關注我很久的讀者都知道，作為一個財經博主，我寫的東西有點“散”，

從越南到韓股，從法國到德國，再從黃金到幣圈，各類資產幾乎都寫過一遍。

寫了十來年，我越來越感受到一個事實：寫作，其實是一種極強復利效應的自我投資，

剛開始那幾年，看起來沒什么效果，冷門內容，寫的人少，看的人也少。但越往后越能體會到，這其實是必要的，寫作的過程，本質上是在倒逼自己深度思考。

每寫一篇新文章，就要重新整理一個邏輯、查一堆資料、看更多數據。寫久了，認知結構和判斷力都會被迫升級，

比如我4月份買的那個做空波動率ETF——SVIX，如果不是之前寫過相關內容，對波動率歷史結構熟悉，我大概率是不會抓到那波機會的。

當我寫了幾十篇關于全球資產的分析后，我自然會形成一個全球視角，知道哪里相對便宜、哪里貴，該買什么、不該碰什么。

回頭看巴菲特、達利歐這些人，他們的決策為什么總能領先別人？并不是更聰明，而是信息面更廣，

巴菲特能借日元投資日本股市，能在中國買中石油，這是認知差帶來的能力差，他們是全球視角的投資者，而不是只盯一個市場的人。

普通人之所以做不到，是因為信息范圍太窄，寫作的復利就在這里：讓你逼著自己去理解更大的世界。

二、

接下來，我意識到這兩年世界開始變了，AI的出現，讓一切開始加速，

以前內容創作者最大的痛點是，無效信息太多，時間太少，為了寫一篇文章，要翻幾十個網頁、對比上百條數據。資料找完，腦子都亂了，

但隨著這兩年AI大模型的出現，徹底顛覆了這個現象，查資料、整理邏輯、驗證數據的速度至少提升十倍。

比如我一天能和GPT對話六七十次，總字數能到十萬多，相當于看完150頁報告，而且這些內容都是精準、高效的。

我甚至會讓各個AI大模型之間互相驗證內容正確性，互相形成批判意見，

因此我的寫作速度開始加快，知識學習速度暴漲，

由于我開篇說過，內容創作具有極強的復利效應，所以AI大模型出現之后，會急劇放大這一塊的差距。

所以我斷定，內容創作者接下來將會迎來一個史無前例的春天，而一個好的內容創作者，將會成功進化成為“超級個體”。

三、

超級個體與巨頭并存

這兩年美國裁員潮不斷，而美國10月份的裁員，更是創下了20年同期新高，原因其實很簡單，企業發現，一個懂AI的人加上一臺電腦，能干過去三個人的活，自然不需要那么多人，

比如近期在sora出來之后，很多人利用sora把短視頻劇本做成了海量長視頻，一個人就把傳統拍攝做劇集的幾十人團隊干掉了，

好處是大幅提升了效率，代價是犧牲了那批不會用AI的人。

這個過程就是AI加速財富再分配的邏輯，首先財富從拍攝團隊向超級個體轉移，引發更大規模失業潮，再倒逼更多人成為超級個體，

超級個體又必須依賴AI的開發公司才能生存，因此未來的社會結構會極度分化，80%處于社會中間的中小公司將會大量消失，而超級個體與巨頭將并存。

馬斯克在播客中說過一句話：

“AI最終會讓工作成為可選項。”

對于這句話我深表認同，我認為社會的終極結構，就是上層是掌握算力的科技巨頭，和中間是能高效使用AI的超級個體，

不能轉為超級個體的，也沒法找到工作的，最終由超級個體和科技巨頭進行供養，也就是所謂的“科技共產”。

四、

科技革命帶來生產力的爆發，同時也帶來貨幣超發和財富分化，財富將越來越集中于兩個方向：

• 超級個體的高價值輸出

• 科技巨頭的壟斷式利潤

普通人能做的，就是盡快站到風口上。

一方面，要掌握各類AI模型，立馬開始學習讓AI幫你工作，比如調數據、查資料、做PPT，視頻，文稿等，AI能幫你節省大量時間，以提高你成為超級個體（大多是KOL）的可能性。

另一方面，要用資本去綁定“科技+稀缺資產”的長期紅利——

隨著就業向科技巨頭和超級個體不斷聚集，中型企業大量消失，也導致利潤越來越集中，社會貧富差距也將進一步拉大，

因此盡可能多的持有：納斯達克100、標普500、比特幣、黃金，這些優質資產，才是生產力爆發后科技紅利的承接器。

未來的財富，不會平均分配，只會智能分配，分配給懂AI、懂投資、懂內容輸出的人。

五、

最后，很多人說，AI出來后將是大量的人失業，對未來前景一片悲觀，甚至排斥人工智能，

但在這些年的使用經驗給我總結下來，AI其實給了普通人反超的最好機會，它注定會淘汰一批人，但同時造就另一批人，社會就在這種反復洗牌之下進步。

對于普通人來說，AI是放大差距的引擎，讓持續進步的人，進入一個熊彼特創新驅動周期，

AI不會讓我們變懶，而是我們變得更有價值。

這是我對未來十年抉擇、投資的一些粗淺預判，僅供參考，今天就說這些。