从整体上讲，中国各地的创业园区，虽然对当地经济有很大带动，也提升了当地的科技水平，但是相比硅谷的成就，就显得相形见绌了。硅谷了不起的地方，不在于为美国的发展提供了多少GDP，甚至不在于它是美国经济发展的主要动力之一，而在于它孕育出了许多伟大的公司，比如仙童、英特尔、基因泰克、思科、谷歌和特斯拉等。同时，硅谷催生出了一种高效的风险投资机制，并培养了众多成功的风险投资公司。
但是到了信息时代，不确定性和不可预测性成为社会发展和商业活动的主流特征，因此过去那种基于确定性和可预测性的管理方法及产品设计开发方式就不适合新时代的要求了。
在书中，我首先介绍了硅谷的奇迹。硅谷的奇迹不在于它产生的GDP有多高、技术有多领先，而在于它不断地创造卓越，这既包括那些改变世界的伟大公司、超一流的大学，也包括那些拥有世界情怀的理想主义者。
仙童的共同创始人诺伊斯（Robert Noyce，1927—1990）和德州仪器的基尔比（Jack Kilby，1923—2005）共同发明了集成电路注，这项了不起的发明，是过去半个多世纪里推动全球IT发展，乃至全球经济增长的基础。
这些小公司做的产品或提供的服务虽然各不相同，但是有一点却是一致的，那就是它们的产品都能够把握住人类的一些共性，而与用户的国籍、文化背景无关，因此这些小公司都是面向全世界的。如果用一句话概括硅谷最优秀的公司，那么就是“它们都在改变世界”，或者说“世
这些小公司做的产品或提供的服务虽然各不相同，但是有一点却是一致的，那就是它们的产品都能够把握住人类的一些共性，而与用户的国籍、文化背景无关，因此这些小公司都是面向全世界的。如果用一句话概括硅谷最优秀的公司，那么就是“它们都在改变世界”，或者说“世界因为有了它们而变得更加精彩”。
该校的胡佛研究所是美国著名的智库，该研究所的《政策评论》（Policy Review）期刊是世界上最权威的国际关系研究学术刊物之一。
斯坦福大学的夏普（William Sharpe，1990年度诺贝尔经济学奖得主）教授便提出了资本市场上投资回报和风险之间关系的理论，如今全世界衡量回报风险的标准——夏普比值（Sharpe Ratio）就是以他的名字命名的。
硅谷创业的教父保罗·格雷厄姆（Paul Graham）的Y孵化器（YCombinator），是批量生产这些小公司的代表。
美国对侵犯知识产权的处罚不是简单的损失性赔偿注，而是惩罚性赔偿，即大约为损失性赔偿的三倍，甚至更多。
今天硅谷的所在地旧金山湾区，两百多年前还是人类文明没有渗入的处女地。西班牙探险家加斯帕·德·波特拉（Gasparde Portolà）于1769年发现了这一片环绕海湾的峡谷地带。这里气候宜人，又是天然的良港，很快西班牙人开始在这里定居。他们用13世纪意大利圣徒圣方济各（Saint Francisof Assisi，1181或1182—1226）的名字命名了这座新城市，在英语里它被称为圣弗朗西斯科（San Francisco）。
实际上，加州人在强调平等的同时，还有另一个侧面，就是强调通过个人奋斗往上爬的保守主义倾向。如果没有这一点，光是强调平等，加州可能就是另外一个法国、意大利或者西班牙。
从它诞生到20世纪70年代中期为第一阶段，这是全世界从工业时代迈向信息时代的前夜，这个时期的硅谷以半导体工业为主，是名副其实的“硅”谷。从70年代中期到2001年互联网泡沫破碎为第二阶段，这是我们通常所说的信息时代，在前后30年左右的时间里，硅谷以软件和互联网为主。2003年之后硅谷的发展进入第三阶段，为后信息时代，这时硅谷的创新覆盖了很多领域，以至于很难讲它的支柱产业是什么了，而它的核心竞争力只剩下一条，那就是——创新。
