在书中，我惊喜地看到这些富有生命力的科研成果：内里·奥克斯曼（NeriOxman）创作的、用6000多只蚕的吐丝包裹成的复杂圆顶结构“丝绸亭”（Silk Pavilion）；合成生物学家汤姆·奈特（Tom Night）组织的国际遗传工程机器大赛（iGEM），及赢得2013年大奖的“贝当古小组”（TeamBettencourt），后者致力于研究肺结核的根治办法；神经科学家埃德·博伊登（EdBoyden）主导了雄心勃勃的大脑揭秘计划，他们通过基因改造神经元成功治愈了老鼠的失明，未来这项技术将可以用于治疗人类从帕金森综合征到应激障碍等许多大脑紊乱病症。
本书作者之一的伊藤穰一的成长经历颇为传奇。他曾两次从大学退学，做过夜店DJ（唱片骑士），经营过一家书店，并参与创建了多家公司。他还是一位风险投资人，投资了推特（Twitter）、Kickstarter等著名公司，并担任索尼（Sony）、《纽约时报》的董事会成员。
2000年，我在美国担任微软（Microsoft）全球副总裁，旁观了美国在线对时代华纳公司（TimeWarner）的收购。这在当时是美国乃至世界历史上最大规模的一次收购。那时正值美国的互联网泡沫，股价飞涨，美国在线意气风发。可是随着纳斯达克股市崩盘和互联网泡沫的破灭，互联网产业瞬时进入寒冬。合并后的美国在线–时代华纳公司陷入长期亏损，最终在2009年正式分离。现在，美国在线已经不存在了。
这件事带给我思考，在以互联网为基础建构的、快速变化的现代世界，企业该如何保持创造力。作者在研究维基百科、推特的案例后发现，成功的运营策略是通过网络将需要的资源吸附过来，而不是将材料和信息集中存储起来。这也是我2009年创办创新工场的理念之一，鼓励中国的年轻创业者以开放的心态，用“拉力”而非“推力”原则，将优秀的人才和资源组织起来，同时通过持续的迭代和调整，实现低成本的创新。
在《爆裂》一书中，伊藤穰一以历史上一些大发明家对一些重大发明（包括他们自己的发明）的误判作为讲述的起点，介绍了他对未来的三点认识，即不对称性、复杂性和不确定性。所谓不对称性，是指由于技术的进步今天少数人可以颠覆一个大机构。我在一些场合讲，今天的创业常常就是蚂蚁战胜大象的故事，其实说的就是这个道理。所谓复杂性，则是指今天的知识体系非常复杂，是跨学科的，而不是单一维度的，是综合的，而不是单纯的。今天有一个时髦的词——跨界，其实在某种程度上反映出了知识体系复杂性的特点。所谓不确定性，则是指没有人能够预测未来。无论是麦肯锡的分析师，还是政府部门掌握了绝密资料的官员，甚至作者讲他自己，都对于快速变化的未来没有预知。我在很多场合讲过，好的投资人都是重反应而轻预测，就是这个原因。对未来的预测不仅困难，而且必要性不大。
那么面对这样一个未来，人类应该怎么办呢？伊藤穰一从9个角度谈了他的破局方法。
第一，涌现优于权威，意思是说新的事物（比如新技术）比过去的权威更重要。在这种前提下，人类唯一能做的就是接受新的事物。伊藤穰一举了一个例子，麻省理工学院的一名高级研究员汤姆·奈特，他在计算机科学的诸多领域有重要的发明，但是他却在年纪很大时跑去和大二学生们一同去学生物课了，因为他知道今天半导体集成电路的密度已经接近极限，未来很难再提高了。
在细胞层面基于化学反应的集成电路板或许能代表未来，因此，即使作为一个计算机科学的权威人士，奈特仍认为自己必须读一个生物学的硕士学位，以便应对涌现出来的新技术的挑战。
第二，拉力优于推力。所谓推力，就是用各种方式推销给你东西，而所谓拉力就是自己有需求而主动获取。在互联网时代，分布式的、来自底部的主动需求，显然要比从上面推下来的东西有价值。
