小马儿祝大家马年大吉~ (其实是sm小镇预告~去年的人体蟹缸也是一部分) (零下拉车瑟瑟发抖~封闭私人场地请勿模仿) 小马 @ling_OvO, @Suix1022, @abajun111 摄影后期 @shellycat0v0 协力 @huashen95227806,岩 @xlyy_mysp, @Sarrett199930, @M_star_heaven,@shashawang18, @S_txszc #ponyplay# #人形马#

才看到 @saturn_credit 上线Aspecta的盘前 目前230M市值 如果按照这个市值空投5%的代币 1M积分的权益25U以上 当然还要考虑后续空投锁仓和磨损 甚至是sUSDat的跌幅 抄底的 $STRC 又回到水上了 塞勒同志正在发力中 $STRC 想快速回锚很有难度。。。 大家最担心的问题其实是不知道底在哪 怕挂在山顶 散户都需要信心 需要有人撑腰 希望BTC大涨 既然已经上线了盘前 TGE也很快了 还有很多小伙伴在YT和盘前在套利 我算不过来 目前还是老老实实拿着LP仓位和一部分STRC 等待TGE~ 本帖面向非美国受众 DYOR

分析：scaling law的范式转移：scale-up、scale-out和scale-lean 过去两年，随着ai的发展，质疑scaling law的声音越来越多，但其实scaling law不但一直都在，而且还在不断增强。 如果我们稍微回顾一下历史，从 GPT-3 到 GPT-4，本质上都是在把模型做大——参数更多、数据更多、算力更强。这就是典型的 Scale Up。 但从 GPT-4 开始，大家开始越来越多地讨论“推理”。不是简单的生成，而是多步推理、链式思考、更复杂的问题拆解。 模型能力的提升，不再只是来自参数规模，而是来自推理过程本身的优化。这其实是一个很微妙但关键的变化：行业开始意识到，“怎么用模型”，和“模型有多大”，同样重要。 直到最近，像 OpenCLaw、AutoResearch 代表的agent生态开始大火，本质上已经不是在讨论模型本身了，而是在讨论一个系统。模型只是其中一部分，更重要的是任务如何拆解、如何调用工具、如何在多个步骤中反复执行和修正。 这时候，能力的提升，已经不再主要依赖模型本身，而是依赖结构。通过多次调用、流程编排、工具接入，把原本单点能力扩展成一个可以执行复杂任务的系统。这一阶段，其实就是 Scale Out。 但从推理和agetn生态开始跑起来之后，一个更现实的问题马上出现了：成本。 推理一旦复杂化，Agent一旦进入多步执行，调用次数是指数级增长的。推理成本迅速上升，延迟变得不可接受，底层的内存和带宽开始成为瓶颈。你会发现，问题已经从“能力不够”，变成了“跑不起”。 于是最近这段时间，越来越多的论文和工程实践，都开始研究如何降本增效。 比如 DeepSeek 之前的Engram，Google 最近的 TurboQuant，本质上是在做更极致的存储优化、压缩和效率提升 -- 在不显著增加算力的情况下，让系统变得更强、更便宜、更快。 我们可以把它叫做 Scale Lean。 把这三条路径综合起来，可能更能帮助我们把握行业未来的发展。 最早是 Scale Up 占绝对主导，大家都在拼模型大小。然后是 Scale Out 开始出现，系统能力逐渐成为新的增长点。再到现在，Scale Lean 开始变得越来越重要，因为它直接决定这些系统运行成本。 这三者不是替代关系，而是叠加关系。 更重要的是，Scale Up、Scale Out、Scale Lean 三条路径本身就是一个正反馈系统，它们会互相放大彼此的效果，从而加速整个AI进化。 模型变强（Scale Up），会让Agent系统更少出错、步骤更短、整体能力更稳定，从而放大Scale Out的效果； 而一旦系统复杂度上来，调用次数暴增，成本问题就会被迅速放大，这又反过来逼着整个行业去做效率优化，也就是Scale Lean。 等到效率真的被做下来之后，事情又会发生变化——更低的成本、更高的吞吐，会让更复杂的Agent系统变得可行，同时也让模型可以被更频繁地调用、训练和迭代，进一步推动Scale Up。 于是这三者之间形成了一种很典型的正反馈：Up让Out更强，Out逼Lean进化，Lean又反过来加速Up和Out。 AI的发展不再是单一变量的线性推进，而是一个多变量耦合的加速系统，一旦三个方向同时往前，整体能力的提升就很容易从“渐进式”变成“跳跃式”。 基于以上的讨论，我们可以得出一个结论，ai能力的增长速度，不但没有放缓，还在加速。 scaling law不但没有装墙，反而驶上了快车道。

说实话，Sleepagotchi 最有意思的地方，不是“睡觉也能拿奖励”这么简单。 @sleepagotchi 真正的重点是：它把我们每天都在产生、但一直没被好好使用的健康数据，变成了一个可以持续进化的 AI 智能层。你睡得怎么样、恢复得如何、第二天状态为什么拉满或爆炸，这些以前只是手环里的冷冰冰数字，现在开始变成可以行动的建议。 这才是 real utility over hype。 很多项目还在讲叙事，Sleepagotchi 已经在做一个更贴近日常的入口：睡眠习惯、AI Sleep Coach、可穿戴数据、健康 marketplace、社区任务，还有即将到来的 $SLEEP 空投。尤其这次空投在 Solana 分发，老用户、Telegram Game 玩家、App 用户、NFT holder、LINE 用户都需要去 hub 绑定钱包和身份，不然奖励可能直接错过。 小细节，真能决定结果。 我更喜欢它的一点是，Sleepagotchi 没有把健康数据当成平台自己的资产，而是在讲“数据属于用户”。未来健康 AI 真正有价值的地方，不是拿一堆通用建议糊弄你，而是基于你自己的连续数据，给你更个性化的反馈。 睡眠是最容易被忽视的 alpha。 你以为是在早点睡，其实是在训练一个更懂你的健康系统。你以为只是完成任务，其实是在参与一个新的数据经济。早期项目最值得看的，不只是 token，而是它有没有真实场景、真实习惯、真实用户。 Sleepagotchi rn 就卡在这个位置。 不是所有奖励都来自交易，有些奖励，真的从关掉手机开始。💤🦖 @sleepagotchi

