美国的山里是真没有网，很需要星链！ 前几天在红杉国家公园和国王峡谷,手机一整天SOS，彻底数字排毒😂。昨晚去LA的格里菲斯天文台,上山到半路,也没网。 我小声嘟囔、怪不得需要星链 包车师傅说，我家里就装了Starlink，其它的网有时候会卡，但星链不会。屋外需要装个基站,屋里再放一个设备,有点像我们用的路由器/猫。家用版现在一个月五十几到一百多刀,锅另算三百多刀一次性。 手机也有直连和150多个国家漫游版。我打开注册看了下 Starlink Roam，专为房车、露营、四处跑的人设计的环球漫游网。价格 100GB 每月 50 刀,无限流量每月 105 刀不用就暂停。 美国电信商T-Mobile 和星链合作的手机直连 T-Satellite一个月只要10 刀，靠 650 多颗卫星覆盖全美 50 多万平方英里盲区。 在城里有网，用的常规网络,没信号的地方切换星链，坐飞机美联航正在上免费 Wi-Fi 就是Starlink Aviation,出海有Starlink Maritime，露营、房车、合作国家公园是Starlink Roam。 在中国你很难体会”完全没信号”是什么感觉，我去呼和浩特的山里都有5G Plus。在美国,城里的山上都是数字荒漠… “欢迎来到山城洛杉矶。”朋友从尔湾开车来找我,见面第一句跟我说。“我第一次去墨西哥🇲🇽,担心那里不安全。当地人问我哪来的,我说LA，他笑了 跟你们那差不多啦,别担心。” LA真的有“治安焦虑” 🔫 屋顶上的步枪 朋友开车🚗带我去K Town吃韩餐,路上讲起”屋顶韩国人”Roof Koreans。 1992 年洛杉矶暴动,警察撤去守比佛利山这些富人区,把韩国城丢给了暴徒。韩裔店主就自己拿枪上了屋顶。因为很多人是退伍韩国兵，人人会用枪，在第五街和 Western 大道的加州市场屋顶上。“据说有个阿姨站在家里屋顶上，枪口对着往里冲的人：谁再往前一步,就崩了你！”韩国人赢了。 我其他美国朋友也跟我聊过聊过这个【拥枪自由】当有人闯进你的私人领地,开枪自卫被视为天经地义,是”保护自己”的一部分。跟拓荒精神也有关，德州的同事他们现在也还是会去狩猎。 一体两面。 我订酒店时,系统特别提示，不能携带武器入住。我当时想，谁会带枪进酒店啊?进房间发现门后贴着告示: “法律保护酒店员工免受威胁行为。本酒店为员工配备个人安全设备。——洛杉矶市法典 第十八章 第二条 第182.02节” 我还在地铁站看到 5 个警察按住一个男的，吓得我只敢坐这仅此一次。去逛比弗利山庄的贵妇超市 Erewhon 门口两个安保每个人标配两把枪。 街上有两种小小机器人 开车路上,一台白色圆滚滚的小车在人行道慢慢挪。我还以为是亚马逊送货的，类似于亚朵酒店的外卖机器人？朋友说:那是安保巡逻车。 它叫 Knightscope K5,专做安防机器人的公司造的。一人多高、四百多磅、子弹头造型,带摄像头、热成像、激光雷达、车牌识别,24 小时在商业区、停车场、商场巡逻。商家按月租,一台 650 到 5500 刀，比真人保安便宜。 我们吃的Rose推荐的韩餐Sun Nong Dan门口两个蹲着的名叫“COCO”的粉色方盒子小车。我问那这是干嘛的? 朋友:“送外卖的。人工太贵,有些商家就用机器人。” “那它会上楼吗?” “当然不会啦！有时候还会摔倒,用语音求你扶它起来,超可爱！” Coco 是 Sam Altman(OpenAI CEO)投的,融了超过 1.2 亿美金,街上跑着约 1300 台,零排放,已送出超 50 万单。它不是全自动,背后有真人远程盯着随时接管;爬不了楼梯,只能在人行道跑,所以才动不动翻车卖萌😂 站岗的机器人，送饭的机器人。“它们太常见了，我都不会觉得这很特别。”这就是洛杉矶的街道。 ⚖️ 我怀疑洛杉矶最热门的职业是律师 区别于，旧金山满街的AI 广告，洛杉矶满大街都是律师广告。就在我拍摄的COCO外卖机器人背后，公交车上就有！ “我们为你而战”、The Accident Guys,你的伤害律师,2500+ 五星好评、出了事,不仅让你赢,还让你赢得漂亮….各种律师 朋友说:“在LA真的很容易撞车,奇奇怪怪的人也多。“难怪事故律师能霸屏。也所以他住在更贵的尔湾。 我想起包车师傅说的，她每年都得找人报税。美国个人税太复杂,律师能帮你合理避减减税、省去一堆麻烦,一年才100多刀。在美国一半人报税都要找专业的，只不过大多找会计师 CPA,不是律师，律师打税务官司才上场。 晚上我们还是去了格里菲斯天文台，就是《爱乐之城》里 Mia 和 Sebastian 在星空下跳舞的地方。 “这跟阳明山有什么不一样吗？” “你上去就知道了，这是我最喜欢的夜景🌃”

我觉得你们根本不明白，真正的牛市是什么样子。 每一个上了 CEX（中心化交易所）的山寨币， 一天上涨 10%-100%。 而且不是一天结束。 资金会持续轮动 3-5 天， 中间来一次短短 24 小时回调， 然后继续暴涨。 这样的行情会持续好几个月。 BTC 会开始疯狂拉升， 强到整个市场都像被冻结一样。 而山寨币则只是静静等待， 等 BTC 稍微喘口气， 它们就会彻底起飞。 接着 ETH 登场， 像是想证明什么一样。 暴涨的程度， 甚至像一个被内幕团体疯狂喊单的 meme coin。 至于其他山寨币？ 它们不是“涨几天”。 而是连续几周、几个月陷入彻底疯狂。 当然， 中间也会有残酷回调。 这些回调会狠狠干爆那些高杠杆赌徒。 但现货玩家？ 现货玩家根本不慌。 你会眼睁睁看着自己的仓位， 变成你从未想过能拥有的东西： 名表、豪车、游艇， 甚至如果你操作得够好， 可能是一整座岛。 这一次也不会有什么不同。 没错， 下跌可能有 50%，甚至 70%。 但上涨空间？ 那是改变一代人命运的财富。 那种会让别人看你的眼神都不一样的财富。 那种会让前任突然发消息： “嘿，最近过得怎么样？” 的财富。 它正在到来。 而且会非常疯狂。 如果你现在还没关注我， 你以后会后悔的。

推荐下，这期 JL Collins × Steven Bartlett《The Diary of a CEO》 的完整播客采访。 很有哲理的财富观，推荐每个人看完结合自己的条件再规划下属于自己的路径： 1️⃣为什么要避免债务。 2️⃣支出低于收入成为习惯有多必要。 3️⃣投资剩余的钱，是未来的底气。 4️⃣学会先获得购买权，再消费。 他在36分钟的时候也谈到了对比特币的态度！ 正片2小时15分钟，链接放在最后， 也可以选择看看我下面有 GPT 的整理版和我的注解，不想听我啰嗦的可以直接去看正片。 JL Collins 就是《The Simple Path to Wealth》的作者， 先说我认为这期采访真正的核心：钱最重要的功能，不是让你买更多东西，而是让你越来越不需要向任何人低头。 也就是说，财富的终点不是消费能力，而是选择权。 这也是整期两个多小时反复回到的主线。 下面是 AI 按采访顺序的梳理： 00:00–03:27｜为什么写《The Simple Path to Wealth》 JL 最初根本没准备写一本畅销书，而是在博客上给女儿 Jessica 留下一套关于钱的知识。 他认为，一个人如果把钱的问题处理好，人生会容易非常多。不是因为钱本身能带来幸福，而是有资源的人拥有更多选择，没有资源的人很多时候连选择的资格都没有。 因此他写作的目标从来不是教女儿如何暴富，而是教她：如何避免因为钱而失去人生的自主权。 03:27–05:10｜绝大多数人对钱最大的误解 普通人的第一反应是： 有钱了可以买什么？ 