我叫马克斯·霍达克，是一家名为 Science 的公司的首席执行官。我们将简要讨论初创企业的基础设施问题。我大半辈子都在从事脑机接口方面的工作。那是将近 20 年前的事了。我的职业生涯始于本科期间在杜克大学的一个实验室工作。这是我们在首届神经科学学会会议上的照片。我当时做的实验是：如果在猴子的大脑中植入电极，然后给猴子一个操纵杆，并记录它在玩游戏时的神经活动。如果让操纵杆在猴子向前推时让光标横向移动，大脑会怎么做？大脑是代表操纵杆、屏幕还是其他东西？
事实证明，有些神经元两者都代表。在我们公司 Science，我们的主要产品是一种视网膜假体。这是一种植入在眼球后部视网膜下方的芯片，旨在恢复因视网膜中视杆细胞和视锥细胞丧失而失明的患者的视力。左边是去年 11 月登上《时代》杂志封面的我们的一位患者。右边你可以看到带有眼镜的植入物图片。
植入物上看到的每一个小六边形网格本质上都是一个太阳能电池。当它植入视网膜下方时，患者佩戴的眼镜装有摄像头，可以看到世界，还有激光投影仪，将图像投射到植入物上。当红外光投射并在植入物上被吸收时，它会产生一个微小的电场来刺激视网膜，从而在第一时间直接绕过死亡的视杆细胞和视锥细胞，将视觉信号重新刺激回视网膜。
这是一个相当酷的产品。它去年完成了主要临床试验。目前它已经进行了三次临床试验。去年秋天被 BBC 报道。我们的一位患者用这个设备完成了一部 300 页的小说，并把书寄给了我们。但在接下来的 30 分钟里，我主要不会谈论这项工作。我们将讨论基础设施和经验教训。我是说，这是创业学校。也许你会发现其中一些对你的公司有用。
毕加索曾说，当艺术评论家聚在一起时，他们谈论形式、结构和意义。而当艺术家聚在一起时，他们谈论去哪里买便宜的松节油。这句话也常被表述为：外行谈论战略，内行谈论后勤。这是美国以之命名坦克的一位人士的名言。事实上，真正适用于广泛公司的经验教训 surprisingly 很少。
通常，经营初创企业的经验是，你只是看着每天落在你桌上的一连串事实，并试图根据这些事实做出最好的局部决策。如果几周后看起来不一致，那通常是正确的做法。但对于至少对于深科技初创公司来说，有几个话题反复出现，属于普遍经验，这也是我最熟悉的领域，不仅仅是纯软件。
比如买东西。你最初的反应可能是，如果你做软件，你不需要买东西。你会独自一人在空房间里，有些电脑，写写软件，这就是我们要建立公司的方式。如果是这样，是的，你已经找到了风险投资家喜欢资助软件并在过去 25 年里大量资助软件的原因。但如果你做的不仅仅是纯软件，你将购买成千上万种东西。
这是我们大约六个月大的时候。有点难看清。有很多电脑。还有一堆显微镜、其他电子产品、3D 打印机、树脂和印刷电路板。你确实在持续不断地购买东西。所以这听起来可能很明显，就像问一个非常基本的问题：你当然只是在买东西。
作为创始人，你可以使用信用卡。信用卡很好用。你可以用信用卡买很多东西。你也可以发送电汇。问题是，你的第 17 名员工如何买东西？他们有信用卡吗？假设你向所有员工发放信用卡，并告诉他们购买所需的东西。然后你会收到这样的消息。
你想，我知道，我关心资金消耗。我们必须高效支出。我会批准所有发生的购买。然后你收到这样的消息。然后你想，3000 美元听起来对电源来说很多。我们需要一个 3000 美元的电源吗？如果我们从拍卖中买一个呢？比如，3 天后有一个拍卖。也许我们可以半价买到。我们可以两周后收到。
但你也记得，你雇佣了一些高薪且才华横溢的员工。你是说他们不能获得他们需要的工具吗？你每周花费 10 万美元。如果你等一周以半价获得电源，你肯定已经使任何可能的收益相形见绌。而且，如果他们是像 Anthropic 那样的人，他们不会因为 3000 美元的购买而被骚扰。他们只是会拥有一个电源。
所以你意识到，这不仅很难控制资金消耗，而且这也是行使支出审查的不当场所。支出审查必须更早进行。你必须有一些预算概念。这不仅仅是关于购买东西的支付渠道的问题。而是你如何理解你拥有的资金桶。
我不想做 1500 美元电源与 3000 美元电源的权衡。他们需要理解他们拥有的资源，以便在这些可用资源内进行权衡。所以你建立了一个采购系统，现在你高薪的员工整天都在点击 B2B 企业网站。
事实证明，从他们下订单购买电源到送达需要两周时间，因为你实际上不能用信用卡购买。你必须与供应商建立账户，处理保险和认证文件，并开设账户。他们必须生成报价单，以便你生成采购订单，以便你生成发票。现在每个人都对订购过程耗时过长感到不满。
这实际上真的需要一个像活体生物一样的系统。我喜欢人们从学术界转向初创企业，我认为其中一个反应是……
人们常有的一个困惑是，为什么会有专门负责采购的人？难道我不能自己买东西吗？当然，确实有人的工作就是买东西。从你提交订单开始，与供应商来回沟通以搭建这一切非常耗时，而且很容易拖延。这需要积极的管理和指标监控，才能让这些事务快速推进。
我认为，当我们思考这一点时，我们往往给人一种非常快速的印象，人们不确定这是如何实现的。这主要并不是因为我们更聪明，而是像这样的基础设施。这就是速度建立的方式。现在，人们可以买东西，至少你可以控制整体支出。你知道自己不会每月超过一定的支出额度。
