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電報 Managed Bots 讓你兩次點擊就能擁有專屬 Agentic AI 機器人！ 過去，建立一個 @Telegram Bot 要經過 BotFather 繁瑣的設定流程：申請 token、設定權限、寫程式碼、部署伺服器……普通人光是看到一堆指令就頭痛。現在，一切徹底改變了！ 全新體驗：兩次點擊就搞定 只需透過管理機器人（例如 LobsterClawBot），輸入簡單指令： t. me/newbot/SourceBot/你的username 系統就會自動幫你： ✅ 建立 Bot ✅ 管理 token 與 API 權限 ✅ 設定 Agentic 行為模式 ✅ 直接在聊天視窗中啟動 整個過程不到 10 秒，零程式基礎的人也能輕鬆擁有自己的「AI 代理人」！Durov 直接把 Telegram 從聊天 App 變成易用的 AI Agent 平台。 它能主動思考、呼叫工具、執行多步驟任務、與其他 Bot 或用戶互動，甚至在背景持續運作。 這代表：你不再只是「跟 AI 聊天」，而是擁有了一個能真正幫你「做事」的數位分身！ 超多實際應用場景（直接抄去用） 1個人生活助理（每天都離不開） •早上自動幫你總結今日新聞、天氣、交通路況 •智慧排程：讀取你的日曆，自動幫你預約會議、訂機票、提醒繳費 •健康管家：追蹤運動數據、飲食紀錄，還能根據你的習慣推薦食譜 2工作生產力神器 •會議紀錄 Bot：加入群組後自動轉錄語音、整理重點、產生行動清單 •郵件/訊息自動處理：掃描重要郵件、分類優先順序、甚至幫你草擬回覆 •研究助理：輸入「幫我整理 Tesla 最新財報」，它會自動抓取資料、製作簡報大綱 3電商與客服革命 •商家直接在 Telegram 開店：Bot 能即時回答商品問題、下單、查物流、處理退貨 •24 小時無人客服：支援多語言，解決 90% 重複問題，真正做到「永不打烊」 4加密貨幣與 Web3 應用（TG 原生優勢） •交易 Bot：自動監控價格、執行限價單、DeFi 收益農場管理 •錢包守護者：即時通知大額轉帳、風險警示 •NFT 社群管理：自動驗證持有者、發放空投、舉辦活動 5教育與學習夥伴 •個人家教：輸入「用繁體中文教我微積分」，Bot 會循序漸進出題、批改、解釋 •語言練習：每天跟你對話、糾正發音、推薦閱讀素材 •考試準備：自動產生考古題、記憶卡片、弱點強化計畫 6娛樂與創作工具 •遊戲 Bot：文字冒險、策略對戰、甚至多人即時遊戲 •內容創作助手：寫文案、生成故事、配圖提示詞、剪輯影片腳本 •音樂/影視推薦：根據你的心情與觀看紀錄，精準推播 7社群與團隊管理 •群組管家：自動歡迎新成員、過濾廣告、整理討論主題 •專案管理 Bot：整合 Notion/Trello，自動更新任務狀態、@ 負責人 •粉絲經濟：創作者可建立付費私人 Bot，提供獨家內容、問答服務 8未來進階玩法 •多 Bot 聯動：你的「財務 Bot」+「行程 Bot」+「健康 Bot」可以互相溝通，自動協調 •開放 API 整合：開發者能把自家服務直接嵌入 Bot（Durov 已呼籲大家快跟上） •隱私優先：所有資料都在 Telegram 生態內，端到端加密 這波影響有多大？ Telegram 目前有超過 9 億月活躍用戶，這次更新等於把 AI Agent 的門檻直接打到地板。 以前只有工程師能玩的東西，現在變成人人都能擁有的「AI 超能力」。

与 Bitget Wallet 四位高管的对话后，我的半年观察 —— 正在「被忘记」的加密支付 海德格尔在《存在与时间》中讨论过这样一件小事：一把锤子在好用的时候，使用它的人并不会「看见」锤子本身，他们看见的是钉子、是被钉的木板、是即将完成的工事。只有当锤子坏掉、不顺手、卡住时，人们才会突然意识到「锤子」作为一个独立物体的存在。 这个观察可以用在很多地方，也可以用在支付上。当你在便利店刷卡、在街角扫码，你不会意识到自己正在使用一套庞大的金融基础设施，发卡行、清算网络、跨国汇兑...它们都在你身后运转，但你不必看见它们。 加密支付还处在另一种状态里。一个用 USDT 买咖啡的人，付款前仍然会停下来想一下「这家店收吗」「能付成功吗」；一个用 U 卡支付 Uber 的旅客，事后会专门发一条推记下来。它仍然是一件让人用之前要「想一下」、用之后还值得「记一下」的事。就像 50 年代的信用卡、2013 年的支付宝，处在从「新事物」走向「日常工具」的中间路上。 而今天的 Bitget Wallet，正在三大洲的街头，让这条路走得更快一些。这是一个仍在发生的过程，但在 1 亿用户的真实使用里，从「被讨论」到「被使用而不被注意」的转变，已经发生了一段距离。 为了加速发生，Bitget Wallet 与 Stellar 联合启动「PayFi Odyssey」活动，以总计 30 万美元等值 XLM 奖励，覆盖亚洲、非洲与拉美超过 35 个国家和地区，活动持续至 2026 年 7 月底。这是 Bitget Wallet 围绕 Payfi 推出的迄今规模最大的跨区域用户激励活动，我们将在下文详细讲解。 —— 支付，一部「逐渐消失」的历史 回看支付史，会发现一个有趣的现象：每一代主流支付媒介的成熟时刻，都是围绕它的那些多余念头消失的时刻。 信用卡在 1950-60 年代刚出现时，「塑料货币会不会让人失去节制」「没有现金的社会是否还安全」是报纸专栏和家庭餐桌的常见话题。今天没人再思考「信用卡靠不靠谱」，它消失在刷卡的动作里。 支付宝、微信支付在 2013-2015 年间也让人反复掂量「到底安不安全」「资金被第三方托管会不会出事」。今天一个上海人在点外卖时，会想「用支付宝吧」，但不会再多想，它消失在扫码的动作里。 人们清楚地知道自己在用什么货币、用什么方式付款。 真正被忘记的，是围绕一种新支付方式刚出现时附着在它身上的那一组多余念头：它安不安全、这家店收不收、这次能不能成功、失败了怎么办、机制到底怎么运作。当这些念头逐个消失，只剩下「用什么付钱」这一个干净选择时，一种支付方式才真正进入了日常。 