时报作家Ezra Klein写了一篇专栏，说根据他的采访记录，AI导致大规模失业的情况可能还没有那么严重，坏消息是，严重的问题另有其处： 3月的一份民调显示，70%的美国人认为AI将导致自己的就业机会减少，高于一年前的56%，还有30%的受访者担心即将失业。 这有什么好奇怪的呢？AI公司的老板们一直在频繁发出劳动力市场濒临瓦解的警告： - Anthropic的创始人表示，最快不超过5年，一半的初级白领岗位就会永久消失； - 微软的CEO则声称，大多数文职工作会在18个月以内就被AI完全接管； - OpenAI发布了一份文件，呼吁实行每周32小时工作制，通过降低人类生产力来缓解大规模失业； - 就在NYT的大楼外面，有一家我根本没听过的AI公司包下了巨幅广告牌，上面写着「停止雇佣人类」； 我可真谢谢你们了。 如果你对这轮AI叙事深信不疑，那么毫无疑问投降就是唯一的选择。 AI被设计为可以廉价模仿人类在电脑上所能做到的所有行为，但它从来不需要睡觉，也无意组建工会，而且确实在许多任务上表现得比真人更为出色。 所以公司当然乐于用机器取代人类，它们也已经在这么做了，Meta、Oracle、Block都在努力买断员工工龄，并坦然的把AI写为原因。 不过谨慎一点总是没错的，这些科技公司可能只是处在一轮招聘周期的末尾，同时想对资本市场讲述一个刺激投资人颅内G点的故事，AI行业的大佬们固然是神经网络的专家，但他们未必也是劳动力市场的专家。 首先，宏观数据没有配合AI行业，2026年3月的失业率是4.3%，去年同期是4.2%，平均时薪亦保持稳定。 Claude Code是很牛逼，但软件工程师的岗位需求还在上涨，原因应该不难理解。 主流经济学界也对大规模失业的末日预言持怀疑态度，芝加哥大学的经济学家Alex Imas认为，绝大多数讨论AI的话题都存在误区：「答案始终取决于什么会变得稀缺。」 - 从人类历史来看，卡路里在很长一段时间里是稀缺的，我们的技能都是服务于寻找食物； - 农业的发展逐渐解决了食物短缺的问题，然后就轮到商品变得稀缺； - 工业制造带来了平价商品的海量供给，接着技术变得稀缺了，医生、律师和工程师因为掌握知识而获得高薪； - 现在我们担忧AI会让知识也不再值钱，就像衣服和草莓如今人人都能消费那样，学习的成果也变成了消费品…… 但稀缺本身是相对的，AI可以完成的任务被讨论得太多了，更值得注意的是，有哪些任务是人们不希望AI来做的。 以下是计量经济学的一个发现：人类的财富越多，他们对于其他人类的需求就会越多，而不是越少。 于是，更有人味、体验或者意义的商品和服务，是一定稀缺的，有来路的衣裳、有调性的食物、能面对面的医生、让人感到被理解的理疗师、了解自己孩子的家教……这些社会关系，将会迎来爆发式增长。 是的，AI剥夺了人类和电脑共事的场景，而人类又被赶去和人类共事。 事实证明，自动化程度越高，我们就越珍视人的温度。以咖啡为例，过去在家做浓缩咖啡很费劲，如今咖啡机已经人手一台。 所以这导致咖啡店倒闭了吗？当然没有。咖啡师比以往任何时候都多，咖啡店也比以往任何时候都多。咖啡作为商品反而催生了更多对咖啡体验的需求。 这就是稀缺性所赋予的价值。 好了，这是Alex Imas的结论，在AI的辣手摧花下，人类从事的岗位会进入一个以人性化为标准的时代。但还有一种可能性是，人类劳动力搞不好也不会发生巨大的改变。 1979年，首款电子表格软件VisiCalc在Apple II上发布，它能在几分钟内完成过去需要整组会计师花上好几天时间的工作。 当时就有人预言会计师这个行业要无了，然而，此后40年间会计师的数量反而增长了4倍以上。 亚利桑那州立大学会计学教授Eldar Maksymov认为：「电子表格软件挖出了潜藏于市场里的财务需求，这种需求之前没被发现，只是因为成本没能降到够低。」 这是「杰文斯悖论」的一派主张，1865年，英国经济学家杰文斯发现煤炭并没有因为蒸汽机对于生产率的提升而减少消耗，恰恰相反，因为成本更低廉了，煤炭的应用范围更广泛了。 Eldar Maksymov相信历史的先例，「在大量采用计算机技术的职业群体里，就业增长速度都远超没有采用计算机的职业群体，成本的下跌，对应需求的增长，最终推动就业规模的扩大化。」 简单来说，能力的提升，会让人类意识到还有更多事情可做。 我的经历似乎也验证了这个说法，10年前我刚开始做播客的时候，整个团队只有我一个研究员，现在我已经管理着一整支团队运作节目，而这让我的工作变得更轻松了吗？ 完全没有，我投入准备的精力更繁重了，因为团队带来的信息增量，让我需要消化和思考的时间成倍增长，而我的播客也越做越大了。 我认识的所有热衷于拥抱AI的人，如今都比以前更加忙碌，因为他们能做的事情更多了，不是说好的AI会让大家摆脱工作享受生活吗？ 当然，至于AI到底是提升了生产力，还是制造了提升生产力的假象，结论因人而异： - 慢慢啃完一本难懂的书，远远好于快速吸收十本书的摘要； - 认真通透的写完初稿，也比编辑五个由AI生成的大纲更能激发想法； 我的意思是，效率感本身是值得警惕的，那些把活儿都交给龙虾去做的人我见多了，但说实话，他们的工作质量都是在下降的。 但还是容我岔开话题，沃顿商学院教授Ethan Mollick曾提出过他对AI的基准测试：它是否比你在当下能够找到的最适合的人类更加优秀？ 在他看来，问题不在于AI是否胜过顶级的编辑、程序员、心理医生或是旅行顾问，而是它能否优于你在急需帮助时可以联系到的最佳人选。 我想了一下，过去一年里，我确实觉得AI要比我身边的人更为出色： - 我的编辑很博学，但他需要休息，还得分时间给其他作家； - 我的按摩师也好得没话说，就是一般而言每个星期她只能接待我一次； - 我也能找到专业的医生，但挂号却很麻烦…… 所以或许我已经触及到了被反复警示过的临界点——AI开始有能力取代我生活中的人类角色。 但事实并非如此。AI越是强大，我越是需要和身边的人交流： - AI认为我应该为某个身体症状引起重视，于是我去看了医生，发现只是普通的过敏； - AI对我的个人困境发出锐评，然后促使我和心理医生开始了新的对话； - AI帮我验证了一个研究思路，这成了我和编辑讨论的一个新选题； - AI让视频制作变得轻松了，因此我可以有更多的要求去和剪辑师沟通…… 怎么说呢，尽管我不认为经济完全自动化以及大规模失业浪潮是必然到来的，但也不能完全排除这种概率，AI是一种与以往截然不同的技术，灵活性和成长性帮它超出了工具的范畴。 更可能的情况是，AI不会取代所有或者大部分的工作岗位，而是取代其中一部分，但奇怪的是，恰恰是这种可能性让我们准备不足。 一个AI替代800万劳动力的世界，要比替代8000万劳动力的世界更难应对，如果真的是那种「大的来了」事件上演，全面重组经济反而有机会「不破不立」。 疫情就是一个例证：那场冲击如此彻底，以致于社会不能再像以前那样将工人们的不幸归咎于他们自身，于是只好建立了一套前所未有的补贴体系，让成千上万的人得到保障。 而当失业影响的范围更小，我们反而更为残忍，美国因为全球化流失的岗位大约有200万个，这在整体就业市场里不是太大的数字，但对这200万个具体的家庭来说，却是毁灭性的打击。 如果全国的卡车司机或是营销经理都丢了工作，我们很快就会采取行动，然而如果只是卡车司机或营销经理的失业率翻了3倍，那么我们就会像以前一样，暗示这是他们自己的错，给他们几个月的失业保险和培训机会，然后继续对这种结构化的困境视而不见。 另一个现实是，即便AI让带有深刻关系的技能变得值钱起来，它同时也会削弱人类学会这些技能的本事。 年轻人和朋友相处的时间已经从2003年的12小时/周减少到2024年的5小时/周，谈过恋爱的高中生比例也从2000年的80%骤降至2024年的46%，约1/4的00后在过去一年里没有发生过性行为。 AI也许是这种社交解体现象的帮凶，它提供了一种数字化的关系模拟，不再让人有动力去体验真实关系里的快乐与痛苦。 如果Alex Imas是对的——我相信他是对的——那么我们与他人建立深刻关系的能力，将成为一项核心且高价值的个人资产，而我所担心的，是这恰好也是技术从年轻人身上摧毁的东西。 当我乐观的期待AI时代所能创造的未来时，那幅画面充满富足，人类被鼓励过上追随本心的生活，而当乐观被打碎后，世界仍是如此，区别在于财富被垄断，而我们重视的深刻关系，却早就不知道该如何维系。

