AI 可能是美国长期衰落的导火索 20251101 摘要 美国通过财政扩张和转移支付刺激需求，推高劳动力价格，形成贸易逆 差，但维持了过去百年的经济模式。全球化失衡使利润流向美国，但依 赖债务扩张的模式难以为继，美元信用面临挑战。 AI 技术发展呈现劳动力替代效应强于需求推动效应的特点，美国难以有 效刺激需求。资本周期驱动 AI 估值上升，但过度依赖债务可能导致利率 成本和通胀压力增加，加剧商品通胀。 美国推动 AI 发展面临多重挑战，包括债务驱动带来的成本和通胀压力、 AI 对劳动力需求的收缩效应、传统能源和基础设施成本攀升，以及全球 利润分配失衡。 中国 AI 发展策略稳健，侧重 B 端业务和宏观经济稳定，地方政府积极推 进但整体思路渐进。与美国激进的 C 端模式形成对比，反映两国对风险 控制和资源配置的不同考量。 逆全球化趋势使技术难以全球化，中美科技合作竞争复杂化。中国对美 国全球化贡献减弱，美国债务扩张能力受限，难以控制全球需求和推动 技术殖民。 Q&A 美国的繁荣本质是什么？ 美国的繁荣本质是全球化的成功，即全球利润分配机制使美国能够赚取大量利 润，并维持全球需求扩张。美国通过获得全球利润来增强美 ...

镇江市科协副主席谢立新在致辞中表示，镇江市科协将继续积极推动海智计划，组织国际科技交流与合作项目申报，旨在搭建高水平的学术、产业国际科 技交流合作平台，推动产学研融通创新，引导海外高端智力资源为镇江科技和产业发展服务，让国际科技交流合作在镇江开花结果，更好地形成"专家聚 镇江、科技促发展"的生动局面。 扬子晚报网11月3日讯(通讯员邹刚记者万凌云姜天圣)10月31日下午，由镇江市科协、丹阳市科协共同举办的"数字孪生技术在新产品开发中的应用"专题 活动在琦瑞科技(江苏)有限公司举行。来自镇江市科协、丹阳市科协、丹阳高新区相关领导及相关企业技术负责人共30人参加活动。 现场 现场 现场 本次活动以"自动化创新与智能节能标准化结合、企业管理合理化改善"为主题，特邀日本专家团队进行专题分享。米思米(中国)精密机械有限公司的松浦 秀树围绕"成本竞争力与品质、时间的平衡"展开讨论；野村综研(北京)系统集成有限公司上海分公司的森川贵康分享了AI技术在制造业中的应用；现场还 连线了日本专家，伊佐先生介绍了各类节能方案，岩崎先生则重点讲解了高速度生产rotary转盘机构在琦瑞公司的应用前景。 现场 举办这次国际交流，进一步激发 ...

配售事项所得款项总额约为6308万港元。所得款项净额约为6235万港元，相当于净发行价为每股配售股 份约0.835港元。公司拟将配售事项所得款项净额(i)约30,350,000港元(占所得款项净额约48.67%)用于支 援现有业务，包括直接及╱或间接投资于AI技术开发以支援其线上游戏业务及加密货币业务；(ii)约 22,000,000港元(占所得款项净额约35.29%)用于生物科技及医疗保健业已识别AI解决方案及服务供应商 的潜在直接或间接金融投资；及(iii)约10,000,000港元(占所得款项净额约16.04%)用于集团的一般营运资 金。 格隆汇10月28日丨帝国科技集团(00776.HK)宣布，配售协议所载之所有条件已于2025年10月23日达成， 而配售事项已于2025年10月28日根据配售协议之条款完成。合共7465万股配售股份占(i)紧接配售事项前 公司已发行股本约20%；及(ii)于公布日期经配发及发行所有配售股份扩大之公司已发行股本约 16.67%，已以每股配售股份0.845港元之配售价成功配售予不少于六名承配人。 ...

