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本文最初于 2015年2月12日发布于笔者的公众号。

安迪*凯斯勒 (Andy Kessler)是九十年代硅谷圈内一个小有名气的风险投资家。他和合伙人1996年融资一亿美元，投资高科技公司，五年后年这笔起始资金涨了十倍到十亿美元。凯斯勒运气不错，成功地在2001年全身而退，然后开始著书立传.

他在书里提到去香港找李嘉诚融资时一段对话。他问李嘉诚，作为一个年近七十的亚洲顶级富豪，对于他，一个三十多岁刚刚在生意场上的起步者有什么建议。李嘉诚是这么回答的。

“Andy, leave money on the table for your partners“.

“安迪，我总是在桌上给我的伙伴多留一点钱. 你不仅仅会非常富有，而且会非常开心。如果你让你的伙伴赚到了钱，他们总会继续回来和你做生意。你的机会将源源不断.

“那些每笔生意锱铢必较的人，反而是最不开心的人。为什么？他们每当为自己多争取了一分钱以后，就开始恨自己为什么不多争取两分钱。所以这种人永远不会开心”.

李嘉诚的成功不是偶然的。他做人的艺术在于稍微多让一点利给自己的伙伴。他的回报远远大于当初出让的小利。也许他偶尔会被贪得无厌的小人占便宜，但长期来看，这无足挂齿.

李嘉诚投资世界各地的集装箱码头, 电讯和公用事业股, 积累了巨大财富。九十年代他收购运营欧洲通讯公司Orange, 2001年转卖获利一百五十亿美元；在印度92年成立的移动电话合资公司，2007年出售获利九十亿美元.

他在2007年就参与对脸书的投资，以一点二亿美元的代价获得0.8%的股份，2012年脸书上市时他的股份价值升到了约七亿美元。我想，在他寻找商机的路上，这种谦让共赢的习惯，让他赢得了不少新的朋友，不断在各处给他伸以援手，给他引荐新的机会，让他获得巨大成功。

如果你养成与人为善，助人为乐的习惯，你会拥有更多的朋友和宝贵的信誉资本，你将会打开更多机会之门，更有可能成功.

相反, 如果过于纠结小处的得失, 也许你会为获得一点小利沾沾自喜，但你将会丧失结交更多生意伙伴，拓宽自己视野的机会.

还记得那个犹太人的故事吗？一个犹太家庭，遭到纳粹的迫害，分成两队投靠两个不同的朋友。一个朋友是以前主动帮过他们的人， 一个朋友是接受过他们救助的人。投靠第一个朋友的获救了，投靠第二个朋友的家庭成员则不幸被出卖.

多和那些乐于助人，主动给予的朋友交往吧，他/她们是充满着正能量的你生活中的贵人.

本文最初于 2015年2月9号发布于笔者的公众号。

前一段时间我有篇文章论述了价值投资的陷阱。这个错误其实巴菲特年轻时也犯过.

伯克希尔*哈撒伟 （Berkshire Hathaway, 下面以其股票代号 BRK 简称）最早是1839年美国东部的一个纺织厂。后来历经多次并购，改成现在的名字。一次世界大战后纺织业就慢慢开始走下坡路.

1962年开始巴菲特不断购买 BRK的股票，到1965 年底，平均购买成本大约一股15 块。 BRK当时净运营资本一股就有19 块，而且还有微弱的盈利。这是一个价值投资的经典案例。老巴当时的心情,一定和多捡了一堆便宜白菜的大妈一样, 非常愉快.

怎奈纺织业作为夕阳产业，利润和产值不断缩水，象一个还可抽最后几口烟的破烟头.

后面二十年巴菲特不断慢慢把 BRK的纺织业生意关掉，然后介入保险和其他业务的投资。2010 年老巴回忆时，宣称当时购买 BRK是个巨大的错误，虽然那笔投资赚了钱，但是如果45年前他就直接投资保险和其他增长速度更高的业务，他可以多赚两千亿美元.

成长, 公司营收和利润迅速的增长, 才是股票投资的王道.

利润增长超过预期的，股票就会涨得更快 ；利润增长平缓甚至缩水，股票就会一落千丈.

传统行业的大多数公司，增长空间不大，所以股票市盈率一般不高,在美国一般都只有10-15，有的甚至更低.

利润增长快的大多为高科技领域，增长快，股票市盈率高。甚至公司没有利润，市场也可以忍受，看的就是增长的前景.

那么, 如何发现, 分析好的成长机会呢？谈谈我个人的体会.

第一，公司所在的行业必须是个迅速成长的市场，这是大局。夕阳行业可能在局部有成长机会，但相对来说还是少数.

成长的形式通常有这么两个典型：

一类是公司把传统业务，从自己的本地向全国，全球扩张。典型例子，是八十年代的可口可乐在全球的扩张， 零售业公司 Walmart 在美国本土和全球的扩张。

第二类是公司通过新的技术，新的商业模式，发现创造了一个全新的，前所未有的蓝海市场。这类公司多为高科技，尤其是和软件，互联网相关联的，轻资产高利润率的公司。过去三十年，比较有代表性的是微软，苹果，谷歌和中国的BAT三家巨头。

没有人可以对抗大局，如果行业没有迅速成长，任何高明的管理人也无法力挽狂澜。这一点不忘记，就可以远离价值投资的陷阱，进入成长投资的康庄大道。

第二，管理领导团队极为重要，人是最重要的因素。

平庸的管理者，多是靠大量举债，增加金融杠杆，四处收购别的公司，获得短期，表面的增长，应付华尔街的压力。

极品的管理团队，有战略远见，了解客户和市场，非常接地气。能够以较少的内部资金，不断发现创造新的商机和全新的蓝海市场，促成公司增长。

当你见的管理团队多了，你就很容易区分谁是大言欺人，谁是善于创新，出奇制胜。

我1999年在硅谷惠普短暂工作，适逢媒体爆炒的新科女总裁 Carly（卡莉） Fiorina 上任，也有幸目睹芳容。卡莉能说会道，善于营销，1998年被财富杂志评为全球最有影响力的商界女性。

