1.Avoid risk of ruin 2. Play long term game 3. Build compounding 4. Find truth, hold firm 5.Focus on priority 6.Invert, always invert 7. Seek asymmetry
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“保住本金，不要归零”六要诀：
1.不要坐牢或被远洋捕捞，自由时间归零
2.不要用金融杠杆合约爆仓，投资本金归零
3.不要过马路闯红灯/开车车祸，肉身归零
4.不要熬夜加班盯盘交易猝死，肉身归零
5.不要多油多盐三高忽视体检，健康归零
6.不要刷手机看电脑用眼过度，视力归零
“保住本金，不要归零”五要诀：
1.不要坐牢（包括不要冻卡）
2.不要爆仓归零（不要杠杆、合约）
3.不要闯红灯（包括自己开车也要注意）
4.不要熬夜猝死（不要熬夜盯盘肝白猝死）
5.币不要被盗被骗归零（包括不要借钱被骗、被电信诈骗、乱点链接）。
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Satya这段话的核心主题是：AI时代公司的护城河，将从“拥有某个模型”转向“拥有一套能持续学习、沉淀组织知识、放大人类判断的AI闭环”。
一、核心观点
1、AI带来的平台迁移，比过去互联网、移动互联网、云计算都更深。
过去的数字系统主要是增强人的效率。AI第一次让企业有可能在人和机器之间建立“认知闭环”，也就是人类经验、组织知识、模型能力、业务反馈可以持续互相强化。
2、企业未来要同时建设两类资本。
第一类是人力资本：员工的知识、判断力、关系、创造力、模式识别能力。
第二类是Token资本：企业自己构建并掌控的AI能力，包括模型调用、智能体系统、私有评测、私有强化学习环境、知识库和工作流数据。
3、人力资本不会因为AI变得不值钱，反而会更值钱。
AI本身没有方向。真正决定AI能否创造价值的，是人类能否设定目标、识别关键模式、跨领域连接信息、判断什么问题值得解决。
所以作者强调：人类能动性是Token资本增长的驱动力。
4、真正的机会不在于选择最强模型，而在于建立公司自己的学习闭环。
模型本身会越来越通用，也会越来越容易替换。企业真正要掌控的是：
它自己的业务流程
它自己的领域知识
它自己的历史决策
它自己的客户理解
它自己的私有反馈数据
它自己的评测标准
它自己的组织记忆
这些东西组合起来，才是企业AI时代的新资产。
二、最重要的概念：公司的“学习闭环”
作者讲的学习闭环可以拆成五步：
1、员工在业务中使用AI系统。
2、AI系统参与真实工作流，产生结果。
3、公司用私有评测判断结果是否符合业务目标。
4、真实工作轨迹变成训练信号和改进信号。
5、系统越来越理解公司的业务、客户、流程和判断方式。
这个循环每跑一次，公司就积累更多隐性知识。时间越久，越难被外部复制。
三、为什么企业不能只依赖外部大模型
作者最担心的是：所有公司都把知识、流程和判断交给少数几个大模型，最后价值被模型平台吸走，行业自己的知识被商品化。
如果企业只使用通用模型，却没有自己的学习系统，就会面临三个问题：
1、公司知识被外部平台吸收。
2、自己的差异化能力逐渐变弱。
3、换模型时，企业长期积累的AI经验无法迁移。
所以作者提出一个关键测试：
如果你换掉一个通用模型，是否还能保留公司内部积累下来的“老员工式专业知识”？
如果能，说明企业拥有AI主权。
如果不能，说明企业只是租用了外部智能。
四、企业AI护城河会从哪里来
未来企业的AI护城河，可能来自四类资产：
1、私有工作流
公司每天真实运行的业务流程，是最有价值的训练场。
2、私有数据和真实轨迹
不是静态数据库，而是真实业务中“问题、决策、反馈、结果”的连续记录。
3、私有评测体系
外部benchmark只能衡量通用能力。企业真正需要的是衡量模型能否改善自己的业务结果。
4、组织隐性知识
很多企业能力不在文档里，而在老员工的判断、销售的客户理解、产品团队的取舍、管理层的模式识别里。AI系统如果能把这些东西沉淀下来，就会变成新的IP。
五、作者的政治经济判断
作者担心AI重演全球化早期的产业空心化。
全球化第一阶段中，很多工业经济体表面GDP还不错，但产业能力和就业机会被外包掏空。作者认为，如果AI时代也让少数模型公司捕获所有价值，很多行业的知识和利润被抽走，这种结构不会被社会长期接受。
所以他主张：未来应建设“前沿生态系统”，而不只是“前沿模型”。
也就是说，AI时代最健康的结构应该是：
模型公司提供底层能力。
