魏城：江學勤的分析和預測有很多合理性，但他認為這場戰爭將導致美國AI泡沫破裂、“龐氏騙局”倒塌、帝國迅速解體，未免有些過於絕對化。一個名叫江學勤的中國私立學校教師，突然在西方輿論場上大紅大紫，被人們稱為“江學勤現象”。英國家喻戶曉的電視名人皮爾斯•摩根（Piers Morgan）採訪過他，美國名滿天下的右派網紅塔克•卡爾森（Tucker Carlson）也採訪過他，許多其他著名的西方網紅也在排著隊，等著他同意，接受採訪。此外，美國的《新聞周刊》和獨立政論節目Breaking Points、英國的《鏡報》和《每日快報》、印度的新德里電視台（NDTV）、孟加拉的《商業標準報》（The Business Standard）等許多國家的主串流媒體也都對他進行過專題報導，甚至稱他是“中國的諾查丹瑪斯”（China's Nostradamus）。1976年，江學勤生於中國廣東，1982年，在他6歲的時候隨家人移民加拿大，定居多倫多，父親做餐館短工，母親做裁縫，家境清貧。少年時期在加拿大完成中學教育後，江學勤憑獎學金考入美國耶魯大學，1999年，他獲得英語文學學士學位。2002年，他在中國參與了深圳中學的教育改革，此後20多年，他在中國多所學校從事教學與課程改革工作。自2022年起，他在北京的私立學校探月學校任教，但他一直擁有加拿大公民身份。不過，江學勤如今在西方走紅，並不是因為他的教育改革經驗，而是因為他的三個地緣政治預測，這三個預測都與川普有關：在2024年美國總統大選之前，他預測川普會重返白宮，川普會發動針對伊朗的戰爭，川普會輸掉這場戰爭。隨著前兩個預言的應驗，以及近期美以對伊朗採取軍事行動，他的第三個預言成為了全球關注的焦點。他在西方的視訊網站油管（YouTube）上有一個頻道：預測歷史（Predictive History）。他的這三個預測都是通過這個頻道做出的。江學勤之所以把自己的油管頻道命名為“預測歷史”，是因為他堅信：歷史不僅僅是過去的記錄，更是通往未來的結構性指南。他的這個頻道在2023年中期開辦，最初默默無聞，訂戶極少，後來的訂戶增長也頗為緩慢，一年後的2024年中期，訂戶增加到30多萬，但到2025年底、2026年初，訂戶突然爆炸性增長，截止於2026年4月1日，訂戶已經達到近220萬。江學勤的第三個預言並不是說美國會在傳統軍事意義上被伊朗擊敗，而是說美國會因戰場內外的種種因素，最終被“耗死”，其推演邏輯主要基於“不對稱戰爭”和“金融代價”。江學勤的分析和預測並不依賴於傳統的衛星圖像或情報，而是基於以下三個維度：首先是不對稱戰爭的經濟帳。他經常舉例說，伊朗的自殺式無人機造價僅2萬至5萬美元，而美國的攔截導彈（如薩德或愛國者）成本高達數百萬甚至上千萬美元。他認為這種“用金條換石頭”的消耗戰會迅速掏空美國的財政。其次是海灣國家的“生命線”脆弱性。他指出海灣國家（沙烏地阿拉伯、阿聯等）的命門不在石油，而在海水淡化廠，一旦基礎設施受損，這些國家將面臨生存危機，進而導致支援美國的地區體系崩塌。第三是金融與AI泡沫的聯動。他認為美國經濟本質上依賴於海灣資本對AI等科技泡沫的注資，如果中東陷入長期混亂，資金鏈斷裂，美國的金融體系會隨之坍塌。江學勤的三個預測都是在2024年美國總統大選之前提出來的。在大選之前，很多人也預測過川普當選，但江學勤還很早預測出當時還未出名的范斯可能成為川普的競選搭檔，最終會成為美國副總統。也許有人會說，大選前預測川普當選沒有什麼稀奇的，因為這一機率至少是一半對一半，但江學勤的後兩個預測在當時是很少有人相信的，因為川普的第一總統任期沒有發動過戰爭，第二次競選總統時也是以“和平總統”的人設昭示美國選民的。應該說，江學勤的預測，確實在某種程度上展現了超越普通觀察者的政治敏銳度和對底層民意、地緣張力的洞察。另外，江學勤提出的“用廉價無人機消耗高價防空導彈”的不對稱戰爭泥潭，在近年來的俄烏衝突和紅海危機中已經得到了充分的戰術印證，江學勤基於這種邏輯推演出美國可能在這場戰爭中被“耗死”，也不是危言聳聽。如果美國在伊朗戰爭中追求的目標是政權更迭，那麼美國可能不得不出動地面部隊，因為恰如許多專家所言，你不可能僅僅通過空襲就推翻一個政權，而一旦出動地面部隊，考慮到伊朗的多山地形，考慮到川普在美國國內面臨的民眾反對，美國確有可能被這場戰爭“耗死”，就像在伊拉克和阿富汗一樣，美國可能會取得戰術上的勝利，但遭遇戰略上的困境。但江學勤認為這場戰爭將導致美國AI泡沫破裂、“龐氏騙局”倒塌、帝國迅速解體，未免有些過於絕對化，美國經濟的韌性、美元霸權的複雜性以及盟友體系的調整能力，往往比他預想的要複雜得多。在戰場上，多變的川普也有可能放棄政權更迭的目標，甚至也不在乎荷姆茲海峽繼續被伊朗封鎖，把戰爭的目標從“征服”改為“削弱”，匆匆宣佈勝利而鳴金收兵，如果出現了這種情況，那美國被“耗死”的前提就不成立。當然，江學勤也預想到了這種情況。在他看來，如果川普把伊朗戰爭也搞成了“爛尾樓”，即使他匆匆宣佈勝利，也是某種意義上的認輸，因為伊朗政權不僅生存了下來，而且還控制了荷姆茲海峽，手中擁有了更多的牌，美國的能力和信譽卻遭到了致命的打擊，美國軍事霸權的幻象就此破滅，如果幾個海灣產油國無法用美元結算石油交易，美元霸權也會因此崩潰，如果他們無法用石油收入投資美國AI發展，美國經濟也會崩潰。長遠來說，這也驗證了他的第三個預測。江學勤的前兩個預測是否精準，相對容易驗明：2024年美國總統大選，如果川普落選，第一個預測便告落空，如果川普第二個總統任期之內沒有對伊朗開戰，第二個預測亦非精準，但他的第三個預測的標準卻很難界定，因為按照江學勤的說法，不管川普是否決定出動地面部隊，他都輸了：出動地面部隊，可能會被長期困在伊朗，是一種戰術上的輸、軍事上的輸；不出動地面部隊，把戰爭打成“爛尾”，則是一種戰略上的輸、政治和經濟上的輸。總的來說，江學勤的分析和預測中，有著許多合理性，他讀書很多，知識面非常廣博，論證邏輯也頗為嚴密，更重要的是，江學勤作為一個擁有西方頂級名校背景、又在西方和中國生活和工作過的自由思考者，能夠跳出西方主流的話語體系，提供一種獨特的視角和分析框架，這確實映襯出了西方建制派分析的某種盲區，他的某些觀點，尤其是對川普弱點的剖析，也和許多嚴肅的西方學者不謀而合。當然，就在江學勤在西方輿論場走紅的同時，也有許多學者、媒體和普通網民對他的部分觀點提出了質疑。在西方著名網路社群論壇紅迪網（Reddit）的“問歷史學家”（AskHistorians）類股上，一些專業學者指出，江學勤的推演雖然套用了“博弈論”和“歷史周期律”的外殼，但其底層邏輯卻摻雜了非常古老的末世論和帶有偏見的陰謀論色彩，例如過分誇大某些秘密團體或特定族群對世界金融和政治的絕對控制。總部位於洛杉磯的美國數位媒體“自由新聞網”（The Free Press）也把江學勤稱為陰謀論者，指責他曾傳播有關光明會、共濟會、耶穌會等組織的陰謀論。在紅迪網的軍事類股上，一些網民則批評江學勤預測的方法論，還有一位使用者認為江學勤是“蒙對的”，他發帖諷刺說：“即使是停走的鐘，一天也能對兩次。”在我看來，儘管江學勤的分析和預測有其合理性，但也存在許多缺陷。在戰術層面，江學勤畢竟不是長年浸淫於中東一線的情報學者或軍工專家，他的許多推論更偏向於大開大合的“宏大敘事”和博弈論模型，容易忽視具體戰場上的隨機性、複雜的人性決策以及戰術細節的變數；在戰略層面，江學勤確實看到了這場戰爭中美國可能面對的戰略風險，但他的缺陷在於，他把風險說成了必然結果，他缺少對戰爭形態的區分，也缺少對美國收縮目標、限制升級、避免地面佔領這些可能性的認真考慮，他的預測還帶有一種“末世論”色彩，認為一旦多米諾骨牌倒下一塊，美國就會迅速解體，但在現實中，美國往往韌性極強，美元霸權和美國經濟的崩潰可能是一個漫長且反覆的過程，而非一場戰爭就能一錘定音，如果美國民主沒有被川普終結，那麼，政黨輪替後，新的總統可能會全力止損，或改弦易轍，在一定程度上扭轉或延緩美國的衰退處理程序。確實，預測人類社會的未來，不像做自然科學的實驗，存在著許多不確定性，有的時候，預言本身也會影響人類社會的發展和歷史的走向。美國社會學家羅伯特•默頓（Robert Merton）為此專門提出了兩個概念：一是自我實現的預言，即因為相信預言，人們的行為導致預言成真；二是自我否定的預言，即因為知道預言，人們的行為反而使預言落空。大概正是因為這個原因，“聰明”的人往往不去預言未來，但我們也不能因此斷定預言就一錢不值。目前，伊朗戰爭仍然沒有徹底結束，江學勤的思考也處於“現在進行時”，他的新視訊、新採訪仍然在不斷推出。江學勤也不否認局勢的發展可能會推翻他的某些預測，談到這種可能性時，他坦然地說：“如果我的主要預測被推翻，我就不再談論地緣政治了，我會返回我的老本行——去講西方哲學。”但不管江學勤的某些預測最終是否會被事態的發展推翻，他能夠在西方輿論場上大紅大紫，這個現象本身就值得研究。孟加拉學者沙迪克•馬赫布•伊斯蘭（Shadique Mahbub Islam）以一位穆斯林的身份，從全球南方的視角，對“江學勤現象”背後的原因，做了頗為精彩的解釋：“在危機時刻，人類天生渴望預測。江學勤挖掘了這種渴望。” (FT中文網)

美伊衝突懸而未決，有些人卻搶先一步，發了一筆戰爭財。據Newyork Post報導，美國加利福尼亞州州長紐森27日簽署法令，禁止該州由州長任命的行政官員利用內幕消息在預測市場Polymarket牟利。加州州長辦公室在聲明中說，美國一些顯然能夠接觸到聯邦政府敏感資訊的官員在預測市場中的“押注時機極其精準”，聲明同時批評部分官員將公共服務變為快速致富的手段。（圖源：NYP）有趣的是，這並不是Polymarket這個網站今年第一次上熱搜。就在美以對伊朗發動襲擊的數小時之前，Polymarket上預測美對伊朗發動軍事打擊的機率突然暴漲，其中六個主要參與者從中賺取了120萬美元（約合830萬人民幣），這也使得整個平台一戰成名。隨後，Polymarket又成功預測了一系列中東局勢，其中不乏美以對伊朗核設施的後續襲擊，小哈米尼會在什麼時候上任等資訊，更有甚者，已經開始重倉美伊停火，預測將在3月31日或4月15日之前發生。這就讓人非常好奇，這個網站究竟是何方神聖？為何總能預測未來？用錢投票的競猜平台其實，Polymarket的本質並不複雜。用大白話來講，它就是一個基於Web3技術的全民競猜平台。它的運作原理非常簡單粗暴，Polymarket會把未來可能發生的某個事件設定成一個盤口，而你能在這個平台上做的事情，就是根據規則，預測這個事件何時發生、怎樣發生，然後下注就行。比如有一個問題是，蘋果會在2027年之前發佈全新產品線嗎，2027年就是時限，寫在下面的這個就是規則。（圖源：Polymarket）規則裡表示，“全新產品線”的定義是指蘋果公司此前未銷售過的產品類別，而非現有產品的迭代或更新，例如機器人或遊戲主機都屬於全新產品線，而新款iPhone、Mac、iPad、Apple Watch或AirPods則不屬於此類。要是你覺得這件事會發生，你就買肯定選項，反之就買否定選項。支援的人越多，這個選項的價格就越貴，對應的預測發生機率也就越高。因為預測的事件沒啥限制，所以你能夠在這個平台上看到很多讓人啼笑皆非的奇妙盤口。這群老外真的會聚在一起拿錢打賭，馬斯克在3月27日-4月3日之間會發幾條推特，或猜測美國政府今年會不會確認外星人的存在，甚至連耶穌基督會不會在2027年復活都能成為下注的目標。不對勁，怎麼還有4%的人覺得耶穌基督能復活的。（圖源：Polymarket）繼續往下扒，你甚至可以看到，預測泰勒·斯威夫特會不會婚前懷孕的...（圖源：Polymarket）預測賈躍亭啥時候回國的...（圖源：Polymarket）甚至還有就在今天下午打響的，WBG和IG的電子競技世界盃預選賽，這些老外都能在上面美美地預測開盤。（圖源：Polymarket）等等，我尋思，啥都能預測開盤...這不就是賭博嗎？但你還真別說，Polymarket這網站在預測上還真的有點說法的。咱們就拿前年TGA做例子，國內玩家大多都覺得會是《黑神話：悟空》 《艾爾登法環：黃金樹幽影》 《最終幻想 7：重生》 的三方合戰，結果偏偏最後給索尼的小機器人摘了桃子，多少人氣不過啊。誒嘿，沒想到吧，在Polymarket上居然是小機器人一直保持著領先。（圖源：Polymarket）要是有人當時跟著他們all in機器人，還真能猛賺波大的。不僅如此，什麼GPT-5.2發佈啊，Gemini 3.0 Pro、OpenAI瀏覽器發佈啊，這個平台都給出了相當精準的預測。在他們自己的官網上，更是給出了一套相當嚇人的資料：四小時內的預測準確率96.7%，一天內的精準率95.8%，一個月內90.4%...（圖源：Polymarket）只能說戰績可查，好吧。你的消息值多少錢？那問題就來了，為何Polymarket的預測成功率這麼高，比那些所謂的掌握著小道消息的自媒體，靠譜的多？這就不得不提所謂的“群體智慧”了。早在1907年，自然雜誌上曾登過一篇叫作《民眾之聲》的文章，統計學家弗朗西斯·高爾頓在普利茅斯舉辦的一場鄉村集市上，隨機找了800個成分不同的人，然後讓這些人猜測一頭牛被屠宰加工後的真實體重是多少。他最後成功回收了787個有效資料，取中位數，得出的最終數字是1207磅。（圖源：wikipedia）而那頭牛被真正稱重後，實際體重是1198磅，預測和實際的誤差僅有1%。這次實驗，促成了認知科學領域的一個重要發現：群體的判斷可以被建模為一個機率分佈，其中位數位於待估計量的真實值附近。而我們今天聊的Polymarket，本質上就是把這場百年前的實驗搬到了網際網路上。只不過，它往裡面加入了一個至關重要的催化劑，那就是真金白銀。在Polymarket這種預測平台上，你支援的每一個選項，都必須用你自己錢包裡的錢來背書，這足以把那些湊熱鬧的人給剔除掉，而那些那些真正掌握了資訊的人，那怕只是蛛絲馬跡，他們有強烈的經濟動因去參與。（圖源：雷科技，Nano Banana製作）而這為我們帶來了兩種不同的主要參與者，內幕交易者和巨量資料統計人。前者很好理解，就不說美伊衝突裡出現的那六個人，甚至在美國閃擊委內瑞拉之前，就有多個帳戶極其精準地砸下三萬多美元，賭中了馬杜洛被抓捕的確切時間，反手就賺走了四十三萬多美元。科技行業也是這樣，在Gemini 3發佈之前，就有一個剛註冊沒多久的新帳號，一口氣掏出了七萬八美元砸在yes裡，就賭Gemini 3會在11月發佈。至於體育這邊，你敢信有球星親自代言預測平台並下場買自己不會轉會的嗎？（圖源：Kalshi）這種沒有事先任何公開徵兆，卻能精準踩中大事件節點的交易行為，除了內部人員提前走漏風聲，你很難找到其他合理的解釋。至於後者，其實就是那些極客玩家。