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。

腾讯给中国计算机博物馆（CCM）捐赠了一批藏品，包含QQ和微信的早期物料： 图1 - 1999年2月搭载QQ早期版本（版本号99ABeta1）的测试电脑、服务器主机、用于录制QQ消息音「滴滴滴」的寻呼机、第一代企鹅Logo的设计手稿； 图2 - 微信App的第一行代码 、微信1.0的Demo； 图3 - 早期用来开发微信的主力设备iMacME086CH/21寸一体机、戴尔塔式工作站、测试iOS终端的Apple iPod Touch3、测试用的诺基亚5800XM、诺基亚N73、诺基亚E72i。

剛發現抹茶低調上了個新功能，居然可以用USDT直接買美股，還是真股票那種，不是什麼代幣化產品。 說一下具體流程：地址證明（三個月那種）+ 風險測評（點幾下就完事），開通後直接划USDT過去就能買。 說幾個亮點： • USDT：USD = 1:1，0滑點 • 交易0手續費 • 支援股息分紅 • 無CRS 這個我比較在乎 說實話現在大陸用戶想買美股挺頭疼的，這個渠道暫時算是個思路？ 傳送門🚪 另外感謝披薩節抹茶送來的棒球服周邊，這是在提醒我該運動了 😂 @MEXCZH #MEXC# $MX

破繭成蝶，信仰鎖倉 2026年5月12號，南昌記。 流感把我放倒了，原定遊玩行程成了三天酒店“深度遊”。但這幾天感觸很深，也在病床上做了個決定：響應社區號召，自願鎖倉10萬枚雪球代幣。 現在到處是PvP和Rug，而我卻願意把錢和時間押在雪球上，值得聊聊。 雪球與Flap：相輔相成 缺一不可 雪球能在Bsc站穩，全靠母體 @flapdotsh ，Flap是模塊化Meme發射台，主打創作者永久版稅和極高自定義機制。雪球是第一個應用外部合約實現該機制的代幣：買賣各收3%滑點稅，累積到0.1 BNB後每分鐘自動回購銷毀，總量不斷減少、底池越來越厚。Flap的版稅也持續注入雪球回購地址，持續輸血。 這是共生——Flap靠雪球出圈，雪球靠Flap抗跌。從零到5000多萬市值、兩萬多持幣地址，每次上漲都是對生態的驗證。 南昌聚會：英雄城的家人 南昌是打過第一槍的地方，敢折騰、不服輸，恰如雪球想做第一中文Meme的勁頭。線下聚會沒有畫餅，沒有高談闊論，有的只是一眾信徒在書寫者與雪球的點點滴滴，這裡面有皮革廠產老闆、普通上班族、定投鐵軍... 聚會後我高燒倒下，異地生病本難熬，全靠@dajingou1 兄弟照料。從他家往返到我酒店一趟得一個半小時，每次都拎著當地土特產來看我，帶我去附近老字號粥店喝粥，又陪我到社區診所打吊針開藥。出來時他拍著我肩膀說：“校尉哥，線上一起衝，線下就是自家人，甚是觸動！ 剛被南昌家人照顧過，我必須表個態：這10萬枚自願鎖倉，是對Flap機制的信任，也是對社區的承諾：雪球不該只局限PvP，是時候讓PvE的力量說話了。通縮一直轉，籌碼越來越少，我們等的就是突破那天。 病痛讓我錯過南昌美景，卻更真切感受到雪球的溫度。 有Flap的基礎設施、通縮的數學模型、像熊貓這樣仗義的兄弟、那麼多願意鎖倉的家人——它不應該會輸。波動和洗盤只會讓雪球越滾越大。 感謝南昌這座英雄城，感謝所有雪球家人，特別感謝能在我病倒這幾天陪我喝粥看病的熊貓兄弟。 Keep building，滾雪球大作戰一直都在持續，直至星辰大海... @XUEQIU66 @webhogwatrs @irene_cc06 @eth_cedric @BNBCHAIN @cz_binance @heyibinance

