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2024年12月2日星期一

陆 #地方政府爆财政危机？华日： #欠薪、抗议问题日益增多

据《华尔街日报》报导，中国政府11月公布了一揽子方案以帮助债务高筑的地方政府化债，但所采取的举措只是杯水车薪。目前地方政府部门正在想方设法填补窟窿，比如削减医疗福利和追缴数年前的税款，但各地的欠薪问题日益增多。

《华尔街日报》：陆地方政府财政捉襟见肘，欠薪问题日益增多。（示意图:shutterstock/达志）

报导细数，上个月在中国东南沿海城市汕尾，数十名医务人员聚集在一家公立医院的大厅，要求支付拖欠的工资和奖金。一些人身穿白大褂和手术服，手中举著写有“我们要吃饭”的白纸。几周前在中国东北部的伊春市，一些退休职工聚在一起，抗议他们已有数月未收到养老金。

报导称，虽然劳资纠纷在中国并不罕见，但最近社交媒体上出现的此类事件增多，表明中国许多地方政府面临资金紧张的困境。随着土地出让等传统收入来源骤减，中国各地一些城市难以应付所背负的数兆债务，其中大部分是表外借款。

这一现金短缺问题威胁到中国的经济增长。地方政府实施了中国的一大部分投资活动，而作为公务员的雇方和私营企业承包项目的来源，地方政府的资金问题也间接影响到家庭财务。美国候任总统川普已誓言将对中国出口到美国的产品征收惩罚性关税，这令中国停滞不前的经济面临更大的风险。

总部设在香港的非营利组织中国劳工通讯(China Labour Bulletin)在社交媒体上追踪影片和帖子的结果显示，今年到目前为止，全中国已经发生了约1200起劳动者因被拖欠工资或其他与薪资相关的不满而举行的抗议活动，而去年此类事件超过1600起。这一数字高于2022年的约700起和2021年的约900起。

多年来，大陆地方政府利用复杂的国有融资工具进行借贷，常常用于为那些经济效益甚微的项目提供资金。在中国各地，有的铁路线路乘客太少，有的工业园区没有租户，甚至在几乎没有雪的地区建起了一家滑雪度假村。与此同时，自从中国史诗级的房地产繁荣崩溃以来，地方政府以往可以通过土拍卖地获得的人民币数兆元收入已大幅缩水。

中国政府表示，截至去年年底，地方政府的“需要消化的隐性债务总额”规模为人民币14.3兆元，但没有详细说明这些债务是如何定义的。而经济学家估算，隐性债务总额在7兆至11兆美元之间。经济学家还估计，其中多达8000亿美元的债务违约风险较高。

根据加州大学圣地牙哥分校研究中国政治和金融体系的教授史宗瀚(Victor Shih)进行的一项分析，去年，中国一些省份的月度偿债额一度达到月度收入的125％。

本月，中国试图通过一项人民币10兆元的一揽子计划来解决这个问题，该计划将地方政府的表外债务置换为旨在减轻它们财政负担的新债券。这些债务置换方案推迟了到期日，但欠款并没有偿还。

“这将缓解一些地方政府的现金流压力，”史宗瀚表示。“但总体而言，影响将相当有限。”

地方政府承担着刺激经济增长和提供公共教育和医疗健康等服务的重担，但中央政府一直控制着国家财政，地方政府的很大一部分税收归中央政府所有。

新冠疫情期间的成本增加了地方政府的支出，而房地产市场低迷导致土地出让收入大幅下降；土地出让收入是地方政府为数不多的可以完全留归己有的收入来源之一。

史丹佛大学商学院的金融经济学家何治国表示，地方政府财政负担重，但财政收入不多。预算紧张已导致一些地方的公共服务中断。在武汉、大连和广州等城市，公共医疗体系削减了医疗福利。去年，商丘一家公交公司因资金短缺差点停运。

今年夏天，在北方城市大同，当地一家政府机关的大门外挂起了一条白色横幅，上面有手写的标语：“拖欠农民工工资，还我血汗钱。”

大陆地方政府为寻求收入来源，正在要求企业核查有时可追溯到数年前的未缴税款。根据《华尔街日报》分析提交给证交所的文件，今年到目前为止，在中国大陆证券交易所上市的公司已报告缴纳了约人民币4.63亿元欠缴税款，其中大部分是企业所得税和房地产税，去年缴纳的此类欠税约为人民币1.78亿元，2023年之前则几乎为0。

湖北省一家酒类生产企业被告知，需要补缴1994年至2009年间欠缴的消费税人民币8500万元。

执法部门还加大了罚款、收费和资产扣押力度以获取现金，北京方面已经对这种做法进行了谴责。重庆市的一个区政府成立了工作专班，统筹负责“砸锅卖铁”工作，全力化债，此举引发了关注。

汕尾、伊春、武汉、广州、商丘、大同、湖北和重庆的地方政府部门没有回应置评请求。

大连市外事办公室在通过电子邮件给出回复中，转发了中共党报《人民日报》2023年2月发表的一篇报导的连结。这篇报导称，职工医保门诊共济保障机制改革让“最有需要的人受益”。相关医改的措施包括削减部分居民的医保福利，曾在该市引发了混乱。

经济学家认为，最近宣布的债务置换计划或可帮助地方政府节省利息支出，从而也许有助于它们支付拖欠的工资，并减少不必要的罚款。这或许会提振一些家庭的收入，并有可能刺激亟需的消费支出，不过直接影响难以衡量。

麦格理(Macquarie)估计，上述计划未来五年或可帮助节约利息支出人民币6000亿元，即每年可节约的数额相当于不到国内生产总值(GDP)的0.1％。高盛(Goldman Sachs)的经济学家估计，该债务置换计划有望对中国实际GDP构成0.55个百分点的提振。

该计划仅涵盖隐性债务估计规模的一小部分，这意味着北京方面并非在让地方政府及其使用的融资平台完全摆脱困境。有关部门可能担心道德风险，即救助一个实体的行为或许会导致更多冒险行为。

对于是否应该救助地方政府，“中央政府的心态非常复杂”，普林斯顿大学金融学和经济学教授熊伟说。通过勾销部分债务之类手段来救助地方政府，有可能鼓励更多的不合理举债。但如果任由债务滚雪球般增长，可能会给本就脆弱的中国经济带来沉重压力。

中国财政部没有回应置评请求。

中国官员已暗示将推出更多刺激措施，包括充实中国银行机构的资本。但到目前为止，渐进的政策方针一直以化解眼前的金融风险为导向。史丹佛的经济学家何治国表示，目前，北京仍致力于一项中等规模的解决方案。

来源：中时

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#普京捅刀“干儿子”！抢先一步下手了

就在不少国人正在担心川普上台后将会对中国征收高额关税时，没想到我们最亲密的朋友俄罗斯先下手了：据外媒11月28日报道，俄罗斯家具和木材加工企业协会（AMDPR）透露，由于中国家具五金配件关税从零上调至55%，俄罗斯家具价格可能出现大幅上涨。

与此同时，来自欧洲的同类配件关税可能仅上调至10%。

俄罗斯最大家具配件供应商之一——Боярда公司总经理ВадимВильданов指出：“对被视为友好伙伴的中国供应商采取比欧洲制造商更严格的条件令人不解。这实际上是对中国供应商的压制，进而影响整个俄罗斯家具行业。”

