從十九世紀後期開始，美國逐漸取得世界強國的地位，等到歐戰爆發，美國轉身變成在世界政治舞台舉足輕重的關鍵強國，自此以後，所有想當世界強國的國家，「都得看著美國這面鏡子」，也就是說如果你要扮演強國，美國有什麼，你就要有什麼。中華人民共和國在鄧小平的改革開放後，通過中國人民的努力，把中國的經濟地位，拉到了世界第二，中國領導人自然有與美國爭雄的野心，當然時時刻刻地照著美國這面鏡子。所以，美國有硬的軍事實力可以投射到全世界，共產黨就一定要造出航母；美國能登陸月球，中國也要發展航天科技；美國有軟實力，能夠文化輸出，中國也要發展影劇產業；美國有商業的競爭文化，創造出世界的品牌，中國也要用巨大的市場，合併企業成世界大廠；美國有谷歌，中國就要有百度、騰訊；美國有亞馬遜，中國就要有阿里、京東、拚多多；美國有蘋果，中國就要有華為；美國有特斯拉，中國就要有比亞迪、小米；美國有OpenAI、Anthropic，中國就要有Deepseek、Qwen。 川普這次造訪北京，在豪華宴會、大拜拜的會談裡，這個美國鏡子，雖然隱形，但它的存在卻一點都不容忽視，「中國看著美國來當進步國家」這個痕跡，處處可見。毛澤東宴請尼克森的茅台不見了，換上的是香檳，毛澤東這個土皇帝照的是蘇聯的鏡子，而習近平看的卻是美國鏡子。川普帶上商業巨頭，習近平也有他的商人跟班。但這種照著鏡子來當大人的過程，有不少的問題。第一個問題是，那人家美國又是照誰的鏡子來當上強國？美國接手大英帝國的世界強權地位，但美國沒有照英國的鏡子，美國在被拉進歐戰前的心態是偏安美洲大陸的孤立主義，這些「鄉下」的美國人，沒有心力，也沒有欲望來參與國際事務，「美國即世界」，自由的美國人在政治上忙著選舉鬥爭，最後還打了個傷亡六十幾萬人的內戰，在經濟上則忙著工業革命，忙著挖石油、蓋鐵路，忙著發財。美國人不用照鏡子，事情都幹不完了，還忙著學誰當強國？ 只要是還需要照美國這面鏡子，你就永遠沒辦法超越美國，只要中國人沒有自由，中國就要永遠照著美國這面鏡子。但鏡子反映的畢竟是表面，你可以花大錢蓋橫店，但你沒辦法把橫店變成中國好萊塢，因為美國的好萊塢，不是政府照著誰的模樣蓋出來的，而是自由的美國人，為了發財，為了夢想，為了把無窮的精力和創意釋放出來，而自然發展出來的產業。在會議廳裡，習近平可以和川普平起平坐，也把自己的閣員一字排開，一對一地和美國官員犄角相抵，但鏡像的背後，卻是完全不同的政治程序。共產黨真要照美國這面鏡子，就得把美國的民主程序，十足十地搬到中國，才有可能追上美國，那還是基於美國停止不動的前提。如果共產黨無法把中國改造成美國的民主自由，幻想著「中國特色的社會主義」，那你還是把列寧、史達林、毛澤東的遺像當鏡子，當當土皇帝可以，要變成世界第一強國，辦不到。

过去十年，从投资角度，我渐渐看明白一件事：那些做App的公司，最后都卷死了；真正闷声发财的，是那些收"过路费"的包租公。🧐 你看啊，互联网那会儿大家都想做下一个淘宝、微信，结果呢？绝大部分都死了。反倒是阿里云、腾讯云这种卖服务器的刚需，躺着赚钱。Web3时代也一样，99%的DApp和NFT项目都归零了，但以太坊的Gas费照收不误。我相信AI时代的逻辑也是类似的！ 结合👇下面这张图，我想跟大伙聊聊未来10年的机会在哪，以及我们目前持有的一些核心美股和加密投资标的！ 底层第一性原理很简单，投资Web3和AI，尽量减少投资应用层，一定要投资底层基础设施与刚需收税层。应用层太累了，某个项目花半年搞个爆款，可能三个月就被抄了，还得天天花钱买流量。 但收税层就不一样了，只要大家还要上网、还要算力、还要交易，它就躺着收钱。应用怎么换都无所谓，底层的"过路费"是绕不开的。 过去十年的数据摆在那：英伟达涨了221倍，以太坊涨了236倍，比特币涨了178倍。 • 英伟达收的是“AI算力税”，你想搞AI，就得买我的卡，没得选。 • 以太坊收的是“Gas费”，你想在链上转账、玩NFT，就得给我交手续费。 • 比特币收的是“共识税”，大家都认它是数字黄金，它就成了资产本身。 看出规律了吗？真正赚大钱的，都是掌握"税权"的。 📊未来10年，我看好这三个收税口以及相关的项目与公司。 1️⃣ 数字美元的“利差税”（稳定币与RWA） 我们想在链上玩DeFi，投资RWA，得先把钱换成USDT、USDC，发行方拿我们的美金去买国债吃利息，给我们个数字代币。规模越大，利息越香。这是稳赚不赔的生意。尤其是未来AI Agent时代的到来，美元稳定币是天然的支付媒介，交易体量将会万亿级别计算。 这就是妥妥的"利差税"，谁占住这个入口，谁就是金融界的英伟达。 这里核心我看好： • Circle (美股代码 #CRCL#)，作为合规稳定币USDC来说，它目前是独一份，当机构想要把万亿资产上链时，合规稳定币是唯一的过路口。叠加今年降息无望，美债收益率维持高位，对于美元稳定币发行公司来说，业绩将会更加稳定。另外Circle最近也在大力推进AI Agent支付入口的抢夺，市占率高达68%，已然成为AI Agent支付的首选稳定币。 • Ondo Finance (加密代码 #ONDO#)，RWA赛道的领头羊。它把美股和美债代币化带到了链上。目前仍处于“范式早期”。收税逻辑来说，随着RWA链上资产规模扩大，ONDO作为流动性管理层，将会从每一笔链上美债和美股收益中抽成。所以它将变成连接传统金融和加密金融的“收税路口”。唯一缺点是代币化赋能比较差，没有回购和通缩机制！ 2️⃣ AI 时代的“物理刚需税”（电力与能源供应链） AI的尽头其实就是电力。芯片再牛，不通电也转不动。 现在数据中心都是吞电怪兽，我重点关注核电复兴（SMR小型反应堆）、变压器、液冷设备这些。没电，再强的AI也是摆设。这是硬税，躲不掉的。 这里核心我看好： • Vertiv Holdings (美股代码 #VRT#)，这个公司，我们很早就推荐过，在100美金附近，它是全球数据中心液冷及电源管理巨头。目前AI芯片发热量惊人，传统的风扇吹不动了，必须用液冷，Vertiv占据了高端液冷的大部分市场。收税逻辑来说，它是数据中心建设中“绕不开”的一环。没有它的散热系统，昂贵的NVIDIA芯片也会被烧毁。 • OKLO(美股代码 #OKLO#)，它是 SMR小型模块化核反应堆的龙头公司，虽然目前全球绝大多数 SMR 都还在图纸和审批阶段。但OKLO 已经拿到了美国能源部的选址许可，离真正的商业化运营越来越近了。它也属于范式早期的公司，而且技术壁垒比较深，OKLO使用的是快堆技术，可以用核废料作为燃料，这在合规和环保上具有极高的壁垒，并且获得了OpenAI创始人奥特曼的投资和站台，潜力巨大。 3️⃣ AI Agent 身份/分发/支付层，AI时代的"苹果税" 以后帮我们干活的可能都是AI，不是人。AI要订票、买东西，它得有身份，还要能直接支付付钱。 谁能制定AI之间的支付标准和身份协议，谁就卡住了AI时代的咽喉。这块我觉得是下一个十倍币的温床。 这里核心我看好： • World Network (加密代码 #WLD#)，在AI造假满天飞的时代，证明“我是人”或“这是我的数据”变得极度稀缺。#WLD# 是OpenAI创始人Sam Altman创立的数字身份协议，通过虹膜扫描来实现真人判定和唯一性。想想看，当未来互联网90%的内容都是AI生成时，一个“证明你是真人”的账号就是最硬的门票，叠加今年OpenAI的IPO上市，机会不言而喻。收税逻辑来说，如果未来所有社交媒体、银行应用都要求World ID登录，它就成了全球数字世界的“入场收税口”。 • Bittensor (加密代码 #TAO#)，它像是一个“AI 界的淘宝”。无论你是做图像生成的、做代码翻译的，还是做数据抓取的，都可以在上面开个“子网摊位”。所有的子网都需要质押 TAO 才能运行，而所有的算力贡献和智能评估都通过 TAO 进行结算。