#数字游民和自由职业# #从产品经理到基金经理# #聊聊这些年的职业选择# 晚上搜索微信聊天记录，发现离上一个命运小齿轮转动正好三年了，不困我就码码字。 在上班之前，确实有点天真，认为靠自己的劳动，创造价值挣钱才是社会的主流。 在不上班之后，闲下来真正去面对面了解其他行业的赚钱方式。才发现在国内能年入百万的工作里，称得上“干净”的极少极少，互联网大厂的精英们才是少数幸运儿。 撒谎蒙骗，推卸责任是很多工种的常态。 以权谋私，利益勾兑是富人的主流。 比如一个运营商的普通工作人员，他可能是好父亲、好丈夫、好邻居。但当他给你推销靓号套餐，但又对你隐瞒违约金的时候，他就是一个职业骗子。这既是他工作的需要，也是刻意培训的结果。 再比如你在小县城里把生意做到一定规模，就无可避免需要找到分管的领导，需要建立关系，求人办事。这对生意人来说是常识，没有任何例外。 没有这么具体又确定的认识之前，我知道自己厌恶这些潜规则，能做到的也只有努力逃避，逃避这些我称之为“傻逼事情”的事情。 按这个标准，我没法适应体制内，肯定有傻逼领导。没法适应大厂，躲不开派系之争。没法适应所有传统行业，那里不得不忍受甲方刁难。 那也许剩下只有扁平化的初创公司 + 互联网行业？ 比较幸运，正式工作的第一家公司感受不错，一待就待了六年。 我也不想当咸鱼，但确实没什么方向。期间除了打工收入，靠运气赚到过一些小钱，但在上海房价面前仍旧过于渺小。 更有点不服气，自认为一直没有丧失好奇心，在保持学习这件事情上，做得比大部分人都努力。我看各种经验分享，研究效率工具，了解认知心理学，尝试提高自己的方法都试了。 为什么在挣钱一途上还是毫无进展？ 当然跳脱出来，客观上说开局一团糟，农村家庭、垃圾本科、没有专业能力壁垒。哈哈哈你还敢不服气，那加上心高气傲。 在无数个日夜焦虑，明知自己要做点改变，但又不知道作何改变的时候。还是运气好，直属领导让我看看区块链的东西，了解一下 DeFi，那我就去了。 20 年 9 月，开始做调研，当时市面上的中文资料没这么多，从旁白君的科普视频看起。基本上把市面上的主流白皮书都啃了一遍，然后跟着操作了解逻辑。 花了一两个月时间做完这一切的时候，我意识到这是一个新行业，大家都不懂，所有人都在同一起跑线。 以及，这里面，有钱！ 我迫不及待地和周围的朋友分享这个新行业，用我的话告诉他们这里面的玩法和逻辑，虽然听和讲都很开心，但是有所行动的人少之又少。（那段时间我对行业的理解，基本浓缩在 《白话：区块链“稳定币挖矿”是什么》 这篇入门文章里） 不止是朋友，我发现同在公司的、一起接触新行业的其他人，似乎也认为这是机会，但好像没有实际的行动。 正巧，那阵子推友 Maple 带我玩港股打新。我把这两个新事物放在一起想时，找到了我真正的“天份”（如果我确实有的话😂）。 那就是 —— 在回报不明朗的情况下，先努力的天份。 港股打新，我手动注册了 50 个券商账户，觉得不够，又拿太太的身份注册了 50 个，尤不满足，再拿家人的身份注册了 50 个。 注册的过程枯燥、乏味、无聊、会遇到看不懂的意外，但我对“没钱”的不服气，足以支撑我一遍一遍一遍地做下去。 学习 DeFi 的知识也是一样，重仓的第一个币是 BUSD，我会愿意在买之前真正搞懂它到底是什么、注册人生中第一个海外信托、花几周时间跑通整个流程、学习怎么看资产信息披露。 搞不定，就抓抓为数不多的头发，再来一次。 意外地顺利，之前折腾过的所有“没用”的东西，在这里好像忽然都对了。魔兽世界地精、科学上网、折腾数码、研究软件、小 PM 要懂的程序实现逻辑和业务逻辑，每件事情都有用，没有一件浪费了。 DeFi 项目对我来说像是一个个新游戏，只要和所有人一起从新手村出发，阅读游戏规则，琢磨把游戏打好，就能爆金币。 就连性格里无法变更的“风险偏好保守”，在这里好像也变成了优势，让我躲过一次次 RUG，一条血槽玩下去。 趁着半轮牛市，缓慢地把打工积蓄攒成了第一桶金。当有远程工作的机会时，我选择了人生中的第一次跳槽。 先转个行，去一家 Crypto 硬件钱包公司做 PM。 这家公司的 PM 都非常强，产品负责需求、文档、原型、UI，甚至有好几位产品经理直接上手开发，都有独立开发者水平。 我意识到自己对做产品没有这么高的热忱，也几乎永远达不到他们的水平。做产品时，调研业务，了解一个事物的逻辑和技术实现是我喜欢的，但是扣原型和交互则完全不想碰。 那时我的副业是做 DeFi 和 Crypto 套利，收入已经稳定半年两倍于工资了，并且要做的事情就是学习、研究、找最佳策略、预想意外情况做风控。一次次不断的正反馈，做交易比做产品更开心。 很幸运地，大约半年之后，行业大裁员我顺势免费了，拿到人生中第一个 N+1 😂 之后开始全力投入副业，试图把交易变成我的主业。果然上班耽误挣钱，时间自由带来更多的尝试机会，我越发想知道专业人士是怎么做的。 虽然从推特上认识了不少行业内的人，但 I 人从未线下社交，也就无从进展。还是一个老同学拉我认识了一些 Crypto 圈内人，见面聊了几次 DeFi 相关的业务。一来二去，用懂 DeFi 的 PM 这个交叉技能，转职成为一家 Prime Broker 的基金经理。 先转行，再转职，看来是可行的。 一边是帮机构管几百个 BTC 做 DeFi 和 Crypto 套利，一边组队是从无到有搭建一套 MEV 基础设施。 管很多钱心慌吗，竟然还行？因为我管自己的小钱的时候就是这样做，知道自己在做什么，知道风险是什么，知道了解能了解的一切，知道风险永远发生在我不了解的地方。踏实地尽人事，已经不易。 更多的是收益率降低时的极度焦虑。熊市收益下降、DeFi 机会减少、小机会撑不起资金容量、更多时候无法灵活试错，看起来管理机构的钱看起来有点无聊了。 另一边的工作，也花了半年时间，和小伙伴一起验证了 MEV 赛道在熊市难以盈利，我也不愿意花更多时间在这上面。于是交上一份详细的测试结论，辞职了。 这次恢复无业之后，已经不再想上班了。我喜欢做灵活、自由、属于自己的小事。 用自己的钱做套利，焦虑缓解很多。更重要的是，即使市场这么熊，依旧在持续涌现一些机会。这对我来说就像是游戏里的一个个新任务，我得第一个领取它再说。 即使大部分时候任务奖励降低了，但经验值奖励还在，暂且还能提供不错的现金流。这样我可以佛系一点，把重心回归生活做一些更重要的事情。 故事就讲到这里，回归开头，我认为这个 Crypto 行业是什么样的。 矛盾的一头，极少数真正相信“去中心化”的人在这里，“去中心化”是一件我认为正确的事情。又好、又正确。 矛盾的另一头，我悲观地认为它不会成功，这里绝大部分人是骗子和赌徒。骗子获得了巨大的收益，赌徒贡献了全部的利润。在我刚了解这个行业时，我的 BTCÐ 仓位是 10%，或者说我有 10% 的信心认为它会成功，现在我的仓位是 1%。 我在这个赌场里，自处的方式只有：我不撒谎，也不骗人，谁要来赌，我陪他玩。和所有其他赌徒一样，我公平地参与这个游戏。 --- 很遗憾经过这么多好运，还没有暴富故事。 希望你的运气也好一点，遇到“忽然都对了”的那件事。

