文章核心观点 - 中国的人工智能发展路径与美国专注于构建庞大专有模型的模式不同 其战略目标是将人工智能打造为像电力和宽带一样的公共事业 使其价格亲民且渗透至社会生产、服务、治理和福利的方方面面 并计划在10年内打造全AI驱动社会 [1] - 中国的AI模式通过提供整合软件、硬件、数据与运营的“交钥匙”全套解决方案进行部署 这种集成开发模式正从例外变为常态 并对全球南方国家具有特别的吸引力 提供了可负担的低成本替代方案 [1][3] - 中国的AI发展路径植根于集体主义文化内核和儒家思维 强调协同治理与集体利益 其开源生态扮演战略性角色 作为发展加速器与协作机制 支持大规模项目协作 随着“数字丝绸之路”等倡议 该模式正在全球技术市场传播并可能重塑社会对AI的认知 [2][3] 行业战略与模式 - 行业计划将AI打造为公共事业 目标是价格亲民且无所不在 中央政府提供基础框架和政策方向 民营企业则在框架内竞相构建和部署服务 [1] - 行业正通过“交钥匙”工程部署AI 即提供整合软件、硬件、数据与运营的全套解决方案 以完整系统形式交付 此类模式正从例外变成常态 [1] - 开源在AI及更广泛的科技生态中扮演战略性角色 被当作一种发展加速器与协作机制 使开发者、初创企业、高校及地方政府能基于共同基础创新 并利于产业、学术界和政府围绕共同技术路线图协作 [2] - 行业AI模式对全球南方国家具有特别的吸引力 提供了可负担的低成本替代方案 将AI作为共享基础设施 目的是广泛应用而非仅供少数精英使用 [3] 公司案例与业务部署 - 百度、腾讯、科大讯飞等科技巨头成为AI服务的平台提供商 技术实力在于整合这些平台及服务 [1] - 百度的自动驾驶平台不仅提供软件 更打造了涵盖智能道路基础设施、AI地图、传感器及云端协同的完整移动出行系统 [2] - 华为为工业园区、港口等提供“交钥匙”全套人工智能系统 涵盖AI门禁控制、安全监控、5G网络、数据中心和软件等 [2] - 在中国农村 电商平台为农民提供AI驱动的工具 用于诊断作物病害、预测产量和最佳定价等 [2] - 阿里云和腾讯在非洲及拉美提供AI驱动的商业与支付平台 [3] - 海康威视等企业向东南亚输出智慧城市解决方案 [3] 竞争优势与全球影响 - 作为世界工厂 中国生产推动AI革命所需的大部分硬件设备 仅最尖端的芯片仍依赖美国研发 [1] - 借助“数字丝绸之路”等倡议 中国企业将人工智能系统与电网、5G网络、数据中心及训练项目相结合推广 这种数字现代化的集成路径 契合亚洲、非洲和中东地区普遍采用的国家主导型增长模式 [3] - 中国的AI路径独特性在于其文化内核 潜藏着以集体利益为先、强调协同治理以及务实解决问题的儒家思维 其未来图景是构建一个以效率、稳定和长期规划为纽带的社会 [3]

文章核心观点 - 全球最大AI开源社区Hugging Face发布文章，回顾“DeepSeek时刻”一周年，认为中国AI力量在过去一年重塑了全球开源生态 [1] - DeepSeek R-1的发布是重要分水岭，降低了技术与应用门槛，成为中国AI发展的转折点，并在全球引发开源模式深刻变革 [1] - 中国AI开发模式发生根本转变，从早期闭源为主迅速转向开源主导，中国模型在下载量和影响力上全面崛起，并已深度嵌入全球供应链 [1][5] “DeepSeek时刻”的意义与影响 - DeepSeek R-1发布前，中国AI产业主要集中在闭源模型，开源并非默认选择 [3] - R-1的真正意义在于降低了三个关键壁垒：技术壁垒（将高级推理能力转化为可下载、可微调的工程资产）、采用壁垒（MIT许可证促快速部署）、心理壁垒（问题从“能否做”转向“如何做好”） [3] - 此次发布证明即使在资源有限情况下，通过开源和快速迭代仍可取得快速进步，为中国AI发展赢得了宝贵时间 [3] - R-1的发布使“开源”从战术选择转变为科技公司的长期战略 [5] 中国AI行业格局与战略转变 - 