滬指突破3800點創10年新高，AI、晶片概念爆發
2026-03-23 15:48 9,859次浏览在美國關稅政策再成焦點之際，諾貝爾經濟學獎得主保羅·克魯格曼(Paul Krugman)近日接受英國《金融時報》播客節目邀請，與《金融時報》首席經濟評論員馬丁·沃爾夫(Martin Wolf)展開對話，製作推出六期特別節目《沃爾夫-克魯格曼對話》，討論了美國在川普政府政策下面臨的信任危機和治理崩潰的風險，特別對川普政府的貿易與關稅政策進行了罕見的系統性批評。 △克魯格曼在《金融時報》播客節目中，對川普政府的關稅政策進行了尖銳批評 克魯格曼在訪談中說，川普政府正將關稅從一個經濟調節工具變為赤裸裸的「政治威脅手段」，不僅破壞了全球對美國制度的信任，也正在侵蝕美國國內的治理基礎。 「談則減稅，拒則懲罰」的新秩序 克魯格曼認為，川普在任期間對中國、歐盟及其他經濟體不斷揮舞關稅大棒，意在逼迫對方就範，這種「威脅即政策」的做法已成為一種新型經濟外交常態。克魯格曼直言，該策略正在顛覆自布雷頓森林體系以來美國所主導的「規則型貿易秩序」，將其引向一個以「力量至上」為導向的非制度化時代。 △在《沃爾夫-克魯格曼對話》第一期節目中，克魯格曼批評川普常以「一條推文決定政策」的方式來調整關稅，其無序性與不可預測性導致全球市場對美國失去信心 「這不僅是對經濟學理性分析的否定，更是對合作機制的根本破壞。」克魯格曼強調。他舉例稱，川普政府對墨西哥、加拿大和中國等主要貿易夥伴頻繁更改關稅威脅言辭，嚴重打擊了投資者和企業對未來政策環境的預期穩定性。「當經濟行為者不再相信規則本身具有連續性，而是擔心哪天總統發一條推文，稅率就變了，這不是市場經濟，而是政策投機。」 從制度經濟體滑向「尋租國家」？ 這次訪談中，克魯格曼提出一個判斷：如果關稅政策工具繼續被武器化，美國將愈發像一個「尋租型國家」(rent-seeking state)，即決策權不再由制度和法治約束，而成為政治集團或個人謀取短期利益的手段。 「在某種意義上，川普的關稅政策展示了他眼中『總統權力』的極限邊界——不是去調和利益，而是用威脅製造服從。」克魯格曼表示，這種做法讓他想起一些治理脆弱國家的「強人統治」模式。 克魯格曼進一步表示，正是這種任意性極強的行政權使用方式，正在導致「制度信任的崩塌」，不僅損害了美國在全球經濟治理中的正當性，也動搖了其作為「安全資產提供者」的地位。克魯格曼說：「你不能一方面要求全球資金繼續信任美元、美國國債，一方面又在國內政治與國際政策上大搞不確定性。」 關稅邏輯背後的「美國優先」困境 克魯格曼強調，川普對關稅的使用並非源自嚴謹的產業保護主義邏輯，而是一種民族主義情緒的表達工具，是其「美國優先」政策的直接延伸。 他分析稱，這種情緒政治化的關稅政策雖然短期內可帶來選舉紅利，但長期來看，其實際經濟收益微乎其微，甚至可能引發全球供應鏈脫鉤和美國製造業成本上升。 克魯格曼警告說：「關稅從來都不是孤立存在的，它必然引發連鎖反應。而這種反應的最大受害者，往往是本國消費者與小企業。」 經濟學家的「悲觀旋律」 在訪談節目結尾，當主持人請嘉賓選擇一首代表當前情緒或觀點的歌曲時，克魯格曼選擇了美國已故著名女歌手卡羅爾·金(Carole King) 的名曲《為時已晚》(It's Too Late)。克魯格曼表示，雖然這首歌並非關於政治，但它的憂鬱旋律和「為時已晚」的主題，卻恰如其分地表達了他自己對美國制度滑坡的無奈與悲觀。 《金融時報》評論認為，克魯格曼的言論，在當下的美國政壇語境中頗具警世意味。美國是否會徹底從「制度主義」滑向「工具主義」，將是全球密切關注的焦點。(央視記者 武衛紅)
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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