引言
谷公司是互联网和人工智能领域的全球领先者，其股票长期以来备受投资者的关注。随着公司不断推出创新产品和服务，对这家科技巨头的长期价值进行评估至关重要。
业务概述
谷的核心业务包括：
- 搜索引擎（谷歌搜索）
- 视频平台（YouTube）
- 操作系统（安卓）
- 云计算（谷歌云平台）
- 人工智能（谷歌人工智能）
财务业绩
谷公司近年的财务业绩非常强劲。该公司在过去五年中一直保持着两位数的收入和利润增长。
| 年份 | 收入（十亿美元） | 净利润（十亿美元） |
|---|---|---|
| 2018 | 136.8 | 30.7 |
| 2019 | 161.9 | 34.3 |
| 2020 | 182.5 | 40.2 |
| 2021 | 257.6 | 76.0 |
| 2022（截至Q3） | 223.0 | 54.8 |
竞争优势
谷拥有以下竞争优势：
- 强大的品牌和用户基础
- 广泛的产品和服务组合
- 在人工智能和云计算方面的技术领导地位
- 大量的用户数据和对消费者行为的深刻理解
成长机会
谷公司有多个增长机会，包括：
- 人工智能产品和服务的持续发展
- 云计算市场的增长
- 电子商务和数字广告领域的扩张
- 新兴市场的新用户获取
估值分析
谷的估值是市场关注的焦点。目前，该公司的市盈率（P/E）为 22，而行业平均市盈率为 18。这表明投资者愿意为谷的增长机会支付溢价。
其他估值指标包括：
- 本益比（P/B）：4.5，低于行业的 5.0
- 价格销售比（P/S）：4.3，高于行业的 3.5
风险
投资谷也存在一些风险，包括：
- 来自竞争对手的竞争加剧
- 监管方面的挑战
- 用户隐私问题
- 经济衰退导致广告支出减少
结论
谷公司是一家拥有强大竞争优势和巨大增长潜力的科技巨头。尽管存在一些风险，但该公司的长期价值看起来是有保证的。投资者在评估谷公司时应考虑其财务业绩、竞争优势、成长机会、估值以及潜在风险。
人工智能可以用来炒股吗
人工智能在围棋、象棋、德扑等领域已经取得了压倒性的胜利，这是一个不争的事实。 实际上，像AlphaGo这样的AI已经可以在任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域发挥作用。 人们不禁要问，还有什么目标是人工智能无法实现的吗？比如，变幻莫测的A股市场？对于这个问题，观点各异。 探讨它实际上可以分为两个部分：1. 股市可以预测吗？ 2、假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗？先来回答第一个问题：股市的涨跌可以预测吗？如果将股市的价格变化视为一个随时间变化的序列，Price = Market (t)，我们往往会发现，不管是尝试用N个模型（线性，非线性, 概率）来进行预测，即使是建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间内做出并不十分精准的预测。 首先是Reinforcement Learning，这个算法基于马尔可夫性，从一个状态预测下一个状态，但是股价的涨跌具有强烈的马尔可夫性吗？也就是上一时刻的股价与下一个时刻的股价间有必然的联系吗？应该是不太大。 这种基于N阶马尔可夫性的系统对于股价的分析很不利。 而且假如只使用股价的历史数据进行模型的训练的话，准确度可以说几乎为0。 事实上影响股价的因素不仅仅是历史股价，还有更多的因素，如公司的近况，股民对股票的态度，政策的影响等等。 因此，许多人开始从这方面入手，使用人工智能提供的快速计算能力，选择合适的模型，来量化这些庆森因素，例如：(政策X出台，可能会对股价造成变化y元)。 当你的模型将所有的因素都考虑进来时，股价的预测就轻而易举了。 股价 = f(政策因素，公司情况，市场因素，历史股价，上一年历史股价，某个股民自杀的影响...)然而，这些因素到底有多少? 它们之间会如何影响，这才是问题的关键。 在某些稳定的情况下，我们是可以做大致的预测的，但是有很多时候会不准确，这是因为，你的模型很难将所有的因素都考虑进来。 而且因素与因素间还会产生互相影响的情况下。 股价的模型将会变得极其复杂。 如下图：一个因素与一个因素之间的互相影响是很可能被预测出来的，但是假如它们之间产生了相互的影响，这时候整个系统就变得几乎不可预测了。 一个因素发生变化，会造成好几个因素的变化，最后这几个因素又会反作用回来使上一个因素直接或间接的发生变化，股价变化一下子就变得难以捉摸起来。 一些微小的因素也可以通过这种系统无限的放大，最后给股市造成巨大的影响。 那么，是不是预测股价就是不可能的呢？事实上，人工智能远比我们想象的更强大。 例如，非常复杂的贝叶斯推理，包括深度学习/深度强化学习，它们都能表示复杂的隐藏变量之间的关系。 现在，国内外已经有很多公司在探索将人工智能应用于股市的可能性了。 但是，这里所说的将人工智能技术应用于股市，并不是让人工智能代替人去做决策，而是利用人工智能在数据处理和不受主观喜好影响上的优势，在投资决策中扮演一个“AI专家顾问系统”的角色，去辅助人类做出更明智的决策。 股市分析包括基本面分析与技术分析两大块，而人工智能技术在这两方面都能发挥作用：1. 基本面分析简言之，就是读取各类财经资讯。 面对网上海量又纷繁复杂的信息，只依靠人脑已经无法解决问题了。 我们知道数据挖掘的三个V：（Volume数据大）、（Velocity更新快）、（Variety多样），在处理这样的海量数据时，计算机相比人脑具有不可比拟的优势。 而深度学习在自然语言处理领域的应用，可以做到在海量的信息中做出自动摘要，提取出精华信息以帮助人类进行决策。 另外，股票价格在很大程度上是由买卖双方的力量对比决定的，是由每个股民对某支股票的情绪而决定的。 如果大家都很看好一支股票，那么它就很可能会涨；反之会跌。 还有一些特定事件会很明显地影响到股票价格，例如今年美国40年来首次开放原油出口后，国内能源版块不出意料下跌了。 这也是为什么这么多股民会刷新闻，看动态来保持敏锐的嗅觉。 可以看出，在预测股票这件事上，最重要的是信息，或者说是数据，从中挖掘股民的情绪。 而情绪识别已经是人工智能所擅长的技术了。 国外已经有很多这方面的研究，也有DataMinr这样的公司专注从社交媒体中提取有价值的金融信号。 