（原标题：AI重塑电商：从"流量红利"到"效率革命"） 21世纪经济报道记者雷晨 每年双11都是电商行业的"压力测试场"，也是新技术落地应用的"练兵场"。2025年双11期间，从爆品选 品、直播复盘到客服舆情处理，人工智能不再是停留在概念层面的"噱头"，而是深入电商全链路的"基 础设施"。 "从平台交易数据、用户行为轨迹到库存周转记录，电商企业积累了海量结构化数据，这些数据不再是 沉睡的资产，而是通过AI分析转化为洞察市场趋势、预测用户需求的宝贵资源。"其表示。 此外，在选品环节，传统依赖商家经验的"直觉决策"正被AI驱动的"数据决策"取代。系统能够实时抓取 各平台爆款商品的销售数据、用户评论，并结合行业趋势报告，自动生成新品开发建议。这使得企业从 过去的"季度上新"加速到"按天迭代"，极大提升了市场响应速度。 据悉，"品、词、图、价"被称作电商运营的四要素，其中图片和文案直接决定转化率。传统模式下，一 个成熟的美工或文案日均产出极为有限，难以满足多平台、多SKU的运营需求。 而AI生成技术的成熟，改变了这一局面。通过智能工作流，企业可以批量生成符合平台调性的产品文 案、营销海报甚至短视频素材。 一位从业者迟 ...

21世纪经济报道记者雷晨 从香港的"试验田"到东南亚的"增长极"，山石网科的出海战略正经历一场结构性跃迁。同时，以自研 ASIC安全专用芯片为突破口，山石网科正在打破长期由海外厂商主导的技术垄断。 近日，山石网科董事长兼CEO叶海强向21世纪经济报道记者透露，自研ASIC安全专用芯片预计在今年 四季度实现小批量出货，主要面向金融、运营商等高端客户。 一系列战略动作的背后，是山石网科的全球化愿景：未来三年，海外业务占比将持续提升，目标实现国 内、海外与OEM业务利润"三分天下"。 山石网科是一家网络安全厂商，于2019年起布局信创领域，2021年正式启动安全芯片战略，并进行自研 ASIC安全专用芯片的技术研发。 "过去半年到一年的时间里，受地缘冲突影响，东南亚各国也开始关注供应链安全，他们更看重技术领 先性与成本效益的平衡，而这正是我们的优势所在。"赵京玺表示，"海外优质客户的回款周期更短、坏 账风险更低。" 因此，山石网科在制定未来三年战略时，明确将"提升海外业务占比"列为核心方向。但其同时指 出，"不是要把重心从国内转移到海外，而是在保国内基本盘的同时，持续加大对海外的资源倾斜。" 对于未来的海外布局，山石 ...

山石网科自研ASIC安全芯片将于四季度小批量出货，打破海外垄断，结合AI形成"双A战略"。同时，公 司继续大力推动海外业务扩张。 从香港的"试验田"到东南亚的"增长极"，山石网科的出海战略正经历一场结构性跃迁。同时，以自研 ASIC安全专用芯片为突破口，山石网科正在打破长期由海外厂商主导的技术垄断。 近日，山石网科董事长兼CEO叶海强向21世纪经济报道记者透露，自研ASIC安全专用芯片预计在今年 四季度实现小批量出货，主要面向金融、运营商等高端客户。 一系列战略动作的背后，是山石网科的全球化愿景：未来三年，海外业务占比将持续提升，目标实现国 内、海外与OEM业务利润"三分天下"。 从香港到东南亚 山石网科是一家网络安全厂商，于2019年起布局信创领域，2021年正式启动安全芯片战略，并进行自研 ASIC安全专用芯片的技术研发。 回溯两年前，山石网科在香港的业务基本聚焦中资金融客户，金融行业收入占比一度高达90%。但如今 这一格局已被改写，"政府行业以爆发式增长超过金融，成为我们在香港的第一大客户。"公司副总裁、 国际事业群负责人赵京玺透露。 对于未来的海外布局，山石网科的规划是：在香港继续深化政府、金融、关键 ...

