一

写作立项的第一个星期，我给自己列了三个疑虑。三个都指向同一个问题：这本书的主题是不是硬凑出来的。

第一个疑虑关于三种载荷。全书的主命题把“注意力、身份、金钱”放在同一个词底下讨论，如果这三样东西各走各的路径，把它们捆在“模因”这一个词下面，就是学术里常说的过度综合——用一个大标签盖住三种毫不相干的机制。我在动笔前反复读了 Shifman 2014 的三维分析框架1，那是互联网模因研究里较为谨慎的一次概念收束，她只谈 content / form / stance 三个维度，主动回避了金融化与身份政治。如果按 Shifman 的分寸，本书这个主题就没有必要写。

真正让我动手的，是三张脸摆在一起时那个具体的场景——$PEPE 在 2026年7月18日的市值页上，$TRUMP 的 988,905 个钱包净亏 $3.81B2，Shrimp Jesus 的巴基斯坦农场账单——同一天在互联网上流通的三样东西共享同一个词。学者可以坚持三样东西是三门学科；但一线的模因生产者、交易员、平台运营人员、政策官员，已经开始用同一个词处理它们。这不是理论层面的选择，是词本身已经做出的选择，学术只是没有跟上。

第二个疑虑关于两个宇宙。中文互联网的模因生态与英文互联网的模因生态，从起点上就是两种物种：编码工具不同、审查环境不同、货币化路径不同、跨平台传染的机制也不同。我一开始的想法是把中文素材当作英文分析的补充案例散在各章，这样整体读起来更整齐。但写到第三章之后我把这个方案推翻了。散在各章的做法暗含一个前提——中文模因是英文模因的地方性变体。事实上不是。中文模因是一门在结构上被审查环境重塑过的另一种符号技术，把它当作补充案例会同时误读英文与中文两边。第 6 章因此独立成章，篇幅比其他章都长。

第三个疑虑关于学科拼盘。把学术史、政治史、金融史、AI 平台史塞进同一本书，这个野心与 1990年代 memetics 学派的野心是同一种野心——想用一个词统一四个领域。Chvaja 2020 的尸检论文里点出了这门学科的死因：单位无法界定、复制机制无法收束3。本书用的策略与那一代学者不一样：不试图统一四个领域，只追踪一个词在四个领域里被反复重写的过程。这是一份词的传记，不是一门学科的宣言。写到第六章的时候，我对这个策略有了一点把握，可以继续写下去。

二

按介质分五章群、按时间序推进，是这本书的骨架。介质层从学术出版换到匿名论坛，换到政治机器，换到加密协议，换到 AI 模型——五次换手。每一次换手都在把这个词重新指派给一批新的生产者、消费者与付费方；它不是词的含义在慢慢漂，是它被基础设施整个搬到新的位置上。

选这五层，直接的理由是它们各自留下了不可替代的证据类型。学术出版留下了 Dawkins 1976 的 The Selfish Gene 第 11 章4、《Journal of Memetics》1997—2005 的完整档案5、Chvaja 2020 的同行评审尸检；这些材料的可复核性极高，不受平台生死影响。匿名论坛留下了 4chan 与 Reddit 的公开截图、Know Your Meme 的时间线（作为线索，不作为事实层单独来源）、Shifman 2014 与随后一批传播学著作。政治机器留下了 Prosser 2005 硕士论文的 DTIC 档案6、Mueller 2018 对 Internet Research Agency 的联邦起诉书7、ADL 的仇恨符号数据库8；这些属于司法与官方披露的最高等级证据。加密协议留下了 on-chain 数据——每一笔交易都在公链上可查，Nansen、Chainalysis、Solidus Labs、TRM Labs、Dune Analytics 的追踪都可以由读者自行复核。AI 模型留下了平台公告、CCDH 与 SIPA 一类研究机构的报告、以及英国高院 2025年11月对 Getty v Stability AI 的判决书。

五层各有各自可以调用的较强证据；把它们并排放在一起写，是想让每一次换手时的证据基线保持可比。如果一章是同行评审论文的强度、下一章降到博客与传闻的强度，这本书自己就成为它想批评的那种写作方式。全书 500 多条引用里，超过半数是 A 级一手材料。

