孙学研究员

关注我（follow必回关），带你一起研究21世纪当代中国最重要且最具影响的思想分支——孙学，学习孙哥的自由主义思想、90后“三不”理论、职业选择思路、投资决策策略，努力实现财富自由。

[松田悠玄＠独り起業22年目 @ytk_matsuda]

イーロン・マスク「ユニバーサルハイインカムで働かなくても全員が高収入になる。だが生きがいを失った人間が暴れ、社会は大混乱に陥る」

イーロン・マスクが警告する「シンギュラリティ後に訪れる8つの衝撃未来」がコレ👇

1. 全員が超高収入、でも社会は荒れる
AIの恩恵で働かずに豊かに暮らせるが、生きる目的を失った人々が不安と恐怖で暴動を起こす。

2. デスクワークの半分は今すぐ消せる
肉体労働以外のパソコン仕事は、すでにAIが半分片付けられる状態。あとは普及スピードの問題だけ。

3. 「お金」が消えて「電力」が通貨になる
未来で一番価値を持つのは紙幣ではなくワット数（エネルギー）。電力を制する者が世界を制する。

4. 中国がAI計算力で世界を圧倒する
中国は莫大な太陽光発電でエネルギーを爆増させており、AIを動かすパワーで米国を置き去りにする。

5. AIを置く場所は「宇宙」が一番安くなる
夜も空気の邪魔もない宇宙空間なら、無限の太陽光を使ってAIをタダ同然で24時間フル稼働できる。

6. 巨大バッテリーで使える電力が2倍に
夜に充電して昼に使う仕組みを徹底するだけで、発電所を新設せずに米国の電力供給は倍になる。

7. ロボットが人間のあらゆる欲望を満たす
欲しいモノも健康も、AI・ロボット・ナノテクがすべて解決し、物質的な不足が地球上から完全に消える。

8. 最大の危機は「挑戦のない人生」
何の苦労も目標もない世界で、人類は映画『ウォーリー』のようにただソファに寝そべって太るだけの無気力な存在に成り下がる。

要するに、「AIがあらゆる欲望を満たして金にも困らない天国がやってくるが、同時に人間は働く意味も生きる目標も奪われ、無気力に堕ちるか狂乱するかの二者択一を迫られる」ということです。

[0xFuck.ETH @0x404page]

他们预测，在未来2～3年内，“通缩的核弹”将被投下。首先，AI将开始取代人类的团队，其影响将在2027年的就业统计中显现。然后，到2028～2029年，随着机器人和大量计算资源真正可用，一切事物的价格将瞬间崩盘。
埃马德·莫斯塔克：“我认为减缓这种进步是非常困难的。未来，讨论将更多地集中在如何实际利用这种智能上，而不是智能本身。然而，真正巨大的影响将在变化开始反映在就业统计中的时候显现。
目前，几乎还没有能完全取代员工的AI系统。最多只是暂停额外招聘的程度。
然而，就在现在，这一周左右的时间里，第一批能够整队取代的AI系统已经开始出现。其影响将在明年的统计中显现。那么，那会发生什么呢？
我们还在考虑另一个重大转折点。之前，我们谈过“汤姆·汉克斯时刻”吧。那是预见未来的人早已理解的事情，突然间对每个人都成为现实的感觉的时刻。
首先，工人的数字孪生出现，将导致就业开始流失。
另一个是，特斯拉的Optimus机器人开着Cybertruck或Cybercab到来，爬上卡车，连接到点烟器插座，然后直接开走那样的景象。
人们会惊呼：‘等等，时薪150美元就能取代所有卡车司机？’仅在美国，就有大约100万名司机的工作，还有支持这些产业的300万～400万就业机会。这将是难以想象的。”
劳尔·帕尔：“我们从开始对谈的相当早期的阶段起，就一直称之为‘通缩的核弹’来讨论这个话题。
我一直在思考这种变化会经历哪些阶段，但其流程已经很明显了。
首先，工资上涨将跟不上生产力的提升。也就是说，工资不会大幅上涨，招聘也不会激增。尽管如此，整个经济仍在增长，因此就业将在一定程度上维持。服务业工人和建造数据中心的人仍然是必需的。也就是说，在第一阶段，即使生产力上升，工资也不会大幅上涨。
然后，到2027年大规模计算资源建成并真正可用时，我认为到2028～2029年，一切事物的价格将瞬间崩盘。那时，机器人也将大规模引入，电力供应也会扩大。”

[Tsubame @Tsubame33785667]

