我们总是过分迷信努力和技巧的作用，却忽略了一个更底层的变量：筛选。

在巴菲特长达半个世纪的投资生涯中，他反复验证了一条残酷的算法：

你的人生成败，并不取决于你奔跑的速度，而取决于你与谁同行。

在这个充满不确定性的世界里，选择对的人，是比选择股票更精密的博弈。

我们在生意场上总是抱有一种侥幸心理，认为只要合同够厚、条款够细，就能锁住人性的阴暗面。

但巴菲特对此嗤之以鼻，他留下了一句振聋发聩的判断：

你永远无法和一个坏人做成一笔好生意。

商业的本质是交易，而效率的杀手是信任成本。

合约只能约束君子，无法锁住小人。

和一个品行不端的人合作，你面临的不仅仅是违约风险，而是无限的熵增。

你为了防范他所消耗的心力、互相猜忌产生的内耗、以及为了给自己留后路而做的冗余动作，这些都是巨大的隐形税收。

好生意的逻辑其实很简单：剔除那个让你睡不着觉的人。

当合作建立在无需设防的信任之上时，那种零摩擦力的顺滑，才是产生复利的源头。

很多人问巴菲特，年轻人如何通过投资实现阶层跃迁。

对于这个问题，巴菲特从未推荐过任何一支股票，他总是极其严肃地指向同一个领域：

婚姻。

人生中最重要的决定是你会和谁结婚。

在选择伴侣这件事上，如果你错了，由于损失太大，你将很难从头再来。

这不仅是情感建议，更是顶级的风控思维。

伴侣是你人生这家无限责任公司的联合创始人。

如果你的合伙人情绪极其不稳定、物欲毫无节制或者认知极度狭隘，那么无论你在外面积累了多高的壁垒，你的大后方永远是漏风的。

最好的投资，不是买到了低价的筹码，而是找到了一个能让你情绪平稳、在低谷时为你托底、在风光时拽住你衣角的伴侣。

这种稳定的能量场，是你在这个动荡世界里唯一的确定性。

我们总以为自己是独立的个体，但社会心理学告诉我们，人是环境的产物。

我们都在无意识地通过模仿来重塑自己。

巴菲特深知这一点，所以他给出了一个极其精准的预测模型：

告诉我你的英雄是谁，我就能告诉你，你将会得到什么样的结果。

这句话不仅是说给年轻人听的，也是说给所有人听的。

你通讯录里互动最频繁的五个人，就是你未来的镜像。

如果你崇拜那些投机取巧的聪明人，你终将变得油腻且短视。

如果你靠近那些拥有内部记分卡的人，那些诚实、正直且奉行长期主义的人，

你不需要刻意努力，光是那种环境的渗透压，就会推着你走上正道。

所以，请像审核财报一样，严格审核你的圈子。

我们常说在股市里要懂得止损，其实在人际关系中，止损的意义远大于止盈。

不要试图去感化一个烂人，也不要试图去教育一个没有底线的人。

把你最好的时间、精力和善意，留给那些真正值得的人。

因为在这个世界上，财富只是副产品，真正的成功标准正如巴菲特所言：

衡量成功的唯一标准，是有多少你希望爱的人，实际上也爱着你。

现在硅谷最恐怖的数字不是GPT-5的参数，而是7000亿美元。

这是a16z合伙人David Cahn在最新播客中抛出的预警。

他计算了一笔令所有CFO脊背发凉的账：为了回本当前疯狂的基础设施投入，AI行业每年必须产生7000亿美元的增量收入。

但现实极其骨感。把OpenAI、微软、Midjourney这些头部玩家的实际收入全加在一起，不过区区几百亿。David Cahn直言：

这是一道算不过来的数学题，我们正在通过每一美元的GPU投入，换取两美元的基础设施成本，却指望软件端产生四倍的收入回报。这已经不仅是泡沫，这是ROI的数学死刑。

为什么会这样？

核心在于我们陷入了生产力的J型曲线困境。就像电力刚刚发明后的三十年里，工厂生产力并没有提升一样，现在的企业只是把AI塞进旧的流程里做个副驾驶。

对此，David Cahn提出了一个振聋发聩的观点：

我们必须停止销售那些让人类工作变轻松一点点的工具，转而向企业出售能直接交付工作成果的服务。

这就是从SaaS到Service-as-Software的本质跨越。只要行业还指望靠卖20美元的聊天机器人来填这7000亿的坑，这笔账哪怕算到下个世纪也平不了。

但真正的黑天鹅甚至不是钱，而是物理世界。

资本可以陪着疯，但热力学定律不会。

播客中揭示了一个被大多数人忽略的致命时间错配，建设一个新的数据中心只需要两年，但建设一个新的发电厂或输电线路却需要七到十年。

这就是亚马逊为什么要急着去买核电站的原因。

全球数据中心的心脏北弗吉尼亚，电网红灯早已闪烁。

David Cahn警告：

如果我们找不到足够的能源，泡沫破裂将不是因为需求不足，而是因为供应链瘫痪。这场战争表面拼的是算力，底色拼的是能源。

不管你手里的H100芯片多先进，只要插不上电，它就是一块昂贵的废铁。

那么，这是一场注定失败的灾难吗？

未必。历史总是押韵。回顾2000年互联网泡沫，当时的过度建设留下了遍布全球的过剩光纤。

David Cahn对此给出了判断：

历史告诉我们，过剩的基础设施最终会变成廉价的基础设施，而廉价的基础设施将催生出我们今天甚至无法想象的应用。

今天的7000亿豪赌，大概率会有一大半烧成灰烬。但这堆灰烬将孕育出极其廉价的智能。当算力过剩导致价格跌穿地板时，真正的超级应用才会诞生。

在这场周期里，真正值得关注的只有两种人：

一种是能搞定发电和插座的人，另一种是能把廉价算力转化成替代人工服务的人。

泡沫是创新的燃料，但这燃料现在有点太烫手了。

回看巴菲特在11月10日发出的那封“谢幕信”，这位老人给年轻人的最后建议，竟然只有两个字：复制。

这或许是这个时代最反直觉的真相。

我们从小被教育要独立，要做自己。

但巴菲特用他九十五年的人生告诉你：

普通人想要跨越阶层，最高效的方式其实是寻找英雄，然后通过模仿进行合法的作弊。

这就是他在信里提到的核心心法：

Get the right heroes and copy them.