第三，指南针优于地图。在能够预测的年代，我们看到地图就能找到路径，但是在未来，很难画出一份准确而具有时效性的地图，因此使用指南针找准方向，要比按图索骥有意义得多。
第四，风险优于安全。在这一章中，伊藤穰一举了深圳的例子。为什么这个地方成了全世界很多高端硬件产品部件的供应源头，伊藤穰一认为这是因为深圳的小企业更愿意承担风险，在未来，没有什么是绝对安全的。美国只有像深圳那样愿意拥抱风险，愿意承受失败并从头再来，才能够与深圳相竞争，这其实等于是让美国回到当初的成长阶段，看似是倒退，其实是进步。
第五，违抗优于服从。我在《硅谷之谜》中讲到，叛逆和对叛逆的宽容，才是硅谷成功的第一要素。伊藤穰一在这本书中用一个故事说明违抗的重要性，即20世纪初杜邦公司（DuPont）发明尼龙的故事。卡罗瑟斯（Carothers）的老板斯泰恩（Stine）给予下面的科学家足够的自由做自己的研究。但是，他后来的老板博尔顿（Bolton）要求大家研究能赚钱的东西，所幸的是卡罗瑟斯仍继续专注于自己的兴趣，并且利用过去自由研究时期积累的科研成果，最终发明了尼龙。伊藤穰一认为，没有违抗就没有大发明，因为创造力需要摆脱束缚，这其实就是在违抗那些出于善意的（和不那么善意的）管理者的意愿。
第六，实践优于理论。对于理论和实践哪个更重要，在历史上一直有争议。伊藤穰一并不想论述谁更重要，他所谓的“实践优于理论”，意味着由于节奏快、变化成为新常态，等待和计划的成本要比先实践后随机应对更高。在过去慢节奏的时代，做所有事情的时候，都可以规划好了慢慢来，这样可以有效避免损失。今天这种规划变得不现实，因此应该先行动起来再说。
第七，多样性优于能力。简单地讲，就是通才比专才重要，在一个机构中，人才的多样性比单一化有优势。
第八，韧性优于力量。对这一点的认识，或许来自伊藤穰一东方人的基因，即对所谓的“柔能克刚”的认同。力量在一个机构中的作用当然不消说，但是，如果我们承认未来的不确定性，以及局部失败的必然性，我们就需要一个能抵御灾难性故障的系统，而韧性能够帮助度过意想不到的风暴，使得一个机构真正变得更加活跃、强健和有活力。在未来某一时刻，我们都可能无可避免地要面临失败，最实用的系统能够快速革新重生，关键在于保持韧性。
最后一点：系统优于个体。这其实是系统论的观点。真正具有竞争优势的是一个系统，而非一个特别强大的个体；是一套能够保证不断成功的制度，而不是一个天才个人的行为。
用这个眼光再看互联网时代，对于我们很多默认的常识，就得重新考虑了。
比如说，我们以前总说一个成功的团队要上下一心、“团结如一人”，当下仍然适用吗？不一定。新时代讲究多样性，把有不同背景、不同观点的人放在一起，反而能获得更强的做事力量和适应能力。人才配置不再是把最好的人放在最关键的地方，用罗振宇爱说的一句话说，而是“自由人的自由联合”。书中最好的例子是一群电子游戏玩家，帮着生物学家解决了一个重大难题，还获得了论文的署名权——因为游戏玩家有比生物学家更棒的空间想象力。
“不团结”，往往是创造力的来源。在这个时代“违抗”比“服从”更有价值，有很多科学发现是科学家“违抗”上级命令、自己单干的结果，因为没有人是靠别人告诉你怎么做而赢得诺贝尔奖的。
再比如说，“不打无准备之仗”，这句话还对吗？黑天鹅事件本质上就是不可预测、没办法提前准备的。专家认为9级以上的地震在日本1.5万年才会发生一次，但它就偏偏发生了。事实上，像这样的灾难提前准备反而是不必要的，否则政府就没有资源干别的了。
