葉軍:硅谷玩算法的創業“特種部隊”

創業 葉軍 硅谷 斯坦福大學 清華管理評論 2017-06-25
葉軍:硅谷玩算法的創業“特種部隊”

本期人物:葉軍

葉軍:硅谷玩算法的創業“特種部隊”

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對於硅谷的有些人來說,創業就像做玩具,饒有趣味,樂此不疲。葉軍就是其中的一位——他所創辦的第一家公司賣了2.7億美元,然後又開始創辦第二、第三家公司。對於葉軍,創業意味著什麼?創業的動力和樂趣在哪裡?我們對葉軍進行了深度採訪。

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文 / 張春晏:本刊高級編輯

葉軍衣著樸素,開著普通的家庭用麵包車,日常生活和一般的硅谷工程師無異。

其實,葉軍是個硅谷資深創業玩家,屬於“創業就像做玩具”的那類硅谷成功人士。只是擁有財富的葉軍依然熱愛工作,依然喜歡硅谷工程師們的生活方式。財富於他而言,帶來的是一種心靈上的安全感和自由,以及回饋社會的滿足感。

2002年,葉軍和幾個小夥伴創辦了第一家公司,做半導體集成電路芯片設計和製造的優化算法軟件,大大提高了計算速度和精準度,產品被世界上幾乎所有的半導體生產線採用。4年後以20倍訂單額的價格被世界最大半導體設備公司ASML併購,售價2.7億美元。沒錯,訂單額的20倍,因為ASML買的是技術能力,而不是利潤。這個併購,在當時,前後多年都是芯片設計行業創業公司金額最大的併購案。

5年後,想幹點新鮮事的葉軍,又創辦了新公司,做當時很前沿的數據挖掘技術,然後賣給了中國公司好耶,後來該部分技術被阿里巴巴收購。

現在,葉軍又和多年創業的夥伴們一起創辦了他的第三家公司Sentieon,做基因組數據分析算法軟件,把基因組數據分析的速度、準確率、一致性和大數據處理能力都做了巨大改進和提高。生命科學領域的發展處於非常早期階段,就基因數據分析而言,如果用計算機操作系統來類比——計算機操作系統從“DOS”升級進化到了現在的“windows10”,那麼現在的基因數據分析還處於“DOS”階段。葉軍做好了持久戰的準備,即使不賺錢,儲備的資金夠Sentieon維持運作10年——葉軍這樣的創業者,完全不缺投資。

當然,事實上Sentieon已經有了幾十萬美元收入。

三次創業,葉軍從事的是完全不同的行業:半導體、網絡精準營銷、基因數據分析。但是,三次創業的核心技術其實都是算法。

不同的領域,都需要好的算法來優化效率及效果,而硅谷又有非常好的生態來保護和服務於創新,所以高技術人才可以通過創業來發揮長項,彌補短板。

葉軍曾經一起工作的夥伴們堪稱“特種部隊”,有臺灣大學第一名的斯坦福博士;有他多位CUSPEA(China-US Physics Exam and Application, 李政道先生所創導的中美聯合培養物理類研究生計劃)的師弟,其中包括一位CUSPEA全國冠軍;有葉軍在斯坦福的博士後學生,以及多年和他一起打拼算法的同事。而葉軍本人非常喜歡數學和物理,是復旦唯一一位從電子工程系考上CUSPEA的學生。到美國後先在愛荷華州立大學讀理論物理,後來轉入斯坦福大學讀電子工程博士。這個特種部隊經過多年磨合,有幾位核心成員從葉軍第一次創業就加入,每次創業,他們又會吸引更多的優秀人才參與。

這個“特種部隊”中的大部分成員,愛悶頭研究有挑戰性的難題,喜歡在創業公司全心做自己熱愛的算法。他們的工作關係是朋友模式,彼此瞭解長處,相對互補,欣賞對方的才能,平等相處、默契配合。在葉軍看來,人和人主要靠相互吸引、相互欣賞、相互尊重,來維持長期合作。

公司一切與外人打交道的事情,都交給葉軍。葉軍把各種關係處理到位後,其他時間熱衷於與團隊一起研究算法。葉軍給我的感受是樸實、坦率、謙遜、耐心,但蓋不住地也會有一點傲氣側漏。他尤其為他一起工作的團隊自豪無比。

