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DoNews创始人《知识英雄》作者《未知书社》发起人。

北京
Joined June 2008
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标普 500 离历史高点约 3%,近六成成分股已跌入熊市。 我们正处于一场“隐秘”的熊市。 1. CoreWeave,-57%:出租英伟达显卡算力;负债约 500 亿美元,无担保债收益率涨到 15% 上下。 2. Coinbase,-56%:美国最大的加密货币交易所;比特币全年熊市,交易量缩水。 3. 西部数据,-52%:机械硬盘;东芝扩产,又赶上长鑫存储发布新架构,存储股成片下跌。 4. 甲骨文,-50%:数据库起家,转做 AI 云;负债约 1300 亿美元,未交付订单一半以上押在 OpenAI 一家,标普把评级降到垃圾级上一档。 5. Arm,-49%:卖芯片架构授权、收版税;估值过高遭降级,软银拿 Arm 股票质押借款,市场怕被迫抛售。 6. Circle,-44%:USDC 稳定币发行方,靠储备金利息赚钱;《清晰法案》限制持币付息,比特币熊市拖累稳定币需求。 7. 闪迪,-42%:闪存与固态硬盘,去年从西部数据分拆;长鑫存储进军服务器内存,一个月跌掉近四分之一。 8. Robinhood,-40%:零佣金券商;加密交易降温,一季度加密收入环比少 47%,营收不及预期。 9. 希捷,-39%:机械硬盘龙头;6 月冲上高点后回吐,东芝扩产引发跌价之忧。 10. 超微电脑,-35%:组装 AI 服务器;台湾检方起诉 9 人,涉嫌把装英伟达芯片的服务器偷运到中国,涉案人员与超微台湾子公司有关。 11. 英特尔,-35%:电脑芯片与晶圆代工;远期市盈率约 100 倍,以色列工厂爆炸,赶上芯片股抛售。 12. Adobe,-34%:Photoshop 等创意软件订阅;AI 降低设计门槛,自家 AI 产品变现慢于预期。 13. 博通,-31%:给谷歌定制 AI 芯片;Marvell 拿下谷歌定制芯片大单,最大客户分流。 14. Marvell,-30%:数据中心定制芯片与光通信芯片;市盈率 77 倍,10 月中旬一周跌 17%。 15. Alphabet,-28%:谷歌搜索、YouTube、谷歌云;6 月增发融资约 850 亿美元,7 月把今年资本开支提到约 2000 亿美元。 16. IBM,-25%:企业软件、咨询与大型机;二季度不及预期单日跌 25%,客户把预算挪去买 AI 硬件。 17. 美光,-24%:内存芯片;长鑫存储发布新架构,直接冲击美光定价。 18. Meta,-22%:Facebook、Instagram 广告;三季度资本开支 349 亿美元,超过经营现金流,自由现金流转负。
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当你有更多方法、路径证明自己的能力,就不用花大价钱和时间取得学历证明。学历在难以证明能力的地方,是敲门砖,比如考公务员或者进体制内,但学历无法证明编程能力、写作能力、创造能力,作品能。AI比学历更容易传递能力信号,学历在AI时代必将贬值。
证书没有增加本领,也可能增加收入 假设甲比乙更能胜任某项工作,在同一时期内能为雇主多创造1万元价值。但雇主在录用前分不清两人,便把一张证书作为依据:有证比无证多付1万元工资。 甲取得证书所需的时间、费用和放弃的收入,合计折算成3000元。乙取得同一张证书需要付出1.5万元。再假设,考证没有提高两人的工作能力。 甲愿意考,净得7000元。乙若模仿,反而净损失5000元。雇主看不见能力,却看得见证书。如果录用后的表现也支持雇主的判断,这套工资安排与两人的选择就可能维持。 这是迈克尔·斯彭斯研究的信号传递。2001年,他与乔治·阿克洛夫、约瑟夫·斯蒂格利茨共同获得诺贝尔经济学奖,获奖理由是对信息不对称市场的分析。 1973年,斯彭斯发表《就业市场信号传递》。在他的教育信号模型中,工作能力较高者取得同一信号的成本较低。但有成本差还不够:信号带来的收入差距,要让能力较高者觉得值得,又让能力较低者觉得模仿不划算。 如果甲乙都只花100元就能拿证,在原来的工资安排下,两人都会去拿。证书不再区分两人,雇主就需要重新调整工资安排。两人仍可能拿证,只为避免没有证书时工资更低。以上数字均为自拟教学假设,金额采用同一时期口径,忽略折现与考不过的风险。这只是模型中的一种可能情形。 这项理论提供了理解教育回报的另一条解释:高学历者多挣的钱,可以来自学到的本领,也可以来自学历传递的信息。两种作用可以并存。各占多少,要靠实证研究,模型本身不回答。