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1. Figma 如何战胜 Adobe 等六篇 | 42章经 AI Newsletter
作者: 42章经
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/xGBwrPYQ2bq1E3L1HnTB3w
发布时间: 2025-10-26T13:40:13
AI、创投市场的信息越来越多，其中不乏很多很好的外文内容，但想找到好内容的筛选成本很高，且引进过来的中文版本大都编译得比较粗糙，所以我们决定来做一个过滤、筛选和提炼总结的工作，就有了这个 Newsletter 系列。
第一期内容，我们筛选了 300+ 篇文章和 100+ 期播客。因为 AI 始终无法达到我们的标准，所有内容都是人工筛选，也大都是纯手工古法制作。我们会尽量争取每两周更新一期，内容以观点和 insights 为主，争取能给大家带来启发。
以下，enjoy：
(一) Figma 是如何战胜 Adobe 的？
Figma 前一阵上市，吸引了很多的热度。
大家普遍的共识是，Figma 是靠「协作」取胜的，这当然是事实，但一个很有意思的问题是：协作这个点，大家都能看到，为什么资源和积累更厚的 Adobe 却做不到呢？
答案是，Adobe 不是没做「协作」的功能，而是他们对「协作」的理解和 Figma 有着本质的不同。
Adobe 的整个逻辑，是围绕着「文件」（比如 .psd 或 .ai 文件）这个原子单位来构建的。
Figma 的整个逻辑，是围绕着「元素」（比如一个按钮或一种样式）这个原子单位来构建的。
这个区别看起来很小，但决定了「协作」的形态完全不同。
在 Adobe 的世界里，「协作」更像是把一个本地文件传到云端，方便团队成员互相发送和下载，本质上还是文件的传递。
但在 Figma 的世界里，设计项目不再是一堆需要来回合并管理的文件。它变成了一个所有人都能实时进入的「画布」或「现场」。大家可以直接在同一个地方修改各自负责的元素，所有的修改都会被记录。这才是真正的「同步协作」。
Adobe 所面临的困境，其实是很多现有巨头都会重复遇到的问题。他们是基于过去的成功路径和业务包袱来做改变，很难彻底抛开原有的逻辑。这就导致他们的方案不是基于新技术的「原生」方案。
想要 Adobe 真正做到 Figma 那样，无异于重构整个公司，这种内部的阻力和难度，比从零做一家新公司还要大得多。
在类似的逻辑下，还有很多领域是技术改变了原有的「最小原子单位」，进而改变了这些领域生态系统的结构。比如音乐领域，专辑曾经是最小的原子单位，因为黑胶唱片和 CD 的架构迫使歌曲被捆绑在一起。但随着 MP3 的出现，原子单位变成了歌曲。这一简单的转变催生了全新的发行架构：Napster、iTunes，以及最终的 Spotify。
这对我们思考 AI 时代的机会也很有启发。我们也可以去想，AI 带来的最底层的改变是什么？
比如，它有没有让某个领域的「最小工作单位」发生变化？
它有没有让组织体系的性质发生变化？
又或者，它有没有让整个生态系统的结构发生变化？
找到这些更底层的改变，可能就是新机会的真正入口。
Reference：
- Figma - The untold story
(二) Online RL 开始跑通了？
我最近经常在想创业公司和模型本身竞争的终局是什么，到底什么才是应用公司真正的壁垒？类似 Cursor、Manus 这样的公司最终该如何和模型大厂竞争？
Cursor 最近发的一篇技术博客，也许提供了一个解答的思路。这篇文章讲的是它们怎么用在线强化学习来优化 Tab 这个代码补全功能的。
Tab 是 Cursor 的一大 killer feature，它会自动预测用户接下来要写的代码，用户只要按下 Tab 键就能自动输入。
为了让代码预测得更准，Cursor 直接把用户的每一次交互（接受 or 拒绝建议）都当成一次奖惩信号，灌回模型做实时 RL 训练。现在 Cursor 每 1.5-2h 就能上线一个新模型，建立起了一套高频的实时反馈循环。
而目前模型的建议量已经减少了 21%，但采纳率提升了 28%。
关于「实时训练」的畅想其实已经在 AI 圈存在了很久，但这回是真的第一次大规模跑通上线了，这或许预示着，AI 的数据飞轮要真正开始转起来了？
如果未来各种应用公司都可以用类似的方法来提升自身模型效果，是否会是一个很好的竞争手段？
Reference：
- Online RL for Cursor Tab
(三) Plaud 教会我的事
我一直很好奇，一家录音笔公司，怎么就做成了全球最成功的 AI 硬件创业公司，2025 年的预计收入都达到了 2.5 亿美金。
所以最近我们跟 Plaud 中国区 CEO 莫子皓聊了聊，也看了创始人许高的几篇访谈，然后 get 了一些有意思的认知：
1）我觉得 Plaud 的成功核心验证了一件事情，就是 context 的价值。
他们早年一个重要的非共识判断是：Conversation is a form of intelligence（对话是智能的一种体现形式）。
对话承载了一个人多年的经验、偏好、痛点。但 99.99% 的人都没有把现实世界里的对话采集起来。这背后是一个巨大的金矿。
所以与其说 Plaud 是一个录音笔，不如说它是一个 context 收集器，它的一切设计都是围绕两个核心目的：一是在硬件上，如何更好地捕捉用户的 context；二是在软件上，如何最大化地分析和利用这些 context。
2）我印象最深的是，莫子皓在跟我们聊的时候，说了八遍「反过来」。
他喜欢「把一切反过来想」。
