舍筏 · 观异 · 破执：中国人的创新审视三问

引子：我们中国人，到底怎么学习、怎么改变自己？

中国人从来不缺聪明的头脑，也不缺吃苦的耐力。但我们有一个古老的思维习惯：先看别人怎么做的，再想自己该怎么变。

这不是模仿，是"他山之石，可以攻玉"。《诗经》里这句话说了三千年，意思不是照抄，而是看懂别人的"变"，照见自己的"不变"，然后动手改。

问题是：看懂别人的"变"，靠什么？

我把它提炼成三个动作，每一个都从中国古典智慧中来：

第一问 · 舍筏： 如果把我现在赖以生存的工具/技能/资产全部拿走，我还能通过什么方式满足同样的需求？

第二问 · 观异： 在这个领域，有没有什么新出现的"异类"现象，是被主流忽视但可能改变游戏规则的？

第三问 · 破执： 我最近一次感到"不舒服"或"被冒犯"是什么时候？那个让我难受的东西，是不是下一个红利的入口？

舍筏，是佛家"舍筏登岸"------竹筏渡河用的，到了对岸还背着它走路，那就不是工具，是枷锁。

观异，是老子"反者道之动"------真正的变化，往往不是从主流方向来的，而是从边缘、从被嘲笑的角落长出来的。

破执，是易经革卦"汤武革命，顺乎天而应乎人"------不舒服到极点，恰恰是旧壳在限制你的信号。

下面，我们先用两个"他山之石"把这三个动作看清楚，再落到中国人自己身上------看看在国产替代这场硬仗里，我们是怎么把"舍筏、观异、破执"真正用出来的。

他山之石（一）：IBM------百年企业的三次"舍筏"

IBM 不是一次转型成功，而是三次在不同时代主动杀死自己最赚钱的业务 。我们学它，不是学它的产品，是学它每一次都在"还能赚钱"的时候就扔掉旧竹筏的那股狠劲。

第一次蜕变（1964）：System/360 ------ 从"卖不同型号的铁盒子"到"卖统一标准"

背景： 1960年代初，IBM已经是计算机行业的老大，但它的产品线是"各管各的"------大型机、中型机、小型机各有各的指令集，互不兼容。客户一旦选了IBM的某款机器，所有软件就被锁死在那个平台上。

关键人物： 小托马斯·沃森（Thomas Watson Jr.），IBM创始人老沃森的儿子。他做了一个当时所有人都认为疯了的决定：投入50亿美元（相当于今天约500亿美元），开发一个从低端到高端全部统一指令集的计算机家族------System/360。

三个动作对照：

舍筏： 不再把IBM定义为"卖不同性能档位硬件的公司"，而是重新定义为"提供统一计算标准的公司"。载体从"产品型号"变成了"兼容性标准"。
观异： 行业比的是"这台机器跑多快"，沃森引入了一个新变量------"客户能不能在不重写软件的前提下，从低端升级到高端"。这个变量，客户此前从未被问过。
破执： System/360直接蚕食了IBM当时最赚钱的专用机业务。内部销售团队激烈反对，因为新产品意味着老客户不需要频繁换机了。沃森强行推进，甚至说："如果这个项目失败了，IBM也就完了。"

结果： System/360成为商业史上最成功的产品发布之一。它确立了"兼容性"作为计算机行业第一性原则的地位，影响了此后所有计算机架构的设计哲学。

第二次蜕变（1993）：从"卖硬件"到"卖服务"

背景： 1993年，IBM年亏损81亿美元，濒临破产。PC和客户端/服务器架构崛起，大型机被宣判"已死"。华尔街强烈建议把IBM拆分成几个独立公司。

关键人物： 郭士纳（Lou Gerstner），从RJR Nabisco（一家食品烟草公司）空降而来的CEO。他完全不懂计算机技术，这反而成了他的优势------他没有"技术信仰"的包袱。