我们必须承认一个残酷的现实，人的意志力在环境面前不值一提。

巴菲特之所以能成为股神，不是因为他智商超群，而是因为他极其挑剔地构建了自己的朋友圈。

他在信中花了近乎一半的篇幅去回忆查理·芒格，回忆前可口可乐总裁唐·基奥。

他说自己非常幸运，因为是这些极好的朋友教会了他如何表现得更得体。

这种复制不是让你去模仿别人的穿衣打扮，而是去复制对方的决策模型和道德底线。

当身边的人都在讨论如何通过长期主义获利时，我们很难变得短视；

当身边的人都在比拼谁更诚实守信时，我们很难变得奸诈。

我们的人生高度，实际上是身边这群人平均水平的投影。

但这里有一个巨大的陷阱：大多数人选错了模仿的对象。

曾几何时在社交媒体上关注那些晒豪车名表的人，我们会以为那是成功。

但巴菲特在信中甚至懒得提那些华尔街的精英，反而警示大家要远离那些被嫉妒和贪婪吞噬的CEO。

他把目光投向了更本质的地方。

要记住，清洁工和董事长一样，都是活生生的人。

这就是巴菲特筛选圈子的顶级标准，

不是看对方的资产负债表，而是看对方是否拥有那个叫做善良的稀缺资产。

他在信里写道，善良是免费的，但也是无价的。

真正值得你深交和模仿的人，是那些即便面对弱者也持有尊重的人，是那些在利益面前依然能守住原则的人。

和这样的人在一起，你的善良才会有回响，你的真诚才不会被辜负。

所以，别再为了合群而强行融入那些消耗你的圈子了。

这也是巴菲特留给我们最后的作业。

所以问自己一个问题：如果我未来变成了他的样子，我会喜欢那样的自己吗？

如果答案是否定的，请立刻离开。

很多人都在经历一种精神上的高位截瘫。

脑子里已经过完了波澜壮阔的一生，身体却还死死地黏在床上一动不动。

这种知与行之间的巨大裂缝，制造了当代人绝大多数的焦虑。

我们习惯性地攻击自己，觉得是自己意志力薄弱，是懒惰成性。

每天晚上躺在床上都在进行一场自我审判，发誓明天一定要改变，可到了第二天太阳升起，一切照旧。

其实，不必对自己如此苛刻。

这根本不是你不够努力，而是你对知行合一有着致命的误解。

王阳明在五百年前就一针见血地指出：知是行之始，行是知之成。

知行原本就是一件事。

在他看来，未有知而不行者，知而不行，只是未知。

意思是说，凡是你没做到的，本质上是因为你根本没懂。

我们痛苦的根源在于我们总是试图用大脑里的假知，去强行驱动身体的真行。

这就像是强行要把水推上山坡，必然会遭遇巨大的阻力，这种阻力就是内耗。

大学里讲诚意正心，所谓的诚意，就是如好好色，如恶恶臭。

想一想，当你看到绝世美景时，你需要动用毅力去欣赏吗？

当你闻到刺鼻的恶臭时，你需要靠自律去捂住鼻子吗？

完全不需要。因为那是你身体最真实的反应那才是真知。

而现在大多数人的状态是脑子里告诉自己要健身，但身体却诚实地渴望躺平。

这时候你所谓的知，只是道听途说的信息，而不是刻骨铭心的认知。

只是想要健身带来的好身材，却并不享受健身流汗的过程。

对自己撒了谎，身体自然会反抗。
所以，最高级的自律从来不是拿着鞭子抽打自己，逼着自己去痛苦地坚持。

而是允许自己慢慢来，去修那个诚字。

在这个快节奏的时代，慢下来是一种莫大的勇气。

当你发现自己做不到时，停下来别急着行动，先去解决认知层面的卡点。

去问问自己两个问题，我真的从心底认可这件事吗？

我真的看到了它背后巨大的价值，或者不做的巨大风险吗？

不要试图去跳过那个发酵的过程。

你需要去阅读，去观察，去一点点积累对这件事的渴望。

