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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：

本周财报季释放了一个很明确的信号：业绩超预期只是及格，上调指引才有溢价。 AMD业绩不错，股价照样下跌；PLTR、Arista和Shopify同时交出强业绩与强指引，才获得信心支持。 指数很强，个股已经开始分化，接下来真正影响纳指的，主要看三件事。 今晚看闪迪 市场预计闪迪EPS约33到34美元，已经高于公司此前给出的30到33美元指引。 NAND涨价、AI数据中心需求和企业级SSD增长，基本都被提前交易了，今晚重点不是业绩能不能超预期，而是下一季度指引能不能继续上调。 如果业绩和指引都强，资金可能继续流向美光MU和整个存储链；如果只是达到预期，闪迪可能复制AMD的走势，基本面没问题，股价先兑现利润。 周四看Cloudflare Cloudflare是观察AI软件情绪的重要样本。 市场预计其季度营收约6.64亿到6.65亿美元，NET近期涨幅不小，估值也不便宜，单纯超预期可能不够，全年指引必须跟上。 如果Cloudflare也出现“业绩不错，指引一般”，高估值软件股会继续承压。 周五看就业数据 市场预计美国7月新增就业约8万，失业率维持4.2%。 就业温和降温，对纳指最有利，数据过热会推高利率预期，压制科技股估值；数据突然大幅走弱，又可能引发衰退担忧。 我的判断是，纳指本周更可能维持高位震荡，整体偏强，但个股分化会继续扩大。 现在的美股已经不是普涨行情，能上调指引的继续涨，只能兑现预期的开始掉队。 以上就是这周的几个重大事件会影响纳指走势的，总之就会高位冲刺，风险大于收益，高空为主懂了不！！！

中国残酷前行 08-03 23:44 阅读 15511 中国残酷前行 坊间有人评论桑弘羊之问，剖析的角度却偏到另外一边，那就是霍光最终族灭。 秦制以来，古代王朝的贤臣有好结果的不多，霍光族灭，张居正近似族灭。 我们谈一谈现代社会，到了二十一世纪的第三个十年间，世界上对中国的看法已经分歧严重。 这主要是中国的工业化与城市化突飞猛进，制造业比例占全球30%。 美国和欧洲却从制造业飞速退缩。 我曾打草稿想写一本书，名字都起好了，叫做《民主的泥沼》。 这几年家事太多，没有来得及些，只写了很多碎片状的评论，发在X上，引来巨大的争议。 直到美国的硅谷右翼彼得蒂尔帮公开了他们的观点，谈及黑暗启蒙的叙事，抨击美国自身的工业堕落，与日常经济发展的惰性。 再到左翼学者写了《丰裕》一书，抨击民主党政策带来的经济危害和对国民福祉的实质性损害。 坊间才慢慢跟进认可的人。 举个例子来说，为何美国的实体经济堕落？ 比如说民主党的口号是惠及底层贫民的，但他们的实质行为却是损害底层的。 民主党政府投资的廉租房和救济用房，往往建筑成本是市价的两倍，且建设周期长达十年左右，甚至无法建成。 这是因为民主党需要把工会、环保、女权、性别平等塞进一个项目里，建筑公司要多少女性，工会必须介入，环保必须符合动物保护主义、地球保护主义、能源环保主义、植物环保主义等等标准。 然后把救人的初衷忘记了，每一个既得利益团体都往里加仓私货。 如果你还不能理解欧美发生了什么，举个日本医疗界白色高塔时期的例子。 日本医疗界在90年代追求完整的手术流程，而在病人遭遇重大伤害时，这套流程仍顽固的左右医生的行为。往往医生完整的执行完手术规范后，病人已经死了。 手术是成功的，病人死了。 这一套模式也在天灾人祸时，尤其是大地震期间，造成无数的受灾者死亡。 西方实际上就是走到了这一步。 他们的高科技产业非常发达，因为在非制造业领域，思想、设计、管理、融资、营销等等摆脱了工会、市政、环保、性别平等等等的大部分困扰，当然也有，但是起码不会左右整个创新公司的发展。 