如下图，美联社官推被黑（谣言奥巴马被袭击受伤），很快股市出现了大幅度下滑-上升（看13点左右）。 虽然这个事件较为特殊，但是设想如果能够在第一时间得到类似消息，实际上就掌握了预测股市的主动权。 可以大胆想象，如果将情感分析与机器学习相结合，抓来海量的数据，去做情感分析，大概找出民众对于对某些股票持乐观还是悲观的情绪，那么至少可以将这一因素纳入模型学习范围中。 现存的很多论文都是在情感分析上找寻很多办法去提高准确率。 其他一些更简单的做法还有：（1）Google Trend。 这个是很简单的办法：谷歌提供的搜索量数据，利用搜索量的变化来预测。 （2）利用Twitter Volume(相关Twitter的发帖数量）2. 技术分析传统技术分析中的K线分析，什么“大阳星”、“小阴星”、“旭日东升”、“穿头破脚”，其实就是人脑的模式识别。 受人脑信息处理能力的限制，这些识别出来的模式有以下缺点：（1）只是单条K线的、只是基于一个模糊的形状，似是而非的、没有确切的数字标准的；（2）基于有限的历史信息的。 而好的深度学习策略，可以突破人脑的限制，比如突破单一K线的限制，从更多的财经信号（其他股票、黄金、外汇等）中寻找规律；或是从一个更长时间段的历史信息中识别出规律。 总之，人工智能将提升我们处理信息的深度、广度。 使用基于人工智能技术的“智能投顾”的人，将比不运用或是还在利用“人脑”进行基本面分析与技术分析的人占信息优势，从而也就更可能在股市中盈利。 人工智能在证券投资领域的兴起始于2007年。 彼时，第一个纯人工智能的投资基金在美国纽约诞生，此后人工智能在证券投研领域的发展步入快车道。 实际上，在证券投资领域，人工智能早已经不是什么新鲜事，量化对冲基金经理遍布于北京金融街、上海陆家嘴。 一般来说，公募基金或大型私募的量化投资部由两部分组成，一部分是投研团队，另一部分是IT团队，投研团队提出需求，IT团队做出算法交易的模块，解决基金经理们的需求。 “正常情况下，我每天的工作流程是早上起床后看一下(机器)生成的股票清单，再看看组合管理系统里每个策略配了多少权重，这些策略加起来的仓位又是多少，然后根据机器所给出的信号(卖出或买入)的各类数据(包括融资融券、投资者入场情况等)，判断机器给出的信号有没有明显的错误。 ”一位量化对冲经理说，如果当天需要交易，他就会生成交易指令，再下单到交易系统，交易系统就会开始自动运作。 在传统的投研中，基金经理及研究员们对财务、交易、市场等数据进行建模，分析其显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法作出交易策略，到了人工智能阶段，这些工作便交给了计算机。 目前，一些私募基金已开始将量化对冲的三个子领域融入日常交易策略中，尝试获取收益，它们包括机器学习、自然语言处理与知识图谱。 例如，作为全球最大的对冲基金，桥水联合(Bridgewater Asspcoates)使用的是一种基于历史数据与统计概率的交易算法，让系统能够自主学习市场变化并适应新的信息。 AlphaGo大胜李世石柯洁，引发全世界关注。 投射到投研领域，则是以人工智能量化选股和人类基金经理之间的对决。 已经证明的是，人工智能选股在规避市场波动下的非理性选择、回避非系统性风险、获取确定性收益方面等更胜一筹，波动率、最大回撤等指标也更低，表现更稳定。 然而，机器虽然动作比人快，但思维还是没人快。 比如面对某个新出台的政策、市场热点，基金经理可以立即以此为主线采取行动。 但是机器没那么快。 这是人的优势。 再譬如，机器一次只能做到一个阶段做一个策略，比如供给侧改革，只能想到煤炭、钢铁、有色金属里的股票，但是对基金经理，他就还能同时做价值投资或动量反转等策略。 整体来说，将整个股票投资决策过程全部交给机器，目前来说还属于少部分金融巨头企业才能做到的事情。 美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易，与其他一些运用人工智能的投资公司不同，该公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。 据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。 公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。 系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟1800天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。 通过考验的好“基因”被用于真正的交易。 公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。 公司首席投资官杰夫·霍
web3时代什么时候来(web三个发展阶段)
web3到底是什么？是互联网新造神“机器”?今天是7月23日，根据最新报道显示，Web3正式成为了网友们目前最推崇的web产品。而且各大厂商都已经相继加入了web3的生产，其中，著名的红杉资本直接推出了30亿美金的web3的基金项目，而硅谷的A16Z更是推出了45亿美金的web3项目，在今年股票市场普遍下跌的情况下，web3可以说是众多的一片绿色中间唯一的一抹亮色，那么web3到底是什么呢？它是互联网的新的造神机器吗？
第一、web3，实际上就是一种区别于以往的互联网使用方式，从获取信息到使用信息的一个阶段
关于什么是web3，我们可以看一下网络百科的解释。
Web3.0只是由业内人员制造出来的概念词语，最常见的解释是，网站内的信息可以直接和其他网站相关信息进行交互，能通过第三方信息平台同时对多家网站的信息进行整合使用——网络百科
实际上，web1就是网页的可读，也就是信息的获取，web2说的就是网页的不仅仅获取信息，而且还能更改信息，web3说的就是网页信息的交换整合，可以同时将多个信息整合在一起，将用户的数据以及储存进行转移以及流动的功能，这就是web3。
第二、web3是否是新一代的互联网造神机器呢？目前看来很可能是
