《經濟學人》：特朗普是否在出賣台灣？ 「軍售變籌碼？」特朗普一句話，讓台北政壇瞬間炸鍋 大家好，您現在看到的是《明鏡郵報》。這兩天，台灣政壇最刺耳的一句話，不是北京說的，而是來自美國總統 Donald Trump 特朗普本人。他在北京與中國國家主席 Xi Jinping 習近平會談後，竟然公開表示，價值130億美元的對台軍售案，「可能批准，也可能不批准」，還說這是「非常好的談判籌碼」。這句話一出，台北很多人恐怕連咖啡都喝不下去了。 《經濟學人》這篇文章的標題相當直接：《特朗普是否在出賣台灣？》。老實說，這種英國式標題，已經算很克制了。因為特朗普這次不是「暗示」，而是幾乎把美國過去四十多年對台政策的底牌，直接拿到談判桌上公開展示。自1979年《台灣關係法》生效後，美國歷屆政府都刻意避免把對台軍售與中美談判綁在一起。甚至1982年，前總統 Ronald Reagan 里根還曾向台灣作出「六項保證」，其中之一，就是不會事先與北京協商軍售問題。 結果特朗普一句：「80年代已經過去很久了。」哇，這句話在北京聽起來像香檳開瓶聲，在台北聽起來則像空襲警報。 更敏感的是，特朗普不只是談軍售。他還把台灣領導人 Lai Ching-te 賴清德描述成可能把美國拖入戰爭的人。他說，美國不希望有人因為「美國支持我們」，就跑去宣布台獨。這其實已經不是單純「戰略模糊」了，而是開始出現「責任轉移」——也就是說，如果未來台海爆發危機，美國可能會說：「是你們自己太衝動。」 這種語氣，跟拜登時代完全不同。過去幾年，美國政界主流對台灣幾乎形成「政治正確」式支持。共和、民主兩黨競相比誰更挺台。但特朗普顯然不是這種玩法。他的思維更像房地產交易員：台灣不是價值同盟，而是一張可以交換利益的牌。今天能換農產品採購，明天能換稀土出口，後天甚至可能換伊朗問題上的合作。 但《明鏡郵報》老編認為，《經濟學人》也有點故意放大了「特朗普賣台」的戲劇效果。因為特朗普真正的邏輯，不是「親中」，而是「交易優先」。他對所有盟友其實都差不多。從北約、日本、韓國，到烏克蘭，特朗普一直都認為：「安全保護不是免費午餐。」所以他現在對台灣的態度，本質上是：「你們得證明自己值得我保護。」 問題是，台灣現在偏偏正在大幅增加軍費。文章裡提到，台灣立法院剛通過約250億美元的補充國防預算，就是為了支付美國軍售。結果台灣這邊剛刷完卡，美國總統那邊卻說：「我先放著看看。」這種感覺，很像剛付完訂金，房仲突然告訴你：「房子可能不賣了，看隔壁鄰居願意出多少。」 北京這次顯然是有收穫的。從特朗普描述來看，習近平幾乎整晚都在談台灣，而且效果不小。特朗普甚至說：「我聽了他的話。」這句話在外交語言裡很危險。因為它代表，北京已經成功把「台灣問題」重新塑造成「中美避免衝突的核心議題」，而不是單純的民主與安全問題。 對台灣內部政治來說，衝擊也很大。國民黨現在一定會抓住這句話猛打民進黨：「你看，美國根本不可靠。」尤其2026地方選舉、2028總統大選臨近，這種「疑美論」會迅速升溫。北京其實最希望的，不一定是立刻武統，而是慢慢讓台灣社會開始懷疑：「如果真的開戰，美國到底會不會來？」 但另一方面，北京也未必能完全放心。因為特朗普有個特點：他今天可以把軍售當籌碼，明天也可能突然翻臉加碼。他對外政策最大的特徵，不是親中，而是不確定性。這也是為什麼很多中國學者其實對特朗普既期待又害怕——期待他削弱美國盟友體系，又害怕他哪天突然加倍出牌。 原文來自英國《經濟學人》： 《Is Donald Trump selling out Taiwan?》 網址： The Economist 原文報導 最後，《明鏡郵報》想問大家一個問題： 如果有一天，美國真的把對台安全承諾變成「可談判商品」，那麼台灣未來最大的風險，究竟是中國的武力，還是美國的不確定性？

