分享主题：读书会也能产品化吗？可以怎么做？

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读书希望给不同人带来新的观点，或者一些内容付费，一些知识付费的工作。所以我的思路可能是什么样的人会带着问题来参加我们的读书会。

三类人对读书会感兴趣：焦虑的人（赚不到钱，赚到钱又回撤了，《1929大崩盘》）；想读书但难抽出整块时间；提升认知。

降低摩擦成本。读书会偏私人化，非功利心的过程。没有办法变成一个标准化的产品。但是有市场化的需求。

CocoaCodes 推特 @NFTCocoa

读书会能提供的价值：培养定期读书的习惯，拓展了平时不会读的领域。《好战略坏战略》通过讨论促进阅读效果。学到学习的能力：怎么选好书，怎么读书，怎么输出。

具体的产品分两块：服务和信息。优质选书，读书会的直播，社群。信息：读书笔记

目标客户：已经具备一定的读书能力和意愿，希望提升认知也让身边人、下属提升认知的人。《大猩猩游戏》强者恒强，城市和职业的选择上。《真实世界的脉络》不会被唯我主义的话术所骗。

潜在问题：面向的用户规模很小，而且读书会的讨论规模有上限，为了最好的效果必须要控制人数。不像内容输出的边际成本为零。

PragueFish.eth (Ken)

我参加读书会的原因一个是好奇心，另外是E2M的读书会讨论的领域比较新，话题更加现代，和其他领域形成互补：量子物理，网络，科学哲学。建立自己的投资哲学的模型，广泛阅读没有功利心地去读。读书比较好的状态：过程能获得知识，但不执着于获得知识本身。

我参加的其他读书会，芒格书院：北大光华价值投资课的书单。目标是做中国的价值投资村。有共同的价值观方便确定未来的发展方向。

这周我复习了一些佛学的书，收获还挺多的，尤其是在嗯投资的层面。我想既享受到获得智慧的乐趣，又不能过度执着于智慧本身。

十年以后如果读书会还存在会是什么样的？线上到线下。内容的积累产生复利效应。还在保持读书的习惯。看到书里的概念变成主流的概念。

Odyssey 推特 @OdysseysEth

对于读书会，我下意识觉得不应该有金钱的因素进来，但这段时间我觉得可能产品化在业务方面并不是一定能成功，但更重要的是整个过程可以带来实践和经验的收获。

对读书会产品化的思考：小而美，提供高价值的网络社群，对标川群。有进入门槛，每年有会员费，对王川的内容有审美的认同。不定期涨价，越多人反而稀释了价值。提供社交场景和公开学习的机会。同样的思维模式让友谊保持长久。神鱼是理想客户。需要淘汰机制。

读书会和川群的区别？为什么会同时存在？读书会不聊即时信息，但是提供完整信息，共识程度更高。

Anonymous 推特 @youyouAllen

读书会参与两本书后能够明显感觉到和碎片化的知识获取的差异感。碎片化知识获取，让人失去注意力，思考力其实有点破坏的。

读书会相对来讲能够建立一个更系统的方式，特别是以前思考的一些弱点的东西。现在碎片化获取知识的人越来越多，读书会就帮用户来系统化构建这种知识点。

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分享主题：聊聊阅读《真实世界的脉络》的收获

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Zhen Dong 推特 @zhendong2020

这本书对我来说影响最大的是文中对于波普尔观点的转述，是非常有价值的，使我更加容易理解波普尔的观点。优秀的观点其实是需要经过时间的完善，包括传播也需要时间，所以经过几十年的传播和完善，我觉得多伊奇也在波普尔的观点上做了有益的补充，是有价值的。

第二，我觉得很有趣的事提出的四大理论的框架，尤其是量子理论和计算理论的部分，我觉得这两个部分是之前比较缺少的视角，因为我们关注投资跟多受进化论以及波普尔的哲学影响会比较多。

CocoaCodes 推特 @NFTCocoa

《真实世界的脉络》对我个人最大的帮助是帮我区分了什么是值得钻研的领域，因为比起努力的程度，努力的方向也很重要。

波普尔的知识论告诉我们科学知识的重点，它不在于预测，更重要的是猜想和反驳。不仅要看结果预测是否准确，还要看解释，如果没有办法给出合理、精简的解释，或者解释无法证伪的话，那么正反两面永远都是对的，就不算是严格意义上的科学领域。

