上周五因为有 AI 新品发布的原因，我写了一篇中美 AI 竞争格局的短文，分别发了公众号和 X，收到了大量的反馈。看了这些评论，我感觉自己的理解确实是不全面的。事实上我们根本没法从一个维度去定义这件事。

比如我和一些做基模的专业同学沟通，他们的判断——编程模型差 5%-10%，整体上可能是 3 – 6 个月的差距——这些就是基于他们自己的专业判断，有基线有标准，甚至放到国际评测榜单上，也是类似的结论。这是个专业判断。甚至在 OCR 开源模型这个领域，PaddleOCR-VL-1.5 就是做到了 SOTA。

但涉及到个人，感受就千差万别了。有用户说，中国差在了硬件上，有的说算力不够，模型也不可能好到哪儿去。有的普通用户日常让 AI 助手解决生活里的一些问题，中文的豆包、千问、DeepSeek 等模型，就是比 ChatGPT 和 Gemini 回答的好啊。

即便是同一个领域——比如编程——体感也不一样。

有的用户用来做补全和完成一些简单的模版任务，MiniMax M2.1 就是很好啊，干得漂亮还便宜。有的用户呢，开多个 Agent 做多任务并行，完成复杂的编程实践，这时候 Claude 的优势就发挥出来了，所以他们会认为 CC 比国内模型强大很多。

现在看起来，这是个很难定义的衡量标准。就目前的大趋势来说，基模能力整体上中国落后美国，这是没问题的。落后几个月，不好说，但不会超过一年，甚至中国有些领域是领先的，比如开源模型。2026 如果中国解决了一部分算力问题，我预测这个差距会进一步缩小，因为 Scaling Law 的效果已经越来越不明显了，预训练和强化训练也开始呈现疲态，AI 厂商已经开始追逐第三范式 Online Learning 了。这对追赶者来说，是好事。

还有一点无法忽视，目前的模型越来越强，99% 的用户根本没办法压榨大模型的能力极限。也就是说，模型能力花了 100 倍的功夫，增加了 5% 的能力，大部分用户都感知不到。

比如周五发布的 Opus 4.6 确实很强，但是有多强？目前我试了几个项目，感觉前一代也能解决啊。想榨干模型的能力，几乎是不可能的。甚至想找一些前一代模型搞不定、但新模型却能轻松搞定的案例都很难了。

目前关于新模型（Opus 4.6）能力最有说服力的故事，是 Anthropic 的 Nicholas Carlini 谈 Opus 4.6 的那篇：用一支并行协作的 Claude 团队来构建一个 C 编译器——这可以看作是 Anthropic 团队在自动化软件开发方向的一次系统性实践。

Building a C compiler with a team of parallel Claudes

这是一次用多实例 Claude 自动协作、从零构建可编译 Linux 内核的 C 编译器的实验，我觉得 99% 的工程师别说完成实验了，设计实验都困难。

这个事有多复杂呢？构建一个 agent teams，让多个 Claude 实例在几乎没有人类干预下，在同一个代码仓库长期并行地协作开发。作者用 16 个 Claude，在将近 2000 次 Claude Code 会话和约 2 万美元 API 花费下，从零写出了一个基于 Rust 的 C 编译器，可以在 x86、ARM、RISC‑V 上编译 Linux 6.9，还能编译 QEMU、FFmpeg、SQLite、Postgres、Redis，并在大多数编译器测试套件上达到 99% 通过率。

首先，用一个“无限循环”脚本让单个 Claude 永不停机地反复拉起自己，每次读同一套 agent prompt，持续拆解任务、写代码、再选下一步要做什么。然后扩展成并行架构：多个 Docker 容器各自克隆同一上游仓库，用简单的“写锁文件 + git 同步”避免多个 agent 抢同一任务，通过频繁 pull/merge 解决冲突，没有额外的调度/编排 agent，每个 Claude 自主决定下一步要做啥。随着项目扩展，作者逐渐引入了更完备的测试与 CI，让 Claude 依靠高质量测试和日志来自我定位问题。

我的理解也就能到这里了。

这个实验充分展示了 Opus 4.6 能力。之前的版本勉强能做出能跑小 demo 的编译器，但不能编译大型项目；Opus 4.6 在这个 scaffold 下第一次跨过了“能编译真实世界大型项目”的门槛。

