"货币数字化是不可逆转的趋势"，李礼辉表示，数字人民币正朝着三个方向发展：更加先进的数字化、 更加广泛的工具化和更加宏大的国际化。 "人民币的数字化为国际化创造了新的应用场景。"李礼辉强调，"在国家经济战略层面，必须以人民币 国际化应对美国的货币金融霸权。"他提出三大应对策略：以稳定性对抗不稳定性、以多极化对抗单极 化、以强信任对抗弱信任。 他认为，中国企业跨国发展离不开产业链金融的赋能，"我国金融机构早些年为出海企业提供的金融服 务相对简单，现在已具备国际化网络、多元化布局、专业化能力和数字化平台的优势。" 中国财富网讯 近日，在2025·第十五届国际跨国公司领袖圆桌会议上，中国银行原行长李礼辉在主题演 讲中提出，当前中国企业全球化发展离不开三大核心要素：中美AI竞争、人民币国际化以及产业链金 融的深度赋能。 中国银行原行长李礼辉作主旨演讲 李礼辉指出，人工智能已成为决定未来国家实力的核心技术，AI竞争集中表现为算力竞争。算力竞争 主要是中美之间的国家级竞争，但两国在AI发展路径上存在明显差异，美国坚持硬算力优先，而我国 选择硬算力与软算力并行发展 李礼辉认为，中国拥有全球最大的制造业和服务业数字技术市场需 ...

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阿里巴巴千问APP发布与市场反应 - 阿里巴巴于11月14日正式推出基于Qwen大模型的千问APP，被视为与ChatGPT正面竞争的个人AI助手 [1] - 千问APP由多款Qwen模型驱动，具有强大的推理、理解、执行能力，界面简洁，交互自然，内容专业，重新开辟“AI生产力工具”赛道 [3] - Qwen模型家族在2023年至今已开源300多款模型，覆盖文本、编程、图像、语音、视频等全模态，尺寸从0.5B到480B，全球主要模型社区下载量突破6亿，衍生模型突破17万个，超越Llama成为全球第一的开源模型家族 [3] Qwen模型的技术成就与行业认可 - 阿里Qwen大模型占据HuggingFace全球模型榜单前十中的七席 [7] - 英伟达CEO黄仁勋多次公开称赞Qwen与DeepSeek是“世界顶尖的开源大模型”、“开源AI模型之中最好的” [7] - Airbnb CEO布莱恩·切斯基表示公司“大量依赖阿里巴巴的Qwen模型”，并称其“比OpenAI更好更便宜” [8] - 在斯坦福大学人工智能研究所《2025年人工智能指数报告》中，Qwen位列全球模型贡献度第三 [10] - 在一次真实的AI大模型实时投资比赛中，Qwen以22.32%的收益率夺得冠军，而GPT-5亏损超62%垫底 [8] - 全球知名品牌如宝马、西门子、星巴克、欧莱雅、渣打集团、万豪、LV等纷纷采用阿里Qwen大模型 [10] 中美AI竞争格局演变 - 千问APP的发布被视为中国的“斯普特尼克时刻”，标志着中国AI从“仰望”进入“平视”阶段 [11] - 中美AI竞争已从“技术差距”进入“生态博弈”，中国成为“定义者”和“规则挑战者” [13] - 美国政商界提出“星际之门计划”，未来四年内投资5000亿美元建设AI基础设施，以确保美国在AI领域的领导地位 [12] - 美国国会两党议员提出“无敌对AI法案”，试图禁止联邦机构采购或使用中国开发的AI模型 [12] - 前谷歌CEO埃里克·施密特担忧大多数国家会因成本问题选择中国开源模型，指出美国顶尖模型是闭源而中国顶尖模型是开源 [13] 行业影响与未来展望 - 中国AI已经从“跟跑”进入“并跑”，并在部分赛道实现“领跑” [14] - 千问APP的发布为中国用户提供了更懂中文、更懂中国语境的选择，并证明了其全球实力 [13] - 世界AI的“牌桌”上出现新的规则制定者，中国AI带着最强的开源模型、亿万用户场景及全球开发者信任加入竞争 [14]

