太棒了，我们有了一张地图！接下来该怎么做呢？制作地图的目的是帮助我们学习并应用基本的“气候模式”、原则以及特定情境下的策略。地图是我们的学习和沟通工具，通过它我们可以发现这些规律，从而在行动前做出更明智的决策。然而，战略循环是一个迭代过程，我们不可能像第一次下棋就掌握所有棋艺一样，第一次使用地图就能学会所有模式。相反，就像下棋一样，我们需要一步一步地实践，才能逐渐进步。
这就是从 2005 年开始在我身上发生的事情，即使到了 2016 年的今天，我仍在学习。在本章中，我将完整地走一遍战略循环，如图 19 所示。
图 19 — 战略循环
学习气候模式
气候模式指的是那些无论你采取什么行动，都会改变“地图”的因素。这可能包括常见的经济趋势或竞争对手的动作。理解气候模式对于预判变化至关重要。就像国际象棋也有一些影响棋局的固定模式，包括棋子行动的规则，以及对手可能走的棋步。你无法阻止气候模式的发生，但正如你会发现的那样，你可以对它们加以影响、利用甚至加以发挥。在本节中，我将介绍一些与商业相关的气候模式，然后把它们应用到我们的第一张“地图”中。
气候模式：万物演进
你地图上的所有组件都在供需竞争的影响下从左向右演进。这包括我们所做的每一项活动（做什么）、我们完成事情的每一种实践方式（怎么做）以及我们理解事物的每一种心智模型（如何理解）。这意味着万事万物都有其过去和未来。例如，在图 20 中，被描述为“平台”的组件曾被视为一种产品。在 2005 年，对于一个在线照片服务来说，这个组件由 LAMP（Linux、Apache、MySQL 和 Perl）技术栈提供。当时市面上也有功能各异的其他产品组合，但很少有人会考虑从头定制所有这些组件。也就是说，对于一个在线照片服务，你不会一开始就说：“我们需要构建自己独特的操作系统、自己的编程语言和自己的网络服务器软件”。然而，如果把时间再往前推，那恰恰是你当时需要做的事情。
图 20 — 万物演进
即使采用了这个产品栈，仍然需要进行大量的集成工作。我们离那种高度标准化的电力供应世界还很远——在那个世界里，你只需插上插头，打开开关即可工作。那时我们需要进行安装、配置、设置、联网，以及让许多底层组件协同工作来提供一个可用的栈。我曾多么希望走进办公室，象征性地“按下一个开关”，然后在某种公用事业平台上开始编码，但在 2005 年年中，这并非我们的现实。然而，平台在不断演进，在未来的某个时刻，它会变得更像一种商品，甚至成为一种公用事业。同样，计算能力也会在某个时候成为一种公用事业。这是我们在 2004 年 Euro Foo 大会上讨论过的一个话题。在我们公司内部，我们已经创建了一个名为 Borg 的系统，可以按需提供虚拟机。从那个系统发展到 Douglas Parkhill 在他 1966 年著作《计算机公用事业的挑战》中描述的计算公用事业，只需要迈出一小步。
气候模式：特性变化
一个组织由价值链构成，而价值链由各种组件组成，这些组件正从起源阶段逐渐演变为更商品化的形态。这听起来像是基本常识，但这种演进过程伴随着特性的变化，会产生深远影响。举例来说，我们来看计算机基础设施的起源，把时间拨回 1943 年，当时 Z3 作为第一台数字计算机问世。这项活动在当时是稀缺的，人们对其知之甚少——我们仍在探索数字计算机能够做什么。这项活动充满不确定性，因为我们几乎不知道它会带来什么，因此它既不可预测又变化迅速。然而，这项活动有可能带来非凡改变；它是差异化价值和竞争优势的源泉。但当时并没有成熟的市场可言，任何客户对于它的探索程度都不亚于供应商。
