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2024-11-24
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黄仁勋最新万字对话：英伟达十年将计算边际成本降低100万倍
11月23日，在香港科技大学周六举行的博士学位授予仪式上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋被授予工程学荣誉博士学位。今晨醒来，我第一时间询问妻子英伟达是否挺住了。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。
黄仁勋最新万字对话：英伟达十年将计算边际成本降低100万倍
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2024-05-26
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拆股！英伟达只是第一个，更多科技股在后面呢
美银认为，在英伟达公布1拆10的拆股计划后，博通、奈飞以及超微电脑这些高价科技股，也可能成为下一批拆股的候选人，这背后可能藏着财富密码？GPU之王英伟达本周宣布要拆股，更多散户又能加入英伟达大军了。22日，英伟达借着公布新财报的机会，顺便宣布了“1拆10”的拆股方案，在6月7日正式生效，届时英伟达的股东每份普通股可获得额外9股，这也是英伟达近年来第2次进行拆股。这意味着拆股后持续上涨也是概率事件。
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2024-05-11
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量化投资泰斗、文艺复兴基金的创始人Jim Simons去世，享年86岁
5月10日，文艺复兴基金的创始人吉姆·西蒙斯（Jim Simons）去世，享年86岁。以下为讣告全文：西蒙斯基金会怀着极大的悲痛宣布，其联合创始人兼名誉主席詹姆斯·哈里斯·西蒙斯（James Harris Simons）于2024年5月10日在纽约市去世，享年86岁。吉姆（他更喜欢别人这样称呼他）是一位获奖无数的数学家、量化投资界的传奇人物...
量化投资泰斗、文艺复兴基金的创始人Jim Simons去世，享年86岁
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2024-04-08
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2024-03-09
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【小虎访谈】波波斯基：英伟达赚一套别墅！北大博士的1000%收益率之路如何炼成？
@小虎访谈：
$超微电脑(SMCI)$ 赚了一辆车， $英伟达(NVDA)$ 赚一套别墅， $腾讯控股(00700)$ 挣了140万， $特斯拉(TSLA)$ 、 $拼多多(PDD)$ 都赚了10倍......各位虎友们好，本周要与我们分享的虎友是 @波波斯基 。在21年底，他押注了未来科技的发展与芯片的方向，做出了第一重仓 $英伟达(NVDA)$ 、第二重仓 $Meta Platforms(META)$ 的决定！自22年底算起，他的收益率已有10倍！[美金]当前，他认为英伟达估值还不算高，在2024年可以维持在1000到1300 这个区间，而在2026年之前是看不到增长尽头的。此外，他还看好今年数字货币概念股的表现 $Coinbase Global, Inc.(COIN)$ ，虽然虽然现在已经有了一定的涨幅，但长期而言，仍然在底部区域。来吧虎友们，让我们一起来听听他的投资心得大分享吧[你懂的][你懂的]Q：请简单自我介绍一下A：我是一个大学老师，副教授，现
【小虎访谈】波波斯基：英伟达赚一套别墅！北大博士的1000%收益率之路如何炼成？
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2024-01-02
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2023-02-13
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加仓！加仓！千亿私募巨头最新持仓大曝光！猛买这些股，重磅研判也来了！
国内千亿私募巨头在美股市场的最新持仓曝光了！千亿私募景林资产的海外子公司景林资产管理香港公司（GREENWOODS ASSET MANAGEMENT HONG KONG LTD）日前向美国证交会提交了
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2023-01-25
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2023-01-03
非等到石头砸自己脚上，才想起来疼
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2022-11-27
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霍华德对话格林布拉特：只有三个办法可以年赚50%
霍华德·马克斯1995年与人联合创建橡树资本（Oaktree Capital），他撰写的“投资备忘录”因预言科技股泡沫破裂而成为华尔街必读文件，巴菲特也推崇不已。作为知名投资大师，霍华德·马克斯曾和另
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tg-height=\"616\"/></p><p><strong>以下为对话全文：</strong></p><p><strong>沈向洋：</strong>昨晚我辗转难眠，其中一个极为关键的原因在于，我亟欲向诸位引荐这位宇宙间最卓越的首席执行官。但我心中也暗自为贵公司担忧，毕竟昨晚苹果股价上扬，而英伟达的表现却略显逊色。我已迫不及待想要知晓股市收盘的结果！今晨醒来，我第一时间询问妻子英伟达是否挺住了。你在人工智能领域领航已久，能否再谈谈对人工智能的看法，以及这项技术，或是AGI（通用人工智能）可能带来的影响？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>正如你所了解的，当人工智能网络能够学习并掌握从字节、语言、图像到蛋白质序列等多种数据的理解时，一场变革性、开创性的能力便应运而生了。我们突然间拥有了能够理解单词内涵的计算机。得益于生成式AI，信息得以在不同模式间自由转换，比如从文本到图像、从蛋白质到文本、从文本到蛋白质，乃至从文本到化学品等。这一原本作为函数逼近器（Function Approximator，数学领域的重要概念，用于多个领域）及语言翻译器而存在的工具，如今所面对的问题是，我们如何能充分利用它？你见证了全球范围内创业公司如雨后春笋般涌现，它们结合了这些不同的模型与能力，展现出无限可能。</p><p>因此，我认为真正令人惊叹的突破在于，我们现在能够理解信息的真正意义。这意味着，作为数字生物学家，你能理解所观数据的含义，从而于万千数据中精准捕捉到关键信息；作为英伟达的芯片设计师、系统设计师，或是农业技术人员、气候科学家、能源领域的研究者，在探寻新材料的过程中，这无疑是开创性的壮举。</p><p><strong>沈向洋：</strong>如今，通用翻译器的概念已然成形，它赋予我们理解世间万物的能力。许多人都听你描述过人工智能对社会的惊人影响。那些观点深深触动了我，甚至在某些方面让我感到震撼。回顾历史，农业革命让我们生产出了更多的食物，工业革命则让我们的钢铁产量大幅提升。进入信息技术时代，信息的数量更是爆炸式增长。而今，在这个智能时代，英伟达与人工智能正携手“制造”智能。你能进一步阐述为何这项工作如此重要吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>从计算机科学的视角来看，我们重新发明了整个堆栈。这意味着，我们过去开发软件的方式已经发生了根本性的变化。提及计算机科学，软件开发自然是不可或缺的一环，它是如何实现的，这至关重要。</p><p>以往，我们依靠手工编写软件，凭借想象力和创造力构思功能、设计算法，然后将其转化为代码，输入电脑。从Fortran到Pascal，再到C语言和C++，这些编程语言让我们得以用代码来表达创意。代码在CPU上运行得很好，我们向计算机输入数据，询问它从中发现了什么函数，通过观察我们提供的数据，计算机能够识别出其中的模式和关系。</p><p>然而，现在的情况已经有所不同，我们不再依赖于传统的代码编写方式，而是转向了机器学习和机器生成。这不再是简单的软件问题，而是涉及到了机器学习，它生成神经网络，并在GPU上进行处理。这一转变，从编码到机器学习，从CPU到GPU，标志着一个全新的时代的到来。</p><p>而且，由于GPU的功能异常强大，我们现在能够开发的软件类型堪称非凡，而在这一强大基础之上，则是人工智能的蓬勃发展。这正是其出现所带来的变革，计算机科学因此发生了巨大变化。现在，我们需要思考的是，这样的变化将如何影响我们的行业？我们都在竞相利用机器学习去探索新的人工智能领域。那么，究竟什么是人工智能呢？这其实是一个大家耳熟能详的概念，即认知自动化和解决问题自动化。解决问题的自动化可以归结为三个核心概念：观察并感知环境，理解并推理环境，然后提出并执行计划。</p><p>例如，在自动驾驶汽车中，车辆可以感知周围环境，推理自身及周围车辆的位置，最后规划出行驶路线。这其实就是一种数字司机的表现形式。同样地，在医疗领域，我们可以观察CT扫描图像，理解并推理出图像中的信息，如果发现异常，可能代表着肿瘤的存在，然后我们可以标记出来并告知放射科医生。此时，我们就扮演了数字放射科医生的角色。<strong>在我们所做的几乎每一件事情中，都可以找到与人工智能相关的应用，它们能够出色地完成特定的任务。</strong></p><p>如果我们拥有足够多的数字智能体，并且这些智能体能够与产生这些数字信息的计算机进行交互，那么这就构成了数字人工智能。然而，目前我们所有人对数据中心的总体消耗，虽然看似庞大，但数据中心主要是在生产一种名为“Token”的东西，而并非真正的数字智能。</p><p>我可以解释一下这两者之间的区别。300年前，通用电气公司和西屋电气公司发明了一种新型仪器——发电机，并最终演化为交流发电机。他们非常明智地创造了一种“消费者”来消费他们所生产的电力，这些“消费者”包括灯泡、烤面包机等电器设备。当然，他们还创造了各种各样的数码设备或电器，这些设备都需要消耗电力。</p><p>现在，来看看我们正在做的事情。我们正在创建Copilots、ChatGPT等智能工具，这些都是我们创造出的不同类型的智能“消费者”，它们实际上就像灯泡和烤面包机一样，是消耗能量的设备。但想象一下，那些令人惊叹的、我们所有人都会使用的智能设备，它们将连接到一个新的工厂。这个工厂曾经是交流电发电厂，但现在，新的工厂将是数字智能工厂。</p><p>从工业的角度来看，我们实际上正在创造一个新的产业，这个产业在吸收能量并产生数字智能，而这些数字智能可以被应用于各种不同的场景。我们相信，这个数字智能产业的消耗量将是巨大的，而这个行业在以前是不存在的，就像交流电发电行业在以前也不存在一样。</p><p><strong>沈向洋：</strong>你为我们勾勒了一幅充满希望的光明未来，而这在很大程度上得益于你和英伟达在过去十多年间对该领域的卓越贡献。摩尔定律在业界一直备受瞩目，而近年来，“黄氏定律”逐渐为人们所熟悉。在早期的计算机行业中，英特尔提出的摩尔定律曾预言计算能力每18个月翻倍。然而，在过去10到12年间，特别是在你的引领下，计算能力的增长速度甚至超越了这一预测，实现了每年翻倍甚至更高速度的增长。</p><p>从消费端观察，大语言模型在过去12年里的计算需求每年都以四倍以上的速度激增。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。考虑到计算需求的这一巨大增长，英伟达的股价或许并不显得高昂。那么，当你运用你的“水晶球”预测未来时，你认为在接下来的10年里，我们是否还会见证计算需求再次实现100万倍的增长呢？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>摩尔定律依赖于两个核心概念：一是超大规模集成电路（VLSI）的设计原理，它是受到我、加州理工大学的卡弗·米德教授（Carver Mead）以及林恩·康威教授 (Lynn Conway )的著作启发的，这些著作激励了整整一代人；二是随着晶体管尺寸的不断缩小，我们得以每隔一段时间就将半导体的性能提升一倍，大约每一年半就能实现一次性能翻倍，因此每五年性能提升可达10倍，每十年更是能提升100倍。</p><p>我们正身处一个趋势之中：神经网络的规模越大，用于训练的数据量越多，AI似乎就表现得越智能。这一经验法则与摩尔定律有着异曲同工之妙，我们不妨称之为“规模定律（Scaling Law）”，且这一定律似乎仍在持续发挥作用。然而，我们也清醒地认识到，仅仅依靠预训练——即利用全球范围内的海量数据自动挖掘知识——是远远不够的。正如大学毕业是一个至关重要的里程碑，但它绝不是终点。接下来，还有后训练阶段，也就是深入钻研某一特定技能，这要求强化学习、人类反馈、AI反馈、合成数据生成以及多路径学习等多种技巧的综合运用。简而言之，后训练就是选定一个特定领域，并致力于对其进行深度钻研。这就像当我们步入职业生涯后，会进行大量的专业学习和实践。</p><p>而在这之后，我们最终会迎来所谓的“思考”阶段，也就是所谓的测试时间计算。有些事情你一眼就能看出答案，而有些则需要我们将其拆解成多个步骤，并从第一性原理出发，逐一寻找解决方案。这可能需要我们进行多次迭代，模拟各种可能的结果，因为并非所有答案都是可预测的。因此，我们称之为思考，且思考的时间越长，答案的质量往往越高。而大量的计算资源将助力我们产出更高质量的答案。</p><p>虽然今天的答案已是我们所能提供的最佳结果，但我们仍在寻求一个临界点，即所得到的答案不再局限于我们当前所能提供的最佳水平。在这一点上，你需要判断答案是否真实可靠、是否有意义且明智。我们必须达到这样一个境界，即所得到的答案在很大程度上是值得信赖的。我认为，这还需要数年的时间才能实现。</p><p>与此同时，我们仍需不断提升计算能力。正如你之前所提到的，过去十年里，我们将计算性能提升了100万倍。而英伟达的贡献在于，我们将计算的边际成本降低了同样的幅度。想象一下，如果生活中有你所依赖的事物，如电力或其他任何选择，当它的成本降低了100万倍时，你的行为习惯将会发生根本性的变化。</p><p>对于计算，我们的看法也已经发生了翻天覆地的变化，而这正是英伟达有史以来最伟大的成就之一。我们利用机器去学习海量的数据，这是研究人员无法单独完成的任务，而这正是机器学习能够取得成功的关键所在。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我迫切希望听听你的看法，香港在当前机遇中应如何作为。现在，一个特别令人兴奋的事情是“AI for Science”，而你对此一直抱有极大的热情。香港科技大学已经投入了大量的计算基础设施和GPU资源，我们特别重视推动各院系之间的合作，如物理与计算机科学、材料科学与计算机科学、生物学与计算机科学等领域的交叉融合。你之前也深入探讨了生物学的未来。另外，值得一提的是，香港政府已决定建立第三所医学院，而香港科技大学是首个提交这个提案的高校。那么，对于校长、我本人以及整个大学而言，你有什么建议？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>首先，我在2018年的超算大会上曾介绍过人工智能，但当时遭遇了诸多质疑。原因在于，那时的人工智能更像是一个“黑箱”。诚然，时至今日，它依然在一定程度上保持着“黑箱”的特性，但已比过去更加透明。</p><p>比如，你我皆为“黑箱”，但现在我们可以向AI发问：“你为何提出这样的建议？”或者“请逐步阐述你得出这一结论的过程。”通过此类提问，AI正变得愈发透明和易于解释。因为我们可以借助问题来探究其思考过程，正如教授们通过提问来洞察学生的思考过程一样。重要的不仅仅是获取答案，更在于答案的合理性以及是否基于第一性原理。这在2018年是无法做到的。</p><p>其次，AI目前尚未能从第一性原理中直接得出答案，它是通过观察数据来学习和得出结论的。因此，它并非模拟第一性原理的求解器，而是在模仿智能、模仿物理。那么，这种模仿对科学而言是否有价值呢？我认为，其价值无可估量。因为在众多科学领域，我们虽然理解第一性原理，如薛定谔方程、麦克斯韦方程等，但面对大型系统时，我们却难以模拟和理解。因此，我们无法仅凭第一性原理进行求解，这在计算上存在局限，甚至是不可能的。然而，我们可以利用AI，训练它理解这些物理原理，并借助其模拟大型系统，从而帮助我们理解这些系统。