中國學生在瑞典拍敏感設施標牌被抓
2025-11-06 14:45 9,462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。
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代，Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元，如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹，截至今年6月底，中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會，國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏，國家數據局副局長沈竹林，國家數據局副局長陳榮輝，國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就，並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會，介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示，2024年初，中國日均Token的消耗量為1000億，截至今年6月底，日均Token消耗量已突破30萬億，1年半時間增長了300多倍，這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出，人工智慧快速發展，與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家，多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡，高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來，中國大力推動高質量數據供給，出臺高質量數據集建設相關文件，多部門聯合推動相關工作。同時，持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底，中國已建設高質量數據集超過3.5萬個，總體量超400PB。據悉，1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片，400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹，截至今年6月底，中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣，數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例，高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說，中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%，有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強，推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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