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本站97不管怎样计划,追寻永生,必定是一件极其消耗资源的事。
紧张的学习之余,方然仍保持着小学时养成的习惯,半小时的新闻时间里,他利用讯息筛选程序来节约时间,浏览联邦的股市、债市和国际期货市场,一边利用估值算法,在联邦资产价格高涨、股市飘红的当下,买进黄金。
当然,即便按最理性的操作,账户总共也只有几十万马克,方然没指望获利。
但结合过往的人生经历,意识到“永生”并不是一个人与世隔绝、在深山老林的绝密实验室里闭门造车就能办得到,为了认识世界,分析世界,进而做好掌控世界的准备,联邦、乃至人类世界的经济运行,社会运转的不成文法则,也是他必须恶补,甚至逐渐演练成为内行的一门学问。
越是深入理解,对那些深陷联邦经济狂欢的人,方然越替他们捏一把汗。
但转念间,意识到这些人的一百二十岁寿限,注定终结的短暂人生,决策,是不是理智,似乎也不是一个多重要的问题。
毕竟,按凯恩斯的说法,“长远看来,我们都是死人”;
短短几十年的时光,荣,或者辱,有时候一眨眼也就过去了,何必计较那许多呢。
但方然却得计较,凭借敏锐的嗅觉而觉察了风险,这时候,他自会审时度势,尽量避免掉进经济危机的漩涡。
目前的持仓,百分之二十比特币,百分之十黄金,其余的马克则放在银行账户里。
每一次的经济危机里,崩盘的,或者是资产,或者是货币,方然还没法确定,这次危机里究竟会是哪一个先垮掉,但有一点他却清楚得很,湾区的房产,那些标价持续上涨的“百年基业”,价格已远远背离了价值,根本没有投资的潜力。
其实,价格远价值的,何止房产,一路飙升的联邦股指又何尝不是如此。
经济的泡沫越吹越大,表面上,绝大部分参与这一过程的人,都赚了钱,马克离开账户,换来账面价值不断增长的资产,或者是房屋,或者是股票,看上去每一个人的财富都在增长,与此同时,实业景气指数却连续走低,失业率则一直在缓慢的增长中。
在实际产出没有增长、甚至滑坡的时候,所有人的账面财富却在涨,这是一件看上去很不可思议的事。
所有人都在行情中赚到了钱,这听起来很美妙,但
是赚了谁的钱呢。
倘若所有人都在赚钱,账户上的马克、和以马克计价的资产,都在增长,这些赚来的马克却又来自于哪里,难道都是联邦央行凭空注入的货币吗。
货币,一些人就是这样理解的,所以才抢购资产,唯恐手中的马克变作废纸。
但实际却不是如此,虽然,联邦中央银行的确有印钞的动机、和向经济中大量注水的能力,却很谨慎,而是力图稳定马克的币值,维护这一确保联邦统治稳固的经济符号,这才最符合联邦政府的利益。
然而在经济暴涨时,即便不注水,泡沫自己也会吹上天。
所有人都在赚钱,这种事,并非绝对不可能生、或者是一种欺骗,事实上,其中大多数人,他们赚到的都是“明天的钱”。
持有资产者,股票,证券,价值成百上千万的房产,这些资产的名义价格是否能兑现,一言蔽之,全看未来是否有足够的持币者,掏出马克,来交换他们手上的资产;不仅如此,银行的贷款亦然,贷出款项的利息、乃至本金,都需要借款者未来的现金流来偿还。
但是这些“未来的购买者”,“未来的还款人”,他们真的会出现吗。
当一个经济体的绝大多数成员,除了手握借据、坐等收钱的人,就是透支未来、亟需赚钱的人,这样的经济体里,哪还有马克可赚呢;
后者从前者手里赚吗,不可能,前者还等着后者来送钱呢,而后者从其他后者手里赚钱,更不可能,其他后者的兜里也没有钱,也得先赚到钱,才有可能在偿还债务后,还有一点余力消费,让其他人赚到实打实的马克。
一边要收钱,一边却拿不出钱,等借据的持有者现手中的东西并不可靠,恐慌之下、纷纷挤兑,经济危机就会来敲门。
此时唯一行得通的,无非是再次给经济续命,把更遥远未来的马克召唤出来,填补眼前的未来;
也正是凯恩斯宣扬的那一套。
中学的课程,让方然很早知道了这个人,和他的害人理论。
或者,每次想到这儿,他都会不无恶意的挪揄到,莫非这位凯恩斯,他也是“永不下车”的觊觎者,否则怎会对这样一个再明显不过的事实装聋作哑。
拿未来填补现在,拿更遥远的未来填补未来,这种做法,倘若真要行得通,总得有一个无限长的未来可供攫取,然而,人的寿命有限,绝无可能永远工作,永远创造价值,未来套未来的链条根本续不了几段,就会碰到死亡的绝壁。
那么结论就是,赚未来的钱,不靠谱,这“未来”很可能根本不存在。
一旦看透了这点,方然就百分之百的确定,经济危机,哪怕没有人工智能的降维打击,也早晚会生。
但,即便看透事实,他所能做的也很有限。
想一想又何必为联邦担忧呢,其实,如果只考虑他感兴趣的生命科学、人工智能方面的研究,经济的起起落落,并不会造成太大的冲击,罗伯特布朗教授的实验室就是如此,科研经费很稳,一点也看不出危机的迹象。
不要担无谓的心,说服了自己,方然按部就班的继续学业。
上课之余,隔三差五的造访布朗教授的实验室,和高年级的学长接触,继而,逐渐把计算机方面的特长应用到实验流程和数据的处理上,他逐渐取得了罗伯特布朗的一些信任,得以参与一些细胞生命过程模拟的工作,进而,逐渐掌管实验室的计算资源。
生命科学的研究,在金伯利时,方然就知道这早已不是一大堆玻璃器皿、显微镜分析仪的年代。
一系列的实验流程,可以交给自动化的分析系统,甚至可以通过数学建模、计算的方式,用巨型计算机找到答案,至少得到初步筛选的结果,如有必要,再通过实打实的实验来加以验证。
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