知名分析师万字长文：范式转移与赢家的诅咒

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编者按：AI不是移动时代的简单延续。苹果和亚马逊的路径依赖，正在成为新时代的“赢家诅咒”。文章来自编译。 

范式转移与赢家的诅咒

用“成双成对”的视角观察科技巨头之间的竞合，往往既充满趣味，又切中要害。苹果与微软共同定义了个人电脑时代，而微软与英特尔最终成为市场的主宰；谷歌和Meta占据了数字广告的霸主地位，但移动时代的赢家却是苹果与谷歌。然而，从2007年iPhone横空出世，到2022年ChatGPT惊艳登场，在这长达十五年的智能手机时代中，真正决定行业走向的搭档，却并非上述任何一对。实际上，过去二十年间科技领域最重要的两家公司是苹果和亚马逊——或者更准确地说，是苹果和亚马逊云服务（AWS）。

苹果这部分很好理解：从用户界面（触摸）到分发渠道（App Store），iPhone 市场开创了智能手机的范式，并因此获得了丰厚的回报——占据了近一半的设备市场份额和几乎全部的行业总利润。谷歌凭借安卓操作系统成功控制了其余市场，并通过谷歌搜索从中获利，但搜索业务始终是其“北极星”。谷歌在那个时代犯下的主要错误，就是一度让安卓这个“副业”反过来主导了公司方向，犯了“尾大不掉”的毛病。

AWS 这部分或许不那么显而易见，但其重要性毫不逊色——而且推出的时间点值得注意。亚马逊在2006年创建了 AWS，仅比 iPhone 发布早10个月，而它所开创的范式对智能手机时代同样至关重要。我在2020年的那篇文章《开始的终结》中解释了两者间的联系：

最后一点解释了为什么云和移动这两个常被视为独立范式转移的技术，实际上是紧密相连的：云意味着任何地方均可访问应用和数据；而移动则让输入/输出（I/O）层无处不在。两者的结合使计算变得无缝和持续。

 

值得注意的是，当前的环境似乎是所有这些演变的逻辑终点：从批处理到持续计算，从位于另一个房间的终端到你口袋里的手机，从磁带驱动器到遍布全球的数据中心。在这种视角下，个人电脑/本地服务器时代仅仅是这个明确界定范围两端之间的一块垫脚石。

当然，AWS 并不是唯一的公共云服务提供商——Azure、Google Cloud Platform 都是在2008年发布的——但凭借着先发优势，AWS 不仅定义了这一范式，也成为了那些运行在智能手机上，或者更准确地说，运行在所有地方的海量应用的首选。

智能手机时代的赢家与输家

如果说苹果和 AWS 是智能手机时代的定义者——并因此成为赢家，那么微软和诺基亚就是输家。它们失败的原因有很多，但有一个共同点：两家公司都无法摆脱赢得前一个范式所带来的历史包袱；事实上，它们失败的部分原因在于自欺欺人地认为自己过去的统治地位是一种优势。

对微软而言，此前的范式是 PC 和 Windows 平台，公司曾以为能将其成功延伸到移动领域。正如我在2014年的文章《微软的移动困局》中所述：

说“微软错过了移动时代”有点不公平；事实上，Windows Mobile 早在2000年便已推出，而谷歌当年收购安卓，很大程度上正是出于对微软的顾虑——他们担心微软会像统治 PC 时代那样，再度主宰移动时代的生态。然而事实证明，移动设备以其触摸交互、简化界面和 ARM 架构为基础，与 PC 截然不同。所有人都必须从零开始，而如果从零开始，微软按理说就没有任何固有优势。他们只是在执行力上输给了对手。

微软花了好几年时间——还换了一位新 CEO——才意识到自己的错误，甚至一度将自己在企业生产力领域的统治地位置于险境。引自2015年的文章《雷德蒙的幻想与现实》：

一个是现实世界，一个是雷德蒙（微软总部所在地），如果说史蒂夫·鲍尔默担任微软 CEO 的最后几年有什么标志性特征的话，那就是这两个地方似乎完全脱节了。在现实中，安卓（加上中国的 AOSP）和 iOS 正在瓜分全球手机市场；而在雷德蒙，鲍尔默通过收购诺基亚，在 Windows Phone 这个失败的赌注上加倍下注。在现实中，Office 因为缺席重要的移动平台而日益边缘化；而在雷德蒙，鲍尔默亲自推迟了 Office 登陆 iOS，直到 Windows Modern（即 Metro）版本完成。在现实中，各种初创公司都在瞄准微软的企业级技术栈；而在雷德蒙，微软决心要像在 PC 时代那样，掌控一切。