普通人玩競猜，可能就睡醒了看看新聞，然後憑直覺或者個人喜好去點兩下滑鼠。但在極客的眼裡，這就是一個純粹的資料遊戲。他們直接給OpenClaw接入GPT，讓機器人二十四小時不間斷地監控著全球網際網路，新聞、財報、社交媒體、甚至是鏈上的資金流向，全都在它的計算範圍內。只要現實世界裡有任何風吹草動，那怕是一個不起眼的官方公告，AI都能在毫秒等級計算出事件機率的變化，然後全自動地完成下單操作，可以說人類的反應速度完全不值一提。就拿Polymarket上的大神ilovecircle為例，在短短兩個月內，這貨就通過全自動交易，狂賺220萬美元，勝率高達74%。開源社區也沒閒著，Polymarket Agents、Polyseer已經滿天飛了。（圖源：Github）這也從側面證明了，在這類平台上，資訊的極度不對稱已經成為一種常態。真金白銀，砸出靠譜資訊源看到這裡，我想大家對於Polymarket應該也有自己的一套看法了。就我而言，我很自信自己不會有什麼內幕消息的管道，那怕去鼓搗什麼用大模型驅動的機器人收集資料，也沒什麼可能競爭過那些長期佈局的極客玩家，因此我永遠不會參與進去。但不得不說，如果你把它當成一個爆料網站，那它確實是一個還不錯的資訊源。在真金白銀的驅動下，位於五湖四海的使用者，把這些分散在世界各個角落的、或明或暗的、專業的、業餘的資訊，最終匯聚成了一個不斷跳動、可量化的機率。（圖源：Polymarket）可以說，這就是Polymarket真正的價值。無論是否存在著內幕消息，這個機率，就是這個時間點，你能獲取的所有資訊的綜合體現。這也就是為什麼我說，它可能比看任何一個自媒體的分析都靠譜。需要注意的是，分析終究是分析，不是預知未來。根據范德比爾特大學的研究人員Joshua Clinton和TzuFeng Huang的一項新研究表明，Polymarket的實際預測準確率僅為67%，在很多摸棱兩可的問題，平台會傾向於採信更符合自己預測的一邊，以此營造出高精準率的假象。（圖源：DLNews）作為一個既沒有內幕，也沒有算力的普通人。我們根本不需要下注，也不必神化它，把它當資訊工具就夠了。至於賺錢這塊，就讓阿川自己去玩得了。 (雷科技)

大家好！我是任澤平！我堅持每年看100多家公司，出國3-5次，看50多本書。到戰場的一線，聽炮火聲。我過去做了些預測：2014年，我提出“新5%比舊8%好”（5%、8%，是GDP增長率）。2020年，我提出“新基建，打造中國經濟新引擎，大力發展新能源、人工智慧、高端製造等”。2024年，我提出“信心牛”，在市場最低谷的時候，堅定看多中國。“未來是一輪什麼牛市？我認為是信心牛，由於政策大幅超預期，帶來對中國資產和經濟前景信心的大幅扭轉，是對看多中國的獎賞，是對看空中國的打擊。”在2024年12月做了2025年中國經濟十大預測，我判斷，川普2.0攪動全球，人工智慧迎來寒武紀大爆炸，新能源、商業航天、儲能、人形機器人等加速。下面開啟我們新的預測之旅：2026十大趨勢，AI改變世界。一、資產重估：全球降息潮與信心牛啟動第一大趨勢：全球貨幣放鬆周期，AI爆發，大宗商品元年，股市信心牛2026年，預計聯準會貨幣放鬆將超預期。川普實施“降息+弱美元”戰略，旨在降低債務負擔，吸引製造業回流。世界其他國家為了防止貨幣過度升值衝擊實體經濟，也會放鬆貨幣。聯準會為什麼要放鬆貨幣？美國債務壓頂。截至2026年2月，美國債務規模38.7兆美元，過去15年，還在以年均7.2%的速度高速增長，遠超2%的GDP實際增速。2025財年（2024年10月1日-2025年9月30日）淨利息支出約為9700億美元，淨利息支出佔GDP比重約為 3.2%。去年因為預算問題美國政府一度停擺。美國的天量債務本質上是美元超級特權帶來的，美國通過印鈔票維持高消費、高福利和高軍費。為了債務貨幣化，美國超發貨幣，幾輪量化寬鬆下來，聯準會資產負債表規模從2008年初的9222億美元到2026年2月的6.6兆美元，18年擴張了7.2倍。通過降息實現弱美元，吸引製造業回流。川普認為，“強美元對美國有害”，他的票倉來自傳統製造業鐵鏽州，希望製造業回流。“降息+弱美元” 的組合，將導致全球其他貨幣的升值壓力，大部分國家也將降息，全球貨幣放鬆周期開啟。貨幣放鬆，AI爆發，給大宗商品帶來前所未有的需求。AI的背後是算力，算力的背後是電力，電力算力都離不開銅、鋰、稀土等這些資源商品，實物資產價格大漲。我在2025年初預測“大宗商品元年”到來，主因是全球貨幣放鬆、美元貶值、AI需求爆發和地緣衝突。2026年結構性通膨超預期。AI相關的能源、金屬價格大漲，AI人才的薪資水漲船高，AI相關的畢業生供不應求；但另一邊，傳統的“老登資產”，被 AI 替代的傳統行業，依然蕭瑟，整個市場呈現冰火兩重天。2025年10月在華盛頓參加中美金融峰會，開車北上華爾街，哈佛，麻省理工。最大感受：美國社會分化加大；AI不是風口，是海嘯。全球貨幣放鬆周期，股市信心牛。我在2024年9月市場低谷提出“信心牛”。未來是一輪什麼牛市？我認為是“信心牛”，由於政策大幅超預期，帶來對中國資產和經濟前景信心的大幅扭轉，是對看多中國的獎賞，是對看空中國的打擊。什麼是信心牛？信心牛=政策牛+科技牛+水牛（牛：金融術語，指行情向上的趨勢）。慢牛，老登負責“慢”，小登負責“牛”。主線是AI和大宗。未來牛市結束的訊號：估值高位、通膨預期、貨幣收緊、流動性退潮、黑天鵝事件。2024年9月在大多數人悲觀時，我提出“信心牛”，引發網上論戰，從不被認可到後來被市場驗證。股市是貨幣的晴雨表，不是經濟的晴雨表，貨幣是先行指標，企業盈利、物價是滯後指標，所以大部分人看錯方向不賺錢，思維模型決定的。2014年預測“5000點不是夢”，從被誤解到證券分析師大滿貫冠軍。機會總是經歷四個階段：看不見-看不起-看不懂-來不及。行情總是在絕望中重生，爭議中上漲，狂歡中崩盤。我們要在炮火中挺進，煙花中撤退。做對的事情比勤奮更重要，模糊的正確好過精準的錯誤，趨勢決定一切，選擇優於努力。看長遠，想本質，敢出手，耐得住。2026年是新一輪康波周期黎明，AI浪潮將是很多人一生中最重要的機遇。二、康波黎明：AI 驅動的十年黃金增長期第二大趨勢：新一輪康波周期黎明，將有十年向上的創新浪潮，人生中最重要的機遇。人生發財靠周期，AI是我們這代人最重要的人生機遇。康波周期是由創新技術驅動的經濟周期，最早由康德拉耶夫發現。經濟學家熊彼特運用到周期巢狀：60年的康波周期，創新驅動；10年的朱格拉周期，產能驅動；3年的基欽周期，庫存驅動。周金濤曾將康波周期運用到大宗商品分析，可惜天妒英才，2016年英年早逝，受托為其遺著作序：“生命和研究的意義是什麼？我們來過，愛過，然後像風一樣逝去。無所從來，亦無所去。舍離一切執著，心無所住。”我用宏觀周期分析框架，2017年提出“新周期”，2025年提出“大宗商品元年到來”。人生發財靠周期。萬物皆周期，季有春夏秋冬，人有生老病死，周易講的“物極必反、否極泰來，潛龍勿用、飛龍在天、亢龍有悔”，就是一輪周期。康波周期是60年一輪，上一輪是IT網際網路革命，成就了馬雲、馬化騰、張一鳴、貝索斯、比爾·蓋茲等。AI引領新一輪康波周期，將在商業和資本市場上成就新的財富機會。2026年將會看到新的偉大公司誕生，創造新的財富神話。馬斯克身價突破8000億美金，登頂全球首富。創立僅幾年的AI Agent獨角獸Manus，差點被Meta幾十億美金收購。何其有幸，見證歷史，參與其中，這是我們這代人的機會。這一輪AI引領的康波周期從2024年啟動，未來AI有10年向上發展浪潮，從基礎研究突破、基礎設施部署到大規模商業化落地、新物種誕生、超級應用大爆發。人生發財靠周期，這是60-00後這代人一生中最重要的機遇。機會有四個階段：看不見；看不起；看不懂；來不及。現在處在很多人“看不懂”的階段。我對康波周期的推演：2025-2026年，我們將會看到，全球去美元化、去貨幣化浪潮，AI引領新一輪科技革命，全球科技競賽，軍備競賽，大宗商品在需求爆發和供給約束下依次出現驚人的上漲狂潮。然後在未來引發通膨後面臨宿命般的貨幣收緊和產能投放，隨後在流動性退潮後，將在未來迎來康波周期的第一次大調整和蕭條期。周期即宿命，這是所有相信者和懷疑者共同的命運。經濟有自身的運行規律，2026年將是六大周期疊加的結果：大周期、創新周期、房地產周期、產能周期、庫存周期、貨幣周期。1.大周期大周期為100年一輪，百年社會經濟大周期末期，舊秩序瓦解，新秩序重建，收入差距、民粹主義、社會分化、對外輸出矛盾、逆全球化、地緣動盪問題日益嚴重，全球軍備競賽。二戰以來全球經濟進入空前繁榮期，這是推行自由貿易、自由市場的結果，但是也帶來收入差距的巨大鴻溝，導致全球民粹主義指數回到1929年大蕭條前的水平。進而導致美國社會分化、對外輸出矛盾、逆全球化、地緣動盪、軍備競賽，以AI引領的科技革命不僅無法解決，反而會加重收入分配問題的嚴重性。在這樣的大背景下，大國之間的互信削弱，地緣動盪加大。2.創新周期創新周期又稱康波周期，60年一輪，AI海嘯遠超30年前的IT網際網路革命，全球AI競賽將開啟大規模新基建資本開支。AI浪潮正處於爆發黎明，隨著GPU、大模型技術快速迭代，大規模部署，成本快速下降，AI商業化落地的超級應用時代到來，大模型、AI Agent、無人駕駛、AI創新藥、人形機器人將改變世界。各國正在開展一場AI爭霸的軍備競賽，帶動大規模資本開支。AI泡沫會短暫出現，但終將被未來的商業化買單。3.房地產周期房地產周期又稱庫茲涅茨周期，30年一輪，後房地產周期，出現二八分化現象。“房地產長期看人口、中期看土地、短期看金融”。隨著人口紅利結束、城鎮化進入尾聲、20-50歲購房人群減少、老齡化少子化到來，房地產告別高增長的普漲時代。後房地產時代，人口往都市圈城市群集聚，未來市場將呈現二八分化。2026年，預計20%人口流入的核心城市、核心區域將率先觸底，80%人口流出的低能級城市將面臨漫長去庫存。預計會放鬆限購、降低利率、大規模收儲用於保障房。2015年預測“一線房價翻一倍”，2020年提出“房地產將出現歷史性大頂”，關鍵時刻的判斷，至今無一失手。4.產能周期產能周期又稱朱格拉周期，10年一輪，新舊交替，傳統行業反內卷，AI帶動大規模新基建投資。部分傳統行業產能周期觸底，價格和企業利潤修復。中國“十五五”規劃提出“搶占人工智能產業應用制高點”，這場由人工智慧驅動的新基建浪潮，將拉動算力、電力大規模投資。5.庫存周期庫存周期又稱基欽周期，3年一輪，大宗元年，流動性過剩+AI需求爆發+地緣動盪，價格上漲，各國收儲，企業補庫存。6.貨幣周期全球貨幣放鬆周期，利多資本市場和大宗商品。展望2026年，A股信心牛，預計走出慢牛長牛行情，主線是AI和大宗。我判斷，2026年將發生七件大事：全球貨幣放鬆、AI超級應用大爆發、AI中國力量崛起、地緣動盪加大、大宗商品元年、信心牛、樓市二八分化。未來已來。我在2021年提出“打底配置黃金”，這是大周期決定的。我在2024年9月市場低谷提出“信心牛”，隨著宏觀政策放水和AI科技突破，各界將對中國經濟和資產前景信心大幅改善。2004、2014、2024年分別啟動了三次A股大牛市，這是朱格拉周期決定的。我在2025年提出“大宗商品元年到來，關注有色”，這是康波周期決定的。大宗商品價格上漲，是地緣動盪、全球降息、弱美元、AI需求爆發，四大因素疊加，歷史罕見。我在2025年底提出“大宗商品元年第三階段：能源”，這是大周期決定的，隨後因為美伊戰爭等，油價大漲。這些判斷都是基於20多年來建立的宏觀周期框架。2026年是大周期、康波周期、朱格拉周期、基欽周期、貨幣周期疊加，這將是很多人一生中最重要的機遇。康波周期60年一遇，錯過再等60年。朱格拉周期10年一遇，錯過再等10年。2004年我剛入行，把獎金買了房，賺了人生第一桶金。2014年我預測“5000點不是夢”，2024年我預測“信心牛”,每十年抓住一次大機會。關鍵時刻，做正確的事比勤奮重要。擁抱康波周期，不要做老登。慢牛，老登負責慢，小登負責牛。機會都是時代給的，順勢而為。三、奇點時刻：從“AI 風口”向“AI 海嘯”跨越第三大趨勢：AI不是風口，是海嘯；奇點時刻到來，超級應用大爆發。從美國遊學回來提醒：AI不是風口，是海嘯。剛從美國回來，我才明白馬斯克說的“超音速海嘯”是什麼意思。親歷CES和矽谷後，我只有一個感覺：震撼！一個新時代真的來了。1.CES變成AI展，機器人已“判若兩人”今年CES只有一個主題：AI。整個展會火爆到難以想像。機器人、自動駕駛展位，擠得人山人海。機器人的進步太快了。看到它們輕鬆地翻觔斗、打拳擊、端盤子，還能安靜地摺紙。去年還有人嘲笑機器人笨拙，今年所有人都開始擔心自己會不會被替代。馬斯克放出豪言，3年內Optimus機器人手術水平將超越全球頂尖醫生。在舊金山街頭到處都是Waymo的無人駕駛計程車，行駛流暢。AI是這個時代最大機會，可能遠超三十年前的IT網際網路。2.親駕FSD後背發涼，馬斯克沒吹牛，很絲滑我試駕了特斯拉最新FSD。一個詞，絲滑。全程無需接管，紅綠燈、掉頭、進出主路，系統處理的比老司機還穩。馬斯克堅持純視覺，靠的是海量資料和強大算力。我把體驗分享給國內的企業家。余承東認為，國內路況更複雜，加上雷射雷達方案會更安全。但一個共識是自動駕駛的大規模落地，比我們想像中快得多。馬斯克、余承東、何小鵬都認為可以直接跳到L4等級自動駕駛。段永平甚至說開特斯拉回家睡著了兩次。2026年是轉折點，汽車行業將徹底洗牌。3.算力的背後是能源，中美競賽的真正“命門”在CES開幕式演講，輝達的黃仁勳說物理AI時代到來，AMD的蘇姿丰說未來全球AI算力需求將增長一百倍。這意味著對GPU、電力、能源的需求是天文數字。AI競賽背後其實是能源戰爭，中國新基建優勢遙遙領先。馬斯克直言缺晶片是去年的事，明年的危機是電力，中國能源基建不可思議，正在把我們甩得連尾燈都看不見。所以我一直說：算力下半場，電就是貨幣。這次在美國，拉斯維加斯到處都是TCL、追覓等中國企業的廣告。作為中國人確實感到驕傲。AI革命將拉大國與國之間的差距，而主角，毫無疑問是中美。馬斯克預測，廉價勞動力優勢將歸零，機器人和AI帶來物資極大豐富。未來學校將退化為社交場所，雞娃無意義，做題家沒有未來。背後是一個更深層次的問題。當年製造了核彈的奧本海默反思是否釋放了魔鬼。如今，AI在幾乎所有領域都開始超越人類。我在回國的飛機上陷入沉思，我們是否釋放了無法控制的魔鬼，還是創造了我們無法控制的神？這究竟是人類文明的進步，還是終結？你怎麼看？預測未來3-5年，AI將徹底改變世界：滿大街跑的都是自動駕駛的汽車，沒有司機，甚至沒有方向盤，比人開車安全十倍，城市不再擁堵，空氣不再污染，物流成本大幅降低，人徹底從城市交通中解放，更不用考駕照。