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高盛与花旗齐看好政府停摆“两周内结束”:对美联储降息与GDP前景的深度影响解析
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y)首席经济学家Michael T.
Gapen
团队给出了三种预测情景: 情景 停摆结束时间 数据可得性 降息可能性 情景一 下周结束 三份就业报告+两份CPI数据 高,足以支撑降息 情景二 11月中旬 数据有限,部分依赖私营指标 中,仍可能推进降息 情景三 感恩节后 数据真空,仅有9月报告 低,降息或被推迟 摩根士丹利认为,若停摆延续至感恩节后,美联储在12月会议上暂停降息的概率将显著上升,因为政策制定者无法获得足够的数据支撑。该行同时指出,“市场对信息的渴求远超往年,数据中断将削弱美联储的可预测性”。 经济代价与GDP前景推演 高盛在报告中警告称,此次停摆可能造成明显的宏观经济冲击。其经济团队估算,若停摆持续约六周,美国第四季度实际GDP增长将减少1.15个百分点,从原本预测的2.15%降至1.0%。不过,这种影响被认为是“暂时性的”,休假雇员复工后,生产活动会在下一季度显著反弹。 下表展示了高盛的季度GDP预测调整: 季度 原预测GDP增速 修正后增速 主要原因 2025年Q4 2.15% 1.0% 政府停摆拖累 2026年Q1 1.8% 3.1% 活动补偿与支出回升 报告指出,尽管短期增长承压,但政府支出与采购延迟效应将使明年第一季度出现“技术性反弹”。这意味着美国经济总体并未陷入衰退风险,而是受到阶段性扰动。 编辑总结 综合高盛、花旗与摩根士丹利的判断,市场普遍预期美国政府停摆将在11月中旬前结束,这不仅有助于恢复经济数据发布,也为美联储12月会议提供关键信息支撑。短期来看,政治僵局削弱信心,但长期影响或有限。若数据恢复顺利,美联储有望在年内继续实施渐进式降息,以缓解经济放缓与财政不确定性带来的风险。 常见问题解答 问题1: 为什么高盛和花旗都预测政府停摆将在两周内结束? 回答: 两家机构都认为政治压力、财政约束和社会影响正在快速累积,尤其是工资停发与选举临近,使得双方妥协的动力增强。 问题2: 政府停摆会对美联储降息产生什么具体影响? 回答: 停摆导致经济数据缺失,美联储无法准确评估经济状况,从而可能推迟降息决策。若数据恢复及时,12月降息的概率仍然较高。 问题3: 哪种情景最有利于市场? 回答: 若政府能在11月初迅速重开,市场将获得完整的经济数据,美联储有充分依据采取温和降息,这对股市和债市都是利好。 问题4: GDP下滑是否意味着美国经济衰退? 回答: 高盛认为此次影响属于短期性扰动,主要由于政府支出暂缓。随着停摆结束和支出恢复,GDP增速将在明年初反弹。 问题5: 投资者应如何应对当前不确定性? 回答: 建议关注政策时间节点与数据恢复节奏。若停摆提前结束,风险资产有望回暖;若延续至感恩节后,防御型投资将更具吸引力。 来源:今日美股网
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今日美股网
昨天20:11
CZ投了一个华人大三学生,1100万美元种子轮,做教育Agent
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12 的高中生,我们和这个用户人群的
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非常小,基本上没有代沟。我们走过整个备考学习周期,知道考试和备考的痛点在哪里,能做出一个真正解决这个人群痛点的产品。 其次,团队非常优秀。James 来自 Gemini,在谷歌就是做 AI 工程和算法的核心工程师。我本人有三次教育创业经历,从大一开始就创业做教育软件,在大二期间参与创建 MathGPTPro 其中项目入选奇绩创坛等。有成功打造教育产品的经历。 第三点,我们做的 AI 教育领域,核心是动画引擎,而我们是 VideoTutor 的核心开发者,是最了解核心技术的团队,能把动画引擎做到十分精准的渲染。 团队本身有非常好的 marketing 基因,知道怎么做传播。 VideoTutor 非常符合美国主流 VC 的一个投资共识,叫「小天才团队」,指的就是这个领域比较适合年轻人去做,再加上有非常好的工程化动手能力,以及 founder 本身有非常好的 insight 和经验,执行力非常快。我觉得这是所有投资人都能看好的一个共识性的原因。 VideoTutor 在 YZi Labs EASY Residency Demo Day 登上纽交所 Founder Park:你们的产品想解决教育里行业的哪个核心问题? Kai:市面上目前的学习产品,可以归为两类:主动学习产品和被动学习产品。被动学习产品,像字节的 Gauth、Chegg、AnswersAi 等,覆盖了我们称之为「作业解答」(Homework Help)的场景,学习链路非常短,主要是学生付费来做作业解答。 而 VideoTutor 覆盖的是主动学习场景,我们不需要考虑学生的学习动机,因为他们必须要去学习、要去考试,比如美国高考 SAT、AP。在这个场景里,有大量可视化的痛点需求,美国高考 80% 的内容都涉及函数、微积分等需要复杂图像渲染的知识。VideoTutor 的动画引擎就能非常好地解决这个场景。 而且,这个领域的客单价非常高。美国平均每年有 260 万名学生要参加 SAT 考试,付费需求很大。线下的 SAT 课程收费很贵,不是按套餐,而是按小时收费,平均每小时 150 美金起步,大部分收费在 230 美金。很多学生和家长都会付费学习。但是 VideoTutor 能够很好地平移甚至取代老师的培训,因为现阶段 AI 生成的视频和老师培训的内容几乎没区别了。这样一来,学生能以最低的成本拥有一个自己的 AI 个性化备考老师。 Founder Park:你们当时决定做这个产品的契机是什么? Kai:其实在我们之前,斯坦福已经有个团队做了,叫 Gatekeep Ai。他们当时也想做可视化学习。我当时已经意识到这个方向的影响力了。前几次创业时,大家做的教育产品基本上都是接上 GPT 的 API,类似于一种 ChatGPT Wrapper 的产品。但我们发现,仅仅基于文字问答,这类产品是有天花板的。