文章核心观点 - 文章批判了商业世界对“第一性原理”的集体误读和滥用，指出其被简单等同于拆解问题或用作时髦标签，而忽视了其本质[7] - 在AI技术奇点、全球地缘政治重构等非连续性断层期，依赖基于过去经验的归纳法（类比思维）是危险且低效的，需要转向基于事物本质的第一性原理思维[8][21] - 第一性原理思维是反人性的，需要刻意练习，其威力在于能发现被认知盲区遮蔽的、高达10倍的创新空间，而不仅仅是比对手好10%[38][43] - 在当今存量博弈与技术爆发并存的时代，第一性原理思维正从少数人的“奢侈品”转变为每个渴望在变局中立足者的“刚需必需品”[66][68] 对归纳法（经验主义）的批判 - 人类大脑是精密的“归纳机器”，默认“过去如此，未来亦必如此”，这在环境稳定的时代是高效策略[11][12] - 哲学家罗素的“火鸡”故事揭示了归纳法的致命缺陷：其隐含了“未来是过去的连续性延伸”这一巨大假设，而在非连续性断层期，此假设会崩塌[13][19] - 当前（2026年）正处于人类历史上最大的“非连续性”断层中，AI技术奇点、全球地缘政治重构等因素使得所有经验曲线失效，依赖“类比思维”如同看着后视镜开车冲向悬崖[21] 第一性原理的本质与定义 - 第一性原理最早由亚里士多德提出，指系统中最基本的、不可省略且不可被推导的命题或假设，是系统的“元起点”[25][27] - 第一性原理思维基于“物理”和事物的本质属性，而非外部的比较（如竞争对手、历史数据）[40] - 以特斯拉电池为例，行业公理是电池组成本高达600美元/千瓦时，但通过第一性原理拆解（还原为金属原材料并计算伦敦金属交易所现货价格），发现物理极限成本可达80美元/千瓦时，揭示了巨大的创新空间[31][33][34] 第一性原理思维与类比思维的对比 - **类比思维**：基于“比较”，参考系是外部的（如竞争对手、历史数据），思考路径是在旧轨道上微调，例如思考如何将电池成本从600美元降低到500或550美元[32][40] - **第一性原理思维**：基于“物理”和本质，参考系是内部的，通过质疑、拆解、寻找基石（如物理定律、基本事实）、计算和重构来发现根本可能性[33][40][41] - 第一性原理思维的威力在于发现被认知盲区遮蔽的、高达10倍（10x）的创新空间，而不仅仅是进行10%的改良[38] 习得第一性原理思维的方法 - 第一性原理思维是反人性的，需要对抗大脑的“认知吝啬”和从众压力，进行高强度、刻意练习的“思维体操”[43][44][45] - **动作一：归零**：必须审判并搁置所有理所当然的“隐含假设”，将思维归零到一张白纸，达到“无知之知”的状态[46][47][48] - **动作二：下沉**：寻找系统中不可违背的“基石”，如基础学科定律（物理学、数学）、基本人性（贪婪、恐惧）或系统核心要素（供需关系）[49][50] - **动作三：重构**：基于找到的“基石”进行严格的逻辑演绎（“因为A，所以B”），像搭积木一样构建出整个解决方案[55][56][57] 第一性原理在日常决策中的应用案例 - **职场发展**：本质是价值交换，基石是稀缺性决定价格，推演出应投资于AI无法替代、具有复利效应的技能以成为“不可替代的资产”，而非无效加班或搞关系[60] - **产品创新**：本质是提供解决方案，基石是用户未变的痛点（更懒、更便宜、更爽），推演应关注AI能否将用户解决成本降至零，而非简单模仿竞品功能[61] - **投资理财**：本质是放弃现在消费以换取未来更多消费能力，基石是资产内在价值等于未来现金流折现，推演出黄金不产生现金流，只有优秀企业（股票）能创造增量财富[62] 时代背景与第一性原理思维的迫切性 - 过去（电梯上行期），运气常被伪装成能力，红利被误读为实力，第一性原理思维是奢侈品[63][64] - 当前进入“存量博弈”与“技术爆发”并存的复杂周期，风停了，电梯在维修[65][66] - 当AI让知识获取成本归零，“思考得深”比“知道得多”更重要；当行业周期缩短，“经验丰富”可能成为累赘；当赛道挤满模仿者，只有“颠覆式创新”才是出路[66] - 因此，第一性原理思维正从天才的“兵器”转变为普通人的“救生圈”，成为在时代变局中立于不败之地的“刚需必需品”[67][68] 关于“混沌”平台的描述 - “混沌”平台十年来专注于浇灌认知的“根”，即第一性原理思维，旨在在流变的时代交付那个不变的“一”[69][70][71] - 自2014年由李善友教授将“第一性原理思维”引入中国商业世界，该平台自称是中国讲此思维最透彻、系统、全面的地方[72][73] - 其提供的体系具有系统性（完整思维体系）、透彻性（直达内核）、全面性（覆盖多维度场景）和实践性（通过案例与刻意练习内化能力）的特点[73]

