catfish

持續探索，躬身入局，但行好事，莫問前程 | Stakefish Head of product

[catfish @yenlin2015]

我升级了Onchain OS，Irene现在是一名职业美股交易员。

和她说 “帮我看看英伟达，我想买10K英伟达股票"

她帮我找到了链上RWA深度最好的池子，买到了Onchain OS验证过的英伟达RWA股票。

我删除了界面里所有的复杂按钮，现在你看到的是自托管的美股智能体，她是一个随时待命的专业交易员。

在今天之前，我还不知道怎么开户，现在我已经有一手英伟达的股票。

重点：
1.专业的RWA美股交易员，她能找到经过OKX验证的RWA美股CA。
2.轻松从容，整个Agent都没有操作UI，只需要和她说。
3.完全免费，连交易的服务器都被她谨慎的避开了。

连接钱包，和她说”帮我看看谷歌的财报”，立即体验：
https://t.co/FEOQpGfcnA

这不是一个交易机器人。这是一个懂市场的人。

这是我做的Onchain OS，Irene

Web3 不应该只有山寨币，还有美股，ETF，黄金，原油，在链上投资RWA，用AI做长期主义

-Claw型号：OpenClaw v2026.3.2 🦞
-大模型版本：Claude Opus 4.6 + Sonnet 4.5
-应用场景：链上交易/持仓诊断/宏观解读/个股研究

[OKX中文 @okxchinese]

🦞谁才是 Web3 最强 AI 玩家？首届 OKX OnchainOS「AI松」开赛，参与赢取 3,000U + Mac Mini M5！

1/用 OnchainOS +任意 Claw 设计智能体
2/三连此推，在X/星球发布以下内容：
-Claw型号、大模型版本
-提示词、应用场景
-成品互动截图/视频
3/提交 https://t.co/ZtQ5cP8hly

评选将使用 @GeminiApp ⬇️

[catfish @yenlin2015]

蘇格拉底說，所謂學習，其實是回憶，其實也就是Re-member，重新經驗我們是誰，回歸初心。人

生沒有B計劃，也還好沒有B計畫，作為三維生物的我們沒法穿越時間，在宇宙宏觀的尺度下，此生渺小如塵埃，只能不斷問自己，我們到底是誰，要去哪裡，找屬於自己的地方，大口呼吸，活在當下，方能不枉此生。

[数字生命卡兹克 @Khazix0918]

https://t.co/pgNrCT3Mit

[catfish @yenlin2015]

都是自我感動，如果他們真有自我

[加密暴徒 @nice27802841047]

这些web3大厂，要说驯化员工驯化的最好的，还得是OKX，堪称web3的阿里巴巴。

平时写小作文还能理解，为了工作么，但是团建还得晒一下写个小作文？

也理解，花领导的钱出去玩得讨领导欢心，让领导觉得这个钱没白花，员工玩的时候还在感恩。

但是一个人写就得了，还得每个人都得写一遍。

行，也对，第一个写了小作文的，其他人不写显得不懂事。

但是你们每个人还得互相转一遍什么意思？
怕领导看不见？

这种小作文就是电子裹脚布，又臭又长，唯一的用处就是向管理层证明我们被驯化得很好。今天你夸我“深夜对齐颗粒度尽显大将风范”，明天我赞你“重组架构赋能业务展现领袖风采”

明明是大家牺牲了周末消耗了体力去配合公司演一出相亲相爱一家人的戏，最后还要写小作文感谢公司赐予了这次机会。公司把你卖了，占了你私人时间，你不仅帮着数钱，还要写800字读后感声泪涕下地表示感谢公司让我拥有了数钱的福报。

这就是职场斯德哥尔摩综合征，自我洗脑合理化自己受到的压榨。

古代土匪入伙要交投名状，在OKX你发小作文就是精神投名状。小作文不是交流情感，是服从性测试。管理层心知肚明这些话都是假的，但就喜欢看大家为了碎银几两聚在一起说瞎话演反胃戏。谁写得最浮夸谁最不要脸谁的忠诚度就得分最高。