比如，他的思考原点不是 AI 如何服务人类，而是人类如何服务 AI。他相信 AI 的能力已经完全超越了人类，所以重要的是怎么给模型提供足够详尽、独家、个性化的 context，而 Plaud 在做的正好就是捕捉和利用用户 context，所以这是他加入 Plaud 的一个原因。
比如，他给 Plaud 加了一个新功能 —— Ask Plaud，但他来了个反向操作，不是人问 AI，而是 AI 问人。背后的逻辑是，既然现在 AI 能力已经超越绝大部分人类了，那为什么不能是 AI 主动点拨用户？ （AI：我觉得你这个问题问得不好，我来问你几个问题）
比如，他们认为不仅是人类可以提示 AI 怎么分析一段对话内容，AI 也应该主动提示人类怎么分析一段对话内容。Plaud 内置了很多模板来挖掘对话中的隐含信息，比如它会根据对话内容自动推荐 2-3 个模板，告诉你可以从什么角度分析问题。其中有一些很有意思的，比如分析对话中话语权的流动，分析谈判中对方「虚张声势」的程度，分析面试过程中候选人是否有野心、有童年阴影、有言外之意等等。
(其实类似「反过来想」的思考方式，是很多伟大的商业创新的原点。比如拼多多是对「传统保险模式」的「反过来想」，无印良品是对「品牌 Logo 很重要」的「反过来想」，众筹平台是对「先生产再销售」的「反过来想」，ClassPass 是对「办了卡就只能去这家健身房」的「反过来想」...）
3）关于野心和品味
我对 Plaud 还有一个好奇点是，它给人一种比较明显的品牌感和世界第一的野心。
这对国内公司来讲并不常见。
那这种气质是怎么来的？
几条有趣的线索是：
① 许高之前有过三次失败的创业经历，在开启这次创业前，他设置了一些前提，其中一个是：要做就做世界第一的产品。
但这不来自于他的狂妄，而恰恰是来自于他的谨慎，他有一个残酷的观察：世界第二，往往只有第一名 80% 的性能，50% 的定价能力，和 10% 的盈利能力。
第一名能用更高的利润雇佣更好的人、做更好的研发，形成正循环。而第二名，很容易在追赶中和第三、四、五名陷入惨烈肉搏，最后被耗死。
所以，做不到世界第一，就干脆别做。
② 创业公司有两种模式：生存模式 vs 发展模式。公司在实现盈利之前，创始人脑子里想的都是“公司不要死掉”，这是生存模式。但 Plaud 很快跨越了这个节点，连续两年十倍增长、利润率极高，且没有投资人压力，所以整个团队的心态就进入了「发展模式」。大家开始思考 “我们有没有可能成为一家世界级的公司？” 这个心态的转变，会深刻地影响公司的战略、招聘和格局。
③ 可穿戴设备代表着一个人的身份和品味。尤其当用户群体是企业家、高管时，他们掏出的设备自然会成为一种社交语言。所以对 Plaud 来说，Taste 就是一切。比如他们在招聘时，工业设计没有找传统的 3C 电子工程师，而是找了奢侈品和珠宝行业的人；营销则专门找了来自 LV、Rimowa 的人才。
Reference：
- Plaud 许高首次深度讲述：全球增速最快 AI 硬件，与一种创业美学｜卫诗婕 商业漫谈 Jane's talk
(四) 如何打造产品「惊喜感」？
再分享一期 Lenny 的播客，嘉宾 Nesrine Changuel 曾在 Spotify 和 Google 担任产品负责人。她在 Google
的 title 很有意思，叫「delight PM」，专门使产品让人有 Wow 的体验。
工作久了，她就琢磨出了一些方法，把 「打造惊喜感」 这件事拆解成了一套有迹可循的方法论。
她首先给「Delight」下了个定义： Delight = 喜悦 (Joy) + 惊喜 (Surprise)。
那如何系统地打造 Delight？有三个抓手：
1) 超越预期: 给用户一些他们压根没想到的好处。比如，你用微软的 Edge 浏览器买东西，快付款时它不知道从哪儿自动找到了一个 15% 的折扣券，帮你白赚了一笔。
2) 预判需求：在用户开口之前，就想到他们可能需要什么。比如 Revolut 作为一个跨国转账 App，居然内置了卖 eSIM 卡的功能。因为他们知道自己的用户很多是国际商旅人士，有流量和通话的需求。
3) 消除阻力：想想用户在哪个环节最焦虑、最痛苦，然后用产品方案把这种负面情绪抹平。比如，Google Meet 团队就发现，大家之所以会「Zoom 疲劳」，一个很重要的原因是总在屏幕上盯着自己的脸看，这体验就像旁边有个人随时举着一面镜子，心理压力巨大。于是他们就开发了一个功能，让人能把自己的画面最小化，一下子就解脱了。
具体的执行流程，她也拆了四步：
第一步： 重新定义用户分类。 她强调了一点，传统做产品，总喜欢按人口特征（这人是谁）或者行为（他干了什么）来区分用户，但这还不够。更有效的方法，是按 动机 来分。同样是打开 Spotify，有的人是想给自己的视频找个配乐（功能动机），有的人纯粹是为了排解孤独（个人情感动机），还有的人是为了转发分享，显示自己品味很好（社交情感动机）。
第二步： 把动机转化为机会点。 识别出这些动机，尤其是情感层面的，再把它们变成产品可以下手的机会。
第三步：给方案分类，这里她把 「愉悦感」 分了三层：
-
浅层愉悦 (Surface Delight)，推荐占比 10% ：只满足情感，不具备功能性。比如加州有一家酒店在泳池边安了部「冰棒热线」，拿起电话就能叫一根冰棒。很有趣，但用户不会因为它而订这家酒店。
-
低度愉悦 (Low Delight)，占比 50% ：只满足功能，这是产品的基本盘，不多说。
-
深度愉悦 (Deep Delight)，占比 40% ：同时满足功能和情感。比如 Spotify 的个性化歌单就是一个例子，它既能帮忙 「发现新歌」（功能），又时不时让人咯噔一下，「靠，它懂我！」（情感）。