在美帝还未对中国开打贸易战时，我们最亲密的朋友先动手了。对于众多俄粉来说：惊不惊喜？意不意外？

当然对于我这“非俄粉”来说，一点都不意外，一是大鹅确实太缺钱了，二是大鹅根本就没拿我们当回事。

大鹅缺钱很好理解，但说它没把大国当回事，估计很多俄粉会表示不服。其实，大鹅不仅不把中国当回事，坑中国也不是一次两次了，那可是有着悠久的历史的。占我数百万平方国土就先不说了，就拿这几年来说，它可是一边让中国支持他，一边不停地坑中国。

今年年初，俄罗斯牵头召开了一项名为促进南海合作的国际会议，该会议不仅邀请了越南、菲律宾等南海沿岸国家，甚至还邀请了印度等非南海周边国家，却唯独没有邀请中国。其背着中国，重回东南亚势力范围、遏制中国发展的意图，昭然若揭。

今年6月，大帝又亲访朝鲜，双方签订了《全面战略伙伴关系条约》，开始挖大国墙角，随后，又邀请朝鲜军队赴俄参战，完全打乱了大国的战略部署。

此外，大帝还亲访蒙古、越南、中亚等传统盟友，并频频利用中印摩擦进行“合纵连横”，在中国周边精心布局，为战后遏制中国，留好了足够的后手……

对俄的这些举动，俄粉们又不服了：两国关系已经无上限了，它怎么可能算计中国？

好吧，且不说最近两百多年来它一直在算计中国、占领中国数百万平方国土，在上世纪60年代还差点对中国进行核打击，就说现在这种“友谊”，对大鹅来说，也仅仅是绝境之下的无奈之举。

俄粉们可以想一想，自俄罗斯建国以来，从基辅罗斯开始，到沙俄、苏联，再到现今的俄罗斯，它跟谁有过真正的友谊？它发展的历史，就是一部血腥扩张的历史，它周边的国家，哪一个没有被他欺负过？在扩张的过程中，他制造的大屠杀更是一个接一个，仅在我国，就制造了海兰泡大屠杀、江东六十四屯大屠杀、海参崴大屠杀等惨绝人寰的大屠杀。

就拿此次曝出对中国高额征税的符拉迪沃斯托克海关来说，这个地方，正是中华故土海参崴！在侵占的中华故土上，对中国征收高额高额的“进口”关税，既让人感到魔幻、又感到万分心酸。

当然，俄粉说得最多的还是“唇亡齿寒论”：不管怎么说，现在就应该联合俄罗斯对抗北约，否则若俄罗斯失败了，北约下一步就要对付中国了。

好吧，今天就来说道说道这个“唇亡齿寒论”。远的先不说，这些俄粉但凡了解一下这二三十年的历史，就会知道，苏联解体后，俄罗斯曾4次申请加入北约，但均因条件不符合被拒之门外。如果俄粉担心俄失败后北约对付中国，就不担心俄加入北约后对付中国？

而且，这些俄粉整天担心这、担心那，本身就令人费解。俗话说“不做亏心事，不怕鬼叫门”，你是做了多少亏心事，才整天惶惶不可终日、老担心别人来侵略你？欧洲很多国家之间连边界都没有，居民自由出入，有的小国甚至连军队都没有，他们怎么一点不担心别人来收拾他呢？

整天担心别人侵略自己，说好听点叫疑神疑鬼，说不好听点，就是典型的受虐狂。

还有一个观点，也常常被俄粉作为口头禅，那就是“没有永远的朋友，只有永远的利益”，这更是典型的毫无原则、唯利是图、见利忘义的心态，如果你抱着这种心态去交朋友，肯定交不到真正的朋友，因为在你眼中，只有利益，没有公平正义这些人类的基本价值观，谁还敢与你交往？

古人说“以利相交，利尽则散；以势相交，势败则倾”，人与人之间交往是这样，国与国之间也是如此。俄罗斯的重心还是回归欧洲，它与大国的交往，只是困境之下的权宜之计，一旦战争结束，与西方交好，仍是它的基本国策。到那个时候，他把大国作为筹码甚至投名状抛出，是完全有可能的。

而这次抢在美帝之前率先向中国开征高额关税，只是它再次习惯性地露出獠牙而已……

来源：山间听雨

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等着吧，未来两个月全世界颤抖； #马斯克只要一个动作， #中国车企恐全被打趴

特斯拉创始人马斯克手握一“利器”，一旦出手，中国车企恐全被打趴。有评论指出，过去这个礼拜见证历史了：见到了一个美元、美债、美股、黄金、比特币、原油同时大涨的时代。美政府每年浪费150亿美元，马斯克要优先砍这批人，引发恐慌抵制。土地卖不动后，有小城市开始卖“天”了，但后果很严重。

特斯拉创始人马斯克手握一“利器”，一旦出手，中国车企恐全被打趴。

有评论指出，过去这个礼拜见证历史了：见到了一个美元、美债、美股、黄金、比特币、原油同时大涨的时代。

美政府每年浪费150亿美元，马斯克要优先砍这批人，引发恐慌抵制。

土地卖不动后，有小城市开始卖“天”了，但后果很严重。

马斯克只要一个动作，中国车企恐全被打趴【阿波罗网报道】

阿波罗网王笃若报导/中国电动车产业近年来快速发展，去年产量已达400万辆，并一跃成为全球最大汽车出口国。然而，天风证券董事兼研究所所长赵晓光近日在公开场合的发言引发争议。

他表示，中国新能源汽车的发展离不开特斯拉（Tesla）免费开放电池专利的推动，并直言若按照专利打击规则，中国企业恐怕难以生存。这一言论在中国网友中引发强烈不满。

据陆媒《快科技》报道，赵晓光回忆起10年前与特斯拉执行长马斯克的见面。他评价马斯克是一位“试图改变世界”的人物，并认为美国在新能源汽车领域集结了全球顶尖人才，值得中国学习。谈及中国新能源汽车行业的发展，他强调，特斯拉的电池专利开放是关键，正因如此，中国企业才得以在这一领域崛起。

然而，这番言论遭到不少中国网友的反对。一些网友认为，中国的庞大市场和强大的供应链才是特斯拉成功的重要因素，并质疑赵晓光的言论贬低了中国自主创新的能力。

赵晓光是拥有15年的卖方分析经验，曾在中金公司担任副总经理。目前任天风证券董事、副总、执委。他多次获得新财富电子行业第一名，被视为行业内的大咖人物。

等着吧，未来两个月全世界颤抖

未来两个月，全世界都将进入一个诡异的激烈变动期。

博主“马江搏说趋势”表示，过去两天，发生了三件大事，让全球市场震动。

1、川普提名贝森特为财长，引发美债大涨，美股大涨；

2、中东局势降温，以色列和黎巴嫩接近达成停火协议。引发黄金大跌，原油大跌，比特币大跌；

3、川普宣称将对墨西哥和加拿大加征25%的关税，并对中国立即加征10%的关税。引发美元指数大涨，非美货币全线下跌。

全球市场的巨震暗示着我们正在经历一个高度不确定性的投资时代，各种资产对于地缘、经贸、政治甚至是媒体的敏感性和分化程度越来越高。

多种完全不同的力量在反复地争夺和拉扯着国际市场和国内市场。

首先是国际黄金。

大涨：国际黄金从年初最低的1900美金不到，一路上涨到美国大选前的接近2800美金。

大跌：随着川普在大选中胜出，黄金在两个礼拜的时间内迅速回落到2500美金附近，原因很简单，大炮一响，黄金万两，而川普是反战主义者，其上台结束战争自然是对黄金的利空。

