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？

想多看一些Ai界最有有影响力的顶级英文大佬的输出，却不知道该关注谁？我发现了一个免费的神级网站： MIT的同学通过爬虫和评级找出来了最值得关注的300个博主。 以我最喜欢的科学家 李飞飞 @drfeifei 为例，你可以找到她跟谁互动最多、关联的社区，属于什么类别。 排名前20的账户： 1.OpenAI (@OpenAI) 全球领先的 AI 研究公司 2.Lex Fridman (@lexfridman)：知名播客主持人、MIT 研究员，常与 AI 顶尖大佬进行深度对谈 3.Sam Altman (@sama)：OpenAI 首席执行官 4.Satya Nadella (@satyanadella)：微软 CEO，推动了微软与 OpenAI 的深度整合。 5.NVIDIA GeForce (@NVIDIAGeForce)：英伟达游戏显卡官方号，展示 AI 在图形与游戏中的应用 6.Aaron Levie (@levie)：Box 首席执行官，以对 AI 产业的犀利观察和幽默评论著称 7.NVIDIA (@nvidia)：AI 算力霸主英伟达的官方账号，发布底层硬件与基础设施动态 8. Google AI (@GoogleAI)：谷歌 AI 部门官方账号，涵盖其最新的科研成果 9. xAI (@xai)：埃隆·马斯克旗下 AI 公司的官号，Grok 10. Andrej Karpathy (@karpathy)：前特斯拉 AI 负责人、OpenAI 创始成员，著名的 AI 教育者 11.Brian Armstrong (@brian_armstrong)：Coinbase CEO，关注 AI 与加密技术的交叉领域 12.Andrew Ng (@AndrewYNg)：吴恩达，AI 界的“一代宗师”，在线教育与机器学习的普及者 13. Google DeepMind (@GoogleDeepMind)：谷歌旗下的顶尖 AI 实验室，专注通用人工智能（AGI） 14. Microsoft Azure (@Azure)：微软云平台官号，关注 AI 模型在企业级的部署与应用 15. Steven Johnson (@stevenbjohnson)：知名科普作家，关注 AI 对人类文明与创新的影响 16. Yann LeCun (@ylecun)：Meta 首席 AI 科学家，图灵奖得主，以敢于挑战主流 AI 观点著称 17. Greg Brockman (@gdb)：OpenAI 联合创始人兼总裁，常分享技术细节和产品演示 18. Anthropic (@AnthropicAI)：由前 OpenAI 成员创立的 AI 安全公司，Claude 的开发者 19. Visual Studio Code (@code)：程序员最爱的代码编辑器，正通过 AI（Copilot）重塑编程 20. Demis Hassabis (@demishassabis)：DeepMind 创始人兼 CEO，致力于通过 AI 解决科学难题

手搓长文：2026别再被VC币PUA了，Agent才是普通人翻身逆袭的唯一机会 我不确定Agent是否能真正改变你的人生，即使我知道，大概率也不会坦诚地分享出来。世界永远遵循二八法则，20％的人占据绝大多数的生产资料、财富、资源、算力、权力。 剩下的80％是像你我一样的普通人。希望你愿意花5分钟时间读完这篇手搓长文，也许会有新的启发。 今年以来发生几件事对我触动很大： 1.OpenClaw爆火，最敏锐的Web3选手们最早知道，却没实现最大盈利，反而是后知后觉的Web2二道贩子们赚的盆满钵满，Token从代币变成智元，开启全民养虾时代。 2.加密市场持续下行，VC币信任崩塌，MEME行情惨淡，无叙事无高潮，AI生产力在Web3变现困难，反而预测市场高歌猛进，头部平台估值飙升220亿美元，币安OKX齐头并进，开启预测大决战。 3.X上舆论两边倒，标题党教你用龙虾日赚千刀，普通人也能独立开发产品，一天手搓十几个加密工具，世界变化太快了。 日光之下，并无新事。