李录演讲：全球价值投资与时代（北大光华内部课程）

欧盟的鸭子，中国的稀土

本文来自微信公众号： 星海情报局 ，作者：星海老局

今天不聊大国博弈，聊点轻松有趣的东西。

最近看到了一个很搞笑的事儿：欧盟委员会 9 日宣布，正式对用于制作北京烤鸭的 “北京鸭” 整鸭、分割鸭肉产品发起反倾销调查，之前欧盟也搞过类似的调查，只不过大多都针对汽车、电子产品这种比较高科技的东西，没想到鸭肉也有此等 “荣幸”。

反倾销嘛，懂得都懂，就是人家欧洲老爷们嫌咱们这些东大泥腿子东西卖得太便宜了，击穿了价格底线，属于恶意影响他们的产业，理由说的很也很冠冕堂皇 ——“从中国进口的 “北京鸭” 凭借数量和价格优势，挤压欧盟本土企业销量、定价水平与市场份额，给当地鸭肉产业造成实质性损害。”

要我说，这还真就是应了那句在互联网上流传甚广的名言：人无法想象自己没见过的东西。

欧洲的老爷们还是富贵日子过久了，不晓得咱们东大泥腿子们有多节约。

欧洲人不是不吃鸭子，但是基本只吃鸭腿和鸭胸，某些地方也会吃点鸭肝什么的，但也就仅此而已了。不像咱们这边，鸭舌、鸭头、鸭脖、鸭肠、鸭掌、鸭血、鸭架…… 什么都能吃，甚至鸭毛都给你薅下来做羽绒服。

没办法，“穷怕了”，祖祖辈辈就传下来一个 “物尽其用”。

不过，也正因中国人对鸭子做到了 “物尽其用”，正因为有足够大的鸭子需求，我们才能把鸭子的成本给摊薄了 —— 一只鸭子几十元，你三块我五块他两块，大家一拥而上，还真就把它的成本给 cover 了。

对此，网上有人做过一个极为精妙的比喻：某种意义上，我们中国人民是在众筹吃鸭子，有人图方便买鸭腿，有人在健身买鸭胸，有人涮火锅买鸭肠，连鸭血都有人买了做粉丝汤。在欧洲基本只有吃鸭腿和鸭胸的。既然选择扔掉鸭肠鸭血鸭肝，那就得为这部分买单。天经地义。

更有意思的地方，其实是这件事儿的隐喻 —— 这种被巨大规模摊平成本的产业，在中国还有很多很多，除了鸭子之外，还有稀土。

最近这两年，稀土话题聊的非常多了。一般谈到中国的稀土，大家无非就是两种认识：

第一，中国稀土精炼技术先进，能实现全部 17 种稀土元素的 6N（99.9999%）级商业化量产和规模供应。

第二，中国稀土精炼成本低，中国稀土精炼的平均成本约 1350 美元 / 吨，远低于美国的 4200 美元 / 吨和欧洲的 4800 美元 / 吨。这种压倒性的低成本优势让中国掌握了全球 92% 的稀土精炼产能。

这其实就有点矛盾了家人们。

因为技术先进是有代价的，更别提技术先进的同时产能还极其巨大了。

按理说，中国稀土的成本应该极高才对，但为什么中国能在技术先进的同时，还可以维持超低成本呢？

其实和鸭子的道理是一样的，某种意义上，我们中国人民是在众筹稀土，造新能源汽车的、造风机的、造机器人的、造空调的、造火车的、造挖掘机的、造雷达的、造战斗机的…… 这些都离不开稀土、都在为稀土买单，众筹的人多，所以稀土价格便宜。

而欧美因为制造业空心化，所以基本只有军工、航天领域需要稀土，众筹的人实在太少，那自然也就要交更多的份子钱。

看看这张图就明白了：

以电机行业来说，这是中国稀土最大的消费市场，几乎占据了整个稀土下游的半壁江山。

更具体点，就是电机上用的稀土永磁材料。

那么，永磁材料主要用在哪儿呢？

总共就三个大用户：新能源汽车、风力发电机、机器人。而这三个领域，中国的产能都是相当澎湃的。

作为头号新能源汽车大国，每年一千多万辆新能源汽车产销量，天然就是一个巨大的稀土消费基本盘。现在市面上的电动车，四个轮子的也好，两个轮子的也罢，基本都是稀土永磁同步电机，一辆新能源汽车就要用 2-5 公斤的钕铁硼磁体，一千多万辆加起来，基本就是四五万吨的需求。

同理，轨道交通也是稀土的重要客户，最近这些年新部署的地铁列车、“复兴号” 动车组列车都搭载了永磁同步电机，每列车上的永磁材料用量都在 1 吨左右，加起来也是相当巨大的一个池子。

同时，作为头号风电大国，中国风电行业对于稀土的需求也是黑洞一般，特别是那些直驱式的大型风力发电机里，为了省去笨重的齿轮箱，一个机组就要塞进去大几百公斤甚至上吨重的永磁体，一台陆上风机，稀土永磁材料在 500-800 公斤，而一台海上风机，对稀土永磁材料的需求量最高可达 1500 公斤。

现在中国的风力发电装机量才 7 亿千瓦不到，而未来的目标是 50 亿千瓦，这就意味着未来我们需要再建造三十余万台风力发电机，对应的稀土永磁材料的需求则高达四十余万吨。

此外，机器人行业现在也崛起了，相应地，对于伺服电机的需求也在暴涨。一个关节背后就是三四台电机，浑身上下加起来需要几十个精密电机 —— 折算下来，一台机器人身上就要用 3-5 公斤的永磁材料。

甚至，空调压缩机、电助力转向、工业设备等等领域，也都对永磁材料有巨大需求。

因此，所有你能叫出名字的新能源汽车企业、机器人企业、家电企业、风电企业，有一个算一个，都是中国稀土的众筹者。

永磁材料之外，稀土的另一大用处则是抛光材料。

具体来说，主要是氧化铈抛光粉和抛光液。虽然消费量和永磁材料完全不是一个量级，每年 2 万吨顶天了，但是，稀土抛光材料却是生活中各种产品都根本离不开的 —— 手机、电脑、平板、电视的屏幕，相机、手机摄像头、监控、传感器的镜头，甚至高端如芯片晶圆，低端如眼镜，这些都需要用稀土抛光材料进行打磨。

此外，石油化工领域所使用的各种催化剂、LED 灯泡上的发光材料、氢能源电池、特种玻璃和陶瓷、电气工程设备、冶金等等领域，其实或多或少也都是稀土。

说到这里，其实大家应该也都明白了。

欧盟的鸭子，中国的稀土，一反一正两个案例，都指向了一个道理：中国鸭肉、稀土的低廉价格，其实都是中国庞大且完整的工业产业链所释放的红利。

我们平时说要保住中国的制造业，往往是从最表层的就业角度来讨论的。

但如果从红利角度看，反而才能把保住制造业的意义看得更明白，你得有足够大规模的制造业，才能分摊各种各样的成本，才能保证自己有源源不断的红利。

贷款卖房，二十年北漂，一夜归零

德国的经济困境究竟因何而起？

德国更深层的危机在于德国自身核心竞争力的跌落。而所谓的“中国冲击”，正好暴露了这一深层问题。

文丨FT中文网专栏作家 张冬方

过去几年，德国经济陷入衰退与停滞的泥潭。面对发展困境，无论是欧盟还是德国国内，压倒性的叙事将其归咎于“中国冲击2.0”，并且将该冲击定性为“不公平竞争”。

此前，欧盟政策智库欧洲改革中心（CER）则在名为《中国冲击2.0：德国自满的代价》的研究中直言“德国正处于‘中国冲击2.0’的风暴中心”。该研究指出，“人们正日益达成共识，即新一轮‘中国冲击’正席卷全球商品市场。而在德国，这一冲击所带来的后果比其他任何地方都更为严重。其核心工业的制造商们——汽车、机械、化工和航空——正同时面临被挤出中国市场、其他海外市场和本土市场。”

在6月19日举行的欧盟峰会结束后，德国总理默茨在欧盟峰会结束后表示：“我们达成了一致，作为全球最大的单一市场，我们必须更好地保护自己，免受扭曲市场行为和不平衡现象的侵害。”在欧委会目前极力争取德国支持其强硬对华路线的背景下，这番表态算是对“德国系中国冲击2.0最大受害者”这一压倒性叙事的回应。

此外，默茨虽未直接点名，但矛头直指中国的货币政策。在前不久的G7峰会上，默茨在关于“地缘经济失衡”的讨论中指出：“我们正面临一个货币被低估约25%至30%的经济体。这是一个巨大的竞争劣势，我们必须对此展开讨论。”默茨透露，他已在峰会上与美国总统特朗普探讨了此事，且“特朗普也持相同看法，因为美国同样受到了影响”。他还提及了1985的《广场协议》。在该协议中，美、日、西德、英、法五国达成共识，同意推动美元对日元和西德马克贬值，以来应对贸易失衡问题。默茨表示，当时通过合理的对话机制，最终妥善应对了此类问题。

几天后，中方在夏季达沃斯论坛反驳了“中国冲击2.0”，并提出了“中国机遇2.0”，指出中国在提供更大‘市场红利’的同时，还通过科技进步与产业升级，为全球提供越来越多的‘创新红利’。”

中方对“中国冲击2.0”持不同看法，德国国内同样存在分歧。在压倒性的主流论断之外，也有观点认为，“中国冲击”确实存在，但德国的困境主要源于自身。基尔世界经济研究所最近发布的名为《在第三方市场与中国竞争》的研究称，不仅中国在抢占市场份额，面对其他竞争对手时，德国和法国等国在许多第三方市场上也正在丧失优势。这表明，一部分挑战是自身原因造成的，不能完全归咎于中国的崛起。

研究指出，发达经济体市场份额流失远超中国所得，且各国应对表现不一。中国出口增长集中于先进制造业，二十年来既巩固传统行业，也在资本和技术密集型领域扩张，直接挑战发达经济体的优势领域，尤其在机械、汽车、化工等行业。

然而，各国所受影响差异显著。德、日、法、英在第三方市场损失严重，而韩、瑞士、美国等国，尽管绝对份额因中国崛起而下滑，但相对于其他非中国出口国，却保住了甚至增强了自身地位。

此外，发达经济体的份额流失也不能完全归因于中国出口扩张。许多国家的实际降幅，已超出中国增长所能解释的范畴，说明其竞争力下滑不仅是被中国挤占，也在面对其他出口国时同样存在竞争力不足。

至于德国受冲击最大，研究将其归因为德国出口结构与中国高度重合，其在第三方市场的市场份额损失位居最大规模损失之列。与此同时，研究强调，在德国下降的市场份额中，仅约三分之一能够通过统计直接归因于中国出口的扩张，这表明德国国内及欧洲层面的竞争力不足也是导致其市场份额下降的重要因素。

研究作者朱利安•欣茨指出，贸易政策不应单纯聚焦于防御中国竞争，对中国产品广泛征收关税并非首选，无法解决欧盟企业在欧盟外部市场面临的深层竞争力问题，也无法提升生产率或创新。另一作者卡塔琳娜•埃尔哈特则称，贸易防御措施还可能引发反制与国际贸易的碎片化，其实，根本出路在于投资创新与新技术。两位作者呼吁，若对特定行业采取保护措施，应基于清晰战略、安全考量或明确的不公平贸易证据；若关税用于缓解转型或临时保护，则应设置明确的退出期限。

总结下来，基尔研究所的核心论点在于：德国正在遭遇的，是一场多维度的全球出口竞争，而并非单一国家的施压。更深层的危机在于德国自身核心竞争力的跌落。而所谓的“中国冲击”，正好暴露了这一深层问题。然而，打破受害者叙事需要勇气，而把“内忧”转换为“外患”，来得更容易一些。

本文仅代表作者本人观点

未来哪些专业会热，哪些会凉？

过去这一周，有好几个朋友给石榴叔发消息，询问孩子高考报志愿的事情。

今年一个肉眼可见的变化就是，考 400 分的慌，担心有没有学上，考 600 分的更慌，担心这所学校这个专业值不值。

主要是当下日益严峻的就业挑战，还有来自 AI 的冲击，让人看不清未来。

不过有一点，很多家长观点一致，就是希望孩子能捧上铁饭碗。一个孩子理科考了 630 的朋友，最后填了江苏警官学院，号称 “江苏第三所 985”，前两所是南大和东南。

图什么？未来的路未必轻松，但很稳。听起来可笑，但又很现实。

一个月前，石榴叔去南京一所 211 大学给学生们上摄影课，正好和我对接的老师也搞招生。

聊到这个话题，他说过去，过去大学教育最大的特征是确定性。一个专业基本对应一个职业方向。因为过去产业变化以十年为周期，覆盖大学本科阶段，甚至延伸到职业早期，之后再通过工作不断学习新知识。