新时期的应对方法，是用“拉力”代替“推力”。也就是说，关键不在于你事先把多少资源“推”到这里等着灾难发生，而在于等到黑天鹅事件发生以后，你能不能迅速把资源“拉”过来。后者要求快速有效的信息交流，以及一个能迅速生产出任何新产品的供应链，而两个条件现在都具备了。
还有，“谋定而后动”，这句话现在也不一定对。伊藤穰一在书中提到有个项目，想让一个公司投资60万美元。这个公司说我做投资决策得谨慎，要先做个可行性研究，结果这个可行性研究就花了300万美元。这就是僵化的决策体制。
那新体制是怎么做决策的呢？是先做起来再说。太过追求安全你就什么都赶不上，敢于冒险、有想法赶紧尝试才是时代特色。其实这种决策方式一直都有，并不需要非得在互联网平台才能用。几年前，奇普·希思（ChipHeath）和丹·希思（DanHeath）的《决断力：如何在生活与工作中做出更好的选择》这本书里就讲过这个道理——实干家不需要精确调研。但是伊藤穰一这本书中提到一个关键机制，使得“尝试冒险”的做法变得更容易了。
这个关键机制就是“供应链”的成熟。现在任何一个人有个什么好想法，找到人帮你把想法设计成产品，帮你安排产品的生产，帮你做市场营销很容易。你不需要工厂，不需要库存，甚至不需要自己的资本，你需要的只是想法。有想法就尝试一下，很快设计定型，把产品推向市场，如果卖得好就继续生产，如果卖得不好就放弃，成本并不高。这是冒险成本越来越低、大企业敌不过小公司的时代，这是把一切产业都变成软件产业的机制，这是没有资本的资本主义！
互联网科技对世界的改变，绝不仅仅是生活和娱乐的升级，更可能是整个生产方式和社会组织管理的根本变革。如果“涌现”比“命令与控制”越来越高效，那“维护领导的权威”及“加强管理”还有多大的意义？如果现在的“天命”是在小创业公司这一边，那巨无霸企业岂不是很危险吗？
其实这个道理并不新。在近代中国的历史上，游击队的胜利体现了这个道理，“山寨制造”打败国际大品牌也是这个道理。耶鲁法学院教授吴修铭（TimWu）有本书叫《总开关：信息帝国的兴亡变迁》，它从美国信息产业的发展史中，总结出一个规律：任何革命性的信息技术，一开始出现的时候总是自由开放的，而成熟以后一定会走向垄断封闭。现在我们正好赶上一个新技术发展的关口，“自由、开放、去中心化”，是这个时代的主题。
伊藤穰一说了“涌现”体制的这一面，我想提醒读者一句，“命令与控制”这个“另一面”并没有完全失效，而且一旦创新速度变慢，相关领域就很可能重回“命令与控制”体制。
那么回过头来说，伊藤穰一提醒我们的终极问题是：到底什么样的体制，才是创新体制？答案是涌现体制。如果害怕风险和混乱，干什么事都要等待准允，你就不可能真的是在创新。
现在在中国，拿个智能手机上街基本上就不用带钱包了，中国人享受到了全世界最发达的互联网服务，这是相当了不起的成就。可我仍觉得中国在互联网时代还有很多需要进步的地方。伊藤穰一2011年应对日本核电站泄漏事故所做的事情，还没有哪个中国人做过。麻省理工学院媒体实验室这样去中心化、“反学科”的研究机构，中国还没有。真正原创的互联网应用，在中国还太少。
可是要说创新的“硬环境”，比如说完备的供应链，你知道哪里最强吗？就在中国深圳。深圳的供应链很强大，美国人已经放弃竞争了。按伊藤穰一的说法是美国干脆连想都不要想自己搞供应链的事儿了，硅谷和深圳是天作之合。
为什么不是中国中心城市与深圳搞天作之合呢？就在本书中文版出版的这个时候，“区块链”成了最新的热点。这是一个更彻底的去中心化机制，一个更强大的涌现力量。
所以，读书的时候赞叹创新很容易，但真正面对新事物的时候敢不敢放手冒险，才是最难的事啊。