第四步： 用清单检查，避免好心办坏事。 有时候，你眼里的惊喜，可能是别人眼里的冒犯。当年，法国外卖软件 Deliveroo 在母亲节那天，给用户发了个「妈妈的未接来电」形式的推送。本意是想提醒大家别忘了关心妈妈，结果被骂得很惨。因为不是每个人的妈妈都还在身边，这个「惊喜」对很多人来说，是在伤口上撒盐。
接下来，上面的技巧只解决了单点执行的问题，更深一层的问题是，如何让「创造惊喜」从一种个人技巧，变成一种可持续的组织能力？
Nesrine 也给了一些方法，比如：
-
可以像 Google 一样，把 Delight 明确写进产品战略里，大家在做规划时不得不想着它。
-
可以给「惊喜感」原则起个内部代号，搞得酷一点。比如 Dropbox 有个产品原则叫「纸杯蛋糕」(Cupcake)，Snowflake 有个叫「超级英雄」(Superhero)，本质上都在提醒团队：多做一点让人眼前一亮的事情。
-
还可以把它变成一个日常活动。比如，Spotify 每月都会有「Hack Days」，年底还有「Hack Week」，鼓励大家跳出条条框框去创新。
最后，她还提到了一个 2B 的点，我觉得特别有风骨：
在 B 端市场，信任，是最高级的愉悦感。
比如社交媒体管理工具 Buffer，他们发现有大概 2% 的用户，长期不活跃但还在傻傻地付钱，于是 Buffer 主动给这些人发邮件说：「我们看你很久没用了，要不要我们帮你取消订阅，顺便把钱退你？」
这操作非常反商业直觉，简直是自断财路，但长期看，这种真诚反而把用户的心给锁死了，用户黏性更高了 (所以说，最高级的套路就是真诚！格局打开)。
Reference：
- A 4-step framework for building delightful products | Lenny's Podcast
- The Power of Emotional Delight in Product Design with Dr. Nesrine Changuel | Agile Mentors Podcast
- Nesrine Changuel - We Should All Prioritise Product Delight | One Knight in Product
(五) 如何更科学地评估 AI 产品的留存率？
A16Z 上个月连发了两篇文章，讨论 AI 公司的留存问题。
起因是他们发现，现在很多 AI 公司根本不知道怎么衡量自己的留存率。
AI 产品很多是面向 Prosumer 的，既不能按 ToC 算，也没法套 SaaS 的模版。更头疼的是，AI 产品里有太多尝鲜的「游客」，早期的留存数据没有太大意义。
于是 A16Z 分析了数百个 AI 产品的数据，给了一个新的分水岭：M3（第三个月）。
他们发现，绝大多数 AI 产品的留存率会从 M3 开始变得平稳。这个时候，尝鲜的游客基本都走光了，留下来的才是产品真正的用户。所以，想知道真实的用户留存情况，最好别从第一个月开始看，把基准换到 M3，更能反映产品真实的 PMF。
顺着这个思路，算 LTV/CAC 也最好换个锚点，单独区分一下 M3 这批用户的 LTV/CAC。这才能看清你的市场花费到底换来了多少「有效用户」。
并且，基于 M3 这个新基准，他们还给出了一个新的北极星指标：M12/M3。也就是用第 12 个月的留存用户数除以第 3 个月的留存用户数，看那些熬过「游客期」的用户，在一年后还剩多少。这最终说明了你产品长期留存的质量。
-
如果 M12/M3＞85%，说明你跑赢了市场平均线。
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如果 M12/M3＞95%，属于 Top 25% 。
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如果 M12/M3＞100%，就是顶流水平。
Wait，看到这我愣了一下，留存率还能超过 100%？用户还会自我分裂吗？
这在移动互联网时代确实不大可能，但在 AI 时代，很多公司都出现了这种「微笑留存曲线」。因为模型在不断进化，前两个月的流失用户，可能会因为产品变强了而重新回来。最典型的例子就是 ChatGPT，比如下图是 ChatGPT 在不同时期的月留存曲线：
这还只是在谈用户留存。如果看收入留存，超过 100% 的 AI 公司更多。A16Z 的另一篇文章进一步解释了这个问题，他们认为，这背后有两个关键变化：
1) 定价模式发生了改变，从移动互联网时期的订阅制或广告模式，更多转向了基于使用量或者实际结果的收费模式，所以随着 AI 进步，用量就会增加，收入就会增长。
2) AI 天然打通了一条从个人用户到企业客户的渗透路径，比如 ChatGPT、Gamma，很多都是员工自己用着爽，然后就忍不住在工作群里分享，自然而然地就渗透进了公司。一旦同事们开始用，公司就有了付费的理由，从而能够获得更大的企业预算支出。
所以，AI 其实很大程度上改变了 ToC 产品的商业模式。
基于这个逻辑，A16Z 给 AI 创业者提了三点建议，帮助大家进一步提高产品收入：
第一，不要只搞简单的订阅制，现在越来越多的 AI 工具开始提供不同等级的订阅套餐，让用户在基础额度用完后，再单独购买 credits 来继续使用。这样一来，收入就和用户的「使用深度」挂钩，收入天花板会被打开。
第二，尽早加入「团队协作」功能。这是承接上面说的「自下而上渗透」的关键。哪怕产品还在 MVP 阶段，也要加上最基础的团队功能（比如团队文件夹、协作画布、安全验证）。 有了这些，你就能顺理成章地向价格不敏感的企业客户加收溢价（比如 ChatGPT 个人版 20 美元，企业版会收到 25-60 美元）。A16Z 甚至建议，可以把个人版当获客成本，哪怕亏钱也要做，目的就是为了抢占企业市场。Notion 在 2020 年就采用了这种策略，为个人用户提供无限的免费页面，同时对协作功能进行激进收费，这直接带动了它当年的爆发性增长。
