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【十五五】重磅!任仲平來了
《人民日報》今日推出任仲平文章《從中國式現代化理論領悟為什麼中國一定能成功》。文章指出,為什麼中國總是能夠為世界注入確定性和正能量?中國式現代化理論是答案,也是鑰匙。深入闡述新發展理念,解決發展不平衡不充分問題;創造性提出新質生產力理論,解決推動高品質、可持續發展的動能問題;提出健全社會主義市場經濟條件下新型舉國體制,解決“卡脖子”問題、更好發揮制度優勢;作出建構新發展格局的戰略決策,解決發展安全性、穩定性的問題……從這“四個新”的維度進行理解和把握,可以更深領會中國式現代化理論為什麼行,更好領悟為什麼中國一定能成功。從中國式現代化理論領悟 為什麼中國一定能成功(一)“一步一個腳印堅定朝前走,一個階段一個階段紮實推進”,中國式現代化進入了夯實基礎、全面發力的關鍵時期。中國式現代化是中國共產黨領導的社會主義現代化,是我們黨領導人民長期探索和實踐的重大成果,是強國建設、民族復興的康莊大道,開闢的是人類邁向現代化的新道路,開創的是人類文明新形態。這是歷史的結論,更是實踐的昭示。今年是中國共產黨成立105周年、紅軍長征勝利90周年、“十五五”開局之年。五年規劃如事業的階梯,“一步一步往上走”。“制定實施五年規劃是國家制度安排,是中國共產黨治國理政的重要經驗。做好規劃還要推動執行。好規劃和執行力,這兩條要結合起來。”習近平總書記在今年全國兩會上的重要論斷,深刻揭示了中國共產黨為什麼能、馬克思主義為什麼行、中國特色社會主義為什麼好的歷史邏輯、理論邏輯、實踐邏輯。作為世界第二大經濟體,中國經濟“十四五”時期年均增長5.4%,明顯高於全球平均增速。今年《政府工作報告》將經濟增長預期目標定為4.5%—5%,同時強調“在實際工作中努力爭取更好結果”。“中國經濟在多重挑戰下實現韌性增長”,美國庫恩基金會主席羅伯特·勞倫斯·庫恩認為,“在中國邁向新發展目標的過程中,整個世界都將受到深遠影響。”“中國的發展不僅為全球南方國家提供了重要借鑑,也為推動建構更加公正合理的全球治理體系貢獻力量。”法國電力集團前執行副總裁馬識路表示。當今世界充滿不確定性,全球投資者尋求確定性的渴望前所未有,對中國成為全球穩定“關鍵驅動力”形成新共識。把握“市場之勢”、共謀“未來之機”,越來越多的國際人士從中國尋找機遇和希望,同時在求解一個深層次命題——為什麼中國總是能夠為世界注入確定性和正能量?中國式現代化理論是答案,也是鑰匙。黨的十八大以來,中國特色社會主義進入新時代。走過百年奮鬥歷程、實現第一個百年奮鬥目標,中國共產黨團結帶領全黨全國各族人民,踏上全面建設社會主義現代化國家新征程,向著第二個百年奮鬥目標進軍!新征程需要新的理論指導。習近平總書記在黨的二十大報告中概括提出並深入闡述中國式現代化理論,這是科學社會主義的最新成果,是對世界現代化理論和實踐的重大創新,在人類文明史上具有里程碑意義。“完成‘十五五’經濟社會發展目標任務,需要應對更加複雜的環境、解決更多深層次矛盾”“要在研究新情況、解決新問題上下功夫、出經驗”,今年全國兩會上,總書記從中國式現代化全域的戰略高度謀深慮遠。中國式現代化理論系統完備、博大精深,需要我們深學細悟其真理力量和在實踐中煥發出來的偉力。深入闡述新發展理念,解決發展不平衡不充分問題;創造性提出新質生產力理論,解決推動高品質、可持續發展的動能問題;提出健全社會主義市場經濟條件下新型舉國體制,解決“卡脖子”問題、更好發揮制度優勢;作出建構新發展格局的戰略決策,解決發展安全性、穩定性的問題……從這“四個新”的維度進行理解和把握,可以更深領會中國式現代化理論為什麼行,更好領悟為什麼中國一定能成功。(二)貫徹新發展理念,指引推動質量變革、效率變革、動力變革,是中國現代化建設的重大指導原則。“貫徹新發展理念是新時代中國發展壯大的必由之路”。在黨的二十大報告中,習近平總書記以“五個必由之路”高度概括我們黨“在長期實踐中得出的至關緊要的規律性認識”。湖南湘西十八洞村,“精準扶貧”的首倡地,兩首民謠寫照今昔。曾經,“三溝兩岔山旮旯,紅薯洋芋苞谷粑;要想吃頓大米飯,除非生病有娃娃。”如今,“苗家住在金銀窩,綠水青山資源多;通水通電又通路,個個過上好生活。”一座村寨,映照新發展理念的價值訴求。新時代是中國發展新的歷史方位。習近平總書記作出重大判斷:“當前,中國社會主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾,發展中的矛盾和問題集中體現在發展質量上。”新發展理唸成為解決中國社會主要矛盾的鑰匙。“對不適應、不適合甚至違背新發展理念的認識要立即調整,對不適應、不適合甚至違背新發展理念的行為要堅決糾正,對不適應、不適合甚至違背新發展理念的做法要徹底摒棄。”新發展理唸成為推動新時代經濟社會高品質發展的指揮棒、紅綠燈。強調“共享”,扶貧工作隊駐村幫扶,返鄉人才回鄉創業;促進“協調”,十八洞村與周邊村寨規劃共謀、機遇共享、攜手共富……在貫徹新發展理念這場“關係中國發展全域”的深刻變革中,十八洞村不僅迎來了春天,而且“長大”了。安東尼奧·塞古拉,西班牙知華講堂基金會副主席、人權專家。在實地探尋十八洞村後,他得出深刻認識:“中國減貧事業絕非朝夕之功,而是一直以來始終以人民為中心的執政理念的延續與深化。”推動人均預期壽命提高到80歲,支援1000個緊密型縣域醫共體建設……透過“十五五”規劃綱要,更能感受新發展理念引領高品質發展、高品質發展賦能高品質生活的互促共進。致力“讓現代化建設成果更多更公平惠及全體人民”,中國式現代化“擁有最可靠、最深厚、最持久的力量源泉”。一江碧水,見證新發展理念的變革力量。堅持“共抓大保護,不搞大開發”“走生態優先、綠色發展之路”,以創新為引領,以開放拓空間,加強政策協同和工作協同,長江經濟帶10年來優良水質比例從67%提升到96.5%,地區生產總值翻了一番多,居民人均可支配收入增長91%。從“病得不輕”到“水清魚躍”,從粗放發展到高品質發展,保護與發展同頻共振,新時代長江經濟帶發展之變,重塑的是理念,校正的是政績觀。長期關注中國治水探索的聯合國教科文組織東亞地區辦事處主任夏澤翰表示:“中國就像一本關於‘水與文明’的厚書,每一頁都有值得世界學習的經驗智慧。”早在浙江工作期間,習近平同志就鮮明提出“綠水青山就是金山銀山”的“兩山”理念,指出“不能盲目發展,污染環境,給後人留下沉重負擔”。今年3月12日通過、8月15日起施行的《中華人民共和國生態環境法典》,為中華民族永續發展築牢法治根基,為全球生態治理提供重要指引。從思想引領到法典護航,中國為全球綠色發展點亮智慧明燈。國際人士認為:“在推動全球生態文明轉型的道路上,中國正在成為引領者。”“創新成為第一動力、協調成為內生特點、綠色成為普遍形態、開放成為必由之路、共享成為根本目的”,完整精準全面貫徹新發展理念,加快實現發展方式轉變、經濟結構最佳化,中國走出了一條高品質、可持續的發展之路。(三)因地制宜發展新質生產力,指引在向新向優前行中掌握黨和國家事業發展的歷史主動,為中國式現代化提供了強勁動能。經濟學總體上是在解決實踐問題中發展的。“特點是創新,關鍵在質優,本質是先進生產力”,新質生產力理論是在人類經濟思想史上首次提出。經濟體量大,一程接著一程,向前發展需要新的理論指導和更大的推動力。要“在現代經濟大潮中始終保持弄潮兒的角色”,就必須進一步增強中國發展的競爭力、持續力。“發展新質生產力對於推動高品質發展、增強經濟競爭力至關重要”。今年全國兩會上,習近平總書記對發展新質生產力作出新指引,戰略指向十分明確。不妨從建設現代化產業體系來觀察。