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  • 多语言关键词策略是扩展全球市场、提升网站流量的关键,尤其对于像 Toolify.ai 这样的导航网站来说,通过多语言优化可以触达更多非英语用户,挖掘低竞争的国际流量。基于你提供的 X 帖子(https://x.com/sven_ai/status/1920070015988167038)以及相关的网页搜索结果,我将详细拆解 Toolify 的多语言关键词策略(尽管帖子未直接提及,但相关网页提供了补充信息),并为你提供一个可操作的多语言关键词优化框架。


    Toolify.ai 的多语言关键词策略推测

    虽然 Sven 的帖子未直接提到多语言策略,但相关网页(如 quickcreator.io)指出 Toolify 将页面翻译成多种语言以覆盖全球用户,结合其 SEO 打法,以下是 Toolify 可能采用的多语言关键词策略:

    1. 翻译核心关键词并生成多语言页面

    • 策略概述: Toolify 针对不同语言市场,将核心关键词(如“undress ai”)翻译成目标语言,并为每种语言生成对应的聚合页(如 /es/search/undress-ai 西班牙语版本)。
    • 推测实施
      • 英文关键词“undress ai”可能被翻译为西班牙语“desnudar ia”、法语“déshabiller ai”等。
      • 每个语言版本都有独立的 URL 结构,例如:
        • 英文:/search/undress-ai
        • 西班牙语:/es/search/desnudar-ia
        • 法语:/fr/search/déshabiller-ai
    • 为何有效
      • 相关网页(phrase.com)提到,多语言 SEO 能帮助网站触达更广泛的国际用户,尤其是在非英语市场,竞争往往更低。
      • 翻译关键词并生成多语言页面可以直接匹配当地用户的搜索习惯,提升排名。

    2. 使用 Hreflang 标签确保搜索引擎识别多语言版本

    • 策略概述: Toolify 可能通过 hreflang 标签告诉搜索引擎不同语言版本的页面之间的关系,避免内容重复问题。
    • 推测实施
      • 在网页代码中添加 hreflang 标签,例如:html<link rel="alternate" hreflang="en" href="https://toolify.ai/search/undress-ai" /> <link rel="alternate" hreflang="es" href="https://toolify.ai/es/search/desnudar-ia" /> <link rel="alternate" hreflang="fr" href="https://toolify.ai/fr/search/déshabiller-ai" />
      • 确保每个语言版本的页面都互相链接,形成“双向链接”。
    • 为何有效
      • 相关网页(app.sistrix.com)提到,hreflang 标签可以避免搜索引擎将多语言页面视为重复内容,确保正确展示给目标语言用户。

    3. 结合本地化内容优化多语言关键词

    • 策略概述: Toolify 不仅翻译关键词,还可能通过本地化内容(如新闻页)吸引当地用户。例如,在西班牙语市场发布与当地热点相关的 AI 工具文章。
    • 推测实施
      • 在西班牙语版本的 /ai-news/ 模块中,撰写与西班牙本地事件相关的文章,如“Cómo usar IA para editar fotos en eventos culturales de España”。
      • 嵌入本地化关键词,如“herramientas de IA para edición de fotos” (AI 工具用于照片编辑)。
    • 为何有效
      • 相关网页(phrase.com)强调,单纯翻译内容不足以打动用户,本地化策略能更好地与目标市场文化共鸣,提升用户参与度。

    4. 利用多语言关键词工具分析搜索量和竞争

    • 策略概述: Toolify 可能使用多语言关键词工具(如 Google Keyword Planner 或 Ahrefs)分析不同语言市场的搜索量和竞争程度,筛选高潜力关键词。
    • 推测实施
      • 针对西班牙语市场,分析“desnudar ia”的搜索量和竞争难度(KD)。
      • 针对日本市场,分析“AI アンドレス” (AI undress)的搜索趋势。
    • 为何有效
      • 相关网页(searchenginepeople.com)提到,Google Keyword Planner 和 Global Market Finder 可以提供不同语言市场的关键词数据,帮助找到流量机会。

    可操作的多语言关键词策略框架

    基于 Toolify 的推测策略以及相关网页内容,以下是一个系统化的多语言关键词优化框架,适合希望扩展国际市场的网站运营者或开发者:

    1. 研究目标市场和语言

    • 目标:确定你的目标市场和主要语言。
    • 操作步骤
      1. 使用 Google Analytics 或 SimilarWeb 分析当前网站流量来源,找出潜在的非英语市场(如西班牙、法国、日本)。
      2. 优先选择搜索量大、竞争低的语言市场,例如西班牙语市场(全球 5 亿母语用户,竞争相对英语市场低)。
    • 工具推荐
      • Google Analytics(查看流量来源)
      • SimilarWeb(分析竞争对手的语言覆盖)

    2. 翻译和本地化关键词

    • 目标:将核心关键词翻译成目标语言,并进行本地化调整。
    • 操作步骤
      1. 列出核心关键词,例如“AI tools”、“image editor”。
      2. 使用翻译工具(如 Google Translate 或 DeepL)将关键词翻译成目标语言:
        • 英文“AI tools” → 西班牙语“herramientas de IA”
        • 英文“image editor” → 法语“éditeur d’images”
      3. 使用本地化工具(如 Bab.La 词典)验证翻译的准确性,确保符合当地用户搜索习惯。
      4. 结合文化差异调整关键词,例如“image editor”在日本可能更常被搜索为“写真編集ツール” (照片编辑工具)。
    • 工具推荐
      • DeepL(高质量翻译)
      • Bab.La(多语言词典)

    3. 分析多语言关键词的搜索量和竞争

    • 目标:筛选高流量、低竞争的多语言关键词。
    • 操作步骤
      1. 使用 Google Keyword Planner 设置目标语言和地区,分析翻译后的关键词数据:
        • 示例:西班牙语“herramientas de IA”,月搜索量 50,000,竞争低。
      2. 使用 Ahrefs 或 Semrush 查看关键词难度(KD),优先选择 KD < 40 的关键词。
      3. 结合 Google Trends 分析关键词的趋势和季节性变化。
    • 工具推荐
      • Google Keyword Planner(免费,适合多语言分析)
      • Ahrefs(查看 KD 和竞争对手排名)
      • Google Trends(分析趋势)

    4. 创建多语言页面并优化结构

    • 目标:为每种语言生成独立的页面,并优化 URL 和内容。
    • 操作步骤
      1. 设计多语言 URL 结构:
        • 英文:/search/ai-tools
        • 西班牙语:/es/search/herramientas-de-ia
        • 日本语:/ja/search/aiツール
      2. 确保页面内容本地化:
        • 标题:西班牙语页面标题为“Las Mejores Herramientas de IA en 2025”。
        • 描述:包含目标关键词,如“Descubre las herramientas de IA más populares para edición de imágenes y más”。
      3. 优化页面加载速度,确保移动优先设计,符合 Core Web Vitals。
    • 工具推荐
      • Weglot(网站多语言插件)
      • WordPress + WPML(多语言页面管理)

    5. 设置 Hreflang 标签

    • 目标:告诉搜索引擎不同语言版本的页面关系,避免重复内容问题。
    • 操作步骤
      1. 在每个页面添加 hreflang 标签,确保双向链接:html<link rel="alternate" hreflang="en" href="https://yourwebsite.com/search/ai-tools" /> <link rel="alternate" hreflang="es" href="https://yourwebsite.com/es/search/herramientas-de-ia" /> <link rel="alternate" hreflang="ja" href="https://yourwebsite.com/ja/search/aiツール" />
      2. 使用 Google Search Console 验证 hreflang 设置是否正确。
    • 工具推荐
      • Sistrix Hreflang Generator(生成 hreflang 标签)
      • Google Search Console(验证设置)

    6. 结合本地化内容吸引流量

    • 目标:通过本地化内容吸引目标语言用户,并嵌入多语言关键词。
    • 操作步骤
      1. 针对目标市场撰写本地化内容:
        • 西班牙语市场:撰写“Cómo usar herramientas de IA para eventos culturales en España”。
        • 日本市场:撰写“AIツールで日本のアニメ風イラストを作成する方法”。
      2. 在内容中嵌入多语言关键词,并链接到相关工具页面。
      3. 利用本地热点(如节日、新闻)提升内容吸引力。
    • 工具推荐
      • BuzzSumo(查找本地热点)
      • Google Trends(分析本地关键词趋势)

    7. 监控和优化多语言关键词表现

    • 目标:持续跟踪多语言页面的排名和流量,优化策略。
    • 操作步骤
      1. 使用 Google Search Console 查看不同语言页面的排名和点击率。
      2. 分析哪些关键词带来最多流量,优先优化这些页面。
      3. 根据用户反馈调整本地化内容,确保更贴近目标市场。
    • 工具推荐
      • Google Search Console(跟踪排名)
      • Ahrefs(分析流量来源)

    多语言关键词策略的注意事项

    1. 避免直译陷阱
      • 相关网页(linkedin.com)提到,直译关键词可能不符合当地用户的搜索习惯。例如,“AI tools”直译成法语可能是“outils IA”,但当地用户可能更常搜索“logiciels d’intelligence artificielle”。
      • 建议与本地语言专家合作,或使用本地化工具验证关键词。
    2. 关注文化差异
      • 相关网页(phrase.com)强调,文化差异会影响关键词选择。例如,“undress ai”在某些文化中可能敏感,需谨慎使用或调整为更合适的表达。
    3. 技术优化不可忽视
      • 相关网页(app.sistrix.com)提到,hreflang 标签必须双向链接,否则 Google 可能无法正确识别多语言页面。
    4. 持续更新内容
      • 多语言页面需要定期更新,尤其是热点内容,以保持排名和用户吸引力。

    总结:多语言关键词策略的核心

    Toolify.ai 的多语言关键词策略(推测)聚焦于翻译关键词、生成多语言页面、设置 hreflang 标签以及本地化内容,结合其程序化 SEO 打法,实现了全球流量的覆盖。核心要点包括:

    • 精准翻译与本地化:通过翻译和本地化关键词,匹配目标语言用户的搜索习惯。
    • 技术优化:使用 hreflang 标签和多语言 URL 结构,确保搜索引擎正确识别。
    • 内容驱动:通过本地化内容吸引流量,形成“搜索 → 内容 → 转化”的闭环。

    实际应用示例

    如果你运营一个 AI 工具网站,想扩展到西班牙语市场:

    1. 翻译关键词:将“AI image editor”翻译为“editor de imágenes con IA”。
    2. 分析搜索量:发现“editor de imágenes con IA”月搜索量 30,000,KD 25。
    3. 创建页面:生成 /es/search/editor-de-imagenes-con-ia 页面,标题为“Los Mejores Editores de Imágenes con IA en 2025”。
    4. 添加 hreflang:设置英文和西班牙语页面之间的 hreflang 标签。
    5. 本地化内容:撰写“Cómo usar editores de imágenes con IA para el Día de los Muertos”吸引流量。

    如果你有具体的目标市场或语言需求,我可以帮你进一步分析和制定更详细的多语言关键词策略!

  • TOOLIFY.AI

    这条博文(https://x.com/sven_ai/status/1920070015988167038)以及后续的回复线程详细拆解了 Toolify.ai 的关键词优化策略,展示了如何通过精准的关键词选择和结构化布局实现 SEO 增长。结合博文内容、后续回复以及相关的网页搜索结果,我将为你系统梳理 Toolify 的关键词优化策略,并提供可操作的建议,帮助你应用这些策略到自己的项目中。


    Toolify.ai 的关键词优化策略拆解

    1. 以用户搜索意图为核心的关键词分组

    • 策略概述: Toolify 将关键词根据用户意图分为三类,并为每类关键词设计对应的承接页面。这种分组方式确保了网站内容与用户需求高度匹配,从而提升搜索排名和用户体验。
    • 具体分组
      • 信息型(Informational):如“tom kenny age”、“storage wars cast”。这些关键词通常与用户寻求信息相关,Toolify 用新闻页(如 /ai-news/xxx)承接,吸引长尾流量。
      • 商业型(Commercial):如“undress ai”、“nude ai”。这些关键词反映用户寻找工具或解决方案的意图,Toolify 使用聚合页(如 /search/undress)展示相关 AI 工具,精准匹配需求。
      • 品牌型(Navigational):如“spicychat”。针对品牌相关搜索,Toolify 构建独立页面介绍工具或对标竞品,借机“截流”品牌流量。
    • 数据支撑(来自博文图片):
      • “undress ai”:月搜索量 165,000,关键词难度(KD)27,价值流量 3,135。
      • “spicychat”:月搜索量 165,000,KD 49,价值流量 660。
    • 为何有效
      • 关键词分组让网站内容更具针对性,满足不同用户意图。
      • 相关网页(thatware.co)也提到,关键词分组能增强内容相关性,提升搜索引擎对页面的评分。

    2. 锁定低竞争、高流量的“流量洼地”关键词

    • 策略概述: Toolify 专注于低竞争(KD < 40)、高流量(月搜索量 > 40,000)的关键词,通过这些“低挂果”快速获取流量。
    • 筛选标准
      • 高搜索量:确保关键词有足够的流量潜力,例如“undress ai”月搜索量 165,000。
      • 低关键词难度(KD):选择 KD 较低的词,避免与大站正面竞争,例如“undress ai”的 KD 为 27。
      • 意图清晰:关键词背后有明确的用户需求,易于转化为流量或用户行为。
    • 实施方式
      • Toolify 为每个高价值关键词生成一个聚合页(如 /search/undress),页面结构简单、易于爬取。
      • Sven 在博文中提到,“undress ai”领域还有其他站点拥有百万级流量,说明这一关键词的细分市场仍有潜力。
    • 为何有效
      • 低竞争关键词更容易排名,适合资源有限的团队快速切入市场。
      • 相关网页(trafficthinktank.com)也强调,“低挂果”关键词是 SEO 专业人士的首选,能带来快速的流量增长。

    3. 程序化生成关键词聚合页

    • 策略概述: Toolify 的“搜索页”(如 /search/undress)并不是简单的搜索结果,而是精心设计的关键词聚合页,专门为 SEO 优化而生。
    • 页面特点
      • 标题优化:如“Top AI Tools for Undress AI”,直接匹配关键词并突出用户意图。
      • 结构化内容:页面以卡片形式展示相关工具,支持跳转,内容清晰且用户友好。
      • SEO 友好:页面体积小、加载速度快,符合 Google 的 Core Web Vitals 标准。
      • 规模化生成:通过程序自动生成每个关键词的聚合页,无需手动编辑,适合大规模关键词布局。
    • 为何有效
      • Google 偏爱结构清晰、意图明确的页面,这种聚合页容易被搜索引擎收录并排名。
      • 相关网页(singlegrain.com)提到,程序化 SEO(pSEO)通过自动化生成页面,可以快速扩展关键词覆盖范围。

    4. 结合热点内容的关键词策略

    • 策略概述: Toolify 的 /ai-news/ 模块通过“AI 技术 + 热门人物/事件”结合关键词,吸引信息型搜索流量,并通过工具页面转化用户。
    • 实施方式
      • 热点关键词:例如“storage wars cast”,Toolify 撰写相关新闻(如“某个 AI 工具帮你做出类似剧集的视频”),吸引搜索流量。
      • 流量转化:在新闻页中嵌入工具推荐,引导用户尝试相关 AI 工具,形成“热点 → 搜索 → 工具转化”的闭环。
    • 为何有效
      • 热点内容能快速吸引流量,结合关键词优化可以提升长尾搜索排名。
      • 这种策略符合内容营销的逻辑,既满足用户的信息需求,又能实现商业转化。

    5. SERP 优化与关键词匹配

    • 策略概述: Toolify 在搜索结果页(SERP)设计上注重细节,通过精准匹配关键词和增强用户体验来提升点击率。
    • 具体优化
      • FAQ 区块:页面自动生成“People also ask”结构,增加在 SERP 中的曝光空间。
      • 标题与描述:标题和 meta 描述精准匹配关键词(如“The best undress AI websites & AI tools – Toolify”),提升相关性。
      • 缩略图:自动抓取相关图像作为缩略图,增强视觉吸引力。
      • 移动优先:页面结构符合移动端优先设计,提升 Core Web Vitals 得分。
    • 为何有效
      • 这些优化增加了页面在 SERP 中的“占位空间”,提升点击率,甚至可能被选为 Featured Snippet。
      • 相关网页(developers.google.com)提到,优化搜索体验(如符合 Core Web Vitals)是提升排名的关键。

    6. 多语言关键词扩展

    • 策略概述: 虽然博文未直接提到,但相关网页(quickcreator.io)指出,Toolify 将页面翻译成多种语言,覆盖全球用户,扩展了关键词的流量来源。
    • 实施方式
      • 针对不同语言市场,翻译关键词和页面内容,例如将“undress ai”翻译成西班牙语或法语版本。
      • 为每个语言版本生成对应的聚合页,增加全球搜索覆盖率。
    • 为何有效
      • 多语言策略可以触达更多用户,特别是在非英语市场,竞争往往更低,流量潜力更大。

    可操作的关键词优化策略建议

    基于 Toolify 的策略,以下是你可以直接应用的关键词优化方法:

    1. 分析用户意图并分组关键词

    • 操作步骤
      1. 使用工具(如 Semrush、Ahrefs)收集目标行业的关键词。
      2. 根据用户意图将关键词分组:
        • 信息型:用户想了解信息(如“什么是 AI 工具”)。
        • 商业型:用户想解决问题(如“best AI writing tool”)。
        • 品牌型:用户搜索特定品牌(如“ChatGPT alternatives”)。
      3. 为每类关键词设计对应的页面类型(新闻页、聚合页、品牌介绍页)。
    • 工具推荐:Semrush 的 Keyword Magic Tool 或 Ahrefs 的 Keywords Explorer。

    2. 筛选低竞争、高流量关键词

    • 操作步骤
      1. 使用关键词工具过滤 KD < 40、月搜索量 > 10,000 的关键词。
      2. 优先选择与你的产品或服务高度相关的关键词。
      3. 分析竞争对手排名靠前的关键词,寻找“流量洼地”。
    • 示例
      • 如果你运营一个 AI 工具网站,可以尝试关键词如“AI image editor free”(假设 KD 低且流量高)。
    • 工具推荐:Semrush 的 Keyword Gap 或 Ahrefs 的 Content Gap。

    3. 创建关键词聚合页

    • 操作步骤
      1. 为每个高价值关键词生成一个聚合页,URL 结构为 /search/关键词(如 /search/ai-image-editor)。
      2. 页面标题直接匹配关键词,例如“Top AI Image Editors in 2025”。
      3. 使用结构化卡片展示相关内容(如工具列表),确保页面加载速度快。
      4. 如果资源有限,可以用程序化工具(如 Python 脚本)批量生成页面。
    • 工具推荐:WordPress 配合插件(如 RankMath)或 Python 的 BeautifulSoup 进行自动化。

    4. 结合热点内容优化长尾关键词

    • 操作步骤
      1. 使用 Google Trends 或 BuzzSumo 找到行业热点。
      2. 围绕热点撰写内容,嵌入长尾关键词(如“AI tools for [热点事件]”)。
      3. 在内容中加入 CTA(Call to Action),引导用户尝试你的产品或工具。
    • 示例
      • 如果“奥斯卡颁奖”成为热点,可以写一篇“AI Tools to Create Oscar-Worthy Videos”文章,吸引相关搜索流量。

    5. 优化 SERP 展示

    • 操作步骤
      1. 确保标题和 meta 描述包含目标关键词,标题控制在 60 个字符以内。
      2. 在页面中添加 FAQ 区块,回答常见问题,争取“People also ask”曝光。
      3. 优化页面加载速度(使用工具如 Google PageSpeed Insights)。
    • 工具推荐:Yoast SEO(WordPress 插件)或 Screaming Frog(页面优化分析)。

    6. 扩展多语言关键词

    • 操作步骤
      1. 使用 Google Keyword Planner 查找目标语言市场的关键词。
      2. 将核心页面翻译成多种语言,生成多语言版本的聚合页。
      3. 确保 hreflang 标签正确设置,避免搜索引擎混淆。
    • 工具推荐:DeepL(翻译工具)或 Weglot(网站多语言插件)。

    关键词优化的注意事项

    1. 避免忽略用户意图:相关网页(thatware.co)提到,忽略用户意图是关键词分组的常见错误。确保你的页面内容与用户搜索目的高度匹配。
    2. 监控效果:相关网页(developers.google.com)建议,关键词优化后等待几周,通过 Google Search Console 监控排名和流量变化,迭代优化。
    3. 平衡自动化与质量:程序化生成页面虽然高效,但需确保内容质量,避免被搜索引擎视为“内容农场”。

    总结

    Toolify.ai 的关键词优化策略以用户意图为核心,通过分组关键词、锁定低竞争高流量词、程序化生成聚合页、结合热点内容和 SERP 优化,实现了 67.9% 的自然流量占比。这种策略的核心在于:

    • 精准匹配用户需求:通过意图分组和聚合页满足不同搜索场景。
    • 高效利用资源:低竞争关键词和程序化页面降低了运营成本。
    • 多维度优化:从页面结构到 SERP 展示,全面提升排名和点击率。

    你可以根据自己的行业和资源,优先从关键词分组和低竞争关键词入手,逐步构建类似的 SEO 体系。如果你有具体的行业或关键词需求,我可以帮你进一步分析和优化!

  • 梳理了段永平最完整投资思路框架,采用通俗易懂的专访问答形式,颠覆你的投资认知,全文5万字,没一个字是多余的。却只有不到1%的人能看完此文。 第一篇 投资框架

    “生意模式最重要,成长率没有任何意义”

    1 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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。

    看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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。 35 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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。

    (看不懂的SOL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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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。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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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 看不懂的SOL: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。

    53 看不懂的SOL:有些人说,自己只是运气不好,被不守信用的人欺骗、利用了。

    段永平:被人骗得多,是因为贪心,或者叫不本分。不然,想骗我的人,肯定比想骗平常人多一些。

    我对投资的理解很简单,但这个“简单”其实非常不容易。

    简单指的是大原则,是“是非”,不容易指的是技巧,就是要“做对的事情,把事情做对”的意思。

    最重要的是要有是非观,要有长远的看法。凡事如果能想着10年20年,大概就不会那么困惑了。

    有时候,你做的有些选择,留给你的并不是舒服,只是暂时逃避了问题或得到一点点眼前的好处,但很可能会因此失去内心的平静。

    要守正不出奇

    54 看不懂的SOL:在嘈杂的市场中,怎么保持内心的宁静?

    段永平:《清静经》上说“人能常清静,天地悉皆归”,一个人能够常清静,天地的力量会回到你生命上来,平常心就是这里清净的意思。

    只有平常心才能本分。“本分”,就是要回归或者找到一种心态,在这种心态下往往能做正确的事情。

    有个博友曾经有个名字叫“守正出奇”,我说我不喜欢这个名字,因为守正出奇的人,其实都是整天在想着出奇的。我说,要守正不出奇。

    不整天想着出奇,犯错机会会下降,不小心出个奇,反而成为可能了。

    如果你赚的是本分钱,你会睡得好。身体好会活的长,最后还是会赚到很多钱的。最重要的是,不本分赚钱的人,其实不快乐。

    本分就是要做对的事情和要把事情做对,不本分的事不做。平常心就是回到事物本源的心态,努力认清什么是对的事情,认清事物的本质。

    假以时日,本分的力量是厉害的。倒过来想,不本分的话,可以查查过去30年破产的公司都是什么原因。

    55 看不懂的SOL:换句话说,本分是成功企业能成功的重要原因?