而 Bitget Wallet 正在做的，是把这些念头从用户头上一项一项拿掉。 ——「减法」：Bitget Wallet 的哲学 「念头被一项一项拿掉」这件事，最直接的体感来自 Bitget Wallet 团队内部，越来越多同事开始在日常生活中使用 Bitget Wallet Card 和扫码支付。 一位同事告诉我，过去去香港他会下意识做几件事：去银行/在机场换港币、买八达通。这一年他已经不做这些了，下飞机直接打车去酒店，吃饭、711 购物，全程只用微信/支付宝、Uber。第一次这么做的时候，他在中环一家茶餐厅展示了微信付款码，下意识地停了几秒想「成功了吗」。现在那个动作消失了。 「Bitget Wallet U 卡在国内日常消费里也基本够用，吃饭、打车、点外卖、各种 AI 订阅」，没有让他感觉到「它和别的卡有什么不同」。 变化发生在他看不见的地方，背后流过的，已经是稳定币。 它揭示了一件比「加密支付变方便了」更深的事，所谓加密支付走向日常，不是用户学会用一个新东西，而是这个新东西溶解进了用户已经在用的所有东西里。Apple Pay、Visa、Mastercard、PromptPay、VietQR...这些都是已经存在的、用户已经熟悉的支付方式。Bitget Wallet 没有要求用户切换习惯、记住一个新品牌、扫一个新的二维码，只是让稳定币像水一样流过这些已有的管道。 这种判断不只是个人的体感。美洲区负责人 Jack Zhai @JackZhaiTGG 深耕拉美新兴市场，他在一次内部访谈中讲过一句让人印象很深的话「Crypto 可以借鉴互联网大厂做法，要让用户逐渐感觉不到」。这句话和上面的体验完全吻合：用户感觉不到 Web3 在哪里、用户感觉不到稳定币是什么、用户感觉不到协调层在做什么，他只是在用钱付钱。 这就是 Bitget Wallet 想做到的「减法」，用户的支付习惯一点都不需要改变，但价值已经在以一种新方式流动。 要让这件事成立，需要的不仅是新技术，而是一种逆向的产品哲学。 这种哲学在 Bitget Wallet 内部有一个明确的源头。CEO Karry @KarryWeb3 Web3 产品方法论非常尖锐的判断： 「Web3 行业有很长一段时间有种『拿着锤子找钉子』的感觉」，Karry 说，「我有 ZK、我掌握 XX 技术，我要怎么怎么弄。陷入到这种死循环里，是很大的问题」。 他对 Bitget Wallet 的产品逻辑是反过来的，先从用户的角度起点开始，然后来找合适的技术。「用户要解决什么问题？用户要去中心化、要安全、又不想记助记词，所以我们用 TEE，做了 Social Login。用户不希望感知到 Gas 费，所以我们用了 EIP-7702，让稳定币直接付 Gas 费」。 所有的技术选择都是从用户的「我不想要 XXX」反推回来的： - 用户不想复制冗长的链上地址 → 链接转账：通过 WhatsApp、Telegram 等分享支付链接即可完成收付款 - 用户不想关心商户支不支持加密支付 → Bitget Wallet Card：与 Fiat24、Immerse、DCS 合作发行，覆盖全球超过 50 个市场，0 开卡费、0 年费、0 外汇手续费，每月 400 美元的零手续费消费额度，体验和过去三十年的刷卡经验没有区别 - ... 这种「从用户已有习惯反推」的思路，在不同区域也同样成立。Jack 在访谈中给过一个非常具体的例子：巴西的 Pix 是央行牵头、全国身份证联网的支付网络，连中国都没做到这种程度。Bitget Wallet 没有试图在拉美发明一套新支付，而是直接接入 Pix。对用户而言，他扫的还是 Pix 的码，做的还是 Pix 的动作；变化只发生在背后，结算流过的是稳定币。这件事最关键的细节是：Bitget Wallet 没有要求商户贴一个新二维码、没有要求用户学一个新动作，只是让自己的 App 能识别本地原有的码。 所以，在产品层和区域层，Bitget Wallet 用的是同一套方法论：不发明新轨，让稳定币流过已有的轨。 这种方法论的效果，在外部观察者眼里也开始被识别出来。PayFi 领域的资深观察者 Will 阿望 @Will_7th 写过一段非常精确的总结：「前端通过国家二维码扫码进行消费，VCC 支持 V/M；后端是数字钱包 + 法币银行账户。中间串联起来支付通道。这个感觉是市面上比较接近生活的 Crypto 钱包了」。 他用 30 个字精确还原了 Onchain Payments Matrix @PaymentsMatrix 在做的事，前端接本地已有支付通道，后端接已有金融轨道，中间用稳定币串联起来。这不是 Bitget Wallet 自己讲产品的方式，而是一个懂行的外部观察者，看完之后用自己的话讲出来的事。当一个产品架构能被外部人用 30 个字讲清楚的时候，它已经接近「被理解 = 被使用」那个状态了。 这种方法论背后是 Karry 个人的一种产品姿态。他在那次访谈里讲：「Web3 这个行业过去几年讲了太多虚的东西，最后什么都做不出来，这让我一度非常失望。我现在比较务实，能吹虚的地方就少了」。 支撑这件事的，是 Bitget Wallet 的 Onchain Payments Matrix，一套连接区块链、稳定币发行方、卡组织、清算银行、本地支付通道与商户网络的支付基础设施层。它是一个协调层（coordination layer），不发币、不重做结算、不替代任何已有的金融基础设施，它的工作只有一件：让原本互不连通的各方能配合起来。 关于支付的叙事热点也换过好几轮，去年讲协调层，今年讲 Agentic Wallet，市场喜欢追热点而动，但谁来串联协调层？亚太区负责人 Will Wu @SrWillWill 提过一个判断：「币圈的迭代速度比传统行业快 10-20 倍，但真正能让这种迭代进入用户日常的，还是要回到最基础的问题：用户痛点到底是什么，具体帮他们解决什么问题？」 迭代越快，越需要在某些事情上慢下来。Onchain Payments Matrix 就是 Bitget Wallet 选择慢下来的那个地方。 但这一切，用户在 Bitget Wallet App 里几乎感受不到，这正是前面讲的「看不见」那一面。