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01:09","market":"hk","language":"zh","title":"沃什听证会强调美联储独立性，称绝不会成为特朗普的“提线木偶”，从未被要求作出降息承诺","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2629054366","media":"华尔街见闻","summary":"沃什说，总统和议员就利率发表看法不会威胁到联储的独立性，联储要恪守职能本分，若涉足缺乏法定权限的财政政策和社会政策，独立性就面临最大的风险；希望进行联储“体制变革”，需要新的通胀框架、新的沟通方式，认为联储官员言论过多，一年四次议息会议太少；AI可能在不引发通胀的前提下提升经济生产力，为降息创造空间；美联储对美国“K型经济”扩张“难辞其咎”，其资产负债表庞大扩大了对经济影响。议员Tillis坚称，司法部不结束对鲍威尔调查，就不支持提名。“新美联储通讯社”：沃什能否获提名，关键在于特朗普和议员谁对鲍威尔调查作出让步。","content":"<html><head></head><body><p>美东时间21日周二，美国参议院银行委员会举行有关美联储主席提名的听证会。面对两党参议员拷问，提名人沃什强调保持货币政策的独立性，称要对美联储进行多方面改革，绝不会听命于美国总统特朗普行事。</p>\n<p>在事先准备的开场演讲稿中，沃什承诺，要“确保货币政策的实施始终保持严格的独立性”，同时表示，“美联储的独立性主要取决于联储自身”，联储应恪守本分，若将职能触角延伸至其缺乏法定权限的财政政策和社会政策领域，“其独立性便会面临最大的风险”。</p>\n<p>沃什说：“货币政策的独立性至关重要。我认为，当民选官员——无论是总统、参议员还是众议员——就利率问题发表看法时，货币政策的运作独立性不会受到特别的威胁。”</p>\n<p>由于认为美联储应恪守职能边界，沃什表示，他不适合对特朗普解雇美联储理事库克（Lisa Cook）案置评。评论指出，该案的核心焦点在于：总统究竟拥有多大的权限，能够将其影响力施加于美联储这一独立机构之上。</p>\n<p>有“新美联储通讯社”之称的记者Nick Timiraos评论称，在听证会上阐述其“改革”美联储的主张时，沃什大体上坚持了他过去几年里反复强调的观点——即替换联储用于预测通胀的模型，减少对外沟通的频率，并随着时间的推移，逐步缩减其高达6.7万亿美元的资产负债表。</p>\n<p>Timiraos认为，沃什的提名能否获得确认，关键不在于他是否能凑够支持票，而在于谁会先在针对美联储主席鲍威尔的刑事调查问题上做出让步，是特朗普还是共和党参议员蒂利斯（Thom Tillis）。</p>\n<p>Timiraos指出，在长达两个半小时的听证过程中，有几点引人注目：</p>\n<ul>\n<li>沃什回避了所有旨在让他与特朗普划清界限的提议；</li>\n<li>沃什承诺将致力于维护美联储的独立性，却巧妙地回避了那些最棘手的考验，比如以案件在审理为由，拒绝就特朗普试图解雇理事库克的举动、或是针对美联储总部返修的鲍威尔刑事调查发表任何立场；</li>\n<li>沃什关于独立性的论调恐怕在美联储内部不快，因为他的主要论点是：美联储近期遭遇的种种困境，完全是其自身造成的。</li>\n</ul>\n<p>Timiraos还提到，沃什并未呼吁降息，但也未削弱支持降息的理由。他主张美联储应将重心放在核心通胀上，并援引了剔除异常值的“截尾均值”等指标。这些指标显示，通胀水平实际上更接近美联储设定的目标2%。沃什还反驳了当前多位美联储官员所持的一种观点，即关税推高了近期的通胀数据。但他并未就此宣告战胜通胀，而是表示：“通胀的走势正在改善，但仍有更多工作尚待完成。”</p>\n<h2>沃什称特朗普从未要求、他也绝不会同意承诺降息 </h2>\n<p>听证会问答环节，当议员约翰·肯尼迪（John Kennedy）问沃什会不会成为特朗普的“提线木偶”时，沃什回答：“绝对不会。” </p>\n<p>议员加列戈（Ruben Gallego）援引了《华尔街日报》的一篇报道，该报道称，特朗普前曾向沃什施压，要求他在获得提名确认后降息，认为这表明有人在撒谎，要么是特朗普要么是沃什。</p>\n<p>沃什对上述报道提出异议，并表示该报道的作者需要“寻找更可靠的消息来源，或者遵循更严格的新闻职业准则”。他说：“我对自己说的每一个字都负责。总统从未要求我做出任何此类承诺，我也绝不会做出这样的承诺。”</p>\n<p>议员杰克·里德（Jack Reed）问沃什，是否会屈从于特朗普的降息要求。特朗普曾表示，他不会挑选一位不支持降息的人出任联储主席。