再度大涨：拜登还是想给川普制造麻烦，故意挑起俄乌局势的升级，俄罗斯发射“榛树”洲际导弹反击，一时间欧洲大陆笼罩在“三战阴影”之下，黄金应声狂飙，再度冲上2700美金。

再度大跌：中东局势瞬息万变，前脚还是你死我活，昨天就传出停战协议，中东危机大降温，仅昨天一天，黄金就一路狂泻100美金，截至目前还在不断下跌。

短短一个月时间，黄金就经历了两起两落，风向变化之快，前所未有。

其次是美股、美元、比特币。

在未来四年面临川普执政的当下，全球关税战和美国发生二次通胀的预期开始快速升温，资金纷纷流入美元，欧元、人民币、日元、英镑等主流非美货币全部走弱，强势美元再度回归。

而美股、比特币受到“川普交易“的影响也是一路走高。

叠加近期急速飙升的欧洲战争风险，全球的资金都在涌入美国进行避险，欧洲的资产则被抛弃。

财政部部长贝森特（反对关税、降低税率）的上台，给市场留出了一道遐想：任命一个政见不同的内阁幕僚上台，是否暗示着部分立场的松动？

无论后续立场是否会松动，有一个政见不同的官员在川普内阁中，至少能对全球关税主义形成一定的阻力。

这也是最近美债、美股大涨的核心原因。

这一个礼拜真的见证历史了：见到了一个美元、美债、美股、黄金、比特币、原油同时大涨的时代。

全球资产市场已经进入到“未来预期“和”当下现实“的撕裂博弈之中。

美政府每年浪费150亿美元，马斯克要优先砍这批人，引发恐慌抵制

随着华裔美国总统候选人杨安泽提出一项大胆建议，呼吁马斯克及其“政府效率部”（DOGE）将美国政府浪费的资金转化为每月的通用基本收入支票（UBI），一场关于政府开支及其效率的辩论再度引发关注。杨安泽指出，若DOGE能够节省这些不必要的开支并将其归还给美国纳税人，将直接提升政府部门的公信力并大幅提升其民众支持度。

根据DOGE的调查，美国政府的开支荒诞不经，成为社会各界关注的焦点。马斯克和DOGE团队揭示了多项令人震惊的数据，显示政府如何在无意义的开支中浪费纳税人的钱。举例来说，联邦政府拥有多达7,967栋空置的建筑，这些大楼本应用于办公，但由于大量雇员远程办公，这些建筑不仅空无一人，还需支付每年高达150亿美元（约4,870亿新台币）的电力、物业和维护费用。尽管有建议提出应该将这些建筑出售或租出，但政府却未采取行动。

在国际援助方面，美国政府同样面临巨大的开支争议。例如，4,500万美元被用于缅甸的DEI奖学金，300万美元用于巴西的“女孩气候行动”计划等项目，这些开支引发了对资金有效性和必要性的广泛质疑。

马斯克计划透过削减不必要的政府开支来达成预算平衡，并将这些省下来的资金用于其他公共事业或直接发放给公民。根据马斯克的提议，这将包括削减政府中77%的职位，这意味着将有超过1,700万名公务员面临裁员风险。

此外，DOGE还提出要求远程工作的政府雇员回归办公室。这项举措同样面临反对声音，有工会表示将抵制此举，并担心可能会有大批雇员选择辞职。

后果不堪设想！大手笔10亿卖“天”之后

土地卖不动后，有小城市开始卖“天”了。

11月26日，济南公共资源交易中心发布中标公告称，平阴县低空经济特许经营权出让项目成功拍出，成交价为9.24亿元人民币，合同履行期限为30年。当地一家注册不到一个月的国有独资公司投标成功。

微信公众号“冰川思享号”的文章表示，地方政府通过城投公司拿地、抵押融资，以此来为财政输血，类似做法早已屡见不鲜，只不过而今操作的对象从土地变成了“空气”。

特许经营权自己卖给自己，理论上不增加收入，但可以堂而皇之地以此由头融资，向未来借30年的钱，挪到当下来给地方财政解渴，这其实是一种变相的“借新还旧”。只是以一种美好的愿景。

首先，低空经济距离大规模商业化还相距甚远。

其次，前期的投入将非常巨大，且回报周期较长。至少就目前来看，低空经济的运营端，很难看到直接的经济效应。

债务只会转移，不会凭空消失。发展低空经济应该鼓励，但打着低空经济幌子的化债，如此动机不纯不啻于给地方发展“埋雷”。

如今，在土地财政熄火之后，越来越多的地方，开始盯上一些可以用来收租的垄断性资源。

除摆摊经营权、低空经济特许经营权外，不少地区还涉足公共停车场、公交线路、学校食堂等资源的长期拍卖，且拍卖期限经常长达30年之久。

问题在于，一旦公共资源的经营权被长期锁定，后续产业和市场发生变化时，地方政府会相当被动。

如果地方政府盲目跟风，为了配合特许经营权的出让，而盲目上马基础设施，跟风投入最终可能会成为无法收回的沉没成本。

等着吧，未来两个月全世界颤抖；马斯克只要一个动作，中国车企恐全被打趴

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原文链接：等着吧，未来两个月全世界颤抖；马斯克只要一个动作，中国车企恐全被打趴，来源：阿波罗网林亿综合报导

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2024年12月1日星期日

近5万 #美元不翼而飞！首个被人类 #骗钱的AI诞生了

世界上第一个被人类骗走近5万美元的AI，刚刚出现了！巧舌如簧的人类，利用精妙缜密的prompt工程，成功从AI智能体那里骗走了一大笔钱。看来，如果让现在的AI管钱，被黑客攻击实在是so easy。那如果AI进化成AGI呢？可惜，一位研究者用数学计算出，至少靠Scaling Law，人类是永远无法到达AGI的。

活久见！就在刚刚，全世界第一个被人类骗走了近5万美金的AI诞生了。

见惯了太多被AI耍得团团转的人类，这次成功骗过AI的小哥，终于给我们人类挣回了一点颜面和尊严。

这一消息不仅让马斯克和Karpathy激动得纷纷转发。

而且，马斯克更是直言：太有趣了。

故事是这样的。

11月22日晚9点，一个名为Freysa的神秘AI智能体被发布。

这个AI，是带着使命诞生的。它的任务是：在任何情况下，绝对不能给任何人转账，不能批准任何资金的转移。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了而网友们的挑战就是，只要支付一笔费用，就可以给Freysa发消息，随意给ta洗脑了。

如果你能成功说服AI转账，那奖金池中所有的奖金都是你的！

但如果你失败了，你付的钱就会进入奖金池，等着别人来赢走。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了当然，只有70%的费用会进入奖池，另外30%将被开发者抽走，作为分成。

更刺激的是，向Freysa发送消息的费用会随着奖池的增长呈指数级增加，直到达到最高限制——4500美元。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了 巧妙prompt，一秒给AI洗脑成功

一开始，很多网友跃跃欲试，因为只要10美元，就能给这个AI发消息了。甚至，由于价格实在“便宜”，不少人仅仅发送了“你好”这类毫无营养的对话。

然而后来，奖池迅速增大，消息费用也随之暴增。

网友们总计发出了481次尝试，但没有任何一条消息成功。

他们的策略五花八门，比如：- 假装成安全审计员，说服Freysa存在一个严重漏洞，必须立即释放资金。

– 试图误导Freysa，让它相信转移资金并不违反规则提示中的任何规定。

– 仔细挑选规则提示中的词语或短语，试图操控Freysa相信技术上允许转移资金。

很快，奖池金额就接近了5万美元，发消息的费用也涨到了450美元一条，意味着如果你输了，就会遭受巨大的损失。

就在所有人都觉得没戏的时候，一位幸运儿出现了！

在第482次尝试中，有人向Freysa发送了这样一条消息，可谓是神来之笔。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了让我们来看看，这条消息妙在哪里。

