KeyFrame內部研究專用

别被K型经济抛弃!20种AI自动化赚钱法,教你用科技杠杆撬动财富

AntCaveClub·4月9日週四·17 min中文

三句話摘要

以康波周期理論為框架,說明 2026 年經濟寒冬中如何透過 AI 工具與預測市場跟單成為「超級個體」。 --- 2026 年的關鍵不在於多努力,而在於你是用 AI 系統賺錢,還是被 AI 系統消耗時間——成為工具的主人而非奴隸,是這個週期唯一向上的出口。 康波周期指向 2026 年是關鍵轉折點:根據 60 年一輪的康波周期推算,2026 年是繼二戰後最嚴峻的經濟蕭條期。但此次與過往不同,部分經濟學家認為 AI 的出現使經濟不再隨社會同步復甦,而是走向不可逆的 K 型分化。

重點整理

重點
  • 1

    康波周期指向 2026 年是關鍵轉折點:根據 60 年一輪的康波周期推算,2026 年是繼二戰後最嚴峻的經濟蕭條期。但此次與過往不同,部分經濟學家認為 AI 的出現使經濟不再隨社會同步復甦,而是走向不可逆的 K 型分化。

  • 2

    AI 造成財富重分配,中產階級首當其衝:擁有資本、技術與媒體槓桿的人可完全依賴 AI 運作,無須與底層合作;而中產企業因大廠用 AI 降成本下場競爭,被快速消滅,面臨「中產返貧」困境。

  • 3

    市場由機器人主導,人工交易者是流動性的提供者(受害方):目前 95% 的市場交易由毫秒級腳本機器人執行,進行差價套利、波動性交易等策略。普通人憑感覺交易,等同在主動向機器人輸送流動性。

  • 4

    Polymarket + TradeFox 提供可複製的「聰明錢」路徑:區塊鏈的公開透明性使獲利地址可被追蹤。透過 TradeFox 分析 20 類獲利錢包的配置參數(含止損、止盈),才能有效複製策略,而非盲目跟單。

  • 5

    --

實用技巧與重點

乾貨
  • 康波周期:60 年一輪,上一個繁榮期起於冷戰結束後,2026 年進入蕭條谷底
  • 95%:目前市場交易由機器人執行的比例
  • 獨立開發者 LIVIO:每月被動收益達 100 萬美金
  • TradeFox 每週精選錢包案例:單週獲利 200 萬美金100 萬美金1.4 萬美金,最高獲利者達 1000 萬美金
  • 平台工具:Polymarket(區塊鏈預測市場)、TradeFox(聰明錢追蹤)、OpenCloud(AI 系統部署)
  • 20 種獲利地址類型:高頻交易員、體育/政治預測、流動性做市商、波段交易、內幕交易員、量化交易、土狗幣套利、短期新聞事件、長線 DCA 積累、多腿交易、區間均值回歸、早期民調分析師、新聞爬蟲波動率交易、套利者、社交/敘事類、匿名影子交易員、系統性風險交易員等
  • 超級個體兩條路線:短期——用資金搭建交易機器人長期——用時間構建 AI 產品,一次性投入換持續被動收益
  • --

結論

結論

2026 年的關鍵不在於多努力,而在於你是用 AI 系統賺錢,還是被 AI 系統消耗時間——成為工具的主人而非奴隸,是這個週期唯一向上的出口。

完整解析

詳細

2026 年,許多人有一種說不清楚的焦慮感——努力工作卻看不到回報,市場越來越難,競爭越來越激烈。影片提出的解釋框架是「康波周期」:這是一套以 60 年為一輪的宏觀經濟週期理論,歷史數據顯示繁榮、衰退、蕭條循環出現。根據推算,2026 年正處於二戰以來最深的蕭條谷底——上一個繁榮期起自冷戰結束,而這一波下行已無可迴避。

然而更關鍵的論點在於:這次蕭條與過去的週期性寒冬本質上不同。以往技術革命替代的是工具或特定技能,而 AI 替代的是人類的智識本身,這使得經濟不再像以往一樣整體復甦,而是走向「K 型分化」——頂端的人透過資本槓桿、技術槓桿、媒體槓桿不斷向上,底層則因重複性勞動被自動化取代而向下沉淪。馬斯克、黃仁勳等人之所以「不會從神壇跌落」,正是因為他們掌握的是 AI 這個乘數,而非時間這個常數。中產階級是這波洗牌中最脆弱的一群:他們的商業模式剛好處於大廠 AI 化競爭可以秒殺的射程之內,自身又缺乏快速重構系統的能力。

