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日曜日は #未完全TV🍊# 深夜24:50〜放送📺 #未完全ダービー🏆# 地元食材イチゴ後半戦🔥 利きイチゴバトル🍓 #井上瑠夏# #坂本真凛# #仲村和泉# 13期生オーディション完結編✨ 合格者が決定！ 最後に番組から重大発表が‼️ ぜひご覧ください🍊 #SKE48# #菅原茉椰# #伊藤実希# #伊藤虹々美# #13期研究生#

STU48 4期研究生 #ヒナピー# こと 木原姫花世です🐥🌻 2日間、13thシングル 「個別握手会」&「選べる2ショットorサイン会」へ ご参加下さりありがとうございました！ 大好きな「愛の重さ」の衣装を着ることができて、ラッキー、ハッピー、ヒナピーでした🐥👒 #STU48_4期研究生# #木原姫花世#

STU48 4期研究生 島田紗香です🍀 パシフィコ横浜でのお話会ありがとうございました！ 楽しくてあっという間でした\(ᯅ̈ )/ 会いに来てくれてありがとう⛴ 13thシングル期間、楽しい思い出たくさんつくろうね💭 喫茶マヒナまた行きたい！🌸 #STU48# #STU48_4期研究生# #島田紗香#

/／ 21期研究生 SHOWROOM個人配信🎥 📢明日2/13(金)スタート✨ \＼ 🎉ルーム開設記念リレー配信開催🎉 🗓️2/13(金) 🩵19:00〜 #田中沙友利# 💜19:25〜 #髙橋舞桜# 🧡19:50〜 #森川優# 🩷20:15〜 #牧戸愛茉# 💙20:40〜 #渡邉葵心# 初めてのSHOWROOM個人配信、ぜひご覧ください💫 #AKB48# #AKB21期研究生#

おはようございます！ STU48 4期研究生の野中 莉央です！ 12歳もあと数日になってしまいました！！ 13歳になるのが待ち遠しいです✨ キレイでかっこいい先輩方に、早く追いつけるように、りおちーがんばります💪 #STU48_4期研究生# #野中莉央#

熊市，学点东西 小霸王/步步高/OPPO/vivo/拼多多背后的男人 商业上退居幕后，在投资界大杀特杀 仅网易就赚了千倍 段永平完整投资思路梳理 211个问答/8万字 文/用心的小雅 1 什么是投资？ 段永平：在我来讲，投资就是拥有一家公司的部分或者全部，最简单的概念就是“拥有”。 换句话说，就是找到一个最好的公司，然后把你的钱投入进去，比较无风险利息和企业利润回报，寻找较好且自己认为足够安全的。 要提醒的是，成长率对我来说没有任何意义。假设某家公司去年每股赚一块，今年赚两块钱，成长率百分之百，有人说明年可能还会再涨。后年呢？后年不知道。 2 在你看来，什么是投资中重要的事？ 段永平：大概是这几点： 1、买股票就是买公司。同样价钱下买的公司，是不是上市并没有区别，上市只是给了退出的方便而已。 2、公司未来现金流的折现就是公司的内在价值，买股票应该在公司股价低于其内在价值时买。 至于应该是40%还是50%（安全边际）还是其他数字，完全由投资人自己的机会成本情况来决定。 3、未来现金流的折现不是算法，是思维方式，不要企图拿计算器去算出来。 4、不懂不做，能力圈是一个人判断公司内在价值必要而不充分的条件。 5、“护城河”是用来判断公司内在价值重要而不唯一的手段。 6、企业文化是“护城河”的重要部分。很难想象一个没有很强企业文化的企业，可以有很宽的“护城河”。 3 什么是好公司？ 段永平：如果你一直关注的话，好公司出现时，你就有可能会意识到了。 小雅：买入什么样的公司能让你夜夜安枕？段永平：right business，right people，right price。business是商业模式，people是企业文化。 强大的生意模式加上强大的企业文化，加上过得去的价格，持有这样的公司可以睡得好。 4 在重要性上，你对这三个要素做个排序？ 段永平：price没有那么重要，business和people最重要。商业模式和企业文化，这两样东西中任意一样不喜欢，我就不会再继续看下去。最重要的还是要看商业模式，不然很容易只见树木，不见森林，全部盯着眼前这一个月、一个季度的波动来决定买卖的行为，这样是很难做投资的。 如果生意模式我喜欢，前提当然至少是我懂了，企业文化也很好，那就老老实实等好点的价钱。 我突然觉得，自己这么多年投资表现不错，确实是有道理的，感谢老巴（巴菲特）的点醒。 我当年问老巴：什么东西您会首先考虑？“生意模式”！对呀，就这么简单。 不过，明白什么叫生意模式是非常难的，简单的东西都很难。我也没法告诉你，必须自己去悟，就好比如果你不打高尔夫，我无法告诉你它的乐趣。 品牌溢价是一种误解能长期维持的差异化才是护城河 5 什么是好的商业模式？ 段永平：商业模式就是公司赚钱的模式。有很多公司是几乎可以看到，10年以后的日子会不好过的，这就叫生意模式。 好的商业模式是有护城河的，看懂护城河对投资很重要。但护城河不是一成不变的，企业文化对建立和维护护城河，有不可或缺的作用。 6 举个例子，分众传媒算好的生意模式吗？ 段永平：对我没有吸引力。我曾经观察过，很多人在等电梯或坐电梯时都是低头看手机的，那谁来看广告呢？所以这个属于不在能力圈内的事情，看不懂。 7 什么是护城河？ 段永平：能长期维持的差异化是护城河。差异化指的是产品能满足用户的、别人满足不了的需求。 没有差异化产品的商业模式，基本不是好的商业模式。投资要尽量避开产品很难长期做出差异化的公司，比如航空公司、太阳能组件公司。市场有时候非常疯狂，有时，投资商业模式不是那么好的公司，在一定时期内可能有不错的回报。但是，长期而言（10年、20年或以上）坚持只投好的商业模式、好的企业文化的公司，大概率上是会有比较好的回报的，而且这种投资方法让人很愉快，不需要整天瞎操心。 8 品牌算护城河吗？你怎么看品牌溢价？ 段永平：我觉得，品牌溢价是一种误解，品牌只是物有所值而已。当一个品牌想当然认为其有溢价时，会很容易犯错误，大多数人买有品牌的东西时，肯定不是冲着“溢价”去的。 消费者理性是从长期来看的，无论消费者眼前是否理性，我们都一定要认为他们是理性的。不然，你经营企业就可能会有投机行为，甚至会有不道德行为。 9 有人说，价值投资也是很好的生意模式。 段永平：我不太同意这个说法，这和把酒、手机、搜索叫做商业模式是一个意思。 价值投资是个思维方式，不是商业模式。 正确的说法是：茅台酒是好的商业模式，苹果手机是好的商业模式，巴菲特的价值投资是好的商业模式，但很多假装价值投资的那些未必是。 碰上一个好的商业模式，感觉是要非常好的运气，但运气背后有很厚的企业文化背景。 阿里和步步高的文化，谁更好？ 10 什么是企业文化？ 段永平：就是企业里这帮人的Mission（使命）、Vision（远景）和Core Values（核心价值观）。 Mission是为什么成立，Vision是我们要去哪里；Core Values是哪些事是对的，哪些事是不对的。 11 你为什么把企业文化看这么重？段永平：一个企业的产品可以模仿，而文化是不可以模仿的。 如果把企业比作一个木桶，企业文化就是木桶的底板，如果企业文化没做好，木桶是不能装水的。如果有深厚的企业文化底蕴，其他短板可以及时补上。 好的企业文化，能管到制度管不过来的东西。制度是强制性的，文化则不完全是，建立好的企业文化非常难，破坏起来非常容易。 