看到这几天有人在讨论玩偶姐姐。 说她是拍摄黄片的，然后场外无限子弹，所以不值得大家赞扬。 我也来蹭一波热度，哈哈哈哈。 这个事有几个方面： 1️⃣拍黄片不一定能爆火，甚至成为强大的IP。 当时玩偶姐姐的陪玩系列男友视角，是吊打一系列偷拍自拍赛道的作品的。 无论从女友氛围感、颜值、画质、滤镜、身材、户型，都是现象级的。 说明玩偶姐姐是很有创新能力的。 个人能力极强。 我当时21年，看到这个片，还跟朋友分享过，大家都觉得很顶。 甚至收藏了很多她的表情包。 2️⃣玩偶姐姐相当于一个明星。 类似日本女优苍井空，很多人都对着她撸过，能跟她结交，无疑是一件值得炫耀的事情。 所以很多币圈kol、项目方，都愿意跟她结识，所以当出现舆情的时候，肯定是向着她的。 3️⃣无限本金无限马丁干币暴富，其实不简单的，那么多明星也是无限本金。 但是并没有梭哈币圈的觉悟，所以这个认知在圈外看还是很牛逼的。 玩偶姐姐很聪明，是不可否认的，利用自己的优势，把雪球滚大，并且知道止盈。 每个人有每个人的路。 我觉得，我们能学习到的就是，提升场外赚钱能力。 光靠交易能发财的人，一定是万里挑一的。 可以送外卖、上班、种地、创业做公司、返佣金、撸空投、接广告、做项目、卖黄片、开盘割韭菜。 场外有收入，心态是不一样的。 具体做什么，看你对自己的道德要求。 但是一定要有场外赚钱能力。 不然到最后，大概率是一场空。 现在我觉得嘴撸就挺好的，虽然很low，但是不作恶。 例如嘴撸 @MemeMax_Fi 这种项目。 这是一个memecore扶持的perp，目前还在预热阶段，一共100万美金的奖励。 给到kaito榜单前200名。 项目方直接就给币，并且发推特推广，大家一眼你就是在嘴撸。 提高了项目曝光度，大家也知道你动机。 就很不错。 一起加入嘴撸大军，赚点辛苦钱也挺好的。

为什么冲新不冲旧，币安告诉我们的道理 币安居然下架了OMG、WAVES和XEM，这三者可是上一轮牛市中市值前50的加密货币之一。 OMG作为泰国市值最高的加密货币之一，其下架事件或许能让人们意识到一个事实。为什么不应轻易投资于老牌加密货币呢？ 因为你永远不知道它们什么时候会被下架，一旦下架就会暴跌。与此同时，许多新上线的加密货币却是安安居推荐的明星项目，这种情况下新币价格飙升，而老牌币如OMG却被下架导致价格暴跌，这种现象确实令人匪夷所思。

俞浩现在是彻底疯魔了，在全网开启刷屏式疯狂收割流量，一天几十上百条短视频猛发，把 “黑红也是红” 玩到了极致。 你还别说，这套打法真管用。不管骂声多难听，热度是实打实的，现在追觅的国民度，硬生生被他炒到快追上雷军，成了现象级存在。 我就奇了怪了，追觅本身好好的，扫地机器人主业能打、口碑不差，稳稳当行业头部不好吗？非要铺这么大一个局，把自己架在火上烤。 说搞太空算力、喊着要发射 200 万颗卫星，好歹还能往 “硬核科技野心” 上靠一靠。可转头去扎进一堆传统行业创业，这操作我是真看不懂。 更让人费解的是，这些高风险项目，天使轮就急吼吼拉各地政府资金入伙。地方国资求稳、讲究安全，跟这种九死一生的创业项目，根本就是八字不合，完全不搭界。 我是抓破脑袋也想不明白：好好的明星企业不当，非要走这种毁口碑、高风险的野路子，到底图啥？ 这葫芦里到底卖的什么药？

打算去 AI startup 了。 从 2023 年之后，基本一直在大厂实习和工作。这次出来，大概率就会一直创业，不会再继续打工了。 说说我做这个决定的原因吧。 这个时代，AI Native 的小团队能学到的东西，比大厂传统业务多得多。 最近和不少 AI startup接触过，给我的感觉是其实一些比较明星的start up人才密度是高于大厂的业务部门的，这个可能比较反常识。 但大厂里真的有挺多只是想混口饭吃的小镇做题家，他们并不热爱这份工作，技术能力和 build 的欲望也挺一般般。 