#数字游民和自由职业# #从产品经理到基金经理# #聊聊这些年的职业选择# 晚上搜索微信聊天记录，发现离上一个命运小齿轮转动正好三年了，不困我就码码字。 在上班之前，确实有点天真，认为靠自己的劳动，创造价值挣钱才是社会的主流。 在不上班之后，闲下来真正去面对面了解其他行业的赚钱方式。才发现在国内能年入百万的工作里，称得上“干净”的极少极少，互联网大厂的精英们才是少数幸运儿。 撒谎蒙骗，推卸责任是很多工种的常态。 以权谋私，利益勾兑是富人的主流。 比如一个运营商的普通工作人员，他可能是好父亲、好丈夫、好邻居。但当他给你推销靓号套餐，但又对你隐瞒违约金的时候，他就是一个职业骗子。这既是他工作的需要，也是刻意培训的结果。 再比如你在小县城里把生意做到一定规模，就无可避免需要找到分管的领导，需要建立关系，求人办事。这对生意人来说是常识，没有任何例外。 没有这么具体又确定的认识之前，我知道自己厌恶这些潜规则，能做到的也只有努力逃避，逃避这些我称之为“傻逼事情”的事情。 按这个标准，我没法适应体制内，肯定有傻逼领导。没法适应大厂，躲不开派系之争。没法适应所有传统行业，那里不得不忍受甲方刁难。 那也许剩下只有扁平化的初创公司 + 互联网行业？ 比较幸运，正式工作的第一家公司感受不错，一待就待了六年。 我也不想当咸鱼，但确实没什么方向。期间除了打工收入，靠运气赚到过一些小钱，但在上海房价面前仍旧过于渺小。 更有点不服气，自认为一直没有丧失好奇心，在保持学习这件事情上，做得比大部分人都努力。我看各种经验分享，研究效率工具，了解认知心理学，尝试提高自己的方法都试了。 为什么在挣钱一途上还是毫无进展？ 当然跳脱出来，客观上说开局一团糟，农村家庭、垃圾本科、没有专业能力壁垒。哈哈哈你还敢不服气，那加上心高气傲。 在无数个日夜焦虑，明知自己要做点改变，但又不知道作何改变的时候。还是运气好，直属领导让我看看区块链的东西，了解一下 DeFi，那我就去了。 20 年 9 月，开始做调研，当时市面上的中文资料没这么多，从旁白君的科普视频看起。基本上把市面上的主流白皮书都啃了一遍，然后跟着操作了解逻辑。 花了一两个月时间做完这一切的时候，我意识到这是一个新行业，大家都不懂，所有人都在同一起跑线。 以及，这里面，有钱！ 我迫不及待地和周围的朋友分享这个新行业，用我的话告诉他们这里面的玩法和逻辑，虽然听和讲都很开心，但是有所行动的人少之又少。（那段时间我对行业的理解，基本浓缩在 《白话：区块链“稳定币挖矿”是什么》 这篇入门文章里） 不止是朋友，我发现同在公司的、一起接触新行业的其他人，似乎也认为这是机会，但好像没有实际的行动。 正巧，那阵子推友 Maple 带我玩港股打新。我把这两个新事物放在一起想时，找到了我真正的“天份”（如果我确实有的话😂）。 那就是 —— 在回报不明朗的情况下，先努力的天份。 港股打新，我手动注册了 50 个券商账户，觉得不够，又拿太太的身份注册了 50 个，尤不满足，再拿家人的身份注册了 50 个。 注册的过程枯燥、乏味、无聊、会遇到看不懂的意外，但我对“没钱”的不服气，足以支撑我一遍一遍一遍地做下去。 学习 DeFi 的知识也是一样，重仓的第一个币是 BUSD，我会愿意在买之前真正搞懂它到底是什么、注册人生中第一个海外信托、花几周时间跑通整个流程、学习怎么看资产信息披露。 搞不定，就抓抓为数不多的头发，再来一次。 意外地顺利，之前折腾过的所有“没用”的东西，在这里好像忽然都对了。魔兽世界地精、科学上网、折腾数码、研究软件、小 PM 要懂的程序实现逻辑和业务逻辑，每件事情都有用，没有一件浪费了。 DeFi 项目对我来说像是一个个新游戏，只要和所有人一起从新手村出发，阅读游戏规则，琢磨把游戏打好，就能爆金币。 就连性格里无法变更的“风险偏好保守”，在这里好像也变成了优势，让我躲过一次次 RUG，一条血槽玩下去。 趁着半轮牛市，缓慢地把打工积蓄攒成了第一桶金。当有远程工作的机会时，我选择了人生中的第一次跳槽。 先转个行，去一家 Crypto 硬件钱包公司做 PM。 这家公司的 PM 都非常强，产品负责需求、文档、原型、UI，甚至有好几位产品经理直接上手开发，都有独立开发者水平。 我意识到自己对做产品没有这么高的热忱，也几乎永远达不到他们的水平。做产品时，调研业务，了解一个事物的逻辑和技术实现是我喜欢的，但是扣原型和交互则完全不想碰。 那时我的副业是做 DeFi 和 Crypto 套利，收入已经稳定半年两倍于工资了，并且要做的事情就是学习、研究、找最佳策略、预想意外情况做风控。一次次不断的正反馈，做交易比做产品更开心。 很幸运地，大约半年之后，行业大裁员我顺势免费了，拿到人生中第一个 N+1 😂 之后开始全力投入副业，试图把交易变成我的主业。果然上班耽误挣钱，时间自由带来更多的尝试机会，我越发想知道专业人士是怎么做的。 虽然从推特上认识了不少行业内的人，但 I 人从未线下社交，也就无从进展。还是一个老同学拉我认识了一些 Crypto 圈内人，见面聊了几次 DeFi 相关的业务。一来二去，用懂 DeFi 的 PM 这个交叉技能，转职成为一家 Prime Broker 的基金经理。 先转行，再转职，看来是可行的。 一边是帮机构管几百个 BTC 做 DeFi 和 Crypto 套利，一边组队是从无到有搭建一套 MEV 基础设施。 管很多钱心慌吗，竟然还行？因为我管自己的小钱的时候就是这样做，知道自己在做什么，知道风险是什么，知道了解能了解的一切，知道风险永远发生在我不了解的地方。踏实地尽人事，已经不易。 更多的是收益率降低时的极度焦虑。熊市收益下降、DeFi 机会减少、小机会撑不起资金容量、更多时候无法灵活试错，看起来管理机构的钱看起来有点无聊了。 另一边的工作，也花了半年时间，和小伙伴一起验证了 MEV 赛道在熊市难以盈利，我也不愿意花更多时间在这上面。于是交上一份详细的测试结论，辞职了。 这次恢复无业之后，已经不再想上班了。我喜欢做灵活、自由、属于自己的小事。 用自己的钱做套利，焦虑缓解很多。更重要的是，即使市场这么熊，依旧在持续涌现一些机会。这对我来说就像是游戏里的一个个新任务，我得第一个领取它再说。 即使大部分时候任务奖励降低了，但经验值奖励还在，暂且还能提供不错的现金流。这样我可以佛系一点，把重心回归生活做一些更重要的事情。 故事就讲到这里，回归开头，我认为这个 Crypto 行业是什么样的。 矛盾的一头，极少数真正相信“去中心化”的人在这里，“去中心化”是一件我认为正确的事情。又好、又正确。 矛盾的另一头，我悲观地认为它不会成功，这里绝大部分人是骗子和赌徒。骗子获得了巨大的收益，赌徒贡献了全部的利润。在我刚了解这个行业时，我的 BTCÐ 仓位是 10%，或者说我有 10% 的信心认为它会成功，现在我的仓位是 1%。 我在这个赌场里，自处的方式只有：我不撒谎，也不骗人，谁要来赌，我陪他玩。和所有其他赌徒一样，我公平地参与这个游戏。 --- 很遗憾经过这么多好运，还没有暴富故事。 希望你的运气也好一点，遇到“忽然都对了”的那件事。

