Lighter终于结束了，第一次全身心的陪伴了一个项目半年，感慨万千，所以想写下一篇文章来纪念： 先说战果，积分几千分，成本我控制在一分2u左右，虽然比不上很多老哥们，但是基于我没有工作室，所以结果我还是比较满意的 但是比起结果，我更想跟大家分享的是我从4月份正式分享lighter以来的故事 ———— 其实我一开始知道这lighter是因为我参加了丰密老师 @KuiGas 的kui3 当时丰密老师在3月中的月会上照例分享了一系列的项目，里面我记得有lighter、sentiment、succicent这些 我当时选上lighter纯粹是因为他是最冷门的那个，再加上当时丰密老师激励推荐我们写推当KOL，所以就准备边上号边写文章了 所以最开始要感谢蜂蜜老师，没有蜂蜜老师我就不会选到lighter这个项目 ———— 但是当我开始干的时候发现碰到不少问题，在推特方面是我写的东西没人看（事后回头看我自己写的也烂），现在不少人刷的extended、ostium、varational、paradex这些我在四五月份为了调研perpdex赛道时候就开始尝试了并且写了推文 因为我写的调研压根没人看，其实当时都准备放弃做推了，不过当时碰到了 @xfrom2010 老哥，老哥应该算是早期唯一会看我做perpdex投研的人，当时还给我转了100刀的咖啡钱让我得到了正反馈，然后就坚持了下去 在项目方面我也碰到不少问题，主要是我对perpdex项目的不熟悉，我入圈玩过perp输了很多钱之后转撸毛了，中间没有学过一点关于perpdex的知识，所以只能学中干，干中学 再加上当时lighter早期的各个方面做的确实一般：充值提现卡顿、清仓价格经常标错、时不时的平台升级，再加上得分效率不高 当时搞得我很是疲惫，我甚至怀疑我走perpdex方向是不是错的，直到看到大赌哥 @y95277777 和里奇哥 @cryptolfggo 当时写的关于lighter的调研并都认为这是一个非常不错的项目，我又重新收拾信心准备继续干 后续我就多开了几个号，尝试了各个指标和方法，发现当时 @0xTria 老哥推上提到爆仓拿分相对来说是比较快的，但是缺点也是要赔出去清仓费，当时就咬咬牙准备当作ico做了 我也渐渐的对爆仓法有了心得，所以也开始在推特上分享自己的详细步骤，也是在这个时候我的follower增加了，看我的人也变多了 后面遇见了茶老师 @mdzzi 和塞哥 @EvanCrypto17 ，茶老师当时应该是把我拉进了他当时创建的一个perpdex群，但是后面因为微信群被封了就没有再做了 又过了一段时间茶老师建议我自己拉个群，当时为了讨一个好彩头就叫lighter research（因为茶老师之前搞得叫hyperliquid research，想的是lighter能继承hyper的大毛） 后面就因为群友的人脉不断拉人，我也是和很多推特上牛逼的老师们当上了群友，虽然现在又被封了😭 塞哥当时也把我拉进他的一个群里和大家交流，群里主要是他玩的好的朋友们和follower 在里面说话多了之后我也和塞哥的几个朋友现在也保持了很好的关系，大家也会经常线下约饭和商量策略 当时还因为塞哥的介绍遇见了南姐 @ec_unoxx ，请教了不少关于如何做账号的问题 南姐人真的是太好了！！我当时粉丝只有几百个，但是南姐依然很慷慨的给了不少建议，后来想给姐发个红包也没收 ———— 到了8月份的时候，roger哥 @HassnHh30961 在群里说团队可能要来香港，说群友们可以一起吃饭，当时我已经是lighter的OG，大家就让我带着几个问题去和团队线下见面并提问一些问题 到了深圳先是跟Roger哥面基上了，对了，roger哥不仅是lighter的contributor，而且基本上大陆所有的线下会议都是roger哥协调和举办的，老哥真的很牛逼 roger当时带我一起去了香港，一起见了03哥 @0Xlynn03 ，见识到了什么叫做web2大佬和人型量化 虽然我知道已经说了很多遍了，但是我还是想说我看见03哥吃饭都在开单的时候终于知道了什么叫做比你牛的还比你努力😂 在香港时候也碰到了maggie姐 @0xmaggie5 和brodie哥 @0xbrodiezZ ，向他们了解到了机构的大概运行规则和一些交易所的组成架构，打开了我的世界观 搞微信群的同时和另外两个og @timemoonc 老哥和as老哥 @The3222646 加上了微信。 