直到有一天这种渴望积攒到了临界点，你的认知真正穿透了表象。

那一刻，行动就不再是一场需要咬牙切齿的苦役，而是一场顺流而下的释放。

就像水往低处流一样自然，就像饿了吃饭困了睡觉一样天经地义。

真正的知行合一，是内心与世界的和解。

所以请给自己的灵魂一点时间，让它赶上身体的步伐。

不必焦虑于暂时的停滞，因为在万物生长的规律里，深扎根也是一种前行。

当你不再强迫自己，当你终于学会诚实地面对内心时你会发现，通往顶峰的路，其实根本不需要所谓的坚持。

问自己一个问题，当对方突然跳脚情绪化的对你进行无理取闹的时候，你会急于解释对方的伪命题吗？

如果是，那么恭喜你亲手将对方送上了拥有“审判权力”的位置，而把自己放在“处刑台”。

罗伯特·格林在《权力的48条法则》中提出过一个观点：

当你试图向别人解释时，你说的越多，你就显得越平庸，越像是一个无法控制局面的弱者。

面对突如其来的脏水，绝大多数人的本能反应是自证清白。

但这恰恰是弱者最大的陷阱。你要明白一个残酷的底层逻辑：

谁提问谁就是法官，谁解释谁就是罪犯。

当你试图向一个并不在乎真相的人证明自己时，你其实是在把审判权双手奉上，潜意识里以下位者的姿态想要获取上位者的认可。

无论你的逻辑多么无懈可击，当你开口辩解的那一刻，你的气场就已经碎了一地。

想在冲突中反客为主，就必须违背生物本能，学会做反人性的事。

首先是物理层面的降速。

格林的第四条法则告诉我们，沉默能制造出一种不可预测的威慑力。

只有猎物才会因为惊恐而语速极快、动作频频。捕食者永远是缓慢、从容且静止的。

当对方情绪失控时，你甚至不需要开口，只需要强迫自己停顿三秒。

哪怕内心慌乱，也要用这三秒的死寂去压制对方的躁动。

一旦你说的比必要的少，对方为了填补尴尬的沉默，往往会说出蠢话，从而暴露他的弱点。

其次是心理层面的抽离。

不去接这个“自证”的球，并且将聚光灯重新打回对方身上。

当球落地，你只需要眼神坚毅的看这对方并且用反问的语气将情绪化的球扔过去。

这一刻攻守逆转，你不再是被审判的嫌疑人，你变成了冷静观察精神病人的医生。

对方情绪表达越激烈，就越衬托出对方的无理和你的坚不可摧。

但这些都只是事后的术，真正的气场高地在于事前的道。

《被讨厌的勇气》里提到过一个概念叫课题分离。

别人的情绪是别人的课题，与你无关。

为什么有些人总会被纠缠，而有些人站在那里就没人敢造次？

因为前者浑身散发着一种好惹的气息，而后者早就建立了清晰的边界。

要想从源头上避免这些破事，你得学会建立一种不好惹的预期。

不要做那个随时随地都挂着廉价笑容的老好人。

你要敢于在无关紧要的小事上展露你的棱角，敢于在不舒服的时候通过沉默来表达不满。

当你不再刻意讨好任何人，当你敢于让别人失望时，你反而会赢得尊重。

大多数恶意都是欺软怕硬的。

当周围人潜意识里知道你的情绪成本很高，知道你不会为了表面和谐而吞下委屈时，他们在他起念头想找你麻烦的那一刻，就已经先把自己劝退了。

真正的强大，不是你赢了多少次争吵，而是你不再需要通过别人的认可来证明自己。

面对攻击，解释就是掩饰，沉默才是最高的蔑视。

内心铭记，凶猛的老虎不会因为一只在狺狺狂吠的狗而动怒。

为什么大家似乎都不太喜欢千问

说到国内用得最多的AI软件，你的第一反应是什么？

大概率是deepseek、豆包还有kimi，偏专业性一点的可能还有即梦。

在c端应用商店里，日活豆包独占鳌头，长文本处理的口碑，kimi首当其冲。