大家好我是菠菜，偷偷摸摸创业四个月了，今天很开心终于可以跟大家分享我们的里程碑进展！ 我们 @UnifiedLabs 正式成为了全球第一个专注 RWA+DeFi 结合、入驻 Morpho 的华人 Risk Curator 团队！ 分享几个大家可能感兴趣的问题⬇️ 🔑 作为第一个 RWA+DeFi 华人团队入驻 Morpho 意味着什么？ 如果说 Aave 是自己搭地基、自己做银行业务，那 Morpho 就是搭好银行基础设施，邀请专业的人来做银行业务。 Morpho 只提供底层安全的借贷引擎，而具体的策略设计、风险管理全部交给 Risk Curator ——你可以理解为 Morpho 上的「基金经理」，而底层的策略就是借贷，并且在非托管架构下，谁都没办法动用户的钱。 如果你去 DeFiLlama 看 Risk Curator 板块，这个赛道从 24 年开始指数级爆发、增长了几十倍。但一眼扫过去，几乎清一色欧美团队：Steakhouse、Gauntlet、Sentora、MEV Capital…… 亚洲团队寥寥无几，华人背景此前唯有超级君老师一人拿到白名单。菠菜有幸成为了第二个，也是全球第一个在亚洲做 RWA+DeFi 场景并落地实际机构案例的 Curator。 这个含金量可以参考一下：今年成功入驻 Morpho 的 Curator 是 Bitwise（上百亿美金 AUM 的资管巨头）、Flowdesk（法国持牌做市商）这样的名字。 而我们 Unified Labs，包括我在内只有 2 个人。 两个人，四个月，从零开始，拿到了和这些机构巨头同一张入场券。 🌏 为什么选择 RWA+DeFi？ 菠菜从 2023 年深耕 RWA——写深度内容、参与过央行试点项目、做过孵化营、看过大量商业模式、也投过一些项目。 但说实话，你在这个领域待久了就会发现，RWA 赛道基本都是机构的机会，普通人几乎找不到创业的切入点。 而真正让我下场决定创业的，是因为我找到了这里面为数不多的机会：RWA 上链只是第一步，DeFi 才是让 RWA 真正爆发的最后一块拼图。 现在很多传统金融机构疯狂发行代币化资产，但大量资产发到链上之后就只是「躺」在那里——没法跟 DeFi 交互，没法加杠杆，没法被借贷。 发是发了，卖不出去。 而我选的这条路，切的是人类永远离不开的需求：杠杆。 只有在链上用 RWA 资产实现借贷、释放流动性，RWA 的需求才会真正爆发。 DeFi 的无许可性、全球流动性、智能合约的可编程性——这些是传统金融永远给不了的。而 Morpho 是我看到的最好的基础设施去实现这件事。 而且时机到了。最近不断的 DeFi 底层资产暴雷和低迷的收益率，也让市场对安全透明的底层资产、对稳定收益的需求越来越强。 RWA 资产天然具备更好的透明度，也能带来比纯 Crypto 资产更庞大的借贷需求和收益来源。 🚀 接下来我们会做什么？ 传统金融不懂 DeFi，Crypto 圈缺少能跟传统机构对话的人。 菠菜看准的就是这道裂缝——Unified Labs 要做的，是连接传统金融与链上世界的桥梁。 过去四个月，我们一直在研究 RWA 如何跟 DeFi 结合，底层的清算路径，以及跟机构打交道，做 RWA+DeFi 的市场教育，帮他们设计链上落地方案。 🔥Unified Labs 接下来方向很明确： 面向资产发行方：定制 RWA 链上借贷方案，让资产不再只是「躺」在链上，真正释放流动性 面向链上用户：提供以 RWA 为底层的稳定收益产品，给大家一个靠谱的收益来源 面向传统机构：从策略到上链的全流程咨询，帮你更快进入 On-Chain Finance 我们的目标是缩小亚洲与欧美机构在 DeFi 领域的差距，推出更多机构级的 RWA 借贷案例。 如果你是寻找稳定收益的机构或个人、有 RWA 借贷需求的客户、希望加入生态成为清算人、或是资产发行方——欢迎私信联系我 🤝

赚钱的10个层次，看看你在第几层？ 第一层：体力劳动 - 核心特征：用时间+体力换取收入。 - 典型职业：外卖员、快递员、建筑工人、保洁员、服务员。 - 关键点：门槛低、收入上限低、可替代性强。 - 收入范围：月薪3000-8000元(一线城市可能更高)。 - 时间投入：每天10-12小时，几乎无休息日。 - 风险：低(收入稳定)，但身体损耗高。 - 能力需求：体力、简单技能(如驾驶)、重复劳动耐力。 - 适合的人：学历低、缺乏技能积累、短期急需用钱者。 - 瓶颈：收入上限=时间总量×时薪，无法突破“时间枷锁”。 - 进阶策略：节省时间学技能：利用业余时间学习(如编程、设计、电工)；兼职过渡：体力工作+轻技能兼职(如代驾、安装维修)；借力工具：用工具提升效率(如外卖员优化接单路线)。 第二层：技能变现 - 核心特征：用专业知识/技术换取溢价，收入与技能稀缺性相关。 - 典型职业：程序员、设计师、律师、会计师、摄影师等。 - 收入范围：月薪8000-5万元(自由职业者可能更高)。 - 时间投入：每天8-10小时，需持续学习保持竞争力。 - 风险：中等(技能过时风险，如传统行业技术员)。 - 能力需求：专业认证、持续学习、客户管理能力。 - 适合的人：有学历或技能证书、依赖个人能力而非团队。 - 瓶颈：收入=技能单价×时间，上限明显(如律师接案量有限)。 - 进阶策略：提升技能溢价：专攻细分领域；时间杠杆化：录课程、写专业文章、做咨询模板(边际成本递减)；转管理/合伙人：从执行者升级为团队管理者(如设计师→设计总监)。 第三层：时间杠杆 - 核心特征：一份时间多次收入，突破线性增长。 - 典型职业：知识付费(课程/电子书)、自媒体广告、软件订阅等。 - 关键点：突破单一时薪限制，边际成本递减。 - 收入范围：月入1万-50万元(取决于流量和产品化能力)。 - 时间投入：前期投入高(创作/引流)，后期维护成本低。 - 风险：中等偏高(内容过时、平台规则变化)。 - 能力需求：内容创作、流量获取、产品设计能力。 - 适合的人：某领域KOL、有独特知识/经验的创作者。 - 瓶颈：需持续产出内容，个人IP依赖性强。 - 进阶策略：矩阵化运营：多平台分发，降低单一渠道风险；团队化：雇佣助手处理重复工作(如剪辑)；转被动收入：将内容沉淀为标准化产品。 第四层：信息差套利 - 核心特征：利用信息不对称赚取差价，短期暴利机会多。 - 典型模式：跨境贸易(区域价差)、二手奢侈品倒卖、抢注域名、代运营服务等。 - 关键点：需敏锐的市场洞察力和资源整合能力。 - 收入范围：单笔利润几百-几十万，波动性大。 - 时间投入：灵活，但需大量时间寻找信息源。 - 风险：高(信息差消失快，法律风险如灰产)。 - 能力需求：信息敏感度、快速执行、风险判断力。 - 适合的人：商业嗅觉敏锐、人脉资源丰富者。 - 瓶颈：不可持续，需不断寻找新信息差。 - 进阶策略：建立信息网络：加入高端圈子、行业数据库订阅；合规化转型：将短期套利转为长期服务；资源沉淀：积累上下游渠道，转型资源整合者(第五层)。 第五层：资源整合 - 核心特征：连接供需双方，掌握资源分配权，赚取“连接价值”。 - 典型模式：房产中介平台、MCN机构、供应链服务商、会展公司。 - 收入范围：年利润50万-千万级别(取决于资源规模)。 - 时间投入：前期搭建资源网络耗时，后期运营较轻。 - 风险：中高(依赖资源稳定性，如关键客户流失)。 - 能力需求：人脉拓展、谈判能力、系统化运营。 - 适合的人：行业资深人士、跨界资源链接者。 - 瓶颈：资源有限性，需持续拓展新领域。 - 进阶策略：数字化工具：用CRM系统管理资源，提升效率；资本介入：引入投资扩大资源网络(如并购小平台)；制定规则：从连接者升级为规则制定者(如行业协会发起人)。 第六层：创业系统化 - 核心特征：建立可复制、可扩展的商业系统，脱离对个人能力的依赖。 - 典型模式：连锁加盟(肯德基、蜜雪冰城)、标准化服务企业、SaaS平台等。 - 收入范围：年利润100万-5k万元(取决于规模和行业)。 - 时间投入：前期3-5年搭建系统(选址、流程、团队)，后期依赖系统运转。 - 风险：高(市场竞争、管理失控、现金流断裂)。 - 能力需求：商业模式设计、团队管理、标准化流程制定。 - 适合的人：连续创业者、擅长从0到1搭建体系者。 - 瓶颈：管理成本随规模上升(如门店越多，品控越难)；行业限制(如区域型连锁难全国化)。 - 进阶策略：流程数字化：用ERP系统替代人工管理；轻资产化：从直营转加盟(输出品牌和管理，降低资金压力)；资本化：引入风投加速扩张。 第七层：资本增值 - 核心特征：通过资本配置获取复利收益，钱成为“员工”。 - 典型模式：股票、房产投资、私募股权、债券/信托。 - 收入范围：年收益50万-上亿元(本金越大，收益潜力越高)。 - 时间投入：研究决策期密集投入，持有期时间自由。 - 风险：中高风险(市场波动、政策变化)；低流动性风险。 - 能力需求：宏观经济分析、行业研究、风险对冲(如期权套保)。 - 适合的人：有原始积累的创业者、金融从业者、富二代。 - 瓶颈：本金规模限制；认知不足导致的亏损(如跟风炒股被套)。 - 进阶策略：分散配置：股+债+房产+黄金的多元组合(降低黑天鹅风险)；长期主义：专注价值投资；杠杆谨慎化：低息贷款放大收益。 第八层：杠杆放大 - 核心特征：通过金融杠杆、流量杠杆或品牌杠杆，几何级放大收益。 - 典型模式：资本杠杆：私募基金等；流量杠杆(头部IP等)；品牌杠杆。 - 收入范围：年收益千万-数十亿元。 - 时间投入：杠杆搭建期耗时(如融资、IP孵化)，后期收益爆发。 - 风险：极高(杠杆断裂可能导致崩盘)。 - 能力需求：资源整合、趋势预判、危机处理。 - 适合的人：资本操盘手、顶流IP、垄断行业掌控者。 - 瓶颈：政策监管；杠杆依赖症(失去杠杆后收益暴跌)。 - 进阶策略：对冲风险：杠杆收益部分用于买保险或低风险资产；虚实结合：杠杆+实体支撑；退出时机：泡沫期套现。 第九层：品牌溢价 - 核心特征：通过品牌心智占领获得超额利润，用户愿为“信仰”付费。 - 典型模式：奢侈品；个人IP；文化品牌。 - 收入范围：年利润亿级-百亿级。 - 时间投入：品牌建设需长时间沉淀，爆发后边际成本极低。 - 风险：长期低风险(品牌护城河深)，但短期有舆论风险(如明星人设崩塌)。 - 能力需求：品牌叙事、文化符号塑造、用户心智管理。 - 适合的人：百年企业、现象级IP创始人、文化符号缔造者。 - 瓶颈：品牌老化；跨界失败。 - 进阶策略：故事升级：从产品功能转向情感价值；跨界联名：如茅台冰淇淋(触达新人群)；传承机制：家族信托+职业经理人(避免后代毁品牌)。 第十层：生态布局 - 核心特征：掌控行业全链条，制定规则者通吃。 - 典型模式：互联网巨头：腾讯(社交+游戏+支付+云)、阿里(电商+金融+物流+云)；产业寡头：台积电(掌控芯片制造关键环节)；国家资本：主权财富基金(如沙特阿美掌控石油定价权)。 - 收入范围：年利润百亿-万亿级。 - 时间投入：生态搭建需10年以上，依赖长期战略定力。 - 风险：系统性风险(如行业颠覆性技术出现)；政治风险(如跨国企业遭遇制裁)。 - 能力需求：顶层架构设计、政策游说、全球化资源调度。 - 适合的人：国家支柱企业、跨国财团、垄断性科技巨头。 - 瓶颈：反垄断拆分；创新者窘境。 - 进阶策略：技术卡位：掌控行业标准(如华为5G专利)；生态投资：通过投资而非自建覆盖上下游；公共价值：绑定社会利益。 所以，你在第几层了呢？

交易员访谈系列第3期重磅上线！ 看视频参与互动，瓜分50u奖励！🧧 从互联网产品经理到穿越两轮牛熊的资深投资者，Frank @qinbafrank 如何在两个平行的世界里，构建出精准的投资框架？ ▪️ 投资框架：美股投资第一看产业基本面，第二才是宏观！ ▪️ 精准预判：底层逻辑是对“概率分配的感知”和宏观关键变量的拆解。 ▪️ 寻找稀缺性：为什么在三四百亿美金市值时就重仓 $PLTR？ ▪️ 跨市场洞察：在 Bitget 交易美股，实现极高的跨市场资金效率。 告别凭感觉交易，用系统的认知建立复利护城河。 因为在 UEX —— 投资，不只一种选择。 🌍 🎁 互动抽奖： 1️⃣关注 @Bitget_zh 2️⃣评论 + QRT本推文，发表你的观后感或交易心得 抽5位走心用户，瓜分50U！

看了五源资本合伙人孟醒最新的硅谷 AI 文章，好有意思： 硅谷共识是还要裁掉 80% 的人类？ 马斯克的 xAI 为什么搞不成？ 很多创业公司开始招 “AI builder” 的新角色？ CEO 们都在“买比特币、建地堡、给家里装防弹玻璃”？ “未来的情形可能是，10 个人干过去 100 个人的活，拿 20 份钱，然后 90 个人失业。” 当 AI 什么都能做的时候，人的价值正在从 “会做什么”，变成判断 “什么值得做、什么不该做” 的。 一些笔记： 1、整个 Meta 几万工程师，全员都在用 Claude Code，搞内部 token 消耗排行榜，末尾可能被裁员；Meta 裁员也最狠，已经裁了上万人，把人的成本换成了 token 成本，硅谷共识是科技公司应该需要裁掉 80% 的人 2、马斯克过去做 SpaceX、做特斯拉，本质上做的是系统工程：链路很长，涉及软件、硬件、供应链，每一块都有创新空间，但最终是一个端到端的工程问题。他擅长的是在这种长链条里，识别出关键杠杆点，然后极限压缩时间线来攻克。火箭发动机级联、复用着陆，都是这种思维的产物。xAI 的问题是没有全局规划，只有冲刺。 xAI 的一位 cofounder 去年就说有两件事他没想到：第一是竞争这么惨烈，第二是 AI 时代应用创新的机会这么少，都被模型吃掉了。 