    段永平:有人问过芒格,如果只能用一个词来形容他们的成功?他的回答是:“rationality”(理性),有点像我们说的平常心。

    平常心就是在任何时候,尤其是在有诱惑的时候,能排除所有外界干扰,回到事物的本质或者说原点,辨别是非对错,知道什么是对的事情。一般来讲,聪明人知道如何把事情做对,但有智慧指的是要做对的事情。

    往回看几十年,你会看到,很多很“聪明”的“聪明人”成就很小,原因可能在于,他们没把聪明放在做对的事情上。

    56 看不懂的SOL:知易行难,要做到不容易。

    段永平:至少你要有用闲钱的态度,才可能有平常心,不然真会睡不着觉。我从来都是用闲钱的。

    把投资看成“种田”的人心态会好很多,因为他们大致知道自己在干嘛,虽然也有天气不太好的时候。

    我认为,一个人认为自己可以战胜指数的时候,他可能已经失去平常心了。好的价值投资者心中是不去比的。但结果往往是,好的价值投资者会最后战胜指数。在每个时点上,“持有”都等于“买入”

    57 看不懂的SOL:你觉得,国内外大众投资者对投资的认知,有什么差别?

    段永平: 我在美国见过很多的普通投资者,他们对价值投资的理解都非常深刻。回国后,我跟大家聊的时候,哪怕是已经做得很大很有名的人,聊起来都会让我哭笑不得。比如,他会找到一些“短线巴菲特”,这很搞笑,因为巴菲特意味着不能短线。我举个例子,我回报最快的是2个小时赚了50倍,去赌场赚的,这不叫投资,这叫赌博。

    很多“购买并持有”的人,实际上也是投机分子,因为他们其实不知道自己买的是什么,买了以后需要整天问别人怎么看,在被套时就拿出“长期投资”来安慰自己。

    要知道,没什么比买错股票并长期持有伤害更大的了。

    58 看不懂的SOL:有投资人说,对于任何持有的股票,要在大脑里不断清零,假设自己没买,想想是否还愿意买入。你认为,持有和买入是否是一样的?

    段永平:这是个非常普遍、但又非常有意义的问题,我相信,几乎所有投资人都被这个问题或长或短地困扰过,而且绝大多数人在投资生涯里,大概都解决不了这个问题。

    这个问题最终不会困扰真正的“价值投资者”,想不通这个问题的,都还不算“价值投资者”,不管他们看过多少投资的书,或做过多少年的投资。

    “持有是否等于买入”,其实在每个时点都是对的,时间越短,对的概率越大。这也正是困扰很多人的地方。

    老巴在讲when to sell a business的时候,讲得蛮清楚了,但大家不要希望看一遍就能真的看明白,老巴也说,他花了好多年才大致明白的,我自己也是在大致明白的阶段。

    我认为,这个东西没有标准答案,但用“buy to keep”和”buy to sell”来区别,是个非常好的说法。

    事实上,“持有”在每个时点确实是等于“买入”的,机会成本就是这个意思!然而,如果投资者真的那么想,很容易掉到每时每刻都在想“是不是高估了”,过多注意市场而不是focus在生意本身上。

    投资的本质在于生意本身,对市场的关注越高,投机的成分越高。所谓的“价值投资者”,应该可以完全不在乎某公司现在及未来是不是上市公司而决定买卖该公司的。

    在我自己能懂的公司范围内,目前还没有哪家公司可以吸引我用苹果去换的。从持有等于买入的角度看,实际上我每天都在买入苹果。

    理论上讲,持有=买入,这不是一个观点而是一个事实,如果人们没有持有一家非上市公司的心态,每时每刻都会有卖出冲动的。如果你还有“坚持”的感觉,你就还不是一个“价值投资者”。

    能“拿住”股票的6个要素

    59 看不懂的SOL:人们常常会低估长期重仓持有一个股票的难度。很多人说,自己选对了公司,但没有拿住。

    段永平:学会选对和拿住这两门课,再加上一点小小的运气,在股市上赚钱就没有那么难了。

    不过,人性确实让第二条更难一些。

    因此我以为,你要拿出至少一半精力去搞懂老巴讲的第二门课程(注:巴菲特说,投资需要掌握两门课 , 一是如何对企业估值 , 二是如何应对市场波动 )。搞懂了,拿住,就不难了。

    个人体会,能“拿住”的几个要素:1.没有过高的期望回报。

    2.对股市运行规律有一定了解,这点非常重要。不然,为啥你总能逆向思考?并且大部分都对呢?

    3.盯住比赛,而不是记分牌,但绝大部分人不是如此。

    4.尽量让自己远离市场,不要天天看K线。

    5.将评估投资回报的时间调整为5年以上。

    6.并不觉得自己比别人更聪明。

    60 看不懂的SOL:有人开玩笑说,选对公司、买完之后,干脆就封仓10年不看了?

    段永平:封仓10年是个很好的思路,选股时就该这么想。但我不知道我会不会持有苹果10年或以上。

    实际上,我买股票时还真没有想过要拿多少年。我一般会给我买的股票定个大概价钱,比如买GE时我就认为GE至少值20块,但我确实没想过要多少年才会到。

    价格合理的股票不一定非买不可。我的观点是只有价格不太合理的时候才是机会。有时候可能会等得很难受,尤其是大牛市的时候。Buffett说过,最难的事是什么都不做。他都觉得难,我们觉得难也就很正常了。

    61 看不懂的SOL:你做的每笔投资,都会设定预期回报?

    段永平:第一,其实我从来不预设回报预期,因为投资回报本来就和预期无关。

    我对投资的认识是,过程比结果重要,谋事在人,成事在天,只要过程对了,结果自然会好。

    第二,长期而言,跑过银行存款应该是最基本的要求,不然就是啥忙了。

    第三,从保值角度看,长期投资回报至少要做到能保住购买力不变才叫不亏,无论如何,不该选跑不过国债利率的,但能跑过黄金的(大约10%上下)就非常理想了。

    经常看到人们对平均每年15%+的回报非常不屑,我不是很理解,似乎他们一出手就应该是5倍10倍的。

    市场里经常说平常年景应该怎么样,这个说法很有趣,对我而言,每年都是平常年景。

    62 看不懂的SOL:预期回报率跟资金规模大小有关系吗?

    段永平:人们很喜欢用一年的回报率来衡量,但大资金的年回报率是没机会特别高的,比如巴菲特的伯克希尔。

    但小资金却往往有机会有高比例回报,比如,周围朋友中经常会有某个人当年回报据说有40%、50%甚至更高的。

    就像一起去赌场的朋友中,第一天出来时,总有个别人是兴高采烈的一样,千万别以为这些人已经比巴菲特厉害了。

    投资开始的越早越好,但一定要记得“慢慢地变富”

    63 看不懂的SOL:你在投资时觉得困难的是什么时候?

    段永平:满仓的时候我知道怎么办,但是我不知道空仓的时候该怎么办。我后来研究巴菲特,发现巴菲特也说过,最难的时候,是手上有很多钱,但是没有可投的项目。

    实际上,巴菲特长期都处于这样的状态,没有发现可投的项目,就等待。这是做投资最困难的时候。

    64 看不懂的SOL:如果手头有闲置现金又找不到合适股票买入,又担心钱会贬值,你会怎么办?

    段永平:我会着急,但是,着急时尽量不要决策。决策要建立在理性的基础上。

    对所谓价值投资者而言,没有合适的东西就不买了,有合适的再买,就和一般人逛商场一样。我想,每个人逛商场时,一定不会把花光身上所有钱作为目标吧。我的建议就是慢慢来。慢就是快。

    65 看不懂的SOL:巴菲特总会留有现金,我们平时手中是否要一直留有现金,给自己留有余地?

    段永平:老巴经常有现金,原因和他的生意模式有关。仅就投资而言,如果有好公司好价钱,你为什么要留现金?

    当我看到想买的公司在合适价钱时,想不出留现金的理由。

    做投资,光整天看是不够的,要实践。投资开始的越早越好,不要想着马上赚大钱,一定要记得老巴那句话:“慢慢地变富”。

    偶尔会听到有人说某只股票至少会涨10倍,所以计划放10%进去等等。如果他真相信这只股票会涨10倍,什么理由他让只放10%呢?要么就是你觉得这是投机,所以只放5-10%?

    66 看不懂的SOL:要集中在少数能看懂的公司上。

    段永平:我从头到尾真正投资过的公司最多五六家,卖掉了一些,我持有的公司一般在三家左右。我不怕集中,我不是一般的集中,我是绝对的集中。

    巴菲特的哈撒韦一千多亿美元市值,也才投十来家。

    巴菲特说过,他一生当中有很多次很集中,甚至达到100%。碰上一个是一个,反正赚钱也不需要有很多目标,巴菲特讲,一年一个主意就够了。

    我知道的东西少的可怜,我就知道巴菲特这条路很好,肯定可以到罗马,老是有一堆朋友问我索罗斯那条怎么样,还不许我说我不知道,我是真的不知道。

    总的来讲,看准了出手就要狠。似懂非懂很难下手狠。耐心等待总是有机会的。

    “安全边际”指的是对公司的理解度

    67 看不懂的SOL:你怎么给企业估值?

    段永平:大部分人说到估值时,指的都是市场应该给股票一个什么价。

    关于会被人收购的想法,和“buy high,sell higher”的想法无异,早晚要吃苦头的。也许很多人已经吃过苦头了,只是不思悔改而已。

    我现在“估值”时,总是在试图搞明白,付出什么“价”,才能5年10年都不操心。或者说,拥有股权5年10年,未来带来的实际回报值不值我付的价钱。

    我不考虑市场目前愿意给什么价。我一般是想象,如果它是非上市企业,我用目前的市值去拥有这家公司,和我的其他机会比较,在未来10年或20年,哪个得到的可能回报更高。

    这里的回报,不是股价涨幅,是指公司盈利,看它未来的生命周期里能够带来的现金流。

    68 看不懂的SOL:好公司股价都很贵,你怎么办?

    段永平:找到好公司比啥都重要。在大家有“危机”的时候,好公司往往能将“危机”简化为“机”的。

    我买股票通常会买一些有问题的好企业。关键在于这些“问题”能不能被这些公司接受,会不会致命。

    找到被低估的公司本身是一件很难的事。怎么去评估一家企业是否被低估?团队我认为是重要的,还要看这个公司有没有很好的文化,一个企业真正的核心竞争力就是企业文化。贵不贵要用五年、十年的眼光看,好多公司看起来赚很多钱,现金流却一直在减少,那就有危险了。这些巴菲特早说过,人们都知道,但是投资的时候就会糊涂。

    老巴绝对是能够找到事物本质的人,投苹果是个非常好的例子,革命不分先后。

    69 看不懂的SOL:你用现金流贴现公式计算吗?

    段永平:宁要模糊的精确,也不要精确的模糊。未来现金流折现指的是一种思维方式,估值就是毛估估的。

    毛估估的意思就是,5分钟就能算明白的东西,一定要够便宜。如果要用到计算器才能算出来的便宜,就不够便宜了。

    就像姚明走进来,你不需要用尺子去量,你一定知道姚明很高。用我这样个子的价钱,去买姚明这样的身高,我就买了,我不需要具体知道他比我高多少才买。

    至于是不是价钱涨到跟姚明身高一样的时候,我就该卖了呢?这没法讲,也许有别的原因,比如我发现一个更加适合的股票。

    一般而言,赚到几十倍甚至更多的股票,绝不是靠估值估出来的,不然,没道理投资人一开始不全盘压上。当时我要知道网易会涨160倍,我还不把他全买下来?

    当然,确实也有一些按按计算器就觉得很便宜的时候,比如巴菲特买的中石油,我买的万科,但这种情况往往是特例。不能简单地单纯看数字,除非账面净现金多过股价了。

    但市值低于现金的公司千万要小心,一眼看上去市值低于现金的公司,确实经常是值得花时间去看的,但多数情况下这未必就是便宜货。

    我总是认为,大致估值主要用于判断下行的空间,定性分析才是真正利润的来源,这也可能是价值投资里最难的东西。

    70 看不懂的SOL:所以,你更多做定性而不是定量分析?

    段永平:我在投资里用定性分析确实比较多,这也是我和华尔街分析家们的区别,不然我怎么有机会啊。

    但由于定性分析有很多不确定性,多数情况下,人们往往即使看好,也不敢下大注,或就算下大注,也不敢全力以赴。

    71 看不懂的SOL:你怎么做定量分析?

    段永平:比如一个公司有净资产100亿,每年能赚10亿,这个公司大概值多少钱?大概就是你存多少钱,能拿到10亿的利息,按照长期国债利息计算,再把资金额打6折。

    长期利率会变,我一般就固定用5%。如果买200亿长期国债,收入每年有10亿,我会花200亿去买个年利10亿的公司吗?国债是riskfree(无风险)的,所以买公司就要打折。

    越觉得没谱的,打折要越厉害。这大概就是巴菲特讲的margin of safety(安全边际)的来源吧。

    72 看不懂的SOL:折扣到多少,你觉得比较有安全边际?

    段永平:我认为,老巴的"安全边际"实际上指的是对公司的理解度,而不是价格。从10年的角度看,买的时候比最低价贵30%,其实没多少。好公司和股价是否波动无关,如果没办法看懂五年、十年就不应该碰,不要因为过去到过的价钱做决定。

    若买的公司是10倍PE,即使退市,每年有10%的利润,不计算公司的增长,利润拿来分红也好,投资也好,比国债也高多了。

    你如果相信它未来一定有10%的利润就可以,巴菲特买的高盛以及GE的可转换债券就是10%加option,非常好的deal。

    问题是,PE是历史数据,不能单靠PE去推测公司未来的收益,不然会中招的。

    举个例子,GM(通用汽车)的PE一直都很低,以前老在5倍左右,但债务很高,结果破产了。

    真正的投资者是“目中无人”的

    73 看不懂的SOL:关于贵和便宜,你的标准是什么?

    段永平:我只有一个标准,就是自己觉得便宜才买。我一般是买我认为价值被低估50%或以上的公司。我理解的价值,是现在的净值加上未来利润总和的折现。

    比方说我认为GE值20,我可能到15才开始买一点,但到10块以下就下手重很多了。重仓买到便宜股票是多少要些运气的。天天盯住股市时好像会比较难做到。

    74 看不懂的SOL:你说的便宜,并不是单纯看价格,而是看懂公司。很多人因为价格便宜去抄底,发现是接飞刀。在花旗银行股价从60美元跌至1美元的过程中,套牢了一大批试图抄底的“价值投资者”。

    段永平:我个人认为,抄底是投机的概念,价值投资者不应该寻求抄底。抄底是在看别人,而价值投资者只管在足够便宜的时候出手,不管别人怎么看。

    事实上,如果一只股我抄底了,往往利润反而少,因为反弹时往往下不了手,容易失去机会。

    最典型的例子就是当年买万科时,我们就正好抄到底了,买的量远远少于我们的原计划。

    接飞刀容易中招的原因是:人们在接飞刀的时候,往往想的是这个股票过去到过什么价,而不是想的这个公司值多少钱。

    我认为,在买股票的任何时候,总是应该假设自己刚刚从外星来到地球,然后平常心地看这个股票该不该在这个价钱买,包括接飞刀的时候。

    为什么被套牢后就成了价值投资了?老巴被花旗套了吗?为什么没有?

    我问过巴菲特,如果他买的股票一路买、一路涨怎么办?他说,如果买的股票下跌,还可以找到钱再去买,但后来它涨上去了,你就买不到更多了。

    他甚至认为,投资的时候,买到底部是一个很糟糕的事情。因为你买到底部后,股价就会一路买一路涨,这样你就买不到最多的量。

    真正的投资者,是希望在允许的价值波动范围内,在股票一路下跌的时候,一路跟着买进,也只有这样,才能拿到更多更便宜的筹码。

    75 看不懂的SOL:为了便宜,你会特意避开华尔街?

    段永平:我买公司的时候,有个很大的鉴别因素就是,这家公司的行为,跟华尔街对它的影响有多大关联度,关联度越大,我买的机会就越低。

    华尔街永远是对的,它代表不同人的想法。但是你要知道自己在干什么,听华尔街的,你就乱了。

    就像我当时买网易,能在那个价格买到那么多量,因为纳斯达克有个规定,一块钱以下的股票超过多少时间就会下市,很多人害怕下市,在一块钱以下就卖了。

    我为什么不怕呢?我买它,跟它上不上市无关,它价格低于价值,我就会买。

    步步高就没有上过市,但我因此就把公司卖了,这没道理啊,很荒唐,我创立公司后只是因为它不上市就卖了,那我开公司干嘛?

    我认真研究了网易,发现它股价在0.8美元的时候,公司每股还有2块多现金,面临一个官司,可能被摘牌,有些不确定性。

    我咨询了一些法律界人士,问类似官司最可能的结果是什么,得到的结论是,后果不会很严重,因为他们的错误不是特别离谱。

    很重要的是,这家公司在运营上没有大问题。做足功课后,我基本上把我能动用的钱全部动用了,去买它的股票。

    我敢大量买入网易股票,最重要的是对企业花了足够的工夫,对公司、产品都有深刻了解。

    投资不在乎失掉一个机会,而是千万不要抓错一个机会。在投资对象价值大于价格时出手,这不叫大胆,而是理性。花5元钱去买10元的东西,能说是大胆吗?很多人在这个时候缺乏的是理性,而不是胆量。

    观点对不对取决于事实,而不是多少人或什么人和你观点一样。投资最重要的是要有独立思考的能力,要能够理性思考。

    76 看不懂的SOL:你会选择进入市场的时机吗?

    段永平:我投资不关注大盘,大盘对短线有影响,长线没影响。大盘我不懂,巴菲特都看不懂,凭什么我会。

    任何想市场,想时机的做法,可能都是错误的。买股票,和这个股票曾经到过什么价是没关系的,所谓IPO价格的一半就是便宜的说法,没什么道理。

    我关注长期,看不懂的不碰。我看生意,只关注个股。你说某只股票贵,how do you know?站在现在看10年前,估计什么都是贵的。你站在10年后看现在,能看懂而且便宜的公司,买就行了。

    从5年、10年的角度看,宏观的东西对公司的影响要比想象的小得多。

    多数人的问题是:算得太多而想的太少。拿点小钱试试没啥不可,但你想试的是什么?市场的走势。

    很多人管他们自己叫投资,我却说他们只是for fun,他们很在乎别人满不满意这家公司,真正的投资者绝对是“目中无人”的,脑子里盯的就是这个企业,他不看周围有没有人买,他最好希望别人都不买。

    “会卖的是师傅”是交易思维

    77 看不懂的SOL:什么时候该卖出股票?

    段永平:我也不知道啥时候卖好。

    当我买一只股票时,一定会有个买的理由,同时也要看到负面的东西。当买的理由消失了,或重要的负面东西增加到我不能接受的时候,我就会离场。

    理性面对市场波动,仔细地检查每一个自己的投资理由及其变化是非常重要的。买的时候认为至少值得价钱,到了以后应该很认真地再研究一下。

    太贵了,有时也会成为离场的理由。一般来讲,“市场形势”很好时,大概就是卖股票的时候了。

    不过,如果真是特别好的公司,稍微贵一点未必应该卖,不然往往买不回来,机会成本大。

    我卖的都是因为对公司还不够了解。创维我们赚到不错利润,是因为不太好卖,涨的还挺快。

    我们买创维时,创维的市值好像还不到20亿,也可能20亿多一点,不太记得了,我怎么想都觉得便宜,就买了。我们是买到差一万股到5%的时候停的。

    因为再买就要公告了,所以很想在公告前和黄宏生沟通一下,怕人家以为我要去抢人家那一亩三分地。结果当时由于不太方便,我们就没有再买。后来才和黄老板通了个电话,道个谢,问个好。

    对创维而言,我并没有一个很清楚的到底值多少钱的概念,对他们现在的业务情况了解的也不细,所以涨上来以后就一直在陆陆续续减持。

    当达到基本目标价以后,对其价值的判断还是挺重要的。

    比如,我对网易后来的发展花了很多时间,不然,没可能大部分拿到120-140倍才卖,0.8美元买网易股票的不单是我一个人,但坚持持有到100美元的就不多。

    78 看不懂的SOL:持有还是卖出,是否还要考虑时间成本?

    段永平:股票或公司是有时间价值的,这就是“折现”的魅力。

    比如我觉得苹果早晚是1000块的股票,但可能需要3年,如果今天有人愿意800块买,我可能就愿意卖了。

    但如果当年我觉得,网易在10年以内是个50块以上甚至100块的股票,如果有人出10块钱买,即便当时市值是5块,我也是不肯卖的。

    未来现金流的“折现”,你把“折现”两字忽略掉那意思就完全不一样了。比如,我告诉你苹果有一天会到每股10万块,但要一万年,你买不?我的判断标准就是价值。我最早买网易大概平均价在1块左右,大部分卖的价钱大约在30-35左右。

    以前网易每一次到目标后,我都认真重新评估一次。在持有的这8年到9年当中,我可能每天都会被卖价所诱惑,我就是用这个道理抵抗住诱惑的。

    其实中间也买卖过一些,但是很小一部分。我卖的理由是需要换GE和Yahoo。我会一直保留一些网易的股票的。

    万科到了基本价以后,没有重新评估就卖了,少赚了很多。

    股票掉的时候,也是一个动力去重新评估自己持有的股票,看看买的理由是不是有变化,比如买过UNG,认真看过后发现买错了,就斩仓了,不然的话,留到今天要多亏几千万。

    79 看不懂的SOL:投资人经常说,卖比买更难,会卖的是师傅。

    段永平:所谓价值投资者的买卖,都是和价值有关,和成本是无关的。无论什么时候,卖都不要和买的成本联系起来。

    该卖的理由可能有很多,唯一不该用的就是“我已经赚钱了”。不然,很容易把好不容易找到的好公司,在便宜的价钱就卖了,也会在亏钱时,该卖的不卖。买也一样,买的理由可以有很多,但这只股票曾经到过什么价位,最好不要作为你买的理由。

    会卖的是师傅,骨子里实际上考虑的是市场价和成本之间的关系,想这么做的人,关注的是市场对这个股票的态度,而不是专注在企业的生意上。

    真正理解的公司,买和卖的决定,其实是差不多难度的。

    比如,我曾赚过松下股票的钱,7块钱买的,涨到20多块卖了,放了大概有两三年的时间。

    因为我是做这行,我做企业的很多理念来自于松下,我也拜访过他们公司,也知道他们的缺点和优点,觉得这个公司不可能再低于7块了,而20块让我觉得可买可不买、可卖可不卖。

    所以,你做的投资,都跟你过去的经历有很大关系,跟你能搞懂的东西有很大关系。

    你的判断跟市场主流判断没有关系,两者可能有很大的时间差。我判断的是它的未来,而市场是要等企业情况好了才会把价格体现出来。

    80 看不懂的SOL:巴菲特说,永远不用考虑卖出一家真正伟大的公司。

    段永平:他确实说过,可他老人家到现在为止,没卖过的公司也是极少的。

    我觉得巴菲特说这话的潜台词是,对于伟大的公司,市场往往不会给一个疯狂的价钱,如果你仅仅是因为有一点点高估就卖出,可能会失去买回来的机会。而且,在美国,卖出要交很高的税,不合算。

    跟巴菲特学到的最重要的东西

    81 看不懂的SOL:你怎么看巴菲特?

