想知道谁在裸泳吗?
无数人都在问一个问题：高考400分，到底选择民办三本，还是顶尖公立高质量大专。
我就反复问这些人一件事：
一个教育集团，投资几亿开设一所民办三本，开设旅游管理、电子商务、工商管理、动漫设计这些纯垃圾专业，是为了什么目的？
A. 集团老板大发慈悲，不断烧钱，挽救这些高考400分的青年， 拯救你们的人生和未来，精选一批最牛逼最好的专业，给你们本科学位，送你们进入社会，成为比肩公立本科的有用人才，老板就是观世音菩萨再世，就是你的救世主；
B. 纯挣钱，为了挣你一年7万人民币、四年30万人民币的学费。
来，纠结这些垃圾民办三本 vs 公立顶级大专机械电子护理的朋友们，你们来说说，上面这道题到底选A还是B？
昨天有个家长咨询我，说妈妈失明，爸爸辛苦工作，收入不高，孩子高考400分，拼命要读民办三本大专，家里到底该怎么办？
我说，这件事很好办，你给孩子两个选项：
A. 读民办三本，家里给你付学费，大学毕业后自谋生路，家里再也掏不出一分钱；
B. 让孩子踏踏实实去公立民办大专学护理、机械、电子、制造类的专业，然后把民办大专的学费30万现金存着，孩子毕业之后，直接30万现金送到孩子手里。
当你给出这两个选项后，孩子自然知道该选什么了。
我就反复问这些人一件事：
一个教育集团，投资几亿开设一所民办三本，开设旅游管理、电子商务、工商管理、动漫设计这些纯垃圾专业，是为了什么目的？
A. 集团老板大发慈悲，不断烧钱，挽救这些高考400分的青年， 拯救你们的人生和未来，精选一批最牛逼最好的专业，给你们本科学位，送你们进入社会，成为比肩公立本科的有用人才，老板就是观世音菩萨再世，就是你的救世主；
B. 纯挣钱，为了挣你一年7万人民币、四年30万人民币的学费。
来，纠结这些垃圾民办三本 vs 公立顶级大专机械电子护理的朋友们，你们来说说，上面这道题到底选A还是B？
昨天有个家长咨询我，说妈妈失明，爸爸辛苦工作，收入不高，孩子高考400分，拼命要读民办三本大专，家里到底该怎么办？
我说，这件事很好办，你给孩子两个选项：
A. 读民办三本，家里给你付学费，大学毕业后自谋生路，家里再也掏不出一分钱；
B. 让孩子踏踏实实去公立民办大专学护理、机械、电子、制造类的专业，然后把民办大专的学费30万现金存着，孩子毕业之后，直接30万现金送到孩子手里。
当你给出这两个选项后，孩子自然知道该选什么了。
阿里刚刚发完2025财年年报，数据还算亮眼，这届管理层写了上任以来的第二封股东信，也总算走到了不再需要对市场解释自己要做什么选择的阶段，从发牌变成了出牌。
发牌的时候，只知道自己手上有什么牌，再怎么有计划，也不清楚这么打会有什么结果，而在出牌的时候，根据已经打出去的牌面和反馈，确定性只会越来越高。
对于阿里而言，重回正轨、估值修复这些「欲扬先抑」的词句，已经是上一个版本的调门了，新的表达方式，是用对的结果核验对的原因。
归因是很重要的，前几天刷到雪球的创始人方三文发贴，大意是说阿里走的弯路之一就包括错误的归因，顺境时过分自我膨胀，逆境时又过分自我怀疑。
听起来确实话不糙理也不糙，阿里内网屡有热贴出圈，大多数相互明白的问题，都能用归因迷惑来做出解释。
公允地说，过去两年来，阿里的战略清晰很多。聚焦核心业务、重注AI，都是过去两年来经过时间验证的正确结果。从好的结果出发，阿里也要让大伙知道公司变革折腾的理由是什么：做正确的事情，而不是正确的做事情。
简单来说，阿里对于核心业务的定义就是「基本盘+未来」，电商是基本盘，AI+云构建起阿里面向未来的第二增长曲线，二者未来必然会有交叉甚至融合，电商本身也是AI转型升级的重要战场，所以必须并行增长，用战略换未来。
