兴业证券

面试纯简历面第一个人问了很多策略，后面问了很多定价，还是很尊重定价的。也许因为我故意在简历中突出了定价效果。提一嘴 AI。
策略这里结果参数有些忘记了，问的时候口胡了一下，发现说错的厉害，或许被怀疑了🤫

反问转正率，说审慎招人，过去转正率没意义

lz 在今年的暑假和新学期导致关系变为异地恋之后便偶尔感觉到损耗常常大于输入，于是在一两天前最后一次在线上触犯底线的吵架 + 冷暴力后选择了不道歉不挽回，结束了自己为期大半年的初次恋爱。

幸运的事是这几天因为旅游和很多恰到好处的琐事导致了现在是我今年状态和心情最好的几天，所以这种对冲导致了我至少现在并不认为自己伤心，于是趁记忆尚清晰的时候在这里剖析一下自己，把昨晚和朋友们的闲聊整理和完善一下，希望可以继续在路上寻找答案。

如果有当事人或者已知的人看到的话可以通过自己的渠道知会一下我，不需要在下面评论未公开信息，感谢。

直接原因：冷暴力

lz 并不认为自己说错了某句话或者反驳对方观点导致吵架是受到冷暴力的合理理由，对我来说如果感觉到对方的话有冒犯和攻击性的话自己的做法应该是 向较好的方向补全歧义 - 确认意图 - 对等反制 - 切割。

而 lz 在某些性别议题/社会热点议题上表示出对对方观点的攻击或者不跟随的话，对方直接会因为情绪或者其他原因丧失沟通能力，并且顺承进入对我 1-2 天的冷暴力，具体表现在于继续解释不听，问题不回答，换话题不回，发日常不回，发晚安不回，第二天发日常不回，打电话不接一两次然后接起来不说话等我道歉。

在我重申了底线和替代方案之后仍然无效，所以两三次这样的经历给了我一种非常强的因言获罪的负反馈，那么为什么会导致这样的事情呢，来到下一点。

根本原因：三观不同并且无法求同存异

一个很有代表性的例子是约炮，在每次她主动发这种 xhs 社会热点的时候都会认为约炮是十恶不赦的，而我的价值观显然是单身男女你情我愿没有负外部性的话无可厚非。但是我如果不跟着她一起骂的话她就会认为我是潜在的约炮嫌疑人并且认为我的行为惹她生气了。

如果这样反思的话，我可以认为我支持求同存异，因为每次这种冲突的话是我在尝试继续沟通和澄清误会，我在想办法换话题和重新开始，但对方并似乎不能理解和支持求同存异，从而必须通过吵架和冷暴力逼迫我为她的生气而道歉。

次要原因：三观不同 2

对方今年研三，对未来本校转博/申博，外校申博，考公就业等选择上出现了完全出乎我意料的拖延和失误，并且由于失误导致完全缺乏掌控力，也就是说没有能力和意愿在自己的人生未来安排上考虑我。

我深知这是一个非常高的要求，所以这只是次要原因。

次要原因：正反馈

双方对异地恋的维护正反馈不足，在我的视角看，对方缺少主动打电话，缺少适当的调情行为，日常沟通除了生活垃圾以外缺少主动性和内容。

我深知这是一个非常高且因人而异的要求，所以这只是次要原因。

其实总结下来的话或许可以得到一个早分早好的结论，但是毕竟我的第一方叙述所以大家不需要专注内容来进行开庭和定罪，当乐子看看或者借题发挥聊聊其他内容都很好。

听了第一次讲座，给一点外部反馈。
作为一个混过几个社团，最近也做了新人入门讲座的新晋老登，写一点个人看法。可能比较尖锐，还请原谅。👿

社团面向兴趣而非专业，兴趣需要逐步引导和入门才能变得专业；
讲座要面向大部分听众，所以分析目标受众并为之设计内容非常重要。

---

首先是 Linux 基础那部分，内容设计相当好，简明易懂又有演示。目标听众一看就是零基础的新同学，实际上大部分人也听得相当认真。

然后是后面占比较大的第二部分，讲解 vLLM：

我没有理解这一部分的目标听众是哪些？根据一开始的现场统计来看，接触过底层，有相关具体知识（比如，跟着 Karpathy 写过 NanoGPT 的）的同学不会超过 1/15，那么我想新人定义的上限就是：听说过 Transformer 这个名字，但不了解 QKV 等具体底层实现。

那么根据实际内容，跳过 Transformer 架构就讲 KV Cache 和 vLLM 调度（而且居然在 40min 里面把整个推理部分全部讲完了）肯定不是面对新人的，这就好像在电信科协的第一次讲座上，给不懂什么是集总/分布参数的大一同学讲史密斯圆图的原理和用法。

那么想必这部分应该是面向大佬的。可是，大佬在听众中占比极低，且大概率对此已经熟悉，并且参加过相关项目，为什么会出现在**“HPC 社团”招新后的第一次技术讲座**里呢？演讲者自己其实也有提到，想借此找同学组队打比赛，不过我想这里不像是一个合理的场景，在教授的实验室或者随便哪个专业群里面找组队都比这个讲座场合好。

当然，再次强调，大佬愿意给新人做讲座本身是值得珍惜的。但是如果选题不当，浪费的是讲和听两方的时间，而且会造成新人的恐惧和隔阂，如果必然要劝退大部分人，就不能在一开始宣传新人友好。

我看过一些其他学校比如北大上交类似社团的 B 站回放，基本上没有上来就这么难。比如我大一的时候收藏过上交的 hpc 入门网站：HPC 入门指南

---

AI 时代，提问的艺术那篇文章值得再次思考。大家如果真的有需求，AI 讲得会比绝大多数人详尽，他们有无限的耐心。所以如果遇到有人来问你，而且他不是不会搜索或者询问 AI 的笨蛋，那么他希望得到的是什么？不是一个死板的证明或者定义，而是希望你能给出启发性的答案，为什么要这么做，这些新东西是怎么自然而然地来的; 你学的时候遇到过什么问题怎么解决掉的，又要怎么去有趣地学。

---

你校社团还有一个通病就是，在升学压力下，兴趣爱好相关的社团本身不会让同学们自愿分配太多时间，除非它真的很好玩，有水平相近的小队，有共同的校内赛目标和远期竞赛目标之类。这一点我认为许多机器人社团的做法值得技术类社团学习。而纯粹兴趣社团应该向天文社学习。

总而言之，办社团，加社团，我们的初心是什么？

技术社团就没几个女同学，Gal 情节就不要幻想了。当然如果你是女生就当我没说。

Jody 同学本人相当有热情且平易友好，我也希望大家能一起把 HPC 社团办好。

你敢信，神秘学长 BI4LYW 慷慨寄赠一台价值 4000 元的 YAESU FTM-500D 基地电台给社团。

不知道说什么来感谢...

巴菲特的测试是什么？

1968 年前后，巴菲特准备结束自己的投资合伙企业。加州大学欧文分校的 Ralph Gerard 想把资金转交给 Thorp 管理，于是安排巴菲特与 Thorp 见面，实际上是请巴菲特帮忙评估他的能力。

两人谈到了复利、投资、桥牌，以及一种特殊的骰子游戏。

巴菲特提出了一组骰子：

骰子	六个面的数字
A	3、3、3、3、3、3
B	6、5、2、2、2、2
C	4、4、4、4、1、1

游戏规则很简单：

1. Thorp 先选一个骰子。
2. 巴菲特从剩下两个中选一个。
3. 两人同时掷骰子，点数高者获胜。

表面上，先选择似乎更有利。

但巴菲特真正想考察的是：Thorp 能否发现，这三个骰子根本不存在一个绝对最优的选择。

2. Thorp 是如何通过测试的？

Thorp 计算出三个骰子两两对抗的胜率：

箭头指向被克制的骰子，构成类似剪刀石头布的循环。

具体来说：

• A 击败 B：2/3。因为 B 有四个面是 2，而 A 永远是 3。
• B 击败 C：5/9。B 掷出 6 时必胜；掷出 5 时也必胜，共有 2/6 的概率。另外 B 掷出 2、C 掷出 1 时，概率为 (4/6)×(2/6)，合计 5/9。
• C 击败 A：2/3。因为 C 有四个面是 4，高于 A 恒定的 3。

所以出现了违反直觉的结果：

\[ A \succ B,\quad B \succ C,\quad C \succ A \]

也就是说，A 通常赢 B，B 通常赢 C，但 C 又通常赢 A。

Thorp 的关键突破不是选中了某个骰子，而是发现先选的人反而处于劣势。

因为无论先选 A、B 还是 C，后选的人都可以挑选一个胜率超过 50% 的骰子。

这就是他识破的数学陷阱。Thorp 在自传中明确写道，他通过给出上述骰子的概率计算，通过了巴菲特的测试。

3. 巴菲特真正测试的是什么能力？

这件事的价值不只是数学。

巴菲特实际上能够从中观察三个重要能力：

第一，独立思考。大多数人会直接挑一个看起来点数最大的骰子，而不会质疑“先选有利”这个隐含前提。

第二，概率思维。优秀的投资者关心的不是某个结果是否可能发生，而是不同结果的概率分布与长期期望收益。

第三，识别不对称优势。Thorp 认识到，真正的优势不是骰子本身，而是拥有观察对手选择之后再行动的权利。

这一点与投资非常接近：先找到有利的赔率和交易结构，再决定是否投入资本。

4. 后来发生了什么？

Thorp 的表现显然让巴菲特留下了良好印象。两人继续交流投资，还一起打了桥牌。

Gerard 后来投资了 Thorp 于 1969 年开始运营的投资业务。Thorp 在 2022 年接受 Tim Ferriss 采访时也回忆，自己显然通过了这次考察，因为 Gerard 随后把资金交给了他管理。

这件事最值得记住的结论是：普通人想选出最好的骰子；Thorp 发现了游戏规则本身决定了谁有优势。

在投资中，这对应一个很重要的思维转变：不要只问“哪项资产最好”，还要问“我是否处在一笔具有概率优势的交易中”。

重拳整治不良资产“通道交易”：十年灰色生意走向终结，地方 AMC 迎来生存大考

导语：一场针对金融牌照套利的系统性清理

中国不良资产处置市场正在经历一场深刻变革。

2026 年 10 月，财新发表专题调查《AMC 通道业务再收紧》，揭示金融资产管理公司（Asset Management Company，简称 AMC）长期存在的灰色通道交易，正在遭遇持续升级的监管整治。监管的矛头不仅指向个别违规机构，也触及部分地方 AMC 依赖多年的盈利模式。

此次整治最具标志性的事件，发生在 2026 年 7 月 24 日。

重庆市地方金融管理局正式披露，重庆富城资产管理有限公司因“变相出借、出租金融业务经营许可证件”，被责令停业整顿。监管公告虽然简短，却释放了极为明确的信号：金融牌照不能成为出租牟利的工具，不良资产管理公司必须承担真实的投资和风险管理责任。

这场整治并非孤立行动。

从 2016 年开始限制通道业务，到 2024 年强调不良资产与风险的真实转移，再到 2025 年针对地方 AMC 出台系统性监管办法，中国逐步建立起对不良资产交易的穿透式监管框架。进入 2026 年，监管重点进一步从制度建设转向实际执行。

其背后是一个更大的金融风险问题：当不良贷款已经从银行资产负债表上消失，信用风险是否真的被转移和化解？还是仅仅通过多层交易结构，被转移到监管较难识别的地方？

这不仅决定 AMC 行业的未来，也关系到银行资产质量、房地产债务处置、地方金融稳定与信用市场的风险定价。

一、新闻事件全景：从监管警示到停业整顿

关键事件时间轴

1. 2016 年：通道业务监管红线开始形成

   监管体系开始明确限制地方 AMC 借助牌照开展不真实的资产收购及通道业务。早期规定奠定了后续整治的基础。

2. 2024 年 11 月：全国性 AMC 监管进一步收紧

   《金融资产管理公司不良资产业务管理办法》要求真实转移资产和风险，不得为金融机构规避资产质量监管提供通道。

3. 2025 年 7 月：地方 AMC 统一监管规则出台

   《地方资产管理公司监督管理暂行办法》明确禁止虚假出表、掩盖不良资产、协助逃废债务等行为。

4. 2026 年 6 月底：监管窗口指导强化

   据财新及《华夏时报》采访，多家 AMC 开始收到叫停或收紧通道业务的监管要求。

5. 2026 年 7 月 24 日：重庆富城资产被责令停业整顿

   这一行政处罚获得监管机构官网直接确认，成为本轮整治的重要标志性事件。

6. 2026 年 10 月：行业整治进入深度讨论阶段

   财新持续跟踪监管升级、业务模式变化和地方 AMC 转型压力，行业对存量风险及未来整合的关注升温。

依据监管文件、重庆地方金融管理局公告及财新、《华夏时报》报道整理。

重庆富城案为何具有标志性意义？

过去，通道业务违规更多体现为监管指导、内部整改、业务限制等措施。而重庆富城资产被责令停业整顿，将对金融牌照的不当使用直接与机构经营资格联系起来。

《华夏时报》2026 年 7 月 27 日报道指出，受访行业人士此前已听闻多家地方 AMC 收到窗口指导，但对于停业整顿这一处罚力度仍感到意外。

这意味着部分机构不能再简单地将通道业务视为监管容忍的行业惯例。

不过，必须区分已经确认的事实与外界推测：重庆监管部门的公开处罚表确认了违规性质及停业整顿结果，但没有在该表中披露涉案资产规模、具体交易结构、整顿期限和最终损失金额。外界不能仅凭此次处罚断定企业已资不抵债或即将退出市场。

二、“通道交易”究竟是什么？为何能够存在十多年？

在中国的不良资产市场中，AMC 拥有特定的金融不良资产批量收购资格。在相关业务准入框架下，不具备受让资格的投资者，不能直接参与特定银行不良资产包的一级市场批量交易。

这种牌照限制催生了一个特殊市场：有些外部投资者拥有资金、项目渠道和催收能力，却缺乏直接收购资格；有些地方 AMC 拥有牌照，却缺乏充足资本、专业团队或高质量的投资项目。

双方由此形成合作。

最具争议的模式，是行业所称的“通道业务”或“通道交易”。其典型特点并非正常合作本身，而是 AMC 只保留名义上的收购主体地位，实际选包、定价、投资决策和处置控制权主要掌握在第三方手中。

一笔典型通道交易如何运作？

示意图仅展示报道涉及的典型结构，不代表所有 AMC 合作交易均属违法。

据财新采访，在部分典型交易中，外部投资者提供约 20%—30% 的资金，AMC 承担约 70% 的资金投入，并通过融资收益和交易服务费用获利。报道提及的部分融资收益率约为年化 8%—10%，但这些是特定受访案例的历史交易条件，不能作为当前整个行业的统一利率。

例如，某个不良资产包交易价格为 1 亿元：

参与方	示例投入	主要作用
外部投资者	3000 万元	选包、承担约定劣后风险、主导处置
AMC	7000 万元	作为持牌受让方并提供主要资金
商业银行	收取 1 亿元	转让不良资产包

这一结构初看具有商业合理性：AMC 获得融资收益，投资者利用专业能力收回债权，银行释放不良资产。

然而，隐患在于：一旦外部投资者无力继续履约，或不良资产处置所得不足以覆盖融资本金，AMC 自身的 7000 万元资金并不会因为合同中设置了优先劣后安排，就自动获得完全保障。

通道交易最危险的地方，是收益可能被事先约定，而信用风险、法律风险和流动性风险却始终存在。

尤其当 AMC 缺乏独立尽调、资产估值及处置能力时，它实际上可能从专业风险化解机构退化为向第三方提供牌照和资金的融资中介。

三、监管为何在 2026 年集中收紧？房地产下行揭开风险真相

如果说牌照套利是通道交易存在的制度原因，那么房地产市场持续调整，则成为其风险暴露的重要催化剂。

1. 曾经看似安全的抵押资产，正在失去价值缓冲

2020 年至 2021 年，中国不良资产投资市场一度吸引大量资本。

据财新 2026 年 10 月调查，广东法制盛邦律师事务所高级合伙人冯灿同回顾，当时部分优质抵押资产包的成交价格可达到债权本金的 60%—70%，部分项目对应的抵押物估值则达到债权本金的 120%—130%。

这种估值体系使参与者相信，即使借款人无力还款，通过处置房产、商铺或者其他抵押物，仍有机会收回本金。

然而，房地产市场调整改变了这一假设。报道指出，部分抵押物在近两年出现接近 50% 的价格下跌。再考虑交易税费、诉讼费用、执行周期和债务人破产等因素，原本看似充分的抵押保障，可能迅速消失。

即使暂不考虑税费及处置折价，抵押物估值已比资产包收购价低 250 万元。实际回收金额还取决于抵押顺位、其他债权人权利、司法执行及市场成交情况。

过去，AMC 可能认为第三方投资者的劣后资金足以抵御损失；当资产价值大幅缩水时，这种保障不再可靠。如果项目清收收入持续低于预期，外部投资者可能失去继续注资的意愿，AMC 则需要面对自身资金回收困难。

这构成了 2026 年整治中十分关键的逻辑：监管不再只关注合同安排是否合规，更关注资产跌价后，最终由谁承担不可转移的损失。

2. 通道业务可能成为银行“虚假出表”的工具

另一个更加隐蔽的问题是银行资产质量失真。

正常的不良资产转让，应当使银行真实转出相关资产及风险。但在部分违规交易结构中，银行可能通过关联融资、回购承诺、隐性增信或其他安排，间接维持对原有不良贷款的风险敞口。

