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【#他用一颗糖丸守护了几代中国人##缅怀，致敬！】今天# #糖丸爷爷顾方舟诞辰100周年# #。他牵头研制的脊髓灰质炎疫苗，消灭了中国的小儿麻痹症，使数十万儿童免于致残，为几代人带来健康。为了这颗“糖丸”，顾方舟埋头研究，以身试药，甚至让不满1岁的儿子喝下疫苗。他说：“我一生做了一件事，值得，值得……”# 怀念“糖丸爷爷”顾方舟！＃致敬缅怀

一个高尚的人，一个纯粹的人，一个有道德的人，一个脱离了低级趣味的人，一个有益于人民的人。现在一提起白求恩，我脑子就蹦出这句话。 大家对加拿大能天生有好感，80%的原因是白求恩是加拿大人。 视频中的文字如下： 2015年，白求恩的孙子不远万里来到中国，想验证中国人是否还记得他爷爷。可一连串让他震撼到说不出话的画面接连发生了。 他叫马克，加拿大人，那一年35岁，在加拿大从事写作和影视工作，日子过得挺滋润。但他心里一直有个巨大的疑问：这都过去几十年了，中国人还记得他爷爷吗？出发前，马克的加拿大朋友就开始给他泼冷水："马克，你清醒一点，中国现在发展多快呀！满大街都是扫码和外卖，谁还有空翻历史课本去怀念一个外国大夫呢？"这些话浇得马克心里哇凉哇凉的。他带着一颗七上八下的心，坐了十几个小时飞机，降落在北京。 结果呢？他刚一出机场，好戏就开场了。马克拦了辆出租车。话说，北京的的哥呀，那是什么人物？那是宇宙第一情报局特工——上知天文、下知地理，中间还能跟你唠五分钟国际局势。师傅一张嘴："哟，朋友，哪儿来的呀？"马克用刚学会、带着一股枫叶味的中文说："我来自加拿大。"师傅一拍大腿："哎呦喂，加拿大好地方啊！那冬天冷吧？对了，你们加拿大有个大好人叫白求恩，那是位了不起的大夫！我们小时候课本里都有，他救了多少人啊？那精神杠杠的！" 马克一听，脑子里嗡的一声，鼻子一酸，强忍着激动轻声说："师傅，我姓白求恩，我叫马克——白求恩，您说的那位是我爷爷。" 车内瞬间安静了0.5秒，然后只听‘嘎’一声急刹车。师傅猛地回头，那眼神儿，比见了外星人还震惊！他盯着马克看了足足三秒钟，然后一巴掌拍在方向盘上："我的个乖乖，你说啥？你是白求恩大夫的孙子？哎呦喂，太荣幸了！你爷爷是我们全中国人的大恩人呢！我跟你说，我小时候学《纪念白求恩》，那可是一字不落背下来的！" 接下来这一路啊，马克体验了一把什么叫沉浸式历史教育。师傅从白求恩怎么来到中国，讲到他在哪里做手术，讲得眉飞色舞。马克原本悬着的那颗心，“咔嚓”一下就落了地，还顺带被师傅的热情烤得暖烘烘的。但这只是开胃小菜。 后来，马克去了白求恩纪念馆。一进门，一位白发苍苍、拄着拐杖的老大爷就颤颤巍巍地走过来。老大爷一把抓住马克的手，哽咽着说："孩子啊，你爷爷是我们家的大恩人呢！我爹当年在战场上胸口被子弹打穿了，是你爷爷在炮弹坑旁边就着煤油灯，愣是把人从阎王爷手里抢回来的！这份恩情，我们家永世难忘！" 再后来，马克去了一个普通小镇，想体验一下风土人情。结果他的身份一暴露，好家伙，整个集市瞬间就安静了。紧接着，周围的乡亲们“呼啦”一下就围了上来。李婶、王叔、张大爷……那阵仗啊，比明星开粉丝见面会还要夸张！有人攥着他的手死活不松开，嘴里念叨着《纪念白求恩》：“一个外国人，毫无利己的动机……”有人火急火燎跑回家，翻箱倒柜，找出珍藏了几十年的老照片——照片里，白求恩大夫正借着油灯做手术。照片边角都磨得发毛了，却被塑封得好好的。 