现在别说十年，就是本科四年，你也确认不了什么样的知识体系是重要的。很多学校也确认不了，只能按照之前的惯性教下去。

这就对家长选方向提出了很高要求。

特别把最近我研究的内容，总结了九点，和大家分享，欢迎大家在评论区补充和提问。

1. 过去有一种说法，选城市大于选专业。现在不一样了，在城市化和工业化基本完成的情况下，城市红利变弱，产业红利才是真正的上升通道。

读了好专业，以后可以选城市，否则就算到了大城市，也留不下来。

2. 什么是差专业？其实看美国日本现在的样子，大概就能理解中国未来会往哪走。

城市化、工业化走到后半段，社会机会就不是满地都是了。以前很多专业，读出来总能找到一个工作，但往后看，普通人文社科专业的容错率会越来越低。

金融、咨询、保险这些行业听起来很高级，但位置早就挤满了，能进去的人越来越少，除非有背景。

消费、零售、服务业看着盘子很大，可利润越来越薄，全社会都在抢同一块蛋糕，卷到最后都是死。

未来真正值钱的，是你学的东西，能不能接上真正有增量的产业。

3. 今年有一个很大的变化，过去十几年最火的计算机，突然降温。

计算机已死真不是开玩笑，这一专业将功成万骨枯，哪有普通人的活路（特别吃学校）。

虽说计算机也有其他方向，但软件开发是其中最大的一块蛋糕，目前人工智能已经彻底取代计算机编程。

4. 工程类专业报考人数猛增，机械设计制造及其自动化、电气工程等，正变得极为热门。

这些是 AI 时代最需要的人才，因为大量的数据中心、电力基建，使人才需求井喷，这两个大专业还具有更高的通用性，尤其是在机器人技术、无人机、航空航天以及电动汽车等领域。

5. 我看好这两个专业还有一个原因是中国今天的产业结构，基本盘还是外贸制造业，主要压在机电产品背后的完整工业体系上。

2025 年中国机电产品出口达到 23018.4 亿美元，占全部商品出口比重 61%，机电产品出口增速高于全部商品出口增速。

只要中国还在全球制造业链条里占据核心位置，这些专业就不是小赛道，而是中国最大的产业蛋糕之一，对不同层次的人才需求巨大，包括高职。

可惜很多学校还没想明白，明明背后是大产业，却还在用老教材、旧路径、混日子的老师培养人。

6. 未来有前景的专业，其实在 155 规划里面都写清楚了。

现在国家级产业基金和各地方基金真正愿意长期投、亏得起、等得起的，大多还是硬科技和先进制造。

6G、半导体、新能源、机器人、医疗器械、生物医药、航空航天，这些不是单纯概念，而是未来十年地方招商、企业扩张、学校调专业、年轻人找工作的主战场。

中国最大的底气，是超大规模市场和完整产业体系，很多产业哪怕不完全靠国际市场，国内 14 亿人也能撑起来需求，更何况其中不少方向关系到国家安全。

7. 临床医学和口腔医学依然是热门专业，不过上升路径越来越窄，没有家庭资源托举，普通孩子会走得非常辛苦。

反正我周围做医生的朋友，不少都不想让孩子学医。

8. 关于天坑生化环材，我特别找了圈内人士，给的建议是非要读，选化学和材料，不要选生物或生物信息专业。

可以以一个不是很高的分数进入比较好的学校学习，目前就业市场更加青睐化学和材料，工资待遇和就业机会更高，而且保研难度小，进 C9 读研的概率大。

9. 如果决定未来考公，早做规划，别走弯路。

国考和省考的这类公考试，不看你念的哪所大学，看你学的什么专业。准备两年相对容易上岸的是法学，但是知道的人开始多了。

最后补充一条，如果分数不够高，家里也没有产业托举，孩子和家长都一片迷茫的时候，不妨尊重孩子的兴趣爱好来选专业。至少，他愿意读，也能读下去这四年。

钱不是不让你赚，而是不让你走： 人民币升值背后，一场悄悄开始的资金管控

存款利率跌破1%，人民币却升破6.8。这两件事同时发生，不是矛盾，而是同一套机制的两面——一只手压住利率，另一只手锁住出口，缺一不可。

先看两组数字摆在一起有多违和：银行存款挂牌利率已跌破1%，而人民币兑美元汇率升到6.8以内，创下近三年新高。按最基本的经济学逻辑，利率越低、资金越倾向外流，本币越该贬。但现实恰好相反。

更反常的是，2025年中国贸易顺差达到1.2万亿美元，外汇储备3万多亿，是全世界最不缺外汇的国家之一——可就在同一时间，富途、老虎等海外投资平台被相继叫停，跨境汇款超过5000元人民币就触发核查。

钱明明多得花不完，为什么反而要看得更紧？

管控逻辑
不是缺美元，是怕钱出去

这些管控动作针对的根本不是外汇储备不足，而是一个更危险的连锁反应——利差套利引发的资本外流。
国内存款利率不到1%，美元资产收益率却明显更高，这么大的利差摆在那里，资金天生就有出逃的冲动。如果真放开：

1、大量资金换成美元出境，人民币需求下降，汇率承压
2、境内流动性被抽干，国内利率被重新顶上去
3、利率一旦反弹，链条断裂——靠借新还旧、靠把高息债换成低息债维系的债务结构，会当场崩塌

所以把资金往外汇管住，本质不是为了省外汇，而是为了把利率死死焊在低位，不让它弹起来。
当前资金出境管控措施：

1、跨境汇款超5000元人民币或1000美元，银行强制核实身份
2、拆成小额多笔绕开额度，列入关注名单
3、富途、老虎等面向境内用户的海外投资平台相继关闭

债务结构：
近百万亿的账单，正在用你的利息慢慢消化

为什么非要把利率压这么低？答案藏在债务规模里。到2024年底，仅显性的国债加地方债已接近百万亿量级，加上各类融资平台的隐性债务，体量更大。
现实中这些债务基本不靠"还"，靠两个字：拖——把到期的债务置换成期限更长的；降——把利率高达7-8%的旧债，换成3%出头的低息债。仅这一轮置换，利息成本就降了2.5个百分点以上。

债务置换前后利率对比（示意）

降能成立的前提是：整个社会的利率得跟着一起往下走，债务人才换得动。所以利率下行不是顺其自然，是被需要的。
它不抢你的钱，它只是让你的钱不值钱。你拿着不到1%的利息，相当于在用自己的购买力，悄悄补贴那笔正在被慢慢化解的债务。

汇率真相
人民币升值，是美元在贬

这轮"升值"，很大程度上不是人民币自己变强了，而是美元变弱了。2025年美元指数跌了将近10%，所有非美货币都对美元抬了头。
一个关键细节：人民币对美元涨了，但对欧元、对一篮子货币反而是贬的——衡量综合汇率的指数全年都在往下走。对美元强，对一篮子弱。

甚至连央行自己都不希望它升太快——一直在用偏低的中间价、让国有大行出手买美元的方式给升值踩刹车。一个国家把利率压到地板，还要亲自下场防止本币升过头，这件事本身就说明：这盘棋的核心从来不是汇率，是利率。

历史参照
日本走过的30年：低利率未必崩，但代价迟早来

这条路30年前有个国家完整走过一遍——日本。泡沫破裂后，日本央行从1991年连续降息，1999年进入零利率，此后维持超宽松20余年，一度实行负利率。政府债务靠的是国民储蓄：居民和企业的钱通过银行、保险、养老金源源不断流入日本国债，等于全体国民给政府债务输血。

日本这30年给出的不是"低利率一定崩"，而是一句更冷静的结论：能撑多久，取决于你的产业还顶不顶得住，利差的口子会不会失控。

"钱没有少，只是被关进了一个出口极窄、利息极低的容器。进来容易，出去很难——这才是这场管控最深的设计。"

存款破1%不是银行变抠，人民币创新高也不是经济突然变强。这场资金管控从来不靠强制，只靠让利息跑不赢时间，让出境的代价高过留守的损失。财富的再分配，就发生在每一个自动续存的存单里，无声，无感，持续进行。

最后，一个值得普通人思考的问题

存款利率跌破1%，并不意味着银行突然变得吝啬；人民币阶段性升值，也未必意味着经济突然全面转强。

如果把这些现象放在一起看，会发现它们更像是同一套金融逻辑下的不同表现：

低利率，是为了降低整个社会的债务成本；
资本流动管理，是为了维持低利率环境；
汇率稳定，则是在这套框架下需要兼顾的结果。

对于普通人来说，也许更值得关注的并不是汇率每天涨跌多少，而是一个更现实的问题：

当低利率成为长期趋势，当资金流动受到更多约束，我们该如何重新配置自己的财富？
因为未来真正变化的，可能不是你的账户余额，而是你手里这笔钱的时间价值。 

《三大改造：一场前所未有的深刻的社会变革》盯上了谁？

各位观众朋友大家好，欢迎收看《中南海解码》，我是孙宁。

2026年6月19日，中共喉舌新华社发表了一篇署名文章，题目为：《三大改造：一场前所未有的深刻的社会变革》。

文章以荣氏家族创办的福新面粉厂旧厂房和 M50 创意园等工业遗产切入，回顾了1956年北京、上海等地庆祝社会主义改造胜利的场景。文章高调宣称：当年的社会主义改造通过“和平赎买”的创新形式，成功确立了社会主义公有制，为今天中国式现代化的建设提供了“坚实的制度支撑”与“宝贵经验”。

中共为什么要在当下这个时间节点，如此大张旗鼓地美化这段历史？

旅美时政评论员蔡慎坤在社交平台X上发文指出，中共此刻高调重提“三大改造”，绝非一次单纯的历史回顾。他认为，在当前宏观经济面临转型压力、地方财政遭遇严峻考验的背景下，官方突然高调宣扬“消灭私有制”的历史成果，实际上是在进行一场精准的政治试探、舆论铺垫与方向宣示。

藏在锣鼓声背后的“五反”真相

按照中共定义，所谓三大改造，即从1953年至1956年间，对农业、手工业和资本主义工商业的社会主义改造。

在新华社的文章中，“三大改造”是一场资本家心甘情愿、国家出资“和平赎买”的制度双赢。但历史的真相，真如官媒叙述的这般岁月静好吗？

在1949年建政之初，中共为了稳住经济，出台《共同纲领》，白纸黑字承诺保护私有财产。刘少奇甚至亲自去天津安抚工商业者，发表了著名的“剥削有功论”。一代船王卢作孚、纺织巨子荣毅仁，就是听信了这些温情的政治承诺，放弃了去海外的退路，带著全部身家和满腔的爱国热情留在了大陆。

到了1950年和1951年，口袋悄然收紧。中共首先以政府名义成立各类国营专业公司，垄断了棉花、粮食、矿产等核心原材料。私营工厂失去了自主采购的权力。紧接著，中共通过“加工订货、统购包销”垄断了所有的商业订单。政府成了唯一的买家，借此强行压低商品价格，民营企业入不敷出，流动资金迅速干涸。

当企业被榨的只剩下一口气、失去了所有讨价还价的能力时，中共全面合围的致命时刻就到来了。

1952年1月，专门针对私营工商业者的“五反运动”在全国范围内如火如荼的展开。

此时的中共，早已不再提当年的“剥削有功”和“温情承诺”。国家机器开动全部的宣传喇叭，将私营企业家污名化为向国家机构发射“糖衣炮弹”、和“疯狂腐蚀干部”的阶级敌人。

随后，“五反”工作队进驻各大工厂与商号。相关运动迅速演变为一场法西斯式的、针对企业家的精神暴虐与肉体摧残。

为了逼迫企业家承认那些莫须有的罪名，工作队煽动工人，挑起并利用了劳资对立。平日里尊严体面、热心办厂的民族实业家们，被强行戴上写著“黑心资本家”、“吸血鬼”的高帽子游街。在全厂工人的围攻下，他们被吐口水、扇耳光、强迫长时间下跪。

好不容易等到游街结束，回到隔离审查的小黑屋，等待他们的又是连续几十天，不许睡觉、不给水喝的24小时轮番审讯。为了彻底毁灭资本家们的意志，体制精心策划了“亲情绞杀”——工作队动员并逼迫资本家的妻子、亲生骨肉走上控诉台，当众痛斥自己的丈夫和父亲，并宣读断绝家庭关系的声明书。

当一个人的社会尊严被当众践踏，当他发现连自己一生拼命守护的企业和家庭都将他彻底抛弃，那种极度的伤心和孤独感，成了压垮他们意志防线的最后一根稻草。

最终，工作队根据所谓的底层揭发和逼供结果，采取极其荒谬的算账方式，给每一个企业开出了高出其总资产几倍甚至几十倍的“天价罚款”和“退赃款”。

在资产被彻底洗劫、家人面临无休止政治株连、余生皆是无底洞债务的绝望境地中，死，成了实业家们眼中唯一的解脱。

那一年，中国商贾上演了惨绝人寰的“千人跳楼潮”。当时的上海市长陈毅每天早上往办公室一坐，第一句话就是冷酷地问秘书：“今天又有多少‘空降兵’？”

中国食品工业的先驱、冠生园食品店创始人冼冠生（xiǎn），在不堪忍受工人连续数天的非法拘禁、逼供和人格侮辱后，于1952年4月，从冠生园五楼大厦一跃而下，当场身亡。

而当年听信了刘少奇天津讲话、毅然带著船队从香港返回大陆的“中国船王”卢作孚，在经历了手下干事无休止的羞辱、特务盯梢与无端控诉后，深知已经无法保护企业和家人的他，于1952年2月在重庆留下一张写著，“把公股和私股财产全交公”的字条后，服毒自尽。

更绝望的，是无数中小型业主被迫选择带上全家人共赴黄泉。因为在当时的政治逻辑下，如果资本家单独自杀，会被官方定性为“对抗运动”、“畏罪自杀”，工作队会直接将其定罪，对留下的妻儿进行加倍的政治迫害和肉体凌辱，甚至实行无限期的“父债子还”。