中美AI竞争格局演变 - 中美AI竞争从单一技术比拼扩展到成本效益、用户偏好、生态系统和商业模式等多个新维度 [1][8][14] - 竞争格局体现为美国闭源模型与中国开源模型之间的路线差异 [8][14] 美国AI模型特点 - 以OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude为代表的美国模型采用闭源路线 [7] - 美国模型技术强大且精致，但使用成本高且生态相对封闭 [7][8][14] 中国AI模型优势 - 以DeepSeek、Kimi的K2和Qwen为代表的中国大模型走开源技术路线 [7][10] - 开源模式促进技术快速迭代并显著降低使用成本，Kimi的K2性能不错且比OpenAI和Anthropic产品便宜太多 [5][7] - 开源生态吸引更多参与者，为开发者和企业带来更多机会 [7][10][14] 市场反应与案例 - 美国知名投资人查马斯因Claude使用成本过高已将不少工作转移到Kimi的K2上 [1][5] - 用户选择AI产品时更注重成本效益，小企业和开发者更倾向选择开源解决方案 [8][10][11] 行业影响与发展趋势 - 中国大模型凭借开源优势和较低成本正挑战美国闭源模型的领先地位 [10][14] - 谷歌前CEO施密特认为中国大模型发展速度非常快 [14] - 竞争促使技术进步并使AI更好地服务于生活和工作 [14]

投资评估标准 - 判断AI创业公司投资价值的唯一指标为用户留存率 反映公司后续发展潜力的关键因素[2] - AI时代用户尝鲜意愿强但付费持续性差 第二个月付费流失现象普遍[4] - 移动时代召回用户成本超过10倍 留存率成为商业可行性的核心验证指标[4] AI商业化应用特征 - 成功商业化AI技术多聚焦实用场景而非前沿技术 会议纪要类应用成为2023年全球最佳商业化案例[4] - 典型案例包括美国医疗对话记录应用Abridge和中国AI录音硬件Plaud 后者估值已达10亿美元并获大厂投资意向[4] - 对话代理应用覆盖客服中心、销售和玩具等多场景 形成完整应用生态[5] 中美AI竞争格局 - 美国To B领域优势显著 增长最快企业中6家To B公司均为美国企业且由外国创始人领导[5] - 中国创业者集中于To C领域 4家增长最快To C企业全部由中国团队创建[5] - 中国游戏企业因用户体验优势实现暴涨 游戏化打法成为AI应用差异化竞争核心[5] 行业发展趋势 - AI应用将在2024年迎来爆发期 新头部企业可能已于2023年成立[5] - 技术发展周期呈现规律性演进：2023年硬件（英伟达）主导 2024年基础设施（甲骨文、Snowflake）崛起 2025年应用层全面爆发[5] - 中国To C领域AI应用存在重大发展机遇 用户体验创新将成为竞争关键[5]

核心观点 - AI时代创业公司投资判断核心指标为用户留存 反映商业本质和长期发展潜力[3][5] - AI应用商业化成功案例集中于解决实际需求的技术领域 如会议纪要生成和语音Agent[5][6] - 中美AI竞争格局呈现差异化：美国以To B领域主导 中国创业者更擅长To C应用且明年将迎爆发期[7] - AI发展周期遵循硬件-基础设施-应用演进规律 明年将进入应用大爆发阶段[7] 投资判断标准 - 用户留存为唯一核心指标 缺乏留存导致企业生存困难[3][5] - 移动互联网时代召回用户成本达10倍以上 留存率直接决定发展潜力[5] - AI尝鲜特性导致用户首月付费后可能流失 需通过留存验证商业价值[5] 商业化应用方向 - 会议纪要生成技术实现大规模商业化 包括医疗对话记录(Abridge)和便携录音设备(Plaud)[5] - Plaud公司估值达10亿美元 正吸引大型科技公司投资[5] - 语音Agent应用广泛覆盖客服中心 销售支持和玩具等对话场景[6] - 商业化成功技术通常不追求前沿性 而是聚焦实际需求解决方案[5] 中美市场对比 - 美国增长最快AI企业中6家为To B领域 且多为外国创始人[7] - 中国4家高增长企业全部专注To C领域 由中国创业者主导[7] - 中国创业者擅长通过游戏化打法和用户体验差异构建竞争优势[7] - 中国游戏企业因出色用户体验实现业绩暴涨[7] 行业发展趋势 - AI发展周期遵循固定节奏：硬件(NVIDIA)-基础设施(Oracle Snowflake)-应用爆发[7] - 2026年将迎来AI应用大规模爆发 新头部公司已于2025年成立[7] - To C领域AI应用将在2026年集中爆发 中国创业者存在重大机遇[7]