每个人的思维习惯都不相同，却根深蒂固。尽管本书讲述的是一些复杂的内容——密码学、遗传学、人工智能等，但它有一个简单的前提，即技术发展的速度超过了人类理解能力的提升速度。现在，我们要迎头赶上。
哈伯制氨法导致了合成肥料的出现，大大增加了粮食产量。制氨方法的发明者弗里茨·哈伯（Fritz Haber）获得了人们的称赞，人们认为他帮助数十亿人免于忍饥挨饿，他也因此获得了诺贝尔奖。但同样是他，引发了化学战，在第一次世界大战期间负责监督释放氯气，造成6.7万人伤亡。
回到卢米埃尔兄弟以及他们那振奋人心、跌宕起伏的在活动影像方面的尝试上。在将近10年的时间里，事情的发展与当时的情况是一致的。1903年，作为催眠师、通灵师，热衷电影这一新媒介的英国人乔治·阿尔伯特·史密斯（George Albert Smith）当时正在拍摄两名衣着整洁的儿童照看一只受伤的小猫的画面。这是最受史密斯所在的维多利亚时代中产阶级观众欢迎的场景。有一名观众提出难以看清楚片中小女孩用汤匙喂小猫的画面。因此，史密斯做出了一些细节上的改变。他将镜头推近，直至镜头中只剩下了小猫和女孩的手。在此之前，传统的观点认为，这样的构图可能会让观影人群陷入本体论的困境：女孩怎么了？她是否被切成了两半？史密斯冒着风险，将这一镜头编辑到最终的影片中。观众们的反响很积极，如此一来，史密斯便发明了特写镜头。
在模拟时代，粗糙的牛顿物理学统治着人类活动领域。强大的历史推力被同样规模和强度的力量抵消。资本受到劳动力的约束，两者均受限于政府的管制。强大的军队会击败弱小的军队，百事可乐令可口可乐感到担忧，仅此而已。尽管出现了冲突，通常是血腥、灾难性的冲突，但当这些规模庞大的力量相互接触后，其结果会符合每个人都能理解的某种定律。
然后，在20多年里，一切都发生了改变。当然，让人印象最深刻的例子便是恐怖主义组织在世界舞台上的出现，它们的成员数量甚至比美国一个中西部农业城镇人口都要少。但也出现了其他例子：一些小规模的黑客团伙侵入美国政府数据库带来了一场浩劫；一位名叫克雷格·纽马克（Craig Newmark）的男子凭借一己之力，用克雷格列表网（Craigslist）严重削弱了美国报纸产业；2010年，失业操盘手纳温德·辛格·萨劳（Navinder Singh Sarao）在他伦敦公寓的电脑上安装了一个程序，造成美国证券市场蒸发了1万亿美元市值。
如果说这样的“小”就是新的“大”，那就有些简单化了，但无可否认，互联网和快速发展的数字科技让竞争变得更加公平，人们既可以借此行善，也可以用来作恶。这已经不是好与坏的问题了。无论你是经营一家小型公司，还是在政府机构中负责一个部门，抑或在任何规模的机构中肩负要职，最重要的便是不对称性这个简单的事实。关键是，你不能再假定成本与收益成正比。更大的可能是，真正的现实恰恰与这一假设相反。今天，对现状最大的威胁来自最细微的地方——初创公司、流氓、离经叛道者、独立实验室。似乎这一现实还不足以令人气馁，我们必须与新的竞争者不断周旋，而我们所面对的问题也变得越来越复杂。
复杂性，或者说是科学家通常所说的复杂系统，没什么新鲜的。事实上，复杂系统早于现代人在30多亿年前就出现了。动物体内的免疫反应便是一个复杂系统，蚁群、地球气候、老鼠的大脑、一切活细胞内的生物化学过程皆是如此。此外，还有人为的复杂系统，即人类无意的干预让整个系统变得更加复杂，如气候，或者水资源利用的改善。换句话说，我们或许制造了气候变化，但这并不意味着我们知道这一点。