穿越了几轮牛熊，追赶不上时代的焦虑感一直存在，同时也能看到不断迸发出来的机遇红利：AI AGENT、市场预测、Web2流量溢出、世界杯粉丝经济。信息大爆炸，AI大乱斗，这是最好的时代，也是最坏的时代。 接下来我会押注两个风口： 一是能够将AGENT转化为真金白银的工具产品。 要知道市场上99％的Agent工具都是套壳鸡肋，本质上还是对已有数据的整合处理，再反馈给用户似是而非的答案，至少在现阶段并不能创造真实价值。（同时我也坚信，几个月几年后一定可以实现） 二是能够链接Web2资金、流量、话题的Web3的超级平台。 缺乏流动性的市场无法吸引新用户，交易所获客成本越来越高，只有重新打造一个新的“博弈造富”叙事，才能吸引更多人进入加密。 最近在深入研究的LEVIX项目可以说是在朝着这两个大方向在走，算是很早期的项目，产品略显简陋，但底层逻辑我是认可的。 第一个逻辑是【用AGENT来进行辅助预测】， Polymarket的预测事件无穷多，参差不齐，又因为地域文化差异、专业知识壁垒，普通人要想博弈利润是很难的，光是筛选海量的时间信息就耗费精力了，更别说还要实时跟踪事件变化，所以在我的理解中，预测事件最大的门槛就在于对信息的获取和认知。 LEVIX的逻辑是引入AGENT，让Agent发现热门事件→分析事件→AI大模型经验判断→实时热点跟踪→结论推导→复盘验证，通过这样的一个流程来持续校准AGENT，同时也为用户提供有效信息，帮助用户做判断。 这套产品逻辑的落地性很强，也踩中了预测风口，至于预测准确率的提升，要看究竟能有多少用户参与训练，毕竟聪明的Agent都是调教出来的。也有另外一种可能，LEVIX本身就已经具备一些【预测经验包】，不需要从零做起。 体验链接： 另一个逻辑是【电竞奥运合作伙伴+Web2粉丝流量】， 举个很简单的例子吧，我有不少朋友可能不了解加密，但他们绝对懂LOL懂CSGO，这类群体不在少数，电竞用户在年龄和兴趣上和Web3用户是高度重合的，而且从Polymarket事件交易量来看，体育电竞板块交易量占37％，电竞无疑是撬动Web2用户的最佳入口。 这也是LEVIX吸引我的重要原因，它是电竞奥运的官方合作伙伴，未来每一场电竞赛事都会有它的存在，靠着这个噱头也能接触并转化更多用户。关于电竞奥运这个信息我也多方求证过，背后是有大哥的，不然也挂不上这个名头。 用朋友的一句话来形容：它是加密世界的小红帽，有资源有实力，缺少的是一个支点。 支点在哪里我也不知道，但Levix现在的思路是完全可行的，也符合我对新叙事的判断，尽管市场上有无数的同质化产品，但电竞赛事只有那么几个，电竞奥运只有一个，有时候并不是产品决定价值，而是资源决定上限。 2026如何用Agent改变你的人生？并没有答案，一起探索一起Agent吧，始终不变的只有变化自身，放弃刻舟求剑，重新来过。

AI的“泼天富贵”：卖铲子、造大脑、还是找场景？ 从英伟达的财报，到OpenAI的新模型，整个科技圈的聚光灯，都打在了AI身上。 这股风，吹到币圈，就演变成了一场“泼天的富贵”。从WLD、AKT到FET，几乎所有沾上AI概念的币，都走出了一波独立行情。 在我看来，目前加密世界的AI叙事，主要分成了三条路： 1 第一条路：“卖铲子的”——AI算力（DePIN） 这是最基础、也最容易理解的。AI模型训练和推理，需要消耗天文数字般的计算能力。项目像AKT (Akash Network)干的，就是整合全球闲置的GPU算力，租给需要的人。这是AI淘金热里，最稳妥的“卖铲子”生意。 2 第二条路：“造大脑的”——AI协议与Agent 这条路更进一步。项目像FET（ Agent（智能体）可以相互发现、沟通和交易的底层网络。它们关注的是AI的“智能”本身，试图为未来的AI经济，打造一个去中心化的“操作系统”。 3 第三条路：“找场景的”——AI+应用 这是最贴近我们普通人，也是我认为未来最可能爆发出“杀手级应用”的一条路。这条路上的项目，不再纠结于底层技术，而是思考一个最实际的问题：AI到底能用来干什么？ 于是我们看到了AI+游戏、AI+DeSci、AI+内容创作…… 这三条路，没有高下之分，但对我个人而言，我最兴奋的是第三条路。