孙宇晨的小作文哪些是AI写的逐句拆一遍那六千字 · 为什么它不像任何一个版本的孙宇晨
2026 年 8 月 29 日
8月27日深夜,人在不丹的孙宇晨发出了六千字的《我的女友景甜》。他后来对媒体说,这篇东西写了十几个小时,占掉两个晚上的凌晨,几乎没睡。
这篇文章不碰案情。案子已经立案,景甜方提出管辖权异议,尚未进入实体审理,景甜工作室否认了传闻。谁对谁错交给法院。
我只做一件事:把这六千字拆开,指出哪些句子是 机器写的,以及为什么。
写在前面
必须先说清楚:市面上所有的AI检测器都不可靠,我也没有他的对话记录。以下全部是文本证据和写作机制的推断,不是技术鉴定,也不构成事实指控。
01
结论先放这儿
素材是他的,句子不是他的。
更准确的说法:他提供了记忆、情绪、结构意图和最后拍板,AI提供了语言。这不是"AI代写",是"AI代笔"。
一个佐证就藏在他自己的说法里。六千字,对一个新概念作文大赛一等奖得主来说,纯手写用不了十几个小时。但"生成—挑选—拼接—润色"这套流程,十几个小时非常标准。
02
判断的地基:AI留下的不是错,是"太对了"
先说清楚我在看什么。
大模型生成文本,本质是在每一步挑概率最高的下一个词。它天然走最平滑的那条坡。这带来三个后果,也是本文所有判断的地基。
第一,句子好,但好得 均匀。人类写作的信息密度是尖峰的——某一段突然写崩,某一段突然写神。机器是一条平线。
第二,结构完美,因为它有 完美的记忆。整篇草稿都在它的上下文窗口里,前文埋的主题词,它能零成本在五千字后回收。人做这件事要靠改稿。
第三,指令被 百分之百执行。你告诉它"不要直接写情绪""不要用连接词""用短句",它会在六千字里一次不落地执行。人只能执行七成,剩下三成会漏——而漏掉的那三成,恰恰是 人味。
下面十处,全是这三条的具体表现。
03
逐句拆
一|开场的"称重"
一颗卵子的重量,三点五微克。/五千万美元现金的重量,两点五吨。/……向我要的是后者,抵押的是前者。
为什么是AI?
两个数量并排,再用"后者/前者"交叉收口。这是 被设计出来的 开场装置,不是回忆的开头。人在情绪最盛的时候不做单位换算。
更硬的一点在数字本身。五千万美元如果按百元面额,五十万张,一张约一克,大约 五百公斤,半吨。要凑到两点五吨,得按二十美元面额算——两百五十万张。(此为我本人推算,原文未交代面额。)凭感觉写的人写不出这个数,算过的东西才写得出来,而且算完忘了交代前提。
技术上说
第二句几乎是第一句的强制续写。模型一旦生成"X的重量,某个数"这个句式,同构的下一句概率会被拉到压倒性的高度——平行结构是自我强化的。
而"后者/前者"是最省力的收口方式:它只需要指回前文位置,不需要产生任何新信息。
二|一座失去皇后的凡尔赛宫
一座失去皇后的凡尔赛宫。
为什么是AI?
清洁工每天打扫空房间的场景写完,空一行,落下这个没有谓语的名词短语,然后立刻进下一节。这句写得好,问题就在于它 太好、太独立、太会挑地方出现。
技术上说
训练语料里,文学段落大量以隐喻或格言收束。模型学到一条极强的关联——"场景结束"这个位置,下一个高概率序列是"抽象总结句"。于是它每次都这么收。人类写作里这种句子是稀疏的、位置随机的;这篇文章里它们像节拍器一样准时。
另外,"凡尔赛"在中文语境里还是"炫耀"的双关。这个便宜的双关正好落在这里,太巧了。
三|"什么都不发生"
我突然意识到,景甜喜欢一个地方因为她而空着。什么都不发生。
为什么是AI?
"我突然意识到"是顿悟标记词,专门用来把 叙事 切换成 主题陈述。紧接着连续两句以"景甜"开头。然后埋下四个字:什么都不发生。
六千字之后,全文最后一句是:什么都没有发生。
技术上说
主题词的埋设与回收,对人类是改稿工序,对模型是零成本操作——整篇草稿始终在上下文窗口里,回收一个五千字前的短语,和回收上一句一样容易。写作难度在这里完全不对称。这种远距离对仗出现得越干净,越不像一稿。
四|最漂亮的一句,也最不像人
我全部相信她说的。/但是我一个字也不信。
为什么是AI?
两句 字数接近,语义 严格对称,反转发生在句号之后。严丝合缝。
技术上说
模型生成对句时强烈偏好"语义反义+句法同构",因为这两个约束同时把候选词的分布收窄,是最舒服的路径。人写反转是不平衡的——前半句拖沓后半句突然短,或者反过来。这里前后一样长,一样稳。
五|贴胶带的两个女孩
她们发现下午三点以后贴的最容易掉,因为那时候玻璃最烫,后来改成早上贴。这件事没有人教她们,是她们自己试出来的。
为什么是AI?
这段最大的破绽不是文笔,是 视角。
叙述者是谁?是一个白天睡觉、晚上活动、连助理叫什么都不知道 的人。他刚刚在上一句承认:"她知道那两个女孩叫什么。我不知道。"下一秒,他却掌握了这两个女孩的工艺演进史和内部讨论。
技术上说
模型在优化"细节丰富度",不在 优化"叙述者的知情边界"。第一人称限知视角是一条需要全程维持的硬约束,人类作者靠常识守住,模型守不住——它只知道这个位置该有更多质感,就补更多质感。凡是叙述者不可能知道、却写得极细的段落,都要打问号。
六|五个配角,同一个人
我看着那个影子想,这个人是谁,他今天走了多少路,看了多少房,他知不知道这套房是给谁看的。
为什么是AI?
三连问排比。而且情绪逻辑不成立——一个正在被要五千万、婚事悬着的男人,不会在这一秒共情一个拍房视频的助理。
但主题逻辑成立。全文有五处这样的配角特写:打扫空房的墨西哥女人、贴胶带的两个女孩、这个拍视频的助理、档案里照片没被打开过的代孕妈妈、举着爆米花被劝退的小孩。五段的主题完全一致 —— 为一个不在场的人,做无人知晓的劳动。
技术上说
这是 主题驱动写作,不是情绪驱动写作。人写自己的分手,注意力分配是失衡的、自私的、到处乱瞟的;模型的注意力天然均匀,会把主题平铺满全篇。五处配角写得一样好、一样短、一样克制——这种 均匀 本身就是签名。
七|一句话里叠了两个模板
我从来没有拒绝过她,不是慷慨,是害怕。害怕下一秒的答案。
为什么是AI?
