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区块链与企业级结合释放想象力,传统创业者入行指南

发布于 :2134    作者:    时间:2018-06-28   

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 很多人入行是因为一句话,就是「互联网改善了生产力,区块链改善了生产关系」,在我看来,如果这个角度进一步思考问题,往往会陷入到一个误区,区块链是不是能够提高了效率?是不是真

  很多人入行是因为一句话,就是「互联网改善了生产力,区块链改善了生产关系」,在我看来,如果这个角度进一步思考问题,往往会陷入到一个误区,区块链是不是能够提高了效率?是不是真的能够降低了成本?我承认对于这些问题思考的还不够,但是我知道,这些语言的表达容易造成「逻辑的陷阱」,我个人对于以上观点不置评论,仅仅说一下我知道的那些事。

 
  区块链降低了网络效应形成的成本
 
  区块链一个确定的优点是,降低了网络效应形成的成本。或者可以表达为,在无法形成网络效应的某些领域,借由区块链的某些特点,可以形成网络效应。我是软件行业出身,对于这点感触特别明显,所以我们以软件行业为例,讲一讲软件行业引入网络效应将会是怎样。我很久之前写过一篇公众号,大意是说,软件行业,或者说传统软件行业是没有网络效应的,软件公司的商业模式和餐厅、律师事务所、医院本质上是类似的,当然在产品上是更好一点,但是在分发上并没有太大的区别。
 
  区块链
 
  这张图里头,第一类模式是固定产品、固定分发。餐厅、诊所和律所都是这种,这种模式也可以有很大的规模,比如美国最大的梅奥诊所,这种模式的问题是,获取和服务用户都依赖于雇佣更多的人。第二类模式是可扩张产品、固定分发,很多传统高科技公司属于此类,比如波音、洛克希德马丁,Oracle和Salesforce也属于此类。第三类是固定产品、可规模化的分发,媒体大多属于此类,传统媒体报纸也是一样。第四类是可扩张产品、可扩张的分发,Uber、WikiPedia都属于这类,中国这类产品很多,滴滴和头条都属于这类。
 
  这四类模式从根本上定义了什么呢?从根本上定义了增长所需要的成本。面向Large Enterprise的软件领域,也就是图中我用红笔圈起来的Big-Ticket Enterprise Software模型属于第二类模式。这个模式是产品上可以规模化,但是在分发上就是线性增长的模型,线性增长模型最大的特点,就是分发和用于进行分发的人数是正相关的,因此,在一定规模之上,一定存在边际成本增加和边际收益递减的问题。也就是说,增速会变慢。
 
  在2015年到2018年这段时间,美国的Accel Partners、A16Z以及Benchmark都在讨论一种新的商业模式。
 
  OAS
 
  GitHub 75亿美元,MuleSoft65亿美元,还有MongoDB、Etastic、Docker、Kafka、Mesos等等,这些都是我们开发人员耳熟能详的产品,背后都是数十亿美元估值的公司,这些公司的成长速度,大约是4年就可以做到10亿美元的估值,比传统软件要快很多倍。背后的原因,就是引入「社群」的概念带来的网络效应。
 
  那么,OAS的模型和区块链有什么关系呢?我认为二者其实是一回事,都是借助于Developers的力量,都是借助于网络效应的传播,都是通过网络连接形成新的创新,区别只是OAS在社群形成以后选择去做收入然后IPO,而区块链的选择则是不做收入直接ICO。但IPO和ICO只是募资方式的不同,和商业逻辑并无必然联系,甚至从Docker社群化的成功到商业化的失败,我认为,可能ICO模型要优于IPO的模型。
 
  以Docker为例,这家公司无论是技术还是市场影响力,都比区块链领域的EOS和IPFS要好,如果选择ICO的模型,那么今天的Docker会不会已经是一个百亿美元的公司?是不是可以避免创始人被开除,创始团队全部离开的悲剧?并且,在ICO的模型下,可以避免获取收入需要支付的巨大销售成本(通常在前十年都会原大于收入本身),社区的贡献者也都可以获得公平的收益,可以分享技术进步带来的财富,而IPO模型则只有少数个人和资本从中获益,Elasitc就是一个我身边的例子。
 