不过编译器依然有硬伤：缺少 16 位 x86 代码生成器，只能在引导阶段依赖 GCC；汇编器和链接器还不稳定；对某些项目仍编译失败；生成的代码性能显著差于 GCC 即便后者不开优化；Rust 代码质量远逊于顶级人类工程师，而且一旦尝试继续修 bug 或加特性，很容易破坏已有功能。

这是下一代 Opus 要解决的问题。事实上每一代模型都在拓展与开发者协作的方式：从 IDE 补全，到根据注释写函数，再到 Claude Code 这种结对编程型 agent，如今 agent teams 展示了“全自动完成复杂项目”的可能。

这让人们看到了规模性使用 Agent 的可能性，但目前这种可能性也只有顶级的 AI 工程师能够触碰，大部分工程师都在做智能代码补全，根据注释模板生成代码，处理文件，做单一 Agent 任务等等。所以体感也是完全不同的。

那么类似 LMArena 的评测榜单有没有价值呢？肯定有啊，比如最近中国模型在编程领域的成绩就很不错。前五名是美国模型，后五是中国模型。有人说，那不是可以刷榜吗，针对性训练等等。这个其实越来越难了，因为 LMArena 也在进行，不仅仅有机器评测，有升级的训练场，有案例测试，还有人工投票，等等。

你看文本大模型的能力，目前前十就剩下一家中国模型，还是百度的 ERNIE-5.0，其他家怎么不刷上去呢？

另外中美的商业模式也不一样，美国 AI 公司对 C 端卖订阅费用，对 B 端卖 API 赚钱，非常明确和简单，现在 OpenAI 已经开始探索第三种方式——广告业务了。

国内呢，就复杂得多，豆包是国内最大用户量的 AI 产品吧，普惠，一分钱不收。千问和元宝为了追赶豆包，还得补贴用户红包和奶茶，抢占市场。类似火山引擎和百度 AI 云这样的toB 服务，倒是一样的，企业想用 AI，还是买 API 和服务比较稳妥。

另外，为什么国外顶级模型都是闭源的，中国都是开源的？

ChatGPT、Gemini、Claude 等在模型研发上投入了数十亿美元，通过闭源（API 授权制），它们可以建立极高的商业壁垒，确保每一笔算力投入都能通过订阅费或 API 调用费获得回报。

国内 AI 公司本来就是后发，需要通过开源来快速吸引开发者，降低全球用户的试用门槛，从而在短时间内建立起足以抗衡美国的开发者生态。另外，面对算力和芯片限制，中国企业也倾向于分布式创新。开源能汇聚全球开发者的反馈，在算法优化和推理效率上寻找突破。第三，开源对中小企业也更友好，中国厂商通过提供“好用且免费/低价”的开源权重，能迅速渗透到制造业、政务等垂直细分市场，以普及率换取未来的商业地位。

这里面还涉及地缘政治的问题，咱就不细讲了。总之中国的环境其实要复杂的多，美国就更直接、简单。未来两边肯定是螺旋式交织上升，具体 AI 能发展到什么程度，如何改变世界的格局和商业模式，改变人们的生活……

我想，五年之内见分晓吧。

2025 年的 3 月份我们结束了长达三年的墨问星球的运营，开始专注墨问的产品研发和内容创作。但耗时三年创作的内容如果留在知识星球里肯定就没用了，内容形式也不够友好。怎么整？

年中的时候我们开始和字节的火山 VikingDB 合作，看看如何重新激活这三年的内容。当时我还写了一篇公众号：字节的火山 VikingDB

随后我们就启动了这个漫长的任务。做这件事需要很多细致的工作。首先要对星球里的内容做清洗，短文本、长文章、图文、问答等等，重新抽象，最后融合成墨问的 1303 条笔记，然后为这些笔记进行分类，更新内容，提取知识 tag，最后进行技术选型，产品设计和研发。

在 AI 时代，信息的连接方式也在发生变化：以前只能是“人去找信息”，现在“信息可以理解你的需求并主动抵达”。基于这个判断，我们把这些知识全部重构为一套新的产品：墨问时间知识库。

墨问时间知识库——也是墨问的第一款 AI 知识库——已经上线了。

访问 https://mowen.cn/ 就能看到它。

墨问时间知识库内容涵盖 1303 篇高质量笔记，共 260 万字。墨问时间知识库，不是一个普通的“文章集合”，而是一套面向长期成长的内容与工具体系。

它把“从书中学、和高人聊、在事上练、创业手记”等主题整合为可检索、可学习、可复用的知识网络，并通过 AI 搜索、分类、标签与交互式问答，把方法与案例在具体问题上随时“召回”：