然后你意识到这其实不是问题。你可以计算出你的资金跑道。真正的问题在于归属权，无论你是研究火箭、汽车、药物还是脑机接口，或者任何涉及现实世界的事物，你都会意识到另一个问题是批量购买。比如我们从氩气、硅烷、氮气到树脂和媒体，都是批量购买，然后分发给不同的实验。
这样做时，归属权就很难厘清。如果没人知道每个实验的成本，比如每次培养新的细胞系或在晶圆厂制作新的探针，每次循环的成本是多少？没人知道。因此，实验似乎是免费的。它不花费美元，而是消耗媒体资源。媒体来自冰箱。我们想知道如何为我们制造的东西定价。
我们在晶圆厂批量制造很多东西，想知道能卖多少钱？这需要大量的电子表格来估算价格。这里面包含很多主观意见，比如租金包含多少？设备折旧包含多少？这些都涉及对未来产量的假设。所有这些对于理解不仅应该收取多少费用，还有支出和资金跑道都是必需的。
为了解决这个问题，我们在公司内部构建了大量的软件来管理这些事务。我们做的第一件事是，公司里几乎所有能做的事情在软件中都有一个按钮。我们称之为 Helix，包括采购。但由于这一直延伸到制造环节，实验室发生的每一步都在数据库中，我们可以将所有这些信息关联起来。
事实证明，对于我们要制造的每一代晶圆（在此案例中针对该协议），成本为 4 万美元。这是一大笔钱。假设你筹集了 2000 万美元的 A 轮融资，你认为需要四年，需要 20 个人。根据我的经验，大约一半的支出是人力成本，所以 20 个人每年大约需要 300 万美元的收入，这占了半数的支出。
你还需要约 2 万平方英尺的空间，每平方英尺约 4 美元，这又是每年 75 万到 100 万美元。所以突然之间，你有了一个 300 万美元的年度研究预算，用于三到四年的研发。这比你想象的要快得多。但是，你的团队会感到震惊，他们看到你筹集了生平最大的金额，认为 3000 美元的电源是免费的。
这非常重要。这种基础设施实际上决定了许多公司的成功或失败。另一个普遍的经历是招聘。我认为招聘真正区分了成功者和失败者。初创公司通常不是凭空出现的。根据我的经验，最好的公司往往源于所谓的“场景”。有一个时刻让新公司诞生，各种因素汇聚在一起，为新公司创造了独特的成核点。
一旦那个时刻过去，因为某家公司已经执行了它，或者时间已过，就很难再回头。因此，最好的招聘来自你的网络，那些你以前合作过且知道很优秀的人。其延伸版本是从产生该初创公司的网络中招聘。通常有一些延伸的场景，该事物从中诞生。
有一群联合创始人从那里汇聚并结晶出来，但随后还有一个延伸的社区，这应该是你初始营销的目标。这些人是那些已经懂你的语言、已经熟悉它的人，但他们的数量永远不足以填满整个公司。你必须从公众中招聘。
不同公司以不同的方式招聘。不同的流程适合不同的创始人。这真的是与创始人是谁以及他们如何看待世界相匹配的东西。没有唯一正确的答案，但肯定有一个错误的答案，那就是公司没有非常虔诚地执行某项流程。
这是一个现实充满惊人细节的领域。看起来很简单，比如，哦，你会有一个招聘网站，你会收到申请，然后审查它们。如果不高效地进行，这很快就会成为团队其余部分的巨大拖累。你很容易花费几乎所有时间招聘，却得到次优的结果。
因此，为了再次解决这个问题，我们构建了大量软件。我们的流程有四个步骤。首先，我们为用户构建了一个软件界面，让申请人在线申请，我们可以提前捕获一些结构化信息，包括同时申请多个职位的能力。
我们最初使用了一个商业申请人跟踪系统。我们将其转移到了我们的内部工具。我们这样做的原因之一是，这允许我们做一些在任何商业 ATS 中都找不到的事情。所以，当我们流程的第一步，当用户申请时，它会进入公司范围的投票。
信息，但最重要的是在最右边，你会看到这样一个问题：你会如何为这位候选人投票？他们是知名的、优秀的、肯定的，还是否定的、强烈的否定。因此，当有人申请时，系统会挑选出七到八名它认为背景相似的现任员工，并向他们发送投票请求。这样，我们可以将投票分散到公司的许多员工中，用于初步筛选，这至关重要，因为如果你在做一些很酷的事情，当你进入该项目几年后，漏斗顶端的申请量会变得令人不知所措。
如果将任何瓶颈放在任何小群体员工或任何一个人身上，他们绝对会成为整个组织其余部分的瓶颈。而且，我认为你需要对判断力进行平均化处理。我认为不同的人擅长或不擅长招聘，对这一阶段寻找什么样的人有不同的看法。因此，在开始时，作为创始人，你应该与每个人见面，这会让你走得很远。你应该肯定地面试每个人很长一段时间，但即使在那之后，你仍然希望有一种方法来平均化团队其余成员的判断力，而投票机制通常是一种非常好的方法。
所以，这是我们在过去几年中的实际统计数据。我们收到的漏斗顶端申请中有17%进入电话面试。同样，这个最初的申请投票阶段是从公司范围内的池中抽取的，以便我们可以快速完成投票，通常在24到48小时内完成，而不会在任何小群体的人身上造成瓶颈。电话面试同样是从公司范围内的人员池中抽取的，这不是特定于团队的。这是一个公司范围内的标准，主要寻找三件事：判断力、能力和主动性。
比如，如果我们把你扔进一个复杂、定义模糊的情境中，你倾向于做出好的决定，还是会制造外交事故？比如，你是否达到了技术能力的基本门槛，以及展示出的学习能力？你是否有效地让世界变得如你所愿？比如，你的生活看起来如何，或者不像你曾经拥有的任何雄心壮志？你有特定的生活目标吗？
