当我还是个孩子的时候，我对这个世界不了解的最重要的事情之一就是绩效回报的超线性程度。
老师和教练含蓄地告诉我们，回报是线性的。“你把什么放进去，”我听过一千遍了，“你就拿出什么。” 他们的本意是好的，但事实却很少如此。如果您的产品只有竞争对手的一半，那么您就不会获得竞争对手的一半数量。你没有顾客，你就倒闭了。
显然，商业中的绩效回报是超线性的。一些人认为这是资本主义的缺陷，如果我们改变规则，它就不再是真实的。但超线性绩效回报是世界的一个特征，而不是我们发明的规则的产物。我们在名誉、权力、军事胜利、知识甚至人类利益方面都看到了同样的模式。在所有这些方面，富人变得更富。 [ 1 ]
如果不理解超线性回报的概念，你就无法理解世界。如果你雄心勃勃，你绝对应该这样做，因为这将是你冲浪的浪潮。
似乎有很多不同的情况具有超线性回报，但据我所知，它们归结为两个基本原因：指数增长和阈值。
超线性回报最明显的情况是当你从事呈指数增长的事情时。例如，培养细菌培养物。当它们真正成长时，它们会呈指数级增长。但它们的生长很困难。这意味着擅长与不擅长的人之间的结果差异非常大。
初创公司也可以呈指数级增长，我们也看到了同样的模式。有些成功实现了高增长率。大多数人没有。结果，你会得到截然不同的结果：增长率高的公司往往会变得非常有价值，而增长率较低的公司甚至可能无法生存。
Y Combinator 鼓励创始人关注增长率而不是绝对数字。当绝对数字仍然很低时，这可以防止他们在早期就灰心丧气。它还可以帮助他们决定关注什么：您可以使用增长率作为指南针来告诉您如何发展公司。但主要优点是，通过关注增长率，您往往会得到指数级增长的东西。
YC 并没有明确告诉创始人，随着增长率的增长，“你投入什么，就会得到什么”，但这与事实相差不远。如果增长率与绩效成正比，那么 随着时间t 的绩效p的奖励将与p t成正比。即使经过几十年的思考，我仍然觉得这句话令人震惊。
每当你做得有多好取决于你做得有多好时，你就会得到指数级的增长。但我们的 DNA 和习俗都没有为此做好准备。没有人认为指数增长是理所当然的；每个孩子第一次听到这个故事时都会感到惊讶，这个故事是这样的：一个人第一天向国王要一粒米，之后的每一天都会加倍。
对于我们不理解的事情，我们自然会发展出习惯来处理，但我们也没有太多关于指数增长的习惯，因为人类历史上这样的例子太少了。原则上，放牧应该是这样一种：你拥有的动物越多，它们的后代就越多。但实际上，牧场是限制因素，而且没有计划以指数级增长。
或者更准确地说，没有普遍适用的计划。有一种方法可以使领土呈指数级增长：通过征服。你控制的领土越多，你的军队就越强大，也就越容易征服新的领土。这就是为什么历史上充满了帝国。但创建或经营帝国的人太少了，他们的经历并没有对习俗产生太大影响。皇帝是一个遥远而可怕的人物，不是一个人可以在自己的生活中使用的教训来源。
前工业时代指数增长最常见的例子可能是学术。你知道的越多，学习新事物就越容易。无论当时还是现在，其结果是，有些人对某些主题的了解比其他人要多得多。但这也没有对海关产生太大影响。尽管思想帝国可以重叠，从而可以有更多的皇帝，但在前工业时代，这种类型的帝国几乎没有实际作用。 [ 2 ]
在过去的几个世纪里，情况发生了变化。现在，思想皇帝可以设计炸弹来击败领地皇帝。但这种现象仍然很新，我们还没有完全吸收它。甚至很少有参与者意识到他们正在从指数增长中受益，或者询问他们可以从其他例子中学到什么。
超线性回报的另一个来源体现在“赢者通吃”这一表述中。在体育比赛中，表现和回报之间的关系是阶跃函数：获胜的球队无论表现好得多还是稍微好一点，都会获得一场胜利。 [ 3 ]
然而，阶跃函数的来源并不是竞争本身。就是结果有门槛。你不需要竞争就能获得这些。在您是唯一参与者的情况下，例如证明定理或达到目标，可能会存在阈值。
值得注意的是，具有一种超线性回报来源的情况常常也具有另一种超线性回报来源。跨越门槛会导致指数级增长：战斗中获胜的一方通常受到的伤害较小，这使得他们更有可能在未来获胜。指数增长可以帮助您跨越门槛：在具有网络效应的市场中，增长足够快的公司可以将潜在的竞争对手拒之门外。
