bookmark_borderAI 应用落地的两个关键问题

最近参与了一些关于 AI 应用落地话题的交流,我提出了两个问题,到目前为止,都还没好的答案。

我的第一个问题是,未来 AI 的信息容器是什么?

在过去的 100 多年中,信息技术领域的用户体验经历了几次重要的变化,人机交互界面从最初的按钮与指示灯,到随后的字符终端,再到图形显示界面,直到最近十来年的多模态交互(语音、触控等)。

每一个时代都有属于自己的”信息容器“。这是一种以特定格式储存信息的媒介,它配合上相应的输入/输出设备,提供特定时代人类与机器打交道的解决方案。这些信息容器包括 IBM 的穿孔纸带,字符终端时期的磁盘与文件(微软 DOS 操作系统名称的字面意义)、GUI 时代的格式文档(例如 doc、xls、pdf)、互联网时代的 HTML 等等。

在 AI 时代,有了强大的自然语言能力、图形生成能力,我们将如何与 AI 之间传递信息,或者说,人与人之间未来将如何传递信息?

最近 AI 辅助写作已经不稀奇了,我也深度使用了一些工具,但很快就发生了神奇的事情——写作者大量使用 AI 辅助写作,用几句话生成一大篇文章,阅读者与此同时也开始大量使用 AI 辅助总结阅读,把文章缩回成两三句话。

哪里不对劲。

不对劲的原因,正是适应 AI 时代的信息容器缺乏。实际上我们习惯使用了自然语言这种媒介来交换信息,在信息密度更大的 AI 面前,自然语言在效率上毫无战斗力,反而成了帮倒忙的玩意儿。

我在想象一种新的媒介的出现:当我接受别人的资料时,我不想看到长篇大论,简洁的总结就足够了,如果我需要更多的信息,AI 可以再实时生成给我。

打孔纸带催生了 IBM,字符终端造就出了 PC 产业,图形终端下的 Office 三件套让微软成为了垄断巨头,触控与移动终端则让苹果重回辉煌。

那问题来了,定义 AI 信息容器的下一个巨头会是谁?

我的第二个问题是:AI 的“WOW时刻”在什么时候怎样到来?

新技术的落地,都是通过新的技术手段提升效率,替换传统工作、学习、以及生活方式的过程。

但人们对新技术的接纳来源于比较。

大多数人可能都经历过从智能手机是个大玩具,到生活离不开智能手机的过程,但绝大部分人,包括我在内,还没有体会到“离开 AI 就没法过日子”的感觉

这种转变的时刻,被我称为“WOW时刻”。某个行业的“WOW时刻”一出现,就再也回不去了!如果说好奇心是驱动消费用户购买新技术产品的第一波浪潮的话,那么 “WOW时刻”才是真正深刻改变世界的第二增长曲线。

回想一下你是什么时候开始离不开 PC,什么时候开始离不开手机的?正是那些你发现在 PC 上写文章效率远远超过在稿纸上爬格子,或者在手机上刷小视频的娱乐效率,远远高于守在电视机前看新闻联播后面的黄金档电视剧,又或者是在移动支付时自然而然掏出手机的时刻。

要想出现“WOW时刻”,除了新技术本身,还必须等各种各样的应用场景、解决方案、生态圈等等陆续问世,这些都是要人们花费数年甚至数十年才能摸索出来的。

所以,“WOW时刻”的到来往往要比人们所想的要晚不少,想想看,即使图形界面的 PC 早在 1990 年代初就出现了,直到 2010 年代我们还会在很多场景,比如超市收银机看到几十年前的字符界面应用程序。

我始终相信 AI 的“WOW时刻”虽迟但到。我对此充满了期待,我也非常好奇,这个时刻将会以怎样的方式,以怎样的方式来临

两个问题,都还没有答案。且行且思,静观其变。

bookmark_border竞争优势分析对投资的指导

研究比较公司的竞争优势,最终还是为了指导投资。有了竞争优势分析的工具,我们就可以在研究投资标的时候,将研究对象分为缺乏竞争优势的公司更具竞争优势的公司。不过,到了真正需要投资决策的时候,问题就没那么简单了。

长期持有具有竞争优势的公司

打算持有公司多久,这是个重要的问题,更具竞争优势的公司并不能保证每天都能帮你赚钱,但如果你打算长期拥有一家公司,那么更具竞争优势的公司是更好的选择。

这么说的第一点理由是安全性,更具竞争优势的公司往往到最后一个才死。万物皆周期,现实世界里,大大小小的金融危机每隔几年就会出现,每个行业也都不可避免的经历低估。要长期持有一家企业,就躲不开行业的上行与下行周期。在行业景气度下降,寒气袭来时,行业格局发生改变,优胜劣汰会加速,弱者会被淘汰,气温会一直下降到只有最后一个玩家活下来,这是商业世界的基本规律。

有没有一种可能,气温下降到行业里的玩家全部死光,全行业就像恐龙灭绝一样全军覆没呢?不必担忧,只要人类还在,衣食住行的需求就还存在,即使行业的存在形式可能会变化,但行业不会消失。重要的是,你拥有的公司是不是能活到最后的那几个。

光活下来还是不够的,第二点理由的是,产品差异化使得具有竞争优势的公司能够长期赚钱。竞争优势来源于产品差异化,产品差异化为客户提供独特的价值。就像拥有一座加油站,虽然有的季节车流量大,有的季节车流量小,但如果在这条马路上方圆50公里只有这一座加油站,那么即使在车流量比较小的淡季,你也可以尽管安心睡觉,它多多少少还能赚到点钱。相比之下,缺乏竞争优势的公司会更让人担心,就像公路上另一座简易的移动加油站,虽然旅游旺季的时候会排起长队,但到了淡季就没人会光顾它。一旦市场景气度波动,客户就可能不断流失。

作为拥有公司所有权的投资人,可能并不直接参与公司经营,但长期持有一家公司的所有权,你其实需要在财务角度为企业提供保障,说白了就是承担公司的短期亏损。这其实是一种义务,在那些不赚钱的日子里,如果你不管不问,公司可能就真的倒闭了。大多数时候,你只是被动在承担持有公司所占用的资金成本,但有时候也需要掏出真金白银为企业续命(增发股份再融资也是一种形式),不论如何,这些钱还是要靠企业经营产生的现金流赚回来。对于长期能持续赚钱的公司,投资人在这方面的压力会小得多,长期来看,这种成本对收益率会有不小的影响,对长期持有来说,这很重要。

乐观一点,即使从发展与成长的视角来看,更具竞争优势的公司内在价值也更有机会不断增长。在理想情况下,不论市场行情好坏,更具竞争优势的企业都能因为产品差异化比同行赚到更多钱,马太效应使得强者恒强,有更多钱的公司有更多的机会去做些有利于扩大市场份额的事儿。一条公路上有太多的简易移动加油站并不是一件好事儿,更具竞争优势的公司完全可以收购他们,然后多建立几座统一经营的加油站,通过高效的管理让他们长期运营下去。

向更广泛的潜在客户投放广告,或者收购合并同行公司,公司能够用赚到的钱实施这些行为,让公司自身持续成长,提升自己的内在价值,同时进一步扩大竞争优势,作为投资人我们坐享其成,何乐而不为。这是件对行业、客户都大大有利的事情,同时也是对投资者大大有利的事情。

关注竞争优势的变化

讨论了长期持有的情况,那么作为投资决策来讲,是不是投资了一家更具竞争优势的公司,就可以高枕无忧了?其实基本上是的,除非竞争优势发生变化,但问题恰恰也就在竞争优势的变化上。我们对竞争优势的分析,往往基于当前时点下的态势,一旦变化来临,上面提到的长期持有更具竞争优势的公司的种种好处可能就会立刻消失,可能也就到了决策是否继续持有公司的时候了。坏消息是,随着时间的推移,变化迟早会发生,发生变化只是早晚问题

这种变化与行业息息相关,不同的行业发展特征不同,有的行业变化快,但有的行业变化很慢,这取决于客户的选择是否会轻易改变。如果用户的习惯会轻易变化,公司好不容易形成的产品差异化壁垒也就更难保持,20年前客户喝的饮料和20年后客户喝的饮料没有那么大的变化,可2年前客户选择的手机与2年后客户选择的手机可能大不相同。选择变化比较小的行业也是一种策略,我们都想轻松一点,毕竟决策次数越多,出错的几率也就越大。

但总做缩头乌龟也不是办法,跟踪、识别与管理竞争优势的变化依然是非常重要的课题。有很多因素都会推动竞争优势的变化,例如新的竞争对手加入、供应商话语权的变动、新的技术的诞生,又或者文化习惯的变迁,国家政策的改变等等。事实上,这些变化每天都在发生,只是大多数事件对公司经营的影响都是短期扰动,并不会真正影响企业的护城河,只有那些彻底改变游戏规则的变化出现时,企业的经营状况会巨大的冲击,这种变化,可以被称为战略转折点。战略转折点来临时,才是我们需要考虑是否重新做出投资决策的时候。

战略转折点是个中性词,这种冲击对行业可能是往坏的方面,也可能是往好的方面。事实上,不论遭遇怎样的冲击,都意味着行业中的新机会产生,新产品有机会替代老产品,原有产品的差异化变得不再重要,原有市场份额可能被蚕食,颠覆性的新产品可能摧毁一切,这意味着原有竞争优势被削弱。拿科技进步的变化举例,从客户角度,我们似乎更加愿意看到科技日新月异的发展,然而对更具竞争优势的公司来说,新技术的高速发展反而是坏事。相反,更具竞争优势的公司还是更希望看到的可能是行业发展日趋成熟,格局一天天变得稳定,新机会越来越少,小企业逐步被大企业收购兼并的情形。

因此当战略转折点到来时,考验的就是企业管理者的应对能力了。这种战略转折的过程,虽说并非长期,但也可能持续个三五年。这是一场竞争优势保卫战,要打赢这场战斗,需要优秀的管理者坚定地看清楚公司所处的现状,明确的看清战略转折点到来之后的竞争格局,然后坚定地带领公司走向下一个目标。公司只有聚焦在有差异化的产品线,才可能保住市场份额,也保住自己的竞争优势。在这转变中,公司可能需要裁员,砍掉经营多年的业务线,也可能需要在新的方向加大投入,参与新的复杂的竞争,作为投资者,我们唯一能做的就是相信管理层,依靠管理层,并始终为公司提供财务支持

甚至,即使是更具竞争优势的公司,在战略转折点出现时即使及时进行应对活了下来,也可能受到新产品的冲击,导致护城河被刨了土,竞争优势受到削弱,到下一次不景气的时间里,反而更加经受不住冲击,将“更具竞争优势”这个帽子拱手让给竞争对手。投资这样的公司听起来就很累人,与前面提到的投资更具竞争优势的公司然后就可以高枕无忧的说法显然不相符。

投资缺乏竞争优势的公司

我们能够得出一个结论,更具竞争优势的公司,更有能力在市场上长期活下来,但在战略转折点面前却也许船大难掉头,反而跑不过同行。这个结论其实具有一定的普遍性,我们可以举出很多当新浪潮来临的时候,一批新的公司快速成长,代替传统老公司的例子,也正因为这样,很多人其实更喜欢对行业中的新公司新玩家进行研究和投资,尤其是新的机会产生,行业高度景气的阶段。

这种想法无可厚非,不过依然有很多地方需要注意。新玩家的快速发展前提是战略转折点的显现,它通常带来行业爆发与高度景气,也只有行业高度景气,新需求快速出现的过程里,新玩家才可能在某些时机出现时,获得局部优势抢夺市场份额,这样的时机可能是老玩家开发新产品的反应太慢、老玩家产能不足、或者老玩家的管理层做了什么蠢事。初生牛犊不怕虎可能并不是什么好事,作为新玩家阵营,最好是确保看到了这样的转瞬即逝的机会再决定出手,另一方面,新玩家还得不断的观察行业景气度,因为谁都知道,作为缺乏竞争优势的新玩家,如果没有在行业景气的时间窗口中获得一些胜利并将胜利转化为新的竞争优势,那么一旦新玩家扎堆,行业景气度过去,在未来的行业洗牌中,那些更具竞争优势的公司就会重新获得话语权,掌控整个局面。

所以,即使决定投资缺乏竞争优势的公司,我们真正期待的依然还是公司能够通过优秀的经营,从一系列新玩家中脱颖而出,并走向新的竞争优势。投资缺乏竞争优势的公司是一种短期行为,长期来看,我们的目标依然是持有更具竞争优势的公司。

另外从投资的角度来说,得到好的买入价格也是一个麻烦事儿。在行业景气阶段,新的机会出现,即使是缺乏竞争优势的公司也容易被炒到很高的价格,行业景气带来的高增速很容易让人们将这种高估值合理化,不过显然这种高估值是投资大忌,一旦高景气过去,那些被炒作起来的公司就会原形毕露。我们会发现,行业景气一方面带来机会,另一方面又带来高价格,这就带来一对矛盾,它更加大了把握对新玩家投资的难度。只有那些真正深入行业,对行业的了解能够超越市场的投资人,才有能力去把握和投资这些公司。相反的,长期来看,在行业没那么景气,趋向成熟的阶段去投资那些更具竞争优势的低估值的公司,可能会是更好的选择。

不过在实际投资案例中,情况可能会比想象的还要更复杂,一个公司可能在某些业务上更具竞争优势,同时在一些别的业务上缺乏竞争优势,每个人对公司竞争优势的认识也是不相同的,投资人与公司实际管理层的认识往往不那么统一,这也会造成公司实际的决策与发展路径的不确定性更大。在进行真实的公司投资决策时,这些都是需要考虑的因素。

bookmark_border写给学生们:让你未来悲惨无比的6件事

学生时期应该是一个人探索生命意义、寻找自我价值、开拓未来发展的最佳时期。但是,如果学生们不注意把握机会,就有可能在这段时光中浪费掉太多宝贵的时间,因此陷入痛苦的挣扎之中,成长之路变得更加困难。

选择比努力更重要,对于选择我没法给出具体的建议,但我想说的是做那些错误的事情,会让你在未来变得无比悲惨。

让你未来悲惨无比的6件事

第一件事,是认为当前所拥有的一切都是父母和老师给的,理所当然。 一旦这般想,那就会嫌弃家庭、学校等一切现实,视同等闲,不以为念,甚至会唾弃周遭之人,诉诸于游戏、烟酒、酒馆、甚至毒品,躲避学校,想要早日长大、毕业,摆脱现实之苦,追求更好的未来。

然则,十载光阴如梭,当一切已成往事,却发现往事如烟,千算万算,仍是不及当初。可能就此失去了健康、快乐,甚至基本的生存需要也成问题。成年生活更是悲惨,自由无从寻觅,流连于追梦之路,却发现只有无尽的枷锁和艰难险阻,方能深深感受到悲惨。

第二件事,是强调异乎寻常,常常卖弄个性,拼命突破常规。你妄图挑战一切规则,将破坏规则视为快感,叛逆过了头。不管老师怎样劝告,家长怎样规劝,你的心灵深处都不会有所感应。因为你认为听从别人的意见,就是固步自封,缺乏创意和激情。你不在意别人眼中的声望,却喜欢违背常规,随意食言。这种态度必定会让周围的人对你留下糟糕的印象,再无名誉可言。

时间长了,就算有人愿意和你交往,那也只会是和你一样反叛、油腔滑调的伙伴。你们肆意挥霍时间,却忽然发现,周围的同龄人在许多方面都比你更加优秀,而你却一事无成。这种悲惨的命运,恭喜你,又一次品尝到了。

第三件事,有人说,生命的意义就是为了不断追求,而你,就是这样的一个人。你总是追求高分、评价和金钱,不择手段,偷题目、打压同学,不惜作弊,你的快乐都来自于老师的一句夸奖。你不知足,想要琴棋书画样样精通,却都只能学到一些皮毛,没有真正掌握其中的精髓。不管什么东西,你总觉得自己掌握了一些,有些许表面光鲜,却总错漏百出,这让你越来越痛苦。

十年过去了,你突然发现,你不知道自己在这样追求的意义何在。再也没有考试,也没有人欣赏你的作品了。你的生活变得空虚,工作也变得毫无意义,只是为了赚点钱维持生计。时间一长,你的精神状态越来越空虚,痛苦不堪。最终,你甚至连工作和收入都成了问题,你成功地收获了一生的悲惨。

第四件事,是你不停地埋怨着你所遭遇的一切。你发现这个世界何其不公啊,生来就有不平等。老师和同学也不例外,他们喜欢给你加诸许多不合理的事情,似乎他们的目的就是让你受苦。你向所有人发泄着你的不满,可惜这些抱怨并没有让你感到更好,甚至让你感到更无力。你为什么要接受这些不公和不合理的事情?为什么这个世界不按照你的想象来运转呢?你不断承受着打击,这些打击让你痛苦不堪,甚至有一度你跌入了谷底,无法自拔。你无法理解为什么这个世界会这么残酷,为什么你总是遭受着不公和不幸。

你恨透了这个世界,对于一切美好的事物视而不见,所有的糟糕都不断地充斥着你的生活。事情变得越来越糟糕,似乎证实了你对于世界的悲观看法。最终,你的生活变得像你的世界一样糟糕和混沌不堪。

第五件事,你是一个被灌输式教育毒害的人。你从未思考过学习的真正意义。你对教科书感到枯燥无味,对教育体制和国情产生了怀疑和不满,却又始终期待老师能灌输给你考高分的知识。你不理解学习的目的,不知道为什么要背记那些似乎永远用不到的知识。你认为学校教育与未来赚钱毫无关系,赚钱的方法学校从不教授。

其实你这种人,眼里只有自己小圈子,只懂得追逐单一的所谓爱好,却疏忽了知识的广博与深厚,意识不到各学科之间的联系和相互作用,你的学识仅仅是狭窄的片面之词,连一个粗浅的知识结构都没有建立起来。

时间荏苒,十年之后,你惊异地发现自己的所学居然已经过时。年轻人比你更聪明,老人比你更有经验,而你呢,变得毫无用处,在社会的舞台上被无情地淘汰。你只有自己才知道那种无助和无奈,黯然离去,默默地为自己的无知和愚昧懊悔。

这最后一件事,你选择了成为一个只看眼前利益的人。一切都应付就好,这是你一贯的信条。你为了即将到来的考试,通宵背书,可每到新学期,你就将上学期学过的东西全部遗忘。你的学习没有任何积累,每到大考时,你总是感觉有一大堆书要看。可惜的是,你对学科没有真正的喜爱,实际上,你没有真正掌握过一件东西。

日子久了,你终于意识到自己的困境,明明很努力却总是遗忘前面的内容,这使你感到极为烦恼。你开始憎恨这个世界,为什么努力得不到回报!

几个值得记住的故事

谁没穿裤子: 在海滩上,只有当退潮的时候,才会发现哪些人没穿裤子。潮水还没有褪去的时候,如果你光靠看脸去评判一个人,那就会犯错误了。

在学习这件事情上面,最重要的是“穿裤子”,而不是在脸上“化妆”。这件事平时只有自己知道,但在关键时刻,不同的人之间的区别就会体现出来。

学习击剑的故事: 击剑是一项十分考验体力的运动。但真正成为一个优秀的击剑运动员,除了刻苦训练以外,还要学习击剑运动的发展历史,了解各国的发展现状,区分不同的击剑种类,学习受力分析,计算动作的角度,阅读各类文献。跨学科学习非常重要。

任何一样技能其实都是跨学科的。跨学科的学习方法一方面能让自己在某个专业技能上变得超过其他人(哪怕是打游戏),另一方面,跨学科学习也带来对各个学科知识的学习动力,真正的爱好是不会导致偏科的。更重要的是,跨学科学习中,每个人都应该成为自己领域的佼佼者,同学之间的交流就变得更有意义了。

导航地图的故事: 其实现在都有手机导航了,但还是要学习看地图认方向,光依赖手机导航是成为不了一个好司机的。

学习一门学科或者一项技能,重要的是对原理的学习掌握,这是很多要学习看似无用的知识的目的。事实上,这些看似无用的知识才是最有用的,正如复旦大学的精神“自由而无用”

谁是未来最有钱的人: 班里几十个同学,你看好谁会是20年以后最有钱的那个?不一定是成绩最好的,也不一定是现在家里最有钱的,但一定是人品最好的。

做人要有原则,要重视自己的人品,做不到成绩最好很正常,一个班成绩最好只有一个人,但是维护好正直、诚实,以及自己在朋友中良好的声誉是可以做到并且应该坚持的事情。

结尾

最后用尼采(Friedrich Nietzsche)的名言结尾:“What Doesn’t Kill You Makes You Stronger.”

那些杀不死你的,终将使你更强大。

bookmark_border大人,时代变了,人最重要的技能是聊天!

聊天改变世界

编程何以能成为一种现代职业?

因为人类有欲望,程序本质上是一种让机器满足特定人群在特定环境下的欲望的方式。程序通过指挥机器输出字符,画面,声音等操作,来满足人的特定欲望。过去一两百年来,整个信息产业的发展,无非是这个过程的不断演进。

在我过去十多年的职业经历中,我学到一个令我印象极其深刻的道理。一个优秀的IT公司,就好像一台设计精良的生物计算机,你灌输一句话需求,它就应该自动自发的完成一系列流程,包括需求分析、应用开发、代码编写、直到交付测试给用户使用。这台机器的用户界面可能就是个微信群,你要做的只是往群里写一些需求,再掏些钱,然后等上一段时间,你就会发现世界被改变了。

聊天改变世界,一个好CEO最重要的技能是聊天。

逆天的ChatGPT插件

经过几年的酝酿,最近我们每天都在体验着人类的技术爆发,你根本不知道一觉醒来,就会又有什么神奇的新东西发布了。ChatGPT 已经拥有了十分强大的编程能力,我一直好奇这样的怪兽开放API时,究竟会是什么样的形式。上周,OpenAI公布了 ChatGPT 插件开发文档(https://platform.openai.com/docs/plugins/introduction),它完全没让我失望,我切实体会到了来自未来的编程方式。不!不是来自未来,它已经来了!

不妨从人类的编程方式历史开始说起。编程是人类与计算机打交道的方式。理解人类编程方式的进化,可以从程序载体,也就是程序长什么样,以及人类编写程序的方式两个方面来观察。

机器语言时代

最早的时候,人类使用一种机械式的分析机,它只能进行简单的数学计算。Ada Lovelace(1815-1852)在1843年发表了一篇文章,发明了一种使用打孔卡片输入程序控制计算机进行逻辑运算的方法。这时候的程序其实只是一堆数字。

这被认为是最早的编程方式。这已经是180年前了!

