开场：AI 到底有多大
AI 到底有多大？
它就是一切。现在如果一个员工不用 AI，或者一个雇主、创业者不在公司里使用 AI，我觉得他们会被淘汰。
Chris Camillo 是一位自学成才的投资者。他通过观察现实世界中的行为变化、消费趋势和社会信号寻找投资机会，并把这种方法称为“社会套利”（social arbitrage）。在这场对话里，他将讨论 AI、机器人、就业、教育，以及普通人怎样在下一轮巨变中找到机会。
我认为，未来大约五年内，机器人革命会真正开始。我们正走向《杰森一家》（The Jetsons）那样的时代。教育也是一样：一对一辅导是学习效率最强的加速器之一，而 AI 有机会让每个孩子都拥有这种资源。
用美国热浪现场演示 AI 投资研究
面对未来几年，一个人最重要的技能是什么？
AI 本身首先是一种工具。比如我做投资研究时，会先在现实生活里发现一个变化，再问 ChatGPT：哪些上市公司可能从这个变化中受益，哪些公司可能受损？过去这一步可能要做四天，现在几分钟就能得到一份初步清单。
我们现场做一个例子吧。美国现在正经历热浪，这会影响哪些上市公司？
好。我们可以让它列出直接和间接受益者，也列出潜在受损者。但要记住，这不是交易结论，只是研究的第一步。
它首先列出暖通空调公司，比如 Carrier、Trane、Lennox；然后是 Home Depot、Lowe’s，因为消费者会买风扇、便携式空调和维修用品。电网压力上升时，Generac 这类备用发电设备公司也可能受益。防晒产品方面，Edgewell Personal Care 旗下有 Banana Boat 和 Hawaiian Tropic。
受损方可能包括主题公园。极端高温可能压低 Disney、Six Flags 等场所的客流。保险公司可能面对更多财产和健康相关索赔；公用事业公司要承受电网可靠性压力；农业也可能因作物受热而受损。
所以 AI 给出的是地图，不是答案。
对。它把过去很耗时的搜索压缩掉，让我把精力放到真正重要的判断上。
Saratoga 水瓶走红，为什么未必值得投资
你怎样判断一个突然走红的产品是否足以形成投资机会？
最近有一个很好的例子：Ashton Hall 的视频带火了那种蓝色 Saratoga 水瓶。所有人都看见它突然走红，但“走红”和“能推动上市公司股价”不是同一件事。
你必须先查 Saratoga 对母公司到底有多重要。假设这个品牌只占母公司销售额大约 1%，即使销量翻倍，对整个公司的影响也可能不够大。要是它是一家独立上市公司，情况可能完全不同。
投资既有科学的一面，也有艺术的一面。发现趋势只是第一关；第二关是量化它对公司的收入、利润和叙事有没有实质影响。
群体协作式投资研究
你会自己完成全部研究吗？
不会。我非常依赖社区协作。我们在 DumbMoney.tv 和 Discord 里分享自己看到的变化，然后一起问：这件事会不会对某家上市公司产生足够大的影响？
社区成员会去商店实地看货架，会拍视频，会汇总当地情况。里面有送货司机、餐厅经营者、普通消费者，每个人都站在现实世界不同的位置上。这是“我们对华尔街”的优势：他们有金融模型，我们有分布在生活现场的眼睛。
但我们不是喊单。我不会说“我买了，所以你也买”。每个人的资金规模、风险承受力和时间周期都不同。我的风险承受能力很高，别人照抄我的交易可能会受到伤害，而且照抄也学不会方法。
得州冰冻与泳池设备行业
一套完整流程是：先找到变化，再找受益和受损的行业与公司，然后判断影响是否重大，还要检查有没有更大的反向因素。
比如，一项趋势可能给公司带来 3% 或 4% 的销售增长，但公司同时面临监管调查或重大诉讼，那点增长就不重要了。你不能只看自己喜欢的那条信息。