比如，凡是员工见到领导就战战兢兢的公司，时间长了都会出问题的。因为这种公司员工大多都会慢慢变得没有担待，凡事希望交给上级去决定，效率慢慢会降低。 12 你希望打造什么样的企业文化？ 段永平：我们做企业最根本的东西，就是本分。说话要算数，是一种本分。守信誉不是给人看的，为了一个承诺去赔钱，可能很多企业家会赖帐，但我会毫不犹豫地践诺，我曾经为一个承诺赔了1800多万元。 企业不要什么钱都赚，是一种本分。企业不能不赢利，但赢利应该建立在对市场准确把握的基础上进行合法经营。 企业不是什么事都做，是一种本分。把80%的精力放在20%的事情上，那么20%的事情会带来80%的效益。有多大能力做多大的事，而不是有多大的胆量。 做企业其实非常简单，就是老老实实做事，最厉害的招数是没有招的招，一拳打出去，非常朴实。 就像跑马拉松，唯有老老实实保持匀速前进，不偷懒、不投机者才不会被淘汰。 13 怎么评判一家企业的文化好或不好？段永平：我非常在乎企业管理层的人品。 我记得去上中欧上课听过一个调查，想知道非常成功的人都有什么共同特性，结果发现什么特性的人都有，但他们唯一共有的特点就是integrity（正直）。 苹果的企业文化堪称好的企业文化的经典，多看看苹果的发布会或许能有所悟。 企业文化不好最典型的特征，就是管理层经常说瞎话。我如果认为一家公司不诚信的话，我就不碰了。比如特斯拉，你只要看他以前说过多少瞎话就明白了。 再比如，我进**公司网站看了一眼。一家中国公司居然没有中文网站，好像是给投资人设计的。另外，也没找到任何有关企业文化的描述。我不太懂这个行业，看到这两点，我就不会再往下看了。 一般而言，太把“华尔街”当回事的公司我都很小心。 14 巴菲特说，要找傻瓜都能经营地好的公司？ 段永平：这其实是彼得林奇说的，巴菲特引用过，老巴的意思是，如果生意模式好的话，庸才都不怕，但老巴自己是很看重管理层的。 我本人很多年前就很反对没事加班加点的。我一直认为老是强迫加班加点的部门的头的管理水平有问题，老是强迫加班加点的公司，老板的管理水平有问题，呵呵。 15 企业文化很容易流于形式，怎么才能把它真正印到企业员工的骨髓里？ 段永平：这是一项艰难的工作，它非常重要，但往往不那么紧迫，常常被人忽略。有好的企业文化的公司，往往应变能力要强很多。 企业文化要不停的宣讲，才能慢慢深入到大家的骨髓里，现在好像马云出来的机会已经少多了。 16 管理层强行洗脑的植入，是否会让员工不能独立思考或不敢表达不同意见？ 段永平：我在公司里是个反对派，几乎做什么我都会提反对意见。如果连我的反对意见大家都不怕时，做什么我都会放心一些。 我最怕的就是，当老板说什么，大家都说“好”，那时公司就危险了。 当然，前提是，我认为我们同事很多都在许多方面比我强。如果认为自己是公司里最聪明的人的“老板”，是很难认同我这个观点的。 17 企业怎么把好的文化传承下去？段永平：首先是找到同道中人。然后就是年年讲，月月讲，天天讲，靠年头淘汰掉不合适的。 企业招人分合格的人和合适的人，合适是指文化匹配， 合格是指能力。 价值观不match（匹配）的人，坚决不要。因为你没有办法说服不相信你的人的，给公司制造麻烦的，往往是合格但不合适的人。 18 阿里和步步高的文化，谁更好？ 段永平：阿里文化不如步步高文化的地方是，阿里要成为最大，步步高要本分。 其实是不是第一没有那么重要，因为消费者在买东西时，一般并不在乎谁是第一，他们在乎的是买的东西是什么（消费者导向）。 还有很多企业喜欢说要成为百年老店，但百年老店不意味着就一定活到101年，这就像不能用pe去预测明年的利润一样。 雷曼好像就有150多年的历史。但你只要注意到雷曼后期的企业文化都变成什么样了的话，你就不会对他们的结局感到惊奇。 19 小雅：投资圈经常说，价值观致胜。你怎么看？ 段永平：可以这么说。但偶尔会看到，有些价值观有些问题的公司，会因为某些对路的产品厉害一段时间，你也会看到，有很好的价值观的公司出现战略错误，而招致灭顶之灾。 投资难就难在，没有任何公式可循，没有充分的条件可以确定可买的公司。 但怎么选对的公司是能力问题，不选错的公司是是非问题。 我记得当年我们买万科时就有人问过我，说万一万科假账怎么办。我说，以我认识的王石而言，他绝不是会关在房间里和财务商量个假账来蒙股东的人。其实那时和王石不熟，现在也不算熟，就是直觉而已。 投资中最重要和最简单的事 20 小雅：在你看来，做投资最重要的是什么？段永平：最重要的就是，要弄明白所投股票的价值所在。如果不清楚这只股票的价值是多少，你就不能碰。 看懂生意比较难，看不懂的拿住比较难。大部分人拿不住，是因为看不懂。如果你不知道自己买的是什么的话，跟“高手”是跟不住的。 我自己能看懂的公司也是非常少的，看不懂只能放弃了。我和很多人的差别在于，我承认我懂的少，所以就变简单了。 老巴成功的秘诀是他知道自己买的是什么。无论你看懂的是长久还是变化，只要是真懂，便宜时就是好机会。 最重要的是投在你真正懂的东西上，投在你真正认为会赚钱的公司。我对赚钱的定义是：回报比长期无风险债券高。 21 小雅：什么是真的看懂？ 段永平：很简单，当你还有疑惑时，就表示你还不懂或者懂得不够。 看懂的公司大概就是，怎么涨你都不想卖、大掉时你会全力再买进。 没看懂的公司就是，股价一掉你就想卖，涨一点点你也想卖的那种。 买了怕价格掉下来的投资，最好离的远远的。如果你买啥都怕掉下来，就远离股市。 22 小雅：金融衍生品用好了也能赚钱，巴菲特也会用，但衍生品赚的并非企业成长的钱，你怎么看？ 段永平：巴菲特反对的，和他做的衍生品是完全不同的东西。我自己用很多金融衍生品，和巴菲特的用法一样，所以比较理解他说得是什么。 很多人用衍生品就好像去赌场当赌客，希望能够快点赚钱。但巴菲特用衍生品就好像在澳门开赌场，长期而言是稳赚的。 不是每个人开赌场都能赚钱，但会开的人就行。也许赌场的例子不一定合适，但道理确实一样。 23 小雅：投资中最简单的事是什么？ 段永平：我想来想去，总觉得只有一样东西最简单，就是当你买一个股票时，你一定是认为你在买这家公司，你可能拿在手里10年，20年。有这种想法后，就容易判断很多。 看三年五年是比看十年难的，基本上可以说，看得越短越难。 24 小雅：能举个例子吗？ 段永平：比如，我在2011年买苹果的时候，苹果大概3000亿市值（当时股价310/7=44），手里有1000亿净现金，那时候利润大概不到200亿。 以我对苹果的理解，我认为，苹果未来5年左右赢利大概率会涨很多，我就猜个500亿（去年595亿）。当时想的东西非常简单，用2000亿左右市值买个目前赚接近200亿/年，未来5左右会赚到500亿/年或以上的公司，而且还会往后继续很好。 如果有这个结论，买苹果不过是个简单算术题，你只要根据自己的机会成本就可以决定了。但得到这个结论非常不容易，对我来说至少20年功夫，能得到这个结论，就叫懂了。 不懂则千万千万别碰。我有个球友320/7=46买了一些，结果一个回调，310/7就卖了（现在苹果加上分红可能早就超过200了），还跟我讲为什么要卖的道理，从此我不再跟他说投资了。 看三年、五年容易，看十年很难？ 25 小雅：很多投资人认为，看三年、五年容易，看十年很难？ 段永平：如果你觉得看十年比看三年难，那一定会觉得看三年会比看三天难。看三天更容易？很多人都是三天、两天、一天那么看的，结果显然是不好的吧？ 