timemoon老哥真的和老大哥一样会把自己的好思路耐心的讲解给我听，也会经常会跟我分享一些他对行业和赛道的看法，我总是收益良多 可惜的是没参加深圳的聚会，年后应该还会拜访一下老哥，好好的学习一下大局观 as老哥在深圳线下聚会时见过了，老哥是非常有意思的一个人 跟他聊天能感觉到很开心，问老哥密码的时候也能不藏私的把自己的观点和角度说出来，是一个很大方的老哥 还有益达哥 @lyghanjian001 ，益达哥有时候看见我走弯路的时候真的会很诚恳的给我建议和方向，不想让我瞎走歪路 当我一时半会没想明白思路的时候也愿意花时间私信让我明白其中的脉络去向 后续在长沙行的时候，也感谢路飞老哥 @DLF2216 邀请我第一次见识了线下工作室，路飞哥的工作室真的是顶级工作室，第一次给我的价值观造成了冲击，真的是太牛了 真的想感谢的人太多了，难免会有漏掉的，但是篇幅有限，就只写到这 ———— 回看过去，感慨万千，当初只感觉眼下都是迷雾屏障，走的跌跌撞撞 抵达终点之后发现每次坚持不下去的时候都会有一个贵人伸手扶我一把 一路走过来全是老师，感谢大家！！ 话说回来，真的有太多的第一次献给了 @Lighter_xyz 第一次因为一个项目当博主 第一次粉丝过千，第一次被0xsun、大赌哥、风无向等这些大佬关注 第一次在cookie单项目的榜单上排名第二名…… ———— 最后，2025年所剩无几，真心地感谢每一位老师的帮助和扶持，没有你们的帮助我拿不到这些结果 在祝愿大家赚麻的同时更希望大家身体健康，身体才是真正的财富 今年真的是不容易的一年，币圈行情并没跑过场外的美股、黄金，也没有大规模的流动性进入场内 但是希望2026年会有更多的好事，也希望大家能平平安安，健健康康，也真心祝愿各位和身边的人能够平安无事！

今天跟 @YettaSing 聊了一会儿，主要集中在RWA与预测市场这两个话题 我想部分“Crypto明明赢了，却让每个人感觉在输”，除了稳定币，支付，IPO这些与散户关系不大，没有山寨季，币价表现拉垮等等原因之外，还有一个往往被忽视的点 那就是哪怕这一轮最明牌的Perp和预测市场这两大市场，看着很热闹 - 财富效应炸裂，数据亮眼，估值上天，然而其实跟散户的关系依旧没有很大 不信问问你自己和你身边的朋友，你们投了多少资金在Hyperliquid与Polymarket市场上每天交易（非刷量博空投目的型交易） 前段时间看过一个研究员发过Hyperliquid的一些数据，原帖找不到了，所以我让Surf给我去爬了很多数据，作了Deep Research, 出来的结果跟印象中那个研究员发的大差不差，原帖里面没有胜率，只有交易量，所以Surf这个胜率我没法交叉验证 印象特别深的是当时的原帖说过，其实真正的大户/机构只有0.3%，但70%左右的交易量是由他们贡献的。也就是说Hyperliquid最核心的用户，其实就那么三四千人 更扎心的是那个胜率，如果Surf没幻觉没撒谎的话，那这个数据也太扎心了。。。 然后我跟Yetta都觉得Polymarket虽然也是大户和机构把持，但集中度应该没有Perp这么夸张，会是个散户参与度更好，交易占比更大的市场 于是聊完我又让Surf去Dune上爬数据做Research，结果触目惊心…… 0.009%的超级大户控制53%的交易量, 70%的散户用户仅产生0.4%的交易量…… 这个多少还是能跟一些国外机构的帖子做一些交叉验证，比如这一条，虽说是去年的帖 记得前两年看招行那个金葵花数据 - “招行金葵花 2%”通常指招商银行金葵花客户（月日均资产50万以上）约占其总客户数2%左右，这部分高净值客户贡献了银行绝大部分总资产（约80%）” 觉得就挺吓人了，没想到咱们圈最火的这俩赛道，财富集中度要更胜一筹 所以两个赛道看似热闹，但其实相较于上一轮Defi+NFT那一波，散户参与感明显还是差一个档。