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逃离币圈的高素质年轻人们：高薪伪装下的 “次要劳动力市场” 今天跟一个 Crypto 卡牌项目的员工聊，发现几周前他居然已经离职加入 AI 行业了。身边有不少相似的现象，这也是我最近观察到的一个很明显的趋势：不仅仅是那个 Multicoin 联创离开了，众多高素质、顶尖背景的同龄人才正在快速从 Crypto 行业流失 我并不认为这能简单归结为 “币价跌了”、“熊市难熬”，比起周期，我从我的视角来看，真正逼退这些聪明的同龄人的，是这个行业在职业生涯规划上极其致命的结构性缺陷，上升通道的彻底锁死 哪怕他们熬过了币圈的裁员，也不会留在币圈的原因可以用一句话概括：炒币自由不了，那日子总还要过吧 两个问题引出第三个问题： 1. 币圈的流动性来源于哪里？二级市场 2. 二级市场发生在哪里？交易所 3. 行业需要优质的年轻的人才加入吗？ 第三个问题，应该无需长篇大论论证。至少仅仅从 GitHub 数据来看，自 2025 年初以来，加密项目周度代码提交量约从 85 万降至 21 万，活跃开发者降至约 4600 人 所以可以很明显发现，在现阶段的币圈，除了头部交易所，几乎不存在真正意义上的职场阶梯。但即便是把青春奉献给交易所，能熬过 2-3 年的人也寥寥无几。在这个阶段入场，既拿不到早期员工那种具有爆发力的期权，也早就失去了靠行业红利直接 “买断青春”、实现财富自由的机会（当然，不考虑某些老鼠仓小编和某位现已离职的某链运营哈） 用经济学家 Doeringer 和 Piore 提出的二元劳动力市场理论来拆解，一切就变得无比清晰：Crypto 行业的就业基本盘，本质上就是一个被高薪粉饰的【次要劳动力市场】 在传统的主要劳动力市场（如顶尖金融机构、科技巨头或成熟的咨询公司）里，雇主和员工之间存在一份长期的隐含合同，提供的不只是体面的薪水和社会地位，最核心的是知识与技能的复利累积。在那种环境里，职业发展呈现出一种螺旋上升的态势：个人资本（能力、人脉、认知）随着时间不断增值。一个行业专家，可以凭借过去几年积淀的核心技能，横向跨界跳槽到咨询行业看特定赛道，或者进入大企业的战投部 但在 Crypto 这个次要劳动力市场里，哪怕工资未必低，你依然要面对工作极度不稳定、社会地位边缘化，以及晋升机制的极度匮乏 这就引出了那个最致命的问题：从币圈出去，你还能跨界到哪儿？答案是残酷的：无路可退。 在 Crypto 行业积累的所谓 “专业技能”，无论是找 KOL 进行 TGE 的宣发、写智能合约、还是推特运营，或者扫链炒 meme，在传统商业世界里几乎毫无复用价值。技能的不可迁移性让币圈的从业经历更像是一道职场履历上的断层 在传统就业市场尚未完全被 AI 吞噬的今天，顶级年轻人才必然会算一笔长远发展的账。当暴富预期被抹平，剩下的只有无法复用的屠龙技和随时归零的职业履历时，高素质人群的加速离场是一种极其理性的止损 在这个高波动的黑暗森林里，如果不能蜕变成一个自负盈亏、绝对理性的超级个体（独立交易员或投资人），仅仅想作为一个打工人来出卖时间，那这无疑是对自己青春最大的做空，这也是那些优秀的同龄人不愿继续在 Crypto 从业的核心原因 行业领导者更应该重视人才流失的问题，与其选择什么是对的，不如先排除错误答案