接着还要判断市场是否已经知道。去看《华尔街日报》、财报电话会、X、Stocktwits 和散户讨论。如果所有人都在谈，优势可能已经消失。
得州大冰冻时，大量管道和泳池设备损坏，替换设备一度要等六个月。我住在得州，很快就能感受到需求异常。泳池设备制造商可能因此获得很大的订单，而很多不在当地的人当时还没有把这些点连起来。
这种方法在 Jack Schwager 的《Unknown Market Wizards》里有更深入的介绍，他写了一个章节讲我的方法。
社会套利：在信息不平衡时买入
你把这种方法叫“社会套利”，它最核心的买卖规则是什么？
我在“信息不平衡”（information imbalance）时买入：现实里出现了可能影响公司的重要变化，但市场大多数人还没有理解。等到“信息平价”（information parity）出现，也就是所有人都知道了，我通常会卖出。
e.l.f. Cosmetics 是一个例子。你可能早早看见它在 YouTube、创作者社群和年轻消费者里爆发。当公司财报正式确认销量大增，股价也做出反应时，你原来的信息优势就消失了。它以后当然还可能继续上涨，但那需要新的理由。
也有例外。如果我判断这不是一季的热潮，而是一个持续多年的结构性变化，我可能长期持有。Amazon、Apple 这类公司就是这种情况。
华尔街为什么错过早期 iPhone
iPhone 刚出来时，我拿到手就觉得，这是我见过最有意思的产品之一。我认为它会成为非常重大的投资机会。
有人说社会套利只适合小公司，但 iPhone 说明不是这样。华尔街当时没有充分相信它，其中一个原因很简单：很多人根本没在真正使用它。企业用户仍在用 BlackBerry。
初代 iPhone 只绑定 AT&T，而当时 AT&T 在曼哈顿的数据网络体验很差。很多金融从业者用 Verizon，他们无法在自己的日常环境里感受到 iPhone 的价值。信息并没有被藏起来，但他们缺少亲身体验。
Tesla 早期也类似。如果你没开过 Tesla，也不认识开 Tesla 的人，就很难理解它为什么让用户那么兴奋。有些巨大认知差，不是来自秘密数据，而是来自你有没有真正接触产品。
未来的万亿美元与十万亿美元公司
ChatGPT 上线后，我第一周就大量使用。我很快意识到，这件事非常大。然后我去想，谁在卖这场淘金热里的“镐和铲”？答案之一就是 Nvidia。
今天 Nvidia 已经是数万亿美元规模。只按过去的公司估值框架看，它可能显得很贵；但如果智能产业才刚刚开始，现有数字未必能反映未来规模。
我并不是一路不动地持有。我卖过、重新买过，也在一些阶段使用过杠杆。最近下跌后我又在逐步回去。这只是我自己的交易经历，不是建议别人照做。
人脑不擅长给前所未有的东西定价。Nassim Nicholas Taleb 在“黑天鹅”概念里讨论过类似问题：如果历史上没有相关样本，市场很难建立可靠的概率和估值。
我个人认为，未来几十年里，AI 和机器人领域会出现多家 10 万亿到 20 万亿美元级别的公司。这个预测可能错，但我认为产业的潜在边界远大于今天。
人形机器人会先进入哪里
你说机器人革命大约五年后到来。它们会先进入家庭吗？
不会。前五年最明显的应用会在商业和工业场景，因为那里投资回报最容易计算，公共安全问题也更可控。工厂、汽车制造、仓库、物流和餐厅会先采用。
我认为，媒体对人形机器人的关注大约一年半后就会明显升温。真正大规模进入普通家庭和公共空间，可能要接近十年。
世界还面临物理劳动力短缺。我看到的一些估计认为，到 2030 年可能缺少两亿到三亿名劳动者。具体数字需要核对，但方向很清楚：很多行业招不到人。
长期看，养老照护可能是最大的场景之一。全天候居家护理一年可能要 17.5 万到 20 万美元，绝大多数家庭承担不起，而且没有足够多的人愿意或能够做这份工作。大量成年人正在用自己最有生产力的几年照顾父母或祖父母。
