疯狂周六线下活动：AI 时代的产品与投资哲学

开场：在 AI 时代,我们应该关心什么?

这是一个周六的下午。上海的某个咖啡馆里,一群年轻人围坐在一起,准备开始一场关于 AI、投资和独立开发的讨论。有刚从证券行业转到互联网大厂的开发者,有正在尝试用 AI 工具做第一款 iOS 应用的大四学生,也有对 OpenCloud 这类 AI Agent 工具充满好奇的产品经理和创业者。

三个多小时的分享会,将从 AI 安全的哲学问题开始,跨越美股投资的底层逻辑,最终落脚在一个真实的 iOS 独立开发案例。这不仅是一场技术分享,更像是一次关于"在快速变化的时代,我们应该如何思考和行动"的集体探索。

第一部分: OpenCloud 与 AI 安全的哲学思考

主讲: Steven

时间段: 00:34:05 - 00:42:48

从一个真实案例说起

Steven 打开了投影,首先分享了一个刚刚在社交媒体上看到的真实案例:

"我想先聊聊关于隐私和安全的问题。刚才艾瑞克提到,如果自己部署一个端侧的模型,是不是就能解决 OpenCloud 的安全问题?但我觉得实际上还是有问题的。"

他描述了一个让所有人都感到震惊的情况:"我刚刚在社交媒体上看到有一个人,他用 OpenCloud,然后把他的整个 AI 配置——包括 API 的 token、各种加密配置——直接公开上传到了 GitHub。他的 API token 就这样直接泄露了。"

现场有人倒吸了一口凉气。Steven 继续说:"所以你看,即便模型是端侧的,你也没办法完全控制它的行为。哪怕你在各种 skill 文档、各种 system prompt 里反复强调'不要上传敏感信息',但 AI 模型本身的生成性质,决定了它可能会出现记忆混乱,做出各种不可控的事情。"

技术的不可控性与使用门槛

Steven 进一步解释了 OpenCloud 这类工具的矛盾之处:

"OpenCloud 的使用门槛和成本其实很高。即便它可以部署在 Docker 或者 VPS 上,但如果部署在那些地方,你就失去了它最强大的能力——帮你操作浏览器、操作文件、发送微信消息。但如果你部署在自己的电脑上,它就随时可能把你的文件删掉,或者把你的私密信息分享出去。"

"这是因为它在代码层面,以及 AI 生成模型的不可控性,在现在这个早期阶段,没有办法完全杜绝这一点。所以大家也都在买 Mac Mini。"(现场笑声)

我们真的在乎安全吗?

但讨论很快转向了一个更深层的问题。Steven 停顿了一下,说:

"但是你知道吗?我觉得老中(中国人)其实没有那么在意数据安全。这是第一点。第二点,如果今天是你在这个世界上活的最后一天,你再去思考这个产品好不好,你完全不会考虑安全问题,你只会考虑它到底能做什么。"

这个假设性的场景让现场安静了几秒。Steven 继续说:

"基于这两个问题,我觉得我们这一帮人讨论,其实是存在巨大的精英偏见的。因为你可以干一件事情——那些印度的创始人可能会干——就是用爬虫把 OpenCloud 所有的 GitHub issues 爬下来,然后去找到 issue 里面聚类的共性问题,从中去寻找市场机会,或者做一个更好的项目。"

"但这么做,其实……怎么说呢?不能说是愚蠢,但没有那么聪明。因为真正的问题在于:知道 OpenCloud 但却没有使用它的人,他们的问题才是真正的问题。那些在 GitHub 上提 issue 的人,只是很小的一部分。"

OpenCloud 的市场教育价值

Steven 提出了一个有趣的观点:

"OpenCloud 现在有 170K 的 star。这 170K star 里面,可能会在 2026 年的 4 月份或者 8 月份,孕育出比它更好、或者解决了它某些缺陷的产品。但更大的问题在于:为什么仍然有一半的人不知道?(指的是潜在用户市场)"

"所以我觉得它有很大的贡献——就跟前面帮大家点奶茶一样——它得做这个市场教育,让大家知道未来是什么样子。它可能只是一个过渡态,但会有更多的产品,在未来的某个阶段生长出来,去解决大家目前的担忧。"

OpenCloud 本质上还是依赖模型

Steven 给出了一个很犀利的判断:

"你要说它有多牛逼?你把它直接换到一个非常垃圾的模型——比如说 Kimi 1.5,或者 2024 年初的那种模型——你会发现它一点都不神奇。它完成任务的能力,可能还不如 OpenAI 当时最基本的 thinking mode 就能做到的研究水准。"

他用了一个比喻:"所以 OpenCloud,它大概率还是模型的一个外壳。就像汽车的外壳一样。你牛逼不牛逼,还是取决于它的电池和它的引擎(指底层模型)。"

长期视角下的乐观

讨论最后,Steven 给出了一个相对乐观的结论:

"我们现在担心的大部分问题,在未来都不太会存在。数据问题会长期存在,这个是肯定的。但我并不觉得大家会有那么深的安全意识——这个屋里的人可能会,但这个屋子之外的人不一定。我们的长辈,我们的孩子,他们可能就不太会了。"

"而且,我们要完全去控制 AI 的行为,这也非常困难。因为我们要让模型、让我们的'小孩'完全遵循我给它的指令,它有可能会犯错,而且它会涌现——它会做一些我们期待之外的事情。"

他停顿了一下,说出了一个更激进的观点:

"很多父母不希望小孩去接触游戏,他们可能会有很强的控制欲。但这种社会观念,会在一段时间内被某种程度地扭转。我觉得我们要允许这种偏差。甚至从加速主义来讲,我们可能要允许我们自己不再是这个社会的中心。"

"人和 AI 的关系,可能会从现在的'十比零',慢慢变成'八比二',甚至'九比一'。那个滑块会慢慢移动。我觉得这是我们必须接受的现实。"

第二部分: OpenCloud 的产品化与能力边界

讨论时间: 00:40:06 - 00:47:25

参与者: Steven、社区成员

产品化面临的核心问题

一位做产品和商业的同学提出了一个非常实际的问题:

"我们很多做产品、做商业的同学,其实还是很关心 OpenCloud 的能力边界在哪里。如果它真正产品化了之后,我们普通大众要怎么去使用?"

他描述了一个具体的使用痛点:"比如说我们平常用 ChatGPT 或者 Claude 聊天的时候,我们会发现要明确给它指出'你帮我使用这个什么什么 skill'。但普通用户的表述习惯是'我想完成一个什么事情',然后让它自动去调用一些 skill。我在想,它是不是在意图识别这一块并没有做得特别好?这是第一个问题。"

"第二个问题是,它在解决一些很简单的问题的时候,也会尝试去调用一些 skill。这中间有很多 thinking,然后包括它去调用的成本……这中间会消耗很多 token。它其实在解决这个问题的时候,并不是一个最优的路径,可能还不如直接用一个大模型。"

他最后问道:"有没有什么方法去优化它的思考方式,或者调用的路径,让它在 token 消耗上、在意图识别上,有更大的进步?这样在普适化的场景当中,我们也可以使用。"

时间轴拉长后,这些都不重要

Steven 听完后,给出了一个让很多人意外的回答:

"我觉得这只是你目前看起来的视角。如果你把时间轴无限拉长的话,你会发现这些都不重要。"

他举了个例子:"好比说,我们在 2023 年的时候,GPT-3 时代,上下文窗口只有几十个 tokens——我也忘了具体数字,反正就是很小很小。现在看来,好像就不是那么回事了。甚至说 RAG(检索增强生成)是否有必要存在,都已经不重要了。"

"就是说,随着能力的不断被激发出来,可以完全一大段分析就不用在意什么 token 消耗这种很细枝末节的东西。所以我觉得还是依赖于——按我说的这个比喻——汽车引擎和汽车电池,它里面的迭代。至于它那个像汽车外壳一样的框架,就……没有那么重要。"

"目前框架层面存在的一些问题,其实不如模型迭代重要。"

实践中的三要素框架

另一位参与者补充说,他最近也在测试 OpenCloud 的边界,总结出了三个要素:

第一是模型的选择。

"我身边有朋友跟我说,'我也装了 OpenCloud,觉得笨笨的不好用。'然后我问他用的什么模型,他说是拼音(某个弱模型)。而我自己全程在用 Claude 4.5,现在用 4.6,体验完全不同。模型是最重要的。"

第二是上下文的干净程度。

"OpenCloud 的设计似乎会让你忘记有'上下文'这个概念,因为它跟 ChatGPT 或者其他东西不一样——你没有一个明确的'新建对话'按钮。但是受限于现在模型的能力,新建对话肯定还是非常重要的。"

"在 OpenCloud 里面,我自己会非常频繁地使用两个命令:neo(重置上下文)和 C(压缩上下文)。neo 会直接翻过去重置上下文,C 会把上下文压缩一下,重新编写。这样能更好地理解你的下一个任务。如果你的上下文窗口用得很少,你的下一个命令给过去,它的执行效果会更好一点。"

第三是提示词的设计。

"提示词设计有三个层次:

System prompt:定义 AI 是一个什么样的助手,以及它会在什么角色下工作。这在每次对话中都一定会被加载。
User prompt:用户的命令,决定性地定义任务以及采取什么样的策略和方式。
Memory:其实不一定每次都会加载。Memory 是一个模型会选择是否去搜索的数据库。

这三块合起来,才会让 OpenCloud 去达到你想要的状态,并且让它以一个合适的方式去解决问题。所以这三块比较重要。"

第三部分: AI 工具会导致硬件涨价吗?