在广大普通用户的体感中，千问似乎是最平平无奇的那一个。

但在全球开源社区Hugging Face和GitHub上，Qwen也就是通义千问的基座模型，却呈现出完全不同的统治级表现。

这是一个很神奇的现象，为何会出现国内用户体感和数据倒挂的情况。

针对这种所以我以个人视角出发，从三个维度客观事实来对这个模型进行分析。

纬度一：LMSYS竞技场的盲测数据

评估一个模型优秀与否，跑分棒往往是最直观的。目前业界公认最客观的标准是LMSYS Chatbot Arena。

这是一个完全基于人类真实盲测的竞技场。用户在不知道模型名字的情况下进行提问，纯粹根据回答质量投票。

在这个绝对公平的黑盒子里，Qwen是长期稳居全球第一梯队的中国面孔。

特别是在代码和硬逻辑这两个分榜上，它曾多次在肉搏战中击败闭源的GPT-4o。

这意味着，在排除品牌滤镜和营销干扰后，全球用户用一次次点击证明了它在解决复杂问题上的硬实力。

纬度二：术业有专攻技能树的加点方向

绝大多数C端用户的使用场景是在文学创作、情感聊天、职场话术活信息查阅上。

像豆包、kimi等在这方面做了大量的针对性拟人化微调，让AI在于用户对话的时候交互感会更舒服。

而通义千问从诞生起，天赋树就点在了硬核逻辑上。客观数据显示，它的训练权重极度倾斜于科学、数学和代码。

在处理Python代码除错、复杂的数学推理、以及结构化的数据分析时，Qwen展现出了极高的准确率。

客观事实表明，它的训练数据权重明显更倾向于STEM也就是科学、技术、工程和数学领域。

当然，当你让它写一首打油诗，千问可能确实不如其他AI来的生动。

纬度三：开源生态的渗透率

除了模型能力，还有一个隐性的客观指标：模型集成的频率。

Qwen提供了目前市面上最全的尺寸选择。

它可以是在手机端流畅运行的0.5B版本，也可以是能在消费级显卡上部署的7B版本，还能到服务器级的72B版本。

也正是这种全尺寸的覆盖，使得qwen成为国内很多AI的底层基座。

Qwnen模型覆盖手机（魅族）、汽车（智己、长安）、各种垂直领域（法律、医疗、金融）、WPS，甚至一些游戏大厂都会有它的身影。

它不一定是那个最好看的APP，但它是运行在万千应用背后，那个沉默而强大的操作系统。

所以，虽然我们可能手机里面并没有千问app，但我们所用的APP、智能汽车以及WPS文档润色背后的支撑都是Qwen。

综上所述，千问的技能点更多的是点在B端的生产力，而不是C端的聊天体验上。它的本质是一个为解决复杂逻辑问题而生的引擎。

所以对于绝大多数普通用户而言，豆包和deepseek以及kimi才是第一选择。

我们似乎都在被一种隐形的逻辑折磨。

每一次不顺或失败，我们都要挖地三尺找原因。

工作业绩下滑，一定是自己不够努力。

甚至只是单纯的运气变差，我们也会陷入深深的自我怀疑，觉得是不是自己做错了选择才遭到了命运的惩罚。

这种钻牛角尖的思维让我们如果不给痛苦找个理由，就会感到失控和恐慌。

丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》中给出了一个冰冷的答案：

你所谓的理由，大多只是大脑编造的谎言。

真实的世界充满了随机性，之所以会痛苦是因为不懂统计学的一条铁律：回归平均值。

《思考，快与慢》中记录了一个极具颠覆性的真实案例：
卡尼曼在以色列空军服役期间，曾遭到一位资深飞行教官的反驳。教官言之凿凿地说：