于是，当时的上海民间出现了一个令人毛骨悚然的名词，叫作“黄浦江里拍合家欢”。在深夜，大老板们会给妻子换上最漂亮的旗袍，给孩子们穿上最整洁的衣服，用绳子把全家人的腰部牢牢地、一圈一圈地绑在一起，来到黄浦江边，全家人抱成一团，一跃而下。

这，才是“三大改造”和“和平赎买”背后血淋淋的历史真相。它从来都不是一场温情脉脉的制度转型，而是通过恐怖、凌辱和死亡，彻底打碎了中国资产阶级的脊梁。

每一个在五反运动后活下来的人都清清楚楚地记得1952年那些长夜里的惨叫，以至于到了1956年“公私合营”大张旗鼓推开时，那些残存的资本家们在刺刀的阴影下，满脸赔笑地敲锣打鼓，“心甘情愿”的把全部财产拱手奉上。

“需要”是无奈，“消灭”是理想

历史的幽灵并没有随著时间的流逝而消散。当新华社在2026年重提“三大改造”，为当年的强取豪夺唱赞歌时，一个残酷的政治逻辑再一次赤裸裸地摆在所有人面前——需要民企是无奈的选择，消灭民企才是崇高的理想。

对中共而言，容忍民营企业、承认私有产权，永远只是迫于形势的无奈让步；而消灭民营企业、将财富全数收归国有，才是其意识形态中最崇高、且从未放弃过的共产理想。

过去几十年的改革开放，允许私有制在夹缝中生根发芽，不是因为体制认同市场经济，而是因为当年的国民经济已经走到了崩溃的边缘。为了解决数亿人的就业，为了赚取外汇，为了给体制重新注入血液，权力层不得不做出“战术性撤退”。

然而，独裁政权从未真正把民营企业家当成“自己人”。在高度集权的政治基因里，卧榻之侧，绝不容许自由资产安睡。一旦中共自认为羽翼丰满，或者政权再度感受到统治危机时，那种对民间财富的原始贪婪，那种消灭私有制的共产本能就会瞬间复活。

2021年7月，河北大午集团创始人孙大午，被以“寻衅滋事”、“非法吸收公众存款”等一系列专门针对民企的模糊“口袋罪”重判18年。

大午集团是一个拥有28家子公司、资产估值至少51亿元人民币、账面现金极其充裕的庞大实业集团。体制在剥夺它时，没有发布一份“没收”通告，而是精明地套上了现代法治的外壳——司法拍卖。在短短几天内，中共将大午集团的全部资产以区区6.86亿元的荒谬低价，强行“司法拍卖”给了刚刚成立仅几天、具有地方国资背景的傀儡公司。

孙大午全家身陷囹圄，几十年心血养大的企业一夜之间被红魔吃的干干净净。这种用法律条文包装的财产剥夺，其精细与残酷程度，比起当年的清产核资有过之而无不及。

不只是底层的实业家，连一度风光无限、掌握著时代风口的互联网科技巨头，在强权面前也必须得低头“吐血”。

2021年，在“防止资本无序扩张”的反垄断铁拳重击下，各大互联网巨头被处以数以百亿计的巨额行政罚款。为了政治防御，巨头们在2021年下半年被迫卷入了一场惊人的、形同大吐血的“自愿捐款”竞赛。

腾讯控股率先在2021年4月和8月分两次砸下共计1000亿元人民币，启动所谓的“可持续社会价值创新”和“共同富裕专项计划”，定点向中共指定的乡村振兴、低收入群体增收等项目输血；阿里巴巴紧随其后，在同年9月高调宣布在2025年前累计投入1000亿元人民币，设立“十大行动”直接对接浙江的共同富裕示范区建设；拼多多则直接宣布设立“百亿农研专项”，将其连续几个季度的全部核心利润毫无保留地全数上缴，由董事长亲自盯盘直至扣满100亿。

这笔钱虽然挂著“企业慈善基金”的名头，但其支配权和投向必须完全契合中共的大政方针。这已经不是单纯的变相征税，而是现代版的“破财消灾”。

而中共手上比收缴利润更可怕的，是“特殊管理股”制度，也就是俗称的“金股制度”。中共背景的基金或网信办背景的公司，仅需出资购买民企 1% 的股份，就能凭借公司章程获得董事会的一票否决权。

无论创始人拥有多少股份，只要官方派驻的董事动用“一票否决权”，就能一枪毙掉企业在内容审查、数据跨境、核心高管任免以及重大投资上的任何决策。这就是中共所谓的“四两拨千斤”——不用承担市场风险，不用背负企业盈亏，仅仅依靠 1% 的制度化杠杆，就彻底抽空了科技巨头的自由意志，将其降格为替体制保管财富与大数据的“高级账房”。

如果说金股是针对头部巨头的精准打击，那强设党支部就是针对所有民营资本的全面阵地战。

在过去，私营企业设立党支部，往往只是挂个牌子，是政治点缀，不参与任何实际经营。但近年来，中共通过修改法律和强力行政施压，彻底重构了党支部在民企内部的权力生态。

中共首先从“法理”上完成合围。通过强行推动修改民营企业的《公司章程》，把“党建工作”以法定条文的形式死死嵌入企业的最高法律文本中。章程一改，性质就改：党支部在企业内不再是边缘化的联谊组织，而是“摇身一变”，成了凌驾于董事会、管理层之上的隐形指挥部。

在具体的运行逻辑上，中共推行了极为霸道的“前置审批”和“双向进入”机制。

什么叫“前置审批”？就是民营企业在做出任何关系到企业生死存亡的重大决定时，管理层或董事会没有权力直接拍板。无论是几十万以上的资金划转、核心高管的任免、企业下一步的扩产投资，所有这些方案在正式提交董事会讨论之前，必须首先送交企业内部的党支部进行政治审查和安全评估。如果党支部不点头，董事会连开会讨论的资格都没有。

更窒息的是“双向进入、交叉任职”。体制强行让党委、党支部书记进入公司的董事会、监事会或高管层。很多时候，这个所谓的“党委书记”是由地方组织部门直接指派，是一个完全不懂市场、不懂技术、只懂政治审查的政工干部。

这就产生了一个极度荒谬的现象：在一家自负盈亏、由私人资产占绝大多数股本的民营企业里，真正承担市场风险、对盈亏负责的创始人被架空；而掌握著企业最高指挥权和决策权的政工代表，既不需对企业盈亏负责、也不用承担任何市场风险，他只要把上级党组交给的政治任务完成好就可以了。

这种权力颠倒，在保留“民企”外壳和“私人承担亏损风险”的同时，将企业运行的方向盘彻底交给了中共的意志。强设党支部，不是为了协助民企发展，而是为了在企业内部拉起一条无形的缰绳。它让民营经济在事实上变成了中共的行政附属品，随时听候调遣、随时准备为党牺牲。这就是现代版的“公方代表进厂”——不流血，不见刀光，却完成了最彻底的资产侵夺。

中共为什么非要在号称“改革开放”了的今天，冒天下之大不韪，重提“三大改造”、高调赞美消灭私有制呢？

就是因为现在的中共体制，已经走到了穷途末路、山穷水尽的最后阶段。

大船将沉。为了维持政权的运转，中共必须在最后的风暴来临之前，把所有的社会存量财富，通过“新时代的三大改造”，强行装进国有的“战时保险箱”里。重提公私合营，其实是全面转向“计划经济”和“战时集中管制体制”的政策动员。

大幕已经拉开，合围正在加速。在此衷心希望所有中国当代的民营企业家，能够辨析历史，看清共产主义的真面目，不要重蹈七十多年前那些全家共赴黄泉路的民族资本家们的悲惨老路，给自己和家人选择一个光明美好的未来。

越来越多的大佬认为 AI 有泡沫了

@风中的厂长：越来越多的大佬认为 AI 有泡沫了，作为一个普通人我每天用的飞起，可以说对于普通人工作生活确实帮助很大。但是到了企业层面就开始分化，不一定都能受益：股票的话暴涨暴跌风险加大。我大致梳理了一下，从一个普通人的视角，聊聊 AI 这条产业链：

这篇不是技术文章也不是投资建议。只是我作为一个深度用户和小企业主，互联网生意社群主，顺着自下而上的线索：” 谁在用、谁烧钱、谁赚钱” 这条线，把整个链路捋一遍。

我最深的感受是：越往下越热闹，越往上越赚钱。 中间一大段表面繁华但是没真正转化生产力，未来这块才是最大蛋糕，

第一层：普通人：AI 真好用，助理小陈做方案，哄老婆，甚至帮助小区物业规划车位，都用 ai，可以说帮他解决了很多麻烦。对普通人来说，AI 实打实题效。我现在写文案、查资料、翻译外文、做表格、答疑解惑、做图片、我无聊做了几部小电影上了热搜赚了点小钱，过去需要花大钱，要么自己花大量时间，现在一句话就能搞定。门槛被拉得极低，谁都能用上。

这一层的关键是好用。AI 在这里是个效率工具、一个随叫随到的助手。普通人几乎不花什么钱，就享受到了红利。

但是有点大家一定要知道：普通人现在用得这么爽、这么便宜，是因为上面有人在替你烧钱补贴。 后面他们希望能加倍赚回来。

第二层：聪明人和年轻人，开启 “一人公司” 时代。这不是忽悠，我身边真真切切有许多这样的例子，只是不方便公开。大家都去做就卷了。脑子活。有特定热爱的的年轻人。

他们看到的不仅是工具，而是杠杆。一个人，配上一整套 AI 工作流，就能干过去一个小团队的活：比如自媒体工作流：选题、脚本、配音、剪辑、分发一条龙。视频流 / 内容笔记流：批量生产，规模化铺量。当然这种批量式的属于短期红利。长期我不是特别看好。

然后就是接中小企业的外包：设计、文案、代码、客服，一个人对接好几家。

再者就是搞培训，课程 AI 生成。营销内容 AI 生成，客服 AI 生成，一个人就是一个培训学校。

“一人公司” 这个概念，本质上是用 AI 把个人的产能放大几倍甚至几十倍。这个趋势是真实的，也确实跑出了一批人。

但这里有个容易被忽略的地方：能靠 “一人公司” 赚到钱的，往往不是因为 AI 多强，而是因为这个人本来就懂业务、懂分发、懂变现，跨领域多面手，AI 只是放大器 —— 你本来是正数，它放大你；你本来是 0，放大出来还是 0。

第三层：中小企业 —— 提效是真的，赚钱不一定。真正在经营、要算账的中小企业。这一层开始，故事就没那么浪漫了。

60 后到 80 后的许多老板，他们的思维模式往往是看到这个好使，招一堆人，“来小张，你来负责一下，把这个项目给做了。”“来今晚喝酒把项目谈下来，明天转包给小李做”

实际关键在于小张小李，可是偏偏 AI 这玩意太新又很系统。大多数人都是一知半解。想提效但是缺少思路，盲目裁员，盲目烧 token，导致吃力不讨好的很多。企业用 AI 代理方式不对是非常烧钱的。很多死板的工作可以用 AI 代替，但是大多数工作是灵活的，AI 能干初稿、干重复劳动，但拍板、把关、对接客户、处理意外，还是得靠真人。所以经常出现人没少，工作变多了，凭空多了一道 AI 成本。短期内是成本叠加，不是成本替换。

我自己用下来体会：最致命的是 Agent（智能体）会几何级地烧钱。 单次问答烧的 token 是有限的。但一旦上” 自动化 Agent”—— 让 AI 自己规划、自己调用工具、自己反复试错，token 消耗是按指数级往上翻的。一个任务背后可能是几十上百次模型调用。

当管理层自己不懂 AI、却沉溺于 AI 宏大叙事，盲目要求公司” 全员上 AI、全流程 Agent 化” 的时候，容易出现亏损。

第四层：中大型公司 / 硅谷大厂：不一定省钱，甚至更费钱。把上面的逻辑放大到中大型公司，问题只会更严重，不会更轻。这部分我是借用 claude 来分析的。这样更客观：让硅谷自己的 AI 来分析自己：

很多人有个错觉：大公司资源多、技术强，用 AI 一定更高效、更省钱。但现实里，硅谷不少公司恰恰是更费钱的那一批：

盘子大，盲目铺开 AI 的试错成本也大。内部流程复杂，Agent 串起来之后烧的算力是天文数字，为了” 不掉队” 而堆 AI，很多是面子工程，ROI 算不过来。

所以”AI = 降本增效” 这句话，在大公司身上经常是反的。它可能是增效，但未必降本；甚至是既没增多少效，又烧掉一大笔钱。

这一层我想说的是：AI 到底省不省钱，跟公司规模没关系，跟” 会不会用、由谁来主导” 关系极大。

第五层：应用层 / 大模型公司 —— 勉强够到盈利线的，没几个：

也就是提供 AI 能力的大模型公司本身。这一层最反直觉。你以为造 AI 的最赚钱？恰恰相反，这是亏损的重灾区。

OpenAI：用户规模全球第一，但 2026 年预计巨亏约 140 亿美元，内部预测要到 2029 年才可能盈利。

Anthropic（Claude）：收入增速是全行业最快的，被认为是最接近盈利的纯模型公司 —— 预计 2026 年二季度才迎来首个运营盈利的季度。注意，是即将不是已经。我用的就是这个模型，它自己说自己” 勉强扭亏为盈”。