微软和诺基亚最终走到一起，也算是恰如其分。或许它们可以结伴去接受心理治疗，专治那种因过往成功而对市场现实视而不见的“认知盲区”。在 iPhone 问世前的十年里，诺基亚主宰了手机市场，即使在 iPhone 发布后，他们仍然漫不经心地认为，只需依靠现有优势就能抵挡住来自硅谷的“挑战者”。引自2013年的文章《黑莓——以及诺基亚——的根本性失败》：

诺基亚在所有你看不见的层面都占据主导地位：他们拥有（在某些方面至今仍然拥有）最好的供应链和分销网络。此外，他们还有服务于所有可想象细分市场的高质量硬件。然而操作系统和应用明显不在这些优势的行列。2009年时，黑莓操作系统（BlackBerry OS）与塞班系统（Symbian）显然已经过时，它们聊胜于无的应用生态体系也先后被 iOS 和安卓所超越。问题在于，正如我上面提到那样，虽然操作系统最终分别由黑莓和诺基亚控制，因此可以修复，但其生态体系的有效性却不受他们控制，将来也不会……

因此，到目前为止，这两家公司本可以做的最明智的战略选择，就是承认自己的弱点——他们没有一个合格的操作系统或生态体系——然后聚焦在自己的强项上……诺基亚本应采用原生安卓系统，并利用其无与伦比的供应链和分销网络来对付竞争对手，就像诺基亚在过去十年里一直对竞争对手所做的那样（如果你觉得今天的三星所向披靡，那么在2007年，他们仅售出4100万部手机，而诺基亚则高达1.1亿部）。

黑莓和诺基亚本都可以免费获得一个优秀的操作系统和繁荣的生态体系，并能凭借自己以往的优势开展竞争和进行差异化。换句话说，RIM（黑莓母公司）和诺基亚的成功从来都不是因为它们的操作系统或生态体系，但它们却都决定用打造一个新操作系统来回应 iOS 和安卓！事实上，对于 RIM 和诺基亚而言，选择安卓的战略优势在当时已经非常明显，以至于我怀疑它们的核心失败与其说是战略上的，不如说是源自人之常情：骄傲。拥有一个生态体系似乎比拥有服务或供应链重要得多，即便打造这个生态体系会让你真正擅长的事情变得一文不值。

如果说微软和诺基亚失败的第一个共同点是假设在一个范式中的主导地位可以无缝转化为在下一个范式的主导地位，那么第二个共同点就是出于对失去控制和长期重要性的恐惧，而没有做出战略上显而易见的选择——微软为了 Windows 而没有拥抱 iOS 和安卓，诺基亚则没有拥抱安卓。两家公司的区别在于，微软在 CEO 萨提亚·纳德拉的领导下纠正了错误，而诺基亚则在 Windows Phone 上固执己见；这就是为什么微软至今依然举足轻重——实际上比以往任何时候都更重要——而诺基亚手机却已不复存在。

与微软和诺基亚形成鲜明对比的是谷歌和三星；虽然它们在非 iPhone 市场的主导地位事后看来显而易见，但这绝非命中注定。这两家公司令人印象深刻之处在于，它们与骄傲截然相反：事实上，两家公司都相当“厚脸皮”。引自2013年的文章《厚脸皮的三星》：

每一家 iPhone 之前的手机制造商，如果还存在的话，都已变得无足轻重，唯有三星蓬勃发展。作为模仿者的三星足够聪明，意识到自己需要改变，而且要快，而且他们做到了。

或许这并非出于聪明。或许只是因为他们根本不在乎别人如何看待他们、他们的战略或他们的灵感来源。大多数成功的公司，包括苹果和谷歌，似乎都有一种非凡的能力，可以无视唱反调的人，只做对公司有利的事。在智能手机这件事上，为什么不抄 iPhone 呢？诺基亚拒绝了，看看他们落得什么下场！