财新报道描述了一类操作：银行向债务人的关联主体提供融资，再借助 AMC 收购原有不良债权。虽然账面上完成了不良资产转让，但如果原信用风险并未实质消除，就可能形成不良贷款指标被美化的结果。

从金融监管角度，这种安排至少存在三重问题：

• 银行披露的资产质量可能无法充分反映其真实信用风险。
• AMC 资产负债表可能接收没有经过充分市场化定价的风险资产。
• 不良贷款风险可能在关联企业、AMC 和其他金融机构之间循环，而不是最终被化解。

需要强调，银行依法出售不良资产并不等于虚假出表。判断关键在于交易是否符合会计终止确认要求、风险报酬是否真实转移，以及是否存在隐藏的回购、担保等安排。

3. 借通道交易实现逃废债务

部分不良资产交易还可能被原债务人利用。

假设某企业欠银行 1 亿元，其关联投资者通过第三方结构，以 3000 万元价格取得这笔债权，再通过债务和解消灭剩余债务。债务人实际上以明显低于原始债权本金的价格完成偿债。如果交易中存在隐瞒关联关系、串通压低成交价格、规避公开竞争或者转移资产损害其他债权人利益的行为，就可能构成违规逃废债务。

这也是监管部门明确禁止地方 AMC 协助任何单位或者个人逃废债务的重要原因。

4. 个人不良贷款通道涉及消费者权益

在消费金融和信用卡不良资产交易中，一些地方 AMC 可能将大部分资产回收收益权转给律师事务所、催收公司或其他投资者。

财新调查提到，部分个人不良资产交易中，AMC 仅保留约 5%—20% 的权益或经济投入安排，将 80%—95% 的回收收益权转移给第三方，实际比例及风险分担因项目而异。这类安排的问题在于，AMC 虽然是名义上的债权受让方，却可能难以有效控制第三方追偿机构的行为。风险不仅是资金损失，还包括对债务人的不当骚扰、向无还款义务的第三人追偿、泄露个人信息，以及利用不合法方式施压。2025 年《地方资产管理公司监督管理暂行办法》第十五条已明确禁止威胁、恐吓、骚扰、非法披露个人信息及向无偿还义务的第三方追偿等行为。这表明监管整治同时覆盖金融风险和消费者合法权益。

四、监管新规的真正变化：从形式合规走向实质监管

2024 年至 2025 年出台的两项核心监管文件，为此次整治提供了直接的制度基础。

监管文件	核心规定	对通道业务的影响
2024 年《金融资产管理公司不良资产业务管理办法》	真实性、洁净性、风险真实转移	针对全国性金融 AMC，约束虚假收购与违规融资
2025 年《地方资产管理公司监督管理暂行办法》	禁止虚假出表、逃废债务、违规融资通道	对地方 AMC 建立明确业务红线
2026 年重庆富城行政处罚	变相出借、出租金融业务经营许可证件	展示地方监管部门实际执法力度

资料来源：国家金融监督管理总局、重庆市地方金融管理局。

尤其值得关注的是，2025 年新规不仅规定不得开展何种业务，还进一步限制地方 AMC 的经营结构。例如，要求其近三年年均金融不良资产收购投资额占新增投资额的比例不低于 30%；原则上应在所在省级行政区域内开展业务，并对跨区域收购设置具体规则及例外；同时要求严格控制杠杆率和融资来源。

这意味着过去部分地方 AMC 通过跨区域找项目、依靠第三方资金和通道收入快速扩张规模的模式，将面临更多约束。

但这里必须区分两类业务：

合规的受托处置、联合投资、结构化交易，不等于违规通道业务。监管允许 AMC 开展真实的受托管理、债务重组及相关业务；禁止的是以这些名义掩盖牌照出租、违规融资、虚假风险转移等行为。

因此，未来的监管判断，很可能更依赖实际投资决策权、资金来源、合同中的风险分担、关联关系、资产最终受益人及资产处置控制权，而不仅仅取决于合同名称。

五、中国不良资产市场有多大？为何这场整治影响深远？

此次整治之所以值得高度关注，是因为 AMC 早已成为中国金融风险处置体系的重要组成部分，而非一个规模有限的细分金融行业。

国际货币基金组织（IMF）2026 年 1 月发布的中国第四条磋商报告指出，2012 年至 2024 年期间，中国全国性及地方 AMC 累计吸收约 16 万亿元人民币不良资产。该机构同时指出，不良资产一级市场定价透明度、二级市场流动性及市场竞争机制仍存在改进空间。

IMF 研究估算 | 2012—2024 年 约 16 万亿元人民币 中国全国性及地方 AMC 累计吸收的不良资产规模为历史累计规模，不是 2026 年存量、不良贷款余额或本轮通道业务涉及金额。

这项数据揭示了金融系统的重要特征：AMC 承担的不只是市场化债权投资，也涉及银行风险出清、问题企业重组和地方金融稳定。如果 AMC 能够真实收购、合理估值，并通过重组和处置实现回收，它们就能帮助银行体系完成风险隔离。反之，如果不良资产只是从银行转到 AMC，再通过其他融资安排把风险继续留在金融系统内部，就容易形成多层嵌套和重复杠杆。IMF 的分析也提醒，金融风险的减少不能仅凭银行账面不良率下降来判断，而必须考察风险最终承担主体、资产回收情况和系统性损失。

因此，AMC 监管整治的深层目标，不只是提高某个行业的合规水平，而是推动银行坏账处置从会计上的风险转移，转变为经济意义上的风险消化。

六、谁将受到最大冲击？地方 AMC 行业可能加速分化

截至 2025 年底，中国共有 58 家获认可的地方 AMC，其中 46 家具有国有控股背景。这组行业数据由财新 2026 年 10 月的调查报道披露。需要注意，股权性质本身并不能直接证明一家机构的经营质量或偿债能力。

从业务模式来看，此次整治可能带来三类不同影响。

第一类：高度依赖通道业务的地方 AMC

这类机构可能承受最大的经营压力。通道业务的吸引力在于，机构不必建立庞大的资产清收团队，也不一定需要长期投入企业重组、诉讼执行或抵押物运营。一旦通道收入受到限制，部分企业会同时面临收入下降、融资成本较高、存量资产回收放缓及资本占用上升等问题。尤其是缺少强大股东支持、又高度依赖外部投资者提供项目的公司，可能面临流动性压力。财新采访中的行业人士预期，部分民营控股、通道依赖程度较高的地方 AMC 将面临严峻考验，行业未来可能出现退出与整合。需要指出，这属于受访者判断，而非监管机构已发布的行业整合计划。

第二类：拥有资金优势和专业处置能力的 AMC

对资金成本较低、尽职调查体系完善、拥有专业重组及资产处置团队的机构而言，本轮监管整治也可能创造新的市场机会。当一部分依赖牌照套利的竞争者退出后，具备真实投资能力的机构可能获得更有吸引力的项目价格，并进一步扩大专业化市场份额。不过，规模与国有背景不能替代风险管理。大型机构同样可能面临历史高价收购、房地产抵押物贬值和资产长期难以变现的问题。

第三类：专业不良资产投资者和第三方服务机构

过去依靠地方 AMC 牌照开展业务的外部投资者，将不得不重新审视商业模式。具备专业清收、司法处置、困境企业重整及资产运营能力的服务机构，仍然有市场需求。但仅依赖监管套利、利用多层安排放大杠杆、没有充分风险资本的投资者，进入一级市场的难度可能上升。从中长期看，市场价值可能从持有牌照，进一步转向掌握真实资产数据、拥有估值能力、熟悉法律执行程序及能够改善底层资产现金流的专业机构。

七、对银行、房地产市场和债务人的连锁影响

银行：短期出表难度可能提高

若依赖通道交易的买方减少，银行出售不良贷款包的竞争程度和成交价格可能受到影响。银行需要更加真实地反映贷款质量，同时提高核销、拨备和市场化处置能力。

房地产：抵押资产定价面临重新评估

对商业地产、办公楼、商铺等变现周期较长的资产，投资者可能要求更高风险折价。但是否进一步压低房地产成交价格，取决于资产供给、区域需求及市场流动性。

债务人：合法重组空间仍然存在

监管禁止的是违规逃废债务和虚假交易，而不是正常的债务折价清偿、和解及破产重整。对真正缺乏偿债能力的企业，规范的债务重组仍是恢复经营的重要工具。

投资市场：回收价值的重要性上升

历史交易可能更依赖牌照资格、融资安排与资金规模。未来项目竞争力将更多取决于尽调、现金流预测、法律执行效率和最终回收率。

上述影响属于根据监管规则和市场机制作出的分析推演，并非已由监管机构或媒体量化确认的 2026 年行业损失。

八、最值得警惕的风险：通道业务停了，存量风险却不会自动消失

对金融市场而言，叫停新增业务并不等于解决历史遗留问题。过去通过通道交易收购的资产，可能仍然留在 AMC 或相关投资主体的资产负债表上。

尤其需要关注以下四个问题。

首先是存量资产的真实估值。如果收购价格建立在 2020 年至 2021 年的高位房地产估值基础上，今天的账面价值是否仍然合理？相关机构是否充分确认资产减值？

其次是资金与期限错配。部分 AMC 通过外部融资支持长期不良资产投资，但司法执行、抵押物出售和破产清算的周期可能远超原计划。如果融资到期而资产无法出售，就可能出现流动性风险。

第三是第三方违约风险。外部投资者是否仍有履约能力？所谓劣后资金是否真实到位？是否存在关联担保、隐性回购或没有充分披露的补充协议？

最后是风险转移链条的透明度。不良资产究竟由谁控制、谁获得最终收益、谁承担最后损失，需要通过底层资产和交易合同进行核实。

这意味着，对监管部门而言，下一阶段的挑战不仅是防止新增违规交易，还包括对存量项目开展穿透式检查，要求机构补充减值、完善信息披露，并在必要时推进有序处置。

九、未来 12—24 个月

综合现有公开信息，较为合理的判断是：短期内，行业可能承受业务调整和资产重新定价的压力；长期而言，监管有助于压缩套利空间，推动不良资产处置市场建立更加真实的风险定价机制。

真正决定行业方向的，不只是监管力度，而是金融机构能否在没有通道套利收益的情况下，仍然有效完成不良资产收购、重组和处置。

十、结论：打击的不是不良资产交易，而是利用牌照掩盖风险

此次针对 AMC 通道交易的监管行动，表面上是一场行业合规整顿，实质上则是金融体系风险管理逻辑的一次重要调整。过去十多年，部分不良资产交易依赖金融牌照、第三方资金、固定收益安排以及层层嵌套的交易结构，实现了业务规模迅速扩张。

在经济上行、抵押物价格相对稳定时，这种模式可以产生可观收益，其内在风险也不容易完全暴露。但当房地产价格下行、企业现金流承压、不良贷款回收周期拉长时，依赖资产升值和外部投资者持续履约的商业逻辑开始受到考验。

重庆富城资产的停业整顿表明，监管正在把牌照使用责任与机构经营责任更加紧密地联系起来。

这一变化对行业意味着三个长期趋势：不良资产必须进行更真实的风险定价；AMC 必须掌握独立估值和处置能力；银行和其他金融机构不能再依靠缺乏真实风险转移的交易安排，简单实现报表层面的风险出清。

不过，也需要认识到，严格监管本身不能创造抵押物价值，更不能使已经形成的坏账自动消失。如果整顿导致短期购买需求下降，部分不良资产可能需要以更低价格成交，相关机构则必须承认由此产生的损失。这个过程可能并不轻松，却有助于减少长期隐藏风险。

主要资料

本次整理以原创报道、监管机构原始文件和国际机构研究为主要依据。

1. 财新周刊：《AMC 通道业务再收紧》

2026 年 10 月 10 日上线，第 39 期周刊专题

2. 《华夏时报》：重庆富城资产收 AMC 行业首张停业整顿罚单

2026 年 7 月 27 日

3. 重庆市地方金融管理局：行政处罚信息公示

2026 年 7 月 24 日

4. 国家金融监督管理总局：《地方资产管理公司监督管理暂行办法》

金规〔2025〕16 号，2025 年 7 月

5. 国家金融监督管理总局：《金融资产管理公司不良资产业务管理办法》

金规〔2024〕17 号，2024 年 11 月

6. IMF：中国 2025 年第四条磋商报告

2026 年 1 月发布，Country Report No. 26/044

说明：本文为基于公开资料的综合分析。文中所述监管处罚以官方披露为准；行业交易比例、历史收益率和市场预期均保留相应报道的适用范围。由于尚缺乏权威披露的全国存量通道业务总额及实际损失统计，本文未推算全国违规业务规模，也未将情景分析作为已发生事实。

感觉这个游戏挺好玩的
还可以选择在过去（1950 以后）和未来出生 在过去出生很有意思
目前不论选择什么年代 开出来绝大部分都是发展中国家出生 有好几次在印度出生 人口大国这一块🤣
印象比较深刻的大概是有次开出美国第四分位的富裕家庭 体验了白男顺遂的一生（）
还有开局 1980 的中国乡村 但一直坚持读书最终在北京扎根 孩子还去美国了
还有几次出生在非洲 没过多久就忽然黑屏因为疾病去世了（话说其实可能加个战争去世会更加贴近现实（bushi））
参考网址： 日网最近很流行的投胎游戏 - 小红书

例如沟通能力，巴菲特： “投资自我。要想让自己的价值增加最简单的方法之一，就是去提升自己的口头和书面沟通交流技能。如果你无法与他人交流，就好比在黑暗深处对着自己喜欢的人抛媚眼一样，完全不会有任何结果。即便你智力极高，但你也必须要能够多方式表达出来，才会有意义。”

假设我目前沟通能力极差，个人对该技能带来回报的胜率信念是 80%, 赔率选择 2，根据公式则本周可以投入 56% 的学习时间磨练这个技能。

CQ CQ CQ
DE BI9CFK
电信科协是你交成立最早的科技社团，原无线电爱好者协会。我们正在筹备重新恢复业余无线电业务.

未来可能策划包括但不限于以下活动:
各频段业余通联/SSTV 图像 + 卫星云图接收/校内 LoRa 组网/业余射电天文。
在这里你可以学习到包括制作 LNA，天线以及 SDR 等电子制作和控制等知识。也可以通过UHF 和台灯微波炉通联短波实现跨洲际/月面反射通信，交到五湖四海乃至国际空间站上的地球人朋友.

欢迎校内外新老业余无线电爱好者加入.

李璐哥大演讲：AI 与中美相互依赖、中国经济转型

2026 年 10 月 5 日，李璐作为主讲嘉宾出席了哥伦比亚大学格雷厄姆与多得年度论坛。演讲主题从价值投资的六项基本原则出发，延伸到AI 的能力边界与治理红线、中国经济转型与代价、中美相互依赖、市场两极分化中的机会，最终落到知识、信任与人生的复利。

需要注意的是，该场演讲目前没有官方文字稿，本文来源于网络整理，部分内容缺失，并非完整原文，但不影响学习。

---

第一节 价值投资的六项基本原则

特别是当你身处市场交易的漩涡中心时，更难保持清醒。

第三，投资本质上是对未来的预测，但未来本身就是说不准的，所以你随时都需要留出安全边际。 安全边际既能帮你兜底、防范风险，又能帮你争取更大的收益空间。

后来巴菲特的实操经验又给这套理论加上了一道硬指标，那就是能力圈。意思是说，随着时间推移，我们每个人或多或少都会对某些领域更感兴趣，慢慢积累出自己的专业特长，我们应该顺着这个方向继续深钻，把它做得更好。而能力圈最核心的一点，其实是清醒地认识到自己的边界在哪里。因为人性往往天生倾向于高估自己，总觉得自己比实际水平更厉害。所以说，搞清楚自己不擅长什么，和搞清楚自己擅长什么，同样重要。

再后来，查理·芒格提出了一个观点："钓鱼就得去有鱼的地方。" 他一辈子都爱钓鱼，而在实际的商业市场里，这也是个极其形象的比喻。在某些市场、某些行业或某些公司里，往往挤满了关注的目光，人多竞争就大，而一旦竞争白热化，回报率自然就会被拉低。但与此同时，还有很多行业、公司、国家或市场根本无人问津，这些地方效率低、机会多。去鱼多的地方钓鱼，效率要高得多。 道理听起来很简单，但在实际应用中却管用得惊人。

最后，结合我自己三十多年的投资实战，作为一名全球投资者，在全球贸易高度依赖单一市场的时代，把价值投资理念推广到全球，我们总结出了一条深刻的体会：财富的本质，归根结底是你对全球购买力所占有的份额。 尤其是在现代经济中，财富绝不是看你手里有多少黄金、钻石，或者持有多少某种纸币。一旦遇到通货膨胀，这些东西的价值都会随时间慢慢缩水。真正重要的是，你用这些钱能买到什么、能干什么。衡量财富更好的标准是：你掌握了全球总体购买力的多大比例。

我们贯彻这一理念的做法，就是在最具活力的经济体中，以划算的价格买入优秀的企业，并长期持有，静待价值创造。 这样我们就能分享企业成长带来的红利。以上就是我认为能够经受住时间检验的投资之道。

