Summary & Insights
Can you use an AI to invent a financial instrument that has never existed in human history and make billions from it? This is exactly what Michael Saylor did, using ChatGPT to design a variable dividend rate preferred stock to raise $15 billion for his company. By combining digital intelligence with digital capital, Saylor argues that the traditional rules of wealth creation have been rewritten. He posits that we are entering an era where “outworking the robots” is a losing strategy; instead, the real opportunity lies in asking AI to solve problems that have never been encountered before.
Central to the conversation is the “digital transformation of assets,” with Bitcoin serving as the ultimate example of digital empowerment. Saylor views fiat currency as “permissioned money” subject to the whims of nation-states and constant debasement—citing a 7% annual loss in value for the US dollar over the last century. He argues that for the average person, the goal should be to move wealth out of non-capital assets (like cash or commodities) and into “scarce desirable property” that cannot be infinitely replicated by a robot or an AI.
Looking forward, the discussion explores the “S-curve” of technology, where breakthroughs occur exponentially before hitting a wall of diminishing returns. While AI may create an “age of abundance” for utilitarian goods like food and energy, Saylor believes the human drive for status and exclusivity will ensure that money and scarce assets remain valuable. He encourages the next generation to avoid studying roles that AI can easily replicate—such as accounting or law—and instead focus on “marginal questions” that civilization has yet to answer.
Surprising Insights
- The AI Arbitrage: While most people use AI for simple tasks, there is a massive opportunity to use it for “financial engineering”—designing complex, novel securities and business models that traditional bankers and lawyers dismiss because “no one has ever done it before.”
- The “Slop Tsunami”: As AI agents begin flooding the internet with infinite content, the only remaining “moat” for creators is extreme human creativity and the ability to deliver high-value, fascinating depth that AI cannot authentically simulate.
- The Half-Life of Money: The US dollar, while the strongest currency of the last century, still loses roughly 7% of its purchasing power annually, meaning wealth stored in cash effectively evaporates over a human lifetime.
- Strategic Selling: Saylor explains that he occasionally sells Bitcoin not because he lacks faith in it, but as a “backflip” to prove to skeptical short-sellers that the asset is liquid and can fund corporate obligations.
Practical Takeaways
- Stop Competing with Automation: Do not try to be a “better” version of a role that AI can do. Instead, use AI as a tool to create “magic” products or services that were impossible three years ago.
- Invest in Capital Assets: Avoid storing significant wealth in “non-capital assets” (like soybeans or crude oil) that can be mass-produced. Focus on scarce assets like Bitcoin, gold, or diversified index funds (S&P 500).
- Adopt a “Long-termist” Mindset: Build your career like a Fibonacci sequence, where each new venture is a natural extension of the foundation of the previous one, rather than jumping between unrelated trends.
- Curate Your Inputs: To build a strong foundation, prioritize “hard and scarce” knowledge. Saylor recommends studying applied statistics (specifically the works of Nassim Taleb) and comprehensive world history to avoid the arrogance of thinking your problems are unique.
- The 1% Rule for Goals: When faced with an overwhelming objective (like climbing “Mount Everest”), break the goal down into tiny, consistent 1% improvements to avoid psychological paralysis.
Liệu bạn có thể sử dụng AI để sáng tạo ra một công cụ tài chính chưa từng tồn tại trong lịch sử nhân loại và kiếm hàng tỷ đô la từ đó không? Đây chính xác là điều mà Michael Saylor đã làm; ông sử dụng ChatGPT để thiết kế một loại cổ phiếu ưu đãi với tỷ lệ cổ tức biến đổi nhằm huy động 15 tỷ đô la cho công ty của mình. Bằng cách kết hợp trí tuệ kỹ thuật số với vốn kỹ thuật số, Saylor lập luận rằng những quy tắc truyền thống về tạo ra sự giàu có đã được viết lại. Ông cho rằng chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mà việc “làm việc chăm chỉ hơn robot” là một chiến lược thất bại; thay vào đó, cơ hội thực sự nằm ở việc yêu cầu AI giải quyết những vấn đề chưa từng gặp phải trước đây.
