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硅谷王川 3小時前 第一法則：簡單粗暴 /(本文最初發表于2014年11月。今天二月一號是美式足球一年一度的超級碗決賽，想起水牛城球隊九十年代多次進入總決賽，但從未奪冠，有感而發/) 1977年一月，巴菲特出資三千兩百萬美元收購水牛城晚報。水牛城 /(Buffalo/)是著名的尼亞加拉大瀑布所在地，夏天風景宜人，冬天大雪紛飛。我九十年代初曾在其鄰近的羅切斯特大學留學。 晚報在水牛城是第一大報，發行量是其競爭者 courier express的兩倍。但晚報不發行周末版，周末的市場屬于courier express。 老巴的收購動機之一在于介入周末版的競爭市場，擴大報紙盈利。 巴菲特當時個人凈資產只有七千萬美元左右，這筆交易是一個相當大的投資。而且不同于個人先前三十年主要在股票市場的經驗，這次他是要全資收購運營一個大生意了。他信心滿滿，摩拳擦掌。 收購當年巴菲特立刻開始印刷周末版。面對晚報直接對其生命線的攻擊，Courier express 迅速展開了對晚報的曠日持久的反壟斷訴訟。期間老巴被迫多次從老家飛到水牛城出庭作證。法官的判決是迅速的，晚報可以發行周末版，但是發行營銷要受到政府各種管制監控，以防止其壟斷。 這個判決一年半以后才被高等法院推翻。但晚報的生意每年持續虧損，1978年虧近三百萬美元，1979年虧四百六十萬美元。 Courier express 日子也不好過，年均虧損近三百萬美元，雙方陷入慘烈的陣地戰。 幫水牛城晚報運送報紙的卡車司機工會，聞到了血腥的味道，醞釀著要火中取栗。 1980年12月的一個周一，工會頭子突然提出新的加薪要求，于次日清晨開始罷工，并暴力阻撓晚報雇傭其他非工會的司機送報。工會的如意算盤是，巴菲特不敢此時對工會強硬。 從巴菲特的角度來看，如果此刻退讓，那報社還有雇傭關系的十二個工會勢必得寸進尺，公司財政狀況將惡化;但如果到周末仍無法送報，訂戶可能會大規模退訂而使運營更加艱難。 據在場者描述，淡定儒雅如老巴者，當時也緊張得流汗。也許他那時心中無數草泥馬兇猛地奔騰，這是考驗一個智者，一個男人的真實品格的時刻了，老巴權衡很久，拍案而起，怒喝一聲， "老子拼了! ”。 第二天老巴對工會反將了一軍：如果工會周日不回來送報，水牛城晚報將徹底關門。所有人包括卡車司機都會被解雇。巴菲特將會蒙受巨大的損失，但對于卡車司機而言，則是徹底砸了飯碗， 沒得吃了。 最終工會在巨大壓力下放棄了無理要求。晚報的運營繼續虧損，在衰退的經濟中和對手又死磕了將近兩年。突然，1982年九月，courier express 宣布由于無法繼續承受虧損，將永久關門。形勢急轉直上，晚報一家獨大的第一年，凈賺一千九百萬美元。到八十年代末晚報一年利潤四千萬美元，遠超過老巴最初的三千兩百萬美元的買價。 三十多年后的2013年，巴菲特參股投資3G Capital 收購 Heinz， 用可轉股債券方式，拿9/%利息，但是運營工作和主要風險是老巴的一個合作伙伴，巴西大亨雷曼承擔。 交易公布時老巴淡淡地感嘆一句， "Any partnership that does not require me to do any work is my kind of partnership"。 "任何不需要我做任何工作的合作方式就是我最鐘情的合作方式"。 我想，他說這句話時，一定又憶起那個大 雪紛飛的十二月，那個威脅要停止送報的工會頭頭，那個有可能要把接近自己百分之五十身家的資產清零的夜晚，那個區別男人和男孩的瞬間。他接受了考驗，但那 刻骨銘心的經歷使他重新審視自己投資布局的方式。 盡管后來水牛城晚報的投資回報很好，但是值得他耗神和無下限的對手撕咬嗎?值得他冒著公司破產的風險，親自和工會纏斗嗎?值得他的家庭生活被嚴重干擾，一次又一次的飛到水牛城調解各方面矛盾，出庭作證嗎? 回到本文的主題： 王川投資第一法則是： 如果你可以用簡單直接的方式投資獲利，就不要用復雜費力的方式去投資。 仔細把這句話重復一下，想想有沒有說你自己。