</p><p>那么，这种应用具体在哪些方面能够发挥作用呢？首先，人体生物学的尺度从纳米级开始，时间尺度则跨越纳秒至年。在如此宽广的尺度和时间跨度上，使用传统求解器是根本无法实现的。现在的问题是，我们能否利用AI来模拟人体生物学，以便更深入地理解这些极其复杂的多尺度系统？</p><p>这样，我们或许可以称之为创建了一个人体生物学的数字孪生体。这正是我们寄予厚望之处。如今，我们或许已拥有了计算机科学技术，使数字生物学家、气候科学家以及处理异常庞大复杂问题的科学家们能够首次真正理解物理系统。这是我的期望，希望在这一交叉领域能够实现这一愿景。</p><p>提及你们的医学院项目，对于香港科技大学而言，一所与众不同的医学院即将在这里诞生，尽管这所大学的传统专业领域是技术、计算机科学和人工智能。这与世界上绝大多数医学院截然不同，它们大多是在成为医学院后，再尝试引入人工智能和技术，而这通常会面临人们对其技术的怀疑和不信任。然而，你们却有机会从头开始，创建一个从一开始就与技术紧密相连的机构，并在这里推动技术的不断发展。这里的人们深知技术的局限性与潜力。我认为，这是一个千载难逢的机遇，希望你们能够紧紧抓住。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我们当然会采纳你的建议。香港科技大学一直以来在技术和创新方面有着卓越的表现，不断推动计算机科学、工程、生物学等领域的前沿发展。因此，作为香港第三所医学院，我们坚信自己能够走出一条与众不同的道路，将传统的医学培训与我们在技术研究方面的优势相结合。我确信，未来我们还会向你寻求更多的建议。不过，我想稍微改变一下话题，谈谈领导力。你是硅谷任期最长的CEO之一，可能已经远超其他人，担任英伟达CEO的时间已经长达30年或31年之久了吧？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>差不多32年了！</p><p><strong>沈向洋：</strong>但你似乎从未感到疲倦。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>不，我其实感到非常累。今天早上到这里的时候，我还说超级累。</p><p><strong>沈向洋：</strong>但你依然在不断前行。因此，我们当然想从你身上学到一些领导大型组织的经验。你是如何领导英伟达这样一个庞大组织的？它拥有数万名员工、惊人的收入和大量的客户，覆盖面极广。你是如何做到以如此惊人的效率领导这样一个大型组织的？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>今天我想说，我感到非常惊讶。通常情况下，你只会看到计算生物学家或者商科学生，但今天我们看到的计算生物学家同时也是商科学生，这真是太棒了。我从未上过任何商业课程，也从未写过商业计划书，我完全不知道如何下手。我依赖于你们所有人来给予我帮助。</p><p>我要告诉你们的是，首先你们要尽可能多地去学习，而我也一直在不断学习。其次，关于你们想全身心投入并视为一生事业的任何事情，最重要的是热爱。<strong>将你所做的任何事情都视为你毕生的事业，而不是你的工作，我认为这种思维方式会在你的心中产生很大的不同。英伟达就是我的事业。</strong></p><p>如果你想成为一家公司的CEO，你有很多东西要学，你必须不断地重塑自己。世界一直在变化，你的公司和技术也一直在变化。你今天所知道的一切，将来都会有用，但还远远不够，所以我基本上每天都在学习。我在乘飞机过来的路上，也在看YouTube，在和我的AI聊天。我找了一个人工智能做导师，问很多问题。AI会给我一个答案，我会问它为什么给出这个答案，让它一步步地告诉我答案，以这种方式向我解释，将这种推理应用到其他事情上，给我一些类比。有很多不同的学习方法，我利用AI。所以，有很多学习方法，但我要强调的是，你要不断学习。</p><p>关于担任CEO与领导者的心得，我总结了以下几点：</p><p>首先，身为CEO及领导者，你无需扮演无所不知的全能角色。<strong>你必须坚定地相信自己所追求的目标，但这并不等同于你必须对每个细微之处都了如指掌。</strong>信心与确定性是两个截然不同的概念。在追求目标的过程中，你可以满怀信心地前进，同时开放心态，欣然接受并拥抱其中的不确定性。这种不确定性实际上为你提供了持续学习、不断成长的空间。因此，要学会从不确定性中汲取力量，视其为推动你前行的朋友而非敌人。</p><p>其次，领导者确实需要展现出坚韧不拔的一面，因为周围有许多人都在仰仗你的力量，并从你的坚定中汲取勇气。然而，<strong>坚韧并不意味着你必须时刻隐藏自己的脆弱。</strong>在需要帮助时，不妨勇敢地寻求他人的支持。我始终秉持这一理念，无数次地向他人坦诚求助。脆弱并非软弱的表现，不确定性也不是信心的缺失。在这个复杂多变的世界中，你既可以坚强自信地面对挑战，也可以诚实地接纳自己的脆弱和不确定性。</p><p>再者，作为领导者，你的决策应始终围绕使命展开，以他人的福祉和成功为考量。只有当你的决策真正有利于他人时，你才能赢得他们的信任与尊重。无论是公司内部员工、合作伙伴，还是我们服务的整个生态体系，我始终在思考如何促进他们的成功，如何保障他们的利益。在决策过程中，我总是以他人的最佳利益为出发点，以此作为我们行动的指南。我认为这些可能很有帮助。</p><p><strong>沈向洋：</strong>关于团队合作，我有个很感兴趣的问题想请教。你有60位直接下属需要向你汇报工作，那么你的员工会议是如何进行的？你是如何有效地管理这么多高层管理人员的？这似乎体现了你独特的领导风格。</p><p><strong>黄仁勋：关键在于保持透明度。</strong>我会在大家面前明确地阐述我们的理由、目标以及我们需要采取的行动，我们一起协作制定策略。无论是什么样的策略，每个人都会在同一时间听到。因为他们都一起参与了制定计划，所以当公司要决定什么事情时，都是大家一起商量好的，不是我一个人说了算，也不是我告诉他们要怎么做。</p><p>我们共同讨论，共同得出结论。我的职责就是确保每个人都接收到了同样的信息。我通常是最后一个发言的人，基于我们的讨论结果，来明确方向和优先级。如果存在任何不明确的地方，我会消除这些疑虑。一旦我们达成共识，都理解了策略，我就会基于大家都是成年人的事实来推进工作。我之前提到的关于我的行为准则——不断学习、自信但拥抱不确定性——如果我不清楚，或者他们不清楚某些事情，我希望他们能够主动说出来。如果他们需要帮助，我希望他们能够向我们寻求支持。在这里，没有人会独自面对失败。</p><p>然后，当其他人看到我的行为模式——作为CEO、作为领导者，我可以展现脆弱的一面，我可以寻求帮助，我可以承认不确定性，我可以犯错——他们就会明白他们同样可以这样做。我所期望的就是，如果他们需要帮助，就勇敢地说出来。但除此之外，我的团队有60个人，他们都是各自领域的顶尖人才。在大多数情况下，他们并不需要我的帮助。</p><p>沈向洋：我必须说，你的管理方法确实成效显著。你在学位授予仪式上的演讲让我记忆犹新，你提及了香港科技大学的诸多数据，特别是校友创立的初创公司数量，以及我们学校培育出的独角兽企业和上市企业数量。这所大学确实以孕育新企业家和公司而著称。然而，即便在这样的环境下，我们今天仍有许多硕士生在此深造。你和你的团队在非常年轻的时候便创立了自己的公司，并取得了今天这样令人瞩目的成功。那么，对于我们的学生和教职员工，你有什么建议呢？他们应该在何时、为何开启自己的事业？除了你曾经向妻子许下在30岁前创办公司的那个，你还有其他的建议吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>那确实是我用来搭讪的小手段，并非真有其意。我16岁上大学，17岁时遇到了我的妻子，那时她19岁。作为班上最小的学生，面对250名同学中只有三个女孩的情况，而我又显得像个孩子，所以必须学会一些吸引注意的技巧。我走向她，告诉她，虽然我看起来年轻，但她对我的第一印象肯定是我很聪明。于是，我鼓起勇气说：“你想看看我的作业吗？”</p><p>接着，我向她许下了一个承诺，我说：“如果你每个星期天都和我一起做作业，我保证你会得到全优的成绩。”就这样，每个星期天我们都能约会，并且一整天都在一起学习。为了让她最终愿意嫁给我，我还告诉她，到我30岁的时候——那时我才20岁——我会成为CEO。我完全不知道自己当时在说些什么。后来，我们真的结婚了。所以，这就是我的全部建议，带着一点幽默和真诚。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我从学生那里收集到一个问题，他想知道：他在学校表现优异，但需要全神贯注于学习。他读了你的爱情故事后，担心如果自己也花时间谈恋爱，会不会影响到学业。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>我的建议是，绝对不会。但前提是，你必须保持优异的成绩。她（我的妻子）从未发现过这个小秘密，但我一直想让她觉得我很聪明。所以，在她来之前，我就先把作业完成了。等到她来的时候，我已经知道了所有的答案。她可能一直以为我是个天才，而且整整四年都是这样认为的。</p><p><strong>沈向洋：</strong>有一位华盛顿大学教授在几年前发表了一个观点，他认为在深度学习这场革命中，像麻省理工学院（MIT）这样的顶尖美国大学其实并没有做出太多开创性的贡献。当然，他并非仅指MIT，而是指出整个美国顶尖大学在过去十年里的贡献相对有限。相反，我们看到像微软、OpenAI、谷歌的DeepMind这样的顶尖公司取得了惊人的成果，其中一个重要原因就是它们拥有强大的计算能力。那么，面对这样的情况，我们应该如何应对？是不是应该考虑加入英伟达，或者与英伟达展开合作？作为我们的新盟友，你能给我们一些建议或者帮助吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>你提到的这个问题确实触及了大学当前面临的一个严峻的结构性挑战。我们都知道，如果没有机器学习，我们就无法像今天这样推动科学研究的快速发展。而机器学习又离不开强大的计算支持。这就像研究宇宙离不开射电望远镜，研究基本粒子离不开粒子加速器一样。没有这些工具，我们就无法深入探索未知领域。而今天的“科学仪器”就是AI超级计算机。</p><p>大学面临的一个结构性问题是，研究人员通常都是自己筹集资金，一旦资金到手，他们就不太愿意与他人分享资源。但机器学习有个特点，就是需要这些高性能计算机在某些时间段内被充分利用，而不是一直闲置。没有人会一直占用所有资源，但每个人在某个时候都需要巨大的计算能力。那么，大学应该如何应对这个挑战呢？我认为，大学应该成为基础设施建设的引领者，通过集中资源来推动全校的研究发展。但这在像斯坦福或哈佛这样的顶尖大学中实施起来非常困难，因为这些大学的计算机科学研究人员通常能筹集到大量资金，而其他领域的研究人员则相对困难。</p><p>那么，现在的解决办法是什么呢？我认为，大学若能为全校构建基础设施，将能有效引领这一领域的变革，并产生深远影响。然而，这确实是大学当前所面临的一个结构性难题。正因如此，众多研究人员才会选择前往我们公司、谷歌、微软等企业实习或进行研究，因为我们能够提供访问先进基础设施的机会。随后，他们在返回各自大学时，会希望我们能够保持其研究的活跃性，以便他们继续推进工作。此外，还有许多教授，包括客座教授，会在从事教学工作的同时，兼顾研究工作。我们公司就聘请了几位这样的教授。因此，虽然解决问题的方法多种多样，但最为根本的，还是大学需要重新审视并优化其研究资助体系。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我有一个颇具挑战性的问题想请教你。一方面，我们欣喜地看到计算能力的显著提升以及价格的下降，这无疑是个好消息。但另一方面，你们的GPU会消耗大量能源，有预测指出到2030年，全球的能源消耗将大幅度增加。你是否担忧，因为你们的GPU，世界实际上在消耗更多的能源？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>我会这样回答你，我会采用逆向思考的方式。首先，我要强调的是，如果世界因为为全球AI工厂供电而消耗了更多能源，那么当这一切发生时，我们的世界将会变得更为美好。现在，让我为你详细阐述几点。</p><p>第一，AI的目标并非仅仅在于训练模型，而是在于应用这些模型。当然，去学校学习，单纯为了学习而学习，这本身并无不妥，它是一项崇高且明智的举措。然而，大多数学生来到这里，他们投入了大量的金钱和时间，他们的目标是未来能够取得成功并应用所学的知识。因此，AI的真正目标并非训练，而是推理。推理过程是高度高效的，它能够发现新的方式来储存二氧化碳，比如在水库中；它或许能够设计出新型的风力涡轮机；或许能够发现新的电能储存材料，或者更高效的太阳能电池板材料等。所以，我们的目标是最终创造出能够应用的AI，而非仅仅训练AI。</p><p>第二，我们要牢记，AI并不在意它在哪里进行“学习”。我们无需将超级计算机放置在靠近电网的校园内。我们应该开始考虑将AI超级计算机放置在稍微远离电网的地方，让它们使用可持续能源，而不是将它们放置在人口密集的区域。我们要记住，所有的发电厂原本都是为了满足我们家庭电器的用电需求而建设的，比如灯泡、洗碗机，而现在因为电动汽车的普及，电动汽车也需要靠近我们。但是，超级计算机并不需要靠近我们的家，它们可以在其他地方进行学习和运算。</p><p>第三，我希望看到的是，AI能够高效、智能地发现新的科学成果，以至于我们现有的能源浪费问题——无论是电网的浪费问题，电网在大多数时候都过度配置，而在少数时候又配置不足——我们都能够通过AI在众多不同领域来节约能源，从我们的浪费中节省能源，并期望最终能够节省下20%到30%的能源。这是我的期望和梦想，我希望能够看到，使用能源来进行智能活动是我们能够想象到的最好的能源利用方式。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我完全同意，将能源高效地应用于智能活动是最佳利用方式。若在某个地方，如中国大湾区（包括深圳、香港、广东等地）之外制造设备，其效率往往会降低，因为难以找到所有必需的组件。以DJI为例，这家本土商业无人机公司拥有令人赞叹的技术。我的问题是，当智能的物理层面变得日益重要时，比如机器人——尤其是自动驾驶汽车这一特殊类型的机器人——你对这些物理智能实体在我们生活中快速涌现的趋势有何看法？在我们的职场生活中，应如何把握并利用大湾区硬件生态系统的巨大潜力？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>这对中国和整个大湾区而言，都是一个绝佳的机会。原因在于，这个区域在机电一体化领域，即机械与电子技术的融合方面，已经具备了相当高的水平。然而，对于机器人而言，一个关键的缺失是理解物理世界的AI。当前的大语言模型，例如ChatGPT，擅长理解认知层面的知识和智能，却对物理智能知之甚少。例如，它可能不明白为何放下杯子时，杯子不会穿过桌子。因此，我们需要教导AI理解物理智能。</p><p>实际上，我要告诉你的是，我们在这方面正取得显著的进展。你可能已经看过一些演示，通过生成式AI，可以将文本转化为视频。我可以生成一个视频，开始时是我的照片，然后给出指令“Jensen，拿起咖啡杯，喝一口”。既然我能通过指令让AI在视频中完成动作，那么为何不能生成正确的指令来控制机械臂完成同样的动作呢？因此，从当前的生成式AI到通用机器人的飞跃，其实并不遥远。我对这个领域的前景充满期待。</p><p>有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种。历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。这个研发飞轮对任何行业都是关键。</p><p>实际上，虽然只有三种机器人能真正实现大规模生产，但其中两种将会成为产量最高的。原因在于，这三种机器人都能在当前世界中部署。我们称之为“棕色地带”（即有待重新开发的领域）。这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去150到200年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。凭借这三种类型的机器人，我们可以将机器人技术的应用扩展到极高的产量，这正是湾区这样的制造生态系统所具备的独特优势。</p><p>如果你深入思考，就会发现，大湾区是世界上唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区。在其他地方，这种情况并不存在。另外两个机电工业强国是日本和德国，但遗憾的是，它们在人工智能技术方面远远落后，真的需要迎头赶上。而在这里，我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。</p><p><strong>沈向洋：</strong>听到你关于物理智能和机器人的看法，我感到非常高兴。