今後2〜3年で「デフレの核爆弾」が落とされると、彼らは予測している。まず、AIが人間のチームを代替し始め、その影響が2027年の雇用統計に現れる。そして2028〜2029年には、ロボットや大量の計算資源が本格的に利用可能になることによって、あらゆるものの価格が一気に崩れ落ちていくという。
エマド・モスタク「この進歩を減速させるのは非常に難しいと思います。今後は、知能そのものよりも、それを実際にどう活用するかという議論が増えるでしょう。しかし、本当に大きな影響が現れるのは、雇用統計にその変化が反映され始めるときです。
現時点では、従業員を完全に置き換えられるAIシステムはまだほとんどありません。せいぜい追加採用を控える程度でしょう。
しかし、まさに今、この1週間ほどで、チーム全体を丸ごと置き換えられる最初のAIシステムが登場し始めています。 その影響は来年の統計に現れるでしょう。では、そうなったらどうなるのでしょうか？
もう一つの大きな転換点について考えています。以前、私たちは「トム・ハンクス・モーメント」について話しましたね。未来を予見していた人々だけが理解していたことが、突然、誰にとっても現実として感じられる瞬間です。
まず、労働者のデジタルツインが登場することで、雇用が失われ始めます。
もう一つは、テスラのオプティマス・ロボットがサイバートラックやサイバーキャブでやって来て、トラックに乗り込み、シガーソケットに接続して、そのまま運転していくような光景です。
人々は「ちょっと待ってくれ。時給150ドルでトラック運転手を全員置き換えられるのか？」と驚くでしょう。米国だけで約100万人の運転手の仕事があり、それを支える関連産業にも300万〜400万人の雇用があります。これは途方もないことです」
ラウル・パル「私たちは対談を始めたかなり初期の頃から、これを「デフレの核爆弾」と呼んで話していましたね。
この変化がどのような段階を経るのか考えていたのですが、その流れは明白です。
まず、賃金の上昇が生産性の向上に追いつかなくなります。つまり、賃金はあまり上がらず、採用も急増しません。それでも経済全体は成長しているので、雇用はある程度維持されます。サービス業の労働者も、データセンターを建設する人々も、依然として必要です。つまり、第一段階では、生産性が上昇しても賃金はあまり上がりません。
そして2027年に整備される大量の計算資源が本格的に利用可能になると、2028〜2029年には、あらゆるものの価格が一気に崩れ落ちると思います。その頃にはロボットも大規模に導入され、電力供給も拡大しているからです」

[DK Semi lab @ydkint]

HBM 다음 판, 돈은 병목을 따라갑니다

1. HBM은 계속 팔릴 겁니다.

2. 질문은 그다음 돈이 어디로 가느냐입니다.

3. AI 반도체에서 돈은 늘 가장 막힌 곳으로 갔습니다.

4. 2023년엔 연산이 막혀 GPU로 갔습니다.

5. 2024년엔 메모리가 막혀 HBM으로 갔습니다.

6. 2025년엔 연결이 막혀 광통신으로 갔습니다.

7. 다음 병목은 전기라고 봅니다.

8. AI 랙 하나의 전력이 수십kW에서 1MW급으로 커지고 있습니다.

9. 지금 방식으로 1MW 랙을 돌리면 구리만 최대 200kg이 들어갑니다.

10. 그래서 엔비디아는 2027년부터 800V 고전압 구조로 바꿀 계획입니다.

11. 논문도 먼저 움직였습니다. 데이터센터 전력 연구는 2023년부터 급증했습니다.

12. 반대로 광통신 논문은 이미 평탄합니다. 연구가 끝나고 시장으로 넘어갔다는 뜻입니다.

13. 전기가 지나가는 길마다 돈 버는 곳이 다릅니다.

14. 입구는 변압기입니다. 하지만 이미 많이 올랐습니다.

15. 랙 안은 GaN·SiC 전력 반도체입니다. 인피니언, 온세미, 나비타스 등이 있습니다.

16. 이쪽은 전기차 부진으로 오래 눌려 있어 기대가 가장 덜 반영돼 있습니다.

17. 리스크는 시점입니다. 실제 적용은 2027년 이후입니다.

18. 확인할 건 하나입니다. 엔비디아 800V 랙의 출하 일정입니다.

19. 그 일정이 당겨지는 순간, 전력 반도체는 전기차 부품이 아니라 AI 부품으로 다시 평가받을 겁니다.

[大漂亮| C Labs @giantcutie666]

很多人好奇养老金缺口到底有多大

这么说吧，行政事业单位就业人口只占5.5％，但是他们领的养老金能占总体的67％

而且每7年就能翻一倍😅

癌细胞和正常细胞最主要的区别，就是癌细胞会吸取很多营养，而且特别长寿

一定要把病人熬死了，癌细胞才会死😂

[The AI Investor @The_AI_Investor]

RAM supply is the real constraint.

