Tác phẩm mới của "cha đẻ khởi nghiệp Thung lũng Silicon" Paul Graham: Làm thế nào để đạt được lợi nhuận siêu tuyến tính?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Tác phẩm mới của "cha đẻ khởi nghiệp Thung lũng Silicon" Paul Graham: Làm thế nào để đạt được lợi nhuận siêu tuyến tính?
Sự tăng trưởng 10x là phi tuyến tính; sự tăng trưởng khổng lồ không cần nhiều nỗ lực hơn, mà thường cần ít nỗ lực hơn, nhưng phải làm tốt hơn.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Paul Graham
Tổng hợp: Youxin Newin
Paul Graham hôm nay đã đăng một bài viết dài hàng vạn chữ, vẫn như mọi khi chứa đầy nội dung giá trị. Ông nhấn mạnh rằng tăng trưởng tuyến tính không thể mang lại lợi nhuận vượt trội; lợi nhuận siêu tuyến tính thường không tỷ lệ thuận với “nỗ lực của bạn”, điều này cũng trùng khớp với cuốn sách tôi từng đọc trước đây 10x dễ hơn 2x, xin được giới thiệu cùng mọi người: Tăng trưởng 2x là tuyến tính, muốn tiếp tục phát triển cần bỏ ra nhiều công sức hơn. Đây là làm việc chăm chỉ hơn chứ không phải thông minh hơn; còn tăng trưởng 10x là phi tuyến tính, sự tăng trưởng lớn lao không đòi hỏi thêm nỗ lực mà thậm chí còn cần ít nỗ lực hơn, nhưng phải làm tốt hơn.
Paul còn nói rằng thời thế nay đã khác xưa, chúng ta đang sống trong một thời đại không còn cần thiết phải gia nhập các tổ chức hay cơ quan nổi tiếng để có được nguồn lực và đạt được tăng trưởng bứt phá. Ngày nay, ngày càng nhiều người có thể tự do như các nghệ sĩ và nhà văn thế kỷ 20, rất nhiều dự án tham vọng không cần vốn khởi điểm quá lớn. Đặc biệt đối với các Indie Maker, hoàn toàn có thể sử dụng mạng xã hội để build in public (xây dựng sản phẩm công khai), từ đó đạt được tăng trưởng ban đầu và thu hút khách hàng —— điều mà Magineer tin tưởng ngay từ những ngày đầu tiên phát triển.
Ngoài ra, Paul còn đề cập đến cách tìm kiếm lĩnh vực mang lại lợi nhuận siêu tuyến tính và kiểu người nào có thể đạt được lợi nhuận dạng này: hãy tìm những lĩnh vực mà chỉ một số ít người vượt trội hơn phần còn lại; nếu ở một lĩnh vực mà mọi người đều làm tốt như nhau thì gần như không thể tồn tại lợi nhuận siêu tuyến tính; lúc bắt đầu thành quả của bạn chắc chắn sẽ rất nhỏ bé, nhưng đường cong phần thưởng của lợi nhuận siêu tuyến tính sẽ dốc đứng lên rất mạnh về sau; một lần nữa nhắc lại tín điều nổi tiếng ở Thung lũng Silicon: Làm những điều không thể nhân rộng (do things that don't scale) —— tập trung vào một nhóm khách hàng nhỏ ban đầu, bạn sẽ đạt được tăng trưởng theo cấp số nhân nhờ truyền miệng, nguyên tắc này cũng đúng với học tập, nghiên cứu khoa học và đầu tư.
Dù nói nhiều như vậy, điều khiến tôi xúc động nhất vẫn là câu này: Đừng đồng nhất work với một công việc (job) —— Hãy để sự tò mò dẫn dắt bạn, chứ không phải chủ nghĩa nghề nghiệp; hãy để trí tò mò của bạn được tự do bay bổng, chứ đừng chỉ làm những gì bạn "nên" làm.
Toàn văn như sau:
Khi còn nhỏ, tôi chưa từng hiểu điều quan trọng nhất trên thế giới chính là mức độ lợi nhuận theo hiệu suất là phi tuyến tính.