香港科技大学在你所描述的这些方面确实很擅长。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>人工智能、机器人技术和医疗保健是我们真正需要创新的三个领域。</p><p><strong>沈向洋：</strong>的确，随着我们新医学院的建立，我们将进一步推动这些领域的发展。但是，要实现所有这些美好的事情，我们仍然需要你们的支持，我们需要你们的GPU等资源。</p></body></html>","source":"lsy1580517846866","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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class=\"meta\">\n\n\n2024-11-24 08:45 北京时间 <a href=https://mp.weixin.qq.com/s/xapv7ENglJfVBxXx6tdErA><strong>腾讯科技</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>11月23日，在香港科技大学周六举行的博士学位授予仪式上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋被授予工程学荣誉博士学位。授予仪式结束后，黄仁勋与香港科技大学校董会主席沈向洋对话，探讨关于技术、领导力和创业的故事。以下为对话全文：沈向洋：昨晚我辗转难眠，其中一个极为关键的原因在于，我亟欲向诸位引荐这位宇宙间最卓越的首席执行官。但我心中也暗自为贵公司担忧，毕竟昨晚苹果股价上扬，而英伟达的表现却略显逊色。我已...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/xapv7ENglJfVBxXx6tdErA\">Web 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Approximator，数学领域的重要概念，用于多个领域）及语言翻译器而存在的工具，如今所面对的问题是，我们如何能充分利用它？你见证了全球范围内创业公司如雨后春笋般涌现，它们结合了这些不同的模型与能力，展现出无限可能。因此，我认为真正令人惊叹的突破在于，我们现在能够理解信息的真正意义。这意味着，作为数字生物学家，你能理解所观数据的含义，从而于万千数据中精准捕捉到关键信息；作为英伟达的芯片设计师、系统设计师，或是农业技术人员、气候科学家、能源领域的研究者，在探寻新材料的过程中，这无疑是开创性的壮举。沈向洋：如今，通用翻译器的概念已然成形，它赋予我们理解世间万物的能力。许多人都听你描述过人工智能对社会的惊人影响。那些观点深深触动了我，甚至在某些方面让我感到震撼。回顾历史，农业革命让我们生产出了更多的食物，工业革命则让我们的钢铁产量大幅提升。进入信息技术时代，信息的数量更是爆炸式增长。而今，在这个智能时代，英伟达与人工智能正携手“制造”智能。你能进一步阐述为何这项工作如此重要吗？黄仁勋：从计算机科学的视角来看，我们重新发明了整个堆栈。这意味着，我们过去开发软件的方式已经发生了根本性的变化。提及计算机科学，软件开发自然是不可或缺的一环，它是如何实现的，这至关重要。以往，我们依靠手工编写软件，凭借想象力和创造力构思功能、设计算法，然后将其转化为代码，输入电脑。从Fortran到Pascal，再到C语言和C++，这些编程语言让我们得以用代码来表达创意。代码在CPU上运行得很好，我们向计算机输入数据，询问它从中发现了什么函数，通过观察我们提供的数据，计算机能够识别出其中的模式和关系。然而，现在的情况已经有所不同，我们不再依赖于传统的代码编写方式，而是转向了机器学习和机器生成。这不再是简单的软件问题，而是涉及到了机器学习，它生成神经网络，并在GPU上进行处理。这一转变，从编码到机器学习，从CPU到GPU，标志着一个全新的时代的到来。而且，由于GPU的功能异常强大，我们现在能够开发的软件类型堪称非凡，而在这一强大基础之上，则是人工智能的蓬勃发展。这正是其出现所带来的变革，计算机科学因此发生了巨大变化。现在，我们需要思考的是，这样的变化将如何影响我们的行业？我们都在竞相利用机器学习去探索新的人工智能领域。那么，究竟什么是人工智能呢？这其实是一个大家耳熟能详的概念，即认知自动化和解决问题自动化。解决问题的自动化可以归结为三个核心概念：观察并感知环境，理解并推理环境，然后提出并执行计划。例如，在自动驾驶汽车中，车辆可以感知周围环境，推理自身及周围车辆的位置，最后规划出行驶路线。这其实就是一种数字司机的表现形式。同样地，在医疗领域，我们可以观察CT扫描图像，理解并推理出图像中的信息，如果发现异常，可能代表着肿瘤的存在，然后我们可以标记出来并告知放射科医生。此时，我们就扮演了数字放射科医生的角色。在我们所做的几乎每一件事情中，都可以找到与人工智能相关的应用，它们能够出色地完成特定的任务。如果我们拥有足够多的数字智能体，并且这些智能体能够与产生这些数字信息的计算机进行交互，那么这就构成了数字人工智能。然而，目前我们所有人对数据中心的总体消耗，虽然看似庞大，但数据中心主要是在生产一种名为“Token”的东西，而并非真正的数字智能。我可以解释一下这两者之间的区别。300年前，通用电气公司和西屋电气公司发明了一种新型仪器——发电机，并最终演化为交流发电机。他们非常明智地创造了一种“消费者”来消费他们所生产的电力，这些“消费者”包括灯泡、烤面包机等电器设备。当然，他们还创造了各种各样的数码设备或电器，这些设备都需要消耗电力。现在，来看看我们正在做的事情。我们正在创建Copilots、ChatGPT等智能工具，这些都是我们创造出的不同类型的智能“消费者”，它们实际上就像灯泡和烤面包机一样，是消耗能量的设备。但想象一下，那些令人惊叹的、我们所有人都会使用的智能设备，它们将连接到一个新的工厂。这个工厂曾经是交流电发电厂，但现在，新的工厂将是数字智能工厂。从工业的角度来看，我们实际上正在创造一个新的产业，这个产业在吸收能量并产生数字智能，而这些数字智能可以被应用于各种不同的场景。我们相信，这个数字智能产业的消耗量将是巨大的，而这个行业在以前是不存在的，就像交流电发电行业在以前也不存在一样。沈向洋：你为我们勾勒了一幅充满希望的光明未来，而这在很大程度上得益于你和英伟达在过去十多年间对该领域的卓越贡献。摩尔定律在业界一直备受瞩目，而近年来，“黄氏定律”逐渐为人们所熟悉。在早期的计算机行业中，英特尔提出的摩尔定律曾预言计算能力每18个月翻倍。然而，在过去10到12年间，特别是在你的引领下，计算能力的增长速度甚至超越了这一预测，实现了每年翻倍甚至更高速度的增长。从消费端观察，大语言模型在过去12年里的计算需求每年都以四倍以上的速度激增。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。考虑到计算需求的这一巨大增长，英伟达的股价或许并不显得高昂。那么，当你运用你的“水晶球”预测未来时，你认为在接下来的10年里，我们是否还会见证计算需求再次实现100万倍的增长呢？黄仁勋：摩尔定律依赖于两个核心概念：一是超大规模集成电路（VLSI）的设计原理，它是受到我、加州理工大学的卡弗·米德教授（Carver Mead）以及林恩·康威教授 (Lynn Conway )的著作启发的，这些著作激励了整整一代人；二是随着晶体管尺寸的不断缩小，我们得以每隔一段时间就将半导体的性能提升一倍，大约每一年半就能实现一次性能翻倍，因此每五年性能提升可达10倍，每十年更是能提升100倍。我们正身处一个趋势之中：神经网络的规模越大，用于训练的数据量越多，AI似乎就表现得越智能。这一经验法则与摩尔定律有着异曲同工之妙，我们不妨称之为“规模定律（Scaling Law）”，且这一定律似乎仍在持续发挥作用。然而，我们也清醒地认识到，仅仅依靠预训练——即利用全球范围内的海量数据自动挖掘知识——是远远不够的。正如大学毕业是一个至关重要的里程碑，但它绝不是终点。接下来，还有后训练阶段，也就是深入钻研某一特定技能，这要求强化学习、人类反馈、AI反馈、合成数据生成以及多路径学习等多种技巧的综合运用。简而言之，后训练就是选定一个特定领域，并致力于对其进行深度钻研。这就像当我们步入职业生涯后，会进行大量的专业学习和实践。而在这之后，我们最终会迎来所谓的“思考”阶段，也就是所谓的测试时间计算。有些事情你一眼就能看出答案，而有些则需要我们将其拆解成多个步骤，并从第一性原理出发，逐一寻找解决方案。这可能需要我们进行多次迭代，模拟各种可能的结果，因为并非所有答案都是可预测的。因此，我们称之为思考，且思考的时间越长，答案的质量往往越高。而大量的计算资源将助力我们产出更高质量的答案。虽然今天的答案已是我们所能提供的最佳结果，但我们仍在寻求一个临界点，即所得到的答案不再局限于我们当前所能提供的最佳水平。在这一点上，你需要判断答案是否真实可靠、是否有意义且明智。我们必须达到这样一个境界，即所得到的答案在很大程度上是值得信赖的。我认为，这还需要数年的时间才能实现。与此同时，我们仍需不断提升计算能力。正如你之前所提到的，过去十年里，我们将计算性能提升了100万倍。而英伟达的贡献在于，我们将计算的边际成本降低了同样的幅度。想象一下，如果生活中有你所依赖的事物，如电力或其他任何选择，当它的成本降低了100万倍时，你的行为习惯将会发生根本性的变化。对于计算，我们的看法也已经发生了翻天覆地的变化，而这正是英伟达有史以来最伟大的成就之一。我们利用机器去学习海量的数据，这是研究人员无法单独完成的任务，而这正是机器学习能够取得成功的关键所在。沈向洋：我迫切希望听听你的看法，香港在当前机遇中应如何作为。现在，一个特别令人兴奋的事情是“AI for Science”，而你对此一直抱有极大的热情。香港科技大学已经投入了大量的计算基础设施和GPU资源，我们特别重视推动各院系之间的合作，如物理与计算机科学、材料科学与计算机科学、生物学与计算机科学等领域的交叉融合。你之前也深入探讨了生物学的未来。另外，值得一提的是，香港政府已决定建立第三所医学院，而香港科技大学是首个提交这个提案的高校。那么，对于校长、我本人以及整个大学而言，你有什么建议？黄仁勋：首先，我在2018年的超算大会上曾介绍过人工智能，但当时遭遇了诸多质疑。原因在于，那时的人工智能更像是一个“黑箱”。诚然，时至今日，它依然在一定程度上保持着“黑箱”的特性，但已比过去更加透明。比如，你我皆为“黑箱”，但现在我们可以向AI发问：“你为何提出这样的建议？”或者“请逐步阐述你得出这一结论的过程。”通过此类提问，AI正变得愈发透明和易于解释。因为我们可以借助问题来探究其思考过程，正如教授们通过提问来洞察学生的思考过程一样。重要的不仅仅是获取答案，更在于答案的合理性以及是否基于第一性原理。这在2018年是无法做到的。其次，AI目前尚未能从第一性原理中直接得出答案，它是通过观察数据来学习和得出结论的。因此，它并非模拟第一性原理的求解器，而是在模仿智能、模仿物理。那么，这种模仿对科学而言是否有价值呢？我认为，其价值无可估量。因为在众多科学领域，我们虽然理解第一性原理，如薛定谔方程、麦克斯韦方程等，但面对大型系统时，我们却难以模拟和理解。因此，我们无法仅凭第一性原理进行求解，这在计算上存在局限，甚至是不可能的。然而，我们可以利用AI，训练它理解这些物理原理，并借助其模拟大型系统，从而帮助我们理解这些系统。那么，这种应用具体在哪些方面能够发挥作用呢？首先，人体生物学的尺度从纳米级开始，时间尺度则跨越纳秒至年。在如此宽广的尺度和时间跨度上，使用传统求解器是根本无法实现的。现在的问题是，我们能否利用AI来模拟人体生物学，以便更深入地理解这些极其复杂的多尺度系统？这样，我们或许可以称之为创建了一个人体生物学的数字孪生体。这正是我们寄予厚望之处。如今，我们或许已拥有了计算机科学技术，使数字生物学家、气候科学家以及处理异常庞大复杂问题的科学家们能够首次真正理解物理系统。这是我的期望，希望在这一交叉领域能够实现这一愿景。提及你们的医学院项目，对于香港科技大学而言，一所与众不同的医学院即将在这里诞生，尽管这所大学的传统专业领域是技术、计算机科学和人工智能。这与世界上绝大多数医学院截然不同，它们大多是在成为医学院后，再尝试引入人工智能和技术，而这通常会面临人们对其技术的怀疑和不信任。然而，你们却有机会从头开始，创建一个从一开始就与技术紧密相连的机构，并在这里推动技术的不断发展。这里的人们深知技术的局限性与潜力。我认为，这是一个千载难逢的机遇，希望你们能够紧紧抓住。沈向洋：我们当然会采纳你的建议。香港科技大学一直以来在技术和创新方面有着卓越的表现，不断推动计算机科学、工程、生物学等领域的前沿发展。因此，作为香港第三所医学院，我们坚信自己能够走出一条与众不同的道路，将传统的医学培训与我们在技术研究方面的优势相结合。我确信，未来我们还会向你寻求更多的建议。不过，我想稍微改变一下话题，谈谈领导力。你是硅谷任期最长的CEO之一，可能已经远超其他人，担任英伟达CEO的时间已经长达30年或31年之久了吧？黄仁勋：差不多32年了！沈向洋：但你似乎从未感到疲倦。黄仁勋：不，我其实感到非常累。今天早上到这里的时候，我还说超级累。沈向洋：但你依然在不断前行。因此，我们当然想从你身上学到一些领导大型组织的经验。你是如何领导英伟达这样一个庞大组织的？它拥有数万名员工、惊人的收入和大量的客户，覆盖面极广。你是如何做到以如此惊人的效率领导这样一个大型组织的？黄仁勋：今天我想说，我感到非常惊讶。通常情况下，你只会看到计算生物学家或者商科学生，但今天我们看到的计算生物学家同时也是商科学生，这真是太棒了。我从未上过任何商业课程，也从未写过商业计划书，我完全不知道如何下手。我依赖于你们所有人来给予我帮助。我要告诉你们的是，首先你们要尽可能多地去学习，而我也一直在不断学习。其次，关于你们想全身心投入并视为一生事业的任何事情，最重要的是热爱。将你所做的任何事情都视为你毕生的事业，而不是你的工作，我认为这种思维方式会在你的心中产生很大的不同。英伟达就是我的事业。如果你想成为一家公司的CEO，你有很多东西要学，你必须不断地重塑自己。世界一直在变化，你的公司和技术也一直在变化。你今天所知道的一切，将来都会有用，但还远远不够，所以我基本上每天都在学习。我在乘飞机过来的路上，也在看YouTube，在和我的AI聊天。我找了一个人工智能做导师，问很多问题。AI会给我一个答案，我会问它为什么给出这个答案，让它一步步地告诉我答案，以这种方式向我解释，将这种推理应用到其他事情上，给我一些类比。有很多不同的学习方法，我利用AI。所以，有很多学习方法，但我要强调的是，你要不断学习。关于担任CEO与领导者的心得，我总结了以下几点：首先，身为CEO及领导者，你无需扮演无所不知的全能角色。你必须坚定地相信自己所追求的目标，但这并不等同于你必须对每个细微之处都了如指掌。信心与确定性是两个截然不同的概念。在追求目标的过程中，你可以满怀信心地前进，同时开放心态，欣然接受并拥抱其中的不确定性。这种不确定性实际上为你提供了持续学习、不断成长的空间。因此，要学会从不确定性中汲取力量，视其为推动你前行的朋友而非敌人。其次，领导者确实需要展现出坚韧不拔的一面，因为周围有许多人都在仰仗你的力量，并从你的坚定中汲取勇气。然而，坚韧并不意味着你必须时刻隐藏自己的脆弱。在需要帮助时，不妨勇敢地寻求他人的支持。我始终秉持这一理念，无数次地向他人坦诚求助。脆弱并非软弱的表现，不确定性也不是信心的缺失。在这个复杂多变的世界中，你既可以坚强自信地面对挑战，也可以诚实地接纳自己的脆弱和不确定性。再者，作为领导者，你的决策应始终围绕使命展开，以他人的福祉和成功为考量。只有当你的决策真正有利于他人时，你才能赢得他们的信任与尊重。无论是公司内部员工、合作伙伴，还是我们服务的整个生态体系，我始终在思考如何促进他们的成功，如何保障他们的利益。在决策过程中，我总是以他人的最佳利益为出发点，以此作为我们行动的指南。我认为这些可能很有帮助。沈向洋：关于团队合作，我有个很感兴趣的问题想请教。你有60位直接下属需要向你汇报工作，那么你的员工会议是如何进行的？你是如何有效地管理这么多高层管理人员的？这似乎体现了你独特的领导风格。黄仁勋：关键在于保持透明度。我会在大家面前明确地阐述我们的理由、目标以及我们需要采取的行动，我们一起协作制定策略。无论是什么样的策略，每个人都会在同一时间听到。因为他们都一起参与了制定计划，所以当公司要决定什么事情时，都是大家一起商量好的，不是我一个人说了算，也不是我告诉他们要怎么做。我们共同讨论，共同得出结论。我的职责就是确保每个人都接收到了同样的信息。我通常是最后一个发言的人，基于我们的讨论结果，来明确方向和优先级。如果存在任何不明确的地方，我会消除这些疑虑。一旦我们达成共识，都理解了策略，我就会基于大家都是成年人的事实来推进工作。我之前提到的关于我的行为准则——不断学习、自信但拥抱不确定性——如果我不清楚，或者他们不清楚某些事情，我希望他们能够主动说出来。如果他们需要帮助，我希望他们能够向我们寻求支持。在这里，没有人会独自面对失败。然后，当其他人看到我的行为模式——作为CEO、作为领导者，我可以展现脆弱的一面，我可以寻求帮助，我可以承认不确定性，我可以犯错——他们就会明白他们同样可以这样做。