我们在2012年、2013年买茅台的时候，是不知道两三年内茅台会怎么样的，但我可以大概率肯定，茅台10年后会不错。现在其实还不到十年呢，效果就已经不错了。其实用老巴那句话来解释就容易理解些了：知道什么会发生，比知道什么时候会发生要容易的多。 很多事情，不管是好事还是坏事，给他10年，大概率就会发生了，三年则未必；但三年会发生的概率显然会比三天高。所以，能看三年也好，肯定是好过看三天的。 26 小雅：这是否跟能力圈也有关系？ 段永平：知道自己能力圈的边界在哪里，要远远重要过能力圈有多大。 不明白这一点，是很多“聪明人”投资表现长期不好的原因。但这些“聪明人”会把别人的成功或不成功，归结于运气或“accidents”（意外），而且他们总是能够很“聪明”地找到办法，让自己认为确实如此。 功夫熊猫里说”there are no accidents”（从来没有意外），是蛮有道理的。 27 小雅：你的能力圈边界是什么？这些年在有哪些拓展？段永平：能力圈不是拿金箍棒在地上画个圈，说待在里面不要出去，外面有妖怪。 能力圈是：诚实对自己，知之为知之，不知为不知。有这样的态度，如果能看懂一个东西，那它就是在我能力圈内，否则就不是。很多人错在选了自己不了解、别人说回报高的，结果是85%的人亏钱。 如果问这85%的“投资者”：每年收益选择8%还是10%、20%？这有点像某记者问人“你幸福吗？” 在自己真正理解的生意里，没道理选回报低的，但前提是真正理解！而每个人都能理解的生意，就是把钱存银行。 所以，投资只有很少人能理解，大多数人还是别碰为好。 不懂不做。我始终没完全搞懂银行的业务的风险到底在哪儿。美国的一些大银行隔个10年8年就来一次大动荡，还没明白是怎么回事。 索罗斯的东西不好学，至少像我这样的一般人很难学会。老巴的东西好学，懂的马上就懂了。 28 小雅：你怎么评价索罗斯？ 段永平：我对索罗斯没兴趣，谈不上评论。我对我不擅长的东西都没兴趣，就像很多人对我没兴趣一样。 要做到对自己不擅长的东西没兴趣，不是一件容易的事情，因为人们总是以为自己比实际上要聪明一些。 29 小雅：很多人也会说，看不懂就去学习？ 段永平：投资简单但不容易！看懂一家公司，不会比读一个本科更容易。花很多时间去看那些看不懂的公司，是不合算的。 30 小雅：有没有比较节省时间的方式？ 段永平：我在老巴那里学到的非常重要的一点就是：先看商业模式，除非你喜欢这家公司的商业模式，不然就不再往下看了，这样能省很多时间。 老巴也讲过，伟大的生意一般只要一个paragraph，就可以说得很清楚。 31 小雅：你看财务报表吗？ 段永平： 我投资是不太看财报的，至少不读得那么细，我会找专业的人看，告诉我答案就ok了。 搞懂一家好公司是非常不容易的，多数情况下，不是简单看下报表就可以的。只看财报只会看到一个公司的历史，但做投资不能只看一个公司的历史。 巴菲特曾经向股东推荐了几本书，有一本书是《杰克·韦尔奇自传》，书中的韦尔奇对企业文化是很在意的，你可以想象，巴菲特对此也很在乎，他不是像有的人说的只看财报。 对我而言，是不是好公司，在看年报以前就应该知道了。我一般会先了解企业文化，如果觉得不信任这家公司，就连报表都不会看的。但在了解以前会看，至少是应该看。 一般来说，对于了解的公司，你不太可能不知道他们是不是有意做假。不了解的公司不要碰，如果你连业务的作假都看不到，那财报做假就更难看到了。 当然，我的懒人办法未必适合于别人。 32 小雅：你可以懒，是因为自己也做实业，可以选择自己熟悉的行业投资？ 段永平：我不关注行业，我只投我能看得懂的企业。我熟悉的行业有时反而不投，比如电子业，竞争太激烈了。 我很多成功的投资，好象行业根本不搭界，但对我来说是相关的，因为我能够搞懂它，知道管理层是否在胡说八道，企业是否有好的机制，竞争对手是否比他强很多，三五年内他会胜出对手的地方在哪里…… 无非就是这些东西。看懂了，你就投。 33 小雅：医药股被认为是最有钱途的行业，像新基制药、百济神州、信达生物等创新药企业，你关注过吗？ 段永平：我从来没接触过制药行业，也不打算再花时间去搞懂了。我懂的东西虽然不多，但小日子应该能过了，有时间要干些自己喜欢的事情。 “投资的概念就是可以下重手” 34 小雅：普通投资者做投资，你有什么建议？段永平：关键在不懂就是不碰的原则。多数人错在一知半解时，由于害怕失去机会而急急忙忙出手了。 记得很久以前在学校碰到一个老师问，说自己不懂投资，但需要管理自己的小小财富怎么办，我说你就都交给巴菲特吧，全部买上巴菲特的股票，怎么着都会比自己管好的，还不用操心。 小股东做大投资确实要慎重，但一旦找到好的东西，不要轻易放掉。 我看到很多小股民来回换股票，10年之后，他自己没有赚钱，别人都赚钱了。最终90%以上的投资者，投在股市上的钱都比放在银行拿利息要少。 股票不要道听途说，一定要少换，如果两家都是好公司，要不要换，取决于你自己更了解哪家，而不是别人觉得哪家好。 小投资者也可以有很多途径了解上市公司，比如观察公司的产品。 以前有家公司，我看不懂，它的饮料投了这么大广告，问所有人，都说没喝过，最后确实没做起来。 35 小雅：你认为，投资和投机的区别是什么？ 段永平：投机投的是零和游戏，投资投的是企业带来的利润。 我有个最简单的衡量办法，就是以现在的价格，这家公司如果不是上市公司，你还买不买？ 如果决定买，这就叫投资；你说只要后面有人买我的股票，你就会买，不是上市公司你就不买了，这就叫投机。 36 小雅：但有些人认为，上市能带来资金和发展空间，也能够带来价值。 段永平：有些公司是，有些公司不是，中国大部分公司都不是，上市未必能带来更好的发展。 37 小雅：这是思维方式上的区别，行为上怎么区别投资和投机？ 段永平：其一，你是在动用大笔钱还是小笔钱。 在我看来，投机有点像在赌场玩，不能下重注，也不可能赢大钱。投资的概念就是可以下重手，没有很高的把握，比如90%左右，就不应该出手。 其二，当股价下跌时，投机和投资的态度正好相反。 投资者看到股价下跌，往往很开心，因为有机会买到更便宜的东西，而投机者想的是，公司肯定是出什么事情了，赶紧走人。 投资和投机是很不同的游戏，看起来又非常像。就像在澳门，开赌场的是投资者，赌客是投机者。赌场总有源源不断的客源，是因为总有赌客能赢钱，而赌客总是赢钱的比较大声些。 作为娱乐，赌点小钱无可非议，但赌身家就不对了。可我真是能见到好多在股场上赌身家的人。 不懂不碰，至少85%的人不适合投资 38 小雅：你投机过吗？ 段永平：有，但只是玩玩而已，just for fun。 我也经常做短线，我的乐趣有时候从短线来。我有两个帐号，一个是长线帐号，一个是短线帐号。短线就是好玩，赚不赚钱呢？也赚，但是这里面有什么心得吗？没有。对于短线帐号，我每年家庭开销从里面出，交税也从这里面交，但是钱没有少过，总有这么多钱。对于长线帐号，我有时候都不知道它赚钱了，最长线的是我买了之后就没动过，持有5年下来大概赚了50多倍，而我短线5年下来也可能有2倍，你说哪个好？我也不知道。巴菲特也做短线，他跟我的目的是一样：好玩。当然他是自己做，他的投资公司是不做的。人家跟我讨论股票，我都要跟人说清楚，是讨论投机还是投资？是for fun还是for money？如果for fun，没什么可讨论的，买你喜欢的就好了，反正你也不会把房子卖了，扛着钱去拉斯维加斯。 