Tigris | 会讲课教授是好老师 · X 阅读

如何理解小米的产品哲学？就是从抄袭到逆袭之路 ？ 全网独家解读“品味套利” 我们每个人在AI时代的最佳策略 ⬇️ 在消费市场，‘抄’和‘创新’之间，只隔着一个更懂市场的人。这个人就是雷军，把所有的高端品味，最终都会被小米‘本土化’。 这在AI时代将成为更强大的商业模式： •AI让产品功能差距缩小，审美与品位成为决定性因素。 •许多产品功能完备，但缺乏文化认同感、品牌塑造力。 •“品位投资”可以用设计、品牌体验、社群运营提升溢价能力。 AI 让生产变得容易，但真正值钱的，始终是让用户买单的“感觉”。即便是抄，也要抄出优雅，卷出品位。比如雷军之路～ •早期手机 → 学习苹果的极简设计 •家电 → 借鉴MUJI风格，强调设计感 •汽车 → 直接模仿保时捷的外观造型 但这里的关键是：它不仅仅是抄袭，而是基于市场需求进行优化，让“高端品位”在本地市场适配并商业化。 这就是“品位套利”的核心——找到缺乏品位但有市场潜力的领域，用美学和品牌塑造提升价值。

美股牛市以来，Buy The Dip是最有效简单，极其成功的策略，以至于投资者习惯性认为它永远有效。 但这种策略并非万能。 只有在以下两种情况下才真正成立： ✅短期恐慌导致的错杀， ✅但基本面并没有恶化。 关键是你能区分么？让我们重温经典巴菲特16条洞察让你敢于下跌买入‼️

@jesselaunz 这个比较不公平，用Gemini 最新的 2.0 Pro 2.0 Thinking 版本，效果毫不逊色。 https://t.co/pQvXy8Km9t

@xYsfknBXPT6M0jo 这就和短信上收到你中了大奖500万一样的智商筛选测试题，难道差个10秒钟用一下DeepSeek免费解释一下也行啊？

@yanbojack 一路能从小米手机、小米电器到现在小米汽车、坚持一贯抄袭拷贝，然后超越？不服墙，只服他。

@Supercali2023 深有同感，这种我穷我有理，我弱就天然正义，这是每一个来自于社会主义和共产主义国家的背景人，对此叙事都是非常警觉的。有时候常识很简单，就是回归常识而已。

同样的 AI，有的人拿 AI 赚钱，有的人拿 AI 赔钱，有的人拿 AI 骗钱。 有人用来写小黄文，有人用来生成研究报告。这差别大吗？其实不大。写小黄文的，说不定能量产成财富密码；写研究报告的，可能照着投资亏得一塌糊涂。 所以，AI 决定不了你的人生，真正决定结果的，还是人自己。人生最大的变量，从来都不是 AI，而是自己智商情商。

从我多年的教育感受关于AI 确实能填平基础教育的鸿沟，标准化教学、智能辅导、无差别课程，一切都能自动化，让更多人享受“还不错”的教育。这意味着，大规模教育平权，正在加速。 但是对于顶级大学？它们的门槛只会更高。学习的本质从来不是“用工具”，而是“超越工具”。 AI 能帮普通人刷题、批改、总结，但只有最顶尖的人，才懂得如何操控 AI，而不是被 AI 取代。决策、分析、创造，对结果评估教研和承担责任这些才是未来的真正能力。 何况高端教育的真正壁垒，从来就不是知识，而是圈层、资源、思想碰撞。 AI 可以优化学习，但它填不上人与人之间的壁垒。顶级大学的价值，就是“人脉 + 认知 + 资源”，这才是最无法被 AI 平权的东西。AI 时代，顶级大学只会更稀缺、更值钱。