这种「用户看不见、但实际跑通」的思路，不只发生在产品层。COO Alvin Kan @alvin_kan 在一次访谈中讲过 Bitget Wallet 这两年的内部调整。 「我加入的时候，市场、运营、BD 这几个团队是混乱的」，Alvin 在过去两年做的第一件事，就是确保每个团队及其 leader 都有清晰明确的职责范围，并且由具备相应能力的人来带领，「每一次拆分都伴随一个 Vision，你要让人看清楚自己该聚焦做什么」。 第二件事是放权区域。Alvin 在过去两年里招了一批本地区域负责人，「这是一个钱包公司，在做一个面向大众用户的消费级产品，要实现 mass adoption，它需要在每个市场扎得非常深，而扎深这件事只能让本地人来做」。 在产品上做减法之前，Bitget Wallet 先学着在自己身上做减法。 而组织减法做完之后，区域负责人手上的事情才能真正落地。今年以来，Bitget Wallet 扫码支付每日支付用户数相较去年增长近 10 倍，是平台增速最快的业务线之一。这个增长真正发生的地方，不在纽约或伦敦，而在新兴市场，这正是 Alvin 招的那批区域负责人在跑的地方。 Jack 在访谈中讲过几个反直觉的判断：拉美本币贬值近 1000 倍。在阿根廷、委内瑞拉这些国家，居民对本币的不信任已经不是宏观经济议题，而是日常生存问题。「美元稳定币替代本地货币」在拉美不是 Web3 极客的偏好，是一种集体本能。 另一个是渗透路径：稳定币在拉美不是从普通消费者突破，而是从特定行业渗透。Jack 提到两个典型场景：KOL 收款基本全走稳定币转账（绕开本币贬值和银行手续费）、远程办公者（一家纽约公司可以雇阿根廷员工，但工资走 SWIFT 太慢太贵，走稳定币就一切顺畅）。这些行业先用起来，然后通过每一次牛市把更多人带进圈。 加密支付在新兴市场之所以能跑通，不是因为这些用户对 Web3 有热情。恰恰相反，是因为他们对 Web3 没兴趣，对「美元稳定币能稳定持有 + 能流畅花掉」这两件事有需求。当 Bitget Wallet 让这两件事在他们已经习惯的二维码、银行账户、加密卡上发生时，需求就被自然满足了。 对他们而言，加密支付或许不是一个酷的产品，而是一个必要的工具。 —— Payfi Odyssey：一个夏天，三个大洲 但工具要从「被讨论」走向「被使用」，中间还有一段必经的路。它需要被真实的人在真实的街头反复使用、记录、传播。这条路前面有信用卡走过 30 年，有支付宝走过 10 年；加密支付现在正走在这条路的中间。 Bitget Wallet x Stellar 发起的 PayFi Odyssey 想做的，是在这条路上点燃一段集中的火，用 30 万美元等值 XLM 奖励，覆盖亚洲、非洲、拉美 35 个国家，三条主线对应三层观察：卡能覆盖多远、扫码能触及多深、真实生活中的人在用它做什么。 第一条主线，是 U 卡能覆盖多远。 加密卡活动总奖池 20 万美元等值 XLM，自 5 月 26 日开启至 7 月 7 日 15:59（UTC+8）。Bitget Wallet Card 持卡用户可通过完成开卡注册、日常刷卡消费及 Stellar 链上指定任务积累积分，活动结束后按积分比例分享 198,000 美元等值 XLM 奖池。覆盖中国大陆、新加坡、韩国、日本、越南、泰国、菲律宾、澳大利亚、欧洲 EEA 及英国、拉丁美洲与南非等超过 25 个国家和地区，这是覆盖范围最广、参与门槛最低的一条主线。 第二条主线，是扫码能触及多深。 扫码支付返奖计划总奖池 10 万美元等值 XLM，分两阶段进行，覆盖越南、新加坡、巴西、阿根廷等 11 个市场。这 11 个市场的本地 QR 支付网络已经成熟，稳定币只需要无缝接入，就能让用户用熟悉的扫码动作完成新的支付方式。如果这个夏天你有计划全球旅行，这就是最好的选择。 第三条主线，是真实生活中的人在用它做什么。 Crypto Survival Plan（加密生存计划）总奖池 10 万美元等值 XLM，向亚洲、非洲、拉丁美洲三大区域各征集约 20 名 KOL，以视频与访谈形式记录使用加密支付完成日常消费的真实体验，统一以 #StellarPayFiOdyssey# 话题聚合。这条主线不是为了铺规模，是为了把「加密支付走进日常」这件事——拍出来、写出来、传出去。 亚非拉 35 个国家不是平推。Will Wu 之前在 BCG 给非洲做过团体贷款业务，「当地很多人没有借贷能力，这件事让我对 FinTech 产生信心，金融服务可以做到让每个人都能轻松使用」。那个项目最后让他下定决心从 Web2 转到 Web3，他觉得 Crypto 比传统 FinTech 更接近「让金融普惠每个人」这件事。 这个经历直接塑造了 Will 在 Bitget Wallet 推动的 APAC + EMEA 区域策略：钱包增长不是广撒网，是深入到具体社区、具体场景里找到真实需求。 —— 那个不再需要被记下来的下午 电没有从话题里消失，但一个人按下电灯开关时，不会再担心「会不会触电」。互联网也没有从话题里消失，但一个年轻人打开手机时，不会再担心「网络稳不稳」。它们仍然被使用、被讨论，但围绕它们的那些念头，已经消散了。 加密支付正在走的，是同一条路。 回到那位 Bitget Wallet 同事，一年前他用 Bitget Wallet Card 还会下意识检查支付成功，现在不会了。一年前他在泰国会下意识去银行换泰铢，现在不会了。一年前他不知道 Bitget Wallet Card 能绑 Apple Pay，现在它已经溶解进他每天扫地铁的动作里。 这些都是看得见的「念头消失」。而 PayFi Odyssey 在做的，是让这种「念头消失」在更多人身上、更多地方发生：曼谷的咖啡馆、马尼拉的家庭、拉各斯的市场、布宜诺斯艾利斯的网约车。每一次重复，都会让「加密支付」少一分话题感、多一分日常感。 Bitget Wallet 撒下的这 30 万美金，先是在三大洲点燃一轮真实使用与真实记录，这是加密支付走出「新鲜阶段」必须经历的事。而它最终换的，是一件更朴素也更难的事：某一天用户刷了一次卡、付了一杯咖啡，过程里只剩下「用 Bitget Wallet 吧」这一个念头，不再多想「这东西靠不靠谱」。 那一刻，加密支付就真正「被忘记」了。 就像那位 Bitget Wallet 同事，写完这一天的工作之后会下楼吃饭。等下他会刷 Apple Pay，不会想起 Bitget Wallet。这家公司这两年所有努力，最朴素的成果，就是这一刻。

