健完身回家硬挺的受不了，想射但是要忍住，等到跟你见面一起释放好吗？ 快来吧，不要让我等太久 #来找我# #不聊天怎么开始# #体育生#

《侵略性聊天》——怎么追求自己喜欢的人 晚上十一点，她收到他的消息。 “在干嘛？” 她本来准备敷衍一句“准备睡了”，手指停在屏幕上几秒，最后删掉。 “想你。” 发出去以后，她把手机扣在桌面上，像做完一件危险的事。 过了半分钟，他回复： “只想我？” 她盯着这句话，耳朵开始发热。 这就是侵略性聊天的入口。 它从来不满足于礼貌寒暄，也不愿意把欲望藏在一堆安全话术后面。它主动靠近，主动推进，主动把那层模糊的薄膜戳破。 可真正有魅力的侵略感，始终带着分寸。 侵略性聊天，先从明确开始 很多人聊天时习惯绕圈。 “你最近忙吗？” “有空出来喝杯咖啡吗？” “感觉你好像挺有趣。” 这些话很安全，安全到几乎不会留下任何痕迹。 侵略性聊天会更直接： “你总能三言两语勾起我的欲望。” “不好意思，我刚刚对着你的文字起了生理反应” “你刚刚看我的眼神，我记住了。” 它让人立刻知道自己正在面对什么。 对方可以回应，也可以拒绝；可以继续靠近，也可以及时退出。 明确让聊天拥有方向。 暧昧依然存在，只是暧昧不再依赖猜测维持。 真正的侵略感，来自主动暴露自己 只会调戏别人，谈不上吸引力。 真正有压迫感的聊天，往往伴随着自我暴露。 你可以说： “我刚才故意绕到你常去的那家店，只想碰见你。” “你不回我时，我会有点烦躁。” “我对你有欲望，这件事我不准备装作看不见。” 这些话带着风险。 说出来以后，你会失去一部分控制权。对方可能觉得心动，也可能觉得负担；可能顺势靠近，也可能转身离开。 侵略性聊天的力量，来自你愿意承担这个结果。 你不把自己的欲望伪装成玩笑，也不把对方的回应当成欠你的答案。 边界让侵略感变得高级 有人把侵略性理解成不断发消息、强行调情、逼迫对方表态。 这样的聊天只会让人疲惫。 真正的推进，会观察反馈。 对方回复变慢，你会放慢节奏；对方明确表达不适，你会马上停止；对方主动抛出暧昧，你才继续把气氛推深。 你可以问： “我这样说会不会让你不舒服？” “我有打扰到你吗？” 这些句子看起来削弱了攻击性，实际上让信任更稳。 因为对方知道，你的靠近带着目的，却没有剥夺她的选择权。 欲望很强，边界也很清楚。 这种反差会让人放松。 侵略性聊天最让人上瘾的，是被准确看见 “你今天看起来很累。” “你刚才笑得很勉强。” 这类话，比一句“你好漂亮”更容易让人心动。 外貌带来第一眼吸引，准确的观察会让人感到自己被看见。 你捕捉到她的停顿、回避、迟疑和突然热烈的瞬间。你说出的内容，最好来自真实观察，少用套话。 “我发现你每次被夸奖时，都会立刻换话题。” “你很会照顾别人，却很少说自己想要什么。” “你刚才说晚安，语气听起来还不想结束。” 这些话有一点逼近感。 它们让人产生羞耻，也让人产生期待。 因为对方知道，你确实在看她。 侵略性聊天不等于情感操控 聊天里可以有挑逗、试探和心理张力。 操控会把这些东西变成陷阱。 故意冷处理，让对方焦虑；反复越界，再把责任推给对方；用暧昧吊着别人，只享受被需要的感觉——这些行为会制造刺激，却无法建立真正的亲密。 健康的侵略性聊天，会让双方都更清醒。 你可以主动提出见面，也可以接受对方拒绝；可以表达嫉妒，也要承认那属于自己的情绪；可以说“我想要你”，同时尊重她对这句话的回应。 强烈不等于强迫。 主动也不意味着拥有特权。 最动人的聊天，最后会回到真实生活 屏幕里的暧昧很容易让人上瘾。 一句晚安可以反复揣摩，一个表情可以被放大成承诺，一段深夜聊天可以让两个人产生恋人般的错觉。 可关系最终仍然要落到现实里。 你有没有真正出现，有没有兑现约定，有没有在气氛退潮后继续保持诚实，都会决定这段关系能走多远。 侵略性聊天可以打开一扇门。 门后面需要承担的是时间、责任、解释和持续的尊重。 真正成熟的推进，不会只停在让人脸红的句子里。 它会把欲望带到现实，把心动带进相处，也把边界留在每一次靠近之中。 最好的侵略性聊天，像一只伸过来的手。 它足够坚定，让人感到你确实想靠近；也足够松弛，让人随时拥有松开的自由。

