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太抠了 很多读者都留言问过一个问题，十几年日更公众号太难得了，会不会有写不出来，或者不想写的时候。 写不出来不会，实在没有题材我也能逼逼赖赖，鸡零狗碎的给你们聊一期，至于不想写的日子有的，比如今天。 没发生特别好玩、特别值得说的事情，a股行情有些寡淡，只是沿着最近的趋势发展，平平无奇的又过了一天。我盘算了一下，感觉写不出很有意思的文章，这种时候我就会兴致不高，虽然日更强迫症会驱使我硬凑也能凑出1500字，但这样的写作确实不愉悦。 昨晚文章里提到了15%和24%两个数字，15%是2025年a股总市值增幅，24%是2025年a股个股上涨中位数，这两个数字打击了不少读者，因为他们很多人连较少的15%都没达标。 我忘了一件事，大部分散户炒股不会一直满仓，所以不能直接和市值或者个股的平均涨幅相比，还要乘以仓位系数。通常牛市行情散户跑不赢指数，熊市行情散户比指数跌的少，这个才正常。 但无论如何今年还亏钱的股民真的太不应该了，绝大多数都是4月份关税战那一波下跌恐慌割肉了，一把亏了个大的就一直没有上岸。这些股民真的要好好反思一下，自己大概不适合a股这个游戏。 我之前统计过a股的长期年化回报率在4-5%，如果你平均每年跑输大盘5%，你炒股就是纯消费，如果你贪赌不舍得走，那起码也要克制自己不要往里面加钱了。 …… 最近有不少读者留言问我条不条太，我一开始有点懵逼，后来才意识到这是临海家乡话。之所以“条太”这个词开始流行，是因为有个旅游网红博主刚拍了一期临海的视频，里面主题就是条太。 我本来想在文章里转发那个视频，结果发现人家博主设置了禁止转发，那算了。 临海话条太的词义类似于舒服、惬意，通常生活节奏慢的小地方都有类似的文化，要我说2025年的夏天我就过的不能更条太了。 股市连涨4个月，不用操作不用看，白天挣钱，晚上挣钱，周末也在挣钱。每天就在老家吃喝玩乐，体检结果血脂喜创新高，除了不健康，条太是够条太了。 回北京后也没着家，带着两家子老小十几口人跑崇礼度假，这一周都住酒店。我们家冬天的时候来过崇礼，虽然是滑雪旺季但我一点也玩不起，太冷了，室外零下25度，我扛不住，受不了。 相比之下我更喜欢夏天20度的崇礼，很凉快，满山郁郁葱葱的绿色，看着很养眼，带老人孩子来避暑是真不错。 …… 再分享一件今天让我印象挺深刻的事，下午的时候我有一道数学题找ai帮忙算，我先抛给了元宝 deepseek R1。 帮我算一道题，理财产品a，年化收益13%，一开始就收0.3%手续费，理财产品b，年化收益45%，一开始就收2%手续费，请问多少天后买理财产品b的收益可以反超a？ 因为ai做这类题经常会出错，我打算再找个ai解体以便做交叉验证，我想了想就打开豆包ai，问了一样的问题。 我想了想，万一元宝和豆包算出来的结果不一样，我该信谁的呢，于是我又打开grok把问题抛给它。 然后意外的事情发生了，grok是我问的最晚的，它却第一个给出答案，大概是15秒左右；第二个给出结果的是豆包，前后算了30-40秒；最早问的元宝dsR1最慢，前后算了超过1分钟。 在那一刻我直观感受到了ai之间性能的差异，ds如果再不升级，性能渐渐要被甩下了。 至于算出来的答案三个ai倒是一致的，结果都是20天。 …… 最后说一条今天看到最逗的新闻，杭州从8月28日起给新婚夫妇发放1000元消费券。在杭州消费这么高的城市里1000元真的买不了太多东西，我心想豆包也算个干粮，1000块有总比没有强。 结果我往下看，送给新人的这1000元消费券，是满2000减100元的券（10张）。 我看的时候没绷出笑了出来。 今晚就这些吧，发射。

想到今天四點要直播給大家看尿尿的地方，就好興奮喔🥵希希真的好變態🫣從小就想當被眾人意淫洩慾的對象🥺如果可以讓你們聞到我的騷味那更棒🤤最好是聞到我的費洛蒙硬梆梆馬眼都流口水，想到就騷穴忍不住收縮，我也要去自慰高潮一波了💦要來直播間找我玩喔！🥰也歡淫訂製原味或影片唷💓 Photo by 主人

今天芯片圈最大的新闻，莫过于Gerard在创立Nuvia CPU被高通收购五年之后，重新出发，新创立了ARM CPU公司，名字也跟之前非常像，叫Nuvacore 现在这个时间点做数据中心CPU，确实是赶上了CPU十年来最好的时代: AI agent带来CPU短缺潮已经经隐隐浮现，AWS多个客户都提出要包揽所有Graviton ARM CPU产能 ------------ 这个消息对硅谷的芯片打工人吸引力是巨大的，Nuvacore这次的阵容都是功成名就的明星阵容，以前Nuvia创始团队重新集合，拿了红衫的投资，做面向 AI 基础设施/agentic computing 的通用ARM CPU。当年还是一个尚未完全被验证的大方向都能大获成功，而现在ARM CPU服务器正在风口浪尖上，前景和想象力和2019年Nuvia比起来大了太多了 上一次Gerard把Google，苹果platform architecture组的架构大佬挖了好多过去，这次的号召力只会强得多，240m的融资，已经验证过的路径和创始团队，肉眼可见的下一个增长风口，一定会让Nuvacore成为湾区最热门最受追捧的芯片startup，没有之一。