三个动作对照：

舍筏： 郭士纳上任后问了一个极其简单的问题："客户买IBM到底是为了什么？"答案不是"买一台更快的机器"，而是"让复杂的IT系统跑起来、别宕机"。于是他把IBM从"产品公司"重新定义为"解决方案与服务公司"。
观异： 不再看"服务器出货量"，而是看"服务合同收入占比"和"客户续约率"。他创建了IBM Global Services部门，把咨询、系统集成、IT外包打包。
破执： 砍掉了打印机、DRAM内存等当时还在盈利的硬件业务；把企业文化从"工程师说了算"改成"客户说了算"；甚至允许IBM的销售团队向客户推荐竞争对手的产品，只要对客户最有利。这对一个百年技术骄傲的公司来说，是巨大的心理创伤。

结果： 5年内扭亏为盈。到2000年代初，服务收入占IBM总收入超过50%。IBM从"硬件制造商"变成了"全球最大IT服务公司"。

第三次蜕变（2019至今）：从"IT服务"到"混合云+行业AI"

背景： AWS、Azure崛起，传统IT外包被云原生架构颠覆。IBM再次陷入增长停滞，股价十年不涨。

关键人物： 现任CEO Arvind Krishna（印度裔工程师出身）。他做了一个非常"反直觉"的选择：不追公有云。

三个动作对照：

舍筏： Krishna没有把IBM定义为"云服务商"（那是AWS的赛道），而是重新定义为"企业遗留系统的现代化编排者"。全球有大量银行、政府、医院的系统跑在IBM大型机上，这些东西不可能一夜之间搬到AWS。IBM要做的是"帮这些系统平滑过渡到混合架构"。
观异： 不看"公有云市场份额"（那是输定的），而是看"Red Hat OpenShift部署量"和"行业AI模型调用次数"。2019年，IBM以340亿美元收购Red Hat，押注开源容器技术作为混合云的核心层。
破执： 2021年，IBM把托管基础设施服务部门分拆为独立公司Kyndryl，彻底甩掉低利润传统业务。同时放弃通用AI竞赛（不跟OpenAI/Google比），专注金融、医疗、制造等垂直行业的AI落地。

现状： 这次转型仍在进行中，尚未完全验证。但它展示了一个核心道理：巨头转型不是一次性事件，而是一种持续进化的生存方式。

💡 我们从IBM学什么？ 三次转型的共同点是------每一次都是在"当前业务还能赚钱"的时候，就主动开始杀死它。等到不赚钱再转，就晚了。庄子说"得鱼忘筌"，筌是捕鱼的竹篓，鱼才是目的。IBM三次做的事情，就是三次扔掉已经捕到鱼的竹篓，重新编一个适合新水域的。

他山之石（二）：AlphaFold------从"50年无解的难题"到肿瘤疫苗的加速引擎

如果说IBM教我们"舍筏"，那AlphaFold教我们的就是"观异"------真正的突破，往往来自一个被主流嘲笑的方向。

AF2到底哪里来的？前因后果

问题的起源（1950s-1990s）：

蛋白质是生命的"执行者"------酶催化反应、抗体识别病毒、受体传递信号，全靠蛋白质。而蛋白质的功能完全取决于它的三维结构。问题是：从一条氨基酸序列到三维结构，中间隔着天文数字级的可能折叠方式。这个问题被称为"蛋白质折叠问题"，困扰了生物学界超过50年。

传统解决方案是实验方法：X射线晶体学、核磁共振、冷冻电镜。解析一个蛋白质结构，往往需要一个博士生花1-3年时间，还不一定成功。

CASP竞赛（1994年启动）：

1994年，美国马里兰大学的John Moult教授创立了CASP（Critical Assessment of Protein Structure Prediction）竞赛------每两年一届，全球科学家根据给定的氨基酸序列，盲测预测蛋白质三维结构。这相当于蛋白质结构预测领域的"奥运会"。

从1994年到2016年，CASP举办了12届，进步极其缓慢。预测准确率从约30%慢慢爬到约40%-50%。学界主流方法依然是"同源建模"（找一个结构已知的相似蛋白当模板）和"物理模拟"（用分子动力学硬算）。大家普遍认为：这个问题可能需要几十年才能解决。

DeepMind入场（2018年）：

2018年，DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis） 决定让团队参加CASP13。哈萨比斯本人是国际象棋神童、神经科学博士、AI创业者，他的思维方式完全是"游戏玩家"式的：不管这个问题在生物学界有多神圣，在他眼里就是一个"给定输入、求最优输出"的优化问题。

