2026年9月，两位出身清华大学博士、曾在新疆工作多年的“80后”厅级干部，均被调离实质性重要岗位。一位是今年45岁的原新疆克拉玛依市市长陈凯，在担任山西省阳泉市市长9个月后，突然被调任山西工程技术学院副院长；一位是曾获评“全国优秀县委书记”的41岁药宁，由新疆喀什地委委员、喀什市委书记改任新疆自治区团委副书记。

我想发起一个小V联盟，对象是像我这样、粉丝在一万以上、有持续创作能力、立场比较中正、不造谣、能够为读者提供客观咨询的、推特或油管小V，时政或者财经领域的，互相交流创作体会、互相转发推荐、互相支持，有没有人感兴趣？（不要小粉红和大外宣、不要大反贼、不要喜欢吵架的、不要黄推）

劲爆！潘石屹在私人聚会首谈任志强被抓事件对他的影响，以及他为何一直待在美国不回国的原因，信息量超大。这个录视频的人又把潘石屹坑了一把，以后肯定是铁定回不了国啦

浮生7年风与海 2009年至2011年间，我的人生出现了重大转折。 这之前我一直在建筑业厮混，已经十年。 在2003年至2005年间，我的生意不顺，到了绝望的底部，或穿底击破清损线跳楼，或谷底反弹。 实际上没有反弹，底部横盘了五年半。 1990年代青年人的骄傲，在外资企业镀金的光芒，在野蛮的市场丛林里，磨损成了沙砾。 一块砖就是一块砖，变不成高楼大厦。 我后来告诫青年人，想要从商的，建议他们去小公司做学徒工开始，所有的事情都做。然后有机会再去大企业见识两年，要么一直做下去，要么看看就走。 欧美企业润物细无声的把员工驯化成了零件，其实教育体系也是培养打工人的系统。后来东方的教育系统接受了西式教育，也就心知肚明的把人训练成砖块。 再从中挑选人才，全面训练，培养成精英。 无论是古希腊古罗马时期的哲学学徒，还是春秋时期的百家老师，实际上在教育子弟时，都是在全面的培养，从为人处世到学识到武器到音乐艺术到社会管理能力的培养。 中国的私营企业最初是不知道的，他们追求效率和成本，一个人希望化作无数个人使用，丢给他们去做所有的事情，也就给自己培养了无数的人才和对手。 我后来遇见许多从私企出来创业的，或学徒工出身，或大学毕业后混迹私企得到老板赏识，给与资金和资源支持的，无一不比我们这样从外企或国企出来的人强悍百倍，成功率倍增。 而我只剩下骄傲和装逼。 对世道的傲慢换来糟糕的结局，后来在破产中，我开始俯下身子，从泥沼里爬起来，开始做泥瓦匠木工油漆工到包工头，才重走福建人孩子15岁开启的学徒工生涯。 同时我想知道这世界怎么了，于是自修经济学。 此时天生的一个才能帮助了我，那就是我的写作天赋。 我曾在小学四年级写出现代诗歌，却被班主任认定是抄袭的。即使她是喜爱我的。 我也被高中的语文老师兼班主任打击，以至于高考时语文成绩是最差的，物理和数学是超级的好成绩，在语文和英文接近覆灭时，以一本重点大学的分数线进入大学。 此时我在网络上的写作，尽管经济学的知识困乏，却因为笔触的犀利，触动了无数的读者。 这帮助我在2009年-2011年间迎来人生的契机，出版了三本财经畅销书。 畅销书的定义不是我说的，而是当时的编辑告诉我，财经领域这样的销量就是畅销书。 上百万的写作者，7成要靠自己付费出版，而我却能拿到初版和再版的稿费，后来还被人盗版的经历，表明我是个小有成绩的写作者。 于是产业误以为我是理论高手，召唤我去大宗商品行业厮混。 此时的人生乏累，我的身心都没有舒缓，很快被新行业的波涛汹涌卷进肾上腺素刺激的亢奋与高潮中，掩盖了心灵深处的疲惫和创伤，仍在缓慢的流血。 因此在大宗商品行业，我从野生的状态进入，获取了与我能力不匹配的金钱和资历，同时我对系统的担心，始终在政治抑郁症的边缘徘徊，因而在2014年我虽然创立了新的公司，想要建立人工智能分析金融数据的雏形，因为我并不懂技术，也没有招到足够的团队成员，在耗费了金钱和精力后，中间不得不去寻求传统咨询的利润和私募基金的运营，试图去支撑这个公司。私募基金其实是压倒骆驼的稻草，内心深处从未有机会治疗的创伤，随着父亲的脑梗爆发，孩子读书不适应高压和过敏导致的严重病症，统统袭来式，基金技术系统的不匹配，与自身能力的不足，全面爆发。 引发了自我的放逐。 我先去了美国，住了大半年，后来又去了新西兰，最终我在某天带孩子去面试某国际学校成功后，开车望见前方铺天盖地如瀑布一样流淌的雾霾，内心的绝望到了顶点。 当夜我对妻子说，我们去普吉岛吧。 因为普吉岛是中南半岛唯一没有雾霾，且有数家国际学校的府。 我下一周买了飞机票，人生第一次到了普吉岛，在日光下行走，汗流浃背，预定了学校，在学校附近找了房，回来准备资料安排签证。 逐渐遣散了公司成员，清盘了基金。 悄悄的走了，挥一挥衣袖，留下一堆期货业内的不良名声，得罪了一众朋友，伤心了父母，他们原指望最小的儿子养老送终，我陪伴了20年，磕磕碰碰。 家姐和父母都无可奈何，商量了很久，父母在期待我回头二年后未果，终于跟姐姐去了山东。 这拯救了他们的生命，因为2020年的5月母亲犯了心脏病，2022年的五月又犯了心脏病。 彼时因你我知道的原因，他们会被医疗挤兑，会无法抢菜。 而家姐是医院的副高。 在普吉岛最初的两年，我焦虑与晦暗的心理，并没有缓解。以至于延申到孩子身上，她因为英文的不够而在学业和校内社交上都处于弱势，也和我一样焦虑灰暗。 直到普吉岛的阳光晒散了乌云，雨季的水归于大地，绿色的植物丛生，海浪里帆船静静的飘过。 我面对泰人邻居的微笑，马路上汽车司机的礼让，人们隐忍的生活状态，日复一日，年复一年，时局的变迁，人们来来去去。 女儿的中国同学都不见了，突然间有了一群不同国家的朋友，她们似乎没有中国孩子的心思曲折，对人善意通透。 我突然间不再着急于她的学业和融入，她也就是改善了学业和融入了。 笑容和平和来到了我们家。 妻子也从身心的亚健康恢复，慢慢的展现积极的气场。 一条狗来到我们家，它战战兢兢的钻进我怀里，被我一只手抱着驱车回到家里。 长大成一只吵闹的精力过剩的大狗。 我重新研究宏观经济，从现货的角度看待大宗商品生意，虽然距离行业已久，国内的领域疯狂的进化。 或许我有些钝感了，或许我从未彻底的领悟。 但我隐约的触及时空中蓝色的果冻，手试着穿越那一侧的时空，放开思绪，让思维触及数字流淌的金钱大河。 我耐心的等待，不再追逐成就和结果。 女儿迎来了申请大学的时日，她获得了四所大学的offer。 我照顾她，等于照顾我自己。 孩子成长的过程中，我也在修补整个前半生。 这对她是不公平的，原生家庭里的父母并不是完美无缺的，而是充满了跌宕起伏的人生，席卷了孩子的整个少年时段。 或许某些时间里，她看着父母相互拥抱的画面，能否安抚她在不停迁徙中的不安全感。或许最近四五年里，父母不再干涉其学业，给她留下社交的空间，帮助她抹平前两年的成长障碍。 我不知道，我尽力弥补自己的失误。正如朋友二年多前建议我移居加拿大，让孩子能够读更好的加拿大高中，我思考后放弃，因为我觉得女儿有当下的朋友们，对她剩下的高中生涯至关重要。 学习是终身学习，暂时哪怕有缺憾，也无所谓了，人生的路实在太多，神从未堵塞任何一条路。 她即将读大学，与父母渐行渐远。 我需要做些事，继续中断的旅程。 学而时习之，以金钱论断。 并非金钱的欲望，只是一杆标尺。 人生中最平和的七年，瞬间过境，那日里，我写道： 知君得此一醉，十年浮海一声轻。 送给过往的自己。 晚安，安达曼海。