只要有人想通过这个网络调用去中心化的 AI 能力，TAO 就是那个绕不开的结算货币。 现在的 Bittensor 就像是早期的以太坊。以太坊通过智能合约收“金融税”，Bittensor 通过 Yuma 共识机制收“智能交易税”。虽然前不久子网早期支持者Covenant AI创始人Sam Dare出走，引发震荡，但这个事件不影响项目本身，我们依旧在持续关注它的子网生态广度，这才是TAO的核心。 除了上述之外，加密领域，我们还配置了像预言机，公链等基础设施，#LINK# 和 #PYTH# 和 #SOL# #SUI# 等，未来无论是预测市场，还是AI Agent都需要真实世界数据，比如资产价格、天气、赛事信息等，都需要用到它们，也属于刚需型收税项目！公链就更不用说，开发Web3应用都要搭建在公链上，属于长期收税！ 🎯最近我们还在关注两个隐形赛道： • AI模型评估与审计 — 以后监管肯定要管AI，谁来证明AI安全、没偏见？这种"信任税"会越来越值钱。 • 边缘设备入口 — 不可能所有算力都在云端，手机、眼镜、耳机这些终端也要本地跑AI。这个"终端入口税"可能是硬件厂商翻盘的机会，最近安克它们搞的存算一体芯片 Thus就属于这种，专门给耳机提供AI本地化算力单元。 🧐怎么选出10倍标的？图里给的公式我觉得挺实用的： 10倍机会 = 真税层 × 范式早期 × 难以绕开 × 未被充分定价 找早期 — 别追大家都知道的，去找刚冒头、大众还没看懂的（比如现在的AI Agent赛道，核电赛道，专注边缘设备的AI芯片），目前我们已经在慢慢开始止盈内存芯片的公司，比如 #MU。# 看护城河 — 问自己：别人能不能绕开这家公司？绕不开，就是好的收税人。 总结来说，买股票盯着 — 能源(核能) + 卖铲子的(电网、硬件、存储芯片等) 买币盯着 — 底层结算网络(BTC/SOL/PYTH/LINK/TAO) + 稳定币发行方 过去十年教训摆在这，应用层死一茬又一茬，收税层稳稳当当。 未来十年，别再做韭菜，要做那个收税的。DYOR🙏

上周的存储行情为啥那么疯狂，我猜测是因为三件事情导致华尔街疯狂买入。 1. Anthropic将接入Spacex 300兆瓦算力资源。大幅提升其计算资源规模，使公司得以上调旗下AI产品的使用上限。同时云厂商想自掏腰包给海力士买设备铺产线。 2. Anthropic ARR：26q1已突破300亿美元，超越OpenAI。要知道25年全年只有90亿美金。5 月 6 日的旧金山开发者大会上，CEO Dario Amodei 亲口承认了 26Q1 的惊人表现 3. 上周Anthropic 展示了一项名为 “Dreaming（梦境机制）” 的 Agent 架构。这项技术允许 Claude 在非对话期间（Session 之间）自动审阅工作记录、识别模式并更新存储用户偏好的上下文文件。 这标志着 AI 从“瞬时计算（Stateless）”转向了“持久记忆（Stateful）”。 “Dreaming” 意味着模型即使在不说话时也在后台进行大规模的读写操作。这种“全天候高频读写”将对企业级 SSD 的耐用性和读取延迟提出变态的要求，这直接引爆了市场对存储芯片（尤其是高端 NAND 颗粒）长期短缺的恐慌性买入。而SSD的垄断者依然是三星海力士美光。 三件事共同导致了上周的疯狂而非简单的市场fomo，实际涨幅已经非常“保守”和“理性”。 anthropic租用xai算力资源说明了anthropic当下数据中心已经满载极度紧张。云厂商对AI公司对建设数据中心基础物料需求状态已经让他们疯狂，主动给海力士买产线。 第二点anthropic营收增速说明AI的潜力远超人类想象，存储，gpu，cpu等核心物料供应是线性的，但AI的增速却是远超预期以上的指数式的。 同时资本市场发现很恐怖的一件事情是如果照此增速，2027年上半年Anthropic营收将大概率超远市值一哥英伟达。 那么按照估值和市值计俩者差值就是一年内AI规模还有5倍大部分人认知外的真实增长空间。这5倍空间实现的途径依然是海量的存储和gpu。 第三点则意味着Anthropic现有用户体量不变的情况下，存储需求都还要继续倍增。这个改变不是对gpu，cpu的需求是纯粹的存储需求增量变化。