根据报道显示，目前基本上全球的经济都在关注web3，全球一共有900个加密货币基因，分布在80多个国家，而其中，这些加密基因的总额达到了692亿美元，这么多金额都要依靠web3才能达成更好的消费以及使用渠道，而根据估计，web3在应用端的市场即将达到500亿美元，所以web3潜力很大。
目前我国的阿里巴巴、腾讯以及字节跳动都在布局web3，希望他们可以走的更远！
web3.0时代到来了吗
2022年，Web3.0所主导的一个新时代确实到来。
虽然有些姗姗来迟，却正是时候。 人们不仅认识到Web3.0的核心价值，而且深刻意识到推动Web3.0的紧迫性。 所谓Web3.0的核心价值是要构建一个去中心化、价值共创、按贡献分配的新型网络，而绝非是对现阶段互联网的简单升级。
Web3发展到哪个阶段了？回看互联网发展历程，其在Web1阶段完成了传统广告业数据化，在Web2阶段完成了内容产业数据化，在移动互联网大潮催化下完成了生活服务业数据化，最终在人工智能、大数据与算法支持下，万物互联成为互联网发展的最高潮。 互联网发展看似走到了尽头。
但是，基于区块链技术与代币化经济的Web3让人们看到互联网发展新发向，于是，风投基金、创业团队与意见领袖们一拥而上。
那么，当下的Web3进化到了哪个阶段？围绕Web3又有哪些争论与探讨。
1、Web3发展到哪个阶段了？
回顾Web发展史也许会对Web3发展带来启发。
如果从1969诞生的阿帕网算起，截止2021年，互联网已然走过52年的生命历程，可以说互联网的52年是一部波澜壮阔的全球性史诗，也是人类文明与生产力光速发展的半个世纪。
互联网发展经历了这样一些关键阶段。 20世纪60年代美国军方推出阿帕网，奠定了互联网的技术基础，属于互联网发展的开端；20世纪70年代，TCP/IP的诞生让电脑不再是独立存在的个体，基础协议称为让互联网具有了最初的雏形；20世纪80年代，电子邮件、BBS和USEnet等应用雨后春笋般出现，促进了互联网应用的普及与发展。
这是互联网的史前时代。
时间来到20世纪90年代，万维网(WWW)的诞生和商业化浪潮让互联网走向千家万户，浏览器、门户网站和电子商务等应用是这个时代最鲜明的特点，这也是我们熟知的Web1阶段；21世纪头10年，博客、社交媒体与网民成为内容的生产主体；21世纪第二个10年，4G网络与移动设备等兴起让我们进入移动互联网时代。 这是互联网的Web2阶段。
那么，互联网的发展历程能否为Web3发展带来启发？或者说Web3的当下，相当于互联网发展史的哪个位置？
也许这个问题的衡量维度有很多，如风险投资数量、创业团队、基础设施发展情况等等，但用户数必然会是衡量标准中最关键的一环。
1997年，根据世界银行统计数据，全球互联网用户数量触及3亿，2022年全球加密资产持有人数不多不少刚好3亿！
因此，如果将持币人数等同于互联网用户数，Web3的2022就是互联网的1997。
1995年到2000年这五年间，硅谷科技圈（代表全球互联网的发展）波澜壮阔，五年间，1995年8月份网景浏览器上市，1996年4月雅虎上市，1997年5月亚马逊上市……
1995年谷歌创始人谢尔盖·布林和拉里·佩奇相遇，1996年上线了名为Backrub的基础版搜索引擎，1997年Backrub被命名为Google，而谷歌的上市则要到7年之后的2004年，如果不是在2001年两位创始人明智地引进了埃里克·施密特担任谷歌的CEO，并被后者说服相信搜索引擎最好的赚钱办法是吸引商家投放广告，并进行战略调整，这个世界也许会少一个好用的浏览器与一个开放包容的视频媒体流网站。
不过，链上活跃用户数或许会是更好的参照。
根据链上数据工具Nansen在2月下旬的跟踪数据，加密世界9大主流网络（Ethereum/Polygon/Arbitrum等）7日总活跃地址约916.3万。
这一数字与世界银行统计的全球互联网用户数相契合的年份是1991年，彼时，互联网用户数占全球总人口（54亿）的0.1%-0.2%，随着万维网诞生和商业化浪潮，浏览器、门户和电子商务等应用是这个时代最鲜明的特点，他们让让互联网走向千家万户。
吉姆·克拉克与马克·安德里森的网景、谢尔盖·布林与拉里·佩奇的谷歌、马克·扎克伯格的脸书、马云的阿里巴巴、杨致远的雅虎、马化腾的腾讯、乔布斯的苹果均诞生于这个时代。
站在当下，在Web3世界，
Ethereum/ICP/Solana/Avalanche/Cosmos/Polkadot/Terra/Polygon/Near/Fantom/Flow/Harmony等公链群雄逐鹿的热闹场面，不能不从1991到2000年的互联网发展历程中细细搜寻可供Web3参照的蛛丝马迹。
如果这一切成立，我更愿意做出这样的假设，即当下的Web3世界正处于互联网的1991-1997，鉴于这中间发生过太多令人心潮澎湃的商业传奇故事，如果非要将这个时间段精确到3年之内，那么1993-1995年将会是答案。
虽然，当下我们依然处于不断的争执与探索过程中。
2、争议随时都存在
发生在Web3世界的争议，围绕杰克·多西对Web3的质疑展开。
Twitter创始人兼Block首席执行官杰克·多西认为，实际上是像a16z这样的大型风险投资公司，已投入超过30亿美元用于Web3领域的投资，投资了包括
OpenSea/CryptoKitties/DapperLabs在内的数十家加密公司，这将控制这些新的网络系统。
针对Web3，追随者表示，区块链和加密资产系统将允许用户“拥有”下一代联网游戏、应用程序和服务，而不是将所有权力和利润拱手让给谷歌、Meta和亚马逊等Web2巨头。 新的网络系统意味着在下一个大型社交网络中拥有投票权与原始股份。
不过，杰克·多西认为，你在Web3中没有真正“拥有”任何东西，言下之意，在杰克·多西眼中Web3就是虚无主义者炮制出来的谎言。 埃隆·马斯克在转发Dorsey推特时也表示：有人看到Web3吗，我并没有发现他。
任何一项新技术到来之时，争论都是不可避免的。
在西联公司1876年内部备忘录中记录着这样一段话，“这个‘电话’有太多缺点，没法当作真正的通讯手段。 这东西本身对我们没有价值”。
在《硅谷百年史》的扉页照片与序言中，展示与描述了创业者们在硅谷这片热土之上激情四射的创业历程，他们创造了甲骨文、intel、AMD、苹果、谷歌与亚马逊这些人类历史上最伟大的公司，也有Go与Webvan这样资金丰厚但最终破产的创业先锋公司。
