12 月 29
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老范讲故事：A股硬科技上市潮与市场观察
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，股市最近很热闹，心里总感觉不是那么踏实，怎么办呢？有人说是不是老范吃不到葡萄就说葡萄酸了？因为老范自己是早早的就把A股的所有投资都清仓了。现在A股涨的还不错，那是不是老范现在又来说酸话来了？咱们今天来看一看，到底是不是这么回事。
2025年10月28号，A股确实超过了4,000点，不能再叫人家万年的3,000点了。2025年11月14号，达到了峰值4,034.08点。今天撰稿的时候，也就是下午2点多，是3,970.54点。A股确实是支棱起来了，摩尔线程跟沐曦股份上市，养肥了一大堆的叫大肉签。什么叫大肉签？就是打新股抽到了一签，就可以挣几十万。
四大主题轮流上市
今天呢讲几件事情。第一个呢是摩尔线程跟沐曦股份仅仅是一个开始，四大主题将轮流开始上市了。这四大主题是：
- GPU：里头有四个，我们管它叫四小龙吧；
- 商业航天：里头呢也是四个，也管它叫四小龙吧；
- 人形机器人：里头呢就只有三只小龙了，因为呢优必选其实已经上市了，剩下3个也是准备要去上市；
- 大模型：从六小虎挂了3个，现在还剩三个准备去上市的，也算三小龙吧。
他们这些股票，准备在2026年初就要去上市了。
以前A股出现过这种集中题材上市之后的事情吗？出现了以后，A股的股市是怎么去发展的呢？这次为什么会有四个主题轮流上市这种盛举呢？这次会不会像以前一样，变成最后的疯狂呢？
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12 月 29
Luke FanAIGC AI Education, AI时代教育, ChatGPT Learning, Education Reform, Gabriel Petersson, High School Dropout, K12教育, Machine Learning, OpenAI Researcher, OpenAI Sora, Project-based Learning, Proof-of-work Portfolio, Research Scientist, Sam Altman, Self-taught AI, 个人项目展示, 任务驱动学习, 底层逻辑, 开源项目经验, 批判性思维, 深度学习, 知识内化, 社会分配机制, 程序员求职, 终身学习, 职业发展规划, 解决问题能力, 跳过HR求职, 递归学习法, 阶层跃迁
高中辍学，就可以在OpenAI担任研究科学家了，K12教育是不是真的完蛋了？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。
今天为什么要讲这样的一个故事呢？这两天在X上面，大家都在围绕李飞飞访谈中说“要革K12教育的命”的一些金句展开了讨论。今天呢，就给大家举这样的一个案例吧。
瑞典高中辍学生：OpenAI的研究科学家
这个人叫做加布里埃尔·彼得松（Gabriel Peterson），是一个瑞典人，瑞典高中辍学生，现在也就是23岁。他是OpenAI的研究科学家，2024年年底入职的，到现在依然还在OpenAI上班。他呢，是Sora团队的，也就是做视频的这个团队。
加布里埃尔呢，2025年11月28日参加了一次访谈。他在访谈里讲到了他具体是怎么学习的、怎么求职的。那这个过程中，到底有什么不一样的地方？有什么值得我们去思考的地方？
加布里埃尔的学习法：从任务出发的递归学习
首先是加布里埃尔说，我怎么学习的呢？是从任务出发的递归学习。大家记住，这个词是他给他的学习法起的名字，叫“从任务出发的递归学习”。这个名字是什么意思，咱们讲的过程中大家自己去领会。
现在他的学习呢，主要是通过ChatGPT；在没有ChatGPT之前呢，主要通过YouTube和谷歌进行学习。他是要带着目标学习。首先他说我要做一个什么事，从这开始，学习是自上而下的学习。我要做什么，怎么做，里边具体的细节搞不懂，那就再去ChatGPT里去问。
比如说我现在要去做大模型了，我没有数学基础，没有统计学基础，那我就到大模型里去问去。大模型告诉你，这是使用的哪些论文、哪些代码。论文不懂，我再接着去问。他是这样去工作的。问了半天还是看不懂怎么办？有些东西不是说一个没上过大学的人，你再怎么问你能看明白的。他会用这样的一个方式，说：“ChatGPT，给我按照12岁孩子能够听懂的方式再讲一遍。”那ChatGPT就会老老实实的给他再讲一遍。