这几天有几个朋友知道我在做 AI，陆续来找我聊。 有蔚来的项目管理经理，有医生，有银行的行长，也有做保险 To B 的客户经理。大家行业不一样，但问的问题其实很像： 我现在要怎么开始学 AI？ AI 到底能怎么帮到我现在的工作？ 他们其实也不算完全没用过 AI，豆包、DeepSeek 都会用，但基本就是问问题、写写东西。至于现在天天听到的 Agent、Skill、MCP，很多人其实是一脸懵，也不知道跟自己有什么关系。 我给他们的建议反而很简单。 第一，先别急着学一堆概念，先养成用 AI 的习惯。以前遇到问题先百度、问同事，现在可以先多问一句 AI。写邮件、看材料、准备汇报、整理会议纪要，都可以先让它试试。 第二，把自己工作里那些重复、烦、耗时间的事情列出来。很多人一直问“AI 能帮我干什么”，其实更应该先看“我每天到底在干什么”。 比如客户经理可能天天都在查客户资料、准备拜访、写跟进；银行的人可能经常要看材料、做汇报、整理数据。先挑一件最烦的，让 AI 帮你做。 等你慢慢发现，光聊天已经不够用了，每次都要自己复制文件、整理资料、做下一步，这时候再去接触 WorkBuddy、Codex 这种 Agent 就很自然了。 然后我直接推荐他们去用 WorkBuddy。 原因也很简单，对国内职场人来说，它接国内生态会更顺手，而且你开始接触的就不只是“聊天”了。 可以直接把任务交代给它：帮我整理这些文件。根据这些资料做一份客户拜访准备。把这周的工作记录整理成周报。按照我的要求修改这份材料。 你会慢慢从“问 AI 一个问题”，变成“指令 AI 去完成一件事情”。 这个变化很重要。 而且当你把同一件事情反复跑几次以后，你会发现自己其实已经有一套固定的方法了：先看什么资料、怎么判断、按照什么格式输出、哪些地方要特别注意。 这时候，就可以把这一套东西沉淀成一个 Skill。 以后再碰到类似的工作，不需要每次从头教。 所以如果一个 0 基础的打工人问我怎么开始学 AI，我现在大概会给他这条路： 先用豆包、DeepSeek养成习惯，再去 WorkBuddy 里真正把工作交给 AI，最后把反复跑通的方法沉淀成自己的 Skill。

普通人怎么利用地理套利赚钱！ 有一个赚钱思路，我觉得很多普通人一直没意识到。 同样一项技能，在不同的地方卖，价格可能差好几倍。 你在国内帮人剪一条视频，别人可能只愿意给你几十块。 但如果客户换成美国人、英国人，同样的工作，可能就是几十美元。 你做的事情没有变。 真正改变的是，你把自己的时间卖给了谁。 这就是今天想聊的东西： 地理套利。 简单理解就是： 在收入高的地方赚钱，在生活成本低的地方消费。 比如你人在国内，但是给美国客户干活。 工资按照国外的标准拿，房租、吃饭、交通却按照国内的标准花。 这时候哪怕你一个月只多赚1000美元，放在很多国内城市，也已经是一笔非常可观的收入了。 这也是为什么这几年“数字游民”越来越多。 他们不一定是什么年入百万的大神。 很多人干的事情其实很普通： 写文案、做设计、剪视频、做网站、找供应商、整理资料、做客服。 区别只是—— 他们把这些服务卖给了国外客户。 那普通人怎么开始？ 我觉得第一步不是急着学一门特别牛逼的技能。 而是先去看看： 国外的人，到底愿意为什么事情付钱。 这里有一个平台叫Upwork。 你可以简单理解成全球自由职业者接单平台。 上面有程序员、设计师这种专业工作，也有大量普通人可以完成的任务。 比如我之前看到过一些很有意思的需求。 国外客户想在中国找产品，但是自己不会中文。 他就会花钱找一个中国人帮他联系1688或者阿里巴巴的供应商。 