房子、车、旅行、奢侈品…… JL 认为这是文化灌输给我们的默认思维。 钱当然可以消费，但还有第二个用途： 钱可以替你工作。 你工作→赚到钱→把其中一部分变成资产→资产继续产生钱。 于是慢慢发生一个巨大变化： 一开始，是你用时间换钱； 后来，是钱替你换时间。 所以他建议把“我能用这笔钱买什么”改成： “这笔钱将来能替我赚多少钱、买回多少自由？” 05:10–06:15｜什么叫财务自由 只要你必须每天出售自己的时间、劳动和注意力才能活着，你就仍然依赖某一个愿意付钱给你的人或组织。 老板、客户、公司、平台…… 所以财务自由不是“我有很多钱”。 而是： 工作开始变成可选项。 你可以工作，但不是“不工作就活不下去”。 这个区别非常大。 06:15–13:11｜为什么很多成功人士都有创伤 Steven 谈到自己的经历：年轻时冒险、辍学创业、拼命证明自己，很大程度来自内心的不安全感和创伤。 JL 观察到一个有意思的现象： 很多极度成功的人背后都有某种“我要证明自己”的东西。 创伤、不被认可、自卑、家庭问题…… 它可能成为非常强的驱动力。 但反过来，他也认识一些人，没有那么大的野心，只想过舒服、自由、平静的人生。这些人反而往往成长环境更加稳定。 这引出了一个问题： 巨大的野心究竟是一种能力，还是一种没有被治愈的伤口？ 采访没有给确定答案，但 Steven 明确提到，他认识的一些超级富豪并不快乐。 其中一个重要寓言：和尚与大臣 JL 的书开头有个故事。 两个童年好友，一个后来成为国王身边的大臣，一个成为清贫和尚。 大臣看和尚每天粗茶淡饭，就说： 你如果学会讨好国王，就不用吃这种苦了。 和尚回答： 你如果学会满足于粗茶淡饭，也就不用讨好国王了。 JL 说自己一直更接近和尚。 这其实是他全部财富哲学最简洁的表达： 降低欲望，也是一种提高自由度的方法。 当一个人的“必须拥有”越来越少，他需要讨好的人也会越来越少。 13:11–14:22｜钱与幸福的关系 JL 并不认同“钱能让你幸福”。 他的观点更细： 钱不一定增加幸福，但缺钱可以制造大量痛苦。 催债信、房租、账单、医疗费用、失业风险…… 这些东西会长期占据人的心理空间。 所以财富最先改善的，往往并不是快乐，而是： 减少焦虑。 而且金钱有放大效应。 一个本来就不快乐的人， 变成富豪以后仍然可能不快乐； 一个本身就很满足的人， 有钱以后会获得更多选择。 Steven 也谈到自己以前觉得 Range Rover、 豪宅会带来巨大幸福， 后来真正拥有以后， 发现心理冲击远没有想象中大。 JL 因此强调： 享受财富， 但不要要求财富负责治愈你。 14:22–15:59｜什么才是真正的 F.U. Money 一般人把 FU Money 理解为： 钱多到永远不用工作。 JL 说那其实叫 Financial Independence。 他定义的 FU Money 反而是： 走向财务自由途中已经积累起来的那部分钱。 哪怕你只有足够活六个月的钱， 它都已经开始改变你的行为。 老板羞辱你，你可以离职； 行业不好，你可以休息半年； 想去欧洲旅行，你可以辞职； 想换城市，你不用害怕三个月没收入。 所以财富不是到了终点才有用。 每增加一笔储蓄，你的自由其实已经增加了一点。 15:59–25:32｜采访最有争议的观点：年轻人未必应该买房 JL 不是反房地产。 他自己一生也买过很多房。 但他说： 房子应该首先看作一种生活消费，而不是自动等于一项好投资。 买房最大的问题不只是首付和房贷。 还有装修、家具、维修、房产税、保险、屋顶、花园、设备等等。 所以“我的月供和房租差不多”这个比较经常是错误的。 房租 2500 美元，你大致知道成本； 房贷 2500 美元，可能突然再来一个 2 万美元屋顶。 而且人买房时经常出现一个行为偏差： 银行说你最多可以贷 100 万，你就真的去买一个接近自己极限承受能力的房子。 于是房子开始绑架现金流。 买房真正被忽略的是机会成本和流动性 JL 和 Steven 都特别重视这一点。 20 多岁、30 多岁的时候，人的最大财富可能不是现有资产，而是： 未来几十年的机会。 工作突然要求你去纽约； 创业机会在旧金山； 你想去葡萄牙； 换行业； 认识了另一半； 都需要移动。 租房的人可以很容易离开。 房主却要卖房、承担交易成本，或者突然变成一个根本不想当的房东。 所以 JL 的结论不是： “永远不要买房。” 而是： 年轻且正在快速发展事业时， 不要低估流动性的价值。 等你已经非常有钱， 而且某套房确实提升生活质量，再去买。 那时候你是在强势位置购买， 而不是被房贷绑架。 25:32｜整本书浓缩成三句话 JL 的财富路径非常简单： 避免债务。 支出低于收入。 投资剩余的钱。 基本上整场采访后面的一个多小时， 都在解释这三件事。 26:49–36:03｜债务为什么如此危险 个人消费债务在他眼里几乎是财务自由的反面。 尤其：信用卡债务、消费贷、豪车贷款。 因为你不仅在为过去的消费付款， 还把未来的现金流提前抵押掉了。 他把债务形容成游泳运动员腰上绑着铅块。 不是绝对游不到终点，但难度大得多。 他的还债方法也很明确： 把所有债务列出来； 其他债务付最低还款； 集中现金优先消灭利率最高的债务； 然后第二高、第三高…… 这是数学上效率最高的一种方法。 “必须拥有”的暴政 JL 创造了一个很好的概念： Tyranny of the Must-Haves。 “我必须住这个区。” “孩子必须读这所学校。” “必须有两辆好车。” “必须每年出国。” “必须住大房子。” 每增加一个“必须”，自由就少一点。 他自己年轻时直接存收入的 50%。 但他说自己从没觉得这是“牺牲”。 他的心理账户是： 我不是少花掉了 50%。 我把那 50% 花在了购买自由上。 这一点我觉得是整期非常高级的一个重新定义。 消费其实经常是在购买自尊 Steven 讲了自己年轻时候一个非常真实的经历。 发薪以后立刻买大电视、PlayStation， 因为这些东西能让自己短暂感觉： “我成功了。” 过几天发现没钱，又把东西卖掉。 下一次发工资继续循环。 JL 提醒： 很多炫耀性消费，本质并不是需要那个东西， 而是希望别人通过那个东西认可自己。 他举 Ferrari 的例子： 你开 Ferrari 时以为别人想： “这个人真厉害。” 实际上别人很可能想的是： “如果我开这辆 Ferrari，我一定很帅。” 人家压根没那么关心你。 36:03–38:43｜他为什么不投资 Bitcoin 这里应该也是你比较关心的一段。 JL 明确表示： 他不反对 Bitcoin 存在，但自己不投资。 原因不是他说 Bitcoin 一定归零， 而是他认为 Bitcoin 对他来说属于 speculation， 而不是 investment。 他的投资标准是： 背后最好有一个持续产生经济价值的“发动机”。 企业销售产品、产生利润、现金流增长。 而 Bitcoin 在他的框架里没有这套现金流， 所以他无法估值。 Steven 反驳： 如果 Bitcoin 过去十五年的成功如此巨大， 本身是不是已经证明市场存在真实需求？ JL 承认： 完全可能。 Cathie Wood 等人的长期判断也完全可能最终是对的。 但他说他无法判断未来十年，所以选择不参与。 因此他的立场其实没有标题那么绝对。 不是： “Bitcoin 是骗局。” 而是： “Bitcoin 超出了我的投资框架，所以我把它归类成投机。” 