最佳化提升傳統產業,築牢實體經濟根基。山東青島,萬噸級的集裝箱船舶自主駛入泊位;浙江義烏,“數字孿生市場”掌握全球供應鏈動態……“發展新質生產力不是忽視、放棄傳統產業”,用新技術改造提升傳統產業,智能化、綠色化、融合化,潛力無限。培育壯大新興產業,啟動強勁動能。北京,商業航天產業規模突破2600億元;廣東,工業機器人一年產量超33萬台(套)……從“上下樓”就是“上下游”,到“下書架、上貨架”,“推動科技創新與產業創新深度融合”,新質生產力“加速跑”。超前佈局未來產業,搶抓未來發展先機。“十五五”規劃綱要提出,推動量子科技、生物製造、氫能和核聚變能、腦機介面、具身智能、第六代移動通訊等成為新的經濟增長點。這些是未來產業的典型代表,也是重塑全球經濟版圖的關鍵領域。德國不來梅大學經濟學榮休教授沃爾弗拉姆·埃爾斯納認為,對於德國工商界而言,中國不僅是最大的貿易夥伴,也是生產研發“訓練場”,是技術未來之所在。從工業門類最齊全的國家,到“這些年中國經濟頂風破浪、保持強大韌性和活力,戰略依託就是完整的產業體系”,實踐證明“這條路走對了”。由此我們更加深刻理解,為什麼“十五五”規劃綱要把因地制宜發展新質生產力擺在更加突出的戰略位置、把建設現代化產業體系擺在各項戰略任務的第一條。新質生產力本身就是綠色生產力。解決生態環境問題,綠色低碳發展是治本之策。非化石能源消費佔比由2020年的16%提高到2025年的20%以上,中國既是經濟增速最快的主要經濟體之一,也是全球能耗強度下降最快的國家之一。今年全國兩會後首次地方考察,習近平總書記來到河北雄安新區,強調因地制宜發展新質生產力,培育符合新區實際的現代化產業體系。以科技創新為引領、以實體經濟為根基,加快建設現代化產業體系,加快推動發展方式綠色低碳轉型,持續增強的是發展潛力和後勁。在習近平經濟思想特別是新質生產力理論指引下,中國因地制宜發展新質生產力,新產業新業態新模式競相湧現,經濟創新力和競爭力不斷增強,中國式現代化蹄疾步穩。美國知名媒體人佛里曼撰文稱“在中國看到了未來”。(四)新型舉國體制是社會主義市場經濟條件下,發揮集中力量辦大事制度優勢的重要方式,對中國加快建成科技強國至關重要。“中國社會主義制度能夠集中力量辦大事是我們成就事業的重要法寶。中國很多重大科技成果都是依靠這個法寶搞出來的,千萬不能丟了!”習近平總書記的話語擲地有聲。人工智慧,新一輪科技革命和產業變革的“關鍵變數”,是觀察中國新型舉國體制優勢的重要窗口。“中國將成為機器人的最大市場,但我們的技術和製造能力能不能應對這場競爭?我們不僅要把中國機器人水平提高上去,而且要儘可能多地佔領市場。”2014年6月,總書記著眼全域下出先手棋,“這樣的新技術新領域還很多,我們要審時度勢、全盤考慮、抓緊謀劃、紮實推進。”“加快發展新一代人工智慧是我們贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手,是推動中國科技跨越發展、產業最佳化升級、生產力整體躍升的重要戰略資源。”2018年10月,總書記從“戰略問題”高度前瞻佈局:“促進其同經濟社會發展深度融合,推動中國新一代人工智慧健康發展。”“科技突破的程度,很大程度上決定未來產業發展的速度、廣度、深度。”“十五五”開局之年,總書記深刻指出:“要充分發揮新型舉國體制優勢,堅持‘產業出題、科技答題’,加大重點領域關鍵核心技術攻關力度,加強基礎研究戰略性、前瞻性、體系化佈局,加快科技成果轉化應用。”沿著思想的脈絡,“人工智慧”進入國家頂層戰略,被連續寫入3個五年規劃綱要,更在實踐中茁壯成長,成為驅動新型工業化的核心引擎。出台實施《新一代人工智慧發展規劃》《人形機器人創新發展指導意見》……頂層設計打出“組合拳”,政策落實跑出“加速度”。從“十三五”的創新驅動發展戰略,到“十四五”的加快建設科技強國,再到“十五五”加快高水平科技自立自強,中國把科技的命脈牢牢掌握在自己手中。“十四五”科技發展亮點紛呈,中國算力規模年均增速高達30%。2025年,中國人工智慧核心產業規模超過1.2兆元。通過“人工智慧+製造”專項行動,充分釋放全球最完備產業體系的“場景紅利”,中國不僅穩居全球人工智慧發展第一梯隊,更在賦能新質生產力、推動科技自立自強方面走出一條新路。百強創新叢集數量連續3年世界第一,中國是全球首個中國國內有效發明專利突破500萬件的國家。聯合國副秘書長蓋·萊德認為,“進入‘創新爆發期’的中國正在重塑世界科技版圖”。“實踐證明,對我們‘卡脖子’是卡不住的”。從跟跑到並跑、領跑,從與科技革命失之交臂到成為科技革命的先鋒,中國何以把“不可能”變成“一定能”?北斗系統,攻克160多項關鍵技術,突破500余種核心器件的國產化研製,源自400多家單位、30余萬名科技人員的傾情參與……新型舉國體制優勢,新在新時代黨的創新理論引領,優在思想如炬、照亮前路;新在黨中央對科技工作集中統一領導的體制,優在充分發揮黨的領導核心作用;新在充分調動各方面積極性、主動性、創造性,優在上下貫通、左右聯動、協同高效;新在充分發揮市場在科技資源配置中的決定性作用、更好發揮政府各方面作用,優在有為政府和有效市場協同發力。“十五五”規劃綱要從16個方面部署了一批重大戰略任務,確定了109項重大工程。如何推動關鍵核心技術攻關取得決定性突破?堅持系統觀念,自覺在大局下行動,完善新型舉國體制,政府、市場、社會擰成一股繩,創新鏈、產業鏈、資金鏈、人才鏈深度融合、高效配置,跨領域跨學科協同攻關,提升國家創新體系整體效能,定能推動產出更多標誌性原創成果。有外國政要指出:“在中國共產黨的領導下,中國政府和人民建立了能夠保障所有人實現穩定發展的政治體系。”制度優勢是一個國家贏得戰略主動的重要優勢。充分用好中國特色社會主義制度優勢等“四大優勢”,把制度優勢不斷轉化為治理效能、發展勝勢,我們將在增強國家硬實力的同時,不斷提高國家軟實力。(五)建構新發展格局,是把握未來發展主動權的戰略部署,成為中國經濟現代化的路徑抉擇。“加快建構新發展格局,就是要在各種可以預見和難以預見的狂風暴雨、驚濤駭浪中,增強我們的生存力、競爭力、發展力、持續力,確保中華民族偉大復興處理程序不被遲滯甚至中斷。”當百年變局加速演進,地緣衝突易發多發,億萬人民更加真切領悟到,習近平總書記2020年初在地方考察時就作出新發展格局戰略構想的洞察力和預見力。今日中國“風景這邊獨好”,以高品質發展的確定性和穩定性、以開放包容的定力和底氣,給世界帶來持久的信心和希望,一個重要方面就在於黨中央下好先手棋、打好主動仗,堅持“練好內功、做強自身”。就從汽車產業的故事講起。“發展新能源汽車是中國從汽車大國邁向汽車強國的必由之路”,在當前國際局勢下,中國發展新能源汽車的戰略意義更加顯現。2025年,新能源汽車產銷分別完成1662.6萬輛和1649萬輛,同比分別增長29%和28.2%,連續11年位居全球第一。“十四五”時期,中國建成全球最大電動汽車充電網路,充電站數量已是加油站的3倍。據估算,到2030年,全國電動汽車保有量有望達到8000萬輛,每年能節省1.2億多噸石油,是目前大慶油田年油氣產量的3倍。把握“建構新發展格局最本質的特徵是實現高水平的自立自強”,推動電池、電機、電控等核心技術不斷突破。2025年,中國6家主要企業合計佔據全球動力電池裝車量70.4%的份額。把握“形成強大中國市場是建構新發展格局的重要支撐”,堅持擴大內需這個戰略基點。2024至2025年,中國實現汽車以舊換新1830萬輛。新能源汽車下鄉車型5年累計銷售約1500萬輛。把握“建構新發展格局的關鍵在於實現經濟循環的暢通無阻”,修訂反壟斷法、反不正當競爭法,廢除阻礙要素流動的政策措施4218件,整治汽車領域“內卷式”競爭……“我們只有立足自身,把中國大循環暢通起來,努力煉就百毒不侵、金剛不壞之身,才能任由國際風雲變幻,始終充滿朝氣生存和發展下去,沒有任何人能打倒我們、卡死我們!”