从这本书里面可以看到一本好书的选书标准，好的作者不会只提供单一的视角，多伊奇永远是先抛出一个不同的视角，试图驳倒自己的理论，然后他再反驳。

这是一本挺烧脑但同时又很值得读很多年的书。

Anonymous 推特 @youyouAllen

我觉得这本书是挺厉害的一本书。读完这本书最直观的收获是帮我解答了长期以来的两个疑问。首先，关于问题的假设和猜想和反驳的这个东西，科学的来源其实不是来自于归纳，而是来自于科学的进化论；第二点给我的启发是关于数学与物理之间关系的论点，它通过不完备性定理，直接说出了数学其实属于物理世界的一部分。

Peicai Li 推特 @pcfli

这本书最让我费解的还是这个多重宇宙的理论，我基本上在这块我认为我基本上完全没看懂。那其次是这个计算理论，我觉得就以前确实很少了解这个角度，也很少从计算理论的角度去看待这个世界，

我觉得读完这本书之后，多少对可能对 BTC 和 ETH 的解释变得更强一点，包计算里面的通用性是有一些帮助的。其次后面的进化论，我们前面已经读了很多进化论的书，而且我认为真实世界的脉络里面对进化论这块的阐述不算特别多，基本上是把以前的知识又 review 了一下。对我最有帮助的还是波普尔的认知理论。

shawn 推特@_ShawnYang

这本书其实他把大家可能觉得不相干的四个理论：波普尔的认知理论，进化论、计算理论还有量子理论连接在一起。这是非常吸引我的一个点，它试图给自己真实的世界最基础的四大定律，可能通过多重宇宙，或者通过种种的一些解释把它们关联起来。

但是这本书非常深，水平非常高，所以我读的时候并不能提出很多疑问，或者反驳，现在只能是处于接受这些东西的时候。

Odyssey 推特 @OdysseysEth

我现在都记得第一次读完这本书的，我在房间里面推开窗户看着外面的世界，我感觉整个世界都完全不一样。

读过这本书，我相信大家可能有一些东西已经开始松动，但是再拉长时间再去看这个世界，不断积累下去，你会发现整个世界观逐渐慢慢就不一样了。我在微信读书上，这本书的阅读时间有 40 个小时，我觉得他对我的影响是非常深的，奠定了一个非常底层的框架，如果时间拉回去，和读这本书之前的我对比，我的整个世界观、整个思维能力和思维方式都是截然不同的。

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分享主题《普通人获取第一桶金，要不要靠赌？》

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Zhen Dong 推特 @zhendong2020

第一，我觉得赌的定义，大家有可能有分歧，说一下我对于定义的理解，什么叫赌，我给的结论是不要赌，第二，什么是第一桶金，第三是为什么很多人认为第一桶金要靠赌。

首先关于定义的问题，我整理了两个标准：第一是关于这个事情是否是正期望的，第二是对亏损最差的结果是否能接受。

第二，想聊什么是第一桶金。对于普通人来说，可能第一桶金类似是100万，一个名校毕业的大学生在大城市工作，几年后可能获得 100 万，这样情况不需要赌。这里容易产生误解的是普通人突然发现自己没有第一桶金的能力，或者职业生涯一眼看到头，第一桶金要赌的观点可能主要出自这里，但我依然认为这些人在面临接受亏损，但期望不高的职业选择或者投资的时候，做的一些改变并不是赌。

第三，第一桶金靠赌的叙事很有市场，为什么我觉得是错的？第一是幸存者偏差，有一些人通过一些赌的手段获取了财富，但沉默的大多数赌输了，没有办法发表声音，也没有办法被媒体关注。其次，这种观点的背后其实是迎合了媒体最爱渲染的英雄主义情节，背后还有归纳主义的问题；第三，主要的问题是归结于懒，因为赌能够致富，这是最偷懒的思维路径，大家都想赚快钱。

Anonymous 推特 @youyouAllen

赌不是去压大压小，极度压缩过程只追求快速回报的结果；第一桶金是让你在更大的事业机会面前，有足够资财富或者金钱的支配能力，而不是通过工作积累。

我觉得可能把赌换成押注更准确一点。基于这样的方式，押注的标的是什么？在商业世界里，本质上都是人和人之间的关系，押对人某种程度来讲收益更大。所以从这个角度上来讲，如果要获得自己第一桶金，一定要押注对的人，然后才是事情，对回报的整个过程的参与以及掌控。

