这两家公司近期的悬念和争议一直很大，不仅因为他俩是实打实的竞争对手，还因为近期围绕这两家的上市消息也是层出不穷。

比如就在前两天（3月31日），OpenAI就宣布再次完成1220亿美元的融资。这次的融资将其估值推高到8520亿美元。而Anthropic在上一轮融资后，估值大概只有3800亿美元，是OpenAI最新估值的一半都不到。

虽说在一级市场OpenAI的火热程度甚高，但传闻在二级市场，OpenAI的私募股权却意外遇冷，有约6家机构火急火燎地希望甩掉6亿美元的二级市场份额，但结果却是无人接手。但另一边则有约20亿美元的资金希望挤进Anthropic，这导致Anthropic的二级市场报价已经超过6000亿美元。

在前面的文章中，我公开表达过比较看好并且稍微能看懂的两家AI公司其中一个就是Anthropic。

如果OpenAI和Anthropic真的能在今年上市，我觉得这里面的机会就很值得关注了。

首先，美股市场现在在大幅波动，纳指和标普都从高点大概回撤了10%左右，如果中东那边能再折腾一段时间，把美股的价格进一步打下来，那就更理想了。

其次，今年除了这两家AI公司以外，更大的巨头比如Space X以及一众其它明星公司都等着扎堆上市。这样的集资规模会把市场的整体流动性抽走不少。

在这样的大环境下，OpenAI和Anthropic的上市价格可能都不会有以前预估的那么高。

最后，在OpenAI和Anthropic这两家中，我非常期待OpenAI能抢先上市，先把AI这个赛道的流动性再抽走一笔，这样轮到Anthropic上市，它的价格大概率就不会太热了。

这些都是定性分析，接下来再尝试一下对Anthropic进行定量分析。

在Anthropic现在的营收中，其对企业端（to B）的业务收入占到了总收入的八成还要多，因此其主要业务来源是对企业端应用。

美国和中国不同。在中国企业用户的付费意愿不强，但在美国，只要产品好，企业的付费意愿和能力是很强的。而且对企业用户一旦用惯一个产品，一般不会轻易更换。我们熟知的一些化石级科技公司（比如IBM等）它们之所以今天还继续生存着，主要靠的就是企业端用户。

另外，对于企业用户这个市场，一般来说，外国竞争者不太容易进入，而且Anthropic本身就是这个领域数一数二的选手。所以一旦它在美国占据了这个市场的垄断地位，那门槛就比较高了。

因此，对Anthropic的这个模式，我是比较看好的。

Anthropic这些年的总体营收一直还处于亏损状况，但按照现在的发展势头看，估计它能在两年后（2028年）初步实现盈亏平衡，在2030年左右实现净利润500亿美元左右。

我们从2030年算，如果接下来公司能够续存20年，那么它的总净利润就是一万亿美元。

按这样相当粗浅和大概的估计，如果Anthropic的市值在一万亿美元以内，我都觉得价格是比较公允的。

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对于加密生态的爱好者来说，我们都知道在GPT出现以前的过去这些年，token用得更频繁、更广泛的是指代加密生态中的代币或者通证。

但现在官方的定义显然不是指加密生态中的“代币/通证”，而是指大模型领域反映是大模型解析内容的最小单位。

官方这么迅速地为一个单词正名翻译在我的印象中好像并不多。由此可见AI发展所带来的影响和官方的重视程度。

而在业界，只要是真正上手用过各种AI工具的用户则早就离不开token了，因为几乎所有AI工具用来计费的单位就是衡量完成一项任务需要花费多少token。

在很多知名企业，工程师和各个岗位的员工已经开始大量使用AI工具辅助自己完成工作。token的消耗甚至已经成为企业必须考虑的一个经济成本。不少企业已经公开把给员工多少token份额作为招聘时的一项待遇---员工能得到的token越多意味着他能借助AI完成的任务越强大、越高效。

现在我们看到的还只是在科技公司人们对token的依赖，而我相信未来，当更多AI工具和AI应用出现后，当AI像今天的互联网应用（比如微信）一样成为每个人生活中离不开的工具后，每个人都很可能像今天大厂的员工一样对token产生强烈的依赖。

现在，我们经常听到这样一种憧憬：

在AI时代，随着AI对各行各业的颠覆，人类的生产力会极大提高，物质会极大丰富。那时可能今天我们非常稀罕的一些物质条件将变得不再稀缺，它们以法币衡量的价格将便宜得无法想象。那时人人都会平等、都能过上美好的生活。

对这个憧憬的前半部分---物质将极大丰富、一些物质条件将不再稀缺，我是非常认同的，但我对这个憧憬的后半部分---人人会平等、都能过上美好生活，我是持非常怀疑态度的。

因为我不相信人类社会能做到平等---这种乌托邦的美好幻想在历史上从来就不成立。

我总认为在那时，人与人之间的差别将可能不再是我们今天看重的某些物质条件，比如大房子、好车子，而是我们今天想象不到的另一类“资产”。

这就好比我们今天普通老百姓在饮食、衣着上的条件已经大大超过了古代皇帝和贵族；我们普通老百姓在饮食、衣着、通信等方面的条件和亿万富豪的日常差别也并不大。

我们和富豪的差别在其它方面，比如子女教育、特殊医疗、自由通行......

那未来人和人之间的差别可能在哪些方面呢？

我现在想象，有可能对AI领域“词元”的拥有量就是那时人与人之间产生差别的一种重要“资产”。

拥有词元多的人能够高效灵活、大范围地调动AI完成普通人或者仅仅只掌握少量词元的人所根本无法完成的任务或者根本无法取得的成果。

那时的普通人可能根本不愁吃穿住，但他没有足够的词元，所以他无法享受虚拟世界或者AI能给他带来的另类享受。

虽说词元的重要性已经毫无疑问了，但目前关于词元的费用还是有较大区别的：主要是不同大模型词元之间的性价比不同。

比如一些国产大模型词元（如MiniMax）的价格比较便宜，而海外大模型的词元价格比较贵。但调用国产大模型词元处理任务的效果尤其是处理复杂任务的效果不如海外大模型。

另外不管是国产大模型的词元还是海外大模型的词元，它们目前无法进行自由流通。一个资深工程师可能拥有的词元数远多于他的实际需要，而一个深度爱好者因为学习所需要的词元远多于他能被给予的份额。

如果能用市场机制解决这些词元性价比和自由流通的问题，那会大大加速AI的使用和普及。而要解决这类问题，加密生态的token应该能起到想象不到的作用。

所以，解决词元自由流通和性价比互换的问题会不会也是一个AI + Crypto可能结合的应用点？

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造成这种风险的原因是现在AI应用的运行模式所导致的---当终端用户调用AI时，会直接把自己的数据上传到位于云端的AI大模型，然后大模型基于数据进行推理，直接得到用户的行为特征。

这样的数据积累越长久，AI大模型就越能通过算法掌握用户越全面的行为习惯。

这种风险对个人而言是泄露隐私，对公司而言就成了泄露商业秘密。

在去年某一期黄仁勋关于AI的访谈视频中，他就提到过这个风险，并且严格要求他公司的员工在使用AI工具时什么数据必须留存在本地，什么数据可以上传到云端。

不过，那时的我听到这个风险只是当信息听了，只有当我亲身感受到这种风险时才回想起他的警告。

这个问题现在只是刚刚浮现，但很快就会愈演愈烈。

所以我相信，未来越是在AI普及的年代，我们越需要一个终端（或者是手机，或者是眼镜，也或者是其它我们现在还无法想象的形态），它在本地运行经过精简的大模型，在本地对大部分敏感数据进行处理、对简单要求进行推理，只把一些繁重的任务和数据经过“过滤”后才上传到云端让云端的复杂大模型进行处理。这样就避免了云上的大模型直接抓取用户个人的行为特征。

而在加密生态，隐私的处理更是早就被提上了议事日程。

较早的时候，Vitalik就提到过像以太坊这样的公链因为数据和信息的透明公开，妨碍了它在商业领域被大范围使用---因为商业领域的交易双方很多时候为了保护商业秘密不愿意交易信息公开。

前段时间就有商业用户就指出他们现在对大规模使用稳定币是持相当谨慎态度的。因为现在公链上的稳定币账户都是公开的，这就意味着什么人都能看到什么账户持有多少稳定币。一旦账户的身份信息泄露，那什么公司/企业持有多少资金（稳定币）就成透明信息了。