AlphaFold 1在CASP13拿了第一名，准确率约60%，已经超越所有传统方法。但哈萨比斯不满意------"60%不够，我要90%以上"。

关键人物：约翰·江珀（John Jumper）

2017年，一个名叫John Jumper的年轻物理学家加入DeepMind。他的博士论文做的是蛋白质模拟，但他对传统方法极度不满。他提出了一个激进想法：不要用物理模拟去"计算"折叠过程，而是用神经网络直接从序列数据中"学习"折叠规律。

他开发了一种叫"端到端可微分结构模块"的架构（后来成为AlphaFold2的核心），把整个预测过程变成一个可以整体训练的深度网络，而不是传统的"分步骤流水线"。

2020年12月：CASP14，震惊世界

AlphaFold2在CASP14上取得了中位GDT分数92.4（满分100），接近实验精度。评审委员会主席John Moult说了一句后来被广泛引用的话："This is a once-in-a-generation event."（这是一代人才能遇到一次的事件。）

2024年，哈萨比斯和江珀因此获得诺贝尔化学奖。

核心思想是什么？

AlphaFold的本质思维转变是：把"理解物理机制"替换为"从数据中学习统计规律"。 传统方法试图模拟原子之间的力；AlphaFold直接学习"什么样的序列模式对应什么样的三维构型"。用老子的话说，就是"反者道之动"------所有人都在顺着"物理原理→推导结构"的路走，AlphaFold反着来，从"海量结构数据→反推规律"，反而走通了。

从AF2到肿瘤疫苗：中国药企的最新进展

AlphaFold解决的是"已知序列→预测结构"的问题。肿瘤疫苗需要的是"设计新抗原→激活免疫"。这两件事怎么连起来的？

逻辑链条：

肿瘤细胞表面有突变蛋白（新抗原），免疫系统理论上可以识别它们。但问题是：每个患者的突变都不同，需要个性化设计。传统方法靠试错筛选候选新抗原，成功率极低。AF2让研究者可以在几小时内预测数百个候选新抗原的三维构象，再筛选出最可能被T细胞识别的表位。研发周期从"年"压缩到"周"。

全球进展：

BioNTech/Moderna： 已将AF2纳入mRNA肿瘤疫苗管线。2024年ASCO会议显示，基于AI设计的个性化新抗原疫苗在黑色素瘤III期试验中显著降低复发风险。
Gritstone Oncology： 其GRANITE平台依赖AF2预测共享新抗原，针对胰腺癌的疫苗已进入II期。

中国药企的最新动态（2026年）：

康希诺生物 × 德普世生物（2026年8月25日）： 康希诺子公司康希诺上海与德普世（杭州）生物正式签署《mRNA个性化治疗型肿瘤疫苗共同开发战略合作框架协议》。分工非常清晰：康希诺提供mRNA疫苗递送、制剂及研发生产能力；德普世生物负责新抗原预测、筛选及序列设计优化。 聚焦消化道实体瘤及罕见肿瘤，面向全球市场。康希诺同时还在推进mRNA疫苗用于治疗胶质母细胞瘤、横纹肌肉瘤及宫颈癌等适应症。
百济神州： 作为全球化创新药企（2025年营收382亿元，首次实现全年盈利），百济的管线以PD-1/双抗/ADC为主，但在其早期研发平台中，AI辅助的抗原设计已成为内部工具链的一部分。百济的逻辑是：先用免疫检查点抑制剂"松开刹车"，再用个性化疫苗"踩油门"，两者联用。
信达生物： 2025年营收119亿元，全面盈利。信达的IBI363（PD-1/IL-2双抗）已进入全球三期临床。在肿瘤疫苗方向，信达更侧重于将AI结构预测整合到其抗体发现平台中，用于优化双特异性抗体的结合界面设计。

⚠️ 清醒认知局限： AF2预测的是静态结构，而免疫识别依赖动态构象变化和MHC结合亲和力。真正的红利不在"用AF2的人"，而在"知道AF2哪里不行、并用湿实验补足"的团队。AI是假设加速器，不是答案生成器。
💡 我们从AlphaFold学什么？ 一个搞AI的年轻人说"我不做实验，我用神经网络猜"，被当成笑话。但"反"的那条路，最后走通了。中国人搞创新，最怕的不是技术不够，是太相信"应该这么做"，而不敢试"还能那么做"。