如果机器人能够安全地帮助老人起身、洗澡、做饭、吃药和呼救，需求可能达到数十亿台。
Apptronik、DeepMind 与通用机器人
我见过机器人行走、抓取金属板，并在没有逐步固定编程的情况下自主执行任务。让我兴奋的不是机械臂本身，而是它开始拥有一个能理解环境和任务的“AI 大脑”。
我关注的一家公司是奥斯汀的 Apptronik。它与 Google DeepMind 合作开发机器人的智能系统。
我的判断是，两三年内我们会看到能执行多类物理任务的通用自主机器人。要做到足够耐用、能够持续重复工作、拥有高开机率和稳定质量，还要再花几年。
大约十年后，家庭机器人可能帮你洗衣、洗碗、清洁，甚至按照季节重新整理衣橱。我估计制造成本最终可能低于 5 万美元，使用寿命四到五年。当然，这只是我的预测。
物理劳动大约占全球经济的三分之一，所以我把它视为自己见过的最大机会之一。我也经营餐厅，知道招聘有多困难。很多重复性体力工作还会损伤身体，年轻人也越来越不愿意做。
自动化会消灭工作，还是创造工作
最大的担忧是，这些机器人会替代大量人类工作。
我承认自己是乐观主义者，所以我的判断带有偏见。但回看历史，替代劳动的技术最终通常创造了更多、更好的工作。
今天很多行业最大的瓶颈就是劳动力。如果劳动变得更便宜、稳定并且可扩展，原本无法成立的业务会出现，新的行业也会被创造出来。
单个公司可能雇更少的人，但未来可能有更多公司、更多项目和更多经济活动。人类的工作也可能变得更有创造性、更复杂、更有参与感，并希望能获得更高报酬。
短期转型一定会有痛苦，我不否认这一点。但从长期看，我希望人类会因此获益。
不会用 AI 的员工和企业会怎样
眼前更直接的问题是：员工、雇主和创业者有没有主动学习 AI，并用它改善流程、产品和业务。如果没有，我觉得他们会遇到很大的麻烦。
AI 不是一个孤立行业。它更像互联网相对于之前世界的变化，会逐渐进入几乎每一种工作。
1990 年代末，很多人也说互联网是胡扯。它确实花了很长时间才全面渗透，但当年人们做出的多数重大承诺，最后不但实现了，甚至远远超出预期。
AI 对个人最重要的意义，是把原本稀缺的智能能力向更多人开放。你不一定要成为技术专家，但必须知道工具正在做什么，并亲自去用。
AI 能否让优质教育真正普及
人的智力、家庭条件和机会从来都不公平。我的孩子可以请家教，但大多数孩子没有这个条件。
一对一学习非常昂贵，但我记得有研究显示，它是提高学习效果最强的方式之一。如果 AI 能让每个孩子随时获得一位耐心、个性化的老师，那会显著缩小教育资源差距。
我希望未来不论一个孩子住在哪里、家庭有没有钱，只要愿意持续投入，就能获得世界级教育。
对成年人也是一样。一个人可能因为教育不足，不擅长写简历或表达自己，但 AI 可以帮助他把真实能力更清楚地呈现出来。这会让竞争环境更公平一些。
AI 时代，大学还承担什么功能
回到最重要的技能，你会怎么概括？
你必须非常有资源整合能力（resourceful）。我上大学时很痛苦，因为我习惯自己找书，把需要学的东西学完。我会想：为什么我要花一整个学期坐在这里？那还是互联网出现之前。
互联网出现后，我更不理解为什么很多知识仍要用传统方式学四年。当然，大学有其他功能，比如建立人际网络、获得社会体验。医生、律师和需要实操训练的专业，也必须接受正规的专业训练。
但很多知识学习会被 AI 大幅加速。你得学会找资源，不能害怕这些工具。
我在 TikTok 上关注一个讲 AI 的人，名字一时想不起来。他每天花十到十四个小时研究新工具，再用三十到六十秒告诉你最值得知道的内容。我把他称作“AI 界的罗杰斯先生”。
你不必亲自做完所有艰苦研究。你可以找到可靠的中间人，把他们十四小时的工作压缩成三十秒的关键结论。有人花一周研究提示词，再把十个最好用的提示词告诉你，你就可以从那里开始。
