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Demis Hassabis 达沃斯访谈：比工业革命大 100 倍的变革 视频地址： 2026 年 1 月，达沃斯世界经济论坛期间，Bloomberg 主持人 Emily Chang 采访了 Google DeepMind CEO Demis Hassabis。这位诺贝尔奖得主用“每周 100 小时、每年 50 周”描述自己过去几年的工作状态，并给出了一个惊人的判断：AI 带来的变革将是工业革命的 10 倍规模、10 倍速度。 这场访谈覆盖了 AI 领域几乎所有热门议题：AGI 时间线、中国竞争、机器人突破、就业冲击、是否应该暂停，以及后稀缺世界的哲学困境。以下是访谈的完整整理。 --- 【1】Google 的势头回归 Emily Chang 开门见山：Gemini 3 发布了，据说 OpenAI 内部宣布了“code red”——Google 是不是找回了状态？ 【编者注】Gemini 3 Pro 于 2025 年 11 月 18 日发布，是 Google 迄今最强的 AI 模型，在推理、多模态理解和编程能力上均有显著提升。12 月 17 日，Google 又推出了更快更便宜的 Gemini 3 Flash，直接替换 Gemini app 的默认模型。这一系列发布引发了 OpenAI 内部的紧张反应——三年前 ChatGPT 发布时，Google 内部也曾宣布过类似的“code red”。 Hassabis 回应说，过去一年确实是“非常艰苦的一年”，团队付出了巨大努力让模型重新回到最前沿。他特别提到 Gemini 3 和图像生成模型 Imagen 的表现让他们“非常满意”。 “我们也适应了这个新世界——快速发布，把创业公司的能量带到我们所做的事情中。” 当被问到外界是否低估了 Google 时，Hassabis 说他不确定，但 Google 一直具备所有必要的条件。“过去十年，Google 和 DeepMind 加在一起，发明了现代 AI 行业所依赖的大约 90% 的突破性技术。”他列举了 Transformer、AlphaGo、深度强化学习等例子。 “我们有这些不可思议的产品触达数十亿用户——从搜索到邮箱到 Chrome——它们天然适合 AI。只是需要把这一切组织到一起。我们在过去几年做到了，虽然还有很多工作要做，但已经开始看到成果了。” --- 【2】全栈优势能维持多久？ Emily Chang 追问：如果你认为自己有优势，这个优势有多大？能维持多久？ Hassabis 的回答很直接：一切从研究开始。模型的前沿水平是最重要的，这是 Google 和 DeepMind 合并后首先聚焦的方向。 “我认为我们是唯一拥有完整技术栈的组织——从 TPU 和硬件、数据中心、云业务、前沿实验室，到所有这些天然适合 AI 的产品。从第一性原理来看，我们理应做得非常好。而且我认为未来还有很大的提升空间。” --- 【3】AI CEO 的日常：凌晨 1 点到 4 点的深度思考 Emily Chang 说她读到 Hassabis 大部分深度思考都发生在凌晨 1 点到 4 点之间。他确认了这一点。 “你有没有感到舒服过？”她问。 “从来没有。”Hassabis 说，“过去三四年一直是难以置信的高强度。每周 100 小时，每年 50 周，这就是常态。” 他认为这是处于“科技史上可能最激烈的竞争”前沿所必需的。“商业上、科学上，再加上所有关于 AGI 的兴奋……用 AI 加速科学发现一直是我的热情所在。这是我毕生的梦想，我为此工作了一辈子。很难入睡，因为有太多工作要做，同时又有太多激动人心的事情要探索和推进。” --- 【4】机器人：突破时刻还需要 18-24 个月 Emily Chang 提到 Gemini 已经被集成到人形机器人中，问物理世界的“AlphaFold 时刻”是否已经到来。 【编者注】2026 年 1 月 5 日，在 CES 展会上，Boston Dynamics、Google DeepMind 和 Hyundai 宣布了一项重大合作。Boston Dynamics 将把 DeepMind 的 Gemini Robotics 基础模型整合到其 Atlas 人形机器人中，首先应用于 Hyundai 的汽车制造工厂。这是 Google 2013 年收购又于 2017 年出售 Boston Dynamics 之后，双方的首次重要合作。 Hassabis 说他过去一年花了大量时间仔细研究机器人领域。“我确实认为我们正处于物理智能突破的临界点。但我仍然认为还需要大约 18 个月到 2 年的时间，需要做更多研究。” 他解释说，Gemini 从一开始就被设计成多模态的，能够理解物理世界，原因之一是可以构建一个存在于眼镜或手机上的通用助手，理解你周围的世界；另一个用途就是机器人。 “那么物理世界的突破时刻会是什么样子？我认为是机器人能够可靠地在现实世界中完成有用的任务。” 他列举了几个阻碍因素。首先是算法还不够稳健，需要比 LLM 更少的数据就能工作。其次，也是让 Hassabis 感触最深的，是硬件问题——特别是机械手。 “当你仔细研究机器人时，你会对人类的手产生一种全新的敬畏。进化设计得太精妙了。要匹配人手的可靠性、力量和灵巧性是非常困难的。” 他提到了与 Boston Dynamics 和 Hyundai 的合作，将在汽车制造领域进行原型测试。“一两年后，我们可能会有一些真正令人印象深刻的展示，然后可以规模化部署。” --- 【5】中国与 DeepSeek：西方反应过度了 Emily Chang 说，一年前 DeepSeek 的出现对西方来说似乎是灾难性的，但现在中国似乎安静了下来。Hassabis 对中国竞争的看法有变化吗？ Hassabis 的回答很坦率：“没有。我一开始就不认为那是灾难性的。我认为西方的反应是大规模过度反应（massive overreaction）。” 他承认 DeepSeek 展示了中国公司的能力，但认为一些说法被夸大了。“关于他们使用的计算量非常少之类的说法被过度夸大了，因为他们依赖了一些西方模型，也在一些领先西方模型的输出上做了微调。所以这不是从零开始的。” 他认为字节跳动可能是中国最有能力的 AI 公司，“可能只落后 6 个月，而不是一两年。” 但 Hassabis 提出了一个关键问题：“到目前为止，中国公司能否超越前沿进行创新，这还有待观察。