  最近几天,Elasitc这家公司提交了IPO申请,预期市值在30亿美元左右,对于Elasitc的IPO,开源社区的兄弟们都感到兴奋,纷纷转发。我之前文章里面写过,我的朋友Medcl,从2012年起,就不遗余力的在中国推广Elastic Search,可以说Elasitc在中国的广泛使用,Medcl至少有一半的功劳。我和他相识于社区,然后我就独家赞助了Elasitc中国社区从第二届后的每一次大会。最早的Elastic Base在荷兰,创始人邀请Medcl一起创业,并许诺了非常大数量的股权,但条件是Medcl要去到荷兰。Medcl当时权衡再三还是拒绝了,因而也和人生中一笔巨大的财富擦肩而过。直到2016年,Elastic在中国开展业务,Medcl成为中国区的技术负责人。
 
  所以,对于第一点的总结是,区块链可以通过社群及代币激励给原本没有网络效应的市场带来网络效应。一个进一步的思考是,为什么商业模式天生会有种种区别?是不是可能会像是物理学的力一样,表现为不同的力其实只是同一个模型在不同能级下的不同表现?
 
  区块链改变了价值分配
 
  德鲁克在《管理的本质》写道,企业的唯一目的是创造顾客。陈春花教授在《经营的本质》一书中写,今天,一个企业的价值是由企业和顾客共同创造的。从我自己的创业生涯来理解,在中国之所以2C的生意要比2B的生意好做,很大意义上,2C的很多生意,其价值都是由顾客和企业共同创造的,从最近大火的抖音和快手,到二次元的B站斗鱼,是众多的参与者创造了巨大的价值。今天的企业形态,已经远远不同于亚当斯密写《国富论》时候的企业形态,但今天的价值分配,和当年创立股份制的荷兰并无太大区别。价值的创造者,也就是顾客,并没有分享企业成长带来的价值。
 
  不仅仅是如此,顾客作为单个个体,在现代的商业规则中,甚至是处于被收割的一方。这点在数据使用上尤其明显。从百度的血友病吧到魏则西事件,到Facebook对于个人隐私数据的传播,数据,这个巨大的价值,只被少数公司拥有。
 
  前几天,欧盟的GDPR法案出来了,这一法案的诞生今后将会对于未来的数据管理产生巨大的影响。例如,法案所要求的对于人的虹膜数据和指纹数据,不能在任何中心化的服务器之上进行存储,势必会推动去中心化存储领域的技术成长。
 
  区块链的进化方向是软件的社会化
 
  区块链是一个进化非常快的领域,很多人感觉到「眼花缭乱」,其实应该是「一叶障目」更为准确。这里说说我认为的愿景,让我们抛开所谓的公链之争,共识算法之争,去遥远的未来看一看。
 
  早在1995 年,斯坦福大学计算机科学系教授Barbara Hayes-Roth 在IJCAI 特约报告中就明确指出:「智能Agent 既是人工智能的最初目标,也是人工智能的最终目标」。Agent的概念则是由麻省理工大学的着名计算机学家和人工智能学科创始人之一Minsky提出来的,他在《Soceity of Mind》一书中将社会和社会概念引入计算系统。传统的计算系统是封闭的,要满足强一致性的要求,然而社会机制是开放的,不能满足强一致性条件,这种机制下的部分个体在矛盾的情况下,需要通过某种协商机制达成一个可接受的解。
 
  Minsky将计算社会中的这种个体称为Agent。这些个体的有机组合则构成计算社会——多Agent系统。Simon的有限性理论是多Agent系统形成的另一个重要的理论基础,Simon认为一个大的结构把许多个体组织起来可以弥补个体工作能力的有限;每个个体负责一项专门的任务可以弥补个体学习新任务的能力的有限;社会机构间有组织的信息流动可以弥补个体知识的有限;精确的社会机构和明确的个体任务可以弥补个体处理信息和应用信息的能力的有限。
 
  我不知道大家看到上面这段话是什么感想,Agent这个东西是人工智能领域的术语,我们把上文中的Agent文字替换为区块链节点,你是不是会更加熟悉一点?
 