38:43–46:37｜应该还房贷还是投资 答案取决于房贷利率。 因为提前还贷相当于获得一个确定性收益： 如果你的房贷利率是 7%，提前还款大致相当于获得一笔确定性的 7% 成本节省。 房贷利率极低时，投资机会成本更重要； 房贷利率非常高时，提前还款吸引力更高。 他随后解释了利率、房贷本金、利息以及为什么前期月供中利息占比较大。 他也说，不要试图精准预测“什么时候利率最低然后买房”。 因为利率同样很难预测。 最终还是回到： 现在是否买得起，这个房子是否真正改善你的生活。 46:37–55:13｜AI 时代，现在买股票安全吗？ JL 给出的答案很经典： 短期永远不安全，长期反而非常安全。 股票最大的特征不是“危险”，而是： 波动。 如果三年后要买房的钱、明年孩子读书的钱放进股市，很危险。 因为明年完全可能跌 30%、40%。 但如果是十年、二十年甚至更长的钱， 股票是人类历史上极强大的长期财富生产工具之一。 核心条件只有一个： 大跌的时候不能因为恐惧卖掉。 否则再好的资产都救不了你。 所以真正最大的投资风险，有时候不是资产： 而是投资者自己。 男人为什么投资经常不如女人 这里他们谈到一个有意思的行为： tinkering——手痒。 觉得： 这个配置再优化一下； 换个 ETF； 追一下热点； 择个时； 卖了再买回来…… JL 发现很多男性尤其喜欢这样做。 Steven 引用了一些男女投资行为的数据，核心结论是： 男性更倾向承担风险、频繁交易和择时； 女性往往交易更少、更长期持有。 所以即使男性经常“感觉自己更懂投资”，最终反而可能因为过度操作拖累回报。 JL 开玩笑说： 看来自己有非常强的“女性一面”。 他的核心仍然是： 少做事。 55:13–1:02:38｜复利真正发生时是什么样 采访展示了一张长期复利曲线。 早期非常无聊。 本金不断增加，资产增长并没有明显脱离投入的钱。 然后几十年后突然： 曲线翘起来。 JL 说他见过很多已经财务独立的人，反而问他： “我真的财务自由了吗？” 不是他们不会算数学。 而是复利增长到后期会快得令人产生不真实感。 他随后解释 4% guideline： 如果一年生活费 10 万美元， 大约需要： 10 万 × 25 = 250 万美元投资资产。 250 万 × 4%=10 万。 所以可以粗略用： 年度支出 × 25 作为财务独立目标值。 但他刻意不用“4% Rule”，而更喜欢叫 guideline，因为现实情况会变化。The Singju Post 复利最终有一个非常有意思的状态： “所有东西都免费了” 意思不是东西真的不要钱。 而是： 当投资资产每年产生的钱已经高于你的全部消费时， 新消费不再需要靠劳动补回来。 年轻时你舍不得买的东西，后来反而可以轻松买。 这也解释了他的财富哲学： 不是永远节俭。 而是： 先获得购买权，再消费。 而不是提前几十年透支未来购买权。 1:02:38–1:12:54｜“我年轻时不享受，老了有钱有什么意义？” Steven 提出年轻人非常自然的反驳： 20 岁不去旅行、不喝酒、不玩、不买东西，一直省钱，等到 70 岁一身钱，有什么意义？ JL 的回答不是让人苦行。 他首先反对： “享受人生=花很多钱。” 更有意思的是，他说 75 岁以后其实钱非常有用。 因为年纪越大，舒适、安全、医疗、便利的价值越高。 但他年轻的时候也并不是为了“75岁的自己”投资。 他 25 岁攒了约 5000 美元，就敢辞职去欧洲背包旅行。 所以： 储蓄不是只帮助未来的你， 它马上就在帮助今天的你。 5000 美元可能还不能退休， 但已经足够让一个年轻人敢辞掉不喜欢的工作。 他为什么主张储蓄率 50% 第一份正式工作年薪约 1 万美元，他直接存 5000。 他认为 50% 是一个非常强的 benchmark。 在市场正常的情况下， 坚持高储蓄率 + 投资， 大概十几年就可能走向财务独立。 当然这不意味着所有人都必须 50%。 他的意思是： 不要先问： “50% 怎么可能？” 应该先问： 财务自由对我到底值多少钱？ 有人选择星巴克、好房子、名车； 有人选择早点自由。 没有道德上的对错，是优先级不同。 1:07:08｜给孩子最大的投资礼物其实是时间 他特别建议，如果孩子已经有合法劳动收入， 可以尽早利用 Roth IRA 等美国税优账户投资。 原因不是那几千美元有多重要。 而是孩子拥有： 50 年、60 年甚至更长的复利时间。 他说财富积累最强大的变量之一就是： Time。 越早开始，后来需要付出的本金越少。 1:12:54–1:20:04｜税优账户到底有什么意义 他详细讲了美国的： 401(k)、403(b)、IRA、Roth IRA。 传统退休账户的本质通常不是“不交税”， 而是：延迟交税。 现在收入高时把钱放进去； 投资增长； 退休以后收入降低，税率可能下降； 再把钱取出来。 同时雇主的 401(k) match 基本属于： 应该优先拿的“免费钱”。 他也提醒： tax deferred ≠ tax free。 JL 自己反而出现了一个特殊情况： 退休后因为写书、事业成功，税率甚至比以前高， 因此传统税延策略对他没有达到典型效果。 1:20:04–1:27:39｜他到底买什么资产 答案极其无聊： 低成本、广泛分散的指数基金。 他的代表选择就是 Vanguard： VTSAX——美国 Total Stock Market Index Fund。 大约覆盖数千家美国上市公司。 为什么？ 因为他完全不知道未来哪个公司会赢。 但指数有一个非常厉害的机制： 赢家越来越大，自然在指数中的权重越来越高； 输家不断萎缩，最终被淘汰； 新的赢家自动进来。 JL 给它起了一个词： self-cleansing——自我清洁。 Sears 曾经像今天 Amazon+Walmart 一样强大。 后来 Sears 消失了。 但指数投资者不需要提前预测 Sears 会死， 也不需要提前猜 Amazon 会赢。 市场替你完成替换。The Singju Post 为什么他不直接买 Nasdaq 100？ Steven 提出： AI、机器人、自动驾驶都属于科技， 过去十年 Nasdaq 又表现极好， 那为什么不直接重仓科技？ JL 承认： 这个逻辑完全合理。 甚至过去十年确实会赚得更多。 问题只有一个： 你仍然是在预测未来。 今天科技领先， 不代表未来四十年始终由科技这个分类领先。 所以 JL 说： 我买整个市场。 科技继续赢——我已经持有科技巨头； 科技输了——新的赢家同样会自动进入我的组合。 所以他放弃一部分极致收益潜力，换来： 不需要预测未来。 1:27:39｜全片最好的投资比喻：啤酒与泡沫 JL 现场倒了一杯啤酒。 杯子里两部分： Beer = 企业真正创造的经济价值。 收入、利润、现金流、业务。 Foam = 市场情绪。 恐惧、贪婪、AI 故事、想象力、炒作、估值。 股价=Beer + Foam。 问题在于现实股票不像透明酒杯，我们很难知道到底多少是啤酒，多少是泡沫。 他拿 Tesla 举例： Tesla 当前估值中包含大量对机器人、自动驾驶等未来业务的预期。 如果未来这些业务真的实现： 泡沫会慢慢变成啤酒。 如果没有实现： 泡沫就可能消失。 巴菲特为什么那么厉害 用 JL 的啤酒逻辑： Benjamin Graham 早期寻找的是： 价值 1 美元的“啤酒”，市场只卖 0.7 美元。 巴菲特后来逐渐升级成： 与其极低价买垃圾，不如合理价格买极好的企业。 