AI companies are telling Qualcomm they want phones running 100B-parameter models continuously by 2028.

The problem: RAM supply

[小盖 @xiaogaifun]

最近学 AI 收获最大的 3 个 YouTube 视频。

强烈推荐大家看看硅谷这几期讨论 AI 趋势的 YouTube 视频，非常精彩。

最好的对抗信息 FOMO 的方式就是找到好的信息源，然后精读。

所以这周我给自己留了 3 天时间，比较松散的把 10 月份 YouTube 上一些重要的播客都看完了。

挨个分享下。

一、Stripe 的创始人认为 Agent 会重塑互联网的流量分配逻辑。

这期视频访谈的标题是，Stripe’s John Collison: AI Agents Will Rewire the Internet，大家自己去搜。不长，一共 28 分钟。

这里面有两个印象深刻的观点。

1、Computer Use 是现实世界终极的向后兼容层。

或者这么讲，Computer Use 可能是继 Transformer、LLM 和强化学习之后，推动 AI 能力发展的又一次重要跃迁。

只要模型的 Computer Use 能力足够强，那数字世界的 AGI 就已经实现了。

因为 Computer Use 让 AI 能够利用人类过去几十年已经建设好的软件基础设施。

举个例子，假设我想让 AI 帮你续办驾照。

一种办法，是等待交通管理部门开发专门的 MCP Server 或 API，让 AI 可以直接调用。但等这些部门完成接口改造，恐怕得等上好几年。

另一种办法是，既然现在的网站已经能让人办理驾照，那么只要 Agent 学会操作网站，就可以直接完成任务。

那些没有 API、没有 MCP，甚至已经非常陈旧的软件，只要仍然可以通过界面操作，Agent 理论上就有机会使用它们。

2、Agent Commerce 会重新分配互联网的流量。

这个我想结合自己的经历展开讲下。

比如昨天，我给家里买窗帘。我比较喜欢去 1688，但每次买东西都头大，我得搜索商家、比较价格、沟通尺寸和材质，前后折腾了一个多小时。

或许等 Agent 再成熟一些，我就完全可以把类似的任务交给 Agent。

我知道，有人可能会担心，万一 AI 买贵了怎么办？

这问题我也想过。但即使我自己买，也不可能把所有商家都研究一遍。最后无非就是挑几个比较一下。而且我相信，AI 在搜索和比较这些事情上，大概率比我更有耐心。

当越来越多的人开始通过 Agent 购物，整个互联网的流量分配逻辑可能都会发生变化。

过去，我们发现商品，很大程度上依赖搜索引擎、电商平台和社交媒体。很多商家能否成功，取决于他们有多熟悉这些平台的流量规则。

但如果消费者直接向 Agent 提需求，让它帮自己寻找商品、比较价格，那么哪些商家更容易被发现，可能就要由一套新的规则决定了。

Stripe 的创始人 John 说，他自己用 AI 研究商品时，经常会发现一些以前从未听说过的小众品牌。

这些品牌可能没什么知名度，但产品不错，用户评价也很好，于是被 AI 推荐出来。

AI Discovery 会成为未来商业领域新的流量聚合入口。

这让我想起十一假期的一段经历。

我去了趟内蒙古的一个小城，在当地吃了一家很不起眼的小店。老板五十多岁，店面挺破旧，环境也谈不上多干净，但东西确实好吃、正宗。

老板说，从去年开始，店里的生意突然好了很多。他问那些外地来的客人，大家都说是在网上看到的。

其实就是一些游客在小红书上分享了这家店，后来越来越多人慕名而来，吃完又继续分享。包括我自己，也是通过小红书找到这家店的。

你看，这个老板什么都没做，甚至不知道互联网的流量规则已经变了，但他的生意却实实在在地受到了影响。

就像当年社交媒体广告兴起时，一批新公司特别擅长利用社交媒体获客，然后围绕这套流量规则设计产品，最后成长起来。

未来 Agent Commerce 可能也会重演类似的事情。

二、Alex Wang 谈他对 Meta Muse 的设想。

Alex Wang 不用多说了，最近风口浪尖上的人物，Meta AI 一号位。访谈的标题是 The Biggest Launch Since ChatGPT。

记得之前 Alex Wang 刚加入 Meta 的时候，好多人觉得这哥们很水。

