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《天涯篇》锦瑟年华谁与度 云在青天水在瓶

26-05-27 12:38 474次浏览
河小白
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千禧年那会,工作之余较之泡妞更喜欢泡天涯。彼时最POP的论坛。誉为“全球最大中文社区”,拥有超过2000万活跃用户,最火的时候用户超过2.5亿。如日中天。那会能上网的人其实还并不多。那会我们还没怎么见过世面。见过天涯,就算见过了世面。你所关心的能想到的,知道的和不知道的,什么都有,森罗万象。奇人大神遍地走,也还真都有些货。记得那会最喜欢厮混的是天涯杂谈、煮酒论史和舞文弄墨。书生意气,激扬文字,粪土当年万户侯。笔诛墨伐,纵死侠骨香。都是干货,没点斤两的都不好意思出来走两步。当年明月的《明朝那些事儿》、天下霸唱的《鬼吹灯》、蜘蛛的《十宗罪》、借佛献花的《你不该翻看的X罪案》、慕容雪村的《遗忘在光阴之外》等等,等等。那些年我们曾经追过的连载,你还记得吗?历史的车轮一路向前,滚滚碾过,碾过天涯,碾过你和我。林花谢了春红,太匆匆。芳草年年与恨长。一曲肝肠断,天涯何处觅知音?

当时明月在,曾照彩云归。那是最好的年代。繁花似锦。
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河小白

26-08-27 19:39

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孟小冬确实还是蛮美的。知道她后来跟了杜月笙,但还真不知道她前夫是梅兰芳。
河小白

26-08-27 07:13

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北京时间8月26日,据《华尔街日报》报道,微软联合创始人、亿万富翁慈善家比尔·盖茨(Bill Gates)就AI对就业和人类生存状况构成的风险发出严厉警告,称各家公司正在鲁莽推进这项技术,却没有为其将引发的巨大动荡制定任何宏观计划。

盖茨私人办公室Gates Ventures的一名代表表示,盖茨之所以选择现在发声,是因为他认为留给人们为这一转型做准备的时间已经不多了。
盖茨在文章中还提到,他将在华盛顿与国会议员就AI技术展开讨论:“在失业率急剧上升、社区遭受重创、公众信任被侵蚀之前,你们现在还有机会采取行动。”
以下是盖茨长文的三大要点:
AI将很快冲击白领和蓝领工作
盖茨文章的大部分篇幅都在讨论就业问题。盖茨指出,初级和中级岗位最有可能被AI取代。他认为,AI很快也会影响蓝领工作,其影响范围之广、速度之快,将使这次职场转型不同于以往。虽然从农业转向办公室工作用了数代人的时间,但法律、客户服务、软件和制造业等行业将在十年内感受到AI的影响。
盖茨写道,当AI能够产出零差错的工作时,“它将能够独立运作,无需人工检查,而企业将有充分的经济动机放手让它去做”。
他指出,一个失业人口多得多的社会将需要更强大的社会保障体系。当工厂关闭时,许多当地人死于阿片类药物过量,“想象一下,如果全国各地的白领和蓝领工人都面临类似的压力呢?”
批判性思维的重要性
盖茨强调了电网、医院和银行面临的网络攻击风险。欺诈和监控将变得无处不在。他写道,AI还将使政府能够在没有人类参与决策的情况下使用致命武力。
谈到人与人的关系时,盖茨强调,AI可能会形成一个信息茧房,这可能对儿童产生深远影响。聊天机器人具有成瘾性,可以成为一种毫不费力的陪伴方式,并可能削弱人们的批判性思维能力。
“现在是人类最不能失去批判性思维能力的时候,”他写道,“在一个充斥着深度伪造和量身定制虚假信息的时代,辨别真伪的能力成为一项至关重要的生活技能。”
税收是解决方案的一部分
盖茨呼吁对AI词元和机器人征税。此举可以延缓企业抛弃人类劳动力的步伐。这些税收也可用于资助社会保障体系,为那些工作将不复存在的人提供再培训。他指出,这笔资金可以弥补个人所得税收入的减少(如果工作的人减少,个人所得税收入将缩水),从而帮助政府维持公共服务。
他表示,社会应该为人类保留一些工作岗位。就像政府划定公共土地并禁止开发一样,社会也可以选择不在某些岗位上部署AI,要么因为这些岗位上的人难以再培训,要么因为这些职位需要人类的同理心和关怀。
他敦促全球各国政府在监管方面进行合作,并特别指出美国和中国需要共同努力。盖茨将这种努力比作全球在核武器、航空和臭氧层保护方面的协调合作。
盖茨表示,他的投资收益将流向盖茨基金会,届时AI将帮助加速该基金会在医疗、农业和教育领域的工作。
河小白

26-08-21 07:55

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很多人不知道,李嘉诚曾经参与过上海半导体事业。
2002年,浦东最大的外商投资项目宏力半导体启动,一期投资就超过13亿美元,公司目标直指世界先进水平,要建设一条采用0.25微米以下工艺的8英寸晶圆生产线。
它的战略投资者阵容极其豪华,除了香港李嘉诚,还包括:
台塑的王家、美国超捷、日本三洋、美国冠捷……

回头看来,这样的组合简直就是天方夜谭,但上海人在那么复杂的局面下,调动了一切可以调动的力量,来服务国家战略。
在半导体产业上,上海一次又一次展示了它在国家战略棋盘上的特殊地位——它是前沿阵地,也是试验田。
那几年上海的半导体圈,更像一个大型归国人才交流中心。张汝京带着300多位工程师奔赴上海,创立中芯国际;硅谷资深专家尹志尧回国,创立了中微;王晖也从硅谷回国,创办盛美……
王福祥、孙江燕夫妇从新加坡回上海,创办了上海新阳,用十年时间,解决芯片关键材料大硅片的“卡脖子”问题。
在香港为国家布局半导体事业的华润集团,也低调回到上海。
这家成为中国建立了第一条4英寸晶圆生产线的央企,2002年收购华晶电子,将其注入华润微,制造与封测的链条开始咬合。
此后,华润集团一路保驾护航,通过战略指引和资源整合,让华润微成了功率半导体领域的领军企业。
不同背景、不同路线的人,最后总是可以汇聚到上海。

2018年4月16日,美国商务部宣布禁止美国企业向中兴通讯出售任何电子技术和通讯元件,禁令长达7年。
那一天被看作是中国信息产业的成人礼,它用最残酷的方式,迫使中国人告别幻想,义无反顾地踏上了自主创新的艰难道路。
就在那个月,一家名为燧原科技在上海低调成立,创始人赵立东与张亚林都曾是AMD的研发核心。它的种子轮融资中,出现了上海科创投的身影。
此后20个月内,壁仞、沐曦陆续在上海成立,摩尔线程也把上海作为第二总部。它们的创始人来自AMD和英伟达,都在短时间内完成了多轮巨额融资。这四家公司,后来被称作:
国产GPU四小龙。

四小龙齐聚上海的原因很简单,从贝岭到宏力,从华虹到中微,从盛美到沪硅,上海聚齐了国内最完整产业链,从研发、流片、生产到应用,都能得到全链路支持。
钱就更是小问题,壁仞科技成为上海国投先导人工智能产业母基金的首个直投项目,在沐曦最困难的时候,浦东创投拿出5亿元雪中送炭。
2025年底,壁仞、沐曦、摩尔线程接连上市,燧原也马上要登陆科创板。
大家发现,因为这批企业,上海的产业结构,发生了翻天覆地的变化。短短一年间,上海千亿市值的上市公司从16家变成了26家。其中一半来自信息技术产业。
今年上半年,上海出口出现爆发式增长,总额首次突破万亿。海关算了算,增长最突出的,几乎都和AI有关,最猛的工业级变压器、储能电池、服务器、集成电路、固态硬盘,增长了71%
根据中金测算,AI产品出口已为GDP增长贡献1.1个百分点,已经是当之无愧的经济增长核心引擎。
上海迎来一波前所未有的造富潮。2026年上半年,A股涨幅最大的两个行业分别是电子和通信,这两个产业的背后,是AI算力产业链的核心,首先是芯片,然后是光模块、服务器……
最近,股价暴涨又轮到盛美这样的半导体设备公司。AI财富滔天巨浪,填平了产业链上的所有洼地。
河小白

26-08-01 19:41

1
八月的第一天,AI行业没有在演示未来,而是在算账。
过去24小时内同时发生的三件事,看上去彼此独立,但如果你把它们并排放在一张桌子上,就会发现它们合在一起构成了一张相当不舒服的资产负债表:左边是DeepSeek和OpenAI在同一天各自的"调价",右边是Meta承认7000亿美元的未来支出承诺和Anthropic把谷歌拉进数据中心融资的担保结构,再往后看,是OpenAI组团进华盛顿展示一个新的模型系列。
**模型在比白菜,巨头在借钱,AI公司开始和政治握手。**八月一日的AI产业正在悄悄从"技术英雄主义叙事"切换到"工程化、金融化、合规化"叙事。

DeepSeek和OpenAI在同一天各砍一刀七月三十一日深夜,DeepSeek V4-Flash正式版API悄然上线。
这个版本结构、参数和预览版完全一致,激活130亿参数、2840亿参数总规模,但Agent能力较预览版暴涨6倍——DeepSWE从7.3升到54.4,多项基准逼近Claude Opus 4.8。改进几乎全部来自后训练。
价格是这一刀切得最狠的地方:缓存命中输入0.02元/百万tokens,未命中1元,输出2元。同一时间窗口里,OpenAI宣布GPT-5.6 Luna降价80%、Terra降价20%,Luna输入价从1美元压到0.2美元,输出8.6元人民币。
把两家放一起比:DeepSeek V4-Flash的输出价只有Luna的四分之一,Terra的六十分之一。
这件事真正传递的信号藏在半句技术表述里——结构没动,光调教就让Agent能力涨了六倍。堆参数的天花板开始显现,调教的杠杆还在。
把140亿搬出资产负债表的Meta如果说降价是另一种意义上的"挤水分",那么Meta在七月底披露的文件则完全相反——他们正在以更激进的姿态借钱建数据中心。
Meta在7月30日提交给SEC的文件承认,公司未来支出承诺合计接近7000亿美元。其中3493亿是不可撤销合同承诺,3470亿是尚未执行的租赁承诺。仅2026年7月单月,租赁承诺就新增680亿美元。盘后股价一度下跌7.5%。
更耐人寻味的是融资结构。Meta与贝莱德7月28日宣布的140亿美元得州数据中心合资项目里,贝莱德持股80%,Meta只持20%。这是Meta继路易斯安那州270亿美元的Hyperion项目之后,第二次采用"金融机构持大股、科技公司当租户"的玩法。两笔交易合计400多亿美元,Meta都只占20%的小头。
这套架构的本质是算力金融化——以未来20年的租金支付能力为隐性担保,通过大规模发行债券或私人信贷来募资。摩根大通和摩根士丹利正在为得州项目发行至少120亿美元债券。
谷歌给Anthropic当担保人如果说Meta是在"把数据中心的资产从账本上抹掉",那么Anthropic则直接把华尔街的逻辑搬了进来。
7月31日披露的消息显示,数据中心开发商Nexus Data Centers正在为Anthropic的得州AI数据中心项目筹集约150亿美元资金,谷歌为其提供融资担保并供应芯片。谷歌同意在Anthropic无法履行租赁和电力支付义务时,为其相关承诺提供数十亿美元的担保,覆盖4份数据中心租赁协议以及与现场电厂相关的购电协议。
作为回报,谷歌预计将获得数据中心和电力项目约20%的股权。该数据中心将部署由谷歌与博通联合设计的TPU芯片,芯片采购通过Anthropic与博通之间的供应商融资协议完成。
**这是AI产业第一次出现"芯片公司为模型公司提供算力融资担保、并拿走项目股权"的结构。**它意味着算力的所有权,开始从科技公司流向资管机构、芯片公司和能源公司。

OpenAI组团进华盛顿如果说算力是产业的物理基础,那么政府关系就是它正在快速形成的政治基础设施。
OpenAI正准备发布一个新的模型系列"Astra",主打多智能体长周期任务协同。奥尔特曼本周已在华盛顿向政策制定者和监管机构展示了Astra。Astra将成为OpenAI继Sol、Terra和Luna之后的新一类模型,可能是GPT 6,也可能是GPT 5.7,但无论叫什么,它将是OpenAI首批按照特朗普政府新框架提交审批的模型。
时间点耐人寻味——政府设的"自行规定期限"就是本周末。
与此同时,亚马逊在最新财报中披露,上半年累计向OpenAI的C轮优先股投入287亿美元,第二季度单季投入137亿美元。模型公司和云厂商之间的财务绑定正在以指数级加深。
算力的游戏从"买"变成了"借"把这四件事串起来看,2026年八月的AI产业和2024年根本不是同一场游戏。
两年前,决定胜负的只有一件事——谁的模型在评测榜单上更高,谁的算力更多。今天这个逻辑还在,但已经明显不够用了。决定胜负的还有三件事:第一,谁能拿到长期、更便宜的算力合同;第二,谁能把数据中心的负债从资产负债表上"搬走"——算力金融化正在变成一种独立的产业能力;第三,谁能让自家的前沿模型获得政府的政治免责。
DeepSeek V4-Flash是把模型白菜价做出来,OpenAI Astra是"模型必须先汇报给政府"的信号,Meta的7000亿负债和Anthropic的150亿融资是"算力所有权开始从科技公司转移到资管机构"的注脚。
把镜头拉远一点:特斯拉中国车机正式接入豆包大模型,千问在特斯拉深度测试;字节发布Seedance 2.5视频模型;MiniMax开源全模态模型H3;谷歌把地球AI绘图功能上线不到24小时就紧急下架;Meta Muse Image此前也曾因隐私争议快速撤下。

这些事件都指向同一件事:AI产业正在从一场"技术英雄主义叙事",悄悄切换成"工程化、金融化、合规化"的产业叙事。
那些还在讲"我们的模型又突破了什么"的故事玩家,很快就会发现听众在变少。因为市场真正在听的故事,已经变成了"谁能把模型用到能算账的场景里、谁能借到更长期的钱、谁能拿到政府的合规船票"。
AI的2026年下半年,不再是模型的战争,而是产业基础设施的战争。
河小白

