子沐研究-2月25日-深度，纵观各国经济发展的底层逻辑，我国已经找到打开国运的正确开启方式。

产业链是国运的基础

20世纪的美国，通过普及电力，带动机械自动化的大发展，一举替代了英国的国际地位，成为工业领域的领导者。二次大战结束后，日本和德国通过汽车产业，实现经济的大发展。历史学者的总结认为，产业链是国运的基础，选择什么领域的产业链就会带来与之对应的国运。

从贫穷到富裕，朝鲜战争带来的和平，成就了固定资产投资的大市场，是房地产及其产业链让我国走出2008年的全球金融危机。在当前经济转型的过程中，我们把高铁、汽车、光伏等制造业及其产业链作为房地产产业的替代品，这多少都有效仿当年日本和德国的国家战略。

而现在，人工智能的技术突破，给机器人、尤其是人形机器人注入了灵魂，推动机器人领域的研发突飞猛进，如今正在形成新的产业链。这一新兴产业覆盖了所有被美国制裁的领域，包括但是不限于：芯片、半导体、人工智能、量子计算、电子信息等等。

而人工智能给机器人注入灵魂后，机器人市场不仅全覆盖了现在有汽车产业链，还无限扩大，无法确认边界。

由此，我国正在形成AI制造的新领域，这也是历史学家公认结论：技术革命支撑大国国运。

AI进入群雄逐鹿时代

国家统计局公布的数据显示，2024 年我国国内生产总值(GDP)达134.90万亿元人民币。美国的GDP是29.16万亿美元，折合成人民币是209.15万亿人民币，两国之间的差距还有76亿人民币的绝对量，我国的经济还要增长近60%才能赶上美国。

那么在2025年，在DeepSeek等人工智能的加持下，会达得到什么样的结果呢？目前来看，保住5%的增长率，是不是轻而易举呢？

其实，我国从2017年开始，就已制定了“新一代人工智能计划”，并要求在2030年之前，成为世界人工智能的领导者和创新者。

先来看看美国的权威研究机构美国高盛的研究报告。该报告显示，在未来十年，我国人工智能的发展会提高8%的生产率，而美国能提高15%的生产率，在人工智能的应用方面仍大幅落后于美国。

而这种差异源于技术的普及程度，其原因在于，我国50%的就业岗位集中在以基础设施为核心的基建领域，包括手工业、建筑业、农业、公务员、服务业等。

在这些行业普及人工智能会带来更多的失业人员，更高的失业率。与此对应的是，财富会流向更小众的、没有税收负担的群体。更为重要的是，这一群体可能不是以红色为代表那一部分人。

但是，从我国的政策制定来看，与高盛的报告有所不同。

目前人工智能领域仍处于发展初期，正处于草根的群雄逐鹿阶段，我国政府还没有试图掌控人工智能。而且，“民营企业家座谈会”说明，要想快速的发展人工智能，国有的研究体系显然失效了，反而更需要民营企业自主创新，反向带领我国科研领域的发展。因此，我们看到的是各地方政策正在赋予民营企业更多的自主权。

我国的监管系统有个特点，那就是“一放就乱，一管就死。”现在就处于“管死”的状态，2025年将进入“放活”的状态。这意味着我国人工智能领域的发展，尚未到狮王争霸的时候。

DeepSeek战略意义？

DeepSeek的出现，打破了美国阻止我国人工智能发展的战略部署，其构建的CUDA系统和算力规模护城河被打破，并开辟了一条新战线，提升了算法在人工智能领域的地位。该人工智能大模型用了美国OpenAI十分之一的成本，达到了同等的效果。

目前，幻方量化的DeepSeek、阿里巴巴的通义千问、字节跳动的豆包、腾讯混元、月之暗面的KIMI、科大讯飞的星火认识等等均是头部企业。我国国家数据局的统计，我国现有10 亿参数的大模型数量超过100个，有302款生成式AI产品完成备案，涉及人工智能的企业达到4500家。