名声是结合了超线性回报的两种来源的现象的一个有趣的例子。名气成倍增长，因为现有的粉丝给你带来了新的粉丝。但它如此集中的根本原因是门槛：普通人的头脑中一线名单上的空间有限。
结合超线性回报的两种来源的最重要的情况可能是学习。知识呈指数增长，但也有门槛。例如，学习骑自行车。其中一些阈值类似于机器工具：一旦你学会阅读，你就能更快地学习其他任何东西。但最重要的阈值是那些代表新发现的阈值。知识似乎是分形的，因为如果你努力突破一个知识领域的边界，有时你会发现一个全新的领域。如果你这样做了，你就能首先了解其中的所有新发现。牛顿这样做了，丢勒和达尔文也这样做了。
是否有寻找超线性回报情况的一般规则？最明显的一个是寻找复合的工作。
工作有两种复合方式。它可以直接复合，从某种意义上说，在一个周期中表现出色会导致您在下一个周期中表现更好。例如，当您构建基础设施或扩大受众或品牌时，就会发生这种情况。或者工作可以通过教你来复合，因为学习是复合的。第二种情况很有趣，因为当它发生时你可能会觉得自己做得很糟糕。您可能无法实现眼前的目标。但如果你学到了很多东西，那么你仍然会获得指数级的增长。
这是硅谷如此容忍失败的原因之一。硅谷人不会盲目容忍失败。只有当你从失败中吸取教训时，他们才会继续押注于你。但如果你是，那么你实际上是一个不错的选择：也许你的公司没有按照你想要的方式发展，但你自己却做到了，这最终应该会产生结果。
事实上，不包含学习的指数增长形式经常与学习混合在一起，因此我们应该将其视为规则而不是例外。这就产生了另一个启发：永远学习。如果你不学习，你可能就走不到一条带来超线性回报的道路。
但不要过度优化你正在学习。不要将自己限制在学习已知有价值的东西上。你正在学习；你还不确定什么是有价值的，如果你太严格，你就会剔除异常值。
那么阶跃函数呢？是否还有“寻求门槛”或“寻求竞争”形式的有用启发法？这里的情况比较棘手。门槛的存在并不能保证游戏值得玩。如果您玩一轮俄罗斯轮盘赌，您肯定会遇到一个有门槛的情况，但在最好的情况下，您的情况也不会更好。“寻求竞争”同样毫无用处；如果奖品不值得竞争怎么办？足够快的指数增长保证了回报曲线的形状和幅度——因为增长足够快的东西即使一开始很小也会变得很大——但阈值只能保证形状。 [ 4 ]
利用阈值的原则必须包括测试以确保游戏值得玩。确实如此：如果您遇到一些平庸但仍然流行的东西，那么替换它可能是个好主意。例如，如果一家公司生产了一种人们不喜欢但仍然购买的产品，那么如果你生产了一种产品，他们可能会购买更好的替代品。 [ 5 ]
如果有一种方法可以找到有希望的智力门槛，那就太好了。有没有办法知道哪些问题有超越它们的全新领域？我怀疑我们是否能够准确地预测这一点，但是这个奖项是如此有价值，以至于拥有比随机更好一点的预测器将会很有用，并且有希望找到这些预测器。我们可以在某种程度上预测一个研究问题何时不太可能带来新的发现：何时它看起来合法但无聊。而确实带来新发现的那种往往看起来非常神秘，但也许并不重要。（如果它们很神秘并且显然很重要，那么它们就会成为著名的开放性问题，很多人已经在研究它们。）因此，这里的一个启发是由好奇心而不是野心驱动——自由发挥你的好奇心而不是工作关于你应该做的事情。
对于雄心勃勃的人来说，超线性绩效回报的前景是令人兴奋的。这个部门有一个好消息：这个领域正在向两个方向扩展。可以获得超线性回报的工作类型越来越多，而且回报本身也在增长。
造成这种情况的原因有两个，尽管它们紧密地交织在一起，更像是一个半的原因：技术的进步，以及组织重要性的下降。
五十年前，成为组织的一部分来开展雄心勃勃的项目变得更加必要。这是获得所需资源的唯一途径，是拥有同事的唯一途径，也是获得分配的唯一途径。所以在 1970 年，你的声望在大多数情况下就是你所属组织的声望。声望是一个准确的预测因素，因为如果你不是某个组织的一员，你就不可能取得多大成就。有少数例外，尤其是艺术家和作家，他们使用廉价工具单独工作并拥有自己的品牌。但即便如此，他们在吸引受众方面也受到组织的摆布。 [ 6 ]