计算基础设施的确被证明很有用，并开始传播开来。人们开发了像 LEO（Lyons 电子办公室）这样的定制系统，最终还推出了 IBM 650 等产品，越来越多功能完善的系统被推广开来。到 2005 年，计算基础设施开始被看作是一种商品，由一排排相当标准化的服务器构成。它变得越来越常见，其用途和目的已被许多人所熟知。我们已经不怎么去想数字计算机本身能做什么，而是更多地考虑我们可以用大量相当标准化的单元来做什么。在我们的 Borg 系统中，我们甚至将物理机器的概念抽象为虚拟机器，我们随意地创建并销毁这些虚拟机。
对于我来说，这种关系的变化并不陌生，因为我经营着一个在线照片服务，清楚地看到图像领域也发生了同样的影响。随着行业从胶卷时代演进到数码图像时代，用户的行为在我们眼前缓慢改变。过去，每拍一张照片都弥足珍贵，需要花费不少功夫——包括跑一趟照片冲洗店。如果不小心在镜头盖没取下的情况下拍了一张，相机使用者会因为浪费了胶卷、耗费了精心构图的努力，以及那张不可避免的废照片而叹息不已。然而，如今照片的载体已经成为数字化的商品，因此用户会大量拍照，并经常删掉不要的照片。随意拍摄然后丢弃照片的做法不再被视作浪费，而是拍摄成千上万张照片后理所当然的结果。虚拟机也是同理。
计算基础设施的使用也不再被视为公司之间的差异化因素，而更多地被看作是开展业务的必要成本。在非常早期，你可能会看到某位 CEO 自豪地宣布某家公司购入了他们的第一台计算机，但那样的日子早已一去不返。甚至我们的系统管理员精心为服务器挑选名称（如以著名科幻角色或地点命名）的时代也在消逝。这些服务器不再是“宠物”，它们正变成“牲畜”。
市场本身变得越来越可预测；客户要求大量更经济高效的单元。这项活动已经从稀有演变为常见，从鲜为人知演变为定义明确，从竞争优势演变为经营成本，从快速变化演变为标准化。所有事物都从稀有、不断变化且鲜为人知的未知领域，最终演变为普遍、标准化、成为经营成本的工业化形态。计算机和图像的变化历程，同样发生在电力、螺母螺栓以及青霉素上——青霉素这种曾经的奇迹药物最终变成了普通的仿制药。当然，这里是基于它们能够存续下来的前提，因为虽然万物皆在演进，但并非所有事物都能存活。如果假定能够存活下来，那么其特征的演进和变化过程如图 21 所示；在图中，我标出了“未知领域”和“工业化领域”。
图 21 — 特性变化
由于这种变化是所有组件的共同特征，因此我收集了一系列特性，并制作了之前在图 17（参见第二章）中展示的速查表。你可能会说这有循环论证之嫌：我用一张地图来说明两个极端的不同，而这张地图本身是基于假定两个极端不同的速查表构建的。这是一个很合理的质疑，它需要我解释演进轴是如何创建的。这个话题在本书中占据整整一章，如果你愿意，可以跳到第七章（寻找新目标）提前阅读。目前，你只需知道，所有组件都会因为竞争而演进，并且随着演进，它们的特性会从未知领域逐渐转变到工业化领域。如果周围存在竞争，你就无法阻止它们的演进。
气候模式：没有一刀切的解决方案
任何大型系统，无论是业务线、一个国家还是某个特定 IT 项目，都包含多个组件。这些组件彼此关联，同时也在不断演进。随着它们演进，其特性会从一个极端走向另一个极端——从未知领域走向工业化领域。为了生存并参与竞争，你需要同时管理好这两个极端。当现成的商品形态已经存在时，你不能再把精力花在造一个“托马斯·思韦茨烤面包机”上。同样，你也无法指望通过给出租车定制一系列轮胎来与优步竞争。
对于任何企业来说，在应对已工业化领域时，你需要注重连贯性、协调性、效率和稳定性。然而，在未知领域探索和发现新能力时，你必须放弃这些优良特性，转而进行试验。无论是公司还是团队，任何组织都需要同时管理好这两个截然相反的方面。这就是 Salaman 和 Storey（2002）所提出的创新悖论。然而，正如我在 2005 年发现的那样，事情远比这更复杂，因为还有一些组件正演进于两个极端之间。这些过渡型组件具有不同的一组特性，需要第三种管理机制。
