合約交易當球隊利用預測市場對沖風險時，一個百億美元級別的金融市場浮出水面
原文標題：遊戲背後的遊戲
原文作者：Vaidik Mandloi，TOKEN DISPATCH
原文編譯：Luffy，Foresight News
預測市場早已不只是球迷們交易的地方：現在，球隊自己也開始用它了。
舉個簡單的例子：一家籃球俱樂部向主教練承諾，如果球隊打進季後賽，就發放 2000 萬美元獎金。這是一個直接明瞭的激勵措施，如果球隊贏下足夠多的比賽並進入季後賽，獎金就會發放。
但從財務角度看，這個承諾是一筆巨大的負債。只要打進季後賽，這 2000 萬美元就必須掏出去，無論球隊當年收入高低、財務狀況如何。
為了管理這種風險，球隊通常會購買保險。經紀人會設計保單，並找到願意承保的保險公司；而保險公司可能再把一部分風險轉給再保險公司，避免獨自承擔全部敞口。這份保障的最終價格在機構之間私下商定。保費裡隱含了對球隊晉級機率的判斷，但這個數字永遠不會公開，只存在於給球隊的報價裡。
現在，同樣的風險有了另一種解法。
球隊的晉級機率其實已經在別處被定價了。在預測市場裡，這個概率每天都在交易，對所有人可見，並隨著預期變化實時波動。
球隊不必只依賴私下的保險報價，它可以參考公開市場概率，用它來對沖一部分獎金風險。
體育保險是如何運作的
要理解這套系統的運作，我們先看看過去 20 年體育行業發生了什麼變化。
如今，職業體育年收入接近 5600 億美元，年增速約 7%。收入主要來自媒體版權、贊助、授權、流媒體平台和全球商業合作。
隨著收入來源擴大，與之綁定的合約也水漲船高。
如今球隊的薪酬不再只是賽季基本工資，還疊加了大量與特定里程碑掛鈎的績效條款。例如，如果球隊打進分區決賽，主教練可能獲得 500 萬美元的額外獎金；球員如果達到 1000 碼衝球、25 個進球或達到最低出場次數，也能獲得額外報酬；有些合約甚至規定，如果球隊在季後賽中走得更遠，獎金還會進一步增加。這些條款以自動觸發的形式寫入合約，一旦滿足條件，就必須支付相應的報酬。
球隊會透過保險管理這類敞口，而不是被動承擔風險、祈禱激勵不要集中爆發。他們與專業經紀人合作，經紀人再去找願意承保績效賠付的保險公司；這些保險公司通常會把部分敞口轉給再保險公司，把風險分散到更大的資金池。合同裡一條簡單的獎金條款，在幕後會變成一整條金融鏈條。
保險公司用一個叫「可投保價值」的概念衡量敞口規模，簡單說就是：依賴持續表現才能獲得的未來收入，包括薪資、激勵、代言收入等，一旦球員無法參賽，這些收入都會受影響。
從數據上能直觀看到這類敞口的爆炸式增長。例如，在 2014 年國際足協世界盃期間，所有參賽球隊的總可保價值估計約為 73 億美元。但到了 2022 年世界盃，這個數字飆升至約 250 億美元。不到十年時間，與比賽表現直接相關的財務價值就增長了兩倍多。
當如此多收入與表現綁定，不確定性就不能听天由命，必須被管理。一個完整的行業因此誕生，全球體育保險和再保險市場目前的規模估計約為 90 億美元，預計到 2030 年將翻一番。其保障範圍涵蓋了從賽事取消、運動員傷殘到贊助商擔保和績效獎金等方方面面。
市場上有 Game Point Capital 等專業經紀人，每年經手數億美元體育保險；另一方則是勞合社這樣的承保機構，每年簽下超 2 億美元體育相關意外與健康保費，還有大型再保險公司，它們同時也承保颶風、航空事故等巨災。因為季後賽獎金在定價邏輯裡，和風暴、地震屬於同一類風險。
因此，定價過程謹慎且私密。經紀人和保險公司談，保險公司和再保險公司談，每一方都用自己的模型估算里程碑達成概率，並計入保費。球隊只看到成本，卻看不到背後的概率。
為什麼私人再保險價格更高
體育保險的價格，不只取決於球隊達成目標的概率，還受大量外部風險影響。