斯彭斯也指出,个人回报与社会回报可能不同,教育投入可能过多。后续研究把信号传递用于公司金融,例如企业能否借分红向股市传递盈利状况。 三个生活应用,可以沿着“谁更容易承担这个代价”来检查。 ① 求职。主动展示自己完成的作品和修改记录,写明个人贡献,并愿意解释取舍。真做过的人已有过程材料;冒用作品的人要伪造来龙去脉、应付细节追问,代价可能更高。涉及他人资料,先取得展示许可。 ② 买二手货。比较卖家的保修承诺,要看故障后谁付维修费、怎样兑现。若好货较少出故障,卖好货的人承担保修的预期成本就较低。同一句承诺,好货卖家与差货卖家承担的成本不同,才可能传递质量信息。无法兑现的承诺没有这层作用。 ③ 接翻译、设计等服务工作。服务者可以主动提出:按事先约定的验收标准,交付后发现自己的明确错误,在约定期限内免费修正。如果熟练者出错较少,同一项承诺给熟练者带来的预期返工成本就较低。客户要看清错误标准、修正范围及履约办法,不能只看“免费修改”四个字。 三个应用是原理推演。现实中,财力也会影响取得信号的成本,不能仅凭证书或承诺判断一个人。
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证书没有增加本领,也可能增加收入 假设甲比乙更能胜任某项工作,在同一时期内能为雇主多创造1万元价值。但雇主在录用前分不清两人,便把一张证书作为依据:有证比无证多付1万元工资。 甲取得证书所需的时间、费用和放弃的收入,合计折算成3000元。乙取得同一张证书需要付出1.5万元。再假设,考证没有提高两人的工作能力。 甲愿意考,净得7000元。乙若模仿,反而净损失5000元。雇主看不见能力,却看得见证书。如果录用后的表现也支持雇主的判断,这套工资安排与两人的选择就可能维持。 这是迈克尔·斯彭斯研究的信号传递。2001年,他与乔治·阿克洛夫、约瑟夫·斯蒂格利茨共同获得诺贝尔经济学奖,获奖理由是对信息不对称市场的分析。 1973年,斯彭斯发表《就业市场信号传递》。在他的教育信号模型中,工作能力较高者取得同一信号的成本较低。但有成本差还不够:信号带来的收入差距,要让能力较高者觉得值得,又让能力较低者觉得模仿不划算。 如果甲乙都只花100元就能拿证,在原来的工资安排下,两人都会去拿。证书不再区分两人,雇主就需要重新调整工资安排。两人仍可能拿证,只为避免没有证书时工资更低。以上数字均为自拟教学假设,金额采用同一时期口径,忽略折现与考不过的风险。这只是模型中的一种可能情形。 这项理论提供了理解教育回报的另一条解释:高学历者多挣的钱,可以来自学到的本领,也可以来自学历传递的信息。两种作用可以并存。各占多少,要靠实证研究,模型本身不回答。斯彭斯也指出,个人回报与社会回报可能不同,教育投入可能过多。后续研究把信号传递用于公司金融,例如企业能否借分红向股市传递盈利状况。 三个生活应用,可以沿着“谁更容易承担这个代价”来检查。 ① 求职。主动展示自己完成的作品和修改记录,写明个人贡献,并愿意解释取舍。真做过的人已有过程材料;冒用作品的人要伪造来龙去脉、应付细节追问,代价可能更高。涉及他人资料,先取得展示许可。 ② 买二手货。比较卖家的保修承诺,要看故障后谁付维修费、怎样兑现。若好货较少出故障,卖好货的人承担保修的预期成本就较低。同一句承诺,好货卖家与差货卖家承担的成本不同,才可能传递质量信息。无法兑现的承诺没有这层作用。 ③ 接翻译、设计等服务工作。服务者可以主动提出:按事先约定的验收标准,交付后发现自己的明确错误,在约定期限内免费修正。如果熟练者出错较少,同一项承诺给熟练者带来的预期返工成本就较低。客户要看清错误标准、修正范围及履约办法,不能只看“免费修改”四个字。 三个应用是原理推演。现实中,财力也会影响取得信号的成本,不能仅凭证书或承诺判断一个人。
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本文金额为自拟教学假设,三个应用为原理推演。 斯彭斯1973年《Job Market Signaling》,《经济学季刊》87(3),355–374页:doi.org/10.2307/1882010 2001年诺奖授奖说明:nobelprize.org/prizes/econom… 照片《A Michael Spence.jpg》:摄影 Robert Scoble,来源 commons.wikimedia.org/wiki/F… ,许可 creativecommons.org/licenses… 。原照片摄于2008年,本文仅缩放后与理论图文拼合,不是获奖现场照片。
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ChatGP集成的“电脑操控”功能,已能代替你操作包括微信、Claude、豆包在内的App。能看懂微信回复,并能代替你回复。上半年大家盼望的小龙虾功能,ChatGP基本都实现了。