落地：国产替代------中国人怎么把"舍筏、观异、破执"用在自己身上

他山之石看完了。现在轮到我们自己。

国产替代这四个字，说到底就是三个动作：舍掉"造不如买"的旧筏，看见"卡脖子"背后的异象，破掉"短期算账"的执念。

到底替代了什么？

先把"国产替代"说清楚。以长鑫科技做的DRAM（动态随机存取存储器）------就是你电脑、手机里的"内存条"------为例：

全球DRAM市场被三星（韩国）、SK海力士（韩国）、美光（美国） 三家垄断超过95%。
中国大陆没有一家企业能量产DRAM。所有手机、电脑、服务器用的内存芯片，100%依赖进口。
这意味着：一旦断供，中国整个电子信息产业停摆。

长鑫要替代的，就是这三家巨头在中国市场的份额。到2026年，长鑫已经是全球第四大DRAM厂商。

朱一明：一个清华物理系毕业生的"舍筏"与"破执"

人物背景： 朱一明，1972年生于江苏盐城，17岁考入清华大学物理系，硕士后赴美进入半导体领域。2005年放弃海外优渥条件回国，创办兆易创新，从NOR Flash（一种小众存储芯片）切入，用十余年做到全球头部并上市。

关键转折（2016年）： 兆易创新刚上市，朱一明功成名就。但他做了一个让所有人觉得"疯了"的决定：二次创业，攻克DRAM。

为什么说是"疯了"？因为：

DRAM是半导体领域投资最大、技术最密、风险最高的"无人区"
四十年来，美国输给日本，日本输给韩国，欧洲巨头奇梦达破产。到2016年，全球只剩三家活着
启动资金一年至少100亿元，回报周期十年起步
几乎没有民营资本敢碰

朱一明的三个动作：

舍筏： 他没有把自己定义为"兆易创新的管理者"（旧载体），而是重新定义为"中国存储芯片产业的破壁人"。
观异： 不看"短期能不能赚钱"，而是看"中国能不能拥有自主DRAM量产能力"。这是一个国家安全变量，不是财务变量。
破执： 2018年，他辞去兆易创新总经理职务 ，全职出任长鑫CEO。立下军令状：项目盈利前不领一分钱工资。 从2018年到2025年，整整七年，零薪酬。他还拿出7.68亿股分给员工，按发行价计算价值超200亿元。

合肥政府：从"招商引资"到"超级天使投资人"------一个地方政府的"观异"

2016年5月6日 ，朱一明走进合肥市政府办公室，谈一笔没人敢接的生意。双方一拍即合，启动代号 "506工程" 的项目（因5月6日而得名）。

合作模式：

一期总投资180亿元
合肥产投出资144亿元，承担80%风险
兆易创新出资36亿元做产业协同
整体项目规划总投资1500亿元

合肥做对了什么？

舍筏（角色重定义）： 合肥没有把自己定位为"给补贴、给土地、给税收优惠的招商者"（传统地方政府角色），而是把自己定位为 "产业发展的长期资本提供者和生态组织者"。上海社科院研究员何建华的评价一针见血："合肥回答的是地方政府在中国经济里的本质角色是什么。"
观异（看见别人看不见的）： 所有人都在投互联网、投消费、投三五年能退出的项目，合肥偏偏看到一个连产品都没有的团队，说"这个值得投十年"。合肥看见的"异象"，是国家存储安全这个变量------它不在任何一份财务模型里，但它决定了整个产业的生死。
破执（容错机制）： 长鑫连续亏损近十年，2022-2024年三年累计亏损超300亿元。换作其他地方，国资亏损超三成便会触发问责、叫停项目。但合肥建立了 "尽职免责+负面清单"双轨考核------只要程序合规，团队就不怕犯错。这让决策者能放下"怕担责"的包袱，专注长期价值。
产业生态配套： 合肥不只是给钱。它在厂区配套建起封装、特种气体、设备配套产业链，一边给钱、一边搭建本地供应链，降低企业长期运营成本。这不是"投一个项目"，是"建一个生态"。
耐心陪跑： 十年间，合肥市区两级国资累计投入约300亿元。在行业最黑暗的2022-2024年（DRAM价格暴跌、长鑫巨亏），合肥不但没撤资，还持续追加投入。合肥产投集团后来发文说："秉持产业报国、长期主义、耐心资本的理念，连续重仓投资长鑫项目，陪伴其穿越行业周期。"