我当时参与一个被卡莉大力鼓吹的项目， 叫 Espeak, 号称是可以把世界上的买家卖家对接起来的电商技术。

作为一个一秒钟三美分的高薪临时工，我实在没什么好抱怨。但做项目时，明显感觉到工程师，管理层，市场部都对这个滑稽的披着皇帝新衣的项目有着不同的理解和解释。

惠普在这个项目上投入了一亿美元，后来无疾而终，2002年项目停掉。

卡莉即没有产品经理那样接地气，也没有战略家的大局观。忽悠完大众，该开始干活了。她唯一可以想到的就是举债收购公司。

这个风格，其实和我见到的不少硅谷阔太太，没事做，就想贷款买投资房的心态很象。但买房一般可以保值。收购公司，可是个大技术活。

2002年，惠普通过举债以两百五十亿美元的巨资收购个人电脑公司巨头康柏，为此卡莉还和惠普的其他股东进行了激烈的斗争。

收购的主要理由，理论上是希望可以把惠普的个人电脑业务与康柏的合流，通过规模效应降低成本。但实际操作上，两个公司业务的合并，有许多细节上的挑战。当利润微薄的个人电脑业务增长放慢时，惠普也无法逃避这个大势的冲击。

惠普的股票从卡莉上台时，1999年七月的50块左右，跌到了2005年二月的二十块。卡莉也在此时被解聘。

更搞笑的是后来。2010年九月，惠普招了个德国人 Leo Apotheker 当老总。此公上任伊始，从华尔街借债一百一十亿美元收购软件公司Autonomy。仅仅十二个月后惠普就把他解雇，并且承认对 Autonomy 的收购，惠普买价过高，犯了严重错误，损失八十八亿美元。

与惠普的管理层形成鲜明对比的是，97年回归苹果公司的乔布斯。

（未完待续）

本文最初于 2015年1月26日发布于笔者的公众号。

中国游泳运动员宁泽涛，2014年，在男子100米自由泳游出了世界排名第三的成绩。小宁帅气的外形让“小鲜肉”这个词在神州大地不胫而走.

在投资领域，这个词指的是干劲十足但缺乏经验的新手.

刚开始参与投资的小鲜肉们，选择股票时最容易犯的冲动是，看到某只股票下跌尤其是大跌后，觉得便宜，然后低价吸纳.

这是价值投资者的典型行为。但许多情况下，便宜的股票迟迟不反弹，甚至越来越低，成了烧钱的火坑，让投资血本无归.

本来是为了捡便宜，结果却不断吃大亏，这就是价值投资的陷阱。认识和避免这个陷阱，是非常重要的课题.

这个周五刚刚传出消息，IBM 将要裁掉大约全球四分之一的雇员，超过十一万人。IBM 连续三年营收负增长, 股票价格也从最高接近200元跌到155元，接近四年来的新低。尽管账面上其股价市盈率只有十倍左右，看上去十分便宜.

IBM 营收下降的深层原因是，传统银行和公司的大型机业务没有增长。新兴企业都在脱离大型机的IT架构，把数据移到云端.

巴菲特曾经在2011年以后大约 159元一股的均价购入IBM的5%的股份，后来不断增持。考虑到分红因素，目前老巴的股份，在账面上只有微薄的利润.

有朋友问我，巴菲特都买过IBM， 现在可否买? 我的回答是，巴菲特了解到的一些信息也许你我并不知道，而且他也可能有失误。我们, 只能在自己能力的边界内判断.

除非你对IBM的业务有比一般人更深刻的理解，看得到有什么催化剂可以扭转其颓势，明显提高其营收。否则它的股票很难有实质性的反弹.

巴菲特也许最终不会在IBM上亏钱，但这对于你我，是价值投资的陷阱.

判断价值投资陷阱的首要问题是：这个公司的股票为什么会跌？为什么会便宜?

总结下来，如果大盘不跌，一般股票下跌的原因有下面两个：

1.公司营收增长放缓，甚至开始萎缩。

增长放缓的原因多种多样，行业的大趋势下行，竞争者抢夺了市场份额，公司商业模式过时，新技术出现破坏现有市场格局。

如果公司未来盈利下降，那么市盈率即使现在看上去很便宜，意义也不大.

一个典型的例子是纽约时报。作为名气最大，覆盖范围最广的美国全国性报纸之一，它广告收入丰厚，一度被认为是印钞机。尽管九十年代末媒体向互联网迁移的趋势已经很明显了，真正实质影响到纽约时报的时候是2004年.

一旦营收下降，开弓就没有回头箭。公司想尽办法往网络媒体上发展，但营收和股票仍然继续下滑。2009年初金融危机最凶险的时刻，纽约时报被迫从墨西哥大亨Carlos Slim 那里融资利息 14%的高利贷。直到今天，纽约时报的市值，也只有2003年的四分之一左右.

2. 公司财务造假或者有其他重大法律问题.

财务造假是要命的，通常关于造假的公开信息往往只是一小部分。如果看到一只蟑螂，肯定还有许多蟑螂没有看到.

财务造假和其他重大法律问题，意味着公司管理层完全不可信任，这时要赶快抛售，不可存一丝幻想.

2000年三月二十日，美国互联网泡沫巅峰时刻，弗吉尼亚州的一家软件公司”微战略“ (MicroStrategy) 突然宣布其对营收的会计计算方法被证监会要求改正，上一个财政年度的所谓利润，按照正确的算法实际上是亏损.

消息发布当日，公司股票大跌，超过60%.这一天一度被认为是互联网泡沫破灭的导火索之一.

此后微战略的股票一路下跌，两年后最低时跌到了三月二十号收盘价的不到百分之零点五。所有在此期间去捡便宜的价值投资者全部被碾得粉碎.

当然价值投资的公司股票反弹的案例也有不少，但实际操作起来，许多试图东山再起的公司往往要么继续挫败，要么反弹回复的时间远远超过投资人的估计.

一个公司真正打翻身仗，往往意味着要把过去的商业模式，产品结构，内部人士组织进行一次彻底的，触及灵魂深处的革命。这一切，都要耗费很长时间.

即使天才如乔布斯者，当他97年回到苹果公司后，经过了六年的整改，苹果公司的股价仍然在2003年上半年达到二十年的新低.