Google / Meta：它们的 AI 也在亏，但有庞大的广告主业在背后输血，扛得住。

国内的话要好很多，但也有误区，最常见的字节的豆包。很多人以为豆包是赚钱的。实际上豆包是个烧钱的亏损项目，是字节的广告业务在补贴它。只是国内算力成本电力成本低，没烧的像国外那样厉害罢了。

好消息是他家另外一个视频大模型 seedance 2.0 是现金奶牛。那是真实赚钱的。投入小回报大。因为商业场景太丰富了，海外的 sora 因为缺少商业场景倒闭了。

国内其他 ai 像智谱、deepseek 虽然估值很高但都是亏的，赚钱起码几年以后。国内 AI 依靠价格优势，差不多是老美的十分之一吧，抢了大量的中低端市场，搞得巨头们脊背发凉。

这一层简单说就是应用层，在拿真金白银，赌一件事：AI 创造价值的速度，能不能跑赢算力烧钱的速度。 这个赌局，充满未知。

第六层：就是英伟达海力士这些硬件供应商：最上游卖铲子的，才是真正发大财。所以黄仁勋永远说好，ai 永远涨。因为他们是卖铲子的。卖不动拉帮结伙讲故事，再不行就自买自卖，故事真假不重要，重要的是一定要维持下去。

“淘金热” 源源不断，铲子才能不停卖。当然英伟达的供应商们也能分到一杯羹，最典型的三星、sk 海力士，我们国家的光模块和存储芯片那些企业也算。

整条链路，把六层叠在一起，画面就清晰了：

第一层：普通人 “AI 真好用”，享受补贴，几乎不花钱。享受各种效率和便利。
第二层：青年才俊 / 一人公司 “AI 是杠杆”，放大器。
第三层 中小企业能提效，但是用不好 Agent 几何级烧钱。
第四层：中大型 / 硅谷企业 经常更费钱，看谁主导。
第五层：大模型公司，亏损重灾区，Anthropic 勉强回本，其他公司赌未来。
第六层：卖铲子的，赚的盆满钵满，必须一直讲故事，互相炒作，供不应求。

忘了说还有一层，股民。股票我不太懂。没资格说，但是从经历过几次股灾的旁观者角度，我也看好 AI 长期的价值，短期内我也认为有风险。

泡泡玛特创始人王宁2019年在中央美院的演讲

泡泡玛特王宁发现了一个人性规律 这是泡泡玛特创始人王宁2019年在中央美院的演讲，这段通过一个心理学案例，发现了一个人性规律：所有人对自己的精神生活买单的时候，都会无比慷慨

2.8亿人灵活就业的真相

今天看到份有意思的报告。

是中国新就业形态研究中心发布的《2025中国蓝领群体就业研究报告》，他们基于28450份有效样本，系统研究了2024~2025年中国蓝领就业市场的变化。我查了下，这个研究中心是首都经贸大学和中国就业促进会联合发起的，算是人社部体系下的半官方智库，中心主任是首都经贸的张成刚教授。

假设这份报告的数据是可信的，毕竟辛辛苦苦搞了近3万份调研，我们能从里面读出很多有价值的信息，也包括一些报告自己没有说清楚、甚至刻意回避的东西。

2.8亿人灵活就业的真相

每年新增灵活就业4000万人。根据报告数据的灵活就业人数，2024年2.4亿，2025年2.8亿，预计2026年3.2亿，每年净增 4000 万人。已知报告中的家政服务、外卖员、快递员三大灵活就业岗位2025年净增不到300万人，还有什么行业能提供3700万的灵活就业？报告里没说，我觉得更大的大概率是统计口径的扩张。

纵向看灵活就业人数的激增，主要发生在近两年。2015年只有1.2亿人，此后每年新增1-2千万，2021年疫情的缘故新增3千万人，2023-2024年稳定在每年新增1千万人，经济持续向好。然而到了2025-2026年，突然变成每年4000万人，翻了4倍，这背后发生了什么？

2025年灵活就业2.8亿人，用占总就业人口的比例来看，更容易理解。2015年是15.7%，十年后增长到38.6%，按预测的数据今年得超过44%。换个角度理解，用总就业人口，减去灵活就业，得到非灵活就业人口，则是从2015年的6.4亿人，降到了2025年的4.4亿人，直接少了2亿。这条曲线背后叠加了两件事：一是总就业人口本身在收缩（减少约4000万），二是其中越来越大的比例滑入灵活就业（增加约1.6亿）。两个力量都在压缩正规就业的规模，如此剧烈变化，是对就业体系和社会保障体系的极大冲击。

2025年是一个关键节点，总就业减少了935万，但灵活就业反而增加了4000万。一来一回，非灵活就业净减少4935万，近十年中降幅最大的一年。这又是发生了什么？

细看几个蓝领核心岗位的就业情况

蓝领群体总计4.27亿人，同比2024年的4.25亿，略有增长，其中主要贡献增量的是家政服务、外卖骑手、快递员。

制造业8220万人，相对稳定。建筑业4022万人，受地产行业收缩影响逐步下降。

家政服务员是服务业的第一大岗位，竟然有4680万人，是外卖骑手的3倍，这数字有点反直觉。我查了下商务部、人社部的口径都在3000万量级。估计报告的类别包括了保洁工、月嫂、育儿嫂、搬家服务、住家保姆、钟点工……只要在家庭场景里提供服务，都算进去。

外卖骑手1590万，相比2024年只增加90万。要知道2025年有外卖大战，看起来对新增就业的推动没有那么大。单量在猛增，骑手却没怎么增加，骑手的接单更加饱和了。

网约车司机3724万，仅次于家政服务员，但总人数下滑了2%，生意不太好，这从我打车的情况也能看出来。同样在下滑的还有网络主播、货车司机。

关于工资

一个有意思的数据是报告统计了蓝领、白领平均月薪的差额，在过去十多年的变化。结论是2019年以来蓝领收入增速高于白领，差额从2013年的3344元，降到了2025年的2250元。但仔细想想，这里面有三个问题：

其一，差额减小，是因为蓝领工资涨得快、还是白领涨得慢了？

其二，其实图中差额最小的是2019年，只有1695元，所以更准确的结论是2019年以前，差额缩小，2019年以后差额反而扩大了。

其三，再看2020-2022这三年，白领薪资有明显上涨，但蓝领的涨幅小很多，差额快速扩大。我只能理解为疫情期间，蓝领所受冲击更大，比如餐饮等线下生意没法做。然后是2022-2025年反过来，白领薪资是下降的，但蓝领微弱上涨。这背后可能有互联网大厂从2022年后开始裁员，金融行业限薪，这两个白领收入的主要来源同时熄火。

三个高薪岗位依次是月嫂、外卖员、货车司机，全部破8000元，月嫂最高，金牌月嫂的25000元已经是金字塔尖。外卖员收入涨幅最大，达到10.5%，外卖大战还是有好处的。最惨的是网约车司机和建筑工，月薪下降2%左右，前者是供给过剩、后者是周期下行。

还有一张时薪对比图，最高的月嫂是38.5元、其次是外卖员37.3元，全国最高地区的标准值是北京的27.7元，最低是环卫保洁的19.2元，而且2025年只涨了1.5%。各位白领算下加班时间，时薪可能不一定有月嫂高。

针对这些调用出来的数据，报告称之为：

灵活就业，从就业市场的补充形式转变为重要支柱。

劳动力价值评估体系，从传统的组织依附，向个人技能与实时贡献的市场化定价机制演进。

专家就是专家，不像我，只会感慨：民生多艰。

如果你关心的不只是谁涨谁跌，而是财报的真相、增长的代价、组织的基因、平台的战争、变革的暗线，以及这对你有何意义。

日元的贬值趋势可能还将持续很长时间

@吟游诗人基德: 看到日元跌上热搜，今天聊聊这个。

这个事情听起来确实恐怖：土耳其里拉是谁都知道的烂货币，通胀 70%、长期暴跌。但布鲁金斯学会的高级研究员 Robin Brooks 表示：日元的实际购买力，已经跌得比土耳其里拉还低了。

查了一下，自 2019 年底以来，全球主要货币里，实际有效汇率贬值比日元还狠的，只有一个 —— 埃及镑。

这就很离谱了，日本不是 G7 吗？不是全球第三大经济体吗？怎么混到跟里拉比烂了？

这个事情简单一点可以拆三层讲

第一层：日本每次用 AWS、刷 Google 广告、买微软授权，都是在” 做空” 自己的货币。

去年日本的” 数字赤字” 干到了 6.46 万亿日元，约合 430 多亿美元。什么意思？日本企业和老百姓高度依赖亚马逊、微软、谷歌的云服务和软件，每付一笔钱，日元就被换成美元汇回美国。
十年间翻了 3 倍多。

更要命的是，这种支出是刚性的。你汇率跌成狗，企业该用的云服务器还是得用，该买的软件还是得买。贬值不仅不减少进口，反而要掏更多日元去换等额美元，这叫” 输入性贬值”。

大家都在说互联网时代，Ai 时代，结果数字化越深，日元失血越快。
（20 年前投资内存的韩国笑晕在厕所）

第二层：日本年轻人正在合法地、持续地、不可逆地把钱往外搬。

不知道农夫小姐们有没有听说过一个词，叫” 渡边太太”，讲的是有些日本家庭主妇炒外汇套利。
过去几十年，她们借零利息的日元换美元吃利差，赚了平仓换回日元，客观上充当了日元急跌时的” 防波堤”。

但现在这帮人老了。日本男性平均 81 岁，女性 87 岁，活跃的 FX 交易者一半在 30 年内就超龄了。

那年轻人在干嘛？2024 年日本政府搞了个” 新 NISA” 免税制度，NISA 原本是鼓励日本人买日本股票免税的，改革后，二十多岁的东京白领开始每月定投几万日元买美股指数基金 —— 标普 500、纳斯达克、英伟达，毕竟人家一直涨，一直涨就一直买。

直接免除 20% 的资本利得税，50% 的钱全部流向海外股市，而且他们不是炒股哦，是真在搞资产配置。按几十年生命周期规划，不会因为汇率波动就卖。

换句话说，以前” 渡边太太” 赚了钱会回来，现在年轻人的钱出去了就不回来了。
（举个例子，之前我们这边有种叫 QDII 的基金，属于给海外投资开的一个合法出海通道，突然越来越火，然后马上就开始限制）

第三层：日本看着账面很有钱，但钱都不回家。

2024 年日本经常项目顺差创历史新高，海外投资收益干到了 40.21 万亿日元，意思就是日本企业赚麻了。
如果你只看这个数字，日元应该涨才对。

问题是，这些利润根本不汇回来。
日本国内利率低得可怜，海外能拿 4%-5% 的收益，跨国公司有什么动力把钱换回日元？老板疯了吗？

2023 年，日本企业留在海外子公司的利润高达 10.57 万亿日元，十年涨了 3 倍。

这就出现了一个荒诞的局面：日本的” 经常项目顺差” 是虚的，外汇市场上真实的日元买盘寥寥无几。账面好看，身体诚实。

所以，这三层金融层面一叠加，日元就崩了。

数字上，每年 6 万亿日元的科技过路费往外流。
人上，年轻人用脚投票把积蓄搬到美股。
资本上，海外赚的万亿利润宁愿在外面吃利息也不回家。

有农夫小姐问了，日本政府出手管一管啊，可是他们现在债务占 GDP 250% 以上，总量超过 1450 万亿日元。你敢大幅加息？国债利息立刻爆炸，房贷利率飙升，227 万亿日元的个人住房贷款马上变成定时炸弹。

所以日本央行只能在” 保汇率” 和” 保财政” 之间二选一，很显然，它选了保财政，让日元充当” 减压阀”，通过贬值来稀释债务的真实购买力。

4 月 30 号那天，日元干到了 1 美元兑 160.72 日元，再次顶到 1990 年以来最低线附近。高市早苗内阁紧急砸了 5.4 万亿日元（约 345 亿美元）进场干预，才勉强拉回到 155 附近。

说到底，日元困局不是什么利差问题，背后的实质是一个数字基础设施被别国垄断、年轻人把钱往海外搬、海外利润不回家、财政被债务绑架的真实处境。

那么对我们来说，能涨点什么经验呢。

第一，一个国家的货币强弱，最终看的不是你 GDP 排第几，而是你的产业链有没有自主定价权。

第二，当” 赚了钱不想回家” 成为一个经济体的常态，账面顺差再多都是纸面富贵。

张坤问了一个好问题：我们是否依旧相信每一代中国人会比上一代人生活的更好？

张坤在一季报里发出了灵魂一问：“我们是否依旧相信，每一代中国人会比上一代人生活的更好？”

其实唐僧相信持仓坚定的张坤肯定对这个问题是正面答案的，但是张坤自己没回答另一个问题：“过的更好是一个主观感受，每个中国人过的比上一代更好，会不会一定会在货币化上体现？”

我的父辈一年只能喝得起一瓶 1499 的茅台，我一年能喝 20 瓶 RIO。我的父辈每年可支配收入 30000，喝这一瓶茅台占他年度可支配收入的 5%，我收入 30 万，喝酒占我年度可支配收入的 0.1%。在这种场景下，谁生活的更好呢？

有没有一种可能性是：生活的确更好了，但是按照货币化计量数字更小了？这就是我们的思维里面可能一直有的一个误区：货币化计量。

唐僧承认在经济学领域里面不搞货币化计量是不行的，因为很多种类完全不可比，不可比就没法归类统计算总账，很多判断和决策就没法做了。但是完全货币化计量也不行，因为很多时候只是为了 “可比性” 强行拉到一起加总，跟最底层的逻辑毕竟是隔了一层：而隔得这一层在特定情况下就是有可能出问题。