南方某地级市发现了一位公共情妇，紧接着挖出了好几名市委常委，最后发现这一伙人都染上了艾滋病。 -----这不是小说，是前段时间发生的真事。这件事情告诉我们，中国的防艾教育还需要加强。 你怎么看？

当主播有毒。有第一次就有第二次，感谢 @xzzzjpl鲁社长邀请，本周日北京时间上午11点，和他的会员做一次投资交流和答疑，也邀请我的订阅者一起参加。 谈利率、AI、中美、社会变迁等等都是回答一个问题，未来还有没有值得相信、值得等待、值得把钱和人生all in押上去的地方 毕竟什么科技革命和经济发展一切都是最终不是为了生产更多东西，而是让人愿意工作、消费、投资、创业、生孩子，并且相信明天 直播主题“看见时代、投资未来”，谈三个市场误读认知差：高利率时代的泡沫/AI革命资本回报如何/深层次社会变迁意味着什么样的投资机遇和风险 不求面面俱到，但求通俗易懂，但毕竟是专业领域，需要一定投资和风险管理能力的听众背景。 订阅者在订阅区获取参加直播的方式，内部分享，请勿外传，提醒教育分享，根据自己风险偏好进行投资决策。

说Meta的muse不好用，并非我脱离群众太久。而是我把模糊的感觉跟严谨的数据分开得出的结果 一个可爱的形象、好的传播途径，是重要，但我更多注意的是： 1. 次日留存和七日留存 2. 用户的 lifetime value 3. 对 Meta 资源的消耗以及带来的收益 4. 真正的付费比例 不论怎么说，我作为实际使用过 Muse 和高频使用各种 AI 助理的人，我都认为 Muse 是个半成品 包括我帖子的评论区，很多人估计都不太会用 AI，情绪被渲染得这么高。这在我这里是一个情绪跑在基本面前面的强烈信号 我认为 随着这个美国大豆包真正的留存和付费意愿被揭露, META 的股价可能会开始震荡甚至下跌。我打算买入看跌期权等待情绪回归

高盛Rich Privorotsky：Muse只是起点，AI Agent真正要重写的是整个经济的“摩擦成本” 高盛One-Delta交易台负责人Rich Privorotsky现在关注的，已经不只是 $META 的Muse有多火。 他提出了一个更大的判断： Agentic AI正在开始消除整个经济体系里长期存在的“摩擦”，而这可能带来一次真正的生产率跃升，并形成结构性的去通胀力量。 这可能也是理解下一阶段AI行情最重要的一条线。 过去三年的AI牛市，市场主要交易的是： 训练模型 → GPU → HBM → 数据中心 → 网络 → 电力 而下一阶段，市场开始交易一个完全不同的问题： 当AI真正进入日常经济活动以后，它到底能够替人类省掉多少时间、成本和中间环节？ Muse真正改变的，不只是AI能力，而是“消费者惯性” 很多行业过去能够长期维持较高利润，并不完全因为它们的产品无法替代。 其中一个很重要的原因，是消费者嫌麻烦。 保险续费涨价了，你懒得重新比较几十家公司。 手机套餐贵了，你懒得转运营商。 酒店价格高了，你没有时间每天重新搜索。 订阅服务每个月继续扣钱，你甚至已经忘记自己还在付费。 退款需要打电话、发邮件、等待客服，很多人最后干脆放弃。 这些看似微不足道的事情，实际上构成了一个巨大的隐形经济： Consumer Inertia——消费者惯性。 过去消费者的时间有限，所以很多公司实际上可以从“麻烦”本身赚钱。 Muse这样的AI Agent正在攻击的，恰恰就是这种摩擦。 如果你的AI可以24小时替你比价、取消订阅、申请退款、重新谈账单、寻找更便宜的保险、比较酒店、订机票甚至完成支付，那么过去建立在消费者“不想折腾”之上的商业模式就可能受到压力。 AI最先消灭的，未必是某一个行业，而是“麻烦”本身。 为什么这可能带来结构性去通胀？ 想象一下，当未来几亿甚至几十亿消费者都拥有一个永远不会累、永远愿意比较价格的AI Agent，会发生什么？ 保险公司更难依赖客户懒得换公司维持高价格。 旅游平台必须证明自己的佣金真正创造价值。 长期不用的订阅可能被Agent自动取消。 零售商品的价格透明度进一步提高。 