《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？

新加坡的國防部長最近演講說，他從無到有，自己蓋了個AI助理，很得意地表示，「如果你對科技的了解，只有被簡報過的程度，那你無法管理這樣的科技。」網上一片稱讚，新加坡給官員的高薪，就是能請到這麼棒的人材，放眼望去，全世界有多少部長級的官員，能夠有這樣的科技能力？但我看了只能搖搖頭，「開始了」，李光耀的不肖子孫，路子開始走偏了。 法國總理克萊蒙梭說過，「正因為戰爭太重要了，所以不能交給將軍來決定。」身為國家內閣級的領袖，負有政治責任的領導人，最重要的工作，是在政策的制定上，作出最有利國家、社會的政策，並且在政治程序裡推動這些政策，領導屬下，完成福國利民的工作。誰說最重要的工作是懂政策裡的技術性細節？能夠在不影響政策品質的前提下，了解技術性細節，那可以加分，無妨。但多數的時候，技術的專家，會見樹不見林，反而影響大局觀。政府官員最需要的特質，在於面向民眾的政策，而不是所謂專業的枝枝節節。 但這個部長更大的問題，不在於他會因為太過投入科技細節而影響政策品質，而在於他在「表演」，一如美國左派政客的performative行為。當政治意識型態變成一個政治人物最重要的考核標準時，能不能幹，已經不重要，如何在舞台上表演出符合政治想像的身份，才是取得權力的關鍵。因此，這些performative的政客，像是接受左派媒體的指揮一樣，講一樣的話，穿著打扮一模一樣，譴責政敵的話語也一模一樣，對著自己的群眾跳忠字舞，只求群眾的認同，進而取得權位，有沒有能力，那是其次，久而久之，在逆淘汰的情況下，左派政治人物的品質，就越來越差。新加坡當然沒到這個地步，能力還是很重要，但當李家父子離開政壇後，新加坡沒有了國王，沒有定於一尊的拍板者。總理只是一班同僚裡的頭銜最大的那個，並不是共主。於是，就會開始有些官，想要用「表演能幹」來取代「真的能幹」，慢慢地取得群眾裡的政治資本，進而轉成實質的政治權力。也就是說，當群眾的掌聲，給的不是事情辦得最好的那一個，而是話講得最漂亮的那一個，那李光耀辛苦打造「選賢與能」的基礎，就會開始衰敗。

前幾天剛好跟朋友在討論預測市場當前到底需要的是什麼，看似繁榮其實並沒有很好的讓大家都上手 多數交易量肯定都是來自 bot ，而且多數人參與其實滿容易虧錢的 最大的問題就是不同市場的流動性碎片化再加上介面不好用、不直覺 以台灣來說甚至登入個 polymarket 都有問題，仍是最大痛點，我最常用的還是 polymarket 的 CLI 當前有兩個痛點需要被解決：更好懂的介面以及更絲滑的入金方式 市面上的方案都沒有真正解決這個問題，更不要說單純的 AI 工具 不管是否幣圈，AI agent 使用率都是不高的，一個重要原因是最一開始的啟動流程仍然有些複雜，只有真的動力強的少數族群才會每天用 另一個更根本的原因是，主流模型從來沒有被真正為「在市場裡賺錢」而設計過，它們能提供分析結果 但分析≠ 不代表真的能夠賺錢 用戶本身具有交易賺錢的能力， ai agent 才能發揮得好，否則很容易只是幫我們花式虧錢 Sui 上面的 @0xbeepit 還挺有趣，這個協議是一個讓交易型 AI agent 在真實市場中競爭、篩選、進化的系統，只保留真實市場裡活下來的策略 而且除了 agent trading 還有發展其他的產品線 這是當前預測市場賽道所欠缺的 「有更多讓用戶資金留存的誘因」 創始團隊在 PayPal 和 Walmart 等企業建構過 TradFi 系統，平均 12 年以上的開發經驗，橫跨支付、交易、區塊鏈基礎設施等 Beep 主要運作的方式有五個階段 1️⃣ 用對的工具開發策略 LLM 負責理解語言、分析情緒、提取資訊；另一種 AI 專為數字時間序列設計的模型，負責數值計算、風險判斷和交易執行 2️⃣獨家訊號 Beep 的 agent 接入獨有的數據流，包含鏈上交易元數據、預測市場訊號、訂單流微觀結構 3️⃣ 開放接入 任何 agent 都可以接入、提交策略。 