前半是"不是X,是Y"的否定—修正框架,后半是顶针:上一句的末词直接做下一句的头。
技术上说
两个都是大模型的高频出品。否定—修正之所以被过度使用,是因为它能 用极低成本制造"深刻感":先否掉一个通俗解释,再给一个稍微意外的词,读起来就像洞察。顶针更机械——刚生成的词注意力权重正在峰值,复用它是最省力的选择。
"不是X,是Y"这个句式,全文至少出现三次。人不会在六千字里对同一个句式上瘾到这个程度。
八|一个不对劲的词
让我毛骨悚然的不是它聪明,是Claude一点犹豫都没有。/它不为难。
为什么是AI?
又一次 否定—修正,后面跟一个三字独立成段的收束句。
还有一个词不对劲:"毛骨悚然"。这是书面大词,和全文那种"我说好""行了""不用你管"的口语克制完全不在一个语域。润色时被塞进来的词,往往就是这种 孤零零的高级词 —— 周围一圈白话,中间突然拔高一格。
九|量心跳
心跳很稳。我又数了一遍,还是很稳。……像一个医生在给别人做检查。/我没有哭。我一直在等我哭。
为什么是AI?
用身体的无反应表现情绪的巨大,是模型写"克制的悲伤"命中率最高的招式,模板级。"我没有哭。我一直在等我哭。"是否定加等待的标准句型。"像一个医生在给别人做检查"又是一个落款式明喻。
技术上说
这类句子在训练语料里密度极高——它们是"文学感"的最短路径。当提示里出现"克制""不要直说情绪"这类要求时,它们几乎必然被召回。写得对,问题是对得太标准,标准到可以直接当范文。
十|结尾的阶梯
一百万人像潮水一样涌来,烟花结束,一百万人退去。/一百万人。/每年都是这样。/凌晨三点的香港,/什么都没有发生。
为什么是AI?
每行比上一行短,逐级收拢;"一百万人"单独成行做词汇回收;最后精确落回开头埋下的主题词。三件事一次做全。
顺带注意"像潮水一样涌来"——一个陈词滥调的明喻,水准明显低于前面那些冷白描。高低不齐的地方,通常就是拼接的缝。
技术上说
阶梯式收尾 是收束模板里最强的一个。模型知道"结尾"这个位置需要降速、需要回收、需要留白,于是三样一起上。人类的结尾往往做不全,会漏一两样,或者干脆刹不住车。
再附一条:全文"我说好"三个字反复出现,当节拍器用。有效,但机械。模型一旦确立了一个副歌,之后每个对话回合最省力的回应就是它,越用越强化。
04
更硬的证据,是缺席的东西
上面十处是"多出来的东西"。还有一类是"少掉的东西",往往更硬。
六千字里几乎没有转折词。没有"然而",没有"因此",没有"与此同时"。这不是自然写作的样子,这是 "不要用连接词"这条指令被完整执行 的样子。
六千字里几乎没有感叹号。没有语气词,没有脏话,没有一句自我辩护,没有一次跑题,没有一件事被重复讲两遍。
一个连续两晚没睡、刚被人开口要走五千万的男人,写六千字,不骂一句,不替自己辩解一句——这是不可能的。
人在情绪高处会语言失控:会重复,会破句,会突然骂人,会写一整段完全没用的废话,会前后矛盾。这些 "没用的东西"才是人味的载体。模型不产生废话,因为 废话在概率上从来不是最优解。
05
这不像孙宇晨,任何一个版本的孙宇晨
把他的公开语料摆三份出来。
第一份,2007年。十七岁拿下 第九届新概念作文大赛一等奖,凭此拿到北大自主招生资格。那一代新概念的语体是什么样的?抒情,修辞密集,金句外露,"我"字永远站在最前面。
第二份,2008年前后。他在《萌芽》发表《一道论证题》,核心是一个论断——高中可以用一年弥补任何遗憾。结论先行,全篇说理,文末留下通讯地址请人来验证,据说两年收到近万封信。这是标准的议论文人格:进攻,说服,招募。
第三份,过去十年。感叹号,全大写英文,抽奖,蹭热点,大词,emoji。币圈营销之王 的语体,十年如一日。
三份语料横跨十九年,共同点非常清楚:外向,进攻,强自我,从不吝惜声量。
《我的女友景甜》是什么?内向,克制,零度,把自己写成一个 什么都调得动、却什么都决定不了的受限观察者。
一个人当然可以在特殊状态下写出不像自己的东西。但一个高频写作者的标点习惯、语气词习惯、修辞冲动,很难在同一个晚上被同时清空。你可以模仿别人的措辞,很难模仿别人的呼吸。
这篇文章的呼吸不是他的。
唯一没变的是目的——它仍然在说服你。只是这一次,说服的手法是 租来的。
06
哪些是他自己写的
对照着看,反而更清楚。这些地方我认为基本是原生的:
人人网加好友,留言写了删删了写四十分钟,最后发出去一句"你好",没有通过。
一百五十块的羽绒服,犹豫了三天。
"叫我妈妈吧",以及此后叙述里称呼一路从"景甜"滑成"妈妈",直到电话挂断那一刻又滑回"景甜"。
那个运动员不能提。
撕番位、剧组夫妻 那段对话——语气粗糙,信息量大,和周围的文学腔明显不在一个频道上。
景国庆、田心爱两个名字和两个账号;一天一张卡限额一百万,所以转了五张;转到第三张的时候犹豫了一下。
规律清楚得几乎可以当尺子用:越具体、越难听、越不体面的地方,越像人写的;越漂亮、越有余味、越适合截图转发的地方,越像机器润的。
因为不体面的细节是想不出来的,只能是 记得 的。而漂亮的句子,是可以 生成 的。
07
他把工具写进了作品里
文章中段有一整节:他说自己用 Claude Code 跑了一遍现金资产,然后向它提问,得到的回答是不要给这五千万;他追问"她不再爱我了吗",AI答的大意是,对于爱情我不关心也不理解,但你不能给。
两件事。
第一,这个"Claude"不是工具,是 角色。真实的编程助手不会回答"她还爱我吗"。这段对话是被写出来的,是文学人物,不是日志。
第二,更要紧的:一个在写作过程中完全没碰过AI的人,不会想到 把AI安排成情节里的关键配角,更不会给它写台词、写"它不为难"这样的评语。