Các thầy cô giáo và huấn luyện viên từng ngầm định rằng lợi nhuận là tuyến tính. “Bạn nhận được”, tôi đã nghe vô số lần, “đúng bằng những gì bạn bỏ ra”. Ý định của họ là tốt, nhưng điều này hiếm khi đúng. Nếu sản phẩm của bạn chỉ tốt bằng một nửa so với đối thủ, bạn sẽ không nhận được một nửa lượng khách hàng. Bạn sẽ chẳng nhận được bất kỳ ai, và cuối cùng sụp đổ.
Trong kinh doanh, rõ ràng là lợi nhuận theo hiệu suất mang tính phi tuyến tính. Một số người cho rằng đây là khuyết điểm của chủ nghĩa tư bản, và nếu thay đổi quy tắc thì điều này sẽ không còn đúng. Nhưng thực tế, lợi nhuận phi tuyến tính là đặc trưng của thế giới chứ không phải hệ quả từ các quy tắc do con người đặt ra. Chúng ta thấy cùng một mô hình như vậy trong danh tiếng, quyền lực, chiến thắng quân sự, tri thức hay thậm chí cả lợi ích dành cho nhân loại. Trong tất cả các phương diện này, người giàu càng giàu thêm.
Nếu bạn không hiểu khái niệm lợi nhuận phi tuyến tính, bạn sẽ không thể hiểu thế giới này. Nếu bạn đầy tham vọng, bạn nhất định nên hiểu nó, bởi vì đó chính là làn sóng bạn sẽ cưỡi lên.
Dường như có rất nhiều tình huống xuất hiện lợi nhuận phi tuyến tính, nhưng theo tôi biết, tất cả đều có thể quy về hai nguyên nhân cơ bản: tăng trưởng theo cấp số nhân và ngưỡng (threshold).
Một ví dụ rõ rệt nhất về lợi nhuận phi tuyến tính là khi bạn xử lý thứ gì đó tăng trưởng theo cấp số nhân. Ví dụ như nuôi cấy vi khuẩn. Một khi đã bắt đầu tăng trưởng, chúng sẽ phát triển theo cấp số nhân. Nhưng nuôi cấy vi khuẩn không hề dễ dàng. Điều này đồng nghĩa với việc chênh lệch kết quả giữa người giỏi và người kém trong lĩnh vực này là cực lớn.
Các công ty khởi nghiệp cũng có thể tăng trưởng theo cấp số nhân, và chúng ta thấy cùng mô hình ở đây. Một số công ty đạt được tốc độ tăng trưởng cao, đa số còn lại thì không. Kết quả là bạn nhận được những kết quả về chất lượng khác hẳn nhau: các công ty tăng trưởng nhanh thường trở nên cực kỳ giá trị, trong khi các công ty tăng trưởng chậm thậm chí có thể không tồn tại được.
Y Combinator khuyến khích các nhà sáng lập tập trung vào tốc độ tăng trưởng thay vì các con số tuyệt đối. Điều này giúp họ tránh cảm giác thất vọng khi các con số tuyệt đối vẫn còn thấp ở giai đoạn đầu. Nó cũng giúp họ quyết định nên tập trung vào điều gì: bạn có thể dùng tốc độ tăng trưởng như kim chỉ nam để định hướng phát triển công ty. Nhưng lợi thế chính là việc tập trung vào tăng trưởng thường khiến bạn tìm được thứ có khả năng tăng trưởng theo cấp số nhân.
YC không trực tiếp nói với các nhà sáng lập rằng tốc độ tăng trưởng tỷ lệ thuận với “nỗ lực của bạn”, nhưng cũng không quá xa sự thật. Nếu lợi nhuận tỷ lệ thuận với hiệu suất, thì lợi nhuận theo thời gian t với hiệu suất p sẽ tỷ lệ thuận với p^t.
Ngay cả sau vài thập kỷ suy nghĩ, tôi vẫn thấy công thức này thật đáng kinh ngạc.
Bất cứ khi nào hiệu suất của bạn phụ thuộc vào việc bạn làm tốt đến đâu, bạn sẽ nhận được tăng trưởng theo cấp số nhân. Nhưng gen di truyền và thói quen của chúng ta không chuẩn bị sẵn sàng cho điều này. Không ai sinh ra đã hiểu được tăng trưởng theo cấp số nhân; mỗi đứa trẻ lần đầu nghe câu chuyện về người kia xin vua một hạt gạo ngày đầu tiên, rồi ngày sau gấp đôi ngày trước, đều cảm thấy kinh ngạc.