这周很高兴和@Elizabethofyou 聊了1个多小时，作为01年出生的新生代，她18 岁入圈、野蛮生长、爆赚、爆仓、重启、再崛起。她说真正改变命运的不是天才，是“站在时代的电梯里”。杠杆/多空交易只是她见世界，见众生，见自己的法门，而让她财务自由的却是大道至简的比特币定投。跌到谷底后，她靠内容、靠持续输出、靠直面亏损重新站起来。作为每天日更的博主，她却又会严格限制自己刷手机的时间。她希望未来能够挣更多的钱，但又很少消费，因为金钱带来的是成就感和选择权。她的心法和干货： 关于投资与交易 关于客观和谦卑：“ 所有赚到的钱都是时代给你的，都是因为你站在风口上，跟你的能力无关，跟你的认知无关，跟你的聪明智慧没有任何关系，只是因为你恰好运气好。” “当你很快赚到钱的时候，你会飘，然后你会觉得你还能赚到更多钱，所以你也没有那种出金的习惯。” “做交易胜率其实不是很重要，你赚钱那一笔赚得足够大就够了。” “最重要是从你每一笔交易中你能学到什么东西？我经常写交易日记，每笔开仓关仓我都会写一个东西，去反思。” “交易不是考验你有多聪明，而是考验你人的心性，是对你的一个性格的总结。” “我非常相信比特币的未来，我相信比特币一定会在10年或者20年它会到达100万美金。” “我是每天都在定投比特币，非常相信这个事情，哪怕比特币12万6的时候那一天我也在买。” “交易没有那么复杂，就是我们总想看很多武林秘籍，到最后就很简单，买比特币定投就结束了，越折腾越错。” “真的要出金，就是要定期出金，定期去改善生活，去增加一些对生活的体验。” “钱就是你的朋友，但你不能太利用它，你要去让钱去休息，让自己也休息。” “去人少鱼多的地方钓鱼，我就是很想找那些很冷门、很偏门的机会。” “不要看不起小钱，真的是钱是一分一分赚来的，但是你亏可能一笔真的亏很多钱。” 关于认知与心法 “损失厌恶是人性，我们生而为人就肯定有这个心理特质。” “财务自由不是你赚了多少钱，是你有一定的资金可以支撑你过20年、30年，同时你又愿意去退休、去享受生活、去探索更多东西。” “我对财务自由的定义比很多人都低，我不会买奢侈品，一年买衣服可能不超过10件。” “人的生活是依赖故事的，我们每个人都生活在故事里面。” “人就是一定要100%相信自己，明天会更好。就即使所有人都不相信你的时候，你都要相信自己。” “我很喜欢做错题本，从读书的时候开始，写下每笔错误。” 关于做KOL的思考 “这个时代能赚钱，要么就是靠知识付费，要么就是靠流量变现，就是很直观的。” “每一次曝光，不管是黑料还是好的东西，都是对我的一次曝光。” “骂也是种好东西，我知道我会承受这些非议，但是我希望他们都向我涌来。” “做什么不重要，重要的是你能被看见。” “即使是一堆垃圾，但一堆垃圾也比没做好。所以我给自己定的目标，首先是我每天都要更新。” “不是我想发什么内容，而是我的内容能给别人提供什么价值。” “别人觉得重要，比你觉得重要更重要。” “我每个月去写一个很长的总结：这个月的哪些帖子是爆的，哪个帖子是差的。” “有什么用什么，既然你是女生，发自拍本来就有流量，那就发。但你不能只把自己定义为自拍类博主，那你的商业能力会很差。” “请大家不要因为我的颜值而忽视了，其实我是个知识博主。” “先做流量，再谈品牌，一步一步改，先做。” 给年轻人的建议 “想清楚自己要什么，我们最终都会活出我们想成为的人。” “普通人真的就去上班，然后同时买比特币，每天定投50块、100块人民币都好，但你一定要去买，这个会改变你的人生命运。” “钱给你带来的是选择权。” “远离媒体，我每天刷手机的时间是固定的，远离那些快餐文化，它真的会让你失去独立思考的能力。” “时间到最后会变成一个很大的奢侈品，能长期不在线是一种奢侈。” “千万不能躺平，你要一直有一种积极向上的劲在那里。”

《币圈当自强，26年买币清单，别再吃屎了!》 昨天一夜没睡，泪水打湿了床单，我对着夜空大喊，难道币圈就一直接盘这些垃圾币吗？那全都要一起死了，韭菜根都没了。 我想我应该做一个用户教育，告诉所有人尤其是小白，哪些币是还可以买的，哪些币是不能买的——因为只有我们拒绝吃屎，才能倒逼币圈良性发展，才能倒逼庄家知道让人吃屎已经不赚钱了，得想办法做真正对人有用有收入的项目，这样币圈才有未来啊？ 我会用尽可能谨慎的表述，让看的人尽可能是赚钱的，而不是亏钱。 一、现状与选币逻辑 当前的币圈，主要是“造屎”与“喂屎”两件事： 造屎是没有营利能力的项目方，讲一个故事、花一些钱，找一些交易所上线，然后等着韭菜接盘，通过做市等方式割了VC和韭菜，这其中只有交易所是赚钱的，所以这么玩下去，一定是行业凉凉的。 你过去这种玩法是可以的，因为币圈大赌场，我们有机会赚钱就行了。 那时候币很少，大家也都是没有什么投资经验，哪有什么估值高还是低的概念，上了就冲，有人冲就有涨跌，就有人赚有人亏，就这么回事。 那时候，我们不懂，但有美好的憧憬，真觉得币圈在改变未来，但现在看到外面AI、美股蓬勃发展，我们在为交易所上哪一坨屎争得面红耳赤时，终于懂了，币圈的我们是如此可笑可悲可叹。 现在为什么这种玩法不行了？因为现在币太多了。 有背景的跟随在币安麾下，从发币、营销到上币安一条龙；没背景的也没关系，可以PUMPFUN发了，然后上推特卖屎。 从5年前到现在币的数量增加了10万倍，但人数增长已经见顶——币安年报说，每20多个人中就有一个用币安的，这对币安是好事，但这也是为什么行业开始有一种难以为继的感觉，新人增长终究是下行的，当行业新人越来越少的时候，问题就会出现。 我们不能期望谁谁谁应该怎么做，那是非常SB的行为——朱门酒肉臭，谁会在意路边一条野狗的叫声？ 人要自强，币圈要自强。 自强第一步，就是更少的人去接盘垃圾币。 接下来，我从“怎么选”到“选什么”，一篇文章让你在币圈从从容容、游刃有余。 我"踏马"来了，干！ 二、几个评估原则 这一部分我会讲得详细，也可能对新手阅读会有点吃力，虽然推荐你早晚要认真并看懂，但如果现在看不懂，可以直接跳到第三部分看币的清单。 1、要有营收 一个币圈项目如果没有真实收入，没有用户，他这个币是什么作用？他怎么给这个币赋能？他屁用没有，上了大所，就等你去接盘，然后你接盘了又希望隔壁群的傻逼接你的盘？ 停！不要再玩这样的项目了。 一个新项目出来，不要听他吹那些你听不懂的名词，苹果、特斯拉这么伟大的公司你要搞懂，你也不需要懂一堆的字母和奇怪的名词对吧？ 项目没收入、没用户，基本就是垃圾，你别管对方什么来头，上了什么所——因为这些来头和所都是来割你的，不是为了让你发财的。 记住了：来头越大、割得越狠 2、要有发展 光看收入和用户数不行，现在项目方已经懂了，得刷啊。 当年L2四大天王多好，数据多牛逼？结果呢？一停刷就成鬼城了，有一些现在还没发币。 所以要从常识去看有没有长远的发展，不要光看数据。 现在的币圈就是，一个项目有创新，马上一堆的仿盘出来，有一些有背景，有一些没背景，大家都是用发币吸引人去刷，全是虚假繁荣。 想要赚钱，就去向撸毛的大佬们学习，去撸，不要去接盘。真正有发展的项目，是刷完之后真有人用，甚至一开始就不用刷，没有积分，没有PUA，就是给你用。 有人说这就是WEB3的特性啊，但是WEB2没一个项目要刷，出来的全是牛逼项目，这是为什么？从常识角度考虑你就懂了，因为真正想做项目的人，是不想要假数据的。 美团的王兴当年从几千家团购网站胜出，我印象很深的一点就是，别家全在做假，数据、流量是美团的很多倍，而王兴坚持不做任何假数据，比如什么先提价再打扣，就是觉得赛道很大，要为大家提供更高质量的产品，他就能笑到最后——他做对了。 二级要买的话怎么办？回到本段几条原则互相对照和评估。如果你在二级买，你得知道这个项目因为有谁喊了，你成本要比市场低，你要评估是否有更多傻子接盘，然后你还知道见好就收。 新手什么也不懂，不要按我说这个方法买，你懂个毛的评估和动态观察，就买比特币就行了。 3、币要有用 项目赚再多钱，但币又不是股票，你又不是股东，那币还是垃圾，一个都不要碰。因为在这种情况下，币就是一个投机品，和项目基本面没有任何关系，全靠傻子们怎么想怎么做。 比如，有一个海外的顶流说，我看好ZEC，大家就冲，这时候就是先信先冲的人赚钱，至于项目本身没收入币没用之类，你不用研究这么多，先信割后信。 但如果没收入币又没用，你还去接盘，那肯定就会纳闷：怎么我刚上车就不涨了？ 所以，长线思维，就要回到我些原则上，项目赚多少钱？是否有未来？币是不是挂钩？ 4、赚钱与币价怎么算？ 以永续合约赛道的龙头 $HYPE 为例来计算一下，顺道说一声，这是币圈最好的山寨币项目，但你50多买的，现在不是傻眼了？本段的估计方法适合新手仔细研究。 比如，我决定买HYPE，我需要怎么去评估这个有收入、有用户、有未来的项目？ 第一步：看他现在赚多少钱，全流通市值多少 $HYPE 他一年如果赚20亿美元，那假如全流通市值是200亿美元，那么可以认为全流通市值/收入=10，币价在20左右，参照科技股票，10的PE不算高，说明可能还行。 但现在他一年没有赚20亿美元，那么币价在20以下好像才合理？ 但为什么涨到超过50？这部分就是脱离了基本面的，原因很多，主要有： ——他是龙头，那么龙头大家就更容易FOMO，所以涨，尤其是币圈傻钱多。 ——他有100%收入回购代币，订单薄很薄，每天200万美元的买盘，只要当天卖的人不多，就容易涨。 所以，涨到50，在牛市背景下是非常合理的。 但现在能买么？要考虑一些新的内部变量： 比如，团队代币开始解锁了，每天的回购虽然还在继续，但如果解锁的币是1000万美元，而回购的代币是200万美元，那你可以理解每在的抛压是800万美元，HYPE当前的情况就是抛压远大于回购。 此外，还要考虑外部变量： 第一个变量：外部的竞争开始激烈 比如LIGHTER等，团队背景、资金实力等和他一样，而且机构投资等，HYPE就像是COINBASE，而LIT有点像ROBINHOOD了；还有CZ搞的ASTER和一堆新的永续合约。 这就导致一个问题，外面的竞争越来越强了，而且这种竞争是否有效？有的，直接看链上数据，HYPE的市场统治力被拉下一大截了。 而且，竞争只会越来越激烈，越不好弄了。 