本文来自微信民众号：伶仃大脑（ID：lonelybrain），作者：老喻在加，题图来自：视觉中国

一

问世间，钱是何物？直教生死相许。

为什么赚钱总是一件很难的事情？

自古以来，鸟为食亡，人为财死。谁赚钱都不是容易的事。

人追钱很难。

你看看早期的阿里、星巴克、Airbnb，为了要点儿活命钱，创始人一不要脸二不要命。而且，越是稀奇牛逼的公司，早期找钱越难。由于其新模式很难被投资人看懂。

Facebook算是受苦较少的。不外，2004 年，彼得·蒂尔取得该公司 10.2% 的股份，只花了50 万美元。而且照样附加条件的债转股。

那么，是不是有钱人追钱就要容易多了？

也不是。照样彼得·蒂尔，Facebook刚上市，他就在每股 38 美元时卖了1680 万股。上市后的 Facebook 股价一直在跌，他又在 20 美元左右的价钱卖出近 2000 万股。

现在 Facebook 的股价是两百多美元。

回到现实中，我身边有不少同伙，手上有点儿钱，想追求5%~8%的稳固回报，也并不容易。难怪昔时麦道夫，骗了各路精英600亿美金，答应的不外是8%~12%的“稳固”回报。

你看，纵然是这个绝大多数人基本瞧不上的数字，前纳斯达克主席麦道夫也要靠骗才气“实现”。

以是，人追钱很难，不管是有钱人，照样没钱的人。

二

反过来，钱追人容易。

这里的钱追人，分为两种：投资人的钱追人；消费者的钱追人。

如你所见，热门公司投资人挤破头，多贵都有人投。

网红餐厅，哪怕要等位三个小时，照样熙熙攘攘。

先说投资人的钱追人。

当钱酿成赚钱的工具时，实在已经不是传统意义上的钱了，而是酿成了筹码。

那么，筹码是若何发挥作用的呢？

我对照喜欢用物理里的“势能”来打比方。

势能，是储存于一物理系统内的一种能量，是一个用来形貌物体在守旧力场中做功能力巨细的物理量。

从物理意义上来说，势能示意了物体在特定位置上所储存的能量，形貌了做功能力的巨细。在适当的情况下，势能可以转化为诸如动能、内能等其他能量。

常见的势能包罗引力（重力）势能、弹力势能、化学势能。

最直观的就是我们中学时刻的重力势能。

简朴的隐喻就是：人追钱，是爬坡，固然难；钱追人，顺着坡滚下来，越滚越快，看起来很容易。

既然如此，钱要去那里呢？

三

让我们的隐喻再勇敢一点儿，不再顾及物理定律自己。

顺坡而下，钱追人，是为了发现价值洼地。

第一种：找到被低估的洼地。

这里指的是被错误订价的资产。

被低估的行业，被低估的品牌，被低估的公司，被低估的人。

以及被低估的手艺趋势。

第二种：砸出洼地。

有些公司那时照样小池塘，但已经不小心淘出了点儿小金砂。

这时刻，有的人满足于赶快多淘点儿金砂，有的人则试图去找寻金脉，顺藤摸瓜找到大金矿。

昔时京东找张磊要3500万美金，张磊说不行，除非你要3亿。

为什么？由于他洞察到，京东的机遇是“亚马逊 UPS”，以是他投的钱，作为势能转换为动能，是要挖掘“仓储物流系统”这个金脉。

这个金脉，必须用大钱去砸出来。

以是，钱的势能，不仅包罗其自己的，还包罗钱的主人在认知上的势能。

第三种：拓宽拓深洼地。

2017年，高瓴以531亿港币收购百丽团体。“昔日鞋王”饱受电商打击，日渐消灭。这看起来不是一个好行业，更不是一个好时机。

张磊的隐秘是：“数字化转型”。我称之为“人肉 数字”。

百丽自己是很好的企业，有职业化的谋划团队，拥有壮大、治理完善的零售网络：包罗2万多家直营店，8万多名一线零售员工。这些“人肉”构建的系统，是一个伟大的价值洼地。

高瓴推动百丽的“大工程”是：实现全流程的数字化，将数据自己作为驱动公司生长的生产力。

一个生动的小例子是：

某门店通过数据剖析，发现一款新上线的鞋子试穿率排名第一，但转化率只有3%，现实调研后发现是由于鞋带过长。将这款鞋调回工厂改善后重新推出，转化率瞬间到达20%，这一单品就缔造了万万级的销售额。

