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这是一场极具信息差的深度访谈。对话者是红杉资本合伙人Shaun Maguire，他不仅主导了SpaceX 2019年那笔备受争议的投资，更是少数真正理解马斯克运作体系的投资人之一。与其他泛泛而谈的采访不同，Shaun有着数学物理博士、DARPA阿富汗部署、职业电竞选手等多重背景，他用极其精确的语言剖析了马斯克的组织能力、人才判断体系，以及为什么几乎所有人都在低估马斯克旗下公司的真实实力。
这也不是一篇吹捧文章。Shaun坦承自己在600亿美元市值时卖出英伟达的判断失误，也直言早年被高中老师打零分、被同学强行改名的屈辱经历。正是这种毫无保留的真实，让这场对话充满了罕见的洞察密度——从如何在30分钟内判断一个人的数学能力是菲尔兹奖（Fields Medal，数学界最高奖）级别还是普通教授，到为什么无聊公司（The Boring Company）的技术难度介于猎鹰9号（Falcon 9）和猎鹰9号可回收版本之间，每一个判断都有清晰的底层逻辑。
如果你想理解顶级组织是如何运作的，如何在信息不对称的情况下做出正确判断，以及为什么大多数人永远看不懂真正的创新——这篇记录自Relentless频道的播客笔记会给你一个前所未有的视角。
一、马斯克的集体智能：20个人如何执行一个人的意志
大多数人讨论马斯克时，焦点都在他个人：每周工作112小时、同时运营多家公司、技术天才。但Shaun提出了一个被严重忽视的维度：埃隆是一个集体（Elon the Collective）。
这个集体由大约20个核心成员组成，他们与马斯克共事超过10年，建立了难以置信的信任基础。关键特征是：
这20个人能直接把他的意志落地，带着力量、规模和精准度去执行。这是其他硅谷企业家根本不具备的运作方式。
这种机制创造了强大的自我筛选效应。你不断让人们以远超其他组织的速度往上走，就会跟最有能力的人建立极强的忠诚度。你给了他们在任何地方都得不到的东西。
配合大方的薪酬激励，这个系统最终留下的是组织中最顶尖的1%——他们才是真正驱动一切的人。
Shaun分享了一个细节：马斯克面试一个大学学经济学的年轻人，直接判断你不会去做商务拓展，你要去做机械工程，因为他能看出对方有工程师思维。这个人后来成了非常资深的工程师。
二、人才评估的15级阶梯：为什么大多数人看不出差距
1、智力领域存在15个清晰的等级，但只能向下看穿
Shaun提出了一个极其精妙的认知框架：在数学这类智力领域，存在大约15个可区分的等级，从轻松拿到顶尖大学数学博士到百年一遇的数学家。
2、国际象棋等级分的类比：为什么1000分玩家无法区分2400和2800
这对投资人来说是核心能力：我的主要工作就是评估人和天赋，特别是在最早期阶段。理解人才的等级差异，这是绝对的超能力。
：2010年在巴西参加克雷数学研究所（Clay Math Institute）暑期项目，与100位顶尖数学家共度一个月，其中包括2位菲尔兹奖得主和1位当年获奖者。我们30个研究生整天待在一起，美国学生和法国学生在竞争。法国数学界的紧密程度难以想象，他们几乎都来自两所大学（巴黎高等师范学院ENS和综合理工学院Polytechnique）。他们疯狂好胜，完全不是美国人对数学家的刻板印象。
：在DRW实习时，同事是三次普特南数学竞赛（Putnam Competition，美国大学生数学竞赛）冠军、三次国际数学奥林匹克（IMO）金牌得主，后来成为MIT终身教授
：认识多位诺贝尔奖得主（在他们获奖之前），比如基普·索恩（Kip Thorne）
这些经历的价值在于：你亲眼见证了0.001%的人是什么样的，你的判断标准就永远改变了。
可能是销售能力、可能是原始数学能力（AI研究公司）、也可能纯粹是抗压能力。关键是先弄清楚什么特质真正重要，然后判断这个人在那个维度上的水平。
这位创始人在邮件里提到，他本科时和胡安·马尔达西纳（Juan Maldacena）合写过论文。胡安是世界上最著名的弦理论学家之一。对我来说，光是这个信息就意味着——这个人的技术能力至少是2600级别（用象棋评分类比）。
更重要的是，这位创始人既有极强的技术能力，又有出色的销售能力和同理心——这才是真正的魔力组合。
Shaun直言：大部分VC不会从一封写着和胡安发过论文的冷邮件里识别出任何信号。 因为他们不具备这个领域的校准能力。
这也解释了为什么真正的好项目往往被门外汉错过——不是创始人不够好，而是评估者根本看不懂。
2019年红杉投资SpaceX时，特斯拉市值只有40-50亿美元，马斯克还没有今天这些价值万亿的公司作为背书。投资讨论是Shaun在红杉经历过的最具争议性、最激烈的对话——有一位合伙人甚至给出了1/10分（红杉历史上唯一一次）。
