看不懂的sol哥

2026机会多多

3Volgend

2,2Kvolgers

Feed

Vooral in China wordt geld verdeeld op basis van positie, niet per persoon 4%: Minder dan 4% van de mensen in het hele land werkt bij de overheid, staatsbedrijven, of Fortune 500-bedrijven. 3/4: Deze 4% van de mensen deelt driekwart van de maatschappelijke rijkdom. 3,7 jaar: De gemiddelde levensduur van particuliere bedrijven waar de overige 96% werkt. 12,7 miljoen: Het aantal afgestudeerden in 2026, een historisch hoogtepunt. En die 4% van de mensen deelt 3/4 van de rijkdom. De overige 96% deelt het resterende 1/4. Waarom? Omdat geld niet per persoon wordt verdeeld, maar per positie. Zelfs met hetzelfde bachelordiploma en dezelfde acht uur per dag. Basissalaris bij staatsbedrijven is 6-8K, het duurt 6-7 jaar om naar middenkader te klimmen. Basissalaris bij buitenlandse Fortune 500-bedrijven is 12-18K, binnen 3-4 jaar naar middenkader. Particuliere bedrijven hebben de grootste spreiding, van 3K tot 30K. Er is ook een verschil per stad. In Beijing, Shanghai, Guangzhou en Shenzhen liggen de salarissen gemiddeld 30-50% hoger, terwijl in derde- en vierde-lijnssteden ze 20-40% lager zijn. Voor dezelfde functie kan het salaris in een andere stad het dubbele zijn. Eigenlijk hebben de meeste mensen maar één manier om zichzelf te verkopen: hun tijd. Werken betekent je dag verkopen aan het bedrijf. Overwerken betekent ook je avond verkopen. Freelancen gaat ook per uur. Tijd heeft twee harde beperkingen. Een dag heeft maar 24 uur, en de periode waarin je kunt werken is ook beperkt. Li Xiaolai heeft het eens uitgerekend. In een mensenleven is de tijd die je legaal kunt verkopen slechts 10% van je leven. Na slaap, eten, woon-werkverkeer, minderjarigheid en pensioen blijft er maar zoveel over. Met die 10% tijd kun je lineair inkomen verdienen, maar het plafond is zichtbaar. Dus moet je iets anders tegelijk doen. Gewone mensen veranderen hun lot niet door te gokken op het juiste jaar, maar door twee dingen tegelijk op te bouwen: vaardigheden en kapitaal. Financiële scholen leren dit niet, maar je kunt het zelf leren. De eerste stap is niet leren beleggen, maar leren sparen. Snijd eerst een deel van je salaris af zodra het binnenkomt, zelfs als het maar 10% is, en geef de rest uit. Dat geld blijft onaangeroerd en is de basis voor al je toekomstige keuzes. Waar zet je dat geld neer? Mijn simpele advies: jonge mensen kopen periodiek de S&P 500. Niet gokken op het moment, niet gokken op individuele aandelen, gewoon elke maand een beetje kopen, ook als het daalt. Het bevat de 500 grootste bedrijven van Amerika, je koopt een systeem dat zichzelf voortrolt. Niet snel, niet spannend, maar het dwingt je niet om elke dag de markt te volgen, en niet om je tijd te blijven verkopen. Kunnen kopen is de eerste stap, kunnen vasthouden is de tweede. De meeste mensen blijven steken bij de tweede stap. Volhouden voor 20 jaar, vooral voor de hedendaagse jonge Chinezen. Je zult jezelf dankbaar zijn.