但其实我觉得只要认认真真看过这人的访谈之后，你会发现扎克伯格的选人水平是有多强。

主持人问，假如一切顺利，五年甚至更久以后，Muse 应该变成什么样？

Alex 说，Muse 会成为用户的总管。

我想了一下，总管这个词好像比助理更贴切，因为助理似乎更多的是在完成我们吩咐给他的任务，而总管可以全盘考虑。

为什么需要这样的产品？这哥们讲了一段非常感性的个人思考。

很多人在小的时候，都有非常丰富的想象力。

有人想写一本书。有人想拍电影、制作音乐剧。有人希望改变世界，或者解决某个非常困难的问题。

但随着年龄增长，很多人的梦想逐渐消失。

他们按部就班的完成学业，进入社会，开始工作。生活中遇到各种各样的现实问题，大家开始向现实妥协，渐渐觉得，很多事情自己根本没有能力改变。

算了，就此算了？这真是令人遗憾的。很多人的想法可能很有价值，但他们从来没有机会真正尝试。

在 Alex 的想象里，他认为 AI 能够改变这一点。

一个人不应该因为缺少专业知识、不认识合适的人，或者无法处理复杂事务，就轻易放弃自己的想法。

如果有一个足够聪明的 AI，长期陪伴在用户身边，帮他搞定很多琐碎的事情，那么很多过去难以实现的目标，就可能逐渐变得可行。

那为什么这事是 Meta 做？因为 OpenAI、Anthropic 等等这批模型公司陷入到了技术的思维里。

大家也可以对应的想一想，过去一年时间好像 AI 行业里头有一个非常奇怪的现象。程序员好像觉得 AI 已经无所不能了，但普通人却不明白为什么大家这么激动。

因为对于大部分普通人来说，AI 仍然还是一个问答工具。这个我十一假期的时候出去旅游，发现大家用豆包的方式确实还是问答。

过去一年，几乎整个行业都在努力提升 Agent 的编程能力。

模型越来越擅长写代码，却很少有产品去思考，如何让一个完全不会编程、也不想学习编程的人，享受到 AI Agent 的能力。

Meta 从一开始，就是为了解决这个问题。

他们花了大量时间打磨 Muse 的细节。程序员对技术的容忍度通常比较高。遇到报错、任务中断、环境配置失败，他们可以自己排查，甚至觉得这就是使用新技术的一部分。

但普通用户不会这样。

所以 Muse 锚定的目标一直是把复杂的 Agent 技术包装成一个足够简单、稳定的消费级产品。

这好像确实是 Meta 擅长做的事。

三、a16z 的投资人对当下 AI 应用的分析

这集很有意思，因为 a16z 最近几年都会发布一些 AI 应用的榜单。然后在这个榜单的基础上，他们会给出一些自己的分析和判断。

播客的标题是 What AI's Biggest Spenders Are Buying and Building。

我今天才彻底把这一期播客听完。它核心讲了一个判断：

AI 消费市场正在从少数重度用户购买生产力工具，逐渐走向面向普通人的全新软件市场，而软件的产品体验、用户 Context 和网络效应，会成为越来越重要的竞争力。

播客里提到一组很有意思的数据。在美国，大约一半的人都使用过 AI，但真正掏钱订阅 AI 产品的，只有 4.5%。

而且这些收入高度集中，在所有付费用户中，Top 10% 的重度用户，贡献了超过一半的收入。

这些重度用户有一个很明显的共同点，就是他们大多在利用 AI 创造东西。比如写代码开发产品、制作视频、搭建自动化流程。

对他们来说，AI 已经成为日常工作和创作的一部分，所以愿意花更多的钱。

但问题是，绝大多数普通人并没有这么强烈的创作和生产力需求。

比如把一个 Codex 交给普通用户，他可能根本不知道该用它做什么。产品可以告诉他，AI 能帮你订机票、管理邮件、预订餐厅。但如果他今天恰好没有这些需求呢？

这其实也是目前很多 AI 产品面临的问题。我们一直在努力让 AI 帮人们节省时间、提高效率，却很少思考，普通人究竟愿意把时间花在什么事情上。

播客里有一个观点，我特别喜欢。大多数人并没有整天想着怎么节省时间，他们反而在寻找值得花时间去做的事情。

仔细想想，过去移动互联网最成功的消费产品，TikTok、YouTube、Instagram、Netflix，哪个是以提高生产力为主要卖点的？

它们满足了人们娱乐、社交、表达和消磨时间的需求。

但今天的 AI 消费市场，绝大多数产品还在围绕生产力打转。

所以 a16z 的几位投资人认为，AI 消费市场其实还有大量机会没有被挖掘出来，比如社交、游戏、娱乐、购物，甚至婚恋交友。这些领域都有可能诞生全新的 AI 原生产品。