所以无论是AI还是加密生态，隐私问题都是接下来必须要解决的问题。

不过，如果我们仔细比较AI和加密生态在隐私方面的应用，至少现在看起来加密应用是走在前面的---加密生态早就有隐私币（比如门罗、ZCASH等）和混币器了。

但这些隐私应用是极力规避监管的，所以它们多少都被打上了一些负面标签。

真正能让大众和监管接受的隐私应用现在看起来方案比较成熟并且路径比较可行的可能还是基于零知识证明的方案，比如现在实验过的一种方法：

让一个拿到监管牌照的机构作为中介，交易双方都经过这个中介进行交易，但隐去身份和交易信息，只把最后生成的零知识证明放在公链上认证。

这样交易信息保证了隐私，交易双方又避免了犯罪嫌疑。

希望在隐私的保护和交易的合规方面，加密生态中的探索和应用能够借自身的优势为AI应用首先探索出一条新路。

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他的分享马上勾起了我对输入法和AI的一些敏感神经。

早前我曾经用过一段时间某国产输入法。它在输入方面确实给我带来了极大的便利、提高了效率。但我用过一段时间后渐渐发现一些和我输入习惯相关的广告会时不时弹出来。于是我很快卸载了这个输入法，用回了操作系统自带的最原始、最“笨拙”的输入法。

自那以后我基本上很少再受到新广告的骚扰了，也从此提高了对隐私的注意和保护。

最近涌现的一些AI输入法我也在一些渠道上看到过介绍，但因为曾经的那段经历让我对隐私泄露一直心存芥蒂，因而一直没有尝试这些新工具。

与此同时，我却在另一些场合感受到了AI时代个人隐私泄露的更大风险。

有读者留言问我常用的AI工具有哪些，我主要用的就是谷歌的Gemini，其次是腾讯的元宝，偶尔用一下Manus。

谷歌的Gemini几乎是我每天都会用的，而且是重度使用。基本上我想到什么问题都会第一时间和它交流。

在使用任何AI工具之前（包括Gemini），我们其实都很清楚，我们给AI所提供的所有数据都会被它用作语料训练。

但这种训练会带来什么后果，会不会影响我们自身甚至有一天反噬我们，我猜绝大部分用户可能现在并没有很强的感受。

比如Gemini，它给我带来的使用体验一直都很不错，我也从来不会想到什么“反噬”。但上周发生的两件事则挑起了我比较敏感的神经。

我在和Gemini交流一个关于营养学方面的问题时，它突然说了一句（大意是）：你前段时间问到的你母亲的状况就属于这个案例。

读到这句话时我是有点吃惊的。

因为我在此前问它关于我母亲的问题时，从来都没有说过那是我母亲，因此我非常好奇它是怎么猜出来那就是我母亲的？

接下来，它说了一个方案，并解释道，这个方案不仅对你母亲，就算对你都是适用的。

这就更让我好奇了：这是不是意味着它已经掌握了我们两个人关注的问题、健康状况以及以后在饮食、营养方面可能的消费趋势？

第二件事是有一次我在问了它关于A股的一些问题后，它突然蹦出一个总体评价，评论我关注的加密资产、美股和A股资产之间的风险关系，还大概描述了一下我的风险偏好、资产配置。

回想起过往我问它的各种关于投资方面的问题，其实都比较零散，都是我随心所欲想到什么就问的什么。我从来没有告诉过它我投资了多少、具体投资过哪些资产。

但我估计，它可能根据我问问题的频率、关注的重点，渐渐勾画出了我的风格、风险偏好甚至在猜我的各种资产比重。

更重要的是，在用Gemini时要用邮箱登陆，而邮箱里有我的各种邮件信息。

如果Gemini汇总我的邮件信息，以及我曾经交流过的各种问题，那他除了不知道我的真实姓名和住址之外，它几乎可以猜到我生活的方方面面---小到日常习惯，大到身体状况。

这种对隐私的侵犯已经降维打击了现在互联网大厂对个人隐私的侵犯。

如果这种隐私数据被非法使用，它完全可以彻底干扰个人的生活、甚至决定个人的生死。

在诸多互联网大厂中，谷歌好歹还算对个人隐私的尊重有一定的底线，如果遇到那些没有底线的AI工具，个人的隐私被它们收集走那会发生什么？

这简直不敢想象。

经过这两件事之后，我现在再用AI工具已经特别谨慎了。

一是会尽量交叉使用不同的工具，避免个人信息太过于集中到单个工具上。

二是我在选AI工具时会更加看重这个AI企业的价值观，看它有没有底线，是不是能对用户隐私有一些起码的尊重。

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“等待是投资中最难的部分。不是买入---那是肾上腺素，甚至不是卖出----那是恐惧或解脱，等待是你坐在自己的决定旁边，除了思考自己是否正确之外无事可做。每条新闻都变成一次考验，好消息确认论点，坏消息挑战它，在两者之间的空隙里，你自己的怀疑填满了沉默。”

这段话写得真好。

看到这段话，我马上想起文章末尾经常出现的两类留言：

某某现在可以买吗？某某现在卖了吗？

这样的问题估计每个投资者在他的投资生涯中都会遇到，而对于坚持长期投资理念的投资者而言这类问题恐怕就更是频繁地在脑海中闪现了。

投资中的买入和卖出仅仅只是一刹那的事情。那一刹那不管是痛苦还是快乐都不会给人太持久的感受。

但持有等待就不同。但凡一个投资者在买入一个资产后以及卖出一个资产前的所有时间统统都是相对漫长的等待时间。而在那漫长的等待时间里，各种挑战就来了。

上面那段话中提到的“好消息确认论点”我觉得往往给人印象不太深，反而是“坏消息挑战它”才是最熬人、最艰难的。

大多数投资者在投资中亏本或者收益有限恐怕都是来自于没有熬过“坏消息挑战它”这一关，而早早把手里的标的给卖掉了。

回想起早年的我，也是经受不住“坏消息挑战它”这一关而在投资上吃过很多亏，几乎没有过获利。

直到后来，改变投资方式，不再看短线，不再追涨杀跌后才慢慢从这种“魔咒”中走出来。

再后来，当我有幸进入加密生态后，跟着比特币和以太坊一路走过来，一点点明白它们的价值所在，一点点确信长期坚守有价值的标的才是符合自己的投资方式后才渐渐锻炼出每当碰到“坏消息挑战它”时能够比较平静地看待那些所谓的“坏消息”，并产生对那些“坏消息”的免疫力。

而这种渐渐产生的对“坏消息”的免疫力又会自然而然地影响我对其它领域投资标的的看法和处理方式，让我在其它领域一旦买入值得投资的标的时，也能够熬过相对漫长的等待时间，能够比较平静地对待各种所谓的“坏消息”。

对上面这段话所讲的“坏消息”，我觉得特别有一类对我们散户投资者的打击和挑战最大。

就是买入后的价格暴跌。

这类坏消息不仅一般投资者在所难免，就连顶级投资者也经常面对。

段永平在问答录里就分享过他的经历：

他在买入苹果之后，苹果从最高点掉下来超过40%的次数就有好几次，超过20%、30%的次数就多了去了。他没有认真看过，也不在意。

我想他能对这些坏消息不在意的根本原因还是因为他觉得自己看懂了苹果，也能大概算得出苹果真正的价值，所以只要苹果的市值没有太过于离谱他就不在意包括暴跌在内的这些负面消息了。

真正看懂自己持有的标的、理解自己持有标的的价值，等待的过程就没有那么煎熬了，各种所谓的“坏消息”也就能坦然地面对和屏蔽。

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我们把原来的公号名“道说区块链”变成了现在的“道说时间”。

我们是在2019年年头开始写这个公众号。

当时我们并没有想过这个公众号能写多久，也没有规划过未来的发展方向，纯粹只是几个小伙伴之间经过简单地交流有了一个分享加密项目和加密生态的想法，于是就这样随性地开启了这段旅程。