大家回顾近些年，比如马斯克本人面对的各种状况，工会对特斯拉工厂的干涉，环保组织对spacex发射的困扰。 他用上海工厂摆脱了部分困扰，spacex最终没有受到环保组织的阻挠，还得归功于其基地设立在德克萨斯州。 一些想在美国开厂的企业主，实际上不得不面临美国各种各样的诉讼，包括街区对企业用电的阻挠，对建筑模式的各种要求，竞争对手私下用政治力量在这种游戏规则内的打击等等。 所以，左翼的有识之士也在思索，美国制造为何死了。 从0-1仍旧是美国的强项，金融业、医疗产业、文化产业、高科技产业仍旧是美国的高盈利板块，叠加美元的铸币税地位，仍旧保证美国从全球获得廉价商品。 但是一旦牵扯到重大的关键产品，美国就受制于人。 回到中国的发展，实际上是1-100的发展极其强大。 我们追溯中国二千年以来的历史，儒家文明的士大夫集团是极其务实的精英团体，他们用儒家的外表来涂抹意识流，以仁义道德来教化民众，以君臣父子来构建等级观念，同时以法家来治国。 这套模式会被皇家、宗室、士大夫三个婆罗门阶层寄生，从而导致权贵不交税、财政失衡、压榨商人与自耕农、走向周而复始的毁灭。 其治理模式导致贤臣必定要向商人和自耕农首先开刀，但试图维持平衡，因而磨刀霍霍向自己的阶层和宗室开刀。 只要后面的动作一开启，贤臣在丧失权力之后，身死名灭加上家破人亡，就是注定的了。 所以桑弘扬三问，就循着财政平衡，国家灾难时期怎么办，中央与地方如何平衡。 往往到了王朝的末期，既得利益集团全部是门户私计，完全没有国民与国家利益。 这就是崇祯想要宗室与士大夫捐款，一毛不拔，却在李自成攻破城墙后，榨出7000万两白银的结果。 皇室有理解桑弘扬三问的，会自己替代贤臣的角色，去向宗室、士大夫磨刀搞钱，结果就是雍正皇帝为康熙补窟窿，为儿子筹集财富，却自己死于莫名其妙。 如果王朝既没有贤臣也没有清明的皇帝，权贵们大规模垄断商业，土地兼并，流民造反和北方的蛮族就下来把整个王朝颠覆了，人口大损减。 黄巢一夜之间就把长安公卿杀尽，长达千年的家族覆灭了。 而你 从社会科学家的研究报告，发现高达七成的普罗大众在三代之后已经没人了。 所以有人说这样一套系统里没有赢家。 我从另一个角度来看，中华文明始终敞开心胸接纳所有的外来文明，无论是文化还是技术。 最终形成自己的生存之道。 中国这个系统的特点是集体主义的泯灭个人的进化权，只有集体的生存权。 系统里的每一个人，从皇帝、士大夫、平民到山贼，都是这个混沌模型里不可或缺的一环，或供养，或纠偏，或毁灭。 系统每一次的颠覆、荡涤、兴亡，都是为了重启。 系统骨子里的架构从未改变。 这个系统天上缺乏0-1的创造力，但是可以在任何文明有了0-1的创造之后，用1-100的模仿与发展能力，做到出类拔萃，从而维系庞大系统的生存，并牺牲掉所有可以牺牲的个体，是所有的个体，从皇帝到天涯尽头的小民。 这个王朝曾经有一句话，普天之下，莫非王土。 所以古代小民被禁锢在土地上，终生没有走出自己的村庄、乡镇。 所以士大夫不知天下有无数他土，故此在失败时，就会交出身家性命，家破人亡。 因而士大夫的政治博弈是以性命相搏，有的为了财富，有的为了理想，有的为了忠于皇帝，有的为了家族。 在桑弘羊三问下，实际上王朝初年财富的增量时代，到存量经济的垄断时代，就是每个阶层逐渐被压榨的过程，是一个重新分配的过程。 一旦勋贵拒绝分配，榨取商人与自耕农，王朝也就到了末年，这些财富储备毁于流民大乱与外族入侵。 周而复始。 现代社会的中国，其实并未摆脱自己文明的骨架。 所有的学者如果仅仅是基于苏联体制来剖析中国，或基于资本主义与社会主义剖析中国，都会大错特错。 只不过全球构建的税务体系与技术体系，又帮助中国实现了普天之下莫非王土，所有曾经在中国出生的人，都终将是中国的臣民。 因此中国比古代王朝能够更进一步获得普天下的财税，来弥补财政失衡，并集中一切力量，去完成1-100的高科技发展与制造业升级换代。 只不过没有足够的消费，因为国强不等于民富，两头在外的发展模式，即使到了极致，最终廉价商品被美国拿走，国家有财政收入，利润被垄断平台拿走，剩下的普罗大众与中小微企业仅有维持生活的流水。 新的土地兼并模式形成了。 继续进入桑弘羊三问。 ....... 但中华文明会持续的，哪怕到本世纪末只剩下五六亿人口。 我们会周而复始的发展一万年。 发布于 泰国