当然，还有另外一个视角。提高效率、节省时间，甚至省钱，这些价值对普通用户同样成立。只是很多人未必愿意为了这些能力，每个月专门花钱订阅一个 AI 产品。

目前，大部分头部 AI 产品的收入仍然主要依赖付费订阅。对于那些每天用 AI 写代码、做设计的重度用户来说，这种收费方式很合理。

但对于普通用户，如果只是偶尔让 AI 帮忙订张机票、买点东西、整理几封邮件，让他每个月花 20 美元订阅，可能就没那么容易了。

所以，播客里的几位投资人认为，广告、交易抽成等模式可能更适合真正的大众市场。

比如我让 Personal Agent 帮忙买窗帘，它可以帮我研究材质、比较价格，最后找到合适的商家完成购买。

对于我来说，省下了大量时间，也不用专门为这次购物订阅一个 AI 产品。而 Agent 可以通过商家的交易佣金获得收入。

而且我觉得这里还有一个矛盾：如果未来 Agent 通过商家佣金赚钱，那么它到底会帮用户寻找最合适的商品，还是优先推荐佣金更高的商家？

这都是一些还需要继续探索的新问题。不管怎么样，我感觉 AI 消费级应用爆发的临界点确实快到了。

[邵艾伦Alan（薄肌版） @AlanShao111]

暴力解决迷茫，就两个字：行动。

“这个赛道适不适合我？”
“能不能挣钱？”
“有没有正反馈？”

做了立刻就能知道。

你看不清路，是因为信息不够。
行动，就是在开图。

[孙学研究员 @yunxiaopku]

说个暴论，蓝V新人起号，只干三件事：

到处互动 —— 评论 + 关注，别客气
一天十条以上 —— 先有数量，再谈质量
一天三位数涨粉 —— 前两件做够，这是结果不是目标
前两条是动作，第三条是利息。

#蓝V互关 #真诚交友 #浇朋友

[孙学研究员 @yunxiaopku]

李录一句话说透中国这十年：你总是想知道，自己是目标还是代价（AI硬科技是新目标，房地产等旧经济成为了代价）

文字版：
主持人：我刚从中国回来，在香港给学员授课，也趁这个机会做了几个中国公司的案例，研究了一下中国市场。这几年……可以说是一场过山车。我想问您：考虑到中国经济的房地产崩盘和银行危机，您怎么看待今天的中国市场？它看起来让人想起我们在其他地方见过的一些情形。我想听听您如今怎么看投资中国。

李录：看过去十年，中国股市基本上停滞了整整十年。而这十年里发生的事情非常有意思。十年前，中国政府面临一个抉择：当时已经达到某个收入水平，问题是如何突破它。很多国家达到某个水平后就停滞在那里，以至于有了一个专门的词——中等收入陷阱。几十个国家掉进这个陷阱，四五十年后还待在那里。中国显然是个大经济体，所以问题自然是：究竟是什么让一个中等收入国家停滞不前、始终无法突破天花板？你完成了工业化、进入制造业，却始终没能真正脱离它。

所以他们要做一个决定：要不要突破？能不能做点什么来加速这个过程、或确保它真的发生？因为按自然路径，很多国家都失败了，停滞四十、五十年，有些国家更久。

于是他们启动了这样一个进程：有意识地把经济从低端到中端制造，迁移到中端到高端制造。他们不再用五年计划，而是拿出了一个十年计划，叫《中国制造 2025》，里面有十大类目标，旨在把中国的基础制造业从中低端转到中高端。

而当这个进程启动几年后，特朗普政府上台、发动了贸易战，这反而强化了他们的判断：不仅按自然路径可能无法突破天花板，其他国家还可能会有意把它压制在天花板之下。接着拜登政府不但延续关税，还加上了更多技术限制。

所以到了十年计划的第五年、也就是 2021 年，中国政府在这个方向上加倍下注：除了把制造迁移到高端，还加上了技术自给自足——特别是在那些真正存在瓶颈的领域，无论是半导体、大飞机发动机，还是操作系统与代码等等。中国面对的是一张很长的清单。于是，又开始了另外五年的加速加倍投入。

当你真的去尝试那些很多国家都失败了的、看似不可能的目标时，不可能不付出沉重的代价。事实上，这就是中国在经济发展的不同阶段一直使用的模式：总是有一个大的目标，然后有与之相伴的巨大代价。你提到的房地产，在过去五年里基本上就是实现那个目标的主要代价之一——代价落在中国中产家庭的资产负债表、家庭财富上。到 2021 年，房价达到顶点时，一个典型的中产家庭约有 70% 的净资产绑定在自己拥有的房子上，而这套房子大约带有 50% 的杠杆（按揭）。接下来的五年直到现在，全国平均房价大约跌去了 40%。于是他们看到自己的家庭财富平均缩水了 60%–70%。

