我小时候对这个世界最重要的误解之一，就是没有认识到表现所带来的回报在多大程度上是超线性的。

老师和教练们总是暗示我们，回报是线性的。“一分耕耘，一分收获，”这句话我听过上千遍。他们是好意，但这很少是真的。如果你的产品只有竞争对手的一半好，你不会只少一半客户。你会一个客户都得不到，然后倒闭。

在商业中，表现的回报是超线性的，这一点显而易见。有些人认为这是资本主义的缺陷，觉得只要改变规则，这种情况就会消失。但表现带来的超线性回报是世界的特性，而不是我们发明的规则所造成的人为产物。我们在名望、权力、军事胜利、知识乃至对人类的贡献中都能看到同样的模式。在所有这些领域，都是富者愈富。[1]

如果不理解超线性回报这个概念，就无法理解这个世界。而如果你有野心，就更应该理解它，因为这将是你借以乘风破浪的浪潮。

看似存在许多不同类型的超线性回报情境，但据我所知，它们都可以归结为两个根本原因：指数级增长和阈值。

超线性回报最明显的例子，就是当你在做一件呈指数级增长的事情时。例如培养细菌。只要能生长，它们就是指数级生长。但培养起来很棘手。这意味着擅长的人和不擅长的人，在结果上的差距会非常大。

创业公司同样可以指数级增长，我们在那里也看到了同样的模式。有些公司实现了很高的增长率，大多数则没有。结果导致了质的不同：增长率高的公司往往变得价值连城，而增长率较低的公司甚至可能无法存活。

Y Combinator鼓励创始人关注增长率而非绝对数值。这能防止他们在早期绝对数值还很低时感到气馁。这也有助于他们决定关注的重点：你可以把增长率当作指南针，来指引公司如何演进。但主要的好处在于，专注于增长率往往能让你获得指数级增长的东西。

YC并没有明确告诉创始人，在增长率上“一分耕耘，一分收获”，但这离事实也不远了。而如果增长率与表现成正比，那么表现p在时间t上的回报将与p^t成正比。

即使思考这个问题已有几十年，我依然觉得这句话令人震惊。

每当你当下的表现取决于你过去的表现时，你就会得到指数级增长。但我们的基因和习俗都没有让我们为此做好准备。没有人会觉得指数级增长是自然的；每个孩子第一次听到那个故事时都会感到惊讶——那个人向国王请求第一天只要一粒米，之后每天的数量翻倍。

对于我们天生不理解的事物，我们会发展出习俗来应对，但关于指数级增长，我们也没有多少习俗，因为在人类历史上它的实例太少了。原则上，畜牧业应该算一个：你拥有的牲畜越多，它们繁衍的后代就越多。但在实践中，牧场是限制因素，并没有能让其指数级增长的方案。

更准确地说，是没有普遍适用的方案。确实有一种让领土指数级扩张的方式：通过征服。你控制的领土越多，你的军队就越强大，征服新领土就越容易。这就是为什么历史上充满了帝国。但创造或统治帝国的人太少了，他们的经验对习俗影响甚微。皇帝是一个遥远而令人畏惧的人物，而不是能在自己生活中借鉴经验的对象。

在前工业时代，指数级增长最常见的例子可能是学问。你知道得越多，就越容易学到新东西。结果就是，无论当时还是现在，有些人在某些话题上的博学程度都令人惊叹地超过其他人。但这对习俗的影响也不大。尽管思想的帝国可以重叠，因此可以有远比现实中更多的“皇帝”，但在前工业时代，这种帝国几乎没有什么实际影响。[2]

这种情况在过去几百年里已经改变。现在，思想的皇帝可以设计出击败领土皇帝的炸弹。但这一现象依然太新，我们还没有完全消化它。即使是参与者，也很少有人意识到自己正从指数级增长中受益，或去思考能从其他指数级增长的例子中学到什么。

超线性回报的另一个来源体现在“赢家通吃”这句话中。在体育比赛中，表现与回报之间的关系是一个阶跃函数：获胜的队伍无论是大胜还是险胜，都只获得一场胜利。[3]

