我原本以为美国只是”在外面吃饭贵”，后来发现，超市买菜回家做饭，也很贵。 我在看1刀1个的土豆🥔觉得很离谱的时候，在我边上的白人大叔，一边看价签一边抱怨”怎么又涨了”，只好拐去冷冻区，抱了几大包速5刀一份的冻预制菜走了。 先说小费。 加州的小费逻辑我是真的没搞懂。给我端来一碗面，我就要付 25% 的小费？账单里还有另外强制的4-5% 的”员工福利费”。餐厅又没因为我点来，就多雇一个服务员来伺候我，同一个服务员，把 50 刀的牛排和 150 刀的牛排端上桌，动作一模一样，但按比例算，我的小费就要多三倍吗。 旧金山很多餐厅还会加一笔 “SF Mandate” 的附加费，2008 年生效的《旧金山健保安全条例》，要求 20 人以上的企业为员工的医疗买单，餐厅就把这笔合规成本转嫁给顾客。所以我付的，是餐厅员工的医保。凭啥呢？ 付款要分成2笔，服务员先把我的卡拿走，刷掉账单，再拿来一张小票和一支笔，让手写小费金额，再刷第二次。餐厅小票上直接预设好 20%-25% 的”建议小费”，普通餐厅也是 18% 起步。 谁能受的了，美国人造了个词叫 tipflation（小费通胀）。”如今要给小费的场合比五年前多得多”；63% 的人对小费持负面看法，41% 直接说”小费文化已经失控”。小费已经变成一种隐形税，因为商家不想显得在涨价，要小费就是一种不显得在涨价的涨价。我包车的师傅也说，疫情之后小费才开始”强制”，从那以后什么都贵了，吃饭、超市，全部都在涨价。 再说物价。 美国食品（在家吃的）价格从 2020 年 3 月到现在，累计涨了约 29.4%。整体物价累计涨了 24-25%。涨幅放缓，但价格从来没降过 我在旧金山超市看到的一块不怎么样的牛排要 18 刀，这还没加税。2026 年 美国牛肉价格创历史新高，Trader Joe’s 里，肋眼 21.99 / 磅、菲力 24.99 / 磅、纽约客 15.99 / 磅。然后再叠加税：加州州销售税基率 7.25%，旧金山合计 8.625%（生鲜免税，但餐厅和预制食品全额征）。 我今天到靠近内华达的乡下果蔬摊，才稍微便宜点，一小篮蓝莓 / 樱桃 / 桃子 5 刀一筐。加州中央谷地本就是美国的果篮子，产地价算自然亲民的，但其实跟香港超市一个物价。 然后是税。重头戏来了，看到账单我都想笑🫠 我洛杉矶的酒店账单（住 3 晚）： 房费 973.88 美元。额外费用两笔“LA County Workforce Fee”（洛杉矶县劳工费）24 美元、“Daily Facility Fee”（每日设施费）117 美元。 税有 5 行❗️City Tax（市税）19.48、Occupancy Tax（占用税）136.34、State Tax（州税）1.90。而且连上面那两笔附加费还要再被征一次税：“Tax On Workforce Fee”（劳工费的税）3.90、“Tax On Facility Fee”（设施费的税）18.96。 最后总额 1,295.46 美元。 洛杉矶的酒店占用税是 14%，对一笔费用再收一笔”费用的税”，这就是美式酒店账单的精髓🙂 纽约更狠（我还拿我洲际白金卡的积分换的）。房费 647.90 美元，一笔 “Guest Amenity Fee” 39.50。然后税整整七行，为什么七行？因为纽约酒店要叠”市占用税 + 州市销售税 8.875% + 每晚 1.5 美元的酒店单位费”，分属市、州、特别区不同主体，还得对房费和 amenity fee 分别计税。 停车更更夸张。我住的旧金山洲际酒店的牌子，过夜客人代客泊车 102.60 美元一天，告示上白纸黑字写着”所有访客停车另加 25% 市政停车税”。没错，停车也要税。渔人码头的车场每小时也能到20美元，本地朋友跟我说，去市区上班根本不敢开车。。噩梦 最后，聊聊”斩杀线”。 旧金山普通家庭税后到手7000多美元一个月，在这种物价下，我认为蛮难受的。如果按一天 200 刀的正常消费，一个月下来基本存不下什么、不存钱就很脆弱，美联储 2024 年的报告显示，只有 63% 的美国成年人能完全用现金支付一笔 400 美元的意外开支，13% 的人根本拿不出来。1/4的家庭是月光 破产和流落街头之间，可能只隔着一次急诊或者失业。 旧金山的田德隆（Tenderloin）、SoMa、Mission、市政中心一带，流浪汉有 8,323 人。我看到他们裹着毯子，在翻垃圾找别人穿过的旧衣服。 大多数人活得下去、但永远存不下钱，一推就倒，在斩杀线边缘反复挣扎 我朋友说： “美国一大堆税，联邦税、州税、房产税、消费税。中产是最惨的。福利你一分吃不到，但福利的钱全是你出的。2016、2017 那两年，特朗普一年只交了 750 美元联邦所得税，我们一个打工的中产，交的都比他多！妈蛋！欢迎体验老牌资本主义国家！” （特朗普他靠申报巨额亏损，前 15 年里有 10 年没交联邦所得税。） 太离谱了