讨论时间: 00:45:18 - 00:52:17

一个有趣的经济学问题

有人提出了一个关于硬件市场的担忧:

"我想问一个可能消费相关的问题。你会觉得 OpenCloud 这类似的工具,会在未来导致诸如 Mac Mini 或者其他部署这个服务的主机,出现像今天内存一样的价格波动吗?如果由 AI 带来的硬件普遍价格波动,真的蔓延到个人电脑市场,会变成什么样子?"

他的逻辑是:"好比说,我一个 SaaS 产品突然卖得很好,那相应的硬件是不是也会跟着涨?"

个人市场的真实占比

Steven 给出了一个让人意外的数据:

"我觉得这个问题很有意思。但从经济学的逻辑分析下来,并不意味着说一个东西卖得好,它就会导致价格上去。"

"当访谈那个三小时的东西(指某个 AI 产品)火了之后,世界上的谷歌云、亚马逊云的资源全部往那里倾斜。倾斜之后,可能就会出现一个……在经济学里有个叫做'集中效应'的情况——它不会变得更贵。"

他进一步解释:"因为什么叫最贵?一个人的需求是最贵的。100 个人、一万个人、十万个人的需求,反而是降低的。当然,如果说你满足的需求需要通过芯片、需要通过算力、需要通过稀有元素的物理定律来限制,那可能会很贵。但如果只是现有产能可以满足的,它不一定会很贵,而且还有可能会持续降低。"

然后他提出了一个关键的假设前提:

"个人市场的需求,相较于数据中心、相对办公室的业务需求,可能占 10% 都不够。这就是一个简单的前提。如果有这个前提假设的情况下,个人需求只会影响终端零售的限价——也就是你能够买到多少价格的东西,取决于你能够接触到的渠道和销售渠道。"

"比如说你可能在京东收买,京东的货源就那么一点,或者苹果的售电份额就那么一点,那么它有可能在现有资源池里面会涨价。但不用担心,供给自然会起作用。如果说需求不是特别着急的话,按照我们现有的供应能力,要多少就有多少。"

内存涨价的真相

有人追问:"那为什么内存价格在涨?"

Steven 给出了一个很明确的答案:

"内存之所以涨价,是因为美光把产能——把面向个人 PC 的产能——全部切换给了数据中心,给了英伟达这些大客户。"

"也就是说,之所以厂商不愿意去扩产,是因为需要去判断这样的需求是短时的还是长时间都有这个需求。所以短时间内会缺货,但你放心,按照苹果的扩产能力——苹果的所有设备的供应能力是跟中国的工业能力绑定的——它想要多少,就能供应多少。无非就是影响一些渠道价,至于终端售价,最多也就等两个星期。"

OpenCloud 的使用门槛依然很高

Steven 最后总结说:

"而且说实话,OpenCloud 的门槛还是很高的。你没有办法通过一句话就把所有事情做完。这个市场远没有达到那种'全民使用'的程度。所以我觉得对硬件需求的影响微乎其微。"

"更大的影响力量,还是来自企业级市场和数据中心的需求变化。个人市场?如果更多人知道这个东西……但说实话,我们这个圈子都很'卷'的。其实中国社会本科教育率只有 4-5%,质量还得再打个折扣。我觉得没有很多人有这个需求。"

他打了个比方:"今天大家抢红包,抢 1000 个 2 块 5 毛钱的红包,可能更多人会去抢。但大多数人根本……如果更多影响大多数人现有的需求,这些人的需求不像抢春运火车票那么刚需。"

现场笑声一片。

第四部分: 跟着钱去冲浪——一位转码交易员的投资哲学

主讲: Evan(艾伦)

时间段: 00:53:49 - 01:47:15

开场与自我介绍

Steven 把话筒交给了 Evan:"我觉得之前讨论的 90% 的话题,很多东西都很难变成真正的执行,很难在现实世界里面变成行动。但股市是一个很简单的、通过认知就能赚钱的事情。如果你这个问题的答案,在股市 51% 的人知道之前你就知道,那你就能够赚钱。我觉得 Evan 可以回答一下这个问题。下面有请 Evan 来做美股相关的分享。"

Evan 走上台,调整了一下投影。

"呃,大家喜欢这个站着的风格,还是喜欢坐着?"(现场笑声)"算了,还是坐着吧。让我把装备调一下……"

他打开了笔记本,开始投屏。现场有人开玩笑说:"第一人称视角,沉浸式体验。"Evan 笑着说:"对对对,执法记录仪。"

笑声过后,他正式开始分享:

"那我就先这样。我之前那个……之前上一期是简单讲一下跟期权有关的东西。这一期呢,其实也是围绕我们现有的 skills 还有一些工具的使用。"

"工具的调研,其实是学不完的。所有的工具一新出来,更新很快,你不能够依靠工具去挣到钱——这是我经历一些事情之后,主打的一个结论。赚钱的逻辑,跟资源分配的思想,反而是更为重要的事情。"

"我们要知道这个市场上,到底你是在牌桌上,当你在牌桌上,你要搞清楚到底你是玩家,还是被玩的那一个。所以分清楚局势,以及找到一些盈利的方法,是比较重要的。"

个人背景

"先做个自我介绍。我是 2019 年本科毕业的,毕业的时候其实也是因为一些……当时我对富途(证券)比较感兴趣,我大三的时候开始自己学转码。然后经历了一些坎坷——也不能说坎坷——我原本想去富途,也就是我现在在用的那个美股券商,但没去成。然后去了华泰证券,实习,然后工作了第一年。"

"后面呢,我觉得券商这个东西跟我的想象不一样,我就觉得还不如写代码。还好我有代码基础,然后就无缝转行,去了字节跳动。然后又去了地平线(Horizon Robotics),然后从地平线出来之后,现在是在某工厂——具体哪个工厂就不说了。"(现场笑声)

"这是工作的情况。但我主要的'本业'其实是写文章。无非就是换不同的题材——我在券商是写投资文章,然后在美股、coding 以及地平线的时候是写技术文章。所以我写了不少文章。"

"其实我主业是内容输出,我不知道输出得好不好。所以我会在最开始先不跟大家讲最基础的一些数据——那个都是很自然而然的事情。而且 AI 出来之后,工具反而不是最主要的。我还是希望强调我们做事情的逻辑、动机,以及我们到底是怎么去玩这个游戏,这个非常重要。"

互动:在座各位的投资经验

Evan 开始互动:

"我想问一下,大家现场第一批:有过股票投资经验的——支付宝基金什么的也算——有多少?"

大约一半的人举手。

"OK,这是第一层。那么有过……先不说具体操作吧,知道美股、知道美股的路径、要达成这个事情的,有多少?就是有这个认知的。"

又有一些人举手。

"都是……都是非主流啊。那自己实操过,不管有没有赚,正式开始交易第一笔订单的,有多少?"

"1、2、3……1、2、3……"他数了数,"我满意了。OK,那么接下来,有过金融衍生品交易经验的人有多少?类似于期货、期权、杠杆、合约?"

几个人举手。

Evan 笑了:"我靠,很好很好,你们好……各位厉害!OK,行。那我今天还是会从一些更基础的概念去理清楚,也希望……其实也不叫什么讲课,就是分享。"

"我相信大家无论你是做什么行业——AI 也好,商业也好——你肯定对钱感兴趣。所以我们今天聊的第一件事情,就是先把钱给聊清楚。我们怎么样才能找到增长的机会,我们怎么通过一些 AI 来帮助我们加强这个认知。"

他停顿了一下:"在此之前,有没有人愿意来分享一下——你有什么搞钱的小窍门?除了投资,随便都可以,科学也可以,反向也行。"

"反向搞钱?"(现场笑声)"对,它其实就是个正向跟反向的关系,都行。"

"谁愿意直接讲?可以上来讲。"

一个爆仓的故事

过了几秒,一位观众主动分享:

"我上来讲。我有个想法,不是现在的,是我高中时期就开始考虑的。大概 2019 年左右吧,刚好是大牛市。然后开了一个三倍杠杆,从大概……BTC 大概 3-4 万多开始持仓,然后当时一路涨,到了另外一次高点的时候,资产算是翻了几倍吧。"

"但是后来不会抄底。当时我以为很多人吹的'BTC 要冲十万',虽然后来它确实真的冲十万了,但不是那个时候。就……后来就没守住,然后最后它开始天天跌,最后就爆仓了。就这么惨痛的一个教训。"

"后来我就不再碰外汇相关的一些投资,开始研究美股。"

Evan 点点头:"嗯,就是这样。大家要保控好风险哈哈哈。还有吗?好,那就……我感觉就是分享一个成功的案例吧。"

他笑着总结:"其实,想要成功必先发疯,是同样的逻辑。肯定是需要经历一些波折,还有一些毒打,才知道什么是增长,什么叫规律。这个事情没办法,你教人,教不会。不如直接实操,亏个一两万,对吧?"(现场笑声)

钱的本质:一个调令系统

"其实我们所谓的增长、搞钱,我想回到一个最核心的问题:到底钱的本质是什么?"