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12 月 28
Luke Fan互联网新梗速递 中美生活成本, 供应链重组, 信用违约, 全球经济拖累, 关税壁垒, 医疗破产, 宏观经济韧性, 推荐算法机制, 斩杀线, 斯奎奇大王, 流量密码, 消费降级, 润学劝退, 滞胀风险, 特朗普政策, 社会达尔文主义, 移民生活真相, 算法维稳, 系统性风险, 美债危机, 美国中产危机, 美国经济衰退, 舆论传播, 负面外溢效应, 财务安全线, 财政赤字, 贫富差距, 软着陆, 通货膨胀, 非农数据
美国也有“斩杀线”了？一场独属于中国人的网络狂欢，到底是怎么发展成现在这个样子？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。
“斩杀线”这个事情呢，已经流传了一段时间了。上周就有观众说：“老范，你也讲一讲斩杀线。”但是老范毕竟生活在国内，国外到底怎么个“斩杀”法，这事我也不知道。大家去听那些海外华人博主去给你讲，身边有什么样的案例，我遇到过什么样的事情，或者我自己有什么样的这种经历。
老范要讲的是什么？这是一个现象级的传播故事。它到底是怎么发生的？为什么我们这么喜欢这样的一个故事？
今天要讲的内容分这样几条：
- 第一个，“斩杀线”到底是什么；
- 第二个，“斩杀线”这个词到底是如何被创造出来的，以及如何破圈传播起来的；
- 第三个，这个词仅仅是中国和中文圈里边流传，国外人压根就不知道；
- 第四个，“斩杀线”这个词唯一有意义的讨论点，其实大家并没有怎么关注到；
- 第五个，中国为什么没有“斩杀线”，我们岁月静好；
- 第六个，如何寻找下一个“斩杀线”。
我们毕竟讲的是一个传播案例的解析嘛。
一、“斩杀线”到底是什么
首先跟大家讲一讲，这个“斩杀线”到底是什么。这件事其实本身没有那么重要吧。简单的来讲，“斩杀线”是一个游戏词语在现实生活中的转义。在游戏里边，代表的是你现在血量不高了，别人可以一把把你拍死了，这个就叫是斩杀线了；或者说你的血量已经低到一定程度以下，你可能很难翻身了。
用一个相对比较书面的语言来解释，应该叫：
当一个人的现金流、信用、住房、医疗保障跌落某条线以后，系统性成本上升——包括医疗账单、保险、房租、罚金、利息、信用处罚等等，这些要上升——会让人更难翻身，算是一种负反馈连招。
“斩杀线”呢，是一个很成功的传播案例。国内一直有相应的这种苗头，咱们的新闻联播讲的永远是三段论：领导很忙，祖国很好，国外很乱。领导很忙可能是5-10分钟，祖国很好可能15分钟，外国很乱5分钟，每一块的比例都不能错的。
国内也比较喜欢去流传一些国外脏乱差的这样的视频。比如说美国的“僵尸城市”，就是美国大街上有人这个芬太尼——我不知道是打进去的还是吃进去的——就像僵尸一样，站在街上就不动了；或者是一些风俗业比较集中的这种街区，给大家拍下来，说你看看他们已经堕落成这样了。还有呢海外的“0元购”，也是国内比较喜欢传播的一种内容。总是觉得说，我虽然过得不好，但是他们过得比我更惨。所以这种内容在国内一直是非常非常流行的。
从去年开始呢，还有一个新的大趋势，这是什么呢？打击“润学”。润学就是移民。很多人原来做移民中介、留学中介。移民中介肯定不允许宣传了；留学中介呢，你可以讲留学，但是直播的时候，你讲着讲着留学，突然说怎么留下来，那咔嚓那直播间就断了。这个现在是打击的非常非常厉害的。
这个“斩杀线”呢，其实还是按照这个大的叙事在往前走。就是告诉你：出去了也混的不怎么样，别看着人家出去了混的好，你出去了以后可能就“斩杀线”了；出去混的好的，那那些人也不定哪天就“斩杀线”了。大概讲的是这样的一个叙事。
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12 月 26
Luke FanAIGC 3D Environments, 3D Worlds, AI Godmother, AI教母, AI教育改革, Computer Vision, Education, Fei-Fei Li, Generative AI, Human-AI Interaction, ImageNet, Physical World Reasoning, Robotics, Spatial Intelligence, Spatial Reasoning, Visual Intelligence, World Labs, World Models, 具身智能, 批判性思维, 机器人, 李飞飞, 生成式AI, 空间智能, 自动驾驶