Với những điều mà bản năng không thể hiểu được, chúng ta sẽ phát triển thói quen tương ứng để đối phó. Nhưng với tăng trưởng theo cấp số nhân, chúng ta lại thiếu những thói quen như vậy, bởi vì trong lịch sử loài người, hiện tượng này rất hiếm gặp. Về lý thuyết, chăn thả gia súc là một ví dụ: bạn càng có nhiều gia súc, đàn con cháu của chúng càng đông. Nhưng trong thực tế, diện tích đất chăn thả là yếu tố hạn chế, không có kế hoạch phổ biến nào có thể khiến nó tăng trưởng theo cấp số nhân.
Hoặc nói chính xác hơn, không có kế hoạch phổ quát nào. Có một cách để khiến lãnh thổ của bạn tăng trưởng theo cấp số nhân: thông qua chinh phục. Lãnh thổ bạn kiểm soát càng lớn, quân đội của bạn càng mạnh, việc chinh phục lãnh thổ mới càng dễ dàng. Đó là lý do tại sao trong lịch sử có vô số đế chế. Tuy nhiên, số người xây dựng hoặc quản lý đế chế rất ít, trải nghiệm của họ không ảnh hưởng lớn đến thói quen xã hội. Hoàng đế là nhân vật xa vời và đáng sợ, chứ không phải hình mẫu để soi chiếu vào cuộc sống cá nhân.
Trước thời công nghiệp hóa, trường hợp tăng trưởng theo cấp số nhân phổ biến nhất có lẽ là nghiên cứu học thuật. Bạn biết càng nhiều, việc học cái mới càng dễ dàng. Kết quả là, giống như hiện nay, một số người có kiến thức sâu sắc hơn hẳn những người khác trong một số chủ đề. Nhưng điều này cũng không ảnh hưởng nhiều đến thói quen tư duy. Dù ý tưởng hoàng đế chinh phục lãnh thổ có thể được lặp đi lặp lại, dẫn đến nhiều đế chế hơn, nhưng trước thời công nghiệp, loại đế chế này hầu như không có tác động thực tiễn.
Tình trạng này đã thay đổi trong vài thế kỷ qua. Bây giờ, các nhà khoa học có thể tạo ra những quả bom đủ sức đánh bại các đế chế về lãnh thổ. Nhưng hiện tượng này vẫn còn rất mới, chúng ta chưa tiêu hóa hết nó. Ngay cả những người tham gia cũng ít ai nhận ra họ đang hưởng lợi từ tăng trưởng theo cấp số nhân, và càng ít người tự hỏi họ có thể học được gì từ các trường hợp khác.
Nguồn thứ hai của lợi nhuận phi tuyến tính được thể hiện qua cụm từ “người thắng cuộc lấy hết” (“winner-takes-all”). Trong thi đấu thể thao, mối liên hệ giữa hiệu suất và lợi nhuận là một hàm bước nhảy: đội chiến thắng dù chỉ hơn một chút cũng giành được toàn bộ chiến thắng.
Nguồn gốc của hàm bước nhảy không phải nằm ở cạnh tranh, mà ở chỗ kết quả có ngưỡng. Bạn không cần cạnh tranh để có điều này. Ngay cả khi bạn là người duy nhất tham gia, vẫn có thể tồn tại ngưỡng, ví dụ như chứng minh một định lý hay trúng mục tiêu.
Điều thú vị là, một tình huống có lợi nhuận phi tuyến tính thường đồng thời có cả hai nguồn, vượt qua ngưỡng sẽ dẫn đến tăng trưởng theo cấp số nhân: bên chiến thắng trong trận chiến thường chịu thiệt hại ít hơn, khiến họ có khả năng thắng cao hơn trong tương lai. Và tăng trưởng theo cấp số nhân giúp bạn vượt qua ngưỡng: trong thị trường có hiệu ứng mạng lưới, công ty tăng trưởng đủ nhanh có thể loại bỏ các đối thủ tiềm năng.
