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为什么曙光4000A在短短5年内就跌出前250名？以IBM和惠普为对比，可以发现IBM和惠普有非常强大的软件解决方案，所以才能创造市场，而中国的大型机只有超强计算能力是不够的。比如奥运期间，北京市气象局用的大型机就是IBM提供的，其具体解决方案就是针对沙尘暴等非常复杂的气象问题做出运算和预报的软件。
而中国这些所谓的大型机计算能力很强，可是由于缺乏与时俱进的解决方案软件，所以难成气候。
这就好像是造硬盘，中国落后吧，却不愿意按照科学规律去研究材料科学或是计算科学这样的基础科学，不去研究如何从根本上提高硬盘存储量的规律，反而是政治挂帅，定下目标就要搞出一个世界前10名的，那是怎么做的呢？就是中国人所擅长的投机取巧，也就是所谓的“四两拨千斤”、“杀鸡不用牛刀”。最后就是把上万个小硬盘并行串在一起！而这个串起来的程序还是微软提供的，更不要说其实这些小硬盘也都是外国公司生产的。大家说可不可笑？为什么我们都能接受这种吹牛呢？因为我们就是一个相信奇迹、崇拜奇迹的民族。
三、看看甲骨文公司是怎么干的
前面所讲的这么多问题都比较偏向于技术化，可能大家读得有点闷。那我现在给大家讲一个美国高科技企业的故事，我敢肯定这个故事在中国是不可想象的。我不想讲比尔？盖茨的故事，比尔？盖茨是大学没读完就去创办微软了，这个故事大家肯定都知道，大家知道的我肯定不讲。我想讲的是最近把IBM挤走，买下太阳微系统的甲骨文公司老板的故事。为什么要讲他呢？当然，个原因是他的英文名跟我一样，都叫Larry；另外一个更重要的原因是，他比比尔？盖茨还厉害。在1977年，32岁的埃里森（Larry Ellison）同志跟另外两个人创办甲骨文的时候，这家伙是个读了三所大学都没能毕业的辍学生。在我们中国人看来，这个人这辈子基本上就废了，三十而立嘛，你看他30岁了基本上还是个社会闲杂人员。那时候他靠什么混饭呢？就是偶尔帮别人写几行程序。那时候其实还没有软件工程师这一职业，编程序的参考书也就是几本杂志。在当时，硬件就基本上等于整个计算机行业，所以写软件代码的人就跟今天计算机工厂里的组装工人差不多，只是做一点辅助性的工作。
不过美国看的是什么？是你的本事，是你的产品都能干什么，而不是先看你读了几个硕士或博士，也不是看你从哪个学校毕业的。你别小看这个辍学的大龄青年，他们三个家伙水平不简单，最起码能看懂行内最前沿的论文。一个家伙最先看到了埃德加？考特（Edgar Frank Codd）的一篇论文，然后连同其他几篇相关的文章推荐给另外两个人也阅读了一下。他们读完以后就觉得数据库软件有潜力，于是就开始策划构建可商用的“关系型”数据库。我下面会谈一些专业名词，包括“关系型”数据库，不过读者不要被这些专业名词吓到了，大家听听就算了，我刚接触这些名词的时候，水平也和大家差不多，多听几次，多忍耐忍耐，水平就上来了。为了减轻读者的负担，下面我会把这些不需要知道的名词加上引号。
不过第一个问题是，写论文的那个家伙自己怎么不去开公司呢？原因可不是像我们国内一样，写论文纯粹是闭门造车，做不得实践。埃德加？考特在专业学术期刊《munication of ACM》上发表了那篇著名的《大型共享数据库数据的关系模型》（A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks）的论文，这是数据库发展史上的一个转折。要知道，当时还是比较低层次的“层次模型”和“网状模型，，数据库产品在市场上占主要位置。从这篇论文开始，拉开了“关系型”数据库软件革命的序幕。那么我告诉大家，埃德加？考特自己不去开公司，其真正的原因在于，他是IBM的工程师！