移居加拿大，最不习惯的一点，就是得经常查邮箱，最怕收到保险、电费账单或交通罚单，每一笔动辄人民币上千元，肉疼。 对比一下就很讽刺——国内不仅快递卷到极致，连政务都早已全面电子化：社保通知发短信、税务申报上APP、罚款缴费扫二维码，在国内收信寄信快要成老黄历了。反观加拿大，报税通知、福利核查、选举资料甚至通知房东退租声明，至今仍靠纸质信件邮寄。不是技术做不到，而是邮政系统手握这块垄断蛋糕，根本没有动力推动数字化——一旦政府通知全上网，它靠什么维持那庞大的人员编制？ 即便是垄断行业，也在承受业务下跌和逐年亏损的压力。更荒唐的是它的账本：邮件业务量自2021年缩水30%，每年仍亏损近10亿加元，员工福利却远超同类物流岗位。想削减人力成本？工会第一个不答应。 于是"改革"的刀，只能砍向服务，压力之下，改革措施就是，加拿大邮政强制取消400万人上门投递，投递只能派送到社区的定点邮箱，让行动不便的老人冒着大雪去社区路口开铁皮箱，说白了就是一句话：垄断惯了，懒得改，最后让老百姓买单。

🩹 每当发生灾难、冲突和人道危机，独立记者往往最快奔赴现场，作出记录和报道。然而，他们所承受的心理压力和创伤，甚少获得关注。他们不在媒体机构供职，也因此缺乏心理辅导、保险保障、编辑支持等后盾，要独自面对心理创伤。 在这篇文章中，几位独立记者分享了他们的报道经历，如何应付工作引起的心理创伤，也整理了一些有用的精神健康资源：

流血又流泪 昨晚美联储没有意外，最终决定降息0.25%，符合了最广泛的预期，因此资本市场也没有产生大的波动。 我转发一下最新的利率点阵图，美联储每年3、6、9、12月更新一次，点阵图的横轴是时间，竖轴是利率，一共19个委员，所以有19个点。（可点击放大看） 2025年的点阵集中在4-3.5%区间，所以后面大概率还会降息，有一个委员孤零零的投票给3%好醒目啊，这是特朗普安插的内应吗 后面的2026、2027、2028以及更远期的未来，委员们的分歧挺大的，但整理起来看目标是3%左右，几乎没有人看到2.5%以下，所以美元将长期保持一定的通胀。 鲍威尔把此次降息定调为“风险管理式降息”，是预防性的提前降息，原因是鲍威尔觉得目前美国就业市场疲软，失业率风险大于通胀风险，所以需要这次降息来平衡。 有人说美联储降息了后面继续涨呗？不一定的，因为关于这次降息从3-5月份就有很强烈的预期，市场早就提前消化了。反而从这次利率点阵图以及鲍威尔的讲话里透露出，明年的降息力度可能不及市场预期，令资本市场的情绪受挫。 前几年很流行一种理财，就是在大陆换了美元，然后跑到香港存美元理财，年化收益4-5%，赚一个息差。结果今年汇率跌了3%，白忙活一场可能还亏了点钱，有很多人担心人民币进一步升值。其实我们国家的出口现在也面临一些困难，我觉得央行会避免汇率进一步上升，维持在7-7.3区间是比较有利的。 …… 今天a股搞了点动静出来，成交额3.14万亿，放量了啊，又冲到3万亿+，这个量能就不对劲，说明多空遇到了较大分歧，或者就是有大资金在抛售，否则维持前几天2.3-2.5万亿的水平温和上涨就是最好的节奏。市场中位数下跌1.84%，有明显痛感但还好，毕竟本周前几天涨了不少，周内还有盈利空间。 今天真正让一部分股民破大防的是，之前科技股喝酒吃肉的时候，老登股汤都没蹭到几口。结果遇到行情回调的时候，老登股挨的毒打更多。 你虽然涨的少，但是你可以跌得多。 券商3.13%、煤炭-2.5%、房地产-2.4%、油气-2.3%、保险-2.2%、钢铁-2%、白酒-2%、饮料-1.9%、银行-1.9%、电力-1.8% 科技板块在回调本周的盈利，老登股今年的利润都快跌没了，实惨。所以我一直强调炒股的时候不要去强留弱，尤其是那种卖掉盈利股，补仓深套股的操作，大都是账户悲剧的源头。 但锚定心理会引导人们做出均值回归的操作，炒股炒的像养了一群孩子，老想着每一只股都盈利了结。甚至有些人股票亏了卖出还要留100股放账户里，时刻提醒自己未来要“报仇”，把亏掉的钱都搞回来。这真的是一种心理疾病，要改。 你们知道指数公司编制指数的规则吗，每年都是淘汰掉一些差的公司，选进去一些强的公司，然后经过漫长的时间，上市公司强者恒强，成长出了一些巨头公司，成为头部的大权重股。