当这种情况发生时，你会做三件事：少消费、多储蓄、尽可能还债。这正是典型中国中产家庭在过去五年里所做的。于是国内需求增长越来越慢，到今天大致是零增长；储蓄率则不断上升，今天大约相当于 GDP 的 120%，这大概是世界上规模最大的储蓄存款之一——约 165 万亿人民币。同时，人们也经历了两三年价格基本零增长甚至略负的局面，因此在看向未来时，也有一点信心问题。这是经济的一层。

你总是想知道：自己是那个目标，还是那个代价。成为国家目标的代价，可不好受。

[xodud @xodud_rkd]

Chinese users!
You guys keep buying Claude subscription and gets banned.
But opus 5.5 isn't only in Claude subscription.

Devin, factory, even codebuddy has opus.

And I never heard codebuddy banning Chinese users. Isn't codebuddy Chinese app?

What's stopping you from buying codebuddy subscription?

[qinbafrank @qinbafrank]

移动互联网用了不到10年就走完了互联网需要20年才能走完的路，AI可能只需要更短的时间就能走完移动互联网10年才走完的路。00年互联网泡沫破裂后有长达数年的互联网产业低迷，现在也看到很多说法一旦破裂也要好多年的低迷。其实我们是处在一个新技术普及渗透越来越快的时代。

昨天资本开支的战争文章里有聊过这点，但值得拿出来再聊聊。核心是产业基础、用户渗透率的差异。上世纪九十年代互联网刚刚兴起，人类花了快二十年时间（90年-2010年左右）从工业化时代买入了信息化、互联网时代，美国互联网渗透率从1990年的1%提高到2010年的75%。

1、2000年互联网泡沫破裂时，当时美国互联网渗透率也就30%多，为什么泡沫破裂后持续好多年的低迷？
这是因为00年互联网泡沫破裂之后，一直到06/07年，伴随着渗透率的一里提升整个互联网得商业模式在这几年里才得以确立：
1）2000年，Google推出AdWords广告平台，标志着其广告业务商业化的重要突破，此后通过不断优化广告模式和拓展业务领域，逐步发展成为全球领先的科技企业。一直在01/02年谷歌才开始盈利；
2）2000年开始亚马逊转变了以阶段性亏损积累用户、获取市占率的战略，转而输出技术获取收入。2003年亚马逊基本实现盈亏平衡，2004年净利率达到8.5%；
3）2003年，腾讯QQ用户规模迅速扩张，成为国内最大的即时通讯平台。2004年，Facebook成立，推动了社交网络的全球化发展。
包括增值服务也是那几年开始大规模变现得

我们可以说，是互联网泡沫破裂倒逼科技公司们开始重视商业变现，最终摸索出广告、电商、游戏、增值服务登着几大互联网商业模式。但时也要清楚，是互联网渗透率的不断提升才是商业模式得以最终确立的肥沃土壤，因为用户群体足够大。而渗透率的提升，是需要时间的、特别是90年代到00年代、人类还是处于工业时代岛信息时代、互联网时代的转折时期，碳剂经济往硅基经济迭代本身就是苦难重重。

00年到06/07年的渗透率快速提升时期、商业模式摸索确立时期，工业化到信息化、互联网化的过渡时期才是泡沫破裂后持续多年低迷的主要原因。

2、这一切到移动互联网时代明显都在加速
2010年美国互联网渗透率75%以上，同期中国互联网渗透率接近40%。10年iphone4推出，拉开了移动互联网快速普及的序幕。
到了2014年底，美国就已经有超过2.4亿智能手机用户，移动互联网渗透率70以上，同期中国智能手机用户数量超过5亿，移动互联网渗透率接近40%。

而整个10年代（2010-2019）就是整个互联网巨头高歌猛进的时候。一方面可以说这些公司竞争优势很强，另一方面也是移动互联在全球范围哪大规模普及的快速增长阶段。

移动互联网用了不到10年就走完了互联网需要20年才能走完的路。

3、现在来看AI时代
22年底以chatgpt3.5推出为代表，拉开了AI普及的序幕。当下的世界高度移动互联化、社交化，这其实给了AI普及更丰厚更肥沃的土壤。

这意味着新技术的普及渗透率提升会更快，因为过去三十年里，互联网和移动互联网的普及，让全球的用户群体使用习惯全部迁移到互联网上。迁移到智能手机上。肥沃的土壤早已经具备，这给AI快速普及奠定了坚实的基础。