要获取的第一桶金肯定是要靠赌，如果靠着线性方式积累自己的第一桶金，这里面有几个陷阱：在工作的过程中容易形成依赖关系，依赖于别人的平台；在工作的过程中容易形成对整个社会的线性判断，导致在看很多事情的时候，也是一种线性的思维，对一些结构性的机会，或者前期平平无奇但突然积累爆发的机会熟视无睹。所以我觉得必须要参与到游戏里，哪怕用小的成本去磨练也好，要有判断力和魄力。

Peicai Li 推特 @pcfli

我对第一桶金的定义，可能要在 100 万美金的level，尤其是在一线城市生活，相对财务压力会小一点。但除非是非常优秀的打工人，不然月薪基本上很难达到。如果这个时候还是对财务自由特别渴望的话，确实是要另辟蹊径，另辟蹊径的过程可能和赌就会有一点点类似，因为你可能是在身边人都不理解，比较懵懵懂懂的行业。

我觉得有这两种机会都还是比较值得关注的。一方面是在自己比较小的时候就关注现金流的机会，另外一方面去关注期权类的机会。到了后期，真正的钱到了一定level，已经有了一个比较高水平的积累，这种时候反而大猩猩投资可能是一个更合适的投资策略。

Odyssey 推特 @OdysseysEth

财富自由的第一桶金，如果把财富自由看作一个门槛的话，财富自由应该是财富大于欲望，那获得第一桶金，本质上应该是有两条路的：第一可以增加财富，第二个可以减少你的欲望。

一开始可能有些东西因为劳动回报较高，大家会出售自己的时间，获取一些现金流，但是要注意到它是线性回报。如果可以的话，看看这种业务能不能扩展，能不能累积，这是两个非常重要的点。这个可以构成非线性回报的很重要的基础，否则的话凭什么机会轮到你？机会之所以能够轮到你，就是一开始具备的技和能力或者是眼光。

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分享主题《跟风投资是一种合适的策略吗？》

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Zhen Dong 推特 @zhendong2020

投资是一个系统性的工程，就像企业处在价值的网络里，企业上下游有很多环节，包括但不限于企业的供应商、客户，法律法规以及内部管理流程。投资也涉及到很多环节，包括但不限于募资，企业调研，财务分析，做仓位管理和风险控制。需要涉及到的知识类别也很多，包括但不限于至少需要使用一些APP，手机电脑，一些操作的软件。需要知道基本数学知识，财务分析知识，还需要研究一些商业史，常见投资理念派系，投资案例，甚至还涉及和哲学相关的东西，整个投资是很复杂的事情。

有的时候我们发现说服一个人改变很难，因为你可能会受到他整个世界观拼图的抗拒，表面在说服他的某一个小观点，实际上你可能在说服他整个 30 年或者 50 年的人生经历，所以我觉得投资可能也是这样子。

跟风策略虽然很容易受到很多指责，但我觉得有两点好处是非常有趣的。首先第一个视角是，跟风策略是某种类型的猴子策略，不需要自己造轮子，你的价值是对市场提供了润滑或填补空缺的作用，猴子是有独特价值的，也更灵活，可以不断学习大猩猩的思想观点；第二点，从创新者窘境的角度，因为我最近在看这本书，跟风策略是可以用来应对破坏式创新类型的机会。

Cookie：推特 @frog2306630

跟风的时候，看不清楚很多交易细节，信息维度是很单一的，这种通过表面的一些不客观的信息，一些情绪分析去跟单，我觉得完全没有优势。既然没有优势，还去这么做的亏钱概率是很大的，我没有见过跟单赚了大钱的人。

我觉得在自己擅长的领域去深耕，你会发现有很多标的都是有很多赚钱机会的。当然还是要和大趋势也是相关，这个东西比较热，又是专业比较对口的话，我觉得是能赚到钱的。

Odyssey 推特 @OdysseysEth

你凭什么自认为有识人的本领？如果有识别一个优秀投资人本领的话，其实你自己也是一个相近段位的，是一个优秀的投资人。

人们自以为识别到的出色的投资者都是什么样的人？第一种情况，这个人是一种在上一个环境中表现非常好的人，但不见得适应下一个环境；第二种情况，识别的所谓优秀的投资人，还不见得说根据上一个环境表现，有时候觉得这个人是我见过最聪明的人，就更风他的投资做法。

