我侄子是个00后，去年一年赚了230万。说出来你可能不信，他靠的居然是——帮老年人安装电视软件。 第一次听他说这事，我差点把嘴里的茶喷出来。“装个软件能赚230万？你忽悠谁呢。” 他没急着解释，领我去了他工作室。三室一厅的居民楼，十几个小伙子在那忙活，接电话的、远程操作的、上门服务的，有条不紊。茶几上堆满遥控器和电视盒子，墙上贴着各种电视品牌的破解教程。 侄子说：“叔，你知道全国有多少老人不会用智能电视吗？电视买回家，开机就卡在会员页面，想看个《亮剑》都要付费。儿女不在身边，老人急得直拍电视。” 他讲起故事。刚毕业那会，他跑去做家电售后，天天被大爷大妈拉住问“小伙子，这电视怎么调出中央一台”。问的人多了，他突然意识到——这不就是生意吗？ 一张上门调试的收费是80块。第一单客户是个70多岁的老教授，孩子们在美国，家里三台电视全锁着。侄子花了两小时，把所有软件理清楚，该设置的设置，该关的关，还手写了一份“傻瓜操作指南”。老爷子感动得不行，硬塞给他200块，还把他推荐给了整个小区的老年活动中心。 三个月后，他辞了工作专干这个。从上门调试，到远程协助，再到对接老年大学搞集中培训。去年春节最忙那段，他团队一天接300多单。230万里头，60%是服务费，剩下的是跟视频平台谈的分成——毕竟是他帮这些平台激活了一批“沉默用户”。 很多人看不上这个生意，觉得low，觉得不就是弄个电视嘛。但侄子说了一句话，特别戳我心窝子：“叔，小时候我想看动画片，爷爷奶奶会耐心教我调频道。现在他们老了，连电视都不会开了，那些在外的儿女，有几个愿意花两小时视频教爸妈怎么退出会员界面？” 叔是过来人，知道现在年轻人要么卷学历，要么追风口。但侄子这事让我明白了一件事：真正的商机，往往藏在大家习以为常的痛点里。你嫌脏嫌累看不上的，可能正是别人年入百万的起点。 前两天我问他2026年有什么打算。他说准备开发一个“一键看电视”的硬件盒子，插上就能用，已经拿了天使投资。还打算招一批退休电工做兼职服务，因为他们更懂老年人的心。 说完他又埋头干活了，手机响个不停——又是一个求助怎么关掉弹窗广告的大爷。 你说这钱该不该他赚？我是服了。

如果你翻墙，别再只会X和YouTupe了！ 还有很多牛逼的网站值得探索，下面这15个网站，建议直接收藏：👇👇👇 1、Snopes｜事实核查 专门查证网络谣言和争议事件，避免被假消息带偏。 2、Wikipedia｜维基百科 全球最大的知识百科。遇到任何陌生领域，可以先从这里建立基础认知，再深入研究。 3、Foreign Affairs｜《外交事务》 看懂世界格局，不能靠刷新闻标题。 深度分析才能帮你把碎片信息连成线。这里不追热点，只挖逻辑。 4、Brookings Institution｜布鲁金斯学会 顶级智库网站。大量经济、科技、政策研究报告，可以帮助普通人提升宏观视野。 5、Product Hunt + AI工具库组合 每天关注海外AI新品，用中文重新整理、测试、分享。 很多人的赚钱机会，本质就是：别人还不知道的信息 → 你提前发现 → 中文化输出 → 形成内容和商业价值。 6、Product Hunt｜新产品发现平台 每天发现全球最新创业项目、AI工具和互联网产品。很多爆火产品，最早都是从这里出现。 7、Pexels｜高清素材库 免费、可商用的图片和视频素材，做内容、配图、封面设计都能用。不用纠结版权问题，下载就能直接用。别等到要发内容了才去搜，提前把常用素材存下来，能省很多临时翻找的时间。 8、Internet Archive｜互联网档案馆 数字世界的时光机。存了海量网页历史、书籍、音频、视频。很多已经打不开的旧链接、消失的网页，这里还能翻到备份。 9、Pixabay｜免费素材库 图片、视频、音乐都有，音频资源比Pexels丰富。做视频配乐、PPT背景、日常创作都能找到素材。做视频缺背景音乐，可以先来这里翻翻。比去音乐平台挨个问版权省事多了。 