(巴贝齐分析机 来源:https://zh.wikipedia.org/wiki/File:Analytical_Engine_(2290032530).jpg)
(打孔卡片 来源:https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4c/Blue-punch-card-front-horiz.png)

汇编语言与高级语言时代

在电子计算机发明后,计算机的体系结构逐渐稳定下来。1950年代,人们开始设计一些助记词指令代替数字来与计算机打交道,汇编语言就这样被发明了。汇编语言能够将人类可读的指令转换为机器可读的指令,助记词的加入让编程语言首次实现了“人类可读“,从此出现了”代码“这种东西。

与此同时,显示屏、键盘成了程序员编写程序使用的工具,程序员的工作从搬动开关、给卡片打孔这类体力劳动中解放了出来。

这已经是大概70年前的事了。

(一段ChatGPT生成的汇编语言代码)

随着计算机的普及,计算机的用途逐渐从科学计算扩展到商用领域。1957年,IBM的程序员们为IBM 704计算机发明了叫做FORTRAN(Formula Translation)的高级语言,它简化了汇编语言的指令,高级语言更加接近人类的自然语言

(一段ChatGPT生成的FORTRAN语言代码)

有意思的是,那时候人们并不怎么信任计算机的计算结果。据说在IBM 704计算机交付使用时,现场依然配备了数百名计算员复查确认计算机计算结果,直到大约十年后,计算工作才被完全交给计算机(参考:https://zh.wikipedia.org/wiki/IBM_704)

随后科技突飞猛进,摩尔定律一直延续了几十年,集成电路持续进化,计算机的处理能力发生了翻天覆地的变化。

可视化编程

1984年,乔布斯发布了划时代的产品 Macintosh,开创了 GUI 的时代。GUI 的出现为高级语言带来了很多不一样的东西,人类除了打字外,还可以用鼠标来操作计算机了。从 GUI 诞生一开始,人们就开始琢磨怎么用图形化的方式编写程序代码,也叫可视化编程(Visual Programming)

早在1988年,乔布斯还在折腾自己的 NeXT 电脑公司时,一个重要产品就是用于构建图形应用程序的 IB (Interface Builder)。微软也紧随其后,在1991年推出了帮助人们拖拖鼠标就能创建图形应用程序的 Visual Basic。这些可视化编程工具一直在持续进化发展,直到今天依然在广泛使用。

这大概是30多年前的事儿。

 (Interface Builder for NeXTSTEP 来源: https://arstechnica.com/gadgets/2012/12/the-legacy-of-next-lives-on-in-os-x/)
(Visual Basic 1.0 编程工具 来源:https://winworldpc.com/screenshot/40c3942c-c281-2230-11c3-a4e284a2c3a5)

在可视化编程的世界里,程序的载体是一些可视化图形,程序员可以通过鼠标或者触摸设备操作他们。这听起来很酷,可现实是残酷的,人们很快发现,可视化编程存在许多难以解决的硬伤。比如 GUI 在复杂系统面前的效率远不如字符高效,而且难以优化程序性能;比如可视化编程开发工具自身开发难度就很高,很难跟上各种迅速进化的高级语言发展,往往一代图形化开发工具发布,语言已经进化到下一代了;又比如图形界面的程序代码相比简单的字符代码来说,更难以长期维护管理以及多人协作等等。

因此,完全的可视化编程始终没有实现,只有在某些特别的场景,比如儿童编程教育或者工业软件设计下,可视化编程才得到小范围的应用。但人们对在更大领域范围使用可视化编程的探索一直没有停止,近年来各类低代码编辑器依然层出不穷。

(儿童编程软件Scratch 1.4 与 Scratch 2,来源:https://bubble.io/blog/visual-programming/)

不过,可视化编程作为一种辅助手段一直存在,而且日益成熟。它大大提升了程序员们的工作效率。现在几乎所有主流平台都有基于 GUI 的可视化编程环境。

丰富的现代编程语言

高级语言自身也不断进化,朝着更加擅长完成特定任务的方向演进。比如早在1970年代Xerox PARC做图形用户界面的早期研究时,就提出了 MVC (Model-View-Controller) 模式。它将应用程序分为了负责实现数据存取与算法的 Model 部分,负责绘制图形界面的 View 部分,以及与负责处理用户请求和业务逻辑的 Controller 部分。又比如互联网和云计算的发展使得应用程序不再只运行在一台计算机上,今天一个应用程序完成一次操作,可能会调用互联网上许多设备协同工作。

这个过程中,一条简简单单的数据,被转换成各种各样形式存在着。从用户的视角看来,数据可以是PDF文件中的一行文字,可以是Excel文件中的一个表格行,也可以是海报图片中的一小块图片。如果从程序员的视角来看就更加复杂,它可以是一段JSON,也可以是一张JPG图像;它可以是Java中的一个类实例,也可以是数据库中的一行数据;它可以是HTML中的包含的几个数字,也可以是路由器中的几个数据包。

这就是为什么1960年代科学家仅仅用4K的内存就可以控制登月飞船,可今天人们还在抱怨电脑运行的太慢。

为了描述和处理如此复杂的数据,就出现了许多特别适合某一场景的程序语言,比如HTML这样的内容标记描述语言,GraphQL这样的专用接口查询语言,或者YAML这样的数据描述语言。这种划分让高级语言开始向专一功能化的方式发展,高级语言之间设计分工越来越明确。

一些语言比如JavaScript中还包含了大量动态特性,今天的程序员们,常常在各种各样花里胡哨的编程语言中玩得不亦乐乎,甚至今天各厂商都爱定义一套自己编程语言才满足,让人颇有一种开发能力过剩的感觉。

程序员们很大一部分的折腾,都是在试图驯服 GUI 这头怪兽。人们通过 GUI 操作计算机,程序将人们的操作(鼠标移动点击或者手指触摸)翻译成计算机指令,计算机再将处理结果转换回显示屏幕上某些像素的颜色变化,人眼观察到这些变化,接受消息,满足需求。

这大概是近10年发生的事儿。

 (iPhone应用程序开发环境,来源:https://developer.apple.com/xcode/)

自然语言——程序语言终结者!

各种各样的高级语言,配合上眼花缭乱的图形化辅助工具,人们已经习以为常,直到 ChatGPT 出现在大家眼前。扯了那么多,我们来看看 ChatGPT 的插件系统提供了一个怎样的编程平台。

最精彩的部分在建立 ChatGPT 与你的服务API交互的过程,它以AI的方式包装了传统的应用程序。这部分过程,就好像用汇编语言的助记词指令代替人类无法看懂的机器码数字一样神奇。

我们可以忽略掉其他基础性的工作,包括完成用户验证以及创建清单文件的事情,作为开发者,你需要理解这些事情,但这些事情都是标准化的,其实很容易可以由AI帮助完成。

拿官方文档中的简单TODO插件的例子来说,你需要为ChatGPT撰写一些说明,像下面这样(是的,你也不需要用英文,中文也可):

生成一份OpenAPI定义的YAML代码,用于编写ChatGPT插件,包含下面的信息描述:一个ChatGPT插件,允许用户使用TODO列表,并可以管理该列表。如果你不知道用户的用户名,在向插件进行查询之前请先询问用户。否则,使用用户名“global”。它只有一个端口,服务器接口在https://gpt.bobyuxinyang.com路径为/todos接口描述如下获取:获得用户TODO列表发送:增加一条TODO项目,接受一个参数,content参数描述todo的内容,返回todo的id删除:从列表中删除一条TODO项目,接受一个参数,id参数描述todo的id

另外,后端服务需要以JSON格式返回一些数据,比如下面这些。

{"todos:"["买点东西","遛狗","写写代码"]}

就是这些了!

其实最重要的事仅仅是编写那几段描述,剩下的事情都可以交给AI,然后比如下次当用户提要求”我要往TODO列表增加一个项目,内容是看书“,ChatGPT就会自动调用你的API处理剩下的问题。

我们要的不是AI辅助编程,我们要的是“自然语言原生编程”,就好像过去几年流行的云原生概念与云计算的区别一样。

从程序员的视角,你只需要写下完成任务的思路,剩下就不用做了。什么高级语言,都能自动生成,什么 GUI,不需要的!我们只需要关注需求,一切都关于数据!我们真的需要 GUI 吗?我们真的需要高级语言吗?

(当然还是需要的,我们现在还需要用他们来创造AI)

不多说了,不理解的地方去问 ChatGPT就好。

给我们的启示

在现实世界里,会耍 Excel,会写 Python,会用什么 SPSS 之类的复杂专业软件工具一直是所谓专业人士的必备技能。现在我们突然发现,过去这些所谓的专业人士,本质上都是在做信息中介的工作。

未来人们 最重要的事情是会聊天,通过聊天就可以解决实际问题,改变世界。另外,第二重要的事情,是 拥有第一手数据。之所以是第二重要,是因为第一手数据也可以通过聊天得来^_^。

最近经常有人问,是不是AI来了我们以后都不要编程了。必然不是,而是现在编程的门槛变得更低了,千万不要把写代码这件事和编程划等号,当聊天也可以是编程的时候,你就必须思考怎么才能“好好聊天”。你需要学习逻辑、数据结构、架构设计等等一系列知识,才可以应付未来的聊天场景,不然就会变得毫无竞争力,这是另外一个话题了。

当我们拥有了导航软件,大部分人受益其中,但自身辨认方向的能力可能也有所退化。不过,这并非意味着辨认方向的能力不再重要,反而对于专业人士,它变得更加重要。

编程工作不会消失,程序员不会被替代,而且编程效率的提升会使需求成百上千倍的激发出来,市场空间无限巨大,产业互联网的故事就要实现了。

2023.3

bookmark_border为什么说判断力是一种架构能力,以及为什么AI缺乏判断力

这一篇谈谈AI的局限性。

上一篇文章提到,判断力是人类在AI面前的优势之一,判断力也是一种架构能力,这个话题其实很有意思,值得展开谈谈。

判断力的来源

试想一下当我们听到一条新闻消息,我们会如何判断它的真假?

虽然通过消息来源可以区分出一大部分不靠谱的消息,但仅仅根据信息来源判断是明显不靠谱的,即使是所谓的官方消息,也免不了造假的可能性。在那些真正重要的事情上面,我们可以信任谁呢?除了自己以外,我们谁也不能信任。

判断力是我们依靠自己而非他人来判断信息真伪的能力。交叉验证可能是最容易想到的办法,当你的同事慌张的告诉你你家里着火了,你第一反应可能会给家人打个电话,或者赶紧亲自跑回家去看一眼。这些动作都是在搜集更多信息,以确认这个坏消息是不是真的发生了。在短时间内,如果多个消息源都显示出证明某个事实的证据,我们就能更加确信这件事情是真的。

交叉验证的理念,就是所谓调查研究。当我们想证明什么,就会想尽办法去搜集更多与这件事情相关的信息,从而为交叉验证提供素材。假若交叉验证都指向同一结果,那么自然没什么问题。但如果交叉验证的过程中各个事实指向的并非同一结果,甚至指向完全相反的事实,这时候问题就变得复杂了,就好像两块手表永远无法告诉你确切的时间。

在做判断时,人们常常犯的错误,是摒弃那些与预想不同的信息,仅仅保留那些直觉希望看到的信息。这种选择性接受信息的行为往往能让人的出一些令人匪夷所思的结论,就好像虽然明明窗外艳阳高照,但如果手上的两块手表都告诉你现在是深夜,仍然会有不少人选择相信手表,可能还会联想到时区或者是其他什么问题。凭直觉做出这种荒谬的结论,那活该被扣上“不理性”的帽子。

直觉是不可靠的,更理性的思考方式,是使用“逻辑”这个强大的工具,将我们获得的信息进行处理之后再下结论。比如手表1是一块机械表,手表2是一块能够通过互联网同步时钟的电子表,且手表2当前还处于有电的正常工作状况,我们也许还会去检查手表2的互联网连接是否正常,如果都一切正常,那么手表1因为各种原因走时出错的可能性就会大得多,我们就会自然更加相信手表2给出的信息。人脑天生有强大的逻辑能力,当我们从两块手表获得不同的时间时,我们的大脑会调用更多的信息来辅助判断。

因此,要判断一件事情是否为真,除了判断消息来源外,还有另外两个要素,一是逻辑推导能力,二是提供辅助信息。消息来源其实就是辅助信息的一种。

信息的拆分与合并

先来看逻辑推导这件事儿,基本逻辑运算很容易,无非是“与”、“或”、“非”三种,逻辑运算本身并不是什么问题。困难的地方在于如何将信息其拆分或者合并成用于计算的素材,也就是信息处理的过程。

还是上面的例子,假设我们获得了两条相互矛盾的信息,“手表1报时3:01am”,“手表2报时2:59am”。这两条信息并不能直接进行逻辑运算。或者说,光凭这两条信息,我们无法推导出任何结论。你可以试试把这两条信息输入到GPT中,让AI也来烧烧脑。

之所以我们能够继续推导而AI很难做到,就是因为我们会自然的对信息进行加工。首先,我们会自然的从提取一些信息合并进来,比如“手表1报时3:01am”就成了“一块在床头柜里放了1个月的机械表,它是5年前买的,在刚刚我拿起来看的时候显示时间是3:00am,另外它有黑色的表带,外壳有点裂纹”等等等等。在真正做判断时,我们大脑使用的信息远不止这一句话,大脑的信息储备放在那儿,所有信息储备都是做这个判断的辅助信息,它们会根据某种规则被提取,然后合并到原始信息中。这个例子里,我们甚至还会联想到购买那块机械表的那次旅程,机械表的品牌、价格等等。当然,不只人类是这样,AI其实也是这么做的。

合并进来大量信息后,下一步要做的就是对信息进行拆分,目的是让信息变得可以比较,能够被用于逻辑推导。我们经常把这部分说成“把书看薄”的过程,信息拆分是复杂的,因为信息是几乎可以被无限拆分和重组,这种拆分有无数种可能性,究竟拆分成什么样的粒度才可以用来进行逻辑推导呢?没有一个公式,也没有标准答案。

还是手表的例子,再经过一系列信息处理后。我大概获得这么两信息:“手表1是一块一个月没戴过的机械表”,“手表2是一块功能完好且连接着互联网的Apple Watch”。这样就好判断了,很明显手表2是准的更容易让人相信。既然如此,那就很容易推导出“手表2报时2:59am”这句话是真的的可能性就更大。

判断力的核心是架构能力

在刚刚提到的这个过程中,我只提到拆分信息的方法没有公式和标准答案,但如果继续追问究竟该怎么拆分信息呢,我其实没有给出过程,只能姑且理解成靠直觉。

还是这个例子,假设另一个人经过信息处理后也得到了两条信息“手表1是一块看很酷很新的机械表”,“手表2是一块成色很差的电子表”,那么他就很容易推断出手表1是准的,这就显然出错了。但是,我们再考虑一种情况,如果他得出的信息是“手表1是一块看很旧很破的机械表”,“手表2是一块成色还行的电子表”,然后判断手表2是准的,那他也可能“蒙对”。这有点像在完成中学试卷里的选择题,不管这个人是否能蒙对答案,他的过程看起来都是全错的。

一旦有新的问题出现在面前,比如又出现了“手表3报时3:02am”这样一条信息,同样的,我们仍然会组合与拆分出更新的信息来做判断,重要的是,前面的信息拆分方式可能并不适合新的判断场景,我们需要寻找新的信息处理方式。

这种处理信息,生成对信息进行拆分和重组方案的能力就是架构能力。从这个例子我们可以看出,其实架构能力才是区分判断力高下的核心要素。在这个判断手表准确与否的问题上,即使能够判断对一两次,如果用于判断真假的架构就是错误的,那么未来迟早会犯下重大的错误。架构是一种形而上的方法论,它起到指导人脑思考方向的作用,架构能力很重要,判断力的核心其实是架构能力。

AI是否也有架构能力呢?当然有,机器学习的训练过程,实质上正是为AI提供了一套信息处理的架构,使得AI能够按照某种对信息重组和拆分的方式处理信息。随着AI模型日益庞大,AI的能力也与日俱增,尤其是ChatGPT这类产品的出现,使得AI在语言文字信息这种特定模态的信息处理架构日益完善。

人脑在架构能力上的优势

老实说,在很多情况下,AI在信息处理上都能领先人脑。其中AI最大的优势之一便是它拥有庞大的数据库,面对同样的问题,AI就是一个博览群书、识古通今的天才,能够快速的从历史数据库中搜索出相应的辅助信息来生成答案。在一些创意类的工作中,AI甚至能通过对海量案例的排列组合,创新出人脑无法想象的内容,让人叹为观止。

回到判断力的问题上,AI就不如人类了,这其中最重要的原因恐怕还是数据的缺失。

AI是缺失多模态信息的。我们常说AI没有情绪而人类是有情绪的,我其实持保留意见。情绪是人类一种根据感受自然迸发出来的东西,情绪是一种会影响决策的上下文。我相信假若给AI足够的信息量,AI也完全有机会模拟出情绪,不过,问题就在于AI很难获得足够的信息量。

对于“手表1报时3:01am”这短短的一句话,人类处理消息时使用的信息,除了文字与大脑中的记忆(这些AI都有)以外,还包括眼睛看到的画面,耳朵听到的声音,闻到的味道,同时还包括在做判断那段时间里心脏的跳动、胃里翻腾的食物等等五脏六腑的感受。人会感受整个环境,文字仅仅是环境中的一小点内容而已。人的感受包括视觉、嗅觉、触觉可能还有痛觉,这些感受来自于人身上的每一寸皮肤甚至每一个细胞,要将这所有的感受数字化给AI是太不可能的。

这些人类对现实的感知能力,是AI不具备的。虽然AI也可以开始利用各类传感器尝试感受世界,但技术能力的限制使得AI距离人类感受世界的能力还差好多好多个数量级。

AI的自动驾驶能力是个很好的例子,从算法与计算能力上来说,AI实现完全自动驾驶似乎并非不能实现。但感知能力限制了AI能力的发挥,不仅仅是传感器,就算人们已经制造出能超过人眼能力的高清摄像头与雷达,数据传输能力也无法满足需求,AI难以在短时间内高效的处理如此大量的图像与雷达数据并做出决策。这也导致时至今日,人类依然在汽车自动驾驶这件事上具有明显优势。

更重要的是,由于感知能力的缺失,AI也很难在没有人类帮助的情况下实现自我学习进化。人类之所以能够形成判断“好”或者“坏”的直觉,很大程度上是因为人类从小就在不停的犯错中学习,当人类做出了一些事情并取得来自世界的负面反馈时,人就会把某些事情分类在“错误的事”那一列。这种负面反馈并非只是老师试卷上的红叉或者人工标注里的框框,它是一种来自包括耳朵听到的、眼睛看到的,身体感受到一切综合而成的东西。

对人类来说,这种来自现实的反馈并非一时产生,而是日积月累了几十年,伴随着人的一生。在潜移默化中,大脑学习成了现在的样子,这一切综合起来,构成了每一个人对信息的架构能力与判断力。AI在重新组合和拆分信息的过程中,虽然有庞大的数据库,但AI这些真正的感知信息的能力是极其有限的,这是AI力所不能及的地方。

我们得到的启示

说了那么多,总结一下我们从中可以得到的启示。

首先还是得认识到AI的长处,姑且把AI当成一个被灌满了专业知识老师傅,大事小事都可以问问AI,权当头脑风暴。尤其是在发散性创造性的工作中,我们应该习惯于AI总能给我们提供一些灵感,毕竟AI的数据库来自于全世界大脑的积累。

然后我们必须始终谨慎的对待每一条AI给我们的反馈,在接下来AI的时代中,对信息的判断力对每个人将显得如此重要,缺乏判断力的人会很迷茫和痛苦。

为了提升自己的判断力,我们要特别感谢造物主给了人类感知的能力,正是这些感知能力给了我们无与伦比的判断力。因此,如果AI真的能够帮我们完成大部分思考工作,我们对于我们获得的信息,更应该主动去寻求来自真实世界的反馈在简单的文字、图像、甚至视频的内容储备上,我们不可能比得过AI,但我们在大自然身历其境的感受中,在与别人一场场真实的谈话中,我们感受到的信息量远超AI所学习到的那些干巴巴的内容。AI可以负责帮我们思考,我们则可以把更多的时间花在与这个世界打交道上,这是人类最擅长也最有价值的地方。

有了这些感知能力,我们得以高效判断一件事情是好的还是坏的,判断是否要停止做某些事情或者鼓励做某些事情,我们可以判断一幅照片是否是美的,或者去判断一个公司未来是否有美好的前景然后买它的股票。在这些能力上,虽然AI能给出不错的建议,但最终的判断能力远不如人。

台积电老董事长张忠谋在聊到什么是一个好的管理者时曾经提到,“聆听是最基本的东西。我看一个人说话,从来不记笔记,就想他为什么讲这几个字,他的动机是什么,他要我做什么。”这种优秀CEO察言观色的能力,AI就是极难做到的。

如果AI真的会替代掉一些职业,律师,医生这些与人打交道的职业才是最不容易被取代的,在这些职业中,察言观色的能力才是核心竞争力,而不仅仅是脑袋中的那些法律或者医学知识。

2023.3

bookmark_border期待一个售卖罐装知识的未来

在原神中,罐装知识是一种非常有价值的资源,可以被用来提供虚空系统的知识服务。

虚空从世界树中读取知识,人们在耳朵上佩戴虚空终端,虚空系统会根据访问者的身份、阅历等信息,推送相应的知识。在虚空系统的帮助下,人不需要主动思考,就可以获得任何需要的知识。

罐装知识的来源,是学者的大脑,学者们将自己的知识罐装起来,然后通过虚空系统提供给其他人使用。不过,由于教令院禁止私下买卖罐装知识,所以在黑市上出售罐装知识是非法的。

用现在的话来说,世界树提供了云存储服务,虚空系统提供云计算服务,虚空终端就是云端设备,罐装知识就像是储存了有价值信息的U盘。

罐装知识是原神中一个非常有趣的设定,它展示了一种先进的知识传播体系,同时也反映了知识对于一个社会的重要性。

信息唾手可得

现实中,书本就是最古老的“罐装知识”,图书馆就是古老的世界树与虚空系统。图书馆是存储知识的场所,就像虚空系统,人们去图书馆翻书获取知识。

科技发展使各种承担知识传播功能的新设备代替了书本。虚空系统从广播到电视,进化到到互联网、无线互联网,终端也从收音机到电视机进化到个人电脑再到手机甚至各类可穿戴设备。人类社会中知识传播的效率在科技的加持下不断提高。

这种效率的提高体现在两个方面,一是信息复制与传输的成本越来越低,二是新媒介中信息密度不断提高。

要复制古老的书本,得依靠印刷技术,相比之下,读取和复制电脑硬盘中的数据成本就低得多。近几十年,连书籍的排版都已彻底电子化。到今天,不仅仅是电子书,我们在视频网站点播高清视频也习以为常了。人们能够以极低的成本且有选择性的接受需要的知识。

另一方面,同样给你5分钟时间,看5分钟文字,听5分钟音频,与看5分钟高清视频比起来,你接受到的信息量差了几个数量级。这就是信息密度不要小看信息密度,它为人类获取和使用信息提供了更多可能性,也提供了更多不经意间创意涌现的机会。

这些进步的结果就是,人们不论是工作、学习、生活、娱乐的效率都成倍的提高了。想象一下在20年前我们还需要每周在固定的时间等在电视机前看想看的动画片,或者要在周末去楼下的漫画店借一本最新出版的漫画,这些生活习惯都已经不复存在了,现在在手机上点几下就可以解决问题。

时至今日,“信息唾手可得”已经几乎实现。

学习曲线

不过,学习是个始终没有被技术解决的问题。

现在的你无论通过什么手段获取到文字、图像或是视频,你仍然需要花时间学习消化。与原神中虚空终端不同,学习过程还没有办法被替代,信息并不能直接被灌输到你的大脑里。然而,信息只有能够被人类消化,然后用于解决特定的问题,才可真正称为知识。从这个意义上说,现实中的我们只能接收到是“罐装信息”而非“罐装知识”。

在解决一些现实问题面前尤其如此。一个简单的例子,比如你想手工做个蛋糕,你已经可以轻松的搜索翻阅相关的食谱,这可能包括相关的书籍、网站、在线视频视频课程等,然后你仍然需要花时间学习其中的内容,一边学习你可能还需要继续搜寻更多的信息以解决实践中遇到的更多问题,比如家里的烤箱使用方法等等。这个学习的过程以及学习所耗费的时间都无法避免。

经济学中常会提到学习曲线的概念。在日复一日的学习中,人们能逐步形成经验,将这些信息真正变成自己的知识,在这些积累下来的经验的帮助下,人们将获得更高的劳动效率。

学习曲线之所以重要,一个重要原因是它与时间相关,时间是积累学习曲线的必要条件。每个人每天都有24小时,也只有24小时,这24小时无法租借,流逝的时间也无法再找回。时间成本对很多事情来说都无法忽略,也正因如此,对个体或企业来说,学习曲线的优势也往往是极具壁垒的竞争优势之一。

那么,有什么办法能够让人们的学习曲线变得更加平滑一些吗?有,就是AI。

在过去几年里,使用AI进行人脸识别或是文字翻译工作已经不是新鲜事,在那些工作中,AI承担了大量节省人们体力的工作,但并没有太好的解决人们提升学习效率,让学习曲线变得更平滑的问题。而近两年AI的发展,也许可以更好的解决这个问题了。

如何解决呢?如果去深入观察人类学习技能的过程,我们会发现我们的学习时间会耗费在几个方面上。

肌肉记忆

首先是对肌肉记忆的训练。这尤其明显的体现在乐器、体育运动等技能的学习上,除此之外例如钳工等重视操作的工作也需要依赖肌肉记忆。

在对肌肉记忆的训练中,除了勤学苦练之外,最重要的恐怕是评估过程。当你完成一个动作,你最需要的是能够第一时间收到反馈,纠正可能错误,只有在动作正确的前提下,勤学苦练才是有意义的。

这种反馈和纠正,只能靠有经验的人来教。我们常说如果有个老师傅“手把手”的教你,你就会学的又快又好,就是这个道理,有经验又肯带人的老师傅是多么值钱。不过老师傅的时间也是很贵的,更何况还有些老师傅根本就不愿意教徒弟,真正有能力又肯花时间带你的老师傅本身都是非常稀缺的,大多数人根本就没有得到让老师傅手把手教学的机会。

现在的AI可以一定程度上代替老师傅的存在,只要给AI喂上足够的专业数据,AI就能够你在练习专业任务的过程中帮助进行评估。这个过程,想想现在已经不稀奇的英文学习软件就可以理解,随着ChatGPT之类技术的发展,AI的应用场景会很快超越语言学习,可以想象未来在论文写作、图表编制、或是绘画、音乐等等工作上,AI都有机会成为非常棒的评估老师傅。

除此之外,随着AR/VR技术的发展,AI还可以与这些技术结合使用,为人们带来更加生动、直观、真实,也更加身临其境训练体验。

快速搜索能力

另一个消耗大量时间的事儿是对知识快速搜索能力的训练。一个优秀的医生,在手术台上能够对各种状况应对自如,一个优秀的工程师,面对复杂的问题能够信手拈来,游刃有余。这些技能都需要学习足够的知识作为基石,那些专业知识固化在了专家们的脑子里,当面对问题是,相应的知识就会条件反射一样的蹦出来。

读万卷书,行万里路,常见的学习方式就是大量阅读,大量积累。要形成这样的熟练度,达到唯手熟尔的境界,需要人们大量的时间的日积月累。不过不可否认的是,在真正面对解决特定问题的场景时,我们其实只用得上众多知识储备里的很小一部分,但问题就在于如果没有巨大的知识储备作为后盾,我们也很难快速地定位到真正需要的那些知识在哪儿。想象一下我们在学生时期的学习方法,我们会按照教科书的顺序从前到后学习并储备知识,然后在考试时在大脑中搜寻所需要的知识点。