他们非常擅长追赶前沿，越来越有能力，但我认为他们还没有展示出能够超越前沿进行创新的能力。” --- 【6】AGI 时间线：2030 年 50% 概率，但标准比别人高 Emily Chang 说 Hassabis 帮助定义了 AGI，并且曾表示 2030 年之前有 50% 的概率实现。这个时间线还成立吗？ “是的。”他说。 “AGI 对你来说还是一个有用的目标吗？” Hassabis 说是的，虽然他的时间线比一些同行更长，但那是因为他的标准更高。“我说的是一个系统能够展现人类拥有的所有认知能力。我认为我们距离那还很远。” 他举了科学创造力的例子：“不只是解决一个猜想或科学问题，而是能够首先提出假设或问题。任何科学家都知道，找到正确的问题往往比找到答案困难得多。” 他明确表示当前系统“肯定还不具备这种能力”，未来会有，但不清楚还需要什么。 他还提到了“持续学习”（continual learning）——系统需要能够在线学习，超越它们被训练的内容，在现实世界中即时学习。“在我看来，还有相当多的关键能力是缺失的。” --- 【7】AI 对就业的影响：比 Dario Amodei 乐观，但承认冲击终将到来 Emily Chang 提到 Anthropic CEO Dario Amodei 当天早些时候在达沃斯说 AI 可能在 5 年内消灭 50% 的入门级白领工作。Hassabis 同意吗？ 【编者注】Dario Amodei 在 2025 年 5 月接受 Axios 采访时首次提出这一预测，随后在 60 Minutes 等多个场合重申。他表示 AI 可能导致失业率飙升至 10-20%，并呼吁政府和 AI 公司停止“粉饰”这一风险。 Hassabis 的回答明显更保守：“我的时间线会长得多。” 他承认今年可能会开始看到一些迹象，比如入门级工作或实习的变化，但要实现真正的任务 Agent，需要解决当前 AI 的不一致性问题。 “我称之为‘参差不齐的智能’（jagged intelligence）。当前系统在某些事情上非常好，在其他事情上非常差。如果你想把整个任务委托给一个 agent，而不是像今天这样只是辅助程序，你需要全面的一致性。” 他给出了一个精辟的比喻：“如果它只在 95% 的任务上表现好是不够的。你需要它在整个任务上都表现好，才能真正做到‘发射后不管’。” 但他也承认，这种颠覆终将到来。“在极限情况下，有了 AGI，我认为那会改变整个经济，远远超出就业问题。” 他描绘了一个后稀缺世界的愿景：如果我们正确地构建它，我们将处于一个解决了一些世界根本问题的世界——比如能源。“如果我们用 AI 的帮助解决了聚变之类的问题，新材料……我认为在 AGI 之后 5 到 10 年，我们将处于一个极度富足的世界。那时经济和社会会是什么样子？” --- 【8】转型期的焦虑：10 倍规模、10 倍速度 Emily Chang 说，在到达后稀缺世界之前——如果能到达的话——人们对中间发生的事情有很多焦虑。她提到自己是一位母亲，知道 Hassabis 也有孩子。“你最担心他们什么？你和他们谈些什么？” Hassabis 承认这将是一个颠覆的时代，“就像工业革命一样。也许是 10 倍于工业革命，而且快 10 倍。” Emily Chang 迅速接话：“100 倍。” “是的，100 倍。”Hassabis 说，“但我也是人类创造力的坚定信仰者。我们极其适应性强，因为我们的心智是如此通用。你看看我们周围的现代世界——我们狩猎采集者的心智成功建造了现代文明。” 他认为人类会再次适应，但这次的独特之处在于速度。“通常这样的转变需要一到两代人，但这次的速度和变革的规模都是前所未有的。” 对于年轻人，他的建议是：“我会鼓励他们精通这些新工具，成为这些工具的原生用户。这几乎相当于给他们超能力。” 他以创意艺术为例：“你可能能够做到过去需要 10 个人才能完成的工作。如果你有创业精神，在游戏设计、电影、项目方面有创意，你可能比过去更容易进入这些行业。” --- 【9】是否应该暂停？理想与现实 Emily Chang 问：一些人主张暂停，给监管时间赶上，给社会时间适应。在一个完美的世界里，如果所有公司和国家都暂停，Hassabis 会支持吗？ “我想是的。”他说。 他提到这一直是他的梦想。“当我 15 年前创立 DeepMind、25 年前开始从事 AI 工作时，我的路线图是：当我们接近 AGI 这个门槛时刻时，我们可能会以科学的方式合作。” 他描述了一个“AI 版 CERN”的愿景：世界上最优秀的人才聚集在一起，以非常严谨的科学方式完成最后的步骤。“不只是技术专家，还包括哲学家、社会科学家、经济学家，共同思考我们想从这项技术中得到什么，如何以造福全人类的方式利用它。” 【编者注】CERN（欧洲核子研究中心）是全球最大的粒子物理学实验室，由 23 个成员国共同运营，是国际科学合作的典范。 但他话锋一转：“不幸的是，这需要国际合作。即使一家公司、一个国家，甚至整个西方决定这样做，除非全世界至少在一些最低标准上达成一致，否则没有用。而现在国际合作有点棘手。” Emily Chang 追问：如果 AGI 在 2030 年到来，而监管还没有到位，我们是否注定会遇到困难？ Hassabis 说他仍然乐观，希望足够多的领先参与者能够沟通并合作，至少在安全和安保协议上。“我们已经与 Anthropic 等公司在这些方面进行了相当密切的合作。” 当被问到是否愿意与 Sam Altman 合作时，Hassabis 说：“可能吧。我和几乎所有领先实验室的领导者关系都相当好。如果风险足够高——我认为每个人在未来 2 到 3 年会更清楚地认识到风险和代价。” --- 【10】Transformer 是死胡同吗？Hassabis 不同意 Emily Chang 提到 Yann LeCun 说他不认为 Transformer 和 LLM 单独能让我们达到 AGI。 【编者注】Yann LeCun 是图灵奖得主、Meta 前首席 AI 科学家。他在 2025 年 11 月离开 Meta，创立了一家专注于“世界模型”的新公司。他多次公开称 LLM 是通向人类级智能的“死胡同”，认为它们缺乏对物理世界的理解、缺乏常识和因果关系。 Hassabis 明确表示不同意：“我不同意它们是死胡同，我认为那显然是错的——它们已经如此有用了。” 但他也承认这是一个经验性问题。“我认为有 50% 的概率，仅仅扩展现有方法加上一些调整就足够了。可能足够。” 他认为无论如何都值得这样做，因为即使需要其他东西，“这些 LLM 也将是最终 AGI 系统的一个极其重要的组件。唯一的问题是：它是唯一的组件吗？” 