今日美股总结：今天大盘又是先大跌再修复——说说我怎么看这几天的连续回调和下周的走势 先说今天发生了什么，这次的波动其实是好几个机械性因素叠加在一起，不是单一事件 最大的一个是罗素指数半年一次的成分股重组，涉及的跟踪资产规模超过12万亿美元。英伟达这次取代苹果成了罗素1000的第一大权重股，SpaceX这类新晋大盘股也被纳入进来，被动资金必须按新的权重表强制调仓，尾盘那波看起来吓人的波动，本质上就是这批资金在按规则机械买卖。 同时叠加的还有季度末养老金抛售的常规操作。这个季度AI和半导体涨得太猛，很多机构的实际持仓比例已经明显偏离了自己设定的目标配置，季末他们要把超配的部分卖掉、买回债券这类资产，把比例拉回正轨。这纯粹是组合管理的例行动作，跟公司业绩好不好没关系。这种大资金的挪移在月末会引发不小的盘面混乱，下周二6月30日才是月末最后一个交易日，调仓其实还没完全结束。 还有CTA的自动卖盘。 这三件事凑在一起，就是今天尾盘看到的那种剧烈波动。这种波动有时候反而是机会。 周五标普几乎跟昨天一样，纳指小幅收跌，费城半导体指数大跌5% 周五标普500共有324支个股上涨，仅178支下跌，11个板块里有8个板块周线上涨。这说明大盘资金在暗中逐步回流到其他传统、滞涨的权重股里，呈现出一种健康的均值回归迹象。钱没有真正离开市场，只是在板块之间进行轮动，没有恐慌性的单边出逃。但我觉得在半导体财报季前又会轮动回去。 今天的行业热力图也透露了不少信息，板块分化很明显 跌的板块里，半导体跌3.07%，是今天跌幅最大的板块之一，跟前面说的存储和苹果的争端有关。互联网内容与信息跌1.42%，消费电子产品多元化银行小跌0.96%，资本市场跌1.63%，资产管理跌0.38%，通讯设备跌3.39%，专用工业机械跌2.47%。半导体设备与材料这边更惨，跌了4.63%。 但涨的板块也不少，而且涨幅都挺扎实。软件基础设施涨4.13%，一般药品制造商涨3.82%，应用软件涨5.23%，互联网零售涨2.35%，多元化保险涨1.89%，消费电子产品涨3.10%。生物技术涨2.11%。计算机硬件涨幅最猛，涨了7.82%，汽车制造涨1.45%，债贷涨1.42%，娱乐涨2.43%，非酒精饮料涨2.00%，医疗计划涨2.02%，医疗设备涨1.77%。 这个分化说明的是资金的轮动逻辑：从前期最拥挤的半导体硬件里撤出来一部分，转去了软件、生物科技、消费电子这些前段时间相对滞涨的板块。钱没有真正离开市场，是在内部轮动。 半导体这次的回调我个人判断是阶段性的，预计下周和下下周资金会重新流回这个板块，尤其是SK海力士上市前的那波情绪铺垫，加上7月财报季的催化剂落地，半导体大概率会重新成为资金追逐的焦点。现在这个位置更像是中场休息一下。 今天还有两件产业链内部的事 苹果公开抱怨内存成本太高，引发亚洲科技股集体大跌，韩国股市两度触发熔断。市场担心如果存储芯片分走太多利润，云巨头会放缓资本开支，拖累整个产业链。但美光这边的态度也很硬，直接怼苹果说2023年行业低谷时就是苹果残酷压价才导致今天的短缺，这话说明上游核心硬件商正在重新拿回议价权。 OpenAI这边有报道说，由于融资规模太大，又要跟SpaceX这类吞金兽竞争资金，银行顾问建议把1万亿美元估值的IPO延期到明年甚至2027年。我自己觉得这是个好消息，不是坏消息。IPO推迟意味着这条资金抽水的压力延后了，对现在的牛市是延长寿命。受影响的是持有它股份的软银，高盛大摩这类投行还有Oracle，股价短期承压。 半导体板块内部也在分化，不是所有芯片股都跌得一样惨 美光和闪迪虽然这几天波动很大，但日线回踩EMA20都没有真正有效跌破过。如果美光能把1086这个日线缺口补上，那会是一个很好的买点，跟之前说的向上跳空缺口基本必补的逻辑是一致的。加上7月10日SK海力士要进美股，存储这条线接下来一段时间还是值得重点关注。 AMD和英特尔目前表现得相当强势，股价稳稳地横盘在21日均线和EMA20上方，没有跟着大盘一起跳水。这两个标的算是半导体板块内部的分化抗跌标的，说明板块内部的资金在挑公司，不是一刀切地全部抛售。 MRVL也偏强势，因为投行上调目标价到375，然后前几天JP Morgan报告说2027年定制化芯片出货量可能会超过GPU。 GLW和COHR在光板块里也偏强势。 NOK稍微弱一点，目前还是在EMA 50附近盘整。如果大盘到位了，NOK也就调整差不多了，可以期待下7月22号的财报，我觉得会是个重要催化剂，股价会迎来不错的涨幅，财报前囤多一点便宜的筹码。 SK海力士赴美上市，这条线要单独说，是接下来两周的重要变量 作为英伟达最大的HBM存储供应商，SK海力士计划两周后（7月10日）正式赴美上市，融资规模高达近300亿美元。 我觉得半导体板块大概率会在7月10日上市前因为预期走强，但上市当天可能就是利好出尽的变盘点，这个要小心，可以提前防一手。 举个例子：如果DRAM在7月10号前涨到90到95、美光涨到1300到1400，到时候可以考虑适当减仓，不是因为基本面变差，做短线波段买call杠杆大的注意下就好，防sell the news。长线的朋友可以不动因为7月29号还有海力士的财报。 换个角度想想这件事：如果你是公司高层或者保荐人，手里攥着一只业绩这么好的股票，还要在两周内融到290亿美元，估值折扣（对比美光）肯定会被压一点来保证融资顺利，你会怎么操作？大概率会想方设法在上市前把热度炒到最高，让定价更好看。所以这14天的倒数冲刺期，大概率会涨。然后接下来还有7月29日的财报，这两个事件叠在一起，是7月上半月最值得关注的两个时间点。 下周还有几个值得关注的点 宏观数据这边，下周二到周五会密集公布JOLTs职位空缺、非农就业数据和失业率，这几个就业数据会直接影响市场对美联储路径的判断。更重要的是下周三7月1日，新任主席Warsh会发表一次重磅讲话，算是他上任以来比较密集的公开表态之一，市场会很关注他这次的措辞方向，跟之前一直在跟踪的建设性模糊、点阵图淡化这些逻辑是连着的。 