AI模型评分都是被专项攻坚创造出来的，于是我对比了Fable5，Grok4.5， Kimi K3针对同一个交易系统审计结果进行了对比。 先说结论： Fable5：最适合作为系统级主审核模型 Kimi：最适合作为代码缺陷与一致性专项审核模型 Grok：最适合作为代码梳理和方案发散模型，不适合单独决定策略修改 最佳组合：Fable5全面审核+Grok 4.5代码梳理+K3代码审核 具体细节： 1. Fable5：系统级判断能力最强 Fable5 最大的优势不是代码读得比另外两个模型更多，而是它能把： 代码规则； sizing snapshot； intent ledger； 实际 block 统计； 当前资产 headroom； SELL/REDEEM 回流路径； 放进同一个因果框架。 它使用了几个非常关键的实盘指标： ADD 近 7 天约占新增资金 43%； 84% 资金已经部署； ETH、SOL、XRP headroom 为 0； 近 40 个周期中主要阻塞是：blocked_capital_efficiency=47 blocked_asset_cap=28 deployment cap=0 runway=0 这让它能够区分： “某个机制理论上可能限制资金” 和 “当前实盘真正正在限制资金的机制”。 最终它得出： ADD 对资金流向重要，但当前周转主因在回收端、资产 cap 和效率过滤，不在 ADD 准入本身。 这是三个模型中最接近生产系统审核要求的判断。 弱点 Fable5 仍有一些过度推断： 把 ADD 描述为让资金“锁得更久”，实际上 ADD 的剩余 TTE 通常比 ENTRY 短； 把超 cap 资产总持仓约 $382 说成可以“直接解锁 $382”，没有区分总持仓、超额部分和可成交部分； 把模型中的 redeem_lag_days=2 一度当作实际回款延迟； “$5 仓位几乎不受每美元每日利润门约束”的推理不正确，因为该指标已经按资金归一化； 2-lot 最低 ENTRY 建议可能系统性损失覆盖率。 因此，Fable5 的系统方向判断最好，但具体数字和金融指标仍需二次校验。 最适合的角色 PRIMARY_SYSTEM_REVIEWER LIVE_OPERATIONAL_DIAGNOSIS CHANGE_PRIORITY_DECISION CROSS_MODULE_ROOT_CAUSE_ANALYSIS 2. Kimi：代码缺陷侦测能力最强 Kimi 对代码结构的还原比较准确： 固定 ADD 次数和 interval 已退役； ADD 采用 target-gap 模型； ENTRY 60%，ADD 补到 100%； allocator 是最终数量权威； style 仅作诊断； 现金、集中度、shock、深度共同限制订单。 更重要的是，Kimi 找出了其他两个模型没有明确指出的具体问题： shared_deployable_pool() 读取 account_snap["capital"]["deployable_cash"] 但该字段可能没有实际写入 → 回退到 free_cash → 策略层与 allocator 层资金口径可能不一致 它还发现了： 合同写 debounce 60 秒，代码/配置为 30 秒； 注释周期 16 分钟，实际 loop 600 秒。 