3、更激进一点想：今天所谓的 “AI native 组织”，听起来很 sexy——让每个部门梳理工作流、把能被 AI 介入的部分线上化、写成 skills。但本质上就是在人肉蒸馏自己：你把你的能力变成机器的 skill，公司拿到了你的 skill，实际上就已经完成 AI 化了，是否要由此裁员，那是一个道义的问题。今天 Meta 就是在干这件事。 4、整个硅谷都在盯着 Meta，如果它的实验成功了——营收没掉、效率真上去了，其他大厂会迅速跟进，裁员就从个案变成行业常态。而且裁员有一个残酷的自加速机制：一开始大家不敢裁，怕伤士气；一旦变成常态，就越裁越快、越裁越不心疼。 5、很多创业公司开始招一种叫 “AI builder” 的新角色——合并了产品经理、前端工程师、后端工程师于一身。还有一种是合并了数据科学家和机器学习工程师的复合岗，以及合并了写作、投放、运营的内容一体化操盘手。 6、这个看似分布式创新的世界，底层其实在极度中心化。这个中心就是英伟达。如果你今天能稳定地提供一个 API 服务，比如 Claude 的 API，做到 99 分位的稳定性，你可以卖官方 API 价格的两到三倍。 在 2028 年之前，没有任何一家 AI 公司能靠堆算力显著拉开差距。算力约束客观上在强化大模型市场的寡头格局——不是谁不努力，是物理世界的制造周期就是这么慢。背后的权力结构很清楚：谁有卡谁厉害，谁有卡由英伟达决定。今天上市的 CoreWeave、Lambda、Nebius，背后站的都是英伟达。 7、这次硅谷行，反复听到朋友们在认真讨论同一件事：买比特币、建地堡、给家里装防弹玻璃，他们都不是开玩笑的语气。为 CEO 提供住宅安防的企业，创下了 2003 年以来的最高增长水平。 全文：

就在DeepSeek V4山雨欲来的前夜，晚点LatePost的更新爆了不少料： - 最近半年，DeepSeek的核心员工，包括DeepSeek第一代模型作者王炳宣、DeepSeek-OCR系列作者魏浩然、DeepSeek-R1作者郭达雅、Janus-Pro贡献者阮翀等人，都被各家大厂给挖走了，更不用说已经在小米做出了成果的前研究员罗福莉； - 尽管如此，DeepSeek依然不怎么卷，同行的每周工作时间都奔着80小时去了，DeepSeek的大多数员工还是遵循着早上不打卡、下午6-7点走人的规律，因为老板梁文锋相信一个人每天高质量输出的时间不会超过8小时，员工加班疲劳引起的昏庸工作质量，反而会浪费宝贵的算力资源，给公司造成损失； - 搞AI和做量化之间的关系其实相当紧密，2016年，DeepMind的创始人哈萨比斯就组建过量化团队，希望能为刚刚脱离Google的公司创收，结果没赚到钱，而幻方则是倒过来的，也是在同一年开始用GPU的深度学习算力去干实盘交易，成功让梁文锋以30岁的年纪实现财富自由，再才组建了DeepSeek； - 2023年的时候，梁文锋小范围见过一些投资人，但提出的构想类似OpenAI和微软的投资协议，投资方需要接受一个回报上限，这在投资者看来是没道理的，所以见完一轮之后，没有任何机构愿意投DeepSeek，而在大模型火了之后，梁文锋把和投资人建联的通道直接关闭了； - 在公司里，梁文锋参与最多的是基模架构工作，然后就是充当不同团队之间的粘合剂，DeepSeek内部鼓励交叉协作，一个团队的周会也会向其他团队开放，这种开放组织很容易被规模扩张给破坏，所以DeepSeek对于核心团队的增加相当谨慎； - 去年以来，外部世界发生巨变，既有DeepSeek-V3/R1的一炮走红，也有竞争烈度的大幅升级，DeepSeek没有加入任何战局，依然在自己重视的效率优化（注意力机制）、架构改进（mHC）和非主流探索（OCR）上面努力，梁文锋甚至招进了一些神经科学和脑科学背景的顾问，对人脑原理兴趣大增； - 这也意味着DeepSeek错过了去年最重要的两条主线，一个是AI Coding，这里不只有商业价值的爆发，还引发了以龙虾为代表的Agentic应用形态，DeepSeek-V3.2完全被其他国产模型盖过了风头，另一个是多模态生成，从GPT-4o到Nano Banana再到Seedance 2.0，全都颠覆性的创造了海量增长，但梁文锋认为多模态「不是智能的主线」； - 外界期待DeepSeek每次出手都能像去年年初那样石破天惊，这可能有些强人所难，也未必是梁文锋的目标，而他也需要稳定团队抗拒财富诱惑的心力，猎头给DeepSeek员工开出2-3倍的薪水，而且这还是建立在DeepSeek本身工资就不低的前提下，确实也有员工做出了跳槽去参与更确定性的、持续参与业界最强模型工作的选择； - 留下的人当然还是占了大多数，他们习惯了相对宽松的研究氛围，也愿意做非竞争驱动的探索，在DeepSeek的价值体系里，原创的排序是要比最强更靠前的，它们本质上并不冲突，有时候实现了原创也就自然实现了最强，但在进入Agentic版本后，工程能力变得更重要了，而这正好进入了DeepSeek没有过多投入的地方； - 于是梁文锋也比较少见的做出了应变回应，最近一段时间，他开始启动了对公司的估值，这意味着可以给团队更有刺激性的财富预期，同时也开始招揽模型策略产品经理，明确要求深度使用过Claude Code、OpenClaw、Manus； - 坚持该坚持的，改变该改变的，至于什么是该坚持的、什么是该改变的，这个判断还是得由梁文锋来拿捏，「奇迹之所以是奇迹，就是因为它不常发生，是小概率事件。在中国这个崇尚竞争和结果说话的环境里，敢于追求独特目标的 DeepSeek 的存在本身，是一个令人惊喜的小概率事件。」

作为前VC投资人，怎么看待现在CT上“VC已死”的论调？ 付费问题，我认真回答一下，本来对于这个论调我也有不少想法 先说结论 - 1. 部分VC已死是不可否认的事实 2. 整体上VC不会死，会一直活下去，推动这个行业继续向前 3. VC其实与项目，人才一样，进入一个“出清”与“大浪淘沙”的阶段，有点类似2000年互联网泡沫那会。这是上一轮疯牛的“债”，花个几年还清之后，会进入新一轮健康的成长阶段，但门槛要比之前高很多 接下来把每条展开说一下 1. 部分VC已死 - 亚洲VC应该是这一轮最惨的，从今年开始基本上头部几个关停的关停，解散的解散，剩下几个几个月可能都见不到一次出手，专注于当前Portfolio的退出，募集新一期的资金也比较困难 欧美二三线上半年还是相对OK的，跟他们的LP结构与资金体量有关，但下半年尤其近一两个月也明显出现亚洲VC的一些势头，出手频率不断降低，有些也干脆不投了，或者转型纯Liquid Fund。开始有投资经理/合伙人在TG上跟我说“太难了,不好退”。