这市场太几把蠢了，为什么2-3个小时前的消息，一个小时不涨，害得我减了一半。。 不过现在反应也算快的了，21年facebook改名，一晚上不涨真是让我怀疑人生

被中国禁止但后来大量使用的技术： 1.     Wifi，推推行国产标准 WAPI，后失败 2.     WCDMA，强推国产TDSCDMA，后失败 3.     VOIP 4.     卫星天线 5.     游戏机 6.     Google, Facebook, Telegram基本上所有的IM，以及维基百科，新闻网站等 7.     eSIM 下一个一定是星链！ 欢迎补充😂

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个人资讯汇总如下： 1. 恳请支持“六四”纪念馆, 本馆网址: 2. Youtube线上课程：《中华人民共和国史》： 3. PayPal贊助： 4. 对话中国 Dialogue China官网： 5. 订阅我的Youtube频道“王丹学堂”：： （目前，YouTube频道维持每週三次直播：线上课程，读书时间和“王丹评论”.请记得订阅并且开启旁边的小铃铛） 6. 我的Facebook专页： 7. 书籍购买—eBay卖场： 8. 书籍购买—虾皮卖场： 9.. 终于通过了X的审核，现在，各位可以通过订阅来支持我的这个账号。这是最好的支持。 在你们的支持下，我会积极在推特发文，分享我对包括中国问题，政治，文化等问题的看法，分享我自己的动态 10. PO Box 邮寄地址： Dan Wang / 11762 De Palma Rd. Ste. 1C, #68# / Corona, VA92883 / USA 11. 八九民运和六四镇压的个人口述视频：聊聊1989年的那些事儿（共50集）： 12. 欢迎访问我的TikTok账号: danwang070, 那里会有更多的个人风格的呈现.

之前写过一篇文章，是怎么给项目估值定价。最重要的是看对标龙头以及行业天花板， $sent @SentientAGI 上了币安盘前，按照已经公布的流通量来算现在市值才2b左右，也是由于最近这一周美股下跌，币圈暴跌被压价了。如果在9月底10月初发币，5b是肯定是可以做到的估值，毕竟web3 AI项目龙头 $tao 市值7b，而web2 ai龙头openai的估值是500b。 项目方选择发币时间都有自己的考量，也是希望产品做好了再推出来。sentient一共融资了8500万美金，如果很多人做空肯定会有一波压空暴涨行情！ 我得到的小道消息，场外融资成本都在1.5-3b，都是挤破头才能投进去。按照现在的盘前，投资人是没什么钱赚的。你觉得合理吗？必须聊到领投人：彼得·蒂尔，是paypal的创始人，也是facebook的早期投资人，收获了1000倍回报。后面他做了一家硅谷风投公司Founders Fund，投资了 OpenAI。它们只投资了少数几个AI项目，而@SentientAGI就是其中之一。 Ai是未来10年最大的机会，作为硅谷资本押注的项目，sentient没有回头路，只能一路披襟斩将。@SentientAGI 建立了一个叫GRID的开放网络，并且有极强的开发者网络，技术+资源+背景都是最强阵容，我很期待开盘的那一天。

Michael Saylor一开始也不是比特币的坚定支持者，而是花了 1000 个小时研究才决定 all in 研究 1 小时后，成为怀疑论者 研究 10 小时后，成为交易者，低买高卖 研究 100 小时后，成为投资者，可以看做金融版的 Facebook 研究 1000 小时后，成为信仰者，比特币是赋予地球上每个人的经济权利的工具 Michael 也分享了他对好的投资品的定义： 1. 人人都需要 2. 没有人可以阻止 3. 其他人都不同意你的看法 2010 年的亚马逊符合这个定义，但 2020 年就不符合了（因为人人都知道亚马逊是个赚钱机器） 2020 年的比特币，仍然符合这个定义，于是 Michael Saylor 当时扣下扳机：2020 年 8 月，MicroStrategy 宣布购买了 21,454 个比特币，价值约 2.5 亿美元，平均购买价格约为 11,653 美元 （from 邦妮区块链的采访，大佬的思维框架值得借鉴，真是太精彩了，我附在评论里） 在另一个分享中，Michael在 2010 年用 5000 万美元购买了苹果、Facebook、亚马逊和谷歌的股票，10 年后变成了 5 亿美元 但让他后悔的是，这是一项他的个人投资，他的公司 MircoStrategy 并没有参与其中，如果再出现这样一次机会，他会个人和公司一起购买，然后不断在 Twitter 上宣传，于是有了现在 $MSTR 的故事