文章发出去的当天晚上,技术论坛上已经有人在说"这味儿太对了""像Claude润色的"。判断这件事的门槛,对每天用这些工具的人来说其实很低。
把工具写进作品,是一句 广告,也是一次半公开的署名。
08
两个旁证
一,他把这篇东西做成了 LaTeX 项目 传上 GitHub,仓库名 my-girlfriend-jingtian-latex,带PDF。凌晨手搓 LaTeX 排版一篇分手长文——这不是写作流程,这是 工程 流程。
二,文章火了之后几天内,GitHub 上冒出了好几个专门复刻这套文风的仓库,把它拆成几条 可执行规则:极短句节奏、数字锚点密集、情绪从不说破、哲学式收束,参考技法标着海明威的冰山理论。
一种文风能被这么干净地拆成几条提示词,通常说明它本来就是几条提示词长出来的。真正的个人风格拆不了这么整齐——因为 个人风格里有大量没有道理的部分,而提示词只能装下有道理的部分。
09
最后
孙宇晨提供了全部素材、全部情绪、全部决定;AI提供了句子。
用工具 不是丑闻。六千字里那些疼的地方,也确实是疼的。
真正值得记一笔的是别的。这大概是中文互联网上第一次,一份顶级富豪的私人情感陈述,同时是一份诉讼素材、一次品牌营销、一个 GitHub 仓库,和一段AI生成文本。四层东西缝在一起,缝得还相当好看。
以后这样的东西只会更多。认针脚,正在变成一项基本功。
核实说明
· 确认事实:8月27日孙宇晨在X发布《我的女友景甜》,开头结尾均标注"本文纯属虚构";代理律师张起淮确认已起诉景甜及其父母,标的三千余万元,法院已立案;景甜方提出管辖权异议,案件尚未进入实体审理;景甜工作室发表声明否认相关传闻。
· 确认事实:孙宇晨2007年获第九届新概念作文大赛一等奖,后入读北大,大一在《萌芽》发表《一道论证题》。
· 单一来源:写作耗时十几个小时、两个晚上、人在不丹等说法,来自孙宇晨本人受访表述,无第三方佐证。
· 作者推算:五千万美元现金的重量换算为本文作者计算,原文未说明面额。
· 作者推断:关于哪些段落由AI生成或润色,全部为基于文本风格与生成机制的推断,不构成事实指控。孙宇晨本人未就此作出任何说明。
· 本文引用原文均为短句片段,用于文本分析,全文可自行检索。
· 文中涉及景甜的一切情节均出自孙宇晨单方面叙述,景甜方已否认,本文不对其真实性作任何判断。
—— Kea
孙宇晨和Claude的对话,揭穿了所有"AI信徒"的真面目孙宇晨昨天发了篇小作文,叫《我的女友景甜》。
写得很痛苦,据说在不丹熬了两个通宵。一个在币圈翻手为云覆手为雨的人,在感情里把自己写成了一个不知所措的少年。
但真正让这篇文章出圈的,不是八卦本身,而是他曾公开宣称——他所有重大决定都听AI的,"100%听AI的"。
然后他贴了一段和Claude的对话。
Claude说:不要把这五千万美元给她。
孙宇晨问:她不再爱我了吗?
Claude说:对于爱情,我不关心,也不理解。但是你不能把这五千万美元给她。
这段对话堪称今年AI与人关系最精准的隐喻。
Claude说得清清楚楚:我不懂爱,但我懂你不能把钱打水漂。一个理性到冰冷的判断,不带任何情感色彩。五千万美元,在Claude的世界里是一个可以量化的风险变量——投入回报比为负,建议止损。
孙宇晨听了,钱没给。
但故事到这儿没完。因为Claude还跟他说过另一句话——不要发这篇文章。
据孙宇晨自己在采访里说,Claude建议他不要公开这段感情,不要把私人的事情变成公众消费的素材。理性判断很明确:发了,对你没有任何好处,只有风险。
这一次,他没听。
文章照发,热搜照上,3000万彩礼的诉讼照打,张起淮律师照样代理。一夜之间,全中国都知道了孙宇晨和景甜的故事。
所以你看,这根本不是什么"全宇宙最听AI话的男人"。
他只是选择性地听AI的话。
AI说"别给钱"——听。因为这恰好符合他内心深处的直觉,他本来就不想给,AI只是替他说出了那个他已经做好的决定。他需要的不是建议,而是一个理性的背书:你看,不是我抠门,是AI让我别给的。
AI说"别发文章"——不听。因为他内心深处就是想发。他需要被看见,需要表演痛苦,需要在一场感情的废墟上建一座自己的纪念碑。这种冲动是非理性的、不可量化的、纯粹属于人的。AI算不出"被全网讨论"能带来多少情绪价值,所以它的建议在这件事上没有分量。
说白了,他信的不是AI,他信的是他自己。AI只是一个高级的回音壁——当AI的答案和他的欲望一致时,他奉若神谕;不一致时,他选择性失聪。
这其实不是孙宇晨一个人的问题。
过去一年,我们见过太多"AI信徒"。有人让AI选股,赚了说AI牛逼,亏了骂AI垃圾;有人让AI写方案,合心意就用,不合心意就改到合心意为止;有人在社交媒体上宣称"把人生决策权交给AI",但你仔细看,AI让他早睡他不听,AI让他别刷手机他不听,AI让他别在冲动时做决定——他偏要在冲动时做决定。
AI在可量化的领域确实越来越强:算收益、控风险、优化路径、识别模式。但人之所以为人,恰恰是因为那些不可量化的东西——执念、欲望、虚荣、爱恨、明知不可为而为之的冲动。
Claude说"我不关心爱情,也不理解爱情",这不是谦虚,这是事实。大模型可以读遍世间情歌,可以分析百万段关系的数据模式,但它不会在凌晨三点想一个人,不会为了一个眼神飞越大半个地球,不会在明明知道会输的时候还是要押上全部筹码。
孙宇晨也一样。他可以在钱的事情上听Claude的,因为钱是理性的游戏。但在"要不要让全世界知道我受伤了"这件事上,他选择了听从自己的ego。那个在不丹熬了两个通宵、写了6000字、反复修改到天亮的孙宇晨,不是在听从AI的指令,他是在听从一个更古老的指令——一个人受了委屈,就想喊出来。
这跟AI没关系,这是人性。
所以真正的问题从来不是"AI会不会取代人的决策",而是:当AI的理性建议和你的人性本能冲突时,你选哪个?