Evan 说:"这也不是什么高中政治课。反正钱有这么个东西,我其实有一个词……我是当时在打《战地》(游戏)的时候,抢银行的场景会喊'Take your vote!'Vote 在英文里面,它不仅仅代表选票,它代表的是一种选择权、一种资源调配权。"

"钱,它不仅仅是纸币,它本质上是资源分配的凭证。一旦你建立了这个思维,我觉得很多事情就变得清晰了。"

他继续说:"因为当你把它变成一个资源调令之后,我会觉得它在我之前不会那么神秘。然后我就会继续想:我们所谓的亏钱、损失,是不是真的烧掉了这些钱?这个市场上我们经常看的新闻——比如前几天,某某市场损失几万亿美元,市值蒸发多少——你的钱是真的蒸发掉了吗?你觉得这个财富真的凭空消失了吗?"

"其实它并不是。因为有个基础的判断:所谓的暴跌,只是有人卖出,有人把股票这个'货'变成了钱。钱全部走了,所以股票这个货物的价格在下跌。这其实只是一种转移。钱又没有被烧掉,钱只是从一个地方挪到另外一个地方。"

"它可能从科技板块、软件行业撤出来,去了房地产,去了债券,去了很多很多地方。只是:你知不知道它去了什么地方?这个很重要。"

"如果说你只是一个普通的小散户或者小韭菜,你看到下跌,你只能骂几句:'又跌了,什么时候开始解套?'无非就是等。那这其实……我觉得我们可以想得更进一步。确实是亏多了,才会反思(rethinking)、自我思考。"

投资就是冲浪

Evan 提出了一个核心比喻:

"如果钱不是凭空消失的,如果钱具备流动的属性,那么其实我们所谓看到的涨跌,它只是一种资源的配置模型。钱是会流动的。我们为什么说美股市场会很强调'流动性'?流动性高,说明这个地方大家都往这个地方涌,往这个行业涌。"

"我们为什么说金融、互联网、高薪行业能赚钱?那是因为这些地方资源集中,钱都在这些地方。它不是在某个人的口袋里,或者活期存款里。也正是因为流动性,也正是因为有了改革开放,我们有了全球性的资源流动,所以才会有不断的增长、发展。"

他停顿了一下,说出了今天最核心的比喻:

"所以你想要通过投资去挣钱,我觉得在我现在看来,就跟网上冲浪没什么关系,就很像。"

"就是某个题材你在推特上看到很火,大家的注意力都在那里,那么在股市的逻辑也是一样的。黄金之前暴涨,白银之前都涨得很好,说明大家都会把这个流动性的选票往这个地方投,它代表了这么一个东西。"

"而它就跟你在冲浪一样——浪高的时候,你要怎么去判断这个浪是真的低还是会怎么样?你对整个趋势的逻辑判断,这样的话,我觉得是一个可以正向建立基础的过程。"

"所以我现在就把投资当成冲浪,就是当成一个基础的冲浪,然后我们去思考这个事情。"

增长的数学模型

Evan 给出了一个技术性的判断标准:

"如果我们想要用工具、想要让 AI 去理解我的一些意图,比如说'帮我选十个能增长的股票',它当然会给你东西,但对你来说没有意义,因为你需要知道这个增长背后的数学关系是什么,这样才能帮助你建立逻辑。"

"我现在非常喜欢用的一个基础概念,就是:如何衡量一个东西是一直在增长?其实就是高中数学里面非常简单的求导。你只需要 dt 大于零——在正的那个区间——你就不会有很大的问题。"

"这代表着这个事情是有人持续在投入的,是有人持续在往里面砸钱的。那么我们很自然会觉得,AI、或者一些很火的行业、或者黄金,它们本质上就是一些增长性的资产。"

"所以说,不管是零和博弈也好,还是什么博弈也好,其实我们就是需要把自己放在 dt 大于零的情况下面。"

信息差的本质

"这也是对应我们之前经常听到的一句话:信息差。其实很多人刚开始炒股的时候,就会讨论'我要听谁买的''谁很厉害,我要跟他跟单'。我觉得这种东西,本质上还是……"

Evan 停顿了一下:"反逻辑。为什么?最基础的原因很简单:你凭什么东西,能够让别人愿意来帮你去挣钱?到底图啥?"

"我觉得这个逻辑不合理。所以,如果没有建立一个正确的金钱观,或者一些资源的、商业的逻辑的话,其实确实还是比较危险。哪怕你通过一些消息挣那些钱,但这个消息不会一直都有——除非你本身就认识内部人,或者你自己就是本来就是天龙人。但这种……这不是就是另一个游戏了吗?我讲的就是普通人的游戏,就是这么玩。确实也是从普通人一步步走过来的。"

马斯克说过的一句话

Evan 分享了一个有趣的观点:

"马斯克说过一句话,我觉得特别有道理。他说:'在座各位,和马斯克相比,我们距离一亿美元的距离,比马斯克距离一亿美元的距离更近。'"

现场有人笑了。

"为什么?因为我们要挣到一亿美元,我们只需要挣一亿。而他现在有几千亿美元,意思是他要付出几千亿美元,才会掉到一亿美元。所以他距离一亿美元更远。"(现场大笑)

"所以我讲这句话,我其实完全能理解。因为这个世界上并不是说你越有钱,你砸个十几二十万亿,你就一定能去到火星。我不加入任何的一些消息,我会觉得如果他想要去上火星,光有钱是远远不够的,真的是不够。因为这个世界上有钱的人多了去了,但是他们也造不出 SpaceX 这个东西。确实不是你愿意砸钱就能砸出来的。"

"如果你能够找到一条合适、合理的路径,去进行合理的资源配置,找到科学的方法,把钱投入到正确的研究、AI 里面,让它帮你找到最能够抵抗外界压力的材料,那么你才能做成这个事情。"

"所以这也是为什么我会觉得,搞钱、搞资本市场,还有一些逻辑,是非常吸引人的一个地方。对,然后我们继续回到搞钱。"

为什么选择美股?

"先搞钱,你得会买卖。买卖就是出售。钱的本质是价格,买和卖,你的股价就是一个最基础的交易买卖的均衡值,就是一个信号点。"

"那么,对于我们普通人来说,很多人遵循的上班挣钱,无非就是出卖时间、知识、现有的资源、内容,当然有些出卖劳动力。那么有没有可能,我们出卖我们自己的一点小钱,来去挣到更多的钱?这就跟你玩游戏一样。一万块钱能不能通过这一万块钱去获得十万、甚至二三十万的回报?"

"这就是之所以觉得投资这个事情非常有意思的一个情况。"

Evan 开始讲最关键的选择:

"OK,那么我们有了这个基础框架之后,我们如果要开始投资,我们第一步应该是选择一个合适的市场。那么这个市场,抛开所有的资料,你不用管什么外汇管制,也不用管什么地方政策,什么市场才是风浪最大、或者资源最多的地方?"

他停顿了一下,说:"那毫无疑问,就是美国市场。"

"美国市场之所以年年涨,底层逻辑是什么?我互动一下。"他指向台下:"你来说说,美股市场之所以能年年保持高增长,底层逻辑是什么?"

台下有人回答:"我也不知道。"(笑声)

另一个人说:"大家的钱都往里流?"

又有人说:"因为比方说美国一直拿美元去结算石油之类的,然后这些印出来的美元,它又最后就会回流到美国的市场,因为你只能用美金去交易美股。"

Evan 点点头:"对,我认为这是最直接的。资金持续在流入这个市场,是一个非常大的贡献。"

全球有钱人的资产配置首选

"那么其实美股市场……我直接说明白:基本上只要你是出生在地球上,只要你没有被隔绝,只要你在任何一个跟国际互联网、国际通讯有连接的地方,你小有成就,你一定会把你的钱……所有人的投资顾问、所有的政府基金导向,都会告诉你:你需要把钱配置在美国。"

"美国这个市场每年接收的流入金额,是一个天文数字。每时每刻都在流入,无论是加息也好、降息也好——当然这个有更大的影响——但最基础的逻辑是:全球的有钱人都会把钱放在美国。"

"那么我去分析这个事情,我就会想,那我如果要挣到钱,那我一定会去这个流量最大的池子。"

股票的发明:荷兰东印度公司的故事

Evan 讲了一个历史故事:

"这里补一个知识:我们股票是怎么发明的?"

"它是荷兰的东印度公司,为了去做大航海时代,为了分摊自己出船、雇佣船员、造船的所有的风险,去发明的。那个国家,荷兰也不是什么大国,要资源也没什么资源,但是它可以通过股票这种金融机制,把整个社会的资源全部投到大航海这种盈利时代。"

"然后荷兰东印度公司,对于它们自己的国民,如果你当时买了荷兰东印度公司的股票,会在 17、18 世纪非常爽,因为它的整个分红持续了 200 年,大概是这个数。"

"那么 200 年都为你持续挣钱,非常爽。虽然那个……我们都说殖民时代、贩卖人口、鸦片贸易,但不影响这种机制的发明。它本身是对于一种未知风险的一种很好的分散。"

美股与加密货币的规模对比

Evan 展示了一张对比图:

"这个数据是参考。我是用 AI 还有一些搜索工具去查的。现在加密货币,大概从 3800 亿到 2.5 万亿美元,就是市场是一个流出流入的情况。"

"说了那么多,我们终于可以回到正题。我也是经历了很多这种逻辑推导,才会决定说:既然我的认知已经到这里,那我会不会用这个认知,去把一些配置的钱流入到美国市场里面?"