优秀企业： 品牌强； 竞争壁垒高； 盈利能力强； 管理优秀。 最难的地方不是分析。 而是： 拥有足够的耐心什么都不做。 所以他们谈到 Munger / Buffett 一个非常重要的投资原则： 不要妨碍复利自己工作。 1:33:40–1:36:06｜市场暴跌怎么办 答案： 不要卖。 2020 年疫情就是案例。 市场暴跌，恐慌蔓延。 但企业和经济最终恢复。 如果你因为新闻而清仓，可能在最低点附近离开； 随后又因为上涨产生 FOMO，在高位重新买回。 所以 JL 的方法很简单： 长期资金继续持有； 如果仍在积累期，甚至可以继续买。 真正危险的是： 把正常波动理解成世界末日。 短线交易和投资完全是两种东西 用“Beer/Foam”理论： 买企业未来几十年的盈利能力，是 investment。 试图预测明天、下周、下个月市场情绪产生的 Foam，是 trading/speculation。 后者在 JL 看来非常接近赌博。 他们也吐槽各种“教你稳定交易赚钱”的课程： 如果真的存在一个可以持续提款的秘密策略， 为什么最赚钱的业务会变成卖课？ 这不是说所有金融教育都是骗局，而是在提醒： 对“快速、稳定、高收益的交易秘诀”高度警惕。 1:39:26｜需不需要财务顾问 JL 对财务顾问整体比较怀疑。 他的一个有意思的判断是： 当你已经懂得足够多，能够识别一个优秀财务顾问的时候，你可能也已经懂得足够多，可以自己投资。 尤其要注意利益冲突。 比如顾问按照 AUM 收 1% 管理费。 你有 100 万美元交给他； 突然想拿 50 万提前还房贷。 如果他说“还”，自己的管理费收入立刻减少一半。 不代表他一定会骗你。 但： 激励结构已经产生冲突。 所以永远要知道： “给我建议的人，是怎么赚钱的？” 1:42:13｜JL Collins 自己到底怎么配置 他当时透露大致： 80% VTSAX 美国全市场股票 15% Total Bond Market 债券 5% Money Market / 现金类资产 另外有两处自住房性质的小房地产， 但在净资产中比例很低。 他已经 75 岁，这个股票比例其实非常激进。 他自己也明确说： 不一定适合其他同龄人。 债券的作用主要不是赚钱，而是降低波动。 他把“风险”重新定义： 股票短期风险大，因为波动； 但长期能对抗通胀。 债券短期稳定； 但长期可能输给通胀。 因此： 安全与否必须带上时间维度。 1:45:23｜Steven 现场问 ChatGPT：普通人如何财务自由 ChatGPT 给出的答案大意和 JL 几乎一样： 控制支出； 购买低成本广泛指数； 长期持有； 让复利工作。 JL 开玩笑： ChatGPT 应该是把他的书拿去训练了。 随后 Steven 又问： 怎样提高收入？ JL 的答案： 提高技能。 ChatGPT 的答案也类似： 学习市场需求高的技能。 1:46:26–1:49:33｜AI 时代应该学什么 Steven 讲自己年轻时候学 Social Media。 创业虽然失败，但因此站在了一个新行业浪潮最前面。 后来企业疯狂需要懂社交媒体的人， 于是那个失败经历反而变成极高价值的人力资本。 JL 由此讲： Failure 是成长的一部分。 甚至创业世界里， 有些投资人更喜欢经历过失败的创始人。 Steven 给未来孩子的建议很有意思： 如果不知道学什么， 去一个处于技术浪潮最前沿的 startup 工作。 哪怕它最后倒闭。 因为你会离创始人很近； 离问题很近； 离失败很近； 离新产业真正发生的地方也很近。 这可能比一个安稳的大公司职位学得更多。 1:49:33以后｜收入低不等于不能财务自由 JL 举了两个极端例子。 一个朋友一辈子收入可能没超过 4 万美元， 却最终财务独立。 另一个金融行业朋友： 90 年代奖金就有 80 万美元； 年收入大约百万美元； 结果仍然接近月光。 为什么？ 豪宅、车、孩子学校、社交圈…… JL 甚至认为： 高收入有时候反而是财务自由的障碍。 因为高收入会自动把你推入另一个消费比较体系。 普通人比较车。 富人比较房子。 更富的人比较游艇。 游戏没有终点。 收入越来越高， Lifestyle Creep 也越来越大。 所以： 决定财务独立的不是绝对收入， 而是收入与欲望之间的差值。 随后谈到了一个经常被忽略的财富杀手：离婚 Steven 讲了一个， 身价可能数亿美元的朋友正在经历长期离婚诉讼。 律师费、资产估值争议、 强迫出售长期持有的股票、税务损失、精神压力…… JL 的结论是： 选人生伴侣同时也是一个巨大的财务决定。 当然 Steven 也补充非常重要的另一面： 如果另一方为了家庭和孩子牺牲职业， 财富本身可能也是夫妻双方共同创造的。 所以他们并不是简单讨论“如何避免分钱”。 真正谈的是： 婚姻是你人生最大的经济合伙关系之一。 Prenup：其实每个人都有婚前协议 一个很有意思的观点： 即使你“不签 Prenup”， 你也并不是没有 Prenup。 你只是选择： 使用政府默认替你制定的 Prenup。 所以问题不是： “要不要规定离婚后怎么处理？” 而是： 你们两个人提前共同决定； 还是几十年以后让法律制度替你决定。 他们认为对于资产复杂的人， 提前认真讨论反而更加成熟。 JL 结婚 44 年最大的经验 Steven 问他： 怎么选对伴侣？ JL 本来一直说自己运气很好， 因为结婚前根本没认真谈过钱。 后来有一次当着妻子的面讲这个故事， 妻子直接纠正他： 两个人第一次约会的时候， JL 就已经跟她讨论储蓄率，甚至说： “你应该存下收入的 50%。” JL 才意识到： 原来财务观早就被自己自然表达出来了。 两个人长期婚姻稳定的一部分原因，就是： 在金钱价值观上高度一致。 1:59:53｜75 岁以后，他最大的遗憾是什么 这是整期采访后面突然非常深的一段。 JL 首先说： 他不太喜欢“如果当时……”这种思维。 因为你永远不知道另一条路是不是真的更好。 创业失败可能导致后来成功； 一次看似错误的选择可能塑造后面的你。 所以从人生路径角度： 他没有特别大的遗憾。 但有两个关于父亲的私人遗憾。 第一个遗憾：童年拒绝父亲的礼物 小时候父亲非常喜欢动手做东西。 有一次给他买了一个电动锯作为礼物。 JL 完全不喜欢，表现得非常失望。 他看到父亲脸上的受伤。 七十年过去，他仍然记得。 他说： 自己当时只是孩子， 也不应该过度责怪那个年纪的自己。 但这件事教会了他： 有时候礼物的价值不在礼物，而在送礼人的心。 第二个，也是他人生最大的遗憾： 父亲去世前的最后一次谈话 JL 24 岁时，父亲因为肺气肿住院。 去世前一天，父亲坐在病床边告诉他： 自己今晚可能要死了。 年轻的 JL 本能回答： 不会的，你会好的，别这样想。 结果父亲那天晚上真的去世了。 五十年以后，JL 才完全理解那个场景： 父亲根本不是需要一句： “别担心，一切都会好起来。” 他是一个已经知道自己即将死亡的人， 想和自己的儿子谈谈死亡。 JL 最大的遗憾是： 自己当时没有成熟到意识到这个邀请。 不是选错答案。 而是： 根本不知道那里存在一道选择题。 说到这里他明显非常动情。 最后谈到死亡 JL 说自己大概率认为： 死亡之后什么都没有。 但他同时对死亡非常好奇。 他并不急着死， 身体和精神状态允许的话仍然很喜欢活着。 只是到了 75 岁，他会好奇： 如果自己错了呢？ 如果真的存在另一边呢？ 最后的问题：人生到底什么最重要？ JL 给出了一个很反鸡汤的答案： 从宇宙尺度上看，什么都不重要。 