@hhuang 这波从高位下跌有一半原因是他搞这个政治的问题，但是更重要的是整个行业对它估值的逻辑开始动摇，特别是建立在自动驾驶最终独一无二的基础上开始动摇。

‼️极简Deep Research 使用指南 ⚠️ AI研究工具很聪明，但也可能一本正经地胡说八道！ 首先：第一次用Deep Research工具？别着急信，用之前先搞清楚这些！⬇️ 解读 一定要带着怀疑去验证： 🔍 点开引用，看它是不是确实有来源 🔍 逐行检查，避免AI“瞎编” 🔍 判断逻辑，别被看起来专业的措辞糊弄 说实话，你不可能一直保持这么高的警觉，所以第一步就要搞清楚它的可靠性，以后才能放心用。 别让AI的“好看”骗了你！ AI可能在某些领域表现惊人，但在另一些地方完全不靠谱，不要只靠别人的评价来判断AI的能力。 ✅ 你得自己动手测，自己决定信多少。 ✅ 别被流畅答案迷住，AI错得一本正经的情况太常见了。 ✅ 保持怀疑，之后再接受它。 怎么测AI？先在自己擅长的领域试！ 📌 别上来就让它预测未来，AI不是水晶球不擅长。 📌 先让它分析你熟悉的东西，看看它找的来源是否可靠，逻辑是否经得起推敲。 📌 只有在你能判断它对错的情况下，才知道能不能信。 就算AI偶尔出错，能省时间就值了！ 很多法律、科研领域的人都发现，哪怕AI不完美，让一个人检查AI的研究结果，依然比完全手工查找更快。如果能节省大量时间，又能提高效率，那AI研究工具的价值就不言而喻了。 👉 关键不是AI能不能完全正确，而是你能不能正确使用AI。

@bboczeng 我就欣赏你的是，从不偏执自己的观点，不怕打脸，原地180度掉头，从All in 美股，到All out 美股，前前后后2个月不到。😂

@bboczeng 很多时候是正确的结果，但是错误的原因。460清空只不过是运气好，并不是他判断的原因正确。特斯拉这次下跌的核心在于他的自动驾驶端到端算法，至少有被竞争对手赶超的可能性。那么这种独特的价值就打折了，当然这个至少目前难以证伪。不过Deepseek让业内看到了另外一种可能性和希望。

要感谢DeepSeek的横空出世，这种偶发突破性的创新，从时间点，结合特朗普上台，来说真的又一次感叹，如同当年中国01年世贸入世和911事件的历史红利。希望不要再浪费自己搞自己，这种机会不会太多了。 现在自动驾驶已经全面进入端到端大模型时代，过去感知、决策、控制是分开的，现在直接由AI算法一体化处理。传感器输入的数据，经过大模型计算后，直接输出车辆控制信号，不再依赖传统手工设计的规则和模块衔接，算法成了核心竞争力。 DeepSeek的作用就在这里—它提升了推理效率，加速训练优化，让自动驾驶算法突破更快。同时，它降低了车端算力需求，减少对高成本芯片的依赖，让智能驾驶更容易普及。DeepSeek不仅让自动驾驶更强，也让它变得更便宜、更快可用，让中国再一次可能实现弯道超车，整个自动驾驶的行业的竞争格局正在被重塑。

🚨 特斯拉股价暴跌，市值跌破万亿大关！高位回撤超30%，市场在担心什么？ 是马斯克的嘴炮效应？是电动车需求下滑？都不够解释这次的跌势。真正的变量，是自动驾驶核心逻辑的松动——背后牵动的，是中国科技资产的重估么？解读⬇️ 过去，Tesla的估值高企，靠的不只是卖车，而是自动驾驶的技术护城河。算力门槛+数据闭环，让巨头牢牢占据主导地位，整车厂和后发企业很难弯道超车。 但DeepSeek横空出世，正在撼动这条护城河： ✅ 推理更快，算力门槛大幅降低，自动驾驶算法不再是科技巨头的独占游戏。 ✅ 数据闭环被打破，算法竞争百花齐放，整车厂、方案商迎来突破窗口。 ✅ 自动驾驶的底层逻辑重塑，全球市场对Tesla的技术溢价重新定价。 这不是一次短期的市场波动，而是一场深层次的资本定价重估。资金已经开始转向，未来的自动驾驶市场，格局或许彻底不同了。 现在唯一能阻止中国的就怕是自己吧。🤡