组织架构的最近变动也对应得上，饿了么和飞猪突然并入电商事业群，以及合伙人名单的瘦身缩减，都是在不断厘清聚焦的目标，加上退出高鑫、银泰，排除多余的干扰，用一句话来总结，就是除了重要的事情，都是不重要的事情。
当然，不重要的事情，未必没有价值，只是这个价值不能再由集团来赋予，得是业务自己去挣到手，所以在这一年来，大文娱盈利了，高德盈利了，盒马盈利了，多个业务经营效率提升，称得上是一个小而意外的奇观了。
所以在上一个财年，阿里在营收继续增长的前提下，净利大涨77%，这就是学会「划重点」的回报，淘天、阿里云、钉钉、夸克等代表性业务的表现也普遍亮眼，各自出击，各有担当，这是最好的管理观感。
至于「AI+云」，这可能是阿里最长志气的一面旗帜了，很多时候，信心的来源其实会是对手给的，随着Qwen 3仍然扮演着开源大模型的扛把子——通义全系列下载量超过3亿次，全球衍生模型数量超过10万个——Meta的Llama 4已经完败下来，扎克伯格到处开支票买人的行为，更是显出内部的不堪，所以才想通过收购「弯道超车」。
这边风景独好，当然可以松弛。但阿里还是坚持做难而正确的事。
蔡崇信和吴泳铭在股东信的结尾写得很有意思，说阿里这家公司没有守成的基因，永远在创业的路上。
守成和创业的争辩，出自司马光的「资政通鉴」，唐太宗问房玄龄和魏征：「创业与守成孰难？」两人一个经历了打天下，一个起身于守天下，自然分别表示创业更难和守成更难。
话虽如此，政治和商业、权力和技术的差别巨大，阿里意欲告诉股东的，不过是科技史的常识，AI时代技术趋势瞬息万变，那些产品和服务并非看得见摸得着的某种固定资产，守是守不住的，在一个各行各业都在「打破常规」的趋势里，阿里也要确保组织的朝气。
永远年轻、永远热泪盈眶，描述的从来不是年纪，而是心态和周期。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
发牌的时候，只知道自己手上有什么牌，再怎么有计划，也不清楚这么打会有什么结果，而在出牌的时候，根据已经打出去的牌面和反馈，确定性只会越来越高。
对于阿里而言，重回正轨、估值修复这些「欲扬先抑」的词句，已经是上一个版本的调门了，新的表达方式，是用对的结果核验对的原因。
归因是很重要的，前几天刷到雪球的创始人方三文发贴，大意是说阿里走的弯路之一就包括错误的归因，顺境时过分自我膨胀，逆境时又过分自我怀疑。
听起来确实话不糙理也不糙，阿里内网屡有热贴出圈，大多数相互明白的问题，都能用归因迷惑来做出解释。
公允地说，过去两年来，阿里的战略清晰很多。聚焦核心业务、重注AI，都是过去两年来经过时间验证的正确结果。从好的结果出发，阿里也要让大伙知道公司变革折腾的理由是什么：做正确的事情，而不是正确的做事情。
简单来说，阿里对于核心业务的定义就是「基本盘+未来」，电商是基本盘，AI+云构建起阿里面向未来的第二增长曲线，二者未来必然会有交叉甚至融合，电商本身也是AI转型升级的重要战场，所以必须并行增长，用战略换未来。
组织架构的最近变动也对应得上，饿了么和飞猪突然并入电商事业群，以及合伙人名单的瘦身缩减，都是在不断厘清聚焦的目标，加上退出高鑫、银泰，排除多余的干扰，用一句话来总结，就是除了重要的事情，都是不重要的事情。
当然，不重要的事情，未必没有价值，只是这个价值不能再由集团来赋予，得是业务自己去挣到手，所以在这一年来，大文娱盈利了，高德盈利了，盒马盈利了，多个业务经营效率提升，称得上是一个小而意外的奇观了。
