Moderna创始人：在一个远离当下主流做法的市场里寻找价值

在努巴尔·阿费扬（Noubar Afeyan）看来，真正的突破性创新并非来自专家的逻辑推演，也不是渐进式改进的延伸。它更像一场与未知的博弈：不可预测、难以评估，甚至常常显得“不合逻辑”。努巴尔·阿费扬是生命科学创新孵化平台Flagship Pioneering（下文简称Flagship）的创始人兼CEO，也是mRNA疫苗公司Moderna的联合创始人兼董事长。

作为一名训练有素的生物化学工程师、企业家和高管，他曾助力催生了100多家生命科学和技术初创企业，了解如何通过组织机制与激励设计落地颠覆性创新，明白如何借鉴自然界的进化逻辑来设计创新流程，对于不同行业中的创新与商业化脱节等难题有着独特见解。

本文中，他与艾莉森·比尔德的对话，探讨了以下问题。

· 企业应该如何平衡突破性创新与渐进式创新？

· 在高度不确定的环境中，企业如何论证其投入的时间与成本的合理性？

· 对于组织内突破性创新与商业化脱节的问题，企业有哪些解决思路？

艾莉森·比尔德：你如何定义突破性创新？

努巴尔·阿费扬：大多数创新都聚焦于拓展邻近领域，属于渐进式创新，也就是说你所做的工作只是对既有成果的迭代优化。偶尔也会有非连续性创新，不过我们很难将对这类创新的构想与过往成果关联起来，它难度更高、可预测性更低，往往会被归为突破性创新。

这一概念适用于几乎所有行业，关键在于你能否预测突破性创新，或者能否通过一套流程促成其发生。

艾莉森·比尔德：今天的商业环境变化非常之快，在你看来所有企业都必须追求突破性创新，还是对很多企业来说，渐进式创新就够了？

努巴尔·阿费扬：企业需要同时考虑两者，并且思考它们如何相辅相成。突破性创新应当从未来倒推当下，而更偏渐进式的创新则应从当下导向未来。企业需要从两个方向同时发力，一方面是立足已知需求，思考如何提升效率、增强影响力，为客户创造更大价值，另一方面是构想未来，哪怕还不知道如何抵达那个未来。

一旦发现某个方向极具价值，就可以反向推演“需要具备哪些条件？我今天能做些什么才能让这个未来更早到来？”。至于企业是否应该专注于突破性创新，答案是肯定的，因为只做邻近领域创新的弊端是很容易陷入同质化竞争。所有企业都会在邻近领域寻找机会，这类创新的优势是风险与收益相对容易评估，但问题在于所有人都在做同样的事，因此我们很难在这些领域建立可持续的竞争优势。相反，如果你敢跃向全新的可能性，至少在起步阶段可能会无人可比，最终也有可能凭借独占这片新领域而获得回报。

艾莉森·比尔德：对于其他领域的管理者来说，他们应该如何搭建架构，来支持这类创新？是设立独立部门，还是在每个领域指派专人负责思考这个问题，或者打造一种人人主动寻找突破的文化？

努巴尔·阿费扬：我不会让所有人都去寻找突破性创新。首先，这既不持久也不现实，其次，这会严重干扰他们的本职工作。关键在于如何分配精力，以及你预期渐进式改进与非连续性、颠覆性突破分别能带来多少价值。

这属于我们的专业领域，所以我们的结构化问题没那么明显。但如果我是一家行业领先企业的管理者，同时又不想被突然闯入的新对手打个措手不及，我很可能会组建一个团队，它的激励机制、人员构成和奖励方式都与传统研发部门不同。这有时很难做到，因为研发部门的每个人都相信自己在做前沿探索，但事实上，真正前沿的东西本身就不可预测，而要在研发预算中为完全不可预测的项目争取资金会非常困难。

这时，你需要做的就是采取多种方案，并坚持足够长的时间，看能否将其变为现实。一旦可行，就要做好自我保护，从而创造出新的价值池。我们能在理论层面探讨这个问题，也完全可以将其落地实施并实现体系化、规模化运作。这也是我们在过去25年里所经历的。

艾莉森·比尔德：AI发展如此迅速，你们在Flagship的创新过程中是否发现了它增强人类智能的新用途？比如你曾说过一种名为多元智能（polyintelligence）的东西。

努巴尔·阿费扬：是的。早在2018年，我们就在应用当时最前沿的AI技术。探索突破性创新根植于我们的基因，我们深谙其中的潜能与局限，也亲历并理解这一领域重大跃迁的不可预测性。

我常把人工智能称作增强型智能，也称之为增强型想象力，它确实具备这样的能力。对一个人而言的“幻觉”可能是另一个人眼里的重大飞跃。因此，将AI应用到全新领域是一种非常有意思的探索方式，能够发掘人类想象之外的可能性。

接下来的问题就是如何分析这些创意，判断哪些值得尝试、哪些并不成立。我有时甚至称它为外星智能。它确实是我们从未拥有过的东西，因为我们从未能够同时产生成千上万，甚至是数百万个全新想法。