为什么资本永远拿不下胖东来？ 所有资本都想拿下这家超级赚钱的企业， 但这么多年，没有一家能得逞。 资本控制企业无非三板斧：缺钱时投钱、并购股权、逼你上市。 可胖东来直接把所有门焊死： 不融资、不上市、不盲目扩张、现金流极强， 还把利益牢牢绑在员工身上。 这种「创始人掌控+现金流独立+团队绑定」的结构， 是资本最头疼、根本无法改造的类型。 这不是运营厉害，是商业模式从根上就拒绝被资本收割。 你觉得有生之年能看到胖东来被资本拿下吗？

上周四，路遥@LoyalSiman来成都，问要不要一起去看一所残疾人学校，于是我、@CryptoUnaa @bydaoTina采购了一些零食、玩具和文具一起去了。 去之前我还问路遥：我一个人，买的也不算多，多了拿不下，够不够啊？他说——献爱心，你哪怕只带一瓶水，都是好的。 这就是路遥，也是HTX DAO @HTX_DAO做公益的态度，不走形式，不做商业，就是把东西亲手送到需要的人手里。 到了现场才发现，里面没几个真正意义上的"小孩"——好多人看起来和我们差不多大，甚至有四十多岁的。但他们特别天真、特别热情，围上来喊"谢谢哥哥姐姐"，我们发零食、发玩具，他们为我们表演节目，一遍又一遍地说谢谢。 上帝让他们永远做小孩，那他们永远都是天使。🤍 认真把每一件事做好，是火币人的信念。 HTX DAO，将公益进行到底。💙 本次公益行动参与方： 希漫天使 /HTX DAO / 山姆超市 #HTXDAO#

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。 2003年的覃辉，正处于人生抛物线的最高点。他在长城饭店副楼砸了1.6亿装修款，把天上人间打造成了一个纸醉金迷的名利交易所，每个晚上的酒水流水，就能抵得上普通人一套房。 他还频频出现在影视圈的投资名单上，跟各路导演称兄道弟。那种被金钱和权力拱起来的膨胀感，让他产生了一个错觉：只要他出手，没有拿不下的项目，也没有追不到的女人。 于是他带足了银弹南下香港，表面上是搞影视合作、拉拢港圈人脉，私下里则把目光锁定在了李嘉欣身上。彼时李嘉欣三十三岁，刚结束与富商庞维仁的一段纠葛，依然是全港最受瞩目的单身美人。 她的目标从来清晰得不需要遮拦——只嫁真正的豪门。覃辉觉得自己符合条件，至少表面上看是这样。他托了曾志伟当中间人，组局吃饭。 前几次约会，覃辉把阵仗弄得很大。半岛酒店的法餐厅整层包下，劳斯莱斯接送，礼物挑最贵的买。他以为这套在内地饭局上百试不爽的打法，放到香港一样管用。那段时间，香港狗仔队甚至拍到过两人同框的画面，八卦周刊开始揣测李嘉欣是不是要北上嫁入“内地豪门”。 但李嘉欣不是刚出道的女孩。她从十九岁拿下港姐冠军，在名利场里浸泡了十四年，见过太多形形色色的男人。她有一套自己的评估体系，不看你摆出来的排场有多大，而是看你排场底下的底子有多硬。 几次接触下来，她发现了一些细节。覃辉带她出席的场合，总有内地来的官员和银行人士在场，席间推杯换盏，她的角色更接近于一个用来撑面子的花瓶。覃辉说起自己的生意经，三句不离贷款、杠杆、拆借，满嘴都是“拿银行的钱生钱”的豪言。 李嘉欣心里有了判断，便干净利落地踩了刹车。电话不接，邀约推掉，整个人退得丝毫不拖泥带水。覃辉完全没料到这一手，在北京向来只有他翻别人牌子，哪有别人反过来晾他的份。他催着曾志伟去问个究竟，连催了好几次，姿态从困惑变成焦躁。 曾志伟夹在中间两头为难，硬着头皮去找李嘉欣探口风。李嘉欣没绕弯子，给了两层意思。第一层是，她发现覃辉根本没把她当成一个正经交往的对象，更像是把她当成了生意场上用来装点门面的高级陪衬，那种江湖气的应酬做派，让她感到一种被物化的冒犯。 第二层更致命，她通过自己的渠道摸过覃辉的底，发现外面传的那些身家水分很大，所谓商业帝国不过是用贷款堆起来的沙堡，风一吹就散。