我曾经在邮轮上用两百块钱玩了三个晚上，赚了两千块钱。如果你作为投资的故事来讲，三天翻了十倍，这叫什么故事！但你敢拿几百万这么赌吗？不敢。所以，投资是另外的讲法。 39 小雅：你被认为是中国版的巴菲特。 段永平：我从一开始就是个价值投资者。我买股票时总是假设，如果我有足够多的钱，我是否会把整个公司买下来。股市中大家在玩不同的游戏，但投资这个游戏其实只有一个玩法，就是“价值投资”。 投机则有不同的玩法，到赌场有很多玩法，可以玩“大小”等等，这个钱来得当然快，但是去得也快。 真正的价值投资者，是骨子里相信价值的。一个人是不是价值投资者，在于其关心公司本身的程度。 40 小雅：什么样的人是价值投资者？ 段永平：价值投资者买股票时总是假设，如果有足够多的钱，我是否会把整个公司买下来。 价值投资者追求的是价值，与其是否热门无关，所有真正好公司，都有热门的那一天。 最关键是，平常心去看一家公司到底价值何在，不要理会市场的冷热。 有些不碰股票的人，也可以是最好的价值投资者，因为他们懂价值投资最精髓的东西-不懂不碰，而且长期而言，他们的投资回报比股市上85%的人都好，因为他们没在股票上赔钱。 有至少85%的人是不适合投资的，突然发现自己不适合，也不是什么不好意思的事情，只要现在“回头是岸”，你的“不投资”表现至少可以比85%的人好。学习巴菲特最好的办法，其实就是远离股市。 巴菲特的东西每一个人都可以学，但我发现，只有很少人会去真正认真地学，所以能学会的人很少。 41 小雅：你怎么看国内公募基金的价值投资？ 段永平：大多数基金都很难真正做到价值投资，主要是因为基金往往是用年来衡量考核，投资者也往往是根据其上一年的业绩来决定是否投进去。 （小雅注：这些年，不少公募基金公司以三年期、五年期业绩为考核权重） 我们经常看到的现象是，往往在最应该买股票的时候，很多基金却会在市场上狂卖，因为持有人很恐慌，要赎回。而往往股价很高时，却有很多基金在狂买，因为这个时候往往有很多投资者愿意投钱进来。 另外，基金是收管理费的，有钱时总想干点啥，不然投资者可能会有意见。 42 小雅：你怎么看趋势投资者？ 段永平：我见过做趋势很厉害的人，做了几十年，但依然还是“小资金”。 用芒格的“逆向思维”想一下，你也许就对“趋势”没那么感兴趣了。投机比投资难学多了，但投机刺激，好玩，所以大多数人还是喜欢投机。 事实上，投机就是认为自己可以比市场快一步。如果一个投机分子认为市场比自己聪明的话，从一开始他就不会介入，小玩玩的不算哈。 但最后大部分人确实证明了，市场确实更聪明。从长期角度看，市场是绝顶聪明的！ 任何时候，只要你还想着要空一把谁，就表示你还是个投机分子，以为自己比市场聪明。 价值投资不一定就赚钱，价值投资也会犯错，只是长期而言，赚钱的概率高而已。 价值投资一般都是长期投资，但长期投资并不自动等于价值投资。某段时期经营和股价回报不错，也未必就一定是价值投资。 不正确的事情要马上停止，不管多大代价，都是最小的代价 43 小雅：每个人都有一颗投机的心？ 段永平：是的，所以才需要信仰，信仰指的是要“做对的事情”。而“做对的事情”，就是明知错的事情就不做。 巴菲特之所以如此厉害，最重要的一点就是，他能坚持不做他认为不对的事情。坚持非常不容易，因为往往“不对的事情”是有短期诱惑的。 我总是努力去提醒人们不要做什么，但多数人最后总是会回到问我，“那我该干嘛？”。大概只有很少的人看明白了，我们干过啥，对你能干啥不会有太多帮助的。 44 小雅：什么是对的事情？ 段永平：对的事情往往和能长久有关系，投资上尤其如此。 做对的事情，实际上是通过不做不对的事情来实现的，因此要有stop doing list， 一旦发现是不正确的事情，要马上停止，不管多大的代价，往往都会是最小的代价。 比如，发现买错了股票或公司，应该赶紧离开，不然，越到后面，损失会越大，但大部分人往往会希望等到回本再说。 大概五六年前，我们公司让我负责一笔人民币闲钱的投资，我们买的时候可能了解不够，没能完全看明白，后来觉得是买错了，亏了点小钱卖掉了，全部换成了茅台。如果当时不及时改正错误，可能到今天还亏着钱呢。 亏钱卖股票不容易，但如果懂沉入成本以及机会成本的概念，就会容易很多。 不过，所谓不对的事情，并不总是很容易判断。有些事情相对容易判别，比如不骗人。有些不那么容易，比如是不是该早睡早起。 其实每个人都多少知道自己能做什么，但往往不知道自己不该做什么。如果每个人把自己干过的不应该干的事情不干的话，结果差异会大大超出一般人的想象。 可以看看芒格讲的如何赚20000亿美金的例子。传说大概70年代的时候，芒格曾经因为用margin（保证金），两年内亏掉大部分身价，所以有了只需要富一次的说法。芒格大概算富过一次半的人。 45 小雅：你怎么判断不对的事情？段永平：要有时间想。很多人一天到晚忙，根本没时间想，可能永远都不会明白。不对的事情都是通过长期思考以及自己和他人的经验教训得来的，每个人或公司都应该要积累自己的stop doing list。 不做的事情有些是在过程中发现的，比如给人加工；有些是本分带来的，比如不能不诚信。不做的事情让我们减少犯错的机会，日积月累效果很好。 如果能尽量不做不对的事情，同时又努力地把事情做对，10年、20年后的区别是巨大的。 我要强调的是，在把事情做对的过程当中，一定会犯很多错误的。在做对的事情过程当中所犯的错误，和因为做错的事情而带来的结果要严格区分开来。 当确定你做的是一件对的事情， 正确的事情就要坚持，比如买了个好公司。 至于怎么把事情做对，要花时间去培养skill sets（就是有学习曲线的意思，要允许犯错误）。 坚持“Stop Doing List”厉害是攒出来的 46 小雅：一件事情是在做对的事情中间犯的错，还是事情本身就是错的，该怎么判断？ 段永平：做对一件事情还要看你的能力，但能力可以通过学习来提高。 另外，无论是做实业还是做投资，成功的基本法则是做事情不求快，想想刘翔你就知道，光是快也是不靠谱的，关键是找到对的事情，把它坚持下去。发现错，马上就改。 慢慢来很重要，据说，在任何方面花够一万个小时后，大多数人都能成为专家。 其实，如果我们两年找到一个好股票，就非常非常好了。 47 小雅：怎么理解“Stop Doing List”？段永平：它不是一个skill（技巧）或者formula（公式），而是思维方式：如果发现错了，就立刻停止，因为这个时候成本是最小的。 错了一定要停，要抵抗住短期诱惑。这和它对你有多重要以及你曾经花过多少心血无关，也和你能不能找到更好的事情无关。技巧的东西谁都可以学，但我们之所以成为我们，除了我们一直努力做的事情外，我们不做某些事情的决定也同样重要。 坚持“Stop Doing List”，厉害是攒出来的，没有shortcut（捷径），要靠自己去积累，去体悟。 48 小雅：你的厉害是怎么攒出来的？段永平：记得有次和台湾做代工的一个大佬吃饭聊天，他问，为什么你们这么厉害。 我说，因为我们有个“stop doing list”， 他也问到“举个例子”，我说：比如我们不做代工，因为如果我们做代工，很难和你们竞争。 我想的都不是眼前的，我一直想的是长远的事情。 比如，我是学无线电的，当年研究生毕业时，找的工作说，多少年能当处长，两年能分房子，鸡鸭鱼肉有得分，但我没兴趣，所以离开了。