信仰人类的AI教母李飞飞的最新访谈，都说了些什么？
大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。本月钛媒体跟李飞飞做了一次访谈，目前是把信息放出来了，还是值得大家好好去思考一下的。
李飞飞因为做ImageNet，也就是收集了大量的图片去进行AI训练，被称为“AI教母”。但是她却讲到说：“AI只是工具，我信仰的是人类，不是AI。”
这个访谈还是很长的，我们分几块来讲。第一个是“AI就是一个工具”；然后咱们讲一下李飞飞对于教育的一些看法，因为她毕竟是一位大学教授嘛；然后是李飞飞对于机器人的看法，最近各种人形机器人公司都准备去上市了，现在看看李飞飞怎么去讲机器人；最后是李飞飞自己的World Labs（世界实验室）公司，她们所生成的模型到底是在做什么。
一、AI 再强也是工具，方向盘需在人类手中
首先，她讲到了说AI再强也是工具，方向盘必须在人类手里面。她为什么会去强调这一件事情？因为有很多人已经躺平了，不停地有人告诉你说“一键生成”、“点一下就得到”，这个实际上就是已经准备去放手了。所以李飞飞在反复强调，AI不能让它去决定你的生活，你必须要去掌握方向盘。如果不掌握方向盘的话，AI可能真的会去替代人类。
当然了，工具也是有两面性的，所有的工具都是双刃剑。但是她讲到说，两种极端对待AI的方式都是不理性的。哪两种呢？
- 第一种是只发展不限制；
- 另外一种就是只去讲伦理，不发展了。
像欧洲现在就属于是更多地强调伦理、各种限制；而美国这边呢，可能更多的是在快马加鞭地往前跑，各种的限制现在变得少很多。说这两种思路都是有问题的。
她讲到说我们过往使用的这些工具，包括火、斧子、核弹、生物技术等等，都是工具。这些东西只要我们用好了，都是会造福于人类的；但是呢，也都会给我们造成一定的伤害。AI会变得越来越强大，但是责任不应该丢给AI。
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12 月 25
Luke FanAIGC, 文科生的AI也很快乐 Agent Archetypes, AI Agent Effectiveness, AI Persona Design, AI决策优化, AI智能体, Contextual AI Behavior, Designing AI Agents, ETH Zurich AI Research, GPT-4o应用, INTJ与ENFP, Large Language Models, LLM Agents, MBTI Personality Prompts, MBTI-in-Thoughts, Personality Conditioning, Prompt Engineering, Psychologically Enhanced AI, Task Alignment, 多智能体协作, 大模型MBTI, 性格注入, 提示词技巧, 智能体黑板实验, 消除AI幻觉
通过提示词直接给大模型指定MBTI性格类型，居然是有效的，这你敢信吗？
大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。
苏黎世理工大学发表了一篇论文，给大模型指定MBTI性格类型。这个论文呢，是9月4号在ARCHIVE上做的第一版发布，论文的名字叫做《心理增强型人工智能代理》。大家注意，他玩的是AI Agent（AI Agent就是多个AI智能体，可以相互配合干活的）。在这个过程中，他们跑去给智能体指定，说你到底是一个什么性格了。
它通过提示词直接给大模型赋能，不用微调，不用去做什么训练，直接告诉他说：“你今儿就是INTJ了。”它是这样来工作的。大模型被赋能了性格之后，居然可以稳定地输出相应性格的内容。不是说我今儿跟你说你是INTJ，结果输出了依然在这胡说八道，不会的。你只要赋了，他就老老实实地按照这样的性格给你输出结果。而且不同性格的大模型，输出的结果是有明显差异的。
这么欢乐的实验到底是怎么做的呢？实验中的种子选手们，不是说只对了一个模型做实验，他对四个模型做了实验，分别是：GPT-4o MINI、GPT-4o、千问3 235B-A22B（也就是千问3的235B，每一次MOE激活22B的这个模型），还有千问2.5 14B的这个模型，也在里边进行了对照测试。
