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@happylilyelf

投资股票、数字货币、web3,长期投资、简单生活,CFA。以多样化和冗余原则指导生活。沉迷生物、科幻、旅游、园艺,希望在有限人生多探索体验未知世界

Katılım Ağustos 2016
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#投资思考 思考、总结、修正、演化 微软官宣了Copilot上线的时间,我一直盯着这事呢,也许这是第一个大规模AI商业化应用,关键看微软的产品能力和渗透率。 1、从Microsoft 365企业版看,目前已有用户3.07亿,产品年收入488.59亿元。目前的收费标准是商业标准版12.5美元/月,高级版22美元/月,E3版36美元/月,E5版57美元/月。 11月1日上线Copilot功能,企业需要另外支付30美元/月。合理推测一下,假如有有一亿用户即三分之一用户使用,按照30美元/月付费将产生360亿美元年收入,这还不包括一些定制化服务产生更高的付费金额,接近收入翻番了。 2、Microsoft 365消费版付费用户目前6700万用户,消费版Copilot会随win11推出,作为一个懒人,我拭目以待。 Copilot可以根据客户业务内容、工作环境来提供拟人化的应用软件。利用AI解决重复性、低价值劳动,全面减少人工使用,比如可以自动生成文稿、摘要、会议纪要、添加常见问题解答、美化排版、自动分析数据、创建数据模型、生成可视化图表、电子邮件分类、自动回复、提供关联信息等。微软一贯不以产品能力见长,希望这次的产品好用一些。
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@sunmu01 这一段很精妙,梳理的很明白。 我们是这样的:主干问题会迭代,一年一次,变动不大。问题树根据不同行业特点有不同问题树。去企业调研前,会根据已经做的大量案头工作对主干问题进行进一步细化,列出针对各个不同部门的问题清单。如果去上下游、竞争对手那里,还有针对性问题清单。 每个公司都非常个性化,第一层问题可以是泛化的,但是再往下就慢慢个性化了,层层递进,案头工作和具体调研结合才能有深入的了解。 这些都是为了全面掌握信息。投资理念、逻辑或者说投资哲学是模型。基础工作必须扎实,再根据各自的投资逻辑进行判断和筛选。全面掌握信息不管哪个投资流派都得做,只不过一般媒体上只谈面上的投资哲学,具体工作怎么做很少聊到。
Mu Sun@sunmu01

@happylilyelf 启发:如果把投资分析类比为一个系统,输入是信息,输出是决策。过程中的问题树,可以类比为大模型的神经元。那些核心问题就是权重很大的神经元,问题和问题之间的递进关系,是被训练的神经网络。不同的投资公司,就是投入使用的模型。不同投资流派,是因为采用的预训练模型不同。

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#投资思考 思考、总结、修正、演化 在这一期的分享中,有朋友问我如何从垄断的角度来分析AI投资标的。我的观点是:垄断只是投资分析的一个维度,有时候并不容易从垄断角度分析标的,尤其是新兴产业发展早期。 新兴产业在行业发展初期企业数量众多,各种奇思妙想、各种尝试层出不穷,新产品、新业务不断涌现,竞争结构变化很大,就像现在的AI产业,很难说谁就是垄断,就像ChatGPT只能说在现在的生态中占据了一个好位置,但是很难说就能够形成垄断。微软是由于已有业务的垄断对自己的AI业务促进很大,但也不能说就在AI行业形成垄断。 从产业发展角度看,在产业成熟期竞争结构比较稳定,竞争对手数量大幅下降,这个时候会形成比较持久稳定的垄断。 AI是人类第六次技术革命,还在早期,会演化出复杂的生态,在这个生态中,会有各种子系统和反馈环,未来可能在各个小系统中有不同的垄断主体。这种演化会持续很久,跟踪观察演化可以发现好的投资机会,哪怕是暂时占据好位置的标的也可能是不错的投资机会。 总之用发展的眼光看问题吧。
E2M Technology Ltd.@Easy2Mine

【E2M Research 0707期AMA】 分享主题《再议微软、英伟达、台积电》 分享嘉宾: Odyssey 推特: @OdysseysEth Zhen Dong 推特: @zhendong2020 Peicai Li 推特: @pcfli 特邀嘉宾: Cryptotrek.eth 推特: @happylilyelf Space Link: twitter.com/i/spaces/1dRKZ…