求职系列（5）：跳槽，大厂还是小厂 这是求职系列的第五篇，聊聊跳槽决策。 --- 跳槽本质上是一个决策问题，而决策质量取决于你掌握的信息量和你评估信息的能力。 大部分人跳槽后悔的原因都是前期调研做得太少。 0️⃣ 先想清楚：你到底需不需要跳 很多人跳槽的驱动力是情绪、是在原公司碰到了问题选择逃避，而不是判断。 例如：项目刚被砍了、和 leader 闹了一次不愉快、绩效季没拿到期待的结果，然后立刻打开招聘 App 开始投简历。 这个节奏大概率会跳进一个坑，因为你的决策基础是情绪，不是理性评估，你在这家公司碰到的问题，大概率在下家还会碰到，甚至会更棘手；所以抱着逃跑的心态跳槽，是无法解决最核心的那个问题的。 判断要不要跳，要先把自己的现状拆开来看，我一般会问自己四个方向的问题： 1.职业成长还在不在？ 你过去一年学到了什么新东西？最近解决过什么有挑战的问题？如果这两个问题你答不上来，说明你已经在原地踏步了，这是一个很明确的跳槽信号。 2.你的市场价值在涨还是在跌？ 和市场接触接触，把你现在的简历发给猎头，看看他们的反应，能拿到什么样的面试机会。如果几年前你是香饽饽，现在猎头对你没什么反应，说明你在当前岗位上的积累在市场上变现的空间变小了。 3.钱有没有到位？ 你的薪资涨幅跟得上你的成长吗？在大厂，如果你连续两三年绩效不差但薪资涨幅远低于市场，也是个很明确的跳槽信号，在一家公司待太久一定会落后于市场能给到的薪资水平。 4.人的问题还是环境问题？ 你最近不爽的根源是什么？这个问题换一家公司能解决吗？能不能不换公司解决？如果是具体的一个 leader 让你难受，跟这个 leader 的合作结束了问题可能就消失了，不一定需要换公司。如果是公司的文化、方向、氛围让你整体不舒服，那是环境问题，不换公司解决不了。 这四个问题里，如果两个以上的答案让你不满意，跳槽是值得认真考虑的。如果只有一个，先看能不能暂时解决。 还有一个很重要的信号：你有没有在工作里体会到成就感。 不需要每天都爽，但偶尔有那种做完一件事觉得牛的感觉。 如果这种感觉已经消失很久了，通常是个非常危险的信号，说明当前工作已经没办法给你带来精神上的回报了。 还有一点比较反直觉的是，一定要尽量在高光、上升期跳槽，而不是低谷期，因为上升期时跳槽能基于一个更高的年包谈判、物质回报更高，整个人的精神面貌也会更好，这些都是在面试中无法伪装的。例如：晋升后、加薪后、完成一个重要项目后，都可以接触市场看看机会。 1️⃣ 决定跳了，怎么准备 很多人决定跳槽之后，直接就开始海投简历，这是最低效的做法。 先做整体的简历诊断， 把简历从头到尾过一遍，问自己：每段经历最值钱的产出是什么，有没有用数字量化出来？你的技能栈和你目标岗位的 JD 对照一下，缺口在哪里？这个诊断做完，你才知道你现在的简历能拿到什么段位的 offer。 补充近期的技术积累，找一找你最近在现公司做过的、值得说的技术决策或系统设计，重新梳理一下，以面试叙事的方式组织好。 锁定目标清单，不要无差别海投。列出你真正想去的 10-20 家公司，按意向高低排优先级。意向最高的留到你状态最好的时候面，先拿意向一般的练手，等状态对了再打主力目标。 打开被动市场，更新 LinkedIn、脉脉的状态，或者直接联系你长期合作的猎头，告诉他们你在看机会。 很多好的 JD 根本不对外公开，只在猎头圈里流通，你不主动告知，就永远看不到。 给自己定一个时间范围。想清楚打算几个月之内跳槽？这个时间窗口会影响你的节奏。 如果你三个月内想动，现在就要开始准备简历、刷题、约面试。如果是半年内，节奏可以相对慢一点，但不能无限期拖着。 2️⃣ 跳槽前的信息收集 客观信息： 知乎、脉脉、公众号、行业报告。了解公司的业务方向、盈利模式、裁员历史、文化风格。这些信息有噪声，但多看几个来源交叉验证，基本能还原一个大致的画像。 主观信息： 自己下载产品用一用，感受一下体验和迭代速度。如果能找到在里面工作过的朋友，直接问，尤其是那些已经离职的人，他们说的话比在职的人真实得多。尽量尝试打听到具体的组，同一家公司不同组的体验可能天差地别。 适当拉长时间轴。 不要面完就急着决定，给自己一到两周时间消化信息、做对比。着急做的决定大概率不是最优的。 3️⃣ 看趋势，别只看现在 别只看公司现在怎么样，看它三到五年内的方向。 一家公司如果业务在收缩、人员在流失、产品没有增量，哪怕当下薪资很高，三年后你面对的可能是裁员或者边缘化。 反过来，一家公司如果业务在扩张、产品在增长，哪怕现在薪资一般，三年后你的职级、薪资和能力都可能有大幅提升。 选增量，比选存量重要。 4️⃣ 主动降温，避免过于乐观 大部分人看新机会时都处于兴奋状态。新环境、新挑战、新薪资，一切看起来都很美好，但你需要主动给自己降一降温。 问自己几个冷酷的问题：这个岗位最坏的情况是什么？如果业务被砍了我怎么办？ 薪资涨了 30% 很诱人，但如果工作强度翻倍、成长空间有限、团队文化糟糕，那 30% 的涨幅根本覆盖不了这些隐性成本。 把优缺点都写出来，根据权重综合打分，别只盯着那个涨幅数字。 5️⃣ 大厂跳小厂 / 初创的决策框架 如果你正在考虑从大厂跳到初创，有几条硬性筛选标准。 看阶段。 只考虑早期阶段的公司。中晚期的初创大概率已经过了高速增长期，你进去拿到的期权被稀释了好几轮，上升空间极其有限，要赌就赌早期。 看投资人。 背后是谁在投钱，直接决定了这家公司的生存概率和天花板。 找里面的人聊。 找一找从这家公司在职\离职的人，他们为什么走，离职的人的评价往往最接近真相。 算一笔账。 把大厂未来 2-3 年的确定收入算出来，再算算小厂的收入区间，分最低和最高两个极端。最低的情况你能接受吗？ 如果最低情况会让你的生活质量严重下降，这个赌就不值得冒。 争取更好的条件。 如果决定去，在谈 offer 的时候一定争取：base 能不能提一提、期权能不能多给一些，不是为了多拿几千块，是看对方的诚意。 但连薪资都不愿意谈的公司，进去之后大概率也不会在其他事情上对你慷慨。 --- 跳槽最重要的一件事：手里有筹码再做决定。 在你拿到新 offer 之前，所有关于去留的纠结都是空想。先把 offer 拿到手，坐下来，冷静对比，理性评估。 别在脑子里做选择题，要在纸面上摆出真实的选项，白纸黑字、数字清楚，然后再做决定。 手里没有筹码的人，不配上桌谈选择。