他不是什么真豪门，只是一场高杠杆撑起来的幻象。 这两层意思传回覃辉耳朵里的时候，他的反应不是反思，而是愤怒。他觉得被羞辱了，一个靠脸吃饭的女明星凭什么质疑他的身家。但时间是最不留情的裁判官，李嘉欣当年那番话，后来被一件事一件事地验证。 就在覃辉在香港碰壁的前后脚，他在内地也开始四面出击。他收购了当时业界颇有名气的英扬传播，又入股了星美传媒，试图打造一个横跨影视制作、院线发行和艺人经纪的娱乐帝国。 为了撑住这些眼花缭乱的资本运作，他不断从银行套取贷款，用新借的钱还旧债的利息，把杠杆加到了令人咋舌的地步。 2005年，建行原行长张恩照案发，覃辉因为牵涉其中被带走协助调查，虽然最终没有以行贿罪被起诉，但这一记重锤直接敲碎了他苦心维持的资金链。银行开始收紧贷款，被投企业业绩亏损，天上人间的生意也因为政策收紧大不如前，那座用1.6亿堆出来的金殿，开始从内部坍塌。 后面的故事像多米诺骨牌一样连环倒下。2011年，天上人间因涉黑等问题被北京警方查处，彻底摘牌关门。 覃辉的星美系影视帝国也陷入债务黑洞，到2018年前后，星美控股累计欠债超过百亿港元，旗下几百家影院大面积停业，供应商和员工堵门讨薪的新闻隔三差五就上头条。他终于从一个被媒体追捧的资本玩家，变成了被债主追着跑的过街老鼠。 而李嘉欣那头，在2006年等来了许晋亨。许家的船务生意和地产投资虽然比不上李嘉诚那样的顶级巨富，但许晋亨的爷爷许爱周早在上世纪四十年代就是香港四大船王之一，家族财富穿越了战争、股灾和金融危机，稳稳当当地传到了第三代。 这种老钱的底色，恰恰是覃辉那种靠杠杆吹起来的泡沫永远无法比拟的。李嘉欣要的从来不是一个会花钱的男人，而是一个站在钱堆里也不慌张的家族。 2021年，覃辉在美国纽约东区联邦法院承认了移民欺诈和身份造假等多项罪名，被判处驱逐出境。曾经在北京呼风唤雨的那个男人，在异国的法庭上低头认罪，连留在美国的资格都没保住。 消息传回国内的时候，有人想起了2003年那次短暂的交集，感慨那个被李嘉欣一眼看穿的空壳，用了整整十八年才彻底碎裂在所有人面前。 在名利场内，一张漂亮的脸或许能让你走进那扇门，但只有真正能分辨真金和镀金的眼力，才能让你不被绞进去。李嘉欣当年抽身的决定，不是傲慢，而是在一场高风险赌局里，看到了对方手里藏着的底牌。

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我们把时间拉回10年前，当时原作者是20来岁😆 - 现在二十来岁的人，根本无法意识到他们有多幸运。因为意识不到，所以他们不会手舞足蹈，不会夜不能寐，不会意识到自己正站在历史的裂缝之上。 他们按部就班地去上课、考试、实习，给父母一个交代； 在游戏、社交网络和廉价的娱乐里消磨时间；在一次次毫无意义的聚会后，收获对未来的模糊与空白。 人，无法同时读过比特币白皮书、理解“私钥即主权”， 却又对自己的人生完全放弃掌控感。 而我们这些三十来岁的人，看着他们，FOMO 大到恨不得和二十岁的人换命、换身。 我们已经清楚地意识到：时间，正在我们身上开始收紧； 却刚刚在他们那里，撒下第一层迷魂的粉尘。让他们误以为时间像一枚刚铸好的硬币，厚实、沉重，怎么花都花不完。 一个刚上大一的年轻人，只要在 2013 年点开那份 PDF，读完《Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System》，只要理解“去中心化”“不可篡改”“无需许可”， 再往前一步，看见以太坊，把“钱”第一次变成可编程的协议，他距离改变自己命运，是那么地近。 挖矿、跑节点、参与早期社区、哪怕什么都不做，只需要买一点，拿住，不下牌桌，都足以在几年后完成一次阶层意义上的跃迁。 这是怎样的世界？只用一层薄薄的、名为 HODL的纸膜， 就把天量的人拦在了历史的门外。 他们看见狮子在草原上行走，却像牛群一样熟视无睹； 他们听见远处雷鸣滚动，却依旧成群结队地走进课堂、走进招聘会，低头啃草。 我身边的年轻亲戚、朋友，只因为我多说了两句比特币、以太坊，就已经流露出不耐烦的神情。 天啊！ 他们刚刚花几百块买了一台新手机、买了一款新游戏， 却完全无法理解：同样的几百块钱，在这个时间点，意味着什么。 