正是这些创业者们的披荆斩棘，缔造了美国长达50年的互联网软硬件科技常青树，也让加利福尼亚的圣塔克拉拉谷不毛之地变成蓝色星球之上最为富庶、最有魅力的地区——这里也是商业秩序的范本。
我也对Web3的故事翘首以盼，期待Web3的故事在这里续写辉煌。
现在是web几点0时代？现在是web2.0时代，迈向web3.0。
近几年，随着区块链技术的发展和渐趋成熟，以区块链为基础设施的领域：如DeFi、元宇宙、NFT等，也都获得了显著进步和长足发展。 其中，Web3.0作为与区块链发展相辅相成的技术生态，更是被广泛讨论。 那么，Web3.0由何而来，它是否已经发展成熟？
我们可以从Web，也就是广义的互联网入手，通过分析它的更新迭变，探求Web3.0的基础与使命，从中理性判断所谓的Web3.0时代是否已经到来。
先来看看互联网的发展阶段——Web1.0-Web2.0-Web3.0:——一个不断进化的过程。
诞生：Web1.0——信息单向展示
上世纪90年代，互联网刚开始普及之时，用户只能被动地浏览文本、图片以及简单的视频内容，网站提供什么，用户便查看什么，网站和用户之间几乎没有互动可言。
90年代中后期，在谷歌、网络发展起来之前，互联网曾经一度由AltaVista和Netscape主宰。 当时这些公司创建网站只是为了宣传实体公司，网站是“只读网站”，用户只能搜索和阅读信息。
这就是Web1.0时代，门户网站实质就像现在商场发的促销传单一样，上面还没有下单链接，你只能了解促销内容，没办法通过传单直接下单商品。
繁荣：Web2.0——信息交互与集中
Web1.0的下一代被称为“Web2.0”或“读写”网络，也就是我们当下更熟悉的互联网生态——用户不再是单纯的访问者，而成为互联网平台内容创建的主力军。 以当下最具代表性的抖音、bilibili为例，用户创建内容后将其上传到网站，并从中获得一定比例的激励收入。
“Web2.0”这个词由O’ReillyMedia的副总裁戴尔·杜赫蒂（DaleDougherty）于03年首次提出，之后Web2.0便迅速卷起全球浪潮，在短短十年时间内彻底地重新定义了市场营销和业务运营。
明星、网红们可以用一张图片或一个视频让企业实现营收倍增，也可以用一句差评让网店陷入困境。 当下用户对互联网的影响较之Web1.0时代可谓天差地别，网站给用户投喂信息的时代已经彻底过去。
在此过程中，中心化平台通过提供技术与服务大大丰富了Web2.0时代的网络生态，但随着平台的集中化和对用户信息与数据的垄断程度越来越高，平台对利益的追逐正逐渐侵蚀掉用户的信息安全和创作收益，也因此，平台不可避免地引起广大用户的不满而不得不走向更新迭代的必然，Web3.0也就应运而生。
迭代：Web3.0——信息主权与安全
简单描述的话，Web1.0是企业或机构出于吸引客户的目的所创建的内容驱动。 Web2.0通过用户在网站上传和共享他们的内容，让互联网进一步发展。 Web3.0则致力于打造一个基于区块链技术、用户主导、和去中心化的价值交互、流通的网络生态。
为什么Web3.0会被提出来并寄予厚望？它相较Web2.0有何显著优势？
对于Web2产品来说，流量是其命脉，拥有了流量就拥有了财富，而为了流量能够进一步变现，绝大部分平台便慢慢开始了加价、杀熟、贩卖用户信息，甚至于出现了控制舆论、垄断创作者劳动成果等行为。 17年Facebook倒卖平台用户信息的丑闻，20年腾讯阅文的“霸王条款”，21年腾讯推出的旨在掠夺视频创作者成果的“黎明计划”等，都是典型案例。
除此之外，用户在平台中付出时间和创意所带来的流量财富，理应由平台进行反哺，然而这些在Web2.0时代很难实现，Web2中用户被平台进行了事实上的剥削。
在Web3.0中，用户为满足自身需求进行交互操作，利用区块链技术，实现价值的创造、分配与流通。 相比Web2.0的平台中心化特征，Web3.0致力于实现用户所有、用户共建的“去中心化”网络生态。
而为了颠覆当下的互联网巨头垄断局面，保护每一个互联网用户的利益，Web3.0将基于区块链技术的去中心化存储、无法篡改、信息加密等特点，做到如下几点：
1、统一身份认证系统
2、数据确权与授权
3、隐私保护与抗审查
4、去中心化运行
以上四点既是Web3.0的功能，也是它的标签，更是其对于目前互联网诸多问题的解决方案（如需要重复注册账号、服务商滥用用户隐私数据、网络公司使用用户数据盈利、网络服务无法延续等问题。）
举例来说，通过数据权益通证化、数据确权与授权的区块链技术，用户在Web3的世界里产生的数据归用户所有，在没有得到用户的授权确认之前，其他方无权使用。 同时由数据使用而产生的收益，用户也有可能通过数字加密货币行业的通证经济分一杯羹。
通证经济、数字资产的出现让用户得到了参与Web3.0开发公司运行的机会，他们可以参与投票、参与分红，既是使用者，又是维护者。
从这一层面来看，Web3.0将带来透明、可信的互联网经济模式。
除此之外，Web3.0也会让用户在使用产品时更加放心。 传统互联网领域，用户对于自己数据的控制权非常弱，比如下载的版权音乐因平台版权到期而被迫删除、游戏里重金购置的装备因为开发商版本迭代而一夜间灰飞烟灭，这样的无奈在Web2.0时代屡见不鲜。
而在Web3.0时代，用户的数据可以通过IPFS、Sia、OrbitDB（使用IPFS的去中心化数据库）等技术去中心化存储，没有人能再控制你的数据。 只要你愿意为游戏运行的区块链智能合约付费，即便整个游戏就只剩下你一个人，你仍然可以玩。 并且，任何产品的任何改动都得经过社区投票才能通过，开发者不再拥有独裁的权力。
虽然Web3.0能带来更透明、更放心和更公平的网络环境，但不可否认的是，Web3.0世界的构建还存在很多阻碍和困难：
Web3的相关技术仍处于发展初期，效率低、普及难度大；商业模式还未成熟；政策监管不确定性；数字资产价值波动较大等。
首先，去中心化网络对于任务处理的速度低下，即便是那些号称Web级的区块链项目也无法掩盖效率低的事实。
其次，Web3.0要对用户科普的内容远远超过区块链、比特币、加密货币等领域要科普的知识。 当然，开发者也可以通过多样的设计将应用程序设计得和传统App无异，让用户根本感觉不到这些复杂的运行机制的存在。 但这类开发工具，才刚刚起步。