1011大惨案对山寨流动性的影响是致命的，现在开始传导到VC的信心这边 欧美一线那几家貌似影响不大，至少表面上看起来是这样的 其实VC这一轮的“熊市”是2022年Luna暴雷之后的“延迟效应”，当时二级市场熊了，但一级市场无论是项目估值还是VC募到的资金量其实没受多大影响，还有很多新VC是在Luna暴雷之后成立的（比如ABCDE）。当时的思路也没什么问题，Defi Summer几个明星项目MakerDAO，Uniswap之类都是18-19年熊市Build出来的，18-19那一波的VC也在21年的疯牛赚的盆满钵满，熊市做VC，投到好项目，牛市来了就爽了！ 但理想很丰满，现实很骨感，原因有三 一是21年那波叙事叠加放水太疯狂了，18-19的VC其实投到好项目和烂项目差距不大，当时鸡犬升天，任何项目都是几十倍甚至百倍。这也让22-23年一级市场的新项目估值和融资额即便在熊市，也因为锚定效应依旧维持一个相对的高位，没有收到二级市场太大影响，这就是我上面说的一级市场熊市的“延迟效应” 二是四年周期被打破了，25年根本没有出现所谓的“山寨季”，这里面有宏观的原因，有山寨过多，流动性不足的原因，有大家对叙事逐渐祛魅，不再为PPT和VC背书买单的原因，有AI爆发，美股“真价值投资”对币圈资金虹吸效应的原因……Anyway，之前的Pattern不再重复,想要复刻之前19年投到好项目，21年百倍退出的梦想是不可能了 三是即便四年周期重复，VC这一轮的条款跟上一轮也完全不通，我们有些23年初投的Portfolio，2，3年过去了还没发币，即便TGE，还得锁一年，再释放个两三年，一个23年投的项目，可能28-29年才能拿到最后一批代币，直接穿越一轮半周期。在币圈，有几个项目能做到穿越周期还活的很好的？凤毛麟角 2. VC整体不会死 - 这个其实没什么好担心的，行业但凡死不了，VC也就死不了。不然新的idea，新的技术，新的方向，谁来给资源去实现？总不能说完全依靠ICO或者KOL轮吧？ ICO更多是为了带部分散户和社区上车+造势，KOL轮主要负责传播，这些都是项目中后期发生的事情。在最早期就一两个Founder+PPT的阶段，只有VC才能真的看懂且真的给钱。我在ABCDE两年多聊了1000多个项目，最终只投了40个。这精挑细选的40个估计还得死掉二三十个。大家能在市场上看到的很多你们觉得“垃圾”的项目，已经是筛过好多遍相对“精品”的了，不然这1000多号项目都开ICO，都开KOL轮，散户甚至包括KOL们看得过来分辨的过来么？ 你就想想从上一轮到这一轮的现象级项目，除了Hyperliquid这种极个别案例，哪个背后是没有VC的？无论是Uniswap，AAVE，还是Solana，Opensea，还是PolyMarket，Ethena……情绪上再怎么Anti-VC，这和行业还是得靠Founder+VC合力往前推 前几天我聊了一个预测市场项目，跟市面上大多数Polymarket/Kalshi的Copycat完全不同，极其差异化。这两天推给了一些VC和KOL，大家反馈都是很有意思，要约着聊聊。你看，好项目不会死，好VC也同样 3. VC，项目，人才的门槛会提高，趋向Web2 - VC - 口碑，资金，专业程度明显进入强者恒强的阶段。 VC的口碑和品牌最重要的其实不是看在散户那里你有多出名，而是看Developer，或者说Founder们愿不愿意拿你的钱，为什么选择拿你的钱而不是拿另一家VC的钱，这才是VC的真正护城河。这一轮下来VC明显跟CEX类似，从之前的金字塔结构往图钉结构上转 项目 - 我们从上上轮的看叙事和白皮书（甚至不看白皮书，比如17年那会李笑来一个Idea融资上亿），过渡到上一轮的看TVL，VC背书，叙事，Trasaction……过渡到这一轮的看真实用户数，看协议收入……感觉总算是逐步靠近了美股那个方向。 Hyperliquid的Jeff曾经在一次访谈里说过，币圈绝大多数项目唯一的商业模式就是卖币，因为TGE的时候啥都没有，就一个主网，没有生态，没有用户，没有收入……于是只能卖币。试想一下美股一家公司上市的时候只有一个公司主体和一堆员工，也许还有厂房和车间啥的，但没有客户，没有收入，这尼玛能让你上了纳斯达克才怪！为啥我们Web3这边就能直接TGE或者Listing？！ 这一轮Polymarket和Hyperliquid打了一个最好的样，一个先花几年做到大量真实用户和收入，甚至撑起一个新的赛道，然后再考虑发币。一个上来的确拿代币空投预期做激励吸引了早期用户，但人家产品无敌，发币了大家也接着用，项目自身是现金奶牛，且收入的99%都拿来回购代币。什么时候项目有了非Farmer的真实用户+真实收入，再谈TGE，再谈Listing，我们圈就算真的走向正轨了 人才 - 我一直对Web3有信心的很大一个原因，是因为这个行业聚集了世界上最聪明的一帮人。之前我就有写过，我聊过的这1000多个项目，有接近一半的比例Founder与核心团队都是藤校毕业。国内founder则是几乎清一色的清北，偶见浙大交大厦大几个985。 当然不是唯学历论，我自己也不是什么名校出身。但不可否认的是从统计学角度，这么多高智商的人才扎堆聚在这里，哪怕是因为财富效应，也肯定能折腾出一些有用/好玩的东西 所以之前我说虽然市场熊了，但这一轮创业方向其实挺清晰的，稳定币，Perp，万物上链，预测市场，Agent Economy都是有着确定PMF的方向，好的Founder+好的VC一定可以做出真的好东西来，Polymarket和Hyperliquid打了最好的样，明后年相信会看到更多的明星产品出现 而对于普通人来说，Web3依旧是你从nobody变成somebody的最有希望之地 - 当然，这个最有希望是与卷到不能再卷的Web2那边炼狱难度相比。跟上上轮或者上一轮周期来讲，这个难度已经从Easy变成Hard了。记得前两天看一个Web3 VC合伙人的tweet，说招一个初级的实习生，几天下来收到500多份简历，很多都是名校毕业，吓得他把招聘广告直接关了。 所以最终还是那句话 - 悲观者永远正确，乐观者永远前行

