美國向印度揮出了一記「重拳」。 7月30日,川普公開稱印度經濟「已經死了」。8月6日,他籤署行政令,以印度「進口俄羅斯石油」為由,對其輸美產品徵收額外的25%關稅。 根據7月31日的另一道行政令,從8月7日起,美國開始徵收第一輪25%的關稅。兩輪疊加後,印度輸美商品稅率升至50%。 國際評級機構穆迪認為,這一懲罰性關稅將對「印度製造」構成嚴峻挑戰。 2024年,美印雙邊貿易總額約為1300億美元。印度對美主要出口產品包括藥品、汽車零部件、電器產品和寶石。若懲罰性關稅全面生效,印度製造業競爭力將受到削弱。彭博經濟研究估計,印度GDP增速或因此放緩0.9個百分點。 印度總理莫迪曾對爭取美印經濟合作抱有幻想。出於地緣政治考量,這些年來美國政府一直在拉攏印度。跨國公司亦看好印度的增長趨勢,因其擁有年輕的人口結構、保持政治穩定。 但這場突如其來的關稅風暴,打破了這種默契。 針對「死亡經濟體」的諷刺,莫迪號召民眾支持國貨。外部壓力正炙烤著他已推行十餘年的核心經濟議程——「印度製造」(Make in India)。 「印度製造」的標識。 該計劃於2014年啟動,目標是到2025年將製造業佔印度GDP的比重提升至25%,打造全球製造中心。旗艦級項目「生產關聯激勵」(PLI)計劃,旨在扶持汽車、電信、半導體等領域,同時吸引外資、優化產業結構。 最初幾年,蘋果、富士康等頭部企業紛紛在印設廠,印度逐步成為全球第二大手機生產國,產業集群開始成形,「印度製造」似乎正在起飛。 但隨著時間推移,「硬幣的另一面」逐漸顯露。 媒體披露,除手機與藥品外,其他產業推進緩慢。部分參與企業遲遲未能動工,補貼發放比例不足8%。官方也開始放風:該計劃可能調整或終止。 路透社統計顯示,PLI計劃實施後,印度製造業的GDP佔比反而從15.4%下降至14.3%。 富士康在印度的一家工廠。 問題的根源,指向印度更深層的結構性問題。 在旁遮普邦,一個耗資超過200億盧比的鐵路建設項目,啟動近40年仍未完全竣工。土地徵用、環保審批、公用設施遷移……種種障礙環環相扣,施工進度一再拖延。 這並非孤例。 據《印度時報》披露,目前全國近580個國家公路項目面臨延期,270多個項目獲批後,因土地問題遲遲未能招標開工。 印度《經濟時報》直接點明印度製造業發展的瓶頸——工業基礎設施、物流和交通運輸不足,阻礙高效供應鏈形成;監管複雜、土地徵用緩慢、企業技術落後也構成掣肘;儘管勞動力規模龐大,但先進位造業存在技能錯配,職業培訓水平亟待提升。 如今,美國關稅政策與這些結構性問題疊加,令「印度製造」道阻且長。 美國是印度最大的出口市場,約佔印度出口的18%。凱投宏觀預計,美國加徵關稅可能致印度2025年至2026年的經濟增速從預期的7%降至近6%,嚴重削弱其製造業吸引力。 以電子製造業為例,蘋果公司原計劃到2025年將全球25%的iPhone產能轉移至印度,如今卻被迫加速向美國出貨,以規避高關稅風險。印度原本寄望的「供應鏈轉移紅利」尚未完全兌現,就面臨被關稅壁壘阻隔的可能。 莫迪的「世界第三大經濟體」願景,與那條「40年未竟的鐵路」所代表的現實,形成了鮮明對照。 要擺脫「死亡經濟體」的標籤,不論口號還是喊話,都遠遠不夠。印度須頂住內外壓力,真正拿出推動結構性改革的決心與舉措。 (「三裡河」工作室)
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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