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置顶一开始车上人陌生人都不说话
等到月亮升起来的时候，车厢里陌生人开始攀谈
热热闹闹的直到太阳升起
十六年前坐绿皮，留着垂肩长发
耳朵里放着戴佩妮的《一个人的行李》，手上捧着安东尼的《绿》
自顾自的享受旅程，文艺范如宁财神给小雨的序章
十六年后，35岁，老油老油的
那个同样文艺范的kindle装扮也懒得拿出
红书店铺和粉丝的消息也不必回复
耳机没戴，阑夕一言也没听
就等8小时后的夜深，泡一碗泡面
和左邻右舍吹吹牛逼吧
等到月亮升起来的时候，车厢里陌生人开始攀谈
热热闹闹的直到太阳升起
十六年前坐绿皮，留着垂肩长发
耳朵里放着戴佩妮的《一个人的行李》，手上捧着安东尼的《绿》
自顾自的享受旅程，文艺范如宁财神给小雨的序章
十六年后，35岁，老油老油的
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企业抗风险：别算概率，先看“体质”
在商业世界的叙事里，“风险管控”始终是企业战略的核心关键词。很多老板在开会时翻来覆去讨论“这件事出事的概率有多大”，恨不得用数据模型把未来的危机都算得明明白白。但现实往往是，那些被模型判定为“极小概率”的黑天鹅，总能精准击中企业的命门。其实大家都绕了个弯：与其计算看不见的风险，不如先看看自己的企业“体质”好不好——藏在企业运营里的短板，才是决定企业能否扛住危机的关键。
比如一家只靠一款网红产品活着的零食公司，当消费者口味变了，它的日子立马就难了；再比如那些把工厂都建在同一个城市的制造企业，一旦遇到疫情封控或自然灾害，整条生产线就得停摆。这些问题不用复杂的公式测算，我们能一眼看出来企业本身的短板。
可偏偏很多企业沉迷于“风险测算”的游戏。市场部拿着用户数据算“产品滞销概率”，财务部对着报表算“资金链断裂概率”，仿佛算出个百分比，风险就被掌控了。但商业世界从不是按剧本走的，2020年的疫情、突然的行业监管政策、一夜爆红的竞品，哪一个是模型能算出来的？那些拿着精密模型拍胸脯的人，不过是用数字给自己找安全感，真遇到事，这些冰冷的数字根本撑不起企业的抗风险能力。
真正聪明的企业，都在悄悄做“体质改造”。它们不会纠结“危机什么时候来”，而是先把自己的短板补上：单一客户贡献了80%的营收，就赶紧去拓展新的合作方；供应链全靠海外一家工厂，就着手在国内建备份基地；现金流只够撑三个月，就立刻压缩非必要开支、储备现金。就像瑞士不管国际局势怎么动荡，都能靠着中立政策和多元经济稳如泰山，企业的稳定，从来不是算出来的，而是“练”出来的。
更厉害的企业，还能把软肋”变成“铠甲”。疫情期间，很多线下餐厅活不下去，可有些品牌早早布局了外卖和预制菜，反而借着居家消费的风口赚得盆满钵满；传统商超被电商冲击得七零八落，有的却把线下门店改成体验中心，线上线下结合反而盘活了生意。这些企业不是躲过了危机，而是在风险中找到了新机会，让冲击变成了成长的养分。
商业的本质就是和不确定性共处，与其做徒劳的风险预测，不如扎扎实实地打磨企业的“体质”。补好漏洞，练出抗打的韧性，哪怕黑天鹅真的飞来，企业也能稳稳接住，甚至借势飞起来。
在商业世界的叙事里，“风险管控”始终是企业战略的核心关键词。很多老板在开会时翻来覆去讨论“这件事出事的概率有多大”，恨不得用数据模型把未来的危机都算得明明白白。但现实往往是，那些被模型判定为“极小概率”的黑天鹅，总能精准击中企业的命门。其实大家都绕了个弯：与其计算看不见的风险，不如先看看自己的企业“体质”好不好——藏在企业运营里的短板，才是决定企业能否扛住危机的关键。
