（抗戰勝利80周年）粵港合作推出紀念抗戰勝利80周年展覽
2025-11-30 20:01 6,532次浏览文/王恩博 美國財政部發布的最新數據顯示，截至目前，美國國債總額首次超過37萬億美元。 這是什麼概念？相當於平均每個美國人背債約10.7萬美元，差不多可以買兩輛特斯拉Model Y汽車。如果把這筆巨款換成1美元紙幣，首尾相連可以繞地球赤道超過14圈。 如此大筆債務，美國能還得上嗎？會不會有一天突然「爆雷」？ 美國債務為何飛漲？ 美國債務飛漲，並非一夜之間的事，而是由多年財政赤字累積而成。 美國國會預算辦公室(CBO)在2020年曾預測，至2030財年美國國債才會達到37萬億美元。但2025年，便提前「撞線」。 主要原因有兩個： 第一，花得太多。美國政府一邊減稅，一邊狂撒錢——軍費、醫保、社會福利，樣樣不能少。最近通過的「大而美」法案，將債務上限進一步提高了5萬億美元，未來10年預計赤字還會增加超過3.4萬億美元(不含利息)。花得多、借得多，連利息也成了「吞金獸」。2025財年，美國光還利息就要接近1萬億美元，相當於每天睜眼先欠約27億美元利息。 第二，收得不夠。近幾年，美國稅收佔GDP的比例總體已低於戰後歷史平均水平。儘管對外屢屢揮出關稅大棒，但對內大規模減稅疊加經濟結構變化，仍然讓財政收入增速趕不上支出膨脹。有專家指出，現在美國的債務每5個月就多出1萬億美元，這幾乎是過去25年平均速度的兩倍。 巨額債務能否還上？ 很多人會說，美國不會破產，因為它可以自己印錢。 的確，美國的債務幾乎全部以美元計價，而美元是其自己發行的貨幣。理論上，美國總能用新債換舊債，把帳一直「滾」下去。美國財政部數據顯示，約四分之一的美債由政府內部持有，比如社保信託基金，相當於左口袋欠右口袋。 而且，2024年美國經濟總量超29萬億美元，美元是全球儲備貨幣，美債依然是世界上最受歡迎的安全資產。國際貨幣基金組織(IMF)也認為，美債短期違約風險很低。 但問題是，這種借新還舊的利息成本正越來越高。 國際信用評級機構穆迪今年5月宣布，將美國主權信用評級從Aaa下調至Aa1，理由正是美國政府債務和利率支付比例增加。 此前，惠譽、標準普爾已經下調了美國的主權信用評級。這意味著，美國在三大主要國際信用機構中的主權信用評級均失去了AAA的最高等級。 還不上債會怎樣？ 美國知名智庫布魯金斯學會警告，如果投資者開始懷疑美國的還債能力，後果可能是多米諾骨牌式的：國債利率飆升、美元貶值、進口價格上漲，股市和債市同步大跌。 在全球金融體系中，美元的作用牽一髮而動全身。據IMF數據，全球近六成外匯儲備是美元，幾乎所有石油、黃金、大宗商品都用美元定價。如果美國財政失控、債務爆雷，就像在金融體系的心臟引爆一顆炸彈。這不僅是美國的問題，而是全世界的系統性風險。 雖然美債短期內不太可能會像某些「爆雷預言」那樣瞬間崩掉，但債務雪球越滾越大，財政空間就越被壓縮。靠著經濟體量和美元霸權，美國當然可以繼續「躺著還錢」，但也可能在某個臨界點被迫作出痛苦選擇。 更重要的是，這筆帳不是美國一個國家的事。全球經濟已在同一條船上，一旦債務風浪翻船，浪頭會打到每一個人。在這個問題上，美國該長長心了。
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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