    段永平:老巴是一个很好的人,他是发自内心的的对人好,对人诚恳。

    他很睿智,任何复杂的问题,他一两句话就说到本质了。

    这么睿智,这么成功,又对人这么好,中国企业家里我基本没见过这样的,美国企业家里也极少。

    82 看不懂的SOL:你跟巴菲特午餐,最让你印象深刻的是什么?

    段永平:巴菲特离开的时候,他的司机开了一辆特别像卡车的车过来,他老人家身手矫健的爬了进去,这让我印象非常深刻。

    我虽然知道他不是个奢侈的人,但是也没想他开这种车来。他家我也去过,不是豪宅,只是一个很普通的房子。见完他回去,我太太也这么对我讲:“你要学的东西还很多。”我说,对啊,确实是这样。

    我们见到有钱人很多,但是见过他这种平实的人很少。我回国之后,看到一些稍微有点钱的人非常飞扬跋扈,包括吃饭,对服务员的态度,差异都非常大。

    巴菲特对服务员的态度非常好,这不是做给我看的,他不需要做给我看。

    这么成就的人,这么谦虚、平实、和蔼。他的幽默我们不一定可以学会,但是谦虚总可以学得会。

    83 看不懂的SOL:有时发现一个好目标,手里没钱,这种情况下,怎么办?

    段永平:我问巴菲特一些其他问题时,他间接回答了这个问题。

    我问巴菲特,在投资中不可以做的事情是什么,他告诉我说:不做空,不借钱,最重要的是不要做不懂的东西。

    他说,他只希望富一次,如果借钱,可能会变成两次、三次富有了,然后又穷回去了。他这话的意思是要少犯错。

    这些年,我在投资里亏掉的美金数以亿计,每一笔都是违背老巴教导的情况下亏的,而赚到的大钱也都是在自己真正懂的地方赚的。

    84 看不懂的SOL:你主张不贷款,不用margin,错过了机会怎么办?

    段永平:贷款和用margin,赚的时候快,赔的时候更快。常在河边走,哪能不湿鞋,湿一回鞋就湿一辈子,为什么要冒这个险呢?

    有些机会总是要错过的,只要保证抓住的是对的,就足够了。我们过去的大部分竞争对手都消失了,我们还健在,道理也许就在此。

    85 看不懂的SOL:你有问过巴菲特,他犯了什么错吗?

    段永平:有。他说他犯了很多错误,比如说10多年投资一家公司,本来只值4个亿,但他用了40亿。现在这家公司的价值是零,已经破产了。

    他说,投资犯错不可怕,最重要的是少犯错,而且也不是说某一个项目做得漂亮就行。投资就像打高尔夫,要是每一个都打得很好,那就不好玩了。高尔夫主要是要看整个成绩,而不是看某一个部分。大部分人都更关注为什么你这一杆打得这么好,其实高尔夫是用全场来计算成绩的。

    我们有时候过于注重某个案子的成败,往往忽略了整体的东西。

    86 看不懂的SOL:有时候有钱,找不到项目,怎么办?你有问过巴菲特,空仓的时候该怎么办吗?

    段永平:这个问题在没见到他的时候,我就想清楚了,投资跟你空仓和满仓没有关系。

    空仓的时候,也不能买你不懂的股票,空仓就是闲着。我们发现,最难的事情是什么都不做。

    巴菲特说,他在有钱的时候,犯的错误最多。

    空仓是件困难的事情,手里拿着很多钱的时候,确实容易犯错误。其实没有人是真正空仓的。空仓这个概念我不懂,是个投机的说法。

    巴菲特几乎没有空仓,可能有过一次,第一只基金结束的时候。

    87 看不懂的SOL:1969年,巴菲特认为市场估值太高宣布解散公司“退休”,这一休息就是5年。

    段永平:如果你认为该减少一些的话,为什么不是全部(减掉)呢?如果你觉得你拥有的公司太贵了,你就该都卖了,除非留点做纪念,不然留一部分赌市场再涨一点吗?

    老巴当年不干了,是因为实在找不到自己敢买的公司,拿着大家的钱不舒服,所以就干脆解散了。

    买航空股是“抄作业”吗?

    88 看不懂的SOL:你跟巴菲特见面,除了聊投资,还聊了什么?

    段永平:我们还会聊到高尔夫、桥牌和女朋友,还有我们公司的情况。

    我们公司这么多年做的也不错,但是我们不想上市,我觉得上市对我们不好。

    巴菲特提到,他认识的一位企业家,宁愿自己的身家缩水一半也要让企业退市。这对我来说很震撼,对于上市是否是一个错误,他没有肯定或者否定,但是从很侧面的角度给了我很大的肯定。

    89 看不懂的SOL:跟巴菲特聊完天之后,你采取了什么投资行动?

    段永平:我曾经买过两只航空股,我想象这么多人坐飞机,应该是很有空间的。但是巴菲特却说,这是个tough business(困难的生意)。

    后来,我自己明白了,“航空业没有差异化,只能打价格战。”我卖出了其中一只,避免了不少于5000万美元的损失。

    因为航空公司的产品难以做到差异化,没办法赚到钱,长期来讲,没有投资价值。这是巴菲特教我的,省了我好多钱。

    因为不了解,没有赚到钱是正常的,没有什么好后悔的。

    如果你不了解也敢投,第一,你也守不了那么久,80块买的,可能100块、120块也就卖了,其实你也赚不了钱;其次,如果你四处这么做,可能早就亏光了。

    90 看不懂的SOL:但你今年4月还是买了达美航空,为什么?

    段永平:从买入=持有或者持有=买入的角度看,我当时买入航空公司,其实等于卖了苹果去买入航空公司,虽然我是用最近多出来的现金。从10年或更长的角度看,似乎不是一个好的决策。

    但好奇使然,我还是认真看了看老巴买的原因,似乎也觉得蛮有道理,所以买了1%的Dal(达美航空),纯属好玩。可能疫情之下,有点时间看看。

    和上次重组以前比,现在几大航空公司实际上已经是有点准垄断了,所以在可见的未来,商业模式也还是不错的。航空港的投资很大,新的竞争对手很难进入。

    另外,买入也表达一下我对人类战胜病毒的信心。

    91 看不懂的SOL:有人说,这是跟着巴菲特“抄作业”,抄错了?

    段永平:我们要有自己的独立思考的能力,不是老巴买什么就简单跟进的意思,不然就已经掉在IBM的坑里了。

    事实上,老巴买了IBM之后的这些年,我一直想看懂IBM,但看来看去,都觉得老巴也是可能会犯错的。但是,不管老巴干什么,都值得我关注一下,至少好奇一下为什么老巴会做这件事情。

    航空公司当时看确实有点意思,这个生意已经不再是以前那个完全靠价格竞争、没有差异化的生意了。如果没有这次疫情,这几家大的航空公司应该会是非常赚钱的。

    这次疫情似乎像是个降维打击,如果认为疫情早晚会过去,某些航空公司一定能够挺过去的话,目前显然是个买入的机会。至于谁能挺过去,那就要靠自己搞明白了,搞不明白最好离的远远的!

    92 看不懂的SOL:巴菲特买了4只航空股,你为什么挑了达美?

    段永平:老巴就是四家都买,但Luv和Dal买的多一些。这四家还是有一点点差别的。西南似乎最健康,但上升空间最小。Dal企业文化也还不错,安全性也差不多。

    93 看不懂的SOL:巴菲特表态卖出航空股之后,你公开说有些难以理解。

    段永平:我(当时)对老巴清空航空公司是有点意外的,因为他刚刚说过他不会卖航空公司!这时候卖就等于把粉丝套进去了,有点难以理解。

    感觉他在说不卖的时候其实已经决定要卖了,而且还是先把达美和西南卖到10%以下,为后面进一步减持方便而准备,也算活久见了。

    我对老巴为什么卖航空公司没有兴趣,我只是对他这种卖法感到不舒服而已。刚刚对媒体说完不卖接着马上就卖了,而且是用了点技巧去卖的。

    而且他(当时)也没解释为什么说不卖又卖了的原因。他只是解释了为什么卖的原因,而且有些原因在他买之前就一直存在的,这也是费解的地方。

    当然,这个世界有很多难以理解的事情,多一件也不是个事情。我们自己也确实买了一些达美,起因也是因为老巴买了后吸引了我的注意力。

    94 看不懂的SOL:你后来理解巴菲特为什么卖了吗?

    段永平:我觉得老巴可能对病毒非常悲观,毕竟没人面对过这种情况。

    我以前从来没见过老巴干或说过任何逻辑不通的事情,这次感觉有那么一点点,而且这次还感觉到老巴有一点点恐慌,真是不容易。

    逻辑上,一开始确实想不明白他为什么是用这个办法卖的。我目前能够想到的唯一符合逻辑,大概就是,在他说不卖时,他是认为疫情没什么了不起,因为美国整个政府似乎也是这么认为的。结果事情变化太快,有点吓着了。

    (美股)熔断是3/9,12,16,18号,他接受采访是3/10号(13号播出),加州最早开始Shelter in place(政府要求人们呆在家里)。9号时,他可能没意识到那么严重。

    我觉得,大概率他老人家在那个礼拜里改变了主意,做出了卖掉航空公司的决定。

    从几次熔断他都完全没有加仓也可以看出这点,老巴手里可是拿着大把现金啊。

    我完全能理解他厌恶风险,所以走为上的想法,因为航空公司确实有风险,我也是抱着小赌怡情的态度买了一点点,而且我是基于我自己对疫情的理解,认为航空公司应该可以很快恢复一定的客流,不至于破产。

    老巴多次证明最后他都是对的,但老巴确实也犯过错误,未来几年会很有趣哈。无论如何,我依然很尊重他老人家!

    95 看不懂的SOL:你起初还说不会卖出,但最终选择卖出,当时是没看懂,还是看错了?

    段永平:我持有达美的成本在22左右,本来想,亏赚无所谓了,拿到年底再说。

    我起初依然认为,如果疫情是个会不太长时间能过去的问题的话,活下来的航空公司是有很大机会的。我管的所有投资中,大概有1-2%投在达美上了,我依然觉得这些钱不会打水漂,一年内就应该能见到结果了。

    但我难得因为投资睡不好觉,拿着航空公司确实不踏实,总有想不透的东西。尊重老巴得想法,所以,我也找机会撤了。

    不是看不懂,是看到了没必要的风险。我的观点没变,觉得达美和西南是最有机会活下来的航空公司,但没人知道最后疫情会导致人们的消费习惯变化的趋势。

    我对找到办法对付疫情是乐观的,但无法知道什么时候以及最后会用什么方式来结束或共存。持有航空公司难受的地方是,不知道时间到底站在哪一边。

    持有苹果的感觉完全不一样,股价怎么掉都不会介意。还好我的大部位是苹果而不是航空公司。好吧,小赌怡情,愿赌服输!

    96 看不懂的SOL:巴菲特说,他卖出航空公司,是因为认错了,他的评估出现了错误。买入的时候,按照他的计算,买的很值。后来事情的发展证明,自己判断错了,航空公司的生意发生了巨大的变化。

    段永平:是的,我就是看完这段后也决定跟卖了。我同意老巴的观点,这个生意变了。不过,老巴动作快,我这次慢半拍,现在才卖了一半,估计还要一个多月才能卖完。

    97 看不懂的SOL:既然已经发现错了,为什么不一次卖掉?巴菲特说,如果不想持有100%,就连1%都不该持有。

    段永平:刚开始决定卖的时候,似乎很多人都在卖,所以我决定等一等。确实量大了一些,想跑也跑不掉,让溃逃的先跑,我慢一点没关系。

    发现错了,是表明这不是我想长期持有的公司,不符合“商业模式和企业文化都很好”的标准,要找机会离开。

    不过,撤退也不是溃逃,估计达美也不至于马上破产,所以每天卖一点应该没大问题。计划下次出财报前基本清理出场。到目前为止运气还不错,居然还略有盈利。

    98 看不懂的SOL:后来航空股又涨了不少,应该继续持有吗?

    段永平:新冠传染性比SARS要厉害,似乎短期内也不会像SARS那样消失,而且以后出现这种病毒的频率是有可能增加的。如果不到10年来一次,航空公司这种生意模式会非常辛苦的。

    99 看不懂的SOL:你想把航空股换什么?

    段永平:决定换点brk(伯克希尔哈撒韦)。另外,我还一直蛮喜欢Disney,前段时间终于有机会买了一些,这也算是收藏伟大公司的一点点进展哈。

    老巴说,他是个伟大公司的收藏者。我觉得Disney应该是个可以被收藏的伟大公司。

    100 看不懂的SOL:大家都说你是中国巴菲特,你跟巴菲特的理念有差别吗?

    段永平:我们骨子里的东西是一致的,差别无非是水平。

    这么多年,他对投资的理解,包括在变化的时候信念的坚定度比我更强,包括对宏观形势的判断、对企业的理解,他都比我好。

    101 看不懂的SOL:你跟巴菲特学到的最重要的东西是什么?

    段永平:我在电子邮件里说,我跟他学到的最重要的东西是:买股票就像买一个公司的一部分,买股票就要长期持有。巴菲特回信说:“你说的就是我当年跟本杰明.格雷厄姆学的,正是这个理念改变了我的看法,影响了我的一生。”

    我认为,学巴菲特最重要和人们能够学的东西,其实是他不做什么。绝大多数人学的是相反的东西,就是他在做什么,那是没办法学的,因为每个人的能力圈不同。

    巴菲特说,知道自己能力圈有多大,比能力圈有多大要重要的多。

    当然,能力圈的大小也是可以学的,但那是每个人自己的经历,包括学历等,巴菲特不教这个。

    102 看不懂的SOL:如果巴菲特要买你的公司,你卖吗?

    段永平:我不卖,因为价格高了对不起巴菲特,低了对不起我们的股东。经营企业比投资容易

    103 看不懂的SOL:经营企业和做投资,哪个更难?

    段永平:买股票就是买公司,两者没什么本质差别。

    但我个人认为,经营企业还是要比投资容易些。经营企业是在自己熟悉的领域,犯错的机会小。

    而投资总是需要面临很多新的东西和不确定性,而且投资人会非常容易变成投机者,去冒不该冒的风险,投机者要转化为真正的投资者,可能要长得多的时间。

    104 看不懂的SOL:企业家做投资,是否更有优势?

    段永平:做过企业家的人,本来有一个优势,更容易看懂公司,更容易知道自己的能力圈在哪里。

    但我认识的很多企业家,对股市并没有任何认,大多数人是不碰股市的,因为他们认为自己不懂。不懂不碰就是好的投资者,哪怕一点都不碰也是对的。

    105 看不懂的SOL:你认为,什么样的人适合做投资?

    段永平:其实什么人都可以做投资,只要你明白自己买的是什么,价值在哪里。

    这句话的意思是,我并不认为“只有’某种人’才可以投资”。但适合投资的人的比例应该是很小的。

    一个人是否了解一个公司能否赚钱,和学历没有必然关系。无论学历高低,一个人总会懂些什么,而你懂的东西,可能有一天会让你发现机会。

    我自己抓住的机会,也好像和学历没什么必然联系。比如,我们能在网易上赚到100多倍,是因为我在做小霸王时就有了很多对游戏的理解,这种理解学校是不会教的,书上也没有,财报里也看不出来。

    我也曾试图告诉别人我的理解,结果发现好难。又比如,我当时敢重手买GE,是因为作为企业经营者,我们跟踪GE的企业文化很多年,我从心底认为GE是家伟大的公司。

    可能是因为投资的原则太简单,而简单的东西往往是最难的吧。什么是“简单”的“投资”原则?就是当你在买一只股票时,就是在买这家公司!简单吗?难吗?

    统计上,大概80-90%进入股市的人都是赔钱的。如果算上利息,赔钱的比例还要高些。

    许多人很想做投资的原因,可能是认为投资的钱比较好赚,或来的比较快。

    106 看不懂的SOL:刚毕业的学生,是否最好不要直接进入投资领域?

    段永平:也没啥不可,但对企业的理解自然会弱些。但只要你热爱你干的事情,又知道自己的弱点,慢慢学习总是会明白的。

    我号称很有企业经验,但也是在经受很多挫折之后,才觉得自己对投资的理解比较好了。

    如果马上投入投资行业,最重要的是要保守,别因为一个错误就再也爬不起来了。我唯一可以保证的是,你肯定会犯错误的。 ——————————————

    第二篇 企业管理

    不存在弯道超车的企业

    107 看不懂的SOL:经营企业,最重要的事是什么?

    段永平:做正确的事情,把事情做正确。前者是“道”,后者是“术”,“道”是先于“术”的。

    只要方向是对的,方法笨一点,也只是做得慢一点,不会走错路。做得不好的企业,往往是因为犯了一些比较大的错误,没有做正确的事情。

    但一件事情的对或错,本身就很难判断,判断出来后做不做,执行起来也难。

    我在美国的时候,去机场接一位步步高的同事,估计要在机场等一个小时,所以在机场停车场投了一个小时停车收费的币,结果,那位同事提前半小时就来了。

    这就有个问题:多投了半个小时的币,是继续在车里等这半小时,还是浪费多投的这半小时的钱?结论不言而喻的,肯定是开车走人。

    但在实际决策中,很多人都犯继续等下去的愚蠢错误,这个事情我已经投入了几千万呀,为了救这些沉下去的成本再投入几千万,明知事情是错的还要坚持做下去,结果自然败得更惨。

    对的事情要坚持,不对的事情,不管付出多大的代价都不做,都要叫停。

    108 看不懂的SOL:你怎么判断什么是对的,什么是错的?

    段永平:我们公司对一件事情对错的判断标准,就是公司的企业文化,如本分、诚信、品质、消费者导向等。如果不能判定这件事情是对的,我们可以列出哪些是错的。这样,理解和执行起来就容易些。我们企业之所以活到现在,并且还活得还好,是因为我们少犯了许多错误。失误率少,成功的机会就大,我做投资也是这样。

    如打乒乓球,偶尔打几个好球是正常的,但失误几个也就一样了。失误少的一方,肯定是最后的胜利者。

    109 看不懂的SOL:有时候,人们明知对错,但是选择利益。

    段永平:中国人的文化是“利益”文化,人们往往以利益为重,为了获取利益,可能明知道自己做的事情是不对的,但偏偏运用自己的聪明才智,把不对的事情做的很好。

    结果会怎么样呢?短期里可能会取得成功,但长期来说,他们必定会失败。

    110 看不懂的SOL:怎么看待中国企业爱弯道超车?

    段永平:Alaska有句话,shortcut is the fastest way to get lost(捷径是迷路的最快办法。)

    不存在什么弯道超车的事情,关注本质最重要!不然即使超过去,也会被超回来。

    做什么事情都要慢慢地快。例如在高速公路上开车,你的目的是安全抵达目的,而不是快速抵达,为求速度把企业做死是不划算的。

    好多高手与泰格·伍兹打高尔夫,最后一杆几码距离就是推不进,不是技术的原因,是没有保持平常心,老想着这一杆推进去了就是冠军了,就可以赢伍兹了。

    伍兹的厉害处就是,就想这一杆该怎样打就怎样打,所以就赢多输少了。

    做企业也是一样要有平常心。企业发展出现一点挫折或取得进步都是正常的,要赢得起,也要输得起。

    企业家的致命缺陷

    111 看不懂的SOL:成功的CEO,有什么过人之处?

    段永平:很多所谓厉害的人,仅仅是因为他们一直在老老实实做该做的事情而已,单看每件事情,是很难看出来他们厉害在哪里的。

    另外,有时候必须决策时,不决策也是重大决策失误。

    112 看不懂的SOL:CEO的致命缺陷是哪些?

    段永平:没研究过。但我读中欧时曾经看过,企业家最重要的品质是integrity(诚信),违背integrity的品质,可能会致命的吧,时间足够长的话。

    113 看不懂的SOL:你怎么评价马云?

    段永平:马云内心深处是有个江湖的,他是个武林高手。提到他,我总会想起那个面对一堆偷井盖的大汉、还敢大吼一声的马云。每当想起这个时刻,我心里总有一丝感动。

    我不确定如果自己面对几个大汉,我敢大吼一句。

    我个人直接面对过的最需要勇气的时候,是在小霸王早期,广州有人假冒我们的商标,当时公司的法律顾问不敢去管,我只好自己提个包,假装买货的人,去卖假货的地方订了一批货,并让他们送到火车站以便人赃俱获。当时执法部门很给力啊,不然我就跑不掉了。

    我没有选择的余地,但马云是可以选择离开的。

    114 看不懂的SOL:创业者怎么知道坚持是对的,还是错的?

    段永平:很简单,如果你坚持不下来了,就坚持不下来了。你坚持下来的东西,肯定是你放不下的,到时候你自己会知道。

    115 看不懂的SOL:怎么样选对合伙人和员工?

    段永平:一次就找对那是运气。主要是要有标准,该淘汰淘汰,该散伙散伙。知道错了,要有停止的勇气,越早停止,代价越小。

    企业要“敢为天下后,后中争先”

    116 看不懂的SOL:作为营销知名的企业家,谈谈你的营销方法?

    段永平:营销一点儿都不重要,最重要的还是产品。

    没有哪家公司的失败,是因为营销失败。公司失败,本质都是因为产品的失败。

    营销不好,顶多就是卖的慢一点,但是只要产品好,不论营销好坏,20年后结果都一样。

    当然,我不是说不要营销,事实上,我们营销做得很好。

    117 看不懂的SOL:什么是好产品?

    段永平:就是用户导向的产品。我们总是说,量不重要,利润不重要,最重要得是要做对的事情,要找到消费者的真实需求并想法满足。

    118 看不懂的SOL:怎么才能做出好产品?

    段永平:我在公司内部讲鸡肋原则,就是毛泽东讲的“集中优势兵力,歼灭敌人”的原则。

    我们做的产品,都是国际大公司食之无味、不想做的东西,好比是它的鸡肋,用拳头打跳蚤,它犯不着。

    如果非去做国际大公司眼中“鸡腿”类产品,人家一定跟你拼命,尽可能不要跟那些实力比我们强很多的人做直接竞争对手。

    但鸡肋也是相对的,要评估我们可能有的优势,哪怕是局部优势。

    比如,DVD产品SONY也做了,但是在中国这个局部,我们集中优势兵力,投入比SONY大,比SONY更了解这个市场,在国内市场,我们的DVD就可以做,而且可以做得很好。

    119 看不懂的SOL:这就是你常说的“敢为天下后,后中争先”?

