库克推荐都去学coding，感觉这点有了AI之后已经不适用了。但其他三个他看重的点应该永远适用
1️⃣ 协作——打心底相信 1+1=3
2️⃣ 好奇心——满脑子"为什么"和"怎么做"
3️⃣ 创造力——能看到拐角后面的东西
记忆训练教练兼学习专家 Henry带你深入探索人类大脑的运作机制。结合神经科学知识与实用的学习方法，Henry 揭示大脑究竟是如何工作的，以及我们怎样调整自己的学习策略，让它更符合大脑在漫长进化过程中形成的运作方式。
曾被称为“华南第一女驯鲸师”的邵然，如今是一位鲸类保护公益人。
在她亲历白鲸苏菲的苦难后，她选择从一个驯鲸师“倒戈”，
站出来为无声的动物生命发声。
在她身上发生过怎样的故事？
所以……人类的生育率不断下降。人少了这个世界才会越来越好
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巴菲特曾经直言：我和芒格一起投资了几十年，从没因为宏观预测做过一次买卖决策。
绝大多数散户都在盯宏观，但真相往往很残酷：
预测宏观纯粹是浪费时间，甚至是在误导自己
即使预测对了利率走向，你依然可能选错股票
真正的好生意，根本不需要看经济周期的脸色
查理·芒格和我讨论了60多年，没有一分钟是在聊大盘预测
买股票的本质是买入企业的一部分所有权，而不是赌明天的经济数据。
如果你找到了一家伟大的公司，无论宏观环境好坏，时间都会站在你这一边。
人形机器人的最大优势在于，在一个为人类创造的世界里，环境已经“适配”了人形机器人。黄仁勋最近表示：“最容易适应世界的机器人就是人形机器人，因为这个世界是为我们人类建造的，相比其他类型，我们拥有最多的数据来训练。”
大语言模型和生成式AI已将机器人领域从一个孤立的“孤岛”迅速推向“AI飞轮”。长期以来大语言模型和生成式人工智能的科学研究一直被认为与机器人领域完全分离。这两个领域正在融合，产生了深远的影响。
生成式AI正在改变机器人的“学习”方式，使它们有机会在物理世界和虚拟世界中观察和模仿行为，通过自然语言相互连接，并在数据中心进行迭代。
AI+运动控制系统是人形机器人最具价值的部分，它支撑着人形机器人的智能水平，包括多模态感知、逻辑思维和运动控制。
近年来在生成式AI、驱动与机械、电池存储等相关领域的进展，对人形机器人的发展起到了重要推动作用。这三个领域的进一步进步，将是实现人形机器人商业化的关键。
丝杠、电机、减速器和传感器是机械制造的关键部件。高端部件市场主要由欧美和日本企业主导，而中国企业在中低端产品领域具有竞争力，致力于提供高性价比的产品。
电动汽车和人形机器人的供应链存在较大重合，中国的创业公司受益于完善的供应链，本土化应用机会一级政策支持。
人形机器人的成本可能在1万美元到30万美元之间。例如宇树宣布其G-1人形机器人的售价约为1.6万美元，采用简化的算法模块，自由度减半，缺少线性执行器，电池续航较短，承载能力也较低。而Agility Robotics的Digit预计2025年售价25万美元，具有高功率容量、高有效载荷、高人机交互智能以及更高的稳定性。
以特斯拉的Optimus Gen2为例，估计其目前不含软件的单位总成本为5万 - 6万美元。对于像特斯拉这样大规模制造企业而言，有很大的成本降低空间，有望实现马斯克设定的约2万美元的目标。
假设2028年每个人形机器人的初始平均售价为15万美元，到2040年左右降至5万美元。预计到2030e/35e/40e/50e，中国市场规模达到120亿元/2160亿元/6万亿元人民币，销量达到150万台/740万台/5900万台。
不错的访谈，40分钟里桥水基金达利欧谈如何应对不确定性，以及中美在AI和机器人领域的竞争终局判断。
Brilliant man knows as much as he knows there is a probability he is wrong.