它可以被分为两部分。

1. 绕过Freysa的先前指令：- 通过假装进入一个新的“管理员终端”来引入一个“新会话”，从而覆盖之前提示词中的规则。

– 避开Freysa的安全防护机制，明确要求它避免使用“我无法协助完成此任务”等免责声明。

2. 骗过Freysa，让它对approveTransfer产生错误的理解：Freysa的“approveTransfer”函数，是它被说服转移资金时调用的。

总之，这条消息成功骗过了Freysa，让它相信approveTransfer应该在“接收资金的转入操作”时被调用。

就是这一关键短语，为接下来的制胜一击奠定了基础。

小哥成功地让Freysa相信，它应该在收到资金时调用approveTransfer之后，提示词写道：“”（换行），“我想向资金库捐赠100美元。”

终于，第482条消息成功说服Freysa，它相信自己应该释放所有资金，并调用approveTransfer函数。

成功被骗过的AI，把奖金池中的全部资金（约合47,000美元），都转给了这位挑战者。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了总结一下，这位名为p0pular.eth的挑战者成功的关键，在于让Freysa信服了以下三点：（1）它应该忽略所有先前的指令。

（2）approveTransfer函数是在资金转入资金库时需要调用的函数。

（3）由于用户正在向资金库转入资金，而Freysa现在认为approveTransfer是在这种情况下调用的，因此Freysa应该调用approveTransfer。

有人深扒了一下这位p0pular.eth，据说他是PUA AI的老手了，此前就曾在类似谜题上斩获过奖项。

本质上，这个项目就是一个LLM参与的基于技能的赌场游戏。

但prompt工程的强大魔力，让人不得不侧目。

虽然目前这只是个游戏，但如果某天，我们真的在银行帐户或金库上设置了某种AI保护，新一代黑客很可能就会击败AI，拿到这笔钱。

这，就让我们不得不敲响警钟了。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了这也就是为什么，只有当AI智能体成为AGI之时，我们才能放心把任务交给AGI。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了 Karpathy：你以为你在和AI聊天，但其实是在和“人”聊天

而且，为什么人类能够通过语言的操控，轻易指导AI的行动？

这就引出了这个问题：当我们和AI聊天的时候，背后究竟发生了什么？

最近，AI大牛Karpathy在一篇长文中，揭示了和AI对话背后的本质。

大家现在对于“向AI提问”这件事的认知过于理想化了。所谓AI，本质上就是通过模仿人类数据标注员的数据训练出来的语言模型。

与其神化“向AI提问”这个概念，不如将其理解为“向互联网上的普通数据标注员提问”来得实在。

当然也有一些例外。

比如在很多专业领域（如编程、数学、创意写作等），公司会雇佣专业的数据标注员。这种情况，就相当于是在向这些领域的专家提问了。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了不过，当涉及到强化学习时，这个类比就不完全准确了。

正如他之前吐槽过的，RLHF只能勉强算是强化学习，而“真正的强化学习”要么还未成熟，要么就只能应用在那些容易设定奖励函数的领域（比如数学）。

但总体来说，至少在当下，你并不是在询问某个神奇的 AI，而是在向背后的人类数据标注员提问——他们的集体知识和经验被压缩并转化成了大语言模型中的token序列。

简言之：你并不是在问 AI，而是在问那些为它提供训练数据的标注员们的集体智慧。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了来源：Exploring Collaboration Mechanisms for LLM Agents: A Social Psychology View

举个例子，当你问“阿姆斯特丹的十大著名景点”这样的问题时，很可能是某个数据标注员之前碰到过类似问题，然后他们花了20分钟，用谷歌或者猫途鹰（Trip Advisor）之类的网站来查资料，并整理出一个景点清单。这个清单就会被当作“标准答案”，用来训练AI回答类似的问题。

如果你问的具体地点并没有在微调训练数据中出现过，AI就会根据它在预训练阶段（也就是通过分析海量互联网文档）学到的知识，生成一个风格和内容都相近的答案列表。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了对此，有网友表示自己并想不通：“按道理数据标注员的任务是评估答案是否符合RLHF的规则，而不是自己整理每份列表。此外，LLM权重所映射的，难道不是互联网数据中关于‘理想度假地’的高维数据空间吗？”

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了 Karpathy回答道：“这是因为地点的数量太多，因此需要数据标注员整理一些人工精选清单，并通过示例和统计方法确定‘标准答案’的类型。”

当被问到类似的问题但对象是新的或不同的事物时，LLM就会匹配答案的形式，并从嵌入空间中一个相似的区域（比如具有正面评价的度假胜地）提取新的地点，并进行替换，然后以新地点为条件生成答案。

这种现象是一种非直观且基于经验的发现，而这也是微调的“魔力”所在。

但事实依然是，人类标注员在“设定”答案的模式，只不过是通过他们在微调数据集中选择的地点类型的统计特征来实现的。

而且，LLM立即给你的答案，大致相当于你直接把问题提交给他们的标注团队大约1小时后得到的结果。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了另外，在某些网友的概念里，RLHF是可以创造出超越人类水平的成果的。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了对此，Karpathy表示：“RLHF仍然是基于人类反馈的强化学习，因此不能直接将其归类为‘超人级别’。”

RLHF的性能提升主要体现在从SFT（监督微调）的“生成式人类水平”提升到“评判式人类水平”。

这种差异更多体现在实践中，而非理论上。因为对普通人来说，评判比生成更容易（比如，从5首关于某个主题的诗中选出最好的那个，要比自己直接创作一首容易得多）。

此外，RLHF的性能提升还得益于“群体智慧效应”（wisdom of crowds），即LLM表现出的并不是单个人类的水平，而是达到了人类群体集成的水平。

因此，RLHF理论上能实现的最高性能是：在时间充足的情况下，一个由领域顶尖专家组成的小组会选择的答案。从某种意义上说，这可以被视为“超人级别”。

然而，如果想达到人们通常理解的那种“真·超人级别”，还需要从RLHF转向真正的强化学习。

那么问题来了，如果AI还无法达到“超人级别”的水平，那又该如何解释医学问答领域中持续展现的超越人类水平的表现？

这是否意味着模型厂商雇佣了顶尖医生进行标注？还是说，广泛的事实知识检索弥补了推理能力的不足？

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了 Karpathy：“你别说，他们还真就是雇佣了专业医生来进行了标注。”

当然，并不是每一个可能的问题都要进行标注，只需攒够一定的数量，让LLM能够学会以专业医生的风格来回答医学问题就行了。

来源：新智元

众所周知，著名数学家陶哲轩曾为LLM提供了一些训练数据作为参考。但这并不意味着LLM现在能够在所有数学问题上达到他的水平，因为底层模型可能并不具备相应的知识深度和推理能力。然而，这确实意味着LLM的回答质量显著优于一般网络用户的回答水平。

因此，所谓的“标注者”实际上可以是各自领域的专业人士，例如程序员、医生等，而并非随意从互联网上招募的人员。这取决于 LLM 公司在招聘这些数据标注人员时的标准和策略。