个股这边，甲骨文这几天遭遇了一波概率很低的机械化抛售，技术上像一根被拉满的橡皮筋，短线随时有超跌反弹的需求。往下最坏的情况是看到周线200均线145美元附近，这个位置大概率能止跌。 黄金和比特币这两个资产也出现了类似的底背离信号。黄金价格创了新低，但RSI却走出了更高的低点，这种价格新低、指标却不跟着创新低的背离，往往预示短线会有一波反弹。比特币也经历了极端抛售，连续多天卡在周线隐含波动率下轨附近震荡，币价创新低的同时日线RSI同样在抬高，是同样的底背离逻辑。 这几个信号放在一起看，方向是一致的：不管是科技股、避险资产还是加密货币，这一轮的抛售都已经把短线情绪打到了一个比较极端的位置，7月初这些方向大概率都会有所好转。 说一下我自己最近这几天的操作，连续四天都是同一个策略 这几天我每天早盘前30分钟分批买入，下周一周二我还会继续这么做。这是养老金抛售的最后两天，子弹没打完的可以继续按这个节奏接。 QQQ我还是觉得696到700会来。下周是美国独立日250周年庆祝，华尔街或者说川普肯定会想护盘，这个时间点的情绪面会比较积极。现在恐慌贪婪指数还在25附近，如果下周一周二QQQ真能探到696到700，恐慌贪婪指数同时到20左右，那就是这次回调里最完美的低吸窗口，技术面和情绪面会同时给出确认信号。 标普现在已经连跌四周，按历史规律后面几周大概率会有反弹修复，加上财报季也快到了，这个季度财报我觉得大概率不会差。 我自己抄底这一波都是买的正股，没有用期权，所以对这种短期波动其实没什么特别的感觉，心态很好，随便它怎么折腾。如果想用期权博弹性，尽量别买短期的Call，这类合约时间损耗很快，很容易拿不住，情绪上也容易被波动牵着走。如果一定要用期权，深度实值（ITM）的一到两年期LEAP Call相对更稳一些，本质上更接近持有正股的逻辑，不容易因为短期波动被洗出去。 有几个历史数据值得放进来，帮我们判断现在这个位置的统计意义 一组关于标普周线4连阴之后的统计：未来1周平均回报0.8%到1.2%，上涨概率大约62%，属于情绪性反弹，是超卖后的技术性空头回补；未来1个月平均2.1%，胜率68%，是震荡筑底阶段，要多找真正的市场支撑；未来3个月平均4.5%，胜率73%，进入稳步修复阶段，基本面开始主导，资金重新聚焦核心权重股；未来6个月平均8.4%，胜率78%，重回牛市轨道，上升趋势明显，并通常创出新高。 周线4连阴在美股历史上不算特别罕见，但它通常意味着短期投机资金已经被洗得差不多了，往后看的时间窗口拉得越长，正收益的概率越高。 为什么这次4连跌叠加的季节性值得参考 6月最后一周因为养老金机械化卖股票买债券，历史上表现通常偏弱，甚至会出现加速杀跌的假破位。但一旦进入7月，新一季度的全球资本会重新建仓流入，历史统计显示7月前两周是全年看涨胜率最高的交易日组合之一。 把这些放在一起看，现在这个位置更像是季节性规律和技术性超卖叠加出来的低点，不是趋势真正反转看跌的信号。 总结一下我的判断 这几天的下跌和波动，本质上是指数重组、养老金再平衡、季度末持仓美化这几股机械性资金流叠加出来的，不是市场基本面真的恶化了。AI产业链内部确实在经历一次利润重新分配的淘汰赛，但这是结构性的变化。市场广度连续两天的改善，加上半导体板块内部明显的分化抗跌，都说明这是一次健康的均值回归，钱没走，只是在机械性的重新分配。 操作上继续按计划分批买，QQQ 696到700如果来了就是这次回调最好的加仓点，标普连跌四周之后，历史规律和即将到来的财报季都指向后续修复的概率更高。SK海力士7月10日上市前的窗口期值得继续关注，涨多了就适当减仓。下周的就业数据和Warsh讲话是新一周最大的两个变量，但目前看到的所有底背离信号都指向7月初情绪会有所好转。 晚点再给各位分析下标普500，QQQ和BTC的图，因为抄底要看大盘，我就通过大盘来告诉大家怎么抄底个股了。

现在到底是牛市还是熊市？Bitcoin 的底部在哪里？什么时候可以抄底？可能结论会出乎想象。 写在最前边，最近一周状态确实不好，处于和小伙伴们博弈的阶段，越是为了证明自己是对的，越是耗尽了大量的精力，这其实是非常错误的事情，昨天自己想明白了，也感谢 @tj_research 逃课君的开导。 而今天这篇推文是一大早和我邻居讨论下，给他讲牛熊转换的时候的扩展，邻居是一个非常好的朋友，在互相探讨的情况下，我们的目前是如何针对目前的仓位进行配置。 他是 Fil 的大户，对 Fil 有着强烈的信念。所以亏损让他卖出他是不愿意的，他的挖矿成本比现在还是高不少，而他非常想知道现在是牛市还是熊市的原因就是为了采取不同的投资方案： 如果是牛市回调，那么他就会什么都不管，继续拿着。 如果是已经进入了熊市，他可能就会考虑换仓或者离场一部分的资产。 那么我们说结论 现在既不是标准的牛市，也不是完全的熊市，但确实短期距离熊市会更近一些，而长期来看未来的2至3年内必然会进入牛市。 目前 Bitcoin 的实际价格支撑大概在 70,000 美元上下，这是在不考虑衰退的情况下。 下面开始是正文，多数小伙伴可以跳过不看，对价位没有什么帮助。 首先，为什么要纠结熊市还是牛市呢？ 因为在不同的周期中买卖的策略不同，牛市的时候每一次下跌都是抄底的机会，而熊市中更加重要的是对于仓位的判断，虽然都是抄底，但抄底的方式和力度必然是不同的。 其次，牛市开启的条件是什么？熊市开启的条件又是什么？ 很多小伙伴习惯用价格的涨跌来判断牛熊，这并不能说是错的，但单纯的价格判断很难在涨跌变化的时候给予准确的指导。所以我们先讲讲牛市需要的条件。 1. 货币宽松的环境。 2. 近似于零的低利率。 3. 量化宽松和/或扩表。 4. 经济处于正向发展。 5. 美元指数（DXY）下降。 6. 政府政策刺激。 其中除了排名第一的货币宽松以外，其它的都没有先后顺序，而且基本上在满足货币宽松的情况下，3，4，5 都是非常容易实现的，所以货币宽松可以看作是进入牛市的主要但非必要条件。 为什么说货币宽松是非必要条件呢？ 因为货币宽松是一个持续的动作，而不是一个最终的结果，在货币宽松动作的时候往往会有一个很长的跨越周期，在这个跨越周期的时候什么事情都可能会出现，尤其是货币宽松并不等于零利率或者是低利率。 