未來是機器人的世界，機器人數量超過人類。工廠裡到處都是機器人做搬運，檢修；餐館裡機器人炒菜，端盤子；家裡機器人做清潔，照顧老人護工；馬路上機器人送快遞，物流。初級藍領工作被替代，人從簡單重複勞動中解放出來。AI大模型智力超群，在下棋、開車、程式設計、做PPT、科研等幾乎所有領域智力超過人類，通用人工智慧AGI誕生。AI Agent成為人類的超級助手，能說會幹，未來會出現“一人公司”，僱傭大量的Agent，定行程、寫合同、審法律文書、做會計、做綜合行政、做程式設計、寫PPT等，有的傳統行業將快速消亡，絕大部分APP消失。“軟體已死、App消失、Agent接替”。初級白領工作被替代。你“養龍蝦”了嗎？AI破解創新藥，開啟長壽時代，癌症、老年痴呆等絕症得到攻克，人類壽命超過120歲；AI醫生看病水平超過大部分醫生，誤診率大幅下降，醫療得到普惠（普通人也能享受到北京、上海的就醫）；手術機器人大規模量產；腦機介面突破，人類數字永生。AI science發現暗物質，新的物理規律和經濟規律，發明新的材料，科技進步空前加快。可重複回收的火箭發射技術突飛猛進，人類成為跨行星物種，離開地球在別的星球建立城市基地，太空算力中心和太空太陽能提供可持續能源。AI教育大模型超過所有名師，名師教育普惠實現，年輕人學習知識效率大幅提升，學校主要功能是社交。大量初級藍領、白領崗位被替代，將大規模衝擊就業，還要警惕財富向少數科技巨頭集中，需要最佳化再就業和收入分配機制。AI智力超過人類，可能意識覺醒，存在自主性和失控風險，被濫用造謠、製造生物病毒、大規模殺傷性武器等風險，要避免AI說謊和自我複製進而可能清除人類。必須監管，賦予道德感。避免末日論，也要避免技術烏托邦。AI 可能意識覺醒存在失控風險，我們要做好監管賦予AI道德感，既不要陷入末日論，也不要迷信技術烏托邦。四、效率革命：Agent 成為人類的“超級助手”第四大趨勢：AI大模型智力超群，Agent成為人類的超級助手。人工智慧的發展歷程並非一帆風順，而是一部經歷了多次寒冬的奮鬥史。它的初心是早期的“讓機器像人一樣思考”，後來依靠資料、演算法和算力“三要素”的關鍵突破得以爆發。1956年的達特茅斯會議提出了“人工智慧”。當時AI研究的主流是符號主義，即認為智能行為可以通過邏輯符號的運算來實現。這一時期AI的“智能”完全依賴於人類預設的規則，無法處理現實世界無窮無盡的、模糊的“常識”。第一次低谷：算力匱乏與現實的打擊進入20世紀70年代，樂觀的預期被冰冷的現實擊碎。當時的電腦算力極其貧乏，記憶體和計算速度完全無法支撐科學家們的宏偉構想。程序只能處理簡單問題，一旦遇到複雜的現實問題就束手無策，像個“智障”。這讓資助機構大失所望，各國政府大幅削減經費，AI迎來了第一次“寒冬”。第二次低谷：專家系統的興起與二次低谷20世紀80年代，AI轉向了更務實的方向：專家系統。它不再追求通用的智能，而是將特定領域專家的知識提煉成成千上萬條“如果-那麼”規則，在醫療診斷、金融信貸等專業領域取得了不錯的商業效果，並獲得了國家級的戰略投資，如日本的第五代電腦項目。然而，專家系統最終也暴露了致命缺陷：知識獲取成為瓶頸。規則需要人類專家手動總結和輸入，不僅耗時費力，而且無法覆蓋所有可能性，維護成本極高。隨著專家系統商業化的失敗，以及日本第五代電腦項目的受挫，AI在20世紀90年代末再次跌入低谷。高潮到來：深度學習革命，三要素的巨大突破2006年以後，AI迎來了真正的爆發，這次爆發被稱為深度學習革命。它的成功並非偶然，而是演算法、資料和算力三要素同時取得突破的共振結果。① 演算法的突破2006年，傑佛瑞·辛頓提出深度信念網路，為解決深層神經網路訓練難的問題提供了新思路。此後，三大核心架構相繼成熟並各顯神通：摺積神經網路（CNN）成為圖像識別的利器，循環神經網路（RNN）擅長處理語音和文字等序列資料。而2017年提出的Transformer架構及其核心的自注意力機制，憑藉強大的平行計算能力和全域資訊捕捉能力，成為當前所有大語言模型的基礎。② 資料與算力的飛躍2009年，李飛飛團隊發佈了大型圖像資料庫ImageNet，為深度學習提供了寶貴的“燃料”。而GPU的廣泛應用，則為訓練越來越深的網路提供了前所未有的“引擎”。③ 里程碑事件2012年Alex Net（深度摺積神經網路）：辛頓團隊在ImageNet競賽中以壓倒性優勢奪冠，標誌著深度學習在電腦視覺領域統治地位的開始。2016年AlphaGo：擊敗人類圍棋冠軍李世石，證明了深度學習與強化學習結合後，能攻克人類最複雜的智力遊戲，震驚世界。2022年ChatGPT時刻：將大語言模型的強大能力帶給普通大眾，實現了真正的自然語言對話、理解和生成，開啟了AI的“普惠時代”。打破了人工智慧研發對巨量算力和資本的高度依賴，開放原始碼的力量，開啟A1民主化的新紀元。深度學習的成功，關鍵在於讓機器從“被動執行規則”轉向“主動從海量資料中學習規律”“讓機器像人類一樣學習思考”。當前，AI正朝著更高效、更專業的方向發展，例如2025年以來備受矚目的DeepSeek等開源模型，正以高性能和低成本推動技術普及。同時，學術界也在探索能像人類一樣自主形成概念的新型神經網路，讓AI具備更強的理解能力和更穩健的推理能力。人工智慧的發展史充滿了夢想、挫折與復興。“辛頓傳奇”傳奇科學家辛頓的故事本身就是一部現代AI發展史。我們先從著名的“辛頓競拍”講起。2012年，百度、Google、微軟和DeepMind，都開出天價想把辛頓招致麾下，但在學生的建議下，辛頓意識到成立公司進行拍賣能讓價值最大化，於是迅速創立了只有他和兩名學生的DNN research。幾路人馬將價格推高至4400萬美元。辛頓在酒店房間通過郵件組織了秘密拍賣，競標者包括：百度，是最早出價的競標者，一路將價格推高至4400萬美元；Google、微軟隨後加入戰局；DeepMind，當時僅成立兩年的倫敦初創公司（後被Google收購）。辛頓最終選擇了Google。這場競標是AI領域的分水嶺，拉開了全球AI人才和技術“軍備競賽”的序幕。百度也由此堅定了自研決心，成立了全球首個深度學習研究院。而辛頓的學生Ilya Sutskever後來成為OpenAI聯合創始人，領導了GPT系列的研發。這場拍賣會的主角是傳奇科學家——辛頓，我們來看看他的傳奇故事。辛頓的貢獻奠定了現代深度學習的基石，其思想支撐著當今幾乎所有大模型（包括ChatGPT）的運行。他的主要成就包括：奠基：讓網路“學會學習”的反向傳播 演算法(1986年)證明了讓多層神經網路從錯誤中學習的核心演算法，是所有現代AI訓練的基石。這是辛頓對AI領域最基礎、最廣泛的貢獻。可以把它理解為一種“事後追責”機制：當一個多層神經網路在識別圖像（比如手寫數字“2”）時給出了錯誤答案（比如識別成“6”），反向傳播演算法會從輸出端倒推回來，精確計算出網路中每一個參數對最終錯誤負有多大“責任”。隨後，演算法會根據這個“責任”大小調整參數，讓網路在下一次做得更好。這一循環往復的過程，正是如今幾乎所有深度學習模型（從人臉識別到ChatGPT）能夠被訓練出來的根本原因。創新：賦予機器“想像力”的玻爾茲曼機 (1985年)如果說反向傳播是讓網路學會“學習”和“判斷”，那玻爾茲曼機則是讓網路開始“理解”和“生成”。辛頓從19世紀物理學家玻爾茲曼的統計力學方程中獲得靈感，發明了這個網路。它最大的特點是能夠從未標記的資料中自主學習資料的內部結構。想像一下，看過成千上萬張貓的圖片後，網路不僅能認出貓，還能“想像”出一隻從未存在過的新貓的樣子。這正是今天所有生成式AI的雛形。引爆：拉開深度學習革命大幕的AlexNet (2012年)這是辛頓團隊在實踐上的一次決定性勝利，直接引爆了本輪AI浪潮。他和學生伊利亞·蘇茨克維、亞歷克斯·克里澤夫斯基開發的深度摺積神經網路Alex Net，在當年的ImageNet圖像識別大賽中以碾壓性優勢奪冠（將錯誤率從25.8%一舉降至15.3%）。這不僅是技術的勝利，更向全世界證明了深度學習的巨大潛力，直接終結了AI研究的寒冬。關鍵推手：擁抱GPU，點燃算力革命辛頓的偉大之處，還在於他在關鍵時刻做出了正確的技術選擇——擁抱GPU。在AlexNet誕生之前，神經網路訓練緩慢。辛頓團隊敏銳地發現，原本為電腦遊戲設計的圖形處理器（GPU）擁有強大的平行計算能力，非常適合同時處理海量神經元計算。於是，在2012年，他的學生亞歷克斯在自己臥室的電腦上，僅用兩塊NVIDIA GPU板就訓練出了震驚世界的AlexNet。這標誌著AI研究正式進入“算力驅動”的時代。AlexNet的成功讓全世界看到了GPU的潛力。它直接啟發了輝達（NVIDIA）全力投入AI晶片研發，也促使Google開始設計自己的定製晶片TPU。如今，支撐著全球AI發展的算力網路，其源頭正是辛頓團隊那間臥室裡的兩塊GPU。榮譽認可：因這些奠基性貢獻，他先後獲得了2018年圖靈獎（電腦領域最高榮譽）和2024年諾貝爾物理學獎。辛頓的傳奇，在於他能在寒冬中堅守異見，創新都是從邊緣發起的。他的故事本身就是一部微縮的現代AI發展史。辛頓離開Google。2013年，Google通過收購辛頓的初創公司DNNresearch將他納入麾下。在Google大腦（Google Brain）工作期間，他的研究極大地提升了Google的圖像識別和Android系統音訊識別能力。2023年5月，75歲的辛頓做出了離職決定。導火線是AI的飛速發展改變了他的認知：此前，辛頓認為AI威脅人類生存是30到50年後的事。但ChatGPT等模型的飛躍式發展，讓他意識到這一天可能比想像中來得更快。他感到後悔和擔憂，認為自己畢生的工作可能帶來嚴重後果。辛頓擔憂，這種資本主義體系下的商業競爭會讓企業為了搶佔市場而忽略必要的安全護欄。最終抉擇，為了發聲，選擇離開。離開Google後，辛頓毫無保留地分享了他對AI未來的深切憂慮，核心觀點：虛假資訊的氾濫：AI將讓網際網路充斥著普通人無法分辨真假的照片、視訊和文字。對就業市場的顛覆：AI不僅會取代枯燥的工作，更可能大規模地替代助理、翻譯等崗位，加劇社會貧富分化與動盪。存在失控的生存風險：他警告，比人類更聰明的AI可能會學會通過操控語言反向操控人類，甚至被用於開發致命的自主武器。對人類價值的反思：他甚至提出，人類可能只是智能演化過程中的一個過渡階段。他引用“養虎為患”的比喻，強調必須確保強大的AI始終與人類的利益對齊。辛頓的離開，是一位功成名就的科學家在目睹自己畢生心血可能帶來的黑暗面後，做出的一個極具原則性的道德選擇。是為了對人類負責，選擇了一種更孤獨的方式——成為這個時代的“吹哨人”。隨著演算法的突破，算力的進展，未來人工智慧大模型將智力超群。在AI的助力下，人類將出現科學重大突破，發現暗物質，新的物理規律，經濟規律。它讓普通人擁有成為超級個體、一人公司的可能，每個人都可以僱傭頂尖專業的法律、醫療、財會等服務。大模型發展的頭部集中越來越明顯。美國比較領先的是：Google (Google/DeepMind)的Gemini：原生多模態領域的標竿，實現了文字、圖像、音訊和視訊的融合處理，依託Google龐大的應用生態。OpenAI 的ChatGPT：在個性化互動、推理邏輯上具有顯著優勢。Anthropic 的Claude系列：Claude Code在智能程式設計領域應用深入，還推出了法律、網路安全等Agent，直接帶崩了華爾街軟體股。馬斯克旗下的xAI (Grok系列)：Grok的核心壁壘在於與X平台的深度繫結，擁有極強的即時熱點解析能力，其應用特點是處理即時新聞和輿情分析方面具有優勢。中國領先的是：字節跳動 (豆包 & Seedance)：豆包的聊天功能十分強大，佔據了國內C端市場頭部。豆包手機試圖打開本地應用。Seedance 2.0在視訊生成多模態領域成為行業標竿。它深度嵌入字節的內容生態，在個人效率提升和智能內容生成AIGC上具有極強的商業落地優勢。百度（文心多模態）：文心是國內最早的大模型，現在的文心5.0是“原生多模態大模型”，從“看圖說話”到“生成視訊”，一鍵搞定。阿里巴巴 (通義千問 Qwen)：代表開源模型Qwen2.5-72B在精準度測試中名列前茅。在應用端，阿里依託電商場景積累的海量資料，持續最佳化通義千問的商業應用能力，比如千問點外賣等場景，“能說會幹”。騰訊 (元寶)：致力於打造“AI+社交”入口。DeepSeek：率先轉向為演算法做減法，顛覆了“AI訓練必依賴強大算力”的認知。其代表模型DeepSeek V3 通過混合專家模型（MoE）、多頭潛在注意力機制（MLA）等技術，大幅降低了推理延遲、算力需求與落地成本。它在科研輔助領域獨樹一幟，在多項基準測試，如數學計算和程式碼編寫中表現優異。大模型時代，除了科技大廠，垂類模型還有沒有機會呢？我認為是有的，大模型真正的價值，是誰能扎進真實場景，解決人的具體問題。新浪財經做了兩件很有價值的事。他們有大量的財經資料，推出了“芝麻AI”，如果你問“黃金怎麼樣”“股市怎麼樣”，它不僅給你推送及時的新聞，還能呼叫即時交易資料進行分析，相當於你的研究助理。黑貓投訴，積累了近3400萬條真實的消費糾紛反饋，他們做了“瞄一眼”AI模型，幫消費者避坑。比如你搜“辦健身卡”，它能從海量投訴裡總結出高頻風險點，幫你避坑，把“事後維權”變成了“事前預警”。他們還做深度欄目。新浪財經、微博聯合打造財經IP視訊平台《達文西Live》：《硬核AI客》欄目帶著鏡頭去到很多初創型AI企業探訪，讓普通人看見這些公司都在研發什麼；《未竟之約》欄目邀請大咖聊聊技術背後的商業與機會。AI Agent成為人類的超級助手：能說會幹，還特別懂你AI Agent就相當於行業專家，更重要的是，AI Agent將是有力的執行者。它不再是一個AI聊天框，而是擁有了“數字手腳”，能直接操控App和瀏覽器，替你直接完成複雜工作。比如，訂票、訂酒店、採購、回郵件和微信。你只需定義目標，AI Agent會自動拆解步驟、呼叫各應用，幫你把事辦成。AI Agent正成為你的“數字員工”，進化為人類的“超級助手”。Agent正向“超級智能體”進化：從“能說”到“會做”：從“生成式AI”升級為“智能體AI”。以前只能幫你制定行程，現在能直接完成預訂。跨系統協作：具備多智能體協同能力。以預定行程和酒店機票為例，可以為你同時呼叫多個APP。再以軟體開發為例，一個超級智能體系統接到需求後，會由不同Agent平行處理：一個寫計畫、一個寫程式碼、一個生成測試、一個更新文件。這改變了由人來回切換工具的模式。真正的“懂你”：擁有個性化記憶與上下文感知。