主持人： 我非常赞同你刚才说的最后一点。我已经忍不住要偏离咱俩提前准备好的提纲了，因为我觉得在未来时刻，关注购买力才是重中之重。毕竟在当前的财政挑战下，如果我们无法遏制通货膨胀的话……如果等会儿还有时间，咱们再好好聊聊这个话题。不过趁着时间还没用完，我想先插一个问题。

---

第二节 市场中的四类参与者：教堂与赌场、AI 叙事与治理红线

好的，这个问题我分两个方面来回答。第一讲讲投资者究竟都在干什么，第二咱们再顺便聊聊 AI。

四类市场参与者

作为投资者，如果你长期观察市场，就会发现里头基本上只有四类人：

第一类是真正的价值投资者。 他们会陪着公司慢慢成长，分享企业创造的长期价值。

第二类是做套利的人。 利用市场定价的漏洞赚钱。说得通俗点，就是从急于卖出的现实主义者手里低价买入，再转手卖给满怀希望的乐观主义者。这就是所谓的套利者。

第三类则是纯粹的投机客。 他们成天就在押宝猜心思，看别人下一步会买还是卖某种证券。至于这资产到底定什么价合理、公司能不能创造价值，他们压根不在乎。

最后一类就是为上述所有人提供撮合服务的券商和做市商。

在我看来，大多数市场参与者都不是绝对纯粹的某种角色，他们身上往往或多或少兼具这四种人的影子。比如做指数投资，本质上就是把这些成分给平均化了。但真正的价值投资者，核心关注点在于发现合理的价格，并耐心等待时间沉淀出企业的真实价值。像本·格雷厄姆这类先驱，虽然也会抓住套利机会，但主要精力依然放在价值创造上。

投机与价值创造的社会意义

如果从社会价值的角度来看，这几类人的作用其实大不相同。投机客往往拿不住资产，根本等不到价值显现或创造的那一天。所以对整个系统而言，他们赚的钱和赔的钱抵消之后，总和基本为零。算来算去，博弈的结果其实就是个零和游戏。对社会来说，这部分交易损耗不过是维持市场运转必须付出的摩擦成本。同样，券商和做市商抽取的服务费，也是维持市场正常搭建和运营的必要开销。

但别忘了，股市建立的最根本初衷，是为了把社会上沉淀的闲置资金，引导到有生产力的地方去支持企业发展，从而推动现代经济和整体社会财富的增长。 这就是股票市场最初被创造出来的根本理由。

教堂与赌场

那大家可能会问，为什么市场上偏偏总伴随着这么多投机炒作呢？其实这就是人性的弱点使然。巴菲特曾有个绝妙的比喻："股市就像一座旁边盖了赌场的大教堂。" 教堂代表着价值创造的圣地，而旁边捎带脚盖起来的赌场，更像是不得不允许存在的附加产物，因为人性本就如此，这部分代价避无可避。

早在四百年前，股市刚诞生时，人们就是靠这种贪婪与狂热的动物精神被吸引进来的。四百年后的今天，情况依然没有任何改变。

所以对每一个学习投资的人来说，你必须做出自己的选择：你到底是想去参与零和博弈的赌局，还是想玩企业价值创造的游戏？ 这完全取决于你个人的心性。而站在整个社会的角度，我们也面临着选择——绝对不能让赌场的规模膨胀过头，甚至喧宾夺主。 所以这既是个人的选择问题，也是整个社会治理的课题。

四百多年来，尽管经历了无数次狂热暴涨、泡沫破裂和巨大的资源浪费，这种机制居然奇迹般地存活了下来，并且持续扮演着推动社会前进的核心引擎。老实说，这本身就是一个了不起的奇迹。因此对于同学们来说，越早想清楚这个根本区别越好——你个人到底想走哪条路，而社会又该如何去平衡这两者的比例。但无论如何，它们都是伴随人性而生的产物。

AI 与金融市场：一场全新的叙事

接下来咱们聊聊 AI 和金融市场，这其实是一个更为复杂的议题。

首先，究竟什么是 AI？就拿目前这波生成式 AI 来说，它本质上显然是一种技术手段，这是一场巨大的技术浪潮。而作为技术，自从工业革命以来的几百年里，我们早已见怪不怪了。我们经历过一轮又一轮的技术大潮，对于伴随技术而来的创造性破坏、那些产业阵痛与新生，我们其实总结出了一套规律和经验。

但大家隐隐觉得，这一次的 AI 浪潮好像不太一样。 当然每次技术变革都有其独特之处，但这一次它与我们以往经历过的任何一次相比，都显得极度反常。究竟是什么让它显得如此与众不同？

看表面，它的迭代速度之快、涉及范围之广，以及财富和资源向头部企业极度集中的吸金效应，都让人震撼不已。但这仅仅是浮于表面的现象。深层次的原因究竟是什么？

这就牵涉到了一个全新的叙事框架。在此之前，人类面对的所有技术革新，本质上都是提升人类生产力的工具。但这一次，技术里引入了一个全新的变量——我们开始在"死板的工具"与"独立的物种"这两个极点之间摇摆。 现在的 AI 正在沿着这个光谱，向"独立物种"那一端剧烈偏移。

差不多四年前大模型问世的那一刻，它就通过了图灵测试。从那时起，单看语言表达，我们已经分不清屏幕对面到底是个机器还是个人类了。紧接着它又掌握了逻辑推理能力，身上展现出的人类特征变得越来越丰富。有了推理能力，它就学会了编写代码；而一旦具备编程技能，它就进化成了能自主执行任务的智能体，行事作风和真人越来越像。再下一步就是多个智能体协同合作，去完成极其复杂、耗时漫长的任务，我们称之为长链条推理。在这个阶段，就像人类社会一样，智能体之间会自我组织、分清主次，甚至用它们自己的语言和沟通工具，以极其精密复杂的方式去执行任务。这就是我们目前所处的阶段。

而如果你听听硅谷流传的讲法，生成式 AI 接下来会进入递归自我改进阶段（RSI），即机器无需人类介入即可自我迭代。其实我们半只脚已经踏进去了。到了那个地步，所有的技术升级都将由机器自主完成，不再需要人类干预。从 RSI 演进到通用人工智能（AGI），再到超级人工智能（ASI），它的智力水平将全面超越个体人类，甚至超越全人类智力的总和。

照这个逻辑推下去，就等于说人类正在造出一个造物主般的半神——一个由人类亲手缔造的造物。既然它力量如此强大、无所不能，那么它带来的经济震撼按理说也必须是天翻地覆的，也唯有这样才能匹配前期的天价投资成本。于是这场狂欢向所有人发出了邀请：当万亿美元级别的 IPO 来袭，大家就像是在认购某位神明上市的股票一样参与其中。这就是现在的硅谷叙事，也是这波浪潮最异乎寻常的地方。

人类何去何从？

但如果我们稍微冷静下来，退后一步问一句：如果事实真的演变成那样，人类自己又该何去何从？ 难道我们要生活在一个由人造神明主宰的社会里吗？那个神明只有极少数人能接触到，而且根本没有任何人能真正理解它，更谈不上掌控它了。我们对此毫无发言权，到时候平民百姓在它面前根本没有话语权。如果真演变成那样，人类真的会愿意生活在这样的社会形态里吗？

我相信答案是否定的。没有谁会愿意接受这种未来。

所以结局无外乎两种：第一，技术根本就不会朝着那个荒诞的方向发展，稍后我们可以深入探讨一下它到底会怎么走，以及为什么不会变成那样；第二，如果技术真的一意孤行往那个方向一路狂飙，那么人类社会终将联合起来下死手，叫停这种失控的趋势。 因此无论如何，我们都不可能任由一个高高在上的人造神明来主宰人类社会。

这就是这一代 AI 技术最核心的特殊之处，也是为什么它对整个金融市场产生了如此巨大的冲击。

AI 的本质定义与能力边界

不过抛开这些极端的宏大叙事不谈，回归本质，它到底算不算一项有用的技术？答案当然是肯定的，绝对有用。

基于我的观察和总结，如果非要给现在的 AI 下一个暂定的定义，我会这么说：它本质上是一台通过暴力算力结合精妙算法运作的机器，把全人类产生的所有海量数据作为底层养料，在浩瀚如烟的变量之间梳理建立起一套系统化的上下文关联。通过这种关联，它模拟出了包括人类逻辑推理在内的绝大部分智能行为。 眼下我们只知道怎么去用它、怎么把它性能调优，但从底层原理上，我们其实并不完全清楚它为什么能起作用。这就好比我们至今也搞不全人类大脑这台机器究竟是怎么运作的一样。

基于这个定义，再看当下的现状，你会发现，它在拉平经济体系中的某个特定层级上，发挥了极其巨大的正面作用。 我们来拆解一下整个经济结构的层级：最底层是能源和交通输送；往上一层是高端制造；再往上是通信与数字媒体；最顶层则是庞大的知识型、技术型服务业，它们提炼并整合着人类积累的所有智慧，服务于下方各个产业。

现阶段的生成式 AI，正是一个绝佳的知识整合与普惠工具。 它把沉淀在顶层的大量专业知识和经验打破、平民化，去赋能每一个普通人。但它改变不了底层的物理世界，比如能源怎么开采、交通怎么运输；它也重塑不了制造业，因为制造业本质上是把不同的分子、原子重组重构的物理过程。至于通信和数字化，本身就已经高度信息化了。所以这就是 AI 真正能够大显身手的施展空间。

它并没有超越人类认知能力的上限。 因此顺着这个逻辑，你就能明白，它根本不可能像某些鼓吹者宣扬的那样无所不能、变成统治一切的神明。我们现在依然牢牢局限在人类自身产生的数据这个范畴之内。要想跨越到生命科学、生物学那种复杂的真实层面，完全是另一个维度的挑战。

打个比方——这么说可能有点扯远了。

主持人： 接话，没事，您接着说。

人类的单个细胞里蕴含的数据量，可能就需要几十个 TB 来存储，再乘以人体万亿级别的细胞量，想在生物学层面彻底破解生命，我们现在的技术水平差的岂止十万八千里，根本摸不到边。

治理红线：绝不能脱离人类监管

但现有技术所展现出的能力，已经足以打破"工具"与"独立物种"之间的平衡了。因此出于理性考虑，人类社会必然会做出选择：叫停任何彻底脱离人类监管的自主研发。 没有人类把关的完全自主迭代——RSI，这种脱离人类控制的自我进化，后果绝对是灾难性的。因为它会衍生出属于它自己的目标、子目标乃至独立意图，从而彻底滑向人类掌控之外的深渊。

总结来说，这项技术既能带来无与伦比的助力与颠覆，同时也隐藏着剧烈的危险。 作为人类社会整体，我们必须划定一条不可逾越的红线：无论技术怎么训练、工具怎么使用，绝对不能把人类排除在决策链条之外。 换句话说，必须坚定地把它锁定在服务人类的工具属性上，绝不能放任它演变成独立物种。

当然这里面还牵涉到一系列现实冲击：从就业岗位的重塑到人类对其产生的心理依赖，再到网络安全、生物安全乃至核安全，风险不一而足。归根结底，社会真正需要的是一种稳健有序的发展节奏，在享受技术红利的同时，兼顾风险防范与综合成本。

顺便提一句，这项技术后续的使用和维持成本始终居高不下，这一点和互联网或以往许多技术有着本质区别。以往的技术往往是一次性投入，后续可以无限摊薄成本。AI 可不是这样，你只要用它就得源源不断地投入边际成本。所以算清成本账、收入账和利润账就显得至关重要。资金链的门槛和财务纪律约束会时刻给这场热潮降温、提纯技术的演进节奏，终究要取决于整个社会的承受底线。我们需要从这四五个不同的现实维度去综合把控它的发展步伐。

人类社会适应这种剧烈变革，从来就不是靠顶层规划设计出来的。我们必然要经历好几轮繁荣与萧条的泡沫周期洗礼。 这就是事物自我演化与阵痛发展的必然规律。但在面对这股既具颠覆性又极其危险、既带来剧烈震荡又烧钱无数的技术浪潮时，上述这些底线原则是我们必须时刻保持清醒思考的。

主持人： 李璐先生，您刚才这段分析太精彩了。这项技术既无比强大又充满风险，而且我们甚至无法完全解释它的输出过程，因此必须有人类在链条中进行把关和审核。这意味着未来社会最稀缺的资源，其实是那些有能力去监督和校验 AI 输出的人才。 换句话说，如果你够聪明，并且擅长在具体领域内与 AI 协同沟通、监督把关，你就能成为极具竞争力的稀缺人才，未来的超额收益也会源源不断地向你倾斜。我是不是可以这样理解？

李璐： 是的，大致就是这个道理。虽然这里面还有很多细微的维度和差异，但你的理解完全抓住了核心。

主持人： 那我们就顺着这个思路继续推演。每当走进课堂，看到很多同事在这里教授资本市场、金融投资相关课程时，我心里总会有很深的感触。

---

第三节 问答：世界秩序与全球共同市场

提问者： 对我来说，我不知道你当时怎么看——那时我们还没认识，那完全是另一个世界。或者说当时在我们眼里的世界，和我现在看到的截然不同。那是一个开放、打破国界的世界，我们可以去尝试、去实现太多的可能。那个时代该怎么说呢，有一种包容和慷慨的气度，而这种气度今天似乎有些欠缺了。如今在我看来，世界真的大不相同了。所以我想请教你，你如何看待未来的走向？在思考未来时，你是否会将当年那些理念融进你现在的思路里？

李璐： 是的，汤姆，你问得非常好。过去这三十年世界确实变了，这一点毋庸置疑。

无论是世界秩序发生演变，都需要漫长的时间。某种秩序要真正形成、完成重塑，往往需要数十年甚至上百年的光景。当今的这套世界秩序根基，是建在两次世界大战之后的。 那两次大战曾把全球推向崩溃边缘，废墟之中逐渐走出了美国主导的秩序，随后历经冷战，冷战结束后整合为单一秩序。而现在它又在再次演变，最终会蜕变成什么模样，我们尚未可知。

而在表象之下，还有另一套秩序在过去几百年里稳步形成，那就是经济秩序。当越来越多的国家和人口加入进来，遵照共同的规则互通有无、做买卖，经济秩序也就应运而生了。这就构成了共同市场。这个大一统的共同市场，大约在三十年前正式成型——也就是随着苏联解体和冷战终结，几乎全球所有的国家和大众都融入到了同一个市场经济体系中。

这套经济秩序最妙的地方在于：一旦共同市场彻底形成，任何单一国家想要主动退出都会极其艰难。 因为市场带来了效率，带来了技术革新、劳动分工、资源交易等一套套源源不断的正向循环飞轮。所以任何国家如果长期脱离这个市场，都将付出难以承受的惨痛代价。归根结底，共同市场一旦成型，就极难瓦解，它的生命力要持久得多。

看看过去上百年的贸易往来与摩擦，无论遇到多大障碍、壁垒有多高，人们总能找到出路，比如通过第三方国家绕道交易。其底层逻辑依然离不开比较优势理论。直接贸易额确实下降了，可如果你看美国和墨西哥、巴西等地的贸易额数据却完全反了过来，异军突起。实际上中美之间的实质贸易规模并没有缩水，只是换成了通过第三国转手的方式继续进行。 在大多数其他市场，情况大抵也是如此。

再看政治秩序。美国领跑全球八十年，承担了大部分成本用来维持这个共同市场的运转。可后来它发现，自己付出的成本和从中获得的收益严重不成正比，于是开始主动卸下部分责任，只不过到目前为止卸得并不算成功。这就流出了一片权力真空。而政治秩序中最剧烈的一个变化，莫过于中国在过去三十多年的崛起——中国成长为一个体量庞大的经济巨头，拥有全套制造能力和自主可控的技术体系，同时还是个制度统一、对外开放的超大规模市场。

我们现在亲眼见证的，正是对政治与经济双重秩序的深刻重塑。这就是我们正在经历的大变局。

与此同时，正如我刚才所说，由于大家身处同一个大市场，彼此间的相互依存度非但没有减弱，反而越发加深了。

"用筷子的人"

我举个例子。比如在生成式 AI 领域，所有人最核心的需求就是芯片——半导体芯片。这些芯片是在哪里制造的？它们产自何方？想想所有生产半导体芯片的国家或地区，它们都有一个共同点，非常鲜明的共同点。你觉得会是什么？

抱歉，我不是故意考你。

李璐： 哈哈，你突然这么一问，我脑子瞬间得转到半导体上，还得想着待会儿开放提问环节……

提问者： 哎呀，就像土豆一样，半导体能有什么共同点？所有生产芯片的地方，也就是支撑这轮新技术浪潮最核心的芯片生产地，全社会仿佛把赌注都压在了它们身上。它们都有一个共同特征：那里所有制造芯片的人，吃饭都用筷子。 细想一下，无一例外。印度就不生产这类半导体芯片，生产芯片的都是用筷子的文化圈。

李璐： 这就叫三句不离本行。

提问者： 确实是这么回事。我是指晶圆制造环节确实如此。而且在美国掌舵各大半导体公司的领军人物——从黄仁勋（Jensen）到陈立武（Lip-Bu Tan），再到苏姿丰（Lisa Su）——数得上的全算上，也全都是用筷子的华裔。

你看，这就存在着极强的相互依存关系。如果你作为一个国家、一家企业，把全盘注码都压在这项新技术上，不论前方有多少困难和隐患，你都得对用筷子的人客客气气的。 这种格局短时间内不会变，这也绝非偶然发生，个中缘由我们稍后可以细聊。