当技术真正找到了一个巨大的、能产生真实需求的场景时，就会爆发出持久、惊人的能量。 而今天要聊的这个项目——LeviX AI 和它的 HONO NFT——AI & NFT & 电竞 & 奥林匹克赛事。 @HoNobuild2026 LeviX的“王牌”：当AI遇上千亿美金的电竞帝国 LeviX选择的场景是什么？是电子竞技。 这是一个聪明的选择。为什么？ 1 市场够大： 全球电竞观众接近7.5亿，核心粉丝3亿，这是一个数千亿美元级别的消费市场。 2 用户够重合： 这群人，和Web3的用户，在年龄、兴趣、对数字资产的接受度上，高度重叠。 3 数据够丰富： 电子竞技天生就是数字化的，每一场比赛都会产生海量的数据，是AI模型最完美的“饲料”。 但光选对赛道没用，你得有别人没有的“王牌”。而LeviX手里的王牌，直接就是一对“王炸”：奥林匹斯电竞（OlympusEsports）全球官方合作伙伴。 奥林匹斯杯，是由国际奥委会（IOC）、希腊奥委会（HOC）与北京奥文会（APOC）三方联合推出的顶级电竞赛事。这意味着，LeviX拿到的，是“奥运会”级别的顶级资源背书。 在AI+应用这条路上，LeviX选择用顶级的现实世界资源，来为自己的技术和产品，构建一条护城河。 HONO NFT：从“奥运图腾”到“电竞黑卡” 那我们普通人该怎么参与？答案就是HONO NFT。 忘掉你对那些小图片NFT的认知。HONO的定位，从一开始就是降维打击。它的灵感源自“奥运圣火”，象征着竞技、荣誉和传承。 LeviX花了600万美金才拿下的这个IP授权和合作。权益，全部浓缩到了这张小小的NFT里。 它既是一张能让你“与神同台”（和Faker、S1mple、Uzi等传奇选手互动）、“亲临奥运殿堂”（获得奥运门票、火炬手提名）的“电竞圈全球限量黑卡”。 同时，它更是一把能为你持续创造收益的“金铲子”。 Levix的下一步动作是打造面向全球预测市场的预测市场辅助工具，其底层由强大的 AI 智能体引擎（Agent Engine） 驱动相当于构建了一个涵盖市场预测、电竞赛事、链上权益的AI智能体。 同时，Agent Engine可以帮助用户定制个性化的功能，用户无需部署、无需命令行，即可一键生成专属的交易辅助工具，相当于一个零部署的 AI 产品工厂。 在这个生态闭环中，HONO NFT 就是撬动整个 AI Agent 体系的关键抓手，也能藉由生态体系的发展反哺自身。 HONO NFT的商业模型 HONO NFT的发行，设计了一套对早期参与者友好的“抢购+挖矿”模型。 1. “早鸟”的确定性升值红利 HONO NFT的首期发售价格为200 USDT，昨天晚上已经已经全部MINT完了。接下来的每一期，价格都会固定上涨20 USDT，这种确定性的升值机制，拉满早期抢购的预期。 2. “持仓即挖矿”的空投预期 这是这张“黑卡”的第二个核心价值： Token空投： 持有HONO NFT，就直接获得了未来空投资格，有穿越长周期的价值。 每日活跃度奖励（挖矿）： 你可以通过持仓、推广裂变等方式，每天瓜分10万活跃度积分的总奖池。这些积分，未来将直接关系到你的空投权重。 LeviX AI，精准地切入了“AI+电竞”这个黄金赛道，一出手，就拿下了“奥运会”这张王牌。HONO NFT的发售，值得关注。

美股新股神诞生记：清仓英伟达，全仓“收破烂”，27岁的Leopold如何靠“物理世界”赚翻55亿？ 如果有人告诉你，一家AI对冲基金，里面连一股英伟达、微软或OpenAI的概念股都没有，取而代之的全是做燃料电池的、破产重组的比特币矿企、以及被分析师疯狂看衰的英特尔。 你一定会觉得这个基金经理想钱想疯了。 但这个“疯子”，恰恰就是前OpenAI的超级对齐团队研究员、年仅27岁的Leopold Aschenbrenner。在过去的12个月里，他旗下的基金Situational Awareness LP，将管理规模从不到4亿美元，硬生生做到了55.17亿美元，足足翻了14倍！ 随着Bloom Energy、Cipher Mining、Intel等标的单日暴涨超10%，华尔街终于开始正视这个年轻人的“奇葩”购物清单。他那套脱胎于165页“万言书”的投资逻辑，正在被现实极其残酷地验证：AI的叙事，正在从屏幕里的模型，退回到脚下的土地和电网。 