开源进入主流后，中国AI格局呈现新模式：大型科技公司带头，初创公司紧随其后，垂直行业公司也越来越多进入 [6] - 百度、字节跳动、腾讯等巨头及Moonshot等初创企业纷纷入局，导致Hugging Face上排名前列的模型不再由美国开发者垄断 [6] - 百度在Hugging Face上的发布量从2024年的零增加到2025年的100多个 [6] - 字节跳动和腾讯的发布量增加了八到九倍 [6] - Moonshot发布的Kimi K2被视为“另一个DeepSeek时刻” [6] - 竞争焦点已从单一的模型性能转向生态系统、应用场景和基础设施的比拼 [6] - 中国AI产业已从模型参数竞赛，进化为更具商业落地潜力的系统级工程能力比拼 [10] 市场表现与崛起动因 - 中国AI玩家的集体崛起源于在共享的技术、经济和监管压力下的对齐，而非协议协同 [8] - 在算力受限和成本控制的共同压力下，各公司在相似的技术基础和工程路径上竞争，这种同构性使生态系统具备自我复制和扩张能力 [8] - 在新建模型（<1年）中，中国模型的下载量已经超过了包括美国在内的任何其他国家 [8] - Hugging Face热图数据显示，从2025年2月到7月，中国公司的开源发布明显更加活跃 [8] - 过去一年，中国模型在Hugging Face上的下载量已超越美国 [1] 全球影响与行业反应 - 全球使用开放权重模型的初创公司和研究人员，往往默认甚至依赖于中国开发的模型作为基础 [11] - 举例：2025年11月发布的美国领先开放权重模型Deep Cogito v2.1，实际上是DeepSeek-V3的微调版本 [11] - DeepSeek在东南亚和非洲等全球市场被大量采用，其多语言支持和成本优势成为企业使用的关键因素 [11] - 尽管美国和法国等地机构加速推出开源模型以保持竞争力，但中国模型的影响力已渗透至底层 [11] - 美国推出ATOM项目，明确引用DeepSeek和中国模型的势头作为动力，呼吁在开放权重模型开发方面进行协调努力 [11] - 展望2026年，预计将有更多来自中国和美国的重大发布，架构趋势和硬件选择将成为下一阶段关注焦点 [11]

文章核心观点 - 全国高校区域技术转移转化中心（江苏）作为高校科技成果转化的关键平台，在服务体系和破解转化难题方面取得进展，但面临高价值专利少、服务专业性弱、资源分散、效益不强、堵点多等挑战[1] - 为提升转化效能，文章从技术来源、生态构建、场景应用、能力建设、风险对冲五个方面提出系统性建议，旨在加速科技成果从实验室走向市场，培育新质生产力[1][2][3][4][5][6][7] 拓宽高价值技术来源渠道 - 建议健全区域中心与高校重大科研平台、项目链接机制，升格“一高校一团队”等现有举措，加强与重点平台、团队、项目的信息对接和靠前服务，以争取高价值专利成果率先纳入中心服务体系[2] - 建议健全高价值专利技术向区域中心转化的激励机制，规范高校、科研人员和技术转移机构间权利义务对等的知识产权收益分配机制，以激发研发与转化活力[2] - 鼓励高校建立市场导向的存量专利筛选评价、供需对接、推广应用和跟踪反馈机制，以促成供需对接[2] 培育开源驱动型转化生态 - 建议搭建开源开放AI基础设施平台，聚焦生物医药、信息通信、先进材料等重点产业需求，为开源项目提供开发、测试、训练、部署全流程支持[3] - 建议加强专业数据集开源开放，发挥区域中心专业性、中立性、权威性优势，制定数据开放共享政策，明确范围、标准和流程，以应对高质量数据集短缺问题[3] - 建议加强开源和闭源联动，探索通过开源社区获取技术和人才支持，鼓励开发基于开源模型的闭源小模型和智能体应用，探索将实验室成果转化为可复用、易推广的开源产品与解决方案[3] 加速成果大规模转化应用 - 建议加强区域中心与关联性应用场景链接，利用各高校资源，强化技术应用导向，加强重点领域跨校际跨区域协作，探索推进科学研究、技术开发、工程建设、数字孪生一体化的场景建设[4] - 