Paul Graham 前段时间发了一篇长文，主题是超线性回报。在文章中，他提到线性增长是无法获得超额回报的，超线性的回报往往都不是和“你的付出”成正比的。
为什么超线性回报重要？
超线性回报带来明显的差距，微小的优势会逐渐被无限放大，成功者回报巨大。
巨大的回报，需要的不是更多的努力，而是要做得更好。理解超线性回报，对于判断应该做什么事情至关重要。
什么样的人能获得超线性回报？
有抱负和目标明确的人；这些人往往更愿意付出额外的努力和时间，以在竞争中脱颖而出。
持续学习和适应的人；更有可能在各自的领域内实现超线性回报。
勇于冒险和创新的人；因为他们往往会对现有问题提出全新的解读，并且解决这些问题。
能找到合适合作伙伴的人；与合适的人合作可以加速个人或组织的成长，从而达到超线性回报。
独立思考和行动的人；许多领域，包括科学、投资和艺术等，往往有超线性回报，而那些能够独立思考和行动的人，将更有可能成功。
普通人如何获得超线性回报？
Paul Graham 还提到今时不同往日，现在已经不再是需要通过加入组织/机构才能获得资源、实现超额增长的时代。
如今，有更多的人可以像 20 世纪的艺术家和作家一样拥有自由，拥有雄心勃勃的项目，而且不需要太多的初始资金。
比如独立开发者，比如自媒体创作者，可以通过社交媒体实现产品冷启动阶段的增长、获客。
寻找那些只有少数玩家胜过其他人的领域。如果在一个领域里，每个人表现都差不多，那么就不太可能存在超线性回报。
在正确的领域里，你的成绩在一开始可能微不足道，但超线性回报的奖励曲线上升会非常陡峭，让你逐渐和他人拉开巨大的差距。
保持进取心和毅力，即使起步很艰难，也要坚持。保持学习、不断进化，不断超越自我。
成为自己领域的佼佼者，不断追求卓越与创新，不要安于现状。
与最优秀的人合作学习，向佼佼者看齐。
接受失败，从中汲取教训并快速迭代，然后，继续不断地尝试，因为运气也很重要。
通过这些努力，普通人也可以在超线性回报的领域脱颖而出，获得超乎常人的回报。
以下是Paul Graham的全文：
当我还是个孩子的时候，我没有理解世界上最重要的一件事情是：绩效回报的超线性程度。
老师和教练含蓄地告诉我们，回报是线性的。“你得到的和你付出的一样多”这话我听过一千遍了——他们本意是好的，但事实却很少如此。如果你的产品只有竞争对手的一半好，你不会获得一半的顾客。你没有顾客，你就倒闭了。
显然，商业中的绩效回报是超线性的。有人认为这是资本主义的缺陷，如果我们改变规则，它就不会成立。
但超线性绩效回报是世界的一个特征，而不是我们发明的规则产物。我们在名誉、权力、军事胜利、知识甚至人类利益方面都看到了同样的模式。在所有这些方面，富人变得更富。
如果不理解超线性回报的概念，你就无法理解世界。如果你雄心勃勃，你绝对应该这样理解，因为这将是你的风口。似乎有很多不同的情况具有超线性回报，但据我所知，它们归结为两个基本原因：“指数增长”和“阈值”。
超线性回报最明显的情况是当你从事呈指数增长的事情时。例如，培养细菌。当它们真正成长时，它们会呈指数级增长。但它们的生长很困难。这意味着擅长与不擅长的人，取得的结果差异非常大。
初创公司也可以呈指数级增长，我们也看到了同样的模式。有些企业成功实现了高增长率，而大多数没有。
结果，你会得到截然不同的结果：增长率高的公司往往会变得非常有价值，而增长率较低的公司甚至可能无法生存。
Y Combinator 鼓励创始人关注增长率，而不是绝对数字。当绝对数字仍然很低时，这可以防止他们在早期就灰心丧气。
增长率还可以帮助他们决定关注什么：你可以用增长率作为指南针，告诉你如何发展公司。但最主要的优点是，通过关注增长率，往往会获得指数级增长。
YC 并没有明确告诉创始人，随着增长率的增长，“你付出什么，就会得到什么”，但这与事实相差不远。如果增长率与绩效成正比，那么随着时间 t ，绩效 p 的奖励将与 p^t 成正比。
即使经过几十年的思考，我仍然觉得这句话令人震惊。
每当你的表现好坏取决于你做得有多好时，你就会得到指数级的增长。但我们的 DNA 和习俗都没有为此做好准备。
没有人认为指数增长是理所当然的；每个孩子第一次听到这个故事时都会感到惊讶，这个故事是这样的：一个人第一天向国王要一粒米，之后的每一天都会加倍。