“别跟我谈理论。我的经验告诉我，当飞行员飞出完美动作，我表扬他，下一次他准飞得差。当他飞得一塌糊涂，我把他骂得狗血淋头，下一次他准飞得好。所以，宽容让人堕落，辱骂使人进步。”

乍一看似乎非常合理，但这恰恰是人类最大的认知陷阱。

教官观察到的现象是对的，但推论完全错了。

这种现象跟宽容或严厉毫无关系，而是回归平均值。

书中提出了一个残酷的公式：巨大的成功等于一点点天赋加上巨大的运气。

飞得极好和飞得极差，在统计学上都属于极端的异常值。

当一个飞行员飞出完美动作时，除了扎实的技术外还有非常高的运气属性在里面。

而根据概率规律，极端之后，必然会向平均水平回落。

那个挨骂后进步的飞行员，并不是因为骂声让他觉醒了。

仅仅是因为他已经烂到了极点，坏运气用光了。

下一次哪怕教官什么都不做，单纯靠概率回调，他也会表现得正常一点。

教官的责骂，只是恰好赶上了运气的回归。

我们在生活中最大的内耗，就是误把运气的波动当成了实力的改变。

当我们取得了峰值正回馈时，请保持清醒。

卡尼曼提醒我们，这其中包含了正向的随机误差。

不要误以为自己突然进化成了超人，否则当运气不可避免地流失，数据开始回调时，你会产生巨大的心理落差，觉得是自己堕落了。

同样的，当你遭遇低谷时也不要觉得天塌了。

正如书中所证实的，这并不代表你的能力值突然归零，仅仅是因为随机性的钟摆荡到了负面区间。

在这个时候，过度的反思和自责不仅无用甚至有害。

因为你会为了修正一个随机的误差，而去拆毁原本运转良好的系统。

你以为是焦虑拯救了你，其实是白白折磨了自己一场。

真正的强者，都是长期主义的概率信徒。

他们看透了波动的本质，所以拥有了一种科学的冷漠。

得意时不飘，因为知道运气会流失。

失意时不馁，因为知道均值会回归。

简而言之很简单，尽人事，听天命。心态上当一个淡人也挺好。

无论当下是高光还是至暗，保持动作不变形，然后静静等待那条向上曲线的到来。

时隔半年，前OpenAI科学家llya重返公众视野，在一档播客中抛出四个核心观点：

一：scaling laws的边际效应递减

"The 2010s were the age of scaling, where you could just scale up and get better results. That age has shifted. Now, we are back in the age of wonder and discovery."

他指出2010年代确实是scaling的黄金期，但现在的投入产出比已经发生了质变。

数据枯竭是一个物理事实，单纯扩大预训练的规模所产生的边际效益正在急速递减。

在这个阶段盲目烧钱堆参数所得到的只是微不足道的提升，而不是质的飞跃。

这意味着行业正在从工业制造阶段回归到了科学探索发现阶段。

二：大模型的锯齿状能力

当前AI处于一种即是天才又是笨蛋的割裂状态，针对这一点llya跑出一个新概念：Jaggedness。

GPT-4 可以在奥数竞赛中秒杀人类精英，却可能在一个简单的代码修复任务中犯下低级错误。甚至当你让它修一个 Bug 时，它修好了一个，却引入了三个更弱智的新 Bug。

Ilya 认为，这种极端的偏科，揭示了一个被忽视的真相：

"This suggests they don't truly understand the underlying reality; they are just mimicking the patterns of the data."