我认为有效的跟随策略至少有两种：一种是指数基金，另外一种是真正理解对方的逻辑。真正理解就是能够比反驳这个逻辑的人更好去反驳这个逻辑。比如王川当年看好特斯拉，他写了一篇文章叫《论特斯拉失败的 20 个原因》。换句话来说，真正跟风跟随的不是这个资产，而是跟随这个决策系统。

Peicai Li 推特 @pcfli

跟风策略并不是一个完全不合理的策略，背后是有一些合理性的。

第一个角度，在我们学进化论的时候，大多数人或者整个群体在一个已经探明的方向上一起爬坡的方向上，大家觉得是没有大问题的。第二个是演化方向的角度，因为我们探明的方向是局部的高峰，但不一定是全局的高峰，总会有一些人会从局部的高峰跳出去，探索新的高峰，也就是我们所谓的蓝海，可能在这个方向爬得更快，升得更高，但这种时候也是风险程度比较高的策略。

我觉得对于新手来讲，跟风策略并不是一个差的策略，但是不能止步于此，一直跟风。更最重要的是不能陷到归纳主义的陷阱里面，不能根据结果来制定策略。更重要的是跟风对象，不管是一个人还是一个潮流，它背后有效的论证的过程是什么样的？解释是什么样的？这个解释是不是经历了严格的批评和验证，批评他的意见是不是都了解了？而且要知道这些批评错在哪里。

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分享主题《以王川博文为例-聊聊如何利用好优质信息源？》

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Zhen Dong 推特 @zhendong2020

在接触王川之后，整个人投资或者个人认知层面就或多或少有一些改变，也有很多人会认为看王川就像鸡汤一样，不过确实给了我很好的思考问题的角度，如何来看待工作，程序员行业的变化，如何来看待投资，以及很多关于健康的话题。

我是在这个过程中的变化：第一点好的信息源在整体的比例是很低的，要花很多的功夫去筛选；第二点利用了很好的办法，是要做一些公开的学习或者输出，我输出是检验输入程度最好的方式；第三点是关于拓宽度，输出有点像拓宽深度、增加深度，拓宽广度是需要了解足够多的各个方面。第四，是尝试通过学习关键词这样的方式，去做一些观点或者书籍之间的连接。

Kenneth 推特 @Prague_Fish

在选择信息源上，确实有很多噪音，且现在投资人很多水平也参差不齐，所以我想到的还是芒格的理论，站在巨人的肩膀上去看这个世界。我目前重点研究投资人其实只有 5 个：价值投资派的巴菲特和芒格，交易派的包括索罗斯和塔勒布，从去年开始研究硅谷王川。除了他们之外，还会看其他优秀的投资人，但花的精力不多。

在学习方法上，也是深度学习加广度学习的方法。

我学习王川的原因，因为我发现对于传统价值投资，王川的思想有非常强的补充作用，尤其在高科技、高增长，而且高估值、变化快的行业。在结合周期退出的过程中，王川的一些方法非常好用，传统价值投资是不太擅长退出这一条的。第二个学习王川的原因是，它的体系非常完备，不仅包括投资，它有一个完整的世界观和人生观，所以学习它的整个思想体系是有很好复利的。

Peicai Li 推特 @pcfli

找到优质信息，第一我觉得是要聚焦，找到优质的信息源后把所有的公开信息都看一遍，优秀的信息反复阅读；其次要拓展，通过优质的信息源，他会提到很多书，以及互动其他人的隐藏信息源，好的信息也是聚集的效应。

另外想提 learn in public的概念，通过写作和输出，是一个很好的信息内化的方式；还有是实战，在一些具体的投资策略上使用到。

Odyssey 推特 @OdysseysEth

我自己的筛选标准最简单一种方法是，不值得我全部看一遍的信息，甚至一条都不应该去看。这种筛选可以带来很直接的两个方面效果，第一可以增加每天阅读信息中优质信息源的比例，而且可以很好地和时间维度去解耦，因为你看到的信息它更好穿越时间，更有复利效果。

大家都聊了公开学习，我觉得不仅仅是自己写，现在的时代我们是可以直接和作者产生连接的。这种写评论绝对不是说我已经有一个成熟思想结果，它是一个思考的过程。另外，它还有一个反复的过程，因为人类大脑结构就是这样，可能以前写过和理解的，没有再去强化复习，可能都会被飘淡的想法给遮掩住。去思考某个主题的时候，思考绝对不是从一张空白纸上开始的，是站在巨人肩膀上的。