10、Fiverr｜技能变现平台 把你的技能打包成标准化服务挂上去——写文案、剪视频、配音、翻译、修图，别人直接下单。不用主动找客户，挂上去等单就行。任何能用AI快速搞定的事，都可以在这里变成商品。 11、Upwork｜自由职业市场 竞标制，客户发布项目，你写方案竞标。适合长期合作型项目，客单价高，但前期需要积累作品和好评。新人别一上来就竞标高价大单，先接几个小单攒好评和案例。作品集比简历有用得多。 12、Open Yale Courses｜耶鲁公开课 耶鲁大学免费公开课，文学、哲学、历史、心理学、经济学都有。不用翻墙（部分地区可能受限），直接在线听课。如果想认真学点东西，而不是只靠碎片信息填充认知，这里比刷一百篇公众号文章都值。 13、Prolific｜学术调研平台 参与大学和研究机构的付费调研，比普通问卷调查更规范，报酬也更高。时薪约8-15美元，适合用碎片时间做。 14、UserTesting｜网站/应用测试 录制屏幕和语音，边用网站或App边说出你的操作感受。每单10-60美元，测试时长10-20分钟。 15、Honeygain｜闲置带宽变现 安装后在后台运行，把你的闲置网络带宽共享给企业做数据研究，完全被动运行，不需要主动操作。 这15个网站翻过一遍之后，其实能分成两类变现方式： 一类是直接赚钱的——Fiverr、Upwork、Prolific、UserTesting，把技能或时间挂上去就能接单。门槛不高，关键是先跑通第一单，别纠结完美方案。 另一类是间接赚钱的——Foreign Affairs、Brookings给你宏观判断，Product Hunt给你一手产品信息，Pexels和Pixabay解决内容素材，Internet Archive帮你挖消失的信息。 这些平台提供的内容本身不直接产生收益，但能给你提供做决策、做判断、做内容所需的原材料和背景信息。 很多人说“信息差赚钱”，其实拆开就两步：1 知道别人不知道的东西，然后把这种知道转化成某种可交付的形态——一篇文章、一个产品、一个判断、或者一次精准的出手。你的收入来源于你把信息翻译成价值的能力。

你知道谁是我第一个付费会员吗？！是宝二爷！ 人情世故，前瞻性理念，钱得乐Chandler 是中国Web3第一人。他也投了不少AI一流1.5项目，他是个有智慧的人！能和三大交易所老板做好友的人，他很多方面值得我们学习！ .@ChandlerGuo 付$2.99 每月就能请你的李哥喝杯麦当劳、肯德基咖啡，看他晒单、装逼、忏悔（亏了）… 其实也没什么特别，他也发帖不多，nice to have not a must.

开门红，第一天就大涨 昨晚我随手推荐了几款我觉得不错的小游戏，后台有不少父亲母亲留言问我能不能让孩子玩游戏的话题，我觉得在讨论能不能之前，先要说清楚游戏产品之间的差异。 可能在外行人的眼里，所有的游戏都是电子动画，没什么区别，但我举一个例子你们马上就能get。 游戏和影视作品一样在审美格调上也分三六九等，差异极大，游戏里面既有《霸道总裁爱上绝经的我》《年过半百闪婚帅教授》，也有《肖申克的救赎》《星际穿越》。 好的游戏作品堪称第九艺术，不会勾引你的孩子充钱，也不会成瘾，玩的时候是沉浸的视听享受，探索的差不多了就会主动放下。就以《黑神话》为例，基本上购买游戏的玩家平均时长都在70-120小时区间，通关40小时，2-4周目再补一下成就就差不多了。 到时候不用骂也不用吼，你的孩子自然而然就会停止，因为已经没有必要继续玩下去。可能几个月后他心血来潮会捡起来再玩一会，但放心绝对玩不久。游戏一锤子买卖200来块钱，之后不需要花钱买皮肤，也不会抽盲盒，更不会每天消耗时间做任务。 所以游戏不是问题，玩什么游戏是个大问题。有很多产品从设计之初的目的就是让用户成瘾，抓住用户的时间精力，消耗用户的金钱。这些游戏既没有竞技性，也没有审美，更不会启发思考，无论大人还是孩子都不应该玩。 