怎么涨工资、如何晋升、职场里如何做良好沟通、产品相关的好书推荐、创业初期股权怎么设计……

你不仅会得到答案，还能直接跳转到相关笔记继续深入学习和实践。

墨问时间知识库的底层是向量库与长期记忆库，上层是端到端的 RAG 能力，它把文本、图片、音频等多模态统一转化为可计算的向量空间。通过空间坐标的比对实现跨模态的高效语义检索。简单说，它能理解“你说的话，并且给你想要看的笔记”。

更重要的是知识库里的内容。这些内容经历过时间和上万用户的检验，它不仅是一个“能交互和准确找到知识”的工具，更是一套“随时用得上”的系统。你在职场与产品实践中的问题，会通过问答准确召回；你在阅读与写作中的困惑，会被相关笔记与案例解决；你的长期行为与实践，会帮助你形成稳定的学习与决策闭环。

什么人适合订阅墨问时间知识库？

互联网职场人士、自由职业者、产品经理、程序员、创业者、内容创作者、热爱阅读的人，以及所有在职业成长与认知升级上有持续投入的个体。

墨问时间知识库有小程序版本么？

目前知识库问答只有 Web 版本，阅读历史、评论和点赞等信息会同步到墨问小程序上。

墨问时间知识库订阅后一直可以看吗？

永久有效。非订阅用户有 50 次对话的额度。

这次墨问时间知识库的定价简单且亲民：

非墨问会员用户 99 元，会员用户 69 元；如果你尚未成为墨问会员，可选择 168 元同时解锁墨问时间知识库与一年 Pro 会员。知识库权益永久有效。

一旦订阅，阅读、收藏、评论与互动体验会在 Web 与小程序里同步，你的学习轨迹与成果也会得到持续保存。

我们相信，好的知识不该只停留在“读过”，而应被“随时召回、即时应用”。墨问时间知识库，把内容、方法与工具放进一个可运行的系统里，让时间为你证明：坚持与积累，终将转化为可复用的能力。

未来墨问每个会员都会具备创建自己知识库的能力，敬请期待。

https://note.mowen.cn/note/detail?noteUuid=m9nentvuT10II_nLQAo4z

最早设计墨问的时候，原计划在 Web 端创作，阅读和交互用移动端的微信小程序承接，所以先做个墨问便签的 demo 试试小程序的能力。后来发现小程序也可以有桌面端，移动端能力也越来越强，就把创作和互动、AI 语音、画廊、AI 听读、pdf、视频号，都干到小程序上了。All in one。墨问便签也成了墨问。

AI 时代来临，Web 强势回归，它变得比任何时候都更加重要。配合大模型能力和 AI 浏览器，Web 端的应用可以做的事情变多了。除了图文阅读，在 Web 端可以方便的做 AI 搜索、知识库、智能播客、图形图像处理、设计软件、创作多媒体内容等等。

AI 从内容角度给了这个时代重新起飞的动力，Web 重新成为了重要的载体。墨问当然要做 Web 了，墨问，不止于小程序。

1、打开 https://mowen.cn/，点击右上角的“写笔记”，或者直接使用 w.mowen.cn，即可进入墨问笔记的写作状态：

2、编辑器上方工具栏分别是：图片、画廊、底图、上传音频、黑体、引用、高亮和 上传 pdf。点击右上角的 “A”。可以设置编辑器和阅读器的样式，目前一共四种，和小程序保持一致。

3、写作过程中鼠标滑至当前行左侧会出现块选图标，点击出现下拉菜单，可以设置整段文字的样式。

4、写作过程里可以随时使用 ctrl + s（wins）或 cmd + s（mac）保存私密笔记，并继续创作。点击右上角的保存，保存文稿并进入阅读模式。私密笔记点击发布可以快速发布这篇笔记，状态是完全公开。

自己的笔记在阅读状态下时，双击可以进入编辑态。和小程序交互一致。

5、目前 Web 端笔记还不能点赞评论，“我的笔记列表”和首页（发现页、订阅页等）还没有做，所以我们可以在阅读状态下，点击右上角的“小程序”即可进入小程序互动。

6、想在 Web 端编辑已有墨问笔记的，可以点击小程序里墨问笔记的分享按钮，复制这篇笔记的 Web 链接到浏览器里，即可进行编辑创作。

墨问 + AI 浏览器：

在 Web 端写作可以充分利用 AI 浏览器的能力，Dia、豆包、Comet 都是很好的选择。

墨问 Web 的一小步，对应了未来的一大步。

9 月 5 日这一天，Anthropic 在官网发布了一则消息：立即停止 Claude 向中国资本控股企业提供服务。所谓“控股”，指的是持股比例超过 50% 的企业，这一政策覆盖的可不仅仅是大陆公司，事实上大陆公司本身也用不了。这个策略同时包括那些在境外注册，但有中国资本或股东背景的公司和组织。

