1.2010年中国企业共有39家在美上市，这说明了什么？39家企业的行业和规模构成是怎样的？

2.今年中国企业在美上市放缓，说明了什么？

中国最大的在线婚恋交友服务——世纪佳缘(Jiayuan.com)计划在美国进行首次公开发行(IPO)，募资至多1亿美元。

周四，这家婚恋网站向美国纳斯达克(Nasdaq)递交上市申请，其股票代码将为DATE（约会），该公司将由此加入越来越多中国互联网企业的行列，利用投资者的强劲需求进行上市。

上月，中国领先的免费防病毒软件提供商——奇虎360科技公司(Qihoo 360 Technology)顶住了日本地震带给市场的冲击波，成功募得1.75亿美元。其股价在首日交易中上涨一倍多。

根据数据提供商Dealogic的数据，今年迄今已有7家中国企业在美国进行IPO，总共募资5.72亿美元。其中包括奇虎360和运营互联网数据中心的世纪互联集团(21Vianet Group)。

与2010年（39家中国企业赴美上市，总共募资40亿美元）相比，今年开局缓慢。除了世纪佳缘外，还有3家中国企业已递交在美国上市的申请：在线视频网站土豆网(Tudou)，计划通过IPO募资1.20亿美元，这宗上市已从去年末拖延至今；车轮钢圈制造商正兴车轮集团(China Zenix Auto)，希望募资2.5亿美元；以及以Facebook为样板的社交网站人人网(Renren)，计划从5月4日开始交易，预计将募资5.84亿美元。

银行家们周四表示，明年会有一批规模更大的中国企业上市，尤其是互联网企业。

人人网的竞争对手开心网(Kaixin 001)已聘请花旗集团(Citigroup)和摩根大通(JPMorgan)帮助推进其赴美上市计划，预期该公司也将在今年上市。“而真正的大型上市将会在明年，”一名银行家表示。他表示，阿里巴巴集团(Alibaba Group)旗下的消费者电子商务子公司淘宝网(Taobao)和中国最大的团购网站拉手网(Lashou)均可能在2012年上市，预计将募资10亿美元以上。

根据世纪佳缘的上市说明书，该婚恋交友网站去年的收入仅为2500万美元，净亏损130万美元。

该公司在2008年开始将其在线交友服务转入商业化运营，向那些与潜在约会对象交换信息的会员收费。

乐晓田（音）是经常使用该网站的470万用户之一。这名26岁的青年在自己的简介中称，自己大专学历，月收入为2000至5000元。他的身高为162厘米，属鼠。

“独行太久的你感到疲惫，”他写道。“与你一起坐在冬日午后的阳光下，为你端上一杯热腾腾的绿茶，与你爱的人一起变老，有此人生，夫复何求？”

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在为这种狡黠和机智的应对之策啧啧称赞之时，笔者也同时意识到，互联网将我们带入了一个没有秘密的时代，类似的隐私遭泄露并非个案,而是互联网时代的一个常见问题。

上周,多家媒体持续报道了互联网公司奇虎和腾讯之间的一场“厮杀”:奇虎公司早前推出一款名为“360隐私保护器”的软件,指控腾讯QQ聊天软件大量“窥视”用户隐私；有网友试着将电脑自带的记事本程序改名为QQ.exe,监测结果显示,记事本也在“窥视”用户隐私；随后,腾讯公司对此进行了否认,并反戈一击指控奇虎公司“贼喊捉贼”。

对于这场明显牵扯到商业利益的恶性竞争,网友们的表现很“淡定”,毕竟,当我们开始用互联网沟通世界的时候,就应该想到自己总有一天会被窥视。在汹涌的信息海洋里,我们时常都在以一种近乎裸泳的姿态存在。互联网没有围墙,谈隐私是奢侈的,陌生人借助一台电脑和一个宽带连接就能轻而易举地闯入你的私生活,将你的个人信息一览无余。

索尔仁尼琴曾在小说《癌症楼》中写道:“每个人在一生中都会填写很多表格,每个表格都包含很多问题。这样,从每个人身上都可以引出上百条线。如果这些线突然成为可见的,人们将无法动弹。”这样的譬喻生动而且形象,信用卡消费记录、交通违章记录、医疗记录、纳税记录及其他各种记录都是包含个人信息的线索,一旦被外人“顺藤摸瓜”,窥私并非难事,否则也不会有那么多的“人肉搜索”。

说到“人肉搜索”,就不能不提上周雷到众多网友的“网络红人”小月月。在天涯社区中,网友“蓉荣”连续发帖记录了“极品女”小月月国庆期间在上海期间的各种雷人行为,引得近3000万网友“围观”跟帖。一些网友自发组成“拜月神教”,并依据帖子中的蛛丝马迹展开了一系列的“人肉搜索”,就连小月月曾下榻的酒店、去过的超市全都被曝光,并有网友声称找到了小月月的个人资料。

“人肉搜索”已经成为众多网友最热衷的一件事,也成为个人信息遭泄露的最大豁口。新闻事件当事人的家庭住址、亲友照片、联系电话、工作单位等信息被晒到网上是常有的事,就连走在路上的普通人照片被传到网上之后都可能惨遭“人肉”。这就是互联网,有夫妇通过“脸谱”网站找到失散多年的小孩,有人借助社交网站重新和老同学取得联系,也有人因为被网友“人肉搜索”而不堪其扰。

在这个没有秘密的时代,网络江湖如此“凶险”,单靠网民自己谨言慎行显然不够。北京大学新闻传播系副教授胡泳在《众声喧哗》一书中就指出:“政府出手保护隐私权,也是唯一有效的给公民带来持久的隐私保护的方式。”此言甚是,只不过,一个时代有一个时代的生存法则,希望那些必要的保护措施是善意的,同时也是符合网络时代游戏规则的。

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下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。

1.Bloom filter

适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集

基本原理及要点：
对 于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这 个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。

还有一个比较重要的问题，如 何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况 下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应 该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。

举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。

注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。

扩展：
Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。

问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？

根 据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。 现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。

2.Hashing

适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存

基本原理及要点：
hash函数选择，针对字符串，整数，排列，具体相应的hash方法。
碰撞处理，一种是open hashing，也称为拉链法；另一种就是closed hashing，也称开地址法，opened addressing。