可以看到,像 Chegg、Gauth 的业务都在下降,很大一部分场景都被 ChatGPT 取代了,因为学生付费 20 美金用 ChatGPT 就能解决很多作业问题。 基于 API 套壳、做优化层面的产品已经到了天花板。 但多模态视觉生成有非常大的前景,因为在美国高考这个领域有非常多可视化学习的场景。可惜 Gatekeep 开了个好头,但没有继续下去,因为它推出得有点早,当时的基础模型编程能力还没成熟,GPT-4 也还没发布。再加上数学动画引擎涉及到渲染和算法,他们没有攻克。但我们团队掌握了动画引擎的所有核心开发,解决了这个问题,让视频渲染非常准确。 PMF:用户付费意愿很强 Founder Park:你们当时产品上线后,跟几个学校也达成了合作。在你们看来,是什么时候或者哪个功能让你们觉得「我这个产品做对了,痛点找对了」,感觉自己找到了 PMF? Kai:可以从三个维度来说。 首先,从营收指标维度,到现在为止 VideoTutor 已经收到了 1000 家企业的 API 请求,包含了美国所有知名的大型教育机构,甚至国内的机构。此外,还有很多学校想要购买服务。C 端用户的意向更直接,有个学生家长,也是个投资人,他体验完产品后,把产品给了所有亲朋好友试用,所有人都愿意付费。然后他不知道从哪拿到了我的电话,给我发短信想要投我们。C 端用户有非常强烈的付费意愿。 第二点,从用户需求层面。为什么美国线下一对一的 Tutor 教育那么刚性?因为家长觉得一对一教学效果好,愿意付这个钱。现在多模态 AI 技术已经能拟人化地做到一对一的教学效果,所问即所答。而且,美国线上一对一教学老师录的视频课,其实跟 AI 生成的视频没区别了。这就是我说的「需求平移」,学生花大价钱买的录播课程,跟我 AI 生成的没区别,那为什么不用 AI 呢?成本更低,教学效果更好。 我们收到了很多学生非常正向的反馈,很多老师也愿意传播这个产品,前期的完播率和使用时长都特别好。我们现在筛选出的 200 个种子用户,都是早期积累的。 第三点,就是一种产品的 taste 和 sense。当你不断地做,从整个教育行业的进步、到学生和家长付费的核心需求点、再到产品自身的进化,倒推回来想,整个逻辑是闭环的。所以从这三个维度来看,你就觉得 PMF 已经足够了。最核心的就是,付费意愿非常非常强。 跟 FIZZ 达成了合作 Founder Park:很多用户主动想付费,也有人主动联系你们想投资。 Kai:对。SAT、AP 这个领域,付费意愿本来就很强。这个领域的客单价都高达 100 到 200 美金起步,线下上课更贵,可能要 800 美金。美国有 260 万名学生要考 SAT,其中 37% 的学生都会主动付费,这是一个付费意愿和需求都非常强的市场。我们的产品能实现非常好的需求平移。 Founder Park: SAT 这个赛道,对考生来说,一个真人老师和一个 AI,他会信任 AI 吗? Kai:现在 AI 回答像美国高考 SAT、AP 这种水平的问题,基本上不太会出现事实性的错误。在这种情况下,它为什么比线下 tutor 更好?一个是便宜,二个是学生有任何问题都能不断提问,不用担心问了笨问题老师会有看法或者不耐烦,可以 24 小时随时随地学习。 而且这个市场是可以平移的,做完美国市场,我们还可以平移到加拿大、英国的 A-Level 考试等等,付费需求非常大。 Founder Park:付费这块你们现在怎么考虑? Kai:我们是包月订阅,还有一种是按学习结果付费。我觉得现在 AI 已经可以做到按结果付费了。我们可能会推出一个套餐,比如你付 799 美金,我们保证你的孩子 SAT 数学能考满分。 Founder Park:但是按考试结果付费,不是还要看学生个人的能动性吗? Kai:这个在国内高考可能做不了,因为高考考核点非常多,有上千个。但美国高考 SAT 只有 62 个考点,其中 50 个是常规考点,大部分学生都没问题,剩下的 12 个考点也基本能掌握。除非这个学生的逻辑水平确实有问题,否则基本不存在学不会的情况。而且 AI 的提效效果非常明显。 其实很多美国在线 tutor 也有这个服务,你付给老师 1800 美金,老师辅导孩子,成功率基本是 100%,因为 SAT 考点是固定的。只要学生智商水平正常,基本都没问题。但高考不行,高考没办法短期内提上来。而且国内高考需要拉开分数差距,会有难题,但美国高考不存在绝对的难题,因为它更多是考察你是否掌握了知识点。 按结果付费也是之前教辅老师已经在用的模式,具备这个前置条件。 Founder Park:那你们的定价里,模型成本会是一个困扰吗?占比高吗? Kai:我们这个领域的客单价定价非常高,都是 69 美金一个月起步,模型成本现在很便宜,不成问题。教育这个行业不像 coding 领域,大家都在卷价格,因为 coding 需要支持很长的上下文。 面向高中生的产品,网页端最重要 Founder Park:记得你上次说,你们第一版的原型差不多只花了两个多月的时间。当时整个开发周期,比如分工、决定做哪些功能、不做哪些功能,是怎么考虑的? Kai:我们团队所有人的共识就是,迭代要快,因为快才能快速得到早期用户的反馈。 第一个版本在推特上发了之后引起了很大轰动,带来了大量用户。但这些用户里,很多是程序员、投资人或者科技爱好者,我们可以统称为「技术尝鲜者」。在那个阶段,从他们那里得到的反馈比较分散,价值不大。还是要从这么多广泛的用户里,筛选出真正核心的种子用户,也就是高质量的高中生,然后通过咨询的方式获取有用的反馈。 我们得到的核心反馈就是,视频渲染的精确性必须达到 100%,这是需要优化的重中之重。UI 是否好看,或者是否支持不同的 TTS 声色选择这些功能,都被我们砍掉了。回归到产品的核心:我们做的是理科场景的知识学习,那么图形渲染的精确性就是核心。 Founder Park:生成时长当时是怎么取舍的? Kai:那时候最高的峰值时长大概是 6 分钟。当时的主要考量是,普通题目的讲解和知识点讲解不应该超过 6 分钟。但后续的反馈中,我们发现有些学习能力不是那么好的学生,希望内容讲得慢一点、深入一点。我们意识到时长不应该做限制,更多还是取决于用户的学习能力。 Founder Park:现在最长能到多长时间? Kai:最长应该在一个小时以内,可以一直打破砂锅问到底。边交流边实时生成,不过这个功能是最近上的,最开始的版本是没有的。 Founder Park:有没有当时想做,后来发现没那么重要就先不做的功能? Kai:比如说 App。