我们可以将这些问题分散给整个公司，然后其中一半的人通常会去做家庭作业。理想情况下，我们现在应该使用完全抵抗AI的家庭作业。我们最喜欢的家庭作业类型是那些不会饱和、具有非常高的上限，并且自然可以评分为两到三个数字的作业，我们可以将这些数字放在图表上，以便当我们收到家庭作业的回答时，我们可以简单地将它们全部绘制出来，这样当有人真正突破PTO前沿时，情况就会非常明显，而我们并不关心他们使用了什么AI模型，因为那只会让你变得更好。
在不可能使用家庭作业的情况下，我们现在正在增加技术电话面试或现场实践测试的数量。但理想情况下，我们希望每个环节都有一个抵抗AI的家庭作业。他们有一个关于抵抗AI家庭作业的有趣观点，其中包含几个任务，比如GPU内核优化，你能将周期数降到最低是多少？这自然地调整了门槛。很长一段时间，门槛我想是Sonnet的性能，如果你能击败它，你就能获得面试机会。我认为有几种方法可以构建抵抗AI的作业。
当你到达面试阶段时，重要的是从那里至少有25%的转化率才能发出录用通知，否则你只是在浪费太多时间让员工进行现场面试，而他们不会转化。你无法降低这一点。因此，这里有四个步骤：初始投票、电话面试、家庭作业和全面面试。据我经验所知，这是我们需要做出全面决定的最小信息集。我认为没有更有效的方法来引出这些信息。我认为没有更少的步骤我们可以使用。所以这成为了我们的流程。
你正在招聘人员，他们来上班，开始工作，你开始承担工资支出。但你如何知道你在招聘方面做得好不好？最终，你会从市场上得到反馈，了解你在招聘方面做得如何，因为公司会成功或失败。你的团队将能够完成你设定的目标，并帮助你在这个过程中进行纠正。但这是一种非常漫长的反馈，而且是一个非常表现不佳的损失函数。
因此，作为管理层，你的工作是设计合成梯度，让你能够更早地发现招聘进展如何，以及是否需要纠正。对此的传统答案是360度评估流程。每年一次，你发送大量表格，收集关于每位员工的反馈，与人力资源部门以及各个经理安排大量会议，你可以进行传统的绩效评估周期。根据我的经验，这是一个非常具有破坏性的过程，往往不会浮现出你不知道的问题，但你已经知道这些问题存在，只是没有采取行动，因为你知道那里有问题。
但解雇人很难，所以人们对此拖延，这只是在强化你已经知道的事情，而且它一年只发生一次。如果将公司分成不同群体，也许一年两次。但我想真正理想的是有一个信号，能够从整个公司获得这种自然的反馈，关于谁好谁不好，什么有效什么无效，这种方式在很大程度上是 unbiased（无偏见的），并且更加持续。想象一下，如果你能每几周获得一次反馈，了解哪里有问题，哪里进展顺利。
我开发并已在过去六七年中使用的流程是，每几周，每四到六周，频率不高，公司里的人会通过软件Helix收到一个问题，虽然有一个表格，但真正只有一个问题至关重要，那就是：知道这个人后来的表现如何，你今天会再次投票录用他们吗？这是我们用于初始投票的相同问题。你会收到一个提示，比如：你与之共事的这个人，你今天会如何投票录用他们？然后我们可以做的是，在公司范围内构建一个包含所有反馈的图表。
基本直觉是，如果每个人都给你高评分，你的投票权重应该更高。敏锐的人可能会注意到，这看起来非常像谷歌最初的PageRank算法，即IGE向量中心性（IGE vector centrality）的概念。通过观察图中的连接关系，可以在图上创建权重分布。这与实际的IGE向量中心性略有不同，但非常相似，因此我们称之为IGE评审。我逐渐确信，这几乎是进行绩效评估的正确方式。
为了让这种方法真正有效，还需要应用一些技巧。例如，我们会应用“丢弃”机制，运行一千次迭代，每次随机移除一定比例的边。然后观察得分分布，如果出现额外的峰值，比如，这是一个线索，表明可能存在需要进一步调查的刷票行为。
总体而言，这种方法将判断分散在整个公司，以大约一个月的滞后时间持续更新，并让你对公司内部真实情况有更好的洞察。它还彻底消除了那种创伤性的、每年一次由HR主导的沉重绩效评估流程。
这次演讲的重点不在于具体的技术规格，不在于你应该使用这种方法，尽管你应该考虑它。如果你在公司实施，可以发邮件给我，我会发送一份文档，包含更多关于如何使其良好运行的具体技巧。但演讲的真正主题是：迭代速度决定了成功与失败。
如果你能建立快速的迭代循环，这确实能克服许多其他障碍。这种效应非常严重。如果你每周都能学到新东西，而竞争对手每月才学一次，他们将永远无法构成威胁。
如果你比较两种不同的解决方案，其中一种能以更短的时间实现复利效应，即使另一种方法有明显的优点，你也应该考虑选择迭代周期更短的方案，因为复利效应非常显著。
因此，速度决定成败，而速度由基础设施决定。这由听起来很无聊的事情驱动，比如采购、招聘和支出流程的效率。这与你对所构建事物的底层技术内容的理解同样重要。
我经常看到由背景显赫的科学家和工程师创立的公司，因为执行难以跟进而夭折。你的工作是组织。深科技公司很少因为技术不可行而失败。
它们失败是因为，当你拥有数百名员工和数万平方英尺的物理基础设施时，你没有建立管理这些的系统。这变得难以驾驭，导致你无法将战略与执行联系起来。
