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当老方法解决不了新问题的时候,建议你试试第一性原理

当老方法解决不了新问题的时候,建议你试试第一性原理

时事


消费的两端,一边天堂,一边地狱。那么,中国的消费,到底算是升级了?还是降级了?如果消费出现了K型分化,那我是会往上分化,还是往下分化?

请允许我在10月28日这天,和你做更细致、深入的分享,也期待你,来到现场,让我们一起更早看到未来。



观点 / 刘润    主笔 /景九   责编 / 黄静

这是刘润公众号的第2026篇原创文章



有些人做起事来,特别“懒”。

因为他们总是把已经发生的事情,看作固定的规律,希望用老方法解决新问题。

而当你提出疑问的时候,他们会说:没关系,按照上次经验来做就是了。

结果,你大概也能猜到了。

当环境和条件都变化之后,老办法当然解决不了新问题。

那怎么样才能解决“新问题”呢?如何找到规律呢?

可能,你需要了解“第一性原理”,从本质出发,解决实际问题。

把我的一些思考,分享给你,希望对你有所启发。



第一性原理


什么是
第一性原理

第一性原理,就是最基本的前提,最原始的道理。

在某个领域内,只要你持续往前寻找,都能找到第一性原理。

比如说,一个东西怎么飞起来?是有螺旋桨吗?是有机翼吗?还是要有足够的速度?

拆解到最后,你会发现,基本前提就是“让它受到的向上的力,大于重力”。

这个基本前提,就是第一性原理。

又比如说,一家公司,怎么盈利?是因为业务团队够厉害吗?还是因为产品策略做得好?

追溯到最开始,就是“收入大于成本”,这也是第一性原理。

找到第一性原理,就是回归本质,找到问题的底层逻辑。

这是思考问题的第一步,也是最难的一步。

所以,为什么总有人喜欢用老方法解决新问题?

因为他们没有找到第一性原理,找到最底层的前提,而是偷懒,试着用老旧的经验和方法来解决问题。

但是,如果仔细去研究被解决的问题,你会发现,其实它们都有一个“当时的情况”。

所以,受限于当时的情况想出来的解决办法,可能并不适用于今天。

关键就在于,你能不能根据第一性原理,重新出发,思考新方法。

比如呢?

比如,埃隆·马斯克和他的火箭回收。



埃隆·马斯克和火箭回收


埃隆·马斯克,有一个特别大胆的梦想,把人类变成“多星球物种”,殖民外星。

要实现这个梦想,就要发展航天技术,发展火箭技术。

一开始,他想买别人的火箭。但这样做,成本太高了。

于是,马斯克开始不断地学习,阅读火箭领域的专业书籍,试着弄明白一件事:

发射一枚火箭,到底多少成本才算合理?

马斯克一点点地拆解这个问题,最后,他把组成火箭的原材料价格计算了出来。

他发现,生产火箭的原材料,也不过是一些钛、铜和航天级的铝合金等等。

这和火箭成品的成本差异,天差地别,前者可能只有后者的百分之几。

既然这样,为什么不自己造火箭呢?

于是他立刻宣布,Space X公司要自己造火箭,并马上着手开始了试验。

接着,他又发现一个问题。

传统的运载火箭,每次发射都是一次性的,不会重复利用。

在其中,燃料可能还不到火箭造价的1%,这就相当于每次发射,都抛弃掉了几乎99%的成本。

如果可以有效地重复利用火箭,那么每次发射的成本,就会越来越逼近燃料的成本,非常便宜。

于是他定下目标,一定要重复利用火箭。

这种从第一原理开始思考得到的结论,很明显跳脱出了大多数人的思考方式。

所以,他们听到后的第一反应,都是无法理解。

因为在这之前,几乎所有的国家、公司,都默认运载火箭升空之后只有报废这一条路。

但马斯克仍旧坚持,把打上天的火箭回收回来,他还打了个比方鼓励员工。

他说,想象一下有一大堆钱从天而降,然后全部烧成碎片,你会试着把它捡回来吗?

是的,他随后又说,我们会把它捡回来。

但思考归思考,一枚打上天的火箭,速度极快,姿态也很难控制,要降落回一个小小的平台上,简直难如登天,困难重重。

比如,火箭的芯片算力有限,控制系统不够强,没法做到快速计算,精准控制;

