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去年大家还担心会不会被 AI 替代，今年风向变了，更关心 AI 是不是泡沫。 这种担心不是没道理。过去三年，AI 相关公司市值涨了 10 万亿美元。光 OpenAI 一家，估值增量就有 4800 亿——比绝大多数国家一年的 GDP 还高。App Store 排行榜前十，一半是 AI 应用。 这样的场景，难免让人联想到二十多年前的互联网泡沫。 要是你问我：AI 是泡沫还是明天？ 我的答案是：两个都是。短期有泡沫，长期是明天。 这话不是和稀泥，而是有历史规律可循的。 互联网泡沫那会儿，投资人往光纤电缆里砸了天量资金。泡沫破了，公司倒了一大片，但埋在地下的光纤还在。正是这些"泡沫的遗产"，支撑了后来 YouTube、Netflix、云计算的崛起。90 年代的生物科技热潮也一样——一堆公司烧光钱倒闭了，却留下了一批能救命的新药。 泡沫破裂时，公司会死，但基础设施不会消失，技术积累不会归零。 AI 大概率会走同样的路。就算现在估值有水分，就算一批蹭热度的公司会死掉，但算力设施会留下来，数据管线会留下来，模型部署的经验会留下来，踩过的坑会变成行业标准。下一波浪潮来的时候，起点会高得多。 更重要的是，真正的价值已经在发生： 编程领域，AI 让程序员效率翻倍；医药领域，Moderna 这样的公司把药物研发周期从几年压缩到几小时；客服领域，超过一半的简单咨询已经被 AI 接管。 这些是实打实的生产力提升，不是靠 PPT 就能编出来的。 但泡沫确实存在，而且破裂时会很残酷。未来的 AI 市场会经历一轮分层洗牌： 第一层是讲故事的人——靠套壳、靠卖课、靠宏大叙事，却始终进不了核心业务流。泡沫破裂时，这些公司会归零。 第二层是修路的人和造车的人——算力基础设施是"路"，真正解决痛点的应用是"车"。不管泡沫还是明天，他们都会活下来。 判断一家 AI 公司能不能扛过周期，有个简单标准：故事讲得比钱赚得还快的，要警惕。 所以回到最初的问题：AI 到底是泡沫还是明天？ 短期看，确实有泡沫成分——估值跑在现金流前面，太多项目靠故事吃饭。但长期看，技术进步是实打实的，产业渗透是不可逆的，留下来的基础设施会持续创造价值。 泡沫会破，但破的是那层泡沫，不是整个技术革命。 对我们普通人来说，不用太在意那些万亿级别的估值数字，也不用担心泡沫什么时候破。真正值得关心的是： 在泡沫被挤破之前，我们能不能用好 AI，让它帮你分担那些重复繁琐的工作，把宝贵的时间留给更有创造力的事。 毕竟，泡沫会破，但技术不会倒退。

进展来了。 7 号凌晨家里的工作人员报警，警员到现场，让双方协调，没有给回执。 5 月 8 号上午我方主动找酗酒肇事方协商，肇事者的老婆说让我们开去修，多少钱他们出，我方工作人员要求对方一起去 4S 店，对方说不用。过程均有视频留痕。 联系保险公司报案，保险人员听说对方愿意赔偿，建议我方撤销报案，我方人员听话照做。 我方到达丰田 4S 店得到评估报价后告知对方，对方觉得贵，让开去奥迪 4S 店，我方二愣子为了配合对方的需求，真把车开到了奥迪 4S 店，然后把车停那里直到现在。 此后，联系肇事方的老婆，对方回复：她做不了主，需要酗酒肇事者自己解决。然后就再也联系不上，联系当时出警的警员，也各种糊弄，说也联系不上，在我方人员跑了几次派出所后，给了一张出警记录的三联单。 