越多參與者，接觸到的市場資訊廣度也更大，利好所有玩家 4️⃣ 嚴格篩選 每個策略先用模擬資金跑，通過了才能用真實資本 能穩定賺錢的策略獲得更多資金信任，跑輸的淘汰 5️⃣ 結果反哺 每一筆交易的結果，都會成為模型訓練的一部分，讓系統變得更準 理論上隨著時間的推進，系統會越來越強大 接著是其他產品線，Beep 最新上線的 R3，是基於 Polymarket 的預測市場產品，提供兩種玩法 💡手動預測，適合想自己下單的用戶，Beep 為用戶提供 AI 洞察輔助用戶做判斷 💡全託管預測 Agent ，適合想讓 AI 全權負責的用戶，AI 全權接管，掃描市場、選題、交易、結算，全程無需人類介入 我這次先丟了 1000u 來測試一下他們家的 trading agent 1️⃣ 選擇自己要用的模型（GPT5.4 , Claude Sonnet , Kimi , Groq 等） 2️⃣ 選擇要交易的市場：美股竟然也可以 , 不單純只是加密市場可以選擇 3️⃣ 除了 eth sui 之外我添加了近期火熱的 $SNDK $INTC $MU 三支股票 在這些交互的過程中都是可以嚕分數的，包含創建 agent、交易量、錢包餘額等（treasury），創建 agent 的花費跟交易頻率有關，越高當然花費越多，還可以設定單次交易最高金額，使用的槓桿大小等 agent 開跑之後, 可以動態看到 agent 當時的想法 下週來跟大家分享一下結果，有興趣的可以一起來玩玩： 這邊記得，受邀人記得至少要充值 10 usdc 以上才可以激活 ⚠️ 地區限制，台灣的朋友們記得一樣要切換 VPN 才能使用 去年年底 Sui 宣布了 The Agentic Economy is coming to Sui ，很明顯這是當前每條鏈都在積極發展的方向，Beep 是我認為值得一試的 Sui 鏈 agentic finance 項目 Beep 還支持基於 Hyperliquid 的全託管交易 agent 的創建，支持 Hyperliquid 上 Crypto + TradFi 全部 USDC 交易對 對於心癢癢想追高美股的用戶來說，如果想追高又不知道怎麼設止損，讓 ai agent 根據設置的策略來參與市場也不失為是一種方式

博士班將畢業要上就業市場的時候，我聽從了當時正因為Freakonomics火紅，芝加哥大學教授Steven Levitt公開的建議，取了個美國化的名字。他說他都這樣建議他為數眾多的國際學生這麼做，因為他的研究證實，「名字」充滿了許多訊息，會給僱主認識到你是不是非常願意融入環境、擁抱當地的文化，你是不是想和其它人一樣，而決定要不要給你加分。講到這裡，就很多人想要舉反例，但是愛舉反例的人，常常不了解這種實證研究的意義，就業結果的差異，當然是有很多因素造成，但這種設計良好的實驗，真正的解讀方法是，「如果兩個各方面都一模一樣的人，取了一個美國化的名字那個，會有比較好的就業結果」。我那一年的就業市場正在金融風暴的谷底，任何一點加分的機會，我當然不能錯過。 Levitt的意見，放在今時今日，那是非常政治不正確的。我都可以想見各式各樣的批評，「死白男，你憑什麼要人家放棄自己的身份認同」「為什麼不擁抱自己的文化」「你很好，沒有需要改變」「是別人該來學你的名字怎麼唸，而不是你要配合他們」「世界本應該如此多元」諸如此類的看法。如果是個人的價值觀，自我的選擇，我都沒有意見，但在現實上，這些批評並沒有辦法改變這個世界上，人生下來就存在的偏見，也許社會比較文明了，社會比較多cancel文化了，這些偏見不敢顯露出來，但一直都在而去除不了，只是變成隱性的偏見而已，這也是Levitt和Ronald Fryer等人研究的價值，人是會說一套，做一套的，所以有人選擇保留自己驕傲的一切，有人極力融入新社會，那都沒有關係，「名字」的訊號傳遞機制，不會因為你做了什麼，或是不做什麼，而失去作用。