节选自《科技创投启示录》，译者：桂曙光

当我们思考未来时，我们希望是一个进步的未来。

—— 彼得·泰尔（ Peter Thiel ）

回顾深度科学投资的历史，可以发现识别一种新技术的出现是非常重要的，这种新技术将创造全新的市场或产业。 历史上，风险投资至少是六个新行业的重要贡献者 ，参与了这些行业的开创：微型处理器革命、视频游戏行业、个人计算机、生物技术、电信（发送大量数据的硬件），以及最近通过互联网赋能的软件与数字行业。

从二十世纪 60 年代到现在，风险投资的绝大多数回报来自这些领域的开创和发展。 创业者与投资人之间的合作，已经证明在促进创新和提升经济活力方面是强有力的。 可以说， 如果没有风险投资所支持的创业者，二十世纪下半叶所见证的大部分创新将不会发生。

技术创新引发新的产品、方法、模型和业务运营方式；创业者与风险资本家合作，将新的技术和产品推向市场。他们是资本主义系统相关动态过程的关键组成部分，随着时间的推移，会促进经济的增长和繁荣。鉴于二十世纪下半叶创业者和风险投资令人印象深刻的发展轨迹——今天世界各地很多人试图效仿的一种轨迹——经济学家、企业高管、商业领袖和政策制定者更加赞赏技术创新、创业者、以及风险投资在美国经济中的重要性。

“破坏式创新”是与哈佛大学教授克莱顿·克里斯克里斯坦森的作品有关的一个术语，跟其他术语一起，用于描述承担了约瑟夫·熊彼特所强调的角色的那些创新。在保持创新以改进现有产品的同时，破坏式创新与新的变革性技术相关联——这些技术促进了新的产品、方法、模型和业务运营方式。 深度科学的进步是破坏式创新的基础，这种创新按经典的熊彼得理论模式改变了人们生活、工作和娱乐的方式。

1.

深度科学创业机会涌现

风险投资追求“本垒打”型投资回报的游戏模式，短期之内不太可能得到改变，这就是风险投资的特性。 风险资本家今天面临的关键问题之一，是未来的本垒打型投资机会在哪里。软件投资一直像一块磁铁一样，吸引着那些寻求本垒打型投资机会的风险资本。虽然风险资本家很可能继续在这个领域寻求投资机会，但越来越多的深度科学创业投资机会，可能不仅能提供本垒打型投资回报，还能成为未来美国经济活力的催化剂。这些投资机会中，很多需要新的技术能力和新的商业模式，因此它们处于皮萨诺理论框架的破坏式、激进式和结构式创新的象限（详见第 3 章）。

一个巨大的演变进化正在发生，并且与过去四个世纪人们在深度科学和技术创新方面取得的进展不可避免地联系在一起。在 这种趋势的核心是从“牛顿”机器向“量子”机器的进步。

1600 年代及 1700 年代：牛顿——机械机器

1800 年代及 1900 年代：法拉第和麦克斯韦——电气机械

2000 年代：量子时代——智能机器

与牛顿及经典力学相关的机械是一种强大的经济催化剂，于工业革命之中萌芽。正如我们今天所知的，风险资本家并没有出现，去将工业革命期间产生的许多机会资本化。尽管如此，这一时期创造了许多财富，并且工业革命对生活水平的经济是深远和持久的。

与工业革命及推动工业革命的机器相关的深度科学没有独立的智力，而是成倍地提升及利用了人类的现有的体能。但是，与法拉第和麦克斯韦有关的深度科学进步产生了机械的下一个进化形态：由电能提供动力的机器。机械的电气化带来了大量的熊彼得式“创造性破坏”的浪潮，并为机械的下一次进化奠定了基础，此进化是随普朗克及量子力学领域而产生。 本世纪新兴的智能机器的核心技术，其根源在于深度科学里的量子物理学。

2.

智能机器的时代

与量子科学有关的机械与牛顿时代或法拉第及麦克斯韦时代有关的机械不同。今天出现的 量子机器，不仅增强了人类的物理能力，而且增强了我们的心智能力。 提升人类心智能力范围的机器的发展，有可能引发一波创造性破坏浪潮，其影响力将达到或超过第一次工业革命的水平。作为深度科学的发明家和未来学家雷蒙德·库兹威尔（ Raymod Kurzweil ）指出，智能机器的时代，将有望改变生产的形态。教育、医学、对残疾人的帮助、研究、知识的获取和分配、沟通、财富创造、以及政府行为等都可能受到影响。

库兹威尔说，智能机器的潜力巨大，已经开始解决人类几个世纪以来一直苦苦挣扎的一些问题，包括与失明、耳聋和脊髓损伤等相关的人体感官和身体限制，以及对包括遗传疾病在内广泛疾病产生有效治疗的创新生物工程技术。库兹威尔预计， 随着智能机器时代的发展，过去一个世纪惊人的 600% 真实人均财富增长，在 21 世纪将会持续。