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#投资思考 思考、总结、修正、演化 看新闻说ChatGPT的用户增速和使用时间在下降,这只能代表一个暂时的现象。AI是长周期,出现短期波动很正常。目前看到的ChatGPT使用数据只是AI在to C的数据,不能忽视to B的发展正逐步热火朝天。 新兴革命性产业发展路径不太好预测,新生态形成过程中,出现哪些物种,各自占据哪些生态位还不明确。从历史看,AI就像池塘里的涟漪向外一圈圈扩展,逐步出现卷积算法、并行计算、Alphago、transformer、Alpha fold登里程碑式事件。GPT可能只是扔进去的那个引发大涟漪的石子,未来各行各业都将涉足AI,这是个超长周期。 AI会向向专业模型扩展,新的开发群体会在各行各业。有大量专业数据的行业龙头会很乐意让AI增加他们的竞争优势。目前看,B端有的自己开发,有的和专业公司合作,如何让B端采用AI变得简单高效是下一个关注点。
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#投资思考 思考、总结、修正、演化 这两天分析了特斯拉和比亚迪Q2的销售数据,两个最深的感觉:第一、特斯拉战略执行能力特别强。最近几个季度,高管一直强调要扩大销售、扩大车队保有数量,不怕降低毛利率,以后通过FDS来增加毛利率。四月份电话会议上分析师表示了对毛利率的担心,但是公司依然坚定执行这个战略。 第二、特斯拉在AI上的优势明显,未来非常值得期待。人工智能需要基于数据、模型、业务三者相互作用所形成的飞轮效应。四月份电话会议上披露特斯拉已经有1.3亿英里的FSD里程,积累了行业内最多的数据,优质数据的价值和重要性,再怎么强调都不过份。公司一直在大投入训练模型,四月份还披露购买了大量GPU。 可以说基于数据、模型、业务三者的相互作用所形成的飞轮效应已经逐步形成,而且随着数据的不断积累和模型的持续训练,模型会越来越优化、越来越准确。由于自动驾驶技术在视觉感知方面的优势,公司的AI也可以用于机器人,在一些垂直领域可能体现会出更多优势。
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@mike_d1213 我比较赞同你的观点,重在执行和落实,如果读书只是为了形成观点没啥意思,关键是落实在实际工作生活怎么做,要接地气。
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Mike_D
Mike_D@mike_d1213·
@happylilyelf 拿书找的话可能就按图索骥了,需要正例也需要反例,最近看到不少人都是先形成观点后形成论据的…不太好不太好
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#学习心得 把知识内化为思维和行动 重读创新者的窘境,感觉书中的创新技术案例和量子计算、可控核聚变相比都不算“颠覆”和“破坏”,这些技术的特征根本不在于“破坏”,比如3.5寸小型硬盘技术本身并没有多颠覆,核心在于他所配套的笔记本电脑本身是个巨大的终端应用,这个没有被预测到的市场最终发展成了一个极大的市场,把所有供应商带动起来,也成就了小型硬盘生产商,如果没有笔记本电脑市场,小型硬盘可能也就是个小型市场。 技术被终端广泛采用才对一个创新技术的扩散具有决定作用。从投资角度看,如果读了这本书后按照书里的思路去研究某种技术是否为破坏性创新,某个企业是否建立了良好机制去捕获破坏性创新,某个企业是否有正确战略去应对破坏性创新,投资成功率不见得高,观察跟踪某个行业,发现某个有前途的子行业涌现和发展才更容易发现好的投资机会。