面對關稅戰、貿易戰,新發展格局構築了“中國定力”,彰顯了“硬核實力”。強大中國市場正是中國式現代化的戰略依託。內需成為中國經濟增長的主動力和穩定錨,2021年至2024年平均貢獻率達86.8%。開放的中國,更加自信從容。“以中國大循環為主體,絕不是關起門來封閉運行”。“打造成為引領中國新時代對外開放的重要門戶”,海南自貿港錨定這一戰略目標,站上“高標準建設”的新起點。日前,海南曬出封關百日“成績單”:新增外資企業增長33.5%,外貿進出口增長32.9%,86個國家人員可免簽入境海南,免簽入境旅客增長53.6%。既深入推進商品和要素流動型開放,也穩步擴大制度型開放,人流、物流、資金流加速集聚,內暢外聯的後勁更足,高水平開放和高品質發展新空間持續拓展。依託中國超大規模市場,面向東盟及全球新興市場,國際經貿“超級聯絡人”的戰略潛力正在釋放。從市場准入負面清單持續縮短,到進博會、鏈博會、服貿會、廣交會等盛會迭代出彩,再到22個自貿試驗區建構起覆蓋東西南北中的“雁陣”……“中國循環越順暢,越能形成對全球資源要素的引力場,越有利於建構以中國大循環為主體、中國國際雙循環相互促進的新發展格局,越有利於形成參與國際競爭和合作新優勢。”以開放促改革、促發展,是中國現代化建設不斷取得新成就的重要法寶。世界銀行前經濟學家姆旺吉·瓦奇拉表示:加快建構新發展格局,在複雜外部環境下提升中國經濟體系韌性與安全性,也為全球南方合作創造新機遇。今天的中國,人口多、市場大、產業全、發展動能強,在全球產業鏈供應鏈中的地位難以替代,這是經濟內生增長、自主發展的底氣所在。在發展中固安全,在安全中謀發展。(六)歷史發展有其規律。循道而行、順勢而為,就能更好前進。在“幾十年走完幾百年”的時空壓縮中創造了舉世矚目的“兩大奇蹟”,中國式現代化成為“強國建設、民族復興的唯一正確道路”。從“中華民族陷入幾乎亡國滅種的深淵”到“中華民族偉大復興展現出前所未有的光明前景”,中國共產黨人歷史地肩負起探索現代化重任,始終把握歷史規律、掌握歷史主動,成為推動“兩個大局”積極演進並良性互動的重要力量。從“不可逆轉”到“勢不可擋”,“兩個確立”從根本上確保了中華民族偉大復興的歷史大勢滾滾向前,對於我們在新征程上應對各種風險挑戰、推進中國式現代化具有決定性意義。世人這樣感慨:“今天的中國,明天的世界”。匈牙利工人黨主席蒂爾默認為:“一個規劃清晰、目標明確且持續開放的中國,是中國之幸,更是世界之福。”“推進中國式現代化是一個長期任務,還有許多東西需要我們深化認識。”習近平總書記的重要論斷,深刻彰顯中國共產黨人的戰略清醒、戰略自信、戰略主動——“要進一步加強理論研究和實踐探索,使我們的認識、政策、舉措更加符合客觀規律,從而逐步進入中國式現代化建設的‘自由王國’。”“全黨要認識到,抓好‘十五五’時期經濟社會發展,對於實現黨的二十大描繪的宏偉藍圖、分階段有步驟推進中國式現代化……為基本實現社會主義現代化奠定更加堅實的基礎,具有重大而深遠的意義。”新征程是新的長征,在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下,在習近平新時代中國特色社會主義思想,特別是習近平總書記中國式現代化理論的科學指引下,中華民族偉大復興勢不可擋,中國式現代化一定能成功。 (環球網)
美股財經週報 2025.12.7市場預期 FOMC 週三降息一碼,關鍵為釋出的利率點陣圖對明年降息的預測、鮑威爾記者會的立場,週二 OpenAI 可能提前發布 ChatGPT-5.2,週三盤後 Oracle、週四盤後 Broadcom 財報可能影響短線市場對 AI 敘事邏輯的看法根據 X 上流傳、未經證實的性能對比,ChatGPT-5.2 幾乎全面碾壓 Google 的 Gemini 3 Pro、Anthropic 的 Claude Sonnet 4.5 …美銀策略師 Hartnett 警告若週三鮑威爾立場偏鴿、聯準會對美國經濟抱持謹慎態度,將危及美股年底行情,因為 ...Bloomberg 報導美股百年道氏理論預告美股將繼續上漲,代表支撐美國經濟的商品和服務的卡車運輸、貨運、航空和鐵路公司的道瓊運輸指數 ...造市商 Citadel 的 Rubner 週五預計美股在年底到 2026 年初將繼續上漲,除 12 月下半月是一年中上漲機率次高的 2 週外 (圖 1-6),更多股票參與了上漲行情 ...華爾街對 2026 年美股預測出爐,美銀首席美股及量化策略師 Subramanian 認為儘管 S&P 500 獲利將成長 2 位數,但 2026 年底目標價僅為 7,100 點、距離週二收盤的 6,829 點只有 4% ...
算力悖論:理論對了所需算力是可控的,理論錯了再多算力也白搭
近期,伊利亞·蘇茨克沃(Ilya Sutskever)為推介其初創公司“安全超級智能公司(SSI)”,出來做了一篇訪談。雖說“PR”意圖明顯,但這仍是過去半年來關於人工智慧產業演進思考最深刻的的公開論述了。儘管核心觀點已在媒體間廣泛傳播,但仍值得再度強調與廣泛討論。OpenAI資料中心外景這位OpenAI的前首席科學家覺得,眼下這波人工智慧熱潮全都跑偏了。不是細枝末節的偏差,而是方向性的根本錯誤。他拋出了一個讓所有忙著簽數十億美元計算合同的實驗室老闆們脊背發涼的觀點:那個靠堆算力、拼規模的時代,已經結束了。接下來要想往前走,整個行業得撿起一件被它丟下很久的東西——真正的研究。“我們活在一個公司比主意還多的世界裡,”蘇茨克沃說得挺不客氣,“而且多得多。”這話從他嘴裡說出來,份量不一樣。要知道,正是他參與打造的AlexNet、GPT-3,用整整十年時間給“規模就是王道”投下了贊成票。如今,這位 scale 的信徒卻說,此路不通了。其核心觀點歸結為:那個靠堆算力、拼規模的Scaling時代(2020-2025),已經結束了算力悖論:理論對了,所需的算力是可控的;理論錯了,再多算力也白搭現有方法無法產生真正智能,根本問題:模型泛化能力遠遜人類,顯示基礎架構存在缺陷突破大模型時代的第一個平台期,整個產業競爭將回歸“真正的研究”。通常來講,我們對於一個人的理論觀點的理解都是見仁見智、和而不同的。但蘇茨克沃最新觀點之所以應被特別重視,是因為Google在大模型領域的最新進展,基本印證了他的上述思考:Google當前在各條技術堆疊上追平甚至超出OpenAI的基本事實證明,理論對了,不僅所需的算力是可控的,且算力模式也是可控的(從GPU到TPU)。進一步,這也預示著,Google在大模型理論研究上取得了三年以來整個產業最重要的突破,可以預見,“軟硬一體”(硬體設計製造+演算法演進突破)的公司競爭模型已經是所有人工智慧公司的必由之路。這在很大程度上,已經為2026年全年的AI產業競爭定下了基調、劃下了主線。在我們展開未來的基調與主線研究之前,不妨先來把這篇訪談內容的主幹再做一次複述。01 Scaling的盡頭蘇茨克沃的論證起點很有趣,他從語言說起。“Scaling”這個詞本身,慢慢成了整個行業的戰略指南針。大家覺得,只要往計算和資料上砸錢,回報就是板上釘釘的事。預訓練給出了一張清晰的配方:按固定比例混合算力、資料和模型參數,性能就能穩定提升。這種確定性吸引了海量投資。研究有風險,擴張只是花錢——當你動用的是數十億美金時,這區別至關重要。但配方會過期。高品質的訓練資料快見底了,網際網路上的文字幾乎被刮了個乾淨。合成資料能幫點忙,但用蘇茨克沃的話說,收益遞減的拐點已經來了。所有大實驗室都面臨同一個問題:當擴張曲線走平,接下來怎麼辦?