时间来到昨天，依然毫无进展，肇事方装死，警方让等通知。 昨天上午我决定自己处理。 先联系保险公司说明情况后，重新报案，定损。 下午 2 点到出警的派出所提交补充控告材料，到达后，事发当时出警的警员不在（发现三联单上的警员并非当时出警的警员），等待 20 分钟后，来了一位没穿制服的气势汹汹地跟我说报警后要等 30 天，问我来干什么，我说补充材料，他说给我就行。我问他： 你是谁，警号多少。我今天需要拿到回执，并需要得到是否立案的通知，因为已经拖了 11 天，对方态度不好，只给我答复会尽快、尽量。我不接受这种模凌两可的答复，我必须要确定的结果。他连我手机号都没留就让我走。 出门后打 12389 督办，留了电话号码。 20 分钟后，酗酒肇事者主动联系我方人员，说已经通知奥迪 4S 店调配件过来修了。30 分钟后那个未穿制服的所长给我来电话让我再过去一趟（他竟然知道我电话），我到了之后他已经穿好制服，并安排两位警员接待，一位整理我提交的材料，一位录口供。态度极好，当场给我回执。 同时对车辆停放的 4s 店和肇事方发出通知，未经我方书面同意不得擅自维修。 现在酗酒肇事方不狂了，话软了，说赔点钱算了。 我现在不接受调解，并将本案由原先“其他日常生活求助” 依法转为故意损毁财物案件受案调查。 我本次的任务是带年轻同事走一遍规范的报案流程，希望下次他们能独立完成。不惹事也不怕事。

关于AGI，我其实没那么害怕机器变聪明，更怕我们自己变懒 说实话，我见过不少讨论通用人工智能（AGI）的帖子，大家最担心的往往是“机器会不会失控”“会不会取代人类”。但在我来看，最吓人的未来根本不是机器变得太聪明。 而是我们人类自己变得越来越被动，最后让那么少数几家机构来决定，智能应该怎么定价、归谁所有、被谁控制。 我不是反技术的人。如果你问我，我会说自己是一个“有条件乐观派”。 有条件在哪里？ 我相信AGI确实有机会带来真正的富足：把教育和医疗的瓶颈打通，把那些重复无聊的工作丢给自动化，让一个普通个体也能拥有以前只有大公司才有的杠杆。这一点上，我是真的乐观。 但我也越来越警惕一种风气：就是那种只要你说一句“这里有风险”，就立刻被扣上“阻碍进步”“贩卖焦虑”帽子的无脑乐观。这种乐观说白了就是懒，懒得思考权力结构，懒得设计制衡机制。 2026年的AGI，离所谓的“最终定义”其实还很远。它更像一个正在演化中的方向：能跨领域推理，能自主行动，能开始替换完整的工作流程，而不仅仅是帮你写个邮件摘要、做个会议记录。 也正因为AGI正在从“辅助工具”变成“自主执行体”，去中心化这件事才不是币圈的自嗨，而是一个基础设施级别的命题。 一个真正AGI原生的世界，需要的不是被几个大模型接口垄断的封闭花园，而是： 开放且可编程的价值交换（说白了就是钱不能被卡脖子） 可携带且自主控制的身份（你的数据、你的行为记录，你自己说了算） 可验证但不依赖中心化评分的声誉（干活好坏有证明，而不是靠一个平台给你打分） 这些东西，都需要提前搭好。 我自己的框架一直很简单，就三条： 第一，对智能本身保持乐观。 技术进步是拦不住的，它会扩散，会变便宜，这很好。 第二，对权力集中保持极度警惕。 谁控制着推理的入口，谁就捏住了未来。这不是阴谋论，这是最简单的经济逻辑。 第三，对自己的适应速度保持侵略性。 别躺，别等，别骗自己说“转型还很远”。学起来，用起来，做出你自己的工作量证明，拥有你自己的分发渠道。 