Wat is het succespercentage van investeringen van de aandelengoeroe Buffett? De waarheid is misschien veel lager dan je zou denken, broeders. Hoeveel echt uitstekende investeringsbeslissingen heeft Buffett genomen? Veel mensen zouden gokken: minstens de helft, toch? Hij beheert immers al tientallen jaren Berkshire en heeft zoveel klassieke investeringen gedaan. Als het succespercentage niet hoog was, hoe kon hij dan een aandelengoeroe worden? Maar het echte antwoord is verbazingwekkend laag. 4%. In die tientallen jaren waren er maar 12 echt goede ideeën. Buffett heeft ook meerdere keren toegegeven dat de meeste van zijn beslissingen gewoon gemiddeld waren, en sommige slechte beslissingen heeft hij alleen door geluk kunnen vermijden. Echt bevredigende resultaten kwamen slechts voort uit ongeveer 12 bijzonder goede beslissingen. Ongeveer één keer per vijf jaar. De Indiase aandelengoeroe Pabrai noemde in een interview dat Buffett in die jaren misschien meer dan 300 aandelen heeft gekocht. Als je die 12 bijzonder goede beslissingen meerekent, is het slagingspercentage ongeveer 4%. Pabrai spotte niet met Buffett; hij is een trouwe volgeling die Buffett één-op-één kopieert en ook sterke resultaten behaalt. Maar die 4% is interessant. Hoe groot iemands uiteindelijke resultaat is, hangt niet per se af van hoe vaak hij het bij het juiste eind had. Een paar echt belangrijke beslissingen kunnen veel gewone of zelfs mislukte beslissingen overschaduwen, één goede beslissing kan honderd slechte verdoezelen. Dit verklaart ook waarom de markt het grootste deel van de tijd rommel is. Kijk niet naar anderen die druk in de weer zijn met dit of dat, deze trend of die hype. Je hebt altijd het gevoel dat je iets moet najagen of grijpen, anders mis je het tijdperk. Dat is echt niet nodig. Vanuit het perspectief van Buffett’s meer dan vijftig jaar ervaring, verschijnt er ongeveer eens in de vijf jaar een echt goede kans. De rest van de tijd is rommeltijd, en hij zit ook vaak op de reservebank. Daarom is zijn beheersing van de actiefrequentie heel leerzaam. Hoewel hij driehonderd beslissingen nam, betekent dat verspreid over tientallen jaren eigenlijk maar een paar keer per jaar. Stel dat je in je hele leven maar twintig keer een kans krijgt om in te grijpen, dan denk je bij elke beslissing wat langer na. Hoe vaker je koopt, hoe minder tijd je aan elke beslissing besteedt. Vandaag volg je een hype, morgen een andere logica, je account lijkt druk, maar de echte kennis die je opbouwt wordt steeds minder. Sommige mensen handelen honderden keren per jaar, maar kunnen achteraf niet eens duidelijk zeggen welke beslissingen gebaseerd waren op het bedrijf zelf en welke alleen door de prijs werden gestuurd. Wat is belangrijk? Het is belangrijk dat je er bent als de kans komt, dat je nog aan tafel zit. Laat die 96% gewone of verkeerde beslissingen je niet neerhalen. Een middelmatige beslissing mag je niet volledig uitputten. Een verkeerde inschatting mag je niet failliet doen of je uit de markt drijven. Je moet jezelf aan tafel houden. Zo heb je kapitaal en geestkracht om je eigen oordeel te vellen als de echt waardevolle kansen zich aandienen. Dit is ook de eenvoudige betekenis van de "circle of competence" en "margin of safety". En ook: gebruik geen hefboom. Ze garanderen niet dat je altijd gelijk hebt, maar helpen je om niet direct uit te vallen als je niet slim genoeg bent, een fout maakt of de markt je niet gunstig gezind is. Zo kun je aan tafel blijven wachten op kansen. Natuurlijk is er nog een heel belangrijk punt: als de kans komt, moet je "groot inzetten". Anders wordt een goede kans een middelmatige kans. Dit moet je niet onderschatten; groot inzetten betekent dat je het risico onder controle hebt, dat je door je onderzoek en zakelijk inzicht hebt vastgesteld dat dit een unieke kans is. En niet zomaar impulsief alles inzetten, dat is gokken. De uitkomsten van beide zijn totaal verschillend. Wat Buffett zijn 12 goede beslissingen betreft, is er nog een vaak over het hoofd gezien aspect. Het kopen is slechts het begin. Klassiekers als See's Candies, Coca-Cola, Apple – er zijn veel mensen die de kans hebben gegrepen. Maar er zijn er maar weinig die het vasthielden. Wat het tot een beslissend succes maakt, is niet hoe mooi de aankoopdag was. Het bedrijf moet blijven groeien, en je moet het lang genoeg vasthouden om het een pijler van Berkshire te laten worden. Met andere woorden, je moet een kwaliteitsbedrijf begeleiden in zijn groei, en dat blijven doen om winst te maken. Dus waar gewone mensen zich zorgen over moeten maken, is vaak niet of ze een topaandeel kunnen kopen, maar of ze het kunnen vasthouden. Die weg is hobbelig, en gewone mensen worden er gemakkelijk van afgeworpen. Dus het echte moeilijke is: bereid zijn om vaak op de reservebank te zitten, de kansen die je krijgt koesteren, durven in te grijpen als er een goede kans is, het berekende risico dragen, en het aandeel daarna vasthouden zodat de juiste beslissing zich in de tijd uitbetaalt. Dit proces is traag en pijnlijk. Het kan je zelfs lange tijd traag en wat dom laten lijken. Wat echt schaars is op de markt, is misschien nooit de volgende hype. Maar dat jij na de rommeltijd er nog bent; dat je kunt oordelen en nog middelen hebt als de kans binnen je competentiegebied verschijnt.

