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《从50亿颗芯片订单，看Starlink一个不为人知的万亿市场》 路透社昨天的报道称SpaceX和意法半导体过去12年订单总量已经达到50亿颗芯片。 市场可能还没有意识到，这是一个Starlink不为人知的隐藏赛道。它不仅仅是一个"卫星互联网项目"，还是一个全球性的电磁感知基础设施。 这50亿颗芯片是射频前端模块（radio-frequency front-end modules），也叫天线单元（antenna elements），它们基于BiCMOS工艺制造，用于Starlink用户终端的相控阵天线。 简单说，这些芯片让你家的"锅"能够自动追踪高速移动的卫星，保持稳定连接。 Starlink用的相控阵是军用雷达技术吗？ 新闻提到Starlink的终端天线用了"相控阵"技术。这听起来很军工——没错，这和战斗机雷达、宙斯盾系统用的是同一类技术。 相同点：都是电子扫描天线，通过精确控制每个天线单元的信号相位，让波束可以快速转向，不需要机械转动。 关键差异：目的完全不同，所以精度不同。 Starlink的应用方向，不是雷达而是通信技术，但它未来可能具备"雷达式感知"的潜力。 能"感知"什么？ 四个字：RF感知。 Starlink终端在和卫星通信时，信号会穿过大气层、经过各种环境。这个过程中，任何异常都会在信号里留下痕迹。 它能感知的东西分三层： 第一层（最精准）：电磁环境本身——哪里有干扰源、频谱异常、噪声变化。这对通信系统本身就有巨大价值。 第二层（可持续建模）：传播环境——下雨、沙尘、湿度、电离层扰动。气象公司会很感兴趣。 第三层（模糊但有用）：大尺度物体——比如某个区域是否有大型飞行器或船只经过。注意，它只能回答"有没有"、"有没有变化"，不能精确识别是什么。 精度对比： 军用雷达：厘米到米级 RF感知：百米到公里级 所以RF感知不是"弱版雷达"，而是一个永远在线的全球异常检测系统。雷达是手电筒，看得清但照得窄；RF感知是环境光，到处都有但很模糊。 starlink相控阵通信感知技术的竞争优势极难复制，由于其不可逆的工程路径和物理资源先手。 五道护城河： 1. 相控阵×消费级×百万规模：历史上几乎没人同时做到这三件事。军工相控阵很贵，消费电子没这精度，百万级规模需要完全不同的供应链。 2. 射频制造学习曲线：50亿颗芯片的制造经验不光是订单问题，还是时间积累：每一轮生产都在优化良率、降低成本、发现问题。。。 3. 芯片成本的极致压缩：把军工级核心部件降到1美元以下（虽然牺牲了部分性能）。这50亿颗订单本身就是"成本消化器"——只有这种规模才能把单价压到这个程度。 4. 系统复杂度下沉到终端：传统思路是让终端简单、网络复杂。Starlink反过来，让终端承担更多计算，这样卫星和网络可以更灵活。这是反直觉的设计选择，一旦跑通就成了结构性优势。 5. 垂直一体化：SpaceX同时控制火箭、卫星、终端、网络。这意味着它可以"有序失败"——某一层出问题，其他层可以补。别人只做其中一环，就没有这种容错空间。 另外，还有LEO轨道的垄断性优势 Starlink选择了低地球轨道（LEO），大约550公里高度。这不是随便选的。 LEO是相控阵通信感知网络的最优选择 信号损耗低，延迟低（20-40毫秒，打游戏够用） 终端功耗可接受（不需要大功率天线） 卫星移动快，网络拓扑持续变化——这意味着AI有大量数据可学习 竞争对手的困境： 更低轨（VLEO）：大气阻力大，卫星寿命短，需要频繁补充。技术可行，商业上几乎不可行。 同轨但晚来：轨道密度、频谱分配、避碰规则全面受限。你不能在人家卫星旁边乱飞。 更高轨（MEO/GEO）：通信能做，但延迟变高，终端功耗上升。