未知领域是一个没人清楚需要什么的地方，这迫使我们进行探索和试验。变化在这里是常态，因此你采用的任何方法都必须能够适应变化并降低变更成本。在地图的这一部分，我倾向于采用敏捷方法，并精简到仅保留核心原则——也就是一个非常轻量级的 XP 或 SCRUM 版本。
当然，随着一个组件不断演进，我们对它的理解也日益加深，我们的关注点也会随之改变。在定制构建阶段的某个时候，我们会转换思路，开始考虑将其产品化。我们可能仍然使用 XP 或 SCRUM 等基础技术，但此时的重点转向减少浪费、改进度量、持续学习，并创建第一个最小可行产品。我们开始在方法论中增加各种工件，并且随着这一转变，相关活动也变得更加持久。我们不再探索未知领域，而是专注于我们已经发现的东西。如今，在这一领域往往是精益方法占据主导地位，虽然早在 2005 年我们还在努力寻找合适的方法。然而，组件会继续演进，随着它逐渐进入工业化的大规模运营领域，变得更加普及、定义更加清晰。我们的关注点也再次转移——这次转向“足够好”的大规模生产，也就是说要减少偏差。在这个阶段，六西格玛以及 ITIL 等正式化框架开始占据主导地位。任何重要的系统都包含处于不同演进阶段的组件。在任何特定时刻，都不存在一种万能的方法适用于所有情况。
不幸的是，大多数公司并没有关于其环境的“地图”。他们对于这些“气候模式”的认知非常模糊，因此往往倾向于采用一刀切的方法。支持这种做法的论据通常带有某种结果偏见——例如，“这种方法在那个特定项目中效果很好，所以它应该适用于每个项目”。所有这些项目方法都有各自的拥趸，因此经常爆发敏捷 vs. 精益、精益 vs. 六西格玛或者敏捷 vs. 六西格玛的争论，同时还会对“另一种方法”的失败案例指指点点。这种争论通常又会被这样的反驳所抵消：指责说某种方法没有被正确地使用。
一直以来，人们总是不懈地尝试创造一种新的万能方法，要么试图让单一方法包罗万象，要么把不同阶段的方法糅合在一起（例如“精益六西格玛”、“敏捷精益”或 “Prince 敏捷”）。长期以来，这类尝试以各种形式反复出现，我毫不怀疑它们还会继续，直到人们承认一个简单事实：不存在一刀切的方法。作为参考，我在图 22 中展示了项目方法论随演进阶段变化的适用性。
图 22 — 没有一刀切的解决方案
不过，这并不仅是项目方法论的问题；它同样适用于其他领域。以采购为例：在起步阶段需要采用类似风投的方式；在过渡阶段则转向更注重结果和商用现成品（COTS）的方式；到了工业化阶段则采用更注重单元的方式。因此，任何大型系统——无论是企业还是政府——都需要视情况采用多种采购方法。同样，起步阶段更适合内部开发，而工业化阶段则可以放心外包。即使在预算方面，方法也截然不同：从投资核算到产品损益再到基于活动的成本控制，无论是财务、IT 还是营销，都没有一种万能的方法。
气候模式：效率驱动创新
演进的故事很复杂，因为组件不仅自身在演进，还催生出了新的更高阶系统。标准化的电力供应为各种事物铺平了道路，从电视到计算机。这些事物又接着演进。创生孕育演进，演进又孕育新的创生。
在层级理论中，赫伯特·西蒙阐明了一个系统的创建如何取决于其子系统的组织。随着一项活动走向工业化，并以日益标准化、商品化的组件形式提供，它不仅能加快实现的速度，还能让建立在其上的系统具备快速变化、多样化和敏捷性的能力。换句话说，用砖块、木板和塑料管道等商品化部件来建造房屋，要比从零开始（例如从挖一片黏土坑、砍一片树林、开一口油井开始）快得多。同样的现象也存在于生物学中：高等生物的快速生长和生命的多样性源于底层组件的作用。标准构件的简单性允许出现更高层次的复杂性。不过，这些标准构件并非凭空出现——它们一开始都是新奇事物，然后逐渐演进。创生孕育演进，演进又孕育新的创生。