人类在宇宙时间尺度里只是极短的一瞬。 一个人的生命更短。 所以他不相信宇宙赋予每个人某种宏大使命。 但是，他认为这反而是一件解放人的事情。 因为：既然没有必须完成的宇宙任务， 那就：好好生活；善待别人；尽可能享受这趟旅程； 利用你拥有的自主权，把唯一这一生过好。 他说的不是： “人生没有意义，所以什么都不用做。” 恰恰相反： 正因为没有第二次， 所以更应该把这一次过好。 所以我很喜欢他这段发言。 最后 Steven 播放了一首关于“God on the Train”的诗，主题也与 JL 的观点呼应： 不要为了某个遥远的天堂忽略眼前这一生，善良、不伤害别人、认真活着，本身可能已经足够。 我看完整期以后，认为最值得记住的是下面这一套递进关系：钱 → 资产 → 现金流 → 选择权 → 不被迫 → 自由。 很多人财富增长以后，走的是另一条路：钱 → 消费升级 → 固定成本升级 → 欲望升级 → 必须赚更多钱 → 更不自由。 两个人可能拥有完全相同的净资产，最后得到的东西却完全相反。 这才是 JL Collins 这期采访真正想讲的东西。 而他那句“把收入的 50% 花在自由上”的思维尤其值得琢磨——储蓄不是没有消费，而是在消费一种看不见的东西：未来不必向任何人低头的权利。 视频链接：

观察了一年多，我发现中老年人面对 AI 的态度，大概分成六类。 每一类都见过真人，不是编的。 第一类：与我无关型（最多） "AI 是年轻人的事，跟我没关系。踏踏实实干好手里的活儿就行了，别整那些花里胡哨的。" 这类人不反对 AI，也不关心 AI。偶尔在新闻上看到"AI 又突破了"，点头看完，然后继续原来的生活。他们不是不聪明，是觉得"这件事跟我的日常距离太远了"。 大多数中老年人在这一类。不是因为他们落后，是因为 AI 还没有以一种他们能直接感知的方式影响到他们的生活。 第二类：泡沫骗局型 "AI 就是泡沫，跟当年的 VR、区块链、元宇宙一模一样。这种骗局我们年轻时候见太多了。过两年你看，又是一地鸡毛。" 这类人有强烈的"历史周期感"——他们确实见过太多"这次不一样"最后变成"这次也一样"的故事。所以他们的默认反应是怀疑。 问题不在于他们怀疑——怀疑是健康的。问题在于他们用上一次的经验判断这一次。AI 跟 VR / 元宇宙有一个本质差异——AI 已经在产生真实的商业收入（Cursor 90 亿美金估值、GitHub Copilot 数亿营收、Klarna 用 AI 替代 700 客服每年省 4000 万美元）。这些数字不是 PPT，是 P&L。 但这类人不会去查这些数字。他们的判断模型已经锁死在"泡沫"这个结论上了。 第三类：想学但跟不上型 "AI 每天出新东西，我也想认真学学。但产品太多了、更新太快了、教程太碎了——看了三天就跟不上了。唉，人还是要服老。" 这类人是最让人心疼的。他们的好奇心还在，学习意愿还在，但精力和信息筛选能力跟不上 AI 领域的更新速度了。 AI 领域每周都有新产品、新模型、新框架、新概念——对一个全职在这个领域的年轻人来说都很难全部跟上，更不用说一个还有本职工作、还要照顾家庭的中年人。 他们不是能力不行，是 AI 行业的信息密度超过了他们能投入的时间预算。这不是个人问题，是信息结构问题。 第四类：疯狂学习型（稀有） "学！折腾！玩！充会员！买 Cursor Pro！太好玩了！" 这类人 45-55 岁，精力还在，好奇心未灭，经济上也有余裕。他们装了 Claude、买了 Cursor、折腾了 agent、搭了工作流、甚至开始用 AI 写代码做小项目。 他们最常说的一句话是——"要是我再年轻十岁，必然给这个行业搅个天翻地覆。" 这句话里有兴奋，但也有遗憾。他们知道自己的体力、时间、职业窗口都在收窄。他们能感受到 AI 的力量，但也能感受到年龄的重力。 这类人在任何一个技术群里都是最活跃的——但他们发的 AI 内容在群里往往得不到回应（跟我之前讲的"30 个群炸不起水花"是同一个现象）。他们的热情是真实的，只是周围的人跟不上。 第五类：指挥别人学型 "小张，你带两个人研究一下 AI 中转站，做个方案出来。" "小李，你看看 AI 教育方向有什么机会，给我写个报告。" "小赵，安排一下，我下周去 AI 展会做个演讲，年轻人缺社会经验，我来指导指导。" "老张老吴老孙，我在朋友圈看了一篇文章，是关于 Sam Altman 最新演讲的解读，我转到群里了，咱们下周开个会研究研究。" 这类人通常在传统行业有一定地位——公司高管、行业协会、政府顾问、高校教授。他们的特点是非常敏锐地感知到了 AI 的重要性，但自己不直接接触 AI 产品。 他们的 AI 认知来自三个渠道：朋友圈转发、下属汇报、行业会议。每一个渠道都有信息损耗——朋友圈文章是二手解读的三手转发，下属汇报是经过筛选的正面信息，行业会议是经过包装的 PR 内容。 所以他们对 AI 的判断往往是方向对但细节全错——"AI 很重要"是对的，"我们应该做 AI 教育"可能也是对的方向，但具体做什么、怎么做、市场在哪里、竞争格局怎样——这些他们不知道，也不打算自己搞清楚。 这不是坏事。商业世界里大部分事情都是"上面定方向、下面做细节"。但在 AI 领域有一个特殊问题——AI 的方向判断本身就需要对产品的直接体验。你没用过 Claude Code 就不可能理解 agent 工作流的真实能力边界。这不是靠读报告能替代的。 第六类：技术先驱型（极稀有） 这类人不介绍了。太少了。大部分人没见过，甚至没想象过这类人存在。 他们的特点是——年龄只是生理数字，不是认知边界。他们 55 岁在读最新的 arXiv 论文，60 岁在写开源代码，65 岁在做 AI 创业。 他们的存在证明了一件事：对技术的热情和学习能力跟年龄之间没有因果关系，只有相关性。 大部分人到了某个年龄停止了学习，不是因为"老了学不动了"，是因为生活的结构把学习的空间挤掉了——工作、家庭、社交、健康。学习是第一个被牺牲的。 第六类人是那些在所有挤压下依然保留了学习空间的人。不是因为他们比别人更有天赋，是因为他们比别人更执着于保护这个空间。 这六类人让我想到一件事—— 人们对 AI 的态度，跟 AI 本身无关。 跟他们对所有新事物的态度一致。 第一类人对移动互联网也是这个态度——"跟我没关系"。 第二类人对每一次技术浪潮都是这个态度——"泡沫"。 第三类人对每一个新领域都是这个态度——"想学但跟不上"。 第四类人对每一个有趣的东西都是这个态度——"冲！" 第五类人对每一个新机会都是这个态度——"小张你去研究一下"。 第六类人对每一个技术变革都是这个态度——"让我自己来试试"。 AI 没有改变任何人的认知模式。它只是照出了每个人原本的认知模式。 所以如果你想判断一个人在 AI 时代会怎样——不要看他现在说什么。看他过去 20 年面对新事物的态度是什么。 那个态度，就是他在 AI 时代的命运。 不是 AI 选了谁。 是每个人在 AI 到来之前，就已经选了自己会怎么面对它。

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？