马克被挤在中间，连转个身都困难。他看着这些素不相识的普通中国老百姓，听他们用各种方言一句一句讲述他爷爷的故事。这一刻，马克的眼泪再也绷不住了。 他终于明白了：爷爷白求恩不是被尘封在历史课本里的老古董，而是被14亿中国人集体收藏并永久置顶的国际友人。这份恩情，中国人不光记在脑子里，更是刻在骨子里、融进血脉里，一代一代往下传。 接着，马克在中国待了一个多月，走遍了他爷爷战斗过的地方。每到一处，只要一提“我是白求恩的孙子”，那待遇直接拉满。 后来，马克在采访中说："我爷爷当年决定来中国，是他一生最正确的决定。他用医术挽救了无数生命，也为我们全家换来了一份跨越国界、穿越时空且沉甸甸的情谊。"

一名法国女子，看着站在面前的中国环卫工，突然掩面痛哭，真实原因，听着让人感动。 清晨的梧桐叶落了一地，环卫工老张正挥动扫帚，竹枝与地面摩擦出沙沙声。法国女子抱着个纸箱站在路边，金发被风吹得乱舞，看见老张，突然“哇”地哭出声，眼泪砸在纸箱上，洇开一小片湿痕。 老张吓了一跳，扫帚差点脱手。他不懂法语，只能比划着递过去块干净的手帕——是孙女绣的小熊图案，他总揣在兜里擦汗。女子接过手帕，哽咽着从纸箱里掏出件旧毛衣，蓝灰色，袖口磨出了毛边，上面还沾着点水泥渍。 “三年前……冬天……”女子用生硬的中文夹杂着手势，指着毛衣领口，“我的孩子……发烧……”老张这才认出，毛衣是他去年冬天捐给社区旧物箱的，当时老伴说领口磨破了，扔了可惜，不如捐给需要的人。 旁边早点摊的老板娘凑过来当翻译。原来三年前深冬，女子带着刚满周岁的儿子来旅游，孩子突然高烧惊厥，她在陌生的街头拦不到车，抱着孩子急得团团转。当时老张刚扫完这条街，见她哭得上气不接下气，二话不说脱下身上的毛衣裹住孩子，蹬着环卫三轮车把她们送到医院。 “他把毛衣给了我的孩子，自己穿着单衣在走廊等。”女子指着老张冻得发红的手背，“医生说再晚半小时，孩子就危险了。我想把钱给他，他摆手说不用，只说‘孩子没事就好’。”她掏出钱包，抽出一沓欧元，“我找了他三年，今天终于在这看见这件毛衣——我从社区救助站领的，上面有他缝补的补丁，和那天他袖口的一样。” 老张挠挠头，憨笑起来。他早忘了这回事，只记得那天送完娘俩，回去被老伴骂了顿，说他傻，大冬天把毛衣给陌生人，自己冻得咳嗽了半个月。他指了指不远处的小区，“我家就在那，孙女说这件毛衣太小了，留着占地方。” 女子突然抱住老张，在他肩上哭出了声。路过的行人停下来看，早点摊老板娘大声解释着，有人掏出手机拍照，有人抹起了眼泪。老张僵着身子，手不知道往哪放，最后轻轻拍了拍女子的背，像哄自家孙女似的。 “我每年冬天都来这条街，”女子擦干眼泪，从纸箱里拿出个崭新的保温杯，“这个给您，里面是热的姜茶，冬天喝了暖和。”老张接过杯子，触手滚烫，像那天裹在孩子身上的体温。 扫到街角时，老张打开保温杯，姜茶的辛辣混着甜味漫开来。他想起三年前那个雪夜，孩子烧得通红的小脸，女子发抖的肩膀，还有自己蹬三轮车时，风灌进单衣的冷。当时只想着快点到医院，哪敢想会被记挂这么久。 傍晚收工，老张把保温杯递给老伴。“这是个法国媳妇送的，说我救过她孩子。”老伴拧开盖子闻了闻，“还挺好喝。”她翻出件新织的羊毛袜，“明天穿上，别再冻着了。”老张看着袜子上的花纹，突然想起女子金发上沾的梧桐叶，和今早落在他扫帚上的那片，一模一样。 夜里躺在床上，老张摸着保温杯上的花纹，突然笑了。原来有些事你忘了，总有人替你记着，就像冬天里递出去的一件毛衣，过了三年，还能焐热另一颗心。

