信息與思考

埃隆馬斯克的特斯拉沒有裝備能夠提供高精度圖像的激光雷達。它認為靠攝像頭就夠了。2019年4月，馬斯克說：

隻有傻瓜才把激光雷達裝車上，它就像人身上的闌尾，存在本身就是無意義的。

雖然激光雷達能夠提供高精度、遠距離探測和抗幹擾能力的大量數據，但是上千美元一顆的高額成本，會帶來汽車成本的激增。

更重要的是，馬斯克認為依靠攝像頭及AI算法，可以解決自動駕駛的問題。雖然激光雷達能提供大量、高精度數據，但是實際使用效果並不好。而攝像頭+AI可以通過不斷讓其基於神經網絡的算法不斷優化，提高識別精度和安全性。

馬斯克的邏輯很簡單：既然人類靠兩隻眼睛就可以很好的駕駛汽車，特斯拉用8個攝像頭加上強大的AI可以做得更好。

AI對於數據的處理和思考，在其中起到絕對性作用。

查爾斯達爾文是有史以來最偉大的自然學家。他是《物種起源》的創作者，進化論的奠基人。達爾文在22歲之後，開始了為期四年環球旅行。在獲得大量數據（十八本觀察日記，四本動物日記和十三本地質研究日記）後，達爾文則在剩餘的時間一直思考。

總結達爾文的行為模式：集中學習、總結數據、認真思考。

達爾文所獲得的成就，思考的貢獻遠勝過大量的數據收集。

在當今信息泛濫的世界裏，信息和數據似乎是最重要的。也有很多投資者會將收集、處理信息和數據，作為投資的主要工作。季度數據、新聞、宏觀經濟、政治、貨幣、利率、管理等等。有如此多變化的數據需要觀察，以至於我們幾乎沒有時間思考。

數據和信息的豐富，讓投資者受到太多信息的幹擾。而這些信息，實際上讓投資變得更加複雜。對於信息的追逐，要求投資者需要進行短期的投資決策。例如，季度數據就是這樣。然而，季度數據和食物一樣，有保質期。季度數據在季度過掉之後就一文不值了。這樣的投資者需要快速繼續耗費大量時間精力捕獲下一個季度的數據。這種做法，也讓深度思考的時間，變得有限。

而對於思考的追求，則適合對於長期的投資回報。這種方式對於信息不在於多，而在有效。對於一家公司的長期成功，最重要的信息也是有效期最長的信息。這種最重要的信息可以說是公理化的。能夠識別這些信息並花更長時間深度思考，拒絕噪音的幹擾是投資者的紀律。而正是這種紀律最終會給耐心的投資者帶來豐厚回報。

就像OKeefe Stevens在回顧投資英偉達獲得百倍回報的曆程中提到：

當你退後一步，隨著時間的推移，所有這些看起來都毫無意義。在百倍回報的公司麵前，它有自己鮮明的特點。這些小小的季度更新根本不重要。

每家企業都有幾件關鍵的事情需要了解。可以稱之為企業的精髓、跳動的心髒、核心引擎......能夠找出這些關鍵因素，並將重點放在它們上麵，才是成功的關鍵。

我們可以看到，偉大的投資者，巴菲特、芒格、霍華德馬克斯、比爾米勒、Baillie Gifford的James Anderson等等都非常善於思考，善於屏蔽信息噪音。Baillie Gifford曾經說過，其努力追求深度工作，確保留出不受信息幹擾和噪音的大塊時間，將專注思考的好處與協作相結合。

例如，研究偉大的企業和成功的投資時，你會發現，最簡單的屬性帶來了它們的成功：

耐克賣的不是運動鞋，而是運動的精神；

快樂肥宅水可口可樂賣的不是飲料，而是快樂；

星巴克賣的不是咖啡，而是一種生活方式；

當我們試圖研究使偉大企業的成功因素，並希望投資其中時，會發現，數據不是最重要的，對於商業本質的思考更為重要。一百年前的福特汽車成功（T係列的流水線生產）的商業模式，20世紀70年代建立沃爾瑪、21世紀的亞馬遜。一百年來，不同偉大企業的商業模式，本質上是相同的。

這種模式，用貝佐斯的話最容易解釋我無法想象10年後客戶會說：我真的很喜歡亞馬遜，但我希望他們的價格能再高一點，或者運送更慢一點，選擇更少一點。

對這種模式的理解，太多的數據幫不上什麽忙，都需要深度的思考。