目前看起来，Claude 这条路在中国企业这里彻底断掉了。

AI 的地缘政治

过去二十年，互联网科技产品大多强调“全球化”。硅谷的产品可以在北京、东京、柏林同时使用，哪怕偶尔有审查或功能阉割，底层的技术逻辑还是相通的。但到了 AI 时代，这条路越来越窄了。先是芯片，后是软件。

Anthropic 在公告中说，这项措施是为了“应对法律、监管与国家安全风险”。换句话说，AI 已经被当作战略资源。和石油、芯片一样，AI 模型不再是单纯的商业工具，早就被嵌入到大国博弈的棋盘里。

这一点在 GPT-4 之后已经很明显。美国政府把最先进的 AI 模型看作“国防资产”，严格控制其出口与使用范围。现在 Anthropic 的决定只是把这种控制明确落地到商业规则中：你是谁、你后面是谁，这决定了你能不能用 Claude。

有意思的是，Anthropic 并非只针对中国，公告里明确提到，这一政策同样适用于美国认定的“对手国家”（adversarial nations），比如俄罗斯啊、伊朗啊、朝鲜等等。

blacklist，在这份名单上，中国的体量让事情变得敏感起来。

这件事让我们也看到另一层逻辑：这也是商业上的风险规避。Anthropic 不希望自家模型被用于可能引发地缘冲突、规避制裁或触及安全边界的场景。对于一家需要不断融资、依赖美国政府关系的公司来说，这个选择也不意外。

直接一点，这对于中国企业来说，意味着什么呢？

如果你是一家 AI 初创公司，哪怕是注册在新加坡、开曼群岛，只要背后有中国资本背景，无论是中国的 VC 还是大公司投资，都将无法继续使用 Claude 的服务。Anthropic 说的非常明白，这是为了避免中国企业通过设立海外子公司、购买第三方云服务来“曲线救国”。

比如字节的 IDE 工具 Trae，一个版本是国内版，只能用国内大模型，另一个是国际版，海外公司的版本，可以使用 GPT，Gemini，Claude，现在呢，我猜测至少是不能使用 Claude 了，包括我之前介绍的阿里 IDE Qoder，都是一样的策略。

1、国内开发者与 Claude 渐行渐远，想通过 API 调用或境外云服务接入，几乎没有可能。

2、Claude 代表了当下语言模型在编程、推理、长文本处理上的最强水平，尤其是编程能力，失去这个通道，我们需要加快国内模型追赶速度。某种角度，这是好事。

3、资本与创业环境会变化。投资人要考虑的，不仅是模型能力，还有合规风险。你投的这家公司，是不是有可能因为“用不了 Claude”而失去竞争力？

一道新的铁幕落下，倒也不算意外。

冷战时期，人类世界被铁幕分割成两部分。今天的 AI 行业，似乎也在形成新的铁幕。Claude 在那边，豆包、文心、通义、月之暗面在这边。模型的性能差异、训练语料差异、生态和市场差异，都会随之变得割裂，各自发展。

长远来看，这未必是坏事，正如当年的芯片产业，断供是痛苦的，但也是国产替代最直接的催化剂。

Anthropic 的这份公告，强化了某种意象：全球 AI 行业正在从“技术竞争”转向“地缘政治竞争”。AI 同样是国家安全、战略利益的一部分。

面对，继续向前走就好了。

2025年9月10日

什么是 OpenAPI？

简单来说，就是墨问提供了一系列接口，让开发者可以通过这些接口来访问墨问的服务：创建和修改笔记，设置笔记的格式，为笔记打标签，设置状态，公开还是私密等等。

有了 OpenAPI 之后，墨问就成了一个开放平台。在前 AI 时代，开发者可以基于 OpenAPI 开发自己的应用，比如墨问的 Chrome 扩展，或者把自己的信息源通过墨问 OpenAPI 直接输出到墨问，形成自己的知识体系，做墨问的创作客户端等等。