然而，阶跃函数的根源并非竞争本身，而在于结果中存在阈值。要产生阈值，并不需要竞争。在你独自参与的情境中也可能存在阈值，比如证明一个定理或击中一个目标。

值得注意的是，一种超线性回报来源的情境往往也伴随着另一种。跨越阈值会带来指数级增长：在一场战役中，获胜的一方通常损伤较小，这使他们在未来更有可能获胜。而指数级增长则能帮助你跨越阈值：在具有网络效应的市场中，一家增长足够快的公司可以把潜在竞争对手拒之门外。

名望是一个有趣的例子，它结合了两种超线性回报的来源。名望呈指数级增长，因为现有的粉丝会为你带来新的粉丝。但它之所以如此集中，根本原因在于阈值：普通人的脑海中，能容纳的“A咖名单”位置有限。

将两种超线性回报来源结合起来的最重要的例子，可能是学习。知识呈指数级增长，但其中也存在阈值。例如学会骑自行车。其中一些阈值类似于机床：一旦你学会了阅读，就能更快地学习其他任何东西。但所有阈值中最重要的，是那些代表新发现的阈值。知识似乎具有分形特征，也就是说，如果你在某个知识领域的边界上大力推进，有时就会发现一个全新的领域。而如果你做到了，你就能率先在其中做出所有有待发现的新成果。Newton（牛顿）做到了这一点，Durer（丢勒）和Darwin（达尔文）也是如此。

有没有寻找超线性回报情境的普遍法则？最明显的一条就是去寻找能够复利的工作。

工作有两种复利方式。它可以直接复利，也就是说在一个周期中做得好，会让你在下一个周期做得更好。例如当你在构建基础设施，或在培育受众、打造品牌时就会发生这种情况。或者工作可以通过教会你东西来复利，因为学习本身就是复利的。第二种情况很有意思，因为在过程中你可能会觉得自己做得很糟糕。你可能未能实现眼前的目标。但如果你学到了很多，那么你依然在获得指数级增长。

这也是硅谷如此宽容失败的原因之一。硅谷的人并非盲目地宽容失败。只有当你能从失败中学习时，他们才会继续在你身上下注。但如果你确实在学习，那你实际上就是一个值得押注的对象：也许你的公司没有如你所愿地增长，但你自己成长了，而这最终应该会带来成果。

事实上，那些不以学习为形式的指数级增长，往往也与学习交织在一起，以至于我们或许应该将其视为常态而非例外。这也带来另一条启发：永远保持学习。如果你没有在学习，你很可能就没有走在通往超线性回报的道路上。

但不要过度优化你所学的内容。不要把自己局限于只学那些已知有价值的东西。你正在学习；你还不能确定什么会有价值，如果你要求过于严格，就会把那些离群的可能性砍掉。

那阶跃函数呢？是否存在“寻找阈值”或“寻找竞争”这类有用的启发？这里的情况要棘手一些。阈值的存在并不保证这个游戏值得参与。如果你玩一轮俄罗斯轮盘赌，你当然会处于一个有阈值的情境中，但在最好的情况下，你也不会变得更好。“寻找竞争”同样没用；如果奖品不值得竞争呢？足够快的指数级增长既保证了回报曲线的形状，也保证了其幅度——因为增长足够快的东西，即使起初微不足道，最终也会变得庞大——但阈值只保证形状。[4]

一个利用阈值的原则必须包含一项检验，以确保这个游戏值得参与。这里有一个可行的原则：如果你遇到某个平庸却依然流行的东西，那么取代它可能是个好主意。例如，如果一家公司生产的产品让人讨厌却仍有人购买，那么可以推测，如果你做出更好的替代品，人们就会去买它。[5]

如果有办法找到有前景的知识阈值就太好了。有没有办法判断哪些问题背后蕴藏着全新的领域？我怀疑我们永远无法对此做出确定的预测，但奖赏如此丰厚，以至于哪怕只有比随机猜测稍好一点的预测指标也会很有用，而且我们有望找到这些指标。我们可以在一定程度上预测某个研究问题何时不太可能带来新发现：当它看起来正经却乏味时。而那些确实会带来新发现的问题，往往看起来非常神秘，但或许又显得不重要。（如果它们既神秘又明显重要，那它们就是已有大量人在研究的著名开放问题了。）因此，这里的一条启发是让好奇心而非功利心来驱动——放手让好奇心引领，而不是去做那些“应该”做的课题。

