卢尔辰 @erchenlu1
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剧韩媒报道，现在连 SK 海力士工会都不满了，开始和公司闹。 原因很简单，三星给员工的买房福利太好了。 三星电子给无房员工最高 5亿韩元购房贷款，约 220万人民币，年利率只有 1.5%，可以还 10年，前 3年还不用还本金。 SK 海力士呢？ 利率也是 1.5%，但最高只能贷 1亿韩元，约 44万人民币。 一个能贷 220 万，一个只能贷 44 万，差了整整 5 倍。
高考选专业，以及毕业后的就业情况，有时候真的很看时代运气。 比如2010年前后，很多高分学生选择了当时最热门的电信相关专业。结果毕业后，移动互联网快速崛起，传统电信行业反而逐渐走下坡路，机会一年比一年少。 再比如2013、2014年前后，房地产还如日中天，建筑、土木专业分数很高，也非常火爆。很多人毕业后勉强赶上了两三年的行业高光期，随后房地产周期急转直下，整个行业进入寒冬，收入和机会都大幅缩水。 所以很多时候，个人努力当然重要，但你进入哪个行业、踩中哪个周期，同样决定了人生路径。
过去5年，BTC实际上连阿根廷🇦🇷股市和韩国🇰🇷股市都没跑赢。 很多人脑海里的印象，还停留在： BTC = 全球最赚钱资产。 但这个结论主要来自2011—2021、2015—2021这些早期窗口。 那时BTC体量小、共识扩张快、增量资金空间大，属于一去不复返的超级牛市阶段。 今天的BTC，已经不是当年那个小众资产了。未来的年份里，按现在这个体量，以及递减的新人进场数量，跑输给很多国家指数会是常态。
刚看了一个2026年高考志愿热度数据，没想到计算机专业都跌出前10名了。 最热的前7名专业分别是： 第一，电气工程及其自动化 第二，机械设计制造及其自动化 第三，自动化 第四，人工智能 第五，交通运输 第六，口腔医学 第七，临床医学 这说明现在的专业热度，已经从过去的互联网叙事，慢慢转向了能源、电网、智能制造、AI和基础工业体系。
@50_and_retired Computer science 和 artificial intelligence 在绝大多数国家还是两个专业, 只是重合的课程比较多
观察过身边中年男人不幸福的，除了经济特别差的，大概率就是年轻的时候娶了个不讲理的妻子。
三星电子、SK海力士（前身是现代电子）、现代、LG 这些韩国巨头，早期都不是单纯靠自由市场竞争长出来的。 它们背后有一套非常典型的韩国式发展模式, 政府选方向，银行给钱，市场保护，出口考核。 朴正熙时期，韩国政府通过国有银行，把大量低息贷款定向给少数被选中的企业。利率远低于市场水平，在高通胀时期，甚至等于负利率。同时，政府用关税、进口许可证和各种行政壁垒，把外国竞争挡在门外，让本土企业先在国内市场站稳脚跟。 但这种扶持也不是白给。政府会把贷款、外汇、进口配额、土地和税收优惠，和出口成绩绑定在一起。企业能出口、能赚外汇，就继续拿资源；做不出来，就会被迅速边缘化。 所以，韩国财阀的崛起，本质上是一种国家强力推动下的工业化结果。政府给钱、给市场、给土地、给保护，企业则必须用出口和产业升级来证明自己。后来走向全球的三星、现代、LG、SK，最早就是在这套机制里完成了原始积累。 到了 1990 年代以后，韩国完成民主化，市场经济机制开始更深地介入。财阀不再只是依靠政府分配资源，也要面对资本市场、国际竞争和全球化扩张。但过去几十年积累下来的高杠杆、高负债、盲目多元化问题，并没有立刻消失。 1997 年亚洲金融危机相当于一次大清算，大量财阀被迫重组，最典型的就是大宇集团被清算。韩国财阀体系从此进入一个新阶段：政府扶植的时代逐渐退场，市场筛选和资本纪律开始真正发挥作用。