扩展：
d-left hashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2-left hashing。2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T1和T2，给T1和T2分别配备一个哈希函数，h1和h2。在存储一个新的key时，同 时用两个哈希函数进行计算，得出两个地址h1[key]和h2[key]。这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置，哪一个 位置已经存储的（有碰撞的）key比较多，然后将新key存储在负载少的位置。如果两边一样多，比如两个位置都为空或者都存储了一个key，就把新key 存储在左边的T1子表中，2-left也由此而来。在查找一个key时，必须进行两次hash，同时查找两个位置。

问题实例：
1).海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。

IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。

3.bit-map

适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下

基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码

扩展：bloom filter可以看做是对bit-map的扩展

问题实例：

1)已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。

8位最多99 999 999，大概需要99m个bit，大概10几m字节的内存即可。

2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。

将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，0表示未出现，1表示出现一次，2表示出现2次及以上。或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map。

4.堆

适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存

基 本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。方法，比如求前n小，我们比较当前元素与最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，则应该替换那个最大元 素。这样最后得到的n个元素就是最小的n个。适合大数据量，求前n小，n的大小比较小的情况，这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。

扩展：双堆，一个最大堆与一个最小堆结合，可以用来维护中位数。

问题实例：
1)100w个数中找最大的前100个数。

用一个100个元素大小的最小堆即可。

5.双层桶划分

适用范围：第k大，中位数，不重复或重复的数字

基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。可以通过多次缩小，双层只是一个例子。

扩展：

问题实例：
1).2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。

有点像鸽巢原理，整数个数为2^32,也就是，我们可以将这2^32个数，划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域)，然后将数据分离到不同的区域，然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。也就是说只要有足够的磁盘空间，就可以很方便的解决。

2).5亿个int找它们的中位数。

这个例子比上面那个更明显。首先我们将int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。

实 际上，如果不是int是int64，我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。即可以先将int64分成2^24个区域，然后确定区域的第几 大数，在将该区域分成2^20个子区域，然后确定是子区域的第几大数，然后子区域里的数的个数只有2^20，就可以直接利用direct addr table进行统计了。

6.数据库索引

适用范围：大数据量的增删改查

基本原理及要点：利用数据的设计实现方法，对海量数据的增删改查进行处理。
扩展：
问题实例：

7.倒排索引(Inverted index)

适用范围：搜索引擎，关键字查询

基本原理及要点：为何叫倒排索引？一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。

以英文为例，下面是要被索引的文本：
T0 = “it is what it is”
T1 = “what is it”
T2 = “it is a banana”
我们就能得到下面的反向文件索引：
“a”: {2}
“banana”: {2}
“is”: {0, 1, 2}
“it”: {0, 1, 2}
“what”: {0, 1}
检索的条件”what”, “is” 和 “it” 将对应集合的交集。

正 向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表。正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。在正向索引 中，文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。也就是说文档指向了它包含的那些单词，而反向索引则是单词指向了包含它的文档，很 容易看到这个反向的关系。

扩展：

问题实例：文档检索系统，查询那些文件包含了某单词，比如常见的学术论文的关键字搜索。

8.外排序

适用范围：大数据的排序，去重

基本原理及要点：外排序的归并方法，置换选择 败者树原理，最优归并树

扩展：

问题实例：
1).有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16个字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。

这个数据具有很明显的特点，词的大小为16个字节，但是内存只有1m做hash有些不够，所以可以用来排序。内存可以当输入缓冲区使用。

9.trie树

适用范围：数据量大，重复多，但是数据种类小可以放入内存

基本原理及要点：实现方式，节点孩子的表示方式

扩展：压缩实现。

问题实例：
1).有10个文件，每个文件1G， 每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序 。

2).1000万字符串，其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。请问怎么设计和实现？

3).寻找热门查询：查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个，每个不超过255字节。

10.分布式处理 mapreduce

适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存

基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。

扩展：

问题实例：

1).The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances of

each different word in a set of documents:
void map(String name, String document):
// name: document name
// document: document contents
for each word w in document:
EmitIntermediate(w, 1);

void reduce(String word, Iterator partialCounts):
// key: a word
// values: a list of aggregated partial counts
int result = 0;
for each v in partialCounts:
result += ParseInt(v);
Emit(result);
Here, each document is split in words, and each word is counted initially with a “1″ value by

the Map function, using the word as the result key. The framework puts together all the pairs

with the same key and feeds them to the same call to Reduce, thus this function just needs to

sum all of its input values to find the total appearances of that word.

2).海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。

3).一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数(median)？

经典问题分析

上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。

可用思路：trie树+堆，数据库索引，划分子集分别统计，hash，分布式计算，近似统计，外排序

所 谓的是否能一次读入内存，实际上应该指去除重复后的数据量。如果去重后数据可以放入内存，我们可以为数据建立字典，比如通过 map，hashmap，trie，然后直接进行统计即可。当然在更新每条数据的出现次数的时候，我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据，当 然这样导致维护次数增加，不如完全统计后在求前N大效率高。

如果数据无法放入内存。一方面我们可以考虑上面的字典方法能否被改进以适应这种情形，可以做的改变就是将字典存放到硬盘上，而不是内存，这可以参考数据库的存储方法。

当 然还有更好的方法，就是可以采用分布式计算，基本上就是map-reduce过程，首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值，将数据按照范 围划分到不同的机子，最好可以让数据划分后可以一次读入内存，这样不同的机子负责处理各种的数值范围，实际上就是map。得到结果后，各个机子只需拿出各 自的出现次数最多的前N个数据，然后汇总，选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据，这实际上就是reduce过程。

实际上可能想直 接将数据均分到不同的机子上进行处理，这样是无法得到正确的解的。因为一个数据可能被均分到不同的机子上，而另一个则可能完全聚集到一个机子上，同时还可 能存在具有相同数目的数据。比如我们要找出现次数最多的前100个，我们将1000万的数据分布到10台机器上，找到每台出现次数最多的前 100个，归并之后这样不能保证找到真正的第100个，因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个，但是它被分到了10台机子，这样在每台上只有1千 个，假设这些机子排名在1000个之前的那些都是单独分布在一台机子上的，比如有1001个，这样本来具有1万个的这个就会被淘汰，即使我们让每台机子选 出出现次数最多的1000个再归并，仍然会出错，因为可能存在大量个数为1001个的发生聚集。因此不能将数据随便均分到不同机子上，而是要根据hash 后的值将它们映射到不同的机子上处理，让不同的机器处理一个数值范围。

而外排序的方法会消耗大量的IO，效率不会很高。而上面的分布式方法，也可以用于单机版本，也就是将总的数据根据值的范围，划分成多个不同的子文件，然后逐个处理。处理完毕之后再对这些单词的及其出现频率进行一个归并。实际上就可以利用一个外排序的归并过程。