第三，从 Day 1 就开始考虑进军 ToB 业务。
如果你的 ToC 产品也可以被企业用户采用，那就应该考虑在 1-2 年内就引进一个 ToB 的销售负责人。如果不去迅速抢占 B 端市场，很可能就会在激烈的竞争中丢掉最大的收入来源。
Reference：
- Retention Is All You Need
- The Great Expansion: A New Era of Consumer Software
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(六) Palantir 的 FDE 模式，为什么突然火了？
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FDE 最近有点小火。
Bob McGrew 有一期很好的播客，把这个模式讲透了。
先稍微介绍一下 Bob McGrew，他曾经是 Palantir 的高管，后来成了 OpenAI 的首席研究官，带队开发了 ChatGPT 和 GPT-4。
他在播客里提到一个很有趣的现象：他去参加 AI 创业者大会，结果没人问他 ChatGPT 的事，所有人都围着他，只想搞清楚 Palantir 的 Forward Deployed Engineer (FDE) 模式到底是怎么玩的。现在 YC 的招聘网站上，有超过 100 家 AI Agent 公司都在招 FDE，连 OpenAI 自己也组建了 FDE 团队来服务大客户。
那要理解这个模式，首先要搞清楚 FDE 到底是干嘛的。
简单来说，FDE 就是一个驻扎在客户现场的工程师，负责填补「你的产品能做什么」和「客户到底需要什么」之间的巨大鸿沟。
我听完第一反应是，这不就是咨询吗？但深究下去，会发现两者的商业逻辑并不一样。咨询模式卖的是「人时」，按小时或按项目收费。而 FDE 模式的核心是「产品探索」。FDE 在一线用定制化的方式满足客户需求，但这只是手段。目的是把这些一线的需求和解法反馈给后方，产品团队再将这些具体的解决方案抽象、沉淀，变成通用的产品功能。所以这个模式在初期往往是亏钱的，但随着产品在一次次实战中变得越来越强大，利润率就会逐渐转正。
Palantir 的 FDE 团队里，有两个关键角色：Echo 和 Delta。
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Echo 团队更像「咨询分析师」，他们通常来自客户所在的行业，比如前 CIA 雇员、前金融分析师。他们的任务是深入客户的业务流程，挖掘出用户真正的痛点，同时负责维护客户关系。
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Delta 团队则是「部署工程师」，负责快速写代码，把 Echo 的想法变成一个个能跑起来的原型。
这种分工，也决定了他们非常独特的招人标准。
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招 Echo，他们喜欢找「叛徒」——那些来自客户行业内部，但又深刻理解现有模式不行、渴望变革的人。
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Delta 则要找擅长快速原型开发的人，而不是追求完美代码的工匠。能快速交付价值是第一位的，代码以后可能要重写甚至扔掉。
一个顶级的 FDE，身上往往有创始人的影子。他们需要独立面对高度不确定的环境，自己定义问题，然后利用手头的「产品杠杆」去创造价值。这种经历本身就是极佳的创业训练，这也是为什么 Palantir 能走出大量的创业公司。
而这种模式对后方的产品经理也提出了极高的要求。他必须具备超强的「抽象能力」，能从客户 A 的一个具体需求里，提炼出能满足未来 10 个客户的通用解决方案。Palantir 最早的关系图谱设计，就是把「人」、「钱」这些具体概念抽象成了通用的「对象」和「关系」，这才让一套系统能够灵活地服务于反恐、金融、医疗等完全不同的领域。
另外，这期播客还分享了几个 FDE 模式下常踩的坑：
1) 你必须主动承担风险。很多大企业客户内部经历过太多失败的项目，他们既不相信自己，也不相信你这个小公司能搞定事情。所以，创业公司初期应该主动承担所有风险，比如承诺「没效果就退款」，用这种方式来建立信任，换取进入客户内部的机会。
2) 警惕 FDE 沦为外包。 FDE 最大的风险之一，就是团队只是在完成客户指派的任务，而不是在主动解决对客户业务最有价值的问题。客户让你解决的，往往是他们觉得最容易让你做的，而不是对他们最重要的。不过，一旦你成功解决了客户的第一个核心问题，你就能赢得信任，并有机会发现和解决企业内部其他更有价值的问题。
3) 搞定客户的 CEO 至关重要。 FDE 模式的实施会牵动客户内部的很多流程和部门，如果没有最高管理层的支持，项目根本推不下去。Palantir 就只做 CEO 的 Top 5 concerns，否则宁可不做。
4) FDE 与产品团队的张力是必要的。FDE 的目的是快速解决眼前这一个客户的特定问题，这使得他们倾向于采用最简单的路径，而后方产品团队则要考虑通用性，所以两个团队的沟通过程通常极其痛苦，但这种内在的矛盾和张力是正常的，甚至是必要的。
铺垫了这么多，那到底什么时候该用 FDE 模式？
Bob 的答案来了个 180 度转弯：其实，能不用就别用。