2003年，天上人间的老板覃辉跑到香港去招商，经曾志伟介绍认识了李嘉欣。本来约了几次，挺顺的，结果李嘉欣突然就不愿再见他了。覃辉急得让曾志伟去说情，李嘉欣只回了一句话，让他当场下不来台。 曾志伟传话回来时，覃辉正坐在半岛酒店的套房里看文件。他头也没抬，问了句：“她怎么说？” 曾志伟摸了摸鼻子，在沙发边上坐下。“她说……最近拍戏忙，身体也不太舒服。” 覃辉把文件往桌上一放，笑了。“老曾，你跟我打马虎眼？” 曾志伟沉默了几秒。“她原话是：覃先生太忙了，我不好总耽误他谈正事。” “就这句？” “就这句。” 覃辉站起来走到窗边，看着下面的维多利亚港。他掏出烟，点了一支。“我哪里得罪她了？上次吃饭不还好好的？” “女人嘛，心思变得快。”曾志伟说。 “不对。”覃辉转过身，“上次在游艇上，那几个内地来的行长一直灌她酒，我替她挡了。她当时还冲我笑了笑。” “那就是笑完觉得没意思了。” 覃辉盯着曾志伟看。曾志伟避开他的目光，拿起茶杯喝了一口。 “你问过原因没有？”覃辉问。 “问了。她没说。” “再问。” “阿辉，这样不太好看。” “有什么不好看？”覃辉声音提高了些，“我覃辉请人吃饭，还得求着不成？” 曾志伟放下茶杯，站起来。“话我传到了。你们的事，我不好多掺和。” 走到门口，他又停下。“有句话不知该不该讲。” “讲。” “李小姐这个人，和你在北京认识的那些不太一样。她看事情……看得比较透。” 门关上了。覃辉站在房间中央，烟烧到了指尖才反应过来。 他拿起手机，翻到李嘉欣的号码，拨过去。响了六声，转到语音信箱。他又拨了一次，这次直接关机了。 第二天早上，覃辉让秘书去买了一对钻石耳环，送到李嘉欣经纪公司。下午耳环被原封不动退回到酒店前台，附了张卡片，打印的字：“谢谢覃先生美意，心意已领，礼物太贵重不便收。” 覃辉把卡片揉成一团。 晚上他和几个香港本地商人吃饭，席间有人提起李嘉欣，说在慈善晚宴上见到她，和许晋亨一起来的。 “许晋亨？”覃辉问。 “是啊，许家的少爷。两人聊得挺开心。” 覃辉没接话，低头吃菜。过了一会儿，他状似随意地问：“许家现在生意怎么样？” “老牌家族，底子厚。不过许晋亨不管具体生意，整天就是玩。” 旁边另一个人插嘴：“管不管生意无所谓，人家姓许就行了。” 一桌人都笑起来。覃辉也跟着笑，笑完觉得嘴里发苦。 饭局散后，他一个人坐在车里，让司机绕着中环开。霓虹灯的光划过车窗，他想起上个月和李嘉欣吃饭时，她问过他一个问题：“覃先生的公司主要做哪些实业？” 他当时怎么回答的？他说了一堆数字，投资回报率、市场份额、未来估值。她听着，点点头，没再追问。 现在他忽然明白，她那不是听不懂，是听懂了，所以不想再听。 车开到半山，能看到李嘉欣住的那栋楼。覃辉让司机停下，他摇下车窗看了几分钟。楼里灯光星星点点，不知道哪一扇是她的窗。 手机响了，是北京打来的，问他什么时候回去，有个贷款文件急着签。 “明天就回。”覃辉说。 挂掉电话，他最后看了一眼那栋楼。“走吧。”他对司机说。 车掉头往山下开，维多利亚港的夜景在后方渐渐缩小，变成一片模糊的光斑。覃辉靠在座椅上，闭上眼睛。他想起长城饭店里永不熄灭的水晶灯，想起包房里那些举杯的人，想起自己站在人群中央的感觉。 那些都是真的。至少在当时，都是真的。 手机又震动了一下，是条短信。他睁开眼看了看，是曾志伟发来的：“回北京一路平安。香港这边，慢慢来。” 覃辉删掉了短信，对司机说：“开快点，赶最早一班飞机。”

必须和你们分享下我上周经历的一件事， 简直太值得说了， 把它分享出来，是因为我希望你们能从这件事获得一些能量。 上周五和朋友约球，到华中科技大学球场把车停好没多久，一哥们直接把朋友车给撞了。 一般来讲，这个时候我们正常反应都是生气和烦躁，气是气对方如此不小心，烦是烦对方给我们制造了麻烦。 我朋友的反应出乎我意料！ 他显得非常开心，对方上来致歉的时候看到我们这边几个彪形大汉明显很慌， 我这位老友笑嘻嘻迎上去，更是不断安慰对方，告诉对方很小事情，不必挂齿，该走的流程拍照保险对接即可，被撞本质不可避免，每个人都有不小心的时候，人都没事就是最大的福分。 对面老哥可能从未见过被撞了还这么开心这么洒脱的家伙，一脸懵逼后也被我这朋友的情绪感染，有说有笑的拍完照，三分钟处理完事情， 我问我这朋友，你为啥被撞了还这么开心！ 他讲他每次被撞都这么开心，上一次是一年前在高速上，突然被一个货车追尾，原因是货车司机疲劳驾驶。 他说被撞开心的原因很简单，因为第一，被撞了人还一点事都没有，相当于挡了一次灾祸，那么就是灾祸走了就是福报的积累， 第二你车被撞，你烦躁伤心难过生气困顿，有什么用吗？并无作用，很多人人本来没事，但是因为一点小擦碰和别人发生口角，导致的大事故更多。所以只要人没事，保险也可以解决，你生气干什么呢。开开心心的庆祝自己又一次挡灾，然后安慰撞你的小伙伴，然后开心的去做你本该做的事情就好了。 我听完后被这个逻辑震撼了，他做的其实是一件很高级的事：对事实负责，但不对事实产生多余的情绪。 该拍照拍照，该走保险走保险，该承担责任承担责任； 剩下的，就结束了。这个动作其实特别有力量，因为本来他是这件事里的“受害者”，但因为他的心量足够大，最后反而成了那个稳定所有人情绪的人，遇到这样的人你会不会被他的大气折服？ 我当时才想到这里，撞他车的哥们，就提着一大提运动饮料到我们这边，和我朋友说，一定要请我们喝点水，给我们添麻烦了， 你以为这件事就完了？ 大家其乐融融的一起喝水聊了下，发现这位哥们是同济医院的一个外科教授，而我朋友父亲下周刚好要去同济看脑外科，这老哥听到这茬，说什么也要帮忙联系下。 然后昨晚上我朋友告诉我，他老父亲最快的速度看到了教授住进了病房。 真实事件，也是最近几个月比比特币突然拉升30%更震撼我的事件，注意我这里不是在讲一个好人有好报的故事， 原本这两个人，只是两个因为一场事故被迫发生关系的陌生人。按照最常见的剧本，一个愤怒，一个道歉；最好的结果，就是拍完照片，互留电话；此生再无交集。 但因为其中一个人没有选择愤怒，而是选择了理解和善意，震撼到我们的同时，显然也震撼到了撞车的人，他从未见过如此大气的人和性格，内心的敬佩和非同凡响的感受，在我看来，是显而易见的。于是，他觉得应该给我们买一些水，于是，多聊了几句话，于是，知道了彼此是做什么的，于是，一个原本完全不可能被发现的连接出现了。 这可能才是我在这件事上，对所谓“福报”更具体的一点理解。福报未必是什么玄学，很多时候，它只是你一次次选择善意、宽容、克制以后，给这个世界留下了更多与你发生善意连接的可能。 你不知道哪一次会有结果，甚至绝大部分时候都不会有结果，但你这个人所经过的地方，不断在留下好的关系、好的情绪、好的因缘，久而久之，你的人生自然会和另外一种人不一样。 我觉得我盆友把：与人为善+内心平静具像化了！ 所以你看，一个人最大的风水，不是住在哪里，认识谁，有多少钱。可能就是他的情绪、他的心量，以及他面对这个世界的方式。 事情来了，解决事情，至于那些已经无法改变的部分不怨，不困，不继续惩罚自己，然后高高兴兴去打你本来要打的那场球。 人生很多时候，可能就是这么一点点被改变的。

