為什么曙光4000A在短短5年內就跌出前250名？以IBM和惠普為對比，可以發現IBM和惠普有非常強大的軟件解決方案，所以才能創造市場，而中國的大型機只有超強計算能力是不夠的。比如奧運期間，北京市氣象局用的大型機就是IBM提供的，其具體解決方案就是針對沙塵暴等非常復雜的氣象問題做出運算和預報的軟件。而中國這些所謂的大型機計算能力很強，可是由于缺乏與時俱進的解決方案軟件，所以難成氣候。

這就好像是造硬盤，中國落后吧，卻不愿意按照科學規律去研究材料科學或是計算科學這樣的基礎科學，不去研究如何從根本上提高硬盤存儲量的規律，反而是政治掛帥，定下目標就要搞出一個世界前10名的，那是怎么做的呢？就是中國人所擅長的投機取巧，也就是所謂的“四兩撥千斤”、“殺雞不用牛刀”。最后就是把上萬個小硬盤并行串在一起！而這個串起來的程序還是微軟提供的，更不要說其實這些小硬盤也都是外國公司生產的。大家說可不可笑？為什么我們都能接受這種吹牛呢？因為我們就是一個相信奇跡、崇拜奇跡的民族。

三、看看甲骨文公司是怎么干的

前面所講的這么多問題都比較偏向于技術化，可能大家讀得有點兒悶。那我現在給大家講一個美國高科技企業的故事，我敢肯定這個故事在中國是不可想象的。我不想講比爾·蓋茨的故事，比爾·蓋茨是大學沒讀完就去創辦微軟了，這個故事大家肯定都知道，大家知道的我肯定不講。我想講的是最近把IBM擠走，買下太陽微系統的甲骨文公司老板的故事。為什么要講他呢？當然，一個原因是他的英文名跟我一樣，都叫Larry；另外一個更重要的原因是，他比比爾·蓋茨還厲害。在1977年，32歲的埃里森（Larry Ellison）同志跟另外兩個人創辦甲骨文的時候，這家伙是個讀了三所大學都沒能畢業的輟學生。在我們中國人看來，這個人這輩子基本上就廢了，三十而立嘛，你看他30歲了基本上還是個社會閑雜人員。那時候他靠什么混飯呢？就是偶爾幫別人寫幾行程序。那時候其實還沒有軟件工程師這一職業，編程序的參考書也就是幾本雜志。在當時，硬件就基本上等于整個計算機行業，所以寫軟件代碼的人就跟今天計算機工廠里的組裝工人差不多，只是做一點輔助性的工作。

不過美國看的是什么？是你的本事，是你的產品都能干什么，而不是先看你讀了幾個碩士或博士，也不是看你從哪個學校畢業的。你別小看這個輟學的大齡青年，他們三個家伙水平不簡單，最起碼能看懂行內最前沿的論文。一個家伙最先看到了埃德加·考特（Edgar Frank Codd）的一篇論文，然后連同其他幾篇相關的文章推薦給另外兩個人也閱讀了一下。他們讀完以后就覺得數據庫軟件有潛力，于是就開始策劃構建可商用的“關系型”數據庫。我下面會談一些專業名詞，包括“關系型”數據庫，不過讀者不要被這些專業名詞嚇到了，大家聽聽就算了，我剛接觸這些名詞的時候，水平也和大家差不多，多聽幾次，多忍耐忍耐，水平就上來了。為了減輕讀者的負擔，下面我會把這些不需要知道的名詞加上引號。

不過第一個問題是，寫論文的那個家伙自己怎么不去開公司呢？原因可不是像我們國內一樣，寫論文純粹是閉門造車，做不得實踐。埃德加·考特在專業學術期刊《Communications of ACM》上發表了那篇著名的《大型共享數據庫數據的關系模型》（A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks）的論文，這是數據庫發展史上的一個轉折。要知道，當時還是比較低層次的“層次模型”和“網狀模型”數據庫產品在市場上占主要位置。從這篇論文開始，拉開了“關系型”數據庫軟件革命的序幕。那么我告訴大家，埃德加·考特自己不去開公司，其真正的原因在于，他是IBM的工程師！

那么緊接著的問題就是，怎么IBM不自己做呢？這里我們就會發現，歷史總有驚人相似的一幕。這篇文章其實早在1970年6月就發表出來了，IBM卻遲遲不搞這個項目。這是為什么呢？主要原因是當時的IBM就跟今天的聯想一樣閉目塞聽，他們龐大而又復雜的官僚系統討論半天的結論是什么呢？他們認為“關系型”數據庫速度太慢，比不上當時落后的“層次型”數據庫。好笑的是，IBM雖然在3年之后（也就是1973年）終于啟動了新項目，研究“關系型”數據庫的實際可行性，但是卻遲遲不發布這樣的產品，因為當時IBM的“層次型”數據庫賣得還不錯，如果推出“關系型”數據庫，牽涉到IBM很多人的自身利益。

與此形成鮮明對比的是，這三個“體制外”的人在1979年的夏季發布了商用甲骨文產品，這個新數據庫產品不是很穩定，并缺少一些重要功能，但客戶還是有的。當時，美國中央情報局迫不及待地想買一套這樣的軟件來滿足他們的需求，但在咨詢了IBM公司之后，發現IBM并沒有可以商用的產品，所以中央情報局才聯系了埃德加·考特他們。直到1983年，他們已經發布了甲骨文第三版，IBM才發布了姍姍來遲的產品DB2。