关于 Ch06 独立成章。写作时我给自己订了一条硬规矩：中文材料不允许被降级为英文分析的注解。中文模因从 2003年前后的猫扑与天涯，到 2010年代前后的表情包生态，再到 2022年11月的 A4 白纸运动9，走的是一条与英文互联网正交的路径。它的生产者与付费方结构、它与国家权力的关系、它的跨境流动方向，都需要用中文的一手材料来重建。把中文素材散在各章意味着它永远只能用中文材料回应英文提出的问题。独立成章意味着让中文材料自己提问。这一章因此比其他章长一倍——它承担了双份工作：既要交代中文模因的内部生态，也要与全书其他部分做对照。

不选的分组方案里，被推翻较晚的一个是“按平台”——Facebook、Twitter、Reddit、微博、4chan 各占一章。这种分组更容易写，也更容易被引用；缺点是它把介质变迁的连续性切成孤立的截面。按介质分层可以保留连续性：从纸质学报到匿名论坛的过渡，是同一个词在换介质，而不是“新平台出现了”。分组的方式决定了整本书能不能承载主命题。

三

证据地板的四条硬规矩，在写作前就订了下来，写作过程中反复被自己触碰。

第一条是分级。所有引用按 A / B / C / D / F 五级归档。A 级是一手材料——法庭文件、联邦起诉书、官方公告、经审计的财报、同行评审论文、监管披露、on-chain 数据。B 级是权威二手——主流媒体的深度调查、专业研究机构的报告（Chainalysis、TRM Labs、Solidus Labs、SIPA、CCDH 一类）、学术专著。C 级是行业媒体、SEO 站深度不足的报道、公司自媒体。D 级是个人博客、Substack、Medium、知乎专栏、无署名网页。F 级是 AI 生成百科（含 Grokipedia）、论坛传闻、搬运号、二手截图。全书所有事实性论断——人名、日期、市值、$ 金额、机构名、判决号、法案号——都要求至少一条 A 或 B 级来源；数字类论断优先 A 级。C 级只能作交叉支撑；D 级只能作线索；F 级不进入正文。

第二条是拒绝 Wikipedia 作为单独事实来源。这一条不是因为 Wikipedia 不可靠——写作过程中我反复用 Wikipedia 做入口，追踪它条目里的 footnote 到原始出处。问题是 Wikipedia 条目的写作者是匿名志愿者，条目的编辑历史可以被反复覆写，同一条目在不同语言版本之间的口径可以差异极大（中文模因相关条目与英文对应条目差异尤其明显）。用 Wikipedia 作事实层意味着把书的可复核性绑在一个可以被随时改写的媒介上。本书的做法是：把 Wikipedia 当作导航图，事实层只引 Wikipedia 里 footnote 指向的一手来源。

第三条是拒绝加密 SEO 站作为关键数字的单独来源。Cryptonews、u.today、Bitcoinist、CryptoSlate 这类站点在加密领域几乎无法完全绕开——它们提供每日快照、市值排名、交易量截图。问题是它们的商业模型高度依赖 SEO 与项目方的软文合作，报道的可追溯性经常在“data from XX”这一步中断。本书的处理是：所有加密关键数字优先引官方披露（项目方公告、pump.fun 官方 dashboard 数据10）、监管文件（SEC、CFTC、阿根廷联邦法院、UK 高院）、经审计的第三方分析（Nansen、Chainalysis、Solidus Labs、TRM Labs、Dune Analytics）。加密 SEO 站只在多源交叉出现时作次引，从不作单一支撑。

第四条是全书 desk-first，不使用田野观察。这一条较难向读者解释，也容易招来批评。写模因这类题材，直觉上田野是合适的路径——去 4chan / 微博 / Discord / Telegram 群，做参与式观察。我推翻这个方案的理由有两个。第一个是审计成本：田野观察的证据本身不可复核，读者无法通过我的观察笔记回到原始现场；一旦田野材料进入正文，全书的可复核性就有一段是黑箱。第二个是安全成本：本书讨论的许多社区（尤其加密与政治极端社区）对研究者充满敌意，田野介入会同时暴露研究者与被观察者。desk-first 的代价是必须放弃一部分只有田野才能拿到的细节：某个 Discord 群里的具体氛围、某个 pump.fun 直播的实时情绪、某个中文表情包的“内部人”用法。这部分材料不会出现在本书里，只集中列在附录《田野调查建议》里，交给愿意做田野的人。