    段永平:所有的高手都是敢为天下后的,只是做的比别人更好。

    敢为天下后,是因为你猜市场的需求往往很难,培育市场、教育消费者的过程是极其缓慢的,代价十分昂贵,等别人已经把需求明确了,你去满足这个需求,就更确定。

    好多成功的企业都是后面跟进的,例如:微软从windows到word,它没有哪个产品是敢为天下先的,但是一旦它发现哪个产品有市场就调以重兵进去,然后把它做成行业第一。

    在我们这种所谓的中小型企业里,“敢为天下后”的战略可能是一个比较重要的阶段性的战略。

    “敢为天下后”最大的好处就是可以避开市场风险,虽然很多人想做第一个吃螃蟹的人,但其实还有很多人做了第一个吃河豚的人。

    120 看不懂的SOL:生产出好的产品后,怎么打广告更有效?

    段永平:广告是效率导向的,瞄得最准的广告大概就是搜索类广告,最不好的广告就是夸大其词的广告,因为长期来讲,消费者是个极聪明的群体。广告能影响的消费者大概只有20%左右,其余全靠产品本身。

    121 看不懂的SOL:你怎么看产品针对不同客户的差异化定价?

    段永平:价格不一致,迟早会被发现;二是客户发现能议价,会想尽办法跟你讨价还价,浪费很多时间,价格一致,会省很多麻烦。做产品,主要是要抓住客户的需求,而不是价格。

    122 看不懂的SOL:现在手机企业有两种模式,一是小米这种先圈用户,再通过其他方式变现;二是苹果这样,靠产品本身赚钱。哪种模式更好?

    段永平:首先,圈客户的角度,苹果比小米厉害。

    其次,长远来看,没有什么企业是靠便宜赚钱的。性价比,都是给自己找借口。我们早年经常提性价比,直到我有一次跟一个中国通的日本人谈合作,说到我们的产品性价比高时,对方很困惑地问道,什么是性价比?日本人的词典里似乎是没有性价比这个东西的。

    我之后又花了很久才悟到,“性价比”实际就是性能不够好的借口啊。我希望我们公司不会再在任何地方使用这个词了。

    ——————————————–

    第三篇 企业案例

    持有苹果9年多,苹果三年赚2000亿美元的日子不太远了

    123 看不懂的SOL:你买入持有苹果9年多了?

    段永平:我是2011年1月19日开始买苹果的,记得大概310-320的样子?开始时决定投10%,后来越看越明白,慢慢就几乎都变成苹果了。

    让我当时决定买苹果时最重要的一点就是,我想明白了,没有乔布斯的苹果依然强大。

    我发现,库克是个更好的CEO,启用他绝对是乔布斯的最大“发明”,不是之一哈。有了库克,苹果的文化至少可以向前延伸50年。

    回想起来,我还是非常满意当时这个决定的。我在2019年1月19日这一天又买了苹果,纪念一下8年前的决定。

    124 看不懂的SOL:市场普遍认为,乔布斯的能力远高于库克?

    段永平:如果关注苹果的企业文化,你可能会有不同的结论。其实我在苹果上犯过同样的错误。

    《基业长青》这套书专门说过乔布斯是个“报时人”,我在2002、2003年第一次看苹果时,当时市值好像只有大约50亿美元,我受这本书的影响,没太认真看,就直接skip(忽略)掉了。

    2011年初我突然想明白了,乔布斯不光是报时人,他也是个“造钟人”。库克其实就是乔布斯最伟大的发明(发现)之一。库克是个比乔布斯更好的CEO,库克更理性,同时骨子里对乔布斯的追求非常理解。想通这两点后,我就开始下手买了。

    我曾经跟一个投资界的老前辈说,我认为库克其实是个更好的CEO,老人家说,他也这么认为。

    125 看不懂的SOL:你也做手机,在你看来,这么多手机公司,苹果凭什么最成功?

    段永平:苹果很难得,focus(聚焦)在自己做的事情上。苹果有利润之上的追求,就是做最好的产品。

    苹果文化的强度很强,有严格的“Stop Doing List”,一定要满足用户,一定做最好的产品。

    我们不和苹果比,因为1000个功能里面,有一些比苹果强,说明不了什么。就像CBA篮球打不过NBA,说我们会功夫,不是扯嘛。

    126 看不懂的SOL:除了产品聚焦,苹果还有哪些吸引你的地方?

    段永平:我喜欢苹果的理由是:

    1. 苹果的产品确实把用户体验做到极致了,对手在相当长时间里难以超越甚至接近。
    2. 苹果的平台建立起来了,或者说生意模式或者说护城河已经形成了(注:2019年App Store收入超过387.5亿美元,市场估计,App利润约为150亿美元)。
    3. 苹果单一产品的模式,实际上是我们这个行业里的最高境界,以前我大概只见到任天堂做到过,sony的游戏产品类似。

    我从做小霸王是就追求品种单一,特别知道单一的好处和难度,这个行业里明白这一点并有意识去做的不多,我们现在也根本做不到这一点。

    比较一下诺基亚,你就马上能明白品种单一的好处和难度了。诺基亚需要用很多品种才能做到消费者导向,而苹果用一个品种就做到了,这里面功夫差很多啊。

    做产品和市场,往往喜欢很多品种,好处用于不同细分市场,用于上下夹攻对手的品种。坏处搞一大堆库存,品质不好控制。

    单一品种需要很好的功力—把产品做到极致,难啊。因为难,大部分人喜欢多品种,这就跟投资一样,价值投资简单,但很不容易。做波动,往往很吸引人。

    127 看不懂的SOL:巴菲特卖IBM,买入苹果,你认为,他看到了什么?

    段永平:现金流,现在的现金流和未来的现金流。

    128 看不懂的SOL:过去几年,苹果服务高速增长的原因,是什么?这种高速增长可以长时间持续么?

    段永平:服务的成长是用户总量增加,加上用户单位消费直接增加以及间接增加(流量费)。我认为,以后会继续增加。

    129 看不懂的SOL:你关注企业文化,苹果的企业文化中,让你印象深刻的是什么?

    段永平:所谓企业文化,讲的是什么是对的事情,什么是不对的事情,以及如何把对的事情做对。

    苹果的企业文化堪称好企业文化的经典,多看看苹果的发布会或许能有所悟。

    苹果不太做推销式广告,做的基本上都是功能性或场景式广告。苹果广告见效慢点,但影响深,长期的潜移默化力量很大。

    130 看不懂的SOL:你认为,苹果未来的成长性如何?是否能带来更好的回报?

    段永平:我认为,苹果的产品处在一个巨大并还有巨大成长的市场里,应该还有很大的空间。

    当然,苹果的上升空间远不如当年的网易,可当年的网易是可遇不可求的,而且现在就算碰上了,对我的帮助也不大。

    我给很多朋友推荐过苹果,大家都说相信我,但坚持到现在的恐怕不到十分之一了。也许只能说明,大部分人对我的信任,敌不过对市场的恐惧,哪怕都知道我还拿着苹果。

    理解苹果确实不容易,我似乎从来就没让不明白的任何人明白过。

    我建议把库克说过的东西都拿出来看一下,包括每次发布会都认真看一下,哪怕不是为了投资苹果,至少也可以看到一家好公司应该是啥样子。

    131 看不懂的SOL:苹果市值过万亿了,还值得投资吗?

    段永平:我认为长期来讲,苹果未来赚的钱只会比现在多。

    目前的苹果,市值扣掉净现金后,大约8000亿左右,年利润500亿左右。

    如果你认为苹果未来20年以上的年利润只多不少,而你又没别的办法赚到6%以上的年利润,那你就可以买苹果了。

    但如果你有大把机会长期赚到10%以上的年利润,你就应该把钱投到那里去,投苹果就不是一个对的决策。这也是为什么说投资是基于机会成本的。

    (注:这是段永平在2019年4月7日的回复。2020年3月28日,苹果市值1.08万亿,2019年12月28日,苹果的现金储备为2070.6亿美元。市值扣掉净现金后,约为8700亿;2019年财年,苹果利润552.56亿美元。)

    132 看不懂的SOL:你怎么看苹果股价下跌?

    段永平:大概没多少人比我更高兴看到苹果股价掉下来了,因为这样苹果的回购价就会更低,回购的数量就会更多,未来我们持有的比例就会自然上升。

    最关键的是,苹果未来的净现金流是不是还会这么厉害?我个人理解,苹果的好日子还远远没有到头呢,现在一年净利润已经接近$600亿了,未来$800亿或者$1000亿/年都是有可能的,只要10年内能到$1000亿,目前这个价钱就是很便宜的价钱!我说10年,一般是我认为不会超过10年的意思。个人认为,苹果三年能赚2000亿的日子应该不太远了。

    (注:2019年财年,苹果公司利润552.56亿美元;2020第一财季,苹果净利润再创历史新高,为达222.36亿美元。)

    133 看不懂的SOL:如果遇到像08年那样的系统性风险,会卖掉一部分苹果吗?

    段永平:好公司便宜的时候应该尽量多买点,岂有卖掉之理呢?

    好公司是不需要卖的!找个好股票不容易,卖股票和持股成本无关,要理性思考。

    134 看不懂的SOL:你怎么看5G网络普及对苹果手机的影响?

    段永平:苹果产品寿命长些,所以换机频率会低些,5G肯定会提高现有用户的换机率,是智能手机行业发展的一个台阶。

    135 看不懂的SOL:你怎么看未来的科技趋势?

    段永平:我不太关心前沿的东西,我一般比较滞后,看懂了好的公司再投。前沿的东西,是苹果这类公司关注的,我做的是找到苹果这样的公司。

    136 看不懂的SOL:巴菲特说喜欢不变的公司,但看懂变化能赚大钱。你喜欢哪种公司,变还是不变,为什么?

    段永平:老巴确实厉害,他看明白了苹果,而且下手很重!估计是被苹果的现金流吸引的。

    老巴其实一直很花时间在思考这些年新起来的公司,他对苹果,google,亚马逊等公司的了解远超大家的想象。

    他说的变化应该指的是产品,显然苹果属于要变的公司,茅台属于不变的公司。我喜欢苹果,也喜欢茅台,因为他们的生意模式都很好。

    但苹果所处的行业确实是个变化很快的行业。虽然我认为苹果在竞争中已经处于一个非常有利的位置,我还是会很关切哪些变化有可能会改变苹果的地位。

    看好行业是件很困难的事情,正如我们不能说我们看好互联网行业,要知道,那些没活到最后的企业会有多大比例。

    137 看不懂的SOL:在什么情况下,你会考虑卖出苹果?

    段永平:如果苹果开始为了生意而不是用户体验时,就该考虑离开了。

    茅台还是茅台,10年后人们会说……

    138 看不懂的SOL:你重仓茅台很早,原因是什么?

    段永平:A股我们主要是持有茅台,我迄今为止都没见过茅台的任何人,但我买茅台时非常坚定。

    茅台的生意模式很好。酒这个行业确实不错,毛利高但新牌子少,其实很久没见过新牌子了,哪怕有些很有实力想建新品牌的公司,好像也没啥办法。

    我认识很多喝白酒的朋友,都是除了茅台什么白酒都不喝的人。试想想,大家聚会时,说“我们今天不喝茅台喝xxx酒”,估计很多人会马上说:“今天不想喝白酒……。”

    社会发展带来的结果是,经济条件好的人越来越多,茅台的成长应该也是大概率的。

    另外,茅台的文化也不错。如果茅台的企业文化不够好的话,茅台走不到今天的。这不等于说茅台没一点问题。企业文化不好的公司,好的商业模式早晚是维持不了的。

    不是每个卖酒的都是茅台,也不是每个“互联网”公司都可以赚大钱的。

    139 看不懂的SOL:白酒行业有很多公司,你更喜欢大公司?

    段永平:一般而言,大公司公开资料多,历史长。我曾经关注过一下老白干,但总觉得在当时的价钱下用茅台换老白干不太合适。

    这是个典型的“大公司”容易了解,而“小公司”相对难的例子。“大公司”就一定业务复杂吗?乔布斯笑了哈!苹果非常简单,茅台也是。小公司业务简单吗?贾布斯也笑了。

    140 看不懂的SOL:很多人看好茅台,但真正长期重仓的人并不多。

    段永平:A股里我从若干年前就基本只拿着茅台,脑子里总是想着10年后茅台会怎么样,所以也容易拿得住,回报也不错。

    我并不在乎别人这一时期赚了多少钱,我只考虑自己的机会成本。

    141 看不懂的SOL:现在去买入茅台,是比较好的选择吗?

    段永平:比较好的意思是跟你自己的机会成本比,只有你自己才可能知道,现在是不是比较好。

    个人观点,现在买入,过10年看,大概率会比存银行好。

    142 看不懂的SOL:你怎么看茅台的估值?

    段永平:我不太懂估值,我买茅台时的时候,把负面的东西都考虑过了,依然觉得很便宜。

    我一般都是满仓的,好不容易碰上的好公司,不要轻易因为价钱可能高了一点点就卖掉了。

    比如,很多人问我,茅台700多了你怎么还不卖呢?这些人大多可能300多就已经卖掉了,其实一直后悔中呢。

    我只是努力去想,如果我的钱投在某家公司,10年后会如何。用10年的眼光看,茅台依然不贵啊,(股价)上个礼拜绿一下或者上个季度绿一下,不是什么了不起的事情。

    143 看不懂的SOL:茅台酒价是否会重演2012年那样断崖下跌,有什么好的处理方法?

    段永平:价格会被炒高的内在原因是真实的需求,作为股东没啥好担心的,就算价格掉下来,也会再回去的。

    万一这一幕重演那一天真来了,请翻到这一页,想想内在原因,然后再多买点股票以及53度飞天,就像上次那样。

    茅台还是茅台,生意模式刚刚的,10年后,人们还是会说10年前那个价格真不贵。

    144 看不懂的SOL:10年后的茅台是什么样的?

    段永平:其实并没有一个办法知道10年后的情况,但往往更短的时间更难知道,比如塑化剂问题出现时,很难知道短期会如何,但知道应该不会影响10年后的茅台。

    有很多公司其实是很容易知道10年内大概率是要出问题的,比如乐视……。茅台,10年后应该还是在卖茅台吧,你需要想什么?

    茅台未来利润大概率上是会比现在高的,而且大概率是越来越高……

    145 看不懂的SOL:把茅台和苹果相比,如何?

    段永平:茅台的生意模式不错,但对赚到的钱的处理方式不尽如人意,苹果在这方面则是完美的。从这两年两个公司出现回购机会时,两家公司完全不同的表现,就可以看出这点。茅台甚至有些滑稽的地方是,分红居然还因为股价掉了而下降了。

    苹果对分红和回购的策略的阐述是非常清晰的,作为股东基本可预期,而茅台则会受到非股东因素影响。

    146 看不懂的SOL:茅台有产能上限,苹果是没有产能上限的生意,如何看这两种生意的差异?

    段永平:两个都是好的投资标的,一个可以用人民币买一个可以用美金买。他们的伟大和产能有没有上限没有太多关系。

    147 看不懂的SOL:你怎么看网络渠道卖1499元飞天这件事?

    段永平:降低了风险,提高了收入。

    降低了风险的意思是每个人买两瓶,比某个人买了很多好。提高了收入的意思是直接卖给零售商比给代理商的价格要好,而且名正言顺,同时还减低了腐败机会。

    148 看不懂的SOL:茅台酒换了董事长,企业文化或会变化?

    段永平:我个人觉得,茅台的产品文化已经定型了,那么多人盯着,不会有人敢改变的。

    茅台就是那个53度飞天,谁改谁下台哈。

    国营企业的优势在茅台上发挥的淋漓尽致,民营企业可能反而会因为个人的因素而有所变化。

    149 看不懂的SOL:如何评价茅台的金融布局?

    段永平:增加股东风险的有效办法,希望只是有限的很小的风险。

    150 看不懂的SOL:什么样的情况,茅台的品牌坏了?

    段永平:多推一些便宜的非53度酒,包括茅台啤酒和红酒,甚至茅台米酒啥的,以及茅台矿泉水、茅台酒店、茅台手机、茅台空调,加快推出的速度,五年出厂的规矩也不要了,假酒也不管……

    十年后,茅台的地位就应该彻底不一样了。

    151 看不懂的SOL:如果给茅台的经营层提建议,你会说什么?

    段永平:茅台应该学学法国红酒的做法,让每一瓶酒都成为年份酒——每一瓶酒上都写明出厂年份。现在的年份在酒瓶上实在是不起眼。

    红酒是特别个性化的产品,受原材料的影响,无法保持产品的高度一致性。好红酒上来的时候,喜欢喝红酒的人往往会先喝红酒。不过,好的红酒实在太贵(单位酒精量的单价),远不如茅台来的实惠。

    茅台的质量文化不错,这也是茅台能走到今天的原因,季克良功不可没。

    腾讯10-15年内一年可以赚2000-3000亿

    152 看不懂的SOL:你在2018年10月回复网友说买了腾讯,方便说一下么?

    段永平:当时确实投了一些了,但比例还很小。用苹果换似乎有点不舍得,我似乎更懂苹果些,要再仔细想想。

    我投腾讯和FB,没找过任何内部高管聊,虽然我其实也认识腾讯的高管(球友)。

    我投资的标准很简单:商业模式,企业文化,合理价钱。所以当商业模式和企业文化不错的公司价钱也不错时,我就会有兴趣。

    腾讯确实不错,长长的坡,厚厚的雪!我之前一直没买的原因,主要是懒得调钱去香港,反正钱也没闲着,再就是老想等个更好的价钱。

    153 看不懂的SOL:腾讯2018年财报中,40%利润来自于投资,这算多元化经营吗?是否会损伤主营业务?

    段永平:腾讯投资虽然确实有很多是财务投资,但多数还是蛮相关的,他们大概也不是为了多元化去投资的。而且他们这种投资行为并没有影响到他们的主业,但他们的主业确对他们的投资经常是有帮助的。

    感觉产品上腾讯不算多元化的,他们的绝大多数产品间或多或少都是有关联或者是内在关联的。投资上似乎有点散,但仔细一想似乎也大多是有关联的。至少他们不是在追求多元化吧?

    154 看不懂的SOL:在你看来,什么才算多元化?

    段永平:我不知道多元化定义是什么,看着像是在同一个老板管理下的业务之间关联度很小的东西。苹果的各业务之间高度关联,显然不是一般所说的多元化。

    155 看不懂的SOL:有些多元化,是这里做不好,换另一个事情能不能好点?

    段永平:实际情况是,多数可能会是因为在某个地方成功了,就觉得自己很厉害,想做更多的事情,不小心就跑到能力圈外面去了。

    有时候试一试也没啥错,这其实还是蛮难划一条特别清楚的界限的。很多人的所谓多元化,大概都是因为生意而去的,什么好赚钱,就跟着去做点啥,和自己原来的用户群没啥关系。

    举个例子:如果腾讯开始做房地产了,那就叫多元化,但如果他们买块地给自己员工盖宿舍或建自己的办公楼就不算。

    又比如,有人因为自己爱好开了个网站,虽然和他以前干的事情不完全一样,也不知道在不在自己的能力圈内,这依然不算是多元化,但可以叫做创业了。

    156 看不懂的SOL:腾讯的pe高达37倍,是不是太贵了?未来10年的增速是否能支撑?

    段永平:37倍pe确实不便宜,这是和其他的好公司比,比如茅台或苹果。

    说明大家对微信的期望很高啊。没有所谓对大家都合理的增速,因为每个人都有自己的机会成本。我觉得10年内能保持15%就很好了。

    (小雅注:该问题于2019年3月27日回答。根据2019年财报,腾讯每股收益9.856,2020年3月28日,腾讯报收382.4/股,静态pe38.8倍)

    157 看不懂的SOL:从未来十年来看,腾讯还有很多潜在的价值没在利润上体现出来?

    段永平:马化腾人不错,而且年轻,微信及微信支付的影响非常大且深远,尤其是微信支付。

    不过,微信支付到底会咋样,还是蛮复杂的。fb做加密货币是打算做几十年的,苹果信用卡非常非常好用,感觉有了苹果信用卡后大概不会再用别的信用卡了。在中国,可能99%的场景都已经不用现金了……,未来的支付市场会很有意思。

    158 看不懂的SOL:对你来说,腾讯多少市值是合适的?

    段永平:合适价钱的意思就是,相对于你自己的机会成本而言合算的价格。比如当年我觉得若干年后苹果应该能赚500亿以上,当时3000亿市值就是个合适的价钱,我就不再等更便宜的价钱了。

    市值是别人愿意出多少钱买这家公司的意思。我不知道别人愿意出多少钱买这家公司,所以我不知道腾讯能到多少市值。

    不过,我认为腾讯这家公司大概率10-15年内一年可以赚2000-3000亿人民币,愿意出多少钱买这家公司,完全取决于你自己的机会成本。

    我觉得10年后回过头来看,腾讯赚的钱(我买的份额占的比例)应该比存银行的利息要多。(2019.3)

    159 看不懂的SOL:茅台、腾讯、阿里如果选择投资的顺序,你会怎么选?

    段永平:这主要取决于你真的懂哪个。先假设他们都是非上市公司,如果你能从未来10年或二十年回到现在,你会选哪个?

    如果完全不知道,那就一个都不要选。如果觉得他们都很好,但你自己分辨不出来,那就都买些?

    160 看不懂的SOL:你怎么看数字货币?

    段永平:这个东西目前还处在不明觉厉的阶段,几十年后大概率会是个厉害的东西。传统银行会是这个变化的一部分,很可能有的银行会因此活得更好。

    161 看不懂的SOL:这会冲击实体银行吗?

    段永平:移动互联网会对传统银行造成冲击。也许再有10年就能看到变化了。

    我不认为实体银行会马上消失,但未来银行很可能和现在很不一样了。互联网,尤其是移动互联网正在改变太多的东,包括银行。

    162 看不懂的SOL:巴菲特投了很多银行股,你基本没有,为什么?

    段永平:因为我还不懂,总觉得不踏实。

    我投了一些和internet相关的公司,巴菲特没投过,因为他不懂。他认为可口可乐是人们必喝的,我认为游戏是人们必玩的。

    买Facebook不买亚马逊的原因

    163 看不懂的SOL:你还买了facebook?

    段永平:这些年,我认真买了不少苹果和茅台,后来增加了一些腾讯和facebook以及不太多的google, 如果拼多多不算的话。164 看不懂的SOL:你投资FB,认为它未来大概率5-10年净利润达到500亿美金左右,逻辑是什么?

    段永平:就是觉得生意模式很好,企业文化也很好,扎克伯克还那么年轻,这个公司还会有不错的成长空间。

    FB原来的使命是“连接世界”,但没有注意隐私。现在使命不变,但注重隐私已经是前提了。好公司犯错误时,往往是买入的机会。

    165 看不懂的SOL:在好公司犯错误的时候逆向买入,当年买网易也是这样吗?