大公司有与生俱来、无法磨灭的大公司病。层级多，决策链路长，大头兵没有什么实质决策权。 最后的结果是，你出了 10 分力，可能只有一小部分打到了真正的结果上，剩下的全在流程里磨损了，或者花在向上表演上了。 哄好老板，这局就过了。这不是在骂我的前公司，是组织规模到了之后必然出现的物理现象。 还有个原因是，毕业之后对自己的了解也在变。学生时代觉得自己很需要钱，荣誉感、成就感这些虚的东西，在真金白银面前一文不值。 而现在不一样了。 有了一点积蓄，也找到了慢慢持续变富的路径，并且这几个月通过X也链接到了很多不走打工这条路径的朋友，反而发现自己真正需要的不是钱，是成就感，是做出一个真正有人用的产品的感觉。 钱解决的是生存焦虑和安全感不足的问题，解决完了，下一个问题才浮出来：我他妈到底想做什么？ 人生最重要的事，就是找到那个答案。 我找到了，所以走了。 顺利的话这辈子应该不会回大厂打工了，不顺利就再说。 祝我好运~👋

up up up down 昨晚发完文章后我一直在沙漠待到半夜2点，因为恰逢难得一见的月全食（血月），我又正好在上佳的观月地点，不愿错过这个机会，拍了一些照片。这不是vivo的广告，我只能说他们的手机拍照片太顶了，其他手机对着月亮都不行。 月食的过程很慢，前后持续1个多小时。月亮就一点一点被黑暗侵蚀。但不知道为什么当整个月亮都被黑暗侵蚀后，它反而变成了血红色，看起来格外诡异妖艳，照片里就是我肉眼看到的效果。从小到大第一次见到这种天文现象，叹为观止，目瞪狗呆。 我们熬到那么晚其实还有一个目的，就是想等月全食“关灯”的时候顺便看看童年记忆里的星空和银河。结果血月的时候我抬头能看到数百颗星星，但始终没有看到银河，观星师说城市的灯光污染有干扰，要去离敦煌40公里外的无人区拍摄才有清晰的银河。 我看着他拍的照片发愣出神，下次我一定要找机会看到这样的夜空，一定。 …… 今天早上的行程依然是莫高窟，这次预定了3个特窟，156+158+159，经典路线。 156窟是节度使家族窟，有著名的张议潮统军出行图，我看过安州牧的《西北有孤忠》，对归义军的历史有一些了解，这次近距离观摩壁画遗迹太幸运了。 另外156窟还有一段插曲，俄国十月革命成功后有500人的白俄士兵战败逃入中国，被民国政府缴械，1921年敦煌县政府不想让这群外国人打扰百姓，就把他们安排拘住在莫高窟的洞里，156窟也关过人。 冬天的敦煌比较冷，白俄士兵为了取暖在窟里生火，壁画被烟熏损毁，156窟的窟顶至今依然一片漆黑烟痕。 昨天有人说王道士当年把国宝廉价卖给外国商人很痛心，我回复他共识形成之前国宝也是便宜货。现在特级保护的洞窟，当年只是嫌弃安置外国战俘的囚房，找谁说理呢？ 158窟里面有整个敦煌最大的卧佛，横长17.2米，相当于5层楼横倒下来，建于西夏时期。释迦牟尼80岁涅槃，在当时人里算是很长寿了，佛教里面规定他涅槃后56亿年，未来佛弥勒继位，到时人世间会变成弥勒净土，吃的穿的用之不尽，有点像共产主义。但佛教这个饼画的太远了，56亿年...太阳寿命预计也才50年，我不想活那么久，累了。 158窟的壁画由于早年无人保护，有各种各样的人刻写“到此一游”。其中令我印象深刻的是一个叫胡守悌的，到此一游后面还刻了时间，67年5月27日，我默默算了一下要是1967年他是个年轻小伙的话，现在很可能还在世。 厉害了胡老哥，我连拍照都不允许的特窟壁画，你60年前能在上面刻字，我裂开 159窟...其实蛮普的，乏善可陈，主打一个来都来了，捆绑销售。特窟每人每窟200，我们10个人看一个窟就是2000，3个窟消费6000，你们如果有的选的话只要156+158即可，159duck不必。 …… 下午的行程是又见敦煌演出，搬砖组长安排的太周到，提前买好了至尊贵宾票。价格是普票的2倍，但我小声说一句性价比一般，你们看的话买普票。 “又见”系列是王潮歌导演（女）的作品，她是艺二代，和国师有私交，参与制作08年奥运会开幕式，对这种大型文艺演出确实有一手。