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「我甚至想过自杀。是真想过。」 这是我镜头前,一个失业游戏人说的原话 他 30 出头,花呗套现、借呗也被停,投简历被 HR 当面嫌年龄—— 「我感觉自己跟一坨屎一样。」 游戏行业最光鲜的那面，你们都见过 这部片子，拍的是背面 《失业游戏人》👇 #失业游戏人# #游戏行业# #裁员潮#

推荐下，这期 JL Collins × Steven Bartlett《The Diary of a CEO》 的完整播客采访。 很有哲理的财富观，推荐每个人看完结合自己的条件再规划下属于自己的路径： 1️⃣为什么要避免债务。 2️⃣支出低于收入成为习惯有多必要。 3️⃣投资剩余的钱，是未来的底气。 4️⃣学会先获得购买权，再消费。 他在36分钟的时候也谈到了对比特币的态度！ 正片2小时15分钟，链接放在最后， 也可以选择看看我下面有 GPT 的整理版和我的注解，不想听我啰嗦的可以直接去看正片。 JL Collins 就是《The Simple Path to Wealth》的作者， 先说我认为这期采访真正的核心：钱最重要的功能，不是让你买更多东西，而是让你越来越不需要向任何人低头。 也就是说，财富的终点不是消费能力，而是选择权。 这也是整期两个多小时反复回到的主线。 下面是 AI 按采访顺序的梳理： 00:00–03:27｜为什么写《The Simple Path to Wealth》 JL 最初根本没准备写一本畅销书，而是在博客上给女儿 Jessica 留下一套关于钱的知识。 他认为，一个人如果把钱的问题处理好，人生会容易非常多。不是因为钱本身能带来幸福，而是有资源的人拥有更多选择，没有资源的人很多时候连选择的资格都没有。 因此他写作的目标从来不是教女儿如何暴富，而是教她：如何避免因为钱而失去人生的自主权。 03:27–05:10｜绝大多数人对钱最大的误解 普通人的第一反应是： 有钱了可以买什么？ 房子、车、旅行、奢侈品…… JL 认为这是文化灌输给我们的默认思维。 钱当然可以消费，但还有第二个用途： 钱可以替你工作。 你工作→赚到钱→把其中一部分变成资产→资产继续产生钱。 于是慢慢发生一个巨大变化： 一开始，是你用时间换钱； 后来，是钱替你换时间。 所以他建议把“我能用这笔钱买什么”改成： “这笔钱将来能替我赚多少钱、买回多少自由？” 05:10–06:15｜什么叫财务自由 只要你必须每天出售自己的时间、劳动和注意力才能活着，你就仍然依赖某一个愿意付钱给你的人或组织。 老板、客户、公司、平台…… 所以财务自由不是“我有很多钱”。 而是： 工作开始变成可选项。 你可以工作，但不是“不工作就活不下去”。 这个区别非常大。 06:15–13:11｜为什么很多成功人士都有创伤 Steven 谈到自己的经历：年轻时冒险、辍学创业、拼命证明自己，很大程度来自内心的不安全感和创伤。 JL 观察到一个有意思的现象： 很多极度成功的人背后都有某种“我要证明自己”的东西。 创伤、不被认可、自卑、家庭问题…… 它可能成为非常强的驱动力。 但反过来，他也认识一些人，没有那么大的野心，只想过舒服、自由、平静的人生。这些人反而往往成长环境更加稳定。 这引出了一个问题： 巨大的野心究竟是一种能力，还是一种没有被治愈的伤口？ 采访没有给确定答案，但 Steven 明确提到，他认识的一些超级富豪并不快乐。 其中一个重要寓言：和尚与大臣 JL 的书开头有个故事。 两个童年好友，一个后来成为国王身边的大臣，一个成为清贫和尚。 大臣看和尚每天粗茶淡饭，就说： 你如果学会讨好国王，就不用吃这种苦了。 和尚回答： 你如果学会满足于粗茶淡饭，也就不用讨好国王了。 JL 说自己一直更接近和尚。 这其实是他全部财富哲学最简洁的表达： 降低欲望，也是一种提高自由度的方法。 当一个人的“必须拥有”越来越少，他需要讨好的人也会越来越少。 13:11–14:22｜钱与幸福的关系 JL 并不认同“钱能让你幸福”。 他的观点更细： 钱不一定增加幸福，但缺钱可以制造大量痛苦。 催债信、房租、账单、医疗费用、失业风险…… 这些东西会长期占据人的心理空间。 所以财富最先改善的，往往并不是快乐，而是： 减少焦虑。 而且金钱有放大效应。 一个本来就不快乐的人， 变成富豪以后仍然可能不快乐； 一个本身就很满足的人， 有钱以后会获得更多选择。 Steven 也谈到自己以前觉得 Range Rover、 豪宅会带来巨大幸福， 后来真正拥有以后， 发现心理冲击远没有想象中大。 JL 因此强调： 享受财富， 但不要要求财富负责治愈你。 14:22–15:59｜什么才是真正的 F.U. Money 一般人把 FU Money 理解为： 钱多到永远不用工作。 JL 说那其实叫 Financial Independence。 他定义的 FU Money 反而是： 走向财务自由途中已经积累起来的那部分钱。 哪怕你只有足够活六个月的钱， 它都已经开始改变你的行为。 老板羞辱你，你可以离职； 行业不好，你可以休息半年； 想去欧洲旅行，你可以辞职； 想换城市，你不用害怕三个月没收入。 所以财富不是到了终点才有用。 每增加一笔储蓄，你的自由其实已经增加了一点。 15:59–25:32｜采访最有争议的观点：年轻人未必应该买房 JL 不是反房地产。 他自己一生也买过很多房。 但他说： 房子应该首先看作一种生活消费，而不是自动等于一项好投资。 买房最大的问题不只是首付和房贷。 还有装修、家具、维修、房产税、保险、屋顶、花园、设备等等。 