毕竟这是一个肉眼可见能财富自由而且风险收益比极好的机会 ---------- 遥想当年Nuvia第一代CPU的发布赶上苹果M2时代，还是挺震撼的，Nuvia让高通在一年的时间CPU跑分进步了整整三代，单核跑分从2300变成3200，竟然超过了苹果M2 max一大截 可惜Nuvia Phoenix core从发布到最后上市拖了太久太久，中间苹果把牙膏挤爆了连着上市了M3/M4，于是Nuvia CPU上市之后从跟M2比较变成了跟M4比较，从期待中的C位变成背景板了 当年Nuvia的眼光非常超前，在2019年ARM CPU服务器市场占有率几乎为零的情况下，就是想从零开始打通这个市场，2021年被高通14亿美元收购之后，高通也给了无限的资源支持，扩招力度很大，给的薪水都是市面上最高一档的。 可惜大环境在2022年恶化的很快，加上高通的管理层战略眼光实在太差太短视，在业界ARM服务器生态都开始有起色的时候，为了股价节约开支，竟然再一次把自家的Nuvia CPU 服务器团队解散了（算上2015年已经解散过一次ARM服务器团队） 直到2025年，Nvidia的Grace ARM CPU都已经发布四年了，Vera ARM CPU都已经自研好久了，Amazon的ARM CPU Graviton都快占据CPU服务器新出货的50%了，高通才后知后觉谨慎的重启ARM服务器项目 所以这次Gerard从高通的高管位置把之前的创始团队拉出来自己干，可能是因为高通高层战略眼光实在太差屡屡错过机会，上次Nuvia想做ARM服务器，高通的承诺也因为大环境恶化没做数，结果被收购之后被高通取消了项目直接改做了laptop芯片和手机芯片 加上高通今年在手机销量上因为内存和存储历史级的巨额涨价，可以预见要受到重创(市场萎缩30%)，能拿出的扩张预算有限，在高通能拿到的资源是受到掣肘的 而在创业公司里比在 Qualcomm 这种大平台里更容易拿到足够快的决策速度、团队纯度、产品定义权和资本叙事，于是选择在窗口已经被验证时重新集结老班底 但更可能因为，AI时代的CPU前景想象力真的太广阔了，完全值得重新投入一次，不是Gerard变了，而是外部市场变了 ------------------------ 进入2025年之后，AI agent的出现，隐隐让CPU重新变成了瓶颈 CPU服务器重新步入增长轨道，而且潜力巨大，有好几个因素： 1. 随着推理时代的到来，GPU演化到针对推理的系统级新架构，CPU 是永远在忙的总指挥orchestrator, 因为要追求token throughput，所以异构计算阶段变多 + 批处理数量batch越来越大，scheduling/routing/data flow复杂度变高，对orchestration要求也变高 所以在系统级异构推理架构里，AI加速器和GPU在CPU：GPU的配比上，也变得更为激进，从以前的1：4到Grace Blackwell的1：2，以后是很有希望达到1：1的比例的。Google TPU配Axion，Amazon Tranium配Graviton，Nvidia Rubin配自家Vera CPU 这条在我的去年11月半导体年终回顾写过，基本上在2026年成为了共识，虽然这部分主要是各家AI 芯片自研，并不是纯粹的CPU服务器，其实不算是外部CPU服务器的机会 2. 也是同一篇年终回顾里写到的： 从CPU视角去看agentic workload，routing和工具处理都在CPU上，如果把常用的agentic框架做profiling，比如SWE-Agent, LangChain, Toolformer，CPU最长可以占到90%的E2E端到端延迟，throughput瓶颈也更多的卡在CPU，CPU甚至能耗也超过了总能耗的40% Agentic AI目前是一个CPU瓶颈更多的事情，Agent管理很多个CPU，再加上agent经常要开sandbox，很可能会成就CPU需求的新一波回暖 现在回看去年写的这个逻辑，潜力是非常大的。但其实年初可能并没有很大规模发生，年初的CPU增长和各家渲染的CPU短缺潮和这个逻辑暂时关系不大，更多可能是前几年的capex投入GPU的比例太大，造成传统CPU服务器投入不够，所以需求上升是一个回补之前传统服务器投入不够的部分。 但到了下半年甚至2027，agent会开始更广泛的铺开，比如智能导购和客服，已经占到了Amazon去年年底100万CPU采购的相当部分比例，这部分的增长是很快的 前两个逻辑，基本上是今年主流叙事在讲CPU潜力的共识，但是我的感悟是，还有另外两个逻辑被低估了： 3. 造成CPU服务器潜力更大，更长线的主逻辑，可能和agent本身没有直接关系，而是code agent带来的副产物： coding门槛和速度的大幅优化，让“构建软件 + 连接软件 + 调用软件 + 自动化软件”这整件事便宜了一个数量级，Jevons 悖论在software供给端的展开，最终把世界推向更高的软件密度和 API 密度，这直接带来了CPU传统workload的线性上升 从2025年年底开始，coding agent迎来了质变，Claude code迎来了爆发式增长，三个月的token营收增长了三倍，那么导致的下一步必然是Code量的十倍增长,以及App数量的巨量增长 即便是在大厂，每天1m token消耗只能算是个平均水平，人均coding量必然是翻倍的（小厂就是翻十倍了），code供给量暴增，不会只停留在 repo 里，而会逐步变成更多长期运行的软件资产，长期存活的feature变多，product变多，microservice变多，API变多 长线来看，App/API所有的生产成本和生产周期会变成原来的10%，API实现极大富足。