最早和国师弄“印象”系列，专门接地方政府的文旅演出项目，后来挣了钱十几亿把公司卖了，又自己出来弄了“又见”系列。 我在平遥看过又见平遥，现在来敦煌看又见敦煌，前者投资4.7亿，后者投资6亿，时间上也是前后脚搞起来的项目。 你们如果从来没看过类似演出的，第一次去看一定觉得精彩，但平心而论我觉得敦煌这出不如华清池、也不如平遥，但比承德那套好看，我的审美你们信就是了。 …… 今天a股成交2.42万亿，量没之前大，但是中位数+1.07%也很不错。cpo光模块继续调整，寒武纪、新易盛、中际旭创这些明星股今日大跌，像这种概念投机就是要信早信，晚信不如不信，妖涨的时候如果不敢买错过就错过了，不要觉得它们跌下来贪便宜去买，这是典型的锚定心理。 这几天有一股趋势，资金从cpo光模块流出，流向了固态电池，论坛里游资大v在带舆论，行业里研究员也在拼命引流，这背后就是牛市行情里争夺关注度的pk，一旦固态电池的趋势起来了，会对cpo形成显著的虹吸。因为说白了a股最激进最勇敢的就是那批人，那批钱，他们在板块之间的迁徙会直接影响下一个阶段的主题。 持有宽基的不需要操心这个，热门概念轮动对宽指的影响很小。我白天在外面玩，实在无聊掏出手机看行情也就1-2次，我其实不是很担心行情在这个位置崩溃，或者换一个角度，错过7000点的卖点我不会觉得可惜，目前12月份的ic年化贴率12%，完全没有下车焦虑。有涨赚钱当然好，不涨混日子也挺好。 最近有一些新股民留言问我怎么弄期指，有没有风险。最低140万一手的杠杆工具何止是有风险，风险大的一批，新手玩会死人的。我以前有一篇文章，是集思录一个网友滚1手ic的盈亏记录和心路历程，没看过的建议去看看《极限承压》 最后想给你们分享一个图，主要是美股里面交易的资产，图片可以点击放大看。 最左边一列是代码，美股代码是字母，不是数字。第二列是资产名称，后面几列是各个年份的表现。资产里面的qqq和spy就是我一直推荐的纳斯达克etf和标普500etf。 最底下倒数第三行是年度最佳资产，倒数第二行是年度最差资产。 其实表格里有些资产我也不太熟悉，但只要看仔细看表格，你很难不被btc所吸引，一个是它的回报实在太tm高了，碾压所有，另一个就是它的节奏实在太规律了，up-up-up-down，up-up-up-down，三年冠军一年垫底，三年冠军一年垫底。 好了，现在又是up-up-up，连续三年冠军，我反正今年只卖不买，谁说这次不一样都不好使，就算后面还能涨，这钱我不要，让给你了。

AI 与 Crypto：不是“加不加”的问题，而是“什么时候需要” 这个周末我去参加了一个很火爆的 OpenClaw Demo 活动，担任评委点评项目。 另一位评委是 Web2 圈非常有名的投资人，在这一轮 AI 浪潮里押中了像 MiniMax 这样的明星公司，战绩非常漂亮。 但他有一个非常明确的观点：不看好 Crypto。 他的逻辑其实也很简单——如果一个项目本身是一个很好的 AI 产品，但为了发币硬塞区块链进去，那基本就是把自己的路走窄了。因为一旦带上 crypto 标签，在融资、监管、用户认知上都会立刻进入一个更复杂的环境。 坦白说，这个观点我部分认同。 过去几年 Web3 确实有大量项目犯了一个错误： 先想发币，再找产品。 很多项目的区块链部分其实是完全多余的。 如果一个产品的核心价值不依赖链上机制，只是为了 Tokenomics 而加一层链，那基本上已经被市场证明走不通。 所以当一些 Web2 投资人看到“AI + Token”的项目本能反感，其实也不奇怪。 但问题在于： 很多人因此得出了一个过于简单的结论——AI 不需要 Crypto。 我认为这个结论同样是错误的。 AI 与区块链之间的关系，从来就不是一个“是否需要”的问题，而是一个在什么阶段必然会需要的问题。 