等到2004年，苹果的 ipod 终于在市场上火起来后，苹果的股票才真正一骑绝乘而去，开始了几十倍的增长.

价值投资既然如此之难，为什么很多人还是前赴后继的跌入价值投资的陷阱呢?

人们对于金融资产的定价存在一种认识偏差，叫做“定锚偏差” (anchor bias). 某只股票过去几年长期在某个价位，那么人们潜意识地本能地会认为，过去的价位是个合理的价位，两者定锚在一起了.

如果股票下跌，无论原因，许多人就会本能地认为便宜，而去抢购.

这是一种往过去看的思维，而不是向未来看的思维.

这种心态在大宗商品里面也很典型。过去半年原油价格一路下跌，跌到七十块以下后抄底石油的声音愈发震耳欲聋。今天（一月二十五日）原油价格又一度跌破45美元一桶，接近六年来的新低，不知道有多少抄底的价值投资者又蒙受损失.

本文最初于 2015年1月12日发布于笔者的公众号。

强调了界定个人能力边界的重要性。那么如何寻找自己能力的边界？我认为，凡是你听得见炮火的地方，就是你个人能力的边界之内。

2013年五月初，电动汽车制造公司特斯拉发布财报之后，股票一路暴涨，两周内将近翻了一番。 针对特斯拉的股价，两位基金经理当时在美国财经频道CNBC上展开了激辩。空方经理是一位中年大叔，他的逻辑是特斯拉的市值与其微薄的销售额和利润是完全不匹配的，十分荒谬的。多方经理是位年轻的女士，她微笑着质问大叔，“你开过新款的特斯拉吗？ 你一定要去试着开一次！ （You’ve got to drive this car!)”

特斯拉新款车Model-S 给司机一个全新的体验，汽车前排中间是17英寸的极为科幻感的LCD触摸控制屏. 最有口皆碑的是加速时强烈的推背感，有此体验的司机大多再无兴趣开传统车了。从未开过特斯拉的大叔仅凭简单的财务数据就放胆做空，其结局注定是悲惨的。

一个公司核心的产品性能，是这个公司的灵魂。如果你可以深刻体会产品的各个细节，那你就处于战场上可以听到炮火的一线位置，这就是在你的能力的边界之内。你对公司的理解远远超出那些华尔街上简单搬弄财务数据的分析师了.

购买一个公司的股票，但却从未使用其核心产品，这是十分危险的。公司的衰落和兴起，往往始于产品的一些细节，当这些东西反应到财务数据上时，早已时过境迁。

从你的日常工作，生活看起，你平时接触使用的最多的产品和服务什么？

就我个人而言，移动产品里，我在微信上花的时间最多，微信和QQ的一些功能应用我理解的比普通用户深。 与之相比，在美国的脸书，推特和Linkedin的应用的用户体验和实用性确实略逊一筹。

这几年网上不时有各类文章出来，一会说米聊可以取代微信，一会说新的社交应用可以颠覆微信。对于这种纸上谈兵，我只能笑笑而已，因为我作为深度用户，在产 品体验的第一线，什么时候微信遇到真正的挑战者，我会最先知道。

另一方面，我的一位猎头朋友曾推荐企业人力资源管理软件服务商 Workday 的股票，但是这类公司的产品，他可以亲身体验，我不行，只好说，这已经超越了我的能力的边界，这不是属于我的机会。

有时能力的边界并不简单取决于你学习的专业。许多从事生物制药的朋友告诉我，他们也完全无法判断制药公司的一个新药是否成功，新药疗效的几轮测试的实验数据的结果，很难提前预测。必须实事求是的承认，这在绝大多数人的能力边界之外。

能力的边界是动态的，是要你主动学习观察获取的。留心身边常常接触到的各类事物，多看一眼，多走一步，多问一句，不持预设立场，往往会有意想不到的收获。

十年前，我战斗在美国次贷狂潮的第一线，奔波在美国西部内华达，亚利桑那，新墨西哥和加州之间炒房，天天感受前方的炮火。印象极深的是，2005年六月在亚利桑那凤凰城的中餐馆，店小二得意地向我的经纪人吹嘘自己已经定了三套新房，还没过户就都涨了好几万美元。

从2005年10月开始，凤凰城的房价明显疲软下跌，击鼓传花的次贷游戏难以为继。2006年底就陆续有次贷公司宣布巨额亏损，直到2008年九月雷曼兄弟宣布破产，这场灾难缓慢地拖了三年才达到高潮。一些唯大数据是从的分析师，听不到前方的炮火，机械地根据美国房市的几十年历史数据模型来指导交易，最终在金融海啸中覆灭。有诗为证： “当年鏖战急，弹洞前村壁，装点此关山，今朝更好看”。

本文最初于 2015年1月13日发布于笔者的公众号。

什么叫限定自己能力的边界？就是接受承认一个事实，世界上大多数东西你并不懂，或者一知半解，懂得很肤浅。只有少数东西，由于你可以天天深入的接触，你才有深刻的理解。

很多读者最近给我私信，询问我对中国 A 股走势的看法，我只好如实作答，A 股我是一窍不通啊，这已经超越我的能力的边界了。但美国股票投资，我有将近二十年的经验了，自认为是了解一些规律了。

许多聪明人，容易落入的陷阱是，觉得自己在某个领域成绩不错，误以为解决别的领域的问题也驾轻就熟，没有做太多功课，就冒然的对别的行业下结论，做投资。但大多数聪明人的投资表现并不好，还不如傻傻的把资金放在指数里面。

一个简单的例子，最近油价跌了，各行各业的人在网上热烈地展开对油价未来一两年走势的讨论，并积极下注抄底。尽管99%的人和石油工业没有任何直接关系，从未见过黑黑的石油从井里喷薄而出，不懂原油，炼油厂和成品油的概念， 不懂WTI, Brent Oil 的区别，不懂得沙特，委内瑞拉和俄国产的原油质量和开采方式的区别。

还有一个例子是银行股票。多数人对银行的盈利模式和财务报表一知半解，只想简单的看看市盈率，分红收益率就来挑选银行股票。他们不知道银行的各种游走在法律边缘的做账方式，不知道银行操纵坏账计算的各种花招，幻想着可以简单任性地收钱。这类投资者在2008年的金融危机中被剪羊毛，损失惨重。现在又开始好了伤疤忘了疼了。