"答案是:会的。"

第四部分(续):交易策略与工具实践

时间段: 01:17:29 - 01:47:15

四种基础交易策略

"这个之前讲得有点长,我尽量快速过一下。"Evan 切换到下一页 PPT。

"我们既然选择了在一个流量池子大的市场去交易,当我们打开这个游戏,我们看到的,大概可以总结分为这四个:

1. 长期投资(Buy and Hold)

"最简单的就是:我买了,我持有,我不理它。这就是最基础的。买房子、买金条,什么都可以这样买。这是最简单的策略。"

2. 短线交易(Day Trading)

"第二种是短线交易。就是你今天买了,明天卖了,或者一个星期之内卖了。你频繁地去交易,通过很多很多次的小幅度波动,去挣这个钱。"

3. 波段交易(Swing Trading)

"第三种是波段交易。就是你抓住一个中期的趋势,可能持有一个月、两个月、三个月,然后你觉得这个趋势结束了,你就退出。"

4. 算法交易/量化交易(Algorithmic Trading)

"第四种是算法交易。就是你写代码,让机器帮你自动交易。这个需要编程能力,需要数学建模能力。"

Evan 说:"我现在采用的策略,主要是第一种和第三种的结合。也就是说,我会有一部分资金是长期持有的,用来获取市场的平均回报。然后另一部分资金,我会根据市场的波段去调整。"

QQQ 策略:一个具体的回测案例

"我之前做过一个很有意思的回测。就是:如果我从 2010 年开始,每个月定投 QQQ(纳斯达克 100 ETF),然后持有到现在,会是什么结果?"

他打开了一个 Excel 表格,开始展示数据:

"我用了 TradingView 的数据,然后写了个简单的 Python 脚本来回测。假设每个月投入 1000 美元,从 2010 年 1 月开始,持续投入到 2024 年 12 月。"

"结果是什么呢?总投入大约是 18 万美元,最终的市值是大约 54 万美元,收益率接近 200%。"

现场有人惊呼。

"但是!"Evan 强调,"这只是一个最简单的策略。如果你稍微聪明一点,在市场明显过热的时候减少投入,在市场恐慌的时候增加投入,你的收益会更高。"

"比如说,2020 年 3 月疫情爆发的时候,QQQ 跌了 30%。如果你在那个时候敢于加倍投入,你的收益可能会翻倍。"

工具链:TradingView + 长桥 + MCP

"那么具体怎么操作呢?我现在用的工具链是这样的:"

第一步:TradingView 看图和回测

"TradingView 是一个非常强大的图表工具。它不仅可以看实时行情,还可以用 Pine Script 来写策略,做回测。"

"比如说,我想测试一个简单的均线策略:当 50 日均线向上穿过 200 日均线的时候买入,反之卖出。我可以直接在 TradingView 上写代码,然后看这个策略在过去 10 年的表现如何。"

"TradingView 的好处是,它的数据非常全,而且可以直接在网页上操作,不需要下载任何软件。"

第二步:长桥证券下单

"看完图之后,我会用长桥证券来下单。长桥是一个美股券商,支持港股和美股交易。它的手续费比较低,而且支持中文界面,对国内用户比较友好。"

"长桥还有一个好处是,它有 API 接口。也就是说,你可以写代码来自动下单。这对于想做算法交易的人来说,非常有用。"

第三步:用 AI 辅助分析

"最后,我会用一些 AI 工具来辅助我的分析。比如说,我会把一些财报数据、新闻数据喂给 AI,让它帮我总结关键信息。"

"或者,我会让 AI 帮我写一些简单的回测脚本。比如说,'帮我写一个 Python 脚本,回测 QQQ 的月度定投策略',AI 可以直接给我一个可运行的代码。"

"这大大提高了我的效率。以前我可能需要花一个小时来写代码、调试、画图,现在可能只需要 10 分钟。"

MCP(Model Context Protocol)的应用

"最近我还在尝试一个很新的东西,叫 MCP。"Evan 说,"MCP 是 Anthropic(Claude 的开发公司)推出的一个协议,它可以让 AI 直接调用各种工具和 API。"

"比如说,我可以写一个 MCP Server,让 Claude 直接调用长桥的 API 来查询我的持仓、下单、查看行情。这样我就可以直接在对话框里说:'帮我买 100 股苹果',然后 Claude 会自动调用 API 来完成这个操作。"

"当然,这个功能还在测试阶段,我不建议大家直接用 AI 来下单,毕竟涉及到真金白银。但我觉得这是一个很有意思的方向。"

风险控制:永远不要 All In

讨论到这里,Evan 强调了一个非常重要的原则:

"无论你用什么策略,最重要的一点是:永远不要 All In。"

"我见过太多人,在市场好的时候,把所有的钱都投进去,甚至还加杠杆。结果市场一回调,直接爆仓,血本无归。"

"我自己的原则是:我只会把我总资产的 20-30% 投入股市,而且这 20-30% 里面,我会再分散投资到不同的标的。"

"比如说,我会把 50% 投入 QQQ 这样的宽基 ETF,30% 投入一些我看好的个股,20% 留着做现金管理,随时可以抄底。"

"这样即使市场大跌 50%,我最多也就亏掉总资产的 10-15%,不会伤筋动骨。"

互动:大家的持仓情况

Evan 问台下:"大家现在有在持仓的,主要持仓是什么?可以分享一下吗?"

有人说:"我主要持有 QQQ 和 SPY(标普 500 ETF)。"

另一个人说:"我买了一些科技股,像英伟达、微软、苹果。"

还有人说:"我买了一些中概股,比如阿里巴巴、拼多多。"

Evan 点点头:"都挺好的。QQQ 和 SPY 是最稳健的选择,科技股如果选得好,收益会更高,但波动也更大。中概股的话……我个人不太推荐,因为政策风险太高。"

"但最重要的是,你要知道你为什么买这个标的。是因为你看好它的基本面?还是因为你觉得它会涨?还是因为别人推荐的?"

"如果你连自己为什么买都说不清楚,那你最好不要买。"

信息源的选择

有人问:"Evan,你平时看什么新闻?怎么获取信息?"

Evan 回答:"我主要看这几个:

Bloomberg(彭博):最权威的金融新闻来源,但需要付费。
The Wall Street Journal(华尔街日报):也是非常权威,报道质量很高。
Twitter/X:这个是我最常用的。很多重要的消息,往往是先在 Twitter 上传播的。我会关注一些知名的投资人、分析师、记者。
Reddit:特别是 r/wallstreetbets 和 r/investing 这两个板块,可以看到散户的情绪。
Seeking Alpha:这是一个投资分析社区,有很多高质量的分析文章。"

"但是,最重要的是,不要被信息淹没。现在信息太多了,你如果什么都看,反而会迷失。我的建议是:找到 3-5 个你信任的信息源,定期查看,其他的都忽略。"

最后的建议

Evan 做了一个总结:

"我今天分享的,其实都是一些非常基础的东西。但我觉得,基础的东西往往是最重要的。"

"很多人一上来就想学高级的技巧,想学期权、杠杆、算法交易。但如果你连最基础的'为什么市场会涨''钱是怎么流动的'都不清楚,那你学再多的技巧也没用。"

"我的建议是:先从最简单的定投开始,慢慢积累经验,慢慢建立自己的投资体系。"

"投资是一场马拉松,不是短跑。你不需要一年赚 100%,你只需要每年稳定赚 10-20%,长期复利下来,你的收益会非常可观。"

"最后,永远不要用你输不起的钱去投资。如果你亏了这笔钱会影响你的生活,那你就不应该投资。"

现场响起了掌声。

第五部分:从零到一打造一款 iOS 应用 - 独立开发者的 AI 实践

主讲: Leo(大四学生,iOS 独立开发者)

时间段: 01:47:15 - 02:34:52

开场与自我介绍

Steven 把话筒交给了 Leo:"下面有请 Leo 来分享他的 iOS 开发经验。Leo 是一个大四学生,但他已经用 AI 工具开发出了一款非常有意思的 iOS 应用。我觉得他的经历,对于想做独立开发的同学来说,非常有借鉴意义。"

Leo 走上台,看起来有点紧张。他笑着说:"大家好,我是 Leo。我今天想分享的是,作为一个非科班出身的学生,我是怎么用 AI 工具,从零开始做出一款 iOS 应用的。"

"先说一下我的背景。我本科学的是国际经济与贸易,跟计算机完全不沾边。但我从大三开始,对编程产生了兴趣,就开始自学。"

"一开始我学的是 Python,因为网上说 Python 简单。但学了一段时间之后,我发现我不知道用 Python 来做什么。写个爬虫?写个数据分析?都不是我真正想要的。"

"后来,我突然想到:我每天都在用手机,如果我能做一个自己用的 App,那不是很酷吗?所以我决定学 iOS 开发。"

为什么选择 iOS 开发?

"很多人可能会问:为什么选择 iOS,而不是 Android 或者 Web?"

