从抽象中找到真实-金斧子社区

文 | 研究员：李冰然

对互联网、硬科技行业进行研究的一大挑战在于科技发展变化的速度是非常快的，我们面对的是层出不穷的新技术、新产品、新概念，要做到保持清醒、主动识别哪些是陷阱、哪些是真正的机会却并非易事。

过于抽象，是建立真正认知的头号大敌

时代和技术是发展的，但个人所拥有的知识总是有限的，除了坚守能力圈，我们总不可避免地要从零开始研究学习许多新的行业，对于互联网、科技领域研究工作来说更是一种常态。

从移动互联网到Web3.0、元宇宙，从芯片、操作系统到人工智能……在判断具体的企业价值、产品未来走向之前，很重要的一件事是能真正搞明白背后驱动该行业发展的这些重要引擎到底是怎么发挥作用的。但是每当我们想要进入一片新的领域，我们首先看到的往往是一些过于宏观、过于概括的抽象名词或描述，像是“人工智能”“个性化推荐”“基础架构”“高度解耦”等，更不用说计算机科学这一门本身就是借助多重抽象而蓬勃发展的学科——相信很多人都听过David Wheeler那句“计算机科学中遇到的所有问题都可以通过增加一层抽象来解决”的名言，这也导致我们在研究软件产品时，有时会发现一些定义不清、令人混淆的概念，它们总是像大山一样挡住我们的去路，“不知所云”是我们普遍的初印象。

其次，有时前人为了理论传播的便利，会将其用简短的话语归纳总结以后进行输出，如“社交产品具有网络效应，所以护城河很深厚”“操作系统难在生态”，但却很少去陈述，这些理论起作用的事实背景和必要的前提，这也带来了另一种抽象。如果我们满足于此，即使这些理论是正确的，我们实际上也无法将其内化成可熟练运用的、能判断具体的产品/公司是否足够好的工具。

我们也无法基于这些抽象的描述跟业内真正懂行的人产生有价值的交流。因为这意味着我们通常只能问出过于宽泛的问题，对方也很难知道提供哪些信息才能真正帮到我们。

基于事实，是打破抽象的唯一途径

为了消除这种抽象感，我们发现唯一有用的方法是找到更多的“事实”和具体的细节，去帮助我们理解每种抽象描述背后真正的含义。正如，当有人说“A公司产品很有竞争力”时，只是给出了一种抽象的描述或者一种概括性的观点，我们很难对此产品有任何具体的认知。而当他们说“A公司产品价格比竞品低30%，且各项关键质量指标持平甚至更好”，则是一种基于事实的描述，我们才会开始对所谓的“有竞争力”多了一层体会。一个看似简单的抽象观点背后其实需要多个事实的支撑，而所谓找到“事实”，就是从已发生、实际存在的事件中找到线索，还原事物或某个观点从无到有的、从始到终的整个过程。

如何找到这些事实？

例如，为了研究一款产品，找行业专家访谈是我们常用的“找事实”的方法。销售和利润数字仅仅是整块“事实拼图”的一小块，我们常常“抓住”行业研发、技术、生产专家，追问更多“如何”“为何”/“为何不”等问题：

1、这款产品是如何构思的？从最终结果来看，是否起到了预想的作用？

2、这项技术从中是如何起作用的？为何采用技术方案A，为何不采用技术方案B？

3、这样如何提高产品的性能/质量？说到性能/质量，对于这种产品，“好”到底是指什么？是用得比别人家的更久？是运行速度比别人家的更快？

4、这样做是如何节约成本的，节约成本是否会牺牲其他重要的特性？

5、在业内人士看来，风险或者竞争压力具体来自什么事情？

同样的问题，不同立场的专家可能会有不同的回答，其实我们经常会遇到互相矛盾的数据、避重就轻的叙述或不能自圆其说的观点，因此我们无法轻易采信某一位专家的一家之言，我们需要结合桌面研究收获的技术原理、证据、实地调研、日常所见所闻、立场对立者的见解等多方面的、更丰富角度的事实证据还原事物本来的面貌。我们发现，这样研究下去，随着包含有力细节的事实逐渐浮出水面，那些曾经抽象的名词和道理，在某一天就变成了可理解、可感受、可判断的对象。企业的优劣、个性更生动地展现在了我们面前。

我们也曾邀请专家对某类典型软件产品的部分功能进行过代码级的解析，不仅如此，我们还从技术人员的博客、决策人员历史的采访记录等多种来源收集了该产品从零开始风靡全球的过程，他们可能不会直接告诉我们这样做是好是坏，但会将产品发展历史、专业经验、从业体会等众多事实予以分享。这一过程听起来费时费力，但实际上正是这一次彻底的、毫无保留的对事实的探究，让我们对该产品建立了非常多具体的认知，把握重点的能力也随之提升，而不是只会用一些模糊不清的名词去称呼它们。

我们希望通过深度研究，找到足够的“事实”将这些抽象复杂的技术、产品抽丝剥茧，还原本质。这将会成为我们对于已投资、可投资标的价值信心的真正来源。但“事实”什么时候才是足够的？一个通用的标准是当我们能以最朴实的、初中生都能听懂的语言来解释清楚整件事情时候，我们才算是真正把“事实拼图”拼凑完全，这正是我们每日为之努力的目标。

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