它们的高分表现，源于对海量数据的“背诵”，而非真正掌握了推理逻辑。

三：寻找AI的价值函数

如果单纯堆数据走不通，那下一步该怎么办？Ilya 将目光投向了人类本身。
他提出了一个灵魂拷问：

为什么人类小孩只需要看几次猫，就能认出所有的猫？而 AI 需要训练几万亿个 Token？

答案在于“价值函数” (Value Function)。

"Humans are incredibly sample-efficient... Because we have emotions, which act as a powerful value function."

Ilya 认为，人类的情感本质上是一种高效的筛选机制。

它像一个内在的指南针，告诉我们什么信息是重要的、什么是“好”的结果。

而目前的 AI 是冰冷的概率机器，它缺乏这种内在的评价体系，只能笨拙地穷举所有可能性。

未来的突破点，在于赋予 AI 这种“内在指引”，让它从“盲目模仿”进化为“价值判断”。

四：从压缩到解压，重新定义智能

在访谈最后，Ilya 对当前主流的“预训练”范式进行了深刻的反思。

"Intelligence is not just compression; it's about what you do with that information after you've unzipped it."

他打了一个精妙的比方：预训练本质上是对世界信息的压缩。

我们把互联网上的一切塞进模型里，但这只是第一步。真正的智能，不是看你记住了多少，而是看你如何使用这些记忆。

这就是他强调 Post-training和 Inference的原因。如果说预训练是读万卷书，那么推理就是行万里路。

这也解释了为什么他创立的新公司 SSI 不走寻常路——他们不再执着于训练参数最大的模型，而是致力于研究如何让模型学会真正地思考。

llya的这次访谈，揭示了AI发展史上的一个分水岭。

它宣告了野蛮生长阶段的结束。

在过去的五年里，我们摘完了所有低垂的果实——只要有钱、有卡就能赢。

但现在，果树变高了。

对于从业者而言，这既是坏消息也是好消息。

坏消息：简单的线性增长结束了；

好消息是：真正的技术竞赛才刚刚开始。
谁能率先找到 Scaling 之后的新范式，谁才是下一个时代的赢家。

正如llya所说：

Scaling the wrong thing gets you nowhere. We need to scale the right thing.