来自美国科技论文中的数据显示，美国的大模型数量在584个左右，但是这只是2024一季度的数据。人工智能的企业有1.50万家。处于头部的大模型有 OpenAI的CHAT-GPT，Google的PaLM、T5、PaLM2、BERT和Gemini， Cohere 公司的Cohere，Meta公司的LLaMA、马斯克旗下xAI团队的Grok。

在这些头部的大模型中，成本最低的就是DeepSeek，这也意味着该大模型最适合普及。目前，我国的比亚迪、华为等大型企业都部署了DeepSeek，国央企也在部署之中，甚至公务员都要求必须会使用至少一种大模型。

超越美国基础有哪些？

尽管DeepSeek降低了使用人工智能的成本，但是要维持人工智能的进步仍需付出更大的努力。而且DeepSeek不是人工智能的终点，而是起点。

我国要像美国和其他国家一样，投入巨额资金来建设包括发电厂在内的基础设施。还需要克服来自美国华盛顿方面的各种阻挠，尤其是要解决算力规模的瓶颈，生产尖端芯片的规模、制造芯片设备的能力。

在经济危机的当下，我国的人工智能领域面临下一个障碍可能是最难克服的。那就是为了获得广泛的收益，我国需要跨行业部署和整合人工智能。

但是，我国正处于经济危机之中，民生层面发生通过紧缩，央国企层面出现通货膨胀，这种经济结构的分层还有愈演愈烈，总体上形成的滞涨限制了经济的发展。在跨行业应用人工智能前面形成鸿沟。

美国政治学教授Jeffrey Ding在他的新书《技术与大国崛起：扩散如何塑造经济竞争》中认为，美国的政策制定者过于关注创新，而不是传播；而中国则更关注传播而不是创新。我国的意识形态是高于创新和科技的发展。他的结论是，美国可能高估了中国作为科技超级大国的崛起。

在人才培养方面，我国拥有世界上最多的工程师和科学家，但是美国大学四年级学生发明创造出来的东西超越了我国同龄人。我国的教育过度强调综合学习能力，强调全面发展。宇树科技的创始人因为英语不好，失去进入浙江大学的机会。

而美国在人才方面， 不仅以优厚的待遇吸引全球的人才，在教育方面，还鼓励特长发展，尤其在体育和发明创造方面。

在20世纪80年代到90的年代，日本也曾经控制着全球计算机和芯片的生产。到1995年，美国通过意识形态和社会保证制度等政治优势，大量引进全球相关领域的人才，导致日本因为人才缺口问题开始落后美国。

人工智能也有自己的陷阱

以腾讯为首的”抄袭式创新“在我国并没有得到遏制，也是我国一级市场没有并购文化的原因，从而导致我国整体创新力不强，没有合理的商业道德和商业伦理，没有关怀失败者的制度，使得创新成本高企。

在人工智能方面，用于学习的大数据尚未形成有效的版权和商业模式，这也是人工智能训练成本极低的原因。但是也间接导致生产原创内容成为一种义务。长此以往，人工智能学习的资料可能是另一个人工智能生产的，这就会导致大模型的雷同化。

我们可以试想一下，通义千问的问题交给豆包进行内容整合，再将给DeepSeek推理，推理的结果交给通义千问作为答案，这些内容再全部展示在互联网上，用于其他的大模型学习资料。这会不会导致所有大模型的训练数据高度同质化，输出的结果自然也就高度同质化了。

人工智能的发展，放大了“抄袭式创新”的弊端，大模型是否应该免费使用互联网上的原创内容，如何保护和鼓励人类自己思考，保证大模型学习到最新语料呢？

我们需要吸取美国的并购文化，健全失败者保护制度，鼓励更多的科技人员进行创新，而不是简单的拿走主义。千金卖马骨，是发展人工智能最重要的手段。

综上，子沐研究的结论是机器人，包括人形机器人与人工智能的结合形成的新产业，才是推动我国持续昌盛的发动机，是超越美国的擎天柱。这条主线将影响到我国经济的方方面面。

从2024年9月24日，我国央行宣布资产端扩表，资金推动型的经济增长就已经开始。只是作为全球第二大经济体， 启动的速度必然由慢到快，在清除阻碍的过程中，会不断有投资机会产生，而我们需要抓住它。

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