研发资源配置：为什么你堆了一堆人还是做不出成果？
前阵子跟一个创业公司的技术合伙人喝酒，他拍着桌子吐槽。
去年咬着牙招了二十个研发，新项目还是拖了半年，上线就崩，钱烧了一大半，啥能落地的结果都没有。
这种事太常见了。很多老板兜里有钱的时候，第一个念头就是招更多研发，觉得人多就能干成更多事，到最后才发现，钱花了，产出没见涨，反而效率越来越低。
问题根本出在人够不够，而是你的研发资源配错了。
很多管理者搞资源分配，骨子里还是平均主义。新项目都要扶持，每个团队都分一点，大家都有饭吃，谁也不说谁。
说白了，就是怕得罪人。
我之前帮一家中厂梳理过研发结构，他们同时开了七个创新项目，每个项目都分三四个研发，每个月固定烧几十万，熬了一年，最后活下来的那个，还是当初最不被看好、只分了两个实习生的小项目。
剩下六个项目，加起来二十多个人，每天加班加班，做出来的东西根本没人用。
中小企业错误研发资源分配饼图
说实话，研发资源从来不是公用水龙头，接多少都无所谓。核心开发的时间，顶级专家的精力，甚至公司给的预算、算力，都是有限的。你分给了垃圾项目，就必然挤掉了能做成的项目。
很多人喊研发效率低，90%的原因就是烂项目占着好资源。
你把十个顶级研发放在一个没用的项目上，不如把一个顶级研发放在真正能赚钱的项目上，产出差着一百倍。
我见过太多管理者，信奉“不要把鸡蛋放在同一个篮子里”，铺十几条线碰运气，最后哪个都没做成。
研发创业本身就是高概率失败的事，你那点预算，分十几个篮子，每个篮子都只有一两个鸡蛋，根本孵不出小鸡。
去年ChatGPT火了之后，很多人挖OpenAI早期的料，你知道他们当年怎么配置资源吗？
OpenAI刚成立那两年，内部同时跑两个大方向，一个是新出的transformer架构，一个是原来主流的循环神经网络。当时管理层拍板，直接把90%的核心研发人员、80%的算力资源都调到了transformer项目，另一个方向直接砍了所有资源，只留两个人做跟踪。
就是这么狠，才赶在谷歌之前跑出了ChatGPT，拿到了微软的天价投资。
OpenAI早期研发资源分配占比图
不过话说回来，压资源不是瞎压。不是说你上来就all in一个方向，那叫赌徒，不叫战略。
正确的逻辑是：小团队低成本试错，验证完方向立刻砸足资源。跑不通的方向，及时砍，不恋战。
我之前接触过一个做固态电池的硬科技团队，拿了三个亿融资，敢把两个多亿砸在核心电解质的研发上，其他辅助方向全都是少配人，甚至直接外包，不到三年就出了可以量产的样品，去年直接拿到了宁德时代的量产订单。
要是他们把三个亿分成七八份，每个方向都投一点，现在说不定还在实验室摸瞎。
动态调整，比一开始拍脑袋定配置重要一万倍
研发不是建房子，你画好设计图就能按比例下料。中间的变数，比你想的多得多。
原来跑的顺的项目，可能突然碰到死胡同，原来不被看好的小项目，可能突然跑出了远超预期的数据。
很多公司犯的错就是，定完一次资源配置，大半年甚至一年都不调，烂项目占着坑，好项目饿着，活活把机会拖没了。
我知道一家做企业SaaS的公司，玩法就很绝。每个季度做一次研发资源盘点，所有项目按投入产出比排优先级，排名最后10%的项目，不管当初是谁拍板立项、背景有多硬，直接砍，所有资源全抽出来，分给前三名的项目。
就这么简单一招，他们的研发产出效率直接翻了一倍，去年利润涨了40%多。
很多人说，砍项目之前已经投了那么多钱，那不浪费了吗？
不对。你投了一百万，验证出来这条路走不通，及时收手，把剩下的两百万给能走通的项目，这笔一百万就没白花。你抱着舍不得的心态，继续投一百万两百万进去，占着核心研发的时间，那才是真的浪费。
还有一个很多人忽略的点：研发资源不只是人头。
算力、预算、核心专家的时间，甚至管理层的关注度，这些都是极其稀缺的研发资源。很多人只算招了多少人，不算别的，最后照样出问题。
就说现在做AI研发，你给十三个没经验的新人，不如给一个资深算法工程师加100P的高优先级算力，产出说不定高十倍。
我见过太多团队，把好的算力都分给了不疼不痒的内部项目，真正要冲的核心项目，抢个算力还要走三层审批，等审批下来，行业窗口期都过了。
现在大环境不好，大部分公司手里的钱都不像原来那么松了，原来靠烧钱堆人头的路，早就走不通了。
把手里那点有限的研发资源配明白，把该砍的项目砍掉，把资源给真正能成的事情，比你多招十个人有用多了。
不信你回去看看你公司的研发列表，现在至少有三成研发，在做根本没必要存在的项目。对吧？