战略稳定性

所以归根结底，中美两国元首之所以觉得有必要在短短八个月内破例会面四次，背后是有深层原因的。这四次会面里两次是深入会谈，而每次会面取得的最大成果，就是定下了下一次会面的日程。这就牵涉到了一个词——战略稳定性。换句话说，保持稳定本身就具有战略意义。 它凸显了全球大一统市场的不可或缺，说明了剧烈动荡所带来的高昂代价，也体现了双方为了和平共处而形成的相互依赖。

当然在这个过程中，每个人都在拼尽全力竞争，也都坚信时间站在自己这一边。中国希望早日实现半导体及各个领域的全面自主可控，美国寄希望于 AI 技术能带来飞跃式的突破，其他国家也都有各自的小算盘。但大家终究都意识到，和平稳定对所有人来说都是至关重要、具有战略意义的。 大国确实肩负着这份责任，也有动力去维持这种稳定。所有国家都能感受到这个大一统共同市场分量之重，也能体会到脱钩退出的代价之高。

所以总体来看，世界大势依然会沿着这个方向前行。二战后我们所熟悉的那套旧秩序正在发生改变与重塑，未来究竟会以何种新形态破局而出，尚待观察。但底层暗流涌动的另一股力量影响更为深远，那就是全球大一统共同市场的形成，这一趋势将长期延续下去。

对投资者的启示

那么这对投资者意味着什么？这又回到了价值投资的核心准则。在价值投资的六条基本原则中，我们后来补充的最后一条是：作为一名全球投资者，你的财富本质上体现为你所占有全球购买力的份额比例。 而实现这一目标的方式，也正是我们多年来始终践行的路径——就是以划算的价格，买入最具深厚潜力的国家和市场里最优秀的企业，然后长期持有，伴随它们创造价值，从而保住并不断提升我们所占有的购买力份额。这就是我们一直以来的做法。

再回到巴菲特对股市的那个比喻——股市就像一座旁边附设了赌场的教堂。伯克希尔在过去六十年里所做的事，就是把那座教堂一步步扩建成了宏伟的大教堂。 它不仅象征着市场本该有的功能，更为人们提供了一处心灵的避难所，因为它正发挥着市场被创造出来的真正作用。

而回到你刚才提到的关于过去三十年的问题，我们一直在努力践行的，就是去证明这个福音是可以播撒到远方的。福音确实可以传播开来，我们完全可以在其他国家建立起这样的教堂。作为全球投资者，我们选择在亚洲以及其他地区去建造这样的教堂。随着时间的推移，有些教堂会出现在不同的国家，其中一些甚至也会慢慢成长为宏伟的大教堂。

这就又回到了你对学生和年轻从业人员提出的那个问题：身处这个市场，你会做出怎样的选择？市场的基本格局就是这样——一座教堂，顺应人性的弱点，旁边不得不附带了一家赌场。但这两者对整个社会的影响却截然不同：一边是双赢的模式，能为社会创造净效益；另一边则是零和博弈，纯属内部损耗，给社会带来的是净负面冲击。选择权完全在你手中。

包括人工智能在内的各项技术，终究只是辅助人类的工具，绝不可能取代人类。如果它展现出任何想要取代人类的苗头，就像我说的，我们所有人都会联合起来，坚决反对造出这么一个人造的神明。所以在我看来，你完全没必要去凑热闹，把这捧成什么半神上市的盛宴。不盲从，也是我们对美好社会尽一份集体责任的方式。 这正是我们这个项目存在的意义，也是它应当继续办下去的原因。非常感谢大家。

---

第四节 市场参与者与 AI 叙事（补充阐述）

用本杰明·格雷厄姆的话来说，如果把市场比作地产过客，留下的筹码可以卖给那些乐观主义者——这就是所谓的套利者。接着你还会看到真正置身其中的人，他们绝大多数是在搞投机，全凭猜测别人会买入还是卖出某只具体的证券。他们根本不在乎证券的定价到底合不合理，亦或是企业有没有创造价值。此外还有券商和做市商，专门为所有这些交易提供撮合便利。

我看大多数的市场参与者，除非是极少数的纯粹主义者，身上或多或少都兼具这四种人的影子。如果你选择搞指数投资，本质上就是把这些成分混在一起取了个平均数。但真正的价值投资者关注点完全不同——他们致力于寻找合理的资产定价（价格发现），并且甘愿耐心地等待企业随着时间推移创造出真正的价值。说白了，核心逻辑就在于此。在格雷厄姆的体系里，套利的成分相对会更多一些。虽然他很擅长利用价格差进行套利，但落脚点归根结底，依然是为了获取企业创造的价值。

要是细究这几类不同的参与者对社会带来的实际效益，其实也很有意思。所谓投机，顾名思义就是持有的时间极短，短到根本等不到企业发生任何价值变化或创造出新价值。把所有投机行为加在一起，结果几乎就是一场零和游戏——有人赚到的钱和有人赔掉的钱，从社会净效益的角度来看，投机纯粹是维持市场运转所不得不付出的摩擦成本。同样的，经纪业务和做市服务本质上也是维持市场日常运作的一笔硬性开支。

而资本市场之所以被创造出来，最核心的目的是为了把社会上过剩的储蓄精准地引导、输送到真正有资金需求的经济环节，从而构建起现代经济体系，实现经济的可持续复利增长。 这才是从最根本上，股市最初之所以会建立起来的底层原因。

那么问题来了，为什么市场里必然会伴随着投机这阴暗的一面呢？说白了，这就是人性的一部分。如果用一个形象的比喻：股市就像是一座旁边附带了赌场的宏伟教堂。 教堂是真正创造价值的圣地，而旁边的赌场倒像是拿施工许可证时附带的捆绑条件——因为人性的缺陷，这是不可避免要付出的代价。四百年前金融市场刚诞生时，人们正是靠这种方式来刺激和唤醒市场的动物精神、冒险狂热。四百年后的今天，这种套路依然如出一辙。

因此作为一名求学者，你必须做出自己的选择：你究竟是想去玩零和博弈的赌局，还是想参与到创造价值的游戏中来？这完全取决于你个人的职业与人生抉择。而站在整个社会的角度，同样面临着抉择——我们绝不能任由赌场那一侧肆意膨胀、喧宾夺主，以至于淹没了金融市场立足的本意和最核心的使命。所以这既是个人的选择，也是全社会共同的选择。

回顾过去四百年的历史，即便经历了无数次剧烈的暴涨、暴跌和巨大的资源浪费，这套市场机制依然顽强地生存了下来，并持续发挥着推动社会向前发展的核心功能。毫不夸张地说，这本身就是一个奇迹。所以如果你是一名学生，分清这两者的界限至关重要——你个人究竟想要追求什么，而从社会层面，我们也必须动态地调控好这两者的比例。不过只要人性不变，它们就必然会长期共存。

AI：一项前所未有的技术变革

接下来我们聊聊人工智能——AI 与资本市场，这显然是个更为复杂的议题。

首先，究竟什么是 AI？尤其是眼下这一轮生成式 AI 的浪潮。显而易见，它是一项技术，一场波澜壮阔的技术变革。既然是技术，我们自然有应对它的经验。过去两百年间，工业与科技革命从未间断，技术创新的浪潮一浪高过一浪。对于它带来的破坏与重塑，以及这种创造性破坏的发展演进规律，我们多多少少是有些认知和准备的。

但这一次，大家隐隐觉得有些不一样。 当然每次技术变革都各有不同，但这一次的差异之大，远远超出了我们以往经历过的任何一次。究竟是什么让这一次显得如此非同寻常？

看表象，你会发现技术迭代的速度之快、席卷范围之广，以及财富和资源向头部企业极度集中的吸金效应，都令人叹为观止。然而这只是浮于表面，我们必须要追问一句：为什么会这样？

问题就出在背后的叙事逻辑变了。 在此之前，人类历史上的每一次技术革新，本质上都是在制造提升生产力的工具。但到了这一代技术，事情开始变质了——它打破了单纯作为工具的定位，开始向独立物种、生命体偏移。从"死板工具"到"活物"的光谱上，AI 的位置正在快速向后者滑动。

大约四年前，这项技术首次推向大众，关键节点就是通过了图灵测试。从那一刻起，单看文本语言，我们已经无法区分对面到底是机器还是活生生的人。紧接着，它展现出了逻辑推理能力，并越来越具备人类特有的行为特质。有了推理，它就学会了写代码；掌握了写代码的能力后，它便进化成了能够自主执行任务的智能体，行事风格越来越像一个真正的人。再下一步就是多个智能体协同作战，去完成极为复杂、耗时漫长的高难度任务，也就是所谓的长链条深度推理。在这个阶段，就像人类社会一样，智能体们开始自主分工、设定优先级，用它们自己的语言互相沟通，以极其精密高效的方式执行各种指令。这正是我们目前所处的阶段。

如果你去听听硅谷流传的那套叙事，说生成式 AI 终将进入递归自我提升（RSI） 的阶段——其实我们现在已经一只脚迈进去了。这意味着所有的技术升级最终都会在没有人类干预的情况下，由 AI 自己迭代完成。从 RSI 递归自我提升，一路狂飙到 AGI 通用人工智能，再到 ASI 超级人工智能，它的智力水平将超越人类个体，甚至将全人类的智力总和都远远甩在身后。

按照这个逻辑演进，你简直可以说，我们正在创造一个造物主般的人造半神。 正因为这个东西威力如此巨大、怎么夸大都不为过，所以它能撬动的经济价值必然是天文数字，进而为前期投入的所有庞大研发资金提供了合理性。于是他们向所有人抛出了橄榄枝："看啊，这里有一场万亿美元级别的超级 IPO，诚挚邀请你来参与这场造神公司的上市盛宴。"这就是资本讲给市场的宏大故事，也是这次技术浪潮与以往截然不同的地方。

但如果我们稍微冷静下来，退一步去思考：假设这个预言真的成为了现实，人类的处境又会变成怎样？难道我们要生活在一个由人类一手缔造的神明所主宰的社会里吗？这个神掌握在极少数人手里，没有任何人能够真正搞懂它的原理，更谈不上有效掌控——因为到那个地步，根本无人能看透它。试问全人类，有谁真的愿意生活在这样一个社会里？

答案显然只有一个字：不。

根据常识，未来只可能有两种走向：第一，这项技术根本就不会朝着那个方向演进，至于为什么不会，我们待会儿可以展开细讲；第二，如果它真的不可避免地朝着造神的方向狂奔，我们全人类也必定会破天荒地团结起来，联手死死挡住它，绝不允许它变成主宰人类的神。 因此无论如何，我们都不可能听任一个人造神来接管人类社会的道德与秩序。

正如我所说的，这才是这一代技术最核心的特质，也是它之所以如此特殊的根本原因。 由此衍生出的各种影响，特别是对金融资本市场的冲击，全部都源于这种特殊的属性。

AI 的阶段性定义与经济层级

抛开这些狂热的资本叙事，回到最现实的问题：它到底是不是一项有用的技术？答案当然是肯定的。

如果要给它下一个阶段性的定义，基于对它的来源和表现的观察，我会这样来概括：它是一台机器，靠着粗暴的算力堆砌、巧妙的算法设计，以及全人类所创造的所有历史数据，在这些作为一阶导数的数据基础之上，在近乎无穷的变量之间建立起了一套系统性的上下文关联。通过这种方式，它成功复刻了人类的大部分逻辑推理和智力行为。 目前的情况是，我们知道怎么用它，也知道怎么把它调教得更好，但并不完全清楚它到底为什么能行之有效——就如同我们至今也没完全搞懂人类大脑这台精密机器是如何运转的一样。

如果我们接受这个阶段性定义，观察正在发生的一切，就会发现，它确实极大地拉平了特定经济层面的门槛，带来了巨大的赋能。

梳理一下整个经济结构：最底层是能源和交通运输；上面是制造与生产；再往上是通信与数字媒体；最顶层则是庞大的知识型、技术型服务业，它们整合了人类积累的所有知识，为经济的各个层级提供支撑。

现阶段的生成式 AI 正是一个极佳的知识提炼与普及工具。 它把原本沉淀在顶层的专业知识和经验彻底平民化，惠及所有人。但它无法从根本上改变能源或交通的物理规律，也颠覆不了制造业——因为制造业本质上是分子、原子的重新组合与物理转化。至于通信和数字化，本身就已经具备极强的整合能力。所以这就是 AI 目前真正能发挥效用的边界。

它并没有超越人类本身。 明白了这个延伸边界，你就会懂，它不可能像某些鼓吹者吹嘘的那样无所不能。我们依然被牢牢锚定在人类创造的数据这一框架之内，要跨越到生物基因的维度完全是另一码事。

举个例子——也许扯得有点远了。

主持人： 不远，请继续说。

你身上的每一个细胞都包含了高达 50 PB 的数据量（1 PB 等于 1,000,000 GB），再乘以体内的数十万亿个细胞，才能在生物学层面真正还原一个人。所以我们离那个级别还差得十万八千里，甚至可能永远也达不到。

红线与成本约束

但仅仅是目前取得的突破，就已经开始打破工具与生命体之间的微妙平衡了。因此出于前面提到的理由，我们必须坚决遏制任何完全脱离人类干预的技术研发。 没有人类监督的递归自我提升（RSI），这种失去人类定义的自我进化极其危险，因为它会演化出属于它自己的目标、子目标乃至终极诉求，一步步彻底脱离人类的控制。

所以重新审视这项技术：它确实极其有用、极具颠覆性，但同时也孕育着难以预料的巨大风险。我们必须划定一条不可逾越的红线：无论是模型的自我学习还是工具的应用，绝对不能失去人类的干预。 换句话说，要把 AI 牢牢定格在工具属性上，坚决防止它向生命体演变。

当然它带来的冲击也是全方位的：从就业岗位到情感依赖，再到网络安全、生物安全乃至核安全等隐患。正因如此，全社会真正需要的是一种保持理性节奏、兼顾收益与风险的平稳发展模式。

另外补充一点，这项技术每一次迭代都会产生持续增加的边际成本。 这与互联网或之前的许多技术有着本质的不同——互联网技术是一次性研发投入，后续可以长期摊薄成本；而 AI 不是，它的每一次使用和升级都绑定着实打实的增量成本。因此平衡好成本、营收与利润至关重要，这不仅关乎资金需求和财务纪律，也贯穿于企业日常的运营之中。此外还必须考量技术推进的速度，以及整个社会所能承受的底线。在把控发展节奏时，我们需要从这四五个不同的维度来进行综合的审慎评估。

人类社会适应这种剧烈变革，从来都不是靠预先规划好的。我们必然会经历漫长的狂热爆发、泡沫破裂与震荡洗牌，甚至可能要反复折腾好几个周期。 这就是技术发展的必然规律。但无论如何，上述这些红线是我们必须时刻保持警惕的，因为我们正站在历史的十字路口，迎面而来的是人类历史上最具颠覆性、最危险、最剧烈、同时也最为昂贵的一场技术狂潮。

主持人： 李璐，我认为你刚才提到的这个组合观点——

---

第五节 主持人提问：市场集中度、招股书案例与市场两极分化

主持人： 如果用 GDP 来换算，过去这个数字一般维持在 2% 到 4% 之间，但现在已经冲到了 15% 左右，很大程度上是被英伟达撑起来的。那么你该怎么看待眼下这个市场？整个市场越来越依赖这几家巨头，并且随之剧烈波动、高贝塔值。我们到底该怎么设计投资组合，才能扛住这场技术浪潮带来的冲击？

李璐： 市场向来都会做出各种离奇的举动，从一开始我们就不断经历这些，以后大概也会一直如此。但你根本没必要被市场一时半会儿的狂热牵着鼻子走。 这恰恰是最核心的真知灼见之一，也是本杰明·格雷厄姆留给我们最宝贵的财富。

所以如果你去看看最近一份招股书里的主张，就会发现有一家自称是"实验室"的公司，一边疯狂烧掉几百亿美元，一边承诺未来还要继续烧掉几千亿巨资。它承诺能把这些钱转化为颠覆性的技术，但与此同时又说有 10% 的概率可能会彻底毁灭全人类。它把这些写进了招股书，并邀请大家按两万亿美元的估值至少投入一千亿。如果说这有什么讽刺之处，那就是它极其生动地展现了市场到底能丧失理性到什么程度。这两件事不可能同时成立，可这偏偏就是现实。

但这恰恰告诉你，当下的很多现象根本不合逻辑，也是无法持续的。 即便如此，故事还会继续演下去。回顾几百年的历史，市场一直都是这个德行。拉长时间来看，它总是会做出各种荒唐事。

以 2010 年以来的标普 500 指数为例，在过去这十六年里，它的年化收益率平均达到了 14% 到 15%。而在再往前的十年——2000 年到 2010 年——它的平均收益率恰好是零，实际上这十年甚至是微亏的。但如果你把过去这二十六年加起来算个平均数，收益率大概就是7% 到 9% 的高单位数。放眼长期，这才是合理的水平。

试想一下，如果这段时间内 GDP 的实际增长大概是 2%，再加上 2% 到 3% 的通胀率，平均算下来名义增长率就是 4% 到 5% 左右。而上市公司的表现会略好一点，尤其是那些经过筛选的优质企业——大浪淘沙留下的这五百家最出色的公司，表现自然比平均水平更高一些。于是就得出了 7% 到 9% 这样的长期收益率。这也正是历史长河中的平均基准，它本该成为大家心中的主心骨，让人明白什么是应得的合理回报，以及市场在长期内是如何回归理性的。