更重要的是，轨道变化慢，AI学习材料少，感知能力被"钝化"。 LEO是通信和感知同时成立的最优高度。Starlink已经在这个高度部署了超过6000颗卫星，预计3-5年，将几乎占满LEO空间所有可用轨道。 和6G的关系 严谨地说，6G技术上不强制要求天地一体化。但战略上，几乎必然。 原因不在于速度（5G的速度对大多数应用已经够了），而在于： 覆盖的完整性：海洋、沙漠、极地、航空，这些地方地面基站覆盖不到。 网络级可靠性：地震、战争等极端情况下，地面网络可能瘫痪，卫星网络是兜底。 AI网络需要全局视角：未来的AI应用需要在全球范围内调度计算和数据，没有天基网络就是瘸腿的。 没有非地面网络（NTN）能力的6G，将被视为"不完整"。 覆盖全球的天基雷达？ 尽管starlink不会变成高精度的全球雷达。技术上做不到，也没必要。 但会演化成一个全球持续在线、低精度、AI驱动的感知底座。 未来的分层结构可能是： 第一层：Starlink类RF感知——覆盖广、连续、低精度。相当于全球的"背景感知网"。 第二层：高性能军用雷达——数量少、精度高。在关键区域提供精确信息。 第三层：无人机/高空气球等机动节点——按需部署，灵活补盲。 这三层不是替代关系，而是协同。第一层发现异常，第二、三层精确跟进。 Starlink的全球感知网络市场多大？ 未来5-10年的市场空间，从大到小： 6G融合基础设施：与地面网络融合，成为全球通信底座的一部分。万亿美元级。 国家级主权通信：关键基础设施的通信保障，政府客户。千亿美元。 航空/海事/能源/物流：飞机WiFi、远洋船舶、偏远矿区等需要连续连接的场景。千亿美元。 政府/军方感知服务：非火控级别的态势感知。百亿美元。 全球RF感知与环境智能：气象、海洋、频谱监测等。百亿美元。 总结 Starlink的真正护城河不在单一技术，而在于： 它率先把最适合相控阵+AI的物理空间（LEO）占满，并在其上跑出了真实规模的系统。 它正在成为全球电磁环境的"持续在线感知层"。

真正的聪明钱，从来不会把自己困在一个地方，只有我还在傻乎乎的后知后觉啊！ 币安上线美股现货交易，根本不是多加个板块那么简单，这是在做跨市场流动性的超级融合。 以前你想去美股吃科技巨头的红利，出金换汇的折腾足够让你错过最好的上车点。 现在门槛彻底踩碎，直接用你手里的U当子弹，5美金就能直接杀进华尔街的盘子。 至于大家最关心的成本，必须说清楚：交易本身0手续费，平台只收用稳定币结算汇兑的通道费。这已经把跨市场出入金的摩擦压到了极限。 但千万别拿炒土狗的思维去干美股。 美股讲究T加1交割，有严格的开收盘时间，拿到手的股息还要按规矩被扣百分之三十的税。这不是平台抽水，这是老美的税法铁律，进别人的场子就得守别人的规矩。 币圈没有行情的垃圾时间，直接切去美股抓流动性溢价，就像最近一个月，美股一只涨，加密一直跌，聪明人都发财了，哎，我是傻逼！

币安可以直接买美股了？ 我研究了一下午，分享一下真实体验 刚看到有个朋友在群里说，币安 @binancezh 现在可以直接买美股了。 以前总听人聊什么 T+1、分红、股息税，听得一知半解，Crypto 玩久了，总觉得市场本来就该 24 小时开着，想买就买，想卖就卖。 我第一反应是真的假的？ 以前不是代币化美股那种吗？我去App翻了半天，愣是没找到入口。 后来搜了一下才知道，原来要把App语言换成繁体中文，那入口就出来了。 市场那个页面就会多了一个传统金融，点进去就是一堆股票和ETF。 听说是跟Alpaca合作的，用USDC就能买，最低5美元起。 费用说是没有佣金，但有平台费，小额的话大概0.35美元左右，直接用稳定币就能买，最低5美元起投，支持碎股，我更好奇的是，会不会有越来越多原本只碰 Crypto 的人，因为这次顺手去了解美股。 如果真是这样，那这件事最大的意义可能不是多了一个交易入口。 @binancezh #币安美股# #Binance# #美股#