Danh tiếng là một ví dụ thú vị, kết hợp cả hai nguồn lợi nhuận phi tuyến tính. Danh tiếng tăng trưởng theo cấp số nhân, bởi vì người hâm mộ hiện tại sẽ kéo theo người hâm mộ mới. Nhưng lý do sâu xa khiến nó tập trung đến vậy là do ngưỡng: trong tâm trí người bình thường, số chỗ trong danh sách A là hữu hạn.
Trường hợp kết hợp cả hai nguồn lợi nhuận phi tuyến tính quan trọng nhất có lẽ là học tập. Tri thức tăng trưởng theo cấp số nhân, nhưng cũng tồn tại các ngưỡng. Ví dụ như học đi xe đạp. Một số ngưỡng giống như công cụ máy móc: một khi bạn biết đọc, bạn có thể học mọi thứ khác nhanh hơn. Nhưng ngưỡng quan trọng nhất là những phát hiện mới. Tri thức dường như là một cấu trúc fractal, nếu bạn cố gắng đẩy mạnh ở rìa biên của một lĩnh vực tri thức, đôi khi bạn sẽ khám phá ra cả một lĩnh vực hoàn toàn mới. Khi bạn làm được điều đó, bạn sẽ là người đầu tiên nắm giữ mọi khám phá mới trong lĩnh vực ấy. Newton đã làm được điều đó, Deming và Darwin cũng vậy.
Có quy tắc tổng quát nào để tìm kiếm những tình huống có lợi nhuận phi tuyến tính không? Cách rõ ràng nhất là tìm kiếm công việc có thể cộng dồn (compound).
Công việc có thể cộng dồn theo hai cách. Thứ nhất là cộng dồn trực tiếp, nghĩa là làm tốt trong một chu kỳ sẽ giúp bạn làm tốt hơn trong chu kỳ tiếp theo. Điều này xảy ra khi xây dựng hạ tầng, thu hút nhóm khách hàng hoặc xây dựng thương hiệu marketing. Hoặc công việc có thể cộng dồn thông qua việc dạy bạn điều gì đó, bởi vì học tập có khả năng cộng dồn. Trường hợp thứ hai rất thú vị, vì trong quá trình này bạn có thể cảm thấy mình đang làm không tốt, có thể không đạt được mục tiêu tức thì. Nhưng nếu bạn học được nhiều thứ, bạn vẫn đang tăng trưởng theo cấp số nhân.
Đây là một trong những lý do tại sao Thung lũng Silicon rất khoan dung với thất bại. Người ở Thung lũng Silicon không dung túng thất bại một cách mù quáng; họ chỉ tiếp tục tin tưởng bạn nếu bạn học được điều gì đó từ thất bại. Nhưng nếu bạn đang học, thực ra đây là lựa chọn tốt dành cho bạn: có thể công ty của bạn không tăng trưởng như mong đợi, nhưng chính bạn đã trưởng thành, và điều này cuối cùng sẽ tạo ra kết quả.
Thực tế, tăng trưởng theo cấp số nhân không dựa trên học tập thường đan xen chặt chẽ với học tập, và chúng ta nên coi đây là quy luật chứ không phải ngoại lệ. Điều này dẫn đến một phương pháp định hướng khác: luôn luôn duy trì trạng thái học hỏi. Nếu bạn không đang học, có lẽ bạn không đi đúng hướng tới lợi nhuận phi tuyến tính.
Nhưng đừng tối ưu hóa quá mức nội dung học tập của bạn, đừng giới hạn bản thân chỉ học những thứ được biết là có giá trị. Trong quá trình học, bạn chưa thể biết điều gì sẽ có giá trị; nếu quá nghiêm ngặt, bạn sẽ bỏ lỡ một số ngoại lệ đột phá.