这样做有两个效果：一是让他们看到你的执着，这不是一时兴起的想法；二是让他们看到纵向数据——看到进展的变化速度和加速度。你往往可以通过这种方式改变人们的想法。
这个方法论适用于所有场景，包括信息战：很难用一个数据点改变人心，但随着时间推移，通过持续的数据流可以重新校准认知。
3、为什么今天的共识在当时是非共识且非显而易见的
Shaun强调，今天投SpaceX看起来是显而易见的好交易，但在2019年：
这是一个震撼的判断：这个设备的工程难度比猎鹰9号还要高——但外界完全不理解这一点。
原因很简单：人们只会做线性对比。他们把一个钻孔机和另一个钻孔机比较，但看不出猎鹰1号、猎鹰9号、猎鹰9号可回收版、星舰（Starship）之间的代际差异。
所以无聊公司现在就像2009年之前的SpaceX——在达到零人隧道持续采矿这个里程碑之前，外界感知不到进展。但一旦实现，认知会瞬间跳跃10倍。
3、擎天柱机器人（Optimus）演示：刻意制造的极致时刻
它们从30-40英尺（约9-12米）外走过来，我一开始真的分不清是真人演员还是机器人。我先看脸——就像看人一样。然后我开始往下看身体，直到看到腰部——非常窄，不像人类——我才确认这是真的机器人。
这种体验创造了非线性的心理冲击，让人真实感受到未来正在到来。这就是马斯克擅长的：创造里程碑式的、具有震撼力的时刻，让人们直观理解即将发生什么——这是图表和数据永远做不到的。
SpaceX大概从2013年开始研究星链，但投入不大——他们在等猎鹰9号实现可回收。2016年实现后，又用了两年解决技术细节。到2018年左右，马斯克才确认所有要素就位：
这时候，小赌注升级为中等赌注。等中等赌注的单位经济模型验证后，再升级到大赌注。
如果对某个公司有模糊的想法但不完全理解，你会先买1%的仓位——这让你开始真正学习这家公司。从外部很难深入学习，但有了仓位，你会有情感投入，会更关注。如果论点得到验证，再把1%加到5%或10%。
马斯克在这方面的直觉被严重低估——他在赌注规模上的判断，和他在技术上的判断一样精准。
Shaun读博期间被DARPA（美国国防部高级研究计划局）招募，去阿富汗工作。这完全不在他的计划内（他本来想当教授），但他说：我想为国家服务，这是最大程度的跳进火场。
在战区，你学习的速度快得难以置信——因为有那种程度的反馈和危险。
2012年3月或4月，Shaun每周五都要从一个基地开车到另一个基地汇报。那天路上一辆车都没有——平时要45分钟到1小时的路程，15分钟就到了。
我立刻感觉不对劲。到了基地后，我直接去情报简报中心问每个人：发生了什么？情报报告里有什么？大家都能感觉到气氛不对，但没有明确情报显示会发生什么。大约2-3小时后，发生了一次大规模协同攻击——全国6个不同基地同时遭袭。
这次经历让Shaun深刻认识到：当你的直觉告诉你有问题，但数据中找不到——这说明数据系统需要改进。
他花了三周时间思考我们怎么可能提前知道——答案是有很多方法，但他不会在采访中说明具体是什么。
Shaun上7年级第二天，一个来自有钱家庭的学生维尼·特拉米纳（Vinnie Terramina，他父亲把垃圾公司卖给废物管理公司Waste Management，赚了5亿美元）站在花坛上，指着人群中的Shaun说：你，你的新名字叫乔尔。
结果每个老师的点名册上，肖恩·马奎尔（Sean Maguire）都被划掉，写上了乔尔。其他学生提前跟老师说这个肖恩是个捣蛋鬼，他真名是乔尔但会捉弄你。整个班级都在笑，老师很困惑。
这个名字跟了他整个高中。有些人甚至不知道他真名是肖恩。多年后Shaun问维尼为什么，对方说：我那天宿醉了，你看起来像我认识的一个叫乔尔·雅各布森的孩子。就这样冒出来了。抱歉。
学校有一个体育课传统：有学生把校服T恤袖子撕了，然后越来越多学生跟风，最后变成撕别人袖子来展示支配力。
Shaun和另一个最快的孩子克里斯·林斯特罗姆（Chris Ringstrom），每天被20多个学生追着跑15分钟，就为了不让袖子被撕——我们是最后两个袖子完整的人。
我们会跑进海鸥群，几百只海鸥起飞。它们起飞的时候会拉屎（因为正在消化），大概5%的海鸥会在起飞时排便。几乎每天早上都有一两个追我们的孩子被鸟粪击中。
这段经历解释了为什么Shaun会成为职业电竞选手：他宁愿在反恐精英（Counter-Strike）里度过每天10小时，也不想在学校里待着。
Shaun在8-10年级（13-16岁），每天玩10小时CS，参加北美顶级战队，赚了点钱（一年1万美元左右）。
家长们觉得孩子沉迷游戏是坏事，我的观点是：对几乎任何事物的痴迷，都好过冷漠。