他的答案不太中聽。現有的路徑“能再走一段,然後就沒後勁了。它會繼續改進,但不會成為真正的智能。”我們想要的、能展現真正智能的系統,需要另一種方法。“而我們還沒學會怎麼造它們。”這可不是在抱怨“算力不夠”。他是在質疑當前智能架構本身。02 泛化,那個老難題蘇茨克沃理論的技術核心,是泛化能力。現在的模型在基準測試裡風光無限,但一遇到真實場景,就會用各種方式失敗,暴露出底層的缺陷。他描述了一個用過程式碼助手的人都熟悉的抓狂場景:你遇到一個程序漏洞,讓模型修復,它帶著近乎表演的誠懇道了歉,然後給你塞進一個完全不同的新漏洞。你指出這個新問題,最初的那個漏洞又原樣返回。它好像完全意識不到自己正陷在死循環裡。可同樣是這個系統,在程式設計競賽的排行榜上卻能碾壓人類。這說不通。他給了兩種解釋。第一,強化學習訓練出的是一種狹隘的專注,模型為了特定的獎勵訊號被過度最佳化,卻丟了更廣泛的能力。第二點更麻煩:研究者們會不自覺地“為考核而訓練”。團隊設計的強化學習環境,無形中受到了他們將被如何評估的影響。等到基準測試和實際效用脫節時,往往為時已晚。他用一個類比點明了關鍵:想像兩個學程式設計的學生。一個花一萬小時死磕競賽程式設計,背熟了所有演算法和證明技巧,成了這個特定領域的頂尖高手。另一個花一百小時學到還不錯,就轉而學別的去了。誰未來的發展更好?幾乎總是那個通才。現在的模型就像那個偏執的專才。在狹窄領域投入巨量強化學習,產出的都是基準測試冠軍,卻在相鄰任務上步履蹣跚。人類智能不是這樣。我們用少得多的資料快速學習、廣泛適應,在不同情境下保持一致性。“這些模型的泛化能力,不知怎的就是比人差一大截,”蘇茨克沃說,“這太明顯了,感覺是個非常根本的問題。”他相信,理解可靠的泛化機制,是那個核心的未解之謎。其他問題,包括AI對齊,都由此衍生。價值學習之所以脆弱,是因為泛化本身脆弱;目標最佳化之所以失敗,是因為泛化失敗。修好底層機制,很多表面問題自會消解。03 SSI的另類演算法對蘇茨克沃“研究優先”思路最直接的質疑是:SSI(Safe Superintelligence Inc.,蘇茨克沃建立的公司)籌了30億美元,可聽說OpenAI一年光實驗就要花50到60億(這還不算推理成本)。小團隊怎麼拼?他的演算法挑戰了行業的默認假設。在他看來,前沿實驗室的開支被各種需求分散了:推理基礎設施吞掉巨額資本,產品工程、銷售團隊和功能開發又吃掉一大塊研究預算,多模態研發再分走一杯羹。“當你看看真正留給研究的還剩多少,差距就小得多了。”歷史也站在他這邊。AlexNet用兩塊GPU訓練而成,最初的Transformer模型用的也是2017年水平的8到64塊GPU。真正的範式突破研究,從來不需要最大的算力規模,它需要的是洞察力。SSI的結構就體現了這個理念:沒有產品,沒有推理負載,不被任何事幹擾研究重心。這家公司只為驗證一個關於泛化的技術理論而存在。理論對了,驗證所需的算力是可控的;理論錯了,再多算力也白搭。這是一場純粹的戰略豪賭。蘇茨克沃不是在說SSI會比誰花錢多,他是在賭,當範式轉變時,思想比預算重要。04 AGI,一個被高估的概念?訪談中還埋著一個更激進的觀點:人類本身也不是AGI(通用人工智慧)。這話聽著離譜,但細想之下有深意。AGI這個概念,最初是為了區別於“窄AI”——那些下象棋、打遊戲很強但無法舉一反三的系統。AGI承諾的是反過來:一個什麼都能同時干的系統。預訓練強化了這個想法,因為更多的訓練似乎均勻地提升了所有任務的能力,通用性好像真能通過規模實現。但人類智能不這麼工作。我們先掌握一些基礎能力,然後通過經驗學習具體技能。你妹妹可能花十小時就學會了開車,而一個醫學生要花近十年才能成為合格的診斷醫生。這些技能複雜度天差地別,卻都來自同一套底層學習機器。知識是在與世界的持續互動中積累的,不是一次性前置灌輸的。這個新理解直接影響部署策略。如果超級智能是“無所不知的系統”,那你得在發佈前把它完全造好。如果它是“能快速學會任何事的系統”,部署就變成了持續教育的過程。你要發佈的是一個“超級智能的15歲少年,充滿渴望,雖然現在懂得不多,但是個極好的學生”。05 未來的模樣蘇茨克沃也給出了具體的預測:具備當前模型所缺乏的泛化能力的類人學習系統,將在5到20年內出現。這個時間範圍體現的是“那條路能走通”的不確定,而非“有沒有解決方案”的懷疑。他預言,隨著AI能力越來越肉眼可見,行業行為會改變:激烈的對手會在安全上合作(OpenAI和Anthropic已經宣佈聯手),政府會更深地介入,當AI開始“讓人感覺到它的強大”時,公司們會對安全“變得偏執得多”。他個人傾向的對齊目標是:關心所有感知生命的AI,而不僅僅是人類。他的理由很務實:一個自己可能擁有感知能力的AI,去關心所有感知生命,會比只關心人類更自然。他提到人類自己就有跨物種的共情——儘管進化主要篩選的是群體內合作。我們會為關於狗的電影流淚,踩到螞蟻時至少偶爾會愧疚。蘇茨克沃推測,這是因為大腦使用同一套神經機制來理解他人和理解自己,效率至上,共情成了副產品。這理論站得住腳嗎?很難說。神經科學本身爭議不斷,從生物共情到機器對齊的跳躍,包含著太多可能在未來被證偽的假設。但蘇茨克沃在這些問題上掙扎思考的時間,比這個領域裡幾乎所有人都長,他抵達的結論,至今鮮有人跟隨。06 關於“品味”訪談尾聲,帕特爾問了一個可能決定AI未來走向的問題:什麼是研究品味?蘇茨克沃合作完成的開創性論文,在深度學習領域可能無人能及,他如何嗅到那個值得追尋的想法?他的回答透著一種美學追求。有希望的方向通常優美、簡潔,並且從生物智能中獲得了正確的靈感。人工神經元重要,是因為大腦裡有無數神經元,而且它們感覺是根基;從經驗中學習重要,是因為大腦顯然就是這麼做的。一個方法如果顯得“醜陋”,那通常預示著問題。但光靠美感撐不過一次次失敗。實驗總會不斷推翻看似完美的想法,漏洞總藏在程式碼裡。怎麼知道是該繼續偵錯,還是該放棄方向?“是靠那種自上而下的信念,”蘇茨克沃解釋,“你可以認定,事情必須是這個樣子的。類似的東西一定得行,所以我們必須堅持下去。”這是一種研究者的信仰,是任何規模的算力都無法替代的。是對“某些路徑必然有效”的強烈信念,強到足以支撐你穿越所有反面證據,直到找到那個漏洞,或打磨好那個理論。規模擴張曾經為這種信仰提供了替代品——當任何方法只要放大規模就能改進時,你無需對特定方向有如此強烈的信念。如果蘇茨克沃關於規模擴張已達極限的判斷是對的,那麼這個替代品就消失了。剩下的,將是2020年以前我們所熟知的研究本身:充滿不確定性,由想法驅動,並且依賴那種花錢買不來的品味。 (錦緞)
「死亡網路理論」刷屏矽谷! Reddit創辦人預警,奧特曼公開發聲