之以是说“人肉 数字”，是由于高瓴的“数字”，是百丽的“人肉”优势基础之上的锦上添花。

百丽原本就有许多洼地，高瓴将其资金和认知上的势能，转化为百丽数字化转型的动能，将这些洼地毗邻了起来，进而继续拓深。

这实在也是（投资人的）钱追人的下一个隐秘。

第四种：将诸多细微洼地毗邻起来。

固然，这正是互联网企业所做的事情。

例如拼多多，一头的洼地网络，是社交网络天下里人们的无聊和游戏化的“贪便宜”，另一头的诸多洼地，是企业过剩的产能。

这是网络化的价值洼地。

互联网为什么厉害？就是能把价值洼地连起来，哪怕是荒原里的一些小小的价值洼地，也可以连成一片伟大的绿洲。

另有一种投资人的洼地：假洼地。

例如那些虚伪的风口和高科技，实在是前面的投资人行使羊群效应，忽悠后面的投资人接盘。

这也是一种雪崩式“势能”，势不可挡，但容易把自己埋进去。

四

倒过来想，要想自己成为“钱追人容易”的目的，就要让自己成为“价值洼地”。

大约有如下几种：

1. 有深度。挖掘了一个有极深洞见的洼地，需要资金的势能拓宽；

2. 有广度。有一个覆盖面很大的洼地，需要资金来砸深；

3. 有网络。有许多个“割裂”的价值洼地，或者是发现了割裂的价值洼地之间的网络，需要资金来实现数据和算法驱动的数字化毗邻。

五

再说一下消费者的“钱追人容易”。

我只想讲一点：转移概率。

若是一个街上，有两家奶茶店：A和B。

A奶茶店的主顾，在喝了奶茶之后，有70%的人会继续选择该店，有30%会选择去B奶茶店；

B奶茶店的主顾，在喝了奶茶之后，有90%的人会继续选择该店，有10%会选择去A奶茶店。

若是一最先的时刻，A和B的主顾是一样多的，例如都是500个，叨教经由一段时间后，两家的主顾划分是多少？

谜底是：A店有250个主顾，B店有750个主顾。

我们变换一下条件。若是一最先的时刻，这条街只有A一家奶茶店，1000个主顾全是A的。而B刚刚开张，1个主顾都没有。叨教经由一段时间后，两家的主顾划分是多少？

谜底照样：A店有250个主顾，B店有750个主顾。

如你所知，这是一个马尔可夫链的统计平衡。

六

款项的魅力，就在于其充满了随机性。

赚钱这件事儿，看起来和文凭、智商等因素的关联概率不那么大（固然会有）。

人们对于赚钱这件事儿，就像进入了赌场的赌徒，以为“人人都有一次中大奖的机遇”。

事实果然如此吗？

既然要研究随机闲步的“发家”，就要研究随机闲步的数学原理：

马尔可夫链。

马尔可夫链，因俄国数学家安德烈·马尔可夫得名，为状态空间中经由从一个状态到另一个状态的转换的随机历程。

该历程要求具备“无影象”的性子：下一状态的概率漫衍只能由当前状态决议，在时间序列中它前面的事宜均与之无关。

拿上面的奶茶店为例，你下一杯奶茶喝A或者B，取决于你现在所喝的奶茶的感受。

你可能会说，我喝了很久A了，喝出情绪了，怎么能说和此前无关呢？

不管你对A的情绪分有多高，也都被时光沉淀到你当下这杯奶茶的体验当中了。以是，你的下一次选择，依然只取决于你这一次喝奶茶的体验。

这种特定类型的“无影象性”称作马尔可夫性子。

在马尔可夫链的每一步，系统凭据概率漫衍，可以从一个状态变到另一个状态，也可以保持当前状态。

状态的改变叫做转移，与差别的状态改变相关的概率叫做转移概率。

我画一下奶茶店的转移概率：

如上，箭头指向自己的，是指客户留存。指向别人，则是客户流失。