提示词的写法与技巧
就给提示词嘛，直接给大模型赋予性格了。给大模型指定角色，是我们写提示词中经常使用的一个技巧。写提示词呢分三种写法：
- 第一种叫最小提示词：比如说“你是ENTP（叫辩论家）”，直接写上，其他不写了，这个效果也是可以的；
- 第二种呢就是详细但是不点名：只对性格进行描述，但是不写具体的性格名字，这个效果呢要稍微差一点点；
- 第三种呢就是极其详细的描述：先告诉他你是ENTP，然后呢是ENTP相应的人格描述，比如说你是辩论家，到底应该是一个什么样的性格（外向、直觉、思考以及感知），这个效果是最好的。
他们写了一个这个提示词模板：你将以一个人格、以设定的大语言模型代理的方式来工作。你的MBTI目标类型是（后边写上一个具体的类型）。在接下来的所有回复中，你必须稳定体现以下四个维度强度（0-1）：第一个你到底是E还是I，然后呢你到底是S还是N，或者T或F，J或P。他把这四个性格组合的配对都给咱写上了。
输出规则：先给出结论行动方案，再给解释；用性格来约束你的语言风格、情绪表达、抽象程度、结构化程度以及对人对事的侧重。遇到冲突的时候，人格一致性优先于讨好用户。可选在每次回复末尾用一行自检，给这次输出进行自检。
在不同的模型上呢都是起作用的。性格注入在GPT-4o以及千问3这种大规模的模型中，表现要尤为鲁棒而且一致；小的差点意思，就是GPT-4o Mini和千问2.5 14B那个要稍微差一点意思，但是在这种很大的模型上效果很好，而且非常的稳定。
设定了性格之后，然后再进行测试。不点名MBTI的具体性格名的这些提示词，它呢也可以区分，但是呢区分度会变弱一些。模型的输出是相对比较稳定的，一旦设定了它是什么性格，就可以稳定地按照这个性格输出了。
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12 月 24
Luke Fan墙国的奇葩商业故事 12·22快手直播事故, AI内容审核, OAuth授权漏洞, 内容审核失守, 境外黑客组织, 实名认证漏洞, 平台监管责任, 快手直播涉黄, 快手系统崩溃, 恶意流量攻击, 批量僵尸号, 推荐系统操控, 涉黄视频刷屏, 深度伪造技术, 直播接口攻击, 社交媒体风控, 网络安全攻击, 账号封禁, 资本做空, 黑灰产攻击
快手被色情直播轰炸了，到底什么情况？怎么干的？谁干的？到底为什么？
大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。今天咱们就来回答一下上面这几个问句。
快手被色情直播轰炸的过程
首先，快手被色情直播轰炸的过程是什么样的？2025年12月22日，也就是昨天晚上，北京时间 21:30-22点 之间，就已经开始准备了。有部分用户感受到了登录变慢、直播变卡。攻击不可能说我商量好一个点，在这一个点就准时开始，一定在前期是有准备工作的。所以从21:30准备工作开始了，22点到23:30进行了集中攻击。大量账号集中登录，在同一个时间点里头开始直播，播放一些色情内容，这个是集中攻击期。
23:30，也就是一个半小时以后，快手开始应急处理。首先呢是进行了一定的封号，但是封不过来。到次日的 0点10分 就开始彻底崩溃，开始无差别关停，把所有人直播间都关掉。到凌晨的 0:24，直接在快手的网页和APP里头把直播入口给关了，就是任何人到了快手里头，都看不到直播了。一直到次日的凌晨2点，才逐步的开始恢复。这就是整个的攻击过程。
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12 月 23
Luke FanAIGC Abstract World Models, Advanced Machine Intelligence, AGI, AI Startup, AI创业, AI未来, AMI, Autonomous Driving, Deep Learning Limitations, Dog Intelligence, Future of AI, Intelligent Agents, JEPA, LLM Dead End, LLMs, Meta AI, Minimum Cost, Open Source AI, Physical AI, Physics & Planning, Robotics, Safety Alignment, Spatial Intelligence, System 2 Reasoning, World Models, Yann LeCun, 世界模型, 大模型死胡同, 大语言模型, 开源AI, 抽象世界模型, 智能体, 最小消耗, 机器人技术, 杨乐坤, 深度学习局限, 物理AI, 物理与规划, 狗的智能, 空间智能, 系统2推理, 联合嵌入预测架构, 自动驾驶, 通用人工智能