你要找女朋友，本来她是仙女，现在突然又跳出5个，也要做你女朋友，而且她们还打起来了，左一个黑虎掏心，右一个猴子摘桃，你最好先别上去，要不然容易选错人…… 第二个变量：存量资金有限，增量资金谁能吃到还没定？ 币圈存量资金是有限的，也就是币圈现在就这么多人和这么多钱，这些聪明钱+傻钱在一起的规模上限大概是多少？ 我觉得直接以TRUMP为锚来评估相对准确，也就是700亿美元，后面就没钱了。 永续合约赛道远不如TRUMP那样多人感兴趣和买，那他的上限的钱可能是400-500亿。 这正好是HYPE当时回调附近的市值，现在激烈竞争，类似美团和京东打架，大家股票都跌一样，加上熊市，赛道总市值到300亿附近很合理。 总市值300亿的情况下： 只有一两个标的，那龙头250亿可以。 如果有10个标的呢？那龙头占比多少呢？ 所以，如果只是圈内内卷，赚钱的方式就不多了：主要是去撸还没有发币的，不过后面肯定也会出现反撸的，所以不参与也不是不行；其次是看哪个项目能吃到最多的未来美股上链的流量，币圈这群韭菜不割了，去割到美股的散户，那这个项目就能跑出来。 5、小结 一句话：一个币能不买，就要看他现在能赚多少钱，未来能赚多少钱，这些钱多少会用来推动币价上涨，还要动态观察内外部竞争有多激烈。 三、选币清单 一轮行情抓住三四个币就足够翻身了，但搞错一个就要亏惨。我这里列的肯定不算全，可能有一些还不错的项目我没写，毕竟饿着肚子写的本文，后面有想到的我更新在评论区。 大家有好的可以评论区推荐——但是不管谁推荐，大家不要轻易自己做判断，包括我选的币，你都要看我上面这些模型——它们不是万能的公式，可能有一些机械和不适用某一些项目，比如公链的上涨逻辑，但总体是为了避免吃屎。 注意：币一定要看文字，我写了币的名字，不代表现在可以买！好项目还要好价格！ 你要用上面我说的估值方法去看，比如上面的方法让我在10的时候抄底了HYPE，在30多50多卖掉了HYPE（买入和卖出都在我的群里有详细讲逻辑，不是本人胡乱吹牛抬高自己），现在我们开始， 1、BTC 新人可能看不上他，但如果币圈只选一个币，一定选他。虽然现在看起来不涨，我将来冲上20万可能会很快。 你如果是小白，一点知识没有，现在8-9万的币买不了吃亏和上当，先拿这个，边疯狂补课学习，其他币买少一点，错不了。 2、ETH 未来币圈最大的发展来自机构将美股、美债上链，上链之后，华尔街和美股散户都可以玩链上股票，这是ETH最大的优势，币圈老二。 但是，我对它一直提不起什么兴趣，所以我个人没有持有多少，因为我还研究了美股，如果作为一个科技股来看的话，那用我上面的模型去看，就实在不怎么样了。 ETH市值几千亿，无限增发，质押的大佬获得的币也会越来越多，买这个币有点像接盘，我个人觉得没意思。现在看好的人很FOMO，觉得是文明级的创新，是个好东西，但我不确定币价是不是有足够确定性。 举个例子，现在它市值比马斯克的航天公司SPACEX还高，而SPACEX一年赚很多很多钱，而且接下来还要赚更多的钱，未来在火星建设基地，将地球人变为多星球种族，去外太空挖天量黄金，搞能源，那差不多的价格，我肯定买SPACEX啊。 这一波ETH的上涨，主要是东西方顶流机构一起喊，一起买，但ETH的基本面不会因为这些有变化的，你信，你就早点上车，将来差不多了找个位置先跑，钱到自己手上才是对的。 至于对ETH未来的展望，比如成为链上金融的基地，我同意的，但是我还是只看ETH能赚多少钱，这些钱能回购多少ETH带来多少买盘，否则就还是一个情绪和共识的游戏——这个我作为在这个领域赚钱最多的人，我很精通，我的选择是我不会在这样的大标的上和大庄家赌这破玩意，你们喊、你们玩、你们赚吧。 3、BNB $BNB 仍然是所有CEX平台币中最好的。 但我已经不太推荐了，未来是链上的时代，5年后最大交易场所可能不再是币安，而是链上的交易所。作为BNB的持有者，原来的持有BNB，获得代币空投，又吃又拿，现在无非是反复吃屎，也没什么意思了。再加上币安的商业模式是不断拉新人进场，合约+垃圾币，这种零和游戏一定是巅峰后下行的。 但注意，我这里并不是说BNB能不能涨，高控盘+币圈最有钱的机构，肯定会涨的，但只是他不再是我最理想的标的了，如果ETH和BNB中选一个，我肯定选ETH，但我ETH也没选。 至于 $OKB ，短鸟已成经典，但没收没赋能，暂时归入垃圾币就好 4、其他公链 暂时没有什么意思，包括SOL和其他币，很多都是增发非常猛，比如SOL现在币价跌了很多，但市值和巅峰期差不多，MEME不行了的话暂时不玩了。 公链很可能成为重要但不怎么赚钱的基础设施，因为你抽水多人就会走，速度快，0免用会成为标准。 5、MEME币 建议暂时什么MEME都不要买了，任何一个现在喊单任何MEME币，找角度的人，你翻译过来就是，“你快来吃我的屎”。 我暂时看不到什么机会，要玩的话，小赌怡情吧，就和去买个刮刮乐，图个乐，没毛病的。 *** 接下来讲一下山寨币，山寨币99.99%都是没收入没未来的垃圾，我挑出一些你可以慢慢小买一点，长拿应该亏不了的——最好你要会用第二段的估值方法，找到合适的价格更好。 我只告诉你好标的，告诉不了你好价格——因为每个币你看上面的模型，既要看币本身，还要动态监测外部竞争、外部环境，基本上好项目也要边走边看的。 如果你不想边走边看怎么办？买BTC啊，买完就去玩，去工作，看啥？ 6、链上永续赛道 这个赛道是真实的赌场，有收入有回购，未来最大的机会是来自圈外流量，也就是华尔街机构与美股散户。 $HYPE 这个比较简单，上面说了很多，我觉得10左右如果未来不是出大问题或竞争者太强，应该暂时这个价格不太容易套多久。 未来一年多解锁的抛压是很大的，很多韭菜什么希望团队不卖之类，其实是不厚道的自私的想法，团队成员应该拿回报，卖了更好——你如果真看好就不应该是希望人家不卖，而是希望价格更低。 $LIT 这个赛道LIT算是HYPE直接对标，而且优势甚至更大，只是因为后发。 团队背景都是一样的顶级量化+天才，但HYPE只做聪明钱和巨鲸，面向大户和机构；LIT更偏ROBINHOOD，做散户。 HYPE是没有VC，走社区路线；LIT拉上了城堡做市商、ROBINHOOD投资，创始人还和ROBINHOOD老板是同学加老乡，关系很铁，整体走的华尔街机构与合规打法。 架构上HYPE是自己的链和生态，封闭在HYPE世界；LIT是开放的ETH生态，未来可以直接承接所有RWA资产，比如在AAVE上借贷的几百亿资金可以在ETH的安全性保证下直接到LIT系统用（即使LIT不做了，资产也仍然是自己的，挺好）。 LIT撸毛成本约在0.5U一个，所以未来如果有2U以下的价格应该都是不错的。 永续赛道如果想要现在就布局一些，LIT只有HYPE 1/10，但增长潜力可能大过HYPE。 但要注意，和一年前的HYPE一样，一年后LIT这边有大量解锁时还要重新评估，山寨币都要动态观察，现在我会认为LIT比HYPE在一年内都有显著的性价比。 但 $LIT 的风险在于市场份额的获取，最乐观的一种预期（AI认为是高概率）是，ROBINHOOD的链上订单薄直接用LIT的，他自己的公链可以作为结算层之类，但这里面不知道ROBINHOOD投了LIT多少钱，占股多少，如果占股多的话可以，当时这一轮估值好像是15亿美元，现在市值是20多亿——但要警惕的是，这是社区的一些乐观预期，即使是真的也还早，另外，并不确定这件事有多大概率，这些都是对新手来说巨大的风险因素。 至于ASTER我觉得是垃圾项目，99%会死掉的，我之前讲过，币安想扶持一个傀儡打HYPE，那必败的——这里我觉得我可能我也有偏见，但我看不出ASTER有什么优势，讲不合规，有HYPE，讲合规有LIT。 当然，从赛道的逻辑看，永续现在好像过了最香最美的时候，不是最好的选择了。 现在买LIT建议直接去本网，其他所的深度都太小 新手请注意：除非你研究这些非常多，那请不要买 $LIT 这种高风险代币，你没有持续跟踪能力，也不会估值，我的文章也不是专写给你看的，所以请只买BTC，切记！ 二、预测赛道 1、POLYMARKET，这一块的话可以先从小钱参与玩玩，顺便撸点小毛，这适合新手。高手和大资金现在场外在卖120亿美元估值的股权，我倾向于是也可以买，有大收入，有大发展，挺好的。 2、其他预测市场，都是仿盘，没个鸟用。 这种项目到南山拉个队伍一百万就做出来了，然后上大所不需要赋能，也不需要讲收，几十亿砸给你，要玩的话尽量低成本撸，要买的话先信割后信，跑得快一点就好了。 预测赛道是超强的赛道，不是纯的零和，我觉得未来会比永续还要大。 二、DEFI赛道 $AAVE ，这个是很好的标的，就是价格上现在也仍然是很高的。这个估值你也只需要去看他一年赚多少钱，然后市值是多少？这里我懒得去查了，它的PE比HYPE还要高得多大概是这样的。 所以这是一个可以长线跟踪和关注的标的。但它的风险就是未来美股美债上链，它能吃到多少？贝莱德和摩根大通会自己做借贷的——券商都有借贷，未来他们也肯定会做链上的。 AAVE之所以列入好标的，是因为这是咱们币圈DEFI赛道最好的标的，多年安全，存了几百亿美元的资产在里面，搞链上借贷，很活跃，又很稳健，收入也挺稳，代币也有一定作用。 但山寨币都是有风险！需要动态观察，新人千万小心。 