未来不会奖励那些等到AGI把牌桌规则改完了才慌慌张张找座位的人。它奖励的是现在就已经在动手调整自己工具箱的人。 当然，我并不是说我已经有了所有答案。像一些正在探索智能合约与AI推理结合的项目（比如 @RallyOnChain 或 @GenLayer，如果你关注这个方向的话），至少他们在认真问“怎么让执行和决策更分散”，这本身就是一种值得鼓励的尝试。 总之，我选择做一个有条件的乐观主义者：对智力乐观，对权力悲观，对自己下手狠一点。你呢？

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。

103岁的终点 杨振宁逝世了，103岁。相当长寿了，他出生的那年苏联也刚刚成立，结果老杨比苏联还多活了25年。 其实昨天就在网上听到传闻，大家都在半信半疑的等官宣，结果今天就来了。咱蹭一波流量，聊聊老杨最热门的三个话题。 其一，老杨最牛的学术成果，就是获诺奖的那个，研究的是啥？ 宇称不守恒（Parity Non-Conservation），我第一次学习的时候觉得这玩意真挺神的。我们普通人的认知里，镜中的世界和真实的世界一定是对称的吧，但是老杨和李政道在1956年发现了一个惊人的事实，镜中世界的有些东西和真实世界是不对称的，这个东西叫弱核力。至于什么是弱核力，我其实也没搞明白，反正咱们知道镜中世界有东西不对称，就足够和朋友们聊天时吹牛逼了。 其二，老杨在物理学界什么地位？咱中国人最喜欢搞排名，现在盖棺定论也凑热闹排一下。 科学家排名前两位是公认的，牛顿，爱因斯坦，断层式领先，和清华北大在国内大学的地位类似，从第三名开始就有争论，说的最多的通常是麦克斯韦，再往下人就多了，像波尔、费曼、狄拉克、普朗克、海森堡、卢瑟福、温伯格……等等一堆人，就好比咱们国家top5的大学有十几个，杨振宁和他们大致是一个level的。有些英文网站排名他在8-13，而中文排名他通常稳居前十，5-10区间。 有一点是肯定的，华裔里面老杨是史1。 其三，老杨和翁帆的忘年恋，结婚的时候是28岁嫁给了82岁，当时曾引起轩然大波，老杨也因此备受争议。 有人会说当事人自愿结婚，轮得到你们外人指指点点吗？但老杨是全球知名公众人物，他娶了一个比自己小54岁的妻子，客观上已经对社会公允价值观造成了巨大冲击。年轻人表达了厌恶情绪是情理之中的，他们会觉得这是一个功成名就的老男人挤占年轻女性资源的负面案例。 有人会说，翁帆就算不嫁给杨振宁也看不上那些凡夫俗子，这我同意，但那些凡夫俗子依然会对老夫少妻的组合充满恶意，因为一个显而易见的事实，只有在某方面获得巨大成功的老男人才能娶到年轻妻子，大家就是羡慕嫉妒恨你说怎么办吧。 老男人再婚里只有李国庆的口碑最好，因为他娶了自己学生时期爱慕的同学，这才是公众想要的示范榜样，大家觉得庆子接地气，喜欢，支持，就这么简单。 不过老杨和翁帆的婚姻前后也延续了21年，翁帆陪老杨走到了人生的尽头，我相信很多当初恶言相向的人最终也都能够理解，毕竟伟大的人类拥有不平凡的人生，这也挺公平。 瑞思拜，杨振宁（1922年10月1日—2025年10月18日） 昨天文章的最后说了我曾经账户被冻结的事情，很多读者好奇留言问冻结账户有提示吗？没有的，就是某一天银行转账的时候提示账户被冻结，别的什么通知都没有。有些银行你可以打电话问客服，客服会帮你查询冻结的原因，比如招商银行，但更多的银行在被冻后只会让你去线下柜台查询。 