比特币将在四个月内升至 60,000 美元。你后悔三个月前没有买比特币吗？

在 2010 年，一个比特币只值 0.$05

七年后，1000 美元只能购买 0.05 个比特币

你现在后悔三个月前没有买比特币吗？

随着比特币的升值，比特币的热潮持续升温

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12月13日新鲜出炉的2017年谷歌热搜词

“如何购买比特币”是今年第二受欢迎的搜索方式

“什么是比特币”是今年第四大热门搜索。

仅在昨天一天，微信上搜索比特币的人数就达到了800万次……

在美国亿万富翁和资深资产管理公司对冲基金经理的期望之前

比特币反弹加速，两到三个月内达到 4 万美元

资深比特币玩家，Crypto Lanka Bitcoin Analysis One 创始人

也预计2018年比特币将达到40,000-60,000美元

在这种情况下，什么是不买比特币成了最热门的话题

今天来看看

这种势不可挡的比特币是机遇还是泡沫

一、怀疑论者的代表

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一场辩论：沃伦·巴菲特

（投资者，来自媒体对巴菲特的直接采访）

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比特币不是钱，它不符合钱的定义。如果比特币在十年或二十年后消失，我不会感到惊讶。

它不满足货币的定义，因为当有人卖给你东西时现在还能买比特币么，他们可能会接受你的比特币，但由于比特币兑美元的价格，他们会不断地改变它的“比特币”。硬币价格”。

因此，最终交易仍以美元计价。就好像我卖给你一样东西，我愿意把你的原油作为对价，但每次油价变动，我都要改变价格来决定要拿多少桶油。而且原油显然不是一种货币。

远离比特币，这基本上是海市蜃楼。

这东西不可靠。它是不受管制和不受控制的。它不受美联储和任何中央银行的监督。

我完全不相信这整件事。我认为它迟早会崩溃。

2 第二次辩论：霍华德·马克斯

（投资者，来自 Oaktree 的备忘录）

我认为比特币的流行是由于金融危机 80、90 年代后，他们不信任金融证券，认为一切都不算什么。

但数字货币不是真实的。某些公司和个人接受比特币作为付款方式。

有些人愿意购买以太币，因为以太币可以用来购买以太网络中的计算机（计算机）电源。有些人渴望赌博以获取利润。还有一些人愿意少量参与以避免完全空虚。但数字货币不是真的！

也许我老土了，无法欣赏数字货币的技术优势。但我坚信，接受这种事情只能证明现在的金融新手太多了——他们是冒险的，一厢情愿的。

我认为数字货币不过是一种狂热（甚至可能是传销），完全根据其他人愿意支付的价格定价。

这不是第一次了。 1637 年的郁金香狂热，1720 年的南海泡沫，1999-2000 年的互联网泡沫。

以对其内在价值具有吸引力的价格购买资产是一项严肃的投资。另一方面，投机是指出于根本不考虑价值或公平价格的原因购买资产，而只是基于相信有人会愿意在未来支付更高的价格。

我的结论是：你可以用一种假想货币购买另一种假想货币，或者投资一些创造新货币的公司。但是数字货币不是真的！！！！！！（原文是五个感叹号）

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三场辩论：罗伯特·席勒

（经济科学家，来自 CNBC 和 Yale Insights 的采访）

对比特币有一种自相矛盾的热情。每个人似乎都对新的货币规则感到非常兴奋。

还记得双金属制（指一百年前英国和美国之间以固定价格自由交换黄金和白银的制度）吗？这最终变成了短暂的狂热，一时间大家都在谈论它，然后它就消失了。

2013 年比特币的价值是由几个故事推动的：

一种存在于数字空间中且不受政府干预和控制的货币。这个概念对思想独立的年轻人有很强的吸引力，很酷。

比特币的概念带有数学和密码学的色彩，所以给这个故事像007电影一样的间谍也很酷。

我们从来不知道发明比特币的天才中本聪是谁，或者他很酷。这个主题性很强的故事具有很强的感染力，然后在 2017 年，ICO（initial coin offering，首次公开募股）的出现为这个故事增添了一丝投资银行的色彩。 4

怀疑论者总结为：Ray Dalio

（对冲基金CEO，接受媒体采访）

比特币，即使到了今天，你仍然不能用它做很多交易，你也不能像现金那样轻松地消费它。

由于其极端波动性，它也不是一种有效的财富储存方式。比特币市场是一个强大的投机市场。

比特币是一个泡沫。

二、支持者代表

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辩论：马克·安德森

（网景创始人，风险投资人，来自《纽约时报》）

比特币在最基本的层面上是计算机科学的重大突破。它是基于 20 年的加密货币研究、40 年的密码学研究以及数千名研究人员的努力而创建的。

比特币是“拜占庭将军问题”的第一个解决方案。此题指的是：有一群拜占庭将军分散驻守，通过信使交流，选择进攻或撤离。但是，这些将军们在如何沟通方面有详细的工作，以便忠诚的将军们能够达成一致的决定。

拜占庭将军问题的解决方案有史以来第一次使一个互联网用户可以将唯一的数字资产字符串转移给另一个互联网用户，交易安全透明，而每个人都知道交易发生了现在还能买比特币么，没有人可以质疑交易的有效性。

