Питер Тиль - Стартап (курс CS183) - Стэнфорд, весна 2012 г.

• Название: Стартап (курс CS183) - Стэнфорд, весна 2012 г.
• Автор: Питер Тиль
• Издательство: Schlumberger
• Жанр: Корпоративная культура, бизнес

Весной 2012 года в Стенфордском университете Питер Тиль (Peter Thiel) провел курс «Стартап». Перед началом первой лекции Питер заявил слушателям: «Если я сделаю свою работу правильно, это будет последний предмет, который вам придется изучать».

Вот что сказано в Википедии о Питере Андреасе Тиле: «Американский бизнесмен, инвестор и управляющий хедж-фондами. Вместе с Максом Левчиным основал PayPal и был его генеральным директором. Сейчас президент Clarium Capital, хедж-фонда, занимающегося макро-инвестированием и имеющий активы стоимостью около $700 млн.; управляющий партнер в Founders Fund, венчурного фонда с капиталом $250 млн., который он основал вместе с Кеном Хоури и Луком Нозек в 2005; со-основатель и председатель инвестиционного комитета Mithril Capital Management. Тиль был первым внешним инвестором Фейсбука, купив в 2004 году 10.2% его акций за $500 000; сейчас входит в совет директоров Фейсбука. В 2011 он был 293-м в списке Форбс 400 с состоянием $1.5 млрд. в марте 2012. Живет в Калифорнии в городе Сан-Франциско.»

Один из слушателей курса записывал и выложил транскипт лекций Питера. Позже на Habrahabr.ru один из пользователей сервиса — Артур Заяц из Тулы — и его добровольные помощники выложили перевод лекций, за что им огромезное спасибо!

Однако, не всегда удобно читать лекции на Habrahabr.ru в онлайне. У многих есть ридеры на «электронных чернилах», еще большее количество людей используют для чтения смартфоны. Для таких пользователей я подготовил курс лекций Питера в фоматах doc, fb2 и epub. Думаю, многим будет удобнее изучать курс offline.

Буду рад услышать Ваши отзывы и пожелания в комментариях.

Владимир Салитринский

---

Занятие 19: Стагнация или сингулярность?

I. Перспективы

II. Заключительные мысли (от Питера Тиля)

Примечание:

Занятие 1: Вызов будущего

Цель курса. Преамбула.

Мы могли бы описать наш мир, как мир, в котором здравый смысл продается в розницу, а глупость оптом. Детали хорошо видны и описаны, но за деревьями не видно леса. Фундаментальным вызовом, как в бизнесе, так и в жизни, является сведение воедино общего с частным, так, чтобы картинка сложилась, и в ней появился смысл.

Студенты-гуманитарии узнают многое о мире, но они не получают глубоких профессиональных знаний. Технические специалисты, наоборот, знают кучу деталей, но их обычно не обучают тому, как и зачем применять свои знания. Наиболее продвинутые будут пытаться собрать все вместе, чтобы получить целостную картину. Данный курс призван облегчить этот процесс.

1. История технологии

В период с изобретения первого парового двигателя в 17 веке и до конца 60-х годов нашего века технический прогресс был просто ошеломляющим. В ранних человеческих сообществах люди могли обогатиться, отбирая ценности у других, промышленная же революция привела к смене парадигмы, теперь деньги делаются торговлей, а не грабежом.

Значительность данного сдвига трудно переоценить. Всего на земле жило, наверное, около 100 миллиардов человек. Большинство из них проживало в застойных обществах, где успех обеспечивался захватом и удержанием ценностей, а не их созданием. Таким образом, значительное технологическое ускорение нескольких последних сотен лет просто невероятно.

Верх оптимизма о будущем технологии пришелся на 60-е годы. Люди верили в будущее, думали о будущем. Большинство из них было уверено, что ближайшие 50 лет будут периодом беспрецедентного технологического прогресса.

Но, за исключением компьютерной индустрии, все было не так. Доходы на душу населения по прежнему увеличиваются, но скорость роста сильно замедлилась. Средняя зарплата практически не изменилась с 1973 г. Люди как будто оказались в ситуации сходной с ситуацией в «Алисе в стране чудес», где они вынуждены работать все больше и больше, чтобы хотя бы оставаться на одном месте. Замедление имеет сложную структуру, и данными только лишь по заработной плате его, естественно, не объяснишь, но все это лишь подтверждает мысль о том, что прогресс последних 200 лет замедлился слишком быстро.

2. Про компьютерные науки (Computer Science)

Компьютеры были счастливым исключением в процессе замедления технического прогресса. Законы Мура/Крайдера/Вирта предсказали, а возможно и явились причиной длительного непрекращающегося роста. Компьютерные технологии, с постоянно совершенствующемся оборудованием и гибкими методиками разработки, являются чем-то вроде образца для подражания для других отраслей промышленности. Они, судя по всему, являются ядром в экосистеме Силиконовой Долины и ключевым фактором в изменении современных технологий. Таким образом, компьютерные науки являются точкой преткновения для того, чтобы вернуть бразды правления в руки прогресса.