Token 经济与加密货币世界的 Tokenomics 有何异同？ 为什么要关注Token？因为它让AI变成了一种可以计量、定价和交易的资源——就像“千瓦时”让电力有了价格，“桶”让石油有了期货市场。有了Token，AI经济就有了可以算账的单位。围绕这个单位，目前也正在形成一套全新的经济逻辑：有价格、有供需、有产业链、有国际竞争、有待解决的制度难题。 这就是Token经济学要讨论的事。Token 经济与加密货币世界的 Tokenomics 有何异同？ 两个Token，两个世界 说起来，这个世界上真正混乱的事情不多，两个东西叫同一个名字却毫不相干，算是其中之一。AI的Token和加密货币的Token，就像两个叫”刘伟”的人，一个在北京开餐馆，一个在上海做期货，见面了也没什么好说的。雷锋与雷锋塔区别！ 但这两个Token，最近都很热闹。热闹到让很多人以为它们是一回事。 Token这个词，到底是不是新营销词 先得承认，Token这个词确实有被滥用的嫌疑。每隔几年，科技圈就会造出一批新词，让人觉得时代变了，其实换汤不换药。“大数据”火的时候，什么都往大数据上靠；”云计算”火的时候，什么都上云；现在轮到Token了。 不过这次有点不一样。Token不只是一个营销标签，它背后有真实的计量逻辑在撑场子。 就像”千瓦时”让电力有了价格，“桶”让石油有了期货市场，AI的Token做的是同一件事：把原本看不见摸不着的”智能算力”，变成一个可以算账的单位。有了这个单位，才能定价，才能比价，才能有产业链，才能有国际竞争。 所以Token不只是营销词，它是一把尺子。问题在于，AI这把尺子，和加密货币那把尺子，量的完全是不同的东西。 AI Token：一个从技术后台走到聚光灯下的计量单位 Token这个概念在计算机里其实由来已久。编译器做词法分析，早就把文本拆成一个个Token。网络安全里，身份验证令牌也叫Token。这些都是幕后工作，从没人觉得它有什么经济价值。 转折点在2017年，Google发表了那篇著名的论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer架构。这篇论文之后，所有大语言模型处理信息的方式都统一了：输入进来的文字，先被切成Token序列，模型一个个处理，再输出Token序列。Token变成了AI”思考”的基本粒子。 但这时候Token还没有经济属性，只是工程师内部的技术术语。 2022年11月，ChatGPT横空出世。这是个分水岭。 2023年3月，OpenAI推出GPT-3.5的API，第一次采用按Token计费。输入多少Token，输出多少Token，分别定价。那时候GPT-4的价格是每百万input token收30美元，output token收60美元，按今天的标准看，贵得像天价。 从那一刻起，Token从技术单元变成了经济单元。Anthropic跟上，Google跟上，国内百度、阿里、腾讯全跟上，全行业默契地采用了这套计费方式。Token成了AI服务的通用货币单位。 价格这三年掉得惊人。GPT-4刚发布时，每百万input token要30美元。 从2022年底到现在，GPT-3.5级别的模型使用成本从每百万token约20美元跌到了0.07美元，整整降了280倍。照这个速度，a16z记录的数据显示，LLM推理成本每年约下降10倍，堪称摩尔定律的重生。 便宜了有什么后果？后果是用量爆了。 这里有个经济学里的老故事，叫Jevons Paradox。