替代大学
最近人们都在考虑这个想法，我认为他们确实说到了点子上。我不想说一个约有千年历史的机构，仅仅因为过去数十年中的一些错误就完了；但很显然，过去数十年美国的大学似乎走上了错误的道路。而我们本可以用少得多的钱做得更好。
我不认为大学会消失。他们不会被大规模取代。它们只是会失去以前曾在某些学习类型上的实际垄断。学习不同的东西将会有很多不同的方式，有些可能看起来和大学截然不同。Y Combinator本身就可谓是其中一种学习方式。
学习是个非常大的问题，以至于改变人们学习的方式将会引发次级效应。例如，许多人把大学的名称视为自身能力的凭证（不论对不对）。如果学习分裂成许多小块，文凭也可能随之分裂。甚至可能需要替代校园社交生活的东西（说来也奇怪，YC连这方面也具备）。
你也可以替代高中，但是会面临减缓创业的官僚障碍。大学似乎才是替代开始的地方。
互联网剧集和影片
好莱坞接受互联网的速度一直很慢。这是一个错误，因为我认为我们现在能够在投送机制中分出一个赢家，那就是互联网，而不是有线电视。这种原因的很大一部分是有线电视客户——即电视机——的可怕。我们家并不期待苹果电视（Apple TV）。我们非常厌恶家里上一台电视机，以至于几个月前，我们把iMac用螺栓固定在墙上代替了电视机。用无线鼠标来控制iMac有点不方便，但是比起之前电视机那噩梦般的用户界面，这个整体体验要好得多。
人们目前分配给电影和电视的一些注意力，能够被一些看似完全无关的东西偷走，如社交网络应用程序。而稍微相关一些的东西，如游戏，能够带走更多注意力。但是，人们可能始终会保有一些观看传统剧集和影片的残留需求——随着剧情的展开，你被动地坐着观看。那么你要如何通过互联网来投送剧集和影片？无论你要制作什么，它都得比YouTube上的视频规模更大。当人们坐下来观看节目的时候，他们想知道自己将看到什么：要么是熟悉的角色所带来的系列剧集的一部分；或者是单部更长的“电影”，而且影片的基本前提他们已经事先有所了解。
有两种方式来实现内容投送和付费观看。要么是网飞公司（Netflix）或苹果这样的企业推出娱乐应用商店，内容提供者通过它们将作品传递给观众。或者这种应用程序商店太过头或者技术上太僵化，那么为剧集和影片制作者提供支付和流媒体选择的企业将会崛起。如果这条路真能行得通，那么将需要这种提供基础设施服务的公司。
下一个史蒂夫·乔布斯
最近我和一个非常了解苹果公司的人进行了谈话，我问他，现在管理着该公司的人能否让苹果像在史蒂夫·乔布斯管理下那样不断创造新事物。他的答案就是“不会”。我早就担心会是这个答案。我进一步发问，想看他如何给出合理解释，但他根本就没多做解释。不会，在现在的流水线之外，不会有更伟大的新事物了。苹果公司的营收在很长一段时间可能会继续增长，但是正如微软这一先例所显示出的，在科技领域，营收是滞后的指标。
如果苹果做不出第二个iPad，谁能？不是现有的企业。它们之中没有一家的管理者是在产品方面富有远见的人，而从经验上来说，似乎也无法通过聘用来获得这样的人才。从经验上说，使得在产品方面富有远见的人成为首席执行官的方法就是，由这个人来创办一家企业且不被解雇。因此，创造出下一个硬件潮流的企业很可能得是一家初创企业。
我知道，一家初创企业想要做到跟苹果一样大，这份雄心壮志听上去很荒谬。但是，这并不比苹果公司成为现在这么大的苹果公司更有抱负，而且苹果做到了。此外，现在解决这个问题的初创企业有一个苹果公司所没有的优势：苹果的先例。史蒂夫·乔布斯向我们展示了什么是可能的。这能给予后来人直接和间接的帮助：直接的就如罗杰·班尼斯特（Roger Bannister），向世人展示自己能够比前人做得好多少；间接的就如奥古斯都（Augustus），在用户脑中植入这个想法，单个人可以为他们展开未来。
现在，史蒂夫走了，留下了一个我们都能感觉到的真空。如果一家新企业大胆地步入硬件业的未来，用户也会随之而来。这个企业的首席执行官，即“下一个史蒂夫·乔布斯”，可能达不到乔布斯的高度。但他也不必达到那个高度，只须比三星、惠普和诺基亚做得更好即可，而这似乎很可行。
恢复摩尔定律
过去十年提醒着我们摩尔定律实际上代表着什么。直到大约2002年，人们还可以放心地曲解摩尔定律，认为它是说每隔18个月电脑处理速度都会翻一番。而实际上，摩尔定律是说，集成电路上可容纳的晶体管数目每隔18个月翻一番。在过去，指出这一点似乎有些迂腐学究。但现在不再如此。英特尔无法再提供更快的CPU（中央处理器），只有更多的CPU。
这个摩尔定律不像过去的那个那么好。摩尔定律曾经意味着，如果你的软件速度慢，那么只需等待，硬件的必然进步会解决你的问题。但现在，如果你的软件速度慢，你就得改写软件让它能够并行处理更多事情，而这需要更多的工作，而非等待。
如果某个初创企业能够恢复旧的摩尔定律，编写一种软件，让很多CPU在开发者看来像是一个非常快的CPU一样，那就很棒。解决这个问题有几种方式。最具抱负的方式是，尝试将其自动化：编写一个编译器，让它为我们将代码并行化。这种编译器叫作“足够聪明的编译器”，而它也是不可能的代名词。但它真的不可能实现吗？当下的电脑内存中难道无法为这种编译器留出配置的余地来吗？如果你真的这么认为，那就应该尝试去证明它，因为结果将会很有趣。如果它并非不可能只是很难，那么或许值得尝试去编写它，它的预期价值将会很高，即使成功的机会很低。
预期价值如此高的原因是网络服务。如果你可以编写一个程序，让程序员能够像以前一样便利地工作，那么你就可以把它做成一项网络服务。这反过来则意味着，你几乎拥有所有用户。
试想一下，有另一个处理器制造商仍然能够将将电路密度的增加转变为速度的提升。那么他们将夺走英特尔的大部分生意。由于网络服务意味着没有人会再看到自己的处理器，因此，通过编写“足够聪明的编译器”，你跟CPU制造商就没有太大差别了，至少在服务器市场的层面上是这样。
解决这个问题最没有雄心的方法就是从另一端着手，向程序员提供更多并行积木来构建起这些程序，像Hadoop和MapReduce那样。（译注：Hadoop是一个分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，它通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性；每个节点会周期性地把完成的工作和状态的更新报告回来。）而大部分优化工作还是由程序员来完成。
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