另外还可以考虑近似计算，也就是我们可以通过结合自然语言属性，只将那些真正实际中出现最多的那些词作为一个字典，使得这个规模可以放入内存。

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找到一个足够大，快速增长，还处于相对早期的大方向,创业要顺势而为，太小太窄，太早太晚的都不合适。

找个你真正熟悉了解信任的人搭伙建团队。创业是个艰难的过程，才认识1 2 天的人哪怕相谈甚欢，也最好先花足够长的时间先加深了解，建立信任。一个人创业是个孤独的过程，2个人无论在精神，技能，分工上往往有更好的效果

找到一个好的产品切入点：

1 你的产品是为谁服务的, 可以一句话清晰描述的明确用户群（所有上网用户不是答案，对于一个早期产品，最好找到一群最需要的核心用户，试图满足越多的用户，往往你的产品会越复杂，越不能让所有人满意）

2 可以一句话说清楚的，产品核心需求和核心功能

如果这两点不能在两句话说清楚，就不是一个好的切入点。另外不要把你自己的假定和需求当作用户的需求

选择切入点的时候不要over fancy,

不是一定要做没人做过的东西，借鉴已有的应用和模式做增量创新或整合式创新其实也是一条好的路，起码是验证过的用户需求和商业模式，只要你做出好的区隔点。做全新的需求的话，最好确定这个需求一年内有明显的量，再远的话，最好能找到一个一年内有的一个中间过渡需求点。

在开始之前，还要想清楚

如何推广和接触你定义的核心用户，有没有低成本用户和流量获取渠道，根据产品不同，可能是好的用户传播机制，seo,

sns网站，api合作，用户数据库群发，论坛，下载站，网吧，网址站，捆绑，预置，网盟，appstore朋友帮忙等等。尽量利用各种开放平台。如果没有早期的低成本的用户获取或推广渠道，那除非你的产品可以早期赚钱，否则就不要做。

早期的赚钱方法

早期的赚钱方法不等与产品的最终商业模式。早点赚钱的重要性：1

你永远没法预测拿到下一笔钱要多久，收入可以让团队活下去，并且在投资人面前获得主动权 2

任何推广都是有成本的，哪怕是＂免费＂的，如过每个用户获取可以带来收入，那可以把发展速度提高好几倍

早期的赚钱方法务求简单，可以是网盟，卖流量，卖用户，卖道具，特定服务收费，电子商务，以不需要复杂商务运营为宜

只有以下情况你可以开始不考虑收入：1 产品有非常便宜的用户获取成本 and 2 产品有非常便宜的用户运营成本  3 产品有巨大的潜在用户数

如果一个项目既没有早期赚钱的方法，又不符合上述条件，那这个项目就不适合小团队白手起家创业，

启动产品开发

基本原则：用最快的速度开发出核心功能，尽快发布，尽快获得用户测试反馈，尽快改进（或放弃）

像微软那样，用12个月做出一个精品或庞然大物是不适合互联网，尤其是小团队。团队的第一个阶段是摸索方向，强调的是低成本，快速。你一开始的所有计划其实只是对用户和市场的假定而已，小团队的钱和资源也都有限，必须先快速的找个办法验证方向

所以产品的第一个版本的目的是验证用户需求和反馈，而不是做一个完美无缺功能丰富的版本。第一版应该集中于开发出核心功能和核心需求，用户花70%时间的功能，放弃非核心需求。比如下载器，下载速度是核心需求，杀毒，登录，社交可能就是外围需求。

第一个版本尽量定义为 2-4 个人可以在2-4个月内开发出来，可以给几百上千个用户用。如果预期超过这个时间和资源，就削减外围功能和简化设计，保证在钱和资源，时间用完前，即使第一次探索方向错误，还能做数次探索。无论多复杂的互联网产品，我还没有见过不能消减到这个开发周期内作出初始版的。

1 尽量使用现成的代码框架，模版，开源项目，api，使用现成的工具，哪怕不是100%符合需要，工程背景的创业者往往喜欢开发自有架构和技术，长期来说这个是竞争优势，但这个可以等验证了用户需求，有了用户量在重构

2. 只要满足用户需求，第一版可以用尽量简单的解决方案，比如部分后台和算法，可用先静态页面，人工干预的方法解决

3. 第一版在不严重影响进度的情况下，尽量为将来考虑可升级的架构，如果矛盾，参考第一条

4 找到所有相似，相关，上下游产品，充分研究学习

5 想清楚你要验证的用户行为和数据是什么，做好数据跟踪分析模块。盲目的数据收集没有意义，发布前要有明确的发布目标和验证目标

6 界面简洁，确保核心功能在首界面的主要位置，用户可立即找到，一键访问无歧义。这比美观风格更重要

7 专注 80%的精力放在核心功能上，一次只做一个方向，一个核心需求的探索，核心要做到比较完美，除非失败，再做下个方向探索，绝不同时做两个方向。

8 快速，稳定永远是第一要求，不管是网站还是软件，基本做到这两点是发布的前提，功能可以削减，有问题的功能可以先不开放

9 产品要有明显，方便的用户反馈接口，重视用户反馈

10 外围功能，尤其是网站，要做到一旦提出，可在数天内实施验证，如果超过，可以考虑不做在第一版，保证核心需求

11 严格进度，日毕日清，如遇严重问题瓶颈，不要拖延或过分纠缠，尽早解决或调整计划，或者迅速放弃

今天就先写这么多，对于小团队创业，我们创新工场设立了助跑计划，大家可以去看看 http://www.chuangxin.com/project/jumpstart

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这也是迄今为止，国内市值最大的三家互联网公司“掌门人”之间的首次公开对话。有意思的是，这三位个性不同的互联网领袖在妙语连珠的同时，也不乏针锋相对的“切磋”。这次堪称“互联网最顶级对话”的会议历时一个小时，全场掌声和笑声不断。

由深圳市人民政府与数字中国联合会共同主办的2010中国（深圳）IT领袖峰会于3月28日在深圳五洲宾馆隆重举行。本届峰会的主题是“后危机时代：IT引领中国经济发展新模式”，从中国经济发展的角度，探讨IT产业发展对国民经济全局的促进和引领作用。

腾讯科技作为全程战略合作伙伴，对本次峰会进行全程视频、图文直播与采访。

以下为马化腾、李彦宏等对话实录：

左起：阿里巴巴董事局主席马云、腾讯董事会主席兼CEO马化腾、百度CEO李彦宏(腾讯科技制图)