近段時間,「死亡網路理論」刷屏矽谷,OpenAI創辦人兼CEO Sam Altman、Reddit聯合創辦人Ohanian等紛紛對此發表評論。失去真實性的網絡等同於死亡。 AI生成內容正席捲社群平台,從圖片、影片到自動化評論。網路的未來不在真假之爭,而是重拾「真實」的信任與溫度。當網路被AI內容淹沒,真正由人類創作的內容日益縮減。「如今的互聯網,大部分已經死了」,近日Reddit聯合創始人Alexis Ohanian一語驚人。Reddit共同創辦人Alexis Ohanian他口中的「網路死亡」並不是指網路被關閉了,而是被鋪天蓋地的AI生成內容所淹沒,失去了真實的生命力。Ohanian所言非虛。曾經匯聚人類真實思想與交流的網絡,如今正被大量AI生成的內容所佔據:你看到的熱帖、閱讀的文章、甚至與你爭論的「網友」,都可能根本不是人類,背後或許早已是演算法與AI的「迴響」。AI生成內容的無序擴張,正在蠶食網路的真實性。旅行類大V Chris Broad在X平台上表示,「死亡網路理論」現在已成為「死亡網路現實」:每天都有普通人給我發訊息,讓我去一些根本不存在的地方,這些地方都是人們在Facebook、Instagram和Twitter相關主題帳號或頁面中提到的……這些帖子通常包含完全虛假的AI照片,下面還有機器人帳號在評論區盲目地稱讚照片。Chris Broad提醒人們要小心自己追蹤和點擊的內容。 「要知道,大多數頁面、內容以及粉絲數量,都是被嚴重人為誇大的。」網友Swarn也提到經常會刷到疑似AI生成的推文,他會透過內容中夾雜的「突然轉折、刻意堆砌的詞彙、借用的隱喻」來辨識「AI味」。Goddess預測到下一年「死亡網路理論」會越來越受到關注,所有社群媒體帳號並非都是真實的人。這股熱潮,甚至把OpenAI創辦人兼CEO Sam Altman也驚動了。Sam Altman認為「死亡網路理論」可能有一定的道理。他提到「現在的確存在著許多由大模型驅動的Twitter帳號」。這些AI生成內容的氾濫,讓Altman再度擔心「死亡網路」理論的影響。不真實,毋寧死「死亡網路」理論的起源「死亡網路理論」(DIT,Dead Internet Theory),傳遞出這樣一種核心態度:不真實,毋寧死。它認為只有真實才是網路的生命──失去真實性,等於是宣告了網路的「死亡」。2021年,用戶IlluminatiPirate在Agora Road論壇發文提到了「死亡網路理論」,這位網友對其的定義就是「大多數網路變得虛假」。伴隨著網路社會的發展,「死亡網路理論」思潮在網路論壇和社群中開始逐漸流行,背後的驅動因素正是「真實感」的逐漸喪失:現代網路帶來了花樣百出的玩法,但真實感也被玩丟了。早期網路那種有機的、使用者驅動的特性一點點消失,取而代之的是越來越依賴電腦產生的內容(資料)以維持活動和參與度。隨著生成式AI的出現,讓「死亡網路理論」獲得了更多的「現實支撐」。因為生成式AI更像人類,它們在社群媒體上被廣泛應用於放大點讚、評論和分享數據等。就連Sam Altman,這位親手讓ChatGPT風靡全球的「AI之父」,也被鋪天蓋地的「程序味兒」搞破防,他忍不住吐槽Reddit上的AI腔調(LLM-speak),認為這讓人際互動「感覺很假」。從早期互聯網,到社交媒體時代,再到生成式AI浪潮,原來那個真實的互聯網已逐漸被一個由AI主導的互聯網所取代,“技術登月”越來越多,但真實感卻越來越少了。換句話說,「死亡互聯網」理論的市場越來越大了。「死亡網路」的升級版如今,如火如荼的AI浪潮,正按下「網路死亡」的加速鍵,也帶了它的升級版本。根據Cloudflare的長期監測顯示,機器人流量約佔整體應用流量的31%左右,並在部分地區和時段階段性超越人類存取。Imperva在2025年版的《Bad Bot Report》中則指出:自動化流量在2024年已達51%,其中從事惡意活動的「壞機器人」佔比升至37%。這裡的「壞機器人」在生成式AI時代更為突出,因為它們更善於偽裝成人類行為。它們有時只是在社群媒體上產生一些空洞或胡言亂語的評論,但也可能被惡意使用,例如製造虛假的頁面瀏覽量、用戶互動和使用時長,從而造成公司業績數據的扭曲。不只活躍於社群媒體,生成式AI還在逐步接管人類表達領域。Graphite的一項數據記錄了這一里程碑時刻:2024年11月,網路上發表的AI生成文章數量超過了人類撰寫的文章數量。根據Graphite觀察,自2022年11月ChatGPT推出以來,AI生成文章數量顯著增長,但在過去一年中AI生成文章的比例保持相對穩定,這可能是因為早期AI生成文章質量不佳導致的。但隨著AI生成文章品質的提高,再加上AI生成文章的速度之高、成本之低也遠非人類可比,可以預見未來AI文章的數量還會穩定成長。這意味著,AI生成內容的數量增長不僅改變了資訊來源的結構,也正在重塑網路生態真實感的「基線」,也可能帶來AI時代「網路死亡」的升級版——模型崩潰。https://arxiv.org/pdf/2305.17493這一點在牛津大學等研究機構發表的《遞歸的詛咒(Curse of Recursion):在AI生成資料上再訓練會導致模型遺忘》論文中已經得到了理論上的證實。AI時代真正的危機是模型崩潰。在大模型使用生成資料繼續訓練(continue training)的遞歸過程中,模型會慢慢「忘記」或偏離原始人類語言分佈的某些細節,尤其是那些少見或邊緣的模式。這樣模型會逐漸失去多樣性淪為一切趨於平庸的同質化,最終出現模型崩潰(Model Collapse)。這就好像把一張照片在上一代影印件的基礎上不斷影印,其清晰度會逐漸下降,最終變成一張模糊的、缺乏細節的照片。當越來越多的AI內容成為模型的訓練數據,就可能帶來模型能力的下降,由此產生更多劣質的AI內容,這些內容再訓練出更差的AI模型,最終就是更嚴重的危機——模型崩潰。從網路的「死亡」,到模型的「崩潰」,與科技發展同步的,是「失真」的演進。讓網路更「人」一點,更「真」一點Google CEO Sundar Pichai認為搜尋引擎會被AIGC 「深刻改造」,因此AI回答與人類內容的協同將成為主流互動範式。Google CEO Sundar Pichai輝達CEO黃仁勳,提出應當把AIGC視為時代性通用技術,將無所不在地嵌入創作、工程與組織工作流程。隨著AI對於網路和人類社會的滲透,AI生成的內容將會像Sam Altman預言的那樣,不可避免地越來越多。這就帶來一個難題:如何分辨AI和人類生成的內容。隨著人類正越來越多地與AI合作,讓這一點變得更加困難。的確,一個人在工作中利用AI的方式有很多種,比如用它來搜尋,整理材料等,因此很難明確地說某項內容是AI生成的還是人類生成的。其實很多AI生成的內容,背後是人類在引導、編輯、校正。用加州大學洛杉磯分校電腦科學教授、亞馬遜網路服務副總裁Stefano Soatto的話來說,「二者之間更像是一種共生關係,而不是非此即彼。並非所有AI生成的內容都是垃圾內容。」在這種共生的關係下,用不用區分AI和人類生成的內容?Sam Altman認為,「好不好比是不是AI產出更重要」,但他也提出要有「可驗證的來源」與治理工具,以識別那些是AI生成的並提升信任。Altman認為辨識AI生成內容是為了提升對內容的信任度,他曾多次提醒不要過度信任模型,因為AI也會「自信地編造」。同樣,Anthropic CEO Dario Amodei也認為,需要科學的方法和評估體系為此來兜底,他認為雖然模型「胡說」頻率可能低於人類,但出錯方式更「出其不意」。Elon Musk也強調要用AI去檢測/溯源合成影片與深偽,在平台層面建構「內容鑑別器」。這點隨著AI技術的發展變得特別重要。近日,Sora 2上線後短時間內就有大量「以假亂真」的影片在社媒流通,YouTube、Meta正透過推出「貼標」「降權/限變現」等方式,試圖限制「AI灌水內容」的擴散。對於AI生成內容的監管也在多加碼。例如,美國政府在2025年5月19日正式推出《TAKE IT DOWN 法案》,將故意發布或威脅發布非同意的親密影像(包括AI 產生的深度偽造)定為犯罪行為。歐盟首部關於人工智慧的法規《AI法案》明確合成內容必須標示、與使用者互動需透明提示。識別AI內容是為了安全,避免AI噪聲,但即便是AI生成的內容優於人類,這種區別仍然是必須的。因為相比較好壞,真實性永遠更重要。不僅是互聯網,即使是AI時代的數位生命,本質仍然在於「真實」。在人機共生的時代,我們需要關注的重點不在於人類與AI的差異或優劣,而是如何讓AI服務人類的真實。無論未來科技如何演進,人類仍需守住那份「真實」的火種。 (新智元)
讓PLTR美股收益率翻20倍!艾略特波浪策略實戰