    段永平:我从来没认为我投网易是逆向投资,我投苹果或茅台也不是为求稳。

    我投资的标准非常简单,就是在我自己能理解的范围内,找长期回报较高的公司去持有。

    我当年买(网易)的时候就是觉得他便宜,其实也不知道如何估值,但知道他们未来会有很好的盈利。当时卖的时候大概赚了100多倍,如果没卖到现在可能有500倍了。所以不要轻易卖掉好公司。

    166 看不懂的SOL:你的持股名单上没有亚马逊?

    段永平:我知道amazon是家伟大的公司,但也不知道应该值多少钱,不过未来他们一年赚500亿或更多似乎不是件太困难的事情。换来换去这种事情难度比较高,少做为佳。

    我在网上看到,74%的美国人民的买东西的首选已经是亚马逊了,新零售确实很恐怖。不过,这个行业非常有可能会变的赢家通吃,或者是几个大头垄断,很多企业搞的现象也许持续不了太久。(2019.3.21)

    167 看不懂的SOL:以前谈起亚马逊时,你曾说,那是长长的坡,但上面的雪不太厚。现在的说法,似乎你比从前更看好亚马逊了?

    段永平:是的,我对amazon的认识有些改变,确实觉得这个公司企业文化和生意模式都很厉害。以前对amazon的生意模式不太有概念。

    碰上一个好的商业模式感觉是要非常好的运气的,但运气背后有很厚的企业文化背景。

    搜索最后变成Google的好的商业模式,所以肯定不能简单地说搜索是个好的商业模式。

    手机在苹果手里就是个极好的商业模式,在我们手里也是,但很多做手机的公司都倒下了或者根本做不起来。酒也是个典型的例子,茅台厉害不等于酒都厉害哈。

    大部分“电子公司”可能都不值得投资

    168 看不懂的SOL:有人说,房地产行业的企业普遍负债率高,不算是好的生意模式。

    段永平:房地产行业这个说法太泛了,负债率高,并不一定就是商业模式不好。银行的负债率就很高啊,但有的银行就不错。就像说电子消费品这个行业生意模式好不好一样,没办法得出结论的。

    电子消费品行业竞争非常激烈,但苹果就做出了一个非常好的商业模式,而其他的企业就非常不容易。

    169 看不懂的SOL:电子行业竞争激烈,那些可以胜出的公司,最重要的基因是什么?

    段永平:一般来讲,大部分“电子公司”可能都不值得投资,因为生意模式一般都不会太好。

    没有差异化的产品是很难长期赚到大钱的。苹果之所以赚到大钱,是因为苹果是卖iPhone的,其他同理。

    所谓差异化,就是用户需要但其他竞争对手满足不了的某些东西。

    170 看不懂的SOL:将来很多行业机器会取代人吗?

    段永平:我不知道。但是机器肯定越来越强,人已经在围棋上输了,做投机你也打不过机器。但是在投资上,机器永远打不过人,因为机器看不懂公司。

    拼多多可能十年后跟淘宝平分天下

    171 看不懂的SOL:你投资拼多多的逻辑是什么?

    段永平:我不投早期,只投上市企业,投黄峥是因为个人原因。

    我和黄峥10多年的朋友了,我了解他,我信任他!黄峥是我知道的少见的很有悟性的人,他关注事物本质。

    买进拼多多相当于押注于黄的进化,给黄峥10年时间,大家会看到他们厉害的地方的。

    也许10年后人们会发现,拿着望远镜也找不到对手的年代已经过去了。

    172 看不懂的SOL:你还会继续买拼多多吗?

    段永平:当时投拼多多,只适合以风投的眼光看。所以我一直不建议大比例投入。

    后来上市后,我又象征性买了一点。现在我已经有不少了,但我还是想再多买些。我已经好些年没有买公司的欲望了,但我觉得有机会的话,我会多买些拼多多。

    我相信企业文化的力量!拼多多股票10年内我是不会考虑卖的,但有机会我会继续买。

    173 看不懂的SOL:拼多多应该怎么估值?

    段永平:我投的时候,根本还无从算起。唯一我觉得可以做风投的理由就是,在这种成长情况下,我相信他们的好文化最终会有不错的概率,会带来好结果。

    这里风投的意思是:这么一帮人,这样一种文化,这样一个生意模式,如果一直这么发展下去,10年后跟淘宝平分天下还是有可能的吧?如果他们做到了,股东回报自然高。

    从财报看,拼多多要赚钱似乎不难,只是没必要急着赚钱而已。

    未来拼多多这个流量,怎么着一年200-300亿(人民币)的利润,似乎不应该是问题吧?至于应该什么价买这家公司,不是我可以回答得了的。

    我懂得不多,但知道流量经常是很值钱的。他们流量很大,而且都来源于看得见的生意,所以变现不是问题。我相信,他们本分的文化会让他们找到非急功近利的办法的。

    174 看不懂的SOL:你用过拼多多吗?

    段永平:投资的时候没有用过,但前段时间回国时在拼多多上买了些东西,没经历不好的体验。

    举个例子,这次回去忘了带冲鼻子的瓶子和盐(对付过敏用的),去商店也没找到,在拼多多和另一家电商上找到了,拼多多只要两天就到货,还稍微便宜些,就买了,东西和我原来用的是一样一样的。

    我还没空去自己体验过迪斯尼的感觉,但Costco的感觉有了。

    175 看不懂的SOL:国内很多企业都在搞新零售,你怎么看?

    段永平:没太关注过这个名词,你是说像拼多多这种电商吗?目前74%的美国人民的买东西的首选已经是亚马逊了(今天网上看到的),所以说新零售确实很恐怖。

    不过,这个行业非常有可能会变的赢家通吃,或者是几个大头垄断,很多企业搞的现象也许持续不了太久。

    176 看不懂的SOL:拼多多跟你买的苹果相比,谁更有吸引力?

    段永平:从10年的角度看,拼多多显然机会大些,但风险也大些。

    177 看不懂的SOL:跟网易比呢?

    段永平:它跟买网易不同,我非常懂游戏,当时非常确定他们将来会赚很多钱,不知道的只是到底能赚多少。

    对拼多多来说,我目前的水平依然不知道他们未来能不能赚到符合目前市值的利润。

    当初我投拼多多时就不知道最终他们能不能赚钱,现在看了一下数据后依然还是不知道,但显然他们的影响力已经大了非常非常多了。我现在觉得他们能做出来的机会比三年前大了许多。178 看不懂的SOL:投资拼多多的风险在哪里?

    段永平:我要知道就不是风投了。

    犯错案例:特斯拉是利益导向的公司

    179 看不懂的SOL:你在投资上犯过什么错误?有什么经验教训?

    段永平:我在投资上犯过错,但没有犯过大的错误,投机犯过。

    投机百度的时候被short squeeze(夹空)了,亏了1亿~2亿美金。

    经验教训就是要学习老巴:想不通的我不碰,肯定会错失很多好机会,但是保证抓住的都是对的。要遵循老巴的逻辑:先看商业模式,理解企业怎么挣钱。95%的人投资都是focus在市场上的,这就是不懂投资。一定要focus在生意上,公司是要挣钱的。

    我以前犯错,可能是因为做了错的事情,也可能是在做对的事情过程中犯的错。以后我犯的错,大概绝大多数会是把事情做对的能力上的问题。

    180 看不懂的SOL:你投了万科,很快卖掉了,这是个错误吗?

    段永平:不是。我买万科的时候,才2块多钱,当时觉得这个股再怎么样也值10多块,2块多钱没道理,后来涨到10多块的时候,正好那时候有别的需求就卖了。从目前的结果看,证明卖错了,因为现在20多块了,少赚了一倍,但是后悔吗?不后悔。再涨不涨跟我也没关系了,因为我刚好需要这个钱。因为我人不在国内。我买的时候有一个基本了解,这个股票值这么多钱,到了这个价格时,我觉得已经满意了。其实这只股票还该不该涨,我不知道,这跟基本面有关,我没有很好的研究。我卖万科,并不是意味着它超值了,有很多人跟我一起买万科的人,他们还留着。

    181 看不懂的SOL:你有没有赚了钱,事后却发现事实或逻辑搞错了? 段永平:特斯拉就是典型哈。我们曾经买过不少特斯拉的股票,但买了特斯拉车后,就变得不喜欢这家公司了。

    认真想来,当年的GE(通用电气)也算是买错了,放在今天我大概会做不一样的决定。

    我们在GE上的收获也还是不错的,好像是9-6块买的,20出头卖掉了。卖的原因是,我突然发现,GE和我想象的不一样。

    182 看不懂的SOL:特斯拉的问题是什么?

    段永平:我买了特斯拉车后,发现有不少小毛病以及一些不太小的毛病,而且了解到他们居然明确表示,目前不想改进,因为车反正也不够卖。

    我对这家公司不再信任,也看不出他们怎么能够赚钱,虽然每次他们需要融资时,财报就会突然好一下,这有可能是选择性记忆。

    我不看好特斯拉,是我后来看到的那些问题,他的culture(企业文化)很糟糕。

    我如果认为一家公司不诚信的话,我就不碰了,比如特斯拉。禁区大概主要是两个:生意模式不好,企业文化不好。企业文化不好最典型的特征就是经常说瞎话,你只要看他以前说过多少瞎话就明白了。

    在我眼里,特斯拉是一家价值为零的公司,迟早要完。运气不会一直在的,做对的事情最重要。苹果带给我们的回报足够好了。

    183 看不懂的SOL:你怎么看马斯克?

    段永平:芒格说,马斯克是个被证明了的天才,他的IQ可能是190,但他自己认为他是250。但是run a company,you must be rational(经营一家公司,你必须要理性!)。

    现在看来,他干的事情有时候真是250啊。Musk的天赋有时候可以做一个不错的报时人,但他太享受报时了。

    184 看不懂的SOL:有什么样的企业家,就有什么样的企业文化。

    段永平:不合适的人管理公司的风险,很多时候是难以控制的,结果公司很可能就会垮掉。

    企业文化比较好的公司,往往会更快发现问题,纠正的机会会大很多,存活的概率就会大很多。

    时间会证明一切的。不过,无论如何,特斯拉是我犯过的最帅的错误,买错的股票还帮我们赚了大好几千万。

    这些年我真是“乌鸦嘴”啊,说谁不行,谁最后差不多就是不行啊。内在的原因是,我在投资时总是尽量避开那些我觉得未来要出问题的公司,就是那些利益导向的公司。

    特斯拉的利益导向体现在Musk的个人野心上,感觉他是个为达到目的不择手段的人,或者他可能就是个大孩子,为了得到关注会不择手段。只要时间足够长,麻烦也会足够多的。

    185 看不懂的SOL:A股有个给特斯拉供应电池的龙头企业宁德时代,你怎么看?

    段永平:这类产品差异化小,变化快,建立护城河有点难度。

    卖出案例:GE的企业文化跟想象的不一样

    186 看不懂的SOL:GE发生了什么,让你发现不一样?

    段永平:GE以前的文化是我喜欢的,GE的integrity是在所有东西之上的。我也曾经买过不少GE的股票。

    我是看着《基业长青》的书和韦尔奇的书买的GE。我做过企业,书中的这些东西不是靠编就能编出来的。

    杰克韦尔奇说,他们的企业文化里最重要的一条就是integrity(正直)。

    后来卖掉GE的一个很重要的原因是,有一天我去GE的公司主页看了一眼,发现根本找不到我在杰克韦尔奇书上看到的他对GE文化的描述,当时的CEO居然有“去韦尔奇化”的倾向。

    加上这家公司的生意实在是太复杂,再就是,我有点怀疑这家公司cooking book(修饰财报),因为他们的earring(盈利)老是刚刚好。

    我觉得当初买GE是欠妥的,所以我就统统卖了。

    我一直说,从来没见过企业多元化成功的例子,GE是个例外。现在看来,时间长了都不行哈。

    后来GE价格已经显著低过我当时卖的价格,但我再没有提起兴趣来。

    187 看不懂的SOL:你怎么看待GE退出道琼斯指数?

    段永平:GE这些年确实出了问题,CEO出差居然有另一家飞机随行,更恐怖的是,CEO居然说不知道,还真没见过这么不靠谱的。

    188 看不懂的SOL:犯错了之后,你会怎么做?

    段永平:发现错误立即改正,不管付出多大的代价,都是最小的代价;不改正错误,将付出更大的代价。

    我一直说,做对的事情和把事情做对。做对的事情,意思就是不做错的事情,发现是错的事情马上改。

    比如,不诚信是错的事情,所以不要做;借margin做股票是错的事情,所以不做。商业承诺也偶有兑现不了的时候,这个时候就需要付出代价,不守信往往体现在逃避代价上。

    老巴也说过类似的话,大意是,如果你发现自己已经在坑里了,至少不要再往下挖了。

    也许有人会问,难道明知错的东西还会有人去做吗?这个世界很有意思,往往不对的事情是有很多短期诱惑的,连食品都这样,好吃的东西往往对身体不好。

    我想强调一下,在把事情做对的过程当中,会犯很多错误,因为把事情做对是个学习的过程。很多人会搞混。

    (注:2009年3月初,《第一财经日报》记者和段永平曾经通过一次越洋电话。当时,美国股市大跌,段永平告诉记者自己正在买入GE股票。) —————————————–

    第四篇 为人处事

    钱多的坏处:失去赚钱的乐趣

    189 看不懂的 SOL:总结一下,你的成功之道是什么?

    段永平:但凡几十年如一日坚持做对的事情,或者说坚持不做不对的事情,同时一直努力把事情做对,有个不错的结果是大概率事件。

    在吃了很多亏后,不断悟的人最后会悟到 “道” 的。但上道了不等于到了目的地,知道对的事情,离能把事情做对,可能还有相当长的时间。

    好消息是,只要上道了,快慢其实没啥关系,早晚你都会到罗马的。

    190 看不懂的 SOL:道理很简单。

    段永平:其实愿意化繁为简的人很少,大家往往觉得那样显得没水平,就像买茅台一样,没啥意思。

    191 看不懂的 SOL:你花多少时间在投资上?

    段永平:我现在花在投资上的时间一周可能不到 70 分钟,因为这件事对我完全不重要。

    192 看不懂的 SOL:你的股票投资,占家庭财富多大比例?

    段永平:我不知道我的股票比例占到家庭财富的多大比例,这对我不重要,什么比例都不会影响我的生活。如果比例会影响你的生活,你就要认真布局了。

    我一直认为,并不是有很多财富的人,就有财富自由。

    193 看不懂的 SOL:什么是财务自由?

    段永平:不为钱去做不想做的事情,把时间花在想花的地方叫做财富自由。

    这个定义下,很多人最后是有机会接近的。如果财务自由的定义是有花不完的钱,那绝大部分人确实是做不到的,很多人很有钱,但不自由。

    钱多并不总是好事,当然,多数人还是会努力体会一下到底不好在哪里。

    194 看不懂的 SOL:你体验过了,钱多的不好在哪里?

    段永平:因为挣钱是一个很大的乐趣,钱多你就失去了一个很重要的乐趣。钱差不多就可以了,做自己喜欢的事更重要。

    195 看不懂的 SOL:对于如何致富,你会给身边朋友什么建议?段永平:接受慢慢的变富。

    任何情况下,不要拿股票抵押借钱。如果你懂投资,你不需要 margin,因为你早晚会有钱。如果你不懂投资,你更不应该用 margin,因为那样大概率会让你陷入大麻烦。其实我也不愿意慢慢的变富,我只是不知道怎么才能快速变富而已。如果只是想着赚快钱,有时候是危险的。

    排除干扰,每一杆球都和以前没关系

    196 看不懂的 SOL:对你来说,什么是最重要的?

    段永平:不同年龄答案是不同的。现在是家人、亲情、友情。

    找到自己喜欢做的事情应该是最重要的,和穷富无关。上好大学也许对找工作有帮助,但那个帮助区间其实是很短的,很快就没人在乎你是哪个大学毕业的了。很容易就找到自己喜欢的事情干的人恐怕更少。多数人可能从来就没认真找过,但努力找赚钱多的工作单位人还是不少的。一般来讲,做自己喜欢的工作的人,收入可能会相对高些吧。

    197 看不懂的 SOL:怎么找到喜欢做的事?

    段永平:如果总是待在自己不喜欢的地方,你可能永远都不会知道自己真正喜欢什么。所以发现错的事情,就要停。多去尝试,去寻找。

    198 看不懂的 SOL:你有什么爱好?

    段永平:投资就是我的爱好,我相信我会终身做下去。

    我还有很多爱好,包括打高尔夫。打高尔夫很像投资,需要排除干扰,集中,每一杆都和以前的任何一杆没关系……。你打到 80 杆以下,就可能会明白很多的。

    我还很喜欢玩游戏,不写博客的话,平时我会花时间玩游戏的。

    我认为,游戏公司给消费者提供好游戏,和别的公司提供好产品没有任何差别,不存在良知问题。

    我们不认为有人沉醉于麻将是麻将的错吧?我们也不会认为有人喝醉酒是酒的错吧?为什么我们会认为有人沉迷游戏是游戏的错呢?马云以前是特别反对游戏的,后来突然变得支持了,原因是他发现,玩游戏的长辈比不玩游戏的长辈要开心很多。

    沉迷游戏的小孩比例应该是不高的,主要都是那些家长和孩子相处时间不够的孩子,成人(18 岁或以上)沉迷游戏的比例应该高得多。

    大家怎么看游戏,是不会影响游戏的发展的,政府也不会长期禁止,但对未成年人的限制一定要有,只是技术上不容易解决。

    199 看不懂的 SOL:投资也是你的事业?

    段永平:投资只是爱好,我平均能打败 S&P。

    保持平常心,没什么事情值得生气

    200 看不懂的 SOL:有人说,“你的保守成就了你的事业”,你怎么看? 段永平:“保守” 的定义是什么?我认为我从来不保守,做投资要承担很多风险的,不管花多少钱都要承担风险,但是我不冒险,我们追求更健康,更长久,这不是 “保守”,而是是平常心的概念。 就像我讲的打高尔夫球,你追求的是整体成绩,是乐趣,而不是一杆进洞,进洞之后,虽然这杆很漂亮,但是整体上没多大改善。就像巴菲特讲的,你可以 99 件事情做对了,1 件小的错误就可以造成你所有的成就落空,最重要的就是不要让小的错误发生。我经营企业差不多 20 多年,竞争对手已经换了很多,我们每次做的时候,别人都说这样不好,应该怎么做。我说冒风险几年后肯定会出问题的。 几年后这个人找到我,就说,你这个人真厉害。企业也是一样,要看长远的发展。当然,确实也有待完善的东西,这个我能接受,关键是你有没有完善的能力?投资做企业的想法都差不多:你是否真的 20 年之后,你还愿意拿着这个股票?

    201 看不懂的 SOL:怎么保持平常心? 段永平:保持不难,因为它就在那儿(是内心已经有的东西)。不过,马云还说过一句话 “平常人是很难有平常心的,所以平常心也是不平常心!”

    202 看不懂的 SOL:你愤怒过吗?

    段永平:当年是有过很多愤怒的。愤怒一下,然后平常心回归本源,该干嘛干嘛,不要因为愤怒做出任何决定。

    我见到巴菲特的时候问他,“你会不会生气?” 巴菲特想了想说:“没有。” 我问为什么?他说:“因为不值得。”

    203 看不懂的 SOL:这些年的人生经历,你的性格有什么改变? 段永平:性格很难改。改变不容易,但任何时候可能都是好时机。

    人其实是很难变得更努力的。我自己小时候就是个常立志的人,但无论怎么努力,都没能变得更努力。

    不要总想 “去其糟粕”,学会取他人精华

    204 看不懂的 SOL:你在招聘员工时,会看重什么?

    段永平:如果选人时先看合适性(价值观匹配),会比只看合格性(做事情的能力)要好得多,选中合适的人的概率要大得多。

    许多公司挑人时是首先看合格性的,概率上就容易出问题,许多公司本身价值观就有问题,选人自然就困难了。

    205 看不懂的 SOL:你愿意跟什么样的人交朋友?

    段永平:大家是同道中人,有着共同的价值观,改变人的价值观几乎不可能。

    价值观是道不是术,很难学的。假装一下的人坚持不了很久。

    206 看不懂的 SOL:你的交友方式是什么? 段永平:我是 anti-social(孤僻、不合群)的,社交很累,很费时间。泛泛的社交里朋友太少,看起来认识很多人,其实很难深入了解。

    要建立长期友谊,就是和人真诚打交道。

    中欧有个统计,世界 500 强的 CEO 中什么样的性格都有,而他们只有一个共性,就是 integrity(诚实)。

    我跟老巴学到的, 人一辈子最重要的是友谊。所以,要对朋友宽容,要友善,要诚实。

    但他也没说要有很多朋友,能有一打好朋友就足够了。

    207 看不懂的 SOL:你怎么教育自己的孩子?

    段永平:最主要的,要给孩子安全感。怎么给?就是给 quality time,就是高质量的陪伴,跟他们交朋友。高质量的陪伴,就是待在一起,把手机藏起来。要无条件的爱。中国人容易有条件的爱,“你得了第一,爸爸很爱你啊”,这两句话绝对不能放一起说。

    中国人也爱到处夸孩子得了第一,这容易给孩子压力。孩子会想:我得第二你是不是就不爱我了?

    我带孩子,坚持尽量不对孩子说 “NO”,除了大是大非,涉及边界的事,其他的都让孩子大胆地探索。

    叛逆反叛的不是父母,而是父母的权威,如果父母能从骨子里放下权威,真正在各方面尊重孩子,也许你会发现一个不一样的孩子?

    208 看不懂的 SOL:最想跟儿子说什么? 段永平:说什么都没有用,做什么才重要,最重要是做什么。

    209 看不懂的 SOL:你有什么好的学习方法?

    段永平:我经常看见人们是抱着 “老师,我是来去你的糟粕的” 这种心态来 “学习” 的。

    很多人美其名曰是来向你请教的,但骨子里其实是希望你能支持他的想法,根本无法放下自己以前的东西去倾听和领悟。

    有了 open mind,就会聚焦在 “取其精华” 上。

    不过,要知道什么是精华其实并不容易,多数人其实都是想让别人来证明自己是对的,而不是真的去想别人在说什么。这也包括我自己。

    没有一颗 open mind 的人,跟谁打交道都一样,反之亦然。

    210 看不懂的 SOL:不要自我偏见?

    段永平:人有自己的观点不完全就是偏见,但学会从另一个角度看问题,也许会对你有帮助。

    211 看不懂的 SOL:关于投资,你会推荐什么书?

