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#AI生产力工具好用推荐# 今天尝试用第二个菜单的【创建TikTok视频】来练手，几分钟完成一个TikTok短片，输入脚本内容，自动生成，自动配音，如果视频匹配出来不满意可在视频选项窗口搜索替换一下即可（手动替换）。 我最开始写的文字是这样的： [A man editing a close-up video] Did you know how to make viral videos? [He sat in front of his computer and watched the numbers grow] First, you need to grab the viewer's attention. [He lay in bed thinking] Then, you need to keep them engaged. [He celebrated with his team] Finally, you need to make them share it. -------------------------------------- []里面写关键词即可匹配对应的视频背景，[]后面文字是解说脚本，会以（字幕）旁白的形式读出来 视频就是上面这段脚本出来的效果，供大家参考 直达传送门：

又一个好东西啊，零门槛使用顶尖AI网站，感觉比Poe牛逼，包含了GPT-4,DALL-E3,Claude-3，Midjourney等。刚充2美金进去体验了下，竟然支持支付宝、加密货币付款，使用上没有任何限制，按token收费，用多少算多少，太方便了。适合我这种不想订阅多个AI工具的用户。 用自己的谷歌账号登录就能免费使用，希望对你有用。 直达传送门： #好用的AI工具# #换脸工具# #AI生产力工具好用推荐！#

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AI 时代了，你还在手记会议笔记？推荐 5 款打工人必备的 AI 会议笔记应用，让你再也不用边听边打字。 除了大厂出的飞书妙记、通义听悟... 以及老牌头部产品 Otter、Fireflies 等等，AI 领域的创业者/独立开发者们，又让大家有了新的选择： 1. Amie Amie 是我最喜欢的生产力工具之一，但是有点贵，我为它花了 3000 多块钱，现在日常的会议我都用它进行录制，它能保存录音，并且很好总结会议。我现在写周报也会用它，因为它有问询功能，AI 会结合你以往所有会议内容给你答案。当然它在颜值、用户体验方面，都算是国际一流的水平了。 2. inFin AI voice notes 说实话 inFin 我用得不多，它主要的特色是无限转录、无限翻译，因为它用的是端上的技术，好处是在本地存储，没有网也可以用，安全，但在准确性上会稍弱一些，另外不能支持声纹识别不同说话人，这个不太满足我的需求。 3. Granola Granola 主打的是将你零碎的笔记和会议语音转文字一起结合生成更完善的笔记，它有一些自己独特的理念在，比如保护用户的隐私，它没有保存录音，而是只保存了 transcript 部分，看到国内的开发者也有做类似的尝试，比如 4. Notte AI Notte AI 会议笔记软件还是给到蛮多惊喜的，它语音转文字的速度，以及声纹识别不同说话人的流畅性都非常不错，我最近这几天逐渐用得多了起来，它虽然功能很简单，但是给我一种用起来很爽的感觉，十分推荐大家试试 🔗 5. tactiq tactiq 是一个 chrome 会议笔记插件，它用的是 chatGPT 的技术，主要是能很便捷接入 zoom、google meet、teams... 这几个会议软件，所以有时候用这几个会议平台的时候，就用它做一下语音转文字，质量还是不错的。 另外，如果你有带耳机开会的习惯，同时你又想用网页应用录制会议声音，那么你一定要安装下面这款软件，它能帮你抓取电脑内的声音给到网页应用 ——它叫 blackhole，是 macOS 上最流行的虚拟音频 loopback 驱动软件。