而且随着 AI 进入 Agent 时代，这种需求会越来越明显。 ⸻ 一、AI 协作需要“可验证性” AI 未来不是一个模型，而是一整个 Agent 网络。 一个复杂任务的完成，可能需要几十甚至几百个 AI Agent 协同完成： •有的负责数据获取 •有的负责推理 •有的负责执行 •有的负责验证 在这种体系里，一个核心问题会出现： 谁做了什么？如何证明？ 如果所有计算和数据都在中心化服务器里，那最终只能靠平台信用。 但当 AI Agent 之间开始进行大规模协作时，可信记录和可验证执行就变得非常关键。 区块链的价值就在这里： •可验证记录 •不可篡改日志 •可编程结算 换句话说，AI 需要一个可信的协作底层。 这也是为什么像 0G 这样的基础设施会提出 DeAIOS（Decentralized AI Operating System） 的概念： 让 AI 的数据、计算和行为可以被验证，而不是黑箱。 ⸻ 二、AI 开发者需要新的激励体系 在 OpenClaw 的生态里，其实已经出现了一个很明显的问题。 很多开发者在开发 Skill。 这些 Skill 本质上就是 AI Agent 的能力模块。 但问题是： 开发者很难从中获得长期收益。 今天的模式大概是： •开发者贡献能力 •平台获得流量 •平台掌握收益 这种模式在 Web2 很常见，但它并不适合未来的 AI Agent 经济。 如果一个 Skill： •可以被反复调用 •可以组合进不同 Agent •可以在不同应用场景复用 那它本质上就是一种 数字资产。 而资产的确权、交易和收益分配，正是区块链最擅长解决的问题。 未来很可能会出现： •Skill Marketplace •Agent Asset •自动化收益分配 AI 能力本身会变成一种可交易的资产。 ⸻ 三、AI 数据主权问题会越来越严重 AI 的发展正在快速逼近一个新的问题： 数据荒。 高质量训练数据正在变得越来越稀缺。 同时，大模型公司已经在大量使用互联网内容进行训练： •文章 •图片 •视频 •代码 这些内容的创造者是谁？ 人类。 但在现有体系里，人类几乎得不到任何回报。 如果这种模式持续下去，很可能出现两件事： 1️⃣ 数据质量持续下降 2️⃣ 创作者动力消失 未来一个更合理的体系应该是： •数据有来源 •数据有所有权 •数据可以被授权使用 •数据贡献可以获得收益 这其实就是 数据资产化。 而区块链正好可以提供： •数据确权 •数据授权 •数据使用记录 •自动分润 简单说： AI 不仅需要算力，也需要一个新的数据经济体系。 ⸻ 四、Web3 从业者不需要羞于表达 最近在很多 AI 活动上，我也发现一个很有意思的现象。 不少做 Web3 的朋友在自我介绍的时候，会刻意淡化自己的背景。 甚至有点不好意思说自己来自 Crypto。 我其实觉得 完全没必要。 Web3 的确经历过泡沫、叙事过剩和很多失败的项目。 但这并不意味着技术本身没有价值。 很多技术路线其实是超前于时代的。 现在 AI 的发展速度正在重新打开很多可能性： •AI Agent •去中心化算力 •数据资产 •AI 协作网络 这些问题，本质上都需要： 一个可信的数字经济基础设施。 而区块链正是为这种系统而生的。 ⸻ 五、真正的问题不是“AI 要不要 Crypto” 真正的问题其实是： 什么时候需要。 如果一个 AI 产品： •不需要去中心化 •不需要资产化 •不需要协作网络 那确实没必要上链。 但如果未来 AI 进入： •Agent 经济 •AI 协作网络 •数据资产市场 那区块链几乎是必然出现的底层设施。 所以我其实很能理解那位 Web2 投资人的观点。 只是从更长周期来看： AI 和 Crypto 很可能不是竞争关系，而是互补关系。 AI 负责智能。 区块链负责信任和经济系统。 当这两者真正结合的时候， 我们可能会看到一个完全不同的数字世界。 而现在，其实才刚刚开始。