所以在上一个财年，阿里在营收继续增长的前提下，净利大涨77%，这就是学会「划重点」的回报，淘天、阿里云、钉钉、夸克等代表性业务的表现也普遍亮眼，各自出击，各有担当，这是最好的管理观感。
至于「AI+云」，这可能是阿里最长志气的一面旗帜了，很多时候，信心的来源其实会是对手给的，随着Qwen 3仍然扮演着开源大模型的扛把子——通义全系列下载量超过3亿次，全球衍生模型数量超过10万个——Meta的Llama 4已经完败下来，扎克伯格到处开支票买人的行为，更是显出内部的不堪，所以才想通过收购「弯道超车」。
这边风景独好，当然可以松弛。但阿里还是坚持做难而正确的事。
蔡崇信和吴泳铭在股东信的结尾写得很有意思，说阿里这家公司没有守成的基因，永远在创业的路上。
守成和创业的争辩，出自司马光的「资政通鉴」，唐太宗问房玄龄和魏征：「创业与守成孰难？」两人一个经历了打天下，一个起身于守天下，自然分别表示创业更难和守成更难。
话虽如此，政治和商业、权力和技术的差别巨大，阿里意欲告诉股东的，不过是科技史的常识，AI时代技术趋势瞬息万变，那些产品和服务并非看得见摸得着的某种固定资产，守是守不住的，在一个各行各业都在「打破常规」的趋势里，阿里也要确保组织的朝气。
永远年轻、永远热泪盈眶，描述的从来不是年纪，而是心态和周期。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
有些朋友来问我，怎么看待昨晚YU7的那20多万的订单。
震撼，但不心动也无感。粮食家每一次的动作都是全网热点，吸睛之作，人家知道怎么玩流量。
但我对它家车子的印象，主要来自于之前跟一个tier 1核心供应商吃饭，他们分享过一些故事。目前他们手里的客户存在三种特点：
第一种是对原料和工艺标准要求很高，但是最终下线的检验检测的要求却有点松，代表的企业有一家B字头的德国车企。
第二种是对材料要求不太高，但是终检的标准抓得挺严的，代表企业是C和B字头的中国车企。
第三种是对材料和过程工艺标准都要求不高，而且终检更基本没有太多要求。你们猜猜说的是谁。对，就是粮家企业。
这只是一家零部件企业给出的案例。
我始终觉得车子是世间所有消费级产品里，最需要强调耐久性、可靠性和安全性的。很多人可能不介意把车当个可以装逼的玩具去买，那是每个人的自由，无所谓。
但知道这个行业的问题越多，最近是不太敢买国内的车子了，有的部分已经卷得毫无底线了。可悲。
by @Mr.Cool #你不知道的行业内幕
震撼，但不心动也无感。粮食家每一次的动作都是全网热点，吸睛之作，人家知道怎么玩流量。
但我对它家车子的印象，主要来自于之前跟一个tier 1核心供应商吃饭，他们分享过一些故事。目前他们手里的客户存在三种特点：
第一种是对原料和工艺标准要求很高，但是最终下线的检验检测的要求却有点松，代表的企业有一家B字头的德国车企。
第二种是对材料要求不太高，但是终检的标准抓得挺严的，代表企业是C和B字头的中国车企。
第三种是对材料和过程工艺标准都要求不高，而且终检更基本没有太多要求。你们猜猜说的是谁。对，就是粮家企业。
这只是一家零部件企业给出的案例。
我始终觉得车子是世间所有消费级产品里，最需要强调耐久性、可靠性和安全性的。很多人可能不介意把车当个可以装逼的玩具去买，那是每个人的自由，无所谓。
但知道这个行业的问题越多，最近是不太敢买国内的车子了，有的部分已经卷得毫无底线了。可悲。
by @Mr.Cool #你不知道的行业内幕
300分是第一个分界线，0-300区间的人数在消失，说明有备而来的考生越来越多。
450分是第二个分界线，450-650区间有很多技术性提分手段，于是更多考生挤进了“山峰右侧”，分数的分布逐年右倾，也就是逐年变卷。