2026年普利策 国际报道奖： 美联社：《内部文件显示：硅谷技术助长了中国残酷的大规模拘押与监控体系》 执法记录仪挂在输液架顶端，记录着杨国良躺在病床上的每一次轻微抽动。他在遭警方用砖块殴打后，满身是血、瘫痪在床。 到那时，对中国农村的杨家来说，监控早已不是什么新鲜事。他们被困在一套以美国技术为基础的复杂网络中，这套系统不仅监视他们，还试图预测他们下一步会做什么。 他们的火车票、酒店预订、消费记录、短信和电话都会被转交给政府。他们家周围布满十多个摄像头。过去几年里，他们试图前往北京约20次，但常常还没出发，就有蒙面男子出现并将他们带走。去年，杨的妻子和小女儿被拘押，如今面临审判，罪名是“扰乱国家机关工作秩序”，最高可判十年监禁。 但杨家人说，他们并不是罪犯。他们只是农民，试图请求北京阻止地方官员夺走他们在江苏东部的1.5英亩土地。 “我在自己家里的一举一动都被监视着，”杨国良坐在黑色窗帘后说。那些窗帘是为了挡住警灯直射他家的强光。“他们的监控让我无论在哪里、什么时候都感到不安全。” 在中国各地，数以万计像杨家这样被标记为“麻烦人物”的人，被困在一座数字牢笼中。他们被禁止离开所在省份，有时甚至不能离开自己的家。而这套全球最大的数字监控系统中，大部分技术来自一个长期宣称支持全球自由的国家：美国。 美联社调查发现，在过去四分之一个世纪里，美国科技公司在很大程度上设计并建设了中国的监控国家体系，其在助长人权侵犯方面的作用，比外界此前所知更深。尽管美国国会和媒体曾反复警告这些工具正被用于压制异议、迫害宗教团体和针对少数族群，但这些企业仍向中国警方、政府和监控公司出售了价值数十亿美元的技术。 尤其关键的是，美国监控技术使中国在西部新疆地区开展残酷的大规模拘押行动成为可能。该系统几乎针对、追踪并评估整个维吾尔本地人口，目的在于强制同化和压制他们。 美国公司将“预测性警务”带入中国。这类技术会吸收和分析数据，试图在犯罪、抗议或恐怖袭击发生之前加以预防。 系统会挖掘大量信息，包括短信、电话、支付、航班、视频、DNA采样、邮件投递、互联网记录，甚至水电使用情况，以找出被认定为可疑的人，并预测其行为。但这也使中国警方能够威胁亲友，并在所谓犯罪尚未发生之前就提前拘押相关人员。 例如，美联社发现，中国国防承包商华迪曾与IBM合作，为北京设计名为“金盾工程”的主要警务系统，用于审查互联网，并打击所谓恐怖分子、法轮功宗教团体，甚至被视为“麻烦”的村民。相关依据来自一名举报人带出中国的数千页机密政府蓝图，经美联社核实后首次公开。IBM及其他作出回应的公司均表示，它们过去和现在都完全遵守适用于中国业务的所有法律、制裁和美国出口管制。 在中国各地，监控系统追踪被列入黑名单的“重点人员”，限制并监控他们的行动。 在新疆，管理人员会将人划分为高、中、低风险等级，常常采用100分制评分，蓄胡须、年龄在15至55岁之间，甚至仅仅因为是维吾尔人，都会被扣分。 一些科技公司甚至在营销中直接涉及种族。 2019年，戴尔与一家中国监控公司曾在戴尔官方微信账号上推广一款“军用级”AI笔记本电脑，称其具备“全种族识别”能力。而在今年8月美联社联系之前，生物科技巨头赛默飞世尔科技的网站仍在向中国警方推销DNA试剂盒，称其“专为”中国人群设计，包括“维吾尔族和藏族等少数民族”。 2019年以后，随着新疆暴行引发国际愤怒和制裁，美国技术流入中国的速度明显放缓。但这些技术已经为中国监控体系奠定基础，随后中国企业在此基础上继续发展，并在某些情况下实现替代。直到今天，人们仍担心出售给中国的技术最终会流向何处。 例如，20名前美国官员和国家安全专家在7月底写信批评英伟达向中国出售用于人工智能的H20芯片的交易，其中15%的收入将交给美国政府。他们表示，无论芯片卖给谁，最终都会落入中国军方和情报部门手中。 英伟达表示，公司不制造监控系统或软件，不与中国警方合作，也没有为警务监控设计H20芯片。英伟达曾于2022年在其微信账号上称，中国监控企业银河水滴和GEOAI使用其芯片训练AI巡逻无人机和步态识别系统，但英伟达告诉美联社，这些合作关系已不再继续。白宫和商务部未回应置评请求。 根据网上帖子，赛默飞世尔和硬盘制造商希捷今年仍在会议和展会上向中国警方推广产品。北京街头的警员使用摩托罗拉对讲机。采购文件显示，英伟达和英特尔芯片仍是中国警务系统的关键组成部分。而维护既有IBM、戴尔、惠普、思科、甲骨文和微软软件及设备的合同仍普遍存在，且常通过第三方执行。 十多年前从中国开始的这一切，如今也可被视为其他国家的警示，因为全球范围内监控技术的使用正在急剧上升，包括美国本土。在特朗普政府的鼓励下，美国科技公司比以往更强大，而总统特朗普也撤销了拜登时代一项旨在防止新监控技术侵害公民权利的行政命令。 随着这类技术能力与复杂程度不断提升，它们的覆盖范围也在扩大。如今，监控技术包括用于在美国追踪和拘押移民的AI系统，也包括在以色列—哈马斯战争中识别击杀目标的系统。与此同时，中国利用从美国学到的东西，把自己变成监控超级大国，并将相关技术出售给伊朗、俄罗斯等国家。 美联社此次调查基于一家中国监控公司的数万封泄露邮件和数据库、数万页公司和政府机密文件、公开中文营销材料以及数千份采购文件，其中许多由非营利机构亚洲协会旗下数字杂志ChinaFile提供。 美联社还参考了数十份公开档案申请，并采访了100多名现任和前任中美工程师、高管、专家、官员、管理人员和警察。 尽管这些公司常声称自己不应为产品用途负责，但IBM、戴尔、思科和希捷的营销材料显示，有些企业曾直接将其技术包装为帮助中国警方控制公民的工具。 它们在公开和私下销售话术中引用了中共用于镇压抗议的常用语，如“维稳”“重点人员”和“异常聚集”，并点名提到用于压制异议的项目，如“网警”“雪亮工程”和“金盾工程”。 其他公司，如英特尔、英伟达、甲骨文、赛默飞世尔、摩托罗拉、亚马逊云服务、微软、西部数据、ArcGIS地图软件制造商Esri，以及当时的惠普，也曾明知对象为中国警方或监控公司而出售技术或服务。四名执业律师表示，美联社揭示的这些销售，至少可能违背当时美国出口法的精神，即便不一定违反字面条文；相关公司均否认这一点。 “所有东西都是建立在美国技术之上的，”研究中国警方使用美国技术的德国外交关系委员会研究员Valentin Weber说。“中国当时的能力几乎为零。” IBM、戴尔、思科、英特尔、赛默飞世尔和亚马逊云服务均表示遵守出口管制政策。希捷和西部数据表示遵守其运营所在地所有相关法律法规。 甲骨文、慧与科技，以及2023年收购VMWare和云公司Pivotal的科技集团博通，未作正式评论；惠普、摩托罗拉和华迪未回应；Esri否认参与，但未回应具体案例。微软告诉美联社，在“金盾工程”升级过程中，没有发现其“明知向军方或警方出售技术”的证据。 一些美国公司后来因人权担忧和制裁终止了在中国的合同。例如IBM表示，自2015年以来已禁止向西藏和新疆警方销售产品，并于2019年暂停与国防承包商华迪的业务关系。 但制裁专家指出，相关法律存在重大漏洞，而且常常滞后于新技术发展。例如，1989年天安门事件后美国对中国实施的军警装备出口禁令，并未充分涵盖后来出现的新技术或可用于警务的一般用途产品。 他们还指出，出口管制法律本身非常复杂。堪萨斯大学国际贸易法专家Raj Bhala表示，美联社描述的问题属于“我们会放进考试题里的灰色地带”。 “这会引发对可能不一致、可能违规的担忧，”Bhala说。他强调自己是在泛泛而谈，并非针对任何具体公司。“但我非常强调‘可能’。我们需要知道更多事实。” 尽管德国、日本和韩国企业也发挥了作用，但美国科技公司是迄今为止最大的供应方。 新疆政府在声明中称，其使用监控技术是为了“预防和打击恐怖主义及犯罪活动”，尊重公民隐私和合法权利，并不针对任何特定民族。声明还称西方国家也使用类似技术，并称美国是“真正的监控国家”。