很多人说“我没有找到更好的机会”，其实是他们没有停止做不对的事的勇气。发现错了就要马上停，不然两年后，可能还是待在那个不好的地方。 很多人都在眼前的利益上打转，30年后还会在那儿打转。 49 小雅：在你的stop doing list上，有多少条内容？ 段永平：我没有真的统计过，但似乎不是几十条那么多。列入这个清单的东西一定要尽量少，不然可能会束缚大家的手脚。买一只股票往往要很多理由，不买往往就一两个理由就够了。 我要强调的是，错的事情一定要马上停，但对的事情不一定都要做，做对的事情也需要聚焦。另外，做对的事情也是会犯错的，那叫水平问题，需要学习和磨练，有时候还需要天赋，比如弹钢琴或打高尔夫球。 不做空，不借钱，不做不懂的东西！ 50 小雅：你的投资stop doing list，有什么事是一定不能做的？ 段永平：我一般不投资任何非上市公司，除非是我认识10年以上的，并且非常了解或信任的人做的公司。我对刚刚IPO的公司也不感兴趣，主要是没足够时间和资料去搞懂。我绝对不会去做固定收益的东西。固定收益的东西长期肯定是输给通胀的，所以长期来说是件错的事情。 另外，老巴的教导千万别忘了：不做空，不借钱，不做不懂的东西！做空有无限风险，一次错误就可能致命。 投资不需要勇气，当你需要勇气时你就危险了。借钱是危险的，没人知道市场到底有多疯狂。 我记得巴菲特说过类似的话：如果你不了解投资，不应该借钱。如果你了解投资，不需要借钱，反正你早晚都会有钱的。 而且，长期而言，做空是肯定不对的，因为大市一定是向上的。价值投资者是会犯错误的。做空犯错的机会可能只有一次，只要你做空，总会有一次犯错的，何苦呢？ 51 小雅：很多时候，人们充满赌博的勇气，但在危机中，人们常常又会太过恐惧。 段永平：危机大概5-8年来一次，希望下次来的时候，你记得来看一眼，然后擦擦冷汗，把能投进去的钱全投进去。 但是千万别借钱，因为没人知道市场疯狂起来到底有多疯狂。 负债的好处是可以发展快些，不负债的好处是可以活得长些。无论你借不借钱，一生当中都会失去无穷机会的，但借钱可能会让你再也没机会了。 融券借钱是非常危险的，因为市场偶尔会非常不理性，而且时间长了，每个人都会碰上市场极端不理性的时刻。用融券的人有时候碰上一次就一夜回到解放前了。借钱的前提是，如果最坏的情况发生，你也能还钱，不要有侥幸心理。比如你借人一万块，但一年的工资收入有10万块，这种借款就是没问题的。 52 小雅：小投资者可能会觉得，反正自己也没有多少钱，不赌一把试试，肯定没有赚大钱的机会。 段永平：这个世界上没有投资人不想赚大钱，知道什么不可为，比知道什么可为要重要的多。 “小投资者”之所以很容易一直是“小投资者”，最重要的原因是，他们可能会因为自己小而想赚快钱、大钱，从而铤而走险而不追求真理。谁不想赚差价啊，但这么做的结果，基本上都是瞎忙半天还少赚了，所以，以后就不再想干这种事情了。知其不可为也很重要。

【がむしゃらに頑張ります！】4月19日開催、研究生（8期生）・矢作有紀奈（3/13生 22才）の生誕祭記念コンテンツを更新しました。

ZERO ALPHA Research Note 1/6 NVDA：第二个春天——从P带E到E带P 系列 1/6 NVIDIA这次财报，是我们重新研究NVDA的trigger event。最新季度营收达到 $96.2B，同比增长106%，Data Center收入达到 $89.0B，同比增长117%。一家已经跻身全球最大公司之列的企业，主营业务竟然重新实现年度翻倍，这使我们重新回头检查2023年以来NVDA的P、E和PE究竟发生了什么。这里的P代表股价，E采用GAAP diluted EPS，PE采用TTM GAAP P/E。真正有意义的并不是某一个时点PE到底高不高，而是P、E和PE三者在不同阶段分别怎样运动。 如果按照calendar quarter观察，NVDA从2023年以来大致可以分成三个阶段：第一春为2023 Q2–2024 Q2，中场为2024 Q3–2025 Q2，第二春为2025 Q3–2026 Q2。 这三个阶段虽然都属于同一轮AI产业扩张，却呈现出完全不同的资本市场结构。 第一春：2023 Q2–2024 Q2——P先走，E随后追上 2023年生成式AI爆发以后，市场首先买入的不是已经兑现的盈利，而是一个可能极其巨大的未来。第一春最直观的是股价变化：$27.69 → $46.64 → $40.70 → $61.42 → $86.25 → $116.83。市场很早就开始把AI未来写进P，但更值得注意的是PE同期却从 147x → 113x → 54x → 52x → 51x → 55x。股价大幅上涨，PE却从147倍迅速回落到50倍附近，原因只有一个：E增长得比P更快。 这一阶段的GAAP EPS同比增长大致为 28% → 854% → 1,274% → 765% → 629% → 168%，而营收同比增长则走出 -13% → 101% → 206% → 265% → 262% → 122% 的轨迹。也就是说，第一春并不是PE一直扩张，而是P首先冲出去，随后E以更惊人的速度追上，把高估值迅速消化掉。第一春本质上是一个 Top-down growth cycle：市场先发现AI的未来，P先走，E随后兑现。因此可以简单概括为：第一春，P带E。 中场：2024 Q3–2025 Q2——市场开始相信“大数定律” 第一轮爆发以后，增长明显进入高基数消化期。季度营收同比增长从 122% → 94% → 78% → 69% → 56%，方向非常清楚。市场很自然地形成一种判断：NVDA已经太大了，过去200%以上的增长不可能长期持续，未来应该逐步回落到40%、30%，最终进入20%左右的成熟公司区间。 这一时期PE也从第一春末期的大约55倍，经历 55x → 52x → 41x → 35x → 51x 的变化。股价仍然波动很大，但市场的叙事已经从“hypergrowth”逐渐转向“优秀但正在成熟的mega-cap technology company”。如果故事在这里结束，NVDA会遵循一条很典型的大公司成长路径：规模越来越大，增速越来越低，估值逐步回落，最终进入成熟期。 但真正改变我们判断的，是接下来发生的事情。 第二春：2025 Q3–2026 Q2——E重新加速，P却没有同步透支 从2025年下半年开始，NVDA的增长曲线没有继续向下，而是重新向上。季度营收同比增长从 56% → 62% → 73% → 85% → 106%。这条数字串可能是整个Research Note最重要的证据，因为它说明NVDA没有按照市场熟悉的“大数定律”从56%继续下降到40%、30%、20%，反而在更大的收入基数上重新进入年度翻倍。 与此同时，股价却表现得相当克制，从 $177.63 → $202.23 → $190.90 → $199.34 → $209.66。从2025年中到2026年8月，公司基本面发生巨大变化，但P只从约$178升到约$210。于是PE出现了与第一春完全不同的方向：51x → 50x → 39x → 30.5x → ~26.5x。同期GAAP EPS同比增长则重新进入高速区间，大致为 61% → 67% → 98% → 214% → 128%。部分季度受到H20 charge和低基数影响，不能机械比较每一个EPS百分比，但趋势非常明确：E重新加速，而P没有同步提前透支，因此PE持续下降。 