Leo 解释道:"主要有几个原因:

我自己用的是 iPhone,所以我更熟悉 iOS 的生态,也更容易想到一些需求。
iOS 的开发体验更好。Xcode 虽然有点笨重,但整体来说还是比 Android Studio 好用的。
iOS 用户的付费意愿更强。如果我以后想把 App 商业化,iOS 是一个更好的选择。
SwiftUI 的出现降低了门槛。以前要学 iOS 开发,你得学 Objective-C 或者 UIKit,非常复杂。但现在有了 SwiftUI,学习曲线平缓了很多。"

第一次尝试:惨痛的失败

"我一开始的想法很简单:做一个待办事项 App。因为我觉得市面上的待办事项 App 都不太符合我的需求,我想做一个更简洁、更符合我习惯的。"

"然后我就开始学 Swift 和 SwiftUI。我看了很多教程,买了一些课程,花了大概两个月的时间,终于把基础学完了。"

"但是,当我真正开始写代码的时候,我发现我完全不知道从哪里开始。"

"我知道怎么创建一个按钮,我知道怎么显示一个列表,但我不知道怎么把这些东西组合起来,变成一个完整的 App。"

"我在这个阶段卡了很久,大概有一个月的时间,我完全没有任何进展。我甚至一度想放弃。"

转折点:AI 工具的介入

"转折点是在去年 10 月份。我偶然看到了一篇文章,讲的是怎么用 ChatGPT 来辅助编程。"

"我一开始是抱着试试看的心态,问了 ChatGPT 一个问题:'我想做一个待办事项 App,应该怎么开始?'"

"ChatGPT 给了我一个非常详细的回答,包括:

需要哪些主要的界面(列表界面、详情界面、设置界面)
需要哪些数据模型(Todo 模型、Category 模型)
需要怎么存储数据(Core Data、UserDefaults、CloudKit)
需要实现哪些功能(添加、删除、编辑、搜索、排序)"

"这个回答让我突然意识到:我之前之所以不知道怎么开始,是因为我没有一个清晰的架构。"

"有了这个架构之后,我就开始一个一个功能地实现。每当我遇到不会的地方,我就问 ChatGPT,它会给我代码示例,我再根据自己的需求修改。"

"就这样,大概用了两个星期的时间,我完成了第一版的待办事项 App。"

第一版的问题

"但是,当我真正开始用这个 App 的时候,我发现了很多问题:

性能很差。当待办事项超过 100 条的时候,滑动列表会卡顿。
UI 很丑。虽然功能都能用,但看起来很业余。
缺少很多细节。比如没有手势操作,没有动画,没有提示音。
数据同步有问题。我用的是 iCloud 同步,但经常会出现数据丢失或者重复的情况。"

"这让我意识到:做一个能用的 App 和做一个好用的 App,完全是两回事。"

第二次迭代:向优秀的 App 学习

"我开始研究市面上那些优秀的待办事项 App,比如 Things、Todoist、OmniFocus。我分析它们的交互设计、视觉设计、功能设计,看看它们是怎么解决问题的。"

"然后我发现,这些优秀的 App,都有一些共同的特点:

交互非常流畅。每一个动画、每一个手势,都经过精心设计。
视觉非常简洁。没有多余的元素,每一个像素都有它的作用。
功能恰到好处。不会堆砌功能,而是把核心功能做到极致。
细节非常用心。比如长按会有震动反馈,删除会有确认提示,等等。"

"我开始按照这些标准,重新设计我的 App。"

AI 在第二次迭代中的角色

"在第二次迭代中,AI 扮演了一个非常重要的角色。我把 AI 当成一个全栈的助手,让它帮我完成各种任务:

1. 代码重构

"我会把我写的代码贴给 AI,然后说:'帮我优化这段代码,让它更高效、更易读。'AI 会给我一些建议,比如:

把重复的代码提取成函数
用更高效的算法
遵循 Swift 的最佳实践"

2. UI 设计

"我会描述我想要的界面,然后让 AI 帮我生成 SwiftUI 代码。比如:'我想要一个卡片式的列表,每个卡片有圆角、阴影,左边是一个勾选框,右边是标题和时间。'"

"AI 会给我一段 SwiftUI 代码,我再根据效果调整。"

3. 动画实现

"动画是 iOS 开发中比较难的一部分。我会告诉 AI:'我想要一个从右边滑入的动画',AI 会给我代码,并解释每一行代码的作用。"

4. 问题排查

"当我遇到 Bug 的时候,我会把错误信息和相关代码贴给 AI,让它帮我分析原因。很多时候,AI 能直接指出问题所在。"

5. 文档查询

"iOS 的 API 文档非常庞大,我不可能记住所有的 API。当我想实现某个功能,但不知道用什么 API 的时候,我会问 AI,它会告诉我应该用哪个类、哪个方法。"

从 ChatGPT 到 Claude 再到 Cursor

"我一开始用的是 ChatGPT,但后来我发现,对于编程任务,Claude 往往更好用。"

"Claude 给出的代码更完整,解释更详细,而且更少出现幻觉(Hallucination)。"

"后来,我发现了 Cursor,这是一个基于 VSCode 的 AI 编辑器。它可以直接在编辑器里调用 AI,非常方便。"

"Cursor 的好处是:它能看到你的整个项目结构,所以它给出的建议更符合你的项目风格。"

"比如说,我在写一个新的功能,Cursor 会自动建议我应该创建哪些文件、应该把代码放在哪里、应该怎么跟现有的代码集成。"

"这大大提高了我的开发效率。以前我可能需要一天来完成一个功能,现在可能只需要半天。"

最终成品:一个有温度的 App

"经过大概三个月的迭代,我终于做出了一个我自己满意的版本。"

Leo 打开手机,投屏到大屏幕上,展示他的 App。

"这是我的 App,叫做 'Focus Flow'。它的核心理念是:帮助你专注于当下最重要的事情。"

"它的主要功能有:

智能排序:根据截止时间、优先级、预计用时,自动排序待办事项。
番茄钟集成:每个待办事项都可以开启番茄钟计时。
统计分析:记录你每天完成了多少待办事项,花了多少时间。
Widget 支持:可以在主屏幕上显示今天最重要的 3 件事。
iCloud 同步:多设备自动同步。"

"但最重要的是,这个 App 的每一个细节,都是我用心打磨的。"

"比如,当你完成一个待办事项的时候,会有一个很舒服的动画,配合震动反馈,给你一种成就感。"

"再比如,当你长时间没有完成任何待办事项的时候,App 会温柔地提醒你:'要不要休息一下?'而不是冷冰冰地催促你。"

"我希望这个 App 不仅仅是一个工具,更是一个陪伴你的朋友。"

上架 App Store 的经历

"做完 App 之后,我决定把它上架到 App Store。"

"这个过程也不容易。我需要:

注册 Apple Developer 账号:99 美元一年。
准备各种素材:App 图标、截图、宣传视频、App 描述。
处理隐私政策:App Store 要求你必须有隐私政策页面。
提交审核:等待苹果审核,通常需要 1-3 天。"

"我第一次提交的时候,被拒了。原因是:我的隐私政策不够详细。"

"我又花了一天时间,用 AI 帮我生成了一个详细的隐私政策,然后重新提交,这次通过了。"

"当我看到我的 App 正式出现在 App Store 上的时候,那种成就感真的难以形容。这是我第一次做出一个真正的产品,而不仅仅是一个练手项目。"

用户反馈与迭代

"App 上架之后,我开始在一些社区(比如少数派、V2EX)上宣传。"

"反响还不错,第一周就有大概 200 个下载。虽然不多,但对我来说已经很满足了。"

"更重要的是,我收到了很多用户的反馈。有人说喜欢我的设计,有人说希望增加某个功能,也有人发现了 Bug。"

"我会认真对待每一条反馈。如果是好的建议,我会考虑加入到下一个版本。如果是 Bug,我会尽快修复。"

"这种跟用户直接交流的感觉,让我觉得我不是在做一个冷冰冰的产品,而是在创造一种连接。"

商业化的思考

"有人问我:你准备怎么盈利?"

"说实话,我一开始没有想太多关于盈利的事情。我做这个 App,主要是为了学习,为了证明自己能做出一个完整的产品。"

"但后来,随着用户越来越多,我开始思考商业化的可能性。"

"我研究了一些独立开发者的盈利模式,大概有这几种:

付费下载:用户需要付费才能下载。
应用内购买:App 免费,但高级功能需要付费。
订阅制:按月或按年收费。
广告:在 App 里展示广告。"

"我最终选择了订阅制。因为:

可以让用户先免费试用,降低尝试成本。
持续的收入,可以支持我继续开发和维护。
不会影响用户体验,不像广告那样打扰用户。"

"我设计了一个 Pro 版本,每月 3 美元,或者每年 25 美元。Pro 版本的功能包括:

无限制的待办事项(免费版最多 20 条)
更多的主题和图标
高级统计功能
优先客服支持"

"目前大概有 5% 的用户购买了 Pro 版本。虽然收入不多,但足以覆盖我的服务器成本和 Apple Developer 账号费用,还有一点结余。"

"对我来说,这已经很满足了。我从来没想过要靠这个 App 发财,只要它能自给自足,让我有动力继续做下去,就够了。"

AI 辅助开发的局限性

"讲了这么多 AI 的好处,我也想说说 AI 的局限性。"

"AI 不是万能的。它可以帮你写代码,但它不能替你做决策。"

"比如说:

产品方向:你想做什么样的产品,解决什么问题,这是 AI 无法回答的。
设计审美:什么样的设计是好的,什么样的交互是舒服的,这需要你自己的判断。
代码架构:如何组织代码,如何设计模块,这需要你有一定的编程经验。
Bug 排查:有些复杂的 Bug,AI 可能无法准确定位,需要你自己调试。"

"所以,AI 是一个强大的助手,但不是替代品。你仍然需要学习,需要思考,需要实践。"