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

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？

女優: 永瀨唯 (#永瀬ゆい#) 發行日期: 2019-10-03 番號: ATID-370 為了當偶像的練習生，被欺騙變成了AV明星，現場表演做愛！她作為偶像組合的主角而受到歡迎，但由於組合突然解散，她要尋找下一步的發展！然而，她所屬的公司，背負巨額債務，唯有出賣她給統治娛樂界的製作人‼️

英伟达与高通猝不及防，中 国车企自研芯片纷纷登场！ 当英伟达CEO黄仁勋在CES 2025上自信地宣布"自动驾驶 汽车已经到来"时，他可能没 有意识到，他口中那些"必须 使用自动驾驶技术"的汽车公 司，正悄然将他从核心供应 商的名单上划掉。同样，高 通CEO安蒙或许也没想到， 那个在汽车座舱芯片市场占 据70%份额的巨头，在智能 驾驶领域正遭遇中国车企的 集体"叛逃"。一场由中国车企 主导的自研芯片浪潮，正在 改写全球汽车半导体的权力 版图。 01 从"买买买"到"造造造"：中国 车企的芯片觉醒 时间回到几年前，英伟达的 Orin系列还是中国高端智驾 市场的绝对王者。小米 SU7、理想L系列、极氪001 等明星车型，无不以搭载双 Orin X芯片（508 TOPS算 力）作为智能化卖点。高通 则凭借骁龙8295座舱芯片， 几乎垄断了智能座舱市场。 彼时，英伟达Orin-X单一型 号即占据中国智驾域控芯片 约45%的装机量，高通在座 舱领域的统治力更是无人能 及。 然而，转折来得比想象中更 快。2025年，中国车企自研 智驾芯片进入规模化量产元 年：小鹏的"图灵"AI芯片在二 季度量产上车，蔚来ET9搭 载自研的5nm"神玑 NX9031"芯片交付，吉利旗 下芯擎科技的"星辰一号"7nm 芯片也实现量产。甚至连一 向在智能化上"慢半拍"的比亚 迪，也在2024年启动了自研 芯片项目，推出4nm制程的 BYD 9000座舱芯片。 这场自研浪潮的导火索，首 先是成本。> 蔚来创始人李 斌曾算过一笔账：自研芯片 后，"一年可以少花几十亿人 民币采购英伟达的芯片"。小 鹏汽车为研发图灵芯片耗资 超百亿元，历时五年，其间 甚至因架构错误赔偿数亿元 推倒重来。何小鹏坦言，虽 然投入巨大，但自研芯片在 BOM成本上每颗可节约约 1200元，大规模出货后将显 著优化整车成本结构。 更深层的动机，是对技术自 主权的渴望。英伟达和高通 的芯片本质是"通用平台"，车 企只能在其框架内做算法适 配，大量算力被闲置。而小 鹏的图灵芯片专为AI大模型 设计，算力利用率比通用芯 片提升20%，最高支持本地 运行300亿参数的大模型。蔚 来神玑NX9031采用5nm工 艺，拥有500亿晶体管规模， 官方宣称"一颗抵四颗Orin"。 这种软硬件深度耦合带来的 效率提升，是外采芯片无法 比拟的。 02 英伟达的"Thor焦虑"与高通 的"融合困境" 面对中国车企的集体转向， 英伟达并非没有准备。其新 一代Thor芯片将算力天花板 推至2000 TOPS，试图以绝 对性能优势巩固地位。然 而，Thor芯片的量产时间多 次延期，引发部分车企转向 自研或国产方案。更致命的 是，Thor的"黑盒属性"让车企 担忧——一旦深度绑定英伟达 生态，未来的算法迭代将受 制于其技术路线。 英伟达汽车业务的增长"失 速"已现端倪。虽然其在AI算 力上的技术积淀短期内仍不 可替代，但市场份额的下滑 趋势明显。2025年下半年， 地平线的征程J6P开始交 付，直接挑战英伟达在 L2++市场的地位；华为昇腾 MDC平台搭载量突破100万 辆，与特斯拉自研FSD并列 成为行业标杆。