因此，在其他条件相同的情况下，我们倾向于具有较短迭代周期的事物。但这并非绝对规则，初创企业中没有放之四海而皆准的规则。
你面对每一个新事实模式，都要将其视为独特的个体，然后做出对你有意义的决定。作为初创公司创始人，最难处理的事情之一是：你无法委托你的判断力。
作为CEO，你必须始终做出对你有意义的决定，无论替代方案看起来有多少动力或惯性。在学校里，如果你作弊看旁边人的答案，你的成绩会被拉向班级平均水平。
这在初创企业中是不够的。成功公司是例外，通过成为平庸者来成功是不够的。因此，为了成功，你的判断力必须具有差异化的优秀。
现实可能是你还不知道自己的判断力是否优秀。无论如何，你必须找出答案，这意味着即使你独自意识到这一点，也要做出对你有意义的决定。
这是获得巨大成果的唯一途径。虽然并不经常发生所有人都认为一件事而你认为完全错误的情况，但这种感觉非常诡异。
当公司运营四五年，涉及数亿美元，面临高风险决策，只有你能做决定时，你会环顾四周寻求建议。起初你会得到很多建议，但几年后到达关键点时，你会发现无人可问。
在那一刻，你必须对自己的判断力的界限有清晰的认识。这是一种非常诡异的感觉，你必须能够坚持己见。
好消息是，根据我的经验，实际上很难陷入僵局。你可能会陷入困境，但行动空间总是比看起来更大。无论发生什么，通常当你试图预测各种永远不会遇到的问题时，你会发现行动产生信息。
这个想法比听起来更深刻。在物理学中，有一个名为“作用量”（action）的量。如果我扔出一个球，它遵循抛物线轨迹，除非受到风或其他作用力的影响，否则它将遵循这一弹道轨迹。
从这个意义上说，这是一种信息最小化的轨迹。我可以简单地说它遵循了弹道轨迹，这完全确定了它的运动。如果发生了其他事情，你必须……
花费一些精力和时间去促成某事的发生。因此，当你向宇宙施加行动时，就会在非常基本的层面上产生信息。而当你陷入困境时，你必须开始注入行动以产生熵。这会产生一些相当违反直觉的效果。我曾见过这样的情况：一家公司深陷局部最优解的泥潭，虽然其中某人在许多方面都很优秀，但与该公司当时所需并不匹配。即使移除这位个人能力很强的人，也能打破僵局，让公司进入新的阶段。当你陷入困境时，必须开始采取行动。
在产品构建这一目标层面的内容之下，还有各种支持系统，如公司的采购、会计、招聘、绩效评估、预算、安全和质量等。这些构成了公司的操作系统，对公司的长远发展有着巨大影响。因此，速度由基础设施决定，而速度又决定了成功或失败。你需要在这些基础建设上投入更多思考。如果在初期做对了，后续一切都会容易得多；如果做错了，你可能会每月花费500万美元却感到对局面毫无掌控力，最终被迫采取更粗糙的手段并做出更艰难的决定。
谢谢你来听我的TED演讲。对于试图在工业界和学术界之间做选择，或者是在现在创业与先攻读博士学位之间做选择的人，你有什么建议吗？这真的取决于你具体从事的领域。如果你的领域仅存在于基础研究中，那么攻读博士学位可能是非常合理的。例如，20年前最好的计算机科学家在卡内基梅隆大学和哈佛大学；50年前，如果你想研究火箭发动机，你会在NASA、马里兰大学等高校。但现在，最好的计算机科学家在谷歌、苹果和OpenAI，最好的火箭科学家在SpaceX和蓝色起源等公司。
当一个领域真正开始成熟时，工业界能够调动更大规模的资源，并且移动速度要快得多。因此，人们常问为什么学术界在生命科学领域依然如此重要。现实是，大多数事情在学术界并不运作良好，因为人类在药物发现方面并不擅长。所以，如果你的领域确实只存在于学术界，那么攻读博士学位完全说得通。但很多时候，初创公司并非无法让技术发挥作用，而是无法组织好人类团队来实现目标，而这种组织能力也是一种需要学习的技能。
我认为这是一种口耳相传的传统，你必须亲身实践才能学会。因此，如果选择是在一家与你理想位置相邻的高绩效公司工作，还是去攻读博士学位，我可能会推荐去公司。但这并非绝对规则，确实取决于具体领域。对你而言，什么算作卓越能力的证据？任何能具体指出、将某人与其高中同学区分开来的事实。例如，如果你有一个普通的高中生，我们需要一些具体的事实。我认为，证明卓越能力的最佳证据是在可衡量的竞技游戏中获胜。
这可以是成为国际象棋特级大师，也可以是赢得设计、建造、飞行或Formula SAE（大学生方程式赛车）竞赛。硅谷有一些深度科技公司基本上就是由大学时期的Formula SAE获胜者建立起来的。这些人把整个大学时光都花在建造和赛车，并从中学习。我认为你必须拥有这种竞争性的反馈。如果没有某种可衡量的竞技游戏，很难知道自己是否卓越。
我们现在如何招聘工程师？我们仍然使用LeetCode（算法题平台）吗，还是有更好的方法？如果我们允许使用AI，你如何了解申请者的技能？嗯，我认为我们从未真正使用过LeetCode。也许团队里的其他人私下在用，但我从未要求过。特别是软件领域，由于“算力”带来的回报巨大，这确实是一个吸引真正聪明人的领域，因为它提供了非常快速的反馈。想想看，生物学领域有很多聪明人，但当你有生物学想法时，可能需要数月才能知道它是否有效。