通过调查深度科学进步相关的新兴技术格局，人们不禁跟库兹威尔一样会想，我们已经进入了一个与第一次工业革命同等或更大的经济转型时期。现在，人们经常听到诸如“机器学习”、“自动驾驶汽车”、“无人驾驶飞机”、“工业互联网”和“层叠制造”等术语。机器学习是使智能机器（即计算机）不按照明确编写的程序行动的科学。在过去十年中，机器学习催生了自动驾驶汽车、实用的语音识别，以及极大地提高了对人类基因组的理解。

深度科学研究人员认为，机器学习是朝着人类级别人工智能（ AI ）方向的发展进步。今天对人工智能实践者的中性观点认为，我们仍然需要几十年才能实现人类级别的人工智能。但库兹威尔更为乐观，他相信这项技术将在未来 15 年——到 2029 年实现。

当一个人听到“人工智能”和“智能机器”这些术语时，不禁会想到机器人技术，这项技术长期以来是科幻小说的魅力所在。随着二十一世纪的发展，以机器人形态出现的智能机器正在加速崛起。就像在深度科学的牛顿革命浪潮中，经济格局中机器得到普及一样，第一代工业机器人在劳动力昂贵、容错性低的生产线上做着相对简单、重复的工作。这种机器为汽车生产设施和半导体制造厂带来了制造精度。

新一代的机器人，具有日益增长的智能，有可能从根本上改变工业自动化的本质。正如精明的全球经济战略家及投资人路易斯·文森特·嘉夫（ Louis – Vincent Gave ）所言，目前可以通过编程，让机器人来承担以前只能由体力劳动完成的复杂任务。然后，这些相同的智能机器可以被重新编程，来执行不同的任务。

嘉夫说，相对于通用汽车在二十世纪 50 年代购买洛杉矶、圣地亚哥和巴尔迪莫的电车公司，亚马逊 2012 年在 Kiva 系统——一家供应链机器人制造商——上花了 7.75 亿美元。与此同时，富士康在中国正在试验机器人生产线。嘉夫认为，像亚马逊和富士康这样的公司大规模的机器人采用和机器人生产，很快将从根本上改变他们所在行业的整体竞争态势。同时，谷歌在 2013 年收购波士顿动力（ Boston Dynamics ），使该公司成为美国最著名的机器人集团之一。谷歌的母公司 Alphabet 的董事长埃里克·施密特（ Eric Schmidt ）指出，人工智能和先进自动化使人们的生产力更强，也变得更聪明。

量子科学是一些变革性深层科学技术——如机器人技术和先进自动化——的基础，其中最主要的是新型计算技术，包括量子计算——这是上个世纪量子力学发展的直接副产品。

处于向智能机器、人工智能和先进自动化发展前沿的，是计算技术。 在过去的一个世纪里，在深度科学的进步中，没有哪个领域受到的经济影响能与计算领域相提并论。 自 1900 年以来，量子物理学的发展从根本上改变了经济形式，其方式与引发工业革命的牛顿启示一样深刻。这种改变，是通过与计算技术相关的发明和创新来完成的。

正如我们所指出的， 硅谷和风险投资在量子革命中发挥了突出的作用。 硅谷最近举办了庆祝摩尔定律发现五十周年的活动，这个定律与英特尔创始人戈登·摩尔（ Gordon Moore ）有关，即认为每 18 到 24 个月，计算机芯片的功率翻倍、价格减半。与摩尔定律相关的是一个强大的指数趋势，让那些倾向于以线性方式插入趋势的分析师和企业高管们持续感到震惊。与量子技术相关的指数增长，是创新的强大催化剂。分析师估计，由微处理器和摩尔定律所赋能的所有公司的市场价值，大约为 13 万亿美元，相当于美国经济——世界上最大的经济体——目前名义年度产出的 75% 。

自 1971 年以来微处理器的渗透情况及对经济影响，令人难以置信。 微处理器开创了一个集成电子学的新时代，一直延续到本世纪。 微处理器嵌入到大量的产品中，包括计算机、电子设备、汽车、火车、飞机、厨房电器等。由于微处理器和摩尔定律，人们拥有了被称为智能手机的手持电脑，这甚至比二十世纪 60 年代制造的最大的电脑更强大。没有微处理器及量子技术相关的创新，就不会有笔记本电脑，也没有足够强大的计算机来绘制基因组或设计现代医学药物。流媒体视频、社交媒体、互联网搜索、云计算——如果没有发明微处理器或摩尔定律，所有这些应用都不可能实现今天的规模。