沃什回应称，他并未向特朗普做出过任何承诺。</p>\n<p>议员伊丽莎白·沃伦（Elizabeth Warren）称，沃什是“极不适合”担任美联储主席的人选。她一再问特朗普是否输掉2020年大选。沃什拒绝回答这个问题，说：“如果我获得任命确认，我们将努力把政治因素排除在美联储之外。”</p>\n<p>沃伦反复追问沃什，要求他披露更多关于其名下约1亿美元资产的细节，说明这些资产中是否包含涉及特朗普及其家族的实体，或是与已被定罪的爱泼斯坦相关的投资。</p>\n<p>沃什重申，他已与政府道德办公室（OGE）合作，着手剥离相关个人资产。他已同意，确认提名后将“出售我所有的金融资产”，始终未提供任何具体的资产明细。</p>\n<h2>希望进行美联储“体制变革” 需要新的沟通方式 一年四次议息会议太少</h2>\n<p>沃什预告称，若其提名获确认，他希望对美联储进行多方面的彻底改革，变革包括“政策实施体制的变革”，以及建立一套全新的“通胀框架”。沃什认为，美联储需要新的通胀框架，但未透露他构想的新框架会以何种形态呈现。</p>\n<p>沃什对参议院银行委员会主席、共和党议员斯科特（Tim Scott）说：“我们需要一套新的框架、新的工具；（委员会）主席先生，我还想补充一点——我们需要一种新的沟通方式。” </p>\n<p>在沟通方面，沃什表示，他认为美联储官员们在利率问题上存在“过度沟通”的现象——具体体现为每季度发布的经济预测。在该预测中，官员们被要求以匿名方式预测他们认为适宜的利率水平。这也就包括所谓的利率点阵图。</p>\n<p>此后，被问及若获确认为美联储主席，每年将举行多少次货币政策会议，沃什未正面作答。他表示，根据《联邦储备法》的规定，最低限度为一年四次，可这显然太少。沃什说：“四次（会议）显然不够，因此举行比这更多的会议是恰当的。”</p>\n<p>至于是否会继续举行货币政策会后的新闻发布会，沃什未给出明确答复，说“如果举行新闻发布会，我认为倾听记者们当下的关切与疑问，将是一项义不容辞的责任。” 但他重申了此前的批评意见，即美联储官员言论过多。</p>\n<h2>AI可能在不引发通胀的前提下提升经济生产力 为降息创造空间</h2>\n<p>议员范霍伦对沃什在降息是否有利这一问题上的立场不断变化感到担忧，他说，“我担心的是，你在利率问题上的立场似乎是随着政治便利性摇摆，而不是基于稳健的经济判断”，并问沃什，在通胀依然居高不下的时期，为何却倾向于降息。</p>\n<p>沃什表示，如果潜在的经济增长步伐有所加快——例如得益于人工智能（AI）的发展，那么通胀问题或许就不再那么令人担忧，从而为降息创造了空间。</p>\n<p>媒体指出，沃什在回复中虽未直接提及“生产力”一词，但这正是其论点的核心所在。不过，许多经济学家对此类AI有助于降低通胀的论点持怀疑态度，他们指出，至少在短期内，AI反而可能助推通胀进一步上行。</p>\n<p>沃什阐述了他关于AI将如何影响经济的思考。他指出，一方面，企业在AI基础设施方面投入的巨额资金，将在短期内推高需求，进而间接推高通胀。另一方面，从长远来看，AI技术本身具备提升经济生产潜力的潜力，从而在不引发通胀的前提下，助力经济实现更快的增长。</p>\n<p>被问及AI相关话题时，沃什表示：“对于美国乃至全球的现代经济史而言，我们正处于一个最具颠覆性的时刻。”</p>\n<p>参议员约翰·肯尼迪对此深表质疑。他表示，那些AI将带来生产力大幅提升的种种承诺，在他看来不过是某些人为了给即将到来的IPO造势而炮制的“炒作”罢了。</p>\n<h2>美联储对美国“<a href=\"https://laohu8.com/S/TKKD.SI\">K</a>型经济”扩张“难辞其咎”</h2>\n<p>沃什在听证会上表示，对于财富不平等加剧——即如今广为人知的“K型经济”现象，美联储“难辞其咎”，并指出，美联储庞大的资产负债表扩大了其对经济的影响力。</p>\n<p>沃什在回答议员沃诺克（Raphael Warnock）的提问时说：“我认为，对于您所描述的‘拥有金融资产者’与‘未拥有金融资产者’之间出现的这种分化，美联储难辞其咎——毕竟，美联储的资产负债表已从我2006年刚入职时的8000亿美元水平，膨胀到了如今高出一个数量级的规模。”</p>\n<p>他接着表示：“如果美联储当时维持较小的资产负债表规模……我认为利率本可以更低，通胀状况本可以更好，经济本也可以更加强劲。”</p>\n<p>沃什谢绝给出美联储资产负债表适宜的具体规模。但他表示，资产负债表的规模理应有所缩减，且美联储不应继续持有长期国债。</p>\n<p>新华社今年2月曾援引美媒报道称，当前美国社会财富不平等持续加剧，结构性裂痕正在加速扩大，“K型经济”特征愈发明显。