比如一家只靠一款网红产品活着的零食公司，当消费者口味变了，它的日子立马就难了；再比如那些把工厂都建在同一个城市的制造企业，一旦遇到疫情封控或自然灾害，整条生产线就得停摆。这些问题不用复杂的公式测算，我们能一眼看出来企业本身的短板。
可偏偏很多企业沉迷于“风险测算”的游戏。市场部拿着用户数据算“产品滞销概率”，财务部对着报表算“资金链断裂概率”，仿佛算出个百分比，风险就被掌控了。但商业世界从不是按剧本走的，2020年的疫情、突然的行业监管政策、一夜爆红的竞品，哪一个是模型能算出来的？那些拿着精密模型拍胸脯的人，不过是用数字给自己找安全感，真遇到事，这些冰冷的数字根本撑不起企业的抗风险能力。
真正聪明的企业，都在悄悄做“体质改造”。它们不会纠结“危机什么时候来”，而是先把自己的短板补上：单一客户贡献了80%的营收，就赶紧去拓展新的合作方；供应链全靠海外一家工厂，就着手在国内建备份基地；现金流只够撑三个月，就立刻压缩非必要开支、储备现金。就像瑞士不管国际局势怎么动荡，都能靠着中立政策和多元经济稳如泰山，企业的稳定，从来不是算出来的，而是“练”出来的。
更厉害的企业，还能把软肋”变成“铠甲”。疫情期间，很多线下餐厅活不下去，可有些品牌早早布局了外卖和预制菜，反而借着居家消费的风口赚得盆满钵满；传统商超被电商冲击得七零八落，有的却把线下门店改成体验中心，线上线下结合反而盘活了生意。这些企业不是躲过了危机，而是在风险中找到了新机会，让冲击变成了成长的养分。
商业的本质就是和不确定性共处，与其做徒劳的风险预测，不如扎扎实实地打磨企业的“体质”。补好漏洞，练出抗打的韧性，哪怕黑天鹅真的飞来，企业也能稳稳接住，甚至借势飞起来。
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企业里，那些纸上谈兵的职业经理人
在企业里，我们常能见到一类特别的人：穿着笔挺的西装，泡在会议室里对着精致的PPT指点江山，拿着一套套模型号称能算清所有风险，可真遇到事，他们拍板的决策要么让企业陷入被动，要么把简单的事越搞越复杂。他们总觉得自己没看懂、没见过的东西就不存在，靠着“经验”的自信过度干预，却让企业为他们的盲目买单。这类人看似光鲜，实则最不值得被尊重。
值得尊重的人，从不会用“未知即不存在”的傲慢对待商业世界。他们不会坐在办公室里凭空制定“用户手册”，而是愿意走到市场一线，去感受那些说不清、道不明的商业变量。就像早期做社区团购的创业者，没人能用模型算清生鲜供应链的复杂变数，可他们没有因为看不清就停下脚步，反而扎进混沌的市场里摸索，他们不像风险盲动者那样靠“合理化”自欺欺人，而是用真实的调研和试错，去触碰商业的本质。
值得尊重的人，是那些敢扛风险、愿担失误的人。职业经理人总喜欢推那些“短期利益看得见，长期副作用藏得深”的决策，出了问题拍拍屁股就能走，可真正的创业者、企业家，却愿意把自己的利益和企业绑在一起。比如那些在消费市场遇冷时，宁愿压缩自己的收益也要保住核心研发团队的老板；那些明知新能源赛道竞争激烈，却依然砸钱投入技术攻坚的创新者。他们不追求“零风险”的虚假安全，反而主动拥抱不确定性，哪怕摔了跟头，也会自己扛下后果，再从失败里爬起来继续走。
值得尊重的人，还懂得“少干预”的智慧，很多职业经理人总觉得自己能像修洗衣机一样搞定复杂的商业系统，结果越干预越乱；而真正的明白人，会给企业留足自我生长的空间。就像那些懂得放权的管理者，不会用繁琐的制度捆住员工的手脚，反而鼓励团队试错；那些不盲目扩张的企业掌舵人，不会为了短期业绩打乱发展节奏，而是让企业在市场波动里自然进化。
说到底，商业世界的尊重从不是给那些只会纸上谈兵的“职业经理人”，而是给那些敢直面未知、敢承担责任、懂敬畏也敢突破的人。他们或许没有光鲜的话术，没有完美的模型，却用实干和担当，让企业在不确定性里活下来、长起来，这才是商业世界里最珍贵的底色。