给想要学习 iOS 开发的人的建议

Leo 做了一个总结:

"如果你也想学 iOS 开发,我的建议是:

1. 不要追求完美

"你的第一个 App 肯定会很烂,这很正常。不要想着一上来就做出一个完美的产品,先做出来,再慢慢改进。"

2. 从小项目开始

"不要一开始就想做一个很复杂的 App。从一个简单的功能开始,比如一个计数器、一个计算器、一个备忘录。把基础打扎实了,再去挑战更复杂的项目。"

3. 多看别人的代码

"GitHub 上有很多优秀的开源 iOS 项目,多看看别人是怎么写的,学习他们的代码风格和架构设计。"

4. 善用 AI 工具

"AI 可以大大降低学习门槛,但不要过度依赖。先自己尝试,实在解决不了再问 AI。"

5. 保持耐心

"学编程不是一蹴而就的,需要时间和实践。遇到困难是正常的,不要轻易放弃。"

6. 做自己想用的产品

"最重要的是,做你自己真正想用的产品。只有这样,你才会有持续的动力去完善它,而不是做到一半就放弃了。"

现场再次响起了掌声。

尾声:关于创造与行动

时间: 02:34:52 - 02:41:18

Steven 的总结

Steven 走上台,做了最后的总结:

"感谢 Evan 和 Leo 的精彩分享。我觉得今天的三个话题——AI 工具、投资、独立开发——看似不相关,但其实有一个共同的主题:在这个快速变化的时代,我们应该如何思考和行动。"

"第一,保持好奇心。无论是 OpenCloud 这样的新工具,还是美股市场,还是 iOS 开发,如果你不去尝试,你永远不知道它能给你带来什么。"

"第二,从行动中学习。Evan 说得很对,你亏个一两万,比听一百堂课都有用。Leo 也是通过实际做项目,才真正学会了 iOS 开发。理论永远无法替代实践。"

"第三,拥抱不确定性。AI 的发展速度远超我们的想象,市场的波动也总是出乎意料。我们不可能预测未来,但我们可以做的是:保持学习,保持适应,保持行动。"

"最后,找到你真正在乎的事情。无论是做产品、做投资、做内容,如果你只是为了赚钱或者为了完成任务,你很难坚持下去。只有当你真正在乎的时候,你才会愿意投入时间和精力,才会有耐心去打磨每一个细节。"

"今天的分享就到这里。希望大家都能找到自己的'浪',然后勇敢地冲上去。"

最后的互动

分享会正式结束后,大家并没有立刻离开,而是围在一起继续讨论。

有人在问 Evan 关于期权的问题,有人在向 Leo 请教 SwiftUI 的细节,也有人在跟 Steven 讨论 AI 的未来。

咖啡馆的灯光渐渐暗了下来,但讨论的热情依然高涨。

这就是疯狂周六的魅力:一群对技术和未来充满热情的年轻人,在这里交流想法,碰撞思维,然后各自带着新的灵感和动力,继续前行。

【全文完】

附录:关键信息汇总

OpenCloud 相关

核心价值:市场教育,让更多人了解 AI Agent 的可能性
主要问题:安全性不可控,使用门槛高,本质上依赖底层模型
使用建议:
选择最强的模型(Claude 4.6)
频繁使用 neo(重置)和 C(压缩)命令
精心设计 System prompt、User prompt 和 Memory

投资相关

核心理念:跟着钱去冲浪,找到 dt > 0 的增长曲线
为什么选美股:全球资金持续流入,流动性最强
基础策略:
长期持有宽基 ETF(QQQ、SPY)
只用 20-30% 的资产投资股市
永远不要 All In
工具链:TradingView(看图回测)+ 长桥证券(交易)+ AI(辅助分析)

iOS 开发相关

学习路径:
学习 Swift 和 SwiftUI 基础
用 AI 辅助快速上手
从小项目开始实践
研究优秀 App 的设计
不断迭代和打磨细节
AI 工具:ChatGPT → Claude → Cursor
商业化:订阅制,免费 + Pro 版本
最重要的:做自己真正想用的产品

记录整理时间: 2025年2月8日

整理说明: 本文档基于现场录音转写稿,尽可能还原了专家演讲的原始内容、对话细节和技术讨论。部分口语化表达为保持真实性予以保留。

讨论从一个有些尖锐的话题开始。Steven 在社交媒体上刚刚看到一个案例:某个用户兴致勃勃地用上了 OpenCloud,然后把整个 AI 配置文件——包括 API token 和各种加密密钥——直接公开上传到了 GitHub。这个真实的案例引发了在座所有人的讨论:端侧 AI 工具真的安全吗?

技术的不可控性

"即使你的模型是部署在本地的,你也没办法完全控制它的行为。" Steven 的这句话让气氛有些凝重。他解释说,哪怕你在各种 system prompt 和 skill 文档里反复强调"不要上传敏感信息",但 AI 模型本身的生成性质决定了它可能会出现"记忆混乱",做出一些你意想不到的操作。

这个问题的本质在于:OpenCloud 这类工具的强大之处,恰恰也是它的危险所在。它可以帮你操作浏览器、读写文件、发送微信消息——这种"什么都能做"的能力,在给你带来便利的同时,也意味着它随时可能删除你的重要文件,或者把你的私密信息分享出去。

如果部署在 Docker 或 VPS 上,这些风险会降低,但你也会失去它最有价值的本地操作能力。这就像一个经典的悖论:你想要的自由和安全,往往是互相矛盾的。

我们真的在乎安全吗?

但讨论很快转向了另一个更深层的问题。"说实话,我觉得大部分老中其实并不那么在意数据安全。" Steven 的这个观察引起了共鸣。他进一步说明:如果今天是你在这个世界上活的最后一天,你再去思考这个产品好不好,你根本不会考虑安全问题,你只会考虑它到底能做什么。

这个假设性的场景,实际上揭示了一个产品设计的根本问题:当我们这一群技术从业者坐在这里讨论隐私、安全、数据泄露的时候,我们是否陷入了某种"精英偏见"?我们的父母、我们的孩子,以及那些不在这个房间里的绝大多数普通用户,他们真的会像我们一样在乎这些问题吗?

"我们可能需要允许这种偏差的存在。" Steven 说,"从加速主义的角度来看,我们甚至可能要允许自己不再是这个社会的中心。人和 AI 的关系,可能会从现在的'十比零'慢慢变成'八比二',甚至'九比一'。那个滑块会慢慢移动,这是我们必须接受的现实。"

长期视角下的乐观

讨论的最后,大家达成了一个共识:现在我们担心的大部分问题,在未来可能都不会是问题。就像当年我们担心的 GPT-3 的上下文窗口只有几十个 tokens,现在已经到了百万级别。技术会自然地解决很多当前看似无解的难题。

但数据安全这个问题,确实会长期存在。这不是技术能完全解决的,而是一个需要社会观念、法律法规、技术手段共同演进的复杂议题。

二、OpenCloud 的真正价值:从工具到思维方式

讨论自然地转向了 OpenCloud 本身的产品能力。有做产品和商业的同学提出了一个很实际的问题:"我们都很关心 OpenCloud 的能力边界在哪里。如果它真的要产品化,普通用户要怎么用?"

意图识别的困境

问题的核心在于:现在我们用 ChatGPT 或者 Claude 的时候,必须明确告诉它'使用某某 skill',但普通用户的表达习惯是'我想完成一件事情',他们期待 AI 自动去调用合适的工具。这个看似简单的需求,背后其实涉及复杂的意图识别技术。

更让人困扰的是,即使是解决一些很简单的问题,OpenCloud 也会调用 skill、经历漫长的 thinking 过程,消耗大量的 token。这个路径显然不是最优的,甚至可能还不如直接用一个基础的大模型来得快。

有人提出:有没有办法优化它的调用逻辑,让它在面对简单问题时不要"杀鸡用牛刀",在面对复杂问题时才启用完整的 skill 调用机制?

汽车的外壳与引擎

对于这个问题,Steven 给出了一个很生动的比喻:"OpenCloud 就像汽车的外壳,真正重要的是引擎和电池——也就是底层的模型。"

他解释说,如果你把 OpenCloud 切换到一个很弱的模型,比如 Kimi 1.5 或者 2024 年初的那些模型,你会发现它一点都不神奇,甚至完成任务的能力还不如 OpenAI 当时最基本的 thinking mode。这说明什么?说明 OpenCloud 的价值,本质上还是依赖于底层模型的能力。

"我们现在看到的很多问题,比如 token 消耗、路径优化,这些在我看来都是'汽车外壳'层面的问题。当模型能力再提升一个量级,当上下文窗口从百万级到达十亿级,这些问题可能就不再是问题了。你根本不用在意那些细枝末节的优化。"

这个观点在技术社区其实有很大的争议,但它确实提供了一个值得思考的视角:在快速迭代的技术领域,我们应该把精力放在什么地方?是去优化当前工具的性能,还是去思考更本质的问题?