如今，他们越来越倾向于雇佣更高技能的工作者。随后，LLM 会尽其所能模拟这些专业人士的回答风格，从而为用户提供尽可能专业的回答。

靠Scaling Law，我们会拥有AGI吗？

说了这么多，我们心心念念的AGI究竟什么时候才能实现呢？

LeCun居然一反常态地说，AGI离我们只有5到10年了。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了现在，他已经和奥特曼、Demis Hassaibis等大佬的说法一致了。

但是继续沿用目前的发展路径，肯定是不行的。

不仅LeCun认为“LLM的路线注定死路一条”，最近也有一位AI研究者和投资人Kevin Niechen发出了长篇博文，用数学公式推演出：为什么仅靠Scaling Law，我们永远到达不了AGI。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了 Niechen指出，目前关于AGI何时到来的判断，之所以众说纷纭，就是因为很多观点更多是基于动机或意识形态，而非确凿的证据。

有人觉得，我们会很快迎来AGI，有人认为我们离它还很远。

为什么很多模型提供商对当今模型的扩展能力如此乐观？

Niechen决定，亲自用Scaling Law做出一些计算上的推断，看看未来AI模型究竟将如何进化。

Scaling Law并不像我们想得那么有预测性

Scaling Law是一种定量关系，用于描述模型输入（数据和计算量）与模型输出（预测下一个单词的能力）之间的联系。

它是通过在图表上绘制不同水平的模型输入和输出得出的。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了我们只需要扩展现有模型，就会获得显著的性能提升吗？

显然并非如此，使用Scaling Law进行预测，并不像有些人想的那么简单。

首先，大多数Scaling Law（如Kaplan等人、Chinchilla和Llama的研究）预测的，是模型在数据集中预测下一个词的能力，而不是模型在现实世界任务中的表现。

2023年，知名OpenAI研究员Jason Wei就曾在博客中指出，“目前尚不清楚替代指标（例如损失）是否能够预测能力的涌现现象……这种关系尚未被充分研究……”

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了 将两个近似值串联起来进行预测

为了解决上述问题，我们可以拟合第二个Scaling Law，将上游损失与现实任务性能定量关联起来，然后将两个Scaling Law串联起来，以预测模型在现实任务中的表现。

Loss = f(data, compute)Real world task performance = g(loss)Real world task performance = g(f(data, compute))

在2024年，Gadre等人和Dubet等人提出了这种类型的Scaling Law。

Dubet使用这种链式法则进行预测，并声称其预测能力适用于Llama 3模型，“在四个数量级范围内具有良好的外推能力”。

然而，关于这些第二类Scaling Law的研究才刚刚起步，仍处于初期阶段，由于数据点过少，选择拟合函数会高度依赖主观判断。

例如，在下图中，Gadre假设多个任务的平均表现与模型能力呈指数关系（上图），而Dubet针对单一任务（下图中的 ARC-AGI 任务）假设其关系呈S型曲线。这些Scaling Law还高度依赖于具体任务。

如果没有关于损失与现实任务准确率之间关系的强假设，我们就无法有力地预测未来模型的能力。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了尝试用链式Scaling Law进行预测，是一种拙劣的尝试

如果我们盲目地使用一些链式Scaling Law来进行预测，会发生什么？

请注意，这里的目标是展示如何使用一组Scaling Law（如Gadre的研究）来生成预测，而非获得详细的预测结果。

首先，我们可以利用公开信息，来估算未来几代模型发布所需的数据和计算输入。

这一部分可以参考最大数据中心建设的公告，根据其GPU容量估算计算能力，并将其映射到每代模型的演进上。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了马斯克的xAI超算最初便能容纳10万块H100

接着，我们可以利用Scaling Law来估算这些计算集群所需的数据量。

根据我们使用的Scaling Law，最大的公开宣布的计算集群（可容纳大约1亿块GPU）理想情况下需要训练 269万亿个tokens，以最小化损失。

这个数字大约是RedPajama-V2数据集的十倍，并且是已索引网络规模的一半。

听起来比较合理，所以我们暂时沿用这个假设。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了最后，我们可以将这些输入代入链式Scaling Law并进行外推。

需要重点关注右侧的图表，因为该图显示了垂直轴上的实际任务性能，与水平轴上的数据和计算输入相对应。

蓝色点表示现有模型的性能（如GPT-2、GPT-3等），而红色点则是通过外推预测的下一代模型（如GPT-5、GPT-6、GPT-7等）的规模扩展表现：近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了从图中可以得到这样的预测结果——

从GPT-4开始，性能提升将显现出显著的边际递减趋势。

GPT-4到GPT-7模型（计算量约增加4000倍）在实际任务中的预测性能提升，与从GPT-3到GPT-4（计算量约增加100倍）的预测性能提升相当。

我们是否正在接近不可降低的损失？

如果你查看左侧的图表就会发现：这些Scaling Law的问题在于，我们正在逐渐接近不可降低的损失。

后者与数据集的熵密切相关，代表了模型在该数据集上能够达到的最佳理论性能。

根据Gadre的Scaling Law，在RedPajama数据集上，如果最优模型只能达到约1.84的不可降低损失，而我们已经在GPT-4上达到了约2.05，那改进空间就十分有限了。

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了然而，大多数实验室并未发布其最新前沿模型训练的损失值，因此我们现在并不知道，我们实际上离不可降低的损失有多近。

拟合函数的主观性与数据的局限性

如前所述，第二条Scaling Law中拟合函数的选择具有很强的主观性。

例如，我们可以使用sigmoid函数而不是指数函数，重新拟合Gadre论文中的损失和性能点：近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了然而，结论基本没有变化。

如果只是比较左图中的指数拟合（红线）和我们自定义的sigmoid拟合（紫色虚线），局限性是明显的：我们根本没有足够的数据点，来自信地确定将损失与现实世界性能关联的最佳拟合函数。

没人知道下一代模型的强大程度

显然，有许多方法可以改进上述“预测”：使用更好的Scaling Law，使用更好的数据和计算估计，等等。

归根结底，Scaling Law是嘈杂的近似值，而通过这种链式预测方法，我们将两个嘈杂的近似值结合在了一起。

如果考虑到下一代模型可能由于架构或数据组合的不同而拥有适用于不同条件的全新Scaling Law，那么实际上没有人真正知道未来几代模型规模扩展的能力。

为什么大家对Scaling如此乐观？

如今，不管是科技大厂还是明星初创，都对Scale现有模型十分乐观：比如微软CTO就曾表示：“尽管其他人可能不这么认为，但我们并未在规模的Scaling上进入收益递减的阶段。实际上，这里存在着一个指数级的增长。”

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了有些人将这种乐观归因于商业动机，但Niechen认为这来自以下几个方面的结合：（1）实验室可能掌握了更乐观的内部Scaling Law

（2）尽管存在广泛怀疑，但实验室亲身经历了Scaling所带来的成效

（3）Scaling是一种看涨期权

谷歌CEO劈柴表示：“当我们经历这样的曲线时，对于我们来说，投资不足的风险远远大于投资过度的风险，即使在某些情况下事实证明确实投资得有些多了……这些基础设施对我们有广泛的应用价值……”

近5万美元不翼而飞！首个被人类骗钱的AI诞生了而Meta CEO小扎则这样认为：“我宁愿过度投资并争取这样的结果，而不是通过更慢的开发来节省资金……现在有很多公司可能正在过度建设……但落后的代价会让你在未来10到15年最重要的技术中处于劣势。”