对于我们不理解的事情，我们自然会发展出习惯来处理，但我们也没有太多关于指数增长的习惯，因为人类历史上这样的例子太少了。
原则上，放牧应该是这样一个例子：你拥有的动物越多，它们的后代就越多。但实际上，牧场土地面积是限制因素，没有计划可以使其呈指数增长。
或者更准确地说，没有普遍适用的计划。有一种方法可以使领土呈指数级增长：通过征服，你控制的领土越多，你的军队就越强大，也就越容易征服新的领土。这就是为什么历史上充满了帝国。
但创建或管理帝国的人太少了，他们的经历并没有对习俗产生太大影响。帝王是一个遥远而可怕的人物，不是一个人可以在自己的生活中使用的教训来源。
前工业时代，指数增长最常见的例子可能是学术。你知道得越多，学习新事物就越容易。
结果是，无论当时还是现在，有些人对特定话题的了解比其他人要多得多。
但这也没有对思维习惯产生太大影响。尽管帝王征服领土的观点可能会重复，从而可以有更多的帝王，但在前工业时代，这种类型的帝国几乎没有实际作用。
在过去的几个世纪里，情况发生了变化。现在，思想帝王可以设计炸弹来击败领地帝王。
但这种现象仍然很新，我们还没有完全吸收它。甚至很少有参与者意识到他们正在从指数增长中受益，也很少有人询问他们可以从其他例子中学到什么。
超线性回报的另一个来源，体现在“赢者通吃”这一表述中。在体育比赛中，表现和回报之间的关系是阶跃函数：获胜的球队无论表现好得多还是稍微好一点，都会获得一场胜利。
然而，阶跃函数的来源并不是竞争本身，而是结果中存在阈值。你不需要竞争就能获得这些。在你是唯一参与者的情况下，例如证明定理或达到目标，可能会存在阈值。
值得注意的是，具有一种超线性回报来源的情况，常常也具有另一种超线性回报来源。跨越阈值会导致指数级增长：战斗中获胜的一方通常受到的伤害较小，这使得他们更有可能在未来获胜。
指数增长可以帮助你跨越阈值：在具有网络效应的市场中，增长足够快的公司可以将潜在的竞争对手拒之门外。
名气是一个有趣的例子，结合了超线性回报的两个来源。名气指数增长，因为现有的粉丝带来了新的粉丝。但它如此集中的根本原因是阈值：在普通人的头脑中，一线明星名单上的空间有限。
结合超线性回报的两种来源的最重要的案例可能是学习。知识呈指数增长，但也有阈值。例如，学习骑自行车。
其中有些阈值类似于工具：一旦你学会阅读，你就能更快地学习其他任何东西。
但最重要的阈值是那些代表新发现的阈值。知识似乎是分形的，因为如果你努力突破一个知识领域的边界，有时你会发现一个全新的领域。如果你这样做了，你就能首先了解其中的所有新发现。
牛顿这样做了，杜勒和达尔文也是如此。
是否有寻找超线性回报情况的一般规则？最明显的一个是：寻找复合的工作。
工作有两种复合方式。它可以直接复合，从某种意义上说，在一个周期中表现出色会导致你在下一个周期中表现更好。
例如，当你构建基础设施或扩大受众或品牌时，就会发生这种情况。或者工作可以通过教你来复合，因为学习是复合的。
第二种情况很有趣，因为当它发生时，你可能会觉得自己做得很糟糕，你可能无法实现眼前的目标。但如果你学到了很多东西，那么你仍然会获得指数级的增长。
这是硅谷如此容忍失败的原因之一。硅谷人不会盲目容忍失败，只有当你从失败中吸取教训时，他们才会继续押注于你。
如果你在学习，那么实际上这是一个不错的选择：也许你的公司没有按照你想要的方式发展，但你自己却成长了，这最终应该会产生结果。
不包含学习的指数增长形式，经常与学习交织在一起，因此我们应该将其视为规则而非例外。这就带来了另一个启示：永远学习——如果你不学习，你可能就走不到一条带来超线性回报的道路。
不要过度优化你正在学习的内容，不要将自己限制在学习已知有价值的东西上。你还不确定什么是内容有价值的，如果你太严格筛选自己学习的内容，你就会错过一些离群值。
那么阶跃函数呢？是否还有“寻找阈值”或“寻求竞争”形式的有用启发呢？
这里的情况比较棘手。阈值的存在并不能保证游戏值得玩。如果你玩一轮俄罗斯轮盘赌，你肯定会遇到一个有阈值的情况，但在最好的情况下，你并没有得到任何好处。
“寻求竞争”同样毫无用处；如果奖品不值得竞争怎么办？足够快的指数增长保证了回报曲线的形状和幅度——因为增长足够快的东西即使一开始很小也会变得很大，但阈值只能保证形状。