我所期望的就是，如果他们需要帮助，就勇敢地说出来。但除此之外，我的团队有60个人，他们都是各自领域的顶尖人才。在大多数情况下，他们并不需要我的帮助。沈向洋：我必须说，你的管理方法确实成效显著。你在学位授予仪式上的演讲让我记忆犹新，你提及了香港科技大学的诸多数据，特别是校友创立的初创公司数量，以及我们学校培育出的独角兽企业和上市企业数量。这所大学确实以孕育新企业家和公司而著称。然而，即便在这样的环境下，我们今天仍有许多硕士生在此深造。你和你的团队在非常年轻的时候便创立了自己的公司，并取得了今天这样令人瞩目的成功。那么，对于我们的学生和教职员工，你有什么建议呢？他们应该在何时、为何开启自己的事业？除了你曾经向妻子许下在30岁前创办公司的那个，你还有其他的建议吗？黄仁勋：那确实是我用来搭讪的小手段，并非真有其意。我16岁上大学，17岁时遇到了我的妻子，那时她19岁。作为班上最小的学生，面对250名同学中只有三个女孩的情况，而我又显得像个孩子，所以必须学会一些吸引注意的技巧。我走向她，告诉她，虽然我看起来年轻，但她对我的第一印象肯定是我很聪明。于是，我鼓起勇气说：“你想看看我的作业吗？”接着，我向她许下了一个承诺，我说：“如果你每个星期天都和我一起做作业，我保证你会得到全优的成绩。”就这样，每个星期天我们都能约会，并且一整天都在一起学习。为了让她最终愿意嫁给我，我还告诉她，到我30岁的时候——那时我才20岁——我会成为CEO。我完全不知道自己当时在说些什么。后来，我们真的结婚了。所以，这就是我的全部建议，带着一点幽默和真诚。沈向洋：我从学生那里收集到一个问题，他想知道：他在学校表现优异，但需要全神贯注于学习。他读了你的爱情故事后，担心如果自己也花时间谈恋爱，会不会影响到学业。黄仁勋：我的建议是，绝对不会。但前提是，你必须保持优异的成绩。她（我的妻子）从未发现过这个小秘密，但我一直想让她觉得我很聪明。所以，在她来之前，我就先把作业完成了。等到她来的时候，我已经知道了所有的答案。她可能一直以为我是个天才，而且整整四年都是这样认为的。沈向洋：有一位华盛顿大学教授在几年前发表了一个观点，他认为在深度学习这场革命中，像麻省理工学院（MIT）这样的顶尖美国大学其实并没有做出太多开创性的贡献。当然，他并非仅指MIT，而是指出整个美国顶尖大学在过去十年里的贡献相对有限。相反，我们看到像微软、OpenAI、谷歌的DeepMind这样的顶尖公司取得了惊人的成果，其中一个重要原因就是它们拥有强大的计算能力。那么，面对这样的情况，我们应该如何应对？是不是应该考虑加入英伟达，或者与英伟达展开合作？作为我们的新盟友，你能给我们一些建议或者帮助吗？黄仁勋：你提到的这个问题确实触及了大学当前面临的一个严峻的结构性挑战。我们都知道，如果没有机器学习，我们就无法像今天这样推动科学研究的快速发展。而机器学习又离不开强大的计算支持。这就像研究宇宙离不开射电望远镜，研究基本粒子离不开粒子加速器一样。没有这些工具，我们就无法深入探索未知领域。而今天的“科学仪器”就是AI超级计算机。大学面临的一个结构性问题是，研究人员通常都是自己筹集资金，一旦资金到手，他们就不太愿意与他人分享资源。但机器学习有个特点，就是需要这些高性能计算机在某些时间段内被充分利用，而不是一直闲置。没有人会一直占用所有资源，但每个人在某个时候都需要巨大的计算能力。那么，大学应该如何应对这个挑战呢？我认为，大学应该成为基础设施建设的引领者，通过集中资源来推动全校的研究发展。但这在像斯坦福或哈佛这样的顶尖大学中实施起来非常困难，因为这些大学的计算机科学研究人员通常能筹集到大量资金，而其他领域的研究人员则相对困难。那么，现在的解决办法是什么呢？我认为，大学若能为全校构建基础设施，将能有效引领这一领域的变革，并产生深远影响。然而，这确实是大学当前所面临的一个结构性难题。正因如此，众多研究人员才会选择前往我们公司、谷歌、微软等企业实习或进行研究，因为我们能够提供访问先进基础设施的机会。随后，他们在返回各自大学时，会希望我们能够保持其研究的活跃性，以便他们继续推进工作。此外，还有许多教授，包括客座教授，会在从事教学工作的同时，兼顾研究工作。我们公司就聘请了几位这样的教授。因此，虽然解决问题的方法多种多样，但最为根本的，还是大学需要重新审视并优化其研究资助体系。沈向洋：我有一个颇具挑战性的问题想请教你。一方面，我们欣喜地看到计算能力的显著提升以及价格的下降，这无疑是个好消息。但另一方面，你们的GPU会消耗大量能源，有预测指出到2030年，全球的能源消耗将大幅度增加。你是否担忧，因为你们的GPU，世界实际上在消耗更多的能源？黄仁勋：我会这样回答你，我会采用逆向思考的方式。首先，我要强调的是，如果世界因为为全球AI工厂供电而消耗了更多能源，那么当这一切发生时，我们的世界将会变得更为美好。现在，让我为你详细阐述几点。第一，AI的目标并非仅仅在于训练模型，而是在于应用这些模型。当然，去学校学习，单纯为了学习而学习，这本身并无不妥，它是一项崇高且明智的举措。然而，大多数学生来到这里，他们投入了大量的金钱和时间，他们的目标是未来能够取得成功并应用所学的知识。因此，AI的真正目标并非训练，而是推理。推理过程是高度高效的，它能够发现新的方式来储存二氧化碳，比如在水库中；它或许能够设计出新型的风力涡轮机；或许能够发现新的电能储存材料，或者更高效的太阳能电池板材料等。所以，我们的目标是最终创造出能够应用的AI，而非仅仅训练AI。第二，我们要牢记，AI并不在意它在哪里进行“学习”。我们无需将超级计算机放置在靠近电网的校园内。我们应该开始考虑将AI超级计算机放置在稍微远离电网的地方，让它们使用可持续能源，而不是将它们放置在人口密集的区域。我们要记住，所有的发电厂原本都是为了满足我们家庭电器的用电需求而建设的，比如灯泡、洗碗机，而现在因为电动汽车的普及，电动汽车也需要靠近我们。但是，超级计算机并不需要靠近我们的家，它们可以在其他地方进行学习和运算。第三，我希望看到的是，AI能够高效、智能地发现新的科学成果，以至于我们现有的能源浪费问题——无论是电网的浪费问题，电网在大多数时候都过度配置，而在少数时候又配置不足——我们都能够通过AI在众多不同领域来节约能源，从我们的浪费中节省能源，并期望最终能够节省下20%到30%的能源。这是我的期望和梦想，我希望能够看到，使用能源来进行智能活动是我们能够想象到的最好的能源利用方式。沈向洋：我完全同意，将能源高效地应用于智能活动是最佳利用方式。若在某个地方，如中国大湾区（包括深圳、香港、广东等地）之外制造设备，其效率往往会降低，因为难以找到所有必需的组件。以DJI为例，这家本土商业无人机公司拥有令人赞叹的技术。我的问题是，当智能的物理层面变得日益重要时，比如机器人——尤其是自动驾驶汽车这一特殊类型的机器人——你对这些物理智能实体在我们生活中快速涌现的趋势有何看法？在我们的职场生活中，应如何把握并利用大湾区硬件生态系统的巨大潜力？黄仁勋：这对中国和整个大湾区而言，都是一个绝佳的机会。原因在于，这个区域在机电一体化领域，即机械与电子技术的融合方面，已经具备了相当高的水平。然而，对于机器人而言，一个关键的缺失是理解物理世界的AI。当前的大语言模型，例如ChatGPT，擅长理解认知层面的知识和智能，却对物理智能知之甚少。例如，它可能不明白为何放下杯子时，杯子不会穿过桌子。因此，我们需要教导AI理解物理智能。实际上，我要告诉你的是，我们在这方面正取得显著的进展。你可能已经看过一些演示，通过生成式AI，可以将文本转化为视频。我可以生成一个视频，开始时是我的照片，然后给出指令“Jensen，拿起咖啡杯，喝一口”。既然我能通过指令让AI在视频中完成动作，那么为何不能生成正确的指令来控制机械臂完成同样的动作呢？因此，从当前的生成式AI到通用机器人的飞跃，其实并不遥远。我对这个领域的前景充满期待。有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种。历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。这个研发飞轮对任何行业都是关键。实际上，虽然只有三种机器人能真正实现大规模生产，但其中两种将会成为产量最高的。原因在于，这三种机器人都能在当前世界中部署。我们称之为“棕色地带”（即有待重新开发的领域）。这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去150到200年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。凭借这三种类型的机器人，我们可以将机器人技术的应用扩展到极高的产量，这正是湾区这样的制造生态系统所具备的独特优势。如果你深入思考，就会发现，大湾区是世界上唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区。在其他地方，这种情况并不存在。另外两个机电工业强国是日本和德国，但遗憾的是，它们在人工智能技术方面远远落后，真的需要迎头赶上。而在这里，我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。沈向洋：听到你关于物理智能和机器人的看法，我感到非常高兴。香港科技大学在你所描述的这些方面确实很擅长。黄仁勋：人工智能、机器人技术和医疗保健是我们真正需要创新的三个领域。沈向洋：的确，随着我们新医学院的建立，我们将进一步推动这些领域的发展。但是，要实现所有这些美好的事情，我们仍然需要你们的支持，我们需要你们的GPU等资源。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1057,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":310008034414664,"gmtCreate":1716689482852,"gmtModify":1716689484592,"author":{"id":"3506849970098381","authorId":"3506849970098381","name":"微笑刺客","avatar":"https://static.tigerbbs.com/9fdfebdff2dec181d06b81541644968f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3506849970098381","authorIdStr":"3506849970098381"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/310008034414664","repostId":"2438026893","repostType":2,"repost":{"id":"2438026893","kind":"news","pubTimestamp":1716629126,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2438026893?lang=&edition=full","pubTime":"2024-05-25 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justify;\">而美股“七姐妹”的微软和Meta，也快接近500美元俱乐部了。下一次的拆股很可能落在这些种子选手里。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么要列出潜在的拆股名单？这可能是未来的财富密码。<br/><br/>美银指出，历史上，股票在宣布拆分后的12个月内，平均能实现约25%的回报率，而同期的指数回报率约为12%，苹果公司在2020年的1拆4后，股价在随后一年内上涨超过30%。<br/><br/>因为拆股虽然不会改变公司的市值，但拆股往往发生在企业持续扩张，以及盈利前景大好时，此时投资者对公司股价的信心极强，而且拆股后的股价会降低，能吸引更多散户入场，所以拆股后短期内，基本面好的公司往往能提升股价。<br/><br/>但是，这样的超额收益并不一定会出现，特斯拉在2022年拆股后，随后一年内就跌了6%。这意味着拆股后持续上涨也是概率事件。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>拆股！英伟达只是第一个，更多科技股在后面呢</title>\n<style 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justify;\">吉姆（他更喜欢别人这样称呼他）是一位获奖无数的数学家、量化投资界的传奇人物，也是一位富有灵感且慷慨的慈善家。</p><p style=\"text-align: justify;\">他与妻子、西蒙斯基金会主席玛丽莲·西蒙斯 (Marilyn Simons) 一起向数百个慈善事业捐赠了数十亿美元，特别是那些支持数学和科学研究及教育的慈善事业。1994年，他们成立了西蒙斯基金会，该基金会的主要目的是支持全球的科学家和组织，推动数学和基础科学研究的前沿发展。</p><p style=\"text-align: justify;\">直至生命的最后阶段，吉姆都活跃在基金会的工作中。他对数学和基础科学的好奇心和毕生的热情激励着他周围的人。他决心在美国提高对数学和基础科学的支持水平，特别是通过赞助那些支持那些虽具有重大潜力但常被忽视的科研项目。</p><p style=\"text-align: justify;\">在30年的历史中，西蒙斯基金会的工作促成了多个科学领域的重大突破，包括对自闭症的理解、宇宙起源的研究、细胞生物学以及计算科学。吉姆和玛丽莲的资助覆盖了纽约市及全球的学校和大学，支持这些机构培养新一代的数学家和科学家。</p><p style=\"text-align: justify;\">吉姆经常说，他的职业生涯经历了三个阶段：数学家、投资者和慈善家。在数学家阶段，他曾担任纽约石溪大学（Stony Brook University）数学系的系主任。在此期间，西蒙斯取得了多项数学上的突破，这些成就对现在的弦理论、拓扑学和凝聚态物理等科学研究领域产生了深远影响。</p><p style=\"text-align: justify;\">在投资者阶段，西蒙斯于1978年创立了文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies），这是一家对冲基金公司，开创了量化交易的先河，并成为历史上最赚钱的投资公司之一。随后，在慈善家阶段，他将注意力转向通过西蒙斯基金会、西蒙斯国际基金会、美国数学组织以及其他慈善事业来改变世界。</p><p style=\"text-align: justify;\">西蒙斯基金会总裁大卫·斯佩格尔（David Spergel）说：“吉姆是一位杰出的领导者，他不仅在数学领域做出了变革性的工作，还创建了一家世界领先的投资公司。吉姆与现任基金会董事会主席的玛丽琳·西蒙斯一起共同创立了西蒙斯基金会，该组织已经在数学、基础科学以及对自闭症的理解方面产生了巨大的影响。西蒙斯基金会作为一个永久性基金会，将他们对慈善事业的愿景延续到未来。”</p><p style=\"text-align: justify;\">吉姆·西蒙斯身后留下了他的妻子、三个孩子、五个孙子、一个曾孙，以及无数的同事、朋友和家人，他们深情地怀念他那真挚的好奇心和敏捷的智慧。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们知道许多人有关于吉姆的故事、信息和回忆想要分享。请将它们发送至observing@simonsfoundation.org。</p><p style=\"text-align: justify;\">有关追悼会和其他纪念吉姆生平及遗产的活动的信息，将会发布在西蒙斯基金会的官方网站上。</p></blockquote><h2 id=\"id_4064381564\" style=\"text-align: start;\">生平</h2><p style=\"text-align: start;\">西蒙斯1958年毕业于麻省理工学院，1962年在伯克利加州大学获得博士学位。他曾任教于麻省理工学院、哈佛大学和纽约州立大学石溪分校。陈-西蒙斯形式就是以陈省身和他命名的。1976年，他获得了美国数学会的奥斯瓦尔德·维布伦奖。</p><p style=\"text-align: start;\">1982年，他转行投资业。他所创办的对冲基金获得了极大的成功，他也以74亿美元成为美国最富有人之一。他还是美国国家数学科学研究所的主要捐助人之一，也曾担任该研究所的理事会成员。</p><h2 id=\"id_1016243389\" style=\"text-align: start;\">旗舰基金大奖章基金年化收益率39%</h2><p>从1988年到2019年，西蒙斯的大奖章基金年化收益率为39%（费前收益率则是66%！该基金收取5%管理费和44%的业绩激励，规模为100亿美元），这样的投资业绩迄今为止独步全球、无出其右者。