这些是典型的静态审核、字段追踪和合同一致性检查优势。 弱点 Kimi 在资本效率和交易语义上的推理弱于它的代码检查能力。 典型错误是： ADD 价格更高，所以边际 edge/day 必然更差。 这忽略了剩余持有时间也缩短。更高 ask 并不必然意味着更低 edge/day。 它还认为： 60/40 会让剩余资金长期闲置； 提高 entry share 会改善周转； CONFIRMATION_NO 应收紧； 增加单市场软 cap 会改善组合周转。 这些结论缺少真实候选竞争、实际 block attribution 和反事实分配数据支持。 最适合的角色 STATIC_CODE_AUDITOR SCHEMA_AND_FIELD_FLOW_CHECKER CONTRACT_IMPLEMENTATION_DIFF LOCALIZED_BUG_DISCOVERY Kimi 很适合回答： “代码是否存在字段没有写入、默认值回退、文档与实现不一致、某个 gate 实际是否生效？” 但不适合单独回答： “应该如何改变交易策略和资本分配？” 3. Grok：代码梳理最完整，但最容易过度设计 Grok 对整个 ADD 路径的整理最详尽： 各层准入条件； risk latch； REDUCE reentry cooldown； 价格带； fingerprint； emergency cap； market target； ENTRY/ADD gap； allocator 的现金、集中度、shock 和深度约束； ADD 与 ENTRY 的评分和 continuity； SELL/REDEEM 对现金回收的影响。 它对当前代码执行模型的概括非常清楚： 能不能加由 headroom 决定；加多少由 target gap 离散为 lot；ADD style 只是解释标签。 因此，在“快速理解一个陌生复杂系统”方面，Grok 表现很好。 弱点 Grok 最大的问题是： 从“发现一个可能的机制副作用”快速跳到“建议修改策略”。 它提出了大量未经实盘证明的改动： TIME_TOPUP 冷却； ADD 1.5 倍 edge/day 门槛； ask≥0.97 限制为 1 lot； 降低 peak target； 提高 entry share； 单次仅补部分 gap； 弱化 continuity； 降低 TTE confirmation 权重。 这些建议表面上都很合理，但存在三个问题： 没有先证明这些机制实际造成了损失； 没有量化被 ADD 挤出的 ENTRY 是否更优； 可能重新引入此前已经修复的低 ADD recall 和 leader fidelity 偏差。 Grok很擅长生成完整优化空间，但容易把： POSSIBLE SIDE EFFECT 升级成： CONFIRMED ROOT CAUSE 再进一步升级成： SHOULD CHANGE PRODUCTION LOGIC 这是生产交易系统审核中最危险的倾向。 最适合的角色 SYSTEM_MAPPING CODE_AND_CONFIG_EXPLANATION HYPOTHESIS_GENERATION DESIGN_OPTION_ENUMERATION 不适合作为唯一的： PRODUCTION_CHANGE_APPROVER ROOT_CAUSE_FINAL_AUTHORITY STRATEGY_SEMANTICS_GATEKEEPER 三个模型的典型思维模式 Grok 发现机制 → 推演可能副作用 → 生成多种优化 → 倾向建议修改 优点：覆盖广、思路多。 风险：过度设计、假设升级过快。 Kimi 追踪代码和字段 → 找实现不一致 → 找局部缺陷 → 尝试从缺陷推导策略改进 优点：代码问题定位强。 风险：局部正确不等于系统结论正确。 Fable5 理解代码 → 读取运行数据 → 找实际 binding constraint → 区分主因和次因 → 按实盘收益排序 优点：最接近生产运营思维。 风险：仍会在个别指标含义和金额口径上过度断言。