四条规矩加起来的结果是：一本讨论娱乐、投机、政治、AI 的书，全书没有一句“据知情人士透露”、“业内人士称”、“有传闻说”。这个语气有时会让写作显得平板——写不了“我坐在那位交易员对面，他手指颤抖”这类段落。但换来的是每一句话都可以追回到一个具体的、由读者自己重打开的链接、书、期刊、判决书或链上交易 hash。本书对自己的承诺就是这一句：如果你不同意任何一个判断，你可以拆开每一条注释，找到它背后的原始材料，然后自己重新判断。

四

本书主动不做的事，比它做的事更长。开列如下四类，是因为这四类是同类题材反复出现的四种滑坡。

第一，不做加密投资建议。$TRUMP、$LIBRA、$MELANIA、$GOAT、$PEPE、$DOGE、$SHIB——这些代币出现在书里，是作为经济史与政治史的对象，不是作为投资标的。本书全文没有一句“应该买”、“应该卖”、“值得关注”、“值得回避”。市值、亏损、集中度这些数字是描述性的，不是建议性的。$LIBRA 案11与 $TRUMP 案的存在，本身已经说明模因币这一类资产的散户结局；本书把结构摆出来，读者自己判断是否参与，或参与到何种程度。这一条界限在写作时被反复挑战——某几章的初稿里出现过“这类结构不适合散户”这样的判断句，事后都被删掉。删掉的理由与判断是否成立无关；它超出了本书的授权范围。

第二，不做人物八卦或团队内幕。当代模因史绕不开一批具体的人——Andy Ayrey、Alon Cohen、Jarett Dunn、Andrew Anglin、Milo Yiannopoulos、Bronze Age Pervert 等等。学术研究与主流调查报道会不同程度触及他们的私人生活、内部纠纷、圈内传闻。本书的规则是：组织层面的指控只要有 A / B 级证据即可写入；个人层面的指控需要司法档案或本人公开确认。理由是模因作为社会技术的分析对象是结构，不是具体的人。把一个具体的人写成理论的标本，既伤害对方，也弱化分析。这条规则的代价是：读者读完本书不会知道许多“圈内人”事件的八卦细节。这些细节存在，但不在这本书的授权范围里。

第三，不做政策倡导。加密监管、平台治理、AI 内容合规、竞选广告规则、跨境执法——这些议题在书里被反复触及，因为它们决定“为谁付费”这个问题的答案。但本书从不写“应该”。TAKE IT DOWN Act 是否会有效、Getty v Stability AI 的商标胜诉部分应如何在美国司法体系推广12、$TRUMP 案是否应引发新的加密立法——这些都是价值判断题。本书的做法是把每一项政策的现有条文、执行截止日、既有执法记录、既有反例摆出来，让判断留给读者。这条自律的直接后果是：本书对任何一个当前的政策争论都不站队。这可能会让希望在书里找到立场的读者失望；但一旦站队，本书就退化为一份政策白皮书。

第四，不做“教读者认识模因”的入门课。市面上已经有一批“模因是什么”、“你也可以看懂互联网热梗”、“100 个必知模因”这类书。本书假设读者已经每天与模因共存——刷微信朋友圈、刷 Twitter、刷小红书、刷 TikTok，读者本人就是模因生态的一部分。本书要做的不是介绍这个生态，而是拆开介质、生产者、付费方三层，让读者对自己每天做的事有一个额外的分析视角。入门读者当然可以阅读本书，但本书不会为入门做妥协；某些技术细节、司法术语、on-chain 分析概念在正文里会出现而不作展开，读者需要时可以按注释追下去。

上述四条不做，各有各的代价：不做投资建议损失了大量潜在读者；不做八卦让某几章的写作变得干燥；不做政策倡导让本书无法参与任何一场当下的公共讨论；不做入门课让本书的门槛比同类书高。这些代价是想清楚了的选择。