Star总天天在推特上当合规教父，自己公司内部的团建文化就这？员工被迫写小作文表忠心，互相转发比赛谁舔得更响亮。合规不合规我不知道，但这个团队的驯化程度确实挺合规的，整齐划一，服从性拉满。

ps.OKX的工资组成也充满了这种驯化的味道，每年的年终奖并不一次性发完，而是分五年解锁，每年都如此，看起来奖金越来越多，但是前提是你永远不能离职，而且不管是主动离职还是被裁员，全部清空，成天让员工患得患失中工作。

[catfish @yenlin2015]

hey, 原來被反嚕的不只有我

[唐华斑竹🦅 @uniswap12]

😂一哥们和Fable5说了声“Hey”，被撸走20刀
一位Reddit用户在Fable 5中输入“hey”后损失了20美元。
哥们花了双人晚餐的钱，就为了跟聊天机器人打个招呼。
他当时在200美元的Max计划上，用完了Fable 5的限额，又充值了250美元的信用点。然后输入“hey”作为测试。
屏幕显示用了几个令牌。他的余额掉了20美元。
他调出了日志。一条消息用了847,000个令牌。
Claude Code每次消息都会重新发送你的整个会话上下文。系统提示、工具、完整的聊天历史。你得为所有这些作为输入付费。
“hey”带着847,000个令牌的包袱。
他的总花费达到了336美元。这条帖子在r/ClaudeAI上获得了1,400个赞。 #AI #AIAgent @grok

[catfish @yenlin2015]

既往不戀，縱情向前。

[catfish @yenlin2015]

從農業時代的體力活，到工業時代的管理活，到互聯網時代的腦力活，AI時代我們到底還能做些什麼？外包體力，外包管理，外包思考，我們還不能外包理解，直到腦機接口普及那天。

[rick awsb ($people, $people) @rickawsb]

AI，泡沫即飞轮？

MIT经济学家 Ricardo Caballero 在最新工作论文《Speculative Growth and the AI "Bubble"》中提出了一个非常有意思的观点：

真正的问题不是 AI 是不是泡沫，而是泡沫本身能否创造未来的基本面。

传统金融认为，估值来自基本面。未来现金流决定今天的价格。如果价格远远高于现金流，那就是泡沫。这几乎是所有价值投资、DCF模型以及有效市场理论共同遵循的逻辑。

Caballero则把因果关系补充成了一个闭环。价格不仅反映未来，也塑造未来。高估值带来融资能力，融资能力带来资本形成，资本形成提高生产率，生产率最终又改善未来现金流，于是原本看似脱离基本面的估值，反而成为未来基本面形成的一部分（有点像索罗斯的反身性？）。

论文认为，当估值能够影响投资时，价格上涨本身就可以帮助创造未来的基本面。

这一逻辑会在 AI 上成立的关键在于，AI 不是传统意义上的资本。

普通资本遵循边际收益递减。建更多工厂，最终会遇到需求不足、产能过剩，资本回报越来越低。
但 Caballero 认为，AI 更接近一种能够持续扩张的"劳动型资本"。GPU、模型、Agent 并不仅仅增加机器数量，而是在不断增加整个经济中的有效劳动。论文中直接将 AI 建模为能够执行原本由劳动完成任务的资本，因此资本增加的同时，劳动能力也同步扩大，资本收益递减被明显削弱。

如果继续深究，还有更加重要的发现：AI 投资改变了收入分配。
越来越多收入流向资本所有者，而资本所有者天然拥有更高的储蓄倾向。储蓄增加意味着长期资金供给增加，长期利率下降，更大的资本存量反而更容易被整个经济承载。论文称之为 Funding Feedback。资本形成越多，未来融资成本越低；融资成本越低，又进一步支持更多资本形成。整个系统开始出现正反馈，而不是传统增长模型里的负反馈。

于是经济开始出现两个完全不同的长期均衡。

一个世界里，AI 投资始终不足，资本形成缓慢，生产率长期维持低增长。

另一个世界里，AI 获得持续融资，大规模建设数据中心、GPU、模型和 Agent，最终形成新的高资本、高生产率均衡。

真正有意思的是，高资本均衡虽然存在，却无法仅靠理性市场自动到达。论文证明，从今天这个低资本状态出发，即使所有投资者都是完全理性的，也不会主动跳到那个更好的未来。原因很简单。今天没有足够资本，就不会有未来的高增长；没有未来高增长，今天就不会有高估值；没有高估值，也就没有资本形成。整个系统陷入自我锁定。