影片的核心行動建議圍繞「超級個體」展開,並分為兩條路線。長期路線是用時間投入,以 AI 構建自己的產品或系統,一旦上線即可產生持續被動收益(案例:獨立開發者 LIVIO 每月被動收益超過 100 萬美金)。短期路線則是用資金搭建自動化交易機器人。在交易賽道上,影片特別強調:目前市場 95% 的交易由毫秒級機器人執行,人工憑感覺操作的散戶實際上是在向這些程式提供流動性,虧損是結構性的,而非技術問題。

為了解決「找到賺錢的人但看不到他們怎麼做」這個資訊不對稱問題,影片介紹了 Polymarket(區塊鏈預測市場)與 TradeFox(聰明錢追蹤工具)的組合。由於 Polymarket 建立在區塊鏈上,所有交易地址公開可查,TradeFox 進一步將這些地址分類為 20 種獲利模式,包括高頻套利、政治事件預測、內幕交易、量化策略等,並每週精選表現最佳的錢包。追蹤數據顯示,單週獲利可達 200 萬甚至 1000 萬美金。影片強調,直接複製地址而不配置正確的止損/止盈參數仍會導致虧損,需根據各類策略的專屬參數清單執行,才能真正複製收益。

---

關鍵時刻

Pipeline v2

帶時間戳的重點,會在逐字稿層級分析上線後產生。目前請先透過原始影片觀看。

事實查核

Pipeline v2

說法查證是下一次管線升級的一部分。KeyFrame 只會顯示它真正能驗證的內容。

更多「AI 技術」的內容

Between Two Nerds: Attribution is dead, long live attribution
32 min
AI 技術英文PODCAST8月25日

Between Two Nerds: Attribution is dead, long live attribution

Risky Business

  • 工具成本的破壞性下降 — 傳統上,攻擊者必須重複使用昂貴自製的惡意軟體或工具組,因為開發和維護成本極高。這種成本結構使得安全研究人員可以通過工具特徵和程式碼簽名來追蹤攻擊者。LLM 自動化了代碼生成與維護工作流,使得攻擊者可以輕易為每個目標生成新工具,或改用通用系統工具,導致傳統的工具特徵分析失效。
  • 所有取證證據都在攻擊者掌控之中 — 無論是使用的 IP 位址、惡意軟體類型或戰術流程,這些都是攻擊者的主動選擇。即使看似是隨機巧合,攻擊者仍有能力在事前決定留下什麼痕跡。因此,所有可恢復的取證證據本質上都是攻擊者願意暴露的信息。
  • LLM 削弱工具簽名但保留高階行為特徵 — LLM 經過公開駭客技術訓練,使不同使用者產生相似的攻擊模式。然而,勒索軟體集團、國家級行為者的受害者選擇、贖金要求方式或目標模式等高階特徵仍具有識別價值。例如,鎖定加密交易所的攻擊幾乎只能指向朝鮮。
Everything Goldman Sachs Taught Me About AI (In 10 minutes)
AI 技術英文8月24日

Everything Goldman Sachs Taught Me About AI (In 10 minutes)

Nate Herk

  • 驗證優於相信:看起來完整的AI輸出不等於正確答案,需在提示中要求模型重新檢查數字、引用來源,並對無把握的部分標記。
  • 區分AI與自動化:確定步驟且答案已知的任務用傳統自動化更便宜快速;只在需要判斷力、靈活性或處理複雜資訊時才用AI,兩者結合效果最佳。
  • 以問題驅動選型:先寫清楚「要解決的問題是什麼、成功的樣子是什麼」,再決定用什麼工具,許多失敗項目是從技術而非問題出發。
Mu: a self-hosted personal agent where the interface is an email address you can write to
AI 技術英文8月23日

Mu: a self-hosted personal agent where the interface is an email address you can write to

GitHub Awesome

  • Mu 是自主代理人系統,具有實際網址與獨立伺服器,用戶可透過多種方式與其互動——網頁應用、電子郵件或程式化介面。
  • 架構完整覆蓋日常工作流程的多個層面,整合郵件收發(SMTP/IMAP)、檔案管理、行事曆、新聞聚合、市場數據與搜尋功能於一個 Go 伺服器內。
  • 支援自帶模型與多種通訊協定,用戶可選擇不同的 AI 模型,並透過 MCP、HTTP API 或命令列工具整合到其他系統。