老黄站在 CES 2026 的舞台上，身后的屏幕突然黑了。“所有系统都挂了，”他笑着说，“这在圣克拉拉从来不会发生。是因为拉斯维加斯吗？外面是不是有人中了头奖？” 这个小插曲倒是个不错的隐喻：2025 年的 AI 行业，就像一台马力全开但偶尔冒烟的机器。所有人都在全速狂奔，所有系统都在满负荷运转。 老黄在 CES 上说，每隔十来年，计算行业就要来一次大洗牌。从大型机到 PC，从 PC 到互联网，从互联网到云，从云到移动端。 这一次不太一样，地震是双重的。不仅应用要建在 AI 之上，连我们写软件的方式本身都变了。 “我们不再编程软件，我们训练软件。不再跑在 CPU 上，而是 GPU 上。”过去的应用是预编译好的，装在你设备上就那样了。现在呢？应用理解你的上下文，每次从零开始，实时生成每个像素、每个 token。 这意味着过去十年砸下去的十万亿美元计算基础设施，都要升级换代。老黄算了一笔账：全球百万亿美元产值的产业，研发预算正在从传统方法向 AI 方法迁移。风投每年两千亿美元涌入这个领域。这就是为什么大家都这么忙。 【1】2025，大模型的三个拐点 老黄回顾了 2025 年 AI 领域的几个关键进展。 第一个是推理模型的出现。2024 年底 OpenAI 发布 o1，第一次让 AI 学会了“思考”。以前的模型是一口气给你答案，对就对，错就错。现在的推理模型会停下来想一想，把问题拆开，一步步推演。想得越久，答案往往越靠谱。老黄管这叫“test-time scaling”，也就是用更多的推理时间换更高的回答质量。 第二个是 Agentic 系统的爆发。AI 不再只是回答问题，而是开始“做事”了。它会自己规划步骤，调用工具，查资料，写代码，甚至操控其他 AI。2025 年，这类系统从实验室走向了真实应用。 第三个是开源模型的崛起。DeepSeek R1 的发布像一颗炸弹，证明了开源模型也能达到前沿水平。虽然还落后闭源模型大约六个月，但下载量已经爆炸式增长。创业公司、研究者、学生、甚至各国政府，都开始用开源模型构建自己的 AI 能力。 这三个突破并非孤立存在。推理能力让 Agent 更聪明，开源模型让 Agent 更容易构建。它们相互催化，共同把 AI 推向了一个新阶段。 【2】Agentic AI：从“能聊天”到“能干活” 三个突破里，Agentic AI 可能是离普通人最近、又最容易被误解的一个。 先说一个直观的例子。老黄提到，英伟达内部现在大量使用 Cursor 编程工具。这不是普通的代码补全，而是一个真正的 AI Agent，你告诉它想实现什么功能，它会自己规划怎么写，查阅文档，生成代码，测试，修 bug，甚至重构。程序员的角色从“写代码的人”变成了“审代码的人”。 这就是 Agentic AI 的本质：AI 从被动回答问题，变成主动完成任务。 ChatGPT 刚出来的时候，最大的槽点是“幻觉”，它会一本正经地胡说八道。因为它只能依赖训练时学到的知识，没法获取新信息，但它又被要求有问必答，所以不得不胡编乱造。你问它今天的天气，它只能编一个。 Agentic 系统解决这个问题的方式很简单：让 AI 学会“查资料”自己补充上下文。遇到不确定的问题，它会先判断“我需不需要去查一下”，然后真的去搜索、去阅读、去核实。这个判断本身就需要推理能力，所以第一个突破（推理模型）是第二个突破（Agentic 系统）的基础。 