货币宽松的核心是降低资金成本，提高市场流动性。 那么如何降低资金成本呢？常用的往往有三个方式： 1. 降息 降低基准利率（如美联储的联邦基金利率），让银行贷款成本下降，促进消费和投资。 2. 量化宽松 央行购买长期资产（如国债、抵押贷款证券 MBS），直接向市场注入资金，增加货币供应。 3. 扩表 央行通过增加资产负债表规模（即持有更多债券、MBS等资产），向市场释放流动性。 所以可以得知降低资金成本，提高市场的流动性就是货币宽松的本质，那么现在在什么阶段想来很多小伙伴都非常的清楚，目前是在降息阶段，但仅仅是处于降息的初级阶段，美联储从进入降息到现在一共就降息了三次，共100个基点，当前的联邦基金利率仍然高达4.5%，在历史上也是处于高位。 而，2和3别说还没有发生，就是缩表都没有停止，而缩表又是熊市的标志之一，虽然缩表并不能完全等于熊市，但缩表限制了流动性，本身就和牛市的流动性宽松相违背的，所以本质来说： 现在仍然是处于 高利率 + 流动性限制 的情况下，这种情况下并不完全符合牛市的标准。 我知道很多小伙伴想要说什么，如果不是牛市美股怎么能接二连三的突破新高，如果不是牛市 Bitcoin 怎么能接二连三的突破新高。 是的，如果单纯的从价格来看，确实现在应该是牛市，但是如果将目光稍微扩散一下，美股不仅仅看七姐妹，加密货币行业不仅仅看 #Bitcoin# 和少数的几种突破新高的资产来说，现在确实并不符合牛市中全面上涨的预期，就拿我经常举例的美股耐克 $NKE 来说，全球500强企业正好排名在中间的水平，但是美股的新高 Nike 不但没有上涨，反而还持续在底部，就连 麦当劳 和 百思买 都不是一帆风顺的，即便是500强排名前茅的 联合健康集团 股价都没有上涨的那么好。 而加密货币行业大家就更清楚了，除了 $BTC 以外，在这个周期破前高的加密货币就更少了，也就是 $BNB $XRP $SOL 等有限的几个，更重要的是这次在叙事上并没有新的突破，很多人认为链上牛市的 Meme 到现在实际盈利的投资者和过往的牛市相比还是有些差距的。 但如果否认现在是牛市，为什么价格又能接连的突破新高呢，这不是矛盾吗？ 其实并不是矛盾的，历史上也并不是没有过先例，这个先例就是互联网浪潮。 从图中来看是不是和现在挺相似的。都是从利率上升的时候就开始了上涨，然后再暂停加息和暂停降息的时候仍然上升，最后反而是再利率回升的时候到达最高点，而利率大幅下降的时候戳破了泡沫。 其实再互联网浪潮的时候并没有量化宽松和扩表，有的就是走走停停的降息和通胀的反复，而且当时的互联网狂潮也是像现在Ai产业一样，认为是对市场的革新，当然也确实是革新，但这个泡沫还是随着2000年的美联储加息和流动性的继续紧缩而结束的，当然也是发生了经济衰退，纳斯达克指数再两年内下跌了78%。 而美联储继续加息的原因就是通胀过高。 之前我写过一篇推文，讲的是降息的时候往往会伴随经济衰退，不知道小伙伴们是否还记得，经济因为高利率而出现衰退，而衰退的出现迫使美联储加大的降息的力度，所以衰退是一把双刃剑。 衰退到底是机遇还是挑战呢？ 从结论来说，如果没有衰退可能很难有量化宽松（QE）的出现，QE的本质是为了让美国经济快速的摆脱衰退，也就是我们常说的放水，虽然并不是说只有放水才是牛市，但放水必然会伴随着牛市的到来，而QE的启动条件基本都是在零利率或者是低利率（0.25%）的情况下。 而这一次鲍威尔已经明确的表示如果利率不降低到零是不会启动QE的，但利率到零并不是启动QE的必要条件，衰退和重振才是美联储选择QE的原因，甚至是主要原因。 但衰退带来的就是大幅下跌，衰退导致的标普500下跌平均在50%左右，而目前才10%，所以如果是衰退的话，那么标普500才仅仅是下跌的开始，或者用一个更明确的说法，如果衰退了美国股市进入熊市的概率是无限大的，实际上美国最近12次的经济衰退中，除了额外的一至两次，其它的都是深度熊市。 衰退为什么是机遇呢，因为衰退是降低通胀最好的方案，几乎没有之一，而往往美联储为了应对衰退而开启快速降息，并且为了刺激经济会提前终止缩表，并且在降息的后期开启扩表模式。这种时候就是风险市场大幅上涨的时候。 回到重点，现在处于牛市吗？ 1. 货币宽松的环境。 现在是从货币紧缩到货币宽松进行中，甚至还是处于较为紧缩的阶段，所以从本质来说，现在并没有进入到货币宽松的阶段，毕竟降息都被暂停了。 2. 近似于零的低利率。 现在的利率是4.5%，从历史来看仍然是处于高利率的位置，而高利率虽然并不能阻止牛市的进行，但会加速牛市的结束，也会让经济衰退出现的概率增加。 3. 量化宽松和/或扩表。 现在都没有，不但没有宽松，反而还在缩表，甚至缩表并没有暂停。 4. 经济处于正向发展。 目前美联储预测的GDP是在正向上涨，但GDPNow给出的结论则完全相反，四月的GDP数据就能知道第一季度的GDP情况。 5. 美元指数（DXY）下降。 确实最近美元指数开始下降，但下降更多的是因为担心美国经济会出现衰退的迹象，尤其是关税的增加。 6. 政府政策刺激。 虽然川普政府对AI和加密货币行业有利好的刺激，但这些利好在短期很难成为刺激行业上涨的主要原因，反而是因为政府的博弈开启了贸易战，导致了通胀可能出现反复的局面，而这种反复非常不利于经济的发展。 所以从历史和经济角度来看，现在输入并不完全的牛市，大概率是和2000年前的互联网狂潮有很高的相似度，新兴的行业刺激了市场的发展，大量的资金进入到互联网行业中，大幅的推高了估值，导致了泡沫的发生，而一旦经济出现衰退，那么面临的就是杀估值，清泡沫。 那么 Bitcoin 和加密货币也是这样吗？ 如果说美股的上涨是风险市场对于新兴产业的追捧，是热钱没有了更好的出处，那么其实 Bitcoin 也是一个道理，从2023年开始，或者政策进入了暂停阶段，这时候 $BTC 的价格一直都是在25,000美元左右徘徊，而带动 BTC 价格冲破 73,000 美元，实现将近三倍上涨的主要原因是因为ETF。 