AI圈贩卖焦虑已经过于刻意了。 如果说春节长假刚结束那会儿，上门安装龙虾还是一个段子、还是一个停留在用Nano Banana作图博君一笑的阶段，上周末腾讯大厦门口排成长队等待免费安装龙虾，就只能说「至此已成艺术」了。 我很想引述一个笑话，它的原始版本是这样的： 「一个小男孩多大了就不应该进女澡堂了？」 「当他想进女澡堂的时候，他就不应该进了。」 龙虾这事儿的基本道理，本质上也是一样的，如果你需要托人帮你安装龙虾，那么其实你就不太可能需要龙虾⋯⋯ 勇敢的人先享受世界，这话大家都赞同，但要承认自己不在其中、也不配先享受世界，这就很难了。 OpenClaw是很牛逼的创新，没毛病，但它的牛逼并不在于普惠层面，恰恰相反，它是一个用来提高AI使用上限的手段。 是给那些已经把现有AI工具——从ChatBot到Coding——用到了瓶颈的人，一个打破极限的「超频」方案。 而不是给那些时至今日都没亲手写过超出500字的提示词的人，一个弯道超车的万能钥匙。 其实Anthropic的报告写得很清楚，AI在各行各业的理论利用率（蓝色区域）和实际利用率（红色区域）相差甚远（图1）。 考虑到这还是基于Claude的数据——相比ChatGPT和Gemini，Claude是最专注于生产力场景的——就更不用说只把AI当成聊天对象的广大群众了。 还有一个龙虾悖论是，只有你的时间成本足够高，才能接受以Tokens为计价单位的工作外包模式。 为什么AI Coding的货币化超过了其他所有行业？因为程序员是最典型的个体化高薪职业，时间就是生产力。 怂恿普通人用龙虾，就是模型厂商和云计算平台的共谋了，本来赚的就是辛苦钱，还要负担所谓的「数字员工」，省下来的时间再去多刷几部短剧，整个闭环都很尬住。 更离谱的，是从这周开始，各地已经陆续发布「养龙虾」的补贴政策了，一个不存在的网站上的开源项目，和白纸黑字的红头文件绑在一起，实在有些抽象。 我一直说，没错，AI解决了生产的问题，改变了「就差一个程序员」的尴尬，但是，它终究无法创造真实的需求，或者说，FOMO本身就成了需求。 一种形式的充裕，必然带来另一种形式的稀缺，锤子的充裕，对应的就是钉子的稀缺，如果你看不到钉子，那你就是钉子。 在FOMO即需求的设定里，用上龙虾，能用龙虾，比用龙虾干什么，更重要，更值得发朋友圈。 web3的尸体还没凉透，web4就已经横空出世了，这些热情满满的活动充分证明了一条定律：哪里有韭菜，哪里就有币圈。 反而是最喜欢写小作文的A股在此时保持了高度的克制，龙虾概念股出来得相当晚，这说明什么？说明连股民在他们最擅长的自我欺骗这件事情上都犹豫了⋯⋯ 说句不中听的话，你好不容易装上龙虾，环境周全，模型配好，让它每天给你推荐股票，接着AI跑完几百万Tokens，从伊朗局势到芯片革命，事无巨细的交付了一份「麦肯锡级别」的报告，让你无比满意，有种天下了若指掌的力量感。 但从结果来看，它和你抛硬币做的决定，其实没什么区别。 因为赚钱的逻辑不是这样的，从来都不是，世界上更常见的矛盾，是看过了太多的道理，却依然过不好这一生。 就像评价一种资产有没有泡沫的标准是「连大爷大妈都开始买了」，今天看到周鸿祎也表示要搞一键安装的龙虾了，说明这个事儿差不多也快到头了。 不过，在进度上，2026年的AI行业，确实进入了一个「大分化」的版本。 第一个分化，就在于前沿层和大众层，龙虾只是最新的媒介。 更早的春节期间，一份完全由AI生成的2026大失业文件在全网刷屏，这年头，AI胡编乱造不叫胡编乱造，叫非虚构写作了，也是奇景。 AI行业的认知更新以天甚至以小时为单位，普通人却依然麻木不仁的接着奏乐接着舞，这种碰撞引起的失真感，是很有意思的社会化现象。 一边是恨其不争的捉急，一边是与我何干的悠闲，奋斗逼和躺平逼狭路相逢，只好各道一声傻逼。（图3） 我毫不怀疑AI会淘汰掉大多数人，但就此预判大多数人为了不被淘汰所能付出的艰辛，这也是一厢情愿，属于了解AI但不了解人类的错觉。 就像Andrej Karpathy花两个小时给自己写了一个记录心率的仪表盘，然后惊呼应用商店不存在了，未来所有人都会像他一样给自己写App⋯⋯ 这哥们好像活在一个没有TikTok的世界里，或者说根本不知道为了少打几个字，用户是怎么让无限上下划的产品吞噬掉几乎所有时间消费的。 第二个分化，在于大厂和小虎之间的方向背离。 过去一个多月来，国内的互联网大厂烧掉了超过60亿人民币，就为把DAU冲出一个漂亮的数字，把最主流的ChatBot做成入口。 与此同时，硕果仅存的「AI六小虎」里，全都战略性放弃了AI应用的路线，转而选择主在海外市场卖API。 