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假设有人卖一张旧桌子。先不计交易费用:卖家最低肯收300元,买家最多愿付500元。若400元成交,双方各得100元好处。这笔买卖仍可能做不成。 1991年,罗纳德·科斯获得诺贝尔经济学奖,获奖理由是揭示交易费用和产权对经济的制度结构与运行的重要性。 科斯在获奖演讲中列举:了解价格、谈判、订立合同、检查履约、处理纠纷,都要花钱费时。这些属于交易费用。双方有交易意愿,完成交易仍有成本。 回到那张旧桌子。假定完成这笔交易,还要找买家、核实尺寸和成色、反复议价、约定交接。预计双方为此耗费的时间和金钱,合计折算成250元。两人原本合计有200元好处,扣掉费用,反而损失50元。 即使把价格改成350元,扣费用前也是卖家得50元、买家得150元,合计仍是200元。在费用仍为250元的假设下,换个价格分账,无法让双方都获益。 1937年,科斯在《企业的性质》中用交易费用解释企业为何存在。把一部分市场上的逐次谈判、订约,改成企业内部的安排,可以节省费用。但内部管理也要花钱,仍须比较哪种安排成本更低。 生活中卖旧家具,可以先写清尺寸、瑕疵、取货条件、可约时间,拍清楚照片。卖家多花一次工夫,让看说明的人少几轮追问、少几次白跑。把写说明、拍照片的时间也算进去,省下的耗费多于新增的耗费,才算降低交易费用。
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两道题的最终选项和概率相同,两组受试者却作出相反的多数选择。 2002年,心理学家丹尼尔·卡尼曼获得诺贝尔经济学奖。授奖理由是把心理学研究的见解引入经济学,尤其是对不确定条件下判断与决策的研究。他与阿莫斯·特沃斯基在1979年提出前景理论。特沃斯基已于1996年去世。 论文给两组人各出一道假想选择题,金额单位是以色列镑。论文还注明,当时当地家庭的月净收入中位数约为3000以色列镑。 第一组(70人):假定在原有财产之外,先给你1000。再选一项:①确定再得500。②一半机会再得1000,一半机会没有额外所得。84%选了确定再得500。 第二组(68人):假定在原有财产之外,先给你2000。再选一项:①确定失去500。②一半机会失去1000,一半机会没有损失。69%选了第二项。 把先给的钱算进去,两道题的最终选项相同:确定拿到1500,或者一半机会拿到2000、一半机会拿到1000。这些钱都在原有财产之外。 两位作者解释,受试者似乎把两个选项共有的起始奖金放到一边,只比较之后的增减。确定性增加了所得的吸引力,也加重了损失的分量。 前景理论把衡量得失的起点称为“参照点”。第一组从1000往上算,第二组从2000往下算。同样确定拿到1500,第一道题写成再得500,第二道题写成失去500。
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生活中买东西,看到“原价1000元,现价700元”,可以把“省了300元”暂时遮住,再问:这件东西值不值得花700元?以标出的原价为参照,是少付300元;以自己的账户为参照,仍要支出700元。换一个参照点,检查一下自己的选择。
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原论文第264页(币种、收入量级与假想问卷)、273页(两道题、人数与比例): msuweb.montclair.edu/~lebelp… 2002年诺奖官方说明: nobelprize.org/prizes/econom…
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好车也可能卖不出去。买家分不清好坏,只能按平均质量估价。这个价可能留得住坏车,留不住好车。 2001年,阿克洛夫、斯彭斯与斯蒂格利茨获得诺贝尔经济学奖,获奖理由是对信息不对称市场的分析。阿克洛夫1970年的“柠檬市场”论文,用二手车解释了这类问题。“柠檬”是美国人对坏车的俗称。 车主知道车况,买家认不出眼前这一辆的好坏。报价不能只看卖家的保证,还得把买到坏车的可能算进去。 打个比方,下面的数都是假设:好车、坏车各占一半。买家对好车估值8万元,对坏车估值4万元,并按两类车的比例估价。乍看之下,最多肯出6万元。 可好车主至少要7万元才卖,坏车主3万元就肯卖。6万元留不住好车。买家一旦明白这个道理,面对剩下的坏车,最多只肯出4万元。坏车仍可成交,好车却没有交易。 若认得出好车,买家肯付8万元,卖家要价7万元。双方本来有成交的余地。分不清质量,这笔双方都能受益的生意就做不成。这是逆向选择,不是买家砍价本领高。 阿克洛夫在原论文里讨论了保修与品牌:保修让卖家承担约定的故障损失;品牌让坏质量损害卖家今后的生意。两条路都可能帮助交易,不等于所有二手车市场都会崩溃。 实际买卖中,检验可以帮助核实车况,保修则要看出了问题谁修、谁付钱。证明质量和分担损失,是两回事。 好车没有变,买家能核实什么、卖家肯担什么责任,交易就可能不同。