但这并不意味着变化在标准化组件出现后就停止了。比如，制砖、供电或窗户制造，即使有“标准化”的界面，它背后仍隐藏着大量改进空间。然而，“标准”充当了这些变化的抽象层。我的电力供应商即便引入了新的发电来源（风力涡轮、地热等），也不意味着我某天早晨醒来会发现电压从 240V 50Hz 改成了别的规格，导致我不得不重新给房子布线。如果电力生产中这种持续的改进没有被抽象出来，那么建立在其上的所有消费类电子产品都将不得不持续变化——整个系统要么陷入混乱崩溃，要么在最好的情况下技术进步也会受到严重阻碍。生物学中也一样。如果没有一些底层组件——从 DNA 到 RNA 信息传递、再到转录、翻译，乃至复杂生物体内的基本细胞结构——那么你我就不可能在有限的时间框架内出现在这个世界上。
当某个组件逐渐演变为更标准化、足够好的商品时，对消费者而言，任何改进都会日益隐藏在其接口之后。所有变化最终体现为更高的效率、更低的价格或更优的服务质量，但就其目的而言，这项活动本身保持不变——例如，一块标准但更便宜的砖头、一种电力供应，或一块木板。当然也有例外，但通常涉及重大的变动，因为所有更高阶的系统都需要随之改变；因此往往需要政府介入（例如更改电力标准、更换货币，甚至仅仅将电视传输从模拟切换到数字）。
因此，各项活动会演进得更加工业化，而这些商品（或公用事业）又使得消耗它们的更高阶系统成为可能。组件的任何操作改进也越来越隐藏在其接口背后。变革当然可以发生，但代价高昂，而我们的最终目标是减少一切形式的偏差。
例如，发电技术早已出现，并在竞争中不断演化，逐渐实现工业化。这种工业化通过组件化效应，使计算机等更高阶系统得以诞生，进而催生出满足新用户需求的新产业。计算机同样在竞争中演化，推动了数据库等新型高阶系统的出现，从而又孕育出新的产业。这个过程一直延续到今天，我们已经拥有了智能机器代理。我在图23中对此作了总结：图中不仅标出了现在（我们所处的位置），也突出了过去（我们曾经的位置），还包含一个显而易见的预期——智能代理未来也会商品化（我们将要达到的位置）。如果没有漫长的历史，把曾经的奇迹一步步工业化并转化为高效组件，我根本不可能拥有在数字计算机上用文字处理器写下这个故事的能力或资本。
图 23 — 效率驱动创新
在上面的地图中，为了简洁明了，我减少了组件的实际数量。显然，并非所有事物都会成为其他事物的一个组件，但机械、电气甚至 IT 系统通常都会出现这种情况。IT 在演进和组件化的影响下也不例外。当今的云计算现象，代表着许多 IT 活动从产品形态演变为公用事业服务的过程。而提供足够好、标准化的组件，正促使基于这些组件的更高阶系统和活动以极快的速度发展。如果没有商品化和公用化的计算基础设施，我们日常使用的许多服务（从 Netflix 到 Dropbox）可能都难以实现。然而，演进的故事并不仅仅停留在效率及由此带来的构建更高阶系统的能力上，它还会对“价值”产生影响。
气候模式：更高阶系统创造新的价值来源
一个想法具有社会价值，而当这个想法通过新的行动加以实施且发挥效用时，就能创造经济价值。这种从社会价值向经济价值的转变被称为商业化（commodification）。它指的是将那些原本未受商业染指的关系改变为商业关系。
