水利部和中國氣象局聯合發布紅色山洪災害氣象預警
2025-11-13 09:04 8,836次浏览美國藥價高得離譜，川普的降價承諾更離譜。 2023年，美國處方藥支出超過6000億美元，人均支出超過任何其他國家。蘭德公司2024年的一份報告更扎心：美國處方藥價格，比其他33個經合組織國家平均價格高2.78倍。 非法移民從墨西哥偷渡到美國的事情很常見，但面對高價藥的困局，其實也有美國人反其道而行之。比如，就有買不起胰島素的美國人越過國境，去墨西哥藥店購買這種「救命藥」。 在這樣的狀況下，美國總統川普也不得不「表態」。 近日，川普致函17家美國製藥商，呼籲它們降低美國本土的處方藥價格，使其與其他發達國家的處方藥最低價格持平。 更讓人咋舌的是，川普還放話稱，他不是要將藥價下降30%或者40%，而是要降1500%！ 這種說法一聽就不對勁：降100%意味著免費吃藥，下降1500%，豈不是讓製藥企業倒貼錢？以後美國人吃藥都有錢掙了？ 這顯然不可能。 川普為什麼會說這種「離譜話」？分析認為，一方面和他愛用誇張說辭的性格脫不了干係，另一方面，恐怕也說明他沒想認真解決這件事。 美國藥品價格之所以畸高，主要原因就是政府缺乏協商價格的能力。 獨佔專利的大型藥企可以隨意確定藥品價格，不受任何管制。凱澤家族基金會的調查結果顯示，近四分之一的美國人表示，自己「吃不起藥」。 這麼多年來，不管美國政府做出怎樣的嘗試想要改變現狀，都無法撼動藥企的巨大政治影響力。 當然，藥企有一套自己的說辭，稱「高藥價才能鼓勵新藥研發和創新」，如果藥價降低，那麼就沒有企業研製新藥，製藥技術就無法進步。 但根據本特利科學與工業融合中心的一項新研究，美國國立衛生研究院 (NIH) 在2010年至2019年期間，為354種藥物的研究投入了1870億美元。倫敦政治經濟學院的報告稱，NIH對新藥研發的投資，比製藥企業的投資要多。 這說明，美國政府機構才是新藥研發的主要投資人。說白了，美國納稅人自己掏錢支持新藥研發，到頭來還得花天價買藥，藥企成了最大贏家。 為了維持這種「躺著掙錢」的狀況，藥企花起錢來毫不手軟。 根據美國醫學會2020年的一項研究，從1999年到2018年，製藥行業和保健品行業共花費47億美元遊說，平均每年2.33億美元。 而在2020年之後，遊說費用繼續水漲船高。根據OpenSecrets的數據，製藥行業在2021年砸了近3.9億美元用於遊說。 錢花哪兒了？美國國會的議員身上。 2020年STAT的一項分析發現，當年超過三分之二的美國國會議員，收到了來自製藥公司的資金捐贈。 2024年，100名現任美國參議員中，至少有72人從製藥公司獲得了至少1萬美元，其中12名參議員獲得的捐款金額超過10萬美元。 美國製藥企業花了這麼多錢，為的是不讓政府插手藥價協商，以維持高價。 川普解決藥價的誠意也值得懷疑，不光是藥企的政治影響力很難撼動，更因為川普本人就是大藥企的「好朋友」。 川普嘴上說要降低藥品價格，可他做的事看起來像是「一屁股坐到了藥企那邊」。 2017年1月11日，還沒上任的川普就嚴厲抨擊美國藥企「逍遙法外」，並表示政府應該協商藥品價格。 但川普上任之後，就收到了輝瑞公司提供的100萬美元捐款。2017年底，川普還直接任命大型製藥公司高管亞歷克斯·阿扎爾領導衛生部，被批「讓狐狸看守雞舍」。而川普的減稅政策，更是讓大藥企獲益匪淺。 近日，川普剛宣布讓藥企降低成本，第二天輝瑞公司CEO便現身他的籌款活動……如果說他倆只是去打高爾夫，有人相信嗎？ 如此看來，美國政治的遊戲規則下，想要讓藥價真降下來，恐怕是一件「很難完成的任務」。川普的「降價承諾」，聽聽就好。 (「三裡河」工作室）
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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