Còn với hàm bước nhảy thì sao? Có phương pháp định hướng nào dưới dạng “tìm kiếm ngưỡng” hay “tìm kiếm cạnh tranh” không? Trong trường hợp này thì khó hơn. Sự tồn tại của ngưỡng không đảm bảo trò chơi đáng để chơi. Nếu bạn chơi roulette Nga, bạn chắc chắn đang ở một tình huống có ngưỡng, nhưng trong trường hợp tốt nhất, bạn cũng chẳng thu được lợi ích gì. “Tìm kiếm cạnh tranh” cũng vô ích tương tự; nếu giải thưởng không đáng để tranh giành thì sao? Tăng trưởng theo cấp số nhân đủ nhanh có thể đảm bảo cả hình dạng và độ lớn của đường cong lợi nhuận, bởi vì nếu một thứ gì đó tăng đủ nhanh, dù ban đầu nhỏ bé, nó cũng sẽ trở nên lớn; nhưng ngưỡng chỉ đảm bảo hình dạng.
Nguyên tắc tận dụng ngưỡng phải bao gồm một phép thử để đảm bảo trò chơi đáng chơi. Dưới đây là một nguyên tắc có thể làm điều đó: nếu bạn gặp một thứ tầm thường nhưng vẫn được ưa chuộng, thay thế nó có thể là một ý tưởng hay. Ví dụ, nếu một công ty sản xuất sản phẩm mà người dùng không thích nhưng vẫn mua, thì nếu bạn tạo ra sản phẩm thay thế tốt hơn, mọi người có thể sẽ mua nó.
Sẽ tuyệt vời nếu có cách tìm ra các ngưỡng tri thức đầy hứa hẹn. Có cách nào biết được vấn đề nào phía sau ẩn chứa cả một lĩnh vực hoàn toàn mới không?
Tôi nghi ngờ chúng ta sẽ không bao giờ dự đoán chính xác điều này, nhưng phần thưởng quá lớn nên chỉ cần có phương pháp dự đoán tốt hơn một chút so với ngẫu nhiên cũng đã rất hữu ích, và chúng ta có hy vọng tìm ra phương pháp như vậy. Ở một mức độ nào đó, chúng ta có thể dự đoán khi nào một vấn đề nghiên cứu khó có khả năng mang lại phát hiện mới: khi nó trông hợp lý nhưng nhàm chán. Trong khi đó, những vấn đề thực sự mang lại phát hiện mới thường trông bí ẩn, nhưng có lẽ không quan trọng. (Nếu chúng vừa bí ẩn vừa hiển nhiên quan trọng, chúng sẽ là những bí ẩn nổi tiếng mà rất nhiều người đang nghiên cứu.) Vì vậy, ở đây một phương pháp định hướng là hãy để sự tò mò dẫn dắt bạn, chứ không phải chủ nghĩa nghề nghiệp —— hãy để trí tò mò của bạn được tự do bay bổng, chứ đừng chỉ làm những gì bạn “nên” làm.
Đối với người đầy tham vọng, triển vọng nhận được lợi nhuận phi tuyến tính từ hiệu suất là điều hấp dẫn. Có một tin tốt ở đây: lĩnh vực này đang mở rộng theo hai hướng. Có ngày càng nhiều loại công việc cho phép bạn nhận được lợi nhuận phi tuyến tính, và bản thân các lợi nhuận này cũng đang gia tăng.
Mặc dù có hai lý do, nhưng chúng gắn bó chặt chẽ đến mức gần như có thể coi là một rưỡi lý do: sự tiến bộ của công nghệ và sự suy giảm tầm quan trọng của các tổ chức.
50 năm trước, để thực hiện các dự án tham vọng, việc trở thành một phần của tổ chức là cần thiết hơn nhiều. Đó là cách duy nhất để có được nguồn lực cần thiết, đồng nghiệp, và kênh phân phối. Vì vậy, vào năm 1970, uy tín của bạn phần lớn phụ thuộc vào uy tín của tổ chức bạn thuộc về. Uy tín là yếu tố dự báo chính xác, vì nếu không thuộc về tổ chức, bạn khó có thể đạt được điều gì. Tất nhiên cũng có một vài ngoại lệ, đặc biệt là các nghệ sĩ và nhà văn, họ làm việc độc lập, dùng công cụ rẻ tiền, và xây dựng thương hiệu riêng. Nhưng ngay cả họ cũng phải dựa vào tổ chức để tiếp cận khán giả.