很多散户的操作习惯正好反着来，长此以往多半是跑不赢大盘的。 所以我一直建议自己炒不明白的散户，投资宽基etf就行，虽然少了一部分赌博的乐趣，但是可以节约时间专注到自己的工作上，这一点对年轻人很重要。年轻人如若沉迷于短线个股交易，职场生涯很难有出息。 至于今天的调整我觉得没什么，正常波动，这种震荡都拿不住的纸手注定是苦命人。 …… 1、明天是9月份的第三个周五，9月期指要到期交割了。很多人搞不清楚交割价的计算规则，不是收盘价，而是周五下午交易的120分钟，每一分钟价格的算数平均值。就是把13:01、13:02、13:03......的价格加起来，一直加到14:58、14:59、15:00，然后除以120。这样就避免有人拉砸尾盘操纵交割价。 但要是遇到正常的尾盘拉升，交割价就会低于收盘价，遇到尾盘砸盘，交割价就会高于收盘价。对于长线投资的人来说都是提早滚，只有新手才会蹲到交割日操作。 2、英伟达决定投资英特尔50亿美元，英特尔盘前股价一度上涨30%。英特尔在我读大学那会是it行业的超级巨头，这几年因为决策错误，产品失败，已经日暮西山，美股科技公司里它的股价也是表现最糟的没有之一。之前美国政府就投了英特尔89亿，软银也投了20亿，这次英伟达再投资50亿，后面估计会一起开发产品。我也有一些英特尔，仓位很小，是我买的美国公司里唯一一个浮亏的，今晚涨完应该回本了。 3、上海社会平均工资出了，12434，然后社保缴费基数下限也有了，2025年是7460元，这个雇佣人的硬成本真的不低。 4、今天看到香港有10人团伙的匪徒，线下抢了一家制黄金的公司，60多公斤，大概折合5000多万港币。抢劫的地点在九龙东侧，靠海的那条街。没想到2025年了还有线下抢劫，目前已经抓到了7人。香港街头的摄像头数量远远少于内地，之前还看到虚拟币兑换现金，出门就被抢的新闻，牛逼。 今晚就这些，发射。

聊聊传统金融领域的“介绍经纪商+白标模式”以及华人美股券商合规简史。1、“介绍经纪商 + 白标模式”在业内被称为“前端获客归你，后端清算归我”。介绍经纪商（IB）负责前端，包括市场推广、客户开发、界面功能开发、客户服务。白标模式： 指上游的全面清算商（如RQDClearing、Apex 等）将其底层的交易引擎、清算系统、资产托管能力打包，介绍经纪商换上自己的Logo（即“贴白标”）。 介绍经纪商+白标模式，不是什么灰色或边缘做法，而是行业内被广泛接受、被监管认可的展业模式。 在美股体系下，美国金融业监管局（FINRA）对这种关系有极其严苛且明确的制度约束。上游清算商与下游白标介绍商之间必须签署正式的 《清算协议》（Clearing Agreement），并向监管机构报备（依据 FINRA Rule 4311 ）。该协议会划分双方的合规责任。虽然散户看的是介绍经纪商的界面，但散户开户的法律主体、资金的实际汇入银行、股票的存管机构，全部在底层的上游清算商手里。 2、这里有必要聊聊老虎证券和富途的合规简史 在2019年老虎和富途自己拿到美国券商牌照之前的好多年里都是采用的“介绍经纪商+白标模式”。而且重要的是——那个时候它们“自己”并不是FINRA（美国金融业监管局）会员注册的介绍经纪商。 1）老虎在2019年之前通过在纽西兰（新西兰）注册的金融服务商主体（FSP）获取一个相对容易拿到的海外中介资质。然后通过这个主体把客户订单“介绍”给真正的清算经纪商——盈透证券IBKR。 老虎证券的这个模式在业内被称为 “洋葱白标模式”。当时老虎证券的前端运营主体（华人地区获客主体）并没有直接在 SEC 和 FINRA 注册。也就是说在2019年前，老虎在法律意义上只是盈透证券（IB）的全球超级全披露介绍经纪商（Fully Disclosed IB）。 直到2019年3月老虎证券在美国上市之后，通过在美收购了一家拥有数十年历史的老牌美国本土券商 Marsco Investment Corporation（后并入老虎旗下，即现在的 US Tiger 体系），直接通过“买壳”的方式，顺理成章地将自己升级成了真正直接受到 FINRA 监管的美国本土合规券商及直接清算会员。 