马斯克要把 xAI 并入 SpaceX。 事实证明，老马的舒适区还是在搞硬件 or 搞供应链。 他的神奇在于可以在整合供应链的各个环节，使用（1）领导能力（2）钞能力（3） PUA 能力，快速完成他的目标。 几条供应环节劈里啪啦一整合，就攒出来一个牛逼的硬件，比如说特斯拉，比如说 SpaceX 火箭，再比如说 Colossus 这个号称全球最大的算力中心。 他在孟菲斯建的这个 Colossus 算力中心，全球最大之一。 里面的 20 万 GPU 算力显卡，一部分由英伟达提供，另一部分是马斯克强行从特斯拉挪用过来的，再加上远超工厂旧址原有的电力供应也是马斯克搞定的，号称 122 天就建了起来。这就是老马的舒适区。 但是显然，马斯克的技术栈不包括搞软件。 xAI 在 11 位联创全部出走之后，如今遗憾地被马斯克划到了 SpaceX 架构底下，变成了 SpaceXAI（这起名马斯克味儿也太浓了）。 其实，如果马斯克要是软件能搞好的话，他也不至于跟 OpenAI 在那么早期就闹崩了。 曾几何时，当时 OpenAI 成立就是为了对抗 Google 的 DeepMind，是真的想搞非盈利的 AI 组织。 我看路透社有篇报道说，甚至 Sam Altman 还提议说成立一个五人委员会，成员包括： 1. 他自己 2. 马斯克 3. 比尔·盖茨 4. eBay 老板 5. Facebook 联创 说实话，这阵容听起来科幻味儿真的拉满了。我如果将来有机会写小说的话，我一定会把这个桥段作为其中一个 if 线。 这个五人委员会有一种“硅谷版共济会”的感觉，你知道吧？ 当然了，就目前这个 GPT 5.5 和哈基米 3.1 的表现来看，OpenAI 确实达到了击败谷歌的目的，只是可惜也并不 open，也走了 close 路线。 马斯克和 Sam 的官司直接在打这个点。 考虑到 OpenAI 更让他感到恶心，所以马斯克现在决定和 Anthropic 合作，把闲置算力提供给 Cluade 用。 要知道之前马斯克其实对 Anthropic 还是风言风语比较多的，例如管人家叫：厌世、虚伪、盗窃，甚至嘲笑那个菊花 Logo。 我看有报道说，Colossus 这个算力中心显卡的利用率也才 1/10，大部分都在空转，反正自己的 xAI 现在用户量也不大，配一个这么大的算力中心完全是浪费，所以说马斯克只能捏着鼻子把这些算力给 Anthropic 去使用。 敌人的敌人就是朋友，可能老马也是这么想的。 你发现了没，搞到最后，马斯克 AI 之旅里，硕果仅存居然不是 Grok，而是他快速攒出来的算力中心 Colossus。 不过神仙打架，我们这些普通用户居然得到了一些实惠？😂 因为有了 Colossus 这么大一个算力中心的支持，Claude 终于决定多挤点牙膏，比方说： 1. 5 小时用量翻倍 2. CC 上降低峰值限速 只是可怜了 Grok，现在卡在 4.3 阶段，上不上下不下的就很难受。 考虑到 Grok @grok 在推特上给我们带来了太多的欢乐，真的希望 Grok 能够在 SpaceX 里面，匹配一个能够真正引领它的强大的新团队，努力回到御四家的位置上🥲。

财富自由必看五大神作电影！ TOP 5 ：《大而不倒》 次贷危机，真实事件全景复盘，政府银行与资本的深度博弈。当你看懂宏观经济周期对普通人财富的巨大影响，学会预判系统性风险，提前布局，避免个人财富在危机中被稀释收割，守住财富积累的核心成果。 TOP 4 ：《华尔街》 它是财富自由路上的首富与人性必修课，这部金融题材开山神作，撕开资本真相，财富最大的敌人是自身失控的贪婪。它以主角逆袭后全盘皆输的历程，帮你划清投资与投机的边界，建立财富底线。能赚多少钱看能力，能把钱留多久，才决定你能否真正实现财富自由。 TOP 3：《社交网络》 顶级创业造富教科书，完整还原Facebook从校园项目到千亿商业帝国的全过程，看懂时代风口、商业博弈、股权架构的核心逻辑，教你抓住红利，实现财富量级的跨越式突破，是创业型财富自由的必看经典。 TOP 2 ：《大空头》 次贷危机封神之作，用通俗生动的方式拆解复杂金融逻辑，戳破资本市场的本质规律，它教你跳出散户思维，看懂经济周期，市场泡沫与逆向投资的核心，是实现从第一桶金到财富自由的投资进阶必修课。 TOP 1 ：《当幸福来敲门》 绝大多数人对财富自由的理解都停留在坐拥巨额财富的数字幻觉里，却不知其本质是对人生的绝对掌控权。主角克里斯从绝境逆袭，靠的从不是天降横财，而是绝境不垮的逆商与对目标的极致坚守。真正的财富自由是永远有重新站起来的能力，有选择人生的底气，永远不被生活裹挟。