聊聊川普新动用的122条款以及后续可能的动作节奏。是川普对最高法院裁决的回应这么快就来了，看白宫官方文件这几点： 1）动用下昨晚推文里聊到的基于《1974年贸易法》的122条款，对进口到美国的物品征收10%的关税，24号正式生效； 2）对部分关键矿物、能源、美国国内无法满足的化肥 、部分农产品、乘用车、航空航天产品免税； 3）之前对等关税正式将不再生效； 各国发现跟美国谈了大半年的贸易协议，最后谈了个寂寞。当然按照川普的性格协议主体不能变，部分条款估计要变。各国现在大概率按兵不动观望美国国内的博弈情况再说。 1、122条款是什么？后续可能的动作节奏 1）川普成了援引《1974年贸易法》第122条款征收关税的美国总统。该条款允许总统，在出现“大规模且严重”的国际收支逆差、国际收支失衡或美元面临“迫在眉睫的重大”贬值风险时，征收最高15%的关税，最长持续150天。该条款无需事先调查即可实施。这个条款条款最大的局限是，相关关税的税率最高只有15%，而且有150天的实行期限制，只有国会批准方可延长期限。因此，该条款只能作为短期选择，难以支撑特朗普寻求的长期且大规模关税体系； 2）《1962年贸易扩展法》第232条款。它的优势在于，关税规模不受法律限制，且调查由美国商务部主导，使政府对调查结果拥有很高的控制权。它的劣势是无法即刻实施，商务部必须先完成调查，并在270天内向总统提交报告。而且它针对特定行业而非整个国家，不如IEEPA覆盖面广。 3）《1974年贸易法》第301条款授权美国贸易代表办公室（USTR），在总统指示下，对其他国家被视为歧视美国企业或违反国际贸易协定的贸易措施征收关税，税率不设上限。其缺点是程序复杂。USTR必须进行调查、通常需要与外国政府磋商并征求公众意见。 这些法案的区别在于授权的触发条件（国家安全 vs. 产业伤害 vs. 不公平实践 vs. 支付平衡）、程序严谨度（调查时间长短）和限制强度（税率/时限）。Section 232和301更灵活，适合特朗普的广泛关税议程。 川普后续关税上的节奏大概率是：先用122条款征收150天内的临时关税。然后同时商务部、贸易代表办公室分别发起调查，之后动用232条款和301条款来进一步跟进把122关税给固定下来。 2、市场最关心的退税，则是几个方面问题： 1）昨晚最高法院裁决只是驳回关税措施，但并没有明确已征收关税如何处理。看国际贸易法院后续的审理进展； 2）川普看起来根本不想退税的意思，今天凌晨他表态也说最高法院裁决根本没提退税这一点，暗示不会轻易推荐。表示最好准备应对两年甚至更长时间的诉讼； 3）即使国际贸易法院在后续审理中能支持退税，但大概率只能裁定向具体的原告来退。如果美国政府不推出自动化退税程序，那么每家进口商要获得退税大概率都要走一遍诉讼流程，耗时数年。 3、川普的处境 他使用的这个(IEEPA)是法律上基础最薄弱的法案（但是覆盖产业范围最广），特朗普可以利用的法律架构选择还不少z而其他条款虽然覆盖范围没有IEEPA法案大，但是法律基础非常稳固。 如果川普不重新启动关税威胁，他基本上看起来像个跛脚鸭。昨晚聊到这是川普第二任期最重大的政治挫折，他要是让步那么在政治上大概率完蛋，一定要强硬反击。 也是昨天聊到短期市场可以交易退税，增加利润。但川普一旦开始主动应对了，市场又得面临新政策的不确定性，动用的法案依据有好几个，过段时间还要变化。退税还没发生而且需要很长时间，可能慢慢发现退税也无望，利润提振的预期也要降低。 ​Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易

聊聊沃什可能的政策路径和节奏，前两天聊了川普提名的美联储新主席沃克的政策主张，但是我们也需要明白一点想做的、能做的、实际能达到的，这每一步都有着巨大的鸿沟。现实的政治约束、市场压力、以及联储内部的羁绊，都会影响沃什政策主张落地的节奏以及实际得效果。从当下来看：“能做的比想做的重要的多，政策的节奏比政策主张对市场影响更大。” 沃什的政策主张在引用的推文里聊了很多，这里更多的聊聊他能做的和可能的节奏。 1、先还是要回到一个重要问题川普为什么选择沃什？ 这一点很多人都有聊到，相比哈塞特的激进和对川普的忠诚，沃什相对更是站在白宫和华尔街的中间，过往的政策主张更能体现出独立性，就像前两天华尔街日报一篇长文报道了沃什如何胜出里描述“对于遴选新任美联储主席、川普专注如何恢复市场对美联储决策信心这一点”更像是事后来找初心，但是至少让市场认为沃什不那么靠近川普，有独立性可言。 但是川普最怕什么？其实川普最怕的就是重蹈鲍威尔覆辙：一旦提名通过就跟他渐行渐远，甚至对立。这一点川普之前也多次说过，那为什么还要选沃什？ 还是之前聊到的除了沃什看上去主张更中立之外，沃什岳父跟川普的关系以及沃什根贝森特得关系（都有同一个导师喝贵人德鲁肯米勒），应该会让川普放心：未来沃什上任美联储主席后，他们之间有两条可以密切沟通或者说影响到沃什决策的渠道和纽带。 2、对于沃什来说面临的约束是什么？ 1）中期选举 这是今年川普面临的最大的挑战，在年初展望的推文里有聊过历史上美国总统所在执政党输掉中期选举是大概率（85%以上），近几十年两次特例就是98年的克林顿时期经济超级繁荣，以及02年小布什时期（911之后美国人民要给总统最大的权力去反恐），这其实就是川普今年中期选举要获胜的两大借鉴：要么经济搞的足够好，要么地缘搞出大事来让美国人民同仇敌忾。现在看起来川普首选还是前者，最近一个多月他的很多政策措施都是围绕民生、物价等可负担性问题来展开的、先不买实际效果，至少政策的主张和方向都是指向可负担性的。 沃什自然很清楚川普的挑战，作为在小布什时期曾经担任过总统经济政策特别助理和国家经济委员会执行秘书的他来说，很清楚政治压力并不是抽象概念而是每天都要面临的现实变量。上面第一个问题聊过他跟川普有两条密切联系的渠道和纽带，那么很难说他上任后就完全不考虑川普的诉求。 