企业内部大量重复的行政、客服和后台流程也可能被自动化。 于是经济体系中大量长期存在的成本： 信息差 + 搜索成本 + 时间成本 + 人工成本 + 中间环节 都有可能被压缩。 这就是Privorotsky所说的生产率红利。 过去互联网降低的是信息传播成本。 移动互联网降低的是连接成本。 而Agentic AI下一步可能降低的是： 行动成本。 这可能比单纯推出一个更聪明的大模型，对整个经济的影响更加深远。 所以AI行情可能开始从“卖铲子”走向“生产率革命” 第一阶段的赢家其实非常容易理解。 $NVDA、$AMD、$TSM、$AVGO，以及HBM、网络、光通信、服务器、数据中心和电力基础设施。 因为无论最后哪一个AI模型胜出，都必须先购买算力。 但Agent时代真正有意思的地方，是AI创造的价值可能开始从基础设施向整个经济扩散。 企业可以减少后台人工成本。 客服效率提高。 营销变得更加精准。 库存管理改善。 软件开发周期缩短。 采购和供应链流程自动化。 消费者寻找商品和服务的成本下降。 当这些效率提升逐渐进入企业利润表以后，AI的赢家就不一定永远只集中在半导体。 第一阶段赚的是“建设AI”的钱。 第二阶段赚的可能是“使用AI提高生产率”的钱。 这两轮行情的受益公司可能完全不同。 CPU为什么突然成为Agentic AI的重要交易方向？ 这一点也值得特别关注。 过去生成式AI最重要的硬件交易是GPU，因为训练和大规模模型推理高度依赖GPU。 但Agent并不是简单回答一个问题。 它需要打开浏览器、运行操作系统、调用API、处理文件、管理数据库、执行代码、安排任务，甚至同时运行多个Sub-Agent。 这意味着Agent时代增加的不只是模型推理负载。 它还增加了大量传统计算工作负载。 所以市场近期开始重新关注CPU以及整个服务器基础设施。 如果未来不是几百万人偶尔问AI一个问题，而是几亿个Agent每天在后台连续工作几个小时，那么计算需求的结构本身都会发生变化。 这也是为什么现在不能再简单用： “AI = GPU” 来理解整个产业链。 未来更完整的公式可能是： AI Agent = GPU + CPU + Memory + Storage + Networking + Power Agent运行时间越长，需要调用的工具越多，整个数据中心被消耗的资源也就越多。 但市场现在仍然处于非常早期的定价阶段 目前指数很强，但市场宽度并不好。 大量资金依然高度集中在AI和少数大型科技公司。 所以现在看到的更像是三个阶段： 第一阶段：AI基础设施重新定价。 GPU、HBM、网络、数据中心、电力率先上涨。 第二阶段：Agent平台重新定价。 $META 的Muse只是最近最明显的案例之一。 第三阶段：整个经济的生产率重新定价。 如果Agent真正大规模进入企业和消费者生活，受益范围才可能从科技行业逐渐扩散到更广泛的权益市场。 而现在，我们可能刚刚站在第二阶段的入口。 这也是为什么高盛交易台对大盘仍然保持积极观察 Privorotsky的另一个核心观点是，目前市场并不是毫无风险。 季节性仍然存在。 实际利率仍然偏高。 地缘政治风险没有消失。 市场宽度也并不理想。 但另一方面，投资者对这些问题已经非常警惕，仓位和情绪本身并没有进入极端乐观状态。 因此他认为，市场仍存在进一步向上突破的空间。 这里真正值得注意的，不是简单地说“美股一定继续涨”。 而是： 如果Agentic AI开始被市场从一个科技产品故事，重新理解成一场生产率革命，那么它能够支撑的估值范围，就不一定只局限在几家AI芯片公司。 这可能才是下一轮行情真正值得观察的变化。 过去三年，我们一直在问： 谁能提供AI需要的算力？ 接下来市场可能开始问： 谁能够利用AI，把自己的收入增长得更快、成本降得更低、利润率做得更高？ 而再往后，还有一个更大的问题： 如果Muse只是第一批真正进入大众市场的Agent，当几十亿个AI Agent每天替人类工作、购物、谈价格、管理订阅和完成交易时，今天哪些行业看起来稳定的利润，其实只是建立在“人类嫌麻烦”这件事上？