当然，这两个产业的发展并不矛盾，在短期内还是相辅相成的，但是长期来看，一个地区必须做一个选择，形成自己的产业特点。
军工等企业拿的是政府资金，在冷战时期有充足的保障，这在当时对很多地区来讲是求之不得的。这些地区选择了一条在当时看来相对容易的道路，成为了美国的军事工业和航天技术中心。在20世纪80年代前很长一段时间里，波士顿地区靠着政府产业的支持，基本上可以跟硅谷分庭抗礼。但是硅谷地区没有走这样一条路，而是选择了靠私营企业、自由竞争立足的半导体产业作为支柱。
联合电脑公司和甲骨文今天的差距，其实早在几十年前就注定了，它们一个是维持传统（IBM定下来的游戏规则），另一个则是颠覆传统。这两个公司的命运从某种程度上也折射出纽约和新泽西这两个老IT中心和硅谷这一新IT中心的差别。
可以说，硅谷风险投资人在把控技术方向上的独特眼光以及帮助所投资公司发展上的特长，是硅谷以外的传统投资人所不具备的，这些特长帮助了硅谷的成长。
但是整个风险投资界都十分尊重德雷珀，这倒不是因为他年纪大，而是因为他提出了两条被称为风险投资金科玉律的准则：第一，投资就是投入，选对了人，就能把不好的项目变成一个好项目；投错了人，就会把一个本来有希望的好事搅得一团糟。第二，风险投资人要储备这种技术和管理人才，以便今后把他们派到所投的公司去挑大梁。
具体来说就是广种薄收、双倍砸钱和技术价值投资这三条
红杉资本也有自己的特点，这首先反映在识人上。它的创始人瓦伦丁的初衷是帮助那些有创造力的工程师，因此找到这些人就成了关键所在。至于做什么项目，瓦伦丁相信工程师们自己的判断。这个原则在传统的投资中并不多见，在传统投资中，对价值的评估更重要的是基于项目，而非基于人
硅谷2.0时代也是全球信息革命蓬勃开展的时期，硅谷不仅面临着自己内部公司之间的竞争，更面临着全球行业内的竞争，其激烈程度远远超过70年代之前。这个时代的硅谷可以这么概括：过度投资，自由竞争，优胜劣汰，赢者通吃硅谷3.0时代最显著的特点，就是这里的公司拉大了和美国以及世界同行们的距离。
这家公司身上凝聚了硅谷的很多优点——创新、活力、多元化和全球眼光。
但是在硅谷3.0时代，创业不再是一件难事，创业者们只要做好两件事即可：第一，想出真正有创新（而不是抄袭）的点子，并拥有过硬的技术；第二，以最快的速度去实现它。
硅谷不断推陈出新，必定有其内在的优势。这里面，最重要的应该是多元文化、机会均等和拒绝平庸。
从“八叛徒”离开肖克利半导体公司成立仙童公司，再到这八个人（与他们的同事和下属）离开仙童，创造出整个半导体产业，无不显示出叛逆的特性。反叛、叛逆或者叛徒，在硅谷并非贬义词，因为没有叛逆，就没有硅谷的半导体产业和后来新的产业，当然就没有硅谷的崛起。
在美国，各个科技公司的员工都需要与公司签署竞业禁止协议，以免员工拿了公司的成果为个人牟利，或者跳槽到其他公司为他人所用。
为了解决这个矛盾，即一方面公司内部员工不愿意为公司尽全力工作，另一方面公司又要花钱到外面买技术，思科干脆允许员工在公司内自己创办小公司，这些人还在公司里上班，使用公司的各种资源，但是思科的身份却由雇主变成了投资人。如果那些小公司死掉了，公司就当是一个项目做砸了；如果成功了，思科就有机会把它们买回来，从而巩固思科在市场竞争中的地位。