一片冰凉 前几天一直有读者留言催我，这个月的70城数据是不是忘记更新了？ No，我没忘，我每天都有去统计局的网站上刷，是他们这个月更新的特别晚，一直到今天才发了9月份的表格，我马上就搬过来了。 惯例给新读者讲讲怎么看，环比99就是比上个月跌了1%，同比95就是比去年这个月跌了5%。 70个城市环比同比全部下跌，无一例外。环比北京-0.9%、上海-1%、广州-0.8%、深圳-1%，和我预期的差不多。 可能有些读者觉得这1%不到的跌幅也不算很多，但要注意这是环比，一个月跌1%一年就是12%，房价的12%对普通家庭已经是很庞大的巨款。前几年中国一线城市买房收入比普遍在25-30，就是要用25-30年的家庭收入去买一套房，那反过来可以推算，房价的12%已经相当于3-4年的家庭收入。 自己打工辛苦挣一年的薪水，结果房价跌了三四年，这就是为什么这几年中产阶级普遍有财务焦虑的原因。房价虽然不卖就不亏，但信心被重创了，没有安全感。 从目前的趋势来看这个冬天也很难有什么好转，房价最快要到明年开春可能才会企稳。政策上能打的牌前面都打完了，全国现在只有北京上海这两城市还有一些象征性的限购，但即便全取消了也就那样。 接下来可能会降息，昨天已经有部分小银行下调了存款利率，机构开始吹风年底之前降息0.1%。其实我认为房贷利率要下调到2.5%以内才有效，也就是目前的位置再下调0.5-0.6%，0.1%太少，但利率下调受息差控制，不是想调就能调。 中国的负通胀和消费萎靡我觉得和房地产去杠杆有很大关联，所以在楼市企稳之前消费板块大概率是好不起来的，我觉得这可能是明年的叙事。 最后顺带一说，本月的LPR持平，1年期和5年期都不变。 …… 今天a股迎来了回暖，所有宽指都反弹，中位数上涨1.06%，但也有个很大的问题，两市的成交量只有1.74万亿，过去两个月都没出现过这么低的量。缩量反弹往往被视为弱势反弹，显示了目前的市场信心还远没有恢复。 板块里涨最多的是煤炭+5%、燃气+4.3%，这绝对算一对稀客，炒作的逻辑是预热入冬采暖。话说这几天北京真特么冷，我在书房打字手都冻麻了，要开戴森的暖风来吹才行。但冷归冷，供暖时间也没听说会提前，供暖总量每年都是差不多的，往年炒供暖的时间窗口都很窄，这次我觉得也不会例外，不要恋战。 另外今天机器人板块表现活跃，其实从上周特斯拉50亿三花智控订单的小作文开始，就明显感觉到场内一些热钱开始转战机器人概念，那天三花智控打板的有章建平的6.8亿，第二天虽然辟谣了但是只跌了不到3%，大佬多半没走。ai和电池最近热度下降，可能就是由于部分炒作资金在板块之间流动。 今天a股只有黄金板块遭遇重锤，跌幅超过7%，这个节奏完全跟着国际金价走，周五晚上金价回调2.5%，今天黄金股就数倍放大跌幅。不过这不是太大问题，因为今晚黄金又拉回了4340，明天黄金概念肯定能回血。但我还是觉得这个位置炒黄金股的值博率不高，金价今年涨了50%多，黄金股板块今年涨了95%，已经预支了很高的估值和市场情绪，缺乏性价比。 总的来说今天能回一波血肯定不是坏事，但在k线趋势和量能上都没有解决问题，后续应该还有考验，得再往下看看。 …… 1、宁德时代第三季度净利润185亿，增长41%，营收1042亿，增长12.9%。这个业绩当然很劲爆，比市场预期的170-175亿还要再高一点。市场预期全年利润660亿左右，目前三个季度已经达成490亿，四季度看趋势还能再往上拱一拱，最终落在670-680区间。 2、越南股市今天大跌5.6%，越南政府监察局公布了对67家债券发行人（包括5家银行）的检查结果，发现存在多项违规行为。其中，越南第二大地产商 Novaland集团相关案件已移交公安部。越南VN指数里14只银行股8个跌停。越南这些年摸着我们过河，形似神似学到了七八分，连房地产暴雷这个副本也成功复刻，真是每一条弯路都不愿错过。 3、今天吃到一瓜，周杰伦有个姓蔡的魔术师朋友，给他1亿多新台币（大概2000多万人民币）帮忙投资比特币，周杰伦自己的说法是对方替自己“代持”，结果这几天这个蔡魔术师联系不到了，跑路了。周杰伦在社交媒体上让他赶紧出现，不然就完了。 周杰伦自己很喜欢变魔术耍酷，估计是兴趣爱好交的朋友，但不理解为什么要一个魔术师替自己炒币，台湾出金入金又不用担心被冻账户 4、前三季度GDP5.2%，这是好事啊，年内5%的目标眼看着无惊无险又要轻松达成了，一切尽在掌握，稳中向好。 就这些吧，发射！