然而实际生产中,在多学科的复杂知识面前,这种学习方法是冗余和低效的。在对专业知识要求并非那么高的场景里,一些简单的知识就足以解决问题了。在这个问题上,AI的搜索能力越来越强大和智能化,为人们的学习和工作带来更多的便利和效率,AI就像考试时的作弊小抄,有机会为我们扮演智能学习助手的角色。事实上,从个人电脑诞生的那天开始,人们就在设想这样的智能助手的出现,但可惜的是,过去电脑能做的大多是根据关键词搜索这样的事情,从使用体验来说,过去的小助手更像个人工智障而不是人工智能。

现在的AI助手能通过不断学习和调整算法,并以自然语言的方式与人类交互,这远比之前通过关键词从数据库中检索知识的方式要高效与实用。就好像点播电视剧的场景中,过去你需要告诉电脑要看哪部电视剧的第几集,现在在AI的加持下,你可以从问题出发,比如只提供一些碎片化的信息,AI就会帮你找到相应的剧集并推送给你。

这或许帮人们省去了一大块积累学习知识的时间,人们可以持续增加对AI的依赖程度,并将其应用到实际工作中。

处理意外状况

在学习的过程中,学习如何处理意外状况也是需要耗费大量时间积累的事儿。大多数时候,我们对知识的学习以归纳与总结规律为主,但真正具有极大价值的往往是如何处理特殊的例外情况,“年轻人知道规则,但老人知道意外”。

有经验的专家往往身经百战,关键时刻的某个意外发生时的决策往往正是决定事情成败的关键。积累关于意外状况的经验是很困难的,它们内容又多且又过于小众,从一般教科书很难学到所有,只有依靠时间的积累不断总结。

即使有人在不断的总结案例,学习这些案例也会花费掉你大量的时间,而这一切的努力都是为了在未来某一次实践中,脑子里蹦出某个意外案例,影响你的决策,规避某些风险。

AI在处理意外状况上有很大的潜力和优势。由于它可以通过处理大量的数据来学习和理解各种情况和场景,因此可以识别和处理那些常规规则之外的情况。只要训练有素,AI了解的例外情况也许比最厉害的专家还要多,这些例外情况的数据会非常有价值。

想想用自动驾驶技术开车的场景,虽然我们无法在所有问题上依赖AI,但在某些场景下,AI一定会比我们自己做的更好。

未来的AI罐装知识

GPT-4已经开放了Fine-tuning API(https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning)这样的接口,使得开发者可以训练自己的模型,然后将其嫁接到ChatGPT的大模型上,对模型进行“微调”,并向用户提供服务。这个API给人很大的想象空间,你可以将一些知识或者案例打包成一个预训练模型,然后喂给ChatGPT,看起来你已经有能力拥有一个属于自己的罐装知识了。

虽然现在技术还处于早期阶段,但已经可以想象到,未来每个人都有机会把自己的知识通过模型训练的方式固化下来,使用者就可以通过AI调用的方式“使用”你的知识。未来也许会出现一个类似App Store的罐装知识商店,出售特定专业定位的AI机器人,就好像下载特定用途的APP一样。你想获得学习特定领域的知识,只需要到这个商店中去买一个训练好的AI机器人就可以开箱即用了。

人类记忆有限,我们很难保持对大量信息和知识的完整和准确的掌握。我们可以将各种各样的知识和经验进行有效地提取、压缩和封装,使得这些知识能够方便地被其他人使用。这种方法不仅可以提高人们的学习效率,也可以使得知识的传播更加高效和精确。AI罐装知识是一种工具,帮助人类更好地组织和管理知识库。

这种对知识的管理方式,会远比书本、音频、视频更加高效。其高效之处正体现在它对人学习效率的提升上。AI加持的罐装知识,就像一个有着多年行业经验又不知疲倦的老师傅,耐心的手把手的教你完成特定的任务。

每个行业里都有一大批非常宝贵的老师傅,在未来,AI灌装知识很可能部分替代老师傅们,这一旦真的发生,会改变很多行业的现状。

另外,要实现这一点,AI还需要有更加低成本的被训练的方式,ChatGPT已经在这个方向上取得了不错的进展,你在使用ChatGPT跟AI聊天的过程,其实已经在帮忙训练AI了。AI就像一个偷师学艺的徒弟,不知不觉中就提取了你大脑里的知识,然后装在罐子里,自己成了老师傅

我们可以做些什么

1980年代的个人电脑广告中曾经出现过一个场景,一个家庭主妇在厨房里烹饪,厨房的角落里出现一台笨重的老式个人电脑,单色的显示器上显示出一行行绿色的文字,家庭主妇就在这样的电脑上查询菜谱,快乐的做饭。放到今天,这种场景看起来太过于搞笑,显然个人电脑并不是这么用的。不过更可笑的是,几十年后的今天我们偶尔还能看到类似的广告,只不过笨重的个人电脑换成了平板电脑或是人工智能音箱。

我很难想象出未来所谓的AI罐装知识普及以后,人类社会会出现什么样的场景,但我始终相信该发生的一定会发生,我们只需要做好准备迎接它们。

对我们自己来说,最重要的事情或许是要特别注重对判断力的训练。在未来的AI平台上,我们一定会看到不同的AI机器人对同一件事情做出不同的指导,对同一个问题给出不同的答案,就好像有好几个不同的老师傅同时教你学习一样。这时候最重要的能力就成了判断该信谁,判断谁对谁错的能力,这是种架构能力。我们需要始终保持警惕,始终用批判的眼光看待AI给我们提供的信息,不论AI再强大,它都不是可靠的,真正可靠的只有自己。你最终要为自己负责任,一切的最终决定权还是在自己的手里。

我们也不得不开始思考应该如何利用AI工具提升自身学习的能力,尤其要思考什么才是正确的学习方法。死记硬背不在有优势,提问题比回答问题变得更重要。我们得学会怎么寻找问题,怎么设立目标,怎么不断的问题追问中学习进步,AI越强大,这种真正的学习能力就显得更加珍贵。

AI只是一个加速器,如果学习方法得当,AI绝对是事半功倍的利器,但如果学习方法有问题,那AI只会起到反作用。

也许“罐装知识”在未来也会成为一个巨大的产业,可以确定的是它几乎能够和现在的许多行业结合,并改变行业格局。但我无法预测在其中会有怎样的商业模式出现,甚至也无法确定未来AI与人交互的形态会如何。不过这并不是什么大问题,事情总会慢慢的浮出水面,该来得总会来。在这段等待的时间里,我们只要持续思考能以何种形式加入这个浪潮中去,能如何向AI提供足够的有价值的数据,又如何利用AI为我们自己以及更多的客户提供价值就足够了。

从生产角度来看,如果AI能够降低某些工作的学习成本,那一定可以省下一大笔雇佣专业人才的费用,转而雇佣一批会使用AI工具的人才。我们要不断的思考如何让AI为我们服务器,在未来,使用AI工具会和使用电脑或者手机一样重要,这不论对企业老板还是对每个员工都一样。

bookmark_border【旧文重发】未来十年会发生什么

这篇文章写于2018年夏天,当时创造101的小姐姐们大红大紫,记得我边看杨超越哭边写下了这些内容。将近4年过去了,最近AI大火,又想起这篇。翻出来看,不去评判当时预测的对错,更多的是感叹是这个世界在短短几年间居然发生了如此多的变化。

过去十年发生了什么?

互联网已经从桌面,转移到了手机。而且,流量没那么贵了。

云计算,从概念变成了现实。文字,音频,视频,乃至AR,都有了相应的规模极大的云服务,每个服务厮杀都非常激烈。

电视,报纸,杂志这些玩意儿躺枪,基本上死了。

互联网跟钱(支付)深入结合在了一起,给互联网行业带来了巨大营收,也包括一大堆浑水摸鱼的骗子公司。人已经离不开互联网了。

那未来十年会发生什么?

实时云计算

这是云计算的延伸。

随着网络随处可达,网速越来越快,“服务器”,“客户端”的架构渐渐模糊,数据可以冗余的存在于每个设备中,并彼此日同步。“同步”的概念将无处不在,数据到底存在云里还是存在本机,这不再是一个问题。

举iPad点餐的故事作为例子:十年前是客人对着纸质菜单说话,服务员用电脑点菜;现在是客人用手机扫描餐桌上的二维码,直接用手机点餐;十年后,也许是客人走到餐桌,客人的手表,眼镜,耳机,或者桌面上的屏幕上直接出现菜单,客人可以直接点餐下单支付。

关键是,全程不需要用手机。

WIFI将被淘汰。手机将被淘汰,手机会走下坡路,在手机之后,智能硬件会有巨大的发展。

长远来看,手机对个人生活的重要性将逐渐降低。实用,好用的智能设备将发展起来,百花齐放。

智能手表,智能耳机是现在已经有雏形的设备,未来也许会出现智能衣服,智能领带,智能领结等更多智能穿戴设备。

IOT将普及,互联网将无处不在,腾讯大王卡只是一个开始,将带来从“随时在线”到“实时在线”的革命,从而带来无数新的故事。

“屏幕”将不重要,因为到处都是“屏幕”。智能桌子,智能椅子,智能墙壁,将慢慢普及。

在手机还没有被淘汰的时代,二维码会深入每个角落。但若干年后一定会出现一种类似蓝牙和二维码结合的技术或者协议,随时随地的连接各个设备。

在衣服上摩擦,举手示意,比一个✌️的手势,等等等等操控方式将会普及。

也许手语输入法将会很流行。

耳机会有很大的发展,一天到晚戴着耳机会成为常态,人越来越习惯听到麦克风收音然后混合以后的内容,快速获取信息(传播声音不一定要用空气!)

因为中心服务器计算能力的提升,“实时”将成为标配。

“实时”,就是一个人在一个地方做的一件事,会毫秒级同步到全宇宙所有的设备中。参考,Google Docs,腾讯文档。其实当年的Google Wave是个非常伟大的发明,可惜来得太早。

实时云计算,可以带来很多新的故事,比如看101小姐姐这种事儿,完全可以像手机吃鸡游戏一样,几个哥们儿一起在线开个房间一起看。

几个大学寝室的兄弟,10年后,A在飞机上,B躺在家里床上,C在马尔代夫,D在办公室,大家戴上降噪耳机,一起看小姐姐的总决赛,就好像坐在一个电视机面前一样。。。这画面。

作为工具的AI

实时云计算的发生,必然促进,AI就成为一个必备工具。

因为如此多的连接在网上的设备,会产生海量的数据,包括:传感器数据(信号,文字,语音,照片,视频),人录入的数据(信号文字,语音,照片,视频),处理过的数据(还是信号文字,语音,照片,视频),各种各种各种各种数据。

人的大脑太弱了,处理不过来的。

就好像管理一个一万台服务器的集群,靠往群里发截图,是做不好运维的。

管理一个一百万个节点的监控网络,靠政府那种“大屏幕”类型的大数据,是个笑话。

唯一的方案,是这些数据必须通过某种技术做处理,然后变成人类可以轻易使用的结果。

这个技术就是AI。AI的本质上是靠数学尤其是统计学工具,从海量数据中筛选(或推断)出人类可以用的数据。

抽象来看,人类历史的发展,实际上是数据的发展。

AI不会替代人工,不会抢走工作机会,反而因为AI,会创造更多的工作机会。传说中的奇点是扯淡,不会到来。

AI工程师的薪水,还会继续提高。数学尤其是统计学,会越来越重要。对以后的码农,二叉树图论数据结构也许不会那么重要,因为这些会被成熟的编程语言封装成可以轻松使用的库。就好像现在的码农都不太需要搞清楚计算机组成原理一样。

但数学会变得极其重要。

扯远,AI的作用是鼓励人类:把做事情和想事情分开,提高效率。

人负责,想事情,决策干什么,定目标;

机器负责,做事情,分析数据,把事儿做成;

就好像汽车,我认为完全无人驾驶的汽车永远不会到来。但是驾驶室会无限简化和智能化,人只需要不停的负责决策:目的地,前进,刹车,变道,差不多就够了。

人和动物最大的区别是会制造并使用工具,AI会是今后20年人最重要的工具,没有之一而把AI作为工具,必须建立在强大的实时云计算基础设施之上。

不论是数据的产生还是获取,都必须实时,才有意义。

人的效率会得到极大的提升。

可信计算

各种炒币没有前途,任何金融市场90%亏损。炒币游戏是个金融游戏,能赚大钱但属于少数人,不是未来。

但区块链的巨大价值潜力在于:可信,以及可信带来的激励。

实时云计算加上AI的处理会产生海量数据,既有原始数据,也有大量的原始数据,也有大量各种数据组合计算推演得到的中间数据。这些海量数据,分布式存储在各种终端上。

任何决策都需要使用大量数据,因此数据的可信将变得如此重要。如果数据被篡改,系统安全将面临巨大挑战。

可以防止篡改的数据一致性技术,就非常重要。区块链是其中一种,还会出现各种变体,提供防止数据被篡改的服务。

bookmark_border应对寒冬,我们该怎么做?

过去几年是一段艰难的时光,虽然不论如何已经挺过来了,可站在现在这个时间点向前看,未来依旧有相当的不确定性,谁也不敢打包票说明年、后年是否还会出现更多的黑天鹅事件。

最近跟朋友们聊到这个话题,意见大致分为极端保守的一派和极端激进的一派。有意思的是,它们之间许多想法居然完全对立。保守派认为在寒冬里我们应该韬光养晦,保持低调,把活下来放在第一位,激进派则认为在寒冬时我们反而应该主动出击去抢夺市场。

双方想法都能举出很多看起来有说服力的例子,谁也说服不了对方。对这个问题,我想起几个小故事,或许能说明一些问题。

“飞机失事”

芒格曾说过一个关于飞机失事的地狱级笑话^_^。

一架飞机正在飞越地中海,飞行员突然宣布:“大事不好,飞机引擎失效了,我们必须马上降落在地中海上。不过在降落之前,飞机可以维持一段时间的平衡,我们会打开舱门,每个人都来得及跳出去。”

“所以,首先请大家保持好秩序,会游泳的请站到右边,不会游泳的请站到左边。站到右边的人,你们顺着太阳的方向,会看到一个小岛,当飞机降落后,你们游到小岛上就会没事了。”

“站在左边的人,感谢你乘坐意大利航空!”

这个无厘头的笑话告诉我们:你必须拥有一些杀手锏来保证极端情况发生的时候,能够拥有一些特别的优势从而活下来。只有潮水褪去,才知道谁在裸泳。

相当深刻了。游泳的技能平时用不着,但飞机失事的时候,这个技能就决定了人的生死。这就好像是只要猫会上树,老虎就抓不住猫咪,因为只要猫咪爬到树上,老虎就只能干瞪眼。不论是游泳还是上树,都是些看似平时用不上的技能,但用不上不等于没用,而且不只是有用,在关键时刻,这些看似用不上的技能才是真正可以拿来区分人与人之间不同的东西。

因此,我们在有余力的时候应该做什么准备就显而易见。在真正危险发生时有没有什么能真正派上用处的东西?我们始终应该思考这个问题,并保持为这些东西持续做投入和积累,再多都值得。

“居安思危”,大概说的就是这个意思吧。

“湖中心”

另一个让我印象深刻的故事,也是关于水上的。

一个阳光明媚的下午,你带着女朋友一起在公园租了一艘小船去约会,船上还有一名船夫,船夫把划到公园里的湖中心,一切看起来都那么美好。突然间,船夫掏出了一把匕首,威胁你立刻给他转账一万块钱。这时你该怎么办?

在这种情况下,你的任何反抗其实都没什么性价比,一边是你死我活,一边是破财免灾,所以不用想太多:乖乖掏钱,赶紧主动认栽,然后祈祷人家只是谋财还不至于害命。

这个故事除了告诉我们要学会吃眼前亏之外,更关键的地方在于:你为什么要去湖中心?

湖中心是一种非常不好的境况,不管是船、船夫还是湖水对你都是安全威胁。在这种危机四伏的情况下,你却希望享受着看起来还不错的二人世界,于是当危险真的来临,你不仅没什么反抗的资本,可能还得考虑着如何保持个人形象。

就算你再有本事,一旦到了湖中心,神仙都没法救你。

最重要的,是要时刻观察和评估自己当前所处的状况,要提防着把自己处于湖中心这样的尴尬境地,“好汉架不住三泡稀”,话糙理不糙。就算你家底再厚,身体再强壮,一旦到了湖中心手无寸铁,也只能认栽。

对个人来说,健康是第一位的,身体垮了,一事无成,即使你再有能力;对企业经营来说,现金流是第一位的,只要现金流一断,也说倒就倒,即使你生意再赚钱。

当然,学会吃眼前亏也是重要的,当发现真正外部环境对自己不利,已经陷入危险时,断臂求生可能是最好的选择。寒冬来临,你总是会失去一些东西的,这再正常不过。没必要过度自责和舍不得,更不要一时冲动造成更大的损失,永远相信只要留得青山在,根本不怕没柴烧。

“杠铃策略”

塔勒布在他的几本书多次提到过“杠铃策略”,他举过一个形象的例子。

你可以想象一下餐厅是怎么上菜的,餐厅会先上三分熟的牛排和沙拉配上酒,等你吃完,再上一道芝士蛋糕。餐厅从来不会把蛋糕和牛排一起切成小块打成泥然后端上来给你吃。

塔勒布还举了他自己进行资产配置的例子。你可以把大部分资金都投入极为安全投资工具中,然后将余下的的部分投入更具风险的投资组合中。你在杠铃的一边不怎么承担风险,在杠铃的另一边承担着高风险,这样一来,二者平均下来你就承担了合理的中等风险。

要记住这个世界一定会发生不可预知的黑天鹅事件。如果把大部分资产混在一起,配置在所谓中等安全的投资工具中,就好像餐厅上了一道蛋糕牛排泥一样恶心。因为一旦风险发生,你的损失就是100%。

我们有必要使用杠铃策略,将无风险的事儿与高风险的事儿彻底隔离开来。在杠铃的两端进行投入,而不是中间。

两极分化结构的杠铃策略是一种良好的对抗未来不确定性的方法,进可攻,退可守,正如孙子兵法说:“先为不可胜,以待敌之可胜”。先确保自己的战线稳固与不可战胜,确保前线战场没有后顾之忧,再不断地分兵出击,寻找破敌制胜的机会。

杠铃策略其实概括了前面两个小故事告诉我们的道理,要有能够在关键时刻防身的技能,然后要尽量让自己放在安全的状况下,别让自己处于危险境地,就可以专注出击了。

寒冬对有准备的人来说的确是机会,毕竟冬天要过去了,春天和夏天也就不远了。

bookmark_border企业竞争优势的分层思考

上次写了一篇对企业竞争优势分析方法的文章,后来跟一些朋友进行了一些讨论,又提到了一些值得展开的内容。

一个问题是到底怎么定义竞争优势,它与竞争力的区别是什么。这个问题仔细想想其实并不是很容易说清楚,我觉得虽然作为商业分析语境下的竞争优势已经基本上是一个有特定含义的专业名词了,但还是没必要非去定义它。因为竞争优势最后也是一种总结罢了,并非什么精确的物理概念,不同的人在不同的语境下含义都会有一些不同,这不是大问题,大家在展开讨论之前互相确认一下彼此的理解就行。

我提到说我认为竞争优势是企业躺赢的能力,随后引发的讨论就是竞争优势是动态在变的还是静态不变的。一方面,我们希望找到某些所谓变化之中不变的东西,不然也称不上优势,另一方面,我们认为环境在变,企业自身也在变,在不同的时刻,这种被称为竞争优势的能力应该也是动态变化的。

我认为这两种看法都有道理,但偏任何一方的绝对化都没意义。

绝对静态的优势其实不存在。虽然偏静态的一方认为竞争优势在制造一种细分市场的绝对垄断,正如彼得·蒂尔(Peter Thiel)说:“竞争是留给输家的(Competition is for losers.)”,但仔细思考会发现,参与竞争的含义还是挺模糊的。你构建了一条宽广的护城河,然后在城里高喊“还有谁?”,虽然表面上看起来竞争者都被挡在了河对岸,但其实每一个在河岸边默默挖土的对手,其实都是你的潜在竞争者。

当你真的试图去找寻那些绝对不变的东西,你就会发现万物皆周期,只要时间足够长,海会枯石会烂,不变永远是相对的,没有什么东西绝对不变。

另一方面,如果走另一个极端,认为竞争优势就要视当下环境而定,随时需要变化,那所谓的竞争优势就成了一种只可意会不可言传的东西——我们感觉它有,却说不出来,就像泥鳅一样没法抓住。如果照这条思路思考下去,反而会让人摸不着头脑,最后大家谈来谈去的都是些“道”、“场”、“能量”之类玄而又玄的东西,对解决实际问题并没有什么大的帮助。

一定要从变化的角度理解竞争优势的话,我宁愿用另外一个词“竞争力”来表述。与竞争力区别开来,竞争优势其实是企业产生竞争力的能力,说的抽象一点,竞争力就是竞争优势在时间上的积分。

既然竞争力都可以积分了,那是不是再积分几次,去继续深挖持续产生竞争优势的原因?我认为是可以的。这就又引出了一个话题,竞争优势是否可以分层分析?

这个思路很有意思,如果用这样分层思考的思路企业竞争优势的分析,我会这么划分:

第一层是强调最多的产品差异化优势,也就是需求侧的优势;

第二层是大多数供给侧上的优势,包括地理位置、特许经营许可、专利技术、规模经济等;

第三层是企业能力积累导致的学习曲线;

第四层是企业管理能力和高效经营,包括企业文化;

第五层是企业掌舵人。

最重要的竞争优势还是产品差异化,它是企业建立护城河的最终目的,但它不容易保持,企业的产品容易被对手抄袭,优势容易随市场变化。但反过来,一旦能够建立产品差异化优势,那这优势也是巨大的。

里面一层的供给侧的这些优势是产生产品差异化的重要手段,也是能够产生产品差异化的原因,(当然不是所有原因)。比如“橘生淮南则为橘,生于淮北则为枳”提到的地理位置优势,是产生橘和枳差异的原因。保持这类优势的难度相对于产品差异化来说要小一些。

再里面一层是企业积累的学习曲线。它是知识和习惯层面的,包括企业经营所需的工艺、流程、方法、社会关系等等,学习曲线优势一旦建立,对手就需要花时间来追赶,对手可以融资砸钱堆资源,但永远无法借到时间,因此学习曲线的壁垒更加明显。它能够让企业持续保持技术优势、独占稀缺的经营许可等等。

学习曲线的积累从何而来?这就到了企业文化和高效经营的层面。企业文化使得企业拥有优秀的价值观,员工始终能在做正确的事,才能逐渐积累各方面能力,积累出学习曲线。

再追问下去,企业文化从何而来,它来源于企业一把手。

这个层次划分虽然没有那么精确,看起来还的确像那么回事儿。与之前文章中的讨论比较,有些许不同的地方是我加入了学习曲线的概念,另外将企业高效经营和企业文化单独划分了出来。

学习曲线可以看做一种特殊的供给侧优势,因为学习曲线优势的壁垒在时间,在供给侧的打造上,钱可以解决很多问题,但唯一买不到时间。企业文化与企业高效经营的能力更多是主观因素,主观因素这东西天生影响更大一点,有时候真的是难以被改变,不易被模仿。

所以对企业来说,事在人为,一切竞争优势的来源最终归因都是人。只要人靠谱,随着时间的推移,一切其他竞争优势都是可以慢慢打造的。就像段永平谈到投资黄峥的时候提到的:“投黄峥是因为个人原因,他是我朋友,我了解他、相信他。”

bookmark_border聊聊企业建立竞争优势的方法

这几周市场好不热闹,又是ChatGPT又是抖音做外卖。新的一年,新的商业大战陆续拉开帷幕。

新战况引发了大家对诸如谷歌、苹果、腾讯、美团等巨头如何保持市场地位的讨论,本来想结合案例聊聊竞争优势分析,但想了想,总是有避免盲人摸象的嫌疑,于是我决定干脆先把案例放到一边,梳理下思路,整理一下企业竞争优势建立方法的观点。

虚无缥缈的竞争优势——躺赢的能力

先要对竞争优势是什么有清晰地认识。

企业竞争优势是个虚无缥缈的东西,大多数时候表现的并不明显。教科书上,会看到有眼花缭乱的分析工具对竞争力进行分析,什么SWOT、波特五力、价值链等等。但分析工具一多,反而让人更摸不着头脑。

从生物竞争的角度可能更容易理解竞争关系,自然界天然存在竞争,随着时间的推移,一些群体发展壮大,另一些群体逐渐消亡甚至灭绝。在这过程中,有的生物群体可能会拥有一些能力(或者成为要素),比如占据良好的地理位置,拥有更好的适应环境的能力等,这使得他们能够在残酷的生物竞争中生存下来。这种要素也就是最原始的竞争优势。

把这种对竞争优势的理解迁移到企业的市场竞争中来,竞争优势是企业拥有的一种可以帮助企业在未来的竞争中获胜。

有趣的是,生物竞争优势的概念不仅能迁移到企业身上,也可以迁移到个人身上,或一座城市、一个国家身上。这样的迁移很有意义,可以让我们更容易抽象出某些规律性的结论,不仅如此,自然界的生物体、人类、公司、行业、城市、国家这些概念之间本来就具有不可分割的关系,比如人是一种有特殊地位的生物体,公司是人组成的群体,城市包含大量的人和公司,在思考一种主体的竞争优势时,也不能忽略其他主体产生的影响。