政策监管和法律风险方面的问题主要体现在DAO实体地位风险和通证合规性风险两方面。 DAO缺乏法律实体地位，去中心化特性也导致没有个人能够作为合法代表，因此DAO很难直接参与链下活动。 而通证合规性风险则表现在一些特定国家，例如中国就并不支持通证的发行。
而由于基础设施的匮乏和技术路径的不明确，当下Web3产品的商业模式很难确立。 加上数字资产市场存在较大的波动，这一切的因素都提醒我们，Web3.0时代或许还有很长的一段路要走。
web3是什么意思Web3（也称为Web3.0）是一种基于区块链技术的万维网新迭代的想法
一、web1.0和web2.0
Web1.0和Web2.0指的是万维网历史上的时代，因为它通过各种技术和格式发展。 Web1.0大致指的是从1991年到2004年期间，大部分网站由静态页面组成，绝大多数用户是内容的消费者，而不是生产者。 Web2.0是基于“网络作为平台”的理念，并以用户创建的内容为中心，上传到论坛、社交媒体和网络服务、博客以及其他服务。 Web2.0通常被认为是在2004年左右开始并一直持续到今天。
二、web3
“Web3”指的是“基于区块链的去中心化在线生态系统”。 2021年，Web3的想法开始流行。 到2021年底，特别兴趣激增，这主要是由于加密货币爱好者的兴趣以及知名技术专家和公司的投资。
三、Web3的颠覆性潜力
1、Web3的核心显着特征是商业模式的去中心化。 从这个意义上说，它标志着互联网的第三阶段（因此称为“Web3”）和用户当前现状的逆转。
2、Web3是下一次迭代，它可能会颠覆这种权力结构，将其转移回用户。 开放标准和协议可以回归。 其目的是控制不再集中在大型平台和聚合器中，而是通过“无需许可”的去中心化区块链和智能合约广泛分布。
3、这在实践中意味着什么？从本质上讲，它可以通过将去中介化作为核心要素，标志着数字应用商业模式的范式转变。 在数据、功能和价值方面可能不再需要中介。 用户和创作者可以占据上风，并且通过开源而不是专有应用程序，将有动力进行创新、测试、构建和扩展。
ALT值为41.3，请问是什么原因造成的
“我开始思考，什么是应该放弃的次要的东西，放弃了它我才能集中精力追求最重要的。 而归根结底，只有一件事对我来说是最主要的：那就是和你在一起。 ”
——安德烈·高兹
（上部分）
一道趣题的8个解答
如上，一道”简单”的选择题。你按红色按钮？还是绿色？
这道题比想象中有趣，我试着回答一下：
1、根据期望值理论，绿色按钮价值5千万；
2、很多人仍然愿意选拿到确认的100万，因为他们无法忍受50%几率的什么都拿不到；
3、换而言之，假如一个人无法承受“什么都没有”，那么右边的选择就相当于“你有50%概率得到一个亿，有50%概率死掉”。你当然无法承受死，何况高达50%几率；
4、开放地想，假如你拥有这个选择的权利，你可将右侧价值五千万的选择权卖给一个有承受力的人，例如两千万（甚至更高）卖给他；
5、继续优化上一条，考虑到增加“找到愿意购买你该选择权利的人”的可能性，你可以只用100万（低首付）卖掉这个权利，但要求购买者中得一个亿时和你分成；
6、再进一步，你可以把这个选择权做成彩票公开发行，将选择权切碎了零售，两块钱一张，印两亿张。 头奖一个亿。 对比5，风险更低，收益更大；
7、鉴于6的成功商业模式，开始募集下一笔一个亿作为头奖，令其成为一项生意。
8、按照P/E估值，募集20亿，公开上市，市值100亿。
三个风险决策概念
从100万到100亿，让我们跳出脑筋急转弯游戏，研究一下背后严肃的数学原理。
经济学里有三个风险决策概念：期望值，期望效用，展望理论。
期望值：在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。 换句话说，期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。 （来自维基百科）
期望效用：在微观经济学、博弈论、决策论中，期望效用是一个效用理论，指在风险情况下，个人所作出的选择是追求某一数量的期望值的最大化。 该假说用于解释赌博和保险中的期望值。 （该概念为解决“圣彼得堡悖论”而生）
展望理论：1970年代，卡尼曼和特沃斯基系统地研究展望理论。 长久以来，主流经济学都假设每个人作决定时都是“理性”的，然而现实情况并不如此；而展望理论加入了人们对赚蚀、发生机率高低等条件的不对称心理效用，成功解释了许多看来不理性的现象。
基于以上理论基础，我想抛出几个自觉有趣的结论：
1、反人性的“每一步都按照整体最优概率做决策”，是传统意义上成功人士的第一秘密；
2、穷人将自己的“概率权”廉价卖给了富人，概率权是更隐蔽、更大笔的剩余价值剥削（并不代表我认同剩余价值的概念）；
3、当下热门的人工智能，就是依靠每一步都独立、冷血的计算最优概率，从而战胜人类。例如阿尔法狗；
4、然而，非理性，冲动，有可能成为人类最后的堡垒。（我以后会单独写这个）
先过一遍基础概念。
期望值理论（智者的基本决策工具）
根据期望值理论，100%几率得到5000万，和50%几率得到一个亿，是一回事情。
贝叶斯定理，是聪明的决策者使用频率最高的简单公式之一。
说明：“用亏损的概率乘以可能亏损的金额，再用盈利概率乘以可能盈利的金额，最后用后者减去前者。 这就是我们一直试图做的方法。 这种算法并不完美，但事情就这么简单。 ”（By巴菲特）
举例a：（来自高盛前CEO鲁宾的传记）
“在两家公司宣布合并后，乌尼维斯的股票交易价为30.5美元（合并宣布前为24.5美元）。
这意味着如果合并事宜谈妥的话，来自套利交易的股价上涨可能3美元，因为乌尼维斯公司每股股票将会值33.5美元（0.6075×贝迪公司每股股票的价格）。
如果合并没有成功，乌尼维斯公司的股票有可能回落到每股大约24.5美元。 我们购进的股票有可能下跌6美元左右。
我们把合并成功的可能性定为大约85%，失败的可能性为15%。 在预期价值的基础上，股价可能上涨的幅度是3美元乘以85%，而下跌的风险是6美元乘以15%。
3美元×85%=（可能上涨）2.55美元
-6美元×15%=（可能下跌）-0.9美元
所以，预期价值=1.65美元