当时觉得是不是要快速开发 App,但后来发现美国大部分学生基本上都是用 Laptop 或者 iPad 学习,美国大部分 K12 学校都会给学生发一台 Chromebook 电脑,电脑高度普及,他们的作业也都是在电脑上完成。高中生基本上人手一台电脑,手机在学习场景的占比不到 5%,比例很低。 Founder Park:所以如果是一款主打教育或者学生群体的产品,网页端是首先要做的,App 反倒没那么重要。 Kai:对,当时其实已经知道这个数据了,毕竟在美国上学多年。后来我们从早期的几万名用户里挖了 100 个学生做调研,这 100 个学生里面 90 多个都有电脑,所以我们更加确信了这一点。 Founder Park:你们上线第一个版本时,也是瞄准 K12 群体来做的吗? Kai:是的,之后也是瞄准这个群体。我们跟 Gauth 不算竞品,我们更多的是做考试培训场景。美国大量高中生本身就会选择线下培训或者在线学习平台,而 VideoTutor 很好地把这个需求平移了过来。 Founder Park:K12 会是你们起码一年内的核心用户群体吗? Kai:应该是两年以内的核心指标。 用大模型,但不只依靠大模型 Founder Park:简单介绍一下你们现在的技术实现方案吧?VideoTutor 在生成课程、图表这块确实做得比其他视频生成模型好很多,甚至在很多模型连文字都无法准确生成的时候,你们的技术让人很惊喜。 James:我们生成的视频既有文字也有图案。大概的生产流程就是:让大语言模型去生成文字和对应的动画指令,然后动画指令再经过我们的动画引擎渲染,最终呈现在视频上。 文字部分相对简单,我们让大语言模型生成文本,然后直接渲染上去。但动画部分,是我们自己的一个数学动画渲染引擎生成的。它的优点在于渲染坐标轴、几何图形等内容的精确度非常高,而这正是我们的核心技术所在。 现在的大语言模型输出的只是文本,我们做的这套 agent 就相当于给了大语言模型一张纸和一支笔,让它能把它想象中合适的教学动画给画出来。画出来的那一部分,就全是我们的技术了。 Founder Park:整个视频最后的合成,包括音视频,是怎么处理的? James:一开始用户会传入一个 prompt,比如「什么是勾股定理?」。第一步,我们让大语言模型去推理所有场景,一般会规定 3 到 5 个场景,这取决于问题的难度。然后,模型会为每个场景生成大致的脚本。接着,再根据每个场景的脚本做第二次推理,生成场景中的文字、对应的图案和人声的文本。人声文本再用 TTS 合成。 最后,我们把所有场景拼接起来,组成一个完整的视频。 Founder Park:我理解第一版是这样的方案。现在加入了随时可交互的过程之后,生成过程是不是也有变化了? James:确实有变化。我们现在为了让用户能最快看到内容,会先生成第一个场景,让用户先看,后面的场景则在后台继续渲染。当用户提出问题时,我们会将他的人声转换为文本,然后把这个文本连同之前所有场景的内容一起交给大语言模型去推理,让它规划接下来的教学场景。后续场景的渲染流程就和之前一样了。 Founder Park:如果用户在听到一分钟时有个问题,他会直接提问。你们收到提问后,就把用户的提问和之前讲过的内容一起返回给模型处理。在这个过程中,用户提问完之后,动画是继续播还是会停下来? James:我们现在的延迟已经从一开始的二三十秒,压到了 5 秒以内。在交互上,我们会做一些过渡,让用户不会过多地关注这 5 秒,整个过程的衔接会比较丝滑。在 4-5 秒内,他就能看到根据他问题全新呈现的内容。 目前阶段的设计是,AI 老师会说:「嗯,我考虑一下」,然后把黑板一擦,就像真实模拟老师一样。你觉得讲得有问题,那我就擦掉重新给你写一遍,这样的流程会感觉比较自然。 而且我们不只是被动地等待用户提问,中途我们也会做 Quiz。我们会根据 Quiz 的反馈和用户的问题进行推理。而且我们不是完全自由麦,而是需要用户主动打开麦克风,有一个开启和关闭的动作。 Founder Park:所以基于这样的机制,最长大概能生成一个小时的讲解。 James:准确来说是没有限制的,如果他一直有问题,就可以一直问下去。 Kai:对,没有预设限制。其实 VideoTutor 做这个方向,也是随着多模态 AI 的进步,我们并不是在创造需求,而是在更好地满足已有的需求。你看线下的真人教育,为什么美国家长愿意付很贵的钱?因为美国教培行业更多是一对一教学,每小时 100 美金起步。就是因为线下的老师能做到引导式提问,我能观察到你哪里不会,然后接着问你。VideoTutor 也是尽量去实现这种真老师的教学效果,让每个孩子都能做到实时互动、实时教学。 Founder Park:学生上课时,会要求开启摄像头吗? Kai:不太会。学生是否开摄像头主要取决于美国的隐私法案。产品里面不太会设计强制开启的功能,是否开启取决于学生的意愿。主要的交互还是通过提问和语音反馈。 Founder Park:技术上,你们是采用小模型和云端大模型配合的策略,还是怎么样? Kai:是一种配合。我们内部有一个数据集,现在已经有超过 10 万多条的视频数据。这些数据中比较好的都会被人工进行二次标注,然后用来训练微调模型。比如我们现有超过 8000 条的 SAT 样本训练数据。这些微调过的小模型会配合云端的通用商用模型像 Claude、Gemini 来做。 Founder Park:用 Claude、Gemini 还是 GPT,会对产品的核心性能有影响吗? Kai:我们主要涉及 K12 领域,基础模型的水平已经足够了。但为了确保 100% 正确,我们会调用两个模型同时校对,如果两个模型答案一致,那基本就不会出错。在代码生成方面,更多还是以 Claude 为主,它的代码能力比较好。 Founder Park:现在产品的技术瓶颈在哪?是模型能力还是代码生成? Kai:模型能力是其中一环。还有就是渲染,现在已经攻克到 5 秒以内,随着 GPU 的更多部署还能更快。另外一个就是长期记忆能力。我们需要对学生进行长期的学习行为数据积累,知道这个学生有哪些知识点不懂,比如一个月前学的知识点忘了,可以重新提醒他。 James:我们在渲染时间上其实下了很多功夫,一直在做技术突破,从一开始的 2 分钟到 1 分钟,再到现在的 10 秒以内。我们最终的目标是希望能做到基本没有延迟的渲染,用户一问,推理一结束马上就出结果。这是我们团队目前在攻克的一个难题,但已经找到了新方向。 不看完播率,只看最终考试分数 Founder Park:现阶段怎么衡量产品的核心指标?怎么判断一个视频对用户是有用的? Kai:最核心的一个指标就是考试。