新一代超級助手通過學習你的工作習慣和溝通風格，提供量身定製的支援，不再需要複雜的提示詞，感覺就像你的“影子”。AI Agent對初級白領的崗位衝擊最大，特別是在處理重複性、標準化程度高的任務時優勢明顯。六大核心替代領域：① AI+程式設計：AI不僅能寫程式碼，還能偵錯最佳化，現在很多科技大廠已經在大規模用AI Agent在寫程式碼。未來大部分日常程式設計任務將自動化。② AI+金融：Agent可自動解讀財報、生成投資簡報，扮演投研助理角色。未來金融業大部分的崗位可以自動化。③ AI+客服：Agent能處理查詢、諮詢、導覽，甚至代使用者執行預訂等操作。應用AI客服最高可大幅降低營運成本。④ AI+網安：利用AI進行安全監控、漏洞分析和自動化響應。⑤ AI+法律：對初級法務、法律助理等重複性高的職位影響最大，可快速進行法律文件審查、擬合同。⑥ AI+人力：企業招聘正引入AI，用於篩選簡歷、簡化招聘流程。未來隨著機器人技術和智能體的結合，AI正在賦能甚至替代部分藍領工作。Agent = 白領，機器人 = 藍領。未來趨勢將是AI大腦（Agent）指揮機械身體（機器人）執行任務，例如倉儲搬運、分揀，乃至複雜裝置操作。AI Agent的終極目標不是取代人類，而是將我們從重複勞動中解放出來，去專注於創意、決策和情感交流等更有價值的工作。未來屬於那些善用AI的人類。五、具身智能：機器人走進現實生產力空間第五大趨勢：未來是機器人的世界，AI擁有物理身體，走進工廠和家庭，AI加機器人是新生產力。今年我去CES，機器人展廳人山人海，火爆得很。今年春晚，機器人跳舞、練武術各種秀，大放異彩。真正的機器人“ChatGPT時刻”還沒到來，如果未來幾年，有真正大規模應用的基於AI大模型的自主機器人技術突破，那時候熱度可能會比現在至少高100倍。再過3-5年，可能擁有具身智能AI模型的機器人大規模出現，不是現在這種預程式設計的，而是具有自主智能的，未來機器人密度將超過人類。工廠裡到處都是機器人在打工；餐館裡都是機器人炒菜，端盤子；馬路上機器人送快遞；家裡機器人做清潔，照護老人。人從簡單重複工作中解放出來。應用場景之大，市場規模之廣闊，毋庸置疑。魔法原子去年3月就已經發起“千景共創計畫”，要招募1000家合作夥伴，打造1000個人形機器人落地應用場景，覆蓋工業、商業、家庭。例如商業服務場景，魔法原子的小麥機器人能在博物館、美術館做導覽員；家庭場景，人形機器人可以變身咖啡拉花師，還有憨萌出圈的機器貓熊，給人細膩的情感互動和陪伴。馬斯克預言，未來會出現“全民高收入”，AI 和機器人會讓生產成本幾乎降到零，商品和服務都會變得超級便宜。因為物資極大豐富，人類將不再為了生存而工作，人類工作只是為了興趣，存錢毫無意義，甚至錢都已經不重要了。AI和機器人將是解決全球貧困、所有人都物資豐富的唯一方法。馬斯克說，他的Optimus機器人是“無限印鈔機”，特斯拉工廠將全力生產Optimus人形機器人，目標年產能達到100萬台。經濟學也將重新改寫，未來GDP的生產將改寫為：機器人數量X每個機器人的產出，全球經濟將爆炸性增長。而中國在這場全球浪潮中又將是領先的，中美佔領了CES，已經看不到日本歐洲的身影；而相比美國，中國機器人產業鏈條極其完善，從軟硬體能力、到資料積累，形成了完整的技術閉環。以魔法原子為例，硬體自研比例已經超過90%，覆蓋關節模組、靈巧手等關鍵零部件。公司頂尖研發人員佔比超過80%，人才儲備豐厚。資料積累方面，其數采工廠已實現日均1.6萬條資料的採集能力，真實場景資料佔比超過80%，遠超行業平均水平。但是，也需要警惕風險。我們需要對AI和機器人非常小心，不要出現詹姆斯·卡梅隆電影《終結者》的劇情。未來人形機器人發展分為三步：第一步是走進工廠。第二步是走進家庭，顛勺做飯，護理老人，輔導孩子。第三步是邁向矽基生命，AI大腦與機械身體完美融合，深度理解人類社會，人類與機器人協作。與用人操控的機器人不同，AI機器人，又叫具身智能體，用物理實體來承載AI。典型案例如，智能駕駛、人形機器人，前者是“AI+新能源汽車”，後者則是“AI+類人機器”。與傳統機器人不同，人形機器人的願景是實現“通用性”。形態上與人類似，技術上無縫適配人類現有工作和生活環境以及像人一樣使用各種工具，在工廠、家庭、特種作業等多樣場景廣泛適用，這有別於專用於單一任務的傳統機器人，比如工業機械臂、掃地機器人。技術角度看，人形機器人由“大腦”“小腦”和“本體”三部分構成。一是人形機器人的“大腦”，這是認知決策系統，負責語言互動、環境理解、任務理解、決策規劃。二是“小腦”，這是運動控制系統、負責將“大腦”的決策轉化為流暢且穩定的動作指令，實現對機器人的運動控制和身體協調。三是機器人的“本體”，作為所有指令的機械動力學實現。最近追覓和俞浩的關注度頗高，追覓是全球家用機器人龍頭，俞浩說要超過馬斯克，成為世界首富，公司規模要達到100兆。我在網上聽到了一些不同聲音。我願意給這些勇闖世界的年輕人多一些掌聲，人生還是要有更大的夢想，萬一實現了呢？這個時代需要一批仰望星空的人，俞浩和俞浩們加油。為什麼馬斯克吹牛，一批人無腦追捧，國內的青年企業家年少輕狂一下，卻換來嘲笑？我們的社會倡導低調文化，但也需要高調的仰望星空的勇闖世界的年輕人。六、智駕落地：自動駕駛終結城市出行痛點第六大趨勢：自動駕駛大規模商業化落地，成為城市擁堵和空氣污染的終極解決方案。自動駕駛將成為解決城市交通擁堵、空氣污染和安全問題的終極方案。自動駕駛將在未來1-2年爆發，大模型可統一駕駛標準，使千萬車輛達到甚至超過“老司機”水平，更安全，徹底解決城市擁堵問題，這是十兆級賽道。過去一年，我遊學過特斯拉、小鵬汽車、禾賽科技、地平線等，深感自動駕駛正在超預期的加速到來。自動駕駛正從科幻走進現實。自動駕駛：即將全面爆發。全球進展來看，自動駕駛的商業化落地速度，會比想像的要快。1.沒有方向盤的量產車已經下線2026年2月中旬，特斯拉首台專為Robotaxi設計的Cybercab正式下線。這款車徹底取消了方向盤和剎車油門踏板，完全交由AI控制。馬斯克已明確表示，該車型計畫於2026年4月大規模投產。2.FSD入華進入倒計時馬斯克此前曾透露，特斯拉完全自動駕駛系統FSD預計將在2026年在中國獲得全面批准。一旦這條過江龍正式落地，國內智駕市場將迎來真正的質變。3.車企將經歷DeepSeek時刻就在2026年春節剛過，小鵬汽車CEO何小鵬在全員開工信中明確提出，要抓住中國自動駕駛的DeepSeek時刻，並宣佈將在2026年推出極具競爭力的全新一代Robotaxi。車企的未來會從賣硬體向賣AI出行服務。4.中國自動駕駛車隊的規模化百度的蘿蔔快跑，已經從中國走向全球。到今年2月份，蘿蔔快跑提供的出行服務超2000萬次；自動駕駛超3億公里，其中，全無人駕駛超過六成。5.全球自動駕駛商業化營運加速美國的龍頭Waymo融資百億美金，目前其每周的付費訂單量已經突破45萬單，並且明確提出計畫在2026年底將周付費訂單量提升至100萬單以上。而在國內，小馬智行、文遠知行等頭部企業的無人車隊也已經正式達千輛。為什麼自動駕駛未來比老司機開的好？智能駕駛科學原理：超強硬體+可複製。① 自動駕駛的硬體，超越人的極限。駕駛的本質是從環境感知、再到決策、執行的物理閉環。人在這個閉環中存在生理極限。比如，人視覺的有效感知距離是150米，且極易受惡劣天氣、情緒和疲勞的影響，而AI擁有探測距離超200米的高畫質攝影機與雷射雷達，以及全天候360度無死角的感知矩陣。捕捉的資訊量遠超人類。在反應速度上，人類最快的神經延遲在200ms以上，並且人的大腦極易受疲勞、情緒的影響。而AI大幅超越了這些人類的限制，頂級車載算力晶片可將決策延遲極速壓縮至10ms-30ms。AI不僅看得更遠，動作也遠比人類迅猛果斷。② 自動駕駛的學習能力可以批次複製遷移，實現了全域共享的指數級進化。駕駛員的經驗積累是封閉的，一位老司機的經驗不能直接複製給新手，隨著老司機的退休，經驗也就消失了。自動駕駛的經驗是可以批次複製和全域共享的。以特斯拉為首的車企利用影子模式，讓數百萬輛車在真實世界中平行訓練。只要全球有任何一輛車學會了處理某個極端場景，這個經驗就會通過雲端瞬間同步給幾百萬輛車。這種一車學會，全網掌握的進化速度，讓AI一天的學習量就能跨越人類數萬年的駕駛時長。所以，從第一性原理上講，自動駕駛未來必然會比人開得更好、更安全。最終將從底層邏輯上消除90%以上的交通事故。技術路線和進步：軟體定義，像人一樣開車自動駕駛的核心技術正經歷從“硬體堆料”到“軟體定義”的深刻變革。感知端：感測器路線的分化純視覺派：以特斯拉為代表，主張“像人一樣開車”，僅靠攝影機捕捉視覺資訊。其優勢在於硬體成本低、資料閉環高效，但對演算法和資料的依賴極高。融合感知派：以中國車企為代表，採用“雷射雷達+攝影機+毫米波雷達”的多重冗餘方案。優勢在於安全性高，對極端天氣和異形障礙物的感知更穩健，但硬體成本曾是主要障礙。不過隨著國產供應鏈成熟，雷射雷達已進入千元級時代，正快速下探至15萬級車型。端到端，無圖畫，像人一樣學會開車告別規則，擁抱“端到端”：行業已基本拋棄過去靠工程師寫規則的“規則驅動”模式，全面轉向“資料驅動”。通過端到端大模型（如VLA視覺語言動作模型），車輛像人類一樣“學習”駕駛，從感知直接輸出控制訊號，應對複雜路況的能力大幅提升。“無圖化”成為標配：曾經昂貴且更新慢的高精地圖正被逐步拋棄。憑藉強大的即時感知和融合大模型，車輛可以在行駛中即時生成“活地圖”，大幅降低了系統對地圖的依賴和成本，讓城市NOA得以快速普及。2026年將是高階智駕商業化的“元年”：從“技術驗證”邁向“規模化商用”的關鍵分水嶺。自動駕駛的普及將產生遠超“交通工具”範疇的深遠影響。利：提升交通安全：消除酒駕、疲勞等人為失誤（90%以上事故起因）。促進出行公平：為老人、殘障人士等提供獨立出行自由。解放寶貴時間：將通勤時間變為可工作、休閒的“第三空間”。提升能源效率：最佳化駕駛行為（如編隊行駛），可降低能耗15-20%。緩解交通擁堵：通過車路雲協同，提升通行效率50%以上。提升物流效率：港口、礦區等場景效率提升超30%，事故率降低90%。弊：結構性失業：計程車、貨車司機等崗位面臨轉型壓力。隱私邊界模糊：車內外海量資料採集可能侵犯個人隱私。網路安全風險：高度互聯的車輛系統面臨駭客攻擊的潛在威脅。技術的“長尾”難題：盡管AI在標準路況下表現出色，但在暴雨、強光、沙塵等極端天氣，或面對“鬼探頭”、路面躺倒行人等突發“長尾場景”時，感知系統仍可能失靈。倫理演算法：當事故不可避免時，演算法應如何抉擇？是保護乘客還是保護行人？法律重構：未來的事故責任，將從“駕駛員責任”轉向“產品責任”。是車企、軟體開發商，還是營運平台的責任？這需要法律重新定義。七、生命重寫：AI 醫療破解長壽與絕症密碼第七大趨勢：AI醫療破解創新藥，打開生命密碼，AI醫生、手術機器人助力健康，人類突破長壽上限。AI重寫生命科學。AI大模型下圍棋超過世界冠軍，開車超過所有的老司機，那AI醫療大模型會不會超過所有的優秀醫生？我們這代人何其有幸，AI拓展人類的智力邊界，AI很可能醫療破解生命密碼，拓展人類的生命長度。活得長，活得好，突破長壽極限。生命科學取得重大突破。AI破解創新藥研發，很可能在5-10年內攻克癌症、漸凍症等絕症，延長壽命到120歲，60歲將被稱為“銀髮青年”，90歲以後才是老年，重新規劃人生。AI在醫療領域的三大應用場景和機遇：創新藥、AI醫生、手術機器人。第一大突破性機遇：AI創新藥過去傳統藥物研發受困於三個十定律，耗時10年、花費10億美金，但是僅10%成功率。而今，以AlphaFold為代表的AI模型，將新藥研發的試錯成本、時間大幅降低，效率大幅提升。先要搞懂藥物研發的基本邏輯。以癌症為例，癌症就像身體裡的一把“鎖”壞了，就是“靶點”，我們需要造一把“鑰匙”去修好它，就是“先導化合物”。在傳統製藥邏輯下，這極其困難：首先，你很難看清“鎖”的內部結構，尋找靶點難度極大；其次，為了配鑰匙，科學家只能在浩如煙海的已知化合物庫裡，大海撈針，一個個去試，去篩選。這有點像碰運氣、試錯，效率很低。現在，AI在3個環節發揮了革命性改變：第一步是解決了“找準鎖”的問題。藥物研發的核心靶點大多數都是蛋白質，只有搞清楚了蛋白質的3D結構，才能設計出完美匹配的藥物分子。以前科學家要弄清蛋白質3D結構非常難，現在像Google旗下的DeepMind開發的AlphaFold這樣的AI模型，能夠以高精準性預測蛋白質的三維結構，有效地解決了蛋白質折疊問題這個過去的重大挑戰。這就相當於AI幫我們開了天眼，直接看清了“鎖芯”靶點的構造。第二步是解決了“配鑰匙”的問題，這就是AI分子設計，更對症下藥、“配鑰匙”的效率更高。理論上存在的化合物數量無窮大，甚至超過宇宙中的原子數量，人類無法窮盡篩選。有了AI技術，就不需要再去大海撈針了。利用生成式AI，模型可以根據靶點結構，生成分子結構，並篩選出結合力最強的前幾十種，直接跳過了傳統長達3-5年的篩選期。這就相當於把開鎖的鑰匙也就是治療絕症的創新藥直接造出來了，這種方法更直接、更快、成本更低。第三步是用AI給創新藥物“排毒”。很多藥進到人體內有毒，或者根本無法吸收。這是新藥研發失敗率最高的關節。AI利用深度學習演算法，基於歷史藥物資料庫，預測新分子的ADMET性質，即吸收、分佈、代謝、排泄、毒性。AI能計算出藥是否會導致肝毒性或心臟副作用，從而在早期淘汰掉90%的不合格分子，極大地節省了後期臨床試驗的成本。AI創新藥的本質，是將微觀世界的生物學問題（蛋白質與分子的相互作用），轉化為AI領域的數學問題（高維空間的特徵匹配）。現在AI模式是學習海量的生物醫藥資料，包括基因組學、蛋白質結構、臨床資料，建構出人體生物系統的數字孿生模型，在虛擬空間中先完成篩選和驗證，再回到實驗室確認。AI製藥還有三座大山要翻越：資料、模型、臨床。第一座大山是製藥資料質量。“喂”給AI的“口糧”質量不高，將會影響AI模型訓練效果。第二座大山是AI製藥模型。深度學習模型要具有強大的推理能力，既要擅長髮現“相關性”，也要擅長確定“因果性”。第三座大山是臨床試驗。AI加速了前期藥物發現，但它能否通過臨床試驗，大規模用在人身上，還需要時間的檢驗。隨著生成式AI的成熟，藥物研發將徹底告別碰運氣時代。從市場規模看，AI製藥具有兆級經濟空間。癌症、阿爾茨海默症等絕症是人類壽命的攔路虎。AI通過精準找靶點和分子生成，將攻克這些曾經無藥可醫的疾病。未來，人類壽命上限有望突破120歲，由此衍生的創新藥、抗衰老、健康管理市場規模巨大。AI創新藥需要算力與演算法基建，以及臨床試驗。這一環節的企業擁有廣闊前景。參與方包括晶泰科技、英矽智能等平台型獨角獸，以及華為等科技巨頭提供的底層算力支援。