新华社提到，数据显示，2025年第三季度，占美国人口1%的国内最富有人群所拥有的净资产占比升至近32%，创历史新高，而收入排在后面的一半人口仅拥有全国财富的2.5%。</p>\n<h2>加密货币应纳入金融体系</h2>\n<p>议员拉米斯（Cynthia Lummis）问沃什，他是否认为加密资产应当被纳入金融体系之中，从而让消费者能够享受到更丰富的投资选择与更完善的消费者权益保护。</p>\n<p>沃什对此给出了肯定的回答：“数字资产早已深度融入并构成了我们金融行业肌理的一部分，因此，我的答案是肯定的。”</p>\n<p>沃什还说，联储无权发行数字货币，那将是一个糟糕的政策选择。美联储的确不应该采用央行数字货币（CBDC）。</p>\n<h2>议员Tillis坚称 司法部不结束对鲍威尔调查就不支持提名</h2>\n<p>听证会上，关键参议员汤姆·蒂利斯（Thom Tillis）表示，他不会就沃什的观点进行提问，而是将借此机会解释自己为何要阻挠这项美联储主席的提名。蒂利斯此前承诺，要阻挠美联储的任何提名人选，直至美国司法部撤销针对鲍威尔的刑事调查为止。</p>\n<p>司法部的调查聚焦于美联储华盛顿总部大楼耗资数十亿美元的翻新工程，以及去年鲍威尔就此向参议院银行委员会所作的证词。蒂利斯展示了一系列海报，详细梳理了美联储翻新工程的始末。他指出，虽然工程造价超支的情况“令人遗憾”，但似乎是“合规且正当的”。</p>\n<p>蒂利斯对沃什说：“让我们先解决掉这项（鲍威尔的）调查，这样我才能转而支持你的提名。”</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>沃什听证会强调美联储独立性，称绝不会成为特朗普的“提线木偶”，从未被要求作出降息承诺</title>\n<style 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01:09</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>美东时间21日周二，美国参议院银行委员会举行有关美联储主席提名的听证会。面对两党参议员拷问，提名人沃什强调保持货币政策的独立性，称要对美联储进行多方面改革，绝不会听命于美国总统特朗普行事。</p>\n<p>在事先准备的开场演讲稿中，沃什承诺，要“确保货币政策的实施始终保持严格的独立性”，同时表示，“美联储的独立性主要取决于联储自身”，联储应恪守本分，若将职能触角延伸至其缺乏法定权限的财政政策和社会政策领域，“其独立性便会面临最大的风险”。</p>\n<p>沃什说：“货币政策的独立性至关重要。我认为，当民选官员——无论是总统、参议员还是众议员——就利率问题发表看法时，货币政策的运作独立性不会受到特别的威胁。”</p>\n<p>由于认为美联储应恪守职能边界，沃什表示，他不适合对特朗普解雇美联储理事库克（Lisa Cook）案置评。评论指出，该案的核心焦点在于：总统究竟拥有多大的权限，能够将其影响力施加于美联储这一独立机构之上。</p>\n<p>有“新美联储通讯社”之称的记者Nick Timiraos评论称，在听证会上阐述其“改革”美联储的主张时，沃什大体上坚持了他过去几年里反复强调的观点——即替换联储用于预测通胀的模型，减少对外沟通的频率，并随着时间的推移，逐步缩减其高达6.7万亿美元的资产负债表。</p>\n<p>Timiraos认为，沃什的提名能否获得确认，关键不在于他是否能凑够支持票，而在于谁会先在针对美联储主席鲍威尔的刑事调查问题上做出让步，是特朗普还是共和党参议员蒂利斯（Thom Tillis）。</p>\n<p>Timiraos指出，在长达两个半小时的听证过程中，有几点引人注目：</p>\n<ul>\n<li>沃什回避了所有旨在让他与特朗普划清界限的提议；</li>\n<li>沃什承诺将致力于维护美联储的独立性，却巧妙地回避了那些最棘手的考验，比如以案件在审理为由，拒绝就特朗普试图解雇理事库克的举动、或是针对美联储总部返修的鲍威尔刑事调查发表任何立场；</li>\n<li>沃什关于独立性的论调恐怕在美联储内部不快，因为他的主要论点是：美联储近期遭遇的种种困境，完全是其自身造成的。</li>\n</ul>\n<p>Timiraos还提到，沃什并未呼吁降息，但也未削弱支持降息的理由。他主张美联储应将重心放在核心通胀上，并援引了剔除异常值的“截尾均值”等指标。这些指标显示，通胀水平实际上更接近美联储设定的目标2%。沃什还反驳了当前多位美联储官员所持的一种观点，即关税推高了近期的通胀数据。但他并未就此宣告战胜通胀，而是表示：“通胀的走势正在改善，但仍有更多工作尚待完成。”