最近看到很多对比AI和Crypto行业的讨论，大部分是拉AI踩Crypto，而且往往来自币圈业内人士，作为勉强算两个领域都涉足过的人，也分享一下我的主观看法吧。 无可质疑，AI确实是现在最炙手可热，也很可能是智力密度最高的行业，互联网和科技巨头都在拼命卷，传统行业也争先恐后想踏上这条船，生怕被AI取代，面对AI这个全世界奋勇争先的行业，Crypto相形见绌，也是情理之中，但比不过第一名不代表就是垃圾，同样还有很多行业，相比Crypto机会更少、前景更惨淡。 能理解大家对Crypto的失望，因为很多曾经被寄予厚望的赛道，不但没有获得Mass Adoption，还逐渐式微甚至消亡了，例如NFT、元宇宙、GameFi等等，都引起过圈内震动甚至破圈，最终还是偃旗息鼓。走到如今，是点错了科技树发展歪了也好，是行业领袖没有起到应尽责任也罢，归根结底，Crypto只是一个不到20年的行业，很多产物本身就带有实验性质，如今也还远没有到判死刑的地步。 而且，Crypto也贡献了一些经过被真实验证过的应用和方向，例如稳定币在跨境支付与转移、B2B结算等场景的使用，规模日益增大的RWA，以及作为数字黄金的全球市值前20资产BTC等等，所以也不用过于悲观。 我也看到有拿Hyperliquid举例，说明这个周期在Crypto创业艰难的，这同样有些过于严苛了。Hyperliquid作为全世界人均营收最高的公司，在创立短短几年内，达到了38B的估值，2025全年营收844M。作为对比，Cursor作为有史以来成长速度最快的初创公司，在2025年11月融资的估值是29.3B，最新披露的年化收入是2B，正在寻求50B估值的融资。如果达到Hyperliquid的高度才能被定义为成功，那即使在AI界能取得这样成就的团队也是凤毛麟角。 最重要的是，对于大部分普通人而言，AI行业是否蓬勃发展，跟你是否能享受到行业红利，其实关系不大，而这恰好是Crypto最大的优势。拿Jeff的话来说，“如果你是一名ChatGPT的早期使用者，OpenAI不会让你变富，而在加密，你只需要早期使用Hyperliquid，就能拿到巨额空投”。 举两个自身的例子。第一个，很多朋友知道我本硕都是985计算机专业，也在大厂做过算法实习生，可以说我的智力和学历胜过90%的同龄人，但是在AI行业，我面对的是1%甚至0.1%的顶尖人才，毫无优势可言。而且我已经算是拿到了步入AI行业的敲门砖，而大部分人可能因为数理能力、教育、成长经历等原因，压根无法真正进入AI行业，那么即使他们知道AI会蓬勃发展，又有什么意义呢？恐怕最后最直接的方式依然是卖课或是上门代装小龙虾，但这本质是营销和把握风口的能力，换个行业一样跑的通，与AI没有太大关系。 第二个，我从2月中旬开始了解Pre-IPO或者说私募股权的投资机会，也是希望在AI赛道配置一些资产敞口，但结果是到现在都没有完成一个合适的Deal。相比大部分人，我在这件事上已经算有优势了，手握自有资金，也有一定行业知名度，能有相对多的渠道了解信息，接触deal，但结果是，即使单个项目我愿意投1~3M，在传统金融这个金额完全排不上桌，没有主动权，只能被动等待合适的机会，并且现在各大机构也都对AI行业非常Fomo，排着队打款投资，普通人只能看着估值一轮轮水涨船高。