去年咬着牙招了二十个研发，新项目还是拖了半年，上线就崩，钱烧了一大半，啥能落地的结果都没有。
这种事太常见了。很多老板兜里有钱的时候，第一个念头就是招更多研发，觉得人多就能干成更多事，到最后才发现，钱花了，产出没见涨，反而效率越来越低。
问题根本出在人够不够，而是你的研发资源配错了。
大部分公司的研发配置，都是乱撒胡椒面
很多管理者搞资源分配，骨子里还是平均主义。新项目都要扶持，每个团队都分一点，大家都有饭吃，谁也不说谁。
说白了，就是怕得罪人。
我之前帮一家中厂梳理过研发结构，他们同时开了七个创新项目，每个项目都分三四个研发，每个月固定烧几十万，熬了一年，最后活下来的那个，还是当初最不被看好、只分了两个实习生的小项目。
剩下六个项目，加起来二十多个人，每天加班加班，做出来的东西根本没人用。
中小企业错误研发资源分配饼图
说实话，研发资源从来不是公用水龙头，接多少都无所谓。核心开发的时间，顶级专家的精力，甚至公司给的预算、算力，都是有限的。你分给了垃圾项目，就必然挤掉了能做成的项目。
很多人喊研发效率低，90%的原因就是烂项目占着好资源。
你把十个顶级研发放在一个没用的项目上，不如把一个顶级研发放在真正能赚钱的项目上，产出差着一百倍。
好的研发资源配置，要敢把八成资源压给对的方向
我见过太多管理者，信奉“不要把鸡蛋放在同一个篮子里”，铺十几条线碰运气，最后哪个都没做成。
研发创业本身就是高概率失败的事，你那点预算，分十几个篮子，每个篮子都只有一两个鸡蛋，根本孵不出小鸡。
去年ChatGPT火了之后，很多人挖OpenAI早期的料，你知道他们当年怎么配置资源吗？
OpenAI刚成立那两年，内部同时跑两个大方向，一个是新出的transformer架构，一个是原来主流的循环神经网络。当时管理层拍板，直接把90%的核心研发人员、80%的算力资源都调到了transformer项目，另一个方向直接砍了所有资源，只留两个人做跟踪。
就是这么狠，才赶在谷歌之前跑出了ChatGPT，拿到了微软的天价投资。
OpenAI早期研发资源分配占比图
不过话说回来，压资源不是瞎压。不是说你上来就all in一个方向，那叫赌徒，不叫战略。
正确的逻辑是：小团队低成本试错，验证完方向立刻砸足资源。跑不通的方向，及时砍，不恋战。
我之前接触过一个做固态电池的硬科技团队，拿了三个亿融资，敢把两个多亿砸在核心电解质的研发上，其他辅助方向全都是少配人，甚至直接外包，不到三年就出了可以量产的样品，去年直接拿到了宁德时代的量产订单。
要是他们把三个亿分成七八份，每个方向都投一点，现在说不定还在实验室摸瞎。
动态调整，比一开始拍脑袋定配置重要一万倍
动态调整，比一开始拍脑袋定配置重要一万倍
研发不是建房子，你画好设计图就能按比例下料。中间的变数，比你想的多得多。
原来跑的顺的项目，可能突然碰到死胡同，原来不被看好的小项目，可能突然跑出了远超预期的数据。
很多公司犯的错就是，定完一次资源配置，大半年甚至一年都不调，烂项目占着坑，好项目饿着，活活把机会拖没了。
我知道一家做企业SaaS的公司，玩法就很绝。每个季度做一次研发资源盘点，所有项目按投入产出比排优先级，排名最后10%的项目，不管当初是谁拍板立项、背景有多硬，直接砍，所有资源全抽出来，分给前三名的项目。
就这么简单一招，他们的研发产出效率直接翻了一倍，去年利润涨了40%多。
很多人说，砍项目之前已经投了那么多钱，那不浪费了吗？
不对。你投了一百万，验证出来这条路走不通，及时收手，把剩下的两百万给能走通的项目，这笔一百万就没白花。你抱着舍不得的心态，继续投一百万两百万进去，占着核心研发的时间，那才是真的浪费。
还有一个很多人忽略的点：研发资源不只是人头。
算力、预算、核心专家的时间，甚至管理层的关注度，这些都是极其稀缺的研发资源。很多人只算招了多少人，不算别的，最后照样出问题。
就说现在做AI研发，你给十三个没经验的新人，不如给一个资深算法工程师加100P的高优先级算力，产出说不定高十倍。
我见过太多团队，把好的算力都分给了不疼不痒的内部项目，真正要冲的核心项目，抢个算力还要走三层审批，等审批下来，行业窗口期都过了。
现在大环境不好，大部分公司手里的钱都不像原来那么松了，原来靠烧钱堆人头的路，早就走不通了。
把手里那点有限的研发资源配明白，把该砍的项目砍掉，把资源给真正能成的事情，比你多招十个人有用多了。
不信你回去看看你公司的研发列表，现在至少有三成研发，在做根本没必要存在的项目。对吧？