主题：铁索连环进行中？浅谈一下李强的经济操作 -- 拜吨

海外所有资产。

于是朝鲜买粮食就没钱了。

而且资本化的创新和国内目前真正需要的创新其实不太兼容。

怎么理解这个问题？资本化的创新本质上仍旧是摘桃子，需要前人或同行在基础科研上积累到一定层度，然后资本化大牛敏锐察觉到市场化和现有科技进展的关键点，再进行临门一脚式地突击式研发创新。因此资本化创新极其依赖于基础科研孺子牛的基础研究，现在整个世界的华人科研圈主要扮演的就是孺子牛的角色，这也是国外以science等期刊为基础的科研大厦的根基所在。由于这个科研体系的话语权掌握在这些期刊以及他们对应的花街操盘者手中，中国科研极其被动，任何试图从孺子牛向创新大牛角色转变的华人都会被花街进行甄别，进行价值观改造，无法被改造的就被学术或资本层面狙杀。

因此，目前以期刊为基底的整个世界前沿科研体系，对中国而言只能充当很随性科研的基础数据来源，而无法成为中国科研创新的有效依托（培养的人随时可能被价值观策反），也因此中国的包括院士在内的整个科研体系千疮百孔，始终无法在真正的创新体系中更进一步。

要解决这一问题，必须进行从上到下的大手术，尤其是科研官僚和院士等科研话语把持体系的大整顿，建立中国的基础科研（期刊）——创新运营（花街风投）体系。这需要一大票人沉下心来做事，因此近年的通缩，或许也可以算作荡涤人心的一种举措。

随机变量本来就有数学期望和方差，与沙粒是否一致没有关系。你在沙粒里面加上钢筋，植物纤维，哪怕埋几具尸体进去，然后多几次模拟塌方，照样能得到数学期望和方差。

随机性不是不作预测的理由，天气预报就是例子，外部不可控因素极多，早期天气预报很不准确，现在已经改进到三天内基本准确了。

你是老派学经济的，你看二战以后，随着计算机技术的发展，物理化学生物和工程学都有大量进步，计量经济学也蓬勃发展。但是你们古典经济学抱着二百年前的老套路念经，这其实早该淘汰了。

首先是玩法律走程序，假设美国以莫须有的理由冻结，中国天天现场直播秋菊打官司，全世界围观，近距离了解美帝德性。

然后是来硬的，无理由冻结，中国对等制裁，美国不一定有的赚。

所以，美帝围着我们的存款转了800圈了，硬是找不到鸡蛋的缝隙。除开存款还有收入，每个月成百上千亿的，光冻结存款不砍掉收入，一年后中国又有两万亿了。。。

包括OPPO的孪生公司VIVO！

OPPO,VIVO这两家公司是擅于市场营销的公司！但算不上真正意义上的高科技公司;

在行业内来看，OPPO,VIVO是国产手机厂商中市场营销水平一流，但技术研发能力属于三流的两家手机厂商！

从知乎上来看，OPPO当初发布成立芯片公司的时候，对芯片行业稍微有点了解人都有断言：OPPO研发芯片能够成功的可能性几乎为零!

为什么会有这样的说法？

因为，高通，MTK,华为已经在手机芯片领域以及诺基亚在通信技术上已经构筑了几大专利墙，OPPO要想在手机芯片的技术上绕开这些专利墙几乎是不可能！

如果绕不开这些专利，那么只能掏钱去购买一些相关的专利！

同样，做为一家新兴的手机研发公司，一颗手机芯片从研发到大规模的商业化需要7年左右的时间，但最大的问题就是OPPO在竞争残酷的手机行业能活多久?