战绩可查的是，Kimi用20天的收入超过了去年全年，智谱最高档的订阅产品一度断货，MiniMax的调用量单周登顶OpenRouter⋯⋯ 于是我们看到「DAU无用论」又被翻出来广为传诵，当然传诵的主要都是些从未做过百万级DAU产品的从业者这点就不要提了，以免尴尬。 可惜AI圈不怎么读书，否则托克维尔的「旧制度与大革命」应该会被更频繁的提及，法国人与过去告别的决绝与浪漫，把处刑台变成了一道道靓丽的风景线，是多么的辉映时代。 只有老登才张口闭口林俊旸，咱们自己人都说junyang。 第三个分化，在于中国和美国的各走各路。 一年前DeepSeek火出圈后，很多啥也不懂但就是喜欢到处掺合的人纷纷建议要把梁文锋保护起来，别让他出国参加交流活动时被万恶的美国给扣了。 姑且不论贷款开团的做法，真实发生的情况是，在这一年来的全球性会议上，整个行业都处于一种「假装中国不存在」的世界线里。 比如最近贡献了Sam Altman和Dario Amodei举手握拳而非牵手这个名场面的AI Impact Summit，有头有脸的AI公司都去了——除了中国的。 这是一个相当吊诡的画面，作为全球AI产业的两极之一，中国的AI公司在各大行业峰会里始终处于缺席状态，存在感和地位的背道而驰，违和感已经无法视而不见了。 这当然是地缘政治的结果之一，双方似乎都是在假设一个不会受到对方任何影响的市场环境，但实际上，中国的程序员们几乎全是Anthropic的付费用户，而美国同行们也把中国的开源模型捧上了天。 至于龙虾热潮的内外两开花，更是把「技术没有国界线」写在了明面上。 「大分化」版本的生存指南，克服焦虑应该放在第一条，如果真要统计，人类每个星期错过的AI风口怕是多达百十个，但风口上已经没有猪了，那里成了一个打卡点。 包括龙虾，我其实是推荐大家都去尝试的，但前提一定是，基于你的好奇和兴趣，而不是因为看着别人都用，心里急得慌。 「哥，你当初不是跟我说AI是用来提效的吗?怎么你搞了AI之后越来越忙了?还一整夜一整夜的不睡觉，抖音也不刷了，番茄也不看了，王者也不打了，张口闭口就是什么Skills、Mcp、OpenClaw，我都有点分不清了，到底是你在用AI，还是AI在用你啊?」

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字节对大厂 AI Coding 的反思，好真实。 字节技术副总裁洪定坤的分享，我来回看了好几遍，很有启发。 字节在 AI Coding 方面的实践还是很有代表性的，推荐所有做研发的同学都可以看看。应该会感同身受。 我看完记了一整页笔记，分享给大家。 我甚至觉得可以把这个分享理解为字节在 AI Coding 上的一些真实反思。 根据自己的理解，我把这个分享里对我有启发的几个判断展开来聊一聊。 其中会夹杂很多我自己的感触，想看原文的可以直接去找演讲全文。 反思一：AI 代码贡献率不该是 KPI AI Coding 基本上都已经逐步进入了各个公司的生产流程。 很多人都在说自己的业务有 90% 的代码是 AI 生成的，乍一听，感觉很恐怖。 但其实，AI 对研发的提效没有外界想象的那么高。 洪定坤举了 TRAE 团队的例子。TRAE 本身就是做 AI 工具的，所以这个团队对 AI Coding 的采用非常积极。 过去半年里，他们有 94% 的代码都是 AI 贡献的。但人均需求吞吐率只提升了 60%，也就是之前的 1.6 倍。 这就有疑惑了，AI 写代码的速度至少是人的 10 倍以上，如果 90% 以上的代码都是 AI 产出的，效率至少应该提升 5 倍或者 10 倍吧？为什么只提高了 1.6 倍？ 字节得出来的结论是，单一的指标，比如 AI 代码占比，根本没有办法代表真实的生产力。 如果把 AI 代码贡献率当成 KPI，结果就是大家都去优化 AI 的生成量，而不是优化交付能力。 看起来 AI 用了很多，但系统的效率并没有真正变好。 那为什么 90% 的代码都是 AI 写的，人效才提了 1.6 倍？一个很重要的原因是，写代码只是整个研发流程的一个环节。 写之前要理解需求、写 Spec，写完之后要验证功能、提交发布，这些环节如果还是传统方式，光把写代码加速了，整体效率提不上去。 洪定坤把字节在这方面的尝试叫做系统化的 AI Development，核心意思就是 AI 不能只管写代码，得让它进入更多的研发环节，整条链路都跑通，效率才能真正上来。 前两天出去的时候还跟别人争论这件事。现在还有不少公司在追踪员工到底用了多少 Token，说白了，这是在追踪过程。 