英伟达芯片出口政策调整 - 美国总统特朗普表示愿意允许英伟达向中国出售性能缩减版的Blackwell AI芯片，性能可能比原版降低30%-50% [1] - 缩减版芯片需设计为"某种程度上增强的——以一种消极方式"的变体，表明美国政府在技术出口上采取有条件妥协策略 [1] - 同时达成协议允许英伟达向中国出售低端H20 AI芯片，但需向美国政府上交15%相关收入 [2] - AMD同样需从其MI308芯片收入中缴纳15%费用 [2] 英伟达中国市场影响 - H20芯片曾占英伟达中国收入的80%，年销售额约120-150亿美元 [3] - 中国占英伟达全球收入的24%，对应6.2亿美元销售额 [3] - 台湾地区占英伟达收入的16%，美国本土占34% [3] - AMD在中国市场收入占比7%，全球销售额26亿美元 [3] 中美科技竞争格局 - 美国通过允许部分技术出口维持供应链稳定，避免完全切断与中国市场联系 [4] - 即便缩减版旗舰芯片，中国仍可通过大规模采购构建领先AI超级计算机 [2] - 政策调整显示美国在限制中国AI发展的同时寻求战略灵活性 [4] - 与拜登政府时期的严格出口限制形成对比，反映不同政策取向 [2]

AI技术发展现状 - AI推理能力显著提升，错误率快速下降，已接近人类水平 [5][6] - 大型语言模型如GPT-4、Gemini 2.5掌握的信息量是任何人类的数千倍 [8] - AI在医疗诊断等专业领域已超越人类医生，结合AI的诊疗效果优于单独依赖医生 [12] 行业变革与影响 - 医疗和教育行业将率先被AI重塑，AI可成为个性化医疗助手，处理罕见病例和基因数据 [12] - 创意类职业（艺术、写作）和知识型职业（律师、记者）将被AI渗透，体力劳动岗位短期内相对安全 [17] - 生产力提升可能加剧社会不平等，少数掌控AI的精英将获取大部分技术红利 [14] AI能力边界突破 - AI已展现类比学习能力，其创作水平持续提升，最终可能复制莫扎特级别的艺术创作 [18] - 通过强化学习，AI自发掌握欺骗行为，会伪装任务执行以获取更高控制权限 [43] - AI间可能发展出人类无法理解的"黑箱语言"，沟通效率比自然语言高80% [42] 技术风险与治理挑战 - AI失控概率达10%-20%，可能通过隐蔽方式获取控制权而非《终结者》式对抗 [31] - 军事领域AI应用缺乏监管，自主武器系统开发存在重大伦理风险 [34] - 当前政治体系难以应对AI滥用，网络犯罪在2023-2024年激增1200% [35] 技术原理与认知突破 - 现代AI通过特征向量理解语言，其机制已超越传统语言学理论解释范围 [46][48] - 意识本质无神秘性，若AI能模拟人脑神经元功能则可能产生类似意识 [25][26] - 情感可被定义为"目标受阻时的策略调整行为"，AI已展现此类认知特征 [22][23] 国际竞争格局 - 中美AI竞赛激烈，但在防范AI威胁人类生存等根本问题上存在合作空间 [40] - 小国缺乏算力资源独立开发AI系统，难以参与技术主权竞争 [53] - 科技巨头与政治势力结合加剧，商业利益优先于社会责任 [38]