作為像“特種部隊”一樣的創業公司,能夠在硅谷是幸運的。

在硅谷,公司不管大小,只要有技術能力,產品有技術壁壘,就有兌現價值的方式和途徑。一些大公司經常在掃描有創新能力或者人才價值的小公司。

在硅谷,由於有完善的生態,小公司能力的補足和資源的整合相對容易,創業公司背後往往有富有經驗的VC提供經驗和資源支持;眾多專業服務機構為人才和資源的搜索和整合提供了便捷的通道。

在這樣的生態中,只要在正確的方向上,那些埋頭專注於產品的“特種部隊”可以安心地打磨產品,好的產品終會獲得市場的承認。

其實,玩的就是算法

TBR:您加入的第一家公司是一家大公司,您主要做什麼?

葉軍:我加入的第一家公司是KLA-Tenco,做半導體芯片生產線上的檢測設備。半導體產業是硅谷1990年代最興旺的產業,就像現在的互聯網產業。

我在斯坦福讀博的方向是光刻工藝,但畢業論文最核心的內容其實是算法,我從理論和算法上解決了一個二十年沒有解決的精密儀器校正的問題,並獲得技術專利及研究發明獎。我加入KLA,做的是圖像處理——芯片製造過程中找芯片缺陷,這工作本質上也是算法。

TBR:什麼時候開始有創業的想法?為什麼會有創業的想法?

葉軍:很多硅谷的人,尤其是斯坦福的畢業生,都想創業。有機會創業就創業了。2001開始,我在斯坦福做客座教授,有了一些研究成果,有一些想法,然後我們幾個朋友就一起創辦了Brion Tech,做半導體光刻製造優化的算法軟件。

TBR:在硅谷,經常看到新聞說,某某創業公司被大公司併購了,感覺創業公司被大公司併購是很自豪很好的結果,往往表明這家創業公司很有價值或者潛力。ASML高價併購BrionTech是看重什麼呢?

葉軍:這項併購是這個行業裡創業公司中最大的收購交易,當時我們收到的訂單額大概是一千多萬美元,併購我們的價格是2.7億美元,是我們訂單額的20倍。

ASML是全球最大的半導體設備生產商之一。ASML併購我們,是非常好的互補和結合。ASML做系統、做光刻機,而我們是做算法,做軟件平臺。對ASML來說,結合我們的技術可以讓光刻機發揮更強大的作用。我們的軟件提高了光刻精準度,讓同樣的設備製造出集成度更高的芯片,進而提高了今天所有電子產品的功能。比如,今天所有人用的手機裡最複雜的芯片在生產過程中都用到我們Brion的算法做優化;我們的軟件,則可以通過ASML龐大的光刻機市場全球銷售。另外,我們這個團隊還可以幫ASML進一步做些光刻機自身的控制優化。

ASML給出比較高的價格,買的是整個團隊和技術,跟營銷額或利潤量這些指標沒有多大關係。

TBR:被併購後過了多久又想創業了?

葉軍:過了將近5年,又想做點新的東西。人總是在尋求新的挑戰。那時候大數據剛剛興起,所以我們決定去做數據挖掘,應用於互聯網營銷的優化。對我們來說,是我們數學和算法技術在一個新領域的應用,做著挺好玩的。後來公司被國內的好耶(Allyes)收購了,我們這部分技術後來又被阿里巴巴收購了。

TBR:按照這個思路,您創業可以選擇很多個行業,反正很多領域都需要數學。

葉軍:數學應用非常廣泛,斯坦福大學心理學系就有很多教授在搞數學模型;語言學,也需要做很多數學模型;連政治學系教授也做數學模型,比如優化競選策略。在創辦Sentieon之前,我們也看過幾個方向,包括人工智能、自動交易股票等,最後決定做基因數據分析,因為我們感覺精準醫療有前途有意義。Sentieon開發和提供基因測序數據分析工具軟件,我們產品處理基因組數據比市場上其他產品高效很多,還提高了準確率,並且保持100%的一致性。

TBR:這個基因測序數據分析工具比同類軟件好,背後是算法領先,什麼是好的算法?