他估计可能还需要一到五个突破，“可能是世界模型——这是 Yann 谈到的，我们也在研究这个，事实上我们拥有目前最好的世界模型 Genie，我直接参与了那个项目，我认为它非常重要。” 【编者注】Genie 是 DeepMind 开发的“世界模型”系列。2025 年 8 月发布的 Genie 3 可以根据文本提示生成可交互的 3D 环境，被 DeepMind 视为通向 AGI 的重要阶梯，并被 TIME 杂志评为 2025 年最佳发明之一。 他还提到了持续学习、系统一致性、更好的推理和长期规划等仍然缺失的能力。“从 Google DeepMind 的角度来看，我们在两个方向上都在全力推进——既发明新事物，也扩展现有事物。” --- 【11】“我们从未离开研究时代” Emily Chang 提到 Ilya Sutskever 说“通过扩展和做更大模型来获得改进的时代几乎结束了”。 【编者注】Ilya Sutskever 是 OpenAI 联合创始人，于 2024 年离开后创立了 Safe Superintelligence Inc. (SSI)。2025 年 11 月在 Dwarkesh Patel 的播客中，他表示 2012-2020 年是“研究时代”，2020-2025 年是“扩展时代”，现在“又回到了研究时代”。 Hassabis 的回应很有意思：“不，我不同意。他的原话是‘我们又回到了研究时代’。我爱 Ilya，我们是很好的朋友，在很多事情上看法一致，但我的观点是——我们从未离开研究时代。” 他强调 DeepMind 一直在投资研究，拥有“最深厚、最广泛的研究储备”。“如果你看过去十年，Google 和 DeepMind 加在一起发明了大约 90% 的突破性技术——当然最著名的是 Transformer，还有深度强化学习、AlphaGo 等。如果未来需要新的突破，我会押注我们，就像过去一样，会是做出那些突破的人。” --- 【12】奇点来了吗？“太早了” Emily Chang 最后一个“同意还是不同意”的问题：Elon Musk 说我们已经进入了奇点。 【编者注】2025 年底至 2026 年初，Elon Musk 在 X 平台上多次发帖称“我们已经进入了奇点”和“2026 年是奇点之年”，引发广泛讨论。他回应的是 Midjourney 创始人 David Holz 关于 AI 工具让他在圣诞假期完成了比过去十年更多编程项目的帖子。 “不，我不同意。我认为那非常过早。”Hassabis 说，“奇点是完全 AGI 到来的另一种说法，我之前解释了为什么我认为我们离那还很远。” 他承认即使 5 年也不算长，但“我认为在我们拥有任何看起来像奇点的东西之前，还有很多工作要做。” --- 【13】Google 的文化与创始人的参与 Emily Chang 问到 Google 内部现在的文化，以及 Larry Page 和 Sergey Brin 的参与程度。 Hassabis 说两位创始人都非常投入。“Larry 更多在战略层面，你会在董事会议上见到他。Sergey 更亲力亲为，参与 Gemini 团队的编码，更多涉及算法细节。” 他说这是一个“对计算机科学来说绝对不可思议的时刻”，科学上、人类历史上都是如此。“当然每个人都想亲身参与其中。” 他描述了自己试图结合多种优势：创业公司快速发布和冒险的能量，大公司的资源，以及长期和探索性研究的空间。“我认为过去一年进展顺利，我们还能做得更好，今年会做得更好。我认为我们的进步轨迹是业内最陡峭的。” --- 【14】为什么应该信任 Google？ Emily Chang 说所有这些公司都在要求我们信任他们，特别是如果监管跟不上技术的话。她直接问：为什么我们应该信任你们？为什么 Google 是最值得信任的地方？ Hassabis 说需要通过行动来判断这些公司，也要看领导者的动机。 “我选择 Google 作为 DeepMind 的归宿有几个原因。主要原因是 Google 的创始人和他们建立 Google 的方式——作为一家科学公司。很多人忘了 Google 本身是 Larry 和 Sergey 的 PhD 项目。所以我对他们感到一种直接的亲近感。” 他还提到了 Google 董事会的构成。“主席 John Hennessy 是图灵奖得主，Frances Arnold 是另一位诺贝尔奖得主。这些在企业董事会中是非常罕见的人物。” 【编者注】John Hennessy 是斯坦福大学前校长，因 RISC 架构获得 2017 年图灵奖。Frances Arnold 因定向进化研究获得 2018 年诺贝尔化学奖。 他说这种科学和研究主导的文化意味着“在最高水平做科学意味着真正严谨、深思熟虑，并在任何可能的地方应用科学方法。不只是对技术，也是对你作为一个组织的运营方式。” 最后他提到 Google 的使命。“‘组织世界的信息’——我认为这是一个非常崇高的目标。它与 DeepMind 的使命‘解决智能，然后用它解决一切其他问题’非常契合。这两个使命天然配合——AI 和组织世界的信息天然相关。” --- 【15】后稀缺世界：比经济更担心的是“意义” Emily Chang 问：后稀缺世界，人们不再有工作。Hassabis 在实现所有技术目标后打算做什么？ “我想用它来探索物理学的极限。这是我在学校时最喜欢的科目——那些大问题。现实的本质是什么？意识的本质是什么？费米悖论的答案？时间是什么？引力是什么？” 他说了一句令人印象深刻的话：“我惊讶于更多人不去思考这些巨大的问题。我们只是日复一日地生活，而这些深刻的谜题几乎在向我尖叫——答案是什么？” 他希望用 AI 探索所有这些问题，“也许还有星际旅行，借助新能源和 AI 解锁的材料。” Emily Chang 问：如果我们没有工作，我们还会有意义和目的吗？ Hassabis 回答道：“老实说，这是我比经济问题更担心的事情。我认为经济几乎是一个政治问题——当我们获得所有这些额外的收益和生产力时，我们能否确保它为每个人的利益而分享？我相信这是可以做到的。” “但比这更大的问题是：我们很多人从工作和科学事业中获得的目的和意义，在新世界中我们将如何找到？” 他说我们需要“一些新的伟大哲学家”来帮助思考这个问题。“也许我们会在艺术和探索上变得更加精致，还有极限运动之类的。今天我们做很多不只是为了经济利益的事情，也许未来我们会有这些事情的非常高深的版本。” --- 【16】给年轻人和企业家的建议 Emily Chang 最后问：房间里的每个人都在想他们应该做什么。10 年后，人们关于 AI 最大的错误会是什么？ Hassabis 给出了两条建议。 