他高中代数2得了F，但最终拿到了数学物理博士——因为游戏教会了他系统性思考和团队协作。
1、格温·肖特维尔（Gwynne Shotwell）、史蒂夫·戴维斯的工作方式
第一，愿意真正干活。安东尼奥·格拉西亚斯（Antonio Gracias，Valor Equity合伙人）睡在特斯拉工厂里参与生产爬坡——这种程度的投入很难解释有多值得尊重。
第二，守口如瓶。这听起来很简单，但当你试图真正改变未来走向时，有时需要出其不意。大多数投资人都会泄密。能守住秘密是一个非常低的门槛，但大多数人做不到。
第三，全天候的支持。无论好时光还是坏时光都在场——安东尼奥在这方面做得比几乎任何投资人都好。
Shaun把马斯克比作阿尔法狗（AlphaGo，击败围棋世界冠军的AI）：
阿尔法狗会下一些围棋选手完全看不懂的棋，但17步之后阿尔法狗就赢了，大家才意识到天哪，那步棋太疯狂了。和马斯克共事就是这样——他会做一些极其违反直觉的举动，你在当下无法理解，但6个月或1年后你就懂了，而且看起来像先知一样。
不理解这一点的人会泄密计划、质疑决策。理解这一点的人会相信系统，相信方向，对队友忠诚，以使命为导向——这些特质加上能力和敢于自我下注的勇气，你就会做得非常好。
在马斯克的组织里，任何人都可以举手说我来做这个。
关键是知道自己的极限。承认我不确定能不能做到或我觉得别人更适合是完全可以的——这和主动承担任务是不同的。被分配任务和自愿承担任务，要求是不一样的。
Shaun从1999年IPO时就买了英伟达（当时他13岁，因为玩游戏用显卡），一直持有到6000亿市值。当时数据中心收入和游戏收入大概各占一半，他觉得估值太疯狂，卖了。
第一，低估了黄仁勋。即使我长期持有这家公司，我也没意识到黄仁勋有多厉害。他真的非常出色，以难以置信的方式把自己的优势发挥到了极致。
第二，低估了市场的非理性可以变成自我实现的预言。Shaun认为当时市场有点非理性，但黄仁勋把这种非理性玩得太好了，导致英伟达变得极其有价值，而AMD和英特尔（Intel）变得非常便宜，它们不得不削减投资。所以英伟达现在能疯狂增加投资，而AMD和英特尔的追赶计划基本被压制了。
第三，被不懂硬件的资金气走了。Shaun很郁闷：我从小就研究博通（Broadcom）、台积电（TSMC）、阿斯麦（ASML），对半导体了如指掌。但两年前涌入的资金，连迈络思（Mellanox，英伟达收购的关键网络公司）都不知道是什么，却说英伟达要到3万亿市值。我当时想：算了，我出场。
关键补充：Shaun认为英伟达2019年收购迈络思（大约80亿美元）可能是历史上最好的收购之一，给了英伟达巨大的互连技术护城河——这在数据中心时代是地震级的优势。
Shaun认为，如果他当时更了解黄仁勋有多厉害，这个错误是可以避免的。但他也承认，很多涌入英伟达的资金对半导体一无所知——有时候，无知反而让你不受理性估值的束缚。
这是投资的吊诡之处：深度专业知识有时会让你过度谨慎。
他也说：我永远不会做空英伟达，因为我害怕这种非理性的力量，而且我不知道AI基建规模会有多大。
A：马斯克不是一个人——他是一个20人的集体智能系统。这20个人与他共事超过10年，建立了深度信任，能够自主执行他的意志，知道什么时候需要上报，什么时候可以独立决策。这种默契无法速成，需要至少十年的时间来建立。配合给绳子让他们自己吊死的极端人才筛选机制（表现好就极快晋升，搞砸一次就出局），最终留下的是组织中最顶尖的1%——这才是真正的核心竞争力。大多数硅谷企业家根本不以这种方式运作。
A：关键是拥有校准能力——通过亲身接触真正的极端人才（菲尔兹奖数学家、诺贝尔奖得主、世界冠军电竞选手等），建立对不同等级的精确感知。智力领域存在15个清晰等级，但这是单向透明的：高等级的人可以在30分钟内精确判断对方水平（误差1-2级），但低3级以上的人完全无法区分更高等级的差异。就像让1000分的国际象棋玩家看2600分和2800分的对局，他们完全看不出区别——但2800分选手看10步棋就能精确判断对手水平。投资就是要识别这些信号：比如本科时和顶级学者合作发论文意味着什么？大多数VC根本看不懂这个信号。
A：因为人类大脑只对先例和极致有反应，无法理解非线性进步。人们能看懂火箭爆炸还是着陆，但看不懂猎鹰1号、猎鹰9号、猎鹰9号可回收版、星舰之间的代际差异。无聊公司的零人隧道持续采矿目标，技术难度介于猎鹰9号和猎鹰9号可回收版之间——但外界完全不理解这一点，因为他们只会做线性对比（一个钻孔机和另一个钻孔机比较）。更深层的原因是，人们无法理解马斯克的阿尔法狗式决策——那些在当下完全看不懂的举动，6个月或1年后才会显现出先知般的准确性。能长期与马斯克共事的人，都具备相信系统、等待验证的能力——这在一个追求即时反馈的时代极其罕见。
