950年左右的公司你看它增长率它几乎是平的，换句话说，在长周期里面最大规模的公司它的增长怎么样？停止了，所有增长都是来自于新公司，越新的公司增长的斜率越快对吧，所以新公司增长很快。
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而一个公司超过几十年之后，无论你是什么类型的公司，你基本增长率为0，如果你想增长你可能靠收购小公司或者你把跟本公司的主业增长之后，你开始做金融、类金融的衍生品的业务来维持增长，你剩下一个壳而已。
从小周期看，大公司在壮年期，增长速度的确是快的，but，从长期看，根本没有基业长青的公司。我再引用一组数据给各位看，同样是福斯特在《创造性破坏》里面的另外一组数据。
福斯特那个研究了福布斯百强企业，福布斯1917年第一次提出百强企业，然后福斯特很好事，说1987年，也就是说70年以后第一批的百强企业怎么着了呢？发现其中有61家已经完蛋了，然后剩下来的39家里面只有18家还在百强企业里面，包括这些企业。
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在这么大的淘汰率里面，剩下的18家符不符合基业长青定义呢？
这些18家长青企业的投资回报居然比整个市场的平均投资回报还要低20%，那这件事情就大煞风景了，我们原以为这些基业长青的公司的增长率带动整个经济增长，但恰恰他们的增长率比平均数还低20%，其中只有两家企业高于平均数，也就是说只有2%高过平均数。
这就是1987年7月份《福布斯杂志》登出来的结果，美国企业总体平均增长率7.5%，超过7.5%的只有通用电气和柯达，当然pretty soon，你也知道这两家的命运了。
换句话说，所有这些基业长青的公司他们的增长率都没有超过平均数。如果这两组数据还不足以影响你，我们再继续引用第三组数据。
看标准普尔500强企业的表现，同样别人也拿那个方法论去干标准普尔500强指数，发现最初的500家40年以后只剩下74家了，那74家里面只有12家企业超过指数本身区区2.4%，所谓基业长青的公司它的增长率都没有超过指数本身。
所以，如果你想投资股市，短期你投资这些龙头企业是可以的，如果你想长期投资，不要买任何公司，买指数就可以了，就是这个道理。
这三组数据的的确确是反三观的，这些基业长青的企业被视为国家经济支柱，尤其在亚洲，往往亚洲国家会举整个国家之力来支持这些大企业。But，仅有2%的大企业在长期跑赢基本盘而已。
所以，福斯特讲了这样一句话发人深省，他说永远超出市场表现的黄金企业基本上就是海市蜃楼，神话传说，基本没有长期跑赢大盘的企业。
那历史数据这样，长周期的大数定律也是这样。
肯定有人会说互联网时代跟以前不一样了，有这个幂律，有这个网络效应，有高科技，短期可能是这样子，但是长期未必。
话反过来说一下各位，恰恰是因为大企业和这个基本面是这样的，所以才给了我们初创公司的机会。
所以，回顾一下企业增长的宿命这两点，企业增长规模越大，其长期增长速度反而越慢，无论多大规模的企业其寿命有限，我们每个人眼里面只能看到具象的大公司，但这三组数据其实是宏观的数据这样的一个大树规律。
很显然，这已经不是个别企业的个别命运，而是企业作为一个物种的宿命了。
所以，接下来，假如你问我一个问题，加强管理能不能提高公司这个物种的生存寿命呢？
我们再拉大尺度一下，我们从公司增长的小尺度拉大到生物进化这个大尺度。小尺度来看，公司死亡是偶然事件，但在大尺度里面，在38亿年的大尺度里面，甚至生物种级别的灭绝都是正常的。
同样在物种灭绝里面我们问一个同构性的问题，加强遗传能否延长生物物种的寿命呢？
我们可以把管理类比于遗传，那生物最重要的属性其实就是遗传，遗传就是保证自己的基因越多不变样地copy到后代越来越多越好对吧，那遗传就保证自己不要受那些这个突变基因的影响，因为突变基因成活率是极低的。
所以，遗传是在遏制了变异这个现象。但是生物学思想发展的历史作者叫迈尔，迈尔被成为20世纪的达尔文，他鲜明地提出一个结论说物种之所以灭绝就是因为这个遗传的内敛性，因为一个物种的遗传这个属性太强了，所以它让这个物种一直保持不变一直保持不变，在这件事情它做到极致了，完成的任务完成的beautiful amazing，但恰恰由于它把这个物种保持的一直不变这件事情，所以一旦环境发生变化，而物种不变，结果是怎么样？整个物种灭绝。
所以，得出一个结论出来，物种灭绝恰恰是因为遗传过好的原因，恰恰是遗传这件事情在大尺度里道路了生物作为一个物种这个尺度的灭绝。
所以我在说什么？这个类比是非常重要的各位，扼杀变异是遗传的天职，否则生物个体很快就会灭亡。同样扼杀创新也是管理的天职，否则公司个体也会很快就会灭亡。
那正是因为这个原因反过来说，缺乏创新不是因为管理不好，恰恰是良好管理的结果，良好的管理促进了个别公司沿着原有的既定方向往前去走，换句话说，它沿着第一曲线往前去走做得更好。But，却铸就了公司总群寿命的极限。
所以，每当有新的环境出来需要第二曲线的时候，它转换不过去。我在说什么？
创新不是管理学的子系统，而是跟管理相等级的另外一个系统，它俩之间是二分对立悖论这样的一个意义。
所以，回顾一下第一曲线的知识点，我们讲了S曲线这个创新的元模型，我们讲了极限点这个至关重要的概念，这也是这一节里最重要的概念，以及刚才我所说管理和创新是同一个级别，而且互相悖论的二分二元对立的这样一个词汇，希望你touch到这样的一个份量。
再回忆一下第一曲线，我们几乎可以用一线两点（破局点和极限点）以及三阶段这样一句口诀把这个S曲线来表明出来。
那在过破局点之前那个曲线是下降的，它的生存度很低，需要投入，风险很多，然后是上升期、快速上升期以及稳定上升期，但你一定会遭遇极限点，之后会平稳，那就消亡过来，一线两点三阶段，大概是S曲线来描述一下。
接下来，我们是一个草莓时刻，我也请你列出三个因遭遇极限点而陷入窘境的企业或者组织，当你列出这三个企业的时候你就看，透过这三个企业来看这背后有没有同样的pattern，列好之后你可以跟你周围的另外一个同学来交流一下看两个人列的有没有不同或者相同的地方。