</p>\n<h2>沃什称特朗普从未要求、他也绝不会同意承诺降息 </h2>\n<p>听证会问答环节，当议员约翰·肯尼迪（John Kennedy）问沃什会不会成为特朗普的“提线木偶”时，沃什回答：“绝对不会。” </p>\n<p>议员加列戈（Ruben Gallego）援引了《华尔街日报》的一篇报道，该报道称，特朗普前曾向沃什施压，要求他在获得提名确认后降息，认为这表明有人在撒谎，要么是特朗普要么是沃什。</p>\n<p>沃什对上述报道提出异议，并表示该报道的作者需要“寻找更可靠的消息来源，或者遵循更严格的新闻职业准则”。他说：“我对自己说的每一个字都负责。总统从未要求我做出任何此类承诺，我也绝不会做出这样的承诺。”</p>\n<p>议员杰克·里德（Jack Reed）问沃什，是否会屈从于特朗普的降息要求。特朗普曾表示，他不会挑选一位不支持降息的人出任联储主席。沃什回应称，他并未向特朗普做出过任何承诺。</p>\n<p>议员伊丽莎白·沃伦（Elizabeth Warren）称，沃什是“极不适合”担任美联储主席的人选。她一再问特朗普是否输掉2020年大选。沃什拒绝回答这个问题，说：“如果我获得任命确认，我们将努力把政治因素排除在美联储之外。”</p>\n<p>沃伦反复追问沃什，要求他披露更多关于其名下约1亿美元资产的细节，说明这些资产中是否包含涉及特朗普及其家族的实体，或是与已被定罪的爱泼斯坦相关的投资。</p>\n<p>沃什重申，他已与政府道德办公室（OGE）合作，着手剥离相关个人资产。他已同意，确认提名后将“出售我所有的金融资产”，始终未提供任何具体的资产明细。</p>\n<h2>希望进行美联储“体制变革” 需要新的沟通方式 一年四次议息会议太少</h2>\n<p>沃什预告称，若其提名获确认，他希望对美联储进行多方面的彻底改革，变革包括“政策实施体制的变革”，以及建立一套全新的“通胀框架”。沃什认为，美联储需要新的通胀框架，但未透露他构想的新框架会以何种形态呈现。</p>\n<p>沃什对参议院银行委员会主席、共和党议员斯科特（Tim Scott）说：“我们需要一套新的框架、新的工具；（委员会）主席先生，我还想补充一点——我们需要一种新的沟通方式。” </p>\n<p>在沟通方面，沃什表示，他认为美联储官员们在利率问题上存在“过度沟通”的现象——具体体现为每季度发布的经济预测。在该预测中，官员们被要求以匿名方式预测他们认为适宜的利率水平。这也就包括所谓的利率点阵图。</p>\n<p>此后，被问及若获确认为美联储主席，每年将举行多少次货币政策会议，沃什未正面作答。他表示，根据《联邦储备法》的规定，最低限度为一年四次，可这显然太少。沃什说：“四次（会议）显然不够，因此举行比这更多的会议是恰当的。”</p>\n<p>至于是否会继续举行货币政策会后的新闻发布会，沃什未给出明确答复，说“如果举行新闻发布会，我认为倾听记者们当下的关切与疑问，将是一项义不容辞的责任。” 但他重申了此前的批评意见，即美联储官员言论过多。</p>\n<h2>AI可能在不引发通胀的前提下提升经济生产力 为降息创造空间</h2>\n<p>议员范霍伦对沃什在降息是否有利这一问题上的立场不断变化感到担忧，他说，“我担心的是，你在利率问题上的立场似乎是随着政治便利性摇摆，而不是基于稳健的经济判断”，并问沃什，在通胀依然居高不下的时期，为何却倾向于降息。</p>\n<p>沃什表示，如果潜在的经济增长步伐有所加快——例如得益于人工智能（AI）的发展，那么通胀问题或许就不再那么令人担忧，从而为降息创造了空间。</p>\n<p>媒体指出，沃什在回复中虽未直接提及“生产力”一词，但这正是其论点的核心所在。不过，许多经济学家对此类AI有助于降低通胀的论点持怀疑态度，他们指出，至少在短期内，AI反而可能助推通胀进一步上行。</p>\n<p>沃什阐述了他关于AI将如何影响经济的思考。他指出，一方面，企业在AI基础设施方面投入的巨额资金，将在短期内推高需求，进而间接推高通胀。另一方面，从长远来看，AI技术本身具备提升经济生产潜力的潜力，从而在不引发通胀的前提下，助力经济实现更快的增长。</p>\n<p>被问及AI相关话题时，沃什表示：“对于美国乃至全球的现代经济史而言，我们正处于一个最具颠覆性的时刻。”</p>\n<p>参议员约翰·肯尼迪对此深表质疑。他表示，那些AI将带来生产力大幅提升的种种承诺，在他看来不过是某些人为了给即将到来的IPO造势而炮制的“炒作”罢了。</p>\n<h2>美联储对美国“<a href=\"https://laohu8.com/S/TKKD.SI\">K</a>型经济”扩张“难辞其咎”</h2>\n<p>沃什在听证会上表示，对于财富不平等加剧——即如今广为人知的“K型经济”现象，美联储“难辞其咎”，并指出，美联储庞大的资产负债表扩大了其对经济的影响力。