到了 AI 时代，搭配 OpenAPI 的，多了一个 MCP。什么是 MCP？这里有介绍，看不明白来找我：

有了 MCP，普通用户就可以基于大模型的能力通过 MCP 和 OpenAPI 创作墨问笔记，构建自己的知识流通和分享渠道。

用户+自然语言+大语言模型+MCP+OpenAPI+墨问，就可以实现一个完整的知识分享和创作平台。

举个例子：我在看寇德卡的英文书，序言很好我想翻译一下并保存在墨问里同时发布，我就给书拍张照片，丢给大模型：

翻译图片里的内容后存入墨问笔记，标题黑体，其他内容自动标记黑体和高亮，分段空行，中西文加空格，发布成公开笔记。标签：摄影。

“duang”的一声，这篇笔记就出现了

罗伯特·德尔皮尔与约瑟夫·寇德卡谈《流亡者》

我们还可以：

• 上传一个文件让大模型分析后输出一篇格式优美的墨问笔记
• 和大模型聊天之后，把聊天内容保存到墨问里
• 上传一张照片让大模型分析后写一篇笔记存入墨问里
• 想到一个创意或写作主题，让大模型丢到墨问里
• 看到一篇文章，让大模型丢到墨问里
  ……
  

这一切都 不需要你打开微信和打开墨问小程序 就能完成，你只需要一把墨问的 API Key。

墨问为每一个会员准备了一把 API 钥匙，希望每个人都能充分利用大模型的创作能力，提高自己的效率，创作自己的作品，形成自己的知识流转通道。

墨问 OpenAPI 和开发手册在这里：
https://mowen.apifox.cn

社区版 墨问 AI 剪藏 Chrome 插件也发布了，智能的 Chrome 浏览器插件，可以自动提取网页内容，通过 AI 整理或一键剪藏方式发布到墨问笔记：

https://github.com/z4656207/mowen-note-assistant/tree/master

前几天我看到段在雪球上说：

卖了点苹果以及其他的 put。懂王威武，感觉起码要折腾一阵子，卖点 put 来回一起折腾也许是个好玩的游戏。还是老话，千万别用 ma­r­g­in。如果 put 进来的价格从 10 年后看回来是便宜的价格，那这个投资就值得做，长短皆宜。

//段永平这段话是什么意思？我不是很清楚，但咱可以问 Gimini 2.5 Pro，回复如下：

Gimini 2.5 Pro：这段话是段永平在分享他对于市场波动时期的一种投资策略和理念，主要围绕着卖出看跌期权（Selling Put Options）展开。我们可以分点来理解：

1、“卖了点苹果以及其他的 put”:

核心操作: 他卖出了（Sell）一些苹果公司（AAPL）和其他他认为不错的公司的看跌期权（Put Options）。

2、卖出看跌期权意味着什么: 卖出看跌期权的投资者（在这里是段永平）获得一笔权利金（Premium）。作为交换，他承担了一项义务：如果该期权的买方在到期日或之前选择行权（Exercise），那么卖方（段永平）必须按照约定的行权价（Strike Price）从买方手中买入对应数量的股票。

3、卖方的期望: 通常，卖出看跌期权的人期望股价在期权到期时高于或等于行权价，这样期权就不会被行权（或者价值很低），他就能赚取全部的权利金。

4、“懂王威武，感觉起码要折腾一阵子”:

背景/动机: “懂王”通常指美国前总统特朗普（Donald Trump）。这句话暗示他认为（当时）由于政治或其他宏观因素（可能与特朗普有关），市场将经历一段波动或不确定性（“折腾”）。

策略联系: 在市场波动加剧时，期权的隐含波动率（Implied Volatility）通常会上升，这使得期权的权利金（Premium）更高。因此，在预期市场会“折腾”的时候卖出期权，可以收到更丰厚的权利金。

5、“卖点 put 来回一起折腾也许是个好玩的游戏”:

策略描述: 这表明他可能不仅仅是卖一次，而是在市场波动期间，根据情况反复进行卖出看跌期权的操作（“来回一起折腾”），以此来持续赚取权利金。

心态: “好玩的游戏”体现了他对这种策略相对轻松的心态，但也暗示了这需要技巧和对风险的理解。

6、“还是老话，千万别用 margin”:

风险警示: 这是他一贯强调的重点。Margin（融资，保证金交易）是指向券商借钱来投资。卖出看跌期权（尤其是裸卖，Naked Put Selling）本身就有潜在的较大风险，如果股价大幅下跌，卖方需要用大量资金接盘股票。如果使用了 Margin，一旦市场剧烈波动导致亏损，可能会触发 Margin Call（追加保证金通知），甚至被强制平仓，造成无法挽回的巨大损失。