2）富途早期 富途早期走的是“香港牌照过桥+美国上游清算”的合规链路。富途在2012年就拿到了香港证监会（SFC）的 第1类（证券交易）法定牌照。2018 年前，当内地的散户通过富途（富途牛牛）开户时，他们签署的开户协议主体是“富途证券国际（香港）有限公司”。富途香港作为一家香港持牌券商，再去对接美国本土的独立清算巨头（如 法国巴黎银行清算、Apex Clearing 等）。富途香港在中间扮演了“香港介绍经纪商”的角色。 2019 年 5 月，富途全资子公司Futu Clearing Inc. 正式拿到美国 SEC 和 FINRA 的清算牌照，富途从此彻底摆脱了美国第三方清算商的制约，成为完全自主清算。 可以看到早期老虎证券在上市之前基本上是无牌的，其在新西兰注册的金融服务商主体（FSP）门槛其实很低。富途在早期至少还有一张香港证券交易牌照。 但整体上来说这两家在早期ipo之前合规资质都很一般，都是业内典型的“介绍经纪商+白标模式”，一直到上市之后他们才完全升级成美股合规零售经纪券商和独立清算商。 3、我们经常说的美股合规券商牌照是什么？ 所谓美股合规券商牌照其实一系列的编号资格的集合，五个方面： 1）SEC注册编号； 2）DTC编号（一般在美股转仓/交割时会用到）； 3）CRD 编号（中央注册登记系统编号）中央注册登记系统编号）是美国金融业监管局（FINRA）分配给美股券商机构以及证券从业人员（经纪人/顾问）的唯一永久性身份识别代码； 4）FINRA（美国金融业监管局）会员资格：FINRA 的直接日常行业监管，具备合规开展美股零售与机构经纪业务的权限； 5）SPIC（美国证券投资者保护公司）成员资格：属于 SIPC 会员单位。这意味着在券商面临破产等极端情况下，客户的证券账户享有最高 50 万美元（包含最高 25 万美元现金）的法定保险保护。 看一家机构是否是每股合规券商，看上面五项就可以了。很多券商可能是美股合规券商资格，但不具备独立清算资格需要租用其他独立清算机构的清算链路，这个也没问题。 当然需要注意的华人这几家美股券商富途、老虎和长桥虽然都具备独立的美股合规券商资格，但是只有富途和老虎有独立清算商资格，长桥并不是独立清算商。 1）富途是目前华人互联网券商中，在美股独立清算走得最远、最彻底的。富途在美国设立的持牌主体名字就叫 Futu Clearing Inc.（富途清算）。它不仅有零售牌照，还拿到了 NSCC、DTC（DTC 编号 4272）以及 OCC（期权清算公司）的直接清算会员资格。 2）老虎证券其美国主体 US Tiger Securities, Inc. 此前也成功通过申请，成为了 DTC 和 NSCC 的直接清算会员。在部分复杂衍生品或特定国际站点的底层上，仍会选择性地与华尔街清算大厂（如 Apex Clearing 等）保持合作 3）长桥本身不直接在 DTC/NSCC 层面做大账目的最终交割，而将底层的资产托管和清算外包给像 RQDClearing。 而之前聊到BIT这个加密券商直连的美股合规经纪清算商也是这家RQD Clearing .LLC， 其SEC 编号： 8-66810、 CRD 编号： 134284、 DTC 编号： 4305， 也具有FINRA会员和SPIC成员资格， 可以说RQD一家完全合规、资质极高且受美国顶格监管的证券清算商（Clearing Broker-Dealer） 在美股生态中，“清算牌照（Clearing）”是区分头部巨头与中小型券商的分水岭。所有美股券商最终都是想拿到全套牌照和资格，成为集合规零售券商（Broker-Dealer）和独立清算商与一体的证券经纪清算机构。