这1．65美元就是我们希望通过把公司30.50美元资本搁置三个月所得到的收益。 这就算出了可能的回报率为5.5%，或者以年度计算的话为22%。 比这样的回报率再低一些就是我们的底线。 我们认为不值得为了低于20%的年回报率而支付我们公司的资本。 “
鲁宾特别解释道，这就是他每天要做的事情，看起来似乎是赌博，而且的确也经常会输掉。 但他要确保的，是大多数时候赚钱。
举例B：（来自《黑天鹅》作者）
塔勒布在投资研讨会说：“我相信下个星期市场略微上涨的概率很高，上涨概率大概70%。 ”但他却大量卖空标准普尔500指数期货，赌市场会下跌。 他的意见是：市场上涨的可能性比较高（我看好后市），但最好是卖空（我看坏结果），因为万一市场下跌，它可能跌幅很大。
分析如下：
假使下个星期市场有70%的概率上涨，30%的概率下跌。
但是如果上涨只会涨1%，下跌则可能跌10%。
未来预期结果是：70%×1%+30%×（-10%）=-2.3%。
因此应该赌跌，卖空股票盈利的机会更大。
如芒格所言，巴菲特每天做的，都是算这个简单数学问题。 与其说是一种数学能力，不如说是一种思维模式。 知道容易，做到极难。
举例C：
概率有时候显得“反直觉”。
一辆出租车在雨夜肇事，现场有一个目击证人说，看见该车是蓝色。 已知：1、该目击证人识别蓝色和绿色出租车的准确率是80%；2、该地的出租车85%是绿色的，15%是蓝色的。 请问：那辆肇事出租车是蓝色的概率有多大？
答：该车是绿车但被看成蓝车的概率是（0.85×0.2），该车是蓝车且被看成蓝车的概率是（0.15×0.8），所以该车真的是蓝车的概率是（（0.15×0.8）/【（0.85×0.2）+（0.15×0.8）】=41.38% ）。 即，该车更可能是绿色的。
会不会和你的大脑直觉有些差异？我们的大脑做工虽然非常令人惊叹，但在有些数学直觉方面，显得非常稚嫩。
然而，期望值理论无法回答，为什么红色按钮价值低到100万，仍然有很多人选择？
丹尼尔·伯努利在1738年的论文里，以效用的概念，来挑战以金额期望值为决策标准，论文主要包括两条原理：
a、边际效用递减原理：一个人对于财富的占有多多益善，即效用函数一阶导数大于零；随着财富的增加，满足程度的增加速度不断下降，效用函数二阶导数小于零。
b、最大效用原理：在风险和不确定条件下，个人的决策行为准则是为了获得最大期望效用值而非最大期望金额值。
回到文头的案例。 选择红色按钮，立即变现100万，放弃价值5000万的选择权，一方面是因为“满足于”100万，就其财富而言，100万已经带来数量级的变化，能解决当下最大的难题，足够心满意足。
而再多一个数量级，5000万能干嘛呢？可能也想象不到；
另一方面，是想规避绿色按钮50%的归零风险。 对归零的恐惧感，远大于多拿到4900万的期望。
确切说，选择红色按钮，交织着“期望效用理论”与“前景理论”的综合作用。
前景理论
《别做正常的傻瓜》引用因前景理论获得诺奖的卡尼曼的总结：
a、在得到的时候，人们都是风险规避的；
b、在失去的时候，理性者是风险规避的，“正常的傻瓜是”是风险偏好的；
c、理性的决策者对得失的判断不受参照点的影响，而“正常的傻瓜”对得失的判断往往根据参照点决定；（例如理性决策者不会非要等到回本才抛掉一只应该抛掉的股票）
d、正常的傻瓜通常是损失规避的。
如同行为经济学所研究的，社会、认知与情感的因素，会令人作出不那么“理性”的选择。
例如，财富的基数，作为参照点，极大程度上决定了人们去按红色和绿色。
（中部分）
笨人放弃的概率权
笨人不懂得概率的基本常识，不会算期望值（基于三种理论之一）。
误区1：不懂“大数定律”
在数学与统计学中，大数定律又称大数法则、大数律，是描述相当多次数重复实验的结果的定律。 根据这个定律知道，样本数量越多，则其平均就越趋近期望值。 笨人总想在赌场里赚钱，而赌场恰恰是大数定律的坚定赢家。
误区2：赌徒谬误
特沃斯基和卡尼曼总结：
在实际生活中，人们会错误地将每次随机试验之间独立的概率建立起联系。 用掷硬币的例子来说，我们知道每次抛出得到正反面的概率都是1/2，但总有人会认为如果连续几次都得到正面，那么下次得到反面的概率就会更大。
人们常常以为在整体上符合期望的概率分布，在局部上也会符合相同的概率。 这种将从大样本中得到的规律错误应用于小样本中的现象，被称为“小数定律”。
回想2015年股灾，给股民带来致命打击的，是抄底。 跌了这么狠了，总该有次像样反弹吧。 这也算是赌徒谬误的一种。
误区3：存活者偏差
其含义是：根据以事件存活者为样本所做出的统计分析是存在偏差的，因为失败者（或者说是“遇难者”）没能入选样本（《黑天鹅》中的沉默证据），所以，以存活者为样本所代表的整体是存在偏差（甚至是错误）的。
误区4：鲜活性效应
人们过分看重更鲜活和更容易从记忆中提取出来的证据。
谁该向谁道“一路平安”？朋友B开车20公里送A去机场，A将从那里飞往750公里以外的某城。 离别时，朋友B会对A说：“一路平安”。 讽刺的是，B回家的20公里车程，死于交通事故的几率，比A乘坐航班不幸遇难的几率高出三倍多。 然而，受“鲜活性效应”的影响，仍然是B为A祝福。
穷人放弃的概率权
穷人急于变现，无法做到满足延迟，对效用的期望过低。
哈佛教授塞德希尔在《稀缺》一书中阐述到：
我们陷入了稀缺的困境。 每个人一旦面临稀缺状态，不管是时间还是金钱稀缺，我们都会走入“管窥”状态，进而引发我们的稀缺心态，稀缺心态容易引发短视和向未来借债。 最终我们陷入越来越穷，越来越忙的困境。
曾经和一位老兄聊天，他说，我们最缺的，其实就是有个老爸告诉自己你很牛逼。
为何书香门第或者财富世家会一出一大串牛人，除了基因，资源，可能还有以下原因：
1、有足够高的参照点，不会被小利益勾走，更能承受风险（其实是低概率的），从而捕获高回报；
2、身边一群人的示范效应；
3、被点燃的内心激励。
他们比穷人更不容易“廉价”甩卖自己的概率权。
所以：
1、贫富差距的关键决策点上，“穷人”放弃了自己的概率权益；
2、所谓赢家的秘密就是，坚持按照优势概率行事，哪怕屡屡受挫也不更改人生下注的原则；
3、买彩票是最为昂贵的关于概率选择权的自暴自弃，所以被称为收智商税。
钱多的话就价值投资，钱少的话就赌一把。 --这可能是投资领域最被广泛实施的愚蠢。
小概率的事情很难实现，看起来反而容易；大概率的事情则显得路途遥远，其实到达目的地的可能性要大得多。