所以“我的月供和房租差不多”这个比较经常是错误的。 房租 2500 美元，你大致知道成本； 房贷 2500 美元，可能突然再来一个 2 万美元屋顶。 而且人买房时经常出现一个行为偏差： 银行说你最多可以贷 100 万，你就真的去买一个接近自己极限承受能力的房子。 于是房子开始绑架现金流。 买房真正被忽略的是机会成本和流动性 JL 和 Steven 都特别重视这一点。 20 多岁、30 多岁的时候，人的最大财富可能不是现有资产，而是： 未来几十年的机会。 工作突然要求你去纽约； 创业机会在旧金山； 你想去葡萄牙； 换行业； 认识了另一半； 都需要移动。 租房的人可以很容易离开。 房主却要卖房、承担交易成本，或者突然变成一个根本不想当的房东。 所以 JL 的结论不是： “永远不要买房。” 而是： 年轻且正在快速发展事业时， 不要低估流动性的价值。 等你已经非常有钱， 而且某套房确实提升生活质量，再去买。 那时候你是在强势位置购买， 而不是被房贷绑架。 25:32｜整本书浓缩成三句话 JL 的财富路径非常简单： 避免债务。 支出低于收入。 投资剩余的钱。 基本上整场采访后面的一个多小时， 都在解释这三件事。 26:49–36:03｜债务为什么如此危险 个人消费债务在他眼里几乎是财务自由的反面。 尤其：信用卡债务、消费贷、豪车贷款。 因为你不仅在为过去的消费付款， 还把未来的现金流提前抵押掉了。 他把债务形容成游泳运动员腰上绑着铅块。 不是绝对游不到终点，但难度大得多。 他的还债方法也很明确： 把所有债务列出来； 其他债务付最低还款； 集中现金优先消灭利率最高的债务； 然后第二高、第三高…… 这是数学上效率最高的一种方法。 “必须拥有”的暴政 JL 创造了一个很好的概念： Tyranny of the Must-Haves。 “我必须住这个区。” “孩子必须读这所学校。” “必须有两辆好车。” “必须每年出国。” “必须住大房子。” 每增加一个“必须”，自由就少一点。 他自己年轻时直接存收入的 50%。 但他说自己从没觉得这是“牺牲”。 他的心理账户是： 我不是少花掉了 50%。 我把那 50% 花在了购买自由上。 这一点我觉得是整期非常高级的一个重新定义。 消费其实经常是在购买自尊 Steven 讲了自己年轻时候一个非常真实的经历。 发薪以后立刻买大电视、PlayStation， 因为这些东西能让自己短暂感觉： “我成功了。” 过几天发现没钱，又把东西卖掉。 下一次发工资继续循环。 JL 提醒： 很多炫耀性消费，本质并不是需要那个东西， 而是希望别人通过那个东西认可自己。 他举 Ferrari 的例子： 你开 Ferrari 时以为别人想： “这个人真厉害。” 实际上别人很可能想的是： “如果我开这辆 Ferrari，我一定很帅。” 人家压根没那么关心你。 36:03–38:43｜他为什么不投资 Bitcoin 这里应该也是你比较关心的一段。 JL 明确表示： 他不反对 Bitcoin 存在，但自己不投资。 原因不是他说 Bitcoin 一定归零， 而是他认为 Bitcoin 对他来说属于 speculation， 而不是 investment。 他的投资标准是： 背后最好有一个持续产生经济价值的“发动机”。 企业销售产品、产生利润、现金流增长。 而 Bitcoin 在他的框架里没有这套现金流， 所以他无法估值。 Steven 反驳： 如果 Bitcoin 过去十五年的成功如此巨大， 本身是不是已经证明市场存在真实需求？ JL 承认： 完全可能。 Cathie Wood 等人的长期判断也完全可能最终是对的。 但他说他无法判断未来十年，所以选择不参与。 因此他的立场其实没有标题那么绝对。 不是： “Bitcoin 是骗局。” 而是： “Bitcoin 超出了我的投资框架，所以我把它归类成投机。” 38:43–46:37｜应该还房贷还是投资 答案取决于房贷利率。 因为提前还贷相当于获得一个确定性收益： 如果你的房贷利率是 7%，提前还款大致相当于获得一笔确定性的 7% 成本节省。 房贷利率极低时，投资机会成本更重要； 房贷利率非常高时，提前还款吸引力更高。 他随后解释了利率、房贷本金、利息以及为什么前期月供中利息占比较大。 他也说，不要试图精准预测“什么时候利率最低然后买房”。 因为利率同样很难预测。 最终还是回到： 现在是否买得起，这个房子是否真正改善你的生活。 46:37–55:13｜AI 时代，现在买股票安全吗？ JL 给出的答案很经典： 短期永远不安全，长期反而非常安全。 股票最大的特征不是“危险”，而是： 波动。 如果三年后要买房的钱、明年孩子读书的钱放进股市，很危险。 因为明年完全可能跌 30%、40%。 但如果是十年、二十年甚至更长的钱， 股票是人类历史上极强大的长期财富生产工具之一。 核心条件只有一个： 大跌的时候不能因为恐惧卖掉。 否则再好的资产都救不了你。 所以真正最大的投资风险，有时候不是资产： 而是投资者自己。 男人为什么投资经常不如女人 这里他们谈到一个有意思的行为： tinkering——手痒。 觉得： 这个配置再优化一下； 换个 ETF； 追一下热点； 择个时； 卖了再买回来…… JL 发现很多男性尤其喜欢这样做。 Steven 引用了一些男女投资行为的数据，核心结论是： 男性更倾向承担风险、频繁交易和择时； 女性往往交易更少、更长期持有。 所以即使男性经常“感觉自己更懂投资”，最终反而可能因为过度操作拖累回报。 JL 开玩笑说： 看来自己有非常强的“女性一面”。 