对于有野心的人来说，表现带来超线性回报的前景令人兴奋。而在这方面还有个好消息：这片疆域正在向两个方向扩张。能够获得超线性回报的工作类型越来越多，而回报本身也在增长。

造成这一现象有两个原因，尽管它们紧密交织，更像是一个半原因：技术的进步，以及组织重要性的下降。

五十年前，要从事有野心的项目，成为某个组织的一员要必要得多。那是获得所需资源的唯一途径，是拥有同事的唯一途径，也是获得分发渠道的唯一途径。因此在1970年，你的声望在大多数情况下就是你所属组织的声望。而声望是一个准确的预测指标，因为如果你不属于某个组织，你就不太可能取得什么成就。也有少数例外，最明显的是艺术家和作家，他们使用廉价的工具独自工作，并拥有自己的品牌。但即使是他们，在触达受众方面也要受制于组织。[6]

一个由组织主导的世界抑制了表现回报的差异。但就在我有生之年，这个世界已经显著瓦解。现在，更多的人可以拥有20世纪艺术家和作家所享有的那种自由。有许多有野心的项目不需要太多初始资金，也有许多学习、赚钱、寻找同事和触达受众的新方式。

旧世界依然大量存在，但以历史标准来看，变化的速度已经非常剧烈。尤其是考虑到其中利害攸关。很难想象还有比表现回报的变化更根本的变革了。

没有了机构的抑制作用，结果的差异会更大。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，而做得差的人则会更糟。这是一个需要牢记的重要观点。让自己置身于超线性回报之下并不适合所有人。大多数人作为群体中的一员会过得更好。那么谁应该去追求超线性回报呢？两类有野心的人：那些确信自己足够优秀，以至于在差异更大的世界中总体上仍会领先的人，以及那些尤其是年轻人，能够承担风险去尝试并一探究竟的人。[7]

脱离机构的转变并不仅仅是现有成员的出走。许多新的赢家将是那些机构原本根本不会接纳的人。因此，由此产生的机会民主化，将比机构自身可能炮制的任何温和的内部版本都更彻底、更真实。

并非所有人都对这种野心的大解放感到高兴。它威胁到一些既得利益，也与某些意识形态相矛盾。[8]但如果你是一个有野心的个人，这对你来说是个好消息。你该如何利用它呢？

利用表现带来的超线性回报最明显的方式，就是做出格外出色的工作。在曲线的远端，增量的努力是一笔划算的交易。更何况远端的竞争更少——不仅仅是因为把某件事做得格外出色很难，还因为人们觉得前景太过令人生畏，以至于很少有人去尝试。这意味着，不仅做出杰出工作本身很划算，就连尝试去做也同样划算。

有许多变量会影响你的工作有多好，如果你想成为离群者，你需要几乎把所有变量都做对。例如，要把某件事做得格外出色，你必须对它感兴趣。仅仅勤奋是不够的。因此，在一个具有超线性回报的世界里，知道自己对什么感兴趣并找到方法去从事它，就显得更有价值。[9]选择适合自身处境的工作也很重要。例如，如果有一种工作本质上需要投入巨大的时间和精力，那么在你年轻且尚未有孩子时去做，就会越来越有价值。

做出伟大的工作其实有大量技巧可言。这不仅仅是努力尝试的问题。我将尝试用一段话给出一个配方。

选择你有天赋且深感兴趣的工作。养成做自己项目的习惯；至于项目是什么并不重要，只要你觉得它们令人兴奋且野心勃勃就行。在不把自己耗尽的前提下尽可能努力工作，这最终会把你带到某个知识前沿。这些前沿远看似乎平滑，但近看却充满缝隙。留意并探索这些缝隙，如果幸运的话，其中一个会扩展成一个全新的领域。承担你能承受的尽可能多的风险；如果你偶尔没有失败，可能说明你过于保守了。寻找最优秀的同事。培养好品味，向最好的范例学习。保持诚实，尤其是对自己诚实。锻炼身体，好好吃饭，好好睡觉，远离那些更危险的药物。犹豫不决时，追随你的好奇心。它从不说谎，而且比你更清楚什么值得关注。[10]