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第二场辩论：彼得·泰尔

（PayPal创始人，来自对他的采访）

对于大多数人来说，我对数字货币持怀疑态度，但我认为人们低估了比特币的价值。

它是一种货币储备，就像黄金一样，可以用作价值储存手段。如果比特币被证明是黄金的数字等价物，它仍然具有巨大的潜力。

而且，说实话，现在比特币比黄金更难开采，所以在这个意义上它也更受限制。

PayPal 的目标是创造一种新货币。我们失败了，我们只是创建了一个新的支付系统。

我认为比特币已经成功地创造了一种新的货币，但它在支付系统方面仍然缺乏突破。比特币目前使用起来还是比较困难的，这也是它面临的一大挑战。

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三场辩论：约翰迈克菲

（杀毒软件 McAfee 创始人、比特币投资者）

（JPM 首席执行官詹姆斯戴蒙称比特币为“骗局”）你说比特币是骗局，我自己就是比特币矿工。生产比特币和开采一枚比特币的成本是 1000 美元，那么创造一美元的成本是多少？哪个是骗局？

比特币显然更多地证明了我努力工作和努力Live（双关语，Proof Of Work，工作证明，是网络对解决区块链技术问题的矿工的奖励反馈）。

比特币的日益普及已经证明了它的价值——当然，它的价格也会像所有新技术一样涨跌。

但这显然不是骗局。当人们习惯使用比特币支付和收款时，他们将停止使用美元、欧元和人民币，从长远来看，这将使这些法定货币贬值。我预测三年后比特币价格将达到50万美元，否则我会直播叮叮。

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总结声明：中本聪

（比特币之父，真实身份成谜，来自网络）

（质疑比特币经济模型的可持续性）对于价格预期会上涨的资产，合理的市场价格将反映未来增长的现值。在你的头脑中，你不断地评估概率，平衡不断上升的概率。

三、机会还是泡沫？金融科技势不可挡

关于比特币未来的讨论尚无定论，但无论比特币继续上涨还是转为熊市，金融科技的大势注定不可阻挡。

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金融科技趋势企业排名

毕马威与投资公司H2 Ventures联合发布“2017全球金融科技100强”榜单，阿里巴巴旗下蚂蚁金服位列第一，9家中国公司进入前50。

还有其他几家海外金融科技公司值得关注：

币库：

Coinbase 目前是世界上访问量最大的比特币交易所，也是用户最多的交易所之一。拥有超过 1300 万用户，比特币的普及使 Coinbase 成为首屈一指的互联网金融公司。

前卫：

美国P2P的黑马，自2012年创立以来，在“独角兽俱乐部”行列中，市值已超过30亿美元。

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金融科技对传统金融业的影响

摩根大通开发了金融合同分析软件COIN，原本需要律师和信贷员每年36万小时才能完成COIN的工作，只需几秒钟即可完成。 2017 年 5 月 26 日，普华永道推出了机器人流程自动化解决方案。 2017 年 3 月，贝莱德宣布将在其主动型基金部门裁减 40 多个职位，其中包括 7 名投资组合经理，并用机器人取而代之。 2016 年 3 月 10 日，德勤和 Kira Systems 联手正式将人工智能引入会计、税务和审计领域。

中国5大银行自2014年以来首次联合裁员。2014年银行业裁员总数为1.7万人。到 2016 年，这一数字已上升到 50,000 多人。 …金融科技成为大势所趋，对人工智能人才的需求与日俱增。如何适应时代，是当今金融家应该思考的问题。

四、想留在金融行业？做复合型人才

不得不说，如果你想在金融行业工作，科技金融与金融业务的融合是大势所趋。人工智能、大数据等，绝对是你关注的焦点！但是，不代表不编程就不能进入这个字段！

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如果您已经是金融服务公司

那你应该开始关注公司内部的人工智能创新项目。大多数跨国金融公司在投资银行证券公司的研究部门或独立的数据分析团队中都会有类似的基金/资金来支持此类项目。

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如果你还是一名非工科大学生

计算机语言中的次要内容，但关键是要了解算法到底是什么。很多同学在找到统一酱的时候有一个巨大的误区，那就是：认为武装自己就等于学了一门编程语言。代码给我带来了什么好处？

其实就是一种思考问题的方式，把逻辑分类（因为我们习惯画逻辑树），优化逻辑，无论是时间还是空间使用的提升，总在想有没有解决问题的更好方法。其实语言是一体的，但它们的内在联系和本质需要希望通过语言辅修晋升为多才多艺的孩子，并自己思考表现特征，这比了解语言更重要。语言的语法。

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如果你是非金融从业者，但想向AI金融从业者发展

这也适用于那些正在考虑是否继续学习的学生。建议您阅读商业分析硕士或数据分析硕士，即商业分析硕士或数据分析硕士。这个专业是近两年开始火起来的专业。主要内容是如何将数据分析应用到业务中。此类学位通常涵盖基本数据分析和机器学习，但更侧重于应用而非理论开发。

由此来看，申请难度相对较低，门槛也没有理工科硕士高。当然，我们也不能指望读完这个学位就去敲金融机构的门，只是说在以后的工作中使用AI模型的时候，你会更自在，对建模有一定的了解。

至少了解AI在不同领域的应用和发展趋势。 AI行业不缺一般意义上的技术专家。大量公司的科学家都在攻克AI的底层，所以对编程的要求并不算太高。但是，目前的技术已经成熟，之所以没有被广泛使用，是因为应用并不能体现底层技术的商业价值。这个行业缺乏的是极具创造力和洞察力的商业人才，能够发挥技术的商业价值。