更应该关注的是，用了这个工具之后，从结果层面去看，交付到底有没有变得更快、更可靠。 一个团队天天说自己 AI 工具用得贼溜，消耗了多少 Token，但没有什么有效的产出，那这到底是好事还是坏事。我觉得这是一个值得每个管理者思考的新问题。 反思二：功能正确≠工程可用 Vibe Coding 的理想状态是就像聊天一样，用自然语言表达自己的需求，最后做出来想要的产品。 如果哪里不对，再用自然语言和 AI 沟通，让它修改。这是过去一年 Vibe Coding 风靡的思路。 对于不太复杂的应用，这种方式完全没问题。我自己做的一些项目基本上就是这个流程跑下来的。 但只要是做生产级的软件，无论公司大小，流程肯定不是这样。 因为公司里必然有老代码，有一套约束。怎么复用已有的组件，安全和权限怎么处理，性能怎么保证，还有兼容性、可维护性。 正经写过工程代码的人都清楚，Vibe Coding 描述的那个状态是比较理想化的，更适合做小项目和验证想法。 真正的程序员虽然也在 Vibe Coding，但流程跟理想状态不一样。 字节内部做了一个实验来验证这个判断：三个模型，三个 Agent 框架，两两组合成 9 种方案，针对同一个需求，每组跑 100 次，总共 900 次。 结果发现，AI 在功能正确率上表现还不错，所有组合都超过了 80%，也就是说，AI 把功能写对的能力已经过了及格线。 但无论哪个组合，生成代码的工程质量都不太好。比如 UI 不对，没有复用组件，性能有问题，结构不符合规范。 这些问题大家在用 AI 写代码的时候应该都碰到过。 现在所有上了牌桌的 Coding 模型，都已经过了 Opus 4.6 这个级别的临界点，模型可以自主写代码了。 这个时候影响 AI Coding 成败的绝对不是裸模型，而是裸模型加上 Harness 的能力。 这个判断本身不算新鲜。 但我最受触动的是字节对 Harness 的理解。 他们的反思是，整个行业好像还是把 Harness 等同于 Agent 框架，诸如用 single agent 还是 multi agent，包含哪些角色，角色之间怎么配合。 这些当然重要，但字节在实践中发现，真正决定 AI Coding 能不能落地的，反而是更基础、更工程化的东西。 洪定坤把它叫做基建。 比如上下文工程有没有做好，架构的约束够不够清晰，团队的知识能不能有效沉淀下来，过去的技术债有没有梳理清楚。 这些看起来不那么性感的工作，反而直接影响 AI Coding 的效果。 实验数据也验证了这一点。同样的模型和框架组合，把这些基建结合进去之后，功能正确率直接从 80% 提升到了接近 90%，工程质量得分，也从之前 40 到 60 分的不及格水平，普遍提升到了 80 分左右。 基建做不好的话，可能的后果是，Vibe Coding 感觉快了，但实际整体可能更慢。工程的债，迟早得还。 反思三：代码门槛下降之后，团队怎么协同 洪定坤分享里有一个例子让我印象很深刻。 产品经理有个需求，发现还得等研发排期，就说那我自己来吧，用 AI 三下五除二就把功能给实现了。 确实这个功能不复杂。做完之后产品经理把代码给到研发，说我已经把代码写完了，现在你只需要帮忙把功能上线就行。 研发一看，不行。你这代码能跑，但不符合上线的规范，有权限问题、安全问题。 产品经理就很委屈，你们没时间做这个需求，现在我都做完了又不让上线。可研发看到的其实是代码质量的问题。 所以这里面就有一个需要所有人正视的事情，虽然代码的生成门槛虽然下降了，这并不代表系统的复杂度也下降了。 真实的业务系统里，代码要放到已有的架构里，要跟已有的模块配合，还要考虑各种各样的问题。 绝对不是谁写出来就能直接上线的。不然肯定会出问题。 怎么让不同角色的人用同一套工具和规范做出符合要求的代码，这是接下来大家需要去解决的。 字节的思路是在内部尝试工具化。比如把内部实践直接产品化，沉淀到 TRAE 里面，开放给所有人。 其实说白了就是工具化。 我看朋友圈有好多大佬也都在转这篇文章，应该还是有挺多共鸣的。 我感觉这一次分享多少也是一些拨乱反正吧。因为过去一段时间确实有很多听起来很离谱的言论，有些人会疯狂地炫耀自己使用了多少 Token，会认为这就代表着 AI Native...... 强烈推荐大家看看原文。字节跳动的公众号就有。

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：