他也缺钱？ 最近几天外网的股民在热议一件事，《大空头》电影看过吗，里面贝尔饰演的男主角，现实里的原型是Michael Burry，前Scion Capital对冲基金经理，他在2006-2007年疯狂买入次贷债券的CDS，并扛下了-38%的巨大回撤和投资人的谩骂指责，最终熬到了2008年大崩盘，基金赚了5倍，7亿，他个人分到1亿。 照片右边的是Burry，左边的是电影里扮演他的贝尔（蝙蝠侠） Burry最近之所以又火了，是因为他在Substack平台开了一个付费频道，年订阅费379美元，最新已经有超过82000名订阅用户，那算一下已经有3100万的毛收入了。 知名基金经理开付费圈子，这在国内肯定会被喷，国外也一样，很多人指责Burry是投资不挣钱了，要割粉丝韭菜。对此Burry没有回应。 我其实是想借这个事聊聊现金流对投资的重要性。很多人都知道巴菲特是股神，以为伯克希尔就是巴菲特炒股炒出来的，但忽略了伯克希尔底层是一家美国保险，有源源不断的保费收入。另外伯克希尔还收购了800多家公司，2024年这些公司贡献了接近500亿美元的利润。这些都是输送给巴菲特源源不断的子弹，让他在股市周期起伏中游刃有余。 其实段永平也有很好的现金流，他的钱主要来自三块，他早年创立、投资的企业分红，他投资上市公司的分红，以及他持续卖出期权的权利金，没有正式披露的数据，我让ai估算，结论是每年10-20亿美元这个级别。 很多人觉得职业投资者，就是没有任何现金流收入，吃喝拉撒都要从股市里挣。这种人有吗，肯定有，但数量少，因为他们抗风险能力差，容错率低，成长中前期一旦遇到几次大的回撤就会被干回底层吃土。 相比之下更舒服的投资背景是有源源不断的现金流补充，不仅摆脱日常财务压力，还有无限后手补仓，所以巴和段都说过可以承受50%的回撤，你能不能，要你自个掂量。 我写这个公众号曾经在我的投资生涯最重要的阶段提供了现金流，如果没有流量的收入，也不是说投资就不做了，但会更窘迫，成长条件会更苛刻。 顺着这个话题，还能解答很多读者都留言过的一个问题，就是什么阶段可以辞职炒股？关键是看你目前上班收入的现金流，对你们家的日常财务是否重要，是否对你后手补仓有显著支撑，如果答案是，那我觉得你应该继续上班。 专职投资是一个水到渠成的过程，当你逐渐积累到某一个程度，觉得上班收入已不再重要，也不会对余生的财务支出有压力，你都不用来问我就知道怎么选。 最最最最最忌讳的是炒股本身没挣啥钱，仅仅是因为上班上的不开心，以为自己辞职后专心炒股就能赚大钱，这种真的很容易搞砸两头空，务必慎重。 …… 今天的a股，很难说是涨了还是跌了。如果看指数，8大宽基指数5红3绿，创业板指甚至+2%，可以说涨势喜人。但实际上今天a股下跌的个股有3375只，上涨的1631只，差了一倍，市场中位数-0.62%，略显惨淡。 创业板指涨的比较多都是被ai概念给带的，权重股老二涨了13%，老四涨了8.6%，除开ai其它成分今天表现也一般。至于其它含ai率较低的板块宽基今天大都绿肥红瘦，雨疏风骤。 不过折腾一天下来，情况还是比昨天又好了一点，跑的最快的创业板指已经补缺，另外大部分指数已经翻越ma5，虽然只是微微翻越并且还被10日线压制，上方还有上周五的缺口，但a股在过去3天已经表现出了较强韧性。 我之前不是说过a股的恐慌程度分8级嘛，上周五结束是吐槽咒骂（第四级），现在已经逐渐回到了无言沉默（第二级）和躁动不安（第三级）之间，情绪上好多了，没那么慌了。 但其实目前依旧是弱平衡，今天的成交量连1.8万亿都不到，指数短线依旧是空头排列，以a股过往的尿性这个位置并不安全，随时会翻脸，所以还是过一天看一天。 …… 1、今晚的热股榜榜首是万科，这几天关于这企业的消息有好几个，我想来想去也不确定哪个安全能讲，但总的思路就是可能万科不再享受无限资金流兜底，需要用更市场化的方式去解决。新读者要是看不懂，把这段复制给ai让它讲人话。 就因为这个预期，万科债连着崩了两天大的，跌的狠的直接从86跌到55，债券啊，这真就是壮士断臂。相较之下股票跌的算少的，因为“市场化解决”的路径预期是要债权人放血。但这并不意味着股东就能讨到好的，因为如果不是深铁无限输血，就万科真实的财务质量，它的股价我觉得可能也就3块左右，它目前的股价是被信仰托住，但最近信仰余额不够，急需充值。 2、meta决定自2026年起通过谷歌云租用TPU算力，并在2027年在自有数据中心部署谷歌TPU。这个事基本要落地了，谷歌昨晚小涨1%，但是英伟达那边暴跌6%。英伟达虽然依然领先，但已经不是唯一解决方案，它的估值溢价也要一部分流向谷歌。话说今天创业板老二能暴涨13%，就是传闻他们给谷歌的TPU供货。 就这些吧，还有昨晚说的眼花的问题，有读者里当医生的给我建议，说我的情况可能是奥司他韦的副作用导致，建议我药停掉后观察两天。我也觉得我这年纪不该这么快就老花眼，昨晚就把药停了，今天看东西虽然还有虚影但已经没那么严重，我已经不需要很用力的眯眼才能看字了。也许再过一两天就没事了～ 我昨天说我在黄龙寨看清30公里外天门山的洞是真的，没吹牛，有视频为证。当天天气好，能见度高，我在六奇阁能很清楚地看到天门洞，肉眼比视频里放大后看的还清楚。不夸张，感觉再远10-20公里我也能看清。 你们说从小习惯了这样的视力，看惯了超清HD的世界，突然有一天切换到了流畅画质，看个手机都要眯眼，真的崩溃，我昨晚睡觉前都在辗转反侧的叹气😮‍💨 舅酱