经济学具备了复杂系统的所有典型特征，它是由大量遵从少数简单规则的个体组成的（例如，经纪人执行卖出命令，引发了令人眼花缭乱的行动和随之而来的连锁反应）。数百万诸如此类的简单行动——购入、卖出或持有，奠定了市场“自我组织”趋势的基础。31这就是为何蚁群会被认为是一个“超有机体”，因为它们的行为举止远远超出了蚁群中任何单一一只蚂蚁所拥有的能力。许多复杂系统也具有适应性，例如，市场一直随着新信息的出现而持续变化，就像是蚁群会共同对新的机会或威胁做出反应。事实上，加工和生产信息正是一些复杂系统的本质。
对于复杂系统的研究已经成为科学研究中最具前途的领域。它天生便是跨学科的，是物理学家、信息论者、生物学家以及其他科学家联手研究发现无法被任何单一学科囊括的领域。
复杂系统的数量或水平受4个因素的影响：异质性、网络、相关性、适应性。密歇根大学复杂系统研究中心主任斯科特·E.佩奇（Scott E.Page）说：“把它们想象成为4个旋钮。”佩奇说，在某个点上，这些旋钮全部归零。我们生活在一个孤立、同质的社区中，不具备足以应对快速变革的条件，但数千年来，这并不重要。例如，罗马帝国历经数百年才瓦解。佩奇说：“近些年来，我们把这些旋钮上的音量全都拧到了11。我们并不知道这样做的后果是什么。”正是这些未知把我们引到了第三个条件上。
媒体实验室需要这一宽泛的概念框架，因为它一直是“错置的玩具”的孤岛，一个帮助艺术家创造新技术、帮助遗传学工程师和电脑科学家改造教育体系的地方。这里的文化并不是跨学科的，而是以“反学科”为傲，教职人员和学生们并不仅仅是跨学科间相互合作，而是会探索不同学科之间以及各学科之外的内容。
这一做法始于媒体实验室的共同创始人尼古拉斯·尼葛洛庞帝（Nicholas Negroponte）。媒体实验室萌生于尼葛洛庞帝与他人共同创建的建筑机械小组，麻省理工学院的建筑师们利用先进的图形计算机，进行电脑辅助设计试验。尼葛洛庞帝与史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）一起，在硅谷］预见到了电脑将成为个人设备的时代。他还预测，大规模的交互将使所有学科交叉在一起，也将把文科与理科联系到一起。媒体实验室的学术项目叫作“媒体艺术与科学”。
媒体实验室早期曾利用先进的展示技术、触摸屏、虚拟现实、全息摄影、用户界面、传感器、智能触觉、个性化机器人、人工智能、软件与编程、3D（三维）打印与制造等为全世界不断探路。20世纪80年代大部分时间担任苹果公司首席执行官的约翰·斯卡利（JohnSculley）曾经担任媒体实验室巡视委员会委员约10年之久。他最近表示：“我们最后在苹果公司付诸实施的许多想法都源自媒体实验室。”
最近，媒体实验室开始进入自然科学领域，越来越多的项目和人士专注于生物学领域。41看上去，媒体实验室极端务实、“反束缚”的气质与科学领域相得益彰，如计算机科学家或许会从建筑学中汲取灵感，建筑学从电子工程学中汲取灵感，只要彼此有共同点。事实上，这种气质也十分适合这个越发复杂、跨学科、快速变化的世界。事实证明，这种来自“反学科”思维的务实精神在人类理解前沿科学领域方面十分宝贵。埃德·博伊登负责组建神经生物学小组，该小组共有45名研究员，是媒体实验室中规模最大的。博伊登的团队并没有把重心放在临床研究或理论工作上，而是聚焦于可以被大脑科学家所利用的基础工作，让他们可以加深对人类神经系统的理解。如果不利用神经生物学领域外的专业知识，这一任务根本无法取得成功。