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分享主题《聊聊读各种杂书的收获》

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Zhen Dong 推特@zhendong2020

读罗翔《法治的细节》一些分享，可以提供思维框架来分析复杂的道德伦理问题，对外行人来说非常复杂、很难判断的案例，有一些合理的框架之后，会知道核心在哪里。

不是说一家公司本质是大猩猩，而是它因为拥有了一些类似大猩猩的属性，所以变成一个很好的投资标的；因为法律对于一些约定俗成的事情有了长期的框架，所以我们认为法律在某种程度上提供了一些正义，这我觉得是法律和投资之间比较有趣的联合。

否定的智慧，承认自己的无知才最有智慧。读的书越多，越应该承认自己的无知，越发现有更智慧的人会推翻之前一些固有的认知。所以应该不断去学习，思考，不断提高自己的认知，同时承认自己的无知。

看完波普尔再看畅销书就非常简单，之后再看到就像怪兽掉到自己的陷阱里，会激起非常强烈的兴趣。

CocoaCodes 推特 @NFTCocoa

读杂书有的时候就像奇幻漂流一样，可以培养帮助独立思考，然后把你带到下一本书，也可以更好地理解现状，建立读更难的书的自信。

杨照《资本论的读法》，这本书很好澄清了一些我们经常听到的概念，比如说异化，人的异化是生产者和工具的分离。还有金钱的异化，金钱曾经是发明出来为了更方便以物交换物的工具，但现在金钱本身变成了目的，反过来奴役人，有时候我们在追求财富的时候会忘记这一点，把追求财富当成了目的，其实更好的生活才是目的；也会澄清一些，使用价值和交换价值的概念，消费很多时候是被创造出来的，可以看到这些概念到现在还在使用，可以帮我们更好理解现在所发生的事情。

Odyssey 推特@OdysseysEth

读杂书就像在城市中，还是要腾出一些时间进行看似漫无目的的旅行。这种漫无目的的背后它可以有更深的目的，就是要去理解更深的框架。

可以把杂书看作是某种经验的扩展，是一种加法，再结合非常重要、非常经典的一些框架理论，是一种知识的统一，是知识的理解。理解是知识的压缩，是一种减法，可以用更简单的框架去囊括更广得的现象。

比如《欲望的演化》中进化心理学理解男女两性的择偶，和千千万万小说遥相呼应。

啃书啃得太难怎么办？可以和ChatGPT聊天提问互动，参加读书会，结合纪录片去读书会在脑海中建立立体的生物感知；在早上读难的书。内心的兴趣是某种算法，就像打游戏太难没兴趣，一招秘籍太简单也没兴趣。

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分享主题《如何评估企业的成长性？》

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陈鹏 推特 @cry_pto33

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Zhen Dong 推特@zhendong2020

我理解企业的成长性可能大致有三个方面，第一是企业的利润或者规模不断增长，第二个角度是企业有没有办法跨到很多领域，第三关于企业的寿命，能不能长期为投资者创造利润，并且能够不断发现好的生命周期，不断延续生命周期。

最具有成长性的公司，其实是这个行业里面最大或者垄断地位最强的。企业的成长第一是跟随着行业的成长，第二是跟随着它能够不断开发新的产品，去创造更多价值。我觉得最好的成长性的公司，是大猩猩特点的公司，而不是所谓黑猩猩或者猴子这样的企业。

陈鹏 推特 @cry_pto33

研究很容易，真落到投资，大家还是要非常非常谨慎，要结合自己是否懂，客观了解一个事情到底是怎么样的？这是真正花好久时间，又有深入深度的思考的。

一开始可以通过一些简单方式，模糊判断值得深入研究的方向。比如通过数据的筛选，能帮不了解的行外人做快速大框架，有五六十分的了解。还有作为排除法，有一些不感兴趣，数据太差的领域，通过这个筛除一些，提高效率。筛出一些自己可以愿意投进时间的，一些潜在的行业或标的。

Peicai Li 推特@pcfli

成长性我觉得会有三层：增长的动力在哪里；增长的模式方面，正确对这个原理进行建模；第三个层次，可能是在数据的层次是验证的过程，可能根据建模对未来做出一些预测，预测之后要观察预测和实际结果是不是相符的，也可能会牵涉到模型是不是合理的。