·大秦网论坛急招写手 ·问医生:西安武警医院

吴鹰：下面一个话题由刘二飞——数字中国联合会常务理事来做主持。我们请中国三大互联网公司的另外两大巨头。我们期待他们精彩发言和对话，也希望给我们带来思想的膨胀，谢谢！

刘二飞：实际主持这场压力挺大的，目标就是让他们俩得争论起来，说实在的我还第一次跟他们这样对话，所以能不能成功心里没底，但我会努力。互联网在我心目中有三“大”，缺的就是马云，现在在台下。我们战火还可以从台上、台下互相的烧。我觉得不用特别多介绍他们两位了，一位是腾讯董事长马化腾，另一位是百度首席执行官董事长李彦宏。你们当然可以随时谈任何问题。

纯粹从商业竞争格局来看。因为今天主题是“互联网风云”，Google退出中国肯定创造出一个新的风云，风云突起，你觉得今后几年你的最大的竞争对手会是谁，会是微软还是阿里巴巴还是腾讯，然后也有机会让马化腾、马云参与一下观点，你觉得在搜索这个方面谁会是你最大竞争对手。

主持人：数字中国联合会常务理事刘二飞（腾讯科技摄）

李彦宏：这是一个典型的媒体问题，媒体总是喜欢看到大家相互打仗，打的越激烈越好。从我们自身做企业的角度来讲，百度十年的历史，这中间我们换过很多很多个所谓的“竞争对手”，我觉得主要还是我们自己把该做的事情做好了，才会有一个好的发展，而不是说我们想办法把竞争对手卡死了，我们自己就好了。我们也看到很多其他领域把其他竞争对手弄死了，自己也没有什么好结果。

尤其对一个新兴产业、快速增长的市场而言，尤其是这样。你这个市场在成长10倍、8倍，你即使市场份额多几个百分点、少几个百分点，差别不是很大。

但是如果市场不能高速成长的话，这里头竞争对手之间份额有一些比较明显的变化，我觉得对于一个公司长远发展来说也不一定是很好的事情。其实目前我们两家，包括马云那边，的确也有一些有竞争关系的业务，但是这个应该不是我们发展的主要矛盾。

马化腾：期待政府监管更加到位

李彦宏：对政府监管表示理解

刘二飞：今天媒体在这，可能对他们发言有影响，如果小范围的话，可能更精彩一点。这个问题暂时到这儿，咱们说一下别的问题。现在我注意到从市值来讲，百度市值已经超过200亿美元，腾讯市值已经超过400亿美元，如果把阿里巴巴所有的公司都上市的话，也可能到200、400，也许500亿美元都有可能。

这个市值已经超过了联通和网通合并的公司，已经逼进中国电信的市值，这么大的企业又是民营的企业，你们在运营过程中有没有感受到政府对你们进一步发展的支持以及压力，民企做得这么大，是不是会开始有一些制约你们发展的因素，能不能讲一讲？

百度CEO李彦宏（腾讯科技摄）

李彦宏：我觉得互联网之所以这些年发展还比较不错，主要原因就是政府干预比较少，最初没有那么多支持，但是也没有那么多干预。所以纯粹的一种市场化的环境起来了很多很多互联网公司，有像我们这样的，也有很多后来才起来的，现在规模还没有这么大，但是未来也非常有希望，等到你做大之后，关心你的人就来了，可能是支持，可能是监管，这个也是没有办法的事情。支持，我们当然非常欢迎。监管，我觉得我们也非常理解。

你走到哪一步，就要思考哪一步的问题。总体来讲，早期的互联网相对来说可能很多人感觉是管得少一些，现在很多人感觉管得稍微多了一些。我觉得这个其中一个理由是很多相应的监管部门或者更高层的领导早期的时候没有特别关注互联网这个东西，现在上网的人越来越多了，他们也在上网，他们也很关心、关注互联网上的一些声音，所以现在监管更加的，比如说严格也好、更加规范也好，是比较自然的事情。

当然这里头有些东西，我们常在网上泡，很多东西习惯了，新上网的人刚刚看到一些说法的时候，不一定习惯。比如我在网上看到骂我的帖子已经很习惯了，已经没有什么感觉了。但是很多人不一定看到骂他的帖子也那么高兴，这方面有一个适应的过程。再过一段时间，我相信不管是被监管的人还是监管的人也好，都会感觉舒服一些。

腾讯董事会主席兼CEO马化腾（腾讯科技摄）

马化腾：我讲几句，非常赞同李彦宏刚才讲的，腾讯情况稍微特殊一点，我们发展过程中还是得到深圳市政府的大力支持。第一笔融资，那个时候真的接触不到什么渠道。如果没有第一届高交会平台是不可能获得融资，也不可能有腾讯后来的发展，这一点我们还是非常感恩的，这也是我们长期、永久扎根在深圳很重要的原因，借这个机会感谢市里的大力支持。

回到刚才说的监管、支持，腾讯接触的上级领导部门可能最多，我们数下来可能有九到十个部级的。互联网还是一个比较小的产业，去年才700多亿产值，还不如零售行业某一家公司，好像还不如万科的销售额。其实不是特别大。

政府有关部门很多领导原先不太了解，这一两年确实越来越关注。由于理解程度不一样，可能会产生有一些前景比较好，比如说前不久网络游戏部门职责没有讲清楚，产生部门打架（的情况），我们也很困惑，丁磊曾经也很无奈。这个东西蛮困惑我们，所以我们也一直跟政府有关部门提议：是不是跟互联网有关的各个部委能够组建一个协调局或者协调部之类的，这样比较好接触。

现在各方理解不一样，所以我们也在一点点推进，相信马云也是很有感受，要见的领导也是非常多。这方面我们也是希望一起推进。国外有这些案例的，他们是可以把职能部门单独抽出来的。这是我的一个分享。

刘二飞：看起来公司做大了，监管是不可避免的，都是表示理解，希望监管能够更到位，可能给许勤市长提出了新的要求，连中央政府到地方政府都需要做一些工作。

马化腾：腾讯模式在全球没有成功先例

李彦宏：百度和腾讯过去是朋友 以后也是朋友

刘二飞：他们俩个都讲的很诚恳，还是缺少了点火药味。在我心目中，百度是中国的Google。腾讯跟美国对应的是什么？我想来想去，它现在越来越像中国的苹果，苹果和Google在美国原来是朋友，现在越来越走到对立面，你们俩家公司到目前为止互补因素多于竞争因素，如果Google进入了手机运营系统，实际上腾讯也很有条件走进手机运营系统，你们有没有计划进入这个领域？第二，如果有计划的话，互相怎么去面对？