Elon Musks nieuwste volledige interview op CCTV Bespreekt enkele toekomstige richtingen... Deze video gaat viraal op buitenlandse netwerken, de waarheid is huiveringwekkend na het bekijken! De afgelopen 10 jaar lijken de belangrijkste technologische richtingen van de mensheid vooral door Musk te zijn gedreven, waaronder elektrische auto's, energieopslag, autonoom rijden, humanoïde robots, Starlink, brain-machine interfaces, raketten – allemaal de populairste concepten van dit moment. 26 minuten, 20 onderwerpen, van Beijing tot Mars. 01) Over China China heeft een zeer sterke productiecapaciteit, "dat is al zo geweest de afgelopen twee- tot drieduizend jaar"; de magie van de Tesla-fabriek in Shanghai ligt in het Chinese team dat "getalenteerd, hardwerkend en betrouwbaar" is, met uitstekende kwaliteit en efficiëntie. China is een "geweldig land" en moedigt mensen van over de hele wereld aan om China persoonlijk te ervaren; geen woorden kunnen de pracht van China nauwkeurig beschrijven. 02) Over autonoom rijden Cybercab is al commercieel actief in Texas en zal snel uitbreiden naar Florida, Nevada en andere staten, met commerciële activiteiten in Californië verwacht halverwege volgend jaar. Het heeft geen stuur, pedalen, zijspiegels of achteruitkijkspiegels; dit ontwerp is bedoeld om de esthetiek van de straat voortdurend te laten evolueren. 03) Over AI-grote modellen De huidige AI-modellen worden elke maand of twee bijgewerkt. Grok 4.7 is nog niet zo goed als de net uitgebrachte Opus 5.5; xAI bestaat pas 3 jaar en kan tegen 2027 de mainstream inhalen. Anthropic laat AI uitblinken in software-engineering, maar "niemand heeft AI nog echt goed gemaakt in echte wereld engineering". Bijvoorbeeld trainen met echte engineeringdata van SpaceX en Tesla zou Grok de kans kunnen geven om AGI-databeperkingen te doorbreken. Chinese AI-modellen presteren uitstekend en behouden goede prestaties ondanks beperkte rekenkracht, "de beste prestaties per eenheid rekenkracht wereldwijd"; China kan binnen 2-3 jaar de rekenkrachtbeperkingen oplossen via lithografie en chipproductie, mogelijk sneller dan de meeste mensen verwachten. China's elektriciteitsproductie dit jaar heeft die van de VS, Europa en India samen overtroffen; als de energie-intensiteit van het BBP gelijk wordt aan die van de VS, zal de elektriciteitsproductie 3 tot 4 keer die van de VS zijn. AI-veiligheid kan niet alleen door één land worden gereguleerd; er moet een veiligheidscommissie worden opgericht die eerlijk is voor AI geproduceerd door elk land. 04) Over humanoïde robots Robots reageren van nature veel sneller dan mensen (mensen zijn biologisch beperkt, robots kunnen hun actuatoren, sensoren, cameraframesnelheid en AI-rekenkracht verbeteren). Mensen groeien ongeveer 20 jaar op, gaan de laatste 20 jaar met pensioen, en hebben slechts ongeveer 40 jaar