在新版本里,你看完视频,结尾会有一个 quiz,做对了就证明你理解了,没做对就证明没讲明白。 学习效果没办法只看完播率,有些学生可能看一半就懂了。在他看一半的时候给他做个测试,通过了,剩下的就不需要看了。我们产品的核心指标,就是看多少学生在这里提高了分数。 Founder Park:但他最终的考试是在别的场景完成的,你们怎么得到他是否通过的这个结果? Kai:这就要说到美国的产品文化,就是用户使用产品后,得到好的结果,会有一种自发性的分享。很多学生用完 VideoTutor 考完 SAT 后,会主动过来分享他们的使用体验和成绩。我们还会让他们成为校园大使,进行二次传播。 我们有 20 个高中生组成的校园大使。其实你看 Mercor 早期非常成功,用的就是典型的「用户成功故事」模式。Mercor 早期帮很多印度程序员找到了美国的工作,然后他们就会联系这些用户,给他们拍一个 user story,讲怎么用 Mercor 找到工作的。这形成了很好的口碑传播。VideoTutor 也是一个道理,我们要的就是更多学生使用产品后达到非常好的效果,然后把这些学生的经历做成 user story 分享出去。 Founder Park:学生主要分享的渠道是在哪? Kai:学生主要在 TikTok,家长在 Facebook 的群组里。 Founder Park:如果把时间放到半年或一年的时间维度,你们规划的产品增长方式是怎样的? Kai:我觉得本质上,VideoTutor 核心还是一个 C 端用户产品,口碑传播非常重要。很多成功的 AI 应用早期都是靠种子用户的口碑,比如设计师用了觉得好,就传播开了。对我们来说,核心指标就是有多少 SAT 考生用了这个产品后考了高分,然后传播给其他孩子和家长。家长主要用 Facebook 和 Instagram,学生用 TikTok,我们会在这些平台上传播。当形成这种共识性的口碑时,学校老师自然而然就会意识到。我们早期能被这么多学校知道,就是因为很多老师用了觉得不错,推荐给了学校的采购负责人。所以,最核心的还是 C 端用户的口碑传播,多少孩子用了之后提高了分数是关键指标。 Founder Park:新版本大概的状态和推出的时间规划是怎样的? Kai:我们希望最快在两个月以内正式 public release。届时学生能够以很低的延迟做到所问即所答,并且理科场景的图形渲染能做到 100% 准确。当然,我们暂时不会覆盖竞赛场景或者像线性代数这种复杂的大学知识,更多还是覆盖 K12 领域。 Founder Park:VideoTutor 现在的壁垒或者护城河是什么? Kai:我觉得有几点。第一是数据飞轮。视频背后都是代码,用户生成的好的视频数据,经过二次标注后,就能被重新训练微调模型。越多的数据,视频效果就越好。另外就是学习行为数据,我们知道不同学生哪个知识点薄弱,就能建立起数据飞轮,越多人用,产品就越懂学生。第二是领先的技术优势,比如动画引擎的算法。虽然算法本身不是最核心的优势,但随着我们快速迭代,数据越来越多,优势会更明显。 第三是品牌,VideoTutor 已经在北美家长圈里成为 AI 教育领域的一个头部品牌了,家长的信任度也是一种无形的壁垒。 Founder Park:三到五年后,你预期 VideoTutor 最终会成长成一个什么样的产品? Kai:我们希望未来 VideoTutor 能成为每个人学习理科知识的 AI 老师。我们只做理科。我觉得未来它会超过多邻国。多邻国是一个世界级的语言学习产品,但在 STEM 理科场景,过去一直没有出现世界级的产品,因为理科需要太多图形渲染。现在基础模型的技术已经 ready 了,所以我觉得理科场景会诞生下一个「多邻国」。 招人,尤其想要国内大厂出来的人 Founder Park:你之前有过几次创业经历,大概都是做什么的? Kai:我现在大三。大一的时候就和 James 一起创业做教育产品,拿了 20 万美金的天使投资。虽然那次失败了,但学到了宝贵的经验:你不能陷入同质化的竞争。当时我们做的 App,市面上有很多同类产品,早期就不得不陷入投流竞争,很难收费。 第二次创业,我是作为联合创始人加入另一个团队 MathGPTPro,待了几个月。在那个阶段,我学到了怎么看产品指标、如何打造产品、怎么做用户扩展。也是在那个时候,我得出一个结论:基于文字类的解答型教育产品已经到头了。因为它和 ChatGPT 没什么区别,而且过去像作业帮花很大代价做的结构化知识题库,也被大模型的编辑能力取代了。所以第三次创业,我就知道,可视化是必然的趋势。 赵凯在哈佛大学跟 Sam Altman pitch 的合影 Founder Park:过去的两段经历,除了让你认识到文字类产品的局限,在团队或其他方面,对你现在做 VideoTutor 有什么帮助吗? Kai:有很大帮助。 第一点,更好地判断方向和产品是否有未来。我会通过看竞品的网站流量、营收,来判断整个产品的进化方向。 第二点,产品打造方面,能更好地判断产品的开发节奏,包括产品设计、前后端对接、要看哪些指标。 第三点,团队管理和组织文化能力。我建立了更完整的管理制度,包括每个同学的分工、奖励和期权发放。还有,也学会了怎么去融资。这一轮 1000 万美金的融资,我们在 20 天以内就完成了。 Founder Park:你们现在团队有多少人? Kai:6 个人,大家住在一起。 Founder Park:团队最初是怎么搭建起来的? Kai:我跟 James 已经创业两次了。我们俩都是一个学校毕业的,大一的时候就一起做了一款 App。大二的时候,我跟另外两个人一起创业,大家彼此都认识了。当意识到这个技术能带来非常大的产品愿景时,我们就联系组队来做这个产品。之前大家都是校友,包括团队另一个合伙人 Nick 也是我的大学室友。 Founder Park:你们现在也准备扩招,想招什么样的人? Kai:我们主要招后端、前端、大语言模型和 UI/UX 方面的,希望是有经验的。因为我们现在已经跨过了试错阶段,进入了产品快速 build 的阶段,需要有经验的人来帮助我们成长。 Founder Park:需要有经验的工程师、产品经理和增长负责人,来把产品从 1 做到 10,甚至从 10 做到 100。 Kai:是的,就是这个阶段。我们预期把团队扩充到 9 到 10 个人,核心还是以招工程师为优先。 这次招的可能会在国内,所以是 in-person 和远程混合的方式。 Founder Park:希望这个人是什么画像的? Kai:我们更希望他是在一些大厂经历过的,比如字节、美团。