现在就是学习的时代。学习从来没有这么容易过。
Mall.com：人类为什么总猜错新技术形态
有资源整合能力的人会赢，因为我无法告诉你未来五年具体会怎样展开，我甚至不打算假装自己知道。历史表明，我们几乎从未准确预测过重大技术最终会变成什么。
2000 年左右，有人认为电子商务会是 Mall.com。那个网站真的把一座商场画在网页上：有 Macy’s 的方块，你点进去看商品；要去 Foot Locker，就先退出，再点另一个店铺。
那家公司可能也融了很多钱，有沃顿毕业生、顾问和风险投资支持，但他们能想到的电子商务形态，仍然只是把线下商场原样搬到屏幕上。
所以我不会假装知道未来五到十年的产品形态。我唯一知道的是，你必须持续跟进，因为变化很快。
如果一个孩子或成年人愿意每天了解正在发生什么，这已经足以让他进入前 1%。很多人被新技术吓住，只等它登上主流电视节目。等到那时，往往已经太晚了。
氛围编程与“用完即弃的软件”
你不必是技术专家。现在有所谓“氛围编程”（vibe coding）：像我这样完全不懂代码的人，也能通过和 AI 对话做出应用程序和软件。
这些产品有时像“用完即弃的软件”。它可能在六个月里解决一个很具体的问题，之后原生 AI 自己就具备同样功能，这个小工具便可以被扔掉。
这并不意味着创造没有意义。恰恰相反，它说明试错成本大幅下降。现在一个普通人能够实现的东西几乎没有边界，而你的出身、资金和原有人脉不再像以前那样决定一切。
我最早做播客时，几乎全在 iPhone 上完成，后来才加两个麦克风。再后来决定做视频，我就找有设备和技能的人合作。我并不知道怎样剪辑，只是把事情拼起来做成了。
这就是资源整合。不是先掌握所有技能，而是先开始，再找到能补上缺口的人和工具。
TikTok 如何放大喜剧演员与创作者
TikTok 让任何拿着手机的人都能发布原始视频，它在全球范围内把创造力民主化了。
很多喜剧演员过去在十个人面前表演，挣扎很多年。后来一个片段在 TikTok 爆发，他们有了 Netflix 专场，甚至能卖光体育馆。
对。它让那些有喜剧、舞蹈、唱歌和表演能力的人直接找到观众。没有 TikTok，世界上很多最有趣、最聪明的人，也许只会被家人和朋友认识。
但 TikTok 主要民主化的是一小部分表演型才能。AI 会把同样的能力杠杆带给其他所有人。不论你的才华是什么、野心是什么、想在世界上做什么，AI 都可能帮助你实现。
它会让一个几乎没有钱、也接触不到关键人物的人，仍然有机会发挥自己的最大潜力。我认为这会进一步“民主化人类能力”。
一个不靠内容收费的财经创作者
你的 Discord 怎么加入？收费吗？
是免费的。DumbMoney.tv 上有我们的所有社交平台和 Discord。我可能是少数不从财经内容里赚钱的 YouTuber。周边也是按成本卖，我们不收费，也不接赞助。任何人如果以我的名义向你要钱，那都是假的。
Discord 里有研究想法和交易讨论频道，我通常就待在那里。有人会说某地有飓风，大家一起研究谁受影响；也可能是政策、关税、服装趋势或美妆趋势。我们讨论谁受益、谁受损，以及怎样调查，然后互相帮助。
Dumb Money Live 每周也会把重要发现拿出来讲。我们分享研究过程，但不会命令所有人当天买什么。
别只消费 AI，也要逼自己创造
这场变化很大，陷阱也很明显：信息和新工具太多，人可能被噪声吞没，最后什么也不做。
TikTok 创造了大量精彩内容，也让人很容易只做消费者。你可以一辈子看别人展示才华，但你自己也有能力。为什么不同时创造？
你必须采取行动，逼自己创造东西，即使暂时没有人看，即使做出来的东西很差。
这和锻炼很像。先连续做五周，习惯才会形成。你可能每天或每周都在制造垃圾，但长期做下去，最终会找到自己真正热爱、也真正擅长的细分方向。