还有人需要你帮他去工厂拍几张照片，确认一下工厂到底存不存在。 再比如： 询价、找厂家、验货、收样品、整理供应商名单。 这些事情对于一个外国人来说很麻烦。 但对于人在国内的我们来说，可能就是打几个电话、加几个微信、跑一趟工厂。 所以我一直觉得： 普通人想赚美元，不一定非得想着做跨境电商。 还有另外一条路： 直接把自己的服务卖给外国人。 甚至“人在中国”本身，都可以成为你的优势。 当然，如果你会剪辑、设计、编程、运营，这类技能就更好卖了。 接下来很多人会遇到一个问题： 我英语不好怎么办？ 以前这是个挺大的门槛。 现在其实已经下降很多了。 网页看不懂，可以直接翻译。 客户发来的工作要求看不懂，丢给AI。 求职信不会写，也可以让GPT根据岗位要求帮你整理。 和客户聊天的时候，先用中文表达自己的意思，再让AI帮你翻成自然一点的英文。 所以现在真正卡住普通人的，很多时候已经不是英语。 而是： 你根本不知道国外还有这样一个赚钱市场。 然后再说说收款。 这件事情也不用一上来搞得特别复杂。 你在哪个平台接单，就先看平台支持什么提现方式。 国内银行卡、PayPal、Payoneer、Wise，这些都是常见的跨境收付款工具。 但每个平台、每个地区支持情况都不一样。 所以原则就一个： 先找到赚钱渠道，再解决收钱问题。 别钱还没赚到，就先研究一个星期怎么开海外账户。 最后再泼盆冷水。 Upwork也不是你注册以后，第二天就有人排队给你送钱。 新人最大的问题就是： 没有订单、没有评价、没有案例。 而且投递岗位还需要消耗Connects，平台成交以后也会收服务费。 所以前期最难的其实是第一单。 第一单不一定要赚多少钱。 先拿到一个真实客户和一个好评，比什么都重要。 等你慢慢积累了评价，再开始筛选时薪更高、合作周期更长的客户。 做到后面，你真正追求的就不是： “我一天能接多少单？” 而是： “我能不能找到几个长期给我付美元的客户？” 如果一个月能稳定多赚1000美元、2000美元。 同时你还生活在国内。 那你的生活状态可能就已经完全不一样了。 这才是地理套利真正有意思的地方。 不是让你一夜暴富。 而是把自己的劳动力，拿到价格更高的市场里卖。 同样每天工作几个小时，有的人赚人民币，有的人赚美元。 这个差距，才是普通人真正值得研究的信息差。

“想讲述下我的问题 爱上一个已婚男人 我俩都是已婚，有孩子 刚开始都是互相喜欢 但是我爱他比较多 他也爱我 但他也很爱他妻子 慢慢的 我对他要求多了 想让他更爱我 他可能受不了 中间两次我提分手 他都不同意 说忘不了 不想分开 但最近这次聊天不知道怎么的 他就说我计较多了 心眼小 说我们现在不是小年轻谈恋爱 有些东西不要去计较 彼此在一起开开心心就行了 就分手了。 分手了我也没再主动找他 可能觉得他不是很爱我 我虽然伤心难过 也忍着 倒是他三天两头联系我 最近一次他想约我 我以为他是想复合 但不是 我感觉他是想拿我当炮友 我虽然当时答应他 但是后来慢慢发现我有点接受不了当炮友 我不知道该怎么办 现在不知道怎么维持我们之间的关系 怎么才算不是计较？” 他原本也没有多爱你 就是想有个有些感情基础的、免费的、安全的炮友。 当你在这段关系里要得更多了，他就退缩。 但他又找不到别的替代者，所以还是选你。 只不过他把感情尽可能地收走了。 所以 分手是对的。