原则: 他强调只用自己自有的、闲置的资金来进行这类操作，确保即使最坏情况发生（需要以行权价买入股票），自己也完全有能力承担，不会危及财务安全。

7、“如果 put 进来的价格从 10 年后看回来是便宜的价格，那这个投资就值得做”:

核心理念: 这揭示了他卖 Put 的深层逻辑，与他的价值投资理念一脉相承。他卖 Put 的公司（如苹果）是他本身就愿意长期持有的好公司。他设定的行权价（Strike Price）是他认为即使被迫接盘，买入股票的价格也是合理的，甚至是便宜的（“put 进来的价格…是便宜的价格”）。

价值判断: 他不是单纯为了赚取权利金而卖 Put，而是把卖 Put 看作一种潜在的、以理想价格买入好公司股票的方式。如果股价没跌破行权价，他就赚取权利金；如果股价跌破行权价，他被迫接盘，那也相当于以他事先认可的“便宜价格”买入了心仪的股票。这个价格需要经得起长期（“10 年后看回来”）的考验。

策略灵活性: 这个策略既有短期收益（赚取权利金），也有长期目标（以好价格买入好公司股票）。因此，无论从短期操作还是长期投资的角度看，他都认为这是合适的。

总结一下:

段永平的这段话描述了一种结合了期权交易和价值投资的策略：

在预期市场波动时，通过卖出看跌期权来赚取权利金。

选择的目标公司是他长期看好并愿意持有的公司。

设定的行权价是他认为即使接盘也合算的买入价格。

严格禁止使用杠杆（Margin），用自有现金覆盖潜在的买入义务，控制风险。

这种策略下，如果股价不下跌，他赚取权利金；如果股价下跌并被行权，他则以预设的理想价格买入了看好的公司股票。这使得该策略无论短期（收租）还是长期（建仓）都有其合理性。

这是一种相对保守和基于基本面价值判断的期权策略，核心在于对公司价值的深刻理解和严格的风险控制。

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这个回复远好于其他 AI。

你看，大佬这么简短的一段话，咱们可以通过 AI 学习这么多知识，不得不说，AI 是必选项，无论你想学习，还是工作。毕竟老段可懒得给你讲这些基础的名词和逻辑。

2025 年 4 月 10 日

没有新的语言 也没有新的方式
没有新的力量 能够表达新的感情
不是什么痛苦 也不是天生爱较劲
不过是积压以久的一些本能的反应
情况太复杂 现实太残酷了
谁知道忍受的极限到了会是什么样的结果

这是时代的晚上的歌词。今天听了一期播客，说的是崔健新书发布了新书《崔健诗歌集》，我马上就下单了。然后想到了这首歌。在这个时代的晚上，你能做什么呢？多读闲书。

有了新公司，我置办了一个巨大的书架，各种各样的书源源不断的运进来，同事调侃我买书不看。不看，摸着也高兴啊。我现在手边上就摆着《照片的历史》《羊男的圣诞节》《旅行的艺术》《佛祖在一号线》《爱的阳台》《镜头之后》《一瓢纽约》，还有二爷倍加推崇的卡尔萨根的《宇宙》，过两天还会多一本《崔健诗歌集》。

从功利角度看，这些书读了都没啥用，这就是所谓的「无用之书」，就是读了没有现实意义，不能直接帮你升职加薪赚钱的那种书。比如小说、画册、传记、历史、博物，等等。

我喜欢读这种书，大学的时候也喜欢，但中间这段时间并不是这样。

一个人从学校走向社会，最重要的能力是养活自己和家人。这个问题解决了之后，选择什么样的生活方式，才是分水岭。

大学毕业之后，我来了北京，得在这个城市生活下去啊，所以刚毕业那几年，我的主要任务就是提升能力，赚更多钱。那个阶段我几乎不读大学里读的那种闲书，全是工具书。编程的，业务的，项目管理的。很节省，没有需要花钱的爱好，几乎不外出聚餐，编程就是我的爱好。再有就是去清华操场踢球和打游戏。没了。

度过了那段艰苦的时间之后，我觉得自己在北京算站住脚了，才开始做别的事情。比如看电影、和朋友聚会、打羽毛球、逛北京的胡同，去郊外渡个假等等，最重要的是，我开始读那大量的无用之书。