当然，等了两三年，终于等出来一两个新的大叙事，已经很满足很欣慰，不能要求更多。Perp赛道已相对成熟，预测市场却才刚刚开始，下一波杀出来的预测市场一定不是一个“更大更全的Polymarket”，而是针对散户，长尾事件，社交属性之类的新一代形态，相信未来几个月就会看到不少，还是很期待的 最后绕回到之前跟 @0xTodd 讨论的那个AI会缩小还是拉大底层与顶层差距的话题，我就基尼系数这一件事单独跟GPT又讨论了一下，把区块链这个技术也放了进去。它的想法和思路跟我差不多，具体细节就不放出来，说一个GPT的核心结论 “ 在默认演化路径下，AI + 区块链更可能“先显著增大基尼系数”； 只有在被刻意设计、强力干预时，才有可能长期压低它。 ” 我在想20年后，金葵花2占80的比例，是不是会变成0.2占80🤡

【示威活動】丹麥各地數千民衆走上街頭 抗議特朗普對格陵蘭的企圖 數千人1月17日在丹麥各地走上街頭，抗議美國總統特朗普意圖控制格陵蘭的雄心。人群聚集在哥本哈根市中心以及美國大使館外，集會也在奧胡斯（Aarhus）、奧爾堡（Aalborg）和歐登塞（Odense）同步舉行。

黄仁勋最近的一段话，点醒了很多人。 前三次工业革命，淘汰的几乎都是“重复劳力”： 1790年，纺织机出现，几十万纺纱女工被机器取代； 1920年，汽车普及，马车夫一夜之间失业； 2012年，数码时代到来，Kodak轰然倒下，12万员工离开工厂。 而第四次工业革命，AI开始淘汰的，是“重复脑力”。 录入员、编辑、跟单员、基础设计师、初级金融分析师……那些高度标准化、流程化、可复制的白领工作，正在像当年的流水线工人一样，被算法吞没。 很多人直到今天还没意识到： AI最先替代的，不是体力劳动，而是“像机器一样思考的人”。 就在昨天，黄仁勋在Carnegie Mellon University演讲时，反而给年轻人指出了一条“旧路”： 电工、水管工、技师、建筑工人、钢铁工人……这些曾被很多人看不起的职业，正在重新变得珍贵。 因为AI会写代码，却不会爬进漏水的地下管道； 会生成PPT，却修不好烧掉的配电箱； 能写出一万份商业计划书，却没办法在零下十度的工地里焊一根钢筋。 与此同时，北京的昌平职业技术学校突然火了。 5月10日开始收简历，很多家长提前一天排队。 有的专业只招30人，却有五六百份简历。 甚至还有穿着人大附、清华附校服的孩子，也在队伍里。 人们忽然发现： 所谓“体面”的白领岗位，可能只是看上去光鲜； 而真正稳定、长期、难被替代的，反而是那些能真正解决现实问题的技能。 航空服务、新能源汽车维修、智能设备运维、通信线路铺设……这些专业听起来不够“高级”，却有超过95%的就业率，很多去向还是国企。 一个月六七千，加五险一金，家里有房，没有高额房租焦虑，日子未必输给那些挤进985、211后，却在大城市里为裁员和房租焦虑的年轻人。 时代正在悄悄翻面。 前几年，所有人都往金融和互联网里挤； 今天，越来越多人开始重新尊重技术工种。 前几年，“职校”是很多家长羞于启齿的词； 如今，好专业却已经开始抢破头。 这并不奇怪。 因为所有的行业，本质上都逃不过周期： 地产如此，股市如此，学历如此，职业也是如此。 当一个赛道被过度追捧时，它往往已经接近拥挤； 而真正的机会，常常藏在人们集体看不起的地方。 更深一层看，人类社会其实从未真正奖励“学历”，而是在奖励“不可替代性”。 过去工业时代，机器替代肌肉； 如今AI时代，算法开始替代大脑里的重复动作。 但那些需要真实世界协作、复杂环境判断、现场经验、人与人信任的工作，反而越来越难被取代。 AI再强，它终究只是住在服务器里的数字幽灵。 而给它铺电网、建机房、做散热、修设备、维护城市运转的，依然是一个个满身烟火气的碳基人类。 技术越发达，人类最后的价值，反而越会回到“真实”本身。