WPS Comate 刚上线，第一个功能就帮你把日报、周报的苦活给干了。 不用想格式、不用回忆这周干了啥，它自动从你的文档、聊天记录里抓取工作线索，生成摘要，你改改就能发。以前市场部同事花 3 小时磨出来的周报，现在 Comate 5 分钟搞定。 这只是开场。金山办公在 2026 AI 生产力大会上推出的这款 AI 办公客户端，本质上是给你配了个能连接组织数据与流程的 AI 同事。它不是一个单纯的写作助手，而是六大模块叠在一起的办公自动化系统。 先说 AI 岗位专家，你告诉它“我是做市场的”，它就能帮你起草投放方案、分析竞品动态；告诉它“我是 HR”，它能自动生成面试评估表、提炼候选人亮点。 然后是 Skill 技能生态，像装插件一样，你缺什么就加什么——合同审查、简历初筛、财务对账、甚至特定行业的合规检查，都可以像下载模板一样直接调用。 自动化任务更实用，设定触发条件，它就能帮你定时整理邮件、生成销售日报、同步项目进度。团队协作空间让多人共用同一个 AI 大脑，知识库搜索则能跨文档回答业务问题。 这些功能背后是云端与本地双任务模式。常规任务走云端，速度快；涉及敏感合同、内部数据，可以切到本地模式，数据不出你的电脑。隐私那一关，算是给你留了个开关。 用起来能省多少？具体点说： 市场写一份渠道 ROI 分析，原来拉数据、做图表、写结论要 2-3 小时，现在一句话“帮我分析上周各渠道投放 ROI，给出优化建议”，图表和文字几分钟就出来。 HR 筛 100 份简历，以前逐份看要半天，现在 Comate 按你预设的标准初筛、打分，你只面排名靠前的，时间砍掉三分之二。 小团队管理者，每周催进度、汇总同步，现在 Comate 自动抓取成员的任务完成情况，生成周报草案，你改关键词就行。 当然它不是万能的。复杂决策、需要跨部门协调的任务，AI 只能给你信息，拍板还得人。而且目前一些高级技能和深度企业对接需要额外授权，个人版可以免费下载，先覆盖大部分日常办公场景。 怎么开始？直接去 WPS 官网搜 Comate，下载客户端就能用。Windows 版已经可用，Mac 用户稍微等等，可以先收藏。装好之后，第一句指令建议“帮我写一份本周工作总结”，看看它到底多懂你。 有什么重复性办公环节是你最想甩给 AI 的？评论区聊聊，说不定下次更新就能实现。

一个能帮你写代码、写文案、查资料的 AI，到底是让工作变简单了，还是变复杂了？ 很多人的第一反应是：当然简单了。 以前要自己一行行写，现在把需求丢给 AI就行。听起来，人终于从重复劳动里解放出来了。 但真正用久了会发现，事情没有这么轻松。 最麻烦的，往往不是第一句提示词怎么写，而是后面那一长串过程怎么收住。 AI 做完以后，谁来判断它做得对不对？它失败了，是继续重试，还是换方向？它这轮查过什么资料，下轮还记不记得？它什么时候应该继续往前跑，什么时候应该停下来交给人？ 这就是为什么最近很多人在讲 Loop Engineering。 它是个新名词，在提醒一件很具体的事： 当 AI 从“回答一句话”变成“执行一段流程”之后，真正重要的除了prompt，还有这个流程本身。 以前我们最关心的是怎么写一个好提示词。比如“请你扮演资深工程师”“一步一步思考”“输出结构化结果”。 这些当然还有用，但它们更像是一次性的启动口令。 你喊一声，AI 动一下；你发现不对，再补一句；它改完，你再看一眼。整个过程里，真正负责推进、检查、记忆和刹车的人，还是你。 Loop Engineering 想解决的是另一件事： 能不能把“发现问题、执行任务、检查结果、记录状态、决定下一步”做成一个可以反复运转的小系统。 举个具体例子：每周五都要写一份工作周报 以前的做法可能是这样的：先翻一遍微信、飞书、邮件、项目文档，把这周做过的事零零散散找出来；再让 AI 帮你整理成周报。它写完以后，你发现有些事漏了，有些事夸大了，有些“下周计划”根本不是你真正要做的。 于是你又补充一轮背景，让它重写。写完你还得自己检查：哪些是已经完成的，哪些只是推进中，哪些不适合写给老板看。 这看起来是在用 AI 提效，但实际上你还是在旁边一点点推着它走。AI 是在写周报，可真正负责回忆、筛选、判断和兜底的人，还是你。 如果把它改成一个 loop，思路就不一样了。 