随着这项活动演进，它的各种形态会在社会中传播开来，并在其市场上变得越来越常见。最终，这些具有经济价值的商品或服务在市场眼中变得属性（独特性或品牌）难以区分。这样的演进标志着市场从差异化竞争走向无差别的价格竞争、从垄断竞争走向完全竞争，在这个过程中，该行为所带来的差异化收益逐渐趋近于零。这就是*商品化（commoditisation）*的过程。
我特意使用了两个不同的术语——“商业化”（commodification）和“商品化”（commoditisation）——来描述这两种截然不同的变化。它们并不是一回事，切勿混淆。
当一个组件的差异化收益在下降的同时，它也变得越来越不可或缺，成为开展业务的必要成本。例如，电话曾经是一项神奇的新事物并带来差异化优势，但如今对大多数人而言已是必需品。这就造成了一种情况：某样东西的单位价值可能在下降，但由于销量增长，其总收入却在上升。与此同时，我们也看到，随着组件演进，其单个单位的生产成本也在变化。例如，如今生产一部普通电话的成本远远低于生产第一部电话时的成本。因此，在未知领域和工业化领域这两个极端之间的过渡阶段（即产品阶段），通常也是一个行业利润率最高的时期。这种财富的创造源于高单位价值、销量增长和生产成本下降共同作用的结果。根据经验法则：
- 未知领域：具有高生产成本、高度不确定性的特点，但未来机会潜力巨大。由于研发过程的负担和风险，率先进入者未必总是最佳选择。
- 过渡领域：具有不确定性降低、生产成本下降、销量增加和利润率最高等特点。然而，尽管环境变得更加可预测，随着相关行为变得更普及、更易理解且更明确定义，未来的机会也在减少。因此，当我们达到财富创造的巅峰时，这个行业本身的前景却明显不那么乐观了。
- 工业化领域：具有高度确定性、高度可预测性、高产量、低生产成本和低单位利润率等特点。该活动不再被视为差异化因素，而是一种预期的常态，已经变得司空见惯。那些演进到此阶段的活动（例如螺母和螺栓）被认为几乎没有差异化效应。除了在替代现有产品行业的早期阶段之外，它们通常不被认为有巨大的未来机会。它们的未来通常被视为收入稳定但利润率不断降低的状态，尽管由于规模巨大，其总收入可能仍然可观。
然而，随着价值的这种变化，更加工业化的组件使新的更高阶系统成为可能。这些系统本身就是未来价值和财富的来源。因此，随着电力变得更像一种公共设施，它催生了新的未来价值来源，比如电视、计算机和收音机——这些后来都演化成了举足轻重的东西。不利的一面是，这些更高阶的系统充满不确定性，没有人有水晶球可以预知哪些会成功。标准化的电力供应催生了各种新奇事物——许多最终都被送进了历史的垃圾桶（从托马斯·爱迪生的电动笔到 Gaugler 的冷藏毯）。在你发笑之前，想想看：让人们坐在一个盒子前观看活动影像的主意，听起来可能比盖一条能在炎热夜晚让你保持凉爽的毯子更荒唐。我们毕竟拥有事后诸葛亮般的视野优势。
尽管我们无法断言哪些新的更高阶系统会成为巨大的财富来源，但我们可以肯定更高阶系统会创造新的价值来源——见图 24。
图 24 — 更高阶系统创造新价值
气候模式：演进是必然的
随着你价值链中的组件不断演进，除非你能够形成某种垄断联盟并阻止新进入者，否则总会有竞争对手去适应并利用这些演进后的组件——无论是公用计算、标准化机械部件、砖块还是电力。效率提升、更快打造高阶系统以及新的潜在价值来源的优势，会迫使其他人也做出适应。随着更多参与者采用这些演进后的组件，对仍然留在“旧世界”的那些公司的压力就会不断增加，直至难以承受。在图 25 中，一家公司（灰色部分）率先适应，引发对其他所有公司的压力，迫使它们也作出调整。随着更多公司适应变化，剩余公司的压力也在进一步增加。
图 25 — 演进别无选择