党军关系将呈现无可挽回的疏离趋势 尽管张又侠刘振立战功彪炳声名显赫，但他们在2026年1月20日的命运遽变，再次表明在中共党內，任何人都逃脱不了被当作政治棋子先利用后抛弃的命运。 中共党内保守派与改革派无论与习近平怎么斗，都守着一条底线：党这条老破旧船不能因内斗而翻船。对手习近平满脑子长霸党国大权不肯下台，他才不在乎中共党这条老船翻不翻沉不沉。习帮伙流氓斗狠无底线，前党魁们和党内改革派们则守着底线“相忍为党”。他们明知张刘是冤案，明知习流氓黑道手段陷害张又侠刘振立，却宣布党认了习进平栽给张刘的罪名，对张刘“双开”。 在我看来，2026年9月的政治局会议表明中共党又一次咽下习蔡王陈（新四人帮）密谋构害张刘的这坨狗屎。我说的是又一次咽狗屎！ 2018年2月底在中共19届三中全会上，全体中央委员第一次咽下习进平、栗战书、张高丽非法流氓修宪的狗屎，这次就是“又一次”！ 张又侠刘振立为党国在战场上出生入死，却落得个“兔死狗烹”的悲惨命运，足见中共党内人际关系的血腥与冷酷无情！ 这次中央政治局会议再次咽狗屎，当然让中共军队人人寒心，各军兵种和各战区集团军继续沉默不表态，在我看来很正常！ 无论中外，军队文化的底层逻辑都有两个基本点：1、军队是战场论英雄。军人都敬重与崇尚上了战场必出生入死无所畏惧的血性；2、军队将士朝夕相处，上了战场即是生死相依生死之托，战友情是一辈子过命的感情。 习近平1月流氓突袭张刘触怒全军将士；中共党9月忍让习黑帮团伙对张刘的泼污栽罪，怎么可能稳得住军心？！ 从此后，中共军队军心疏离中共党将是无可挽回的真实趋势！尽管中共党会百般撒谎、千般遮掩，终究无济于事。