利用阈值的原则必须包括测试以确保游戏值得玩。确实如此：如果你遇到一些平庸但仍然流行的东西，那么尝试替换掉它，可能是个好主意。
例如，如果一家公司生产了一种人们不喜欢但仍然购买的产品，那么如果你能制造出更好的替代品，人们可能会购买它。
如果有一种方法可以找到有前景的知识阈值，那就太好了。有没有办法知道哪些问题有超越它们的全新领域？
我怀疑我们是否能够准确地预测这一点，但是这个奖项是如此有价值，以至于拥有比随机更好一点的预测器将会很有用，并且我们有希望找到这些方法。
我们可以在某种程度上预测一个研究问题时，不太可能带来新的发现：确实带来新发现的东西，往往看起来非常神秘，但也许并不重要。
如果它们很神秘并且显然很重要，那么它们就会成为著名的开放性问题，很多人已经在研究它们。
因此，这里的一个启发是：由好奇心而不是野心驱动——自由发挥你的好奇心而不是只做你应该做的事情。
对于雄心勃勃的人来说，超线性绩效回报的前景是令人兴奋的。这个方面有一个好消息：这个领域正在向两个方向扩展。可以获得超线性回报的工作类型越来越多，而且回报本身也在增长。
造成这种情况的原因有两个，尽管它们紧密地交织在一起，更像是一个半的原因：技术的进步，以及组织重要性的下降。
在五十年前，要想从事雄心勃勃的项目，成为组织的一部分是必要的。这是获得所需资源的唯一途径，是拥有同事的唯一途径，也是获得分配的唯一途径。
所以在 1970 年，个人的声望在大多数情况下就是你所属组织的声望。
声望是一个准确的预测因素，因为如果你不是某个组织的一员，你就不可能取得多大成就。
有少数例外，尤其是艺术家和作家，他们使用廉价工具单独工作并拥有自己的品牌。但即便如此，他们在吸引受众方面也要依靠组织。
由组织主导的世界抑制了绩效回报的变化。但就在我有生之年，这个已经被大大减弱了。
现在，更多的人可以享受 20 世纪艺术家和作家所拥有的自由。有很多雄心勃勃的项目不需要太多的初始资金，也有很多新的学习、赚钱、寻找同事和接触受众的方法。
旧世界仍然存在，但以历史标准来看，变化速度是惊人的。特别是考虑到什么是利害攸关的，很难想象还有比绩效回报更根本的变化。
如果没有制度的抑制作用，结果将会有更大的差异。这并不意味着每个人都会过得更好：表现优异的人会做得更好，但表现糟糕的人会做得更糟。
这是需要牢记的重要一点。并不是每个人都适合接受超线性回报。让自己暴露在超线性回报之下并不适合每个人。对于大多数人来说，作为整体的一部分会过得更好。
那么谁应该追求超线性回报呢？
有两种类型的雄心勃勃的人：
那些知道自己非常优秀的人，他们将在一个更加多样化的世界中处于绝对领先地位，以及那些有能力冒险尝试找出答案的人，尤其是年轻人。
并不是所有人都对这种雄心壮志的伟大释放感到高兴，它威胁到一些既得利益，并与一些意识形态相矛盾。
但如果你是一个雄心勃勃的人，这对你来说是个好消息。你应该如何利用它呢？
利用超线性绩效回报的最明显方法是：出色地完成工作，在曲线的远端，渐增地努力是划算的。
更重要的是，因为远端的竞争较少——这不仅是因为做出卓越的工作很困难，而且还因为人们发现这种前景如此令人生畏，以至于很少有人去尝试。
有很多变量会影响你的工作质量，如果你想成为一个离群值，你几乎需要把所有的变量都做好。例如，要把某件事做得特别好，你必须对它感兴趣，仅仅靠勤奋是不够的。
因此，在一个有超线性回报的世界中，了解自己的兴趣所在，找到在其上工作的方法，将变得更加重要。
选择适合你情况的工作也很重要。例如，如果有一种工作本质上需要花费大量的时间和精力，那么在你还年轻、还没有孩子的时候去做，会变得越来越有价值。
完成伟大的工作需要相当多的技巧，这不仅仅是努力的问题。我打算来提供一份秘诀——选择你有天赋和浓厚兴趣的工作，养成为自己项目工作的习惯。尽你所能地努力工作，不要过度劳累，这最终会把你带到知识的前沿之一。
从远处看，它们看起来很光滑，但近距离观察，它们充满了缝隙。注意并探索这些差距，如果幸运的话，你将扩展到一个全新的领域。
承担尽可能多的风险；如果你偶尔不失败，那么你可能太保守了。
寻找最好的同事。培养良好的品味并从最好的例子中学习。