拿什么拯救你，我的 @okxchinese ，放弃使用星球了（中度火力） 几个kol都跟我说不想做星球，原因如下： 1.我在星球赚不到钱。 2.我在星球看不到有用的信息。 3.我在星球没有流量。 透过现象去看本质，无法折射的是整个星球运营存在极大的问题： 有内容变现路径，算法筛选优质的信息，如何给用户推送的优质的内容。 那我自身来说，推特流量应该在华语前50应该有，而且我不是泛流量，非常垂直的交易流量，我自己交易社区7600人，而我星球的粉丝不到500人。 同类竞品的币安广场，我基本不用花任何时间，只用吧推特内容同步过去，广场很快就快一万粉了。 这期间，我不做互关，不做抽奖，所有社交媒体也从不刷粉刷量，用这些邪门手段。 况且，我觉得我的内容质量是还可以的（自认为。） 或许，值得内容创作者点赞的功能，只有能自动同步推特吧，没有其他值得说到的点。 一：没有意识形态的管理，星球只是人云亦云的产品。 推上有kol质疑，为什么 @star_okx 的一篇在星球的文章只有400流量。 ok说，我们是很公平的产品，所有的流量是用户真实参与的进来的，有的好的内容就会获得用户认可。 这尼玛一下把我笑了。 意识形态不是什么特别难理解的词，也不是政治性很高的词。 大概意思是传递价值，规训行为，使人认同，从而自发行动。 就拿公司来说 宣传和媒体阵地是服务于公司战略工作，老板说的话总该是战略性的吧，不给人看，不给宣。 拿产品定位来说 一片叶子的主题 小红书：如何用一片叶子拍出10组大片 快手：直播吃叶子。 知乎：一片叶子判断经纬度。 在星球上完全看不到这一点，口号倒是不少。 拿产品功能来说： 即使我很伤心，我还是在昨天晚上8点去看了 @Mercy_okx 。 先说事实：整个直播在线的2000人左右（往高了说的）。 再说故事：我这么熟悉星球的人找不到入口，我只能看mercy的推特去扫个码，扫到他个人主页。 找了半天才知道有个直播的选项卡点进去。 而进入星球，头条推送的直播标题如下： 我就不信lab不跌下去。 今天我就是庄，看我如何操作市场。 贷款炒币，下一个xx就是我。 以上标题，绝无夸张，或许这就是产品认为的优质内容，甚至高于整个市场部倾斜资源，拉动kol，去宣发ok美股产品的战略。 二：内容创作者是财富，而非耗材。 @Jiajia_OKX 也不容易，星球开个网页版，我想复制一些内容进去，怎么也无法复制，我之前推文提到过。 说是要改我内容介绍资料，可是这个b资料我都改过4-5次了。 我们可以帮你测试产品，但是我们不是耗材。 佳佳很有耐心，一直追踪，一直说你又什么问题我帮你反馈。 佳佳有耐心，我不忍心啊，麻烦的1批的问题还在测试。 kol的测试是改进和优化，不是验证功能的完整性。 我不是干喷，我还是问询了ok的工作人员，ok更加倡导的是真实交易，带领用户交易赚钱。 行吧，也理解，增长平台后入，好给老板做汇报吧。 但是步子迈的又问题。 在我的价值观，交易不是xx，跟老子冲，做多。 我自己的交易是连续的，一篇交易思路出来，有观点，有预期，有修正。 这些我是通过不断引用之前的观点去验证的，ok的帖子连个引用的功能都没有。 似乎只能发一篇文，然后让大家冲是最容易获得流量、收益，而且效果最好，最省心的。 这可能是我个人原因，但是我还是建议，你能加一下这个功能。 与我而言，我不返佣，不收费，拓宽其他的媒体渠道可能是反补推特，照顾社区。 我个人能力问题，在星球我做不到。 @Haiteng_okx 经常说，别激动，星球还在早期。 现在都半年了， @star_okx 老板该抽一鞭子了，我看着着急。 其他功能性的问题，都提得多，没什么意义，我只是举个例子，其他的难用的太多了，懒得提。 我在OK的周边填写的是40-41码的鞋子，我这次只用了中度火力，怕你们给我35码的鞋子，我弱弱的加点求生欲。 嘿嘿。