放弃自己的概率权，选择舒适的小概率，其实是在用自己本来就微薄的资源，去补贴“成功者”。
聪明人放弃的概率权
换句话说：聪明人为什么干蠢事？
聪明人既能精确地算出期望值，又野心勃勃，为什么也会失去自己的概率权，无法在现实世界中过好这一生？
1、聪明人也无法躲过行为经济学家嘲讽的那些“愚蠢”行为；
2、大多数聪明人患有“认知障碍症”，理智上想明白的事情，情感上死活没法接受；
3、先入为主，自作聪明；
4、没有将正确的思维方式内化为一种行为习惯。
假如人生是一场概率游戏，假如我们的一连串选择决策决定了最终结局，那么，聪明人貌似该有“先天优势”。 而事实并非如此。
概率来自赌博。 帕斯卡和费马对赌博奇特结果的兴趣，引发他们提出了一些概率论的原理，从而创立了概率论。
以赌场玩家“不输”概率最高的21点为例，赚钱的秘密是：
1、选一个“友好”的赌场（相当于选对行业）；
2、对玩儿法基本功滚瓜烂熟；
3、如电影《决胜21点》般数牌；
4、在优势概率下，加大下注；
5、不管结果如何，始终如一地执行以上策略，情绪不波动。
聪明人能够做好1-4。
但是对于“反人性”的5，是许多聪明人的弱点。
在赌场，你要面对各种干扰，例如：最好的下注时机却没有位置，隔壁赌客的抽烟，大胸美女的晃眼，以及担心害怕。
每个赢家都是一个人肉阿尔法狗
谷歌技术团队与职业棋手，联合研究了阿尔法狗对李世石的棋谱，从中能看到“人工智能”在进行这项人类最难智力游戏时，到底是如何思考的。
阿尔法狗几乎会在每一手棋时，都计算自己的赢棋概率。 即：对它而言，每一个决策点都是独立的，阿尔法狗都会冷静的寻找“当下”的最大获胜概率。
如本文前面所提及的鲁宾、塔勒布、巴菲特，他们差不多都是一个人肉阿尔法狗，坚持按照概率行事，经常看起来是“反直觉、反人性、反舒适”的。
绝大多数聪明人，还没有这种智慧，以及伟大的行事方式。
被收彩票智商税的蠢人，和懂得概率但不能坚定实施的聪明人，又都无法逃脱一个陷阱：欲望。
在强烈的欲望面前，聪明人认为自己的运气会提升自己的概率。 笨人认为勤能补拙。
所谓成功者的确非常勤奋，但此非充分条件。 成功者是选择的结果，其成功秘密都是事后归因。
所以，有另外一种比智商税更隐蔽的税：发财梦税。
这能解释两个常见“经济现象”：
1、为什么中国的商业街总在装修、换商家？（对比而言，国外的商家很少变迁）
2、为什么大量淘宝店主们愿意为一份低于工资的收入，24小时勤奋工作着？
街头频换换手之商铺的过高租金，网上创业者不计回报的拼搏，正是在为发财梦付出溢价。
你如何定义自己的“赌场”
扎克伯格不过是中产家庭出身。 他仍能在公司成立两年的困难阶段，拒绝了雅虎的10亿美元收购。
这是一个艰难的决定。 几年以后，扎克伯格对记者说，拒绝收购的一年内，几乎所有的高管全部走光了。
你是马上就拿到10个亿，还是以百分之几的可能性在数年之后拿到1000个亿？--这个摆在扎克伯格面前的选择，多么像本文开篇那个按钮选择。 比较而言，扎克伯格的绿色按钮（失去惩罚）要残忍得多。
秘密在于，摆在扎克伯格面前的，并非10亿和1000亿的选择，而是坚持或放弃梦想的选择。
数年后，snapchat以类似的方式拒绝了扎克伯格的30亿美元收购要约。
无论结局如何，这便是硅谷的精神之一。 仅靠发财梦，很难驱动太大的事业。
财富观、雄心壮志、年轻气盛，超越经济动物的贪婪，让他们按下了成功概率远低于50%的绿色按钮。
（下部分）
如何不贱卖选择权？
许多人生选择题，除了abcd，还可能有一个“其它”选项。
对了对付德国人的密码机，图灵决定“以机攻机”，然而领导不批预算，并喝令他服从上级命令。 图灵同学灵机一动问：你的上级是谁？随后给丘吉尔写了封信搞掂十万英镑。
我可以按红色，也可以按绿色，意味着我拥有选择权。我可否有另外的变现渠道呢？
第三条路，出卖选择权，将其卖给VC和PE，是利用资本的风险喜好与承受力，分享了100万与5000万之间的价值地带。
有趣的是，财富世界为一穷二白的年轻人留下了一个暗门。 他们并不因自己渴望100万而非得错失5000万。 他们只需要更广阔的视野。
这是当下社会财富的创造与分配核心驱动力之一。 亦为资本的美妙之处。
对于“选择权”的决策思想与行动模式，决定了最终的财富食物链。
成功学的概率常识
假如你在一个正确的区域，下面一定有金矿（这也是个伪命题，地球下面是有金矿，界定的精确性呢？）然后你重复试错，聪明地试错，这些试错可以积淀和滚雪球般，不断提升你的成功概率。
引用一个鸡汤段子：如果一件事的成功率是1%，反复尝试100次，至少成功1次的概率是多少？
答案：如果成功率是1%，意味着失败率是99%。 按照反复尝试100次来计算，那失败率就是99%的100次方，约等于37%，最后我们的成功率应该是100%减去37%，即63%。 一件事倘若反复尝试，它的成功率竟然由1%奇迹般地上升到不可思议的63%。
前面说过了，胜率不占优时，不要反复押注。 如果这么做，根据大数定律，会输得精光。
但为什么上面的成功学公式却可以实现反转呢？
原因在于，你在赌场输的是钱。
而在成功学的反转公式里，是假设你的时间成本、精力成本、机会成本、金钱成本都忽略了。
你需要不服输，你的体力好很重要，你还愿意投入时间，这些都是你的成本。
有些人不会因为反复挫败而丧失精力。 每次重新开始的时候，他都如第一次般充满激情。 每一次他都准备好了。
由上，人生的错误要么是算错了数学概率，要么是反复的次数不够多，要么是经不起折腾。
所以，吃苦，可能是最核算的、可以反复押上的筹码，尤其适合年轻的人生赌徒们。
美国斯坦福大学工程教授罗伯特·桑顿说：在创造过程中，天纵其才未必比生产能力重要。 发现一个有用的好想法，你先要去尝试许多没用的。 这是个纯粹的数字游戏。
有本书专门探讨过该问题：如果创新者本人对他们自身想法做出的评判并不可靠，他们怎样才能提高创作出杰作的概率呢？
答案是：他们想出大量的创意。
西蒙顿发现，平均而言，创意天才在他们所在领域的作品并不比同行的作品质量更好，他们只是有大量的想法罢了。 这给他们更多的变化，更高的获得独创性的机会。
“一个人能想出有影响力的成功创意的概率，”西蒙顿指出，“同他想出的创意总数成正比。”
例如莎士比亚：我们对他的一小部分经典作品耳熟能详，但却忘记了在20年中，他创作了37部戏剧和154首十四行诗。