  因此,我个人理解,软件的社会化会是区块链发展的最终目标。在最终状态下,简单的规则可以涌现出群体的智慧。
 
  那么,我认为未来的区块链会满足以下的要求:
 
  自治性(Autonomy ) :节点能根据外界环境的变化,而自动地对自己的行为和状态进行调整,而不是仅仅被动地接受外界的刺激,具有自我管理自我调节的能力。
 
  反应性(Reactive):能对外界的刺激作出反应的能力。
 
  主动性(Proactive):对于外界环境的改变,节点能主动采取活动的能力。
 
  社会性(Social ) :节点具有与其它节点或人进行合作的能力,不同的节点可根据各自的意图与其它节点进行交互,以达到解决问题的目的。
 
  进化性:节点能积累或学习经验和知识,并修改自己的行为以适应新环境。
 
  我认为,未来的区块链节点类似于人工智能的Agent定义,弱定义Agent(节点)是指具有自主性、社会性、反应性和能动性等基本特性的Agent(节点);强定义Agent(节点)是指不仅具有弱定义中的基本特性,而且具有移动性、通信能力、理性或其它特性的Agent(节点)。
 
  我做一个比喻,最早采用POW和POS共识算法的区块链节点,就像是在操场上面做广播体操的小学生们,所有人都做一样的动作,后来,随着技术的发展,随着2134.net/vr/ target=_blank class=infotextkey>VRF和Shard概念的提出,可以随机指定某个小学生做体操,其他人打分,而未来的区块链则更像是社交晚宴,很多人随着音乐翩翩起舞,这其中是不需要人的干预的。
 
  区块链将进一步推动计算机科学的发展
 
  从做Lambda项目以来,今年看了大约100多篇计算机学术论文,又从头学了群论。两个感受,虽然我在软件领域创业多年,但在做Lambda之后才觉得自己确实是CS专业的毕业生,另外,明显的感觉到,在区块链领域的创新,需要用到计算机领域最新最近的很多论文,甚至要自己去创造一些能够写出学术论文的东西。
 
  以密码学为例,在比特币和以太坊的模型当中,只是用到了传统密码学的六种工具,分别是对称加密、非对称加密、签名、哈希函数、消息认证码和随机数。但新的很多公链项目,需要用到现代密码学领域的技术,比如基于门限的秘密共享、盲态传输、同态加密、零知识证明、比特承诺等等,在我们做的存储类项目中,关于数据分布这一块,需要用到一致性哈希的各种变种,从传统的Chord和KAD网络,到Pastry,到跳跃一致性哈希,关于数据的隐私保护,需要用到代理重加密和属性基加密,这些内容,都是相对冷门而前沿的领域。
 
  而今随着Nucpher等项目的流行,逐渐变得热门。所以,我们才看到,越来越多的项目找学术大牛站台,到教授和科学家自己出来做项目发币,区块链的热潮也带来了技术变革的热潮。
 
  我的朋友王涛之前写过多篇文章阐述他的观点,他认为区块链本质就是多活数据库,我的合伙人黄东这几天还专门写了一个关于Oracle RAC和区块链的对比文章。今天一个中间件的大牛找我,他最近看了一些跨链项目,说和我们十多年前做的消息中间件和交易中间件(Tuxedo)很像。我觉得它们说的都挺对的,其实区块链领域用到了计算机科学很多的知识,这个可能是门槛之所在。
 
  但从我的角度讲,这些东西确实存在学习门槛,但并不是非常的高。区块链最大的门槛在于,他其实是有一个知识的门槛,这个门槛高于你的视野,让你误以为没有门槛,从而产生「不过如此」的错觉。任何一个领域,当你开始接触到真正难的东西,那说明你就真正开始入门了。当然,入门以后可能也就没那么难了。
 
  那么,对于一个对于区块链了解不深的人来说,应该从哪些项目开始学习呢?以我个人的经验看,一个好的白皮书,一定是一个逻辑通顺的白皮书,满眼都是数学公式的白皮书背后,作者的学术水平应该有保证,但不一定逻辑是可行的。我们人类所有的知识,都是人类发明的,因而一定在人类脑力所能及的范围,因此我觉得,在这里领域,确实要有所敬畏,但也应该相信自己的判断和学习能力。
 
  不断学习,不要畏惧计算机技术和数学知识,平视每一个看上去都很高大上的项目,相信自己的判断,应该是传统互联网人进入区块链的正确姿势。
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