理性主義的偉大成就與小小缺憾

　　近乎于絕對的理性主義成就了谷歌堪稱壯觀的公司基業，但也許同時也留下了造成未來根基松動的罅隙與缺陷。
　　
　　雖然不喜歡對外界發聲，但谷歌是一家知行高度合一的公司。這家由兩個斯坦福計算機系學生所創辦的公司與其他很多公司不同的地方，就在于它一直極其忠實地在踐行創始人的思想和觀念，兩位創始人也盡量不妥協地將他們所信奉的理念運用于他們的經營與管理之中，這些理念包括極度的理性主義、樂觀的技術決定論和質樸的自由市場信念等。對于這樣一家極其忠實踐行創始人思想和觀念的公司，深入了解它的經營哲學和思維方式是知曉其下一步行動的重要依據，有時甚至是唯一依據。
　　
　　谷歌哲學
　　
　　自成名以來，谷歌的成功往往被歸納于硅谷神話的一個典型版本，簡而言之，就是幾個天才極客在一起鼓搗出了一種技術上極其領先的發明或產品，并通過風險投資的煽風點火進行成功的商業推廣，在其他模仿者跟進之前得以迅速占據主流市場。
　　這種看法不僅并不完全符合事實，也抹煞了谷歌與很多硅谷公司的差異。與惠普、蘋果和微軟等具有黑客文化的硅谷公司不一樣的是，谷歌搜索引擎脫胎于一個學院氣息十分濃厚的科研項目：科技論文的數據庫索引管理。拉里.佩吉將科研界常用的以被引用次數和重要性來衡量論文品質的思路應用于對網頁的搜索，并與擅長于數據挖掘技術的謝爾蓋.布林一起開發出PageRank技術，從而推出了Google搜索引擎的原型。
　　但與其將谷歌的商業成功歸功于出色的技術產品，不如說他們如何運用這種技術更為關鍵。谷歌研究者理查德.勃蘭特在《谷歌小子》（Inside Larry and Sergey's Brain）一書的導言里中肯地評價道：“谷歌搜索引擎的最初設計與其競爭對手的技術含量不相上下，關鍵在于他們利用技術的方式，以及拒絕濫用技術的方式。”
　　如果我們回到谷歌尚只擁有7名雇員的1999年，雅虎、微軟、Ask Jeeves、Alta Vista和Lycos等公司都早已進軍搜索引擎領域，盡管谷歌擁有獨特的PageRank，但在搜索領域，對于用戶來說，搜索結果的優劣其實很難清楚地一一分辨，也難以用量化的指標來進行比較，這意味著一家提供搜索的公司改善服務質量的動機并不那么強，而且往往還面臨著人工干預搜索結果的誘惑。當時業界的主流看法是，搜索已是一種難有商業作為的應用，即使是專門開發搜索引擎的公司，要么甘于作為門戶網站的后臺技術提供商，要么模仿雅虎的門戶策略，將大量內容堆砌在自己的網站首頁。
　　而新生的谷歌卻與眾不同，他們認為搜索價值遠大，堅持極盡簡約的頁面和快速高效的體驗，并且堅持完全根據計算機算法來排列搜索結果，抵御一切人工干預，包括廣告。盡管人們都同意這個搜索引擎很好用，但他們也擔心它能否存活下來。就連兩位創始人對于搜索如何帶來商業回報也沒有十足把握，他們只是執拗地堅持不讓這些生計問題來影響用戶體驗。
　　不過，跟人們想象中不一樣的是，佩吉和布林絕不是反商業主義者，相反，他們倆對經商都興趣濃厚。少年時代的佩吉十分推崇發明家尼古拉.特斯拉，但他也清楚地認識到，由于未能將自己的發明充分商業化，特斯拉所取得的成就和認可遠遠低于他的競爭對手愛迪生，因此，能否通過商業組織在大眾中普及跟提出獨創性的發明至少一樣重要，甚至更為關鍵。