卡脖子这事，短期有可能卡一下，长期来看，肯定是卡不住的。陈王你说15年，那都三个五年计划了，美国总统都快四届了，还卡什么。

国内到现在为止，卡脖子的典型案例是两个。一个是中兴。中兴属于主动放弃抵抗的。但奇怪的是，中兴放弃抵抗之后，反而是美国不能让中兴 over 了，否则没样板了啊。所以据说现在中兴里面挺滋润，制度都接近美国公司了，不用996，甚至连订单都不用操心，美方帮着找。也不知道真的假的。

另一个就是某些大学和研究所被卡脖子，禁用 Matlab 等软件了。当时闹得挺大，说这些大学不能用了，以后很难发国外期刊的文章了。但是几年过去，好像什么都没有发生。哈工大、北航在国外期刊发的文章也没见减少啊。

反而是有一家公司当时想赶卡脖子这个风口，跳出来说一年能做出 Matlab 的平替，好像也没做出来。

所以，卡脖子这个事情，当然政治正确，但抛开政治正确不说，其实也挺复杂，甚至真卡假卡都说不清。因为真卡的，国家早就安排研究了；而嚷嚷着“给我钱给我钱，不支持我的研究马上就要被卡脖子”的，很可能是假卡，你真给他钱，他能找个开源软件改吧改吧交差。

陈王啊，说老实话，你是不是假卡，或者帮假卡造势好要钱的？

现在几乎所有的行业，都是逐渐被行业内几家头部公司在把控！

这就是市场经济经过充分竞争之后的马太效应!

现在的投资，除了资金之外那就是人才！

像华为，小米这样的公司在汽车的研发上已经应用AI大模型参与了整个产品的研发过程，这样就极大的提高了产品的研发效率，以及产品的技术迭代速度！

可以想象，这样的效率和速度会把行业内其它的厂商给卷死！

前几天看到的新闻，日本的几家汽车厂商现在才开始在汽车的研发过程中导入AI大模型！

主要是中国人的存储习惯，而不是我们防守多好。

看吧。

我们中国是主要实在做事的部分，受到美国制裁后中国到底有没有抵抗力还得观察，你也是再次乐观了，看吧。

美帝的德行就和英国一样，还有什么可读性的吗？

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AI的应用现在已经开始在一些行业进行了渗透！现在一些公司已经着手导入AI在办公以及管理方面的应用了！

当AI在工业以及商业领域被广泛应用之后，城市提供不了庞大的就业岗位，那么一些曾经在城市就业的群体将会被卷回老家！

因此乡村建设将是是国家未来发展的重大战略！

最近网络上有越来越多"回乡改造老房子"的视频!

改造后的房子，既有传统的风格也有现代的一些元素，很是漂亮！

今天是否依然在宏观低速的条件下依然生效？大家都知道，在微观高速的情况下，牛三定律都失效了，要用相对论或者量子力学。

所以，一个理论是否老并不是能不能用的关键因素，关键在于局限条件的变化。

你提到的计算机发展，确实是一种局限条件的变化，这个变化，重要之处在于信息费用的降低而已，对人类的生活当然是起了重大的促进，但是，对经济学的理论框架并无实质性的影响，原因无他，人性没有因为计算机的出现而改变。

我再举个案例：走在深圳街头，你会发现各种风味的大小食肆无数，有客似云来，大排长龙的，也有无人问津，空空如也的。你要如何用计算机规划潮州风味的大排档开张，湖南风味的小店关门？一旦决定开张了，你是不是还要规划菜单？等你规划完菜单，是不是又要跟着规划冷链运输，之后，是不是要规划食材的种植，生产，加工？

我承认，如果全深圳只有麦当劳一家，从头到尾全部用计算机规划是有可能的，当然，再加上肯德基也可以，但这种生活，是大家所需要的吗？

创新问题上，中美主要有三点不同。美国是：

1，不许抄作业。美国教育从小到大，一个基本原则是不许抄作业。当然这个现在搞得有点过，但是总体而言作用还是很正面的。他把年轻人训练得以原创为荣，以抄袭为耻。这就为创新提供了巨大的人口基数。

2，教授终身制。美国大学里，拿到终身教职就不解雇了。这其实是一种“养十个人，七个躺平，三个创新两个失败，最后一个成功”的制度。它的基本逻辑是，牛人不会甘于平庸，浪费自己的职业生命，必然会努力创新。牛人教出来的学生自然也就会创新。

3，合理的企业制度。美国的制度保证了你如果有一个真正的创新，很容易到市场上转化。你办公司需要的各种人，马上能在市场上凑齐。你的公司可以迅速成长，在你成长到足够大以前，还基本不用担心别人通过抄袭和模仿来竞争。等你长大，当然就不怕竞争了。

