不管怎样计划，追寻永生，必定是一件极其消耗资源的事。
紧张的学习之余，方然仍保持着小学时养成的习惯，半小时的新闻时间里，他利用讯息筛选程序来节约时间，浏览联邦的股市、债市和国际期货市场，一边利用估值算法，在联邦资产价格高涨、股市飘红的当下，买进黄金。
当然，即便按最理性的操作，账户总共也只有几十万马克，方然没指望获利。
但结合过往的人生经历，意识到“永生”并不是一个人与世隔绝、在深山老林的绝密实验室里闭门造车就能办得到，为了认识世界，分析世界，进而做好掌控世界的准备，联邦、乃至人类世界的经济运行，社会运转的不成文法则，也是他必须恶补，甚至逐渐演练成为内行的一门学问。
越是深入理解，对那些深陷联邦经济狂欢的人，方然越替他们捏一把汗。
但转念间，意识到这些人的一百二十岁寿限，注定终结的短暂人生，决策，是不是理智，似乎也不是一个多重要的问题。
毕竟，按凯恩斯的说法，“长远看来，我们都是死人”
短短几十年的时光，荣，或者辱，有时候一眨眼也就过去了，何必计较那许多呢。
但方然却得计较，凭借敏锐的嗅觉而觉察了风险，这时候，他自会审时度势，尽量避免掉进经济危机的漩涡。
目前的持仓，百分之二十比特币，百分之十黄金，其余的马克则放在银行账户里。
每一次的经济危机里，崩盘的，或者是资产，或者是货币，方然还没法确定，这次危机里究竟会是哪一个先垮掉，但有一点他却清楚得很，湾区的房产，那些标价持续上涨的“百年基业”，价格已远远背离了价值，根本没有投资的潜力。
其实，价格远价值的，何止房产，一路飙升的联邦股指又何尝不是如此。
经济的泡沫越吹越大，表面上，绝大部分参与这一过程的人，都赚了钱，马克离开账户，换来账面价值不断增长的资产，或者是房屋，或者是股票，看上去每一个人的财富都在增长，与此同时，实业景气指数却连续走低，失业率则一直在缓慢的增长中。
在实际产出没有增长、甚至滑坡的时候，所有人的账面财富却在涨，这是一件看上去很不可思议的事。
所有人都在行情中赚到了钱，这听起来很美妙，但
是赚了谁的钱呢
倘若所有人都在赚钱，账户上的马克、和以马克计价的资产，都在增长，这些赚来的马克却又来自于哪里，难道都是联邦央行凭空注入的货币吗。
货币，一些人就是这样理解的，所以才抢购资产，唯恐手中的马克变作废纸。
但实际却不是如此，虽然，联邦中央银行的确有印钞的动机、和向经济中大量注水的能力，却很谨慎，而是力图稳定马克的币值，维护这一确保联邦统治稳固的经济符号，这才最符合联邦政府的利益。
然而在经济暴涨时，即便不注水，泡沫自己也会吹上天。
所有人都在赚钱，这种事，并非绝对不可能生、或者是一种欺骗，事实上，其中大多数人，他们赚到的都是“明天的钱”。
持有资产者，股票，证券，价值成百上千万的房产，这些资产的名义价格是否能兑现，一言蔽之，全看未来是否有足够的持币者，掏出马克，来交换他们手上的资产不仅如此，银行的贷款亦然，贷出款项的利息、乃至本金，都需要借款者未来的现金流来偿还。
但是这些“未来的购买者”，“未来的还款人”，他们真的会出现吗。
当一个经济体的绝大多数成员，除了手握借据、坐等收钱的人，就是透支未来、亟需赚钱的人，这样的经济体里，哪还有马克可赚呢
后者从前者手里赚吗，不可能，后者还等着前者来送钱呢，而后者从其他后者手里赚钱，更不可能，其他后者的兜里也没有钱，也得先赚到钱，才有可能在偿还债务后，还有一点余力消费，让其他人赚到实打实的马克。
一边要收钱，一边却拿不出钱，等借据的持有者现手中的东西并不可靠，恐慌之下、纷纷挤兑，经济危机就会来敲门。
此时唯一行得通的，无非是再次给经济续命，把更遥远未来的马克召唤出来，填补眼前的未来
也正是凯恩斯宣扬的那一套。
中学的课程，让方然很早知道了这个人，和他的害人理论。
或者，每次想到这儿，他都会不无恶意的挪揄到，莫非这位凯恩斯，他也是“永不下车”的觊觎者，否则怎会对这样一个再明显不过的事实装聋作哑。
拿未来填补现在，拿更遥远的未来填补未来，这种做法，倘若真要行得通，总得有一个无限长的未来可供攫取，然而，人的寿命有限，绝无可能永远工作，永远创造价值，未来套未来的链条根本续不了几段，就会碰到死亡的绝壁。
那么结论就是，赚未来的钱，不靠谱，这“未来”很可能根本不存在。
一旦看透了这点，方然就百分之百的确定，经济危机，哪怕没有人工智能的降维打击，也早晚会生。
但，即便看透事实，他所能做的也很有限。
想一想又何必为联邦担忧呢，其实，如果只考虑他感兴趣的生命科学、人工智能方面的研究，经济的起起落落，并不会造成太大的冲击，罗伯特布朗教授的实验室就是如此，科研经费很稳，一点也看不出危机的迹象。
不要担无谓的心，说服了自己，方然按部就班的继续学业。
上课之余，隔三差五的造访布朗教授的实验室，和高年级的学长接触，继而，逐渐把计算机方面的特长应用到实验流程和数据的处理上，他逐渐取得了罗伯特布朗的一些信任，得以参与一些细胞生命过程模拟的工作，进而，逐渐掌管实验室的计算资源。
生命科学的研究，在金伯利时，方然就知道这早已不是一大堆玻璃器皿、显微镜分析仪的年代。
一系列的实验流程，可以交给自动化的分析系统，甚至可以通过数学建模、计算的方式，用巨型计算机找到答案，至少得到初步筛选的结果，如有必要，再通过实打实的实验来加以验证。