他的核心仍然是： 少做事。 55:13–1:02:38｜复利真正发生时是什么样 采访展示了一张长期复利曲线。 早期非常无聊。 本金不断增加，资产增长并没有明显脱离投入的钱。 然后几十年后突然： 曲线翘起来。 JL 说他见过很多已经财务独立的人，反而问他： “我真的财务自由了吗？” 不是他们不会算数学。 而是复利增长到后期会快得令人产生不真实感。 他随后解释 4% guideline： 如果一年生活费 10 万美元， 大约需要： 10 万 × 25 = 250 万美元投资资产。 250 万 × 4%=10 万。 所以可以粗略用： 年度支出 × 25 作为财务独立目标值。 但他刻意不用“4% Rule”，而更喜欢叫 guideline，因为现实情况会变化。The Singju Post 复利最终有一个非常有意思的状态： “所有东西都免费了” 意思不是东西真的不要钱。 而是： 当投资资产每年产生的钱已经高于你的全部消费时， 新消费不再需要靠劳动补回来。 年轻时你舍不得买的东西，后来反而可以轻松买。 这也解释了他的财富哲学： 不是永远节俭。 而是： 先获得购买权，再消费。 而不是提前几十年透支未来购买权。 1:02:38–1:12:54｜“我年轻时不享受，老了有钱有什么意义？” Steven 提出年轻人非常自然的反驳： 20 岁不去旅行、不喝酒、不玩、不买东西，一直省钱，等到 70 岁一身钱，有什么意义？ JL 的回答不是让人苦行。 他首先反对： “享受人生=花很多钱。” 更有意思的是，他说 75 岁以后其实钱非常有用。 因为年纪越大，舒适、安全、医疗、便利的价值越高。 但他年轻的时候也并不是为了“75岁的自己”投资。 他 25 岁攒了约 5000 美元，就敢辞职去欧洲背包旅行。 所以： 储蓄不是只帮助未来的你， 它马上就在帮助今天的你。 5000 美元可能还不能退休， 但已经足够让一个年轻人敢辞掉不喜欢的工作。 他为什么主张储蓄率 50% 第一份正式工作年薪约 1 万美元，他直接存 5000。 他认为 50% 是一个非常强的 benchmark。 在市场正常的情况下， 坚持高储蓄率 + 投资， 大概十几年就可能走向财务独立。 当然这不意味着所有人都必须 50%。 他的意思是： 不要先问： “50% 怎么可能？” 应该先问： 财务自由对我到底值多少钱？ 有人选择星巴克、好房子、名车； 有人选择早点自由。 没有道德上的对错，是优先级不同。 1:07:08｜给孩子最大的投资礼物其实是时间 他特别建议，如果孩子已经有合法劳动收入， 可以尽早利用 Roth IRA 等美国税优账户投资。 原因不是那几千美元有多重要。 而是孩子拥有： 50 年、60 年甚至更长的复利时间。 他说财富积累最强大的变量之一就是： Time。 越早开始，后来需要付出的本金越少。 1:12:54–1:20:04｜税优账户到底有什么意义 他详细讲了美国的： 401(k)、403(b)、IRA、Roth IRA。 传统退休账户的本质通常不是“不交税”， 而是：延迟交税。 现在收入高时把钱放进去； 投资增长； 退休以后收入降低，税率可能下降； 再把钱取出来。 同时雇主的 401(k) match 基本属于： 应该优先拿的“免费钱”。 他也提醒： tax deferred ≠ tax free。 JL 自己反而出现了一个特殊情况： 退休后因为写书、事业成功，税率甚至比以前高， 因此传统税延策略对他没有达到典型效果。 1:20:04–1:27:39｜他到底买什么资产 答案极其无聊： 低成本、广泛分散的指数基金。 他的代表选择就是 Vanguard： VTSAX——美国 Total Stock Market Index Fund。 大约覆盖数千家美国上市公司。 为什么？ 因为他完全不知道未来哪个公司会赢。 但指数有一个非常厉害的机制： 赢家越来越大，自然在指数中的权重越来越高； 输家不断萎缩，最终被淘汰； 新的赢家自动进来。 JL 给它起了一个词： self-cleansing——自我清洁。 Sears 曾经像今天 Amazon+Walmart 一样强大。 后来 Sears 消失了。 但指数投资者不需要提前预测 Sears 会死， 也不需要提前猜 Amazon 会赢。 市场替你完成替换。The Singju Post 为什么他不直接买 Nasdaq 100？ Steven 提出： AI、机器人、自动驾驶都属于科技， 过去十年 Nasdaq 又表现极好， 那为什么不直接重仓科技？ JL 承认： 这个逻辑完全合理。 甚至过去十年确实会赚得更多。 问题只有一个： 你仍然是在预测未来。 今天科技领先， 不代表未来四十年始终由科技这个分类领先。 所以 JL 说： 我买整个市场。 科技继续赢——我已经持有科技巨头； 科技输了——新的赢家同样会自动进入我的组合。 所以他放弃一部分极致收益潜力，换来： 不需要预测未来。 1:27:39｜全片最好的投资比喻：啤酒与泡沫 JL 现场倒了一杯啤酒。 杯子里两部分： Beer = 企业真正创造的经济价值。 收入、利润、现金流、业务。 Foam = 市场情绪。 恐惧、贪婪、AI 故事、想象力、炒作、估值。 股价=Beer + Foam。 问题在于现实股票不像透明酒杯，我们很难知道到底多少是啤酒，多少是泡沫。 他拿 Tesla 举例： Tesla 当前估值中包含大量对机器人、自动驾驶等未来业务的预期。 如果未来这些业务真的实现： 泡沫会慢慢变成啤酒。 如果没有实现： 泡沫就可能消失。 巴菲特为什么那么厉害 用 JL 的啤酒逻辑： Benjamin Graham 早期寻找的是： 价值 1 美元的“啤酒”，市场只卖 0.7 美元。 