“Web 2.0之父”蒂姆·奥莱利:旧硅谷已经到头,未来技术需要新的路线图(一)
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编者按:硅谷无疑是最近几十年的创新中心,是很多影响世界的发明创新的发源地。但最近10年,情况却发生了变化,硅谷越来越做不出真正有用的创新。就像知名风投家彼得·泰尔(Peter Thiel)在《从0到1》所说那样:“我们想要飞行的汽车,结果却得到了140个字符。”Web 2.0概念的提出者,互联网思想家蒂姆·奥莱利(Tim O’Reilly)更是提出,也许我们所熟知的硅谷已经走到尽头了,并给出可能会塑造硅谷未来的四种趋势以及通往未来的路线图。原文发表在oreilly网站上,标题是:The End of Silicon Valley as We Know It。篇幅关系,我们分四部分刊出,此为第一部分。
“Web 2.0之父”蒂姆·奥莱利:旧硅谷已经到头,未来技术需要新的路线图(二)
“Web 2.0之父”蒂姆·奥莱利:旧硅谷已经到头,未来技术需要新的路线图(三)
“Web 2.0之父”蒂姆·奥莱利:旧硅谷已经到头,未来技术需要新的路线图(四)
划重点:
硅谷的杰出地位面临的其他挑战,要比技术的出逃更为根本
未来要取决于我们的选择
机器学习与医学,生物学和材料科学结合,会让未来几十年重现硅谷当年那种盛世。
为什么说硅谷即将走向终结:
届时所需要的技能不同
有可能创造出财富的很多市场都是受监管的
科学企业想要维系炒作的难度要大得多
像埃隆·马斯克(Elon Musk)这样的知名企业家,彼得·泰尔(Peter Thiel)和基思·拉博伊斯(Keith Rabois)这样的风险投资家,以及甲骨文和惠普企业这样的大公司均已经离开了加利福尼亚。在COVID-19期间,在Zoom的帮助下,技术人员工已经从不那么昂贵,不那么拥挤的社区当中发现了远程办公的好处。我们所熟知的硅谷是不是走到头了呢?也许吧。但是,硅谷的杰出地位面临的其他挑战要比技术的出逃更为根本。
有四种趋势可能会塑造硅谷的未来,理解了它们,也就了解了通往未来几十年技术驱动的最大机遇的路线图:
- 消费者互联网企业者缺乏生命科学革命所需的众多技能。 互联网监管即将来临。 气候响应需要大量资本,而且本质上是地方性的。 博彩经济的终结。
艾伦·凯(Alan Kay)曾经说过:“预测未来最好的办法是创造未来。”2020年证明了他既是对的也是错的。长期以来人们一直就在预测新冠病毒疫情或更严重的疫情的流行,但一旦到来仍让世界措手不及,人类还没有发明出更好的未来。自从阿伦尼乌斯(Arrhenius)在1896年发表了有关温室效应的论文以来,气候变化问题其实已经存在了一个多世纪,而不仅仅是这几十年的关注。都知道不平等和种姓会腐蚀社会的稳定,也是各国命运的先兆,但危机仍一次又一次地让我们感到措手不及。
但是,在每种情况下,早已被预测的未来仍然不是预先决定的。我们究竟是让自己无法控制的事件压垮我们,还是运用集体的力量去创造一个更美好的未来,这要取决于我们。觉醒也许比我们希望的要来得晚一些,但是这场疫情以及气候变化等危机仍然可能是创新的巨大推动力。如果创业者、投资者还有政府能够抓紧解决我们今天所面临的棘手问题,那么未来仍然是光明的。不过可以肯定的是,与迫在眉睫的终结的消费者互联网和社交媒体革命相比,我们最迫切需要的发明会引领我们走到一个截然不同的方向,而不是即将很不体面地走向终结的消费者互联网与社交媒体革命。
新冠病毒就是一个很好的例子。这种病毒已经加速了生物医学发明的大爆发,其影响可能远远超出了这场疫情本身。研发时间创纪录的mRNA疫苗为我们提供了一条有希望的免疫的途径。在中国科学家张永振发布了这种病毒的基因序列之后的两天内, 莫德纳的疫苗就研发出来了。而且,mRNA疫苗也很容易调整,从而提高了对病毒变异更快反应速度的可能性,甚至为快速研发更多的疫苗提供了框架。我们开始看到这种全新的生物医学创新方法(尤其是机器学习对研究的加速)的回报。2020年期间,超过21000篇生物医学研究论文都提到了AI和机器学习。
2020年生物技术迎来“AI时刻”
DeepMind最近宣布,自己的AlphaFold技术能够预测蛋白质结构,其准确性可与缓慢且昂贵的实验方法相媲美,这预示着我们即将取得突破。正如遗传学家蒂姆·哈伯德(Tim Hubbard)所说那样:“被我们认为是生命蓝图的基因组实际上是加密的——这个会解锁基因组,变革生物学和生物医学研究。”
预测:机器学习与医学,生物学和材料科学之间的联系,会让未来几十年出现20世纪末至21世纪初的硅谷那种场面。
为什么说这也许标志着我们所熟知的硅谷的终结?首先,届时所需要的技能不同。是的,大家都需要机器学习,统计分析和编程,但是你也需要对相关科学有深入的了解。你在硅谷找不到那方面的知识,这表明带头的也许是其他地区。其次,有可能创造出财富的很多市场都是受监管的;在受监管的市场里面遨游所需要的技能显然也是硅谷所欠缺的。最后,就像Theranos所生动地展示出来那样,跟硅谷众多繁荣的市场相比,科学企业想要维系炒作的难度要大得多。很多硅谷投资者其实是幸运而不是聪明。在资本必须直接用来解决疑难杂症而不是比谁更流行的世界里,他们的表现可能不那么好。
译者:boxi。