寻找历史中的确定性来辅助判断，才是读书对发财的意义。 我读过很多关于交易的书，绝大多数我都扔了，我一句话就能说明白历史上的传奇交易者是怎么发财的：绝大多数时候都是周期性行业趋势行情，一把滚仓梭哈梭多（空）。硬币的另一面是，他们也是这么爆仓的。 我读过许多关于房产的书，绝大多数我也都扔了，同样也一句话都能说明白：上升趋势里赌国运、赌通胀、贷款越多屌越大，反复 re-fi 滚仓。 我还没有退学的时候，在开发者论坛里消磨了绝大多数时间，大多帖子我也都忘记了，只记得一个老哥说：Google、Facebook、Twitter 作为明星上市标的，是完全看得见的，聪明人每次都可以提前 1-2 年跳槽。互联网行业（现在叫 Web2?）发财的底层逻辑是中概股/科技股高估值、低上市门槛的十年红利期，让没有背景的小镇程序员可以参加到证券化的发行里。你过去几年撸空投，就是在 Google、Facebook、Twitter 上市之前加入公司参与发行。 抽离开来看，币圈赚钱的确定性是很清晰的： - 越多越早的本金，周期性行业底部 / 上轮周期筹码密集位置满仓，必须加杠杆，贷款越多屌越大 - 熊市撸空投较低门槛参与到发行里 - 未发币项目/币安的职位卡位 现在说这些都晚了，我只好建议你破新高就猛冲，老祖宗也说了，突破一个整数位/ATH 以后一般起码还有 30% 的涨幅，这是人性决定的。这种行情撸个鸡毛的空投，不如梭哈住皇宫。前 100 的币，哪怕你瞎买，市值 floor 也会很快翻倍。

半年来，我一直反复介绍的四个原则： 原则1，AI时代的第一性原理：LLM一定会越来越聪明，benchmark越来越高，context window越来越大，reasoning越来越长，价格越来越便宜，inference速度越来越快， 这是scaling law今天依然持续的具体方向，不用你质疑，这是你唯一的信仰和行业最大共识。 原则2， 管理学设计红利：从我提出“自动编程机”、行业提出vibe coding、SWE-Agent以来，从cursor到manus到metaGPT到claude code， 人们逐渐把LLM Agent抽象成人，把软件管理、工程管理、管理学等等所有方法论直接套在multi agent workflow上面，严格按照人类管理学的方式去拆分、review、执行、反馈、循环， 这一波很快红利也吃完了，因为 a. LLM Agent毕竟不是人，存在着memory有限、执行力有限、function calling工具有限等等局限；b. 人类用于管理学的各种方法，直接套在LLM Agent上有利有弊，红利迅速挖掘完，剩下的弊端大量存在，比如过度交流、七手八脚、随时停工等等。 原则3，LLM Agent的职位和定位：绝大多数人，把claude code当做一个工具，最终的产品是用工具来完成的，最终的代码也是人与SWE Agent一步一步interactively迭代产生、迭代review、迭代部署的， 而我反复告诉过所有人，也是我又一条首次提出的原创观点，multi agent未来越来越会变成本身的一个runtime，这个runtime就运行在production里面，产品和面向的对象消费的，不只是软件或者SaaS本身，而是这个runtime实时产生的内容， 所以claude code/opencode/codex/openclaw这些agent，本身将会越来越多地被嵌入到产品本身，在产品关键逻辑和决策中发挥作用， 而绝对不仅仅停留在开发层面，把产品仅仅局限在SWE Agent单向产出和部署的代码和服务上。 原则4，也是我一直强调的，就是当人们试用了SWE Agent这种强大工具之后，人们还有哪些low hanging fruits可以寻找？SWE Agent目前最适合解决哪类问题？ 我反复讲过的一点是，对于一个设计复杂、环境复杂、场景复杂、用户复杂、体量复杂、范式复杂、一切开放、一切无解的超级复杂系统，这并不是SWE Agent最擅长的领域，相反这些场景需要人去和环境、客户、场景、性能一点点迭代才能打磨好的产品， 比如微信的100种功能，Facebook的一大堆功能模块和十几年来迭代出来的极其复杂的infra，支付宝后面成千上万的基金和风控，这些都不是AI Agent能一次性解决的问题，相反这些场景和问题不仅高度开放，更高度依赖人的观察、人的设计、人的反馈、人的定义。 AI Agent最适合的场景，甚至是我原创提出goal driven（ a. 定义简单、干净、封闭（一道数学系、一个确定性最小系统、一个编译器、一种算法、一个lean证明、一个电路或者信号模拟、蛋白质模拟和预测、CAD设计与仿真、游戏关卡测试、行为经济学仿真，都是well-defined problems，都有非常明确且封闭的边界） b. 解决问题的搜索空间巨大（可能有100~10万种天马行空的解决方案，并且绝大多数都是错的） c. 容易验证，容易verify，验证的成本是设计成本的千分之一（比如编译器，设计可能需要几万行甚至几十万行，验证只需要2000个test case全面覆盖，或者一道数学题，解决需要100步，验证答案只需要带入或者lean编译这一步） 当然，写一段简单的代码，定义一个封闭、完整、定义完全的编程问题，符合上面这些定义， 但是设计一套巨大、复杂、开放、与现实世界深度绑定、高度耦合的系统，让这个系统复杂迭代、添加功能、沟通、review、工程管理、产品管理，这些问题都远远超出这个范畴，很明显是不符合这个要求的。 人们未来探索这些multi agent产品和场景的最关键出路，在于继续挖掘这一类问题，而不是盲目把agent比作一个人，乱套各种管理学方法。 原则5，这一点我先保密，之后我再讲。