Andrej Karpathy 是 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 总监，也是全球最有影响力的 AI 研究者之一。他刚刚发布了一篇 2025 年 LLM 年度回顾。 第一个大变化：训练方法的范式升级 2025 年之前，训练一个好用的大模型基本是三步走：预训练、监督微调、人类反馈强化学习。这个配方从 2020 年用到现在，稳定可靠。 2025 年多了关键的第四步：RLVR，全称是 Reinforcement Learning from Verifiable Rewards，翻译过来就是「可验证奖励的强化学习」。 什么意思？简单说，就是让模型在「有标准答案」的环境里反复练习。比如数学题，答案对就是对，错就是错，不需要人来打分。代码也一样，能跑通就是能跑通。 这和之前的训练有什么本质区别？之前的监督微调和人类反馈，本质上是「照葫芦画瓢」，人给什么样本，模型学什么样本。但 RLVR 不一样，它让模型自己摸索出解题策略。就像学游泳，之前是看教学视频模仿动作，现在是直接扔水里，只要你能游到对岸，怎么划水我不管。 结果呢？模型自己「悟」出了看起来像推理的东西。它学会了把大问题拆成小步骤，学会了走错路时回头重来。这些策略如果靠人类标注示范，根本标不出来，因为人自己也说不清「正确的思考过程」长什么样。 这个变化带来一个连锁反应：算力的分配方式变了。以前大部分算力砸在预训练阶段，现在越来越多算力用于 RL 阶段。模型的参数规模没怎么涨，但推理能力飙升。OpenAI 的 o1 是这条路的起点，o3 是真正让人「感觉到不一样」的拐点。 还有个新玩法：推理时也能花更多算力。让模型「想久一点」，生成更长的推理链条，效果就更好。这相当于多了一个调节能力的旋钮。 第二个大变化：我们终于搞懂了 AI 是什么「形状」的聪明 Karpathy 用了一个很妙的比喻：我们不是在「养动物」，而是在「召唤幽灵」。 人类的智能是进化出来的，优化目标是「在丛林里让部落活下去」。大模型的智能是训练出来的，优化目标是「模仿人类文本、在数学题里拿分、在评测榜单上刷分」。 优化目标完全不同，出来的东西当然也完全不同。 所以 AI 的智能是「参差不齐」的，英文叫 jagged intelligence。它可以在某些领域表现得像全知全能的学者，同时在另一些领域犯小学生都不会犯的错。上一秒帮你推导复杂公式，下一秒被一个简单的越狱提示骗走你的数据。 为什么会这样？因为哪个领域有「可验证的奖励」，模型在那个领域就会长出「尖刺」。数学有标准答案，代码能跑测试，所以这些领域进步飞快。但常识、社交、创意这些领域，什么是「对」很难定义，模型就没法高效学习。 这也让 Karpathy 对基准测试失去了信任。道理很简单：测试题本身就是「可验证环境」，模型完全可以针对测试环境做优化。刷榜变成了一门艺术。所有基准都刷满了，但离真正的通用智能还差得远，这是完全可能发生的事。 第三个大变化：LLM 应用层浮出水面 Cursor 今年火得一塌糊涂，但 Karpathy 认为它最大的意义不是产品本身，而是证明了「LLM 应用」这个新物种的存在。 大家开始讨论「X 领域的 Cursor」，这说明一种新的软件范式成立了。这类应用做什么？ 第一，做上下文工程。把相关信息整理好，喂给模型。 第二，编排多个模型调用。后台可能串了一堆 API 调用，平衡效果和成本。 第三，提供专业场景的界面。让人类能在关键节点介入。 第四，给用户一个「自主程度滑杆」。你可以让它多干点，也可以让它少干点。 有个问题被讨论了一整年：这个应用层有多「厚」？模型厂商会不会把所有应用都吃掉？ Karpathy 的判断是：模型厂商培养的是「有通用能力的大学毕业生」，但 LLM 应用负责把这些毕业生组织起来、培训上岗，变成能在具体行业干活的专业团队。数据、传感器、执行器、反馈循环，这些都是应用层的活。 第四个大变化：AI 搬进了你的电脑 Claude Code 是今年最让 Karpathy 印象深刻的产品之一。它展示了「AI 智能体」应该长什么样：能调用工具、能做推理、能循环执行、能解决复杂问题。 但更关键的是，它跑在你的电脑上。