如今在硅谷，公司的高管运用公司本身的风险投资基金，为自己的员工办公司提供资金已颇为寻常，因为这样可以用较少的资金保证这些新公司将来不会投入到主要竞争对手的怀抱中。
私下里达成相互不挖角的君子协议。2011年，加州政府状告苹果、Google、英特尔和Adobe四家公司，因为发现它们之间很少主动去挖对方的员工。加州政府的理由是，这四家公司互不挖角，影响到了员工的收入。但是，任何人都知道，苹果和Google等公司给员工支付的薪酬和期权都高得惊人，绝不存在待遇低的问题，诉讼的根本原因是加州希望这些公司能够释放人才。经过三年的诉讼，加州地方法庭最终判苹果等四家公司败诉，并且要求它们赔偿3.24亿美元的罚金。这四家公司不服，到法庭提出上诉，但是上诉法庭后裁决的结果是更重的判罚——4.15亿美元。
即硅谷成功的第一个秘诀是叛逆以及对叛逆的宽容，同时可以澄清外界对硅谷的一个误解，即伟大的公司都是诞生在车库中的。事实上，大部分伟大的公司都是诞生在巨人肩膀上的，而这种N+1的叛逆行为得到了整个硅谷地区的认可。
在英语里有两个很有意思的单词缩写，一个是i18n，另一个是l10n，它们分别代表internationalization和localization，因为这两个词写起来太长，因此产品经理们偷懒，取internationalization的第一个字母i和最后一个字母n，中间用18表示在i和n之间还有18个字母，用il8n代表国际化。类似地，创造出l10n代表本地化。国际化和本地化的差别很大，中国很多企业往往会混淆这两个概念。
其实，拒绝平庸，在某种程度上是被不断上涨的成本倒逼的结果。
那么英特尔公司又是如何走出困境，塑造辉煌的呢？其实它只是做了两件事。第一件事是在管理上，当时摩尔和格鲁夫感叹他们的公司大了，有了些暮气，那怎么解决这个问题呢？他们都觉得只有回到1968年公司刚成立的状态重新创业，这样英特尔就又有了活力。第二件事就是确定公司的发展方向。摩尔早在1965年就提出了摩尔定律，但是在70年代中期的英特尔公司并没有按照摩尔定律规定的速度（每18月性能翻一番）不断更新自己的产品，因此他们决定放弃掉一些周边的产品，主攻处理器，一定要在18月的期限内做到处理器性能翻番。
从这里可以看出，硅谷各种人才济济，不是靠刻意引进实现的，而是靠淘汰完成的。人类在感情上有一个弱点，就是不愿意面对死亡，不愿意面对淘汰，不愿意做减法。这看上去是对一些人的友善，却同时剥夺了后来者的机会。
拒绝平庸是很多人都懂的道理，但是很多地区、很多公司和个人都不愿意去做，并找出各种各样的理由，当然这些理由常常以“实际困难”和“具体情况”等字眼出现。我生长在一个大院里，里面有一些老员工，历史上他们对这家单位绝对有大贡献。不过，随着时间的推移这些人大多已经退休，没有退休的也不再活跃，早就不是当下工作的主力军了。但是这些人依然住着大院里最好的位置，因为没有一个机制能够请他们离开，新加入这个单位的年轻人则是工作的主力军，并且是未来的希望，却只好住在周边地区。这种情况在中国很普遍，因此一个地区在发展一段时间后出现暮气也就不奇怪了。
扎克伯格经常在公司里讲“如果你没有遇到失败，说明你跑得还不够快”