为什么人们总爱把辛苦挣来的血汗钱投到自己完全不熟悉的行业？这里有一种“邻居的草更绿”和“老婆是别人的好”的心态作祟。人们对于自己熟悉的行业，对于里面的风险和问题都看得比较清楚，产生审美疲劳。而对别的行业可能的巨额回报产生完全不切实际的幻想，并且对其风险视而不见。

再往深里面挖，人性的一个基本特点是，大家都有不劳而获，迅速寻找捷径的心态。如果此时遇到一个有意无意的骗子，给他推销一个不熟悉行业的可能的巨额回报，寻求捷径的心态就会让他丧失对风险的客观态度，甚至就像鸵鸟一样把脑袋埋到沙子里面。

为什么你要只投资你懂的东西？很简单，设想一下，你跟风投资了一只你不懂的股票，有一天股价突然暴跌，你会怎么办？股价和公司基本面的偏离，市场上时常发生. 如果你对这支股票，这个公司，这个行业有深刻的理解，你可能会放手不断逢低吸纳，不慌不忙。如果你是一知半解，就会开始恐慌，就会寻求他人的心理安慰，直到损失实在太大，撑不住了，不得不割肉。

当你能够高度自控，把自己大部分的投资老老实实限定在自己熟悉的领域和公司内，限定自己能力的边界，你就比99% 的投资者的起点要高了一大截。否则，你和去拉斯维加斯玩老虎机的赌徒没有任何差别。

本文最初于 2017年6月8号发布于笔者的公众号。

(1)

过去两年一直订阅我的公众号的读者都知道，我写过一系列关于特斯拉的文章: (可直接点击下面链接)

王川: 2018, 汽车工业的我靠时刻 (二)

王川: 关于特斯拉的十三个 FUD (恐惧,不确定和疑虑) 的反驳 (下)

王川: 关于特斯拉的十三个 FUD (恐惧,不确定和疑虑) 的反驳 (中)

王川: 关于特斯拉的十三个 FUD (恐惧,不确定和疑虑) 的反驳 (上)

王川: 为什么传统汽车厂商大多很快会倒闭？

王川: 特斯拉推出能量包，躺枪的却是核电站?

王川：2017年, 特斯拉将敲响石油工业的丧钟

公开数字显示，到五月十五号，华尔街上做空特斯拉的股份高达三千一百六十万股，这个数字比年初略有下降。从2017年初到六月七号为止，特斯拉股价从 217 上涨到 359, 空头亏损高达 65%，亏损金额高达四十多亿美元。(提示: 笔者持有特斯拉股票，在此无意预测特斯拉股价未来走势 ).

华尔街做空特斯拉的机构投资者，其代表性的做空逻辑主要不外乎：

特斯拉还在亏很多钱。

2. 估值太高。

3. 汽车巨头很快会轻松灭掉特斯拉.

4. 马斯克是个大忽悠大骗子.

做空基金的操盘者，大多是 MBA 毕业生，在他们对金融市场的大脑模型里，一个不断烧钱不断亏损不断融资而又高估值的企业，百分之百是骗子和泡沫。这种坚定的信仰是如此之执着，容不得任何别的角度的理解，即使再多亏损也不罢休.

有诗为证：粉身碎骨浑不怕，要留执念在人间.

可惜他们不愿意，也更不会深刻学习领会，第一性原理 (First Principle) .

什么是第一性原理？
知道了第一性原理，就很容易做到吗？
要想做到，需要克服哪些障碍困难？
做到了后，会给你带来什么具体好处？

(2)

在阐述第一性原理之前，先看看下面这张图，这又是一个很好的反面教材.

这是一只鳄鱼，它早已习惯了解决所有问题的普适方法: 狠狠地咬。这在过去一亿年里屡试不爽，它的大脑模型里没有别的概念和方法，终于，它遇到了一个陌生的对手：人类创造的钢铁机器，怎么咬也咬不动.

这只鳄鱼还不够勤奋努力吗? 作为有着悠久的一亿年历史的物种，和只有二十万年历史的智人相比，它难道不是早早地赢在起跑线上了吗？

图片

但是，想要劝说鳄鱼，改变大脑的思路，不咬，而用别的方式操控机器，显然是不可能的.

如果你看过我的这篇文章

王川: 论投资的十大矛盾 (三) – 经验的重要和错误套用经验的矛盾

里面提到, 澳洲的棕色甲壳虫由于认知系统先天的缺陷，误把棕色啤酒瓶当成母虫而试图与其交配，怎么拉也拉不动.

经验主义多数时候是有益的，但矛盾的是它也是创造性解决新问题的最大障碍之一。有谚语称：“如果你只有一个锤子，万物看上去都像钉子”。

以前越成功的人，他的所有知识储备，认知体系，都是围绕过去成功经验搭建的. 没有系统地，有意识地，高强度地，多维度地修炼丰富自己的知识体系，造不出锤子之外的新工具，即使意识到要改，要真正自我突破经验主义的桎梏，难！难于上青天.

(未完待续）

本文最初于 2017年6月13日发布于笔者的公众号。

本文是   王川: 论第一性原理的理论和实践 （一）从特斯拉的崛起谈起

的续篇.

(1)

大部分人分析问题的习惯是打比方 (Reason by analogy), 基本套路是:

前提一： 张三有 A, B, C 几个特性
前提二： 李四也有 A, B, C 几个特性
前提三： 张三也有特性 D
结论： 李四也有特性 D

这种逻辑在许多日常问题上是常常实用简洁有效的，但是也有很多情况下会完全错误.