我们，尤其是在西方，对于产品功能和首创精神抱持着强烈的正义感和公平感。可是，商业并不公平，即便它比我们愿意承认的要公正一些。

就像三星公然抄袭苹果硬件一样，安卓也公然抄袭了 iOS 的界面：

安卓作为一个概念在 iPhone 之前就存在了；但作为产品就不是一回事了。

很多人嘲笑谷歌的这一转变，但我不会：苹果已经找到了行之有效的方法；不模仿他们才蠢。

像微软和诺基亚那么蠢。

苹果、亚马逊与人工智能

上周苹果和亚马逊的财报电话会议有些惊人的相似之处，不仅是两家公司之间相似，更与我刚刚回顾的智能手机早期时代遥相呼应。两家公司都面临着关于其人工智能战略的质询——苹果因未能投资自研大语言模型或与模型开发者深度合作而受到质疑，亚马逊则因优先发展自研定制架构、未能充分部署英伟达的尖端解决方案而受到诘问——而两者的回应也颇为相似：

现在还为时过早

蒂姆·库克（来自财报发布后的全员大会）：

库克表达了乐观的基调，指出苹果通常在进入有前景的新技术领域时会比较晚。这位高管告诉员工：“我们很少是先行者。在 Mac 之前就有 PC了；在 iPhone 之前也已经有智能手机；在 iPad 之前也有很多平板电脑了；在 iPod 之前亦有 MP3 播放器了。”但他说，苹果发明了这些产品类别的“现代”版本。“我对人工智能就是这种感觉。”

安迪·贾西：

首先我想说的是，我认为现在人工智能领域还处于非常早期的阶段。如果你看看这个领域实情，会发现它非常的头重脚轻。目前只有少数几个非常大型的前沿模型正在进行训练，这些训练耗费了大量计算资源，其中有几个是在 AWS 上训练的，其他的则在别处。然后，我还会说，非常大规模的生成式AI应用也相对较少。

我们将服务于实际用例

蒂姆·库克：

我们将人工智能视为这辈子最深刻的技术之一。我们正在将其融入我们所有的设备、平台以及整个公司。我们也在大幅增加我们的投资。苹果一直致力于将最先进的技术变得易于使用，让每个人都能接触到，这就是我们人工智能战略的核心。通过 Apple Intelligence，我们将人工智能功能以一种深度个性化、注重隐私和无缝衔接的方式整合到我们的各个平台中，并在用户正好需要它们的地方提供。

安迪·贾西：

有非常多的企业和初创公司在 AWS 的人工智能服务之上跑应用，但是，从使用量、用例的广度、人们将其投入生产的程度以及未来将存在的智能体数量来看，它仍然处在较早期阶段。所以，在思考人工智能领域什么最重要时，当客户思考使用何种基础设施，他们会关心什么时，你得审视技术栈的不同层面。而且我认为……如果审视真正的成本在哪里，它们最终会出现在推理上，今天这么多成本在训练上，是因为客户们确实在训练他们的模型，并试图搞清楚如何将应用投入生产。

我们的芯片是最好的

蒂姆·库克：

Apple Silicon 是所有这些体验的核心，它使得强大的 Apple Intelligence 功能可以直接在设备上运行。对于更高级的任务，我们同样由 Apple Silicon 驱动的服务器通过我们的私有云计算（Private Cloud Compute）架构，在保护用户隐私的同时提供更强大的功能。我们相信，我们的平台为用户体验生成式AI的全部潜力提供了最佳方式。得益于我们系统卓越的性能，我们的用户能够直接在他们的 Mac、iPad 和 iPhone 上运行生成式AI模型。我们对在这个领域所做的工作感到兴奋，看到强劲的势头正在形成，这让人非常有成就感。

安迪·贾西：

 在规模化之后，80%到90%的成本将来自推理，因为训练是周期性的，但预测和推理结果则是持续不断的。所以客户们会非常关心他们使用的计算和硬件。我们与英伟达有着非常深厚的合作关系，在我可预见的未来都会如此，但我们在 CPU 领域和英特尔一起看过同样的剧情，客户们最终追求的是更好的性价比。因此，就像在 CPU 领域我们打造了自己的定制芯片 Graviton，其性价比比其他领先的 x86 处理器高出约40%一样，我们在人工智能的定制芯片方面也做了同样的事情，推出了 Trainium 和我们的第二代产品 Trainium2……它比市面上其他 GPU 提供商的性价比高出约30%到40%，而且我们已经在研发第三代 Trainium 了。所以我认为大量的计算和推理最终都将在 Trainium2 之上运行。

