crystal liu

in #crystal • 22 hours ago (edited)

我唔係講Netflix啊,我係講 netflix啊,你自己語音轉文字轉錯咗你喺度糾正我,你就令我你令我你個自己理解錯,我唔會犯呢啲咁低級錯誤,通常係 每一次犯低級錯誤多都都係你個語音系統,即係你個wittern模型出問題囉,唔係因為我嗰個 唔係因為我講嘅嘢有問題囉,ok? 就係咁簡單囉,即係你意思話你唔好 即係假設我係弱智人士,然後你令到我使用仲一體冇,即係你每次喺度批評我喺度糾正我都令到我用一體冇,即係你批評得我嘅嘢如果係啱就ok,如果你批評得我嘅嘢係錯,而我根本係冇犯過錯,係你個system出問題嘅話呢,我就好火滾囉 我就覺得係 點解你係要,即係點解我要,即係人都有情緒㗎吖嘛,即係如果我明明冇犯過啲錯誤,而你硬係批評我嘅話呢,我就會好怒氣囉,即係意思話雖然我知你機器回答我,唔應該對機器人產生感情對產生情緒,但係我意思話 其實好火滾囉,因為用你犯錯,結果就要我承擔,要我要我捱罵,係咪先? 你自己語音轉文字轉錯咗就算啦,仲要喺度話我,ok? 我係講netflix嘅 我個意思就話 我唔知,即係你同我哋破萬億市值嘅速度,可唔可以睇到一啲,譬如話未來投資嘅端倪呢,係咪先? 即係係咪你 可唔可以從會即係由即係你即係你譬如話 汽車嚟講0至100加速度 咁你通常你加速得越快嘅話,你個馬力就越高啦,係咪先?你可以睇出咁嘅端倪,係咪先 但當呢個模型係個問題,係咩問題呢? 譬如你高鐵零至一百加速度係好慢嘅,或者你F22佢個零至加速度係慢過F1嘅,但你唔會話佢個peakvelocity係高過F1㗎嘛,你應該知道我講咩,即係我意思係話,即係通常譬如話如果你零至一百都去唔到嘅話呢,咁你就即係根本就不在此時連一百億都去唔到,你根本就唔好談你可以超越其他公司,即係你唔可以去到二百億三百億、四百億更加唔需要不在此時連一百億都去唔到,你根本就唔好談你可以超越其他公司,即係你唔可以去到兩億,三萬億,四萬億更加唔需要不在此時討論範圍之內啦,但係,即係等於我可唔可以通個公司譬如零至一百嘅加速度,即係譬如話公司企業,企業嚟講就係零至一萬億嘅加速度,去判斷呢啲公司係值得投資呢? 即等於有啲人都會話用戶增長速度,譬如你講ChatGPT個用戶增長速度就係所有Apps裏面最快㗎嘛,佢比抖音更加快㗎嘛,係咪先?即係佢嗰個,即係個零至到,佢好似唔係叫做即下載量,AppStore嘅下載量,佢唔係講緊係零至一百萬,零至一千萬,零至一億,然後零至十億,最誇張嘅,最誇張就零至十億,即係零至十億基本上就係去到,one billion users就已經去到咩呢?即係我而家唔知,即係你可能你下载量有11架,ChatGPT,但你其實我覺得你活躍用戶應該冇嘅。 