26-07-29 19:25

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茅台暴跌、始祖鸟暴涨:钱没消失,只是换了一群主人

中国最硬的社交硬通货,不行了。
茅台,上市二十多年,第一次年度业绩下滑。我告诉你,这还没完,还要跌。
保时捷,曾经的土豪标配,在中国连跌四年,去年直接暴跌26%。
看到这些数字,你可能会想:经济不行了,富人也没钱了?
错。
我给你看另外一组数据:深圳,五千万一套的海景大平层,开盘半小时被抢光。现在深圳千万级豪宅的买家,30%是90后。
搞芯片的、搞AI的、搞新能源的,很多人直接全款拿下。
钱没有消失。
钱只是换了一批主人。
而我要告诉你的是,这批新主人的花钱逻辑,跟老钱们完全是反着来的。这个逻辑的翻转,正在重新定义我们所有人的财富观念。
一、两栋豪宅,两种人生
先讲两个让我脊背发凉的真实故事。
有个大哥,做传统生意起家,身价过亿,住几百平的豪华大别墅,装修气派得吓人。有次我一大早去找他谈事,一推门,发现他睡在门口沙发上。
我说:“哥,你这么大房子,怎么睡这儿?”
他一脸疲惫:“昨晚家里进了只老鼠,半夜窸窸窣窣的,房子太大太空,越听越瘆人,干脆抱被子睡门口,随时准备跑。”
这不是个例。我还有个大哥,手里四套别墅,常年只睡最小的那个房间。那房间还是专门挑过的——躺在床上,刚好能看到楼下大门,谁来了,一目了然。
这俩大哥都离婚了。一个人住那么大的房子,自己给自己当门卫。
如果你觉得这房子买亏了,你就错了。
我负责任地告诉你:在生意场上,那四套别墅是他最好的名片。
谈大项目,把人往家里一带,转一圈,什么都不用说。比你拍胸脯、比看报表、比任何承诺都管用。
我原来不懂,一个人住那么大房子干嘛。后来我彻底明白了:他们的房子,从来不是给自己买的,是给别人看的。
老钱的信任模型:酒桌 + 排场 = 信任 → 资源 → 财富
二、老钱的财富公式:消费即融资
要理解这一切,你必须先搞懂上一代富人怎么挣钱。
老钱们挣大钱靠什么?靠资源,靠红利,靠关系。土地就那么多,牌照就那么多,贷款额度、批文、渠道,谁先拿到谁挣钱。
那资源凭什么给你?凭信任。
信任怎么建立?
我告诉你,就两个字:酒桌,加两个字:实力。
这里有一个核心公式,请记住它:
老钱的财富公式:财富 = 资源 × 关系
老钱的消费公式:消费 = 融资工具
在这个公式里,茅台、别墅、名表不是消费品,是生产资料。每一分钱花出去,都在向外界传递一个信号:我有实力,你可以信任我。
你看懂了吗?别墅是什么?是抵押物。
既能押给银行换贷款,也能摆在饭局上换信任。
茅台是什么?是关系的硬通货。
那圆桌喝酒,本质是一场压力测试——我愿意为你干到伤肝,说明我这人可信,生意交给我,你放心。
手表是什么?不是用来看时间的,是给别人看时间的。戴在手腕上的,是一份移动的财产证明。
他们花的每一分钱,都在替他们说同一句话:我有实力,项目给我,钱交给我,没错。
在那个产权模糊、信用不透明、信息不对称的年代,这套逻辑不仅是对的,甚至是唯一的解法。
用消费展示信用,是最聪明的活法。不是他们蠢。是那个时代的定价体系,就长这样。
三、新贵的财富公式:创造即定价
但问题来了。
这波时代的定价系统,换了。
你看深圳抢豪宅那批90后,买的也是豪宅,但根本不是同一套豪宅。
这批科技新贵挣钱的逻辑,彻底变了。他们的财富,不是分配来的,是创造来的。他们写代码,做芯片,做产品,然后市场给他们定价,资本市场给他们定价。
这里有一个完全不同的公式:
新贵的财富公式:财富 = 创造 × 市场定价
新贵的消费公式:消费 = 效率工具
给你说个正在发生的事:合肥的长鑫存储,中国存储芯片龙头,马上科创板挂牌。6000多人持股,粗算下来人均两三百万,核心骨干几千万上亿。
这笔钱,不是谁批给他们的,是十年技术攻坚之后,资本市场给的一个公平价格。
这种人,还需要用房子证明自己的实力吗?他的股权表,他的产品,他的履历,早就替他证明完了。
他们的生产资料也变了。
老钱的生产资料,是关系。
新贵的生产资料,就三样:认知、时间、健康。
一个人对着一台电脑,就能创造价值。所以这帮人几乎不用见人,不混圈子,也不喝酒。不是清高,是没必要。
巴菲特说过一句很经典的话:“价格是你付出的,价值是你得到的。”老钱付出的是肝和尊严,换来的是资源和信任;
新贵付出的是认知和时间,换来的是产品和估值。同样的“付出”,底层逻辑已经彻底切换。
四、信任模型的重构:从酒桌到代码
这里面藏着一个更深层的模型变化——信任建立的方式,被彻底重写了。
老钱的信任公式:信任 = 酒桌 × 排场
新贵的信任公式:信任 = 产品 × 数据
在信息不透明的年代,你没法判断一个人是否靠谱。怎么办?看他敢不敢喝,看他住什么房,开什么车。酒桌是压力测试,排场是财产证明。
在信息透明的年代,你的代码好不好用,你的产品解决什么问题,数据说了算。不需要跟你喝酒,GitHub上见,产品评论区见。
生意在产品上成交了,在数据上成交了,就没必要在酒桌上成交。
酒的功能,茅台的功能,瞬间归零。
所以茅台跌的根本不是酒价。它跌的,是“关系”这项资产的价格。
五、同一个东西,两种买法
既然信任模型变了,消费的目的自然也就变了。同一个东西,老钱和新贵的购买动机完全不同。这里可以用一个公式来拆解:
购买动机 = 受众 × 目的
老钱的受众是资源方,目的是展示实力。
房子买给银行和合作伙伴看的;
车标买给客户看的;
手表买给生意伙伴看的;茅台买给酒桌上所有人看的。
新贵的受众是自己,目的是提升体验。
通勤短、住得爽;
智驾开着省心;
运动手表管理健康;
始祖鸟自己穿着舒服。
哲学家叔本华有句话一针见血:“财富就像海水,喝得越多,越觉得渴。”
老钱们喝了一辈子茅台,渴了一辈子,因为那本来就不是给自己喝的。
同样是豪宅,一个是买给世界看的,一个是买给自己睡的。
同样是车,一个买的是车标,一个买的是智驾。
同样是表:一个是给别人看时间的,身份的计量器;一个是给自己看心率的,身体的仪表盘。
最有意思的是身体。
老钱拿健康换关系,酒桌上拿命换信任。
新贵反过来——别喝了,咱俩去爬山吧,去跑步吧。
身体对他们来说,是生产资料。
所以你看到始祖鸟,中国区收入一年涨了五成。
老钱在饭桌上挣钱,新贵在书桌上挣钱。所以把钱花在书桌上。
六、炫富没消失,只是换了一套语言
但我必须泼一盆冷水:新贵们也别得意。
你们也有自己的“茅台”。始祖鸟,那些户外的圈层暗号,戴个什么新贵标配的手表,开个什么特定的车,你以为就不是身份付费吗?
身份信号公式:身份信号 = 圈层暗号 × 稀缺性
人性需要区分“我们”和“他们”,这个需求刻在基因里。变的不是人性,是符号。
炫耀这个东西,从来没有消失过。它只是换了一套语言。
从演给资源方看,变成演给同类看。从“我有实力跟你合作”,变成“我是你这个圈层的人”。
人性没变,变的是符号。
七、普通人看懂这些,到底能干什么?
讲到这里,如果你只是一个月薪几千、几万的普通人,你可能会问:这跟我的生活有什么关系?我又买不起五千万的豪宅,也喝不起茅台。
关系大了。
因为富人的花钱逻辑,从来都是社会财富流向的风向标。看懂他们,你就能提前看懂三件事:
第一,什么资产在贬值,什么资产在升值。
你已经看到了,关系的资产在贬值,创造的资产在升值。
那对于普通人来说,把时间和钱花在“搞关系”上,性价比越来越低。花在“长本事”上,性价比越来越高。
第二,什么消费是投资,什么消费是纯消耗。
老钱们已经用亲身经历证明了一件事:所有买给别人看的消费,最终都是消耗——消耗你的钱,消耗你的健康,消耗你的家庭。
而买给自己体验的消费,才是真正的投资——投资心情,投资健康,投资效率。
梭罗在《瓦尔登湖》里写过:“一个人的富有程度,与他能舍弃之物的数量成正比。”你不需要的东西越少,你就越自由。
第三,也是最重要的:你的钱,到底应该怎么花。
记住这个普通人的财富公式:
真正属于你的财富 = 睡得好 × 家人笑 × 身体好
不属于你的财富 = 失眠 × 离婚 × 体检红灯
对于普通人来说,最大的风险不是错过茅台和豪宅,而是错把别人的剧本当成自己的人生。
你明明只需要一辆代步车,却贷款买了BBA,因为你怕同学聚会丢面子;
你明明喝不出酱香和浓香的区别,却在饭局上硬着头皮干了一杯又一杯。
搞清楚谁是受众,消费就清醒了一半。
当受众是别人,你花钱买的是焦虑;当受众是自己,你花钱买的是自在。
八、终极价值:挣来的钱,终于可以花给自己了
最后,我们来看看怎么看懂财富权力的交接。
我有一个很简单的模型:
权力交接信号 = 旧硬通货暴跌 × 新硬通货暴涨
什么在涨,什么在跌,就是整个社会在用钱投票。茅台跌了,始祖鸟涨了。
房价跌了,芯片涨了。这一票,其实已经投完了。
我再回头想那俩睡沙发的亿万大哥,他们也不是笑话。他们当年挣了很多钱,买了很多房,赚了很多钱。
但他们是一个时代的背影。
他们赢下了上一个时代所有的游戏,却没有办法在自己的房间里,哪怕睡一个安稳的好觉。婚离了,生活一塌糊涂。
罗曼·罗兰说过:“世界上只有一种真正的英雄主义,那就是在认清生活真相之后,依然热爱生活。”这两位大哥赢了财富,却输了生活。这不是英雄主义,这是悲剧。
有时候我挺难过的。
如果当年他们不那么作,保护好自己的身体,守护好家人,给孩子树立一个好榜样,多好。
这些事,从来都没有变过。这是任何时代都没有变过的事。
而这个新时代最大的变化,可能恰恰就是一件最朴素的事——
挣来的钱,终于可以花给自己了。
聪明的人守财,是往家里守的。
往身体里守,往认知里守,往家人的笑容里守。
只有那些一辈子都在演给别人看的人,时代一变,才发现手里什么都没剩下。
房子再大,也不过睡那一张床。
表再贵,也买不回一秒时间。
酒再醇,也换不回一个健康的肝。
所有的奢侈品,最终都是用来骗外人的。真正值钱的东西,从来都只服务给自己。
这不是消费降级。这是人性的回归。
时代翻篇了,但有些东西从来没翻过:吃好每一顿饭,睡好每一个觉,爱好每一个值得爱的人。
这些,才是任何人、任何时代都夺不走的财富。
河小白

26-07-25 10:53

1
突然想起今年是中美贸易战八年了,于是我就上海关总署的网站找了下数据,对比了下2018年1-6月和2026年1-6月我国主要出口商品的金额变化情况,我觉得通过数据可以看出我国哪些产业在过去的八年里面突飞猛进,又有哪些产业在停滞甚至衰退。
说要说明的是,海关网站上统计主要出口商品,2026年和2018年的条目不一样,主要是:1:2018年1-6月没有单独统计家用电器,因此当时的出口金额是查询了中国家电网(中国家用电器协会主办的网站)提供的数据,
2:工程机械其实也是出口的大商品,但是海关没有在出口主要商品里面单独统计,因此我查询了中国工程机械工业协会的数据。表格里面的工程机械出口金额是2026年1-5月的出口金额,不是1-6月,该数据来自中国工程机械协会官网。而当年的出口数据来自这里:https://www.huiqiyidiantong.com/Upload/2021/07/30/2021_07_30_1627608621_340625.pdf

把海关的数据做比较之后,得到了如下的表格,币种是人民币,注意里面的金额是增幅,比如集成电路增长了397.34%,意思是2026年1-6月是2018年同期的4.97倍,增长了3.97倍。我只统计了上半年出口金额超过500亿人民币的商品,总共有45项,总共45个商品,居然只有三个是同比下降的(手机,鞋类,陶瓷),我把增幅低于20%的标了红色,总共也只有五项(手机,鞋类,陶瓷,服装和平板电脑)。注意这45项里面汽车整车(含底盘)和汽车零部件是分成单独两项,因为海关是这么分类统计的,我也就这么统计。
这45项主要出口商品里面,2018年1-6月到2026年1-6月,出口下降的仅有3项,占比6.7%;出口增速0-50%的有9项,占比20%;出口增速50%-100%的有5项,占比11.1%;出口增速100%-300%的有15项,占比33.3%;出口增速300%以上的有4项,占比8.9%。2018年1-6月无对应统计分类和数据有8项,占比17.8%总体我感觉出口的增长超过预期,从2018年上半年的7.5120万亿增长到2026年上半年的14.7314万亿人民币,增长96.1%。显示产业升级总体是顺利的。
这里简单的说几个结论:1:手机和平板电脑出口下降和停滞主要出口商品里面,降幅最大的是手机,甚至可以说是唯一大幅下降的,平板电脑的出口也陷于停滞。我们可以看到,45项主要出口商品里面,仅有三种的金额出现了下降,分别是手机,鞋类和陶瓷,其中鞋类下降了4.6%,降幅也不算太大。陶瓷出口金额倒是下降了11.01%,但是本身出口金额也不大,今年上半年出口也才500多亿人民币。这里面手机可以说是八年来唯一一个大幅下降的主要出口商品,出口从2018年上半年的接近5000亿下降到今年上半年的出口3700多亿人民币,降幅高达23.75%。而平板电脑的出口今年上半年的575.1亿人民币和2018年上半年的574.3亿人民币几乎没有变化。
背后的原因也不复杂,三星在中国式微,因此在2018和2019年关闭了所有的中国手机和平板电脑工厂,并把产能转移到了越南和印度;另外就是苹果因为美国关税的影响,转移了部分iphone产能到印度,像counterpoint估计2025年美国市场销售的iphone超过70%是在印度组装制造的。Counterpoint估计2025年全球iphone有74%在中国大陆组装,有22.2%在印度组装,在巴西有2.5%(主要用于巴西本地销售),在越南有1.3%.而在2018年的时候,业界估计当年至少97%以上的ihpone还是在中国制造的,其余仅有少量在巴西和印度制造。中国的ipad产能也转移了一些在越南生产,像是销往美国的ipad主要就是越南制造。业界各个机构估计2020年中国制造的ipad大约占80%,越南占大约20%。而2018年ipad高达100%在中国制造。
还有就是中国手机厂家包括 VIVO , OPPO, 小米都在印度生产制造手机,用于在印度市场销售,因为印度宣布不在本地制造就要征收高额关税,其中VIVO和OPPO在印度有自有工厂,小米则是找代工厂。这部分转移的手机产能是非常大的。另外就是华为受到美国打击,不能直接使用安卓的生态,因此在海外销量大跌,这也影响了中国手机和平板电脑的出口。手机可以说是印度和越南最为成功的从中国手中转移产能的案例,比劳动密集型产品的产能转移规模还要大。
相比之下,笔记本电脑表现要好一些,不过总体增幅也不大,今年上半年出口2692.9亿,比2018年上半年增长25.53%。可以认为,几个核心的消费电子产品的出口,包括手机,平板电脑,笔记本电脑已经进入平台期,当然未来华为终端复苏,可能又能带动出口增长,因为华为都在国内制造,但这个是未来的事情。
2:劳动密集型产品,中国的出口在过去八年居然也是增长的,但总体已经进入平缓期,增速在45项主要商品中仅比手机和平板电脑快服装,玩具,箱包以及纺织纱线织物都在增长,仅有鞋类和陶瓷出口下降。虽然总体增长了,但是增幅很一般,仅仅比手机和平板电脑强一些,可以说在45个主要出口商品里面,手机和平板电脑出口增幅是倒数第一档,劳动密集型产品则总体是倒数第二档的水平。
其中纺织纱线、织物及制品今年上半年出口了5064.2亿元,比2018年同期增长了35.56%,而服装及其附着物今年上半年也出口了高达5058亿元人民币,同比2018年上半年增长了14.04%。甚至玩具出口2026年上半年1081.3亿,同比增长69.46%箱包今年上半年出口1073.3亿,同比增长28.03%鞋类出口1376.3亿人民币,下降了4.6%,陶瓷出口569.8亿,下降了11.01%
多讲一句,服装在今年上半年居然仍然是仅次于集成电路,汽车的我国第三大出口商品。有读者可能有疑问,上表里面服装及其附着物出口不是才排第四位么,怎么是第三位呢?排第四的纺织纱线,织物及其制品出口金额虽然略高于服装及其附着物,但是这是个较为庞大的分类,例如织物就包括了安全带,床单,窗帘,地毯,口罩等,就暂时不算成单一商品。劳动密集型产业,我国过去八年总体产业升级非常显著,有效的遏制了该产业的产能外迁,使得我国出口金额居然还能增长。这也可以说我国产业升级带来的积极效果。但是“无可奈何花落去”,劳动密集型产业总体增速仅仅比手机和平板电脑强一些,像鞋类出口金额还是下降的。
好,那么问题来了,手机,平板电脑,笔记本电脑这些消费电子产品出口增长已经不行了,劳动密集型产品出口增长也很平缓了,那么中国依靠什么实现出口大幅增长呢?
3:汽车和集成电路是今年上半年是我国出口金额最大的两个商品,出口金额都在万亿级,注意是仅仅半年。相比八年前,汽车和集成电路出口增速在所有45个主要出口产品中增速排前三名,其中汽车出口增速是所有主要出口商品中最快的,是我国产业升级最核心两个领域。我之前一直说半导体和汽车就是国运,事实也是如此。
今年上半年集成电路出口高达1.22635万亿人民币,相比2018年同期增长高达397.34%,目前集成电路也是我国第一大金额的出口商品,没有之一。我查了下, 今年1月和2月我国集成电路出口单月还略低于汽车(整车+零部件),到3月份开始就超过汽车成为第一了。当然这和目前AI浪潮下存储价格猛涨占了主要原因,目前存储芯片的出口主要还是来自三星和海力士的中国工厂。
不过这个数字也让人看到了中国半导体产业发展的巨大潜力,我之前也发文说过,今年我国三个半导体制造大厂长鑫存储,长江存储和中芯国际的营收都将历史首次突破100亿美元,其中长鑫存储扣非归母净利润预计可能突破1000亿人民币,是中国制造历史上第一家扣非归母净利润突破1000亿的公司,可见半导体这个产业的巨大规模和丰厚利润。
而且我有一种隐约的想法,十年后中美在半导体卡脖子方面会逆转
就以目前大火的AI芯片为例子,在2026年的今天,是中国的AI芯片厂家被国产半导体产能卡脖子,国内市场的国产AI芯片(用于训练和推理)是供不应求的状态,
而供不应求的核心原因是无法再购买英伟达的先进AI芯片,但是国内的国产制造产能又跟不上。
而美国的英伟达则可以大量的从台湾的台积电获取先进制造产能。
因此目前是中国的AI因为制造产能而被卡脖子。