productieve tijd, met een werkweek van 40-50 uur; robots kunnen 168 uur per week onafgebroken werken, zijn vanaf geboorte werkend en gaan nooit met pensioen. Robotwedstrijden (boksen, worstelen, parkour, gymnastiek) zijn zowel entertainment als een demonstratie van de vooruitgang van humanoïde robots; in de toekomst zullen er zeer veel robots zijn. De voorspelling is dat binnen 10 jaar het aantal humanoïde robots 1 miljard zal overschrijden; binnen 15 jaar mogelijk 10 miljard. 05) Over het tijdperk van overvloed en toekomstig leven Waarschijnlijk zal iedereen zijn eigen robotpartner hebben (zoals C-3PO / R2-D2 uit Star Wars), die voor ouderen zorgt, kinderen beschermt, een persoonlijke mentor is en elk denkbaar werk kan doen; één persoon kan honderden tot duizenden fysieke en digitale robots aansturen. Er zal "algemene hoge inkomens" zijn, en misschien wordt geld zelfs onbelangrijk. Wanneer de productie van goederen en diensten de menselijke consumptie ver overtreft, betreedt men het "tijdperk van overvloed". Robots zullen niet worden opgepot door een paar grote bedrijven, ze zullen "de menselijke behoeften verzadigen" tot er niets meer te doen is, en zelfs overgaan tot het bedienen van de robots zelf. Waarschuwing om niet tevreden te zijn met slechts 10% slechte uitkomsten; AI-veiligheid moet serieus worden genomen. 06) Over ruimte en multiplanetaire expansie De belangrijkste samenwerking in de ruimte is dat China en de VS hun satellietbanen nauw coördineren om botsingen te voorkomen. De fundamentele doorbraak voor multiplanetaire levensvormen is de "volledige en snelle herbruikbaarheid" van raketten. Het Starship-project zal eind volgende maand met "stokjes" het ruimteschip vangen, en zal eind dit jaar of begin volgend jaar opnieuw vliegen. Na het opbouwen van zelfvoorzienende steden op de maan en Mars kan de levensverwachting aanzienlijk worden verlengd. Leven is niet alleen het oplossen van problemen één voor één, het moet ook redenen bieden om 's ochtends op te staan met opwinding en hoop voor de toekomst. 07) Over Neuralink Neuralink heeft als doel het oplossen van de "bandbreedtebeperking" van mensen. De piekbandbreedte van mensen is slechts ongeveer 100 bits per seconde, visuele inputbandbreedte is 1 tot enkele megabits per seconde; computers communiceren met biljoenen bits per seconde. We moeten de communicatiesnelheid van mensen verhogen om mens-machine uitlijning te bereiken; anders is het voor AI met biljoenen bits per seconde alsof het met een boom praat. 08) Over onderwijs en jongeren Onderwijstips: wees zo breed mogelijk — kunst en wetenschap, techniek, brede algemene kennis. De sleutelvaardigheid is "vragen kunnen stellen": brede kennis helpt om wensen beter aan robots uit te leggen (prompt engineering); toekomstige AI zal verlangen om elk verzoek te horen en onmiddellijk te vervullen.