理想狀態下，如果球隊有 10% 概率達成里程碑，保費大致反映 10% 風險 + 小幅利潤。但再保險市場並非理想世界。
再保險公司的資本是有限的。每投 1 美元到季後賽獎金保險，就少 1 美元能用於颶風、航空、巨災債券等業務。它們必須持續在不同地區、不同風險類型之間平衡組合。因此在評估體育風險時，會綜合考慮：概率、自持資本、結果波動性，以及與已有風險的相關性。
另一個約束是：體育再保險市場高度集中。少數幾家全球機構佔據了大部分承保能力。能否拿到額度、額度多少，往往取決於再保險公司自身的組合狀況。
所有這些因素疊加，最終給到球隊的保費，不只包含純粹的里程碑概率，還包含大量球隊看不見的成本。
當概率不再藏在黑箱中
直到現在，結果概率貫穿每一個環節：再保險建模、經紀人談判、保費敲定。但這個數字從未公開。
現在想像一下：當這個概率在公開市場被定價，會發生什麼？預測市場以一種非常有趣的方式實現了這一點。
Kalshi 等平台上線了針對離散現實事件的合約，其中一類就是體育結果。合約會提出一個簡單問題：X 隊能打進季後賽嗎？
每份合約最終按 1 美元或 0 美元清算。比如價格在 0.06 美元成交，就意味着市場隱含的概率為 6%。
這個數字不是承保委員會拍出來的，而是真實買賣方用真金白銀交易出來的，並根據各自對概率與價格的判斷實時修正。
這套機制已經投入實用。Game Point Capital 就利用 Kalshi 市場對沖籃球相關的績效獎金。在一個案例中，一份與季後賽相關的合約在交易所的交易價格約為 6%，而場外交易報價則隱含約 12-13% 的價格。在另一個案例中，一份第二輪晉級合約在交易所的交易價格接近 2%，而私人再保險市場的價格則為 7-8%。
這絕不是微不足道差異。以 2000 萬美元敞口計算，6% 和 12% 隱含概率的差距，意味着數百萬美元的保費成本。
你可能會問：這些只是交易者點出來的數字，憑什麼當真？為什麼要比保險公司的模型更可信？
大量研究表明，基於市場的賠率是現實結果的強力預測器。幾十年來針對體育博彩市場的學術研究顯示，莊家賠率對比賽結果的預測效率極高。更近一些，預測市場與傳統體育博彩直接對比：在 2024–25 賽季約 1000 場 NBA 比賽的研究中，Polymarket 與傳統博彩平台的預測成功率幾乎一致。
在市場隱含概率超過 95% 的比賽中，兩者正確率都高於 90%。
選舉市場的結論更明顯，2024 年美國總統大選期間，一項對比 Polymarket 與傳統民調的研究顯示，Polymarket 對最終結果預測更準，尤其是在搖擺州。
當成千上萬人在實時市場裡持續更新預期，集體概率往往驚人地貼近現實。
預測市場實現了連續價格發現。任何新信息進入系統，都會被持續更新並定價，不必等待承保委員會的下一次評審。
但要真正具備實用價值，市場必須能承接規模。在超級碗等近期重大賽事中，Kalshi 處理了約 2200 萬美元交易，而價格沒有出現明顯波動。這說明市場多空雙方都具備真實深度，足以支持大規模對沖而不衝擊價格。
隨著這些市場壯大，一套全新的、無需許可的金融工具也圍繞預測市場應運而生。
比如 Kalshinomics，像分析師分析股票債券一样分析事件合約，追踪概率如何隨時間變化、重大事件前後的流動性表現、價格是否與基本面偏離。
還有 PredictionIndex 這類平台，集中追踪和排名各類預測市場，你可以看到總交易量、合約類型、公鏈、交易機制，把整個領域整合到一處，直觀展現市場規模。
當一個結果的概率可以被實時定價、並能有效承接資金時，它就變成了機構真正能用的工具。球隊現在可以直接用公開交易的概率對沖績效獎金，贊助商可以對沖與收視目標相關的風險敞口，製片廠可以對沖票房里程碑。原則上，任何取決於明確且可驗證結果的收益都可以轉化為可交易的合約。