巴菲特后来逐渐升级成： 与其极低价买垃圾，不如合理价格买极好的企业。 优秀企业： 品牌强； 竞争壁垒高； 盈利能力强； 管理优秀。 最难的地方不是分析。 而是： 拥有足够的耐心什么都不做。 所以他们谈到 Munger / Buffett 一个非常重要的投资原则： 不要妨碍复利自己工作。 1:33:40–1:36:06｜市场暴跌怎么办 答案： 不要卖。 2020 年疫情就是案例。 市场暴跌，恐慌蔓延。 但企业和经济最终恢复。 如果你因为新闻而清仓，可能在最低点附近离开； 随后又因为上涨产生 FOMO，在高位重新买回。 所以 JL 的方法很简单： 长期资金继续持有； 如果仍在积累期，甚至可以继续买。 真正危险的是： 把正常波动理解成世界末日。 短线交易和投资完全是两种东西 用“Beer/Foam”理论： 买企业未来几十年的盈利能力，是 investment。 试图预测明天、下周、下个月市场情绪产生的 Foam，是 trading/speculation。 后者在 JL 看来非常接近赌博。 他们也吐槽各种“教你稳定交易赚钱”的课程： 如果真的存在一个可以持续提款的秘密策略， 为什么最赚钱的业务会变成卖课？ 这不是说所有金融教育都是骗局，而是在提醒： 对“快速、稳定、高收益的交易秘诀”高度警惕。 1:39:26｜需不需要财务顾问 JL 对财务顾问整体比较怀疑。 他的一个有意思的判断是： 当你已经懂得足够多，能够识别一个优秀财务顾问的时候，你可能也已经懂得足够多，可以自己投资。 尤其要注意利益冲突。 比如顾问按照 AUM 收 1% 管理费。 你有 100 万美元交给他； 突然想拿 50 万提前还房贷。 如果他说“还”，自己的管理费收入立刻减少一半。 不代表他一定会骗你。 但： 激励结构已经产生冲突。 所以永远要知道： “给我建议的人，是怎么赚钱的？” 1:42:13｜JL Collins 自己到底怎么配置 他当时透露大致： 80% VTSAX 美国全市场股票 15% Total Bond Market 债券 5% Money Market / 现金类资产 另外有两处自住房性质的小房地产， 但在净资产中比例很低。 他已经 75 岁，这个股票比例其实非常激进。 他自己也明确说： 不一定适合其他同龄人。 债券的作用主要不是赚钱，而是降低波动。 他把“风险”重新定义： 股票短期风险大，因为波动； 但长期能对抗通胀。 债券短期稳定； 但长期可能输给通胀。 因此： 安全与否必须带上时间维度。 1:45:23｜Steven 现场问 ChatGPT：普通人如何财务自由 ChatGPT 给出的答案大意和 JL 几乎一样： 控制支出； 购买低成本广泛指数； 长期持有； 让复利工作。 JL 开玩笑： ChatGPT 应该是把他的书拿去训练了。 随后 Steven 又问： 怎样提高收入？ JL 的答案： 提高技能。 ChatGPT 的答案也类似： 学习市场需求高的技能。 1:46:26–1:49:33｜AI 时代应该学什么 Steven 讲自己年轻时候学 Social Media。 创业虽然失败，但因此站在了一个新行业浪潮最前面。 后来企业疯狂需要懂社交媒体的人， 于是那个失败经历反而变成极高价值的人力资本。 JL 由此讲： Failure 是成长的一部分。 甚至创业世界里， 有些投资人更喜欢经历过失败的创始人。 Steven 给未来孩子的建议很有意思： 如果不知道学什么， 去一个处于技术浪潮最前沿的 startup 工作。 哪怕它最后倒闭。 因为你会离创始人很近； 离问题很近； 离失败很近； 离新产业真正发生的地方也很近。 这可能比一个安稳的大公司职位学得更多。 1:49:33以后｜收入低不等于不能财务自由 JL 举了两个极端例子。 一个朋友一辈子收入可能没超过 4 万美元， 却最终财务独立。 另一个金融行业朋友： 90 年代奖金就有 80 万美元； 年收入大约百万美元； 结果仍然接近月光。 为什么？ 豪宅、车、孩子学校、社交圈…… JL 甚至认为： 高收入有时候反而是财务自由的障碍。 因为高收入会自动把你推入另一个消费比较体系。 普通人比较车。 富人比较房子。 更富的人比较游艇。 游戏没有终点。 收入越来越高， Lifestyle Creep 也越来越大。 所以： 决定财务独立的不是绝对收入， 而是收入与欲望之间的差值。 随后谈到了一个经常被忽略的财富杀手：离婚 Steven 讲了一个， 身价可能数亿美元的朋友正在经历长期离婚诉讼。 律师费、资产估值争议、 强迫出售长期持有的股票、税务损失、精神压力…… JL 的结论是： 选人生伴侣同时也是一个巨大的财务决定。 当然 Steven 也补充非常重要的另一面： 如果另一方为了家庭和孩子牺牲职业， 财富本身可能也是夫妻双方共同创造的。 所以他们并不是简单讨论“如何避免分钱”。 真正谈的是： 婚姻是你人生最大的经济合伙关系之一。 Prenup：其实每个人都有婚前协议 一个很有意思的观点： 即使你“不签 Prenup”， 你也并不是没有 Prenup。 你只是选择： 使用政府默认替你制定的 Prenup。 所以问题不是： “要不要规定离婚后怎么处理？” 而是： 你们两个人提前共同决定； 还是几十年以后让法律制度替你决定。 他们认为对于资产复杂的人， 提前认真讨论反而更加成熟。 JL 结婚 44 年最大的经验 Steven 问他： 怎么选对伴侣？ JL 本来一直说自己运气很好， 因为结婚前根本没认真谈过钱。 