暂时只想到这个 ONDO之类是证券化代币，背景一流，但是代币目前没用，还有大量待解锁，而且未来美股上链之后，可能不再是通过这个项目不一定能赋能，所以不确定性也挺强的。 三、AI赛道 $VIRTUAL ，这个项目也是有营收的，团队韧性也很强，我很喜欢的年轻团队，他们好像是少有的穿越牛熊仍然在不断探索新东西并为代币努力的团队，很了不起。 但确实我不太好估值这个项目，因为不确定性非常高，你用营收之类去估计不好弄的。 但值得长期关注，大跌后看情况买一点之类，属于好项目，但多少是好价格我说不准。 $WLD ，这个币现在线下拓展遇到很大问题，而且拓展的抛压也将持续，长期关注吧，也属于收入还早，全是抛压，但是项目是好项目，尤其是OPENAI的BOSS搞的。 四、隐私币 ZEC很火，但我觉得不如等熊市，什么跌到100之类再说了，现在的话主要还是大佬喊单，傻子接盘。未来是合规的天下，不合规的强如马杜罗都被从床上抓起来了，还隐个毛的私？ 先信割后信，努力做先信，没做到先信，就不要信，错过又不会死。 暂时先想到这么多，后面有的话我在评论区补充吧。 ** 最后，大家可能会说，这没几个币啊，那不没得玩了？你要送钱的话有10亿个币等你买，但不想送钱的话就先买好币，然后半年内，币圈人会越来越多买美股的标的，里面各种短期5-10倍的多的是，而且一旦套住了，死拿往往还能回来。 未来，各交易所，尤其是链上，全是美股的标的，你非要急着吃屎做啥？ ***END*** 转发本文，助力“不再吃屎”币圈自救运动！ 新手也可以访问 ，完全免费，从0到1，一站搞懂币圈投资。

之前有张「中国AI vs 美国AI」的图（图1）很火，就在OpenAI和Anthropic齐发新模型的同时，元宝和千问正在开打红包大战，对比起来讽刺性拉满了。 但这个笑话的保质期很短，也不怎么好笑了，因为很快赶上了字节和快手同样先后的发了新一代视频模型，在外网刷屏的程度再次引起洋人对于中国AI实力深不可测的「刻板印象」。 所以说钱钟书老爷子写「围城」是有道理的，寰宇就是一个围城，里头的人眼馋外边，外边的人羡慕里头。 字节的Seedance 2.0很牛逼，可以说是完全改写了视频生成的方法，而且因为字节这家公司自带的外围声量一直很大，所以虽然发布更晚，评价增长却更快，但快手的Kling 3.0也非常强，我已经烧掉三个号了，保证绝对不是在强行塑造「双星闪耀」的概念。 这也和两个模型的路线差异有关，综合能力肯定都要对标视频大模型的Sota、也就是谷歌的Veo模型，但Seedance 2.0更侧重于Sora 2的那套运镜、理解、模仿、转场等效果，极大的利好短视频创作者生态，而Kling 3.0则更偏向于Runway代表的影视化、真实化和工业化的能力，是冲着专业导演和工作室去的。 所以博主和用户天然会对Seedance 2.0更有感觉，这没毛病，但我对Kling 3.0的上限期待很高，它真的是在抹平真实和虚拟之间的界限，不过从长期来看，路线差异必然是暂时的，最后大家都会殊途同归，解决抽卡问题的同时，全方位无死角的替代掉现有视频生产管线的一半以上，甚至更多。 相比「闷声发大财」的AI Coding，多模态才是AI接近普通人的破圈手段，去年ChatGPT和Gemini的两次「翻倍级」增长（图2），一个是因为GPt-4o的「吉卜力风潮」，一个是基于Nano Banana的降维打击，都是多模态在立功。 到了今年，战场开始继续前移，除了Seedance 2.0和Kling 3.0，同样是在这个月，马斯克发布了Grok专有的视频模型Imagine 1.0，谷歌也发布了打掉游戏引擎市值的Genie 3，发现共同点了吗？ 全，是，视，频。 人是视觉动物，所见即所得的信息量，是远超文本和语言的，视频模型以前主要吃亏在能力不足，训练难度居高不下，生成质量良莠不齐，无法形成类似「一键P图」的稳定性玩法，但是到了2026年，这个瓶颈期目测已经快要跨过去了。 还记得威尔·史密斯吃意大利面吗？那也不过是两三年前的事情，时间过得很快，也很扁平，技术的进化效率太可怕了。 多说几句开头那个对比吧，如果说中国AI公司眼馋Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex，倒也确实没毛病，但这也不只是纯粹的技术代差，中美的商业环境决定了AI渗透的发力点不一样。 表面上看，美国的AI巨头都在发力AI Coding，容易货币化是一回事，再往深了想，Coding自由的终点是什么？是工具、软件甚至系统的零成本化，需要什么让AI去写代码就好了，所以美股里的SaaS赛道突然就崩了。 SaaS是一个积累了快30年的万亿级规模市场，非常适合拿来当作回应「AI投入太大、回报不足」的靶子，想象空间太大了，而大厦将倾的此情此景，实在是有种见证时代的残酷美学。 王慧文在即刻上发了一条非常精辟的动态（图3）： 「我们曾经以为，中国SaaS会像美国SaaS那么值钱，现在看，美国SaaS会像中国SaaS这么不值钱。」 大佬就是大佬，几句话就说到点上了，中国的AI公司在产业化方面有苦难言，尤其是面对美国同行的高歌猛进，原因就在于：你不可能去替代一个不存在的市场，拿走一份不存在的产值，讲述一篇不存在的故事⋯⋯ 但在多模态尤其是视频模型方面，就不是这样了，中国互联网的短视频、直播和创作者生态，是全球领先的，这是真的存在巨大的市场、产值和故事可以被AI接上的，所以字节和快手为视频模型的投入动力，是完全不虚美国大厂的。 快手Kling有先发优势，ARR涨得很快，在海外一直处于第一梯队，字节属于后来居上，多模态能力对豆包的留存拉动明显，更不用说GPU储备量是国内大厂里Top级的，真想做成事情，很难不做成。 昨晚很多字节的朋友都在转梁汝波和张楠用AI合拍的视频（图4），用来宣传搭载了Seedance 2.0的即梦，张楠的性格搞这个不意外，意外的是梁汝波也配合了，你们很少会看到他给字节的其他产品这么站台。 晚点LatePost的稿子里提过，字节内部是期待AI这波能有「下一个抖音」跑出来的，而且是完全用字节的方法去做选择——数据决定地位——也就是说，赛马机制已经启动了，目前至少有三拨势力在争这个「太子」： - 即梦，负责人张楠是把抖音做起来的第一人，她先去剪映，再到即梦，一直是被安放在从0到1的最前线，代表了字节在创业场景下最强的战斗力； - 豆包，所属的Flow团队负责人朱骏是 - 抖音自己，是的，抖音部门也希望「下一个抖音」能由自己孵化出来，而不是假手于人，比如抖音搜索团队做了一个名字就叫AI抖音的App，用户量不大，但占位置的意图很明显； 还是那句话，字节这家公司的活力之高和欲望之强，在大厂里真的很少见，丝毫看不到老化的痕迹。 最后我还想说，大的在后面，中国AI公司在这个月的重量级发布还没结束，我知道一些但是暂时不能说，等着吧，用心感受这神仙打架的一个月。

成都：血战三日 成都的民主化运动，一开始就跟北京和中国其余地区有很大差别，最开始的抗议主要集中在反腐败和反官倒这样不痛不痒的口号中，甚至跟“民主”没有直接关系： “比如，当地一位英语说得很好的社会学教授，带我了解了豪华的锦江宾馆的情况。他指着那些独自坐在酒店酒吧喝着橙汁的女人说，这 里的消费是普通中国人负担不起的。看起来，这些女人似乎是妓女。我们看着一个年长的男人走到其中一个女人那里，然后两个人走出餐厅，消失在电梯里。他说，那名男子是一名著名的将军，公众知道酒店里发生的这种事情，并将其视为失业严重时期政府腐败的一个主要象征。”（小天安门：美国议员回忆成都“六四”/纽约时报中文网） “据我6月5日采访的美国领事馆官员斯科特·贝拉德（Scott Bellard)说，最开始在成都没有真正的学生民主运动，但在年轻工人和失业青年当中存在巨大的动荡，主要是对腐败和失业感到忧虑。”（同上） “不过他们的诉求有别于北京的学生。‘我印象中最重要的一件事就是，它从来不是为支持民主而抗议的。’金鹏程（Paul Goldin）说。这位宾州大学的中国思想教授，昔日是在四川大学学习中文的美国学生。从他的角度来看，学生的主要目的是要让体制从里到外变得更纯粹，他们并不想推翻共产党，反而希望党能遵守自己做出的承诺…之后很久，所有人都知道北京建了一座民主女神像之后，那时候，人们才开始使用自由、民主这种词”（《人民失忆共和国-成都》林慕莲） 紧接着，成都运动的第二个特点出现了：它是在不断的反抗政府的暴政之下，才越来越强大的。换句话说，对中国政府的仇恨，而不是对民主自由的追求，才是成都运动真正的核心动力： “五月十六日的清晨是成都抗议行动的转折点。当时超过千名的警察与大约两百名学生扭打成一团，警察在清场过程中动用棍棒和皮带殴打学生…那晚的暴力清场刺激了这场运动…有近几十万人在警方行动之后走上街头，还有多达一千七百名的学生参加绝食抗议。成都变成了游行参与者的聚集点，他们从四面八方的其他地区蜂拥而入，甚至有远至西部的阿坝藏族羌族自治州的代表团来参加抗争。学生们在墙上张贴的海报中写满了他们的希望与渴望，像是‘不自由，毋宁死！’抗议在当时成了家常便饭，在某些圈子里，连日常的问候‘吃饭了没？’都会半开玩笑地变成了‘你抗议了没？’”