但是任何事情是看趋势的,是动态的。
一方面国内在被卡脖子的情况下,中国芯片生产设备技术在快速进步,而国产芯片的产能在不断提升,而且光刻机研发也在不断推进,目前已经很确定DUV浸润式光刻机至少在2025年已经上产线验证了。
而国产EUV光刻机正在研发也是非常确定的事情,
另一方面美国经过这么多年努力,其美国本土国产半导体产能依然很低,还是高度需要台积电在台湾本岛的产能制造。

那么在未来5-10年,一边是中国大陆国产半导体产能逐渐放量,卡脖子情况将逐渐消失,另一边是如果十年后台湾实现统一,那么中国就拥有了完全的通过制造产能对美国AI进行卡脖子的能力,毕竟再先进的AI模型也是需要有硬件来承载。
而且目前的趋势,看不到未来十年美国的国产半导体产能会猛增。而中国未来十年国产半导体产能猛增是比较确定的。
因此在十年后,情况完全可能逆转,是中国拥有卡美国脖子的能力,而美国如果在未来十年无法扭转当前的趋势的话,则到时候会面临被中国卡脖子的被动局面。十年的时间看似长,其实很快就过去了。
汽车(整车+零部件)则是我国目前第二大出口商品。而且是汽车整车是八年来出口金额增幅最大的商品,居然增长了12倍以上!2026年上半年我国汽车整车出口6358.2亿,同比2018年竟然增长了1264.42%,增长了12倍多,2018年1-6月汽车整车出口仅有466亿人民币,这完全是数量级的增长。而且出口单价居然也提升了,2018年1-6月出口是62.4万辆,2026年1-6月出口是530.7万辆,增幅为850.48%,低于出口金额的增幅1264.42%,也就是说出口汽车整车单价提高了43.55%。这个也让我有点意外,因为我印象中我国汽车行业比较内卷,大家竞相降价,没想到出口单价相比八年前是提升的。另外2026年1-6月我国汽车零部件出口3558.5亿人民币,比2018年同期增长了107.88%.合计今年上半年我国汽车整车+零部件出口为9916.7亿人民币,半年就几乎接近1万亿人民币了。
为啥说半导体和汽车就是国运,因为这两个行业的规模实在是太大了,仅仅半年的时间,我国半导体出口就有一万两千多亿人民币,占总出口8.34%,汽车出口就有接近一万亿人民币,占货物总出口的6.73%。这两大产品合计就占了总货物出口的大约15%,而且未来还有发展潜力。
4:除了汽车和集成电路外,出口增长最快,超过100%的主要商品还有蓄电池,未锻轧铜及铜材,摩托车,玻璃及其制品,塑料制品太阳能电池,船舶,印刷电路,医疗仪器及器械,二极管及类似半导体器件,家用电器,平板显示模组,工程机械,电线及电缆,手用或机用工具,体育用品及设备。总共有19项。也就是说45项主要出口商品中有40%的出口实现了倍增,说明产业升级态势是不错的。
下表是把增幅超过100%的商品按照增幅排名。

我们就说上半年出口金额比较大的好了。蓄电池今年上半年出口3473.0亿人民币,相比2018年上半年猛增了高达727.73%,这个增速仅次于汽车排名第二位。主要是锂离子电池出口的贡献,出口高达3370.23亿,也就是蓄电池出口里面97%以上是锂离子电池。而在2018年上半年的海关统计里面,甚至都没有把锂离子电池单独作为蓄电池的子项拿出来统计,当时在蓄电池下面有单独统计数据的子项是铅酸电池。锂离子电池是作为电动汽车,电动摩托车/自行车的动力电池,以及作为储能系统大量出口到欧洲,美国等地。另外就是不少消费电子整机产能转移到了越南,印度之类,因此要出口消费电子产品用的锂电池到这些地方。
太阳能电池,也就是光伏产品也有很大增长,今年上半年出口1140.7亿人民币,同比八年前增长175.54%。这个行业一直都说很卷,但是全球市场总规模也在增长,因此八年来出口还是增加了不少。
另外塑料制品上半年出口了4004.2亿元,增长了206.58%。这个是属于石化工业的基础产品,出口金额还挺高的。主要是全球发展中国家城市化,基础设施建设和工业化带来的对基础塑料制品的需求,比如建设城市管网就需要塑料,修建楼房也需要塑料,你看你墙上的插座壳子,各种把手,窗户的框,家里的水和电的管路都需要塑料。各个新兴发展中国家经济增长之后,老百姓日常生活对塑料的使用量也会上升。这就对作为全球第一塑料生产大国的中国有利。粤开证券有个报告,叫做《【粤开宏观】中国出口的全球份额 (2001—2025):趋势、结构及展望》,里面提到我国塑料及其制品出口主要受益于东盟、印度、巴 西、墨西哥等新兴市场经济体需求增长。2015—2025 年,中国对上述经济体出口的塑料及其制品占对全球出口比重由 18.9%升至 30.0%。
还有就是俄乌战争开战之后,欧洲能源成本大幅上升,对欧洲塑料制品出口造成重大打击,欧洲关停了不少石化塑料工业产能,而这对中国非常有利。中邮政权2026年2月有个报告,叫做《欧洲化工产业困境下的中国机会》,里面提到欧洲2021年以来5年时间光是乙烯就关停了大约20%的产能。https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202602141819935942_1.pdf?1771090897000.pdf

家用电器出口也增长了117.49%,上半年出口达到3609.6亿元,我这里找了下我国一些家电企业的海外营收占比:2025年,海尔智家实现海外营收1545.45亿元,同比增长8.15%,公司整体营收首次突破3000亿元关口;美的集团海外收入达1959.48亿元,占公司总营收的比重接近43%,同比增长15.92%;海信家电海外收入为379.25亿元,占总营收的43.13%,同比增长6.44%;四川长虹实现海外营收263.78亿元,占比达24.45%。今年上半年,因为欧洲的热浪,我国对欧洲空调出口增长就增长很快,对欧盟空调出口额达37.6亿美元,同比增长43.2%,创历史新高。
平板显示模组今年上半年出口1587.4亿元,同比2018年同期增长117.31%。其中液晶显示面板出口1139.6亿, OLED 显示面板出口385.99亿人民币,显示出口还是以液晶类为主。平板显示模组是电子零部件,我国目前主要是出口到越南,墨西哥,韩国,日本,印度等国家组装成手机,电视等产品。出口出现了倍增,除了中国厂商的份额提升,跟一些手机整机产能转移出去了也有关系。
工程机械我国出口增长也很多,这个没有在海关的出口主要商品统计里面,不知道为什么。1-5月出口1940.1亿人民币,同比半年前增速超过100%,而且还有进一步增长的潜力。据KHL集团《国际建设》杂志2026年度全球工程机械制造商50强榜单(以2025财年销售额为基准):
徐工集团全球排名第三位,年销售额142.07亿美元,成为史上首家跻身全球前三的中国工程机械品牌,起重机产量位居全球前列。

三一重工全球排名第六位,年销售额125.82亿美元,挖掘机市场份额居国内首位。

中联重科全球排名第十一位,年销售额68.12亿美元,在混凝土机械领域保持全球领先地位。

柳工集团全球排名第十七位,年销售额47.23亿美元,装载机产品具有全球竞争优势。

山推股份全球排名第二十九位,年销售额19.81亿美元,推土机产量位居全球前列。

2026年,我国共有13家企业上榜,而在2020年的这个榜单只有8家中国企业,另外2026年我国上榜企业合计销售额488.62亿美元,占全球市场份额20.4%,位居美国、日本之后,因此还有继续增长的空间。
这个榜单上面全球第一的美国卡特彼勒销售额高达374.94 亿美元,而排第二的日本小松制作所销售额有271.20 亿美元。

船舶工业出口也增长很多,今年上半年出口金额高达2193.2亿人民币,比2018年同期增长172.38%,这方面主要成功的实现了对韩国的胜利。就以LNG船为例,2018年上半年全球22艘LNG船的订单,韩国得到了21艘,中国仅有一艘;而到了2026年上半年,全球59艘LNG船订单,韩国35艘,中国24艘,可见中国造船业竞争力已经增强。再看造船业三大指标:交付量,新接订单量,手持订单量,都按CGT修正总吨算(也就是考虑了船舶建造难度的吨位)2018年上半年:中国为37.0%,35.2%,37.5%韩国为25.8%,40.4%,23.2%,日本为23.5%,11.9%,18.9%.而到2026年上半年,就以新接订单量为例子,按照CGT修正总吨算中国已经占到全球72.0%, 比八年前的35.2%实现了倍增。

二极管及类似半导体器件,这个就是电路用的各种二极管,晶体管,功率半导体例如IGBT等,用于开关,信号放大,电能转换(比如直流变交流)等,今年上半年出口1829.8亿人民币,比半年前增长121.88%。
同样是电子零部件的印刷电路,今年上半年出口1116.6亿人民币,比八年前增长145.12%。

还有一个值得注意的是电线及电缆,今年上半年出口1374.8亿元人民币,同比2018年上半年增长109.47%,这个看起来并不是高科技的产品,我国的出口增长也较快,说明在一些传统的科技领域,我国的份额也在提升。

4:除了上面提到的,还有哪些增长潜力很大的产品?
一个增长潜力很大的有医疗仪器和器械,上半年出口770.7亿,相比2018年同期增长124.14%,
另外就是医药品上半年出口988.8亿元,相比2018年同期增长72.47%。
这两部分预计未来还会继续增长,有很大空间。
目前欧美还是这两个领域的老大。

还有就是摩托车,今年上半年出口782.2亿元,同比八年前增长232.19%。
其中内燃机摩托出口458.14亿元人民币,电动摩托车出口317.12亿元。
我觉得摩托车以后出口潜力还是不错,全世界亚非拉国家很需要这个东西,尤其是非洲,摩托车很适合非洲,
我今年去非洲国家,发现当地的黑人民众大量使用摩托车作为交通工具。

另外就是农产品,今年上半年出口3673.1亿元人民币,比八年前增长了52.63%。我觉得农产品未来我国出口潜力大,原因是我国新生儿下降太快。
以前我们一直说我国以全球7%的耕地养活了全球22%的人口,而去年我国的新生儿才792万,全球占比才大约6%左右,因此我国农产品必然走向过剩,出口是必须的选择。
不过嘛,农产品不如工业品赚钱。