1865年，英国经济学家Jevons发现，蒸汽机效率越高，煤炭消耗反而越多，因为效率降低了门槛，用的人更多了。AI Token正在重演这个故事。企业AI云支出从2024年的115亿美元涨到了2025年的370亿美元，整整翻了三倍，而这期间token单价跌了超过95%。 Google内部的token处理量在十八个月内增长了130倍。 越便宜，用得越多。越用得多，总账单越大。 这背后还有个推手，叫Agent。以前是人在问AI，AI回答，一问一答，token消耗有限。现在Agent出来了，AI在自动跑任务，自己调用自己，一次任务可以消耗几十万甚至上百万token。这不是线性增长，是指数级的爆炸。 2026年3月，黄仁勋在英伟达GTC大会上把”Token”这个词说了超过70次，把数据中心重新定义为”Token生产工厂”，把评价算力的核心指标从FLOPS换成了”每瓦Token数”。同一天，阿里巴巴把通义、千问、MaaS等板块整合，成立了Alibaba TokenHub事业群。Token经济，在2026年正式被主流商业世界承认了。 AI Token的上下游：一条新的产业链 AI Token经济的有意思之处，在于它重塑了整个产业链的逻辑。 上游是能源和芯片。每生产一个Token，都要消耗真实的电力和算力。英伟达的GPU是目前最主要的Token生产设备，黄仁勋把它卖给全世界的数据中心，本质上是在卖”Token生产产能”。能源成本直接影响token成本，这让AI经济和能源经济绑在了一起。 中游是大模型公司。OpenAI、Anthropic、Google、国内的百度、阿里、腾讯，都在这个位置。他们把算力和模型打包，按Token卖给开发者。这一层的竞争极其激烈，价格战打得很惨，但总量在涨，所以大家还活着。 下游是应用层。各种SaaS产品、企业工具、消费者产品，把Token的成本打进自己的定价里，再卖给最终用户。Token成本在企业财务里已经是刚性支出，和房租、人力一起躺在成本表里。 这和传统软件经济的逻辑不一样。以前软件卖出去之后，边际成本趋近于零，用户越多越赚钱。AI服务不是这样，每次用户交互都有真实的Token消耗，规模大了，成本也跟着大。这是一个全新的商业模式，整个行业还在摸索怎么把它算清楚。 加密货币的Token：从一枚Coin开始的故事 要说清楚加密货币的Tokenomics，得从更早的地方讲起。 2008年金融危机，全球对银行体系的信任跌到低谷。这个背景下，一个叫Satoshi Nakamoto的神秘人物发布了Bitcoin的白皮书，2009年Bitcoin网络正式上线。2010年5月22日，程序员Laszlo Hanyecz用一万个BTC换了两个披萨，这是比特币历史上第一笔真实商品交易。这笔交易现在被称为Bitcoin Pizza Day，那一万个BTC今天价值近十亿美元。 Bitcoin是一个Coin，有自己的区块链，规则写在代码里，总量2100万枚，靠挖矿产生，四年减半一次。这是最早的加密货币逻辑：用数学创造稀缺，用共识创造价值。 Coin时代的Token概念很简单：就是一种数字货币，用来存储价值和转账支付。Bitcoin是Coin，Litecoin是Coin，它们都有自己的链，规则各不相同，互不兼容。 然后Ethereum出现了，把整个游戏改了。 Ethereum的核心发明是智能合约。有了智能合约，任何人都可以在Ethereum上发行自己的Token，不需要搭建新的区块链。2015年，开发者Fabian Vogelsteller提出了ERC-20标准，描述了一套技术规范，让所有基于Ethereum发行的Token都能互相兼容，在各种钱包和应用里无缝使用。ERC-20在2017年正式实施。 ERC-20的意义在于，它把发Token的门槛从”搭一条链”降低到了”写一个智能合约”。