比如：
前提一： 2007年的时候，美国股市指数达到历史新高，很多地方房市也达到历史新高，离上次股市泡沫破灭正好七年，许多二三十岁年轻人 （主要是华尔街）突然赚了很多钱成为千万亿万富翁
前提二： 2014年的时候，美国股市指数达到历史新高，很多地方房市也达到历史新高，离上次股市泡沫破灭正好七年，许多二三十岁年轻人 （主要在硅谷）突然赚了很多钱成为千万亿万富翁
前提三： 2007 年后泡沫破灭，股市指数一度下跌 50%以上
结论： 2014年后泡沫一定会崩溃！
但是。。。我们已经又等了三年。。还没有崩溃，还在创新高。。

再比如，
前提一: Yahoo, excite, google 这些公司创始人都是斯坦福的辍学学生，都在硅谷，都是顶级 VC 投资支持，其事迹上了主要商业杂志封面
前提二: Theranos 公司 (号称可以提供廉价血液测试的技术）创始人是斯坦福的辍学学生，在硅谷，是顶级 VC 投资支持，上了主要商业杂志封面
前提三: Yahoo, excite, google 都成功上市，给投资者带来丰厚的回报。
结论：Theranos 也会成功。
但是： Theranos 因为造假丑闻败露，多项业务被叫停，估值缩水 90%以上， 创始人股份已经被有优先权的投资者给变得一钱不值了

第三个例子是:

前提一: 张学良吃喝嫖赌抽
前提二: 西门庆也吃喝嫖赌抽
前提三: 张学良活了 100 岁
结论： 西门庆 ？？？。。。祝他好运.

(2)

为什么打比方的逻辑有时有效，有时又常常不通？美国佛罗里达农工大学学者 Michael LaBossiere 曾归纳了如下几点:

第一，张三和李四的共性越多，那么打比方的逻辑就会更强大.

第二，A, B, C 的特性和 D 的特性关联度越大，那么打比方的逻辑就越强大.

第三，张三和李四的区别越大，而其区别和特性 D 的关联度越大，那么打比方的逻辑就越弱.

让我们再看一个例子:

前提一：七十年代末世界油价不断攀升，美国赤字加剧政府不断印钞票，股市十几年都来回波动没涨，人心惶惶
前提二：2005年后国际油价暴涨，美国政府赤字加剧，政府不断量化宽松印钞票，股市十几年都来回波动没涨，人心惶惶
前提三：美国通货膨胀愈演愈烈，三十年国债长期利息77年到81年不断走高，从 8% 一直到最高 15%
结论：2005年后美国国债长期利息，也一定会大涨！
但实际上，美国三十年国债的长期利息，不断创新低，从2007年最高的 5%以上一路下跌到 2016年最低的 2.1%.

七十年代末和现在, 有太多的不同:
那时候中东的各种高强度战争严重干扰供给，现在全世界大体太平.
那时候通讯交通成本高，中国尚未全面开放. 现在有互联网，集装箱运输高度发达，中国深度融入全球经济体系.

只看相似点，不看不同点，用错误的类比得出错误的结论，在做空美国国债的征途上, 倒下了无数基金经理.

打比方，属于归纳推理 (inductive reasoning)的一类, 它被广泛采用的本质原因是: 简单,低成本, 所以易用易理解.

但是它的致命弱点是，人们容易沉溺和满足于局部的, 表象上的类比，而不去花时间精力去挖掘更多更深的细节和本质。当表象和本质完全相反时，打比方的错误也就是必然了.

(3)

1997 年美国德州曾有房产大亨 Andre Beal 投资火箭发射的公司，他是个聪明绝顶的多面手，在银行业，德州扑克和数论方面都有建树。他个人出资两亿美元研发新型火箭.

但是他最终无力面对资金雄厚的美国航天局 NASA 的直接竞争，Beal 2000 年十月终于放弃了自己的火箭项目.

不到两年，Elon Musk 依靠 Paypal 赚取了接近两亿美元，马斯克也是横跨银行业，互联网和物理学的多面手，他也想在火箭发射领域创业, 他只放了一亿美元进去.

爱用类比思考的普通人，难怪都不看好他的项目.

要想卓尔不群，必须要用第一性原理, 而不是类比来指导思考实践.

(未完待续）

本文最初于 2017年7月11日发布于笔者的公众号。

本文是

王川: 打比方的误区 – 论第一性原则的理论和实践 （二）

和

王川: 论第一性原理的理论和实践 （一）从特斯拉的崛起谈起

的续篇。

(1)

究竟什么是第一性原理？ Elon Musk 在一次访谈中如是说:

“我认为从第一性原理而不是打比方来推理很重要。我们日常生活中通常是用类比来推理。。。

第一性原理有点像物理学看世界的方法。你把事情归结到（最底层）最基本的原理，然后说，’有哪些东西我们知道是真的？ 。。‘ 然后从下往上推理. ”

发射火箭是一个极为复杂昂贵浩大的工程，这是只有少数几个大国才可以承受的项目。当 Musk 想要做这件事的时候，遇到的阻力可想而知:

“很多国家都做不了的事，你一个人怎么做得到？“
“好几个富翁烧自己的钱去做火箭，最后都无功而返!”
“美国的航天飞机想通过回收飞机重复发射来降低费用，搞了三十多年也没成功，你一个人怎么行 ?”

2002 年二月，大雪纷飞的莫斯科。马斯克和几位同事来此拜会俄国航天局的官员。马斯克试图开价八百万美元购买两枚俄国的洲际导弹，用来改装后发射火箭。俄方轻蔑地拒绝了这个在他们看来毫无诚意的要求，坚持八百万美元一发导弹的要价.

会议不欢而散后，在返回机场的出租车上，马斯克把自己准备好的电子表格给同事看。这份表格包含了用于建造，组装和发射火箭所需材料费用的详细数字，还有火箭的各种理论性能值，按照他的计算，可以实现比现有市场价格更低的成本发射小型卫星。如果俄国人不愿意砍价，就只有自力更生了.

(2)

但知道第一性原理的理论之可为，并不意味着就知道如何工程上实现。就像一个单身汉知道自己物理距离两公里内有一百名适龄美女，按第一性原理在十分钟跑步距离内肯定可以找到一个和自己配对。但这并不意味着他随随便便朝一个方向跑十分钟就可以给自己搞定对象。实际上，如果他十天内可以搞定，就已经相当不错了.

第一性原理的实践，在于打破砂锅问到底，发掘出现有方法无法突破的根本原因，进而对症下药，不断试错, 摸索出真正的解决方法.