Odyssey 推特@OdysseysEth

关于资产或企业的成长性，我觉得有三个角度：第一个点是市场份额可以到多高，第二个点是最大的市场可以是多大，第三个点是它可以扩张到多少个市场。

一方面要关注所谓的垄断是最不可能被矛给攻破的盾，但同时也要关注最能攻破盾的矛，需要密切理解跟关注。所有垄断肯定是暂时的，但如果新的颠覆者出现的时候，能够比其他人更早识别到，再迁移换过去就够了。

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分享主题《投资者容易犯什么错？为什么？》

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Zhen Dong 推特@zhendong2020

个人最近的想法，我觉得一些很好的投资机会，其实都来源于市场上其他的一部分投资者犯的错误，他们犯的错误越大，越容易在中间找到一些所谓的超额利润。

第一，可能是一些基础工作的缺失；第二，对于大猩猩的理解，主要是关于理解核心资产、稀缺资源以及长期主义也需要一些历史哲学或投资理念的学习，可以不认同其中的观点，至少要知道之前比较好的案例，或者大家怎样做的。最后，是一些短期市场上相对比较理性或者友好的反应，但是这样的行为在长期一定会有人犯这样的错误，在历史上也无数次看到了这样的事情。

Ponge 推特 @pzponge

我犯的错误很多时候是我自己的投资风格决定的，第一，不要花时间在烂公司或者烂项目上；第二，不要欺骗自己，尤其是在设定投资目标的时候。第三，不要混淆事实和观点，不要把观点当现实，要通过现实不断检验或证伪观点；我犯的第四个错误是不要在自己能力范围之外做投资。

我和个人投资者交流的时候，大家容易犯的一些错误：首先，是大家对于市场的理解，对于大多数人来讲是一种 fomo 的情绪；第二个错误，买和卖的逻辑不一样；第三，是大家对于赌和运气的区别不是特别清楚；第四，是很多和互联网资产相关的朋友可能会犯的，容易忽略的定价问题，其实资产好和能挣钱的好投资标之间是有二阶导关系的；最后是关于长期主义，我自己觉得长期主义更像是结果，而不是过程。长期持有应该是在整个过程中，不停跟踪、去判断、去思考、再评估，而不是买了也不管了。

Peicai Li 推特@pcfli

我自己犯的最大的一个错，是在判断上加杠杆。我在反思背后的原因，一个是暴富的心态，过于独信自己的判断是对的。而且这种错误之所以很迷惑人，是因为不是那种犯了错就一定会受到惩罚的错。还有一个原因是路径依赖以及机会过少，始终觉得自己只能通过这种方式赚钱，或者只能在这个领域赚钱。

Odyssey 推特@OdysseysEth

我同样希望明天就资产翻 100 倍，也想加杠杆，但我知道加了肯定亏死。如果理解这层规律的话，可以往往避开第一层错误。

第二层错误是我们大脑本身的不理性。可以通过一些习惯以及第二大脑，比如平时所有的决策写日记，回顾历史，列个决策的清单，每次要做投资决策的时候都跟投资清单对一遍。要通过一些外置的方式去抵抗大脑结构内部的错误。与此同时，观察市场，观察别人和观察自己是同样的行为，观察别人的黑暗面，可以更好理解自己的黑暗面。

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分享主题《聊聊近期的读书收获及感悟》

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读书会的模式，比较适合啃一些重要，但自己一个人可能又读不下去的书，有一些书籍也非常适合多人讨论，互相启发，从某一个成员的视角从这本书中理解到更多；

使用ChatGPT探讨，可以降低输入的门槛和阻力，很多困惑和兴趣会得到很多扩展。兴趣和生活方式是最大的优势；

抽象和具象的书交替读的效果是非常好的，比如《跨越鸿沟》和《芯片战争》。如果只读非虚构方向会偏掉，很有可能只增强了自己的工具性，而失去了价值理性，不知道做事情目的是为了什么，有很强的方向感，但方向很难去纠偏。

Zhen Dong 推特@zhendong2020

最近在看的《芯片战争》，首先想聊下技术周期，我们要尝试尽量找长一点的周期，这样就不会频繁对周期的宽松紧缩做一些研判，会有长期主义的思维；

第二点想交流关于鸿沟模型，当我拿到鸿沟模型这个锤子，就很想去敲钉子。会发现在半导体行业内发展的公司，他们的很多做法或者发展的脉络，和鸿沟模型描述脉络很契合。我觉得鸿沟模型可能不是所谓的商业的案例，它不是教科书式的模板，是有一些底层逻辑的；

