美国经济增长历史与现状 - 美国经济增长分为三个阶段：1920年前缓慢增长 1920-1970年高速增长 1970年后增速降至前期的三分之一[5] - 1920-1970年的高速增长主要受益于第二次工业革命带来的电力和内燃机等技术突破 衍生出空调、州际公路和航空运输等推动经济发展的关键产业[6] - 1970年后全要素生产率显著下降 导致"美国梦"实现难度加大 底层民众收入停滞甚至出现代际倒退[5][6] 创新与技术变革 - 美国经济增长的核心驱动力来自持续的内部创新 而非外部竞争 劳动生产率的提升依赖于技术进步[2][6] - 计算机和互联网革命对整体经济的推动作用有限 2014年信息和通信技术仅占GDP的7% 即便年增长20%也只能带动1.4%的整体增长[8][9] - 数字经济呈现"赢家通吃"特征 科技巨头如Google、Facebook创造就业有限且门槛高 无法像传统制造业那样广泛吸纳劳动力[9] 产业结构变迁 - 美国经历缓慢的去工业化进程 服务业取代制造业成为经济重心 沃尔玛成为最大雇主但未能带来类似工业革命的技术突破[7][8] - 制造业外迁始于1970年代 企业为追求利润将生产外包 导致国内制造业岗位持续减少[7] - 新创企业就业占比从1982年的19.2%降至2011年的10.7% 30岁以下创业者比例从1989年的10.6%暴跌至2014年的3.6% 反映经济活力下降[11] 当前经济困境 - 经济增长成果分配不均 财富向跨国企业和高科技公司集中 加剧社会不平等[11] - AI和机器人技术可能取代大量工作岗位 但短期内对社会整体的提升效果不及历史上的汽车和家电革命[10] - 政策层面难以推动结构性改革 利益集团阻碍清洁能源等技术发展 富豪税率过低影响公共服务投入[12]

宋代历史地位与个性 - 宋代在中国皇朝历史中具有独特个性，呈现出平民化、世俗化、人文化的气息[1] - 宋代被钱穆视为中国古今社会之变的关键节点，标志着从"古代中国"向"后代中国"的转变[1] - 宋代文化成就璀璨，体现在文学、艺术及士大夫的审美情趣中[3] 政-法视角分析 - "政-法视角"通过政治与法律两方面考察宋代个性，揭示当代中国政法传统的历史根源[3] - 宋代虽有个性化特点，但政治制度架构未突破皇权至上的传统框架[4] - 同期欧洲出现平民化趋势与权利斗争，逐渐向近代民族国家转型[6] 皇朝中期综合征 - 帝制中国普遍存在"皇朝中期综合征"，表现为繁荣后的结构性危机与衰亡[8] - 历代改革出发点均为帝国财政和皇权维系，而非民众利益[9] - 改革受限于"皇权至上"的思想天花板，无法实现制度性突破[9] 宋代政治特殊性 - 形成"君臣共治天下"传统，保留士大夫独立人格[11] - 推崇非暴力解决纷争的"贿买政治"，建立相对温和的中央集权[12] - 通过分散事权、科举制等手段实现权力制衡，避免极端皇权集权[13] 熙丰变法评价 - 熙丰变法是帝制中国最后一次皇朝中期的大规模全局性改革[16] - 王安石改革思想接近"准民族国家"构想，具有超前性[16] - 改革措施融合国家干预与自由主义元素，推动官员专业化[17][18] - 改革虽在权力层面失败，但其理念对后世产生深远影响[21]

核心观点 - 现代化国家的必要充分条件是人的现代化，包括物质生活、社会生活、精神生活三方面的现代化 [1] - 中国已进入产业转型升级的"临界点"，有效市场、有为政府与持续发挥企业家精神是实现现代化的必由之路 [1] - 工业革命是现代化国家的分水岭，工业革命后人均GDP增速显著提升，翻番时间从1400年缩短至35年 [12][13] - 产业升级的关键是企业家精神，企业家是推动产业转型升级的主力 [21][22] 产业转型升级理论框架 - 新结构经济学主张经济体需从自身要素禀赋结构出发，按照比较优势建立最优产业结构 [14] - "产业钻石模型"从内因分析产业转型升级，强调企业自生能力、有效市场与有为政府的融合 [17] - EIGP分析框架将要素禀赋、产业结构特征、发展战略选择、产业政策和企业自生能力纳入统一体系 [18] 汽车产业转移历程 - 第一次转移：德国发明四轮汽油汽车，美国通过标准化生产实现汽车大众化 [15] - 第二次转移：二战后欧洲学习美国模式，形成最大汽车制造集群 [15] - 第三次转移：日本通过差异化竞争和精益生产模式，成为世界汽车制造中心 [15] - 第四次转移：中国加入WTO后成为全球最大汽车市场，新能源汽车带来换道超车机遇 [16] 企业家精神与案例 - 企业家精神体现为前瞻性、决断力和冒险精神，是"创造性破坏"的推动者 [21] - 比亚迪、福耀集团、三星集团案例展示企业从无到有、从小到大、从大到强的发展逻辑 [18] - 中国企业家群体推动民营企业从国内市场走向国际市场，铸就产业转型升级 [20] 工业化进程数据 - 工业革命前西欧国家人均GDP年增长仅0 05%，1400年翻一番 [12] - 18世纪后增速提升至1%，翻番时间缩短至70年 [13] - 19世纪中叶至今增速达2%，翻番时间进一步降至35年 [13]

新消费成为2025年最火热的概念 - 国家政策大力提振消费，实施消费品以旧换新，消费市场Z世代向"悦己消费"与循环经济生活方式迈进 [1] - 资本市场"新消费三姐妹"表现亮眼，消费板块迎来爆发，与618大促周期形成共振 [1] - 二手消费电子交易平台万物新生（爱回收）发布超预期财报，2025年Q1总收入46.5亿元，同比增长27.5%，non-GAAP经营利润1.1亿元，连续十一个季度盈利 [1] 二手交易成为新型消费的"超级引擎" - 2025年二手电商成为互联网及电商行业高增长稀缺样本，万物新生27.5%营收增速跑赢社零（4.6%）和实物网零（5.7%） [3] - 转转集团五一期间回收订单量增长210%，闲鱼预计2025年国内闲置交易市场规模突破3万亿元 [3] - 年轻人消费逻辑呈现"精致悦己"特征，爱回收C2B手机数码回收额同比增长超50% [4] 二手经济全面爆发的原因 - 消费者追求更经济实惠的方式享受优质生活，二手电商帮助平衡品质生活与经济压力 [5] - 万物新生2025年Q1自营产品销售收入42.6亿元（+28.8%），平台服务收入3.9亿元（+14.2%） [5] - 闲置消费品交易释放消费换新升级需求，拍机堂累计注册商家突破100万，交易商家双位数增长 [7] 二手电商的持续进化 - 商品生态从3C数码转向"万物皆可循环"，万物新生多品类回收交易额和收入同比增长近200% [12] - 行业加速线下布局，爱回收线下门店达1886家覆盖283城，上门回收团队超1000人 [13] - 万物新生2025年Q1 GAAP经营利润7269万元，净利润4280万元，自营产品ToC收入同比增长73.5% [15] 循环经济成为增长黑马 - 政策支持力度加大，万物新生入选二手商品流通试点企业，与中国资源循环集团合作探索手机回收新模式 [16] - 循环经济企业迎合高性价比、下沉渗透、Z世代崛起三大消费趋势 [17] - 爱回收联合12个消费品牌推出环保活动，"以旧换新"在618预售期热度高涨 [18] 循环经济的未来展望 - 循环经济产业加速提质扩容，成为时代新经济样本，满足绿色环保与可持续精神追求 [21] - 年轻人热情拥抱二手交易，行业逆袭之路刚开始 [23]