李彦宏：百度和腾讯过去是朋友，现在是朋友，以后也是朋友。我们在发展过程当中，至少从我的角度以及百度的角度来说，我们最需要的是什么，这个市场能够接受什么样的东西。我们有没有能力去做相应的事情，我们从不觉得我们做了，别人就不能做。我们觉得完全是一个开放自由竞争的市场，谁做得好，市场能够接受谁的产品，谁就更能够成功。过去十年百度基本就做了一件事：中文搜索。

我也经常在媒体上讲，我们是一个非常非常专注的公司。百度说如果过去十年做出一些成绩的话，很大一个因素就是我们的专注。当然这种专注也是有一个外部的环境，我们面临的竞争环境更加艰苦或者说我们竞争对手更加强大，所以我们真的是不敢分心去做任何其他的事情。

但是当一个公司成长到一定规模的时候，必然要想周边的一些产品或者一些服务。我们也会逐步去尝试，我们大概90%资源还是放在跟网页检索以及和网页检索直接相关的业务上。有10%资源是放在所谓创新产品或者创新产业上。

这种创新是包括各种各样的领域，有些我们已经在尝试，比如说最近做了一个独立的正版视频公司，这就是新的尝试。有些还在内部酝酿，有些现在还没有想到，但是也不能排除未来不做。

马化腾：的确刚才这个比喻很好，很多人问腾讯像什么，我们自己其实一直在变化。我们很幸运也很不幸，我们所处的即时通讯，全球没有成功的例子可以参考，都是不能独立的。搜索、电子商务都非常好，全球第一大、第二大网络公司——Google、亚马逊都是他们的榜样，商业计划很好、很清晰，盈利模式也很好。

但腾讯却很难，包括像我们管理层，我们两边都不靠，没有马云这么好的口才，也没有李彦宏那么帅，两边都不靠。这个时候无意中圈了一块地，他们圈的都是楼，可以住的，我们是荒地，啥也不会，只能自己去学，去铲沙、建一个楼。过去11年，圈了地后什么都要学，我们现在也是向他们学习，我们是后进者。

我们前面花了更多精力在中国网络游戏、互动娱乐、社区这个板块，现在这还是互联网最大的一个板块，我们只能接受这个现状，随着中国网络发展客观趋势去适应它，未来我们也确实非常非常看好搜索和电子商务，所以我们也在向他们学习，也尽可能让他们感到有一点点小压力，共同进步——否则Google退出的话，李彦宏会很失落，觉得没有对手了。

过去几个门户竞争还是比较激烈的，你想想如果有一天新浪、搜狐有一个不在的话，另一家心里肯定也是很失落的，可能对手不是给你打出去的，而是他自己走的。跟马云不一样，马云真的是把eBay打了下去，我试图挑起来大家PK一下。我看到外面对我们的评价，还是很客观的。

未来社区搜索机会巨大

马化腾：另外，我们从旁观者会觉得：是不是百度有更多资源不投入搜索，而是投入其他领域了？比如电子商务、视频、社交网络，又打到我们这边来了。所以我想听他讲多一点不是那种面子上的话。

李彦宏：还是很阴险（笑）。我觉得确实是一种误解，所谓的自己走，在我看来是一种误解。现在走或没走，是一个模糊状态。从我们的角度来看，我们去年流量份额占到了75%至76%的样子，没有腾讯在IM那么高的份额。

如果要说一家独大，应该也算说得过去。其他产业比较少见到有这么高的份额。我们有今天的位置，应该主要还是自己的努力，不是对手的愚蠢，我们的对手还是很强大，还是值得认真考虑的一个对手。我刚才讲百度这么多年很专注，只做一亩三分地，不敢做别的。

现在一点也不让我们做的话，也不公平。我倒想请教一下Pony，你同时做那么多东西，怎么能都做得那么成功?你打算用什么方式使得你的Soso做得比百度更好？

马化腾：就算知道也不能在这里说了（笑）。其实很多业务都很难经营，腾讯过去连网络游戏一点都不懂，只会做即时通讯。那个时候一提网络游戏都觉得非常难。后面再往商务、搜索走，的确也是非常难。我们投了3年时间在搜索研究方面，那个技术门槛非常高，是我们所有做过的业务里面门槛最大的。

但是，我们在做平台规划的时候发现，除了独立搜索业务以外，搜索技术在其他平台上也会大量应用到。电子商务领域搜索就起了很大作用，工程师对它的相关性、准确度提高一些，对商品查出来的资料、撮合会有很大帮助。这个是相同的。

对我们也是一样。如果社区中除了个人收费以外，还要有相关性的广告。用户在社交网络中的活动，结合个人的资料，结合所产生的内容分析，也可以产生类似和搜索引擎的商业模式相似的商业机会。

（这个模式）现在全球还没有完全浮现出来，但现在facebook已经在研究这个东西了，我们也在做投入，搜索技术实际上无处不在。我们呈现给用户的“打法”未必是李彦宏的搜索引擎的方式。

我们其他业务，包括电子商务支付都会跟腾讯原来的增值业务结合，我们很多个人业务也可以理解成泛电子商务，是个人消费数字化内容产品的一种买卖关系，它已经是电子商务形态，我就要结合这个特点，我要让用户很便利支付，把他的钱从他的口袋里支付过来。我就要摆脱过去买点卡、手机代收费的方式，转向网银支付。在这个基础上，我们就必须做在线支付以及其他相应的购物，泛电子商务理念整合到我们整个平台中。

刘二飞：我听起来，至少在短期之内两边不会有正面冲突、正面竞争，但是你们会利用搜索相关技术更好地为客户服务。

李彦宏：他说在线生活、一站式服务，基本上就是不给别人任何空间。

三巨头交锋云计算：概念很好需要时间

刘二飞：话题稍微转一下，刚才怀进鹏校长讲了新的网络式软件，我觉得这个跟云计算比较像，云计算据我了解是互联网行业下一个兵家必争之地。据我了解，有一个公认说法是：中国三家企业适合做云计算，一位是阿里巴巴，另外两个就是你们所在的公司。你们能不能讲一下你们对云计算的理解？你们对于进入云计算有怎样的打算？

李彦宏：我刚才注意到怀校长讲的时候，我看了他讲的内容，还是有一点技术含量的（笑）。我也注意到我们的观众都在仰着头认真看、认真听，这说明讲一点技术对大家可能也是有兴趣的，我原来以为大家来这里只是听一些有意思的东西、听一些笑话。