第三点，可能会有一些自下而上或者自上而下的观点和想法，尤其在新兴的行业发展，尽量保持发展动态的变化看。

ShawnYang 推特 @_ShawnYang

我本身是做技术的，对一些项目的研究会更看重技术方面的一些优势，或者技术很先进，很新颖有比较大的投资价值。但后面慢慢地发现一个项目的成败与技术的好坏其实没有必然联系。

对这一些不同的视角都有足够观察之后，去看一个项目的话，才会比别人看得更长远一点，才更有利于进行一些投资操作。如果单单只是做研究，可能不需要去了解这么多，但是如果想做好投资这件事，就必须广泛地阅读，这也是我之前缺失的一部分。

我会有时候看一本书，看到一半或一部分之后就想把它看完，但这本书可能不是一本好书，它反而浪费注意，浪费时间。确实需要弃读一部分书，和进化也很类似，保留下精华的东西。

CocoaCodes 推特 @NFTCocoa

《贪婪的多巴胺》这本书在生物上面解释一些基本概念之外，对自我提升也挺有帮助的。我们很多时候会觉得意志力一定能够战胜当下的欲望，但很多时候没有必要给自己创造生物性对抗的难度，尽量让自己处在一个不需要意志力也可以成功的环境。多巴胺高和享受当下是有一定冲突的。

很多时候兴趣不是前提，而是正反馈的结果。一个正反馈的结果是，作为新手不管看一本新书，还是接触新的事物，会有新手福利期，稍微理解一些新的概念会特别有成就感。

通过组队，利用自己的生物性，会因为不想在其他人面前丢脸而更努力做这件事情。也是费曼学习法，是一个主动学习的过程。

From the Earth to the Moon

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Zhen Dong 推特@zhendong2020

从鸿沟模型的角度来看，整个 AI 行业还在非常早期的时间节点，虽然从下象棋到打游戏到 ChatGPT 爆火发展了一段时间，但时间也很短。 这个行业面临着从零开拓新的行业分类，在鸿沟模型的定义里是缺市场对手的。

我个人的一个小判断，ChatGPT 不一定会是最先发力的。因为 ChatGPT 不仅缺乏产品对手，还缺乏市场对手，开拓起来需要时间难度也较大。更明确、更容易刮起龙卷风暴的是那些有明确市场对手的领域，比如 AI 协助的编程，图片或者文字的处理，很多公司在这方面本来留有预算，可能更适合 OpenAI 或者微软进行发力。

Cryptotrek.eth 推特@happylilyelf

对AI 领域，在做投资的时候一定要有长远的眼光，从历史的角度看，真正的技术周期才是推动人类发展的长期动力。每一次都是大的技术突破在引领人类向上，我理解 AI 可能是人类的第六次大革命，可能会持续很久，改变各行各业，提升各行各业的效率，作为基础设施去改变各行各业，带来很多的价值。

我对 AI 的研究思路，不希望用固有的思维去看新的事物，尊重他、观察他、跟踪他，不断修正自己的投资思路和角度，沿着价值链和生态的成长去投资。

Peicai Li 推特@pcfli

我对目前技术周期的看法。目前 NV 已经偏中后期了，已经基本到了龙卷风暴，甚至马上进入主街阶段。但对整个人工智能技术周期还是很早期。

现在来看，微软确实是不错的投资标的。也发现 ChatGPT 后继是比较乏力的，甚至一些金融公司，包括游戏、制药公司、航空间对人工智能真正B端应用还没有完全起来，没有看到改造整个行业的颠覆式创新。 确实现在这个阶段 NV 会有赔率的问题，也有进入主街之后反而进入尴尬期的问题。甚至因为 NV 实在是太火了，市场对它的情绪面处在比较高的位置。这种大猩猩处在的位置和投位置是有一些错配的，也有一些反身性的问题，虽然大家都觉得好，但价格反而是不好的。

Odyssey 推特@OdysseysEth  

有些技术也特别厉害，比如摩托罗拉黑科技发了 77 颗卫星的铱星计划，长期来看它的展望也挺好，让全球没有阻碍这样通信。技术要么无法跨越鸿沟，注定非常小一部分人群在使用；或者需要 10 年、20年才能真正成真。我比较关注在投资的时候怎么样注意些点。

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