那么API的Usage就会大量的上升,这就会造成传统CPU Workload或者说CPU Seconds大量的上升，这甚至和agentic没有直接关系 时间维度上，这个逻辑并不是短期性质，Claude code的爆炸是这几个月刚发生的事情，那么产品上线，microservice，api上线，可能都要向后延迟。当软件变便宜，社会不会少用软件，只会把更多事情软件化 所以也许到下半年甚至更久才会看到，传统cpu云的需求又莫名其妙增加了，表面上看，甚至和AI agent没有直接关系 4. CPU是一个技术上很难通缩的东西，不像内存/存储有很多压缩算法会降低单任务对存储的用量，CPU workload增长转化成硬件需求增长是实打实的 比如说kvcache其实每年都有各种压缩技术出现，老的压缩技术比如kvcache的multi-head它会share一个head（GQV），这个大概会相当于4倍的压缩，再比如说去年turboquant这个技术也会新带来几倍的压缩。然后加上数据精度从FP16到现在的下一步要到FP4，精度的下降都会带来kvcache的压缩，从而带来存储方面的技术通缩。 但CPU是一个技术层面上通缩量很小的事情，目前任何的agentic的cpu workload（CPU seconds）增长都是硬件需求增长，它通缩的方面只有每年每一代跑分提高的10%到15%。如果说另外通缩因素，比如云的五倍六倍的超卖会不会影响？不会，因为它一直是超卖的，所以说超卖/利用率低这个CPU技术通缩的因素不会继续扩大了，每个增长的CPU seconds都是不怎么带打折的硬件线性增长 ARM的指引是CPU的供需缺口可能会到30%以上，这几个原因的叠加，加上AI服务器对CPU服务器产能和订单的挤压，可能会让缺口更大，各个hyperscaler的反应可能是会滞后的 ------------------ CPU整体需求潜力增长的同时，ARM服务器CPU也赶上了历史上最好的时代： Hyperscaler为了节省成本，接近50%的新增传统server CPU都是ARM，Google的Axion，Amazon的Graviton，Microsoft的Cobolt，Graviton甚至2026年的产能已经全部卖完，瓶颈成了产能 Google TPU配Axion，Amazon Tranium配Graviton，Nvidia Rubin配自家Vera CPU，这部分CPU为什么会集体转向ARM，除了成本因素之外，也因为推理系统为了追求token throughput，batch越来越高越做越复杂，自研ARM CPU以及系统性软件硬件的co-design会更方便，比如Nvidia是Dynamo去控制Vera和Rubin之间的协同 Nuvacore的规划上来看，不仅仅满足于做IP，也要做成品，因为在招聘网站上出现了validation engineer的职位 但是这次Nuvacore面临的挑战也不小：起步太晚了，无论是市场上，还是技术上，竞争都激烈了很多。CPU服务器和七年前比，已经复杂了很多，已经不再是单片CPU的竞争，而是rack系统级别的复杂度 现在开始做2028~2029年上市的CPU，要做到rack级别有竞争力，规模要大很多，基本上要几十个chiplet，500+个core拼起来，还要考虑如何适配AI agentic workload，工作量比以前明显要大的多，对一个startup的挑战比七年前也大得多 ---------------- 上次Nuvia在成立两年之后成功的以14亿美元出售，这次市场热度比五年前高了一个数量级，Nuvacore之后的路会怎么走呢？ 如果是被收购路线，其实买家可能比五年前比并没有更多，这五年里，Google有了Axion，微软有了Cobalt，Amazon有了Graviton，Nvidia自研的Vera CPU已经成型，连ARM也打破了35年来只做IP的常规，开始做自己的AGI CPU芯片 最有可能的是Softbank系，softbank已经在ARM CPU服务器生态上布局深耕了多年，65亿美元收购了Ampere，再收购Nuvacore是很正常的事情，这个市场想象力足够大 其他的选择也可能是Meta，因为几家互联网公司里，只有Meta的silicon house没有稳定可靠的CPU服务器，有限的资源在MTIA都做AI加速器去了 但是Meta的问题在于稳定性极低，决策每个月都在变化，注意力非常短期化，项目随时取消，对Nuvacore来说完全无法兑现潜力，是一个非常糟糕的买家 但总体来说，Nuvacore的选择肯定比五年前宽了太多了，对ARM CPU服务器的潜力大家的共识都很明确，融资的难度要小很多，自己运营扩张起来，阻力比以前小很多，合作伙伴的配合程度上也因为未来预期，会容易很多 完全可以自己做大到比Nuvia当年更大的规模再考虑出路，根本不着急卖