但是实际上我感觉现场观众素质还是很高，对技术问题也非常感兴趣，所以我也想稍微讲一讲，云计算这个东西，不客气一点讲它是新瓶装旧酒，没有新东西。早期的时候，15年前大家讲客户端跟服务器这个关系，再往后大家讲基于互联网web界面的服务，现在讲云计算，实际上本身都是一样，主要工作都是在服务器这端来做，客户端所需要做的事情越来越简单。这样一种理念对不对呢？

是对的。这是很正确的一种理念，而且不是最近几年才产生的理念，他已经产生了很多年。刚才怀校长讲的网络计算机93年就已经讲了。但是传统软件产业要往这边靠其实也不容易。

你说你是微软的office，你想弄成所有东西都在云端来做，在客户端什么都不要了，这个多多少少有点左手打右手，吃力不讨好。而相反一些新产生的应用，尤其是互联网应用，它从第一天起就没有一个传统软件形式存在，像搜索引擎就是一个非常典型的。你说自己弄一台PC，弄一个搜索引擎，这个东西不现实，虽然你也可以让它运行起来，但是存储能力、计算能力根本无法满足人们信息检索的需求。搜索引擎这个东西很适合通过云计算方式来解决，如果不通过这个方式，基本上就解决不了。

第二个比较明显的例子是邮箱，E-mail服务。这个东西从诞生第一天起，主要邮件都是通过服务器来进行发放，它所存在的形式也是从第一天起就是以云的形式存在，未来我也相信会有越来越多的基于云计算的这种互联网应用会出来，但是如果现在是一个传统软件产品，想用云计算方式多赚点钱，我感觉这个活会比较累。

马化腾：我补充几句，这个话题比较技术性，刚才怀教授讲的时候，我是听得津津有味，我也担心这么深的问题有没有人愿意听，确实有很多人还是在认真听，这可能跟怀教授讲的比较生动有关系。它确实是一个比较超前的概念。

十年前sun也提出网络计算机，但是没有人信。因为太早了，就成为先烈了，不但转型不成功，还弄出很多问题。其实它倡导的理念现在来看还为时过早，刚才也提到一些专业的像邮箱、搜索等技术，一开始诞生就采用云端处理方式.

如果说未来各种综合性业务软件，包括企业中的各种企业管理系统都可以用云端处理，都不需本地局域网服务器处理，而是由公共网络设施把计算能力、处理能力甚至逻辑组件，都能够像水和电一样，这些的确是有想象空间的。可能你过几百年、一千年后，到“阿凡达”那时确实有可能，但现在还是确实过早了。

比如我们现在研究局部的IDC，1万台或者几万台服务器组成一个超大型IDC，集装箱里面插几千个主板、海量CPU、内存，统一运作计算机的一个任务，尤其是搜索任务，在这种局部做就已经是非常大的挑战。全球没有几家公司可以把它跑起来。这个需要以后一点一点往前走。谢谢！

刘二飞：你们大家观点很一致，云计算是一个好的概念，大规模应用还要有一段时间。在座很多风险投资基金都把这个作为投资重点，看来是不是要有所调整？咱们也请下面的马云讲讲你的想法。

马云：不太好说，让一个最不懂技术的人讲这么有技术含量的事，我觉得刚才院长讲的非常好，我是听得挺有味道，可能是因为不懂技术的缘故。我的理解云计算最后是一种分享，数据的处理、存储并分享的机制。

我觉得刚才李彦宏在讲一点我也在想的问题，他说现在没有什么新的东西，无非“老酒装新瓶”，我最怕就是老酒装新瓶的东西，你看不清他在玩什么，突然爆发出来最可怕。假如从来没有听说的，这个不可怕。雅虎当年做搜索引擎，然后Google出来了，雅虎很多人认为跟我们也差不多，后来几乎把他们搞死。

所以一个新的东西出来后，我们认真思考一下、关注一下，可能会有一些新的问题。我们自己公司对云计算是充满信心、也充满希望，我们不是觉得这又找到一个新的矿产，我们阿里巴巴拥有大量消费数据、支付宝交易数据，我们觉得这些数据对我们有用，但是可能对社会更有用，比如我们从小企业的信息掌握到整个中国经济、世界经济的问题，将消费者数据给制造业，让他们生产出更好产品卖给消费者。如果能够把这个数据分享给社会，那将是一个很有用的。如果有一天我们不做这个，百度、腾讯就会把我们赶出电子商务门口。所以这是客户需要，如果我们不做，将来会死掉。

马化腾：中国有望成为数字产业大国

李彦宏：互联网企业有义务国际化尝试

刘二飞：这样的碰撞对我们在座各位，无论投资人还是媒体都会有一定的启发。最后问一个问题，问完问题之后如果还有时间的话，给大家机会提问。这个问题是关于国际化的问题。实际马云阿里巴巴一出生就是一个国际化公司，因为他做的是电子商务。李彦宏他们公司已经开始国际化，几年前就尝试在日本进行国际化，现在客观说还没有成为公司的主体。腾讯几乎百分之百集中在中国国内市场，对国际化这个问题你们两个能不能谈一点各自的看法？

李彦宏：我是这样看，中国现在已经是全世界第二大经济体，国力日益强盛。一个国家的经济这么强大，没有一些真正全球有影响力的企业是不可能的，是完全说不过去的。而这个过程当中我们又处于一个非常朝阳的产业，通过自由市场的竞争，奋斗出来的这样一个公司或者一批公司，我觉得我们有责任去做这种全球化或者说国际化尝试。

所以我从几年前就开始做相关的工作，虽然这很可能是一个比较长期的工作，需要比较大的投资，但是我觉得总有一天我们会看到这种投资是值得的，大家现在都特别关心Google声称要退出中国，我就在想：什么时候能够有一天，我们也跑到某一个国家声称我要退出你这个国家，这个必须要有全球的影响力才能够称得上强大，这一点我对中国有信心。

马化腾：中国互联网企业走向全球应该是一个蛮曲折的过程，阿里巴巴原来是做外贸，所以他做国外业务是比较天然的。对国内，甚至不仅仅互联网行业，包括电信服务行业，其实都还是以国内为主。

一方面它是一个阶段性发展的过程，另一方面是中国本土市场已经非常大，而且本身内部竞争也很激烈。这个时候从精力、资金、业务关注度来说，因为除了本身业务，还有其他好几个业务都在高速成长过程中，会要求这个企业在这段时间内一定要专心做好本土市场，一定要把本土市场打扎实了。