前几天在新浪的「赛博对话」录了一期视频播客，话题是大模型厂商怎么就从烧钱走到了赚钱的转折点，主持人是高飞 ，嘉宾是庄明浩和我。 其实最开始是想聊豆包收费这件事情，我和庄明浩还在私下嘀咕，豆包传出付费方案的消息是在月初，早就不是热点了，实在是过了蹭的时机，但如果放大到AI这门生意终于迈过了亏本赚吆喝的那条线，就没问题了，这是一个相当长效的题材。 省流版总结如下： - 根据黄仁勋提出的五层蛋糕理论，应用层虽然是直接和终端用户打交道的，但它也是整个产业结构里盈利压力最大的那个，毕竟上面四层都是供给逻辑，有货就不愁卖，唯有应用层是需要竞争流量的，在这个前提下，收费堪比拔鹅毛但又不让鹅叫唤的艺术； - 豆包当初传出收费消息被猛带了一波节奏，很多人以为从此就没法免费使用豆包了，无论是从中国互联网的历史来看，还是ChatGPT作为先例的样板，收费模式必然是增值服务，大家现在怎么用豆包的还是怎么用，然后一些旗舰级的能力就只会放在会员方案里予取予求； - 再就是国内用户对于为产品功能买单这件事情极其抵触的特有生态，之前北京车展，The Information的记者过来跑了一圈新势力，发现它们的出海计划里都会把车机功能当作付费点，但在中国市场完全没有这个想法，负责人的解释也是很直白无奈，「中国人不会为软件付钱」； - 庄明浩和我都觉得豆包在绝对领先的地位上开启收费尝试是很有意义的，这点钱对于字节的CapEx来说无异于杯水车薪，但整个消费观念的转变很重要，甚至我相信千问元宝都会感谢豆包，否则都被卡死在给全国人民做公益这个沼泽里，「你不收，我怎么收？我不收，耿专员怎么收？大伙怎么进步啊？」 - 再就是豆包的定价梯度可能比较意外，或者说整个AI应用的订阅门槛都是偏高的，长视频平台还在10块钱、20块钱一个月的留人时，豆包的最低档会员就是68块钱一个月了，像是Kimi也是49块钱一个月的起价，越过了30块钱一个月这个标准； - 30块钱一个月就是手游里的月卡，再往上才是大月卡，即通行证/战令，这一档的定价通常从68块钱到98块钱一个月不等，至于豆包计划里最贵的500块钱一个月套餐，相当于一单648的8折价，是不是也很容易理解了； - 马化腾在财报会议上也专门讲了中国用户在2C市场的付费转化率不太高这个点，要知道腾讯已经是最能从用户口袋里掏钱的互联网公司了，它都这么为难，叠加年年喊崛起年年也没能支棱起来的SaaS，模型下游的商业循环在国内实在需要一点乐观趋势，要知道智谱、MiniMax、月之暗面本质上是出海赚美金的公司； - 对于收入能够保持同步增长的公司而言，CapEx其实不是问题，从谷歌Q1财报来看，营收1000亿美金出头，利润差不多600亿，毛利率比纯卖广告的Meta还高，所以烧钱有什么问题呢，烧不出回报才是问题，马化腾说以为上船了但发现船是漏的，就是这个意思； - 中国互联网除游戏外的订阅制付费上限，单产品差不多在1.3亿的水平线，爱优腾和QQ音乐在巅峰期都没能超过这个阈值，我个人不太相信AI应用可以创造例外论，但是抛开订阅不谈，被越炒越火的各种Token套餐如果真的普遍化了，搞不好还真能带来变数； - 其实模型厂商也倾向于按量计费的买卖，订阅制的商业模式就像健身房，赚的是那些开了卡但不经常来的客人的钱，如果大家都用满，在这么一个不太存在规模效应——用户越多，越容易摊薄成本——的行业，AI应用很容易成为一个失血点而非造血器，所以庄明浩看到了一个怀旧服的可能性出现； - 也就是各大运营商开始力推的Token包，这跟当年的流量包不能说是一模一样，只能说是完全一样，所以如果运营商能够成为一个分销Token的角色，像大王卡那样，用Token包去覆盖一些模型的用量，再去后端完成分账，这个故事是完全说得通的； - 不过，无论是订阅制还是卖Token，模型能力都是撬动市场的第一要素，就像GPT-Image-2出来之后所有代开会员的第三方价格全数涨价，以及「六小虎」里把编程套餐卖断货的行情，都说明生产力需求是可以无视价格敏感的； - 但我总觉得豆包的收费不会走生产力路线，豆包大模型可以有生产力市场的目标，比如配合Trae去打，豆包App却未必要这么把路走窄，它的人格化和陪伴性其实是可以在情绪价值市场做出更多可能性的，就像我看有数据显示开源模型超过半数以上的Token消耗用在了角色扮演上，这里的经济价值是被低估了的； - 高飞和庄明浩认为模型厂商还有一个创收机会，就是转移支付，借着全民AI这个热潮，去让市政单位、高校学府来买单，比如某个市的行政区，去给市民提供常态化的Token额度，或者大学对标自己和知网签年框的方式，让师生享有最基础的Token套餐，用财政预算去替大家消费AI； - 总的来看，头部的模型厂商基本不再担心会倒闭了，包括已经上市的财务数据都摊开了，一个基本事实是，如果不算预训练，毛利率都能是打正的，同时预训练的成本增加是一个线性的，而收入的增加是指数级的，所以Anthropic、OpenAI这种烧钱大户都预计能在2030年甚至2028年就实现正现金流，这个速度比亚马逊当年都要快得多； - 庄明浩说做上游投资的现在是在焦虑物理极限，什么意思呢，就是会不会说，地球上的铜不够用了⋯⋯包括要去太空建数据中心，也是因为缺算力缺成了连力大砖飞都搞不定的事情，光有钱没用啊，你得有地方花出去，全世界的工业品暴涨，核心原因就是产能跟不上，需求侧在竞价锁单； - 中美大模型的发展差异在于，美国是在追求速胜，一波钱砸下去，掉队的、认输的马上就出来了，集中度很高，「御三家」就是这么高速洗牌洗出来的，中国因为相对慢一些，同时大家对成本更谨慎，所以能有更多的玩家不下牌桌，赚钱的难度也会高一些，这是充分竞争的经济学理论； - 庄明浩举了Seedance 2.0的例子，按理来说这场仗就应该打完了，你不可能怀疑字节在视频模型身上的决心和疯狂，但实际上呢，快手的可灵、阿里的Wan和Happy Horse、MiniMax的海螺都是该怎么继续还是怎么继续，后面还跟着HiDream、Vidu、Pixverse、SkyReels一长串名字，它们甚至都能拿到融资； - 中国互联网的缠斗传统，加上大盘上涨的规律，意味着你可以不是吃到肉的那个人，跟着喝汤一样能够保存希望，而且AI行业的标的天然优于非AI行业，这种「种族优势」，决定了「投AI总比投别的强」的底层逻辑，于是纷纷续命，等对手犯错，等轮到自己，等一切可能性； - 还是用那五层蛋糕的比方来说，美国是标准的纺锤结构，稀缺性最高的英伟达在中间赚得盆满钵满，中国则更偏向于柱状结构，在产业指导的作用下，不会有哪一层特别明显的去吸整条上下游的血，所以这个蛋糕必然不会跟太平洋对面一样甜，一个人走得快，一群人走得远嘛； - 最后还有一个变数是硬件，庄明浩说，美国做硬件的Startup，拿到钱后的第一件事就是飞深圳，跟逛迪士尼乐园似的，什么梦想都能找到供应商，为什么一级市场那么喜欢投大疆、追觅、影石出来的人，就是因为他们有从0到1的经验，可以复用到AI这一波，难道文曲星和背背佳就不算应用了么，对吧； - 高飞说得很有意思，AI用的东西，都在涨价和赚钱，比如能源、光纤、芯片这些，只有人用的东西，是在通缩和亏损，那么AI应用赚钱很难就说得通了，因为这是给人用的，人类不争气啊，碳基世界完蛋了，哈哈哈哈； - 所以，虽然这话可能有政治不正确的嫌疑，但判断AI是否真正产生了价值的标准，就是企业有没有在大规模裁员......是的，AI替代人类很残酷，但这起码说明AI可以产生真实的经济效益，反倒是喊着AI改变一切，却凡事仍要人类亲力亲为，才是真的有问题。