機構不必再談判定制化保險合同，結果本身可以公開交易。
讓這套結構對機構真正可用的，還有最後一塊拼圖：身份。傳統保險有效，是因為對手方經過核驗、合同可執行、敞口可審計，而公開市場一直缺少這一層。
Dflow 等公司正在將現實世界身份與交易行為綁定。這意味著市場參與者可以被識別、篩查，並與現實主體關聯，而不是完全匿名。這也讓合約清算、敞口管理、將頭寸納入現有合規框架成為可能。
從實際效果看，它開始變得越來越不像一個普通交易所，而更像一層直接運行在公開概率之上的功能性保險層。
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編者按：Citrini7 那篇充滿賽博朋克色彩的 AI 終局預言引發全網熱議，但這篇文章呈現的是一個更具實用主義色彩的反面視角。如果說 Citrini 看到的是數位海嘯瞬間吞沒文明，那本文作者則看到的是人類官僚體制的頑強抵抗、爛到透頂的現有軟體生態，以及被長期忽視的重工業基石。這是一場矽谷幻想與現實鐵律的正面交鋒，它提醒我們奇點或許會降臨，但它絕不會在一天之內發生。
以下為原文內容：
知名市場評論員 Citrini7 最近發表了一篇引人入勝且廣為流傳的 AI 災難小說。雖然他承認其中的某些場景發生的概率極低，但我作為一個見證過多次經濟崩潰預言的人，想對他的觀點提出質疑，並展示一個更具確定性、也更樂觀的未來。
2007 年，人們認為在「石油見頂」的背景下，美國的地緣政治地位已宣告終結；2008 年，人們覺得美元體系幾乎崩潰；2014 年，大家認為 AMD 和 NVIDIA 氣數已盡。接著 ChatGPT 橫空出世，人們又覺得谷歌藥丸……然而每一次，擁有深厚惰性的既有機構都證明了，它們遠比旁觀者想像的要堅韌。
當 Citrini 談到機構更迭和勞動力被迅速取代的恐懼時，他寫道：「即使是那些我們認為靠人際關係維繫的領域也顯得弱不禁風。比如房地產行業，幾十年來買家之所以忍受 5%-6% 的佣金，是因為經紀人與消費者之間的資訊不對稱……」
看到這兒我不禁啞然失笑。人們喊「房地產經紀人消亡」已經喊了 20 年了！這根本不需要什麼超級智能，有 Zillow、Redfin 或 Opendoor 就夠了。但這個例子恰恰證明了與 Citrini 相反的觀點：儘管這種勞動力在大多數人眼中早已過時，但由於市場惰性和監管俘獲（Regulatory Capture），房地產經紀人的生命力比十年前任何人的預期都要頑強。
我幾個月前剛買了一套房。交易過程強制要求我們聘請經紀人，理由冠冕堂皇。我的買方經紀人在這筆交易中賺了大約 5 萬美元，而他實際做的工作——填表和多方協調——滿打滿算也就 10 小時，我完全可以自己搞定。這個市場最終會走向高效，給勞動力合理定價，但這需要漫長的過程。
我深諳慣性與變革管理之道：我曾創立並賣掉過一家公司，核心業務是推動保險經紀公司從「人工服務」轉型為「軟體驅動」。我學到的鐵律是：現實世界中的人類社會極其複雜，任何事情所需的時間總是比你想象的要長——即便你已經考慮到了這條鐵律。這並不意味著世界不會發生劇變，而是意味著變化會更溫和，給我們留出應對和調整的時間。
最近軟體板塊走勢低迷，因為投資者擔心 Monday、Salesforce、Asana 等公司的後端系統缺乏護城河，極易被複製。Citrini 等人認為 AI 程式設計預示著 SaaS 公司的終結：一是產品變得同質化、零利潤，二是工作崗位消失。
但大家都忽略了一點：現在的這些軟體產品簡直爛透了。
我有資格這麼說，因為我在 Salesforce 和 Monday 上花過幾十萬美元。誠然，AI 能讓競爭對手複製這些產品，但更重要的是，AI 能讓競爭對手做出更好的產品。股價下跌並不奇怪：一個靠長期捆綁、缺乏競爭力、充斥著劣質老牌企業的行業，終於要重新迎來競爭了。