Một thế giới bị chi phối bởi tổ chức đã kìm hãm sự biến thiên của lợi nhuận theo hiệu suất. Nhưng thế giới này đã suy yếu mạnh mẽ trong suốt cuộc đời tôi. Hiện nay, ngày càng nhiều người có thể tự do như các nghệ sĩ và nhà văn thế kỷ 20. Rất nhiều dự án tham vọng không cần vốn khởi điểm lớn, và cũng có rất nhiều cách học mới, kiếm tiền mới, tìm đồng nghiệp mới và tiếp cận khán giả mới.
Dù thế giới cũ vẫn tồn tại, nhưng xét theo tiêu chuẩn lịch sử, tốc độ thay đổi đã là đáng kinh ngạc. Đặc biệt khi xem xét đến rủi ro phải đối mặt. Khó có thể tưởng tượng được sự thay đổi nào căn bản hơn sự thay đổi trong lợi nhuận theo hiệu suất.
Khi không còn sự kìm hãm từ tổ chức, kết quả sẽ đa dạng hơn. Tất nhiên điều này không có nghĩa là ai cũng khá hơn: người xuất sắc sẽ càng xuất sắc hơn, nhưng người làm kém sẽ tệ hơn. Đây là một điểm quan trọng cần ghi nhớ. Việc tự đặt mình vào môi trường có lợi nhuận phi tuyến tính không phù hợp với tất cả mọi người. Đa số mọi người sẽ khá hơn khi là một phần của tập thể. Vậy ai nên theo đuổi lợi nhuận phi tuyến tính? Hai kiểu người đầy tham vọng: những người biết mình xuất sắc, biết rằng trong một thế giới biến động lớn hơn, họ sẽ có lợi ròng nhiều hơn; và những người, đặc biệt là giới trẻ, có thể chấp nhận rủi ro để thử nghiệm và tìm ra câu trả lời.
Chuyển dịch khỏi tổ chức không chỉ đơn giản là những cư dân hiện tại rời đi. Rất nhiều người chiến thắng mới sẽ là những người mà tổ chức xưa nay chưa từng cho phép gia nhập. Vì vậy, cơ hội được dân chủ hóa sẽ lớn hơn và chân thực hơn bất kỳ phiên bản nội bộ nào mà tổ chức có thể tạo ra.
Không phải ai cũng hài lòng với sự bùng nổ tham vọng này. Nó đe dọa một số lợi ích đã định hình và mâu thuẫn với một số ý thức hệ. Nhưng nếu bạn là một cá nhân đầy tham vọng, đây là tin tốt dành cho bạn. Bạn nên tận dụng điều này như thế nào?
Cách rõ ràng nhất để tận dụng lợi nhuận phi tuyến tính từ hiệu suất là tạo ra công việc phi thường xuất sắc. Ở phần đuôi xa của đường cong, những nỗ lực tăng thêm là một khoản đầu tư sinh lời. Đặc biệt vì ở phần đuôi đó cạnh tranh ít hơn —— không chỉ vì tạo ra công việc xuất sắc rất khó, mà còn vì nhiều người thấy triển vọng này quá đáng sợ đến mức hiếm ai dám thử. Điều này có nghĩa là tạo ra công việc xuất sắc không chỉ là một thương vụ có lợi, mà ngay cả việc thử cũng đã là một thương vụ có lợi.
Có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng công việc của bạn, và nếu bạn muốn trở thành một ngoại lệ, bạn cần làm đúng gần như tất cả chúng. Ví dụ, để làm rất tốt, bạn phải thực sự hứng thú với nó, chỉ siêng năng thôi là chưa đủ. Do đó, trong một thế giới có lợi nhuận phi tuyến tính, việc hiểu rõ sở thích của bản thân, tìm ra cách làm việc trên đó sẽ trở nên quan trọng hơn. Việc chọn công việc phù hợp với hoàn cảnh của bạn cũng rất quan trọng. Ví dụ, nếu có một loại công việc bản chất đòi hỏi nhiều thời gian và nỗ lực, thì việc làm nó khi còn trẻ và chưa có con sẽ ngày càng có giá trị.
Có khá nhiều kỹ thuật để tạo ra công việc xuất sắc, không đơn thuần chỉ là cố gắng. Tôi sẽ dùng một đoạn để cố gắng đưa ra một danh sách bí quyết.