又比如,运载火箭的自重太低,带来超高的发动机和燃料管理难度。

这都是当初火箭不回收的理由。

但今天无论是燃料、发动机,还是算力算法、控制系统,人类早已在技术水平上,往前迈出了一大步。

当时不回收,虽然有不回收的理由,但回归底层逻辑,结合今天的条件,应该有新的方法出现。

于是,花费十多年时间,回收一级火箭的困难,被马斯克带领Space X一一克服。

直到今天,他的火箭一路爆炸一路更新,猎鹰9号已经能做到发射10次不用大修了。

无独有偶,用物理作为底层逻辑来思考问题的,还有一位大咖。

他是全球最知名的投资人之一,红杉全球执行合伙人,沈南鹏。

当被问到有关初创公司的发展的问题时,他给出了五个建议。



沈南鹏:给小公司的五大建议


我们一条条来看。

首先,“摩擦力越大,增长越困难”。

如果你发现,自己的公司发展不快。

这可能是因为,你的公司内部有阻力,有摩擦力。

人都是厌恶改变的,但要追求创新,就要克服这些弱点。

所以,你应该减少公司内部的阻力。把事情减少了,勇于快速试错,丢掉无法推进的工作,公司发展自然就快了。

这也是牛顿第一定律:物体在不受外力,或者受力为零时,总会保持匀速直线运动或静止。

然后呢?是“始于精简,保持精简”。

为什么要保持精简?因为组织臃肿了,不好转弯。

质量越大,改变需要的力也越大。

你骑着一辆自行车,左转右转,特别灵活,这是因为你和自行车,都很轻。

但如果你操控一艘游轮呢?你会发现,转弯特别麻烦。因为游轮太重了,有很大的惯性。

所以,如果你想要让自己转向灵活,就让自己的质量足够小,不要让自己长得太大。

规模,往往可能会成为创新的敌人。

这也是牛顿第二定律:物体的加速度跟物体所受的合外力成正比,跟物体的质量成反比。

接着,是“在压力下发展”。

一旦公司没有了压力,就很难保持扩张的力量。

就像汽车的发动机一样。喷出的汽油瞬间被点燃,只有发动机牢牢地束缚住汽油的燃烧,给予压力,才能产生极大的力量,推动汽车前进。没有压力驱动,汽车也不会往前走。

所以在公司发展的不同时期,可能需要设置不同的目标,来完成压力和业绩的平衡。

同时,也可能需要时时刻刻注意成本、规模、效益和发展速度的平衡。

这是理想气体定律,理想气体平衡的时候,压力,体积,温度之间会有固定关系。

充分利用你的灵活性”。

作为一家初创公司,你的优势,就是灵活。

利用好这种灵活性,说不定你也可以在产业内发起一轮革新。

所以,在一开始,可以不要分散自己的兵力,同时跑多个项目。

集中力量和才智,把握机会,你也有可能在一个小领域打败大公司。

利用杠杆,小公司也能以小博大。

这是杠杆定律,M1×a=M2×b。

最后,是“熵增原理”。

熵,就是无序指数。一个系统的无序程度,会随着时间推移,越来越大,到处乱撞。

但撞着撞着,也可能会撞出来好的创新。

比如,谷歌曾经规定,给工程师20%的自由时间,自由开发。

得益于此,Gmail, Google Transit, Google Talk等优秀产品产生了。

熵增,还有点像今天的信息传播趋势,指数提升,扩散越来越快。

所以,你可能还需要结合新的媒体形式,传播自身影响力。

这就是用物理作为底层策略,理解商业。

先是马斯克,然后是沈南鹏。

你会发现,作为世界上最聪明的创业者和投资人之一,他们在脑海里思考问题的策略,可能并不是一个个商业逻辑,而是最底层的物理问题。

这,就是第一性原理的思考模式。

所以,试试从第一性原理出发,思考问题吧。

尤其是,当老办法解决不了新问题的时候。



当老办法解决不了新问题的时候……

当老办法解决不了新问题的时候,把注意力放在第一性原理上,就可能会找到新的解决方法。

比如,人类为了飞上天,不断学习鸟类飞行。

但是学来学去,都是在方法论上下功夫。

翅膀怎么大一点,用什么材料做羽毛,或者利用火药推动。

都不成功。

原因,可能就是因为没有搞清楚底层逻辑。

那就是“向上的力大于重力”。

所以,后来人类飞上天可能不是因为去学谁,而是因为理解了“飞行”背后的逻辑,理解了“向上的力大于重力”。

或许,你可以看看飞机,看看机翼的形状。

从横截面来看的话,它上面的长度长,下面的长度短。

因此,当空气流动的时候,下面的压力比上边的压力大,就产生了对抗重力的托举力。这才能让飞机浮了起来。

而到了现在,很多公司遇到问题,就想着要去学习一些大公司,就像人类想要向鸟类学习飞行一样。

但如果你全盘照搬,可能解决不了什么问题。

因为那只是表面原因,是羽毛的材质,是翅膀的大小,学来根本不管用。

你学了半天,根本没发现真正的第一性原理,只有托举力>重力,才能“浮”起来。

很多事情,也是一样的道理。

人,很容易就想到过去的经验,曾经用过的方法。

但这个经验方法都是有当时的条件才得以应用的,换了一种情况,就不一定管用了。

比如,某些创业者踩中了时代的红利,在供需关系不平衡的时候成为了稀缺的一方,成功创业。

但条件,情况都发生了变化的时候,他却还在推广自己之前的经验,自然就会招致失败。

所以,我们思考任何问题的时候,都要从经验中提炼出本质,从本质再发展到方法论。

只有这样,你才能不会被过去的成功经验所束缚。



最后的话

学我者生,似我者死。

什么意思?

如果要学习,那么你最好只学习心法。或者说,学习第一性原理

而不能学习一些表面的方法论。

如果大家只是在模仿鸟类飞行的姿势,羽毛的材质,而从来不考虑重力和托举力的关系。

那么飞机,就很难发明出来。

如果马斯克因为很多人说“火箭发射完只能丢弃”,就局限于此,不去想重复发射火箭的事情。

那么重复回收的火箭,也一定做不出来。

虽然,这样可能会花费很多精力。

但请你相信,在一个又一个新问题,需要被解决的时候。

这,可能是最好的思考方式了。

希望今天的分享,能给你带来启发,帮到正在被问题困扰的你。

祝福。


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