從更廣義的角度看，幾乎所有現有的軟體都是垃圾，這已是不爭的事實。我付錢買的每一個工具都充滿了 Bug；有些軟體爛到我想付錢都付不了（過去三年我一直沒法用花旗銀行的網銀匯款）；大多數 Web 應用連移動端和桌面的適配都搞不定；沒有一個產品能完全實現你想要的功能。像 Stripe 和 Linear 這樣的矽谷寵兒之所以能收穫大量擁泵，僅僅是因為它們做得不像競爭對手那樣令人髮指地難用。如果你問一個資深工程師：「給我看一個真正完美的軟體」，得到的只會是長久的沉默和茫然的對視。
這裡隱含著一個深刻的真相：即使我們迎來了「軟體奇點」，人類對軟體勞動力需求也近乎無限。眾所周知，最後幾個百分點的完善往往需要投入最多的工作。按這個標準，幾乎每個軟體產品在達到需求飽和前，其複雜度和功能至少還有 100 倍的提升空間。
我覺得那些斷言軟件行業即將消亡的評論員，大多缺乏開發軟件的直覺。軟件行業存在 50 年了，儘管進步巨大，但它永遠處於「不足」的狀態。作為 2020 年的程序員，我的生產力抵得上 1970 年的幾百人，這種槓桿極其驚人，但結果依然留有巨大的優化空間。人們低估了「傑文斯悖論」（Jevons Paradox）：效率的提高往往會帶來總需求的爆炸式增長。
這並不意味著軟件工程是個永遠不倒的鐵飯碗，但這個行業吸收勞動力的能力和慣性遠超想像，飽和過程會非常緩慢，足以讓我們從容應對。
當然，勞動力轉移必然發生，比如駕駛領域。正如 Citrini 所言，許多白領工作會經歷震盪。對於像房地產經紀人這種早已失去實質價值、全靠慣性拿錢的崗位，AI 可能是壓死駱駝的最後一根稻草。
但我們的救命稻草在於：美國在再工業化方面有著近乎無限的潛力和需求。你可能聽說過「製造業回流」，但這遠不止於此。我們已經基本喪失了製造現代生活核心構建模塊的能力：電池、電機、小型半導體——整個電力產業鏈幾乎完全依賴海外。如果發生軍事衝突怎麼辦？甚至更糟，你知道中國生產了全球 90% 的合成氨嗎？一旦斷供，我們連化肥都造不出來，只能挨餓。
只要你把目光投向物理世界，你就會發現無窮無盡的工作機會，這些都是造福國家、創造就業的基礎設施建設，且在政治上能獲得跨黨派的支持。
我們已經看到經濟和政治風向在往這個方向轉——談論製造業回流、深科技、以及「美國活力」。我的預測是，當 AI 衝擊白領層時，政治阻力最小的路徑將是資助大規模再工業化，通過「就業巨型工程」來吸納勞力。幸好，物理世界不存在「奇點」，它受制於摩擦力。
我們會重新修橋鋪路。人們會發現，看到實實在在的勞動成果，比在數字抽象世界裡打轉更有成就感。那個失去 18 萬美元年薪的 Salesforce 高級產品經理，或許會在「加州海水淡化廠」找到新工作，去終結那場持續 25 年的乾旱。這些設施不僅要建成，還要追求極致，並且需要長期的維護。只要我們願意，「傑文斯悖論」同樣適用於物理世界。
大規模工業工程的終點是豐饒。美國將重新實現自給自足，實現大規模、低成本的生產。超越物質匱乏是關鍵：長遠來看，如果我們真的因為 AI 失去了大部分白領工作，我們必須有能力維持民眾高品質的生活。而由於 AI 將利潤率壓至零，消費品將變得極其廉價，這部分目標會自動實現。
我的觀點是，經濟的不同部門會以不同的速度「起飛」，而幾乎所有領域的轉型都會比 Citrini 預想的要慢。澄清一下，我極度看好 AI，也預見到有一天我的勞動也會過時。但這需要時間，而時間給了我們制定良策的機會。
在這一點上，防止 Citrini 想象中的市場崩盤其實並不難。美國政府在疫情期間的表現證明了其應對危機時的積極與果斷。一旦需要，大規模刺激政策會迅速介入。雖然承認其效率低下讓我有些不快，但這並非重點。重點是保障民眾生活中的物質繁榮——一種能賦予國家合法性、維繫社會契約的普遍福祉，而不是去死守過去的會計指標或經濟教條。