最近读《Red Notice》那本书，才知道1990年代的俄罗斯，发生过一次影响至今的财富大迁移。 苏联解体后，俄罗斯总统叶利钦推动市场化改革。在改革设计者丘拜斯的主导下，俄罗斯于1992年启动了著名的“Voucher Privatization（私有化券计划）”。 这项计划的理念很简单：既然过去的国有资产属于全体人民，那么私有化的时候，也应该让全体人民都获得一份。 于是，政府向全国约1.48亿公民发放私有化券。石油公司、天然气公司、矿山、钢铁厂、银行、电信企业等苏联时代积累下来的庞大国有资产，理论上都可以通过这些券兑换股份。很多人当时相信，一个全民持股、共同富裕的新俄罗斯即将诞生。 然而历史的发展方向，往往与设计者的想象完全不同。改革开始时，俄罗斯正处于严重的经济混乱之中：通货膨胀失控，卢布不断贬值，工厂停工，失业增加，工资拖欠成为常态。 很多家庭最关心的不是未来十年能赚多少钱，而是下个月能不能买到面包，冬天有没有足够的煤气和暖气。 对于一个生活已经陷入困境的人来说，一张未来可能升值的资产凭证，远没有今天能够换来现金更有吸引力。于是，大量私有化券很快流入市场。 有人用它换几个月生活费，有人拿去换食品和日用品，有人换成酒，更多人甚至不知道这些券究竟代表什么，只知道有人愿意出钱收购。 与此同时，另一群人正在做完全相反的事情。他们拥有更多信息，更了解市场规则，也更清楚这些资产未来的价值。他们知道西伯利亚的油田意味着什么，知道天然气管道网络意味着什么，知道大型矿山、冶金企业和银行体系未来可能创造多大的财富。 当大多数人在出售资产的时候，他们在拼命收集资产。短短几年时间，原本分散在上亿人手中的产权开始迅速集中。到了1995年，俄罗斯又推出了更具争议的“Loans for Shares（贷款换股份）”计划。当时政府财政困难，急需资金维持运转，于是向少数大型银行和金融机构借款，并把国家最核心企业的股份作为抵押。 后来政府无力偿还贷款，这些抵押资产便陆续落入私人手中。石油、天然气、矿业、金属和金融行业最优质的资产，开始以前所未有的速度向少数人集中。后来闻名世界的俄罗斯寡头，大多数都是在这一时期完成财富积累的。很多今天价值数百亿美元的企业，当年的成交价格低到令人难以置信。 从法律程序上看，这一切都发生在规则之内。从结果上看，一个原本希望实现“全民资本主义”的改革，却造就了世界上最集中的财富结构之一。 回头看这段历史，会发现一个非常耐人寻味的现象：俄罗斯政府确实曾经尝试把国家财富分给所有人。问题从来不在于有没有分到手，问题在于，当资产真正摆在面前的时候，有多少人能够理解它的价值，又有多少人能够在困难时期坚持持有它。 财富的流向，很多时候并不是由分配决定的，而是由认知、信息、资本、时间和耐心决定的。当多数人急于把未来换成今天的时候，总会有少数人愿意把今天换成未来。 几十年后再回头看，当年卖掉的并不仅仅是一张私有化券。卖掉的是未来几十年不断增值、不断产生现金流、不断积累财富的权利。 历史上很多财富转移，并不是在刀光剑影中完成的，而是在一笔又一笔“自愿交易”中完成的。
苏联的悲剧，并不只是因为政府出了问题，更深层的原因在于，太多普通人愿意对现实撒谎，甚至对几乎所有事情撒谎。 问题的根源不只是政治，而是道德层面的。每个人与真相的关系、与良知的关系、与自己灵魂的关系，最终决定了整个社会的走向。
Jordan Peterson made a really important point: The horrors of the Soviet Union didn’t just come from bad government. They happened because ordinary people were willing to lie, about almost everything. He says the real cause wasn’t political. It was moral. Each person’s