今天被一位中國留學生燃起了熊熊“戰意”爭論一個多小時。比上課還累。最初起因是他上課態度不太好，說上的內容他都懂，問了幾個問題不知所云。接下來就是他的一套高論了。 1美國中間選舉必敗。理由是他不喜歡川普，2高市令人厭惡，因為以前參拜過靖國神社，這是不可觸碰的底線，3台總統可恨是個台獨（據說還向台灣籍老師挑釁）。其他還有類似於趙紫陽沒有政治能力等。只能說他是思而不學，一知半解，把內網上的零星碎片信息架構其他的知識體系而不自知。我的建議是回國讀馬克思主義學院，今後考公職，也許還能進入戰狼圈。

前几天在新浪的「赛博对话」录了一期视频播客，话题是大模型厂商怎么就从烧钱走到了赚钱的转折点，主持人是高飞 ，嘉宾是庄明浩和我。 其实最开始是想聊豆包收费这件事情，我和庄明浩还在私下嘀咕，豆包传出付费方案的消息是在月初，早就不是热点了，实在是过了蹭的时机，但如果放大到AI这门生意终于迈过了亏本赚吆喝的那条线，就没问题了，这是一个相当长效的题材。 省流版总结如下： - 根据黄仁勋提出的五层蛋糕理论，应用层虽然是直接和终端用户打交道的，但它也是整个产业结构里盈利压力最大的那个，毕竟上面四层都是供给逻辑，有货就不愁卖，唯有应用层是需要竞争流量的，在这个前提下，收费堪比拔鹅毛但又不让鹅叫唤的艺术； - 豆包当初传出收费消息被猛带了一波节奏，很多人以为从此就没法免费使用豆包了，无论是从中国互联网的历史来看，还是ChatGPT作为先例的样板，收费模式必然是增值服务，大家现在怎么用豆包的还是怎么用，然后一些旗舰级的能力就只会放在会员方案里予取予求； - 再就是国内用户对于为产品功能买单这件事情极其抵触的特有生态，之前北京车展，The Information的记者过来跑了一圈新势力，发现它们的出海计划里都会把车机功能当作付费点，但在中国市场完全没有这个想法，负责人的解释也是很直白无奈，「中国人不会为软件付钱」； - 庄明浩和我都觉得豆包在绝对领先的地位上开启收费尝试是很有意义的，这点钱对于字节的CapEx来说无异于杯水车薪，但整个消费观念的转变很重要，甚至我相信千问元宝都会感谢豆包，否则都被卡死在给全国人民做公益这个沼泽里，「你不收，我怎么收？我不收，耿专员怎么收？大伙怎么进步啊？」 - 再就是豆包的定价梯度可能比较意外，或者说整个AI应用的订阅门槛都是偏高的，长视频平台还在10块钱、20块钱一个月的留人时，豆包的最低档会员就是68块钱一个月了，像是Kimi也是49块钱一个月的起价，越过了30块钱一个月这个标准； - 30块钱一个月就是手游里的月卡，再往上才是大月卡，即通行证/战令，这一档的定价通常从68块钱到98块钱一个月不等，至于豆包计划里最贵的500块钱一个月套餐，相当于一单648的8折价，是不是也很容易理解了； - 马化腾在财报会议上也专门讲了中国用户在2C市场的付费转化率不太高这个点，要知道腾讯已经是最能从用户口袋里掏钱的互联网公司了，它都这么为难，叠加年年喊崛起年年也没能支棱起来的SaaS，模型下游的商业循环在国内实在需要一点乐观趋势，要知道智谱、MiniMax、月之暗面本质上是出海赚美金的公司； - 对于收入能够保持同步增长的公司而言，CapEx其实不是问题，从谷歌Q1财报来看，营收1000亿美金出头，利润差不多600亿，毛利率比纯卖广告的Meta还高，所以烧钱有什么问题呢，烧不出回报才是问题，马化腾说以为上船了但发现船是漏的，就是这个意思； - 中国互联网除游戏外的订阅制付费上限，单产品差不多在1.3亿的水平线，爱优腾和QQ音乐在巅峰期都没能超过这个阈值，我个人不太相信AI应用可以创造例外论，但是抛开订阅不谈，被越炒越火的各种Token套餐如果真的普遍化了，搞不好还真能带来变数； - 