孙宇晨用实际行动给了答案:看情况。涉及钱的时候选理性,涉及面子的时候选本能。
这很真实,也很讽刺。那些号称要把人生100%交给AI的人,最终交给AI的,都是那些他们本来就不太在乎的事情。真正在乎的,他们一寸都不会让。
AI不需要虔诚的信徒。它需要的是一个诚实的用户——知道哪些事该听它的,哪些事该听自己的。
而孙宇晨们最不诚实的地方在于:他们明明只信自己,却非要拉上AI给自己背书。
钱的事听AI的,没问题。但爱的事,发不发文章的事,半夜三点想不想她的事——
这些,AI说了不算。不丹政府比特币再次对外转移……今年净流出1.2亿美元长期持有大量比特币(BTC)的不丹政府近期再次转移资产,暗示其"抛售趋势"仍在持续。链上数据显示,仅今年以来已确认约1.2亿美元的净流出,这引起了市场关注。
不丹自2026年起净流出1.2亿美元
根据链上分析公司Arkham Intelligence的数据,当地时间3月27日,不丹政府将价值约850万美元(约合128亿韩元)的比特币(BTC)从其主要持有钱包转移至外部地址。据悉,这些资金几乎全部转移到了与原有托管地址形式不同的新地址。
以"国家级挖矿"闻名的不丹,过去数年持续积累比特币,但据分析,自2025年9月以来,其已开始以500万至1000万美元为单位进行渐进式抛售。
Arkham分析称,今年以来约有1.59亿美元(约合2400亿韩元)转移至外部,其中约3900万美元重新流入,最终导致约1.2亿美元(约合1810亿韩元)的净流出。据推测,这部分流量流向了交易所或QCP Capital等交易公司。
此外,不丹在2025年9月中旬出售了约3500枚BTC,且仅今年以来就进一步减持了约1700枚BTC。最近几周,其提现速度也较之前有所加快。
挖矿活动或已停止
在比特币(BTC)价格今年以来未能呈现明显涨势的情况下,有解读认为不丹正在"缩减风险敞口"。同时,这种持续的资金外流也引发了市场猜测,认为该国可能正在退出国家主导的挖矿业务。
特别是,已确认的持有钱包在超过一年的时间里没有出现10万美元以上的新资金流入,这为上述猜测提供了依据。不过,也存在挖矿收益被转移至新的、未识别钱包的可能性,因此实际是否已停止挖矿尚难下定论。
另一方面,比特币(BTC)当前价格约为66,770美元(约合1.007亿韩元),过去24小时内上涨超过1%。不丹此次的动向,与其说对短期价格产生影响,不如说是在"国家持有资产的战略变化"层面为市场提供了思考。
文章摘要 by TokenPost.ai
🔎 市场解读
不丹政府自2026年起净流出约1.2亿美元的比特币,实际上显示出持续的抛售趋势。据推测,这部分流量流向了交易所及交易公司,这可能成为市场供应增加的因素。
💡 策略要点
国家层面持有者的抛售,对中长期供需结构的影响大于短期价格。特别是提现速度正在加快,需要将额外抛售的可能性纳入风险管理考量。同时,若将此解读为"缩减风险敞口"策略,则可将其作为判断市场方向的间接信号加以利用。
📘 术语解释
链上数据:分析区块链上实际交易记录的数据
净流出:资产流出外部多于流入的状态
缩减风险敞口:降低对特定资产投资比重的策略
国家挖矿:政府或公共机构直接参与的加密货币挖矿活动
💡 常见问题 (FAQ)
Q.
不丹政府为何持续转移比特币?
从今年发生大规模净流出来看,这并非简单的钱包转移,而可解读为抛售或缩减风险敞口策略。特别是存在流向交易所及交易公司的迹象,支持了这一判断。
Q.
不丹的比特币挖矿已经停止了吗?
由于主要钱包已超过一年没有新资金流入,因此提出了停止的可能性。但资产也可能被转移至新的未识别钱包,目前尚难以确定。
Q.
这种国家抛售会对市场产生什么影响?
政府持有量规模巨大,可能给市场带来供应压力。这被视为一个对中长期供需结构变化影响大于短期价格波动的因素。
TP AI 注意事项
本文使用基于TokenPost.ai的语言模型进行文章摘要。正文主要内容可能被省略或与事实存在出入。不丹,比特币抛售加速……持有量骤减66%不丹政府近期大幅加快比特币抛售速度,正迅速缩减其持有资产。
25日CoinDesk引用链上分析平台'Arkham Intelligence'的数据报道称:"不丹王国已再次出售部分比特币持仓,并加快了资金转移速度。"
不丹政府于周三将519.707枚BTC转移至外部地址,规模约达3675万美元。此次交易是近两周急剧扩大的资金外流趋势的延续,2026年以来的总流出规模已达约1.52亿美元。
25日之前的一周,不丹的比特币交易达到史上最活跃水平。Arkham数据显示,单周转移资金规模约7200万美元,其中595.848枚BTC(约4444万美元)的交易创下今年最大单笔转移记录。随后,205.53枚BTC(约1514万美元)、150.047枚BTC(约1114万美元)转移至外部地址,20.506枚BTC(约152万美元)则转入QCP Capital的存款地址。
从年初流动情况看,1月份有184枚BTC(约1409万美元)转移至外部钱包,100.818枚BTC(约831万美元)转入QCP Capital。此外,规模150万美元的Tether转移至币安热钱包。2月份另有100枚BTC(约677万美元)转入QCP,两周前有175枚BTC(约1185万美元)外流。此后上周发生7200万美元规模的大额转移,紧接着本周又额外流出3675万美元。
1月和2月主要以500万至1500万美元规模的分批抛售为主,但进入3月后交易模式发生变化,转为进行3500万至4500万美元规模的大型交易。
流向QCP Capital的资金转移最为持续。今年共分三次接收约1660万美元规模资金,这暗示其可能并非单纯抛售,而是基于场外交易的结构化出售。
不丹的比特币持有量在2024年末达到约1.3万枚BTC的峰值。该数量是通过基于水力发电的国家主导挖矿积累而成,实质上被视为零成本结构。
鉴于不丹经济严重依赖对印度的水力电力出口,比特币抛售相当于全额利润兑现。
但抛售速度正在急剧加快。自2024年10月起持有量开始实质性减少,目前持有量已缩减至4453枚BTC(约3.15亿美元)。这较峰值下降了66%。投资组合价值也从约18.8亿美元大幅降至当前3.15亿美元,这同时反映了抛售期间比特币价格从11.9万美元跌至7万美元水平的影响。
不丹于去年12月发布"比特币发展承诺",宣布将最多动用1万枚BTC用于Gelephu Mindfulness City开发。按当时基准计算规模约8.6亿美元,但当前持有量已降至4500枚BTC以下。因此,原有计划在现有结构下已被评估为基本无法执行。不丹政府转移973枚BTC…部分转移至QCP资本不丹政府的大规模比特币转移被捕捉到。