2017年ICO浪潮中，过了5分钟就能发出一个新Token，中心化交易所上架新Token的时间也从几个月缩短到几天。 这就引发了2017年的ICO大爆炸。 2017年到2018年间，数千个项目进行了Token销售，ICO在2018年前三个月就募集了63亿美元，是2017年全年的118%。项目方写一份白皮书，发出Token，散户拿着ETH来换，钱哗哗地流进来。其中有真正想做事的团队，也有大量的骗局和空气项目。监管机构随后介入，SEC把不少ICO认定为非法证券发行，这场派对才逐渐收场。 但ERC-20打开的大门就再没关上。从那以后，crypto世界的Token不再是简单的数字货币，开始承载更复杂的经济功能。Tokenomics这个词，就是在这个背景下诞生的。 Tokenomics：加密货币世界的经济设计学 Tokenomics这个词，是Token和Economics的合体，研究的是一个加密项目怎么设计自己的Token经济体系。它包括发行总量、分配比例、释放节奏、通胀通缩机制、使用场景、持有激励……本质上是在回答一个问题：凭什么有人要买我的Token，买了之后为什么不卖？ 这些年发展出了几个有代表性的模型。 Governance Token模型是2020年DeFi夏天流行起来的。Compound和Uniswap在2020年普及了Governance Token，持币者拥有对协议方向的投票权，但没有直接的现金流权益。用白话说，就是持Token可以投票，但不能分钱。这个模型一开始很流行，因为绕开了监管对”证券”的定义，但后来大家发现，一个没有经济权益的治理权，价值有多大，很难说清楚。 veToken模型是Curve Finance搞出来的，后来影响了一大批DeFi协议。ve(3,3)模型是Andre Cronje在2021年1月提出的，融合了Curve的Vote Escrow机制和OlympusDAO的(3,3)博弈论。基本逻辑是：把Token锁仓，换成veToken，锁仓时间越长，获得的veToken越多，投票权和协议收益也越大。这个设计试图解决短期投机者砸盘的问题，鼓励长期持有。Curve用这套veCRV模型吸引了大量流动性，成为DeFi里流动性最深的DEX之一。 Deflationary模型是Bitcoin开创的，很多项目跟进。通过限制总量、定期销毁，制造通缩预期，支撑价格。以太坊在EIP-1559之后，每笔交易都会销毁一部分ETH，使得ETH在高使用量时期变成通缩资产。 这些模型各有各的玩法，但有一个共同点：它们的价值都依赖于市场共识。没有人相信，Token就没有价值。这和AI Token完全不同，AI Token的价值是真实算力消耗在背后撑着的。 两个经济体，两条路 说到这里，可以把这两个世界放在一起看了。 AI Token的产业链是垂直的、中心化的。英伟达造芯片，云厂商建数据中心，大模型公司训练模型，应用公司调API，最终用户买服务。每一层都是真实的成本和真实的价值。Token是计量单位，不是资产，用了就没了，没有任何金融属性。整个产业链最终服务的是实体经济，帮企业提升效率，帮开发者造产品。 加密货币的产业链是网络化的、去中心化的。矿工或验证者维护网络安全，协议层发行和管理Token，持有者通过投票参与治理，投机者在二级市场买卖。Token本身是资产，可以转让，可以交易，有金融属性，价格由市场供需决定，和外部实体经济的关联相对间接。 两套经济体，两条独立的价值链，两种完全不同的生态。 当然，有人在尝试把两者融合：用区块链来做去中心化的AI算力网络，把AI服务的计费和分润用Token来结算。Bittensor、Render Network、IO net都在这个方向探索。这是第三条路，但无论走到哪里，它骨子里仍然是加密货币的Tokenomics，只是应用场景叠加在了AI上。 有一件事可以确定：这两个Token，同名不同命。一个在工厂里量产，一个在市场上流通；一个代表消耗，一个代表持有；一个撑着AI产业的运转，一个撑着加密世界的信仰。 名字一样，生意不同。就像那两个都叫刘伟的人，一个卖的是饭，一个卖的是梦。饭是真实的，梦也未必是假的，只是得分清楚你在做哪笔买卖。 #AI# #AIAgent#