看看周圍，有多少人挖空心思較盡腦汁為去尋找更高的回報，去從事耗時費神自己不勝任的活動而傷痕累累。 可以一劍封喉，就不要多余的花拳繡腿 ; 可以用簡單算術獲利，就不要去搞復雜數學模型，在 N 階導數的計算中去撿鋼镚。 可以用國債獲利，就不要浪費時間分析公司報表技術曲線炒股票。 可以用股票獲利，就不要去當天天修馬桶刷油漆買材料，“房客虐我千百遍，我愛房客如初戀“的苦命房東。 可以長期持有獲利，就不要猜測市場短期走動，頻繁交易忙得不亦樂乎，最后獲利微薄，還要每年交30/%以上的稅給政府。 可以交給可靠的團隊管理公司，分擔風險，就不要親自赤膊上陣參與公司運營。 一切如此簡單，直接，粗暴，但是有效，但是大部分人為何無法做到 ? 我覺得我知道一些原因，容我以后慢慢道來。 第二法則：趨勢為王 /(作者按：這篇文章最初寫于去年11月，油價還在七十多塊一桶的時候。文章發表后，一些能源業內人員紛紛發表反對意見，認為太陽能無法替代石油，能源價格會繼續高啟。我的回答是，你只是看到你了解的東西。有很多你沒有看到的，別的領域的技術進步，將繼續推動能源價格長期下降。這就像芯片業的摩爾定律一樣） 你有沒有過一個經歷，多年以前你會糾結某一個小事，比如某一個客戶沒有搞定，一筆交易少賺了錢，一次考試沒有考好。你會糾結自己沒有考上中科大，北大，清華， 而上的只是杭州師范學院，深圳大學或者1914年的湖南第一師范學校。 但回頭看這些事完全無足掛齒。如果你做的事大方向是對的，盡管小處有失誤有曲折，完全沒關系。但如果你在一個夕陽產業或者增長緩慢的行業，大方向不利于你，不管你如何勤奮，都是在白費力。 王川投資第二法則就是： “如果三十年后的趨勢很明顯，就不要糾結短期的變化逆勢而動”。 凡是違反這個法則的操作者，最后都虧得很慘。過去二十年比較有代表性的例子是傳統紙質媒體被互聯網媒體的顛覆，傳統膠卷照相行業被數字相機的顛覆。順應這個法則進行前瞻性的投資，則會順風順水，賺得盆滿缽滿。 今天王川投資第二法則的一個最重要的現實的例子是，能源價格未來三十年會不斷下降，甚至接近免費。你的所有和能源有關的投資很可能血本無歸。凡是以能源為主要成本的產業，價格將會大大下降，世界上大部分物質資源將會更加豐富而貶值。 這個結論的主要依據是，光伏太陽能將作為一個主要能量來源，隨著技術進步，價格將不斷下降，把其他能源產業的價格一起拉下馬。 1979年適逢美國如火如荼的能源危機，卡特為了表示政府對清潔能源產業支持的決心，下令在白宮房頂上安裝了32塊太陽能板。那時候太陽能板平均一瓦特能量成本七十多美元，極昂貴不經濟。兩年后里根上臺第一件事就是下令把這些太陽能板拆了。 今天太陽能板價格已經降到了一瓦特36美分。其價格的下降曲線，非常類似芯片業的摩爾法則，業界有一個總結，叫做swanson's law /(斯萬森法則/)， 大意是隨著太陽能鋪設容量的增加，太陽能板的價格平均 3-4年會下降一半。 太陽能還有一個好處，邊際成本為零。安裝設備和太陽能板的費用是固定的一次性的，但太陽能板的壽命一般至少十年以上，維護費用幾乎為零，安裝好以后，能量取之不竭。不像石油和天然氣，還要考慮傳輸的費用和原材料價格的波動。 今天太陽能板在有些地區的住宅安裝發電成本已經低于當地市電價格，達到了所謂“市電平價”的水平，這個趨勢將會愈演愈烈，把其他能源產業包括天然氣，核電，風電，水電慢慢吞噬。 在電池存儲技術方面，技術進步也有類似的規律，大約每十年電池存儲能量密度會翻一番。這一切，都在為電車徹底超越汽油車奠定了基礎。 想象一下，在2020 - 2030年間的某一天，突然徹底變天了。電車變得比汽油車更便宜，充電也一樣方便快捷，充滿電續航能力可以遠超五百公里，傳統汽油車銷量開始崩潰，汽油價格跌到三十年前的水平。 大量二手汽油車白送也沒人要，許多汽油車的維修店不得不關門。傳統石油業產業鏈嚴重萎縮，德州和美國西部一些依賴石油產業的地區房地產價格大幅跳水。中東，加拿大和俄國和其他產油國經濟也勢必嚴重衰退。 你覺得你現在在能源方面的投資會有好的回報嗎? 