如何当一个成功的 CEO？在这里，作者霍洛维茨分享了一条重要的经验：
创业公司的 CEO 不应该计算成功的概率。 创建公司时，你必须坚信，任何问题都有一个解决办法。 而你的任务就是找出解决办法，无论这一概率是十分之九，还是千分之一，你的任务始终不变。
他还认为： 当一名成功的 CEO 根本没有秘诀。 如果说存在这样一种技巧，那就是看其专心致志的能力和在无路可走时选择最佳路线的能力。 与普通人相比，那些令你最想躲藏起来或者干脆撕掉的时刻，就是你作为一名 CEO 所要经历的不同于常人的东西。
“只要肯干，你一定可以出人头地。 要敢于All in。 ”这些都是当下中国流行的人生观。 结合上面的成功概率计算，我们要奋不顾身地为未来下注吗？
仍然是要看你手中的筹码。
在我们的一生中，面对不确定性，我们大多时候扔骰子的次数都是有限的，并且是消耗资源的。 永不放弃，指的是你的斗志，而非押完你钱包里的最后一块钱。
钱少就该去赌一把吗？
由此可以探讨两个经常被误读的话题：
1、钱少的投资者就该买高风险的股票吗？
当你的筹码是“有限的”钱时，钱少的人和钱多的人，只是数字上的区别，下注应该以比例、而非金额来区隔。
有些人觉得自己钱少，慢慢搞来不及，所以要冒险。 这和想去赌场提款一样愚蠢（除非你是数学博士）。 难道钱少就可以不遵循概率的法则？难道钱少就要去赌场，活生生把自己推入大数定律的绞肉机？
这就是为什么“穷人”常自暴自弃，快速地赌掉了最后的筹码。
2、创业者是在卖“命”。
接着上个话题，“我手上就两千块，即使按照巴菲特的回报率，我这辈子也买不起房啊？”
回答：
1、假如你用钱做筹码，你就要遵循钱的概率原则；
2、你还可以有另外的筹码，以另外的下注方式，卖命。
也就是：卖掉你的命运，以及动脑、吃苦、拼命。
创业仍然是小概率事件。 即使你的智慧、精力、时间是零成本，即使你不断试错、不断探索，让你的成功率越来越高，最后跑出来的也不多。
大公司的创新，很多时候不比创业者成功率更高。 所以他们买入那些跑赢了的创业公司。 某种意义上，他们就是买创业者“小荷才露尖尖角的好命”，避免自己付出大公司极高的试错成本。
人生选择有限
人生有很多个选择时刻，不能总是被“概率”和“最优”驱使。
就像《怒海争锋》里，杰克船长暂时放弃追杀敌船，选择停靠小岛，满足船医梦寐以求的达尔文式科学考察。
想起一个朋友，夫妻选择将创业和置业延后，将时间留给成长中的孩子。
许多美好事物和美好时刻，都是因为一些“不计算”的选择。
安德烈·高兹说：“我开始思考，什么是应该放弃的次要的东西，放弃了它我才能集中精力追求最重要的。 而归根结底，只有一件事对我来说是最主要的：那就是和你在一起。 ”
当然，最好我们手上有足够的、靠阿尔法狗概率计算法赢得的筹码，供自己去挥霍，或是帮助那些没有人生赌场权的人。 例如盖茨的慈善基金。
也许选择本身比财富更重要。如果说时光是最宝贵的财富，比时光还有限的人生选择呢？
我想起1995年毕业后独自去广州，遇到一位师长，他见我有些无师自通的灵性，不吝在旁人面前赞“这是天才少年”。 （时光总是嫌老爱幼，迄今为止尚未有人称我是天才中年。 ）
他注册自己公司的时候，头疼选名，于是说：不如就叫“选择”。
于是这公司成为我加入的第一间公司，其名字蕴含着广泛的人生隐喻：
“选择有限”公司。
走过如歌的岁月，走过平淡的生活，一路走来，突然发现“选择”一词无时无刻不在我们的身边！似乎它与我们息息相关，形影不离；似乎我们每走一步，它都在告诫我们，要三思而后行！
也许人生，就是一路选择的旅程，一路选择，一路坚持！
忙碌的生活，喧嚣的日子，为了心中的理想，为了虚荣的功名利禄， 我们在千万条的路上行走，千万次煞费苦心的选择，然后全身心地投入、打拼、奋斗！每天在选择的路上风雨兼程，冷暖自知；苦而不言，痛而不语！
走过几十年的风雨，转眼间人到中年，我们已步入上有老，下有小的年纪。忽然明白一个道理，我们要听从自己的心声，脚踏实地，更加明智的选择！
人生不易，我们要有良好的心态，生活的无奈，工作的压力，家庭的重担，难免有时会苦恼郁闷，心烦意乱，脾气暴躁，其实，心态平和很重要，我们不要给自己太大的压力，别太难为自己，遇事不要斤斤计较。 苦了、累了、疼了、痛了，就休息。 学会不羡慕，不嫉妒，得之坦然，失之淡然！
人生苦短，我们要乐观的生活！每天面带微笑，去做自己想做的事，去过自己想要的生活。 学会微笑吧，微笑于人于己都是一种美好，是一种温暖；是一种力量；是一种拨开云雾见青天的光芒！即使有不开心的事，也不必郁郁寡欢、放在心上。 “心若不动，风又奈何；心若向阳，无畏悲伤；微笑向暖，岁月无恙”！
人生繁杂，我们要养成简单的习惯！随着年龄的增长，似乎身心都发生了微妙的变化，再也没有年轻时那么的矫情了，似乎凡事都喜欢从简。开始喜欢简单的衣服，喜欢清淡的饭菜，喜欢轻松的出行，删繁就简，心无杂念；心素如简，人淡如菊；简单地做人做事，舒心、顺心，就是最好的幸福！
人生喧嚣，我们要心静如水！“静坐常思己过，闲谈莫论人非”，不攀不比，不争不抢；心胸开阔，知足常乐，静，是一种内涵丰富的修养，闲暇时，听一首老歌，看一本好书，赏一赏花儿，锻炼一下身体。 不会为取悦别人的欢喜，再去伪装自己。 而要用自己喜爱的方式来取悦自己，安静的做好自己！
人生在世，我们要拥有善良！“ 人之初，性本善”！希望我们不忘本真，不忘初心！我们不仅要感恩别人的善良和善举，更要善待他人。善良如同春天播撒下的种子，尽管你不期望回报，但她却会悄悄地生根发芽，开花结果！“爱出者爱返，福往者福来”！你温暖了一颗心的同时，善良的光芒终究会照亮你的人生之路！
人生迷茫，我们要怀揣希望！希望，如同黑暗中的一盏明灯，照亮我们锦绣的前程，给予我们坚定的信念，无畏的前行；希望如同四季高扬的风帆，指引我们在风雨泥泞的路上不懈的努力，勇敢的坚持！为了那些关注的目光，人生必须有所追求和希望。即使打拼的路上失败了，也无悔无怨、精彩地绽放！
人生漫长，我们要选择坚强！坚强，是一种无人能抢走的信仰，是一种无人能给予的智慧；是一笔无价的精神财富和力量！坚强，是面对失意时，要自己扛起；面对挫折时，要自己搏击；面对伤害时，要自己疗伤治愈！面对薄情的人，要学会转身离去；面对失败的事，要学会忘记，面对曲折的路，要学会勇敢的披荆斩棘！