</p>\n<p>沃什在回答议员沃诺克（Raphael Warnock）的提问时说：“我认为，对于您所描述的‘拥有金融资产者’与‘未拥有金融资产者’之间出现的这种分化，美联储难辞其咎——毕竟，美联储的资产负债表已从我2006年刚入职时的8000亿美元水平，膨胀到了如今高出一个数量级的规模。”</p>\n<p>他接着表示：“如果美联储当时维持较小的资产负债表规模……我认为利率本可以更低，通胀状况本可以更好，经济本也可以更加强劲。”</p>\n<p>沃什谢绝给出美联储资产负债表适宜的具体规模。但他表示，资产负债表的规模理应有所缩减，且美联储不应继续持有长期国债。</p>\n<p>新华社今年2月曾援引美媒报道称，当前美国社会财富不平等持续加剧，结构性裂痕正在加速扩大，“K型经济”特征愈发明显。新华社提到，数据显示，2025年第三季度，占美国人口1%的国内最富有人群所拥有的净资产占比升至近32%，创历史新高，而收入排在后面的一半人口仅拥有全国财富的2.5%。</p>\n<h2>加密货币应纳入金融体系</h2>\n<p>议员拉米斯（Cynthia Lummis）问沃什，他是否认为加密资产应当被纳入金融体系之中，从而让消费者能够享受到更丰富的投资选择与更完善的消费者权益保护。</p>\n<p>沃什对此给出了肯定的回答：“数字资产早已深度融入并构成了我们金融行业肌理的一部分，因此，我的答案是肯定的。”</p>\n<p>沃什还说，联储无权发行数字货币，那将是一个糟糕的政策选择。美联储的确不应该采用央行数字货币（CBDC）。</p>\n<h2>议员Tillis坚称 司法部不结束对鲍威尔调查就不支持提名</h2>\n<p>听证会上，关键参议员汤姆·蒂利斯（Thom Tillis）表示，他不会就沃什的观点进行提问，而是将借此机会解释自己为何要阻挠这项美联储主席的提名。蒂利斯此前承诺，要阻挠美联储的任何提名人选，直至美国司法部撤销针对鲍威尔的刑事调查为止。</p>\n<p>司法部的调查聚焦于美联储华盛顿总部大楼耗资数十亿美元的翻新工程，以及去年鲍威尔就此向参议院银行委员会所作的证词。蒂利斯展示了一系列海报，详细梳理了美联储翻新工程的始末。他指出，虽然工程造价超支的情况“令人遗憾”，但似乎是“合规且正当的”。</p>\n<p>蒂利斯对沃什说：“让我们先解决掉这项（鲍威尔的）调查，这样我才能转而支持你的提名。”</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://community-static.tradeup.com/news/a11b90eaf11464016565b7210135336c","relate_stocks":{"AGG":"债券指数ETF-iShares Barclays综合国债","UUP":"美元ETF-PowerShares DB","ZROZ":"PIMCO 25+ Year Zero Coupon U.S","GBIL":"Goldman Sachs Access Treasury 0-1 Year ETF","BND":"债券指数ETF-Vanguard美国","TBT":"债券20+美国债指数ETF-ProShares两倍做空","LQD":"债券指数ETF-iShares iBoxx投资级公司债","UBT":"债券20+美国债-ProShares两倍做多","GOVT":"iShares安硕核心美国国债ETF","IEF":"债券指数ETF-iShares Barclays 7-10年","TLTW":"iShares 20+ Year Treasury Bond Buywrite Strategy ETF","TYO":"3倍做空7-10年期国债ETF-Direxion","GOLY":"Strategy Shares Gold Enhanced Yield 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为降息创造空间\n议员范霍伦对沃什在降息是否有利这一问题上的立场不断变化感到担忧，他说，“我担心的是，你在利率问题上的立场似乎是随着政治便利性摇摆，而不是基于稳健的经济判断”，并问沃什，在通胀依然居高不下的时期，为何却倾向于降息。\n沃什表示，如果潜在的经济增长步伐有所加快——例如得益于人工智能（AI）的发展，那么通胀问题或许就不再那么令人担忧，从而为降息创造了空间。\n媒体指出，沃什在回复中虽未直接提及“生产力”一词，但这正是其论点的核心所在。不过，许多经济学家对此类AI有助于降低通胀的论点持怀疑态度，他们指出，至少在短期内，AI反而可能助推通胀进一步上行。\n沃什阐述了他关于AI将如何影响经济的思考。