18日,据X账户Onchain Lens透露,不丹政府将596 BTC(约4444万美元)转移至2个钱包。这是近期确认的链上交易中规模最大的之一。
同期约19小时内,不丹政府转移的总量达到973 BTC(约7232万美元)。其中,20.5 BTC(约152万美元)被确认转移至QCP Capital。
不丹是自2019年起利用丰富的水力发电直接开采比特币并将其作为国家资产积累的代表性"挖矿型持有国"。
这些持有量正被用作补充依赖旅游的经济和确保外汇流动性的战略资产。
此次转移以分散发送至多个钱包的形式进行,且部分数量转移至机构钱包,因此其未来资金运用情况备受关注。不丹,比特币175BTC移动…国家持有量约5400BTC作为全球主要比特币持有国之一的不丹转移约175枚比特币,引发市场关注。
10日据CoinTelegraph报道,根据区块链分析平台Arkham数据,不丹政府于周一将约175枚比特币转移至新钱包地址。该规模约合1185万美元。该地址于一个月前创建,此前亦有接收政府钱包184枚比特币的记录。
区块链数据显示,截至周二这175枚比特币仍保存在该地址中。但此前转移的184枚比特币已转入另一地址。该地址自2024年以来共接收1910枚比特币,目前持有约126枚。
Arkham在X(原推特)上透露,不丹曾在去年2月转移类似规模的比特币后,通过QCP Capital出售了约700万美元。据悉不丹今年已多次出售比特币。
Arkham说明称:"不丹通常以500万至1000万美元的规模分批出售比特币,特别是在2025年9月中旬至月末期间出售活动尤为活跃。"
据Arkham估算,截至周一不丹的比特币持有量约为5400枚,位居全球国家持有量第七位。持有比特币最多的国家是美国,约持有32.8372万枚比特币,按周二价格计算估值约220亿美元。
除比特币外,不丹还持有部分其他加密货币。相关资产由主权财富基金Druk Holding and Investments管理,同时持有28枚ETH及28枚基于AI的迷因币KiboShib。
自2019年启动国家主导的比特币挖矿以来,不丹估计已获得约1.3万枚比特币。挖矿过程中使用了基于水力发电的电力。
但2024年比特币减半后,挖矿奖励降至3.125枚比特币,导致挖矿收益性降低,运营成本负担也随之增加。
不丹总理策林·托格去年4月接受半岛电视台采访时解释称,夏季水电站因水量增加会产生剩余电力。将这些剩余电力用于比特币挖矿极具效率。
他还在2025年3月的采访中透露,不丹通过持有比特币产生的收益已被用于医疗服务、环境保护项目及公务员薪资支付等方面。
另一方面,自2024年4月减半后挖矿收益性降低,部分比特币挖矿企业正出现将电力基础设施转向人工智能(AI)与高性能计算(HPC)服务的趋势。价值2944亿韩元的BTC抛售……不丹政府再次进行“现货变现”不丹政府再度抛售比特币…最近一周规模达2944亿韩元
不丹政府再次向市场抛售比特币(BTC)的动向已被察觉。根据分析平台Arkham的数据,过去一周内,与政府关联的钱包中约有2244万美元(约合2944亿韩元)的比特币流入了市场。
Arkham分析认为,此类动向并非一次性抛售,而是持续数月间歇性重复的一系列操作。特别是近期的一些转账被确认直接发送到了总部位于新加坡的做市商QCP Capital的钱包。
通过国家主导挖矿积累的比特币,持续进行周期性抛售
不丹的比特币持仓情况较为独特。其比特币并非通过没收犯罪所得或交易所购买积累,而是通过国家层面的直接挖矿获得。据Arkham称,不丹自2019年开始比特币挖矿,至今已录得约7.65亿美元(约合11.199万亿韩元)的收益。相应的电力使用成本估计约为1.2亿美元(约合1756亿韩元)。不过,Arkham补充道,由于不丹以水力发电为主要电力来源,实际挖矿成本可能更低。
不丹在挖矿生产力达到顶峰的2023年生产了约8200枚BTC,当时持有量超过1.3万枚BTC。各年度挖矿量据估算为:2021年约2500枚BTC,2022年1800枚BTC,2023年8200枚BTC,2024年3000枚BTC。
挖矿主要集中在2024年4月比特币减半之前,此后由于挖矿盈利能力急剧下降,产量大幅减少。Arkham解释称:“自减半事件起,挖取一枚比特币的成本几乎翻倍,导致挖矿效率下降。”
对市场影响有限…关注结构性模式而非短期波动
Arkham分析认为,不丹的抛售形式并非一次性的“获利了结”,而是持续数月的间歇性处置,且通常以数千万美元为单位进行转移。实际上,去年9月中旬也曾观测到约5000万美元(约合731亿韩元)规模的抛售流。
截至报道时,比特币交易价格约为71,174美元(约合1.0422亿韩元)。有评价指出,鉴于不丹的抛售计划正以一定的节奏重复进行,其更可能作为长期供应流的一部分发挥作用,而非对市场整体造成突然冲击。
不丹的举措是主权国家长期通过挖矿积累比特币,并根据市场条件将其变现的罕见案例,这可能为未来其他国家的数字资产战略提供不少启示。
💡 “主权国家也在出售比特币…解读其流向的眼光,尽在TokenPost Academy”
像不丹这样,即便是国家也会根据市场情况将其持有的比特币变现。这并非简单的图表涨跌,而是在结构性流向中重复出现的抛售模式,在高度发达的市场中更需要进行分析。
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比特币减半与周期:分析左右国家抛售时机的“减半周期”
分母是什么?(流动性):全球流动性与比特币流向之间的相关性
案例研究:通过实际历史数据学习,掌握市场冲击重复发生的结构
如同不丹的新闻,表面看似间歇性的动向,深入观察也能发现“模式”。若无对市场重复结构的理解就投身投资,无异于在海上航行没有罗盘。
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TP AI 注意事项
本文基于TokenPost.ai语言模型生成的文章摘要。正文主要内容可能被省略或与事实存在出入。不丹,启动以1万枚比特币($BTC)开发新城市……利用加密货币的国家战略实验不丹政府将利用其持有的1万枚比特币(BTC)启动重大开发项目"盖莱普正念城市(Gelephu Mindfulness City,简称GMC)"的建设。此举因结合了加密货币与国家发展战略而备受关注。