为什么讨论 OKX 星球的人突然变多了？ 为什么 OKX 星球的最高任务是 DAU？ 为什么一个产品宁愿被骂也不要默默无闻？ 为什么感觉 KOL 的创作者收益更高？ 以后这种问题要怎么解决呢？ 我可能是全网最适合回答这些问题的人，甚至比他们团队内部的人都合适😎因为很多东西都是我给 OKX 星球提的建议，而且我不用顾虑任何舆情风险😂 我们一条条过 一、为什么讨论 OKX 星球的人突然变多了？ 最近一个月推特上讨论 OKX 星球的人越来越多了，原因是很多 KOL 晒出了创作者收益，一个周从几十u到几百u不等，看着不多但是一个月*4 就非常舒服了 这是引起讨论的决定性的原因，就像大家会讨论空投一样，所以创作者收益会影响大家的注意力，而且是每周不间断的空投 二、为什么 OKX 星球的最高任务是 DAU？ 但是为什么之前没人讨论呢？ 因为之前的创作者激励算法有问题，通过我的观察推断，之前的创作者收益是和带来的实际交易量挂钩的，所以以前创作者收益绝大部分都给到了带单老师和节点老师 这件事本身没有问题，但是策略有问题，你可以激励交易量行为但是你得知道你的最高任务是什么？ 在当前阶段，OKX 星球的最高任务是 DAU，所以星球需要激励那些能带来更多用户，带来更多停留时长，带来更多黏性的创作者 所以 KOL： - 本身就有粉丝可以带来用户 - 可以产出优质内容，让用户停留时间更长 - 本身的粉丝跟过来导致星球的黏性更强 所以从策略上也应该这样，如果按照空投的理解的话，那就是给那些帮助生态更大的人 所以一切的行为都要像 DAU 看齐，如果发生冲突，尽量让给 DAU 三、为什么一个产品宁愿被骂也不要默默无闻？ 新事物最好有争议 我看 OKX 他们挺紧张的，因为被吐槽了，我反而为他们高兴 星球终于被人看见了！ 我觉得最可怕的就是提都没人提起 就像现在没人再骂百度 AI 一样，虽然没人骂你但是确实已经社会性死亡了 所以我一遍遍的跟 OKX 星球反馈：要更加 Aggressive 一些、更有野心、更加激进 因为 OKX 星球现在不怕犯错，怕被忘记。而被忘记就是社会性死亡 四、为什么感觉 KOL 的创作者收益更高？ 回到今天推特上的吐槽：创作者激励怎么分给了这么多 按照我的理解这种事必然发生，每次空投都有 beef，到现在很多人都在吐槽推特的创作者收益不公平，但是依然不妨碍大家更加勤奋的创作好的内容 我觉得主要几个原因： 1️⃣ 首先 KOL 影响力很大，之前 KOL都没有😂现在有了，而且推特收益又这么差，行情也这么差，星球这么大方他们肯定晒单啊，所以你觉得都是 KOL 拿走了，其实没有多少 2️⃣ KOL 有了自己的方法论，每个 KOL 都会研究机制，会按照这个新平台去创作内容，所以他们的内容会更加符合平台的需要，平台肯定激励正向的行为 3️⃣ KOL 守规矩，我发现之前有大量的工作室，工作室可以一天发一两百条，就是 AI 垃圾，KOL 要脸不敢这么干 所以，幸存者偏差会让你有这个错觉，本身也应该倾斜给 KOL，KOL 会对生态的长期发展有好处 五、以后这种问题要怎么解决呢？ 不但要继续搞，还要大力搞 其实我给的建议更加的 Aggressive，只不过他们太温和了没有采用，但是我觉得大家会喜欢，会非常喜欢 谁说创作者收益就只能按照权重、阅读量计算呢？ 就不能有本周最佳创作者、最具话题性、最高质量等头衔么？ 这个给他 1000u 又能怎么样，还是从用激励池拿出来，但是激励作用非常大 这是什么呢？