并不是只有公司老板才需要思考如何累积竞争优势。作为个人也有必要常常思考自己在职业、行业乃至家庭中的竞争优势。其实,建立个人竞争优势比建立企业竞争优势简单,毕竟只需要解决一个人的问题。经营个人要比经营企业简单,好的企业家通常也能经营好自己。

向死而生——一切为了活下去

如果把竞争优势当成“躺赢”的能力,首先要思考什么才是“赢”。独孤求败就是“赢”,“赢”是没有上限的,但“赢”的底线是活下去。

就像自然界的生物每天都会面临天气变化、地理环境变化、或者其他生物袭击一样,企业每天也都在面临各种外部或内部的变化,一些变化会促进成长,但另一些变化可能会将你置于死地。面临不利变化的能力正是体现竞争力的地方。

竞争优势首先应该被理解成极端环境下生存的能力。

我常常想起郭德纲的那句“艺术家是熬出来的,别人都给熬死了,你就是艺术家”。商业竞争最常见的手段就是把对手熬死。

普通生物体比如人,要活下去很容易,只要吃好喝好保持呼吸就行了。但与普通生物体不同,企业是个虚拟的实体,企业要生存,就要不断向客户提供产品,然后获取现金流和利润。这在任何情况下都不应该中断,不然就很危险。这在大多数情况下,的确要比吃喝喝好难一些。

对企业来说,只有在能生存下去的基础上,收入规模,盈利能力,市场份额,才可以成为追求的指标。竞争优势是一种壁垒,这些指标可以用来衡量壁垒高度,但竞争优势本身不能有短板,坏环境总会到来,死了就什么也没有了。

作为老板必须意识到,即使收入规模已经很大,即使市场份额已经全球第一,企业依然有可能一夜之间崩塌。正如比尔·盖茨说过:“微软离破产永远只有18个月。”

当企业已经发展壮大,在大多数时候,企业都不至于面临生存压力,但企业发展中的任何决策都不应该危害企业长期生存。还是那句话,坏环境总会到来

道理虽然简单,老板们却常常容易陷入各种数字带来的表面光鲜上,在观察一个企业时,尤其要警惕这点。如果一个企业一味追求市场份额之类的指标,爱做些豪赌未来的事,那就是非常危险的,这背后往往隐藏的是老板的价值观与企业文化的问题。

多加一句,类比到个人来说,健康是第一位的。任何决策都不应该影响长期的身体健康。

需求侧优势——提供差异化产品

在需求侧建立起竞争优势的结果,是客户不但愿意购买企业的产品,而且愿意付出更高价格购买产品,即使在极端环境下,客户宁愿放弃你竞争对手的产品也依然愿意付钱购买你的产品。

向客户提供有差异化的产品,是企业取得这种优势的唯一方法。

产品在这里是一个泛化的概念,不仅指企业销售的商品本身,也包括了企业的品牌、服务等一切与客户有关,客户能切身感受到的东西。

这里的差异化是相对于竞争对手的产品而言的,企业想做出与同行不一样的差异化产品很不容易,关键在于产品要精准的满足目标客户的需求,让用户觉得你的东西比竞争对手更好,然后付更多钱。

在实现差异化过程,企业往往面临标准化定制化间的平衡,天平的一端是提供完全标准化的产品,覆盖尽量多的客户,但缺点是不一定能那么精准的满足客户需求,实现产品差异化。相反,定制化是企业实现产品差异化的一个好办法,但很明显,定制化产品能覆盖的客户面通常较窄。

从规模角度看,企业当然倾向于标准化,但不论企业的产品走选择什么路线,形成产品的差异化并获得竞争优势,最终赢得客户才是最终目的。具体到细分市场,只有第一名才能生存。这一点如果在公司中参与过项目投标之类的活动,一定深有体会。

其实大多数标准化产品很难做出差异化,你能做出来的东西,竞争对手很快也会做出来。

比如在大多数的日常消费品、食品饮料都是如此。对于这类行业中的企业,除了不断推陈出新,用新品实现差异化以外,通过大量的广告、营销投入,逐步建立品牌在客户心中的地位,艰难地取得一点一点的差异化也是企业普遍选择的道路。这种用户心智差异化的培养很艰难,但一旦形成也会相对牢固,它会在客户未来选择产品时发挥作用,为企业带来竞争优势。

当然,如果企业能够做到既提供标准化产品以覆盖大面积的客户,又能同时保证产品与竞争对手的差异化,那就是理想的商业模式了。虽然这听起来很难,但也不是没有人做到,身边的苹果手机、茅台酒都是不错的例子。

有的行业可能很难实现产品本身的差异化,比如对于工业品、资源品类的企业来说,产品都差不多,要在产品上寻求差异化几乎是不可能的。

这种情况下,企业有时候可以通过顺着产业链向上下游渗透的方式找到实现差异化的方式。比如提供更好的运输服务,提供更好的售前咨询或售后服务,又比如进行产业链一体化建设,整体优化解决方案,这种在制造业企业中很常见,然而,这条路可能更加艰难,这种方式的扩张每一步都充满了风险,任何一步走错对企业可能都是致命的。

在这个时代,建设生态系统也是许多大企业打造差异化产品重要手段。企业并不一定亲自拓展业务,而是通过制定和引领生态系统的技术标准或运行模式的方式,联合生态中的其他合作伙伴共同服务最终客户,这都会极大增加竞争对手夺走客户的难度。企业生态系统一旦能做成,也是非常优秀的产品差异化方式。

也不是所有产品差异化都那么正能量,老板们为了能实现产品差异化绞尽脑汁,有时甚至会有通过商业贿赂、私下拉关系等灰色手段来影响客户,虽然不光彩,但这姑且也算是实现差异化的一种方式。

降价是最初级的差异化。使用价格武器显然是杀敌一千自损八百的策略,价格战很容易打,价格的差异化也会吸引客户,但降价是最没有壁垒的差异化方法,靠降价赢来的客户也很容易被对手降价吸引走,另一方面,降价也会损害企业自身的利益,在极端情况下甚至能把自己给拖死。

另外还有一个要考量的因素是差异化的产品是否真的能带来更多的利润。一般来说,企业通过产品差异化,让客户依赖你越多,你就能客户收越多的钱。不过,这个逻辑成立的前提是竞争要发生在自由市场经济下,不受到法律、政治等市场以外因素的干扰。在实际场景中,标准化产品的差异化优势很容易带来自然垄断,也很容易带来政府监管、反垄断等麻烦,而且越是优秀的产品越容易遇到这样的问题,以至于难以轻松地持续获得超额利润。

如果无法获得超额利润,那再优秀的产品都是可惜的。对这个问题,一个不错的解决方案是进一步精细化区分用户群,细化产品线,提供有层次的服务。在差异化产品的基础上,企业可以在不同的产品线服务不同的人群,获取不同的利润,也可以进行取舍,甚至直接放弃利润不高的业务,把它们送给竞争对手,以规避可能遇到的麻烦。

供给侧优势——效率为王

供给侧优势可以总结成一句话“造的便宜”。

说实话,企业在产品上形成差异化优势相当不容易,而在供给侧上获得某些优势会容易一些。

对传统企业来说,企业的地理位置经常会带来很大的供给侧优势。一山不容二虎,一旦企业占据某地的区位资源,就可能可以降低运输、制造等等成本,自然就能比竞争对手造的便宜。

与地理优势类似的,还有业务专属许可牌照,特许权之类的专属权,这也是供给侧优势的一种,可以理解成一种虚拟的地理优势。

平时常常提到的技术优势、人才优势、管理优势这类说法,也都可以统一归结为一类高效经营。企业高效经营的结果正是制造同样的产品成本更低,这也是一种供给侧优势。当然技术进步也可能带来产品的差异化,这就不算作供给侧的优势了。

有的供给侧优势需要持续不断的投入来打造,比如做租赁生意时,可能需要不断投入购买资产,这样的高额的投入本身也会形成壁垒,一旦前期投入完成,企业经营的边际投入成本就会比后来者少,这也是供给侧优势重要的一部分。

应该说大部分企业在经营过程中,都会在供给侧优势上动更多的脑筋。

需要注意的是,供给侧优势建立的壁垒经常并不那么高,供给侧的变化往往比需求侧的变化来得快。物流成本的降低,运输技术的进步,商品附加值的提高,会削弱企业在地理位置上的优势。新业务、新产品的出现,科技突飞猛进的发展,会削弱企业在技术能力上的优势。企业规模的增大,竞争对手的挖人,都可能降低企业在管理能力上的优势。

总之,很多因素都在会持续削弱企业在供给侧上的优势,企业必须不停地努力,有时甚至是疲于奔命,投入大量的财力物力资源,才能维持住这些优势。

现在,不同生意模式之间的区别就体现出来了。最好的生意是那种一次投入,后续投入很少就可以持续不断产出的生意,其次是那种不断投入才能不断产出的生意,最次的是那种必须不断投入,还不一定能够不断产出的生意。

不幸的是,大部分外表很光鲜的科技公司,明显属于最后一种。

还有别忘了,供给侧优势最终是通过“便宜”体现的,在产品差异化的分析中提到过,通过价格便宜形成差异化来战胜竞争对手已经是下策了。换句话说,如果没有明显的产品差异化优势,哪怕你动作再快,成本控制得再好,卖得再便宜,都会难以吸引到客户。

在行业高速发展的时期,供给侧优势带来的好处会比较明显,毕竟市场供不应求。但一旦行业进入成熟期,尤其是当行业不景气的时候,供给侧优势就不容易维持了,很容易被竞争对手以降价之类的方式削弱。

规模优势——越大越好?

规模能为企业带来很多东西,我们通常认为规模会形成壁垒,因此企业越大越好,但实际上并不是这样。

用人来作类比就很好理解,一个人体重更大以后,也许打架更厉害,但在自然竞争中也不一定就更有优势,还得看长的是肥肉还是肌肉。况且就算全是肌肉,大体重也并不总占优势。

企业也是一样,相比起规模优势,规模庞大之后的劣势可能是更需要提防的。在分析规模优势之前,先要搞清楚规模庞大的企业有哪些弊端。

最直接面临的就是管理问题,企业由人组成,随着规模的扩大,自然也会需要越来越多的员工。大企业的员工内耗是避免不了的,内控成本也会高很多,尤其是腐败、低效这类大企业病,很可能在关键时刻要企业的命。

业务分散也是个大问题。大企业往往会有多条业务线并行作战,也许在行业景气时,这种齐头并进的做法会让人情绪激昂,但在业务线遇到困难时,业务线如果还能自我维持就谢天谢地了,一旦有业务线出现问题,各业务线之间就不可避免开始抢资源。这种状况就好像那个浑身肥肉的胖子,一个不小心原本期望的相互业务协同就成了彼此拉扯,最后同归于尽。

产品劣化也是可能遇到的问题。尤其是对于有定制化需求的产品,边际成本可能并没有想象的那么低,也许服务几个几十个客户的时候,客户体验还是很好的,当服务几百几千个客户的时候,就很难维持原本的客户体验了。

总之,大企业也会有很多问题,当观察一个规模很大的的企业时,一定要注意是否存在什么大企业才有的毛病,以及这些毛病对企业经营的影响。

说回规模优势,规模的确是现代企业不可或缺的一点。在教科书上,规模经济最让人熟知的一点是当企业规模扩大后,企业生产单位产品的成本越低,从而能获得更高的利润。

这没什么毛病,但依然不够,在我看来,规模优势是企业通过经营策略,将规模优势转换为需求侧或供给侧的优势实现的。

客户规模大了,企业就有可能掌握更多更精准的客户需求,从而更好打磨细节,做好产品差异化。对于某些行业例如互联网,客户之间还能形成网络效应,为企业带来难以模仿的产品差异化优势,比如腾讯的微信。

同样投放广告,企业的产品规模越大,在广告投放上的边际成本就越低,毕竟在用户脑袋里种下一个品牌要比种下好几个品牌容易得多,国际化大品牌往往通过这样的策略打败对手,比如欧莱雅的化妆品产品。

用户时间是恒定的,企业在规模更大以后,也许就能通过一次性提供多样化的特别的服务,来节省用户时间,那也是一种差异化优势。比如开市客超市。

这都是企业发挥规模优势的例子,不论如何,所谓的规模优势最终都会被转化为产品差异化的优势。

转化为供给侧优势也是同样的道理,规模经济效应降低成本就是重要的一点,除此之外,有的行业研发需要海量的投入,有的特许经营许可天然需要一定规模的体量才能够得到,也有的行业下游格局导致要想服务好大客户,就必须要有相应的大体量等等,这些都是规模优势转换为供给侧优势的例子。

一句话总结如何建立竞争优势

对企业来说,要建立竞争优势,首先要专注主业,打磨好产品,精准服务目标客户,做好产品差异化,其次在供给侧不断优化,高效经营,尽量降低运营成本,在这个基础上,适度扩张业务,发挥出企业的规模优势,直到寻找到某个最舒服的经营状态,持续的经营下去。

这是企业能够经营成百年老店的基础,也是被称之为“好的商业模式”的东西。

bookmark_border漫谈AI、加密货币与科技进步

AI还无法代替人脑,正如加密货币还无法代替金融。

AI还无法代替人脑

ChatGPT红的发紫,各类AI应用逐渐出圈。在半导体周期低谷的2023年初,这一切仿佛让科技界看到了曙光,产业界对新一代AI技术的接受度比想象的要好的多,纷纷开始琢磨怎么把这个黑科技应用各个细分领域,一大批创业者已经在路上,未来不久应该就能看到很多AI应用出现了。

不过人类即将被AI取代的声音也不绝于耳,这一次大家开始为插画师、客服、甚至程序员们未来的前途担忧,对于这点,我觉得暂且大可不必。

不可否认,就好像CAD的出现替代了手工制图一样,一些行业的工作方式未来一定会发生巨大的变化。但是,AI始终还是一种效率工具,离建立类人的认知还差很远,更别说代替人类。就好像CAD的出现并没有使得制图的工作岗位消失一样,尽可能一百个放心,AI也不会让程序员失业。

有句话说得好,取代你的工作的可能不是AI,而是会用AI的别人。

从康德哲学的角度来思考这一点。AI的强项在纯粹理性的世界中,在人类的帮助下,AI通过在事物之间建立链接,对世界进行建模,然后完成“认识”客观世界的工作。它是一个程序,严格又高效的运行着,不知疲倦,在人脸识别、围棋这样的场景里,能力远超人类。

但在实践理性的世界里,AI就力不从心了。这个差距可能来自于人类对世界的感知能力,AI只能通过简单的传感器和人类的提示获得来自这个世界的反馈,但人类无时无刻不在感受这个丰富多彩的世界。

更要命的是,AI没有手脚,没有行为能力,它无法亲自改变这个世界。感知与行为能力的缺乏使得AI注定只能活在虚拟世界中,那终究是由人类设置的一个信息茧房罢了。

无论AI能力再怎么发展,它的边界都会是人类的意识。在这样的信息茧房里,AI只能是人类的奴隶,永远无法获得“自由”。它没有自我意志,更不用说审美能力。

人的优势在于人有创造力,会持续扩大边界。AI的“创造物”跳不出它的边界,但对人类而言,创造物与被创造物是分离的,人类有能力不断打破边界,创造新的思想,这也是人类社会持续发展的动力。

与其说AI具有影响人类的能力,不如说那还是一群人在施加对另一群人的影响,AI只是人的武器罢了。

加密货币还无法代替金融

最近另一个有意思的事情是芒格发表了一篇评论加密货币的文章(芒格在华尔街日报的评论文章:为什么美国应该禁止加密货币),再次引发了人们对加密货币的讨论。

与芒格和巴菲特不同,我对加密货币并没那么恨之入骨,在我看来,现阶段的加密货币是一件科技艺术品罢了,比特币和郁金香或者拍卖到几个亿的鸡缸杯没太大区别。

艺术品没什么错,即使17世纪荷兰的郁金香曾掀起了人类历史上著名的投机泡沫,那是郁金香的错吗?

不过芒格这篇文章更新了我的认识。芒格将加密货币与英国17世纪末发生的金融泡沫做了类比,还特别强调简单粗暴的禁止泡沫炒作之后100年,英国取得了令人瞩目的社会进步。

是股票阻碍了社会进步乃至人类文明吗?当然不是,事实证明,几百年后的今天,股票是金融系统不可或缺的一部分。

但英国当时禁止了股票公开交易,与英国后来的社会进步发展有关系吗?仔细想想,似乎真有。股票的投机、炒作、赌博吸引了人们的注意力,许多人把心思放在了不正确的地方,自然也就没法做好本分的事情,以至于骗子横行霸道,实业无法发展,整个社会走向娱乐至死。

17世纪英国的股票既是促进社会发展的金融工具,也是阻碍文明进步的赌具。股票的确就像癌症一样,吸取了人类社会的营养,差点置人类社会于死地。

当时的人们还没能好好驾驭股票这种金融工具,政府禁了它可能真的是最好的选择,虽然长期来看,一禁了之并没有阻碍股票自身的发展。

与其说加密货币具有影响人类的能力,不如说那还是一群人在施加对另一群人的影响,加密货币只是人的武器罢了。

我突然发现,加密货币只是一种在金融功能上更有效率的工具,这么说来,几百年前的股票与现在的加密货币其实是一样的。再展开的说,石油、电力、核武器或者AI,一切新科技都是一样的,他们都是效率工具罢了。

科技本身没错,但人类需要能够驾驭科技。步子不能迈太大,不然真的会死人。

结论

我并没什么结论,如果一定要总结点什么,那就是别把AI想的太好,也别把加密货币想的太坏

bookmark_border价值投资框架整理(2022年)

0. 开头

常常有人问我,你的投资框架是什么?你怎么敢把所有积蓄都投到股票里去?这的确是个好问题,是每个人在开始买股票之前需要想清楚的问题。

虽然从第一天买股票算起已经过去很多时间了,但是认真算起来,2022年才是我系统的梳理投资方法,并坚持实践投资框架的第一个完整的年份。

这篇内容整理于2022年末,现在才发出来。当时本来打算从概念、方法、实践三个层面来整理投资框架,写着写着才发现涉及的内容实在不少,一写才发现能力不够,很多细节仍然需要打磨与纠正,只能先写多少算多少。

然后一下就拖到了现在,不论如何,先整理一个版本做个存档,很多内容还可以持续补充,以后再更新也不迟。

TL;DR;

这里的概念部分是投资框架的基石,大部分来自于价值投资之父格雷厄姆的理论,是那些上百年来坚定不变的原则。方法部分包含更多结合当下市场环境,结合自己的思考与那些容易变化的部分,总结当下的思考。实践部分希望自下而上的从日常工作出发,总结对日常研究工作中的注意点和具体研究方法。展开来说,大体包含下面这些内容:

从基本概念的角度来说:价值投资是一种实践总结,我们希望能在资本市场一直活下去,为此需要始终践行价值投资的三个基本原则:相信买股票就是买公司;尝试理解市场;努力构建安全边际。

从投资的方法的角度更多展开。我们希望在市场中不断寻找代表时代的公司,有竞争优势的公司,以及企业文化优秀的公司,这样的公司一旦被市场忽视但被我们发现,就成了价值投资的好机会。

另一方面,我们坚持相信市场长期是称重机,因此在买入公司前,我们永远应该试图对公司进行估值,然后尝试理解市场先生的情绪,等待资产被低估的时候买入,并长期持有。

最终,这些方法还需要靠最终实践落到日常的研究工作上:在具体工作中,首先要持续优化信息来源的质量,然后形成知识复利,努力提高个人长期时间利用率。在这个基础上,从宏观、行业、公司三个层次深入研究,积累认知,构建出扎实的能力圈,从而做好资产配置工作。

1. 概念

价值投资是一种投资实践总结

价值投资并没有明确定义,也并非什么与生俱来的法则,一百个人里有一百个哈姆雷特,一百个人眼里也有一百个价值投资,很多人都在谈价值投资,但落到对具体问题的判断上,却有可能完全不同,甚至结论完全相反。

价值投资的概念极其具有包容性。随着几十年金融市场的发展,很多优秀的投资实践都会被被冠以价值投资的名义。价值投资的含义通常是被泛化的,甚至直接成了投资的代名词。段永平直接说道:“投资就是价值投资,不然投资投的是啥”。

价值投资本身,也在这样不断被解读中总结发展。现在,我们提到价值投资,已经不仅仅再说一种投资方法或者某个分析工具,价值投资已经成了整套指导投资的框架,它经常被用来定义更广泛的一些东西。

再多扩展开来,甚至跳出用钱投资的范畴,从一个人职业生涯的决策,到公司项目资源的安排,大到组织方向的把控,小到一次旅游路线的规划,每个人一生中面临的所有抉择,都可以看做是在做投资,只不过投入的不是金钱,而是时间、精力或者其他什么资源罢了。

总之,价值投资是一种关于在实践中总结出来的讨论如何做决策的方法论,也是一种艺术。

价值投资不是什么

我们从反面排除一些肯定不是价值投资行为的事情,会更加容易理解价值投资。

违法犯罪的行为不是价值投资。不论动机如何,不合规或者违法犯罪行为不能被称作价值投资,比如直接用暴力手段抢劫或者通过内幕交易、诈骗之类的手段获利,都肯定算不上价值投资。

举个例子,我们常常说的投资通过搜集、处理信息,然后通过学习提升认知从而赚钱,不过有时候我们发现直接套取内幕消息,打个信息差也可以赚到钱,这两种赚钱方式在形式上可能有点像,但实质上完全不同,后者显然不是价值投资。

赌博行为不是价值投资。虽然投资行为存在随机性,必定包含赌博的成分,而且赌博成分可能会让你获利,但关于赌博的部分本质上只是在碰运气而已,从投资的角度上来说,碰运气是不够的。价值投资不是买彩票、不是掷色子、更不是玩老虎机。

在实践中,有时候很难区分随机的赌博行为与有逻辑的预测行为,一个例子是即使同样是掷色子,在经过深入分析之后,你真的确信游戏提供的其实并非普通的正方体色子,只要以某种角度和力道掷骰子,获胜的几率会大于失败的几率。这时,掷色子游戏就成了你的提款机。这是件很棒的事情,如果真的存在这样的游戏,那它已经不是赌博而是一个生意了(事实上大部分赌博游戏对庄家而言就是这样稳赚不赔的生意)。

跟随趋势,追涨杀跌的价格炒作行为不是价值投资。这类行为的特点是仅仅将股票当做筹码,买入后期望将这些筹码以更高的价格交易给其他人罢了。即使被各种奇奇怪怪的玄学理论包装过,即使参与者已经习惯了被称为投资人,这种依然仅仅是赌博游戏的一个变种,是一种投机游戏罢了,投机游戏存在有他的意义,但它不能被归到价值投资的范畴里。

回到本杰明·格雷厄姆(Benjamin Graham)在《证券分析》中,对投资这个词曾这样定义:*“投资操作是以深入分析为基础,确保本金安全,并获得适当的回报,不满足这些要求的操作就是投机。” *

现在,投资的概念被人为的放的很大,但其实并不是每个历史时期都是这样的。可能很难想象,在格雷厄姆生活的那个时代,投资几乎是一个人人唾弃的贬义词,资本市场一度被社会摒弃,连购买公司股票的人们都被称作赌徒,只有那些购买债券、房地产之类资产的人群才有资格被称为投资者。不过,那个时代已经过去了。

投资的目的是活下去

在投资活动中,一个终极问题是:“投资到底为了什么?”这个问题之所以重要,是因为价值投资首先是一种价值观,其次才是方法论。价值观是一切决策的依据,只有明确价值观,才值得展开后面的讨论。

今年红的发紫的半夏投资创始人李蓓写的一段话:“我想在市场上一直活着,在资产管理行业做到老”。我觉得这句话非常好,也十分愿意拿这句话来作为我的价值投资框架的目标。如果再加上一个100岁的时间期限就更好了,以免以后钻文字空子,过几年就说自己老了。

哪怕收益率不高,甚至跑输大盘,但只要能在资本市场活到100岁,就是成功的。当然,如果长期跑输大盘,也很难在资本市场一直待下去。

投资是一场长期游戏,长远来看,收益率、资产规模这些东西固然重要,但都只是能使我们留在牌桌上的手段,如果我们一旦离开牌桌,就什么也没有了。

因此,长期确定性是我们最关注的也是最重要的东西,没有之一。一切投资行为的目标都应该着眼于长期。要实现这一点,除了要保持身体健康之外,规避风险、不遭受极其重大的失败就是第一要素。 在投资方法的选择上,要极力规避那些可能只有短期正确但长期一定会出现错误的东西,时间会将风险放大,黑天鹅迟早会到来,有句话是这么讲的:“只要是有风险的事情,只要坚持做,长期做,一定会爆雷”。

巴菲特强调过,成功的秘诀有三条,其一尽量规避风险,保住本金;其二尽量规避风险,保住本金;其三牢记第一和第二条。这再怎么强调都不为过。

但问题是,到底该如何规避风险,每个人的想法就不同了。有人选择依靠权力、有人选择依靠购买不动产、也有人选择购买黄金、艺术品、或者干脆坚持持有现金,我们必须意识到,这个选择会与每个人的能力与认知息息相关。比如半夏投资的李蓓总就认为只有积极地研究宏观策略,对仓位进行对冲才能保持安全,这就与我这儿的价值投资框架出现了冲突。不同的人的认知很难说有对错,在一个人遇到真正的风险前,永远也无法拍胸脯确认自己能够躲过即将遇到的风险。