真正的内核强大，是拥有随时归零的勇气

你有没有发现我们在做决定时，总爱欺骗自己。

不管是拖着不辞职还是拖着不敢开始一个新项目，我们习惯把这种停滞不前美化为成熟和慎重。

我们告诉自己这叫三思而后行，这叫对自己负责。

但这只是大脑为你编织的遮羞布。

诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》中精准切开了人类理性的假象：

现代人的绝大多数纠结，本质上是因为我们的大脑还没有进化完全。

你的内核之所以脆弱，是因为你正被一种过时的生物本能操控：损失厌恶。

卡尼曼发现，人类对失去的敏感度，在生理上就是对获得的敏感度的两倍以上。

在原始社会，这种不对称是保命的。

错过一只猎物只是饿一顿，但遭遇一个捕食者就是死路一条。

所以，我们的祖先是那些在草丛响动时第一时间选择逃跑的人。

这种来自基因的选择让现在的我们活得像惊弓之鸟。

为了规避一点点可能的名誉受损、一点点暂时的收入下降，我们宁愿放弃巨大的成长可能。

我们死守着眼前这个并不满意的摊子，仅仅是因为它是确定的。

这种对确定的病态迷恋，让我们不仅怕输，更怕承认自己输了。

这就引出了比损失厌恶更隐蔽的毒药：沉没成本谬误。

你为什么离不开那段糟糕的关系？你为什么不愿意关掉那个一直在亏损的项目？

系统会欺骗你：因为你是个长情的人，是个有毅力的人。

但残酷的真相是，你只是不敢面对那个曾经做出了错误决策的自己。

每一份沉没成本，都是你过去付出的心血。

承认它们没有价值，就等于承认过去的自己是愚蠢的。

为了维护自尊，为了证明自己当初的选择没错，你选择继续投入更多的时间去填补那个无底洞。

这布是深情，只是赌徒输红眼后的疯狂罢了。

真正的内核强大，不是你拥有多少资产，也不是你有多高的智商，而是拥有一种近乎冷血的清醒：敢于背叛过去的自己。

卡尼曼提出的宽框架思维，其实就是让你站在人生终局的视角看问题。

试着做一个极其冷酷的思维实验：

如果明天你失忆了，醒来时手里只有现在的条件，但没有对过去的记忆。以你现在的智慧，你还会选择身边这个人吗？你还会选择手里这份工作吗？

如果答案是迟疑的甚至是摇头的。那么，你现在的坚持就是在谋杀你的未来。

我们最大的悲剧，往往不是遭遇了不幸，而是为了掩盖一个小的错误，搭进去了余生。

真正的勇者，是敢于对自己刮骨疗毒的人。

止损，是人类最高级的智慧。

在这个充满不确定性的世界里，哪怕手里只剩下一张旧船票，只要你敢撕掉它，你就重新拥有了选择航向的权利。

别让你的过去，成为你未来的牢笼。

昨天阿里公布2025年第三季度的财报。

这一季度的财报，大概是阿里历史上最惊心动魄的一页。

经营利润直接膝盖斩，同比蒸发85%。

看着那个只有五十多亿的数字，你几乎能听到资本市场倒吸凉气的声音。

对于一家万亿巨头，这不仅是失血，更像是休克。

但就在所有人都准备唱衰时，阿里云那一栏却亮得刺眼。34%的逆势狂飙像是在漆黑的海面上打出了一发信号弹。

这根本不是什么业绩暴雷，这是吴泳铭在暴风雨中强行按下的一次换心按钮。

拿今天的命，换明天的票。

利润去哪了？答案残酷又简单：被主动烧掉了。

过去一年，阿里在基建上砸进去了一千多亿。

这不是简单的花钱，这是在割自己的肉。

管理层在执行一种近乎偏执的焦土政策，他们宁可让今天的报表难看到极点，也要把真金白银变成沙漠里的数据中心、变成极度稀缺的高端芯片。

这种疯狂的背后，是深深的恐惧。

在算力即权力的时代，没有这张入场券，曾经引以为傲的电商帝国可能在一夜之间就会变成旧时代的诺基亚。这哪里是投资，分明是一场不敢输的自救。

只有换掉引擎，船才能活。

很多人感到疑惑，这么折腾值得吗？阿里云这34%的V型反转就是答案。

这个数字意味着阿里的心脏已经完成了置换。

它不再是那个靠收租过日子的房东，而是摇身一变成了新时代的发电厂。

看看通义千问那恐怖的增长速度，市场用脚投票证明了现在大家缺的不是服务器，缺的是那种能解决问题的智能。

从卖资源到卖能力，阿里终于摸到了下一张船票的边缘。

虽然过程痛苦得像是在刮骨疗毒，但如果不换这个引擎，整艘大船都会沉没。

神仙打架，凡人吃饱。

别觉得这只是巨头之间的游戏，这场千亿级别的豪赌，其实正在重塑我们的生存方式。

想想看，阿里不计成本地把通义千问卷到世界前三，这对你意味着什么？

意味着一个曾经只有顶尖科学家才能用的超级大脑，现在变成了你口袋里的免费工具。

你写不出的文案、做不完的表格、改不完的代码，现在都有人替你买单了。

这是巨头内卷硬塞给普通人的技术红利。

对于那些习惯在淘宝划手机的人，变化更是肉眼可见。

那个只会回复车轱辘话的人工智障客服正在消失，取而代之的是能听懂人话的智能中枢。

当你发现推荐越来越准、买东西越来越快时，这背后正是那千亿资金在疯狂运转的结果。

看财报，要是只盯着利润跌了多少，那是外行看热闹。

真正的门道在于，你敢不敢在最赚钱的时候，亲手砍掉自己的利润，去赌一个看不见的未来？阿里赌了，而且是梭哈。

这1200亿买下的不仅是阿里的下一个十年，也是我们每个人通往智能时代的铺路石。

在这个巨变的前夜，连巨头都在拼命奔跑。

我们又有什么理由停在原地？