Hãy chọn công việc mà bạn vốn dĩ giỏi và đam mê sâu sắc. Rèn luyện thói quen tập trung vào các dự án riêng của bạn; bất kể là gì, miễn là bạn cảm thấy chúng đầy hoài bão và hấp dẫn; làm việc chăm chỉ, nhưng尽可能 đừng kiệt sức, điều này cuối cùng sẽ đưa bạn đến biên giới tri thức; từ xa, những biên giới này trông trơn tru, nhưng khi đến gần thì đầy những khoảng trống. Hãy chú ý và khám phá những khoảng trống đó, nếu may mắn, một trong số chúng sẽ mở rộng thành cả một lĩnh vực hoàn toàn mới; chấp nhận rủi ro càng nhiều càng tốt, nếu bạn thỉnh thoảng không thất bại, có lẽ bạn đã quá thận trọng; tìm kiếm những đồng nghiệp tốt nhất. Nuôi dưỡng gu thẩm mỹ tốt, học hỏi từ những tấm gương xuất sắc nhất; hãy trung thực, đặc biệt là với chính mình; luyện tập thể dục, ăn uống và ngủ nghỉ lành mạnh, tránh các loại thuốc nguy hiểm hơn. Nếu nghi ngờ, hãy theo đuổi sự tò mò của bạn. Nó không bao giờ lừa dối bạn, nó biết rõ hơn bạn điều gì đáng để quan tâm.
Tất nhiên, bạn còn cần một thứ nữa: may mắn. May mắn luôn là một yếu tố, và khi bạn làm việc độc lập thay vì là một phần của tổ chức, may mắn lại càng quan trọng hơn. Dù có những câu nói về may mắn là có lý, nhưng vẫn có thành phần cơ hội thực sự mà bạn không thể kiểm soát. Giải pháp là thử nhiều lần, đây cũng là một lý do khác để bắt đầu sớm và dám chấp nhận rủi ro.
Ví dụ điển hình nhất về lợi nhuận phi tuyến tính có lẽ là khoa học. Nó có tăng trưởng theo cấp số nhân, dưới dạng học tập, và ở rìa cực đoan của hiệu suất —— chính xác là ở giới hạn tri thức —— tồn tại các ngưỡng.
Điều này dẫn đến sự bất bình đẳng trong khám phá khoa học, đến mức ngay cả sự bất bình đẳng về tài sản trong xã hội phân tầng nhất cũng trở nên lu mờ. Các khám phá của Newton có thể còn quan trọng hơn tổng tất cả các khám phá của đồng thời đại ông cộng lại.
Điều này có vẻ hiển nhiên, nhưng có lẽ cũng cần nêu rõ. Lợi nhuận phi tuyến tính đồng nghĩa với bất bình đẳng, đường cong lợi nhuận càng dốc thì sự biến thiên kết quả càng lớn.
Thực tế, mối tương quan giữa lợi nhuận phi tuyến tính và bất bình đẳng rất mạnh, đến mức nó tạo ra một phương pháp khác để phát hiện các lĩnh vực dạng này: Hãy tìm những lĩnh vực mà một số ít người chiến thắng lớn vượt trội hơn tất cả những người còn lại. Bởi vì trong những lĩnh vực mà mọi người đều làm tương đương nhau, gần như không thể tồn tại lợi nhuận phi tuyến tính.
Những lĩnh vực nào có một số ít người chiến thắng lớn vượt trội hơn tất cả? Dưới đây là một số ví dụ rõ ràng: thể thao, chính trị, nghệ thuật, âm nhạc, biểu diễn, đạo diễn, viết lách, toán học, khoa học, khởi nghiệp và đầu tư. Trong thể thao, hiện tượng này do ngưỡng bên ngoài tạo ra —— bạn chỉ cần nhanh hơn vài phần trăm là có thể thắng. Trong chính trị, quyền lực tăng trưởng tương tự như thời đế vương. Trong một số lĩnh vực khác (bao gồm cả chính trị), thành công phần lớn do danh tiếng thúc đẩy, mà bản thân danh tiếng lại có yếu tố tăng trưởng phi tuyến tính. Nhưng khi loại bỏ thể thao, chính trị và ảnh hưởng của danh tiếng, một mô hình nổi bật hiện ra: các lĩnh vực còn lại trùng khớp hoàn toàn với danh sách những lĩnh vực đòi hỏi tư duy độc lập để thành công —— nơi mà ý tưởng của bạn không chỉ phải đúng, mà còn phải mới mẻ.