但 Agentic AI 的能力远不止于此。 【3】Agent 的四种超能力 老黄在演讲中描绘了一个完整的 Agent 能力图谱。我把它总结为四种超能力： 第一，会推理。遇到从没见过的问题，Agent 不会直接说“我不会”。它会把陌生问题拆解成一堆熟悉的小问题，然后逐个击破。就像一个聪明的实习生，虽然没做过这个项目，但能把它分解成自己会的步骤。 第二，会用工具。Agent 可以调用搜索引擎、计算器、代码解释器、数据库，甚至其他 AI 模型。它知道什么时候该用什么工具，就像一个老练的工匠，手边有一整套工具，可以随手选最趁手的那个。 第三，会规划。面对复杂任务，Agent 会先想好怎么做，制定计划，预判可能的结果，然后一步步执行。不是闷头往前冲，而是“三思而后行”。 第四，会协作。这是老黄特别强调的一点：现代 Agent 系统往往是多个模型并存的。一个 Agent 可能同时调用好几个 AI：用专门的模型处理图片，用另一个模型写代码，用第三个模型做总结。就像一个项目经理，知道每个专家擅长什么，然后把任务分配给最合适的人。 他特别提到 Perplexity 的做法让他眼前一亮：“第一次看到他们同时用多个模型，我觉得这太天才了。”道理很简单：一个 AI 当然应该在推理链的任何环节调用最适合那个任务的模型。 所以未来的 AI 应用是什么样的？多模态（理解语音、图像、文字、视频、3D）、多模型（不同任务用不同模型）、多云（模型分布在各个云上）、混合云（有些在边缘、有些在企业、有些在云端）。 【4】一个 Agent 是怎么工作的？ NVIDIA 为此搞了一套叫“Blueprint”的框架。演讲中展示了一个演示：一个小哥用 DGX Spark 搭了个个人助手，能管邮件、日历、待办事项，还能控制一个小机器人。隐私敏感的邮件任务用本地模型，其他用 frontier 模型，中间用一个意图路由器自动分配。 听起来像科幻片，但搭建过程出奇简单。 首先，接入一个前沿大模型的 API 作为“大脑”。然后，为每个功能创建一个“工具”：邮件工具、日历工具、摄像头工具。接着，因为邮件涉及隐私，开发者加了一个本地运行的开源模型专门处理邮件，数据不出本机。最后，加一个“智能路由器”，根据用户的意图自动决定用哪个模型处理。 结果呢？用户说“帮我给 Jensen 发个邮件，告诉他脚本今天能交”，Agent 就自己完成了。用户说“把这张草图变成建筑渲染图，再做个视频带我看看房间”，Agent 也搞定了。甚至当用户的朋友远程接入，问“我的猫 Potato 在干嘛”，Agent 能看摄像头、认出猫、发现它在沙发上、还记得朋友不喜欢猫上沙发、然后通过机器人喊话让猫下去。 老黄说，这一切在两年前是“完全不可想象的”。而现在，“这已经变得微不足道了”。 Agentic AI 的概念其实不新。早在 2023 年，AutoGPT 就火过一阵，号称能让 GPT 自己给自己下指令、自动完成任务。但那时候的 Agent 更像是玩具，经常跑偏、容易卡死、实用性有限。 2025 年的爆发，靠的是几个条件同时成熟： 1. 推理能力的突破。没有可靠的推理，Agent 就像一个冲动的实习生，一拍脑袋就开干，经常把事情搞砸。有了推理，Agent 才能“想清楚再做”。 2. 工具生态的完善。各种 API、各种开源模型、各种开发框架，让 Agent 能调用的“武器库”越来越丰富。 3. 多模型架构的成熟。以前大家想的是“训练一个无所不能的大模型”。