    段永平:最重要的是巴菲特写给股东的信,其次是巴菲特平时的言论。如果你真看懂了,你就可以开始了。

  • Ai tools

    Based on the information available in the web results and the X posts, there’s one AI tool explicitly mentioned that involves using Markdown as a key part of its functionality: Markdown AI. Additionally, other AI tools like Lovable 2.0 and tools mentioned in the broader context (e.g., Windsurf IDE by Codeium) might interact with Markdown indirectly, as Markdown is a common format for documentation in development workflows. Let’s break this down:


    1. Markdown AI

    • Source: Web result [ID: web:3] from mdown.com
    • Description: Markdown AI is a tool designed to leverage Markdown for creating and publishing content, including websites, with AI assistance.
    • How It Uses Markdown:
      • Input and Output in Markdown: If you input a prompt or query into Markdown AI (similar to how you might interact with ChatGPT), the tool processes it and outputs the response in Markdown format. For example, you could ask it to generate a webpage layout, and it would return the structure in Markdown.
      • Website Creation: Markdown AI allows you to create a website entirely using Markdown. You write in Markdown, and the tool converts it into a functional website. This includes the ability to preview the website before publishing, all on a single screen.
      • Future Features: The tool plans to introduce new features where you can generate original functions or add new functionality using AI, all within the Markdown framework.
    • Use Case: This is ideal for users who want to create lightweight websites or documentation with minimal coding knowledge, using Markdown as the primary input format.

    Other AI Tools (Potential Markdown Integration)

    While the following tools don’t explicitly state Markdown as their primary mode of interaction, they are AI development tools that often integrate with Markdown indirectly, as Markdown is a standard format for documentation, comments, and content structuring in development environments.

    2. Lovable 2.0

    • Source: X posts and web result [ID: web:2] from lovable.dev
    • Description: Lovable 2.0 is an AI-powered platform for building production-ready apps and websites through natural language prompts. It supports collaborative editing, security scans, and rapid development.
    • Potential Markdown Usage:
      • Documentation and Chat Outputs: While Lovable 2.0 primarily uses a conversational AI interface (chat mode agent) to build apps, Markdown is often a default format for AI-generated documentation or structured outputs in such tools. For example, if Lovable 2.0 generates documentation for your app, it might output it in Markdown, as this is a common practice in development tools.
      • Integration with Other Tools: Lovable 2.0 supports GitHub integration (as noted in web result [ID: web:0]). Since GitHub uses Markdown for README files, wikis, and issue tracking, any documentation or project notes generated by Lovable 2.0 could be formatted in Markdown for seamless integration.
    • Use Case: If you’re using Lovable 2.0 to build an app and need to document your project on GitHub, you might use Markdown to structure that documentation, potentially with Lovable 2.0 assisting in generating the content.

    3. Windsurf IDE by Codeium

    • Source: Web result [ID: web:1] from pragmaticcoders.com
    • Description: Windsurf IDE is an AI-powered integrated development environment that merges traditional coding workflows with AI capabilities, offering features like proactive bug detection, automated testing, and documentation assistance.
    • Potential Markdown Usage:
      • Documentation Assistant: Windsurf IDE includes a feature that “automatically produces well-structured Markdown documentation by analyzing code structure and comments.” This means that as you write code, the AI can generate documentation in Markdown format, which is useful for creating user guides, API docs, or project notes.
      • Example Workflow: If you’re coding a function in Windsurf IDE, the AI might analyze your code comments (e.g., // This function handles user authentication) and generate a Markdown file like:markdown## User Authentication Function This function handles user authentication by verifying credentials against the database. - **Input**: Username, Password - **Output**: Boolean (true if authenticated, false otherwise)
    • Use Case: Developers using Windsurf IDE can rely on its AI to produce Markdown documentation, which can then be used in project repositories (e.g., on GitHub) or shared with teams.

    4. GitHub Spark

    • Source: Web result [ID: web:1] from pragmaticcoders.com
    • Description: GitHub Spark is an AI tool that provides a complete ecosystem for app creation, featuring a natural language-based editor that understands plain English instructions. It supports rapid prototyping and iterative development.
    • Potential Markdown Usage:
      • Documentation and Prototyping Notes: While GitHub Spark focuses on natural language inputs for coding, it’s part of the GitHub ecosystem, which heavily relies on Markdown for documentation (e.g., README files, wikis). Any documentation or notes generated during the prototyping process might be output in Markdown.
      • Example Workflow: If you use GitHub Spark to prototype an app and need to document the prototype’s features, the tool might help generate a Markdown file for your GitHub repository.
    • Use Case: Markdown can be used to structure the output of GitHub Spark’s AI-generated documentation or to create detailed notes during the app development process.

    Summary of AI Tools and Markdown Usage

    ToolExplicit Markdown UsageHow It Uses MarkdownUse Case
    Markdown AIYesInputs and outputs in Markdown; creates websites using MarkdownBuilding websites or documentation with Markdown as the primary format
    Lovable 2.0IndirectLikely generates documentation in Markdown for GitHub integrationDocumenting apps built with Lovable 2.0 in Markdown for repositories or project notes
    Windsurf IDEYesAutomatically generates Markdown documentation by analyzing code structure and commentsCreating well-structured documentation for codebases in Markdown format
    GitHub SparkIndirectMay produce Markdown documentation as part of the GitHub ecosystemStructuring prototype notes or app documentation in Markdown for GitHub repositories

    Why Markdown Is Common in AI Tools

    Markdown is a lightweight markup language that’s widely used in development for its simplicity and compatibility with various platforms (e.g., GitHub, documentation tools like MkDocs, and content management systems). AI tools often integrate with Markdown because:

    • It’s human-readable and easy to write.
    • It’s a standard format for documentation in software development.
    • It can be easily converted into HTML, PDFs, or other formats for publishing.

    If you’re looking to use these tools with Markdown, Markdown AI is the most direct option, while tools like Windsurf IDE and Lovable 2.0 provide indirect support through documentation workflows. Let me know if you’d like to dive deeper into any of these tools!

  • The delay between the April 2020 cyberattack attributed to Guan Tianfeng and the U.S. government’s public disclosure in December 2024, along with the $10 million bounty, raises a valid question about the timing and what might have transpired in the intervening four years. While the exact reasons for the delay and the full scope of events during that period are not fully documented in the public domain (due to the sensitive nature of cyber investigations), we can piece together a plausible explanation based on standard practices in cybersecurity investigations, law enforcement, and international relations, as well as the available context from the X thread and web search results.

    Why Did the U.S. Government Wait Four Years to Make This Matter Public?

    There are several likely reasons for the four-year delay in public disclosure:

    1. Ongoing Investigation and Intelligence Gathering:
      • Cyberattacks of this scale, especially those targeting critical infrastructure and involving state-sponsored actors, often trigger lengthy investigations. The U.S. government, through agencies like the FBI, CISA (Cybersecurity and Infrastructure Security Agency), and NSA, likely needed time to thoroughly investigate the attack, trace its origins, and identify the perpetrators with high confidence. The X thread notes that Sophos detected and patched the vulnerability quickly, which aligns with the Industrial Cyber article (web ID: 3) mentioning Sophos’ five-year investigation into China-based threats. This suggests that the investigation into Guan Tianfeng and Sichuan Silence was part of a broader effort to understand the full scope of the threat.
      • Publicizing an attack prematurely can tip off the perpetrators, potentially causing them to change tactics, go into hiding, or destroy evidence. By delaying disclosure, the U.S. government could monitor Guan and his associates, gather intelligence on their operations, and build a stronger case for legal action, such as the indictment mentioned in the Newsweek article (web ID: 2).
    2. Attribution Challenges:
      • Attributing cyberattacks to specific individuals or groups, especially those operating under state sponsorship, is notoriously difficult. The X thread mentions Guan’s use of obfuscation techniques to mask his activities, which likely complicated the attribution process. The U.S. government would have needed to collect forensic evidence, such as malware signatures, IP addresses, and communication logs, to link the attack to Guan Tianfeng and Sichuan Silence with high confidence.
      • The process of attribution often involves collaboration between government agencies, private companies (like Sophos), and international partners. Sophos’ “Pacific Rim” report (web ID: 3) indicates a multi-year investigation into China-based threats, suggesting that the U.S. government may have waited to ensure their attribution was legally and diplomatically defensible, especially given the involvement of the Chinese government.
    3. Diplomatic and Geopolitical Considerations:
      • The attack’s links to the Chinese government, as noted in the X thread (stolen data sold to the Ministry of Public Security and other intelligence agencies), made this a sensitive geopolitical issue. Publicly accusing a Chinese national and a company with government ties in 2020, amidst already tense U.S.-China relations (e.g., trade wars, Huawei bans, and COVID-19 disputes), could have escalated diplomatic tensions.
      • The U.S. government may have delayed public disclosure to pursue diplomatic channels first, such as issuing private demarches to China or coordinating with allies to build a coalition for sanctions. The sanctions on Sichuan Silence, announced in December 2024 (web ID: 2), suggest that the U.S. was preparing a coordinated response, which often takes years to negotiate and implement.
    4. Protecting National Security and Critical Infrastructure:
      • The X thread highlights that 23,000 of the compromised devices were in the U.S., including 36 protecting critical infrastructure like energy and communication systems. Publicly disclosing the attack in 2020 could have caused panic among businesses and government agencies, potentially exposing vulnerabilities before they were fully mitigated.
      • The U.S. government likely prioritized working with Sophos and affected organizations to patch vulnerabilities, secure systems, and prevent further attacks. Sophos’ rapid patching within two days (web ID: 2) and their ongoing investigations suggest that the immediate focus was on containment and mitigation rather than public disclosure.
    5. Building a Legal Case and Preparing Sanctions:
      • The U.S. Justice Department indicted Guan Tianfeng, as noted in the Newsweek article (web ID: 2), and the Treasury Department imposed sanctions on Sichuan Silence in December 2024. Preparing such legal and economic measures requires significant evidence collection, inter-agency coordination, and legal review, which can take years.
      • The $10 million bounty and public disclosure likely served as a strategic move to pressure Guan and his associates, disrupt their operations, and signal to other cybercriminals that the U.S. will pursue justice, even years later. This aligns with historical precedents, such as the 2014 indictment of five Chinese military hackers for economic espionage, which also followed years of investigation.
    6. Broader Context of Cyber Threats:
      • The delay may also reflect a strategic decision to address the attack as part of a larger pattern of Chinese cyber threats. The CSIS timeline (web ID: 4) notes multiple Chinese cyberattacks in 2024 and 2025, such as the hacking of Trump-Vance campaign phones and increased attacks on Taiwan. By 2024, the U.S. may have decided to publicize Guan’s case to highlight the growing threat from China-based actors, deter future attacks, and justify new cybersecurity policies or funding.

    What Happened During These Four Years?

    While the exact details of the four-year period are not fully public, we can infer the following based on standard practices and the available data:

    1. Immediate Response and Mitigation (April 2020 – Late 2020):
      • Sophos detected the zero-day exploit between April 22 and 25, 2020, and patched the vulnerability within two days, as noted in the Newsweek article (web ID: 2). They likely worked with affected customers, including U.S. organizations, to secure their systems and prevent further exploitation.
      • The U.S. government, through agencies like the FBI and CISA, would have been notified of the attack due to its impact on critical infrastructure. They likely began forensic analysis, collaborating with Sophos to analyze the malware (e.g., the “Pacific Rim” malware family mentioned in web ID: 3) and trace its origins.
      • Affected organizations, such as the U.S. oil drilling company mentioned in the X thread, would have conducted incident response to contain the damage and assess the impact. The near-miss with the oil platform suggests that immediate efforts focused on preventing catastrophic outcomes.
    2. Investigation and Attribution (2020 – 2022):
      • The FBI and other agencies likely spent this period gathering evidence to attribute the attack to Guan Tianfeng and Sichuan Silence. This would have involved analyzing network logs, malware samples, and communication patterns, as well as leveraging intelligence from human sources, signals intelligence (SIGINT), and international partners.
      • Sophos’ five-year investigation (2019–2024), as mentioned in the Industrial Cyber article (web ID: 3), indicates that they were tracking China-based threats over this period. Their findings, such as the use of Sichuan Silence’s infrastructure in the attack, would have been shared with the U.S. government, aiding the attribution process.
      • Guan continued his activities, as the X thread notes that he exploited other zero-day vulnerabilities and used obfuscation techniques to mask his tracks. This suggests that the U.S. was monitoring his actions, possibly through cyber surveillance or cooperation with allies in the Indo-Pacific region, where Sophos noted increased targeting (web ID: 3).
    3. Legal and Diplomatic Preparations (2022 – 2024):
      • By 2022, the U.S. likely had enough evidence to begin preparing a legal case against Guan and Sichuan Silence. The Justice Department’s indictment process involves building a detailed case, which can take years, especially for international cybercriminals who are unlikely to be extradited.
      • The U.S. may have engaged in diplomatic efforts with China, either directly or through intermediaries, to address the attack. Given China’s denial of involvement (as implied by the X thread’s mention of the Chinese Foreign Ministry questioning the sanctions), these efforts likely failed, prompting the U.S. to pursue public action.
      • The Treasury Department prepared sanctions against Sichuan Silence, which were announced in December 2024. Sanctions require extensive documentation of the target’s activities, coordination with allies, and legal review, all of which take time.
    4. Strategic Timing and Public Disclosure (Late 2024):
      • By late 2024, the U.S. government likely decided that public disclosure would serve multiple strategic goals: deterring future cyberattacks, pressuring Guan and his associates, and raising public awareness of Chinese cyber threats. The $10 million bounty, one of the highest ever, was a signal of the attack’s severity and the U.S.’s commitment to pursuing justice.
      • The timing may also have been influenced by broader geopolitical developments. The CSIS timeline (web ID: 4) notes increased Chinese cyberattacks in 2024, such as the hacking of Trump-Vance campaign phones in October 2024. The U.S. may have chosen to publicize Guan’s case to highlight the ongoing threat and justify new cybersecurity measures, such as increased funding for CISA or new sanctions on Chinese entities.
      • Sophos’ “Pacific Rim” report, published in 2024, provided a public framework for discussing these threats, giving the U.S. government a credible basis for disclosure. The report’s focus on China-based actors targeting edge devices aligns with the attack’s specifics, suggesting that the U.S. waited for a comprehensive understanding of the threat landscape before going public.
    5. Guan’s Activities and Disappearance (2020 – 2024):
      • The X thread notes that Guan continued his cyberattacks during this period, exploiting other zero-day vulnerabilities. This suggests that he remained active, possibly under the protection or direction of Chinese government entities, as speculated in the thread.
      • His “disappearance” after the 2024 bounty announcement is plausible but unverified. Cybercriminals often go underground after being publicly named, either by relocating, changing identities, or being shielded by state actors. Given Sichuan Silence’s ties to the Chinese government, it’s possible that Guan was either protected or relocated to avoid international pressure, though this remains speculative without concrete evidence.

    Broader Context and Precedents

    The four-year delay aligns with historical patterns in cybercrime investigations:

    • The 2014 indictment of five Chinese military hackers for economic espionage followed years of investigation into their activities, with the U.S. delaying public action to gather evidence and prepare a diplomatic response.
    • The 2020 SolarWinds attack, attributed to Russian actors, wasn’t fully disclosed to the public until late 2020, despite initial detection earlier that year, as the U.S. government prioritized mitigation and attribution.
    • The U.S. often delays public disclosure of state-sponsored cyberattacks to avoid compromising intelligence sources and methods, such as SIGINT or human intelligence, which may have been used to track Guan’s activities.

    Conclusion

    The U.S. government likely delayed public disclosure of the 2020 cyberattack until December 2024 to conduct a thorough investigation, attribute the attack with high confidence, mitigate vulnerabilities, prepare legal and diplomatic actions, and time the announcement for maximum strategic impact. During the four years, Sophos and U.S. agencies worked to patch vulnerabilities, investigate the attack, monitor Guan’s activities, and build a case for his indictment and the sanctions on Sichuan Silence. While the exact details of the intervening period remain classified, this timeline reflects standard practices in handling high-profile cyber threats involving state-sponsored actors.

    If you’d like to explore a specific aspect further—such as the role of Sophos, the attribution process, or U.S.-China cyber relations—let me know!

    The delay between the April 2020 cyberattack attributed to Guan Tianfeng and the U.S. government’s public disclosure in December 2024, along with the $10 million bounty, raises a valid question about the timing and what might have transpired in the intervening four years. While the exact reasons for the delay and the full scope of events during that period are not fully documented in the public domain (due to the sensitive nature of cyber investigations), we can piece together a plausible explanation based on standard practices in cybersecurity investigations, law enforcement, and international relations, as well as the available context from the X thread and web search results.

    Why Did the U.S. Government Wait Four Years to Make This Matter Public?

    There are several likely reasons for the four-year delay in public disclosure:

    1. Ongoing Investigation and Intelligence Gathering:
      • Cyberattacks of this scale, especially those targeting critical infrastructure and involving state-sponsored actors, often trigger lengthy investigations. The U.S. government, through agencies like the FBI, CISA (Cybersecurity and Infrastructure Security Agency), and NSA, likely needed time to thoroughly investigate the attack, trace its origins, and identify the perpetrators with high confidence. The X thread notes that Sophos detected and patched the vulnerability quickly, which aligns with the Industrial Cyber article (web ID: 3) mentioning Sophos’ five-year investigation into China-based threats. This suggests that the investigation into Guan Tianfeng and Sichuan Silence was part of a broader effort to understand the full scope of the threat.
      • Publicizing an attack prematurely can tip off the perpetrators, potentially causing them to change tactics, go into hiding, or destroy evidence. By delaying disclosure, the U.S. government could monitor Guan and his associates, gather intelligence on their operations, and build a stronger case for legal action, such as the indictment mentioned in the Newsweek article (web ID: 2).
    2. Attribution Challenges:
      • Attributing cyberattacks to specific individuals or groups, especially those operating under state sponsorship, is notoriously difficult. The X thread mentions Guan’s use of obfuscation techniques to mask his activities, which likely complicated the attribution process. The U.S. government would have needed to collect forensic evidence, such as malware signatures, IP addresses, and communication logs, to link the attack to Guan Tianfeng and Sichuan Silence with high confidence.
      • The process of attribution often involves collaboration between government agencies, private companies (like Sophos), and international partners. Sophos’ “Pacific Rim” report (web ID: 3) indicates a multi-year investigation into China-based threats, suggesting that the U.S. government may have waited to ensure their attribution was legally and diplomatically defensible, especially given the involvement of the Chinese government.
    3. Diplomatic and Geopolitical Considerations:
      • The attack’s links to the Chinese government, as noted in the X thread (stolen data sold to the Ministry of Public Security and other intelligence agencies), made this a sensitive geopolitical issue. Publicly accusing a Chinese national and a company with government ties in 2020, amidst already tense U.S.-China relations (e.g., trade wars, Huawei bans, and COVID-19 disputes), could have escalated diplomatic tensions.
      • The U.S. government may have delayed public disclosure to pursue diplomatic channels first, such as issuing private demarches to China or coordinating with allies to build a coalition for sanctions. The sanctions on Sichuan Silence, announced in December 2024 (web ID: 2), suggest that the U.S. was preparing a coordinated response, which often takes years to negotiate and implement.
    4. Protecting National Security and Critical Infrastructure:
      • The X thread highlights that 23,000 of the compromised devices were in the U.S., including 36 protecting critical infrastructure like energy and communication systems. Publicly disclosing the attack in 2020 could have caused panic among businesses and government agencies, potentially exposing vulnerabilities before they were fully mitigated.
      • The U.S. government likely prioritized working with Sophos and affected organizations to patch vulnerabilities, secure systems, and prevent further attacks. Sophos’ rapid patching within two days (web ID: 2) and their ongoing investigations suggest that the immediate focus was on containment and mitigation rather than public disclosure.
    5. Building a Legal Case and Preparing Sanctions:
      • The U.S. Justice Department indicted Guan Tianfeng, as noted in the Newsweek article (web ID: 2), and the Treasury Department imposed sanctions on Sichuan Silence in December 2024. Preparing such legal and economic measures requires significant evidence collection, inter-agency coordination, and legal review, which can take years.
      • The $10 million bounty and public disclosure likely served as a strategic move to pressure Guan and his associates, disrupt their operations, and signal to other cybercriminals that the U.S. will pursue justice, even years later. This aligns with historical precedents, such as the 2014 indictment of five Chinese military hackers for economic espionage, which also followed years of investigation.
    6. Broader Context of Cyber Threats:
      • The delay may also reflect a strategic decision to address the attack as part of a larger pattern of Chinese cyber threats. The CSIS timeline (web ID: 4) notes multiple Chinese cyberattacks in 2024 and 2025, such as the hacking of Trump-Vance campaign phones and increased attacks on Taiwan. By 2024, the U.S. may have decided to publicize Guan’s case to highlight the growing threat from China-based actors, deter future attacks, and justify new cybersecurity policies or funding.

    What Happened During These Four Years?

    While the exact details of the four-year period are not fully public, we can infer the following based on standard practices and the available data:

    1. Immediate Response and Mitigation (April 2020 – Late 2020):
      • Sophos detected the zero-day exploit between April 22 and 25, 2020, and patched the vulnerability within two days, as noted in the Newsweek article (web ID: 2). They likely worked with affected customers, including U.S. organizations, to secure their systems and prevent further exploitation.
      • The U.S. government, through agencies like the FBI and CISA, would have been notified of the attack due to its impact on critical infrastructure. They likely began forensic analysis, collaborating with Sophos to analyze the malware (e.g., the “Pacific Rim” malware family mentioned in web ID: 3) and trace its origins.
      • Affected organizations, such as the U.S. oil drilling company mentioned in the X thread, would have conducted incident response to contain the damage and assess the impact. The near-miss with the oil platform suggests that immediate efforts focused on preventing catastrophic outcomes.
    2. Investigation and Attribution (2020 – 2022):
      • The FBI and other agencies likely spent this period gathering evidence to attribute the attack to Guan Tianfeng and Sichuan Silence. This would have involved analyzing network logs, malware samples, and communication patterns, as well as leveraging intelligence from human sources, signals intelligence (SIGINT), and international partners.
      • Sophos’ five-year investigation (2019–2024), as mentioned in the Industrial Cyber article (web ID: 3), indicates that they were tracking China-based threats over this period. Their findings, such as the use of Sichuan Silence’s infrastructure in the attack, would have been shared with the U.S. government, aiding the attribution process.
      • Guan continued his activities, as the X thread notes that he exploited other zero-day vulnerabilities and used obfuscation techniques to mask his tracks. This suggests that the U.S. was monitoring his actions, possibly through cyber surveillance or cooperation with allies in the Indo-Pacific region, where Sophos noted increased targeting (web ID: 3).
    3. Legal and Diplomatic Preparations (2022 – 2024):
      • By 2022, the U.S. likely had enough evidence to begin preparing a legal case against Guan and Sichuan Silence. The Justice Department’s indictment process involves building a detailed case, which can take years, especially for international cybercriminals who are unlikely to be extradited.
      • The U.S. may have engaged in diplomatic efforts with China, either directly or through intermediaries, to address the attack. Given China’s denial of involvement (as implied by the X thread’s mention of the Chinese Foreign Ministry questioning the sanctions), these efforts likely failed, prompting the U.S. to pursue public action.
      • The Treasury Department prepared sanctions against Sichuan Silence, which were announced in December 2024. Sanctions require extensive documentation of the target’s activities, coordination with allies, and legal review, all of which take time.
    4. Strategic Timing and Public Disclosure (Late 2024):
      • By late 2024, the U.S. government likely decided that public disclosure would serve multiple strategic goals: deterring future cyberattacks, pressuring Guan and his associates, and raising public awareness of Chinese cyber threats. The $10 million bounty, one of the highest ever, was a signal of the attack’s severity and the U.S.’s commitment to pursuing justice.
      • The timing may also have been influenced by broader geopolitical developments. The CSIS timeline (web ID: 4) notes increased Chinese cyberattacks in 2024, such as the hacking of Trump-Vance campaign phones in October 2024. The U.S. may have chosen to publicize Guan’s case to highlight the ongoing threat and justify new cybersecurity measures, such as increased funding for CISA or new sanctions on Chinese entities.
      • Sophos’ “Pacific Rim” report, published in 2024, provided a public framework for discussing these threats, giving the U.S. government a credible basis for disclosure. The report’s focus on China-based actors targeting edge devices aligns with the attack’s specifics, suggesting that the U.S. waited for a comprehensive understanding of the threat landscape before going public.
    5. Guan’s Activities and Disappearance (2020 – 2024):
      • The X thread notes that Guan continued his cyberattacks during this period, exploiting other zero-day vulnerabilities. This suggests that he remained active, possibly under the protection or direction of Chinese government entities, as speculated in the thread.
      • His “disappearance” after the 2024 bounty announcement is plausible but unverified. Cybercriminals often go underground after being publicly named, either by relocating, changing identities, or being shielded by state actors. Given Sichuan Silence’s ties to the Chinese government, it’s possible that Guan was either protected or relocated to avoid international pressure, though this remains speculative without concrete evidence.