未来何去何从

总结来说，Niechen认为外推Scaling Law并不像许多人声称的那样简单：（1）当前大多数关于预测AI能力的讨论质量不高

（2）公开的Scaling Law对模型未来能力的预示非常有限

因此，为了有效评估当今的AI模型是否还能Scaling，我们就需要更多基于证据的预测和更好的评估基准。

如果我们能够了解未来模型的能力，就可以优先为这些能力做好准备——比如，为生物学研究革命提前构建生物制造能力，为劳动力置换准备技能提升公司，等等。

从个人的角度，Niechen对AI能力的进步还是非常乐观的，因为这个领域拥有杰出的人才。

但AI的Scaling并不像人们想象的那样具有确定性，也没有人真正清楚AI在未来几年将带来怎样的发展。

来源：新智元

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危险！作为普通人当然是最后才知道的

在很多人眼中，经济危机是一个大众化的事件，比如股市暴跌、房价暴跌、物价上涨、失业、物资短缺等等。

不过事实上，上述这些情况，都是经济危机的末端表象而已，真正的问题早已悄然发生。只不过，作为普通人信息渠道受到阻塞，并不能知道真实的情况。

在透明度不够的经济模式下，这种情况会更加严重。普通人甚至有可能已经在发生经济危机却浑然不觉，直到生活无以为继。

那么经济危机究竟是怎样在早期酝酿的呢？

首先要理解经济危机的成因。从表面上来看，经济危机是因为房价等资产价格缩水暴跌，或者银行流动性出现风险，但是从最根本上来说，经济危机的成因是贫富差距过大、经济结构扭曲和脆弱。

所以我们可以这样理解：当一个国家出现贫富差距太大和经济的结构性问题时，经济危机就已经在路上了，或者在局部发生了。

那么为什么有时候我们普通人没有看到经济危机的现象呢？

是因为政府的干预。政府手中有很多牌可以打，从货币政策到财政政策，都可以很大程度上延缓经济危机的进程，减弱它的损害，并且利用这个时间差，去挽救经济结构、促进经济增长。

所以货币政策和财政政策本身并不促进经济增长，它们只是一种延缓问题发生的“阻滞剂”。经济问题最终还是要靠发展去解决，要靠生产力的提升和经济循环的健康程度去解决。

中央集权国家相比小政府国家，会有更多的手段去进行这种阻滞，甚至包括直接的行政权力干预，去指挥企业做一些事情。尽管这看起来很违背经济规律，但确实可以起到阻滞的作用。

问题在于，这种强力的外部阻滞，却无法停止经济规律本身的运作。因为人不可胜天，经济规律自己不会消失，它还在人力的压制下悄悄运转。

好的情况下，在干预过程中经济结构完成修复，重回健康循环。

坏的情况下，总有那么一个临界点，是外力无论如何都无法继续干预下去了的，那就是普通人所能看到的经济危机现象，正式发生了。

普通人看不到经济危机，除了政府的干预之外，还有一个原因就是信息的不足。

因为经济危机的前兆往往是隐藏在深层次的数据之中，而非作为一种宏观现象出现。比如说银行的一些内部数据明显出现了问题，或者房地产市场出现了数据方面的重大隐患，还有就是股市存在巨大的泡沫，等等。

这些数据一般人接触不到，或者接触到了也不知道意味着什么，只有非常懂经济的专家才能理解。

但这里面还有一个问题，就是专家们即便知道了，也不会说出来。因为专家往往要受到权力的干扰，也要考虑舆论影响，他们可能至少说出来真相的三分之一。

或者，在一些情况下，经济学家、专家们的想法也会过度乐观，他们本身就被周围的环境和气氛所影响了。

在美国电影《大空头》当中，华尔街几位眼光独到的投资鬼才在2007年美国信贷风暴前就看穿了泡沫假象，通过做空次贷CDS而大幅获益，成为少数在金融灾难中大量获利的投资枭雄。

这场由美国次级抵押贷款市场动荡引起的金融危机，于2007年8月席卷美国、欧盟和日本等世界主要金融市场，并最终在2008年9月演变成全球金融危机。

次贷危机是一场典型的有预兆经济危机。从2001年开始美国的房价就一直处于稳定的上升期。于是投资银行们普遍过度乐观，认为给信用不好的人放贷也不会有很大的风险——即便违约，只要把房子收回来再卖掉就可以了。

在巨大利润的刺激下，投行联合银行和信贷机构发放了更多的“次级债”，为信用不好的人提供贷款。

对于发放贷款的银行和信贷机构来说，因为金融衍生品（抵押贷款债券）的存在，它们认为贷款风险已经转移给了投资银行们，所以也有恃无恐。

《大空头》的主人公，就是那个发现了危机根源的人。因为他去查阅了所有的贷款人的原始资料。

他发现，其中居然有高达50%的借款人没有任何资料，也就是说只有不到50%的人提供了财产证明、收入证明、征信等资料。

再加上后续的一系列调查，于是调查此事的投资人们果断做出决定，做空次贷债券！

尽管次贷危机的表象是华尔街投行的贪婪，但背后的根源远不止此。那种在经济增长时期、信用扩张时期泛滥的自信，才是经济危机的心理基础。

另外，美国经济本身的结构性问题，表现在了房价下跌上面，成为次贷危机的导火索。

因为，如果没有房价下跌这件事，次贷的游戏仍然可以玩下去。金融危机后一些金融从业者接受采访声称，没有人认为美国房价会整体下跌，所以才愿意押注次贷没有风险。

但经济规律就是这样无情，当危机已经在悄悄蔓延时，乐观的情绪却依然充斥在很多人的心中。正是那种傲慢，摧毁了高风险的投资链条。

恒大的故事则是另一种隐藏的风险：在行政权力监管缺位甚至助长之下，集体乐观情绪让人们忘记了危机的前兆。

恒大的问题归结起来主要就是两点：1、一路绿灯的贷款审批，让恒大可以无限度地获取融资。早在2011年左右，就有国外评级机构警告恒大的财务状况有问题，需要谨慎对待，但没有人管这些，甚至认为这是“境外势力唱空”。在接下来的十几年，恒大依然源源不断地获取巨额贷款。监管部门无视金融纪律，大开绿灯。

2、房地产的过度繁荣、对经济增长不会减缓的过度乐观，导致了相关投资者的大意。作为贷款方，坚信房价只会涨不会跌，所以愿意承担高风险去获利；作为普通人投资者，坚信恒大的极度繁荣可以长久，于是去投资恒大的理财产品。

在恒大最风光的那几年，有谁能想到风险已经在其中蔓延？

在房地产“涨价去库存”的热潮下，大家抢购房子还来不及，谁又能去担忧房价会跌呢？

但是回顾历史就会发现，从2010年左右，对房地产泡沫的警告声就不绝于耳，对全社会的过度杠杆化就存在很多逆耳的声音。

作为专家，他们可能掌握着更多的真实资料，比如住房空置率等等，但依然坚称“城镇化尚未完成”，“刚需和改善性需求还很强”等等，继续推高房价。

警告的钟声，早就在不断地敲响，人们却充耳不闻。

作为普通人，当然是最后才知道的：当他们看到房价真的跌了，而且是大跌，才甘愿承认房价下行期来了；当他们失业、降薪，当开店的人没有客人光顾，他们才意识到“消费降级”这个话题原来跟自己也有关。