用你的环境、你的数据、你的上下文。 Karpathy 认为 OpenAI 在这里判断失误了。他们把 Codex 和智能体的重心放在云端容器里，从 ChatGPT 去调度。这像是在瞄准「AGI 终局」，但我们还没到那一步。 现实是，AI 的能力还是参差不齐的，还需要人类在旁边看着、配合着干活。把智能体放在本地，和开发者并肩工作，才是当下更合理的选择。 Claude Code 用一个极简的命令行界面做到了这一点。AI 不再只是你访问的一个网站，而是「住在」你电脑里的一个小精灵。这是一种全新的人机交互范式。 第五个大变化：Vibe Coding 起飞了 2025 年，AI 的能力跨过了一个门槛：你可以纯用英语描述需求，让它帮你写程序，完全不用管代码长什么样。Karpathy 随手发了条推特，给这种编程方式起了个名字叫 vibe coding，结果这个词火遍全网。 这意味着什么？编程不再是专业程序员的专利，普通人也能做。这和过去所有技术的扩散模式都不一样。以前新技术总是先被大公司、政府、专业人士掌握，然后才慢慢下沉。但大模型反过来，普通人从中受益的比例远超专业人士。 不只是「让不会编程的人能编程」。对会编程的人来说，很多以前「不值得写」的小程序现在都值得写了。Karpathy 自己就用 vibe coding 做了一堆项目：用 Rust 写了个定制的分词器、做了好几个工具类 App、甚至写了一次性的程序只为找一个 bug。 代码突然变得廉价、即用即弃、像草稿纸一样随便写。这会彻底改变软件的形态和程序员的工作内容。 第六个大变化：大模型的「图形界面时代」要来了 Google 的 Gemini Nano Banana 是今年最被低估的产品之一。它能根据对话内容实时生成图片、信息图、动画，把回复「画」出来而不是「写」出来。 Karpathy 把这件事放到更大的历史脉络里看：大模型是下一个重大计算范式，就像 70 年代、80 年代的计算机一样。所以我们会看到类似的演进路径。 现在和大模型「聊天」，有点像 80 年代在终端敲命令。文字是机器喜欢的格式，但不是人喜欢的格式。人其实不爱读文字，读文字又慢又累。人喜欢看图、看视频、看空间布局。这就是传统计算机为什么要发明图形界面。 大模型也需要自己的「GUI」。它应该用我们喜欢的方式跟我们说话：图片、幻灯片、白板、动画、小应用。现在的 Emoji 和 Markdown 只是初级形态，帮文字「化个妆」。真正的 LLM GUI 会是什么样？Nano Banana 是一个早期暗示。 最有意思的是，这不只是图像生成的事。它需要把文本生成、图像生成、世界知识全部绞在一起，在模型权重里融为一体。 Karpathy 的总结是这样的：2025 年的大模型，比他预期的聪明，也比他预期的蠢。两者同时成立。 但有一点很确定：即使以现在的能力，我们连 10% 的潜力都没挖掘出来。还有太多想法可以试，整个领域感觉是敞开的。 他在 Dwarkesh 的播客里说过一句看似矛盾的话： > 他相信进步会继续飞速推进， > 同时也相信还有大量的工作要做。 两件事并不矛盾。2026 年系好安全带继续加速吧。

【要点精选】 🟩 Odyssey 推特 @OdysseysEth 在讨论市场泡沫时，我更倾向于绕过“泡沫”这一带有预设立场的词汇，转而从“杠杆与叙事破灭”的角度分析。市场由人构成，而人脑是预测机器，依赖从历史中总结的模式形成叙事——例如“房价永远涨”或“AI改变世界”。 这类叙事一旦成为共识，便会催生加杠杆的行为，因为确定性感知鼓励风险承担。 叙事与杠杆相互强化：人们因相信某个宏大故事而加大投入，市场反身性也奖励早期追随者。例如，AI领域目前正围绕“颠覆世界”的叙事展开，OpenAI等公司基于未来预期规划巨额投资，而非当前实际收入。