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节目简介
来源:小宇宙
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京哥(Jing Liang)
X:@powerpig
博客:Not a ToE
曾在英特尔从事工程工作,之后进入亚洲 TMT 与清洁能源投资银行领域,并在中国创办连接创业公司与全球资本的投资平台。现在专注于个人投资,也持续借助前沿 AI 写作和迭代自己的 Ontological Clarity 框架。
本期介绍
长期持有经常被概括成一句很简单的话:选对,然后拿住。京哥真正实践了十几年之后,给出的答案要复杂得多。
支撑长期持有的,是对价值来源的理解,是把价格与价值分开,也是在不同意见出现时,先检查自己的逻辑。反对的声音未必是噪声,它可能正是一次更新判断的机会。
这一期,Jason 和京哥从集中投资聊起。为什么股价下跌不一定让他感到挣扎?怎样避免把看好的公司变成个人身份的一部分?投资结果不理想时,应该怎样回到自己的决策过程?
马斯克是这套方法最具体的案例。京哥认为,马斯克真正稀缺的能力,是把失败直接转化为反馈,并始终假设自己可能错了一部分。这套纠错机制,也串起了特斯拉、SpaceX、xAI,以及他同时推动多家公司的方式。
后半段,两个人聊到比特币与 AI。京哥从 2013 年开始关注比特币,但今天的理解已经发生了根本变化。他也解释了自己为什么更关注 AI、怎样理解 xAI 的数据与现实场景优势,以及为什么人类智能不会停在原地,等待机器超过。
对谈最后,京哥给 Jason 留下一句提醒:不要让任何东西定义你。过去的成功、公开表达过的观点,甚至自己建立起来的理论,都可能逐渐成为下一次更新的限制。
你会听到
* 京哥如何区分价格趋势与价值趋势,以及长期持有真正依赖什么
* 为什么研究一家公司时,更应该关注反对自己的信息
* 怎样识别确认偏见,避免把投资判断变成个人身份
* 为什么决策能力很难通过模仿他人的动作获得
* 京哥如何理解因果链、长期复利与每天发生的微小变化
* 为什么马斯克最重要的能力可能是持续纠错
* 如何把特斯拉、SpaceX 和 xAI 放进同一套逻辑中理解
* 京哥对比特币的判断为什么发生了根本变化
* “无需信任”的技术,为什么仍然需要回到人与人之间的信任
* 京哥为什么关注 AI,以及他怎样理解 xAI 的数据与现实场景优势
* 为什么模型跑分和解决真实问题是两种不同的能力
* AGI 是否一定会出现一个清晰的里程碑时刻
* 成功、观点与个人形象,为什么可能成为继续迭代的限制
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了解更多:
Jason X | NDV X | NDV 官网 | 公众号:NextGen Digital Venture
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声明:本节⽬内容仅供信息分享与学术探讨,不构成任何形式的投资建议。所有分析、观点及案例均不指向推荐任何具体投资标的或操作。投资决策须由您基于个⼈独⽴研究作出,并⾃⾏承担全部⻛险。市场有⻛险,投资需谨慎。
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欢迎加入我们的听友群,一起探讨你的“非共识”。
世界没有标准答案,我们欢迎一切有价值的思考碰撞。
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*社群内所有讨论仅为听友间的观点交流与学术探讨,不构成任何投资建议。
京哥(Jing Liang)
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长期持有经常被概括成一句很简单的话:选对,然后拿住。京哥真正实践了十几年之后,给出的答案要复杂得多。
支撑长期持有的,是对价值来源的理解,是把价格与价值分开,也是在不同意见出现时,先检查自己的逻辑。反对的声音未必是噪声,它可能正是一次更新判断的机会。
这一期,Jason 和京哥从集中投资聊起。为什么股价下跌不一定让他感到挣扎?怎样避免把看好的公司变成个人身份的一部分?投资结果不理想时,应该怎样回到自己的决策过程?
马斯克是这套方法最具体的案例。京哥认为,马斯克真正稀缺的能力,是把失败直接转化为反馈,并始终假设自己可能错了一部分。这套纠错机制,也串起了特斯拉、SpaceX、xAI,以及他同时推动多家公司的方式。
后半段,两个人聊到比特币与 AI。京哥从 2013 年开始关注比特币,但今天的理解已经发生了根本变化。他也解释了自己为什么更关注 AI、怎样理解 xAI 的数据与现实场景优势,以及为什么人类智能不会停在原地,等待机器超过。
对谈最后,京哥给 Jason 留下一句提醒:不要让任何东西定义你。过去的成功、公开表达过的观点,甚至自己建立起来的理论,都可能逐渐成为下一次更新的限制。
你会听到
* 京哥如何区分价格趋势与价值趋势,以及长期持有真正依赖什么
* 为什么研究一家公司时,更应该关注反对自己的信息
* 怎样识别确认偏见,避免把投资判断变成个人身份
* 为什么决策能力很难通过模仿他人的动作获得
* 京哥如何理解因果链、长期复利与每天发生的微小变化
* 为什么马斯克最重要的能力可能是持续纠错
* 如何把特斯拉、SpaceX 和 xAI 放进同一套逻辑中理解
* 京哥对比特币的判断为什么发生了根本变化
* “无需信任”的技术,为什么仍然需要回到人与人之间的信任
* 京哥为什么关注 AI,以及他怎样理解 xAI 的数据与现实场景优势
* 为什么模型跑分和解决真实问题是两种不同的能力
* AGI 是否一定会出现一个清晰的里程碑时刻
* 成功、观点与个人形象,为什么可能成为继续迭代的限制
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