anon

[anon @m1ss233]

没听过中文圈儿里谁聊过中西方“向内求”和“向上求”的说法。太有价值
长知识了😭

然后 space里提到的书列出来

《西方的没落》（Oswald Spengler）
《反脆弱》（Nassim Nicholas Taleb）
《原则：应对变化中的世界秩序》（Ray Dalio）
《对赌》（Annie Duke）
《沉思录》（Marcus Aurelius）

[Mag 止盈家✞ @magicube121]

https://t.co/nMDcC32uPz

[anon @m1ss233]

@geekbb 适合自己的就是最好的。不做堆料流

[Reads with Ravi @readswithravi]

You have to be delusional about your potential and allow yourself to be obsessed with your work.

[Michael Guimarin @Guimarin]

This guy collected every local law in America and put them in a single database.

2.2 million laws.

This might seem to you like some nerds side project, and while it is technically, it is also much more important than you think.

Historically, whenever anything is made transparent to the voting bloc it undergoes radical change.

Every. Single. Time.

To the extent governments work overtime to make things opaque. (And I expect that to happen to this dataset too very soon, in a thousand different ways.)

The internet makes everything including politics “global/local” and local laws won’t escape.

It’s hard to understand right now how profound this will be, but we live in interesting times for sure.

Thank you Joe, and all the other nerds who do stuff like this because they are personally curious and they can. This is how history moves forwards

[Paul Graham @paulg]

It's remarkable how much you can get away with in the nose shadow department if you do it confidently enough. (This is a portrait by Reynolds.)

[anon @m1ss233]

@Predator_fund 本来 不是 只有“吃” ……的节日

[anon @m1ss233]

@Predator_fund 普哥的开播时间 都起过挂吗 ？ 

[Naval @naval]

The only truly wasted time is time spent wishing you were somewhere else.

[anon @m1ss233]

@sjbtc9 @0x_xifeng @Plasma claude 也被拒啊

[anon @m1ss233]

@slzhou1990 @taresky 难受了 😣

[anon @m1ss233]

@Predator_fund 我用这个

[anon @m1ss233]

@Predator_fund 普哥最近看的什么书？

[dany @danywander]

there's an old wall street anecdote that some brokers wore colored socks so clients could spot them across a crowded restaurant.

color served like a business card.

i assume mr. bloomberg still into this tradition.

[Charly Wargnier @DataChaz]

Fable isn't the first.

Back in 1999, the PowerMac G4 was so powerful that the Department of Defense banned its export for breaching the 1-gigaflop barrier

Steve Jobs turned it into an ad.

[tetsuo @tetsuoai]

History's first trillionaire is a guy who catches rockets out of the sky with chopsticks and beams internet to every dead zone on the planet.

Same guy ships cars that drive themselves, humanoid robots for the factory floor, brain chips that let paralyzed people move a cursor with pure thought, and an AI running on a supercomputer his team stood up in months instead of years.

And the people crashing out about his net worth are doing it on the app he owns. The same app governments spent years trying to censor.

You cannot legislate a rocket into orbit.

[anon @m1ss233]

@labubu_trader 太牛了这踩点儿 可惜今天 贪婪冲高的时候没有tp 利润少了 哭哭🥹

[Herman Jin @ShanghaoJin]

@Pathusa 关注我的人太多，且住在HK，请原谅我怯懦一次

最早去维园，然后微信、微博，最后推特，现在只能在心里

[Pike时政财经分析 @BigbirdflyChan]

分享一篇SemiAnalysis在5月29日发布的非常有意思的文章，提出了一个叫做“Dark Output黑暗产出”的概念。对于我们当下AI板块的美股投资具有很高的前瞻性指引。

文章认为，AI正在创造大量真实的经济价值，但现有的GDP、通胀和就业统计体系却无法准确衡量这些价值。因此，未来几年投资者、政府和央行很可能会因为统计数据失真，而误判真实的经济状况。

过去的GDP体系主要是为制造业时代设计的。比如螺丝价格下降99%，但产量增加数十倍甚至数百倍，统计部门可以直接统计螺丝的数量，因此生产率提升能够被准确反映出来。

但服务业完全不同。法律服务、咨询服务、研究报告、代码开发这些工作并没有一个统一的计量单位。统计部门往往只能通过收入和价格变化去反推产出。当AI把一份原本价值数百甚至数千美元的工作，压缩到几美元的Token成本时，统计系统看到的往往只是收入下降，而看不到实际完成的工作量和创造的价值。结果就是，GDP可能下降，服务业收入可能下降，但真实生产率却在大幅提升。

文章还提出一个发人深省的论断：AI时代最大的挑战未必是失业，而是统计失真。未来可能出现几个非常反常的宏观现象。

首先是工资上涨，但就业下降。因为AI最先替代的是大量初级岗位，留下来的更多是资深员工。统计数据会显示平均工资持续上升，但这并不意味着所有人都涨工资了，而是低薪岗位被大量淘汰。

其次是AI使用量暴增，但GDP增长并不明显。Anthropic数据显示，大约37%的Token被用于编程、数学和知识工作，但美国软件投资相关GDP数据并没有出现同步的大幅增长。这意味着大量AI创造的价值根本没有被统计体系记录下来。

第三是AI公司的收入高速增长，但受益行业的生产率却没有体现出来。例如医院利用AI提升运营效率，真正创造价值的是医疗行业，但GDP统计可能只显示OpenAI、Anthropic或者软件公司的收入增长，而医疗行业本身的数据变化并不明显。

这人想起1990年代互联网刚刚兴起的时候。经济学家Robert Solow曾提出著名的“生产率悖论”：“你可以在任何地方看到计算机时代，但在生产率统计中却看不到它。” 后来事实证明，并不是计算机没有创造价值，而是统计体系落后于技术革命。

而这篇文章认为，AI带来的统计误差可能比互联网时代更加严重。未来几年，我们很可能看到这样一种局面：GDP增长并不惊艳，生产率数据也没有明显爆发，但与此同时，AI资本开支持续增长，数据中心建设不断扩张，企业盈利持续改善，AI基础设施需求不断上升。

如果仅仅依赖GDP、就业和通胀这些传统指标来判断AI投资是否过热，很可能会低估AI对经济和企业盈利的真实贡献。换句话说，AI创造的价值正在快速增长，但统计体系可能还没有准备好把这些价值记录下来。

[Ryo @siantgirl]

韩国出生人口3月同比增幅达19.4%，感谢海力士，果然人有钱安逸了就喜欢繁衍了。