其实模型厂商也倾向于按量计费的买卖，订阅制的商业模式就像健身房，赚的是那些开了卡但不经常来的客人的钱，如果大家都用满，在这么一个不太存在规模效应——用户越多，越容易摊薄成本——的行业，AI应用很容易成为一个失血点而非造血器，所以庄明浩看到了一个怀旧服的可能性出现； - 也就是各大运营商开始力推的Token包，这跟当年的流量包不能说是一模一样，只能说是完全一样，所以如果运营商能够成为一个分销Token的角色，像大王卡那样，用Token包去覆盖一些模型的用量，再去后端完成分账，这个故事是完全说得通的； - 不过，无论是订阅制还是卖Token，模型能力都是撬动市场的第一要素，就像GPT-Image-2出来之后所有代开会员的第三方价格全数涨价，以及「六小虎」里把编程套餐卖断货的行情，都说明生产力需求是可以无视价格敏感的； - 但我总觉得豆包的收费不会走生产力路线，豆包大模型可以有生产力市场的目标，比如配合Trae去打，豆包App却未必要这么把路走窄，它的人格化和陪伴性其实是可以在情绪价值市场做出更多可能性的，就像我看有数据显示开源模型超过半数以上的Token消耗用在了角色扮演上，这里的经济价值是被低估了的； - 高飞和庄明浩认为模型厂商还有一个创收机会，就是转移支付，借着全民AI这个热潮，去让市政单位、高校学府来买单，比如某个市的行政区，去给市民提供常态化的Token额度，或者大学对标自己和知网签年框的方式，让师生享有最基础的Token套餐，用财政预算去替大家消费AI； - 总的来看，头部的模型厂商基本不再担心会倒闭了，包括已经上市的财务数据都摊开了，一个基本事实是，如果不算预训练，毛利率都能是打正的，同时预训练的成本增加是一个线性的，而收入的增加是指数级的，所以Anthropic、OpenAI这种烧钱大户都预计能在2030年甚至2028年就实现正现金流，这个速度比亚马逊当年都要快得多； - 庄明浩说做上游投资的现在是在焦虑物理极限，什么意思呢，就是会不会说，地球上的铜不够用了⋯⋯包括要去太空建数据中心，也是因为缺算力缺成了连力大砖飞都搞不定的事情，光有钱没用啊，你得有地方花出去，全世界的工业品暴涨，核心原因就是产能跟不上，需求侧在竞价锁单； - 中美大模型的发展差异在于，美国是在追求速胜，一波钱砸下去，掉队的、认输的马上就出来了，集中度很高，「御三家」就是这么高速洗牌洗出来的，中国因为相对慢一些，同时大家对成本更谨慎，所以能有更多的玩家不下牌桌，赚钱的难度也会高一些，这是充分竞争的经济学理论； - 庄明浩举了Seedance 2.0的例子，按理来说这场仗就应该打完了，你不可能怀疑字节在视频模型身上的决心和疯狂，但实际上呢，快手的可灵、阿里的Wan和Happy Horse、MiniMax的海螺都是该怎么继续还是怎么继续，后面还跟着HiDream、Vidu、Pixverse、SkyReels一长串名字，它们甚至都能拿到融资； - 中国互联网的缠斗传统，加上大盘上涨的规律，意味着你可以不是吃到肉的那个人，跟着喝汤一样能够保存希望，而且AI行业的标的天然优于非AI行业，这种「种族优势」，决定了「投AI总比投别的强」的底层逻辑，于是纷纷续命，等对手犯错，等轮到自己，等一切可能性； - 还是用那五层蛋糕的比方来说，美国是标准的纺锤结构，稀缺性最高的英伟达在中间赚得盆满钵满，中国则更偏向于柱状结构，在产业指导的作用下，不会有哪一层特别明显的去吸整条上下游的血，所以这个蛋糕必然不会跟太平洋对面一样甜，一个人走得快，一群人走得远嘛； - 最后还有一个变数是硬件，庄明浩说，美国做硬件的Startup，拿到钱后的第一件事就是飞深圳，跟逛迪士尼乐园似的，什么梦想都能找到供应商，为什么一级市场那么喜欢投大疆、追觅、影石出来的人，就是因为他们有从0到1的经验，可以复用到AI这一波，难道文曲星和背背佳就不算应用了么，对吧； - 高飞说得很有意思，AI用的东西，都在涨价和赚钱，比如能源、光纤、芯片这些，只有人用的东西，是在通缩和亏损，那么AI应用赚钱很难就说得通了，因为这是给人用的，人类不争气啊，碳基世界完蛋了，哈哈哈哈； - 所以，虽然这话可能有政治不正确的嫌疑，但判断AI是否真正产生了价值的标准，就是企业有没有在大规模裁员......