Trung tâm của cuộc thảo luận là sự “chuyển đổi số của tài sản”, trong đó Bitcoin đóng vai trò là ví dụ điển hình cho sự trao quyền kỹ thuật số. Saylor coi tiền pháp định là “tiền có điều kiện” (permissioned money), chịu sự chi phối theo ý muốn của các quốc gia và bị mất giá liên tục—ông dẫn chứng mức sụt giảm giá trị hàng năm 7% của đồng đô la Mỹ trong thế kỷ qua. Ông lập luận rằng đối với một người bình thường, mục tiêu nên là chuyển tài sản ra khỏi các tài sản phi vốn (như tiền mặt hoặc hàng hóa) và chuyển sang “tài sản khan hiếm được khao khát” mà robot hay AI không thể sao chép vô hạn.
Nhìn về tương lai, cuộc thảo luận khám phá “đường cong S” của công nghệ, nơi các đột phá xảy ra theo cấp số nhân trước khi chạm tới ngưỡng lợi nhuận giảm dần. Mặc dù AI có thể tạo ra một “kỷ nguyên dư thừa” cho các hàng hóa tiện ích như thực phẩm và năng lượng, Saylor tin rằng khao khát về địa vị và sự độc quyền của con người sẽ đảm bảo rằng tiền bạc và các tài sản khan hiếm vẫn giữ nguyên giá trị. Ông khuyến khích thế hệ trẻ tránh theo đuổi những vai trò mà AI có thể dễ dàng thay thế—như kế toán hoặc luật—mà thay vào đó hãy tập trung vào những “câu hỏi biên” (marginal questions) mà nền văn minh nhân loại vẫn chưa có lời giải.
Những góc nhìn gây bất ngờ
- Arbitrage AI (Kinh doanh chênh lệch AI): Trong khi hầu hết mọi người sử dụng AI cho các tác vụ đơn giản, có một cơ hội khổng lồ để dùng nó cho “kỹ thuật tài chính”—thiết kế các loại chứng khoán và mô hình kinh doanh phức tạp, mới lạ mà các chủ ngân hàng và luật sư truyền thống thường bác bỏ vì “chưa từng có ai làm điều đó trước đây”.
- “Cơn sóng lũ nội dung rác” (The Slop Tsunami): Khi các tác nhân AI bắt đầu tràn ngập internet với nội dung vô tận, “con hào” phòng thủ duy nhất còn lại cho những người sáng tạo là sự sáng tạo tột bậc của con người và khả năng cung cấp chiều sâu giá trị, hấp dẫn mà AI không thể mô phỏng một cách chân thực.
- Chu kỳ bán rã của tiền tệ: Đồng đô la Mỹ, dù là đồng tiền mạnh nhất thế kỷ qua, vẫn mất khoảng 7% sức mua hàng năm, nghĩa là tài sản tích trữ bằng tiền mặt sẽ thực sự “bốc hơi” trong suốt một đời người.
- Chiến lược bán hàng: Saylor giải thích rằng thỉnh thoảng ông bán Bitcoin không phải vì thiếu niềm tin vào nó, mà là một cú “nhào lộn” để chứng minh cho những kẻ bán khống hoài nghi thấy rằng tài sản này có tính thanh khoản cao và có thể chi trả cho các nghĩa vụ của doanh nghiệp.
Bài học thực tiễn
- Ngừng cạnh tranh với tự động hóa: Đừng cố gắng trở thành một phiên bản “tốt hơn” trong một vai trò mà AI có thể đảm nhiệm. Thay vào đó, hãy sử dụng AI như một công cụ để tạo ra các sản phẩm hoặc dịch vụ “kỳ diệu” vốn là điều không thể cách đây ba năm.