我真想告诉他们：那不是一串代码，那不是一场投机；那是一次文明层级的协议升级，是人类第一次尝试在没有中心的情况下，重新定义“信任”。 你可以轻松下载、复制、使用你看到的一切—— 这是 Web2 时代的互联网故事。 你可以轻松铸造、转移、持有你看到的一切—— 这是比特币与以太坊开启的加密时代故事。 拿着锤子的人，看什么都像钉子。 而现实是： 不管你是否同意，锤子都会砸向它能砸到的一切， 去测试那些旧有结构，是否还能被称为“必然”。 就像人类曾经把蒸汽机塞进马车、缝纫机、纺织厂， 根本不在乎它们是否是最佳场景。 区块链，比蒸汽机更抽象，也更残忍。它像一种新的力场，正在渗入货币、金融、组织、信任的每一条缝隙，同样不关心人们是否理解、是否接受。 这从来不是“要不要参与”的问题。而是赤裸裸的—— To be or not to be。 教育、主流金融、传统机构的反应，在当时慢得像老年人的回头。真正站在前沿的人，看着这一切，就像站在时间快进的一侧，看着世界另一端的慢动作。 房间的门已经打开了。大象已经走进来了。新世界的气味，已经被象耳扇进每个人的鼻腔。 只是人们，不约而同地，选择了沉默。

AI半导体投资第一性原理，其实就是在投 AI 变强的这条路上的瓶颈。这篇可以帮助你认知提升 我自身就在硅谷带AI 训练、推理团队。这个帖子我从一线第一性技术原理角度，解读一下过去算力、存储、互联的股票上涨原理，我的展望和布局。 希望你看完也有迹可循、能把好的标的拿住，看看是不是所有上涨时间线都符合我这三条路线的发展状态 三条路分别是 ① 预训练：把模型养大 ② 强化学习 RL：教模型推理 ③ 推理时算力：答题时多想一会儿 1/ 预训练（图 1） 当模型参数、数据、算力一起放大，模型的"底子"稳定变好。这就是过去3年 AI 的主叙事 算力越大，loss 越低，效果越好。一个 fun fact： 训练数据 token 数是参数量的 20 倍左右时候，效果最优。70B 参数的模型就该配约 1.4T token。这就是著名的 Chinchilla 定律 但问题来了，撞上了两堵墙 1. 数据墙： 人类数据快被读完了。 2. 经济墙：以前 10 倍算力换质变，现在 10 倍算力（几十亿美金一次训练）只换 loss 降 0.0x 预训练从投资角度来看，不会停止，但最赚钱的时候已经过了。 $SNDK $MU $NVDA 等等都是这个逻辑 2/ 强化学习 RL 这是最近业界的重要主线 原理：让 pre-train 好的模型自己刷题，做对了给奖励。这样现实生活中，agent 好干活 这就是为什么 $META 要录屏员工电脑，把员工蒸馏。因为员工的操作是宝贵数据 简单认为，RL 越多，数据越好，模型干活实际表现越好。集群内部的通信量爆炸。海量 rollout 意味着模型权重、KV Cache 在机器之间反复搬运——东西向流量成为瓶颈 目前投入 RL 的算力，比预训练还小一到两个数量级——意味着这条坡还很长，各家实验室的增量算力正在往这里搬 RL 训练的主要工作量是 rollout——让模型海量"试做题"。而试做题，本质上就是推理负载，也就是推理时算力 3/ 推理时算力 token 消耗量指数增长，推理成本成为每家 AI 公司的 COGS（销货成本） 谁能把每 token 成本打下来，谁就有毛利。整个行业从"融资竞赛"进入"成本曲线竞赛" 图三展现的曲线是，简单理解：相同模型，例如都是 Opus5或者 GPT 5.6，对于用户每次单次回答，投入算力越多，模型越聪明，投入少就更笨 有的时候你发现 Claude/GPT 变笨了，只是因为公司算力不够了偷偷降智。 这就是为什么你能看到 $NVDA $AMD $MRVL $ALAB 等等出现持续新的增量， $NBIS $MSFT $GOOG 等自有算力，host 模型公司出现新增量 通信需要光模块 $LITE $COHR 而 内存的价值居高不下，因为持续的消耗 4/ 我的观点和操作哲学 资本开支的结构在变，从一次性超大训练集群，转向 RL rollout + 用户推理的持续性负载 预训练决定原材料 → RL 锻造解题能力 → 推理时算力临场兑现。 任何一层的墙都会向下传导。目前的状态是：第一条轴的投资曲线在往 2/3移动 而 RL 和推理时负载，我认为总量会超过第一阶段，目前还在需求的早期 提到的标的我都持续持有，没有任何长线卖出打算