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本章开头描述了Topcoder公司举办白细胞基因组测序比赛，它用的是类似方法。该公司为了发现世界各地的编程人才而举办比赛，然后又作为中介商和集成商，对接人才和那些想外包大型应用开发或系统集成项目的公司。Topcoder全球社区的成员不仅包括程序员，而且还包括被识别出来的设计师、学生、数据科学家和物理学家。该公司为这批大众提供了一系列的企业项目，让他们自我选择进入团队和角色，将他们的所有工作整合在一起，并监控质量。它使用金钱激励和竞争激励，再加上一些监督工作，借此为客户创造了类似Linux的环境。在数据科学竞赛方面，卡格尔（Kaggle）也做了同样的事情。
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找到正确的资源。有时侯，人们不想把全体大众汇合在一起，只想尽可能快、尽可能高效地找到合适的人员或团队来帮忙做事。找到合适对象的机会随着看到请求的人数的增加而增加，因此，任务匹配平台变得非常流行。这类平台包括用于平面设计和其他创意工作的99designs和Behance，用于信息技术和客户服务工作的Upwork，用于个人服务的Care.com等。此外还有TaskRabbit，它用于各种稀奇古怪的工作，如婚礼主持、给某人的爷爷送冰激凌，或者到苹果手机店排队等待新上市的iPhone。这些业务都认识到，网络和智能手机带来了前所未有的机会，可以更好地匹配商业服务的供需关系，一如我们在本书第二部分相关章节所强调的那样，平台和产品合则两利，而且，实现适配的手段之一就是把要求放到尽可能多的眼球前面。
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进行市场研究。如前言所述，通用电气是世界上最大、最古老、最成功的工业公司之一，它转向大众，评估消费者对其制冰机的需求。大众平台可能提供有价值的信号，这些信号关系到消费者对某些类型产品的兴趣和热情，那些可能吸引利基市场受众的产品尤其如此，通用并不是第一家认识到这一点的大型组织。例如，电视剧《美眉校探》（Veronica Mars）讲述由克里斯汀·贝尔（Kristen Bell）扮演的一名少年侦探的故事，在2004—2007年播出时，该剧曾有一小批忠诚追随者。节目播完之后，其粉丝并未消失。他们以在线和集会方式继续谈论节目。
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这种持续的兴趣引起了电影制片厂华纳兄弟、贝尔（Bell）和该节目创始人罗伯·托马斯（Rob Thomas）的注意。他们想知道：这是否意味着拍摄一部《美眉校探》电影有足够的需求，即使电影是在同名电视节目最后一次播出几年后才推出的。为了找到答案，他们在流行的众包网站Kickstarter上发起了一场活动。这场活动包括一个短暂的拟推出电影预告片，贝尔和托马斯的视频，以及对不同程度支持的奖励。[7]活动的目标是筹资200万美元。12小时之内，它竟然就达成这一目标，最终共筹资570万美元。这部电影于2014年3月14日首映，分别提供剧院观看和视频点播服务。总体而言，它得到了积极评价，从财务角度来说是成功的。
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马克·安德森的职业生涯始于作为最成功的早期网络浏览器的主要程序员，此后，他摇身一变成为著名的风险投资家。安德森认为，众筹可能成为新产品开发的主要方式之一。他对我们说：“人们会争辩说，过往2 000年间，从娱乐媒体到鞋子、食物到每样东西，产品和服务的上市方式一直在倒退。也就是说，它变成是供给驱动的。但是等你发现市场是否喜欢它时，你已经投入了很多钱。众筹翻转了这种模式。除非有人事先预购，不然你不会向市场推出什么东西。人们还预付了资金……众筹是一种针对某些带有社会资本的事物来‘预装配’金融资本的手段，试图围绕某事创造一场运动，试图让人们提前买东西。”
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2016年年初，Indiegogo在其网站辟出专门空间，同时推出一组“企业级众筹”工具，使大企业有可能在投资制造之前获得实时的客户反馈，并将市场研究的成本变成预售和获取客户的机会。
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获取新客户。除了众筹平台以外，众贷平台也在近几年出现并变得流行。其中许多（如果不是大部分）最初想从事点对点（P2P）服务，即匹配想投资的个人和需要个人或商业贷款，但又不能或不愿意找传统贷款机构的人。然而，随着时间的推移，包括世界上最大的一些对冲基金在内的许多机构投资者意识到大规模寻贷者中存在机会。违约率或多或少可以预测，而且利率相当可观，这意味着风险与回报之比往往具有吸引力。平台的增长给寻贷者带来了很多诸如此类的好机会，足以吸引大投资者。2014年，美国最大的两个众贷平台Prosper和Lending Club一半以上的贷款来自机构投资者，它们往往使用专门的软件来梳理可用的机会。事实证明，P2P贷款往往变得不那么显眼，大型知名贷款机构向客户提供的个人和小企业贷款呈现新的方式。