2）市场流动性的现实压力 25年四季度以后，ONRRP隔音逆回购使用量基本降至0，SOFR-ONRRP息差上升至25bps的历史高位，SRF使用量也持续高于0，这些信号均表明美国银行间市场流动性状况已经由过剩（abundant）变成略显紧缺（just above ample）。这也是为什么联储在12月份开启了RMP储备管理购买的操作、用技术性手段改善市场流动性。这是流动性的现实压力和约束 3）回归稀缺准备金框架的法律约束 沃什主张美联储要回归“稀缺准备金框架”（scarce reserves regime，即危机前美联储通过公开市场操作微调储备供给来控制联邦基金利率的模式），确实需要对现有的银行监管框架进行重大调整，甚至是“彻底改写”。 这不仅仅涉及美联储内部的政策工具切换，还会触及国际标准（如Basel III的流动性覆盖比率LCR）、美国国内立法（如Dodd-Frank法案的相关条款，包括压力测试和RLAP - Resolution Liquidity Adequacy and Positioning），以及银行内部在过去20年形成的自我监管约束（如LoLCR - Local Liquidity Coverage Ratio或类似内部流动性管理框架）。 这些变革确实在很大程度上超出美联储主席的单方面权限，因为涉及国会立法、国际协调和银行行业的渐进适应 4）债务体量规模尾大不掉 美国的高债务、高利率，已经让川普承受了很大的压力，所以现在美国财政滚动债务基本上90%左右都靠发T-bills和T-notes这种短债，毕竟利息能低点，这也是川普力主美联储降息的主要原因。降息可以压短端利率，但长债利率就是压不下来，个人认为主要原因还是规模实在太大了，仅靠市场无法消化，至于需求端的“去美元化”叙事，的确也有部分原因、其实并不关键。 3、那沃什能改变什么？ 1）联储决策的出发点 鲍威尔的特点是灵活、数据依赖、风险管理，出发点在于这样做能不能稳住局面。所以鲍威尔能在18年Q4市场暴跌后的转向、20年3月的史无前例的救市、22年6月在blackout期间临时决定加息75bps、24年9月因一份就业数据而单次决定降息50bps等等。 而沃什更考虑的是这算不算央行该做的事情，他更在意的是角色、边界和长期制度成本。你看他反复在问的一句话是美联储是不是在做了太多本该不该由央行承担的事情 链上美股新玩法，从Bitget开始：

聊聊日本买房 其一 以前认识一位牛人花花公子，喜欢美女。和我等凡夫俗子不同，他见到美女的第一眼，还不认识呢，首先就会想：我怎么才能把她甩了呢？ 还没得到，就想好如何脱手。这就是我在日本买房时的第一考虑：将来如何脱手。也是很多中国来日本投资房地产的人从来没考虑过的。 日本的空家率逐年升高，高到超出你的想象。根据日本总务省几天前（4月30日）公表的数字，全国空家900万户，创历史新高，空家率高达13.8%。随着高龄化、少子化的发展，这一数字将继续增加。有预测今后20年，这一数字将会激增。 别以为这数字只与日本鸟不拉屎的地方有关。东京、大阪这样的大城市，空家数也高到惊人。比如东京世田谷区，在东京23区中人口最多，空家也最多，多达5万户。东京的空家率高达10.55%！ 当然，并不是所有的空家都是卖不出去的。其中大部分都能处置掉。但是，处置不掉的，越来越多。 你买了房子，想卖卖不掉怎么办？那就是噩梦，比你惹了渣男恶女跟踪狂缠着你要可怕太多，不是一个量级的。你把房子夷为平地了，包括固定资产税在内的各种税费还得交。日本有的房子价格1块钱，依然没有人买，就是这个原因。 那么缴它几十年，自己死了，这事儿算不算了结了呢？不，你的孩子如果想继承你的遗产，还是每年都得交这税金。子子孙孙，无穷匮也。 卖不掉，政府在该地区又没有相关收回政策，这样的话，这个噩梦就会子子孙孙地缠下去。 前几天和日本人在酒桌上聊起这个话题，一个对房地产投资一无所知的女孩懒洋洋地脱口而出：卖给外国人呗。😅 这也是市场正在做的。中国人来日本投资房产，在远郊或山区投资别墅、温泉酒店等房产，很少会考虑将来如何脱手，房产中介也不会提醒此类风险。偶尔在推上看到有这样的房产成交，卖给了中国人，大家都在说好便宜，好便宜，好便宜啊！没人问这样的物件，将来如何脱手啊？！ 你将来想脱手，也容易，就学那些欠信用卡跑路回国的留学生那样，玩消失就可以了。😅 其二 今天上午，日本的电视台又在播放中国人爆买日本房地产的节目。最近这样的节目很火。节目中播放了几个案例，买家都是中国人，也都在节目中露了脸。节目为了效果，一直在吹嘘中国人有钱，爆买。 节目中的中国人露脸的时候，有没有想过，观看节目的日本房地产投资人有可能一边看，一边在嘲笑，笑这种爆买是傻瓜。 节目中提到一个物件，东京市区的一个占地80平米的几层楼小旅馆，每个月可以有300万日元的营业收入（疑问？）。小楼售价近6亿日元。 这些人在买房产的时候完全不计算投资回报率吗？不考虑成本吗？那种几十年的老物件，不考虑修缮费用吗？ 买这样市内的商业设施，一般不用考虑无法脱手，卖的时候只是价格高低而已，总能卖出去。我第一想知道的，是对方为什么要卖。如果你手上有一个赚钱的商业设施，一棵摇钱树，你会卖吗？ 日本房地产投资中，有一个词叫“表面利回り”。我觉得这个词是专门发明出来用于欺诈的。有的国人一看到表面回报率高达10%，觉得捡到宝贝了。也不想想，真有10%这样的回报率，谁会卖？又怎么会等到你这个人都不在日本的外国人来买？ 以那个小旅店为例，每个月就算有300万日元的营业收入，那是满打满算了，管理经营修缮等各种成本有可能会达到50%！这还没考虑空置风险。最终回报率可能只有百分之2点几。这完全不能算一个出色的投资。不是出色的投资，上电视展示什么？人傻钱多？ 大量中国人冲入日本房地产，抬高了房价。我感觉，这拨人很可能要在高点上呆很多年。 国人买房喜欢跟风，步调一致。现在是东京文京区，前些年是东京的晴海、埼玉的川口等地。他们买的时候一窝蜂，卖的时候，因为人民币汇率或别的与中国有关的政策因素，也有一窝蜂的倾向。晴海个别地区，在东京奥运会前有一段时间，房价被国人砸得一地鸡毛。有大神预测东京奥运会后房价必跌，大家不计成本集体出逃。 就算不出逃，中国人扎堆的地方，慢慢变成了唐人街。这样的唐人街，在东京，房价你想涨哪儿去？更何况你是在最高点买的。 （图一是一个香港朋友咨询日本的一个房产物件，是一位国人房产中介推荐给她的。那种很难卖出去的物件，也只能想办法卖给外国人。）

