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"Even Elon is prioritizing memory"
人们总误以为运动受伤这个事情,可以逐渐加量,感觉接近临界点的时候,再有机会慢慢退回来。
但这里的一个误区是:运动受伤的临界点不是一个静态值,身体的‘’冗余储备‘’是一个分布在全身各处的,包含不同器官,关节,组织等等,无法简单量化的抽象概念。这个冗余储备每天都随着你的状态变化而有不同,取决于你前一天的睡眠质量,取决于你的休息恢复程度,取决于你的热身程度。
如果你总是追求运动时的峰值的成绩,肯定会有一天,某个动作迅速耗尽了身体某个位置在那一刻的‘’冗余储备‘’,在你还没反应过来的时候,就已经受伤了,然后就是需要几周甚至几个月的疗伤,才能慢慢恢复。
这个问题的解法是什么?就是不要拼,始终给自己留至少两三分的余地。要承认临界点是个动态变化的概念,要树立远离临界点的信念。不要整天为了攀比,而试图在临界点周围打擦边球。
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以前收到别人很长很细的回复,会觉得很高兴,对方很用心,对你很重视。
现在收到别人又臭又长的回复,会勃然大怒,靠,你拿 ai 泔水忽悠我!
新人不能吸取历史教训的一个原因,是很多失败案例被淹没了,原始信息和正确的上下文很难找到,甚至彻底消失了。
比如关于 computer associates 在 2002年前后的故事,如果不刻意搜索深挖,就很难找到了。该公司 2018年被博通收购,之前股票的历史,很难直接查到。
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28年之后,再次参加 Kenny G 的音乐会,才意识到他是刚过 70岁的人了。但远看,他身材精瘦,体姿端正,行动流畅,可以感觉到那种令人羡慕的对于身体各个部位的精准控制又不露痕迹,豪不费力的状态。如果从背后看,和一个 20多岁的年轻人并没有区别。
原本以为他大概是长期练习瑜伽才有这样的好状态。问了 ai 说主要还是长期台上表演的训练,打高尔夫球,还有对饮食的高度节制。另外长期吹萨克斯风可以培养对于横隔膜,呼吸和核心肌群的强大精准的控制能力,远超普通人的想象。
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从自己各种运动受伤的经历来看:凡是刻意的试图优化体能的某个单一参数的行为, 都会不自觉的在看不见的难于测量的地方做出牺牲,以支持可见的地方获得更好的数据。时间长了,那个看不见的地方越来越脆弱,突然有一天就崩溃,人就受伤了,有些伤病恢复非常耗时,严重影响日常生活质量。
从这个角度看,和别人攀比运动成绩是个比较愚蠢的事情,因为你攀比的是把自己身体其它部位透支之后的峰值的成绩,峰值越高,透支越多,受伤风险越大。奥运会宣传的‘’更快更高更强‘’的理念对普通人维护健康而言,危害极大。
这也是为什么 kpi 管理最终会出问题的原因。一旦你定义了 kpi, 下面员工就会为了 kpi 达标,不择手段,在别的地方打擦边球,给组织带来的隐性风险越来越大。
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SPV 最大的风险是各种法律问题。但人们只有交纳了昂贵的学费之后,才能真正理解。
scary stuff from a TechCrunch article about SpaceX multi-layered SPVs:
Tim Ferriss 说他的书的销量,从 2025年开始发生了断崖式的下跌。2025比 2024下跌了 46%, 2026年迄今为止比去年同期下跌 57%。 他推测原因可能是 AI,尤其是AI 对于非虚构类的书籍的冲击.
我觉得很有道理,因为我自己最近几个月的习惯不再是看书,而是不断拷问不同的 AI. 而自己获得实质性收获的程度,取决于对 AI 提问的深度。
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NEW blog post is up!
"Has AI Already Killed How-To Nonfiction? Sales Trends, My Personal Data, and What It Might Mean for the Future"
My head has been spinning after getting a spreadsheet roughly a week ago.
Before we dive into my dirty laundry, let’s state the obvious: millions of people have a vague sense that AI is changing things. And LLMs sure are convenient for getting answers quickly. My team and I use Claude and other tools daily.
But far fewer people have first-hand experience with the speed and intensity of disruption that’s happening. Not in a year, not in six months, but right now.
So let me show you, using my own books as the cadaver on the table, what a fatality looks like.