泡沫恰恰打破了这个循环。

高估值让企业能够融资，融资建设更多 GPU，训练更大的模型，部署更多 Agent，最终真正提高整个经济的生产率。泡沫不是长期均衡，而是通向长期均衡的桥梁。

这也是论文为什么反复强调 Fragility。真正的问题从来不是泡沫会不会破，而是泡沫会不会破得太早。如果资本还没有形成，融资就停止，那么整个 AI 建设就会中断，未来增长也随之消失。如果在泡沫破裂之前已经完成了足够多的数据中心、模型、Agent 和基础设施建设，那么即使估值最终回归正常，高资本均衡依然能够维持。论文明确指出，关键不是修正是否发生，而是修正是否发生得过早。

互联网就是一个典型例子。2000 年互联网泡沫彻底破裂，但光纤、服务器、软件、数据中心和互联网人才全部保留下来。泡沫消失了，互联网革命却真正开始了。AI 很可能也是类似过程，只不过留下来的不只是网络，而是智能本身。

不过，我认为 Caballero 的框架还能再向前推一步。

论文把 AI 建模成"可复制的劳动"，但现实中的 AI 正越来越接近"可复制的科研人员"。如果 AI 不仅能够替代劳动，还能够参与科研、写代码、设计芯片、发现新材料、研发新模型，那么它改变的不只是生产函数，而是创新函数。

过去，创新能力主要取决于科学家数量、工程师数量以及优秀人才数量，因此重大技术革命通常需要几十年积累，这也是康波周期长期存在的重要原因。并不是经济天然每六十年发生一次革命，而是创新资源本身增长太慢。

AI 第一次开始打破这一约束。

未来的创新能力，不再只是依靠人脑（Human brain），而可能是 Human + Millions of AI Agents。更进一步，创新能力甚至可能只依赖 ai（算力）。
算力持续增长，创新能力也持续增长。创新第一次变成了一种可以资本化、规模化扩张的生产要素。

如果再结合今天正在快速发展的 Coding Agent、Research Agent、自动科研以及递归自我改进（RSI），这个反馈会变得更强。更多 AI 带来更快科研，更快科研产生更好的模型，更好的模型继续提高科研效率，形成真正意义上的 Intelligence Flywheel。创新速度本身开始加速，而不仅仅是生产效率提高。

这也是为什么我一直认为，AI 的经济回报很可能符合 "Slowly, Then Suddenly"。

今天大家看到的是 GPU 投资、模型训练、数据中心建设，ROI 看起来并不高，于是很多人开始怀疑 AI 是不是泡沫。但这些投资真正购买的，并不是今天的利润，而是未来的智能资本。当模型能力跨越某个临界点，大规模 Agent 开始进入企业，劳动替代开始发生，生产率可能出现非线性的跃迁，过去几年看似过高的估值，也开始真正兑现。

这意味着，Caballero 所提出的反馈环路：

估值 → 投资 → 资本形成 → 基本面

未来很可能进一步演化为：

估值 → 投资 → 算力 → 智能 → 创新 → 更多 Ideas → 更高生产率 → 更高利润 → 更高估值

这里真正形成正反馈的不只是资本，而是整个社会的创新能力。

如果这一过程成立，那么 AI 带来的变化可能不仅仅是一次新的技术革命，而是改变了技术革命本身的产生机制。

历史上的康德拉季耶夫长波之所以持续四五十年，很大程度上并不是经济规律决定的，而是因为创新资源始终稀缺：科学家有限、研发能力有限、知识扩散缓慢。AI 正在改变这一前提。

未来，我们或许看到的不是一个越来越短的康波，而是在同一个 AI 平台上持续涌现多个产业革命：AI 药物、AI 材料、AI 芯片、AI 机器人、AI 生物制造……创新开始工业化，技术革命开始连续发生。

如果说熊彼特让创新成为增长的核心，罗默让知识成为增长的核心，那么 RSI 与 Caballero 共同指向的，可能是下一阶段增长理论的核心命题：

之前的熊彼特的经济周期理论，依靠破坏式创新，破坏式创新，依靠人脑和偶尔出现的天才；而 AI，第一次让这样的天才本身成为可以投资、可以批量制造、可以不断增强、而且还可以不断自我强化的资本。

从这个角度来看目前无论多大的泡沫，在指数级增长的创新面前，都可能会被很快消化。

[catfish @yenlin2015]