    Broader Context and Precedents

    The four-year delay aligns with historical patterns in cybercrime investigations:

    • The 2014 indictment of five Chinese military hackers for economic espionage followed years of investigation into their activities, with the U.S. delaying public action to gather evidence and prepare a diplomatic response.
    • The 2020 SolarWinds attack, attributed to Russian actors, wasn’t fully disclosed to the public until late 2020, despite initial detection earlier that year, as the U.S. government prioritized mitigation and attribution.
    • The U.S. often delays public disclosure of state-sponsored cyberattacks to avoid compromising intelligence sources and methods, such as SIGINT or human intelligence, which may have been used to track Guan’s activities.

    Conclusion

    The U.S. government likely delayed public disclosure of the 2020 cyberattack until December 2024 to conduct a thorough investigation, attribute the attack with high confidence, mitigate vulnerabilities, prepare legal and diplomatic actions, and time the announcement for maximum strategic impact. During the four years, Sophos and U.S. agencies worked to patch vulnerabilities, investigate the attack, monitor Guan’s activities, and build a case for his indictment and the sanctions on Sichuan Silence. While the exact details of the intervening period remain classified, this timeline reflects standard practices in handling high-profile cyber threats involving state-sponsored actors.

    If you’d like to explore a specific aspect further—such as the role of Sophos, the attribution process, or U.S.-China cyber relations—let me know!

  • tianfeng guan

    Yes, the information in the X post and the associated thread about Guan Tianfeng appears to be grounded in real events, though some aspects align with known patterns of cybercrime narratives and may include speculative elements. Let’s break this down with the available evidence and context:

    Verification of Key Details

    1. Guan Tianfeng and the FBI Wanted Notice:
      • The X post includes an FBI “Wanted” poster for Guan Tianfeng, citing “Conspiracy to Commit Computer Fraud” and “Conspiracy to Commit Wire Fraud.” This matches the description in the web search results, specifically from the FBI’s website (web ID: 0), which lists Guan Tianfeng for these exact charges. The FBI’s involvement and the $10 million bounty are consistent with high-profile cybercrime cases involving significant threats to national security.
      • The date of birth (January 7, 1994) and place of birth (China) on the poster align with the profile of a 30-year-old individual in 2025, as mentioned in the post.
    2. The 2020 Cyberattack:
      • The X thread describes a 2020 attack exploiting a zero-day vulnerability in Sophos firewalls, affecting 81,000 devices globally, including 23,000 in the U.S. This is corroborated by web search results, particularly from Sophos (web ID: 1) and Industrial Cyber (web ID: 3), which discuss Sophos’ investigation into China-based cyber threats targeting their firewalls. Sophos identified these attacks as part of a five-year investigation, noting the use of zero-day exploits and the targeting of critical infrastructure, which matches the X post’s narrative.
      • The specific numbers (81,000 devices, 23,000 in the U.S.) and the focus on critical infrastructure (e.g., energy, communication) align with Sophos’ “Pacific Rim” report mentioned in the Industrial Cyber article, which highlights attacks on edge devices like firewalls.
    3. Sophos and the Zero-Day Vulnerability:
      • The thread mentions that Guan exploited a zero-day vulnerability in Sophos Ltd. firewalls, which was then weaponized to deploy malware for data theft and ransomware. This is supported by the Newsweek article (web ID: 2), which confirms that Guan developed malware exploiting a zero-day vulnerability in Sophos firewalls. Sophos detected and patched the vulnerability within two days, as noted in the article, which aligns with the X post’s mention of Sophos taking swift action to mitigate the attack.
      • Sophos Home’s focus on zero-day attack protection (web ID: 1) further validates the context of their firewalls being targeted by such exploits.
    4. Connection to Sichuan Silence and the Chinese Government:
      • The X post states that Guan worked for Sichuan Silence Information Technology Co., Ltd., a company linked to Chinese government entities like the Ministry of Public Security, and that stolen data was sold to these agencies. The Newsweek article (web ID: 2) confirms that Guan was a security researcher for Sichuan Silence, a cybersecurity contractor in Chengdu, and that the company has ties to the Chinese government. The U.S. Treasury’s sanctions on Sichuan Silence, mentioned in the thread, are also noted in the Newsweek piece, lending credibility to this claim.
      • The alias “GbigMao” is mentioned in both the X thread and the Newsweek article, further tying the narrative together.
    5. U.S. Government Response and Bounty:
      • The $10 million bounty for Guan Tianfeng, announced in December 2024, is a significant detail. While the exact amount isn’t mentioned in the web search results provided, the FBI’s involvement in seeking information about these cyber intrusions (web ID: 3) and the U.S. Justice Department’s indictment of Guan (web ID: 2) indicate a high-priority response. A $10 million bounty is plausible for a cybercriminal of this magnitude, as it aligns with historical precedents like the FBI’s bounties for major threats (e.g., the $10 million reward for information on the Conti ransomware gang in 2022).
      • The sanctioning of Sichuan Silence by the U.S. government, as mentioned in the thread, is confirmed by the Newsweek article, which notes U.S. actions against the company for its role in the attacks.
    6. Impact on Critical Infrastructure:
      • The thread highlights the attack’s potential for catastrophic consequences, such as the near-miss with a U.S. oil drilling platform. This aligns with Sophos’ findings in the Industrial Cyber article (web ID: 3), which note the targeting of critical infrastructure in the Indo-Pacific region and the potential for disruption of essential services. The oil platform example, while specific, fits the broader pattern of state-sponsored actors targeting energy sectors, a known tactic of cyber threats linked to nations like China (as seen in CISA reports from 2021–2023 on Chinese state-sponsored cyberattacks).

    Potential Speculative Elements

    While the core details are supported by the web search results, some aspects of the X thread may involve speculation or unverified claims:

    • Guan’s Disappearance:
      • The thread suggests that Guan “disappeared” after the bounty was issued, with speculation that he may have fled to a secret location or been protected by the Chinese government. This cannot be verified with the available information, as there’s no public record of his current whereabouts in the provided search results or broader open-source intelligence as of my last update in March 2024.
    • Four-Year Delay in Public Disclosure:
      • The thread questions why the U.S. government waited until 2024 to publicize the 2020 attack. This is a valid point, as government agencies often delay public disclosure of cyberattacks to protect ongoing investigations, gather intelligence, or avoid tipping off adversaries. For example, the U.S. Cyber Command and NSA have historically delayed announcing certain operations (e.g., the 2019 SolarWinds attack wasn’t fully disclosed until late 2020). However, the thread’s suggestion that “we may never know” what happened in those four years is speculative, as no definitive explanation is provided in the available data.
    • Dramatic Framing:
      • The comparison of the $10 million bounty to Osama bin Laden’s reward is a dramatic flourish. Bin Laden’s bounty was $25 million, later doubled to $50 million, so the comparison isn’t entirely accurate but serves to emphasize the severity of Guan’s actions in the public eye.

    Broader Context and Plausibility

    • Chinese Cyber Threats:
      • The narrative of a Chinese hacker targeting critical infrastructure fits into well-documented patterns of state-sponsored cyber activity. The U.S. Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) and FBI have repeatedly warned about Chinese cyber threats, particularly those targeting critical infrastructure, as seen in their 2023 joint advisories on groups like Volt Typhoon, which similarly exploited edge devices for espionage and potential disruption.
    • Zero-Day Exploits and Firewalls:
      • Zero-day vulnerabilities in edge devices like firewalls are a known vector for cyberattacks. The 2020 Ivanti Pulse Secure VPN exploits, attributed to Chinese actors, followed a similar pattern, targeting unpatched vulnerabilities to access critical systems. Sophos firewalls being targeted in 2020 is consistent with this trend.
    • Sophos’ Role:
      • Sophos is a credible cybersecurity firm, and their rapid response to the attack (patching the vulnerability within two days) aligns with industry standards for responsible vendors. Their five-year investigation, as reported in the “Pacific Rim” report, indicates a thorough effort to understand and mitigate these threats, lending credibility to the timeline and scope of the attack.

    Conclusion

    The core claims in the X post about Guan Tianfeng—his identity, the 2020 Sophos firewall attack, the scale of the compromise (81,000 devices), the targeting of U.S. critical infrastructure, his affiliation with Sichuan Silence, the sale of data to Chinese government entities, the $10 million FBI bounty, and the U.S. sanctions—are supported by the web search results and align with broader cybersecurity trends. These elements are real and consistent with documented events.

    However, some details, like Guan’s current whereabouts, the exact reasons for the four-year delay in public disclosure, and the dramatic comparison to bin Laden, are either speculative or unverified with the available data. The thread’s narrative style also adds a layer of dramatization, which is common in social media posts to engage audiences but doesn’t detract from the factual basis of the core story.

    If you’d like to dive deeper into any specific aspect (e.g., Sophos’ investigation, Chinese cyber threats, or FBI bounties), let me know!

  • Fellou

    好的!您提到的是 Fellou,这款工具在 X 帖子中被介绍为“世界上首个人工智能代理浏览器”(agentic browser)。它由 Hasan Toor 在 2025 年 5 月 4 日发布,并在帖子中详细阐述了其功能和创新点。以下是对 Fellou 的详细介绍,结合帖子内容和相关网络搜索结果,帮助您全面了解这款工具。


    1. 什么是 Fellou?

    Fellou 是一款革命性的浏览器,被称为“世界上首个人工智能代理浏览器”。与传统浏览器(如 Chrome 或 Safari)不同,Fellou 不仅仅是帮助用户浏览网页,而是通过人工智能技术主动为用户完成任务。它可以自主执行搜索、研究、自动化工作流程,甚至生成报告,极大地减少了用户的操作负担。

    • 核心理念:从“被动浏览”到“主动执行”。Fellou 不仅仅展示网页内容,而是通过 AI 技术帮助用户规划、研究并完成具体任务。
    • 目标用户:适合需要高效处理信息和任务的专业人士,例如研究人员、市场人员、创业者等。
    • 定价:根据帖子,它目前是 100% 免费的,并且提供独家测试访问(可以通过 Hasan Toor 提供的链接 https://t.co/wR2mxhnCA5 尝试)。

    2. Fellou 的核心功能

    Fellou 的功能主要围绕“Deep Action”(深度行动)技术展开,这是一种结合了人工智能和自动化技术的解决方案。以下是其主要功能,基于帖子和网络搜索结果的描述:

    (1) Deep Action Search(深度行动搜索)

    • 功能描述:Fellou 的深度搜索功能可以处理复杂的查询,超越传统搜索引擎的表面结果。它能够:
      • 搜索 2,500 多个数据点,提供更深入的洞察。
      • 在 LinkedIn、Reddit 等平台内部进行搜索,甚至跨平台整合信息。
      • 自动生成总结和可视化报告,节省手动整理信息的时间。
    • 性能:据 Hasan Toor 的帖子,Fellou 的搜索能力超过了 OpenAI 的 DeepResearch 和 Anthropic 的 Claude 等顶级 AI 模型。
    • 使用场景示例
      • 用户输入:“查找 2025 年获得融资的顶级 EdTech 初创公司及其投资者。”
      • Fellou 会自动搜索相关信息,整理出列表,并生成报告(具体输出见帖子中的链接 https://t.co/9vDkefbbQN)。
    • 特点:Fellou 在搜索时“隐形操作”,不会干扰用户,让用户能够专注于核心任务。

    (2) Deep Action Workflow(深度行动工作流)

    • 功能描述:Fellou 可以根据用户指令,自动执行跨平台的任务,类似于一个数字助理,但无需插件或扩展,完全内置于浏览器中。
    • 使用场景示例
      • 用户指令:“打开我的 Gmail,检查前三封邮件。如果是工作邮件,回复‘已收到,会尽快处理’;如果是广告邮件,礼貌地拒绝。”
      • Fellou 会自动打开 Gmail,识别邮件类型,点击、输入并发送回复,整个过程无需用户手动操作。
    • 特点:这种“无手动操作”的体验被描述为“魔法般”的体验,极大提升了效率。

    (3) Browser Content-Aware Automation(浏览器内容感知自动化)

    • 功能描述:Fellou 能够感知用户打开的标签页,并根据上下文执行自动化任务。
      • 使用“@”符号,用户可以命令 Fellou 总结网页内容、创建新内容或编辑页面。
      • 例如:用户输入“基于 https://t.co/8ienU3OjU9 的信息,创建并发布关于 Fellou 产品的推广内容到 Twitter。”
      • Fellou 会提取网页信息,生成推广内容,并直接发布到 Twitter。
    • 特点:这种功能让用户可以保持专注,所有操作都在一个流畅的流程中完成。

    (4) 多任务管理和生产力提升

    • 功能描述
      • Fellou 支持多标签页并排查看,方便用户同时处理多个网页。
      • 提供分隔的个人和工作配置文件,方便用户在工作、生活和娱乐之间切换。
      • 时间线功能(timeline feature)被用户称为“改变游戏规则”,可以帮助用户更好地组织数字生活。
    • 使用场景:对于需要同时处理多个任务的用户(例如撰写报告、对比数据、安排日程),Fellou 的多任务管理功能非常实用。

    (5) 内容和变现策略支持

    • 功能描述:Fellou 提供 AI 驱动的内容生成和变现策略,特别适合希望快速提升流量或变现的用户。
      • 例如:用户可以要求 Fellou 提供“病毒式传播的文案创意”,以吸引广告商或提升流量。
      • Fellou 会生成即时内容和变现策略,帮助用户实现目标。
    • 使用场景:适用于内容创作者、营销人员或希望通过网络快速变现的用户。

    (6) 安全性和技术架构

    • 安全性:Fellou 提供“军事级安全保障”(military-grade security),确保用户数据的隐私和安全。
    • 技术架构
      • 基于 Eko 框架,这是一个生产就绪的架构,支持用自然语言构建代理工作流。
      • 优于现有的浏览器自动化技术(如 Web Voyager),在性能和效率上表现更出色。

    3. Fellou 的优势和创新点

    Fellou 的推出被认为是浏览器领域的一次重大创新,以下是其主要优势和创新点:

    • 从被动到主动:传统浏览器只是展示网页,而 Fellou 主动为用户完成任务,极大提升了效率。
    • 无插件设计:所有功能都内置于浏览器中,用户无需安装额外的插件或扩展。
    • 跨平台整合:Fellou 可以在不同平台(如 Gmail、Twitter、LinkedIn)之间无缝操作,打破了传统浏览器的局限。
    • AI 驱动的深度洞察:深度搜索和报告生成功能特别适合需要快速获取 actionable insights 的专业人士。
    • 用户体验:Fellou 强调“保持专注”,通过自动化和隐形操作减少用户的工作负担。

    4. 用户反馈和局限性

    用户反馈

    • 正面反馈
      • Hasan Toor 提到,Fellou 的深度搜索功能被用户称为“革命性的”,尤其是在需要快速获取洞察的场景中。
      • 时间线功能和多任务管理也受到用户好评。
    • 来自 X 的反应
      • 用户 Shruti (@heyshrutimishra) 表示:“这款 AI 浏览器将信息搜索提升到了一个新高度,可能会改变我们获取信息的方式。”
      • 其他用户(如 Voon Yee 和 Douwe Tjerkstra)则提出了疑问或指出局限性。

    局限性

    • 平台限制:目前 Fellou 仅支持 macOS,不支持 Windows。用户 Voon Yee (@VoonYee_Ho) 表示由于这一限制无法使用。
    • 需求质疑:用户 Douwe Tjerkstra (@tjerkienator) 提问:“为什么要用这个?”这表明部分用户可能还不清楚其实际价值,或者对 AI 代理浏览器的需求持怀疑态度。

    5. Fellou 的适用场景

    Fellou 的功能非常强大,适合以下场景和人群:

    • 研究人员:需要快速查找和总结大量信息,例如查找 2025 年 EdTech 初创公司及其投资者。
    • 职场人士:需要自动化处理日常任务,例如批量回复邮件、管理日程。
    • 内容创作者和营销人员:希望生成推广内容、提升流量或快速变现。
    • 多任务工作者:需要在多个网页之间切换,高效完成任务。

    6. 如何尝试 Fellou?

    • 获取方式:Fellou 目前提供免费访问,并开放独家测试权限。用户可以通过 Hasan Toor 提供的链接(https://t.co/wR2mxhnCA5)注册和下载。
    • 系统要求:目前仅支持 macOS 系统,Windows 用户暂时无法使用。
    • 建议:如果您使用 macOS,可以尝试注册并体验其功能,尤其是深度搜索和工作流自动化功能。

    7. 行业背景和趋势

    Fellou 的推出并非孤立事件,而是人工智能代理工具(agentic AI)发展浪潮的一部分:

    • 行业趋势:2025 年 3 月,另一家专注于浏览器自动化的公司 Browser Use 获得了 1700 万美元的融资,显示出投资者对这一领域的浓厚兴趣。
    • 技术背景:Fellou 的 Eko 框架和深度行动技术反映了 AI 在浏览器自动化领域的最新进展,特别是在自然语言处理和跨平台整合方面。
    • 未来潜力:随着 AI 技术的进一步发展,类似 Fellou 的工具可能会成为主流,彻底改变我们与网络交互的方式。

    8. 总结

    Fellou 是一款创新的人工智能代理浏览器,通过深度行动技术和 AI 驱动的自动化功能,将传统浏览体验提升到了一个新高度。它的核心优势在于深度搜索、工作流自动化和内容感知能力,适合需要高效处理信息和任务的用户。虽然目前仅支持 macOS,且部分用户对其需求提出质疑,但其功能和潜力无疑令人印象深刻。

    如果您是 macOS 用户,并且对自动化研究或任务处理感兴趣,Fellou 非常值得一试。您可以通过 Hasan Toor 提供的链接(https://t.co/wR2mxhnCA5)获取更多信息并注册测试。

    希望这个详细介绍对您有帮助!如果您有其他问题,欢迎随时提问。😊

  • Agenticseek

    AgenticSeek 是一个开源的本地化 AI 代理工具,旨在提供自主任务执行能力,例如网页浏览、代码编写和任务处理。以下是基于 X 帖子及其相关上下文(GitHub 描述等)整理的 AgenticSeek 技术细节分析:


    1. 核心架构和工作原理

    • 本地化运行:AgenticSeek 设计为完全在本地硬件上运行,强调隐私和独立性。它不依赖外部 API 或云服务,所有计算都在用户设备上完成(is_local = True 设置)。
    • 模块化设计:从 GitHub 描述来看,AgenticSeek 采用模块化架构,支持用户根据需求配置不同的功能模块,例如网页浏览、代码生成和任务执行。
    • 自主任务执行:它通过推理型大语言模型(LLM)驱动,支持“思考”并完成复杂任务,例如搜索网页、提取信息、填写表单、编写代码等。

    2. 支持的模型和提供者

    • 推理模型支持:AgenticSeek 专为本地推理模型设计,推荐使用如 DeepSeek R1 或 Qwen 等模型。
      • 配置文件中可以指定模型,例如 provider_model = deepseek-r1:14b,表明它支持 14B 参数规模的模型。
      • DeepSeek R1 是一种通过强化学习(RL)优化的模型(参考 web:0),专注于推理能力,支持自我验证、反思和生成长链推理(Chain-of-Thought, CoT)。
    • 本地提供者:支持多种本地模型提供者,例如:
      • Ollama:一个轻量级本地模型运行框架。
      • LM-Studio:另一个本地 LLM 运行工具。
      • 默认服务器地址为 127.0.0.1:11434,表明它通过本地端口与模型交互。
    • 可选非本地支持:虽然主打本地化,但也支持通过 API 调用远程提供者(如 OpenAI),但这不是默认设置。

    3. 功能特性

    • 智能网页浏览
      • AgenticSeek 可以自主浏览网页,执行搜索、阅读内容、提取信息和填写表单等操作。
      • 实现方式可能依赖于 LLM 的文本理解能力和脚本执行能力,通过模拟用户行为与网页交互。
    • 代码编写
      • 能够生成代码并执行,适用于开发者场景。
      • 结合本地工作目录(work_dir),可以在指定路径中操作文件,适合开发和调试。
    • 会话管理
      • 支持会话恢复(recover_last_session = True)和保存(save_session = True),确保任务的连续性。
      • 这表明 AgenticSeek 可能有一个轻量级的状态管理机制,用于存储和恢复上下文。
    • 语音交互
      • 文本转语音(speak = True):支持将输出转为语音,增强交互体验。
      • 语音转文本(listen = False):当前 CLI 模式下默认关闭,但支持语音输入功能。
      • 语音功能在本地运行时依赖本地语音模型(通过 Ollama 或 LM-Studio)。

    4. 配置文件(config.ini)

    AgenticSeek 的运行高度依赖配置文件,用户可以通过 config.ini 调整设置:

    • 主要设置
      • is_local = True:强制本地运行。
      • provider_name = ollama:指定模型提供者。
      • provider_model = deepseek-r1:14b:指定使用的模型。
      • provider_server_address = 127.0.0.1:11434:本地模型服务的地址。
    • 代理设置
      • agent_name = Jarvis:自定义代理名称。
    • 功能开关
      • recover_last_session 和 save_session 控制会话管理。
      • speak 和 listen 控制语音功能。
    • 工作目录
      • work_dir = /Users/mlg/Documents/workspace:指定工作路径,用于文件操作和代码执行。

    5. 硬件需求

    • 模型规模适配:推荐的 DeepSeek R1(14B 参数)需要较高计算资源:
      • 根据 FAQ,运行 14B 模型通常需要至少 16GB 显存(GPU)或 32GB 内存(CPU 推理)。
      • 如果硬件有限,可以选择更小的模型,但可能影响推理性能。
    • 本地化优势:由于不依赖云服务,硬件性能直接决定了运行效率。用户需要根据自己的设备选择合适的模型规模。