650分以上的提分空间已被榨干，前5%的学生已经卷到了极致，甚至有小幅回落，因为技术性手段没用了，这里更多是综合身心健康和心智成熟的较量，说到底就是卷得身心俱疲了。
by @哈雷Halley #你不知道的行业内幕
我为什么不再推荐600分以下的学计算机？
我发现一个大问题，就是如果不热爱编程，这帮人进了大学是真他妈不学习，进了个普通211，大四了连你妈妈的bubble sort的时间复杂度都不会，大学四年就会个Java基本语法。
充分说明了一个问题：你高考数学物理都他妈不学，你能进大学认真上课，认真学编程吗？
编程这玩意儿，大专毕业了认真学，天花板都极高；清北毕业了不好好学，也一样没饭吃。
我反复讲过一些例子，比如我国著名作家、学者许知远，当年就是北大计算机系毕业的，因为不爱学习，不听课，于是干脆干别的去了。
我发现最大的问题是，在中国，几乎所有211和一部分末流985，里面计算机系的学生里面，几乎一大半都他妈压根就不学习，天天打游戏、刷抖音、旅游、吃吃喝喝，压根就你妈妈的根本不学习，
如果能在一个大城市读大学，比如深圳大学CS，或者上财CS，好歹周围一大堆实习和工作的机会，逼着你去校外找机会，逼着你刷题、面试、准备准备简历；
如果你去个太原理工CS，虽然舔着脸说自己是个211，一年软件工程招2000人，2000人天天大眼瞪小眼，大学四年一点他妈基本知识都不碰，大四又他妈回到了山河四省的考公、考编、考研的陷阱里。
我还是那句话，大学四年计算机，每门专业课值30万人民币，你学一门，你就给自己挣30万，你学10门，你就给自己挣300万，出了学校校门就可以直接捡钱，
但我没想到，当今的绝大多数211和相当一大批中下游985的计算机科班毕业的大学生，是他妈真的一丁点都不学，不刷题，不准备面试，不实习，
到了大四毕业之前，整个人生写的代码不超过2000行，绝大多数还是你妈妈抄的，随便问个leetcode就傻眼，稍微写个easy的题就漏洞百出，
所以我发自内心地告诉大家一个道理，如果你高中阶段不是热爱编程，你高中三年拼尽全力，认认真真学习，数学物理死活学不进去，最后高考还只考不到600分，
那你就千万别学计算机了，早早学个电子、电气、自动化、机械、临床、麻醉、医学检验之类的，给你保个底，让你毕业有碗饭吃。
我还是那句话，不要觉得自己高考报上计算机专业，就有一碗程序员的饭——计算机这个专业，不学就是不会，就等于没有饭，哪怕清华CS毕业，不学也没有饭。
你高中三年都学不好数学和物理，你凭什么能认证你大学四年能学好CS？
我发现一个大问题，就是如果不热爱编程，这帮人进了大学是真他妈不学习，进了个普通211，大四了连你妈妈的bubble sort的时间复杂度都不会，大学四年就会个Java基本语法。
充分说明了一个问题：你高考数学物理都他妈不学，你能进大学认真上课，认真学编程吗？
编程这玩意儿，大专毕业了认真学，天花板都极高；清北毕业了不好好学，也一样没饭吃。
我反复讲过一些例子，比如我国著名作家、学者许知远，当年就是北大计算机系毕业的，因为不爱学习，不听课，于是干脆干别的去了。
我发现最大的问题是，在中国，几乎所有211和一部分末流985，里面计算机系的学生里面，几乎一大半都他妈压根就不学习，天天打游戏、刷抖音、旅游、吃吃喝喝，压根就你妈妈的根本不学习，
如果能在一个大城市读大学，比如深圳大学CS，或者上财CS，好歹周围一大堆实习和工作的机会，逼着你去校外找机会，逼着你刷题、面试、准备准备简历；
如果你去个太原理工CS，虽然舔着脸说自己是个211，一年软件工程招2000人，2000人天天大眼瞪小眼，大学四年一点他妈基本知识都不碰，大四又他妈回到了山河四省的考公、考编、考研的陷阱里。