但市场总会被阶段性的狂热打断，甚至长达数年陷入失控，打乱所有人的节奏。就像我们刚才举的例子，这种狂热确实会带偏很多人。虽然离奇，但纵观历史，这种事屡见不鲜。

所以我觉得，如果全社会能达成共识——绝不姑息或容忍某种凌驾于人类之上的超级生命体被研发出来，事情就不至于失控。 只要这项技术被牢牢锁定在工具的范畴内，它就和其他任何工具一样，无非是权衡成本与收益的问题。这样一来，财务纪律和资本市场的运行规律终究会重新起作用。而实现这一点的过程，无非就是经历一次次涨跌交替和牛熊更迭的周期，这完全很正常。

两极分化中的机会

从这个角度来看，由此引发的市场两极分化意味着：在任何特定时期，市场里的新资金总量其实是有限的，大量资金涌向少数热门标的，就必然会导致严重的分化——一大批本来非常优秀的企业，股价反而被砸到了极低的水平。 这种情况无论在美国、中国还是其他地方都是一样的，甚至在中国的市场上，这种现象可能比大家感知到的还要更为极端。

但随着时间推移，市场的重力法则依然会主导投资者的长期回报。 到头来你该得多少回报依然是一分不少、一分不多。天下没有免费的午餐，即便有时看起来有，甚至这种幻觉能维持很长一段时间，但从更长远来看，市场自身的理性力量终究会把这些泡沫过滤掉。这也正是资本市场之所以能历经数百年而不倒的原因。

因此在我看来，这种两极分化对于保持理性思考的人来说，反而创造了比平时更好的投资机会。 前提是你必须真正保持理性，而这极其困难、绝非易事。你必须耐得住煎熬，特别是在面对巨大的新技术浪潮时，人们想象力的边界会被无限拓宽，市场投机的一面会空前活跃，各种天马行空的幻想层出不穷，因此市场推波助澜和夸大其词的力量也会变得更加极端。但对于理性思考的人来说，这反而孕育出了比寻常时期更为绝佳的长期投资布局时机。

---

第六节 中国市场：房地产的代价、制造业升级与"目标还是代价"

主持人： 我们可以聊聊这个话题。我刚从中国回来，去香港给学生上课，顺便借这个机会研究了几家中国企业，算是一起深入看看中国的市场。我的意思是，过去这些年中国市场经历了不小的起伏，我想听听你的看法。你现在怎么看中国市场？ 这看起来和我们在其他国家见过的不少危机非常相似，但我很想知道，你觉得眼下在中国做投资到底该怎么看？

李璐： 好，既然你提到了中国市场。回顾过去十年，整个市场基本上可以说是横盘了十年。但在这十年间发生的事情其实非常引人深思。

中等收入陷阱与制造业升级

大概十年前，当时国家已经实现了中等收入水平，核心问题在于如何才能冲破这个瓶颈。世界上有太多国家走到这一步就停滞不前了，以至于经济学里专门有个词来形容它——中等收入陷阱。数十个国家走到了这一步，过了四五年依然止步不前。中国显然是个体量庞大的经济体，大家自然会问：到底是什么让那些中等收入国家深陷泥潭，始终无法打破增长天花板？靠水泥、低端制造，这些工业化手段是没办法真正实现突破的。

所以他们面临着抉择：我们到底要不要冲出去？有没有办法加速这个进程，或者确保它能顺利实现？因为按照自然规律，绝大多数国家都在这里败下阵来，滞留了四五十年，有的甚至更久。

于是他们主动开启了一场变革，推动整个产业向中高端迈进。他们没有止步于五年规划，而是制定了一个十年计划，其中设立了十大核心目标，旨在将中国的制造业从低端、中端全面升级到中高端。

然而计划刚推行几年，特朗普政府就上台了，并砸下了贸易战的重锤。这反而让中国更加坚定了信念：如果听之任之，不仅靠市场自然演进可能突破不了这层天花板，别的国家还会横加干涉，死死卡住你的发展空间。紧接着拜登政府上台后，不仅延续了关税政策，还大幅加码了技术封锁。

到了这个十年计划的中期，也就是 2021 年前后，中国决定在推进制造业向中高端升级的同时，还要实现技术自主可控，尤其是在被"卡脖子"极其严重的领域——比如半导体、大飞机、发动机、操作系统等，这一串清单非常长。面对这种局面，中国在接下来的五年里选择全力以赴、加倍投入，要实现这些看起来几乎不可能完成的目标。

那些让无数国家折戟沉沙的目标，绝不可能不付出沉重而深刻的代价。

房地产：最沉重的代价

这就引出了中国独特的发展模式：在不同时期设定宏大的目标，然后为此付出巨大的代价。

你刚才提到的房地产，在过去五年里，其实就是为了实现这一目标所付出的最主要代价之一。代价的承受者主要是中产阶级。 中国家庭的资产配置比较单一，到了 2021 年房地产见顶时，一个典型的中国中产家庭有七成左右的净资产都套在房子里，而这些房子身上还背着大概五成的房贷。在随后的五年里直到现在，全国房地产资产平均跌去了约 40% 的价值。 这意味着很多家庭的资产直接缩水了 60% 到 70%。

面对这种情况你会怎么做？无非三件事：精打细算少消费、存钱备荒多储蓄、以及想方设法赶快还贷。 这正是典型的中国中产家庭在过去五年里所做的事。结果就是内需增长越来越慢，到现在基本接近于零；而储蓄率却一路上扬，如今居民储蓄总额已经高达 GDP 的 120% 左右，积聚了整整 165 万亿元人民币——这大概是全球最庞大的一笔存款。此外人们还经历了约两三年的零通胀甚至轻微通缩，对于未来的信心自然显得有些不足。

这是整个经济体系里的其中一面。

制造业升级：目标的实现

但如果你看向另一面——想要达成的目标——你就会看到一个截然不同的景象。

中国的制造业终于杀穿了低端产业链，稳稳扎根在了中高端。 "中国制造 2025"设定的每一项目标几乎都提前实现了。而在过去五年里，攻克"卡脖子"难题也取得了巨大的突破。

以半导体为例，事实证明，美国主导的技术制裁反而成了送给中国的一份大礼，因为它给中国企业带来了市场、经济中最宝贵的东西——需求。大家常说，市场上最重要的是什么？是订单。只要有了营收，就能把整个商业闭环跑通：有了营收就有利润，有了利润就能投入研发，进而带来技术迭代和产品升级，接着带来更多营收。这种正向循环已经彻底跑通。 以至于在成熟制程领域，无论是芯片制造设备还是晶圆代工，中国都已经基本实现了自给自足。而在更前沿、更先进的制程上，除了少数几个关键环节，它们也正在快速逼近自给自足。只要沿着这条路走下去，突破是顺理成章的事。

而这还只是其中一个缩影。再看生成式 AI 的核心能力——它本质上是在按需大规模输出智能，最典型的应用场景之一就是自动生成代码。这恰恰破解了此前最大的难题，也就是操作系统等底层软件生态的缺失。从个人电脑、服务器到英伟达的半导体代码生态，在 AI 的助力下，这些壁垒正在被一个个替代。AI 成了最好的平衡器。

所以在这十年间，只要你深入具体的产业去观察，就能看到他们在推动制造业主干从低端向中高端跃升的过程中取得了惊人的进步。在某些领域，比如新能源、电动汽车、储能电池以及重型机械等等，他们不仅做到了主导，甚至成为了全球的领跑者。而在那些被"卡脖子"的领域，他们也已经全面发力，快速拉近差距。

目标与代价的辩证关系

但与此同时，这也给其他行业带来了极为惨痛的代价。比如房地产，现在的年新房销售量相比高点已经跌去了大约 70%。而这省出来的十万亿元资金，恰恰就是每年砸进制造业升级和技术研发上的投入。如果你去对比这两条曲线，就会发现这种剧烈的分化正好发生在 2021 年前后。

但回顾过去五十年，这其实就是中国一贯的发展模式：每隔十年左右就会出现一套全新的目标，并伴随着巨大的代价。 甚至在下一个十年里，先前的目标可能会变成后来的代价。

在工业化刚起飞的早期环境，空气和河流污染成了发展的代价；到了接下来的阶段，环保又成了新的目标，各种绿色环保技术应运而生，而曾经的污染企业则成了被淘汰的代价。在城市化浪潮中，房地产开发商曾经是发展的核心目标，他们把中国改造成了今天的模样，提高了房屋拥有率，夯实了中产阶级的财富基础。但在过去五到十年里，他们又变成了被付出的代价。

因此相关群体确实承受了不小的阵痛。但纵观全局，你会看到这个国家在这段时间里取得了巨大的进步。这就是为什么他们能把别人几百年走完的发展历程压缩到短短四十年里。

但无论何时，作为投资者或企业家——中国的朋友们对此一定深有体会——你时刻都要搞清楚自己到底属于"目标"还是"代价"。 在宏大目标面前沦为代价绝不是一件好受的事，身处其中的人们对此有着切肤之痛。我身边很多亲朋好友都亲历了这个过程。但国家就是这么发展起来的。

如果整体打个分，你会发现，经历这番蜕变后，一个拥有如此体量和人口的大国，终于完整地迈入了现代化的门槛。

市场横盘中的机会

不过也正因这种双轨并行的经济格局，以及普遍的信心不足，金融市场整整十年都在原地打转、毫无起色。然而在这期间，一批极具全球竞争力的优秀公司，股价却被砸到了极低的水平。 这就导致了我们前面提到的市场两极分化。但对于理性的投资者来说，如果跳出来看全景图，你的视角或许会有所不同。我觉得在当下的市场里，你反而能找到比平时更好的投资机会。

主持人： 这确实很棒。接下来我准备留点时间给大家提问，大家可以先举手准备一下。在此之前我还想问最后一个问题。

李璐： 好，请讲。

---

第七节 问答：世界秩序与全球共同市场（深入阐述）

提问者： 当时我刚当上助理教授。那时的世界——至少在我眼里是这样——不知道你当时怎么看，毕竟那时我们还不认识——和现在截然不同，或者说跟我们当下的感受完全两样。那是一个开放、跨国的世界，大家满怀干劲地尝试着各种可能。它身上自带某种精气神，在今天看来似乎有些缺失了。现在的格局对我来说已经大不相同。所以我想请教一下，你如何看待未来的走向？你是否将这些思考融入到了你的投资决策中？

李璐： 是的，汤姆，这个问题问得非常好。过去三十年里，世界确实发生了天翻地覆的变化，这一点毋庸置疑。

而关于整个世界如何自我治理、如何运转的大格局问题，其演变过程极其漫长，有时需要几十年甚至上百年，某种新秩序才能真正建立并完成重塑。

当今的这套世界秩序，其实是历经两次世界大战的洗礼才走出来的。当时整个世界几乎濒临崩溃，战后建立了由美国主导的秩序，在经历冷战的拉锯与结束后，最终汇聚成一个统一的秩序。而现在它又一次陷入了重塑，未来会演变成什么样，大家还在拭目以待。

但在表象之下，还有另一重秩序在过去数百年间悄然孕育并建立起来，那就是经济秩序。当越来越多的国家和人口融入到通商与贸易的大潮中时，经济秩序便油然而生。大家共同构建了一个统一的大市场。而这个全球大市场大约在三十年前，随着苏联解体和冷战终结，才算真正彻底形成——几乎所有的国家和人口自此都被卷入了这同一个现代经济体中。

这套经济秩序最耐人寻味的地方在于：一旦统一的大市场建立起来，任何一个国家想要单方面主动退出，都会难如登天。 因为大市场带来的是极高的效率，是不断加速的飞轮效应，是沿着技术突破、效率提升和专业化分工不断演进的过程，还有资源的自由流动等等。因此任何国家如果选择退出或者长期边缘化自己，都将付出极其沉重的代价。正因如此，大市场一旦形成，就很难真正瓦解，它的生命力远比政治秩序持久得多。

回顾过去一百年的贸易往来和贸易摩擦，无论政策制定者设置了多少障碍与壁垒，人们总能找到出路——通过第三方国家继续做生意。这背后依然遵循着比较优势的基本规律。直接贸易额确实下降了，但如果你把美国与墨西哥及东南亚的贸易额加起来，你会发现这一增一减恰好抵消。实际上中美之间的实际贸易体量并没有变，只不过绕了个道，经过了第三方国家而已。 在绝大多数其他市场，情况也大抵如此。

而在政治秩序方面，美国领跑全球八十年，承担了维持这个经济大市场正常运转的大部分成本。后来美国逐渐意识到，自己付出的成本与从中获得的收益之间似乎有些不成比例，于是开始主动卸下部分责任，虽然过程并不算太顺利。与此相对的，则是过去三十到四十年里政治秩序中发生的最大单变量——中国崛起为一个体量巨大的经济实体，它拥有极其完备的制造与技术体系，实现了高度的自给自足，同时还拥有全球最大的单一市场，并且对外开放，有着统一的监管体系。对于我们正在见证的政治和经济秩序来说，这无疑是一场巨变。

与此同时，正如我所说，在这个单一的大市场中，我们彼此之间的相互依赖度不仅没有降低，反而比以往任何时候都更高。

举个例子，比如在生成式 AI 领域，现在每个人最核心的需求就是芯片——半导体芯片。但这些芯片是在哪里制造出来的？它们究竟出自谁的手？仔细想想，那些生产全球绝大多数半导体芯片的国家和地区，它们都有一个共同点，一个非常有趣的共同点。你觉得会是什么？

提问者： 提示我一下。

李璐： 所有生产这些核心半导体芯片的地方，那些在这场技术浪潮中被各大国压上重注的供应链核心，都有一个共同特征——那就是制造芯片的这些人，全部都是用筷子吃饭的。 好好想想这一点。在美国，掌管这些顶尖半导体公司的领军人物——从英伟达、台积电到 AMD——几乎所有核心高管，无一例外也都是用筷子吃饭的。

这就构成了极深的深度相互依存。如果你真的想在这场新技术浪潮中下重注，无论它承诺的前景多么诱人、潜藏的风险多么巨大，作为国家或企业，你都必须对那些用筷子的人客气一点。 这种情况绝非偶然，也不是一天两天就能改变的，背后的深层原因值得深入剖析。

正因如此，中美两国元首才会在短短八个月内急切地举行四次会晤——两次是面对面，两次是通话。而每次会晤最实质的成果，就是敲定下一次什么时候再会面。这就是所谓战略稳定的真正含义。换句话说，维系稳定本身就具有重大的战略意义。 它凸显了全球单一市场的不可分割性，贸然脱钩的代价谁也承受不起，唯有通过和平合作、相互依赖才能走下去。

与此同时，双方也在全方位展开激烈的竞争，并且都坚信时间站在自己这一边。中国寄希望于在半导体及各个领域实现自主可控，美国则期望在 AI 上取得突破以此实现变革，其他国家也有各自的考量。但所有这一切都指向同一个核心：和平与稳定对每个人来说都至关重要，这具备最高的战略优先级。 大国确实肩负着维持这一大局的责任，也深知主动切断联系的后果极其惨痛。

因此大体而言，世界仍将沿着这条轨道向前演进。我们自二战结束以来所熟悉的那套旧秩序正在发生变化与重塑，最终会演化出什么样的新形态，目前尚无定论。但在这背后，有一股更具持久影响力的底层力量在不断推进，那就是全球单一共同市场的形成，并且这一趋势不可逆转。

全球投资者的实践

这对我们投资者来说意味着什么？回到价值投资最基本的底层逻辑。在六大核心原则中，我们后来补充了最后一条：作为全球投资者，你的财富本质上体现为你对全球整体购买力的持有份额。 实现这一目标的途径之一，也是我们一直在实践的方式，就是在最具活力的国家和市场中，以极其划算的价格买入优秀的企业，并长期持有它们。 通过这种方式不仅能守住我们的购买力份额，还能让它随时间不断增值。这就是我们一直在践行的投资之道。

套用沃伦·巴菲特那个著名的比喻：股市就像一座旁边附设了赌场的大教堂。伯克希尔在过去六十年里所做的事情，就是将这座教堂塑造成了一座宏伟的大教堂。 它不仅具备象征意义，更能发挥实质功用，让来到这里的人获得心灵的安宁，因为它精准履行了资本市场原本该承担的正向功能。

而回到你刚才提到的问题，我们过去三十年一直在尝试做的事情，就是去证明这个福音是可以传播出去的。我们完全可以在其他国家建立同样的教堂。我们选择在亚洲以及其他地区建立这样的教堂。作为全球投资者，随着时间推移，这些教堂会落户在不同的国家，其中一些未来甚至也会演变成宏伟的大教堂。

这就回到了你向学生和业内同行提出的那个问题：在这个市场里，你究竟会做出怎样的选择？市场的底层结构始终如此——由于人性使然，它天然就是一个带有赌场的教堂。但这两者对整个社会产生的影响却截然不同：一种是互利共赢、能为社会创造净效益的方式；另一种则是零和博弈、只会给社会带来净成本和负面损耗的方式。选择权完全在于你自己。

包括 AI 在内的科技，归根结底都只是辅助人类的工具，而不是人的替代品。如果科技出现了试图取代人类的苗头，正如我之前所说，我们都应当团结起来，共同抵制这种造神行为。在我看来，你完全没有必要去参与那种宣称要让"造神项目"上市的招股方案。这是我们践行社会责任、推动社会向好的一种方式。 这也是我们这个项目存在的初衷，并且应当继续办下去。非常感谢大家。