在企业里，我们常能见到一类特别的人：穿着笔挺的西装，泡在会议室里对着精致的PPT指点江山，拿着一套套模型号称能算清所有风险，可真遇到事，他们拍板的决策要么让企业陷入被动，要么把简单的事越搞越复杂。他们总觉得自己没看懂、没见过的东西就不存在，靠着“经验”的自信过度干预，却让企业为他们的盲目买单。这类人看似光鲜，实则最不值得被尊重。
值得尊重的人，从不会用“未知即不存在”的傲慢对待商业世界。他们不会坐在办公室里凭空制定“用户手册”，而是愿意走到市场一线，去感受那些说不清、道不明的商业变量。就像早期做社区团购的创业者，没人能用模型算清生鲜供应链的复杂变数，可他们没有因为看不清就停下脚步，反而扎进混沌的市场里摸索，他们不像风险盲动者那样靠“合理化”自欺欺人，而是用真实的调研和试错，去触碰商业的本质。
值得尊重的人，是那些敢扛风险、愿担失误的人。职业经理人总喜欢推那些“短期利益看得见，长期副作用藏得深”的决策，出了问题拍拍屁股就能走，可真正的创业者、企业家，却愿意把自己的利益和企业绑在一起。比如那些在消费市场遇冷时，宁愿压缩自己的收益也要保住核心研发团队的老板；那些明知新能源赛道竞争激烈，却依然砸钱投入技术攻坚的创新者。他们不追求“零风险”的虚假安全，反而主动拥抱不确定性，哪怕摔了跟头，也会自己扛下后果，再从失败里爬起来继续走。
值得尊重的人，还懂得“少干预”的智慧，很多职业经理人总觉得自己能像修洗衣机一样搞定复杂的商业系统，结果越干预越乱；而真正的明白人，会给企业留足自我生长的空间。就像那些懂得放权的管理者，不会用繁琐的制度捆住员工的手脚，反而鼓励团队试错；那些不盲目扩张的企业掌舵人，不会为了短期业绩打乱发展节奏，而是让企业在市场波动里自然进化。
说到底，商业世界的尊重从不是给那些只会纸上谈兵的“职业经理人”，而是给那些敢直面未知、敢承担责任、懂敬畏也敢突破的人。他们或许没有光鲜的话术，没有完美的模型，却用实干和担当，让企业在不确定性里活下来、长起来，这才是商业世界里最珍贵的底色。
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为什么大企业的流程都很冗杂
今天我们从生产力和生产关系这两点来切入思考。
背景是在苏区土地分配的实践中，贫农主张“按照劳动力分配土地”，但是富农提出“以生产力为标准分田”。
这一历史片段所折射的底层逻辑，在商业世界中同样具有穿透时间的解释力：生产力是发展的内核动力，生产关系则是适配动力的“容器”，容器过窄会束缚动力迸发，容器过宽则会让动力失去锚点，唯有动态匹配，才能实现效率与公平的平衡。
什么意思，就是从生产力的本质来看，它是创造价值的核心能力。在商业场景中生产力是企业的技术实力、人力资本、资本规模与运营效率的总和。富农之所以主张“以生产力为标准分田”，本质是其掌握了更多的生产要素（更多的人工投入、更优的农具资本），希望通过要素优势获得对应的价值回报——这与商业世界中头部企业凭借技术壁垒、资本体量要求市场资源倾斜，或是核心员工凭借专业能力争取更高薪酬与股权的逻辑是一样的。
当生产力要素的持有者无法从分配中获得与投入匹配的收益时，其生产积极性必然受挫：富农会不愿投入额外的人工与资本，企业的核心团队则会失去创新动力，最终导致整体生产力的闲置与浪费。
初创企业往往采用“合伙制”“扁平化管理”的生产关系，因为此时生产力核心是团队的创新力与执行力，灵活的权责分配能最大化激发个体价值；而当企业发展为行业巨头，生产力表现为规模化的生产能力与体系化的运营效率时，就需要建立层级清晰的管理制度、标准化的分配体系，让生产关系适配规模化的生产力形态。倘若违背这一逻辑，初创企业照搬巨头的管理制度，或是巨头沿用初创期的松散分配模式，最终都会导致组织效率的坍塌。