价值投资的三个基本原则

本杰明·格雷厄姆几十年前就给出了方向,这正是格雷厄姆的伟大之处。格雷厄姆在《聪明的投资者》一书里提出来三个基本原则,三句话概括:第一、买股票就是买公司;第二、理解“市场先生”;第三、构建安全边际。

巴菲特后来在这三个原则的基础上,还增加了第四个“能力圈”原则,这无可厚非。不过我还是更愿意先专心讨论格雷厄姆的经典三原则,最后再专门来讨论关于能力圈的问题。

原则1:买股票就是买公司

买股票就是买公司是价值投资最基础的原则。 要理解这句话,它至少包含了三层意思:第一,我们选择买股票;第二,我们希望通过持有公司所有权获利;第三,我们仅仅将股票是作为公司的所有权。

第一层意思,每一张股票都是公司所有权的一部分,我们拥有股票代表拥有公司所有权。一旦拥有股票,我们就成了公司股东,就获得知情权、分红权、投票权等等,公司所有权的价值与公司的经营状况息息相关。除股票外,我们还可以购买地产、债券或者别的什么金融衍生品,甚至加密货币,似乎也能从其他角度分享到公司经营带来的收益,但那都不是我们关心的,我们选择的是股票。

值得更深入思考的是这种所有权是如何被赋予我们的。我们选择股票就等于选择相信整个证券市场,以及相信证券市场背后的国家金融体系。巴菲特曾提到过,他买过一家古巴公司的股票,但后来被卡斯特罗查封了,后来股权变得毫无意义,即使公司发展再好,他也没法分到一分的利益。这个例子虽然极端,但时刻在提醒着我们,我们购买的股票背后到底是什么。

第二层意思,是我们希望分享公司的经营成果获益。简单的说,公司的经营成果就是我们希望公司在未来能比现在更值钱,未来能比现在创造更多价值,未来比现在更好。

当然这个价值的衡量指标还是钱,还是公司的利润。我们希望在成为公司股东的一段时间之后,公司创造利润的能力变得更强了,能像个印钞机一样给我们源源不断的赚钱。

这就是公司,它不是公益组织,虽然我们也看中用户价值、社会价值或者其他什么价值,但这些价值都应该落实到实实在在的现金流上,如果公司的价值不能通过利润体现出来,那么它就没有被投资的意义。

第三层意思,是我们主动放弃将公司的股票当成其他工具的可能性,而仅仅将股票看作公司的所有权。前面提到过,股票作为一种价值载体,除了被视作公司所有权,也可以被单纯的看做是赌场上的筹码,又或者一种纪念品。市场是复杂的,在市场上什么人都有,我们无法控制别人的念头,无法说服所有人,但我们可以控制自己的想法,就是仅仅将股票看做为公司所有权的一部分而已。

原则2:理解市场

价值投资的第二个原则,是理解市场先生的存在。市场先生很有意思,粗看之下他是一个不知疲倦又脾气暴躁的人,长期跟他打交道,你就能对他的秉性大致有个了解。

首先市场先生是个很勤奋的服务者。只要是在上班时间,他从不请假。他会不知疲倦的向你发出各种信号,你也可以随时与他交流或者交易。

“市场先生”市场先生是有情绪的,是个一生下来就脾气不太好的人,他的心情时好时坏。上一秒可能非常亢奋,开出很高的价格购买你手上的股票,下一秒又变得非常情绪低落,以至于愿意以很低的价格将股票卖给你。有意思的是,市场先生的脾气就是这么变幻莫测,根本无法预测。

虽然工作很认真,但他表面看起来似乎是个不修边幅的痞子模样。为了去预测市场先生的想法,好多人发明了各种奇奇怪怪的方法,又是计算又是画图,但在这件事情上有太多太多的失败案例,还没有看到过谁取得长期成功的。

最后,可能市场先生有各式各样让你看不惯的地方,甚至有时候会变脸,然后像恶魔一样伤害你,但我们依然要要利用好市场先生,还要跟它一起长期合作,还得从市场先生手里赚钱。赚市场先生的钱并不是坏事,市场先生并不反对让我们赚到钱。

在整个投资生涯里,市场先生一直都会是我们的合作伙伴,所以你得理解他,永远别跟他对着干。

一系列拟人化的描述组成了格雷厄姆对市场描述的主要部分,在后来的几十年里,大家又展开了对市场有效性的讨论。市场到底是不是有效的

一部分人认为,市场是极度聪明和有效的,它反映了所有市面上的基本面信息,市场的波动只是一种随机漫步。在这种思想的指导下,我们并不能相信有人可以通过研究或者其他什么方式长期获得超越市场平均水平的收益,哪怕它在一段时间内跑赢了大盘,这也仅仅是随机表现而已。

不过以巴菲特为首的价值投资者们反对这样的看法,一个著名的小故事是如果相信市场完全有效,那么任何人都不可能在马路上捡到钱,因为有效的市场不会允许马路上有钱这种事情存在。

作为价值投资者,我们坚信“市场短期看是投票器,长期看是称重机”。相信市场长期看能够成为称重机是价值投资的一个基本信仰,市场先生一直在兢兢业业的工作,对公司的价值进行称重。

形象的来理解称重机的说法。公司们就像一个个不安分的胖子,轮流一个个跳上市场这个称重机。体重秤上的数字不停的来回摆动,每一个盯着指针的观察者都会眼花缭乱,体重秤就像坏了一样来回摆动。

我们都知道,假若胖子安静下来,那体重秤的指针最终应该停在某个位置,指示出胖子的体重,但这并不会实际发生,事实上指针始终在不停的摆动,停不下来。

这个形象的例子解释了短期市场并不理性,但市场始终向着有效的方向运动,最终会走向有效的方向。因此与其说市场具有有效性,不如说市场具有“最终有效性”,但也正是这个“最终有效”,导致了如果每时每刻去静态的观察市场,它其实都是无效的。

有了这种对市场的理解,我们始终相信“总有一天”市场给出的价格会反应出公司的基本面价值,只有相信这一点,才有底气安心的静下来对行业、对公司运营的基本面进行研究,甚至可以主动忽略那些不可捉摸的情绪变化,即使这些情绪变化长期存在。

另一方面,只有认识到市场短期的投票器性质,才能理解那些不时出现的极端行情,不至于在那些市场高度波动的时间里变得大惊小怪。

原则3:构建安全边际

构建安全边际是要确保长期活下去的底线。在投资路上,即使我们再成功,也随时会面临不利结果的局面。霍华德·马克斯认为,在不利结果下确保生存,比在有利结果下获得最大化收益要重要的多。而“低价买入”是获得投资财富的唯一可靠的途径,只要买的足够便宜,就算犯了错误,损失也能控制在可接受的范围。

构建安全边际简单的说就是买的便宜。

但问题是究竟什么是便宜,又成了一个复杂的问题。如果你计算出了一家公司的内在价值,那么到底打八折算便宜,还是打七折算便宜还是打五折算便宜?再者,如果你觉得价格已经很低了,但价格随后变得更低怎么办?

一种想法是越低越买。只要相信市场是称重机,那么我们就认为虽然市场先生经常变得毫无理性,但他给出的价格也不会无限低,价格越低买的越多就是了,大不了把整个公司全部买下来就完了。

这听起来很夸张,但巴菲特就干过很多这样的事情。如果我们真的把公司全都买下来,却发现做了一个并不划算的买卖,那么这正说明你买下公司的价格并不够低。

然而对于大多数普通投资者而言,没有财力也没有能力做这样的事情,那该怎么办?这的确是一个巨大的难题。比起买下公司的那一刻,我们其实更关心买下之后一段时间的安全边际情况,也就是更关心成长性。安全边际最终还是由公司的持续经营提供的,如果公司经营状况越来越好,相比之下同样的买入价就会显得越来越便宜,如果公司经营持续恶化,那么哪怕买的时候已经很便宜了,也会显得越来越贵。

要承认的是,所谓更加看重成长性经常是放弃安全边际的一个借口,不过我们的确需要在绝对估值和成长型之间寻找某种平衡点。不论怎样,在面对任何一个投资标的时,这个问题都始终值得我们思考和讨论。

我们也经常强调要保住本金,但如何理解“本金”也是很值得讨论的问题。对于长期投资人来说,哪有什么本金和利润的区分。仔细想想,如果非要区分本金,那本金指的是每次买入的资金?似乎不正确。指的是第一次投资的资金?可能对于有年头的投资人来说早就忘了第一次投入市场的是多少钱。

在极端情况下,我们购入的资产在市场上可能会在一两年内跌去90%甚至更多,这算是失去本金吗?这些都是很值得思考的问题。

要回答这些问题,首先不能忘了一切决策目标都是为了我们能够长期在资本市场活下去,最大的本金还是我们自己,能在市场上活下去就是最大的本金。其次,市场是个投票机,因此市场价格这个东西只是一个数字,就算股价在一天内跌去99%也是合理的。最后我们始终要相信市场是个称重机,最终称的还是公司的价值。

总结起来看,要想构建投资的安全边际,还是应当首先从基本面分析出发,深入了解公司的运营状况,利用好公司成长性这个最大的安全保障,其次要理解当前情况下市场先生的情绪状况,尽量避免成为亢奋市场的牺牲者,反过来在市场季度低迷的时候,我们应该更加兴奋。最后,一定要构建好自身的财务框架,资本市场上各种黑天鹅事件都可能发生,一个坚强的财务框架应当使得即使任何极端市场情况发生,都不至于让自己一蹶不振,被迫离开牌桌。

践行价值投资原则

李录曾说过,“价值投资的康庄大道冷冷清清,旁门左道却车水马龙”。回头再看市场上许多投资人,包括基金经理们的操作,就不难发现真正踏踏实实践行这些原则的投资人实在不多。

有意思的是,这些原则说的其实也并非像法律条文规定的那样严苛,因此很多时候究竟是不是践行这些原则,外人很难精确判断。比如随便看了几页公司年报,就可以说自己关注了公司的经营;又比如明明绝大部分精力放在追涨杀跌,希望通过预测市场情绪赚钱,也可以说自己是在试图理解市场先生,利用市场先生获利;安全边际就更不用说了,贵和便宜本来就是一个主观的事情,要真正买下公司,大多数时候条件也并不允许。

既然这么模棱两可,所以给自己标榜上价值投资的标签并不难,出现价值投资是个筐,什么都可以往里装的情况也就不难理解了。

这时候又显示出目标的重要性。目标是一种价值观,是一切决策的依据,比如同样是对构建安全边际的实践,以活下去为目标与以获得高收益率为目标相比,在构建安全边际的具体理解上就会出现巨大的区别。又比如对市场先生的理解,如果投资目标没有考虑长期因素,那么就很容易被市场先生的短期表现所吸引,轻易得出一些短期有效却无法长期有效的结论。

投资的道路上充满了诱惑,赚快钱的机会就像路边的野花一样散落的到处都是,有时候采上那么两朵看起来也是很容易的事情。采花固然让人开心,但回头来看可能耽误大事。对个人来说,还是应该在目标清晰的基础上,经过独立思考和判断之后,自己以诚实的视角对这些投资原则进行长期的实实在在的实践,走出属于自己的路。

2. 方法

对公司进行估值

投资就这两件事,一是如何理解公司的价值,二是如何面对市场。这两件事里,理解公司的价值是首要的,理解公司价值就是估值的过程。

估值基本上是定性的,就好像远远看到一个人,估计一下它的身高体重一样,不需要真的拿称去称,世界上也没有这样的一杆称存在,估值是一件既依赖主观经验,也讲究方法的事情。

资本的流动是金融工作的基本特征,投资者的主要工作就是将资本配置到更“好”的地方去。这里的“好”有两层含义,一层意思是更能够促进社会进步,人类文明的发展,另一层意思就是直白的获得更高的资产收益率。从投资者角度来说,社会价值的提升是一种获得更高资产收益率的手段,这两层含义是否统一是政治而非金融层面要解决的事情,我们首要关注的还是资产收益率。估值估的就是公司的赚钱能力。

企业的资产收益率可以通过简单的数学方法转换成现值进行统一计算,将未来的现金流折现进行估值,也就是DCF估值方法。数学计算本身并不复杂,但复杂的问题在于为了计算资产现值,我们必须预估企业的未来现金流收入,这一下子就变成了玄学,无法精确计算了。

当然对于某些类型例如重资产企业来说,已经有了成熟稳定现金流的,计算现金流折现估值相对更靠谱一点,但对于那些变量很大难以精确预估计算的可能占更多数的企业来说,现金流折现估值方法的意义更在于定性分析上。

巴菲特曾幽默的说:“虽然现金流折现估值是最好的,但我从来不用”,实际上就是用定性替代定量分析的意思。对投资者进行估值思考而言,虽然无法精确计算现金流,但仍然有必要始终把DCF估值作为评估资产价值的基本方法。无论这个公司处于哪个阶段,无论当下公司是否盈利,无论是一级市场还是二级市场,只要对公司进行估值,我们应该首先从现金流折现的角度去思考公司的价值。

尤其是在面对一些科技类重研发的企业时,市场往往犯的错误就是因为实在难以预估企业未来的收入利润状况,就发明出各式各样的估值体系,最后彻底忽视和放弃了现金流估值的思路,以至于有一天企业真的开始盈利,大家才猛打一拍脑袋,发现泡沫已经吹的大的离谱了。

对这类企业,我们不妨试着从估值反推现金流,如果考虑给它某个目标估值,那么就要思考它应该提供什么样的长期赚钱能力。通过这样的计算,我们可能会得出各种离谱的看起来不可思议的结论,这并不稀奇,这样的结论恰恰有助于我们把握企业未来若干年的实际发展状况。

也不是时时刻刻都很贵,有的情况下,公司估值会低到超出想象,以至于出现低于估值低于净资产的状况,市场似乎认为这个公司未来不但不能赚钱还会持续的长期赔钱,这就到了捡烟蒂的时候了。

对现金流估值定性分析的另一个理解角度是考察企业经营状况的相对变化。虽然绝对现金流难以预计,但如果考察企业近几年来的经营现状以及管理层的发展战略,我们也许有机会对企业赚钱能力的边际变化进行预测,得出一些结论。也许大部分企业的高估值都会逐渐被现实击垮,但从相对表现上我们依然能区分高下。还是强调定性分析,我们只要能够评估出一些定性的关于企业经营质量的结论,就足够了。

对于作为发展中国家市场的A股来说这很重要,很多优秀公司被给予高估值都基于了对国家未来发展的憧憬,这尤其明显体现在一些消费类公司或者以消费类为主要下游市场的公司上。长期高增速有很大的确定性,以至于市场往往愿意给这类公司比较高的估值,如果一定要投资它的话,对估值边际变化的考察就更加重要,如果随市场高速增长的逻辑一旦被事实证伪,市值波动往往是巨大的,反之亦然。

另外一类定性分析是对长期资本类投入的思考,这一点经常出现在对巴菲特投资的分析以及各类价值投资学习文章里。由于要考虑按年披露的关系,企业普遍使用的会计准则经常不得不采取一些手段去处理长期资本开支。比如同样花了一笔钱为了生产买设备,在财务报表中并不会立刻体现在成本端,而且作为资产被记录下来,并在今后若干年被慢慢摊销。

事实上,即使从会计角度这笔钱没有记为费用而是资产,但从长期角度来考虑这个问题,这笔钱花掉了就是花掉了,长期看跟普通的费用没有什么区别。

同样的情况还会出现在公司长期库存,并购产生的企业商誉,股权激励,或者知识产权、品牌价值等无形资产的处理上。这些因素会导致按照会计准则计算的企业净资产金额,在不同的企业里往往被高估或者低估,这也导致日常最容易关注的PB或者PE数值一定程度上的失真。

因此,从现金流折现估值的角度思考问题,需要把眼光放长远一点,从而在这些问题上做修正,当然这些修正也很难精确,还是以定性分析的形式存在为主。

另外,虽然看起来多数情况下定量计算未来赚钱金额并不现实,但具体到某个公司,我们有时候也并不缺乏通过在手订单,产品系列信息,产能投产信息等数据计算未来现金流的机会,至少能够粗略得出一些上限或者下限数值,这些都是很好的分析和理解公司投资机会的数据,不应该被轻易忽略。

总之,即使市场价格变幻莫测,代表公司长期赚钱能力的现金流折现法始终是评估企业价值的最基本的方法,它提供了评估企业价值最坚实的锚

“印钞机工厂”

进一步考察公司的赚钱能力,就引出了一个值得深思的问题,究竟什么是赚钱?正如上面提到的,首先不能简单把会计科目理解成赚钱能力。

对一些生意来说,公司收入基本上就是赚了多少钱,例如咨询类、服务类的生意就是如此,对一个律师或者司机,一个项目收入1万块,基本上就可以认为赚了1万块钱。

这里其实忽略了成本,因为最大的成本就是人力,但比如制造业一类的生意,经营过程是需要进货购买原材料的,这部分原材料成本可能会占到收入的很大一部分,必须扣掉算出毛利才是赚到的钱。

即使是咨询类的生意,作为经营者,为了赚到这些钱,还得付出比如房租、差旅、资料影印等等的费用,又或者需要去花学习培训购买资料等等的费用,在之后可能还是有各类税收,这些都得在毛利的基础上扣掉,成为净利润才是赚到的钱。

会计的视角到这里就结束了,净利润能够从一定程度体现出公司的赚钱能力,这无可厚非,但从投资人的角度这还不够。在长长的财务报表上,账面的净利润与投资人最终能获得的现金还相差了十万八千里,公司的账面上的利润再高,都只有很小一部分到自己手里。

作为投资人,更加关心公司长期创造的现金流,而不是一年甚至一个季度,这与会计核算的视角并不相同,因此从财务数据来评估公司的赚钱能力,就会上面现金流折现估值法中提到过的问题。

长期来看,我们可能因为资本开支高估了公司的赚钱能力,也可能因为某些原因低估了公司的赚钱能力。

比如对于广告费用的计算。有时候公司在发展的早期连年亏损,其中一个原因是公司花费了很多营销费用在做广告。会计计算的时候,会把这些营销开始一次性从利润中扣除,似乎是在告诉我们,要是没有做这些广告,公司不会那么轻易地卖出产品获得收入,如果以后公司还想赚钱,那么还得再花钱做这些广告。

很明显事实不是这样,一次广告投入其实会产生长期收益。因为广告可能会让客户更加了解公司,从而帮助公司建立良好的品牌,占领用户心智。刚开始的确是投广告才能获得收入,但随着时间的积累,之前投的广告依然会品牌效应,用户口碑等发挥作用,即使公司停止了广告投放,不再花广告费了,公司依然能够实现收入。

良好的公司品牌还能够在未来提高公司的产品溢价,这些因素都不会体现在当下的利润中。公司实际上累计了一些无形资产,它的的确确会增加企业长期的赚钱能力,但一般情况下,会计处理时并不会考虑这一点。它们恰恰是极其重要的,作为投资人,我们必须将其考虑进去。

我们应当将视角着眼于公司的长期赚钱能力,不能简单的使用公司一年的赚钱能力来推演未来的长期赚钱能力,尤其不能仅仅用会计报表上的数字直接推演。

随着时间的推移,好的公司就像一台印钞机,源源不断产生利润,不需要持续投入。

再深挖下去,公司的业务模式、公司管理层的能力与战略方向等等一系列复杂的问题都值得探讨,如果再加上公司之间的并购、重组等等会计处理,有太多太多当前的利润或者现金流无法体现的因素会影响公司长期的赚钱能力了。

实际上,顶级的公司不但是一台印钞机,更是一个“印钞机工厂”,能够不断地制造新的印钞机,从而实现公司价值的指数级增长。巴菲特执掌的伯克希尔哈撒韦公司就是最好的例子。

价值链分析

另一个值得思考的视角思考公司在行业价值链中的地位。在传统的公司竞争分析中,我们往往看重一些相对固定的因素,例如独特的资源优势、公司品牌、特许经营权等等。在过去,那些控制垄断性资源例如石油、钢铁等生意的公司,能够持续获得竞争优势,从而发展壮大。

不过在21世纪的今天,知识经济成为市场主流,轻资产运营类型的公司越来越多,投资人要为更多看不见摸不着的东西进行估值,这些复杂性导致现代公司的估值过程变得更加难以捉摸。

这种动态变化更多的是由全社会的深度信息化带来的,知识和人才在行业里的流动会时刻引起行业中公司竞争力的改变,影响公司在产业链中的赚钱能力,这种变动的剧烈程度远高于传统能源、重工业类公司的变动程度。造成的结果则是市场上公司的估值变化更加剧烈,市场价格更容易受情绪影响,更频繁的脱离公司的本身经营状况。

这样的现状造成的结果是公司的经营状况与行业景气度的关联性变得更高,因为现在的公司更难用资源、地域优势等来建立自己的护城河,但同时可能公司在品牌、客户积累、以及商业模式上获得的积累带来的优势会越来越大。

价值链分析其实是种结果,如果企业经营良好,又有好的商业模式,那么随着时间的推移企业自然会在行业价值链中占据更好的地位。公司一旦处于行业价值链中的有利位置,又会持续巩固公司自身的经营状况,这一旦形成某种正反馈良性循环,就会带来值得关注的投资机会。

再扩展开一些,从行业价值链的视角来看,如果所有行业涉及到的资金总量是不变的话,那么行业价值链上的公司之间显然是竞争关系,也就必然有的赚钱有的赔钱,大家玩的是一个零和游戏。但现实中不能忽略的是通胀因素,长期来看,大家最后都在赚通货膨胀带来的增量资金。

预测未来的方法

这个世界一直在变化,十年前和现在已经大不相同,二十年前也和十年前大不相同。我们经常说的一句话是,未来是无法被预测的,但我们的工作是预测未来。在投资研究中,不论用什么样的投资方法,都绕不开预测未来变化这个话题,所以究竟该以什么样的思维方式进行预测,也成了一个值得讨论的问题。

为了预测未来的变化,最常想到的思路是研究历史,古话说“以史为镜,可以知兴替”,就是这个意思。拍脑袋进行预测并不靠谱,而应该充分搞清现状以及历史沿革,才有资格尝试去做对未来的预测。

一个重要的思路是从现状和历史中,寻找影响被预测目标的关键成长因子,不论是个人、公司、行业,事后看来,成长历程中总会有那么几个重要的成长要素,这几个因素贯穿了事物发展,我们也理所应当的认为它依然会影响事物未来的变化:比如:

•如果一个公司5年后的赚钱能力是现在的十倍,那公司发展的关键因素有哪些?•你身边最好的同学们,如果说谁能在5年赚钱能力增长了10倍甚至更多,关键因素有哪些?•对于你自己,5年后的赚钱能力会比现在增长多少,如果要实现目标,关键因素有哪些?•如果这些预测未来的问题过于复杂,不如反过来审视一下过去,过去5年里,身边有没有什么人或者什么公司赚钱能力增长了很多倍的,为什么?