主持人： 好的。

---

第八节 中美 AI 路线差异、中国股市的定位与政治风险

观众问答： 要描述硅谷发展人工智能的思路，核心问题其实只有一个："这项技术还能做到哪些不可能的事？" 这就是他们的主攻方向，也是为什么他们把自己称作"研究实验室"。大家都在不断发问：它还能实现什么？我们能把技术的边界推到多远？所以他们才管这叫"前沿探索"。

至于中国的 AI 企业，说实话，他们对这些底层问题同样充满好奇。但除此之外，中国企业更关心的核心问题是："这项技术能为我的客户带来什么？" 无论面对普通消费者还是企业级客户，能帮他们解决什么实际问题。这就展现出了截然不同的落地方向。从各项指标和数据中，你都能清晰看到两种思路带来的不同结果。

提问者： 那中国的股市究竟是发展经济的目标，还是推动发展的工具？

李璐： 在不同的历史阶段，侧重点固然各有不同。但你想想看，当普通家庭和整个国家的核心资产负债表里，房地产占财富的比重开始持续走低——顺便说一句，房产不会无休止地跌下去，毕竟它有实物价值——那么拿什么来承载国民和万千家庭的财富？ 思考清楚这个问题，你就会明白，无论是现在还是未来某个时刻，股市必然要接下这个重任。 因为股权资产是唯一能随着经济增长而持续增值的资产，它不仅分享经济增长的红利，更是反哺和拉动经济增长的核心发动机。两者本身就是相辅相成、同向转动的飞轮。

至于政治风险，关键在于认清各方在特定时期的核心诉求，结合历史，严格仔细穿透过往的实际行动。 这不仅适用于中国，对美国以及一系列复杂的国际问题，底层逻辑都是一样的。我们身处的这个世界，大体上依然是以主权国家为单位来运转的，这就是我们必须面对的现实。因此在进行商业决策时，刚才提到的这些考量维度，应当同等地应用到你业务所涉及的所有国家和地区中。

主持人： 好的，下面进行下一轮提问。

李璐： 好的，刚才这块还没来得及细讲，大家还有很多问题想交流。

---

第九节 问答：投资原则、能源、加密货币、业绩落后时如何自处

主持人： 关于投资原则、科技成长股、能源，以及这一切对当前人工智能和气候变化的影响，甚至还想把加密货币也扯进来。

李璐： 没问题，你能串起来的。

主持人： 当然可以。

李璐： 实际上这对我来说轻而易举。至于你的第三个问题，关于业绩不佳时该怎么办，特别是入行才两年，如何在市场上继续立足。

一切明智的投资都是价值投资

首先关于价值投资的原则。这么说吧，我认为所有的投资，只要是明智的投资，本质上都是价值投资。 因为你总希望买到的东西物超所值——你付出的只是价格，得到的是价值。无论你怎么去定义这种价值：哪怕是一家业务停滞甚至衰退的公司，只要它能给股东带来丰厚的分红或现金回馈；或者是一家正在高歌猛进的高成长公司；又或者是一笔胜算不大但赔率极高的高风险下注——归根结底，这一切都取决于你对价值从何而来的理解。

从最底层的逻辑来看，投资无非是对未来现金流进行折现，前提是这些现金流在你能够看懂和预估的范围内。它们在数学归属上完全是一回事。正因如此，我才说一切明智的投资都是价值投资，最基本的底层原则从未改变。

至于如何应用，还是要回到沃伦·巴菲特总结的那个非常精辟的概念——能力圈。这完全取决于你的能力圈边界在哪里。

能源与经济层级

说到能源，它显然是整个经济体系中最底层的基石。你看从能源到交通，再到制造、通信，最后到知识型服务业，这几大板块几乎就构成了现代经济的全貌。当然每一层内部都有着层层递进和相互复合的关系。比如眼下人工智能的发展瓶颈，已经从最开始的芯片传导到了电力，再传导到人力。不同环节的应用逻辑自然有所差异，而且它对气候变化也确实有着深远的影响。这里的每一个子话题展开来讲，都足够聊上几天几夜。

加密货币：一文不值

不过对于你的第三个问题，关于加密货币，我的回答其实非常简单：我对它没有任何好感。这东西早晚会自灭，没什么好可惜的，因为它从底层逻辑上就是个无稽之谈。

仔细想一想，它根本称不上是具备可兑现价值的货币。缺少了国家信用和法律强制执行机制来背书，它就绝不可能成为真正可靠的结算手段或财富储存工具。光靠少数几个人炒作造势是撑不起货币属性的。确实，它方便了犯罪分子，成了各种非法交易的避风港。要我说，把它彻底禁止掉，对整个社会才是利大于弊。不过也无所谓，如果有人就喜欢像收藏艺术品那样把它捧在高位，那是你个人的兴趣偏好。但站在社会整体的角度，我觉得它一文不值。 事情就是这么简单。

业绩落后时如何自处

至于你刚才提到的处境，现实确实很残酷。一方面你认同长期价值投资的理念，但另一方面你又希望客户和资方能对你多点耐心、积极配合。就像我说的，这恰恰暴露了人性的弱点——大家都想把好处占尽。事实上，人类恨不得什么都要：既想高举互利共赢的大旗，又希望年年出漂亮的业绩报告，最好是季季出彩、月月报表，甚至精细到每分每秒都要涨。照这么发展下去，你很快就会沦为彻头彻尾的投机客。天下哪有两全其美的好事？

要么你认为市场是你的导师，你听它摆布；要么你认为市场是你的工具，为你服务。你只能在两者之间二选一。 如果有人总是想在两者之间泥沙俱下、稀里糊涂地和稀泥，那还不如直接买指数基金，因为指数正好就是所有市场参与者喜怒哀乐的平均值。把市场上千差万别的投资者平均一下就是指数，老老实实买指数对你反而更好。

你可能会问，那我怎样才能把这做成一门真正的生意？归根结底，你必须找到那些志同道合、理念一致的人，并与他们同行。 真正要把价值投资当成毕生事业，最难的地方在于你必须在某种程度上违背顺从大众的基因。你骨子里得带着一股逆向思维的劲头，敢于坚信自己是对的——这种坚定来自于客观事实的支撑，而不是取决于旁人是赞同还是反对。这需要一种完全不同的心理素质。有的人天生适合，如果你发现自己不适合，那就根本不要尝试。

同时你也必须吸引那些真正认可这一理念的人与你一路同行。因此你不能贪心，想着"我要做最大的规模，我要追求多大多大的管理资产"。市场逻辑不是这么运作的。到头来，每个人得到的都是与他认知相匹配的结果。 希望这些对你有所启发。

主持人： 好的。为了公平起见，我们请这边区域的朋友提一个问题。

---

第十节 问答：安全边际、十年所学、复利与信任（结束语）

李璐： 你的问题提得很有条理。你问我安全边际究竟体现在哪里、我这十年来学到了什么、又是什么让我至今依然乐此不疲。另外还提到了中美市场的结构性变化，虽然我不确定你具体指什么，但我还是简单谈谈我的看法。

安全边际与能力圈

我觉得价值投资者和其他大多数投资者最根本的区别，就在于他们对防范下行风险、防止亏损有着极强的专注度。 投资本质上是对未来的预测，而未来本身就是不可预测的。所以你能做的就是把钱投在你真正看懂的事情上。而一个人真正能懂的东西其实非常有限。

每个人刚开始时认知都很匮乏，甚至可以说是一无所知。我二十来岁刚入行时就是这样，啥都不懂。所以我只能从那些看得见摸得着的确定性入手——就拿看资产负债表来说，先挑简单易懂的看，慢慢找感觉，然后再循序渐进，一步步从简单业务深入到更复杂的领域。对于扩展自己的能力圈来说，这是个再自然不过的进化过程。

关于能力圈，一方面你要极其清楚它的边界在哪里，另一方面你也要有意识地随着时间去慢慢拓展它。

知识的复利

我常说，只要你的知识能够以可持续的方式实现复利积累，你的资产自然而然也会实现滚雪球式的增长。

这就回到了你刚才问的——我这十年来到底学到了什么。每过十年我都发现自己汲取了太多新知，甚至感觉自己脱胎换骨，变成了另一个人。某种程度上，你确实需要这种焕然一新的感觉。只要时间足够长，只要你用正确的方式坚持做正确的事，你会惊喜地发现，复利的力量会在你身上显现。

这也是为什么我一直建议大家去追求双赢而非零和博弈。在双赢模式下，你的能力、知识，甚至是身体健康都能得到持续的滋养和积累。健康可能无法完全实现复利，但至少能让你保持更长久的活力，延长的是你精力充沛、富有成效的黄金期，而不仅仅是寿命的数字。因为你始终在参与、在思考，你知道自己在创造社会价值，而不是在单方面索取或消耗社会资源。

搞零和博弈的问题在于，它极易诱发人性的短视。你今天学到的技巧，到了明天就一文不值，根本形成不了沉淀。于是你只能越来越依赖外部工具——换更快的算力、买更高级的 AI——但这么做，早晚有一天你会被技术彻底淘汰。如果是这样，作为人的独特性和价值又体现在哪里呢？

人在回路、终身学习

所以我始终主张**"人在回路"（Human in the Loop）**，强调人的主体性。我倡导终身学习、保持专注，让生活随着岁月沉淀而不断升华。不仅要让知识实现复利，还要在彼此信任的基础上帮别人管理好资本。

信任网络

我的导师和合伙人在教育晚辈时，总是在强调一件事，那就是人际关系的本质——最顶级的关系，其实建立在一个极其简单的信任网络之上：一个由值得信任的人彼此交织构成的简单网络。 这里面蕴含着一种大智慧：用积极高效的方式去过好一生，同时与整个社会达成共赢。

因此我真心建议每一个刚步入职场的新人，都试着往这个方向靠拢。这条路见效可能很慢，甚至需要熬上很多年，但只要步履不停，你最终一定会抵达你应得的高度。 从某种意义上说，这本身就是一种更充实、更有尊严的生活方式。

复利的底层逻辑

当然这一路上，有的人运气好一点，有的人差一点。人生的起起落落、成败得失，往往是各种好运与倒霉事交织的结果，这些我们大家都经历过。拿我来说，我从来不觉得我们的业绩是因为自己绝顶聪明，一路上真的只是撞上了太多好运。但只要你选对了池塘、选对了做事的方法、选对了值得托付的伙伴，坚持做正确的事，岁月中会展现出复利的奇迹，回报率会惊人的高。

而复利最核心的底层逻辑在于：绝不失去你已经拥有的东西。 这是个至关重要的深刻洞见——保住你已有的成果，不要随手丢掉。这包括你积累的知识，包括你建立的信任关系，也包括你的智慧，甚至是你的健康。这些才是人生中最宝贵、最强大的杠杆。

结语

至于中美市场的结构差异，我觉得人性底层的东西其实并无二致。这关乎普遍的人性，而非单纯的国界。我知道这未必完全回答了你的问题，也许我们可以另找时间专门深入聊聊你说的结构性变化到底指什么。

但生活始终充满变数，变化是我们一生中唯一不变的课题。 你总会遇到属于你的幸运和坎坷，也总能等到属于你的伟大机遇。无论你天生倾向于哪个领域，找到你发自内心热爱且擅长的事，并在岁月中持续深耕，利滚利式地去积累和沉淀，这才是活出充实饱满人生的最佳途径。

我就分享这些。非常感谢大家。

---

（全文完）

请各位参与考核的同学在此站发帖提问，发帖时请选择 ANA 类别 以及 ARRA-2026 Tag，ANA 社员会不定时解决你的问题。

注意：

• 请遵守 诚信守则
• 提问时请详细描述问题上下文
• 提问前请在 ARRA-2026 Tag 内寻找是否已有相同问题

---

Edit Oct 7, 2026, 7:16:48 PM (Asia/Shanghai)：

注意，被邀请后会收到三封邮件，分别是：

• docs 仓库
• skeleton 仓库
• 你的学生仓库

需要全部同意。

如果没有三封请检查垃圾邮件箱。

---

Edit Oct 8, 2026, 11:12:50 PM (Asia/Shanghai)：

关于三个仓库的作用：

• docs: 考核文档，包括各任务的任务要求，你需要阅读并理解
• skeleton: 任务骨架，你需要从该仓库获取各任务的初始代码，并在此基础上完成各任务
• student-{你的 GitHub 用户名}: 你的学生仓库，你需要从 skeleton 仓库 获取初始任务初始代码，并提交到该仓库；后续你写的东西也需要提交到这里，以便向 Gradescope 提交并判分

---

Edit Oct 9, 2026, 5:48:58 PM (Asia/Shanghai)：

在 Gradescope 提交任务的方式：

1. 把你的更改提交并同步到 GitHub 上的学生仓库
2. 在 Gradescope 任务提交时选择 GitHub 仓库，并选择你的学生仓库

请不要选择提交本地文件，否则 autograder 会找不到

情绪就像一阵风。收拾好心情，别气馁，又是崭新的一天。慢慢自强

我们需要“确定性”来维持生存的安全感，又需要“不确定性”来提供活着的生命力。

1. 100% 确定 = 0% 未知（无聊与停滞）

• 心理学解释：大脑是一个“预测机器”。当生活 100% 确定时，意味着你的大脑每一次预测都能准确无误地得到验证，没有任何“预测误差”。
• 结果：没有意外，就没有多巴胺的分泌。生活就像一部被彻底剧透的电影，或者一台设定好程序的机器。这种状态下，人不会感到痛苦，但会陷入极度的无聊、空虚和意义感丧失。这就是为什么很多拥有世俗意义上“完美稳定生活”的人，反而会感到深深的厌倦。

2. 85% 确定 + 15% 不确定（快乐与幸福）

• 科学印证：这并非巧合，科学界真的存在一个 “85% 最优法则”。2019 年，《自然 - 通讯》（Nature Communications）发表了一项关于“最佳学习率”的研究，发现当任务的成功率在 85% 左右（即错误率/未知率在 15% 左右）时，人类和 AI 的学习效率最高，体验也最好。
• 心理学解释：85% 的确定性为你提供了坚实的“安全基地”（比如稳定的收入、健康的身体、爱你的家人），让你不用为生存担忧；而 15% 的不确定性（比如一次未知的旅行、一项新挑战的爱好、一次盲盒般的约会）则提供了新鲜感和心流体验。
• 结果：你在舒适区的边缘探索，既有托底的网，又有向上的风筝。这就是幸福感最高的“黄金比例”。

3. 50% 确定 + 50% 不确定（焦虑与抑郁）

• 心理学解释：人类对“控制感”有着极度的渴求。当生活中有一半的事情脱离掌控（比如面临裁员风险、感情出现严重危机、背负巨额债务），大脑的警报系统就会被持续触发。
• 结果：为了应对这 50% 的未知，你的身体会大量分泌皮质醇（压力荷尔蒙），导致认知资源超载。长期处于这种“战斗或逃跑”的应激状态中，人会感到极度疲惫，从而引发焦虑；如果这种失控感持续存在，大脑会产生“习得性无助”（觉得无论自己做什么都无法改变结果），最终滑向抑郁。

4. 20% 确定 + 80% 不确定（崩溃与创伤）

• 心理学解释：这通常发生在人生的重大变故期，如遭遇战争、破产、重病或失去至亲。此时，马斯洛需求层次中最底层的“安全需求”彻底坍塌。
• 结果：生活失去了所有的“锚点”，人就像被抛入狂风巨浪中的孤舟。神经系统无法处理如此巨大的信息量和生存威胁，最终导致心理防线的全面崩溃，甚至留下长期的创伤后应激障碍（PTSD）。

---

人生的智慧，其实就是主动管理这 15% 的不确定性。

1. 当你感到无聊时（100% 确定）：
   不要害怕改变，主动去“作”一点。去一家没去过的餐厅，学一门毫无功利性的新技能，或者走一条陌生的路回家。主动往生活里掺入 15% 的盲盒，激活你的多巴胺。
2. 当你感到焦虑时：
   不要去死磕那些你无法改变的未知，而是拼命去抓住简单确定的事情。比如：不管外界多动荡，每天坚持按时吃一顿好饭、保持规律的睡眠、每天散步半小时。用微小的“确定性”去锚定内心，慢慢夺回生活的控制权。
3. 当你处于幸福时（85/15）：
   珍惜并维护那 85% 的基本盘（健康、家人、核心技能），同时感恩那 15% 的风浪，因为正是那些意料之外的小惊喜和小挫折，让你觉得人间值得。

守住 85% 的底盘，拥抱 15% 的盲盒，或许就是我们能拥有的，最好的一生。

以直接、不指责的方式向伴侣表达自己的需求和期待，是一种非常强大的工具。安全型依恋者通常会自然使用它。

珍娜 40 岁时，生育时钟压过了一切，于是决定在第一次约会就告诉潜在伴侣：她不仅想做母亲，而且只想和同样希望尽快要孩子的男人约会。

她知道，而且判断正确，大多数男人听到这话会立刻逃走。但害怕被拒绝已经不再是她最关心的问题。她确实吓跑了几个潜在对象，但最后遇到了内特。内特不但没有被吓到，反而想要同样的东西。他觉得她知道自己要什么，并且敢说出来，这很清爽。今天，珍娜和内特已经是两个孩子的幸福父母。

即使你是焦虑型，即使有效沟通让你害怕，你也可以学会使用它。

就开始几天用得多，后面烦了

1. 我没什么必须要完成的任务，更多是兴趣
2. 我喜欢的是写东西时能力变强的感受，vibe 我只觉得累
3. agent 写的设计模式和风格我不喜欢，我有强迫症（
4. agent 做架构设计还是太拉了（可能因为我用拼好模

前排 cy

非常赞同

糊了一个 神秘博客，但是不知道发啥 🫠

感觉以我的能力写任何东西都只是把更高质量的内容蒸馏成垃圾请大家持石

我也喜欢单老师，对他印象非常好。

结论：应该跑路，感觉留下的收益不高。

周一：
我认为应该绝对不要承认。有句话叫做：知错改错不认错。在这个场景下我认为非常适合。
一切推断和结论都应该等对方先说，否则就打太极。对方说的越多，你得到的信息才越多。

你拥有的一切东西都是你最后立身的资本和自我保护的筹码，以整理或做实验等理由推迟吧，然后过程中不断延期。

而一旦确认暴露，绝对不能再留。
以这种类型的人。。留下后患无穷。

才看到这个歌词很有感觉啊，最喜欢 4.