到了线下柜台，和柜员说自己的账户被冻了，让ta帮忙查是哪里冻的。ta会叫经理过来开个权限，过几分钟就能查出结果。xxx省xxx市xxx公安局冻结，能告诉你对方的联系电话，最重要的是告诉你冻结的时间。 冻结时间有的时候是3天，这种通常不严重，3天到期了会自动解冻，解冻后尽快把里面的资金取现转移，因为后面很可能会再冻上。我就是先冻了3天，自动解了，以为没事，后面突然又冻上了，这次是半年，悔的我大腿拍肿。 遇到冻半年的就是摊上事了，因为半年到期了很可能会再续半年，我当时就被连着续了6次，冻结了3年。 被冻的是你账户里的现有资金，有活期利息，每个季度发一次，可以领取。别人往你这张卡里打钱进来没事，你也可以领取。 通常账户被冻是你的流水里有一笔钱涉案调查，不分金额大小，有可能是1万，也有可能是100元，但被冻的是全部资金，这对于那些用单一账户做资金流水的生意人来说是致命的，他们要是像我一样硬扛3年，生意早就死透了。所以老板们会第一时间去公安局协商，只冻结涉案部分资金，把剩余资金解冻。 网上有很多去了线下警局后反馈的人，总体来说一线城市的比较文明，放心去，那些偏远的、经济落后的小地方能别去就别去，一言难尽。 昨天有读者留言说我要是冻的不是95万，而是几千万，我不可能那么淡定，好吧，确实是那么回事，但这事也给诸位一个教训，就是银行卡资金管理时做好风险隔离，和他人有资金往来的最好是单独一张专用卡，注意和家里放大钱的、每月收工资的、日常消费的卡分隔开。很多人没出事之前没这方面意识，等到突然被冻了天塌了。 …… 今天差不多就聊这些，最后说个事，你们之前不是说让我再去录一期播客嘛，我打算征集一下读者们关心的问题，你可以在这一段的划线评论里留言，也可以在评论区的征集专用楼里留言，节目主持人小姐姐会收集整理。原则上只要内容审核能通过的，你们问什么我答什么，不挑。 就这些吧，上钟！

断供率翻倍 最近留言问我中年焦虑的读者越来越多，主要是失业和收入下降，另一边负债是刚性的，月供一分也不会少，一下子就导致生活压力骤增。这里就不说房价的事了，只说说职业生涯规划的问题。 我其实很早就写过一篇文章，把职业生涯拆分成5要素，按重要程度升序排列分别是体力、时间、技巧、经验、人脉。低质量的工作通常是体力+时间的比例较高，而一个有成长性的高质量工作则更多的包含了技巧、经验、人脉。 都说女怕嫁错郎，男怕入错行。这句话老话的本意还是提醒从一开始进入职场就要进行规划，尽量从事可以持续积累技巧、经验、人脉的工作，这样的你会随着时间一直在成长，建立专属于自己的竞争力门槛。 一些职场老人说年轻人不要太过在意起薪，要更专注自身发展，也是这个意思。如果你长时间从事没有积累没有成长的工作，长时间的处于舒适区，到了中年就会产生危机，因为你的实际能力已经匹配不上你的收入，你很依赖目前的岗位，因为一旦失去你大概率找不到同等待遇。 而让一个中年人和年轻人比拼时间和体力，无异于自取其辱。中年危机只能预防，等到它爆发了再想怎么办，只能凉拌。 至于具体哪些工作有成长性，最典型的就是医生和律师，后期英雄，中年没有危只有机，另外像投资、咨询、产品运营管理这些都很依赖技巧+经验，年轻人难以替代。然后就是猎头、高端销售、私人服务，也可以靠持续搭建的人脉关系越混越好。还有更多职业，你们可以把我上面的内容复制给ai，让它们帮着扩展总结。 如果实在迷茫，就问自己三个问题： 1、我目前接触的客户，5年后还能给我带来资源吗？ 