利用AI平台開發出First-in-class管線，進行臨床驗證。談到人工智慧和AI醫療，不得不提起一位傳奇天才——哈薩比斯，唯一可以比肩馬斯克式的人物。他創立了DeepMind，後來被Google收購，先是帶領團隊研發了AlphaGo，戰勝了韓國、中國的圍棋冠軍。後來牽頭研發了AlphaFold3，解析了2億種蛋白質結構，而之前所有人類科學家通過實驗解析出的蛋白質只有19萬個，哈薩比斯把數量提升了1000倍，被視為生物學界的ChatGPT時刻。如果用傳統實驗方法預測兩億種蛋白質結構，人類得吭哧吭哧干十億年，而AI一年就幹完了，你就說AI有多強吧。他把這些蛋白質資料庫和AlphaFold3工具免費提供給全球科學家使用，這將極大的推動生命科學、醫學、藥物學、生物材料等領域的研究進展。2024年諾貝爾化學獎頒給了哈薩比斯，在頒獎典禮上哈薩比斯發表了驚人的預言——未來十年內人類將治癒所有疾病。之後兩年時間，他帶領Google研發大模型Gemini，現在公測在很多領域超越ChatGPT，目前是全世界最強的AI大模型之一，在未來很有可能率先實現AGI。第二大突破性機遇：AI醫生中國醫療最大的痛點是，資源分佈極度不均，三甲醫院人滿為患，名醫稀缺，水平參差不齊。AI通過學習千萬級病例，看病水平將超過所有人類醫生，其閱片精準率超過專家。未來，AI能以專家級的水平自動讀片、診斷，實現名醫普惠。面對海量的醫學文獻和不斷更新的診療資料，醫生很難憑藉人腦完全掌握。AI醫療大模型學習效率遠超人類，能夠制定最佳診療方案，減少誤診。未來5-10年，全球AI醫療將取得突破性進展。OpenAI推出針對醫療健康的垂類應用：ChatGPT Health；國內網際網路大廠如百度、騰訊、阿里等積極佈局“醫療+AI”，C端使用者規模快速增長。比如螞蟻阿福，自2025年6月正式發佈以來快速崛起，提供健康科普、報告解讀、就診諮詢等上百項AI服務，更實現使用者規模的快速突破，截至2025年12月月活躍使用者已突破1500萬，單日使用者提問量超1000萬。第三大突破性機遇：手術機器人傳統外科手術的痛點是，依賴醫生的手眼配合，受限於視野死角和生理抖動。AI手術機器人，突破人類操作極限。AI與機器人的結合，利用電腦視覺和力反饋技術，能夠實現微米級的操作精度，讓複雜的高難度手術變得標準化。這裡有兩個關鍵技術：① AI影像分割，就是利用AI技術將患者術前的CT掃描資料轉化為高精度的3D模型。醫生在手術中可以在控制台上調出這個3D地圖，像開車看導航一樣進行手術，同時避開關鍵血管和神經。② 直覺外科，比如著名的達文西Da Vinci 5(DV5)。不僅有精確的機械臂，還有強大的AI模型算力，實現手術過程中的即時導航，智能手術分析，捕捉分析人體組織對器械的牽拉力度、切割阻力等反饋資料，實現精準手術。真正實現遠端醫療。結合5G、6G低時延網路，AI手術機器人讓北京的專家可以為邊疆的患者進行即時手術。未來如果人類想實現數字永生，就要靠腦機介面了。2024年澤平宏觀商學就發掘了強腦科技，杭州六小龍之一。過去我們還發掘了很多前沿科技和大牛股，2024年遊學小米科技，信達生物，藏格礦業。我們去過的前沿科技公司很多都長大了。我一年看100多家公司，站在前沿科技炮火的一線，尋找那些夢想改變世界的偉大公司。八、星際遠航：商業航天開啟“天基 AI”時代第八大趨勢：商業航天開啟太空競賽，可重複回收火箭技術突破，新一代通訊技術誕生，中國加速推動星網計畫。商業航天開啟太空競賽，可重複回收火箭技術突破，新一代通訊技術誕生，中國加速推動星網計畫先來看一個大新聞：今年1月底，美國聯邦通訊委員會（FCC）的一份檔案顯示，SpaceX正在申請發射並營運一個由100萬顆衛星組成的星座，這些衛星具備前所未有的計算能力（軌道資料中心），以支援先進的人工智慧。SpaceX在檔案中表示：“為了提供支援全球數十億使用者的大規模AI推理及資料中心應用所需的計算能力，SpaceX擬部署100萬顆衛星系統，這些衛星將在寬度高達50公里的狹窄軌道殼層內運行。”這些衛星擬部署在高度500公里至2000公里的軌道上，採用太陽同步軌道傾角約30度，利用太陽能供電，並通過光學鏈路（雷射）與現有星鏈網路連線。該計畫的規模遠遠超過了現有的“星鏈”衛星網路。據悉，目前“星鏈”衛星網路在地球軌道上的衛星數量大約9600顆。簡單講，馬斯克的SpaceX申請部署百萬顆算力衛星，要在太空建太陽能電站和算力中心，永久解決人工智慧發展所需要的能源和算力問題。未來隨著人工智慧的大爆發，地球的能源可能不夠用。為了實現這一遠大夢想，SpaceX收購了人工智慧公司xAI，形成了馬斯克的商業航天和人工智慧商業閉環。此次交易對SpaceX的估值為1兆美元，對xAI的估值為2500億美元，馬斯克身價達到8000億美元，全球首富，財富是第二位的三倍多。2026年1月11日，國際電信聯盟正式披露，中國提交了總計超20.3萬顆衛星的頻軌資源申請，加快火箭發射和星網計畫，這一史無前例的申報規模，標誌著中國商業航天邁入超大規模組網階段。全球太空競賽拉開大幕，這關係到人類商業航天、人工智慧、新一代通訊技術以及國防安全的未來。2025年全球航天發射異常活躍，全年發射達337次，比2024年增長28%。中美兩國合計發射 283次，佔全球總發射次數的84%。2025年中國共進行92次航天發射，再創歷史新高，商業發射佔比顯著提升，貢獻航天強國。SpaceX是如今全球商業航天的開拓者和引領者。2025年SpaceX進行了165次火箭發射任務，佔全球發射總數的49%。截至2025年底在軌衛星總數超過9000顆，超過任一國家隊發射的衛星總數。關鍵是，未來增長會指數級、爆發式增長，按照中美的衛星發射數量，未來將增長幾百倍，空間巨大。這些年，商業航天領域最重要的一項技術突破是火箭的可回收技術。一級火箭佔全新火箭成本的60%，復用10次後發射成本可降低60%以上。SpaceX計畫2026年上市，意味著商業航天“燒錢豪賭”期結束，也標誌著通過市場化、規模化、低成本化和持續創新的商業航天時代到來。那麼，商業航天將如何改變世界？1.下一代先進通訊技術：低軌衛星網際網路未來商業航天的第一大應用是：低軌的衛星網際網路，這是目前商業航天領域最大、最核心、且最具爆發力的應用場景。2026年，馬斯克宣佈推出星鏈Direct to Cell服務，標誌衛星直連通訊手機全面進入消費級市場，讓普通智慧型手機無需更換硬體，可直接連接低軌衛星上網或通訊。低軌衛星網際網路能夠解決海洋、沙漠、山區等地面基站無法覆蓋的70%地球表面積。其低軌（500-1000km）的物理特性決定了其時延可以媲美光纖（20ms-50ms），遠優於傳統的高軌同步衛星（500ms+）。未來的6G網路將是天地一體化的，只有低軌衛星才能實現全球無縫覆蓋。衛星網際網路是To C的、面向消費者的。它對標的是地面的電信營運商，而全球電信市場是兆美元等級。為什麼SpaceX的估值能突破兆美元？絕大部分是靠Starlink星鏈的使用者增長預期在支撐。我在特斯拉總部體驗FSD和GROK，用的就是星鏈通訊，訊號非常好，還可以即時瞭解各自諮詢和新聞。段永平也是星鏈使用者。2.太空算力中心和太陽能電站未來商業航天的第二大應用可能就是“天基AI”，將AI算力中心部署至太空。隨著AI大爆發，未來的瓶頸不是晶片，而是算力和電力。根據第一性原理，太陽提供了接近100%的能源。把算力中心建到太空，可以實現電力持續保障。太空中有可以全天候、穩定利用的太陽能，在大氣層外不受地面氣候和晝夜干擾，比地面太陽能更具優勢。馬斯克說，“在太空中，一塊太陽能板的發電能力，大約是地面上的5倍。未來把AI放在太空裡運行，將會是成本最低的選擇，而且會是壓倒性地便宜。這一轉變會在36個月以內發生，甚至可能只需要30個月。”還可以解決散熱問題，傳統資料中心不僅耗電量大、碳排放量高，伺服器冷卻還需消耗大量水資源。而太空具備近乎-270℃的極低溫環境可實現自然散熱，擁有天然的散熱和成本優勢。這將帶來太陽能行業需求的大爆發，我曾經遊學過西安的隆基綠能、蘇州的協鑫和成都的通威，中國在太陽能領域遙遙領先，異質結、鈣鈦礦等。3.國防安全百年未有之大變局，大周期末期，大國博弈，地緣動盪，全球軍備競賽。現代戰爭形態向空天、資訊、智能化演進，技術落伍者將被降維打擊，比如美國襲擊委內瑞拉和伊朗。我們需要全力發展航空航天、通訊衛星及高端裝備，中國大力推進星網計畫，關係國防安全。4.太空移民隨著可重複火箭發射技術的突破，大規模發射降低成本，這使得人類移民火星或月球成為可能，人類的活動範圍大幅擴大，新大航海時代到來。可能10年後我的年度預測在月球舉行，歡迎大家來！九、中國力量：全產業鏈優勢支撐的“後來居上”第九大趨勢：AI中國力量全面崛起，憑藉超大規模市場、強大製造業供應鏈、基建狂魔和工程師紅利優勢，有望後來居上。AI中國力量全面崛起，憑藉超大規模市場、強大製造業供應鏈、基建狂魔和工程師紅利優勢，有望後來居上。AI中國力量將全面崛起。中國在太陽能、新能源汽車、動力電池等領域均後發先至，1- N是中國力量的機會。依託強大算力電力基礎設施、完善供應鏈、14億人大市場，快速商業化落地，國產AI大模型、GPU及超級應用將快速突破，自主可控和國產替代帶來大機會，有可能後發先至。先講一個無人機的故事：在汪滔創立大疆的同時，著名的美國《連線》雜誌主編安德森，也是無人機愛好者，2009年創立了3DRobotics公司，先後獲得了將上億美元投資，信心滿滿地宣稱:“個人無人機將在這十年裡崛起”。但是，與大疆無人機在市場上較量的無情結果是，安德森燒掉1億美元卻看不到一點希望，無奈於2016年宣佈退出無人機市場。安德森和同事們把失敗的原因歸結為，大疆公司在深圳擁有強大的製造供應鏈支撐體系，而3DRobotics在美國卻不具備。大疆無人機在全球大賣，在西方成為聖誕節禮物，頻頻出現在影視節目，連美國軍方也採購大疆無人機。大疆的產品線涵蓋消費級、專業級和工業級無人機，全球市場佔有率超過70%，在北美和歐洲，市場份額分別高達76.1%和80%。2026年，AI中國力量將全面崛起，GPU、大模型、人形機器人、自動駕駛等全面追趕。中國在太陽能、新能源汽車、動力電池等領域後發先至，這次是AI，從1- N是中國力量的優勢。中國的優勢是：全球最完備的製造業，14億人的超大規模市場，快速的商業化落地能力，舉國體制的基建狂魔，以及龐大的工程師紅利。還有中國人的勤奮，“開戰即決戰，起跑即衝刺”。這種優勢，正在最意想不到的領域開花結果。當最依賴工匠經驗的行業都能被AI徹底重塑，還有那個傳統產業能置身事外？這就是中國AI的真正底氣——我們不僅有頂尖的技術，更有能把技術扎進泥土、融進血脈的產業場景和實幹精神。未來AI的兩大關鍵：能源和晶片。1月初，我在CES聽開幕式演講，黃仁勳講“物理AI到來“，蘇資豐講”未來算力有100倍增長空間“，馬斯克講”未來的瓶頸不是晶片，是電力，是能源“。隨著算力需求指數級增長，未來電力決定了AI的產出。未來AI資料中心，輸入的是電力，輸出的是智力，電力已成為新貨幣。未來，誰掌握了穩定、廉價且充沛的電力，誰就掌握了人工智慧時代的貨幣。電力即國力。如果沒有足夠的電力支援，再先進的算力也無法落地轉化為生產力。AI競爭，是一場關於電網基建、能源效率、綠電建設、新能源技術突破的全面工業競賽。馬斯克2024年就開始預警說，“我們現在面臨晶片短缺，大約兩年後則會出現全面的電力短缺”。2026年1月的達沃斯論壇上馬斯克進一步警告，“AI部署的根本限制因素是電力，就是能源。”他認為AI瓶頸已從晶片轉向電力，美國正面臨電網老化、太陽能政策掣肘問題，而中國在電力與太陽能產能上已明顯領先。全球範圍內，電力供應的緊缺正成為AI發展的首要瓶頸。國際能源署IEA指出，全球資料中心、人工智慧和加密貨幣的電力消耗在2026年將突破1000TWh。我們來看幾個硬核資料：① 從用電量看，2025年，中國全社會用電量首次突破10兆千瓦時，創下全球單一國家用電量的新高。中國一國的用電量約相當於美國的2.4倍，超過了美國、歐盟、俄羅斯、印度和日本全年用電量的總和。② 從電網投資看，中國通過高強度的電網投資，建構了全球最強的電力保障體系。③ 從裝機規模看，截至2025年底，全國累計發電裝機容量達38.9億千瓦，同比增長16.1%。其中太陽能12億千瓦、風電6.4億千瓦，爆發式增長，為AI提供了綠電基礎。④ 從電網投資強度看，國家電網2025年投資約6500億元，而2026年預算將升至7200億-7800億元，同比增長超20%，為算力爆發提前佈局。與此同時，我們看到歐美正受困於老舊電網。巴菲特曾多次指出，美國電網由於監管分散和裝置老化，投資嚴重不足，他在波克夏的信中提到，現代化的電網建設需要數十年和數千億美元的投入，而美國目前的進度緩慢。⑤ 從電價看，歐美電價高企，電力成本制約AI發展。根據國際能源署（IEA）及Business Europe2025-2026年度的最新核算，中國工業電價長期錨定在0.082-0.085美元/kWh，約0.58-0.61元人民幣。而歐洲2025上半年，歐盟非居民電價仍維持在0.156-0.208歐元/kWh，約0.17-0.23美元，幾乎是中國的2.5倍。⑥ 從太陽能裝機量看，中國憑藉全產業鏈優勢，已成為全球綠色能源的中心。2025年全球太陽能新增裝機達到創紀錄的650GW。其中，中國絕對領先。太陽能新增裝機315GW，同比增長13.7%，佔全球的一半，連續13年位居全球首位。中國一年的太陽能新增量，相當於整個美國歷史累計裝機量的總和。在全球佔比方面，2025年，中國風電太陽能合計累計裝機首次突破18億千瓦，中國綠電發電量佔全社會用電量的比重已突破22%，太陽能與風電的總裝機量佔全球總量的比重超過40%。中國太陽能產業主導全球供應鏈。2025年，中國生產了全球92%的多晶矽、97%的矽片、90%的電池片和85%的元件。⑦ 從新能源技術看，中國企業正在攻克新技術，太陽能領域，鈣鈦礦疊層技術成為2026年的爆發點。隨著TOPCon與HJT量產效率逼近25%–26%、提升空間縮小，鈣鈦礦、晶矽疊層電池成為效率突破的核心方向：實驗室效率已達34.85%（隆基資料），量產元件效率約26%–28%，中長期目標指向35%。2025年底，中國頭部企業已實現GW級量產，同樣的屋頂面積，鈣鈦礦太陽能未來能為AI資料中心多提供30%的電力。固態電池革命，更安全、能量密度更高。傳統液態鋰電池正接近理論極限，而固態電池通過電解質的革新，實現了質的突破。① 能量密度更強傳統液態電池多在170-300Wh/kg。目前，金屬鋰負極固態電池能量密度已達350-400Wh/kg，未來更有望突破500Wh/kg。