诚实，尤其是对自己。
锻炼身体，吃好睡好，避免使用更危险的药物。
如果困惑，请跟随你的好奇心。它从不说谎，而且它比你更了解什么是值得关注的。
当然，你还需要一个东西：运气。运气始终是一个因素，但当你独自工作而不是作为组织的一部分时，它就更重要。
尽管有一些格言说：运气是做好准备与机遇相遇的地方等等，但真正的机遇中也有一部分是你无法控制的。解决办法就是多试几次，这是为什么你应该尽早开始承担风险的原因之一。
具有超线性回报的最好例子可能是科学。它以学习的形式呈指数级增长，并结合了性能极限的阈值——实际上是知识的极限。
这导致了科学发现中存在一定程度的不平等，相比之下，即使是分层最严重的社会，财富不平等也相形见绌。牛顿的发现可以说比他同时代的所有发现的总和还要伟大。
这一点似乎是显而易见的——超线性回报意味着不平等，回报曲线越陡，结果的变化就越大。
超线性回报和不平等之间的相关性如此之强，以至于它产生了寻找有超线性回报的领域的一个启示：寻找少数大赢家表现优于其他所有人的领域。
如果一种工作中每个人都做同样的事情，那么它不太可能获得超线性回报。
在哪些领域，一些大赢家的表现优于其他所有人？
以下是一些显而易见的领域：体育、政治、艺术、音乐、表演、导演、写作、数学、科学、创办公司和投资。
在体育运动中，这种现象是由外部强加的阈值造成的。你只需要快几个百分点就能赢得每场比赛。
在政治上，权力增长与帝王时代一样。在其他一些领域（包括政治），成功很大程度上是由名声驱动的，名声有其自身的超线性增长源泉。
但是，当我们排除体育、政治以及名誉的影响时，就会出现一个显著的模式：剩下的领域与那些必须具有独立思想才能成功的领域完全相同——你的想法必须不仅仅是正确的 ，还必须是新颖的。
这显然适用于科学，你不能发表别人已经提出过观点的论文。
在投资领域也是如此。如果大多数其他投资者不认为一家公司会做得好，那么相信这家公司会做得好才是有用的；如果其他人都认为该公司会做得很好，那么它的股价已经反映了这一点，并且没有赚钱的空间。
我们还能从这些领域学到什么？
在所有这些领域中，你都需要投入最初的努力。
超线性回报一开始似乎微不足道，以这个速度，你会觉得自己永远无法取得任何进展。
但是由于在远端，奖励曲线上升得非常陡峭，所以值得采取非同寻常的措施去到达那里。
在创业界，这一原则的名称是“做无法规模化的事情（Do things that don't scale）”。如果你对最初的一小部分客户给予了极大的关注，那么理想情况下，你将通过口碑开启指数级增长。
同样的原则也适用于任何呈指数增长的事物。例如，学习。当你第一次开始学习某样东西时，你会感到迷茫。但为获得立足点而付出最初的努力是值得的，因为你学得越多，就越容易。
在具有超线性回报的领域列表中还有另一个更微妙的教训：不要将work与job等同起来。
在 20 世纪的大部分时间里，这两者对几乎每个人来说都是相同的，因此我们继承了一种将生产力等同于有工作的习惯。即使现在对大多数人来说，“your work”这句话也意味着他们的工作。
但对于作家、艺术家或科学家来说，这意味着他们当前正在研究或创造的任何东西。
对于这样的人来说，他们的工作是他们从一份工作到另一份工作携带的东西，即使他们有工作。它可能是为雇主做的，但也是他们自己思维价值体系的一部分。
进入一个少数大赢家胜过其他所有人的领域，是令人望而却步的。有些人是有意为之，但你并不需要这样做。
如果你拥有足够的天赋，并且你足够追随你的好奇心，你最终会进入其中一个领域。
你的好奇心不会让你对无聊的问题感兴趣，而有趣的问题往往会创造出具有超线性回报的领域。
超线性回报的领域绝不是静态的。事实上，最极端的回报来自扩张。
因此，虽然野心和好奇心都可以让你进入这个领域，但好奇心可能是两者中更强大的。
野心往往会让你攀登现有的高峰，但如果你足够接近一个足够有趣的问题，它可能会在你脚下长成一座山。
参考资料：
[1] Superlinear Returns
http://www.paulgraham.com/superlinear.html
本文来自微信公众号：凯莉彭（ID：kai-li-peng），编译：凯莉、Anjana