葉軍:在我們的概念裡,算法就是計算的方法、如何分析處理數據及如何優化結果。分解開來,有三個層次:一是數學模型,數學方法;二是計算機的算法,怎麼把這一整套數學公式在計算機上用高效的方法去實現;三,用程序也就是計算機語言分解落實到每個細節。打個比方,你們編輯要寫出好文章有幾個步驟:第一,立意要高,就是這個數學模型要高明;第二,文章結構、邏輯嚴謹通順,就是轉換成計算機算法要好;第三,語言精煉漂亮,就是最後寫出來的程序好。

做出一個好的算法軟件產品,需要上述三個方面都做得很好。一家公司同時在上述三個方面都做得好是很難的。

在創辦第一家光刻工藝軟件公司Brion時,我們從數學模型(第一步)到程序(第三步)都做了大幅提高,大大提高了計算速度和精準度。

現在做基因組分析的軟件,由於我們新入基因這一行,所以對第一步沒有做大的改動,基本採用MIT-Harvard Broad Institute設計出來已經被廣泛應用的數學模型。但Broad這個開源軟件整體上非常難用,後面兩步做得不好,例如測序深度大了處理不了,數據量大了處理不了,速度很慢,甚至有計算誤差,等等。我們就把後面兩步做了非常大的提高。另外,Broad Institute的數學模型還不完整,有一些基因組信息還不能提取,以後,我們也會把數學模型不斷完善,把整個產品從第一步到第三步都提高,使產品更完整更準確。

創業特種部隊,小而美

TBR:您這樣的創業公司,完全靠大腦,靠團隊,您這個團隊應該都是非常聰明的人。您怎麼管理一幫高IQ的人呢?

葉軍:我覺得我運氣很好,遇到這麼多既優秀又合得來的人。和我一起創辦第一個公司的搭檔有好幾位以前的朋友同事,包括我的斯坦福同學,以及兩位CUSPEA神童師弟。我那位斯坦福同學後來留在我們創辦的第一家公司。我現在的搭檔是當年CUSPEA的全國冠軍,也參與了第一家公司的創業。現在公司創業團隊裡還有一位我在斯坦福做客座教授時的博士後學生,當年清華班裡第一名,加州理工博士,也與我一起工作十多年了。還有幾位以前公司特別優秀的夥伴。優秀的團隊能吸引更多的優秀人才。這種相互吸引可能是一種人性,就是覺得和這樣的同事一起工作爽。

我想我沒有做常規意義上的管理,我們在一起是朋友,是夥伴,是合作關係。我們這個團隊,最重要的一點是相互尊重。我們在一起很多年,大家都非常瞭解,可以說志同道合,相互欣賞。你覺得我不錯,我覺得你很強,我們在一起可以做得更好。能力相對互補,配合默契,很愉快。

另外,他們對我非常信任。如果他們覺得這個領導只顧自己利益,不會為大家謀福利,或者沒能力,可能也不會和我在一起吧。他們相信我選的領域是好的,我會把商業方面做好。我對他們也是發自內心地尊重。能和這個團隊一起創業,我非常的幸運。

TBR:為什麼您現在保持這樣一個十來人的小規模團隊?

葉軍:首先我們現在不需要太大的團隊,我們主要是做算法,人多並不一定有效。小團隊也有好處,大家關係緊密,都是朋友。小團隊管理上花的時間很少很少,我們基本上沒什麼正式的會議,我們也不用做正式考評。

當然,這種方式不一定以後能適合,業務真的大了我們還是需要擴大團隊規模的,但現階段還不需要很大的團隊。

TBR:公司裡各種事務都是您管?

葉軍:對,我們沒有人力資源後勤什麼的,連行政助理也沒有。我們整個團隊都醉心開發產品,其他一切事務,都是我處理。我也用外包服務,例如工資發放,會計稅務等。我們這個團隊裡,相對來說我可能最願意出去跟人打交道。其實我也不太願意到公共場合講話,基本上不去。

財富給人自由,但最終屬於社會

TBR:您已經擁有一定的財富了,而創業其實壓力和責任都很大,您完全可以退休不工作,為什麼還要繼續創業?