评价消费增长的时候，是不是还只能用货币化这一条路去评价？以前我三年买一台电脑 10000 块，现在我一年买一台电脑 3000 块，3 年算下来才 9000 块钱，那你说我的消费是增长了，还是没增长呢？以前在企业端 10000 块钱的电脑赚了 3000 块，每年 1000 块，现在企业端一台电脑赚 300 块，每年 300 块。用货币一算我的消费妥妥肯定也是下降的，但是真这样么？

是不是用人均能量占有和消耗，来评估消费更合适一点，更符合消费的人的体感？但是由于发电能力和储能能力题的快速提升，单位能源的价格是在持续走低的，货币化计量以后的消费是不是提升的就不好说了。

我们按照衣食住行四大基本需求来拆一下：

在穿衣上面，除了少数模特网红要不断换衣服以外（以后估计也不需要了，AI 直接给你换装就完了），现在人都不怎么出去见人了，那人均衣物占有自然也就提不上去了（保暖需求基本已经不存在了，在家里的话裹个被子算了）。

在吃的层面上，现代人都吃太好了，只要你不准备继续变成超级大胖子，那人均能量占有就是有上限的。

住的方面，人均居住面积提升到一定水平，也就提不上去了，你就是再有钱你还能前半夜后半夜各换一个房间睡？更何况现在房价这个鬼样子投资需求也受压制。

唯一能够说道说道的只剩下行，也就是物理意义上的人的出行半径。以前只有绿皮火车你跑 500 公里就累死人，现在有了高铁里跑两个 2000 公里也不是不行，有了飞机你去个 5000 公里也可以…… 但对于普通人来说，如果能够 “精神旅行”，比如 VR 或者小视频跟着其他人去看看，那肉体的旅行也可以再缩减一下……

在衣食住行全部都接近能量需求天花板，且 24 小时基本上快打满的情况下，你新增一个需求自然就会挤出一个老需求。而且多数情况下新增需求的性价比更高能量消耗更少，比如 “跟着长老去旅行” 只需要唐僧一个人消耗能量，其他人有手机有电有网络看看听听解说就算了，你要放以前肉身去旅行这 3000 个观众就是 3000 倍的能量消耗….

按照这个逻辑推理下去只有星际航行和创新药值得买。星际航行提升生命的广度，创新药提升生命的长度，有了这俩前置条件消费才能起来，否则有可能人类的消费已经被 24 小时的生命总时长和肉体飞行距离的限制带来的能量总消耗锁死了。

总之：如果按照人均能量占有和消耗这个标准来看的话，我们离天花板到底还有多高？如果按照单位能量生成的价格来看的话，那以货币计量的人均消费水平还有多少能够提升的空间？衣食住行都到天花板的话，剩下的就只是精神方面的需求，而且还是在 24 小时有效时间约束内的 “需求密度” 的提升才行，要是按照货币计量 “需求密度” 也下来了呢？比如从一小时 200 的线下需求变成一小时 5 块的线上需求……

这个恐怕才是我们真正值得考虑和担忧的问题。

今天要说的基本上说完了，但是看了一下到这里还有点短，男人太短了也不行，就再顺带讲一下另外一个话题：

看到一个新闻说某高校有学生被流浪狗咬了，去质问学校为什么不管管流浪狗？而恰好该学校就是前两年由于保安捕杀流浪猫狗被开除的这个学校。

魔幻的是，要求校方爱护小动物不能随意捕杀流浪猫狗和质问学校为啥不管管流浪猫狗害的学生被咬的声音是同时存在的。你又不能捕杀流浪猫狗，那流浪猫狗自然就多，你还要求猫狗不能咬人，那怎么办？让这些猫狗坐在教室里面找人给他们上思想品德行为操守课么？

这两种声音能同时存在而且还都得到了相当多的用户，这在反映了很多年轻一代的思维缺陷的：只有短链条思维能力，只能解决如果 A，则 A1 的结果，但是 A1 一路推演下去会导致什么样的 An 的多层推理能力是欠缺的。

比如再你琢磨一下：产品便宜、员工福利好、股东利润高且股价高，这本质上是个不可能三角。但是有些自媒体也不讲这个不可能三角：他作为消费者就要求你企业在卖东西的时候要便宜，作为员工讲员工福利的时候员工福利要好，最后他作为股民的时候要求体现在股东上面，利润要高，股价要高。

你要是个上市公司 CEO 我就问你如何同时满足这三者？按照某同学的说法：看起来只剩下打劫外星人一条路了。

这就是为什么现在下围棋这种事情已经可以被 “狗” 所替代了，但是唐僧觉得下棋打牌这种娱乐活动还是应该保留，至少作为思维训练的一种游戏这是可以非常有效的锻炼长链条思维模式的：我下完一步以后对手也是要下一步的，而且对手下的一步一定是对他最有利的一步而不是对我最有利的一步，那我再下一步应该要如何应对呢？如此类推……

就像好的投资者可以预判到市场的预判一样，好的棋手可以推算到十几步以后。但是很多人的思路不是这样的，他们只有 “我打吃，他不管，然后我吃掉他” 这么简单的思维模式。那你打吃以后人家凭啥不管啊！下棋的时候你能一眼识别出这种臭棋篓子，那在生活中你能一眼看出这种 “臭人篓子” 么？

正常人思维下面遇到这种情况下不过的时候是努力多背定式多下棋提升自己的棋艺，但是现在也有很多 “巨婴” 的解决方式是：我打吃，你居然要跑？不行！你跑我就掀棋盘！结果对面抄起棋盘来呼在自己脸上以后懵逼了。

（以上故事可以参考大汉棋圣汉景帝刘启往事：吴王世子在棋局上对刘启大放厥词，刘启也不逼逼直接抄起棋盘就把对方直接当场砸死了）

所以你要定规矩把其他人搞成你的对手的时候，最好要有掀桌子抄棋盘并且打赢的能力。要么唐僧给你个建议，就是你们可以共同把下棋变成一个娱乐不要在乎棋盘上的输赢，大家一起在棋盘之外把蛋糕做大，这个是唐僧最喜欢的商业模式和为人处世的模式。

但是很显然很多极端 “X” 权是只想分蛋糕并不想做蛋糕的。到这里我都没有说他们只擅长分蛋糕，因为如果只想有权力而不承担任何义务的话，根本就不会有人走到你的棋盘上来，0 乘多少都是 0，这就连 “擅长” 分蛋糕都算不上，因为就连电信诈骗都好歹给你点甜头呢。

这种去缅北都不是好员工的思维谁信谁傻 X。

本文来自微信公众号：唐僧的碎碎念，作者：唐二僧

普雷斯顿曲线：收入vs健康

1975年，人口学家塞缪尔·普雷斯顿在《人口研究》期刊上发表了一篇论文，后来成为发展经济学中最常被引用的研究之一。他将各国出生时预期寿命与其人均收入绘制成图，发现了一个极为一致的形态：在收入偏低时，收入的小幅增加会伴随预期寿命的大幅提升；但随着收入上升，曲线便迅速趋于平缓。

普雷斯顿曲线在横截面数据上拟合度很高，因此许多经济学家认为“只要促进增长，就能改善所有问题”。尽管这并非普雷斯顿本人的原意，但这条曲线常被引为这种“增长至上”观点的实证依据。

安格斯·迪顿在其著作《财富大逃亡》及多篇研究中，反驳了这种“增长即万能药”的解读。对他而言，普雷斯顿曲线最多只是描述了相关性，并非强有力的因果证据。例如，富国更长寿，并不能证明“收入增长本身”带来了 健康。迪顿的论点主要可归纳为以下几点：

首先，普雷斯顿曲线随时间推移整体上移，是其最关键的特征。这一观察在普雷斯顿的原始论文中已提及。也就是说，随着健康观念进步、医疗普及与公共卫生改善，即使是最贫穷的国家，预期寿命也在提高。换言之，今天某些收入水平仅相当于19世纪中叶英国的国家，所享有的预期寿命已远高于维多利亚时期的英国。迪顿认为，真正具有决定性的力量是全球知识的扩散——如细菌理论、口服补液盐疗法、疫苗接种、抗生素、戒烟研究等，而并非仅仅源自国民收入增长。

第二，许多最重要的健康改善其实并不需要大量财富。烧开水、勤洗手、为儿童接种疫苗、用口服补液盐治疗腹泻等，这些措施并不要求国家富裕，而需要的是知识、公众意识以及能够大规模推行这些措施的制度能力。

第三，在任何收入水平下，真正决定健康状况差异的是国家能力，或者说，是政府的基本职能：能否建设下水道与卫生设施、供应干净水源、推动公共卫生宣传、管理食品与药品，以及提供基础医疗服务。哥斯达黎加和斯里兰卡就在收入不高的情况下，实现了接近富裕国家的预期寿命。 

AI 导致大规模失业的情况可能还没有那么严重

@阑夕：时报作家 Ezra Klein 写了一篇专栏，说根据他的采访记录，AI 导致大规模失业的情况可能还没有那么严重，坏消息是，严重的问题另有其处：

3 月的一份民调显示，70% 的美国人认为 AI 将导致自己的就业机会减少，高于一年前的 56%，还有 30% 的受访者担心即将失业。

这有什么好奇怪的呢？AI 公司的老板们一直在频繁发出劳动力市场濒临瓦解的警告：

– Anthropic 的创始人表示，最快不超过 5 年，一半的初级白领岗位就会永久消失；

– 微软的 CEO 则声称，大多数文职工作会在 18 个月以内就被 AI 完全接管；

– OpenAI 发布了一份文件，呼吁实行每周 32 小时工作制，通过降低人类生产力来缓解大规模失业；

– 就在 NYT 的大楼外面，有一家我根本没听过的 AI 公司包下了巨幅广告牌，上面写着「停止雇佣人类」；

我可真谢谢你们了。

如果你对这轮 AI 叙事深信不疑，那么毫无疑问投降就是唯一的选择。

AI 被设计为可以廉价模仿人类在电脑上所能做到的所有行为，但它从来不需要睡觉，也无意组建工会，而且确实在许多任务上表现得比真人更为出色。

所以公司当然乐于用机器取代人类，它们也已经在这么做了，Meta、Oracle、Block 都在努力买断员工工龄，并坦然的把 AI 写为原因。

不过谨慎一点总是没错的，这些科技公司可能只是处在一轮招聘周期的末尾，同时想对资本市场讲述一个刺激投资人颅内 G 点的故事，AI 行业的大佬们固然是神经网络的专家，但他们未必也是劳动力市场的专家。

首先，宏观数据没有配合 AI 行业，2026 年 3 月的失业率是 4.3%，去年同期是 4.2%，平均时薪亦保持稳定。

Claude Code 是很牛逼，但软件工程师的岗位需求还在上涨，原因应该不难理解。

主流经济学界也对大规模失业的末日预言持怀疑态度，芝加哥大学的经济学家 Alex Imas 认为，绝大多数讨论 AI 的话题都存在误区：「答案始终取决于什么会变得稀缺。」

– 从人类历史来看，卡路里在很长一段时间里是稀缺的，我们的技能都是服务于寻找食物；

– 农业的发展逐渐解决了食物短缺的问题，然后就轮到商品变得稀缺；

– 工业制造带来了平价商品的海量供给，接着技术变得稀缺了，医生、律师和工程师因为掌握知识而获得高薪；

– 现在我们担忧 AI 会让知识也不再值钱，就像衣服和草莓如今人人都能消费那样，学习的成果也变成了消费品……

但稀缺本身是相对的，AI 可以完成的任务被讨论得太多了，更值得注意的是，有哪些任务是人们不希望 AI 来做的。

以下是计量经济学的一个发现：人类的财富越多，他们对于其他人类的需求就会越多，而不是越少。

于是，更有人味、体验或者意义的商品和服务，是一定稀缺的，有来路的衣裳、有调性的食物、能面对面的医生、让人感到被理解的理疗师、了解自己孩子的家教…… 这些社会关系，将会迎来爆发式增长。

是的，AI 剥夺了人类和电脑共事的场景，而人类又被赶去和人类共事。

事实证明，自动化程度越高，我们就越珍视人的温度。以咖啡为例，过去在家做浓缩咖啡很费劲，如今咖啡机已经人手一台。

所以这导致咖啡店倒闭了吗？当然没有。咖啡师比以往任何时候都多，咖啡店也比以往任何时候都多。咖啡作为商品反而催生了更多对咖啡体验的需求。

这就是稀缺性所赋予的价值。

好了，这是 Alex Imas 的结论，在 AI 的辣手摧花下，人类从事的岗位会进入一个以人性化为标准的时代。但还有一种可能性是，人类劳动力搞不好也不会发生巨大的改变。

1979 年，首款电子表格软件 VisiCalc 在 Apple II 上发布，它能在几分钟内完成过去需要整组会计师花上好几天时间的工作。

当时就有人预言会计师这个行业要无了，然而，此后 40 年间会计师的数量反而增长了 4 倍以上。

亚利桑那州立大学会计学教授 Eldar Maksymov 认为：「电子表格软件挖出了潜藏于市场里的财务需求，这种需求之前没被发现，只是因为成本没能降到够低。」

这是「杰文斯悖论」的一派主张，1865 年，英国经济学家杰文斯发现煤炭并没有因为蒸汽机对于生产率的提升而减少消耗，恰恰相反，因为成本更低廉了，煤炭的应用范围更广泛了。