这就是第二春与第一春最根本的区别。第一春中，市场先用高PE购买未来，随后等待E兑现；第二春则越来越像公司已经用业绩证明自己，E先重新加速，P却没有同步扩张，于是PE被盈利不断压低。第一春是 Top-down：P带E；第二春则开始变成 Bottom-up：E带P。 为什么2026年的106%，比2023年的101%更值得研究？ 表面上看，2023年的101%和2026年的106%非常接近，但两者的商业意义完全不同。2023年第一春启动时，NVDA季度营收大约只有 $13.5B；今天已经达到 $96.2B。第一春的100%增长，是一家刚刚进入AI爆发期的公司完成的；第二春的100%增长，则是一家已经成为全球最大公司之一、季度收入接近$100B的企业完成的。 因此，今天真正值得研究的问题已经不是“NVDA为什么又增长100%”，而是：NVDA已经这么大了，为什么还能重新增长100%？ 这也是第二春比第一春更有研究价值的地方。相似的百分比背后，绝对收入增量已经完全不是一个数量级。 ZERO Insight 从calendar quarter看，NVDA过去三年的轨迹已经非常清楚：2023 Q2–2024 Q2是第一春，市场先相信AI未来，P走在E前面；2024 Q3–2025 Q2是中场，增长减速，市场开始相信大数定律；2025 Q3–2026 Q2则进入第二春，E重新加速，P没有同步透支，PE反而持续下降。 第一春是P带E，第二春转向E带P。 我们正在见证NVDA从一个成功的成长股变成罕见的巨型成长股 2026NVDA的E重新推动市场发现它。

所有人都在买GPU和存储。没有人告诉你光模块公司的总市值比美光还低 我想从一个反常识的问题开始：GPU是AI的大脑，存储是AI的记忆。那光是什么？光是AI的神经系统。但神经系统从来不是最先被注意到的。存储已经涨了10倍，GPU更不用说。光的时代，刚刚开始。 1. 先说一个结构性的错误定价 在Nvidia的NVL72机架里，光模块的采购金额占到整个机架的20%。2026年全球AI光收发器市场规模预计从2025年的$165亿增长到$260亿，同比增速超过57%——这是半导体赛道里增速最快的子领域之一。 但所有光模块公司的总市值，比美光一家还低。这个错误会被纠正。问题只是什么时候。 2. 光和存储不一样的地方 存储的接力是季度级别的事件——供需拐点，财报超预期，市场重新定价，SNDK从$200涨到$900，这个过程很快。光的接力是年级别的结构性变迁，因为光的技术路线本身正在发生一次范式转移： 第一阶段（现在）：可插拔光模块 800G → 1.6T → 3.2T 线性增长，随数据中心扩张 第二阶段（2026下半年）：近封装光学NPO 光模块移向芯片旁边 需求非线性跳升 第三阶段（2027-2028）：共封装光学CPO 光引擎直接封装进芯片 这是终局，也是最大的价值重构 Meta在OFC 2026分享了大量数据，证明CPO比可插拔光收发器更可靠，成本更低，功耗更少。Nvidia在GTC展示了CPO将在2027/28年用于Scale-Up互连。5年内所有AI数据中心互连都将是光。 这不是预测，是物理定律。铜在高速率下信号损耗太大，功耗太高，距离太短。光没有这些问题。 3. 光在吃铜，不只是光吃光 生成式AI集群需要比传统云服务多10到100倍的光纤，正在把现有铜互连逼到物理极限。 这是大多数人没想到的逻辑——光的增长不只来自数据中心规模的扩大，还来自光替代铜的渗透率提升。每一代迭代，光吃掉更多铜的市场。这是双重驱动，不是单一驱动。 4. 产业链七个卡位，从上游到下游 现在我来把整条产业链拆清楚。 七个公司，覆盖从最上游的衬底到最下游的网络设备。 🔬 最上游：硅光衬底 $SOI 做的是硅光PIC的衬底材料——整个产业链最上游的原材料。没有SOI的衬底，硅光芯片就没有基础。护城河极高，几乎没有竞争对手能短期内介入。和TSEM形成上下游绑定：SOI提供衬底，TSEM代工成芯片。 🏭 代工层：硅光晶圆厂 $TSEM（Tower Semiconductor）硅光版本的台积电。 今天刚刚发生的重大事件： TSEM宣布签署$13亿的2027年硅光合同，收到$2.9亿产能预付款，2028年还有更大合同在谈判中。计划资本支出$9.2亿专门用于硅光扩产，Q2营收指引$4.55亿同比增22%。 TSEM最聪明的地方在于：它不赌哪条技术路线赢。 可插拔、NPO、CPO，三条路线都用TSEM代工。就算市场对技术路线判断错了，TSEM依然受益。这是光通讯产业链里确定性最高的picks-and-shovels。 💡 激光器层：光的心脏 光模块的核心是激光器。没有激光器，光模块什么都不是。 激光器分两条技术路线： 磷化铟（InP）路线——$LITE（Lumentum） LITE是目前唯一能量产200G每lane EML激光器的供应商，是1.6T收发器的关键零件。Nvidia预先锁定了LITE的EML产能，推迟交货期超过2027年。 Nvidia向LITE投资$20亿，用于加速AI基础设施光学技术。LITE CEO称2026年是激光器芯片销售的"突破年"，刚收到历史上最大的CPO超高功率激光器采购承诺。 LITE的护城河是时间积累的——InP激光器的制造需要极其精密的工艺，20年积累的经验是任何竞争对手短期无法复制的。而且LITE不只押注现在：EML是可插拔时代的命门，ELS外置激光器是CPO时代的命门，OCS光路交换机是未来AI集群的光学路由器。 三个产品线覆盖了光通讯从现在到2030年的完整需求。 硅光（SiPho）激光器路线——$SIVE（Sivers Semiconductors） Sivers专注于CPO系统的高性能InP激光阵列，Jabil合作是第一个商业验证信号，证明技术正在从研究走向真实超大规模部署。 SIVE不是要打败LITE，而是作为CPO时代激光器供应链里的补充供应商——当LITE和COHR产能不足时，SIVE是下一个选项。整个CPO产业的激光器供应严重短缺，补充供应商的价值会被重新定价。 🔭 光学系统层：从组件到整合 $COHR（Coherent Corp） COHR最新Q3财报：营收$18.1亿同比增21%，数据中心和通信板块$14亿，同比增40%。Nvidia同样投资$20亿入股COHR。COHR是整个光通讯赛道里垂直整合程度最高的公司。从InP晶圆到激光器到光模块到系统，全部自己做。COHR正在扩大6英寸InP晶圆产能，这是推动毛利率持续提升的核心驱动力——规模越大，每片晶圆的成本越低，利润越高。 LITE和COHR的关系是竞争者也是互补者： LITE：激光器专家，EML垄断，聚焦 COHR：光学系统整合商，体量更大，更全面 🏗️ 物理基础设施层：光纤和连接 $GLW（Corning） Corning是光通讯产业链里最让人意外的标的——一家成立于1851年的玻璃公司，正在成为AI基础设施的核心受益者。 Q1 2026光学通信业务增长36%，分部净利润增长93%。2028年营收目标$300亿，2030年$400亿，内含年化增速19%。两个额外的超大规模云厂商签署了长期协议。 Nvidia命名Corning为下一代AI基础设施光连接合作伙伴，投资$5亿+最高$32亿股权，在美国建三座专属光学工厂。 