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人们对周边经济环境的感受，和对股价的预期，本来应该是同一种情绪，步调一致。在2022年末ChatGPT为代表的人工智能登上历史舞台后，开始出现了两种情绪，两种预期，距离越拉越大。 这是两台不同的机器，使用不同的燃料，只有一台在高速运转。因此，一方面股市飙升，另一方面民众的日常生活感受压力山大。

【投资理财学习随记——01】 看到Polymarket上关于美联储在年末加息的概率已上升至36%，我们来回顾一下美联储在历史上的加息周期。 第一轮：1983 年 3 月——1984 年 8 月 在经历 70 年代石油危机，强力抗通胀后导致美国经济严重衰退，被迫降息。 之后经济开始强劲复苏，为了防止通胀死灰复燃，沃尔克果断转向加息。 第二轮：1988 年 3 月——1989 年 5 月 之前应对 1987 年著名的“黑色星期一”美股大崩盘，紧急降息救市。 之后经济迅速修复，失业率降至历史低位，通胀抬头，开始降息。 第三轮：1994 年 2 月——1995 年 2 月 之前应对 90 年代初的美国经济衰退和海湾战争冲击，基准利率一路降到 3% 的低位。 然后美联储格林斯潘采取“预防性加息”，在通胀还没暴涨时提前动手，累计猛加 300 个基点。 第四轮：1999 年 6 月——2000 年 5 月 之前应对 1997-1998 年的亚洲金融危机以及美国长期资本管理公司倒闭引发的流动性危机，美联储紧急降息。 之后互联网极其过热，科网股泡沫疯狂飙升，倒逼美联储加息戳泡沫。 第五轮：2004 年 6 月——2006 年 6 月 之前互联网泡沫破裂、遭遇 911 事件袭击，美联储将利率降到 1% 的历史极低水平。 之后经济复苏，但更糟糕的是全美房地产泡沫开始疯狂吹大，美联储被迫连续加息 17 次。 第六轮：2015 年 12 月——2018 年 12 月 之前遭遇 2008 年全球金融危机，美联储直接开启“零利率+量化宽松”长达 7 年。 然后经济稳步复苏，失业率创新低，美联储开启“政策正常化”，试探性加息。 第七轮：2022 年 3 月——2023 年 7 月 之前应对 2020 年新冠疫情爆发对全球经济的毁灭性冲击，美联储再次降到零利率并疯狂印钱。 由于供应链断裂加之印钱过多，引发美国 40 年来最惨烈的恶性通胀（CPI 逼近 9%），美联储开启数十年来最激进的暴力加息（累计加息 525 个基点）。 👉👉👉👉👉👉👉👉👉👉 历史上的每一次“加息元年”都是风险资产的阵痛期，大宗商品（原油）往往提前见顶或伴随暴涨。 看清这些年份，就像是看清了美联储的“剧本”。 美联储在完成新一轮降息后，再次释放出“我们要准备加息了”的信号时，谨慎的投资者会提前把部分资产切入到防守状态。 #Polymarket# #学习日记# #美联储加息# #美联储降息#

