南美「美人魚」遊進中國：夢想在水下綻放
2026-03-04 02:43 8,125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)
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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