而在软件领域，如果你有想法，通常可以在几小时内构建出来，或者在几天内获得反馈。因此，它形成了一种类似高频交易的令人上瘾的反馈循环，吸引了大量聪明人。我们在审视一个人的职业生涯时，寻找的是你做过一些有趣事情的信号。很少有人到了20多岁中期，背景中没有任何自己主动寻求并完成的事情。但这确实是一个开放的标准，可以是任何事。
我们越来越不直接评估编程能力，而是试图评估思维能力。比如设计问题：如果给你一个领域，你如何将其分解？你能清晰地理解问题的分解吗？这真正衡量的是你能否清晰地思考，而不是你能否编写代码。你在Neuralink的经历中有什么收获？关于是否应该去攻读博士学位的问题，我没有博士学位。我在Neuralink担任CEO时，花了五年时间经营一家公司。
我认为其中最大的教训之一是，成功创业没有通用的算法。没有一套五点清单，只要你照做，公司就会成功。这是一系列长期的判断决策。因此，最重要的是这些判断的过滤器必须调校得非常精准。我在Neuralink期间最有价值的经历之一，是我与一位在经验上判断力极佳的同事一起工作。我们经常一起陷入困境，当出现问题且有两个看似合理的解决方案时，我会问他：“是选项A还是选项B？”他会看一眼说：“肯定是选项B，这个问题永远不会再发生。”
这些带有实际风险的赌注，让我们展望未来，并在稍后才获得反馈。这种建议对于训练筛选器非常有用。我不知道是否有捷径可走。我认为，当你不在现场时，听到这些故事并真正去思考它们，因为存在真实的利害关系，然后获得反馈，这是创业者教育中至关重要的一部分，而许多人低估了这一点。我认为，在直接创办自己的初创公司之前，值得为一家拥有你尊重的优秀文化的企业工作。初创公司的文化完全从第一性原理重新发现的情况相对少见。通常，它们像口述传统一样传承下来，因为创始团队曾在其他公司工作过，从而继承了这些文化。
或者在某些突破性情况下，市场错位使得团队凭空建立文化。他们通常从风险投资人那里获得这些文化，但与拥有这种判断力的人共事，以获得那种强化学习——即一系列事实的长期积累——是非常重要的。脑机接口或神经接口能否帮助我们弄清楚意识到底是什么？是的。如果人工智能追求的终点是超级智能机器，那么脑机接口追求的终点就是意识机器。大脑由普通物质组成，按照化学规则排列，仅包含元素周期表上的物质。
很难相信那里有新的物理学在起作用。因此，我们正在寻找底物活动与现象内容之间的映射关系。如果我们有一种神奇的脑机接口，让我能够看到大脑中每个神经元的即时状态并驱动它们，我认为我们会很快弄清楚意识。我认为这是一个实际问题，而不是哲学问题。首先，这个实际问题确实存在，我们必须对人类进行相关研究以证明这一切。我认为有可能使用脑机接口来证明这一点。
我们有一些关于如何进行这些实验的想法，但它们还需要几年时间。目前进入人体的技术并非旨在研究意识，但我认为这是这条路径的更远处。我应该学习什么才能为脑机接口做出贡献？这真的取决于你的背景。神经接口是一个非常跨学科的问题，它涉及干细胞生物学、材料和微加工、软件、动物行为以及手术等方方面面。因此，其中有许多不同的切入点。
我们发现，拥有一个较小的团队，能够将其中的大部分问题装进脑子里并压缩在一起，效果会更好。这与学术界处理跨学科问题的方式形成对比，他们通常会建立一个跨学科中心，聚集非常垂直化的深度专家，让他们在中心会面。问题是他们都在说不同的语言。因此，即使他们能够沟通，通常最终只是交接了这些部门的接口。
而对于我们来说，如果我们可以将问题保持在少数人的脑海中，我们就可以调整瓶颈的位置。这方面的一个具体例子是我们的蛋白质工程小组已经开发出更敏感、更好的蛋白质，用于我们需要做的一些事情，这使我们能够放宽一些电子学要求。具体来说，我们有一种叫做视蛋白的蛋白质，它使我们能够将神经元变得对光敏感，这样如果我们在上面照射光，就可以激发神经元。
问题是你需要用大量的光照射神经元才能激发它，这意味着你不能有很多光源，因为会变得太热。因此，我们已经使蛋白质更敏感，这意味着我们可以使用更多的LED，因为每个LED可以更暗。因此，我们将这个电子学问题转化为一个生物学问题，从而放宽了这些限制。当你有这些跨学科中心时，你不会得到这样的效果，那里有一个小组专注于一件事，另一个小组专注于另一件事。
因此，我认为拥有更广泛的问题视角是非常有价值的。然后，尽可能深入和清晰地理解整个系统。我认为没有什么能替代亲身实践。这并不重要，你需要一些硬技能来敲门，无论是软件、电子、机械还是材料，然后从那里开始，尽可能多地学习。AI不会取代科学研究的哪些部分？人类在哪里仍然是必要的？我们仍然绝对需要人类。
特别是在科学研究中，很难预测，AI显然正在迅速进步。我认为你需要思考如何让你的公司成为AI原生，意思是你要收集公司发生的所有上下文和所有事情，并能够高效地将其提供给智能体，因为智能体显然是未来的一大组成部分。因此，在Helix，所有事情都进入那里，我们这样做的原因之一是，不仅将所有内容放在一个数据库中链接采购、质量、批次记录和制造以更高效地追踪事物很强大，而且还可以将所有内容提供给智能体。