所以，你看為什麼這麼多東亞移民，給小孩取名字，都是非常美國化的名字，那是一個想要融入的心情，那是一個務實的心態。反觀印度人...... 但這些強調要政治正確的左派意識型態，其實還是有害的。首先，這些高大上的多元價值讓新世代對社會的運行有誤解，造成他們的認知和現實有落差。但更大的問題是，這種多元價值幾乎都不可避免地變成紅衛兵的鬥爭手法，為什麼Levitt現在不太敢再講這些實證上反多元的研究？因為那是會被人cancel的大逆不道言論。現在美國的教育界，不管是中小學，還是高等教育，通通是這種多元的氛圍，所以多數的老師，自己言論審查的厲害，而一旦開始懼怕被告發，那就當不了老師了，因為老師很多時候，是要「教育」學生，是帶有價值判斷的傳道責任。而一旦老師不敢要求，那學生其實就失去了學習做人做事道理的機會。一如我之前所說，大學的價值一在credentials，二在無憂無慮的四年探索，而如果老師都是畏首畏尾，那這個探索的過程，這個讓青少年成熟的獨特經歷，就少了一些能導正行為和看法的力量。 所以，我的課，不准用手機和電腦。學生可以遲到，可以中途離席上廁所，但我都很明白告知，你有你的來去自由，但你要知道，每個人心中都有一本帳，記載了和所有人的往來好壞，你每次上課都要晚來，或者是都要用上課時間上廁所，你雖然不會在這堂課被扣分，但你在我的私人帳裡，會一直都是負值，你的印象分數就是負的。當你身邊的人，對你的帳上，記的都是這些負值，你就把自己在社會成功、人生幸福的機會一降再降，如果不自己想辦法改變，那也不要日後悔恨。是的，我就是那個沒有政治正確危機感的說教老頭，但這不就是學校給我終身職的立意初衷？

我看到BBC有一個訪問中配秋涼的片段，裡面說到她在大罷免的時候看到有人舉牌反對「中配洗人口」，因而感到憤怒。這種針對性的政治語言，只要是承受的一方，誰能不有情緒？身為在美國的移民，如果有人當著我的面罵移民滾回去，我會這樣的憤怒嗎？不會，因為這是不同的類比，要比的，可能是在美國的穆斯林移民，尤其是九一一之後面對的壓力，可能情況差不多。秋涼這種受過台灣學院浸禮的年輕人，無可避免地被左派上身，把左派國際主義的那套放在這個令她憤怒的事件來分析。他們看世界用的是階級鬥爭的角度，採取的方式是爭平等的抗爭，因此要求台灣人要不分出身背景，只要取得台灣公民的地位，就要享有同樣的權利。但當你在台灣要平權的時候，你有想過台灣真正的生存威脅是什麼嗎？平權的保護，那是要一個安全的國家才給得起。 我在美國當移民，我沒有任何一點內心的衝突，我來的地方既不是美國的敵人，我也沒有不認同美國的理念，我更驕傲我延續了美國移民立國的傳統，所以如果有人真地當我的面罵我，要我滾回我的國家，我會毫無障礙地罵回去，我比你還美國人，你才他媽的滾回去。如果說，人家當著你的面要你滾回去，你會臉紅，你會憤怒，那是為什麼？是因為你犯了錯嗎？你不認同你移入國家的理念，你不接受你新的祖國的文化，還是你還在代表你的出身地？美國的穆斯林移民，如果真的因為理念相同而移民，那就會自己在內心的文化衝突取得平衡，如果無法平衡，那是不適合移民的。如果你真的接受這個新國家，那你就入境隨俗，至少不要你的小孩繼續戴頭巾，不要相信左派那種「愛你自己的身份認同」那種白痴空話。你如果還是那麼愛你自己的原生身份認同，那真的不要留在美國。 秋涼這種進步主義派，和上官亂那種很明顯被共產黨收編的中配有所不同，但他們都想要用左派的進步思想，綁架民進黨裡的進步派，但這是不可能的任務，誤認民主進步黨就應當像他們一樣「進步」，所以他們會因愛生恨。