我还是那句话，大学四年计算机，每门专业课值30万人民币，你学一门，你就给自己挣30万，你学10门，你就给自己挣300万，出了学校校门就可以直接捡钱，
但我没想到，当今的绝大多数211和相当一大批中下游985的计算机科班毕业的大学生，是他妈真的一丁点都不学，不刷题，不准备面试，不实习，
到了大四毕业之前，整个人生写的代码不超过2000行，绝大多数还是你妈妈抄的，随便问个leetcode就傻眼，稍微写个easy的题就漏洞百出，
所以我发自内心地告诉大家一个道理，如果你高中阶段不是热爱编程，你高中三年拼尽全力，认认真真学习，数学物理死活学不进去，最后高考还只考不到600分，
那你就千万别学计算机了，早早学个电子、电气、自动化、机械、临床、麻醉、医学检验之类的，给你保个底，让你毕业有碗饭吃。
我还是那句话，不要觉得自己高考报上计算机专业，就有一碗程序员的饭——计算机这个专业，不学就是不会，就等于没有饭，哪怕清华CS毕业，不学也没有饭。
你高中三年都学不好数学和物理，你凭什么能认证你大学四年能学好CS？
Dayu：https://anotherdayu.com/2025/6919/
Jack：https://veryjack.com/technique/about_my_blog_theme/
#WordPress #Theme
频道：@FindBlog
群组：@FindBlog_Group
一个高二学生，高考大概400分出头，未来有两条路：
1. 转文科，学艺术，找培训班练素描，找一个最体面的三本艺术类专业，然后毕业即失业；
2. 选理科，读一线城市最好的大专，学机械（干数控机床）、计算机技术（运维）、护理，毕业踏踏实实月薪1万；
绝大多数混蛋家长，都会把孩子往第一条路上赶。
1. 转文科，学艺术，找培训班练素描，找一个最体面的三本艺术类专业，然后毕业即失业；
2. 选理科，读一线城市最好的大专，学机械（干数控机床）、计算机技术（运维）、护理，毕业踏踏实实月薪1万；
绝大多数混蛋家长，都会把孩子往第一条路上赶。
又来跟你们考古了。
很多文盲三低人士眼里的历史：
2022年年底，ChatGPT横空出世，OpenAI憋了七八年，终于放大招了。
真正NLP发展的历史：
2017年，Google发布transformer（attention is all you need）
大家：我操，牛逼，一个伟大的时代到来了。
2018年，Google发布encoder only BERT发布，OpenAI发布decoder only GPT。
大家：我操，更牛逼了！
一年内，Google官宣：Google搜索里面已经强力嵌入BERT了，你们每一次搜索都是BERT的结果！
2019年，大家就知道了，CV已经快死了，想做新东西只能沿着NLP开始做，于是2019年成了BERT大灌水元年，OpenAI发布了GPT-2，
2019年，Google发布了当时巨无霸T5，当时人们惊呼，Google发布这么大的model，你不要命了？其实当年T5最大的也只有11b parameters，最小才76 million，跟今天比，简直小太多了；同年Meta也发布了Megatron，
2020年，OpenAI发布了GPT-3，我清楚记得当年那个震撼的视频，随手拉个表格，一大堆公司的股价和信息自动补全，当时整个科技圈彻底沸腾了，一群人抢着要GPT-3的内测资格，同时Meta也发布了更大号的Megatron，