后来有一次当着妻子的面讲这个故事， 妻子直接纠正他： 两个人第一次约会的时候， JL 就已经跟她讨论储蓄率，甚至说： “你应该存下收入的 50%。” JL 才意识到： 原来财务观早就被自己自然表达出来了。 两个人长期婚姻稳定的一部分原因，就是： 在金钱价值观上高度一致。 1:59:53｜75 岁以后，他最大的遗憾是什么 这是整期采访后面突然非常深的一段。 JL 首先说： 他不太喜欢“如果当时……”这种思维。 因为你永远不知道另一条路是不是真的更好。 创业失败可能导致后来成功； 一次看似错误的选择可能塑造后面的你。 所以从人生路径角度： 他没有特别大的遗憾。 但有两个关于父亲的私人遗憾。 第一个遗憾：童年拒绝父亲的礼物 小时候父亲非常喜欢动手做东西。 有一次给他买了一个电动锯作为礼物。 JL 完全不喜欢，表现得非常失望。 他看到父亲脸上的受伤。 七十年过去，他仍然记得。 他说： 自己当时只是孩子， 也不应该过度责怪那个年纪的自己。 但这件事教会了他： 有时候礼物的价值不在礼物，而在送礼人的心。 第二个，也是他人生最大的遗憾： 父亲去世前的最后一次谈话 JL 24 岁时，父亲因为肺气肿住院。 去世前一天，父亲坐在病床边告诉他： 自己今晚可能要死了。 年轻的 JL 本能回答： 不会的，你会好的，别这样想。 结果父亲那天晚上真的去世了。 五十年以后，JL 才完全理解那个场景： 父亲根本不是需要一句： “别担心，一切都会好起来。” 他是一个已经知道自己即将死亡的人， 想和自己的儿子谈谈死亡。 JL 最大的遗憾是： 自己当时没有成熟到意识到这个邀请。 不是选错答案。 而是： 根本不知道那里存在一道选择题。 说到这里他明显非常动情。 最后谈到死亡 JL 说自己大概率认为： 死亡之后什么都没有。 但他同时对死亡非常好奇。 他并不急着死， 身体和精神状态允许的话仍然很喜欢活着。 只是到了 75 岁，他会好奇： 如果自己错了呢？ 如果真的存在另一边呢？ 最后的问题：人生到底什么最重要？ JL 给出了一个很反鸡汤的答案： 从宇宙尺度上看，什么都不重要。 人类在宇宙时间尺度里只是极短的一瞬。 一个人的生命更短。 所以他不相信宇宙赋予每个人某种宏大使命。 但是，他认为这反而是一件解放人的事情。 因为：既然没有必须完成的宇宙任务， 那就：好好生活；善待别人；尽可能享受这趟旅程； 利用你拥有的自主权，把唯一这一生过好。 他说的不是： “人生没有意义，所以什么都不用做。” 恰恰相反： 正因为没有第二次， 所以更应该把这一次过好。 所以我很喜欢他这段发言。 最后 Steven 播放了一首关于“God on the Train”的诗，主题也与 JL 的观点呼应： 不要为了某个遥远的天堂忽略眼前这一生，善良、不伤害别人、认真活着，本身可能已经足够。 我看完整期以后，认为最值得记住的是下面这一套递进关系：钱 → 资产 → 现金流 → 选择权 → 不被迫 → 自由。 很多人财富增长以后，走的是另一条路：钱 → 消费升级 → 固定成本升级 → 欲望升级 → 必须赚更多钱 → 更不自由。 两个人可能拥有完全相同的净资产，最后得到的东西却完全相反。 这才是 JL Collins 这期采访真正想讲的东西。 而他那句“把收入的 50% 花在自由上”的思维尤其值得琢磨——储蓄不是没有消费，而是在消费一种看不见的东西：未来不必向任何人低头的权利。 视频链接：

🔔花一下午看完了《国家破产之日》，不得不说韩国拍政治黑暗那一套东西真是驾轻就熟！ 写一点我的观后感—— 电影里的三条并行线很有意思，代表了市场里的三类人群： 韩诗贤是体制内少数真正看懂危机的人，她看见外汇储备快要撑不住，看见短债和美元流动性正在失控，但她无法改变整个系统的惯性； 尹正学是市场里的做空者，他不相信电视里的繁荣，也不相信政府的官话，只相信资产价格背后的底层逻辑； 甲秀是普通中小企业主，听银行劝贷、相信经济还会继续好，最后在系统崩塌时成了真正接盘的人。 作为在加密市场经历过几轮牛熊的人，看这部电影全程没有陌生感，反而有一种强烈的镜像共鸣： 所有金融崩盘，其实都是同一个剧本，普通人永远是最后知道风险的人。 1⃣「信用」永远都是奢侈品 究其根本，任何信用资产的底层，其实都是保证金游戏。 LUNA 崩盘时，UST 靠套利机制维持锚定，本质是用 LUNA 的市值当保证金； 韩国维持汇率，本质是用外汇储备当保证金。 所谓「国家信用」，在极端挤兑面前，和一个土狗项目的团队白皮书没有本质不同 —— 都是脆弱的共识的产物。 只要一个系统必须靠持续新增资金、持续信心、持续外部融资才能维持体面，那它所谓的稳定就很可能只是还没被清算。 2⃣杠杆是所有危机的原罪，世上并没有免费的救命钱 电影里最让人唏嘘的一幕，是银行主动上门劝中小企业主甲秀贷款，告诉他经济这么好，扩产一定能赚。小老板信了，贷款梭哈等着赚更多的钱。 然后危机来了，银行做的第一件事就是抽贷、断贷，无数个甲秀经历人生滑坡，回归一贫如洗。 所以 IMF 递过来的 570 亿美元救助款真的救了韩国吗？ 韩国用经济主权、财阀股权、国民失业换来了一口喘息，但哪有免费的流动性，所有注入的救命钱，最终都会被连本带利拿走更多。 3⃣ 信息差是顶级收割工具，阶层永远先于立场 先天的劣势就决定了，普通人永远站在信息的下端，一定会变成收割的对象。 财政体系内部已经知道问题严重，谈判桌上已经开始讨论 IMF 条件，财阀和大企业已经提前获得信息，开始准备转移资产，在底部抄底中小企业。 而此时的底层人，一边在电视里看「经济向好」的新闻，一边砸锅卖铁扩产等待崩盘的结局。 韩诗贤作为体制内的技术派，掌握真相却无力改变，最后只能做一个清醒的旁观者。 