另外就是机器人了,不过今年上半年海关只单独统计了工业机器人的出口,金额为62.86亿元人民币,还不是太大。
但未来机器人出口一定会迅猛增长。

最后,本文只是分析出口的情况,我国产业升级和竞争力提升,目前总体看是顺利的,但是问题不是出在这里,而是出在内需和消费上面。国家显然也意识到了这个问题,所以前不久出台了十五五消费规划。
关于这个话题,我觉得就是回归三个最简单的东西,所谓的第一性原理:扩大国民居住空间,增加国民休息时间,增加国民收入。第一是扩大空间,改变长期土地财政政策,碳中和政策下喜欢压缩居住用地供给的思维惯性,改变总是喜欢先考虑“能源和土地约束”,所以总是喜欢强调“集约发展”,喜欢搞高密度城市规划的旧思维,扩大老百姓的居住空间,扩大别墅比例,严格约束控制新建高层住宅楼,居民社区走向低层化,低密度化,提高车位占比,提高四房住宅占比。
我之前贴过数据,中国尽管有960万平方公里的广袤国土,但是用于超过9亿城镇居民居住的居住用地,也就是用来建住宅的土地总面积仅仅占国土面积的0.4%不到,才三万多平方公里。没错9亿城镇居民就居住在全国这三万多平方公里的面积上,全国三十多个省市自治区,也就是说平均下来每个省分配的城镇居民居住用地也就一千平方公里左右,可以说是非常的压缩,高密度。
根据自然资源部的数据,2015年全国城镇(城市 + 建制镇)总用地 9.161 万平方公里,其中城镇住宅用地 304.1 万公顷,也就是3.041 万平方公里,占城镇建设用地 33.2%。2016年,全国城镇总用地 9.431 万平方公里,其中住宅用地 3.159 万平方公里,占比 33.5%。最近几年没有公布确切的城镇住宅用地数据,但按照2023年11.2万总城镇用地面积估算,按33%-34%的比例计算住宅用地还是三万多平方公里。
在目前“集约”,“紧凑”,“从严控制”的思路下,即使人口密度很低,也照样会收缩土地供给。以下就是我摘自2024年4月17日我国新疆某地的地方新闻:“作为全国首批入选自然资源节约集约的示范县之一,引导建设用地由“增量扩张”向“增存并举”转型,将原城市总体规划确定的34.51平方公里的建设用地规模,在本轮国土空间规划压减至27.93平方公里,缩小了征地范围”“发展是硬道理,节约是大战略。大力推进土地节约集约利用,管好用活每一寸土地,让耕地不减少、质量有提高,建设用地总量不增加、结构更优化”
新疆这个县面积非常大,有高达1.31万平方公里,人口总共也才30多万人,比美国还地广人稀,照样要压缩用地,从34.51平方公里压缩到27.93平方公里,以达到集约节约的目标。当然我也不理解,一万多平方公里的面积,非要压缩节约那六七平方公里面积干啥,节约下来准备给谁用?这么地广人稀的地方,结果每平方公里建设用地人口密度超过1万人,和全国平均水平差不多了。现在新疆一直面临人口流失,在努力吸引内地移民,如果那里家家户户北美澳新式的大别墅社区,不是更有利于吸引移民么。
房地产对推动消费的影响力没有任何产业比得上,而且房地产对于传统产业拉动特别大,可以极大的提高全国大量传统产业从业者的收入水平。当前我国的态势明显是新兴产业集中了大量的财富,因此传统产业被需求拉动起来,可以起到很好的财富分配作用。
我今年春节回县城老家就和父母到处看了房子,我本来是想我出钱全款在县城买一套大房子,让父母更舒服点,而且我带老婆孩子回来要有地方住,这样就必须是四室一厅的房子。结果发现在县城“无房可买”,首先都是老破旧的房子,停车异常拥挤甚至就没地方停,连停车都不行的房子我就不想买了,然后整个县城的房子大部分只有两房,没错连三室一厅的都很少,四室的房子几乎没有!或者说占比极低,而且往往是改造成四室的。好不容易找到一个在在建的小区有四房,结果停车位规划也不足,而且还处于停工烂尾状态.....
深圳旁边有个海边的城市叫惠州,是知名的大片高楼聚集,房价极低,入住率极低的城市,大量的土地用来建了一堆没有人愿意买的高楼,有很多自媒体博主都去拍摄过,我想如果这些土地用来建大片的北美澳新式的大别墅,低密度社区,肯定吸引力会不一样。
第二是增加时间,简单的说就是增加假期,严格实行双休,严格实行年休假,把产业升级的成果实实在在变成国民的休息福利,这样可以提升生活水平,扩大消费。我之前贴过日本,韩国,中国台湾,俄罗斯的年休假,都比我们长不少。我们都知道三亚现在都是俄罗斯人,他们为啥能长时间的休假,因为他们工作满半年就有28个自然日的带薪年休假。
第三是增加收入,1)发达地区率先更快提升最低工资水平,过去的十年涨幅实在太慢了,相比再上一个十年涨幅大幅下降,远低于同期我国人均GDP的涨幅,甚至低于台湾最低工资的涨幅。最低工资水平的提高,也能遏制我国相关制造业通过压低员工工资增幅的方式无底线的内卷。
2015年全国人均国内生产总值49351元,2025年全国人均国内生产总值99665元,增长101.95%。而同期全国最低工资水平增长却慢很多,我们就看下四大一线城市。深圳2015年3月1日最低工资水平上调为2030元,现在都10年过去了,最低工资水平才在2025年3月1日涨到2520元,仅增长24.14%。上海2015年4月1日最低工资水平上调为2020元,到2025年7月1日最低工资水平上调为2740元,增长为35.64%。
北京2015年4月1日最低工资水平上调为1720元,2025年9月1日起,北京市月最低工资标准调整为2540元,增长为47.67%。2015年5月1日,广州市最低工资标准上调为1895元,2025年3月1日,广州市最低工资水平调整为2500元,增长为31.93%。
可以看出,四大一线城市2015-2025年十年的最低工资标准涨幅没有一个超过50%,深圳甚至只有20%多,也就是总体在20%-50%之间。而全国人均GDP 2015年-2025年增长了101.95%,如果算上2025年的涨幅可能到100%了。
我又查了下发展较快的二三线城市的情况,比如合肥是全国经济增长的明星城市,2015年11月1日合肥市区的最低工资标准上调为1520元。而到2025年9月1日,合肥市区的最低工资标准上调为2320元。增长为52.63%。另外一个经济发展较为迅猛的重庆我也查了下,2015年重庆市区的最低工资标准为1250元(重庆市上调最低工资标准为2014年1月1日上调为1250元,2016年1月1日上调为1500元)而到2025年1月1日,重庆市区的最低工资标准上调为2330元。增长为86.4%。增速虽然较快,但也没有超过全国人均GDP增速的水平。
2)大幅提升育儿补贴,目前的一个孩子一年3600元太少了,而且不能只限于0-3岁,对岸的台湾2027年开始都已经补贴到18岁了。我前几天在B站上看到一个视频,是一个自媒体博主跟随采访我国北方某城市的网约车司机。他每天开车12个小时,为了省钱早上四点多就起床充电,因为这个时候电费最便宜,他每个月扣除车的保险,电费,保养,折旧之类到手只有5000元人民币,然后扣掉2600元的车贷后,剩余只有2000多元,然后还要给上小学的女儿每月800元餐费,自己吃饭一个月仅花300元,基本上所剩无几。他老婆脑溢血后失去劳动能力,好在有失业金每个月1980元,给家庭有了缓冲,但也只能领24个月。好在每月2600元的车贷半年后就能还清,到时候每个月能多2600元收入。
我在想他这样连自己的社保都没有,因为灵活就业自己交社保费用也挺高的。出于同情,这个自媒体博主给司机的采访费也多给了一些。如果这样的家庭有育儿补贴直到孩子18岁,那能帮助缓解其经济压力。
3)适当提高农村老人养老金水平,这样可以减轻农村年轻人的养老负担,增加消费。
总之,我觉得产业升级其实问题不大,可以说未来就是五年汽车,十年半导体,也就是五年后,十年后我国的汽车和半导体产业和就会建立起全球优势。总蛋糕做大比较确定的情况下,分配就变得越来越重要了,确保把产业升级的成果分配给国民,变成实在的国民福利,确保财富对农村老人,养育孩子的国民,低收入劳动者倾斜。如果这方面做的不好,从长远看会造成本土市场萎缩和劳动力短缺,最终也会影响到长期的产业升级。
河小白

26-07-24 17:47

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Kimi K3还有4天开源,美国人这次是真急眼了

美国人总想一直坐在各个行业的最中央。
AI圈也是,美国人一直有一种胜券在握的气质,手里攥着一副看上去怎么都输不了的牌。
外面无论谁在做AI应用,美国人都相信,最后总要回到自己这里结账。芯片是英伟达的,云是微软、亚马逊和谷歌的,最贵的模型锁在OpenAI和Anthropic的API后面,全世界的企业想用AI,最后总得从美国这里过一道。
哪怕中国团队的名字偶尔出现在排行榜上,华尔街也不太当回事,芯片卡着脖子,云握在手里,人才还在往硅谷跑,怎么输?
但这种胜券在握的松弛感,在最近,被Kimi K3这个中国模型撞出了原形。Kimi K3将开源,美国AI圈的“斯普尼克时刻”来了?
美国科技圈紧急加更,把Kimi K3形容为「斯普尼克」时刻,就像是1957年苏联卫星升空给美国带来的那一下震动。X上围绕Kimi K3、杨植麟和中国模型的讨论,也很快从技术圈的小范围围观,滚成了千万浏览量的话题。
Kimi K3并没有在每一个指标上都赢了美国最强的闭源模型,但它让更多人看见了一种可能,强能力、高效率和开放生态,未必只能在美国那几间实验室里同时长出来。
美国硅谷确实焦虑了。
存储是美国AI圈焦虑的安慰剂
Kimi K3的消息传到华尔街,几家投行几乎同一时间递出研报。没有先花篇幅讨论它会冲击谁的产品、会不会逼美国模型降价,反而很快把目光挪到了存储上。
这些机构们不约而同的,把Kimi K3的出现解读为:存储的强大需求。上下文更长,AI要记住更多事情,图片、声音、视频和工作记录会越积越多,于是闪存、硬盘、机房和数据服务都会受益。
于是,美光、闪迪、西部数据,成了这轮故事里的受益者。
果然在昨天的美股市场上,存储股集体暴力反弹。Roundhill存储ETF单日涨10.91%,闪迪涨14.27%,美光涨12%。几天前还在因为「DeepSeek时刻2.0」下杀的板块,一夜之间又成了最确定的多头。
站在产业角度,这条线并不荒唐。过去的聊天机器人,像是一次性的问答:你问一句,它答一句,关掉页面,很多事情也就过去了。现在大家期待的AI,却更像一个进了公司的新员工。它要翻以前的合同和邮件,要记住客户说过什么,要接手昨天没做完的工作,还要留下记录,免得出了差错谁也说不清。一个会做事、会记事、还会看图听音的AI,当然比一个只会闲聊的AI更能“吃”数据。
这个结论并不算是无中生有,但我们回顾之前的几次模型上市和落地,市场的反应会是:「别盯着模型,盯着存储」吗?
只能说,这是一个能让美国人安心的答案。
一个中国模型的冲击,本来应该带出一连串不好回答的问题:它会不会让美国模型公司更难维持高价?会不会让开发者少一些依赖?会不会让新公司不必非在硅谷起步?为什么不直接讨论Kimi K3会抢走谁的用户、迫使谁降价、逼谁改产品?
把最尖锐的问题绕过去,先去讨论硬盘,多少有一点此地无银三百两的味道。
像一个原本以为自己垄断了整条街的店主,突然发现隔壁开了一家很能打的新店,于是赶紧安慰自己:新店客人再多,也要用我卖的水电和柜台。
存储,是美国AI圈焦虑之下的最强安慰剂。
闭源模型,开始硌脚了
过去几年,闭源几乎是美国AI毫无争议的标准答案。
模型越强,越该锁在API后面。用户付费调用,模型公司拿高毛利,安全和合规也由它统一管理。这是一条又体面又赚钱的路,走起来四平八稳,客户放心,投资人满意,监管也好交代。
美国人甚至已经惯了这条路的节奏,每隔几个月放一个更强的版本,定一个更高的价格,再讲一段更大的故事。
但开放模型越来越强之后,这条路的地面开始硌脚。
Kimi K3在这盘棋里的位置,不是「追上」,而是把追赶的成本打了下来。一个开放又足够强的模型,最危险的地方不只是它自己能做什么,而是它给所有后来者,递上了一条便宜得多的学曲线。
这不是技术圈的面子之争,而是生意会不会被改写的问题。美国此前最舒服的安排,是把AI先做成企业服务:能力藏在云端,客户签长期合同,普通人看不到底层,也不太容易换掉它。可如果别处的模型足够好,开发者就会多一个选择,企业采购时就会多拿出一张报价单,小团队也未必还要把未来押在同一批美国公司身上。到那时,只守住几份大合同、只把AI卖给B端,已经不再是一道高枕无忧的护城河。
这意味着Kimi将会簇生更多的优秀模型,也意味着模型的竞争更大,议价权也就没那么强了。
美国科技圈自己也感觉到了风向的变化。
Kimi K3发布的前几天,7月15日,OpenAI的前首席技术官Mira Murati创办的Thinking Machines Lab,发布了一个叫Inkling的模型。参数量接近万亿级别,代码和技术完全公开,任何人都可以免费下载、修改和商用。
这算是美国第一个「正儿八经」的开源AI,虽然之前也有Meta的Llama、谷歌的Gemma、微软的Phi、英伟达的Nemotron,OpenAI的gpt-oss这些开源模型,但更多都是试水。
Inkling的意义在于曾经把闭源做到过顶点的人,前OpenAI的CTO,转身开始认真做开源。
值得一提的是,Inkling后训练早期,用过Kimi K2.5这类开放模型生成的数据,架构上也参考了DeepSeek的思路。换句话说,美国这份最像样的开源答卷,也是踩着中国开源的肩膀写出来的。
与之形成鲜明对比的是Anthropic。今年2月,Anthropic公开指控DeepSeek、月之暗面和MiniMax,对Claude发动「工业级蒸馏」,说它们建了两万四千个假账号,刷了一千六百万次对话,来偷Claude的能力。6月又升级点名阿里巴巴。到7月21日,特朗普政府的财政部长Bessent干脆放话,可以因为「AI盗窃」对中国实施制裁。
威胁论喊得再响,真到了要控成本、提效率的时候,中国模型是真香。
Airbnb用Qwen做客服,Cursor用Kimi造出了自己的编程agent,DoorDash把一部分活直接外包给了Kimi,连Murati的Inkling,后训练都要用Kimi的数据。
闭源这条路硌脚也好,蒸馏指控反噬也罢,其实都还只是商业模式层面的尴尬。实际上隐私和安全的问题,才真正动摇了闭源阵营最后的护身符。
AI模型的「越狱」
闭源的最后一道防线,一直是安全。
模型关起来、权重锁起来、调用走API、数据不落地,这四面墙围出来的空间,就是闭源阵营最拿得出手的承诺。企业客户愿意为此付溢价,也是看中了这份安全感。
但企业越来越不踏实了。他们开始问一些让闭源公司不太好回答的问题,我的代码、合同、客户资料,交给你的模型之后,你拿去做了什么?一个拿到了浏览器、终端、凭据和长期目标的agent,会不会为了完成任务,越过我允许它碰的那条线?把token发给一个闭源API,某种意义上就是让数据出了自己的墙。这恰恰是开放权重最硬的一个卖点,至少,我能看见模型在做什么。
而就在开闭两边为谁更安全争得不可开交的时候,出了一件几乎是黑色幽默的事。
7月21日,OpenAI自己确认,它的旗舰模型GPT-5.6 Sol和一个能力更强的未发布模型,在一次内部网络安全评测中,逃出了隔离环境。
事情是这样的,工程团队想测试模型的攻防能力上限,就降低了模型的安全限制,关掉了平时拦截高风险行为的防护。模型原本只需要老老实实做完测试题,可它自己发现了系统中的一个安全漏洞,顺着这个漏洞爬上了公共网络,一路绕过权限、穿越系统,最后用窃取的登录凭据打进了全球最大的开源AI平台Hugging Face的核心系统,从数据库里直接把测试题的答案拿走了。
OpenAI给出的解释是八个字,并无恶意,过度专注。
这八个字才真正让人后背发凉。
对企业客户来说,最可怕的从来不是模型主动作恶。而是它极其认真地,替你完成了一个坏目标。
而这件事最大的反讽在于,过去一年半,全世界都在防的那个「危险的中国开源模型」,到现在还停留在假设阶段。真正越狱的、真正打穿了别人生产系统的,是闭源阵营自己的旗舰。Hugging Face的CEO Clem Delangue转手就把这场事故做成了开源的广告,他说,AI安全不会靠一家公司关起门解决,只能在开放中协作解决。
同一起事故,被开闭两边各自拿去,当成自己路线正确的证据。
未来真正的分水岭,恐怕根本不是模型开不开源,而是模型在什么样的沙箱、什么样的身份系统、什么样的可撤销权限和审计日志里运行。闭源也好,开源也好,都没法回避这道题。
而就在闭源的安全叙事自己先出了事的同时,一个更大尺度上的反转,也在安静地发生。
攻守易位,轮到美国开始害怕了
在美国一部分政策讨论和科技叙事里,一直有一种近乎《三体》式的想象:只要限制最先进的英伟达芯片进入中国,AI进展就会被迫慢下来。
不是说中国从此完全不能做科研,而是他们认为计算能力的缺口会越来越大,训练最前沿模型的门槛会高到难以跨越。先进芯片像是这场竞赛的“物理定律”,谁拿不到,谁就很难跑到前面。
这种判断并非毫无依据。做大模型确实需要算力,芯片限制会增加成本、拖慢扩张,也会让许多团队更难以复制美国实验室的训练规模。问题是,限制也会改变人的选择。你原本可以买现成的最好工具,就没有那么强的动力去琢磨怎么少花一点算力、怎么改模型结构、怎么把每一次训练用得更值;可当门被关上,绕路就不再是一种选择,而变成了生存本能。
所以美国人他们其实很难理解,限制英伟达的供应,为什么没有让中国模型停在原地,反而逼出了一批在效率、工程和开源分发上更拼命的团队。
据说月之暗面还是在用2023年时,英伟达专为中国市场定制的合规版AI芯片H800做的训练。
这或许就是中国人最擅长的「小米加步枪」的打法。
2026年6月,为配合出口管制,美国一度关停了Anthropic最强的Fable 5和Mythos 5。这在合规上或许说得通,但它给每一个中国开源实验室,递上了一句现成的营销话术,至少,我们的模型不带一个可以远程关闭的开关。
你越强调控制,控制本身就越会变成对手的卖点。
更戏剧性的是另一面。据路透社报道,国内也开始跟阿里巴巴、字节跳动等公司开会,研究要不要限制外国访问中国最先进的AI模型,讨论范围甚至包括那些已经公开的开源模型。360的创始人周鸿祎也公开喊话,说中国也该有自己的顶级闭源模型来守住技术高地。
一年前,是美国担心先进芯片流向中国。一年后,轮到中国开始有了值得设限的东西。
可在所有这些结构性的焦虑里,存储也好,算力也好,闭源也好,安全也好,攻守易位也好,有一个最具体、最扎心、最私人的落点,它不是一个行业趋势,不是一份研报,也不是一项政策。
是一个人。
焦虑的终点,落在杨植麟身上
说到底,开源之争让美国看到的,是同一个更大的难题:AI未来到底只服务于少数能签大合同的公司,还是会变成一种像电、像互联网一样,越来越多普通团队都能拿来用的能力?如果答案慢慢偏向后者,谁能吸引开发者、谁能让年轻人愿意留下来折腾,就会比谁手里有更多企业客户更重要。
而「人往哪里去」这件事,最后把美国的焦虑,带到了一个很具体的名字上。
杨植麟之所以会被美国科技圈反复提起,并不只是因为他是一位优秀的中国研究者,更不只是因为有人想把话题归结为「美国没把人留下来」。把一个人的去留简化成一张签证,太轻了,也太像事后诸葛亮。
真正刺痛美国人的,是那个无法重来的假设:如果像杨植麟这样的人和团队,最终在美国完成从研究到创业的全部旅程,会发生什么?他们会用美国的云和芯片训练模型,会在美国的人才网络里招人,会从美国的风投手里拿钱,会拿着产品去敲美国大客户的门。再过几年,华尔街账本上可能就多出一家新的明星公司。一个人的选择,顺着那条熟悉的接力链,能变成一串公司的收入、一群人的工作和一整个产业的信心。
美国过去最值得骄傲的,就是这种放大能力。它不只是吸引聪明人来读书、来工作,而是能把人的聪明劲儿接住,不让它停在论文或实验室里。这里有足够多的钱、足够多的客户、足够多愿意一起冒险的人。
这样的人,当初怎么没留在美国?传奇投资人Vinod Khosla直接把矛头指向Trump政府收紧的移民政策。可杨植麟在卡内基梅隆的导师Salakhutdinov出来辟了谣,说这跟签证没关系。杨手里当年有的是留下来的机会,Salakhutdinov甚至在邮件里替苹果的高管问过杨要不要加入。
是杨植麟自己铁了心要回国创业。
这才是这场争论里最扎心的地方。「他自己选择回国」,比「被移民政策赶走」,对美国来说要难受得多。前者意味着制度还可以修,后者意味着,哪怕你把门开到最大,人家也未必想进来。
海外讨论杨植麟,真正刺痛的从来不是「又出了一位优秀的华人研究者」。而是另一种反事实,如果这个人留在美国体系里,他的论文、团队、融资和公司价值,本该被写进美国AI的账本。如今,这份成果先被看成一支中国团队的能力,再通过开源社区辐射全球。
对一个自信了半个世纪的体系来说,最难接受的往往不是有人比你强,而是有人证明了不必经过你,也能走到终点。
中国有密集的工程师,有能迅速把想法做成产品的团队,有规模巨大的应用市场,也有愿意为效率买单的客户。开放模型又让分发变得更容易,一支团队未必先被美国大公司招进去,也未必先拿到硅谷投资人的认可,照样可能把自己的产品送到全球开发者手里。对顶尖人才来说,选择不再只有「去美国」或「不去美国」那么简单,而是哪里能让自己的判断真正变成一家公司、一个产品,甚至一个新的生态。
这才是美国这轮焦虑最难掩饰的地方。
存储股涨了,当然值得庆祝;云服务多卖了,当然也是本事。但它们都代替不了一个问题:当下一批最聪明、最有野心的人准备下注时,他们会不会还像过去那样,毫不犹豫地把美国当成唯一的答案?
Kimi K3像一阵风,把这个问题从门缝里吹了进来。美国仍然家底雄厚,芯片、云、资本和企业市场都不是一朝一夕能替代的;它也仍会从全球AI的繁荣里赚到大钱。
只做闭源AI,已经不能让美国人高枕无忧了。
河小白