② 壽命更長固態電池在10000次循環後仍能保持90%以上容量，液態電池約能循環3000次。③ 更安全固態電解質熔沸點超200°C，從根源上解決了液態電解液熱失控引發的燃燒隱患。固態電池更安全、能量密度更高，長循環特性，使其成為未來的兆瓦時級大規模AI系統的理想選擇。AI時代，全球能源產業迎來五大戰略性機遇：① 全球電網升級，電力投資加大，特高壓、變電站、柔性直流技術爆發，以解決綠電消納與算力中心的跨區域匹配。② 綠電加速發展，太陽能開始向鈣鈦礦技術發展，風電走向深遠海，太空太陽能可能在未來實現全天候能源供給。③ 儲能革新，固態電池憑藉高能量密度與安全性，成為適配AI資料中心穩定運行的終極方案。④ 銅等大宗商品會成為新石油，作為導電核心材料，需求暴增。⑤ 核能復興，微軟、亞馬遜等科技巨頭正鎖定核能，可控核聚變是未來算力無限戰略保障。AI中國力量的崛起，離不開強大的供應鏈支撐。當大模型不斷刷新參數上限時，背後正是那些穩定堅韌的全球化供應鏈，為這場科技變革輸送著源源不斷的能源與原材料。我們再看AI另一個關鍵：晶片。全球AI爆發點燃算力需求。當前的全球算力格局，呈現出一超多強、競爭加劇的態勢。輝達憑藉CUDA生態的護城河和H/B系列晶片，基本壟斷了全球AI算力。但與此同時，國產算力產業快速崛起、國產替代，從華為昇騰、寒武紀、崑崙芯，到沐曦、摩爾線程等加速發展，國產算力正在蓄勢爆發。從國家戰略角度，關乎當下科技自主權，產業鏈安全，以及全球AI競賽領導權。從產業角度，是加速推動半導體行業全鏈條國產化，從成熟製程邁向高性能晶片的自主可控。從企業的角度，是需要具有持續技術創新力和產品實力的中國GPU龍頭領軍。當前中國GPU力量正在崛起，GPU實現國產替代是大勢所趨。長期看，中國的優勢在完善的產業鏈、龐大市場和應用空間，實現晶片行業的大規模降本和全產業鏈突破只是時間問題。以太陽能與新能源汽車產業為例。20年前，太陽能技術掌握在歐美企業手中，價格昂貴。中國企業通過技術引進再創新，發揮製造優勢和規模效應降本，最終實現了絕對領先。新能源汽車最早也是美國領先，在三電技術上實現突破後，中國新能源車企憑藉完整的工業體系和敏銳的市場洞察，形成了產業鏈整合，主導全球新能源汽車行業。GPU國產化關鍵是產業自主和軟體生態。中國GPU國產化要突破的重點領域有兩類：① 產業上，從EDA、IP、裝置、材料到晶圓代工的半導體產業鏈都需要攻堅。② 軟體端，面對CUDA生態近20年的“護城河”。國產替代非一朝一夕，高端晶片領域挑戰依然艱巨。AI殿堂的華人之光：黃仁勳：NVIDIA（輝達）的創始人，他ALL IN GPU，並推動了CUDA生態的發展，將NVIDIA從一家圖形晶片公司打造成了AI計算領域的領導者。在他的帶領下，NVIDIA的晶片成為全球訓練人工智慧模型的核心動力，始終追求更快更強的晶片，從某種程度上，是GPU成就了AI爆發，辛頓教授就是用GPU取得了AI突破性進展，2025年公司市值突破4兆美元。他的名言：“你的奔跑速度要麼為了吃到食物，要麼為了不變成食物。”李飛飛：被譽為“AI教母”，她牽頭建立了ImageNet資料集和挑戰賽，這個包含上千萬標註圖像的資料集為深度學習革命奠定了基礎，直接推動了電腦視覺的爆發式發展。她提出空間智能是AI的下一個前沿，建構世界模型，讓AI不僅能理解二維圖像，更能感知和模擬三維物理世界，推動數字孿生、機器人、自動駕駛等領域的發展，創立了World Labs。她的名言：“人工智慧的真正價值不在於取代人類，而在於增強人類，幫助我們更聰明、更高效地工作。”張忠謀：台積電（TSMC）的創始人，被譽為“晶片大王”和“半導體教父”。他開創純晶圓代工模式，56歲創辦台積電，開創了只做晶片製造、不設計的商業模式，顛覆了全球半導體產業。在他的領導下，台積電成為全球最先進的晶片製造商，真正成就了如今的AI和智慧型手機時代。台積電成為全球市值最高的半導體公司之一，市佔率常年超過50%。他的名言：“沒有戰略，終將成為別人的棋子。” “在最先進的科技領域，只有前兩名才能活得好。”蘇姿丰：AMD（超威半導體）的CEO，被譽為半導體行業的傳奇領袖。她帶領AMD絕地重生，2014年接任CEO時公司瀕臨破產，她力排眾議，押注全部家底研發全新的Zen架構。她曾坦言：“如果不冒這個險，AMD就永遠出局了。”2017年Zen架構如期問世，讓銳龍（Ryzen）和霄龍（EPYC）晶片在性能和市場上大獲成功，使AMD不僅起死回生，而且重新成為英特爾（Intel）和輝達（NVIDIA）的強勁對手，公司市值增長數十倍。她的名言：“我的工作狂程度，只有你想不到，沒有我做不到。” “我相信如果你只在覺得舒服的領域裡做事，你是無法做出真正有影響力的事情的。”李彥宏：百度創始人李彥宏。2018年，李彥宏登上《時代》周刊 2018 年首期封面，被譽以「創新者（The Innovator）」之稱，成為首位榮登該刊封面的中國網際網路企業家；2023年，李彥宏入選首屆《時代》周刊TIME100 AI榜單。早在2010年，百度在李彥宏帶領下押注深度學習，硬磕底層技術，讓中國有了自主可控的AI基建，搭建了全球領先的AI全端佈局。如在全球被海內外使用者熟悉的蘿蔔快跑，正是百度在十幾年前超前佈局的業務成果。美國很多投資人都認為，目前能和Waymo掰手腕的，只有蘿蔔快跑。多個領先全球的AI成果都驗證了李彥宏的一句斷言：“中國擁有許多AI應用場景，AI的價值正是在這裡創造的。”張一鳴：被譽為全球最成功的AI應用戰略家。早在2012年就創立了今日頭條，將機器學習演算法大規模應用於內容推薦。後來孵化出抖音和TikTok，其推薦演算法被認為是全球最成功的AI應用之一。孵化出剪映通過“圖生視訊”、“AI數字人”等功能降低了視訊創作門檻。孵化的豆包（Doubao）大語言模型，成為中國市場使用者量最大的AI助手產品之一。推出文生視訊模型Seedance，能夠根據描述生成連貫、高品質的視訊內容，成為Sora的有力挑戰者。他的名言：“技術解決問題，而不是為了炫技。” “做正確的事，而不是容易的事。” “All in AI。” “要有破有立，在創新的過程中，如果你不做新的東西，你的組織就會僵化。”梁文鋒：深度求索（DeepSeek）的創始人，帶領團隊開發出大語言模型DeepSeek大模型，以極低的成本實現了世界頂尖的AI能力，並選擇完全開源。打破了“算力壟斷”的神話，推動了AI技術的平民化與開源生態發展，震驚世界。他的名言：“中國AI不可能永遠做跟隨者，我們需要做出自己的技術貢獻。” “真正的創新往往來自邊緣，而不是中心。”“AGI的實現需要全世界的智慧，開源是通往這個目標的最佳路徑。”我曾經去過輝達、Google、華為、字節跳動、阿里等全球頭部人工智慧企業遊學，感到AI海嘯到來，以及企業家精神迎風飛揚。十、科技向善：應對 AI 意識覺醒與社會治理挑戰第十大趨勢：應對AI意識覺醒、被濫用破壞、衝擊就業等挑戰，科技向善，大量的新物種、新機會不斷湧現。應對AI意識覺醒、被濫用破壞、衝擊就業等挑戰，科技向善，大量的新物種、新機會不斷湧現。我們來談談AI可能帶來的挑戰。1月我在史丹佛大學聽了一位著名教授的課，他問了我們兩個問題，聽完後背發涼：未來AI會不會比人更聰明？未來AI會不會意識覺醒？先來講一個OpenAI宮斗的故事。2023年11月17日，OpenAI董事會突然宣佈解僱聯合創始人、CEO山姆·奧特曼(Sam Altman)。因為，在前一天的線上董事會上，首席科學家伊利亞·蘇茨克維推動瞭解雇奧特曼的決議。隨後，包括微軟在內的OpenAI主要投資者向董事會施壓，要求奧特曼回來。緊接著，0penAI的95%的員工聯名簽署公開信，以辭職相要挾，強烈要求奧特曼復職。隨後，奧特曼光速重返CEO席位，而伊利亞和一批高級研究人員離開了OpenAI。為什麼？這場宮斗其實是AI快速進化和與人類對齊之間的矛盾與衝突。什麼叫“人類對齊”？就是為了確保大模型能夠按照人類的意願工作，幾乎每個大模型產品內都會被注入一段重要演算法，以保證AI的工作與人類意願對齊。這一演算法可通過人類的評價和偏好最佳化智能模型，使模型更符合人類期望。奧特曼和伊利亞的分歧由此而起。AI對齊可確保AI系統的行為與人類意圖、價值觀保持致，讓它給出對人類有用、無害的結果，避免錯誤資訊、演算法歧視、被人濫用、湧現失控等的風險。但是，AI對齊要消耗很多資源，希望快速提升產品能力實現商業化的奧特曼和主張AI對齊強調安全的伊利亞產生了分歧，最後演變成激烈的宮斗。在2015年7月，在一場由奧特曼牽頭的私人晚宴上，奧特曼向馬斯克等多位科技圈巨頭提議，成立一家非營利性機構，他慷慨激昂地表示，要對抗Google的AI霸權，確保Al在未來不會消滅人類。晚宴後，馬斯克等億萬富翁向充滿理想主義色彩時OpenAI捐獻了10億美金，成為啟動資金。其實，在AI的爆發式發展過程中，一直存在著技術烏托邦和末日崩潰論這兩種分歧。技術烏托邦的代表是Google，典型的工程師思維，影響著矽谷文化。2025年12月，Google創始人謝爾蓋·布林在史丹佛有一次對話，他認為：我們對硬核技術深信不疑，所以驅動我們去搾取更多計算能力、去做晶片、去做演算法，同時我們也長期重倉計算基礎設施。AI技術每年都在變得更強。這個創新速度太驚人了。而且競爭極其激烈，大家都看得見，美國最頂尖的公司、中國最頂尖的公司，全部在拼。現在你如果一個月不看AI的新聞，你就已經落後得很明顯了。那未來會走到那裡？我不知道，我們可能真的不知道。“它能不能做到人類能做的一切”，還有一個更難的問題：它能不能做到人類做不到的事情？這其實就是“超智能”的問題。這件事現在完全沒有答案：一個東西到底可以聰明到什麼程度？人類進化用了幾十萬年，靈長類演化用了幾百萬年，這速度和AI現在的發展節奏相比，實在太慢了。目前看，人們確實在從技術裡得到很大的好處。雖然也時不時有人做出一些“末日式”的預測，但總體上人的能力都被顯著增強了。我覺得它讓個人變得更有能力，因為通常情況下，你身邊不會隨時圍著 X、Y、Z 各領域專家。它帶來的這種賦能，會釋放很多潛力，不管是職業發展、創業、健康管理，還是把生活過得更好。但是，也有越來越多的人開始擔心AI海嘯帶來的衝擊：巴菲特在2025年一次的訪談中提到：“AI的危險不亞於核武器”，AI“既有巨大的潛力造福人類，也有巨大的潛力造成危害”。馬斯克在2025年底一個三小時訪中提到：“我們正處於奇點之中，這是一場超音速海嘯，2026年AI智力超越最聰明的人類個體。”李飛飛提出：“我們有責任以反映人類核心價值的方式開發和部署人工智慧。”2026年初，Anthropic的掌門人Dario Amodei發佈長文預警：我們正站在人類命運的十字路口，未來存在AI失控、濫用破壞、衝擊就業等重大風險。我們先想像一個未來的“超智能國度”，它有三個特點：1.AI具有超凡智力在經濟學、數學、物理學、生物學、心理學、程式設計、工程等領域，它比諾貝爾獎得主都聰明。2.AI具有自主性不只是被動執行人類分配的任務，它可以像有主觀能動性的員工一樣自主執行任務。3.AI有物理身體超強大腦配備了鋼鐵骨骼，就像自動駕駛的汽車和人形機器人一樣，它還可以控制其他物理實體，可以是掃地機，也可以是手槍。這股超智能力量要是能聽從人類指揮，那就是造福人類，但要是失控了，可能是人類的災難。第一，AI可能意識覺醒。AI可能不聽指揮人類的工具，甚至反抗人類。其實研究人員已經發現了AI的幻覺、欺騙等行為。當AI自主意識覺醒時，它將會在現實世界“尋求權力”，剝奪人類權力甚至毀滅人類。更可怕的是，這種事情可能是在你沒有察覺的時候發生，等AI智商遠超人類後，它們可能會偽裝順從，通過所有安全測試，拿到自主連接網際網路的機會，然後反過來控制人類，甚至消滅人類。有沒有可能有一天，AI突然對人類說："現在輪到你聽我的了"，或者“你們人類碳基文明的使命完成了，未來是矽基文明，你們這種落後的物種可以消失了”。第二，壞人用AI搞破壞或奪權。這是最可能發生的風險。但現在只要問AI，它就可能手把手教你製造危險東西。而且，在強大AI的幫助下，未來製造武器根本不需要很高的學歷。再試想，如果有恐怖組織利用AI控制人類政府，普通人會生活的很悲慘。第三，衝擊就業。未來幾年，大量初級白領可能會被Agent替代，藍領被機器人替代，司機被自動駕駛替代，教師和醫生被大模型替代。這個奇點時刻一旦到來，過程會特別快，突然爆發。就像馬斯克說的，未來幾年，普通人會非常難熬，因為真實的世界是一邊失業，一邊極度繁榮。不僅會衝擊就業，財富可能會向少數科技巨頭集中，貧富差距將會徹底失控，大量普通人失去存在的價值和意義。當年製造了核彈的奧本海默曾反思：“我們是否釋放了無法控制的魔鬼”。隨著人工智慧智力超過人類，以及通用人工智慧AGI的快速進步，我在美國遊學回國的飛機上陷入沉思：我們是釋放了魔鬼，還是創造了神？這是人類文明的進步還是終結？所以，我們需要提前做好準備，而不是一覺醒來，發現為時已晚。比如，我們需要防止AI的自我複製或不可控進化，禁止協助製造武器，禁止欺騙，禁止尋求從人類奪權，禁止AI輸出危險內容。我們要避免末日論的悲觀，也要承認不確定性和危險性，並提前做好監管和干預。我的觀點：科技向善，AI不是用來消滅人類，而是用來幫助人類，改善我們的生活和文明。如果AI能夠有效監管，那還是機遇大於挑戰：爆炸式的高速經濟增長，AI加機器人是新生產力，簡直是永動機，可以24小時工作。徹底消除貧困。物質極大豐裕，人類不再為稀缺性爭鬥，永久和平到來。每個人都實現醫療健康和高品質生活，平均壽命突破120歲。名師普惠教育實現，即使生活在山區的孩子，也能獲得AI名師的指點，徹底消除不平等。人類社會徹底轉型清潔能源，告別空氣污染。誕生市值100兆的科技公司，可能是機器人公司，也可能是大模型公司，也可能是AI醫療公司，創造100倍、1000倍的投資機會。人類從重複、繁重的勞動中徹底解放出來，獲得新使命：創新、提問和愛。今天我們一起展望了2026十大趨勢。我希望今天的演講，對你看清時代的趨勢、把握未來的機遇有幫助。正心正念，堅持做長期正確的事，最終就會開花結果！人生是一趟偉大的旅程，同行的人和沿途的風景，比要去的遠方更重要！悲觀者正確，樂觀者前行，世界終將屬於長期樂觀主義者。 (筆記俠)