这个 loop 可以这样设计：每天结束时，AI 自动从你的任务记录、会议纪要和聊天摘要里抓取当天新增事项，先按“已完成、推进中、卡住了、需要别人配合”四类归档。信息不完整的，不允许直接写进周报，只能标记为“待确认”。到周五时，它再把这一周的记录汇总成初稿，并且每一条都要带来源：来自哪次会议、哪个任务、哪条记录。 最后，它单独列出三个部分：本周真正完成了什么、下周最重要的三件事、哪些问题需要向上同步。 这样一来，AI 就不只是周五临时帮你写一篇周报。它是在一周里持续记录、分类、校验，最后再生成一个可以被你快速审核的版本。 你看，这里真正有价值的不是某一句神奇 prompt，而是这一整套闭环。 它知道从哪里开始，知道缺资料时不能硬写，知道写完以后要验证，知道哪些内容必须留痕，也知道哪些判断不能自己拍板。这样一来，AI 就不再只是一个临时被你叫来的写手，而更像进入了一个固定工位。 当然，这件事也没有听起来那么美。 Loop 一旦设计不好，会比普通 prompt 更危险。普通 prompt 错了，最多错一段；loop 错了，可能会沿着错误方向跑很多轮。比如你让它自动追热点、自动生成选题、自动写初稿，如果没有来源检查和人工刹车，它很快就会生产出一堆看起来完整、其实没有根的内容。你表面上省了时间，最后却要花更多时间清理垃圾。 所以 Loop Engineering 的重点不在于让 AI 自己干完一切。 它真正的重点是：哪些环节可以交给 AI 反复跑，哪些环节必须由人来判断。 适合做 loop 的工作，一般有几个特征： 它会重复发生，流程相对稳定，结果有办法检查，而且失败后能知道怎么处理。 写代码里的测试修复、内容里的资料筛选、运营里的用户反馈归类、研究里的论文初筛，都比较适合。 反过来，如果一个任务本身标准很模糊，结果很难验证，或者每次都需要强判断，那就不要急着自动化。 这也是我现在越来越不迷信“万能提示词”的原因。 提示词当然重要，但它解决的是一次对话怎么开始。真正决定 AI 能不能长期帮你干活的，是你有没有把工作拆成稳定的输入、清楚的判断标准、可调用的工具、可验证的结果和能延续的记忆。 以前我们比的是谁更会问 AI。接下来可能比的是谁更会安排 AI。 不是安排一个回答，而是安排一个循环

最强「保姆级」的【币安广场】攻略贴，它来了 一、为什么要做币安广场？ 先说最核心的一点。 你发内容，永远是给受众看的，而不是给平台看的。 币安广场背靠币安交易所，覆盖超过 3 亿用户，而且是 100% 纯血脉的 Crypto 交易用户。 对于内容创作者也好、KOL 也好，本质从来不是“你在哪，粉丝就该在哪” 而是—— 你的粉丝在哪，你就应该在哪。 这也是为什么你会看到，很多原本在别的平台做得风生水起的大主播，会在某个阶段集体迁移阵地（某音）。 不是他们变了，是用户在那。 （至于广场对比其他平台的优势，这里就不展开了。 比如内容挖矿、文章打赏、跟单佣金、直播打赏这些直接收益，视频里已经讲得很清楚了；包括和某音、某博、某书、推特各自的强弱对比，这里就不赘述了。） 二、为什么说币安广场更“适合真正想做事的人”？ 因为它有一个非常重要、也非常稀缺的特性： 高度透明 不管你是发帖还是直播，都可以直接展示交易方向、仓位大小。这件事从机制上，几乎杜绝了： “哪有喊单自己不上” “P 图大神” “事后诸葛亮” 在这里，真金不怕火炼。 如果你作为一个 KOL，是想把有价值的内容、真实的交易记录、清晰的解盘逻辑传递给粉丝，而不是靠骗、靠割、靠制造幻觉来换关注度，那币安广场，就是最好的试炼场。 三、想清楚一件事：广场的用户是谁？ 想把广场做好，第一步不是急着发内容，而是先理解用户。 你多刷一刷就会发现，广场里被反复问的，基本就这些： “现在这个行情是多还是空？” “我这个单子被套了，怎么办？” “这个代币项目是做什么的？” “这个 Alpha 活动能不能参加？” “最近有什么利好或利空？” 