2021年，一群人意识到了时代要来临了，开始抢占话语权了，开始发明新概念“foudation model”（基础模型），山雨欲来风满楼，大家都知道革命要出现了，各种任务和benchmark像下饺子一样出现了，
2022年年底，ChatGPT发布。
很多文盲三低人士眼里的历史：
2022年年底，ChatGPT横空出世，OpenAI憋了七八年，终于放大招了。
真正NLP发展的历史：
2017年，Google发布transformer（attention is all you need）
大家：我操，牛逼，一个伟大的时代到来了。
2018年，Google发布encoder only BERT发布，OpenAI发布decoder only GPT。
大家：我操，更牛逼了！
一年内，Google官宣：Google搜索里面已经强力嵌入BERT了，你们每一次搜索都是BERT的结果！
2019年，大家就知道了，CV已经快死了，想做新东西只能沿着NLP开始做，于是2019年成了BERT大灌水元年，OpenAI发布了GPT-2，
2019年，Google发布了当时巨无霸T5，当时人们惊呼，Google发布这么大的model，你不要命了？其实当年T5最大的也只有11b parameters，最小才76 million，跟今天比，简直小太多了；同年Meta也发布了Megatron，
2020年，OpenAI发布了GPT-3，我清楚记得当年那个震撼的视频，随手拉个表格，一大堆公司的股价和信息自动补全，当时整个科技圈彻底沸腾了，一群人抢着要GPT-3的内测资格，同时Meta也发布了更大号的Megatron，
2021年，一群人意识到了时代要来临了，开始抢占话语权了，开始发明新概念“foudation model”（基础模型），山雨欲来风满楼，大家都知道革命要出现了，各种任务和benchmark像下饺子一样出现了，
2022年年底，ChatGPT发布。
做二手房中介的小伙伴和我说：
合肥的二手房市场，已经从卖家市场变买家市场从买家市场变成了一潭死水几乎不再交易了。
现在还在市场流通的基本上是哪些跌得只剩底裤的炒房客或者信用危机已经快还不上按揭的。
其他原本有意向卖房的卖家，看到这个行情，已经觉得没有必要卖了。
“算了，下架，不卖了，就这三瓜两枣的几十万块钱，卖了现金也没有什么用途，就放在那里放着出租吧。”
就从买的人不愿意买，变成了卖的人也不愿意卖。
真正实现了，当时ZF的号召：房子是用来住的，不是用来炒的。
毕竟出租也是用来住嘛。
by @浅仓南2010 #你不知道的行业内幕
合肥的二手房市场，已经从卖家市场变买家市场从买家市场变成了一潭死水几乎不再交易了。
现在还在市场流通的基本上是哪些跌得只剩底裤的炒房客或者信用危机已经快还不上按揭的。
其他原本有意向卖房的卖家，看到这个行情，已经觉得没有必要卖了。
“算了，下架，不卖了，就这三瓜两枣的几十万块钱，卖了现金也没有什么用途，就放在那里放着出租吧。”
就从买的人不愿意买，变成了卖的人也不愿意卖。
真正实现了，当时ZF的号召：房子是用来住的，不是用来炒的。
毕竟出租也是用来住嘛。
by @浅仓南2010 #你不知道的行业内幕
AI博主是比汽车博主、数码博主、军事博主更下一层的博主， 因为它不需要展示任何实物， 甚至连素材都不讲究， 只需要转发一下关联文字就可以如同公鸡打鸣一般照例惊呼未来已来。 他们的核心竞争力是人们对自己被时代甩开的焦虑， 恐吓，毫无科技可言
暴论：互联网 99% 的内容都是狗屎；数据集就是在富集狗屎，规模越大、富集越多；训练的本质是反刍这一大坨狗屎、得到的 LLM 只有一个用途，基于反刍的狗屎 有预测性地吐出新的狗屎；用户 C+V LLM 吐出的狗屎到互联网上，新的狗屎与旧的狗屎再被新的数据集富集、训练能吐出更多狗屎的 LLM，周而复始。