不就是推特前段时间的 1M激励文章创作者么？ 而且不仅要搞，还要到推特上提前预热，一个月的周期算的话甚至都可以 5wu，文章阅读量第一的给予奖励 这样全币圈都在讨论 另外，既然吐槽，就组织一个活动让用户当面吐槽产品同学不是更好么？既能带来更大的曝光，也能拉近团队和用户的距离 很期待赶紧组织这种活动 星球拉一个直播就行，还能让产品同学体验自己的产品👿 —— 总之，看到星球这个新事物被越来越多的人讨论为他们感到开心😃 希望团队更加激进一些，因为不怕被骂怕不被看见 以上。 @star_okx @Haiteng_okx @Mercy_okx @Jiajia_OKX @misaENFP

带你拆解 @Hertzflow_xyz LP池子的收益来源和高危风险 你赚的钱到底哪来的？ 第一：交易手续费 交易员开仓平仓，都要交 4 到 6 个基点的手续费，其中大约 63% 会直接流进池子里。 举个例子：有人开了个 1 万刀的仓位，交了 5 刀手续费，这里面就有 3 刀多变成了你的利润。 第二：借贷费 在去中心化杠杆里，交易员开仓等于在跟池子借钱。只要仓位开着，他们就要按小时付利息。如果利用率越高，这个费率就越动态飙升。 比如 1 万刀的仓位，按 50% 的年化算，每小时就能给 Pool 贡献 0.057 刀。别小看这几美分，高杠杆频繁交易下，积少成多非常恐怖。 第三：强平罚金 富贵险中求，爆仓全带走。一旦有 1 万刀的仓位被强制平仓，20 刀的强平罚金（20 bps）也会直接充公进池子。 第四：也是最大的变量——交易员的净亏损 简单来说，池子和交易员是对赌的。只要交易员整体亏钱，亏的每一毛钱都进池子；反过来，如果他们赚了，就从池子里提走。 虽然短期内波动极大，但拉长时间线看，大部分交易员平均下来都是输家，所以池子长期是净赚的。” 收益怎么落到你手上？ 无论是手续费、利息还是交易员的亏损，都会自动打入 Pool的总资产，从而推高你手里持有的 LP 凭证代币的价格。你手里的代币数量没变，但它更值钱了，这就叫全自动躺赚。 高收益背后必然是高风险 做LP绝对不是无脑冲，你得防着这几个坑 交易员集体赚麻了，如果市场出了个超级大行情，全网做多或者做空全部大赚，池子就要大放血。 假设池子资产共100万刀，被整体赚了5万刀提走，池子就只剩 95万刀。你的 LP 代币价格瞬间跌 5% 所以尽量挑持仓量多空平衡的池子，或者在大行情明朗前主动减仓。 单边极端行情触发自动减仓或大批强平，别以为强平多一定赚，极端行情下短时间大量爆仓，池子资产会剧烈波动。 更惨的是引发流动性挤兑，大家一看势头不对都要撤资，这时候提款就会受限或者面临排队 预言机失效，虽然现在大多数协议用了双源预言机来降低风险，但极端行情下，两边数据一旦同时喂歪，套利机器人能瞬间把池子搬空 不管通过了多少次审计，DeFi协议的智能漏洞永远不为零，随时做好黑天鹅的思想准备 以上为个人理解，如果有误欢迎大家指出改正

从一开始，英伟达 capex fraud 和 MMT 资本路线的结合，就有三大危险要素： 1. 人工智能的远大前景，完全不亚于或者更甚于铁路、dark fiber这样的革命，叙事可以拓展的边界极大。在新事物面前，人工智能市值到底多少是合适的，在商业路径没有走通之前，概念空间是一个狂野西部，任由资本猎手驰骋，而存量财富的守护者、社会养老金的守门人和他们不在一个平面上，因为对这个领域缺乏深入理解，对于叙事的掌控和主导权、通过会计技巧对指数盈利的操控和渗透，使得传统金融可观测指标如 PE 完全失效，对最复杂的金融结构、（美国）境内外、表内外结合的组合拳束手无策。 2. 和战前昭和日本的“满洲国大业”、“大东亚共荣“一样，在 1929 全球冲击波（对应新冠疫情）对原有世界格局的深刻影响下，在举国（当时的日本，今天的美日金融联合体）寻求「出路」的背景下，1929 大萧条促使日本走向对外扩张，政治与金融叙事强结合，「只许成功，不能出清」，反向绑定战前日本国家方向和今天的美日金融联合体命运。 