這背后你又看到什么了呢？

第一，只有在美國這種環境下，新的技術研究成果才能被及時發布出來。即便有一個公司因為內部問題沒有做出來，這個技術也不會因此就銷聲匿跡了，而是被積累、傳遞了下來，這樣后面的人就不需要在一些低水平的問題上浪費時間了，所謂科研就是這樣的積累和傳遞。而中國科研的特性正好相反，我們基本上都在低水平上浪費時間了，而且缺乏積累和傳遞。

首先我想談談，什么叫做低水平的浪費。例如我們小學二年級的學生可憐巴巴地背九九乘法表，這就是低水平的浪費，如果不背這些無聊東西，不但不會影響中國的科學發展，反而有助于我們的學生跳出低水平的惡性循環。大家如果有機會到美國的超市買東西，就會發現美國的收銀員不但不太會運用乘除法，甚至做減法都有些困難，但這絕不影響美國成為超級科技強權國家。這種低水平的浪費還包括我們消耗了學生大量的時間和精力學習數學和物理等學科的解題技巧，還有特別重視以解題為主的奧林匹克數學、物理競賽等等。此外，還有一句所有學生和家長最熟悉的低水平浪費的話——“學好數理化，走遍天下都不怕”。這是絕對的胡說八道，而且絕對是低水平地浪費時間。這些學科基本都是美國的二三流人才念的學科，美國的一流人才和中國相反，他們是不念數理化的，而是念法學院、商學院還有醫學院。美國的一流人才走遍天下之余，我從沒看到他們有在乎數理化的，甚至不會數理化都無所謂。

我再談談什么叫做積累和傳遞。舉個例子，你通過做研究得到了A成果，而所謂的科研是在A的基礎上再研究出B，從A到B就是科研的傳遞和積累。你絕對不可能憑空想出來B，因為沒有A就絕不會有B。我們中國的科研，以金融學為例，我看過部分研究基本就缺乏從A到B的傳遞和積累，很多論文就是憑空想出來一個自以為是的C理論，而這個C和A、B都無關，不但無關，而且把C這個結果寫成舉世無雙的偉大，簡直可笑得不得了。我還記得重慶某大學的金融學博士生告訴我，他在念博士的時候，指導老師要他學習“大氣物理”課程，我很好奇地問他為什么，他說指導老師告訴他，股市的變化就如同氣候一樣變化無常，所以要學習大氣物理。我聽了忍不住哈哈大笑，這就是從來不學習國際上和股票市場課題有關的學術論文所得出的A和B，而是自己在家想出來的C，實在可笑。還有上海某師范大學的金融學博士生打電話給我，說學校規定博士論文必須在國際著名學術期刊發表，我大笑著告訴他，你們學校的教授幾乎從來沒人在國際上發表過論文，你們博士生憑什么能夠發表呢？后來我看了他的論文，簡直可笑得不得了，連個“參考文獻”都沒有。這就是標準的沒有A和B的積累和傳遞，而是一個憑空想象的C。這就是我們內地很多金融學院校的研究水平。

表面上看中國科研投入很高，研發人員層次很高，但是研發效率很低，科研產品很少。擁有博士、碩士學歷的人比比皆是，但發明創造卻不多。根據調研結果顯示，被調研的企業在技術發展方面以博士為專業技術帶頭人的有30%、以碩士為專業技術帶頭人的有45%、以本科生為專業技術帶頭人的有24%。由此可見，我國企業高新技術專業帶頭人的學歷結構與國外發達國家相當。而70%公司的研發隊伍九成以上的科研人員都是本科以上學歷，但是每萬人的專利產出卻居于世界末位。我們大量科研人員和經費投入基本都被浪費在一些低水平技術上了，而不是積累和傳遞。所以最近國內討論了半天山寨機好還是不好，我覺得都沒有切中問題的實質！關鍵的問題是，有沒有把人才用在科研的積累和傳遞上。

第二，同樣是創業，西方企業不是在賭小概率事件，而是認真分析和研究了學術論文，論證可行性，備齊各項研發條件之后，才根據客戶需求研發產品，這就是研發的規律，按照這種規律才能提高研發的成功率。西方理念崇尚遵守規律，而我們不同，我們不尊重規律，反而希望破壞規律，我們甚至以破壞規則、規律為榮。舉例而言，我和很多國人一樣，都以破壞規則為榮。我在2008年10月初應邀到廣西梧州演講，由于沒有飛機到達那里，而開車過去需要5個小時，為了趕時間，演講主辦方派了一部警車來接我。我坐上警車后，警笛一路鳴響，又闖紅燈，又不繳過路費，我心里覺得很暢快。我在破壞交通規則之余，不但不以為恥，反而得意洋洋。

由于受到中華文化的影響，我國許多高新技術企業在新產品研發中追求最少付出，寄希望于小概率事件，這就是所謂的破壞規律。這種破壞規律的方式比比皆是。舉例而言，許多企業宣傳和獎勵那些條件不具備（如資金、設備或環境）、儲備不充分（如備有技術積累和經驗）、過程超常規（不按程序和規范進行）但獲得成功的項目和個人。這些項目風險很大，成功率很低。