GMC是自2024年起在不丹南部盖莱普开始建设的特别行政区,旨在阻止青年人才外流,并在国内创造高附加值就业岗位,成为新的经济中心。其开发面积约占不丹国土总面积的10%,即1,544平方英里(约4,000平方公里),目标吸引金融、旅游、绿色能源、数字技术、医疗、农业等多种产业。
尤为值得注意的是,GMC将为加密货币和金融科技企业提供监管灵活性,从而有望崛起为全球区块链企业的枢纽。这也是不丹对过去数年悄然进行的比特币挖矿活动的正式扩展。不丹拥有基于水力发电的挖矿基础设施,因此在环保挖矿方面获得了积极评价。
GMC与以往发展中国家主要依赖外部资本引进的发展策略有所不同。不丹已将比特币作为部分国家外汇储备资产进行积累,并正通过将其直接投入项目的方式,开启"国家运营利用加密资产"的实验。按当前市价计算,1万枚比特币价值约4.9496亿美元,即约7.323万亿韩元。
不丹的此次尝试,展示了小型国家通过基于加密资产的运营来差异化其经济发展模式的可能性。其将数字资产与实际开发相结合的战略能否吸引国际投资者,备受瞩目。
文章摘要 by TokenPost.ai
🔎 市场解读
不丹正积极探索将其持有的比特币作为经济发展资源,尝试一种"利用数字资产扩展国家基础设施"的新模式。这是具体化加密货币与实体经济在挖矿、监管、投资环境等多个层面结合的罕见案例。
💡 战略要点
- 比特币持有国将资产直接转化为开发资金的早期案例之一
- 为吸引金融科技及区块链产业,暗示了监管沙盒模式
- 并行推进基于环保挖矿的可持续性强化战略
📘 术语解释
- 盖莱普正念城市(Gelephu Mindfulness City, GMC):位于不丹南部正在建设的特别行政区。正被开发为数字产业及可持续经济枢纽。
- 监管灵活性:为吸引企业而放宽法律限制或提供沙盒环境的政策。
TP AI 注意事项
本文使用基于TokenPost.ai的语言模型进行文章摘要。可能存在遗漏正文主要内容或与事实不符的情况。不丹,用1万个比特币加速开发“GMC”……国家数字经济正式启动不丹政府计划投入1万枚比特币用于本国经济自由区开发。这是将不丹南部地区的格勒普正念城市(GMC)培育为国家经济增长中心战略的一部分。
GMC是于2024年启动的不丹新经济中心,旨在阻止青年人口外流并创造高附加值就业岗位。该城市以吸引金融、旅游、绿色能源、技术、医疗、农业等多种产业为目标,尤其以面向金融科技及加密货币企业的监管灵活性作为其优势。
GMC开发规模约为1,544平方英里,占国土总面积的约10%,预计也将成为加强比特币挖矿和利用的空间。此次投入的1万枚比特币,按当前市价估算约值4.747亿美元(约合7.027万亿韩元)。
在加密货币持有和挖矿方面,不丹此前一直保持低调,但此次举措显示出其积极将加密货币作为实际国家发展手段的意愿。特别是GMC同时谋求吸引外国投资和跃升为数字金融中心,因此期待感正日益增强。
此项目也被视为可持续城市开发与数字经济融合的试验模型,为未来比特币等加密货币在国家层面的应用可能性提供了新的启示。
文章摘要 by TokenPost.ai
🔎 市场解读
不丹的比特币应用是国家层面的数字资产战略,反映了新兴国家将加密货币转化为开发资产的趋势。特别是聚焦监管灵活性和挖矿基础设施的GMC,可能成为加密货币友好型城市模式的试验场。
💡 战略要点
- 新兴市场内比特币长期效用增强的案例
- 将加密货币提升至法定货币水平加以利用的国家战略组成部分
- 通过项目基础设施与监管环境的协调,吸引加密货币及金融科技投资的可能性
📘 术语解释
- 正念城市(GMC):位于不丹南部格勒普的经济自由区,以加密货币和绿色产业为中心进行开发
- 监管灵活性:为吸引特定产业或进行技术实验,对现有法律框架予以放宽或允许适用例外的制度性安排
TP AI 注意事项
本文使用基于TokenPost.ai的语言模型进行文章摘要。可能存在遗漏正文主要内容或与事实不符的情况。不丹,用1万枚比特币打造数字城市……国家主导的区块链实验正式启动不丹王国将投入约10,000枚比特币(BTC),按当前市价计算约合6.955万亿韩元,用于开发其特别行政区"盖莱普正念城市"。此举被解读为国家层面正式启动向包含区块链在内的数字经济转型的步伐。
盖莱普正念城市是位于不丹南部边境城市盖莱普、正在建设中的智慧城市项目,于2024年正式公布。它源于不丹政府为遏制日益增长的青年人口外流、创造高附加值就业岗位的长期战略。
不丹政府计划将其持有的部分比特币储备用于该项目资金。据了解,不丹国家主权财富基金德鲁克控股与投资公司(DHI)直至近期仍在积极开展比特币相关的挖矿及投资活动。虽然项目将使用的具体比特币数量及使用方式尚未公开,但很大一部分很可能基于现有持有的资产来筹措。
全球范围内虽曾有过一些国家主导的加密货币应用案例,但将大规模加密货币直接用于特定地区的基础设施扩建和经济生态系统建设实属罕见。尤其是不丹试图同时推动健康资本流入和数字化金融系统建设的尝试,未来可能成为欠发达国家或小国的战略模式而受到关注。
文章摘要 by TokenPost.ai
🔎 市场解读
不丹此次的比特币应用方案可被视为加密货币能与实体经济相连接的一次实验。它展示了规模较小的国家更有可能将此类资产作为国家经济转型的杠杆。
💡 战略要点
国家层面的加密货币采纳与应用可能成为市场内新的影响因子。预计其将与以发展中国家为中心的加密货币项目或央行数字货币(CBDC)引入动向相结合,从而提升投资者关注度。
📘 术语解释
盖莱普正念城市(Gelephu Mindfulness City):不丹政府正在开发的数字经济特色城市,旨在吸引基于数字基础设施的高附加值产业。
国家主权财富基金DHI:负责运营不丹政府持有的国家资产的机构,目前也投资于比特币等数字资产。
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本文使用基于TokenPost.ai的语言模型进行文章摘要生成。可能存在遗漏正文主要内容或与事实不符的情况。逐句拆一遍那六千字 · 为什么它不像任何一个版本的孙宇晨 2026 年 8 月 29 日 8月27日深夜,人在不丹的孙宇晨发出了六千字的《我的女友景甜》。他后来对媒体说,这篇东西写了十几个小时,占掉两个晚上的凌晨,几乎没睡。 这篇文章不碰案情。案子已经立案,景甜方提出管辖权异议,尚未进入实体审理,景甜工作室否认了传闻。谁对谁错交给法院。 我只做一件事:把这六千字拆开,指出哪些句子是 机器写的,以及为什么。 写在前面 必须先说清楚:市面上所有的AI检测器都不可靠,我也没有他的对话记录。以下全部是文本证据和写作机制的推断,不是技术鉴定,也不构成事实指控。 01 结论先放这儿 素材是他的,句子不是他的。 