如果你已经找到了 PMF，可以像传统 SaaS 一样标准化地扩张，那你简直是天选之子，千万别碰 FDE。FDE 只适用于那些产品和市场都极度不明确，需要大量共同探索的场景。
但这也就解释了，为什么 FDE 在今天的 Agent 时代突然迎来了一次大爆发。
在传统 SaaS 里，公司会刻意和客户保持距离，因为每个客户付的钱不多，想要规模化盈利就不能做得太重。
但在 AI 时代，游戏规则变了：
一方面，因为 AI 能完全替代人力，所以合同金额可以非常大（几百万甚至上亿），就算投入一支团队深度嵌入客户现场，也是值得的；
另一方面，AI 产品形态高度不确定，客户自己也说不清楚要什么，很多真正的痛点和解决方案必须通过在一线共创才能浮现。
所以，如果做个总结的话，FDE 模式的精髓，就是「doing things that don't scale at scale」 (规模化地做那些不规模的事)。这是 YC 经典建议「做不能规模化的事」的进阶版，也是为什么这个模式如此之「重」，但又如此强大的原因。
Reference：
- The FDE Playbook for AI Startups with Bob McGrew | Y Combinator
2. （周总结304）有些信息，意义不大丨永新股份三季报
作者: 终身黑白
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/z1Eo35wWXx6BfVe88zb9KA
发布时间: 2025-10-26T12:07:42
文： 男终身黑白 语音：女终身黑白
终身黑白第1267 篇原创文章****
声明：
文中可能会涉及个股，只是思路分享不代表绝对正确，也不代表买卖推荐，请保持独立思考。
黑白不建群，不私下主动联系读者，不开付费星球等付费社区。如果有人以我的名义向你收费请马上拉黑。 2025年收益： 25.33 %。
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01
接受现实
先说一下交易，本周平安分红买回了平安。接着聊正文。上周重要会议聊了十五五规划，有读者留言想让我解读一下。
一般来说这种内容我很少写，为什么呢？
大家让我写一下，其实无非是想找点投资机会。
那么我们先来看看会议的核心内容：
建设现代化产业体系（实体经济为根基，发展先进制造业）；加快科技自立自强（培育新质生产力，推动教育科技人才融合）；构建新发展格局（扩大内需，促进消费投资良性互动）；完善市场经济体制（激发主体活力，要素市场化配置）；高水平开放（制度型开放，共建“一带一路”）。
可能这么一看也没啥投资机会。但是你要想解读，他就能找出很多方向，
比如建设现代化产业体系，你可以想到的投资方向。
首先是，高端装备制造：智能制造装备、工业机器人、航空航天装备、海洋工程装备等，支撑制造强国建设。
其次，新兴产业与未来产业：人工智能、量子信息、生物技术、基因技术、深海空天开发、氢能与储能等前沿领域。
同时还有，传统产业的升级：钢铁、化工、纺织等行业的数字化（工业互联网）、绿色化（低碳工艺），以此提升附加值。
必然还包含高端基础建设 ，现代化基础设施：5G基站、数据中心、工业互联网、特高压、城际轨交等“新基建”，支撑产业升级需求。
加快科技自立自强，可以想到的投资方向：
首先肯定是半导体（芯片设计/制造/设备）、高端仪器（科学仪器、工业母机）、新材料等“卡脖子”领域。
其次还有数字经济：大数据、云计算、人工智能（AI大模型、算力网络）、赋能全产业数字化转型。
当然还有数据安全：数据确权、交易平台、数据安全等，助力数据资源向资产转化。
照这个思路以此类推，就可以延展出很多机会，你看黑白也能聊的头头是道。
但是我认为意义不大，为什么呢？
第一，这类大的规划太宽泛了，你很难找到聚焦的地方。
第二，这种规划都是超长期，可能通稿出来能体现几个交易日情绪的变化，但体现在业绩上，基本是一个很漫长的过程。
作为价值投资者，你既然没打算做短线，对你来说就没什么意义。
这虽然是个五年规划，但不代表都是重点。这虽然是个五年规划，但不代表都是十五五开始的那天就去实施。
而你如果不是持有你真正认可的企业，过了刚看完信息信心充沛的那段日子，就很难在这种只靠一个规划就去买入的单薄逻辑下耐心持有。
最终大概率又是一笔烂尾投资。
什么叫烂尾投资呢？大致是这么一个流程，看到新闻信心暴增，买入之后充满期待，热情散去股价不涨开始担心，一段调整之后丧失信心，最终亏损离场。
这些信息，不是说刻意不去看，对自己持仓企业的未来发展有个了解是有意义的。但本身你不喜欢不认可，靠一份规划报告就做到耐心持有，或者企业靠一份报告的方向就一定业绩大增，这很难。
投资我们要接受的第一个现实是，换来换去，不会提高战绩。
上周有十五五规划，下周还有金融重要会议。每过一段日子，就会有这样那样的回忆。
但，不是你真心认可的企业，因为一个宏大叙事去买，短期的热乎尽一过，马上就会进入心里没底的状态。
很多股民有一个幻觉，那就是我换个持仓，收益就会很厉害。
其实潜在是因为什么呢？
首先，人对新鲜事物更感兴趣。
其次想快速和自己过去不好的战绩做切割。
然后对未来有了一种不切实际的期待。
但实际的情况是，我们听到的大多数回报丰厚的投资，都是陪伴某一家企业成长获得的，而不是不停地换来换去。
因为就算他有涨十倍的潜力，你也要给他足够的时间。而换来换去不断的博每一天的高收益，最后只会把投资变成猜大小的游戏。
如果你是游戏玩家，尤其是爱玩一些竞技类的游戏，如王者，英雄联盟，或者三角洲之类的。
如果敢于面对自己，可能都会发现自己曾经出现过一种错觉，就是我换个英雄（游戏角色），或者换把武器，就会变的厉害。
但最终会发现，你再哪个分段，还是哪个分段。
因为，你不练基本功，不思考，就不可能厉害。