有的讀者可能還會說，即使你說的長期趨勢是對的，因為這樣那樣的原因，我還是要投資某一個能源公司，別急，下次關注我的文章，關于王川投資第三法則的，看了后你也許會改變想法。 還有的朋友會說，我是土豪，我要來做空石油！等等，我以后還會寫一篇文章，談談那些年被市場碾碎的賣空者。 如果你有家人和朋友在石油和其它能源行業正過著舒適的日子，把這個消息轉發給他們吧，早點未雨綢繆，哥只能幫你到這里了。 第三法則: 增速為王 過去一個多月我連續寫了八篇關于神經網絡//深度學習的文章， 有讀者私信給我: 你不是在研究投資嗎? 為什么又在關心深度學習了? 回答這個問題之前， 我先來介紹一下 王川投資第三法則：增速為王 展開說就是：當同一個問題，有不同角度的解決方案時，產品性能的增長速度最快的解決方案，最終會勝出。 這個法則的一個推論是：增速慢的解決方案，一旦過了臨界點被替代方案超越，其背后的公司或者個體，將會出現斷崖式的崩潰。 這個法則的第一個經典例子，是數字照相機淘汰傳統膠卷照相機。 如果你看過這篇文章，王川: 有些事，往回看四十年就清楚了，你也許還記得 1975年第一臺數碼照相機，是柯達公司發明的。 數字照相機照片的像素數目，每年平均20/%以上的增長，而膠卷沖洗的照片，則進步緩慢。 普通消費者使用的傳統35毫米膠卷， 沖洗照片的像素大約在 4-18 兆之間。 但到本世紀初，數字照相機的像素超過兩兆后，如果打印到一張五英寸 x 七英寸的照片上，其精度和膠卷沖洗的照片，肉眼已很難區分。 數字照相無需膠卷， 拍攝成本為零， 再加上家用電腦和智能手機的迅速普及， 傳統膠卷照相機在大眾市場被徹底取代，也就毫無懸念了。 而照相業的鼻祖， 柯達公司， 股價從1997年開始就不斷下滑， 從2006年到2008年更是下跌了90/%，直到最終 2012年宣布破產。 第二個例子，是正在發生的，電車淘汰汽車的事件。 汽油車的效率，實際上過去一百年內，沒有多少進步。 1913年福特生產的 Model T， 一加侖汽油可以跑 25 英里，這實際上和2016年美國銷售的新車的平均汽油里程數 24。8， 相差無幾。 如果你看過我的這篇文章 /(可直接點擊下面鏈接/) 王川: 為什么石油在2025年之前會永久性跌破20美元一桶，而一去不復返 里面提到鋰離子電池的成本，大約以每年16/%的速度不斷下降。 特斯拉的 Model S， 2012年出廠時，60kwh 的版本底價七萬美元， 續航里程 208 英里。 2015 年， 七萬美元可以買到 70 kwh 的版本， 續航里程 230 英里。 實際上， Model S 在2015年美國七萬美元以上的豪華車中，市場份額已經達到26/%，遠超同一價位的奔馳 S-class 和寶馬七系列。 再過幾天， 三月三十一號， 新出來的 Model 3， 底價三萬五千美元， 預計續航里程兩百英里以上，2017年底開始交貨。 這將開始直接沖擊寶馬三系列，和高端的豐田佳美//普銳斯占據的市場。 下面將會發生什么? 可以參考我的這篇文章王川: 為什么傳統汽車廠商大多很快會倒閉？ 第三個例子， 來自九十年代末的電信行業。 美國的電信行業一直到九十年代中期，日子都非常好過。主要原因是缺乏技術上的競爭。通訊業的收費模式一直是: 價格與通話時間，通話距離成正比，多年沒有變化，沒有商量，愛用不用。 一直到 1997 年， 從美國打國際長途電話到中國，價格都在一分鐘兩到三美元。 電信公司在國際長途業務上的利潤率據說遠超攔路搶劫。 傳統電信器材公司， 在這種商業模式的指引下， 推廣的是所謂 ATM（Asyncrhonous Transfer Mode） 的通訊協議，意在建設一個統一的網絡協議，可以同時處理語音，數據和錄像。 ATM 通訊協議的思路，還是基于傳統電信公司，語音信號傳輸的線路交換 /(circuit switch/) 的思維模式。 與之相競爭的技術標準，是以思科為代表的數據網絡公司的 IP（Internet Protocol/) 網絡架構。 從工程實現角度看， ATM 比 IP 效率更低下，系統更復雜，價格更昂貴 。 