我有一点是很有原则性的，就是作为30多年的深度玩家，我除了花钱买正版，我没有充过1分钱，从来没有，never。你产品做的好，我愿意为版权付费，但其它氪金的套路免谈。 …… 这几天全球最大的焦点是伊朗那边出事了，这个时候就能看出信息茧房的效果，我估计90%的读者一点风声都没听到。简单说就是汇率暴跌，严重通货澎涨，叠加此前积累的社会矛盾，民众很不满意。 我想了想，接下来还是找个ai来写比较好，豆书记觉悟高，风控要求严格，让她输出最稳妥。 这几年互联网上流行一个词叫“基本盘”，很多人都用它来划分人群和扣帽子，其实要我说真正的基本盘只有一个，就是让老百姓安居乐业，过上好日子。一旦民生恶化，没有什么基本盘是牢不可破的。无论什么主义什么价值观，前提都是吃饭、穿衣、住房。 伊朗是中东很重要的国家，它的局势会对油价和贸易航路产生巨大影响，甚至也会间接影响避险资产的价格，接下来逐日观察后续发展。 …… 今天港股交易开门红，恒生指数大涨2.76%，恒生国企+2.2%，恒生科技+3.4%，全线上涨。我在雪球看到有人问上涨的原因是什么，底下点赞最多的评论是摆脱了原生家庭的拖累🤣 不管怎么样是个好兆头，基本上下周一开红盘稳了，没准第一个交易日直接就站上4000点。 今天港股上了个国产GPU的明星股壁仞科技，高开低走涨75%，这公司和摩尔线程、沐曦股份是一个赛道的，如果在a股上市大概能涨400-600%，新股一签赚十几二十万的那种，在香港上就只有这个估值，总市值825亿港币。 白银lof溢价40-50%大家知道风险大，同样的股票a股比香港贵50-200%所有人都习以为常，因为大家知道a股久财多，流动性充沛，兼且外汇有管制，跨市场套利理论上不存在，所以就心安理得的接受了a股的高溢价。 现在企业最喜欢的就是同时在a股和h股上市，既享受到了境内的高溢价，还享受到了港股离岸金融的自由，鱼和熊掌都让他们吃到了。 ……. 还有一些读者好奇我小时候的家境，我爷爷和外公都是49年前入党的离休干部，我父亲还是独子，所以算典型的县城婆罗门。母亲当时事业单位上班，父亲是本地农行成立时的第一批员工，福利是很好的。再加上家里当时开台球厅（2-3个店），所以90年代初攒了有小10万的钱，家境是很好的。后来小学二三年级父亲下海创业（开拖鞋厂）搞砸了，巨亏50万，财务崩盘，短短几年天上地下。 这些老读者以前听我说过，但新来的不清楚，正好同步一下。 今晚就聊这些，新年快乐诸位～

你的大模型每天都在重复处理同一批上下文， 而你还在为这些重复计算持续付费。 系统提示词、长文档、知识库片段、Agent 历史记录—— 明明刚算过一次， 下一次请求还是从头重算。 模型单价虽然在降， 但 Agent 不断重发长上下文，账单照样往上涨。 这个开源项目就是专门解决这件事的： LMCache 它是一个面向大模型推理的 KV Cache 管理层， 目前可以接入： • vLLM • SGLang • TensorRT-LLM 原理很直接： 把已经计算过的 KV Cache 保存下来。 后面遇到相同或可复用的上下文， 直接读取缓存， 不用再让模型从第一个 Token 重新计算。 几个重点： 1. 重复上下文不再反复计算 特别适合长系统提示词、RAG 文档和多轮 Agent 任务。 2. 缓存服务独立运行 可以单独进程管理缓存， 尽量减少对模型推理资源的占用。 3. 支持跨请求复用 不仅是单次会话内加速， 还可以让不同请求复用已有前缀缓存。 项目给出的测试结果显示： 在 H200 上运行 235B 模型时， • 首 Token 延迟最高提升约 14 倍 • 解码吞吐最高提升约 4 倍 • 特定场景下成本可降低约 90% 注意： “节省 90% Token”这个说法并不完全准确。 它主要减少的是重复上下文带来的计算、延迟和推理成本， 实际收益取决于缓存命中率、上下文重复程度和部署方式。 如果你在跑： • 长上下文 Agent • 固定系统提示词 • 多用户知识库问答 • RAG 服务 • 重复文档分析 • 大模型 API 网关 LMCache 很值得研究。 项目地址： 一句话总结： 以前每次请求都让模型重新读一遍， 现在把读过的内容缓存下来， 下次直接接着算。