当然，你还需要另一件东西：幸运。运气永远是一个因素，但当你独自工作而非作为组织一员时，运气更是关键。尽管有“幸运是准备与机会的相遇”等一些有道理的格言，但其中也有一部分是纯粹的偶然，是你无能为力的。解决办法就是多尝试几次。这也是尽早开始冒险的另一个原因。

超线性回报领域最好的例子可能是科学。它以学习的形式实现指数级增长，同时在表现的极端边缘——也就是字面意义上的知识边界——存在阈值。

结果，科学发现中的不平等程度，使得即便是最分化的社会中的财富不平等相比之下也显得温和。牛顿的发现可以说超过了他所有同时代人发现的总和。[11]

这一点看似显而易见，但还是说清楚为好。超线性回报意味着不平等。回报曲线越陡，结果的差异就越大。

事实上，超线性回报与不平等之间的关联如此之强，以至于它为寻找这类工作提供了另一条启发：寻找那些少数大赢家表现远超其他人的领域。一种人人表现都差不多的工种，不太可能是具有超线性回报的类型。

哪些领域是少数大赢家表现远超其他人的呢？这里有一些明显的例子：体育、政治、艺术、音乐、表演、导演、写作、数学、科学、创业和投资。在体育中，这一现象是由于外部强加的阈值；你只需快上百分之几，就能赢下每一场比赛。在政治中，权力的增长方式与帝王时代大同小异。而在其他一些领域（包括政治）中，成功很大程度上由名望驱动，而名望本身就有超线性增长的来源。但当我们排除体育、政治以及名望的影响后，一个显著的模式浮现出来：剩下的清单，恰好与那些必须具备独立思考才能成功的领域完全一致——在这些领域中，你的想法不仅要正确，还必须新颖。[12]

在科学中，情况显然如此。你不能发表别人已经说过的话。但在投资等领域，情况也完全一样。只有当大多数其他投资者不认为一家公司会表现良好时，你相信它会表现良好才有用；如果其他所有人都认为这家公司会表现良好，那么它的股价就已经反映了这一点，也就没有赚钱的空间了。

我们还能从这些领域学到什么？在所有这些领域中，你都必须投入最初的努力。超线性回报起初看起来很小。以这个速度，你会忍不住想，我永远都到不了哪儿。但正因为回报曲线在远端上升得如此陡峭，才值得采取非凡的措施去抵达那里。

在这份具有超线性回报的领域清单中，还有另一个更微妙的教训：不要把工作等同于职业。在20世纪的大部分时间里，对几乎所有人来说，这两者是同一回事，因此我们继承了一种将生产力等同于拥有一份工作的习俗。即使现在，对大多数人来说，“你的工作”这个短语指的就是你的职业。但对作家、艺术家或科学家而言，它指的是他们当前正在研究或创作的东西。对这样的人来说，他们的工作是伴随他们从一份工作到另一份工作的东西，如果他们有工作的话。它可能是为雇主完成的，但它是他们作品集的一部分。

进入一个少数大赢家远超其他人的领域，前景令人望而生畏。有些人是故意这么做的，但你不需要如此。如果你有足够的天赋，并让好奇心带你走得足够远，你最终也会进入其中之一。你的好奇心不会让你对乏味的问题感兴趣，而有趣的问题往往会创造出具有超线性回报的领域，如果它们还没有属于某个这样的领域的话。

超线性回报的疆域绝非一成不变。事实上，最极端的回报来自于拓展这片疆域。因此，虽然野心和好奇心都能带你进入这片疆域，但好奇心可能是两者中更强大的一种。野心往往让你去攀登现有的高峰，但如果你紧紧跟随一个足够有趣的问题，它可能会在你脚下成长为一座大山。

注释

对于努力、表现和回报这几个概念，很难做出严格区分，因为它们在事实上也并非泾渭分明。对一个人而言算作回报的东西，对另一个人来说可能是表现。但尽管这些概念的边界是模糊的，它们并非毫无意义。我已尽可能精确地论述它们，同时避免陷入错误。