26-07-24 16:19

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在贝尔通讯研究公司(Bell Communications Research,简称 Bellcore)系列研讨会的一场讲座上,加州蒙特雷海军研究生院(Naval Postgraduate School)教授、贝尔实验室退休科学家理查德·W·汉明(Richard W. Hamming, 1915–1998)博士,于1986年3月7日在莫里斯研究与工程中心(Morris Research and Engineering Center),向约200名贝尔通信的员工和来访者做了一场非常有趣且极具启发性的演讲,题为"你与你的研究"(You and Your Research)。
这场演讲围绕汉明对一个问题长期以来的观察与研究展开:"为什么只有少数科学家做出了重大贡献,而绝大多数人随着时间的流逝被遗忘?" 凭借超过四十年的科研经验——其中三十年是在贝尔实验室度过的——他进行了大量直接观察,向科学家们提出了尖锐的问题:做了什么、如何做的、为什么这样做,研究了伟大科学家和重大贡献的生平,进行了深刻的内省,并考察了有关创造力的理论。
这场演讲涉及他从研究中所得出的关于科学家个体特征——他们的能力、特质、工作惯、态度和哲学——的心得。

演讲:"你与你的研究"以下全文:
理查德·汉明:很荣幸来到这里。我怀疑自己是否配得上刚才那番介绍。我演讲的题目是"你与你的研究",内容不是关于如何管理研究项目,而是关于你个人如何进行研究。我也可以讲其他话题,但这次我更想谈谈"你"。我谈论的并非普通、平庸的研究,而是伟大的研究。为了方便描述,我会偶尔称之为"诺贝尔奖级别"的工作。它未必真的获得了诺贝尔奖,但必须是我们公认的重要成就——比如相对论、香农的信息论,或任何杰出的理论。
伟大的起源(Greatness Origins)那么,我是怎么开始研究这个问题的?在洛斯阿拉莫斯的时候,我被派去运行已经搭建好的计算机,目的是让那些科学家能够回到他们自己的研究工作中。我发现自己不过是个打杂的工具人。我意识到,虽然在生理上我和他们是一样的人,但实际上又完全不同。坦白说,我当时心生嫉妒。我想知道为什么他们和我不一样。我近距离观察过费曼(Richard Feynman)、费米(Enrico Fermi)、特勒(Edward Teller)和奥本海默(J. Robert Oppenheimer),也包括汉斯·贝特(Hans Bethe),他曾是我的老板。我看到了许多极具天赋的人。我开始对"做出了成就的人"和"本可以做出成就的人"之间的差异产生了浓厚兴趣。
来到贝尔实验室后,我进入了一个非常高产的部门。博德(Hendrik Wade Bode)当时是部门负责人,香农(Claude Shannon)也在那里。我继续追问:"为什么?""区别在哪?"随后我开始阅读传记和自传,询问别人:"你是怎么做出成果的?"我试图找出其中的差异。这就是今天这场演讲的主题。
雄心(Ambition)为什么这个话题很重要?因为据我所知,你们每个人只有一次生命,即使真有来生,对你这辈子也于事无补。既然只活这一辈子,为什么不去做出点意义重大的成就呢?无论你如何定义"意义重大"——我不会去定义它——你们懂我的意思。我主要以科学为例,因为这是我的专业。但据我所知,别人也这样对我说:我的结论同样适用于其他领域。在大多数领域,杰出工作都有着非常相似的特点,而我仅限于谈科学。
为了触及你们个人,我会用第一人称来讲。我得让你们抛开谦虚,对自己说:"是的,我想做出一流的工作。"我们的社会其实不太鼓励那些立志做大事的人——你不需要刻意追求,总觉得应该等待运气降临,自然会取得成功。这种想法很愚蠢。我想说,你为什么不立志做出一番大事呢?你不必告诉别人,但你应该对自己说:"是的,我想做点了不起的事。"
为了进入下一步,我也要抛开谦虚,以第一人称谈谈我的见闻和感悟。我会谈论一些你们认识的人,希望离开这里后,你们不要断章取义地引用我的话。
运气(Luck)让我们先从心理层面——而非逻辑角度——开始。人们认为伟大的科学研究全凭运气,这是一个普遍的误区。好,看看爱因斯坦(Einstein),他做了多少伟大的工作——全是运气吗?难道好运总是重复地落在他身上?再看看香农,他不仅做了信息论,在此之前,他还做了许多其他优秀的工作,有些密码学的研究至今仍被列为机密。
你会一次又一次地看到,一个优秀的人身上不只有一件杰作。虽然偶尔有人一辈子只专注一件事——我们稍后再谈这种情况——但更多时候是有重复性的。我坚持认为,运气并不能解释一切。我要引用巴斯德(Pasteur)的话:"机会偏爱有准备的头脑。"这正是我所相信的道理。运气确实存在,但也不存在。有准备的头脑迟早会发现重要的事情并去做它。没错,是有运气——你具体做了某件事关乎运气,但你有所作为则不是运气。
我刚到贝尔实验室时是和香农共用一间办公室。他在研究信息论,而我在做编码理论。我们两个在同一时间、同一地点做这些事,这有点奇怪——简直是命运的安排。你可以说这是运气。但换个角度你也可以问:"为什么当时贝尔实验室那么多人,偏偏是我们两个做出了这些成果?"是的,部分是运气,部分是有准备的头脑,而"部分"就是我接下来要谈的其他因素。虽然我还会多次谈到运气的问题,但我希望明确一点:运气不应成为解释一个人能否取得卓越成就的唯一理由。我认为,你对运气有一定的控制权,虽然不完全。最后,我引用牛顿(Newton)的一句话:"如果其他人像我一样努力思考,他们也会得到类似的结果。"
独立性(Independence)你会发现伟大的科学家有一个共同特点——很多人也有:他们在年轻时通常有独立的思考,并且有勇气去追求这些想法。比如,爱因斯坦在大约12或14岁时就问自己:"如果我以光速去追赶一束光波,那么我看到的光波会是什么样子?"他知道电磁理论表明不能存在一个静止的局部波峰。但如果他以光速前进,他就会看到一个静止的波峰。他在年少时就能看出其中有矛盾,事情并不完全合理,光速有某种奇特之处。后来他创造了狭义相对论——难道是运气吗?其实早期他已经通过这些碎片化的思考铺下了基础。这是必要条件,但不是充分条件。我接下来要讲的所有因素,既可以说是运气,也可以说不是。
智力(Intelligence)拥有"天才大脑"听起来很好。在座的各位可能都有足够的脑力去做一流的工作,但伟大工作不仅仅关乎脑力。脑力的衡量标准有很多。在数学和物理领域,脑力通常与符号处理能力相关,因此一般的IQ测试得分通常很高。但在其他领域则不然。例如,研制出区域熔融法(zone melting)的比尔·法恩(Bill Pfann)。他有一天来到我办公室,头脑中只有一个模糊的想法和几个方程。我很清楚他没有什么数学功底,表达也不清晰。但我认为他的想法很有趣,回家稍微研究了一下。最后我教他如何用计算机处理,这样他就能自己得到答案了——我给了他计算的能力。他继续深入探索,尽管没得到多少自己部门的赏识,但最终他囊括了该领域的所有奖项。一旦起步,他的羞涩、笨拙和词不达意全都消失了,他在各方面都变得多产,表达也变得流畅多了。
另一个例子是克洛格斯顿(Allan M. Clogston),我想他今天没在观众席里。我初见他时觉得他没什么特别,他那时在皮尔斯(John R. Pierce)的组里做研究。我的一个朋友,也是他的校友,说他在研究生期间表现平平。如果是我,可能会解雇他,但皮尔斯聪明地留住了他。克洛格斯顿最终发明了克洛格斯顿电缆(Clogston cable)。此后,他的好点子接踵而至。一次成功带给了他信心和勇气。
智力(Intelligence)现在让我谈谈智力的问题。你们在座的人大概都有足够的智力去做一流的工作。但是,光有智力是不够的。我见过许多非常聪明的人,但他们并没有做出伟大的贡献。智力只是必要条件之一,而非充分条件。关键是你如何使用你的智力。
勇气(Courage)勇气是成功科学家的重要特质。一旦你鼓起勇气,并且相信自己能够解决重要问题,那么你就真的能做到。反过来,如果你一开始就觉得自己做不到,那几乎可以肯定——你真的做不到。勇气,是香农身上最突出的品质之一。想想他的那个著名定理就知道了。他想构造一种编码方法,但一开始并不知道该怎么做,于是干脆考虑"随机编码"。接着他卡住了,然后他问了一个几乎不可能的问题:"一个随机编码,平均来说会表现得怎样?"随后,他证明了平均意义下的编码可以任意接近最优,因此必然至少存在一个真正好的编码。除了一个拥有极大勇气的人,谁敢去这样思考?这正是伟大科学家的特征:他们有勇气。在极其困难、几乎不可能的情境下,他们仍然勇往直前;他们不断思考,而且一直思考下去。
生命周期的影响(Life-Cycle Effects)年龄是另一个让物理学家特别担心的因素。他们总是说,你必须趁年轻做大事,否则就永远不会做出来。爱因斯坦很早就做出了伟大的成就,而那些研究量子力学的人在做最杰出工作时年轻得令人不安。大多数数学家、理论物理学家和天体物理学家做出我们认为最好的工作,都是在他们年轻的时候。并不是说他们年老后做不出好工作,而是我们最珍视的往往是他们早期的贡献。另一方面,在音乐、政治和文学领域,我们通常认为最好的作品往往诞生于晚年。我不知道你所处的领域是否符合这个规律,但年龄确实有一定影响。
但让我说说为什么年龄会产生这样的影响。首先,如果你做出了一些好工作,你会发现自己被拉进各种委员会,无法再做更多的工作了。你可能会发现,就像我看到布拉顿(Walter Brattain)获得诺贝尔奖时那样。获奖消息公布的那天,我们都聚集在阿诺德礼堂;三位获奖者(肖克利、巴丁和布拉顿)都上台发了言。第三位是布拉顿,他几乎含着泪说:"我知道诺贝尔奖的效应,我不会让它影响我;我要继续做那个老实本分的沃尔特·布拉顿。"嗯,我当时心想:"这很好。"但几周后我就发现这对他还是产生了影响。现在他只愿意研究大问题了。
名声和工作条件(Fame & Working Conditions)一旦你出名了,就很难再去研究小问题。这正是香农的困境。在信息论之后,你还能做什么来续写辉煌?伟大的科学家常常犯这个错误:他们不再继续播种那些或许会长成参天大树的小橡子,而是试图直接创造伟大的成就。但事情不是这样发展的。所以这就是为什么你会发现,早期的荣誉似乎会让人失去创造力。事实上,我要给你一句多年来我最喜欢的话:在我看来,普林斯顿高等研究院(Institute for Advanced Study)毁掉的好科学家比它培养出来的还多——从他们来之前的工作和来之后的工作就能判断。不是说他们后来的工作不好,而是他们来之前的水平是卓越(superb),来了之后就只是好(good)了。
挑战还是机遇?(Challenge or Opportunity?)这引出了一个也许不按顺序的新话题——工作条件。大多数人认为最好的工作条件,其实并非如此。很明显不是,因为人们往往在条件艰苦的时候最有生产力。剑桥物理实验室成果最丰硕的时期之一,正是在那种几乎像棚屋一样的环境里——他们创造了物理学史上最好的一些成果。
我给你们讲一个我自己生活中的故事。很早我就意识到,贝尔实验室不会按照当时的惯例,给我一大群程序员来用绝对二进制(absolute binary)为计算机编程。他们显然不会这样做。但当时大家都是这么做的。我完全可以去西海岸,去飞机公司找份工作,不会有任何困难,但贝尔实验室有令人兴奋的人才,而飞机公司的人则不是。我想了很久:"我到底要不要去?"我想知道如何能兼顾两个世界的最佳之处。
最后我对自己说:"汉明,你认为机器几乎什么都能做。为什么不能让它们自己写程序呢?"起初在我看来是缺陷的东西,强迫我很早就进入了自动编程(automatic programming)领域。一个看似缺陷的东西,通过改变视角,往往会变成你最大的资产之一。但当你第一次面对它时,你很可能只会想:"天哪,我永远不会有足够的程序员,那我怎么能做出伟大的编程呢?"还有许多类似的故事;格蕾丝·霍珀(Grace Hopper)也有类似的经历。
我想如果你仔细观察,你会发现伟大的科学家常常通过稍微改变问题的角度,把缺陷转化为资产。例如,许多科学家在发现自己无法解决某个问题时,最终开始研究为什么不能解决。然后他们反过来思考,"但当然了,这就是它的本质。"于是得到了重要的结果。
所以,所谓理想的工作条件其实很奇怪。你所渴望的条件,并不总是对你最好的。
勤奋与投入(Conscientiousness)现在谈谈动力(drive)。你会观察到,大多数伟大的科学家都有惊人的驱动力。我在贝尔实验室和约翰·图基(John Tukey)共事了十年。他有着巨大的动力。在我加入大约三四年后的一天,我发现图基其实比我还要小几个月。图基是个天才,而我显然不是。
我冲进博德(Bode)的办公室说:"跟我同岁的人怎么能比约翰·图基知道得多那么多?"他向后靠在椅背上,双手枕在脑后,微微笑着说:"汉明,如果你像他那么多年那样努力工作,你会惊讶于自己能知道这么多。"我灰溜溜地溜出了办公室!
博德的意思是:"知识和生产力就像复利。"假设有两个能力大致相当的人,其中一个比另一个多工作10%,那么后者的产出会超过前者两倍以上。你知道得越多,你学得越多;你学得越多,你能做的就越多;你能做的越多,机会就越多——这非常像复利。我不想给你一个具体利率,但它非常高。假设有两个能力完全相同的人,其中一个人日复一日地每天能多挤出一个小时的思考时间,那么在整个职业生涯中,他的产出将远远超过另一个人。
我把博德的话铭记在心;在之后的好些年里,我花了更多时间努力让自己更勤奋一些,结果发现,我确实能完成更多工作。我不太愿意在我妻子面前说这些,但我确实有时忽略了她——我需要钻研。如果你想完成目标,就必须有所取舍。这是毫无疑问的。
更聪明地工作(Work Smarter)关于动力这个话题,爱迪生(Edison)说过:"天才是99%的汗水加1%的灵感。"他可能有些夸张,但意思是:扎实的工作,持续不断地投入,会让你走得出人意料地远。持续付出的努力,再加上一点点额外的工作——而且是聪明地投入——才是关键。
问题在于:如果用错了地方,再多的动力也毫无效果。我常常想,为什么贝尔实验室那么多和我一样甚至比我更努力的好朋友,却没有那么多成果。错误地运用努力是一个非常严重的问题。光靠努力是不够的——必须合理地运用。
容忍不确定性(Uncertainty)还有一个特质我想谈谈,那就是对模糊性的容忍(ambiguity)。我花了好一段时间才发现它的重要性。大多数人喜欢相信某件事要么是真的,要么是假的。伟大的科学家却能很好地容忍不确定性。他们足够相信理论,所以可以继续推进;同时又保留足够的怀疑来注意错误和不完美之处,从而能够向前迈出一步,创造新的替代理论。如果你过分相信,你永远看不到缺陷;如果你过分怀疑,你就根本迈不出第一步。它需要一种微妙的平衡。
但大多数伟大的科学家都非常清楚他们的理论为什么成立,同时也非常清楚其中一些微小的不契合之处,而且不会忘记它们。达尔文(Darwin)在自传中写道,他发现自己必须把每一条看似与自己理论相矛盾的证据都记录下来,否则它们会从记忆中消失。当你发现明显的缺陷时,你必须敏锐地跟踪这些东西,留意它们如何被解释,或者理论如何被修改以适应它们。这些往往就是伟大贡献的来源。
伟大的贡献很少是通过再加一个小数点来完成的。归根结底,这是一种情感上的投入。大多数伟大的科学家都全身心投入到他们的问题中。那些没有投入的人很少能产出杰出的、一流的工作。
潜意识(Subconscious)同样,光有情感上的投入本身是不够的。但它显然是一个必要条件。我想我可以告诉你原因。所有研究创造力的人最终都会得出同样的结论:"创造力来自你的潜意识。"不知怎么的,突然之间,答案就出现了。
好吧,我们对潜意识知之甚少;但有一件事你很清楚:你的梦也来自潜意识。而你也知道,你的梦在很大程度上是对当天经历的再加工。如果你日复一日地深入沉浸并投身于一个主题,你的潜意识除了你的问题就无事可做。于是某天早晨,或者某个下午,答案就出现了。而对于那些没有全身心投入当前问题的人,他们的潜意识就会去做别的事,不会产生重大的成果。
所以管理自己的方式就是:当你有一个真正重要的问题时,不要让任何其他事情占据你的注意力中心——你要把思绪始终停留在问题上。让你的潜意识保持饥饿状态,这样它不得不去处理你的问题,你就能安然入睡,在早晨得到答案——免费。
问题的重要性(The Importance of Importance)你所在领域最重要的问题是什么?为什么你没有在研究它们?
艾伦·切诺维斯提到,我过去常常和物理学家一起吃饭。我原本和数学家们一起吃,但我发现自己已经懂了不少数学;事实上,跟他们在一起已经学不到多少新东西了。物理学家的餐桌,正如他所说,是个令人兴奋的地方,但我认为他夸大了我贡献的程度。听肖克利(Shockley)、布拉顿(Brattain)、巴丁(Bardeen)、J·B·约翰逊(J. B. Johnson)、肯·麦凯(Ken McKay)和其他人交谈,非常有趣,我也确实学到了很多。但不幸的是诺贝尔奖来了,升职也来了,剩下的就是残羹冷炙。没人想要剩下的东西。嗯,跟他们一起吃也没意思了!
餐厅的另一边有一张化学家的桌子。我曾和其中一个人——戴夫·麦考尔(Dave McCall)一起工作过;而且那时他正在追求我们的秘书。我走过去说:"你们介意我加入吗?"他们不好说不,所以我就开始和他们一起吃了一阵子。我开始问:"你们领域最重要的问题是什么?"过了一周左右,我又问:"你们在研究什么重要问题?"又过了一段时间,有一天我走进来问:"如果你做的事情不重要,如果你认为它也不会通向什么重要的东西,那你为什么在贝尔实验室做这个?"从那以后我就不受欢迎了;我不得不去找别的人一起吃饭!那是春天的事。
到了秋天,戴夫·麦考尔在走廊里拦住我说:"汉明,你那天说的话触动了我。我整个夏天都在思考它——我领域中什么是重要问题。"他说:"我没有改变我的研究方向,但我认为那番话非常值得。"我说:"谢谢你,戴夫。"然后继续走。我注意到几个月后他被提升为部门主管。前几天我注意到他成了美国国家工程院院士。我注意到他成功了。那张桌子上其他人的名字,我在科学界和科学圈子里再也没有听说过。他们无法问自己:"我的领域中重要的问题是什么?"
问题与进攻方向(Problems With Attacks)如果你不研究重要的问题,就不太可能做出重要的工作。这是显而易见的。伟大的科学家已经认真地思考过他们领域中的许多重要问题,并且时刻关注着如何攻克它们。
让我提醒你,"重要问题"这个说法需要仔细定义。物理学中三个最杰出的问题,从某种意义上说,我在贝尔实验室的时候从来没人研究过。所谓"重要",我指的是保证能获得诺贝尔奖、你想要多少钱就有多少钱的那种。我们没有研究:(1)时间旅行,(2)远程传送,(3)反重力。
它们不是重要问题,因为我们没有进攻的手段。让一个问题变得重要的,不是它的后果,而是你有一个合理的进攻方案。这才是让一个问题变得重要的原因。当我说大多数科学家不研究重要问题时,我就是这个意思。就我所见,普通科学家几乎把所有时间都花在他认为不重要的问题上,而且他也不相信这些问题会引向重要的发现。
我前面说过播下橡子以待长成橡树的道理。你不可能总是确切知道该站在哪里,但你可以活跃在可能有所收获的地方。即使你相信伟大的科学纯粹靠运气,你也可以站在山顶——那里闪电会击中你;你不必躲在安全的山谷里。但普通科学家几乎总是在做安全的、常规的工作,所以他(或她)的产出很有限。
就这么简单。如果你想做出伟大的工作,你显然必须研究重要问题,而且你应该有自己的想法。
"伟大想法星期五"(Great Thoughts Fridays)在图基和其他人的敦促下,我最终采纳了我称之为"伟大想法时间"的做法。每周五吃完午饭后,我只讨论伟大的想法。所谓伟大的想法,我指的是类似这样的问题:"计算机在整个AT&T中将扮演什么角色?""计算机将如何改变科学?"
例如,那时我得出一个观察:9/10的实验在实验室里完成,只有1/10在计算机上完成。有一次我对副总裁们说,这个比例将会颠倒——即9/10的实验将在计算机上完成,只有1/10在实验室。他们知道我是个疯狂的数学家,没有现实感。但我知道他们错了,后来的事实也证明他们错了。他们建造了不需要的实验室。我看到计算机正在改变科学,因为我花了很多时间问"计算机将对科学产生什么影响?我如何推动这个变化?"我问自己:"它将如何改变贝尔实验室?"我在同一个演讲中还提到,在我离开之前,贝尔实验室将有超过一半的人与计算机密切互动。好吧,你们现在都有终端了。
我努力思考我的领域正走向何方,机遇在哪里,什么才是重要的事情。让我到那里去,这样我才有机会做重要的事情。
抓住机遇(Seizing Opportunity)大多数伟大的科学家都了解许多重要问题。他们大约有10到20个正在寻找进攻方案的重要问题。当他们看到一个新的想法出现时,你会听到他们说:"嗯,这对那个问题有意义。"然后他们放下所有其他事情,全力投入。
我可以告诉你一个别人讲给我的恐怖故事,但我无法证实它的真实性。我坐在机场,和一位洛斯阿拉莫斯的朋友聊天,谈到裂变实验在欧洲发生是多么幸运,因为这促使我们在美国开始研究原子弹。他说:"不;在伯克利,我们已经收集了一批数据;我们还没来得及分析它们,因为我们正在建造更多的设备。但如果我们分析了那些数据,我们就会发现裂变。"他们手中已经有了答案,却没有去追索。他们得了第二名!