- Đầu tư vào tài sản vốn: Tránh lưu trữ tài sản lớn trong các “tài sản phi vốn” (như đậu nành hoặc dầu thô) vì chúng có thể được sản xuất hàng loạt. Hãy tập trung vào các tài sản khan hiếm như Bitcoin, vàng hoặc các quỹ chỉ số đa dạng (S&P 500).
- Áp dụng tư duy “dài hạn”: Hãy xây dựng sự nghiệp của bạn giống như một dãy số Fibonacci, trong đó mỗi dự án mới là sự mở rộng tự nhiên từ nền tảng của dự án trước đó, thay vì nhảy từ xu hướng không liên quan này sang xu hướng khác.
- Chọn lọc nguồn đầu vào: Để xây dựng nền tảng vững chắc, hãy ưu tiên những kiến thức “khó và khan hiếm”. Saylor khuyên nên nghiên cứu thống kê ứng dụng (đặc biệt là các tác phẩm của Nassim Taleb) và lịch sử thế giới toàn diện để tránh sự ngạo mạn khi cho rằng vấn đề của mình là duy nhất.
- Quy tắc 1% cho mục tiêu: Khi đối mặt với một mục tiêu quá lớn (như leo “đỉnh Everest”), hãy chia nhỏ mục tiêu thành những cải thiện 1% nhỏ và nhất quán để tránh bị tê liệt về mặt tâm lý.
你能否利用 AI 發明一種人類歷史上從未存在過的金融工具，並以此獲利數十億美元？這正是 Michael Saylor 所做的事情——他使用 ChatGPT 設計了一種變動股息率的優先股，為其公司籌集了 150 億美元。Saylor 主張，透過將數位智能（Digital Intelligence）與數位資本（Digital Capital）結合，傳統的財富創造規則已被改寫。他認為我們正進入一個「與機器人競爭勤奮」將會失敗的時代；相反地，真正的機會在於要求 AI 去解決那些前所未見的問題。
這次對話的核心在於「資產的數位轉型」，而比特幣則是數位賦能的極致範例。Saylor 將法定貨幣視為「許可制貨幣」（Permissioned Money），受制於國家意志且不斷貶值——他指出美元在過去一個世紀中每年約損失 7% 的價值。他認為，對普通人而言，目標應該將財富從非資本資產（如現金或大宗商品）轉移到「稀缺且令人嚮往的財產」中，因為這類財產無法被機器人或 AI 無限複製。
展望未來，討論探討了技術的「S 曲線」，即突破在達到邊際收益遞減的牆壁之前會呈指數級增長。雖然 AI 可能會為食物和能源等實用商品創造一個「豐裕時代」，但 Saylor 相信人類對地位和獨特性（Exclusivity）的追求，將確保金錢和稀缺資產依然具有價值。他鼓勵下一代避免學習 AI 容易複製的職能——例如會計或法律——而應專注於文明尚未解答的「邊緣問題」。
驚人之見
- AI 套利（The AI Arbitrage）： 當大多數人將 AI 用於簡單任務時，利用它進行「金融工程」存在著巨大的機會——設計複雜且新穎的證券和商業模式，而傳統的銀行家和律師會因為「從來沒人這樣做過」而將其否定。
- 「垃圾內容海嘯」（The Slop Tsunami）： 隨著 AI 代理開始用無限的內容充斥網路，創作者唯一剩下的「護城河」將是極致的人類創造力，以及提供 AI 無法真實模擬的高價值、具吸引力的深度內容之能力。
- 金錢的半衰期（The Half-Life of Money）： 美元雖然是上個世紀最強的貨幣，但每年仍損失約 7% 的購買力，這意味著以現金儲存的財富在一個人的一生中實際上會逐漸蒸發。
- 策略性拋售（Strategic Selling）： Saylor 解釋道，他偶爾出售比特幣並非因為對其失去信心，而是一種「後空翻」式的示範，旨在向懷疑的空頭證明該資產具有流動性，且足以支付公司的債務義務。
實踐啟示
- 停止與自動化競爭： 不要試圖成為 AI 能勝任之職能的「更強版本」。相反地，將 AI 作為工具，去創造三年前還不可能實現的「神奇」產品或服務。
- 投資於資本資產： 避免將大量財富儲存在可量產的「非資本資產」（如大豆或原油）中。專注於稀缺資產，如比特幣、黃金或多元化的指數基金（如 S&P 500）。
- 採取「長期主義」思維： 像斐波那契數列（Fibonacci sequence）一樣建立你的事業，讓每一次新的嘗試都是前一次基礎的自然延伸，而非在互不相關的趨勢之間跳躍。
- 精選輸入資訊： 為了建立堅實的基礎，應優先獲取「困難且稀缺」的知識。Saylor 建議研究應用統計學（特別是 Nassim Taleb 的著作）和全面的世界歷史，以避免陷入認為自己的問題是獨一無二的傲慢之中。
- 目標的 1% 原則： 面對令人壓力巨大的目標（例如攀登「聖母峰」）時，將目標分解為微小且持續的 1% 進步，以避免產生心理癱瘓。