他指出，一方面，企业在AI基础设施方面投入的巨额资金，将在短期内推高需求，进而间接推高通胀。另一方面，从长远来看，AI技术本身具备提升经济生产潜力的潜力，从而在不引发通胀的前提下，助力经济实现更快的增长。\n被问及AI相关话题时，沃什表示：“对于美国乃至全球的现代经济史而言，我们正处于一个最具颠覆性的时刻。”\n参议员约翰·肯尼迪对此深表质疑。他表示，那些AI将带来生产力大幅提升的种种承诺，在他看来不过是某些人为了给即将到来的IPO造势而炮制的“炒作”罢了。\n美联储对美国“K型经济”扩张“难辞其咎”\n沃什在听证会上表示，对于财富不平等加剧——即如今广为人知的“K型经济”现象，美联储“难辞其咎”，并指出，美联储庞大的资产负债表扩大了其对经济的影响力。\n沃什在回答议员沃诺克（Raphael Warnock）的提问时说：“我认为，对于您所描述的‘拥有金融资产者’与‘未拥有金融资产者’之间出现的这种分化，美联储难辞其咎——毕竟，美联储的资产负债表已从我2006年刚入职时的8000亿美元水平，膨胀到了如今高出一个数量级的规模。”\n他接着表示：“如果美联储当时维持较小的资产负债表规模……我认为利率本可以更低，通胀状况本可以更好，经济本也可以更加强劲。”\n沃什谢绝给出美联储资产负债表适宜的具体规模。但他表示，资产负债表的规模理应有所缩减，且美联储不应继续持有长期国债。\n新华社今年2月曾援引美媒报道称，当前美国社会财富不平等持续加剧，结构性裂痕正在加速扩大，“K型经济”特征愈发明显。新华社提到，数据显示，2025年第三季度，占美国人口1%的国内最富有人群所拥有的净资产占比升至近32%，创历史新高，而收入排在后面的一半人口仅拥有全国财富的2.5%。\n加密货币应纳入金融体系\n议员拉米斯（Cynthia Lummis）问沃什，他是否认为加密资产应当被纳入金融体系之中，从而让消费者能够享受到更丰富的投资选择与更完善的消费者权益保护。\n沃什对此给出了肯定的回答：“数字资产早已深度融入并构成了我们金融行业肌理的一部分，因此，我的答案是肯定的。”\n沃什还说，联储无权发行数字货币，那将是一个糟糕的政策选择。美联储的确不应该采用央行数字货币（CBDC）。\n议员Tillis坚称 司法部不结束对鲍威尔调查就不支持提名\n听证会上，关键参议员汤姆·蒂利斯（Thom 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只要这三根逻辑柱子不倒，华尔街就会继续把战争相关的头条新闻当作交易噪音处理。</p><p>Tom Lee是华尔街近年来为数不多的多次精准预测标普500指数牛市走势的多头策略师，<strong>尤其是在2022年年末悲观情绪笼罩华尔街之时精准预测到了美股将在2023年-2024年出现牛市行情，因此被投资者们称为“华尔街神算子”。对于下一阶段牛市行情预判，Tom Lee坚信科技股仍然将是下一个超级牛市的最强劲领涨势力</strong>。</p><h2 id=\"id_2335277759\">股市如今所处的位置比今年早些时候更强</h2><p>这位股票市场研究主管兼首席投资官在接受媒体采访时分享了他乐观的展望预期，并指出有若干因素增强了他对股票市场的信心。Lee列举了他对于美股持看涨立场的三大主要原因：美国市场在油价飙升之际展现出的无比强大盈利韧性、全球科技企业盈利预期持续上修，以及通胀威胁减弱。</p><p>Lee在最新采访中表示：“我们现在感到放心的是，这场地缘政治战争实际上正在刺激经济。”他还补充称，Fundstrat对于WTI与布伦特原油价格飙升的历史分析报告表明，其对剔除能源和食品的核心通胀指标的影响可能不像此前市场预期的那样严重。</p><p>这位华尔街资深策略师将美国市场形容为“如今这个更加不确定的街区里最好的一栋房子”，并指出，美国大型制造工厂仍在持续运转，而西方国家的其他传统工厂则普遍面临停摆。Lee在采访中多次强调，美国股市乃至全球股票市场当前所处的位置，比其在今年早些时候触及上一个历史高点时更为强劲。</p><p>Lee指出，<strong>自2020年以来，这已经是投资者们遭遇的第七次堪称“黑天鹅”事件，但即便在贸易路线受限、石油供应受约束的情况下，美国经济已经证明其“全然能够承受一场中东爆发的地缘政治灾难”。</strong></p><p>中东地缘政治动态消息方面，也是偏向利好层面。当地时间4月15日，伊朗外交部发言人称，目前伊美对话仍通过巴基斯坦作为中间方继续进行。美国白宫新闻秘书称，当前双方仍在持续接触并推进谈判;美方认为谈判“具有建设性”，对达成协议前景持乐观态度。</p><h2 id=\"id_1908154742\">华尔街开始屏蔽战火噪音! 