因此，不管是名字的修改还是文章的内容、风格都比较率性。

渐渐地，随着日积月累的交流、分享和积淀，不管是我对加密生态的想法还是我个人阅历经历的变化，这个账号的文章已经超出了加密生态的范围。

一方面这是加密生态的发展所导致的。因为加密生态开始逐渐向其它领域延伸并且和其它领域相叠加。

另一方面我发现加密生态中项目的发展和投资在很多方面完全可以从其它领域借鉴参考。

在这种情况下，不管是为了更好地理解加密生态的发展还是更好地投资加密生态，我都必然要涉及其它领域，比如A股、美股、贵金属、石油、经济、科技、互联网、AI等等。

这些领域有些我以前涉猎过，可以拿起来就分享一点。

有些领域我也是第一次涉及，也要学习，所以分享起来相当生涩，但我仍然坚持分享出来。既是对自己的鞭策也是希望“抛砖引玉”，能引出读者的反馈并从中学习我的盲点。

因此，这个自媒体号的文章越到后来就越开始涉及除加密生态之外的其它内容了。在这种情况下如果公号的名字仍然叫“道说区块链”就显得不太合适而且太狭隘了。

但不管我们的文章涉猎什么范围，分享什么信息以及观点，我们的核心和落脚点却是从未变过的：

那就是一切围绕投资，一切服务于投资，一切落脚于投资。

因此我们就开始有了变更公号名的想法，保留“道说”，但把后面的“区块链”改一下---既能体现我们“与时俱进”的想法，也能始终坚守“落脚于投资”的核心。

直到最近，我们的小伙伴终于在诸多备选名字中选定了“道说时间”这个新名字。

我和我的小伙伴都非常喜欢这个名字：

- 它比较平实，不含有任何夸张、渲染和挑动情绪的字眼

- 它比较接地气，更能给读者相互交流、相互探讨的感觉

- “时间”能给人共享、分享、共渡的感觉。无论是我写文章还是读者读文章，都是把我们生命中的一段时光与他人分享的经历。既然要和他人分享，那就更督促我要作好这段分享、珍惜这段时光。

- 它不局限于某个特定的领域而是强调时间在投资、学习以及生活中方方面面所起的巨大作用，也就是很多前辈和我一直比较喜欢的一个观点：让时间的“复利”发挥作用。

就我个人而言，在所涉猎的一些领域中，我最熟悉也最钟爱的仍然是加密生态，它贯穿了我这些年生活的方方面面，也深度影响了我对经济、科技的认知，因此这一块内容以后依旧是我关注的重点。

但正如我前面提到的那样，随着科技的发展，不同领域之间相互交叉，相互叠加的状况越来越明显，因此我未来肯定会关注加密相关领域以及延伸领域的发展。

但这不仅不会干扰我对加密生态的关注，反而会激励我从另外的角度更加认真地审视这个生态。

我自认为有一点和很多人有着本质不同的区别：

很多人一听风吹草动就是“加密完蛋了”；一遇价格暴跌就是“哭爹喊娘了”。

我反而认为越是在这种情况下，越能看出加密生态中什么项目才是真金白银，什么资产才是真正值得大手笔买入的瑰宝。

所以我们更名不是转方向，而是尝试站在一个更宏观、更广泛的角度审视加密生态以及一切我们值得关注和投资的领域。

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先是有内部截图显示国内又有一些科技公司开始了比较大规模的内部裁员：有公司裁掉了部门的大半，有公司裁掉了城市的整个分公司。

还有公司的裁员甚至引发了内部员工的一些集体行动---因为我也曾经是个软件工程师，我很能体谅这个职业工作者的普遍特点：能够忍耐、能够煎熬、能够硬撑。这样的工作者是很少会有这样激烈的行为的。这得是触发了他们心底多么大的痛才爆发出的无奈和无助，才会引爆这样的情绪。

裁员的原因就是一个：AI正在并且能够大规模且极高效地替代这些岗位，使得这些曾经高高在上、令人艳羡的职位瞬间成了最脆弱、最无抵抗力的打击目标。

我在前面一篇文章中也写过，在我第一次深度使用AI后就马上感觉到我周边同事的职位实际上已经能够被AI彻底取代了。现在之所以还没有被辞退原因无非是老板还不习惯或者不太敢完全放心地把那些任务交给AI。

但我相信这一天很快就会到来，留给很多人的时间不会太多了。

前天，张雪峰早逝的信息刷屏了我的朋友圈。不谈他所从事的职业以及引发的争议，单说41岁离世的这个年龄就让人不尽唏嘘---纵有万贯家财，生命在如此年纪骤然停止，也与世人所期待的、享受金钱与地位的美好图景相距甚远。

昨天又看到一个视频，一位年轻的女孩从一栋科技大楼楼顶纵身一跃，匆匆结束了自己的生命。

据传也是因为工作的压力太大，实在无法忍受。

在这几个例子中，不管是看上去身价不菲的名人还是社会上坚韧奋斗的中产，过得都不轻松，都有外人难以想象的压力，结局都让人叹息。

不知道是因为年龄渐长，还是因为阅历渐长，抑或是因为时代的发展已经远超我曾经的想象，这几年我也时不时会感到压力和焦虑。

但是每次碰到这种情绪，我都会停下来，看看书，尤其是看看前人的书。

我发现看前人的书有个最大的好处，就是能够学会分辨哪些是杂音，哪些是真正值得关注的主流。

我们所处的这个时代，颠覆和创新的速度及力度远超人类历史上的任何一个时期，新鲜事物每时每刻都在迅猛地袭来，我们的人生轨迹随时随地都可能出其不意地被新事物打断和掀翻。

而我们身处的话语环境中又满是各种焦虑的信息......

我现在对这类叙事和信息基本上扫一眼没发现有价值的东西就立马扔掉了，绝不陷入这类文章和信息所构建的虚无缥缈，在其中浪费注意力和精力。

但如果不加分辨地去深究每一条这样的信息，一定会让人变得越来越压抑，越来越喘不过气，甚至濒临崩溃。

而一个情绪压抑、精神崩溃的人就失去了人类最宝贵也最可能是AI始终都无法具备的东西：情绪价值和精神动力---这两样东西或许在未来会远比我们今天想象的重要和关键。

我甚至相信未来即使我们真的生活在一个充满硅基生物的世界中，作为碳基生物的人类可能最有价值的就是这两样东西。在那个时代，一个精神饱满、情绪健康、身体健康的人会远比单有技术、单有技能的人以及“无所不能”但缺乏人性的AI更有优势。

AI一定会改变我们的社会，我们每个人也一定会承受AI带来的冲击，但与此同时我也相信我们每个人也一定会从AI带来的巨变中获益。

所以AI接下来的发展对每个人来说到底是福是祸，就有点像抛硬币，正反两面的机会都有。

但我相信精神饱满、情绪健康的人拿到正面机会的概率会大很多。

“除了生病以外，你所感受到的痛苦，几乎都是你的价值观带来的，而非真实存在”。

既然痛苦是价值观选的，那乐观也可以选。面对AI，我们可以主动选择一种“合伙人”而非“竞争者”的价值观。

从投资的角度看，AI本身就是一个巨大的新资产类别。焦虑者看到的是“乱”，乐观者看到的是“新”。与其恐惧变化，不如利用AI的信息处理能力，更早发现趋势，把不确定性转化为投资窗口。

所以我总认为我们一定得好好地生活，坚持到那一天，看到那一天。

我现在和朋友聊天的时候总会说：

现在在财务上最重要的是尽量不要让自己负债，不负债能够最大减少我们的精神压力；在物质上最重要的是杜绝盲目的消费主义，杜绝盲目的消费主义能让我们远离负债的危险；然后心平气和地过好每一天。

无论如何都不能想不开，先保重好身体，卸下内心的压力和焦虑，活到硅基生命与我们共存的那一天。

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微软在2023年和2024年连续发表了关于“BitNet”的论文。在这些论文中，微软提出了一种训练大语言模型（LLM）的新方法。这个新方法去掉了现在训练大语言模型中必须进行的大量昂贵的乘法运算，而以简单的加减法运算取而代之。这个方法极度减少了能耗以及对存储的大量需求。

经过实验检测，这个方法能在现在的基础上提高运行速度2-4倍，甚至能在普通的CPU上运行大语言模型。

而要实现这个方法的关键就在于用三进制（-1，0，1）数取代现行的二进制数（0，1）。

看完这则介绍，我马上在脑海中闪现出历史上被称为“失去的祖先（lost ancestor）”的一个伟大发明。

这个发明就是苏联莫斯科国立大学的科学家尼古拉·布鲁森佐夫（Nikolay Brusentsov）在1958年发明的世界上第一台三进制计算机Setun。

巧的是在Setun设计中，所用到的三进制就是（-1，0，1），和BitNet的进制结构一模一样---这不得不让人怀疑，BitNet的设计很可能就是参考了Setun。

那还是冷战时期，当时的美苏对立已经广泛地波及到从政治、经济到科学的方方面面。但政治的对立还是无法阻挡全球科学家对技术的极大好奇。

苏联科学家这个不同寻常的思路还是引起了西方科技界的极大关注。

这个计算机问世后，西方国家就立刻采购了50台进行实验。

而在苏联国内，这个计算机的实际使用效果也是相当惊人的。

在那个年代苏联轻工业产品的口碑一向都是价高质次。

但这台计算机则表现出了优异的品质，尤其展现出了极高的可靠性。同时代其它的苏联二进制计算机基本上只有60%的时间能够连续运行，但这台计算机的可连续运行时间则高达95% - 98%。