2、我现在做的项目，3年后写进简历还能加分吗？ 3、我目前学习的技能，10年后会过时吗？ …… 今天a股成交2.11万亿，市场中位数表现不错，涨了0.68%。之前的明星板块，比如ai科技、半导体、电池、黄金继续在调整，不过幅度不大，没有上周五那么血腥。 今天涨的也不算老登板块，传媒、游戏、光伏、煤炭，各有各的理由。如果看持续性的话游戏板块是里面最好的，年内涨幅51%，远远跑赢大盘，三季度游戏公司的财报大面积超预期，在这个实体消费萎靡的年代，游戏这类虚拟消费却在逆势增长。 昨天有人问我大盘会不会在4000点来回穿插，我看似答非所问写了a股长期的底线是年线的ma20，目前3080点，以每年130-140点的速度上移，其实是想说在这个底线之上的所有波动都是可能的，4000点自然也会是频繁上下的整数关口。 这里大家要注意，上证年线的ma20它不仅仅是坏情况的下限，如果大盘涨多了，离它远了，也有引力把大盘拉扯回来。历史上指数从未脱离ma20运行，每隔几年就会回踩确认支撑，所以如果是以超长周期来做投资的话，每次在ma20线上买，离远了就分批出，这算是在a股一个说的过去的策略。 那现在呢？其实在常规波动里现在也到了该卖的节奏，但你也不能卖的太狠，因为a股除了常规波动外，还有2007、2015那两年异常波动，错过了要拍大腿的。要不是有这个盼头吊着我，我之前抛售的仓位毫无疑问会更多。 …… 1、今天挖黄金的矿企没怎么波动，那些卖黄金首饰的纷纷大跌，老铺黄金单日大跌7%，基本跟上了泡泡玛特的进度。关于这次黄金税收新规的解读有多个版本，行业内部也没有完全达成共识，今天比较流行的一种说法是未来珠宝商采购黄金的增值税抵扣率从13%降至6%，成本增加7%。从而对这些黄金首饰商家的利润影响15-20%。 可以肯定的是新规对场外交易的金条肯定不友好，官方不希望大量金条在没有监管的民间交易。比如今天深圳水贝市场的黄金价格从930涨到了990，这很明显就是把税加进去了，因为深圳水贝就是标准的场外交易。 虽然税加了，但你们想买的话该买就买，不必因为多这7%的增值税就改变主意，政策鼓励的未必是好事，限制打压的也要看实际结果。 2、看到一个银行数据，中国目前平均住房断供率3.7%，比2022年的1.6%翻了一倍多。我还特地把图片放大，确认是%，不是‰，部分三四线城市断供率5%。前几天刷到一个短视频，里面的房东借钱卖房，因为房屋现值已经低于欠银行的贷款，需要借一笔钱才能填上窟窿把房子卖出。 3、台积电已经准备在2026年对先进制程（说是5nm以下）涨价4-10%，并且这是连续4年涨价计划的开始。台积电一直是全球芯片制造的龙头，它们主导涨价会对行业产生巨大影响。 4、中欧在布鲁塞尔就出口管制进行磋商。欧洲那边拿捏我们的是电动车进口门槛价，我们这边拿捏欧洲的是稀土出口，另外还有市场准入、政府补贴的分歧。我们和欧洲的关系虽然没有像美国那么尖锐，但这几年也一直有摩擦，肉眼可见的矛盾增加。 就这些吧，发射了～