第一条是给年轻一代的：“我们唯一确定的是会有大量的变化。所以在学习技能方面，要准备好‘学会学习’——这是最重要的事情。你能多快适应新情况，用我们拥有的工具吸收新信息。” 第二条是给商业领袖的：“现在有很多领先模型和服务提供商，还会有更多。选择那些你认为正在以正确方式行事的合作伙伴。与那些正在推动变革、以你希望看到的方式对待这项技术的人合作。” 他总结说：“我认为我们可以一起构建那个未来——随着 AI 的到来，一个我们都想要的未来。” --- 【写在最后】 这场访谈中，Hassabis 展现了一种独特的气质：既是最前沿竞争的参与者，又试图保持长线思考的清醒。 他与几位同行的分歧值得注意：比 Dario Amodei 更保守地估计就业冲击，比 Elon Musk 更审慎地看待奇点，比 Ilya Sutskever 更相信 scaling 仍有价值，比 Yann LeCun 更认可 Transformer 的未来。 但他们有一个共识：无论 AGI 是 2030 年还是更早到来，我们可能都没有准备好。Hassabis 想要的“AI 版 CERN”需要国际合作，而他自己也承认“现在国际合作有点棘手”。 最后一个细节让我印象深刻。当被问到后稀缺世界的愿景时，这位每周工作 100 小时的 CEO 说他最想做的事情是思考“时间是什么？引力是什么？”——那些“几乎在向我尖叫”的宇宙深层谜题。 也许这就是为什么他能在“科技史上最激烈的竞争”中保持某种平静：对他来说，AGI 不是终点，而是探索更大问题的起点。

写给那些1年7个月前坚持stonks的人 今天b哥的msx发币了 其实我没什么感觉 因为他和grvt比起来就不算空投 基本我们都是白嫖持仓 而且我们都是禁止刷手续费只白嫖。 所以其实包括我在内所有的人今天应该也没卖 也卖不掉都是低保号 总共加起来就几万个而已 我想卖也卖不掉分在了200多个地址里面 但是我说过对于社区我觉得你应该有个交代。 那就聊聊我们之前的stonks stonks社区是我起家的地方。 我以前撸毛我根本不知道玩推特， 因为我买了stonks进了这个社区认识了很多人 基本我的起号就是来自stonks社区杨哥让我教大家撸毛 今天上瘾给我打电话说他输了,他要注销推特 说两年的信任换来这样的结果因为信任所以输了。 （我觉得这是web3很正常币价谁也左右不了也没人按着你的手喊你买，都是互相博弈 亏了赚了都正常） 但是我还是想说那些年大家不断的加仓stonks。 将军 小米粒 我 最开始的一些管理 每天的x ama 那时候b哥你不知道大家有多崇拜你 因为ban你拉盘了 大家都几倍 10倍的利润 我虽然没去济州岛 但是社区很多人都去了 我羡慕的不行 后来我去参加了南京聚会， 那时候大柱他们坚信你会带着兄弟们起飞 好多人都是贷款 找父母借钱买stonks 那时候我还没完推特， 那个氛围真的让我觉得你真能成 按照游戏驿站的思路 起诉纳斯达克 帮助散户完成逆袭。 我们这群人斗志满满 传销家人上车。 社区的咆哮小崔 他工程师专业赚了半辈子钱40万 买了stonks 我所知道的这样的人有很多 因为我觉得我之前和杨哥说过一句话， 人可以没有钱， 但是一定要对得起那些真正的看得起你的人。 所有的人都不傻 虽然我没买多少但是很多人真的 真金白银的支持了stonks 之前很多人说 感谢b哥 如果不是b哥stonks这个币早归零了 但是我一直说如果不是因为b哥 说了要做币圈的游戏驿站要起诉纳斯达克 大部分人是不会买的。 当时我坚决反对质押， 您说质押了为了更好的发展， 您知道我为什么反对质押吗， 因为真的有人把stonks变成了漂流瓶 里面装了几百万个stonks 要五年后解锁。 你质押了这些人就完了 这个大家口中的韭菜也是我的朋友。 stonks币到msx这个平台币 ， 没有人比我们这群刚开始的人更有发言权， 其实我应该感谢你， 因为你给了我流量， 给了我第一口饭。 关注了我转发了我， 让我从一个默默无闻的小垃圾先变成了现在这样 但是我还是想说， 不能辜负那些真正的支持您的兄弟， 因为这群人当年都是因为相信你买stonks， 那些过往的过去 那些人 那些事 那些ama 那些可能想赌一下上涨就走的人。 那些喷过你的人 和所谓的你认为的黑子的人 至少在曾经的那一刻都相信过你 我一直觉得 一个人最大的本事就是让人放心 信任很贵 如果你浪费了你的平台一定完蛋 不管你在做什么平台 不管你野心有多大 不管未来msx这个平台能走多远。 在我心中这些对我而言完全不重要 我关心的是您当年说的， 你亲口说的 你不会辜负任何一个真正信任你的人 我只想为这些人和您说一句 虽然这是金融市场 赚亏都是自己的选择 但是这次后 web3应该再也不会有真正的信任了 我去年就离开stonks社区了 但是当年很多人也不喜欢我 将军 大壮 咆哮猫 小米粒 那些当年的人我永远都不会忘 聚是一团火 散是满天星 希望b哥说到做到。

今天和一位长期居住在美国、但仍持中国国籍的投资人朋友吃饭，聊到最近中国税务部门对境外资产和收入的追缴。 他本人深受其扰：一年之内，已经补了三次税。 最近一次，税务人员直接打到他的手机。他起初还以为遇到了诈骗电话，随后试图解释：“该补的税，我不是都已经补完了吗？” 对方只反问了一句：“你真的有必要这样吗？” 紧接着，对方把他在香港和新加坡名下账户里的数字，一个个报了出来，甚至精确到了小数点后。 那一刻，他才真正意识到：在CRS和跨境金融账户信息交换之下，所谓的“境外账户”，对税务机关而言，就是如来神掌里的孙悟空，尽在掌握中。 而就在今天，中国财政部和税务总局又出台了针对离岸信托的个人所得税新规：中国税收居民将股票、房产等资产装入离岸信托时，资产增值部分可能需要按照财产转让所得纳税；信托及其控制的境外实体在存续期间产生的收益，即使没有实际分配给个人，也要按年申报纳税。 新规还要求补缴部分自2023年以来与离岸信托有关的历史税款，并提供90天的申报窗口。甚至已经取得外国国籍或海外永久居留权的人，如果主要经济利益仍然来源于中国境内，也可能继续被认定为中国税收居民。 这意味着，过去被许多高净值人士视为财富隔离、代际传承和税务安排“最后一道防线”的离岸信托，也开始被全面穿透。 真正让有产阶层心惊胆战的，或许已经不只是税率本身，而是规则可以追溯多远、身份如何被重新认定，以及政府对个人全球资产图谱究竟掌握到了什么程度。 过去人们问的是：如何把资产放到海外？ 现在真正的问题变成了：资产到了海外，是否真的离开了中国的税务体系？