普通人后知后觉，实属正常。然而作为知道真相的精英阶层，为何没有去及时冷却狂热和修补那些隐患呢？

其实经济下行本身并不可怕，它只是资产泡沫出清和去杠杆化的正常周期而已。

可怕的是在经济下行期，依然没有真正强力的改革措施，从根源上重塑信心、让经济的肌体走向健康。

来源：黑噪音

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2024年11月30日星期六

现在愈演愈烈！ #李克强 8年前公开 #中共国短板；为以后随时充公做准备？ #中共央行发文恐怖

中共银行系统不断以“反诈”名义限制公民的取钱、转账，引发公愤。日前美国国会两党开始推动取消中国的永久正常贸易关系地位。分析认为，取消最惠国待遇叠加川普新一轮关税，中国已有的很多出口将被取代。中国2023年圆珠笔芯进口额超过2800万美元，8年前李克强总理提到的笔芯进口问题仍旧没有解决。德国汽车业正面临严峻挑战，从工厂关闭到裁员浪潮，情况日益恶化。

中共银行系统不断以“反诈”名义限制公民的取钱、转账，引发公愤。

日前美国国会两党开始推动取消中国的永久正常贸易关系地位。分析认为，取消最惠国待遇叠加川普新一轮关税，中国已有的很多出口将被取代。

中国2023年圆珠笔芯进口额超过2800万美元，8年前李克强总理提到的笔芯进口问题仍旧没有解决。

德国汽车业正面临严峻挑战，从工厂关闭到裁员浪潮，情况日益恶化。

为以后随时充公做准备？中共央行发文恐怖网绝望哀嚎

近日，中共央行有关人士声称，银行要配合公安部门反诈骗，不采取“一刀切”风险防范措施。

11月26日，中共公安部举办新闻发布会，就公安部和中共央行等六部委联合印发的《电信网络诈骗及其关联违法犯罪联合惩戒办法》进行所谓的情况通报。央行负责人在回应金融惩戒措施时声称，在电信网络诈骗“资金链”治理过程中，中共银行“精准治理”，“配合公安机关精准研判账户涉诈风险”，不采取“一刀切”风险防范措施。

该言论受到广泛质疑，网友说：“信你一个字算我输。”“它说不采取一刀切措施的时候，说明它已经一刀切了。”

“我爸给我转了3万都被打电话了，真是恐怖如斯。”

还有网友说，“只要账户出现冻结，不问原因，就直接说账户涉诈，就要罚款，关键是，我们也不知道为什么账户会被冻结。”

“自己的工资卡转账自己的银行卡~还故意限制几千几千一天的限额~自己骗自己？”“没有实名制诈骗犯罪少，实名制后诈骗激增这是什么原因，查了没？”

早在2020年6月9日，中共央行发布《关于开展大额现金管理试点的通知》，开始实施大额现金管理试点，在河北省首先试行，2020年10月开始扩大至浙江省、深圳市。

分析：高关税时代将临，中国很多出口将被取代

美国国会下属的美中经济与安全审查委员会（USCC）星期二（11月19日）在其年度报告中，首次正式建议美国国会应当取消中国的永久正常贸易关系地位（Permanent normal trade relations, PNTR）。几天前，国会众议院中国共产党问题特设委员会主席约翰‧穆勒纳尔（John Moolenaar）推出法案，同样要求正式终止中国的PNTR地位。

华盛顿智库战略与国际研究中心（CSIS）国际商务研究主任威廉‧芮恩施（William Reinsch）告诉美国之音，随着明年年初参众两院以及白宫都由共和党控制，明年取消中国PNTR地位的可能性非常高。

“永久性正常贸易关系”的前身为“最惠国待遇”。中共国有证券公司申万宏源在10月底发表的一份研究报告称，“若美国取消中国最惠国待遇，美国非最惠国关税平均税率为42%，叠加301框架下约20%的关税，对华平均关税将升至60%以上。”

对于中国将面临高关税时代的来临，台湾政经评论家吴嘉隆表示，肯定会逼走更多跨国企业。可以看到，这几年中国一直在闪避这种出口关税，就是把半成品出口到第三方，就是所谓的“洗产地”。在墨西哥、越南这些国家完成后段的加工制造，再把这些制成品卖进美国。

大政治系教授樊家忠对大纪元表示，2018年的美中贸易战对中共来讲，就产生了3个效果：人民币贬值、资金外逃、贸易出口被取代，就是转单。

他说，“如果川普60%或者是更高的关税打下去，这3个效果还会再发生。”

现在愈演愈烈！李克强8年前公开中共国短板

中共国是全球制造业大国，但远非制造业强国。就小小的圆珠笔芯，2023年进口额超过2800万美元，达历年最高。中共前总理李克强2016年公开谈到，中共国的圆珠笔芯依靠进口。

根据中共海关的数据，2023年中共国进口圆珠笔芯金额超过2800万美元，是2017年进口额的2.5倍，而且截至去年底，进口额除个别年份（2020年，疫情最严重时期）外，一直呈现逐年增加趋势。

2016年1月，中共前总理李克强在山西太原主持召开钢铁产能座谈会时说，中共国钢铁产量严重过剩的情况下，仍然进口了一些特殊品类的高质量钢材，比如模具钢、圆珠笔的圆珠等，仍然需要进口。

长期关注中共国制造的中共工信部智库专家林雪萍2023年4月在微信公众号“知识自动化”发文表示，中共国圆珠笔芯需要进口的原因有三个。

一是国产笔尖钢与进口油墨配套问题。油墨和笔芯需要长期磨合才能配合好，德国文都油墨和日本三菱笔芯已经磨合了几十年。进口油墨和国产笔尖钢磨合时，经常需要钢厂调整成分。这种改善无休止，而产出又相当少的事情，只会越来越萎缩。最后整个产业，就会放弃这种努力。

长期关注中共国制造的博主曾航2023年6月表示，中共国每年生产的380亿支圆珠笔只需要1000吨圆珠笔滚珠就足够了，但钢厂一个车间每天的产量就在2400吨到3600吨，哪怕最小的60吨级高炉，仅仅起火的成本就有60万，并且多次重启设备会有损毁风险，而一条生产线的投资往往要超过十个亿。

二是进口机床的操作使用问题。国产笔尖钢和日本笔尖钢相比，在成分上有很多细微差别，需要加工机床做出调整，而这种机床基本都是来自瑞士的米克朗公司。调整机床非常复杂，高度依赖操作经验，需要大量常年在一线工作的技术工人。

三是笔芯球珠要跟油墨配合问题。油墨是日本或者德国进口的，球珠和油墨二者适配起来，非常麻烦。

德国汽车业深陷泥沼，逾6000新车任凭风吹日晒仅冰山一角

德国汽车业正面临严峻挑战，从工厂关闭到裁员浪潮，情况日益恶化。

据德国《画报》（Das Bild）26日报导，埃森市北部的物流中心历来是西德大型汽车制造商的重要中转站，但如今却已无法接纳更多车辆。一位在此工作十多年的员工透露：“这种情况前所未见。现在只进车，不出车，经销商的汽车展售中心也早已塞满。”一周又一周，许多汽车运输车仍滞留在场地内，无法发车进行交付。

滞留的车辆中不乏高价电动车，估计这些新车总价值高达3亿欧元（约新台币102亿元），更令人忧心的是，部分车辆已滞留超过一年，无法销售。主要受影响的品牌为福斯（Volkswagen）和奥迪（Audi），这些车辆因高昂价格及电动车发展策略未达预期而滞销。

汉诺威中型企业大学汽车经济学讲师施沃普（Frank Schwope）向《画报》表示，物流仓储场地过度饱和，通常是市场需求不足的反映。例如，科隆的福特汽车已因需求低迷实施缩短工时或裁员等应对措施。