它也可能直接改善你的职业。你可以把一个用 AI 做出的方案交给主管，说：“我知道怎样做这件事，它能替公司解决一个问题。”你必须成为这个生态的一部分，先知道有哪些工具，再学会使用，不要被它们吓住。
我很喜欢同人创作（fan fiction）的世界。一部剧结束后，粉丝仍然会写新的故事。未来 AI 也许能把我怀念的旧电视剧和电影继续做下去，甚至把我放进去当演员。
世界会变得很疯狂。我是乐观主义者，当然也会有坏事发生，但很多原本不可能的创造会变得可能。危险是，你只沉浸在别人创造的无限内容里，却忘了自己也能参与。
AI 与机器人带来的机会
现在很多人因为政治冲突、经济新闻和社交媒体而沮丧。很多事情我们控制不了，但 AI 和机器人正在打开每个人都能参与的新机会，你不能让它从身边经过。
对从未投资过的人来说，现在是不是最好的开始时间？
开始投资的最好时间永远是现在。时间是投资里最重要的变量。比起一开始就特别擅长选股，更重要的是尽早获得复利。
今天投资也从未如此容易，各种应用程序把门槛降得很低。我的老书《Laughing at Wall Street》写的就是我怎样开始投资，文字简单到四年级学生也能看懂。想深入研究方法，可以看 Jack Schwager 的《Unknown Market Wizards》中关于我的章节。
我做这些事情的使命，是让每个人都有机会进入投资者阶层，因为我认为这是缩小财富差距的重要途径之一。
从小额开始建立“Big Money 账户”
你可以从 10 美元账户开始。关键不是数额，而是开始建立习惯。
这笔钱不应该从家庭生活和退休储蓄里硬挤出来。你可以省优惠券的钱，或者偶尔做一份额外工作，把原本不会出现的钱放进去。
退休账户应该自动化、长期化并尽量优化。除此之外，我认为每个人还可以有一个“Big Money 账户”，用自己真正能够承受损失的资金投资风险资产，目标周期是十年、二十年甚至三十年。
这不等于把全部财富拿去冒险。长期、安全的投资账户仍然要有，家庭永远排在第一位。
我甚至不在乎你一开始是不是挑到了最差的投资。真正重要的是进入市场、持续投入、学习，并相信自己能做到。
我并不觉得自己是什么天才。认识我三十年的朋友会告诉你，我就是个普通人。我做的事情，是在 TikTok 评论里看世界在买什么、做什么，把这些点连接到公司，然后采取行动。
投资中最难的是承受情绪波动
很多人不行动，是因为他们辛苦攒下 100 美元，却害怕它马上跌到 30 美元。
这个风险是真实的。你投入 100 美元，它随时可能跌到 30 美元。你必须在开始前就知道这一点，并有能力承受相应的情绪波动。
人生很多重要问题都取决于是否设置了正确预期——关系、工作和投资都一样。你要预先接受投资会有大幅上涨和下跌。
从过去一百年的历史看，长期投资者最终通常得到回报。当然，未来没有保证。假如整个长期增长逻辑彻底失效，那时我们恐怕会有比投资账户更大的问题。
知道自己的使命，然后不留遗憾
你怎样定义伟大？
我想，伟大就是知道自己想要什么，然后去追求它。就这么简单：不要留下遗憾。
我之所以感到充实，是因为我知道自己想要什么，也在朝那个方向走。我不太在意最终结果一定要是什么，只要我确实在做自己想做的事。
我个人已经拥有自己想要的东西。现在我所做的很多事都服务于基金会，关注儿童医疗、白血病、癌症、自闭症和动物福利。我还想把养老照护加入进去。
我仍然积极交易，是因为我想把基金会做到十亿美元规模。它最后能不能实现，我无法保证，但我知道自己的人生目标，也正在朝它前进。
我们所有人都不会永远留在这里，所以不要一直害怕。先找到自己的使命，然后开始向它移动。我觉得只要这样活着，人就会更充实。
因为你不会留下遗憾。
对，真正折磨人的往往就是遗憾。
Chris，谢谢你来参加节目。
谢谢你。