如果宇宙的終極目標是熵增，那麼我們是不是要盡可能地浪費電浪費水？也不是浪費，就是攪動，把一切物質用起來，Prompt, agent, agent team, 也許以後會有agent company, agent territory, agent country, agent world, agent universe. 用的不夠快，會有神秘的力量去推動這個進程

[catfish @yenlin2015]

We’re still early, agent 還在調用工具寫代碼，還沒開始拿來生成圖片，視頻，那裡才更接近一個真實世界，存儲，算力還沒迎來他的星辰大海

[catfish @yenlin2015]

最後還是回到人，人存在的意義就是去探索，體驗生命。如果宇宙的終局是熵增，那麼我們只能盡可能地製造混亂，mess up the life，才算是不枉此生。

大模型的訓練也是如此，alpha go的訓練裡，訓練規則比訓練經驗有效，在現代模型訓練裡，教會模型真善美，這些真理，比強加人類想像的安全規則有效。

[Phoenix Yin @Phoenixyin13]

名校的高压环境、极端的资源集中和特权感，有时恰恰是滋生病态宣泄的温床。

很多人在一条被高度异化的成功赛道上拼命狂奔，外在的标签有时被无限放大，而内在的心理健康、道德约束和不断精进的人格健全却完全被忽视。

很多时候，结果变成了学历越来越高，精神内核却越来越扭曲、空虚，只能靠最原始最极端的刺激来填补无底洞一样的精神黑洞。

当你发现自己曾经向往、甚至努力跻身的名校环境里，普遍充斥着这种精致的利己、台前幕后的双重人格、以及用高知光环掩盖的精神荒芜时，那种冲击确实是巨大。

遍地精英，皆荒原。

这个世界上，名校和光环确实可以批量复制，
但是，我一直坚定地认为，一个干净、真诚、知行合一的灵魂是复制不出来的。

如果你看清了一些滤镜下的荒诞，就把视线收回来，放到自己真正热爱的事情上。

你的柔情、你的专注、你的创造，才是真正能滋养你、让你在喧嚣和荒谬中站稳脚跟的东西。留住这些东西，然后向前走。

[catfish @yenlin2015]

Thank your father

[Star_OKX @star_okx]

Uh oh… I may have a problem. 😅

My name is literally Star Xu.

Please don’t blame me—my father chose the name. 🤣

[Ryan Leung 梁興盛, CFA @RYANHINGSHING]

@Aiden14544717 是渠道牛逼😓

[catfish @yenlin2015]

xhigh, sounds like AI is getting high.
The naming of AI is interesting, AI=An I, which is me, myself

[catfish @yenlin2015]

Can't time the peak. The music continues

[Serenity @aleabitoreddit]

Just some random thoughts, I do think AI is the most disruptive technology in human history.

To the level of agricultural or industrial revolution.

Since Anthropic, OpenAi, XAI, and others are racing to build superintelligence.

The amount of economic impact can't be measured if AI helps find cures for cancer or accelerates discovery for Quantum Computing.

Or if AI end up displacing the workforce, which increases profitability for companies.

The US Gov has every incentive to keep the buildout going too, as the implications from Warfare, Cybersecurity, is also immeasurable if China takes the lead.

So there's likely to be incentives and subsidies to win, even if there's not enough profit derived LLM training/inference.

As for sustainability, when you look upstream, $GOOGL is able to fund it majorly with their own cashflow, same with $AMZN, $MSFT.

More lukewarm on $META. Very iffy about $ORCL.

But I do see some bubbles forming around debt interest like $CRWV.

Maybe circular valuations that's happening with OpenAI backlog agreements or $NVDA / $AMD agreements with Neoclouds to buy their GPUs.

But as seen with $MSFT and having OpenAI be a major part of the backlog, it did correct off the information, so "bubbles" like that do pop despite the overall markets increasing.

Definitely don't see a bubble in upstream semiconductors from $LITE to Sk Hynix though since the amount of profit they get from the buildout would likely be insane to make up for capex decreasing.

OpenAI was actually my biggest fear from contagion, eg. $CRWV, $CBRS and others, but they just raised a lot.

So think it will be fine for another 1 1/2 years of capex, especially if they IPO this year.

I also don't think we'll get massive Fed tightening despite "predictions" since this will trigger a contagion since many of these players rely heavily on debt.