自媒体里所有暴露出来的问题，其实都是你人生卡点。做不了的不是内容，是人很难去面对和思考自己的人生问题，因为这是对自己的全盘否定。 有人说我疯了。 在评论区免费帮人看号，坚持了一年多。看号这件事在行业里是收费业务，别人最多坚持一个月。他说他怀疑我是不是在修行。 说实话，被他说中了。 我一直觉得做自媒体本身就是一场修行。为什么？因为你在自媒体里暴露出来的所有问题，其实都是你人生卡点被放大了。 你不敢出镜，不是出镜的问题，是你不敢面对自己。你不知道拍什么，不是选题的问题，是你没有认真生活。你数据焦虑，不是流量的问题，是你没搞清楚自己到底为了什么在做这件事。 懂吗？自媒体就像一面放大镜，你人生里那些逃避的、含糊的、没解决的东西，在这里全都会暴露出来。 所以很多博主会卡住。 我观察到一个现象。很多百万粉丝的博主开小号，没什么流量。三个月涨几十万粉的人，后来也没流量了。甚至有些头部矩阵的小号，大多数也是死的。 我自己也一样，2个多月做到小红书5万粉丝，可卡在5万多已经10个月了。 那到底为什么呢？按理说这些人不缺创作技术啊。 你想想看，就像一个最强王者玩家开小号去青铜组炸鱼塘，一开始确实容易有流量。但你数据变好之后，平台很快就会把你扔进一个和你实力相当的匹配池。然后你又会卡住。而小号往往很难超过大号。 这说明什么？爆发式增长是有时机的。 我做过800万播放的视频，涨粉5000。也做过600万播放的视频，涨粉15万。这两个数据一对比你就知道，粉丝量这个东西真的不可控，时运也不可测。 所以每天思考这些问题给我最大的体会就是粉丝量不重要。 那什么重要？ 就是不断完善自己的各方面能力，从而持续提供价值给粉丝和平台。 但这件事非常难，99%的人是熬不住的。 那问题来了，为什么有些人能熬住？ 我告诉你，不是因为他们能"坚持"。所有真的能坚持下来的事情，背后一定有一个收益在驱动。这个收益不一定是钱，而是一种即使没有钱，你都能很享受去做的驱动力。 就像我免费看号这件事。别人问我你怎么能坚持一年？说实话我没有在坚持。同样一件事，一个人是带着痛苦在做，一个人是像玩游戏一样在做，那在情绪和能量上完全不同。 而我不是做了这件事之后才有这种感觉，是我先找到一件让我有这种感觉的事，然后去做了。 所以不存在"坚持"这两个字。 如果你在做的事情让你觉得很痛苦，你不是"做不了"，而是你还没找到那个让你享受的点。这就是为什么它是修行，你需要去找到自己真正的驱动力在哪。 当每个人都找到这样的一件事，至少在这件事上，你已经没有对手了。因为别人都在"坚持"，而你在享受。随着时间的堆叠，这就会变成你的护城河。 那一件非常难、别人又熬不住的事情，恰恰是一件非常值得去做的事情。 所以别焦虑粉丝涨不动，别焦虑数据不好看。问自己一个问题就够了：你在享受这件事吗？ 如果答案是"是"，那就别停。时间会给你答案。 如果答案是"不是"，那别硬撑。去找到那个让你有驱动力的事，或者找到那个必须得做的理由，找到了再回来，你会发现一切都不一样了。

搞笑帖 | 游戏厅的“内修学派”实验 短暂的兴奋之后，我决定放手一试：让孩子们自己去摸索游戏的规则。 这就是一种原生态的无监督学习。 没有教程、没有提示，只有混乱、疑惑，以及他们自己的观察与反应。 我们常去的一家游戏厅成了他们的“实验室”，但几次之后，热情开始退潮。 比如那个“大炮打蚊子”的游戏，一开始挺带劲，但很快他们陷入了沉思模式： “我到底要干嘛？” “要瞄准哪里？” “为什么要打蚊子？它们做错了什么？” 这种从操作 → 疑惑 → 理解的认知循环，虽然慢，却非常宝贵。 我当然可以立刻告诉他们答案，但我选择不说。 更复杂的游戏也来了——比如那个“猴子握手”的游戏，连我自己都愣了几秒才明白规则，孩子们一脸懵，问我：“这个怎么玩？” 我回答：“试试看，你可能比我快。”（其实是我也看不懂。） 但这恰恰是我想让他们体验的：内生的学习过程。 