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/f60b4ca5e86366d3af16dbaa4c44d4b9\" title=\"\" tg-width=\"796\" tg-height=\"1299\"/></p></body></html>","source":"live_wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>量化投资泰斗、文艺复兴基金的创始人Jim Simons去世，享年86岁</title>\n<style 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一起向数百个慈善事业捐赠了数十亿美元，特别是那些支持数学和科学研究及教育的慈善事业。1994年，他们成立了西蒙斯基金会，该基金会的主要目的是支持全球的科学家和组织，推动数学和基础科学研究的前沿发展。直至生命的最后阶段，吉姆都活跃在基金会的工作中。他对数学和基础科学的好奇心和毕生的热情激励着他周围的人。他决心在美国提高对数学和基础科学的支持水平，特别是通过赞助那些支持那些虽具有重大潜力但常被忽视的科研项目。在30年的历史中，西蒙斯基金会的工作促成了多个科学领域的重大突破，包括对自闭症的理解、宇宙起源的研究、细胞生物学以及计算科学。吉姆和玛丽莲的资助覆盖了纽约市及全球的学校和大学，支持这些机构培养新一代的数学家和科学家。吉姆经常说，他的职业生涯经历了三个阶段：数学家、投资者和慈善家。在数学家阶段，他曾担任纽约石溪大学（Stony Brook University）数学系的系主任。在此期间，西蒙斯取得了多项数学上的突破，这些成就对现在的弦理论、拓扑学和凝聚态物理等科学研究领域产生了深远影响。在投资者阶段，西蒙斯于1978年创立了文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies），这是一家对冲基金公司，开创了量化交易的先河，并成为历史上最赚钱的投资公司之一。随后，在慈善家阶段，他将注意力转向通过西蒙斯基金会、西蒙斯国际基金会、美国数学组织以及其他慈善事业来改变世界。西蒙斯基金会总裁大卫·斯佩格尔（David Spergel）说：“吉姆是一位杰出的领导者，他不仅在数学领域做出了变革性的工作，还创建了一家世界领先的投资公司。吉姆与现任基金会董事会主席的玛丽琳·西蒙斯一起共同创立了西蒙斯基金会，该组织已经在数学、基础科学以及对自闭症的理解方面产生了巨大的影响。西蒙斯基金会作为一个永久性基金会，将他们对慈善事业的愿景延续到未来。”吉姆·西蒙斯身后留下了他的妻子、三个孩子、五个孙子、一个曾孙，以及无数的同事、朋友和家人，他们深情地怀念他那真挚的好奇心和敏捷的智慧。我们知道许多人有关于吉姆的故事、信息和回忆想要分享。请将它们发送至observing@simonsfoundation.org。有关追悼会和其他纪念吉姆生平及遗产的活动的信息，将会发布在西蒙斯基金会的官方网站上。生平西蒙斯1958年毕业于麻省理工学院，1962年在伯克利加州大学获得博士学位。他曾任教于麻省理工学院、哈佛大学和纽约州立大学石溪分校。陈-西蒙斯形式就是以陈省身和他命名的。1976年，他获得了美国数学会的奥斯瓦尔德·维布伦奖。1982年，他转行投资业。他所创办的对冲基金获得了极大的成功，他也以74亿美元成为美国最富有人之一。他还是美国国家数学科学研究所的主要捐助人之一，也曾担任该研究所的理事会成员。旗舰基金大奖章基金年化收益率39%从1988年到2019年，西蒙斯的大奖章基金年化收益率为39%（费前收益率则是66%！该基金收取5%管理费和44%的业绩激励，规模为100亿美元），这样的投资业绩迄今为止独步全球、无出其右者。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1071,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":292916797341864,"gmtCreate":1712536400608,"gmtModify":1712536401991,"author":{"id":"3506849970098381","authorId":"3506849970098381","name":"微笑刺客","avatar":"https://static.tigerbbs.com/9fdfebdff2dec181d06b81541644968f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3506849970098381","authorIdStr":"3506849970098381"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/292916797341864","repostId":"1174193434","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1274,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":282303247298640,"gmtCreate":1709950196465,"gmtModify":1709950198191,"author":{"id":"3506849970098381","authorId":"3506849970098381","name":"微笑刺客","avatar":"https://static.tigerbbs.com/9fdfebdff2dec181d06b81541644968f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3506849970098381","authorIdStr":"3506849970098381"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/282303247298640","repostId":"282013866618976","repostType":1,"repost":{"id":282013866618976,"gmtCreate":1709877068471,"gmtModify":1745023168205,"author":{"id":"37002306153600","authorId":"37002306153600","name":"小虎访谈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c0f6fba0673df1de1c5c31bb2b4f6d4e","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"37002306153600","authorIdStr":"37002306153600"},"themes":[],"title":"【小虎访谈】波波斯基：英伟达赚一套别墅！北大博士的1000%收益率之路如何炼成？","htmlText":"<a 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LTD）日前向美国证交会提交了截至2022年底的美股持仓记录。截至2022年四季度末，景林资产管理香港美股持仓市值16.3亿美元（约合人民币110.99亿元），较前一季度末的14.73亿美元有所增长。在去年四季度，景林资产新进了台积电、陌陌、雾芯科技等，增持了金沙集团、东南亚网约车巨头Grab、脸书母公司Meta、拼多多、晶科能源等，但是减持了阿里、贝壳、Lululemon等，清仓谷歌母公司Alphabet、苹果等。到去年四季度末，景林资产管理香港美股第一大重仓股为拼多多。景林资产整体对中国经济和消费复苏保持较乐观的态度，认为今年市场是一个值得期待的双击之年。狂加仓拼多多、成第一大重仓根据美国证券交易委员会(SEC)披露的最新13F文件，截至2022年12月31日，景林资产管理香港公司在美股持有26只证券，合计持仓市值达到16.3亿美元，较三季度末的14.73亿美元有所增加。具体来看，景林资产管理香港在美股的前十大重仓标的合计持有市值达到13.42亿美元，占其整体总持仓的82.33%，集中度相对较高。截至2022年底，景林资产管理香港公司的美股第一大重仓股为拼多多。截至2022年底，景林资产管理香港的前十大重仓股为拼多多、京东、网易、脸书、看准、DoorDash、中通快递、满帮、360数科、贝壳。与2022年三季度末相比，景林对前十大重仓股进行了大手笔加仓。加仓第一大重仓股拼多多幅度高达72%，加仓第二大重仓股京东51%；对网易进行了减持，减持幅度32%。对第四大重仓股脸书加仓幅度高达233%。对第五大重仓BOSS直聘（看准）加仓35%；对第六大重仓股美国外卖平台DoorDash加仓45%；对第七大重仓股中通快递微微减持4%；对第八大重仓股满帮减持29%；对第九大重仓股360数科增持48%；对第十大重仓股贝壳减持70%。第一大重仓股拼多多2022年四季度至今股价上涨47.44%，景林在四季度加仓后斩获了不少的涨幅。2022年三季度，景林资产管理香港已经大手笔加仓了拼多多。当时，拼多多还是景林的第二大重仓股，景林资产管理香港在三季度加仓拼多多61%。经过两次大手笔加仓，拼多多也跃升成为了第一大重仓股。2022年三季度，拼多多股价一直横盘调整，全季度股价微微上涨1.26%。2023年春节之后，国内消费市场强劲反弹，电商和消费金融行业迎来疫后消费复苏机遇，拼多多等电商平台公司受到投资者关注。拼多多之外，景林资产管理香港对京东也进行了加仓，加仓幅度高达51%。2022年三季度京东股价下跌超过20%。不过，2022年11月1日至今，京东（ADR）股价上涨42.40%。景林在三季度减持了京东35%之后，四季度大手笔加仓把它买了回来，买成了第二大重仓股。值得注意的是，三季度末的第一大重仓股贝壳，四季度遭遇减持，减持幅度高达70%。截至四季度末，贝壳位列景林资产管理香港美股持仓的第十大重仓股。贝壳四季度股价下跌超过10%，但2023年之后，股价强势反弹。如果从2022年11月1日算起，截至2023年2月10日，股价已经上涨了超过90%。整体来看，与三季度末相比，四季度末的前十大重仓股有较为明显的变化。回顾一下，截至2022年三季度末，前十大重仓股为贝壳、拼多多、网易、东南亚“小腾讯”SEA、京东、满帮、中通快递、富途、DoorDash、看准网（BOSS直聘）。新进台积电、陌陌、雾芯科技等大举加仓金沙集团、Grab、脸书从增减持情况看，景林资产管理香港新买入8只股票，增持了10只股票，清空了3只股票，减持了10只股票。从调仓换股的情况看，景林在2022年四季度新进了台积电，加仓52.38万股，持股市值达到3902.10万美元。台积电的股价在去年11月初触底反弹，从59美元的位置震荡向上，涨至95美元左右。景林还新进了陌陌、雾芯科技，分别买进102.96万股、146万股，持股市值分别为924.59万美元、335.8万美元。陌陌从去年10月24日到现在涨势非常猛，涨幅超过126%。但雾芯科技却在去年10月下旬到12月初出现一波上涨后，再度出现调整。另外，景林还新进了罗宾汉、特斯拉、再鼎医药等。增持方面，景林对拉斯维加斯金沙集团、东南亚网约车巨头Grab、脸书母公司Meta几家公司的加仓幅度都超过了200%，可谓力度非常大。比如大举增持了脸书母公司Meta超65万股，持股数量增至93.04万股，持有市值为1.12亿美元。脸书母公司Meta从去年11月初触底反弹，到今年2月区间涨幅超过95%。景林也加仓了全球综合度假村开发商金沙集团超32万股，持股增至41万股左右，期末持股市值为1970.44万美元。从股价表现来看，金沙集团从去年10月24日的阶段性底部起来，至今反弹幅度也超过45%。另外景林也加仓了拼多多、晶科能源、京东、美国外卖平台DoorDash、看准网（BOSS直聘）、新东方等公司，其中拼多多、DoorDash、新东方几只股票已连续几个月加仓。比如景林在去年三季度就加仓了新东方45.66万股，四季度继续加仓15.65万股，持股数量增至61.32万股，期末持股市值为2135.07万美元。新东方在转型直播带货后大火，股价从去年5月、6月反弹以来涨幅非常大。但是，景林在去年四季度减持了阿里巴巴、贝壳、Lululemon、1药网、富途、东南亚小腾讯Sea、SPDR美国生物科技ETF等多只标的。另外，景林清仓了谷歌母公司Alphabet、苹果和哔哩哔哩几家美股上市公司。2023年是值得期待的双击之年对中国资产继续保持乐观基金君也从渠道获悉了千亿私募景林资产的2023年的最新市场观点。“2023年是一个值得期待的双击之年，对中国资产继续保持乐观。”景林资产说，最新疫情防控政策进一步优化，将加速生产生活秩序正常化的进程，提振市场信心。中国资产相对于新兴市场的估值水平仍具备吸引力，有利于全球投资者增加对中国股票的配置。同时，考虑到2022年的低基数、疫情管控放松和地产政策支持力度的大幅提升，中国有望成为2023年全球主流国家中为数不多的GDP增速加速的国家。关于宏观环境，景林资产认为，美国通胀见顶和经济衰退会抑制美联储对流动性的收紧，中国国内为了经济的复苏所采取的一系列宽松和刺激政策会提供给股票市场一个相对宽松的流动性环境。在世界大部分主流国家或地区均继续实施紧缩的货币政策下，中国是主流国家中为数不多仍在继续保持较为宽松金融货币政策的国家。另外，景林资产也表示，从去年10月底以来，观察到互联网、房地产等行业的政策变化都是朝向更鼓励发展和常态化监管的方向，部分重要行业性政策出现了明显的拐点。“从重点关注的消费行业来看：今年春节是2023年第一个全面观察疫后消费复苏的时间窗口。”景林资产说，从各个维度的数据反馈来看，消费信心恢复的节奏和力度都好于预期，比如重点食品销量、文旅数据及餐饮企业营收等。目前市场是在节日团聚氛围催化下的反弹和消费场景修复。整体上，中国经济仍处于早期恢复阶段，预期全年消费将持续改善，或迎来高质量的增长。关于市场，景林资产表示，近期市场估值有所反弹，但是大部分公司也只是爬出了恐慌性抛售的坑，以上几个方面的变化会让中国境内外上市公司的估值锚重新有了着陆点。但同时也必须注意到中美关系的演进及相关可能风险，国际局势依然有很多不确定，这些长期隐忧需要随时关注。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1534,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":626577623,"gmtCreate":1674624219662,"gmtModify":1674624221545,"author":{"id":"3506849970098381","authorId":"3506849970098381","name":"微笑刺客","avatar":"https://static.tigerbbs.com/9fdfebdff2dec181d06b81541644968f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3506849970098381","authorIdStr":"3506849970098381"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/626577623","repostId":"1115766084","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1306,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":621748846,"gmtCreate":1672724552786,"gmtModify":1672724554732,"author":{"id":"3506849970098381","authorId":"3506849970098381","name":"微笑刺客","avatar":"https://static.tigerbbs.com/9fdfebdff2dec181d06b81541644968f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3506849970098381","authorIdStr":"3506849970098381"},"themes":[],"htmlText":"非等到石头砸自己脚上，才想起来疼","listText":"非等到石头砸自己脚上，才想起来疼","text":"非等到石头砸自己脚上，才想起来疼","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/621748846","repostId":"1140581688","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1999,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":620112051,"gmtCreate":1669521791574,"gmtModify":1669521793143,"author":{"id":"3506849970098381","authorId":"3506849970098381","name":"微笑刺客","avatar":"https://static.tigerbbs.com/9fdfebdff2dec181d06b81541644968f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3506849970098381","au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Greenblatt）有过一场非常经典的对话，</p><p>乔尔是哥伦比亚大学商学院客座教授，戈坦资本（GothamCapital）创始人和合伙经理人。