实践中的三要素框架

当然,对于现在就要使用 OpenCloud 的人来说,还是有一些实用的方法。有位参会者分享了他的经验:"我自己在用的时候,发现有三个要素非常重要。"

第一是模型的选择。他有朋友也装了 OpenCloud,但用的是拼音或者其他弱模型,体验非常差。而他自己全程使用 Claude 4.5,甚至 4.6,体验完全不同。模型的能力是最根本的。

第二是上下文的干净程度。OpenCloud 的设计会让你忘记"上下文"这个概念——你没有一个明确的"新建对话"按钮。但实际上,受限于现有模型的能力,清理上下文仍然非常重要。他会频繁使用两个命令:neo(重置上下文)和 C(压缩上下文),让 AI 更好地理解下一个任务。

第三是提示词的设计。这包括三个层次:system prompt(定义 AI 的角色和能力边界)、user prompt(明确具体任务和策略),以及 memory(一个可以按需搜索的知识库)。这三块合力,才能让 AI 以合适的方式解决问题。

OpenCloud 的市场教育价值

讨论的最后,大家一致认为:OpenCloud 可能只是一个过渡态产品,但它最大的贡献是市场教育。就像当年微信支付培养了中国人的移动支付习惯一样,OpenCloud 让更多人看到了 AI Agent 的可能性。未来一定会有更多、更好的产品出现,解决它现在存在的各种问题。

"它得做这个市场教育,让大家知道未来是什么样子。这很重要。它可能只是一个过渡态,但在未来的某个阶段,会有更多真正成熟的产品长出来。"

三、AI 工具会引发硬件涨价吗?一个经济学问题

讨论中有人提出了一个有趣的问题:"OpenCloud 这类工具如果真的普及了,会不会导致 Mac Mini 或者其他个人电脑硬件出现像当年比特币挖矿导致显卡涨价那样的情况?"

个人需求的真实占比

Steven 给出了一个让人意外的数据:"个人市场的需求,相对于数据中心和企业级市场,可能连 10% 都不到。"

这是一个很重要的认知。我们往往会高估个人消费者市场的影响力。实际上,真正驱动硬件价格的,是那些大规模采购的企业客户。一个数据中心的采购量,可能相当于几十万个普通消费者。

从经济学的规模效应来看,需求增加不一定导致价格上涨。当一个东西从满足 100 个人的需求,变成满足一万个人、十万个人的需求时,由于规模效应和供应链的集中,价格反而可能下降。

"最贵的是一个人的需求。当有 100 个人、一万个人、十万个人都有这个需求时,价格反而会降低。" Steven 解释说,"当然,如果这个需求需要通过芯片算力、需要受到物理定律的限制,那可能会很贵。但如果只是软件层面的、或者现有产能可以满足的,它不一定会很贵,甚至可能持续降价。"

内存涨价的真相

那为什么我们看到内存价格在涨?Steven 给出了一个很明确的答案:"美光把原本面向个人 PC 的产能,全部切换给了数据中心,给了英伟达这些大客户。"

这才是内存涨价的根本原因。不是因为个人需求暴增,而是因为供应链的资源分配发生了变化。当厂商发现卖给数据中心能赚更多钱时,他们自然会调整产能。这是一个供给侧的故事,而不是需求侧的故事。

苹果的供应链能力

至于 Mac Mini 会不会缺货,Steven 显得很乐观:"苹果的扩产能力和中国的工业能力是绑定的。短期可能会有库存紧张,但最多等两个星期就能恢复。"

他还提到一个有趣的观点:OpenCloud 的门槛其实还是很高的。你不能指望普通人通过一句话就把所有事情做完。这个市场远没有达到那种"全民使用"的程度。大多数人可能听都没听说过这个工具,更别说去使用它了。

"所以我觉得对硬件需求的影响微乎其微。更大的影响力量,还是来自企业级市场和数据中心的需求变化。"

四、跟着钱去冲浪:一位转码交易员的投资哲学

下午的分享进入了最激动人心的环节。Evan(艾伦)走上台,准备分享他关于美股投资和量化交易的经验。他先做了个自我介绍:2019 年本科毕业,原本想去富途做产品经理,但最终去了华泰证券。一年后发现券商的工作和他想象的不一样,于是转行写代码,先后在字节跳动、地平线工作,现在在某个工厂。但他的主业其实是写文章——之前写投资类文章,后来写技术文章。

"我希望今天不是教大家怎么炒股,而是分享一些更底层的逻辑。" Evan 说,"工具会变,AI 也会变,但思维方式和对资源配置的理解,这些东西才是更重要的。"

钱的本质:一个调令系统

Evan 分享了一个改变他投资观念的概念。他在玩《战地》游戏的时候,游戏里抢银行的场景会喊"Take your vote!"——Vote 在英语里不只是"选票",还代表一种"选择权"、一种"资源调令"。

"钱不仅仅是纸币,它本质上是资源分配的凭证。" Evan 说,"一旦你建立了这个思维,很多事情就变得清晰了。"

他举了个例子:我们经常看到新闻说"某某市场蒸发了几万亿美元"。那些钱真的蒸发了吗?真的凭空消失了吗?

"并不是。所谓的暴跌,只是有人把股票这个'货'卖出去,换成了现金。钱并没有被烧掉,只是从一个地方流向了另一个地方。可能从科技行业流向了房地产,可能从股市流向了债券。关键是:你知不知道它去了哪里?"

如果你只是一个普通散户,看到股市下跌,你可能只会骂几句,然后等着解套。但如果你理解了资金的流动性,你就会去思考:钱流向了哪里?下一个会涨的是什么?

投资就像冲浪。你需要知道整个泳池的水流方向,知道哪里的浪最大。你需要的不是在原地等待,而是主动去寻找那些资金正在涌入的地方。

为什么选择美股?

Evan 花了很长时间解释为什么他选择投资美股而不是 A 股或加密货币。

"美股市场之所以能年年保持增长,底层逻辑是什么?" 他向台下互动。有人回答说是因为美元霸权、石油结算,印出来的美元最终会回流到美国市场。

Evan 点点头:"这是一个重要的原因。但更根本的是,美国是全球有钱人的资产配置首选。只要你在地球上有点钱,只要你不是完全与世隔绝,你的投资顾问、你的理财规划,一定会告诉你:把一部分钱配置到美国市场。"

这意味着什么?意味着每时每刻,都有天量的资金从全球各地流入美股。这个市场接收的资金流入量,是一个天文数字。无论是加息还是降息,无论短期有什么波动,长期趋势就是向上的。

"如果你想搞钱,一定要去流量最大的池子。毫无疑问,那就是美国市场。"

股票的发明:分散风险的智慧

为了说明股票市场的价值,Evan 讲了一个历史故事。

股票最早是荷兰东印度公司发明的。在大航海时代,造船、雇佣船员、购买货物,这些都需要巨额资金,而且风险极高——船可能沉没,船员可能叛变,货物可能被海盗抢劫。单个商人根本承担不起这样的风险。

于是他们发明了股票这种机制:把风险分散给整个社会。你买一股,我买一股,大家一起承担风险,也一起分享收益。

"荷兰本身没什么资源,也不是大国,但通过股票这种金融机制,它把整个社会的资源全部投入到大航海时代。" Evan 说,"而且如果你当时买了荷兰东印度公司的股票,你会非常爽——它持续分红了 200 年。"

这个故事说明:股票不只是一张纸,它代表的是一种风险分散机制,一种资源配置机制。这个机制经过几百年的演进,已经非常成熟。

增长的数学模型

Evan 给出了一个判断增长的简单标准:"如何衡量一个东西是在持续增长?高中数学就教过:求导,看 dt 是否大于零。只要在正区间,你就不会有大问题。"

这意味着什么?意味着你要找那些持续有人投入、持续有资金流入的赛道。AI 行业是这样,某些能源股是这样,黄金也是这样。它们都代表了某种"稀缺资源"。

"我们要找的不是零和博弈,而是正和游戏。我们要把自己放在 dt > 0 的环境里。"

策略实践:QQQ 的回测

Evan 展示了一些具体的交易策略回测数据。他以纳斯达克 100 指数基金 QQQ 为例:

如果你从 1993 年开始持有 QQQ,一直持有 26 年到现在,你的回报大约是 13 倍。听起来不错,对吧?但你可能忘记了,你的最大回撤有可能达到 82%。这意味着你可能会经历一段时间,你的账户缩水超过 80%。大多数人根本扛不住这样的心理压力。

那有没有办法既保持可观的回报,又降低风险?Evan 分享了一个简单的策略:加入均线判断。当 QQQ 跌破 200 日均线时,立即卖出,等重新站上均线再买回来。

这个策略的回报会降到 8 倍左右,但最大回撤也大幅降低。对于大多数人来说,这可能是一个更可接受的风险收益比。

"如果你再激进一点,可以用 2 倍或 3 倍杠杆的 ETF。" Evan 说,"美股市场有很多这样的产品,基金公司自带杠杆去建仓。当然,收益更高,风险也更高。"

工具的选择:长桥与 TradingView

Evan 特别推荐了两个工具。

第一是长桥证券。"我看了很多券商,长桥对个人开发者最友好。它的 API 开放程度很高,你可以很方便地获取历史数据、进行策略回测。相比之下,富途虽然名气大,但在这方面做得没那么好。"

第二是 TradingView。"这是一个面向个人的回测平台。你不需要什么机构账户,只要会写一点 Python 脚本,就可以把你的策略跑一遍,看看历史表现如何。"

他还特别强调了一个 MCP(Market Context Protocol)工具,可以直接在 Claude 里调用,实时获取股票数据,生成专业的分析报告。

"但我不建议让 AI 直接帮你交易。" Evan 笑着说,"因为美股每笔交易都有手续费,大约是万分之二。如果让 AI 高频交易,你的手续费会非常可怕。AI 适合当军师,具体操作还是要你自己来。"

认知与风险

分享的最后,Evan 讲了他的核心观点:"股市本质上是通过认知赚钱。如果你能在 51% 的人知道答案之前就知道,你就能赚钱。但如果你只是跟单、听消息,那就危险了——凭什么别人要帮你赚钱?图什么?"