如果说22-25年是大模型快速普及的时期。26年应该是AI代理（AI Agent）大规模普及的元年，而且这个速度有可能更快。

前面说移动互联网用了不到10年就走完了互联网需要20年才能走完的路；
那么AI可能需要更短的时间就能走完移动互联网10年才走完的路。

当然不是说市场不会调整，也如昨天在资本开支的战争里聊到的，商业模式的变化带来估值中枢的下移，竞争越来越激烈有赢家自然就有输家出来，赢家通吃输家丢掉一切。甚至还有很多新的商业模式，新的巨头涌现。

只是可以不用20年的舟来求现在的剑，面对未来具体问题具体分析。

[孙学研究员 @yunxiaopku]

@nic0203 是的 清算就是倒闭

[孙学研究员 @yunxiaopku]

现代社会里的婚姻可以理解为一场绑定了财产关系、职业选择、居住城市选择和情绪状态的合伙企业创业，而且是一场风险极高、退出成本极高、失败代价极高的创业。但是目前社会依然按照农耕文明的思维把它包装成一个“时间到了就该做且无需思考”的社会和家庭的道德义务，看过无数案例，这实在是危险的很呐

[孙学研究员 @yunxiaopku]

新闻要连起来看，出生人口从2017年的阶段高点1786万，逐步断崖下跌到2025年的792万。然后社保部门、税务部门、住建部门分别开始发力了，核心其实就是财政没钱了。

人社部副部长：“我们应当坚持应保尽保，通过数据优化、数据找人等措施，现在还有一些人没有参保，这一些人到底在哪，我们还是要通过各种各样的方式，把这些人找到，然后动员参保。”

税务部门：信托到10月22日截止，离岸信托一律要补税。具体是装入环节视同转让财产，适用20%税率；存续环节产生的收益无论是否分配，都视为“利息、股息、红利所得”适用20%税率；终止环节，全部信托清算收益还要补缴20%个税。

住建部門：上海商业办公住房（含商住公寓）土地出让期到期后按照最低基准地价7折缴纳出让金。

后面还会想出什么化债的新招，大家要拭目以待了。

[AYi @AYi_AInotes]

Scale 创始人，现在在 Meta 带超级智能实验室的 Alexandr Wang，说了句很颠覆的话，他说现在是人类历史上建十亿美元公司最好的时机，理由跟多数人想的相反，他说瓶颈早就不是模型不够强了，

他的判断是，今天 AI 真正的瓶颈，是世界接受和用上它的速度太慢，技术已经摆在那，社会还在后面追，他甚至给了个更狠的假设，就算模型从今天起完全停止进步，经济和世界的运转方式，照样会被改写几十年。

打个老比方，电刚发明出来的时候，发电机已经有了，可工厂，家庭，城市要花几十年才真正把电用起来，AI 现在就站在那个位置，谁帮世界把这道坎跨过去，谁就站在新公司出生的地方，他管这叫文明级别的机会。

最反直觉的是竞争规则变了，十年前他创办 Scale，小公司打巨头是大卫打歌利亚，只能靠聪明，找缝隙，现在小团队配上智能体，变成了机甲歌利亚，巨头反而是传统歌利亚，因为大公司的流程，分工，汇报线，全是按没有 AI 的世界设计的，转身慢，小团队从第一天就按 AI 的方式搭，人少，反而能正面硬刚。

说穿了，机甲歌利亚的内核是一种新组织，少数人，加一大群智能体，大公司真正的包袱从来不是技术，是组织惯性，这也是给每个做组织，带团队的人的信号，未来的竞争力，不在你有多少人，在你这群人能指挥多少智能体。

他后半段讲到 Meta 在做的个人超级智能，让几十亿人每个人都有一个懂自己，为自己定制的智能，本质是把一个人的能动性放大到以前不敢想，他最后抛了个问题，如果有一天一切都变得很容易，你会去做什么，这个问题，比任何创业建议都值得停下来想想。

当然也留个清醒，他在 Meta 负责超级智能，看好 AI 本就符合他的立场，渠道，品牌，数据，监管依然是巨头的护城河，窗口也不会一直开着，但对普通人最实在的就一句，别再等下一代模型了，现有的已经够用，你和机会之间，差的不是更强的工具，是把它用进一件具体的事里。

[晓辉博士 @xiaohuiyuan]

最近跟几个在国内985大学当老师的朋友聊，他们都说，现在真的不太情愿手把手指导研究生干活了，用AI做科研省事又省心，教研究生教半天一堆问题，有的时候还有各种情绪，想想何必呢？为难自己，为难学生。

我的第一反应是心疼这一波儿读研的学生们，没有了导师研究品位和经验的传递，没有了手把手指导，在科研上可能要走一些弯路了。

而且如果老师们都这样想这样做，那陶哲轩所说的学术共同体的建设，日后也会越来越松散了，学术经验的传承也会成问题。

但转念一想，当学生们没有了老师们手把手的指导，其实也更自由了，真正热爱学术的会跟AI学，跟网上最好的资源学，而那些混个文凭的，本来也没必要学，用AI做点自己感兴趣的事，好像也挺好。

那问题来了，为什么这些孩子还要再读研究生呢？只是为了个学位吗？学位在AI加速的今天还有意义吗？

[Julius Elum @JuliusElum]

10th October 2025, $19 billion crypto market liquidation. All opened futures position wiped to zero with or without stoploss set.