结果（2026年7月27日）：

长鑫科技登陆科创板，发行价8.66元，开盘49.5元，首日涨幅471.59% 。收盘市值3.28万亿元，超越工商银行，登顶A股市值第一。盘中一度突破3.65万亿，超越腾讯和英特尔。

合肥国资穿透持有长鑫科技约36.79%股份，对应账面浮盈超过1.2万亿元。从累计投入不足300亿，到收获超万亿回报。

国产替代的全景：到底在替代什么？

长鑫替代的是DRAM内存芯片，但"国产替代"远不止于此。它是一个系统工程：

领域	被谁卡脖子	替代进展（2025-2026）
存储芯片（DRAM）	三星、SK海力士、美光	长鑫已量产，全球第四
光刻胶	日本JSR、信越化学（占90%+）	南大光电实现28nm ArF光刻胶批量供货；2026年5月高端光刻胶接连突破
刻蚀设备	美国泛林、日本东京电子	北方华创国内市占率12.3%，全球第四；中微公司5nm工艺突破
EDA工具	美国Synopsys、Cadence、Siemens	概伦电子等初步突破，但整体仍差距明显
电子特气	美国空气化工、德国林德、日本大阳日酸	国产化率不足30%，基础品种已突破
12英寸硅片	日本信越、胜高	沪硅产业等已实现量产
工业软件/操作系统	美国微软、Oracle、SAP	信创体系推进中，华为鸿蒙、麒麟等

整体国产化率： 半导体材料约18%-20%，设备约45%（2025年），成熟制程材料约30%，14nm以下先进制程不足10%。

与三个思维动作的关系：

国产替代的核心思维转变是------从"对标海外参数"转向"锚定产业真实痛点"。 不是问"我们能不能做到跟日本光刻胶一样的指标"，而是问"晶圆厂产线上，哪个环节最痛、最怕断供、国产方案能不能先用起来"。用中国老话讲，就是"不管黑猫白猫，捉到老鼠就是好猫"------先解决有没有的问题，再解决好不好的问题。

终极对照：三问贯穿所有案例

维度	IBM（三次）	AlphaFold	朱一明 + 合肥
舍筏	产品型号→硬件→传统服务	"理解物理机制"的执念	"造不如买"的旧思路、"招商给优惠"的旧角色
观异	兼容性→客户价值→混合云编排	从"为什么折叠"到"数据学规律"	从"财务回报"到"国家存储安全"
破执	技术骄傲、短期利润	被学界视为异端	七年零薪、十年300亿沉没成本
共同点	在"还能过"的时候，就主动把自己淋湿

尾声：把三问还给你自己

他山之石看完了，国产替代的仗也讲了。最后，这三个问题不是给IBM的，不是给合肥的，是给你自己的：

舍筏： 如果明天你赖以生存的工具/技能/资产全部消失，你的核心价值还能通过什么方式交付？

观异： 在你的行业里，有没有一个被主流嘲笑、忽视、认为"不成熟"的新现象？如果它成了，游戏规则会怎么变？你现在该提前做什么？

破执： 最近一次让你本能抗拒、想反驳、想关掉的"新东西"是什么？你抗拒它，是因为它真的不好，还是因为它动了我现有的位置？

《易经》说"穷则变"，但真正的高手，不等穷了才变。IBM在还能赚钱的时候就杀自己，合肥在看不见回报的时候就下注，朱一明在功成名就的时候清零重来。

中国人的思维内核里，从来不乏"变"的智慧。缺的不是道理，是在日子还过得去的时候，主动把自己淋湿的决心。

时代红利从来不是均匀洒下的雨水，它是留给那些愿意淋湿自己、换一身衣服继续奔跑的人的奖赏。