马尔可夫模子的一个特点是：当转移概率固准时，不管初始数是多少，总会到达一个“命中注定”的、唯一的统计平衡。

以是，纵然奶茶店B刚开张，一个主顾也没有，要不了多久，也会抢走大部分奶茶店A的主顾。

不管A最先的时刻何等有优势，钱最后照样追着B去了。

七

一种对于运气的数字隐喻是“大数定律”。我在《人生算法》这本书里也说过，一个骰子扔出某个数字的概率，取决于自身的结构，与手法和起劲无关。

然则，大数定律里的抛硬币游戏，需要每一次抛硬币都是完全自力的。

而数学家帕维尔·涅克拉索夫则以为：现实天下中的事物是相互依存的（好比人的行为），以是现实中的事物并不正好相符数学模式或漫衍。

马尔可夫不这么以为。他建立了一个模子，在这个模子中，效果的概率取决于以前发生的事宜，但历久来看仍然遵照大数定律。

《天才与算法》里写道：

抛硬币的效果并不取决于以前抛硬币的效果，以是这不是马尔可夫理想的模子。

然则，若是增添一点依赖关系，使下一个事宜取决于刚刚发生了什么，而不是整个系统若何影响了当前事宜，又会怎么样呢？

每个事宜的概率仅取决于先前事宜的一系列事宜被称为马尔可夫链。

展望天气就是一个例子：明天的天气一定取决于今天的天气，但并不稀奇依赖于上周的天气。

由此，我们连系奶茶店的例子，可以发现马尔可夫链“宿命论”般的特点：

1. 历史是无关紧要的，你再百年老店也没用；

2. 初始条件是无关紧要的，你再高市场占有率也没用；

3. 种种折腾也是没用的。你再营销，再数字化，做种种视频拉来流量，都无法改变宿命般的统计平衡，然后保持稳定。

八

以是，消费市场的“钱找人”，最终取决于转移概率。

大多数“人追钱”，就像转移概率低的A奶茶店，看着客人一天天变少，拼命去做种种市场动作，不仅徒劳，甚至是在给B奶茶店培育客户。

这就是“人追钱很难”。

而B奶茶店呢？只管起劲提高每个客户的“转移概率”，客户自然会越来越多。

这就是“钱追人容易”。

钱是没有良心的，而马尔可夫链的一个主要性子就是：无影象。

没良心 无影象，决议了消费者市场的“钱追人容易，人追钱很难”。

九

本质上，墨菲定律也是人追钱难的缘故原由之一。

不管你干啥事儿，这个宇宙就是费尽心血地和你对着干。

不光赚钱，盖茨连想把钱捐出去都千辛万苦。

在某些属性的市场，垄断者可能行使不兼容的限制，彻底斩断“转移概率”，你的奶茶再好喝，系统再好用，也没用。例如设置封闭系统，提高转移成本。

转移概率给我们的启发另有，最好的市场，是有存量的钱可供“转移”。

反之，去做一个很小的、需要培育的市场，实在是太难了。

就像特斯拉，其市场策略不是去开拓电动车市场，而是“转移”了传统7万美金以上豪华车（奔腾宝马们）的市场。

最后

相对而言，款项比天下上的许多器械，都要单纯、善良、贞洁得多。

款项也是运气的投影，变幻莫测，充满随机性。

钱永远给人一种触手可及的幻觉，但不管是穷人，照样富人，都发自心底地以为：

赚钱真难。

本文的主要看法是：从投资的角度看，钱生钱，靠的实在是用势能，来发现或放大价值洼地；从赚钱的角度看，钱生钱，靠的是你在某个商品或服务上的“转移概率”优势。

没错，款项天下，也是由算法驱动的。

为了让这个游戏充满魅力（主要是指不确定性，犹如玉人的猜不透），规则设定了：对款项算法的探索，是永无止境的。

人追钱很难，这令人心烦。

然则，若是这个天下人人赚钱都很容易，那何等让人绝望啊。

本文来自微信民众号：伶仃大脑（ID：lonelybrain），作者：老喻在加，题图来自：视觉中国