移动互联网用了不到10年就走完了互联网需要20年才能走完的路，AI可能只需要更短的时间就能走完移动互联网10年才走完的路。00年互联网泡沫破裂后有长达数年的互联网产业低迷，现在也看到很多说法一旦破裂也要好多年的低迷。其实我们是处在一个新技术普及渗透越来越快的时代。 昨天资本开支的战争文章里有聊过这点，但值得拿出来再聊聊。核心是产业基础、用户渗透率的差异。上世纪九十年代互联网刚刚兴起，人类花了快二十年时间（90年-2010年左右）从工业化时代买入了信息化、互联网时代，美国互联网渗透率从1990年的1%提高到2010年的75%。 1、2000年互联网泡沫破裂时，当时美国互联网渗透率也就30%多，为什么泡沫破裂后持续好多年的低迷？ 这是因为00年互联网泡沫破裂之后，一直到06/07年，伴随着渗透率的一里提升整个互联网得商业模式在这几年里才得以确立： 1）2000年，Google推出AdWords广告平台，标志着其广告业务商业化的重要突破，此后通过不断优化广告模式和拓展业务领域，逐步发展成为全球领先的科技企业。一直在01/02年谷歌才开始盈利； 2）2000年开始亚马逊转变了以阶段性亏损积累用户、获取市占率的战略，转而输出技术获取收入。2003年亚马逊基本实现盈亏平衡，2004年净利率达到8.5%； 3）2003年，腾讯QQ用户规模迅速扩张，成为国内最大的即时通讯平台。2004年，Facebook成立，推动了社交网络的全球化发展。 包括增值服务也是那几年开始大规模变现得 我们可以说，是互联网泡沫破裂倒逼科技公司们开始重视商业变现，最终摸索出广告、电商、游戏、增值服务登着几大互联网商业模式。但时也要清楚，是互联网渗透率的不断提升才是商业模式得以最终确立的肥沃土壤，因为用户群体足够大。而渗透率的提升，是需要时间的、特别是90年代到00年代、人类还是处于工业时代岛信息时代、互联网时代的转折时期，碳剂经济往硅基经济迭代本身就是苦难重重。 00年到06/07年的渗透率快速提升时期、商业模式摸索确立时期，工业化到信息化、互联网化的过渡时期才是泡沫破裂后持续多年低迷的主要原因。 2、这一切到移动互联网时代明显都在加速 2010年美国互联网渗透率75%以上，同期中国互联网渗透率接近40%。10年iphone4推出，拉开了移动互联网快速普及的序幕。 到了2014年底，美国就已经有超过2.4亿智能手机用户，移动互联网渗透率70以上，同期中国智能手机用户数量超过5亿，移动互联网渗透率接近40%。 而整个10年代（2010-2019）就是整个互联网巨头高歌猛进的时候。一方面可以说这些公司竞争优势很强，另一方面也是移动互联在全球范围哪大规模普及的快速增长阶段。 移动互联网用了不到10年就走完了互联网需要20年才能走完的路。 3、现在来看AI时代 22年底以chatgpt3.5推出为代表，拉开了AI普及的序幕。当下的世界高度移动互联化、社交化，这其实给了AI普及更丰厚更肥沃的土壤。 这意味着新技术的普及渗透率提升会更快，因为过去三十年里，互联网和移动互联网的普及，让全球的用户群体使用习惯全部迁移到互联网上。迁移到智能手机上。肥沃的土壤早已经具备，这给AI快速普及奠定了坚实的基础。 如果说22-25年是大模型快速普及的时期。26年应该是AI代理（AI Agent）大规模普及的元年，而且这个速度有可能更快。 前面说移动互联网用了不到10年就走完了互联网需要20年才能走完的路； 那么AI可能需要更短的时间就能走完移动互联网10年才走完的路。 当然不是说市场不会调整，也如昨天在资本开支的战争里聊到的，商业模式的变化带来估值中枢的下移，竞争越来越激烈有赢家自然就有输家出来，赢家通吃输家丢掉一切。甚至还有很多新的商业模式，新的巨头涌现。 只是可以不用20年的舟来求现在的剑，面对未来具体问题具体分析。

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🙏

今天很开心和币圈超级研究员 @jason_chen998 在湾区相聚，天南地北聊得特别投机。聊着聊着，自然而然就谈到一个问题：“在美国生活，到底好在哪里？” 这是一个好问题。我想起一位币圈 + 科技圈前辈曾经对我说过一句话：君子不立危墙之下。 他本人早已移民新西兰。这句话，这些年一直在我脑海里盘旋。 说实话，美国生活在很多“显性体验”上，并不如中国大城市方便。 在北京上海、广州、深圳等一线城市，24小时想吃什么都能外卖到家；阿姨、保洁、做饭、带娃等服务都很方便；朋友和家人大多也在附近，随时可以约饭、聚会、玩乐，生活热闹又高效。 而美国完全不同。人工贵到让人不得不独立：做饭、打扫、修东西、照顾孩子，很多事情都得自己来。人与人之间边界感也更强，大家基本各过各的日子，偶尔相聚爬山、打球、吃饭。生活简单，甚至有点安静。 但美国很多真正好的地方，是隐形的。像空气一样，你不一定每天意识到，但它一直在那里。比如自然环境。空气、水源、食品安全，在大环境上对人的健康有长期影响。去超市买菜、去餐厅吃饭，至少不用经常担心“地沟油”“黑心肉”“农药超标”这类底层安全问题。你的身体，在某种程度上，被一个更成熟的制度系统保护着。 另一个 elephant in the room，是自由。 当然，自由在哪里都是相对的。但如果把“人权”和“法治”放进来，就会看得更清楚：在美国，只要你合法做事，加上中国人的勤奋和聪明，竞争虽然激烈，但空间依然很大。 中国当然也有机会，尤其是当你掌握资源、关系和门路时。但当社会越来越内卷，政治风险越来越高时，前辈那句“君子不立危墙之下”，就不再只是感慨，而是现实选择。尤其对币圈、科技圈从业者来说，如果一个国家开始想方设法限制 VPN，这本身就不是一个好信号。 从小处说：没有 VPN，很多工作根本无法开展。 从大处看：那些 signs，已经在非常响亮地闪红灯了。 当然，美国也远不完美。世界上没有完美的制度。比如旧金山的 homeless 问题。上次我去城里参加 a16z 的活动，后来又去了一个 startup 云集的 Frontier Tower。傍晚时分，那条街上满是 homeless，有些人身体佝偻，不看红绿灯就往车流里走，画面一度像末日僵尸电影。 但如果对比社会底层的“斩杀线”，差异也很明显。 美国的 homeless 惨状是暴露在街头的，甚至他们聚集的地方附近就有 shelter 和救助系统。而中国的斩杀线，往往隐藏在媒体不允许报道、普通人看不到的地方。