今天半导体跌得确实挺狠，AI基础设施这条线几乎全线承压，不少股票盘中跌幅都超过了5%。 这种行情谁都不好受，看着账户一路往下掉，心里不舒服是很正常的反应，我今天也是一样的心情，不用觉得是自己不够理性才导致的。 不要怀疑自己是不是哪里出了问题，为什么明明该止盈没止盈、该止损也没止损。 我想说的是这真不是你一个人的问题。 这段时间只要是多头，日子大概率都不好过，你现在经历的这些纠结和难受，此刻场内的很多人都在同样经历，你不是一个人在硬撑。 每次遇到这种时候，我都会提醒自己一句话：一天甚至一周的股价，定义不了一个几年的产业周期。 过去两年AI涨得很快，估值中间经历几轮修正，我觉得是很正常的事，甚至可以说是必然会发生的事。 几乎每一次调整，市场都会开始讨论："AI trade结束了。""泡沫破了。""这次真的不一样。" 可回头看，这些声音过去已经出现过很多次，但AI产业并没有停下来，还是一步一步走到了今天。 至少到今天，我还没有看到任何足以让我推翻原来判断的东西。 云厂商还在继续扩大AI资本开支，企业部署AI的速度还在提升，OpenAI、Anthropic等头部模型公司的商业化还在加速，大模型的Token消耗还在快速增长，数据中心还在不断建设，存储、网络、光互连、先进封装这些AI基础设施环节的需求，也没有因为这两天的大跌突然消失。 所以在我看来，这是一轮估值修正和中期调整，不是AI大周期已经结束。现在还是AI的牛市，没有看到转熊的迹象。 我对这轮行情的看法是，短期偏空，但长期逻辑完全没有变。 到明年年底之前，我都是坚定的死多头。等到明年年底之后，如果出现真正转熊的迹象，我才会认真考虑离场。 基于这个判断，我自己不管是买正股还是买LEAP Call，行权日期都特意选在2028年1月，因为我是真的相信这轮趋势能走到那个时候，不是随口说说。 举一个BTC牛市洗盘的例子，希望能对你有所启发 如果你回头去看那段历史，在BTC牛市中会发现30%、40%甚至50%的回调都出现过很多次。 当时几乎每一次下跌，都会有人觉得牛市结束了。 大家总结出来4年周期理论，都知道这个理论，这个理论被证实了好几次，如果你每次按照这个理论买和卖，那么你几乎不会出错。但是真正困难的是在一次又一次的大幅波动里，依然能把筹码拿住，非常非常少人能做到这点。因为和我们作对的是人性。你就算知道答案了，还是会被中间的情绪严重影响。 回到AI，如果你当初买这些公司，是因为相信AI会是一轮持续几年的产业趋势，那就不要因为一段时间的波动，轻易推翻自己最初的投资逻辑。 现在市场情绪确实很差，尤其是AI基础设施板块，悲观的声音越来越多。 但市场一直都是这样，情绪往往会比基本面走得更快。 越是在大家开始怀疑整个行业的时候，越要问自己一个问题：到底是情绪变了，还是基本面逻辑变了？ 真正难的是在市场最悲观的时候，还能坚持自己当初做研究得出的判断。 当然，这并不是说什么股票都应该一直拿着。 基本面真的变了，该卖就卖。逻辑被证伪了，也应该重新评估，这是理性投资该有的样子。 但如果只是情绪在变、估值在修正，而公司的长期逻辑并没有真的发生变化，我不会因为几天甚至几周的下跌，就轻易推翻自己原来的判断。 未来大概率还会有很多次这样的调整，甚至可能比这次更剧烈，我也不觉得这次就是最后一次。 但明年年底前或者说最晚2028年上半年前再回头看会发现，真正赚到产业趋势这笔钱的人，未必是每一次都能精准逃顶抄底的人，是那些在趋势没有真正改变之前，没有一次又一次被市场甩下车的人。 真正的大趋势不会一路上涨。 上涨需要新的资金，新的资金需要更合理的价格，而筹码也需要在不断换手之后，行情才能继续向前。 这个过程很折磨，我知道，也理解此刻大家心里的煎熬。 但如果你相信的是产业周期，那么耐心本身就是投资的一部分。 希望大家都能早点休息，不用急着在一天之内，就给一整个AI周期下结论。 大家都不是一个人在扛，我也一样在场内，跟大家一起熬。不说持有到2027年年底，起码要撑到2026年年底。

涂涂姐教你约会系列第十五期-《搭讪不是"上去要微信"——3秒锁定+30秒破冰+3分钟拿号的暗黑搭讪SOP》 今天这篇，姐要给你们写一个**最"基础"，也最"决定生死"**的话题： 怎么搭讪，才不被拒绝？ 姐先问你们一个问题—— 你上次搭讪是什么时候？被拒后多久没缓过来？ 姐知道你们的痛—— "美女加个微信好不好？" → 被白眼，憋了3天没出门 "我能请你喝杯咖啡吗？" → 她说'不用谢谢'，你尴尬到原地爆炸 "你长得真好看！" → 她直接戴上耳机走了 兄弟，姐告诉你——你不是"颜值不够"，你是"打法不对"。 搭讪的核心不是"我想要你"—— 搭讪的核心是"你刚好需要"。 当你出现的那一刻，你必须是"她正在需要的那个人"—— 而不是"突然冒出来打扰她的陌生人"。 今天这篇，姐就把**"3秒锁定+30秒破冰+3分钟拿号"**的完整SOP，手把手拆给你。 为什么90%的男人搭讪都失败？三个底层逻辑 逻辑1：你把"搭讪"理解成了"乞讨" 兄弟们，先听姐讲一个扎心的真相： 你之所以搭讪失败，是因为你的姿态是'乞讨'——'求'她给你机会。 "美女我能加你微信吗？" → 姿态向下 "你这么漂亮一定有男朋友吧？" → 预设她拒绝你 "可以请你喝杯咖啡吗？" → 明显的'我有所求' 女人天生反感"乞讨者"。 正确的搭讪姿态是"分享/提供"—— 不是"我想要你的微信"，而是"我有一个东西，你可能会感兴趣"。 