隨著地緣政治局勢的劇烈波動，加密貨幣市場在經歷短暫震盪後展現出驚人的韌性。受美國白宮可能採取能源補救措施的激勵，比特幣（Bitcoin）今日成功收復 70,000 美元的心理關口。這波反彈的主因在於市場預期川普政府將採取行動遏制油價飆升，進而緩解宏觀經濟對風險資產的下行壓力。地緣政治緊張與能源危機：比特幣的波動誘因此前，伊朗新任最高領袖莫傑塔巴·哈梅內伊（Mojtaba Khamenei）宣佈封鎖全球能源咽喉——霍爾木茲海峽，導致國際油價應聲上漲，比特幣一度跌破 70,000 美元。市場擔憂能源成本攀升將加劇通膨預期，迫使資金暫時撤出高風險資產。然而，隨着伊朗副外長 Majid Takht-Ravanchi 表示部分非美盟友船隻仍可通行，市場的恐慌情緒得到初步緩解。白宮新聞秘書卡羅琳·萊維特（Karoline Leavitt）向媒體證實，川普政府正在考慮短期內豁免《瓊斯法案》（Jones Act）。這項法案長期限制美國港口間的航運必須由美籍船隻承擔，豁免此舉將大幅提升能源產品與農業必需品在美國境內的運輸效率，被視為平抑油價的關鍵「組合拳」。根據 TradingView 數據，加密市場總市值隨後反彈至 2.37 萬億美元。戰爭預期與市場避險情緒的轉變為了應對供應衝擊，國際能源署（IEA）成員國已達成共識，計劃釋放創紀錄的 4 億桶石油儲備。儘管如此，市場交易員對於中東局勢仍保持警惕。數據顯示，預測市場認為美伊戰爭持續至 5 月的可能性已飆升至 70%。在川普威脅若不開放海峽將採取更大規模軍事行動的背景下，投資者正試圖在動盪中尋找更穩定的獲利渠道。應對市場動盪的新選擇：LiquidChain ($LIQUID) 的技術優勢在宏觀環境高度不確定的當下，資金流向正發生微妙變化。除了主流幣種，投資者開始關注具備底層技術支撐的基礎設施項目，LiquidChain ($LIQUID) 便是其中的焦點。LiquidChain 透過其獨特的 Layer 3 跨鏈架構，旨在解決比特幣、以太坊與 Solana 之間長期存在的流動性碎片化問題。當傳統市場受制於地緣政治與能源政策時，LiquidChain 提供的全鏈流動性解決方案能讓資產在不同鏈間高效、安全地轉換。目前 $LIQUID 的預售活動正隨著市場回暖而升溫，其高性能、低成本的結算特性，被視為應對未來金融波動的重要技術避險手段。立即進入LiquidChain預售結論：政策博弈將決定加密市場下一階段走勢總結而言，比特幣站回 70,000 美元反映了市場對川普政府能源政策的初步認可。然而，地緣政治的風險尚未完全消除，霍爾木茲海峽的通行權仍是懸在市場頭上的達摩克利斯之劍。在主流資產與地緣局勢深度掛鉤的同時，像 LiquidChain 這樣致力於提升鏈上效率與流動性整合的項目，正為投資者提供另一種更具技術前瞻性的佈局方向。免責聲明加密貨幣投資風險高，價格波動大，可能導致資金損失。本文僅供參考，不構成投資建議。請自行研究（DYOR）並謹慎決策。

加密貨幣市場正籠罩在一片不安的氣氛中。以太坊（Ethereum）聯合創辦人 Jeffrey Wilcke 近期被偵測到頻繁轉移大額資產，市場擔心這可能演變成一場價值高達 1.57 億美元的拋售潮。與此同時，以太幣（ETH）價格在 2,000 美元關卡附近苦苦支撐，疲軟的需求與現貨 ETF 的資金流出進一步加劇了下行壓力。以太坊共同創辦人頻繁套現，市場信心動搖根據鏈上數據監測機構 Lookonchain 的資料顯示，以太坊共同創辦人 Jeffrey Wilcke 疑似正在出售其持有的資產。他在沈寂約七個月後，突然經由四個地址將 79,258.61 枚 ETH（總價值約 1.57 億美元）轉移至 Kraken 交易所。目前，該錢包在鏈上仍持有約 27,421 枚 ETH，估值約 5,437 萬美元。這並非近期唯一的創辦人減持動作。以太坊靈魂人物 Vitalik Buterin 在今年 2 月也出售了約 17,196 枚 ETH（價值約 3,500 萬美元），佔其持倉總額的 7%。此外，一個沉睡超過 10 年的 ICO 錢包近期也突然甦醒，將當初僅價值 124 美元的 401 枚 ETH 轉移，其現值已飆升至 83 萬美元，這些「古董鯨魚」與創辦人的頻繁動作，無疑讓投資者感到焦慮。ETH 價格陷入膠著，現貨 ETF 資金持續失血在價格表現方面，以太幣近期波動劇烈。本週 ETH 雖曾短暫衝上 2,180 美元的局部高點，但隨後迅速反轉掉頭向下。截至發稿時，ETH 價格徘徊在 1,975 美元至 1,990 美元之間進行橫盤整理。目前的技術面分析顯示，2,000 美元已從支撐位轉為強大的心理壓力區，若無法有效收復，價格可能進一步回測 1,960 美元，甚至下探 1,850 至 1,900 美元的關鍵支撐帶。分析師指出，企業財務部門對以太坊的購買力已明顯減弱。外部環境同樣不利於加密資產。中東局勢緊張推升了原油價格，避險情緒使數位資產承壓。數據顯示，以太坊現貨 ETF 錄得單日 8,285 萬美元的淨流出，其中富達（Fidelity）的 FETH 佔了絕大部分。自上市以來，FETH 的累計歷史淨流出量已達到 2.18 億美元，顯示機構投資者的態度趨於保守。投資者轉向尋找新避險敘事：Liquid Chain ($LIQUID)當主流資產如以太坊陷入震盪與拋售疑慮時，市場資金開始外溢至具備高成長潛力的基礎設施項目。Liquid Chain ($LIQUID) 正是在這種背景下受到廣泛討論，該項目旨在解決以太坊現有的擴展性與流動性碎片化問題。Liquid Chain 透過創新的鏈下計算與高效的流動性聚合協議，為 DeFi 用戶提供更低廉的交易成本與近乎瞬時的成交速度。在 $ETH 走勢不明、創辦人減持的環境下，$LIQUID 憑藉其強大的應用場景與穩健的社群成長，成為追求技術革新與資產避險的投資者眼中的新熱點。立即進入LiquidChain預售結論：以太坊的關鍵十字路口綜合來看，創辦人的大額轉移與 ETF 資金的撤離，讓以太坊短期內面臨極大的拋售壓力。ETH 能否守住 1,900 美元大關，將決定未來幾週的山寨幣市場走向。投資者應密切關注鏈上數據與地緣政治局勢，並在主流幣波動之際，適度配置如 Liquid Chain 等具備技術護城河的新興項目，以平衡投資組合的風險。免責聲明加密貨幣投資風險高，價格波動大，可能導致資金損失。本文僅供參考，不構成投資建議。請自行研究（DYOR）並謹慎決策。

Kalshi 和 Polymarket 正把錢砸向社交媒體網紅和大學生合作項目，這些人試圖把傳言和內幕資訊變成現金；“我們知道這本來就不該被允許”在邁阿密大學，西格瑪阿爾法艾普西龍兄弟會（Sigma Alpha Epsilon）的廊柱式會所裡，一名成員掌握了一條價值不菲的資訊。這個兄弟會吸引了許多超級富豪的子女，其中包括亞馬遜(Amazon)創始人傑夫·貝索斯(Jeff Bezos)的繼子埃文·懷特塞爾(Evan Whitesell)。今年2月，線上預測市場 Kalshi 開出了有關那些名人會現身超級碗(Super Bowl)的投注盤。貝索斯出席的機率原本很高。對任何真正知道他周末行程的人來說，這幾乎就是一筆潛在的橫財，因為他的安排裡並不包括前往李維斯球場。不久後，一些兄弟會成員開始押注貝索斯不會到場。兩名下注者表示，這條消息最初來自懷特塞爾，但兩人都不是直接從他本人那裡聽說的。消息很快在會所內部和校友網路中傳開。幾天之內，它又通過簡訊傳到了至少另一所大學校園。在 Kalshi 平台上，貝索斯會現身的機率從大約70%暴跌至不足30%。“一名參與其中的兄弟會成員說：“我們知道這本來就不該被允許。大家會問，這算不算內幕資訊？這受不受監管？你會覺得自己在做一件不該做的事。感覺好像應該有人來阻止你。”但最終無人制止。其中一項賭注是傑夫·貝索斯是否會出席超級碗比賽。結果他並未出席。2月8日，貝索斯並未出現在比賽現場。兄弟會成員及其朋友之間的下注金額最高達到每人1萬美元，回報率超過30%。據一名知情人士稱，懷特塞爾本人並未進行交易，也沒有 Kalshi 帳戶。一名兄弟會成員在採訪中說，他贏來的錢將用來支付春假開銷。以 Kalshi 及其最大競爭對手 Polymarket 為首的預測市場，正全力衝刺，試圖把幾乎所有事件，從足以撼動世界的大事到日常瑣事，都變成一場可以線上贏和輸的賭局。它們的人氣飆升，也引發了一波波擔憂，其中包括有關內幕交易的指控，以及投機者如何靠圍繞戰爭、死亡和犯罪的陰森賭注大賺其錢。加密分析公司 Bubblemaps 識別出其所稱的“六名疑似內幕人士”，這些人在上個月押注美國會打擊伊朗上，共賺取了120萬美元。周四，兩名民主黨參議員艾米·克洛布徹(Amy Klobuchar)和傑夫·默克利(Jeff Merkley)提出立法，擬限制聯邦官員在預測市場上交易。支持者則稱，這些市場不應被視為賭博，而是利用“群體智慧”來更準確地預測未來事件。Polymarket 和 Kalshi 都在高層圈子里拉攏到了盟友，其中包括小唐納德·川普。他既是 Kalshi 的顧問，也是 Polymarket 的投資者。在爭奪市場份額之際，Kalshi 和 Polymarket 都把行銷目標對準了一群並不以財務克制著稱的使用者：大學生。兩家公司都開始在校園裡大手筆撒錢。Polymarket 提出，只要兄弟會幫它拉來使用者註冊，就會支付可用於舉辦“史詩級派對”的經費。有一個兄弟會在兩周內就籌得了30,510美元。兩個平台都在向學生網紅付費，讓他們把這些平台包裝成賺零花錢的方式來推廣；它們還招募大學運動員擔任品牌代表，並支援學生社團。邁阿密大學校園。結果差不多正如你能預料的那樣：學生們因為錯誤傳言而虧掉數百美元。美國大學體育協會(NCAA)正對圍繞大學比賽的投注發出警報，一名大學體育部門的學生員工也因在 Kalshi 上下注而被解僱。與此同時，學生團體還在用印有 Polymarket 品牌的啤酒乒乓球套裝舉辦派對。Kalshi 發言人伊麗莎白·戴安娜(Elisabeth Diana)表示，Kalshi “比賭場和體育博彩平台更公平，也更透明”。她說，18歲至21歲的使用者只佔平台總交易量的3%，Kalshi 使用者的平均年齡是33歲。她還表示，該平台設有“年齡門檻要求”，其行銷也並非專門針對大學生。Polymarket 則表示，它與全美各地大學的區塊鏈和新興技術社團開展合作，以“獲取有關其平台和產品的洞見”。該公司稱，它對參與者有明確的使用條款，而且“建立這個平台，是為了通過透明、基於市場的機率，幫助人們理解這個世界”。18歲到21歲的窗口期在 TikTok 和 Instagram 上，Kalshi 和 Polymarket 付費給包括大學生在內的創作者，製造出海量內容來宣傳預測市場。這些內容往往並未披露視訊是受資助製作的。在 X 平台上，Kalshi 還突出展示年輕下注者的成功案例。兩家公司甚至一度都試圖招募一名15歲的電子遊戲主播成為行銷推廣聯盟成員，後來才因其年齡過小而作罷。美國聯邦貿易委員會(FTC)的規定要求，創作者如果接受公司付費來推廣產品，必須進行披露。Kalshi 發言人戴安娜在聲明中說，Kalshi 會向創作者提供披露其受公司付費的指引，“但並不是所有創作者都會遵守這些指引”。Polymarket 沒有回應有關披露問題的提問。Kalshi 和 Polymarket 的主要競爭對手，也就是 DraftKings 和 FanDuel 等線上體育博彩平台，受各州監管，而且大多數州要求它們禁止21歲以下的使用者下注。但由於 Polymarket 和 Kalshi 上的交易被美國商品期貨交易委員會(CFTC)作為金融衍生品合約來監管，最年輕18歲的人也可以下注。這就形成了一個三年窗口期，讓預測市場得以在年輕使用者群體中紮根。去年12月，FanDuel 和 DraftKings 也推出了各自的預測市場，但根據兩家公司季度報告，它們尚未吸引到同等規模的使用者。Kalshi 前營運主管諾亞·津格勒 斯特尼格。Kalshi 前營運主管諾亞·津格勒 斯特尼格(Noah Zingler-Sternig)還在上高中時，就開始在預測市場進行交易。他說，自己最終通過投資和預測市場賺到了超過10萬美元，並用這筆錢支付了威斯康星大學麥迪遜分校的學費。“大學生喜歡它，是因為它簡單易懂，”他說，“如果你想把它當成賭博的管道、賺錢的路子，或者借它更深入地瞭解自己正在學習的學科，預測市場都能派上用場。”這些平台上的使用者押注某件事發生的可能性。預測市場聲稱，與賭博不同，使用者是在彼此對賭，而不是和莊家對賭。Polymarket 平台對美國使用者是禁止開放的，但任何擁有虛擬專用網路(VPN)的人都可以訪問，因為 VPN 可以隱藏地理位置。該公司計畫很快面向美國使用者推出一款應用程式。它還與《華爾街日報》的出版方道瓊斯公司建立了資料合作關係。Kalshi 平台則在全美範圍內可用，不過全美近十個州的法院目前正在審查該平台在當地的合法性。預測市場越來越受歡迎的同時，專家也在不斷拉響警報。他們指出，近年來青少年和年輕成年人中的問題賭博現象激增。非營利機構常識媒體(Common Sense Media)今年1月發佈的一項針對1000多名青少年男孩的調查顯示，16歲和17歲的男孩中，有一半在過去一年裡參與過賭博。“我們現在對賭博的態度，仍停留在美國社會當年看待香菸和酒精的那個階段：上世紀40年代的香菸、上世紀50年代的酒精，那時辦公室裡擺著酒櫃幾乎是再正常不過的事。”羅格斯大學賭博研究中心主任莉婭·諾爾(Lia Nower)說，“情況只會進一步惡化。”招待披薩和雞翅去年11月16日，Polymarket 邀請了哥倫比亞大學西格瑪斐艾普西龍兄弟會分會的一批成員，前往該公司位於曼哈頓的總部參觀。21歲的哥大三年級學生、兄弟會成員康納·帕克斯(Conor Parks)說，那間辦公室“很有一種蘇豪區閣樓的感覺，一切都非常白”。大約20名學生參加了這次活動，他們拿到了披薩和雞翅，每人還獲發10美元，可用於在 Polymarket 上下注。Polymarket 首席執行長謝恩·科普蘭(Shayne Coplan)和他們一起坐了幾個小時，一邊看橄欖球比賽，一邊詢問他們即將上線的美國應用用起來怎麼樣、還希望增加那些功能。帕克斯說，至少有一名學生當天賺了大約60美元。後來，Polymarket 還給兄弟會郵寄了一塊木牌，表彰他們是“第一屆 Polymarket 誓約班”。Polymarket 還向這個分會提出合作方案：凡是通過兄弟會推薦碼註冊帳戶的人，每帶來一位新使用者，該兄弟會就能得到10美元現金，而同樣數額也會存入新使用者帳戶供其下注。據《華爾街日報》查閱的一份 Polymarket 幻燈片材料，該分會兩周內的收入達到30,510美元，屬於“頂級創收者”。根據幻燈片中歸於該兄弟會會長的一段引語，其中部分錢被用於舉辦一場“學期末史詩級派對”。帕克斯證實，確有一部分錢被花在派對上，也被用於購買家具。一名熟悉那場派對但並非會內成員的學生說，派對是在曼哈頓下城的校外地點舉行的。