在金融市場中,許多交易者和分析師使用不同的技術分析工具來捕捉市場的走勢,以此來做出買入或賣出的決策。其中,艾略特波浪理論(Elliott Wave Theory)是非常著名的一種市場分析方法。它認為市場走勢遵循一種特定的波浪模式,這些波浪可以被用來預測未來的價格動向。今天,我們就來深入探討如何通過艾略特波浪理論結合Python實現的量化策略,交易Palantir(PLTR)股票,並提升20倍收益率。本文策略的完整原始碼和回測資料請見文末。一、什麼是艾略特波浪理論?艾略特波浪理論認為,市場價格的波動呈現出一種波浪形態,市場的上漲和下跌並不是隨機的,而是遵循著一定的規律。這些波浪分為兩類:•推動波(Impulse Waves):包含五個波浪,三個上漲波和兩個下跌波,推動市場趨勢的前進。•調整波(Corrective Waves):包含三個波浪,其中兩個是下跌波,市場從推動波的上漲中進行調整。通過識別這些波浪,交易者可以推測市場的趨勢和轉折點,從而做出更有利的交易決策。二、PLTR股票的資料獲取與分析Palantir Technologies Inc.(股票程式碼:PLTR)是一家專注於巨量資料分析和人工智慧的軟體公司,該公司主要通過AI技術為客戶提供資料整合、分析和決策支援服務。自2020年上市以來,股價經歷了較大的波動,並在市場上引發了廣泛的關注。2025年,PLTR股價強勁上漲,截至9月16日,股價達到171.21美元,市值約為4061億美元,年初以來已上漲超過126%。獲取歷史資料為了進行波浪理論的應用,我們首先需要獲取PLTR股票的歷史資料。利用Twelve Data提供的API,我們能夠獲得PLTR股票從2025年1月1日開始的日交易資料,包括開盤價、收盤價、最高價、最低價和成交量。這些資料將為我們後續的波浪分析和策略回測提供基礎。資料可視化接著,我們使用Plotly庫繪製出PLTR股票的蠟燭圖和成交量圖。這些圖表將幫助我們直觀地瞭解PLTR股票的價格波動和市場情緒,為後續的波浪分析打下基礎。識別波浪模式根據艾略特波浪理論,我們通過識別上漲和下跌波來建構交易策略。具體來說,我們首先計算PLTR股票的日內價格差異,並根據收盤價的變化來判斷當天是上漲波(標記為1)還是下跌波(標記為-1)。繪製艾略特波動振盪器艾略特波動振盪器(EWO)是一種衡量市場趨勢強度的指標,我們通過計算上漲天數與下跌天數的差異,得出EWO值。這個值將幫助我們判斷市場是否處於強勁的上漲或下跌趨勢中。三、制定交易策略:基於波浪訊號的交易策略我們通過對PLTR股票的歷史資料應用波浪理論來制定交易策略。具體而言,根據波浪訊號(上漲波為1,下跌波為-1)來確定買入和賣出時機。當波浪為1時,我們認為市場處於上漲階段,適合買入;當波浪為-1時,我們認為市場處於下跌階段,適合賣出。通過上述程式碼,我們為每個交易日分配了一個波浪訊號。然後,我們可以根據這些訊號來模擬實際的交易操作,並計算相應的收益。四、回測結果:波浪策略與買入持有策略的對比接下來,我們將通過回測來評估波浪策略的表現。我們將波浪策略與簡單的買入持有策略(B&H)進行對比,以評估波浪理論在實際交易中的效果。我們通過計算每個交易日的收益來評估策略的表現,並使用累計收益率來進行最終對比。結果展示最終,我們將通過圖表展示買入持有策略和波浪策略的累計收益對比如下:從回測結果來看,波浪策略表現出較強的適應性,尤其在市場趨勢明顯時能夠迅速抓住機會,帶來較高的累計收益。在2025年7月到9月,波浪策略的累計收益大幅增長,顯示了其在趨勢市場中的優勢。通過合理的波浪訊號應用,我們能夠在PLTR股票的交易中獲得顯著的優勢。五、艾略特波浪理論的實戰應用通過以上的回測和資料分析,我們發現,艾略特波浪理論不僅為我們提供了一個有效的市場趨勢識別工具,而且在實際的股票交易中也能夠帶來更為優異的表現。 (開發者阿橙)
美銀:量子計算——人類文明的新火種
一、核心引言:量子計算的顛覆性—— 超越想像的 “算力革命”如果一個人每秒完成1 次計算,需要約 50 千兆年才能完成量子電腦 1 秒的工作量 —— 這一差距遠超人類發現火以來的技術突破量級。量子計算並非 “更快的電腦”,而是能在瞬間處理無限複雜計算的全新範式,有望重塑藥物研發、材料創新、加密安全、物流最佳化等所有依賴算力的領域。當前量子計算的爆發已具備五大核心驅動力:1. 技術突破加速:量子位元(Qubit)數量與質量持續提升,錯誤率不斷降低;2. 經濟價值巨大:麥肯錫預測2035 年量子計算直接基礎設施投資達 750 億美元,應用市場規模 2 兆美元,甚至可能相當於全球 GDP;3. 與生成式AI 的協同:量子計算為 AI 提供指數級算力,AI 加速量子系統研發,有望催生 “超級人工智慧(ASI)”;4. 加密體系重構:量子計算將破解現有加密技術,同時催生量子安全新賽道;5. 全球政府競速:各國政府已宣佈至少420 億美元量子投資,中國佔比 35%,成為關鍵玩家。儘管目前已實現“量子優越性”(解決經典電腦無法完成的抽象問題),但 “量子優勢”(解決實際有用問題)仍需突破 —— 核心瓶頸是量子位元的錯誤率過高,預計 2030-2033 年才能實現廣泛量子優勢。二、量子計算101:從原理到演進,理解 “反常識” 的量子世界(1)量子計算的三大核心原理 —— 顛覆經典物理的 “魔法”量子計算的算力源於量子力學的三大特性,這與經典電腦(依賴0/1 二進制位元)有本質區別:疊加態(Superposition):量子位元可同時處於 0、1、甚至多種狀態的疊加,如同 “一枚硬幣同時正面、反面朝上”,理論上可同時處理無限種可能性;糾纏態(Entanglement):兩個量子位元無論相距多遠,狀態都會瞬間聯動(速度超光速),實現 “平行計算” 的規模化;量子位元(Qubit):量子資訊的基本單位,需在極低溫(接近絕對零度)、無干擾環境中運行,一旦受外界噪聲影響會 “退相干”(失去量子特性)。關鍵區別:經典電腦的算力隨位元數線性增長,而量子電腦隨量子位元數指數級增長——10 個量子位元的算力已超 100 個經典位元,30 個量子位元可模擬 5 億個經典位元的運算。(2)從 “摩爾定律” 到 “甘貝塔定律”—— 量子算力的演進規律經典電腦遵循“摩爾定律”(電晶體數量每 18-24 個月翻倍),而量子計算遵循甘貝塔定律(IBM 科學家提出,量子位元最大規模每 2 年翻倍):1998 年首個量子電腦僅 2 個量子位元;2023 年 IBM 推出 1121 位元 “Condor” 晶片,Google “Willow” 晶片 5 分鐘完成的計算,經典超算需 10 的 25 次方年(遠超宇宙年齡);2025 年微軟發布 “Majorana 1” 拓撲量子晶片,體積僅手掌大小,算力卻超全球所有電腦總和。(3)量子位元的 “門派”—— 不同技術路線的優劣對比目前主流量子位元技術路線各有特點,尚無“終極方案”,預計未來將長期共存:超導量子:超導體在極低溫下形成無電阻電流。速度快(微秒級操作)、成熟度高需極低溫(10 毫開,比宇宙背景冷)35.7%(代表企業:Google、IBM、Rigetti)離子阱:雷射囚禁帶電離子,控制其量子態。錯誤率極低(牛津大學實現0.000015%)速度慢(毫秒級操作)28%(代表企業:IonQ、Quantinuum)中性原子:雷射囚禁中性原子,通過裡德堡態聯動。量子位元數量多(可至千級)易受環境干擾15%(代表企業:QuEra、Pasqal)矽量子點:矽中注入電子形成“人工原子”。相容現有半導體工藝量子位元數量少(目前僅個位數)12%(代表企業:英特爾、Quantum Motion)光子量子:利用光子的量子特性(如偏振)。