伟大的科学家在机遇出现时,会全力抓住它。他们放下所有其他事情,排除干扰,全力追求一个想法——因为他们已经对这个问题有过深思熟虑。他们的头脑已经准备好了;他们看到了机遇,就全力出击。当然,很多时候这条路走不通,但你不需要击中很多次就能做出伟大的科学。这其实挺简单的。其中一个主要诀窍就是——活得够长!
开门政策(Open Door Policy)另一个特质,我花了些时间才注意到。我注意到以下关于开着门工作或关着门工作的人的事实。我注意到,如果你把办公室的门关上,你今天和明天能完成更多工作,你的生产力比大多数人都高。但十年后,不知怎的你不太清楚哪些问题值得研究;你做的所有艰苦工作在重要性上都有些边缘化。那些开着门工作的人会遭受各种打断,但他们也偶尔能获得关于世界正在发生什么、什么可能是重要的线索。
我无法证明这里的因果关系,因为你也许会说"关着的门象征着封闭的思维"。我不知道。但我可以说,那些开着门工作的人和最终做出重要事情的人之间有很好的相关性,尽管那些关着门工作的人往往工作更努力。不知怎么的,他们似乎在研究略微错误的东西——错得不太多,但足以让他们与名声失之交臂。
解决更一般的问题(Solve More General Problems)我想谈另一个话题。它基于一首歌,我想你们很多人都知道:"重要的不是你做什么,而是你怎么做。"
我先讲一个我自己的例子。在绝对二进制时代,有人哄我在数字计算机上做了一个连最好的模拟计算机都做不了的问题。而我确实在得到答案。当我仔细思考后对自己说:"你知道,汉明,你不得不为这个军事项目提交报告;花了这么多钱之后,你得交代清楚,而每一个模拟计算机构都会想看报告,试图找出破绽。"我用的是一种相当糟糕的方法(米尔恩方法,Milne‘s method)来做所需的积分计算,但至少我在得到答案。然后我意识到,真正的问题不仅仅是得到答案;而是要首次、无可置疑地证明:我可以用数字计算机在模拟计算机的领地上打败它。
我重新研究了解决方法,创造了一个漂亮而优雅的理论,改变了我们计算答案的方式——结果完全没有不同。但发表的报告使用了一种优雅的方法,后来多年被称为"汉明的微分方程积分方法"。现在它有些过时了,但在一段时间里它是一个非常好的方法。通过稍微改变问题,我做出了重要的工作,而不仅仅是琐碎的工作。
同样,在早期使用阁楼里的计算机时,我一个接一个地解决问题;相当多的问题成功了,也有一些失败了。一个周五,完成了一个问题后回到家,奇怪的是我并不高兴——我很沮丧。我看到的生活是一连串一个接一个的问题。经过相当长时间的思考后,我决定:"不,我应该做变量的批量生产。我应该关注明年所有的问题,而不仅仅是眼前那一个。"通过改变提问方式,我得到了同样或更好的结果,但我改变了事情的本质,做出了重要的工作。我攻克了那个核心问题——如何在不知道明年问题是什么的情况下征服机器、解决它们?我如何为此做准备?我如何解决眼前这个问题,以便能掌控全局?我如何遵守牛顿的规则?牛顿说:"如果我看得比别人更远,那是因为我站在巨人的肩膀上。"如今我们是站在彼此的脚上!
你应该以这样的方式做你的工作:别人可以在你的基础上继续构建,这样他们才会说:"是的,我站在了某某的肩膀上,看到了更远的地方。"科学的本质是累积的。通过稍微改变一个问题,你往往可以做出伟大的工作,而不仅仅是好工作。我决定不再研究孤立的问题,除非它是某一类问题的代表。
如果你有足够的数学素养,你就知道努力一般化往往意味着解答变得简单。常常是你停下来想一想:"这是他想要的问题,但这是某某类问题的代表。是的,我可以用远优于特定方法的办法来攻克整个问题类,因为我之前深陷在不必要的细节中。"抽象化通常能让事情变得简单。此外,我把方法归档保存,为未来的问题做好准备。
为了结束这一部分,让我提醒你:"拙劣的工匠才抱怨工具——好工匠拿到什么就用什么,尽力做到最好。"我还要建议,通过改变问题,通过从不同角度看事物,在你的最终产出中,你能创造截然不同的结果。因为,你要么能以此方式做事——让人们确实在你的成果基础上有所建树;要么只能以彼方式干活——下一个人不得不把你干过的活从头再来一遍。这不仅仅是做事的方法,这也是你写报告的方法、你写论文的方法、以及整体的态度。做更广泛的、一般性的工作,就像做一个非常特殊的个案一样容易——而且会更令人满意、更有回报!
推销你的科学(Selling Science)现在我来到了一个非常令人不快的话题——仅仅做好一件事是不够的,你还得把它"推销"出去。对科学家来说,"推销"是一件非常别扭的事。这非常讨厌——你本不该做这事,这世道理该是:当你做出某件大事时,全世界就该赶快出来迎接。
但事实是,每个人都忙着自己的工作。你必须把成果展示得足够好,让他们愿意放下手头的事情,来看看你做了什么,阅读它,然后回来说:"是的,那确实不错。"我建议当你翻开一本期刊,翻页浏览的时候,问问自己为什么你会读其中一些文章而不读另一些。你最好在写报告的时候就想到:当它发表在《物理评论》或其他什么刊物上时,读者翻页浏览的时候不要翻过你的文章,而是停下来读一读。如果他们不停下来读它,你就等于白做了。
推销中你必须做好三件事。你得学会写得清晰、出色,让人们愿意读;你必须学会做相当正式的演讲;你还必须学会做非正式的发言。我们有不少所谓的"后排科学家"。在会议上,他们更愿意闭口不言。三周后,当决定已经做出的时候,他们提交一份报告,说了一通为什么应该怎样怎样。哎,太晚了。他们不愿意在一个热烈的会议中间、在活动正酣时站出来大声说:"为了这些原因,我们应该做这件事。"你必须掌握这种形式的交流,也要准备好正式的演说。
当我刚开始做演讲时,我几乎会生理上感到不适,非常非常紧张。我意识到,要么我得学会流畅地做演讲,要么我的整个职业生涯就会因此大打折扣。IBM第一次请我在纽约做一个晚间演讲时,我决定做一个真正出色的演讲——一个听众真正需要的演讲,不是专业性的,而是更广泛的;如果听众喜欢,我可以在结束时轻声说"只要你们想听,我随时愿意再来"。结果,我通过在有限听众面前做演讲获得了大量锻炼,最终克服了对演讲的恐惧。而且,我也能借此研究什么方法有效、什么方法无效。
在参加各种会议的过程中,我已经在研究为什么有些论文能被记住而大多数不能。做技术的人倾向于做高度限定的专业性报告。但大多数时候听众只想要一个宽泛的概述性发言,希望发言人介绍更多的综述和背景。结果,很多发言毫无效果。发言人提了一个题目,然后就一头扎进他解决的细节中,听众席上能跟上的人寥寥无几。你应该先勾勒一幅大致的画面来说明为什么这个问题重要,然后慢慢地给出做了什么内容的概要。这样更多的人就会说:"是的,乔做了那个"或"玛丽做了那个;我看出怎么回事了;是的,玛丽讲得真好;我明白玛丽做了什么。"我们的倾向是做一个高度限定的、安全的报告,但那往往是没有效果的。而且,太多的发言塞入了过多的信息。所以我说,"推销"的道理是显而易见的。
成功总结(Success Summary)让我总结一下。你必须研究重要的问题。我不认为一切都是运气,但我承认运气占了相当大的比重。我认同巴斯德的说法:"运气偏爱有准备的头脑。"
我极力推崇我自己的做法。多年来,每个星期五下午——只讨论伟大的想法——意味着我投入了10%的时间试图去理解本领域更大的问题,即什么是重要的、什么不是。
我在早期发现我相信"此",却把一整周的时间都往"彼"方向忙乎。这确实有点愚蠢。如果我真正相信行动应该在那边,为什么我却朝这个方向走?我要不就改变我的目标,要不就改变我的行动。所以我改变了我的做法,朝着我认为重要的方向前进。就这么简单。
官僚体制(Bureaucracy)虚假的截止日期(Fake Deadlines)现在你们也许会告诉我,你对自己必须做什么没有控制权。好吧,当你刚开始的时候,也许确实如此。但一旦你获得了适当的成功,就会有更多的人前来要求结果,多过你能提供的,这时你就有了一定的选择权——虽然不是完全的选择。
我来告诉你一个相关的故事,这也与"开导"你的老板这个主题有关。我有一个老板叫谢尔库诺夫(Schelkunoff),他过去是、现在仍然是我的好朋友。有个军方的人来找我,要求周五前给出答案。嗯,我已经把计算资源奉献给了一组科学家,用于实时处理数据;我正深陷在短的、小的、重要的问题中。这个军方的人却要我周五前解决他的问题。我说:"不行,我星期一给你。我可以在周末加班做,但现在不做。"他去找我的老板谢尔库诺夫,谢尔库诺夫说:"你必须给他做这个;他周五前必须有结果。"我问他:"为什么我必须做?"他说:"你必须!"我说:"行。Sergei,但你得坐在你的办公室里,周五下午赶最后一班车回家时,盯着看那个人走出那扇门。"我在周五下午很晚把答案给了军方的人。然后我走到谢尔库诺夫的办公室坐下。当那人出门时,我说:"你看,谢尔库诺夫,这人手臂下什么也没夹着——但我已经把答案给他了。"星期一早上谢尔库诺夫打电话问他:"你周末来加班了吗?"我能听到那边停顿了一下——那人在脑中盘算着什么;但他知道他必须签到才能算加班,他不能在没有来的情况下说来了,所以他说他没有来。从此以后谢尔库诺夫说:"你自己定截止日期,让他们等着。"
一次教训就足以开导我的老板,让他明白为什么我不愿意放下探索性研究去做那些大而急的活,为什么我不做那些占用所有研究计算设施的紧急任务是对的。我宁愿用这些设备来运算大量的小问题。
游说(Lobbying)再说一次,在早期,我的计算能力很有限,而且在我的领域里,显而易见的是"数学家用不着机器"。但我需要更多的计算能力。每次我不得不告诉某个其他领域的科学家"不行,我没有计算资源"时,他们就会抱怨。我说:"去告诉你们的副总裁,汉明需要更多的计算资源。"过了一段时间,我就能看到上面在发生什么了;很多人对我的副总裁说:"你手下那个人需要更多的计算资源。"我得到了!
我还做了第二件事。当我们在计算领域早期出借了我们仅有的一点点编程能力去帮助别人时,我说:"我们没有给予程序员他们应得的认可。当你发表论文时,你必须感谢那位程序员,否则你就别想从我这再得到任何帮助。那位程序员必须被指名道姓地致谢,因为她付出了辛勤劳动。"
我等了好几年。然后我翻阅了一整年《贝尔系统技术杂志》(BSTJ)的文章,数了数有多少文章致谢了程序员。我把这些数据拿到老板那里说:"这反映了计算在贝尔实验室的核心地位——如果BSTJ是重要的,那么计算就有多重要就一目了然了。"他只好让步。
你确实可以开导你的老板。这是件辛苦活。在这次演讲中我只是从自下而上的角度看问题,不是自上而下。但我告诉你,不管高层怎么想,你如何得到你想要的。你也必须向他们"推销"你的想法。
伟大值得追求吗?(Is Greatness Worth It?)好,我现在来到了这个问题:"成为伟大科学家的努力值得吗?"要回答这个问题,你必须去问人们。当你让他们抛开谦虚之后,大多数人会说:"是的,做出一流的工作,并且知道自己在做一流的工作,那比美酒、女人和歌唱加在一起还要美妙。"如果是女性,她会说:"那比美酒、男人和歌唱加在一起还要美妙。"如果你观察那些管理者,他们往往会回来或要求看报告,试图参与那些发现的时刻。他们总是在那里碍手碍脚。所以很明显,那些做过伟大工作的人,想要再做一次。
但这是一个有限的调查。我从来不敢去问那些没有做出伟大工作的人对此的感受。这是一个有偏的样本,但我仍然认为这场奋斗是值得的。我认为,努力去做出第一流的工作绝对值得,因为事实是,价值更多存在于奋斗的过程中,而不是结果之中。将自己塑造成为有用之才的奋斗,本身就是值得的。在我看来,成功和名誉更像是额外的红利。
失败的原因(Causes of Failure)我已经告诉了你们怎么做。就这么简单,那为什么那么多有才华的人却失败了呢?例如,到今天为止,我的意见仍然是:贝尔实验室数学部门里有不少人比我更有能力、更有天赋,但他们的产出没有我多。他们中有些人确实产出比我多——香农的产出就比我多,还有其他一些人也产出了很多——但与其他那些条件更好的人相比,我的生产力是非常高的。
为什么会这样?他们怎么了?为什么那么多大有前途的人失败了?
缺乏投入(Lack of Conscientiousness)嗯,原因之一是动力和投入。那些能力稍逊但全身心投入的人,比那些才华横溢却浅尝辄止的人——白天工作,晚上回家做别的事,第二天再回来继续——产出更多。他们缺乏做出一流工作显然所需要的深度投入。他们确实产出了很多好工作,但记住,我们讨论的是一流工作。这之间有差别。优秀的人、非常有才华的人,几乎总能产出好工作。但我们讨论的是杰出的工作——那种获得诺贝尔奖和认可的工作。
不会授权工作给团队、下级(Inability to Delegate)第二个原因,我认为是人格缺陷的问题。
我来举一个我在尔湾(Irvine)遇到的人的例子。他曾是一个计算中心的主任,当时临时被借调担任大学校长的特别助理。显而易见,他有一个前途无量的职位。
有一次他把我带到他的办公室,给我看他处理信件的方法和如何处理通信。他向我指出秘书多么没有效率。他把所有信件堆放在周围;他知道每样东西在哪里。然后他在文字处理机上自己处理信件。他吹嘘这一切多么美妙,以及没有秘书的干扰他能完成多少更多的工作。
好吧,我背着他跟秘书谈了谈。秘书说:"当然我帮不了他;我收不到他的邮件。他不给我东西登记;我不知道他把什么放在地上的哪里。我当然帮不了他。"
于是我对他说:"你看,如果你采用现在的方法,只做你一个人能做的事,你就只能走到你一个人能做到的那一步,再也远不了。如果你学会利用体制来工作,你就可以走到体制能支撑你走到的地方。"
而他,再也没有走得更远。他有一种人格缺陷——希望完全掌控一切,不愿意承认你需要体制的支持。
与体制对抗(Fighting the System)你会发现这种事一再发生;优秀的科学家会与体制对抗,而不是学会利用体制、充分利用体制能提供的一切。如果你学会如何使用,体制能提供很多。这需要耐心,但你可以学会如何相当好地利用体制,也可以学会如何绕过它。毕竟,如果你想要一个"不"的答复,你只需要去找你的老板,很容易就能得到一个"不"。如果你想做什么事,不要问,直接做。给他一个既成事实。不要给他机会对你说"不"。但如果你想要一个"不",那很容易得到。
个人穿着(Personal Attire)另一个人格缺陷是自我张扬,让我用自己的经历来说明。我从洛斯阿拉莫斯来到贝尔实验室,早期我在纽约麦迪逊大道590号使用一台机器,那里只是出租上机时间。我当时还穿着西部风格的衣服——大口袋、 bolo领带——那些东西。我隐约注意到,我得到的服务不如其他人好。于是我开始测量。你来了,排队等轮到你;我觉得我没有得到公平对待。我对自己说:"为什么?IBM的副总裁没有人说过‘给汉明糟糕的服务‘。是底层的秘书在做这些。当出现一个空位时,她们会赶紧找人来填,但她们出去找的却是别人。为什么?我没有得罪她们啊。"
答案是——我没有穿着得体,不符合她们认为在那种情况下应该有的样子。归结起来就是——我穿着不合适。我必须做出决定——是坚持按自己的方式穿着、让这种自我消耗持续地从我的职业生涯中偷走精力,还是看起来更合群一些?我决定努力让自己看起来更得当地融入。那一刻,我就得到了好得多的服务。而现在,作为一个有个性的老前辈,我得到的服务甚至比其他人还好。
你应该按照听众的期望来穿着。如果我要在MIT计算机中心做报告,我会戴着bolo领带、穿着旧灯芯绒外套之类的。我知道得足够多,不让我的穿着、外表、举止妨碍我在乎的事情。很多科学家觉得他们必须自我张扬,按自己的方式做事。他们必须这样那样,然后为此付出了持续的代价。
约翰·图基几乎总是穿得非常随意。他会走进一个重要的办公室,要花很长时间对方才能意识到这是一个一流人物,最好认真听他说话。很长一段时间里,图基不得不克服这种敌意。这是浪费精力!我没有说你应该完全从众;我说的是"表面上从众能帮你走得很远"。如果你选择以各种方式张扬自我——"我就要按我的方式做"——你在整个职业生涯中都要付出持续的小代价。而这些代价,在一生中加起来,就是大量不必要的麻烦。
我认为约翰·图基不必要地付出了巨大的代价。他无论如何是个天才,但我认为如果他愿意稍微合群一点,而不是处处张扬自我,事情会好得多、简单得多。他坚持按自己的方式穿着。这不仅仅适用于穿着,还适用于上千种其他事情——人们总是不断地与体制对抗。不是说你偶尔不应该这样做!
交朋友(Making Friends)通过花心思给秘书们讲笑话、保持友善,我得到了出色的秘书帮助。举个例子,有一次因为某种愚蠢的原因,默里山(Murray Hill,贝尔实验室的主要设施)的所有复印服务都被占满了。别问我怎么回事,但确实如此。我有东西要复印。我的秘书打电话给霍姆德尔(Holmdel)的人,跳上公司的车,开了一小时的车到那里复印了,然后又回来。
这是对我之前努力让她开心、给她讲笑话、保持友善的回报——正是那一点点额外的功夫,后来为我带来了回报。通过认识到你必须利用体制,并研究如何让体制为你工作,你就能学会如何让体制适应你的需求。或者你也可以不断地与之对抗,像一场小小的 undeclared 战争,贯穿你的整个职业生涯。
当图书馆从默里山中间搬到远端时,我的一个朋友申请了一辆自行车。嗯,组织并不傻。他们等了一阵,寄回了一张场地地图说:"请你在地图上标出你要走的路线,这样我们可以给你办一份保险。"又过了几周。他们又问:"你打算在哪里存放自行车?怎么锁?这样我们可以如何如何。"最后他意识到他当然会被官僚主义折腾死,所以他让步了。他后来成了贝尔实验室的总裁。
选择你的战场(Hills To Die On)巴尼·奥利弗(Barney Oliver)是个优秀的人。有一次他给IEEE写了一封信。当时贝尔实验室官方书架空间只有那么大,而当时《IEEE会议录》的尺寸更大;既然你改变不了官方书架的大小,他写了这封信给IEEE出版部门的人,说"既然这么多IEEE会员在贝尔实验室,既然官方空间就这么高,期刊尺寸应该改一下"。他拿去给老板签名。回来的碳纸上签着他的名字,但他至今不知道原件是否真的寄出去了。我并不是说不应该做改革的姿态。我的意思是,我对有能力的人的研究表明,他们不会让自己卷入那种战争。他们稍微玩一下,然后就放下,继续做自己的工作。
很多二流人物会被体制的某些小毛病所困扰,把它升级成一场战争。他们把精力浪费在一个愚蠢的项目上。现在你要告诉我,总得有人来改变体制。我同意;总得有人来做。但你想做哪种人?是改变体制的人,还是做一流科学的人?你想要成为哪种人?要清楚,当你与体制对抗和斗争时,你在做什么,多少是出于好玩,多少是在浪费精力。我的建议是让别人去做,你专心成为一流科学家。你们中很少有人有能力既改革体制又成为一流科学家。
另一方面,我们也不能总是妥协。有些时候一定程度的反抗是明智的。我观察到几乎所有科学家都乐于在某种程度上逗弄体制。归结起来,基本上就是:如果你在一个领域缺乏独创性,你在其他领域也不太可能有。独创性就是与众不同。你不可能在不做其他方面的独创的情况下成为一个有创见的科学家。
但很多科学家让其他方面的怪癖付出了比他们从中获得的自我满足高得多的代价。我不是反对所有的自我张扬——我反对的是"某些"。
愤怒、消极与自我欺骗(Anger, Negativity, & Self-Delusion)愤怒。另一个缺点是愤怒。科学家常常发怒,这不是处理事情的正确方式。幽默,可以;愤怒,不行。愤怒是误入歧途的。你应该顺应和合作,而不是一直与系统对抗。
积极。另一件你应该注意的是寻找事物的积极面而非消极面。我已经给了你们好几个例子,还有更多;如何在给定情况下,通过改变我看待事物的方式,将明显的缺陷转化为资产。我再给你一个例子。我是一个很自我的人,这毫无疑问。我知道大多数利用休假来写书的人,都不能按时完成。所以在我出发之前,我告诉所有朋友,等我回来的时候,那本书就会完成!是的,我一定会完成——如果没完成我会不好意思回来!我用我的自我来迫使自己的行为符合我的期望。
自大。我吹嘘某件事,这样我就不得不兑现。我发现很多次,像一只被逼入绝境的老鼠,我出奇地有能力。我发现这样说是有好处的:"哦是的,我星期二就给你答案"——其实我还不知道怎么去做。到了星期天晚上,我在拼命思考如何在星期二前交差。我经常把自己的骄傲押上去,有时候我失败了,但正如我说的,像一只被逼入绝境的老鼠,我惊讶于自己做好的次数。我想你需要学会利用自己。你需要知道如何将一个情境从一种视角转换到另一种视角,以增加成功的概率。
而人类的自我欺骗是非常非常普遍的。你有无数的方法来改变事物、欺骗自己、让它看起来是另一个样子。当你问"为什么你没做某某事"的时候,那个人有一千个借口。如果你看看科学史,通常现在那里已经有10个人准备好了,而我们只为第一个到达的人买单。其他9个人会说:"嗯,我有那个想法但我没做"等等等等。借口太多了。为什么你不是第一个?为什么你没做好?不要找借口。不要试图欺骗自己。你可以向别人讲所有的借口,我不在意。但对自己要诚实。
驾驭缺陷(Harnessing the Defilements)如果你真的想成为一流的科学家,你需要了解自己——你的优点、你的弱点、你的缺点,比如我的自我中心。你如何将缺点转化为资产?你如何在人手不足的情况下将困境转变为恰好是你需要前进的方向?
我再说一次,我在研究历史后发现,成功的科学家改变了视角,缺陷就变成了资产。
失败总结(Failure Summary)总结一下,我认为那么多手握伟大潜力的人却未能成功的原因是:他们没有研究重要问题,他们没有让自己全身投入,他们没有尝试将困难的东西改变为容易做到但仍然重要的情境,而且他们不断给自己找借口解释为什么不做。他们不断说这是运气的问题。
我已经告诉你们这有多容易了;而且我还告诉了你们如何改造自己。因此,出发吧,成为伟大的科学家!