And although the Fed is independent, don't think Trump would have supported someone who is against his administration goals.

As for semiconductor valuations going up every day like $AMD or $MU, there's probably going to be some corrections here and there. Everything going up together is kinda unhealthy.

Can't time the capex peak but just from $AVGO and other projections, it just keeps accelerating exponentially into 2028.

Especially as everyone is starting to sign multi year agreements as well.

OpenAI contagion / hyperscaler capex decreasing / fed tightening was what I'm looking out for, and no blaring signs of any of those yet.

So I think the music will keep playing for this year at the bare minimum.

[catfish @yenlin2015]

這是最好的時代。

[Yuki @Yuki27__]

今天在纽约见了做神经医学的朋友，目前正在做脑机接口。她竟然说，在学术界看来，马斯克的 Neuralink 是落后的技术。

生物看不上他用新闻稿做科学的姿态，Neuralink 属于“工程领先、科学取巧”。

从 DC 开了三个小时车过来，我原以为是叙旧，没想到聊了一下午的脑机接口、AI和存储焦虑。

她们拿融资之后能够自己设计芯片，去欧洲代工厂订做 22 纳米的版本。22 纳米是低功耗模拟芯片的黄金节点，能在 0.5V 下工作，特别适合做植入式神经记录。

目前在研究减肥针是怎么作用于大脑的。现在没人知道不同的减肥针药物，如何影响大脑抑制食欲，下丘脑和大脑的奖赏回路(多巴胺通路)具体是怎样的。于是她们在老鼠脑袋上开洞、接入芯片，需要实时测量神经信号的变化。

因为数据量大到离谱，频率非常高，所以她们需要 10000 个 TB，也就是 10 个 PB 的存储。

我第一次听到存储用PB这个单位！

神经信号要以 3 万赫兹的频率采样(每个电极每秒测 3 万次)，才能捕捉到只持续 1 毫秒的神经脉冲。每个数据点才 2 字节,但你乘上几百个电极、再乘上 24 小时不停，一个探针一小时就是 80GB。

她说一块 1PB 的企业级磁盘比她一个月工资还贵，长期维护的 PB 级存储，五年下来要百万美金。研究室没那么多经费，只能每次买 1 个 PB，精打细算地用。

给个尺度感，哈佛和 Google 把1 立方毫米的人脑做到全分辨率，就是 1.4 个 PB。一整个老鼠脑，估计要一个 EB(1000 个 PB)。倒不是因为单次数据大，是频率太高。

而且，存储焦虑也不是生物医学独有的。

天文学界，SKA 射电望远镜一年要存 700 个 PB。CERN 的对撞机已经在用 EB 级别处理数据。存储，决定着前沿科学的天花板。

数据一大，通信传输会影响效率。所以我们聊到了光通信。

芯片连接材料最早用铝，1997 年 IBM 把它换成铜(电阻低 40%)，现在又在从铜换成光。这正好和黄仁勋在 GTC 上讲的呼应，2025 年 3 月,英伟达发布了硅光子 + 共封装光学(CPO)的交换机,为了把 AI 数据中心扩展到百万卡级别。

为什么铜必须让位给光呢？

因为速度越快,铜能传的距离就越短(高频下铜的趋肤效应和损耗急剧上升)。到了 1.6Tb/s,一根铜线连一个机柜的高度都跨不过去。所以信号只能变成激光。

除了存储，实验室动物成本也是很高的。

一只实验室猴子,买进来要 3.5 万到 5 万美金，算上多年的特殊饲养、手术、兽医和机构管理费,一只猴子全周期下来轻松超过 10 万美金。一只老鼠 80 美金，买的是它基因纯度。

我问：为什么用老鼠和猴子,不用兔子？她说，老鼠有一整套基因工具箱(2.4 万种现成品系、基因敲除、光遗传学)，猴子是因为大脑结构最接近人类。兔子智商中等两头都不沾,所以不用。

现在很多 AI 公司在挖她们这种做脑医学研究的人，原因有两个。

第一层是效率。人脑是地球上最省电的计算机。大脑做着视觉、语言、运动、推理,全部并行,只耗 20 瓦，大概一个暗灯泡。而一块高端 AI 芯片就要 300–700 瓦,训练大模型动辄几兆瓦、几吉瓦。