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#学习心得 把知识内化为思维和行动 好友说:硅基智能“眼”中的“世界”与人类本来就不一样,不应用人类的视⻆限制硅基智能对世界的感知、探查和理解。这句话很有启发。 自然界中,生物感知世界的方式、能力和人类差异很大。老虎、狗狗眼中的世界,从色彩、层次、景深方面都和人类看到的景象差异很大;有的昆虫是用腿部的感受器来感受世界的震动;有的能够感受到人类看不到的光;鹰能够感受到气流的微小变化,调整飞行姿态达到最小能耗。 自然已经如此丰富多彩,硅基生命可能还会有更有趣的东西演化出来,现在人类设计了雷达、传感器、摄像头、超声波探测器......,未来还演化出什么呢?我很期待。
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#学习心得 把知识内化为思维和行动 和朋友们在博物馆和美食中度过美好一周。有朋友、有文化、有美食,夫复何求! 旅途总是给人很多启发。站在两千两百多年前南越王宫御花园的遗址上,发现人类对美好生活的追求和欲望几千年没什么变化: 人工挖出蜿蜒曲折的小溪,从白云山引水经花园流到珠江;小溪底部铺上错落的鹅卵石营造出激流回旋的效果;精心设计的下水道盖子和现在的一模一样,能够挡住落叶和杂物进入小溪;小溪上还建有凉亭,就连养的乌龟甲鱼都有专用的石板躺着晒太阳。 现代的园林也就这样啊,这一切让两千两百年后的我们毫无距离感,秒懂:鱼在水里游、兔子在草坪跳,乌龟舒舒服服的出来晒太阳,朋友们在哗哗的水声中发呆、在舒适的凉亭中吟诗作画、讨论如何让花园更舒服更漂亮。 正是这种对美好生活的向往和追求一直在拉动人类社会向前发展吧!我们才有了科技的进步、消费的提升,才有了星辰大海的梦想。
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#学习心得 把知识内化为思维和行动 重温克里斯坦森的经典《创新者的窘境》,书中提出了“破坏性创新”这个词。 比如3.5寸硬盘和液压挖掘机,这两个案例总结及对投资的启发: 1、3.5寸硬盘和液压挖掘机最初都是满足了规模小、需求不确定、利润率更低的市场需求。这些市场在日后发展壮大,比如采用3.5寸软盘的笔记本电脑市场,采用液压挖掘机的民用建筑市场; 2、同期行业领先企业不愿意做同类产品,因为不在他们的价值网络之内。他们更倾向于做满足主流市场现有客户需求的高利润率产品,这是管理层理性的选择; 3、破坏性创新在满足低端市场需求后,不断改进,性能开始满足主流市场需求,并在某些方面如成本、可靠性等更具优势,逐步替代主流市场原有产品。 我一直在思考以上对投资的指导意义,仅从技术角度去研究什么是破坏性创新很难。创新类似生物变异,将面临环境的自然选择,适应环境的变异才能保留下来,在最初很难判断哪种技术是所谓的破坏性创新。 用等待、观察涌现的角度去分析下游市场似乎更容易把握破坏性创新。比如:关注到某个细分市场或者新兴产业需求的产生和崛起,关注到促使新兴产业发展的技术,跟踪这种技术是否能够进入主流市场并代替原有主流产品。 这样反向研究在市场和供应链两方面都可能有投资机会。
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#投资思考 思考、总结、修正、演化 我越来越觉得投资在某种意义上就是个社会学课题,研究社会结构、社会阶层、社会成员特征、分布和变化,变化,研究我们未来的社会可能是什么样子。 比如未来虚拟世界的建设可能是一个重要的投资主题,而且涵盖广泛。两三年前,元宇宙概念刚出来的时候,作为头号玩家的死忠粉我就挺激动。我对元宇宙的理解就是虚拟世界,随着人类社会的发展,现实世界压力越来越大,虚拟世界一定会成为人类尤其是年轻人的精神家园。 虚拟世界的发展面临方方面面的约束,这几年观察下来一点点的在解决,算力、存储、带宽、数据,最重要的是AIGC,让内容能够很容易的产生,加快建设速度、提升虚拟世界的真实度、沉浸感。 AI的发展未来很可能能够保障人类的基本生活需求,人就能够在虚拟世界创造另外的自由空间。在虚拟世界人可以有不同身份自由驰骋,创造各种城市、社区,各种业务,而区块链可以成为虚拟世界的基本运行规律之一,具有天然的契合度,比如虚拟资产的确权、转让、受益、处置都可以在链上进行。
peicaili@pcfli