-----以下为原文翻译------ 《我是怎么选择用 AI 替换哪些员工的》 两周前，我裁掉了公司超过 20% 的员工。我这么做并不是因为 Cloudflare 陷入了困境。恰恰相反，我们的营收增长创下了历史新高，现金流十分充裕，而且我们在全球范围内新增客户的数量也达到了前所未有的水平。我做出这个决定，是因为商业环境正在发生剧变；而为了赢下未来，Cloudflare 必须顺势而为。 翻遍美国商业史，你可能都找不到第二家像我们一样、在保持 30% 以上高增长的同时还裁员 20% 的上市公司。然而，我们在过去两周的做法，很可能在未来一年里变成整个行业的常态。这是一个关于人工智能（AI）如何重塑一切的故事，但遗憾的是，许多高管和评论员都误解了 AI 到底会如何颠覆商业规则，以及究竟谁会受到冲击。 为了搞清楚这个问题，我重新翻开了一本 1954 年出版的老书（这书比我还要大 20 岁）：彼得·德鲁克 (Peter Drucker，被誉为“现代管理学之父”) 的《管理的实践》。在这本书里，德鲁克深入剖析了企业内部形形色色的岗位角色。我把这些角色归纳为三类：建造者（builders）、销售者（sellers）和衡量者（measurers）。 顾名思义，“建造者”负责打造产品，“销售者”负责把产品卖出去。而“衡量者”则包揽了剩下的一切：内部审计、收入确认 (revenue recognition，财务术语，指根据会计准则确认一笔销售何时能正式计入公司账面收入的流程)、财务、法务、合规、中层管理、日常运营等等，不胜枚举。 与一些分析师的悲观预测恰恰相反，“建造者”们的饭碗稳得很，哪里也不会去。如果我团队里的某个工程师现在的生产力能借由 AI 翻上十倍，那我绝对会把市面上能找到的这种人才全都招进公司。 “销售者”同样不用担心被淘汰。因为掌握预算的依然是活生生的人类，他们更愿意从那些愿意花时间倾听需求、能建立信任、并且能在出问题时帮忙兜底的人手里买东西。 “衡量者”对企业同样至关重要，但他们与前两者截然不同。顶尖的“衡量者”往往千金难求。他们在幕后不知疲倦地默默耕耘，不追求台前角色 **(front-of-house role，就像餐厅里直接面对顾客的大堂服务员一样，指容易受到外界瞩目和表扬的岗位)** 的鲜花与掌声；最理想的情况是，他们还能保持独立于公司其他部门的客观视角。德鲁克指出，衡量业务表现固然重要，但客户终究是靠“建造”和“销售”争取来的。一家真正顶级的公司，应该把最多的资源投资在这两个核心职能上。 AI 的浪潮并不是冲着“建造者”或“销售者”来的，它真正瞄准的是“衡量者”。不知疲倦、绝对独立、极其高效且随时在线——如今的 AI 系统在衡量和审视一家公司时，其客观入微的细节和精准度，是过去哪怕最拔尖的员工也望尘莫及的。 拿 Cloudflare 来说，过去我们的内部审计团队每季度只能挑出几个业务风险点进行抽查。而现在，我们正在全面启用一套新系统，对每一个业务风险点进行全天候的持续审计。我们财务结账 **(closing our books，指企业在月末或年末结清账目、出具财务报表的常规流程)** 的速度变得更快了。我们犯的错越来越少，即便偶有纰漏，也能被更精准可靠地揪出来。作为 CEO，我现在拥有了前所未有的绝佳工具，不仅能精确衡量公司的整体运营状况，还能帮我精准发掘团队里冉冉升起的明日之星。 我们上周裁掉的员工中，绝大多数正是“衡量者”。我们精简了整个公司的中层管理人员，因为在 AI 的辅助下，主管们现在可以管理更多的直接下属，同时依然能对团队进行精准的绩效评估和有效指导。我们将分散的运营岗位整合进了一个统一的业务支持小组，遇到需要特定专业知识的场景，就让 AI 来填补空缺。我们还大幅裁减了市场营销团队——和大多数公司一样，那里曾经是“衡量者”扎堆的重灾区。此外，在整个财务团队中，我们也找到了大量合并岗位和实现自动化的空间。 但是，这次裁员的根本目的绝不是为了单纯地缩减人头。事实上，我们目前开放招聘的岗位数量创下了历史新高。我预计在未来几年里，我们的员工总数将持续增长。正是因为“衡量”这项工作不再需要那么多人力，我们现在才能腾出手来，将重金砸向那些真正能驱动公司增长的人才。 今年夏天，我们收到了将近 100 万份简历，争夺 1,111 个带薪实习岗位。我们最终录用的这批实习生不仅极其优秀，更是天生的 AI 原生代 (AI-native，指伴随 AI 时代成长，天然适应并将 AI 视为思维方式和基础工具的新一代群体)。他们无一例外，全都是“建造者”或者“销售者”，我们预计这其中的绝大多数人最终都会拿到全职 Offer。 他们是属于未来的新一代，将发明出全新的方式为我们的业务注入动力。得益于 AI，我们现在能更精准地衡量他们的贡献，并准确无误地找出那些未来的领袖人物。AI 绝不是导致年轻人惨淡失业的灾难前兆——情况恰恰相反。 AI 不会终结所有工作岗位，但它必定会重塑每一家企业。归根结底，时间会证明德鲁克是对的。AI 将极大地提升我们衡量组织的能力，这样一来，我们团队里活生生的人类，就能把全部精力倾注到他们真正能创造和捕获价值的地方：去建造，去销售。 How I Choose Which Cloudflare Employees to Replace With AI：

／ 蛍光灯終了って本当？ 疑問に回答🧐💡 ＼ Q. 蛍光灯がなくなるって本当ですか？ A. 2027年末までに蛍光灯の製造・輸出入が禁止になります🙅‍♀️ ※水銀に関する水俣条約第5回締約国会議で決定 蛍光灯器具からLED照明器具に早めのお取り替えを。 詳細はリプ欄のリンクからチェック🔽