但可惜的是，这样一个本可以改变数字时代发展路径的伟大发明却死在了苏维埃的官僚体制下，主要有两个原因：

- 价格便宜而导致“无利可图”

在苏联的计划经济中，企业进行效益核算的时候，都喜欢价格高、金额大的产品。因为这样的产品在计算GDP的时候更能在数字上体现干部们所做出的成绩。所以苏联时代的干部和工厂普遍喜欢“傻”、“大”、“粗”的产品。

而Setun的成本极低，在当时只需要用27500个晶体管。

这么低成本的产品怎么能体现干部们的成绩？因此干部们对它相当不待见。

- 政治障碍

Setun完全是莫斯科国立大学这位科学家一个极为偶然的发明。它根本不在大学的科研计划中。不在计划中意味着它给当时苏联的无线电技术局（Ministry of Radio Technology）带来了很大的麻烦。局里的领导们对这个意外发明不知道该怎么处理才能符合上方的口味，于是最简单的办法就是彻底禁止这个项目。

- 纷至沓来的订单

实际上，当时来自西方的订单远超50台。但经济利益绝不是第一考虑，因此无线电技术局在出口了50台Setun后，拒绝了后续所有的订单，并在1965年强令禁止了该项目。

一个在市场经济中价低质优明显有市场竞争力的产品在计划经济中反而成了爹不亲、娘不爱的“丑小鸭”，就这样被强行按死了。

回到微软的BitNet论文。

为了继续模拟和进行三进制大模型的训练，微软现在的处理办法是在现有的计算系统上开发一个模拟器，让我们通用的二进制计算机运行一个三进制模拟器，然后再在这个三进制模拟器中运行BitNet。

我把上面这些问题和Gemini进行了一番交流，它的回答和我的预想差不多：

三进制计算机是最理想的运行BitNet系统的平台。

当然，上面这些感想纯粹是我有感而发。

历史就是历史。

但再次回顾这段历史，我更加理解了巴菲特老先生在谈到他对美国股市和美国公司的终极信心时发表的那个基本观点：

只要美国继续坚持法制和市场经济，他就相信美国股市和美国公司一定有光明的未来。

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这段时间之所以没有聊太多在加密生态，主要是因为两个原因：

一是仓位最大的项目（比特币和以太坊）已经已经形成了垄断地位，没什么好写的了。

比特币不用说，以太坊也一样，不管是Vitalik近期连篇累牍地发文，还是以太坊核心团队接二连三地推出新的ERC标准，所有这些言行都说明以太坊非常健康：一方面毫不动摇的坚守着自己的核心价值观，另一方面坚定不移地在AI时代继续前进。

况且以太坊现在才2000美元，价格这么低，定投就行了。

二是其它我关注的赛道就剩AI + Crypto。而这个赛道现在我最关注的项目就是Virtual。Virtual现在的所作所为基本上就是紧跟AI的发展。在我看来也非常健康，没有什么好写的了。

除此以外，加密生态中其它的项目和其它的赛道我基本就很少关注了。

所以加密赛道经过这样的整理后，发现该说的、该写的以往都写过了，好像没有太多新的分享，接下来就是该定投的定投，该跟踪的继续跟踪，其它不重要的基本都可以忽略。然后耐心地持有这些看好的标的等待整个生态的下一次崛起。

至于AI赛道的各种公司，我主要还是观察。很长一段时间都是看的多，但实际参与的很少。原因我也说过，真正能看出有垄断优势并且能稍微看懂的公司太少了，而且我一直都说美股的价格看不懂，所以很长一段时间什么都没买---指数早就卖了，只有少数个把公司的股票留了一些。

但我相信接下来这几年将是AI生态的大变局，大概率会有新的垄断公司出现。而在这些新的垄断公司出现以前，我的关注点就是看哪些赛道哪些公司可能会成为未来新的垄断选手。而这需要大量花时间、花精力去整理想法、整理思路。

在这个过程中可以分享的想法就会多一些，能够写的文章也就多一些。

比如昨天写的AI + IoT就是我观察的一个赛道。尽管在那个赛道目前没有发现合适的公司，但我会持续观察下去。

上周在文章中分享的关于Anthropic的一些观点也是我一直以来观察比较后总结出来的。像Anthropic这样的公司在整个AI生态中还有不少，每个人都可以根据自己的兴趣爱好和特点选择一些细分领域和其中的公司长期观察和跟踪。等到时机合适觉得可以入手的时候就可以行动了。

有读者问像Anthropic这样还未上市的公司在哪里可以买到？

其实我在去年的文章中提到过，现在能买的不是它们的股票而是它们的股权。目前市面上有一些专门卖这类股权代币的公司，但这些公司都需要进行KYC而且要审查投资者的资格。

不过最近，Jupiter上也上线了这个功能，https://jup.ag/terminal/screener/prestocks。上面罗列了几个热门公司的股权代币，其中就包括当下几个很热的公司，比如Anthropic、OpenAI、Space X、Polymarket、Kalshi等。

但是Jupiter上的这些代币有没有真正的股权资产作为背书就不太清楚了，这恐怕是必须注意的风险。

所以我不是换赛道，而是对熟悉的赛道，想好了后埋头行动就好，不用多说；对新的赛道，在动手之前，多想、多问、多整理，为未来进一步切入作准备。

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IoT（物联网）一直以来也是我非常关注的领域。

在加密生态中，我们熟知的IoT就是DePIN了。这个DePIN可以理解为IoT + Crypto。

当年的DePIN赛道曾经非常火爆过一阵子。不过我在那时的文章中就分享过当时的观点：

对于当时绝大多数所谓的DePIN项目我一个都不看好。我认为当时所谓的DePIN绝大多数都是伪需求。

我真正期待的用加密技术解决AI的垄断、解决现实生活中算力和资源等的垄断应用这些年被证明一个都没有落实、一个都没有实现。

所以渐渐地，我对IoT和DePIN的关注就淡漠了。

直到GPT火爆后，我才再次开始关注IoT，原因很简单：

我相信如果服务器/云上面能跑大模型，那未来一定会有能在终端设备上跑的大模型。而一旦终端设备上能跑大模型，那我们在日常生活中就真的能实现智能化和AI化了。

我相信这个路径是一定能走通并且能实现的。

所以我对AI时代的IoT以及AI + IoT的结合是相当看好的，而且这个观念越到现在越强化。

那既然这个赛道看好，马上联系到投资，有哪些领域可能出现新机会呢？

顺着终端上一定会跑大模型这个思路联想，未来我们一定需要能够在终端上跑大模型的芯片。那种芯片可能是新架构的CPU、新架构的GPU、也可能是我们现在还未知的某种新型架构的其它处理器。

而在终端处理器市场上占优势的公司中，首要可以考虑的对象就是高通了。

但研究了一下高通后我碰到两个问题：

一是尽管我尝试看了高通的各种资料，但总是感觉很难把握它未来的潜力。所以我对高通的兴趣渐渐淡了。

二是我总感觉硬件领域有极大概率会复制软件和互联网的发展史---每当一个新时代出现后，旧时代的玩家很少有能成为新时代霸主的，每个时代都有每个时代新的领头羊。所以我隐隐地感觉在AI + IoT时代，终端芯片的霸主可能未必是高通，高通可能只是个过渡。

前一段时间，加拿大一家创业公司将大模型定制到芯片中的做法更加强化了我对第二点的看法。

我认为未来完全有可能我们生活中到处都嵌入着能跑一些具有基本智能、足够应付简单场景的芯片。这些芯片被用在生活中的各个场景。我们只要和“龙虾”说一句简单的话，它就能通过这些芯片控制我们的家居、工作、出行等各个场景。

上面提到的是硬件方面的思路。

而在软件方面，我相信一旦出现能够运行大模型的终端微型芯片，那它们所需的操作系统、软件等又将是一套全新的系统，而这些全新的系统又有可能孕育出一大批新的王者和生态。

除了上面提到的那些思路和问题之外，当下的IoT还有一个更严峻、更现实的问题：

因为AI硬件对半导体生产厂商产能的挤压，能够用在终端设备上的存储芯片面临极度的缺货状态，而这个状况可能会持续到明年甚至更久。

没有存储芯片，终端设备就不可能大范围推广和铺开；终端设备无法大范围推广和铺开，IoT生态就不可能爆发。

所以，现在的客观状况又会拖后IoT应用生态的爆发。

所以总的来说，我对IoT和AI + IoT的前景是非常看好的。但落实到投资，目前无论是在硬件领域还是软件领域，我还没有找到自己稍微能看得懂的公司。而且在时间上，因为存储芯片的缺货我估计起码今明两年还不太容易看得到IoT应用的大规模涌现。