Eldar Maksymov 相信历史的先例，「在大量采用计算机技术的职业群体里，就业增长速度都远超没有采用计算机的职业群体，成本的下跌，对应需求的增长，最终推动就业规模的扩大化。」

简单来说，能力的提升，会让人类意识到还有更多事情可做。

我的经历似乎也验证了这个说法，10 年前我刚开始做播客的时候，整个团队只有我一个研究员，现在我已经管理着一整支团队运作节目，而这让我的工作变得更轻松了吗？

完全没有，我投入准备的精力更繁重了，因为团队带来的信息增量，让我需要消化和思考的时间成倍增长，而我的播客也越做越大了。

我认识的所有热衷于拥抱 AI 的人，如今都比以前更加忙碌，因为他们能做的事情更多了，不是说好的 AI 会让大家摆脱工作享受生活吗？

当然，至于 AI 到底是提升了生产力，还是制造了提升生产力的假象，结论因人而异：

– 慢慢啃完一本难懂的书，远远好于快速吸收十本书的摘要；

– 认真通透的写完初稿，也比编辑五个由 AI 生成的大纲更能激发想法；

我的意思是，效率感本身是值得警惕的，那些把活儿都交给龙虾去做的人我见多了，但说实话，他们的工作质量都是在下降的。

但还是容我岔开话题，沃顿商学院教授 Ethan Mollick 曾提出过他对 AI 的基准测试：它是否比你在当下能够找到的最适合的人类更加优秀？

在他看来，问题不在于 AI 是否胜过顶级的编辑、程序员、心理医生或是旅行顾问，而是它能否优于你在急需帮助时可以联系到的最佳人选。

我想了一下，过去一年里，我确实觉得 AI 要比我身边的人更为出色：

– 我的编辑很博学，但他需要休息，还得分时间给其他作家；

– 我的按摩师也好得没话说，就是一般而言每个星期她只能接待我一次；

– 我也能找到专业的医生，但挂号却很麻烦……

所以或许我已经触及到了被反复警示过的临界点 ——AI 开始有能力取代我生活中的人类角色。

但事实并非如此。AI 越是强大，我越是需要和身边的人交流：

– AI 认为我应该为某个身体症状引起重视，于是我去看了医生，发现只是普通的过敏；

– AI 对我的个人困境发出锐评，然后促使我和心理医生开始了新的对话；

– AI 帮我验证了一个研究思路，这成了我和编辑讨论的一个新选题；

– AI 让视频制作变得轻松了，因此我可以有更多的要求去和剪辑师沟通……

怎么说呢，尽管我不认为经济完全自动化以及大规模失业浪潮是必然到来的，但也不能完全排除这种概率，AI 是一种与以往截然不同的技术，灵活性和成长性帮它超出了工具的范畴。

更可能的情况是，AI 不会取代所有或者大部分的工作岗位，而是取代其中一部分，但奇怪的是，恰恰是这种可能性让我们准备不足。

一个 AI 替代 800 万劳动力的世界，要比替代 8000 万劳动力的世界更难应对，如果真的是那种「大的来了」事件上演，全面重组经济反而有机会「不破不立」。

疫情就是一个例证：那场冲击如此彻底，以致于社会不能再像以前那样将工人们的不幸归咎于他们自身，于是只好建立了一套前所未有的补贴体系，让成千上万的人得到保障。

而当失业影响的范围更小，我们反而更为残忍，美国因为全球化流失的岗位大约有 200 万个，这在整体就业市场里不是太大的数字，但对这 200 万个具体的家庭来说，却是毁灭性的打击。

如果全国的卡车司机或是营销经理都丢了工作，我们很快就会采取行动，然而如果只是卡车司机或营销经理的失业率翻了 3 倍，那么我们就会像以前一样，暗示这是他们自己的错，给他们几个月的失业保险和培训机会，然后继续对这种结构化的困境视而不见。

另一个现实是，即便 AI 让带有深刻关系的技能变得值钱起来，它同时也会削弱人类学会这些技能的本事。

年轻人和朋友相处的时间已经从 2003 年的 12 小时 / 周减少到 2024 年的 5 小时 / 周，谈过恋爱的高中生比例也从 2000 年的 80% 骤降至 2024 年的 46%，约 1/4 的 00 后在过去一年里没有发生过性行为。

AI 也许是这种社交解体现象的帮凶，它提供了一种数字化的关系模拟，不再让人有动力去体验真实关系里的快乐与痛苦。

如果 Alex Imas 是对的 —— 我相信他是对的 —— 那么我们与他人建立深刻关系的能力，将成为一项核心且高价值的个人资产，而我所担心的，是这恰好也是技术从年轻人身上摧毁的东西。

当我乐观的期待 AI 时代所能创造的未来时，那幅画面充满富足，人类被鼓励过上追随本心的生活，而当乐观被打碎后，世界仍是如此，区别在于财富被垄断，而我们重视的深刻关系，却早就不知道该如何维系。

Thoughts on the Chinese auto industry potentially eradicating all other manufacturers globally?

@Demaeitcho

After Beijing 2026 auto show, I think the answers to the questions are much more clear:

1, Will the Chinese auto industry take over the whole world? What are the consequences?

Not yet, but it is likely if legacy automakers like Toyota, VW, and Tesla fail to launch competitive new models immediately.

In fact, VW and Toyota have already partnered with Chinese counterparts (such as Xpeng) to release new EVs in China. I suspect that in the near future, VW might begin selling its Chinese-made cars in Europe—much like Honda is quietly doing now. 

Consequently, European car factories may eventually be sold to Chinese companies to avoid bankruptcy.

2, Are the legacy automakers just creating false panic?

No. The panic is real. The threat from Chinese automotive giants is imminent.

However, I doubt whether European governments can manage this shift properly. They must balance the "3 Es": Economy, Employment, and Environment. Generally, the more limitations a government imposes, the harder it is to succeed.

3, Are the Chinese companies competing fairly in a free market?

Yes. Look at markets in Latin America, ASEAN, Australia, and New Zealand; Chinese cars often outsell their competitors without any extra local subsidies.

While it is true that the Chinese auto industry received heavy government subsidies in its early stages, money alone does not explain their success. Consider Northvolt in Sweden: it received massive subsidies from across Europe but still faced bankruptcy. The competitive advantage of Chinese cars stems from intense domestic competition, not solely government support.

4, Is it fair to have some protectionist policies and loyalism?

It is hard to say, as it depends on how you define "fairness." Usually, protectionism leads to lower-quality cars, higher purchase costs for consumers, and a less competitive domestic industry.

For instance, the U.S. makes it almost impossible to buy a Chinese EV locally. But what happens if American consumers buy Chinese EVs in Canada or Mexico and drive them into the U.S.? In a globalized world, protectionism is difficult to maintain. Loyalty is precious, but it isn't free.

5, Is there a path forward where all parties can win?

Looking at how Spain is proactively hosting Chinese investment, I believe a win-win path exists. However, it will be very difficult to navigate as Western governments face significant political and economic constraints.

无论中外，就业形势都非常严峻

@aozhoumujiang

ai对发达国家就业的打击真是空前绝后的，私校都有一种全军覆没的荒谬感

我在澳洲，最近和几个孩子同样毕业于私校的华人家长聚餐，交流近况，现实触目惊心。

样本一，孩子就读于悉尼大学计算机专业，待业8个月仍未有工作，目前在coffee shop打工，同学里除了能直接去顶级公司的聪明孩子和拿到银行入门职位的，大规模失业，还在啃家里吃家里的，心态也很差，和父母经常吵架，有很多矛盾。

样本二，孩子就读于UTS商科专业，同样没有工作，只有银行招了少数的几个graduate，其余全在闲散就业，最可怕的是样本二里的很多人包括这个小孩竟然在学编程，想去样本一碰碰运气，巨大的荒谬感。

样本三，悉尼大学法律毕业，法律因为ai的影响，就业目前非常差，他多数同学待业，打零工为生，最可怕的是下一届毕业的人又开始找工作了。

其他的样本具体就不列举了，现在AI对于发达国家的就业打击真的是空前绝后，这么多优秀的孩子就因为晚毕业了两年，连自食其力都是一件难事，AI再这么发展下去，我看也没人要小孩了，过去是小孩赡养父母，以后是父母还要养小孩一辈子，因为没有工作，把一个孩子从小到大尤其是念私校培养的投入在澳洲是天文数字，多少父母节衣缩食，结果迎来这个结果。

潘石屹：我的反思

这几天和朋友们聚在一起，话题总绕不开房地产出的大事，造成的损失以万亿来计算，整个行业几近崩塌。这件事给无数家庭和整个社会带来的伤痛，可能要几年、十几年才能慢慢平复。

看到媒体报道，相关的当事人已经认罪悔罪了。这些年经历的事情，很多场景都还在眼前。走到今天这个地步，我们这些做房地产的人，都该好好想一想，从中到底学到了什么。三十多年走过的路，我们得正视，这个“学费”太贵了。

我看了一些专家的评论和反思，各有道理。但问题的根源到底是什么？我说的未必对，只是想把自己这些年经历的、看到的，坦诚地说出来。

从福利分房到商品房

回到三十年前，中国还没有真正意义上的房地产市场。那时候住房靠的是单位分配。商品房最早只出现在经济特区，后来又有了一种叫“外销房” 的商品房，要有外销许可证，主要卖给港澳台同胞和外国人。1998 年是个分水岭——国家决定不再搞福利分房了，改成商品房。

但头几年，市场怎么也搞不起来。很多城市都冷冷清清，政府着急，企业也着急，大家都在摸索，谁心里都没底。那时候，我们几位房地产商经常被政府请去一起商量对策。说实话，我们自己也不懂，说的都是些一知半解的话。

当时每次去香港，我们就拼命学习：收集每个楼盘的售楼书，拍样板间、拍模型，学他们的销售方式，学他们的行话。“按揭”“楼盘”“开盘” 这些词，就是那时候从香港人那里学来的。

回头看，学习本身没有问题。问题在于，后来我们把高杠杆、高周转的那套做法也学了过来，而且在国内很快就变了味、走了样。

按揭与失控的杠杆

为了刺激购房，银行开始给购房人提供贷款，也就是“按揭”。我当时也是支持这个方向的，理由是：给购房人贷款比给开发商贷款好，因为购房人是真正要买房的人，风险相对可控。

刚开始是五成首付，也就是一倍杠杆。但市场表现离政府和银行的预期差距很大，于是首付比例就一降再降，四成、三成、两成，杠杆越来越高。接下来，荒唐的事情开始发生：有些房地产商和银行联手搞5%的首付，也就是说，借的钱是自己掏的钱的19倍。更荒唐的是，有人提出了 “零首付”。

当时中央电视台有一档节目叫《对话》，开播不久做了一期关于零首付的节目，我被请去做嘉宾。我明确反对，我的观点是：零首付的杠杆是无穷大，一分钱不掏就能买房，全是拿别人的钱在赌，风险没了底。但节目播出时，我说的那些话全被剪掉了。

这件事让我感触很深。地方需要增长，银行需要放贷，企业需要卖房，大家实在太着急了，杠杆就这样被一层一层加了上去。

“土地银行”

与此同时，房地产商也在拼命想办法、造概念、出策划报告。当时还有协会专门颁发 “房地产策划师” 的证书，这种做法已经很普遍了。其中一个影响很大的概念，是从国外搬来的 “土地银行”，意思是：谁手里的土地储备多，谁的 “土地银行” 规模就大，就更容易上市，也可以发股、发债。投行分析师也纷纷写报告，推波助澜。

开发商大量储备土地的做法，也正好符合地方政府搞土地财政的需要——土地出让收入迅速成了很多地方财政的重要来源。几方力量都往同一个方向使劲，很快就有一家房地产商的土地储备超过了一亿平方米。落后的开发商也拼命追赶，生怕掉队。

没几年时间，行业竞争不再只是比谁能把房子盖好、卖好，而是比谁拿地更多、融资更快、扩张更猛。行业不仅自己快速膨胀起来，还带动出一整套围绕它运转的生态：房地产媒体成了一个行业，中介代理成了一个行业，各种金融产品、策划咨询都跟着繁荣起来。在那样的氛围里，只能说好话，不能指出问题。谁要是提出质疑，就成了另类，成了“乌鸦嘴”。房地产行业就这样失控了。

庞氏骗局

后来，专家和政府也意识到了问题的严重性。但在相当长一段时间里，焦点都放在 “房价上涨过快” 上。社会上大量的精力，花在了房价收入比、租售比的争论上。

房价高低当然是个问题，但它不是最核心的问题。真正的问题，出在房地产背后的运转模式上。运转模式回归正常了，房价自然会回到合理的水平。

这个模式是什么呢？开发商靠预售回款活着，用今天卖房的钱填昨天的窟窿；企业靠不断借新钱还旧债周转；地方政府靠卖地过日子，主观上就倾向于推高地价；购房者相信房价会一直涨，买房不是为了住，是为了转手赚钱。

这四样东西绑在一起，哪一样断了，其他的都会跟着垮掉。行业表面看起来繁荣，实际上越来越脆弱，越来越依赖后来的人掏钱、后续的融资跟上、价格预期不断往上走，才能覆盖前面的承诺和窟窿。

当然，房子是实实在在的东西，人总是要住房子的，不能把所有的房地产买卖都混为一谈。但必须承认，在相当长一段时间里，一部分房企的做法，已经跟“庞氏骗局”没什么两样了：支撑它运转的，不再是稳健的经营和真实的现金流，而是下一笔融资、下一个买家、下一轮涨价。一旦这些同时断了，链条就会崩掉。