　　不過，他們拿不準搜索引擎服務是否能夠由商業組織來提供。在很長一段時間內，佩吉都認為搜索引擎應該是一種由非營利性機構來提供的公共服務，布林則在他的學術論文中論證任何廣告贊助都會使搜索引擎的結果偏離公正，谷歌著名的不作惡原則，最初的本意就是指不商業化，它來自于谷歌早期員工埃米.帕特爾對銷售人員不要因為商業利益而干預搜索結果的告誡。
　　最終的結果證明佩吉和布林的堅持是對的，到了2001年，競爭對手大都敗下陣來，有的潰敗于由于商業廣告而嚴重扭曲的搜索結果，有的則是被繁雜的門戶戰略所遮蓋。有人如此評價，谷歌的幸運在于其他人都搞砸了，但這種幸運首先源自于谷歌真正去踐行他們所相信的技術哲學和商業理念。
　　回過頭來看，正是這種哲學和理念讓他們做出并且堅持了堪稱高明的商業策略，讓搜索成為了舉足輕重的互聯網應用——盡管我們現在都知道搜索非常重要，但如果沒有一個體驗足夠好的搜索引擎，搜索決不會獲得如此廣泛的應用。
　　
　　谷歌方式
　　
　　佩吉和布林都是樂觀的技術決定論者，也許在有些人看來，太過于樂觀了。即使在大眾文化中機器人統治人類成為流行題材，對人工智能沒有太多了解的人們也在表達對機器人威脅的憂慮時，谷歌的兩位創始人仍然以一種極度樂觀的方式來看待和談論技術，他們甚至毫不避諱地將電影《2001：太空漫游》中那個已經成為機器人反過來統治人類象征的機器人哈爾（Hal）一角來比作谷歌的努力方向，布林曾一本正經地告訴一位訪問者，“哈爾的能量就是谷歌所努力的目標，而且更好的是它還不會在外太空里染上病毒而殺死人類”。
　　所有那些看起來“不靠譜”的觀念和行為，讓谷歌的早期風險投資人決定從創始人手中“拯救”這家公司，他們極力要求谷歌雇傭一名CEO來負責公司的日常運營。包括亞馬遜創始人杰夫.貝佐斯在內的75名候選人都曾在這個漫長的獵頭過程中接受佩吉和布林的面試，最終，他們倆選擇了時任Novell公司CEO的埃里克.施密特。
　　看起來，施密特的面試過程并沒有顯示出太多被認可的征兆。在這次見面中，佩吉和布林歷數了施密特在Novell公司所犯下的每一個錯誤，幾乎把他說得一無是處，施密特雖然極力爭辯，但在半年后，他承認佩吉和布林所說的在很大程度上都是對的，這次令他備受“摧殘”的面試是他經歷過的最有啟發的一次對話。
　　而這個選擇本身也能反映出谷歌創始人的經營哲學，他們并不指望找一個每件事都做對的人，一種算法的好處并不在于它從一開始就會提供正確的結果，而在于它可以根據實證的結果來不斷證偽和調校，最終達到與現實同步，同樣，“弄清一個正確決策的原因比做出一個正確決策更加重要”。在談及施密特最重要的優勢，佩吉表示是“他犯過錯，嘗過失敗的滋味”。
　　作為兩個經過嚴格計算機編程教育的理工科學生，佩吉和布林將自己在學術訓練中形成的思維方式，不折不扣地應用于企業經營和管理之中，并將這種思維方式推廣至整個公司的運營。谷歌將是否擁有名校的博士學位視作錄用員工的重要依據，絲毫不擔心被人視作過于學院氣。谷歌還會將一些此前僅在理論上被證明可行的學術成果毫不猶豫推向市場。提出假設，然后建立模型，大量進行數據分析，并根據結果來修正假設并進入下一個循環——這種典型的工程師思維被谷歌運用于日常的商業決策之中，而且谷歌比其他公司更加篤信由此得出的結果，并堅定地將它踐行于現實世界。
　　谷歌甚至將數據挖掘作為一種管理技術應用于公司的員工管理。佩吉和布林希望建立一種完全依賴數據來管理員工業績的模式，每一個經營和管理決策都需要建立在充分的數據支持之上，因此，它比任何一家公司都依賴于對員工數據的收集和分析。比如以員工考績、升遷及薪資等為基礎數據來評估員工對于工作職位的滿意度和離職的可能性。