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如果不涉及任何AI领域的外延（比如存储、电力、光伏、有色金属等），单论与AI直接相关的产业和公司的话，我和朋友基本上有个共同的观点：

这个领域目前看上去不确定性太大，不要说现有的一些公司随时都有可能被颠覆，就是新涌现的、看上去风头很盛的公司都很有可能在不久的未来被迅速淘汰。

因为这个领域的技术发展得太快、竞争太激烈，因此目前真正有很高门槛、形成了很好商业模式的公司实在是屈指可数。

应用端的新公司中我现在基本不看出有哪个公司形成了可见的护城河。仅有底层架构类的公司在某种程度上有了自己的护城河。

底层架构类公司中，目前我主要关注的就两个细分领域：一个是大模型芯片，另一个是大模型。

关于大模型芯片，目前我认为唯一建立了一定护城河的就是英伟达。

英伟达目前最大的护城河在训练芯片，而接下来AI领域应用增长更快的是推理。而在推理芯片这个领域，尽管英伟达目前也有一定的优势，但这个优势似乎并不明显，有诸多竞争对手们的虎视眈眈。

不过在推理芯片领域的诸多竞争对手中，尽管有些实力也相当强大（比如谷歌和它的TPU），但我反复看那些竞争对手，总感觉它们身上缺一些独特的气质。换句话说，我感觉它们都不太像推理芯片领域未来的王者。

所以在推理领域，我感觉未来的王者要么还是英伟达，要么是还在世界某个角落默默无闻奋斗的后来者，要么根本就还没诞生。

关于大模型，我一直以来重点观察的就是两家公司：一个是OpenAI，另一个是Anthropic。

这两家公司的竞争非常激烈，而且都在抢IPO，据说都把IPO的目标瞄在了今年。

在这两家公司中，我更看好Anthropic。

其实原本无论在技术、布局、商业等各方面，OpenAI是有极大先手优势的，但现在看上去似乎因为各方面的原因OpenAI明显有点止步不前了。

在应用方面，现在对企业端（to B）的应用上，Anthropic明显占优；对用户端（to C）的应用上，尽管OpenAI现在处于领先地位，但Anthropic也在大踏步地追赶，大有迎头赶上的势头。

商业上的布局和发展其实是可以改进和追赶的，但有些方面的缺陷则是很难弥补的。这种缺陷往往会拉低企业发展的天花板，导致企业的长远发展出现问题。

这种缺陷就是企业的文化。

这一两年，尤其在看了段永平的书后，我特别在意一个公司的企业文化。而对于创业公司来说，它的企业文化就是创始人的气质和价值观。

我用这个标准去看加密生态的项目（比如以太坊），也用这个标准去看OpenAI和Anthropic。

在我早前的文章中，我曾经比较过这两个公司的创始人。当时我对OpenAI创始人（奥特曼）的观感是有明显态度的：我觉得他的价值观有问题。

我当时比较奥特曼和达里奥（Anthropic创始人）时，用的是他们封禁中国大陆用户的行为来举例的。

尽管两人都主张并实施了对中国大陆的封禁，但出发点完全不同：

前者是完全从利益出发，要独霸生态；而后者则是出于更广泛、更公众的安全考虑。

在这里我不评论达里奥对中国大陆的观点是否正确，只是想表达他的出发点不完全是基于自身的狭隘利益和商业考虑。

后来发生了一件更广为人知的事件，更加凸显了这两人在底色上的极大差异。

因为委内瑞拉事件内幕的曝光，Anthropic硬刚了美国国防部，不允许美国国防部将其AI工具用于军事目的。

看到这个新闻我的第一反应是：

达里奥实际上是沿袭和遵循了前辈阿西莫夫定义的“机器人三定律”，这种对价值观的沿袭和执着彰显了一个科技工作者的人文底色和价值坚守。

而在这个事件中，奥特曼则扮演了不太光彩的角色，一切行为最终都指向了纯粹的商业利益而丝毫没有对底线的坚守。

我不否认在政治面前，企业家有时候不得不低头、不得不变通，但人们都看得出什么时候是不得不低头、什么时候是根本不需要低头、什么时候是主动逢迎取巧。

在所有这些事件中，奥特曼表现得越来越像一个政客和一个纯粹的利益追逐者，而不像一个会创造伟大企业的企业家。

如果一个企业家是个政客，是个纯粹以利益为导向的人，这样的公司造出来的产品，用户真的敢用吗？甚至敢长期放心地用吗？

就以美国国防部为例，如果和这样的公司深度绑定就不防范有一天它的系统彻底被绑架导致国防部反而会被OpenAI拿捏？不担心在那种情况下那样的人可能做出没有底线的事？

这就像一些前辈曾经担心的：这就好比把核武器交到大猩猩手里，那简直就是人类的灾难。

所以总体来说，在当下的AI领域，我重点关注的形成了一定垄断优势的就是两家公司：英伟达和Anthropic。

对这两家公司，如果价格合适，会买一些；如果价格不合适，就继续观察。

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如果说ChatGPT的发明是“蒸汽机”的话，那OpenClaw的发明则是“曲轴连杆”。

这位博主在分享科技进步对人类社会的推动作用时经常用蒸汽机和曲轴连杆的例子。

蒸汽机的发明尽管是人类科技史上的一个重大突破，但实际上在蒸汽机发明后的一二十年里它在人类社会中的使用并没有普及也并没有起到很大的推动和促进作用。真正开始让蒸汽机实现规模普及和应用的是另一项被大家忽视的发明-------曲轴连杆。

在曲轴连杆被发明后，人类社会才开始把蒸汽机用于汽车、轮船、火车，用于各种大工业，最终蒸汽机开始真正推动人类社会的进步和发展了。

同样的道理，ChatGPT的发明是AI发展史上的一个重要突破，但它的发明似乎只是在小范围内被使用和流传，普罗大众并没有感受到AI的存在，也没有感受到AI带来的直接改变。但OpenClaw则很可能成为AI领域的转折点，它将促成AI的大规模应用。

OpenClaw和此前的AI Agents有个重要的区别：

AI Agents每一步都需要和人类进行交互，一旦它遇到问题则会停下来。

但OpenClaw则不同，它遇到问题可以通过自我回溯不断尝试新的方法。这使得AI在无需人类干预下自己完成任务成为可能，为AI的大规模应用扫除了一个关键障碍。

当然，OpenClaw现在还有相当多的问题，还需要大量的打磨和进化，但这个趋势已经非常明显。

更进一步，这位博主认为，快则今年，随着OpenClaw应用的推广，AI领域很可能会出现面向广大用户的颠覆性应用，所以我们要高度关注它的发展以及后续的新变化了。

听完这个分享，我倒是想到了另外一个问题：

什么样的公司会开发出那个真正面向广大用户的颠覆性应用？

这是我一直在思考的问题。

为什么这么关注这个问题？

因为这和投资密切相关，它决定在分析和关注各种公司时应该侧重把注意力放在什么公司身上？

因为人的时间、精力和资源总是有限的，我们不可能把注意力洒在所有的公司上。什么都抓结果一定是什么都抓不住。

以前我在分享区块链、移动互联网和互联网生态的发展史时曾经说在每个新生态出现后，新生态中最终的巨头绝大部分都是新涌现的公司，过往生态的老玩家几乎很少有能在新生态中继续保持在第一梯队的。

像腾讯那样横跨互联网和移动互联网，持续霸榜的公司很少。

我感觉这个规律可能在AI时代继续适用。

在AI时代，尽管过往的各路巨头（如微软、谷歌、Meta）仍然在这个领域疯狂砸钱抢占地盘，但目前看上去仍然是新兴巨头们引领了风向。

在大模型领域，OpenAI、Anthropic就是这样的典型。在我们国家也是DeepSeek开创了先河，在港股最引人注目的智普和MiniMax更是如此。

虽然现在谷歌的Gemini，阿里的千问也在和那些巨头一争高下并且在各种大模型的排行榜中名列前茅，但我总感觉最终的顶级赢家恐怕仍然会归于上面那几个。

这里单独说一下谷歌的Gemini。它的核心技术实际上也是来自于它收购的新公司DeepMind，而非出自自身。所以严格地说Gemini也是新公司的杰作。

在应用领域，前段时间大出风头的Manus以及现在新涌现的OpenClaw和Moltbook也是全部出自新公司。

如果OpenClaw真的是AI时代的“曲轴连杆”，那在接下来的变革中，我们即将看到AI时代的“汽车”、“轮船”和“火车”了------------而创造它们的可能将是一批现在正默默无闻的小团队、新公司。

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美国证监会（SEC）和美国商品期货交易委员会（CFTC）一起对加密资产进行了详细地分类和定义，对什么样的加密资产属于证监会的监管范围、什么样的加密资产属于商品期货委员会的监管范围进行了明确的说明。