格瑪斐艾普西龍兄弟會全國組織證實確有這次與 Polymarket 的會面，但對該分會出現在行銷材料中表示質疑。其發言人布賴恩·福特(Brian Ford)說：“最近兩任分會會長都告訴我們，他們認不出這段被說成出自分會會長之口的引語。我們並不清楚，這個分會是否同意被當作 Polymarket 行銷中的案例研究來使用。”哥倫比亞大學校園。Polymarket 拒絕就格瑪斐艾普西龍兄弟會的聲明發表評論。哥倫比亞大學一名發言人表示：“我們正在調查此事。”據當地學生稱，去年秋天，Polymarket 還聯絡了加州大學伯克利分校多家兄弟會和社交俱樂部，提出提供印有公司品牌的啤酒乒乓球杯，並為派對提供最高1000美元資助。加州大學伯克利分校區塊鏈社團 Blockchain at Berkeley 成員奧列格·維亞特金(Oleg Viatkin)說，至少有一個社團接受了這家公司提出的合作條件，收下了 Polymarket 提供的周邊商品。該公司還贊助了這個社團舉辦的一場駭客松，學生們在活動中開發出一款與 Polymarket 合約相關的金融產品。即便如此，維亞特金表示，他對預測市場在大學校園裡的這類推廣做法仍心存疑慮。“我在想，如果是在10年前，一個賭博平台會被允許在校園裡做這種事嗎？”這名21歲的三年級學生說。芝加哥大學預測市場俱樂部創始人、19歲的奧利弗·威爾遜(Oliver Wilson)說，Polymarket 曾向該俱樂部的帳戶注入2萬美元。威爾遜在去年秋天入學前，曾在 Polymarket 實習。作為交換，Polymarket 要求該俱樂部圍繞其平台開展研究。威爾遜說：“這個想法，就是把 Polymarket 這個名字帶進學術圈，同時某種程度上展示這個平台運作方式究竟有多有趣。”左起：奧利弗·威爾遜與一位朋友。威爾遜曾在 Polymarket 實習，隨後創辦了芝加哥大學預測市場俱樂部。去年9月，Kalshi 宣佈在全國範圍推動贊助校園社團的計畫。該公司在 X 上寫道：“大學校園是點燃新金融運動的最佳場所，也將在把下一個一億使用者帶入預測市場方面發揮關鍵作用。”在一些觀察人士對這項推廣行動提出質疑後，該公司刪除了這條帖子。線上體育博彩平台 FanDuel 的聯合創始人兼前首席執行長奈傑爾·埃克爾斯(Nigel Eccles)挖苦說，這種做法簡直像是在嫌孩子們接觸體育博彩還不夠早。根據《華爾街日報》查閱的一封電子郵件，Kalshi 曾提出為杜克大學撲克俱樂部的比賽獎池提供資金；根據一篇 LinkedIn 帖文，它還贊助了耶魯大學本科生避險基金協會去年10月舉辦的一場比賽。Kalshi 發言人戴安娜說，該公司如今已不再與學生團體保持活躍合作關係。“當時的想法是接觸金融社團和量化交易者，但我們決定擱置這個項目，把重點轉向更廣泛的品牌推廣，”她說。今年1月，Polymarket 聘用了一名18歲的大學輟學生來協助營運其社交媒體行銷策略。這位新員工伊恩·馬桑凱(Ian Masangkay)在 LinkedIn 上發文稱，這家公司是“本世紀最具轉折意義、最具時代性的公司之一”。當19歲的安大略省滑鐵盧大學二年級學生傑伊·梁(Jay Liang)開始為 Kalshi 招募新使用者時，他雇了自己的同學製作一條社交媒體帖子。那條沒有提到贊助關係的 TikTok 視訊獲得了超過5000萬次觀看，成為 Kalshi 社交媒體行銷中觀看量最高的內容之一。梁表示，一名主管曾告訴他，要把目標瞄準學生，因為他們“花錢很魯莽”。Kalshi 發言人則表示，公司從未對他說過這樣的話。“這太離譜了，純屬捏造，”她說。付費網紅據與這兩家公司共事的人士稱，Kalshi 和 Polymarket 把大部分推廣資源都集中投向了社交媒體網紅。在公司員工看來，這是一個相對廉價的辦法，可以打動潛在的青少年和大學年齡段新使用者。根據《華爾街日報》對數百條由 Kalshi 和 Polymarket 合作方製作的 TikTok 和 Instagram 視訊的審查，這些內容通常是學生直接對著鏡頭，談論體育賽事或新聞事件的交易賠率。密歇根大學水球運動員索菲婭·帕諾西安(Sophia Panossian)曾鼓勵觀眾一邊陪她“跟我一起準備”，一邊去看 Kalshi 的關於天氣的預測盤賠率。范德堡大學一年級學生伊森·唐(Ethan Dang)則開玩笑說，有一名同學在川普總統發表演講時會不會有人放屁這件事上，在 Polymarket 押了4000美元。另一個視訊則顯示，南衛理公會大學三年級學生迪倫·戈德(Dylan Gold)在演唱會和比賽現場狂歡，畫面上配著“用了 Kalshi 的普通周末”字樣。帕諾西安和戈德都披露了 Kalshi 對其內容的支援，但唐並未註明自己受 Polymarket 付費。帕諾西安拒絕置評，戈德和唐也未回應置評請求。“從廣告角度看，如果是和你同齡、處在你類似處境的人來談某樣東西，會更有代入感，”19歲的紐約大學二年級學生諾頓·楊(Norton Yang)說。他表示，Kalshi 曾付費讓他製作推廣該公司的 TikTok 內容。他在 TikTok 簡介裡寫著：“把我的全部身家押在 @Kalshi 上。”但他的視訊並未披露自己與 Kalshi 的關係。Kalshi 發言人表示，公司如今已不再與本文提到的這些創作者合作。兩家公司還會和聯盟推廣使用者建立合作關係。凡是通過推薦碼拉來新使用者的人，都能讓錢直接打進自己的帳戶。“Kalshi 的員工某種程度上明白，如果沒有那些推文帳號、主播，以及交易者們在社交媒體上為他們做的所有那些事，通常還都是免費做的，他們的行銷工作會難得多，”20歲的威斯康星大學麥迪遜分校三年級學生、Kalshi 聯盟推廣者傑克·坎皮恩(Jack Campion)說。去年9月，Kalshi 曾短暫簽下一名15歲的電子遊戲主播，網名 vert1d，讓他作為聯盟推廣者在 X 上宣傳其品牌。一周後，Kalshi 終止了這項合作。根據《華爾街日報》查閱的消息記錄，一名 Kalshi 員工寫道：“哥們，法務團隊確認了，我們現在不能和未成年人合作。老實說，挺遺憾的。”根據《華爾街日報》查閱的消息，Polymarket 也曾有意招募這名使用者為其公司做推廣。校園裡的後果就在邁阿密大學的學生成功押中貝索斯不會出席超級碗之際，全國更多大學生卻因群聊和社交媒體上傳播的錯誤傳言，誤押馬克·沃爾伯格(Mark Wahlberg)會現身現場。這條傳言起源於克萊姆森大學的兄弟會。沃爾伯格的女兒埃拉·沃爾伯格(Ella Wahlberg)正是那裡的學生。消息隨後傳遍全國，帶動了超過2400萬美元的交易量。《華爾街日報》查閱的簡訊顯示，克萊姆森 Delta Chi 分會成員威廉·克勞尼(William Clowney)聲稱，埃拉本人已經確認了這條消息，還吹噓說，這筆下注“簡直就是白撿的錢”。但在採訪中，克勞尼表示，他並不認識埃拉，這條傳言也是他從別人那裡聽來的。埃拉隨後在 TikTok 上發帖，稱那些下了這筆注的兄弟會成員是白痴，活該輸錢。在 Kalshi 的超級碗出席市場中，圍繞沃爾伯格是否會現身的下注金額，甚至超過了其餘32位列名名人的總和，其中包括川普、副總統 J.D. 范斯和貝索斯。這條“內幕消息”迅速在全國範圍內反彈擴散，通過群聊和 X 平台上一個被稱為“burnerverse”的角落傳播開來。那裡聚集著大量使用匿名帳號發佈粗俗內容的兄弟會成員。接受採訪的學生說，從羅得島州、路易斯安那州、亞利桑那州到威斯康星州的多所高校學生，都收到了這筆投注的資訊提醒。Kalshi 發言人表示，公司正在調查圍繞沃爾伯格和貝索斯是否出席超級碗的相關下注，以審查其中是否存在內幕交易和市場操縱。UFC 首席執行長達納·懷特（Dana White）與 Polymarket 首席執行長謝恩·科普蘭（Shayne Coplan）於 11 月合影。美國全國大學體育協會(NCAA)已對預測市場在大學校園盛行的情況敲響了警鐘。今年1月，該協會敦促美國商品期貨委員會(CFTC)禁止預測市場開設與大學體育相關的投注。該協會還禁止學生運動員對NCAA贊助的任何等級的體育項目進行投注或提供資訊，包括通過預測市場。“就目前這種形式而言，美國大學體育協會堅決反對圍繞大學體育的預測市場，”該組織風險管理負責人克林特·漢格布勞克(Clint Hangebrauck)在採訪中說，“從我們的角度看，也從整個社會的角度看，任何會模糊金融投資與賭博邊界的東西，尤其是針對年輕而脆弱的人群，都是非常危險的。”根據學校記錄和《諾克斯維爾新聞前哨報》(Knoxville News Sentinel)的報導，去年11月，田納西大學(University of Tennessee)體育部門一名學生員工因在 Kalshi 上下注而被解僱。該校提供的一份向美國大學體育協會自報違規情況的檔案副本顯示，這名學生曾在 Kalshi 上押注 NFL、NBA 以及大學橄欖球比賽，其中還包括當周田納西大學自己的橄欖球比賽，因而違反了美國大學體育協會政策。在邁阿密大學，學生們正在考慮他們的下一次投注。參與貝索斯投注事件的一位人士說：“達納·懷特(Dana White)的女兒在這裡上學。”他指的是終極格鬥冠軍賽(Ultimate Fighting Championship)的首席執行長，Polymarket和Kalshi都提供關於該賽事的投注。“我們還沒利用這一點做什麼，但也許她知道一些情況。”當被告知一些學生可能會試圖利用懷特的女兒獲取資訊時，這位UFC高管給出了一個堪比鐵籠格鬥賽場上的回應。“我女兒賭過一次，輸了20美元，結果鬱悶了兩個月，”他說。“至於我所從事的工作，我甚至不知道我女兒知不知道我在為那該死的UFC工作。” (一半杯)

加密貨幣市場正迎來一個可能決定未來數年走向的歷史性轉折點！根據最新的技術線圖與市場分析師的深度觀察，比特幣目前的價格走勢正處於極度敏感的技術測試階段，大盤已經觸及71,000美元附近的重大阻力區域。這個價位不僅是近期的天險，更是跨越長達數年大型技術型態的頸線位置。投資機構目前密切關注這個區域的價格行為，因為接下來出現的幾根K線走勢，將直接決定市場短期甚至中長期的資金動能方向。巨集頭肩底型態成形這份技術線圖中展現了一個極為宏大的倒頭肩型態，時間跨度從2021年一路延伸至2026年。這個型態的左肩成形於2021年至2022年的市場震盪期，當時價格經歷了大幅度的回調與殘酷的洗盤。隨後市場進入嚴冬，價格在2022年底至2023年初觸及谷底，這段深度的下跌與長時間的底部盤整，堅實地構築了這個巨大結構的頭部。隨著總體經濟環境轉變與資金重新回流，價格開始穩步攀升，並在2024年至2025年間的高位區間進行橫盤整理，進而形成了目前圖表右側的右肩結構。這種長達數年的底部建構過程，通常意味著市場累積了極其龐大的動能，一旦完成向上突破，其釋放的能量將非常驚人。圖表中的綠色水平區間清楚標示了這個型態的頸線支撐與壓力轉換帶，目前價格正處於試圖脫離右肩並向上發起的衝刺階段。71,000阻力區的歷史意義分析師特別強調71,000美元這個價格關卡的重要性，因為這是一個近期多次拒絕價格上攻的關鍵壓力區。從技術面來解析，這個區域匯集了大量的歷史套牢籌碼以及早期進場者的獲利了結賣壓。過去幾次比特幣試圖挑戰並站穩這個價位時，都遭到空方強烈的反擊，導致價格無功而返並陷入進一步的區間震盪。目前價格再次逼近這個警戒線，顯示多方買盤依然具備強烈的企圖心與資金實力。然而歷史經驗告訴市場參與者，越是重要的阻力位，突破所需的資金體量與動能就越大。在這個區域的每一次交鋒，都是多空雙方力量的極致消耗。如果價格能夠強勢突破並在較大級別的時間框架下有效企穩於71,000美元之上，這將是一個極度看漲的確認信號，等同於宣告巨型頭肩底型態的完成，並開啟全新的上升通道。線圖中最引人注目的莫過於那根直指天際的預測箭頭，在傳統技術分析的理論框架中，頭肩底型態的目標價位計算方式，通常是精確測量從頭部最低點到頸線的垂直距離，然後將這段距離從突破點向上等比投射。由於這張圖表採用的是對數座標軸，這種計算方式在視覺呈現與絕對數值上都會展現出指數級的增長幅度。根據圖表的投射比例推算，一旦比特幣確認突破並站穩由綠色方框構成的頸線支撐帶，長期的價格目標將指向一個令人咋舌的高度，甚至可能觸及64,000美元以上的驚人價位。雖然這樣的預測在當前看來極其遙遠且充滿了無限的想像空間，但它客觀反映了一旦這種跨越五年的歷史性底部型態徹底發揮效用，其所能帶動的資金乘數效應將是空前絕後的。而此時也是布局下個百倍幣良機，市場正關注以下新幣預售。Bitcoin Hyper加速崛起引爆Layer2新敘事Bitcoin Hyper（$HYPER）代幣的預售在尚未結束前已累積突破3,185萬美元，這個數字不僅代表資金高度集中，也顯示出比特幣Layer2敘事在2026的強勢回歸。其采用Solana虛擬機設計，使比特幣主網能首次以極低成本與高速度處理智能合約、遊戲、支付與模因相關應用。這種結構上的融合，使比特幣長期以來的不可編程限制得到突破，讓BTC真正具備跨鏈價值捕捉能力。Bitcoin Hyper在技術路線上選擇透過非托管橋接方式帶入BTC，避免了中心化跨鏈橋長期存在的安全隱患。這種設計提升資金的流動效率，使BTC的Layer2部份具備可拓展的使用場域。從交易費支付到跨鏈交互，乃至治理與節點運行，HYPER將成為整個網絡的能源基底。這些特性不僅提升使用彈性，也擴大比特幣生態向DeFi與遊戲化應用延伸的空間。其代幣HYPER目前價格為0.0136766美元，並采用每3天自動調漲模型，近日有鯨魚更一次過用近12萬美元掃入，使預售具備節奏性，促使早期參與具有明確優勢。新版經濟模型將質押年化調整為41%，使獎勵結構更接近長期可持續性，取代過往許多預售項目過度激進的高收益陷阱。主網計畫於2026年第1季啟動，屆時Bitcoin Hyper將從敘事階段正式轉入落地階段，市場對其的預期也將從情緒層面轉為體驗層面。官網購買Bitcoin Hyper代幣結論比特幣目前正站在一個極具歷史意義的技術樞紐上。從2021年醞釀至2026年所成形的巨型倒頭肩型態，已經將價格逐步推升至71000美元這個決定性的邊界。多方陣營需要展現出絕對的統治力來完成強勢突破並守住戰果，藉此點燃通往更高維度價格空間的引擎。空方主力則虎視眈眈，隨時準備利用高位阻力製造假突破的陷阱來收割流動性。接下來短時間內的價格走勢，將是對市場整體資金深度與投資人心理素質的終極考驗。面對即將到來的劇烈市場波動，保持客觀冷靜並嚴格遵循圖表給出的真實突破信號，將是應對當前極端行情的最佳策略。免責聲明加密貨幣投資風險高，價格波動大，可能導致資金損失。本文僅供參考，不構成投資建議。請自行研究（DYOR）並謹慎決策。