外交部：美方應停止挑撥離間、無事生非
2026-01-28 20:12 3,249次浏览上周，美國政府確定了對多個國家和地區徵收「對等關稅」的稅率。美國一些人試圖通過行政手段重塑國際貿易格局，其深遠影響將大大超出始作俑者的預期。極限施壓舉措雖然短期內榨取了些許利益，卻嚴重透支了美國的國家信譽。從某種意義上講，美國的霸凌行徑給全球加速「去美國化」進行了一次廣泛的思想動員。 7月31日，美國總統川普籤署行政令，宣布上調從近70個貿易夥伴進口商品所適用的從價關稅稅率。白宮發布的信息顯示，絕大多數貿易夥伴的商品在進入美國市場時將適用從10%至40%不等的關稅稅率，新的關稅稅率將在行政令發布7天後開始實施。 今年以來，美國政府宣布所謂「對等關稅」，片面強調「美國吃虧論」，以極限施壓陷全球經濟發展於險境，嚴重衝擊了全球貿易、投資、金融體系，為世界經濟復甦蒙上陰影。近期，美國還聲稱與多個經濟體達成貿易協議，似乎極限施壓取得了效果。不過，越來越多的美國人開始意識到關稅對自身利益造成的損害，而那些被迫讓步的國家、地區並非心甘情願接受美國的脅迫，全球各方正積極尋找替代方案來應對美國加徵關稅的衝擊。時間越久，對保護主義損害各方利益的本質就看得越清，不斷加速全球「去美國化」，進而對世界經濟走向產生長期影響。 美國加徵關稅以減少貿易逆差、保護國內產業並推動製造業回流的目標難以實現。關稅作為價格幹預工具，在抬高進口商品成本的同時，並未解決美國本土製造業面臨的勞動力短缺、基建成本高等結構性問題。這導致製造業回流進度顯著滯後於政策預期，供應鏈調整也推高了本土企業的生產成本。同時，關稅成本通過價格傳導機制主要轉嫁至美國消費者，削弱了居民實際購買力，與美方一些人聲稱的「保護民生」目標相去甚遠。 加徵關稅舉措破壞了現行多邊貿易體系的非歧視原則，可能導致全球貿易量系統性萎縮。加徵關稅不僅推高跨國交易成本，更迫使企業重構供應鏈，從追求效率的經濟全球化布局轉向強調安全的區域化配置。產業鏈的區域化重組雖能規避部分關稅風險，但必然伴隨資源配置效率的損失，這種效率折損最終體現為全球範圍內的通脹壓力，即使是美國也無法置身事外。 同時，現代製造業依賴高度專業化的全球分工，中間品跨境流動構成價值鏈的核心紐帶。美國對零部件和半成品加徵關稅，直接抬高了本土製造業的投入成本。汽車、電子等深度融入全球價值鏈的行業受影響尤為顯著，其生產成本的上升不僅削弱國際競爭力，更可能引發投資縮減與產能轉移。即便未來關稅政策調整，企業為規避政策不確定性建立的冗餘供應鏈也將持續推高運營成本，而這正是美國國家信譽透支以後產生的惡果之一。 當美國單邊行動削弱世貿組織爭端解決機制的有效性時，不僅改變貿易流向，更將重塑國際經貿規則體系。當更多國家採用本幣結算、共建區域產業鏈時，傳統以美元和美國市場為核心的貿易體系面臨根本性挑戰，長期可能加速多極貿易格局的形成。當世界開始繪製「沒有美國」的貿易版圖時，華盛頓的霸權根基已然動搖。 美國在1930年實施的《斯姆特—霍利關稅法》曾引發全球貿易大幅萎縮，將世界拖入大蕭條。近百年後，美國政府挑起的關稅戰已觸發相似風險。今年4月下旬，世界貿易組織預計2025年世界商品貿易量將下降0.2%，比「低關稅」基線情景下的預期低近3個百分點，「如情況惡化，全球貿易量可能會進一步萎縮」。 但是也要看到，今時今日，覺醒的「全球南方」已不再如當年那般被動承受，而是主動重構規則，開闢新天地。當歐盟車企轉向亞洲市場、東南亞工廠調整供應鏈、拉美國家擁抱金磚體系時，一個清晰的信號已然浮現：通過脅迫贏得的協議終將被時間瓦解，而被迫低頭的國家和地區正悄悄用行動抵制單邊主義。美國一些人肆無忌憚的極限施壓，恰恰成為全球「去美國化」的催化劑。(本文來源：經濟日報 作者：連俊)
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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