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重新审视 Token (词元）的属性 TLDR： 之前我也一度觉得是大宗商品/资产 甚至还设想过相关的交易和定价逻辑 也看到不少人提过Token期货，交易所之类 但现在我倾向它只是一种服务，没必要过度金融化 毕竟它没有办法脱离AI推理单独存在，无法被提前生产出来或预先被囤积。但换个角度看，是服务，就天然是分层的、多元的，不同的人有不同的需求，这其实也恰恰奠定了AI 经济必将是百花齐放而非赢家通吃的基础。 在这浪潮中，红利属于能把廉价 Token 加工成更有价值的 Token 卖出去的人。 -------------------------------- 我的一些个人思绪和逻辑： 1、Token (词元）经济从何而来？ 首先它是AI训练转向AI推理的产物， 这是理解 Token 商业模式的基础。 过去模型训练时代，主要是卖算力时间。为什么？因为训练是持续性的大工程，需要大量算力协同工作。这种规模的投入，有资本的大厂基本都会选择自购，毕竟可控性最强，但对于没有能力一次性投入大量资金的团队来说，出于对稳定性的要求，也会倾向选择租赁模式，包下一整段时间的独占使用权，榨干这段时间内算力的所有价值，是一种占用的逻辑。 但随着主流大模型开始进入商用阶段，AI 算力的需求重心也从模型训练转向了推理。你用 GPT聊天、用 Claude写代码、问豆包问题，这些本质上都是在跑推理，每一次调用，都在为你做一次推理和计算。 而推理是相对碎片化的、一次性的、用完即走的。虽然也有不少企业，仍然会采用租赁或自购的模式来跑推理，但对于广大中小开发者和应用方来说，他们对算力独占性的要求并不高，因而额外衍生出了按消耗计费的模式，这样算力服务商就可以把算力资源同时卖给成千上万个客户。 Token (词元) 就是在这种背景下而产生的，衡量每次计算消耗了多少资源的那个单位，你付的钱，就是对这次计算的补偿，本质是消耗逻辑。 所以训练和推理是完全不同的生意形态： 训练时代，商业模式是卖 GPU 时间。 推理时代，商业模式是卖 Token (词元)。 --------------------------------- 2、为何Token (词元) 是服务属性而非商品/金融属性？ 卖Token (词元)，就是卖服务！ Token (词元) 经济，本质是服务经济！ 为什么？ 一个比较直接的原因是 Token (词元）不能被预先生产出来，而是产出后就被消耗掉了，并作为衡量你这次推理服务所消耗资源的参考，来给你计费。 且Token (词元) 的一些特性，也和大宗商品的逻辑不像： - 价格长期下降趋势 - Pay-As-You-Go - 难以标准化 你在Claude的100万Token额度，和你在Minimax的100万Token额度，两者本身是没有可比性的，模型不同，性能不同，定价完全可以不一样。 而大家愿意接受价格差异的原因，也是因为 Token (词元) 本质上计量了一种非标准化的服务，而不同用户对服务的诉求是不同的，有的人看重性能，所以愿意支付溢价，有的人看重成本控制，所以觉得国产开源模型也够用了。 而整个模型市场占有率，并没有出现几家独大，本身也是其服务属性的体现。如果 Token (词元) 是资产，那资产的流动性、网络效应，一定会引发所有资源最终向一个市场集中，形成赢家通吃的局面。但恰巧 Token (词元) 其实是服务，而服务市场天然是分层的、多元的，不同的服务商满足不同的需求，所以才构成了 AI 经济百花齐放的基础。 我想通这点后，就不再纠结模型厂商只有哪家笑到最后了。 因为未来必将是多模型共存、多层级并行的格局，Token（词元）也将会被计入到企业的会计成本之中，并反映到企业的产品和服务之中。 比较值得关注的一点是，AI时代Token所代表的服务经济和传统的人力服务经济，成本曲线可能是完全反过来的。由人所提供的服务，长期要求的是报酬上升，这也是为什么服务业占比高的经济体，服务更贵。但 Token 服务恰恰相反，价格长期只会下降，当 Token 逐步替代掉一部分原本需要人力智力才能完成的工作，这部分成本不但不会随时间上升，反而会持续走低。 这可能也是这一波AI的红利之一。 ------------------------- 3、这个Token (词元) 服务都有谁在卖？ - 闭源模型厂商 - 开源模型厂商 - 开源模型托管商 - 大模型聚合器、中转站 1）闭源模型厂商：直营为主，分销为辅 最直接的模式。OpenAI 卖 GPT 的 Token，Anthropic 卖 Claude 的 Token。模型自己训的、API 自己提供、定价权在自己手里，产品和渠道都是自己的，跟品牌直营店一个逻辑。当然作为最顶级的模型，难免会被接入像一些API中转站，或者Open Router这样的大模型聚合平台被动分销。 2）开源模型厂商：开源也挺赚钱的 开源模型谁都可以拿去用，很多人不想自己本地跑，因此催生出了一批开源模型托管商，他们可以帮你跑模型，并按 Token 收费。但这就引出一个问题：Token 的钱都让模型托管商这些中间商赚了，开源模型的开发者自己怎么赚钱？这一点，至少中国的开源模型厂商，走的很灵活。 