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为何稀土不卖高价?在下一盘更大的棋
虎嗅· 2025-06-09 08:37
稀土产业技术优势 - 中国掌握全球唯一的稀土高纯度提炼产业化技术,乌克兰等国的稀土矿储量及加工能力存疑[1] - 日本稀土提纯技术仅停留在实验室阶段,且存在数据造假历史记录,产业化可信度低[1] 全球稀土市场格局 - 美国年稀土材料进口额仅数亿美元(销售价),利润空间有限[3] - 中国通过低价策略使海外企业丧失投资稀土产业的动力,导致其产业链断档[8][9] - 稀土出口管制可有效卡位他国产业升级,形成技术代差后再调整战略[9][16] 产业链竞争策略 - 中国以全产业链优势吸引外资企业迁入(如特斯拉上海超级工厂模式),规避政治风险并提升效率[4] - 美国建立稀土国企面临政治内斗难题,补贴政策易引发控制权争夺[4][5] 产业升级路径 - 中国通过工程师红利持续扩大技术代差(如航天领域),国际空间站将成独家优势[14][15] - 稀土当前低价策略是为长期产业竞争服务,未到追求高利润阶段[16] 核心竞争逻辑 - 稀土杠杆效应显著:几亿美元出口额可制约对方数千亿美元产业[5][6] - 全产业链控制力使中国在反制措施选择上具备多重替代方案[6][7]
林毅夫:中国拥有大量高素质人才和强大市场需求,在第四次工业革命中具有独特优势
每日经济新闻· 2025-04-29 18:16
中国经济内在逻辑与增长潜力 - 利用后发优势引进消化吸收先进技术是中国经济高速发展的核心逻辑[2] - 当前中国与发达国家人均GDP差距显示2035年前仍具备8%左右高速增长的理论潜力[2] - 劳动力质量持续提升可抵消人口老龄化对有效劳动力的负面影响[2] 第四次工业革命中的竞争优势 - 中国在研发周期短、人力资本密集的第四次工业革命中具备双重优势:高素质大学生群体和强大的技术商业化能力[2] - 任何技术突破都能通过国内庞大购买力迅速形成市场需求[2] 经济增长模式辩证分析 - 消费增长需以生产力提升为基础,而生产力提升依赖技术进步和产业升级所需的持续投资[3] - 经济增长需兼顾供给端(产业创新升级)与需求端(分配制度优化)协同发展[3] - 供给侧改革应聚焦创造新产业/产品/服务,需求侧改革需激活中低收入群体消费潜力[3]
中金:从规模经济看DeepSeek对创新发展的启示
中金点睛· 2025-02-27 09:46
核心观点 - DeepSeek的出现打破了AI大模型研发需要巨额资金和技术积累的固有认知,由一家中国金融领域的初创企业开发出性能卓越的开源大模型[1][4][5] - DeepSeek的成功在于通过算法优化提升算力的边际产出,以技术进步突破规模定律的约束,这背后体现了中国在数字基础设施和人才规模方面的优势[1][8][11] - AI发展同时受规模定律和规模效应影响,规模定律带来后发优势,规模效应带来先发优势,中美在AI领域各有比较优势[15][16][22] - DeepSeek选择开源模式有利于构建更大规模的创新生态,加速AI应用层的渗透,发挥中国在应用端的规模优势[24][26][28] - 金融与科技存在天然联系,金融领域的创新本就是数字科技创新的一部分,金融科技与科技金融需要协同发展[36][38][39] AI经济学:规模定律与规模效应 - 规模定律指在给定算法框架下,增加数据、参数、算力投入可提升AI性能但边际收益递减,规模效应指规模扩大带来单位成本下降和效率提升[8][9][10] - DeepSeek通过算法优化提升算力边际产出,以技术进步突破规模定律约束,在算法框架改善下AI性能可呈现规模报酬递增[11][12][14] - 算法创新依赖于规模经济构建的创新生态,包括企业内部规模经济和上下游协同的外部规模经济[14] - 中国在数字基础设施和人才规模方面的优势为算法创新提供了支撑,体现大国规模经济效应[1][14][15] AI经济学:后发优势与先发优势 - 规模定律隐含后发优势,落后者要素投入边际产出更高,有利于差距收敛;规模效应隐含先发优势,规模报酬递增强化领先者地位[15][16][22] - 中美AI发展指数显示两国在研发端和应用端均具规模优势,美国研发端略强,中国应用端略强[16] - 中美发展路径分化:美国侧重算力优势,中国侧重算法优化和人才规模,2022年中国培养的AI优秀人才占比已达47%[18][19][21] - 美国限制算力出口可能促使中国更聚焦算法优化,强化比较优势,算法技术进步是AI发展的核心驱动力[19][22] 开源促进外部规模经济 - DeepSeek开源模式降低应用层商业壁垒,有利于加速"人工智能+"进程,2025年1月其APP在157个国家和地区下载排名第一[24][26] - 开源系统更依赖外部规模经济,闭源系统更依赖内部规模经济,如Android用户数近iOS三倍但开发者收入更低[25][28] - AI应用层潜在市场规模是算力层和模型层总和的两倍,开源加速渗透可释放大国规模优势,促进经济增长[27][28] - 开源将规模经济收益更多分配给生态伙伴,实现创新社会正外部性,弱化技术进步的贫富分化效果[28] 创新发展模式 - 科技创新与产业创新需要融合发展,中国需摆脱重供给轻需求、重资产轻人才的路径依赖[31][32] - 大市场需求优势是产业创新根本驱动力,如《黑神话悟空》《哪吒之魔童闹海》等成功案例[32] - 大企业擅长渐进式创新,小企业更具颠覆式创新活力,CVC模式可实现两者优势互补[33][34] - 知识产权保护与个人破产制度对激励人才创新创业至关重要[34] 金融与科技关系 - 金融活动尤其是资本市场关键在解决信息不对称,金融领域创新本就是数字科技创新的一部分[36][39] - 量化基金等金融科技是科技工具在金融领域的重要应用场景,AI大模型要素也是其竞争力所在[38] - 资本市场通过外部规模经济支持创新生态,与多样化创新生态更契合,大国资本市场更具优势[37] - 需平衡金融科技监管与包容"动物精神",重点防范不当行为而非限制超额收益本身[39]