这也是为什么圆桌会议里反复提到一句话： “广场用户更垂直。” 他们真正关心的是： 【交易 · 市场动向 · 学习 · 技术 · 信息差】 而不是擦边、扭屁股、情绪表演。 说句直白的，你不可能点开一个交易所，还期待刷到 “刀马刀马刀马”或是“先秦淑女步 素~”。 哪里有需求，哪里才会有供给。 所以你会发现，广场真正跑出来的主流创作者，基本都在这几个方向： 交易：颜驰@BTC563、黄瓜猫@0xPickleCati 教学：艾叔@Qzzonebit、大漠哥@damobianyuan 研报：链研社@lianyanshe、土澳大狮兄@broleon 链上：ai 姨@ai_9684xtpa、oxaa @0xAA_Science 宏观：倪大@phyrexni、比特吴@Bitwux 新闻：ab @_FORAB、唐华斑竹@uniswap12 市场动向：林克@CryptoSociety42、杰尼君@Meta8Mate （币安百大创作者，基本也都在这些方向里展开，还有很多优秀的没一一艾特，但都在我心里~） 再说一句比较扎心的。 如果你告诉我你什么都不会，那我确实也不知道你是怎么在这个圈子里活下来的。 如果你说你只会深耕骗术，那我只能恭喜你——运气确实不错。 但长期来看， 骗术没有复利，能力才有。 定位想清楚了，剩下的其实就两件事： 时间 + 内容打磨。 四、“现在做广场晚不晚？” 这是最近我跑会，被同行问得最多的问题： “现在做广场晚吗？” “我该怎么开始？” “你们粉丝这么多了，我怎么竞争得过？” 我当时采访一姐的时候问了这样一个问题。 我说，如果把币安当成一个人，现在属于什么阶段？ 她说： “还是小学生吧，离很多优秀的企业差距都挺远的。” @heyibinance 那币安都还在成长阶段，广场说白了，可能还在婴儿期。 所以我才敢写说这篇叫“保姆级”的东西。 现在做广场，某种程度上像什么？ 像你 10 年做某宝， 像你 18 年做某音。 不画饼了，免得你们说我 cx 味太重。 我只说一句： 这个世界上，几乎没有真正意义上的“晚”。 甚至不光不晚， 还可能是你作为“新人”实现弯道超车的好时机。 我以自己为例 我 19 年入圈，但真正开始系统做自媒体，是 24 年。 那会儿也是牛市来了，想分享点自己的观点，再加上那会儿驰大按头逼我起号。 一开始只是在某站、某博、油管做日更解盘视频。后来因为国内媒体限制越来越大，账号基本全被封了，某书甚至只活了一天。 所以我干脆用 “广场 + 推特” 来平替国内媒体，转成纯海外阵地。 那段时间基本就是： 早起日更视频：广场 + 油管 图文策略：广场 + 推特 （这点也很能体现广场的多样性。） 后来为了更及时、更高效、更灵敏，我又用直播替代了日更视频，在广场 + 推特同步直播，当场捕捉交易机会、现场博弈。 再到现在，直播又开始成为新的趋势，有点像从淘宝下单转移到抖音下单，更有带动性，也更高效。 （这个变化，回头可以单独写一篇。） 一路坚持到现在，小有成绩，都是托粉丝老爷们的福。 但数据其实很直观： 油管：18k 推特：16k 广场：72k 从某种意义上说，我确实完成了一次弯道超车。 再举一个最近的别人的例子 推特上最近很火的交易员，“聪明钱”第一的黄瓜猫@0xPickleCati，是我 7 月她来泰国旅游的时候，当面安利她做币安广场的。 短短四五个月，已经 18k 粉丝，高质量内容输出，稳定直播解盘，高效的心理辅导，偶尔还给粉丝讲脱口秀。 更有意思的是，因为广场，她顺势搭起了自己的中文私域社区，目前她的中文可以说是突飞猛进，如虎添翼（必须得说点成语难为一下她）并且全是超高质量的交易用户，TG 群每天聊天上万条。说白了，已经不只是涨粉，而是真正做到了相互成就。 再说竞争这件事 任何行业里，你真正的对手，永远都只是昨天的自己。 