从不足10个粉丝，到1.16万+：这四个多月，我一边上班带娃，一边学投资，一边把产后的自己重建起来 从元旦正式开始做这个投资账号，到这条「21万做到100万」的实盘记录发出去，账号粉丝到了 11670 多。 这个结果，不管是投资，还是账号本身，都多少超出了我最初的预期。 刚开始的时候，我对这个账号其实是有点无知者无畏的。 那时候粉丝不到 10 个，我还给自己立了一个很激进的目标：两个月做到 1 万粉。 后来当然知道，这件事根本就没有那么容易。中间有很长一段时间，我都在写不出来，怀疑自己，纠结要不要继续更新的状态里反复打转。直到现在，我在内容创作上依然会迷茫，会困惑，会觉得自己知道得还远远不够。 我大概是一种什么状态在做这个账号呢。 白天上班，下班回家带娃，等孩子睡着之后，再开始刷推特、看内容、写东西。上下班的路上，我会看一些投资资讯、行业观点、分析文章。平时有空就会花很多时间去和 AI 对话，学习投资相关的内容。有些问题我会继续去找书，找课程视频。X 和 YouTube 上确实有很多很好的内容，我也一直在吸收。 我对写内容这件事有点洁癖，也有点要求。很多标准现在回头看，未必有必要，但当时我过不了自己心里那一关。 1 月和 3 月的某一天我都崩溃过，自己把自己逼疯了。工作很忙，育儿也很累，晚上把孩子哄睡之后，还要继续看内容、写账号。带孩子的时候，我几乎不会看手机，也不会分心做别的，就是全身心陪她。所以每次把她哄睡之后，我整个人都要缓很久才能重新进入到继续工作的状态。 我到现在都记得，有一个晚上我一边哭一边看youtube上 脑总MrBrain 的投资分析视频，逐渐让自己平静下来，然后再把内容写完。 刚开始做账号的时候，我会盯着粉丝量的变化，会因为涨了几个粉而开心，也会因为数据不好而失落。自己觉得写得好的但平台流量和网友不买单，我的实盘记录中间有几周，写完之后浏览量很一般。那种感觉就是你明明花了很多时间，最后它却轻飘飘地沉下去。 这个账号后来慢慢有起色，我自己觉得有几个原因。 第一，逼自己坚持更新（但有可能逼疯）。平台的流量机制就是这样，你不更新，流量很容易断崖式下滑。 第二，开始认真回复评论。一开始我不太主动回复，真的时间有限，也不想敷衍回个表情包或者几个字。后来我慢慢在这件事上做得更好了一些。 第三，输入多了。我开始看更多投资网站、博主、财报、行业资料，也慢慢接受内容不可能每次都完美。虽然到现在，我偶尔还是会被那种强迫症卡住。 第四，我做了一些系列内容。比如资金出海、投资大厦、普通散户怎么看财报、个人网站、存储周期观点输出、实盘记录等等。系列内容一旦搭起来，表达会更有连续性。 做这个账号，也逼着我更系统地研究投资。 同时持续记录这件事，让我越来越清楚地看到自己的情绪、判断和决策路径。而且公开表达也会让我对自己要求更高，因为我不想误导别人。 当然，我个人认知有限，一定有盲区，也会有偏差，所以每次看到网友认真指出问题，我其实都很感谢。 这一路遇到过一些不吝赐教的的网友，也遇到过喷子。但更多的，还是那些一路关注我、鼓励我、认真和我交流的人。真的非常感谢你们。 这一路我也有很多参照和指引。Jin老师，川沐老师，勃勃老师，qinbafrank老师，Nico老师，Tigris老师，李志老师，O大，wise老师，don哥等等。做投资的中英推博主关注了不少，也写过一期推荐，我都从大家那里学到过很多东西。 我的投资盲区其实很多，宏观、行业、个股、仓位、交易系统，各方面目前都还有局限，所以我一直在努力搭建自己的投资地图。 前面几位老师在投资上的一些分析很有价值，有些老师在存储方向的持续输出给我提供了很多参考内容。