对于科技股看涨情绪愈发浓厚</h2><p>尽管承认市场尾部风险依然存在，Lee仍然强调，“实际尾部的规模已经显著缩小了”。Lee与当前华尔街策略师们主流观点近乎一致，<strong>那就是华尔街开始屏蔽战火噪音，并且对于围绕人工智能算力基础设施的的科技股看涨情绪愈发火热。华尔街当前的投资叙事主线，已经从“中东地缘政治冲突会不会压垮风险资产”，全面转向“强劲财报季驱动的科技股领涨”乐观叙事。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d4612b50efd1db1223470d40a5139677\" title=\"\" tg-width=\"919\" tg-height=\"527\"/></p><p><strong>同时带有“业绩确定性+高贝塔属性”标签的那些与AI算力基础设施直接相关的股票——即<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>所领衔的“AI算力超级天团”，往往是整体股票市场或者科技股反弹逻辑里最敏感、最先动且上攻幅度也最大的一层。</strong>背后的核心逻辑可谓极其“硬核”：这一层直接绑定的是科技巨头们持续创纪录的AI资本开支，而不是单纯讲故事。 <strong>AI hyperscalers(即<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>等超级云计算巨头们) 仍在延续资本开支军备竞赛，只要它们“更愿意举债和裁员，也不愿在AI capex 竞赛中(即所谓的“AI算力军备竞赛”)选择退缩”，整个AI算力产业链条的领军者们就仍有配置价值。</strong></p><p>来自Interactive Brokers的首席策略师Steve Sosnick在周三研究报告中写道：“市场基本上是在用定价趋势表达一个看涨观点，那就是波斯湾战争似乎结束了。”</p><p>华尔街的那些最顶级交易员们目前对中东的负面局势不以为意，选择继续配置股票资产;机构投资者们，可谓是本轮股市复苏的核心幕后推手。<strong>这些机构投资者似乎相信中东冲击更像一轮可管理的油价扰动，而非会演变成系统性供给危机，认为只要战火没有破坏美国盈利韧性、没有把油价永久推入失控区间、也没有迫使美联储全面转鹰，那它对股市的杀伤力就是暂时的。</strong></p><p>“看起来，无论是股票市场，还是更广义上的金融市场，对霍尔木兹海峡实质上仍然被封锁都显得并没有那么担心。”来自BCA Research的美国首席投资策略师Doug Peta表示。</p><p>在Nationwide首席市场策略师Mark Hackett看来，<strong>华尔街的那些机构投资者是本轮股市复苏背后的核心推动力量。在经历了激进抛售之后，市场注意力已重新回到财报季的企业基本面，而他认为这些基本面是非常具有支撑性的</strong>。</p><p>Tom Lee指出，围绕大宗商品供给冲击存在可信的担忧，包括氦气供应中断，但他表示，若能实现持久性质的停火，可能会带来非常积极的增长与复苏情绪，从而将对美国本土造成的任何经济损害降至最低。<strong>Lee认同华尔街金融巨头<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>的一项典型判断，即以AI算力基础设施为核心的科技板块必须引领股票市场下一超级牛市阶段的上涨主旋律。</strong></p><p>他强调，自伊朗战争爆发以来，表现最好的资产是以太坊以及有着“风险资产风向标”称号的比特币——它们同样与科技板块高度相关，其次则是受益于地缘政治冲突的能源股、英伟达、<a 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Lee指出，围绕大宗商品供给冲击存在可信的担忧，包括氦气供应中断，但他表示，若能实现持久性质的停火，可能会带来非常积极的增长与复苏情绪，从而将对美国本土造成的任何经济损害降至最低。Lee认同华尔街金融巨头摩根大通的一项典型判断，即以AI算力基础设施为核心的科技板块必须引领股票市场下一超级牛市阶段的上涨主旋律。他强调，自伊朗战争爆发以来，表现最好的资产是以太坊以及有着“风险资产风向标”称号的比特币——它们同样与科技板块高度相关，其次则是受益于地缘政治冲突的能源股、英伟达、谷歌等美股七大科技巨头，以及2月曾经遭遇创纪录暴跌的软件公司。Lee解释称：“当人们担忧增长前景时，往往科技就是增长的唯一驱动力。”他补充表示，在投资者纷纷抛售持仓之后，科技板块一直是被低配最严重的板块。在估值方面，Lee认为，第一季度股价显著下跌使科技股估值相对于其强劲盈利增长潜力而言变得越来越有吸引力。