因为字节是一个高速、比较卷的组织文化,重视年轻人。在字节训练过的人,有比较好的方法论和能力,加入我们之后能把这些成功的经验带进来,进行融合学习。 想要在国内大厂打过硬仗、有快速迭代经验的人。我们已经度过学生创业阶段了,不太需要招新手,更多需要招一些有经验,但又不是那种完全的「行业老炮」。因为行业老炮可能要顾及家庭,没办法那么卷。所以中间层次的,年轻又能卷的就比较好。 我们愿意给优秀的人才丰富的期权。我们虽然融了 1100 万美金,但为什么没在美国招工程师?就是因为我们觉得国内的产品力和工程能力真的非常好。这一波 100% 会有华人经营的团队打造出伟大的产品,在国际上跑出来。现在很多 AI 应用层面都是华人打造的,国内的工程能力真的很厉害。这也是我们的优势,要利用中美两国之间的优势。 硅谷的大学生,都在 AI 创业了 Founder Park:现在尤其是在硅谷,大学生创业的趋势特别明显,你看到的是一个什么样的状态? Kai:看一个事实,就说这轮百亿美金估值的公司:主打 AI 招聘的 Mercor,已经完成 3 亿多美金的新的融资,估值已经百亿美金;而 Cursor 已经是板上钉钉的 100 亿美金估值。对应的还有像 GPTZero、Pika 等等。这些都是大学生创业项目,尤其是 Cursor 和 Mercor 的创始人都是大三辍学生。 这一波年轻人创业,都有一个特点,就是高度差异化竞争。他们在极其窄的领域里专注去做,没有做通用的东西。比如 Mercor 做 AI 招聘,一开始就只做印度程序员的招募。 第二点是环境。整个硅谷的资本环境和底层创新,像斯坦福、YC、Peter Thiel 的基金,都在最早的阶段支持大学生创业,不管你有没有成熟的想法,都愿意支持你,并且提供强大的人脉网络。 第三点,我觉得是这些大学生的品质。无论是我们,还是硅谷出来的这些大学生,都有非常勇敢的冒险精神和极强的学习能力。这种勇敢闯荡的精神,国内很多学生可能不太具备。因为在硅谷,身边有很多同龄人成功的案例激励着你,资本环境也愿意相信年轻人。 对我来说,当时也对比过成本和收益。如果我选择读完大学再找工作,未必能还得起家里的留学成本,也未必有很大的收益回报。但如果选择创业,我能在最年轻的时候去疯狂学习,我的人生就有无限的可能。我从小就想创立一家伟大的公司。 Founder Park:为什么今天这一代大学生创业能做出百亿美金的公司,而以前可能卖个一两千万美金就算很了不起了?这里面有 AI 的热潮和泡沫因素吗? Kai:我觉得不完全是泡沫。Cursor 有 4.5 亿美金的真实营收,这是很可靠的。这背后,是这一代年轻团队的方法论和认知 insight 非常关键。你看这些团队,背景都挺优秀,他们有非常好的学习能力。 Cursor 早期就是靠身边的大学生程序员,这些人对 AI 接受度高,给了很强的反馈。创始人本身也是个小天才工程师,能深刻理解用户,工程迭代能力强,早期就四个人把产品干起来了。他们把产品迭代好之后,就形成了用户口碑,有了营收,投资人也怕错过下一个 Mark Zuckerberg,所以资本又来助力。 最底层的条件是,AI 这波很多技术是新的,年轻人学习速度快,又务实、靠谱、敢干,所以有极致的用户理解和超快的迭代速度,去击败传统的产品。比如在 Cursor 之前,GitHub Copilot 做得也挺好,但为什么没干过它?就是因为用户体验和执行速度。 Founder Park:是不是可以说,因为 AI 是个新技术,所以很多产品认知也需要用新的角度来看? Kai:对,年轻这一代比上一代创业者有更深的认知见解,能离用户更近。现在主流的 AI 用户都是 00 后了,他们学习和反馈的迭代速度、包容程度,都比上一辈创业者更快。 所以,认知迭代速度是核心。移动互联网时代,技术迭代是以年或者季度为单位的,但 AI 时代,技术迭代可能是以天为单位的。作为 founder,你必须快速学习,而年轻人更能熬夜,更有拼劲。 Founder Park:之前有媒体说硅谷很多创始人也开始 996 了,你们怎么看? Kai:我身边一些白人创业者朋友,融了很多钱,也 996。他们也跟我们一样,租个大 house,所有人生活在一起办公。我觉得 996 更多是环境所迫,现在硅谷有点像淘金热,大家都不想落后,那就只能比产品迭代速度,必须熬夜快速迭代。这是一种环境塑造,倒逼人必须这么做。 Founder Park:硅谷的这些大学生创业,在赛道选择上有什么趋势吗? Kai:我觉得无论是我们做教育,还是其他人,大家都有一个趋势,就是在自己的舒适圈里创业。舒适圈指的是你对这个领域和用户足够了解。Cursor 创始人对 coding 非常了解,我们做教育也是因为对这个人群足够了解。现在的年轻人更多是在自己已有的认知舒适圈里创业,不再贸然跳到一个不了解的领域。因为这样你获得的用户的反馈才足够快、足够正确。 还有认知叠加。我们三次都做教育,我的认知是不断叠加的。这帮大学生不太会贸然做自己过去没干过的事,都是想着怎么干得更好。他们有新一代的思维方式,在自己认知圈里不断迭代,勇于创造机会。 还有一点是勇敢闯荡的精神,不太会因为别人的否定而否定自己,有一种「I don't care what you think about me」的态度,非常自信。背后就是「高速实验」的文化,我知道我产品还没 ready,但我不管,快速上线、快速迭代、快速反馈。 Founder Park:这个风潮大概是从什么时候开始的? Kai:我觉得是一种共识性的成功。当大家看到像 GPTZero 这样的项目,从宿舍里成长起来,不断迭代,然后获得资本助力和用户认可,这种快速试错、快速爆发的成功案例多了,就形成了共识。 一句话,「Better done than perfect」,完成比完美更重要。而且大家也不太担心竞争,硅谷很多 founder 都愿意把自己的产品理念讲出来,不怕你抄,我只要快速迭代就好。我觉得这一波年轻人还有很好的 story telling 的能力,这种讲故事不是假大空,而是在务实求真的基础上,加上自己对未来的展望。 Founder Park:先把自己营销出去。 Kai:对。我觉得底层的观念在于冒险精神和极度自信。在这种驱动下,他们就不断勇敢试错,不怕讲错话。大胆地讲自己的产品理念,大胆去执行,错了大不了再改。这种不怕试错的文化,促成了这一波大学生创业的热潮和成功。 美国那边的 VC 也都会看大学生的项目,YC 每期都会固定投一些大学生的项目。 