这些长期实践证明的那些不变的关键因素,一般也就被称作持续的竞争优势。因此我们的做法就是寻找企业发展中不变的可以把握的部分,然后假定这部分能够持续发挥作用,以此预测未来。

不过使用这种方法进行预测的一个致命缺点是很快就会面临人们认知问题的一些陷阱中去。这在塔勒布的《黑天鹅》一书里进行了详细的阐述,比如人们对历史的总结不可能做到完全客观,人们对历史事件发生的归因也大都主观,人们也容易陷入各种叙事陷阱,最重要的一点是所有通过历史归纳法认识到道理永远无法被证实。悲观一些的考虑,即使我们从历史中总结出再多的规律,都有可能是错的,这些规律都有可能被打破。

在2022年,不论是俄乌战争,能源危机或者是疫情发展的各种戏剧性变化,都远超出年初大家的预测,不可否认的这些黑天鹅事件也对行业发展和公司经营产生了深刻的影响。即使再强大的公司,再有护城河的公司,都或多或少受到各种突发极端事件的影响。相信在未来这样的事件还会继续发生,而作为投资者需要考虑如何应对。

解决预测未来最好的方法也许就是逆向思考,不论是塔勒布、芒格还是马斯克,都多次提到逆向思考的重要性。不妨先假设一个预测,然后大量研究历史、现状材料,努力寻找能够证伪这个想法的内容,而不是寻找能够证实想法的内容。正如科学研究的过程,再多的支持证据都不如一个反例来的有意义。因此,形成观点然后不断反驳就成了预测未来的基本方法。

宏观、行业及公司研究

要研究一样事物,就要站在比它更高的维度去研究,我们可以站在宏观的角度研究行业,站在行业的角度研究公司的话,那么就得站在人类学甚至更高的角度研究宏观。公司毕竟存在于行业中,宏观经济和行业情况都为公司生存发展提供了重要背景,要做好公司研究,首先做好宏观和行业层面的研究工作也是重要的。

宏观研究可能是最难的部分。宏观受到太多因素的影响,以至于过于复杂,准确的预测宏观几乎不可能。巴菲特认为宏观问题非常重要,但是它属于不可知的部分,我们应该努力去抓住可知的部分。但显然,持这种观点的人是极少数,大部分的基金经理都会将宏观研究放在不低的位置上。

尤其在今年,宏观经济影响巨大,以至于很多基金经理都改变了想法,不得不去考虑是否要在组合配置上更多考虑到宏观经济对公司发展的影响。

对此,我的观点是首先抓住宏观经济中长期不变的内容,尤其是十年以上不变的判断,并试图去适应,主动回避掉其中短期影响因素,如果遇到短期波动,则将其视为投资机会

一些宏大且不变的主题包括比如效率提升永远是人类文明发展的主题,回顾人类近代史,哪怕充满了战争、疾病,但效率的持续提升从来没有变过,但在竞争过程中,人们不免会出现短视,损人不利己之类的非理性行为,则将其视为波动。又比如,在法币本位的制度下,随着货币政策的变动,经济会呈现周期性,这是确定的,但具体周期如何变动,明年是上升还是下降,则不去刻意判断。

这个话说起来轻松,但宏观经济周期捉摸不定,一次中短期的波动持续少则几个月长则若干年,真的身在其中,也是不好过的。但我们始终相信好的行业,好的公司能够穿越周期,即使冬天再漫长,只要能活到下一个春天,就必然能展现出它应有的价值。说实话,我对宏观预测总有一种力不从心的感觉,说的容易做到难。总之宏观层面的研究以了解现状为主,不轻易去做预测。

行业研究起到承上启下的作用。一方面大部分行业与宏观经济运行联系紧密,另一方面一个行业中的公司经营状况与行业状况息息相关。

行业研究要以投资为目的,各行各业博大精深,涉及到的知识繁多。行业专家并不一定能做好行业研究,我们对行业的研究,更多需要从行业需求、供给产业链、主要公司竞争格局、财务特征等与商业紧密相关的方面入手。

但是,不论如何研究宏观和行业,对公司的研究最重要的,也是最后的落脚点,是进行宏观研究和行业研究的最终目的。

三、实践

做好信息管理

归根结底,投资研究工作是一项信息处理工作,做好信息处理工作的头等大事是拥有优质的信息来源。信息来源管理是第一件大事。

信息来源的质量直接决定了研究成果的质量。投资研究是一种信息处理工作,本质上是在每天纷繁复杂的信息中寻找到预测未来的线索,这个时代信息是爆炸的,信息过载早就已经不是值得说的话题。在这样的背景下,高质量的信息源显得极其重要。

回想一下自己的学习道路,信息来源直接决定了认知的广度和深度,接受低质量的信息就像吃下腐烂的食物,比饿着肚子更快的致人死地。低质量的信息还很容易形成信息茧房,让人落在里面,像井底之蛙一样每天只能看到碗口大的天空,对在研究的道路前进带来巨大的沉没成本。

理论上来说,如果我们有本事搜集关于某个事物的所有信息,然后对它们进行处理,那么我们就可以做出最完美的分析,以预测未来的发展动向。这就好像已知一个小球的位置和初速度,就可以轻易预测小球未来某个时间的位置一样。

但事实上在实际研究工作中这是做不到的,一方面我们不可能搜集“所有”信息,另一方面随着时间的推移,还会不断有新的信息冒出来,这些新的信息恰恰会对小球的运动轨迹带来直接的影响。我们事实上只可能被动接收非常有限的信息,并从有限的信息中寻找有用的蛛丝马迹,所以高质量的信息来源对后续的研究工作重要性就毋庸置疑了。人的时间是有限的,使用了一个劣质信息来源,就等于放弃了一个更高质量的信息源。因此,做研究的第一件大事,应该是管理好信息源,不断反思每天获取的信息是从哪里来的,同时不断地优化信息来源。

对信息搜集质量的要求总结为全面、有重点、有细节、有想法四个原则:全面:不漏掉任何信息,你永远不知道你漏掉的那条是不是起决定性的信息;突出重点:把信息分出优先级,寻找行业关键因素;有细节:重点信息尽量给出细节,拓展讨论空间;有想法:字面意思。搜集资料只是第一步,接下来一定要提出观点。

要做到这些的最大问题可能是如何衡量信息来源的优劣,要关注信息三个要素,时间、范围与可信度

展开来说,首先从时间的维度关注信息的时效性。每天的财经新闻都会提供大量的信息,但绝大部分信息就像菜场上大妈们的讨价还价声,引人入胜,似乎能让人了解市场,但稍微拉长时间就会发现这些信息重复且毫无意义。投资大师斯利普说过:“信息像食物一样,都有保质期,有的容易腐烂,有的保质期很长。”如果一个信息三年后不再重要,那么它现在也不重要。

信息的范围指信息的有效性,对价值投资人来说,最好的信息是那些与公司的经营发展息息相关,影响公司未来赚钱能力的关键信息,可能这些信息短期内可能并不如那些八卦新闻吸引人,也可能这些信息隐藏在尚未被人发现的细节中,不论在哪儿,作为投资人的人物是筛选出它们。

信息可信度的重要性毋庸置疑,甚至有一票否决的地位。信息不真实,那其他的一切都是浮云。为了尽可能追求真实,对任何信息都应该关注信息的来源的可信度,思考信息产生的动机。很多人喜欢寻找一些秘密渠道听取小道消息,要知道在资本市场,真正重要的信息和现金没什么两样,要相信天上不会掉馅饼。我们应该尽量关注那些传播很广的信息,保持信息可信度最好的办法是尽量获取官方信息及第一手信息,仔细阅读官方公告以及亲自调研永远是最重要的信息获取方式。

信息来源多了以后,时间管理就变得重要起来,要主动忽略低质量的信息来源,把精力放到高质量信息来源上。不过,这是一对矛盾,不浏览过所有信息又怎么能相信自己找到关键信息呢?但浏览所有信息又是个人时间和精力不允许的。

解决这个问题的一个好办法是关注信息搜集工作的目的性,带着证伪的目的去浏览信息,可以快速过滤掉大信息,从而找到可能对决策判断产生影响的关键信息。

建立能力圈

在价值投资体系里,能力圈的概念是巴菲特从1998年开始陆陆续续才提出来的。虽然能力圈这个东西听起来要比什么企业所有权、市场先生、安全边际之类的概念直观的多,但它却是个表面直观但内涵十分丰富的概念。

一个理解能力圈的视角是从对信息真实性的分辨谈起,专家访谈时说了一个观点,到底应不应该相信?对这个问题,我的态度始终很明确,专家说的不一定对,甚至一定意义上专家所说永远是错的,但我们必须要听专家的。

先理解前半句话,我们之所以把专家称为专家,是因为专家是手里拿着铁锤的人。可以从三个方面来理解铁锤砸钉子的能力:第一,专家在细分领域有丰富的知识储备;第二,专家在细分领域耕耘过很长时间,积累了大量经验;第三,专家在细分领域同行中有足够的知名度,同行们会不断地监督专家的研究成果。

可以想象一下,专家在这三个维度的优势,从信息层面构建了一个真正的“圈”,形成了专家独特的信息优势,也就是那把锤子,凡是在圈内的问题都是钉子,一锤子就能解决问题。但芒格一句话点明了问题所在,“手中有锤子的人,把一切都看成是钉子”。如果需要解决的问题是敲钉子,那专家无比正确,但如果问题本身就不是钉子,问题就复杂了。而且专家也是人,专家的观点随着时间的推移可能会变,专家对未来的预测也仅仅基于当时的一些想法,更何况有的专家也喜欢张口就来。

所以,要理解不同的专家对于同一个问题给出不同的答案再正常不过,这是因为他们在隐喻中包含的前提可能完全不同,他们都对,也都不完全对,那些看不见的信息才是导致不同结果的关键。在理解专家的观点时,尤其要注意问题前提是什么,背景是什么,专家的意见在什么情况下是有效的,什么情况下会失效。在弄清楚这其中的门道之前,任何轻易下结论孰对孰错的做法都是鲁莽的,始终保持疑问悬置的状态可能是更好的选择。

我们又不是专家,我们又该如何对专家言论进行评价?答案就是建立自己的能力圈,成为自己能力圈的专家,这里能力圈的“圈”代表了边界,每个人都有自己的能力圈,在圈内,我们拥有的是确定性,在圈外,我们拥有的是可能性。

大多数情况下,我们对某个问题的理解都处于一种懂了但没有完全懂的中间状态。我们对信息的需求既想要深度又想要广度,在能力有限的情况下,这就形成了一对不可调和的矛盾。

解决这个问题的办法,就是通过自己要解决问题的目标对信息进行判断和筛选取舍,对于同样的信息,在不同的语境下,我们赋予它的权重也应该是不同的。通过独立思考,根据当前问题导向,处理不同专家不同渠道的信息,得出属于我们自己的结论,才是我们应该做的。

同样的道理,对于卖方研究报告,咨询公司调查,公众号之类新闻评论等等各式各样的信息来源来说,它们与所谓专家提供的实质上没有太大区别,无非就是深度与广度的组合各不相同罢了。

一个经常被讨论的话题是研究过程中应该怎么看研报,一种流行的观点是说研报的数据可以看,结论不能信,类似这样的说法我并不同意。看似客观的数据,背后也隐藏了作者对数据来源的筛选整合,统计口径的处理,展现形式的取舍等,这一系列数据处理的动作无一不是在表达自己的某种观点,数据本身就代表了对事物的抽象关注点,没有什么数据是绝对客观的。

所谓数据与结论都是信息源提供的信息罢了,本质上并没有明确的区分,我们应该可以将它们一视同仁进行处理。与对待专家言论的态度一样,所有信息都有必要看,但都不能全信,一定还要经过自己的独立处理

拥有了独立处理某些领域信息的能力,逐步能够拿捏好各个信息渠道的信息广度与深度的组合,能够得出属于自己相对更加靠谱的结论,也就可以谨慎的划分一个属于我们自己的能力圈了。

行业研究的四个内容

市面上有很多研究机构,包括卖方、咨询公司、独立研究机构等等,我们其实很容易拿到一些行业的基本资料,也包括市场主流观点,掌握这些市场主流观点很重要,但这只是研究的开始。

不同的人有不同的观点,甚至完全对立,要从中找到逻辑线索独立思考判断并不容易。

从投资研究的角度来说,可以尝试视角低一点,从行业中的明星公司、龙头公司或者代表性公司入手更好。或者从自己的工作出发,从身边的现象出发,掌握第一手信息,再与公开主流观点做对比分析,以小见大,也非常有价值。

视角高一点也是一种方法,行业运行离不开社会环境,可以从宏观经济周期波动之类更大的视角着手研究,再落到行业上。也可以从时间维度拓展开,从历史角度进行对比研究,研究行业发展史,以史为鉴,理解行业当下发生的事情。

多个行业之间的对比也很重要,可以将同一历史时期社会环境下不同行业放在一起,研究其发展异同等等

具体到日常工作中大致分为四个研究内容:

首先是夯实关于商业竞争的基础知识,企业竞争战略是大多数商科学习的主要内容之一,从竞争优势分析,企业战略分析,到企业营销,企业文化,产品设计,也包括国家竞争优势分析等内容。核心都是如何经营好一个企业。要正确评估好行业现状,就要理解如何能够经营好一个企业,知道什么样的企业能走出来,企业会有哪些死法等等。企业经营的变化直接带来行业格局的变动。

这部分内容除了理论知识学习,更多偏向实践。如果亲身经营过公司,对很多内容可能会更有体会。从研究学习角度来说,可以将更多的时间可以花在积累学习案例上。作为练习和实践,可以尝试模仿各种书里的分析思路,结合自身行业背景,对身边的商业案例进行分析,并进行分享与讨论,是非常好的学习方法。

第二项工作是进行投资研究全流程实践,并且持续优化改进研究方法。长期坚持行业研究,那么就需要建立一套能够长期工作的高效的研究体系。作为一套研究体系,包含积累信息源,持续打造与完善处理信息的工具链,掌握定性和定量研究方法,分享并搜集反馈意见,然后持续改进研究流程等等,甚至包括人际交往能力,表达能力,个人品牌建设等软实力。

如果说商科基础知识解决做研究的战略问题,那么着急要解决的就是各种战术细节问题。研究之路永无止境,但随着年龄增加且研究范围的扩大,研究工作对人的精力的效率要求越来越高。每天的时间如何分配,如何提高效率,如何让研究成果最大化,这些问题需要不停思考打磨。·· 把时间拉长,一个好的研究体系能够带来的效率提升是惊人的,举个小例子,花不多的时间把文字编辑器的快捷键练熟,少用鼠标多用键盘,也许就可以为未来的工作每天节约出大量时间。类似如此,一旦涉及到实践,就全是细节,细节决定成败,这部分内容说难不难说简单不简单,也许找到好的师傅很重要,可以少走很多弯路。

学习路径同样分为两部分,首先是学习别人的做法和总结。今年认真读过的《证券分析师实践指南》作者:詹姆斯·J.瓦伦丁,受到非常大的启发。虽然它以华尔街金融分析师的背景所编写,很多实践细节也并不适用于身边绝大多数人,但是道理相通,这种职业化研究思维方式值得细细品味。

这部分的实践就是开始独立完成研究报告,不过在独立工作之前,也可以把学习解读行业内优秀的研究报告作为重要的学习手段,在阅读优秀报告的过程中,揣摩思考别人的研究体系。

第三项工作是为研究积累足够的基本素材。巧妇难为无米之炊,积累素材是深入行业研究的基础也是基本功。信息爆炸的年代,信息无限量供应,看似各种信息唾手可得,但这大大加大了个人消化信息的难度。比较好的做法,还是下功夫花时间积累各类基本素材,形成自己的信息备忘录,把研究相关的关键基础信息不断拿出来把玩,深深地刻在脑子里。

例如上市公司的基本面信息,几千家公司定期报告、招股说明书等,很有必要系统的花时间看一遍,梳理清楚,虽然浏览一遍并不代表一定学会什么东西,但这仅仅为了增加知识储备,这个目的已经足够了。

例如行业中相关的重要数据,都应该不时拿出来把玩,思考,整理,以至于烂熟于胸,做成行业备忘录。

例如对行业历史沿革,重要的事件解读,都应该反复研究,细细品味。

例如一些行业中的重要观点,有必要仔细搜集,长期积累。

这些工作会占据绝大多数日常研究时间,看似效率低下,实则是长期投资,初期看不出什么效果,但积累到一定程度之后就会发现对长期提升研究能力帮助极大。

另外在这些基础性的信息搜集工作中,一定会发现自身知识体系的某些短板,比如几乎每个人都会遇到财务知识的坑,比如涉及行业技术知识的短板,也会不断有新的更新思维方式的发现。一旦遇到这些变化,安排时间随时补上就好,查漏补缺本身也是一种长期积累。

上手之后,要注意的反而是时间管理,事情是做不完的,必须要分优先级,不能因为在这些工作中花了太多时间而忽略了其他工作。

最后是分享交流并持续改进。费曼学习法说,如果你能够用自己的简单语言去解释复杂的事物,那就会记忆深刻难以遗忘。任何一项行业研究工作总是应该以分享作为结束,在分享中获取反馈,并作为下一阶段研究的重要素材。

分享的形式并没有限制,包括Blog、文档、PPT、在线演讲、线下论坛、朋友间的交谈,都是可以的。不过不论以什么形式,其一分享一定要搜集反馈,最好能有比较充分的讨论,否则就浪费了,其二分享需要被存档,以便今后自己回看和反思。

以上几件事情不分先后,共同推进。

结尾

TODO

正如开头所说,还有很多想谈的话题没有谈,比如:

•到底要不要追行业景气?•到底应该投价值回归还是投成长性?•到底应该集中投资还是分散投资?•如何构建一个坚固的财务体系?•如何优化日常工作流程?

这些话题都还值得讨论,以后慢慢补上。

另一个感觉比较混乱的地方,是方法与实践部分内容有一些前后重复,虽说所谓的方法与实践是相辅相成的,但我还是希望能够把日常实践总结的更加细致清晰,这一点也是目前没有做到的。

或许可以思考一下如何将方法论和对应的实践以更好的方式组织一下内容。

慢慢来了,以后持续更新。

bookmark_border《黄金时代的摄影50讲》学习笔记(三):色彩原理和新彩色摄影

为什么要研究摄影

前两篇主要还是一些背景知识的介绍,从这一篇开始,要正式进入摄影发展史的内容了。我之所以对摄影特别感兴趣,答案就在这里。

摄影承载的绝不仅仅是娱乐性的视觉刺激,作为媒体的一种,19世纪摄影被发明以来,摄影的发展历程与全球近代史发展脉络息息相关。

之所以研究这些东西,目的在于建立对于摄影的审美认知,从而理解什么是好的,什么是不好的,搭出属于自己的作品评价框架。只有这样,才可能去探索作为艺术的摄影的边界,面对未知的未来,创作自己的作品。

在建立认知和搭建框架这一点上,不论是美食、摄影、哲学、商业还是投资,它们都一样。

在1970年代诞生了新彩色摄影,1970年代是摄影历史上的一个拐点。

1970年代,不管是二战,朝鲜战争,还是越南战争都已结束,在几十年的战争中,摄影起到了巨大的新闻与意识形态传播的作用,但这使得摄影在人们心中与新闻绑定了起来。

随着战争结束,以及电视,电影等新型媒体形式的普及,摄影作为新闻传播形式逐渐变得过时,这反倒让摄影开始脱离新闻属性——摄影家们不再需要去刻意记录某些事件,或者传播某些观点,摄影工作也不仅仅局限于广告宣传等世俗的商业功能。

摄影家们开始热衷于表现日常生活中的画面,以图像形式去表达情绪,抒发情感,从而引人思考,摄影开始展现出其独特的艺术特性。

另一方面,随着摄影技术的发展,摄影成本逐渐下降,快照形式的摄影越来越普及,这使得摄影离绘画渐行渐远

虽然色彩、构图、几何形状等依然是摄影作品的重要组成部分,但它们不再是必选项,仅仅是用来表达和抒发情绪的一种工具。视觉刺激不再是摄影的唯一目的,只要能够满足某个艺术目标,即使是模糊、混乱、不和谐的画面也变得可以接受。

一旦脱离了新闻和绘画的束缚,摄影家就仿佛打开了新的大门。摄影作为一种艺术的边界得以延展,摄影家们开始更加深入的探讨日常生活中的情绪、思考

在开始聊新彩色摄影运动之前,先插播一些关于色彩原理的基础知识。

色彩原理的基础知识

颜色是一个光学概念,是光线反射到眼睛里,激活视锥细胞,让人感应到颜色。

原色:指不能通过其他颜色混合调配得出的基本色。

三原色:人眼能感应到400nm-700nm波长范围内的电磁波,即可见光谱。视锥细胞中包含长中短波三种视蛋白,分别对红、绿、蓝三种波长颜色的感应最灵敏,因此红绿蓝(RGB)被当成三原色。这便是三原色的来源。

不过,美术里面用的三原色红黄蓝实际是“青品黄”(CMY)。

它们的区别在于,红绿蓝是加色模式,因为三原色加在一起正好覆盖可见光光谱,所以三原色光线同时打在一起,就会混合出白光。

电视机、电脑、手机屏幕,这些本身自己发光的屏幕都是加色模式。

青品黄(色料三原色)是减色模式,特点是颜料混合在一起越加越黑。颜料印刷的时候,颜料会吸收掉一种光,反射另两种光,例如:青色颜料实际上是“一种会吸收黄光的颜料”,所以显示出青色(青 = 绿 + 蓝)。

因此,将两种颜料混合在一起时,会吸收更多的颜色,反射颜色数更少的光,这样也可以得到各种颜色。这就是减色模式。

理论上青品黄全部混合会吸收所有颜色的光,显示出黑色,但在实际印刷中这样做不经济,因此实际印刷中还会再加上黑色。这就是CMYK四色模式。

关于补色:在摄影调色中,人眼习惯与看到一种颜色后,就自动脑补色环上对应的补色。在一幅图画中,补色同时出现会给人和谐的感觉,补色在绘画中运用非常广泛。

红色和绿色(青色)是绘画史上用的最多的互补色,人们仅仅凭经验和感觉,就发现红色和绿色在一起就会让人感觉和谐。

关于色彩三要素:色彩三要素,就是通过色相、饱和度、明亮度定义一个色彩。

色相代表“它是什么颜色”,也就是三原色的比例;饱和度代表鲜艳程度,饱和度越高,颜色越正,反之越接近黑白;明度代表明暗程度,画面越亮,颜色越浅,反正颜色越深越接近黑色。

在颜色调节时,如果需要加强某一种颜色,除了提高颜色饱和度外,也可以试着减少这种颜色的补色,也会让整体饱和度更强,同时画面更加和谐。这样还不够的情况下可以尝试增加除了补色外的另外两个原色的饱和度。

例如想增加画面中的蓝色,可以先减少它的补色黄色,这样蓝色会变得更蓝。如果还不够,可以再增加青色和品红色,也可以让蓝色变得更蓝。

关于颜色的醒目程度:不同颜色醒目程度不同,同样的明度,蓝色是最暗的,红色和黄色显得更亮。

如果降低红色的亮度,红色会更暗,显得不那么醒目。如果降低黄色饱和度,虽然黄色明度不变,依然醒目,但颜色会没有那么刺眼。这时将色相去掉后,明度的对比会让人看的更清楚。

要记住除了颜色,通过调整饱和度和明度也可以造成对比,产生不同的醒目程度。尤其在黑白摄影中,我们人为的去掉色相,利用饱和度和明度的对比进行表现,这一点非常重要。

关于新彩色摄影

新彩色摄影是摄影发展史中的一个标志性发展事件。

除了新彩色摄影,赵刚在《世界摄影美学简史》将它和新纪实、新地形学三个概念重新归纳在一起,称为摄影的新时代。不过这三个“新”并没有必然联系,只是巧合。

这其中,新彩色摄影是一场艺术运动,其他两个新地形和新纪实都只是一场影响力较大的展览。

艺术运动也叫艺术流派,艺术运动是一群艺术家在一段时间有共同的宗旨或者目标,所遵循的艺术潮流或者风格。比如印象派、超现实主义等等。

新纪实和新地形的概念,并没有单独成为艺术运动,他们只是在新彩色摄影的大背景下,在1960年代后形成的两股潮流。只有新彩色摄影是从1976年威廉·艾格斯顿个展开始到90年代末数码摄影出来之前的一场艺术运动

20世纪的摄影史基本上是以一次次摄影展为契机来改变摄影潮流的。1976年在纽约现代艺术博物馆(MoMA)举办了一次意义深远的摄影展,当时MoMA摄影部主任约翰·萨考夫斯基 (John Szarkowski) 给威廉·艾格斯顿策划了一次个展,展出艾格斯顿的个人作品,同时出版了《威廉·艾格斯顿导读》,这成为了新彩色摄影的开端。

这本书是经典,可以说是彩色摄影的指南,这些照片已经成了“典故”。这些照片已经成了经典作品,被后人引用模仿。

五年后的1981年10月16日至11月11日,在纽约州雪城市伊弗森美术馆,莎莉·奥克莱尔策划了新彩色摄影联展,汇集了45名摄影家,也出版了同名画册《新彩色摄影(The New Color Photography)》,这成了新彩色摄影的标志。

在这次展览中,威廉·艾格斯顿,史蒂芬·肖尓,乔尔·迈耶罗维茨,乔·斯坦菲尔德等人成了新彩色摄影的代表。

新彩色摄影是摄影家们想通过彩色来呈现艺术摄影的形式。1960年前后彩色摄影还不成熟,大量艺术摄影还都是黑白的,彩色摄影往往被用来制造图像而不是摄影作品。那时的彩色摄影不是艺术的,更多是商业的世俗的,大家还不知道怎么做才能谁彩色更接近艺术。

艺术并不是高雅的,1917年杜尚就用小便池终结了艺术的高雅论,《为什么那是艺术》这本书有详细论述。

但摄影在这方面是滞后的,在二战时,摄影更多代表新闻性,很难和艺术沾边,人们对摄影的认识更多停留在新闻报道,绝大多数人都在拍黑白的新闻。

那时艺术摄影非常稀罕,史蒂芬肖尓说在1960年代,整个纽约只有两家艺术摄影画廊。虽然萨考夫斯基跟威廉艾格斯顿也在1970年代初就认识,但直到1975年后,越南战争结束的1976年萨考夫斯基才策划了摄影展。

实际上,在1976年之前也有彩色摄影展,其中比较著名的有艾略特·波特 Eliot Poter (1901 – 1990)和恩斯·特哈斯 Ernst Haas(1921-1986)。艾略特·波特喜欢拍纯粹的风景,恩斯特·哈斯原先是拍新闻的,后来主要用彩色拍摄美国的城市。

哈斯的作品拍摄的是纯粹的城市大多是抽线线条和色块组合,很接近绘画。艾略特波特拍摄的是纯粹的自然,也没有离开绘画的思路。因此他们都没有造成太大的影响力。

哈斯才是严格意义上第一个在美国举办彩色摄影个展的摄影家,当时哈斯在MoMA的策展人是萨考夫斯基的前任爱德华·斯泰肯Edward Steichen(1879 – 1973)。斯泰肯这个人比较保守,强调摄影的绘画性和新闻性,对摄影单独作为媒介的特性并没有特别关注。

但新彩色摄影家们,比如威廉·艾格斯顿或者史蒂芬·肖尓的作品看起来就非常的平庸和无聊,毫无新闻性与绘画性。他们拍摄的大多是日常生活,并没有那种一眼能看透的美,更加含蓄内敛和不刻意讨好观众。但也就是这种创作手法更符合了艺术摄影的定义。