由组织主导的世界抑制了绩效回报的变化。但就在我有生之年，这个世界已经被严重侵蚀了。现在，更多的人可以享受 20 世纪艺术家和作家所拥有的自由。有很多雄心勃勃的项目不需要太多的初始资金，也有很多新的学习、赚钱、寻找同事和接触受众的方法。
旧世界仍然存在，但以历史标准来看，变化的速度是惊人的。特别是考虑到什么是利害攸关的。很难想象还有比绩效回报更根本的变化了。
如果没有制度的阻尼作用，结果将会有更大的差异。这并不意味着每个人都会过得更好：做得好的人会做得更好，但做得不好的人会做得更糟。这是需要牢记的重要一点。并不是每个人都适合接受超线性回报。作为游泳池的一部分，大多数人都会过得更好。那么谁应该追求超线性回报呢？有两种类型的雄心勃勃的人：那些知道自己非常优秀的人，他们将在一个更加多样化的世界中处于绝对领先地位，以及那些有能力冒险尝试找出答案的人，尤其是年轻人。 [ 7 ]
远离机构不仅仅是现有居民的外流。许多新的赢家将是他们从未让他们进来的人。因此，由此产生的机会民主化将比机构本身可能炮制的任何温和的内部版本更大、更真实。
并不是所有人都对这种雄心壮志的伟大释放感到高兴。它威胁到一些既得利益并与一些意识形态相矛盾。 但如果您是一个雄心勃勃的人，这对您来说是个好消息。你应该如何利用它？
利用超线性绩效回报的最明显方法是出色地完成工作。在曲线的远端，渐进的努力是划算的。更重要的是，因为远端的竞争较少——这不仅是因为很难把某件事做得特别好，而且还因为人们发现这种前景如此令人生畏，以至于很少有人去尝试。这意味着，不仅做出色的工作是划算的，甚至尝试这样做也是划算的。
有很多变量会影响你的工作质量，如果你想成为一个异常值，你需要把几乎所有的变量都做好。例如，要把某件事做得特别好，你必须对它感兴趣。仅仅勤奋是不够的。因此，在一个超线性回报的世界中，了解自己感兴趣的内容并找到解决问题的方法就更有价值了。 选择适合您情况的工作也很重要。例如，如果有一种工作本质上需要花费大量的时间和精力，那么在你还年轻、还没有孩子的时候去做它会变得越来越有价值。
完成伟大的工作需要大量令人惊讶的技术。这不仅仅是努力的问题。我打算尝试在一个段落中给出一个食谱。
选择你有天赋和浓厚兴趣的工作。养成为自己的项目工作的习惯；只要你发现它们雄心勃勃，它们是什么并不重要。尽你所能地努力工作，不要精疲力尽，这最终会把你带到知识的前沿之一。从远处看，它们看起来很光滑，但近距离观察，它们充满了缝隙。注意并探索这些差距，如果幸运的话，您将扩展到一个全新的领域。承担尽可能多的风险；如果你不是偶尔失败，那么你可能太保守了。寻找最好的同事。培养良好的品味并从最好的例子中学习。诚实，尤其是对自己。锻炼身体，吃好睡好，避免使用更危险的药物。如有疑问，请跟随您的好奇心。它从不说谎，而且它比你更了解什么是值得关注的。 [ 10 ]
当然，你还需要一件事：幸运。运气始终是一个因素，但当你独自工作而不是作为组织的一部分时，它就更重要了。尽管有一些格言说运气是做好准备与机遇相遇的地方等等，但真正的机遇中也有一部分是你无能为力的。解决办法就是多拍几张。这是尽早开始冒险的另一个原因。
具有超线性回报的领域的最好例子可能是科学。它以学习的形式呈指数级增长，并结合了性能极限的阈值——实际上是知识的极限。
结果是科学发现中存在一定程度的不平等，相比之下，即使是分层最严重的社会，财富不平等也显得温和。牛顿的发现可以说比他同时代的所有发现的总和还要伟大。 [ 11 ]
这一点似乎是显而易见的，但最好还是把它说清楚。超线性回报意味着不平等。回报曲线越陡，结果的变化就越大。
事实上，超线性回报和不平等之间的相关性如此之强，以至于它产生了寻找此类工作的另一种启发：寻找少数大赢家表现优于其他所有人的领域。如果一种工作中每个人都做同样的事情，那么它不太可能获得超线性回报。