　　甚至在谷歌公司傳奇般豐厚員工福利待遇的背后，其實也包含一種理性的計算，谷歌工程人員招聘負責人阿蘭.尤斯塔斯（Alan Eustale）曾解釋道，如果工作地點沒有食物和休息場所，那么員工需要為此多付出大量時間和精力，而一旦決定提供食物，那么在提供精美的食物與僅夠果腹之間的成本差值并不大，遠遠低于由此而被激發的員工投入的價值。
　　
　　這種近乎基于絕對理性的思維方式讓佩吉、布林和施密特組成的三人決策層在隨后的公司發展過程中展現出了出色的判斷和決策能力，讓那些曾看淡谷歌商業前景的人們大跌眼鏡，也讓原本強勢的風險投資在谷歌公司最大程度上克制了他們對經營和管理的干預。
　　在成功上市之后，谷歌開始回歸到與其他硅谷成功公司更加類似的競爭路線：從產品領先，到成本領先，最終到人力資本領先。人們也許忽視了應對海量搜索所需要的高昂成本和谷歌降低計算成本的能力，當初雅虎拒絕將搜索作為獨立業務來發展的最重要原因之一，正是按照門戶的競爭法則，搜索所帶來的流量成本收益比不夠高。但他們沒有像谷歌那樣用來降低計算和存儲成本來方式來解決這個問題。谷歌的運算中心跟它的算法一樣同屬這家公司的最高核心機密。
　　最終，佩吉和布林建立起了一個他們理想中的公司：雇用最聰明的工程師，讓他們在最放松的環境下最大限度地投入工作。說到底，這是幾乎所有硅谷公司最終共同的經營模式，只是看誰實現得更為徹底。
　　在第一次互聯網泡沫破滅之后，谷歌借機匯聚的人力資本已經令人生畏，一位風險投資家表示，谷歌正在吸吮其他公司生態系統里的氧氣，最好的工程師都在向這家公司集中，而谷歌此時優先關注的事項，是將那些尚不能被軟件處理的信息數字化，并根據這一邏輯向各個領域伸展：視頻、瀏覽器、操作系統、移動互聯??
　　看起來，這家公司無所不能而且難以匹敵，但就在此時，哈佛大學的大學新生馬克.扎克伯格踩著他那雙著名的阿迪達斯拖鞋，建立了一個名叫the Facebook的社交網站。
　　
　　布林如何治病？
　　也許最能夠體現谷歌創始人對于理性主義信仰的是他們對待自己的方式。布林曾經作為他的妻子安妮.沃西基開設的私人基因公司“23 and Me”的第一個客戶而獲得了解自己基因的機會，他發現自己的第12號染色體隱藏著LRRK2基因突變，這種突變與他患有帕金森綜合征的母親是一樣的，這意味著他得帕金森綜合征的機率高達50%到55%，而普通人得這種病的機率是1%。
　　當布林知道自己攜帶LRRK2基因突變后，除了通過體育鍛煉和飲用綠茶來降低患病概率，他還資助了一家帕金森綜合征研究所，建立了一個在線的帕金森綜合征遺傳數據庫，該數據庫計劃收集10000名患者自愿貢獻的DNA樣本信息，并根據信息來尋找幫助治療帕金森綜合征的方法。
　　更重要的是，布林決意采用一種更加互聯網的方式來攻克目前還無法治療的帕金森綜合征。傳統的醫療方法研究流程是：提出假說、數據整理、分析、審核，然后提交和發布，布林采用的研究方式卻更接近計算機科學的邏輯：首先制造軟件工具，然后收集數據，分析并提交結果。這種建立在海量數據和高性能計算上的新研究模式，已經在一些實驗中展現出它能夠大大縮短研究周期。
　　對于他的方式，布林評價道：“醫學研究的速度就像是冰川融化的速度，我已經習慣互聯網的速度，我們可以通過網絡來搜索并收集到很多不同地方的信息。如果我們能從中找到方向，就會被引領到一個全新的領域。”