[1] 进化本身可能是表现带来超线性回报最普遍的例子。但我们很难对此感同身受，因为我们不是受益者；我们就是回报本身。

[2] 知识当然在工业革命之前也有实际作用。农业的发展彻底改变了人类生活。但这种变化是技术上广泛而渐进改进的结果，而不是少数极其博学之人的发现所致。

[3] 将阶跃函数描述为超线性在数学上并不准确，但当它描述理性行动者为努力付出的回报曲线时，从零开始的阶跃函数的作用就像超线性函数一样。如果它从零开始，那么阶跃之前的部分低于任何线性增长的回报，而阶跃之后的部分必须高于该点所需的回报，否则就没人会去费心。

[4] 从某种意义上说，寻找竞争可能是一个不错的启发，因为有些人觉得竞争能激励自己。它在一定程度上也是对有前景问题的指引，因为这是其他人也觉得它们有前景的标志。但这是一个非常不完美的标志：常常有一大群人吵吵嚷嚷地追逐某个问题，而最终他们都被一个在另一个问题上默默耕耘的人超越。

[5] 不过，并非总是如此。你必须小心使用这条规则。当某个东西尽管平庸却依然流行时，往往背后有隐藏的原因。也许是垄断或监管使得竞争变得困难。也许是顾客品味不佳，或是决定购买的流程出了问题。有大片平庸的事物正是由于这些原因而存在的。

[6] 我二十多岁时想成为一名艺术家，甚至去艺术学校学习绘画。主要是因为我喜欢艺术，但动机中还有相当一部分来自于艺术家似乎最不受制于组织这一事实。

[7] 原则上，每个人都在获得超线性回报。学习会复利，每个人在一生中都会学习。但在实践中，很少有人将这种日常学习推到回报曲线真正变陡的程度。

[8] “公平”（equity）的倡导者究竟是什么意思，目前还不清楚。他们似乎彼此之间也意见不一。但无论他们是什么意思，都可能与这样一个世界相矛盾：在这个世界里，机构控制结果的能力减弱，而少数离群者比其他所有人都做得好得多。

这个概念恰好在世界朝着相反方向转变的时刻出现，似乎有点倒霉，但我认为这并非巧合。我认为它现在出现的一个原因是，其信奉者感受到了表现差异迅速扩大所带来的威胁。

[9] 推论：那些迫使孩子从事某种体面工作（如医学）的父母，即使孩子对此毫无兴趣，未来对孩子的坑害会比过去更甚。

[10] 这一段的初稿是How to Do Great Work（《如何做出伟大的工作》）一文的第一稿。我一写完就意识到这是一个比超线性回报更重要的主题，于是暂停了本文，将这一段扩展成独立的文章。初稿几乎没有剩下什么，因为在完成《如何做出伟大的工作》后，我又根据那篇文章重写了它。

[11] 在工业革命之前，发家致富的人通常像皇帝那样行事：夺取某种资源使他们更强大，并使他们能够夺取更多。现在则可以像科学家那样，通过发现或创造某种独特有价值的东西来致富。大多数致富的人混合使用了新旧两种方式，但在最发达的经济体中，仅仅在过去半个世纪里，这一比例已急剧向发现倾斜。

[12] 如果独立思考是不平等最大的驱动因素之一，那么循规蹈矩的人不喜欢不平等也就不足为奇了。但这不仅仅是因为他们不愿看到别人拥有自己无法拥有的东西。循规蹈矩的人根本无法想象拥有新颖想法是什么感觉。因此，表现上巨大差异的整个现象在他们看来似乎是不自然的，当他们遇到这种情况时，就会认为这一定是由于作弊或某种恶意的外部影响。

感谢 Trevor Blackwell（特雷弗·布莱克威尔）、Patrick Collison（帕特里克·科里森）、Tyler Cowen（泰勒·考恩）、Jessica Livingston（杰西卡·利文斯顿）、Harj Taggar（哈吉·塔加尔）和 Garry Tan（加里·谭）阅读了本文的草稿。