这种依赖叙事的杠杆模式，与过去科网股或加密货币牛市的逻辑相似。 泡沫破灭的拐点往往出现在叙事与硬约束碰撞之时。例如币圈“永恒牛市”的消散，与Luna、FTX等事件触发的硬约束相关。当前加密货币市场中，以以太坊等为储备的“飞轮”叙事似乎动力不足，可能面临下行循环；而比特币尚未出现同类杠杆消散的迹象。 因此，识别市场风险的关键不在于“泡沫”标签，而在于观察支撑杠杆的叙事是否坚实，以及其与现实的约束是否临近冲突。 🟩 Zhen Dong 推特 @zhendong2020 在技术发展的早期阶段，往往难以判断哪个环节能捕获最大价值。 以航空业为例，飞机发明初期，实际盈利主要来自货运和飞行员培训，而非预期的客运；无线电行业也曾面临类似困惑——究竟是硬件制造、内容创作还是广播服务更具价值？类似的不确定性正出现在当今的AI和加密领域：是基础设施（如英伟达）、平台（如以太坊）、应用（如稳定币）还是传统机构（如贝莱德）将成为最终赢家？ 历史表明，易于理解、能直接体验的技术（如民用航空）更易形成共识，而复杂领域（如核电）则可能延缓价值发现。投资者需持续观察技术演进中的权力转移和需求变化，警惕泡沫，主动思考变革中的价值流向，而非简单套用过往模式。技术突破的方向与商业价值的落脚点，往往需要时间才能真正显现。 Q、Crypto市场是否真的存在泡沫？rebalance（再平衡）的动机是什么？ 如果没观察到泡沫，为什么减仓Crypto而非AI资产（如特斯拉）？【Peicai Li 推特 @pcfli】 🟩Odyssey 推特 @OdysseysEth Rebalance的核心不是预测泡沫，而是基于市场周期视角和现金作为“看涨期权”的价值变化。 在5月初，决定逐步增持现金至目标水平，这不是因为判断市场会跌，而是现金在周期中的隐含价值上升。 决策是灰度化的——在“全卖”和“不卖”间找到平衡，而非依赖泡沫信号。即使AI领域有泡沫迹象，这也只是加速调整，而非唯一理由。Crypto的波动更多是市场正常涨跌，并非系统性泡沫破裂。 🟩Zhen Dong 推特 @zhendong2020 《Bubbles and Crashes》这本书的核心观点是，泡沫的形成往往伴随着两个关键要素：大量缺乏经验的新手涌入，以及一个具有极强吸引力和想象空间的宏大叙事。 关于“新手”与“叙事”： 当年的ICO和NFT热潮吸引了大量圈外人，是一群被“财富自由”、“社区归属”等叙事吸引进来的非传统金融市场的参与者。然而，反观当前的比特币市场主要的买家是像MSTR这样的上市公司、ETF背后的机构基金、对冲基金等专业投资者。因此，从“新手入场”这个关键指标来看，BTC目前很难被定义为泡沫。 关于AI领域的泡沫迹象： AI的情况则更符合书中的描述。它是一个全新的领域，所有人从某种意义上都是“新手”，而它的叙事天花板极高——被认为将彻底改变人类社会。调查也显示，大多数投资者认为AI存在泡沫，分歧只在于泡沫何时破裂。 关于Crypto内部的杠杆风险： 在Crypto领域，风险点与上一轮周期不同。现在的风险更多集中在DeFi领域，这些协议相互关联，容易形成“A爆仓导致B出现坏账”的连锁反应。但关键在于，这些活动所持有的核心BTC资产相对较少，更多是围绕稳定币和DeFi代币本身。 因此基于“新手涌入”和“系统性杠杆风险”这两个维度，可见BTC目前尚未出现典型的泡沫特征。我们进行rebalance操作，更像是一种基于周期位置的、前瞻性的现金管理优化，而不是针对一个已确认的、即将破裂的Crypto泡沫所做的紧急避险。 Q、在识别市场泡沫时，相对于杠杆率这种传统指标，你们是否更倾向使用“叙事框架”这类定性方法？