宾夕法尼亚州立大学的教务长琼斯（Nicholas Jones）博士喜欢用“逢山开道，遇水搭桥”来形容工程师的特点。这里面有三层含义，首先，遇到问题后知道如何解决问题。其次，与科学家不同，工程师不关心那些理论的东西，不会在遇到问题时从研究理论做起，也不会站在那里等到某个理论问题解决了之后才开始动手，而是在理论问题还没有解决时，设法绕过去，搞定实际问题。以建设大桥为例，他们不是要架设最漂亮、最完美的大桥，而是要根据需求建造工期最短、成本最低同时安全完全有保障的大桥。若是军队要快速渡河，他们会建造一座可以只使用十天半个月的浮桥，若是建造一座跨海大桥，他们会运用现有的技术和材料，建造一座使用寿命百年以上的坚固桥梁。这是工程师的突出特点。
美国很多所谓的业余人士能够做出这样的成就，一方面和他们在大学里接受的通才教育有关，另一方面是因为他们不迷信权威，并且相信自己遵循规律去办事，在各个专业都能做得很好，即使在大学里没有学习那个专业。
在真正实施扁平式管理的公司里，上级对下级通常只有人事上的否决权，而没有决定权。
著名科技评论家凯文·凯利曾经这样概括在硅谷为世界创造出伟大发明的三类人：梦想者（或者思想家），企业家和投资人，工程师。
20世纪的科学集大成者爱因斯坦虽然在物理学上超越了牛顿，但是他从本质上认可牛顿的方法论，用他的话讲就是“上帝不掷骰子” 注，即任何宇宙的规律都应当是确定性的。
泰勒后来将他一生的体会写成了《科学管理原理》一书，这本书成为工业时代企业科学管理的经典之作，
泰勒后来将他一生的体会写成了《科学管理原理》一书，这本书成为工业时代企业科学管理的经典之作，也成为后来商学院学生的必读书。
泰勒是从底层工人做起的，最能体会到每个工人的操作中有多少流程是可以优化的。在他的管理生涯中，对生产的每一个步骤，泰勒不断地做试验，找出每个工序的最优操作方式，并且教给工人们。这样一来，整个工厂的生产效率就可以大大提高了。泰勒提高生产效率的第二个法宝是将一切都标准化，既包括部件的标准化，也包括管理流程的标准化，后者其实就是今天所说的ISO标准的理论基础。
出身于底层的泰勒深知工人们怠工的普遍原因，他知道只有劳资双方同时进行精神革命——资方善待工人，工人最大限度地发挥积极性，才能进一步提高效率；作为回报，雇主则必须对工人给予物质刺激，包括发放奖金和福利。因此，这种管理模式也被称为“积极性加刺激性”式的管理。
既然资本如此重要，那么一个地区的发展怎样才能够获得资本呢？ 首先要强调的是，掠夺殖民地是没有用处的，因为殖民地本身没有多少财富可以被掠夺。关于这一点，我在拙著《文明之光》中已经用大量数据予以说明。其实，资本的积累无非有两个途径。当全球竞争尚不激烈时，可以通过贸易和工商业的发展产生滚雪球效应，经过上百年的努力积累而获得资本。荷兰和英国走的就是这条路。然而，后发的工业化国家再走这条路就行不通了，因为世界的市场已经被人给占了。因此，第二个途径在于引进外资，美国和中国走的都是这条路。直到20世纪初，美国都一直是一个债务国，虽然到一战前它的GDP早已成为世界第一，但是它依然欠着欧洲的投资。不过，一战让美国从债务国转变成了债权国。中国在改革开放之后走上了与美国类似的路，通过出让市场，换得投资和技术，然后通过快速发展
事实上，专利真正保护的是一个过程（包括一种实现方法）和一个结果。
很多创业者向我抱怨，他们的点子被人抄袭了，我只好告诉他们，专利只能保护点子的实现方法，而不能保护点子本身。
在信息时代，谁掌握了信息，谁就能够发大财，这就如同在工业时代，谁掌握了资本谁就能发大财一样。
我们先讲讲香农第一定律，也称香农信源编码定律，大致含义是：有N种可能性的信息源，对它发出的信号进行（不损失）编码，编码的长度一定大于该信源的信息熵，而且一定存在一种编码方式，使得编码的平均长度无限接近于它的信息熵。