公司业务举措 - 公司与华为联合举办2025泰州移动华为产品展销会，汇聚全区30余家终端产业链合作方代表[2] - 公司与vivo联合打造vivo杯摄影大赛启动仪式暨X300新品品鉴会，推动科技与文旅融合[3] - 公司通过展销会聚焦华为新品，由终端产品专家从性能、功能、用户体验等维度进行讲解，提升手机终端及周边衍生产品的认可度和销售量[2] - 公司通过摄影大赛以“早点来泰州 泰州来早点”为主题，鼓励市民用镜头捕捉早茶文化，同期启动vivo手机杯泰州早茶手机摄影展征稿活动[3] 行业合作与影响 - 通信企业与终端产业链各方的合作是技术互补的强强联合，更是带动本地就业、涵养税收的共赢之举[2] - 展销会是终端产业链上下游企业的高效联动，公司以通信产业为支点撬动地方经济循环[2] - 传统早茶文化通过数字镜头被赋予新生命力，吸引外地游客并让本地百姓感受数字科技的创作乐趣[3] - 公司未来将深化与华为、vivo等企业合作，探索5G、AI等技术在产业、文旅领域的新应用，为地方经济培育更多增长极[3] 战略方向 - 公司以产业协同比作笔、科技服务为墨，串联政企合作，为地方经济高质量发展注入新动能[1] - 公司站在新起点，继续锚定服务地方发展、惠及民生福祉的初心[3] - 公司未来将以更实举措、更暖服务，携手合作伙伴共筑产业新高地，陪伴市民共赴美好生活[4]

与会专家们达成了一个基本共识：中国资本市场正站在从规模扩张到功能重塑的历史转折点上。数据显 示，当前A股总市值已突破百万亿元，但与GDP之比仍不足80%，远低于美国（223%）、日本 （178%）和印度（125%）的水平。 21世纪经济报道 记者 崔文静 实习生 张长荣 北京报道 10月26日下午，北京一场以"学习四中全会精神，展望中国资本市场'十五五'"为主题的学术研讨会吸引 了国内顶尖经济学者的目光。在党的四中全会刚刚闭幕、即将发布"十五五"规划建议稿的关键时点，这 场由万博新经济研究院与中国人民大学中国资本市场研究院联合主办的研讨会，恰如其分地为中国资本 市场未来五年的发展路径提供了前瞻性思考。 如何实现向两百万亿市值的跨越，如何在"十五五"期间更好地发挥资本市场的"枢纽"功能，成为研讨会 讨论的焦点。 全国社会保障基金理事会原副理事长王忠民在发言中提出了一个引人深思的观点："当我们还在为每个 市场波动而焦虑时，全球资本正在重新评估中国资产的价值。"这句话道出了当前资本市场面临的双重 挑战：一方面需要完善市场基础制度，另一方面更需要从根本上转变对资本市场功能的认知。 认知破局：股市不是提款机，而是创新孵 ...