投资哲学与认知论 - 投资决策背后的哲学根源可追溯至"经验主义"与"理性主义"两大认知论派别，前者依赖归纳法与感官经验，后者强调逻辑推演与先天理性[3][20][21] - 理性主义在投资中表现为构建解释市场规律的理论体系（如技术分析、宏观模型），而经验主义更关注企业经营实际观察（如巴菲特能力圈理论）[16][18][34] - 怀疑主义（休谟哲学）对因果关系的质疑深刻影响价值投资，体现为安全边际原则和对预测未来的谨慎态度[25][28][36] 投资方法论对比 - 理性主义投资特点：追求完美解释框架（如缠论、格雷厄姆价值分析体系）、重视数学证明与逻辑推演[14][16] - 经验主义投资特点：基于企业实际经营数据（可口可乐持股400百万）、强调常识判断与历史经验归纳[34][35] - 芒格与巴菲特的分歧体现理性主义与经验主义的融合：芒格采用跨学科模型推演，巴菲特严格限定能力圈[35] 具体投资案例 - 巴菲特持仓分析：苹果（持股市值65370万美元）、可口可乐（持股市值28148万美元）体现对稳定消费品的经验主义偏好[6][34] - 芒格突破经验边界的投资：比亚迪与阿里投资基于趋势判断，与巴菲特产生分歧[35] - IBM投资案例显示安全边际作用：170美元买入价+分红抵消判断失误损失[36] 认知体系构建 - 有效投资体系需包含：基于经验的决策机制（如能力圈）与错误退出机制（如止损规则）[41] - 贝叶斯主义与经验主义的关联：根据新证据动态调整信念，避免过度依赖历史归纳[42] - 科技股投资分歧：AI算力（明确需求）与AI应用（产业趋势）选择反映理性与经验倾向[5] 市场数据与持仓 - 伯克希尔前三大持仓：苹果（-1468%）、美国运通（-916%）、可口可乐（+1396%）[6] - 其他持仓表现：安达保险（+966%）、达维塔保健（+229%）显示分散化投资特征[6]

投资哲学流派分析 理性主义 - 核心观点认为知识来源于理性证明与先天观念而非感官经验 强调通过逻辑推理建立理论框架解释市场规律 [7][9] - 典型代表包括笛卡尔"我思故我在"的哲学基础 以及牛顿物理学式的机械决定论思维 [8][9] - 投资领域体现为技术分析理论(如缠论"走势终完美") 格雷厄姆的定量价值分析体系 以及美林时钟等宏观模型 [10][11] - 方法论追求"形而上"的数学化证明 试图构建完美解释市场的系统 但存在根基假设不可验证的缺陷 [9][12] 经验主义 - 核心观点强调知识应从事实归纳中获得 培根"知识就是力量"体现对现象观察的重视 [13] - 典型方法论是归纳法 但存在"黑天鹅"问题 即无法穷尽样本导致结论可能错误 [14] - 巴菲特为代表 通过"能力圈"原则聚焦可验证领域 如口香糖等需求稳定行业 回避科技等变化过快领域 [18] - 投资操作依赖企业实际经营数据 拒绝复杂金融模型 通过安全边际应对认知局限 [20] 怀疑主义 - 休谟提出"因果关系"可能是心理错觉 质疑归纳法的有效性 但承认两类可信知识：可验证经验与纯逻辑概念 [16][17] - 巴菲特实践体现为对企业价值的谨慎判断 即使重仓IBM也通过低价买入规避误判风险 [20] - 芒格采用跨学科思维模型 部分突破经验主义限制 如投资阿里等非传统能力圈标的 [19] 方法论演进 - 理性主义适合构建分析框架 但需警惕过度依赖假设 经验主义更贴近投资实践需求 [21] - 贝叶斯主义提出动态认知调整机制 即根据新证据修正信念 形成"认知价值系统+纠错机制"的闭环 [22] - 分歧本质在于：理性主义追求解释全部规律 经验主义聚焦可验证的赚钱知识 [22]