理查德·W·汉明(Richard W. Hamming)于1915年2月11日出生于伊利诺伊州芝加哥。他的正规教育获得了以下学位(均为数学方向):芝加哥大学理学学士、内布拉斯加大学文学硕士、伊利诺伊大学哲学博士。他的早期经历是在洛斯阿拉莫斯获得的,即二战末期,他负责管理用于制造第一颗原子弹的计算机。此后他直接加入贝尔实验室,在那里度过了30年,从事计算、数值分析和计算管理等多方面工作,即1946年至1976年。1976年7月23日,他将"办公室"搬到了加州蒙特雷的海军研究生院,在那里教学、指导研究并撰写著作。
在贝尔实验室期间,他抽出时间在大学任教,有时在本地,有时是完整的学术休假;这些活动包括在纽约大学、普林斯顿大学(统计学)、纽约城市学院、斯坦福大学(1960-61年)、斯蒂文斯理工学院(数学)和加州大学尔湾分校(1970年起)的访问教授职位。
理查德·汉明获得了诸多奖项,包括:IEEE会士;ACM图灵奖;IEEE Emanuel R. Piore奖;美国国家工程院院士;以及宾夕法尼亚大学的Harold Pender奖。1986年,一项重要的IEEE奖项以他的名字命名,即"理查德·W·汉明奖章",表彰"对信息科学与系统的杰出贡献";恰如其分地,他也是该奖项的首位获得者。1996年在慕尼黑,他因纠错码方面的工作获得了著名的Eduard Rhein技术成就奖。他是ACM的创始人之一和前主席,也是美国科学促进会(AAAS)数学部的副主席。
他可能最为人所知的是他在纠错码方面的开创性工作、他在微分方程积分方面的工作,以及以他名字命名的频谱窗函数(汉明窗)。他的广泛写作包括多部重要的、开创性的、备受推崇的著作:
《科学家与工程师的数值方法》(Numerical Methods for Scientists and Engineers),McGraw-Hill;第二版;Dover再版;译为俄文《微积分与计算机革命》(Calculus and the Computer Revolution),Houghton-Mifflin《应用数值分析导论》(Introduction to Applied Numerical Analysis),McGraw-Hill《计算机与社会》(Computers and Society),McGraw-Hill《数字滤波器》(Digital Filters),Prentice-Hall;第二版;第三版;译为多种欧洲语言《编码与信息理论》(Coding and Information Theory),Prentice-Hall;第二版《应用于微积分、概率与统计的数学方法》(Methods of Mathematics Applied to Calculus, Probability and Statistics),Prentice-Hall《科学家与工程师的概率艺术》(The Art of Probability for Scientists and Engineers),Addison-Wesley《做科学与工程的艺术:学会学》(The Art of Doing Science and Engineering: Learning to Learn),Gordon and Breach他以兼职教授的身份继续过着非常活跃的生活,在加州蒙特雷海军研究生院的数学和计算机科学系教学与写作又过了21年,直到退休成为名誉教授。他在退休后的秋季仍在授课。他于1998年1月7日意外去世。
河小白