这是币圈每天都在上演的日常，信息的壁垒，比资金的壁垒更难跨越，你选择相信这些消息，你就需要付出相应的代价。 除了进入那个阶层，普通人没有更好的办法。 4⃣做空者不是灾难的制造者，只是泡沫的戳破者 很多人骂尹正学是「发国难财的投机者」，但经历过完整牛熊的交易者都知道： 泡沫不是做空者吹起来的，是贪婪的杠杆、无能的监管、自欺的共识一起堆出来的。 做空者只是比多数人更早看清了庞氏的本质。 就像 2022 年做空 UST 的人，不是他们搞垮了 LUNA，是算法稳定币的庞氏结构本身就注定死亡，做空者只是加速了这个泡沫的破裂。 电影里有个镜头：尹正学看着跳楼的破产者，眼神复杂，那是一种沉重的复杂—— 他捡到了带血的筹码，就一定会有对应的普通人被碾碎。 但他也清楚，就算他不赚这笔钱，泡沫该破还是会破，该破产的人还是会破产，历史不会因为某个人的善意，就停下它的车轮。 5⃣最后：人们总会忘记，周期永远轮回 电影的结尾，是多年后首尔繁华的街头，没人再记得 1997 年的寒冬。韩诗贤看着复苏的市场，轻声说「人们好像都忘了」。 这才是最恐怖的地方： 每一次危机过后，幸存者会淡忘，新人会涌入，新的叙事、新的热点、新的杠杆，又会把新的泡沫吹起来。 1997 年的亚洲金融风暴是这样，2008 年的次贷危机是这样，2022 年的加密熊市也是这样。 金融的外壳一直在换，但人性的贪婪、冲动依旧不变，信息分层不变，市场继续进入下一个残酷的轮回！

经济疯狂下行的时候，什么行业反而最容易赚钱？ 日本“失去的30年”，其实早就给过答案。 危机刚开始时，整个社会一窝蜂涌向公务员考试和银行招聘，所有人都以为，只要进入体制、挤进银行，就能换来一辈子的稳定。 可后来的结果却是：公务员岗位不断缩减，全国上百家银行接连倒闭。人们拼命抓住的“铁饭碗”，最后也没能抵挡住时代的洪流。 反倒是下面几个行业，在经济阴影里悄悄完成了逆袭。 第一，情绪补偿经济。 收入可以减少，但人不能一直压抑。昂贵的房子、汽车买不起，几十块钱的咖啡、平价美妆、小零食、小玩具，却成了普通人一天里为数不多的快乐。 经济越低迷，人们越需要用低成本消费，证明自己的生活还没有彻底失控。 第二，极致性价比。 消费者开始厌倦品牌溢价，不再愿意为了一个Logo多付几倍的钱。优衣库、无印良品这类强调基础功能、稳定品质和合理价格的品牌，反而抓住了大量中产和普通人的需求。 不是大家不消费了，而是每一分钱都要花得更值。 第三，宅经济和二次元产业。 动漫、游戏、偶像、虚拟陪伴迅速扩张，年轻人的结婚率和生育率却一路下滑。 当现实世界无法提供足够的成就感、亲密关系和精神慰藉，人们就会转向虚拟世界寻找替代出口。 这些产业的暴涨，看起来像商业奇迹，背后却是一代普通人付出的转型代价。 我们今天在教科书里轻描淡写地翻过“失去的30年”，可那些真正生活在通缩、失业和降薪里的人，却用自己整个职业生涯，见证了“稳定”两个字到底有多虚幻。 所以经济下行时，最先赚钱的往往不是贩卖梦想的人，而是能够提供廉价快乐、极致性价比和精神避难所的人。 你最近花得最心甘情愿的一笔钱，是买实用、买便宜，还是买情绪价值？这两年你明显减少了什么消费，又悄悄增加了什么消费？

卧槽！真心强烈推荐所有人，不管你是刚毕业的大学生，还是已经在职场摸爬滚打的打工人，只要你想在未来的AI大洗牌中不被淘汰、甚至抓住时代级红利，都去狠狠刷一遍英伟达CEO黄仁勋在卡内基梅隆大学最新的18分钟超神毕业演讲！ 他直接把未来十年普通人如何跨越技术鸿沟、如何吃到AI底层红利的真实演化路径彻底讲透了！ 这绝对是降维打击级别的认知。内容深度直接拉满，它根本不是空洞的名人鸡汤，而是用英伟达30年生死存亡换来的四重顶级实操干货： 1. 撕下失败滤镜，把耻辱爆改为翻盘筹码 别再搞什么“失败是成功之母”的虚词。他自爆当年公司濒临破产，亲自飞到日本低声下气求世嘉CEO高抬贵手支付尾款，才勉强保住英伟达一命。在真实残酷的商业世界里，每一次惨败和被逼到绝境的屈辱，本质上都是给你重新发牌、塑造抗风险能力的终极筹码。 2. 终结代码霸权，抢占“人人皆为开发者”的红利 过去60年靠手敲代码的计算范式已经被彻底锤爆！人类写软件的时代结束了，AI让计算从“死板执行”变成了“理解与推理”。不管是街边开杂货铺的老板还是搞装修的木匠，只要你会提需求，AI直接替你干活。极少数人的技术壁垒被强行踏平，普通人直接利用AI变现的基建已经搭好。 3. 降维押注物理世界，爆赚万亿“再工业化”狂潮 别以为AI只是互联网大厂在虚拟世界里的代码游戏！黄仁勋极其敏锐地指出，支撑AI的将是人类史上最大规模的物理基础设施重建。建芯片厂、铺数据中心、疯狂爆改传统电网！这不仅是一线大厂的狂欢，更是直接喂到电工、水管工、钢铁工人和建筑商嘴里的超级造富时代，现实世界的产业重塑才是最大的金矿。 4. 看透失业真相，用AI实现降维平替 天天焦虑AI抢饭碗？他一针见血地定调：AI根本不会取代你，但“一个比你更会用AI的人”绝对会把你踢出局！AI不会消灭人类的岗位目的，只会无限放大个人的单兵作战能力。你现在的唯一任务，就是疯狂装备AI，去碾压、去平替那些还在原地踏步的同行。 连很多科技圈和投资界的大佬看完都觉得头皮发麻。别再整天碎片化刷短视频浪费时间了，赶紧先点赞收藏存下来，抽个18分钟静下心完整看一遍。 看完你绝对会瞬间清醒，彻底弄懂怎么在这场史诗级的技术革命里抢占先机，绝对是你这周回报率最高、最颠覆认知的一次学习！