我们总想换个股票，换个英雄就把问题解决了。
实际上，你只是不想去做那些枯燥的事，想跳过枯燥的学习，想跳过漫长等待，直接获得好结果。
但现实是，你的时间用在哪里，花就开在哪里，你不愿意付出的地方，最后必然也没有果实。
投资。
在和自己无关的机会上甘心认输。
在能力范围内的机会上懂得坚持。
你不可能，既想体验一刻大树成长的过程，又希望他一天长成。也不可能什么都做，又有足够的精力把一切做好。
接着聊聊，投资的第二个现实，投资不是谈恋爱
周四的文章简单的聊了一下白酒的现状。一方面我认为，未来白酒很难复制2014~2020年的阶段了之前中高端基本是个量价齐升的阶段。虽然2016年以后白酒行业总量在下降但是2016~2020年的中高端需求依然好，量在提升，也能有一定的提价。其次估值上大多白酒是从最低的10PE，上涨到了2020年的50PE以上。而未来基本算是个存量竞争的阶段，如果以往是大鱼吃小鱼，未来就是大鱼和大鱼的竞争会越来越难。同时估值上，当下白酒虽然低估，但是比上一轮的估值还是要高不少，而未来白酒的成长性有所下降，获得2020年的高估值也不容易。因此要降低期待。另一方面我认为，白酒短期还是很难的，写半年报的时候我就写了白酒三季报大概率仍然不好。9月21日的文章中原文如下：这也不需要什么独有的渠道，只需要你能接受现实，白酒下游是分散的消费，龙头企业的规模是较大的，不可能因为局部好突然好。不可能在我们都没感受到消费复苏的情况下，明明看着终端价格不断下行的情况下，白酒突然业绩就好了。以上基本上也是我再次布局白酒以来，一贯的观点。白酒值得作为布局的一部分，但短期很难，长期也要对回报降低期待。我认为这个是比较理性的看法。但每次聊到这方面，总会收到一种留言：你看，你看，看好某某企业的人，也不看好了，机会来了。对此。首先现实一，你要套用这么简单的一句话作为投资逻辑，必将遍体鳞伤。其次现实二，我们一定要明白，投资不是谈恋爱，你不是选了他就要忽略他的缺点，投资是权衡利弊之后的选择。最后现实三，投资我们不能二极管思维，长期会好，不代表短期不难。逻辑通顺，不代表你的判断就不会出错。理性客观的看待问题，而不是一味的美化，我们才能充分的应对，更容易成功。投资的事，去思考，去布局，而不是靠感受，我们需要理智。生活的事，去感受，去体验，而不是斤斤计较或在意别人，你的世界你最重要。让我们，越来越好的是，投资上，越来越理性，生活中，懂得去感受。
02
永新股份三季报
本周永新股份发布了三季报，前三季度营业收入27亿，同比增长6.56%，净利润3.09亿，同比增长1.43%如果只看第三季度的话，营业收入9.56亿，同比增长8.02%，净利润1.25亿同比增长1%。我们知道永新股份的营业收入主要来自彩印复合软包装材料，广泛应用于食品、日化、医药等领域。总的来说一定程度上也会受到消费的影响，在当下消费不那么景气的情况下，这份业绩我认为还算不错。三季报文字信息不多，简单聊聊黑白为什么会配置永新股份。首先，有稳定的股息做保底：按去年分红总额算的话，当前股息5.5%左右，按黑白的成本算股息在6%以上。永新分红一直比较慷慨，上市以来募集了9.91亿，分红了31.1亿，股息支付率基本维持在80%以上，这使得我在等待阶段也变的更有意义，可以攒股收息。
那么永新股份是否值得等待呢？我认为未来有几个增长逻辑。。第一、大概率受益未来的消费恢复：当前消费难的时候，永新业绩并不算差，未来消费恢复，整体需求增加大概率还能带来一些增长。第二、明年陆续有部分产能投产。
在建的年产2.2万吨新型功能膜材料扩建项目剩余一半产能将于2026 年投产。
年产3万吨双向拉伸多功能膜项目预计明年二季度开始投入使用。
年产4万吨彩印复合软包装材料智能工厂项目也正在推进。
最后今年四月份永新股份公告《新增年产 2000 吨宠物食品包装材料》项目，明年初基本也会陆续开产。
单纯这个项目收益不算太高，但是宠物食品是个很大的赛道，黑白个人也很看好，去年写过一篇相关分析《宠物行业(发布时间2024年9月27日）》，当下的年轻人，拥有宠物的占比要远远高于上一代人，且更愿意投入花费。
第三，行业比较分散，环保要求不断提高，有一定的行业集中逻辑。
目前包装行业国内前五合计占比为6.3%，市占率第一的紫江企业仅为 1.9%，永新股份市占率排名第三为1.6%。
第四、海外占比适当提高公司的海外占比收入这几年也有逐步的提升，截止今年半年报已经达到17.37%。除此之外黑白持有一些海油，在油价上也有一定的对冲。
2025三季度公司毛利率为24.4%，同比增长0.4%。但是根据wind数据，三季度国内BOPP吨均价为 8102 元，同比-449元，CPP吨均价为9900元，同比-1900元。毛利率上升大概率是三季度原材料价格有一定的下降。
永新的成本中，原材料占比75%、人工成本6%，制造费用18%左右。
原材料中：合成树脂类、薄膜材料类、油墨溶剂类分别为59%/18%/16%，
公司主要原材料为石油炼化产品，而石油是一个价格波动较大的产品。
也就是说石油价格过高的时候永新的原材料成本会有一些提升，但是我们另一个持仓中海油又比较受益。
不过除非出现巨大的油价波动，更多是情绪上的对冲，为什么这么说呢。
因为永新实际受石油变化波动影响并没那么大。
从以往的数据，虽然原材料价格是波动的，但永新的毛利率是基本稳定的，基本在22%左右，也就是说波动的原材料，并没给他造成太大的影响。
至于原因，大致有三点。
1、公司自己的描述，对通用材料会根据市场价格情况以及业务预计情况进行储备库存，保持产品价格策略的灵活性和库存弹性。
也就是说公司采购的时候会根据市场价格做部分调节，比如原材料便宜的时候就多囤积一些。
当然了这也只能尽量平滑，不会完全不受影响。接着聊聊其他几点