我们拥有数据

蒂姆·库克：

 我们在打造更个性化的 Siri 方面进展顺利，并且确实期望如之前所说，在明年发布这些功能。从人工智能的角度来看，我们的重点是在整个平台上部署深度个性化、注重隐私和无缝集成的人工智能功能，当然，我们已经通过超过20项 Apple Intelligence 功能做到了这一点，从视觉智能到图像清理，再到写作工具等等。

安迪·贾西：

人们现在还不会像将来那样密切关注，并确保那些生成式AI应用运行在他们其余数据和基础设施所在的地方。记住，大量的生成式AI推理将仅仅是另一个像计算、存储和数据库一样的基础模块。所以人们实际上会希望在他们其他应用运行的地方、在他们数据所在的地方运行这些应用。而在 AWS 上运行的应用和数据就是比任何其他地方都多得多。

苹果和亚马逊的论点都非常合情合理！总结如下：

苹果的观点：大语言模型很有用，但会成为一种商品，并且可以在你的 iPhone 上轻松获取；然而，对人们最有用的，是利用你私人数据作为上下文的人工智能，而只有我们能提供这一点。我们将通过主要在设备端运行推理的方式，以低成本（无论是资本支出还是运营支出）大规模地提供以你的数据为上下文的人工智能。人们也担心与AI公司分享个人数据，所以当我们需要更强能力时，我们会使用我们自己的计算基础设施，它将运行在我们自己的芯片上，而不是英伟达的芯片。

亚马逊的观点：大语言模型很有用，但会成为一种商品，并且在任何云上都能广泛使用。然而，对企业最有用的，是利用你企业数据作为上下文的人工智能，而使用 AWS 的企业比任何其他地方都多。我们将通过主要在我们自研的 AI 芯片上运行推理的方式，以低成本（无论是资本支出还是运营支出）大规模地提供以企业数据为上下文的人工智能。

这两个论点值得注意的地方在于——再次强调，这不代表它们是错的！——其与两家公司在上一时代的运营方式保持一致，这一点只能说恰如其分。苹果通过 Apple Silicon 在边缘端为应用提供动力，并强调隐私；亚马逊则通过自研的、首要关注低成本的定制架构在云端为应用提供动力。

人工智能范式

两家公司正在承担的风险，是它们都暗中假设人工智能不像移动时代那样是一次范式转移。就苹果而言，他们假设用户首先想要的是一部 iPhone，并且最终会满足于“足够好”的本地人工智能；就 AWS 而言，他们假设人工智能只是像计算或存储一样的另一个基础模块，企业只会把它附加到他们的 AWS 账单上。我在去年秋天的 re:Invent 大会后写道：

在演讲中对“选择”的强调，首先是针对常规 AWS 服务，然后是针对人工智能，这其实是换一种方式说，这些选项最终都只是商品而已。当然，推理尤其是训练的前沿技术将属于英伟达，AWS 也会提供英伟达的实例（在符合 AWS 网络架构的范围内），但 AWS 的赌注是，生成式AI产品化的一个必要条件是模型本身的重要性会逐渐淡化。注意 Garman 在讨论 Bedrock 之前说的这段话：

我们谈到希望提供一套构建模块，让开发者可以用它们来创造任何他们能想象到的东西。我们也谈到，在我们今天介绍的许多案例中，随着应用的变化，我们重新定义了人们对这些事物的看法。现在，随着生成式AI的出现，人们对应用的期望再次发生变化，我的观点是，生成式AI推理将日益成为每一个应用的核心构建模块。事实上，我认为生成式AI有潜力改变每一个行业、每一家公司、每一个工作流程、每一种用户体验……

这种对生成式AI重要性的广阔视角——请注意 Garman 将其与计算、存储和数据库这些基础模块置于同等地位——强调了它成为一种商品的重要性，随之而来的是对价格、性能和灵活性等商品化考量。换句话说，这正是 AWS 所擅长的。再换一种说法，AWS 的赌注是，人工智能将变得如此重要，以至于它最终将变得毫无特殊之处，而这恰好是亚马逊的最佳击球点。

回到《开始的终结》中的那张图：苹果和亚马逊都在押注，人工智能只是无处不在的持续计算的又一个基础模块。

然而，最乐观的人工智能场景指向的是全新的东西：

一个由智能体和增强功能构成的新范式可能超越了云和智能手机。

用“自主”（autonomous）来代替“无处不在”（Anywhere）可能更贴切，但我想保持“地点”这个主题；然而，我真正想说的是智能体（agents）：即人工智能在完全无需人类参与的情况下完成工作。这对企业潜在的生产力提升是显而易见的：如果最终结果是你不再需要雇佣人类来做同样的工作，那么推理成本就存在一个巨大的价格保护伞。