对的,写错了,复杂经济学里面讲,经济的进化是三种技术的协同进化,物理技术,商业技术和社会技术,这三种仅仅从扩散速度来看,感觉物理技术最快,其次是商业技术,最慢的是社会技术。但是从投资的角度,感觉社会技术反而最值得关注,会让你领先很多人,很长时间,比如数字货币这里面就包含了一种社会技术的进化

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@happylilyelf @pcfli 思想的扩散就是信息和利益的扩散。而商业的扩散则是结合了思想和科技的扩散。这里是说商业,不是商品。
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#学习心得 把知识内化为思维和行动 不同阶段有不同的收获。这次重读《创新的扩散》最吸引人的部分是创新扩散的研究历史,以前几乎完全忽视。这部分有很多有趣的案例,包括现代数学的扩散、幼儿园在全世界的扩散、计划生育的扩散等,大大拓宽了我对“创新”的理解,很多耳熟能详的日常事物在一百年前也是步履艰难的创新,看他们扩散的过程对分析现有创新很有帮助。 这部分也分享了研究的历史,给我们去观察创新的扩散提供了不同的视角、框架和衡量维度。 比如:传播学通过新闻的传播规律来类比研究创新的扩散,发现创新决策中不同阶段的沟通渠道、意见领袖、扩散网络的作用。 农业社会学用访谈、统计数据分析直接从受众身上收集扩散的数据,确保从受试者角度看问题,发现了S型采用者分布、采用者特征、创新认知和采用率关系等。 人类学用观察、个案研究等方式,从受众角度看问题,来研究创新结果、创新推广人的作用。
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@pcfli 思想扩散的模型我还没了解过,确实需要了解一下。
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peicaili
peicaili@pcfli·
@happylilyelf 今天刚好看到《二十世纪思想史》里面提的一个点,技术的扩散比思想的扩散要慢得多,很多人很快就接受了20世纪的技术,但是思想还停留在19甚至18世纪,可能这两个领域的扩散模型是不一样的
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#学习心得 把知识内化为思维和行动 重读Everett M.Rogers的《创新的扩散》,发现之前理解不到位的关键之处:创新的扩散是个社会学课题,社会体系、结构和网络比技术本身起更大作用。技术只是支撑创新达成的手段,本身不是最关键的门槛。 为了深入了解,和一线互联网大厂的朋友们进行了探讨。她们在做产品的时候,如果只有技术积累的优势,被对手赶上的时间是完全可计算的,这只是先发优势。一个产品要形成壁垒,的确是社会学知识。比如微信靠关系链和朋友圈;抖音是碎片时间的粘性抢占,很多创新都是一种理念和思想的进步和扩散。 以前读过《增长黑客》、《上瘾》等书籍,都是大厂内部必读书籍,都是从社会关系、心理学等角度讲增长,增长就是扩散。 这本《创新的扩散》最初写于1960年,多次再版,我看的是2003年版,作者写完不久就驾鹤西去了。很多经典书籍,如《跨越鸿沟》、《引爆点》都深受这本书的启发。作者将创新的扩散和大众传播学结合,是从传播学研究创新扩散的先驱。 在当下人类创新和科技进步指数发展的阶段,确实有必要将创新有关的经典再重温一遍了。
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#学习心得 把知识内化为思维和行动 实践中我发现投资者往往过多关注自己对创新的感受,并以此作为判断和投资决策依据。但我个人认为投资中自我对创新的感受可能并不重要,关注更高层次整体或者大部分潜在用户的感受和变化才重要。 《创新的扩散》进一步理清了我的思路:长期跟踪影响社会体系结构的观念的扩散有助于了解社会变革的过程,关注创新在社会体系时间和空间内的传播,关注个体所在群体和人际网络如何影响个体。需要有全球视野。 过于关注自身或者少部分人的感受会造成什么情况呢?不喜欢单踏板模式的会错过特斯拉,厌恶游戏的会错过腾讯。 创新的受众分为五类:先驱者、早期采用者、早期大众、后期大众、落后者。人各有不同,有人奔放积极,有人保守谨慎,无所谓对错。但是作为投资者需要清楚自己是哪一类人。 如果自身是先驱者或者早期采用者,可以观察在同类人群中的扩散。如果不是先驱者、早期采用者或者早期大众,那就更需要看看大范围整体的感受。
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@Cyruswooo 尤其是互联网行业产品,如果和硬件无关的话,技术很难形成壁垒。其他行业会有一些技术壁垒。
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@henices 谢谢回复,确实,在了解了复杂科学知识后,更加理解生态系统的重要性。
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MindForge (曼福吉)
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作为曾经长期从事产品开发的技术人员对此深有体会,产品在技术的优势或者说创新,在很多时候真的就是一个先发优势。 技术好的产品可能领先对手1到2年,但是拉长时间看优势就不存在了,因为对手会模仿你的技术或创新,最终很多产品会趋于同质化。 如何利用先发优势,持续保持产品的竞争力是很值得思考的问题,产品的规模效应是需要考虑的因素之一,在对手成长之前抢占市场,利用用户的粘性是一个思路 (前段时间微软 bing 和 openai 的动作就是一个例子),因为更换产品也是有成本的。 其次生态也是一个重要因素,产品的配套是否齐备,合作伙伴是否强大 ?这些可能才是真正的产品壁垒。
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