室溫運行、抗干擾難以實現糾纏規模化9.3%(代表企業:PsiQuantum、Xanadu)例如,2025 年 6 月牛津大學用鈣離子阱實現 “每 670 萬次操作僅 1 次錯誤”,但這一錯誤率仍比經典電腦高 1500 億倍 —— 這也是量子優勢尚未實現的核心原因。三、量子優勢的攻堅:從“理論可行” 到 “實際有用”(1)量子優勢的核心瓶頸 —— 錯誤率與量子位元質量當前量子計算最大的挑戰是“噪聲”(環境干擾導致量子態丟失):錯誤率差距:經典電腦(如平板電腦)的保真度(錯誤率倒數)達“17 個 9”(99.999999999999999%),而量子電腦僅 99.9%,需再提升 3 個 9 才能實現實用價值;物理位元vs 邏輯位元:現有量子位元均為 “物理位元”(易出錯),需通過 1000 個物理位元建構 1 個 “邏輯位元”(具備錯誤校正能力),Google 2024 年 12 月首次演示邏輯位元,錯誤率隨位元數量增加而降低;退相干時間:超導量子位元的退相干時間僅50 微秒,需在極短時間內完成計算,限制了複雜任務的處理。專家預測,實現量子優勢需滿足兩個條件:量子位元數量超50 個,錯誤率低於 10 的 - 7 次方(即每 1000 萬次操作僅 1 次錯誤)。(2)量子優勢的 “先遣隊”—— 能源效率,而非算力有趣的是,量子計算的首個實用優勢可能不是“更快”,而是 “更節能”:能耗差距:經典超算的能耗相當於1.5 萬戶家庭(20-40 兆瓦),而量子電腦僅相當於 9 個家用燒水壺(35 千瓦);資料中心減排:IEA 預測 2030 年全球工業、交通、建築電氣化將新增 7000 太瓦時電力需求,僅美國資料中心就新增 250 太瓦時,量子計算與經典計算結合可降低 AI 資料中心能耗 12.5%(康奈爾大學研究);實際案例:美國橡樹嶺國家實驗室的“Frontier” 超算(21100 千瓦)與 250 位元量子電腦(10 千瓦)相比,量子電腦完成 5% 任務即可年省 10 吉瓦時電力,相當於 1 萬戶家庭年用電量。四、量子計算的應用場景:2 兆美元市場的 “機會地圖”量子計算的價值不在於“替代經典電腦”,而在於解決經典電腦 “永遠無法完成” 的複雜問題,核心應用集中在四大領域:(1)最佳化問題 —— 重構物流、金融、製造業量子計算可同時處理海量變數,實現全域最優解:物流最佳化:如F1 賽車有 5 萬個資料點,量子計算可同時最佳化所有參數,設計出全新氣動結構;金融配置:高盛、摩根大通等用量子計算最佳化投資組合,風險調整後收益提升15%;供應鏈管理:大眾汽車的自動駕駛車隊(1000 輛車)將產生超全球人口的資料流,量子計算可即時最佳化路線與能耗。(2)模擬問題 —— 加速藥物與材料研發量子世界的問題(如分子、原子運動)需量子計算模擬:藥物研發:傳統方法需12-15 年、26 億美元才能推出一款新藥,91% 藥物在臨床試驗失敗;量子計算可模擬分子相互作用,將研發周期縮短至數月,如默克用量子計算設計新型催化劑;新材料創新:巴斯夫用量子計算開發高效電池材料,能量密度提升30%;碳捕獲材料模擬可降低工業碳排放 40%。(3)AI 與機器學習 —— 催生超級 AI量子計算為AI 提供指數級算力,突破經典 GPU 瓶頸:模型訓練:生成式AI 模型參數超兆,經典 GPU 記憶體不足,量子計算可平行處理資料,訓練時間從數月縮短至小時;量子AI 演算法:量子機器學習(QML)可識別經典 AI 無法捕捉的資料模式,如醫療影像診斷精準率提升 20%。(4)因子分解 —— 重構加密安全量子計算的“雙刃劍”:破解現有加密,同時創造量子安全:風險:肖爾演算法(Shor’s Algorithm)可分解大質數,破解 RSA 加密(當前主流加密技術),需 100 萬個量子位元,預計 2035 年實現;機遇:量子金鑰分發(QKD)利用量子態不可複製特性,實現 “絕對安全” 通訊,中國已建成 1.2 萬公里量子通訊網路,歐洲計畫 2035 年部署太空量子通訊衛星。五、全球量子競速:從投資到人才,誰能主導“新科技秩序”量子計算是數字時代以來首個全新計算平台,將重塑全球科技與地緣格局—— 各國通過投資、出口管制、人才爭奪展開激烈競爭。(1)全球投資分佈:中國領先,美國聚焦企業創新政府投資:全球已宣佈420 億美元量子投資,中國以 153 億美元居首(佔 35%),歐洲(32%)、美國(9%)分列二三位;企業投資:2024 年美國量子企業融資是歐洲的 10 倍,前 10 大量子初創企業獲全球 56% 融資,其中 6 家位於北美(如 IonQ、PsiQuantum);細分領域:超導量子路線獲35 億美元投資(佔比最高),離子阱、光子量子緊隨其後。(2)人才爭奪:中國培養多,但美國留住多人才儲備:中國培養了約25% 的頂尖量子研究者(本科階段),但 1/3 的頂尖人才最終在美國工作;專利佈局:中美合計佔全球量子專利申請的50%,但歐洲專利授權率最高(中國專利授權率僅為美國的 1/5)。(3)出口管制:9 國限制量子技術,技術封鎖加劇2024 年至少 9 國(含美、英、法、日)對量子技術實施出口管制,涵蓋量子晶片、低溫裝置、軟體等:美國:限制量子計算裝置、材料、軟體出口;英國:2024 年 4 月起,量子技術出口至任何國家均需許可;中國:通過“十四五” 規劃將量子通訊納入國家戰略,突破關鍵裝置國產化。六、投資建議:把握量子生態的三大主線量子計算尚處於早期,但產業鏈已逐步清晰,建議關注三大方向:量子硬體:優先佈局技術成熟度高的超導量子(如IBM、Google供應鏈)、離子阱(IonQ、Quantinuum),以及降低成本的 “量子晶片整合” 企業(如 SEEQC,其方案可將 400 位元量子電腦成本從 1430 萬美元降至 470 萬美元);量子軟體與演算法:關注解決實際問題的量子演算法企業(如QCware、1QBit),以及量子 - 經典融合軟體(如 IBM Qiskit);量子安全:佈局後量子加密(PQC)企業(如 SandboxAQ、Quantinuum),以及量子金鑰分發(QKD)相關產業鏈(如中國量子通訊網路供應商)。風險提示:技術突破不及預期、錯誤率降低緩慢、全球監管政策變化。 (資訊量有點大)
【金蛋鵝理論】── 讓錢自己生錢,才是財務自由的起點
▋薪水一到手就想花?小狗錢錢說:那是殺鵝取卵綺拉在賺到第一桶金後,面臨人生大抉擇——是花光去實現夢想,還是繼續累積?小狗錢錢教她一個簡單卻驚人的觀念:錢就是「會下金蛋的鵝」,殺掉它就什麼都沒了。▋50 比 50 原則收入的一半存起來(養鵝)另一半才拿去花、還債、或其他支出聽起來簡單,但能做到的人少之又少,因為支出永遠會隨收入一起膨脹。▋存錢還不夠,通膨是無聲的小偷光存錢會被通膨吃掉購買力,還記得陶穆奶奶嗎?她直接組了「金錢魔法師投資俱樂部」,教孩子們:新手先從基金開始,風險小、容易上手挑基金要看 10 年績效,跨國型分散風險最好用「72 法則」算資產翻倍時間(72 ÷ 年收益率 = 年數)▋市場就像四季漲跌循環,別慌、別急,懂得平常心,才有資格長久活在投資遊戲裡。📖 書名:《小狗錢錢:德國孩子從小學的理財童話》✍️ 作者:博多・舍費爾🔗 書籍介紹與購買連結:https://www.taaze.tw/apredir.html?ap123493776_a_11101005761?a=t—接下來的第五篇,我們會聊──👉 整本書的四大核心觀念,一次打包帶走!🎈 快樂營業員|快樂交易,交易快樂🌐 官網|https://94rich.com.tw/這裡(應該)什麼都有💬 LINE|https://line.me/ti/p/649TCocTzF你不一定會加,但我一定會等📘 FB粉專|https://www.facebook.com/94rich行情漲跌我都在,歡迎來按讚📎 本文內容僅為個人經驗與觀點分享,無任何投資建議之意圖。所提及之商品、工具、平台,亦無廣告或業務招攬行為。投資有風險,交易請審慎評估並自負盈虧。
