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切┰缂改昊蛘咄砑改甑难С�/姐/弟/妹都要惨。不仅当年就业的起薪低，而且此后持续上升通道和平均薪资增幅都比前辈晚辈更低。
究其原因，就是09届毕业生就业的时候刚好撞大萧条的枪口上了，而起薪起点一旦低了，以当代hr的压薪习惯，后面各次跳槽总会被这个因素压一头。根据某些统计，大多数09级学生后来毕生的薪酬也没超过11级。那两年里毕业的学生，终生价值观都比前后辈更偏向右翼（比如同情元首），也是情有可原。
而如果大萧条是在8月份就来的话，这个点儿就业季还没结束呢！按说08级学生也该被波及、没法在经济繁荣的末日之前找到高薪的好工作才对。
所以，另一个时空的危机，绝对是在08级找工作就业季结束后，才波及华夏的。
为什么蝴蝶效应会反着来？这点顾诚一时是百思不得其解。
在他原先的认识中，他一直以为自己的出现，会让大萧条延后。
他内心是这么分析的：
在另一个世界，因为互联网产业和其他高科技产业（尤其是人工智能）发展缓慢，所以导致金融资本没有投资宣泄的渠道，不得不从“网络”转向“砖头”，也就是全球大搞房地产，华米都一样，最后崩盘。
现在既然他为优质资本找到了一个投正儿八经高科技产业的口子，那些金融资本怎么也该学乖一点、往“给穷人的高危购房贷款乃至衍生出来的保险债产品”领域少投点钱、慢点儿崩吧？
怎么反而崩得更快了呢？
这不科学。
他的眼神中闪过迷茫，失措地看着潘洁颖。
潘洁颖的眼神中却满是信赖，似乎把顾诚当做了神。
顾诚连忙收摄心神，暗暗告诫自己不能乱。颖姐可是把他当成无所不知全知全能的存在了，不能让姐失望。
他继续往下看邮件和新闻的细节，冥思苦想，终于逮到一点心得。
“貌似米国财政部的救市或者说重整规模并没有想象中那么大？aig和两房次级债都才拿了这么一点点钱？听说小不死总统应该给的救市部署是‘七千亿美元计划’，国内则是注水了‘四万亿’。如果最终的一揽子解决方案没这么多的话，说不定我的猜测就是对的。”
顾诚发现，这个世界的08年大萧条，被救市的规模似乎没有另一个世界大。
这就很有意思了。
“虽然，全世界的钱都是一样的，但是钱背后那个拥有钱的人，其拥有的钱以外的盘外资源，是不一样的。
莫非，是因为我的出现，让那些有资源的优质金融投资机构，找到了更好的项目。但那些劣质金融资源依然闲不住，要铤而走险借给那些很有可能还不出的米国买房穷人？所以本时空的垃圾债规模没有另一个时空那么大，但是质量却比另一个时空更加垃圾，所以崩盘速度也提前了？”
这个念头一旦在顾诚的脑中形成自洽。
这是很有可能的事情，毕竟他带来的那些“额外的、投资高科技产业”的机会，如今是以华夏为主导，很多米国资本并没有机会介入。而且即使在华夏，这种高科技创新也是少数巨头的游戏，而非“百家争鸣、毫无门槛，谁都能进场插一杠子”的低端生意。
所以，很多资源垃圾的资本，哪怕有钱也是进不了这个场子的，依然只能去投资房地产及其背后的次级债。
换句话说，如果顾诚引来的是“滴滴打车”、“饿了么外卖”或者“携程打折”、“摩拜单车”这些技术上没什么含量、百家争鸣比烧钱的生意模式，那么无论是有资源的钱还是没资源的钱，都有资格进场玩两把。
毕竟就算牛逼的顶级巨头不接受某些资本的钱，那些资本也能拉一条阿猫阿狗过来，再凭空创一个新公司进场送外卖或者组低价团或者开出租。
然而，顾诚带来的投资机会，是“人工智能/内容feed”这个圈子啊！
如果顾诚不收他们的钱，腾云也不收他们的钱，百度、谷歌、faechat和亚马逊也不收他们的钱那些没有盘外资源的垃圾资金，还能再地球上找出第7家人工智能公司，去收他们的钱不成？
