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。
天津8月9日電 (記者 王君妍)國家超級計算天津中心聯合主辦的「天河-天開智慧醫療創新發展大會」8日在天津舉行,會上發布了多項天河超算賦能智慧醫療的成果。 8月8日,天河-天開智慧醫療創新發展大會在天津天開高教科創園舉辦。進一步加速推動超算算力轉化為生產力,強化天河賦能醫療健康領域的創新發展與高質量發展。記者佟鬱攝 會上,國家超級計算天津中心、智臨天河科技有限公司牽頭與多家醫療機構共同啟動了AI原生醫院建設,未來將重點聚焦醫療垂直大模型、醫療智能體和醫療應用場景的研發和落地緊密合作,共同致力於推動醫療模式變革。 據悉,隨著醫院信息化、數位化水平的持續提升,智能化建設成為當前醫療行業發展的重要趨勢。人工智慧如何實現與醫院管理、診療、服務等環節的深度融合,是推動智慧醫院高質量建設的重要課題。天河團隊通過近10年實踐,探索出了一條高效路線,提出了「AI原生醫院天河方案」。 團隊相關負責人介紹,「AI原生醫院」是以智能化醫療為核心,融合新一代人工智慧、大數據、雲計算、移動網際網路等前沿技術,重構醫療服務、業務流程和信息架構,使其具備持續學習、自主決策與自動優化的能力,從而實現智能化、個性化與全局協同的全新醫療模式。 與傳統分散式的AI+醫療應用不同,「AI原生醫院」將多種技術融合應用,人工智慧用於輔助診斷、預測風險;大數據整合電子病歷、影像等數據支撐決策;雲計算支撐數據存儲、處理;移動網際網路支撐遠程診療等。 此外,國家超級計算天津中心聯合天津中醫藥大學、現代中醫藥海河實驗室等合作機構正式發布「天河·靈樞」中醫藥大模型2.0,使用了更大規模的中醫專業領域訓練數據,涵蓋《黃帝內經》《傷寒論》《金匱要略》等經典著作、「十四五」規劃標準教材以及現代中醫臨床指南和真實世界診療記錄,顯著提升了模型中醫專業內容的理解與辨證邏輯能力。據介紹,在診斷準確率方面,2.0版本較1.0版本提升了約18%。(完)
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