那么紧接着的问题就是，怎么IBM不自己做呢？这里我们就会发现，历史总有惊人相似的一幕。这篇文章其实早在1970年6月就发表出来了，IBM却迟迟不搞这个项目。这是为什么呢？主要原因是当时的IBM就跟今天的联想一样闭目塞听，他们庞大而又复杂的官僚系统讨论半天的结论是什么呢？他们认为“关系型”数据库速度太慢，比不上当时落后的“层次型”数据库。好笑的是，IBM虽然在3年之后（也就是1973年）终于启动了新项目，研究“关系型”数据库的实际可行性，但是却迟迟不发布这样的产品，因为当时IBM的“层次型”数据库卖得还不错，如果推出“关系型”数据库，牵涉到IBM很多人的自身利益。
与此形成鲜明对比的是，这三个“体制外”的人在1979年的夏季发布了商用甲骨文产品，这个新数据库产品不是很稳定，并缺少一些重要功能，但客户还是有的。当时，美国中央情报局迫不及待地想买一套这样的软件来满足他们的需求，但在咨询了IBM公司之后，发现IBM并没有可以商用的产品，所以中央情报局才联系了埃德加？考特他们。直到1983年，他们已经发布了甲骨文第三版，IBM才发布了姗姗来迟的产品DB2。
这背后你又看到什么了呢？
第一，只有在美国这种环境下，新的技术研究成果才能被及时发布出来。即便有一个公司因为内部问题没有做出来，这个技术也不会因此就销声匿迹了，而是被积累、传递了下来，这样后面的人就不需要在一些低水平的问题上浪费时间了，所谓科研就是这样的积累和传递。而中国科研的特性正好相反，我们基本上都在低水平上浪费时间了，而且缺乏积累和传递。
首先我想谈谈，什么叫做低水平的浪费。例如我们小学二年级的学生可怜巴巴地背九九乘法表，这就是低水平的浪费，如果不背这些无聊东西，不但不会影响中国的科学发展，反而有助于我们的学生跳出低水平的恶性循环。大家如果有机会到美国的超市买东西，就会发现美国的收银员不但不太会运用乘除法，甚至做减法都有些困难，但这绝不影响美国成为超级科技强权国家。这种低水平的浪费还包括我们消耗了学生大量的时间和精力学习数学和物理等学科的解题技巧，还有特别重视以解题为主的奥林匹克数学、物理竞赛等等。此外，还有一句所有学生和家长最熟悉的低水平浪费的话——“学好数理化，走遍天下都不怕”。这是绝对的胡说八道，而且绝对是低水平地浪费时间。这些学科基本都是美国的二三流人才念的学科，美国的一流人才和中国相反，他们是不念数理化的，而是念法学院、商学院还有医学院。美国的一流人才走遍天下之余，我从没看到他们有在乎数理化的，甚至不会数理化都无所谓。
我再谈谈什么叫做积累和传递。举个例子，你通过做研究得到了A成果，而所谓的科研是在A的基础上再研究出B，从A到B就是科研的传递和积累。你绝对不可能凭空想出来B，因为没有A就绝不会有B。我们中国的科研，以金融学为例，我看过部分研究基本就缺乏从A到B的传递和积累，很多论文就是凭空想出来一个自以为是的C理论，而这个C和A、B都无关，不但无关，而且把C这个结果写成举世无双的伟大，简直可笑得不得了。我还记得重庆某大学的金融学博士生告诉我，他在念博士的时候，指导老师要他学习“大气物理”课程，我很好奇地问他为什么，他说指导老师告诉他，股市的变化就如同气候一样变化无常，所以要学习大气物理。
我听了忍不住哈哈大笑，这就是从来不学习国际上和股票市场课题有关的学术论文所得出的A和B，而是自己在家想出来的C。实在可笑。还有上海某师范大学的金融学博士生打电话给我，说学校规定博士论文必须在国际著名学术期刊发表，我大笑着告诉他，你们学校的教授几乎从来没人在国际上发表过论文，你们博士生凭什么能够发表呢？后来我看了他的论文，简直可笑得不得了，连个“参考文献”都没有。这就是标准的没有A和B的积累和传递，而是一个凭空想象的C。这就是我们内地很多金融学院校的研究水平。
背景提示
表面上看中国科研投入很高，研发人员层次很高，但是研发效率很低，科研产品很少。