核心观点 - 报告的核心论点是，无论人工智能是否构成真正的科技革命，在当前美国资本主义框架下，其发展都将加剧经济的内在矛盾，可能导致金融泡沫破裂的短期危机，或引发通缩与社会矛盾激化的长期困境 [3] - 人工智能科技革命的最终影响可能是推动全球政治经济向社会主义模式靠拢，因为社会主义模式在理论上为解决技术革命带来的分配悖论提供了更彻底的框架 [3] 理论框架：科技革命的资本论视角 - 从《资本论》的视角看，科技革命本质上是一个通缩过程，资本为逐利而创新，但创新扩散的宏观结果却是社会平均利润率下行，这构成了微观理性与宏观结果的悖论 [3][9] - 企业通过技术创新提高生产率以获取超额利润，但竞争会导致技术扩散，使得商品价格下降，超额利润消失，最终利润率趋同于低位 [9][11][12] - 技术变革对劳动力需求的影响通过三种效应博弈：替代效应（资本替代劳动力）、恢复效应（创造新任务）以及仅提升要素效率，其净结果决定了劳动力份额的最终走向 [13] - 当技术创新无法维持利润率时，金融化会延迟矛盾，即通过金融投机补足利润，用债务扩张刺激虚假需求，但金融泡沫最终爆破时，宏观利润率将以更剧烈形式回归下行趋势 [12] 历史验证：美国科技革命的独特路径 - 美国1947-1987年处于“平衡期”，自动化取代人力与创造新任务相互抵消，劳动份额保持稳定，工资随生产率同步增长 [20][23] - 1987-2017年进入“失衡期”，自动化加速而新任务创造减速，任务内容向资本倾斜，导致劳动份额下降，工资增长与生产率脱钩 [23][24][30] - 1987年后美国劳动力薪资增长部分依赖政府转移支付的支持，美国个人收入中转移支付的比例持续上升，截至2024年占比达到18.29% [31][32][33] - 美国通过“债务-消费循环”机制维持经济运行，即美债扩张驱动财政扩张和居民转移支付，进而刺激消费和贸易逆差，但当前美国国债规模已突破36万亿美元，此循环濒临崩溃 [36][37] - 2008年后金融资本膨胀与产业空心化加剧，美联储总资产在2021年一度达到8.7万亿美元，但制造业投资占比从2008年的12%降至2021年的10%，资本大量流向股市回购 [38][39][40] - 美国破解科技革命内在矛盾的独特路径依赖于摩尔定律指引的持续技术迭代、金融资本创造的垄断商业模式，以及全球化将供给竞争转移至其他国家和地区 [45][46][47] 当下应用：AI作为科技革命的评估 - 与互联网革命曾提振劳动份额不同，本轮人工智能革命的特征是替代效应更强而恢复效应滞后，可能从一开始就直接压制高收入服务业的需求 [3][71][72] - 从全要素生产率看，美国在1985年后的技术进步更偏向“商业模式”革新，科技革命特征不显著，全要素生产率增长陷入停滞 [61][62][63] - 美国本轮人工智能投资增速已接近互联网革命时期峰值，2025年第二季度美国GDP在剔除信息技术投资后同比增速出现走弱，显示其影响不可忽视 [75][76] - 互联网革命期间（约1995-2005年），美国政府杠杆率上升，通过公共支持弥补被抑制的恢复效应，而当前美国政府杠杆率亦创下历史新高 [64][65][66] 美国发展AI的路径依赖与必要条件 - 美国发展人工智能面临系统性的“不可能三角”困境，其前提需要降息、更大规模的财政刺激以及美元信用体系的稳固三者协同，但目前难以实现 [3] - 人工智能后续资本开支的渗透依赖于利率下行，因为除头部科技巨头外，美国政府部门和企业部门对融资成本敏感，而当前美国政策利率和10年期国债收益率均处于高位 [77][78] - 政府持续的公共支持有赖于美国债务扩张和全球化模式的持续运行，即企业全球收割利润→利润回流支撑美元信用→美债扩张驱动经济→资本反哺垄断企业的循环 [81] - 若美国为发展人工智能而选择降息，可能导致美债利率下行，资本回报预期减弱，引发国际资本大幅流出，进而冲击美股特别是人工智能行业 [83][84] 未来推演：AI情境下的两种未来 - **情境一：若AI非科技革命** – 人工智能叙事破灭可能导致高利率环境刺破由资本开支和预期支撑的泡沫，引发资产价格坍塌、全球资本回流逆转的连锁反应，美股泡沫破裂并使美国经济面临衰退风险 [3][87][88] - **情境二：若AI是科技革命** – 即使人工智能是真正的革命，其长期趋势仍将是通过提升资本有机构成挤压活劳动，导致利润率下行规律回归，可能引发资本过剩而消费不足的典型矛盾 [3][89][90] - 在情境二下，人工智能的替代效应强，范围突破常规任务，延伸至认知型非例行任务，而恢复效应具有滞后性强、劳动力需求密度低的特点，可能导致劳动力需求持续承压 [90] - 从《资本论》角度看，人工智能革命将导致不变资本（c）因AI设备投入而大幅增加，可变资本（v）因劳动力被替代而减少，剩余价值（m）随之减少，最终使得利润率 m/(c+v) 下行，当前观察到的AI企业利润飙升源于超额剩余价值、全球剥削和不变资本贬值等短期抵消因素 [92][93] - 报告提出，社会主义模式在理论上具有解决人工智能革命分配悖论的优势，因其根本目标是满足人民需求，可将人工智能带来的生产力飞跃直接转化为社会福祉，而不受资本增值约束，但实践中面临效率与创新、算力与模型等挑战 [94][95][96]