3. 鸦片战争前的东印度公司的债务属性，与今天整个金融体系所盯着的 “earnings来源“结构上也很相似。东印度公司在属地的入不敷出，债务是被英国国家 backstop，使得软担保主体有很大的“债务属地化”的诱因，类似于今天的 tenant backstop， 即通过立法让软担保人抽离，让东印度公司债务属地化，全球债权人在风中凌乱。这个美国可以通过修改会计准则达到这个目的，类似于通过立法，规定东印度公司所有的欠款和利息支出，必须由“印度的领土收入”来偿还，而不是由英国本土财政负担。 表面上，“国家安全”的焦点是人工智能，但实际不是，真正影响国家安全的，是 1. 债务和 2. “出路”。 是鸦片战争之前，大英帝国通过东印度公司所承接的全球债务，是今天的美日联合体的两国债务。是明治维新后，大日本帝国官僚、军工联合体和财阀联合剥削中底层人民，被 1929 全球冲击波影响后带来的国内左翼和反建制势力的崛起和抬头，是全球“海军假日”结束后，日本前途灰暗时刻的抉择。 在今天，随着金融的深入绑定，与（美日金融联合体）国运绑定的深入，利益一致行动人反向挑拨，故意让事态向最坏发展，拒绝承认现实制约。人为打造“大而不倒”，实为人祸。 「开源人工智能的突围」，无异于釜底抽薪，类似于当年欧美列强对于大日本帝国“大东亚共荣“超级工业体幻梦的当头一棒，类似于美国当年对日本的原油禁运、卡脖子，逼迫当时的大日本帝国进行「抉择」。 当时的大日本帝国不能停，因为一旦停下来，满洲国开发会变成坏账。全面侵华会变成无法解释的消耗。军部的合法性会崩塌。 财阀的利益链会断裂。那些被压下去的国内的反MMT 声音、底层贫困、士兵家庭的牺牲、殖民地的血债，都会一起涌上来。 所以，在被卡脖子的情况下，日本军部做出了最疯狂、也是最符合fraud 逻辑的決定：既然不能认亏，那就继续加杠杆；既然资源端被美国封锁，那就直接打美国；既然 fraud 已经 too big tofail，那就把整个国家押上赌桌。 1941年12月7日，日军偷袭珍珠港，正式引爆太平洋战争。

Seedance 对音乐的理解能力还是挺强的啊！但需要通过提示词稍加引导，不然容易千篇一律。🤔 视频里面有两段电吉他的 solo，小伙伴们可以看看是喜欢前半段的大波动，还是后半段的小起伏😏 提示词见评论👇

21种底层赚钱逻辑，看懂少奋斗十年 1. 赚差价 做中间人低收高卖，不靠生产，靠对接供需就能稳赚。 2. 赚包装溢价 成本十几块的月饼、白酒，靠精致包装拉升档次，价格直接翻几倍。 3. 赚时间差 一线城市火过的模式，照搬去三四线城市，提前布局就能吃到红利。 4. 赚经验差 把自己踩坑跑通的经验做成课程、电子书卖给创业者，能不能学成看个人悟性。 5. 赚垄断差 前期砸钱挤走同行，一家独大之后掌握定价权，外卖、打车平台都是这套逻辑。 6. 赚认知差 内行赚外行的钱，专业人士收割小白，靠信息和专业能力变现。 7. 赚执行差 一篇文案来回转化，文章转音频、音频剪视频，重复利用内容反复变现。 8. 赚稀缺资源 别人刚需、只有你手里有，独家资源永远利润最可观。 9. 赚广告轰炸 重复投放铺量，看多了自然形成记忆，量变堆出销量质变。 10. 赚抽成 搭建平台规则，让别人在你的地盘做生意，躺着拿交易分成。 11. 赚流量钱 先把人气聚拢起来，有人就不愁变现，带货、接广告、帮商家引流全都可行。 12. 赚平台租金 自建场地/线上平台，向商家收入场费、管理费、交易手续费，商超、电商都是如此。 13. 赚投资收益 用眼光锁定升值资产，让钱自己滚动生钱。 14. 赚模仿迭代的钱 拆解已经盈利的同行，抄模式、改细节、做优化，放大之后就能赚钱。 