@hhuang 对于英伟达毛利的冲击，最早之前也分析过可能性了，这就是AI模型发展让高端走下神坛。https://t.co/MLiDFJwV6h

把会员制玩到极限的人，只服特朗普。美国🇺🇸“移民黑卡”下一步。 特朗普的“金卡”移民升级版：买个身份，顺便捐个名校毕业生？ 特朗普宣布，美国企业可以购买他提议的“金卡”，帮助常春藤联盟和其他顶尖大学的留学生毕业后留下来。简单说，就是：企业花钱，人才免签，绿卡变会员制！但重点来了—他还算了一笔账：如果能找到 1000 万个愿意掏 5M 的人，美国能赚 50 万亿刀！ 50 万亿，这是什么概念？把美债填个大坑。这不是移民政策，这是全球精英的付费入场券 + 美国财政大救星。 这不只是移民政策，这是美国高端人才市场的“付费VIP”——花 5M，买的不只是身份，还有未来的“精英俱乐部”门票。下一步是不是该出个“黑卡”，直接带白宫参观券和晚宴，专属特朗普合影留念？

@bboczeng 你分析中最有价值的观点就是中国科技在全球资本中面临重估的原因。就是DeepSeek崛起为拐点，撼动全球AI产业格局：中国AI产业的突破，正在改变全球对中国科技竞争力的认知包括自动驾驶，并重塑全球资本配置逻辑。

@bboczeng 唯一一个关键“DeepSeek的诞生和技术开源也证明了，AI不是黑魔法，中国完全有能力实现自己的FSD。” 因为这个短期无法证伪。所以短期特斯拉股价预期变差。但是从历史上看，所有感觉就要赶超英美帝国主义的时候，最害怕的往往是中国自己。

@bboczeng 我5年前的分析 解答你这个关于特斯拉的本质认知问题。

🚀 英伟达的终局之问：从训练到推理，再到AI+物理世界 我从来不相信多头或空头，市场情绪在季报的短期波动不可测，我只相信更本的投资逻辑。 ✅ 2023年3月英伟达启动新周期，当时AI软件模型爆发，训练需求推动GPU增长。 ✅ 2024年5月，投资逻辑的变化—训练端红利结束，进入推理阶段，英伟达的增长见顶，估值高企。 ✅ 现在，探索新的投资逻辑：AI+物理世界的结合。 💡 训练 → 推理 → 真实世界应用，这是AI的终极路径。 但物理世界的整合需要时间验证，而英伟达的估值已经回归历史中枢。 🔥 三个关键问题，决定英伟达的未来方向 1️⃣ AI推理需求，能否填补训练端增长放缓的缺口？ 🔹 过去AI的算力需求爆炸，推动英伟达暴涨。 🔹 但推理计算比训练需求更分散、更高效，算力增长模式发生变化。 2️⃣ 低精度AI是否侵蚀英伟达高端GPU市场？ 🔹 70%成本优化 vs. 5%性能损失，DeepSeek软件工程优化取代无休止的硬件升级。 🔹 “够用”算力 + 低成本竞争，可能正在摧毁英伟达的毛利率壁垒。 3️⃣ AI+物理世界，能否成为新的增长引擎？ 🔹 AI不止于比特世界，还必须走向真实物理世界——机器人、自动驾驶、智能制造… 🔹 算力需求的下一波浪潮，会在哪？ 📉 英伟达的挑战：高估值 vs. 低成长？ 英伟达不再是2023年的英伟达，估值已经回归历史中枢。 但AI产业的演进，从推理端到物理世界的连接，仍然需要时间验证。 💭 未来3年，英伟达的故事还能讲多久？ 是AI算力的苹果，还是智能时代的思科？