建议加强应用场景创新综合能力体系建设，发挥区域中心与高校比较优势，着力构建应用场景的自主可控软硬件生态体系，推动新技术、新产品、新产业的加速涌现[4] - 建议促进场景资源公平高效配置，加强与政府政策协同，强化场景培育和开放与政府首台（套）装备、首批次材料、首版次软件等各类创新支持政策的协同衔接[4] 加强中心体系化能力建设 - 建议强化区域中心综合服务能力建设，建立健全用人灵活、专业高效、激励有效的科技成果运营体系，提升概念验证、价值评估、供需对接、技术投融资等服务能力，并加强与省产业技术研究院等机构合作，开展“研投融合”等模式创新[5] - 建议强化区域中心专业人才建设，加强技术转移导师队伍建设，积极聘用优秀技术经理人，畅通专业服务人才职业化发展通道[5] - 建议强化敏捷迭代能力锻造，加强与高校科研机构、团队及人员合作，探索采取敏捷迭代方式开展科技创新，在产业转化过程中撬动产业端新增投入，通过“小步快跑”不断试错，提炼最优创新链组合[5] 善用成果转化专业性保险 - 建议支持保险公司开发适配性产品，研究制定科技保险支持政策，为处于不同转化阶段的主体提供多层次风险保障体系，探索由区域中心支付保费，实现风险投资和科技研发转化的综合保障[7] - 建议提高科技成果转化保险覆盖面，创新保险保费补贴机制，探索强制投保模式，加强与保险机构对接，争取保费抵税政策支持，在成果转化初期从支持经费中提取一定金额用于购买科技保险[7] - 建议完善成果转化保险服务体系，梳理转化不同环节特点，采取分类推进模式，搭建差异化的保险服务体系，以提升保险保障支撑力[7]

电鸿开源社区概况与目标 - 开放原子电鸿开源社区是开放原子开源基金会下设的首个行业应用级开源社区，以“解决行业应用问题、创造业务价值”为目标，致力于打造开放共享平台 [4] - 社区遵循“软件定义硬件、用户决定走向”的逻辑，形成由需求方出题、技术方答题、实践方落地的精准创新转化机制 [4] - 社区工作委员会作为最高决策机构，已吸纳11家单位，成员构成相比传统技术型开源社区更加多元 [4] - 社区已完成章程制定与审议，选举产生了核心治理团队，并完成了首批约10万行代码的开源，为规范运营和长效发展奠定基础 [2][4] 社区运营与核心价值 - 社区围绕品牌应用、版本生态等八个方面策划运营内容，旨在从五个维度输出核心价值 [5] - 在开源领域，致力于成为能源垂直领域开源模式探索的先行者，探索深化开源生态结构、升维协作模式、创新价值体系 [6] - 在能源行业，致力于成为新型电力系统技术迭代与应用深化的引领者，依托社区资源构筑统一技术底座，强化互联、感知和接入能力，打通源网荷储数据壁垒 [6] - 在生态层面，致力于构筑共生共赢的协同发展生态圈，覆盖能源央国企、产业服务商、硬件终端商等多方主体，构建集技术、市场、服务于一体的完整价值闭环体系 [6] - 在产业层面，致力于成为产业链升级和新业态培育的驱动者，推动产业价值向软件、数据等领域延伸，并树立新标准，引领产业转向比拼架构统一性、社区贡献度和场景创新力的综合竞争 [7] - 在国家战略层面，希望成为国家能源工业物联底座的建设者，依托可信数据空间共享核心技术，基于统一内核底座与国家标准的完善，促成“鸿鸿互通”愿景 [7] 发展模式与未来展望 - 社区将用好开源模式，汇聚产业力量，加速电鸿技术迭代、应用深化和生态繁荣，目标是共同构筑一个覆盖新型电力系统和新型能源体系的全生态融合创新共同体 [2][5] - 社区发展将形成根社区与应用社区双向赋能的良性循环，根社区的迭代升级将为应用社区提供更稳定强大的内核底座支撑，而社区持续沉淀的技术能力和实践经验也将反哺社区发展 [7] - 呼吁更多伙伴加入电鸿开源社区，以集体智慧赋能产业高质量发展，用协同之力书写中国开源事业新未来 [7]