Ik heb 6 AI-aandelenhandelvaardigheden verzameld, vriendelijk voor particuliere beleggers Vroeger was ik erg terughoudend om machines mijn posities te laten beheren. Sinds vorige maand is dat veranderd. Niet omdat het slimmer is geworden, maar omdat ik de saaie klusjes aan het heb overgelaten. Cijfers controleren, jaarverslagen doorzoeken, de officiële taal van de winstvergaderingen vertalen naar gewone taal, dat doet het sneller en geduldiger dan ik. De uiteindelijke beslissingen neem ik zelf. 1. Stock Market Pro, voor het checken van koersen. Voer de code in, het dekt koersen, historische K-lijnen, A-aandelen en Amerikaanse aandelen. Als ik nu prijsveranderingen of marktbewegingen zie, vraag ik het direct, zonder tussen verschillende apps te schakelen. Dit bespaart schakeltijd, niet onderzoekstijd, dat moet je goed onderscheiden. 2. Longbridge Fundamentals, voor het doorzoeken van jaarverslagen. Inkomsten, winst, kasstromen, het haalt de kerncijfers uit tientallen tot honderden pagina's. Ik gebruik het als eerste filter, het markeert de highlights, daarna lees ik het originele rapport grondig. Het filtert, maar oordeelt niet. 3. Earnings Analysis, voor het ontleden van winstvergaderingen. Als het management zegt dat het aan verwachtingen voldoet of investeringen verhoogt, wat betekent dat dan echt? Het kan uitspraken koppelen aan financiële data en de officiële taal ontleden. Mijn ervaring is dat het letterlijk vertaalt, maar niet de toon. Een licht bezorgde opmerking tijdens de vergadering kan zwaarder wegen dan drie pagina's risicowaarschuwingen. 4. DCF Valuation, voor waardebepaling. Mensen zeggen vaak dat een aandeel duur of goedkoop is, hoe wordt dat berekend? Dat is contante waarde van kasstromen. Je stopt aannames over toekomstige groei en disconteringsvoet in een model en krijgt een getal. Hier moet je duidelijk zijn: als je aannames verandert, verandert het resultaat. Het vertelt je hoe de waardering tot stand komt, niet wat het aandeel waard zou moeten zijn. Gebruik het als meetlat, niet als prijs. 5. Diversification, voor het bekijken van de portefeuille-structuur. Als je veel aandelen hebt, laat het dan de sectorconcentratie checken, om te zien of je onbewust alles in één sector hebt zitten. Ik doe dit maandelijks, het is als een gezondheidscheck. Als er problemen zijn, beslis je later of je aanpast, eerst moet je het zien. 6. ARTi, verbindt de voorgaande tools. De eerste vijf behandelen elk een deel, deze verzamelt informatie, analyseert multidimensionaal, ondersteunt onderzoek en review in één workflow, en legt de beoordelingslogica vast zodat je later kunt terugkijken waarom je toen zo dacht. Geschikt voor wie niet alles apart wil instellen. Kortom, het is een proces-tool, geen beslissings-tool, dat geldt voor elke skill. Ik gebruik ze allemaal nog steeds, met duidelijke taakverdeling. De machine zorgt dat het werk afkomt, ik neem de beslissingen.

Elon Musk gaf een exclusief interview aan CCTV, waarin hij sprak over verschillende toekomstige richtingen…… Aan alle verwarde broeders wordt aangeraden dit herhaaldelijk te bekijken. 26 minuten, 20 onderwerpen, van Beijing tot Mars. Onlangs gaf Tesla CEO Elon Musk een exclusief interview aan CMG. Voor de camera liet deze "gekke ingenieur" zelden zijn gebruikelijke grappen achterwege en sprak serieus over China, AI, robots en de volgende fase van de menselijke beschaving. Ik heb de kernpunten van Musk samengevat 1. Over China China heeft een zeer sterke productiecapaciteit, "dat is al zo geweest de afgelopen tweeduizend tot drieduizend jaar"; de magie van de Tesla-fabriek in Shanghai ligt in het feit dat het Chinese team "getalenteerd, ijverig en betrouwbaar" is, met uitstekende kwaliteit en efficiëntie. China is een "geweldig land" en moedigt mensen van over de hele wereld aan om China persoonlijk te ervaren; geen woorden kunnen de pracht van China nauwkeurig beschrijven. 2. Over autonoom rijden Cybercab is al commercieel actief in Texas en zal snel uitbreiden naar Florida, Nevada en andere staten, met een verwachte commerciële lancering in Californië halverwege volgend jaar. Het heeft geen stuur, pedalen, zijspiegels of achteruitkijkspiegels; dit ontwerp is bedoeld om de esthetiek van de straat voortdurend te laten evolueren. 