1400 suicide committed within 24 hours. 4.1 million people lost their life savings. 9.8 million traders quit trading till date.

Retailers crypto investing & trading drastically decreased from 76% to 14%. BTC supply control moved from 73% held by retailers to 33%.

90% of altcoins are yet to recover from the 10/10 price crash.

10/10 market crash was organized liquidation but crypto exchanges refused to take accountability.

I lost all $25k capital in my futures account with a few trades I set strict stoploss on. My $240k spot portfolio was wiped to $23k today, not recovered till date.

What was your 10/10/2025 experience?

[阿麒 LuckyCat @alinluckydog]

说个事实

北京社保2026 年九月上调后，最低缴纳费用为每月 2707.44 元

与此同时，北京现行法定最低工资为每月 2540元

[Star_OKX @star_okx]

No complexity. No accident.
10/10 was caused by irresponsible marketing campaigns by certain companies.

On October 10, tens of billions of dollars were liquidated. As CEO of OKX, we observed clearly that the crypto market’s microstructure fundamentally changed after that day.

Many industry participants believe the damage was more severe than the FTX collapse. Since then, there has been extensive discussion about why it happened and how to prevent a recurrence. The root causes are not difficult to identify.

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What actually happened
1.Binance launched a temporary user-acquisition campaign offering 12% APY on USDe, while allowing USDe to be used as collateral with the same treatment as USDT and USDC, and without effective limits.
2.USDe is a tokenized hedge fund product.
Ethena raises capital via a so-called “stablecoin,” deploys it into index arbitrage and algorithmic trading strategies, and tokenizes the resulting fund. The token can then be deposited on exchanges to earn yield.
3.USDe is fundamentally different from products such as
BlackRock BUIDL and Franklin Templeton BENJI, which are tokenized money market funds with low-risk profiles.
USDe, by contrast, embeds hedge-fund-level risk. This difference is structural, not cosmetic.
4.Binance users were encouraged to convert USDT and USDC into USDe to earn attractive yields, without sufficient emphasis on the underlying risks. From a user’s perspective, trading with USDe appeared no different from trading with traditional stablecoins—while the actual risk profile was materially higher.
5.Risk escalated further as users:
•converted USDT/USDC into USDe,
•used USDe as collateral to borrow USDT,
•converted the borrowed USDT back into USDe,
•and repeated the cycle.
This leverage loop produced artificial APYs of 24%, 36%, and even 70%+, widely perceived as “low risk” simply because they were offered by a major platform. Systemic risk accumulated rapidly across the global crypto market.
https://t.co/IK2gW4xUOP that point, even a small market shock was sufficient to trigger a collapse.
When volatility hit, USDe depegged quickly. Cascading liquidations followed, and weaknesses in risk management around assets such as WETH and BNSOL further amplified the crash. Some tokens briefly traded near zero.
The damage to global users and companies—including OKX customers—was severe, and recovery will take time.

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Why this matters

I am discussing the root cause, not assigning blame or launching an attack on Binance. Speaking openly about systemic risks is sometimes uncomfortable, but it is necessary if the industry is to mature responsibly.

I expect there may be significant misinformation and coordinated FUD directed at OKX in the near future. Even so, speaking honestly about systemic risk is the right thing to do—and we will continue to do so.

As the largest global platform, Binance has outsized influence—and corresponding responsibility—as an industry leader. Long-term trust in crypto cannot be built on short-term yield games, excessive leverage, or marketing practices that obscure risk.

The industry needs leaders who prioritize market stability, transparency, and responsible innovation—not a winner-take-all mentality where criticism is treated as hostility.

Crypto is still early.
What we choose to normalize today will determine whether this industry earns lasting trust—or repeats the same mistakes again.

[Star_OKX @star_okx]

10/10 reminded us that crypto is still a young industry, and the actions of a few large players can affect millions of users.

Market leaders should think beyond their own P&L. If you benefit the most from the growth of the industry, you also carry a greater responsibility to protect its resilience, fairness, and credibility.

Build for the long term. Protect the ecosystem that made your success possible.