从《不列颠百科全书》到维基百科的出现便是这一转型阶段的绝佳例证，前者的作者是权威的专家团队，后者的作者则是出于公益目的自发写作的读者群体。2005年，《自然》（Nature）杂志发表的一项研究表明，二者在质量方面相差无几。5自此之后，我们便见证了维基百科的稳步发展。它不仅能够及时更新信息（名人死亡、两个敌对的派系之间爆发冲突），而且还能引发不同意见，促使人们思考，并最终就信息的呈现达成共识。
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当前的历史时刻，人们对于“涌现”的痴迷并非偶然。在理解“涌现”系统如何在自然系统内发展变化方面，我们取得了巨大的进步，这反过来又帮助我们更好地了解人类所赖以生存的“涌现”系统。还记得蚂蚁吗？两位斯坦福大学教授最近合作研究蚂蚁如何寻找食物，其中一位是计算机科学家，另外一位是生物学家。他们发现，蚁群其实早于人类数百万年便发明了传输控制协议/互联网协议（TCP/IP），而这是信息在互联网上传输的核心方法。
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生物学是最初的“涌现”系统，这一事实不证自明，但即使在直觉层面我们对此也难以把握。我们本能地倾向于相信，每一个奥兹国背后都存在巫师，正是他在指挥行动。几乎每一种文化的核心都会讲述地球和大部分物种是如何产生的，它们认为最初这个世界上只有上帝，或者古希腊时代的大地女神，或中国古代神话中的盘古。
这一核心认知假设塑造了我们构造世界的方式。我们相信，蚁群会接收蚁后的指令，某些组织会负责应对我们周遭世界的复杂性。我们将这一根本性误解写入我们的社会组织——每一个部落都有自己的首领，每一家公司都有自己的首席执行官。直到最近我们才开始明白下面这个解释：蚁后并不比最低级的工蚁拥有更多的能力。这颠覆了数个世纪以来人们心中的认知，持续不断地创造我们周围多样化的、差异化的生命形式的物种形成背后并没有权威的支配力量。“涌现优于权威”的原则优先于其他原则，因为它是其他原则赖以存在的基石。要是我们基于这一原则建立机构和政府，而非一错再错，将会如何？事实是，我们已经在这样做了。治疗肺结核的努力便是如此。
2013年，欧洲9个国家的一组研究人员实施了一项紧急的协调行动。他们宣称：“为了攻克现代疾病，人们需要现代化武器。”其中一项武器便是全新、“涌现”式的研究组织方式。
尽管“贝当古小组”的项目很出色，但它在很大程度上依然停留在理论层面。如果投入大量的专业知识、时间和资金，应该有可能创造出一种能够重新编写肺结核的病毒。基因编辑技术的快速应用使得运用这一疗法的概率得到了很大提升。现在，基因编辑技术已经成为世界各地不断涌现的生物学爱好者的标准操作程序。发明了合成生物学领域众多应用技术的丘奇说：“科技的发展速度迅猛。许多奇思妙想或许在我们有生之年就会成真。”他脸上露出了讽刺的笑容说：“某个无聊的13岁少年可能会设计出一种病毒，消灭整个人类。一切皆有可能。问题是，我们会感到幸运吗？”
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外来的科学学科并非人类努力向全新发现和创新路径转变的唯一领域。我们可以把它称为平民科学，或众包，或开放创新。然而，合成生物学的崛起表明，不久之后我们就要把它称为标准操作程序。“涌现”对于权威的胜利意味着知识生产和传播的结构性转变，专业和知识开始从互联网等分散式的网络中涌现。“涌现”时代已经取代了权威时代。国际遗传工程机器大赛之类的机制对于学术领域而言并非无足轻重，而是成了不可或缺的一部分。