（《人民失忆共和国》） 四川省曾是赵紫阳的封疆，时任四川省党委书记杨汝岱又是赵紫阳的门生，因此四川党委迫切的想要把成都的运动解释成为支持北京学生的运动：“党委副书记顾金池对学生说：‘我们清楚的知道你们的绝食运动是为了支持北京学生…”（同上）成都的抗议活动确实与北京的学生运动有一些理论上的联系，但两地的社会背景差距太大，产生运动的原因也如上述般各不相同，因此四川省委的举动更像是顺势而动，借机配合赵紫阳和中央党内支持学生的派系，而不是对成都运动一个符合事实的描述。 当然，成都与北京最大的区别和关联，都来自于6月3日当天。当北京的屠杀正在策划和进行的时候，成都的抗议者已经所剩无几。然而当北京屠杀的消息通过BBC和VOA传到成都以后，全城才真正的被点燃了。也就是说，北京的抗议结束以后，成都的运动才正式开始： “在几个小时之内，充满杂音的英国广播国际频道以及美国之音却传来了北京的屠杀消息，于是数千名愤怒的市民又再度回到了成都街头。这次的群众运动展现出坚定的团结与无畏的勇气，街头的抗议者清楚知道军队在北京向手无寸铁的民众开火。数千人在成都的主要道路上游行，他们举着哀悼的花环和标语，上头写着‘我们不怕死’、‘六四屠杀，七千人死伤’、‘打倒独裁政府！’当第一波的示威群众游行到武警部队面前时，局势变得一触即发。群众的攻势被警方挡了回来，武警开始用警棍殴打示威者。现场登时爆发为全面战斗，抗议者用鞋子，砖头，人行道上的碎片，以及任何他们能够取得的东西回击武警部队。”（《人民失忆共和国》） “然而，成都人并没有被政府撑腰的暴力镇压给吓唬住。相反的，他们被激怒，变得更加义愤填膺…一群人发现了一个没怎么伪装的警察。‘愤怒的群众立刻揪住了他，像成群的老鹰一般扑向他，在我们眼前血腥地将他踩死。这种严厉的私刑让我深深震撼，它血淋淋地显示了人民对警察有多么反感。’”（同上） 至此，长达三日的血腥巷战在成都市民与中国警察之间展开。尽管许多当事人的回忆多有出入，而且各方的描述区别甚大，但是有一点是所有人都可以同意的，那就是从6月4日下午开始，到6月6日晚，成都市民的攻击对象都只有一个，就是中国政府及其代理人。不管是市政府，警察局，消防局还是国有企业，都成了成都市民的攻击对象。他们忠实的履行了“打倒独裁政府”，“暴君人民绝不放过你”，“血债要用血来还”的承诺，在实力对比明显不利于自身的情况下，用自己的鲜血谱写了巴蜀人反抗中国统治的悲歌： “到了六月四日傍晚，一群愤怒的群众放火焚烧任何属于公家的物品，包含公共汽车和警车。群众向广场附近一个殴打拘留者的警察局投掷石块，瓷砖和汽油瓶，最后还引爆火势。大火蔓延到早被洗劫一空的‘人民商场’ — — 一个占据了整个城市街区的国有市场…六月五日早上，成都的市民一觉醒来看到了不可思议的景象。街上有很多焦黑冒烟的公车，现场出奇的安静。而且唯独国家的财产遭受攻击，政府大楼的每一块玻璃都被打碎，而旁边的私人企业则毫发无伤…政府当局好像完全失去了掌控能力。一份解密的美国电报指出，武警部队的人数远远不及民众人数，他们为确保自己的安全，被迫撤退到市政府大楼。每一次武装部队试图出击的时候，都因惊人的群众数量而迅速撤退，最多只能偶尔向人群投掷几颗烟雾弹。”（《人民失忆共和国》） 笔者曾在其他地方将巴蜀的抗议称为“六五”，而不是“六四”，主要原因就是因为，整个成都抗暴过程中，最有象征性的冲击政府大楼，和市民与警察最激烈的战斗，都发生在六月五日： “6月5日上午12:15，我写了如下： “街上到处都是人，一片混乱。” “当我沿着人民南路走向广场时，我开始见到倾倒的垃圾桶和路边的栏杆。距离毛泽东塑像一个街区的地方，年轻人正在建造一个简陋的路障。最终，我壮起胆子从广场中心穿过，满地都是碎玻璃和垃圾。 “看不见有警察，但每隔几分钟，就会有一个扬声器播放公告，一个声音说到：“我们五分钟后就来抓你。”又一阵恐慌爆发了，人们都纷纷逃走。” “大约午夜12:15分的时候，我在广场往右转，看见路上有燃烧的物体。两辆城市大巴，也许就是下午5点左右我看到的警察拖过广场作为路障的那两辆大巴，烧的只剩车架了，轮胎仍在燃烧。再远一点，一辆三轮警用摩托车也在燃烧，然后我意识到我正在走过的街区有一半着火了。” “年轻人打烂窗户、摧毁建筑物，以表达他们对政府的不满。成都体育大学的一位没有参与抢劫的学生告诉我：‘人们正在燃烧建筑物，因为政府不好。戒严是一个错误。我们不喜欢它。’” “三辆消防车从广场的方向开过来去扑灭熊熊大火。但当他们停下来，连接水管并对准火焰时，人们包围了消防车，并在五分钟之内将其中一辆点燃，并将另一辆翻过来！难以置信。人群吼叫着表示赞同。五分钟后，催泪瓦斯罐头开始爆炸，人们逃离，这种恐慌情绪并未停止，因为爆炸不断发生并且越来越靠近 — — 四，五，六个。” 我接着写道：“这是一个有趣的教训。从当局角度看，这展示了事情如何‘失控’，甚至可以‘证明’他们的论点，即骚乱是‘少数暴徒’或‘几撮不良分子’造成的。当局对于和平示威出重拳，激怒了他们。在开始实行强硬路线后，他们无法退缩，只能严厉打击。愤怒的人们，开始抢劫、放火。当局不能让建筑物就这么被烧毁，所以他们派出消防车。当人们把这些都点燃后，催泪瓦斯就来了。当局一旦开始犯错，并坚持下去，剩下的事情就自然而然地发生了。”（小天安门：美国议员回忆成都“六四”/纽约时报中文网） “6月5日上午9时左右，一伙歹徒从东、南两个方向，用石头猛击市人大常委会办公楼，将二、三、四楼临街办公室窗户的大部分玻璃砸烂。随后，这些歹徒手持钢钎，木棒，冲开东面铁门，打砸停在院内的汽车，并放火烧毁了三辆轿车。下午，一些歹徒又聚集在市人大常委会门前，向办公楼抛甩汽油燃烧瓶，将行政楼引燃，这些人还猛撞围墙，企图冲进办公区，未逞。他们便在办公楼下叫骂：楼上的人下来，把你们全部杀死… 6月5日，从下午到晚上，一伙歹徒围聚在市政府办公大院东墙外左侧，对着正在进行广播的房间高呼：杀死所有的共产党员，杀死所有的公安！” “6月5日，歹徒的暴行达到顶峰，他们倾巢出动，四面袭击，打砸警车，殴打武警、公安干警和解放军。从6月5日至6日，成都市区所有十字路口皆无交警上岗，街上亦不见穿警服、军服的军警人员。一些军警人员的家庭受到威胁，歹徒们叫嚣：先打警察，再打警察家属…歹徒们还闯进一、二、三、六等医院，搜寻受伤的武警战士，扬言‘搜出一个，就打死一个’。蜀都大道和一环路等地，每个交通路口都聚集着几百名歹徒。他们见军车、警车、轿车就砸，见军人、民警就打。他们喊着：‘有怨报怨，有仇报仇，无冤无仇，就打欺头！’”（《成都骚乱事件始末》） 而武装斗争的主力，已经从学生转移到了长期受警察欺压的群众，这一点，共产党的材料其实比西方人看到的更清楚： “石头、砖块、玻璃瓶如雨点般向人民东路派出所袭击。手持匕首，钢钎，大刀，木棒，铁棍的歹徒，声嘶力竭的对着人东派出所嚎叫着： 警察，黑xx！今天老子们要把你们黑xx锤平！ 黑xx警察！你们整老子，你们晓得有今天的下场哇。老子要点一把火，烧！ 宋良志（人东派出所所长）！你xxx是对的就出来！人东（派出所）的，还有戴大盘盘（帽）的，是对的都出来！老子们今天统统的杀死！ 共产党没有了！政府没有了！打！烧！冲哇！”（《歹徒们为什么要烧人东派出所》） 当然，和中国的材料想要宣传的相反，抗议群众其实在大多数时间都处于武器，装备和经验不足的局面。从西方和共产党的记录我们都可以看出，抗议群众的武器非常简陋，最有效的也只有燃烧瓶和高压气枪（只有共产党的记录，西方记录里并未出现高压气枪）。面对全副武装的武警和解放军，抗议群众很快失去了气势。从共产党的材料里来看，抗议群众分成许多个小团体，彼此之间并没有足够的支持，而武警一次的出动数量居然可以达到800名！6月6日，四川省委书记杨汝岱抛弃了部分由他煽动起来的学生和抗议，给武警下达了镇压的命令，武警开始放开手脚，血腥镇压抗议群众。在武器，装备，组织和经验全面领先的武警面前，抗议市民仅凭人数优势无法获胜，被分割开来，各个击破： 我问他，既然民众是多数，为什么不将警察制服。 “在成都，这是新事物。我们没有这样的战斗的经验。人们很害怕。但我们不能再忍受了，所以我们加入了。如果警察向人们开枪，他们就会变得更勇敢，并去战斗。我们医学院/医院的院长警告我们，如果我们参与学生示威，就会受到惩罚。这是真的。他们在布告栏上贴了通知。”（小天安门：美国议员回忆成都“六四”/纽约时报中文网） 武警在抓捕学生和抗议者期间，对他们实行了惨无人道的杀害： “我回到我之前待着观望事态的那间房间的阳台上。不久，有六辆卡车载着看起来像是士兵的人进入大院。他们没有持枪，但似乎有类似刺刀的武器。他们与我过去两天见过的武装警察不一样。有一个人非常醒目。他穿着不同的制服，有一把套在枪套里的手枪。 这些士兵跳出来，见一个抓一个。真是一片混乱。大多数示威者、袭击者和围观的人都跑了出去，但大约有三十多人被抓，不管他们是破坏了财产还是只是看热闹的，士兵们不知道也不关心。 在接下来的三个小时里，我们惊恐地看到这些士兵们殴打、虐待被捕的人。他们要每一个人向前迈出一步，双手绑在身后。他们给他们拍了照片，问了一些问题，然后把他们头朝下扔到水泥地的停车场。他们的头骨脑袋撞到地面发出的嘭嘭声，令人毛骨悚然。 我受不了了。我跑到酒店的大堂，那里全是碎玻璃，被砸得稀巴烂。我发现士兵的领导正和其他的士兵站在周围。我走到他面前，开始用英语对他喊：“你不能这样做！你这是在没有任何正当程序的情况下杀人。”我也不确定自己具体说了什么，但我不会说普通话，而他不会说英语。