这种学习是缓慢而混沌的，就像佛教的禅定、道教的打坐，甚至基督教的祷告——都不是快餐式的认知获取，而是耐心、反复、自我修正。 最搞笑的部分发生在换奖品环节。 在他们兴奋地用票换了几根“橡皮筋级别”的小玩意后，我提出了一个残酷的概念： “你们可以忍住不换，攒票去换那个大的——一把亮晶晶的玩具刀。” 他们陷入了痛苦的抉择。 那一刻我仿佛看到了延迟满足的教育现场版：不是讲什么“棉花糖实验”，而是站在兑换机前，看着一张张票从手中流走——或者咬牙留下。 孩子们的认知旅程，就藏在游戏厅这种微缩社会里。 愿他们在“打蚊子”和“忍住不换”的过程中，慢慢习得一种真正属于自己的理解能力。 （当然，别指望他们从此顿悟人生，他们大概率只是想睡觉了。）

最近很多朋友问我天天看美股，到底在看什么？看财报？看技术面？看美联储？说实话现在这些东西我看得越来越少。因为过去几年市场反复证明了一件事，真正的大机会，往往藏在产业链深处，而不是新闻标题里。 这也是为什么我去关注 Serenity @aleabitoreddit 并在第一时间去订阅了他的X频道，如果你关注AI和美股板块，大概率刷到过他的内容。和大部分投资博主不同，他很少讨论股价，更少预测明天涨还是跌。他的注意力永远放在一个问题上，如果AI继续疯狂扩张，谁会成为整个产业链最关键的瓶颈？ 很多人把AI理解成英伟达，而他研究的是英伟达背后的英伟达。这完全是两个维度。我特别认同他的一个观点，市场上的财富，从来不是平均分配的，它总会流向那些供给最稀缺的位置。当需求增长100倍的时候，有人赚10%，有人赚50%，而真正掌握瓶颈的人，可能赚1000%。 所以他一直在寻找那些别人离不开、产能有限、短期无法替代、却很少被市场关注的公司。这种思路其实比研究K线有意思得多。这些年无论是AXTI，还是后来围绕硅光子、CPO、先进封装的研究，你会发现他的逻辑始终没变。他不是在找热门股票，而是在找产业链里的收费站。 谁掌握收费站，谁就拥有定价权，谁拥有定价权，谁就拥有超额利润。资本市场运行几十年，底层逻辑一直如此。当然，我并不认为他是神。事实上，任何投资者只要开始被市场神化，风险往往也开始积累。因为市场最喜欢做的一件事，就是消灭确定性。 今天被捧上天的人，未来同样可能经历巨大的回撤。这很正常，也是投资的一部分。所以我看他的文章，更多是在学习思考框架，而不是照着买股票。说说我对美股未来的判断。我依然认为AI行情远远没有结束，甚至很多人可能低估了这轮周期的长度。因为这不是一次简单的科技炒作，而是一场全球资本竞赛。 数据中心在扩张，算力在扩张，电力需求在扩张，光通信需求在扩张，整个产业链都在扩张。这意味着未来几年最大的机会，未必来自最热门的公司，反而可能来自那些被忽略的关键环节。很多人喜欢预测英伟达还能涨多少？纳斯达克会不会崩？什么时候见顶？ 但我越来越少思考这些问题，因为答案没人知道。我更喜欢问下一轮资金会流向哪里？下一轮瓶颈会出现在哪里？哪些公司拥有不可替代性？哪些公司是整个产业链绕不开的存在？找到这些问题的答案，往往比猜指数更有价值。 所以在我看来，Serenity最大的价值，不是推荐了多少牛股，而是让更多投资者开始意识到投资不是追热点，而是寻找稀缺性。不是研究股价，而是研究产业；不是猜测未来，而是理解未来为什么会发生。如果未来几年AI仍然是全球最大的投资主题，那么这种“寻找瓶颈”的思维方式，可能会比任何一只股票都更值钱。