我们发现它们是团队的倍增器，而不是替代品。到目前为止，AI对我们影响最大的三个领域首先是编码。我现在基本上不再怎么看源代码了，过去六个月我写了大量代码，这变得非常有用。其次是监管。如果你在做任何真正有趣的事情，最终都会受到监管，然后你可能会处理这些所谓的质量体系。质量体系往往会引发人们的创伤后应激反应，因为它……
典型的官僚主义会拖慢一切。但质量本身的概念其实并不是问题。问题在于，人类不擅长阅读和解读这些内容。因此，当我们制造产品时，我们必须识别所有可能适用的标准。万事万物都有标准。例如，锂离子电池如何插入印刷电路板（PCB）有标准；电路板的电气绝缘有标准；甚至运输标签也有标准。在某一刻，你必须将运输包装打印上标签，放入防震箱中，并证明标签的角落没有以可能导致其脱落的方式卷曲。
因此，我们会聘请监管专家去寻找所有可能适用的标准，列出清单，然后制作一个电子表格，列出你符合所有标准的所有证据。这个过程可能需要数月之久。历史上，人工智能彻底改变了这一局面。我们可以非常快速地查找所有标准，也非常快速地生成证据表。我认为，虽然确实需要解除某些领域的监管，但人工智能与监管的结合比人们想象的要契合得多。你可以利用它来平滑处理许多事务。
当法规是用鲜血写成的，且大多是好主意时，只是人类难以执行。为什么要构建自己的基础设施平台，而不是直接购买？事实上，你无法真正买到这些。虽然有企业资源计划（ERP）系统，但没有哪家公司真正热爱他们的ERP系统。我不知道有没有人会说：“我想在NetSuite上花更多时间。”相反，现在有许多例子表明，有些公司是围绕一款专为它们量身定制的软件成长起来的。
YC（Y Combinator）以拥有大量内部软件而闻名，我认为这些软件真正让YC运作良好。Facebook也 famously 大量投资于内部工具，现在从中获得了巨大的效率。SpaceX和特斯拉内部拥有一款名为“Warp Speed”的大型软件，运行着他们大量的制造和研发流程。因此，当一家公司围绕为其量身定制的“ harness ”成长时，它会非常强大。这种力量是你可以购买的软件所不具备的。
但这要求你真正看向未来。因为在种子阶段，这肯定不是你认为应该关注的重点，历史上也确实如此。我认为随着智能代理（agents）的出现，这种情况发生了变化。现在你可以使用“vibe coding”（直觉式编程）来实现这一点，这使得思考这个问题变得合理。历史上，软件非常昂贵，人们不得不购买，这也是大家长期以来所做的。我认为那是一个更糟糕的世界，而那个世界已经改变，现在有了更好的选择。
例如，我们之前使用过Greenhouse。Greenhouse要求我们在第一个漏斗阶段由少数人作为瓶颈。用软件取代它后，我们能够探索投票机制，甚至是相当详细的投票机制，这些机制可以对谁了解申请人做出智能推断。这是商业软件无法真正做到的。因此，对于这些流程中的许多部分，你应该思考如何让它为你服务。
这些是人工组织，是必须配备人员的人工流程。如果不常规执行，它们就会萎缩。不同的团队和创始人在看待世界和思考方式上有着不同的意义，这一切都非常不同。但如果你构建了一个适合你的东西，并将其融入公司，使其像在那里放置的东西一样稳固存在，那将非常有用。
随着脑机接口（BCI）开始发挥作用并广泛采用，我们应该期待哪些变化？智力差异是否不再重要？有一种说法认为BCI是与人工智能相关的故事，确实有一些这样的成分。最终，如果AI正在构建超级智能机器，BCI实验室正在构建意识机器，而我们正在构建脑对脑连接，使得这些事物之间的界限变得不那么有意义。在某个时刻，你希望有一个我们可以参与的超级智能意识机器。
但这对我来说感觉还比较遥远。我认为在短期内，BCI实际上是一个长寿故事。我将长寿真正视为医疗保健，也就是生物技术。只是它还没有像我认为的那样被广泛认知。说制药公司或任何过去的医疗保健公司不感兴趣治愈疾病是不正确的。我认为它们都想要治愈，只是这超出了我们的能力范围。
在神经工程领域，人们听到BCI会想到运动解码，比如我在运动皮层放入一些电极，现在他们可以像控制电子游戏一样控制它。但我认为神经工程比那要广泛得多。我们将视网膜假体包括在内，将耳蜗植入物也包括在内。我认为这是对医疗保健的一种反直觉观点。它提供了你在医学中看不到的效应大小。
例如，如果你有一位服用多巴胺能药物治疗帕金森病的患者，它在一段时间内有效，但一段时间后效果相对较小。如果你开启深部脑刺激器，患者可以在10秒内从无法握住水杯变为能够书写草书。如果你想谈论强有力的患者证言，你应该看看新生儿在开启耳蜗植入物时的反应。
当你直接像对待计算机一样对待大脑时，你不仅不需要解决那些超出人类能力的极其复杂的生物学问题，而且你能非常迅速地获得这些结果。你可以获得工程梯度，更可靠地获得它们，而且效应巨大。因此，我将此视为延长和改善每个人生命的一种方式。
大脑是构成你的东西。原则上，它是唯一不能移植的器官。你可以获得新的心脏或新的肝脏，但你甚至原则上无法获得新的大脑。大脑通常不是出问题的器官。因此，如果你能直接处理大脑，我认为这比人工智能故事更是一个激进的长寿故事。