随着新工具逐渐普及，创新成本呈现直线下降趋势，使这一转变成为可能。廉价、高效的3D打印机让原型机制造成为轻而易举的事情。以往只有大型企业或学术机构才能获取的知识现在可以通过在线课程或“生物DIY”（DIYbio）之类的网络社区获得。“生物DIY”是平民科学家的社区，他们在此可以参与此前只在费用高昂、特殊的实验室才能进行的基因试验。
最后，Kickstarter和Indiegogo等众筹平台建立了无缝对接的平台进行筹款，研发项目既有小型艺术项目，也有大型消费电器，这些都是实时的“涌现”例子。创造者可以利用大量潜在客户群体对这一独特信息的有效性进行测试——一个水瓶变成了超级水枪。这种隐性的社交特点使得众筹变得格外有用，即使对那些已经引来风险投资或其他资金的项目来说也是如此，而对那些没有获得其他任何资金的项目来说则是无价的。众筹网站的初步成功还向职业投资者发出了信号：项目与公众产生共鸣，将给予创新者一个获得资金来源的机会，否则，根本无人问津。
一旦拥有了资金，我们的“创新家/企业家”便可以轻易地扩充其资源，通过众包发现那些他们此前无意中错失的东西。初创公司和个人无须雇用大量工程师、设计师和程序员，而是可以直接借助全球自由职业者和志愿者群体，弥补所欠缺的技能。
由权威向“涌现”的转变中，另外一个重要因素便是免费和便宜的在线教育和社区教育的普及。这不仅包括edX等正式课程，也包括可汗学院（Khan Academy）等教育网站、创客空间（hackerspaces）的实践课、通过网络开展的或面对面的非正式同伴辅导等。人们学习新技能的机会越多，创新能力就越强。
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奈特因设计集成电路取得了博士学位。集成电路可以操控从你的汽车到电脑再到闹钟的所有事物。到1990年，他意识到自己的寿命可能会超过硅片。“你应该预测到，到2014年，摩尔定律将会达到天花板。”一块芯片上的晶体管数量每18个月便会翻一番，这一定律已经稳定存在了50年，但“最终将会与物理学定律相冲突”。换句话说，晶体管可能变得只有数个原子的宽度。奈特的预言已经成真。近年来，摩尔定律开始进入停滞期。
“很明显，我们应该从物理组装阶段转换到化学组装阶段。我们此前一直都是通过物理组装的方式制造半导体。”奈特意识到，世界上最好的化学发生在细胞层面。奈特决定，最有可能“继承”集成电路板的是活细胞。“我已大致决定了我要攻读生物学硕士学位。”
1996年夏天，奈特参加了一场由美国国防部高级研究计划局（DARPA）主办的会议。他提议对“细胞计算”进行研究。他认为，可以将细胞编程，让细胞做一些有益的事情，包括接替最终将要退出舞台的硅片。不到几年，他便在其所在的麻省理工学院计算机科学系建起了一个实验室，里面带有孵化器和试管，以及一座高压炉。他大笑说：“我的同事都认为我是个傻子。电脑实验室中间便是所有这些神秘的生物化学设备。”
1998年，奈特开始研究费式弧菌，这是在短尾鱿鱼体内发现的一种会发光的细菌。鱿鱼为这种细菌提供糖分和氨基酸。而费式弧菌则会发出媲美月光的光亮，让鱿鱼在夜晚“隐身”。
但让奈特感兴趣的是，生物为什么会发光，因为费式弧菌只有在鱿鱼体内才会发光。他解释说：“费式弧菌会排泄出少量的特定化学物质。在海洋中，这种化学物质会被冲走。但在鱿鱼体内，它的数量会不断增加。一旦达到特定的密度，便会引发发光现象。”换句话说，细胞在相互发送信号。奈特指出，他可以分离出控制生物发光的基因序列，并“用一种自然界从未使用过的方式利用它”。重现受控制的细胞通信被证明是一个大难题。