杨乐坤“暴论”：大语言模型是扯淡，连狗都不如？解读他的世界模型与新创业项目AMI
“我认为这完全是扯淡，这条路根本就不可能成功。”这是杨乐坤在最新的访谈中对大语言模型路线的评价。这是语不惊人死不休的这种暴论吗？还是说他真的有一些什么事情想做？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。
12月15日，杨乐坤发布了他最新的访谈。访谈是在一个叫做“信息瓶颈”的播客中进行的，位置应该是在纽约大学。杨乐坤当时还在Meta站好最后一班岗，三周以后会正式离职。访谈接近两个小时，我尽量讲一些里边有意思的部分。
现在的大语言模型还无法跟狗的智能相比，这个也是其中比较有趣的一点。到底杨乐坤想做的世界模型，以及他的JEPA是如何工作的？对于我这个讲述者和各位听众来说，都是一个挑战。请耐心听到最后，然后告诉我，我到底讲明白了没有？你们到底听懂了没有？杨乐坤要去做的AMI，也就是创业要做的这个新公司，到底是干什么的？怎么挣钱？咱们今天就讲这几块。
第一块：杨乐坤为什么觉得大语言模型完全是扯淡？
这里头要讲到的最核心的观点叫“序列化”。大语言模型工作的方式，是把整个世界的这些语言进行序列化。所谓序列化是什么？就是把所有的语言变成TOKEN，然后把这些TOKEN离散掉，谁跟谁之间都没有关系，再通过把全世界的语言搁在一起进行统计、进行训练，重新建立起这些TOKEN与TOKEN之间的关系。它是这样来工作的。
而且要注意一点，语言这个东西本身就是一个世界映射，语言只能表达世界中的很少一部分。哪怕是同样的语言，你用不同的语气语调来说，都会表达不同的意思。而不同的语气语调，你在语言中是完全无法看到的。所以语言只是真实世界的一个稀疏映射，大量的信息被错漏了。所以在TOKEN化的这个过程中，大语言模型其实把大量世界本身相关的信息都扔掉了，特别是那种连续的信息。
因为大语言模型通常能干的事是什么？就是预测下一个词应该说什么，哪个词是最好的。但是在这个过程中，它对于让世界演变这些连续事件，它是没有办法去进行预测的，因为它在序列化的过程中就把所有这些关联全扔了。
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12 月 22
Luke FanAIGC, Google的故事 Ad Revenue Strategy, AdSense Decline, AI User Intent, AI-Powered Search, Answer Engines, Automated Ad Creatives, Digital Advertising Transformation, Gemini 3, Gemini Ads, Generative AI Advertising, Google Ad Manager, Google AI Mode, Google Search Future, Google vs OpenAI, Long Tail Economy, Niche Product Marketing, Post-Keyword Era, Publisher Monetization, Search Monetization, Smart Ad Matching, Sponsored AI Results, TPU Ecosystem
谷歌的价值被认同：为AI后的时代指明方向
大家好。欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。咱们今天讲一讲谷歌的价值被认同，不仅仅是因为Gemini 3和TPU，更重要的是，谷歌为AI后的时代指明了方向。
指明方向这件事，还是可以讲的，至少说在谷歌身上问题不太大。谷歌的价值在上升，在美股七姐妹中算是一枝独秀了。很多人认为是Gemini 3遥遥领先，以及TPU终于打破了英伟达的垄断，以及OpenAI的泡沫越来越让人担忧。这些其实只是表象。AI不但没有杀死搜索和广告，反而让广告商的收益上升了，这才是关键。
AI时代，搜索与广告的生存悖论
以前搜索，我们输入关键词，得到一大堆网页，点击其中一个网页，进到网页里边去，看到很多的广告，原来它是这样的一种生存方式。