企业拥有自己的学习闭环。
员工的专业能力被放大。
行业知识留在行业内部继续复利。
经济价值在更广泛的公司、行业和国家之间分配。
六、对投资和商业判断的启发
这段话对二级市场非常有价值。它给出了一个判断AI公司和传统企业AI转型质量的框架。
以后判断一家公司的AI价值，不能只问：
它用了什么模型？
它接入了谁的API？
它有没有AI功能？
更应该问：
1、它有没有高频真实业务场景？
2、它有没有私有数据和工作流轨迹？
3、它有没有自己的评测体系？
4、它能否把员工经验转化为系统能力？
5、它能否在换模型后保留组织知识？
6、它的AI系统是否每次使用后都会变得更好？
7、AI带来的效率提升是被公司自己捕获，还是被底层模型平台捕获？
七、一句话总结
AI时代真正有护城河的公司，不只是会使用AI的公司，而是能把人类经验、业务流程、私有数据和模型能力组成复利闭环的公司。
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关于盈透证券 IBKR @IBKR 建立分账户：将不同策略的仓位、资金隔离
盈透证券IBKR可以在同一个用户名下开Additional Account，也就是Linked Account。
账户都在自己名下，但资金、持仓、报表、交易权限可以分开管理。
使用场景：
把不同策略拆成隔离账户。比如长期持仓账户和波段交易账户。
长期仓看基本面、产业逻辑和长期验证指标。
波段仓执行突破、止损、换股和交易纪律。
分账户的价值，是把两套决策系统隔离，让复盘和风控更干净。
操作路径：
1、开新账户
网页端Client Portal
Settings
Trading
Open an Additional Account
2、转移仓位
Transfer & Pay
Transfer Positions
Internal
Position Transfer
选择原账户和新账户
输入股票数量
Confirm
转账理由可以写：
Internal transfer between my own linked IBKR accounts for portfolio segregation. No change in beneficial ownership.
注意：新账户刚开好后，内部转仓功能可能需要等待后台同步。遇到不确定选项，建议结合账户用途、IBKR官方说明和AI辅助判断，不要随便开不需要的产品权限或杠杆权限。
操作中会勾选一些选项，直接截图问GPT，看怎么选最适合你。
------ 之前写的，关于关于盈透IBKR的费率选择👇🏻：
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关于盈透IBKR的费率选择：
（简短mark下，怕以后忘记了，可能对有些人也有帮助。）
看图1，盈透有2种费率可以选择：Fixed 固定式定价，Tiered 阶梯式定价。
网页端入口：settings- IBKR Pricing Plan。
看图2，两个费率不同的要求。链接：
interactivebrokers.ie/en/pri…
你应该选哪个？
不要用自己脑子想。直接问GPT：
把自己历史的交易记录导出来，在去隐私后，只留下日期、交易股数和佣金这三列，发给GPT，让它帮你分析和选择。
有任何不懂的就直接问GPT。
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Jeremy 昨晚AMA 视频，Circle官方YouTube账号的链接。
现在添加字幕了，而且把前面开场等待的16分钟静止PPT画面减掉了。
强烈建议看下原视频，能获取比文字更多维的英文信息：
youtube.com/watch?v=DH_whYZl…
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Jeremy 的这场AMA，大家提的问题都是最近CRCL投资者最关心的，包括近期USDC流通量不增长、股价下跌、资金从加密流向AI等。干货极多。
也讲了USDC、ARC的更深层次愿景和价值。看完绝对能给CRCL投资者充值信仰。😄
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信息量挺大的，值得看。
This is going to be high energy and engagement. Special format. Join me live shortly!
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