英伟达在中 国市场的统治力，正从"绝对 垄断"退化为"多元竞争中的一 极"。 高通的情况则更为微妙。它 在座舱芯片市场的优势无人 能撼动，全球超3.5亿辆汽车 搭载骁龙数字底盘，中国市 场覆盖超210款车型。但在智 驾领域，高通走的是"舱驾融 合"差异化路线，主打中低端 车型的成本优化。骁龙8650 智驾芯片算力仅30 TOPS， 与英伟达Orin X的254 TOPS 相去甚远；即便是最新的 Ride Elite至尊版，约720 TOPS的AI算力也未能打开高 端市场。 中国车企的自研策略，恰恰 精准打击了高通的软肋。小 鹏图灵芯片不仅用于智驾， 还能支持智能座舱功能，实 现"一颗芯片管全车"的舱驾融 合。蔚来、吉利也在推进类 似的全融合SoC方案。这意 味着，高通赖以生存的"座舱 优势带动智驾"逻辑，正在被 车企自研的"全域融合"芯片所 颠覆。 03 从"供应商时代"到"战国时 代"：格局重构 2025年的中国智驾芯片市 场，可以用"旧王新贵的战国 时代"来形容。英伟达、高 通、Mobileye等国际巨头， 华为、地平线等本土供应 商，以及小鹏、蔚来、吉利 等车企自研力量，三方势力 交织缠斗。 一个显著的趋势是：车企自 研并非要完全取代供应商， 而是构建"自研+外购"的混合 模式。理想汽车仍在部分车 型上使用英伟达Orin X，但同 时推进自研M100芯片，预计 2026年量产；小米SU7继续 搭载英伟达双Orin X，但业内 传闻其自研的"玄戒O2"芯片 将于明年上车。这种"多条腿 走路"的策略，既保障了供应 链安全，又为技术迭代预留 了空间。 对英伟达和高通而言，真正 的威胁不在于失去某几个客 户，而在于行业规则的改 写。过去，芯片厂商定义算 力标准，车企被动跟随；如 今，车企根据自研算法需求 反向定义芯片架构。端到端 大模型、VLA（视觉-语言-动 作）模型的兴起，让"有效算 力"取代"峰值算力"成为新的 评价标准。英伟达Thor的 2000 TOPS固然耀眼，但如 果无法高效运行车企的特定 模型，不过是数字游戏。 更深远的影响在于生态。小 鹏图灵芯片不仅用于汽车， 还将搭载于AI机器人和飞行 汽车；蔚来神玑芯片未来可 能外供其他车企。一旦车企 自研芯片从"成本中心"转变为 可外供的产品线，英伟达和 高通将面临来自下游客户的 直接竞争。 Synopsys首席执 行官曾预言："更多汽车制造 商将不得不在公司内部构建 芯片开发设计能力。"这一预 言正在中国率先成为现实。 04 未来：开放与封闭的博弈 站在2026年的门槛回望，中 国车企自研芯片的浪潮绝非 一时冲动，而是智能电动汽 车产业成熟的必然结果。当 软件定义汽车成为共识，硬 件必须与算法深度协同；当 数据成为核心资产，算力平 台必须掌握在自己手中。英 伟达和高通或许曾以为，凭 借技术优势和生态壁垒可以 高枕无忧，但他们低估了中 国车企对技术主权的执念， 也高估了"通用平台"在垂直场 景中的不可替代性。 当然，这场变革并非零和博 弈。英伟达的CUDA生态、高 通的连接技术，短期内仍是 行业基础设施。中国车企的 自研芯片，更多是在"增量市 场"中争夺定义权，而非在"存 量市场"中彻底颠覆。但一个 不可否认的事实是：全球汽 车半导体的权力中心，正在 从硅谷向东方转移。 英伟达与高通没想到的，或 许不是中国车企会自研芯片 ——毕竟特斯拉早已做出示范 ——而是这股浪潮来得如此迅 猛、如此决绝。当小鹏 MONA M03的升级版悄然换 上自研图灵芯片，当蔚来 ET9以78.8万元的身价搭载神 玑NX9031驶下生产线，当比 亚迪将自研芯片铺向10万至 20万元的主流市场，一个属 于中国"芯"的时代，已然开 启。 而对于英伟达和高通来说， 最紧迫的问题不再是"如何卖 出更多芯片"，而是"如何在车 企自研的时代找到自己的新 位置"。毕竟，当曾经的客户 变成竞争对手，游戏规则已 经彻底改变。