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新技术让社会更富,也会让旧企业失去生意。讲清这对矛盾的研究,拿了去年的诺贝尔经济学奖。 2025年10月13日,瑞典皇家科学院把诺贝尔经济学奖授予乔尔·莫基尔、菲利普·阿吉翁与彼得·豪伊特,表彰他们解释了创新如何推动经济增长。 难题不在于人类会不会发明。工业革命以前也有重大发明。生活改善一阵,增长又陷入停滞。莫基尔问的是:为什么后来一次发明能接出下一次,增长不再只是昙花一现? 他把知识分成两种:知道怎么做,知道为什么。工匠能造机器,科学家解释机器为何运转。两边互通,改良才不必总靠试错。英国还有一批能把图纸变成商品的工匠和工程师。光有天才的图纸,经济不会自己增长。 阿吉翁与豪伊特在1992年的论文里,把另一面写进模型。企业投入研发,造出更好的产品,拿走旧企业的市场和利润。下一家再来,把今天的赢家挤下去。后来者站在前人的知识上,也夺走前人的生意。这叫“创造性破坏”。 打个比方:一家工厂发明更省电的机器,客户省了电费,旧机器厂丢了订单。新发明的好处与旧企业的损失,同时发生。 莫基尔指出,既得利益者会阻拦威胁自己的新技术。诺奖委员会的说明还提醒,创新也会让工人失业,要帮助受影响的人转向生产率更高的岗位。 AI也落在这道题里。委员会认为,它可能加快科学知识与实际应用之间的反馈。但模型更好、公司收入更高,还不是普通人生活改善的全部。 机器可以换代,失业的人还要过日子。
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借着《大红灯笼高高挂》出4K版,重刷一遍。四太太换成卖于帝王家的书生也成立。金榜题名比大红灯笼挂得更高啊。范进中举。
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清理硬盘和软件、优化设置,Claude是你电脑中的超级网管。电脑和网络遇到任何问题,让Claude自己搞,最省事。
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30年前,我写稿面向读者,读者是否收益;现在我写字思量大模型理解是否有歧义,是否会被大模型鄙视。
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央行把话说清楚,本身就能稳住经济。讲清这条道理的模型,拿了今年的诺贝尔经济学奖。 10月12日,瑞典皇家科学院把2026年诺贝尔经济学奖授予罗伯特·霍尔与迈克尔·伍德福德。授奖词:“for microeconomic foundations of macroeconomic stabilisation”(为宏观经济稳定政策奠定微观基础)。 难题出在上世纪70年代。石油危机里,凯恩斯式模型失灵:刺激没压下失业,反倒放出通胀。旧模型把通胀、产出、消费之间的统计关系当成固定不变。 霍尔换了个问法。家庭花多少,看的是对未来收入的预期;预期看不见,消费就是它的读数。照此推论,消费的变化无法预测,只随新消息而变。1978年他发表论文,检验证实了这一点。1982年他与米什金用住户数据算出,约八成家庭照这个理论花钱,其余月光度日。 伍德福德在2003年的书里,搭起一个三方程的新凯恩斯模型。企业调价有成本,定价要往前看,人们对未来利率的预期于是左右今天的通胀。央行可信、透明,成了政策的一部分。 打个比方:你信明年工资会涨,今天就敢多花;央行讲清以后怎么调利率,商家今天就不必抢着涨价。 委员会说,这些模型如今全世界的央行和政府都在用。 伍德福德获奖当天接受诺奖官网电话采访,那天早上他本要主持考试: · They’re probably hoping I’ll cancel the exam. 学生们大概盼着我取消考试。 · But we know who wrote first. 可我们知道谁先写的。(指维克塞尔早于凯恩斯) · The role of the public authorities should be to talk to people. 公共当局的职责,应是同人们说话。 中译均为自译。说话算数,如今是货币政策的一部分。
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