爆肝两天时间，玩了下二次元生图赛道最出圈的PixAI，几乎是一个周末就把攒下来的积分全用完了，看着满满当当的成果，有种溢出屏幕的爽感。 这事的契机，源于我对AI大厂的二次元生图能力始终评价不高，包括Banana在内的很多模型，画面的精美程度倒是没毛病，但角色灵魂总有挥之不去的空洞感。 碰巧PixAI发布了Tsubaki.2的新模型，我只能说专业的事还得专业的人来干，哪怕跟Midjourney/niji这些同类产品比，PixAI的自由度可能也远超出了我的预期。 其中最明显的感受是，我甚至在Tsubaki.2的身上，体验到了一种类似于肉鸽游戏构筑BD的玩法。 什么意思呢？就是它给的模块化的可选项实在太多了，除了最常规的提示词输入和补全之外，Token预算、风格预设、LoRA参考、图片尺寸、生成数量……这些统统都是可以定制的，整个过程像搭积木一样垒出来最终的成品。 当然，由于这些默认设置基本都是取一个通用性最高的选项，所以新手也不存在什么使用门槛，稍微多用一用，掌握一些技巧还是不难的。 更何况还有提示词助手这种轮椅级别的功能，都是为了能让人最快上手。 比如我沿着社区里吹爆的光影表现，做出了这么两组风格完全不同的图，看完瞬间理解那些画师的失业焦虑了……（图1）（图2） 包括用二游相关LoRA做出来的成品，虽然背景还略显拉跨，但人物完全够格拿来当一些小厂的角色设计底板了。（图3） 更不用提最热门的二创方向，Tsubaki.2同时解决了多人物混乱和手部建模扭曲的问题，这也是过去二次元生图赛道大家公认的阿克琉斯之踵。（图5）（图6） 这也难怪PixAI近一半的用户都来自日本，作为ACG文化的老家，可能没几个肥宅，我是说二次元爱好者能顶得住开箱即用的体验。 我贴出来的这些，基本都是从一次多张生成里选出来的，没有太高的抽卡成本，如果不是非常高频，每日赠送的额度完全够用。 这多少能解释，为什么从今年开始关于「垂类模型到底有没有必要存在」的讨论声音变得越来越少了，按理来说，模型越做越强，AI生图这门生意一定会被大厂垄断。 但现实是，仍然有大量像PixAI这样的垂类平台能跑出来，说明通用模型其实很难满足真实存在的长尾需求。

一方面是不算少数的消费者在抵制ai参与制作的产品。比如46号远征队因为使用ai参与制作，被剥夺年度最佳独立游戏的奖项。 也有很多电影使用ai制作的镜头 让观众觉得受到侮辱……. 另一方面是鼓吹ai可以参与生产的每一个环节。 大概率不远的未来会看到 因为ai失业的人，组成工会抵制使用ai参与制作的产品。ai参与制作会像清真，转基因，made in china一样被立法标志在产品包装袋上

1、稳态被打破，一定会有新的稳态诞生。新稳态的必然性，是人类社会发展的规律，这符合经济史上的“创造性破坏”（creativedestruction）理论。技术变革摧毁旧结构，但释放资源创新新平衡。例如农业机械化取代农民，却催生城市化和现代服务业。AI可能类似：解放“双手和大脑”后，人类转向高价值活动、高情绪活动。 2、人们只看到失业和混乱，而忽略了长远创新如火车、飞机带来的繁荣如太空基础设施（利用AI降低发射成本、优化计算）、生物永生研究（AI加速药物发现）。工业革命初期（18-19世纪），蒸汽机确实引发大规模失业（如纺织工人抗议），社会动荡（如卢德派破坏机器），但最终推动了生产力爆炸。从蒸汽到电力，再到铁路、汽车、飞机，这些创新创造了新产业、新职位（如工程师、飞行员），整体提升了人类福祉。历史数据显示，技术革命虽延迟显现效益（如蒸汽机需数十年才显著提升生产力），但总带来净正面：例如，数字革命（计算机、互联网）初期也担忧失业，却创造了软件开发、电商等百万职位。 当前AI发展（如代理工具、生成模型）正重演这一模式：2025-2026年已见生产力提升，创业门槛降低（AI工具让启动成本降70-80%），新企业涌现，新的职位也会诞生。而且让个体的能力和效率得到了极大地提升和扩展。 3、AI对就业岗位的冲击，本质是对人类生产属性的挤压。人类需要对自己的功能再定位，当人不主要负责生产甚至不需要生产时，“有用”将变得廉价，人类的稀缺性将转向有趣：生产属性压缩 → 分配结构重构 → 消费属性释放 →人类价值重估。 如果人类劳动时间下降，空闲时间上升，人们会把时间投入到娱乐、消费、内容、游戏、购物等领域。AI不会把所有摩擦和消费都替代掉，否则人类就会“变成植物人”。这里的逻辑是：时间是会被重新分配的，而不是被消灭的。劳动者从重复任务转向高价值活动（如创意或监督AI） 这不是末日，而是重构的过渡期和阵痛期。 4、AI带来生产力和生产效率的极大提升，人类很有可能进入充裕时代。生产力大幅度提升带来的通缩（价格下降）实际上提升购买力，让消费者更富裕。Citrini提到的中介崩塌，实则是资金从中介（rent-seekers）转移到终端用户，推动新消费循环。例如，房地产佣金从2.5-3%降至1%以下，不是破坏市场，而是让卖家净收入增加，买家节省用于装修或家具等新支出。类似地，DoorDash费率下降受益于餐厅、司机和消费者，交易量激增（如Mastercard案例：费率降但收入最终创新高）。历史证明，技术通缩（如计算机革命）总是带来增长，而非崩溃 5、生产力决定生产关系，AI的快速发展，一定会带来整个社会制度、治理结构的变化。这些变化进而导致出现新的分配制度。有潜力推动社会向挪威（以主权财富基金为基础的福利国家）和沙特（资源租金分配模式）式的分配主义制度转型。政府可以通过宏观政策进行对冲，比如财政转移支付、福利体系强化等。 6、当然不是说前方全是坦途，巨大的阵痛期不可避免。前方有坦途，但必须穿越荆棘，这是清醒的现实主义。我们看到最终长期丰裕，但历史也都反复证明，转型过程充满痛苦、颠覆和不平等放大。不能因为“最终繁荣”而忽略短期/中期代价。 生产力提升收益先流向资本和高技能者（科技巨头、AI专家），导致“伟大脱钩”（great decoupling）：工资停滞、生产力暴涨。低技能/中技能工人受冲击最大，收入差距拉大，也已引发社会不满和动荡。 也就是倒逼了第5点说到的，政府在政策上必然会做出调整。大规模再培训、失业保险扩展、AI税收资助UBI或主权政策，如挪威主权基金模式。