用大白话说，这叫击鼓传花。用专业术语说，就是庞氏骗局。

能离场的永远只是少数

2004、2005 年前后，房地产正热。有一次房地产论坛上，我在发言中提到一家公司的商业模式可能有问题。论坛结束后，这家公司的老板把我从饭桌上叫开，找了个僻静的地方，语气很严厉地警告我：“你今后不要谈我们公司的商业模式！”

我沉默了。

过了一会儿，他语气稍微缓和了一点，又说：“你刚才谈了小产权房，谈得很好。你今后就谈小产权房吧。” 我继续沉默，一个字都没有说。

从那以后，我尽量避开他，免得彼此尴尬。后来他又托人带过几次话，意思还是一样：不要谈他们的土地银行和商业模式。

再后来，我渐渐成了这些房地产商不欢迎的人，一些城市的政府也不太欢迎我了。说白了，因为我成了那个砸人家饭碗的人。媒体上客气的说法叫 “另类房地产商”，私下说法就是乌鸦嘴。

那些年房地产热闹的时候，成立了各种各样的组织，协会、商会、联盟，名目繁多。他们不欢迎我参加，冠冕堂皇的理由是我们公司规模不够。有一次去上海开会，是个什么联盟的年会，名字我记不清了。会议背景板上没有我们公司的名字，后来临时打印了一个，贴了上去。

还有一次经历印象更深。那家公司租了我们在北京银河 SOHO 的房子，用来销售他们的楼盘，门外排着很长的队。我戴上帽子，把帽檐压得很低 —— 说实话，我有点担心被他们认出来，赶我出去。我带了两位同事，挤进了售楼处。看到的情形很简单：每人先交五万元，拿一个房号，然后这个房号本身就开始被炒了。

看到这个场面，我心里就明白了：很多排队的人，并不是为了买房住，而是默认它会涨，总有人出更高的价格接过去。安全出门后，同事问我什么感受。我说了四个字：庞氏骗局。

当年那些排长队的人，不能说都是投机者，很多人只是被卷进了一个看上去永远会涨的链条里。在那个链条里，人人都觉得自己能在鼓声停之前离场。但最后真正能离场的，永远只是少数。

启示：诚信是底线

三十年过去了，发生了太多事情。今天中国房地产走到这个局面，不只是某些房地产商的错。具体的罪状，司法机关已经认定了。但从行业的角度看，这些企业最终走到的那条路，用四个字概括，就是庞氏骗局。当然，走到这一步，也不只是企业的问题，它是制度、金融、地方财政、企业扩张和社会预期共同作用的结果。

我们当初的确什么都不懂，从零开始，向别人学习，向香港人学习，边干边摸索。这个过程中犯错、走弯路，本来就是难以避免的。企业经营失败也不可怕 —— 只要守住诚信的底线，最坏的结果是公司破产，损失主要由自己承担，对他人、对经济、对社会不会造成这么大的伤害。

真正致命的，是当一个行业逐渐背离诚信，把商业模式建立在不断加杠杆、不断融资、不断找人接盘之上。更危险的是，有些人还有意做局，制造幻觉，让越来越多的人卷进来。到了这个地步，错误就不再只是企业自己的错误，伤害也会扩散到金融、地方财政、普通家庭和整个社会。

说到底，诚信是底线。守住了这条底线，即便犯错，也还有纠正的余地；失去了这条底线，再大的行业、再高的增长，最后都可能在一夜之间崩塌。

写在最后

反思是为了往前走。

根据公开数据，房地产已经连续下跌了 47 个月。什么时候才能恢复？我觉得，首先要尽快处理这些遗留的问题。就好比一个人生病了，该吃药就赶紧吃药，该动手术就赶紧动手术，不能拖。拖得越久，病情越重，恢复也越难。只有把病因诊断清楚，认认真真地开始治理了，房地产才有可能触底回升。

房地产市场要恢复，最重要的是信心。在处理遗留问题的时候，一定要把购房人放在第一位。他们把全部的信任交给了我们开发商。按揭贷款的合同，是银行、开发商和购房人三方一起签的。卖房的时候，我们开发商的口头禅是 “五证齐全”—— 四个带红章的证件，一个带国徽的证件。这些证件，本身就是政府的一种背书。如果买了房却拿不到房，市场的信心就彻底没了，房地产的恢复也就无从谈起。

跌了这么久了，不能再拖了。但光靠催着治病还不够，根子上还是得把诚信找回来，信心建立在诚信的基础上，“好房子” 建在诚信的基础上。我们盼望着这一天早日到来。

北京年轻人占比10年逐步回归全国平均水平

2015—2024年，北京20—29岁常住人口减少212.9万，年轻人占比逐渐趋近全国平均水平；2024年，河南户籍人口比常住人口多约1700万；同年，广东常住人口比户籍人口多2500万左右，人口吸纳规模位居全国首位。

作者：田进
封图：图虫创意

截至4月27日，31个省份均公布了2025年末常住人口数据。其中，2025年仅有7个省份常住人口实现正增长，湖南、四川、河南常住人口降幅最为显著，均超40万。

另一组值得注意的数据是：多地统计部门近期陆续发布本省《2025年统计年鉴》（下称《统计年鉴》）。经济观察报统计，北京、河北、河南、江苏、福建、安徽六省（市），已在历年《统计年鉴》中持续披露分年龄段常住人口数据，更为细致地勾勒出各地人口年龄结构的变化特征。

《统计年鉴》显示，2015—2024年，北京20—29岁（下称“年轻人”）常住人口减少212.9万，年轻人占比逐渐趋近全国平均水平；2024年，河南户籍人口比常住人口多约1700万（即“净流出人口”）；同年，广东常住人口比户籍人口多2500万左右（即“净流入人口”），人口吸纳规模位居全国首位。

在四大一线城市中，深圳年度户籍迁入规模长期领跑，但落户人口数在2022年迎来拐点，从2021年的39万人骤降至21.96万人；上海落户人口数拐点出现在2021年，落户人数由2020年的14.9万人增至26.59万人，此后多年保持稳步增长；北京落户规模整体平稳，2024年共有13.94万人成功落户北京，为2018—2024年间的最低值。

（备注：各省《统计年鉴》中的户籍人口，为该省公安部门公布的准确户籍人口；常住人口指一年中在本地居住半年以上的人口，为各地抽样调查推算出的常住人口数据或人口普查数据。）

01

北京年轻人占比逐渐回归全国平均水平

2015—2024年，北京常住年轻人占比波动最大，该比例从21.3%逐年回落至11.4%。从人口规模计算，十年间，北京常住年轻人由461.8万人降至248.9万人，累计减少212.9万人。同一时期，北京常住老年人（60岁及以上）数量从340.5万增至514万，增加了173.5万人。

制图：经济观察报

如图一所示，全国范围内，20—29岁人口占比下滑是整体趋势（黑色曲线）。此前，北京年轻人占比曾大幅高于全国均值；2015—2024年，北京年轻人占比回落速度明显快于全国整体水平（红色曲线），至2024年，北京年轻人占比已接近10.56%这一全国平均水平。

2020年是北京年轻人数量减少最明显的年份，常住年轻人数量从2019年的380.5万人降至325.5万人，年内减少了55万人。其余年份，北京年轻人年度缩减量基本稳定在20万人左右。

在20—29岁人口占比下滑、60岁及以上人口占比上升的同时，北京其他年龄段的常住人口比例波动并不大。例如，2015—2024年，19岁及以下常住人口占比维持在12.6%—14.8%区间；30—39岁常住人口占比维持在18.9%—21.2%区间；40—49岁常住人口占比维持在14.6%—16.1%区间。

以此计算，2015年，北京每百名常住人口中，约有21名年轻人、16名60岁及以上老年人；到了2024年，每百名常住人口中，年轻人降至11人，60岁及以上老年人升至24人。

尽管年轻人占比逐步向全国平均水平靠拢，北京对外来人口吸引力依旧强劲。2015年，北京常住外来人口达862.5万人，创下1978年有统计以来的历史峰值。此后外来人口规模小幅回落，2024年常住外来人口仍有819.3万，十年间减少约43万人，降幅远低于年轻人数量缩减规模。2024年，外来人口占北京常住人口比重达37.5%。

此外，北京就业承载能力依然十分显著，薪资水平位居全国前列。2025年，北京城镇新增就业33.0万人，较上年增加3.1万人；城镇调查失业率均值4.1%，低于上海、广东、江苏等省市。收入方面，2025年北京居民人均可支配收入达8.9万元，在全国31个省份中，仅次于上海的9.2万元。

02

河南、安徽输出千万户籍人口

在公开分年龄段常住人口的六省份中，2014—2025年，河南、河北、安徽三地的年轻人占比与北京趋势相近，均出现明显下滑。

河南、河北、安徽三省人口的特殊之处在于，十年间，19岁及以下常住人口占比长期高于全国平均水平，但本地常住年轻人占比持续低于全国均值。

其中，河南该特征最为明显。2015—2024年，河南19岁及以下常住人口占比呈“倒V”走势，常年稳定在27.4%以上，大幅高于全国约22%的平均水平，但青年人口留存能力偏弱，年轻人占比长期低于全国平均水平。

制图：经济观察报

从常住人口总数来看（见图二红色区域），2015年—2024年，河南年轻人口规模持续收缩，从1474.6万人降至1037.2万人，十年累计减少437.4万人。同一时期，河南常住人口总量只减少140万人。

31省份中，河南户籍人口连续多年位居全国首位，2024年户籍人口达11517万人；而当年常住人口仅9785万人，位列全国第三。按此计算，2024年，河南人口净流出超过1700万人。2015—2024年，河南人口净流出规模呈波动上升态势。

另一方面，人口外流背景下，河南省会郑州实现常住人口逆势增长。2015至2024年，郑州常住人口从1069万人逐年增至1309万人，十年新增240万人。

同为传统劳务输出大省，安徽同样存在人口外流现象。2025年，安徽户籍人口7101.7万人，常住人口为6082万人，两者差额为1019.7万人。

值得注意的是，近十年，安徽本地青年留存意愿持续提升。安徽《统计年鉴》显示，2015—2024年，安徽外出半年以上的人口（即拥有安徽户籍却在省外居住）中，年轻人占比由30.66%降至20.13%，30—39岁人口占比从21.47%提升至25.42%。

03

广东、浙江强力吸纳千万级跨省流动人口

在已披露2025年常住人口数据的31个省份中，仅7个省份人口实现正增长。连续19年坐稳全国人口第一大省的广东，2025年常住人口新增79万人，增量领跑全国；浙江以31万的年度增幅位列第二。

广东GDP总量已连续37年位居全国第一，叠加深圳、广州、佛山、东莞等制造业与科技创新重镇加持，广东形成充足的就业岗位供给。赛迪顾问发布的《2024先进制造业百强市》榜单显示，深圳、广州、佛山、东莞分别位列全国第一、第三、第十四、第二十二位。

2024年，广东常住人口比户籍人口多2500余万，净流入人口位列全国第一。根据第七次全国人口普查数据，2020年约有693万广西户籍人口、511万湖南户籍人口以及277万河南户籍人口在广东，三省总计向广东输出了接近1500万人口。

分城市来看，2024年末，深圳市常住人口1798.95万人，其中非深圳户籍人口1167.94万人，占比65.25%。

浙江同样是吸引外省人口流入的大省，2024年全省常住人口比户籍人口多1431.11万人，2015—2025年常住人口连续十年保持正增长。

浙江省第七次人口普查系列分析报告显示，2020年，浙江省外流入人口来源地前三名分别为安徽、贵州、河南，流入规模依次为313.88万人、282.75万人、246.59万人。杭州、宁波和温州为省内主要人口吸纳城市，三市合计吸纳省外人口863.20万人，占全省省外人口总量的53.33%。

上述报告还显示，分年龄看，浙江省外流入人口仍以劳动年龄人口为主。2020年，浙江省外流入人口的迁移原因为工作就业的占82.18%。大量年轻人口流入有效缓解了浙江人口老龄化速度。

04

北上广深的落户人数差异明显

近十年，户籍制度改革在政策层面被频繁提及。

按照政策导向，常住人口300万以下的城市全面取消落户限制；城区常住人口300万至500万的大城市落户条件被全面放宽；城区常住人口500万以上的超大特大城市，要进一步调整完善积分落户政策，有条件的城市要探索取消积分落户年度名额限制。

现阶段，大多数城市户籍仍与教育、医疗、社保等公共服务与社会福利深度绑定。

在人口流动中，多个省份在《统计年鉴》中公布了每年户籍迁入人口数量（即户籍从其他省份迁入本省的人数）。

如图三，四大一线城市公布了2015—2024年的户籍迁入人口数。十年间，落户北京、广州的人数波动相对较小。其中，2024年共有13.94万人成功落户北京，为2018—2024年间的最低值；2024年共有16.52万人成功落户广州，是2017—2024年间的最低值。

制图：经济观察报

相比之下，成功落户上海落户规模波动幅度较大（如图三红色曲线所示）。2015—2020年，成功落户上海的人数保持在11万—15万人；但在2021年，成功落户上海的人数骤增至26.59万人，同比增长78.46%；2023、2024年，成功落户上海的人数更是增至28.88万、27.64万。