不知道大家注意到在交易BTC/USD1 的时候，有一个有意思的小变化，先说一下我不是在喊单，不是说USD1一定会怎么样，对于作为老韭菜没有哪个资产值得闭眼冲的 我只是把最近自己看盘、挂单之后的一些感受分享出来因为有些市场变化，其实不是刷推告诉你的。而是你每天打开盘面、下单、成交的时候，自己感觉出来的。 之前我没怎么关注BTC/USD1原因，交易习惯这个东西很难改变的。我买BTC ，打开交易所基本都是BTC/USDT后来 BTC/USDC 慢慢被市场接受，这也是靠时间积累出来的 Binance上线 BTC/USD1 合约的时候，我没有去体验，因为没有太大感觉。最近这几天，我自己一直在看盘，也实际挂了一些单。然后我发现，BTC/USD1 的盘口表现，比我之前想象中要好不少。尤其一些关键价格位置。买卖两边都有比较明显的挂单承接。不是看起来挂了很多单，但是稍微一成交就没了的盘口。交易的时候你是能感觉出来有人在交易，有流动性 老韭菜人都懂，交易时候，你的单能不能顺利成交？盘口的深度，以及有波动的时候，能不能被接住？这些才是真正影响交易体验的在最主要原因 强调一下，我不会说 BTC/USD1 已经超过 BTC/USDC，这也不客观。因为盘口每天都在变化。不同时间、不同行情结果都会不一样。但是，一个新的交易对能够在这么短时间里出现这样的流动性表现，我觉得值得关注 这说明：有人开始使用它。也有人愿意给它提供流动性它正在从一个新交易对，变成一个真正有人交易的市场 USDT 为什么这么多年一直强，不是因为它只是稳定。而是因为大家交易 BTC、ETH、山寨的时候，已经习惯用它已经变成了市场的一部分。当然USDC 也是一样。靠自己的路线，在机构和链上市场建立了自己的位置。 我觉得稳定币最后，不只是美元储备，更重要的是谁能成为用户的使用习惯，这也是我重新理解Binance的一个地方，很多平台可以上线一个资产，但是上线只是第一步难的是，有没有交易，有没有流动性、有没有用户每天打开它，有没有人形成习惯，@Binance的优势就在这里。它有能力把一个资产真正放进交易环境里，让市场去验证它 回到 BTC/USD1我自己体验 第一，盘口舒服很多，对于喜欢挂单的人来说，深度真的很重要少一点滑点，就是少一点损耗 第二，成本优势明显。低点差 + Maker 0手续费，我们用户可能感觉没那么明显。但对于长期交易、做策略、网格的人来说，时间拉长以后，这些差距都会体现出来的。 第三，使用场景更多。稳定币如果只能放钱包里，它只是一个数字，如果它可以参与现货、合约、保证金、DeFi 等场景，它的价值就完全不同了 现在让我说 USD1，我不会说成功了，因为稳定币这个赛道竞争非常激烈。毕竟大家都知道USDT、USDC 都经历了市场验证，USD1 后面能走多远，也是需要时间的 但是作为一个交易用户，这段时间我看到的BTC/USD1 的交易体验在提升，市场参与度在增加，交易成本也在降低这些东西，BTC/USD1 现在还在成长阶段。但是它正在用盘口成交和真实体验，证明自己有没有价值。

推荐这篇，Dan McKinley（前 Etsy 工程师）写的经典工程文化文章。他说每个公司大约有三次"创新 token"的机会——你选了 NodeJS、MongoDB、使用不到一年的服务发现技术，每次都是花掉一次。而选 MySQL、Postgres、Python、Cron……这些无聊技术的好处在于，不仅功能被充分理解，失败模式也被充分理解。这不是一篇反对新技术的文章——是教你什么时候该用新技术、为什么要给团队设定"使用新东西需要全公司知道"的文化。 选择无聊的技术 我职业生涯中发生的最好的事，大概是有 Kellan 管我。我在那里待得够久，看到了 Kellan 的技术决策开始结出果实。我从中并且作为其结果学到了很多东西。 离开 Etsy 一年后，我重新恢复了对技术的关注能力。我的思考已经结晶到可以连贯地写下来的程度。以下是 Kellan 式思考的总结——希望不会让他太过尴尬。 拥抱无聊 设想每个公司大约有三个创新 token。你可以随心所欲地花它们，但供应量在一段长时间内是固定的。你也许在达到一定程度的稳定和成熟之后能再多拿到几个，但一般倾向是高估你钱包里有多少。 如果你选择用 NodeJS 写你的网站，你刚花掉了一个创新 token。如果你选择用 MongoDB，你刚花掉了一个创新 token。如果你选择用存在了一年或不到的服务发现技术，你刚花掉了一个创新 token。如果你选择自己写数据库——天哪，你麻烦大了。 这些选择中任何一个对一家 JavaScript 咨询公司或一家数据库公司可能是合理的。但你大概率不是。你大概率在为一家至少表面上是"重新思考全球商务"或"重新发明网络支付"或推进某个同样适当宏大的使命的公司工作。在这个背景下，把你有限的注意力用在创新 SSH 上，是一种极好的失败方式。或者至少是延迟成功的方式。 什么算无聊？这有点微妙。"无聊"不应该和"坏"混为一谈。世界上有既无聊又坏的技术——你不应该用这些。但有很多无聊且好的技术选择，或至少足够好。MySQL 是无聊的。Postgres 是无聊的。PHP 是无聊的。Python 是无聊的。Memcached 是无聊的。Squid 是无聊的。Cron 是无聊的。 无聊的美妙之处（如此定义下）在于这些工具的能力是被充分理解的。但更重要的是，它们的失败模式也是被充分理解的。 在选择技术时，你既有已知的未知，也有未知的未知。 • 已知的未知是类似这样的："我们不知道这个数据库达到 100% CPU 时会发生什么。" • 未知的未知是类似这样的："老天，我们甚至没有想到写统计量会导致 GC 暂停。" 哪怕对于已经存在了几十年的技术，这两种集合通常都是非空的。但对于闪亮的新技术来说，未知的未知的量级要大得多——这很重要。 全局优化 我毫无歉意地认为偏袒无聊技术是一件好事，但它不是唯一需要考虑的因素。技术选择不是在孤立状态下发生的。它们有一个影响范围，触及整个团队、组织，以及从你所有选择之和里涌现出的系统。 向公司添加技术是带成本的。作为一个抽象陈述这很显而易见：如果我们已经在用 Ruby，再加 Python 感觉不合理，因为增加的复杂性会超过 Python 的边际效用。但不知何故当我们谈论 Python 和 Scala 或 MySQL 和 Redis 时，人们失去了理智，抛弃了所有约束，开始狂热地谈论为任务选最佳工具。 你的工作本质上是将业务问题映射到一个涉及软件选择的解空间上。如果软件选择真的没有包袱，你确实可以为你各种各样问题挑一堆局部最佳的工具。 但在现实世界里——那个运维是严重关切的世界——你是在全局优化。问题在于"最佳工具"思维对它眼中的"最佳"和"任务"是近视的。你的任务是保持公司运转。