现在的思路是“让一个聪明的模型学会调用专业的模型”。这大大降低了构建复杂 Agent 的门槛。 4. 开源社区的推动。老黄反复强调，开源模型让“每个公司、每个行业、每个国家”都能参与 AI 革命。你不用自己训练前沿模型，拿开源的来用就行。 【5】Agent 会取代软件吗？ 包括我在内很多人都思考一个问题：未来 Agent 会取代软件吗？交互形式是什么样的？ 老黄在演讲中给出的答案是：Agent 不只是一种新应用，而是未来软件的新形态。 他说，以后你跟 Palantir、ServiceNow、Snowflake 这些企业软件打交道，界面可能不再是一堆表格和按钮。你直接跟一个 Agent 对话，告诉它你想干什么，它就帮你搞定。“就像跟人打交道一样简单。” 传统软件的交互方式：填表单、点按钮、写 SQL，本质上是在“迁就机器”。你得学会机器的语言才能让它干活。而 Agent 的交互方式是“机器迁就你”。你用自然语言说需求，Agent 自己翻译成机器能懂的操作。 当然，这不会一夜之间发生。企业软件涉及太多复杂的权限、流程、合规要求，不是换个界面就能解决的。但方向已经很清楚了。 【6】写在最后 老黄这场演讲其实还讲了物理 AI、自动驾驶、机器人、下一代芯片 Vera Rubin，我对那些关注不多就不总结了。但如果只看 AI 大模型这块，核心信息其实就一个： > AI 正在从“一个聪明的对话伙伴”变成“一个能调动资源、完成任务的系统”。推理模型给了它思考能力，Agentic 架构给了它手脚和工具箱，开放模型让所有人都能参与这场游戏。 我个人比较关注老黄在演讲中提到的 Agentic 系统将成为所有软件平台的新界面。以前你和软件交互，要点菜单、填表格、写命令行。以后你和软件交互，就像和一个懂行的同事说话。你说想干什么，它帮你干。未来的企业软件，入口可能就是一个对话框。 对于开发者来说，这是一个窗口期。开源模型已经足够强，Agentic 框架已经成熟，基础设施已经就位。剩下的就是应用层的创新。 老黄在谈到开放模型时问了一个问题：数字形式的智能，怎么可能把任何人落下？ Agentic AI 的爆发，不是每个人都能训练出最强的模型，但每个人都可以学会编排这些模型，让它们为自己干活。 这可能是最重要的变化。AI 不再只是科技巨头的游戏，它正在变成每个人都能用的工具。

神秘大哥真来了 先给昨晚做个补充，很多读者昨晚没看懂其中一条评论互动，纷纷留言要我展开解释明白。 香港人来深圳买社保，大陆人去香港买保险，这确实是最近一年很普遍的一个现象。原因很简单，都是有利可图。 香港人自己交一个强积金，每个月收入的5%，但这个保障很底线，他们很有动力再给自己加一份保障，去深圳买社保就是一个理想的选择。深圳经济发展活跃，计发基数高，增长快，从投资的角度去看回报率很不错。 看到这可能有读者想那我也去深圳交社保，不行的，中国大陆公民只能买一份社保，你已经在自己的城市买了，就不能去别的城市买。但是香港人是例外。 社保如果从投资回报的角度去看，按最低一档买是最划算的，甚至贷款买都能净赚。所以它从某种角度讲是给低收入人群的人头福利，香港人把它当羊毛，不薅白不薅。 至于大家担心的未来老年人多，年轻人少，社保保障体系难以为继，这个问题香港人有没有想过我就不知道了，大概他们比较相信后人的智慧吧。 再说说大陆人去香港买保险，主要有几个原因，1为了把人民币换成离岸资产；2离岸市场投资收益率高，大陆保险现在预定利率不到2%；3香港人比大陆人寿命长，精算模型更优惠。 