遥远的梦中啊
为何如此难触呢
想要逃出房间
走在傍晚车站
夏天的路上
我的心变成一片海洋
夏天的路上
我的心变成一片海洋

一个人的时候
无法往前走
交织的生活啊
说出来也是无用
如果说
见到你

如何看待 DeepSeek 刘胜与的 我不得不把才华埋葬在昨天 ，感慨了 AI 越来越会写算子了。

没想到 lsy 的简单感想居然火了，上次看到 lsy 的帖子给我的触动很深，2025 年终总结特别篇：我为什么不读博 - 微信公众平台

很显然 lsy 去年关于写 kernel 被 AIComplier 和 AIAgent 两面夹击的判断完全正确，只不过我当时或许给自己的定论是因为某种程度晚生了一两年再加上预科和本科蹉跎了两三年导致完全无法在本科毕业找到值得或者说愿意去干的工作，寄希望于在工作后追寻职级晋升而在 AI 的压路机前方捡最后几个钢镚并不是我想追求的，所以只好选择继续深造，也希望在接下来的一长段时间里做一些让我自己觉得有点意思的事情。

直到今年 fable 和 Astra 一次又一次让每个人都开始思考被取代的问题，在经历了一年的争论后大部分技术群群友都成为了站中间串两边的乐子人，或者至少承认了这样暧昧的态度。于是开始解构“我不得不把才华埋葬在昨天”，

正如这样找到的乐趣一样，我同样希望我可以因为乐趣而继续学习，无论 AI 的能力和我的关系如何。

说是记录，但由于券商系大多是恶心的转正实习 offer（连相关科技公司同余信科都要），估计没什么内容

一段场外衍生品实习

华泰期货子

问项目的技术问题
问随机分析，如随机积分、二次变差
最后一个领导问很多为什么选这个方向，不选别的方向

转正已发

一、开场致辞

早上好，克里斯滕。感谢您如此温暖的介绍。五年前我们曾是同事，能与您同台分享是我的荣幸。很高兴再次回到硅谷，看到这么多熟悉的学术面孔。这是我最后一次任期，也是我的第一个百日任期。就在这个周末，我一直在期待这个周末。

在我继续之前，我想感谢杰夫·施密特和他的团队提供的卓越款待，在场所有人欠你们一份人情。以及你们的同事，在这里的堪萨斯城联邦储备银行。感谢你和你的团队。现在他和其他策划者已为今天下午安排了休闲活动，我建议你们非常谨慎选择。正如我多年前学到的，在杰克逊周边小径有两种徒步选择。唐·科恩仅用两个词——我熬过了这些钢铁般的马拉松式远征——揭示了唐留下的警示标志。但还有另一种徒步方式，与本这位亲爱的同事同行，节奏轻松得多，沿着洛克菲勒保护区蜿蜒小径漫步。出发前，我的建议是做健康检查，问问自己：这是科恩日还是伯南克日？

这次聚会最棒之处在于让我们来到山间，清空思绪，专注思考我们的世界与时代。 这里感觉是合适的地方和听众，进行真正重要的思想交流。正如克里斯滕提到的，创新是会议主题。我相信公众和市场理解联邦政策执行方式的创新，将助力实现物价稳定与充分就业。

---

二、演讲概览与路线图

以下是我演讲内容的快速概览，我将涵盖的内容——今早你可以称其为提纲，也可以称其为路线图，但请不要称其为前瞻指引。

首先是指导方针，我将简要讨论几个长期问题：我们在美联储讨论最新的通用技术——人工智能，以及它可能对经济产生的影响。接下来我将稍作反思前瞻性指引的实践，然后讨论中央银行与金融市场未来的互动。我将阐述一些我认为应指导货币政策的关键原则。最后我将给出对当前经济形势的评估。

---

三、人工智能：历史转折点上的通用技术

首先，我们应该尝试为未来的政策环境做准备。以永恒的提顿山脉为背景，我们正要审视一个绝非静态的经济图景。回想不久之前，包括像这样的场合，在 2008 年危机前夕以及随后的十年间，经济学家和政策制定者谈论长期停滞，谈论全球储蓄过剩，普遍认为过剩资本将长期闲置——很长很长一段时间——因为缺乏有吸引力的投资机会。所有重大创新，您还记得，都已出现，因此增长将缓慢乏力。

如今形势已彻底改变。我们正站在历史转折点。 借用我前导师乔治·舒尔茨的表述，以最清晰的例子说明：人工智能的进步——这个 80 年历史的术语指最新技术——发展更快，甚至快于其倡导者几年前的预测。 大幅提高增长潜力正在显现，各类人工智能相关基建获得持续资本注入。一种超级摩尔定律似乎正在发挥作用，缩放规律也在改变创新方式和速度。 资本与劳动力结合创造了基于标记的大型语言模型。要获取这些模型、报告，仅两大实验室的年度标记销售已达超百亿美元，较十二个月前增长五倍。

我们在美联储密切关注这一切，谨慎地。我们认识到人工智能是新变量，可能成为新的生产要素并产生影响，对经济和货币政策实施均有影响。 这引发重大研究方向：人工智能应用是否将显著提升整体生产力？若如此，标记使用何时会与劳动力互补或竞争？下一代人工智能模型是否需要更高资本密集度，或模型本身能否提供轻量解决方案？其他未知因素包括市场结构——谁将获利？资本回报率的归属尚不明确，或在什么时间尺度上——早期阶段——剩余价值中有多少流向稀缺资产的所有者：人工智能实验室、芯片制造商、能源生产商或云服务提供商？随着时间推移，这些价值中有多少会惠及企业和消费者？更重要的是，这对劳动者及美联储就业职责有何影响？

同样地，我们尚未确定这些模型访问权限代币的均衡价格。是否存在代币的异质性，使得更多资金将用于获取最佳模型的访问权？前沿模型的代币价格将下降，降至边际成本水平？我们将深入探讨这些问题，借助生产力与就业任务小组的帮助。我已初步与该任务小组负责人沟通，其余反馈非常积极。但他们的建议将稍后提出，且不影响当前政策决策。但我相信对于未来政策挑战，今日的智力投入将使我们更充分准备未来。

---

四、前瞻性指引的反思与改革

让我谈谈前瞻性指引及其替代方案。随着任务小组开展工作，正如你所知，我不在等待——美联储引入创新措施来帮助使我们更适配当前需求。以一个例子说明：我正致力于改革美联储的形式与职能。

主席所谓的前瞻性指引——你可能了解我长期的不满——对提前公布未来政策的不适。我更倾向于另一条路径。 现在我们将论证这一方案。关于未来政策的透明沟通并非目的本身，沟通必须服务于美联储的核心职责，而核心职责是什么？就是制定正确政策。

前瞻性指引作为常规做法是在全球金融危机期间由我及同事采用，当时至关重要，我们曾隆重推出这一政策。但如同其他过往危机的遗产，我认为在正常时期这一做法已过时。 前瞻性指引的作用应有限制，否则可能以清晰之名制造模糊：过度披露政策讨论，过度承诺未来决策，可能导致市场、企业与家庭误判。当政策制定者在整个周期中对利率做出准承诺时，我们将束缚自身自由，难以做出正确决策。 当需要制定正确政策时，我们也需要正确处理中央银行与金融市场之间的关系。

---

五、中央银行与金融市场的关系

这些市场——美联储需要尽可能清晰的市场信号。 来自各行业资产价格水平和变化的市场内部指标：国债证券的价格和交易量，美元的外汇价值，信贷的成本和可获得性，一系列广泛的商品价格。这些及其他指标应为美联储提供近期、整个商业周期中经济活动和通胀的短期展望。它们还应揭示更广泛的金融状况，以及金融周期的风险与不确定性。与此同时，他们应自行得出结论，形成对产出、就业和通胀等事项的预期，而他们也应敏锐关注风险。

在我看来，美联储应保持谦逊且绝不天真。 美联储在经济和市场中扮演着关键角色，我们的工具非常强大，我们决定短期利率路径。市场参与者总会试图预测我们的下一步行动。我们不应沉溺于某种体制，在其中市场参与者主要依赖美联储进行交易。 经济文献早已描述了这种扭曲效应，被称为**"镜厅问题"**：如果市场过度依赖美联储的指引，而美联储又依赖市场定价，可能更难察觉新变化，更容易措手不及，政策制定更易出错。

现在，反常的是，市场参与者不太可能承担镜厅问题的最大代价。最严重的损害可能降临于无金融资产者。 如果美联储误判通胀和经济，谁将承受最严重后果？不是金融精英。辛勤工作的美国人将面对高通胀，或突然变得不稳定的就业。

因此，若前瞻性指引仅适用于正常时期，就像这样——承诺某种明确的反应函数——他当然可以告诉我们利率路径。例如数据若过热或过冷如何应对。我希望我们对经济的理解如此精准，能提供一个机械可靠的答案，像泰勒规则这样的简单函数即可严格依赖。但我们的知识尚未延伸到那么远，至少目前还不是。 其他与货币政策恰当实施密切相关的因素，这些因素会随时间变化。提供预测以说明美联储的反应，理论运行效果优于实际，实验室中表现更好，而非实际应用。我并非唯一注意到 2021 年的前瞻性指引可能在任期内延缓了对高通胀的政策应对。 我的同事们，我将努力构建更可靠的模型、更稳健的规则。我们将这样做，深知准确预测仍是理想目标。在地缘政治剧变如此迅速的当下，全球供应链、技术，我们应保持适度谨慎，以及我们今日无法知晓的内容。

秉持相同精神，应广泛接纳各种观点。可能影响美联储货币政策讨论的议题，若目标是最优决策，理应包容不同经济观点。

---

六、指导货币政策的核心原则

那么如何在讲话中制定更优政策路径？我将分享指导货币政策决策的核心原则，随后将提供经济评估。首先探讨基本原则：

第一原则： 我注意到在这一领域，昨日新闻常被误认为当前发生之事，关键在于区分二者。换句话说，我们必须审视现实，确保前瞻性政策基于最新数据，而非陈旧或错误的数据，也不应依赖孤立数据点，趋势最为关键。 美联储是决策机构，在不确定性中做出选择，所依据的数据必须相关、及时有效、准确且尽可能可操作。

第二原则： 美联储的行动旨在确保经济需求侧与供给侧总体协调。但我们直接观察到的只是活动表现，供给侧真实情况只能推断。 评估供需平衡现状及预期存在局限。

第三原则： 不应存在任何误解。美联储的物价稳定目标为百分之二，以消费价格指数衡量，这是明确的固定目标。 让我同样明确说明这一目标的另一面：物价稳定不会自动实现，通货膨胀也不必然回归均值。稳定物价是美联储的职责，不容推脱。

第四原则： 美联储还需承担最大就业责任。在中期实现双重目标并非非此即彼。我不认为美联储的双重目标相互矛盾。 毕竟高通胀本身对经济繁荣极为有害。

第五原则： 短期利率是实现双重目标的主要工具。 非常规政策刺激经济可能适用于真实危机，我们对此都有丰富经验，但应尽量谨慎使用，除非必要。

第六原则：货币问题。 我知道现在这话题不太时髦，但我认为货币与货币政策密切相关。我们应该关注央行创造的货币，以及银行金融系统产生的货币。本次会议主题及其他因素改变了货币基础、货币流通速度与整体经济的关联机制，但这绝非成为忽视货币对金融状况和价格最终影响的理由。

更低调的美联储，在沟通中更具目的性的美联储，更能实现其目标。 我们能够对其履行职责负责。真正考验我们信誉的唯一标准——借用一句名言——Chuck Yeager 将军在关键时刻：存在原因或结果。

---

七、当前经济形势评估

在听取了一些关于人工智能和通用技术的内容后，在了解了下一阶段政策走向后，简要讨论了原则，现在转向今天的经济形势。基于这些原则，我如何解读当前经济？窗外究竟发生了什么？这有点讽刺，这个房间没有窗户，但美联储有巨大的窗口。我们在第一个百日里已开始使用这些窗口，并预计将继续使用这些窗口在即将到来的时期。

您可能在七月会议纪要中读到，联邦公开市场委员会一致意见：劳动力市场保持稳定，产出表现坚实，但通胀仍居高不下。 大多数同事都同意，我认为在会议期间等待新信息更为明智，尤其是供应链可能出现的变化、投资流动与地缘政治。在决定是否调整利率政策前，我们表达了共同准备根据情况采取行动的意愿。

就在此时此刻，我对整体经济表现印象深刻。经济似乎已有所强化。 经济在压力下的表现是强弱指标，经济在冲击下的韧性如何。在这方面，主街与华尔街都展现出惊人韧性。

其他几点观察：企业投资迅速增长，设备与无形资产投资四季度变化达 9%，这是自 2021 年以来最高增速。超过半数的资本支出增长可归因于 AI 相关建设。 标普企业的利润情况如何？利润在过去一年增长超 20%，利润率显著偏高，相比历史水平。整体股市波动率较低。我们持续关注市场内部指标，监测各行业表现。对增长、资本支出和企业盈利的预期都很高。我仍在观察增长率的变化——二阶导数——对资产价格的后续影响。

企业信心、消费者收入与支出同样重要。企业债与杠杆贷款利差处于历史低位，今年发行规模强劲。 从七月起关注银行业，所谓 SSLEUTH 银行调查显示 CNI 贷款标准处于历史宽松区间，这解释了今年的贷款增长。在这些贷款中，在我看来，信贷与贷款市场未显政策紧缩迹象。

现在，住房与农业等部分行业出现压力。总体而言，难以描述整体金融条件为收紧。 实际消费支出保持健康，尽管过去四个季度增长超 2%。如果你将消费与我们之前讨论的强劲投资相结合，私人国内金融购买也有所增加，这些购买今年迄今以近 3% 的速度增长，这是一个通常比 GDP 更具信号意义的指标。 这一趋势同样积极。

---

八、劳动力市场评估

在美联储双重使命的就业方面，我们国家表现良好。劳动力市场相当稳定，失业率在 4.1%，以历史标准仍处于低位且近两年未变。 四周移动平均失业索赔数——一个经验证据稳健的实时指标——处于近几十年来的最低水平。

在我看来，当前劳动力市场相对较低的流动率，部分源于疫情后雇主与员工的重大再匹配。在疫情后的环境中，劳动力供给几乎未增长，每月就业增长自然会偏低。劳动力市场总存在一些担忧领域，例如对于一般新毕业生而言。想要工作的大多数人正在持有或找到工作，但他们可能对未来劳动力中断感到担忧。但目前我认为劳动力市场总体符合充分就业。

---

九、通胀形势：美联储当前主要关注点

但在价格稳定方面的使命，数据更为令人担忧。 美联储偏好的通胀指标，即我之前提到的，PCE 价格指数同比变化达 3.7%，六月同比变化略超 4%。CPI 指数的同类指标也处于高位。我们的核心指标——PCE 和 CPI 通胀均居高不下。 这些指标均非完美，但都讲述相似的故事：通胀高于我们 2% 的目标。因此美联储当前主要关注点应是物价。

那么我们的任务是什么？政策制定者的任务是捕捉基础趋势。控制通胀说起来容易做起来难。我们需要判断基础通胀是上升、下降还是停滞，同时理解其变化方向，但也要了解变化速度——不仅要关注方向。这些通胀指标均显著低于数年前的峰值，但过去两年进展较为温和。尽管今年夏季的 PCE 和 CPI 数据好于预期，但并未表明基础趋势有实质性改善。数据还显示适度的工资增长，但在我的观点中，追踪基础通胀，工资增长并未证明是可靠指标，未来很长一段时间的通胀前景。

因此，试图衡量基础通胀，我想向你们介绍几个我一直关注的事物。我认为拆分分析很有启发。过去十二个月的 PCE 价格指数 199 个组成部分中，54% 的商品和服务价格涨幅超 3%——远低于疫情后的 77% 峰值，但仍远高于 3.2 水平。 在疫情前的几个十年里，仅看最近六个月，结论相似：49% 的商品和服务价格涨幅超 3%——远低于疫情后的水平，但仍显著偏高。 近期整体商品价格上升需密切关注，我们需要判断当前趋势是否预示通胀上行风险。

现在这也重要：过去五年通胀数据是否已渗透到预期中？好消息是中期内的通胀预期指标总体稳定。外汇市场通胀补偿指标传递明确相似信号，尤其在近期发展背景下。 这是美联储机构的荣誉，符合美联储最佳传统。市场显示信心，我们将实现价格稳定。我可以保证你们是对的。