</p><p>戈坦资本在1985年成立至2005年的二十年间，资产规模从700万美元增到8.3亿美元，年均回报率高达40%，堪称华尔街的一项投资奇迹。</p><p>即便是经历了2008年的金融危机，戈坦资本的资产管理规模依然维持在9亿美元的水平，年化收益率仍高达30%。</p><p>观察这两人关于价值投资的精彩对话，可以看到杰出投资者是如何思考的，怎么胜过别人，对人性的洞察，对投资者的看法，如何看待错误等等，非常有逻辑与智慧。</p><p><b>霍华德：</b>今天我们有幸请到了乔尔和我们聊投资。25年前，通过朋友介绍，我认识了乔尔。</p><p>70年代末，沃顿商学院出了不少成功的投资者。有时间的话，我们可以聊聊为何如此。</p><p>乔尔绝对是其中出类拔萃的一位。乔尔在哥伦比亚大学教授价值投资，后来他请我每年去给他的学生讲一次课，我欣然应允。今天，我把他请到了沃顿。乔尔是一位真正的投资者。有志成为投资者的各位，请认真听乔尔讲。</p><p>我自己提前写好了几个问题，还请乔尔看了一下。后来，我儿子安德鲁把他要问的问题发给了我。安德鲁也是沃顿毕业的。我觉得他问的问题更好。</p><p>我建议我们先请乔尔回答安德鲁的问题。这些问题乔尔事先没看过，我们请他现场回答。我觉得安德鲁的问题写得不错。乔尔，不介意的话，我就照着读了。</p><p><b>格林布拉特：</b>好。</p><blockquote><b>在人少的地方找机会</b></blockquote><p><b>霍华德：</b>你写了一本关于特殊情况投资的书，分门别类的讲了如何从拆分、重组、破产、并购等事件中获利。</p><p>在你之前，没人这么详细地讲过特殊情况投资。请问你是怎么研究出来这种投资风格的？你知道自己要关注什么，哪能赚钱，哪不能赚钱。你怎么知道的呢？</p><p><b>格林布拉特：</b>确实，很好的问题。</p><p>我的第一份工作是在一家对冲基金，是一家做风险套利的公司。它做的风险套利也叫并购套利，就是在看到并购公告后买入一家公司，希望通过并购完成来获利。</p><p>这么操作的风险和收益基本是这样的：并购成功，赚1块钱。并购失败，亏10或15块钱。我个人认为这样的风险收益比不合适。</p><p>于是，我开始研究其他操作方法。后来，我发现并购中会出现一些值得关注的股票。我不做前面说的那种并购套利，我开始关注公司的特殊事件，例如，重组、拆分等等，<b>我要找的是赚可以赚1块钱，但亏就只亏1毛钱的机会。可以说，我是在人少的地方找机会。</b></p><p>当年，我在沃顿读书的时候，沃顿属于有效市场理论学派，课堂上讲的是有效市场理论。这套理论无法让我产生共鸣。大三那年，我偶然读到了一篇关于本杰明·格雷厄姆的文章。读了这篇文章，我豁然开朗，觉得太有道理了。</p><p>我把格雷厄姆写的所有东西都找来读了。我的投资观念发生了彻底的改变。我知道投资该怎么做，不该怎么做了。</p><p><b>其实就是要弄清楚一个东西值多少钱，然后花很低的价格买下来，留足安全边际。</b>我把这个理念在特殊情况投资中付诸实践。</p><p>我写了本书，《你也可以成为股市天才》，这书名起的实在不咋地，书名想表达的意思是傻子都能成为股市天才。写这本书的时候，Motley Fool网站特别火。编辑建议我在书名中用上“傻瓜”这个词。</p><p>我老爸给我提了个建议，叫《你也可以成为股市天才》，然后再加个副标题，《就算你不聪明也能行》。我一听就笑了。编辑让我一天之内把书名定下来。我就用了老爸起的书名。这个书名起得不好。</p><p>我在书的开头讲了一个故事，是关于我岳父岳母的。他们一年里有几个月住在康州。他们在康州主要是淘古玩，经常参加各种拍卖会，物色便宜的古董。</p><p>他们在拍卖会上是怎么淘宝贝的呢？比如说，他们在拍卖会上看到了一幅画。在其他拍卖会上，他们看过相似作品、相似尺寸、相似题材的画作，但成交价是现在这幅画的两三倍。他们就会出手买下来。他们用不着研究这幅画能不能成为下一个毕加索作品。要找下一个毕加索可难多了。</p><p>我在书的开头说，特殊情况投资也类似。<b>我们用不着费尽心机寻找下一个毕加索。我们最好在人少的地方找机会，去别人不关注的地方找机会。</b></p><p>可能是市值小，可能是情况特殊，或者很复杂，一般人不会深入研究。有时要读400多页的公告，有时被拆分出去的股票是人们不想要的。被拆分出去的业务是公司抛弃的，买公司原来的股票的人不想要。投资要找到价格低于公允价值的股票，我个人觉得在特殊情况中实践这个理念比较简单。</p><p>在《你也可以成为股市天才》这本书的第一章末尾，我讲了一个修水管的故事。你家的水管坏了，找来水管工修理。水管工敲了一下水管，然后说修这个水管要200块。你说:"要200块？你就敲下水管就200块啊？"水管工说："敲下水管只要5块，知道敲哪要195块。"</p><p>这个故事可以说明我对特殊情况投资的理解，要找自己觉得比较容易的事做。<b>我不愿费尽心机，我想偷点懒，像巴菲特说的，挑30厘米高的跨栏。既然找得到30厘米高的跨栏，何必非往3米高的跨栏上冲？</b></p><p>一句话，<b>只要我地方找对了，用不着太聪明，就能做得好。</b></p><p><b>霍华德：</b>乔尔，在今年我写的一篇备忘录中，我也讲了一个故事。</p><p>有个人，一心想成为扑克高手。他钻研如何得到好牌，如何让自己的牌胜过对手，如何识破对手的虚张声势。他叔叔对他说。你再怎么研究都成不了扑克高手，找个更容易玩的不就得了？</p><p>乔尔，你说你找到了自己觉得比较简单的投资方式。我们想到一块去了。</p><p><b>格林布拉特：</b>正是如此。我在书里还讲了一个故事，说的也是这个道理。</p><p>故事是这样的。我和朋友打赌输了。输的人要请赢的人去最有名的饭店吃饭，那时纽约最有名的饭店是Lutece餐厅。Lutece餐厅由全球一流的大厨Andre Soltner主理。</p><p>我先打电话订位，餐厅告诉我无法预订。我说不管哪天，什么时候都行。还是不给我订。我开始还不明白怎么回事。后来才知道，要提前30天订位。只有提前30天才订得到。</p><p>我一直打电话，后来总算订到了。我和朋友来到了这家餐厅。点餐的时候，我也没注意旁边站的是谁。我就指着菜单上的一道开胃菜，随口就问道：“这个好吃吗？”大厨Andre Soltner看着我，说：“难吃的要命。”</p><p>面对世界一流大厨，我竟然问他烹饪的美食好不好吃。我琢磨，他的话是这个意思，菜单上的每道菜都好吃。这可是全世界最顶级的餐厅。</p><p>就是这个道理，<b>在最好的地方选购，这里的所有东西都是好的。我只需要从好东西里选出更好的就行了</b>。</p><blockquote><b>安全边际可以为成长性让步</b></blockquote><p><b>霍华德：</b>乔尔，你刚才讲到了以远远低于价值的价格买入，这是安全边际。你认为这是价值投资的核心吗？你觉得是否有必要展开讲讲，还是记住这些就够了？再补充一个问题，你刚才讲到了你岳父岳母的故事，你认为他们不寻找下一个毕加索是对的。你觉得投资成长股是寻找下一个毕加索吗？</p><p><b>格林布拉特：</b>有这层意思。<b>我对价值投资的定义是弄清楚值多少钱，然后在很低的价格买入，与低市净率无关、与低市销率无关。</b></p><p>罗素、晨星等机构，还有很多人，觉得价值投资者就是看市净率、市销率投资的。按这样的划分标准，我不算价值投资者，也不算成长投资者。别人说不好我们算是哪一类。</p><p>正如巴菲特所说，价值和成长说到底是一回事。公司的长期成长性是其投资价值中的一部分。价值和成长的界限并不像罗素或晨星等机构划分的那样泾渭分明。或许价值股成长性较低，成长股成长性较高。划分是人为的划分。我就是找便宜的好公司。</p><p>本·格雷厄姆说了，研究明白值多少钱，在很低的价格买下来，在二者之间留足安全边际，价格和价值要相差足够大。沃伦·巴菲特是格雷厄姆最杰出的弟子。巴菲特对老师的理念稍加改进，后来成了全球首富。巴菲特说得很简单，要是在便宜的价格能买到好公司，那就更好了。<b>好公司的好包括它的长期成长性。</b></p><p>我是逐渐获得这个认识的。在我投资的第一个10年里，我花了很长时间才明白。我越来越倾向于按沃伦·巴菲特的方法投资，他找的是又好、又便宜的公司，成长性是好公司的一个特征。</p><p><b>霍华德：</b>我们知道，巴菲特早期不是对好公司很着迷。他是从捡烟头开始的，他初期关注的不是质地，只看重是否够便宜。他的风格后来发生了转变。</p><p><b>格林布拉特：</b>没错。在沃顿读研究生时，我和几个同学一起研究了买入廉价股的策略，写成了一篇毕业论文，后来在《Portfolio Management》期刊上发表了。</p><p>我们研究的是NetNet，买入低于清算价值的股票。我们的研究表明，只要买的够便宜，能很赚钱。沃伦·巴菲特早期就是这么做的。</p><p>可是我们为什么逐渐倾向于定性呢？</p><p>举个例子，我们找到了一只股票，值10块钱，价格是6块钱。很便宜。问题是，我们没有这家公司的控股权，它的生意还不是好生意。时间长了，我们的安全边际可能越来越小。因为没办法控制公司的资产，原来的10块钱可能变成8块钱。</p><p>我个人认为，要寻找10块钱可能变成12块钱的公司，让我们的安全边际随之增加。在我认为<b>具备成长性的情况下，我可以在安全边际上做些让步。</b></p><p>话说回来，买廉价股是行得通的，单纯是便宜就能赚钱。我毫不反对这种投资方法，只是它容纳不了大资金。现在巴菲特管理的资金规模大概是1000亿美元左右。他想投资50亿买一只股票，然后转手以更高的价格卖出去，很难找到这么大体量的交易对手。规模太大了。</p><p>大概2000年的时候，他说“给我100万美元，我每年能赚50%”。100万美元的规模，有很多机会可以抓。<b>资金规模越大，投资机会越少。小资金在投资中不受限制，所有公司可以随便挑、随便买。</b></p><p>巴菲特现在只能从300只大盘股里挑选，小规模的投资对他的资金量没意义。在座的各位在特殊情况投资中可以尽情选择。</p><blockquote><b>跑赢市场是能做到的</b></blockquote><p><b>格林布拉特：</b>我的很多学生都问过我一个问题。五六年来，几乎每年都有人问。我的学生和我说，你年轻的时候，做投资比较容易。他们没直接说我已经老了，只是说我年轻的时候。</p><p><b>霍华德：</b>很含蓄。</p><p><b>格林布拉特：</b>我承认自己老了。</p><p>总之，学生们觉得我那时候投资更好做。我入行的那个年代，没有现在这么激烈的竞争，没这么多对冲基金、没这么多计算机的参与、没这么多高智商的人从事投资。我以前和霍华德聊天的时候也说过，我入行做投资时，股市在过去的13年都没涨。那时候股市不吸引人。</p><p>我的学生说，你当年做投资容易，现在肯定难了。你还那么傻，竟然写书讲投资，现在别人也都会了。我觉得和我写书关系不大。总之，学生们说他们做投资更难了，我那时候投资好做。</p><p>在回答这个问题时，我讲了两个方面。</p><p>第一，有些人擅长做特殊情况投资，他们在人少的地方投资，在清算、重组、拆分中寻找机会。他们中有很多人受流动性的限制。沃伦·巴菲特早期的时候做这方面的投资赚了很多钱，但是后来他规模大了。</p><p>有些人特别擅长分析公司，在人少的地方找机会。我问我的学生，你们知道这些人后来怎么样了吗？后来这些人赚了很多钱。</p><p>结果他们的资金规模变大了，没办法像以前一样投资了。所以说，总有新人可以进来，捕捉可以容纳小资金的机会。不引人注目的小机会还是有，但从前在这些小机会中做得好的人，已经赚不了这个钱了。新人进来则有很大空间。</p><p>另一个方面要从大环境来看。我们知道，有效市场理论还是大行其道。有效市场理论告诫人们主动投资行不通。不是连沃伦·巴菲特也建议买指数基金吗？我认为，这对大多数人来说是对的，大多数人不知道怎么给公司估值。</p><p>我反对有效市场理论。我是这么和我的学生说的。</p><p>我的学生大多数是20多岁的年轻人。我对他们说，咱们回到你们10岁左右的时候，从那时起，可能你们就对股市略有耳闻了。我们看看那时全世界最受关注的股市，没错，是美国股市。我们再看美国股市中最受关注的股票，没错，是标普500成分股。</p><p>我们看看，从你们10岁起，这500只股票的情况。从1996年到2000年，标普500翻倍。从2000年到2002年，标普500腰斩。从2002年到2007年，标普500翻倍。从2007年到2009年，标普500腰斩。从2009年到现在，标普涨了三倍。</p><p>我说这些，就是想说，<b>人的疯狂没有改变。</b></p><p>其实还不止如此。标普500是包含500只成分股的平均指数。标普500指数中存在巨大分化，有些受人们追捧的成为热门股，有些被人嫌弃的成为冷门股。</p><p>个股的波动远比指数剧烈。人们总是有喜好和厌恶，被人们追捧和遭人厌恶的股票有天壤之别。在指数的平均值背后，喧嚣从未停止。</p><p>既然如此，本·格雷厄姆没有过时。格雷厄姆告诉我们，这是公允价值，市场价格是这样的。价格围绕公允价值波动。</p><p>我们实事求是地给公司估值，实事求是地做投资操作，可以在价格低于价值时买入，有时还可以在价格高于价值时做空。</p><p>每次在第一堂课上，我总是向我的学生做两个保证。</p><p>第一个保证，我保证，如果他们把估值工作做好，一定会得到市场的认同。</p><p>我就是没告诉他们会是什么时候。可能两三个星期，也可能两三年。但是我保证市场会认可他们的估值。</p><p>我们由此可以得出一个强有力的推论。</p><p>我告诉学生们，<b>只要他们估值工作做好了，在90%的情况下，在两三年时间内，市场一定会认识到一只股票的价值。要是做一个包含若干股票的投资组合，平均下来，市场认可估值的时间会更快。</b></p><p>各位能明白，我的保证和推论有多大的威力。把工作做好，市场会给我们回报。</p><p><b>人们跑不赢市场，不是因为市场有效或接近有效，不是因为市场不受情绪影响，恰恰相反，市场非常情绪化。跑赢市场是能做到的。</b>人们为什么跑不赢呢？可能是机构受到种种束缚，原因很多，但绝对不是因为市场价格有效。</p><p>不信我们看看新闻，观察一下周围发生的事情，再想想我刚才说的，从我的学生们10岁时起，标普指数的变化。毫无疑问，人们的疯狂没变，投资的机会仍在。</p><blockquote><b>热爱才能做好投资</b></blockquote><p><b>霍华德：</b>乔尔，回到你刚从沃顿毕业时，现在的你会给那时的自己什么建议？或许你在前面已经讲过了，有没有什么补充的？另外，你会给刚入行时的自己什么建议呢？</p><p><b>格林布拉特：</b>首先，不应该读法律，我去法学院读了一年的书就退学了。不应该读法律。</p><p>我觉得自己运气很好。投资要付出努力，投资者必须弄清楚是怎么回事，很多公司都可以研究，总要琢磨这样是否符合逻辑，那样是否符合逻辑。我就是喜欢投资。世界上发生的一切都与投资相关。</p><p>我看新闻，了解很多公司的情况，总是能学到新东西。我从一开始就喜欢做投资。我真是运气很好。我做投资这件事，是因为我真心喜欢投资。</p><p>在哥伦比亚大学任教以来，我教过800多个学生。</p><p>我刚入行的时候，在之前的13年里，股市都没涨。那时候很多去做投资的人根本不是冲着赚大钱去的。那时候去做投资的人根本想不到能赚大钱。市场13年都没涨。我入行以后，市场就开始直线上涨。我真是运气好。各位可以不把我讲的太当真。毕竟，我入行的时候，时机很好。</p><p>我倒是确实注意到这样一个现象：<b>只要是善于做投资的人，真的能在股市赚大钱。</b>善于做投资没那么了不起，但确实能赚很多钱。我还发现一个现象：在我的学生里，<b>投资做得最好的，是那些真正热爱投资的。</b></p><p>我给各位一个忠告：<b>别带着赚钱的目的来做投资。</b></p><p>你们的智商都很高，要不也不会坐在这。<b>世界上有很多有意义的事，值得你们去做。