05.12.25: 科技史即泡沫史

“读这本书，了解我们这个时代的另类历史。”

Peter Thiel 在推荐这本书上毫不吝惜自己的金句。

Byrne Hobart 和 Tobias Huber 的《繁荣：泡沫与停滞的终结》(Boom: Bubbles and the End of Stagnation) 由 Stripe Press 出版，甫一问世便引发热议。Hobart 是广受欢迎的科技商业分析通讯 The Diff 的主理人，以其对金融科技等领域的深刻洞察而闻名。

在这本新书中，他与合作者将目光投向了更宏大的命题：经济泡沫与人类创新之间，究竟是怎样的隐秘关联？

J 型曲线

Hobart 和 Huber 提出了一个“J 型曲线”的概念。

在这些不同的案例中，我们发现阶梯式进步呈现 J 形曲线。对于除了真正的信徒之外的所有人来说，初始阶段的努力看似徒劳无功，但这些早期尝试最终会带来超乎寻常的收益。

Across these disparate cases, we find that step-function improvements follow a J-shaped graph. To everyone but true believers, the initial stages of the endeavor look like wasted effort, but these early attempts ultimately deliver outsized gains.

它描述了许多重大技术突破的共同路径：最初阶段，投入巨大，进展缓慢，在大多数人看来像是浪费精力；然而，对于少数真正的信徒而言，这些早期尝试最终会带来不成比例的巨大回报。一旦技术成熟并被广泛采用，成本会下降，应用场景也会随之爆发。互联网的早期发展、个人电脑的普及，都曾经历过类似的轨迹，初期不被看好，随后深刻改变了世界。

芯片技术的发展和摩尔定律的诞生，是“J 型曲线”效应一个教科书般的案例。作者花费了大量篇幅对此进行了回顾。

集成电路 (IC) 最初并非明星技术，甚至可以说其潜力在早期被严重低估。书中写道：

媒体反应平淡。《纽约时报》将晶体管的报道刊登在第 46 页，这一细节已广为人知...更小的电视机、更可靠的收音机、更轻便的对讲机，以及可能出现的新型助听器，这些并未被媒体视为变革性的创新。新技术的应用前景很难被看清，因为当时现有产品的使用场景都受限于其自身的局限性。

The media reaction was subdued. The New York Times famously ran its transistor story on page 46... The prospect of smaller televisions, more reliable radios, lighter walkie-talkies, and perhaps a new kind of hearing aid did not strike the press as a transformative innovation. The applications for a new technology were hard to see because the use cases for existing products were defined by their limitations.

这项新技术最初也极其昂贵。书中提到，当麻省理工学院的仪器实验室为阿波罗计划首次采购集成电路样品时，单价高达约 1000 美元 (相当于 2022 年的 10000 美元)。然而，正是阿波罗计划——这个目标单一、投入巨大的“大型项目”，它本身就具有“泡沫”的一些特征：集中资源办大事——对集成电路产生了巨大的需求。

这种由集中采购带来的成本急剧下降（从数千美元到不足两美元），不仅为芯片的广泛应用铺平了道路，也催生了 Moore 的观察——即后来的摩尔定律。摩尔定律不仅仅是对趋势的总结，它更像一个“协调机制”和“自我实现的预言”：

换句话说，摩尔定律是一种协调机制：如果业界所有人都认为它是真实的，并且认为它会继续保持真实，那么它就是真实的，至少在处理器达到使进一步发展不可能的物理极限之前是如此。摩尔定律是一个向后看的观察，转变成了一个自我实现的预言。

In other words, Moore’s law was a coordination mechanism: If everyone in the industry thought it was true and acted as if it would stay true, then it was true, at least until processors reached physical limits that made further advances impossible. Moore’s law was a backward-looking observation that transformed into a self-fulfilling prophecy.

整个行业都按照这个“定律”来规划投资和研发，进一步推动了技术的飞速进步。书中总结道：“阿波罗计划催生了摩尔定律，而摩尔定律开启了计算机时代。” 如果没有阿波罗计划这种近乎“不计成本”的巨大投入，芯片技术很可能：

...依然是一个小规模的新奇事物，仅在少数用例中有趣，但由于缺乏大规模制造，在大多数实际应用中远远贵得无法取代真空管。

...remained a small-scale curiosity, interesting for a few use cases but, due to the lack of large-scale manufacturing, far too expensive to replace vacuum tubes in most real-world applications.