情绪上的ETF可以把 Bitcoin 的价格提升到50,000美元左右，而大量传统资金的入场买入了将近200万枚 BTC 是把价格提升到了70,000美元上方的主要原因，而随着 ETF 买入的常规化，投资者情绪的回复，其实 BTC 的价格是稳定在 65,000 美元左右。 而 65,000 美元到将近 11 万美元，推手就是川普的竞选，作为第一任加密总统，川普带来的预期更多的还是在情绪上的支持，而并没有实际带来流动性上的变化。 说人话就是 25,000 美元到 65,000 美元虽然宏观流动性没有增加，但是因为ETF带来了额外的流动性，推高了 BTC 的价格，但大选却并没有带来新的流动性，而新的流动性如果不是宏观给的，那么就是： 1. 企业购买 BTC ，作为战略储备。 2. 州政府买入 BTC，作为战略储备。 3. 主权国家买入 BTC ，作为战略储备。 这三条基本上第一条在进行中，第二和第三条都是在非常早的初期，所以实际上目前这个阶段（非衰退情况下） $BTC 的实际底部支撑应该是在 70,000 美元上下。 原因就是前边说过的，因为并没有实际的带动流动性的增加，即便是抹除了川普对于 Bitcoin的竞选利好，那么 BTC 价格的回降应该是上一个阶段通过现货ETF引入流动性以后的价格锚点。 而上一个价格锚点的均价是65,000美元左右，但实际上从2024年10月到2025年2月期间，现货 ETF 是在继续买入的，而且买入的量并不少，即便是到今天还是净流入了超过20万枚 BTC ，占了整个ETF的20%左右，而这部分的买入推高 BTC 的价格到 70,000 美元左右没有什么问题。 而至于跌破 70,000 美元并不是完全没有可能，但需要有大量的抛售配合，这种抛售其实可以从交易所的持仓量以及 ETF 的持仓量来判断，起码现在并没有出现这样的迹象，而另一个矿工群体虽然也有部分的持仓，但对于价格的影响还是有限度的。 所以在没有出现大规模的 ETF 用户抛售（持仓量低于100万）的情况下， Bitcoin 的价格低于 70,000 美元的可能性并不是非常的大，即便是跌破了，也要看 ETF 投资者的态度，如果ETF投资者恐慌了，那么确实可能会继续抛售而使得价格降低，或者是交易所的 BTC 存量大幅上升，可能有抛售预期，否则 70,000 美元左右购买力的支撑还是有很大机会的。 除此以外，URPD中筹码的密集其中区也是一个非常好的参考数据，这个数据能够判断投资者的情绪支撑。 但如果是出现了衰退，那么恐慌的情绪可能会带动更多的投资者离场，那么 70,000 美元的底部就未必适用，还是要看投资者的抛售情况如何，现在就很难判断了。 那么现在是熊市吗？ 前边我们用了大量的篇幅来讲，现在是不是牛市，得出的结论并不是完全体的牛市，但现在也没有完全的进入熊市阶段。 1.熊市往往都伴随着大幅且快速的下跌，往往跌幅是50%左右，而现在还没有到，最多来说可能是熊市的初期，前提是出现衰退的话，而没有出现衰退的话，现在可能就是大幅回撤洗盘的阶段。 2.经济出现回落，目前的经济从美联储的认定来看，仍然是处于小幅增涨的阶段，但如果四月份给出的GDP数据确实是大幅降低，那么也不排除是进入了熊市的初期。 3.流动性回落，用户资金撤离。在美股确实能看到大量的卖出数据，而且现在的流动性确实不好，但在加密货币行业因为更加的透明，所以在稳定币的流动性上主流的 USDT 和 USDC 暂时还没有明显的撤离迹象。 4. 失业率大幅上升，虽然川普开启了政府雇员的裁撤，但目前失业率仍然是较低的4.1%，可能需要一个季度的时间来重新计算失业率。 5.波动率指数（VIX）大幅上升，类似于恐慌指数，往往都是到40以上才是进入熊市，但现在才20左右，投资者的情绪并没有熊的厉害。 因此现在并不属于传统意义上的熊市，10%至20%的跌幅仍然能看做是短期的盘整，震荡和回调，当然也并不排除是熊市的初期。毕竟刚刚下跌的时间还有点短。 所以结合了所有的经济情况和历史周期来看，现在既不属于传统的牛市，也不属于进入熊市，而是处于新兴行业的兴旺和泡沫阶段，从短期来看，进入熊市（衰退）的概率会更高，但从稍微长期一点的阶段来看，未来两三年内必然是货币宽松带来的牛市。 最关键的问题，什么情况下才是最稳妥的抄底时候？ 1.货币宽松的前奏。 两个重点时间，一个是 SLR 的启动，一个是 停止 缩表。 但前提都是在经济没有发生实质衰退的情况下，而 SLR 的抄底如果是短期则可以博一波反弹，而彻底停止缩表，则尽量要配合经济状态实施。 2. Bitcoin 的价格逢低买入。 图中可以看到 BTC 和 纳指 的走势是非常相似的，一般来说，如果是回调，震荡和盘整的话，对应纳斯达克下跌在20%左右，现在是下跌10%，那就是还有10%左右的空间，对应 Bitcoin 来说，大概是75,000美元左右，但考虑到 Bitcoin 的下跌幅度大概率会高于纳指，但是 Bitcoin 到底还是有战略储备和现货ETF，所以70,000美元到75,000美元之间分批小仓位建仓可能是正确的。 但实际上现在纳指已经跌了10%，如果没有进入衰退的话，继续下跌的概率也不大，而对应 Bitcoin 的价格大概就是 80,000 美元左右，所以胆子大，钱包足的话，可以在 80,000 美元上下建仓，跌破 80,000 美元也是机会。 但还是要做好可能会存在的衰退的可能，衰退即是恐慌，也是机遇，而且衰退就是最后一跌。 3. 宏观数据节点 点阵图仍然是考验投资者情绪的判断标准，降息两次还是降息三次对于情绪的影响，起码在短期是挺重要的，当然还要看鲍威尔在点阵图以后的发布会中说什么，肯定会有记者问对于GDPNow给出的GDP数据是否有预期，不过鲍威尔大概率不会正面回答。 点阵图的影响如果是利好的话，4月份的GDP数据就是比较重要了，如果真的是负2.4%，那么交易衰退必然会到来，从Q2开始，数据对宏观的影响会越来越大，衰退还是不衰退有会是成为市场博弈的重点。 4. 价格越低越要谨慎开空 虽然这和抄底没有关系，但很多小伙伴更喜欢用合约而不是现货，所以合约的开单时间和方向也挺重要的，之前就分享了未平合约现在已经是最近一年的低点，就是代表了很多投资者对于现在的多空情绪并不非常有把握，如果经济没有衰退的话，现在开空的收益可能不够好。 