15. 赚地域差 把物产从富余地区，卖到稀缺的外地，靠地域供需不同赚钱。 16. 赚专属卖点 打造一个强记忆标签，不用直白宣传，用户有对应需求第一时间想到你。 17. 赚细分人群的钱 不做所有人的生意，聚焦情侣、儿童、中老年小众群体，做精细化专业服务。 18. 赚品牌溢价 同样的货品贴上知名logo，价格轻松上浮三成以上。 19. 赚故事概念的钱 靠一套商业模式、远景叙事，吸引投资人入局。 20. 赚规模效应 量大压低进货成本，哪怕单件薄利，靠总量和后端收益照样盈利。 21. 赚渠道差 发展代理、加盟商，靠供货、原料、品牌授权持续盈利。

Every团队发布了对OpenAI新模型GPT-5.6 Sol的深度测评。结论是，Sol是一款出色的日常协作模型，但在最复杂、最需要独立判断的任务上，Anthropic的Claude Fable仍然更强大。 Sol的核心特点 1）快、稳、遵循指令。 Sol的最大升级在于速度和可引导性。它响应迅速，能让人在还记得“哪里不对劲”的时候就看到修改结果——一次失败的方向只花几分钟，而以往可能要半小时。团队成员评价它“不会做蠢事”，愿意接受纠正，被指出问题后能快速重试。 2）主动找上下文。 Sol会先阅读可用的文件、项目指令和连接的工具，再决定是否需要向人求助。在一项电子表格测试中，它自己找到邮件、检查了46个CSV文件、发现缺失信息，然后带着七个问题回来——每个问题都附上了自己的建议，让人只需批准或修正，无需重新布置任务。 3）执行力和持久性强。 Sol能追踪陌生生产代码库中的bug，完成GPT-5.5多次失败的任务，并且在测试失败时会修复产品本身的问题，没有偷偷弱化测试标准。 但Fable依然更强 尽管Sol表现亮眼，Every团队明确表示：最大、最模糊的任务仍然交给Fable。 在他们的“高级工程师”基准测试中，Fable得分90/100，Sol只有56/100。差距主要来自Sol的一个特定弱点：不知道何时该停。它在重写任务中新增了约12900行代码，每个改动单独看都有理由，但整体重建了过多的复杂度。Sol理解架构没有问题，问题在于缺乏克制——而“决定不做什么”恰恰是高级工程的核心能力之一。 Dan Shipper的比喻：Sol是保时捷，Fable是曲速引擎。Fable能带你跨越星系，但多数时候你只是在城里转转，Sol让你出行更有风度。可当你真的要去远方时，还得靠Fable。（曲速引擎这个比喻足以说明工程师对Fable的称赞） 于是，有工程师用Fable做编排者、定计划，让Sol负责执行；Mike Taylor的做法是“如果你是Human in the loop，Sol所在的Codex应用体验更好；但如果你想把自己从流程中移出去，你需要Fable”。多位成员估计Sol能做到Fable约80%到90%的工作——但剩下那部分，恰恰是最难、最有价值的部分。 推荐使用场景 选Sol · 正在写作、研究、构建或分析一个需要边做边改的项目 · 项目里已经有充足的素材、示例、指令和先前决策 · 目标明确，只需要模型处理步骤、工具和跟进 · 需要一个快速响应、随叫随改的协作伙伴 选Fable · 任务边界模糊，“决定项目需要什么”本身就是工作的重要部分 · 想把长任务完全交出去，离开，回来验收成果 · 简化、架构设计和克制比快速往返更重要 · 需要“尖锐而有锋芒的智能”来做大的架构决策和品味判断 选Opus · 希望在模型工作时看到更多推理过程和进展（Codex的一个短板正是过程可见性差，用户常常需要反推Sol到底改了什么） 结论 Sol代表了日常知识工作的一次重大升级：快速、机灵、善用上下文，是团队想“留在身边”的协作模型。但当任务足够大、足够模糊、足够需要独立判断时，Fable仍然是无可替代的第一选择。