在到处讲法的国家， 法律意识必须觉醒😂 三场官司三个故事 第一场官司我告房东，官司赢了，但付出去的律师费3-4万美元是实实在在掏出去的，只为了出这口气，不让人欺负太狠； 第二场官司是被动卷入，同事开卡车出了一点非常小的事故，原本以为就是简单的走保险过程，没想到对方狮子大开口想要索赔百万，还连带把公司一起告了，官司打到现在已经跨度两年多了还没结束，好在这个官司全程都是保险公司在付费在主导，大家都知道对方是咋回事，就连对方律师也明着私底下对同事说，对方就是想搞点钱. 目前最新状态就是从索赔百万到现在索赔35万，就看保险公司是否愿意赔了. 律师说这种事在美国很常见，虽然我已在这生活十几年，我依然觉得这是严重的浪费社会人力物力浪费资源的行为，就一个小擦碰，转弯的时候车子一点小刮擦破了点漆，对方大做文章，法庭，律师，被告原告，医生都为了这个小事件圈里面耗费精力几年，美国这种风气真是助长了别人钻漏洞的行为. 如果我也要像他们这样，别人都刮碰了我车子两回了，我都是交换保险后直接找保险公司完事. 第三场官司 就是今天，我们提起诉讼告国内上海的某个展览同行，这个同行对美国市场行情完全不了解，被别的搭建商报了个谁都做不了的超低价，可等她和客户签了合同谈好了，那个低价搭建商却不做了拒绝了她也不回应她了. 于是这个同行到处找美国搭建公司，在抖音上找到了我、在我多次告诉她我们忙的一塌糊涂抽不出空，帮不上她，我甚至热心给她推荐了其他3个同行朋友，结果人家都不帮她，她就又回头三番两次打我电话求救，半夜把我折磨到无奈只好答应帮她. 距离开展只有10天不到，我不仅没有收她加急费，在她告诉我她只收了参展商一点钱后，我那该死的同情心圣母心又泛滥，在她磨我多次后我答应只按成本价去帮她，最后休斯顿团队放下手上其他案子的活、帮她加班加点赶出来，结果展会结束到现在好几个月了，连第二笔的合同款都没付，她们用个银行提交申请付款的单骗我们说已经付了，基于同胞信任，我们给她把事情圆满收尾，到现在好人不得好报，一直赖着说客户没给她钱她没办法给我们，问题是对方不给你钱关我啥事？ 你对美国展会啥都不懂，被低价的人忽悠了，我好心救你你却这样对我，我不为自己找回公道为公司找回公道，我以后还怎么在同事面前做到一言九鼎？也因为这个事情、我已经被剥夺了财务话语权，现在我不能再为任何客户开绿灯，都必须按照公司规定来，不付款不做事，需要垫款先打钱给我们. 虽然我是公司创始人，我也必须遵守公司规定，因为到现在工厂开到了6个，很多事情已经不是我一个人能做完所有了，必须团队合作才能走的长远. 我们休斯顿的同事辛苦付出的努力不能白费了. 所以，今天按照律师的要求将起诉书从美国寄出，这个案子铁板钉钉我们赢、律师说如果对方不付，100%要成为失信人. 做生意就是这样，有些事情很无奈但必须去做！

特供摇滚 1 这几天我去看了一下b站上关于 单依纯的一些点评和现场视频，又去让大模型帮我做了一下数据建模对其粉丝做了一下精准画像，我发现一个很有意思的现象，我得出一个结论，那就是发疯的偶像赛道其实在中国已经缺口好久了··单的出现恰恰弥补了这个巨大的空缺。 