2026年，几个科技巨头的资本支出预计首次超过经营现金流，意味着已经开始“入不敷出”，必须靠借钱或发股来补缺口。 AI烧钱速度已经超过自身造血能力。 按这个速度，现在很多“股神”，几年后都会非常惨。 数据来源：FactSet
BTC作为一个没有现金流、没有收入、没有生产性行为支撑的资产，如果价格要长期上涨，就必须持续拉新人进场，持续讲故事，讲新的故事，维持所谓的“共识”。 而且现有持有者还不能放弃，不能跳船离开，比如转去美股。同时，每一次重大升级和开发，都要确保基金会、金主、交易所、矿工之间不要意见不合、不要闹翻。更重要的是，这套软件协议还不能出现重大 Bug。 想一想，这件事真的太难了，尤其在体量达到了一个水平上之后。
互联网时代，千万不要经营任何“人设”。 在信息越来越透明、越来越对称的时代，所有刻意经营出来的人设，最终都会坍塌，并反噬自己。
未来、现在，以及 near future，本来就是不同的时间概念。 资本市场对盈利兑现的时间极其敏感，故事可以讲未来，但估值一定会追问：到底什么时候落地？ 时间表一旦向后推迟，整个产业链的估值逻辑都可能发生变化。
@erchenlu1 未来大模型的单位经济模型（Unit Economics）不是静态的。通过模型蒸馏、端侧 AI（On-device AI）的分流、以及专用推理芯片（ASIC）的普及，调用成本可能会降低到可以忽略不计的程度，从而重现互联网式的边际效应。
有个预感, OpenAI 和 Anthropic 未来上市后的财报，很可能会成为这一轮 AI 行情真正的分水岭。 这几年，市场交易的是愿景、故事和想象力。AI 能不能改变世界，很多人已经不怀疑了，真正的问题在于AI 到底能不能在未来几年赚钱。 互联网时代最伟大的公司，往往都有极强的规模效应。Google 多一次搜索，Meta 多一个用户，成本增加几乎可以忽略。软件行业之所以诞生了那么多万亿美元公司，一个重要原因就在于收入增长速度远远快于成本增长速度。 但大模型目前面临一个特殊挑战。每一次调用、每一次推理、每一个 Agent 运行，背后都对应着 GPU、HBM 存储、光模块、交换机、电力和数据中心成本。用户越多，调用越频繁，收入在增长，成本也在同步增长。 所以未来最关键的指标会变成利润率、自由现金流和单位经济模型。 如果 OpenAI 和 Anthropic 上市后公布的财报显示，收入增长很快，但利润率始终上不去，自由现金流长期为负，市场就会开始重新评估整个 AI 产业链的逻辑。因为今天半导体、光学、存储、液冷、电力设备、数据中心建设等赛道的繁荣，都建立在一个核心假设之上：AI 应用会持续爆发，企业客户愿意长期付费，最终形成巨大的利润池。 如果这个利润池没有想象中那么大，市场接下来一定会追问：这么多 GPU 最终由谁买单？这么多 HBM 存储最终由谁消化？这么多光模块、交换机和服务器最终由谁持续采购？这么多数据中心建设投资最终如何回收成本？ 历史上很多技术革命都出现过类似情况。铁路改变了世界，但很多铁路公司破产了。航空改变了世界，但航空公司长期是资本密集型行业。互联网改变了世界，但最终赚走大部分利润的只有少数平台企业。技术革命和投资回报从来不是同一个概念。 对于整个 AI 产业来说，未来几年最重要的观察指标，可能已经从模型跑分、参数规模、用户数量，转向利润表。如果 OpenAI 和 Anthropic 能够证明大模型具备强大的盈利能力，那么整个 AI 产业链的逻辑将得到进一步强化。从 GPU、HBM、光模块到电力基础设施，都有可能迎来更长周期的增长。可如果最终证明 AI 创造了巨大的社会价值，却始终难以创造足够的股东价值，那么今天很多建立在无限需求预期上的估值体系，都将面临重新定价。 归根结底，资本市场最终只认一件事：利润。 利润决定现金流，现金流决定估值，估值决定这一轮 AI 牛市究竟能走多远。
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