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。

他说学医没前途了 昨天后台留言讨论比较多的是为什么100块钱只能买3碗加肉的兰州拉面。没有为什么，这就是北京物价，基础拉面12-15元一份，但是里面就零星3-4颗牛肉粒，根本没法吃，我每次都要单独加一份牛肉，20元。有很多读者留言说100元在他们那里可以买5-6碗，这个也正常，差距主要在房租和人力成本。 还有我要说几句划线评论，大部分时候我都设置自动精选，我希望每天的文章也留一个窗口让你们能够积极参与，哪怕里面有说我坏话的，或者就是故意来蹭流量的，我都随你们去。但有的时候你们冲塔太离谱了，昨晚我看腾讯审核屏蔽了200多条留言，实在不像样，就把划线评论关了。 谨言慎行呐铁子们，别觉得自己是个普通网民就可以乱讲话，我身边有好几个朋友都是不小心把微信号搞没了，很不方便，四处求助无门，后悔不已，诸君明鉴。 …… 马斯克前几天有一场3个小时的访谈，抛出了最新的个人见解，我总结提炼一些我印象比较深刻的观点。 1、他认为目前已经处于ai爆发的奇点中，ai革命不在将来，而是正在发生。2030年ai的智能就会超过全人类之和。 2、那些日常工作主要是处理信息的岗位，未来会变得没有意义，因为ai会很轻易的替代。这感觉说的也包括我，我原本计划公众号写到2050年，别过几年就被ai给碾压了。 3、马斯克说未来学医看起来没有意义了，ai接下来会全面介入医疗并提供更好更准确的服务，以后普通人也能享受到总统级别的医疗。机器人在3-5年内就能在手术精度上超过人类，并且所有机器人共享经验，不知疲惫。 4、他认为电力是ai时代的核心能源，中国2026年发电量是美国的三倍，他调侃说自己规划的方向似乎中国都在坚决执行。马首富客气了，其实a股这边也一直在等着他指导工作 5、芯片代差缩小，3纳米升级到2纳米很困难，但是性能只提升了10%，摩尔定律完蛋了。美国对中国的芯片优势在缩小。 6、马斯克画了一个巨大的饼，ai只要能指挥机器人进行生产，人类的生产力就会迎来史诗级增长，未来商品成本趋近于零，物资分配应有尽有，有点类似于共产主义社会那意思。马斯克说没必要存退休的钱，几十年后要么人类不存在了，要么钱没用了。 7、未来的3-7年会很颠簸，社会可能出现剧烈动荡，会有失业潮，等度过这个时期才能迎来人类文明新的时代。 8、他又吐槽了一遍人类自己搞核聚变没意义，太阳能是唯一答案。人类接下来要做的事是多搞光伏，提升电网效率，增加储能。未来可以把ai算力中心发射到轨道太空。 大致就是这样，我觉得有一些对未来的设想有些过于乐观了，这是企业家的特点，积极且勇敢，否则就马斯克之前经历的那些挫折，悲观一点的人早就扛不下去了。所以他对未来画的饼，多少要打折扣，但是这套对未来的设想还是很有启发。比如我也觉得现在医院门诊的医生可以用ai替代了，拿到化验单后我拍个照片问grok，分析和建议讲的比医生还详细。 电力这一块你们不要看到马斯克推崇就去哄抢电力股，大部分的煤电厂未来都是要被逐渐淘汰的，应该看的是电网和储能，其中尤以储能的增长潜力更为巨大。 至于退休存钱，该存还是得存，我不相信生产力暴增后人类就不需要工作了，因为人类的欲望也是在不断增长的。我举个例子吧，200年前中国人的目标就是全家人能吃饱饭，这个目标现在轻松实现，可现在依然有那么多人辛苦工作，甚至工作强度比200年前还要大 …… 开年第一周出乎意料的强势，这种涨速肯定是无法持续的，否则都不用到春节就崩了。后续一定会有技术性调整，起码修复一下k线的乖离率。这类技术调整大都是日线级别的，说人话就是小跌可能有，回踩5日线之类的，中跌（下破10日线）都有点困难，大跌短期内很难发生。 我之前说过踏空风险也是风险，这个时候尤其是老股民应该调整熊市心态和风险偏好，尽快适应新节奏，牛市玩的就是情绪泡沫，只要情绪还处于升温亢奋的过程，行情就不会太快熄火。 这一轮牛市的节奏控制的很稳，从2024年9月底启动，每向上一个阶段就会降温调整，以至于现在涨到4100点了，依然没有在全社会范围内形成炒股热潮，这是好现象，说明潜在的买盘依然很有潜力，依然有很多钱宁愿忍受银行1%都不到的年息，也不愿来股市拼一下。 那指定要继续涨，涨到他们中的一部分人心态失衡，忍不住也要到a股分一杯羹才算完，这些都是过往两轮牛市的历史经验。 开年最火的板块是商业航天、脑机、有色金属，前两个和马斯克有直接关联，后一个和马斯克有间接关系。因为就他描绘的人类蓝图，光伏、电网、储能都会消耗巨量的有色金属。 牛市的特点就是情绪爆满，流动性溢出，所有想赚快钱的都急于寻找显著共识，近期没有什么比马斯克概念更突出的了。所以像这些热门概念会很有持续性，最后演变成勇敢者们的击鼓游戏。 …… 周末还有一个取消光伏和锂电池产品增值税出口退税的消息，2026年4月1日起取消光伏出口退税，4月1日起把电池出口退税从9%下调到6%，明年1月1日也全部取消。 光伏和锂电池的出口成本会因此提高6-9%，算是个中型利空，如果放在熊市又是愁云惨雾，但在牛市里这类消息日内就能消化，问题不大。 就这些吧，发射。