这种效应被称为范·瓦伦的*“红皇后假说”*，它解释了为什么我们不会看到普通公司从零开始建立自己的发电机来供电。红皇后假说还有一个次级影响：它限制了某个组织（在生物学中即某个生物体）通过失控的过程接管整个环境。举例来说，如果只有福特公司引入了大规模生产，而其他所有商品全都完全手工制造，那么今天不仅每辆汽车都是福特产的，每台电视、每台收音机、每台计算机也都会是福特的。然而，这些做法传播开来，其他行业也进行了调整，因此福特所创造的优势被削弱了。
气候模式：过去的成功滋生惯性
红皇后效应可能会迫使组织做出调整，但这个过程很少一帆风顺——问题在于过去的成功。举例来说，设想一个组件正从产品演变为公用事业，并假定你是该产品的供应商。如上文关于“价值”部分所述，过渡领域（即产品时代）通常是一个行业利润最高的阶段。尽管面临适应的压力，你和你的行业可能会抵制它走向工业化，因为那意味着你们将失去通过这种产品创造财富所带来的收益。你希望一切保持原状。这种对变动的抵制被称为惯性——见图 26。无论是消费者还是供应商，由于过去在供应或使用某产品方面的成功，都表现出各种形式的惯性。
图 26 — 过去的成功滋生惯性
几乎总是那些不受过去成功束缚的新进入者，率先引发变革。VMware 的 CEO 帕特·盖尔辛格或许会说，Amazon 作为一家“卖书的公司”，本不应该在基础设施提供方面击败 VMware 及其合作伙伴。但正因为 Amazon 没有被既有商业模式所羁绊，它才能如此轻松地将计算基础设施实现工业化。
自然地，尽管消费者可能对旧模式的高成本心存不满，但他们对变革的第一反应往往仍是怀疑。然而，一些消费者——通常是自己在其他行业里也是新进入者的人——会率先采用更先进的组件，因为它们具有效率高、更灵活、还能构建更高价值系统的优势。接着，红皇后效应开始发挥作用：越来越大的压力迫使其他人跟进，最初的星星之火，转眼就演变成汹涌的洪流。现有供应商对变革的抵制会持续下去，直到旧模式注定衰落这一点变得无可否认。但不幸的是，对他们而言，往往等到这时已经太迟，因为新进入者已经主导了未来市场，许多昔日的巨头因此倒下。这种模式——新进入者引领，零星采用演变为洪流，而旧巨头因惯性而迟缓——在历史上屡见不鲜。
气候模式分类
我们刚刚非常粗略地介绍了一些基本的气候模式。随着我们在本书中的深入，我们将围绕战略循环不断迭代，再次讨论这些模式，边走边完善，并加入新的模式。值得注意的是，经济模式多种多样，但我希望目前提供的信息足以让我们开始探索我们的第一张地图。
在图 27 中，我提供了一份本书将会涵盖的常见经济模式清单。橙色标记的是我们刚刚简略介绍过的模式。我还根据它们主要影响的方面对这些模式进行了分类：
- 我们如何处理组件
- 公司的财务方面
- 变化的速度
- 对变革的抵制（惯性）
- 竞争者的影响
- 我们的预测能力
图 27 — 气候模式
利用气候模式
现在，让我们采取与我在 2005 年相同的做法，将这些基本模式运用到我的第一张地图上。我已在图 28 中用红色标出了这些模式。
图 28 — 带有模式的第一张地图
因此，在 2005 年，我就能够预见到：
观点一：我们的在线照片服务正进一步迈入创造财富的产品阶段。这意味着，其他公司将更容易围绕在线照片创建出竞争性的服务，而且该领域可能会出现一些大玩家。这一趋势已经在发生，我们在多元化方向上的专注或许让我们“存活”了下来，但我们正迅速落后于竞争对手。我们业绩不错只是因为大环境不错；相对而言，我们只是小角色，除非我们重新把重心放回这里，否则情况不会好转。我们要么需要加大投入，要么需要找到新的切入点和差异化因素。然而，我必须注意到，我们没有其他公司那样的财力，对于任何新颖事物的投资都是一场赌博。