虽然所有这些要素会在一段时间内汇聚，用于你的 IEN 审查绩效系统，但你要如何防止员工在投票中串通，或故意给某人投反对票呢？正如我之前提到的，这里有一些技巧。例如，应用马尔可夫链蒙特卡洛 Dropout 可以让我们检测到诸如刷票点击等行为，因为现在你看到的不再是单一峰值，而是两个峰值。这是一个值得深入调查的线索。我的意思是，该系统在设计上对这些情况具有容忍度。我认为它相当透明。而且这也不是我们唯一的信号，只是众多信号之一。如果有人对此感兴趣，请给我发邮件，我会分享一份包含具体技巧的文件，但我希望先了解你打算如何部署它。
在构建像神经科技这样长周期的项目时，有些属于战术范畴。你如何确定公司存活实际需要多少资金跑道，以及如何说服投资者提供这么多资金？有时你会发现创始人，尤其是更有经验的创始人，向风险投资人推销的往往是他们认为合理的金额，而不是进行实验所需的实际金额。你筹集一定金额的资金是为了去探寻某个答案，而这个答案可能是“不”。投资者理解这一点，取决于你所处的行业，但你必须实际运行实验。
其中一点是，有些想法值得用五千万美元或零美元来资助，但绝不应只给五百万美元。如果资金不足，你无法运行实验，那将是一次非常令人沮丧的经历，你会得到模棱两可的结果。因此，我的第一条建议是，你应该弄清楚实际运行实验需要多少成本，这指的是公司的下一个价值拐点，而不是整个公司。无论你的计划多么宏大和开放，你都应该清楚下一个关键价值拐点是什么，需要哪些实验来实现它。
估算好成本后，筹集两倍的资金。这意味着会有一定的浪费，我认为如果能将浪费控制在 20% 到 30%，就已经相当不错了。总之，建议是弄清楚实际运行实验的成本，然后筹集两倍于此的金额，或者不筹集。除此之外，你总会发现新事物，通常有一条穿过迷雾的路径。但在公司起步时，你无法保证不会走上绝路，或者现有的资金能奏效。你必须深入其中，在半途中摸索解决。
我认为人们应该比他们通常认为的需要更早地追求盈利。对我们来说，尽管我们被视为一家非常开放、路线图很长的神经科技公司，这是事实，但我们现在也毫不松懈地专注于收入。我们正试图实现可持续性。感觉公司就像是在缓慢地死于这种“资金癌症”，我们每隔几年通过融资将其压制到缓解状态，但它最终又会复发。我希望这种感觉能结束。
因此，无论问题或愿景看起来多么宏大，你都需要思考如何获得收入，这样你不仅是为了永远生存，而且你的估值将基于长期路线图，而不是基于你死亡的概率。这确实为你打开了另一类投资者的大门，否则他们是无关紧要的。你收到的最好的建议是什么？我不知道。在过去 20 年里，我积累了太多的脑损伤，记忆不足以让我挑出那条建议。
除了速度是成功的基础、基础设施决定速度之外，我认为重要的是要认识到，不存在通用的原则。人们都在寻找捷径，寻找一套像“我搞定了”这样的指令路径，但这样的东西并不存在。每一件事都是不同的。当你处于那个历史时刻，你正在做前所未有的事情。我们可以反思一下，这一切成为可能有多么疯狂。
在人类历史的绝大部分时间里，如果你是一个聪明的 20 岁年轻人，有一个让社会变得更好的想法，并向拥有资本的人提出，他们的反应通常是让你去关注收成。事实上，这种情况并非普遍存在，也不是 universally available（普遍可用），但它不像今天这样，一个聪明的 20 岁年轻人来到旧金山，提出一个有趣的想法，就能获得数百万美元来验证。
这在当今世界的大部分地区并非如此，在历史上的任何时期也绝非如此。但这不应该被视为常态。为了推动前沿发展，这被视为理所当然。当你处于前沿时，你是在边做边学。这就是你的工作。因此，我会尝试减少对那种听起来像创业建议的事物的依赖，更多地关注你的判断力如何，在你的领域内这种判断力是否得到了很好的磨练，并记住你必须独立思考。
在让脑机接口（BCI）发挥作用的过程中，还有哪些最困难的工程挑战？在脑机接口领域，我们常常感到受到植入物功率和热限制的严重制约。因此，这产生了强烈的压力，要求尽可能少地植入设备，其余部分在体外完成。你不能让电线穿过皮肤，因为皮肤是一个非常重要的免疫屏障。如果皮肤不能完全愈合，比如你有任何穿过头皮的连接器，你就始终面临细菌沿着该路径爬入脑部的风险，患者将会遭遇非常糟糕的后果。
因此，你必须能够封闭皮肤。这就要求你植入某种无线电或收发器，并降低其功耗。低功耗电子学是一个前沿领域，正如我之前提到的，随着我们生物工程技术能力的增强，许多内容正日益变得像生物学一样重要。然而，讽刺的是，在这些植入物上，一个更困难且更开放的问题是我们所说的“封装”，我们的欧洲同事称之为“热带化”。这是指……
能够保持你的设备在体内，而身体组织在体外，在你植入体内的装置中，体内没有任何真正被动的表面，甚至骨骼也在不断重塑。因此，如果我植入一个设备，它将会受到身体的攻击，而且它无法自我再生。所以你需要一种能够在那种环境下长期生存的材料。
经典的例子是激光焊接的钛金属外壳，如果你见过心脏起搏器或深部脑刺激器，它们都有一个大的钛金属盒子。显然，我们不能把一个大钛盒子放进眼睛里。有趣的是，在我们之前大约十年前的一个视网膜假体，是一个带有钛金属盒子的设备，他们将其附着在眼球上。
他们进行了一次四个半小时的手术。他们有一个围绕眼球的小带子，侧面有一个小钛盒子，里面装有电池和一块小电路板。这行不通，这还不够好。他们必须以某种方式摆脱那个盒子。
