一些接下来很久时间里会持续关注的核心议题和投资方向：

1.生物医疗：人类社会的很多稀缺性来自于生命长度的有限。如果我们有机会在生理上一定程度改变生命长度和效能，会给经济、文化、政治等方面带来深远的结构性改变。

2.能源：人类文明的发展是一个持续提升各类能源利用能力叠加能源消耗指数级上升的过程。

3.不可再生资源：资源的勘探、开采、利用，跟随经济的兴衰，形成持续更迭的行业周期。和能源一样，文明的进步带来不可再生资源的更大程度消耗。

4.农业：农业是人类文明的前提，所有的产业伴随农业而生。

5.科技：很多如今讨论的商业化议题多是很久以前基础科学、军事领域的应用延伸到民用和场景泛化带来的新机遇。科技是文明的助推器，也是文明走向下一阶段的实验场。每一个阶段，我们的注意力会伴随行业周期、叙事而切换到不同的科技细分。

关注人类本身的核心议题，就是最好的投资。

多数情况普通人所谓的“真相和本质”，实际上属于另一种偏见，而且会导致持续押注在错误的方向，或者需要煎熬很久。实际上，人们只愿意相信已经拿到结果的强者，无论他们是对是错。只会信服那些在合适时机以讨巧的话术做表达的人。至于那些坚持自身原则的，哪怕结局证明了他们的正确，一方面他们大概率没有拿到结果，另一方面他们的表达方式普通人不一定接受，进而持续被忽视。既无法证明自己的正确，也无法有效获得利益。反脆弱的策略很多时候是通过杠铃策略的形式去执行的，塔勒布个人的交易策略非常复杂和精妙，而且需要持续押注直至小概率事件真正发生。这套策略对于多数普通人而言，首先无法做到和塔勒布那样足够专业，其次无法做到和塔勒布那样绝对严格地、苦行僧一般的遵守自身的纪律。顺势而为看起来很简单，可是真正做到去伪存真+严格执行，还挺难的。更多时候顺势而为只是FOMO的借口😂 //@pimgeek: 我认为“真相和本质”是终极的财富。但有个补充条款：如果所见的真相和本质无法融会贯通，不足以让自己跳出泡沫独善其身，那也没什么好自负的，承担判断错误的后果即可（有些弄潮儿喜欢让别人为自己的错误买单，这是我不希望看到的，也是我反对 AI 炒作的主要动机）。😄

参考：反脆弱，人文主义者

质疑AI泡沫的群体，与当年质疑加密货币的群体很像：过于执着于所谓的真相和本质，但实际上是与大趋势做无谓的对抗。你的质疑不仅无法刺破泡沫，而且会让你错过整个牛市。

虽然比特币过去1年里跌幅很大，可是过去依靠加密货币获取到巨额财富的人，早早已经完成套现并转去投资美韩芯片半导体了。

不要为了所谓的真相和本质与趋势做对抗。要赢，要持续的赢。在这个零和博弈的市场里，只有赢才能活下去。

中国版anthropic对不起，是我认知不够。牛市一定要虚心听从小登的教导😭

整体上看，市场现阶段处在康波周期的萧条期阶段，可以类比到1929-1937年，1973-1982年，以及2020-至今。在康波的萧条期加速阶段，比较典型的特点是经济结构的分化加剧。如今，市场很多人将希望寄托在AI、可控核聚变、航空航天等少数技术上，以此解决美国债务问题、地缘危机和回报率不足的问题，但是这种思路可能忽视了技术在不同周期阶段的定位。

根据熊彼特的观点，从萧条期走向复苏期的过程中，新技术首先带来的是破坏，而不是普惠。技术推出的初期，会推动社会组织架构和生产结构的重构，但是变革的第一步往往伴随着产业出清。因此，AI表面上虽然还未带来生产力的飞跃，但是带来了大规模裁员和资源的高度集中。对于传统产业的投资者而言，体感最深的是自己所关注的板块基本面哪怕不一定很差，但是估值中枢已经从过去的17-18倍压到了15-16倍，流动性被AI抽走了。

1977-1979年期间，当PC开始普及时，大学生与高中生的工资差距从1979年开始拉开差距，学历溢价显著提升，企业愿意高薪挖掘具备计算机背景的人才。但是学历溢价并不等同于全社会要素回报率的改善。恰恰在1979年，当科技开始加速渗透时，美国非农经济部门单位工时生产率出现了下降。整体市场并未扩张，反而开始收缩，少部分人拿到了更多的工资，企业盈利恶化，很多行业被资本市场抛弃。这个现象一致持续到了1990年代才迎来了转变，当每个人都能够无门槛使用新技术时，学历门槛的溢价消失，全社会生产率才开始真正意义上出现回升，体现出了康波周期繁荣阶段的特点。

所以，在康波萧条期和复苏期，科技始终处于创造性破坏的阶段，不仅无法解决宏观问题，反而是拖累宏观问题的重要因素，加剧贫富差距，让资源高度集中但是全社会要素回报率下降。

A8、A9、A10的人，相较于A7及以下的人，面对周期的态度是非常不同的。

A8以上的群体普遍是沉浸式参与周期，在周期里快速进化自己的能力，每轮周期结束，都是认知与财富收获满满。

而A7及以下的人，或者一些财富量级陷入停滞的人，往往路径依赖和偏见更重，对新事物或是FOMO，或是完全排斥。目的性比较弱，对财富的欲望没那么强烈。面对内卷，很容易陷入习得性无助。

每轮周期结束后，A8及以上的人，都在与A7及以下的人差距越来越大。

虽然都是信息茧房，关注更多A8-A10的人形成的信息茧房，和关注A7及以下群体形成的信息茧房是很不一样的。

至于A10以上级别的，他们要不然已经完全不说话了，要不然大概率是在说面子上的套话，发言普遍失真，反而没什么参考价值。

珍惜那些有钱还愿意说真话的朋友们。

一件匪夷所思，却又情理之中的事情：AI在颠覆其他行业之前，首先冲击了币圈。

币圈是透支叙事的行业，需要注意力。而AI有着注意力和资源的巨大虹吸效应。二者在很多维度上是存在明显冲突的。

加密货币的去中心化叙事本身也是有周期的，带着周期思维客观看待一个行业的演进，而不是空谈信仰和HODL，更无须一味地唱衰。

不要指望投机者会认真搞建设。激流勇进，全身而退。

真正的改变在悄然发生

外太空的故事并没有很性感，因为文明现阶段的分配机制的巨大漏洞无法修复，线性外推的方式改变供需结构也无法有效解决资源及其延生问题。历史上，欧洲人发现并殖民美洲之后，开启了两次世界大战。不过现在，我们依然可以享受泡沫。

学习程苓峰神神叨叨的叙事方式，风格很互联网，对于普通人很有说服力。看完别多想，要不然全是漏洞。

现实世界充满肥尾效应，而大模型无法处理这种不确定性。大模型只能在训练数据覆盖的范围内插值，一旦遇到训练数据中没有的新情境、新概念或极端情况，就会失效或胡编乱造。大模型可以看到和知道训练数据里已经存在的内容，但是对不可见的信息一无所知。举个例子，多数实验在发表出论文前都是失败的，而负面结果很少被发表，这意味着大模型对大多数实验的结果是一无所知的。