逻辑2：你忽视了"搭讪的黄金窗口" 99%的男人，搭讪选错了时间和场景。 在地铁上搭讪通勤的姑娘——她正在赶时间，谁理你 在路上拦下走路的姑娘——她以为你是骗子/推销员 在便利店收银台跟姑娘搭话——她在结账，没耐心 正确的搭讪窗口必须满足3个条件： 她处于"放松状态"（不在赶路、不在工作、不在焦虑） 她处于"无聊/等待状态"（排队、等车、看展间隙） 她"独自一人"（有闺蜜=团队防御满级） 满足这3个条件的场景——搭讪成功率会从5%飙升到60%。 逻辑3：你没有"搭讪剧本" 兄弟们，搭讪是一门**"剧本艺术"**—— 不是"临场发挥"，而是"提前演练"。 专业搭讪艺术家有3套以上的剧本： 街头型剧本 咖啡馆型剧本 兴趣场所型剧本 而99%的男人，连"开场白"都是临时编的—— 这就是为什么你的开场白永远是"美女加个微信好不好"。 没剧本=没货=必死。 搭讪前的3个核心准备 1. 形象准备：60分以上即可，但必须"清爽" 兄弟们，姐告诉你一个真相—— 搭讪不需要你长得帅，但必须"看起来不让人讨厌"。 3个底线： 干净：剪短头发、刮胡子、洗澡、洗衣服 得体：白T+牛仔+小白鞋（uniqlo+zara即可） 挺拔：抬头、挺胸、肩膀打开 这3个底线做到——你就超越了70%的男人。 2. 心态准备：用"测试"代替"得失" 兄弟们记住一句话—— 搭讪的本质是'测试你的吸引力'，不是'得到这个女生'。 正确心态： "我搭讪10个，预期9个失败、1个成功。 这是概率游戏，不是输赢游戏。" 这种心态下——你会无比放松、无比自然、成功率反而最高。 3. "锚点"准备：你必须有"3个故事+3个话题" 姐告诉你一个核武器—— 搭讪前，你必须准备好3个"随时能讲"的有趣故事： 故事1：你最近一次的"奇葩经历"（旅行、工作、生活） 故事2：你最近读的一本书/看的一部电影 故事3：你做过的"最酷的事" 这3个故事——是你"破冰后维持30秒以上聊天"的弹药库。 没有故事的搭讪=没有子弹的枪——开了就废。 3秒锁定：什么样的女生该搭？ 兄弟们，搭讪不是"看到漂亮的就上"—— 搭讪是"精准筛选'高得吃概率'的目标"。 姐给你5个"3秒锁定"信号： ✅ 必搭信号 信号1：单独一人 + 长时间停留同一个地方 一个人在咖啡馆坐着看书 一个人在公园椅子上发呆 一个人在书店翻书翻了10分钟 为什么必搭？ 她处于**"无聊+开放"**状态——破冰成功率最高。 信号2：玩手机但表情无聊 排队时刷手机 等人时刷手机 等地铁时刷手机 为什么必搭？ 她在"消磨时间"——一个有趣的陌生人=她的解药。 信号3：第二次出现在你视野里 在咖啡馆，你看到她，她也看了你一眼 等10分钟，你们目光又对上一次 为什么必搭？ 这叫**"对眼信号"**——她对你有兴趣的概率高达80%。 ❌ 绝对不搭 ❌ 跟闺蜜/男生在一起——团队防御 ❌ 戴着耳机+面无表情——明显"勿扰"信号 ❌ 在赶路（快走、看时间）——她在赶时间 ❌ 在工作（开电脑、打电话）——她在专注 兄弟们，核武器来了。 姐给你5套"全场景适用"的破冰话术—— 🎯 剧本1："求助型"——成功率最高 核心：用"低姿态求助"打破她的防御。 适用场景：咖啡馆、书店、商场、地铁 话术示范： "不好意思打扰一下， 我朋友生日， 想买一本书送她， 她跟你气质有点像。 你能推荐一本你最近觉得好看的书吗？" 为什么这一套杀伤力max？ "求助"=低姿态——她的防御直接归零 "朋友生日"=合理理由——她不会觉得你在搭讪 "跟你气质像"=隐藏的高级夸奖——她会偷偷开心 "推荐书"=展示她的精神世界——她有的聊 90%的女生会推荐一本书——这就开始了。 接下来你的回应： "哇，[书名]我也看过/听过！我之前看过同作者的[另一本书]，里面有一段……（开始讲故事）" 用你准备好的"故事储备库"——把这条线延伸到3-5分钟。 🎯 剧本2："误认型"——最自然 核心：用"误认"制造"轻松开场+幽默梗"。 适用场景：街头、商场、活动现场 话术示范： "诶，你是不是XX大学的？ 我感觉之前在校园里见过你。" 或： "你长得有点像我一个朋友， 我刚才一直在想你是不是她—— 后来发现不是， 不好意思啊。" 为什么有效？ "误认"=不是搭讪——她不会防备 "自我打趣"=展示幽默感——她会笑 她回答之后，自然延伸聊天 接下来的延伸： "你本来就不像XX大学的， 你看起来更像[某个城市/某种气质]的人。 你是不是[某种猜测]？" 用"看相"游戏——她会非常有兴趣跟你互动。 🎯 剧本3："分享型"——最有"高级感" 核心：你不是"要"她——你是"给"她。 适用场景：咖啡馆、酒吧、展览、活动 话术示范（咖啡馆场景）： "你点的是[某款咖啡]吧？ 我刚试了他们家的[另一款]， 比这个好喝， 下次你可以试试。" 话术示范（展览场景）： "你也在看这幅画？ 这个艺术家有一幅更厉害的， 在[某个美术馆]， 现场看比这个震撼多了。" 为什么有效？ "分享"=你姿态平等——你不是来"要"的，你是来"给"的 "专业感"=你比她懂——她对你有"轻微崇拜" 自然延伸聊天——围绕"咖啡/艺术/展览"展开 🎯 剧本4："调侃型"——杀伤力最大（适合长得不丑的兄弟） 核心：用"轻度调侃"建立"势均力敌"的吸引力。 适用场景：酒吧、清吧、活动、轻松场合 话术示范： 她正在玩手机—— "你刷手机的样子， 看起来像是在等一个永远不会回消息的人。" 