观点二：计算能力很可能会变成一种公用事业。我不确定具体的时间，但我收到的一些信号表明，这种转变很快就会发生——尤其是考虑到像我们这样的公司能够建立自己的内部公用服务（也就是现在所谓的私有云）。计算是一个规模庞大、利润和收入极高的行业，很可能会有人来攻占它。这个挑战者不会受到现有产品或租赁模式的束缚。我原以为会是 Google，结果 Amazon 行动更快。
观点三：计算能力成为公用事业这一变革会遭遇阻力（惯性）。这种惯性不仅会存在于硬件和租赁服务的供应商中，也存在于他们的客户中。即便如此，这个组件仍将继续演进，各公司都会面临采用它的压力。最先采取行动的很可能是那些不受既有商业模式束缚的公司——比如初创企业。
观点四：计算领域即将发生的事情，同样会发生在编码平台上。这个领域也有相当可观的收入和利润等待争夺。所有那些“yak shaving”式的任务（这个术语用来描述令人厌烦且不必要重复的活动），例如配置、设置和安装，将会消失。我们将进入一个只需要编写代码然后部署的未来世界。
观点五：这些公用型的编码平台最终会运行在公用型的计算环境中。我们可以预见一条“未来路线”，即组件之间的关系保持不变，但它们的提供方式将有所不同。
观点六：计算和平台从产品转变为公用服务的过程，将使各种新颖的高阶系统能够被快速创造出来。我不知道这些新系统具体会是什么，但它们之中肯定会有许多新的价值来源，同时也会伴随着更多失败的尝试。所有新生事物都是一场赌注。
我坐在会议室里，注视着在詹姆斯帮助下绘制的那张巨大的地图。它比上面那份简化版复杂得多，而且我们使用了稍有不同的演进术语。值得注意的是，那是我职业生涯中第一次，无需借助流行的比喻或空洞的比划，我们就我们认为即将发生的变化展开了讨论。如果你当时在场，可能会不同意我们对各部分的定位或我们所看到的模式，但至少我们本可以就此展开很好的讨论。我们的假设清晰地呈现在地图上，而不再只是藏在脑海里。我们有了一种共同的语言，可以用来讨论未来并相互协作。
这既令人兴奋又让人紧张。我们当时谈论的是计算机行业即将面临的根本性变革——摆在我们眼前，而且看起来显而易见。我有一种可视化的方法，能够展示尼古拉斯·卡尔在他 2003 年那篇名为《IT 不再重要》的杰出论文中所描述的内容。巧的是，我非常喜欢那篇论文以及他随后那本极具预见性的书，并且那些年我为此和很多人争论过。当我向大多数同行提起我认为非常惊人的想法时，他们几乎无一例外地加以嘲笑。计算业务在他们看来是关系型的生意——一切都关乎信任——而他们觉得我“在胡说八道”。我并不认同那种看法。这种困惑的部分原因是，人们误以为卡尔的书意味着所有 IT 同时走向工业化。而从地图上看很明显，各部分会在不同时间工业化，这将使新的事物得以创建。
当然，我现在明白，当时我只是踏上了旅途的起点。接下来的深入探索还有很长的路。然而，气候模式为我开了个头。尽管我似乎能够预见某些变化，但我并不确定其中任何一个是否真的正确。我很可能是在自欺欺人，而且我确实感觉自己在违背普遍观点。但至少，我能把这些拿出来讨论。毫不气馁的我决定继续前进。我的注意力转向了下一个要素：原则（doctrine，也译为主义）。
留给读者的练习
在第二章中，我请你尝试绘制某些内容。那么现在，拿出那张地图，对照图 27 所描述的常见“气候模式”，试着将它们应用到你的地图上。看看你能够预见什么。让其他人参与进来会很有帮助，因为制图本质上是一种沟通和学习的工具，最好的结果来自与他人合作。如果你正在绘制你所在公司的某个方面的地图，那就试着找一个技能背景与你不同的人一起合作——比如，如果你在财务部门，可以去找 IT、运营或市场部门的人参与。