顶流男星官宣结婚那天，微博瘫痪了半个小时。 热搜前十里有八个词条和他有关。 所有媒体都在祝福这场童话般的爱情。新娘年轻、漂亮，是当红小花；新郎是红了二十年的国民偶像，事业如日中天。 可就在所有人沉浸在这场盛大婚礼的时候，圈内却有另一个消息悄悄传开了——陪了他二十二年的经纪人，在婚礼前一个月离职了。 没有欢送会，没有告别声明，没有合影留念。 就像从来没有出现过一样。 很多年后，有人说，那场婚礼真正离开的不是一个经纪人，而是一个陪他从地下室走到领奖台的人。 故事要从二十二年前说起。 那一年，男孩十八岁。 刚参加完一档选秀节目。 没有拿冠军，没有签大公司，也没有资本撑腰。节目结束后，其他选手接广告、上综艺、签影视约，只有他一个人窝在北京六环外的出租屋里，每天刷着招聘网站，生怕自己哪天彻底失业。 而另一边，一个三十岁的经纪人刚刚离开上一家公司。 她在圈里混了很多年，捧过几个小艺人，但都没成功。年龄越来越大，履历却始终平平无奇。公司给她最后一次机会，让她从一批新人里挑一个重点培养。 会议室里坐着十几个年轻男孩。 有人会唱歌，有人会跳舞，有人长得比他更帅。 可最后她偏偏选中了最不起眼的那个。 后来很多人问她为什么。 她从来没正面回答。 有人说她眼光毒。 有人说她赌对了。 但无论如何，从那一天开始，两个人的人生彻底绑在了一起。 最初的几年并不浪漫。 甚至有些狼狈。 为了争取试镜机会，她带着他一家家公司跑。为了见导演，他们在停车场等几个小时。为了省钱，两个人经常坐最晚一班高铁回北京，在候车大厅熬到天亮。 有一次试镜结束，导演当着所有人的面说： “长得不错，但没特点。” 男孩强撑着笑。 回去的路上却一句话都没说。 经纪人陪他坐在便利店门口，一人吃了一碗泡面。 她对他说： “再试一次。” 后来很多年过去，他拿影帝的时候还记得那碗泡面。 只是没人知道。 终于，在出道第五年，他等来了第一部爆款电视剧。 一夜之间，全网都在讨论这个年轻演员。 广告、综艺、代言、采访接踵而来。 所有人都以为他的时代来了。 只有他和经纪人知道，真正危险的时候才刚刚开始。 红了以后，诱惑会比机会更多。 有人想签走他。 有人想利用他。 有人想把他变成赚钱工具。 而经纪人像一堵墙一样挡在前面。 她替他筛选剧本。 替他谈合同。 替他拒绝饭局。 甚至替他得罪人。 很多资本不喜欢她。 因为她太难搞。 但男星却越来越依赖她。 有一次采访，主持人问他： “圈里你最信任的人是谁？” 他想都没想： “她。” 主持人笑着问： “比女朋友还重要？” 他说： “我没有女朋友。” 全场大笑。 没人把这句话当回事。 可后来大家才发现，从十八岁到四十岁，他身边真的没有公开承认过任何一个女人。 除了那个经纪人。 随着时间推移，他们越来越像一个整体。 无论颁奖礼还是发布会，经纪人永远站在离他最近的位置。 他一个眼神，她就知道他要什么。 她一句话，他就知道下一步该怎么做。 这种默契持续了二十多年。 久到很多人已经忘了他们最初只是艺人与经纪人的关系。 直到那个年轻女演员出现。 她二十五岁。 漂亮、聪明、事业上升期。 两人合作一部电影后传出绯闻。 起初大家都不信。 因为这么多年，关于男星的绯闻太多了。 可这一次不一样。 三个月后，两人官宣恋情。 一年后，宣布结婚。 整个娱乐圈都轰动了。 就在所有人忙着送祝福的时候，一个细节开始被媒体注意到。 男星结婚的整个过程，经纪人从未露面。 既没有参加求婚。 也没有参与婚礼。 甚至连名字都没被提起。 记者去问工作室。 得到的回复很简单： “她已经离职了。” 这句话像一颗石子掉进湖里。 圈外人没什么感觉。 圈内人却全部沉默。 因为所有人都知道，她陪了他二十二年。 二十二年是什么概念？ 一个孩子从出生到大学毕业。 一个普通人从毕业到中年。 而她把人生最好的二十二年，全都放在了同一个人身上。 后来她彻底消失。 不接受采访。 不开社交账号。 没人知道她去了哪里。 几年后，男星拿到终身成就奖。 站在领奖台上，主持人问： “如果只能感谢一个对你人生影响最大的人，你会选谁？” 所有人以为答案会是父母。 会是妻子。 会是粉丝。 可男星沉默了很久。 久到现场都安静下来。 然后他说： “有一个人陪我走过最难的时候。” “没有她，就没有今天的我。” 主持人问： “她今天在现场吗？” 男星抬头看向观众席。 那里坐满了人。 可他的目光却停留在某个空着的位置上。 几秒钟后，他笑了笑。 轻声说： “不在。” “但她应该知道。” 那天晚上，这段视频传遍全网。 所有人都在猜他说的是谁。 而那个已经离开娱乐圈很多年的女人，据说正在南方某座城市的海边散步。 没有助理。 没有保镖。 没有闪光灯。 就像一个再普通不过的中年女人。 二十二年前，她亲手把一个男孩送上星光大道。 二十二年后，她悄无声息地退出了他的世界。 从始至终，她没有解释过一句。 而关于他们的关系，也永远停留在那个没人敢问出口的问题里。 他们到底只是经纪人和艺人。 还是比那更深一点。

比特币白皮书第一句话写的是Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System《比特币：一种点对点的电子现金系统》。 这也是比特币最迷人的地方之一，公开账本，所有交易都在链上。任何人都可以验证。没有黑箱。 但量子时代的讽刺是，公开账本让地址暴露。 中本聪时代的公钥直接写在链上，它们既是比特币公开透明的体现，也是未来量子攻击者最容易翻阅的一份目录。 如同赫兹当年觉得电磁波只是证明马克斯威尔方程的小实验，没想到它会走向无线电、Wi-Fi、手机和量子计算。 中本聪当年选的那种早期交易格式，当然不是为了在 2040 年变成一颗量子炸弹。但历史往往如此，一个早年随手做下的选择，多年后会变成整个世界必须回答的哲学考题。 如果未来比特币的底层签名必须升级到抗量子版本，那些多年不动、公钥已经暴露、又没迁移到新格式的旧地址，社群该不该通过改规则和共识，把里面的币锁住？ 比特币遇到了两难问题。 打个比方。我的签名锁在一个保险柜里，这柜子在 2009 年绝对安全，但量子计算现在已经快能照着锁孔配出钥匙了。 不冻结，未来第一个掌握足够强量子计算机的人，就能把中本聪和其他早期地址的币直接拿走，先到先得。 冻结，比特币就得承认一件它最不想承认的事：社群可以靠共识，决定某些币被没收。对很多原教旨派来说，这比量子攻击本身还可怕。 CZ 最近在 Galaxy Brains 播客上的一段讨论，被解读成"CZ 想冻结中本聪的币"。 不过，得说清楚四点： 1. 他没说他本人能冻结中本聪地址。 2. 也没说 Binance 能单方面冻结比特币。 3. 他讲的是一个未来情境，升级完成后旧地址仍不迁移，才谈要不要靠改规则和共识，把这些旧地址的币锁住。 4. 他给的迁移窗口大约半年到一年，给真正的持有人时间搬家，过期没动的币，别留给未来的量子攻击者。 这套思路跟 BIP-361很接近：等比特币有了后量子地址，先禁止往旧的脆弱地址打钱，再在多年后淘汰旧的 ECDSA / Schnorr 签名。 CZ 把开发者社群吵了很久的一个问题摆上台面，当比特币的"不可改变"，撞上"底层密码学必须升级"，到底谁该让步？ 或许，两害相权只能取其轻。 To be or not to be, that is the question 为什么中本聪的币会变成量子问题？ 要说这个问题，就先要懂 Bitcoin 的公钥和私钥到底是什么。 Bitcoin 的所有权不是银行账户，不是身份证，也不是密码。本质上是：你能不能用某个私钥，对某个 UTXO 做出有效签名。 私钥像钥匙。公钥像锁。地址像门牌号。 现在，从私钥算出公钥很容易，从公钥反推出私钥几乎不可能。Bitcoin 用的 secp256k1 椭圆曲线签名，安全性就建立在这个不对称上。 但量子计算里有一个东西叫 Shor's algorithm。它不是“算得比较快”而已。它是把问题的数学解法改掉。 量子计算机不是能"同时把所有私钥试一遍"再直接读出答案，这是个常见的误解。它真正的本事在于，量子比特可以同时处在多种状态的叠加里，量子算法能让那些错误的路径互相干涉、彼此抵消，只把正确答案对应的信号留下来、放大。 Shor 算法用的就是这种能力，它把"从公钥反推私钥"这道暴力搜索题，换成了一道"找数学周期和结构"的题，再用量子的方式，把这个隐藏的周期读出来。 