更不用说这其中还涉及到各种费用对比、渠道是否靠谱、法律文件和投资身份是否符合对方需求等一系列问题。 这就回到上面所说的，Crypto行业在价值分配结构上存在的巨大优势，让普通人有机会仅仅作为参与者，也能享受到行业红利。 在传统科技行业，用户要么为产品付费，要么成为产品本身，也就是所谓的“If you're not paying for the product, you are the product”，但最终享受到经济回报的并非用户，而是股东。而在币圈，因为空投的存在，使得用户在贡献数据的同时，也获得了潜在享受价值的可能。 同样，Crypto行业的时间轴相比其他行业是极端压缩的，在传统路径，一家公司从种子轮到IPO可能需要5~10年，普通人要到IPO后才有机会购买股票，很难享受到早期的成长回报。而在Crypto，这个时间被压缩到了1~3年，并且用户有机会通过早期参与项目，获得奖励。 此外，Crypto拥有Permissionless的特性，以及对全球流动性的聚集效应，使它成为了没有任何一家赌场可以比拟的最佳投机场所，而币圈特有的信息传播路径，又让散户有了靠信息差获利的机会。最典型的例子就是$Trump，现任美国总统亲自发行的Meme币，给了所有人在$0.2公平购买的机会，在两天内涨幅超过300倍，其中任何一点，放在传统金融都是压根不可能的。 值得注意的是，这些特性很多时候是一把双刃剑，让币圈充斥着骗局、空气币和没有价值的项目。天下没有免费的午餐，币圈就是一个给普通人提供极大方差的场所，有人在这里一夜暴富，也有人在这里倾家荡产。 回过头来，当初放弃AI行业，在币圈摸爬滚打了4年的我，会如何面对这波AI浪潮呢？我的选择是，一方面继续保持对币圈的关注，因为这依然是目前最可能出现奇迹的行业，另一方面将部分精力从币圈抽出来，去探索AI、美股、科技相关的投资机会，因为目前币圈整体的流动性和关注度确实处于熊市周期，没有必要投入大量时间，而股市，依然是我认为作为普通人最有机会吃到AI红利的地方。

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？

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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Claude 官货在东亚，依然是兵家必争。 蒸馏模型，必须官货。 账号池反代的，API逆向的，脑子里装着前世的任务，很多时候笨一些 要写英文的网文小说的，选择最便宜的claude模型，有便宜到四五毛的（0.4元人民币买1美金的claude token，相当于0.05折），足够用了。他们偏向于claude，因为国产模型写英文小说的能力，他们没有信心。 想蒸馏模型的，就只能买官货了，有些人买官货，要在原价上多付5%，比如在openrouter. 目前终端大客户能9折拿到。能8折拿到的，就很厉害了。 这其实和大企业买H200的卡的整个生态一样。这能完美回答：大客户一个月烧千万美金token，为何不自己找一个白手套去和claude签合同呢？因为所有的中间环节，他们不参与最好。并且，他们自己找白手套的成本也不低