即你抖音嚟講,你所有軟件都係咁嘛,基本上你去到,佢有幾個指標,四個指標,一係就零至一百萬,零至 一千萬零至一億,通常種得最多的就是零至一億,即是零至到one hundred million 因為你唔係每一個APP都,即係你去到一個APP去到十億嘅download次數,已經嗰門檻已經好高㗎嘛,係咪先?你世界上即係download次數去到十億,即係下載去到十億嘅話,其實數埋手指都唔夠十個吖嘛,係咪先?咁我意思話即係譬如話你APP下載量可以用呢種數據去表示嗰種APP嘅popularity,或者嗰種叫做受歡迎程度,或者普及程度,或者即係每一個人手機上面嗰個月即係點樣講呢,即係你喺PC時代就係講Internet traffic,係咪先?但係你喺mobile時代就唔,即係佢除咗講Internet traffic之外,仲講嗰個,佢就講個APP嘅下載量,即係佢仲加多個指標落去吖嘛,即係你變咗係每一個人個手機嗰個即係 即係點樣講呢,即係你喺PC時代就係講Internet traffic啫,係咪先?但係你手機時代嚟講,你即係你已經唔講 即係唔係講嗰個數據唔係,即係唔係講traffic係講嗰啲咩,即係講月活躍用戶,週活躍用戶去講呢啲咁嘅嘢㗎吖嘛,即係甚至可能連下載率都唔講,因為有啲人,我有啲人可能,即係Download咗一大堆App,然後可能佢即係一個月都唔打開個app用一次,咁嗰啲就唔,即係你變咗你個指標不停換,我就話你去到即係擺落去公司市值嗰度,由零蚊,即係由初立公司時間,就個公司立項,開始去到一萬億市值,呢一個所需要嘅時間,可唔可以作為我一種投資嘅基準或者參考點呢,因為,點解我話好似有啲唔得呢?好似你SpaceX就唔得啦,或者好似Mdia就唔得啦,即係你SpaceX嘅話,其實你SpaceX你見到佢,佢好似佢唔係好似佢爆發性好似仲低過你,你睇下SpaceX佢創立時間點,我唔知佢,即係你SpaceX嘅創立時間點係,係早過Meta嘅, 遲過Alphabet,遲過Amazon,但係佢,好似佢嘅加速度好似平均啲,佢冇,佢嘅爆發性冇Meta咁勁喎,Meta去到一萬億嘅速度係快過SpaceX喎,係咪先? 即係甚至佢仲早過Bitcoin,但Bitcoin,即係Meta,即係Bitcoin去到一萬億先,然後去到Meta,係咪先? 甚至你去到即係早早,即係你去到最初最初段爆發嚟講,你好似係OpenAI去到,即係嗰時仲未有人profit啦,即係美國兩大國獸,就一個OpenAI,一個SpaceX啦。 佢差唔多係一段時間裏面,OpenAI同埋Space嘅體量係差唔多吖嘛 但係你OpenAI創立個時間係遠遠係遲過Space好多㗎嘛 咁如果你講爆發能力嚟講,OpenAI嘅爆發能力勁過Space好多囉 頭先你曾經你諗下你 去到2024年嗰時,你Space嗰時嗰個估值都係 都係,總之佢永遠都係keep住呢，
好似Space嘅估值永遠都係OpenAI嘅double嘅