Điều này rõ ràng đúng với khoa học. Bạn không thể công bố một ý tưởng mà người khác đã từng đưa ra, trong đầu tư cũng vậy. Nếu phần lớn các nhà đầu tư khác không nghĩ rằng một công ty sẽ làm tốt, thì việc tin rằng công ty đó sẽ làm tốt mới có ích; nếu tất cả đều nghĩ công ty đó sẽ làm tốt, thì giá cổ phiếu đã phản ánh điều đó rồi, và bạn sẽ không thể kiếm được tiền.
Chúng ta còn có thể học được gì từ những lĩnh vực này? Trong tất cả các lĩnh vực này, bạn đều cần bỏ ra nỗ lực ban đầu. Lợi nhuận phi tuyến tính ban đầu dường như rất nhỏ bé, với tốc độ này, bạn có cảm giác sẽ chẳng bao giờ đạt được tiến triển nào. Nhưng vì ở phần rìa xa, đường cong phần thưởng dốc đứng rất mạnh, nên đáng để thực hiện những biện pháp phi thường để vươn tới đó.
Trong thế giới khởi nghiệp, nguyên tắc này được gọi là “làm những điều không thể nhân rộng - do things that don't scale”. Nếu bạn dành sự quan tâm cực lớn cho nhóm khách hàng nhỏ ban đầu, lý tưởng nhất là bạn sẽ khởi động tăng trưởng theo cấp số nhân nhờ truyền miệng. Nhưng nguyên tắc này cũng đúng với mọi thứ có tăng trưởng theo cấp số nhân. Ví dụ như học tập. Khi bạn mới bắt đầu học một thứ gì đó, bạn sẽ cảm thấy bối rối. Nhưng việc bỏ công sức ban đầu để có được điểm tựa là đáng giá, bởi vì bạn càng học nhiều, việc học càng trở nên dễ dàng.
Trong các lĩnh vực có lợi nhuận phi tuyến tính còn có một bài học tinh tế hơn: đừng đồng nhất work với một công việc (job). Trong phần lớn thế kỷ 20, hai khái niệm này giống nhau với gần như tất cả mọi người, do đó chúng ta thừa kế thói quen đồng nhất năng suất với việc có công việc. Ngay cả hiện nay, với đa số người, cụm “công việc của bạn (your work)” vẫn có nghĩa là công việc họ làm. Nhưng với các nhà văn, nghệ sĩ hay nhà khoa học, nó có nghĩa là bất kỳ điều gì họ đang nghiên cứu hoặc sáng tạo tại thời điểm đó. Với những người như vậy, “công việc” là thứ họ mang theo từ công việc này sang công việc khác, ngay cả khi họ có công việc. Nó có thể là việc làm cho chủ, nhưng cũng là một phần trong hệ giá trị tư duy riêng của họ.
Việc bước vào một lĩnh vực mà một số ít người chiến thắng lớn vượt trội hơn tất cả là điều đáng sợ. Một số người làm vậy một cách có chủ đích, nhưng bạn không nhất thiết phải như vậy. Nếu bạn có đủ năng khiếu và đủ kiên trì theo đuổi sự tò mò của mình, bạn cuối cùng sẽ đi vào một trong những lĩnh vực đó. Trí tò mò của bạn sẽ không để bạn quan tâm đến những câu hỏi nhàm chán, và những câu hỏi thú vị thường sẽ tạo ra các lĩnh vực có lợi nhuận phi tuyến tính.
Các lĩnh vực có lợi nhuận phi tuyến tính tuyệt đối không tĩnh tại. Thực tế, lợi nhuận cực đoan nhất đến từ việc mở rộng chính các lĩnh vực đó. Vì vậy, dù tham vọng và tò mò đều có thể đưa bạn vào lĩnh vực này, nhưng tò mò có thể mạnh mẽ hơn. Tham vọng thường khiến bạn leo những ngọn núi đã tồn tại, nhưng nếu bạn đào sâu vào một vấn đề đủ thú vị, ngọn núi ấy có thể tự mọc lên ngay dưới chân bạn.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