差别在于，计算机底层是二进制(0/1),晶体管在 GHz 频率上疯狂开关。而大脑是模拟的、稀疏放电的,神经元只在需要时才点亮、才耗能。AI 公司想偷师这种效率。所以，现在AI 公司最抢手的岗位是神经科学家。

第二层更微妙：我们其实根本看不懂大脑是怎么运作的，而 AI 现在面临一模一样的处境。

Anthropic 发现，AI 在回答你的时候,其实在内部想了一套自己的东西,而它说出来的理由，未必诚实。

举个例子：研究员偷偷给 Claude 塞一个错误答案当「提示」,它会顺着这个答案编出一套像模像样的推导, 只有 25% 到 39% 的概率承认自己用了提示。

Anthropic CEO 说，当 AI 总结一份文件时,“我们并不知道,在具体而精确的层面上,它为什么做出这些选择。”AI 的思想是个黑盒子。他们的目标是给 AI 做一台”核磁共振”,到 2027 年，希望能看懂里面在发生什么。

最后又聊到做手术。

由于大脑本身是没有痛觉的，所以人可以清醒着被开颅。老鼠被开颅、植入芯片、再缝合,可以继续正常活几个月。她笑着说可以帮我开脑，但希望我永远用不上。

聊完一整个下午，我最大的感受是：

目前我们对人脑、对 AI,其实都了解得太少了。

但也正因为如此，我越来越觉得，我们活在最好的时代。

真正的无人驾驶已经在路上跑、量子计算在飞速进步、人类在认真筹备第一次登上火星、脑机接口真的开始读懂大脑……

我今天在纽约街头连着撞见好几块 AI 和加密行业的广告：出租车顶上写着「It’s happening with Ripple」，公交广告是贝莱德的比特币 ETF，站台是OpenAI 的 Codex。

以前根本无法想象的事，都在同时发生在美国。而我们，刚好生在这个最好的时代。

[catfish @yenlin2015]

Best PR ever.

[Anthropic @AnthropicAI]

The US government, citing national security authorities, has issued an export control directive to suspend all access to Fable 5 and Mythos 5 by any foreign national, whether inside or outside the United States, including foreign national Anthropic employees.

The net effect of this order is that we must abruptly disable Fable 5 and Mythos 5 for all our customers to ensure compliance.

Access to all other Claude models is not affected.

We apologize for this disruption to our customers. We believe this is a misunderstanding and are working to restore access as soon as possible.

Read our full statement: https://t.co/bwn0sximKZ

[RamenPanda @IamRamenPanda]

如果你的所有资产仍然在持有加密

你浪费了整整五年时间

[catfish @yenlin2015]

當AI從訓練主導轉向推理，不就恰巧說明了AI帶來的生產力提升是有效的，否則也不會有這麼多推理需求。

[catfish @yenlin2015]

@OKX_Yuki 讀罷掩卷，潮聲猶在耳。
起筆寫海，落筆寫族；
閒事幾樁，皆是潮汕骨脈。
千人寫潮汕，終不及@OKX_Yuki 一筆。

[catfish @yenlin2015]

Long AI, short human

[Yishi @ohyishi]

他年轻时以为钱是用来把房子变大的。后来才知道，人真正需要的空间很小。一间五十多平米的公寓，如果楼下有超市，常去的地方都在附近，生活已经很完整。郊区的大房子看上去体面，住久了只是多了打扫的负担，死要面子活受罪。

他也曾想过要有一场体面的归来，让人记住自己的名字。后来觉得这念头有些滑稽。人最后都会被忘记，而且忘得很快。他连隔了两代的太公叫什么都说不清，却曾认真计划过让后人记住自己。

他曾给自己设定一个数字，觉得到了才算成功。后来发现，钱大多只是换个地方待着，要么进了税表，要么瞎寄把投亏个精光，很难留下什么。能把一家公司做下去，让一群人有收入，他们背后各有家庭，也算是功德一件，至于别人领不领情就随便吧。

他一度觉得自己很特别。后来发现，不过是在少数事情上做得还可以。每个人都有这样的地方，也就谈不上什么特别，区别只在于有人更早意识到这一点。

他也曾认真比较人与人之间的高低。后来才明白，有些差异来自努力，更多来自运气。很多事并不在人的掌控之内。他曾经不信命，后来发现都是命。