Peut-on utiliser une IA pour inventer un instrument financier qui n’a jamais existé dans l’histoire de l’humanité et en tirer des milliards ? C’est précisément ce qu’a fait Michael Saylor, en utilisant ChatGPT pour concevoir une action privilégiée à taux de dividende variable afin de lever 15 milliards de dollars pour son entreprise. En combinant l’intelligence numérique et le capital numérique, Saylor soutient que les règles traditionnelles de la création de richesse ont été réécrites. Il avance que nous entrons dans une ère où « travailler plus dur que les robots » est une stratégie perdante ; au contraire, la véritable opportunité consiste à demander à l’IA de résoudre des problèmes jamais rencontrés auparavant.
Au cœur de la conversation se trouve la « transformation numérique des actifs », le Bitcoin servant d’exemple ultime d’autonomisation numérique. Saylor considère la monnaie fiduciaire comme de « l’argent sous permission », soumis aux caprices des États-nations et à une dépréciation constante — citant une perte de valeur annuelle de 7 % pour le dollar américain au cours du siècle dernier. Il affirme que pour la personne moyenne, l’objectif devrait être de déplacer la richesse hors des actifs non capitalistiques (comme l’argent liquide ou les matières premières) vers des « propriétés rares et désirables » qui ne peuvent être répliquées à l’infini par un robot ou une IA.
En se projetant dans l’avenir, la discussion explore la « courbe en S » de la technologie, où les percées se produisent de manière exponentielle avant de heurter un mur de rendements décroissants. Si l’IA peut créer un « âge de l’abondance » pour les biens utilitaires comme la nourriture et l’énergie, Saylor estime que la quête humaine de statut et d’exclusivité garantira que l’argent et les actifs rares conservent leur valeur. Il encourage la nouvelle génération à éviter d’étudier des métiers que l’IA peut facilement reproduire — comme la comptabilité ou le droit — et à se concentrer plutôt sur les « questions marginales » auxquelles la civilisation n’a pas encore répondu.
Perspectives Surprenantes
- L’arbitrage de l’IA : Alors que la plupart des gens utilisent l’IA pour des tâches simples, il existe une opportunité massive de l’utiliser pour l’« ingénierie financière » — concevoir des titres et des modèles d’affaires complexes et novateurs que les banquiers et avocats traditionnels rejettent car « personne ne l’a jamais fait auparavant ».
- Le « tsunami de contenu vide » (Slop Tsunami) : À mesure que les agents d’IA inondent Internet de contenus infinis, le seul « rempart » restant pour les créateurs est l’extrême créativité humaine et la capacité à offrir une profondeur fascinante et à haute valeur ajoutée que l’IA ne peut simuler authentiquement.