或——她一个人坐着—— "你坐这个位置， 是想等谁， 还是想被谁等？" 为什么有效？ "调侃"=不卑不亢——她瞬间感受到"这个男人有点意思" "洞察感"=高级感拉满——她觉得你"看穿了她" 自带"开放式问题"——她必须回答你 注意：这套剧本对"颜值/气场"有要求——长相5分以下慎用，会显得猥琐。 🎯 剧本5："环境利用型"——最不容易被拒 核心：利用"共同环境"建立"我们是一伙的"感觉。 适用场景：排队、等车、电梯、活动 话术示范（排队场景）： "这队都排了20分钟了…… 你之前来过这家吗？ 真的好吃吗？我有点犹豫要不要继续等。" 话术示范（电梯/等车）： "诶你也住这栋楼？ 我搬来一个月了，从来没在电梯里见过你， 你是几楼的？" 为什么有效？ "共同处境"=自然破冰——不需要任何理由 "询问意见"=低姿态——她的防御自然降低 "日常感"=不像搭讪——像普通邻居/陌生人闲聊 五、3分钟拿号：从破冰到要微信的核心SOP 兄弟们，重头戏来了。 破冰只是第一步——真正的核心是"如何在3分钟内自然拿到微信"。 🎯 第1分钟：建立"轻度共鸣" 破冰之后，立刻抛出一个"开放式问题"—— 让她说话超过30秒。 话术示范： "你平时除了看书， 周末喜欢做点什么？" 或： "你看起来不像本地人， 你是哪里人？" 关键点：让她"主动暴露信息"——她说得越多，她对你的信任度越高。 🎯 第2分钟：制造"独特记忆点" 这是核心阶段——你必须给她留下"这个男人跟其他人不一样"的印象。 核武器： 用你准备好的"3个故事"中的一个，自然抛出。 话术示范： "你说你来上海3年—— 我之前也是从外地搬来的， 第一年特别不适应， 后来发生了一件事[讲你的故事]—— 那之后我才真正喜欢上这座城市。" 为什么这一招杀伤力max？ "故事"=不是搭讪——是分享 "细节"=展示你的生活——让她觉得你"鲜活、有趣" "共鸣"=她会想起自己的经历——情感连接建立 🎯 第3分钟：自然拿号 绝对不要说："美女加个微信好不好？" 正确话术—— 自然过渡型： "对了，刚才提到的[那家书店/那家餐厅/那个公众号]， 我发你一下， 加个微信？" 或—— 未完待续型： "你还没说完[她之前提到的一个话题]， 加个微信， 改天有空我们继续聊。" 或—— 直接利落型 "今天聊得很开心， 加个微信吧。 我也要走了。" 关键点： "加微信"必须有"具体理由"——不能突兀 "我也要走了"=不依赖她——展示你不卑不亢 "利落"=展示成熟——她觉得你不像猥琐男 90%的女生，会主动掏出手机。 兄弟们，搭讪不止于"拿到微信"——拿到之后48-72小时，决定她是否"删除你"。 🎯 加上后的3条"防止被删消息" 第1条（当晚）： ❌ 错误示范： "你好我是XXX，今天聊得很开心，希望以后可以多多联系。" （这条消息发出去——80%被删） ✅ 正确示范： "[她之前提到的那本书/那个话题的延伸]" "刚到家。今天那家咖啡馆名字我想起来了，叫XX，下次你可以试试。" 关键点：不要"自我介绍"——延续之前的话题，给她"我们已经是熟人"的感觉。 第2条（第2天）： ✅ 正确示范： [发一张照片+一句话] "刚走过你说的那家书店附近，拍了张照片。" 关键点：用"行动"展示你"记得她说过的话"——她会瞬间被打动。 第3条（第3天）： ✅ 正确示范： "周末有空吗？ 上次你说想试试XX， 我知道一家不错的， 一起去？" 关键点：3天内自然约出来——超过3天，热度会冷却。 姐去年认识一个朋友，26岁，普通运营，月薪8K，长相5.5分、身高172。 他之前是一个**"零搭讪经验"**的纯小白—— 朋友圈3年没换过头像，微信好友里95%是男的。 姐给他布置了一个任务—— "100次搭讪挑战"：3个月内，搭讪100个陌生女生，不要求得吃，只要求练胆+练剧本。 3个月后的数据： 100次搭讪 拿到62个微信 约出来23次 进入暧昧期12个 最终得吃4个 关键转折点：第30次之后，他给姐发了一段话： "姐，我突然想明白了。 搭讪不是'求她给我机会'—— 搭讪是'我提供给她一个新鲜的体验'。 想通这一点之后，我再也不紧张了。" 兄弟们，这就是搭讪的"心法"—— 当你不再"求"，你就赢了。 姐最后给你5个血泪教训： 1. 绝对不要"硬聊" 搭讪被拒就是被拒——不要纠缠。 她说"不用了谢谢"，你立刻： "好的，打扰了，祝你愉快。" 然后潇洒离开—— 这种"不纠缠"的姿态，反而会让她回头看你。 2. 绝对不要"夸她外貌" "你好漂亮""你眼睛真好看""你身材真棒"—— 这些话她从15岁开始已经听过1万遍。 正确的夸奖方向： 气质（"你看起来很有故事感"） 品味（"你这件外套挺有意思"） 状态（"你坐在这里的样子很松弛"） 夸"非外貌"，杀伤力是夸"外貌"的10倍。 3. 绝对不要"在错误的场景搭讪" ❌ 地铁上、电梯里、厕所门口、深夜街头——会被当成骚扰甚至变态 ✅ 咖啡馆、书店、活动、展览、商场休息区——自然且安全 搭讪场景的合理性，决定她对你的"安全感"。 4. 绝对不要"过度依赖一套话术" 100次搭讪，至少要练5套不同的话术—— 针对不同的场景、不同的女生类型、不同的状态。 只会一套话术的男人=机器人——会被一眼识破。 5. 做好"被拒绝的心理建设" 搭讪10次，被拒8次是正常的。 那2次成功，足以改变你的人生。 不要因为一次被拒就"创伤3天"—— 这是低概率游戏，正确的心态是"享受过程"。 兄弟们，姐写完这篇，想跟你们说几句心里话。 搭讪是这个时代男人最被低估的"基础技能"。 你以为搭讪是"耍流氓"—— 实际上，搭讪是"扩大社交圈最高效的方式"。 这个时代的男女，被困在了各自的"算法茧房"里—— 通过同事认识→大概率"近亲繁殖"9 通过相亲认识→功利性拉满 通过APP认识→图片+文字滤镜失真 只有"线下搭讪"—— 是最真实、最直接、最高效的"扩列方式"。 你练好搭讪——不是为了"撩妹"—— 是为了"打开你的人生可能性"。 那个改变你人生的女孩，可能就站在下一家咖啡馆里—— 你只是缺一句"开场白"。