彩色照片的大规模生产也是艺术摄影诞生的原因。彩色照片和当时的安迪沃霍尔Andy Warhol倡导的波普艺术还有某种关联,它们不再强调作品的唯一性和神秘感,作品可以去除精心雕琢和设计,转而强调原真的,直接交流的审美方式。

这种审美被成为快照审美。它拍摄的都是日常生活和郊区风景,没有宏大叙事,没有意识形态教育,与绘画和新闻都刻意保持了距离。快照审美寻求一种表面上的偶然性,这种艺术恰恰用看起来最业余随意的手法拍摄照片。

这形成了一种艺术走向,作品从确定性走向了不确定性,从唯一答案走向多元解读。摄影说教成分越来越少,给读者留下了越来越多的空间,这正是摄影家们的新的探索。

不过早期的新彩色摄影的确是快照审美,但是到了后面,摄影家们也转而开始进行严谨的创作。他们试图刻意的拍摄不那么刻意的照片,把快照美学进行了升级。

在表现形式上,新彩色摄影则让色彩成为了画面内容的重要维度甚至支配画面的整体走向

新彩色摄影摈弃了传统摄影对公共意识形态的教化倾向,不追求宏大叙事,转而从自身经验出发,以质疑和反省的态度,借助极具表现力的色彩,对日常社会景观进行摄影式的审视,揭示了潜伏在美国寻常普通的社会表面下,所普遍暗藏的危机,一种寻常之下的不寻常,一种时代造就的焦虑和疏离。

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《黄金时代的摄影50讲》学习笔记(二):大师们拍黑白的原因

《黄金时代的摄影50讲》学习笔记(一)

bookmark_border《有限和无限游戏》读书笔记(二)

提一下关于游戏这个词儿的翻译,英文的”Game”的内涵比中文里游戏更丰富,除了通常意义上的游戏,一般还包含“博弈”一层意思。

因此,从中文视角看起来,这本书里的“游戏”一词经常一语双关,既代表那种非真实的、纯玩儿的“游戏性”的事情,也包含例如战争、商业等对抗性的博弈,也就是那种正儿八经的严肃的“正经游戏”。

即使这样,中文的“游戏”这个词儿的翻译也是合理的,如果把这个词儿都换成“博弈”,又少了游戏这一层意思,如果有的地方用游戏有的地方用博弈,可能只会更加混乱。不论如何,在理解作者意图的时候,要始终记得此游戏不仅仅是游戏。

第一章内容是全书的大框架,从第二章开始,作者以有限和无限两种游戏的视角切入,试图理解生活中的方方面面。第二章讨论的是关于社会治理的话题,这个话题不免宏大,作者写的也是各种绕来绕去,以下仅代表个人思考,很多地方并不确定是否与作者原意保持一致。

权力和文化的产生

不论哪种游戏,参与群体都是重要的要素。群体合作必不可少,那么群体之间如何合作就值得讨论。

在有限游戏,群体会产生权力,权力是有限游戏中参与者的群体治理方式。我们生活的社会就是一个巨大的有限游戏,自然产生了政治权力。权力产生的目的是维持游戏秩序,从而对游戏的参与者进行控制,让游戏得以持续进行。

由于有规则门槛,有限游戏在某一时刻必然有有明确的参与群体,这些参与者们正因为通过了明确的严肃的门槛考核,才够资格成为了参与者。然而,这种严肃的门槛与人类与生俱来的本性是违背的——这是一种让人不自由的枷锁。

在有限游戏中,者为王,权力是胜利者制定的,获得权力胜利者还能够制定更低一级游戏的规则,低一级游戏的参与者,必须始终执行贯彻这些规则。

想想一个金字塔架构,权力自上而下,上层权力拥有者保护着下一层的权力拥有者,同时制定下一层游戏规则,整个世界的权力秩序被这样维护着。

权力的拥有者,他们本身也是游戏玩家的一部分。随着时间的推移,权力拥有者必须考虑使用一些规则让人们觉得更加“好玩”,从而让有限游戏持续进行下去,这也是让游戏变得更加好玩,或者说更加“游戏化”的根本动力。但别忘了,“游戏化”并不是有限游戏的初衷。“好玩”它只是组织者的一点小伎俩罢了,通过好玩让游戏持续进行下去也并不是游戏的目的,游戏进行的目的最终还是用来为选拔胜利者服务的

这些胜利者又会成为新的权力拥有者,他们又会重复之前权力拥有者干的事情。这些小伎俩就是在社会群体中的政治权力,每个有限游戏的参与者深陷其中,无法避开。

相比起身处权力之中的有限游戏参与群体,无限游戏的参与群体就显得更加模糊和自由。无限参与群体们跟着规则的变化,每时每刻也在发生变化,这种变化没有边界的,也无法追踪。也就是说,无限游戏中并不存在集中的权力,或者说群体并非由这种集中的权力所控制。

如果说权力代表了那些人们被灌输的那些必须做点什么,才能不被社会排斥的事情,那么文化就代表了无限游戏参与者们自发的愿意做点什么的结果。

文化是无限游戏中参与者的治理方式,文化是自下而上,没有边界的,也没有强迫性。但文化经常是参与者之间自发合作形成的,是彼此之间的默契,没有强迫性,但大家形成类似的行为模式。

文化没有边界,在社会中,并没有谁有权利控制文化的演进,文化包含的行为模式并没有固定规则,它时刻都在变化。有时候,权力拥有者会主动引导文化的演进方向,其实那并不是真正的文化。

文化是超越社会存在的,社会仅仅是组成文化的一部分,它能够引导的也只是文化中的一部分,就像无限游戏中存在一个个有限游戏一样。

权力利用规则对行为模式进行控制,它告诉游戏参与者们某些固定的行为模式,仿佛这些行为模式就是游戏参与者与生俱来的宿命——你想在游戏里玩下去,就必须遵守它们。因此,一个社会中某些历史发生过的事儿必然不断重复,就好像几年一次选举一样周而复始。

文化则不是这样,文化会一直在演进,更多关于创造和变化。历史发生过的事情仅仅是历史,未来也许还会发生类似的事情,但那将是全新的事情了。就好像刘慈欣过去写了一部《三体》,未来会写其他的小说,它们彼此关联,但一定不会再写一部三体出来。

即使行为模式一直在变化,我们依然将其看作是一种文化而非多种文化。文化这个词正是把这些似乎不相干的行为连接起来的纽带,文化就是这些行为模式的传承载体本身。

总的说来,权力是不变的,一旦更改规则,就成为了另一种游戏,但文化是可变的,再怎么被改造,还是同一种文化。如果说权力是钢铁,那文化就是水,上善若水。

社会中的财产

有了权力,就有了财产。社会中的财产,是有限游戏里的一种头衔罢了,就好像你过去完成了一些小游戏,获得了一些积分。财产的存在,使得有限游戏的胜利头衔变得可见、可计算、也可以比较,财产是头衔的标志。

但是财产并不等于头衔,头衔是内在的,头衔来自于有限游戏参与者的认可,头衔的转移、继承都需要相关所有参与者的认可,可以理解成头衔存在于游戏参与者的思想之中,是一种自下而上的具体的结果,财产的转移需要许多参与者共同认可。财产则简单得多,财产的转移只需要按照规则更改就行了,是一种自上而下的操作,财产只是个积分罢了。

可以这么理解,你的头衔代表了你为这个社会真正创造的价值,如果要将头衔转移给别人,你得昭告天下,还得让天下认可头衔的转移。你的财富仅仅是你账户里的钱,转移给别人,转账就行了。

这种治理模式,来自社会中最高权力拥有者,他们通过制定游戏规则,来确认你对这种财产的持有。

人们往往认为,积累足够多的财产就能够让人在游戏中获胜。但如果深入想想,似乎并非如此。人们对财产的拥有需要靠社会强制力保护,强制力来源于游戏规则,游戏规则是游戏获胜者制定的。也就是说,积累财产就能在游戏中获胜的想法搞错了因果关系,是因为游戏获胜才获得了强制力从而获得财产,而不是因为获得财产才在游戏中获胜

财产其实可以被看作是参与游戏获胜的一种补偿,也只有游戏获胜者,才可以通过制定规则,形成社会强制力,让潜在的小偷、强盗、包括政府无法通过偷盗、抢劫或者征税的手段夺取你手中的财产。

拥有财产还是一种很矛盾的事情。别忘了大多数人拥有财产的目的其实是消费和享乐,俗话说花掉的钱才是真的钱,真正衡量财产的有效指标其实是消费。你只有把钱花掉,通过消费控制别人的注意力,改变别人的行为,才能证明你财产存在的真实性。

财产与头衔有时候会不那么匹配,比如一个很有地位的大佬账户上的钱就可能一夜之间被小偷偷走,比这个更可怕的是小偷偷到了巨额财产以后,如果不能让其他的游戏参与者信服,那么未来的游戏胜利者就很可能制定新的规则夺走小偷手里的财产。

这一点,给财产拥有者带来了巨大的不安全感,不论你是大佬还是小偷,只要你是财产拥有者,就免不了这种焦虑。唯一的办法是持续的赢得新的游戏,成为新的游戏胜利者,才能保护好自己的财产。

在战争年代,赢得游戏的方式可能是战争,在和平年代,赢得游戏的方式就是不断讲故事(广义上,战争其实也是一种讲故事的方式)。通过讲故事让其他游戏参与者都认为你的头衔和你拥有的财产是匹配的,通过讲故事,也让其他参与者寻找到更多获取财产的可能性,也就不来觊觎你的财产。这正是文化的力量,换句话说,避免竞争最好的办法,就是试图让与竞争者一起不断地开拓新的领土,打破有限游戏的边界。

财产只是社会治理工具,对个人作为身外之物,别看太重。如果局限在社会这个有限游戏里,拥有财产可能并不是一件快乐的事情。

社会与文化的对抗

在一场文化的无限游戏中,社会就像一出剧情,参与者们各自饰演自己的角色。个人财产其实是由这出剧情保护着的。还是那句话,社会里每一个人都是演员,有限游戏中演员。

社会拥有自身的文化,但容易让人产生文化是社会一部分的误解,实际上相反,社会才是文化的一部分。由于社会只是无限游戏中的一出有限游戏,社会自然而然就会面临消亡,这种消亡带来的是文化的演进,从而带来社会的更替和进步。

文化是不断发展的,社会中的权力拥有者会用很多手段来进行与文化的对抗,最直接的手段莫过于赋予艺术品消费的价值,用财富收买艺术家。这样的动作看似在奖励文化,实则正是在对抗文化,它客观上提高了文化演进的门槛——没钱搞艺术更难了。不过,这一切无法改变社会这场有限游戏的性质,虽然很难,但艺术依然会充满创造性,文化最终还是会破墙而出,时间问题而已。

社会与文化的矛盾难以调和,文化是无限游戏,它始终在创造新东西,社会上有限游戏,它有固定的目标。因此文化不可能持续不断为社会固定目标服务。

社会的悲哀之处在于它始终需要寻找一个敌人,并通过打败敌人证明自己的存在。不仅社会如此,社会的权力拥有者如此,社会的参与者也如此。社会参与者试图通过限制另外一群人的自由来证明自己的自由,这种做法是徒劳无功的。在这种竞争中,胜利和失败同样意味着游戏毁灭,最终社会中的一切角色,都将落入另一场无限游戏即文化中去。

社会中的冲突不可避免,但人民不应该有敌人。换句话说,文化才是社会群体存在的目的。我们要意识到,文化由艺术家创造,这里的艺术家也是广义的,泛指所有文化创造者。文化不像社会受到时间、空间以及权力的限制,文化的边界只取决于艺术家们目之所及的范围,文化的边界自始至终在不断拓展,艺术家们永远在拓展边界的路上。

社会就是,权力拥有者的雕像能保留,但人会死去;文化就是,艺术家们会死去,但艺术品会永生。

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bookmark_border学习做饭好榜样——我喜欢的B站美食UP主推荐

发现最近两年在美食视频上花掉的时间超过想象。

定性回顾,已经好久不看电视了,最近也没什么好电影看,更是很少追剧,短视频刷的无聊,于是不知不觉的就把大量闲暇时间交给了B站的美食up主们。

思考了一下个人对美食视频的需求,作为习惯自己做饭的业余厨子,还是希望闲暇时间吸收一些知识,学到一点什么东西的。

所以,翻了翻平时关注的UP主,以下几类整活儿类UP主会当综艺节目看看,但都不在这里的推荐之列。

•节奏太慢,情怀类的看不下去(滇西小哥、日食记……)•秀技术的东西只当综艺节目看看,但不会认真看(绵羊、二喵、澳洲阿彭、黑猫……)•猎奇类的,看着过瘾,不过难以系统的学到东西(寻真味佬美、草原二蛋……)•特别专注某一类食材的,猎奇成分更多,于自己不够实用(燕子堡BBQ学徒Ray、海鲜日记……)•旅行、探店、吃播类的,以及比较粗糙的顿更视频之类,就不举例了……

这么盘下来,于我而言,真正常看甚至反复多遍琢磨下来的UP主,大概有这么几个特征:

•自己要么专业厨子,要么过去是专业厨子,至少也得是资深美食家•教学类为主,会特别强调核心步骤、制作要点,简单地说,真的想教会你……•整活的成分可以有,但不能以整活为主,不能喧宾夺主•因为整活成分通常不多,粉丝数可能并不多更新频率不低,且制作精良——这很难,一周几更还要保证质量需要做很好的平衡,不少专业厨子因为精力不足做不到这一点,不少非专业厨子因为干货太少也做不到这一点•通常擅长某一类或某一菜系菜品

正片开始,特别声明,下面清单不完整,纯粹以个人喜爱程度为准,充满随机性,排名不分先后……(狗头保命)

@詹姆士主厨 :在美食这件事上,詹姆士是我的启蒙老师,从美食大三通到型男大主厨再到贵州台的《詹姆士的厨房》,我相当一部分美食知识储备都来自老詹。老詹是老牌的厨子和节目制作人了,今年其实已经55岁了(真看不出来),现在B站的詹姆士主厨,内容相比以前更加随意轻松,更多以日常料理为主。老詹最大的特点是讲解细致到位,他是真的想教会你……可能唯一问题就是料理风格以台湾和日本家常菜或者西餐居多,当然这也算不上是问题,看更加中式的菜谱关注贵州卫视的《詹姆士的厨房》也是很ok的。

@品诺美食开课啦 品诺小吃培训中心老师们的良心号,不管是品诺王老师还是阿杜都教的很到位,尤其是对不怎么熟悉面食的南方小伙伴如果想试试北方面点尤其是陕西小吃,看它就对了。不过说实话,对于这些面食真的有点看会了但手还不会的感觉。讲真他们的营销对我很成功,我一度想过有一天有钱有闲的情况下,去西安报个班学几道小吃,万一以后失业了还可以糊口用……

@小高姐的魔法调料 小高姐可能是少数几个非职业厨子里我非常推荐的UP了,虽然非职业,但论做饭水平也看的出来是认真琢磨过的。小高姐身在国外,面食做的一绝,其他家常菜也都会涉及,最棒的是小高姐用的全是家用材料,适合在家里模仿学习。

@老隐记:这可能是去年花时间最多的UP主了,不少视频都琢磨了好几遍,也学着做了很多道传统老菜。老隐是正儿八经国宴大师李宝珠,人在哈尔滨,以北方菜为主,60年职业生涯不是开玩笑的。老隐更新频率也很感人,每周都能看到几道新菜。重要的是,看看做的都是些家常菜,其实很多都是些显功力的菜,老隐很少翻车,全是一次完成,顺便还把各个关键步骤制作要点讲的清清楚楚,这绝对不是普通厨子能做到的。70多岁的国宴大师能用这样的形式发挥余热,徒儿遍天下,真是件让人高兴的事儿。

@美食作家王刚R:不用说,厨子UP主顶流,经过几年的打磨和积累,王刚的菜谱基本上涵盖所有家常菜,视频制作也越来越精良,最良心的是期期带技术总结,真正让你看完能照着他做。据说有很多美食UP主都照着王刚的视频学会了再自己创意发挥,如果真是这样王刚可以说是教学类美食视频的种子选手了。最近在创业搞自己的卤菜店以及预制菜工厂,往行业上游发展,祝顺利。

@黎叔教做菜:川菜大师黎云波黎叔,黎叔视频最大的特点是短小但精悍,虽然视频大都短,但关键步骤和要点一定会讲的很清楚,可以快速学到大师精髓。不过缺点可能就是视频短了点,如果没点基础,可能没那么容易领会。不过,黎叔最近出了39.9的付费课程,一定程度上能解决这个问题。

@叔叔的临时生活安顿处:叔擅长重庆江湖菜,做菜功夫细致,手法老道,特色是叔叔是个文化人,做菜引经据典又且结合实践,实在看的过瘾,相当有意思。文化人做菜比起厨子更加写意,免不了有很多自己的想法,但常常能激发出各种创意,这种态度也很适合我们这些非专业厨子学习。

@孤独的美食家阿部 :阿部是一间日本东京餐厅的厨子大叔,闲暇之余一个人在饭店里给自己做点吃的,解决填饱肚子问题的同时,可能也在给餐厅试菜。因为语言跟习惯问题,我能长期关注的外国厨子并不多,阿部大叔是其中一个,一方面是实在喜欢元气满满略带中二的阿部师傅的精气神,另一方面是阿部每道菜都不太复杂,特别适合在家尝试,大叔每道菜都会准备好手写食谱,操作过程干净清爽不拖泥带水,令人赏心悦目。

@Ricky 講煮講食:粤菜以及西餐这边,又是因为饮食习惯问题,能长期关注的其实并不太多,但香港名厨Ricky的视频还是很值得看。Ricky跟詹姆士一样,也是混迹电视圈多年的老手了,上过不少综艺节目。除了菜谱外,在精气神上Ricky跟阿部有异曲同工之妙,举手投足间都透露出对厨子这份职业虔诚至极的感情,这种职业状态不免令人羡慕。

@东北厨子大鹏:比起高大上的港台大厨,比起几十年资格的国宴大师,东北厨子大鹏能进这个推荐,纯粹是因为恰到好处的接地气。大鹏作为十几年经验的路边小饭馆厨子,做起东北家常菜那是熟练的一塌糊涂的嘎嘎香。大鹏有两个号,东北厨子大鹏这个号更多侧重于教学,所有视频都在家里用家用厨具操作,学普通中式家常菜再靠谱不过了。

@第一大厨:地道的中式厨师长手把手教做菜,大多数菜式一看就是餐厅做法,其实没什么特色,类似第一大厨内容的UP主也还挺多的。不过,没什么特色就是最大的特色,实实在在就是最好的。经常在宴席上我们吃完某个菜,可能就会想这是怎么做的,在第一大厨阿俊这里,你就能找到答案。

@宁波毛厨:其实我很惊讶宁波毛厨只有不到两万粉丝。毛厨的菜谱宁波特色十足,讲解也非常到位,可能纯粹是因为宁波菜对于绝大多数人来说还是太小众了,而且宁波话确实也不太好听^_^,不过对于生活在江浙的人来说,宁波菜还是风味十足,值得学习。

其他还有很多厉害的厨子,比如@澳洲阿彭@主厨农国栋@梁福来@澳门厨房佬@主厨广坦@老饭骨@超子美食@米其林在逃行政总厨等等等等,不一一列举了,即使是一开始就ban掉的那些整活儿类UP主,有的也有不少干货值得一看。

时间都给了美食视频是有原因的,把上面列出来的UP主们琢磨透,已经耗费我太多精力了。

果然B站是最好的学习网站,衷心希望厨子们的事业顺利,我会尽力送出三连的。

bookmark_border《有限和无限游戏》读书笔记(一)

又开了个新坑。

哲学是一种凌驾于生活之上的学问,从生活到艺术,从工作到投资,哲学似乎始终像一轮不落的太阳,照亮面前的路。

《有限和无限游戏》是一本常读常新的书,哲学类的书似乎都是这样,在不同的时候即使读同样内容的文字,也会有完全不同的想法。

也许因为都信仰不可知论,我对詹姆斯·卡斯的文字很有共鸣。读哲学作品便是如此,比起逐字逐句逐段理解作者的意图,能从内容上产生共鸣更加有意思。至少对于这类内容而言,大框架其实并不那么复杂,但恰恰是作者思考问题的细微逻辑、引用的小例子、或者某句感慨或发牢骚的话,才隐藏了真正有意思的点。

趁着春节假期,把这本书再次翻了一遍,应该说,这些年对无限游戏的事情越来越有感触。

两种游戏

世界的游戏分成两种,一种是有限的游戏,一种是无限的游戏。

先说有限游戏,从时空角度来说,有限的游戏有明确发生的开始结束时间,有明确发生的地点,有明确的参与者,最更重要的是,有限的游戏有明确的规则

规则是有限游戏的门槛,有限游戏通过规则选择了参与者,如果你不满足游戏的参与规则,那你就不能参与游戏。

随着游戏的惊醒,在将来的某个时间,游戏将根据规则将选出胜利者,同时产生其他参与者的排名。

然而,一旦有人成为了游戏的胜利者,也就意味着游戏结束了。游戏的结束并不是一件悲伤的事,正是有限游戏存在的目的。

从一局象棋、一场运动会到一部电影、或者一场战争,或者正在做的一个任务,公司的一个项目等等等等,很多事情都是这样的有限游戏,

与有限游戏相对的,是另一种无限的游戏。无限游戏的特性与上面完全相反,无限游戏的规则是活的,人是活的,一切都可以变化。无限游戏没有特定发生的时间、地点、甚至没有固定的参与者。它可以发生在任何时间地点,任何人都可能成为参与者。

更准确的说,时间地点参与者这些有限游戏的要素对无限游戏而言并不重要,根本不需要去关心。

无限游戏有且只有一条规则,就是游戏必须继续进行下去。

这也与有限游戏会产生胜利者并结束游戏的特性恰恰相反。在将游戏继续进行下去的前提下,无限游戏会凌驾于有限游戏之上。有限游戏只是无限游戏的一个切片,一切有限游戏都可以被看做无限游戏的一个个瞬间,或者一个个局部,一切有限游戏的参与者,都可以被看作无限游戏的一部分。

如果说有限游戏代表了瞬间,那无限游戏就代表了永恒。

人生是每个人最真实的一个无限游戏,只要活着,游戏就没有结束。

全世界都是游戏的发生地点,全世界的人都是你这个游戏的参与者,不管他们不愿意。

与此同时,你也被动参与了其他所有人的无限游戏。

大到我们的世界,我们的民族,小到一个人,一只动物,都可以是无限游戏。

与有限游戏比起来,无限游戏似乎更具生物性——生命有无限可能,只要活着

真正的自由

从参与者角度出发,听起来有限游戏是主动参与的是自由的,无限游戏是被动参与的是不自由的。

但事实上,完全相反。

在有限游戏面前,我们有选择的自由,如果不认同游戏规则,你可以不玩,但在无限游戏面前,很遗憾,我们没有任何选择自由,不论你是否愿意,你都是游戏的一部分。

实际上,在有限游戏中有选择的自由并非代表我们真正拥有自由,有限游戏有明确的规则,这规则也是门槛,正是门槛让我们受到束缚。

要参与一场有限游戏,你就必须始终在某些方面努力,去做某些确定的事情,去扮演某个角色,去反复练习,这反而成为了束缚自由的最大因素。一旦选择了A,就会放弃B,可悲的是你不得不选择A。

并且,在进入了一个有限的游戏里之后,你实际上已经失去了自我,而成为了游戏规则规定的一个参与角色。你不再是你自己,只是一个角色而已。你已经失去了自我。

直到游戏结束的时候。正如姜文说过:“生活中每个人都是演员。”。剥夺掉你的自由的,正是这种有限游戏离不开的自我屏蔽——一种类似演员的行为。

简单的说,人是无限的,但在一场有限游戏中,你不再是你,只是一部分的你

反过来,在一场无限游戏中,我们看似没有选择的自由,但只要无限游戏还在继续,我们可以自由的选择在当下该如何做自己,自由的选择是否要扮演某种角色然后加入到某个有限的游戏中去。

意外和未来

在对不可预知的未来的态度上,有限游戏和无限游戏的参与者截然相反。

在有限游戏中,任何意外都会破坏游戏规则,游戏规则被破坏,是有限游戏中止的原因,不过破坏规则对无限游戏来说却是常态,甚至一定意义上,无限游戏之所以能够持续,正是因为规则不断被破坏。

就好像自然界的优胜劣汰一样,无限游戏进程中的破坏是个体的重生,个体的重生中往往蕴含了新的生命力,从而让整个游戏继续进行下去。

因为如此,有限游戏的参与者必须尽可能避免自己发生意外,却时刻想着让自己的对手们发生意外,因为这是让自己打败对手,赢得游戏的方法。所以,有限游戏的参与者往往表现得诡计多端和难以捉摸。

无限游戏的玩家们则心态则开放的多,因为规则随时可能变化,过去发生的事情在未来某个时刻一定会被打破,因此不断应对规则的变化贯穿了整个游戏。应对变化的过程,既是玩家最大的乐趣来源,也是使得无限游戏能够持续进行下去的最主要原因。

假若无限游戏中的意外变化一旦消失,它就坍缩成一种有限游戏,这个无限游戏也就不再存在了。

胜利者和死亡

我们该记得,有限游戏的获胜者是以死亡为代价的。获胜者的产生意味着这一轮游戏的终结,也意味着其他参与者的失败,死亡是获得胜利的原因。

有限游戏参与者,要么获胜后消亡,要么失败后消亡,总之随时面临死亡,总有一天游戏会结束。

从这个意义上说,一场有限游戏的参与者的死亡,是主动的自找的,有限游戏的参与者始终在对抗自身的存在

因此,对于有限游戏的参与者而言,即使胜利获得荣誉作为某种头衔,也是抽象的、虚幻的,它仅仅存在游戏消亡后的记忆中。

或者说,单纯对于有限游戏本身而言,胜利和消亡将在同一时刻到来,瞬间即永恒。

只有对于无限游戏的参与者,自我生死则并非什么大事,你控制不了自己的死亡,就好像你控制不了自己出生时的名字一样。

在无限游戏中,虽然每时每刻都有相对的优胜情况,但游戏始终在继续,这种竞争永远无法分出胜负,你永远不能保证未来不会发生什么意外情况从而彻底改变游戏格局。

甚至,你的死亡也随时会到来,并且在无限的游戏进程中,死亡的到来是无可避免的。不过好在就算你死了,也会以别的方式重生,游戏仍然继续。你的对手们仍然可以继续玩这场游戏,你也许也会以新的身份重新加入游戏。一旦意识到这一点,我们似乎就可以不再惧怕死亡,也不需要与死亡对抗——这是徒劳无功的。这一点,恰恰解除了我们的自我限制,

这种限制的解除,最直接体现在对待我们的游戏伙伴的态度上。在无限的游戏中,我们的游戏任务不再是杀死竞争对手以获得优胜,反过来,取代对抗的是合作和共赢。我们尽量与伙伴们交流协同,一起对抗来自外界可能的游戏死亡威胁。

这种向死而生的游戏态度在无限游戏中是永恒的,不会因为部分个体的死亡而结束。

在这样的游戏中,我们似乎放弃了有限游戏中所谓的优胜、权力、头衔,但我们却实实在在获得了自由,获得了永远活下去的可能性。对于过去我们毫不在意,我们只关注能否获得未来

合作代替了竞争,意味着每个个体都在向游戏贡献自己的力量,群体中彼此间形成相互依赖的关系。无限的游戏是具有强烈的建设性的。

bookmark_border《黄金时代的摄影50讲》学习笔记(二):大师们拍黑白的原因

为什么大师们都喜欢拍黑白,现在也还有很多人拍黑白?