很快，一些警卫把我赶走了，我又回到了阳台，气得浑身发抖，却又无可奈何。 在他们“处理”完所有新的被捕者之后，士兵们又将他们扔到他们开来的其中一辆大卡车上，就像他们是一袋袋土豆。 如果那时那些人还没有死，那么压在下面的人很可能会窒息而死。凌晨3点刚过，他们就把车开走了。我不知道他们当中死了多少人。”（小天安门：美国议员回忆成都“六四”/纽约时报中文网） “她看到了大约二十五个人跪在院子里，头朝下，双手绑在背后。他们先是被推到在地，然后卫兵围着他们走来走去将近一个多小时。最后，指令下来了。这时‘穿黑裤子白衬衫的人上来用铁棍把那些人的脑袋敲碎’。景象惨绝人寰，她吓得在浴室里呕吐。几天后，她逃离了中国。后来她告诉一家北欧的报纸，‘他们一个人一个人的杀，那些还活着的人不断哀求他们给一条生路。’”（《人民失忆共和国》） 惨烈的三日巷战，以巴蜀人民的失败而结束。 ---成都血战：巴蜀的1989 巴蜀独立会 1.6月4日警察对抗议者使用了催泪瓦斯和眩晕手榴弹，试图驱散主要广场的人群。 2.6月4日武警清场后，警察和投掷石块的愤怒人群之间爆发了激烈的战斗。 3.6月4日成都。照片： AFP/Getty Images 4.在冲突中受伤的人等待接受治疗。头部受伤的情况很普遍，这说明警察采取了殴打抗议者头部的策略。伤者恳求西方摄影师 "告诉世界！"Kim Nygaard提供

AI半导体终局推演2026(I) 当新token经济学范式从GPU算力转移到HBM 本文从从GPU架构进化路线本质出发，解释这个市场长久以来担心的问题: 每个GPU的HBM内存需求为什么一定会是指数增长，为什么HBM需求指数增长不会停滞? 并推导token经济学在当前架构下第一性原理:token吞吐 = HBM size X HBM BW带宽 同时讨论了，为什么GPU的天花板被HBM的两个发展维度所决定 HBM周期性这个话题争议一直很大，乐观派认为AI带来的需求比以前要大的多，但市场主流仍然认为前几次上升周期也有需求每年20%+增长，这次又有什么不一样呢？AI不影响HBM和传统DRAM一样有commodity属性，一旦在需求顶峰扩产遇上需求下行又会重蹈覆辙。 我们可以从算力芯片架构视角,从第一性原理出发，来拆解和推演一下这个问题：为什么这次真的不一样 ------------------------------- 历史：CPU算力时代 很久以来，我们都处在CPU主导算力的时代，CPU的最高级KPI就是performance，跑的更快，所以每一代的CPU都用各种方法来提高跑分，最开始是频率上升，后来是架构演进superscaler等等 这个时候为什么DDR不需要很快的技术进步速度？比如DDR3到DDR5竟然经历了15年之久 因为这个时期的DDR的角色是纯粹的辅助，而且辅助功能极弱，以业界经验，DDR的速度即便是提高一倍，CPU的performance一般只能提高不到20%这个量级 为什么DDR带宽速度提高了用处不大？两个原因 1. CPU设计了各种架构去隐藏 DDR延迟，比如superscaler，加大发射宽度，用海量的ROB和register renaming来提高并行度隐藏延迟，一级缓存cache，二级缓存cache，削弱了DDR的带宽速度需求 2. CPU workload对DDR带宽要求并不高，大部分日常负载比如打开网页，DDR带宽是严重过剩的，甚至云端负载 也就是说，在CPU时代，DDR的带宽速度是不太有所谓的，DDR4和DDR5除了少数游戏就没啥差别，甚至JEDEC标准也进步缓慢。 另外，绝大部分app需要一直停留在DDR上的部分并不多,需要的时候从硬盘上调度到DDR即可，app的size增长没那么快，导致对DDR的容量需求也较为缓慢。 所以最近十年来，平均每台电脑上的DDR容量大概从7~8GB变成了23GB，十年只增长了3倍。 而这部分升级缓慢直接影响了营收，size容量计价是赚钱的主要方式，速度的提高只是技术升级，提高size的单价，这两个的升级需求都不大，需求主要是随着电脑/手机数量增长而增长 所以DRAM在带宽速度和容量这两个维度上，一直是都是芯片产业锦上添花性质的附属品，DDR升级带来的边际效用是很低的，跟CPU时代的最高KPI几乎没什么直接联系 -------------------------------------------- 而到了genAI 大模型为主导的新时代，计算范式转移让最高级KPI起了根本变化 GPU发展到AI推理的时代，不再像CPU那样只看跑分，最高级的KPI不再是算力TOPS/FLOPS，而是token的成本，特别是单位成本/单位电力下的overall token throuput 其次是token吞吐速度，因为在agent时代，很多任务变成了串行，token吞吐速度成了用户体验的重要瓶颈。 这也是为什么老黄发明AI工厂概念的原因：最低成本的输出最多token，同时尽量提高token吞吐速度 AI训练时代，老黄的经济学是TCO(total cost ownership)，买的GPU越多，省的越多 而老黄在推理时代的token经济学是： AI推理的毛利润很可观，所以逻辑已经转换成：Nvidia GPU是这个世界上让token单价最便宜的GPU，买的GPU越多，赚的越多 最高的KPI变成了Pareto frontier曲线，在提高token 吞吐throughput和提高token速度两个维度上尽量优化 （见图一） NVIDIA 的 token factory 代际进步，其实是在把整条 Pareto frontier 往右上推，这就是是AI推理这个时代最重要的KPI ---------------------------------- 接下来是本文最重要的逻辑链，如何从token吞吐量指数型增长的本质出发，推导出天花板瓶颈在HBM size和HBM 带宽的指数型增长 单卡GPU推理单线程batch size = 1的时代，token吞吐只有一个维度，就是HBM的带宽速度，带宽速度越高，token吞吐越大 但进入NVL72的年代，推理不再是单卡GPU时代，而是72个GPU + 36个CPU整个系统级别的token工厂，把HBM带宽和算力用满，获得极致的token吞吐量 Token 吞吐throughput的增长，依赖两个东西：同时批处理的请求数 X 每个user请求的平均token速度 也就是batch size X per user token 速度 以Rubin NVL72为例，在平均token速度是100 token/s的情况下，同时批处理1920个请求，得到token吞吐量是19.2万token/s 一个Rubin NVL72大概是120KW（0.12MW）的功率，所以得到单位MW能处理1.6M token/s （见图一） 所以，我们需要想方设法提高这两个参数：批处理数量batch size和per user token的平均速度，这两者相乘就是我们的最高KPI，也就是token的吞吐量 ------- 第一个参数：batch size的增长，瓶颈在HBM size 批处理量里的每一个请求req，都会自带kv cache，这部分kv cache是需要存在HBM里的，大小大概在几个GB到数十GB不等 因为hot kv cache是随时需要高频高速读取，所以必须放在HBM里，比如一个大模型的层数是80层，那么每一个token的生成阶段，都需要读取80次HBM里的kv cache 随着批处理数量batch size的增长，会带来hot kv cache的线性增长 又因为这个批处理量的所有请求的hot kv cache，都要放在HBM上，这也就带来了HBM size必须要随着批处理量batch size线性增长 就像是机场接驳车，登机口尽量快的接旅客到飞机，HBM size小了，相当于接驳车size小了，就得多接一趟 结论是：批处理量的数量batch size，瓶颈依赖于HBM size的增长 --------- 第二个参数：每个user请求的平均token速度，瓶颈在HBM带宽 大模型decode阶段的速度，瓶颈取决于HBM的带宽速度，因为每生成一个 token,都要把激活的权重和kv cache 读很多遍 LPU的出现，在batch不那么大的情况下，把激活权重这个部分搬到了SRAM上，但是每生成一个 token仍然要从HBM读很多次KV cache。HBM带宽越高，生成每一个token的速度也就越快，基本上是线性对应的 就像是机场接驳车，登机口尽量快的接旅客到飞机，hbm本身带宽速度就像是接驳车的车门有多宽，门越宽，旅客上接驳车越快 GPU的其他配置，都是在适配batch的增长以及要让token compute的速度配平HBM的增长，甚至会用多余的算力来获得部分的带宽（比如部分带宽压缩技术） —----- 在那个接驳车的比喻例子里 接驳车的车厢大小 = HBM Size（容量）： 决定了一次能装下多少名旅客（也就是能同时装下多少个请求的 KV Cache）。车厢越大，一次能拉载的旅客（Batch Size）就越多。如果车太小，想拉100个人就得分两趟，系统整体的吞吐量就上不去。 接驳车的车门宽度 = HBM Bandwidth（带宽）： 决定了旅客上下车的速度。