【Peicai Li 推特 @pcfli】 🟩Zhen Dong 推特 @zhendong2020 《Bubbles and Crashes》中提供了一个评估泡沫的综合框架，强调叙事的不确定性和新手进场是泡沫形成的关键指标。 这个框架列出了多个特点，如叙事是否易理解、能激发情感共鸣、以及技术解决周期长等，资产若符合这些特点就更容易产生泡沫。例如，比特币不符合这些特点，因为新手进场不多，而特斯拉则被作者视为高分泡沫案例，但实际未崩溃，显示框架基于归纳法，并非绝对准确。 杠杆率是新手进场的强相关指标，因为新手更可能使用杠杆，但它只是框架中的一个因子。作者认为因果性最强的是新手大量入场，而框架更全面，能帮助识别泡沫风险，但需注意其局限性，避免过度依赖。 🟩Odyssey 推特 @OdysseysEth 更倾向于将泡沫视为叙事驱动的估值偏离内核价值，而非归零。资产价值有层次：从清算价值到成长股价值，再到抽象叙事，叙事可能转化为价值，但也可能空洞。 定量指标如杠杆率只是一个思考视角，本质是定性；因为定量依赖假设（如折现率或增长率），不同视角无法直接比较。用现金流折现时，微小假设变化会导致结果巨大差异，因此定量只能在特定视角内对比。 杠杆率作为指标有用，但需结合其他因素重整化，避免单一维度判断。最终，泡沫识别应关注估值与内核的区间，强调多视角思考，而非追求绝对定量标准。 Q、在比特币和Crypto领域，如何识别最佳杠杆的视角？以及AI领域类似杠杆该看哪些数据？ 在AI和Crypto仓位上的有何调整计划？【Peicai Li 推特 @pcfli】 🟩Odyssey 推特 @OdysseysEth 在比特币和Crypto领域，识别最佳杠杆需要观察金融创新模式的涌现，例如等待“狂乐模式”出现，具体关注融资规模、利率和债务水平等指标。 AI 可能会从其融资规模、利率以及整体债务水平等方面入手。Crypto领域可能会看最有潜力的趋势模型像Spider或者储备公司。 仓位方面无调整计划，保持约20%的现金比例，认为即使面临熊市，其深度和持续时间有限，因此维持现状是合理的。整体上，我倾向于等待市场自发显现机会，而非主动预测或调整。 🟩Zhen Dong 推特 @zhendong2020 当前现金比例约20%，其余风险资产按市值配置。考虑到王川警告的AI泡沫和可能延长的熊市周期（如5-10年），有意向增加现金比例以备抄底，但犹豫不决，因为对持有资产仍有信心，担心过早卖出错过上涨机会。期权若行权可将现金提至25%，但价格不理想。 因此，在持有现金过少和卖出过早的风险之间权衡，暂时保持较高风险仓位，并对流动性改善抱有幻想。 这反映了如何在长周期中维持现金比例的挑战，需避免过早打光子弹，同时应对潜在行业下行风险。

奶头乐太爽了 今天刷抖音的时候刷到一部短剧的广告，估计是算法知道我平时会看翡翠赌石的内容，就给我推了一部和翡翠赌石有关的短剧，男主师从大佬，具备观石断玉的能力。 我被拿捏了，停下来看了一集，后面要我下载才能继续看，我一脸不屑，划走。接下来抖音不耐其烦的给我连续推送这部短剧广告，一而再再而三的拿捏我，堪称赛博版本的三顾茅庐，于是我下载了。 app广告没骗人，里面确实能免费看，没有广告，并且我每看30秒就会弹出提示说又挣了0.2元，还没看几集我已经挣了5元。提示说可以取现，我半信半疑点了提取，好家伙，银行账户真收到钱了。 这一套组合拳真厉害，爽剧下饵诱你下载，点进去爽看同时还挣钱，对于一些收入低，有大量无聊时间需要打发的人来说，这样的产品根本毫无抵抗力，估计还会给身边的人推荐下载，一起看爽剧一起挣钱。 我很好奇这样的平台怎么挣钱，去搜了一下，答案是该app收入90-95%来自于广告。新注册的用户有新手保护期，随便看，零广告，但等你看多了，上瘾了，看热门剧集就要看广告解锁。目前爽剧平台有近2亿活跃用户，每个用户每个月看广告贡献约1.5～2元，平台年收入预估在50亿以上。 