- La demi-vie de l’argent : Le dollar américain, bien qu’étant la monnaie la plus forte du siècle dernier, perd tout de même environ 7 % de son pouvoir d’achat chaque année, ce qui signifie que la richesse stockée en espèces s’évapore concrètement sur une vie humaine.
- La vente stratégique : Saylor explique qu’il vend occasionnellement des Bitcoins, non par manque de foi en l’actif, mais comme une « figure acrobatique » pour prouver aux vendeurs à découvert sceptiques que l’actif est liquide et peut financer des obligations d’entreprise.
Conseils Pratiques
- Cessez de concurrencer l’automatisation : N’essayez pas d’être une « meilleure » version d’un rôle que l’IA peut remplir. Utilisez plutôt l’IA comme un outil pour créer des produits ou services « magiques » qui étaient impossibles il y a trois ans.
- Investissez dans des actifs capitalistiques : Évitez de stocker une richesse significative dans des « actifs non capitalistiques » (comme le soja ou le pétrole brut) qui peuvent être produits en masse. Concentrez-vous sur des actifs rares comme le Bitcoin, l’or ou des fonds indiciels diversifiés (S&P 500).
- Adoptez un état d’esprit « long-termiste » : Construisez votre carrière comme une suite de Fibonacci, où chaque nouvelle entreprise est une extension naturelle des fondations de la précédente, plutôt que de sauter d’une tendance sans rapport à une autre.
- Sélectionnez vos sources d’apprentissage : Pour bâtir des bases solides, donnez la priorité aux connaissances « dures et rares ». Saylor recommande l’étude des statistiques appliquées (spécifiquement les travaux de Nassim Taleb) et une histoire mondiale complète pour éviter l’arrogance de penser que vos problèmes sont uniques.
- La règle du 1 % pour les objectifs : Face à un objectif écrasant (comme gravir l’Everest), décomposez-le en petites améliorations constantes de 1 % pour éviter la paralysie psychologique.
Kann man eine KI nutzen, um ein Finanzinstrument zu erfinden, das es in der Menschheitsgeschichte noch nie gegeben hat, und damit Milliarden verdienen? Genau das hat Michael Saylor getan: Er nutzte ChatGPT, um eine Vorzugsaktie mit variabler Dividendenrate zu entwerfen, um 15 Milliarden Dollar für sein Unternehmen zu beschaffen. Durch die Kombination von digitaler Intelligenz mit digitalem Kapital argumentiert Saylor, dass die traditionellen Regeln der Vermögensbildung neu geschrieben wurden. Er vertritt die Ansicht, dass wir in eine Ära eintreten, in der es eine verlorene Strategie ist, zu versuchen, die „Roboter zu überarbeiten“; stattdessen liege die eigentliche Chance darin, die KI zu bitten, Probleme zu lösen, die zuvor noch nie aufgetreten sind.
Im Zentrum des Gesprächs steht die „digitale Transformation von Vermögenswerten“, wobei Bitcoin als das ultimative Beispiel für digitale Befähigung dient. Saylor betrachtet Fiat-Währungen als „genehmigungspflichtiges Geld“, das den Launen von Nationalstaaten und einer ständigen Entwertung unterliegt – er verweist dabei auf einen jährlichen Wertverlust des US-Dollars von 7 % im letzten Jahrhundert. Er argumentiert, dass das Ziel für den Durchschnittsmenschen darin bestehen sollte, Vermögen aus Nicht-Kapitalwerten (wie Bargeld oder Rohstoffen) in „knappe, begehrte Sachwerte“ zu überführen, die nicht unendlich oft von einem Roboter oder einer KI repliziert werden können.