(Link below)
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很多情况下,价值的捕捉来自稀缺,稀缺的形成需要高度克制,而克制的底气源于自身的足够冗余。
这时,就会有‘’人越克制和悠闲,越能制造稀缺,赚的越多;越忙反而赚的越少 ‘’的反直觉现象。
因为这个机制的作用原理是间接的,即使有时无心插柳的因为自身的克制赚了大钱,人往往会错误的归因,不会把它归结于克制 (少做或不做),而会误以为是自己某些地方做了什么所致。
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为什么货没有卖更多,但价格却涨了两倍多?因为市场需求突然暴涨,但供给是刚性的,短期内只有这么多,所以大家抢夺有限的供给,把价格炒上去了。
这就意味着未来可能会有一个反直觉的现象:当供给终于上来后,和需求重新达到平衡,闪存价格和毛利率必然回到之前的水平,届时销售存储量虽然增加,但总销售金额可能下降,净利润反而会下降。卖的越多,赚的反而越少。
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快闪记忆体的厂商 Sandisk (闪迪) 26 年一季度 (非财政年度)生产成本 12.88亿美元,去年同期是 13.13 亿美元,也就是说今年的生产成本还下降约 2%,生产的存储量基本没有太大变化。 但 26年一季度收入为 59.5亿美元,毛利率高达78.3%, 而一年前同期收入为16.95亿美元,毛利率只有22.5%。 所以收入的 251%的增长,主要来自对应的存储涨价,而不是卖出更多货。
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快闪记忆体的厂商 Sandisk (闪迪) 26 年一季度 (非财政年度)生产成本 12.88亿美元,去年同期是 13.13 亿美元,也就是说今年的生产成本还下降约 2%,生产的存储量基本没有太大变化。 但 26年一季度收入为 59.5亿美元,毛利率高达78.3%, 而一年前同期收入为16.95亿美元,毛利率只有22.5%。 所以收入的 251%的增长,主要来自对应的存储涨价,而不是卖出更多货。
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存储业的本质,是弹性的需求,面对重资产,长周期,刚性的供给。
存储价格过高,弹性需求会自然后退,并想方设法绕过去。
但刚性供给两年后上来了,必须开足产能,不管什么价格都要马上卖掉,否则无法利益最大化。
一旦刚性供给对弹性需求稍有一丁点过剩,价格下跌马上发生,有时非常剧烈。
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今天和 ai 讨论反思,重要的不是少犯错误,而是每次犯错误的时候尽量学到最多的东西,因此避免重复错误。
操作上有五个要点:
第一,尽量让反馈更快,让错误无法被掩盖。
第二,行动前把自己的预测书面写下来,这样事后自己无法抵赖,而且可以帮助反思哪一块逻辑出错,导致错误。
第三,把决策过程,和最终结果区分开。错误的决策过程和好的结果,会奖励一个错误的决策机制。把决策过程,和最终结果混淆,遇到失败时,你什么也没学到,甚至学到错误的教训。
第四,主动寻求反面的信号,而不是等它强烈到你不得不接受的时候。这样可以减少扩大错误而投入的沉没成本。尤其是对于自己顺风顺水的业务,主动寻求反面的信号,可以提前发现风险,降低错误的代价。
第五,定期复盘总结,而不是等到灾害发生后再总结。复盘时问自己,”我现在做的什么事情,未来的我看起来,是明显错误的?我在逃避什么?”
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历史上内存芯片短期内价格下跌达 80%以上的事情至少有六次:1985, 1998, 2001, 2009, 2012, 2023, 中间还有多次价格下跌 30% 到 50%的情况。而存储股票的价格下跌比芯片价格下跌更残酷,下跌 95%甚至破产的事情家常便饭。
Micron 2025年五月的股价和 2000年六月的股价相当,失去了足足 25年。
存储行业四大破产案例:一, Mostek, 1986年。二,Qimonda, 2009年。三,spansion, 2009年。四,Elpida, 2012 年。至于其它各个破产的小虾米公司,更是不计其数。
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刚开始花钱不多的时候,讨论需求是否存在很有意义。但当预算增加到买不起的时候,继续讨论需求,就是在讨论错误的问题。
说公司需要买很多芯片和内存,就和说一个人需要买很多豪宅一样。问题不在于是否需要,而在于是否买得起,钱从哪里来。
没有壁垒的增长好比航空业:每年增长 5%,但一百年下来累积利润为零。
Chris Hohn did a 90-minute sit-down with Nicolai Tangen and then dropped an investor letter the FT got hold of last week.