如果说每一本书都像一把扫帚，你骑上这些书，是可以去到远处的。如果你选的扫帚是《制作 PPT 的十八个小窍门》、《21 天学会 Java 编程》、《如何加薪》等等，那怎么去远方呢？

所以，要读对自己没有用的书，而且最好讲的还是之前你从来没想过的问题。用非功利的角度对待读书，这是最要紧的事情。

另外，很多看起来没用的书，也许是有大用的。我前阵子读了好几本写北京建筑的书，《 城记 》《 古都北京 》《 北京古建筑物语 》，最后一本是高晓松的妈妈张克群教授写的，张克群师从梁思成。这些书记录了北京城的历史变迁，读来十分过瘾。

为什么要读历史，我也不知道，只是齿岁渐增，想了解历史的感觉越强烈。后来看到顾衡说，学习历史，并不是要把历史当尺子，量这量那，也不是通过历史预测未来，历史并不是一个方程，一个函数，左边给出数据，右边就能得出个结果，没这种确定性。

那么，既不能干这，也不能干那，是不是学习历史就没有意义了？并非如此。顾衡老师说，打消预测未来的这份狂妄，正是历史给予我们最好的馈赠。

当我们了解了复杂社会的不确定性之后，就会对他人的断言产生怀疑，对自己的想法保持审慎。这不仅会让个人变得谦卑，也会让整个社会变得安全。

如果时代是一辆汽车，那么历史就是这辆汽车的刹车。越是了解历史，了解了人类曾经遭受过的、那么多完全没有必要的苦难，我们对还没有出生的后代们，就会有一份更重的责任。这份责任，会让我们变得谦和和中庸，也会在复杂的历史进程中变得更加清醒，更有独立思考的能力。我们说历史是最宝贵的财富，原因也正在于此。

————

最后，顾衡老师还在他的专栏里说过：我们说一个人穷，并不单指可供他支配的物质比较少，同时也是指这样一种状态，就是逼仄粗砺的生活，把我们本来高贵而精致的精神世界磨损殆尽。

今年开始，我开始像模像样地做 CEO 和公司的创始人，这几个月实践下来，我感觉和当时带极客时间团队的感觉几乎一样，聊天讨论吃饭设计写作等等，大家依然有频繁并且平等顺畅的交流，略有不同的是，人多和人少的区别，会多和会少的区别。我们一周只有一个正式的周会，这得益于我们人少。

不过就我和创始团队的尿性，以后人多了，会也不会多。

公司初创的时候，杂七杂八的事情考虑的事情比较多，比如：

1、人员招聘，全职和兼职，比如：财务行政人员、产品经理、运营、工程师等
2、公司名称和商标设计。公司注册
3、确定投资人和投资金额
4、公司股权结构设计
5、创建财务账户
6、拟定投资相关的各种协议
7、投资款入账
8、个人社保和工资事宜
9、办公场地选址、装修
10、知识星球内容规划和储备
11、企业知识星球创建，财务账号对接
12、运营计划
13、创建阿里云账户，搭建基础开发环境
14、迁移 macshuo.com 个人网站
15、完成公司的视觉设计
……

这里面有些事情和业务、产品关系都不大，但是必须要做的，是地基，好在我们这些事都已经做完了，公司进入常态化运营，我们也都开始按部就班推进公司的工作。

记得公司刚成立的时候，有星球的用户问，在创业及经营公司的过程中，如果只关心三个指标用于观测公司健康与否，你看哪三个指标？

我是这么回答的，也是这么做的。

1、用户是不是喜欢你的产品。这里面包含挺多内容的，包括产品价值、市场匹配度、商业模式、用户活跃度……可以拆出很多指标，归根结底就是，你的内容也好，产品也好，是不是解决了用户的问题，用户愿不愿意在你的产品上花时间。这是一个公司成立的根本。
2、收入大于支出。尤其是现在这个阶段，以前的创业者不太关心这个，跑马圈地、补贴用户，可劲儿烧钱。现在那个阶段已经过去了。我们必须精细化运营企业和用户，精耕细作，才有机会在新时代存活下来并发展壮大。
作为公司 CEO，应该关注损益表和现金流量表。前者解释了公司在一定周期内的收入、支出和利润情况。收入和固定成本、可变动成本以及毛利率、净利润，能反映商业模式和盈利能力。后者则代表了公司能活多久。
3、员工状态。我希望做能让用户获益员工开心的事情。员工当然也包含我自己，我们如果想通过一个机构去构建更自由和辽阔的未来，机构里的人一定是自驱的，主动的，开心的。这和创业维艰并不对立。如果没有不必要的损耗，没有垃圾会议，没有各种办公室政治，即便累一点，大家也是开心的。
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还有个有意思的现象，就是我需要按月给大家发工资，并且要确认公司的每一笔支出，这些你在负责一条业务线或者做产品创始人的时候，是不大需要关注的。事情不大，但心态上有微妙的转变。