你最好祈祷自己一辈子不要掉进去。否则，像“铁链女”、于朦胧、罗帅宇这样的事件，普通人又能去哪里伸张正义？ 对于中产阶级来说，聊这些似乎很远。 华人在美国，背井离乡，离开熟悉的语言、环境、人脉，确实需要一段适应期。但一旦适应之后，很多人会习惯这里的广阔天地：住在自己的房子里，接触第一线的信息、产品和创新，感受多种族社会的融合，学会独立解决问题，也更深地体会到什么叫自主性。 你可能还需要慢慢建立自己的系统：好的律师、家庭医生、会计师、保险顾问、社区网络。 但你也会感受到，在一个相对透明、契约化、市场化的社会里生活和工作，很多事情会更可预期，也更省心。 当然，信息差减少了，也意味着暴利机会可能减少了。但对普通人来说，这恰恰是一种保护。 所以，在美国生活到底好在哪里？ 我的答案是： 它不一定更方便，也不一定更热闹。 但它给人的，是更大的空间、更清晰的规则、更低的系统性风险，以及一种可以为自己人生负责的自由感。 亲爱的朋友们，你们怎么看在美国生活这件事？ 欢迎留言聊聊。

求职系列（6）：谈薪 这是求职系列的第六篇，聊聊谈薪。 先说一个大前提。 网上关于谈薪技巧的内容，绝大部分都是哗众取宠、误导性极强，而没什么实际作用的内容。比如什么公式化话术、套路化博弈，你真的拿去用，只会被 HR 在背后笑。 谈薪这件事没有什么花里胡哨的技巧。核心就是信息对称、合理预期、给HR一个能帮你争取的理由。 0️⃣ 校招生，不要谈薪 这条单独拉出来说，如果你是应届生，面的是中大型公司，那么不建议谈薪。 在当下的就业环境里，校招生其实并没有特别大的议价能力（当然，如果你手里有很多offer并且做好了谈崩的准备，还是可以尝试A一下的），平台赋予你的长期价值远远大于那多出来的一两千块月薪。 第一份工作的平台重要性永远是最重要的，一个好的起点平台，能让你在未来八到十年的收入翻N倍，这个复利效应远比入职时多谈几千块来得大。 当然，第一份工作的薪水也很重要，后续的社招跳槽涨薪、定职级其实很大程度都依赖于你第一份工作的薪资，但中大型公司的同岗位应届生都会有一个明确的薪资范围，上下浮动本身就很小，不会出现单独压你薪资的情况。 我见过一些应届生为了1-2K 月薪和 HR 反复拉扯，最后搞得很不愉快，得不偿失。 所以建议校招生如果拿到了足够好的平台的 offer，直接接。精力放在入职后怎么快速成长上，别在入口处耗。 当然，手里有多个同级别、高级别的 offer 时，可以适度用竞对 offer 来争取。策略是轻轻推动，而不是硬谈。 1️⃣ 先搞清楚你的年包到底有多少 谈薪的第一步不是想怎么开口，是先把自己的数字算清楚。 你的 total package 大概包含这些部分： • 月薪 × 月数 • 年终奖 / 绩效奖金 • 股票 / 期权的年均归属价值 • 签字费的年均摊销 • 补充公积金公司缴纳部分 几个注意点： - 实报实销的补贴不算年包。 - 股票取年均归属值。 四年 vest 的 10 万股票，年均就是 2.5 万，不要把总额当一年的收入报。 - 所有谈判基于总年包去谈，不要死磕月薪。 每家公司薪资结构不一样，死盯月薪只会让 HR 觉得你不懂行。 2️⃣ 第一次被问薪资时，就锁定了 80% 的结果 很多人以为谈薪是最后拿到 offer 时才开始的，这其实是个错误的认识。 HR 通常会在业务面试之前就和你聊一轮，在第一次问你目前薪资和期望薪资的时候，你的薪资范围就已经基本锁定了。 这个数字会被记录下来，如果你到 offer 阶段突然蹦出一个更高的数字，会被定义为坐地起价，直接减分。 第一次被问到时要做好两件事： 目前薪资如实报，最好把具体的构成直接报给 HR。 月薪多少、年终几个月、股票多少、签字费多少，一项一项说清楚，让对方确认你的每一项。并且尤其要注意的是不要虚报，后续都是要提供可查的流水记录的，虚报只会砸自己的脚。 期望薪资给一个你真的满意的数。 这个数字要让你开心地去新公司，不会入职后觉得亏了。不确定具体数字的话，那就给一个范围：我期望 15% 到 25% 的涨幅，但目前还在流程初期，具体数字还需要再想想。 这句话的潜台词是：给低了我不一定接。同时也没有把价格锁死，给后续留了空间。 3️⃣ 什么因素可以让你报得更高 现在是下行的行情，大部分人都只能拿到10% -30%的涨幅，但不是所有人都只能报 10%-30%。以下因素可以叠加，每多一个议价空间就大一些： 1. 在现公司年限长 2. 跳槽会错失现公司的普涨、年终奖、即将归属的股票 3. 手里有竞品公司的 offer，能脱敏后给 HR 看 4. 从事业单位 / 国企跳到民企 / 外企 5. 从二三线城市到一线城市，生活成本大幅上升 6. 新行业、公司是一个热方向，比如当前的Agent、具身智能等方向 叠了三个以上，走 special approval 的概率就很大了；通常叠满五个及以上，对方必须走特批，批不下来只能说明公司穷，不是你要价高。 4️⃣ HR 第一次回应时的两种情况 你报了期望之后，HR 的反应会告诉你很多信息。 情况一：什么都没说，说明预算够，你的期望在范围内，后续大概率能谈到你要的数。 情况二：立刻开始管理你的预期，开始说一些固定话术，例如：这个数字可能有挑战、我们也要跟用人部门沟通、你的期望可能偏高了。 遇到第二种，先评估一下这家公司你有多想去。如果没那么想去，尽量不要浪费时间。网上教你用各种技巧往上谈的，说实话用处不大，就算帮你多争取一点也不会超太多。 如果还想继续，直接问：那你们大概能给到多少？正常的 HR 会坦诚告诉你范围，不浪费双方时间。 5️⃣ 拿到 offer 时怎么谈 到了 offer 阶段，双方已经知根知底了，该提多少你心里应该最清楚。 面试聊得特别顺，就提期望的上限，你有底气。面试过程觉得有点虚，对方在给你机会，就稍微降一点，也正常。 如果你不想错失最优价格，有一个很好用的话术：给两个数字。 比如：我的最低线是 20% 涨幅，但如果给到 25%，我一定来，会很开心地入职。 这句话的信息量很大：20% 我可以考虑，但不保证来；25% 我一定来，你放心去帮我争取。 HR 最怕的是辛辛苦苦帮你批了高薪，结果你不来。你给他一个口头承诺：这个数字给到了我就一定入职，等于给了他底气去跟用人部门争取，帮你就是帮他完成 KPI。 这里有一个很多人没有意识到的点：HR 是你在这场谈判里的盟友，不是对手。 很多人把谈薪想成一场你死我活的博弈，我要尽可能多要，HR 要尽可能压低，但这个人生和框架是错的。 