正如一位产品经理曾深刻地指出, 陌生人社交有两大基本难题：一是陌生人破冰的鸿沟难以逾越，二是陌生人之间的信用为零。大部分陌生人社交平台，想帮大家配对但没有解决这两个根本问题。而以腾讯的“王者荣耀”为代表的游戏平台，解决了这两大问题，顺便也就让大家更容易配对了.

那么，阻碍火箭发射费用下降的根本问题是什么呢？

(3)

以美国航天飞机 (Space Shuttle) 为例, 其项目规划从六十年代末就开始了, 1976年开始测试，1981年第一次成功载人飞行，历经两次爆炸解体事故 (1986年挑战者号，2003年哥伦比亚号), 到2011年最后一次飞行，累计完成飞行任务 133次，平均每年飞行次数 4.4 次.

每次飞行任务成本约四亿美元，折合到近地轨道的每磅运输费用八千美元。与之相比，俄国的质子火箭每磅运输成本只有 2300 美元. 如果包含固定费用在内，航天飞机单次飞行任务的实际费用十五亿美元.

航天飞机项目的本意是想通过重复发射降低成本，但最终目标未能达到. 其根本原因是，摊子铺的太大，无法实现迅速改进和迭代，导致每年飞行次数少, 固定维护成本无法摊薄到多次飞行任务上.

阻碍快速迭代的部分因素是：

1. 航天飞机上的热保护瓷砖有三万五千多片，每一片都需要单独仔细检查，看看是否受到损伤。这个过程耗时耗力.

2. 航天飞机的主发动机，设计和维护极为复杂，每次飞行任务之后的拆卸和检验极为耗时.

3. 航天飞机预算为了通过国会批准，故意把部分项目设置在一些国会议员所在的州和城市，和项目总部的物理距离甚远，降低了工作效率.

(4)

那么在卫星发射市场这一块，现有公司表现如何呢?

以长期独霸美国市场的“联合发射联盟” (ULA) 为例，其 Delta 四型火箭，主要用于同步轨道的发射，发射价格在三亿到四亿美元之间。 火箭使用的 RS-68 发动机, 只有一到三个，过去十五年成功发射三十四次。这意味着十五年来只生产了几十个 RS-68 发动机. 迭代速度和生产成本下降的速度缓慢.

ULA 另外一个型号的火箭， Atlas 五号火箭, 使用的居然是俄国生产的 RD-180 发动机. 发动机技术受制于人，想要降低发射成本，更高效灵活的整合系统，难!

问题的根本还不仅仅是技术,有评论家指出:

“历史的看，火箭发射技术的发展，对成本不是特别敏感。一个典型的火箭发射器，是政府采购合同的产物，市场竞争态势比较复杂，通常会有很大部分发射生意已经被套牢了 (比如欧洲的亚丽安，和美国的 ULA ). 发射市场有一定的价格竞争，但一直到最近，都不是很激烈。因此大部分火箭发射公司，追寻各种时尚的技术，犯下多种错误，但通常不是很执着的追求实效.

大家都知道航天工业存在很多浪费… 这些公司有可能最终变得更加精益 (lean)，但是这要求公司结构的巨大改变，和管理层世界观的转变。这很少发生。 ”

原来实践第一性原理, 降低火箭发射成本的突破口在于:

自主研发火箭发动机，由简入繁，精益实用，快速迭代.

(未完待续)

本文最初于 2017年7月19日发布于笔者的公众号。

本文是

王川: 论第一性原理的理论和实践 (三) – 从 SpaceX 谈起

的续篇。

(1)

SpaceX 发动机设计师 Tom Mueller 如是说:

“ 这件事看上去很好玩。我们开始被那些火箭发射巨头嘲笑.

开始他们忽视我们.

然后他们和我们竞争，但是他们发现他们在一个公平竞争中无法获胜，因为我们成功了，而且我们的成本可能不到他们的五分之一。然后他们试图用别的方法来摧毁我们.

然后他们终于意识到，他们必须做和我们同样的事。你会听到许多公司开始宣传要做可重复使用的火箭，回收发动机，回收一级二级火箭，降低火箭费用和我们竞争 …

如果没有 spacex 的压力， ULA 根本不可能考虑从 (贝索斯的） Blue Origin 那里买发动机。如果没有我们的压力，法国人也不会迅速放弃亚丽安五号，开始设计亚丽安六号。俄国人说他们会造出一个火箭超越 SpaceX, 这太好笑了。。因为他们已经在他们的 Angara 火箭上做了 22 年，只发射过一次，然后突然宣布他们会做出一个成本更低的发动机. ”

(2)

许多人都想从成功者那里获得某个秘诀，某种可以一剑封喉，事半功倍，一劳永逸的绝技。但这在实践中往往并不存在，成功的结果往往需要多个要素为其必要条件，然后还要有点运气.

SpaceX 的 Musk 说道: “每当有人告诉你某某杀手锏 (magic silver bullet) 是他们产品更优秀或者成本更低的原因，他没有告诉你所有的事实，他只是把真相大大简化了. ”

SpaceX 成本更低的主要原因有这么几点:

第一，紧密精益的组织结构，导致整体成本极低 （比传统火箭发射巨头 ULA 和NASA 低一半以上）.

一个曾在喷气动力实验室工作过的工程师说，”有一次一个校准仪器坏了，必须送回到德国修理，这中间要填写无穷多表格，经历各种官僚主义地折磨，我六个月什么事都干不了，就坐在那里。在 Spacex, 我会说 ‘Elon, 我要这个东西， 然后 boom! 我就拿到了’ ”.

第二，火箭发动机: 简单，可重复使用，扩展性强的 Merlin 发动机.

第三，火箭躯体和燃料箱。每一级火箭都应当把它看成是一个自己单独的飞船，即使像做三级火箭，或者两级火箭同时捆绑推进器，这些看上去无伤大雅的设计，也会极大地增加复杂度和成本。SpaceX 的设计很简单：就是两级火箭，没有再捆绑更多推进器.

第四，航空电子设备， 硬件和软件.