如果用加密来做一个比喻，单依纯就是加密赛道的meme币，有点类似shib的那个阶段，前面的老meme币doge已经垂垂老矣，大家需要一个新的没用的玩梗meme，所以meme季来了·· 当然我相信随着网红的去中心化后，新的土狗meme级别的会更多，但是单依纯特别就特别在他不是一开始就走的网红发疯路线，是科班+选秀+综艺后面突然换了赛道走发疯赛道的··· 2 这里的发疯完全不是贬义，这其实很像一种女性特供摇滚，90年代男性的摇滚都是姑娘，赚钱，汽车，票子，那么三战时代女性的摇滚基本主题就是，“打不过就不打，辅助非要打野反正大家一起扣分，好想谈恋爱但是我给你一个来追我的机会”等等和男性摇滚视角“征服”完全不同的一种画风··· ps：这里最有意思的就是现在的音乐市场付费完全就是靠核心粉，所以演唱会这种有几十万核心基本盘就可以全年连着开的项目对于有个性的艺人保底了其商业收入，这在过去20年是不可以想象的 ps2:单依纯的粉丝画像除了23以下的青年就是跨度到30-50这个阶段，中间党稀缺，毕竟24-30岁正是婚恋和事业最抗压的阶段，没时间玩这种抽象 3 但是这种定位基本上以后就和高奢无缘了，最新代言了coach基本是轻奢这里锁死。阔太太可无法接受lv穿在她身上发疯，像极了周华健唱的秘书裙子很短的故事。 4 昨天和娃在小区散步，聊了下jay的新专辑，另外感叹了现在不会有制作人像写书拍电影一样去做专辑了。95年前后很多专辑拿在手里就是艺术品，从造型到歌曲排序，到设计的色彩基调堪称完美。我举个我最熟悉的张信哲作为例子 92《心事》，爱如潮水爆火，红色主题，m是红色打底，所有的歌都是温柔诉说的风格。 93《等待》别怕我伤心爆火，专辑蓝色+大雪大雨中等待爱人的风格，歌词几乎都是蓝色低沉忧郁色调（除了有一点动心），《爱已成风》在内地因为是知名电视剧片尾曲也火了一阵。以上两盘 制作人 李宗盛 94《挚爱》黑色色调，主打歌用情讲的婚礼出车祸老婆去世了，这种黑色阴郁几乎贯穿整盘专辑，尤其是b面第一首《受罪》和前面的《放手》，如果放在别的专辑你以为是分手，放在这里你就明白歌曲其实表达的是托梦+梦醒 这盘制作人是薛忠铭，mv很多纽约实景

2026为自己FIGHT，为家人FIGHT，为热血FIGHT。 Coinbase宣布上线了FIGHT @JoinFightID，这拳击币🥊是之前上了hololaunch的第一个项目。 上这个项目的时候有单独去仔细研究，毕竟是Holo @HoloworldAI的第一个项目，并且采用 x402 架构，很有可能有财富效应机会。而x402 是 Coinbase 推出的全新开放支付协议，在热度上。 当时打新看的数据也很夸张：估值 FDV 1.5 亿美金，目标募资 225 万，最终结果超募打到近2亿美金。超募近90倍。 看到FIGHT这tiker的时候，最先想到的是特朗普遇刺那次喊的FIGHT口号，但项目其实是格斗体育这方面的，在项目简介里写的也很直白，FIGHT是UFC的官方合作伙伴，它围绕 UFC 的粉丝经济做生态，把热情变成深度参与。 玩法也不绕：用 FP 战斗积分去驱动用户行为，做任务、内容互动、赛事参与，合作伙伴想触达这群高活跃粉丝，需要付费进场，然后推动代币销毁，粉丝参与赚声誉、拿权益，而 $FIGHT 就是这个生态里最核心的权益和燃料。 UFC 在 X 上粉丝也接近 1300 万，拳击/格斗赛事是全球高活跃、高付费的顶级 IP，这种级别的流量池，一旦把围观用户变成可参与用户，爆发出来的价值会非常大。我不是拳击迷，对这个圈子最早的印象还停留在十几年前，我老板为了看一场泰森的比赛，门票直接花了好几万。那一刻似乎有些理解有钱的大哥总愿意为热血买单，而且买得很狠，因为可以赌输赢。我在项目介绍里看到有预测这个点，但是不确认是不是未来会在体系里加入这个玩法，理论上是可以成为最大的拳击格斗预测项目。 有关注这个项目的仔细看看官方的关于代币经济学： 1、 $FIGHT 是 Solana（SPL）上的代币，总量固定 100 亿枚。 2、 TGE 预计流通约 20.5%（20.5 亿枚）。首发流通主要来自社区 15.5%（15.5 亿）+ 流动性 5%（5 亿），其余团队/投资者/顾问等 全部锁定。 3、空投🪂：社区部分应该是之前做了FP任务、还有pass卡的空投 这么看CB上FIGHT也是很容易理解的，顶级叙事 IP + 世界级高价值用户群体，天然就是最适合用来拉新、拉大哥、做破圈的那类资产。对交易所来说，这种项目带来的不是一波热度，而是一整个赛季的持续注意力，多好的广告牌。 当然，如果项目上线能拉盘，能长期维持高fdv，那似乎更有话题。 $FIGHT