赚钱的10个层次，看看你在第几层？ 第一层：体力劳动 - 核心特征：用时间+体力换取收入。 - 典型职业：外卖员、快递员、建筑工人、保洁员、服务员。 - 关键点：门槛低、收入上限低、可替代性强。 - 收入范围：月薪3000-8000元(一线城市可能更高)。 - 时间投入：每天10-12小时，几乎无休息日。 - 风险：低(收入稳定)，但身体损耗高。 - 能力需求：体力、简单技能(如驾驶)、重复劳动耐力。 - 适合的人：学历低、缺乏技能积累、短期急需用钱者。 - 瓶颈：收入上限=时间总量×时薪，无法突破“时间枷锁”。 - 进阶策略：节省时间学技能：利用业余时间学习(如编程、设计、电工)；兼职过渡：体力工作+轻技能兼职(如代驾、安装维修)；借力工具：用工具提升效率(如外卖员优化接单路线)。 第二层：技能变现 - 核心特征：用专业知识/技术换取溢价，收入与技能稀缺性相关。 - 典型职业：程序员、设计师、律师、会计师、摄影师等。 - 收入范围：月薪8000-5万元(自由职业者可能更高)。 - 时间投入：每天8-10小时，需持续学习保持竞争力。 - 风险：中等(技能过时风险，如传统行业技术员)。 - 能力需求：专业认证、持续学习、客户管理能力。 - 适合的人：有学历或技能证书、依赖个人能力而非团队。 - 瓶颈：收入=技能单价×时间，上限明显(如律师接案量有限)。 - 进阶策略：提升技能溢价：专攻细分领域；时间杠杆化：录课程、写专业文章、做咨询模板(边际成本递减)；转管理/合伙人：从执行者升级为团队管理者(如设计师→设计总监)。 第三层：时间杠杆 - 核心特征：一份时间多次收入，突破线性增长。 - 典型职业：知识付费(课程/电子书)、自媒体广告、软件订阅等。 - 关键点：突破单一时薪限制，边际成本递减。 - 收入范围：月入1万-50万元(取决于流量和产品化能力)。 - 时间投入：前期投入高(创作/引流)，后期维护成本低。 - 风险：中等偏高(内容过时、平台规则变化)。 - 能力需求：内容创作、流量获取、产品设计能力。 - 适合的人：某领域KOL、有独特知识/经验的创作者。 - 瓶颈：需持续产出内容，个人IP依赖性强。 - 进阶策略：矩阵化运营：多平台分发，降低单一渠道风险；团队化：雇佣助手处理重复工作(如剪辑)；转被动收入：将内容沉淀为标准化产品。 第四层：信息差套利 - 核心特征：利用信息不对称赚取差价，短期暴利机会多。 - 典型模式：跨境贸易(区域价差)、二手奢侈品倒卖、抢注域名、代运营服务等。 - 关键点：需敏锐的市场洞察力和资源整合能力。 - 收入范围：单笔利润几百-几十万，波动性大。 - 时间投入：灵活，但需大量时间寻找信息源。 - 风险：高(信息差消失快，法律风险如灰产)。 - 能力需求：信息敏感度、快速执行、风险判断力。 - 适合的人：商业嗅觉敏锐、人脉资源丰富者。 - 瓶颈：不可持续，需不断寻找新信息差。 - 进阶策略：建立信息网络：加入高端圈子、行业数据库订阅；合规化转型：将短期套利转为长期服务；资源沉淀：积累上下游渠道，转型资源整合者(第五层)。 第五层：资源整合 - 核心特征：连接供需双方，掌握资源分配权，赚取“连接价值”。 - 典型模式：房产中介平台、MCN机构、供应链服务商、会展公司。 - 收入范围：年利润50万-千万级别(取决于资源规模)。 - 时间投入：前期搭建资源网络耗时，后期运营较轻。 - 风险：中高(依赖资源稳定性，如关键客户流失)。 - 能力需求：人脉拓展、谈判能力、系统化运营。 - 适合的人：行业资深人士、跨界资源链接者。 - 瓶颈：资源有限性，需持续拓展新领域。 - 进阶策略：数字化工具：用CRM系统管理资源，提升效率；资本介入：引入投资扩大资源网络(如并购小平台)；制定规则：从连接者升级为规则制定者(如行业协会发起人)。 第六层：创业系统化 - 核心特征：建立可复制、可扩展的商业系统，脱离对个人能力的依赖。 - 典型模式：连锁加盟(肯德基、蜜雪冰城)、标准化服务企业、SaaS平台等。 - 收入范围：年利润100万-5k万元(取决于规模和行业)。 - 时间投入：前期3-5年搭建系统(选址、流程、团队)，后期依赖系统运转。 - 风险：高(市场竞争、管理失控、现金流断裂)。 - 能力需求：商业模式设计、团队管理、标准化流程制定。 - 适合的人：连续创业者、擅长从0到1搭建体系者。 - 瓶颈：管理成本随规模上升(如门店越多，品控越难)；行业限制(如区域型连锁难全国化)。 - 进阶策略：流程数字化：用ERP系统替代人工管理；轻资产化：从直营转加盟(输出品牌和管理，降低资金压力)；资本化：引入风投加速扩张。 第七层：资本增值 - 核心特征：通过资本配置获取复利收益，钱成为“员工”。 - 典型模式：股票、房产投资、私募股权、债券/信托。 - 收入范围：年收益50万-上亿元(本金越大，收益潜力越高)。 - 时间投入：研究决策期密集投入，持有期时间自由。 - 风险：中高风险(市场波动、政策变化)；低流动性风险。 - 能力需求：宏观经济分析、行业研究、风险对冲(如期权套保)。 - 适合的人：有原始积累的创业者、金融从业者、富二代。 - 瓶颈：本金规模限制；认知不足导致的亏损(如跟风炒股被套)。 - 进阶策略：分散配置：股+债+房产+黄金的多元组合(降低黑天鹅风险)；长期主义：专注价值投资；杠杆谨慎化：低息贷款放大收益。 第八层：杠杆放大 - 核心特征：通过金融杠杆、流量杠杆或品牌杠杆，几何级放大收益。 - 典型模式：资本杠杆：私募基金等；流量杠杆(头部IP等)；品牌杠杆。 - 收入范围：年收益千万-数十亿元。 - 时间投入：杠杆搭建期耗时(如融资、IP孵化)，后期收益爆发。 - 风险：极高(杠杆断裂可能导致崩盘)。 - 能力需求：资源整合、趋势预判、危机处理。 - 适合的人：资本操盘手、顶流IP、垄断行业掌控者。 - 瓶颈：政策监管；杠杆依赖症(失去杠杆后收益暴跌)。 - 进阶策略：对冲风险：杠杆收益部分用于买保险或低风险资产；虚实结合：杠杆+实体支撑；退出时机：泡沫期套现。 第九层：品牌溢价 - 核心特征：通过品牌心智占领获得超额利润，用户愿为“信仰”付费。 - 典型模式：奢侈品；个人IP；文化品牌。 - 收入范围：年利润亿级-百亿级。 - 时间投入：品牌建设需长时间沉淀，爆发后边际成本极低。 - 风险：长期低风险(品牌护城河深)，但短期有舆论风险(如明星人设崩塌)。 - 能力需求：品牌叙事、文化符号塑造、用户心智管理。 - 适合的人：百年企业、现象级IP创始人、文化符号缔造者。 - 瓶颈：品牌老化；跨界失败。 - 进阶策略：故事升级：从产品功能转向情感价值；跨界联名：如茅台冰淇淋(触达新人群)；传承机制：家族信托+职业经理人(避免后代毁品牌)。 第十层：生态布局 - 核心特征：掌控行业全链条，制定规则者通吃。 - 典型模式：互联网巨头：腾讯(社交+游戏+支付+云)、阿里(电商+金融+物流+云)；产业寡头：台积电(掌控芯片制造关键环节)；国家资本：主权财富基金(如沙特阿美掌控石油定价权)。 - 收入范围：年利润百亿-万亿级。 - 时间投入：生态搭建需10年以上，依赖长期战略定力。 - 风险：系统性风险(如行业颠覆性技术出现)；政治风险(如跨国企业遭遇制裁)。 - 能力需求：顶层架构设计、政策游说、全球化资源调度。 - 适合的人：国家支柱企业、跨国财团、垄断性科技巨头。 - 瓶颈：反垄断拆分；创新者窘境。 - 进阶策略：技术卡位：掌控行业标准(如华为5G专利)；生态投资：通过投资而非自建覆盖上下游；公共价值：绑定社会利益。 所以，你在第几层了呢？