从全球看，也是中国这块成长性最高，而且量也大，规模也大，人口也庞大，文化也独特，这是你的基础。没有这个基础，贸贸然就得不偿失了。

除了国外文化之外，还有本身团队国际化结构。我们也做了很多探索，也有一些失败，也有一些是成功的，也做了各种方式，包括社区即时通讯。我们在“金砖四国”发展互动娱乐。因为中国网游人才成本比较低，中国网游、互动业务的能力也完全有能力出口，我们非常有可能成为网络文化、网游创意的出口大国，这个从其他几个网游公司已经可以看到了，特别是有自主研发产品的公司。

我们公司一半是自研，一半是代理，自研做得好还可以再输出。中国制造业成本非常低，获得了很大发展机会，创意产业、文化数字内容产业也同样是一个很大的机会，就像王中军说的，我们其实缺的就是导演、策划，技术、人工这些人才还是不缺的，这些课补上后，完全可以成为全球数字产业大国。腾讯会在这方面努力。

互联网不担心“国进民退”

刘二飞：听了他们发言，我还是挺受鼓舞的，对中国互联网国际化很有信心。预祝他们能够成功。因为我们在做现场直播，有很多网友有这样一个问题：有一种观点认为，中国互联网信息技术领域已经出现越来越严重的国进民退的现象，你们二位怎么看这个问题？

李彦宏：我觉得一点都不严重，我们没觉得来自国家队的威胁。我一直觉得互联网是一个非常活跃、非常自由竞争的产业。这也是为什么短短十年时间，像百度、腾讯、阿里巴巴都是十年历史，能够有这么大规模，能够成长这么快速，所以我们并没有感到这方面的威胁。

马化腾：我们这个行业也还好，但是像视频这种媒体性的，应该说还是有一些。最近有很多这样的迹象。这个也还是可以理解的。我最近也听说电子商务是不是也要国家队，我看到网上有人撰文电子商务从来都不应该有国家的基因，如果这样是做不成的。我也听马云说如果国家需要，把支付宝送给谁。我觉得目前还是比较好，目前还是比较自由竞争的情况。

刘二飞：最后回答各位现场一到两个问题。

观众提问：我想问一下李总，百度我感觉跟Google差别还是比较大的，打一个不太恰当的比喻，Google就像奔驰，百度就像中华轿车，就最普通的搜索来说，百度的差距还是比较明显，你用百度搜一下，再用Google搜索一下就可以比较出来。因为我不是一个愤青，愤青对你可能支持多一些，我很多方面的应用，也跟我实际项目有关系，这是我亲身感受。你们这方面有什么想法，有没有什么方法赶上Google，Google只是把总部离开，他别的还在。Google这块的确还比较强大，他就是一个奔驰，你们说白了就是一个中华。

李彦宏：语不惊人死不休啊。互联网包括搜索在内都是一种服务，这种服务不管有多少技术含量，最终的评判还是市场、用户。搜索引擎的服务是免费的，大家爱用谁就用谁，跑到香港，你也可以用。用的人多就说明你做的好，用的人少就说明你做得不好，这就是我的回答。谢谢！

马化腾：电子商务竞争有利消费者

李彦宏：电子商务未来机会大

观众提问：马总，李总以及下面的马总，我问三位老总一个问题，应该说跟电子商务有关，我是深圳市信息网络促进会秘书长，我姓陈，我代表我们电子商务在拍拍、有啊、淘宝的店主向你们请教一个问题：当前电子商务百花齐放、百家争鸣，三驾马车并驾齐驱，但是不是永远都不会相交？也就是说我们这些卖家、店主首先在淘宝开一个店后，生意好了，我们又到拍拍开一个店，能否三驾马车变成一驾马车，大家一起向前奔，谢谢！

马化腾：这还不是并驾齐驱，我们是在后面跟着，电子商务这块，确实淘宝走得比较前，市场份额比较大，我们是遥远紧追，但是我们也有我们特点。有几个考虑，第一，如果合成的话，不知道我们可以占多少，谈不妥，很难达成；第二，合成一个对卖家更不利，基本没有议价空间，他要收多少钱，您就得交。从竞争生态链来说，有一些竞争是有好处的。

李彦宏：电子商务是比即时通讯、搜索发展更晚的产业，至少在中国是这样，未来我觉得还是有非常非常多的机会。C2C也好，商业平台也好，也会有很多独立的店面，各种各样B2C公司产生出来，现在还处于群雄混战局面，比较广义的电子商务角度来说。这方面可做的事情还非常多，像马化腾刚才讲的一定程度的竞争，对用户、对消费者是有好处的，这一点应该朝着相反的方向去想。

马云：我是挺希望承包他们俩人的拍拍、有啊，人家也不愿意。其实合在一起肯定是不好，我觉得Pony讲的对，电子商务从今天来看，淘宝还大一点，但是对于未来的话，它确实还是很小。第二，我们必须有更多的电子商务，特色会更加好，最终电子商务这个产业才会好。产业好，需要各种各样的特色。

你看腾讯越来越大、百度越来越大，淘宝越来越大，这是21世纪我们高度关注的现象，可能上世纪被称为“垄断”，上世纪垄断是为了榨取更高利润，由于进入信息时代，由于网络化效应，企业越来越大，越来越大后不是为了获取更高的超额利润，我认为而是降低成本，把社会成本降低，把每个单位效率提高，这才是网络所谓的“垄断”。

我认为卖家有权力去选择淘宝、有啊、拍拍以及各种网站，但是最后由于淘宝力量越来越大，成本越来越低，参加人越来越多，可能会更加好。总是在一步一步去完善它。还是这句话，对手死了，你一定活不好，一定需要有一个对手，才会发展得越来越好。

刘二飞：说得越来越精彩了，可是由于时间原因，我已经不断被提醒必须要结束。每一次论坛之后都有一定的遗憾，也不是一件坏事，我们期待明年这场辩论继续，互联网风云继续刮起。精彩属于这两位嘉宾以及台下的嘉宾，有一点遗憾是主持人主持的不好，明年尽量改进，我们用掌声感谢两位嘉宾。

吴鹰：非常精彩，刚开始大家还比较客气，最后大家都憋不住了，还是给对方提了一些难一点的问题，谢谢主持人和两位嘉宾！

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无觅

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Google好像出来闯荡江湖的郭芙蓉，来到了江湖，才发现江湖根本不是自己想的那么回事，在匪帮里混迹数年之后，她突然想把自己洗白成大侠，却不料这个江湖暂时还不需要大侠，于是薄脸皮的Google羞答答地离开了这个江湖。