中国公安部门以及杨家所在省份的相关机关等其他政府机构未回应置评请求。 这些技术至今仍在支撑控制杨家和其他普通人的警务数据库。根据中国政府统计数据估算，过去十年中至少有5.5万至11万人被置于居住监视之下，还有大量人员在新疆和西藏被限制旅行。 分析人士称，中国城市、道路和乡村布设的摄像头数量已经超过世界其他地区总和，平均每两个人就有一个摄像头。 “因为这些技术……我们完全没有自由，”杨国良的大女儿杨彩英说。她如今流亡日本。“现在承受后果的是我们中国人，但迟早，美国人和其他人也会失去自由。” 1976年，中国刚从文化大革命的混乱暴力中走出，当时四分之三的中国人都是农民，杨家也是如此。他们住在长江三角洲湿润葱郁的田野间，一座由瓦片和夯土建成的三间房子里。 毛泽东去世后，北京新领导人开始向世界开放中国，惠普、IBM等美国科技公司迅速进入。但政府能够接受的改变仍有严格边界。1989年，天安门民主运动震动北京，当局派出坦克和军队向学生开枪。 不久后，北京开始规划“金盾工程”，目标是将中国警务系统数字化。 2001年，“9·11”基地组织袭击极大推动了对监控技术的兴趣。一名研究人员声称，如果当局能通过数据库中的公开信息挖掘劫机者之间的联系，就可能阻止袭击发生。 美国公司从中获利，向美国政府出售了数十亿美元的监控技术，声称这些技术能够预防犯罪和恐怖袭击。 它们也在中国看到了同样的销售机会。研究人员警告说，这类监控技术落入威权国家手中将成为“镇压工具”。然而，IBM、思科、甲骨文和其他美国公司仍拿下了向北京“金盾工程”供货的订单。 “中国以前没有这种东西，”一名前新疆中国警官王某说。他因担心遭报复，只愿透露姓氏。“这些概念全都来自西方。” 很快，中国警方封锁敏感新闻，以令人不安的精准度锁定异议人士。 今年2月一次人权会议上，时任思科律师Katie Shay表示，企业有责任了解客户可能如何将其技术滥用于“监控和审查”。 “很多人遭受了本国政府的伤害，我想承认这种痛苦，”已于6月离开思科的Shay说。“但我也要说，思科否认有关其参与的指控。” 思科告诉美联社，公司致力于人权，但法院中的相关指控可能“打开洪水闸门，使美国企业仅因合法出口现成商品和服务而遭起诉”。 当思科被国会传唤时，IBM正与一家中国国防承包商合作，参与中国“金盾工程”二期建设。 美联社获得的机密政府蓝图显示，2009年，IBM与华迪合作建设预测性警务系统。华迪是中国最大导弹军工承包商旗下的国有子公司，从中国国防部体系中分拆出来。 华迪蓝图写道：“巩固共产党执政地位。”该蓝图显示，数据库将在线追踪数十万人。 回应美联社提问时，IBM将其可能曾与中国政府机构存在的任何关系称为“陈旧过时的互动”。 IBM称，如果旧系统如今被滥用，而IBM并不知道它们被滥用，这种滥用完全超出IBM控制范围，也并非IBM几十年前所能预见，更不能反映今天的IBM。 回到2009年，北京迫切需要这类技术来压制网上集结的批评者，其中就包括杨家。 同年4月，地方当局命令杨家和村里300多户人家离开土地。开发商看中了他们位于湖边的优质地块，计划建设“西式”公寓和别墅，配套喷泉、足球场和购物中心。 杨家当时并不知道警方正在安装能够锁定他们这样的家庭的系统。他们只知道自己的土地被征收了，补偿只是一套五层步梯楼里的房子，对年迈的母亲来说楼梯太多，根本难以上下。 杨家和中国各地许多农民一样开始申诉。 “我发现政府拿走我们土地的方式是违法的，”杨彩英说。“他们骗了我们。” 2009年7月，也就是杨家土地被征收三个月后，中国另一端的新疆爆发骚乱。一名维吾尔人在玩具厂被私刑杀害的血腥图片在网上传播，愤怒的维吾尔人走上街头，数百人死亡。 美国公司再次将自己的技术包装成解决方案。 政府派出军队，切断新疆电话和互联网连接。三名当时为新疆政府工作的工程师告诉美联社，在秘密会议中，官员们得出结论：警方未能发现危险信号，是因为他们无法识别被视为分裂分子、恐怖分子和宗教极端分子的维吾尔人。 工程师称，当时新疆警方和数据系统已经运行在IBM、思科、甲骨文和微软等美国技术之上，美联社通过审查政府合同核实了这一点。但这些数据库彼此没有连接。 于是，新疆启动了一项雄心勃勃的计划，将来自所有可用来源的数据，包括银行、铁路和电话公司，融合到一个中央数据库中。工程师说，官员要求提供所有可疑人员及其三代以内亲属的完整信息。他们描述了自己参与过的具体会议。三人中两人因担心在中国的家人而要求匿名，第三人Nureli Abliz如今在德国。 很快，利润丰厚的合同开始招标。IBM也在争取其中的机会。 IBM向中国官员承诺：“在问题发生之前预防问题。”在2009年8月的一份宣传册中，IBM引用新疆骚乱案例，称其技术可以帮助政府“确保城市安全与稳定”。 IBM高管奔赴中国各地，游说中国官员。2009年12月，他们在北京设立了新的“IBM电子政务创新研究院”。2011年，IBM收购了i2，一款旨在预防“恐怖威胁”的软件。公司宣传i2分析中国社交媒体的能力，并授权一家名为蓝灯软件的上海公司将其出售给中国警方，公司记录显示。 一名举报人提供给美联社的泄露账本显示，中国警方从IBM、思科、甲骨文和微软等公司购买了价值数千万美元的产品，用于升级“金盾工程”警务系统。 在中国国家机器与批评者的对抗中，美国技术使力量天平发生倾斜。 2011年，小偷洗劫了杨家，寻找他们的房产证，但没有找到。 两年后，几名剃光头、身上有纹身、戴金链子的男子砸开他们家门，打碎窗户，掀翻家具，试图逼他们搬走。杨的母亲吓得瘫倒在地。医生诊断她心脏病发作，但杨家没有钱给她装起搏器。 愤怒之下，杨家起诉了当地警方。2015年6月，法官裁定他们的土地被非法征收。杨家为此庆祝。 但判决仅数周后，中国警方通过“金盾工程”技术识别人权律师，在全国范围内给数百人戴上手铐，将他们推进警车。 一名律师后来回忆，警方在抓捕他之前，就已经监控了他在微信上关于人权的消息；他被抓后被铐在椅子上遭受酷刑。 一夜之间，中国刚刚萌芽的维权运动遭到致命打击，杨家的案件也随之瓦解。杨家被叫去，被冷冷告知原判决被推翻，诉讼未经审判即被驳回。 “我们真的太相信法律了，你知道吗？”杨国良握紧拳头说。“结果它一文不值。” 与此同时，北京正在把新疆改造成地球上监控最严密的地方，将约100万人送进营地和监狱。 2014年，习近平访问新疆数小时后，乌鲁木齐火车站发生爆炸。随后习近平要求严厉镇压。 “他非常愤怒，”曾为新疆政府工作的工程师Abliz说。“他们得出的结论是，对维吾尔人的监控还不够严密。” 第二年，2015年4月，Abliz参加了新疆一场闭门展会。前IBM合作伙伴蓝灯软件的展台吸引了他的注意。 蓝灯软件多年作为IBM i2警务监控分析软件在新疆警方的经销商，后来开始自立门户，推广类似i2的软件，声称可以在极端分子惹事前将其拘押。这种相似并非巧合。根据泄露邮件和记录，蓝灯软件的软件复制自i2。 一名蓝灯软件项目经理在邮件中写道：“该平台基于i2开发。” 