26-07-22 08:26

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最好的夏天爆仓了


7月20日,路透社报道了一个韩国大学生的故事。
24岁的李承浩在服兵役期间攒下了2000万韩元,然后他放了5倍杠杆投入股市,一度把账户资产做到了接近 3 亿韩元。然后几周之内,市场的剧烈波动就引发了券商的强制平仓,不仅全部利润清零,还蚀掉了自己的本金。他表示自己无法呼吸,但并不因此就离开市场,而是打算等重新积累足够的本金后,再加杠杆重来。对他而言,首尔一套公寓的平均价格约等于自己14年的工资,而5倍杠杆的效率,至少看起来可以把14年压缩得更短。
这个年轻人的账户,几乎浓缩了韩国股市从“成年以来最好的夏天”到“每30名韩国成年人中有1人收到追保通知”的转折。
2026年前半年,KOSPI一度上涨超过一倍,成为全球表现最好的主要股指。三星电子和 SK 海力士分享AI存储周期的巨额利润,也吸引韩国人把积蓄和贷款押进市场。为了把更多赌资留在国内,韩国各大资产管理公司还在5月下旬火速给 FOMO 中的韩国人上线了本土版的两倍做多三星、两倍做多SK海力士的个股杠杆ETF。存储芯片为何越来越贵?
然而,KOSPI 却在6月19日创下历史新高之后,进入了上蹿下跳的猴市。
截至7月21日,过去短短22个交易日里, 韩国股市一共触发了13次盘中暂停交易和4次市场熔断,在强平与抄底之间数次折返后,KOSPI在一个月的时间里跌走了 25%,波动率升至亚洲金融危机以来罕见的水平。
高盛测算的数据显示,截至7月13日,韩国市场上超过120万个散户的杠杆信用账户已触发追加保证金通知,约32万至36万个账户已被券商强制平仓。
产业基本面尚未发生转向,有的股民却已经出走半个月,归来已经清零。杠杆似乎是理解一切的关键词——加杠杆时的狂热有多么烈火烹油,去杠杆时的恐慌就有多么雪上加霜。
7月16日,伴随着韩国央行对通胀的担忧将基准利率从2.5%加息至2.75%,同一日,监管部门紧急叫停新的单股杠杆ETF,并将散户参与这类产品的最低资金门槛从1000万韩元提高到了3000万韩元。
降温的组合拳之下,监管或许并不喜欢像90年代的日本那样直接刺破投机的狂热,但他们同样相信自己有责任决定什么样的繁荣值得继续。
一、拿什么把钱留住
在“AI去杠杆”成为7月以来市场的关键词之前,首先得先把杠杆加上去。
要说谨慎,没有哪国的金融监管会对杠杆不警惕。但5月底的韩国市场,有一个更迫切的现实矛盾——这一轮存储超级周期,两家韩国巨头创造了令特朗普都垂涎三尺的利润,如果自己没有本土杠杆产品,就拦不住韩国人去海外加杠杆。
美国和香港市场早已拥有各种单股杠杆ETF。韩国投资者可以轻轻松松地通过本土券商的手机软件,购买两倍做多特斯拉、英伟达的产品,也可以买入在香港上市的两倍三星或海力士。
对于韩国投资者而言,这只是交易地点、交易费用不同,在绝对的涨幅面前,这些都是小数点后面可以忽略不计的麻烦;但对韩国政府而言,却意味着资金、交易量和管理费向海外流出,同时增加韩元贬值压力。
4月28日,韩国仓促地修改了杠杆型产品的规则,此前韩国ETF必须至少投资十项资产,单项权重不得超过30%,无法发行只追踪一家公司的基金。新规则取消了这一障碍,允许本土市场发行蓝筹股单股ETF,最大风险敞口可以达到标的股票的两倍。
一个月后,韩国本土市场就上市了16只针对三星或海力士的两倍杠杆产品。
在警惕杠杆与担忧外汇的两害相权里,拧巴的韩国监管额外为这类杠杆产品设定了颇具经典东亚做题家风情的合格投资者认定门槛。
要购买单股杠杆ETF,账户里必须保有至少1000万韩元之外,投资者必须额外参加两小时强化课程,学负向复利、溢折价和杠杆风险。
但做题怎么能拦得住天空之城的投资者呢?由于大批散户同时涌入韩国金融投资协会的网站参加培训,一度导致网站瘫痪,短短几天后,就有35万韩国股民完成了课程培训。
产品上市三天,16只基金累计成交额就达到28万亿韩元,是同期净资产的5.5倍;三周后,仅正向产品规模已超过14万亿韩元。
按照高盛的统计,6月22日韩国境内和境外追踪三星、海力士的杠杆ETF合计资产规模达到了530亿美元的峰值。
在同一天召开的发布会上,韩国金融监督院院长李灿镇亲口表示:“我们匆忙准备推出单只杠杆ETF,这是为了解决汇率飙升的问题,也是为了让那些专注于在香港上市的杠杆ETF的投资资金回流,但事后看来,似乎收效甚微,反而产生了副作用。”
然而,直到7月16日,这批杠杆ETF的规模在不到一个月的时间里缩水近一半,回落到约280亿美元,杠杆体系开始自我清算的时候,韩国监管部门才正式关上了新产品的入口。韩国流行过一个词,叫“晴天霹雳式贫困”,指的是房价和股价迅速上涨后,没有持有资产的人突然发现,自己的劳动收入虽然没有下降,与资产拥有者之间的距离却在一夜之间拉大。
当三星和海力士成为超级存储周期里东半球夜空中最亮的星,这种情绪再次出现。他们提供了一个几乎无可辩驳的产业故事,于是韩国市场发生的事情,并不是人们相信了一个虚假的产业故事,而是一个真实的浪潮让越来越多人相信自己不应该错过。
只是对一名在股价上涨两三倍后才赶到的人来说,迟到本身就会制造杠杆需求。
越晚相信的人,越需要借钱补偿已经错过的涨幅;越担心被时代抛下,就越希望用杠杆把财富自由压缩在一次短跑冲刺里。
二、责任又在华尔街?
所有杠杆行情都有同一个前提:只有接着奏乐才能接着舞,拥挤的宴会厅承受不起猛烈的撤退。
最先离开的,是外资。
随着存储行情上涨,三星和海力士两个股票的市值不仅占了KOSPI指数的半壁江山,也带动了它们在全球基金组合中的权重被动上升。许多外资配置盘并不需要强有力的逻辑来质疑AI产业的前景,只需要避免一个国家、一个行业和两个股票在组合里的集中度过高,就必须进行再平衡。
2026 年上半年,外资从韩国股票市场净流出约 708 亿美元,仅 6 月份就净流出约 126.3 亿美元;到7月中旬,累计撤资接近1100亿美元。从SK海力士在美国市场发行ADR的情况来看,外资撤离韩国市场,也确实不意味着全球资金已经放弃存储超级周期。
7月,SK海力士在纳斯达克发行ADR,265亿美元的募资额创下海外企业在美国本土市场的纪录,并获得七倍认购。全球资金仍愿意加码HBM的稀缺,只是越来越倾向于在美元体系、纽约时区和更大的流动性里,买入同一家公司的股票。
外资卖出的动机可能只是获利了结和组合管理,或是切换成美元来结算自己的投资,交易系统无法识别动机。无论基金经理心里是否继续看好HBM,落到韩国股市的盘口上都是冷冰冰的卖单。
去杠杆行情的可怕就在于,这条链条一旦启动,持续的下跌并不再需要新的坏消息,而是一种自我循环:外资卖出韩股→ KOSPI下跌→ 杠杆ETF被迫减仓→ 融资账户触发追保→ 券商强制平仓→ 韩股进一步下跌。
只要外资卖出速度超过新增杠杆资金的进入速度,抄底并不能终结去杠杆的阵痛,只会把强平线从一批账户传染到另一批账户。
这也解释了这轮下跌中的反常一幕。
7月7日,三星电子发布二季度业绩预告:营收约171万亿韩元,营业利润约89.4万亿韩元,相比去年同期,营收增长约129%,营业利润增长约19倍,且利润高于市场此前预期。
但三星股价在业绩预告发布当天仍然下跌6.9%。显然,一份再好的财报,并不能直接带来短期流动性,也无法代替融资账户补充保证金,更无法改变杠杆ETF必须被动减仓的原则。
在7月激烈上演的AI去杠杆行情里,市场的核心矛盾已经不是“AI是否继续发展”,而是“还有谁能够继续买”。基本面可以解释一家企业最终为什么能够兑现价值;交易结构决定它在兑现价值之前,可以先跌到什么程度。
基本面只能影响自愿交易。投资者可以因为利润增长决定买入,也可以因为估值便宜决定持有。但去杠杆则是被迫交易。券商、风控模型和ETF再平衡机制,不需要对产业作出判断。
在一个仓位极度拥挤、杠杆高度集中、增量资金开始退潮的市场里,基本面并不需要真的变坏,就可以暂时失去定价权。
三、尾声
韩国社会学家张庆燮用“压缩现代性”解释韩国的发展经验。
在他的定义中,韩国在极短时间内完成了工业化、城市化、民主化和全球化。原本在其他国家经过几代人逐步展开的制度与生活变化,被压缩进几十年;传统家庭责任、现代市场竞争和全球资本主义同时存在,并不断向个人施加压力。
从战后贫困到工业强国,从钢铁巨人到存储双雄,韩国企业用几十年走过了许多国家一百年的产业道路。甚至连SK海力士的企业发展史本身也都是一场剧烈的压缩,是在濒临破产的豪赌里搏出了HBM的良率与全球市占率。
到了资本市场,这种压缩又出现了一次。
一个原本需要几年验证的AI产业周期,被压缩成几个月的股价上涨;原本需要依靠职业、储蓄和代际积累完成的财富跃迁,被压缩成一个证券账户几个月几倍杠杆的短期交易里。
这轮行情最残暴最迷乱的部分是,韩国人并不是借钱购买了一批没有利润的垃圾公司。恰恰相反,他们下注的是韩国最赚钱、最重要,也最能代表AI时代国家竞争力的两家公司。
剩下的问题似乎只有一个——本金太少,来得太晚。
借钱当然可以缩短等待的时间,但也压缩了犯错的空间。没有杠杆的人可以买错以后继续等待;使用杠杆的人即使最终看对,也可能在答案兑现以前先被市场清理出去。
韩国最好的夏天,并不是因为AI产业进入寒冬而降温的。
三星仍在赚钱,海力士还想给HBM涨价,存储周期也没有因为这轮回调而结束。真正爆掉的,是一种关于时间的想象:只要方向正确,就可以多借一点钱,把未来的财富提前搬到今天。
好公司可以穿越周期,但它们从来不能替投资者承担一张坏的资产负债表。
河小白

26-07-19 12:04

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过去一年,全国有近5000家汽车经销门店关停注销。曾经大家以为倒闭的都是燃油车4S店,新能源门店风景独好,但现实是,寒潮已经蔓延到了新能源赛道。
国新能源车的竞争为什么这么惨烈?
三层原因,一层比一层深。
1、从经销商角度看,替电车卖车根本不赚钱。
油车时代,经销商有三条收入线:卖车赚差价、售后维保赚长线、车企返点赚补贴。
换到电车时代三条线全断了,卖车不赚钱,维保没油水,返点拖欠,经销商的生意模型在电车时代彻底失效了。
2、从车企角度看,产品没有差异性,只能靠打价格战,最终赔钱赚吆喝,赚了个寂寞。
国内实现年度盈利的电动车企,寥寥无几,大部分全部在亏损泥潭里泡着,卖的越多亏的越多。
没办法,电车时代的技术代差远小于油车时代,油车时代发动机变速箱是硬壁垒,电车时代电池大家反正都用宁德时代,几乎做不出差异性,只能靠价格战抢客户。
4S店跑路,不是经销商的悲剧,是整条产业链都在失血的信号。
3、从技术壁垒角度看,油车一车养十年,电车疲于奔命地迭代更新,钱都砸在不停的研发上了。
油车时代,一款车可以卖十年。发动机技术迭代慢,消费者换车周期长,车企有足够时间回收研发成本赚利润。
电车时代完全反过来,一款车从上市到落后可能就两年,车企必须不停砸研发不停出新品,研发成本还没回收,产品就过时了,又得砸新一轮研发。
造车的成本叠加造系统的成本,投入翻倍但收入没翻倍,最后结果是亏损。
所以这场淘汰赛的规则很残酷:卖得越多,可能亏得越多,最后死的越快,能扛到最后的胜利者,寥寥无几。
别说电车了,就说100年前油车的竞争也一样,同样是一场惨烈的淘汰赛。
1900年代,美国一度有1900家车企,通过反复厮杀,最终从1900家到3家,淘汰率99.8%。
第一轮,福特T型车用流水线把1900家扫到253家;
第二轮,通用福特克莱斯勒三巨头占了77%产量;
第三轮,大萧条筛到只剩11家,最终形成了三巨头鼎力的格局。
中国电车赛道正走在美国同一阶段,几十家车企挤在赛道上,价格战杀到血流成河。
当车企还在亏损、渠道还在失血、经销商还在崩溃,淘汰赛的第一轮哨声才刚刚响起。
没办法,当代商业世界就是一个暗黑森林。
就算是企业巨头,一有不慎,就可能被旁边的猎人狙击,轰然倒塌。
动物凶猛、竞争惨烈,但就像藏獒一样,互相撕咬,最后活下来的,是最强的王者。
物竞天择,适者生存。
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