更值得关注的是，生产力与生产关系的适配永远是“动态博弈”而非“静态匹配”。生产关系的优化需要立足实际、循序渐进，既要避免“超前适配”导致的生产要素错配，也要防止“滞后适配”引发的生产力瓶颈。在商业世界中，这意味着企业既不能为了追求“先进”的管理模式（如盲目推行股权激励）而忽视自身的盈利水平与发展阶段，也不能因循守旧地沿用旧有分配机制（如大锅饭式的薪酬体系），导致核心生产力要素的流失。从阿里的“合伙人制度”随业务扩张不断迭代，到华为的“员工持股计划”根据技术研发需求动态调整，本质都是在生产力升级的每一个节点，让生产关系完成精准的“换挡”。
归根结底，生产力与生产关系的辩证关系始终指向同一个核心：发展的本质是生产力的持续提升，而可持续的发展则依赖生产关系对生产力的动态适配。
唯有以生产力为锚，以实际场景为尺，让生产关系的调整始终跟上生产力的步伐，才能在效率与公平的平衡中，实现价值的持续增长。
今天我们从生产力和生产关系这两点来切入思考。
背景是在苏区土地分配的实践中，贫农主张“按照劳动力分配土地”，但是富农提出“以生产力为标准分田”。
这一历史片段所折射的底层逻辑，在商业世界中同样具有穿透时间的解释力：生产力是发展的内核动力，生产关系则是适配动力的“容器”，容器过窄会束缚动力迸发，容器过宽则会让动力失去锚点，唯有动态匹配，才能实现效率与公平的平衡。
什么意思，就是从生产力的本质来看，它是创造价值的核心能力。在商业场景中生产力是企业的技术实力、人力资本、资本规模与运营效率的总和。富农之所以主张“以生产力为标准分田”，本质是其掌握了更多的生产要素（更多的人工投入、更优的农具资本），希望通过要素优势获得对应的价值回报——这与商业世界中头部企业凭借技术壁垒、资本体量要求市场资源倾斜，或是核心员工凭借专业能力争取更高薪酬与股权的逻辑是一样的。
当生产力要素的持有者无法从分配中获得与投入匹配的收益时，其生产积极性必然受挫：富农会不愿投入额外的人工与资本，企业的核心团队则会失去创新动力，最终导致整体生产力的闲置与浪费。
初创企业往往采用“合伙制”“扁平化管理”的生产关系，因为此时生产力核心是团队的创新力与执行力，灵活的权责分配能最大化激发个体价值；而当企业发展为行业巨头，生产力表现为规模化的生产能力与体系化的运营效率时，就需要建立层级清晰的管理制度、标准化的分配体系，让生产关系适配规模化的生产力形态。倘若违背这一逻辑，初创企业照搬巨头的管理制度，或是巨头沿用初创期的松散分配模式，最终都会导致组织效率的坍塌。
更值得关注的是，生产力与生产关系的适配永远是“动态博弈”而非“静态匹配”。生产关系的优化需要立足实际、循序渐进，既要避免“超前适配”导致的生产要素错配，也要防止“滞后适配”引发的生产力瓶颈。在商业世界中，这意味着企业既不能为了追求“先进”的管理模式（如盲目推行股权激励）而忽视自身的盈利水平与发展阶段，也不能因循守旧地沿用旧有分配机制（如大锅饭式的薪酬体系），导致核心生产力要素的流失。从阿里的“合伙人制度”随业务扩张不断迭代，到华为的“员工持股计划”根据技术研发需求动态调整，本质都是在生产力升级的每一个节点，让生产关系完成精准的“换挡”。
归根结底，生产力与生产关系的辩证关系始终指向同一个核心：发展的本质是生产力的持续提升，而可持续的发展则依赖生产关系对生产力的动态适配。
唯有以生产力为锚，以实际场景为尺，让生产关系的调整始终跟上生产力的步伐，才能在效率与公平的平衡中，实现价值的持续增长。
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今天看了新智元的一篇文章——2027年是AI技术迭代的重要时刻，这或许是人类命运的奇点。
今年年初我短暂的学了一下ML，虽然没有学到NN，但是从线性非线性这一浅层知识里可以窥见生物与社会系统运行规律对所谓“人类命运”的影响。