所以咯，就出现了各自跑到对岸去买金融产品的现象，本质上都是在钻制度漏洞套利。 …… 今天这行情有意思，我昨晚许愿神秘力量来保一波a股，结果今天神秘力量它真就来了。 从上午开始就有资金兜住权重股，几个宽指一直是红的，昨天还很猖獗的空军集体隐身，突然就不砸了。到了下午13:30之后，一大股资金流入各大主流etf，连拉带拽的就把大盘就提溜起来。 买的最多的是今年上半年大力发行的A500（ETF 159338），几个加起来成交接近530亿，成交额达到了沪深300etf的3倍。虽然目前没有明显证据实锤是官军救市，但有这个资金实力，以及买主流etf的操作手法，还有就是挑在市场危急关头出手的时机，看起来是挺像的。 不管怎么样a股算是缓上来一口气，指数破位的风险暂时化解了，3800支撑再次确认。同时给那些立场不定，随时打算跑路的资金一颗定心丸，队伍不要就这么散了。今年中国经济形势严峻，a股是为数不多的亮点，应该珍惜和保住这个火种。 今天涨幅最高的板块是锂矿和锂电池，碳酸锂厂商集体涨价，商品期货主力合约大涨7.6%，带动了概念板块上升。之前11月中旬的时候锂矿板块有一波暴跌，当时传几个锂矿复产，资金担心反内卷失败，再加上前期涨幅大就抢跑砸盘。但事实上锂的基本面复苏趋势不改，碳酸锂期货已经涨到11000，可以往上高看一线。 1、今天又有一个新股爆了，n沐曦开盘就涨了700%多，中一个签能赚35万，这个数额就很震撼了，以前大部分的新股单签收益都是千数，万以上就算肉签，哪怕前几年行情好也就10万左右，现如今中一个摩尔或者沐曦对于散户来说炒股生涯直接翻身了。这次n沐曦网上有517万人申购，1.9万人中签，我这次专门登录几个账号都申购了，没中，我从小就是中奖绝缘体，没办法。 很多人在网上热议这个估值合不合理，这个时候谁要是说不合理就显得很扫兴，反正时间会冷却情绪。这波最爽的是葛卫东，他2022年入股4亿，2025年初追加了8亿，现在上市后浮盈将近200亿。4亿的部分明年底就能卖，8亿的部分三年后解锁流通，不知道到时候能卖什么价。 2、我之前说过的白银LOF（161226）今天继续涨停，但其实白银价格没涨那么多，基金目前溢价已经接近30%。建议有账户的都去薅羊毛，虽然每户每天限购100元，但一次都能白嫖20块钱还要啥自行车呢。 3、日本十年期国债收益率创2007年6月以来新高，触及1.975%，已经比咱们国债的收益率高了。如此看19日日元加息已经是铁板钉钉。我前几天看链上赌场的赔率还是90%，最新已经涨到98%了。但这也说明市场对这件事有了充分的预期，就算真的加息也不会变成突发利空。 4、中金公司筹划吸收合并东兴证券、信达证券。每1股东兴证券可以换的0.4373股中金公司，每1股信达证券可以换的0.5188股中金公司。有这两个票的散户可以去算一下换股后是溢价还是折价，通常都是有溢价的，算是给被合并的股东一些补偿。 券商板块的利好不多，每次炒来炒去的就是合并，这次中金一下子合并两个，要是搁前几年就是个炒作的题材，但今年券商板块特别不受待见，感觉这样的利好也没什么卵用了。 5、融创中国债务重组后重新上路了，重组生效日在12月23日前后落实，大概有96亿美元的现有债务将被解除或免除。96亿美元，触目惊心的数字，这背后都是债权人的血泪，买了地产债的都是时代眼泪。 就这些吧，今晚大家心情可以轻松些了，行情缓过来了。上钟～