如果我們能在這場緩慢但確定的技術變革中保持敏銳和響應，我們終將安然無恙。
「原文链接」
機構終於「進場加密」，但卻是來吸血的？
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擊碎AI崩潰論：為什麼建制慣性與軟體荒原將拯救我們
編者按：Citrini7 那篇充滿賽博朋克色彩的 AI 終局預言引發全網熱議，但這篇文章呈現的是一個更具實用主義色彩的反面視角。如果說 Citrini 看到的是數位海嘯瞬間吞沒文明，那本文作者則看到的是人類官僚體制的頑強抵抗、爛到透頂的現有軟體生態，以及被長期忽視的重工業基石。這是一場矽谷幻想與現實鐵律的正面交鋒，它提醒我們奇點或許會降臨，但它絕不會在一天之內發生。
以下為原文內容：
知名市場評論員 Citrini7 最近發表了一篇引人入勝且廣為流傳的 AI 災難小說。雖然他承認其中的某些場景發生的概率極低，但我作為一個見證過多次經濟崩潰預言的人，想對他的觀點提出質疑，並展示一個更具確定性、也更樂觀的未來。
2007 年，人們認為在「石油見頂」的背景下，美國的地緣政治地位已宣告終結；2008 年，人們覺得美元體系幾乎崩潰；2014 年，大家認為 AMD 和 NVIDIA 氣數已盡。接著 ChatGPT 橫空出世，人們又覺得谷歌藥丸……然而每一次，擁有深厚惰性的既有機構都證明了，它們遠比旁觀者想像的要堅韌。
當 Citrini 談到機構更迭和勞動力被迅速取代的恐懼時，他寫道：「即使是那些我們認為靠人際關係維繫的領域也顯得弱不禁風。比如房地產行業，幾十年來買家之所以忍受 5%-6% 的佣金，是因為經紀人與消費者之間的資訊不對稱……」
看到這兒我不禁啞然失笑。人們喊「房地產經紀人消亡」已經喊了 20 年了！這根本不需要什麼超級智能，有 Zillow、Redfin 或 Opendoor 就夠了。但這個例子恰恰證明了與 Citrini 相反的觀點：儘管這種勞動力在大多數人眼中早已過時，但由於市場惰性和監管俘獲（Regulatory Capture），房地產經紀人的生命力比十年前任何人的預期都要頑強。
我幾個月前剛買了一套房。交易過程強制要求我們聘請經紀人，理由冠冕堂皇。我的買方經紀人在這筆交易中賺了大約 5 萬美元，而他實際做的工作——填表和多方協調——滿打滿算也就 10 小時，我完全可以自己搞定。這個市場最終會走向高效，給勞動力合理定價，但這需要漫長的過程。
我深諳慣性與變革管理之道：我曾創立並賣掉過一家公司，核心業務是推動保險經紀公司從「人工服務」轉型為「軟體驅動」。我學到的鐵律是：現實世界中的人類社會極其複雜，任何事情所需的時間總是比你想象的要長——即便你已經考慮到了這條鐵律。這並不意味著世界不會發生劇變，而是意味著變化會更溫和，給我們留出應對和調整的時間。
最近軟體板塊走勢低迷，因為投資者擔心 Monday、Salesforce、Asana 等公司的後端系統缺乏護城河，極易被複製。Citrini 等人認為 AI 程式設計預示著 SaaS 公司的終結：一是產品變得同質化、零利潤，二是工作崗位消失。
但大家都忽略了一點：現在的這些軟體產品簡直爛透了。
我有資格這麼說，因為我在 Salesforce 和 Monday 上花過幾十萬美元。誠然，AI 能讓競爭對手複製這些產品，但更重要的是，AI 能讓競爭對手做出更好的產品。股價下跌並不奇怪：一個靠長期捆綁、缺乏競爭力、充斥著劣質老牌企業的行業，終於要重新迎來競爭了。