3. Будущее прогресса

А. Глобализация и технологии: вертикальный и горизонтальный прогресс

Прогресс бывает двух видов: горизонтальный (экстенсивный) и вертикальный (интенсивный). Горизонтальным прогрессом является широкое тиражирование успешно работающих технологий — «глобализация». Давайте подумаем каким будет Китай через 50 лет. Бьюсь об заклад, что он будет выглядеть примерно так же, как США сейчас. Города будут скопированы, машины будут скопированы, системы железнодорожного транспорта будут скопированы. Возможно, некоторые шаги и будут пропущены, но это все равно копирование.

Вертикальный прогресс, наоборот, означает создание чего-то нового — новых «технологий». Такой прогресс предполагает движение от 0 к 1 (в отличие от движения от 1 до N при глобализации). Большая часть технологий вертикального прогресса пришли к нам из таких мест, как Калифорния, в частности из Силиконовой Долины. Есть все основания сомневаться в том, что технологий достаточно. Действительно, большинство людей, кажется, почти полностью сосредоточены на глобализации вместо технологий. Говоря о «развитых» в отличии от «развивающихся стран» мы имеем ввиду технологическое стремление вторых к тому, чего достигли первые. Как общество, мы, кажется, верим в конец истории технологии.

Стоит отметить, что между глобализацией и технологией есть определенная связь, и мы не должны полностью разделять их. Давайте взглянем на ограничения задачи масштабирования от 1 до N. У каждого не может быть по машине – это привело бы к экологической катастрофе. Если движение от 1 к N невозможно, проблему может разрешить движение от 0 к 1. Технологическое развитие, таким образом, чрезвычайно важно, даже если глобализация для нас на первом месте.

Б. Проблемы движения от 0 к 1

Может быть мы так зациклены на движении от 1 к N потому, что это проще. Без сомнений задача перехода от 0 к 1 качественно иная. Намного легче скопировать что-либо N раз, чем создать что-то с нуля. Любая попытка совершения вертикального прогресса – задача исключительная. Каждый изобретатель или учредитель стартапа должен хорошо подумать, прежде чем приступать.

Проведем аналогию с политикой. Соединенные Штаты часто воспринимаются как «исключительная» страна. По крайней мере, многие американцы так считают. Ну, так, в своем уме США или нет? У каждого есть оружие. Никто не верит в глобальное потепление, и большинство людей весит 600 фунтов (прим. пер. — так в оригинале). Конечно на «исключительность» можно взглянуть и с другой стороны. Америка – страна возможностей, выдающаяся страна. Здесь созданы хорошие условия для любых начинаний, и способности определяют, достигнешь ли ты успеха и благосостояния. В не зависимости от той стороны, которой вы придерживаетесь необходимо бороться с идеей «исключительности». Ежегодно около 20000 человек, считающих себя необычайно одаренными, едут в Лос-Анжелес, чтобы стать знаменитыми актерами и лишь некоторые из них действительно преуспевают. Мир стартапов, наверное, менее чем Голливуд заражен идеей «исключительности», но и здесь эта идея полностью не изжита.

В. Проблемы образования и использования опыта успешных компаний

Рассуждая об обучении вертикальному прогрессу или инновациям, мы натыкаемся на внутреннее противоречие. Образование, в корне своем, учит движению от 1 к N. Мы наблюдаем, имитируем, повторяем. Младенцы не выдумывают новый язык, они изучают существующий. С самого начала мы учимся копировать то, что уже работает.

Но для стартапов этого мало. Думаю, образование дает примерно 30% от того, что нужно. (Хотя оно, безусловно, необходимо, чтобы, например, зарегистрировать свои права или заинтересовать венчурных инвесторов). В какой-то момент вы должны будете совершить переход от 0 к 1, и вам нужно будет сделать что-то очень важное и сделать это правильно, а вот этому-то как раз не научишь. Как у Толстого в Анне Карениной, все успешные компании разные: каждая из них по-своему решает проблему перехода от 0 к 1. И в то же время все компании-неудачники похожи: они не смогли перейти от 0 к 1.

Таким образом, изучения кейсов и опыта успешных компаний довольно ограничено. PayPal и Facebook работают, но очень трудно отделить общие принципы от их личной специфики. Следующая большая компания, скорее всего, не будет ни компанией электронных платежей, ни социальной сетью. Очень мало можно извлечь из какой-нибудь одной истории успеха. Отсюда, ситуационный метод обучения, применяемый в бизнес-школах, нам здесь не помощник.

Г. Закономерность или непредсказуемость

Один из самых сложных вопросов прогресса является вопрос оценки вероятности успеха предприятия. В парадигме «от 1 к N» это статистический вопрос. Вы можете провести анализ и делать предсказания. В случае же «от 0 к 1» вопрос выходит за рамки статистики, так как стандартное отклонение при единичной выборке равно бесконечности. Статистический анализ здесь нам не поможет, статистически мы в полной темноте.

Мы привыкли оценивать будущее при помощи статистики, а в данном случае она говорит нам, что результат случаен. Нет, будущее предсказывать мы не можем, мы просто думаем о будущем с точки зрения вероятностей, и если рынок ведет себя непредсказуемо, разве имеет смысл пытаться просчитать его?

Но существует другая математическая метафора, которую мы можем использовать — вычисления. Вычисления позволяют ответить на вопросы, что, как и когда должно случиться. Возьмем, например, программу NASA «Аполлон». Нужно знать точно, где в какой момент будет луна и хватит ли топлива в космическом корабле и т.д. Правда в том, что, наверное, никто бы не хотел лететь на корабле, полет которого был бы просчитан статистически с определенной вероятностью.