它使用了i2开发的专有数据可视化系统。该软件支撑了所谓“一体化联合作战平台”（IJOP），并有权触发逮捕。 Abliz整个人僵住了。 “我当时觉得，这是人性的终结，”他说。 蓝灯软件未回应多次置评请求。IBM表示，已于2014年切断与蓝灯软件的关系，并不知道蓝灯软件与新疆公安局之间有任何互动。 2015年秋天，也就是新疆展会数月后，邮件显示，蓝灯软件与新疆警方签订合同。工作人员安装了数百万个摄像头，并连接了7000多个警务站，这些警务站常常相隔只有数百米。近10万名警员被招募来敲门，收集姓名、地址、指纹和面部扫描数据。 工程师告诉美联社，尽管中国硬件更受青睐，但外国软件因性能以及与中国基于美国技术构建的系统兼容，仍不可替代。这包括甲骨文和微软的服务器与数据库软件，以及VMWare的云软件。戴尔于2016年收购了VMWare。 2016年底，镇压开始。内部文件、一份泄露的蓝灯软件副本，以及对16名前新疆警察、官员和工程师的采访，揭示了该系统如何运作。 蓝灯软件将输入中央警务数据库的数据整合起来，为新疆大范围人口建立档案，并打上“去朝觐”“出国留学”等标签。管理人员随后进行问询，计算风险分数，并决定拘押对象。 泄露消息显示，数十万人被标记为“不可信”。泄露文件显示，2017年仅一周内，IJOP就将24412人标记为“可疑”，其中多数人随后被拘押。 “他们认为抓走数千名无辜者，也比放走一个罪犯要好，”Abliz说。 这项技术粗糙且有缺陷。蓝灯软件的邮件显示，工程师曾紧急修复一个软件漏洞，以释放数百名被错误归为高风险的人。一名前新疆警官核查身份证时也发现，监控摄像头经常误认人员。 然而，警员被告知“电脑不会说谎”，IJOP列出的目标“绝对正确”，Abliz说。软件的命令常常被恐惧、无条件地执行。 “科技公司告诉政府，他们的软件是完美的，”Abliz说。“这全是神话。” 全方位监控迫使人们完全服从：警员逮捕同事，邻居互相举报。 2017年5月，现居荷兰的教师Kalbinur Sidik被召到乌鲁木齐一栋黄色砖墙公寓楼里的区政府办公室。一名刚从大学毕业的年轻维吾尔女性起身介绍自己是当地官员。她告诉Sidik，她被任命为所在楼栋的负责人，负责收集邻居信息。 “这些数据会用来做什么？”Sidik问。 那名女子看向电脑，屏幕上运行着蓝灯软件，列着姓名和标签：“夜间外出”“海外电话”“无业”。其中一个按钮格外醒目：“推送警报”。 女子点击按钮，屏幕上出现一串姓名。她解释说，这些人将因涉嫌与恐怖主义有关而被拘押和审讯。Sidik瞪大了眼睛。 “我恨她做的事，”Sidik说。“我知道那些人会消失。” Sidik和另外五名前警员及管理人员说，新疆官员下达了逮捕指标。Sidik惊恐地看着她所在小区每周强制升旗仪式的参与人数，从400人减少到100多人，因为居民不断被逮捕。 在区政府办公室里，她看到屏幕上不断出现这些标识：甲骨文、微软、英特尔。美联社发现，在镇压期间，三家公司的产品都被用于新疆警务和数据系统，同时出现的还有Esri、希捷、西部数据、英伟达、赛默飞世尔以及当时属于戴尔的VMWare。戴尔曾在其网站上宣传与新疆当局合作。 Sidik问当地官员这些东西从哪里来。 “我们花了很多钱进口外国技术，”她回忆对方这样告诉她。 被数字天网捕获的人之一，是新疆一所军医院的哈萨克族药剂师Parida Qabylqai。 2018年2月，Qabylqai因去哈萨克斯坦看望父母而被IJOP标记。起初，她的上司以为这是错误。 “你是个好人，不应该被列进去，”她回忆他说。然后他查了IJOP，看到了她的名字。 “这真的很严重！你会被送进营地的，”他震惊地脱口而出。 一名警官把一份认罪书塞到她手里。 “我做错了什么？”Qabylqai问。 “签字！”警官吼道。 Qabylqai被铐住、蒙头，迅速送往营地。在那里，摄像头日夜监视她，甚至在厕所里窥视她赤裸的身体。守卫通过扬声器吼叫，命令她不准说话，甚至不准动。 “他们对我们做的事，不该发生在任何人身上，”她说。“但他们说我的名字被IJOP列出来了，所以他们不需要解释。” 就连执行这个系统的人也未能幸免。 2018年，新疆公务员刘玉良被命令前往村里一名年轻警察的家。他和几十个人沉默站着，看着这名警察抱住哭泣的怀孕妻子。 这名警察曾把许多人送进营地。后来，他自己也被标记为拘押对象。 刘因恐惧不敢反抗，只能参与逮捕，就像那名年轻警察过去做过的那样。 蓝灯软件会在被标记人员做出任何被系统认定为可疑的行为时提醒警方，例如夜间外出或反复登录互联网。刘被派去敲门，询问那些“眼中充满恐惧”的居民。 在警方横扫新疆期间，邮件显示，蓝灯软件从后来被博通收购的云公司Pivotal购买软件。邮件还显示，2018年，蓝灯软件在亚马逊云服务和微软Azure上注册账户，希望向警方客户扩展云服务。 亚马逊云服务表示，蓝灯软件“在短时间内使用了非常有限的云服务”，且并非用于新疆镇压相关软件。微软表示，蓝灯软件通过一个已于2021年停用的自助服务门户使用Azure服务，其任何数据均已删除。 新疆政府告诉美联社：“绝不存在所谓‘大规模侵犯人权’。” 刘最终辞职回到中国东部老家，试图忘记自己所见所为。但他不安地注意到，家附近也开始安装新的摄像头和检查站。 四天后，国保打电话传唤他问话。无所不在的监控系统跟着他回到了家乡。 “新疆模式正在被复制到中国每一个城市、每一个地方，”刘说。 2024年，刘离开中国，尽管机场一名工作人员警告他说，无论他去哪里，都会被监视。 “这项技术本身没有情感，”刘说。“但在一个不尊重法律的政府手中，它就会变成邪恶的工具。” 杨家至今仍被美国技术困住。今年的维护合同显示，IBM、戴尔、惠普、思科和希捷的服务器、交换机和硬盘驱动着针对他们的警务系统。英特尔和英伟达芯片处理数据，甲骨文和VMWare软件运行数据库。 但杨家越是坚持，系统反扑得越狠。 2023年2月，他们带着一封信前往北京国家信访局。两天后，警方从酒店将他们抓走并送回家。 杨家继续试图向北京申诉。接下来几个月，他们在汽车站和火车站被抓走，在医院遭殴打，被救护车绑架。 去年7月，杨的母亲再次尝试。她带着一封写给习近平的信： “他们用暴力和绑架阻止我上访、阻止我求医……我们恳请总书记救救我们。” 在北京领导机关外，几个魁梧黑衣男子将杨母扑倒在地。她被关押一个多月，遭审讯、脱衣搜查、强制服药，并被剥夺食物和水。10月，她和杨的妹妹失踪。 如今，杨家的房子成了当地最后一座还未拆的房子。杨父独自居住。 亲戚们因害怕尾随他的警察而断绝联系。数千页文件藏在抽屉里、塞在袋子里、堆在浴缸里的箱子中，记录着他们16年来寻求正义的每一步。 今年4月，杨收到刑事指控文件，文件显示警方为了阻止他们一家“异常上访”花了多少钱。 成本：约3.7万美元。

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