关于市场通胀预期的经济史意义——我知道现场有经济史学家——这些预期通常强劲持久，直到突然变化。这些预期不易被左右，目前锚定非常牢固，但必须保持警惕。这是美联储的职责，确保通胀预期不脱锚。

现在有一个信号，无人能回避对 65 个月高通胀的责任。这正是其职责所在。这就是我的标准：我们必须确信基础通胀正明确向目标推进，且速度足够快，否则我们仍有工作要做。这是我们的职责，这是我们的使命，这是我们需持续履行的责任。

---

十、总结与致谢

在过去的 25 分钟里我已涵盖了很多内容。让我看看能否这样总结。

我今天站在这里，致力于一项纪律，并非一时决定。 在重大时刻，我和同事们绝非首次持此立场。我们决心通过尽心尽力的工作来不负时光。 对于了解我们的人来说，你们会知道以下内容真实：我们以谦逊态度认真履行职责，并以坚定决心。

我们知道许多事物取决于我们做出的明智选择。货币政策，当有效实施时，有助于家庭和企业繁荣。它拓展并深化了经济动力，并帮助巩固美国在世界上的领导地位。 我知道国家需要我们谨慎思考、明智行动，或许如今比任何时候都更甚。

再次为联邦储备系统服务是巨大荣誉。我衷心感谢鼓励、同事在我第一个百日里给予的良策与热情接待。我也感到荣幸与感激，来自众多您的观点，无论是主动还是被动，来自这房间里的许多人，以及今晨您的善意关注。

我说，谢谢大家。让我们继续进行剩余议程。

晚上好，很久很久很久没有见到鱼鱼了~甚至包括微信与朋友圈

这个可爱宝宝（ok 你销号那会我应该还叫 Jackeiner）最终去了 nus 水一年硕士，未来怎么样，只有天知道（

以及，xjtu discourse 的页面怎么又大改了🫠 在 Singapore 这里上西交门不需要梯子，但是依然很卡，呜

分享一点新加坡特色食物（搬运自水源，一些图床没法平移过来，所以是单独复制的）

价位：整体在 1.2-2x 上海物价，在外面吃对应这个倍率的上海商圈物价，在学校吃对应这个倍率的交大食堂价格，小于 1.2x 的时候不多（也就是说跟国内相同单品一个价，个别这边产量大的可能有），翻一番还要多的情况也没咋见过

特色菜：我朋友圈里发了几个
不能说很好吃但绝对不算难吃，不是猎奇取向但足够新奇

这几天吃下来比较有特色的：

叉烧/脆皮烧肉/海南鸡^[1]/烧鸭——四选一/二——饭/面 🤣

各种小炸物蒸物，类似广东早茶（？）

肉骨茶

奇怪的没有萝卜的萝卜糕，包括炒制和泡汤里多种做法，ref：

各种椰浆椰奶衍生物：
椰浆饭

各种虾衍生物：
加奶油蘑菇汤配上当地特色香料叶子的也有，炸虾卷/球也有，制烧麦啥的也有

各种咖喱衍生物（不赘）

集以上之大成者：请输入文本

总结

在住处附近食阁要了个 Lontong（椰奶蔬菜咖喱泡米糕 + 酱炸小鱼），又要了对炸鸡翅，4+1.5 新

总结

咸蛋黄鱼皮

Summary

---

1. （区别于交大四餐一楼和六餐二楼豉油鸡，虽然这里有的地方也有“豉油鸡饭”） ↩︎

居然还有这种区分的（

很羡慕这类角色的纯粹，本能作出的行动就是善良可爱的，不需要不断地掩饰和纠正自己（真的是这样吗？也许只是我的偏见罢了）

没努力练过，按弦转换太差了，弹不了曲子的（

也许可以把片段剪成拼好歌（

以前我听歌经常先看词再听曲来着，一般是歌词里有感兴趣的意象或者内涵才会喜欢
现在也会只是因为曲好听而喜欢，某种程度上也算更纯粹了（这样再去看词有时候还能被二次惊艳到）？😇

其实只要是真心喜欢，无论是什么原因都是正当的吧

简单的烤鳕鱼、蒸蛋以及炒油麦菜，朴实无华的夜晚

饭团是之前做好冷冻起来的。蒸一锅米饭，浇上一点米醋调节 pH 值，再撒一点盐调味，取大约 150 g 捏成三角形，裹一层海苔，用保鲜膜包着，放凉了就可以冻起来，最多能放几个月的。

每次吃的时候取一颗放微波炉热几分钟就好，热气腾腾香喷喷的，口感和口味都不输新鲜米饭

检察一下冰箱中的饭团储量：充足 😼

面包好吃、黄油好吃、巧克力花生糖好吃，夹在一起三倍以上的好吃，烤得金黄酥脆的就是百倍以上的好吃 😋

前些年经常半夜饿了就烤黄油面包片，一晚上炫掉一大包切片面包。现在懂得节制了

美国的经典三明治 pb&j (peanut butter and jelly) 就是花生酱和果酱各涂一片然后夹起来吃。个人不爱果酱于是换成香香黄油，没买花生酱不过巧克力花生夹心糖烤化了用餐刀涂抹开更香，巧克力就是香呀

最后一首超好听！

puzzle1645 · 想想XiangXiang

我 要去哪
不知所往
迷路无妨
你 你在哪
未知去向
挣脱吧

背景
双9软件工程硕士
项目：

• java商城
• docker 底层研究

实习：华为，金融信托

我当时没有投互联网企业，而是把求职方向全部放在了西安的国企、央企和公务员考试上。

整个秋招大致从8月份开始。最早参加的是军队直接选拔招录军官，并进入了面试环节。

到了9、10月份，我开始集中投递各类科研院所。研究所的招聘一般启动得比较早，当时我也拿到了几个录用通知，包括203所、西飞 一飞院、205所，以及西安其他一些规模相对较小的研究所。研究所面试也挺看简历的，重点是要展现出可以做项目的能力，面试时候也要特别说明要留到本地，毕竟这些单位很看中个人的稳定性。

科研院所之后，我又集中投递了银行。部分银行招聘中，我获得了类似“直通卡”或“Pass卡”的资格，可以免去部分筛选环节。当时拿到的机会包括中国银行管培生offer、农业银行省分科技等岗位。银行可能是西安的另一个就业大头。一方面是项目和简历的完整，另一方面也需要面试过程中尽量流利的表达，可以和面试官有眼神的接触。管培岗的竞争会大些，大家能力都很强，会遇到不同专业的大佬，包括很多经济金融方向的，他们的表达能力大多都很强。

银行和科研院所之外，我还投递了一些其他央企、国企。例如西安当地的西北勘察设计研究院等单位，这些单位就很看行业发展了，投之前最好有所了解。

此外，我还尝试报考了国家电网。国家电网对计算机专业的招聘人数又比较少。当时我投递了西北分部，但没有获得笔试资格，相当于在简历筛选环节就被淘汰了。电网最好去生源地，能上的概率大一些(陕西除外)，非电类竞争贼大。

最后就是国省考和选调，这个学习过程贯穿始终。毕竟大部分国央企也会考行测。大家加油！

和 cache lab 搏斗一天了，还是做不到满分吗？力竭了 🫠

因为对之前在香港吃烧味饭的葱姜油念念不忘所以尝试制作了一下非常之香香，于是搭配盐焗鸡又吃香香了库库～

制作起来很简单而且又营养又香，本小姐觉得就算经常吃也不会腻库库库～

库库顺着这条帖子，开一个楼记录一下本大小姐每天都吃了什么吧库库库

造轮子笑传之 chunked cache bucket

起因是我需要 fastcache，但是 fastcache 没有迭代器，所以干脆自己仿制一个就当学习了

Public Interface

 type Cache
    func New(size int) *Cache
    func (c *Cache) Del(k []byte)
    func (c *Cache) Get(dst, k []byte) (res []byte)
    func (c *Cache) Has(k []byte) (found bool)
    func (c *Cache) HasGet(dst, k []byte) (res []byte, found bool)
    func (c *Cache) Iterator() *Iterator
    func (c *Cache) LoadStats(stats *Stats)
    func (c *Cache) Reset()
    func (c *Cache) Set(k, v []byte)
type Iterator
    func (it *Iterator) GetNext(kDst, vDst []byte) ([]byte, []byte, bool)
type Stats

架构

┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│                 │ │ map[hash]idx    │ │                 │
│ [512]bucket◄────┼─┤ [n]chunks◄──────┼─┤ [65536]byte     │
│                 │ │     idx         │ │   useCount      │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
      cache               bucket              chunk        

• Cache 分 512 个 bucket，每个 bucket 有独立的读写锁
• 每个 bucket 是由 n 个 chunk 构成的 ring buffer，idx 记录下一次写入位置，map[hash]idx 记录现有键值对位置
• 每个 chunk 是 [65536]byte
• n 可根据 Cache 大小进行调整，至少为 1，整个 Cache 至少 65536*1*512 B = 32 MiB

键值对格式

 0                   1                   2                   3
 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|          kLen (uint16le)      |          vLen (uint16le)      |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|                                                               |
+                        k (kLen bytes)                         +
|                                                               |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|                                                               |
+                        v (vLen bytes)                         +
|                                                               |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+

• 键值对不可跨 chunk 存在，键值对记录最长为 65536 bytes,因此 kLen, vLen 可用 uint16 记录

idx 格式

 0                   1                   2                   3
 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|W|                     chunkIndex (47 bits)                    |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|     chunkIndex (cont.)        |      localIndex (16 bits)     |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+

• W: wrap，ring 每走一圈翻转一次
• chunkIndex: chunk 编号
• localIndex: chunk 上的 byte 编号
• 对给定的 idxA, idxB，若 idxA 为键值对 idx，idxB 为 bucket.idx，判断 idxA 键值对仍有效（未被 ring 写入覆盖）的方法：int64(idxA - idxB) < 0 (isValid).

写入流程

1. Set(k, v []byte) 得到待写入键值对
2. 计算 hash = xxhash3(k)
3. 计算 bucket 编号 bktIdx = hash%512，对 bucket[bktIdx] 进行操作
4. 获取 bucket 写入锁
5. 检查 hash 是否已存在 map 中，如果是，使旧键值对所在 chunk.useCount--，若归零则将 chunk 放回 chunkPool
6. 检查 idx 能否写入键值对:
   1. 若当前 chunk 剩余空间足以写入键值对记录，则下一步
   2. 若当前 chunk 剩余空间不足:
      1. 若当前 chunk 非最后一个，前进至下一 chunk 并下一步
      2. 若当前 chunk 是最后一个，回到第一个 chunk，翻转 idx.W，清除 map 中所有被覆盖键值对记录（根据 isValid 判断，删除键值对记录同时所在 chunk.useCount--，若归零则将 chunk 放回 chunkPool），再下一步
7. 若当前 chunk 未 allocate: 从 chunkPool 获取空闲 chunk 并分配给当前位置
8. 写入
9. 更新 bucket.idx

读取流程

1. Get(dst, k []byte) 得到键
2. 计算 hash = xxhash3(k)
3. 计算 bucket 编号 bktIdx = hash%512，对 bucket[bktIdx] 进行操作
4. 获取 bucket 读取锁
5. 检查 hash 是否在 map 中，若在则下一步，否则 miss
6. 根据 isValid 检查 idx 是否有效，若无效则 miss
7. 根据 idx 计算 chunkIdx, localIdx
8. 读取 kLen, vLen, K，若 k != K，则哈希碰撞
9. 追加值到 dst

删除流程

1. Del(k []byte) 得到键
2. 计算 hash = xxhash3(k)
3. 计算 bucket 编号 bktIdx = hash%512，对 bucket[bktIdx] 进行操作
4. 获取 bucket 写入锁
5. 检查 hash 是否在 map 中，若否则 nop
6. 若记录 idx 所在 chunk 已分配，chunk.useCount--，若归零则将 chunk 放回 chunkPool
7. 从 map 中删除 hash 对应的记录

迭代器流程

1. Cache 迭代器桥接 512 个 bucket 迭代器
2. Bucket 迭代器创建时复制 map[hash]idx，每次 GetNext(kDst, vDst []byte) 获取读取锁，检验 idx isValid 并检验 hash 是否相符，若满足则追加 KV，否则跳过该记录使用下一条记录，直到没有更多记录

要困死了 🫠

捐款了，我是慈善家

这里 URL 似乎错了

好喜欢傲娇啊，suki suki desuki 🥰 九宫格里面没有牧濑红莉栖不是很认可

进入帖子后最上方的 title 也会变成帖子标题，还以为把本站的名字改成 wonderhoy 了emu
吓死了emu 🙀

感觉新UI有点乱没有以前的好用emu

而且依然对移动端不是太友好emu

好久没上🚪了，常回🚪看看 👀

没什么特别的事情但是 wonderhoi!

The Single Greatest Predictor of Future Stock Market Returns

AIAE

引言：长期股票收益究竟由什么决定

传统股票市场估值研究通常关注市盈率、周期调整市盈率、股价净资产比、托宾 $q$、股票总市值与国内生产总值之比等指标。这些方法的共同假设是：股票价格与某种可观察的基本面变量之间存在相对稳定的均衡关系。当市场价格明显偏离这一均衡关系时，估值倍数最终会向长期均值回归，从而影响未来收益。

然而，这一框架存在一个根本性问题：市场价格并不是估值模型直接计算出来的结果，而是投资者在有限资产供给约束下进行资产配置的结果。估值倍数可以影响投资者的配置意愿，但它并不是决定价格的唯一机制，更不是市场必须遵守的外生规则。

一种替代性的研究思路是，从整个金融体系的资产负债表出发，考察投资者总体财富中有多大比例被配置于股票。该指标可称为总量投资者股票配置比例。其核心命题是：

当投资者已经将较高比例的财富配置于股票时，进一步提高股票配置的空间有限，未来长期股票收益通常较低；反之，当股票配置比例较低时，配置均值回归和非股票资产供给增长可能共同推动股票价格上升。

这一框架并不否认企业盈利、股息和传统估值指标的重要性，而是将它们置于更一般的资产供给与资产配置均衡机制之中。

在现有金融资产供给结构下，投资者愿意将多少比例的财富配置于股票，而价格需要调整到什么水平，才能使这一配置意愿与有限的股票供给相一致？

可以看到投票"哪个更好一点“吗🤔
p.s.能认出来画的是谁吗?
才发现Q版的正主已经在楼里看到很多次了

前情提要：我需要使用Harness工具写代码、辅助阅读文档，使用中转站的gpt模型。可以使用实验室的ubuntu机器，但网络波动比较大（学校校园网的质量😅或者在校外使用内网穿透，质量更差）。有时候需要让他长期运行。
需求：有2个Windows电脑：工位电脑和自己的笔记本，需要在这两个设备之间同步数据，所以把代码和数据放在服务器上。

一开始的方案是，在服务器上部署Harness工具，ssh连接之后用tmux打开。
考虑到GPT模型的适配度，我在codex和opencode之间纠结。选择opencode的原因是，它在键盘和鼠标之间取得了平衡：

1. 键盘：修改键位后，可以直接跳转到最近一次回复的开头（比桌面版的APP更好），也可以快速跳转到上一个、下一个对话的开头。
2. 鼠标：可以鼠标选一段文字并自动复制，支持在Tmux中使用鼠标滚轮或者直接上下滑动。而对Tmux中的其他Harness工具(Claude Code)使用鼠标滚轮会转化成方向上下键，只会显示上一次输入的内容（类似于shell中的上下键）；要在tmux中往上翻需要ctrl+b,[ 之后再翻阅。如果不使用tmux，一个网络波动ssh就断，进程就死了。

讲一讲它的缺点：

1. 没有ctrl+F查找功能
2. 没有沙箱功能和自动审查，要把常用指令写入配置文件。
   1. 有bug，至少在我使用时，即使把.venv/bin/python写入allow，还是不停来问我要这个命令的权限
   2. 如果把python全允许了，就相当于允许了除sudo以外的全部指令
3. 多个opencode进程同时写入数据库会报错。

为了安全，按照GPT的建议，我设置了docker，每个项目可以映射到容器中，只在容器中跑。但是在实测中发现：历史对话数据丢了！！！
最后发现是多个opencode进程一起写入数据库会报错，可能我的数据就是这么丢的。这个bug有人提Issue，但是官方关闭了（吐槽一下官方）。
官方的建议是：后台启动一个opencode server，再按需启动多个客户端，但是这样又无法使用docker，无法做到每个容器一个独立环境。

这下没辙了。

最后换了codex：

1. 在Linux上启动codex server
2. 使用windows上的codex app远程连接这个server，或者在Linux机器上允许客户端
3. 这种方式可以使用codex的沙箱，基本足够安全；也可以自动审核指令，不会因为要我Allow而停下，适合长任务
4. 即使网络断连，后台server还可以继续跑
5. 多个设备数据统一：都使用linux上的数据。

当前难受但是可以忍受的点：

1. 新增项目之后，在Windows codex APP上不会自动同步数据，需要手动添加项目的路径才能看见。
2. 快捷键不好使：不能一键跳转到上一条的开头。
3. Codex接中转站，要求在配置文件中把中转站的名字改成OpenAI，否则无法使用GPT官方的搜索功能。

使用Claude Code不多，就不发表评论了。