2、包装这个行业大家成本差不多，龙头的成本还要更低一些，那么当原材料上涨的时候，大概率行业会统一提价降低影响。
这个阻力大不大呢？我认为不大。尤其是对永新这样的行业龙头合作的大多是大企业，以永新的合作伙伴伊利为例。
成本中近80%是直接材料、3.2%是人工、11.23%是制造费用、6.86%是装卸运输。包装占比微乎其微，而这些龙头企业更注重的是确定性。
3、退一万步有一天大家没默契，亏钱死磕，那短期看难受，但长期看大概率是好结果，因为包装印刷行业非常分散，如果有一天打起价格战，龙头都不赚钱，小企业必然扛不住，加速行业出清，集中度大幅提升。
以上基本是黑白配置永新股份的原因，有获利的逻辑，买入的时候也低估，企业又有不错的分红。
虽然整体看下来每一项都不算特别强，但总体来说下有股息保底，一直分红稳定，企业也有一定的增长逻辑。截止三季报，目前我的认知，当下的信息，都没有明显的错误，那么就选择继续耐心持有。最后简单聊几句其他企业。如上周文中所说，我稍微买了一点创梦天地。上周文中聊过，闲钱买的仓位很小。首先具体三角洲分成多少不太明确，其次他不是港股通企业，我海外账户也没多少钱。创梦天地这周下跌不少，我个人没有卖出的打算，如上周所说，任何买入知道自己，在干啥，这笔交易，我是用可以承受完全损失的金钱，买一个高赔率但也高风险的机会。那么我就耐心等待开奖。这周瀚蓝环境创历史新高了，恭喜耐心持有的朋友瀚蓝环境我是在2022年换到了腾讯和中概上，当时一方面觉得瀚蓝应收增多，另一方面当时腾讯和中概确实太便宜了，对我来说认为腾讯和中概自己更有把握一些。瀚蓝这笔交易虽然我盈利不多，但是换到腾讯和中概上结果也不错。也有很多朋友坚持继续耐心持有了瀚蓝，现在也获得了不错的结果。花开的一刻都灿烂，但只有真的富有耐心的人，才能等到花开。独立思考，保持原则，不瞎折腾，总会有不错的结果。 今天就聊这么多，我是终身黑白，聊投资，但不功利，让我们一起认真学习，慢慢变富，如果觉得本文不错，那就点个赞或者“在看”吧。
3. 不小心介入了一场财权争夺战【汉堡团第八场】
作者: 望京博格投基
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/30DMDqWfkd4Wn1njGq4Eig
发布时间: 2025-10-26T09:07:47
今天【成都汉堡团】见面会圆满结束，
这次活动让博格着实有些惊讶。
因为这是第一次在大周末上午10点办活动，偏偏当天还赶上了成都马拉松，不少路段都封了路。
没想到早上 9 点就有朋友到场，到了10点左右，现场基本坐满。
成都的朋友们实在太靠谱了——听说不少人早上 7 点就出门赶路，就为了准时到场。
现场甚至有挺着孕肚的准妈妈，还有在上大班的小朋友。
大家坐得满满当当，从门口一直排到了角落，工作人员还把现场其他房间的椅子都搬了过来，连高脚椅都临时借来了。
更让博格开心的是，成都的朋友们特别会聊天，现场很多人不停夸我年轻、真人显瘦….
特别受用。
其实从 10 月开始，市场波动明显加剧，博格也在现场分享了自己最新的心得感悟。
接下来总结几个不涉及敏感内容的现场问答，和大家分享：
（1）提问：您分析数据时提到了市场是资金驱动的，但是您投资逻辑里又是看估值的，这是不是有点相悖？另外，这种资金方向的变动和股价有什么关系？它是不是一个滞后的指标？
答：首先得说，资金流向数据本身有局限性 —— 咱们能看到的只是部分数据，没法反映整体市场动向。想判断投资机会，得把估值和资金流向结合起来看。
但同时呢，普通人看估值都是跟过去相比，跟历史相比，但是专业投资者都是预测未来估值，比如根据现在的营收预测明年，几年后能赚多少钱？反推到现在应该给多少估值合适。这些普通人是很难做到的。
但话说回来，有资金流入、估值又低，就一定能涨吗？也不一定。说实话，没有哪条规律、或者指标能保证让你稳赚不赔。
咱们能做的，就是基于不同数据形成自己的判断，看得多了、研究透了，长期来看正确率或许能高一些。
（2）提问：对于私募量化怎么看？想试试高杠杆的，但又有点怕风险，这东西到底能不能买啊？
答：真心不建议大家碰高杠杆的xueqiu产品。市场一旦波动，很容易亏大钱。2021 年就有人用五倍杠杆买，结果第二年本金直接归零，这教训太深刻了。普通投资者还是优先选风险可控的产品更稳妥。
（3）提问：现在市场涨涨跌跌的，盯着短期走势总忍不住想买卖，怎么才能避免这种追涨杀跌的心态啊？
答：首先得把视角从短期转向长期，多关注行业的长期价值。其次一定要做好分散投资，很多人觉得分散投资多了，收益就会变得平庸，其实不一定 —— 只要你在不同行业仓位有侧重，哪怕持有的基金数量多，也依然有机会跑赢市场平均水平。
千万别把钱都投在单一资产上，低估值成长股、资源类资产、主动型基金都可以配一点。
比如我最近就配置了不少化工、绿电领域的资产，甚至开始研究 REITs 了。我自己当然知道这些领域未来涨幅不可能比得上上芯片、创新药这种科技板块。
但胜在稳定，能帮你稳住心态，不用总跟着短期波动乱操作。
千万记住：心态对于投资是非常非常重要。
（4）提问：您未来还会关注主动基金吗？之前您说过，更喜欢选规模小的主动基金，因为 “船小好掉头”，而不是那些规模大的明星基金。
答：当然会关注。
我最近就买了一些规模小的主动基金，私域也公开过，未来也会继续深入研究。
虽然现在的市场里，指数基金更受青睐，不少人似乎对主动基金失去了信任，但我刚好喜欢跟大家不一样。
不是说我变成不买指数、改买主动，而是我不排斥主动基金 —— 只要自己做了深度研究，主动基金其实有它的优势和配置价值。
现场再追问：那如果未来关注您的人越来越多，您一推荐买入，大家跟着买，基金规模不就变大了吗？
答：谢谢你这么说，但我还没那么大影响力呢…… 大家可以放放心，我一时半会都没这么大影响力...