当然这并不是鼓励大家去做多，因为做多一样有风险，比如长期在80,000美元左右震荡，比如真的出现了衰退，比如会有因为点阵图等宏观数据的暴涨暴跌，都可能最终方向对了，但仓位没了。 所以这种情况下适当的降低杠杆未必是错误的。虽然可能少赚钱了，但安全性提升了，毕竟活下去才有可能活的更好。 5.仓位一定要控制好 没有公开已知是从未来回来的人，所以未来如何谁也不知道，我之前就陷入了对未来预测的误区中，毕竟即便是历史重复过多次，也不代表刻舟求剑就是100%会发生的，ALL IN 虽然赚钱的机会大，但亏损的机会也很大，掌握好仓位让自己随时都有能抄底的资金才是应对极端情况下最好的方式。 结尾 大体上我能想到的就是这些了，我非常坚信随着货币宽松的进行，最晚2028年一定会摆脱现在这种流动性困局，而目前最有可能会保值的资产就是 Bitcoin ，其次就是优质的平台币，再下一档就是有真实收益的公链或项目，尤其是收益可以覆盖支出的，最后一档就是有真实落地应用场景，但因为各种原因现在还不能做到收支平衡的。 最后的最后，感谢所有小伙伴的支持，确实我不应该执着于Q1的好坏，更不应该用合约来代表我的观点，我的观点永远应该是继续事实和数据，而不是猜测，很抱歉，我走了一段时间的错路，但现在，我走回来了，感谢大家的支持，也感谢身边小伙伴的鼓励。 我是对，是错不重要，只要我的观点对小伙伴们有帮助就可以了。 本推文由 @ApeXProtocolCN 赞助｜Dex With ApeX

李笑来的核心思想是：先重写概念，再管理注意力，用自学和长期复利改变命运，最后把个人成长升级成家庭、知识产品和财富系统。 ## 1. 概念先行：人是被概念控制的 李笑来很重视“概念”。 他不是单纯讲道理，而是不断重新定义基础词： - 什么是时间？ - 什么是注意力？ - 什么是财富？ - 什么是学习？ - 什么是定投？ - 什么是家庭教育？ - 什么是人工智能时代的能力？ 他的底层判断是： > 很多人不是不努力，而是脑子里的概念表错了。 比如很多人说“时间管理”，但他会说： > 时间根本不能管理，真正能管理的是自己。 很多人说“戒烟需要意志力”，他会说： > 不一定。坏习惯本质是潜意识行为，要用 self talk 改写身份和因果。 很多人说“孩子小，听不懂道理”，他会说： > 讲道理就是讲因果，小孩很早就可以开始听因果。 所以他的方法论第一步永远是： > 先把概念弄清楚，否则后面的努力都可能是错的。 --- ## 2. 注意力是第一生产资料 他讲时间，但更底层其实是在讲注意力。 时间人人都有，但注意力不是。 一个人真正的人生，是由注意力投向哪里决定的。 你把注意力投给短视频、情绪、八卦、无效争论，你的人生就会长成那个样子。 你把注意力投给英语、写作、投资、AI、自学、孩子、家庭系统，它也会慢慢长成那个样子。 所以他很强调： > 注意力是一切生产力的来源和保障。 这点在 AI 时代更重要。 因为 AI 会让很多事变容易，但也会让人更容易偷懒。 有判断力的人用 AI 放大自己；没判断力的人用 AI 糊弄自己。 --- ## 3. 自学是普通人的核心杠杆 李笑来长期讲自学，不是简单说“自己看书”。 他的自学系统大概是： 1. 选一个真正重要的技能； 2. 投入足够密度的注意力； 3. 反复练； 4. 处理前置引用； 5. 建立反馈； 6. 输出、使用、创造。 他提出过一个很硬的说法： > 用你的注意力填满 1000 小时，就能练成任何你所需要的技能。 重点不是“1000 小时”这个数字，而是： > 注意力密度。 每天 10 分钟低密度打卡，和每天 3 小时高密度训练，完全不是一回事。 所以对英语、AI、写作、公开表达、编程、投资理解，他都会倾向于说： > 别装作自己在学，要真的练到能用、能造。 --- ## 4. 复利不只是钱，是人生底层规律 李笑来很早就把“复利”从金融概念扩展成了人生概念。 钱可以复利，知识也可以复利，经验也可以复利，写作也可以复利，信用也可以复利。 他真正想强调的是： > 只要能长期积累、能迁移、能复用的东西，都可能产生复利。 所以他反复讲： - 写作； - 英语； - 自学； - 投资； - 公开表达； - 技术工具； - 家庭教育； - AI 能力。 这些都不是一次性消费，而是会越滚越大的能力资产。 普通人最该问的不是： > 这个东西今天有没有用？ 而是： > 这个东西 7 年后会不会越来越有用？ --- ## 5. 定投：普通人的“被动聪明”机制 李笑来讲定投，不只是讲投资策略。 他讲的是一种普通人可执行的长期机制。 所谓定投，本质是： > 在值得长期持有的标的上，持续、定期、长期投入。 它的价值不只是买入动作，而是让普通人避免： - 追涨杀跌； - 情绪交易； - 短期预测； - 一把梭； - 被市场波动打爆心态。 他有一个很重要的概念叫“被动聪明”。 意思是： > 你可能本来不聪明，但只要选了一个正确机制，你后面的很多行为会自动变聪明。 这件事不只适用于投资，也适用于： - 每天写作； - 持续学英语； - 长期练 AI； - 定期陪孩子共读； - 持续积累家庭资产； - 每天做内容输出。 好的机制，会让普通人不用每次都靠意志力。 --- ## 6. Self Talk：改变习惯不是靠意志力 从得到《长谈》里看，李笑来最近一个很重要的方法是 self talk，自我对话。 他会认为，很多坏习惯不是清醒意识的问题，而是潜意识行为。 所以戒坏习惯，不能只靠： > 我要坚持，我要忍住。 而要用新的身份和因果反复输入大脑： - “我从来不抽烟，因为烟很臭。” - “我是每天早上进健身房的人。” - “我是一个持续写作的人。” - “我是一个会把 AI 当生产工具的人。” 这背后不是玄学，而是一个判断： > 大脑会被重复的自我叙事塑造。 所以改变自己，不只是改行为，还要改身份声明。 --- ## 7. 家庭教育：父母先升级，孩子才会升级 李笑来后期很重要的转向，是从个人成长、投资、英语，转向家庭教育和家族传承。 这点对你尤其重要。 他的家庭教育核心不是“鸡娃”，而是： > 父母自己先成为持续学习、持续生产、持续思考的人。 孩子看的是父母怎么活，而不是父母怎么说。 