Corning做的是光纤、线缆和连接器——不是最性感的产品，但是不可或缺的基础设施。 城市要运转，不只需要主干道，还需要所有的小路、接头、路牌。 Corning做的就是光通讯世界里的所有"小路和接头"。 而且这些"小路和接头"是消耗品——每建一个数据中心都需要，每升级一个机架都需要。 📡 网络层：AI时代的网络基础设施 $NOK（Nokia） Nokia是这七个标的里最被市场误解的。大多数人还在用"翻盖手机公司"的眼光看Nokia。 Nokia 2026营收预期同比增长7.5%，EPS增长21.2%，光网络业务增速20%，AI和云业务增速49%，单季度新增€10亿AI和云订单。 Nokia做的是什么？ 光传输网络（OTN）——把数据中心之间用光连接起来的骨干网络。这是Scale-Across的核心基础设施。 Nokia的第六代超相干光学技术PSE-6s，是目前全球少数能实现800G甚至1.2T长距离光传输的技术之一。 Nokia收购Infinera之后，从"转卖别人芯片的公司"升级为"拥有自己光芯片工厂的公司"——同样的技术路线，市场给LITE估值66.5倍，给COHR估值35倍，Nokia只有30.8倍Forward PE。 这个估值差距是最大的错误定价之一。 七个标的的完整产业链图 最上游 SOI（硅光衬底） ↓ TSEM（硅光代工） ↓ 激光器层 LITE（InP EML，可插拔+CPO） COHR（垂直整合，光学系统） SIVE（CPO激光阵列，高赔率） ↓ 物理基础设施 GLW（光纤、线缆、连接器） ↓ 网络层 NOK（光传输网络，骨干连接） 每一层都有自己不可替代的护城河。 每一层都在受益于同一个趋势。 6. 为什么是现在？ 2026到2027年是在1.6T供应链建立立足点的关键时期，在一线客户的设计导入将决定长期赢家。现在是design-in阶段——产品正在被超大规模客户选中和锁定。等量产阶段到来，市场才会充分定价这些公司的价值。 在design-in阶段买入，等量产阶段收获——这是光通讯投资最好的时机。 7. 仓位逻辑 高确定性（重仓）： TSEM → 今天$13亿合同，产业链里最硬的催化剂 LITE → EML垄断+Nvidia锁定，现在到2028年都受益 COHR → 垂直整合，体量最大，Nvidia $20亿入股 中等确定性（配置）： GLW → Nvidia直接合作，物理基建不可或缺 NOK → 最被低估的估值，但故事兑现需要更多时间 高赔率（小仓位）： SOI → 和TSEM绑定，护城河高但流动性低 SIVE → CPO时代的纯粹赌注 8. 光会接力存储吗？ 会。但不一样的方式。存储的接力是一次性的价格重估——供需拐点到来，几个季度内完成定价。 光的接力是分阶段的持续重估—— 2026年：可插拔1.6T带来第一波 2027年：CPO开始量产带来第二波 2028年：Scale-Up全面光化带来第三波 三波叠加，才是光通讯超级周期的全貌。存储让你在一年内赚了10倍。光可能让你在三年内赚同样多，但过程更平稳，确定性更高。 最后一句话 光通讯不是一个新故事，是一个被重新发现的旧故事。 光纤已经存在几十年了，但AI让这个故事的量级发生了质变。每当数据中心需要更高密度、更低功耗、更远距离的连接时，答案永远是光。 #光通讯# #TSEM# #LITE# #COHR# #GLW# #NOK# #SOI# #SIVE# #CPO# #硅光# #光模块# #AI基建# #数据中心# #存储接力# #Nvidia# #美股# #USStocks# #SiliconPhotonics# #CoPackagedOptics# #EML# #光互连# #AIInfrastructure# #光纤# #Nokia# #Corning# #Coherent# #Lumentum#

转译：西方忘了怎么造东西，现在也快忘了怎么写代码 作者：Denis Stetskov 2023 年，在巴黎航展上，雷神公司的总裁站在台上，讲起他们为了重启“毒刺”导弹（Stinger）生产线，到底费了多大劲。 他们把一批 70 多岁的老工程师请了回来，让这些老人教年轻员工怎么造一枚导弹。图纸还是卡特总统时代画在纸上的老图纸。测试设备已经在仓库里躺了很多年。导弹的鼻锥还得靠手工安装，方法和 40 年前一模一样。 五角大楼已经 20 年没买过新的“毒刺”了。然后，俄罗斯入侵乌克兰，局势一下变了：所有人突然都需要这种导弹。 可生产线早就关了。电子元件已经过时。导引头组件也停产了。2022 年 5 月下的订单，要到 2026 年才能交付。 整整 4 年。 不是因为没钱，而是因为真正知道怎么造它的人，十年前就退休了，而且没人接上。 我在乌克兰带工程团队。我的团队见到的是这个问题的另一面。不是工厂车间，而是战场上接收武器的那一端。 当雷神还在努力根据 40 年前的蓝图重启生产时，美国已经在向乌克兰运送成千上万枚“毒刺”。RTX 首席执行官 Greg Hayes 说，10 个月的战争，消耗掉了相当于 13 年产量的“毒刺”。 这种模式，我太熟悉了。它现在正在我的行业里重演。 一百万发炮弹，没人造得出来 2023 年 3 月，欧盟承诺在 12 个月内向乌克兰提供 100 万发炮弹。 当时，欧洲一整年的炮弹产能只有 23 万发。而乌克兰每天就要消耗 5000 到 7000 发。 任何人拿个计算器算一下，都知道这事根本不可能。 到了最后期限，欧洲只交付了大约一半。马克龙后来称，最初那个承诺太鲁莽。由 9 个国家、11 家媒体联合发起的一项调查发现，欧洲真实的生产能力大概只有欧盟官方说法的三分之一。 那 100 万发炮弹的目标，直到 2024 年 12 月才真正完成，比原计划晚了 9 个月。 问题不是某一个环节卡住了。是每一个环节都卡住了。 法国在 2007 年就停止了国内发射药生产，整整 17 年没有继续做。欧洲唯一一家主要 TNT 生产商在波兰。德国自己的弹药储备只够用两天。丹麦一家 Nammo 工厂在 2020 年关闭，后来不得不从零开始重启。 整个欧洲国防工业，长期以来都被优化成一种模式：生产少量、昂贵、定制化的产品。没人为大规模生产做准备。也没人为危机做准备。 美国也好不到哪里去。 155 毫米炮弹壳主要靠宾夕法尼亚州斯克兰顿的一家工厂；爆炸物填装则依赖爱荷华州的一处设施；美国从 1986 年起就没有本土 TNT 生产了。 后来砸进去几十亿美元，产量依然没达到目标的一半。 要么合并，要么死 这不是偶然。 1993 年，五角大楼告诉国防企业的 CEO 们：要么合并，要么死。 于是，51 家主要国防承包商最终缩成了 5 家。战术导弹供应商从 13 家变成 3 家。造船厂从 8 家变成 2 家。国防工业劳动力从 320 万人降到 110 万人，砍掉了 65%。 弹药供应链到处都是单点故障（single point of failure，指一个环节出问题就会拖垮整个系统）。 155 毫米炮弹壳只有一家制造商，位于加州科切拉，而那里就在圣安德烈亚斯断层上。发射药装药也只有加拿大的一处设施能做。 整个系统被优化到成本最低，却几乎没有任何应急余量。 纸面上看，很高效。 现实里，只差一个坏日子，就会崩。 知识一旦死去，就很难复活 再看 Fogbank。 Fogbank 是一种用于核弹头的机密材料。