第五，发射运营团队 （ spacex 的一个发射团队要 12-15 人，而洛克希德*马丁要三百人）

(3)

要实践第一性原理, 对现有技术格局有根本突破, 不能有避重就轻的想法. 困难不会因为你躲避而消失, 掩耳盗铃耍滑头最后还是浪费自己的时间.

你一定要在底层的技术上有根本的改变，不断在各个细节上持续挑战传统思维的桎梏. 这是一个非常艰难复杂的过程，尤其是在开头. 但一旦基础打好后，下面的路就越走越宽.

马斯克在火箭研发的过程中，自始至终中采取的是一种长远的规划心态，甚至不惜为此牺牲短期的进度。猎鹰一号的设计，从一开始就是要强调可以回收和重复使用，为此在发动机和火箭高度可靠和高度冗余上下了很大的功夫。有工程师抱怨，不做这么多额外的工作，成功发射提前两到三年就可实现.但是有了这些坚实的基础，后面的迅速进步和对竞争者的超越才能成为现实.

SpaceX 火箭发动机的总设计师，是曾在军火商巨头 TRW 工作过的工程师 Tom Mueller. Merlin 发动机采用的是一种可以追溯到上世纪五十年代的叫 Pintle injector (有翻译为”舵销注射器”) 的设计。这种设计的缺陷包括燃烧效率没有最优化，燃烧分布不均匀。但是它的优点是简单，易生产, 易测试.

这对降低生产成本，提高可靠性，实现重复使用至关重要.

最初的猎鹰一号火箭有一个 Merlin 发动机，执行 SpaceX 主要发射任务的猎鹰九号则是由九个 Merlin 发动机组成，预计2017年下半年将要发射的猎鹰重型火箭，将有 27个Merlin 发动机.

Merlin 从 2006年第一次测试成功开始，不断改进升级，最新的 Merlin 1D 版本，虽然推力不是最大，但推重比达到 180， 位居各类发动机之首 （大部分主流发动机推重比都在 100 以下）.

(4)

航天领域由于长期缺乏竞争，各个零部件的供货商习惯了高昂的利润和长期的无所事事。SpaceX 的应对哲学是: 如果别人做不好，我们就自己动手.

有一次，公司需要一种特制的阀门，找到一个供货商，但开价二十五万美元，而且要一年后才能交货. 对于 SpaceX 提出的几个月内完成的要求, 哈哈大笑，不屑一顾.

几个月后SpaceX 的工程师们自己完成了阀门的生产和测试.
供货商打电话过来：”你们那个阀门怎么样？还需要吗？”
SpaceX : “我们已经弄好了”
供货商： “你说 弄好了 是什么意思?”
SpaceX: “我们造好了，测试完了，准备发射时使用了”.
供货商： 沉默。。。

这样的故事在研发过程中不断一次次重复.

(5)

技术研发上超越前人, 另外一个重要因素, 是积极使用最先进的软件和硬件的工具.

Spacex 的发动机研发使用了最新的计算流体力学 (computational fluid dynamics) 的技术.外界观察者只能看到一小部分这方面的成果，但是公开的信息也让人觉得非常震撼.

现代 GPU 计算速度是十几年前的上万倍，可以模拟计算达到的精度是以前无法想象的. 模拟计算的优点在于:

第一，迅速，精度高，不必像以前一样高成本地重复大量物理测试。整体研发速度大大提高，成本大大降低。实验更多是为了验证模拟计算结果.
第二，实践上很多东西无法实时测量，只能通过模拟计算来研究.
第三，可以迅速寻找优化发动机设计的关键点，进而聚焦设计的计算空间.
第四，设计是主动的态势，而不是被动的根据实验结果慢慢改正.

(6)

德州大亨 Andrew Beal 在 2000 年秋放弃自己的火箭项目后，在德州 McGregor 市火箭测试场地留下了不少设施，正好被 SpaceX 廉价使用.

发动机测试是一个漫长和危险的煎熬.这个危险包含对于测试工程师的生命危险。一次完整的 Merlin 发动机燃烧测试, 三分钟内要消耗三千多加仑 （一加仑 = 3.78 升 ) 的液氧，两千九百加仑的煤油，如果控制不慎发生爆炸，可能造成附近人员的巨大伤亡.

有一次星期五晚上做发动机测试时，因为一个阀门没有打开，测试无法启动。 正常安全操作步骤是先抛弃燃料箱内注满的液氧才能到现场工作，为了避免耽误好几天的测试时间，两位工程师冒着生命危险到现场手动打开阀门.

从 2006年三月到2008年九月，SpaceX 尝试了四次猎鹰一号的发射才终于成功. 2008年八月初第三次发射失败后，SpaceX 面临弹尽粮绝，被迫关门的危险.

第四次发射之前，火箭从洛杉矶空运到南太平洋发射场后，发现火箭肢体在降落过程中因为气压改变受损。传统经验是这类损耗需要三个月时间才能修好，但工程团队连夜奋战，花了两周时间就地完成了修补工作.

客观的说，SpaceX 初创时期，风险极大，最终成功有运气好的因素. 但是如果不坚持奋斗六年多不退缩，一般人连接触这么好运气的资格, 都完全没有.

批评家最喜爱的运动之一, 是贬损 SpaceX 这也没什么了不起，那也没什么了不起，无非就是拿了一些 NASA 多少年积累的技术做到了今天. 这类肤浅的观点，就好像一个明朝人说欧洲的红夷大炮没啥了不起，无非就是抄袭了唐朝炼丹师发明的火药技术一样.

(7)

从竞争对手的角度看，spacex 价格会不断降低这件事本身并不可怕。大家都知道航天工业存在很多浪费。真正可怕的是，spacex 三个月做的事，别的公司要三年。这意味着，每一年下来， spacex 的领先在加大.

2017年初到七月中，全世界共有 42 次成功的火箭轨道发射，其中 SpaceX就占有 10 次，这个数字已经超过除美国外，本年度其他所有单个国家的成功发射次数 （俄国九次，中国七次).

更关键的是，SpaceX 的猎鹰火箭发射，都是基于同样的 Merlin 发动机. Merlin 估计目前年产量在 200-300 个发动机左右。这和 Delta 火箭使用的 RS-68 发动机，十五年的总产量不到一百个，形成鲜明对比.