他讲规矩、因果、产权、生产、财富、自学，背后都是在讲： > 家庭是孩子最重要的操作系统。 学校不教的，家庭要教。 社会不负责的，父母要负责。 未来需要的，父母要先学。 所以他从“写给学生”，到“写给同学”，再到“写给家人”，其实是人生阶段升级： - 《把时间当作朋友》：给学生； - 《通往财富自由之路》：给同学； - 《财富的真相》：给家人； - 家庭教育课程：给父母。 这说明他最终把知识变成了家庭系统。 --- ## 8. 财富地图：生产、销售、投资 从《财富的真相》相关材料看，他对财富的理解不是简单“买什么赚钱”。 他会把财富能力拆成： 1. **生产知识** 2. **销售知识** 3. **投资知识** 传统教育最大的问题之一，是让很多人远离生产。 会考试，不等于会生产。 有学历，不等于有财富能力。 懂知识，不等于能创造价值。 所以他强调学习闭环： > 学 → 练 → 用 → 造 只停留在“学”，不算真正学会。 能用，能造，能卖，能复利，才真正进入财富系统。 --- ## 9. AI 时代：判断力变得更重要 李笑来最近明显进入 AI 时代叙事。 他不是简单说“AI 很厉害”，而是更关心： > AI 会让谁变强？又会让谁降智？ 他的判断是： - 有判断力的人，会用 AI 加速学习、写作、生产、创造； - 没判断力的人，会用 AI 偷懒、糊弄、沉沦； - AI 降低了学习成本，但也降低了偷懒成本。 所以 AI 时代最重要的不是会不会提问，而是： > 你有没有判断力？ 以及： > 你有没有值得被 AI 放大的长期方向？ --- ## 总结成一张图 李笑来的思想可以压缩成这个链条： ```text 概念清晰 ↓ 注意力自由 ↓ 高密度自学 ↓ 长期复利 ↓ 机制化行动 ↓ 知识产品化 ↓ 家庭系统化 ↓ AI 时代继续升级 ``` 如果用更接地气的话说： > 先别急着努力，先把概念搞对； > 别浪费注意力，把它投到能复利的事情上； > 别等学校和老师，自己学、自己练、自己用、自己造； > 别幻想一夜暴富，用正确机制长期投入； > 别只改变自己，还要把家庭变成持续学习和生产的系统； > 到了 AI 时代，更要用判断力驾驭工具，而不是被工具带着沉沦。

AI光互连正在进入“混合化时代” AI scaling真正撞墙的位置，已经越来越接近data movement。移动bit的成本，开始越来越接近，甚至超过计算bit本身。 massively parallel IO、power/bit、thermal density、reliability、optical packaging、chip-to-chip bandwidth这些问题越来越成为瓶颈。未来光互连越来越像系统工程问题。 AI光互连重要的趋势，是“光互连混合化”。行业正在从每模块独立激光、pluggable optics、板级光模块，逐渐走向 CPO、ELS（External Laser Source）、Optical IO、chiplet optics、MicroLED optical interconnect。核心原因很简单：激光器越来越难放在最热、最密集、最难维护的位置。于是行业开始把激光集中化、共享化、远程化。ELS路线背后的本质，也是把光源从局部模块变成系统级资源。 ai集群的网络功耗正在逼近计算功耗。GPU越来越像“被IO限制的计算器”。于是光开始越来越靠近封装。过去是 GPU → PCB → 铜 → 光模块 → 光纤。未来越来越像 GPU旁边直接就是光。而一旦光进入封装，热、良率、耦合、封装、可靠性，全部开始指数级变难。 于是MicroLED开始成为选项。传统激光路线更强调单通道极限速度、长距离、相干性、超低损耗。MicroLED路线更强调海量并行lane、超短距离、低功耗、CMOS-like scaling、低成本、超高密度。重要的是，它更接近“半导体+显示产业链”的制造逻辑。 很多人会把MicroLED理解成激光替代。更准确的理解是：它更接近“铜线升级方案”。尤其适合 chip-to-chip、package-to-package、board-level optics、rack内部互连这些超短距离场景。 这里真正重要的，是总IO数量能不能持续扩展。 现在这个方向最积极的推动者之一，其实是Microsoft。MediaTek已经和Microsoft Research联合开发基于MicroLED的AOC（Active Optical Cable）。路线很明确：重点放在AI scale-up网络里的超短距高并行光互连。核心思路是“slow-and-wide”。重要的是海量低速并行光通道，而不是少量超高速channel。这其实非常符合AI时代的网络特征，因为AI真正需要的，越来越像“无限并行IO”。 MTK具备完整的数据中心系统能力，包括高速IO、ASIC协同、SerDes、封装、power delivery、hyperscaler协同、大规模量产。而且它已经绑定Microsoft。这意味着它已经开始进入hyperscaler验证阶段。微软公开时间线是2027年前后开始商业化部署。 另一边，KOPN也已经正式进入这个赛道。它原来的核心能力是AR、military optics、MicroLED display，但现在已经开始向AI optical interconnect迁移。KOPN已经和Fabric. AI合作，推出MicroLED optical interconnect demo chipset，并签下初始订单和exclusive agreement。这意味着行业已经开始从“研究验证”进入“早期商业化验证”。 KOPN和MTK路线很接近，都在赌未来AI网络会从“few ultra-fast lanes”转向“many lower-power parallel optical lanes”。重要的是，两者定位不同。MTK更像系统路线定义者，KOPN更像底层光源和器件供应商。未来很可能形成：MTK负责系统方案，KOPN负责部分核心MicroLED器件，其他SiPho/CPO厂商提供不同层级补充。