邵亦波:企业失败最可能原因是创始人争斗

本文探讨初创型企业失败的主要原因——创始人间的争斗。通过作者个人经历及观察,揭示了创始人在股权分配上的常见误区,强调早期明确股权分配的重要性。

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  这一次的专栏里,我想和大家讨论一下初创型企业失败的最可能原因。这个原因是什么?钱花完了?市场发生变化?商业模式不好?这都是其中的几个原因,但不是最主要的。我的经验是,初创型企业失败的最可能原因是创始人互相争斗、最终分家。

  我自己的第一个创业公司并不是易趣,而是一家做医疗IT的美国公司,当时我22岁。这家公司是我在波士顿咨询集团(BCG)的老板和他的朋友共同创立的,之后我被邀请加入公司。公司当时是很有雄心的,他们准备融资数十亿美元、进行多桩并购并进行整合。公司的商业模式当时没问题,现在也没问题,但公司还是最终失败了。原因是什么?很简单,我的老板和他的朋友互相争斗、最终分家。

  当然,公司创始人之间难免会有争执。换个角度说,如果创始人在所有问题上都能达成一致,也不是好事。但是,在上面这个案例中,问题的关键是谁持有51%的股份、谁持有49%的股份。我的老板是这么说的:“我为公司做的贡献最大,我当然应该持有51%。”而他的朋友则坚持说:“一年前我们说好是一人一半,为什么现在你要食言?”他们在这个问题上争执了几个月,而故事的结局是他们分家、公司关门,而我则去了哈佛商学院读书。毕业之后,我创立了易趣。

  在过去2年中,我个人对5家公司的情况比较熟悉。5家中的4家公司里,存在创始人互相争斗的情况,这对公司业务都有很大的影响。而在这4家公司里面,有3家公司的争斗是为了股权。3家中的1家,公司最终失败了;而在其他2家中,我帮助公司解决了他们的争执,公司得以存活下来。

  我发现创始人普遍会犯的2个错误是:他们没有在第一天就把股份的分配问题谈清楚,并写下来;他们没有想到,如果一个创始人中途走的话,他的股份怎么 办。

  我在BCG的老板犯的就是第一种错误。很多时候,公司创始人不愿意谈论股权分配问题,这个不容易启齿,也容易伤感情。他们或者完全回避这个问题,或者只是进行模棱两可的约定如“我们是平等的创业伙伴”,或者拖延这个问题的讨论说“我们两个还有什么不好说的,以后再谈吧”。如果有3个或3个以上的创始人,这种讨论就变得更加困难了。

  我猜想普遍而言,美国人比我们中国人还是更直接一些,中国人更加不愿意去直接谈论股权分配。但问题是,股权的分配等得越久,就越难 谈。

  高估自己是人们的共性。如果在一个班级的一次考试中,你去问班上每一个人自己的分数比平均水平高还是低的时候,我敢肯定有超过50%的人认为自己超过平均分数,而这显然是不可能的。在创始人之间,随着时间的推移,每个人都会觉得自己是一个项目成功的必不可缺的功臣,想不到这个项目可能有很多其他的也可能是必不可缺的功臣存在。慢慢地,大多数人越发确信自己对公司的贡献更多,这样关于股权分配的讨论就会变得越来越难以进行。

  拖延让事情变得复杂。我的建议是,尽快进行股权分配的讨论并达成共识。谈这个问题的理想时间是,几个人决定一起做事情之前、正式开始做事情之后。

  但是仅仅达成股份比例的共识还不够,如果一个创始人拿了很多股份,但后来做事不力怎么办?如果一个创始人中途离开或者公司将他(她)开除怎么办?怎么处置他(她)的股份?这个时候股份行权计划(vesting schedule)就变得有用了。我将会在下一次专栏中讨论这个问题。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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