最近Flagship宣布成立了一个Extuitive项目，你可以亲眼看到15万个模拟人类的智能体与数百万个对象进行交互，场面相当震撼，而这只有依靠AI才能实现。所以我真心认为，如果不运用这些强大的增强能力，企业就很难在创新和突破领域具备竞争力。

艾莉森·比尔德：你曾谈到过突破性创新的两个阶段，第一个阶段是生成差异，即考虑不同的研究领域，基于所学提出“假如……会怎样”这类问题。那么在第一步中，当涉及像mRNA技术这样连专家都未曾真正设想过的事物时，你是如何确定探索方向的？

努巴尔·阿费扬：专家非常擅长理解现有变体的局限，也很擅长判断当下情况、下一步大概率能实现什么，但他们在预判更远的未来会出现什么技术这一点上，并没有特别的优势，因为那往往不再属于他们的专业范畴。一个人之所以能成为专家，是因为掌握了当下最前沿的思想，而这些思想通常不会是下一代的突破方向。

很少有专家能谦逊到承认自己可能犯错，而这正是颠覆性创新的核心所在。所以你真正要做的是把自己正在做的事情看作一种跨越，不要局限于当下的细微变化，然后认识到自己很难知道什么会创造价值，什么不会，但你可以做出各种尝试。

你可以去接触能够提供价值反馈的人群，比如最终的客户和用户，或者去能带来选择压力的地方，然后进行迭代循环。自然界已经很清楚地证明了，变异、选择与迭代能够催生意想不到的全新事物。同样在市场中，我们也总能看到这种情况。

事实上，从一款手机影响另一款手机，再到一款跑鞋影响到数十万款同类产品，所有这些市场的演进都与自然界的变化极为相似，只不过市场中是购买力、用户反馈与市场选择在驱动开发者和设计者不断迭代。

因此这一切逻辑都可以在数字世界中，通过创意的数字化市场来实现。我们也正在积极引领这一方向，把我们对生态系统、生态学和自然界的认知迁移到非生命体、人为设计的产品领域，这本身就是一次很有意思的跨越。

你刚才还提到了多元智能，我来解释一下我们所说的这个概念。即便AI从最初被提出至今已过75年，它依然让我们着迷。有意思的是，这是我们第一次被迫承认一种可能，即我们并非这个星球上唯一拥有智能的存在。在此之前，我们一直这样定义智能：因为人类掌握语言，所以智能等同于人类。

既然机器在某种程度上可以具有智能，我推测下一步就是说为什么自然不能是智能的，为什么我们不能将所有生命体——无论是肝脏中的细胞、植物细胞、病毒还是整个生态系统，都视为智能的呢？

这里所说的智能是指能够快速适应、可以预测，且能够完成大量信息处理的系统，现在我们通常会把这些能力用在神经网络上。我相信，一旦开始把大自然看作“一系列智能体”，我们对生物学的理解将会截然不同。

这样做的回报在于，我们迄今为止以还原论、解构主义方式所了解的生物学知识只是冰山一角。未来我们对疾病、粮食来源，以及这些系统如何受到感染等影响的认知，都将远超现在。把这一切纳入智能系统的思维框架来理解，就是未来的方向。

艾莉森·比尔德：是的，利用并从中学习。那么你是如何以这种方式从自然中学习，从而创建或改变Flagship的实验及项目流程，使其与其他组织有所不同的？

努巴尔·阿费扬：我们在运营中从达尔文进化论的核心思想里借鉴了很多思路。首先重申一下，我们认为，巨大的价值池并不存在于当下业务的邻近领域。依靠现有的财务或融资模式很难触及这些价值池，因为你无法将它们纳入风险回报范式，毕竟你无法知道一件前所未想、前所未做之事的成功概率会有多少。

所以可以说，我们本质上是在复刻变异、选择、迭代这一自然界的逻辑，并且加入了一个关键要素——传承性，也就是把胜出的解决方案遗传到下一代。在计算系统里，这可能是一轮轮迭代生成的方案，在自然界中，则是一代代细胞将优势传递给后代。

事实上，大自然中的一切都在以一个个细胞、物种，以及生态系统为单位，循序渐进地进行学习。我们能从自然中借鉴的不只是比喻层面的道理，更有实际可行的运营方法。

举个例子。很多人可能没有意识到，从某种意义上说，我们的身体本身就会接触到来自体外的RNA，比如病毒携带的RNA。病毒进入人体、侵入细胞并完成自我复制，在这一过程中，除了最终自身复制这一步，其余机制和我们的疫苗原理几乎一致。疫苗进入人体，被合适的细胞摄取后，其中的RNA就会接管细胞的蛋白质合成机制，制造出特定蛋白质。在我们的疫苗设计中，这种蛋白具有免疫原性，能够触发人体产生免疫反应。而这套复杂精妙的分子路径，很大一部分也正是病毒用来自我复制的机制。

