昨天，雲輕釋出了一篇文章，為渴望預測未來機會的朋友，提供了點線面法則。

這一點，對於最近火熱的電動車尤其適用。今年元旦時，特斯拉Model Y大幅降價近15萬元，突然間的降價讓之前購買特斯拉的消費者打呼被割了韭菜。像電動車這樣的新產品，預測其使用成本的變化，還能用摩爾定律嗎？

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讓我們來回顧摩爾定律的定義：積體電路上，可以容納的電晶體數量，在大約每經過18個月，便會增加一倍。摩爾定律針對的是產品效能的增長率。這是一個對技術性能的定律，如果我們要了解技術成本的話，還需要考慮效能和成本的轉換。

有沒有更加簡便易行的定律呢？

有的，而且這個定律提出的時間比摩爾定律更早，那就是賴特定律。

西奧多·賴特曾是一名美國航工工程師，他認為，透過大規模的生產，累計的生產經驗將有助於工廠降低生產成本。於是，在深入研究了產品的累計產量和成本變化情況後，他在1936年提出了賴特定律：產品的累計生產量，每增加一倍，成本就會下降一定比率。對汽車行業而言，這個比率是15%。

賴特定律和摩爾定律，有哪些不同？

賴特定律，從產品的產量入手，無論這個產量增長需要多長時間，而摩爾定律遵循一定的時間期限。可是，摩爾定律可是半導體行業一直被驗證的，賴特定律真的有效嗎？

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賴特定律在汽車行業及其有效。

如果對美國曆史上最著名的福特T型車進行研究，可以看到，隨著14年間福特汽車產量的增長，其生產成本從最初的近五千美元降到了一千美元。

擁有最新電動汽車的公司，是特斯拉。美國ARK基金曾對特斯拉Model 3的產量和成本進行了研究，確認了特斯拉的產量和成本仍然遵循賴特定律。

這也就是為什麼，在2020年四季度結束後的第一天，特斯拉Model Y爆出了近15萬元的降幅，這是符合賴特定律的結果。

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賴特定律不光有效，並且有可能比摩爾定律更加準確。

MIT曾在2013年發表過一份對這些定律的預測準確性的研究，MIT發現，賴特定律在長期性預測上比摩爾定律更加強大，原因就在於其關注點為產量，這樣時間上的波動對預測準確度的影響較小。

圖中，代表賴特定律的藍線顯著地低於代表摩爾定律的紅線，說明在長期預測角度，賴特定律的誤差比摩爾定律的更小。

但是，這是否意味著，我們要拋棄掉摩爾定律，而迎接賴特定律呢？

並不是，這是因為，兩者在不同領域發揮著作用，並且兩者的作用還可以相互疊加。

由於電動車的很多零配件都使用了半導體，電動車也可以被視為一個半導體產品，所以摩爾定律適用，才有電動車革命一說，其效能每過一段時間就能翻倍。

而電動車仍然保有汽車的屬性，所以賴特定律的汽車行業的經驗積累對生產成本的降低仍然適用。

在這兩個定律相互加持的作用下，電動車行業才產生了巨大的發展。這個時候，提前享受新技術的人，才會在一段時間之後，高呼被割了韭菜。

其實這不是被割韭菜，這是技術發展規律所導致的必然結果。

——結語——

如果你想用較低的成本使用新技術，那麼你可以觀察，這項技術的產量是否會在短期內巨大提高。

當特斯拉宣佈在上海建廠的時候，我們就可以透過工廠產量預計，特斯拉的成本將在工廠建成後有著怎樣的降幅。

這樣，就不再會被割韭菜了。