非常接近它的不确定性（信息熵）。至于怎么才能做到，霍夫曼（Huffman）给出了一个非常简单的方法——只要把最短的编码分配给最常见的汉字即可。由于这种编码方法具有通用性，故又称为霍夫曼编码，它被认为是对香农第一定律的一个补充。
在硅谷有一个明确的做事原则，那就是要最大限度地采用便宜的资源，尽可能节省贵的资源，这种现象在经济学上被称为吉尔德定律（Gilder's Law）注。
至于香农第二定律，通俗地讲就是信息的传播速率不可能超过信道的容量。
牛顿将自己的损失归结为人性的不可预测，
企业界的读者朋友不妨对照一下所在公司领导一年内的讲话，是否显示出这种“预测+层层落实”的机械思维。
这些公司的做法其实很简单，管理者根据自己的经验和项目进展的情况对这些项目不断作出反应。比方说市场往某个方向偏移了，那么项目也要跟着做相应的调整；某些项目进展得顺利，并且显示出较好的市场前景，那么就对这些项目增加资源投入。反之，对那些进展缓慢市场反应冷淡的项目，就及时砍掉，如此而已。
风险投资的实质也是变预测为反应，而且风险投资的决策过程也完全遵循信息论和控制论的指导思想。
而在大工业时代，这一点则做不到。1966年，德鲁克出版了《卓有成效的管理者》（The Effective Executive）一书，他在书中指出，在知识社会中，每一个知识工作者本身就是一个自觉的自我管理者，因此对于他们不能采用，也不需要采用过去那种简单的自上而下的人事管理方式，而要改成任务导向的契约式管理方式。
在大工业时代，一个地区的发展常常依赖一个核心的产业，甚至是这个产业里的一两家大公司，很多小公司都围绕着一两家大公司运转，当这一两家公司过了气，整个地区也就衰落了。
我甚至还遇到过这样一件事情，在一次创业投资大会上，一个公司老板向我抱怨公司在一个合作项目上损失了区区40万人民币，从此患上了对外合作恐惧症。这种例子并不少见，这只能说明他们看问题时依然停留在机械思维上，做事前根本没有给失败留出预算。
在这种情况下，员工和公司之间分配的是未来业绩的增量，而不是财富存量，劳资之间、上下级之间的那种相互对立的矛盾关系就变成了相互合作的契约关系
但是在信息时代，这种确定性却消失了，生产出什么东西，靠的是人的创造力，缺乏了这种创造力，资本和生产资料只会被浪费掉。
为什么专家的预期不再灵验呢？首先是因为在信息时代，信息量太大，不确定性太多。
其次是世界发展太快，以至于旧的知识很快就过时了，这是在过去工业时代所没有的现象
硅谷不迷信权威的第三个原因，是在信息时代，信息流通得非常快，加上IT精央普遍基本训练水平很高，那些头脳不受原有技术束缚的人，可以很快地获得和掌握最新技术。
不迷信权威的另一个原因与美国的教育有关。
大数据的重要性在于它不仅仅是一种技术手段，更是一种思维方式，这从Big Data这个词本身就能看出来。
互联网思维的另一个特点，是因为带宽的增加使得网络效应远远超过了在工业时代对物质拥有的重要性。
在信息时代，最重要的是信息的获取、利用和传播，而其后的科学基础则是香农的几个定律，这就如同在工业时代机械思维方式的科学基础来自于牛顿力学一样。
一般认为，1948年奥地利生物学家贝塔朗菲出版的《生命问题》一书，标志着系统论的问世。
首先，一个有生命的系统和非生命的系统是不同的。前者是一个开放的系统，需要和外界进行物质、能量或者信息的交换。后者为了其稳定性，需要和外界隔绝，才能保持其独立性，比如一瓶纯净的氧气，盖子一旦打开，就和周围环境中的空气相混合，就不再是纯氧了。