对工业生产中的 “学习曲线”概念有基本了解的人都知道，产能越高，单位生产成本降低的越快，可靠性提高的也越快, 和竞争者的差距也拉的越大.

SpaceX 迭代速度比其他竞争者更快，发射次数越多，促使发动机产能更高, 可靠性和单价更低。而价格比竞争者更低，将会占有更多商用市场，获得更多的发射机会，从而进一步降低发射费用.

如果你看过我的老文章,

王川: 摩尔定律还能走多远? (五)　– 这都是为了钱

你一定还记得摩尔定律发展的根本动力，来自于半导体的价格下降和市场扩大的良性循环。而火箭发射的价格下降，和市场的扩大，也在开始沿着类似的

“价格下降 => 市场扩大 => 更多研发投资 => 进一步价格下降” 的规律加速前进.

前面十五年打下的基础，都是为了这一天的到来。新开辟的技术版图，又催生了先前没有预想到的新的行业的商业机会.

(未完待续)

本文最初于 2017年7月24日发布于笔者的公众号。

本文是

王川: 论第一性原理的理论和实践 (四) – SpaceX 如何克服各种困难

的续篇.

(1)

2016年九月一日，SpaceX 在佛罗里达准备发射火箭，在灌注燃料期间，突然发生爆炸。连同报废的火箭，还有一颗价值两亿美元的属于脸书的通讯卫星.

通讯卫星价格为什么这么贵?

卫星价格昂贵和火箭发射费用高，是一个相辅相成的问题。以前由于同步轨道通讯卫星发射费用普遍在一亿美元的量级，所以卫星设计的时候，尽量保证其使用寿命更长 (十五年左右), 所有的零部件都高度冗余, 可以自动操作. 生产厂家为了安全稳定性，一般不愿意采用更新更便宜的新技术.

一个普通的同步通讯卫星体积相当于一辆小的公共汽车, 重量约五千公斤, 有几千个零部件，需要定制, 高度复杂, 生产数量少, 周期长, 所以单价高 (成本在1.5亿美元上下，价格两到三亿美元）也就是自然而然的了.

而 SpaceX 卫星发射成本的下降，则开始打破这个僵局.

一旦卫星发射费用开始大幅下降，卫星制造商在设计生产上的约束将会放松，降低卫星的成本，而慢慢进入一个 卫星价格下降 => 更多卫星发射 => 发射费用下降 =>卫星设计更激进，生产规模化 => 卫星价格继续下降的良性循环中.

这个演变开始缓慢，逐渐加速，将继续降低通讯费用，催生出很多全新的衍生产业. 其中之一, 就是卫星提供的互联网宽带服务.

(2)

目前计划发射近地轨道卫星，提供互联网宽带服务的，主要有两家公司.

一家是 Oneweb, 它在2016 年十二月获得孙正义的软银的十亿美元的投资, 2015年时号称发射服务将由Virgin Galactic 和欧洲的亚丽安提供, 但是亚丽安的发射计划一拖再拖, 而Virgin Galactic 的火箭研发从 2007年计划到现在一直无法落实.

OneWeb 去年寻求和贝索斯的 Blue Origin 合作. Blue Origin 使用的火箭 New Glenn 还在研发状态, 预计2020年之前会首发, 但更具体的时间表不详.

另一家计划开辟卫星宽带服务的公司就是 SpaceX. 它计划今年下半年和 2018年开始发射测试卫星, 2019年大规模发射, 开始只要 800枚卫星就可以覆盖美国全境，覆盖全球需要四千枚星.

SpaceX 有七年的成功商业发射历史, 自己研发制造卫星,目前看可能比 OneWeb 有时间上, 发射成本和规模效应上的领先优势.

而剩下其他潜在竞争者, 目前大多停留在喊口号阶段.

SpaceX 预测到 2025年，其卫星宽带服务在全球有四千万用户，年营收将达到三百亿美元，这个生意将比火箭发射的业务本身还大. 2015年SpaceX 全年完成六次成功发射，总营收只有九亿美元. (从卫星终端市场拓展的角度, SpaceX 的布局也领先竞争者一步. 届时全球接近一千万的特斯拉车主，可以指望来自SpaceX 的全球无盲区的互联网宽带覆盖. 目前美国特斯拉车主的互联网接入服务来自 AT&T.)

原来只想靠发射火箭攒点钱, 后来发现卫星的市场比火箭还大.

卫星宽带的市场因为火箭发射成本下降而变得可能，而原先只想单纯做卫星的公司 (如OneWeb) 步履维艰.

在火箭和卫星的关系中, 本质问题是火箭成本, 卫星问题只是表象.

本质问题看起来更困难, 和表象上的目标距离更远, 但一旦突破，其它问题则迎刃而解, 而且会发现新的原先没有想到的市场机会.

只解决表象问题,绕不开本质问题的约束, 终将事倍功半.

而卫星业务的发展，也反哺火箭业务的进步，为 SpaceX 最终进军火星打下雄厚的基础.

这个有趣的逻辑关系，在电车市场的拓展中，也有表现.

(3)

特斯拉电车的本质问题是电池成本的下降，解决了这个本质问题，发现它在储能设备上也能用上，而储能电池的市场，甚至比电车市场还大. 储能业务的拓展，也进一步加速电池生产规模扩大化，反哺电车业务的发展

这方面的内容，可以参见笔者的老文章

王川: 特斯拉推出能量包，躺枪的却是核电站?

王川: 2020, 美国电力公司的我靠时刻 (三)

特斯拉很早就意识到这个本质问题的重要性, 2013年就开始筹划巨型工厂 Gigafactory 的建造。其它竞争者如通用汽车, 只想解决表面问题而不想啃硬骨头,不断压榨韩国电池供货商, 匆匆忙忙推出了 Chevy Bolt 电车, 但迟早会遇到供货商的瓶颈的限制，而最终缺乏后劲.

而德国汽车巨头 Volkwagen, 奔驰终于意识到建造自己的 Gigafactory 的重要性，但已经比特斯拉晚了三年了.

发现本质问题，解决本质问题，如抽丝剥茧，开始非常艰辛. 走上正确轨道后,则后劲无穷，势如破竹.

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