在这个世界里，性能压倒成本，这意味着亚马逊对成本的执着可能抓错了重点。在这样一个世界里，该公司缺乏一个具有竞争力的前沿模型，也令其更难参与竞争，尤其是当该生态体系还有另一家公司（谷歌）时，它不仅有自己的自研芯片战略（TPU），而且还在将这些芯片与其具有竞争力的前沿大语言模型（Gemini）进行整合。

与此同时，蒂姆·库克多年来一直在讲他对 AR 眼镜的兴奋之情，这与“增强”的理念不谋而合。马克·古尔曼（Mark Gurman）今年早些时候在彭博社报道称：

尽管如此，所有这些都只是实现库克宏伟愿景的一块垫脚石，这个愿景十年来从未改变。他想要真正的增强现实眼镜——一种顾客可以整天佩戴的轻便眼镜。AR 元素会将数据和图像叠加在现实世界的视野上。库克已将这一想法列为公司的重中之重，并决心要在 Meta 之前打造出行业领先的产品。“蒂姆只关心这件事，”一位知情人士说。“从产品开发的角度来看，这是他唯一真正投入时间的事情。”

然而，真正的 AR 眼镜还需要很多年才能准备就绪。各种技术都需要完善，包括超高分辨率的显示屏、高性能芯片和能提供数小时续航的微型电池。苹果还需要找出能让这种设备像 iPhone 一样引人注目的应用。而且所有这些都必须以不会让消费者望而却步的价格进行大规模供应。

在我看来，这款产品若要成功，苹果也需要搞定生成式AI。我去年在《通往未来生成式AI的桥梁》一文中提出，生成式AI将成为未来用户界面的基础。以下摘自一段我回忆体验 Meta Orion AR 眼镜的章节：

我认为，这就是未来：在你需要的时候，不多不少，恰好呈现你需要的那个用户界面（UI），其他时间则不出现。这个具体的例子当然是确定性编程的结果，但你可以想象一个未来，眼镜足够智能，可以根据你的请求、更广泛的环境和状态等上下文，即时生成用户界面。

这里你会开始看到那座“桥”：我所描述的是生成式AI的一种应用，特别是应用在按需生成的用户界面。这也是一种你可以想象在现有设备上就很有用的应用。比方说，手表应用如果能在一个特定时刻，直接显示你需要做出的精确选择，而不是像个小 iPhone 那样试图通过触摸来导航，那么它会好用得多。同样，我们今天通过确定性编程看到了这种未来的些许端倪，但终极应用将是通过生成式AI按需实现。

这听起来可能有些天马行空，但话说回来，我在2022年初就写过，生成式AI是让元宇宙变得可行的关键：

从长远来看，这指向了一个元宇宙的愿景，它比典型的视频游戏要不确定得多，但又比社交媒体上生成的内容丰富得多。想象一下，环境不是由艺术家绘制，而是由人工智能创造：这不仅增加了可能性，而且至关重要的是，降低了成本。

这在当时可能也听起来天马行空，但现在已经成为现实：就在昨天，谷歌 DeepMind 发布了 Genie 3。引自他们的博客文章：

今天我们宣布推出 Genie 3，这是一个通用世界模型，可以生成前所未有的多样化的交互环境。给定一个文本提示，Genie 3 可以生成动态世界，你可以以每秒24帧的速度实时浏览，并在720p分辨率下保持几分钟的一致性。

 ……要在 Genie 3 中实现高度的可控性和实时交互性，需要重大的技术突破。在每一帧的自回归生成过程中，模型必须考虑到先前逐渐生成的轨迹。比方说，如果用户在一分钟后重新访问一个位置，模型必须参考一分钟前的相关信息。为了实现实时交互，这种计算必须每秒进行多次，以响应新到达的用户输入……

Genie 3 的一致性是一种涌现能力。其他方法如 NeRFs 和高斯溅射（Gaussian Splatting）也能实现一致的可导航3D环境，但依赖于提供显式的3D表示。相比之下，由 Genie 3生成的世界要动态和丰富得多，因为它们是根据世界描述和用户行为逐帧创建的。