從更廣義的角度看，幾乎所有現有的軟體都是垃圾，這已是不爭的事實。我付錢買的每一個工具都充滿了 Bug；有些軟體爛到我想付錢都付不了（過去三年我一直沒法用花旗銀行的網銀匯款）；大多數 Web 應用連移動端和桌面的適配都搞不定；沒有一個產品能完全實現你想要的功能。像 Stripe 和 Linear 這樣的矽谷寵兒之所以能收穫大量擁泵，僅僅是因為它們做得不像競爭對手那樣令人髮指地難用。如果你問一個資深工程師：「給我看一個真正完美的軟體」，得到的只會是長久的沉默和茫然的對視。
這裡隱含著一個深刻的真相：即使我們迎來了「軟體奇點」，人類對軟體勞動力需求也近乎無限。眾所周知，最後幾個百分點的完善往往需要投入最多的工作。按這個標準，幾乎每個軟體產品在達到需求飽和前，其複雜度和功能至少還有 100 倍的提升空間。
我覺得那些斷言軟件行業即將消亡的評論員，大多缺乏開發軟件的直覺。軟件行業存在 50 年了，儘管進步巨大，但它永遠處於「不足」的狀態。作為 2020 年的程序員，我的生產力抵得上 1970 年的幾百人，這種槓桿極其驚人，但結果依然留有巨大的優化空間。人們低估了「傑文斯悖論」（Jevons Paradox）：效率的提高往往會帶來總需求的爆炸式增長。
這並不意味著軟件工程是個永遠不倒的鐵飯碗，但這個行業吸收勞動力的能力和慣性遠超想像，飽和過程會非常緩慢，足以讓我們從容應對。
當然，勞動力轉移必然發生，比如駕駛領域。正如 Citrini 所言，許多白領工作會經歷震盪。對於像房地產經紀人這種早已失去實質價值、全靠慣性拿錢的崗位，AI 可能是壓死駱駝的最後一根稻草。
但我們的救命稻草在於：美國在再工業化方面有著近乎無限的潛力和需求。你可能聽說過「製造業回流」，但這遠不止於此。我們已經基本喪失了製造現代生活核心構建模塊的能力：電池、電機、小型半導體——整個電力產業鏈幾乎完全依賴海外。如果發生軍事衝突怎麼辦？甚至更糟，你知道中國生產了全球 90% 的合成氨嗎？一旦斷供，我們連化肥都造不出來，只能挨餓。
只要你把目光投向物理世界，你就會發現無窮無盡的工作機會，這些都是造福國家、創造就業的基礎設施建設，且在政治上能獲得跨黨派的支持。
我們已經看到經濟和政治風向在往這個方向轉——談論製造業回流、深科技、以及「美國活力」。我的預測是，當 AI 衝擊白領層時，政治阻力最小的路徑將是資助大規模再工業化，通過「就業巨型工程」來吸納勞力。幸好，物理世界不存在「奇點」，它受制於摩擦力。
我們會重新修橋鋪路。人們會發現，看到實實在在的勞動成果，比在數字抽象世界裡打轉更有成就感。那個失去 18 萬美元年薪的 Salesforce 高級產品經理，或許會在「加州海水淡化廠」找到新工作，去終結那場持續 25 年的乾旱。這些設施不僅要建成，還要追求極致，並且需要長期的維護。只要我們願意，「傑文斯悖論」同樣適用於物理世界。
大規模工業工程的終點是豐饒。美國將重新實現自給自足，實現大規模、低成本的生產。超越物質匱乏是關鍵：長遠來看，如果我們真的因為 AI 失去了大部分白領工作，我們必須有能力維持民眾高品質的生活。而由於 AI 將利潤率壓至零，消費品將變得極其廉價，這部分目標會自動實現。
我的觀點是，經濟的不同部門會以不同的速度「起飛」，而幾乎所有領域的轉型都會比 Citrini 預想的要慢。澄清一下，我極度看好 AI，也預見到有一天我的勞動也會過時。但這需要時間，而時間給了我們制定良策的機會。
在這一點上，防止 Citrini 想象中的市場崩盤其實並不難。美國政府在疫情期間的表現證明了其應對危機時的積極與果斷。一旦需要，大規模刺激政策會迅速介入。雖然承認其效率低下讓我有些不快，但這並非重點。重點是保障民眾生活中的物質繁榮——一種能賦予國家合法性、維繫社會契約的普遍福祉，而不是去死守過去的會計指標或經濟教條。
如果我們能在這場緩慢但確定的技術變革中保持敏銳和響應，我們終將安然無恙。
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