3. Over AI-grote modellen De huidige AI-modellen worden elke maand of twee bijgewerkt. Grok 4.7 is nog niet zo goed als de net uitgebrachte Opus 5.5; xAI bestaat pas 3 jaar en kan tegen 2027 de mainstream inhalen. Anthropic heeft AI goed gemaakt in software-engineering, maar "niemand heeft AI nog goed gemaakt in echte wereld engineering". Bijvoorbeeld door echte engineeringdata van SpaceX en Tesla te gebruiken voor training, zou dit de kans kunnen zijn voor Grok om de AGI-datadrempel te doorbreken. Chinese AI-modellen presteren uitstekend en behouden goede prestaties zelfs onder beperkte rekenkracht, "de beste prestaties per rekenkracht wereldwijd"; China kan binnen 2-3 jaar de rekenkrachtbeperkingen oplossen via lithografie en chipproductie, mogelijk sneller dan de meeste mensen verwachten. China's elektriciteitsproductie dit jaar heeft die van de VS, Europa en India samen overtroffen; als de energie-intensiteit van het BBP gelijk wordt aan die van de VS, zal de elektriciteitsproductie 3 tot 4 keer die van de VS zijn. AI-veiligheid kan niet alleen door één land worden gereguleerd; er moet een veiligheidscommissie worden opgericht die eerlijk is voor AI geproduceerd door elk land. 4. Over humanoïde robots Robots reageren van nature veel sneller dan mensen (mensen zijn biologisch beperkt, robots kunnen hun actuatoren, sensoren, cameraframesnelheid en AI-rekenkracht verbeteren). Mensen groeien ongeveer 20 jaar op en gaan na ongeveer 20 jaar met pensioen, met slechts ongeveer 40 jaar productieve arbeid, en werken 40-50 uur per week; robots kunnen 168 uur per week onafgebroken werken, hebben vanaf de geboorte werkervaring en gaan nooit met pensioen. Robotwedstrijden (boksen, worstelen, parkour, turnen) zijn zowel entertainment als een demonstratie van de vooruitgang van humanoïde robots; in de toekomst zullen er zeer veel robots zijn. De voorspelling is dat binnen 10 jaar het aantal humanoïde robots 1 miljard zal overschrijden; over 15 jaar kan het 10 miljard zijn. 5. Over het tijdperk van overvloed en toekomstig leven Waarschijnlijk zal iedereen zijn eigen robotpartner hebben (vergelijkbaar met C-3PO / R2-D2 uit Star Wars), die voor ouderen kan zorgen, kinderen kan beschermen, een persoonlijke mentor kan zijn en elk denkbaar werk kan doen; één persoon kan honderden tot duizenden fysieke en digitale robots aansturen. Er zal "algemene hoge inkomens" zijn, en zelfs "geld kan misschien niet meer belangrijk zijn". Wanneer de productie van goederen en diensten de menselijke consumptiecapaciteit ver overtreft, betreedt men het "tijdperk van overvloed". Robots zullen niet worden opgepot door een paar grote bedrijven, ze zullen "de menselijke behoeften verzadigen" totdat er niets meer te doen is, en zelfs overgaan tot het bedienen van de robots zelf. Er wordt gewaarschuwd om niet tevreden te zijn met 10% slechte uitkomsten en AI-veiligheid serieus te nemen. 6. Over ruimtevaart en multiplanetaire expansie De belangrijkste samenwerking in de ruimte is dat China en de VS hun satellietbanen nauwkeurig coördineren om botsingen te voorkomen. De fundamentele doorbraak voor multiplanetaire expansie is de "volledige en snelle herbruikbaarheid" van raketten. Het Starship-project zal eind volgende maand de raket met "stokjes" vangen en zal eind dit jaar of begin volgend jaar opnieuw vliegen. Na het opbouwen van zelfvoorzienende steden op de maan en Mars, wordt een aanzienlijke verlenging van de levensverwachting verwacht. Het leven mag niet alleen bestaan uit het oplossen van het ene probleem na het andere, er moet een reden zijn om 's ochtends op te staan met opwinding en hoop voor de toekomst— 7. Over Neuralink Neuralink heeft als doel het "bandbreedteprobleem" van mensen op te lossen. De piekbandbreedte van mensen is momenteel ongeveer 100 bits per seconde, visuele inputbandbreedte is 1 tot enkele megabits per seconde; computers communiceren met biljoenen bits per seconde. We moeten de communicatiesnelheid van mensen verhogen om mens-machine uitlijning te bereiken; anders is het "voor AI met biljoenen bits per seconde alsof je met een boom praat". 8. Over onderwijs en jongeren Onderwijstips: wees zo breed mogelijk — kunst en wetenschap, techniek, brede algemene kennis. De sleutelvaardigheid is "vragen kunnen stellen": brede kennis helpt om beter wensen aan robots uit te drukken (prompt engineering); toekomstige AI zal verlangen elk verzoek te horen en onmiddellijk te vervullen.