时报作家Ezra Klein写了一篇专栏，说根据他的采访记录，AI导致大规模失业的情况可能还没有那么严重，坏消息是，严重的问题另有其处： 3月的一份民调显示，70%的美国人认为AI将导致自己的就业机会减少，高于一年前的56%，还有30%的受访者担心即将失业。 这有什么好奇怪的呢？AI公司的老板们一直在频繁发出劳动力市场濒临瓦解的警告： - Anthropic的创始人表示，最快不超过5年，一半的初级白领岗位就会永久消失； - 微软的CEO则声称，大多数文职工作会在18个月以内就被AI完全接管； - OpenAI发布了一份文件，呼吁实行每周32小时工作制，通过降低人类生产力来缓解大规模失业； - 就在NYT的大楼外面，有一家我根本没听过的AI公司包下了巨幅广告牌，上面写着「停止雇佣人类」； 我可真谢谢你们了。 如果你对这轮AI叙事深信不疑，那么毫无疑问投降就是唯一的选择。 AI被设计为可以廉价模仿人类在电脑上所能做到的所有行为，但它从来不需要睡觉，也无意组建工会，而且确实在许多任务上表现得比真人更为出色。 所以公司当然乐于用机器取代人类，它们也已经在这么做了，Meta、Oracle、Block都在努力买断员工工龄，并坦然的把AI写为原因。 不过谨慎一点总是没错的，这些科技公司可能只是处在一轮招聘周期的末尾，同时想对资本市场讲述一个刺激投资人颅内G点的故事，AI行业的大佬们固然是神经网络的专家，但他们未必也是劳动力市场的专家。 首先，宏观数据没有配合AI行业，2026年3月的失业率是4.3%，去年同期是4.2%，平均时薪亦保持稳定。 Claude Code是很牛逼，但软件工程师的岗位需求还在上涨，原因应该不难理解。 主流经济学界也对大规模失业的末日预言持怀疑态度，芝加哥大学的经济学家Alex Imas认为，绝大多数讨论AI的话题都存在误区：「答案始终取决于什么会变得稀缺。」 - 从人类历史来看，卡路里在很长一段时间里是稀缺的，我们的技能都是服务于寻找食物； - 农业的发展逐渐解决了食物短缺的问题，然后就轮到商品变得稀缺； - 工业制造带来了平价商品的海量供给，接着技术变得稀缺了，医生、律师和工程师因为掌握知识而获得高薪； - 现在我们担忧AI会让知识也不再值钱，就像衣服和草莓如今人人都能消费那样，学习的成果也变成了消费品…… 但稀缺本身是相对的，AI可以完成的任务被讨论得太多了，更值得注意的是，有哪些任务是人们不希望AI来做的。 以下是计量经济学的一个发现：人类的财富越多，他们对于其他人类的需求就会越多，而不是越少。 于是，更有人味、体验或者意义的商品和服务，是一定稀缺的，有来路的衣裳、有调性的食物、能面对面的医生、让人感到被理解的理疗师、了解自己孩子的家教……这些社会关系，将会迎来爆发式增长。 是的，AI剥夺了人类和电脑共事的场景，而人类又被赶去和人类共事。 事实证明，自动化程度越高，我们就越珍视人的温度。以咖啡为例，过去在家做浓缩咖啡很费劲，如今咖啡机已经人手一台。 所以这导致咖啡店倒闭了吗？当然没有。咖啡师比以往任何时候都多，咖啡店也比以往任何时候都多。咖啡作为商品反而催生了更多对咖啡体验的需求。 这就是稀缺性所赋予的价值。 好了，这是Alex Imas的结论，在AI的辣手摧花下，人类从事的岗位会进入一个以人性化为标准的时代。但还有一种可能性是，人类劳动力搞不好也不会发生巨大的改变。 1979年，首款电子表格软件VisiCalc在Apple II上发布，它能在几分钟内完成过去需要整组会计师花上好几天时间的工作。 当时就有人预言会计师这个行业要无了，然而，此后40年间会计师的数量反而增长了4倍以上。 亚利桑那州立大学会计学教授Eldar Maksymov认为：「电子表格软件挖出了潜藏于市场里的财务需求，这种需求之前没被发现，只是因为成本没能降到够低。」 这是「杰文斯悖论」的一派主张，1865年，英国经济学家杰文斯发现煤炭并没有因为蒸汽机对于生产率的提升而减少消耗，恰恰相反，因为成本更低廉了，煤炭的应用范围更广泛了。 Eldar Maksymov相信历史的先例，「在大量采用计算机技术的职业群体里，就业增长速度都远超没有采用计算机的职业群体，成本的下跌，对应需求的增长，最终推动就业规模的扩大化。」 简单来说，能力的提升，会让人类意识到还有更多事情可做。 我的经历似乎也验证了这个说法，10年前我刚开始做播客的时候，整个团队只有我一个研究员，现在我已经管理着一整支团队运作节目，而这让我的工作变得更轻松了吗？ 