需要明确的是，我们离元宇宙或普遍的按需界面还很遥远，但令人震惊的是，与仅仅三年前相比我们已经接近了多少。因此，押注于当前范式或许在逻辑上说得通——特别是当你主宰着当前范式时——但事物的变化速度确实惊人。苹果和亚马逊所冒的风险可能比它们各自意识到的要大得多。

谷歌令人赞赏

正如我所指出的，Genie 3 来自谷歌。思考这些范式转移——首先是向移动的转移，现在是正在进行中的向人工智能的转移——让我对谷歌更加赞赏和尊重。我在上文回顾了该公司是如何采取必要行动——包括彻底改造安卓以模仿 iOS——来抢占移动范式份额的；在 ChatGPT 问世将满三周年之际，很难不对谷歌在人工智能领域为保持其重要性而全力以赴的姿态留下深刻印象。

这并非必然：在 ChatGPT 发布两个月后，也就是2023年初，我写了《人工智能与五巨头》一文，并表达了我对该公司可能被颠覆的担忧：

然而，这只会让谷歌管理层更加担忧，在搜索这一特定背景下，生成式AI可能代表的是一种颠覆性创新，而非持续性创新。颠覆性创新，至少在初期，不如现有产品好；这就是为什么管理者很容易忽视它，他们可以通过告诉自己当前产品更好来回避商业模式的挑战。当然，问题在于，颠覆性产品会不断改进，而现有产品却变得日益臃肿和难用——这听起来非常像谷歌搜索当前的轨迹。

我不是在宣布谷歌已经见顶；我以前这么做过，结果错得离谱。不过，犯错通常只是时间问题：是的，谷歌有它的云业务，YouTube 的主导地位似乎还在增强，但即便搜索业务还能在未来数年持续产生现金和利润，其巅峰的轮廓也似乎已经清晰可见。

与此同时，我一点也不为苹果和亚马逊担心：我认为人工智能对苹果来说是一种补充，并预测该公司将大力投资本地推理；对于亚马逊，我担心他们可能会因为缺乏像谷歌那样的集成方法而受挫，但预测人工智能会顺利地融入他们现有的云业务中。换句话说，这正是我预测的苹果和亚马逊高管们所寄望的。

然而，我好奇的是，如果这篇文章写于2007年，是否会有一个这样的版本：

诺基亚会没事的；一旦他们做出一个现代操作系统，他们现有的制造和分销优势将帮助他们取胜。与此同时，微软会像当年模仿 Mac 那样模仿 iPhone 的用户界面，然后利用其应用优势主导低端市场。而依赖于人们在桌面大屏幕上点击链接的谷歌，才是处境危险的那个。

凭着我对2007年自己的了解，我不认为那会是我的看法。然而，我当时确实是一个谷歌怀疑论者，对此我虚心承认。而且，与此同时，我写了那篇2023年的文章，回过头看，我当时相当固守于现有范式——这种范式对苹果和亚马逊有利——并对谷歌的适应能力和意愿持怀疑态度。

今天我的感觉不同了。回到智能手机范式，分析市场走向的最佳方式，本应是假设前一个范式的赢家会在新范式中受到根本性的束缚，这并非与他们过去的成功无关，而恰恰是源于此。诺基亚和微软之所以采取了错误的策略，正是因为他们认为自己拥有在新范式面前最终无关紧要的优势。

如果我用同样的分析方法来看待人工智能，并假设前一个范式的赢家会在新范式中受到根本性的束缚，并非与他们过去的成功无关，而是源于此，那么我从一开始就应该对苹果和亚马逊的前景感到警惕。需要说明的是，我还没准备好宣布它们任何一家注定失败；然而，我现在更加警惕这样一种可能性：它们可能会在未来数年做出错误的选择，而这些选择的后果直到为时已晚才会显现。

同样地，我现在更加欣赏谷歌那种无定形的特质和看似缺乏战略的状态。这使得它们难以被分析——在此我坦言，多年来理解这家山景城公司对我而言一直是个挑战——但该公司却成功驾驭了一次范式转移，并且在这次转移中的表现比我最初预期的要好得多。众所周知，拉里·佩奇和谢尔盖·布林对商业或经营公司并无特别兴趣；他们只是想在像斯坦福那样的学院般的环境里，用电脑做些很酷的事情。近三十年后，这家公司仍然在学院般的环境里用电脑做着很酷的事情，这或许会让像我这样追求清晰和效率的分析师感到抓狂；但这也可能正是它不仅能生存下来，而且能跨越多个范式取得胜利的关键所在。

译者：boxi。