用户获得了奶头乐，打发了时间，获得了快乐，还领了点小钱，平台获得了流量，赚取了广告收益，同时还给大量不入流的边缘艺人提供了就业，这样看是一门好生意呀。 就是生产的内容真的很粗糙，之前遇到过年轻女艺人，说实在找不到工作就会去演短剧，这差不多是她们行业鄙视链的最底层，她们也知道拍这玩意上不了台面，是无奈的保底。 我看了几集就戒断了，除了一开始抛出的悬念吸引人，后面的剧情内容比较尬，看不下去。但我也没删app，留着吧，万一以后还用的上呢。 …… 今天a股盘中站上了4000点，不过下午又跌回来了，这不是问题，目前趋势良好，k线形态健康，重新站上4000点是大概率的。两市成交2.15万亿，比昨天少了1000多亿，市场中位数-0.16%，整体风格微微向小盘股倾斜。 今天两市涨最好的是海峡概念，因为新华社又发了一篇文章《祖国必然统一势不可挡》，是继昨天之后央媒继续在台海问题上发声，这让市场猜测统一的进程可能要加速。福建板块今天18个涨停，另外嗅到机会的军工板块也有资金涌入炒作，军工装备指数上涨2.8%，是除福建板块之外表现最好的概念。 这件事我没啥可评的，我们普通老百姓在时代浪潮前没有选择，只能随波逐流，如果顺应时势的同时能再让自己挣点钱就更好了。 今天吊车尾的是黄金和有色板块，金价继续调整，今天最低一度击穿了3900，我写文章这会已经反弹至3930。我国庆节前在3850加过一次仓，如果这次再跌到3800附近我还会再买一点。上一次买了6万刀，这次大概也计划买这么多，我不能说这占家庭财富的比例是多少，反正仓位是不重的。 我预定的理想状态是黄金占家庭资产的5-7%，前几年一直没买足仓位，这次有回调我就补一些。虽然这个位置的黄金绝对不便宜，但考虑到未来5-10年会有诸多不确定性，比如上面提到的“势不可挡”，以及美债的堰塞湖，增持黄金可以起到对冲风险的作用。 有色今天也遭遇了回调，但接下来美元就会降息，北京时间10月30日凌晨2点的会议，降息0.25%概率98%。另外12月份预期降息0.25%，以及2026年预期降息0.75-1%，大宗商品的行情不太可能就在这个位置止步，后市还能再看看。 1、伯克希尔很罕见的被分析师给出了卖出评级。给出评级的是KBW的Shields，他是资深保险分析师，覆盖伯克希尔超10年，在行业内有一定的影响力，因此他的发声被彭博社关注报道。他怀疑巴菲特退休后继任者不一定能做好，同时伯克希尔的保险业务也有下滑的趋势，他把伯克希尔的目标价从74万下调到70万。目前伯克希尔的股价是72万，比历史最高价81.9万回撤了11%。 伯克希尔也是我美股的重仓股，我目前没有卖出的打算。你们别误会，我买的不是a股，a股太贵了我也买不起几股，我买的是伯克希尔b股，483美元一股，很亲民。 2、飞天茅台批发价首次跌破1700，之前夜报里说跌破1700的是散装价格。茅台是这样的，整箱包装的比散装的要贵，因为整箱包装有出货单，更保真。很多人整箱整箱的买，不喝，拿回去囤酒。茅台不喜欢这样，他们希望把酒拆散卖掉，大家喝掉，所以之前有一个开箱令，就是批发商拿到整箱后必须拆箱。我觉得目前茅台的价格还会跌，散装很快就跌破1600了，1500见。 3、吉比特三季度营收增长129%，利润增长307%，主要是仗剑传说（大陆版）这个游戏卖的很好，贡献了主要增长的利润。国内游戏厂商都注重手游，开发了就是要赚钱，至于品质不太关注。你们别看我玩了快40年的游戏，玩国产游戏的时间不到5%，我steam唯一一个内购的国产游戏是黑神话。 4、st绝味前三季度利润下滑36%，鸭脖卖不动了；爱美客前三季度利润下滑31%，医美也不行，消费行业今年也就这样了。 5、赣锋锂业第三季度营收增长44%，利润增长364%，锂矿真的周期拐点了，后面就看光伏了。