AI系统的训练过程是基于数学优化（如梯度下降）的，在一定程度上是可预测和可导向的……，但作为一个模仿人类的复杂系统，他也是具备不可预测的特质。
那么在传统的人类社会里，往往会发生一种叫“黑天鹅”的现象。原因也是归为人类社会作为一个复杂适应性系统，其内部元素（个体、组织、观念）的非线性互动，正是催生那些罕见、颠覆性且事前难以预测的重大事件的原因。
那么AI也是一样的，如果一个AI系统（或智能体网络）的迭代速度、处理信息的规模、以及做出决策的自主性都10000倍于人类，那它产生的不可预测性将100000000于人类。
当然，这件事发生概率多大，暂且不论。但我知道，就目前来说，这件事还没发生之前，已经在淘汰一部分人类了。
如果在AI世界里出现AI世界的“黑天鹅”，那接下来会发生什么，谁也不知道。
这就是奇点。
By 万樚Wenders
今年年初我短暂的学了一下ML，虽然没有学到NN，但是从线性非线性这一浅层知识里可以窥见生物与社会系统运行规律对所谓“人类命运”的影响。
AI系统的训练过程是基于数学优化（如梯度下降）的，在一定程度上是可预测和可导向的……，但作为一个模仿人类的复杂系统，他也是具备不可预测的特质。
那么在传统的人类社会里，往往会发生一种叫“黑天鹅”的现象。原因也是归为人类社会作为一个复杂适应性系统，其内部元素（个体、组织、观念）的非线性互动，正是催生那些罕见、颠覆性且事前难以预测的重大事件的原因。
那么AI也是一样的，如果一个AI系统（或智能体网络）的迭代速度、处理信息的规模、以及做出决策的自主性都10000倍于人类，那它产生的不可预测性将100000000于人类。
当然，这件事发生概率多大，暂且不论。但我知道，就目前来说，这件事还没发生之前，已经在淘汰一部分人类了。
如果在AI世界里出现AI世界的“黑天鹅”，那接下来会发生什么，谁也不知道。
这就是奇点。
By 万樚Wenders
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有压力因子，人才能成长的更快，所以我们要远离舒适区。假设处在舒适区的是聪明人，逃离舒适区的是傻子，那我宁愿做个蠢人。
舒适区或有抵抗常规风险的能力，但是不确定性才会真正的让人进化。舒适区的人就好比如无生命的机械体，不确定性中的人就好比如有生命的有机体。
当你追求稳定，你得到的不过是表面上的稳定；当你拥抱不确定性，并具备在不确定性中获利，你才能真正掌控局面。
因为一但发生超常规的风险，所谓的“稳定”将不堪一击，而习惯在不确定性中生存的人则抗风险能力更强。
在中国传统家庭教育中，溺爱子女，就是对子女最大的伤害；在经济运行体系中，过度的计划控制，就是对市场最大的破坏；在胚胎实验室里，人类可以通过AI技术筛选基因，“择优录取”的时候，就是对人类物种最大的伤害。
人类的所有进化与欣欣向荣，都是基于在不确定性中开花结果的。
舒适区或有抵抗常规风险的能力，但是不确定性才会真正的让人进化。舒适区的人就好比如无生命的机械体，不确定性中的人就好比如有生命的有机体。
当你追求稳定，你得到的不过是表面上的稳定；当你拥抱不确定性，并具备在不确定性中获利，你才能真正掌控局面。
因为一但发生超常规的风险，所谓的“稳定”将不堪一击，而习惯在不确定性中生存的人则抗风险能力更强。
在中国传统家庭教育中，溺爱子女，就是对子女最大的伤害；在经济运行体系中，过度的计划控制，就是对市场最大的破坏；在胚胎实验室里，人类可以通过AI技术筛选基因，“择优录取”的时候，就是对人类物种最大的伤害。
人类的所有进化与欣欣向荣，都是基于在不确定性中开花结果的。
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