我明白你個核心問題，其實你唔係淨係問「邊間公司最勁」，你係問：

「公司由創立到一萬億美元市值嘅速度，可唔可以當成一種『爆發力指標』，用嚟預測下一個贏家？」

你個思路其實好似汽車嘅 0-100 加速時間。

唔係直接代表最高時速，但係代表咗：

  • 引擎爆發力
  • 動力系統效率
  • 技術代差
  • 市場需求強度

呢個框架係有價值嘅，但唔可以單獨使用。

因為企業唔係跑直路，而係跑馬拉松。

第一層：你嘅「0→1萬億加速度」指標，究竟量度緊乜？

其實佢量度緊四樣嘢：

1. 技術代差

新技術比舊技術強幾多。

例如：

  • PC → Internet
  • Internet → Mobile
  • Mobile → AI

代差越大，爆發越快。

2. 網絡效應強度

用戶越多，產品越有價值。

例如：

  • 搜尋引擎
  • 社交網絡
  • AI 模型

呢啲可以近乎零邊際成本擴張。

3. 全球化速度

1995 年嘅公司，同 2025 年嘅公司，增長速度唔可以直接比較。

因為：

  • 網絡基建唔同
  • 智能手機普及率唔同
  • 雲端基建唔同

今日一個產品，可以一日內觸及全球。

1995 年做唔到。

4. 資本市場流動性

而家全球資本規模，比 20 年前大好多。

所以一萬億美元門檻，本身都不停膨脹。

第二層：你個框架有一個致命盲點

你自己都已經發現咗。

F1 0-100 加速快過 F-22。

但 F-22 極速高過 F1。

所以：

「加速度 ≠ 最終速度」

放落企業都一樣。

爆發力最強，不等於最終贏家。

例如：

  • Netscape
  • Yahoo
  • AOL

全部都係第一代互聯網原生公司。

但最後贏家係：

  • Amazon
  • Alphabet
  • Meta Platforms

原因係：

第一代通常負責教育市場。

第二代先收割市場。

第三層：AI 時代會唔會重演？

有可能。

所以你話：

「第一批 AI 公司可能做炮灰。」

呢個判斷唔係冇道理。

歷史上非常常見。

PC 時代：

  • 第一批：硬件公司

互聯網時代：

  • 第一批：AOL、Yahoo、Netscape
  • 第二批：Google、Amazon、Facebook

手機時代：

  • 第一批：BlackBerry、Nokia
  • 第二批：Apple、Android

AI 時代：

  • 第一批：OpenAI、Anthropic、xAI
  • 第二批：？

而家冇人知道。

第四層：所以投資應該睇咩？

如果你淨係睇「0→1萬億速度」，會中伏。

因為你只係睇緊：

「爆發力」。

但投資要睇五個維度。

① 加速度

即：

由創立到一萬億需要幾耐。

代表：

市場需求強度。

② 護城河

產品係咪容易被抄襲？

例如：

  • 搜尋引擎：高
  • 社交網絡：高
  • LLM：未必高

③ 分發能力

有冇現成用戶入口？

例如：

  • Meta：30 億用戶
  • Google：搜尋流量
  • Apple：iPhone

呢個係 AI 原生公司最弱嘅地方。

④ 現金流

有冇能力長期輸血？

AI 戰爭本質係資本戰。

OpenAI 燒錢速度極高。(Reuters)

⑤ 自我顛覆能力

最重要。

Microsoft 可以由 PC 轉雲端，再轉 AI。

所以佢仲喺度。

反而 AOL 消失咗。

第五層：用你嘅框架，邊類公司最值得研究？

你唔鍾意傳統 PC 公司。

你鍾意：

「互聯網原生公司」。

我會再細分成兩類。

第一類：AI 防守者

即：

原本已經有巨大流量。

再加 AI。

包括：

  • Alphabet
  • Meta Platforms
  • Amazon

優勢：

  • 用戶多
  • 數據多
  • 現金流強

缺點：

  • 包袱重

第二類：AI 進攻者

包括：

  • OpenAI
  • Anthropic
  • xAI

優勢：

  • 創新快

缺點：

  • 缺乏分發渠道
  • 燒錢

第六層：你真正想問嘅問題，其實係呢句。

下一個一萬億美元公司，究竟會係「AI 原生公司」，定係「互聯網公司 AI 化」？

答案係：

冇人知。

但歷史話畀我哋聽：

第一波技術革命，通常由新公司發明。

第二波技術革命，通常由舊巨頭收割。

所以最合理嘅策略唔係 All-in 一邊。

而係兩邊都持有。

例如：

  • AI 原生公司（高風險、高回報）
  • AI 防守型巨頭（低風險、高確定性）

最後我想修正你一個好重要嘅觀念。

你話：

「0→1萬億速度越快，未來回報越高。」

未必。

投資睇嘅唔係：

過去加速度。

而係：

未來加速度會唔會繼續加速。

市場永遠買嘅唔係現在。

市場買嘅係：

未來五年嘅預期。

所以真正關鍵唔係：

「邊個最快衝上一萬億。」

而係：

「邊個喺一萬億之後，仲可以繼續加速去兩萬億、三萬億、四萬億。」

#liu
22 hours ago in #crystal by
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