而"最佳"工具是那个在尽可能多的问题上占据"最不差"位置的工具。 保持系统可靠运行的长期成本基本上总是远远超过你在构建时遇到的任何不便。成熟和多产的开发者理解这一点。 有时选择新技术 把这种推理推到归谬的极端，就是选 Java，然后尝试不借助任何其他东西来实现一个网站。那将是疯狂的。你需要一些向工具箱里添加东西的方法。 重要的第一步是承认这是一个过程，以及一场对话。新技术最终会产生公司层面的影响，所以添加技术是一个需要公司层面可见度的决定。 最值得推荐的练习之一是：考虑如何在不添加任何新东西的情况下解决你的当前问题。 首先，提出这个问题应该能检测到"问题"其实是有人真的想用这项技术的情况。如果是这样，你应该立即否决。 一个小的技术选择集合能走多远，可能令人惊讶。实践中这个问题的答案几乎从来不是"我们做不到"，它通常只是某种程度上的"嗯，我们可以做到，但会太难了"。如果你认为你用现有的工具无法实现你的目标，你大概只是不够有创造力地思考。 写下到底是什么让当前技术栈如此昂贵和困难地解决问题，这会有帮助。这和上一个练习相关，但有微妙的不同。 新技术选择可能是纯增量式的（比如："我们还没有缓存，所以让我们加 memcached"）。但它们也可能与你已经在使用的东西重叠或替换它。如果是这样，你应该为将旧功能迁移到新系统设定明确的期望。 策略通常应该是"我们承诺迁移"，带有建议的时间线。这一步的目的是把残骸保持在可管理的水平，并避免局部最优解的泛滥。 这个过程并不令人生畏，也不麻烦。就是几个填空题作为作业，然后开个会讨论一下。我认为，如果一项新技术能毫发无损地通过这个挑战，加入它是可以的。 发版就好 多语言编程被包装成一个承诺：让开发者以完全的自由选择自己的工具，会使他们更有效地解决问题。这个问题的定义往好了说是幼稚的，往坏了说是动机性推理。这种方式产生的日常运维苦力的重量把你压死。 有意识地选择技术给了工程头脑真正的自由：沉思更大问题的自由。为技术而技术是万金油。 原文：Dan McKinley, "Choose Boring Technology", 2015 #工程文化# #技术选型# #无聊技术#

⁉️Strc下次跌到70，还敢不敢抄底！！！！ 一夜聊懂 STRC：为什么跌到 70，反而有人抢着买？ Strc跌到70后，强力反弹到87，百思不得其解。就STRC 到底能不能买？我跟倪大 @PhyrexNi、AI 聊了一晚上，终于算是搞懂了一些，我整理了出来。 🍁先说我的结论： 在2028年的10亿可转债到期之前，如果未来 STRC 再次跌到 70 美元附近，我会买。 Q1：STRC 能买吗？ 倪大：可以。之前市场最大的担心，是 Strategy 能不能持续支付 STRC 的股息。 现在公司建立了足够的现金储备(25.5亿美金)，至少能够覆盖一年以上的股息和利息支出，所以短期来看，付息的问题缓解了。 如果 STRC 的股息水平维持不变，那么你买入价格越低，按买入成本计算的当前收益率就越高。 比如 70 美元买入，在每年派息约 12 美元的情况下，当前收益率约为 17%。而且是每两周付一次。 Q2：那利息是谁付？ 倪大：不是别人、 Strategy（MSTR）自己付。 严格来说，STRC 发的是股息（Dividend），不是债券利息（Interest），但对投资人来说，本质都是现金流。 Q3：可是 MSTR 自己不是也压力很大吗？ 倪大：目前没有那么快。按照现在的资本结构，最大的到期债务压力还在后面。 至少在 2028 年之前，公司没有特别大的到期偿债压力。所以短期更像是一个窗口期的问题。（2028到期10亿） Q4：所以你的意思是，如果要出问题，也是以后？ 我：我懂了。就是窗口期。要崩，也是晚点崩。 倪大：可以这么理解。 如果真出现系统性问题，大概率也是 2028 年以后才需要重点观察。而且 2028 年本身又是美国大选年，历史上流动性通常不会太差。 我个人觉得，2030 年之前，真正崩掉的概率并不高。 （以上属于个人观点，不代表事实。） Q5：我的理解是不是「左脚踩右脚」？ 倪大：更准确一点说：比特币上涨的时候，整个融资飞轮就是正循环。发行股票、发行优先股、融资、买 BTC，资产越来越大。 如果 BTC 下跌，融资能力下降，整个飞轮就会变成负循环。 Q6：这么大的体量，以后谁来接盘？ 倪大：Strategy 不会突然把 BTC 全砸到市场。那样对自己没有任何好处。 如果真卖，更大的概率也是牛市慢慢卖，大概率通过 OTC（场外交易）完成，不会直接在交易所砸盘。 Q7：我一直担心，BTC 拉上去，这些机构以后都要砸盘。 倪大：不用太担心。这些机构本身就是长期持有者。他们卖，也是资本管理，不是一次性清仓。 Q8：别人如果一直卖 MSTR、卖 STRC，会不会影响 BTC？ 倪大：不会直接影响。 MSTR、STRC 是 Strategy 自己的证券。BTC 是公司资产。股价下跌，会影响融资能力和市场情绪。但不会因为别人卖 MSTR，Strategy 就必须马上卖 BTC。 Q9：STRC 是债务吗？ AI：严格来说：不是。 STRC 是 优先股（Preferred Stock）。 不是债券（Bond），它没有固定到期日。 属于永续优先股（Perpetual Preferred Stock）。 所以法律上，它属于股权，而不是债务。 为什么很多人又觉得它像债？ 因为它具备很多债券特征： ✅ 有面值（100 美元） ✅ 定期现金分红 ✅ 收益率固定或浮动 ✅ 清算顺序高于普通股 ✅ 股价主要围绕收益率和信用风险波动 所以更准确的理解应该是： STRC = 股权的法律形式 + 债券的投资逻辑。 Q10：既然优先股也会跌，为什么还有人买？ AI：因为买优先股的人，本来就不是冲着股价暴涨去的。 他们要的是现金流。养老基金、保险公司、固定收益基金。 STRC 也是类似逻辑：很多投资人买它，不是为了赚股价。而是为了拿持续的股息。 Q11：优先股会不会跌得很惨？ AI：会。 历史上并不是没有。 2008 年金融危机期间，很多银行优先股跌了 80% 甚至接近归零。不少从100跌到了30. 原因也很简单：优先股不是债券，公司如果真的破产。债权人先拿钱。优先股虽然排在普通股前面。 但如果资产已经不够，优先股一样可能亏得很惨。 所以：优先股 ≠ 保本。 我的理解 聊完之后，我最大的感受其实不是 STRC 能不能买。 而是终于理解了 Michael Saylor 这一套资本飞轮。 比特币上涨的时候、融资能力增强。继续买 BTC，整个系统就是正反馈。 比特币下跌的时候，融资变难，优先股下跌，融资飞轮放慢，整个系统又进入负反馈。所以决定这套体系能走多远的。 不是 STRC、也不是 MSTR。真正的底层变量，是 BTC的价格。 🍁我的结论： 在2028年的10亿可转债到期之前，Strc跌到70附近我会购买了。 倪大人很好~就像是做了一场专业的AMA~~~