挤！！！ 今天行情不错，暖暖的回了一口血，中位数上涨1.06%，所有指数涨幅都在1%以上，除了成交量2.07万亿缩的有点多，但只要大盘在上涨，哪怕是缩量上涨也不是坏事。 昨天好几个关键指数击穿了中期均线，让场内的氛围变得有些微妙，已经有不少人在纠结要不要下车止盈，这个时候来一个中阳对稳定军心至关重要。 从盘面上看今天又回到了之前几个月科技主导的风格，但没有那么极端，资金也流向了部分传统行业，涨的比较均衡和谐。我复了好一会的盘面，没有灵感，竟然觉得无话可说。今天涨的多的汽车整车、机场航运、电网设备都不是一直以来的主线，它们今天涨的多不代表明天还能涨。今天跌幅靠前的港口航运和小金属，也没发现有什么明显的硬伤。 夜报虽然每天都写，但每天的感觉不一样，有时候还没开始写就觉得今天有很多事情要和你们分享，打字跟机枪扫射一样流畅。但也有像今天这样的，愣了半天也不知道说啥，写文章跟硬挤老牙膏似的。 这一轮行情涨上来我ic一共卖了7手，从31减到了24，减仓的平均卖价基本就和今天中证500的收盘价差不多。我对目前这个位置的a股的看法是它大概率能借着惯性和趋势再上一层，但它的合理估值也差不多到了，4000点的a股不虚但也不亏，拿着再看看也行，卖了也不必后悔。 这话的意思是就算后面能涨到4000点上方，耐心点过几年也一定能在4000点以下买回来，进退取舍只看你对投资周期的宽容程度。 …… 1、今天白天有人在网上倒腾小作文，说特斯拉给三花智控下单了50亿的设备订单，可以装备18万个人形机器人。这新闻传着传着就传到了推特上，被一些特斯拉的粉头账号看见并转发，发酵扩散竟然有20多万人浏览。再然后这些推特内容又被截图转发回国内，被当作小作文传播。 午后三花智控的股价被拉起，很快就封住了涨停。公司关注到了股价异动，说要去调查核实。三花智控一直是特斯拉的供应商，它们承接订单的可能性是有的，但这个新闻我用搜索工具尝试溯源，发现最早发消息的那些自媒体全部都被删除了，而正规媒体没有一家报道此事。 我有些怀疑是有组织的一次小作文助推炒作，推特上面那几个特斯拉粉头账号没准背后也是中国人，正经老外谁会来看中国自媒体的土特产。另外给大家分享一个我的经验，自媒体文章里感叹号用的越多的，可信度越低，尤其是标题都用感叹号的，最好就别看了。 2、中国cpi下降0.3%，ppi下降2.3%，就这样吧，没有低于预期，因为本来预期也不好。蛋类、猪肉、鲜菜同比下降都在10%以上，网络上经常会有人说通缩有什么不好的，价格下跌是好事啊。那是因为你只站在了消费者的角度去看，我们的ppi也已经跌了好几年了，工厂出货的产品价格也一直在跌，最终会影响到全社会大部分人的收入。 3、欧盟正在考虑要求中国企业如果想在当地经营，必须向欧洲公司转让技术，这些措施将适用于汽车和电池等关键数字及制造业市场的公司。同时欧盟还要求这些公司使用一定数量的欧盟商品和本地劳动力。 说实话看到这条消息第一反应是感慨三十年河东，三十年河西。差不多就在30年前，我们当时也是这样要求那些来中国开公司的欧洲企业，现在轮到中国企业去欧洲攻城略地，他们要求技术转让和本地保护了。 我专门去查了一下，2000年中国、美国、欧盟的gdp全球占比分别是3.6%、30.5%、23.9%，到了今年已经是18%、26.8%、18.4%，中国和欧盟将近7倍的差距快要追上了。 4、黄金站上4200了。外媒吐槽目前国际黄金是最拥挤的交易赛道，但说归说，里面的人没几个愿意下车的。 5、亚马逊将向中国税务机关报送所有中国卖家信息，即使中国卖家仅在非中国地区的亚马逊商城销售产品，信息仍会被纳入涉税信息报送范围。那些做跨境电商生意的也要交税了，今年征税工作重点就是向离岸收入课税。 我牙膏挤不出来了，今晚就这些📷

「给深夜加班的老公💚最好的礼物当然是送上一顶绿帽🖤」 亲爱的……老公❤️，你还在加班吗？呵呵，我知道你今天又要很晚才回来……所以，我没忍住❤️ 你看，我现在正跪在我们的床上呢。这件白衬衫是你最喜欢的，我故意没扣扣子❤️，让它敞开着，露出我这对被你夸过很多次的大奶子❤️~可是~它们现在已经不属于你一个人了💚 你瞧，这些黑色的玫瑰纹身♠️、奴隶的字样，还有乳头周围那圈淫荡的锁链刺青💚…都是他们给我纹的♠️。左边的肌肉黑爹说，我天生就是个欠操的贱货💚，只有被大鸡巴填满才能满足。我一开始还想拒绝的，可是当他把我压在你我婚床上的时候💚，我就湿得一塌糊涂了🖤 “啊❤️…嗯！”老公，你听到了吗❤️？