不可能！
因为地球上，在08年这个点，找不到第7家综合型的、做人工智能的公司了，有钱都没处砸。
这不是送外卖，有钱想开就开。
所以，这个世界的资本环境就是：虽然有更多优质资金被优化配置到了高科技产业，但有资格玩这个游戏的资本规模是有限的。
而被拒绝在这个圈子之外的汹涌资本，不甘心增殖速度受损，就“规模虽然比另一个时空小，平均质量和放贷对象也比另一个时空更垃圾”。
大萧条的爆发，规模略小，但崩盘的时间点却也因此提前了。
第41章 神秘备忘录（）
“是我预估有点偏差，总以为我给这个世界的资本找到一条不错的出路，他们总该来走。却没想到还有很多没有盘外资源的垃圾钱，依然只能往‘还不起房贷的米国最底层穷人’身上流动。
不过这总归是好事，估计萧条的程度不会像原先预想的那么大，涉及的资金也不会那么多。”
顾诚想明白事儿的前因后果之后，把自己的分析说了一遍，潘洁颖内心的疑惑也渐渐消退。
“没想到昨夜真是一语成谶了。刚说要等粗放出口抑制、消费升级，结果真的来了。”潘洁颖蹙着眉感慨了一会儿，温柔地追问，“那我们下一步准备怎么办？这趟回去之后，工作重心该怎么调整呢？”
“必须马上把eff基金会对苹果的官司了断了每次大萧条的时候，内容产业都会在实业萎靡的时候逆势上扬，这几乎是经济界的常识。当初好莱坞的彻底强势崛起，就是靠的29~33年的大萧条。
所以，我们没有更多的时间，浪费在和苹果争夺手机端内容分发控制权的战争上了，必须立刻加速把ios的app…store生态彻底搞臭。”
顾诚想都没想，先把如今的当务之急给说了，然后才慢慢捋剩下的任务。
“一旦把‘代表人类自由意志的内容分发’大旗扛在手上之后，就可以正式力推张一鸣搞的那个feed推送功能了。然后今年之内叮铛网、某点中文网、niconico都会贯彻一番大整顿。未来谁能红谁不能红，会有惨烈的、革命性的大洗牌。”
顾诚说完这些，觉得暂时差不多了。他这才意识到身上凉飕飕的，自己还处在原始状态呢，于是扯了一条浴巾，去洗手间里收拾。
潘洁颖淡淡梳妆穿着了一番，摁铃叫了早餐，然后才拍了一下权宝雅的大腿，让那个小酒鬼快点醒来。
“姐……我还没睡够呢……”权宝雅慵懒迷糊地抵抗了一会儿，随着神志渐渐清晰，才有些羞赧，强撑着宿醉摇摇晃晃地起身。
被顾诚开发了两三年的身段比当初愈发有料，伸个懒腰都让潘洁颖有些羡慕。
权宝雅清醒了一会儿，看到昨夜的荒淫痕迹，不由羞红了脸，嗖地逃进浴室去收拾。
……
顾诚和两个妹子都收拾齐整，穿戴得衣冠楚楚，妹子们也化了淡妆，明媚异常，这才去叫李允欣一起用早餐。
东夷人的顶级会所，早餐却是比较本土化的，很少上西餐。
桌上清清淡淡摆着花卷和荷叶蒸饺，四碗红豆粥不是国内那种赤豆汤，是淡的，东北米和红豆各半，不加糖，红豆要煮到微微出豆沙。
粥菜是清淡的紫苏叶和别的几种泡菜，顾诚吃不惯，也就不管大早上该不该吃荤菜，只吃煎牛肝**。
饭桌上，权宝雅和李允欣自然也能察觉出昨晚似乎发生了什么大事儿，试探地侧面垂询了一下，还是潘洁颖心细，条分缕析地把一大早她看到听到、乃至和顾诚讨论的事儿都复述了一遍。
听说米国人那边金融危机了，今年的东亚国家制造业出口都会有大危机、面临消费升级、内需拉动等等问题，权宝雅和李允欣都不是非常懂其中逻辑关系。
然而本着对顾诚的无条件信任，这并不妨碍她们直接记结论。
“那你这是又要急着回国去了吗？”李允欣不由自主就问出这句话。
说完她才脸色一红，有些无地自容：人家的正牌女友都没发话惋惜离别呢，自己一个外人管这么宽……真是丢死人了。