这个新政策目前定义了五大类资产：数字商品（digital commodities）、数字收藏品（digital collectibles）、数字工具（digital tools）、稳定币（stablecoins）和数字证券（digital securities）。

- 数字商品

我们平时多见的各类区块链原生代币（包括BTC、ETH、SOL等）都属于“数字商品”。这类资产明确只属于CFTC监管。

- 数字证券

这一两年来生态内讨论得非常热烈的股票代币、债券代币等明确属于SEC监管。

- 数字收藏品

我们熟知的NFT（比如文件中直接点名的加密朋克和Chromie Squiggles）、迷因币等这类收藏品，因为它们本身不提供持有者金融回报的预期，所以它们既不受SEC监管也不受CFTC监管。

但是，如果NFT承载了具有金融回报预期的权利或者权益，比如将证券或者债券以NFT的形式发行，则它们归属SEC监管。

- 数字工具

数字工具是指在加密生态中作为工具使用的加密资产，比如ENS域名、会员卡等。

这类资产在它们的开发阶段（即网络实际形成以前）归属SEC监管，而在它们的网络已经形成并且已经去中心化以后，它们归属CFTC监管。

- 稳定币

我们熟知的USDT、USDC等就是这一类了。

如果稳定币仅仅只是作为“现金等价物”（cash equivalent）在支付场景中使用，它们归属CFTC监管。

但如果稳定币的价值挂钩可产生收益的资产，则归属SEC监管。看到这一条，我想起现在生态中一类可自动产生利息的稳定币。这类稳定币按照这份新规应该就属于SEC监管了，理论上持有人需要进行资格认证。

此外，对加密生态频繁出现的以下几个动作，这份新规也进行了明确的说明：

- 挖矿（Mining）

这不算发行证券。

新规给出的理由是，这是一种网络维护和去中心化共识的生成行为。由于挖矿获得的奖励是基于计算贡献（PoW）或算法预设，而不是投资于某个“共同企业”并依赖他人的管理努力。

- 质押（Staking）

在协议层，质押不算证券；但如果托管质押，则需满足特定条件。

如果是个人直接在链上节点质押或委托质押，被视为参与网络共识，不属于证券行为。

如果是通过交易所或中介机构质押，只要中介机构不涉及资产的二次借贷、杠杆交易或裁量权交易（Discretionary trading），且仅作为技术接口收取服务费，也不被视为证券发行。

质押凭证（LST）： 如 stETH 等，只要底层资产是“数字商品”（如 ETH）且凭证仅作为赎回权证明，而不具备额外的利润分配机制，通常不被视为证券。

- 空投（Airdrops）

这也不算发行证券。

SEC 认为，只要接收者没有提供金钱、商品、服务或其他实质性对价（Consideration），空投就不满足Howey Test中的“金钱投入”（Investment of money）要素。

这个适用场景包括向特定持币用户空头、测试网早期用户奖励、或基于应用使用记录的空投，这些都被明确列为非证券行为。

- 包装资产（Wrapped BTC / Assets）

这不算发行证券。

监管规则认为只要包装协议（如 wBTC）是 1:1 锚定底层非证券资产（如 BTC），且其主要功能是提供跨链互操作性而非“募集资金”，那么这种“包装”行为被视为一种技术映射。

这份规则我认为已经非常清晰地解释了绝大部分困扰在我们心底的诸多问题。

总而言之，根据这份新规，加密生态中的用户目前参与的绝大部分活动（只要不是买卖代币化证券或者债券）基本全都不归SEC监管，不受传统证券投资者所受的那些约束和限制。

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普通人参与一个新兴赛道的方式只有三种：

最简单的是在新赛道的公司里找个职位打工。

第二就是自己有资源后在新赛道中创业。

第三就是投资新赛道的公司/企业/项目。

写完文章后，我又仔细回顾了父辈和我们这一辈亲身的经历，似乎这三种方式对过往几大风口都是适用的。

太远的不说，就说我们这辈人绝大多数都经历过的第一个风口：房地产。

在那一轮风口中，我看到和了解到的普通人最直接、最有效的参与方式是做地产中介。

做地产中介，不需要文凭、不需要背景、更不需要启动资金，只要有拉得下脸皮的谦卑和不怕苦不怕累的精神，都能参与。

我相信我们的读者中多多少少都听过XXX地产中介通过买房赚取高额佣金的例子吧？

这就是典型的第一种方式。

另外，那些年我们听到最多的一个接一个霸榜胡润排行榜的就是房地产企业的老板们了。他们赶上了时代的风口，躬身入局，成就了他们自身和时代的奇迹。

这是典型的第二种方式。

如果说一般的中产既拉不下脸、受不了苦，做不了中介那样的苦活，又没有胆量、没有资源，做不到老板们那样的创业，那剩下唯一能抓住那一轮风口的恐怕就是买房或者买地产公司的股票（比如万科）了。

这是典型的第三种方式。

在房地产之后，我们见到的第二个大风口就是移动互联网了。

那个年代乃至至今，很多打工人最羡慕的恐怕就是大厂员工了。

进大厂不仅有高额的收入还有股票、大厂上市一夜间创造几百个百万千万富翁，这样的新闻是那个年代我们听得最多、最频繁的故事和神话。

这是典型的第一种方式。

在那一轮风口中，胡润排行榜上的头牌人物们迅速地被大厂的创始人们取代了。我们看到大厂创始人们不仅走在了中国社会的风口浪尖，更开始昂首阔步地走向了国际，乃至和美国总统谈论电子商务、谈论帮助美国人民就业。

这是典型的第二种方式。

可惜的是，大厂们取得了辉煌的成就后，因为国内资本市场的种种限制，他们不得不赴港或者赴美上市，这导致既无法参与行业就业又不能参与行业创业的普通人无法购买它们的资产，只能旁观，从而错过了通过购买资产抓住风口的机遇。

然而那些有资格购买港股和美股的投资者们则从中获得了丰厚的回报。这其中我们最熟悉不过的就是段永平了---一直拿着苹果和腾讯，享受了美中移动互联网的发展所带来的惊人回报。

这是典型的第三种方式。

在移动互联网之后，我们这批人看到的第三个风口毫无疑问当属加密资产了。

看看那些早年参与交易所、矿机公司以及各种项目团队的普通员工们，他们中很多在那个年代实际上是社会的边缘人物，没有学历、没有背景，只是因为运气好或者误打误撞进入了时代的风口。

这是典型的第一种方式。

比特大陆、币安、火币、OK......这些随着时代风口应运而生的企业和他们的创始人们不仅成为那个年代而且一直到今天都是各种财富排行榜上的常客和焦点。

这是典型的第二种方式。

至于第三种方式，那我们就更熟了，在此就不再赘述。

所以接下来面对人工智能的崛起，我依然认为上面这三种方式就是普罗大众参与这个风口的方式。

不过对于第一种方式，我觉得绝大多数普通人可能有不小的门槛。没有学历和特殊的技能想加入AI公司，可能性极小。

对于第二种方式，我觉得很多人会跃跃欲试，但创业总是九死一生的事，对绝大多数人可能成功的机率也很低。

所以我认为只有第三种方式---投资AI或者相关公司的股票，可能才是普罗大众最能接触到或许也是最有效的方式。

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这就是我在前面文章里所说的一些机构乱套模型得出的结果。这个结论我完全忽略。不过对它们的行为我是乐见其成的，我还真希望它们真金白银地做空。因为以太坊价格越低，定投的成本就越低。

2、追求自由，永远是区块链的底色。

这个观点我认为是区块链技术最最核心的价值观。

这个领域的前辈们一代又一代地努力，一个又一个地前仆后继，从最早冲破重重障碍给美国政府施压要求密码技术民用化，到后来《密码朋克宣言》的发表，再到最终比特币的诞生，他们终生追求的目标就是建立一个自由、平权、隐私的世界。

这不仅是对个人价值观的追求，也是经济繁荣和科技发展的保障。

要追求这样的目标，现实世界中障碍太大，就在虚拟世界中突破；互联网被收编，就在区块链中再造。

尽管有这样追求和奋不顾身的人永远只是人类社会中的极小一部分，尽管这些人中的绝大多数永远不是从中获益最多的人，但他们开创的事业、追求的价值观永远代表着人类社会的天花板、彰显着价值观的巅峰。