它在 1975 年到 1989 年间生产，后来生产设施被关闭。 多年后，美国政府为了一个核弹头寿命延长项目，需要重新制造 Fogbank。结果他们发现，自己已经不会做了。 美国政府问责局（GAO）的一份报告指出，几乎所有掌握生产经验的人，要么退休了，要么去世了，要么离开了相关机构。留下来的记录也很少。 经历了 6900 万美元的成本超支，以及数年的失败尝试后，他们终于做出了可用的 Fogbank。 然后，又发现新批次太“纯”了。 原来的生产工艺里，曾经有一种无意中产生的杂质，而这种杂质对材料功能至关重要。可没人知道这件事。 负责复现的工程师不知道。几十年前做出原始材料的工人也不知道。 洛斯阿拉莫斯把它称为原始工艺中的“无意识依赖”（unknowing dependency）：这个环节很关键，但当年没人意识到它关键。 一个核武器项目，竟然失去了制造自己发明出来的材料的能力。 更可怕的是，知识并不只是随着人离开而流失。它从一开始就没有被任何人真正完整理解过。 (更正：原文最初版本曾写道，当年制造 Fogbank 的工人知道这种杂质的存在。事实并非如此。他们也不知道。这个依赖关系是无意形成的，这反而让“知识流失”的论点更强，而不是更弱。感谢评论区的 John F. 指出这一点。) 同一套剧本 我读到 Fogbank 的故事时，立刻认出了这个模式。 我说的不是核材料本身，而是那个熟悉的剧本： 花几十年建立起一种能力。 找到一个更便宜的替代方案。 让人才梯队慢慢萎缩。 享受节省下来的成本。 然后，当危机突然要求你拿回那种能力时，看着一切崩塌。 在国防工业里，那个替代方案叫“和平红利”（peace dividend，指冷战结束后减少军费、把资源转向民用经济的收益）。 在软件行业里，它叫 AI。 我之前写过“人才管道崩塌”的问题。招聘数据、初级工程师到资深工程师之间的断层，都已经有很多证据。还有“理解力危机”：人们会让 AI 写代码，却越来越不理解代码本身。 但我之前一直没有找到一个足够贴切的历史类比。 现在我找到了。 而这个类比告诉我们的东西，是招聘数据看不出来的：重建一种能力，到底需要多久。 重建能力永远需要很多年 国防工业里，每一次大规模恢复产能，哪怕是相对简单的系统，也要 3 到 5 年。复杂系统则要 5 到 10 年。 “毒刺”：从下单到交付，至少 30 个月。 “标枪”（Javelin）：花了 4 年半，产量还没翻倍。 155 毫米炮弹：投入 50 亿美元，4 年过去仍没达到目标。 法国直到 2024 年才重启发射药生产，而距离它关闭国内生产线，已经过去了 17 年。 钱从来不是最大的限制。 知识才是。 兰德公司（RAND）发现，潜艇设计中有 10% 的技术技能，需要 10 年在岗经验才能培养出来，有时还得建立在博士学位之后。国防工业里的技术工种，学徒期通常要 2 到 4 年；要达到能当主管的水平，则需要 5 到 8 年。 现在，把这套时间线放到软件行业里。 一个初级开发者，需要 3 到 5 年，才能成长为合格的中级工程师。 需要 5 到 8 年，才能成为资深工程师。 需要 10 年甚至更久，才能成为首席工程师或架构师。 这条时间线，不能靠砸钱压缩。 也不能靠 AI 压缩。 METR 做过一项随机对照试验（randomized controlled trial，医学和社会科学中常用的一种严谨实验方法）：经验丰富的开发者使用 AI 编程工具后，在真实开源任务上反而慢了 19%。 开始前，他们预测 AI 会让自己快 24%。结果现实和预期之间，相差了 43 个百分点。 研究人员后来想做后续实验时，相当一部分开发者拒绝参加——如果实验要求他们在没有 AI 的情况下工作，他们就不愿意。他们已经无法想象回到不用 AI 的状态。 账单总会来的 软件行业现在正进入同一种“优化”的第三年。 Salesforce 说，2025 年不会再招聘更多软件工程师。LeadDev 的一项调查发现，54% 的工程负责人认为，从长期看，AI 编程助手会减少初级工程师招聘。计算研究协会（CRA）对大学计算机院系的调查显示，62% 的院系报告今年入学人数下降。 我在代码审查里已经看到了这个问题。 现在，审查才是瓶颈。 AI 生成代码很快。 人类审查代码很慢。 于是行业的答案也很可预测：让 AI 去审查 AI 写的代码。 我不会这么做。 我改造了我们的拉取请求模板（pull request template，开发者提交代码变更时填写的说明模板）。现在，每个 PR 都必须说明：改了什么，为什么改，这属于哪类变更，以及修改前后的截图。 也就是说，我们要给审查者提供结构化上下文，不能让审查者靠猜。 我还在每个项目里安排专门的审查人员。更多双眼睛，就有更多机会发现模型漏掉的问题。 但这些仍然解决不了更深层的麻烦。 现在真正需要的能力已经变了。 光有技术能力不够。你还需要能主动负责、能清楚沟通取舍、能反驳机器给出的糟糕建议——哪怕那台机器说话听起来无比自信。 这些其实是领导力。 我们上一轮招聘就能说明这种人有多稀缺：2253 名候选人，2069 人被淘汰，最终录用 4 人。转化率只有 0.18%。 既有技术能力，又有判断力、能看出 AI 什么时候错了的人，在市场上几乎已经不存在了。 我们会记录一切。 Site Books、SDD、RVS 报告、带完整测试覆盖的样板模块……这些今天都有用，因为读这些文档的人，本身具备足够的工程能力，知道该怎么行动。 可如果以后读文档的人不具备这种能力，会怎样？ 坦白说，我不知道。 也许 5 年后的 AI 足够强，这些问题就不重要了。也许问题仍然可控。我没法预测 2031 年模型会强到什么程度。 但危机不会提前给你发日历邀请。 没人预料到 2022 年欧洲会爆发全面陆地战争。国防工业有 30 年时间做准备，但它没有。 就连 Fogbank 当年也有记录。只是记录不够。更糟的是，原来的工人甚至没有完全理解自己的工艺。 5 到 10 年后，我们会需要资深工程师。 我们会需要那种真正理解系统全貌的人；需要能在凌晨两点调试分布式故障的人；需要携带着那些代码库里根本不存在的组织知识的人。 可这些工程师现在还不存在，因为我们没有在培养他们。 本该现在学习成长的初级工程师，要么根本没有被雇用，要么正在形成一项由美国国防部资助的劳动力研究称为“AI 中介能力”（AI-mediated competence）的东西。 他们会提示 AI。 但他们说不出 AI 错在哪里。 这就是代码行业的 Fogbank。 当初级工程师跳过调试，跳过那些塑造能力的犯错过程，他们就无法建立隐性知识（tacit expertise，指难以写成文档、只能通过实践积累的经验性能力）。 等我这一代工程师退休时，这些知识不会转移给 AI。 它只会消失。 西方已经犯过一次这样的错误。账单在乌克兰到期了。 我知道这听起来像什么。我也知道，我之前已经写过人才管道的问题。 但国防工业这个例子，不是为了重复同一个论点。它是为了展示：如果行业现在对 AI 的期待落空，会发生什么。 “毒刺”、“标枪”、Fogbank、那一百万发没人造得出来的炮弹——这就是把赌注押在“优化”上，结果赌错之后要付出的代价。 而我们现在，正在软件工程上押下同样的赌注。 也许 AI 会变得足够强，这场赌局最后会赢。 也许不会。 当年的国防工业，也以为和平会永远持续下去。 来源：