完全没有，我投入准备的精力更繁重了，因为团队带来的信息增量，让我需要消化和思考的时间成倍增长，而我的播客也越做越大了。 我认识的所有热衷于拥抱AI的人，如今都比以前更加忙碌，因为他们能做的事情更多了，不是说好的AI会让大家摆脱工作享受生活吗？ 当然，至于AI到底是提升了生产力，还是制造了提升生产力的假象，结论因人而异： - 慢慢啃完一本难懂的书，远远好于快速吸收十本书的摘要； - 认真通透的写完初稿，也比编辑五个由AI生成的大纲更能激发想法； 我的意思是，效率感本身是值得警惕的，那些把活儿都交给龙虾去做的人我见多了，但说实话，他们的工作质量都是在下降的。 但还是容我岔开话题，沃顿商学院教授Ethan Mollick曾提出过他对AI的基准测试：它是否比你在当下能够找到的最适合的人类更加优秀？ 在他看来，问题不在于AI是否胜过顶级的编辑、程序员、心理医生或是旅行顾问，而是它能否优于你在急需帮助时可以联系到的最佳人选。 我想了一下，过去一年里，我确实觉得AI要比我身边的人更为出色： - 我的编辑很博学，但他需要休息，还得分时间给其他作家； - 我的按摩师也好得没话说，就是一般而言每个星期她只能接待我一次； - 我也能找到专业的医生，但挂号却很麻烦…… 所以或许我已经触及到了被反复警示过的临界点——AI开始有能力取代我生活中的人类角色。 但事实并非如此。AI越是强大，我越是需要和身边的人交流： - AI认为我应该为某个身体症状引起重视，于是我去看了医生，发现只是普通的过敏； - AI对我的个人困境发出锐评，然后促使我和心理医生开始了新的对话； - AI帮我验证了一个研究思路，这成了我和编辑讨论的一个新选题； - AI让视频制作变得轻松了，因此我可以有更多的要求去和剪辑师沟通…… 怎么说呢，尽管我不认为经济完全自动化以及大规模失业浪潮是必然到来的，但也不能完全排除这种概率，AI是一种与以往截然不同的技术，灵活性和成长性帮它超出了工具的范畴。 更可能的情况是，AI不会取代所有或者大部分的工作岗位，而是取代其中一部分，但奇怪的是，恰恰是这种可能性让我们准备不足。 一个AI替代800万劳动力的世界，要比替代8000万劳动力的世界更难应对，如果真的是那种「大的来了」事件上演，全面重组经济反而有机会「不破不立」。 疫情就是一个例证：那场冲击如此彻底，以致于社会不能再像以前那样将工人们的不幸归咎于他们自身，于是只好建立了一套前所未有的补贴体系，让成千上万的人得到保障。 而当失业影响的范围更小，我们反而更为残忍，美国因为全球化流失的岗位大约有200万个，这在整体就业市场里不是太大的数字，但对这200万个具体的家庭来说，却是毁灭性的打击。 如果全国的卡车司机或是营销经理都丢了工作，我们很快就会采取行动，然而如果只是卡车司机或营销经理的失业率翻了3倍，那么我们就会像以前一样，暗示这是他们自己的错，给他们几个月的失业保险和培训机会，然后继续对这种结构化的困境视而不见。 另一个现实是，即便AI让带有深刻关系的技能变得值钱起来，它同时也会削弱人类学会这些技能的本事。 年轻人和朋友相处的时间已经从2003年的12小时/周减少到2024年的5小时/周，谈过恋爱的高中生比例也从2000年的80%骤降至2024年的46%，约1/4的00后在过去一年里没有发生过性行为。 AI也许是这种社交解体现象的帮凶，它提供了一种数字化的关系模拟，不再让人有动力去体验真实关系里的快乐与痛苦。 如果Alex Imas是对的——我相信他是对的——那么我们与他人建立深刻关系的能力，将成为一项核心且高价值的个人资产，而我所担心的，是这恰好也是技术从年轻人身上摧毁的东西。 当我乐观的期待AI时代所能创造的未来时，那幅画面充满富足，人类被鼓励过上追随本心的生活，而当乐观被打碎后，世界仍是如此，区别在于财富被垄断，而我们重视的深刻关系，却早就不知道该如何维系。

跟保險業務員談合約的時候 就這樣不小心擦槍走火 沒想到內心的渴望與身體的誠實 使她突破了自己的不曾有過的嘗試 她說這是她工作生涯最好的case