希望未来有机会能有深入交流。不断靠近，终将到达！ wise老师 @WiseInvest513 一路见证了我的挣扎和成长，他阶段性的会给我一些做内容的建议，都非常中肯有用。而且因为现实中认识，我们沟通的也比较多，我有时候会在他面前立flag来push自己。毕竟熟人还是要点面子的，做不到感觉怪丢人的。这种外部约束，对我也是很有效的推动。 从 don 哥 @dontbesilent 那里，主要是学到关于商业和自我洞察等。他公开的 skills 我会拿来照自己，看看自己到底是真的在行动，还是只是想得很多。有太多好内容想推荐了，其中有一个视频我想在这里分享下，里面有几句话我铭记且践行着：内容讲清楚讲明白很重要；KOL 是粉丝想成为的人；自媒体只是一个结果，首先你得是一个值得被关注的人，然后才会有一个值得被关注的账号。 O大 @ooeli_eth 在我粉丝量还很少的时候，就给了我莫大的鼓励。那时候我其实没有什么信心，O大认可了我的内容，不仅给了我情绪上的支持，并且在账号内容方向上给过我很具体的参考建议。对当时的我来说，那种来自前辈的认可和点拨真的很珍贵，我到现在想起都挺感动的。 李志老师 @LZRationalnvest 我们差不多同阶段开始做X平台账号的，私信交流过，上次看到他粉丝1.6万了，给他发了祝贺私信，会有种一路同行惺惺相惜的感觉。 为什么我会坚持到现在，其实原因也不是一两句话能说完。 这个投资账号不是我第一个副业尝试。我从大学开始就一直在折腾，尝试过很多和赚钱有关的事。有些拿到过结果，有些几乎没什么回报。做过电商、做过软件外包，也和朋友搞过AI创业项目，炒币等等。 我一直在折腾，也一直在找路。后来我越来越觉得，投资这件事终究绕不过去，所以就大胆地下场了。我想把这件事弄明白一点，想让自己往后走得更稳一点。 还有一个更重要的原因，是孩子刚满一岁那段时间，我也正在一点点走出产后抑郁。那时候我特别想给自己重新辟出一条路，非常想摆脱那个旧的、破碎的自己。经历过生育的女性可能会理解这种感受。 说得更直接一点，这个账号当然也有很现实的一面我就是想赚市场的钱。 我以前请教过一个投资大佬，想让他带我做短线。他非常乐意分享。他提到自己和很多人分享过自己的策略，但真正愿意执行的人很少，执行下来的人，最后都赚到了钱，大家赚的都是市场的钱。 很多博主其实也是一样，他们会用自己的经验、认知和能力去判断，然后大方分享。市场的钱，本来就是留给能看懂、能执行、能承受波动的人去赚的。 做到今天，我对投资的理解也比之前更立体了一点。慢慢知道自己适合写什么，能写什么，哪些东西自己还没有真正研究透，还需要更多知识储备。 这几个月走下来，我依然不敢说自己会投资，也不敢说自己做内容做得多成熟。但我比几个月前更清楚一点自己在路上，而且会继续走下去。 接下来，我还是会继续一边做内容，一边修正自己。 继续学习，继续记录，继续把这条路慢慢走稳。 最后非常感谢大家的关注。感恩遇见，感恩一路前行。

照现在的情况来看，加密行业的未来大概率只剩两条主线： 一条是 BTC，作为数字黄金，继续承担“原生加密资产”里最硬的价值锚。 另一条是 RWA，把现实世界里已经被验证过的资产（主要是股票债券）搬到链上。依然是“监管套利”的生态位。 上一轮讲公链，讲 DeFi，讲 GameFi，讲各种新叙事，最后大部分项目都证明了一件事：没有真实现金流，没有真实需求，没有持续买盘，代币经济模型再复杂也只是高配庞氏。 所以我的判断很简单： 加密不是没有未来，而是“凭空造资产”的时代快结束了。 未来真正有价值的链上资产，要么是 BTC 这种已经完成共识跃迁的超级资产，要么是 RWA 这种能连接真实世界收益和信用的资产。 行业从此以后，比拼的不是谁更会讲故事，而是谁能把真实资产、真实收益、真实结算效率搬上链。

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