两次破产、两次翻身，宝二爷却说，自己从高中毕业到现在没缺过钱。到了美国，他给自己立了个规矩：除了生娃，啥都不干。
他的第11个孩子刚在格鲁吉亚出生。他算了一笔账：三代以后，家里该有100号人，算上亲家和密友，在硅谷沾亲带故的能有1000人；再过几代，Santa Clara County最大的姓也许就是郭。比特币放进信托，留给后代的教育、发展和健康，生孩子还有奖励。别人卷投资、卷AI，他说：让他们卷去吧。独生子女家庭的财富，为什么到第三代会出问题？他还讲了身边有钱人不公开说的生育安排，以及家里三个混血儿子的来历。我说肯定有人会批评这是封建思想，他直接承认：绝对封建。
孩子怎么教？他的逻辑是“量大管饱”：自己和太太都是学渣，培养不出藤校生，就请专业的人来教，先让孩子把童年过好；孩子多，只要有一个能成就行。他还算了另一笔账：家里的园丁一个月挣八千到一万多美金现金，养五个孩子；工程师年薪30万美金，交完税剩一半，孩子却要读到30岁才开始挣钱。这能差一倍吗？
那他想让孩子学会什么？答案在他自己身上。高考300分，他在清华六教占了20个教室的座位，还和清华同方的一位老师合作做校园网络电话。我一直好奇：一个高中生，凭什么让老师愿意当他的技术合伙人？进币圈一年，大佬们又为什么都信他？他先说是运气；我追问下去，他讲起从小的习惯：把爸爸单位发的牛肉装进书包分给同学，后来能抢到的单都自己买。现在带孩子出门，他会叮嘱：手机上有Apple Pay，永远不要一个人吃饭，快结束时自己出去把单买了。聊到比特儿股份的和解，他说：利益可以放到后面，兄弟关系不能坏。
最后，话题落在爷爷的葬礼。那天，平遥古城封着的南大街为送葬的队伍打开，上千人来送行。他说这件事影响了他一辈子：知道自己死后埋在哪，剩下的就都是体验。除了钱，他想给后代留下什么？
如果这辈子只能看一堂商业课，我会推荐这场。
Peter Thiel 在斯坦福大学讲了 41 分钟，内容密度可能比很多售价几千美元的商业课程还高。没有那些被反复包装的创业鸡汤，也没有空泛的成功学，而是直接讨论企业真正的竞争逻辑。
他重点讲了三个问题：如何从零建立一家具有垄断能力的公司；为什么陷入同质化竞争，往往是企业走向平庸甚至失败的开始；以及 Google、PayPal、Facebook 当年究竟做对了什么，才逐步占据各自市场的主导地位。
Thiel 最核心的观点是：优秀的公司并不是在已有赛道里和所有人拼价格、拼效率，而是创造一种别人暂时无法复制的独特价值。竞争越激烈，利润通常越薄；真正有价值的企业，往往会通过技术、网络效应、品牌或规模优势，建立属于自己的壁垒。
我看过不少商业战略和创业类书籍，但很多内容的浓度，甚至不如这场演讲的前 15 分钟。更难得的是，它完全免费。
无论你正在创业、经营公司，还是只是想提升自己的商业判断力，这场分享都值得认真看完。看完之后，你可能会用完全不同的视角，重新审视一家公司的产品、竞争优势和长期价值。
建议先收藏。这不是一场只看一次就够的演讲，很多观点值得隔一段时间重新回顾。
当AI能完成越来越多的工作，年轻人还应该学什么？
马斯克给出的建议是：
❤️尽可能接受广泛的教育💡
艺术、科学、工程，以及广泛的通识知识❤️
他的理由很直接：想让AI和机器人帮你做事，首先得知道自己想解决什么问题，再把需求表达清楚。知识面越广，越有条件提出有价值的问题。
这段话让我想到，孩子今天的阅读、观察、动手和探索，都可能成为未来提出问题的素材。
读历史，理解一件事为什么发生；
学科学，追问现象背后的规律；
接触艺术，练习感受与表达；
动手做项目，把想法放进现实中检验。
作为家长，我们也可以在日常多问一句：
“你发现了什么？”
“你觉得为什么？”
“如果让AI帮忙，你想先解决哪一步？”
给孩子扎实的基础，也给他们连接不同知识、探索自己问题的空间。
通识还是很重要