與此同時，普通消費者接入互聯網的數據帶寬，按照每年50/%的增長速度，不斷發展。到九十年代末，有線電視公司提供的寬帶服務傳輸速率可以超過 1 Mbit 每秒。 1 Mbit 是個什么概念? 打電話的語音信號，轉變成數據傳輸，大約一秒鐘消耗 50 Kbit， 相當于 0。05 個 Mbit。 本世紀初互聯網泡沫的破滅， 以美國的朗訊和加拿大的北電為代表的傳統電信器材公司的股票， 從2000年最高點， 到2002年，下跌超過99/%。 下跌的原因是多方面的， 但是傳統電話公司的ATM 技術被數據網絡公司的 IP 技術取代， 是重要原因之一。 IP 技術的普及，和互聯網帶寬的不斷增加， 導致中美間國際長途的費用， 2005年時， 跌倒了一分鐘 5 美分以下。 第四個例子，是九十年代中期開始關于家庭娛樂發展方向的討論。 當時的主流觀點是，家庭娛樂的未來方向，在于所謂的"互動電視" /(Interactive Television/)。 有線電視公司，可以提供成百上千個電視頻道，供消費者選擇付費。消費者需要購買一個機頂盒，和內容服務商互動。 但是谷歌的youtube 的出現，和網絡帶寬的持續增加，改變了這個格局。 今天美國普通消費者的網絡帶寬， 可以達到每秒 50 Mbit 以上， 而一個高精度的錄像，每秒鐘需要傳輸的數據也只有不到 5 Mb。 但最核心的要素，在于 youtube 上的視頻內容， 在指數倍的不斷增加。 根據網站 reelseo。com 的 Mark Robertson 的數據， 2015年11月，每分鐘大約有五百小時的視頻內容被用戶上傳到了 youtube。 而在 2007年10月， 每分鐘上傳的視頻內容只有 8 分鐘。 八年來的年均增長速度為 170/%。 雖然未來增速會放緩，但是預計到2016年底，每分鐘長傳到 youtube 的視頻內容會超過 700 個小時。 youtube 的海量視頻內容，超過十億以上的全球觀眾， 和仍然高速的增長， 是只有幾百個頻道，幾千萬個訂戶， 線性增長的有線電視公司，完全無力競爭的。 家庭娛樂方向的辯論可以休矣，互聯網贏了。 那么這一切， 和人工智能//深度學習又有什么關系呢? 如果你看完迄今為止我撰寫的關于深度學習的八篇文章 /(可直接點擊下面鏈接/) 王川: 深度學習有多深? 學了究竟有幾分? /(一/)、/(二/)、 /(三/)、 /(四/)、/(五/)、/(六/)、 /(七/)、/(八/) 你會意識到，推動深度學習技術進步， 最根本的動力是計算速度的飛速進步。 計算速度進步的步伐，大致是每十年 100-1000 倍。 你也許還記得， 2012年十月， Hinton 教授團隊的深度學習模型， 以15/%的識別錯誤率，遠超使用其它技術的團隊。 在2015年的 ImageNet 圖像識別競賽中，深度學習模型的識別錯誤率，已經低于4/%， 優于受過良好培訓的學者的水平 /(大約5/%/) 。 2016 年三月谷歌的阿法狗團隊，以四比一的戰績擊敗韓國九段選手李世石， 標志著人工智能技術水平，又達到一個新的高度。 人工智能的技術能力，還在加速進步，但現代智人從二十萬年前在東非的草原上浮現以來， 大腦的容積和計算能力并沒有太多量上的改變。 按照"增速為王"的理論， 人將被機器淘汰取代嗎? 或者人和機器融合為一體? 出現我們現在都無法想象的新的組合? 這個改變的路徑和時間表將會如何展開? 這是二十萬年來未有之大變局， 它正在迅速向我們襲來， 它是未來最最重要的議題。 尋找這個問題的答案， 需要不斷追蹤， 深刻理解底層的技術細節。 未來屬于那些抓住問題本質， 抓住主要矛盾，勇于探索， 順應趨勢的人們。 讓我們拭目以待。 作者簡介：王川，投資人，中科大少年班校友，現居加州硅谷。個人微信號9935070，公眾號 investguru ，新浪微博 “ 硅谷王川"，知乎專欄 "兵無常勢"。 文章表達個人觀點僅供參考，不構成對所述資產投資建議，投資有風險，入市須謹慎。

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