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但是，以大众为中心的新业务的出现，不仅有助于大型对冲基金寻找新客户。而且使得大众本身变得流行。马克·安德森向我们讲了初创企业Teespring的故事，它由瓦尔特·威廉斯（Walter Williams）和伊万·斯蒂茨–克莱顿（Evan Stites-Clayton）于2011年创立。安德森对我们说：
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Teespring是将社会资本转化为金融资本的现代手段。它是一种你最初碰到时会觉得荒唐，然而如果“吞下红色药丸”就知道妙在其中的事物。[8]它是一种让Facebook群组、YouTube明星或Instagram明星得以售卖T恤的方式。起初你会觉得，再怎么说，买卖商品也没什么了不起。但实际发生的事情是：你得到了拥有百万追随者的Facebook群组或YouTube明星……（而且）社会资本是真实的。你的追随者或粉丝是重视你所作所为的人，他们没办法补偿你。他们爱你，他们想支持你……现在我们会说T恤只是开始。它可以是任何东西，只要是物品就行。它是纪念品，你在乎它，你充满激情，表明你自己的一些东西……它就像一个图腾，它是你在乎的东西的一个心理锚点。
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收获创新。长期以来，人们认为成熟的大公司是最大的创新者。它们毕竟拥有养得起大实验室和研发人员的资源。奥地利伟大的经济学家约瑟夫·熊彼特质疑这一观点。他坚持认为，更小、更年轻、更具创业精神的企业对维持现状毫无兴趣，更有可能推出真正新颖的产品和服务。正如他所说，“总的来看，指挥铁路建设的不是驿路马车的所有者。”实际上，克里斯坦森关于颠覆性创新的里程碑之作也表明，颠覆很少来自行业中现有的成功企业，它们反而经常被颠覆弄得措手不及。
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我们在麻省理工学院的同事埃里克·冯·希佩尔（Eric von Hippel）的工作开辟了另一种有影响的创新研究思路，他强调，“先行用户”在许多领域的创新中发挥着很大作用。这些人是现有产品和服务的用户，他们发现不足，然后不仅开始设法改进，而且把想法付诸实施并投入使用。冯·希佩尔列举了包罗万象的用户创新，涉及外科手术器械、风筝冲浪设备等多个领域。在现代高科技行业中，我们观察到类似事例的剧增。事实证明，在各行各业中，许多知名企业就是由不满现状的人所创建的，他们对自己说“一定要有更好的办法”，然后开始行动。
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例如，跑腿服务网站TaskRabbit是由利娅·布斯克（Leah Busque）构想出来的，她当时28岁，住在马萨诸塞州，是IBM公司的一名工程师。2008年的一个寒冷夜晚，她想给一只名为“科比”（Kobe）的黄色拉布狗找吃的，从而她想到：“如果有一个在线的地方可以去，那该多好……一个网站，让人愿意为达成某件事而付出一定的代价。在我附近，也应该有人愿意为了赚我愿意付出的钱而送来狗粮。”
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当下的许多技术巨头显然都留意到熊彼特、克里斯坦森和冯·希佩尔的建议，它们不断审视大众，寻找可能的颠覆式创新。一旦发现目标，它们的本能往往不是灭掉它或者漠视它，而是买下它，使创新内化成自己的一部分。2011年至2016年，苹果收购了70家公司，Facebook收购超过50家公司，谷歌收购近200家公司。
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在以上事例中，收购方通常有同类竞争产品。例如，在Facebook收购WhatsApp和Instagram时，它已经有消息传递和照片共享服务。在这两项收购中，在位的Facebook公司本来很容易自认行业新贵不会带来风险。但是，大众发出信号，表明创新有多么不同，它们又会多么快地被采用，这促使更大、更老公司的领导者采取行动，买下先行用户或其他创新者推出的服务。这样做的代价通常很高，Facebook收购Instagram花了10亿美元，收购WhatsApp则花了超过200亿美元。但是与被颠覆相比，代价还是低了很多。
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用大众改变交易
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我们预测，在未来的几年里，很多老牌企业，包括许多相当成功的企业，都会面临基于大众的竞争对手的挑战。在自动化投资这一晦涩难解的极客领域中，一个早期的挑战事例已经出现。
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在公司股票、政府债券、贵金属和其他商品、房地产等资产投资的漫长人类历史上，几乎所有购买决策都由人类做出。一旦做了决策并且随时跟进，大量的技术就会被部署，使实际购买资产的工作自动化，但做决策的几乎总是人脑而不是机器。