HR 的 KPI 是把 headcount 填满、招进来的人尽可能呆的久，他希望你入职。他去跟用人部门、HRBP、财务争取更高的薪资，本质上是在帮自己完成目标，不是在帮你做慈善，所以在入职谈薪上你们的利益在这件事上是一致的。 所以你要做的不是跟 HR 对抗，而是让 HR 有充足的理由去争取。 给他足够多的材料和论据：你有竞争 offer，你的现公司有即将归属的股票，你在目标方向上有稀缺的经验。把这些信息清楚地传递给他，等于给了他在内部谈判时的弹药。 帮你，就是帮他。这个逻辑想清楚了，谈薪的整个心态就轻松多了。 6️⃣ 如果 offer 数字不满意 直接跟 HR 说：这个数字到了我就来，到不了我就不来。 干脆利落，不要拉扯，不要暗示，也不要用什么博弈技巧。HR 每天都要谈几十个人，你那点小心思他一眼就看穿了。 给一个明确的数字，让对方去争取，批下来就去，批不下来就不去，就这么简单。 7️⃣ HR 常见的压价套路 最近和一个有 HRBP 背景的朋友深聊之后，我总结了几种常见手法： 1.否认你的成果。 你说你绩效很好，HR 会说：你的绩效好有可能是因为赶上了风口或者比较适合当前环境，换个环境你还能保持吗？目的是让你对自己产生怀疑，弱化你的议价底气。 2.用平台价值替代现金。 我们的平台、资源、成长空间给你的长期价值远超那几万块差额。道理是这样没错，但平台价值是长期的，你放弃的股票和换城市的成本是短期的、真实的。两者不矛盾，不要被这话绕进去，永远记住下家不愿意给你真金白银就是不认可你的价值。 3.快速推进不给你思考时间。 好的 HR 谈判节奏很快，会在你还没想清楚的时候一步步推着你让步。一旦感觉脑子开始发蒙、被对方牵着走了，立刻喊停。说有急事明天再聊、需要跟家人商量、手头有工作先处理。打断节奏，让自己冷静下来。 4.拆分固定薪和浮动薪。 给你报一个看起来不错的总包，但里面有大量浮动绩效。保底年包 65 万，加上浮动绩效能到 85 万。那 20 万是个问号，第一年大概率拿不满。重点关注保底的固定部分，浮动的最多打五折来算。 8️⃣ 永远守住你的 base 尤其是年包百万以上的候选人，有些公司会把年底 bonus 的比例放得特别大，base 压得很低。 这个坑一定要避开。base 是你在市场上的定价，也是所有后续涨薪、跳槽定价的基准。 base 低了，后面每一次涨幅都是在一个低基数上算，而且如果第一年绩效不达预期，那个很大比例的 bonus 拿不到，就是实打实的降薪。 能把 base 谈高就尽量谈高，少拿点 bonus 比例没关系，base 才是你的安全垫。 9️⃣ 竞争 offer 是最强的杠杆 所有谈薪技巧里最有效的一条：手里有别家的 offer。 你不需要告诉 HR 具体是哪家。可以说：目前有一个还不错的 offer，也是 top 级的平台，给到的年包大概在 XX 万左右，你们这边能不能给到一个更有诚意的数字？ HR 不可能去逐一验证，但他会认真对待这个信息，因为如果你真的走了，他之前投入的所有面试成本全部白费。 竞对 offer 不能伪造具体内容，但可以适度模糊化处理，关键是让对方感受到紧迫感：你不是非他不可的。 谈薪归根到底就是三件事： 1. 算清楚自己值多少钱 2. 开口的时候给一个合理但让自己满意的数 3. 给 HR 一个能帮你争取的理由和承诺 不要贪心，也不要委屈自己。一个让双方都觉得合理的数字，比你硬谈多出来的几千块更有价值。因为你还没入职，这个 HR 对你的印象就已经在决定你入职后的体验了。 去把你应得的薪资拿到手，不用想着多拿，但一分也不少拿。

强烈推荐大家看看DeepMind CEO Demis的最新判断。 真的，Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 每一期访谈我觉得值得都花时间看看。这哥们讲东西很实在，而且通俗易懂。 早上边跑步边听完了他和 YC CEO Garry Tan 的最新一期播客。 刚刚把笔记写完，也给大家分享下。 多说一句，好多人问我这种笔记是不是 AI 写的。我说下自己的流程。 我会先完整听完播客，然后用语音输入法把感触尽量充分地讲出来，再让 AI 帮着整理初稿，最后自己逐字修改优化。 如果全部交给 AI 做总结，那等于把思考和理解的能力让渡给了 AI，对自己理解这件事其实没有任何价值。 OK，咱们进正题。 1 Demis 的态度非常明确，现在的大模型范式（大规模预训练 + RLHF + CoT）一定会是 AGI 最终架构的一部分，他不认为这会是条死路。 但要实现 AGI，还有几个关键问题要解决。这几个问题包括：持续学习、长程推理和记忆系统。 先从最容易看到的现象讲起，Context Window。 现在大模型处理长信息，最常用的招就是把 Context Window 一直撑大。一开始 8k，后来 32k，再后来 100 万 Token。听起来很厉害，但本质上是暴力堆砌。 Context Window 其实就相当于人脑里的 Working Memory，工作记忆。人的工作记忆能同时装多少东西？心理学里有个经典数字，7 个左右。背电话号码能记住 7 位上下，再多就溢出了。 大模型呢？已经做到 100 万 Token。 按理说，模型的工作记忆比人大几十万倍，应该比人聪明几十万倍才对。但显然不是。 问题也恰恰就出现在这。把所有东西都塞进 Context Window 里，里面包含了不重要的东西、错的东西、过时的东西。看起来信息很多，其实是一团乱麻。 那人为什么 7 个数字的工作记忆就够用？ 因为人脑背后还有另一套机制在工作。我们记得几年前的事，记得童年的事，记得几小时前发生的事。这些都不塞在工作记忆里，而是另一套系统。 具体来说这套系统是海马体，大脑里负责把新知识整合进已有知识库的那个部分。 研究发现，人睡觉的时候，特别是 REM 睡眠阶段，大脑会重放白天重要的片段，让大脑从中学习。新东西在睡觉的过程里，温柔地融进了旧的知识体系。 这个把新东西融进旧知识库的过程，就是持续学习。 模型现在没有这套机制。每一次对话结束，刚学到的东西就会忘记。下次重新打开，还是上次那个模型，没长进。 2 再聊聊长程推理的问题。英文表达是 Long-term Reasoning。我翻译为了长程。 长程推理这个词太抽象了。Demis 讲了一个特别具体的故事，听完会立刻明白他说的是什么。 