Phus Lu
427 posts

Phus Lu
@phuslu
Everything That Has A Beginning Has An End.

3月30日,段永平在雪球发了一条引发热议的动态。他说"收回对方丈说的我不投资泡泡玛特的说法"。这让我想到了苹果。 那几天,泡泡玛特刚发完2025年报,营收371亿,利润130亿,同比分别增长185%和284%。但管理层给了2026年"不低于20%增长"的指引,市场觉得失速了,两天暴跌超过30%。 段永平恰恰在这个时候重新审视了泡泡玛特。他用了一个物理学类比:经济学讨论的"增速",在物理学里其实是"加速度"。投资买的是未来的总量,是速度乘以时间。加速度变小了,不等于速度慢了。 回头看他对苹果的投资,几乎经历过同样的剧本。 2012年到2013年,苹果营收增速从40%-70%骤降到个位数,甚至出现了十年来首次季度营收同比下滑。股价从高点跌了超过40%。当时的市场叙事跟今天的泡泡玛特如出一辙:渗透率见顶了,创新不够了,三星在抢份额,高增长结束了。 后来呢?苹果再也没回到过40%的增速,但10%-20%的稳定增长叠加庞大的利润体量,股价从那个低点到现在涨了十几倍。 2016年又来了一次。iPhone销量首次年度下降,连续三个季度营收同比下滑,市场又恐慌了一轮。结果苹果在减速期里把服务业务做了起来,生态系统越来越厚,后面的故事大家都知道了。 段永平能拿住苹果穿越这三次"增速放缓暴跌",靠的就是他反复讲的那个框架:不盯加速度,看速度乘以时间。 那泡泡玛特能走出同样的路径吗? 有些地方确实像。减速期的业务结构在变好,IP矩阵在分散化(6个IP破20亿,17个IP破1亿),海外收入占比升到43.8%,不再是单一市场单一爆款的故事。管理层在最高点附近主动踩刹车给保守指引,这种风格恰好是段永平喜欢的类型。 从财务数据看,泡泡玛特甚至比苹果更"漂亮"。毛利率72.1%,苹果最新大约47%,高出25个百分点。ROE从2023年的15%飙升到2025年的80%左右,盈利能力释放的速度惊人。但这恰恰也是需要冷静的地方。苹果的毛利率40%多,维持了十几年,稳得像一条直线。泡泡玛特的数字还在剧烈变化中,漂亮归漂亮,能不能稳住才是真正的考验。 而稳不稳得住,取决于一个根本性的区别。 苹果的护城河随时间自我加强。你的照片、App、iCloud、Apple Watch全锁在苹果生态里,每多一台设备,迁移成本就更高一层。苹果不需要每年都发明一个新东西来留住你,生态的惯性本身就在替它工作。 泡泡玛特的逻辑不一样。消费者今天买LABUBU,明天可以毫无成本地转向任何其他品牌。泡泡玛特的护城河不是用户锁定,而是IP孵化体系的持续产出能力。LABUBU之后跑出了CRYBABY和星星人,证明了这套机器确实在运转。但IP的生命周期天然比硬件生态短,这台机器不能停。 这也解释了段永平态度转变的微妙之处。对苹果,他是"想通之后直接重仓"。对泡泡玛特,他只是"收回不投资的说法",还没有跨到买入那一步。 中间差的那一步,可能就是他对自己的那个问题还没有找到确定性的回答:"万一过两年大家都不要了呢?" 段永平拿住苹果穿越三次增速暴跌周期,靠的是苹果生态系统的惯性。泡泡玛特的惯性在哪里?有没有?




感谢 @xxm459259 和狼叔 @i5ting 为我朋友这个简历提供机会了,这条帖子争议很大,有人说善意被滥用所以解释一下 我周三下午接到我这位朋友的求助,44岁,被裁了,让我帮他找工作(不是群里,也不是网上截图),作为一个差不多年龄的大龄 IT 人知道这么大的年纪找工作很难 他自己看中我帮他推过去的第一个职位直接就被拒了,年龄第一学历,不展开,我觉得需要更多的机会就发在了我的推特上 简历如图 1,是他的名字和手机号,我打码了,狼叔看过(如果愿意可以说下简历和我的推文原始截图是不是一字不差) 图 2 是他感谢我,图3是他被裁 图4 是我在推特上帮他投简历 最后感谢每一个对原贴关注/转发的朋友们,哪怕你觉得被"骗"了, 我没写主语,但任何一个细节都是真实的,你们的善意最后帮了我还是我这位 44 岁被裁的朋友,同样有价值,解释这些是希望你们以后继续能帮助其他失业的朋友们 最后如果你愿意继续帮忙转发,或者看看你朋友公司是否在招聘我感激不尽 44 岁,芯片领域软件18 年经验,北大硕,目标地址北京


Performance Hints Over the years, my colleague Sanjay Ghemawat and I have done a fair bit of diving into performance tuning of various pieces of code. We wrote an internal Performance Hints document a couple of years ago as a way of identifying some general principles and we've recently published a version of it externally. We'd love any feedback you might have! Read the full doc at: abseil.io/fast/hints.html



差了一个 kafka 客户端拉取消息慢的问题,几周了,快进行不下去了,开始以为是拥塞窗口的原因,于是我通过 wget 一个大文件让内核记住拥塞窗口,然后重启了客户端,果然好了,结果第二天一看拥塞窗口又降下去了,如图一个个的传输台阶就是问题所在,网络质量带宽都极好,不理解





