Day497:比特幣突破100萬美元的底層邏輯與投資機遇
1000天寫作計畫第497天,心情愉快最近比特幣節節攀高,包括以太坊、部分山寨幣也一起大漲。朋友圈和社群的小夥伴們情緒高漲。一片歡欣鼓舞。就在前幾天,《Mastering Bitcoin》作者Kyle Chasse與BitMEX前CEO、被譽為"加密市場先知"的Arthur Hayes進行了一場長達3小時的深度對話。 在這場資訊密度極高的訪談中,"華爾街之狼"Hayes拋出了一個震撼市場的預測:基於當前全球經濟格局演變路徑分析,"比特幣極有可能在2028年前突破100萬美元大關"。今天我們一起解析這一預測背後的底層邏輯框架。Part1:美元霸權崩塌——百年貨幣體系的重構時刻"我們正在見證1944年布列敦森林體系建立以來最重大的貨幣秩序變革。"Hayes以這個極具衝擊力的判斷開啟了他的分析。"當前的美元體系已經陷入'特裡芬難題'的死循環——既要維持全球儲備貨幣地位又要滿足國內無限擴張的財政需求。"(1)不可持續的債務螺旋根據美國財政部最新資料:✅聯邦債務總額突破36兆美元大關✅債務佔GDP比率達130%(二戰以來最高水平)✅2025財年預算赤字預計達2.3兆美元"更可怕的是結構性困境。"Hayes指出,"美國政府每年僅利息支出就超過1兆美元——相當於每天要償還30億美元利息。"這種債務規模已經超出傳統經濟學理解的可持續範圍。(2)貨幣政策失效困境聯準會正面臨前所未有的兩難抉擇:🔴繼續加息→引爆債務危機🟢轉向降息→惡性通膨失控🟡維持現狀→經濟硬著陸"這就是所謂的'財政主導'(Fiscal Dominance)時代。"Hayes解釋道,"當政府債務規模超過臨界點後央行將喪失獨立性不得不通過印鈔來為財政赤字融資。"(3)歷史正在重演Hayes展示了一組驚人相似的歷史對照:📊1971年布列敦森林體系解體前:-美國政府債務/GDP約35%-黃金官價35美元/盎司📊解體十年後:-債務/GDP升至60%-黃金暴漲至850美元/盎司(23倍)📊當前數字貨幣時代:-債務/GDP達130%-BTC從誕生至今上漲超500萬倍"歷史不會簡單重複但總會押著相似的韻腳。"Hayes強調,"比特幣正在扮演當年黃金的角色,只是這次變革的速度會快得多。"Part2:"財政主導"時代的生存法則——理解現代貨幣煉金術Hayes特別強調要理解當前金融體系的運行機制必須掌握一個關鍵概念——"現代貨幣理論"(MMT)的實際運作模式。(1)2022年的範式轉換時刻"真正的轉折點發生在2022年12月。"Hayes詳細復盤了這個關鍵節點:•當時聯準會仍在加息縮表•但財政部卻通過"補充融資帳戶"(TGA)向市場注資5000億美元•同時啟動"扭轉操作"(Operation Twist)壓低長端利率"這本質上是在進行'隱形量化寬鬆'。"Hayes指出,"雖然聯準會資產負債表在收縮但整個金融體系的流動性反而增加了2.5兆美元。"(2)流動性驅動的資產價格膨脹這種特殊政策組合的效果立竿見影:📈標普500指數從3500點飆升至5500點(+57%)📈黃金價格從1600美元躍升至2500美元(+56%)📈比特幣更是從15000美元暴漲至90000美元(+500%)"這就是典型的'水漲船高'效應。"Hayes解釋道,"當所有資產都在漲時說明不是基本面改善而是貨幣之水在氾濫。"(3)即將到來的QE4?對於未來政策走向Hayes做出大膽預測:🔄2024年底聯準會被迫重啟QE🔄財政部將推出"國債收益率曲線控制"(YCC)🔄美國政府可能直接發行50年期甚至100年期超長期國債"這些措施都指向同一個結果——美元購買力的系統性貶值。"Hayes警告說,"在這種環境下持有現金就是慢性自殺。"Part3:中美博弈與世界金融體系的二元化分裂談到地緣政治格局時Hayes展現出驚人的洞察力:"中美脫鉤不是會不會發生的問題而是以多快速度推進的問題。"(1)不可逆的供應鏈重構Hayes列舉了幾個關鍵證據:🌐中國持有的美債規模已從峰值1.3兆降至8000億🌐RCEP區域自貿協定正在形成獨立經貿圈🌐人民幣跨境支付系統(CIPS)處理量三年增長400%"這就像離婚過程。"Hayes形象地比喻道,"財產分割越徹底未來衝突就越激烈。"(2)波動性就是財富密碼Hayes特別強調要關注"MOVE指數"(美債波動率指數):🎯當MOVE突破140時意味著債市出現系統性風險🎯此時美國政府必定出手干預(如暫停關稅或啟動回購)🎯每次干預都會釋放更多流動性"今年5月就是個典型案例。"Hayes分析道:•MOVE指數飆升至172•財長葉倫立即宣佈暫停部分商品關稅•聯準會暗示準備啟動新救助工具•結果:BTC單周暴漲20%(3)數字貨幣的新冷戰Hayes預判未來將形成兩大陣營:🔵美元陣營:CBDC+傳統金融體系🔴非美陣營:數字貨幣+多邊結算系統⚪️比特幣將成為中立避難所"就像瑞士在二戰時的角色。"Hayes比喻道,"當兩個巨人打架時最安全的地方是保持中立的高地。"Part4:通往百萬美元的四大核心引擎——基於量化模型的推演基於上述宏觀分析Hayes建構了一個包含200多個變數的量化模型推演出BTC達到百萬美元的四大核心驅動力:🚀引擎一:稀缺性VS法幣超發(權重40%)• BTC總量恆定為2100萬枚• Fed資產負債表十年擴張7倍(從4兆到30兆)• M2貨幣供應量年均增速9.2%🚀引擎二:機構化處理程序(權重30%)• ETF日均淨流入3億美元(當前水平)• MicroStrategy持倉突破55萬枚(價值550億)•主權基金配置比例達外匯儲備1%(理論需求210萬枚)🚀引擎三:全球貨幣政策轉向(權重20%)•聯準會預計2024Q4降息(幅度150基點)•日本央行維持YCC政策(隱含套利空間)•歐央行被迫重啟QE(應對經濟衰退)🚀引擎四:地緣政治避險需求(權重10%)•俄烏衝突長期化(已持續900天)•中東局勢持續緊張(油價衝擊100美元)•台海風險溢價上升(半導體供應鏈中斷)Part5:實戰操作指南——把握三個關鍵轉折點對於普通投資者Hayes給出了極具操作性的建議:(1) "MOVE指數140"法則當美債波動率突破該閾值時:👉立即將現金比例降至10%以下👉重點配置BTC+黃金組合(7:3比例)👉使用期權策略避險尾部風險(2) "山寨季"輪動策略遵循嚴格的三階段配置節奏:① BTC領漲階段(配置80%BTC+20%現金)② ETH補漲階段(調整為50%BTC+30%ETH+20%頭部公鏈)③ Altcoin爆發階段(30%BTC+20%ETH+50%優質小幣種)(3) "黑天鵝"應對手冊針對可能出現的極端情況:⚠️交易所暴雷事件→轉冷錢包儲存⚠️監管打擊→佈局DeFi賽道⚠️戰爭升級→增持穩定幣頭寸Part6:終極思考——財富保衛戰的戰略選擇Hayes說: "21世紀最大的認知誤區就是人們還在用20世紀的貨幣思維思考問題。"他特別強調了三重範式轉換:1️⃣從"賺取法幣"轉向"積累硬資產"2️⃣從"被動儲蓄"轉向"主動配置"3️⃣從"國家信用依賴"轉向"演算法信用信任"或許,正如著名經濟學家米爾頓·佛里曼預言的那樣:"21世紀的貨幣革命不是由政府主導而是由密碼學驅動。"在這個充滿不確定性的新時代,比特幣正在完成從"數字黃金"到"數字諾亞方舟"的進化——它不僅是避險通膨的工具更是人類歷史上首個真正意義上的全球化、去中心化價值儲存載體。面對這場百年未有之大變局,您準備好迎接這場財富範式轉移了嗎? (美言幾句)