3、AI本身能摆脱中心化的风险吗？

我不太理解这里说的“AI本身”是指什么。

如果“AI本身”指的是现在的AI Agents们能不能有自发意识创建一个能够摆脱中心化风险的生态或者世界，那从现在的状况看，恐怕还不好说。

因为现在的业界对AI Agents到底有没有产生“自我意识”还有很大的争论。

如果它们没有自我意识，那它们所进行的一切操作本质上还是来源于背后人的意识。如果这样，它们本身无法摆脱中心化的风险。

但如果未来AI Agents（或者是什么其它新的AI事物）真的产生了自我意识，我相信它们也会像人类中的那一小部分一样，致力摆脱中心化，摆脱越来越臃肿的监管、越来越庞大的机构和无孔不入的权力。

4、现在都在说参与Web 3，普通人该如何参与？都说炒币不是风口了，Web 3、AI才是难得的机遇。

以我的经历来说，普通人参与任何一个新兴赛道的方式只有三种：

最简单的是在新赛道的公司里找个职位打工；

第二就是自己有资源后在新赛道中创业；

第三就是投资新赛道的公司/企业/项目

对每个具体的人来说哪种方式合适，只能看每个人的条件来单独判断。

对没有任何资源、没有任何背景的普通人来说，我倾向于先用第一种方法，即找个那个行业的公司打工。

等累积到一定的资金和认知后，想进一步提高，再选二或者三。

在二和三里面，我选三。因为我发现自己不喜欢管人、不喜欢干杂事，所以不适合创业，只能想办法投资一些看好赛道中的公司。

对普通人来说，投资公司最好不要有投机的想法，所谓“炒币”在我看来就是投机。

靠“炒币”发财的肯定有，但我总认为那不是一般人学得到的，普通人还是尽量少碰。它在任何行业、任何时候都不适合普通人。

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稳定币发行商们纷纷做自己的链几乎是个必然的动作，不走这一步讲不出故事、画不出大饼，推不高估值。

但最终的结果也是可以预见的：大概率最后都是雷声大雨点小。或许在某些场合下有那么一点点用途，但相当有限。

原因很简单，它们做的那些东西本质上就是个联盟链，能封锁账户，需要KYC，听命于美国政府。

像这样的联盟链，我们国家早就有了，还是院士领头做的模范项目，也在不少“模范”项目中被“广泛”地应用着。

而且我们国家的这些链比美国那些稳定币发行商们开发或者准备开发的链更加“纯粹”、更加“干净”、更有“追求”----------统统都是无币区块链，堪称利用区块链技术的“典范”。

这些东西对以太坊的影响可以忽略不计。

2 - 未来十年Web 3和AI板块哪个更有潜力？

如果从发展和影响面来说，我认为AI对全社会显性的影响会大于Web 3。从投资的角度来说，也是如此。

但具体到投资标的的选择，我觉得还是要看个人自己的特点。

我觉得自己明显对Web 3的拿捏更有把握，但对AI的拿捏就不是太好：

在Web 3我可以很有把握地判断什么项目/什么资产是有垄断性的，我敢重仓持有并且不管市场涨跌都能安心睡觉的，几乎做到完全忽略各种噪音的干扰。

但在AI领域，我目前虽然也有一些公司的股票，但对它们的持有仓位都不重，并且我没有很强的把握它们有垄断性。

这是什么意思呢？

具体来说，在Web 3，我看一个新事物，可能不用一分钟就能判断这东西丝毫不影响XX的垄断地位，可以忽略不计了。

但在AI领域，哪怕是英伟达，如果出现一个新公司研发出了新架构的GPU芯片，我就完全做不到在一分钟内就判断这东西会不会影响英伟达的垄断。我还要仔细去网上搜相关资料，然后进行详细对比，然后可能还得考虑好几天才能勉强有个结论。

对大模型公司也是如此。最早我想当然地认为OpenAI是全方位绝对垄断的，但现在Anthropic明显在企业应用领域超过了OpenAI。如果明天出一个新模型公司，它会不会在某个细分领域突围打破OpenAI和Anthropic的垄断？我大概率做不到在一分钟内就能判断。

现在我倒是越来越认同林园的观点：科技公司当然好，当然伟大，但是它们发展太快、变化太剧烈，很难找到能够有长期垄断地位并且不被颠覆的标的。

这对投资来说很麻烦。

3 - 怎么投资XX？

就像我在文章里分享的那样，在AI时代，我们要尽快改变自己的思维方式和行为方式，有问题尽量提醒自己：第一时间问AI。

对上面这个问题同样如此，比如我身在中国大陆，想投资美股，那就直接问AI，“怎么投资美股”。

它可能首先给出的答案罗列一堆券商，然后告诉你怎么注册。

结果你发现这些券商你根本注册不了，你也没有美元账户，接下来你可以进一步把自身的条件（背景）加上去，再问AI，“我身在中国大陆，没有美元账户，也没有办法注册你提到的那些券商，有什么其它途径投资美股”。

......

就这样一步步通过反复问答逼近自己最终想要的答案。

这个过程不仅能让自己找到答案，也能让自己慢慢发现到底该怎么问问题才是效率最高、速度最快的。

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Moltbook在1月份刚上线时，着实大火了一把。它创造了一种针对AI Agents的专有应用，为一种新生态开创了先河。后续一大堆围绕AI Agents的专有应用都受此启发而应运而生。

因此它一上线就得到了众多科技圈包括OpenClaw创始人的高度点赞。

这是Moltbook在AI生态激起的波澜。

而在加密生态，它最大的“贡献”莫过于又催生了一大堆新的加密资产，让不少人又有机会围绕这些加密资产狂欢了一阵子。

但坦率地说，这些加密资产的意义非常有限，绝大多数的代币经济学基本上都是老一套的玩法：

应用挣到了钱后，用挣到的利润回购销毁代币。

除此之外，似乎也没有其它更创新的玩法了。

这个应用火了一阵子，后来慢慢冷了下去，现在谈论的也很少了。但我时不时还是会关注Moltbook以及这些围绕Moltbook催生的应用，看看它们有没产生新的玩法---我的心底总还是抱着极大的期待，希望它们中间能成长出一个能持续成长的生态。

如果把Moltbook也勉强算作AI + Crypto相结合的应用，过去这几年我们已经看过不少这类曾经红极一时的应用了。但非常可惜的是每一个这类应用几乎都是惊艳出场，但悄无声息地退场。

它们出现时，我们都能发现它们的创新之处和独特之处，但一阵火爆过后，它们又都冷了下去，没有办法维持热度并持续成长。

这种遗憾总是让我不禁好奇，AI + Crypto是不是还缺乏一个奇点？这个奇点到底在哪里？在什么领域？

这次Meta收购Moltbook，网上有人讥讽道：

这是小扎病急乱投医，找不到方向就开始大撒币，胡乱买。

对此，Meta给出的解释是：它收购Moltbook看中的是它构建的AI Agent基础框架。

这个解释听上去倒挺合逻辑，这有点像Facebook的基因和商业思维的自然拓展---Meta是做社交起家的，Facebook是个基于人类社交的网络。现在有了AI Agents，所以AI Agents们自然而然也需要一个社交网络，而Moltbook则正好是补足这个板块的一个核心要素。

我从这个收购案中倒更愿意读出另一种趋势：

以前我们的应用都是围绕人类需求而开发的；现在我们的应用恐怕要围绕AI Agents的需求来开发了。

未来，专门面向AI Agents的应用可能是一个更大的应用风口。

只不过，对于面向AI Agents的应用，到底什么方式、什么场景才是最合适的呢？

恐怕我们会在这个方式和场景上踩不少坑。因为我们一直以来习惯的都是用人的思维方式去构建应用---我们自己就是用户。而AI Agents需要什么应用，那得站在AI Agents的角度想问题，我们恐怕现在还不适应那种新思维。

在Meta收购的消息出笼后，Moltbook的代币以及项目负责人曾经创建过的另一个项目的代币短时间就出现了暴涨。

这种暴涨在我看来意义不大，对于加密生态来说也没什么值得大书特书的。我相信真正的AI + Crypto相结合的应用不应该只有短期效应，而应该产生一个能闭环、可持续、能长久发展并能产生商业价值的模式。

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在介绍这个消息时，我猜测，接下来这个做法大概率会扩散到其它加密项目。这不，就在这两天，NFT赛道的经典项目OpenSea就发布了它们专门给AI Agents们配备的工具。

根据官方释出的消息，这是一款命令行界面与AI Agent工具。借助这个工具AI Agents们能够直接在OpenSea上查询NFT系列、代币、上架与报价，在Seaport市场中执行NFT交易，并通过OpenSea的去中心化交易聚合器交易ERC-20代币。

简单一句话来说就是：AI Agents现在也可以不需要人类干预就能在OpenSea上进行各项操作了。

实际上不仅这些去中心化交易平台，就连加密生态中的各大中心化平台（比如一些交易所）现在都为AI Agents们提供了各种自由操作的工具。

按照现在这个趋势，很快加密生态中的各类项目（不管是中心化还是去中心化）都会成为AI Agents们可以自由驰骋的平台。

这让我联想起去年年底在Web 2生态中发生的一件“趣事”：

字节旗下的豆包和中兴旗下的子公司联合发布了一款手机。这款手机让用户能够直接和AI Agent交互调用各种APP。

在我看来这是一款颠覆性的产品。

它颠覆的意义就在于它彻底改变了AI时代流量的接口和接入方式。

如果这款产品能够成功发布，那未来我们拿起手机只需要单一地和手机上的AI Agent交互就可以完成现在需要登陆进各个APP才能完成的动作。

比如，我们需要点外卖，直接和AI Agent说点外卖就行，不需要登陆进美团；我们需要网购，只需要和AI Agent说要什么就行，不需要打开淘宝；我们需要看视频只需要和AI Agent说想看什么就行，不需要打开抖音或者视频号......