整个行业最终更像异构拼图。 这个赛道门槛是半导体、光学、显示、封装、数据中心系统五个产业叠加。难点是如何同时做到：超高良率、超高一致性、超低误码率、超低功耗、超长寿命、超高密度。这里最难的几个环节包括：III-V外延、GaN制造、MOCVD、mass transfer、wafer-level alignment、光学耦合、thermal engineering、光学封装。 MicroLED仍然高度依赖III-V GaN体系，尤其蓝光/绿光MicroLED，本质更接近显示产业链。其瓶颈是GaN外延、高端MOCVD、MicroLED mass transfer、wafer-level alignment、optical packaging、thermal management、高速驱动IC。 很多东西已经开始接近“TSMC CoWoS + 光学 + 显示制造”三者叠加的复杂度。所以这个行业最终很可能形成极少数核心玩家，而且一旦进入hyperscaler production，护城河会非常深。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

刚看完All-In Podcast最新一期(280)，几个大佬聊了SpaceX上市样本、OpenAI/Anthropic的IPO进度、AI Token烧钱的真实回报，还有特朗普账户上线的疯狂数据，信息量很大，整理一下 SpaceX这次IPO，给后面的巨头上市树立了一个模板 SpaceX在1.75万亿美元估值下募资750亿美元，上市后一度冲到200美元一股，目前稳定在150美元附近，对应大概2万亿美元市值、350亿美元远期营收，稳居全球第七大上市公司。大家的共识是，SpaceX这次分阶段解禁加提前纳入指数的玩法，等于给后续这些超大独角兽上市树立了一个教科书级别的样板。 Anthropic已经秘密递交了上市申请，有消息说它的年化营收正在冲刺1000亿美元，如果真的上市，市值可能会到3万亿美元。OpenAI这边营收也反弹到了大约700亿美元，GPT-6据说30天内就要发布，不过因为公司架构调整比较复杂、加上此前烧钱速度很快，上市进度可能会比Anthropic慢一些。Brad提到他们公司作为大机构，就算在3万亿估值下也会大规模认购这两家的IPO，理由是它们未来多年的营收复合增速仍然能超过30%。 AI的Token消费在爆炸式增长，但企业端的真实回报被打了个问号 这段讨论挺犀利的。Chamath提到自己公司的CTO汇报说，Token支出每45天就翻一倍，但带来的下游生产力提升只有大概5%左右。更扎心的数据是，标普500(剔除英伟达之后)的每股盈利增长里，真正由AI驱动的部分只占0%到2%。如果企业没办法证明Token消费真正带来了投资回报，现在这种消费狂热可能面临一波纠偏。 不过也有几个企业给出了比较聪明的应对样本。Uber已经有99%的工程师在用AI辅助写代码，还专门建立了"智能体小组"深入HR、法务、营销这些部门，精细化去算成本和效率账。DoorDash的CTO则搞了个"模型路由"策略，把简单低级的任务丢给开源的便宜模型去做，只有最难的核心任务才交给Anthropic的顶级模型处理，成功把成本压了下来。 闭源大模型和开源/主权AI之间的路线之争，越来越激烈 Brad坚持认为闭源顶级模型的优势还在，目前经济价值依然高度集中在OpenAI和Anthropic这两家顶级实验室，对企业来说，用一个稍微贵一点的顶级模型去替代时薪200美元的高级工程师或顾问，多花十几美元完全是理性选择。但Chamath参加联合国AI委员会之后，观察到的是另一条线，阿联酋、沙特、日本这些国家，都不愿意把自己的技术命脉完全交给美国的闭源模型，正在拼命打造自主可控的开源"主权AI"技术栈。与此同时扎克伯格这边也没闲着，Meta刚发布的Muse Spark 1.1模型，主打同等质量但成本只有1%，直接打响了一场价格战，试图用开源和低价去冲击闭源模型的高价壁垒。 中国这边传出消息，可能要限制顶级模型出海 有消息称中国的监管层正在跟通义千问、字节跳动、智谱这些公司闭门开会，考虑限制顶级开源和闭源模型的海外访问权限，目的是防止技术泄露和被美方利用。Sacks对此的解读是，这其实是一种很典型的"追赶期靠开源换生态、一旦追上或接近前沿水平就立刻转向闭源"的策略，跟当年OpenAI自己走过的路线转变有点像。美方这边(包括白宫和财政部)目前的核心共识是"不惜一切代价保持对华AI领先"，由于中国的一些模型内部被发现大量蒸馏了美国模型的输出，美方也在同步推出反蒸馏的反制措施。 特朗普账户正式上线，数据狂热到有点离谱 依据《美国投资法案》，特朗普账户在7月4日建国250周年这天正式上线，官方App直接冲上了美国App Store下载榜第一名。核心机制是每个美国出生的孩子会自动获得一个政府开立的终身免税投资账户，初始注入1000美元，资金直接投向标普500指数，终身不收管理费。上线前24小时就开了150万个账户，入金超过10亿美元。 税收优惠设计得也很激进，每年亲友最多可以给孩子存入5000美元、享受18年的免税复利；更狠的是雇主每年可以给员工的孩子免税注入最多2500美元，这部分直接从雇主和员工的应税收入里扣减，比传统401(k)和IRA的力度还要大。孩子满18岁之后，这笔钱可以无缝滚存到Roth IRA里，CPA圈子里普遍把这个称为"历史级的财富传承和避税工具"。如果从0岁就开始每年存钱，18到28岁的时候靠复利就能轻松滚到上百万美元的规模。 慈善捐赠这块也很夸张：Brad自己捐了1亿美元，戴尔夫妇锚定捐了60亿美元资助2500万中低收入家庭的孩子，SpaceX总裁捐了价值3.5亿美元的SpaceX股票(相当于让每个低收入孩子直接持有SpaceX股权)，美光也捐了2.5亿美元给员工子女做配对。大家普遍认为这套机制彻底跳过了传统NGO那种中间商层层抽成、效率低下的老路子，资金是直接打到个人账户的。预计未来10年会开出超过1亿个账户，注入2到4万亿美元资产，能把美国股市的持有率从大约50%推高到75%以上，某种程度上是在把全体国民都变成资本市场的直接受益者。