为什么这几年都在卖房？
统计局公布了PPI和CPI，PPI在5月创下本轮跌幅的新低，同比跌破3%，达到3.3%。
1 当经济环境是通胀，假定一年工资物价都上涨10%，而贷款利息是5%，存款利息是3%。那么，存款人实际收益是-7%（存款3%-通胀10%），贷款人实际收益是5%（通胀10%-贷款5%），银行占有2%息差。贷款人收益+银行收益 = 存款人损失
2 而当经济环境是通缩，假定一年工资物价都下跌3%，而贷款利息是3%，存款利息是1%，那么存款人实际收益是4%（1%+3%），而贷款人是实际收益是-6%(3%+3%)，银行占有2%的息差。存款人收益+银行收益 = 贷款人损失我们可以看到，损失方和收益方，永远恒等。
你是收割者，还是被收割者，重点就看你是持币还是持债。而决定持债还是持币，就看你如何精准的判断当下的周期。
只有持币，才是匹配通缩的资产配置。这个，就是快速识别周期，并迅速站在经济周期中的正确一方。
如果我们的资产结构依然是匹配通胀的，比如持债持房。这种情况，就意味着，只要通缩不结束，我们就会作为血包一直向收割者供血。
试想，当工业品价格下滑3.3%，在销量不变情况下，意味着其中的打工人收入下滑3.3%，然后还要支付3%的贷款利息。
但请注意，不要小看这3%，当债务总量是年入的10倍时，每年的利息支出，将达到个人收入的30%（3%*10倍年入）。
从金融分配的角度，只要你持有债务，你每年就有30%的劳动，会被持币者和银行掠夺掉（持币者获得利息，银行获得息差）。
并且，除此之外，你还要额外承担房价下滑的损失。
by @王紫君Zima https://mp.weixin.qq.com/s/9hL3x3NxycRfJNIcPFdNfg #你不知道的行业内幕
统计局公布了PPI和CPI，PPI在5月创下本轮跌幅的新低，同比跌破3%，达到3.3%。
1 当经济环境是通胀，假定一年工资物价都上涨10%，而贷款利息是5%，存款利息是3%。那么，存款人实际收益是-7%（存款3%-通胀10%），贷款人实际收益是5%（通胀10%-贷款5%），银行占有2%息差。贷款人收益+银行收益 = 存款人损失
2 而当经济环境是通缩，假定一年工资物价都下跌3%，而贷款利息是3%，存款利息是1%，那么存款人实际收益是4%（1%+3%），而贷款人是实际收益是-6%(3%+3%)，银行占有2%的息差。存款人收益+银行收益 = 贷款人损失我们可以看到，损失方和收益方，永远恒等。
你是收割者，还是被收割者，重点就看你是持币还是持债。而决定持债还是持币，就看你如何精准的判断当下的周期。
只有持币，才是匹配通缩的资产配置。这个，就是快速识别周期，并迅速站在经济周期中的正确一方。
如果我们的资产结构依然是匹配通胀的，比如持债持房。这种情况，就意味着，只要通缩不结束，我们就会作为血包一直向收割者供血。
试想，当工业品价格下滑3.3%，在销量不变情况下，意味着其中的打工人收入下滑3.3%，然后还要支付3%的贷款利息。
但请注意，不要小看这3%，当债务总量是年入的10倍时，每年的利息支出，将达到个人收入的30%（3%*10倍年入）。
从金融分配的角度，只要你持有债务，你每年就有30%的劳动，会被持币者和银行掠夺掉（持币者获得利息，银行获得息差）。
并且，除此之外，你还要额外承担房价下滑的损失。
by @王紫君Zima https://mp.weixin.qq.com/s/9hL3x3NxycRfJNIcPFdNfg #你不知道的行业内幕