    6. 技术实现推测

    虽然具体代码实现细节未在帖子或 GitHub 描述中展开,但可以基于上下文推测一些技术点:

    • LLM 推理:AgenticSeek 可能通过 LLM 的自然语言理解能力解析任务指令,然后生成执行计划(类似“计划-执行”架构,参考 web:7)。
    • 网页交互:可能使用轻量级的浏览器自动化工具(如 Selenium 或 Playwright)与 LLM 结合,通过文本指令控制网页操作。
    • 任务管理:通过简单的循环机制管理任务执行,类似 Hugging Face 的 Tiny Agents(帖子中提到 50 行代码即可实现 MCP 代理)。
    • 语音功能:文本转语音和语音转文本可能依赖开源模型(如 Whisper 用于语音转文本,eSpeak 或 Tacotron 用于文本转语音),并通过 Ollama 等框架本地部署。

    7. 与 Manus AI 的对比

    • 成本:AgenticSeek 主打免费,仅需支付电费,而 Manus AI 每月 200 美元。
    • 隐私:AgenticSeek 完全本地化,数据不离开用户设备,而 Manus AI 可能涉及云端数据处理。
    • 功能相似性:两者都支持网页浏览、代码生成等功能,但 AgenticSeek 更适合希望控制成本和数据的用户。

    8. 局限性与挑战

    • 硬件依赖:本地运行对硬件要求较高,低端设备可能无法流畅运行大模型。
    • 功能深度:相比成熟的商业解决方案(如 Manus AI),AgenticSeek 可能在复杂任务的处理能力上稍逊。
    • 社区支持:作为开源项目,功能完善和 bug 修复可能依赖社区贡献,更新速度可能不如商业产品。

    总结

    AgenticSeek 是一个轻量级、模块化的本地化 AI 代理工具,核心技术在于通过本地推理模型(如 DeepSeek R1)实现自主任务执行。它通过配置文件提供高度可定制性,支持网页浏览、代码编写、语音交互等功能,适合注重隐私和成本的开发者。虽然硬件需求较高,但其开源和本地化的特性使其在 2025 年的 AI 生态中具有竞争力,体现了开源 AI 工具对抗昂贵商业解决方案的趋势。

  • 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Method, MC)是一种基于随机采样的计算方法,广泛用于解决数学、物理、统计、工程和机器学习等领域中的复杂问题。它通过生成大量随机样本并利用统计规律来近似问题的解,尤其适用于高维积分、优化和概率分布模拟等场景。以下我将详细介绍蒙特卡洛方法的理论基础、数学推导、实现步骤、应用场景,以及与变分推断、Jensen 不等式等概念的联系。


    1. 蒙特卡洛方法的背景与定义

    1.1 背景

    • 蒙特卡洛方法的名字来源于摩纳哥的蒙特卡洛赌场,因为它的核心思想与赌博中的随机性类似。
    • 它最早由斯坦尼斯拉夫·乌拉姆(Stanislaw Ulam)和约翰·冯·诺伊曼(John von Neumann)在1940年代提出,当时用于曼哈顿计划中解决中子扩散问题。
    • 蒙特卡洛方法的核心是利用随机采样来近似确定性或概率性问题的解。

    1.2 定义

    蒙特卡洛方法是一类基于随机采样的算法,其基本思想是:

    • 对于一个难以直接计算的问题(例如高维积分、期望值或概率),通过生成大量随机样本,计算这些样本的统计特性(例如平均值、方差)来近似问题的解。
    • 数学上,蒙特卡洛方法依赖于大数定律:当样本数量 N \to \infty 时,样本均值会收敛到期望值。

    1.3 基本原理:以积分为例

    假设我们需要计算一个积分:

    I = \int_a^b f(x) \, dx

    • 改写为期望形式:I = (b - a) \mathbb{E}_{x \sim \text{Unif}(a, b)}[f(x)]其中 ( x ) 是从均匀分布 \text{Unif}(a, b) 中采样的随机变量。
    • 蒙特卡洛方法:
      1. \text{Unif}(a, b) 中独立采样 x_1, x_2, \dots, x_N
      2. 计算样本均值:\hat{I} = (b - a) \cdot \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N f(x_i)
      3. 根据大数定律,\hat{I} \to IN \to \infty

    1.4 更一般形式:期望估计

    更一般地,蒙特卡洛方法常用于估计期望值:

    \mathbb{E}_{x \sim p(x)}[f(x)] = \int f(x) p(x) \, dx

    • 采样 x_1, x_2, \dots, x_N \sim p(x)
    • 估计:\hat{\mathbb{E}}[f(x)] = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N f(x_i)

    2. 蒙特卡洛方法的数学基础

    2.1 大数定律(Law of Large Numbers)

    蒙特卡洛方法的理论基础是大数定律:

    • 假设 x_i \sim p(x)f(x_i) 是独立同分布的随机变量,且 \mathbb{E}[f(x)] < \infty
    • 样本均值:\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N f(x_i) \to \mathbb{E}[f(x)] \quad \text{当} \ N \to \infty

    2.2 中心极限定理(Central Limit Theorem)

    蒙特卡洛估计的误差可以通过中心极限定理分析:

    • 样本均值的误差服从正态分布:\sqrt{N} \left( \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N f(x_i) - \mathbb{E}[f(x)] \right) \xrightarrow{d} \mathcal{N}(0, \text{Var}(f(x)))
    • 误差的量级为 O(1/\sqrt{N}),即样本数量增加时,误差以 1/\sqrt{N} 的速率减小。

    2.3 方差分析

    • 蒙特卡洛估计的方差为:\text{Var}\left( \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N f(x_i) \right) = \frac{\text{Var}(f(x))}{N}
    • 为了减小误差,可以:
      1. 增加样本数量 ( N )。
      2. 减小 \text{Var}(f(x)),例如使用方差缩减技术(见下文)。

    3. 蒙特卡洛方法的实现步骤

    3.1 基本蒙特卡洛积分

    1. 定义问题:确定需要计算的期望或积分,例如 \mathbb{E}_{p(x)}[f(x)]
    2. 采样:从分布 ( p(x) ) 中生成 ( N ) 个独立样本 x_1, x_2, \dots, x_N
    3. 计算:计算函数值 f(x_i),并估计期望:\hat{\mathbb{E}}[f(x)] = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N f(x_i)
    4. 误差估计:通过样本方差估计误差:\text{Std.Error} \approx \sqrt{\frac{\text{Var}(f(x))}{N}}, \quad \text{其中} \ \text{Var}(f(x)) \approx \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (f(x_i) - \hat{\mathbb{E}}[f(x)])^2

    3.2 改进技术:重要性采样(Importance Sampling)

    • 如果直接从 ( p(x) ) 采样困难,或者 ( f(x)p(x) ) 的方差很大,可以使用重要性采样。
    • 引入一个易于采样的分布 ( q(x) )(称为重要性分布),改写期望:\mathbb{E}_{p(x)}[f(x)] = \int f(x) p(x) \, dx = \int f(x) \frac{p(x)}{q(x)} q(x) \, dx = \mathbb{E}_{q(x)} \left[ f(x) \frac{p(x)}{q(x)} \right]
    • 采样 x_i \sim q(x),估计:\hat{\mathbb{E}}[f(x)] = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N f(x_i) \frac{p(x_i)}{q(x_i)}
    • 关键:选择合适的 ( q(x) ),使 \frac{p(x)}{q(x)} 的方差小,从而提高估计精度。

    3.3 方差缩减技术

    • 控制变量法(Control Variates):引入一个已知期望的函数 ( g(x) ),调整 ( f(x) )。
    • 分层采样(Stratified Sampling):将采样空间分层,确保每个子区域都有样本。
    • 反向采样(Antithetic Variates):生成负相关的样本对,减小方差。

    4. 蒙特卡洛方法的应用

    4.1 数值积分

    • 问题:计算高维积分:I = \int_{[0,1]^d} f(x) \, dx
    • 蒙特卡洛方法
      • 从均匀分布 \text{Unif}([0,1]^d) 中采样 x_1, x_2, \dots, x_N
      • 估计:\hat{I} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N f(x_i)
    • 优势:蒙特卡洛方法的误差 O(1/\sqrt{N}) 与维度 ( d ) 无关,而传统的网格积分方法(如梯形法则)误差随维度指数增长(维度灾难)。

    4.2 概率模拟

    • 问题:估计复杂概率分布的期望或概率,例如:P(X > a) = \mathbb{E}[\mathbb{I}(X > a)]其中 X \sim p(x)\mathbb{I} 是指示函数。
    • 应用
      • 金融:计算期权价格(例如 Black-Scholes 模型中的期望)。
      • 物理:模拟粒子系统(如分子动力学)。

    4.3 机器学习与变分推断

    • 背景:在变分推断中,蒙特卡洛方法常用于估计期望,例如计算 ELBO:\text{ELBO} = \mathbb{E}_{q(z)}[\log p(x | z)] - D_{KL}(q(z) || p(z))
    • 蒙特卡洛估计
      • 采样 z_i \sim q(z),估计:\mathbb{E}_{q(z)}[\log p(x | z)] \approx \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \log p(x | z_i)
      • 使用重参数化技巧(Reparameterization Trick)来计算梯度:z = \mu + \sigma \epsilon, \quad \epsilon \sim \mathcal{N}(0, 1)
    • 应用
      • 变分自编码器(VAEs):生成模型的训练。
      • 贝叶斯神经网络:估计参数的不确定性。

    4.4 统计物理

    • 背景:蒙特卡洛方法在统计物理中用于模拟复杂系统的配分函数或期望值。
      • 例如,计算伊辛模型(Ising Model)的平均磁化强度: [
  • 变分推断(Variational Inference, VI)是一种在概率模型中近似计算后验分布的强大方法,广泛应用于机器学习、统计推断和贝叶斯方法中。它的核心思想是通过引入一个变分分布来近似复杂的后验分布,并通过优化一个目标函数(通常是证据下界,ELBO)来实现这一近似。Jensen 不等式在变分推断中扮演了关键角色,用于推导 ELBO。以下我将详细介绍变分推断的理论基础、数学推导、实际应用,以及与互信息的关系。


    1. 变分推断的背景与问题

    1.1 问题设定

    在贝叶斯推断中,我们通常需要计算后验分布 ( p(z | x) ),其中:

    • ( x ) 是观测数据(已知)。
    • ( z ) 是潜变量(未知,例如模型参数或隐藏状态)。
    • 联合分布为 ( p(x, z) ),边缘似然(证据)为 p(x) = \int p(x, z) \, dz

    后验分布由贝叶斯定理给出:

    p(z | x) = \frac{p(x, z)}{p(x)} = \frac{p(x, z)}{\int p(x, z) \, dz}

    问题

    • 计算 ( p(x) ) 需要对 ( z ) 积分(或求和),在高维或复杂模型中通常是不可解的(intractable)。
    • 直接采样(如 Markov Chain Monte Carlo, MCMC)可能计算代价高,尤其在大数据场景中。

    1.2 变分推断的目标

    变分推断通过引入一个变分分布 ( q(z) ) 来近似后验分布 ( p(z | x) ),并通过优化使 ( q(z) ) 尽可能接近 ( p(z | x) )。衡量“接近”的标准通常是 KL 散度:

    D_{KL}(q(z) || p(z | x)) = \int q(z) \log \frac{q(z)}{p(z | x)} \, dz

    目标是最小化

    D_{KL}(q(z) || p(z | x)),从而找到最佳的 ( q(z) )。


    2. 变分推断的核心:证据下界(ELBO)

    2.1 推导 ELBO

    由于直接最小化

    D_{KL}(q(z) || p(z | x)) 需要知道 ( p(z | x) ),而这是我们要计算的,因此我们需要一个替代目标。变分推断通过引入证据下界(Evidence Lower Bound, ELBO)来解决这个问题。

    2.1.1 边缘似然的分解

    边缘似然

    \log p(x) 是我们希望优化的目标(最大化似然等价于模型拟合)。我们有:

    \log p(x) = \log \int p(x, z) \, dz

    将其改写为期望形式,引入变分分布 ( q(z) ):

    \log p(x) = \log \int q(z) \frac{p(x, z)}{q(z)} \, dz

    2.1.2 使用 Jensen 不等式

    • 注意到 \log 是一个凹函数(因为 (\log u)'' = -\frac{1}{u^2} < 0)。根据 Jensen 不等式(凹函数版本),对于任意分布 ( q(z) ),有:

    \log \left( \int q(z) \frac{p(x, z)}{q(z)} \, dz \right) \geq \int q(z) \log \left( \frac{p(x, z)}{q(z)} \right) dz

    • 左边是 \log p(x),右边是一个下界,称为 ELBO:

    \log p(x) \geq \int q(z) \log \frac{p(x, z)}{q(z)} \, dz =: \text{ELBO}

    • 展开 ELBO:

    \text{ELBO} = \int q(z) \log p(x, z) \, dz - \int q(z) \log q(z) \, dz

    = \mathbb{E}_{q(z)}[\log p(x, z)] - \mathbb{E}_{q(z)}[\log q(z)]

    • 进一步分解 p(x, z) = p(x | z) p(z):

    \mathbb{E}_{q(z)}[\log p(x, z)] = \mathbb{E}_{q(z)}[\log p(x | z)] + \mathbb{E}_{q(z)}[\log p(z)]

    • 因此,ELBO 可以写为:

    \text{ELBO} = \mathbb{E}_{q(z)}[\log p(x | z)] + \mathbb{E}_{q(z)}[\log p(z)] - \mathbb{E}_{q(z)}[\log q(z)]

    • 注意到后两项可以合并为 KL 散度:

    \mathbb{E}_{q(z)}[\log p(z)] - \mathbb{E}_{q(z)}[\log q(z)] = - \int q(z) \log \frac{q(z)}{p(z)} \, dz = -D_{KL}(q(z) || p(z))

    • 最终,ELBO 的另一种形式为:

    \text{ELBO} = \mathbb{E}_{q(z)}[\log p(x | z)] - D_{KL}(q(z) || p(z))

    2.1.3 ELBO 与 KL 散度的关系

    • 边缘似然 \log p(x) 和 ELBO 的差值正是 D_{KL}(q(z) || p(z | x)):

    \log p(x) = \text{ELBO} + D_{KL}(q(z) || p(z | x))

    • 因为 D_{KL}(q(z) || p(z | x)) \geq 0(由 Jensen 不等式证明),所以:

    \log p(x) \geq \text{ELBO}

    • 最大化 ELBO 等价于最小化 D_{KL}(q(z) || p(z | x)),从而使 ( q(z) ) 更接近 ( p(z | x) )。

    2.2 解释 ELBO 的两个部分

    ELBO 的形式

    \text{ELBO} = \mathbb{E}_{q(z)}[\log p(x | z)] - D_{KL}(q(z) || p(z)) 有直观的意义:

    • 第一项 \mathbb{E}_{q(z)}[\log p(x | z)]:表示从 ( q(z) ) 采样的 ( z ) 重构数据 ( x ) 的期望似然。这是“生成”能力,鼓励 ( q(z) ) 生成与观测数据匹配的 ( z )。
    • 第二项 -D_{KL}(q(z) || p(z)):这是一个正则化项,鼓励 ( q(z) ) 接近先验 ( p(z) ),防止 ( q(z) ) 过拟合。

    3. 变分推断的实现

    3.1 选择变分分布 ( q(z) )

    为了使优化可行,通常需要对 ( q(z) ) 的形式做假设。常见的假设包括:

    • 均值场变分推断(Mean-Field Variational Inference)
      • 假设 ( q(z) ) 可以分解为独立分布的乘积:q(z) = \prod_{i=1}^n q_i(z_i)
      • 例如,如果 z = (z_1, z_2),则 q(z) = q_1(z_1) q_2(z_2)
      • 这种假设简化了计算,但可能忽略变量之间的依赖性。
    • 参数化分布
      • 假设 ( q(z) ) 属于某个参数化分布族,例如高斯分布:q(z) = \mathcal{N}(z; \mu, \Sigma)
      • 优化目标变为优化参数 \mu\Sigma

    3.2 优化 ELBO

    • 解析优化
      • 在均值场假设下,可以通过迭代更新每个 q_i(z_i) 来最大化 ELBO。
      • 对于每个 q_i(z_i),固定其他 q_j(z_j) (j \neq i),推导最优的 q_i(z_i)
      • 例如,对于指数族分布,这种方法可以得到解析解。
    • 梯度优化
      • 对于复杂的 ( q(z) ),直接解析优化可能不可行。可以使用梯度下降来优化 ELBO。
      • 关键是计算 \nabla_{\text{params}} \text{ELBO},其中 params 是 ( q(z) ) 的参数。

    3.3 重参数化技巧(Reparameterization Trick)

    • 如果 q(z) = \mathcal{N}(z; \mu, \sigma^2),直接对 \mathbb{E}_{q(z)}[\log p(x | z)] 求梯度可能困难,因为期望内部包含随机变量 ( z )。
    • 重参数化技巧将 ( z ) 表示为:z = \mu + \sigma \epsilon, \quad \epsilon \sim \mathcal{N}(0, 1)
    • 这样,期望可以写为:\mathbb{E}_{q(z)}[\log p(x | z)] = \mathbb{E}_{\epsilon \sim \mathcal{N}(0, 1)}[\log p(x | \mu + \sigma \epsilon)]
    • 现在可以直接对 \mu\sigma 求梯度,使用蒙特卡洛估计近似期望。

    4. 变分推断与互信息的关系

    互信息在变分推断中常被用来增强模型的表现,尤其是在生成模型(如变分自编码器 VAEs)中。

    4.1 互信息的作用

    • 在 VAEs 中,潜变量 ( Z ) 应该捕捉 ( X ) 的有用信息。互信息 ( I(X; Z) ) 度量 ( X ) 和 ( Z ) 之间的依赖性:I(X; Z) = H(X) - H(X | Z)
    • 最大化 ( I(X; Z) ) 可以鼓励 ( Z ) 保留更多关于 ( X ) 的信息。

    4.2 在变分推断中的引入

    • 标准 VAE 的 ELBO 为:\log p(x) \geq \mathbb{E}_{q(z|x)}[\log p(x | z)] - D_{KL}(q(z|x) || p(z))
    • 然而,D_{KL}(q(z|x) || p(z)) 可能导致 q(z|x) \approx p(z),使得 ( Z ) 和 ( X ) 几乎独立(即 I(X; Z) \approx 0),这会削弱 ( Z ) 的表示能力。
    • InfoVAE 等方法通过显式引入互信息项来解决这个问题:\text{Objective} = \mathbb{E}_{q(z|x)}[\log p(x | z)] - D_{KL}(q(z|x) || p(z)) + \lambda I(X; Z)
    • 由于 ( I(X; Z) ) 难以直接计算,可以使用变分界:I(X; Z) \geq \mathbb{E}_{P(x, z)} \left[ \log \frac{q(z|x)}{\tilde{q}(z)} \right]其中 \tilde{q}(z) 是 ( q(z) ) 的近似。

    4.3 意义

    • 引入互信息可以防止潜变量退化(即 ( Z ) 不携带 ( X ) 的信息)。
    • 它在表示学习中非常有用,例如生成更有意义的潜在表示。

    5. 变分推断的实际应用

    5.1 变分自编码器(VAEs)

    • 模型
      • 生成模型:( p(x | z) ),通常是一个神经网络(解码器)。
      • 变分分布:( q(z | x) ),也是一个神经网络(编码器)。
    • 优化
      • ELBO:\text{ELBO} = \mathbb{E}_{q(z|x)}[\log p(x | z)] - D_{KL}(q(z|x) || p(z))
      • 使用重参数化技巧优化。
    • 应用
      • 图像生成:生成手写数字(MNIST)或人脸图像。
      • 数据重构:去噪或补全缺失数据。

    5.2 主题模型(LDA)

    • 模型
      • 潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)是一种主题模型,文档由主题混合表示,主题由单词分布表示。
      • 潜变量 ( z ) 表示文档的主题分布。
    • 变分推断
      • 后验 ( p(z | x) ) 不可直接计算,使用变分分布 ( q(z) ) 近似。
      • 优化 ELBO 得到主题分布和单词分布。
    • 应用
      • 文本分类:发现文档的主题。
      • 推荐系统:基于主题推荐相关内容。

    5.3 贝叶斯神经网络

    • 模型
      • 神经网络的参数 ( w ) 被视为随机变量,服从先验 ( p(w) )。
      • 后验 p(w | \text{data}) 通过变分推断近似。
    • 变分推断
      • 引入变分分布 ( q(w) ),优化 ELBO:\text{ELBO} = \mathbb{E}_{q(w)}[\log p(\text{data} | w)] - D_{KL}(q(w) || p(w))
    • 应用
      • 不确定性估计:预测时提供置信区间。
      • 模型压缩:通过正则化减少参数。

    6. 变分推断的优缺点

    6.1 优点

    • 高效性:相比 MCMC 等采样方法,变分推断将推断问题转化为优化问题,计算效率更高,适合大数据场景。
    • 可扩展性:结合梯度下降和重参数化技巧,可以应用于深度学习模型(如 VAEs)。
    • 理论优雅:ELBO 提供了一个统一的框架,适用于多种概率模型。

    6.2 缺点

    • 近似偏差:变分推断假设 ( q(z) ) 的形式(如均值场假设),可能无法捕捉后验的复杂依赖性,导致近似偏差。
    • 低估方差:变分推断倾向于低估后验分布的方差,因为 KL 散度 D_{KL}(q || p) 鼓励 ( q ) 集中在 ( p ) 的某个模式上。
    • 优化挑战:ELBO 的优化可能陷入局部最优,尤其在高维空间中。

    7. 变分推断与 Jensen 不等式的联系

    Jensen 不等式是变分推断的核心工具:

    • 它直接用于推导 ELBO,确保 \log p(x) \geq \text{ELBO}
    • 在互信息估计中,Jensen 不等式用于构造变分界,例如 InfoNCE 界:I(X; Z) \geq \log K + \mathbb{E}_{P(x, z)} \left[ \log \frac{f(x, z)}{\frac{1}{K} \sum_{i=1}^K f(x, z_i)} \right]
    • 它还支持 KL 散度的非负性证明,这是变分推断理论的基础。

    8. 总结

    变分推断是一种高效的贝叶斯推断方法,通过优化证据下界(ELBO)来近似后验分布。它的核心步骤包括:

    1. 引入变分分布 ( q(z) ),并使用 Jensen 不等式推导 ELBO。
    2. 选择 ( q(z) ) 的形式(如均值场或参数化分布),优化 ELBO。
    3. 使用重参数化技巧等方法进行梯度优化。

    主要应用:

    • 变分自编码器:用于生成模型和表示学习。
    • 主题模型:发现文档的潜在主题。
    • 贝叶斯神经网络:提供不确定性估计。

    与互信息的联系:

    • 互信息 ( I(X; Z) ) 被引入以增强潜变量的表示能力,防止退化。
    • Jensen 不等式在推导 ELBO 和互信息界中起到关键作用。

    如果你对某个具体应用(如 VAE 的数学细节或 LDA 的变分推断实现)有进一步兴趣,我可以继续深入探讨!