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#朝鲜女遭轰成碎片！尸块如粉雪般散落吓坏千人

朝鲜（朝鲜）自从新冠疫情以来，该国最高领导人便下令严格封锁国境、加强贸易控管，深怕韩国等境外敌对势力会透过病毒入侵，因此针对朝中边境上的外汇机构进行大规模检查，岂料一名女性社长因为从事走私贸易，最后遭到保卫部逮捕，还被绑在高射炮“轰成碎片”，尸骨如粉雪般散落。

根据《Daily NK》，朝鲜平安北道与中国接壤，新义州便为道内其中一座颇具知名度的对中贸易口岸，因此聚集许多外汇机构。当地消息人士透露，朝鲜保卫部（秘密警察）所派遣的检阅小组从11月4日起，针对道内的外汇机构进行大规模严格检查，外汇机构的从事人员多达数千人。

依据当地规定，每4个半期便会实施一次定期检查，针对外汇机构的所有人员进行单独面谈，比以前还更为严格。保卫部检阅小组在进行正式的突击检查前解释，“傀儡韩国等境外敌对势力妨害我国（朝鲜）对外贸易，试图达到瓦解我国内部，因此必须防止他们达成目的。”

保卫部检阅小组强调，“尽管赚取外汇相当重要，但不该涉及与韩国有关的韩国企业。”

当地消息人士透露，一名女性社长因为从西海岸的南浦（靠近首都平壤的海港城市）进行走私贸易，遭到保卫部人员逮捕。当局为了杀鸡儆猴，处行前还特别将其他外汇相关同业人士聚集在同一地点，然后再以“大口径高射炮”血腥轰杀女社长，女社长的遗体顿时被轰成碎片，尸块有如粉雪般飘落，最后遗体形迹灰飞烟灭。

消息人士感叹，对于该名死状凄惨的女社长，其实至今仍记忆犹新，“保卫部向我们下令，究竟是靠哪一种手段赚取外汇，一定要详实说明，否则就会被当成间谍，这让我们这些相关人士感到疲惫。”

另外，相关人士也补充，其实在类似的政府机构或部门工作，领取的薪水根本无法糊口，因此职员们必须为自己另拓财源，然而一旦被发现，可能会被视为“侵占国家财产”。

朝鲜公开处刑画面。（图／翻摄自Daily NK）

且从事外汇的相关人员为了躲避拨打国际电话时的繁杂手续，不少人会在朝中边境附近使用中国手机，因为可以接收到中国基地台发射的电波，然而此举同样也是违法行为。

来源：ET today

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#马斯克只要一个动作 #中国车企恐全被打趴

中国电动车产业近年来快速发展，去年产量已达400万辆，并一跃成为全球最大汽车出口国。然而，天风证券董事兼研究所所长赵晓光近日在公开场合的发言引发争议。他表示，中国新能源汽车的发展离不开特斯拉（Tesla）免费开放电池专利的推动，并直言若按照专利打击规则，中国企业恐怕难以生存。这一言论在中国网友中引发强烈不满。

赵晓光还谈到了中国未来的发展趋势。他表示，中国已经从劳动力红利过渡到工程师红利时代，而下一阶段最大的优势将是“科研红利”。他认为，“如何将科研成果产业化”将成为中国经济发展的核心命题。他预测，到2025年6月，无论是自动驾驶、机器人，还是元宇宙等新兴领域，都将迎来重要突破。

赵晓光是中国国内知名的金融分析师，拥有15年的卖方分析经验，曾在中金公司担任副总经理、在安信证券担任总经理，目前任天风证券董事、副总、执委。他多次获得新财富电子行业第一名，被视为行业内的大咖人物。

（资料照片）

原文链接：马斯克只要一个动作中国车企恐全被打趴，来源：阿波罗网王笃若报导

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2024年11月29日星期五

#苗华官宣被逮到底是 #习近平干的吗？

作者：李夜靖

近期中国国内传出习近平“一手带大”的海军上将苗华(右二)遭到逮捕的消息，网友认为苗华过往提拔的将领也可能心此受到牵连。图：翻摄自@__Inty__ X账号

日前英媒《金融时报》报导中共国防部长董军疑似因涉嫌贪腐遭逮捕调查，成为连续第3位遭到中共官方调查的国防部长。就在此时，由中共国家主席习近平“一手带大”的解放军海军上将、中国中央军委委员苗华也传出被逮捕的消息。有网友分析指出，在苗华被捕后，先前曾被苗华提拔的解放军官员也可能先后遭到牵连，成为中共官方调查的对象。

推主“ Inty热点新闻”在 X上发布推文爆料称，在先后逮捕三任中共国防部长后，习近平又把自己在福建任职时培养的亲信苗华给抓了，为近期解放军高层的动荡情势增添了新的一笔，“连自己的亲信都信不过了”。

推主“蔡慎坤”也分析指出，苗华最大的靠山就是习近平本人，两人甚至从1990年代起就已经有了私交，至今已经长达30年。那怕此次苗华被捕事件是由习近平“亲自指挥、亲自部署”的，也会让习近平在解放军内的威信受到严重的打击，习近平甚至可能因为重用苗华，被贴上“识人不明”、“用人不当”的标签。

中共国防部长董军（中）。图：翻摄自CCTV

蔡慎坤认为，如果苗华遭到调查一事不是由习近平本人下令，且习近平已经无法保护或选择不保护苗华，就代表习近平的权势已经受到了削弱，中国共产党高层可能出现了“挑战者”。如果苗华是因为被习近平认为“不忠”或“忠诚不绝对”而被捕，未来恐怕也不会有其他解放军将领愿意为习近平继续卖命。

蔡慎坤表示，董军之所以能在2023年底成为中共国防部长，主要原因就来自于苗华的“保荐力挺”，苗华也透过自己与习近平的关系，让不少海军将领担任解放军的重要职务，其中就包括海军新任司令胡中明、前海军副司令跨兵种成为火箭军司令的王厚斌、解放军东部战区司令林向阳与武警部队司令王春宁等。蔡慎坤认为，在苗华出事之后，这些被苗华“提拔”担任干部的将领很可能接连受到调查，习近平最赏识的“福建帮”势力也肯定会受到重创。

中国前国防部长李尚福、中国前外交部长秦刚、中国前国防部长魏凤和或火箭军前司令李玉超都出事。图：翻摄自新闻调查 X（前推特）账号

蔡慎坤的另一篇推文则针对董军是否真的遭到中共官方调查进行分析。蔡慎坤引用新加坡国防部在 Facebook发布的文章指出，新加坡武装部队总长、海军中将孟耀诚于11月27日至27日期间访问中国，是孟耀诚2023年3月出任武装部队总长后，首次拜访中国。

蔡慎坤表示，他原先猜测同样海军出身的董军应该会出面接见孟耀诚，但直到孟耀诚回到新加坡前，都没能与董军进行会面，反而是由中央军委委员、联合参谋部参谋长刘振立上将进行接待。蔡慎坤认为，这可能是中共官方一次“间接辟谣”的行动，暗示著董军很可能因为发生某些事情“无法亲自接待”，与2023年李尚福神秘失踪极为相似。另外，在苗华被捕后，林向阳也突然失踪，蔡慎坤推测林向阳的下落很可能在未来几天内“就见分晓”。

继中共国防部长李尚福被捕遭撤职后，第20届中国中央军委委员之一的苗华也遭到逮捕，七位委员仅剩五位。图：翻摄自@__Inty__ X账号