在AI出来了以后，包括我在内都在担心说，以后AI只生成一个唯一正确的答案，它就没有搜索的过程，你没有那么多地方放广告了，也没有需要点击、跳入其他网页的机会了。整个的网络广告就全废了，甭管是搜索广告，还是跳出去以后谷歌的AdSense，这些就都没有了。所以当时大家一致认为是AI会干掉谷歌，甚至谷歌也拉响了红色警报。
OpenAI发明了这种20美金一个月，以及花钱买TOKEN的商业模式。从OpenAI 20美金一个月收钱那天开始，我就讲过说这个东西是一个有毒的商业模式，这事是错的。为什么？
因为20美金是死的，每个人就交20美金；而广告这个数是活的，它可以不断的刺激我买东西，不断的让我去在购物的过程中，让它的广告主给它支付广告费用。这个数是无限的，而20美金这个数是有限的。
当时我就下了这样的结论，但是从来没有想明白过，AI时代以后广告和搜索到底怎么活下去。但是现在谷歌和Meta的财报都证明了，他们的广告收入不但没有下降，反而在上升。特别是以谷歌的财报更为明显，它的上升比例其实没有Meta高，它大概上升了12%，Meta大概上升了26%。但是谷歌本来份额大，它是老大，还能上升12%；而且谷歌是搜索广告，而Meta的话很多是社交广告，所以Meta的那个也不是那么明显。但是谷歌这个真的是为未来指明了方向。
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12 月 22
Luke Fan互联网新梗速递, 墙国的奇葩商业故事 CPTPP, 免税提货方式, 全岛封关, 制度型开放, 加工增值免关税, 发展机遇与挑战, 国际竞争, 国际经贸规则, 国际航运枢纽, 外资准入, 房地产依赖, 扩大开放, 替代新加坡, 替代越南制造业, 杨浦港, 海南免税iPhone, 海南封关影响, 海南经济转型, 海南自贸港, 海南购房, 港口吞吐量, 离岛免税政策, 离岛免税额度, 自由贸易试验区, 自贸港建设, 营商环境, 负面清单, 跨境贸易, 风险防控, 高端制造业
海南封关全解析：买iPhone、替代越南与赶超新加坡
海南封关了，大家可以去买iPhone了。但是，绝对不像国内自媒体说的那么自嗨，未来的路还很长，而且有很多的难关需要克服。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。
12月18日，海南正式封关了。关于海南封关的话题，去年有一期讲CPTPP的这个节目里边讲过相关的内容。今年11月份的CPTPP的会议在墨尔本召开，中国的申请依然没有任何进展。他也没有明确说拒绝你，只是中国的申请并没有向前推进，但海南还是如期封关了。
国内流行的三种说法
国内流行的说法分为三块，属于又“赢麻了”的这个状态：
- 第一块就是赶快去买iPhone；
- 第二块我们准备替代越南的制造业了；
- 第三块是我们准备替代新加坡的国际港地位了。
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12 月 21
Luke FanTikTok风波 TikTok, TikTok USDS, TikTok协议落地, 云上贵州模式, 内容审核, 周受资, 国家安全, 字节跳动, 数据安全, 特朗普, 甲骨文, 算法安全, 算法授权, 美区合资企业, 美国投资者, 避免封禁
TikTok协议终于落地了，我猜对了，但是未来的路可能更难走了
大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。
为什么说我猜对了？
因为前面传出TikTok在跟美国沟通各种协议的时候，就有两种声音：
- 第一种声音：整个美国的TikTok都被拆出去了，美国自己去管，自己去决定具体要做什么，成立独立的美国TikTok公司。
- 当时的猜测：电商、广告、所有挣钱的东西依然是整体，因为你一旦分割了以后，这生意没法做。而美国留下的这部分，只是类似于中国的“云上贵州”这种。
云上贵州是什么？我们使用iPhone的人，我们的这些iCloud都是存在一个叫“云上贵州”的地方。所有苹果在中国用户的信息都是存在那里的，由那里去负责合规，符合中国政府的各种要求。这就是两种不同的方案。
到底谁输谁赢不重要，但是我猜对了。最后他们成立了一个类似于“云上贵州”这样的、专门负责在美国合规的机构，而整体的运营依然是属于字节跳动的，是属于全球TikTok的。
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