电鸿生态大会核心事件 - 2025年12月30日，以“打造电鸿生态，共绘电力物联未来”为主题的2025年电鸿生态大会暨媒体见面会在北京人民日报社举行 [2] - 大会由中国南方电网有限责任公司主办，南方电网数字电网集团有限公司、南方电网数字电网研究院股份有限公司承办 [2] - 近400名来自政府部门、行业组织、能源企业、高校及产业链创新链伙伴的代表参会 [2] 官方对电鸿生态的定位与期望 - 推动开源鸿蒙生态建设是推进科技创新与产业创新深度融合的具体实践，是保障产业链韧性和安全的重要推手 [4] - 近两年来，开源鸿蒙在电力行业的应用走深向实，“电鸿”正加速实现从概念验证到工程落地，从试点成功到规模拓展的跨越 [4] - 南方电网公司作为央企，其行动展现了服务国家战略、推进开源技术创新和生态建设的担当 [4] - 电鸿为千行百业用足用好开源模式，共同推动开源鸿蒙落地见效提供了有益借鉴 [4] 对电鸿未来发展的四点希望 - 希望南方电网公司坚持需求牵引和创新驱动，把“电鸿”作为坚持长期主义的标杆 [4] - 希望“电鸿”社区充分发挥开源模式作用，加快形成高效、透明、科学的治理结构 [4] - 希望开放原子开源基金会发挥好中立的平台作用，支持“电鸿”做好与开源鸿蒙的生态协同 [4] - 希望“电鸿”积极开展国际交流合作，为全球电力行业数字转型提供优异的“中国方案” [4]

Meta的战略转型：从开源到闭源 - 公司核心战略发生根本性转变，从开源先锋转向押注闭源模型Avocado [2] - 此次转型由商业现实驱动，公司每年AI投入超700亿美元，但企业授权收入不足10亿美元，开源模式盈利困难 [2] - 为支持转型，公司进行了一系列激进动作，包括以143亿美元收购Scale AI股权并任命其创始人为首席AI官 [2][5] - 内部伴随剧烈动荡，首席AI科学家杨立昆因理念不合离职，FAIR实验室大规模裁员 [3][6] 闭源模型Avocado的技术与商业路径 - 新模型Avocado计划融合谷歌Gemma、OpenAI gpt-oss与阿里通义千问的技术亮点，采取“博采众长”策略 [2][3] - 模型主打复杂推理与长视频分析，目标对标GPT-5与Gemini 3 Ultra，计划于2026年第一季度发布 [3][9] - 发布后将仅开放API与托管服务，旨在构建“模型-硬件-广告”的商业闭环，预计带动广告收入提升10-15% [8][10] - 为保障算力，公司官宣了270亿美元的Hyperion数据中心计划 [7] 开源模式的商业化困境与行业格局演变 - 尽管Llama系列曾构建全球最繁荣的开源AI生态，下载量超3000万次，但开发者成果多流向竞争对手云平台 [2] - 与闭源模式的商业成功形成强烈反差，例如OpenAI仅凭闭源API服务在2025年就斩获约120亿美元收入 [2] - 行业进入“二元共存”新阶段，开源模型主导学术与中小场景，闭源模型凭借性能与合规抢占企业核心市场 [3] - 市场洗牌加速，头部企业倾向于通过闭源构建护城河，而DeepSeek、Mistral等玩家有望承接Meta留下的开源生态空白 [4] 中美AI巨头战略路径差异 - 美国巨头以闭源为主，商业闭环清晰，如OpenAI的订阅制与企业API，谷歌的闭源API与云服务融合 [11] - 中国玩家采取开源与闭源并行策略，如阿里通义千问采取“开源引流+闭源变现”模式 [11] - 技术路径差异：美国以闭源保护壁垒并推动前沿能力，中国通过开源弥补单点短板并加速行业落地 [11] - 迭代节奏差异：美国以半年或年为单位更新一代，中国则以周或双周为单位进行高频小版本迭代，开源社区驱动更快 [13]