Mit Blick in die Zukunft untersucht die Diskussion die „S-Kurve“ der Technologie, bei der Durchbrüche exponentiell erfolgen, bevor sie an eine Wand abnehmender Erträge stoßen. Während die KI ein „Zeitalter des Überflusses“ für utilitaristische Güter wie Lebensmittel und Energie schaffen mag, glaubt Saylor, dass das menschliche Streben nach Status und Exklusivität sicherstellen wird, dass Geld und knappe Vermögenswerte wertvoll bleiben. Er ermutigt die nächste Generation, kein Studium in Bereichen zu wählen, die KI leicht replizieren kann – wie zum Beispiel Rechnungswesen oder Jura –, sondern sich stattdessen auf „Randfragen“ zu konzentrieren, die die Zivilisation noch nicht beantwortet hat.
Überraschende Erkenntnisse
- Die KI-Arbitrage: Während die meisten Menschen KI für einfache Aufgaben nutzen, gibt es eine massive Chance, sie für das „Financial Engineering“ einzusetzen – also für das Design komplexer, neuartiger Wertpapiere und Geschäftsmodelle, die traditionelle Banker und Anwälte ablehnen, weil „das noch nie jemand gemacht hat“.
- Das „Slop-Tsunami“: Wenn KI-Agenten beginnen, das Internet mit unendlichen Inhalten zu überfluten, bleibt für Schöpfer nur noch ein einziger „Burggraben“: extreme menschliche Kreativität und die Fähigkeit, eine hochwertige, faszinierende Tiefe zu liefern, die eine KI nicht authentisch simulieren kann.
- Die Halbwertszeit des Geldes: Der US-Dollar, obwohl die stärkste Währung des letzten Jahrhunderts, verliert immer noch etwa 7 % seiner Kaufkraft pro Jahr. Das bedeutet, dass in bar aufbewahrtes Vermögen über eine menschliche Lebensspanne hinweg effektiv verdampft.
- Strategisches Verkaufen: Saylor erklärt, dass er gelegentlich Bitcoin verkauft – nicht weil er den Glauben daran verloren hätte, sondern als eine Art „Backflip“, um skeptischen Shortsellern zu beweisen, dass der Vermögenswert liquide ist und Unternehmungsverpflichtungen finanziert werden können.
Praktische Erkenntnisse
- Hören Sie auf, mit der Automatisierung zu konkurrieren: Versuchen Sie nicht, eine „bessere“ Version einer Rolle zu sein, die eine KI übernehmen kann. Nutzen Sie die KI stattdessen als Werkzeug, um „magische“ Produkte oder Dienstleistungen zu schaffen, die vor drei Jahren noch unmöglich waren.
- Investieren Sie in Kapitalanlagen: Vermeiden Sie es, signifikante Vermögenswerte in „Nicht-Kapitalwerten“ (wie Sojabohnen oder Rohöl) zu speichern, die in Massen produziert werden können. Konzentrieren Sie sich auf knappe Werte wie Bitcoin, Gold oder diversifizierte Indexfonds (S&P 500).
- Nehmen Sie eine „Long-termist“-Mentalität an: Bauen Sie Ihre Karriere wie eine Fibonacci-Folge auf, bei der jedes neue Vorhaben eine natürliche Erweiterung des Fundaments des vorherigen ist, anstatt zwischen nicht zusammenhängenden Trends hin und her zu springen.
- Kuratieren Sie Ihre Inputs: Um ein starkes Fundament zu schaffen, priorisieren Sie „hartes und knappes“ Wissen. Saylor empfiehlt das Studium der angewandten Statistik (insbesondere die Werke von Nassim Taleb) und eine umfassende Weltgeschichte, um die Arroganz zu vermeiden, zu glauben, dass die eigenen Probleme einzigartig seien.
- Die 1%-Regel für Ziele: Wenn Sie vor einem überwältigenden Ziel stehen (wie dem Besteigen des „Mount Everest“), brechen Sie das Ziel in winzige, konsistente 1%-Verbesserungen herunter, um psychische Lähmung zu vermeiden.
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