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20世纪80年代，当吉姆·西蒙斯（Jim Simons）和戴维·肖（David Shaw）等先驱分别创建文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies）和D. E. Shaw公司，使用机器做出投资决策时，情况开始改变。西蒙斯是他同时代最负盛名的数学家之一，而戴维·肖则是一名电脑科学家。这两家公司筛选大量数据，建立并测试资产价格在不同条件下如何变动的定量模型，并尝试用代码和数学来代替个人判断，决定买入什么、何时买入。
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这类“量子”公司的佼佼者创下了令人叹为观止的纪录。D. E. Shaw公司在2016年10月管理的资产已超过400亿美元，其混合基金在2011年之前的10年里带来了12%的年化收益。双西投资（Two Sigma）是由一名前人工智能学者和一名奥数获奖者运营的一家公司，它管理着60亿美元的Compass基金，在10年内获得15%的年化收益。但与文艺复兴科技公司的Medallion基金相比，几乎每个基金的回报率都相形见绌。Medallion基金基本上只对其员工开放。从1990年代中期开始，20多年来，该基金收费前的平均年化收益高于70%。在创造了超过550亿美元的终身利润之后，它被彭博市场网站描述为“也许是世界上最大的赚钱机器”。
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约翰·福西特（John Fawcett）是一名曾经在金融服务领域工作的程序员和企业家，他对量子基金的表现印象深刻，但是担心它们在投资行业核心中运营不足。据福西特估计，截至2010年，全球共有3 000—5 000名专业的量化投资专家。他告诉我们，“这个数字对我来说太低了。（更多的投资者）没法用上足够的、我认为是最先进的投资方法，这令我感到困扰。这就像是说‘这是赌场，你赌人类单独运作还是人类加机器运作？’每一次，你都想要更加自动化的版本。”
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福西特一心想让量化投资向大众开放，他与让·布里德切（Jean Bredeche）于2011年创立了Quantopian公司，以期将理想转变为现实。该公司的目标是要打造与行业顶尖的量子公司水平相当的技术平台，这个任务很艰巨。这样的平台必须能够让投资者上传算法，然后在环境盛衰、利率高低等不同市场条件下快速测试。其中，一种办法是使用历史数据对算法进行“倒推测试。”于是福西特和他的同事努力开发与大机构投资模型不分轩轾的倒推测试算法。
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Quantopian公司还必须让投资者准确评估其交易的市场影响，也就是如果他们买入或卖出大量资产，这个行为本身就会改变资产的价格。评估市场影响是一项棘手的估算，它耗掉了Quantopian很多时间。当然，公司的平台还要自动执行一系列工作，如算法产生的交易、记录保存、遵守相关规定等。
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福西特深知，如果Quantopian成功建立起一个强大的平台，并且吸引到潜在的“算法交易者”，那么该公司将具有巨大优势，它可以利用大众产生的诸多点子，而不再局限于顶尖算法。许多众包项目都试图找到单一的解决方案，如制冰机的最佳设计、白细胞基因组的最佳测序算法等。众包比赛的第二、三名可能与获胜者相差无几，但对于主办者来说，这一事实往往无关宏旨。
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然而，投资的算法是大不相同的。只要顶级算法彼此有差异，或者说，只要它们实质上不是最佳算法的复制品，那么就可以有效地对其进行组合，为投资者提供比使用单一算法更高的总体回报。无论单一算法好到什么程度，情况都是如此。这个关于最佳投资组合重要性的见解非同小可，其发现者亨利·马科维茨（Henry Markowitz）因此获得了诺贝尔经济学奖。大众环境可以产生大量效果良好但本质不同的量化投资理念，非常适用该理论。正如福西特告诉我们，“我对Quantopian的提问方式是：‘我们如何发现很多相关性低但结构好的战略，如何使发现的概率最大化？’”[9]
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与此相对应的一种方法就是让很多人出现，然后提出量化投资战略。截至2016年中期，Quantopian平台已经吸引了来自180个国家的超过10万名潜在算法交易者，汇聚了超过40万种算法。这些交易者是谁呢？据福西特介绍，“他们常常有一个共同之处——已经获得了一个学位或高级学位，或者多年从事通晓建模的专业工作。他们是天体物理学家或计算流体动力学家。大体上说，他们是金融新手，他们可能在广告技术行业或石油天然气行业工作。我们有学生和专业人士。我想年龄范围是从本科生到……已经退休的一对兄弟，他们在一起做事，其第一份职业是非常成功的科学家。”
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