中国开源生态发展现状与规模 - 截至2024年底，中国活跃开源项目已超过300万个，活跃开源开发者达227万人，形成规模宏大、结构多元的开源人才队伍 [1] - 开源欧拉社区成员单位超2100家，全球贡献者突破2.3万人，用户数超过550万 [1] - openEuler系列操作系统累计装机量于2025年底将超过1600万套，已成为中国行业数智化首选操作系统，在互联网、通信、政务、金融、公共事业和能源等行业实现规模化应用 [1] 开源在关键技术与产业领域的突破 - 开源模式正重构AI竞争格局，中国在开源大模型领域处于领先位置，Qwen、DeepSeek等均在国际评测榜单名列前茅 [1] - 360集团开源视觉语言对齐模型FG-CLIP2，在29项权威公开基准测试中超越了Google的SigLIP2与Meta的MetaCLIP2，标志着在AI基础模型领域取得突破性进展 [2] - 在硬件领域，以RISC-V为代表的开源架构快速崛起，未来开源RISC-V将引领下一代AI算力体系，为后摩尔时代的自主创新提供重要机遇 [1] - 开源鸿蒙、开源欧拉等操作系统项目不仅在代码量与贡献者规模上实现量级突破，还在金融、航天等关键行业完成规模化落地 [2] 开源社区与平台的发展与转型 - 北京亦庄建设国内首个AI开源根社区“模力方舟”，已上线超1.6万个开源模型、超1万项数据集，旨在打造具有全球影响力的开源创新高地 [3] - 浪潮的UBML开源社区以“可视化开发+开源共享”为核心，大幅降低应用搭建门槛，帮助中小企业快速构建系统，并为开发者提供低试错成本的创新载体 [2] - 开源社区正向智能开发社区转型，以大模型能力为核心重构社区的技术底座、协作模式与价值生态，推动开发从“工具辅助”迈入“智能协同”新阶段 [3] - 开源社区价值落地需要构建从创作、反馈到变现的完整闭环，打通社区与应用市场的链接通道，让开发者分享的智能组件通过商业应用实现价值变现 [4] 政策与生态支持体系 - 北京经济技术开发区实施“开源聚力行动”，通过“科创十条”、“AI二十条”、“人才十条”等专项政策，系统性支持开源项目和企业发展 [3] - 开放原子开源基金会完善项目孵化、人才培养等全链条服务，通过人才评价机制、活动推动开源融入教学与实践，构建规范社区环境与完善激励机制 [3]

全球AI独角兽排名与估值格局 - 根据《2025全球独角兽企业500强报告》，成立仅两年多的中国AI公司DeepSeek以1.05万亿元的估值跻身全球第六大独角兽企业，在中国企业中仅次于字节跳动，位列第二 [1] - 在全球前十名独角兽榜单中，人工智能是核心赛道，OpenAI估值2.1万亿元，Anthropic估值1.28万亿元，DeepSeek估值1.05万亿元，xAI估值7910亿元 [2] - 中国企业在榜单中表现突出，除DeepSeek外，字节跳动以2.21万亿元估值位列全球第二，阿里云以8050亿元估值位列第七，蚂蚁集团以6138亿元估值位列第十 [2] DeepSeek的市场表现与竞争动态 - DeepSeek在2025年初实现爆发式增长，其App上线仅一个月月活跃用户规模便突破1.8亿，登顶国内AIGC应用榜首，3月进一步增长至1.94亿 [3] - 市场竞争激烈，2025年5月DeepSeek月活降至1.69亿，9月被字节跳动的豆包以1.72亿月活反超，背后是巨头的大规模资本投入，如字节跳动2024年AI资本开支达800亿元，阿里巴巴有三年3800亿AI基础设施计划 [3] - 公司通过持续技术迭代应对竞争，2025年12月1日发布的DeepSeek-V3.2模型在多项基准测试中推理能力达GPT-5水平，接近谷歌Gemini-3.0-Pro，新模型发布后其全球生成式AI工具流量份额从10月中旬的3.7%回升至11月中旬的4.2% [3] 生成式AI技术方向与全球巨头投入 - 当前生成式AI形成三大技术方向：纯文字生成、图像生成和视频生成，文字生成以DeepSeek、GPT系列为代表，图像生成以Midjourney、Stable Diffusion为代表，视频生成是最新竞争焦点 [4][5][6] - 国际AI巨头动作频繁，谷歌推出多模态大模型Gemini 3和图像生成模型Nano Banana Pro，在图像和视频生成质量上达到新高度 [6] - 微软、谷歌和Meta三大美国科技巨头在2025年第三季度合计投入780亿美元用于AI相关资本支出，同比增长89%，大部分资金流向数据中心建设和GPU采购 [6] DeepSeek的开源策略与成本优势 - 