信息与思考

埃隆马斯克的特斯拉没有装备能够提供高精度图像的激光雷达。它认为靠摄像头就够了。2019年4月，马斯克说：

只有傻瓜才把激光雷达装车上，它就像人身上的阑尾，存在本身就是无意义的。

虽然激光雷达能够提供高精度、远距离探测和抗干扰能力的大量数据，但是上千美元一颗的高额成本，会带来汽车成本的激增。

更重要的是，马斯克认为依靠摄像头及AI算法，可以解决自动驾驶的问题。虽然激光雷达能提供大量、高精度数据，但是实际使用效果并不好。而摄像头+AI可以通过不断让其基于神经网络的算法不断优化，提高识别精度和安全性。

马斯克的逻辑很简单：既然人类靠两只眼睛就可以很好的驾驶汽车，特斯拉用8个摄像头加上强大的AI可以做得更好。

AI对于数据的处理和思考，在其中起到绝对性作用。

查尔斯达尔文是有史以来最伟大的自然学家。他是《物种起源》的创作者，进化论的奠基人。达尔文在22岁之后，开始了为期四年环球旅行。在获得大量数据（十八本观察日记，四本动物日记和十三本地质研究日记）后，达尔文则在剩余的时间一直思考。

总结达尔文的行为模式：集中学习、总结数据、认真思考。

达尔文所获得的成就，思考的贡献远胜过大量的数据收集。

在当今信息泛滥的世界里，信息和数据似乎是最重要的。也有很多投资者会将收集、处理信息和数据，作为投资的主要工作。季度数据、新闻、宏观经济、政治、货币、利率、管理等等。有如此多变化的数据需要观察，以至于我们几乎没有时间思考。

数据和信息的丰富，让投资者受到太多信息的干扰。而这些信息，实际上让投资变得更加复杂。对于信息的追逐，要求投资者需要进行短期的投资决策。例如，季度数据就是这样。然而，季度数据和食物一样，有保质期。季度数据在季度过掉之后就一文不值了。这样的投资者需要快速继续耗费大量时间精力捕获下一个季度的数据。这种做法，也让深度思考的时间，变得有限。

而对于思考的追求，则适合对于长期的投资回报。这种方式对于信息不在于多，而在有效。对于一家公司的长期成功，最重要的信息也是有效期最长的信息。这种最重要的信息可以说是公理化的。能够识别这些信息并花更长时间深度思考，拒绝噪音的干扰是投资者的纪律。而正是这种纪律最终会给耐心的投资者带来丰厚回报。

就像OKeefe Stevens在回顾投资英伟达获得百倍回报的历程中提到：

当你退后一步，随着时间的推移，所有这些看起来都毫无意义。在百倍回报的公司面前，它有自己鲜明的特点。这些小小的季度更新根本不重要。

每家企业都有几件关键的事情需要了解。可以称之为企业的精髓、跳动的心脏、核心引擎......能够找出这些关键因素，并将重点放在它们上面，才是成功的关键。

我们可以看到，伟大的投资者，巴菲特、芒格、霍华德马克斯、比尔米勒、Baillie Gifford的James Anderson等等都非常善于思考，善于屏蔽信息噪音。Baillie Gifford曾经说过，其努力追求深度工作，确保留出不受信息干扰和噪音的大块时间，将专注思考的好处与协作相结合。

例如，研究伟大的企业和成功的投资时，你会发现，最简单的属性带来了它们的成功：

耐克卖的不是运动鞋，而是运动的精神；

快乐肥宅水可口可乐卖的不是饮料，而是快乐；

星巴克卖的不是咖啡，而是一种生活方式；

当我们试图研究使伟大企业的成功因素，并希望投资其中时，会发现，数据不是最重要的，对于商业本质的思考更为重要。一百年前的福特汽车成功（T系列的流水线生产）的商业模式，20世纪70年代建立沃尔玛、21世纪的亚马逊。一百年来，不同伟大企业的商业模式，本质上是相同的。

这种模式，用贝佐斯的话最容易解释我无法想象10年后客户会说：我真的很喜欢亚马逊，但我希望他们的价格能再高一点，或者运送更慢一点，选择更少一点。

对这种模式的理解，太多的数据帮不上什么忙，都需要深度的思考。