融资是 VideoTutor 现在最不需要担心的事情 Founder Park:如果回到刚做 VideoTutor 的时候,你会给自己提什么建议?有什么可以做得更好的地方? Kai:我觉得应该是节奏更快一点。还有就是团队组成。VideoTutor 的团队是经过多轮磨合的。如果早知道,我会更早地根据产品需要的技能画像,去更好地组建团队。我觉得创业回归到最后,组织能力非常关键。我会花更多时间在组织能力上:选人、识人、用好人。 现在的团队适合从 0 到 1 的成长,但要把 VideoTutor 做得更大,还是需要更有工作经验的人加入进来,把他们优秀的经验和能力带到团队,帮助整个团队共同成长。 Founder Park:未来半年内,你觉得 VideoTutor 可能会遇到什么样的产品或技术难题? Kai:我觉得一个是渲染,要降到真正的零延迟,还需要工程上的突破。第二点是增长方面,我觉得是产品的 taste,这背后包含很多东西,比如 UI、交互设计是否丝滑完美,功能交互是否没有 bug,视觉布局是否漂亮等等。这些对我们来说都是考验。 James:我觉得一开始我们对 VideoTutor 的定位是针对所有学科的可视化教学辅导,但后来我们做得非常垂直,只针对数学领域,因为那是我们最擅长的。我们的数学渲染引擎是最专业的。接下来重点要突破的,可能就是横向扩展。比如,如何把可视化的优势带到文科类场景?比如解释「锄禾日当午,汗滴禾下土」。这是我们接下来在技术上要考虑的点。 Founder Park:会因为创始人的背景在后续扩张上遇到困扰吗? Kai:不太会。其实有很多大的 VC 都找过我们,像 a16z 这些,不会在太早期出手,而是在团队已经有成功迹象时再助力,这样他们知道投资不会失败。我们和很多大 VC 都保持着很好的关系。 融资是 VideoTutor 最不需要担心的事情,最需要担心的还是围绕着用户生态和产品。
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财经智选
10-31 04:31
鲍威尔任期倒数,美联储12月决策或成“风暴中心”
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经济学家迈克尔·盖潘(Michael
Gapen
)指出:“在政府关门导致数据缺失的情况下,美联储仍需保留灵活性。市场赋予12月降息95%的概率,与一个真正‘数据依赖型(data-dependent)’的央行并不匹配。” 尽管鲍威尔语气偏鹰,芝商所集团(CME Group)的“FedWatch”数据显示,市场周四仍计入12月降息概率为75%(较前一日的90%略降)。 鲍威尔在会后记者会上强调,当前有限的数据表明美国经济仍“相对稳定”,但劳动力市场仍存隐忧,通胀依旧高于目标,而且联邦公开市场委员会(FOMC)内部存在“强烈分歧”(strongly differing views)——这在以往的共识驱动机构中极为罕见。 雅迪尼研究公司(Yardeni Research)创始人艾德·雅迪尼(Ed Yardeni)评论道:“债券市场显然不买美联储的账。投资者不认同央行所谓‘利率过高抑制增长’的说法。债市反应应足以让官员们三思。” 鲍威尔“硬控市场预期”:提前浇灭降息炒作 面对记者追问是否担心市场过度押注降息,鲍威尔回应称:“市场应该认真对待我所说的——12月降息并非既定事实。” 安联贸易(Allianz Trade)北美首席经济学家丹·诺斯(Dan North)指出:“鲍威尔这次用词明显更强硬。他显然在压制12月降息的预期。我们认为12月将是一次暂停。” 此时的美联储,也陷入政治敏感期。 鲍威尔已成为总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)屡次批评的对象,而他的任期仅剩约七个月。 财政部长斯科特·贝森特(Scott Bessent)已开始面试继任人选,包括:克里斯托弗·沃勒(Christopher Waller)与米歇尔·鲍曼(Michelle Bowman)——两人均支持此次降息;斯蒂芬·米兰(Stephen Miran)——特朗普任命的理事,主张更大幅度降息,但任期仅至明年1月;堪萨斯城联储主席杰弗里·施密德(Jeffrey Schmid)——因反对降息而投下“否决票”。 这反映出美联储内部从鹰到鸽的广泛分歧,也让鲍威尔的“中立平衡术”变得更加艰难。 高盛:12月降息仍“可能性较高” 尽管鲍威尔语调趋紧,高盛(Goldman Sachs)经济学家大卫·梅里克尔(David Mericle)仍维持此前预测:“我们依然认为12月降息的概率相当高。鲍威尔在记者会上强调反对声音,是为了展现内部平衡。但总体而言,支持12月降息的理由依然成立。” 鲍威尔走钢丝,美联储陷入“信号困局” 市场分析人士认为,鲍威尔当前正面临“三重困境”: 控制通胀:避免市场误判政策过度宽松; 维持就业:防止过高利率导致经济放缓; 政治博弈:应对来自白宫与国会的双重压力。 随着任期将于明年5月结束,鲍威尔的每一次讲话、每一次表决,都不只是经济信号,更是对其个人遗产与央行独立性的最终考验。 《华尔街日报(The Wall Street Journal)》评论指出:“鲍威尔的任务不再仅是抗击通胀,而是维护美联储的信誉与历史地位。”
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Linlin
10-31 04:18
“一站式金融”SoFi三季度净利润飙升129%!实现会员数、收入费用等“五项记录”
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。 在7-9月期间,SoFi的贷款部门
GAPP
净收入同比增长25%至4.934亿美元,这主要受到净利息收入同比增长35%的推动。受益于会员对个人贷款、学生贷款和住房贷款的持续强劲需求,SoFi三季度录得了创纪录的99亿美元贷款发放量,年增率为57%。 包含Galileo和Technisys的技术平台部门当季实现了1.146亿美元的收入,年增12%,并贡献了3240万美元的利润。 增速最快的部门当属金融服务部门,受到消费存款增长的推动,其营收在三季度同比增长76%至4.196亿美元。 SoFi指出,他们正在利用加密货币和AI改变金融的未来。该公司已经通过SoFi Pay推出基于区块链的快速低成本国际汇款服务,并将在今年晚些时候上线SoFi Crypto支持代币买卖和存储。其推出的AI智能理财助手正在帮助会员优化现金管理,明年将会有更多创新功能落地。 鉴于多个方面强劲的增长势头,SoFi将2025年全年总营收的预测从此前的33.75亿美元上调至35.4亿美元,年增率从30%升至36%;将调整后的EBITDA从9.6亿美元上调至10.35亿美元,利润率将达到29%;每股盈利预期从0.31美元上调至0.37美元。 截至10月27日,SoFi股价年内上涨约95%。据TradingKey股票评分工具,分析师对SoFi的股票评级为“持有”,平均目标价23.02美元较目前有约20%的下跌空间。 原文链接
