过去
30
年，“创造性破坏”一直是顶级商学院和《哈佛商业评论》杂志上颇具吸引力的话题。人们对这一话题的痴迷不足为奇，因为变革带来的威胁千变万化、层出不穷，比如现在的物联网、
3D
打印、云计算、个性化医疗、替代能源和虚拟现实等。
过去
20
年间，对于这些颠覆企业、行业和部门的变化，我们的认知有了极大提高。我们的了解已经远远超过了如何发现这些变化，以及它们给在位企业带来的危险。
然而，技术变革的发生时间依旧是个谜。
有的技术和公司似乎一夜之间就冒了出来，比如共享交通和优步（
Uber
）、社交网络和推特（
Twitter
），其他则需要数十年的时间，比如高清电视和云计算。对于公司及其管理者，这造成了一个问题：
尽管你已经明白了如何确定创新是否构成威胁，但是依旧缺乏了解变革何时会发生的利器。
人们的头号恐惧是，准备得太迟，以至于错过了变革。
但是，第二大恐惧应该就是过早准备，在变革真正来临前就耗尽了资源
（想想那些在
2001
年互联网泡沫破灭时死掉的互联网公司，眼睁睁看着自己的创新被第二代互联网初创公司拿来获利）。
对于行动过早的恐惧，既适用于颠覆变革威胁之下的在位企业，也适用于高举颠覆大旗的创新型初创公司。
为了理解为何有些新技术很快取代之前的技术，而其他则是渐进赶上，我们须重新认识两件事：
无论是在位企业还是颠覆者，都依靠技术、服务、标准和法规等一系列互补元素，来履行它们的价值主张。
这些组成生态系统元素的优势和成熟度，对于技术的更迭速度起着关键作用。
评估新技术潜力最重要的一点，就是能否满足客户需求，并更好地实现价值。
为解答这个问题，投资者和高管会落实到具体细节：在技术商用的黄金时段到来之前，还需要开发多少？生产经济学如何？价格是否具有竞争力？
如果答案显示新技术能够实现预期，人们自然会期待其会占有市场。
然而这一假设成立的前提是，新技术对其他创新的依赖度较低。
例如，如果一种灯泡新技术能够使用现有的电源插口，那么就可以立刻实现其功效。在价值实现不受外界因素限制的情况下，杰出的产品执行就能转化为杰出成果。
然而，很多技术都不属于这种“即插即用”模式，它们创造价值的能力取决于生态系统其他关键部分的开发和商用。
例如，只有在高清摄像头、新升级的制作和后期流程也商用之后，高清电视才具有吸引力。但是，一旦整个生态系统完备了，无论高清电视的观看体验潜力多么巨大，其所带来的技术革命必然会延后。对于
20
世纪
80
年代开发高清电视技术的先锋而言，即便猜中了开头，也没能猜中结局：用
30
年的时间等到生态系统其余要素的出现。
更新换代的灯泡和高清电视，都要依托生态系统中的互补元素才能实现。差异在于，灯泡安装在既有生态系统中，包括现有的发电输电网络、接入电网的住宅等；而电视需要其他创新要素的研发成功相配合。
因此，灯泡的更新换代能立刻为客户创造价值，而电视创造价值的能力受到了其生态系统中其他要素实用性和发展的制约。
当新技术不是简单的即插即用替代品，而需要生态系统出现重大进展才能应用时，新旧技术生态系统间的竞争便开始了。
对于新技术，关键因素是新生态系统要让用户意识到技术的潜在发展速度。
以云应用和存储为例，成功不仅取决于弄清如何在服务器群组（
server farm
）中管理数据，还要保证关键补充元素的性能令人满意，比如带宽和网络安全。
对于传统技术，重要的是通过改进原有生态系统，其竞争力能提高到何种程度。
以桌面储存系统（云应用可能取代的技术）为例，从历史上看，延展的机会包括更快的界面和鲁棒性更高的元件。随着这些机会逐渐枯竭，我们可以预期替代品会加速出现。
因此，替代品的速度取决于：新技术生态系统克服挑战的机率，是否高于传统技术生态系统利用其延伸机会的机率。
为了研究这些力量之间的互相作用，我们制定了框架，来帮助管理者评估颠覆性变化的速度。
当新技术生态系统出现的挑战不多，传统技术生态系统的延伸机会也很少时（框架中的第一象限），可以预见新技术将迅速占领市场（见图表中
A
点）。生态系统其他部分的阻力不能遏制新技术创造价值的能力，而传统技术应对威胁的潜力有限。
这一象限符合创造性破坏概念，即创新型初创公司能很快颠覆在位竞争对手。
当传统技术能继续在较长时间内服务细分领域时，主流市场会在较短时间内抛弃传统技术，青睐新技术。例如，点阵式打印机很快被喷墨打印机取代。
当平衡被打破，新技术的生态系统出现严峻挑战，而传统技术的生态系统有重大改善机遇时（第四象限），取代速度十分缓慢。
可以预见，传统技术能够维持较长期的领先地位。
这一象限描述的情景适用于看似具有革命性，但其实被捧得过高而泡沫破灭的技术。
条形码和射频识别（
RFID
）芯片就是很好的例子。射频识别芯片宣称其数据存储量将远远超过条形码，受匹配
IT
基建发展迟缓和业内标准不统一的限制，其应用进展非常缓慢。与此同时，
IT
的进步促进了条形码的广泛应用。
在过去
20
多年内，射频识别被囿于细分应用，一直裹足不前。
如果射频识别最终能突破困境，而条形码的生态系统延伸机会枯竭，那么动态变化会从第四象限转移到另一象限，替代速度也会变快。即便如此，对几十年前笃信射频识别的公司和投资者而言，也于事无补。
等待生态系统其余部分跟上的机会成本意味着：与完全错失机会相比，提前
10
年抢占机会的代价更为高昂。
替代缓慢时，对新技术的性能要求也有不同（见图表的
D
点）。例如，每次
IT
升级让条形码更实用，对射频技术质量的要求就会提高。虽然新技术生态系统不够发达，让创新的广泛应用受限，但是对创新性能的期待会不断攀升。