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看到晚点LatePost也更新了谈千问换帅事件的播客，深度依然是全网无出其右，确实单口播客这种媒介形式也更适合即兴的去跟一些热点选题，比文稿生产的效率要高。 总之，光速听完之后，阑心一言咔咔启动： - 简单化的去理解林俊旸的离职，一定会被牵着鼻子走，比如我们看到投放的料五花八门，有把阿里HR挂成万恶之源的，也有对冲说林俊旸在搞独立王国的，这些都是噪音，不是说对错不重要，只是很多时候你很难用对错来评价所有事情，需要接受个人意志和组织生长之间的摩擦必然有概率发展到不相容的地步； - 三个需要厘清的事实是，其一，林俊旸不是被离职的，阿里不可能主动开掉这个级别的Leader，其二，DAU是和千问App的产品团队捆绑，这是吴嘉/智能信息事业群的工作，不太可能牵扯到从属于阿里云的模型团队，其三，今年1月空降的周浩，是接替已经确定要走的后训练负责人喻博文，并不是来管林俊旸的； - 所以林俊旸的离职，更接近于一种「道心破碎」的结果，晚点主播曼琪的用词很微妙——「 长期知其不可为而为之的付出」——最后被组织架构调整这根最后的稻草给弄崩了，宣布离职的整个过程，就是没考虑给阿里的管理层留太多反应时间，是铁了心不想干下去了； - 千问的模型团队属于通义实验室，而通义实验室又属于阿里云，最后阿里云再属于集团，这个嵌套关系已经很复杂了，在叠加了千问模型作为阿里全村希望的战略定位，资源匹配问题就很大了，所以才有了连阿里CEO吴泳铭也不知道千问模型团队被卡资源的说法； - 林俊旸这边的人马高度依赖阿里云的Infra支持，但实际上他们觉得阿里云在服务外部团队上甚至好于服务自家千问基模——这也太离谱了——于是去年年底林俊旸绕过阿里云直接找吴泳铭争取了自建Infra的权限，这个越级操作也为后来发生的事情埋下了伏笔； - 还有一个比较难绷的是，去年春节前后，o1带动推理模型开始崛起，千问在后训练方面遇到了瓶颈，然而转用字节开源的强化学习框架veRL来做训练，发现效果有了比较明显的提升，相当于通过控制变量，发现了问题是在Infra上，这才有了林俊旸对Infra一直不满意的根源，要做垂直一体化的建设； - 但阿里云的判断不是这样的，因为混合多模态已经是明显的趋势，把各个模态、预训练和后训练都拆出来搞单元制，是一定要做到事情，但对原千问模型团队来说，这就是在被收窄范围，尤其是时间点卡在Qwen 3.5训练完成后不久，大家都很疲惫，突然又得到了这种不太像是奖励的调整； - 阿里的管理层比较懵逼，或者说被动，也有反思组织变动没有考虑办公室政治的因素，把明明是要扩大对基模投入的事情，干成了让基模团队觉得是要收缩的效果，沟通上没有把控好，现在尽量要去平稳解决矛盾； - 千问在开源社区赢得的名声，到底怎么转化成阿里的资产，这个量尺很难找到，在2B市场，开源意味着很难卖API，在2C市场，开源⋯⋯好像也没啥意义，用户不会因为你开源了就来用你的App，然而林俊旸是一个相当理想主义的Leader，万亿参数的Qwen Max旗舰模型是阿里没有选择开源的，但他也想推动开源； - 千问的模型团队从创建之初就保有着一个相对独立的工作环境，少被拉扯和打断，这种专注力被视为千问模型屡出成果的原因，但是当AI行业进入一场谁也输不起的All In战局后，这种与真实市场保持距离的自驱型团队还能不能存在，既是一个原则问题，也是一个选择问题。

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