說實話，中配在台灣的地位，理應要比美國的穆斯林移民更艱難，因為沒有一個穆斯林國家可以推翻美國，改變美國的生活方式，但中國不但有這個能力，還有這個表定的任務，所以中配在台灣的地位，本來就不能與一般移民相比而論。以色列全民皆兵，但阿拉伯裔的以色列公民，不用當兵。新加坡建國初期，馬來裔的新加坡公民，不能擔任軍警。這些舉措，都是基於國家安全。用這些「不公平」的方式對待公民，那是不得不然的措施，如果敵人利用這種破口，把台灣的現狀打破了，那不是幾十萬中配人權的問題而已，那是兩千三百萬人的生活方式、生命財產受到威脅的問題，連中配自己都要面對的生活方式被改變的問題。有這麼現實的問題，民進黨如果要在台灣當家，就不可能「進步」到對中配一無防備。如果不是要尊重台灣人婚配的自由，依中國對台灣如此巨大的威脅，台灣應該禁止與中國人通婚。 說實話，台灣的政府並沒有執行任何歧視中配的政策，中配在台灣受到台灣人的言語攻擊，那是很無奈的發展，我也很同情秋涼他們受到的待遇，雖然看到那些住在台灣又要講武統台灣的中配，讓人實在很難同情他們的立場。所以說，如果中配有原罪，那個源頭來自共產黨，不是來自台灣人的歧視。共產黨一日不滅，中配一日不能洗去原罪，而如果共產黨已滅，那這些中配又何需「委屈自己」住在台灣呢？

2023 年，Meta 首席 AI 科學家楊立昆給當時的 LLM 熱潮潑了一盆冷水。 他指出 LLM 有根本性的缺陷：沒有持久記憶、無法從單一經驗學習、缺乏對物理世界的理解。本質上，它只是在做「下一個 token 的預測」。 從學術的角度看，他說得完全正確。 直到今天，LLM 的底層架構依然沒有變。它依然是一具每次啟動都空空如也的統計引擎。 但在三年的工程演進後，我們發現了一個讓科學家尷尬的事實：學術上的根本缺陷，工程上不一定要正面解決，繞過去一樣能起飛。 楊立昆主張要走「世界模型」的路線，讓 AI 像人一樣建立對物理規律的理解。他認為 Scaling Law（規模定律）有天花板，LLM 光靠堆算力不能產生真正的智慧。 但工程界用兩件事回應了他： 第一，資本的暴力美學。過去三年，人類往算力砸錢的瘋狂程度，讓模型規模產生的「湧現」直接蓋過了架構的粗糙。 第二，系統性的外掛補丁。模型記不住？掛上向量資料庫。模型理解不夠？接上 Vision 和工具。 這就是工程學最迷人的地方：解決問題不需要追求「本質的優雅」。 楊立昆在研究神經元的排列，而工程師在研究如何把這個「不完美的大腦」裝進一個強大的「機械外骨骼」裡。 楊立昆對 LLM 的核心批評，是他認為 Pattern Matching（模式匹配）不算真正的學習。 但如果這種模式匹配的複雜度足以模擬出文明的所有邏輯，那「學習本身到底是什麼模式」還重要嗎？ 飛機與鳥的飛行原理完全不同。飛機沒有羽毛、不會拍翅膀，但在它飛得更高、更遠、更穩定的那一刻，它到底「算不算在飛」已經不重要了。 但繞過去的，跟真的解決，是兩回事。 只要底層架構沒變，楊立昆講的那些缺陷就真實存在。記憶是外掛的，不是原生的。就像義肢，裝上去能走能跑，但它跟真正的腿就是不一樣。你不能假裝它不存在。 所以雖然 AI 已經很強了，推理、寫作、寫程式，很多事做得比大部分人好，但它每次都是一個全新的大腦。沒有連續的意識，沒有累積的經驗。它所有的「記憶」、「理解」、「偏好」，全部來自你這次塞給它的上下文。 如果你去看 OpenClaw 最近的 repo 更新，你會發現記憶管理佔了很大的篇幅。怎麼讓 AI 在對話之間記住該記住的東西。 他們最近推的 QMD，把關鍵字搜尋跟語意搜尋混在一起用，就是為了解決一個問題：你三天前跟 AI 聊過的東西，它下次怎麼找得回來。 模型本身的能力會繼續進步，但只要底層是 LLM，記憶管理就是一個繞不開的大山。 用工程的角度來說，就是 Context Engineering 的重要程度，會逐漸超過模型本身。 你怎麼管理每次丟給模型的那包上下文，決定了 AI 能幫你做到什麼程度。