一定要因为自己喜欢才做投资，别为了别的。做投资要乐在其中。</b>我要求我的学生保证，要因为喜欢而做投资。各位，我不觉得挑股票挑得好能对社会做多大贡献。</p><p>有人说，因为有好的投资者，市场才有充分的流动性，才能实现资本的合理分配。我个人认为，缺了我们这些投资者，市场照样转。我们哪里实现了资本的合理分配？市场不是还经常发疯吗？当然，长期来看，我们发挥了一定的作用。这算是我们的一个贡献。我还是觉得缺了我们也无所谓。</p><p>我告诉我的学生，<b>投资股票创造不了多少社会价值。</b>我要求学生们保证，要是他们投资做好了……这么说吧，我本人觉得投资没多大社会价值，但是我还教学生们做投资，我教投资这件事不也是没意义的吗？</p><p>所以，我让我的学生保证，要是他们投资做好了，要做些好事。等他们投资做成功了，要做一些自己觉得有意义的事。</p><p>话说回来，你要是真喜欢投资，做投资没什么不对，只要是真喜欢，你们说呢？别为了钱。在座的各位，你们做什么都能成功，要是选择做投资，一定要因为是自己喜欢。</p><p><b>霍华德：</b>乔尔，说得太好了。</p><p>回顾你的投资生涯，有哪笔成功的投资是你印象最深的？你是怎么找到这笔投资的？你的逻辑是什么？</p><blockquote><b>一个杰出的投资者必须有胆识</b></blockquote><p><b>格林布拉特：</b>有一个投资，我印象很深。也是因为这个投资，我创建了Value Investors Club网站。</p><p>那时，我们在管理自己的资金。我们管理外部资金，管了10年，然后把所有外部资金都还回去了。后来，到2009年，我才开始又接受外部资金。发现这个投资机会时，我们没管理外部资金，只是在为自己寻找投资机会。</p><p>我们发现了一个机会，我们从没遇到过这么好的投资机会。这家公司的价格只有现金价值的一半，而且这家公司的生意还是好生意。</p><p>在确定仓位占比的时候，我考虑的一般不是能赚多少。<b>我在安排最大仓位的时候，选的不是我觉得能最赚钱的，而是我觉得不可能亏钱的。</b>这样的投资机会，我可以买很多，风险低。运气好的话，可能大涨。这样的机会太完美了。</p><p>我讲的这个机会，市值只有现金价值的一半，而且公司的生意很好。这家公司的资本结构很复杂，一般人以前没见过这种资本结构，所以搞不清楚。要是你能搞清楚的话，肯定会一眼就看上它。价格可只有现金的一半，还是好生意。我们当然大量买入了。</p><p>我们觉得自己很聪明，觉得只有我们发现了这个机会。</p><p>有一天，我的合伙人发现，在雅虎留言板上，有个人竟然把这家公司复杂的资本结构分析得很清楚。真是没想到，那位发帖子的先生，在超市里上班。他真是聪明啊。我们眼前一亮，外面的世界里还真有聪明人啊。我们要是能把这些人聚到一起该多好。</p><p>那时是1999年，大家都热衷于互联网。我觉得互联网很了不起。上网像开会一样，可以与全国、全世界的人交流。我们可以成立个社区。我很想成立这么个投资社区。</p><p>那位在超市里工作的先生成了我们的第一批成员。我们的目的是吸引聪明的投资者分享投资机会。加入是免费的，但必须分享有价值的投资机会。我们从这件事里得到了一个启发：民间有高手。</p><p>总之，这个机会实在是好。价格只有现金的一半，还是好生意。低估是因为它的资本结构比较复杂。</p><p>还有一个投资，我印象很深。这个投资，不是我做过的最差的，但可以说是最惨的。</p><p>我的一位合伙人，罗伯·高尔森，1989年开始和我合作。他爱开玩笑。他说，要是我们过去15年里给别人打工，我们已经被炒了8次了。做投资，难免犯错。我们得接受这个事实。</p><p>这笔投资是这样的。我们买了一家被拆分的公司，它旗下的Comdex公司是电脑展会做得最好的。在拆分之前，我们可以通过操作，按每股3美元买入。母公司计划以6美元发行新股，当时还没发布正式公告。但是，我们可以通过买入母公司，并相应做一个做空操作，锁定以3美元买入拆分的公司。</p><p>讲到这，这笔投资没问题。</p><p>可是，后来我们爱上了这家公司的生意。Comdex在拉斯维加斯经营展会业务。拉斯维加斯有大量场地，它可以随便租。它租来的场地租金是每平方英尺2美元，再转租出去的价格是每平方英尺62美元。展会空间不够了，它可以再花2美元租来，然后再以62美元租出去。我们特别喜欢这家公司的商业模式。</p><p>它的股价开始是3美元，后来在6美元增发了一些。后来，股价涨到了12美元。在3美元的时候，我们重仓投资，因为我们有信心可以在6美元的时候卖出去。到了6美元，我们没卖。我们爱上了这家公司。后来涨到12美元。</p><p>讲到这，还是没问题。</p><p>再后来，我们就倒霉了。2001年9月9日，这家公司收购了另一家展会公司，借了很多钱。911之后，没人敢去展会了，公司的业务一落千丈，而且所有人都明白了金融杠杆的危害。大家都知道，借钱多不好，借钱是冒险，自己只有1美元，却借了9美元，风险太高。</p><p>在这笔投资中，我明白了什么是经营杠杆。一家公司，投入2美元，能赚62美元。等销售收入下降的时候，收入少62美元，60美元的利润就没了。净利润一下子就掉下来了。这就是经营杠杆。我得到了教训，明白了什么是经营杠杆。</p><p>最后，我们在1美元多点清仓了。</p><p>世事难料，在这笔投资中，我对集中投资、经营杠杆有了更深刻的理解。</p><p>我学到了很多东西，可以说，<b>我一直在学习，一直在犯错。我努力避免重复犯错。可惜，同样的错误经常改头换面再次出现。</b>错误还是原来的错误，换汤不换药，一不小心就又重犯了。</p><p><b>我给各位的建议是：别害怕犯错，谁都难免犯错。</b></p><p><b>霍华德：</b>乔尔刚才说的这一点很重要。希望在座的各位都能明白这个道理。四月份，我写了一篇备忘录“敢于伟大”。</p><p><b>一个杰出的投资者必须有胆识。谁都想有成就。总是和别人一样，永远没出头之日。</b>别人怎么想，你也怎么想。别人怎么做，你也怎么做。那肯定和别人一样了。随大流怎么可能有成就？要有成就，必须和别人不一样。要有敢犯错的胆识。哪有从不犯错的人？</p><p>即使是最优秀的棒球选手，也只能在一场比赛中有40%的安打。有些投资者的成功率比40%高，但没人不犯错。乔尔说了，要是他给别人打工，可能已经被炒了8次了。</p><p><b>格林布拉特：</b>我是个心软的老板，不会把自己炒了。</p><p><b>霍华德：</b>今天，我和伯克希尔哈撒韦的一位员工吃午饭。我们聊了沃伦为什么能成功。我提到了一点，因为他不怕被炒鱿鱼。可惜，有这个优势的人很少。一般人担心被老板炒掉。</p><p>我们没老板，但是也担心被客户炒掉。我们还能不怕冒险，坚持自己的想法吗？没什么事是万无一失的。有时候，在知道可能犯错的情况下，我们还能坚持下去吗？我觉得，要坚持，不怕犯错。</p><p>乔尔，问你最后一个问题。你曾经取得了辉煌的业绩，为什么后来决定把资金返还给客户？</p><blockquote><b>只有三个办法可以做到一年赚50%</b></blockquote><p><b>格林布拉特：</b>这个问题比较好回答。</p><p>1985年，我成立了自己的公司。十年之后，1994年，我们返还了所有外部资金。在这十年里，扣除费用之前，我们的年均收益率是50%。十年后，我们把资金还了回去。</p><p><b>只有三个办法可以做到一年赚50%。第一是保持小规模。</b>开业五年后，我们返还了一半的外部资金。十年之后，我们返还了所有外部资金。<b>第二是集中投资。</b>在那十年里，6到8只股票占我们的投资组合的80%。我们的投资非常集中。<b>第三是需要一点好运气。</b>我们的投资特别集中，肯定需要一点好运气。</p><p>不管你再怎么厉害，水平再怎么高，集中投资6到8只股票，总是会遇到一个问题。每两三年，总会有一两只股票表现不如预期，给我们带来20%到30%的下跌。每两三年，都会遇到这样的情况，从无例外。</p><p>有时候，是因为当时的市场不喜欢我们看好的股票。遇到这种情况，我们不在意。股票还在我们手里，就是更便宜了。我们明白自己手里的股票，只是它更便宜了，没关系。</p><p>有时候，是因为我们犯错了。我可以坦然接受错误。</p><p>我清楚自己手里的股票，有时是我错了，有时是股票更便宜了。</p><p>我能接受这个现实。我也清楚，跌个20%到30%是正常的，股市投资本来如此。</p><p>问题是，给别人管钱，我心里就不好受了。</p><p>我觉得自己是个成熟的人，我清楚自己手里的股票，知道自己在做什么。只是总想着这是别人的钱……我的投资者其实都很好，都是很好的人。</p><p>问题在我自己。每当遇到大跌时，我总是不由自主地感觉很不好。我想大家能理解，我是个争强好胜的人。我希望把投资做好，亏了别人的钱，很不好受。</p><p>后来，我们规模大了，即使把资金归还给投资者，我们的公司还是可以运转，我还是可以继续投资。我决定把外部资金还回去。我有两个选择，一个是改变自己，另一个是改变环境。<b>改变环境比改变自己容易。</b>于是，我就这么做了。</p><p>现在我们做长短仓投资组合，多空两边都有几百只股票。我们表现最差的时候也就是落后20到30个基点。这样一来，我就克服了自己给别人管钱的担心，就又开始接受外部资金了。</p><p><b>霍华德：</b>谢谢。听了乔尔的一席话，相信各位已经领会了杰出投资者是如何思考的。非常有逻辑、有智慧，比大多数人都有深度。答案不言自明。</p><p>和别人看到的东西一样，怎么可能胜过别人？乔尔还讲到了对人性的洞察，对投资者的看法，如何看待错误。另外，我们还看到了乔尔是一个真实的人。</p><p>感谢乔尔，我们今天收获良多。</p></body></html>","source":"lsy1646967994584","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/sRsLs6mhDVRDTpa64oE3jg><strong>投资有道</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>霍华德·马克斯1995年与人联合创建橡树资本（Oaktree Capital），他撰写的“投资备忘录”因预言科技股泡沫破裂而成为华尔街必读文件，巴菲特也推崇不已。作为知名投资大师，霍华德·马克斯曾和另一位大师——乔尔·格林布拉特（Joel Greenblatt）有过一场非常经典的对话，乔尔是哥伦比亚大学商学院客座教授，戈坦资本（GothamCapital）创始人和合伙经理人。戈坦资本在1985年...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/sRsLs6mhDVRDTpa64oE3jg\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/bc9f709d20edb2be754c018c636412d3","relate_stocks":{},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/sRsLs6mhDVRDTpa64oE3jg","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1109716414","content_text":"霍华德·马克斯1995年与人联合创建橡树资本（Oaktree Capital），他撰写的“投资备忘录”因预言科技股泡沫破裂而成为华尔街必读文件，巴菲特也推崇不已。作为知名投资大师，霍华德·马克斯曾和另一位大师——乔尔·格林布拉特（Joel Greenblatt）有过一场非常经典的对话，乔尔是哥伦比亚大学商学院客座教授，戈坦资本（GothamCapital）创始人和合伙经理人。戈坦资本在1985年成立至2005年的二十年间，资产规模从700万美元增到8.3亿美元，年均回报率高达40%，堪称华尔街的一项投资奇迹。即便是经历了2008年的金融危机，戈坦资本的资产管理规模依然维持在9亿美元的水平，年化收益率仍高达30%。观察这两人关于价值投资的精彩对话，可以看到杰出投资者是如何思考的，怎么胜过别人，对人性的洞察，对投资者的看法，如何看待错误等等，非常有逻辑与智慧。霍华德：今天我们有幸请到了乔尔和我们聊投资。25年前，通过朋友介绍，我认识了乔尔。70年代末，沃顿商学院出了不少成功的投资者。有时间的话，我们可以聊聊为何如此。乔尔绝对是其中出类拔萃的一位。乔尔在哥伦比亚大学教授价值投资，后来他请我每年去给他的学生讲一次课，我欣然应允。今天，我把他请到了沃顿。乔尔是一位真正的投资者。有志成为投资者的各位，请认真听乔尔讲。我自己提前写好了几个问题，还请乔尔看了一下。后来，我儿子安德鲁把他要问的问题发给了我。安德鲁也是沃顿毕业的。我觉得他问的问题更好。我建议我们先请乔尔回答安德鲁的问题。这些问题乔尔事先没看过，我们请他现场回答。我觉得安德鲁的问题写得不错。乔尔，不介意的话，我就照着读了。格林布拉特：好。在人少的地方找机会霍华德：你写了一本关于特殊情况投资的书，分门别类的讲了如何从拆分、重组、破产、并购等事件中获利。在你之前，没人这么详细地讲过特殊情况投资。请问你是怎么研究出来这种投资风格的？你知道自己要关注什么，哪能赚钱，哪不能赚钱。你怎么知道的呢？格林布拉特：确实，很好的问题。我的第一份工作是在一家对冲基金，是一家做风险套利的公司。它做的风险套利也叫并购套利，就是在看到并购公告后买入一家公司，希望通过并购完成来获利。这么操作的风险和收益基本是这样的：并购成功，赚1块钱。并购失败，亏10或15块钱。我个人认为这样的风险收益比不合适。于是，我开始研究其他操作方法。后来，我发现并购中会出现一些值得关注的股票。我不做前面说的那种并购套利，我开始关注公司的特殊事件，例如，重组、拆分等等，我要找的是赚可以赚1块钱，但亏就只亏1毛钱的机会。可以说，我是在人少的地方找机会。当年，我在沃顿读书的时候，沃顿属于有效市场理论学派，课堂上讲的是有效市场理论。这套理论无法让我产生共鸣。大三那年，我偶然读到了一篇关于本杰明·格雷厄姆的文章。读了这篇文章，我豁然开朗，觉得太有道理了。我把格雷厄姆写的所有东西都找来读了。我的投资观念发生了彻底的改变。我知道投资该怎么做，不该怎么做了。其实就是要弄清楚一个东西值多少钱，然后花很低的价格买下来，留足安全边际。我把这个理念在特殊情况投资中付诸实践。我写了本书，《你也可以成为股市天才》，这书名起的实在不咋地，书名想表达的意思是傻子都能成为股市天才。写这本书的时候，Motley Fool网站特别火。编辑建议我在书名中用上“傻瓜”这个词。我老爸给我提了个建议，叫《你也可以成为股市天才》，然后再加个副标题，《就算你不聪明也能行》。我一听就笑了。编辑让我一天之内把书名定下来。我就用了老爸起的书名。这个书名起得不好。我在书的开头讲了一个故事，是关于我岳父岳母的。他们一年里有几个月住在康州。他们在康州主要是淘古玩，经常参加各种拍卖会，物色便宜的古董。他们在拍卖会上是怎么淘宝贝的呢？比如说，他们在拍卖会上看到了一幅画。在其他拍卖会上，他们看过相似作品、相似尺寸、相似题材的画作，但成交价是现在这幅画的两三倍。他们就会出手买下来。他们用不着研究这幅画能不能成为下一个毕加索作品。要找下一个毕加索可难多了。我在书的开头说，特殊情况投资也类似。我们用不着费尽心机寻找下一个毕加索。我们最好在人少的地方找机会，去别人不关注的地方找机会。可能是市值小，可能是情况特殊，或者很复杂，一般人不会深入研究。有时要读400多页的公告，有时被拆分出去的股票是人们不想要的。被拆分出去的业务是公司抛弃的，买公司原来的股票的人不想要。投资要找到价格低于公允价值的股票，我个人觉得在特殊情况中实践这个理念比较简单。在《你也可以成为股市天才》这本书的第一章末尾，我讲了一个修水管的故事。你家的水管坏了，找来水管工修理。水管工敲了一下水管，然后说修这个水管要200块。你说:\"要200块？你就敲下水管就200块啊？\"水管工说：\"敲下水管只要5块，知道敲哪要195块。\"这个故事可以说明我对特殊情况投资的理解，要找自己觉得比较容易的事做。我不愿费尽心机，我想偷点懒，像巴菲特说的，挑30厘米高的跨栏。既然找得到30厘米高的跨栏，何必非往3米高的跨栏上冲？一句话，只要我地方找对了，用不着太聪明，就能做得好。霍华德：乔尔，在今年我写的一篇备忘录中，我也讲了一个故事。有个人，一心想成为扑克高手。他钻研如何得到好牌，如何让自己的牌胜过对手，如何识破对手的虚张声势。他叔叔对他说。你再怎么研究都成不了扑克高手，找个更容易玩的不就得了？乔尔，你说你找到了自己觉得比较简单的投资方式。我们想到一块去了。格林布拉特：正是如此。我在书里还讲了一个故事，说的也是这个道理。故事是这样的。我和朋友打赌输了。输的人要请赢的人去最有名的饭店吃饭，那时纽约最有名的饭店是Lutece餐厅。Lutece餐厅由全球一流的大厨Andre Soltner主理。我先打电话订位，餐厅告诉我无法预订。我说不管哪天，什么时候都行。还是不给我订。我开始还不明白怎么回事。后来才知道，要提前30天订位。只有提前30天才订得到。我一直打电话，后来总算订到了。我和朋友来到了这家餐厅。