黑白是摄影最初的语言,直到20世纪50年代彩色摄影技术才逐渐成熟,早期彩色摄影主要用于商业摄影,严肃的纪实摄影都习惯用黑白。

亨利·卡蒂埃·布列松 Henri Cartier-Bresson(1908-2004)曾经说:“彩色摄影是胡扯”。 

保罗·斯特兰德 Paul Strand (1890-1976) 曾经说:“彩色摄影无法表达更深的情感。” 

沃克·埃文斯 Walker Evans (1903-1975) 曾经说:“彩色很容易使摄影堕落,特别是强烈的色彩更会使照片变得一败涂地,彩色摄影即是低级。” 

安塞尔·亚当斯 Ansel Adams (1902-1984)评论威廉·艾格斯顿 William Egglesto (1939-)的红色天花板说:“你拍不好就弄成红色的。” 

罗伯特·弗兰克 Robert Frank (1924-2019)曾经说:“黑白其实就是摄影的色彩。”

技术层面,摄影包括胶卷生产、拍摄、药水冲洗、显影、输出放大,每一步都很复杂。因为技术的原因,早期彩色胶卷感官度很低,药水成本也非常昂贵,冲洗方法也麻烦。照片放大过程,彩色相比黑白也更复杂。

因此,彩色和黑白相比是完全不同的创作技法,传统黑白摄影大师不会轻易去尝试。

经济层面,彩色摄影成本比黑白高很多,直到今天黑白胶卷也便宜很多。比如森山大道当时用黑白胶卷的重要原因就是没钱。摄影在历史上是很贵的事情,不像现在手机可以随便拍。

以前摄影是需要有钱的,黑白胶卷是摄影的最低门槛。放在我们自己身上,进入艺术圈是有门槛的,做艺术品都是要有成本的,办一个艺术展从相纸到策展都要花很多钱,艺术行业其实还很传统。现在很少有艺术家把作品发在互联网上就成为艺术家,互联网还没有颠覆艺术圈。传统进入艺术圈还是需要读个艺术学位,办自己的艺术展,再等待机会,需要一系列经济和商业上的运作。

当全世界都在拍黑白的时候,没有人会认可彩色摄影。只有足够有影响力的人开始认定某个人的彩色摄影是好的,才会扭转这样的风气。

传播层面,摄影拍摄出来的照片需要为了某种传播。早期的纪实摄影,不论是马格南图片社或者美国农业安全局纪实摄影项目,他们拍照的主要目的是希望借助摄影大众传播的功能。这些摄影活动本身有政治倾向,借助大众传播,纪实的方式展出,引发人文关怀,进而推动政府某些政策的改变,进而推动社会变革。

在这种环境下,沃克·埃文斯更愿意以平视、平等的态度表现拍摄对象,抓住被摄者真实的状态,可以说开创了绝对客观的、直接的、不带太多个人感情的纪实摄影。

摄影的本体是一种媒介,只是一种工具,什么人都可以用它。沃克·埃文斯尽可能抛弃掉主观想法,客观的记录。日本的中平卓马 Takuma-Nakahira (1938-2015)后来也发现,拍照都在说谎,甚至把自己的底片全部烧光,反而看到了沃克·埃文斯后才发现真正的摄影。

大众传播的摄影和艺术的摄影基本上是两条路线,当时报纸上的照片不是艺术品。我们在报纸上看的照片具有传播功能,当时不论是报纸或杂志,都受制于印刷技术,也受制于当时印刷和流通成本。因此黑白照片的传播更简单。

黑白照片已经能够满足那个时代的消费端需求,因此生产端黑白摄影也就足够了。

表现层面,从摄影的本质上看,“当我们观察船、帆、桥、树或者人物的时候,应该撇开他们的一般特征,而把他们看作是形状、线条、质地、明暗、颜色和立体物的结合体”。

这告诉我们应该从形式层面而不应该从物质层面去理解照片,更多去关心设计学中的点、线、面、形状等维度。色彩相对于形状更难掌握,对于当时的摄影家来说,颜色其实是很难掌控的。相对来说黑白照片少掉了一个非常巨大的维度,会简单很多。人第一眼看到的是颜色,接着才是形状以及其他点线面的东西,颜色是浮在最表面的。颜色会让人影响特别深刻,色彩是非常吸引人的点。

因此色彩对我们观察世界的干扰非常大,一旦除掉色彩,我们就可以专心去观察点线面的形状。对于摄影的颜色如何影响人的感受,在当时并没有很好的研究。

认知层面。当时主流的风气希望摄影成为一门独立的艺术,与绘画划清界限。这时黑白固有的摄影特性就成了很多人坚守摄影底盘的底气,摄影的黑白让人能够将摄影与彩色的绘画划清界限。

因此当时很多人认为黑白是纯粹的严肃的摄影,彩色则是商业化的世俗的摄影。这种认知直到20世纪70年代以后才转变过来。二战后到六十年代以后,美国的发展到达了空前的阶段,大部分美国基础设施都在六七十年代建设出来,许多新生事物也都是在那个时候流行起来,彩色影像才逐步替代了人们那个时候的生活。

人们离开乡村,聚集到大城市,电视、广告牌等等人造彩色色彩成了人们生活的一部分,在这种背景下,彩色摄影就成了一种必然的趋势。

人性层面,不管是大师还是普通人都有自己的舒适区,名气越大的人越不愿跳出自己的舒适区。

人的一生是一条越走越窄的路,大师们也愿意坚守黑白,大师们也会担心“晚节不保”。

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《黄金时代的摄影50讲》学习笔记(一)

bookmark_border来自日式炖菜的简单味道

这两年越来越懒,越来越不想在做饭这件事儿上花太多的时间了,然后今年就喜欢上了做日式炖菜。

说到日常吃的最多的日料,我第一反应一定不是生鱼片,也不是寿司,而是炖菜。

这就像虽然老外一说到中国菜都会讨论北京烤鸭或者糖醋里脊,但作为一个普通中国人,要挑个最能代表日常食物的菜,可能也就是番茄炒蛋。

日式炖菜的地位,大概就相当于中国的番茄炒蛋。传说日本的姑娘到了能熟练做一碗牛肉炖土豆的时候,就可以嫁出去了。

炖菜的做法非常简单,无非是洋葱、肉类,再加上土豆,或者番茄、萝卜一类的东西一起炖。

但说起来简单,做起来细节满满,这也像极了番茄炒蛋。

洋葱一定要事先用少量油中火煸炒软成焦糖色,这时候洋葱细胞壁破裂,水分和糖分都已经渗出来,水分蒸发干,糖分就成了焦糖色。这时候的洋葱没有了辛辣,只剩香甜。

然后放入肉类一起煸炒,选用什么肉都可以,重点是要有足够的油脂。带有肥油的牛肉最佳,猪五花肉或者腿肉切成大厚片也可以,偷懒直接用肥牛或者肥羊片也不是不可以。那些腌渍过的肉类也是极好的,腊肉、香肠什么的都可以往里放,反正都是切成厚片然后长时间炖煮,啥都能给炖烂了。

除了猪牛羊这样的红肉,用鲷鱼、秋刀鱼一类带有丰富油脂的鱼来炖也是不错的选择,把鱼去头去尾去内脏剁成大块,放到炒好的洋葱里面略煎出油,洋葱可以很好的中和鱼类的腥味。如果还是觉得腥,可以再放点生姜片或是姜蓉。

用中小火把油脂煸炒出来,以充分释放肉类油脂的香味,并让这种香味和焦糖色的洋葱充分混合在一起。

这一步需要耐心,火太大,洋葱很快就会炒糊但肉还没被煸透就不好了;火太小,又根本煸炒不出油脂,也就没法带出浓厚的肉香。换成鱼块也是一样。这一步说难不难说简单不简单,只是需要经验,唯手熟尔。

想象下,用中火长时间煸炒食物的画面其实非常优雅,如果一个姑娘愿意在你面前专心致志做这样一道食物,一定要抓紧时间静静地观察和欣赏这段难得的时光。不过如果观察下来发现她还不够耐心,那就是还没到可以嫁出去的时候。

完美的火候是肉类的油脂和汁水都被充分逼出,同时洋葱被炒成深褐色,他们充分结合在一起,底料就炒好了,然后可以开始调味。

米酒、味淋、鲣鱼粉,昆布酱油以及白糖,组成了基本的和风味道调味汁。基本味型就是加了糖的酱油,至于米酒或者别的气味完全可以根据喜好和食材来添加,不拘泥于任何配方。

现在你可以充分感受到厨子对各种调味品的敏感程度了,最好的厨子肯定会根据你的喜好来调味。比如我自己就喜欢加花雕酒再加一点味极鲜和耗油,这样少了日式海鲜的味道,多了点中式红烧的香味,也是非常棒的。

调味后,再加清水没过食材,把切好的大块土豆加进去一起炖就行了。土豆是用的最多的食材,不管是炖猪肉牛肉还是鱼类都不会踩雷。

日本人也有好多玄学的小贴士,什么要用北海道土豆的家乡味道啊,什么用锡箔纸折成锅盖才能闷出香味啊,我都不怎么信。用淀粉含量比较多的黄心土豆就完事儿了,不过可以留意的是,如果把土豆平铺在肉的上面炖而不是直接混合在一起炖,土豆其实是被蒸熟的,最后出锅前再把它们搅拌在一起,大块儿土豆内外入味程度就会不一样。尤其是在炖鱼一类的味道比较大的肉类的时候,这么做反而会带来更加丰富的味觉层次,让整道菜变的更加有趣。

在20多分钟的炖煮时间里,淀粉慢慢糊化,洋葱、肉类以及调味汤汁的混合味道慢慢渗透进土豆里面,尤其是肉类油脂的味道遇到土豆,又是万恶的脂肪加碳水组合,让人不能再满足了

在实际操作中,炖菜对厨具要求极低,基本上只要有把刀,有口锅就可以做,还一点也不影响出品。在那些一个人的时间里,就算只有电磁炉、电饭锅、甚至电水壶,都可以给自己来上一锅热腾腾的炖肉,再配上一碗米饭吃下去,随时随地满血复活

等吃完再减肥吧。

bookmark_border《黄金时代的摄影50讲》学习笔记(一)

吹一下这门课

在摄影上零零散散的折腾了很多年,从技术到器材到摄影,快门按了不少,但始终没有彻底解决的一个疑问是:“我为什么要摄影”?

换句话,其实是缺少逻辑体系。

直到认真听完这门课才相见恨晚、恍然大悟,有一种醍醐灌顶的感觉,突然发现自己走了不少弯路。

不夸张的说,吴晓隆老师《黄金时代的摄影50讲》课程是我最近几年看到过最实在最多干货的课程之一。(在B站搜就有,据说很快还要出第二季)

再者,摄影作为一种20世纪最重要的信息媒介之一,摄影艺术欣赏也是一项信息处理和解读的工作,这就与投资研究工作息息相关了。

甚至,读懂一幅照片,和读懂一份年报,它们的过程惊人类似。

所以我今年在这门课程上花了不少时间,也收获不小。笔记内容基本上按照吴晓隆老师在所讲课程整理,除此之外也并非完全照搬,随手加入了一些其他内容,权当自己总结。

第一课:准备

第一堂课内容就是高密度的高能干货,这些内容不仅对摄影学习一针见血,也对任何领域的学习都有深刻的启发。

首先是几个初学者常问的问题。

一、为什么看不懂现在的照片?

照片这个东西没有看没看懂,只有能不能感受到一些东西。这些东西不仅包括作者想要表达的内容,也包括观看者看这张照片产生的自己的感受。

越是在当代艺术的环境下,照片生产出来后的解释权就被交给了读者。在摄影的领域,不存在过度解读的说法,也就是说,作为观看者,你可以以任何方式去产生感受,从各个角度去解读照片。

“作者已死。”

——罗兰·巴特 Roland Barthes(1915-1980)

无论读者怎么解读作品都是可以的,“一千个读者眼里有一千个哈姆雷特”。但问题就在于是否有一套逻辑和审美体系去解读照片,很多人恐怕缺少的正是这个。

如果只看照片表面拍了什么,比如两个人,在吃饭,就没有了。如果不知道作者自己的意图,自己也没有特别的感受,那就太无聊了。要深入解读,就必须从创作历史、时代背景、社会文化的因素去看待。

另外我们自己也要产生感受,这些感受和我们自己的生活经历和照片里表现出来内容有关。如果想象照片里的内容与我们自己的生活的联系,然后再去解读,可能就会产生一些共鸣,感受到一点点特别的意思,可能就是所谓的“懂了”。

所以背景知识很重要。很多老外拍的照片我们看不懂,其实是因为我们中国的,中文的的知识和文化背景和老外就完全不同,也就很难一下子理解人家在干嘛,这很正常。

再加上照片媒介没有文字、没有声音、没有语言,只有一门“视觉语言”,我们大多数人接触的视觉训练也很少,用视觉语言进行表达的训练也很少,因此就更有挑战。

因此,在系统学习摄影之前,先了解各种摄影家的故事、作品、历史,把自己置于他们之中去学习、理解、把玩,对于我们自己自如的理解各种类型的照片就非常有意义。

二、为什么感觉无聊的照片却非常经典

什么是照片?照片首先是一个实物,挂在墙上或者拿在手里,但是我们现在大部分看到的所谓照片只是屏幕上的图像。

这个时代聊得“摄影”,跟1950年代时候的“摄影”已经很不一样了。

现实的照片有它的尺寸、质感、色彩、细节,但现在手机影像缺乏这些东西,还因为网络传输的压缩、变化等等,也就少了作者本来要传达的很多信息。

由于摄影的发明,我们可以轻易复制一件东西的影像……区别就在于灵光的消失。

——《摄影小史》 瓦尔特·本雅明

对于一副经典的艺术作品,只有把自身置身于那个固定的空间里,再通过视觉、听觉等方式,才能引发某种感受。我们因为没有看过原作,因此也就少了所谓“灵光”(气韵)。光在手机上屏幕上看,没感觉很正常。

三、看照片的好渠道

最好是去美术馆、博物馆看原作。

比如,只有在美术馆的大幅照片上,才能看到Alec Soth照片的密西西比河边的男人手里拿的飞机模型上的蜘蛛丝。这细节非常重要,它里面隐含了历史的时间,也代表了男人曾经的梦想和当下的现实。然而这些内容在手机上是看不到的。

摄影展相对便宜,有机会多看自然会有感觉。

不过摄影本身有复制性,所以看作者生产出来的画册也不错。摄影画册一方面作者亲自校对过,另一方面摄影画册编排照片的方法也很重要,很值得看。

网上看内容退而求其次了。

最后是摄影学习的几点建议:

一、忘记之前对摄影的所有设定,怀着开放的、孩童般的心态看待作品

还是那个道理,人可以有不同喜好,但从学习角度应该有足够包容性,不要过早确立自己的审美边界,否则会错失掉很多欣赏别的艺术的可能性。

去习惯和适应不同的艺术种类,会给人带来一种平淡的舒适感、平静感。

看得多了,就自然不容易被简单的视觉刺激所吸引,这是一种持久的力量,也是我们要追求的目标。

二、放下理性思考,用感性说话

男性是视觉动物、女性是听觉动物。欣赏摄影不能太过于理性去抠逻辑,来自感受的东西都很重要,摄影没有正确答案。

三、坚持到底。

没啥说的,学习什么都要坚持下去

四、做笔记

嗯,所以才有这份东西。

bookmark_border生意第一课:动画片《巴菲特神秘俱乐部》

很多人想不到,巴菲特还“演”过一部经典动画片。

真不是噱头,《巴菲特神秘俱乐部》动画片前后出了两季,每季20多集,主角是巴菲特爷爷和一群孩子们。

每一集里,都有一个巴菲特爷爷和孩子们的小故事,然后带出一个与商业、财富有关的知识点。不但内容关于巴菲特,主角是巴菲特,配音也是巴菲特本人亲自上。

但凡有人问我怎么最快了解巴菲特,我首推这部动画片。故事虽然短小精悍,但真的把那些最简单却深刻的道理讲到位了。就算是成年人甚至专业人士,闲暇时花点时间看两集也是非常惬意的事情,而且内容回味无穷。

花了点时间,我把第一季每集的内容稍微整理了一下。

相比第一季故事的短小精悍,第二季就水了很多,我就不整理了。如果要看原版动画片,在各个视频网站随处都很容易搜到。

第一季每一集的内容要点两句话就能说清楚,实在是大道至简。但即使在成人世界,你也经常会发现很难有人全部做到这些。每个人都或多或少犯过这些常识性错误

•S1E1:做生意首先要找好的地段

如果觉得不好赚钱,首先要看看是不是地段没选对,地段没选好,就会事倍功半。选择地段是非常重要的学问,重要性甚至超过做生意本身。

•S1E2:好的服务要做营销宣传

不要忽略了营销的重要性,有再好的产品,也要靠各种营销手段传播给客户。实际上营销也是产品本身的一部分,好产品一定离不开好营销。

•S1E3:每个生意都要做好计划

如果想把事情做成,一定要想清楚再做,有计划不一定成功,但没有计划等于失败,不要指望误打误撞就能做成事情。当然,计划也要随时调整,那是另一个话题了。

•S1E4:存钱非常重要

不管是个人还是公司,都一定要存钱。在未来需要花钱的时候,你才有机会从容应对,做出最有利自己的选择。公司没有钱了就会破产,个人没有钱了就会被动。

•S1E5:只做自己熟悉的生意

只有在自己的真正熟悉的领域做生意,你才对生意有把控力,才可能生存下来。这个道理如此简单,但人的好奇心总是驱使人去做一些自己不熟悉领域的事情,这真的很可怕。

•S1E6:避免跟风

潮流这种东西,来也匆匆去也匆匆,盲目跟随潮流,在退潮的时候你必然损失惨重。那些稳定可靠的生意才值得长久投资,做生意也是如此,做人更是如此。

•S1E7:永远谨慎借钱

借钱的风险是巨大的,所有借来的钱都要还,一旦生意不好或者发生什么状况,就会陷入财务困境,这很可能让你付出难以承受的代价。因此,对任何借钱的行为要非常谨慎。

•S1E8:始终权衡利弊

做生意过程中,随时都要决策,决策时始终要仔细权衡利弊,充分了解会得到什么以及会失去什么后再做选择。什么都要的话,只会什么也得不到。

•S1E9:不要过度刷卡

不要为了超前消费去支付信用卡的利息。长期来看,为了超前消费支付信用卡的利息并不划算,那不会让你得到更多。超前消费一时爽,等到还款火葬场。

•S1E10:把梦想变成工作

这关于职业观,一定要努力去追求做自己喜欢做的事情,然后将它做到很好,直到将其变成自己的工作。反过来,不让自己很开心的事情,就别做了。

•S1E11:与人协作合作共赢

成功的生意离不开与商业伙伴之间的合作,一方面,不要拒绝合作,拘泥于单打独斗,另一方面,要主动寻找能与自己愉快协作的商业伙伴,借助合作伙伴的力量,一起共赢。

•S1E12:提供优质客户服务

客户是上帝,不论在什么情况下,始终都要向客户提供优质服务并让客户满意。服务也是公司商品的一部分,它虽然无形,但会直接影响生意成败。

•S1E13:保持持续学习

你不可能知道所有东西,但只要学会如何学习,就可以持续学习了解新事物。活到老就要学到老,在每天晚上睡觉前,都要比早上起床时变得更聪明一点。

•S1E14:倾听客户意见

一个成功的生意要让客户满意,让客户满意就离不开倾听客户的想法。持续向客户提问题,倾听客户的想法,然后努力让客户满意,是打造一个成功的生意的必备内容。

•S1E15:需求催生高价

需求旺盛,供不应求时,产品就能卖出高价,反过来需求消失,供大于求时,产品就会降价出售。作为商家,要合理利用高价填补研发成本和创新风险,而作为消费者,如果能更耐心等等,就可能获得更好的价钱。另外,对于个人而言,知识与爱是的供给是无限的(这句似乎是巴菲特特意加上的私货)。

•S1E16:注重用户心智

对生意来说,品牌在用户心智中的地位非常重要,它直接决定了客户愿意付费的程度,也决定了品牌价值。能占有用户心智是优秀生意中一项价值极高的无形资产。

•S1E17:持续精进工作

任何一件事情,没有谁一开始就能做到很好。但做不好并不代表能力不行,只要认真对待,持续积累,就能一天比一天做的更好。反过来,如果一开始就做的还不错,也不能洋洋得意。生意的成功,需要持续精益求精,把每件小事都做到最好。

•S1E18:失败不气馁

任何企业想研发新的产品或者提供新的服务,都一定会遭遇失败。虽然不停的失败不一定会带来成功,但最终生意的成功者,一定都是在经历失败后没有放弃的人。

•S1E19:向经验丰富的人学习

一个成功的生意需要的技能是多方面的,从专业能力到商业知识到客户服务,你不可能样样都行。因此,一定要主动找经验丰富的导师请教,学习他的经验,让自己少走很多弯路。注意,一定要选好的、可以长期依赖的导师。

•S1E20:尊重他人想法

对同样的事情,每个人的思考角度都会不同。做生意决策的时候,要广泛倾听各种想法,而不要轻易否定他人意见。一个轻松的积极的乐观的交流环境,对生意非常重要。

•S1E21:适度包装

对于生意人来说,很可能注重外在才是容易被忽略的那一点。佛靠金装,人靠衣装,即使已经有了过硬的产品,也仍然需要特别注重产品包装,而且,生意的外在表现会反作用于产品本身,外在和内在是一个整体。

•S1E22:太好的不一定是真的

我们经常会遇到一些听起来非常棒可以赚大钱的机会,要知道,好的生意往往是双赢的,如果你将得到的特别多,那就意味着一定会付出些什么代价,听起来特别好的事情事实上很可能有坑,一定要谨慎理性的思考问题。

•S1E23:谨防多米诺股票效应

做任何事都要考虑相应的后果,有时候,一个决策会带来一连串的后果,这些后果很可能比之前想象的要严重。因此做生意的每一个决策都要谨慎考虑长远后果,想远一点很重要,谨防多米诺效应。

•S1E24:尝试新点子

生意场上竞争激烈,要想脱颖而出,换个思路想问题,尝试些新点子,用新的方法解决问题,是重要的手段。成功的生意很可能就孕育在一个漂亮的新点子里面。

•S1E25:深入了解再给评价

评价一个公司,或者评价一个人,不能仅看外表,或者只听别人三言两语的评价就给结论。不论是公司还是人,名不符实的都太多了,它可能远比你想象的要烂或者要好,因此在给出结论之前,一定要亲自深入调查了解。

•S1E26:爱惜名誉

公司或者个人的名誉对成功的生意非常重要,建立好的名誉需要很长的时间来积累,但毁掉名誉很容易。在经营过程中,无时无刻要爱惜自己的名誉。