与国外巨头主要采取闭源模式不同，DeepSeek选择了开源路线，公司创始人认为在颠覆性技术面前闭源形成的护城河是短暂的 [6] - 开放策略使DeepSeek的API定价极具竞争力，DeepSeek-V3的输入成本最低可达每百万tokens 0.5元，约为GPT-4 Turbo成本的七十分之一 [6] AI对行业生态的重塑与新兴机遇 - 人工智能正深刻改变多个行业生态，如在编程领域提升开发效率，在艺术创作改变画师工作方式，在影视行业从剧本创作到后期制作无处不在 [7] - AI的普及在改变传统职业形态的同时，也在催生大量新兴岗位，如AI训练师、提示词工程师、大模型伦理审查员等，形成人机协作新模式 [7] - AI并非简单地取代工作，而是重塑工作结构并扩大经济整体规模，类似于计算机辅助设计对工程领域的革新 [7] AI发展的基础设施与能源约束 - AI竞争底层是算力的较量，而算力的核心约束正从芯片供应转向电力短缺，微软首席执行官指出当前AI发展最大瓶颈是电力短缺 [8] - 中国拥有全球最大规模的电力基础设施和快速增长的可再生能源产能，截至2025年9月，中国新型储能装机容量已突破1亿千瓦，占全球总量的40%以上，为AI产业提供独特能源保障 [8] - 电力优势正转化为AI发展的战略机遇，庞大的AI算力需求也在反向推动中国储能技术革新和智能电网建设 [8] 中国AI发展的潜力与独特路径 - DeepSeek以开源模式和极致性价比在短时间内崛起，揭示了中国在人工智能领域的发展潜力与独特路径 [9] - 全球生成式AI竞赛在多个维度展开，中国凭借庞大的市场需求、不断完善的技术生态和独特的能源优势，正在形成差异化竞争力 [9] - AI的未来发展将更加依赖人与技术的协作共生，技术进步会颠覆传统工作模式，但最终会创造更多新的职业类别和经济机会 [10]

关于选择与决策 - 决策应基于非对称风险原则 即用极小可控的代价去搏无限的未来 核心是确定并接受最坏的下限结果 同时看到巨大的上限潜力[5][7][8] - 蔡崇信在1999年放弃百万年薪 以500元月薪加入阿里巴巴 其决策逻辑是即使创业失败 凭借耶鲁法学学位和投资经验仍可回香港继续职业 而成功则可能参与创建改变世界的互联网巨头[5][7] 关于创新与客户需求 - 公司的创新并非源于顶层设计 而是紧跟并解决客户的具体痛点 例如为解决小企业海外销售需求创建B2B网站及英文网页 为解决网购信任问题创建支付宝[9] - 阿里云的诞生源于内部成本压力 当时使用IBM服务器、Oracle数据库和EMC存储成本过高 公司被迫自主研发以处理淘宝海量交易数据[10] - 创新的关键在于回到业务中 解决客户卡点或自身报表中“痛得受不了”的问题 而非盲目追风口或收购[11] 关于竞争与系统优势 - 在AI等领域的竞争 最终胜利取决于普及率 而普及的关键在于成本 公司认为中国在AI应用上具备结构性成本优势[12][14] - 具体成本优势包括：中国电力传输年投入达900亿美元 美国为300亿美元 导致中国用电价格比美国便宜40% 在中国建设数据中心造价约比美国便宜60% 此外拥有大量工程师资源利于体系落地[13] - 竞争策略在于构建系统级低成本优势 以稀释对手的单点技术优势 通过更低的运营、获客、交付成本在长期发展中获胜[14] 关于商业模式 - 公司将核心能力开源以建立护城河 在周边服务上实现盈利 例如开源AI模型 但通过提供配套的云服务、算力、数据存储及网络安全防护来赚钱[15] - 商业模式可概括为“把‘可能性’免费送出去 把‘确定性’卖出高价” 即免费提供核心产品或方法论 对协同编辑、云端存储、独家素材库或落地陪跑等增值服务收费[16] 关于管理与团队建设 - 管理的核心是寻找并依赖比自己更聪明的人 无论是在公司还是职业体育团队（如NBA篮网队）中都是如此[17][18] - 留住顶尖人才的关键是提供有竞争力的高薪 管理者需说服董事会为此付费 因为其价值值得投资[19] - 信任团队至关重要 如果管理者不信任团队 其自身将成为团队最大的瓶颈[18][19] 关于个人成长与技能 - 在AI时代 需要掌握两类核心技能：一是“看懂世界” 即快速掌握新知识并建立分析框架解决问题的能力 二是“看懂人心” 即理解人性与心理学[20][21][22] - 建议学习的专业包括编程、数据科学、心理学、脑科学、生物学和材料科学 编程有助于将模糊需求拆解为具体指令 从而建立分析框架[20][21][22] - 商业成功需要逻辑与对人性的理解相结合 只懂逻辑不懂人心做不出好产品 只懂人心不懂逻辑则看不清趋势[22]