Anthropic 官方开发团队分享 如何让 Claude API 降本不降质：缓存、提示词与 Effort 的三类优化策略 很多团队看到 Claude API 账单上涨，第一反应是换更便宜的模型、缩短输入，或者让模型少思考。但这些做法都可能直接伤到结果质量，于是降本与性能看起来像一道单选题。 Anthropic 官方开发团队提醒：在做这道选择题之前，应该先排除另一种情况——系统正在为没有产生额外价值的工作付费。 要重点检查一次请求中的三个层面： 输入层：重复内容被重新 Prefill，检查缓存前缀、模型绑定和 TTL。 指令层：旧规则与新模型能力不再匹配，检查核验仪式、强制步骤、陈旧样例和冲突规则 推理层：思考投入与任务难度不匹配，用自己的评测扫过多个 Effort 和模型组合；过高可能浪费，过低则可能损害表现。

《从技术史的角度看“卖token”》 这篇文章的主线是： Energy → Computation → Information → Intelligence 能源→计算→信息→智能 19世纪初，人类进入电气时代，开始用kwh来计算电的基本单位，标志着电力进入工业化生产，电力不再被简单地理解为代替人力畜力的一种生产力，而是可以通过网络传输，被标准化计量购买的商品，广泛参与到人类生产中。 引发我们的第一个问题，就是一个技术发明到什么阶段，才能变成基础设施，引发科技革命呢？ 20世纪初，IBM mainframe等大型机的诞生，MSU（Million Service Unit，百万服务单元），衡量CPU处理能力，MSU成为软件计费的新的计量单位。 随后AWS所代表的云计算革命，让计算能力开始像电力一样，可以被远程调用、弹性扩展和按量付费，资源、算力、存储都可以被标准化售卖。 第三阶段，则是API Economy 革命，API计费时代，概括来讲就是cloud computing + SaaS + API economy，不再是出售硬件、云算力，而是而是把算力、数据库、业务能力、AI能力全部封装成可调用接口，对外商业化。 不管是laas代表的infra： GCP Azure AWS paas代表的开发者工具如数据库中间件消息队列等。 还是Saas：salesforce、飞书、zoom等成品软件，直接面向客户。 API通过按量计费，成为统一的接口，成为参与到工业化的标准产品。 第四阶段，就是我们现在正处，AI API token时代，跟上一代计费标准不同，AI API计费主要是按照 input tokens + output tokens。 跟电力时代的kwh一样，token正成为ai时代的计量单位，但目前这个计量单位并不统一，因为从实验室出来的智能并不一致，deepseek的token只有claude fable 5token的 1/200。 token只是依托于api时代流传下来的短暂计量工具，它可能不是 machine intelligence 最终的价值单位，而是机器智能从实验室技术走向标准化商品过程中出现的一种过渡性计量制度。 如果未来商业模式不是api，如果开源模型能占据主导地位，在普及度上超越闭源模型，Electricity → Computing → AI，一定会出现统一的计量单位。 过去150年，现代技术体系不断把原本依附于机器、组织乃至人的能力，抽象出来，使其变得可计量、可定价、可通过网络输送，并最终成为可以按需购买的商品。 电网对电力做过一次统一。 云计算对 computation 做过一次统一 API economy 对 digital capabilities 做过一次。 但是ai暂时还没有实现智能计量统一，一个可以商业化的通用计量方式，是不是还有很久的路要走。