正是这种初期看似“浪费”的巨大投入（J 型曲线的底部），最终撬动了整个计算机革命和数字时代的到来（J 型曲线的急剧上扬），并如同 Bill Gates 后来意识到的：当计算能力变得“几乎免费”时，新的稀缺资源——软件——便应运而生，开启了新的创新浪潮。

怀疑论者眼中的过度支出，在“真正的信徒”看来，是实现“超额收益”的必要基础。作者认为，这种现象不仅是金融泡沫，更是关键的“创新加速器”。

更令人惊讶的是，我们发现技术突破和科学大项目与金融泡沫在一个非常特定的意义上有着共同的基本动态：它们协调行为以构建一个复杂的未来...我们开发了一个将泡沫视为创新加速器的模型。

Perhaps even more surprisingly, we find that technological breakthroughs and scientific megaprojects share an underlying dynamic with financial bubbles in one very specific sense: they coordinate behavior to build a complex future...we develop a model of bubbles as innovation accelerators.

Byrne Hobart 在 Stratechery 的访谈中，将 AI 现象描述为“以最好的方式呈现的泡沫”(in the best possible way)，并预想智能将成为一种“花钱就能获得更多”(pay money to get more of) 的资源。这与书中“拐点泡沫”(inflection bubble) 的概念一致——即人们坚信“未来将与过去截然不同”(the future will be meaningfully different from the past) 并因此行动。围绕 AI 潜力的近乎宗教般的热情——书中所述的孕育变革性泡沫领域的特征（James Grant 的评论称之为某种“超越性愿景” (transcendent vision) 的产物）——进一步凸显了这一点。

协调、FOMO 与并行进展

《繁荣》认为，“良性泡沫”的一个关键作用是，它能将不同背景、不同目标的力量，汇聚到一个单一且复杂的愿景上。“错失恐惧症”(FOMO) 这种常被负面看待的心理，在此时转变成了一个强大的协调工具。

由于好的泡沫的作用在于让人们和资本同时对准正确的问题，FOMO（错失恐惧）有助于确保每个人都能同时参与进来... FOMO 是一种挥之不去的感觉，那就是有人正在创造未来，而这个人可能就是你。

Since good bubbles function by aligning people and capital to work on the right problem at the same time, FOMO helps ensure everyone gets on board at once... FOMO is the nagging suspicion that someone is building the future, and it could be you.

科技巨头、创业公司、学术界和开源社区纷纷感受到了这种莫名的紧迫感，它们不约而同地开始探索 AI 的各个方面。正是泡沫促成了这种“大规模实验——包括大量并行的试错”(large-scale experimentation—which includes lots of trial and error done in parallel)，从而“加速了潜在颠覆性技术和突破的出现速率”(thereby accelerating the rate of potentially disruptive technologies and breakthroughs)。

曼哈顿计划是展现这种协调和并行力量的早期范例。面对制造原子弹这一空前挑战和紧迫的时间压力，该计划汇聚了全球顶尖人才和巨量资源。为了确保成功，科学家们同时探索了多种制造裂变材料的技术路径。

这种方法类似于曼哈顿计划同时追求多种裂变材料来源的决策，以防其中某一种行不通；如果目标是尽快交付一个可行的方案（而且如果成功带来的后果足够重大），那么为实现这一目标而造成的浪费是一个可以接受的代价。

This approach was similar to the Manhattan Project’s decision to pursue numerous sources of fissile material in case one of them didn’t work; if the goal was to deliver something that worked as quickly as possible (and if the consequences of success were extreme enough), waste was an acceptable price for making that happen.

这种看似“浪费”的并行尝试，在一个宏大、急迫的目标下，通过集中的资源投入和多路径探索，加速了创新进程，确保了最终的成功。

除了国家级的大型项目，早期芯片行业自身的研发模式也体现了并行进展的重要性。例如，仙童半导体和英特尔等先驱公司，在面临多种技术选择时，常常会组织多个独立团队同时攻关不同的设计方案或生产方法。

最终会采用效果最好的方案进行规模化实施。这虽然造成了一些浪费和重复，但也意味着发射不会延迟；这种并行化的过程确保了能在目标发射日期前准备就绪。

Whichever one worked best would be implemented at scale. This created some waste and duplication, but it also meant that launches weren’t delayed; parallelizing the process ensured that something would be ready by the target launch date.

这种内部的“赛马”机制，虽然会产生一定的资源重复，但确保了总有一条路径能够成功，并且能够按时拿出成果。这与泡沫时期，大量资本和人才涌向一个新兴领域，驱动众多参与者从不同角度尝试突破，最终筛选出可行方案的逻辑是相似的。无论是国家主导的宏大项目，还是行业内部的激烈竞争，那种“时不我待”的紧迫感和对成功的渴望，都有效地协调了力量，并通过并行探索大大缩短了从概念到成果的时间。AI 领域当前的群雄并起、多种技术路径和应用场景同时被探索，也与此异曲同工。