像Minimax，Kimi，Zhipu，它们都有自有的 API 直售，更多面向开发者群体，并且也都有自己的 Coding Plan 订阅包，把按 token 计费玩出了订阅制，完全是中国移动卖流量的玩法。而OpenClaw 这波更是让它们赚得盆满钵满，各自推出了品牌化的 Claw 产品，帮用户把 OpenClaw 部署好，底层跑自家模型，Token 消耗从自家 API 走。 3）开源模型托管商：帮别人跑模型，赚差价 对于那些没有能力或意愿自己卖 Token 的开源模型来说，托管商就是它们触达用户的渠道。它们帮开发者跑模型、按 Token 收费： - Together AI / Fireworks：自有 GPU 集群 + 极致推理优化，核心竞争力是翻台率，同样的卡单位时间能吐出更多 Token。 - Groq：自研 LPU 推理专用芯片，不用传统 GPU，核心竞争力是极致速度，跑 Llama、Qwen 等开源模型比 GPU 快。 - Cloudflare Workers AI：全球 300+ 边缘节点，跑 Llama、Mistral、Qwen，最近还加了智谱 GLM 和 Kimi，核心竞争力是低延迟 + 开发者生态 - AWS Bedrock / Google Vertex AI — 企业级云平台，跑 Llama、Mistral 等主流开源模型，核心竞争力是客户的数据和基础设施已经在这些云上了，迁移成本低 4）大模型聚合器：一个入口管所有模型 闭源和开源的大模型越来越多，而不同场景适合不同模型，不同模型的优劣势不同，对开发者来说，一个个去接不同厂商和托管商的 API，管理起来很痛苦。于是催生了 OpenRouter 这类聚合器，可以接几十个模型，开发者在一个地方统一管理、按需切换即可。 OpenRouter按照批发转零售的模式盈利，各家模型厂商把自己的Token分销出去。而 OpenClaw 这波直接让 OpenRouter 上中国模型的消耗量暴增，前十名 Token 消耗量中，中国模型占了 61%，前五有四个是中国的。 而围绕这条 Token (词元) 产业链，也衍生出了一些其他的参与者和新需求： 第一是一些推理优化引擎，vLLM、SGLang 这些开源项目，在大家对效率极致追求的当下，通过对硬件算子层面（更高效地利用 GPU 计算单元，减少内存碎片和带宽瓶颈）以及 LLM 算法层面（让多个请求共享已经算过的内容，更聪明地管理显存）的优化，提升同一张卡在同一时间内的 Token 吞吐量。 它们自己不面向终端用户收费，但 Together AI、Fireworks 这些托管商底层用的就是这些技术。也有不少自己本地跑开源模型的开发者，会直接使用 vLLM 或 SGLang 来搭建自己的推理服务。 第二是对Token消耗的优化需求，当 Token 消耗逐渐常态化，自然就会有人开始琢磨怎么省钱，也有不少人早就抱怨OpenClaw高昂的Token消耗，那么，帮你预览一次 Prompt 会消耗多少 Token、建议怎么优化 Prompt 来降本、甚至自动帮你选性价比最高的模型和服务商的产品，就很有市场了。 ---------------------------- 4、AI经济时代，真正的机会在哪？ 我觉得 Token 经济的红利，属于把廉价的 Token 加工成更有价值的 Token 卖出去的人。 1）如果你有能力，就做一个模型，哪怕是微调的 你不需要从头训一个 GPT，在开源模型基础上针对某个垂直场景做微调，只要在某个细分领域效果够好，就有人愿意按 Token 付费调用你的模型。前面说了，Token 是服务，服务市场天然分层，通用大模型吃不掉所有场景，垂直微调的模型在自己的领地里反而更有定价权。 2）做一个新时代的产品，开放 API 你的产品底层消耗 Token，但你的产品本身也可以对外输出能力，你开放 API，让别的开发者和 Agent 来调用。你买入底层模型的 Token，加上你的产品逻辑和数据，产出更高价值的 Token 服务卖出去。这跟传统行业买原材料、加工、卖成品的逻辑是一样的。 3）写 Skill，做 Agent 每一个被广泛使用的 Skill 和 Agent，背后都是源源不断的 Token 消耗。你写的 Skill 越好用、越多人用，你帮模型厂商卖出去的 Token 就越多。这不是你直接卖 Token，但你是这条产业链上的分销渠道。 而不管你选哪条路， 你的护城河在我看来最终都会归结为三样东西： 算力、算法、数据。 算力影响你的吞吐量 算法影响你的效率和成本 数据决定你是不是不可替代

AI圈贩卖焦虑已经过于刻意了。 如果说春节长假刚结束那会儿，上门安装龙虾还是一个段子、还是一个停留在用Nano Banana作图博君一笑的阶段，上周末腾讯大厦门口排成长队等待免费安装龙虾，就只能说「至此已成艺术」了。 我很想引述一个笑话，它的原始版本是这样的： 「一个小男孩多大了就不应该进女澡堂了？」 「当他想进女澡堂的时候，他就不应该进了。」 龙虾这事儿的基本道理，本质上也是一样的，如果你需要托人帮你安装龙虾，那么其实你就不太可能需要龙虾⋯⋯ 勇敢的人先享受世界，这话大家都赞同，但要承认自己不在其中、也不配先享受世界，这就很难了。 OpenClaw是很牛逼的创新，没毛病，但它的牛逼并不在于普惠层面，恰恰相反，它是一个用来提高AI使用上限的手段。 是给那些已经把现有AI工具——从ChatBot到Coding——用到了瓶颈的人，一个打破极限的「超频」方案。 而不是给那些时至今日都没亲手写过超出500字的提示词的人，一个弯道超车的万能钥匙。 其实Anthropic的报告写得很清楚，AI在各行各业的理论利用率（蓝色区域）和实际利用率（红色区域）相差甚远（图1）。 考虑到这还是基于Claude的数据——相比ChatGPT和Gemini，Claude是最专注于生产力场景的——就更不用说只把AI当成聊天对象的广大群众了。 还有一个龙虾悖论是，只有你的时间成本足够高，才能接受以Tokens为计价单位的工作外包模式。 为什么AI Coding的货币化超过了其他所有行业？因为程序员是最典型的个体化高薪职业，时间就是生产力。 