自2018年以来，上海在政策层面逐步降低应届毕业生的落户门槛。2018年，北大、清华本科应届毕业生可直接申请落户上海；2020年，这一落户政策扩展至上海交通大学、复旦大学、同济大学、华东师范大学；2021年，上海提出，在五个新城和自贸区新片区就业的本市应届研究生毕业生，符合基本条件可直接落户；2022年，上海所有高校的应届硕士毕业生均可直接落户上海。

虽然深圳的户籍迁入人口数量常年稳居四大一线城市之首，但年度波动相对较大。2017—2021年，每年成功落户深圳的人口均保持在35万人以上。2022年，这一数值骤降至21.96万，2023、2024年回升至28.06万。

2021年5月，深圳市发展和改革委员会发布的《深圳市户籍迁入若干规定（征求意见稿）》提到，户籍迁入以总量调控、分类管理、存量优先为原则，实行年度计划安排、准入条件和审批入户相结合的管理方式。全市年入户总量应当控制在年度迁入计划内。

其中，《征求意见稿》对部分落户政策进行了调整。比如，老人随迁子女入深户的时间要求由8年调整为15年，同时新增子女在深圳连续缴纳社保满15年的要求；在学历要求方面，此前普通高等教育专科及以上学历、年龄35周岁以下人员，可直接核准办理人才引进迁户，新规调整为需具备国内普通高校全日制大学本科学历并取得学士学位。

针对2020年深圳两会期间深圳市人大代表提出的相关建议，2021年4月深圳市发展改革委回复称：深圳入户政策目前在国内主要大城市中几乎最为宽松，且已覆盖所有群体，不宜再加以放宽。若按照法定退休前不设年龄、缴纳社保15年即可入户的敞口式政策，作为千万级人口规模的超大城市，可以预见的深圳户籍人口增长将面临失控局面，最终造成人口剧增，公共服务供需矛盾更加尖锐，同时进一步加剧环境污染、交通拥堵等问题，导致与实现民生幸福城市背道而驰的后果。

整体来看，户籍制度改革仍在持续推进。“十五五”规划纲要提出，科学有序推进农业转移人口市民化。完善超大特大城市积分落户政策，全面设立街道或社区公共户口，拓宽稳定就业居住的农业转移人口落户渠道。

《经济学人》｜伊朗战争正让特朗普更加弱势，也更加愤怒

这场轻率而不计后果的军事行动，正在削弱这位总统原有的 政治“超能力”，并可能因此让他变得更加危险。

别轻易赌唐纳德·特朗普会输。没有哪个政治人物，能像这个人一样，一再挣脱本应将其拖垮的政治引力。2021年1月6日，他的支持者冲击国会大厦；可到了2024年，他却反而以更高的得票份额再次当选。

即便如此，仍很难想象，还有哪场危机会像他这场判断失当、又罔顾后果的对伊战争一样，如此精准地截断其总统任期原本的运行轨迹。哪怕战事很快结束，也足以改变他第二任期的走向；若战争持续数月，则可能让他的总统任期一路坠地。

原因在于，对伊朗的这场冲突正在削弱特朗普的三项政治超能力：把自己定义的现实强加于世界的能力，毫不手软地运用筹码的能力，以及他对共和党的掌控力。即便没有伊朗因素，这些典型的特朗普式优势也很可能会在中期选举之后开始减弱。战争只会加速这种变化。

先看特朗普与现实的较量。在政治上，这位总统展现出了惊人的扭曲事实能力，而果不其然，他坚称自己在伊朗已经取胜。但战争自有其冷酷真相。伊朗政权按任何常规标准都不可能算赢。然而，尽管基础设施已遭大范围破坏，多名高级领导人也遭到暗杀，其中包括安全事务负责人阿里·拉里贾尼，伊朗政权眼下仍然存活；与此同时，那大约400公斤已接近可制核弹级别的浓缩铀，仍然下落未明。

更关键的是，伊朗还在对全球能源产业发动另一条战线上的战争。随着它袭击霍尔木兹海峡的航运，并打击周边邻国的基础设施，市场正在实时为这场较量记分。3月18日，在伊朗导弹袭击卡塔尔一处天然气枢纽后，布伦特原油价格飙升至每桶110美元以上。伊朗政权会因此得出一个结论：它的这套打法正在奏效。

如果说时间站在哪一边，那更可能是伊朗。美国和以色列终究会逐渐打完那些仍值得从空中攻击的目标，或者用于拦截伊朗武器的防空系统将日益吃紧。相比之下，伊朗手中似乎仍有充足的无人机。只要它继续限制霍尔木兹海峡通行，油价就会继续攀升，对世界经济的伤害也会不断扩大。

特朗普的第二项 政治“超能力”，是运用筹码。如今，其他国家领导人既然已经习惯了他的粗暴施压，也就开始学会如何抵抗。当这位总统要求美国盟友协助恢复海峡通航，并警告说如果他们拒绝，北约(NATO)将面临“非常糟糕”的未来时，盟友们没有答应。他随即迅速改口，装作自己从未需要过援手。

同样，伊朗也在通过积累针对特朗普的筹码来与他周旋。最近几天，伊朗已经释放出信号，表示将允许友好国家的船只安全通过霍尔木兹海峡。这表明，它打算把通行权本身变成谈判筹码。即便特朗普想结束战争，伊朗仍可以继续向过往船只开火。如果这条水道一直关闭到4月底，油价可能升至每桶150美元。

有了这些筹码，伊朗未必只会满足于恢复战前现状。它可能要求解除制裁，也可能要求美国承诺放弃其在中东的部分基地，或者出手约束以色列。倘若美国经济衰退的阴影逼近，股市开始下跌，特朗普会不会选择升级战事，比如夺取拥有伊朗石油出口终端的哈尔克岛？还是说，他会在压力面前退让？

答案部分取决于他的最后一项力量，也就是他对党内的掌控力。特朗普当选时，靠的是让选民免受战争与通胀之苦的承诺。到目前为止，已有13名美国军人丧生；若为夺回那批铀而在伊朗境内发动地面行动，或在哈尔克岛展开地面行动，更多人都将面临危险。汽油和柴油的平均价格已分别升至每加仑3.88美元和5.09美元，而特朗普宣誓就职时，这两个数字分别仅为3.11美元和3.72美元。共和党内部对这场战争的支持依然强劲，但已经开始松动。“让美国再次伟大”(MAGA)阵营中有一个高调派系，尤其是塔克·卡尔森，本周在本刊视频节目“The Insider”中接受采访时，已经把这件事称作一种背叛。

私下里，许多共和党民选官员正怒火中烧。特朗普无视有关霍尔木兹海峡的警告，正是他一贯轻蔑战略、又狂妄地认定自己比真正懂行的人更高明的典型表现。如今，共和党在11月中期选举中失去众议院控制权的可能性已经很高；他们连参议院也输掉的概率，则上升了10个百分点，达到大约50%。败得越惨，这位总统就越会沦为跛脚总统，他对谁来继承这个政党的影响力也就越小。

如果战争拖延下去，导致油价高企、股市暴跌，特朗普可能会试图寻找脱身之道，并在别处找一场胜利，比如古巴。如果战斗停止，市场大概会如释重负。但特朗普并不完全掌控这场战争。伊朗对卡塔尔天然气枢纽的袭击表明，它手里仍然有牌可打。而且，即便明天就停火，恢复石油生产也可能需要四到六周，稳定石油市场需要四到八周，航运恢复正常则需要两个月。伊朗再次采取行动的风险仍会存在。高油价可能持续数月，而它每多维持一天，这位总统就会更弱一分。

特朗普的 政治，依赖于胜利所赋予他的力量。倘若他显得像个失败者，那就准备好看到他展开报复。一个更弱势的总统，可能会变成一个更危险的总统。

失速

外交是特朗普最能放手而为的领域。因此，他可能抛开北约，也可能为了惩罚欧洲而放弃乌克兰。他可能打着打击犯罪和毒品的名义胁迫拉丁美洲，也可能要求日本和韩国为美国的防务保护付钱。在关税问题上，他会采取最大化立场。即便这些做法最终未必都能得手，也仍会进一步侵蚀美国的同盟体系，而中国和俄罗斯自会乐见其成。

但特朗普也完全可能转而在国内发难。他已经认同这样一种主张：剥夺那些批评这场战争的媒体机构的广播牌照。他想逼迫美联储大幅降息，可这场战争反而使降息更难发生；可以预料，他与央行之间还会有更多冲突。他可能打击那些被他视为敌人的人，也可能把移民执法人员派往更多由民主党主政的城市。他甚至可能威胁干预中期选举，要么把这当成一场用来激怒对手的政治表演，要么因为他确实意在左右选举结果。

很难看出特朗普最终如何还能在伊朗问题上以赢家姿态收场。务必警惕：他一旦沦为输家，往往会以极其糟糕的方式作出反应。 

AI 对劳动力市场的影响：一项新的衡量指标和初步论证

@蕨代霜蛟：Anthropic（Claude 他爹）非常值得细品的 AI 报告。这份研究和很多纸上谈兵的预测不一样，不是先假设哪些工作会被 AI 取代，而是直接拿 Claude 的真实使用数据再结合模型能力，做了一个所谓的 “观察暴露度』，人话就是 —— 看现实世界里到底有多少工作真被 AI 给取代了。

结果非常耐人寻味。譬如说程序员这个职业，理论上有 94% 可以被 AI 辅助完成，但现实中真正使用 AI 的比例只有 33%。换盐汁，从技术能力上看很多事情已经能做的在真实工作环境里，AI 渗透得却远没有公众想象的那么快。

目前 AI 接触最多的岗位主要集中在程序员、客服、数据录入这一类高度信息化的工作。相反，大约 30% 的劳动力几乎完全不受影响，比如厨师、维修技工、建筑工人这些需要动手、需要在现实环境中操作的职业。对着屏幕的工作最容易被 AI 影响，现实世界里的工作反而安全得多～

还有一个比较反直觉（对一些人而言未必反直觉）的结论：受影响最大的不是蓝领，而是白领，尤其是高学历、高薪、典型办公室岗位的人群。统计上看，女性和亚裔受影响更明显，因为这些群体在知识型岗位里的比例更高。

不过好在至少到目前为止，还没有看到 AI 造成系统性的大规模失业。真正值得注意的是一个早期信号：22 至 25 岁年轻人进入这些高 AI 暴露岗位（常常也是目前为止最光鲜亮丽最令人羡记恨的岗位…）的比例下降了 14%。换句话说，公司可能还没有裁掉老员工或者判断下来不愿意裁因为觉得不划算 or 投鼠忌器等等 whatever 的原因，却肯定已经开始减少招新人。以及、人间很多变化往往就是从招聘端先开始。

So 从今天的阶段看 AI 更像是一个效率工具，而非直接替代人的机器。很多人用它写代码、查资料、做总结、写文档，效率明显提升，但还远没有到整条职业链条被机器接管的程度。也就是量变到现在为止尚未抵达痔变…

当然这并不意味着可以高枕无忧。模型能力还在快速进步，今天只是辅助，未来对工作的影响一定会越来越大。真正的问题不是 AI 会不会改变工作，而是整个社会和个人是否能及时适应这种变化。

还有一点需要注意的是，这份报告的数据主要来自 Claude、并不代表所有 AI 产品。但和其他研究放在一起看，整体趋势其实还是高度一致的。

总结两个要点就是：一、AI 确实渗透着，随风潜入夜且润物细无声，但目前为止的实际速度比很多人想象的慢，短期内还不会突然出现大规模失业，虽然结构性的变化已经在悄悄发生。二、最先被改变的，就是那些看起来最体面最让人羡慕期待的办公室高级精英工作，目前看来已经入座成功的老人们还算稳妥，但新人们想要进入门槛的难度因为 AI，已经在显著增加，年轻人哪怕优秀的，也正在被时代无情地先开刀。换盐汁就是：传统教育路径选择的性价比越来越低，说不定未来会在某个节点上暴跌。

想清楚自己的人生、尤其是刚开始人生的人们！


@阑夕：少刷点 2028 就业危机那种泔水文件，来看看 Anthropic 的正经报告：

「AI 对劳动力市场的影响：一项新的衡量指标和初步论证」

– 我们引入了一种新的 AI 替代风险标准 ——「观测暴露度」 ，它结合了理论上的低级自动化能力和实际使用数据，并更加重视自动化（而非增强型）和与工作相关的应用；

– 据美国劳工统计局预测，到 2034 年，与 AI 接触风险较高的职业增长速度将会放缓；

– 最容易受到 AI 取代的就业者往往年龄较大、性别为女、受教育程度较高、收入较高；

– 虽然我们发现，在高暴露职业中，年轻劳动者的招聘速度有所放缓，但我们并未统计到自 2022 年末以来失业率出现系统性上升；

– 如图 1 所示，红色区域代表着人类在专业领域使用 Claude 的实际覆盖率，距离理论能力值相差甚远；

– 随着 AI 部署的提高，红色区域将会扩大并完全覆盖蓝色区域，很难被 AI 覆盖的岗位范围侧重于具身层面，从修剪树木、操作农机等体力劳动到出庭为客户辩护等法律事务；

– 图 2 显示了首次指标影响最大的 10 类职业，程序员位居榜首，暴露风险高达 75%，这和 AI Coding 的发展趋势保持一致；

– 在最底层，有 30% 的劳动者完全没有覆盖，因为他们的工作任务暴露度太低，比如厨师、摩托车修理工、救生员、调酒师、洗碗工都属于这一群体。