其实Google并没有错，它只是在错误的时候和错误的对手做了一次错误的对立。

请不要误解，我所说的错误的对手，是指中国互联网中的地头势力而已。

中国互联网，就是一个有绿林的江湖，每一家互联网公司诞生后，或被逼或自愿，无不躲进匪徒聚集的梁山泊而得以生存。软件的“流氓模式”，视频的“盗版模式”，游戏的“沉迷模式”，论坛社区的“擦边球模式”，以及无所不在的“升级模式”，形成一个个独立又互相关联的梁山泊，聚集了大量的匪徒。（什么？您说搜索引擎在哪个梁山？您要问我，我还真不说……）

显然匪徒并非中国互联网公司的终身职业，在开启匪徒模式聚集一定的财力基础后，多数中国互联网公司会选择洗白自己。譬如周鸿炜从流氓到反流氓的的金蝉脱壳，譬如史玉柱的巨人从“最沉迷”到“最绿色”的自我推翻。最为明显的一例，搜狐和优酷之间的口水之争虽则激烈，二者却不约而同地转向正版视频，实现了高调的共同洗白。君不见搜狐发难之际优酷的反应速度，极高的危机公关水平，都红果果地说明了一个问题：洗白，人家早就准备好了，只是在等待恰当的时机而已。

Google在进入中国之后，尤其是开复哥辖治时期，已经开足马力，打造了一个本土化的匪徒形象，在搜索的梁山泊上和百度这个带头大哥以及搜狗、有道、搜搜等一帮小弟混的不亦乐乎，虽然偶尔免不了摆一摆富家大小姐的架子清高一下，浑水摸鱼的事儿却也没有少干。然而令Google极度不快之事有二：一则大哥百度过于吝啬，对Google这个二当家搜刮过度，Google往往出力不讨好；二则Google做大侠之心不减，急于洗白，与大哥百度数次龃龉。开复哥受了颇久的夹板气，终于还是甩手而去，重回绿林，揭竿而起，带着一帮小弟开创新的梁山泊去了。

开复哥离开之后，Google终于决定一改过去摇摆的态度，鱼与熊掌只取其一，弱水三千只取一瓢饮，坚决洗白白了。于是它出其不意地站出来，迅速洗白，以大侠之姿态屹立于搜索之梁山泊旁，还顺手抖搂了大哥百度和其它几个小弟的部分家窝事儿。

Google当然是有所侍的：郭芙蓉的老爹是江湖最大的大侠，谷歌中国的后台是搜索世界第一的Google。然则，所谓强龙难压地头蛇，搜狗、有道、搜搜等一众小弟虽在搜索的梁山泊上式微，其家族却掌控着庞大的宣传机器，只三两天时间，便将Google重新抹黑。Google当然知道该如何利用宣传机器，但可惜的是，其能力仅限于.com的辖区，至于中国互联网，则稍显得鞭长莫及。于是Google虽不情愿，但其寻求官方支持未果后，终于还是去了。

然而，诸小弟的力量仅仅是赶走Google的最后一只苍蝇而已，更重要的是，Google选择洗白白的时间太早了。具体地说，中国的网民、中国的互联网江湖大势还未到要求诸搜索引擎洗白白之时，Google此时的行为看起来就像是当婊子还要立牌坊一样：人家被X了五年十年的，根本不在乎再多被X几年，等到大势已成，大家集体洗白，既当婊子，又立牌坊，多么惬意自然。

所以说，Google真的是在错误的时候和错误的对手做了一次错误的对立。当然，鄙人浅薄，或许Google只是战略性撤退以待大家洗白之时强势插入，又或真的是宁为玉碎不为瓦全彻底放弃中国市场……

谁知道呢。

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（警告：一旦你熟 悉Rule 34，整个人不仅完全认同Rule 34，并且看待事物的方式，人生观，都将产生变化，谨慎深入）

Rule 34是Rules of the Internet的第34条，是所有rules当中，唯一一条，几乎所有人都认同的法则。

Rule 34的定义是：

“If it exists, there is porn of it. No exceptions.” (如果它存在，一定可以色情化。沒有例外。)

就是这么条简单的定律，在互联网时代，它成立了。以前仅靠软文学，黄色笑话，AV等媒介，尚不足以印证此法则，而在互联网时代，一 切你能想象的事物，都可以用图来使之色情化，毫无例外！

此法则的精髓在于毫无例外，因为当你试图质疑某个东西不能色情化的时候，你脑海中大概已经在酝酿着那东西的色情化了，此时的状态就是rule 35，”当你发现某个东西没有色情化时，它正在创造中”。

如果你没理解，可以反面想想：一个质疑拖鞋不能色情化的家伙，他得想过，看过多少色情化作品才会出此质疑？

中文网路里有句话精辟的阐述了Rule 34的状态：湿人眼中什么都是湿的，如有一颗淫荡的心，那么全世界都将为之淫荡。

当然，你在和谐世界里是不会发现rule 34的威力的。据我观察，中文网路里，rule 34的主要影响在文字方面，无数的荤笑话里边。

rule 34不能再细说了，这条法则完全展示出来对某些人是恐怖性的，原因如rule 28所说：There will always be more fucked up shit than what you just saw.

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    可能不少人都安装了Google工具栏，但是经常会遇到这样的情况：书签加载失败、登录状态变黄色、按钮设置不能同步。

    还有更糟的情况，如果你在Google.com搜索某些关键词被重置了，那么接下来几分钟你的Google书签就不能下载成功，会一起被重置。网上曾出现过改hosts的方法，但那样并不保险，最好的方法是让http变成https。

修改的方法如下（只针对Firefox）：

    1、打开Firefox Profile的目录，在extensions里找到{3112ca9c-de6d-4884-a869-9855de68056c}，Firefox Profile的路径一般是：C:\Users\用户名\Application Data\Mozilla\Firefox\Profiles\随机字符.default 。其中Win7和Vista下为：C:\Users\用户名\AppData\Roaming\Mozilla\Firefox\Profiles\随机字符.default

    2、用notepad++或其它能批量替换字符的工具打开lib/toolbar.js

    3、将http://www.google.com全部替换成https://www.google.com，应该会有将近40处被替换。如果你的工具栏是版本6或以下，还需要将http://{HOST} 替换为https://{HOST}。

    4、重启Firefox。

    这样，即使在google.com搜索了一些不和谐的词语，工具栏的同步、书签的加载都不会受影响。

    以上方法在Google Toolbar 5、6、7三个版本测试均通过。

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