找到最简单的有效方案
2025年10月1日
Nivi: 我们都见过SpaceX火箭猛禽发动机的图片，如果你观察各个迭代版本，它们从易于变化发展到难以变化。因为最新版本几乎没有多少你可以随意摆弄的零件。
早期版本有数百万个不同的零件，你可以改变它们的厚度、宽度、材料等等。当前版本几乎没有任何零件让你可以动手改动。
Naval: 复杂性理论中有个理论认为，每当你在自然界中发现一个复杂的系统在运作时，它通常是一个非常简单系统或事物经过反复迭代的产物。
我们最近在人工智能研究中看到了这一点——你只是采用非常简单的算法，然后向它们输入越来越多的数据。它们变得越来越智能。
相反的做法效果不佳。当你设计一个非常复杂的系统，然后试图从中构建一个功能完善的大型系统时，它就会崩溃。里面有太多的复杂性。因此，很多产品设计都是对自己的设计进行迭代，直到找到简单的有效方案。通常你会在它周围添加一些不需要的东西，然后你必须回头从噪音中提取出简单性。
你可以在个人计算中看到这一点，macOS仍然比iOS难用得多。iOS更接近操作系统的柏拉图式理想。尽管基于LLM的操作系统可能更接近——用自然语言说话。
最终，你必须移除一些东西才能实现规模化，猛禽发动机就是一个例子。当你弄清楚什么有效时，你就会意识到什么是多余的，然后可以移除零件。
这是马斯克的重要驱动原则之一，他基本上说：在你优化系统之前，那是你最后要做的事情之一。在你开始尝试如何提高效率之前，你首先要做的是质疑需求。
你会问：“为什么会有这个需求？”
Jorgenson新书中的Elon方法之一是，你首先去追踪需求的来源。不是哪个部门提出了需求；需求必须来自个人。
是谁说：“这就是我想要的。”
你回去问：“你真的需要这个吗？”
你消除这个需求。一旦你消除了不必要的需求，你就有了更少的需求。现在你有了零件，你试图尽可能多地摆脱零件，以满足绝对必要的需求。
在那之后，也许你才开始考虑优化，现在你试图弄清楚如何制造这个零件并将其最有效地安装到正确的位置。最后，你可能会考虑成本效率和规模经济之类的事情。
将一个伟大产品从零到一打造出来的最关键人物是那个能够将整个问题装在脑子里、做出权衡取舍、并理解每个组件为何在那里的单个人——通常是创始人。
他们不一定需要是设计每个组件的人，或者制造或了解所有细节的人，但他们确实需要能够理解：为什么这个部件在这里？如果移除零件A，那么零件B、C、D、E及其需求和考虑因素会发生什么？
这就是对产品的整体视角。
你会在猛禽发动机设计中看到这一点。Elon给出的一个我认为很好的例子——他试图更高效地生产特斯拉电池顶部的玻璃纤维垫。
所以他去了那条花费时间太长的生产线，放下睡袋，就待在生产线上。他们试图优化将玻璃纤维垫粘到电池上的机器人。他们试图更有效地粘贴它们或加快那条生产线的速度。他们确实做到了——他们设法改进了一点，但仍然慢得令人沮丧。
最后他说：“为什么会有这个需求？为什么我们要在电池顶部放玻璃纤维垫？”
电池团队的人说：“实际上是为了降噪，所以你得去和噪音与振动团队谈谈。”
所以他去了噪音与振动团队。
他问：“我们为什么在这里放这些垫子？噪音和振动问题是什么？”
他们说：“不，不——没有噪音和振动问题。它们在那里是因为热量，如果电池着火的话。”
然后他回到电池团队问：“我们需要这个吗？”
他们说：“不需要。这里没有火灾问题。不是热保护问题。那是过时的。是噪音和振动问题。”
他们每个人都在按照他们被训练的方式做事——按照一直以来的方式做事。他们测试了安全性，通过在那里放置麦克风并跟踪噪音来测试，他们决定不需要它，于是消除了这个零件。
这在非常复杂的系统和复杂的设计中经常发生。
有趣的是——每个人都说"我是个通才"，这是他们逃避成为专家的方式。但真正你想成为的是博学家，这是一个能够掌握每个专业领域、至少达到80/20水平的通才，这样他们就能做出明智的权衡。
Nivi: 我建议人们获得那种博学能力——成为能够掌握任何专业领域的通才——的方法是，如果你要学习某样东西，如果你要去上学，就学习那些影响范围最广的理论。
Naval: 我会进一步总结，就说学习物理学。
一旦你学习物理学，你就是在研究现实如何运作。如果你有很好的物理学背景，你可以掌握电气工程。你可以掌握计算机科学。你可以掌握材料科学。你可以掌握统计学和概率论。你可以掌握数学，因为它是其中的一部分——它是应用性的。
我在几乎所有领域遇到的最优秀的人都有物理学背景。如果你没有物理学背景，不要哭泣。我有一个失败的物理学背景。你仍然可以通过其他方式达到目标，但物理学训练你与现实互动，它是如此无情，以至于它会把你所有美好的虚假想法都打掉。
而如果你在社会科学领域，你可以有各种疯狂的想法。即使你掌握了社会科学中使用的一些深奥数学，你可能只有10%的真实知识，但90%是虚假知识。
关于物理学的好消息是，你可以学习相当基础的物理学。你不必深入研究夸克和量子物理学等等。你只需要学习球从斜坡滚下的基础物理，这实际上是一个很好的基础。
但我认为任何STEM学科都值得学习。现在如果你没有选择学习什么，而且已经过了那个阶段，那就与人合作。实际上，最优秀的人不一定只学习物理学。他们是修补匠，是建造者，他们在建造东西。修补匠总是处于知识的前沿，因为他们总是使用最新的工具和最新的零件来建造酷炫的东西。
所以是在无人机成为军事事物之前建造竞速无人机的人，或者在机器人成为军事事物之前建造战斗机器人的人，或者因为想要家里的电脑而不满足于去学校使用电脑而组装个人电脑的人。这些人是理解事物最好的人，他们以最快的速度推进知识。