在哪些领域，一些大赢家的表现优于其他所有人？以下是一些显而易见的领域：体育、政治、艺术、音乐、表演、导演、写作、数学、科学、创办公司和投资。在体育运动中，这种现象是由于外部强加的阈值造成的。你只需要快几个百分点就能赢得每场比赛。在政治上，权力的增长与皇帝时代一样。在其他一些领域（包括政治），成功很大程度上是由名声驱动的，名声有其自身的超线性增长源泉。但是，当我们排除体育、政治以及名誉的影响时，就会出现一个显着的模式：剩下的列表与你必须具有独立思想才能成功的领域列表完全相同——你的想法必须不仅仅是正确的，但也新颖。
科学领域显然就是这样。你不能发表说别人已经说过的话的论文。但在投资领域也是如此。只有当大多数其他投资者表现不佳时，相信一家公司会表现出色才有意义。如果其他人都认为该公司会做得很好，那么它的股价已经反映了这一点，并且没有赚钱的空间。
我们还能从这些领域学到什么？在所有这些中，你都必须付出最初的努力。超线性回报乍一看似乎很小。按照这个速度，你会发现自己在想，我永远不会有任何进展。但由于奖励曲线在远端急剧上升，因此值得采取非常措施来实现这一目标。
在创业界，这一原则的名称是“做无法规模化的事情”。如果您对最初的一小部分客户给予了极大的关注，那么理想情况下，您将通过口碑开启指数级增长。但同样的原则也适用于任何呈指数增长的事物。例如，学习。当你第一次开始学习某样东西时，你会感到迷失。但为获得立足点而付出最初的努力是值得的，因为你学得越多，就越容易。
在具有超线性回报的领域列表中还有另一个更微妙的教训：不要将工作与工作等同起来。在 20 世纪的大部分时间里，这两者对几乎每个人来说都是相同的，因此我们继承了一种将生产力等同于拥有工作的习惯。即使现在对大多数人来说，“你的工作”这句话也意味着他们的工作。但对于作家、艺术家或科学家来说，这意味着他们当前正在研究或创造的任何东西。对于这样的人来说，如果他们有工作的话，他们的工作就是他们从一个工作到另一个工作的随身携带的东西。这可能是为雇主做的，但这是他们投资组合的一部分。
进入一个少数大赢家胜过其他所有人的领域是一个令人生畏的前景。有些人是故意这样做的，但你不需要这样做。如果你有足够的天赋，并且足够强烈地追随你的好奇心，你最终就会成为其中之一。你的好奇心不会让你对无聊的问题感兴趣，而有趣的问题往往会创造出具有超线性回报的领域（如果它们还不是其中的一部分）。
超线性回报的领域绝不是静态的。事实上，最极端的回报来自于扩张。因此，虽然野心和好奇心都可以让你进入这个领域，但好奇心可能是两者中更强大的。野心往往会让你攀登现有的高峰，但如果你足够接近一个足够有趣的问题，它可能会在你脚下长成一座山。
不理解超线性回报，就无法理解这个世界。超线性回报归结为两大基本原因：指数增长和阈值（thresholds）。
下面是超线性回报的一般法则：
1. 寻找具有复利（或复合效应）的工作，工作可以通过两种方式产生复利：一是直接复利，在当前周期做得好，会使你在下一个周期做得更好。例如，进行基础设施假设、培养受众、发展品牌时，都是这样。二是通过在工作中学到东西获得复利，因为学习是有复利的。
2. 永远保持学习：不要过度优化你的学习，不要局限于学习那些已知有价值的东西。局限自己的学习可能会剔除潜在带来超线性回报的知识。
3. 好奇心驱动，而不要事业心驱动，放飞你的好奇心，而不是做那些人们期望你做的事。能够带来新发现的问题，往往看上去都令人费解，但是可能会带来超线性回报，比如大多数人不理解BTC，ETH（在2018年左右的时候，朋友圈很多人都从投资中实现了财富自由，自己当时没开窍，没下功夫研究这背后的逻辑，目前不断补课，希望不错过未来的机会）。给理解他的人带来了超线性回报。
技术的进步，以及组织重要性的下降带来了超线性回报的机会也在指数增长。一个由组织主导的世界，抑制了绩效回报的可能幅度，很多新方法来学习、赚钱、寻找同事和找到观众。
超线性回报意味着不平等。回报曲线越陡峭，结果差异就越大。寻找少数大赢家的表现远超其他所有人的领域。一种工作，如果每个人的表现都大同小异，那么它不太可能具备超线性回报。在哪些领域，少数大赢家的表现会远超其他人呢？比较明显的有这些：体育、政治、艺术、音乐、表演、导演、写作、数学、科学、创业和投资。超线性回报在一开始会很小，但回报上升得非常陡峭，付出额外的努力到达那里是值得的。