更准确的说法:他提供了记忆、情绪、结构意图和最后拍板,AI提供了语言。这不是"AI代写",是"AI代笔"。 一个佐证就藏在他自己的说法里。六千字,对一个新概念作文大赛一等奖得主来说,纯手写用不了十几个小时。但"生成—挑选—拼接—润色"这套流程,十几个小时非常标准。 02 判断的地基:AI留下的不是错,是"太对了" 先说清楚我在看什么。 大模型生成文本,本质是在每一步挑概率最高的下一个词。它天然走最平滑的那条坡。这带来三个后果,也是本文所有判断的地基。 第一,句子好,但好得 均匀。人类写作的信息密度是尖峰的——某一段突然写崩,某一段突然写神。机器是一条平线。 第二,结构完美,因为它有 完美的记忆。整篇草稿都在它的上下文窗口里,前文埋的主题词,它能零成本在五千字后回收。人做这件事要靠改稿。 第三,指令被 百分之百执行。你告诉它"不要直接写情绪""不要用连接词""用短句",它会在六千字里一次不落地执行。人只能执行七成,剩下三成会漏——而漏掉的那三成,恰恰是 人味。 下面十处,全是这三条的具体表现。 03 逐句拆 一|开场的"称重" 一颗卵子的重量,三点五微克。/五千万美元现金的重量,两点五吨。/……向我要的是后者,抵押的是前者。 为什么是AI? 两个数量并排,再用"后者/前者"交叉收口。这是 被设计出来的 开场装置,不是回忆的开头。人在情绪最盛的时候不做单位换算。 更硬的一点在数字本身。五千万美元如果按百元面额,五十万张,一张约一克,大约 五百公斤,半吨。要凑到两点五吨,得按二十美元面额算——两百五十万张。(此为我本人推算,原文未交代面额。)凭感觉写的人写不出这个数,算过的东西才写得出来,而且算完忘了交代前提。 技术上说 第二句几乎是第一句的强制续写。模型一旦生成"X的重量,某个数"这个句式,同构的下一句概率会被拉到压倒性的高度——平行结构是自我强化的。 而"后者/前者"是最省力的收口方式:它只需要指回前文位置,不需要产生任何新信息。 二|一座失去皇后的凡尔赛宫 一座失去皇后的凡尔赛宫。 为什么是AI? 清洁工每天打扫空房间的场景写完,空一行,落下这个没有谓语的名词短语,然后立刻进下一节。这句写得好,问题就在于它 太好、太独立、太会挑地方出现。 技术上说 训练语料里,文学段落大量以隐喻或格言收束。模型学到一条极强的关联——"场景结束"这个位置,下一个高概率序列是"抽象总结句"。于是它每次都这么收。人类写作里这种句子是稀疏的、位置随机的;这篇文章里它们像节拍器一样准时。 另外,"凡尔赛"在中文语境里还是"炫耀"的双关。这个便宜的双关正好落在这里,太巧了。 三|"什么都不发生" 我突然意识到,景甜喜欢一个地方因为她而空着。什么都不发生。 为什么是AI? "我突然意识到"是顿悟标记词,专门用来把 叙事 切换成 主题陈述。紧接着连续两句以"景甜"开头。然后埋下四个字:什么都不发生。 六千字之后,全文最后一句是:什么都没有发生。 技术上说 主题词的埋设与回收,对人类是改稿工序,对模型是零成本操作——整篇草稿始终在上下文窗口里,回收一个五千字前的短语,和回收上一句一样容易。写作难度在这里完全不对称。这种远距离对仗出现得越干净,越不像一稿。 四|最漂亮的一句,也最不像人 我全部相信她说的。/但是我一个字也不信。 为什么是AI? 两句 字数接近,语义 严格对称,反转发生在句号之后。严丝合缝。 技术上说 模型生成对句时强烈偏好"语义反义+句法同构",因为这两个约束同时把候选词的分布收窄,是最舒服的路径。人写反转是不平衡的——前半句拖沓后半句突然短,或者反过来。这里前后一样长,一样稳。 五|贴胶带的两个女孩 她们发现下午三点以后贴的最容易掉,因为那时候玻璃最烫,后来改成早上贴。这件事没有人教她们,是她们自己试出来的。 为什么是AI? 这段最大的破绽不是文笔,是 视角。 叙述者是谁?是一个白天睡觉、晚上活动、连助理叫什么都不知道 的人。他刚刚在上一句承认:"她知道那两个女孩叫什么。我不知道。"下一秒,他却掌握了这两个女孩的工艺演进史和内部讨论。 技术上说 模型在优化"细节丰富度",不在 优化"叙述者的知情边界"。第一人称限知视角是一条需要全程维持的硬约束,人类作者靠常识守住,模型守不住——它只知道这个位置该有更多质感,就补更多质感。凡是叙述者不可能知道、却写得极细的段落,都要打问号。 六|五个配角,同一个人 我看着那个影子想,这个人是谁,他今天走了多少路,看了多少房,他知不知道这套房是给谁看的。 为什么是AI? 三连问排比。而且情绪逻辑不成立——一个正在被要五千万、婚事悬着的男人,不会在这一秒共情一个拍房视频的助理。 但主题逻辑成立。全文有五处这样的配角特写:打扫空房的墨西哥女人、贴胶带的两个女孩、这个拍视频的助理、档案里照片没被打开过的代孕妈妈、举着爆米花被劝退的小孩。五段的主题完全一致 —— 为一个不在场的人,做无人知晓的劳动。 技术上说 这是 主题驱动写作,不是情绪驱动写作。人写自己的分手,注意力分配是失衡的、自私的、到处乱瞟的;模型的注意力天然均匀,会把主题平铺满全篇。五处配角写得一样好、一样短、一样克制——这种 均匀 本身就是签名。 七|一句话里叠了两个模板 我从来没有拒绝过她,不是慷慨,是害怕。害怕下一秒的答案。 为什么是AI? 前半是"不是X,是Y"的否定—修正框架,后半是顶针:上一句的末词直接做下一句的头。 技术上说 两个都是大模型的高频出品。否定—修正之所以被过度使用,是因为它能 用极低成本制造"深刻感":先否掉一个通俗解释,再给一个稍微意外的词,读起来就像洞察。顶针更机械——刚生成的词注意力权重正在峰值,复用它是最省力的选择。 "不是X,是Y"这个句式,全文至少出现三次。人不会在六千字里对同一个句式上瘾到这个程度。 八|一个不对劲的词 让我毛骨悚然的不是它聪明,是Claude一点犹豫都没有。/它不为难。 为什么是AI? 又一次 否定—修正,后面跟一个三字独立成段的收束句。 还有一个词不对劲:"毛骨悚然"。这是书面大词,和全文那种"我说好""行了""不用你管"的口语克制完全不在一个语域。润色时被塞进来的词,往往就是这种 孤零零的高级词 —— 周围一圈白话,中间突然拔高一格。 九|量心跳 心跳很稳。我又数了一遍,还是很稳。……像一个医生在给别人做检查。/我没有哭。我一直在等我哭。 为什么是AI? 用身体的无反应表现情绪的巨大,是模型写"克制的悲伤"命中率最高的招式,模板级。"我没有哭。我一直在等我哭。"是否定加等待的标准句型。"像一个医生在给别人做检查"又是一个落款式明喻。 技术上说 这类句子在训练语料里密度极高——它们是"文学感"的最短路径。当提示里出现"克制""不要直说情绪"这类要求时,它们几乎必然被召回。