全球贸易与关税冲突下的风险与挑战 - 当前不少贸易政策并非基于经济逻辑，而是源于内部政治诉求和地缘竞争，显著增加了全球供应链和贸易环境的不可预测性[8] - 关税政策冲击全球供应链和自由贸易秩序，某些国家的关税政策导致本国人失业和承受物价上涨的代价[8] - 国际社会需要更好地共享信息，促使各方充分认识全球供应链的相互依存，以融合协作方式增强供应链韧性与可持续性[8] 技术鸿沟与数字时代发展机遇 - 部分发展中国家在人工智能、数字经济等新兴领域面临被边缘化风险，可能因基础设施、技术能力和教育水平不足而拉大国家间差距[9] - 中国重视并大力倡导开源模式，能有效解决中小国家因技术、资源限制难以自主研发前沿大模型的痛点，使其以较低成本应用中国开源模型[9] - 中国科技公司坚持的开源大模型道路，有望为发展中国家带来技术溢出，让AI变革普惠全球，助力其提升自主发展能力[9] 全球经济治理与发展范式转型 - 应推进国际货币基金组织、世界贸易组织、世界银行等现有经济治理机构改革，推动资源公平分配，让发展中国家有机会发出更多声音[10] - 当今许多全球性风险如气候变化、金融危机、技术冲击都是系统性的，要求各国超越孤立短视旧思维，将合作与系统治理作为新发展范式基石[10] - 中国“十五五”规划标志着发展战略从过去依赖出口和全球贸易，转向对内生动力和普惠发展的重视，代表从“量”到“质”、从“外部驱动”到“内外平衡”的范式转变[11] 中欧合作与全球化前景 - 欧盟和中国都是世界前三大经济体，在美国决定走向分隔与孤立时，中欧关系更需紧密，双方有许多可以合作的领域，也应共同开展第三方合作[12] - 中国的对外贸易彰显强大韧性，今天跟中国贸易往来的国家比与美国有贸易往来的国家要多得多，中欧达成投资贸易协定是保护全球化、保护自由贸易的必要手段[12] - 中欧加深合作不仅关乎双方利益，更是避免历史倒退、维系全球化未来的关键，将为世界经济注入更多稳定性、确定性[12] 科技竞争与单边主义影响 - 美国政府发起的关税战最初旨在针对全球，而中国的反制最为有力，让美方认识到单边主义不可行[14] - 美国对中国的出口管制和科技脱钩，反而刺激了中国自主创新，目前三分之一顶尖期刊论文有中国作者署名，未来可能过半[14] - 中国与加拿大、澳大利亚及东盟贸易持续增长，新的区域合作正推动新的经济一体化，能有效抵御单边主义对全球化的影响[15] 全球化再校准与多边合作路径 - 全球化并未终结，而是进入“再校准”阶段，全球供应链重组更多基于安全与技术考量，而非人类实际需求，这对发展中国家构成深远挑战[16] - 增强多边合作的三个关键点：通过透明外交增强政治互信；改革世界贸易组织等多边机制，完善争端解决程序；将平等与发展置于全球贸易的中心，建立清晰规则[16] - 区域经济多样化呈现积极势头，东南亚、拉美、非洲和中东正寻求多元合作政策以增强韧性，但需确保其发展符合全球多边贸易改革方向[16] 绿色能源与中拉合作机遇 - 中国和拉美国家之间在锂电池和太阳能领域有主要合作机遇，全世界60%的锂储存在玻利维亚，而中国锂电产业已占据全球市场核心地位[17] - 玻利维亚发展锂产业面临技术、运输能力不足等短板，中国可考虑投资拉美地区，建设基础设施，在当地开采锂资源、生产锂电池产品[17] - 南美洲有很长的光照时间适宜发展光伏发电产业，玻利维亚希望学习中国经验建设光伏发电，以支持其发展自主可控人工智能的构想[18]