点餐的时候，我也没注意旁边站的是谁。我就指着菜单上的一道开胃菜，随口就问道：“这个好吃吗？”大厨Andre Soltner看着我，说：“难吃的要命。”面对世界一流大厨，我竟然问他烹饪的美食好不好吃。我琢磨，他的话是这个意思，菜单上的每道菜都好吃。这可是全世界最顶级的餐厅。就是这个道理，在最好的地方选购，这里的所有东西都是好的。我只需要从好东西里选出更好的就行了。安全边际可以为成长性让步霍华德：乔尔，你刚才讲到了以远远低于价值的价格买入，这是安全边际。你认为这是价值投资的核心吗？你觉得是否有必要展开讲讲，还是记住这些就够了？再补充一个问题，你刚才讲到了你岳父岳母的故事，你认为他们不寻找下一个毕加索是对的。你觉得投资成长股是寻找下一个毕加索吗？格林布拉特：有这层意思。我对价值投资的定义是弄清楚值多少钱，然后在很低的价格买入，与低市净率无关、与低市销率无关。罗素、晨星等机构，还有很多人，觉得价值投资者就是看市净率、市销率投资的。按这样的划分标准，我不算价值投资者，也不算成长投资者。别人说不好我们算是哪一类。正如巴菲特所说，价值和成长说到底是一回事。公司的长期成长性是其投资价值中的一部分。价值和成长的界限并不像罗素或晨星等机构划分的那样泾渭分明。或许价值股成长性较低，成长股成长性较高。划分是人为的划分。我就是找便宜的好公司。本·格雷厄姆说了，研究明白值多少钱，在很低的价格买下来，在二者之间留足安全边际，价格和价值要相差足够大。沃伦·巴菲特是格雷厄姆最杰出的弟子。巴菲特对老师的理念稍加改进，后来成了全球首富。巴菲特说得很简单，要是在便宜的价格能买到好公司，那就更好了。好公司的好包括它的长期成长性。我是逐渐获得这个认识的。在我投资的第一个10年里，我花了很长时间才明白。我越来越倾向于按沃伦·巴菲特的方法投资，他找的是又好、又便宜的公司，成长性是好公司的一个特征。霍华德：我们知道，巴菲特早期不是对好公司很着迷。他是从捡烟头开始的，他初期关注的不是质地，只看重是否够便宜。他的风格后来发生了转变。格林布拉特：没错。在沃顿读研究生时，我和几个同学一起研究了买入廉价股的策略，写成了一篇毕业论文，后来在《Portfolio Management》期刊上发表了。我们研究的是NetNet，买入低于清算价值的股票。我们的研究表明，只要买的够便宜，能很赚钱。沃伦·巴菲特早期就是这么做的。可是我们为什么逐渐倾向于定性呢？举个例子，我们找到了一只股票，值10块钱，价格是6块钱。很便宜。问题是，我们没有这家公司的控股权，它的生意还不是好生意。时间长了，我们的安全边际可能越来越小。因为没办法控制公司的资产，原来的10块钱可能变成8块钱。我个人认为，要寻找10块钱可能变成12块钱的公司，让我们的安全边际随之增加。在我认为具备成长性的情况下，我可以在安全边际上做些让步。话说回来，买廉价股是行得通的，单纯是便宜就能赚钱。我毫不反对这种投资方法，只是它容纳不了大资金。现在巴菲特管理的资金规模大概是1000亿美元左右。他想投资50亿买一只股票，然后转手以更高的价格卖出去，很难找到这么大体量的交易对手。规模太大了。大概2000年的时候，他说“给我100万美元，我每年能赚50%”。100万美元的规模，有很多机会可以抓。资金规模越大，投资机会越少。小资金在投资中不受限制，所有公司可以随便挑、随便买。巴菲特现在只能从300只大盘股里挑选，小规模的投资对他的资金量没意义。在座的各位在特殊情况投资中可以尽情选择。跑赢市场是能做到的格林布拉特：我的很多学生都问过我一个问题。五六年来，几乎每年都有人问。我的学生和我说，你年轻的时候，做投资比较容易。他们没直接说我已经老了，只是说我年轻的时候。霍华德：很含蓄。格林布拉特：我承认自己老了。总之，学生们觉得我那时候投资更好做。我入行的那个年代，没有现在这么激烈的竞争，没这么多对冲基金、没这么多计算机的参与、没这么多高智商的人从事投资。我以前和霍华德聊天的时候也说过，我入行做投资时，股市在过去的13年都没涨。那时候股市不吸引人。我的学生说，你当年做投资容易，现在肯定难了。你还那么傻，竟然写书讲投资，现在别人也都会了。我觉得和我写书关系不大。总之，学生们说他们做投资更难了，我那时候投资好做。在回答这个问题时，我讲了两个方面。第一，有些人擅长做特殊情况投资，他们在人少的地方投资，在清算、重组、拆分中寻找机会。他们中有很多人受流动性的限制。沃伦·巴菲特早期的时候做这方面的投资赚了很多钱，但是后来他规模大了。有些人特别擅长分析公司，在人少的地方找机会。我问我的学生，你们知道这些人后来怎么样了吗？后来这些人赚了很多钱。结果他们的资金规模变大了，没办法像以前一样投资了。所以说，总有新人可以进来，捕捉可以容纳小资金的机会。不引人注目的小机会还是有，但从前在这些小机会中做得好的人，已经赚不了这个钱了。新人进来则有很大空间。另一个方面要从大环境来看。我们知道，有效市场理论还是大行其道。有效市场理论告诫人们主动投资行不通。不是连沃伦·巴菲特也建议买指数基金吗？我认为，这对大多数人来说是对的，大多数人不知道怎么给公司估值。我反对有效市场理论。我是这么和我的学生说的。我的学生大多数是20多岁的年轻人。我对他们说，咱们回到你们10岁左右的时候，从那时起，可能你们就对股市略有耳闻了。我们看看那时全世界最受关注的股市，没错，是美国股市。我们再看美国股市中最受关注的股票，没错，是标普500成分股。我们看看，从你们10岁起，这500只股票的情况。从1996年到2000年，标普500翻倍。从2000年到2002年，标普500腰斩。从2002年到2007年，标普500翻倍。从2007年到2009年，标普500腰斩。从2009年到现在，标普涨了三倍。我说这些，就是想说，人的疯狂没有改变。其实还不止如此。标普500是包含500只成分股的平均指数。标普500指数中存在巨大分化，有些受人们追捧的成为热门股，有些被人嫌弃的成为冷门股。个股的波动远比指数剧烈。人们总是有喜好和厌恶，被人们追捧和遭人厌恶的股票有天壤之别。在指数的平均值背后，喧嚣从未停止。既然如此，本·格雷厄姆没有过时。格雷厄姆告诉我们，这是公允价值，市场价格是这样的。价格围绕公允价值波动。我们实事求是地给公司估值，实事求是地做投资操作，可以在价格低于价值时买入，有时还可以在价格高于价值时做空。每次在第一堂课上，我总是向我的学生做两个保证。第一个保证，我保证，如果他们把估值工作做好，一定会得到市场的认同。我就是没告诉他们会是什么时候。可能两三个星期，也可能两三年。但是我保证市场会认可他们的估值。我们由此可以得出一个强有力的推论。我告诉学生们，只要他们估值工作做好了，在90%的情况下，在两三年时间内，市场一定会认识到一只股票的价值。要是做一个包含若干股票的投资组合，平均下来，市场认可估值的时间会更快。各位能明白，我的保证和推论有多大的威力。把工作做好，市场会给我们回报。人们跑不赢市场，不是因为市场有效或接近有效，不是因为市场不受情绪影响，恰恰相反，市场非常情绪化。跑赢市场是能做到的。人们为什么跑不赢呢？可能是机构受到种种束缚，原因很多，但绝对不是因为市场价格有效。不信我们看看新闻，观察一下周围发生的事情，再想想我刚才说的，从我的学生们10岁时起，标普指数的变化。毫无疑问，人们的疯狂没变，投资的机会仍在。热爱才能做好投资霍华德：乔尔，回到你刚从沃顿毕业时，现在的你会给那时的自己什么建议？或许你在前面已经讲过了，有没有什么补充的？另外，你会给刚入行时的自己什么建议呢？格林布拉特：首先，不应该读法律，我去法学院读了一年的书就退学了。不应该读法律。我觉得自己运气很好。投资要付出努力，投资者必须弄清楚是怎么回事，很多公司都可以研究，总要琢磨这样是否符合逻辑，那样是否符合逻辑。我就是喜欢投资。世界上发生的一切都与投资相关。我看新闻，了解很多公司的情况，总是能学到新东西。我从一开始就喜欢做投资。我真是运气很好。我做投资这件事，是因为我真心喜欢投资。在哥伦比亚大学任教以来，我教过800多个学生。我刚入行的时候，在之前的13年里，股市都没涨。那时候很多去做投资的人根本不是冲着赚大钱去的。那时候去做投资的人根本想不到能赚大钱。市场13年都没涨。我入行以后，市场就开始直线上涨。我真是运气好。各位可以不把我讲的太当真。毕竟，我入行的时候，时机很好。我倒是确实注意到这样一个现象：只要是善于做投资的人，真的能在股市赚大钱。善于做投资没那么了不起，但确实能赚很多钱。我还发现一个现象：在我的学生里，投资做得最好的，是那些真正热爱投资的。我给各位一个忠告：别带着赚钱的目的来做投资。你们的智商都很高，要不也不会坐在这。世界上有很多有意义的事，值得你们去做。一定要因为自己喜欢才做投资，别为了别的。做投资要乐在其中。我要求我的学生保证，要因为喜欢而做投资。各位，我不觉得挑股票挑得好能对社会做多大贡献。有人说，因为有好的投资者，市场才有充分的流动性，才能实现资本的合理分配。我个人认为，缺了我们这些投资者，市场照样转。我们哪里实现了资本的合理分配？市场不是还经常发疯吗？当然，长期来看，我们发挥了一定的作用。这算是我们的一个贡献。我还是觉得缺了我们也无所谓。我告诉我的学生，投资股票创造不了多少社会价值。我要求学生们保证，要是他们投资做好了……这么说吧，我本人觉得投资没多大社会价值，但是我还教学生们做投资，我教投资这件事不也是没意义的吗？所以，我让我的学生保证，要是他们投资做好了，要做些好事。等他们投资做成功了，要做一些自己觉得有意义的事。话说回来，你要是真喜欢投资，做投资没什么不对，只要是真喜欢，你们说呢？别为了钱。在座的各位，你们做什么都能成功，要是选择做投资，一定要因为是自己喜欢。霍华德：乔尔，说得太好了。回顾你的投资生涯，有哪笔成功的投资是你印象最深的？你是怎么找到这笔投资的？你的逻辑是什么？一个杰出的投资者必须有胆识格林布拉特：有一个投资，我印象很深。也是因为这个投资，我创建了Value Investors Club网站。那时，我们在管理自己的资金。我们管理外部资金，管了10年，然后把所有外部资金都还回去了。后来，到2009年，我才开始又接受外部资金。发现这个投资机会时，我们没管理外部资金，只是在为自己寻找投资机会。我们发现了一个机会，我们从没遇到过这么好的投资机会。这家公司的价格只有现金价值的一半，而且这家公司的生意还是好生意。在确定仓位占比的时候，我考虑的一般不是能赚多少。我在安排最大仓位的时候，选的不是我觉得能最赚钱的，而是我觉得不可能亏钱的。这样的投资机会，我可以买很多，风险低。运气好的话，可能大涨。这样的机会太完美了。我讲的这个机会，市值只有现金价值的一半，而且公司的生意很好。这家公司的资本结构很复杂，一般人以前没见过这种资本结构，所以搞不清楚。要是你能搞清楚的话，肯定会一眼就看上它。价格可只有现金的一半，还是好生意。我们当然大量买入了。我们觉得自己很聪明，觉得只有我们发现了这个机会。有一天，我的合伙人发现，在雅虎留言板上，有个人竟然把这家公司复杂的资本结构分析得很清楚。真是没想到，那位发帖子的先生，在超市里上班。他真是聪明啊。我们眼前一亮，外面的世界里还真有聪明人啊。我们要是能把这些人聚到一起该多好。那时是1999年，大家都热衷于互联网。我觉得互联网很了不起。上网像开会一样，可以与全国、全世界的人交流。我们可以成立个社区。我很想成立这么个投资社区。那位在超市里工作的先生成了我们的第一批成员。我们的目的是吸引聪明的投资者分享投资机会。加入是免费的，但必须分享有价值的投资机会。我们从这件事里得到了一个启发：民间有高手。总之，这个机会实在是好。价格只有现金的一半，还是好生意。低估是因为它的资本结构比较复杂。还有一个投资，我印象很深。这个投资，不是我做过的最差的，但可以说是最惨的。我的一位合伙人，罗伯·高尔森，1989年开始和我合作。他爱开玩笑。他说，要是我们过去15年里给别人打工，我们已经被炒了8次了。做投资，难免犯错。我们得接受这个事实。这笔投资是这样的。我们买了一家被拆分的公司，它旗下的Comdex公司是电脑展会做得最好的。在拆分之前，我们可以通过操作，按每股3美元买入。母公司计划以6美元发行新股，当时还没发布正式公告。但是，我们可以通过买入母公司，并相应做一个做空操作，锁定以3美元买入拆分的公司。讲到这，这笔投资没问题。可是，后来我们爱上了这家公司的生意。Comdex在拉斯维加斯经营展会业务。拉斯维加斯有大量场地，它可以随便租。它租来的场地租金是每平方英尺2美元，再转租出去的价格是每平方英尺62美元。展会空间不够了，它可以再花2美元租来，然后再以62美元租出去。我们特别喜欢这家公司的商业模式。它的股价开始是3美元，后来在6美元增发了一些。后来，股价涨到了12美元。在3美元的时候，我们重仓投资，因为我们有信心可以在6美元的时候卖出去。到了6美元，我们没卖。我们爱上了这家公司。后来涨到12美元。讲到这，还是没问题。再后来，我们就倒霉了。2001年9月9日，这家公司收购了另一家展会公司，借了很多钱。911之后，没人敢去展会了，公司的业务一落千丈，而且所有人都明白了金融杠杆的危害。大家都知道，借钱多不好，借钱是冒险，自己只有1美元，却借了9美元，风险太高。在这笔投资中，我明白了什么是经营杠杆。一家公司，投入2美元，能赚62美元。等销售收入下降的时候，收入少62美元，60美元的利润就没了。净利润一下子就掉下来了。这就是经营杠杆。我得到了教训，明白了什么是经营杠杆。最后，我们在1美元多点清仓了。世事难料，在这笔投资中，我对集中投资、经营杠杆有了更深刻的理解。我学到了很多东西，可以说，我一直在学习，一直在犯错。我努力避免重复犯错。可惜，同样的错误经常改头换面再次出现。错误还是原来的错误，换汤不换药，一不小心就又重犯了。我给各位的建议是：别害怕犯错，谁都难免犯错。霍华德：乔尔刚才说的这一点很重要。希望在座的各位都能明白这个道理。四月份，我写了一篇备忘录“敢于伟大”。一个杰出的投资者必须有胆识。谁都想有成就。总是和别人一样，永远没出头之日。别人怎么想，你也怎么想。别人怎么做，你也怎么做。那肯定和别人一样了。随大流怎么可能有成就？要有成就，必须和别人不一样。要有敢犯错的胆识。哪有从不犯错的人？即使是最优秀的棒球选手，也只能在一场比赛中有40%的安打。有些投资者的成功率比40%高，但没人不犯错。乔尔说了，要是他给别人打工，可能已经被炒了8次了。格林布拉特：我是个心软的老板，不会把自己炒了。霍华德：今天，我和伯克希尔哈撒韦的一位员工吃午饭。我们聊了沃伦为什么能成功。我提到了一点，因为他不怕被炒鱿鱼。可惜，有这个优势的人很少。一般人担心被老板炒掉。我们没老板，但是也担心被客户炒掉。我们还能不怕冒险，坚持自己的想法吗？没什么事是万无一失的。有时候，在知道可能犯错的情况下，我们还能坚持下去吗？我觉得，要坚持，不怕犯错。乔尔，问你最后一个问题。你曾经取得了辉煌的业绩，为什么后来决定把资金返还给客户？只有三个办法可以做到一年赚50%格林布拉特：这个问题比较好回答。1985年，我成立了自己的公司。十年之后，1994年，我们返还了所有外部资金。在这十年里，扣除费用之前，我们的年均收益率是50%。十年后，我们把资金还了回去。只有三个办法可以做到一年赚50%。第一是保持小规模。开业五年后，我们返还了一半的外部资金。十年之后，我们返还了所有外部资金。第二是集中投资。在那十年里，6到8只股票占我们的投资组合的80%。我们的投资非常集中。第三是需要一点好运气。我们的投资特别集中，肯定需要一点好运气。不管你再怎么厉害，水平再怎么高，集中投资6到8只股票，总是会遇到一个问题。每两三年，总会有一两只股票表现不如预期，给我们带来20%到30%的下跌。每两三年，都会遇到这样的情况，从无例外。有时候，是因为当时的市场不喜欢我们看好的股票。遇到这种情况，我们不在意。股票还在我们手里，就是更便宜了。我们明白自己手里的股票，只是它更便宜了，没关系。有时候，是因为我们犯错了。我可以坦然接受错误。我清楚自己手里的股票，有时是我错了，有时是股票更便宜了。我能接受这个现实。我也清楚，跌个20%到30%是正常的，股市投资本来如此。问题是，给别人管钱，我心里就不好受了。我觉得自己是个成熟的人，我清楚自己手里的股票，知道自己在做什么。只是总想着这是别人的钱……我的投资者其实都很好，都是很好的人。问题在我自己。每当遇到大跌时，我总是不由自主地感觉很不好。我想大家能理解，我是个争强好胜的人。我希望把投资做好，亏了别人的钱，很不好受。后来，我们规模大了，即使把资金归还给投资者，我们的公司还是可以运转，我还是可以继续投资。我决定把外部资金还回去。我有两个选择，一个是改变自己，另一个是改变环境。改变环境比改变自己容易。于是，我就这么做了。现在我们做长短仓投资组合，多空两边都有几百只股票。我们表现最差的时候也就是落后20到30个基点。这样一来，我就克服了自己给别人管钱的担心，就又开始接受外部资金了。霍华德：谢谢。听了乔尔的一席话，相信各位已经领会了杰出投资者是如何思考的。非常有逻辑、有智慧，比大多数人都有深度。答案不言自明。和别人看到的东西一样，怎么可能胜过别人？乔尔还讲到了对人性的洞察，对投资者的看法，如何看待错误。另外，我们还看到了乔尔是一个真实的人。感谢乔尔，我们今天收获良多。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1676,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"defaultTab":"posts","isTTM":false}