如果你总觉得： “他做大了，我就没机会了” 那现在： 手机厂商应该只剩一家 电动车也应该只有一个品牌 很多人看到颜驰@BTC563体量大，就觉得把广场都吃了。但你换个角度想，就算没有颜驰，也一定会有旦驰、艾驰。 如果你把焦虑放在别人身上，那你永远都走不出来。 五、不是有希望才坚持，而是坚持了才有希望 起步从零，肯定不轻松。 发了没人看，被冷启动折磨，这些都很正常。 这里顺便分享一个涨粉小技巧： 适当给粉丝发红包。 我们 KOL 能走到今天，本质就是一个相互成就、相互成全的过程。 没有庞大的用户群，就没有币安； 同样，没有粉丝，也不会有我们。 币安广场在图文和直播里，都有“反向打赏”的小红包功能， 这一点真的比推特好用太多了。 （推特的抽奖工具，懂的都懂。） 只能靠持续输出、不断打磨，慢慢适应粉丝的节奏。 所以“持之以恒”在这件事上，真的不是鸡汤。 至于结果， 交给时间。 六、最后，也是最重要的一点 借用林克@CryptoSociety42的一段话，作为结尾，我一直很认同： 【行业里从来不缺靠炒作博眼球的、用谣言拉流量的、无底线蹭热点的、甚至不惜伤害用户来换曝光的。 不是所有流量都是正面反馈， 有些热度会腐蚀人，有些流量会反噬人，这点我想大家都看到了案例。 羽毛比任何流量都重要，声誉是你最宝贵的资产。】 路别走歪了。 这个年代，你能骗到的， 往往都是最信任你、最爱你的人。 万物守恒。 人，是要讲良心的。

截至上半年，每天 2 亿多人使用的豆包，日收入不足百万元，主要来自电商佣金。 而到今年 5 月，豆包应用每天消耗数千万元——参照火山引擎公开 API 价格，结合豆包大模型的毛利率、豆包用户使用习惯推算。文字聊天不贵，按每天人均 15-20 分钟的使用时长，只要几分钱，但推理，以及图片识别、语音聊天、视频聊天等多模态功能需要的算力成本要贵几倍甚至几十倍。 这还没算为训练豆包模型搭建的算力中心成本。一座大型智算中心往往需要数万张 AI 芯片，还要配套数据中心、供电、网络、散热和运维等基础设施。根据《南华早报》报道，字节跳动计划将 2026 年的资本开支上调超 2000 亿元，相当于它 2025 年利润的约六成。 如果字节能获得更多训练必须的英伟达卡、国产推理卡产能更充足，豆包消耗的资源会更高。 豆包延续移动互联网时代做产品的路径，以免费应用吸引大批用户，再谋划商业变现。但由于 AI 的高昂成本，仅仅维持豆包正常运行需要的钱就超过了整个 Bilibili 的经营成本——豆包每天总用户使用时长不到 Bilibili 的 1/8。 据我们了解，两个月前，有字节高层到访 Anthropic，回来不久，字节开始调整 AI 资源分配，重心从豆包这类面向大众的产品，转向服务企业的产品。 过去半年，Anthropic 证明了 AI 编程能让巨额基建投入产生回报：Claude Code 2025 年 5 月上线，半年做到 10 亿美元年化收入，今年 2 月翻到 25 亿。靠为企业提供付费服务，每天只有 3000 万人用的 Anthropic 估值冲到 9650 亿美元，反超每周有近 9 亿消费者用 ChatGPT。 字节 Seedance 也证明了企业服务这条路走得通。据《晚点 LatePost》了解，字节这款视频生成模型当前年化收入（ARR）已达 20 亿美元（约 143 亿元），单月超 10 亿元——差不多抵消豆包的算力成本。Seedance 绝大多数收入来自企业客户。 知情人士告诉我们，字节大模型数据审核团队今年从约 1500 人扩到 3000 多人，为编程模型清洗训练数据；火山引擎的 MaaS 业务也被摆到更重要的位置，字节最高层定下了收入翻 10 倍、加快出海的目标。 曾经字节和快手自己就给过教训——今日头条不到两年就让广告与增长同步起量，快手慢半拍、等短视频红利见尾才系统卖广告，补课成本高得多。AI 演进更快，留给各家想清楚怎么赚钱的时间只会更短。