泡沫推动历史

回顾人类科技发展的长河，从铁路、电力到互联网，许多革命性的进步都伴随着看似非理性的“泡沫”时期。《繁荣》一书的核心观点正是挑战传统认知：这些泡沫不仅不是纯粹的浪费和妄想，反而是打破停滞、驱动人类文明跃迁的引擎。作者们认为，“只有创新加速型泡沫才能阻止停滞的‘末日’”(only innovation-accelerating bubbles can prevent the apocalypse)。

这种“泡沫引擎”的历史作用，在当前的人工智能浪潮中再次清晰显现。它首先表现为对社会过度“安全主义”(safetyism) 的冲击。当一个社会过于追求稳定、规避一切风险时，重大创新便难以产生。作者们警告：

特别是在硅谷，AI 安全主义已变得如此主导，以至于对人类与AI之间对齐的执念可能会抑制该领域的加速发展，这本身就可能成为一种存在性风险。

In Silicon Valley in particular, AI safetyism has become so dominant that the obsession with alignment between humans and AI could, by inhibiting accelerated progress in the field, become an existential risk in itself.

AI 以其颠覆性的潜力，迫使我们重新审视风险与进步的关系，挑战那些可能扼杀突破性创新的过度谨慎。

其次，历史上所有伟大的技术泡沫，都充满了宏大愿景与当下现实之间的巨大差异。作者以资本市场上的交易参与者为例，描述了买卖对手如何在“非共识”的“幻想世界”(fantasyland) 中交易：

如果买方是对的，那么卖方就是活在对过去的幻想中。如果卖方是对的，那么买方就是活在对未来的幻想中。无论如何，总有人活在幻想世界里。

If the buyer is correct, then the seller is living in a fantasy about the past. If the seller is correct, then the buyer is living in a fantasy about the future. Either way, someone is living in fantasyland.

AI 领域如今也充斥着对 AGI 的无限遐想和对社会即将被彻底改变的预期，尽管许多应用的落地仍步履维艰。但这种“幻想”并非全然负面，它恰恰是吸引人才、资本涌入，并支撑人们在重重困难下持续探索的动力。泡沫中的利益分配或许难以预测，但这并不妨碍它在整体上推动技术边界的拓展。

最重要的是，驱动这些历史性技术飞跃的，往往是一种必要的“疯狂”与“非理性”的执着。历史证明，重大的突破并非源于小心翼翼的优化，而是源于那些敢于拥抱“疯狂想法”的少数人。也正是在这种看似混乱的碰撞中，未来才得以被塑造：

为了让设想中的未来成为现实，妄想的想法、雄心勃勃的人、公司、实验室、硬件和计算机代码都需要碰撞到一起。

To make the envisioned future a reality, delusional ideas, ambitious people, companies, labs, hardware, and computer code all need to collide.

AI 续写泡沫史

纵观铁路、电力、互联网直至今日的人工智能，人类的科技进步与文明跃迁，其历史常常与“泡沫”现象相伴相生。

新的泡沫，自然要由 AI 来续写。我们已经不由自主的深陷其中了：关注 AI、使用 AI、讨论 AI、交易 AI，无意识的群体行为推动泡沫越筑越高，最终完成它在历史上的这一幕。

科技史，或者说人类的进步史，就是一部泡沫史。

Links + Notes

本周的 Links + Notes 包含了 5 则长文和 2 则短文：

• 搜索引擎的衰落信号：Safari 浏览器中的 Google 搜索量 22 年来首次下降，暗示了 AI 正在改变用户获取信息的方式，传统搜索引擎和内容生态面临深刻转型。
• Cursor 的护城河之辩：AI 原生代码编辑器 Cursor 通过卓越的产品体验和社区反馈建立了初步优势，但面临底层模型商品化和巨头竞争的双重挑战。
• 排行榜的幻象：一项研究揭示了 AI 模型评估平台 Chatbot Arena 存在系统性偏差，少数供应商能够通过私下测试和选择性公开来操纵排名。
• 摩擦力的重分配：在 AI 时代，"摩擦力"（完成任务所需的努力）正在经历重新分配 - 数字世界趋于无摩擦，物理世界摩擦增加，而某些精选空间则将摩擦力商品化。
• 智识生活的指南：一篇发人深省的文章探讨如何在信息过载时代构建丰富的内心世界，强调好奇心、例行公事和写作的重要性。

两则短文：

• AI 作为新分发渠道：Tom Tunguz 观察到 AI 正成为产品分发的新渠道，例如 AI agents 创建 Neon 数据库的速度是人类的 4 倍，这预示着 AI 可能成为企业采购决策的重要影响者。
• OpenAI 的垂直整合策略：A16Z 的 Anish Acharya 从"批发转移定价"的视角解读 OpenAI 收购 Windsurf 的动机 - 当基础模型供应商无法通过定价获取全部利润时，垂直整合消费层成为保护经济利益的必然选择。

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