人工智能发展历程 - 人工智能发展经历了三次浪潮：第一次是1950年代的机器学习浪潮，目标是实现能像人类一样利用知识解决问题的机器 [4] - 第二次是2006年开启的深度学习浪潮，深度神经网络隐藏层可达150层，标志性事件是2016年AlphaGo战胜李世石 [5] - 第三次是2018年至今的生成内容大模型浪潮，代表性模型包括谷歌BERT、OpenAI GPT系列、Meta LLaMA、百度文心一言、华为盘古等 [6] - 2025年1月中国DeepSeek发布的V3与R1系列大模型性能与LLaMA相当但成本大幅降低 [6] 人工智能技术突破 - 2024年12月World Labs实现"空间智能"技术突破，可通过单张图像生成三维世界 [2] - 自2022年起生成式AI以月为单位加速迈向通用人工智能，训练数据集接近公共在线文本总量天花板 [7] - 通用人工智能定义为能跨领域学习推理的智能，超级人工智能则是假想的超越人类认知能力的系统 [6] - 马斯克预测到2030年AI超越人类的概率达100% [7] 人工智能经济影响 - 人工智能正在颠覆传统经济学原理，动摇"理性人"假设和资源稀缺性等基础理论 [8][9] - 人工智能将重构分工理论、就业目标、生产函数、价格曲线、储蓄投资模型等经济概念 [9] - 人工智能代表的技术创新表现为连续创新过程，由供给创造市场，不存在产品过剩问题 [9] - 未来将出现人工智能经济学、政治学、社会学等新兴交叉学科 [10] 人工智能产业应用 - 人工智能技术生态系统融合硬件、软件及基础设施，全方位渗透经济活动各领域 [10] - 人工智能劳动效率高于人类且无物质消费需求，可超越资源短缺限制进行内容生产 [9] - 人工智能将改变经济活动模式、经济结构布局和制度框架 [10] 人工智能企业动态 - OpenAI联合创始人预测超级人工智能将在2026年到来 [2] - 中国企业在AI大模型领域取得突破，百度、华为、DeepSeek等推出具有竞争力的产品 [6]

核心观点 - 自身风险源管控取得成效，股市做空动能急速下降，最艰难时期已过 [1] - 科技创新和新型工业革命推动产业发展，少数标杆企业如比亚迪已具备国际竞争力 [2] - 中国专利数量增长显著，为工业化发展提供知识积累和底气 [3] - 中国制造业优势明显，全工业门类齐全，自给自足能力强，可缓解全球通胀冲击 [4] - 军工和科技突破将提升全球影响力，地缘安全性带来贸易稳定 [5] 制约股市的因素 - 股债汇楼压力已削弱，杠杆、债务、泡沫有所清除，定点爆破概率低 [1] - 比亚迪从262元上涨，核心资产中线判断遥遥领先 [1] 科技创新与产业发展 - deep seek和科技创新写入十五五规划，新型工业革命带来增长潜力 [2] - 逆全球化过程中，中国制造业和服务业企业有机会占领全球市场 [2] - 中国工程师团队和人才优势将推动全球品牌估值溢价 [2] 专利与技术积累 - 2022年中国专利数量增长超过美国，为工业化提供知识积累 [3] - 专利推动的应用产品刚起步，未来可能在材料、机械、通信、芯片等领域突破 [3] - 教育改革倾向于理工科，为科技创新提供可持续人才支持 [3] 制造业优势与全球竞争 - 中国全工业门类齐全，自给自足能力强，可缓解全球通胀冲击 [4] - 产能过剩和内卷导致企业利润不高，但危机中可能改善盈利困境 [4] - 全球再工业化需5-10年，中国制造业优势窗口期仍在 [4] 地缘安全与科技突破 - 军工突飞猛进，6代机、登月等科技突破将提升全球影响力 [5] - 科技文明和军事实力是地缘安全性和贸易稳定的基础 [5]

文章核心观点 - 我国工业品价格面临下行压力、部分行业盈利下降，国际贸易摩擦频繁，企业陷入“内卷式”竞争，朱鹤给出理解去产能政策框架，认为本轮去产能政策影响范围或大于上一轮，并对相关政策问题给出思考 [1][2] 政策背景与现状 - 2025年《政府工作报告》提出综合整治“内卷式”竞争，2024年底中央经济工作会议也提及相关内容，背后是工业品价格下行、部分行业盈利下降及国际贸易摩擦频繁的现状 [1] - 朱鹤长期研究“新三样”过剩争议，在《什么行业会被“去产能”》中给出理解去产能政策初步框架，推测本轮去产能行业包括上游和高端制造业，营收占比高于上一轮，影响范围或更大 [2] 政策逻辑异同 - 当前“内卷”集中在部分重点行业，本质是价格竞争，“恶性竞争”界定标准未明确，市场缺乏退出机制，与上一轮钢铁行业供给侧改革前困境相似 [5][6] - 去产能政策与行业复苏因果关系需深入研究，治理内卷关键是厘清不同行业市场失灵具体形态，而非简单套用过往经验 [6] 政策切入角度 - 最有效方式可能是限制投资，但需研究诸多细节问题，“新三样”在本轮可能去产能行业名单中 [7] - 新兴产业新增产能与原有产能是替代关系，释放有效需求重要性或许大于化解产能，应依靠市场力量实现行业自发出清 [7] - 上一轮供给侧改革通过压产出减供给、抑制投资控制产能，抑制投资效果更好，核心是实现供需平衡 [8] 宏观层面变化 - 从去产能到“反内卷”期间，经济结构变化，制造业投资持续扩张导致供需矛盾，“新三样”行业通过出口缓解国内供需压力，出现“内卷”的出口现象 [9] 政策并存问题 - 综合整治“内卷式”竞争更像改革政策，旨在规范地方政府招商引资和投资行为 [10] - 补贴政策对制造业投资拉动作用有限，制造业投资取决于企业盈利和市场需求，带动总需求好转和改善企业现金流才能实现可持续投资扩张 [10] - 促进有效投资需支持性宏观政策，改变低通胀环境，“推动价格的温和回升”，需重新审视“新三样”相关政策，适度调整发展节奏 [11] 需求侧措施 - 从需求出发关键是消费，是研究、当期政策和未来经济发展战略重点 [12] - 与发达国家类似阶段相比，中国劳动者报酬占比不低，二次分配有优化空间，应从中高收入群体收税转移至低收入群体 [12] - 居民消费信心部分是内生因素，决定消费的是收入，“稳楼市、稳股市”政策重要，稳住居民资产价格可促进消费 [13] - 《政府工作报告》强调深化财税体制改革，部署多项具体改革措施，可探索将高端服务业纳入消费税征收范围 [13][14]

文章核心观点 - 盈利是科技企业的生命线，创新必须完成"技术势能→商业模式→财务正循环"的价值闭环 [1][3] - AI行业已显现盈利突破迹象，DeepSeek和涂鸦智能分别通过技术成本优化和商业模式创新实现盈利 [4][6] - AI行业正从技术崇拜回归商业本质，技术演进将回归基础设施本质 [9][10] - 涂鸦智能通过"LLM Agnostic"理念和技术集成策略，降低AI应用门槛，推动AI平权生态 [11][15][17] - 涂鸦智能通过破解技术、经济和市场三重壁垒，构建系统化AI赋能体系 [20][21][23][28][35] 根据相关目录分别进行总结 从技术崇拜回归到商业本质 - DeepSeek实现理论成本利润率545%，打破技术参数军备竞赛的叙事 [4][9] - 大模型的本质是将复杂AI能力泛化为可调用工具，技术演进将回归基础设施本质 [10] - 涂鸦智能提出"LLM Agnostic"理念，延续"Cloud Agnostic"和"Edge Agnostic"思路，降低开发者技术复杂性 [11][12] 做一个技术集大成者 - 涂鸦智能集成DeepSeek、豆包、通义千问等顶尖模型，支持开发者按需调用差异化能力 [15] - 不同模型在文本推理、多模态交互、成本效率等方面各具优势，涂鸦智能通过技术集成解决选择复杂性 [16][17] - 平台通过架构级创新，允许开发者自由组合模型能力，如融合通义千问语义理解与DeepSeek代码生成 [18] 破解三重壁垒 - 涂鸦智能通过"数据处理-垂直训练-场景调优"全链路体系，降低技术门槛 [21][22] - 推出"亿元补贴"计划，通过"成本分类解耦"策略降低经济门槛 [23][25] - 2024年服务5800个品牌客户，覆盖超12万个渠道门店，降低市场门槛 [27] 构建系统化的AI赋能体系 - AI Agent开发平台采用低代码模式，支持多硬件环境部署和八大场景标准化解决方案 [31] - 在PaaS领域推进AI能力产品化，部分类目已支持AI能力开发 [33] - 在SaaS领域开发基于AI的服务，如宠物赛道动物识别算法和视频自动剪辑服务 [34] - 提供零代码、API/SDK和定制化解决方案等多层次交付方式 [35] 商业生态重塑 - 涂鸦智能通过降低开发门槛激发长尾创新，实现平台与生态伙伴共生共荣 [36] - 技术普惠与商业可持续的共生关系预示智能硬件产业将进入"边际成本趋零，生态价值倍增"新阶段 [37]