怂恿普通人用龙虾，就是模型厂商和云计算平台的共谋了，本来赚的就是辛苦钱，还要负担所谓的「数字员工」，省下来的时间再去多刷几部短剧，整个闭环都很尬住。 更离谱的，是从这周开始，各地已经陆续发布「养龙虾」的补贴政策了，一个不存在的网站上的开源项目，和白纸黑字的红头文件绑在一起，实在有些抽象。 我一直说，没错，AI解决了生产的问题，改变了「就差一个程序员」的尴尬，但是，它终究无法创造真实的需求，或者说，FOMO本身就成了需求。 一种形式的充裕，必然带来另一种形式的稀缺，锤子的充裕，对应的就是钉子的稀缺，如果你看不到钉子，那你就是钉子。 在FOMO即需求的设定里，用上龙虾，能用龙虾，比用龙虾干什么，更重要，更值得发朋友圈。 web3的尸体还没凉透，web4就已经横空出世了，这些热情满满的活动充分证明了一条定律：哪里有韭菜，哪里就有币圈。 反而是最喜欢写小作文的A股在此时保持了高度的克制，龙虾概念股出来得相当晚，这说明什么？说明连股民在他们最擅长的自我欺骗这件事情上都犹豫了⋯⋯ 说句不中听的话，你好不容易装上龙虾，环境周全，模型配好，让它每天给你推荐股票，接着AI跑完几百万Tokens，从伊朗局势到芯片革命，事无巨细的交付了一份「麦肯锡级别」的报告，让你无比满意，有种天下了若指掌的力量感。 但从结果来看，它和你抛硬币做的决定，其实没什么区别。 因为赚钱的逻辑不是这样的，从来都不是，世界上更常见的矛盾，是看过了太多的道理，却依然过不好这一生。 就像评价一种资产有没有泡沫的标准是「连大爷大妈都开始买了」，今天看到周鸿祎也表示要搞一键安装的龙虾了，说明这个事儿差不多也快到头了。 不过，在进度上，2026年的AI行业，确实进入了一个「大分化」的版本。 第一个分化，就在于前沿层和大众层，龙虾只是最新的媒介。 更早的春节期间，一份完全由AI生成的2026大失业文件在全网刷屏，这年头，AI胡编乱造不叫胡编乱造，叫非虚构写作了，也是奇景。 AI行业的认知更新以天甚至以小时为单位，普通人却依然麻木不仁的接着奏乐接着舞，这种碰撞引起的失真感，是很有意思的社会化现象。 一边是恨其不争的捉急，一边是与我何干的悠闲，奋斗逼和躺平逼狭路相逢，只好各道一声傻逼。（图3） 我毫不怀疑AI会淘汰掉大多数人，但就此预判大多数人为了不被淘汰所能付出的艰辛，这也是一厢情愿，属于了解AI但不了解人类的错觉。 就像Andrej Karpathy花两个小时给自己写了一个记录心率的仪表盘，然后惊呼应用商店不存在了，未来所有人都会像他一样给自己写App⋯⋯ 这哥们好像活在一个没有TikTok的世界里，或者说根本不知道为了少打几个字，用户是怎么让无限上下划的产品吞噬掉几乎所有时间消费的。 第二个分化，在于大厂和小虎之间的方向背离。 过去一个多月来，国内的互联网大厂烧掉了超过60亿人民币，就为把DAU冲出一个漂亮的数字，把最主流的ChatBot做成入口。 与此同时，硕果仅存的「AI六小虎」里，全都战略性放弃了AI应用的路线，转而选择主在海外市场卖API。 战绩可查的是，Kimi用20天的收入超过了去年全年，智谱最高档的订阅产品一度断货，MiniMax的调用量单周登顶OpenRouter⋯⋯ 于是我们看到「DAU无用论」又被翻出来广为传诵，当然传诵的主要都是些从未做过百万级DAU产品的从业者这点就不要提了，以免尴尬。 可惜AI圈不怎么读书，否则托克维尔的「旧制度与大革命」应该会被更频繁的提及，法国人与过去告别的决绝与浪漫，把处刑台变成了一道道靓丽的风景线，是多么的辉映时代。 只有老登才张口闭口林俊旸，咱们自己人都说junyang。 第三个分化，在于中国和美国的各走各路。 一年前DeepSeek火出圈后，很多啥也不懂但就是喜欢到处掺合的人纷纷建议要把梁文锋保护起来，别让他出国参加交流活动时被万恶的美国给扣了。 姑且不论贷款开团的做法，真实发生的情况是，在这一年来的全球性会议上，整个行业都处于一种「假装中国不存在」的世界线里。 比如最近贡献了Sam Altman和Dario Amodei举手握拳而非牵手这个名场面的AI Impact Summit，有头有脸的AI公司都去了——除了中国的。 这是一个相当吊诡的画面，作为全球AI产业的两极之一，中国的AI公司在各大行业峰会里始终处于缺席状态，存在感和地位的背道而驰，违和感已经无法视而不见了。 这当然是地缘政治的结果之一，双方似乎都是在假设一个不会受到对方任何影响的市场环境，但实际上，中国的程序员们几乎全是Anthropic的付费用户，而美国同行们也把中国的开源模型捧上了天。 至于龙虾热潮的内外两开花，更是把「技术没有国界线」写在了明面上。 「大分化」版本的生存指南，克服焦虑应该放在第一条，如果真要统计，人类每个星期错过的AI风口怕是多达百十个，但风口上已经没有猪了，那里成了一个打卡点。 包括龙虾，我其实是推荐大家都去尝试的，但前提一定是，基于你的好奇和兴趣，而不是因为看着别人都用，心里急得慌。 「哥，你当初不是跟我说AI是用来提效的吗?怎么你搞了AI之后越来越忙了?还一整夜一整夜的不睡觉，抖音也不刷了，番茄也不看了，王者也不打了，张口闭口就是什么Skills、Mcp、OpenClaw，我都有点分不清了，到底是你在用AI，还是AI在用你啊?」

新年快樂🎉 龍年行大運😻 今天是除夕夜 願羽粉們在新的一年 心想事成♥️一路發發發 新的一年新願望其實也沒有很貪 就是希望羽粉們能夠付費訂閱我的自媒體啦🫣🤭 我隨時都會更新短影片喔🤤 所以答應我一定要隨時刷新一下😉😙

2026年第一季度，美国家庭总债务冲到创纪录的18.8万亿美元，主要靠房贷和车贷继续往上推。这才是美国日常生活最真实的一面，表面是自由消费，底层是现金流不能断。信用卡让人提前消费，保险让风险变成月供。房贷、车贷、医疗保险、房屋保险、学生贷款、信用卡账单、各种订阅服务，每个月准时扣款，体面生活看起来很自由，其实全靠现金流续命。 这套系统曾经很强，能刺激消费、分摊风险、提高社会运转效率。但问题也越来越明显：普通人赚得快，钱出去更快；一旦失业、生病、断供，信用分崩掉，保险断掉，中产生活很快就会露底，也就是所谓的斩杀线。美国把压力包装成了分期付款，它看起来是消费天堂，实际上是一个巨大的付费订阅国家。