孙正义与马云的故事:马云就是他心目中的那个人

本文讲述了孙正义投资阿里巴巴的故事,从1999年的初次见面到阿里巴巴IPO,孙正义的投资获得了巨大回报。然而,在追求中国互联网制高点的过程中,孙正义在其他项目的投资并不尽如人意,并且与马云在阿里巴巴的控制权上产生了分歧。


阿里巴巴集团IPO,大家都说孙正义是最大赢家。在我看来,孙正义既是赢家,也是输家。

孙正义是赢家很好理解,阿里集团IPO,孙正义赚得最多。

关于孙正义与马云的故事,故事的开始是这样的:1999年10月30号,孙正义给马云写信,相约在北京见一面,地点是孙正义投资的UT斯达康的楼上。马云回忆说:“聊了6分钟,孙正义要投3000万美元”。马云觉得3000万美元太多,只要了2000万美元。

而现在日本软银是阿里巴巴的最大股东,占比34.4%。市场对阿里集团估值普遍认为在1500亿至2500亿美元之间,以2000亿美元计,软银持有股票价值668亿美元,历时15年,投资回报率约为3440倍。

马云后来回顾第一次见面的场景:门口排了一大堆人,等着见孙正义。那时孙正义因为投资美国雅虎、UT斯达康等企业,在互联网创业者心目,如同神一般。2000年互联网泡沫前夕,孙正义的身家一度超过比尔·盖茨成为世界首富。不过好景不长,随之而来的互联网泡沫让他的身家跌去90%。

孙正义当时投资马云,不止为了赚钱,而是为了谋取中国互联网的制高点。而“6分钟决定投资阿里巴巴巴”,原因就是马云就是他心目中的那个人。在美国互联网领域,孙正义也认定了一个人,雅虎创始人杨致远。

      “美国+中国+日本”互联网,是全球互联网的制高点,占领了这三个地方,等于占领全球。

当然,孙正义没有把鸡蛋放到马云这一个篮子里:2003年盛大获得软银4000万美元的风险投资,为此前互联网领域单笔最大投资,陈天桥要讲的故事不比阿里巴巴小,推出盛大盒子、强购新浪,陈天桥讲了个网络迪斯尼的故事。

陈天桥已败。今天的苹果、中国的小米,才把陈天桥的故事讲了一小部分。

另一个篮子是陈一舟的人人网。2008年,软银3.84亿美元投资人人网,这也是当时的单笔最大投资。2008年,社交领域是全球互联网产业的制高点,在中国卖相最好的是陈一舟的人人网。孙正义没有想到的是,在微博、微信的冲击下,人人网竟然不堪一击,没有完成他占领中国互联网制高点的梦想。

此外孙正义在中国还投资了分众、完美时空等公司,但都不是讲大故事的投资。

最让孙正义有挫败感的是阿里巴巴:盛大、人人网都是事情没有做成,孙正义自愿退出;阿里巴巴最有希望完成孙正义的梦想,但却与孙正义无缘。

投资阿里巴巴15年,孙正义、马云、杨致远三个人对外是好兄弟,内里却不少分歧和矛盾。2011年的VIE事件是矛盾的大爆发:马云为首的阿里巴巴创始人、管理团队觉得,这个公司是我们干起来的,不可能跟我们没有关系;孙正义、雅虎美国却觉得,我们是出资人,是老板,你是打工的,最多算个管家。

VIE事件从谈判到矛盾公开化,至少有一年时间,最早则可追溯到2007年。那一年,阿里巴巴B2B业务在香港上市。

马云后来谈及VIE事件时这样说孙正义:他眼中只有六个字,软银,软银,软银,而不考虑客户与员工。昔日好友变成了自私透顶的人,马云还说孙正义是蚊子大腿上找肉吃。私下里,马云比喻孙正义是只铁公鸡,一毛不拔。

VIE事件以马云完胜结束。这让孙正义认清了一件事:在阿里巴巴这个商号里,东家说了不算,得掌柜的说了算。VIE事件之后,孙正义已经萌生退意。至少退出阿里巴巴,对于中国互联网,或是卷土重来未可知,等机会再说。

阿里集团上市,要解决的一个最重要的问题其实就是大股东的退出问题:软银已经投入阿里集团15年了,雅虎已经投入9年了,早该退出了。

上市之前软银、雅虎先是默许VIE制度,随后又公开支持合伙人制度;上市之后将投票权交给马云为首的管理层,表明的不仅是大股东对管理层的支持,还有上市后“卷铺盖走人”的态度。当然,铺盖卷很值钱,软银加雅虎在阿里的股份价值超过1000亿美元。

大股东把投票权交给管理层、创始人的原因有两种,一是管理层是他们信任的人,你办事,我放心,东家乐得做甩手掌柜;二就是谋划退出,折腾不过你了,你狠,那么由你拆腾,我不陪你玩了。

阿里巴巴淘金,孙正义的目的达到了;占领中国互联网制高点,孙正义失败了。

1997年,马云认识杨致远;1999年,马云认识孙正义。在那些与青春有关的日子里,孙正义、杨致远、马云三个人有一个大梦想,这个梦想的名字叫“全球互联网”。那时候他们都很年轻,意气风发,指点江山。

17年弹指一挥间,这个故事有了另外的版本,金戈铁马之间,昔日温情不再。

孙正义曾经被称叫“互联网大帝”,已很少有人还记得,未来更不会有人提起。
        转载至:中国硅谷在线慧谷城信息港
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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