文章核心观点 - 未来15年，18个关键领域将创造29万 - 48万亿美元收入和2万亿 - 6万亿美元利润，对全球GDP增长总量贡献率达18% - 34%，中国在部分领域具备发挥优势的机会和潜力 [1][4] 未来18个潜在“竞技场”概况 - 预计到2040年，18个竞技场将创造29万 - 48万亿美元收入，贡献1/3的全球GDP增长 [4] - 过去20余年，12个竞技场展现成长力，2005年12个行业经济利润占全球总额不足10%，2019年占比飙升至49% [5] - 未来18个竞技场将是竞争、创新和价值创造中心，可能掀起“创造性破坏”浪潮 [7] 竞技场定义及特点 - 竞技场指高增长、高活力领域，能占据全球经济增量大份额，市场变化快，新玩家可能颠覆旧秩序 [10] - 2005 - 2020年，12个竞技场收入年复合增长率达10%，市值增速达16%，远超非竞技场行业；营收和市值洗牌率均值分别达49%和66%，比非竞技场行业高17和19个百分点 [11] - 12个竞技场行业崛起受益于数字化浪潮，新兴领域2005 - 2020年复合增速达13% - 33% [14] 当前12个竞技场特征 - 高利润：2005年12个行业经济利润占全球总额不足10%，2020年升至49%，消费电子等领域领先；2020年疫情时资本回报率达28%，其他行业仅12% [17][18] - 高投资：2005年美国企业研发支出62%流向竞技场及相关行业，2020年增至65%，半导体和电子元器件创新投资份额最大 [19] - 新生力量：2020年12个竞技场总市值33%来自2005年“局外”公司 [20] - 巨头摇篮：截至2020年，竞技场行业总市值74%由市值超500亿美元巨头掌控，半数来自超2000亿美元超级巨头，非竞技场行业比例低 [21] - 高集中度：2020年云服务等5个行业头部十家企业至少占行业市值和营收90%以上，消费互联网领域内部竞争激烈 [22] - 全球化突出：竞技场企业平均50%营收来自本土以外，68%企业海外营收占比超20%，软件行业典型 [23] 未来18个竞技场分类 持续竞技场 - 包括电子商务、电动汽车、云服务和半导体四大行业，处于市场渗透率S型曲线快速增长中期，将在创新与数字化浪潮推动下扩张 [25][26] - 各行业有不同增长动能、竞争要素和关键变量，如电子商务新兴模式、发达和新兴市场机会等 [27] 分拆竞技场 - 包括AI软件和服务、数字广告和流媒体三大行业，消费互联网等行业进入S型曲线尾部，这三个细分行业将通过技术跃迁或模式重构爆发式增长 [28][29] - 各行业有不同增长动能、竞争要素和关键变量，如数字广告用户基数扩张、技术迭代等 [30] 新兴竞技场 - 包括共享自动驾驶车辆等11个行业，具备高增长和高活力潜能，处于S型曲线早期至中期阶段；还有清洁氢等“准新兴竞技场” [31] - 18个行业未来15年收入或增长至29万 - 48万亿美元，复合年增长率8% - 11%，占全球GDP份额从2022年的4%增长至2040年的10% - 16% [31] 中国优势 - 当今12大竞技场中，中国在工业电子领域占绝大部分市场资本份额，在消费互联网等领域发挥重要作用 [33][34] - 未来18个竞技场中，中国在电子商务等多个领域具备发挥优势的机会和潜力 [34] - 2024年全球新增4.5万条生成式AI专利信息，2.7万条来自中国，占比61.5%；DeepSeek带动AI算力效率出现拐点；中芯国际跃升为全球第三大晶圆代工厂；2023年中国工业机器人密度跃居世界第三，全球制造人形机器人上市公司中中国企业占比56% [35]