五

最后一段留给我自己。

写这本书的十几个月里，反复出现的一种感觉，是词与物之间的落差。我坐在桌前追一条 pump.fun 上的具体交易记录，浏览器里同时开着 Chainalysis 的报告、Solana 的区块浏览器、$GOAT 铸造那一天 Andy Ayrey 的推文截图；数字在屏幕上翻动，$1B 的市值、98.6% 的 rug rate、$3.81B 的净亏；一整天下来，视网膜上是一串数字，脑子里没有任何具体的人。这种脱敏是这本书写作过程本身塑造的：为了追证据，必须先把人抽象成钱包地址、交易 hash、Twitter handle。写第七章 Pepe 那一段与第九章 Kirk 那一段的时候，这种脱敏会突然崩掉——一个 2005年从漫画里跑出来的青蛙、一个 2025年在犹他谷大学被枪杀的年轻人，会以完全不成比例的方式抓住我一整个下午。写作时我要求自己不写抒情的句子，但那两章之后我会走出屋子走一会。

另一种反复出现的感觉是与词赛跑。这本书的截稿日是 2026年7月18日；写作期间“模因”这个词还在被新的介质接管——每一次 pump.fun 的手续费统计翻新、每一次 launchpad 市场份额易主、每一次生成器发布新版本、每一次总统在 X 上转发一条模因，都在把已经写完的段落推向过时。我最后接受的方案是：把截稿日写进正文，让读者知道这本书是一个截面，不是一个终局。截面之后发生的事，读者自己继续观察。

如果一定要留一句私人的话——写完这本书之后，我对“模因”这个词的态度比开始写的时候更暧昧。它既不像 Dawkins 期望的那样，是文化演化的最小单位；也不像 4chan 早期使用者以为的那样，是一种自由的、去中心的传播；更不像 2024 之后加密与政治圈把它包装成的那种，稳定可定价的资产。它是一个被反复重写的接口，把注意力、身份、金钱三种载荷压进同一次点击。写完这本书之后，我仍然每天在手机上刷模因，仍然被它们逗笑或激怒，也仍然会随手转发。区别只是：转发之前，我会多想两秒——这一次转发，是谁在复制，为谁付费。

参考文献

  1. Limor Shifman, Memes in Digital Culture (MIT Press, 2014), ISBN 978-0-262-52543-5. 三维分析框架：content, form, stance。作者在书中主动回避金融化与身份政治层面，将研究对象限于传播学范畴。
  2. Fortune, “Trump’s memecoin: 988,905 wallets sit on $3.81 billion in losses while insiders pocket $636 million”（2026-07-07），链上数据分析来自 Nansen。链接 →
  3. Radim Chvaja, “Why Did Memetics Fail? Comparative Case Study”（Perspectives on Science 28:4, 2020, pp. 542—570），MIT Press。作者指出模因学的死因是无法界定复制单位（identity）与无法收束高保真复制机制（fidelity）。链接 →
  4. Richard Dawkins, The Selfish Gene (Oxford University Press, 1976), Chapter 11 “Memes: The New Replicators”, pp. 189—201. ISBN 0-19-857519-X.
  5. Journal of Memetics: Evolutionary Models of Information Transmission (1997—2005), ISSN 1366-4786, CFPM / Manchester Metropolitan University archive。该刊 2005 年停刊为学科“死亡”的公认节点。链接 →
  6. Michael B. Prosser, Memetics: A Growth Industry in US Military Operations（USMC Command and Staff College, 2005），DTIC ADA507172。这是“模因作战”这一概念第一次进入美军系统的官方文本。链接 →
  7. United States v. Internet Research Agency LLC et al.，联邦大陪审团起诉书（US District Court for the District of Columbia, 2018-02-16），Robert S. Mueller III 主审。DOJ 存档 →
  8. Anti-Defamation League, “Pepe the Frog Added to ADL Hate Symbols Database” (2016-09-27). 链接 →
  9. China Digital Times, “A4 White Paper Movement Timeline” (2022-11-27)；BBC, “China’s zero-Covid protests: How they spread” (2022-11-28). CDT →
  10. Solidus Labs, Meme Coin Market Manipulation Report: Pump.fun Rug Pull Analysis（2025 更新版，覆盖 2024-01 至 2026-06 数据）；pump.fun 官方 dashboard 累计手续费 $935M。Solidus Labs →
  11. TRM Labs, “LIBRA Token Post-Mortem” (2025-02-20)；DL News, “Milei’s LIBRA memecoin crashes 89% in 3 hours” (2025-02-15)；阿根廷联邦法院立案文件。TRM Labs →
  12. Getty Images (US), Inc. v. Stability AI Ltd.，UK 高等法院判决 (2025-11-04)：版权部分驳回，商标部分胜诉。Judiciary UK →