人还是很强大，所有这些，很快也就适应了。

我们专注在用户、产品和内容层面，整体信息是畅通的，流动的。我想，不管公司做多大，我们会尽可能保持这种风格。

很多公司稍微发展一点，创始人甚至创始团队会变得孤独，他们会自觉不自觉的在自己和公司其他人之间划一条明显的鸿沟，除了工作，他们什么都不聊。

打造一个强有力的团队，保证真实信息的顺畅和流通，极为重要，人家字节跳动就这么干的，这可是长治久安的事情[旺柴] 。

说起孤独，想起我之前读的一本书《十一种孤独》。书的作者是理查德·耶茨，一生贫困潦倒，怀才不遇，吸烟酗酒，一身病痛，生前未曾大红大紫，死后迅速被人遗忘。就是这样一个作家，笔下都是普通人的平凡生活，写的是普通人的孤独、失落和绝望，但直指人心。

译者在译后序里写到：

《十一种孤独》写的都是些局外人，他们想要进入某个世界，却遭到拒绝。这个世界可能是某间教室，也可能是军队，更可能是家庭。曼哈顿办公楼里等着被炒的白领；有着丰富想象力的出租车司机；一心想成为作家却眼高手低、替人捉刀的年轻人；干巴巴的老教师、新转学的小学生、肺结核病人、遭羞辱的爵士钢琴手、混在法国、空虚的富家子弟；郁郁不得志的军官、退役大兵，还有他们向往却受到忽视的女人。

世界上估计很多这样孤独的人，我们做公司，尽可能让大家避免这种孤独，我想，这也是创业的乐趣之一吧。

今天我和老沈做了一次对谈，后续会放到播客和我的知识星球里，收获还挺多的。老沈是 Tower 的创始人，后来产品卖给了 Ones，自己加入了飞书团队，现在是飞书的产品副总裁。

我做播客，一般会写个大概的提纲，然后循着一根主线聊，聊的过程中会出现很多意外的灵感。如同我们在一个森林公园转悠，突然发现曲径通幽，不同的枝桠、花草和颜色纷至沓来，美不胜收。这就是让人惊喜的创作过程。

和老沈聊的过程中，很多内容让人惊喜，比如为什么 Tower 不做移动版本，为什么 Tower 不收费，关停另一个项目 知人 HR 系统的考量是什么？卖掉 Tower 的形态是什么？进入字节半年，啥具体业务也不做，这是什么神操作？

特别多有意思的话题。

我觉得老沈从一个执拗的创业者转变成了一个产品的掌控者，至于这个产品是不是属于自己，没那么重要了，他更加看中平台上的空间，飞书的总裁也给了他足够的信任，这很不容易。 每个创业者可能都有一点偏执，说白了就是自己的盲区，2016 年的时候我让老沈好好做移动版，他不是也不听吗，今天和我说，Tower 移动版的缺失是最大的败笔，而知人 HR 系统则完全是一次认知上的打脸。但在这之后，他能够认识到 Tower 的局限性和天花板，决绝的卖掉了 Tower，给到投资人和员工一个体面的交代，然后转身投入飞书，不得不说这是一次还算不错的转身。

老沈正在从一个创业者，转变成工匠。

任何工作的本质，都逃不开重复劳动，只是重复的内容不同。 作家要不停不停的写东西，科学家要不停不停的做实验，医生要不停不停的打针换药做手术，设计师要不停不停的画图，我们要不停不停的写代码。

不同的是，有些人终生都在重复，有些在重复之中不断的积累量变，最终形成质变，写出了不朽的巨著，破解了世界难题，画出了惊世的画作，写出了改变世界的软件。

坚持，耐得住寂寞，才能不断的积累量变，如果再有一点点创意，一点点机遇，才有机会实现最终的质变。对于擅于坚持默默耕耘的人，即便大多数人没能寻求到质变，但依然坚守的人们，好像有个统一的称谓 —— 工匠。

敬请期待我们的播客成品吧。

近期拍的一些照片：