门越宽，大家呼啦啦一下全上去了（Decode/生成Token的速度极快）。如果门很窄，哪怕车厢巨大能装200人，大家也得排着队一个一个挤上去，全耗在上下车的时间里了。 旅客的吞吐量 = 接驳车车厢容量 x 接驳车旅客上车速度(车门宽度) —--------------------------- 至此，我们从逻辑上推演出了token经济学的硬件需求第一性原理： Token throughput = HBM size X HBM Bandwidth AI推理这个时代的最高KPI，实际上是高度依赖于HBM的两个维度的进步的 如果要维持token throuput每一代两倍的增长，实际上意味着，每一代的单GPU上，HBM size X HBM BW带宽之积要增长两倍！ 这也是历史上第一次，HBM内存的size可以影响最高的KPI token throughput！ 要验证这个理论，可以把Nvidia从A100到Rubin Ultra这几代的token 吞吐throughput，和HBM size X HBM BW 放在同一个图里比较 （见图二） 可以发现，这两个曲线的走势在对数轴上惊人的一致 HBM size x HBM带宽增长的甚至要比token吞吐量更快，毕竟HBM决定的是天花板，实际上这个天花板增长的利用率utilization是很难达到100%的，也就是说，HBM size x HBM 带宽就算增长1000倍，其他算力和架构的配合下，很难把这1000倍的天花板潜力全部榨干 这条曲线不是巧合，而是系统最优化的必然解 throughput = batch × Bandwidth，这就是token factory 经济学最绕不开的第一性原理 —-------- 软件的影响呢？软件的优化会不会降低带宽的需求？降低HBM的需求？ 这跟硬件是独立两个维度的，这好像在问，如果CPU上的软件优化了之后跑的更快，是不是CPU就十年不用发展了？反正软件跑的更快了嘛 这样的话，CPU厂还能赚得到钱吗？CPU想要存活下去，只有一条路可走，在标准benchmark，不考虑软件优化，每一代CPU必须要跑分更高，不然就卖不出去 GPU也是一样，软件优化如何，和自己的token吞吐量KPI每年都要大幅进步，是两回事 只要token的需求继续增长，对token throuput的追求就绝不会停止，那么对HBM size X HBM 带宽的追求也不会停止 如果HBM size和HBM 带宽发展慢了，老黄一定会亲自到御三家逼着他们技术升级，因为这就是老黄gpu的天花板，天花板要是钉死了不进步，老黄的GPU还能卖出去吗？ 当然了，Nvidia需要绞尽脑汁去从异构计算的架构角度榨取HBM天花板之外的部分，比如LPU就是一个很好的尝试，把Pareto frontier从另一个角度改善了很多 （右半边高token速度的部分） —-------------------------------------- HBM内存已然告别了那个随波逐流的旧时代，在这条由指数级需求铺就的单行道上，以一种近乎宿命的方式走到了产业史诗的主舞台中央 推理范式第一性原理演化到这一步，只要老黄还要卖GPU，HBM就必须翻倍，而且必须代代翻倍。这是supply side的内生压力，与AI需求无关，与宏观周期无关，与hyperscaler的心情也无关 剩下的问题，只有一个： 当需求被物理锁定为指数增长的时候，供给侧的三个玩家，会不会还像过去三十年那样，亲手把自己再拖回一次周期的泥潭？

求职系列（6）：谈薪 这是求职系列的第六篇，聊聊谈薪。 先说一个大前提。 网上关于谈薪技巧的内容，绝大部分都是哗众取宠、误导性极强，而没什么实际作用的内容。比如什么公式化话术、套路化博弈，你真的拿去用，只会被 HR 在背后笑。 谈薪这件事没有什么花里胡哨的技巧。核心就是信息对称、合理预期、给HR一个能帮你争取的理由。 0️⃣ 校招生，不要谈薪 这条单独拉出来说，如果你是应届生，面的是中大型公司，那么不建议谈薪。 在当下的就业环境里，校招生其实并没有特别大的议价能力（当然，如果你手里有很多offer并且做好了谈崩的准备，还是可以尝试A一下的），平台赋予你的长期价值远远大于那多出来的一两千块月薪。 第一份工作的平台重要性永远是最重要的，一个好的起点平台，能让你在未来八到十年的收入翻N倍，这个复利效应远比入职时多谈几千块来得大。 当然，第一份工作的薪水也很重要，后续的社招跳槽涨薪、定职级其实很大程度都依赖于你第一份工作的薪资，但中大型公司的同岗位应届生都会有一个明确的薪资范围，上下浮动本身就很小，不会出现单独压你薪资的情况。 我见过一些应届生为了1-2K 月薪和 HR 反复拉扯，最后搞得很不愉快，得不偿失。 所以建议校招生如果拿到了足够好的平台的 offer，直接接。精力放在入职后怎么快速成长上，别在入口处耗。 当然，手里有多个同级别、高级别的 offer 时，可以适度用竞对 offer 来争取。策略是轻轻推动，而不是硬谈。 1️⃣ 先搞清楚你的年包到底有多少 谈薪的第一步不是想怎么开口，是先把自己的数字算清楚。 你的 total package 大概包含这些部分： • 月薪 × 月数 • 年终奖 / 绩效奖金 • 股票 / 期权的年均归属价值 • 签字费的年均摊销 • 补充公积金公司缴纳部分 几个注意点： - 实报实销的补贴不算年包。 - 股票取年均归属值。 四年 vest 的 10 万股票，年均就是 2.5 万，不要把总额当一年的收入报。 - 所有谈判基于总年包去谈，不要死磕月薪。 每家公司薪资结构不一样，死盯月薪只会让 HR 觉得你不懂行。 2️⃣ 第一次被问薪资时，就锁定了 80% 的结果 很多人以为谈薪是最后拿到 offer 时才开始的，这其实是个错误的认识。 HR 通常会在业务面试之前就和你聊一轮，在第一次问你目前薪资和期望薪资的时候，你的薪资范围就已经基本锁定了。 这个数字会被记录下来，如果你到 offer 阶段突然蹦出一个更高的数字，会被定义为坐地起价，直接减分。 第一次被问到时要做好两件事： 目前薪资如实报，最好把具体的构成直接报给 HR。 月薪多少、年终几个月、股票多少、签字费多少，一项一项说清楚，让对方确认你的每一项。并且尤其要注意的是不要虚报，后续都是要提供可查的流水记录的，虚报只会砸自己的脚。 期望薪资给一个你真的满意的数。 这个数字要让你开心地去新公司，不会入职后觉得亏了。不确定具体数字的话，那就给一个范围：我期望 15% 到 25% 的涨幅，但目前还在流程初期，具体数字还需要再想想。 这句话的潜台词是：给低了我不一定接。同时也没有把价格锁死，给后续留了空间。 3️⃣ 什么因素可以让你报得更高 现在是下行的行情，大部分人都只能拿到10% -30%的涨幅，但不是所有人都只能报 10%-30%。以下因素可以叠加，每多一个议价空间就大一些： 1. 在现公司年限长 2. 跳槽会错失现公司的普涨、年终奖、即将归属的股票 3. 手里有竞品公司的 offer，能脱敏后给 HR 看 4. 从事业单位 / 国企跳到民企 / 外企 5. 从二三线城市到一线城市，生活成本大幅上升 6. 新行业、公司是一个热方向，比如当前的Agent、具身智能等方向 叠了三个以上，走 special approval 的概率就很大了；通常叠满五个及以上，对方必须走特批，批不下来只能说明公司穷，不是你要价高。 4️⃣ HR 第一次回应时的两种情况 你报了期望之后，HR 的反应会告诉你很多信息。 情况一：什么都没说，说明预算够，你的期望在范围内，后续大概率能谈到你要的数。 情况二：立刻开始管理你的预期，开始说一些固定话术，例如：这个数字可能有挑战、我们也要跟用人部门沟通、你的期望可能偏高了。 遇到第二种，先评估一下这家公司你有多想去。如果没那么想去，尽量不要浪费时间。网上教你用各种技巧往上谈的，说实话用处不大，就算帮你多争取一点也不会超太多。 如果还想继续，直接问：那你们大概能给到多少？正常的 HR 会坦诚告诉你范围，不浪费双方时间。 5️⃣ 拿到 offer 时怎么谈 到了 offer 阶段，双方已经知根知底了，该提多少你心里应该最清楚。 面试聊得特别顺，就提期望的上限，你有底气。面试过程觉得有点虚，对方在给你机会，就稍微降一点，也正常。 如果你不想错失最优价格，有一个很好用的话术：给两个数字。 比如：我的最低线是 20% 涨幅，但如果给到 25%，我一定来，会很开心地入职。 这句话的信息量很大：20% 我可以考虑，但不保证来；25% 我一定来，你放心去帮我争取。 HR 最怕的是辛辛苦苦帮你批了高薪，结果你不来。你给他一个口头承诺：这个数字给到了我就一定入职，等于给了他底气去跟用人部门争取，帮你就是帮他完成 KPI。 这里有一个很多人没有意识到的点：HR 是你在这场谈判里的盟友，不是对手。 很多人把谈薪想成一场你死我活的博弈，我要尽可能多要，HR 要尽可能压低，但这个人生和框架是错的。 HR 的 KPI 是把 headcount 填满、招进来的人尽可能呆的久，他希望你入职。他去跟用人部门、HRBP、财务争取更高的薪资，本质上是在帮自己完成目标，不是在帮你做慈善，所以在入职谈薪上你们的利益在这件事上是一致的。 