幸好顾诚并没有注意到这些细节，就事论事地回答：“那倒不至于，我刚才还在和颖姐说，眼下当务之急是把苹果公司彻底钉在耻辱柱上不得翻身eff基金会反诉苹果的案子，已经到第二轮了，很快会出结果。
干掉苹果是对你我都有利的，如果你有心的话，就和令兄商量一下，尽量动用贵公司在米国的政治和司法资源，游说一下，算我承你情。”
听顾诚如此说，李允欣顿时有了神采，当下就大包大揽拍胸脯答应了：“真的？那我回去就和我哥说。”
顾诚就着牛肝肠喝了一碗粥，吃了几个花卷，就放下碗筷，显然对这些没什么胃口。
李允欣平素不怎么运动，脾胃也弱，吃完后闲聊了一会儿，略感尴尬，就借口回去和李再荣谈正事儿，告辞离去了。
权宝雅却是从小运动狂魔，六块腹肌的妹子。一个人没心没肺地呼啦呼啦扒拉了两笼点心，抹抹嘴，才后知后觉地拿筷子捅了捅顾诚：“这样利用李三小姐对你的好感，真的好么？”
“呃……这是合则两利的生意啊……”顾诚这也才觉出一点尴尬了，然而他坚持认为自己是出于好心。
权宝雅无语地叹息：“唉，你太不懂女生的心了。你知道这是双赢的生意，李三小姐却不一定只用双赢的眼光和力度去推动这事儿呢。”
然而权宝雅也完全没法责怪顾诚。
因为太优秀而被太多女人看上，这怎么看也不是顾诚的错吧。
权宝雅平复了一下内心的纠结，展颜问道：“那我最近有什么要做的么？天天跟着满叔打理公司，安排艺人，也挺无聊的。看你们貌似都有大动作了……”
“你这边，如果想做的话，事情多了去了叮铛网的用户分类算法，其实你和高老师、周老师这些懂音乐的人，都可以去帮忙做数据标识。不求你完成多少工作量，至少是涨涨见识，知道这门生意是怎么运作的。
如果还有空，我给你个电影剧本你揣摩熟悉一下，可能今年，可能明年，就会有动作。赚钱的电影，对于我来说，《不能说的秘密》已经是人生最后一部了，剩下的都是教好莱坞同行做人的。”
按说听到有电影时，权宝雅是应该兴奋的，然而顾诚前面提到的那项工作，立刻让她怂了下来，因为她完全没有上过理科生的大学课程，对于“数据标识”这种工作天生就有一种畏惧。
“数据标识是个什么鬼？好像和音乐人不对口吧……”
顾诚解释道：“很对口，数据标识不是让算法工程师来干的，正是要各行各业的懂行的艺术家来干的我举个例子好了，我经营了好几年的某点中文网，目前在张一鸣的改造下，加入了一个‘看过本书的人还喜欢xxx’的功能，今年刚做好的。
但是我去看了，那个功能目前简直就是一坨s。只会做那些‘因为你看过《xx终结者》所以猜你也喜欢《xxxx》’这样的推送这几本书是同一个智商级上的东西么？
之所以这样，是因为目前的数据标识维度太简陋，只能靠书是都市/玄幻，又乃至下面某个细分品类‘商战/官场/言情’去划分作品归类，然后再靠‘热血/兵王/腹黑/无敌/废柴’这些标签来划分风格。但实际上一来这些标签太简陋，二来写手写书很容易风格上文不对题，所以同类类型、标签，而且点击率也很高的作品，不一定喜欢看前一本书的人就会同时喜欢看后一本书。
这就是算法没有真正读懂作品导致的，算法只是在按照‘用户点击大数据’的规律来归类。而淘宝上还有不少刷…榜狗在制造虚假数据，对于我们的大数据归类就更难了。这时候，就必须要有懂行的编辑或者音乐人，对算法的推送进行一次次的人工修正，判断算法哪些地方要调整，然后给算法工程师下任务：或者是丰富更多标签、或者是优化算法折叠、或者是加强真正的机器阅读能力。
更麻烦的是，这背后涉及到千百万写手、歌手、演员、导演的切身利益和曝光率。在人工修正的时候难免有人主官夹带私货，胡乱调整数据权重传统时代，公司里给排广告位和榜单的后台工作人员塞红包的艺人/写手都不胜枚举，颖姐和车姐抓了这么多年都抓不绝。所以这件事情我必须有几个可