丧钟为谁而鸣 — Circle 与 USDC 支付叙事的墓志铭 未来稳定币的战场距离加密货币领域已经越来越远了，这是我今天看到 Open USD 出来时的第一个念头，以往的稳定币都是为了让加密货币更好的和传统市场沟通，甚至是为了规避监管而诞生的，虽然 Circle 全面拥抱监管，但 USDC 的本质仍然是为加密货币而生。 支付只是 Circle 面对生存时的一种选择，稳定币的支付说很就多年了，但仍然上不了台面，更多的还是在灰产和黑产之间，而且这个赛道并不是那家稳定币都可以做的，信任是第一大基础，而这个赛道的绝对龙头就是 Tether 和 USDT 。 并不是因为 Tether 更加合规，而是因为 USDT 太早了，还经历了无数的 FUD ，几乎每年都会出现一次，但 USDT 仍然保持着非常硬的承兑，USDT 的承兑商甩了其它稳定币几十条街，即便是 Tether 本身的透明度很差，保证金体系并没有完全合规，但仍然不能阻止 USDT 在黑灰金领域的流通。 可能很多小伙伴不理解，看看汇旺吧，当规模从覆盖一个地区到一个国家，到多个国家的时候，就是硬通货。 去年我写过很多关于 Circle 的文章，主要就是围绕着 Circle 的业务领域开展的，Circle 是典型的加密货币交易类稳定币，但主要的来源却是美债的收益，而且这份收益还要和多个渠道商分配，导致了实际的营收并不非常充裕，这也是交易型稳定币的缺点。 用 USDT 和 USDC 作为交易媒介，但 USDT 和 USDC 无法收取任何的交易手续费，这就注定了如果交易这条路走到头，稳定币的营收都是非常低的天花板。 所有 Tether 开始破局，从交易到投资，从美元到黄金，到债券，到 Bitcoin ，都开始下场，就是为了找到更好的收益来源，即便是走到现在，USDT 和加密货币的交易已经越来越远了，已经有足够充裕的数据显示，在加密货币的交易方面，USDC 已经全面的超越了 USDT 。 USDC 在这个方面确实赢了，合规的限制直接让欧美都放弃了 USDT 而使用 USDC ，但随着加密货币行业的遇冷 bitcoin:native 和 ethereum:native 等加密货币的一路下行，甚至是美股 RWA 的普及，交易加密货币量在减少，USDC 的市值在逐渐下跌，这对于 USDT 来说麻烦并不大，但对于目前只靠吃利息的 USDC 来说，就是雪上加霜了。 支付这条路，Circle 不是没有努力过，拿银行牌照，拿支付途径，甚至在讲 AI 支付，这些都是 Circle 的努力，但 Circle 最大的问题不是自己做的不够好，是出身不够优秀，现在已经明晰法案就能看到，银行是当 Circle 是对手。 所以 Open USD 来了，巧的是昨天下午还在讨论银行发稳定币和目前稳定币的区别，当时我重点说的就是目前的稳定币，不论是 USDT 还是 USDC 或者是 PYUSD 大多数针对的都不是机构和企业级的用户。 因此别看我说了半天的支付，但支付只是上层表现，真正制约支付的核心是承兑，足够强的承兑就是支付的保证，再比如一次汇旺。 看看这次 Open USD 协会的名单，Visa、Mastercard、Stripe、American Express、Adyen、Fiserv、Western Union、MoneyGram、Google、Shopify、BlackRock、BNY、Standard Chartered、DBS、U.S. Bank 这些名字放在一起，说明 Open USD 的起点就不是单纯的加密货币交易，而是冲着支付或者说是承兑去的。 USDT 的目标用户在亚非拉的下沉市场，而 USDC 的目标用户在欧美的支付叙事。现在 Open USD 直接从支付、银行、商户平台和跨境结算切入欧美，针对性的踩在 USDC 一直想做大却进展缓慢的地方。 这还不是最让 Circle 难受的，再看 Open USD 协会的另一分名单，Coinbase、OKX、Bybit、 和 Polygon，这说明 Open USD 要做的不仅仅是线上线下的支付，连加密货币交易这个领域都没有放弃。 交易所天然就需要银行。 Circle 能做到的，Open USD 也能做到，Circle 暂时做不到的，Open USD 还是能做到。即便是 Circle 一直宣传的 AI 支付，最终也绕不开银行。 如果说 Tether 带来了 USDT 是稳定币交易的 1.0 时代，Cirlce 带来的 USDC 是稳定币合规的 2.0 时代，那么 Open USD 带来的就是稳定币承兑的 3.0 时代。承兑，才是稳定币最大的命脉，要么就是一套完整的合规体系，要么就是一套有共识的地下体系。 回到题目，丧钟为谁而鸣？ 我觉得并不是为 USDC 这个产品本身敲响，USDC 仍然会有很大的市场，尤其是在美国合规加密货币交易的领域。但 Circle 讲了很多年的 USDC 支付叙事，确实遇到了真正的挑战。 银行可以为自己协会的稳定币承兑，实现一个全球多数国家可以覆盖的网络，可这张网络中，并没有 Circle 。 Tether 可以为自己的信用和共识承兑，实现一个以亚非拉为主体的地下网络，但这张网络中，并没有 USDC 。 说 $CRCL 会倒闭我是不信的，但生存空间一定会被压缩， Circle 还是要找到属于自己的路，USDC 现在更像是一个寒门，虽然有逆袭的机会，但路并不好走。 #Bitget# 来了就是VIP！Crypto、美股、CFD，全球先机一站布局