带你一文拆透这位美股“版本之子”的封神之路。 一、55亿美金的“废品回收站”：他到底买了什么？ 打开Leopold的13F持仓报告，第一大重仓股不是芯片公司，而是Bloom Energy（占比15.87%，8.76亿美元）。这是一家做“固体氧化物燃料电池”的公司，能直接把天然气转化为电力。 为什么一个AI基金要把身家押在发电厂上？ 因为AI实在太吃电了。Gartner预测，全球AI服务器的耗电量到2030年将翻近五倍。而美国那个平均寿命超过25年、破破烂烂的电网根本扛不住。 Bloom Energy的电池不需要接入电网，直接在数据中心旁边24小时发电。谁能解决断电危机，谁就是AI时代最暴利的“卖水人”。 第二大重仓：CoreWeave（占比22%，期权加正股超12亿美元）。这家公司曾经是个挖比特币的矿场，币圈崩盘后，他们把手里的GPU全拿去跑AI，摇身一变成了AI算力的最大军火商。Leopold看中它，是因为它手里有海量的GPU以及和英伟达的深度绑定。 第三大重仓：英特尔（Intel）（占比13.54%，7.47亿美元）。在英特尔股价腰斩、被全网群嘲的时候，Leopold疯狂买入看涨期权。他赌的不是英特尔的技术，而是美国的国家意志——在中美科技博弈下，英特尔拿到美国政府近80亿美元补贴，它是美国本土代工唯一的“亲儿子”。 最疯狂的扫货：一堆比特币矿工。 Core Scientific、IREN、Cipher Mining……这些要么破产重组、要么在熊市苦苦挣扎的矿企，全被他买了个遍。 原因很简单：AI数据中心最缺的电力配额和场地，全在这些矿工手里！比特币矿场早就锁定了全美最廉价的长期电力合同。一夜之间，这些原本炒币的矿工，变成了AI时代最大的地主。 与此同时，他在2025年第四季度，果断清仓了英伟达、Broadcom和Vistra这些被炒上天的明星股。 他的逻辑极度清晰：AI的瓶颈不在软件，在硬件；不在算法，在电力；不在云端模型，在物理世界。 二、从OpenAI的叛逆者到165页“万言书” 这个15岁考入哥伦比亚大学、19岁成为毕业生代表的天才，原本在OpenAI的“超级对齐团队”工作，负责防止AI失控。 但他因为向董事会提交备忘录，警告公司安全措施存在漏洞，被指控“泄密”而惨遭解雇。 离开后，他写下了一篇165页的《态势感知：未来十年》（Situational Awareness），预言AGI（通用人工智能）极有可能在2027年实现。 这篇万言书就是他55亿美元持仓的地图。他在书里预言： 万亿美元级别的算力集群即将出现。（半年后，特朗普政府就宣布了5000亿美元的Stargate基础设施项目）。 严重的电力危机。 为了供电，微软甚至重启了当年发生过严重核事故的三里岛核电站。 如果2027年AGI真的到来，世界需要海量算力 -> 算力需要GPU -> GPU需要电 -> 电从哪来？矿场和新能源。这就是他顺藤摸瓜的终极投资路线。 三、DeepSeek暴击之夜：在所有人恐惧时加仓 2025年1月27日，中国发布的DeepSeek模型以极低的成本（约600万美元）震撼了全球。 整个华尔街陷入恐慌：如果低成本就能搞定AI，那美国科技巨头砸进去的几千亿算力是不是都成了泡沫？英伟达单日暴跌近17%，整个半导体板块血崩。 Leopold的持仓全是基础设施，按理说应该崩盘。但当投资人打电话质问时，他只回了五个字：“Leopold says it's fine.”（Leopold说没事的。） 因为他在万言书里早就想透了：更便宜的训练成本，证明了算法效率在飙升。成本的下降从来不会消灭需求，只会创造出更大、更疯狂的模型训练需求。 他在恐慌中逆势加仓，事实证明，AI板块很快迎来了报复性反弹。 总结：投资的本质是寻找“物理瓶颈” Leopold的故事，绝不仅是一个少年暴富的爽文。 当所有人都在死盯着屏幕里GPT-5有多强时，他抬起头，看到了发电厂的烟囱和矿场的变电站。 在19世纪的加州淘金热中，赚得盆满钵满的不是挖金子的人，而是卖铲子和牛仔裤的Levi Strauss。 在AI狂飙的2026年，最值钱的未必是那段算法代码，而是支撑这段代码不被断电的物理世界底座。