You’d think the guy who printed a record $18.9B last year would be doing victory laps. Instead he’s quietly rewiring his whole portfolio.
My favorite takes from both:
1.The most important thing in investing isn’t growth. It’s barriers to entry. Growth without a moat is the airline industry: 5% volume growth for 100 years and basically zero cumulative profit.
2.There are only about 200 companies on earth he considers high-quality and investable. His fund holds 15.
3.Average holding period: 8 years. Some positions 13. “You have to hold the company forever, because the stock market may be at very bad prices when you want to sell.”
4.His real test for a moat: can the company price above inflation? A 20% margin business that prices 1% above inflation grows profits 5% faster than revenue. Forever. Almost no companies can do this.
5. Industries he won’t touch: banks, autos, retail, insurance, tobacco, asset managers, fossil fuel utilities, airlines, wireless telecom, media, advertising. On banks: “sooner or later someone without a lot of intelligence comes to run them, and then it can be toxic.”
6.On AI generally: call centers go bankrupt. Indian outsourcing coders are next. But for everyone else, AI lowers costs and raises productivity. Companies with real moats become MORE valuable.
7. Here’s the punchline. The FT got hold of his investor letter. He cut his Microsoft stake from 10% of the fund to 1%. Roughly $8B sold. He’d held it since 2017 through a 400% rally. His reason: AI could disrupt Office and Azure faster than the market thinks.
8.He moved that capital into Alphabet. Doubled it from 3% to 5%. Now his largest tech position. The world’s best quality investor sold Microsoft and bought Google because he thinks Google’s moat is more durable in an AI world. Not the consensus trade.
9.The underlying thesis: “AI eats software.” If AI agents do the work humans used to pay per-seat SaaS licenses for, the whole SaaS model gets re-rated. Oracle, Adobe, Salesforce all ~40% off highs. Microsoft 25% off. Market is starting to agree.
10.When to sell? Not when something gets expensive. When conviction drops. Valuation is one variable, conviction is the other. What kills you isn’t being wrong, it’s permanent loss of capital.
11.He admits hardcore activism doesn’t work anymore. Too much of the shareholder base is passive index funds. And even when activism wins, you usually win in a bad business. “The business always wins.”
12.Counterintuitive take: there are more good companies in public markets than in private equity. The best businesses are too big for PE to buy. And when public companies sell something to PE, they’re selling the assets they want to get rid of.
13.On intuition: “thinking without thinking.” Pattern recognition from 20 years of reps. It’s how he sniffed out Wirecard while the German establishment was defending it. “Most investors trust authority too much.”
14.He basically stopped shorting. “You’re going to be eventually right but not be able to fund the losses.” The first guy to short Wirecard had to cover 19 years before it hit zero. Buffett told him he and Charlie studied shorting and concluded it was too hard.
15.He gives almost everything away. ~$500M a year. $10 prevents an unwanted pregnancy in Africa. $40 saves a child from severe malnutrition. $50 prevents permanent blindness.
16.Tangen asks: advice to young people? Hohn, who runs the world’s most profitable hedge fund: “Go on a spiritual path.” The guy who made $18.9B last year ends the interview saying only purpose and meaning matter.
The headline: the world’s best quality investor just sold his biggest tech compounder because he thinks AI is breaking the moat. Quietly, with conviction, on an 8-year horizon, while everyone else is still buying the AI winners of 2023.
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一个观察公司囤货增加的角度是看所谓 “Construction In Progress” ( 在建工程) 或者 “Asset not yet in service” (未投入使用资产)。
比如谷歌 25年三月底的时候,未投入使用资产价值为 556 亿美元,一年以后这个数字上升为 1086 亿 ; 脸书的在建工程,25年三月底为 323 亿,26年三月底上升为 610 亿 ; 亚马逊每年只披露一次这方面的数据,24年底到 25年底在建工程从 466 亿上升为 717 亿。 微软没有直接披露这方面的数字。
但整体看,除微软外的三家大公司的”尚未投入使用的资产“过去一年从1340 亿美元增加到2410 亿美元,净增1070 亿美元,增长幅度为80%。 如果假设未投入使用资产中有 30%为 GPU, 1070 亿美元增量的 30%为 321 亿,正好可以购买一百万台英伟达的 Blackwell GPU.
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