这样的例子比比皆是。很多从事网络安全的人，都能从人体免疫系统的运作方式中获得启发，并且已经从中受益。无论从哪种视角观察，当下涌现的诸多实践范例都能为人类智能乃至机器智能的发展，提供启发与指引。

艾莉森·比尔德：对于希望追求这种突破性创新的领导者和组织来说，这个过程大概需要多长时间？当这本身就是一个实验，无法保证研究可以带来突破，甚至无法保证能从实验阶段走向成功落地时，又该如何向各方证明所投入的时间与成本是合理的？

努巴尔·阿费扬：这是一个非常关键的问题，同时也极为棘手，在不同行业和情况下差异极大。简单来说，如果身处利润率很高的行业，企业就有能力承担这类投入，这也是突破性创新在制药行业尤为普遍的原因。

但在一个利润率极低的残酷行业中，企业几乎无法依赖突破性创新所带来的额外不确定性。因此，这类企业往往只能被动面对难以预测的外部冲击，甚至可能因此被彻底颠覆。这让我想起了克莱顿·克里斯坦森（Clayton Christensen）提到的创新者的窘境，即有时那些非常清楚自己可能受到威胁的人，实际上却没有采取行动，因为这种威胁最初的形态和最终演变成的颠覆性冲击完全不同。

不过重要的是保持一定的机会主义心态，不要陷入“每一项创新都必须先对应一个明确问题”的陷阱。我们发现，如果同时寻找问题和解决方案，反而能在探索中匹配到新的价值池。但如果一开始就执着于将锁定问题或者解决方案作为出发点，就会错过大量在过程中才能匹配成功的事物。

所以，一种高风险且考验胆识的思路是：“我要在一个远离当下主流做法的市场里寻找价值。我会以现有事物为参考，但更要系统性地探索业务邻近范围之外的领域。我会让大量客户、专家乃至非专业人士共同指引我的评估方向，然后不断迭代再迭代，直到看到有突破出现。一旦有所突破，就立刻验证、做出原型。我不会指望靠纯粹的逻辑推演，就能直接推导出一项重大突破。”

大多数人在描述这些突破时，都会把它们说成是天才的成果。但以我的经验来看，或许只是因为我本身不算天才，突破性创新和天才的关系其实很小。它更多关乎机会主义、价值导向，以及持续迭代的意愿。

顺便说一句，很多时候突破不过是你看清了一件明明就在眼前、长期存在，却因为不符合现有范式而被大家刻意忽略的事实，这才是成功的关键，而不是埋头苦干、逻辑推演，或是听从专家的意见。

艾莉森·比尔德：听起来，开放的心态也是其中的关键要素，也就是你原本打算解决某个问题，但如果研究方向指向了另一个问题，也要愿意顺势去解决它。

努巴尔·阿费扬：思想开放，不做预设。

也有人这么形容：进化本身就是一套完全开放的创新范式，若能保持过程开放、心态开放，主动发掘价值，便是最适配的组合。

艾莉森·比尔德：有时在组织中推动突破性创新与创新的商业化之间存在明显脱节，许多公司都有多个内部创业项目，他们正在试图弥合这一差距。但这真的是推动创新并使其商业化、触及终端消费者的最佳方式吗，还是说有更好的方式？

努巴尔·阿费扬：过去的38年我一直投身于传统意义上的创业领域，而在最近25年里，我创办了一家以构思和创立新公司为核心业务的公司。我越来越把这件事看作是内部创业，因为在Flagship内部，我们每年都会孵化6～8家新公司。

在一般行业的头部企业中，内部创业通常只占业务中的一小部分。但对我们而言，内部创业就是业务本身。不过它依然属于“内部”创业，因为我们不是靠个人或小团队去募资或写商业计划书，这些我们一概不做。

这种企业式创业孵化是一种重要的创新路径，可以让实践者的回报与他们创造的成果直接挂钩。但传统研发机构通常不是这样的，它们倾向于保护员工，不让大家去做“不靠谱”的事，反而要求员工必须证明自己做的事为什么合理可行。这往往会导致成果相当无趣，因为“合理性”这道过滤器会迫使人们只做大概率能成的事，而这类事通常不具备颠覆性。

因此，我们完全可以建立正确的激励机制，创业模式本身就能实现这一点，前提是不要强行让它与研发体系里的其他事务完全对等。创业创新是在用截然不同的方式探索新的价值池，因此应该以截然不同的方式给予奖励。

过去我经营公司时，公司里的销售人员往往比我这个CEO赚的还多，对此我完全没有意见。其他人认为薪酬应该有一定的层级结构，但我认为薪酬应该根据人们承担的风险类型或创造的价值类型而有所不同。

艾莉森·比尔德（Alison Beard）| 访

艾莉森·比尔德是《哈佛商业评论》英文版IdeaCast播客主持人，《哈佛商业评论》英文版副主编。

孙燕 | 编辑

联系方式

投稿、广告、内容和商务合作

newmedia@hbrchina.org