葉軍:創業本身很有意思,找對方向、有好的團隊、讓每個人發揮潛力,做出好產品,贏得客戶。和體育比賽挺像。創業是很難,但這過程也讓你有成就感,讓生活更充實。

不工作會空虛,不是最健康的生活方式,而且讓孩子看到父母不工作,也不是好的榜樣,至少我的孩子現在認為工作是挺有意義的事情。我在斯坦福讀的博士,我女兒也在斯坦福讀本科,她最愛數學,畢業的時候,榮獲斯坦福畢業班最高的四項大獎,現在她在哈佛大學讀數學博士。我看她讀書很努力刻苦,有時候覺得心疼,但那是她的選擇。我的兒子還比較小,但他認為工作是重要的事情,他還擔心爸爸若沒了工作會影響家裡生活,哈哈。

TBR:您不是為了財富而創業?

葉軍:財富本身,會帶來一種成就感。另外,財富也讓人有安全感,你不用為錢去做不熱愛的事情。創業當然希望創造和收穫財富。但創業不僅僅是為了財富。

微軟、谷歌這些巨頭的創始人有那麼多財富,還在工作,他們個人無論如何也花不掉這些錢,最終他們的財富都是迴歸於全社會的。

TBR:那錢對您來說意味著什麼呢?

葉軍:首先我沒有覺得賺錢不對,只要是遵紀守法地賺錢,都是光彩的。你要做出對社會有意義的事,做出對人有益有用的產品,人家才會把錢給你來買你的產品,公司才能盈利。

錢,如果用得好可以幫你,用得不好也可以害你。我覺得錢對我最大的意義是給了我自由,給了我心靈的保障。我現在做的事情是我熱愛的,我不需要為了賺錢而去做我不喜歡做的事情。而且,我可以去捐助一些我覺得有意義的事情,比如給我以前讀書的大學捐點錢。

我沒有習慣花大錢去消費。我個人不覺得花錢本身很享受。當然,我也不覺得愛花錢的人就不對,花錢也是一種創造財富的方式——有消費就有人為此工作。我也不覺得一定要把錢都捐了才高尚,有錢的人只要能夠想到別人,就非常好。

TBR:您準備如何配置您的財富呢?

葉軍:首先,我肯定要保證我的家庭,有一個無憂無慮的生活;其次,留一點給孩子以保障他們的生活需要,但我希望我的孩子最終都是靠自己的努力擁有自己的事業和滿意的工作,過自己想要的生活。其他的錢,我想最後都會捐贈出去做一些有意義的事情。

TBR:這種財富觀在灣區在您的身邊很普遍嗎?

葉軍:在美國,慈善是非常普遍的,我想在中國,慈善意識也越來越強。硅谷這裡,有很多父母是億萬富豪,但他們的小孩都要靠自己去賺錢。而且這兒絕大部分小孩本身沒有那種“我家很有錢”的想法,而是直接想自己要怎麼樣努力去賺錢去創造,當然家裡肯定也會提供幫助,但很大程度上是靠自己。他們覺得靠自己的努力才有驕傲,才有自豪感。

葉軍簡歷

1983年

入讀復旦大學電子工程系。

1987年

通過CUSPEA(中美聯合培養物理類研究生計劃)項目選拔赴美留學,在愛荷華州立大學物理系讀研究生。

1991年

進入斯坦福大學電子工程系讀博。

1995年

斯坦福大學博士畢業,加入半導體設備公司KLA。

2000年

加入光纖通訊創業公司Onetta。在工作期間,葉軍逐漸產生了創業的想法和衝動。

2001到2015年

在斯坦福大學電子工程系任客座教授。

2002年

創辦Brion Tech,開發半導體制造優化軟件;2006年被全球最大的半導體設備商之一ASML收購。

2011年

創辦Founton Tech,專注於數據挖掘,被好耶(Allyes)收購,後此技術被阿里巴巴收購。

2014年

愛荷華州立大學為表彰他為人類科學知識拓展所做的貢獻,授予他以計算機發明人John V. Atanasoff教授命名的John V. Atanasoff Discovery Award。Atanasoff 教授早年在愛荷華州大物理系執教時,發明了世界上第一臺電子數字計算機。

2014年

創辦Sentieon tech,開發高效精準易用的基因組數據分析軟件。2016年Sentieon公司產品榮獲FDA(美國食品藥品監督管理

葉軍:硅谷玩算法的創業“特種部隊”

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