是的，AI替代人类很残酷，但这起码说明AI可以产生真实的经济效益，反倒是喊着AI改变一切，却凡事仍要人类亲力亲为，才是真的有问题。

虽然提前偷跑了那么多信息，但这届Google I/O还是堪称量大管饱啊⋯⋯家底厚实就是可以为所欲为。 不睡觉的媒体总结已经全网都是了，我提几个自己划线的重点： - Gemini Omni的全模态架构应该会在一年内被所有大厂跟进，可能只有Anthropic这种极致的偏才可以无视； - 首发的Gemini Omni Flash只有一个产品可以免费体验，就是YouTube Shorts，Google为了扶持短视频真是倾尽所有的特权啊； - 1000美金不到的Token成本，让Gemini 3.5 Flash自己跑了12个小时，写出了一个可运行的操作系统，这个演示堪称天秀； - 所以可想而知Token的市场还会指数级增长，Gemini的产品侧加上API总计日均消耗134万亿Token，可以说是富可敌国了，作为参照，中国3月的数据是全国日均消耗140万亿Token； - Gemini的月活9亿，还差一步就可以跻身Google旗下的「黄金产品线」，也就是以10亿月活为入场门票的基准，目前已经有12个了，如果不出意外，Gemini会在今年成为第13个； - 第八代TPU第一次有了双芯片架构，一片支持训练，一片支持推理，对英伟达苦心营造的叙事——「TPU固然适合推理，训练还是得靠GPU」——唱出反调； - 「Ask YouTube」是我最喜欢的一个易用性功能，非常简单粗暴的去搜索化，新一代网民会生活在一个原生对话的环境里，想看什么，直接问就可以了，YouTube属于Google非常核心的资产，而且一定会越来越重要； - AI图片的隐形水印通用标准SynthID把OpenAI、Kakao、ElevenLabs都拉了进来，TikTok也即将加入，图片、声音、视频的Fake溯源基本能覆盖到主流生成产品了，「这是AI图吗」的疑问能有地方给解答； - 什么？你说Google I/O不是给Anroird开发者办的活动吗？Android是谁？真不熟⋯⋯

这个高频交易（HFT）机器人目前每个月稳定盈利 88,182 美元，但它的主页浏览量几乎为零。它每 4.6 分钟就执行一次操作，市场对它的存在一无所知。 P(Xₙ₊₁ = j | Xₙ = i) = pᵢⱼ ≥ 0.87 → 触发入场。 这就是它全部的交易公式。安德烈·马尔可夫在 1906 年发表的这条理论，现在正帮这个账户每个月无情地从市场里抽走 8.8 万美元。 它的执行逻辑非常清晰：纯粹针对 BTC 进行方向性的剥头皮交易，横跨 1 小时和 5 分钟两个时间窗口。 入场区间设置得比较宽（36 到 63 美分），并且会在不同时间周期的盘口上，同时持有看涨和看跌的双向头寸。 每个仓位的规模控制在 700 到 2400 份合约，多个时间窗口并行运转。一天 24 小时，平均每 4.6 分钟就完成一次交易。 它根本不在乎行情的绝对走向，只是冷血地监控马尔可夫状态。一旦概率确定性达标就果断入场，做多做空对它来说毫无区别，背后的数学期望是一模一样的。 它的平均入场成本在 50 美分左右，这意味着每次盘口结算时，平均收益率都在 +100% 左右。 主页地址： AI自动跟单：