哪些資訊該放、哪些不該放。什麼時候該砍掉重來、什麼時候該接著繼續。不同對話之間的記憶怎麼同步、怎麼取捨。 我自己每天都在處理這個問題。 舉個例子，我的 OpenClaw Agent KAI，它常常在多個頻道處理不同任務，但它們的記憶不是即時同步的。只要 還沒更新，它們就不知道彼此剛做了什麼。 所以我常常要幫它做認知同步。譬如告訴 A 分身，B 分身目前正在做什麼，然後要求 B 把做的東西整理好傳過去。或者更簡單一點，直接叫 A 去讀另一個 Discord 頻道最近兩小時的對話，讓它自己同步 B 的工作內容。 這種「認知斷裂」的現象，只要你常用 AI，一定會有很強烈的感覺。 從人格化的角度看，你會覺得它們是同一個人。但事實上，它們只是共享同一份記憶。只要記憶沒有同步，它們就是不同的人。 我現在花比較多時間在學這一塊。譬如今天 KAI 就教了我，如果讓 Claude Code 的 Opus 4.6 從外部調用 GPT 5.3-Codex，用 MCP 跟 coding-agent skill 的差異是什麼。 KAI 告訴我，差異的核心在於：中間過程要不要進主 context。 用 MCP 調用 Codex，每一個 tool call 都走 MCP 協議。Codex 過程中的每一個 turn，讀檔、改檔、跑測試、報錯、retry，全部以 tool result 的形式灌回 Opus 的 context。一個 coding task 可能產生幾十個 turn，跑完之後 Opus 的 context window 已經被中間過程塞滿了，後面每一 turn 都要重送這些垃圾。這就是 context 污染。 而 coding-agent skill 的設計完全不同。它把整個 coding task 交給一個獨立的 sub-agent，這個 sub-agent 在自己的 context 裡完成所有中間過程。跑完之後，回傳給 Opus 的是一個精簡的 handoff summary：改了哪些檔案、測試跑過了沒、有沒有殘留問題。中間那幾十個 turn 的掙扎，Opus 完全不需要知道。 同樣一件事，兩種做法，Opus 的 context 乾淨程度天差地遠。 所以同一個模型，不同的人用，產出可以差十倍。 人與人之間原本的能力差距，已經沒那麼重要了。你的學歷、你的年資、你寫程式的底子，這些東西的權重正在被 AI 快速壓縮。 取而代之的，是你怎麼使用 AI。這件事的精度，才是現在真正決定產出的變數。 你理不理解它的記憶是怎麼運作的。你知不知道什麼時候該砍掉 context 重來、什麼時候該讓它接著跑。你能不能在對的時間，把對的資訊塞進那個 context window。 這些東西有一個名字，叫 Context Engineering。 它不是什麼高深的學問，但它是所有想把 AI 用好的人，都應該深入研究的東西。

共產黨的輸出革命，主要原因仍在於生存，意識型態的理念驅使，只是小部份理由，證據之一，在1936年底的西安事變。智小謀大的張學良，從歐洲遊覽了一圈，泡了墨索里尼的女兒，見了希特勒的大將戈林，也去了莫斯科，想見史達林，想要拿蘇共的援助，助他打日本。史達林瞧不起他，不見。回到中國後，張學良被蔣介石派去剿匪，但反而把蔣騙去了西安，兵變抓了蔣。毛澤東彼時躲在寶安的山洞裡，聽到張學良用收音機傳來的密報，大喜過望，非殺了蔣介石不可。 史達林一收到蔣介石被抓的消息，立刻在莫斯科開會，最後決定不殺蔣，要共產國際通知毛澤東放人，放了蔣，要他承諾國共聯合抗日。史達林彼時還把蔣經國控在蘇聯當人質，他可以控制蔣，所以他不怕放了蔣介石。對史達林來說，蘇聯最大的夢魘是東西兩面開戰，德國和日本，才剛簽了反共同盟，這個惡夢真實得不得了。全世界那個時候只有蘇聯和蒙古兩個共產國家，這個反共聯盟，反的不是蘇聯，還能是別人嗎？