他说自己喜欢跟 Gemini 下国际象棋。下棋的过程里能看到模型的 thinking trace，也就是它在那里到底想了什么。 然后他发现一件怪事。 模型考虑一步棋的时候，思考链里清清楚楚写着，这步是个昏招。但接下来，它没找到更好的走法，于是又走回这步昏招。 明明知道是错的，还是把错的那一步走出去了。 这个细节比任何 benchmark 数据都说明问题。因为它暴露的是模型缺少对自己思考过程的某种内省能力。 正常人下棋，意识到一步是昏招之后，脑子里会有一个反应，停一下，再想想。停一下、再想想这个能力，模型现在没有。它能在每一步局部判断对错，但没法基于整盘棋的局势去调整整体策略。 这就是长程推理还没搞定的样子。模型可以一步一步往前走，每一步看起来都合理，但走到后面整盘棋的方向其实是错的。它没有那种退回到当前思考的上一层、重新审视一下的能力。 说到底，模型缺的是一种内省。 3 学习、长程推理、记忆，这是 Demis 在播客里点出来的三个 AGI 鸿沟。 除此之外，他还反复提到了创造力。 2016 年 AlphaGo 跟李世石下棋，第二局走出了著名的 Move 37。那一步棋走出来的瞬间，全世界的围棋高手都看呆了。 所有人类几千年下围棋积累的经验都告诉它不该下那里，但 AlphaGo 下了。下完之后大家发现，是一步神来之笔。 很多人觉得，这就是 AI 的创造力来了。 但 Demis 说，对他自己来说，Move 37 只是起点。他真正想看到的是另一件事。AI 能不能发明围棋这件事本身。 这两件事的区别非常关键。 Move 37 是在围棋这个现成的规则里，找到了一步人类没想到的招。但围棋的规则、棋盘的形状、黑白子的对弈方式，是人类发明出来的。AI 在已有的框架里非常厉害，但能不能自己造一个框架，是另外一回事。 Demis 给了一个具体的设想。 如果给 AI 一个高层次的描述。造一个游戏，五分钟能学会规则，要好几辈子才能精通，棋局有审美，一下午能下完一局。AI 能不能根据这个描述，自己倒推出围棋？ 目前做不到。 为了把这件事讲得更清楚，Demis 还提了一个测试，他自己叫爱因斯坦测试。 用 1901 年人类已有的全部知识训练一个模型，看它能不能在 1905 年那个时间点，自己推出狭义相对论。 爱因斯坦在 1905 年那一年里，连写了几篇改变物理学的论文，后来叫爱因斯坦奇迹年。那些工作不是从已有的物理学论文里通过拼接得到的，是基于已有材料做了一次全新的概念跳跃。 爱因斯坦测试想问的就是这件事。AI 能不能做这种跳跃。 目前的大模型主要在做两件事，pattern matching 和 extrapolation。一个是从大量数据里找规律，一个是把规律往外延伸一点。但发现新东西需要的是类比推理的能力。从一个领域里抽出深层结构，搬到另一个全新的领域去用。 这个能力，模型现在还没有。也可能是有，但用法不对所以激发不出来。 4 除此之外，Demis 还分享了一个让我特别出乎意料的判断，他说未来 6 到 12 个月，真正的价值不在更大的模型，在更小的模型。 这一部分内容我反复听了好几次，确实突破我的已有认知。 不知道大家的想法，反正我自己，这一年来并没有怎么关注小模型的进展。毕竟行业的焦点就是把模型做大嘛。 那小模型的价值到底在哪？ 最直接的是成本。同样一个任务，小模型的推理价格可能只是前沿模型的十分之一甚至更少。 但 Demis 说，比成本更重要的其实是速度。 这里有一个前提得先说清楚。Demis 不是在说速度可以替代智能。 他的原话是，当小模型的能力已经达到前沿模型的 90% 到 95%，也就是已经相当不错的时候，剩下那 5% 到 10% 的能力差距，比不上速度带来的好处。 比如现在工程师用 AI 写代码，已经形成了一种新的工作节奏。一个想法冒出来，几秒之内就能看到结果，不行就改，再不行再改。 这个一改再改的循环跑得越快，做出来的东西就越好。如果每次调用都要等十秒，整个工作流就被打断了。 更关键的是，快到一定程度，工程师在这种节奏里能进入心流。一个想法、一次尝试、一个反馈、再来一个想法，思维不被打断。 这件事写过代码的人都懂，进入心流和频繁掉出心流，产出的差距是数量级的。 Agent 也是同样的逻辑。一个 Agent 跑完一个任务可能要调几十次模型，每次慢一秒，整个任务就慢一分钟。慢到一定程度，Agent 就从一个能用的东西变成鸡肋。 小模型不是大模型的廉价替代品。有些事只有小模型能做。 比如手机、眼镜、家用机器人，需要的就是一个能在本地跑起来的模型。本地跑除了反应快，还有一个特别重要的好处，隐私。 家里机器人看到的视频、听到的对话，全部在设备本地处理，根本不上云。这件事对很多用户来说不是加分项，是底线。 成本、速度、边缘部署，这是小模型的价值。 5 讲完小模型的价值，接下来一个更关键的问题是，能力被压到这么小的参数里，会不会有上限？ Demis 的判断是，目前没看到信息密度有任何理论上限。小模型的智能天花板还远没看到。 支撑这个判断的，是 DeepMind 在蒸馏这件事上的积累。蒸馏简单说就是先训练一个超大的模型，然后用这个超大模型去教一个小模型。教完之后，小模型用极少的参数，能复现原来 95% 以上的能力。 为什么 DeepMind 这么重视蒸馏？因为要把 AI 能力放进谷歌的头部产品中，前提是低延迟、低成本。前沿模型再强，每次推理花几秒钟、花几毛钱...这条路，恐怕很难走得通。 一个前沿模型发布之后，6 到 12 个月内，他们就能把这个模型的能力蒸馏到边缘设备能跑的小模型上去。这个时间表比很多人想的要快。 在很多场景中，小模型和大模型会相互配合。 举个例子，一个端到端的智能助手，绝大部分日常任务在本地的小模型上跑。智能眼镜看到的画面、家里机器人听到的对话、手机里的私人助理，模型直接在设备里读懂，不需要往云端传一遍。 只有遇到特别复杂、本地搞不定的问题，才向云端的前沿模型发起请求。 也就是说小模型在边缘做主力，前沿模型在云端做后援。 不过，这个构想对小模型的要求也比较高，它不能只会处理文字，还得能理解物理世界。 这就是为什么 Gemini 从一开始就坚持多模态，不光处理文字，也处理图像、视频、声音。 一开始这么做比只做文本要难得多，但眼镜也好，机器人也好，需要的是一个能看懂周围世界的模型，不是一个只会聊天的模型。 讲到这里，小模型这条路的轮廓就完全清楚了。它独立成立，不是前沿模型的廉价替代品，而是另一条同样重要的路。 嗯，很有启发。