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TradingKey
10-28 23:04
史上第二长!美国政府停摆已逼近临界点,小心经济螺旋式下滑
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士丹利首席美国经济学家Michael
Gapen
表示,如果政府关门持续到11月中旬,他将更加担心经济状况。 标普全球美国经济团队负责人Mark Zdinak指出,消费者和零售商的假期季越来越早开始,这意味着即便关门在圣诞节前结束,也可能对经济产生影响。 Millar目前预测,美国第四季度的GDP年化增长率约为1%。但如果政府停摆持续到11月中旬或更久,GDP可能出现零增长甚至负增长。 Millar补充称,关门持续越久,越可能与其他风险因素叠加——例如与中国的贸易紧张关系——从而让企业与消费者延后支出决策。他指出,被迫休假的政府雇员如果担心自己无法获得补发工资或会被裁员,这种恐惧可能蔓延至私营部门。 本月早些时候,已有超过4100份裁员通知发出,但联邦法官上周下达临时禁令,暂时阻止了这些裁员。特朗普总统及其他官员也曾表示,一些联邦雇员可能不会获得补发薪资。 波士顿学院经济学家Brian Bethune表示,政府关门正在“抽干”经济体系中的流动性。“随着支出流逐渐减少,经济中的‘暗礁’将显现,破产事件也可能更多。” 他认为,这种状况可能迫使美联储提前结束缩减资产负债表的计划(该计划会减少市场流动性)。若关门迟迟得不到解决,美联储可能在12月实施更大幅度的降息以应对风险。
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风起
10-23 19:54
会员
1021市场综述:黄金现2013年以来最大单日跌幅,科技股表现不佳压制美股,Netflix业绩不及预期盘后大跌
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周二,又一轮强劲的财报推动道琼斯工业平均指数创下今年第十二次收盘新高,上涨218点,涨幅为0.5%。但标普500指数基本持平,纳斯达克综合指数下跌0.2%。 虽然大多数标普500成分股收盘上涨,但包括Alphabet在内的大型股票和一些被视为人工智能概念的能源公司表现不佳,拖累了整体指数。 美国国债收益率回落,10年期基准国债收益率收于3.962%,为2024年10月以来最低水平。两年期美国国债收益率几乎没有变化,为 3.45%。30年期美国国债收益率下降3个基点至4.54%。 Netflix盘后公布的第三季度利润远低于预期,将利润率下降归咎于一项与巴西税务争议有关的问题,报告称净利润为25.5亿美元,高于去年同期的23.6亿美元。分析师此前预估的净利润为30.1亿美元。每股收益为5.87美元,也低于FactSet调查中分析师预计的6.96美元。 营收增长至115.1亿美元,较2024年第三季度的98.3亿美元有所上升,与分析师预期的115.1亿美元一致。 Netflix表示,随着广告业务的持续扩展,公司广告销售创下季度新高。分析师预计,这一业务将在未来几年成为Netflix增长的重要
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加美财经
10-22 06:00
美联储“鸽”声嘹亮,美元连跌4天!短期更看空了?
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摩根士丹利首席经济学家Michael
Gapen
带领的团队在报告中表示:“经济数据的缺失似乎并未对美联储构成问题,我们预计10月会议上将再度降息25个基点。” 由于市场对美国地区性银行贷款标准的担忧升温,相关银行股价下跌,也拖累美元走软。与此同时,日本和法国的政治风险缓解,削弱了避险美元的吸引力。 在外汇期权市场,未来一周的短期情绪已转向更加看空美元,尽管整体仓位仍偏向年底美元走强的方向。 Pepperstone研究策略师Dilin Wu表示,贸易紧张、美联储独立性担忧以及美国政府关门的多重因素叠加,使美元容易受到所谓“贬值交易(debasement trade)”的冲击,即投资者转向难以被单一国家信用轻易稀释的资产。 Wu表示:“目前很难为美元指数找到看涨的理由。投资者并不是押注某个单一主权信用的货币,而是纷纷转向黄金、加密货币等风险对冲资产。”
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风起
10-17 19:51
从源头提升中药质量,以岭药业金银花种植基地通过
GAP
延伸检查
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量管控前置到产业链源头,扎实推进中药材
GAP
基地建设,从源头上保障中药质量和药效的安全、稳定、可控。 9月30日,河北省药品监督管理局发布《河北省药品监督管理局中药材
GAP
延伸检查结果公告》,河北省药品监督管理局组织对石家庄以岭药业股份有限公司金银花种植基地等进行了《中药材生产质量管理规范》(
GAP
)延伸检查,经综合评定符合
GAP
要求。 2024年以岭药业连翘种植基地成为河北省首个通过中药材
GAP
延伸检查基地,此次,金银花基地也通过了
GAP
延伸检查,标志着以岭药业在河北省内已拥有两个通过
GAP