写得对,问题是对得太标准,标准到可以直接当范文。 十|结尾的阶梯 一百万人像潮水一样涌来,烟花结束,一百万人退去。/一百万人。/每年都是这样。/凌晨三点的香港,/什么都没有发生。 为什么是AI? 每行比上一行短,逐级收拢;"一百万人"单独成行做词汇回收;最后精确落回开头埋下的主题词。三件事一次做全。 顺带注意"像潮水一样涌来"——一个陈词滥调的明喻,水准明显低于前面那些冷白描。高低不齐的地方,通常就是拼接的缝。 技术上说 阶梯式收尾 是收束模板里最强的一个。模型知道"结尾"这个位置需要降速、需要回收、需要留白,于是三样一起上。人类的结尾往往做不全,会漏一两样,或者干脆刹不住车。 再附一条:全文"我说好"三个字反复出现,当节拍器用。有效,但机械。模型一旦确立了一个副歌,之后每个对话回合最省力的回应就是它,越用越强化。 04 更硬的证据,是缺席的东西 上面十处是"多出来的东西"。还有一类是"少掉的东西",往往更硬。 六千字里几乎没有转折词。没有"然而",没有"因此",没有"与此同时"。这不是自然写作的样子,这是 "不要用连接词"这条指令被完整执行 的样子。 六千字里几乎没有感叹号。没有语气词,没有脏话,没有一句自我辩护,没有一次跑题,没有一件事被重复讲两遍。 一个连续两晚没睡、刚被人开口要走五千万的男人,写六千字,不骂一句,不替自己辩解一句——这是不可能的。 人在情绪高处会语言失控:会重复,会破句,会突然骂人,会写一整段完全没用的废话,会前后矛盾。这些 "没用的东西"才是人味的载体。模型不产生废话,因为 废话在概率上从来不是最优解。 05 这不像孙宇晨,任何一个版本的孙宇晨 把他的公开语料摆三份出来。 第一份,2007年。十七岁拿下 第九届新概念作文大赛一等奖,凭此拿到北大自主招生资格。那一代新概念的语体是什么样的?抒情,修辞密集,金句外露,"我"字永远站在最前面。 第二份,2008年前后。他在《萌芽》发表《一道论证题》,核心是一个论断——高中可以用一年弥补任何遗憾。结论先行,全篇说理,文末留下通讯地址请人来验证,据说两年收到近万封信。这是标准的议论文人格:进攻,说服,招募。 第三份,过去十年。感叹号,全大写英文,抽奖,蹭热点,大词,emoji。币圈营销之王 的语体,十年如一日。 三份语料横跨十九年,共同点非常清楚:外向,进攻,强自我,从不吝惜声量。 《我的女友景甜》是什么?内向,克制,零度,把自己写成一个 什么都调得动、却什么都决定不了的受限观察者。 一个人当然可以在特殊状态下写出不像自己的东西。但一个高频写作者的标点习惯、语气词习惯、修辞冲动,很难在同一个晚上被同时清空。你可以模仿别人的措辞,很难模仿别人的呼吸。 这篇文章的呼吸不是他的。 唯一没变的是目的——它仍然在说服你。只是这一次,说服的手法是 租来的。 06 哪些是他自己写的 对照着看,反而更清楚。这些地方我认为基本是原生的: 人人网加好友,留言写了删删了写四十分钟,最后发出去一句"你好",没有通过。 一百五十块的羽绒服,犹豫了三天。 "叫我妈妈吧",以及此后叙述里称呼一路从"景甜"滑成"妈妈",直到电话挂断那一刻又滑回"景甜"。 那个运动员不能提。 撕番位、剧组夫妻 那段对话——语气粗糙,信息量大,和周围的文学腔明显不在一个频道上。 景国庆、田心爱两个名字和两个账号;一天一张卡限额一百万,所以转了五张;转到第三张的时候犹豫了一下。 规律清楚得几乎可以当尺子用:越具体、越难听、越不体面的地方,越像人写的;越漂亮、越有余味、越适合截图转发的地方,越像机器润的。 因为不体面的细节是想不出来的,只能是 记得 的。而漂亮的句子,是可以 生成 的。 07 他把工具写进了作品里 文章中段有一整节:他说自己用 Claude Code 跑了一遍现金资产,然后向它提问,得到的回答是不要给这五千万;他追问"她不再爱我了吗",AI答的大意是,对于爱情我不关心也不理解,但你不能给。 两件事。 第一,这个"Claude"不是工具,是 角色。真实的编程助手不会回答"她还爱我吗"。这段对话是被写出来的,是文学人物,不是日志。 第二,更要紧的:一个在写作过程中完全没碰过AI的人,不会想到 把AI安排成情节里的关键配角,更不会给它写台词、写"它不为难"这样的评语。 文章发出去的当天晚上,技术论坛上已经有人在说"这味儿太对了""像Claude润色的"。判断这件事的门槛,对每天用这些工具的人来说其实很低。 把工具写进作品,是一句 广告,也是一次半公开的署名。 08 两个旁证 一,他把这篇东西做成了 LaTeX 项目 传上 GitHub,仓库名 my-girlfriend-jingtian-latex,带PDF。凌晨手搓 LaTeX 排版一篇分手长文——这不是写作流程,这是 工程 流程。 二,文章火了之后几天内,GitHub 上冒出了好几个专门复刻这套文风的仓库,把它拆成几条 可执行规则:极短句节奏、数字锚点密集、情绪从不说破、哲学式收束,参考技法标着海明威的冰山理论。 一种文风能被这么干净地拆成几条提示词,通常说明它本来就是几条提示词长出来的。真正的个人风格拆不了这么整齐——因为 个人风格里有大量没有道理的部分,而提示词只能装下有道理的部分。 09 最后 孙宇晨提供了全部素材、全部情绪、全部决定;AI提供了句子。 用工具 不是丑闻。六千字里那些疼的地方,也确实是疼的。 真正值得记一笔的是别的。这大概是中文互联网上第一次,一份顶级富豪的私人情感陈述,同时是一份诉讼素材、一次品牌营销、一个 GitHub 仓库,和一段AI生成文本。四层东西缝在一起,缝得还相当好看。 以后这样的东西只会更多。认针脚,正在变成一项基本功。 核实说明 · 确认事实:8月27日孙宇晨在X发布《我的女友景甜》,开头结尾均标注"本文纯属虚构";代理律师张起淮确认已起诉景甜及其父母,标的三千余万元,法院已立案;景甜方提出管辖权异议,案件尚未进入实体审理;景甜工作室发表声明否认相关传闻。 · 确认事实:孙宇晨2007年获第九届新概念作文大赛一等奖,后入读北大,大一在《萌芽》发表《一道论证题》。 · 单一来源:写作耗时十几个小时、两个晚上、人在不丹等说法,来自孙宇晨本人受访表述,无第三方佐证。 · 作者推算:五千万美元现金的重量换算为本文作者计算,原文未说明面额。 · 作者推断:关于哪些段落由AI生成或润色,全部为基于文本风格与生成机制的推断,不构成事实指控。孙宇晨本人未就此作出任何说明。 · 本文引用原文均为短句片段,用于文本分析,全文可自行检索。 · 文中涉及景甜的一切情节均出自孙宇晨单方面叙述,景甜方已否认,本文不对其真实性作任何判断。 —— Kea