目前，奈特已经吸引了一大批有同样想法的年轻科学家。他的两位合作伙伴，德鲁·恩迪（Drew Endy）和罗恩·魏斯（Ron Weiss）将会继续研究合成生物学（这也是奈特有时被称为“合成生物学之父”的原因所在）。像奈特一样，将编程原理应用于遗传学这一项目令人兴奋的前景吸引了恩迪和魏斯。他们也同奈特一样没有生物学知识背景。恩迪最初想当一名环境工程师。魏斯这个编程天才就是通过“智能微尘”工作接触到生物学的，这项工作把超微型计算机嵌入涂料或马路等柔性材料。奈特笑着说：“我想，公平地说我们目前还是业余选手，但我们学得很快。”
随着新千年的到来，合成生物学更多的是一种理论层面而非应用层面的工程学科。越来越多的计算机科学家、工程师、物理学家开始意识到，合成基因材料有朝一日将会带来革命性的应用，但能够证明这一点的证据却很少。
2000年1月，这一局面发生了变化。波士顿大学生物工程学家詹姆斯·柯林斯（James Collins）和他的同事证实大肠杆菌中存在“遗传学开关”。通过发出外部信号的方式，科学家们可以促使一个基因开始转录［基因表达的第一步，DNA转录为RNA（核糖核酸），之后转变为蛋白质］。再次发出信号，细胞便会关闭，就像是电灯开关一样，但不一样的是这一切是在细菌中进行的。
同月，《自然》杂志发表了另一篇具有里程碑意义的论文。科学家设计出了能够以有序的间隔制造出蛋白质的振荡电路。他们把这种能够协助控制交替基因表达的抑制基因称为“压缩震荡子”。两篇论文都表明，复杂的生物进程可以从零开始合成。
2001年，奈特和魏斯成功地实现了费式弧菌的细胞通信，这意味着它们能够“打开开关”。现在，这一项目可以在高中科学中实施。奈特说，这在当时的生物学领域根本算不上重大进展，“但它在工程学意义上是影响深远的。一位生物学家看了我们做的事情，问我们为什么要做这个。而在工程师看来，我们是朝着全新方向迈出了一小步”。
然而，重复任何以上试验都艰难得令人难以想象。制造实验室如雨后春笋般出现，可以合成必要的基因序列，让奈特和他的团队将精力放在手边的试验，但这些实验室都太昂贵了。此外，作为工程师，奈特和他的伙伴们并不只想要复制一次试验，而是要试验一遍又一遍，直至达到工程学其他领域一样的水平。这意味着，要创建一系列标准。
他们的想法是，通过创立一系列DNA序列执行已经确定的、为人所理解的功能。它们可以进行无限组合，就像是砖块一样。2003年，奈特发表了一篇论文，提出创立遗传密码基础目录。他所称的这些“生物砖”将被收入标准生物组件登记册（Standard Biological Parts）。一块生物砖，作为“启动子”会启动DNA片段的转录，另一块能产生特定的蛋白质。这些可以预见的部分永远都具有可预见的功能。
提出登记册的建议远比真正制作登记册容易得多。与钢筋、伺服电动机或集成电路不同，组成生命体的部分并未标准化。每一块生物砖都包括一个基因序列，它们的特征都是已知的，如触发邻近细胞发光的能力。该序列则是由核苷酸一个碱基一个碱基合成而来。在当时，很少有基因组已经定性、确定或为人所知，即便是真核生命形态的简单基因组。奈特和他的合作伙伴不需要更多的实验室或更多资金，他们需要一支“军队”，而很快他们就将拥有。
2003年，博客在互联网上出现几年后，在一群乐观的博主的帮助下，我撰写了一篇关于“涌现”民主的论文。我和我的合著者坚定地相信，这一革命将从根本上改变民主的性质，推动其向更好的方向发展，但速度不一定快。
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