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李厚辰提出原创性的AI大模型三个阶段，供参考： 第一阶段：Scaling Law 的原始验证期 (2020 - 2024上半年) 这一时期的核心逻辑是“规模效应”，以 GPT-3 到 GPT-4 的跨越为标志，验证了只要持续堆砌算力、扩大数据规模并增加模型参数，模型的能力就会产生质的飞跃。这一阶段主要由美国顶尖实验室定义规则，中国企业的整体参与度较低，处于观察与蓄力状态，直到 2024 年末才真正大规模切入大模型战场。此时的竞争门槛主要在于算力的原始积累和对 Scaling Law 的早期信仰。 第二阶段：推理模型与蒸馏红利期 (2024第三季度 - 2025全年) 当预训练的 Scaling Law 遭遇瓶颈（如 GPT-4.5 表现不及预期）时，行业重点转向了推理模型（Reasoning Model）和思维链技术。这对中国企业而言是一个“黄金时代”，因为推理能力可以通过“蒸馏”技术获取，即通过拷贝顶级模型产生的思考链文本来训练自己的模型。中国企业如 DeepSeek 和通义千问，巧妙地利用基座模型稍弱但推理能力可快速同步的特点，实现了结构性的赶超，凭借高性价比和极速的迭代能力在市场上表现强劲。 第三阶段：预训练回归与智能体化时代 (2026年起) 进入 2026 年，以 GPT-5.5 和 Anthropic 的新模型为代表，行业重新证明了超大规模预训练依然是硬道理，竞争再次回到了基座模型（Base Model）的算力比拼上。同时，发展重心转向了 Agentic（智能体化），模型开始具备调用外部工具和文档的 Harness 系统能力。由于 Agentic 的逻辑数据更难被简单“蒸馏”，加上高端芯片（如 H200）的获取限制，中国企业面临算力壁垒加深和技术路径转型的双重挑战，此前靠“推理红利”缩小差距的窗口期正面临关闭风险。 个人观点： 1，第三阶段挑战主要强调了算力和芯片的限制。斯坦福 2026 报告显示，2026 年的技术关键在于合成数据（Synthetic Data）。这意味着即使算力受限，如果能通过模型自博弈产生高质量数据，依然可以突破 Scaling Law 的上限。该理论对此类“以巧破千斤”的路径讨论不足。 2，作者认为中国靠“基座不足、推理来凑”的红利期已经结束。这种看法忽视了边缘侧 AI（On-device AI）的市场潜力。斯坦福报告指出，2026 年小型化、低功耗模型在手机和机器人端的应用爆发，这恰恰是中国硬件产业链的强项。中国企业通过极高性价比的“轻量级基座+深度行业智能体”依然可能在垂直领域维持红利。 3，作者主要从“能力比拼”角度出发，未涉及社会治理变量。2026 年 AI 发展的最大阻碍并非算力或算法，而是合规与安全阻碍。Agentic AI 因为具备操作权限，其风险呈几何级增长。如果美国因为严苛的监管导致智能体部署缓慢，这反而会给监管环境相对灵活的中国市场留下追赶窗口。

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美股分红模式的 RWA 是我研究了很久很久的事情，不知道小伙伴们是否还记得年末的时候我就想设计一个基于美股派息的 ETF 组合，那时候想的就是基于将派息的美股，美债和 $BTC 结合在一起。 年后在新加坡有幸认识了马老师，和马老师聊了很久，马老师一直深耕在传统金融和券商的领域，虽然没有涉及到 BTC 的组合，但马老师做的 @RWAlpha_AI 和我想象中通过美股派息来分红上链的模式几乎是一模一样，甚至在合规领域做的比我的想象中还要完美。 最近在香港就和很多小伙伴聊，DeFi 时代感觉上已经没落了，但 DeFi 的应用和有保证的生息仍然是很多从业者的追求，尤其是将可派息的美股作为底层资产，找到一些在派息和稳定成长能相结合的标的上链，就是一个稳定币生息的 RWAFi ，全部底层资产都是有保证的美股。 目前设计可以到年化 16.2% ，希望可以通过这样的组合来扩展加密货币领域 DeFi 的应用和生息。 PS：感谢马老师给我给个“首席产品官”的抬头，我自己会拿出 1 万美元来购买并随时给大家同步受益情况。

好きなアーティストさんのグッズ 食べ物買うけど勿体なくて賞味期限ギリギリまで食べれない現象ってあるあるですか？？✨️ スキマスイッチファンの皆様、 年末ライブ販売の南蛮屋珈琲コラボ コーヒーラスクの賞味期限が 残り10日切っていますので お知らせいたします📢 #スキマスイッチ#

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