“前面说的这些对于目前 28 岁的我都是毫无意义的，段永平和巴菲特可以去搞消费，去sell put，是他们的资金体量决定的。我去分仓和追求稳定性，既是舍本逐末，又不符合我的个性” 这位朋友写的超级赞. 忍不住多说几句. 1. 我在网上无数次说过, 进阶的唯一途径就是知行合一, 但“知” 里最难和最被忽视的就是“自知”. 了解自己比了解市场重要无数倍. 我自己复盘我自己的错误路径, founder的错误决策, 大多都是因为对自己的认知偏差导致的. 2. 对于所有人来说投资的基本目的是为了要让生活更好, 所以首先要知道自己预期的 “好”是什么. 是跑赢通胀, 还是35岁FIRE, 还是把投资磨练成一门手艺 (craftmanship) 变成一个一辈子都能玩的游戏? 我认识的很多年轻人对投资和商业本质其实没有很大的intrinsic interest, 但是纯粹就是想“赢” 这个就很本末倒置, 必然做不好. 3.有成长性的人在每个阶段不需要很多能和自己同频沟通的人, 特别是大学毕业后的5年你会发现身边的人开始迅速的分层. 世界就是一个巨大的沙漏, 可以全方位对抗熵增和时代的重力加速度的人才可以有escape velocity, 这个需要巨大的能量 (个人资质, 努力, 运气等等的综合体). 可以同频沟通的只有在同样高速成长的同龄人, 这样的人概率上就那么些. 已经高一个身位的前辈, 一般年长5-8岁这样的可以relate, 但是无法频繁沟通(你也不好天天打扰对吧), 如果你有这样的人, 那恭喜你, 这绝对是你的大贵人

转译：否定别人的想法算不上什么本事 作者：Scott Lawson 想象一下这个场景：在某个会议上，有人提出了一个新想法。这个点子很新颖、与众不同，当然，实现起来也需要费点功夫。结果，提案人还没解释完，已经有三个人想好了这个点子行不通的理由。 “我从来没听客户提过这种需求。”“我们不能用 Python 写这个，太慢了。”“这会让系统变得太复杂。”“我们以前试过类似的方法，根本行不通。”“运维团队肯定不想再多维护一个服务了。”“大家已经习惯现在的做法了。” 这些反驳的人既不蠢，也没说错。但问题在于，他们没有创造任何价值。 一幅四格漫画。第一格“提案”：一个人正跪在地上生火（代表一个新想法），旁边的同事却说：“那块木头看起来是湿的。”第二格“专家登场”：更多人围过来提出异议，比如“我以前试过类似的方法，根本没用。”第三格“没有创造的‘贡献’”：火彻底灭了，每个人都觉得自己严谨又负责，会议纪要的清单上只有“发现潜在风险”这一项被打上了勾。第四格“真正的本事长啥样”：两个人一起小心翼翼地护着火苗，探讨着：“如果这事儿成了，它的规模能有多大？”以及“现在的问题是风太大，咱们想办法把风解决掉吧。” 艰难的保卫战 提出一个想法和毙掉一个想法之间，存在着一种根本性的不对称。提出想法需要想象力、勇气，以及洞察尚未存在之物的能力。而毙掉它，只需要一句话，完全不需要什么想象力。 解释一个想法如何开辟新的细分市场，可能需要整整五分钟；而轻飘飘地说一句“这听起来风险很大”，只需要两秒钟。但在会议桌上，这两句话的分量常常让人感觉是对等的。 再多的批评、反对或风险识别，本身都无法创造任何价值。批评确实能防止犯错，这固然重要，但它的本质是“保守”，而非“创造”。唯一能创造价值的东西，就是想法本身。如果你的日常工作只是不断毙掉别人的点子，那你从未真正创造过价值，你只是在避免损失而已。 这种事情总是遵循一个可预测的套路：第一步，听到一个你还没完全听懂的想法；第二步，找到其中的一个缺陷；第三步，在根本没有探索其潜力的情况下，主观认定这个缺陷掩盖了所有价值；第四步，毙掉这个想法；第五步，走出会议室，心里美滋滋地觉得自己又做出了宝贵的贡献。 篝火旁的批评家 “篝火旁的批评家”并不是非要扑灭你生的火。