所以你要做的不是跟 HR 对抗，而是让 HR 有充足的理由去争取。 给他足够多的材料和论据：你有竞争 offer，你的现公司有即将归属的股票，你在目标方向上有稀缺的经验。把这些信息清楚地传递给他，等于给了他在内部谈判时的弹药。 帮你，就是帮他。这个逻辑想清楚了，谈薪的整个心态就轻松多了。 6️⃣ 如果 offer 数字不满意 直接跟 HR 说：这个数字到了我就来，到不了我就不来。 干脆利落，不要拉扯，不要暗示，也不要用什么博弈技巧。HR 每天都要谈几十个人，你那点小心思他一眼就看穿了。 给一个明确的数字，让对方去争取，批下来就去，批不下来就不去，就这么简单。 7️⃣ HR 常见的压价套路 最近和一个有 HRBP 背景的朋友深聊之后，我总结了几种常见手法： 1.否认你的成果。 你说你绩效很好，HR 会说：你的绩效好有可能是因为赶上了风口或者比较适合当前环境，换个环境你还能保持吗？目的是让你对自己产生怀疑，弱化你的议价底气。 2.用平台价值替代现金。 我们的平台、资源、成长空间给你的长期价值远超那几万块差额。道理是这样没错，但平台价值是长期的，你放弃的股票和换城市的成本是短期的、真实的。两者不矛盾，不要被这话绕进去，永远记住下家不愿意给你真金白银就是不认可你的价值。 3.快速推进不给你思考时间。 好的 HR 谈判节奏很快，会在你还没想清楚的时候一步步推着你让步。一旦感觉脑子开始发蒙、被对方牵着走了，立刻喊停。说有急事明天再聊、需要跟家人商量、手头有工作先处理。打断节奏，让自己冷静下来。 4.拆分固定薪和浮动薪。 给你报一个看起来不错的总包，但里面有大量浮动绩效。保底年包 65 万，加上浮动绩效能到 85 万。那 20 万是个问号，第一年大概率拿不满。重点关注保底的固定部分，浮动的最多打五折来算。 8️⃣ 永远守住你的 base 尤其是年包百万以上的候选人，有些公司会把年底 bonus 的比例放得特别大，base 压得很低。 这个坑一定要避开。base 是你在市场上的定价，也是所有后续涨薪、跳槽定价的基准。 base 低了，后面每一次涨幅都是在一个低基数上算，而且如果第一年绩效不达预期，那个很大比例的 bonus 拿不到，就是实打实的降薪。 能把 base 谈高就尽量谈高，少拿点 bonus 比例没关系，base 才是你的安全垫。 9️⃣ 竞争 offer 是最强的杠杆 所有谈薪技巧里最有效的一条：手里有别家的 offer。 你不需要告诉 HR 具体是哪家。可以说：目前有一个还不错的 offer，也是 top 级的平台，给到的年包大概在 XX 万左右，你们这边能不能给到一个更有诚意的数字？ HR 不可能去逐一验证，但他会认真对待这个信息，因为如果你真的走了，他之前投入的所有面试成本全部白费。 竞对 offer 不能伪造具体内容，但可以适度模糊化处理，关键是让对方感受到紧迫感：你不是非他不可的。 谈薪归根到底就是三件事： 1. 算清楚自己值多少钱 2. 开口的时候给一个合理但让自己满意的数 3. 给 HR 一个能帮你争取的理由和承诺 不要贪心，也不要委屈自己。一个让双方都觉得合理的数字，比你硬谈多出来的几千块更有价值。因为你还没入职，这个 HR 对你的印象就已经在决定你入职后的体验了。 去把你应得的薪资拿到手，不用想着多拿，但一分也不少拿。

我以前用 AI 的方式很简单： 有事就问一句， 问完就走。 当下感觉挺爽， 但过两天再看， 东西又散了， 还得重新来一遍。 我自己以前就是这种“聊天式 AI”用户。 开个对话框， 问一下， 复制一点， 关掉。 看起来天天都在用 AI， 但总觉得它没有真正进入我的工作。 后来我才慢慢意识到， 问题不是我不会用， 也不是工具不够强， 而是我的工作流根本没变。 AI 以前只是我的聊天工具， 现在才开始慢慢变成我的工作流一部分。 以前是想到什么问一句。 现在是把资料先留下来， 再整理起来， 再接着起草、改写、沉淀。 这时候差别才真的出来了。 不是工具多厉害， 而是工作流变了。 对我来说， Obsidian 负责把资料接住， Claudian 让我在笔记环境里继续和 AI 往下走， Codex 再把整理和起草接过去。 这 3 个东西放在一起， 我感受到的不是“工具更多了”， 而是终于从“聊一下”变成“走一遍”了。 而且说实话， 现在也不用太怕 Markdown 语法这些东西。 很多工具都已经做得很方便， 跟写 Word 差不多， 点一下就可以。 真正麻烦的从来不是语法， 而是你有没有把东西留下来。 如果 AI 只停留在聊天框里， 很多内容很快就散了。 但一旦它进到你的笔记、整理和输出流程里， 内容才会慢慢积起来。 所以我现在越来越在意的， 不是 prompt 花不花， 而是这次对话之后， 有没有东西真的被留下来， 被整理起来， 再往前推一步。 如果你也在用 AI， 但一直没有形成自己的工作流， 可以先别急着加更多技巧。 先试一个很小的动作： 别再只在聊天框里问一句就走。 试一次把资料丢进 Obsidian， 再让 Codex 接着整理和起草。 很多时候， 你以为自己缺的是更强的 AI。 其实你更缺的， 是一个能把东西留下来的流程。 感谢 @AISpark1 的课程

从女大生意的巅峰到破产：我是如何掉进老登的资本局 大三实习那会儿，我靠着撸毛赚了人生第一桶金，几百万。 那时我就想：以后真要做生意的话，最好还是跟比我大、有些社会阅历的一起干。 因为同龄人不是打游戏就是谈恋爱，我总觉得他们太嫩了。 后来我的老师有次介绍我认识了一个大我十岁的老哥。 他很懂人情世故，说话好听，给人一种亲近感。 手上经营着几家公司，看起来很有社会阅历。 01｜女大风口上的我，以为自己还能再赢一把 那会儿我一边当学生会主席，一边靠撸毛买车买房，在大学城还算小有名气。 他三天两头喊我去家里喝酒，给我讲他怎么开公司、谈项目、混圈子。 慢慢的，他在我脑子里种下了一个念头：撸毛这玩意儿虽然赚钱，但拿不上台面。真想有出息，还是要搞点正经生意，开公司。 说实话，我自己心里也有这种不体面的感觉：赚了钱，却没办法在饭桌上说清楚自己是干嘛的。 于是，开公司的念头就越长越大。我们一边喝酒一边碰想法：现在什么是风口？我们有什么优势？ 最后，我们选中了直播赛道。因为学生会主席的身份，也让我比较容易接触到很多素人女大学生资源。 那段时间我特别兴奋：感觉自己靠着撸毛已经领先了同龄人一截，这次正经创业，应该还能再赢一把。 公司很快就做起来了，主播一个一个签进来，每个月流水都在破新高。 02｜第一轮融资，其实是给我设局的开始 这个时候，他跟我提了一个想法：要想跑的快，还是要学会用资本。先融一轮，把手里的股份卖一部分出去，既能回血，又能抬估值。 那会儿我完全不懂什么叫股权结构、估值逻辑，也不明白直接卖股份对公司发展相当于都是债。 因为流水数据很好，第一轮融资确实很顺利，股份也卖出去了。 钱还没正式到账，他又来找我聊： 你现在这个价格把股份卖出去，其实有点亏。毕竟公司主要是你在干，等后面第二轮、第三轮再融，你股份被稀释掉更多，可能就控制不住公司了。 他说他手里的这些股份，自己可以留5%，剩下的愿意按第一轮估值八折卖给我们。 我一听，脑子里浮现出各种明天的公司：估值翻几倍、外地开分公司。 结果就是，第一轮卖股份的钱一分没进我口袋，我还又掏了一笔真金白银去把他的股份买回来。 与此同时，公司还在高速扩张。 他时不时就和我说：第二轮已经在谈了，几个投资人都很感兴趣，让我们先把规模流水做的更好看。 我其实隐约觉得有点不对劲： 第二轮的钱迟迟不进来，分公司一个一个开，现金流越来越紧。 但那时候公司已经200码的车速，我也开始不断往公司里垫钱。 我心里想的是：反正公司是自己的，多垫一垫就多垫一点吧，等第二轮钱进来，洞就可以补上了。 03｜女大都走了，我才意识到我掉进了老登的资本局 过了个春节，直播赛道彻底打起来了，大资本下场做公会，开始到处挖头部主播。 几家大公会直接找到我们的签约主播，给年薪、给各种资源位扶持承诺。 这些刚毕业没多久的小姑娘哪挡得住？ 短时间内，我们几个最赚钱的主播被一锅端走，流水像断崖一样往下掉。 投资人一看趋势不对，第二轮马上就停了。 直到这个时候，我才发现更致命的一件事： 他悄悄把自己最后那5%的股份，按第一轮的估值卖给了介绍我们认识的大学老师。 就在公司还剩最后一口气的时候，他开着新买的车又来找我谈：“要不这样，我按很低的估值再投一笔钱，做大股东，你做小股东，好好把公司再拉起来。” 那一刻我才彻底反应过来，原来从一开始，我就一步一步走进了他设计好的局里。 04｜卖房卖车，人生的第一次破产，也是最宝贵的一堂课 也在那一年，他买了写字楼，换房换车，我卖房卖车，开始还债。 那件事之后，我有很长一段时间都在怕人性。 怕算计，怕背叛，也真恨过他很多年。 后来我慢慢发现：如果所有东西都归因于他，这个课题只会换个马甲，再来一次。 所以我换了个视角，把他当成我的反面贵人。 他就像一面镜子，把我的无知、贪婪、想证明自己以及对安全感的匮乏，全都照了出来。 那几年确实给我带来了很大的创伤和痛苦，但当我真正静下来回头看，会发现这其实是一座宝藏，足够我挖很久。 如果不是他那一脚，我也许不会下决心一定要逃离小城市，我的人生轨迹大概率完全不一样。 这堂课，我在二十出头被迫上完了；要是拖到四十岁，代价可能惨得多。