前几天跟一位年收入300万+的老友聊天 聊到一个话题： 普通家庭，到底怎么托举下一代？ 他说了3句话，我记了下来。 第一， 孩子去哪里上大学，就尽量在哪里给他准备一个落脚点。 不一定要大，也不一定要豪宅。 核心地段，10㎡、20㎡都可以。 他说，人一旦解决了最基本的居住问题，心就定了。 刚毕业不用被房租追着跑，不用频繁搬家，赚到的钱也能留下来，敢去尝试那些需要时间积累的机会。 他年轻时做过一份销售工作，行业红利巨大，做好一年能赚几百万。 但因为承担不起工作地附近的租金，只能放弃，现在回头看依然觉得遗憾。 第二， 在孩子真正站稳脚跟之前，不要急着让他回报家庭。 如果条件允许，大学和刚工作的几年，反而应该多给一点支持。 不是让他挥霍，而是让他去建立圈子、拓展认知、增加见识。 很多机会，不是能力不够，而是根本没有进入那个圈子的门票。 年轻时手里有一点余粮，做事会从容很多。 第三， 永远不要低估孩子。 他说，哪怕父母收入再高、经历再多，也要接受一个现实： 下一代接触的信息、行业和机会，很可能已经和上一代完全不同。 不要总想着教育他、纠正他。 有些道理，不亲自经历一次，别人说一百遍也没用。 等他真正遇到问题、摔过跟头，再交流，效果往往比天天说教好得多。 他说，很多家庭最大的矛盾，不是没钱。 而是父母总觉得自己懂得更多，孩子总觉得父母不懂时代。 最后谁也说服不了谁，距离却越来越远。 他说得最好的一句话是： 真正的托举，不是替孩子安排好一切，而是在他需要的时候，给他一个可以安心试错的底气。 房子是底气， 现金流是底气， 信任，也是底气。 很多家庭留给孩子最宝贵的财富， 未必是一大笔钱， 而是让他在人生最关键的十年里， 不用为了生存，过早放弃自己的机会。

在日本做了几年独立 AI 工程师,聊几个只有真正在这里干过才知道的事。不是签证、收入、市场分析那些,是日常工作里那些不会出现在任何攻略帖里的细节。 第一个没人告诉你的事:在日本,中国人做 AI 有一个非常奇怪的信用加成。 日本企业对"AI"这件事的认知来源主要是两个:美国和中国。美国代表前沿(OpenAI、Anthropic、Google),中国代表速度(DeepSeek、千问、字节)。你是中国人,天然被归到"速度快、实战经验丰富、见过大场面"这个认知框里。 日本本土的 AI 工程师大多数是从学术界转过来的,理论功底扎实,但生产部署经验偏弱。你跟日本客户说"我在中国的互联网公司做过日均千万级 DAU 的数据系统",他们的反应不是"哦",是"えー、すごいですね(哇好厉害)"。因为日本本土很少有这种体量的实战场景。 这个加成不是永久的,干砸一个项目就没了。但它给了你一个很好的开局:第一次见面时,客户对你的预期天然比对一个日本本地工程师高半格。 第二个没人告诉你的事:日本客户最怕的不是你技术不行,是你"突然消失"。 在日本商业文化里,"飞ぶ"(消失/跑路)是对合作关系最大的恐惧。他们之前遇到过的外国 freelancer 里,有人项目做到一半签证到期走了,有人拿了预付款之后联系不上了,有人说好的交付日期突然说"还需要两周"然后反复延期。 所以日本客户考察你的第一优先级不是"你有多强",是"你靠不靠谱"。靠谱的定义极其具体:说好周五交就周五交,邮件当天回,电话接得到,出了问题第一时间主动说而不是藏着。 我刚来日本的时候不理解这一点,觉得"技术好就够了"。后来才明白,在日本,你交付质量 90 分但每次都准时,比你交付质量 98 分但偶尔迟到一次,在客户心里的评价要高得多。信赖感(信頼感)是日本商业关系的地基,地基不稳什么都白搭。 第三个没人告诉你的事:在日本做 AI 落地,最有效的销售话术不是"AI 能帮你省多少钱",是"不用 AI 你会被同行甩开多远"。 日本企业的决策动机跟中国企业不一样。中国企业决策靠 ROI:"花这些钱能赚回来多少?"算得过来就干。日本企业决策靠"危機感":"不做这件事会不会落后于同行?"同行都在做,我不做,不行。同行都没做,我为什么要第一个冒险? 所以你跟日本客户谈 AI,最有效的切入方式不是给他算 ROI,是告诉他:"你的竞争对手 XX 已经在用 AI 做这件事了。"这句话在日本商业文化里的杀伤力,比任何 ROI 计算表都大。 当然,前提是你说的是真的。日本圈子小,胡说被抓到一次,你在整个行业就废了。 第四个没人告诉你的事:中日英三语是一个被严重低估的壁垒。 表面上看,语言只是沟通工具。实际上,三语能力让我能做到一件几乎没有竞争者能做的事:用英文读 Anthropic 的 system card 和最新的技术文档,用中文跟国内的 AI 社区保持同步,用日语跟客户的业务方和技术方深度沟通。 全球最前沿的 AI 信息首先出现在英文世界,通常晚一到两天出现在中文世界,晚一到两周出现在日文世界。我能在信息出现的第一天就消化它,然后在一周内把它变成日本客户能理解和使用的方案。 这个时间差就是我的定价权。日本本地的 AI 工程师要等日文翻译或解读出来才能跟进,美国的 AI 工程师不会日语进不了日本市场。中间这个位置,人极少。 第五个没人告诉你的事:我交过最贵的学费是"把中国的工作习惯带到日本"。 刚来的时候我犯了几个现在想起来都想扇自己的错误: 给客户发了一个方案,里面直接写"你们现在的做法效率很低,应该换成 XX"。在中国这叫直接、高效。在日本这叫"失礼"。日本的方式是:"贵社目前的方式当然是经过深思熟虑的(先给面子),不过如果考虑未来的扩展性(给台阶),或许可以参考一下这种方法(才提建议)。"同样的意思,包装方式完全不同。我花了大概半年才把这个习惯改过来。 还有一次,客户说"検討します"(我们考虑一下),我以为是真的在考虑,等了两周去跟进。后来才知道这句话在很多场合的真实含义是"我们不打算做,但不好意思当面拒绝你"。在日本,"不"很少被直接说出口,你得学会听懂那些"不是不"的"不"。 还有一次把项目进度做成了飞书文档共享给客户。客户完全不知道飞书是什么,打不开。后来老老实实改用 Excel + 邮件。在日本企业里,Excel 和邮件是永远不会错的选择。你觉得落后,人家觉得稳当。 第六个:最意想不到的获客渠道。 我以为在日本获客要靠 LinkedIn 或者行业展会。实际上我最有效的获客渠道有两个:一个是 X(推特),另一个是日本特有的"勉強会"(学习会/技术分享会)。 日本的技术社区有一种独特的文化:定期办免费的技术分享会,大家轮流讲自己在做的东西。你去讲一次,讲得好,会后有人来跟你换名片(是的,日本还在用纸质名片,而且交换名片有一套完整的礼仪),两周后邮件来了:"之前听了您的分享,我们公司正好有一个类似的课题,方便聊一下吗?" 这种获客方式成本为零,但信任转化率极高,因为对方亲眼见过你讲东西,知道你是真的懂而不是嘴上说说。 最后说一句总结。 在日本做独立 AI 工程师,最核心的能力不是技术,是"翻译"。不是语言翻译,是把全球最前沿的 AI 技术,翻译成日本企业能理解、敢尝试、用了之后能看到结果的东西。技术只是原料,翻译才是手艺。 而这个"翻译"能力是没法被 AI 替代的,因为它的核心不是信息转换,是理解两种完全不同的商业文化各自在怕什么、想要什么、能接受什么。这种理解只能靠在两边都踩过坑才能长出来。 所以如果你问我在日本做 FDE 最大的壁垒是什么,不是技术,不是签证,不是日语,是你愿不愿意花几年时间在一个节奏完全不同的市场里,把那些只有踩过才懂的坑全部踩一遍。 踩完了,壁垒就是你自己。