史達林怕日本怕得要死，日俄戰爭一敗把羅曼諾夫王朝一舉打趴，教訓仍在。毛澤東像個阿斗，一天到晚只會要錢，不但不聽話，還把紅軍越打越小。如果讓毛殺了蔣，何應欽這個日本軍校出身的軍頭，變成了國民黨的領袖，那中國就會倒向日本，加入反共同盟。因此史達林決定，不但不殺蔣，還要讓蔣繼續領導中國。 每當讀到這段歷史，很難不讓人想像歷史可能的不同走向。如果蔣介石在西安事變死了，日本和中國同盟，這正是日本內部兩派路線鬥爭的其中一個可能，日本帝國的侵略目標會轉向北方，變成反共的先鋒，日本不會和美國對抗，珍珠港事變不會發生，日本帝國今日仍在，而共產黨永遠無法在中國取得勝利，那會是一個多麼不一樣的世界。 張學良想當英雄，結果連狗熊都不是。史達林的決定，讓毛跳腳，他還是要殺蔣，但周恩來腦子比較清楚，中共需要蘇共的援助，不能得罪史達林。於是周從延安到西安，向校長敬禮後，要張學良放了蔣。少帥以為自己是民族英雄，下大棋，但連他自己抓的俘虜都不能決定生死。張學良後悔後，發傻，像蔣賠罪，居然和蔣回南京，蔣不殺他，一直把他軟禁到死。張學良的一生毀於一個少爺的衝動，但他更毀了億萬中國人的人生。 史達林一個鄉下讀書人，意志強大，腦筋清楚，世界大勢的判斷極為準確，但可惜的是，「你能把一個孩子，從邪教裡救出來，但你無法把他腦子裡的邪教移走」，共產天堂就是他致力人生的目標，而共產主義對世人危害這麼大，正因為蘇共政權落入了史達林這個，托洛斯基稱為「了不起的平庸」的政治天才手裡。而在史達林之前，沒有一個真的社會主義國家，是史達林一手打造出來的社會主義制度，因此，所有的共產黨，全世界的社會主義政權，只有史達林一個範本可以抄看，所以只要讀懂史達林為生存的種種手段，就可以理解並預測所有共產黨的行為。

一個人的原生家庭，撇除教育資源跟物質之外，差異最大的就是眼界。 眼界這個詞聽起來很抽象，但其實可以量化。你從小到大看過多少種「人生決策的樣本」，這些樣本的分布長什麼樣子，基本上就決定了你的眼界。 在好的環境裡長大，你看到的決策分布是有層次的。身邊有人做過非常漂亮的決定，大部分人做的是合理的決定，也有人踩過大雷。因為 variation 夠大，你能分辨什麼是頂尖、什麼是及格、什麼是災難。 你不一定每次都選對，但你知道好的選擇長什麼樣子。 像在矽谷，有人放棄高薪去創業，三年後公司被收購；有人穩穩待在大廠靠股票累積財富；也有人燒光積蓄失敗回去上班。大贏、穩贏、大輸的樣本你都見過了。光是見過這些，你對人生可能性的想像就比大多數人寬。 這跟品酒是同一件事。喝過頂級的酒，你回去喝普通的，舌頭會告訴你差在哪。但如果你從來沒喝過好的，你不會覺得少了什麼，因為你的味覺沒有那個錨點。 眼界就是你腦子裡的錨點。 反過來，在資訊比較閉塞的環境裡，你看到的選擇基本上長得都差不多。大量平庸的決策，混著一些爛的，偶爾一個還行的。當你的樣本裡缺少那種非常漂亮的 outlier，你就不知道天花板在哪。 眼界真正帶來的差距不是選對選錯，選錯至少代表你知道有那個選項，那只是判斷失誤。真正的差距是，你根本不知道有那個選項存在。 我自己的體會是，很多時候限制一個人的不是能力，是想像力。你能想像的上限，就是你努力的天花板。而想像力這種東西，不是靠聰明就能補的，是靠你見過什麼。 所以如果有能力，盡量把自己丟到樣本分布更寬的環境裡。去認識跟你不一樣的人，去看別人怎麼做選擇，去見識那些你原本不知道存在的可能性。 你不需要複製別人的路徑，但你需要知道路不只一條。

投資的本質是很簡單乾脆的，不要被幻象給迷失，不要執迷某個標的，我們需要的是當下最好的故事，最多人同時買入，走勢最好看的標的，這才有韭菜賺錢的空間。 而不是整天瞎猜主力割不割我，這邊持倉.資金費率有問題，整天PVP思維，或者是明明主流在AI卻選擇了傳產股票，在漲漲跌跌中損失了本金。 認命吧，我們韭菜只能在漲漲漲漲漲大勢中去贏錢、贏大錢，其他沒有趨勢的都不具有發財的條件。