现在就有两根又粗又烫的肉棒在我的嘴里和奶沟里抽插～他们好硬❤️好热❤️～比你的粗多了，也持久多了～其中一个正抓着我的头发，狠狠地操我的喉咙，口水顺着下巴一直流到我的锁骨上❤️还有一个站在我身后，隔着小短裙把滚烫的龟头抵在我早就因为自己主动发骚~哈~忍不住流水的骚屄❤️，慢慢地磨…💚 老公，你还记得我们新婚的时候吗？你总说我是你最干净最乖的妻子❤️可现在呢💚？我脸上写着“Slave”，胸口纹着“Slut”，大腿根还纹着被锁链拴住的你现在带着的小锁💚…我已经彻底变成他们的公共肉便器了💚 “嗯啊❤️❤️——！进来了❤️…好大❤️…要被撑坏了❤️…”后面那根一口气顶到最深处，撞得我子宫发麻❤️~我的蓝裙子被掀到腰上，屁股高高撅起，任由他们像打桩机一样疯狂撞击。每一下都比你全力的时候还要深、还要狠……我的淫水顺着大腿根流下来，把床单都弄湿了一大片❤️ 老公❤️…你会不会赶回来偷偷躲在门外听着🖤？听着你漂亮的老婆被两个黑爹主人轮流内射💚…听着我一遍遍哭喊着“老公我对不起你💚…可是他们的鸡巴太爽了💚…我已经回不去了🖤🖤” “要去了……又要去了！射进来……把我的子宫灌满💚…让老公回家的时候，看到我这副被操得翻白眼的淫乱模样❤️” 哼哼♡～老公等你回来的时候，我会张开双腿给你看💚…看他们留在我身体里的精液是怎样从我红肿的小穴里缓缓流出来的❤️

经常能听到一种看似很有常识的论调：国内打工人之所以这么累、就业这么难、内卷这么严重，是因为人太多，资源和岗位就那么多，不够分。 这纯是扯淡。 把内卷和就业难归咎于人多，是经济学里最典型的存量大饼思维（劳动力总额谬误），但现实数据与底层经济逻辑呈现出来的规律，恰恰完全相反。 1️⃣ 硬核数据：WAP 几乎是宏观里唯一不可逆的确定性指标 宏观经济里绝大多数指标（GDP、PMI、信贷增速）都会被短期的货币政策和情绪扰动，但有一个指标具备物理级的确定性：WAP（Working Age Population，适龄劳动人口每年的净增减 = 每年新进入劳动年龄人口 - 每年新退休人口）。 这个指标之所以硬核，是因为未来二十年会进入劳动力市场的人，今天已经全部出生了；未来二十年要退休的人，今天也已经在工位上了。 看一组日本过去几十年的宏观数据： 如果把 WAP 与失业率拉出来做线性回归，会发现一个极度反直觉的铁律： WAP 净增减与失业率呈强烈的负相关，相关系数高达 -0.79； 失业率波动的 63%，可以完全由 WAP 这一个指标来解释。 也就是说：劳动年龄人口增加时，失业率反而下降；劳动年龄人口减少时，失业率反而上升。 2️⃣ 历史跨国实证：正反两面都在印证这个规律 很多人怀疑这只是单纯的统计巧合，但拉开全球现代经济史，正反两面的跨国实证都在反复证明同一个事实： 正向案例（1950 年代以色列）：二战后大批欧洲青壮年难民涌入。按存量思维，这本该是灾难性的劳动力过剩和就业崩溃；但实际结果是总需求爆发，直接引发全社会严重的劳动力短缺，物资供不应求，政府甚至被迫出台配额限制移民。 反向案例（1995 年后的日本）：日本的 WAP 在 1995 年见顶转负。存量思维以为人少了年轻人找工作更容易，结果日本随即迎来残酷的就业冰河期，青年失业率翻倍，企业停止招正式工，非正规雇佣（派遣工）比例一路飙升至 37%，陷入了长达三十年的通缩死循环。 对照案例（2021 到 2025 年美国）：美国本土 WAP 每年虽为负三四十万，但同期每年涌入两三百万青壮年移民将真实 WAP 强势拉正，直接支撑了过去几年极其强劲的总需求、低失业率与经济增长。 3️⃣ 资产负债表不对称：劳动力供给与信用扩张的杠杆差 为什么年轻劳动力的减少，砸掉的饭碗远不止一个？ 因为人在现代信用货币体系里的角色，从来就不是对称的： 供给端只是线性增加：一个刚步入社会的年轻人，在供给端只贡献 1 份劳动力，是一个普通的劳动要素。 需求端却是带杠杆的信贷扩张：20 到 35 岁是人生唯一且不可逆的资产负债表扩张期。结婚、置业、添置耐用品、育儿，本质上是通过抵押未来几十年的远期收入，在当下集中释放大额资本开支。在贷款创造存款信用货币体系里，每一个主动扩张负债的年轻家庭，都是向上游制造业、基建，向下游消费与服务业注入流动性的原始发动机。 这笔提前折现的长期资本开支，在产业链里通过货币乘数流转，撑起的是一整串上下游企业的现金流与岗位薪资。 反过来的宏观传导是极其残酷的： 当新生劳动力断层、人口结构转入存量博弈时，减少的从来不只是几个岗位竞争者，而是全社会最核心的信贷创造能力。 供给端的劳动力减少是线性的，需求端的信贷收缩却是带杠杆的。一旦没有新的资产负债表愿意进场加杠杆，旧的债务周期就会直接滑入去杠杆的通缩惯性，击穿远超人口减少数量的上下游就业链条。 4️⃣ 人口下行带来的终局：总需求塌陷速度远快于劳动力退出 当适龄劳动人口断崖式减少时，企业面对的是每年永久消失的一大块终端市场： 终端需求崩塌，企业营收见顶，只能打恶性价格战保现金流； 企业的资本开支归零、冻结招聘、裁撤边缘业务，就业岗位减少的速度远远快于劳动人口退出的速度； 留在牌桌上的打工人，面对的是极度缩水的存量残羹。企业为了在极度恶劣的环境中活下去，只能拼命压缩边际成本求生存。 结果就是：人虽然少了，但岗位缩减得更快；每个人不仅没变轻松，反而被要求以更低的报酬去承担更多的活，在更狭窄的存量市场里绝望厮杀。 人从来不是分蛋糕的负担，而是做大蛋糕的手和消化产能的胃。 把内卷归因为人多，不仅找错了靶子，而且彻底掩盖了总需求萎缩带来的真实系统性风险。