而中国这三方面恰恰是反的。

1，学习抄作业。中国的学生，高考前还是强调不抄作业的。但是大学以后，尤其是好大学，除非你是超级学霸，否则不抄作业根本不行。最后的结果就是，大家学会的最重要本事是抄作业，抄版比原版更工整漂亮得分高。这固然不全是坏事，但对创新无疑负面作用很大。最精英的年轻人，遇到问题的第一个想法是“找个模板来”，而不是自己做出来。

2，行政化考核牛人。中国的牛人，混成教授以后，基本也不担心被解雇。但是会被行政系统考核。你今年拿了多少经费，发表了多少文章，你这个聘期又是多少。考核不达标就很难看了，甚至影响收入。那为了满足考核，牛人就只好去做肯定能做出来的工作，最后就没时间去创新了。然后牛人的学生也就平庸了。

3，鼓励抄袭模仿的市场环境，流氓式竞争。中国当前基本是不管非明星小企业间的抄袭模仿的。因此，一个小企业，在他刚有创新成果出来到正规化盈利这一段，挺艰难的。它必须极力提防有人获取了他的技术机密，然后模仿。当然现在也逐渐在改善，但离美国还是有很大差距的。

经济学有物理学这样坚实的基础么？经济学启蒙都是你这样苹果换橘子的比方，这跟牛顿定律能比么？

要不你说说经济学有什么能够称之为定律的？不要求牛顿定律，哪怕像阿基米德定律、欧姆定律那种也行。

你后半段的例子，我还真认为可以做到。古典经济学发展的时候，伦敦是各种马车横行，马粪遍地。骆驼祥子的北京城，你拉辆黄包车就能自己跑。到了今天，公共汽车也好，出租车也好，打车软件也好，哪个不是高度计算机规划？

是不是我们想要的生活，你以为出租司机喜欢满大街拉客，小食铺老板愿意提心吊胆，开张三年不知道第四年会不会倒闭？

现代经济的趋势，就是集团化经营，大型企业控制国民经济主动脉，你说的小食铺小作坊作为接收端的补充。类似于共享单车，在接收端你喜欢哪辆随便挑，但是公司端是有规划的。

你看，现代物流也好，化工的管道输送也好，都是以数学和计算机为工具，进行实际的工程计算。理论原理和工程设计，各负其责。而经济学呢？既不能进行严格的理论推导，也不能进行工程运算，只能夸夸其谈市场市场，市场能解决问题。说难听点，简直是巫婆神汉。

“如果现在的经济需要国债去刺激，那以后的经济难道就不用了吗？

或者说，现在开始每年要向未来借1万亿，那未来我们不仅要还上这么多个1万亿，还要确保不向更远的未来借更多，可能不可能？”

——现在的经济需要刺激？我认为是的，因为经济不增长会产生很大的风险【如就业、养老金等等】，比刺激经济的手段产生的副作用的风险更大。

比起刺激消费、刺激外贸、产业升级对经济的刺激，国债是比较容易上手的办法。那么国债会有什么风险呢？

第一、到期兑付的风险；第二、通胀。

国债是主权债务，发的人民币债理论上要还债，实际上不还。办法就如你说的向更远的未来借。如果未来经济好转、财政盈余，那就不需要再借或更多了。

通胀会不会发生呢？发生一点通胀在经济上是好事，坏的是恶性通胀——财富极剧缩水、百姓基本生活困难那种。

1万亿特别国债在2020年就发过一次，这几年下来大家没有恶性通胀的感觉吧。以后连发几年，会不会呢？

如果国债仅仅是借钱来花，而不是印钱，M1是不变的，只增加了M2。相当于老百姓不花，国家替你花。4年4万亿的体量比起老百姓百多万亿的储蓄，才4%不到，拿出来花一点，恶性通胀的风险很小。

如果按照传统的分法，那么AI和大数据、算法应该是同一个门类下的。

而推送算法就是一种基于大数据的算法

所以就让人不免有疑问：为何现在美国人AI搞得这么如火如荼，却还无法制造一个自己的、可与tik tok匹敌的应用？

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说到AI，我不是很专业，但个人感觉，现在热炒的AI，或许只是基于transformer的一系列同质化产品，可能有其自身的局限性。