我观察了一个月，他只做香港天气，每天赚200块 以前我总觉得做预测市场得广撒网，什么热门押什么。 直到看到一个账户，三个月前存了不到5000美元，现在账户多了2.8万，每天稳定盈利约200美元。 他做的只有一个市场：香港天气。 我花了点时间翻他的交易记录。每天17-18笔，几乎从不间断。最大单笔赚了3,186美元，就是押中香港某天的准确温度。他的买入价通常不高，说明他入场时市场还比较犹豫，等他卖出的时侯价格已经上来了。 我注意到一个细节：他几乎不碰其他市场，全押在香港天气上。这意味着他可能专门为香港建了一套预测模型，或者对当地的气候数据有独到理解。市场大众对香港天气的判断经常受短期新闻或体感影响，而他用数据做决策，这就是他的优势。 你去看他的亏损记录，幅度都不大，说明风险控制做得不错。 有人可能会说一年365天都做同一件事太无聊，但正是这种“无聊”让他稳定盈利。我见过太多人今天押体育、明天押政治、后天押加密，结果样样都懂一点，样样都不精。他正好相反，只做一件事，把它做到极致。

Framework Ventures 的 Michael Anderson 抛出了一个判断，我觉得值得认真对待加密的下一个前沿，他说不在加密自己身上。 真正的战场，是给 AI 和机器人这种重资产产业融资。我把这个判断，和支持它的证据，一起摆给你。 先把判断说清楚。Anderson 的意思是，区块链正在从一个"加密原生的投机场"，慢慢变成一种金融基础设施，一个专门给那些极度烧钱的硬科技产业输血的资金层。 币圈这套发币、质押、清算的金融工具，未来可能不光是给炒币服务了，还要去给建数据中心、造机器人这些事筹钱。 光一个判断，不值钱。看证据。 第一个证据，是他用脚投的票。 Framework 刚募了一只超额认购的 4 亿美元新基金，钱的去向写得明明白白AI、机器人、能源。一个老牌加密基金，把真金白银押在了加密之外，这本身就是个信号。 第二个证据，是大势。这两年你看得很清楚，钱从币圈大举流向 AI。与其眼睁睁看着资金被 AI 抽走，不如反过来，让区块链成为给 AI 融资的那个管道。 这是一种顺势的、把自己嵌进对方产业链里的活法。 把判断和证据放一起，一个更大的图景就出来了。过去我们问"区块链能用来干啥"，答案大多绕不开炒币、绕不开金融圈自己跟自己玩。 而现在这个判断指向的方向是它要去给现实世界里最烧钱的那些硬科技，当账房先生。 当然，判断归判断。一个行业把自己重新定义成"别人的金融层"，听着很性感，但能不能真做成、监管认不认、传统资本愿不愿意走这条链上的路，都还是大大的问号。

最离谱的不是他靠 Polymarket 赚了 229 万美元。 是他装了 30 天 AI 小白，结果被自己视频里 5 秒切屏暴露了。 一个中国大学生做了个系列，主题是“从零学 AI”，连续 30 天搭建自动化系统，目标是第 60 天彻底脱离键盘。第 30 天视频只有 19 秒，他穿着卫衣，戴着眼镜，坐在一个很小的卧室里，背后是床，墙上白板写满待办事项，看起来就是一个普通大学生在记录自己每天一点点进步。 结果第 14 秒，他不小心切了一下标签页，5 秒后又切回去。视频没剪，估计他自己都没注意到。评论区有人截图放大，发现那个一闪而过的页面，是一个 Polymarket 钱包。 用户名 gatorr。 总利润 229 万美元。 768 次预测。 2025 年 11 月注册。 粉丝们开始把他前 30 期视频全部翻出来，结果发现那个标签页不是第一次出现。