他们只是双手插兜站在你旁边，冷眼观察着木头很湿、风正在变大，然后顺便告诉你，他们以前也试过这样生火，结果失败了。他们没有恶意，他们说的甚至都是事实。但就在他们高谈阔论的时候，你苦苦呵护的火苗已经熄灭了。 这并不是因为大家懒。这其实是我们大脑的底层硬件决定的（人类在进化过程中为了生存，大脑演化出了一套对潜在危险极度敏感的保护机制）。比如负面偏见 (Negativity bias)、损失厌恶 (Loss aversion)、现状偏见 (Status quo bias)——我们的大脑天生就擅长寻找威胁、过度放大损失，并且抗拒改变。把这些生物学本能放到一个所有人都想表现出“我在做贡献”的会议里，结果可想而知。正如经济学家奥斯坦·古尔斯比（Austan Goolsbee）的父亲所说：“找茬是一份拿最低工资的工作 (Fault-finder is a minimum wage job)。” 这种事，谁都能干。 提案人往往已经为这个想法琢磨了几周甚至几个月。他们在脑海中反复推演过各个环节，甚至可能已经做出了概念验证 (Proof of Concept)。他们对这个想法的认知深度，是表面信息所无法涵盖的。而现在，他们却要努力把这一切，向满屋子第一次听到这个想法的人解释清楚。理解一件事的潜在价值很难，但挑刺却很容易。 于是，讨论的重心自然而然地滑向了那些负面因素。提案人走出会议室，沮丧地觉得是自己没沟通好，但真正的问题其实出在环境结构上。更可怕的是，这种代价会像滚雪球一样积累。一个人的想法如果被无情毙掉一次，下次再想提议时就会犹豫再三。最惨重的损失，从来不是那一个死掉的想法，而是之后那十个连被说出口的机会都没有的潜在创意。 早期的想法总是脆弱的。从定义上讲，它们就是不完整的。在这个阶段去评判它们，就像指着一条毛毛虫，然后断言它是一只“糟糕的蝴蝶”。如果你不理解为什么一个理智、聪明的人会觉得这个想法值得一提，那说明你的了解还不够，根本没资格发表评论。 我们该怎么做？ 几十年前，爱德华·德·博诺（Edward de Bono）就在他的六顶思考帽 (Six Thinking Hats) 框架中描述过这个问题。其核心洞察非常简单：乐观思考和批判性思考都有价值，但它们必须分开进行。如果你把两者混在一起，批判性思考永远会赢，因为它的认知成本更低（也就是说，找茬不需要大脑太费力）。我们需要乐观，也需要悲观，只是不能同时进行。 下次当有人提出新想法时，不妨试试这么做： 首先，戴上“黄帽子”：“这事儿要是成了，潜力有多大？” 花点真正的时间去畅想积极的一面。如果这个想法成功了，世界会变成什么样？谁会从中受益？它能解锁什么新机会？ 然后，戴上“黑帽子”：“可能会出什么问题？” 只有当你真正理解了它的潜在价值后，再来做压力测试。但是，如果你还是说不出提案人为什么要提出这个想法，那就说明你还没准备好。这时候去反驳，无异于打固定靶，毫无建设性。 最后，权衡利弊：“潜在的收益值得我们承担这些风险吗？” 到这一步，你已经全面考虑了正反两面，可以做出理性的决策了。 除此之外，还需要改变一些工作习惯： 别再把“找茬”当成贡献了。 找出缺陷充其量只能算“半个贡献”。另外半个应该是：“对于这个问题，我们可以这样解决。”如果你指出了问题，却没有提供解决问题的思路，那就不叫贡献。 把担忧转化为“条件”，而不是“判决”。 满怀建设性地说一句“如果我们能解决 X 问题，这事儿就能成”，是非常有用的。而冷冰冰的一句“因为有 X 问题，这事儿根本行不通”，则会直接终结对话。前者表达的是“如果我们能跨过这道坎，我就全力支持”，后者则是直接“砰”地一声关上了大门。 建设永远先于破坏 毙掉一个想法太容易了。真正困难的，是用心护住那微弱的火苗，给它足够的时间，看看它最终能燃成怎样绚烂的火焰。 原文来源：