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有点理解苹果对于游戏领域的打法了，以及它为什么会暗地里打压 Steam 和 Epic。
一方面当然是芯片层面的进展，自研芯片的 CPU 和 GPU，以及今年加入的硬件光追，都是能做游戏平台的基础。
第二个则是软件相关，包括系统底层、开发软件和兼容性支持，比如 GPTK 可以更快将 Windows 游戏迁移过来，以及MetalFX Upscaling 能利用芯片中的 Apple Neural Engine 进一步降低硬件需求，让移动端更有可能玩主机游戏（即将支持多款主机游戏）。包括几年前支持主机手柄，也是其中的重要一环。
最后其实也是最重要的，就是商业利益。苹果在很多年前就布局了游戏订阅服务 Apple Arcade，很明显这是他们想要去捕获更多游戏生态中的收入。虽然 iOS 等封闭平台绕不开苹果税抽成，也给苹果带去了大量的收入，但是 Mac 平台无法限制安装第三方应用，所以就导致了 Steam 等专用游戏平台会抢占苹果税。这可能就是为什么苹果更需要从上游入手，从游戏发行开始，垄断游戏的发行权，甚至让游戏独占上线 Mac App Store 或 Apple Arcade。甚至未来它还可以要求采用了某些技术的开发者必须或者优先上线 Mac App Store，这样就能从应用商店层面捕获这些收入，而不是拱手让给 Steam 或 Epic。
从这些手段来看，苹果对游戏行业的布局真的特别仔细，因为能贡献很多收入，而且也要想清楚从哪个环节才能将利益最大化，不然就是在给其他平台贡献收入。
一方面当然是芯片层面的进展，自研芯片的 CPU 和 GPU，以及今年加入的硬件光追，都是能做游戏平台的基础。
第二个则是软件相关，包括系统底层、开发软件和兼容性支持，比如 GPTK 可以更快将 Windows 游戏迁移过来，以及MetalFX Upscaling 能利用芯片中的 Apple Neural Engine 进一步降低硬件需求，让移动端更有可能玩主机游戏（即将支持多款主机游戏）。包括几年前支持主机手柄，也是其中的重要一环。
最后其实也是最重要的，就是商业利益。苹果在很多年前就布局了游戏订阅服务 Apple Arcade，很明显这是他们想要去捕获更多游戏生态中的收入。虽然 iOS 等封闭平台绕不开苹果税抽成，也给苹果带去了大量的收入，但是 Mac 平台无法限制安装第三方应用，所以就导致了 Steam 等专用游戏平台会抢占苹果税。这可能就是为什么苹果更需要从上游入手，从游戏发行开始，垄断游戏的发行权，甚至让游戏独占上线 Mac App Store 或 Apple Arcade。甚至未来它还可以要求采用了某些技术的开发者必须或者优先上线 Mac App Store，这样就能从应用商店层面捕获这些收入，而不是拱手让给 Steam 或 Epic。
从这些手段来看，苹果对游戏行业的布局真的特别仔细，因为能贡献很多收入，而且也要想清楚从哪个环节才能将利益最大化，不然就是在给其他平台贡献收入。
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《纳瓦尔宝典》（The Almanack of Naval Ravikant） 读书笔记：
1. Almanack （或Almanac）这个词一般指年度出版物，或者广泛地指代各种数据的手册或年鉴。比如本杰明·富兰克林的《穷查理年鉴》（Poor Richard’s Almanack）。
2. 整本书分为两个大部分，关于纳瓦尔如何看待财富和幸福的，同时还提到了一些关于哲学、冥想相关的话题。整体上还是有一些成功学的感觉，书内并不是什么系统化知识，而是他很多想法、经验的总结。
3. 关于杠杆、复利、判断力的话题他花了很多篇幅重复强调，也是本书最印象深刻的内容。他还特地多次提及了看好加密货币行业，甚至会影响未来的几十年。
4. 他认为只有利用杠杆才可能「致富」，杠杆可以分为三类：劳动力杠杆、资本杠杆、复制边际成本为零的产品（代码是其中最强大的一种，其他还有电影、IP 等。）
5. 判断力和决策的锻炼需要寻找适合的心智模型，比如进化论、反推法、复杂性理论、经济学/博弈论、基础数学、微积分、可证伪性等。
1. Almanack （或Almanac）这个词一般指年度出版物，或者广泛地指代各种数据的手册或年鉴。比如本杰明·富兰克林的《穷查理年鉴》（Poor Richard’s Almanack）。
2. 整本书分为两个大部分，关于纳瓦尔如何看待财富和幸福的，同时还提到了一些关于哲学、冥想相关的话题。整体上还是有一些成功学的感觉，书内并不是什么系统化知识，而是他很多想法、经验的总结。
3. 关于杠杆、复利、判断力的话题他花了很多篇幅重复强调，也是本书最印象深刻的内容。他还特地多次提及了看好加密货币行业，甚至会影响未来的几十年。
4. 他认为只有利用杠杆才可能「致富」，杠杆可以分为三类：劳动力杠杆、资本杠杆、复制边际成本为零的产品（代码是其中最强大的一种，其他还有电影、IP 等。）
5. 判断力和决策的锻炼需要寻找适合的心智模型，比如进化论、反推法、复杂性理论、经济学/博弈论、基础数学、微积分、可证伪性等。
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