第 1 天，第 14 天，第 27 天，同一个钱包一直都在，而且金额持续上涨。 更夸张的是，他的投注几乎全是体育赛事：NFL、NBA、NHL。每笔入场价大多在 0.43 到 0.51 美元之间，兑现时基本都是 1 美元。猛龙队让分 38.1 万刀，军刀对闪电 36.4 万刀，海鹰队让分 27 万刀，马刺队让分 28.7 万刀，几笔大单全中。 这哥们根本不是 AI 新人。 他用 Claude 专门找活跃用户不到 20 人的冷门体育子市场，相当于在没人竞争的房间里交易。别人还在大选市场里为了 0.02 美元价差互砍，他在小池子里轻松吃掉 8 个点利润。 更搞的是，视频里白板也被网友放大了。上面写的根本不是“Python 基础”，而是 Claude Code 脚本、数据源、进场时机。 视频爆了以后，他 1 小时内删光了全部 30 期内容。 但已经晚了，片段早就传遍各个群聊。原本只有 800 粉丝的账号，因为这 5 秒切屏，单条视频冲到 30 万播放。现在 8 万多人盯着那个钱包，里面还有 5.7 万美元仓位在滚动。 卧室还是那间卧室，卫衣还是那件卫衣。 只是白板上的字，被擦得干干净净。 他花了 30 天演一个 AI 初学者。 但钱包早就证明： 他早就出师了。

20 美元买通 Claude，月入$24,542。启动成本几乎为零却撬动付费订阅池。他用 AI 分析男性偏好定制内容，再挂上 Fanvue 卖 $9.99 会员。从建模到变现的闭现在只需要一个人。但变量粉丝粘性会不会崩？这种'零成本创业'能复制吗？

一个中国大学生决定用视频记录自己“从零学AI”的过程：连续30天搭建自动化系统，目标是第60天彻底脱离键盘 第30天的视频只有19秒。 他穿着卫衣、戴着眼镜，在逼仄的小卧室里，身后是床，墙上白板写满待办事项。 镜头对准电脑屏幕，本想展现自己仍在摸索、每天微小进步的真实模样。 然而在第14秒，他不经意切了一下标签页，露出了5秒钟后又切了回去。 视频没剪，估计连他自己都没察觉。有人在评论区眼尖，截图放大——那个一闪而过的页面，是 #Polymarket钱包：# 用户名 gatorr 总利润 229万美元 768次预测 2025年11月注册。 粉丝们把前30期视频全部翻完，发现每一期那个标签页都在。 第一天、第14天、第27天……同一个钱包，金额持续上涨。他的所有投注几乎全是体育赛事：NFL、NBA、NHL。 每笔入场价在0.43-0.51美元之间，兑现时全是1美元。几笔大单尤为显眼：猛龙队让分38.1万刀、军刀对闪电36.4万刀、海鹰队让分27万刀、马刺队让分28.7万刀……全中。 他根本不是AI新人。 他用Claude专门寻找活跃用户不到20人的冷门体育子市场——相当于无人竞争的空房间。 别人在大选市场里为0.02美元的价差厮杀，他在这些小池子里轻松吃掉8个点的利润。 白板上被放大的字迹也露馅了：写的不是“Python基础”，而是Claude Code脚本、数据源、进场时机。 视频爆火后，他在一小时内删光了全部30期内容。 但已经来不及了，片段早已传遍各个群聊和平台。 原本只有800粉丝的账号，因为这5秒切屏，单条视频冲到30万播放。 现在有8万多人盯着那个钱包——里面还有5.7万美元仓位在滚动。 卧室还是那间卧室，卫衣还是那件卫衣，白板上的字却被擦得干干净净。 他花了30天，精心扮演一个AI初学者。而钱包早已证明：他早就出师了。