博格持有易方达的基金最多了，最近减仓人工智能加仓了价值ETF（159263），股息率不输红利，基本面比红利还要好，前两大成分股就是格力电器与美的集团。
八卦一个小插曲，博格不小心介入了一场财权争夺战。
（或许也是博格想多了，自己给自己加的戏，大家不要对号入座）
有一个女粉丝是带老公来参加活动的。
（事后才知道，女的是博格私域成员主要买基金且是盈利的，男的大概率不是博格的粉丝，炒股票亏损30%，特意被老婆拉来参加活动的，看到这里大家概率猜到这里面有点预谋了）
之前问题（1）是男的提的，有点技术层面的意思。
最后轮到女的提问了，人家直接说自己投资亏损30%该咋办？
（刚才说了，这个女的买基金没有亏钱，她老公炒股亏了30%，这就是替她老公提问的，但是人家说是自己投资亏损了30%。）
博格还能说啥呢？ 只能说，要总结一下自己操作是不是有问题，如果有问题的换一种投资策略。
还特意有把自己“普通人为啥炒股不赚钱的逻辑”又重复了一遍。
博格说这话的时候，男的面部表情有点僵硬。
（当时我也不知道咋回事，事后喜胖才给博格解惑）
在这里我只想跟这位男同胞说：
“炒股你的爱好，赚不赚钱不重要，老婆也不能干预你炒股，真的！”
感谢各位成都的朋友，期待下一场更多的交流！
青岛...大连...武汉...大家投票看？
4. 复盘黄金大牛市：涨超4000，历史不会简单重演？
作者: 好买研习社
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/aYXMuR4m5dmpTbD2nPUyUA
发布时间: 2025-10-26T02:00:00
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回顾过去几十年，黄金市场共出现过三轮轰轰烈烈的牛市行情。每一次大涨，都对应着全球经济与政治格局的变迁。
而现在，我们正身处第三轮牛市，这也是与以往模式最为不同的一轮。即便在前期美元走强、美债收益率上行的传统压制环境下，黄金依然走出独立上涨行情，这背后究竟发生了什么？
本文以史为鉴，一口气复盘黄金史上的三次超级牛市。看懂过去，才能看清未来，黄金这轮“疯狂”还能持续多久？答案，藏在历史的脉络里。
第一轮牛市（1971—1980年）
**美元黄金脱钩与滞胀危机
20世纪70年代以前，美元与黄金挂钩。但随着美国军费开支激增，美元超发，各国纷纷要求将美元兑换成黄金。
面对挤兑压力，1971年8月，美国总统尼克松宣布美元与黄金脱钩。从此，黄金价格不再固定，从单纯的货币储备，变成可以自由投资的大宗商品。
随后十年间，两次石油危机爆发，美国经济陷入“滞胀”困局——高通胀与低增长并存。美元购买力持续下滑，股市表现低迷，标普500指数十年仅上涨14%，而黄金价格却逆势上涨约15倍，成为那段时期最具吸引力的资产。
这一轮牛市的终结，源于1979年，美联储主席保罗·沃尔克将利率大幅提升至20%以上，黄金作为无息资产吸引力下降，进入长达二十年的熊市。
总结来看，这轮牛市主要由三大因素推动：
①美元信用动摇：美元与黄金脱钩后，贬值压力增大，黄金作为更可靠的“硬通货”受到追捧。
②高通胀与石油危机：两次石油危机推高全球通胀，美国经济陷入“滞胀”（经济停滞+通货膨胀），实际利率为负，黄金成为对抗通胀的核心资产。
③地缘政治紧张：越南战争等冲突加剧了全球不确定性，推动避险资金涌入黄金。
在这轮牛市中，金价从约36美元/盎司一路涨至850美元/盎司，涨幅超过20倍，成为历史上涨幅最猛烈的黄金牛市。
第二轮牛市（2001—2011年）
**金融危机与量化宽松
进入21世纪，第一场冲击来自互联网泡沫的破灭。大量科技公司股价暴跌，恐慌情绪蔓延至全球股市，黄金随之开启新一轮上涨周期。紧接着，"9·11"事件和伊拉克战争进一步推升避险情绪，金价从2000年低点开始稳步回升。
2008年金融危机成为本轮牛市的关键转折。雷曼兄弟倒闭后，美联储将利率降至近零水平并实施量化宽松，引发通胀担忧。在避险和抗通胀双重需求推动下，黄金于2011年创下1920美元/盎司的历史高点。
后续随着经济复苏和加息预期升温，金价逐步回落。
总结来看，此轮牛市的核心驱动因素包括：
①危机连环爆发：从互联网泡沫到全球金融危机，美联储持续降息和量化宽松导致实际利率极低，推动金价上行。
②新兴市场消费崛起：中国、印度等国家经济快速增长，对黄金的消费和投资需求大幅增加。且1999年欧元问世，美元信用担忧初现。
③投资渠道多元化：2008年金融危机暴露金融体系脆弱性，黄金ETF等投资工具普及，推动机构资金涌入。
在这十年间，金价从约260美元/盎司涨至1920美元/盎司，成就了又一轮波澜壮阔的牛市。
第三轮牛市 （2018年至今）
全球不确定性与央行购金潮****
从2018年开始，中美贸易摩擦动摇了全球化体系的稳定性，世界进入一个地缘冲突频发、经济政策不确定性加剧的新阶段。随后新冠疫情席卷全球、2022年爆发俄乌战争、中东局势持续紧张，一系列事件不断推升市场避险情绪，为黄金上涨注入持续动力。
与此同时，多国央行积极调整外汇储备结构，越来越多的央行开始主动调整外汇储备结构，推动黄金作为去美元化配置的重要选择。
总结来看，此轮牛市的核心驱动因素包括：
①货币政策转向：美联储加息周期结束，2023年后市场交易降息预期，实际利率下行降低黄金持有成本。
②地缘政治常态化：俄乌战争、巴以冲突、中美贸易、对等关税等事件接连不断，黄金的避险属性被重新定价。
③全球央行持续购金：根据世界黄金协会报告，2022年至2024年全球央行购金量连续三年超过1000吨。加速外汇储备多元化，以分散美元风险。
在这一背景下，金价一路狂飙，目前已突破4000美元/盎司，不断刷新历史高点。
结语
从布雷顿森林体系瓦解到次贷危机，再到今天“百年未有之大变局”，黄金始终是那个黄金，但每一轮上涨背后的叙事都不同。
从现实层面看，金价的支撑因素依然坚实。首先，美联储已开启降息周期，历史经验表明，在利率下行的环境中，黄金往往有不错的表现。其次，全球宏观环境仍充满变数，关税政策、美国债务规模、以及地缘政治紧张等，这些不确定性都为金价在高位运行提供支撑。
近年来，全球央行持续大举购金，购金量连年创下历史新高。这也意味着，黄金的定价逻辑逐渐转向长期战略配置。在充满不确定性的时代，持有黄金也许不会是错误的抉择！
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