延伸检查的基地,进一步保障原料药材的品质。 此次延伸检查严格遵循《国家药监局 农业农村部 国家林草局 国家中医药局关于发布(中药材生产质量管理规范)的公告》(2022年第22号)要求,按照《河北省中药材生产质量管理规范检查工作程序(试行)》(冀药监中药〔2024〕30号)规定,检查组和专家组分别从基地选址、种苗繁育、种植管理、采收与加工管理、包装、文件、质量检验与产品追溯等进行现场检查,系统考评了以岭药业金银花种植基地的质量管理工作。 据悉,以岭药业金银花规范化种植基地位于河北省邢台市巨鹿县阎疃镇(范街村等)和堤村乡(堤村集村等),巨鹿被中国经济林协会命名为“中国金银花之乡”,巨鹿金银花是“十大冀药”品牌药材之一,获国家地理标志证明商标,入选中国农产品区域公用品牌。 为了从源头保障金银花药材质量的安全、有效、稳定、可控,以岭药业金银花规范化种植基地以《中药材生产质量管理规范》(新版
GAP
)为指引,从固定基原、固定产地、基地选址、种苗繁育、种植管理、采收、产地加工、包装、放行与储运等全过程进行规范化管理,制定了相应环节的标准操作规程(SOP)和标准管理规程(SMP),并建立了追溯体系,着力打造标准化
GAP
种植基地,树立行业标杆。同时,金银花
GAP
基地建设促进了巨鹿县金银花产业的快速健康发展,助力打造金银花特色产业优势区,实现农民增收、乡村振兴。 在以岭药业金银花规范化种植基地,采用“公司+基地+农户”的发展模式,形成了产业带动、技术带动、就业带动、产品增值带动、企业推动致富“四带一推”中药材产业带动乡村振兴新模式。在生态效益上,以岭药业同样交出了亮眼的答卷。基地严格遵循
GAP
标准,统一管理、施肥,采用生物农药和水肥一体化技术,农药残留降低了50%,金银花品质和药用价值直线上升,真正实现了经济效益与生态效益的双赢。 从单一基地的规范化管理,到全国布局的规模化发展,以岭药业在中药材种养殖领域的探索从未止步。目前,以岭药业通过自建、共建、共享等方式,已在全国创建60个规模化、标准化的中药材种养殖基地,遍布20个省区,涵盖40余个品种,绿化了荒山,带动了旅游,富裕了乡亲,保证了质量。 未来,以岭药业将继续以
GAP
建设为核心抓手,加快推进人参、水蛭、酸枣仁等重点品种种植基地的规范化建设,持续完善中药材全链条质量管控体系,最终实现中药材质量安全、有效、稳定、可控,为生产出高标准的药品提供有力保障。
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证券之星
10-09 20:11
IMF預警美國經濟暗藏危機,政策博弈加劇市場波動
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經濟學家邁克爾·蓋潘(Michael
Gapen
)指出,過去幾個月勞動力市場需求持續放緩,促使美聯儲更傾向於支持就業,而非繼續死守通脹指標。 一些分析師認為,若經濟數據持續惡化,美聯儲可能採取更大幅度的50個基點降息。調查顯示,60%的經濟學家預期到年底累計降息50個基點,而37%的人則預測全年降息總幅度或達到75個基點。與此同時,超過六成受訪者擔憂未來一年通脹和失業率可能雙雙攀升,形成“滯脹”格局。 其他數據、會議及事件概覽 IMF最新簡報指出,美國內需持續降溫,消費者信心和購買力受限,經濟增長出現轉折信號。 特朗普政府的高關稅政策被視為潛在通脹風險源,長期可能抑制消費並衝擊供應鏈穩定。 就業數據大幅下修暴露勞動力市場脆弱,新增崗位增速明顯放緩。 美聯儲預計在9月會議上啟動年內首次降息,但面臨通脹和失業雙重壓力。 (請注意: Moneta Markets 億匯資訊目前僅針對非中國大陸區域的華文投資機構和個人,且僅提供參考價值,不具備任何現實層面指導意義。) #IMF警告 #內需降溫 #關稅通脹 #政策困境
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MonetaMarkets亿汇
09-15 14:29
川普正在建立他的党卫军,把美国变为基于恐惧的社会
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意思是,达里恩缺口地区(Darién
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)发生了太多事情。我报道逃离各种境遇的人,从委内瑞拉政权到经济困境再到气候变化,所有这些问题都集中在移民问题上。 可以这么说——你之前也提到——过去,委内瑞拉的政治局势会让委内瑞拉人成为美国理想的难民。尽管庇护制度在某种程度上被视为仁慈的力量,但也是个外交工具,用来向世界展示:我们的政府形式是最好的政府形式,自由民主的资本主义制度是最好的制度。这是美国历史上对庇护和难民安置的定位,然而,对委内瑞拉大量移民的抵触显然比过去几十年可能存在的外交利益要强烈得多。 其中很大一部分原因在于社交媒体以及如今人员流动的便利性,那是几十年前不具备的。我指的是,有太多集团利用走私、跨国转移人口牟利,因为过去那些试图控制移民的系统已经失效。 或许最后一点——我在关于达里恩缺口的报道中有所提及,但我仍认为是事实——我们试图通过单纯的执法和惩罚手段控制移民,并通过给他国施压,撤销签证去堵漏洞,以阻止人们来美国时,其结果不是遏制移民,而是让私营行业应运而生,让一些人通过帮人穿越边境进入美国而赚大钱。 因此,我反复提我关于达里恩峡谷及其它报道中提到的观点:移民政策必须是全面的,不可能靠只做某一件事取得成功。所以,像你说的,不仅是拘留和驱逐,还要针对雇佣无证移民的美国雇主,还要让整个国家就对移民劳动力的需求及我们与移民的关系展开诚实的对话。 在美国,很多人总体上可能支持大规模驱逐移民,但如果是他们教堂里认识的朋友,或是他们女儿的母亲,他们就认为那些人是例外——那些人也是他们与无合法身份人群的唯一联系。但在我们生活中和社区中的那些人并不是例外。他们是常态。他们存在于每个社区。我们与他们都有关系和关联。因此,作为一个国家,我们需要就这个问题进行更诚实的对话,制定有效的执法体系、有效的外交策略,并允许在美国生活和工作、不违反法律的人以完整的人的身份生活,享有权利和保护,而不是像许多人现在这样,由于我们目睹的混乱无序的清查行动,由于刚通过的《大美丽法案》为那行动提供了巨额资金,而生活在恐惧中。 弗鲁姆:凯特琳·迪克森,感谢你今天抽空接受采访。感谢你为《大西洋月刊》做的工作。你是我们中的明星。谢谢。再见。 迪克森:谢谢你,大卫。 *小标题为编者所加。 来源:加美财经
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加美财经
09-14 00:00
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