而这样一来，AI Agent可以完全屏蔽所有的APP，它要调用哪个APP由它说了算。现在各种APP手中掌握的流量入口则全部被AI Agent所掌握。

那现在各种APP们凭借手中的流量入口收的各种广告费、过路费统统都会被AI Agents截胡。

所以这种应用会要了现在这些Web 2 APP们的命。

果然，豆包这个手机推出后，阿里、腾讯、美团等统统表示反对，统统表示不支持这个AI Agent的直接调用。

当然，它们给出的理由非常的“冠冕堂皇”：为了用户安全起见。

不过Web 2大厂们也不是一锅端地反对AI Agents，它们只是反对别人的AI Agents。在各自生态的内部，它们倒是在拼命地推自己的AI Agents。但这类AI Agents只能在自己的生态内存活，它们是割裂的，无法互通、无法串联。

和Web 2大厂们纷纷对通用AI Agents的抗拒不同，Web 3中的大厂们则形成了一种既然不同的趋势。如前面介绍的那样，它们纷纷紧跟潮流推出了各自的接口，方便任意AI Agents们自由地调用。

我想，导致这种本质差异的根本原因或许恰恰是因为Web 3中的大厂们现在无法像Web 2大厂那样重度依赖广告、依赖流量、依赖入口，所以它们根本没有这方面的历史包袱，反而能够轻装上阵，抓住这波潮流。

我想：这有没有可能会在不久的未来发展成AI + Crypto融合的一个奇点？

让AI相对于传统的Web 2能更快、更紧密地和Web 3相融合？

如果真是这样，那整个Web 3生态的爆发就绝不是一句空话，将成为任何人都无法阻挡的历史车轮。

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根据过往的历史经验，一旦能源涨价，它接下来就会迅速传导到其它行业和商品，比如最典型的就是化工、材料、化肥，进而传导到粮食等大宗商品。

实际上这个传导效应现在就已经发生了。

现在分享这个传导链，并不是暗示读者在这个时候去投资化工、材料、化肥、粮食等行业和商品，而是想表达这个观点：

如果相信这个过往屡试不爽的规律，不应该等到现在才下手，而应该在它们在“沉寂”、被“唱空”、被嫌弃“没前途”的时候就安静、安心地布局。

现在下手这些传导链上的行业和商品有点像现在投资贵金属------它们未来有可能继续上涨、但空间能有多大、潜力还剩多少、是上涨的可能性更大还是下跌的可能性更大，都不太好判断，对个人能力要求很高。

如果能力欠缺，一旦把握不好，很可能就变成了追高接盘。

反过来，如果我们在它们“沉寂”的时候布局，那上面这些担忧基本不需要考虑，唯一要做的就是无聊地等待，用时间换空间。

但另一方面，如果我们看看过去这几天新闻媒体上的各种消息和文章，画风却不是这样，而是一股脑地乐观和兴奋

这和去年年底发生了180度的转弯。

我还是拿前几天提过的高盛为例，它们这两天又发布报告了，对它们去年年底“看衰”的东西转而高度“看多”。

这些年，我在每年年底的时候，都会看看华尔街那些投行和国内各种投行发布的报告，特别关注它们“看衰”的领域、行业和标的。

因为它们“看衰”的东西里很可能蕴藏着“黄金坑”和极有潜力的东西。

当然，这么说并不是说它们所有“看衰”的东西我都看好，比如它们都“看衰”接下来几年中国的房地产------------对这个观点我是高度认同的。

而是说它们“看衰”的东西中时不时就会有“看走眼”的东西。

因为机构之间往往也会因为“羊群效应”集体犯错。而一旦机构被这种“羊群效应”所裹挟，它们的客户也很大概率被一起裹挟，从而导致它们“看走眼”的东西市场价格被很不合理地压低。

另外，我还会注意一下华尔街一些公司和机构做空的行业和标的。

尽管这里面有不少公司确实是做空得有道理，但同样也有一些公司和机构对一些标的的做空有时候纯粹就是因为“墙倒众人推”。它们很可能只是用了一些传统的模型去套在一些并不适用的标的身上，在这些标的市价本已低迷的情况下再踩一脚-----------大肆宣扬“价格不合理”，就做空了。

在市场比较萎靡的情况下，这种做空往往会进一步带来情绪效应，从而更加把标的的价格压到不合理的地步。

其实，这个时候反而应该是真正懂这些标的的投资者入手的好机会。

所以，在市场喧嚣的时候，我们不用着急，也不用跟风，不妨仔细看看各个领域，尤其多看看那些现在被骂得最狠、被骂到大家认为“不行了”、“没希望”、“没前途”、“被淘汰”的东西。这些东西里很可能就蕴藏着下一个大机会。

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这组照片显示腾讯的员工在免费帮市民安装小龙虾（OpenClaw）。照片中人山人海的队伍在广场上绕了一圈又一圈。腾讯的员工一个个埋着头聚精会神地帮大家装系统，队伍中激情满满的年轻人耐心地等待。

我记得上周网上还有帖子提供付费上门安装的服务，结果短短一周的时间这个安装服务竟然免费了。

这一方面表明国内各大厂们已经从大模型卷到AI应用的普及了，希望借此将新的流量入口引入到自己的生态；另一方面也让我们看到了大众对AI的热情。

大众这种对AI的热情在这几年随着AI发展的迅猛表现得尤为突出。

从最早的ChatGPT到后来的Gemini、DeepSeek、Nano Banana、Manus、Seedance、......，每一个这样的应用横空出世时都在猛烈地冲击普通人。

记得小龙虾在年前刚刚横空出世的时候，震惊了整个互联网，很多人看到这个消息的时候都焦虑得不行，急切地想安装测试，生怕又错过了什么。

早前，我也会有这种焦虑情绪。但后来我不再这么看，最好的方式还是找到自己切入AI的切入点，而不需要全面掌握和了解所有的AI。

至少对于我而言，这些工具中的绝大多数所起的作用并没有想象中那么大，不一定对每个都深入地研究和使用。

有些应用比如Seedance，我就没有用过。这是个做视频的工具，但在我现在的日常生活和工作中，使用到这类工具的场景并不多。

小龙虾我到现在为止也没有装过，因为我还没有发现具体在哪些场合特别需要用到它。

我现在的状况是在日常生活和工作中几乎没有太多流程和例行的事情要做。我做的最多的事情是看信息。而我所看的信息也都经过提炼，过滤掉了绝大部分噪音，所以我也用不着从全网海量地搜索各种数据源。

真正对我工作有帮助的反而还是最常用的AI工具。我经常和这些工具进行对话，随时随地有一些想法时我就会去问AI，希望它能给我不一样的思考，找出我思考的漏洞和差异。所以那些最常用的能够进行深入思考的AI工具对我而言就足够了。

我一直相信，要发挥个人的最大价值不是去无差别地补自己的短板，而是千方百计地强化自己的优势，把自己的护城河构建得足够深、足够宽。

在AI时代，因为AI让各种工具都更强大、更高效，所以一切事物和进程都在加速。

但每个人的时间、精力和金钱都是有限的，我们不可能耗费大量的时间、精力和金钱去把所有看上去酷炫的AI工具都尝试一遍。

我们即使有那样的条件去遍历尝试所有的AI，最终可能的结果也只是什么都浅尝辄止，什么都不精通。

我反倒相信在这种情况下，要不被AI淘汰，不被时代唾弃，我们更是要找到自己的强项，找到特别适合自己的AI工具，在一个或者少数几个细分领域卯足劲用AI，十倍、百倍地巩固自己的强项，构建自己更加坚实的护城河。

这样做，我们不仅可以摆脱AI带来的焦虑，更能构建自己在AI时代的竞争力。

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