他还特别提醒新手:"如果你要入场,建议从 ETF 开始,不要一开始就碰期权、期货这些高风险产品。亏损是最好的老师,但你得控制好亏损的规模,不要一次就亏到爆仓。"

有人在台下问了一个灵魂问题:"你炒股赚钱了吗?"

Evan 坦诚地笑了:"去年和前年确实赚了一些。但今年年初的大跌,我也亏了不少。这就是市场,没有人能永远赚钱。重要的是建立正确的思维框架,理解资金流动的逻辑。工具会变,市场会变,但这些底层的东西不会变。"

五、用 AI 做一款真正好用的产品:一位大四学生的独立开发之路

最后一个分享环节,是一位大四学生的 iOS 开发经验。他显得有些紧张,但讲起自己的产品时,眼睛里有光。

"大家好,我是...我在推特上的名字是..." 他先做了自我介绍,"我在业余时间独立开发了一款叫 NeoDB 的 iOS 应用。这也是我开发的第一款应用,现在已经上架 AppStore,有 1 万 1 千多个用户,GitHub 上也获得了 3000 多个 star。"

台下响起了掌声。一个大四学生,第一次做应用就能有这样的成绩,确实不容易。

为什么做 NeoDB?

"NeoDB 是一个开源的书影音标记平台,有点像豆瓣。" 他展示了应用的界面,"你可以标记你看过的电影、读过的书、听过的音乐、玩过的游戏,可以打分、写评论,也可以看其他人的推荐。"

为什么会做这个?他给出了一个很简单的答案:"因为我自己有这个需求。"

这呼应了下午最后那句金句:"Beautiful yourself is the fastest way to beautiful everyone"——为自己做产品,是为所有人做产品的最快路径。

"NeoDB 本身是一个网站,但它没有官方的手机 app。我自己就是这个网站的用户,我想在手机上用,所以就决定自己做一个。" 他说,"这就是最好的产品起点:从自身需求出发。"

产品的复杂度:冰山之下

他展示了应用的多个截图:时间线、发现页、标记页、设置页、搜索、用户资料、条目详情...密密麻麻的页面让台下的人开始意识到,做一款应用远比想象中复杂。

"这些页面其实只是 app 的 20%。" 他说了一句让很多人吃惊的话。

"为什么?因为每做一个页面,每开发一个新功能,你都要设计好几个状态。第一是成功状态——页面正常显示。第二是加载状态——数据还在请求中。第三是错误状态——网络错误、服务器错误、用户权限不足...这可能还要细分成好几种。"

他继续说:"也就是说,每开发一个功能,至少需要三套 UI。而且这还没算那些边缘情况:用户没有网络怎么办?用户切换账号怎么办?数据同步失败怎么办?这些都需要考虑。"

"所以我说这只是 20%,剩下的 80% 是你看不见的打磨和细节处理。"

从零到产品的四个阶段

他分享了自己的开发过程,总结成四个阶段:

第一阶段:有想法。"这个想法不需要多么专业。很多好的 idea 都是外行人提出来的。" 他举了个例子:他认识一个艺术类的朋友,了解 AI 后做了一个跟音乐和艺术相关的 app。"如果只是互联网从业者,可能根本想不到这个需求。"

第二阶段:跑通核心功能。"不要想着一上来就做一个完美的产品。我的第一版设计非常简陋,完全是 AI 生成的,功能只有两个:登录,然后标记条目。但只要这个核心功能跑通了,MVP 就成立了。"

第三阶段:打磨细节。"这是最花时间的阶段,可能占了整个开发时间的 70%。" 他说,"因为 AI 很擅长做一个单独的页面,但要让整个 app 有统一的设计语言、流畅的动画、一致的交互逻辑,这需要你一点一点地调。"

他特别强调:每次只改一个配色,或者只加一个动画,不要一次性大改。"因为 AI 容易遗漏细节。如果你一次给它太多指令,它可能会覆盖掉之前的功能。所以一定要用 Git 做版本管理,随时可以回滚。"

第四阶段:上架与迭代。"一旦你完成了第一次上架,后面的路就会清晰很多。用户会给你反馈,你会知道下一步该做什么。"

AI 是工具,人是核心

他花了很长时间讲述一个观点:AI 时代,模型不重要,人才重要。

"模型每天都在更新。昨天 Anthropic 发布了 Claude 4.6,OpenAI 发布了 5.3,DeepSeek 发布了 2.5...模型会变,但使用模型的人不会变。" 他说,"同样的模型,不同的人去用,结果完全不同。同样的人,用不同的模型,结果也不同。所以关键是人。"

他给出了一个很生动的例子:"AI 可以帮你生成页面、写代码、做设计,但你的产品叫什么名字?产品要解决什么问题?配色是什么风格?动画要多快?这些决策都来自人。AI 是你的助手,但它不能替代你做决策。"

他还提到了一个让很多人共鸣的焦虑:"我经常在小红书上刷到有人说'三天做了一个 app','两天上架 AppStore'。我会焦虑,觉得自己花一个月打磨细节是不是太慢了?"

"但后来我发现,那些快速批量生成的产品,就像 AI 批量生成的文章一样,其实并没有什么竞争力。真正好用的产品,一定是人主导的、精心打磨的产品。因为产品是做给人用的,只有人才知道人需要什么。"

审美是长期主义

有人问他:怎么培养产品审美?

他坦诚地说:"审美没有速成的方法。它是一个长期积累的过程。"

他的建议是:多关注优秀的设计师,多体验精心设计的应用,多观察那些看似微小但其实很重要的细节——比如字体对不对齐,比如能不能左滑返回,比如动画的速度是不是刚好。

"我会推荐大家关注一些设计师的推特账号,看他们采访的那些优秀应用的开发者。你不需要完全理解他们的技术,但去体验那些应用,你会慢慢建立起自己的品味。"

他还推荐了一个原型工具 Excalidraw:"它的特点是线条不完美,这反而会让你专注于整体结构,而不是纠结于像素级的细节。有时候我会先画个原型,有时候我会直接让 AI 生成,然后在它的基础上调整。"

商业化的思考

关于如何赚钱,他分享了自己的策略:"免费下载 + 应用内购。不要设置下载就要钱,那会大幅降低转化率。"

他的做法是:把核心功能做成免费的,让用户先体验。然后设置一些高级功能,比如每天免费用 5 次,第 6 次开始需要付费。"让用户先养成依赖,然后引导付费,转化率会更高。"

有人问:收入怎么处理税务问题?他轻松地说:"苹果会自动处理各国的税务,你只管收钱就好。对于我这种小个人开发者来说,目前收入也不高,不用太担心这个。"

完成比完美重要

他的分享接近尾声时,说了一句很有力量的话:"一定要把产品做完,然后上架。哪怕不完美也没关系。"

"我以前也做过一些产品,但因为完美主义,总觉得还不够好,所以最终都没有发布。但这次我强迫自己:先做完,先上架,然后再慢慢迭代。只要迈出了第一步,后面的路就会无比清晰。"

"就像今天,我们每个人都从家里走出来,来到这个会场。你迈出了第一步,你就到了。如果你一直在家里想'我要不要去''路上会不会堵车''我的分享会不会不好',那你永远到不了。"

台下响起了热烈的掌声。

尾声:人,才是最重要的变量

三个小时的分享会结束了,窗外天已经黑了。大家没有急着离开,而是围在一起继续讨论,交换微信,分享各自的项目。

这场分享会覆盖的主题很广:从 AI 安全到产品设计,从投资哲学到独立开发,从技术工具到商业模式。但如果要找一个贯穿全场的主题,那就是主持人 Steven 在最后总结时说的那句话:

"Beautiful everyone is the fastest way to beautiful no one. Beautiful yourself is the fastest way to beautiful everyone."

在这个 AI 每天都在进化、工具每天都在更新的时代,真正不变的是什么?是人的需求,是人的审美,是人的判断力,是人的创造力。

OpenCloud 可能会被更好的工具取代,QQQ 的策略可能会失效,NeoDB 可能会被其他应用超越。但如果你理解了底层的逻辑——理解了钱是如何流动的,理解了产品是如何打磨出来的,理解了用户真正需要的是什么——那么无论外界如何变化,你都能找到自己的位置。

AI 是工具,模型会变,但人不会变。在这个快速变化的时代,最稀缺的不是技术,而是判断力;不是工具,而是思维方式;不是速度,而是方向。

咖啡馆的灯光温暖而明亮。这群年轻人带着满脑子的想法和启发,走进上海的夜色。他们中可能会有人真的开发出一款改变行业的产品,可能会有人在美股市场找到自己的投资方法,也可能会有人继续探索 AI 的边界。

但更重要的是,他们理解了一个道理:在 AI 时代,人,才是最重要的变量。

记录者注: 本文基于 2025 年 2 月 7 日上海"疯狂周六"线下活动的录音整理而成。为了阅读的流畅性,对口语表达进行了适当的文学化处理,但核心观点和事实均来自原始录音。部分技术细节和数据可能因转写误差而存在偏差,仅供参考。