AI在汽车制造业的当前应用重点 - AI应用主要集中在视觉相关的质量检测、精准测量和机器人引导[2] - 各生产环节的数据收集和分析以及对办公、物流等部门的协助是重要应用方向[2] - 华为为一线产线工人提供的"问道"助手日活超3000人，帮助解决故障和处理质量问题[3] - 小鹏汽车工厂内大量部署AI视觉识别与检测，并利用大模型学习企业内部海量技术文档构建企业知识库[3] - 比亚迪从信息化数据维度和技术感知维度两个方向应用AI，形成单专业线条应用架构再组合成完整技术AI应用体系[2] AI技术演进与未来发展方向 - 华为在质检方面正从"一个场景一个模型"向"万物检测一个大模型"演进，尝试零样本学习以降低应用门槛[3] - 长安汽车下一步将探索把大模型技术用于工艺设计自动生成、跨域质量问题的根因挖掘以及故障智能诊断[2] - 小鹏汽车未来希望推动AI模型泛化进程，降低使用门槛，并推动不同场景AI应用的融合与闭环控制[3] - 大模型与小模型之间并非替代关系，未来二者是融合关系，不同场景需要不同技术方案[9] - 行业需要清晰的分工和协同机制，避免各家在个性化点上重复投入，才能实现从点到面的跃迁[6] AI应用面临的主要挑战与瓶颈 - 当前汽车产业在生产端的AI应用多是点对点的应用，单个AI工具一般专注于满足特定环境或特定工艺环节的需求[4] - 模型"泛化"问题是主要卡点，目前开发的模型针对性太强，换个场景就难以适用，推动模型泛化需要系统级建设[5] - 从技术到应用隔了很多环节，包括商务流程以及不同企业间的场景差异化和标准要求，让成果很难复制[6] - 懂算法的IT人才和懂工艺的业务专家之间存在理解鸿沟，业务与IT的配合机制等职责定位尚未完全理顺[6] - 西门子表示如今的实际生产尚未实现AI模型的大规模应用，"还需要几年时间"[3] 企业投入AI研发的驱动力与考量因素 - 理想汽车从三个维度判断投入：对QCD核心指标的贡献度、是否是未来的"门槛技术"、是否是"首发技术"[8] - 达索系统指出AI在文字、图像处理上效果显著，但在工业工艺机理层面的改善必须回归第一性原理[7] - 不同行业对AI应用的需求程度存在差别，汽车制造领域的车型更换会影响产线的使用，对AI需求可能没有产线数十年不变的行业大[7] - 绿色数智化被视作制造业跨界升维的核心动力，融合绿色技术与数字智能可助力企业突破传统生产边界[8] - 国务院提出要推动工业全要素智能联动，加快人工智能在全环节落地应用，并推进工业供应链智能协同[8] 政策支持与行业发展趋势 - 多个省份密集发布了推动"人工智能+"发展的政策文件，汽车产业成为AI赋能新型工业化的重要切入点[9] - 广东省行动方案明确聚焦汽车等优势产业，培育一批具有行业引领效应的垂直领域大模型和场景专用小模型[9] - 适配工业化场景的AI模型门槛很高，也需要有一定门槛大家才敢用，并非马上就能推出[9] - 制造业对AI的应用需要关注投入产出，找到真正实用的模型，有些模型理论上在预测故障等领域可达一定百分比但实际操作可能达不到[3]