在我们的案例中，我们通过激光投影技术解决了这个问题，我们无线供电，但拥有这种下一代封装技术，某种我们可以用来保护植入物的 Conformal coating（保形涂层），它不会被身体降解，对身体无害，并且抵抗身体试图杀死它的所有方式。
材料科学是一个非常开放的领域，如果你对材料科学感兴趣，那是我们需要取得进展的地方。你是如何接触医疗领域来构建你的视网膜植入物的？
嗯，我的意思是，商业只是与人交谈和做事的 fancy word（花哨词汇），比如你给他们发邮件。我的意思是，对于我们的视网膜植入物，它最初是由斯坦福大学的一位教授发明的，大约是在15年前。
它被授权给了一家欧洲公司，我们一直在跟踪。让我先退一步。当我们开始这家公司时，我来自 Neuralink，我的五位联合创始人中有四位也来自 Neuralink。我们在2021年初环顾世界，问自己，我们最有可能在近期成功、可能对患者产生重大影响，并为我们想要建立的可扩展医疗设备公司奠定基础的最有价值的事情是什么？
我们得出的结论是，通过刺激视网膜来恢复盲人的视力是这件事。在那里，你基本上有两种类型的细胞可以选择刺激，这些被称为双极细胞或视神经。你可以用电学方式做到这一点，也可以用光学方式做到这一点。我们探索了那四个象限。
我们在内部开发了一种最先进的基因疗法，以光学方式刺激其中一种细胞。我们将这家法国公司确定为电刺激领域的最先进水平。我的意思是，这是一个小社区，你可以认识人，你可以和他们交谈。
最终，收购他们对我们来说是有意义的。我们最终获得了许可、技术，并且我们一直与外科医生和医生合作。
如果你想知道一种新的手术，通常最好通过网络进行，这样人们更有可能回复你的邮件，但我们经常冷邮件联系外科医生，说：“嘿，我们要开发一种奇怪的手术，你想成为顾问吗？”人们会回复。
在我回答下一个问题之前，这里有一个真正的文化问题。在我在 SpaceX 外围混迹的那段时间里，我观察到，至少在七八年前，这家公司大约有20%的人是你可能会称之为“committed Martian colonists”（坚定的火星殖民者），而80%是严肃的工程师。
我认为那些人是疯子，他们只想在世界上性能最高的 Methox 发动机上工作。你需要这两种文化才能真正长期成功。这在医学中尤其棘手，对吧？因为那是一种非常保守的、可以说非常专制的文化。
同样，在我们公司，我认为有30%的人，我的意思是，这是一个公开的后人类主义使命，然后是70%的严肃临床医生、科学家、研究人员，以及认为那些家伙是疯子的人，但在这个过程中，我们将为关键的未满足需求构建一些非常有价值的医疗设备。
我认为使 Science 公司非常特别的事情之一是，它拥有这两种文化，并能够整合它们，我们能够同时做一些非常酷的研究，我认为这确实处于 Overton window（奥弗顿之窗）的边缘，同时现在在六个国家进行临床试验，并在欧洲拥有批准的医疗设备，以及在《新英格兰医学杂志》上的临床试验结果。
我认为你必须能够驾驭这两件事，才能真正重塑未来。对于早期创始人来说，进入生物技术领域变得更容易了吗？
生物技术仍然资本密集。所以，我不知道我会推荐生物技术，如果你有其他事情可做。我认为对我来说，我意识到将近30年前，如果你能像工程一样，如果你能改变大脑，你就能改变现实。这是未来30到40年的最大使命之一，就是构建这些东西。
所以对我来说，我想偶尔我会觉得，如果我进入人工智能而不是 ECI（可能是指工程或某种特定领域），我的生活可能会容易得多。但总得有人去做。我认为生物技术很难。它是一条比你能做的许多其他事情都更艰难的道路。但当你成功时，它会产生影响，就像你在别处看到的那样。
我认为越来越明显的是，我的意思是，很久以前保罗·格雷厄姆写过，你在不同的城市会感受到不同的氛围，马萨诸塞州剑桥的氛围是你应该更聪明，纽约的氛围是你应该更富有。旧金山的氛围是你应该更强大。
特别是随着人工智能等事物的兴起，我认为人们意识到这不仅仅是关于金钱。我认为对于许多最有效的初创公司创始人来说，这不仅仅是关于金钱。它是关于改变，即你希望世界以某种方式变得不同。
结果发现，对于那个项目，营利性公司是调动所需资源以导致世界以那种方式发生变化的极其强大的方式。这就是……
这关乎权力，而非金钱。权力有多种形式，包括经济权力和军事权力。但治愈疾病的力量是一种极具戏剧性的权力。当你拥有这种力量时，它不仅是一种重塑世界的真实力量，而且可以很容易地分享。你无法分享军事权力或经济权力，但你可以分享恢复盲人视力或给予癌症患者生命的力量。
我认为世界正变得越来越复杂，在座各位所从事的工作都会产生巨大的影响。生物技术很难，它非常资本密集，道路漫长。当你在这个领域创业时，你承诺投入十年的人生，无论结果如何，这十年都再也回不来了。
但当这一切奏效时，其对患者及其家人的影响真的与其他任何行业都截然不同。所以最后一个问题，科技界有什么流行的观点是你认为错误的？我甚至不知道现在科技界有哪些流行的观点。
好吧，我的意思是，建立Helix的基础本身就是反直觉的。我认为，如果你完成A轮融资，然后告诉你的投资者你将通过“氛围编码”来构建一个采购系统，我认为任何合理的董事会都会问你到底在想什么。
我们之所以能做到这一点，是因为我从未收到过这些问题，因为我控制着这家公司。但这只是一个狭隘的例子。好吧，谢谢。