用 Bitcoin 的语言说，公钥不是一串无意义的乱码。它是私钥 k 乘上一个椭圆曲线基点 G 得到的结果：Q = kG。传统电脑看见 Q 和 G，想找回 k，基本上像在一个巨大圆环上倒推步数，没有捷径。量子电脑的威胁在于，它不是沿着圆环一步步猜，而是用量子态一次编码很多可能步数之间的关系，再透过干涉把隐藏的周期结构抽出来。这就是“解锁”的真正含义，找到了传统计算看不到的数学侧门。 所以说，更多古典算力只是线性加速，Shor 是算法类别的降维打击。 今天你拿再多闲置手机、GPU、LLM 去跑，对正常生成的私钥，破解是不可能的。但如果未来有足够大的容错量子计算机，已暴露公钥地址的币则不再安全。 中本聪的币之所以敏感，是因为早期比特币有大量最原始的交易格式：公钥直接写在链上，不像后来常见的格式，它至少先把公钥 hash 成地址。 所以在量子风险视角下，中本聪旧币，已经暴露了十几年。公开账本的本意是 Bitcoin 有透明性。到量子时代，变成了攻击目标清单。 也不是说“明天就会被破解” Google 今年 3 月的研究，重点是：用量子计算机破解比特币的签名，需要的资源，比过去估算的低很多。 按他们的测算，未来一台够强的量子计算机，可能只要不到 50 万个量子比特，就能在几分钟内办到，比之前估算的小了大约 20 倍。门槛在快速往下掉。 如果有足够多、足够稳的量子比特，足够长的纠错时间，足够快的运算节奏，以及一个能把整个流程完整跑完的工程系统。 换句话说，现在比特币保险的锁还没被打开，但是开锁工具的图纸变清楚了，尺寸也比以前以为的小很多。 这足以让大户、托管方、ETF 发行方、硬件钱包和比特币核心开发者提前开始准备。 真正的两难：冻结还是被偷走？ 想象一个未来的场景：比特币已经有了抗量子地址，大部分活跃用户都迁移了，交易所、托管方、钱包也都支持新格式。 但链上仍躺着一大批没动的旧币，中本聪的币、早期矿工的币、私钥丢了的币、主人忘了或已经去世了，还有那些躺在冷钱包里、一动不动的币。怎么办？ 社群有四条路： 1、什么都不做。旧币照样能用旧签名花掉，这最符合比特币不可篡改的精神，但代价是未来的量子攻击者可以把那些暴露的币直接拿走。 2、自愿迁移。提供一种更安全的新地址格式、让大家自己搬过去，阻力最小，但它管不了那些丢失或沉睡的暴露币。 3、强制淘汰。给一个期限、多年后限制旧签名，能降低量子盗币的诱因，但这很像直接冻结别人的财产，一些人肯定不同意。 4、救援机制。允许持有人用额外的证明把旧币救回来，比单纯冻结温和，但技术上非常复杂。尤其是那批最老的 P2PK 旧币，几乎没法设计出一套完美的救援方案。 CZ 支持的是第三种方向：升级后给窗口，未迁移就锁。 有道理吗？本质还是那个难题。什么都不做，等于把币交给第一个有量子能力的人。冻结的话，谁定义危险？谁定义过期？谁定义中本聪地址？谁负责误伤？ 比特币不是第一次面对分叉之争了，但这一次和当年的扩容之争不一样。扩容争的是性能和去中心化之间的取舍，而量子迁移要回答"比特币还算不算有效的财产"。Not your key, not your coin 还成立吗？ BIP-360 和 BIP-361 不是同一件事，必须把两个比特币提案分清楚。 BIP-360 更像修路。它提供一种新的地址格式，把暴露公钥的那条花费路径去掉，目的是减少长期暴露的风险，为未来的抗量子地址打基础。阻力小，因为是自愿的。你想更安全就搬过去，不搬，暂时也不会作废你的币。 BIP-361 更像设期限。它说，等新格式就位后，旧路不能无限期拖下去：先禁止再往脆弱的旧地址打钱，到了预定时间点，就限制旧签名的转账，同时配一套救援机制。旧路未来会被封死，肯定会引发社区争议。 CZ 的说法更接近 BIP-361 ，而且直接被把中本聪 100 多万枚比特币摆上桌，会引爆情绪。毕竟技术社群说"淘汰旧签名"，只会听起来像个程序问题。 中本聪的币为什么是焦点？ 量子风险不只针对中本聪，所有公钥已经暴露的币都有风险。 包括最早把公钥直接写在链上的旧币、重复使用过的地址、转账之后露出公钥的地址。较新的地址，在某些转账方式下也会暴露公钥。钱包主公钥外泄，连带一串地址和公钥一起暴露... 很多人根本不会去想，全网有三分之一的比特币曾暴露过公钥。 只要中本聪的币动了，就会变成焦点。一旦突然移动，大多数人的第一反应会是：是中本聪回来了？是私钥被偷了？量子攻击开始了？早期矿工苏醒了？中本聪要砸盘了？ 中本聪的100 多万枚比特币，是整个比特币信仰系统里，最大的一颗心理地雷。 CZ 的想法可以这样理解：别等这颗地雷，被第一个量子攻击者踩爆。 但反方会说：你提前拆雷的。你提前拆地雷的方法，本身可能引起爆炸。 那 CZ 有没有道理？ 我的判断有四个方面 技术层：有道理，且前提很多。 如果未来真的有了抗量子的地址格式，而且量子计算机成熟的时间点明显在逼近，那设计一个迁移窗口是合理的。大型金融系统本来就会定期更换密码学。美国国家标准与技术研究院定的后量子密码标准、谷歌给自己排的迁移时间表，方向都一样，别等攻击发生了才开始换锁。比特币不该例外。但"冻结"倒不是第一步。顺序是，先做出安全、可用、可审计的抗量子地址；让钱包、交易所、托管方都支持；让普通用户能低成本地试着迁移；让大户能先做一次冷钱包迁移演练；最后，再淘汰旧签名。 产权层：非常危险。 比特币最强的承诺，从来不是"永远不改代码"。它真正的承诺是：有效的私钥，可以拥有对应的币。如果有一天，全网共识说"你有私钥，但太晚了，所以不能用"，那在很多人眼里，是被没收了。哪怕动机是防住量子小偷。 治理层：困难重重。 这类方案要落地，需要钱包、交易所、矿工、核心开发者、托管方、大户、ETF 这一整条链上的人同时点头。而比特币的文化，天生就抗拒这种"全网约定某一天一起改"的做法。所以我不会把 CZ 的话解读成"BIP-361 马上要通过"。更合理的理解是，开始有大体量的人物，把这件事从开发者的邮件列表，推到了市场层面。这会让托管方的尽职调查、ETF 的风险披露、企业的金库政策，更早地把量子迁移列为一个标准问题。 投资层：无需恐慌。 今天更现实的风险，仍然是托管、人、流程、交易所、社会工程、假钱包、AI 钓鱼、以及你自己的仓位。量子威胁是有的、重要但不紧急。正确的动作不是恐慌交易，不如盘点自己手里的币；标记每个地址的格式、看公钥有没有暴露；持续跟踪比特币技术社群的进展，等抗量子迁移的工具真正可用了，先小额试一试。 想象一座城市，每户人家的门锁都用了同一种老式机械锁。这种锁在 2009 年非常安全。所有人都相信：没有钥匙，就打不开。 十几年后，人们发现一种新工具，可以根据锁孔形状反推出钥匙。现在工具还没普及，但快了。 城市政府有四种选择： 1. 什么都不做，相信工具永远造不出来。 2. 提供新锁，鼓励所有人自愿更换。 3. 宣布五年后老锁作废，没换的人不能再开门。 4. 设计一种特殊救援流程，让真正屋主即使错过期限也能证明自己是屋主。 最难的是那些多年没人进出的老房子。它们可能是屋主死了，可能是钥匙丢了，可能是屋主刻意隐居，也可能只是屋主不看新闻。 如果城市不管，未来第一个拿到新工具的小偷可以把老房子全开了。 如果城市把老房子全封，那它也等于宣布：房子不是绝对属于钥匙持有人，城市可以为了公共安全改规则。 CZ 只是把这道题提前念了出来。 比特币到底能不能在 不被量子偷走 和 不被没收 之间，找到第三条路？ 你觉得应该怎么办？