Lee表示，这些基本面强劲的科技公司——即AI算力产业链领军者们拥有“真正的护城河”，并且其盈利增长轨迹持续跑赢标普500指数的盈利增长趋势，因此有望成为人工智能采用超级浪潮中的最主要受益者。他预测道：“五年后，我认为人们会惊讶于，他们当初竟然能以如此便宜的价格买到这些基本面强劲的科技股票。”","news_type":1,"symbols_score_info":{".SPX":2,".IXIC":2,"NDX":2,".DJI":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":766,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":528799139722752,"gmtCreate":1770132566776,"gmtModify":1770132568544,"author":{"id":"3479293787628185","authorId":"3479293787628185","name":"大毛他妈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/55a8149b58d22f3da84fe3e70c44a908","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3479293787628185","authorIdStr":"3479293787628185"},"themes":[],"title":"","htmlText":"‌<a 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江西铜业股份盘中大涨11.39%，收购SolGold及贵金属市场走强提振股价","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1105698617","media":"异动解读","summary":"江西铜业股份(00358)今日盘中大涨11.39%，表现强劲，引发市场广泛关注。消息面上，公司宣布其全资附属公司江铜香港投资将以不超过7.64亿英镑的全现金方式收购SolGold全部已发行及将要发行的股本。SolGold的旗舰项目Cascabel是全球最重要的未开发斑岩型铜金矿床之一，此次收购将显著增强江西铜业股份在全球铜矿资源布局上的竞争力，并为其未来增长注入新动力。此外，近期国际贵金属市场表现强劲，黄金和白银价格均创历史新高，这也为江西铜业股份的股价提供了额外支撑。作为中国重要的白银生产基地和铜业巨头，公司有望从这一市场趋势中受益。","content":"<p>江西铜业股份(00358)今日盘中大涨11.39%，表现强劲，引发市场广泛关注。</p><p>消息面上，公司宣布其全资附属公司江铜香港投资将以不超过7.64亿英镑的全现金方式收购SolGold全部已发行及将要发行的股本。SolGold的旗舰项目Cascabel是全球最重要的未开发斑岩型铜金矿床之一，此次收购将显著增强江西铜业股份在全球铜矿资源布局上的竞争力，并为其未来增长注入新动力。</p><p>此外，近期国际贵金属市场表现强劲，黄金和白银价格均创历史新高，这也为江西铜业股份的股价提供了额外支撑。作为中国重要的白银生产基地和铜业巨头，公司有望从这一市场趋势中受益。</p>","source":"ai_movement_cn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>位居前五，Alphabet价值增加了7.7万亿元人民币，增长48%，达到23.9万亿元人民币；亚马逊价值增加了3.7万亿元人民币，增长26%，达到18万亿元人民币。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>跻身前十。<a href=\"https://laohu8.com/S/600455\">博通</a>上升四位至第七位，价值上升118%至11.5万亿元人民币；特斯拉上升三位至第十位，价值上升115%至9.5万亿元人民币。</p><p>而中国价值最高的三家公司分别是台积电、腾讯、字节跳动。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20251218131948671v201kbhna0jdkfo\"/><p>美国以410家公司上榜排名第一，中国以158家排名第二，日本以63家排名第三。</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>胡润研究院：中国价值最高的三家公司！</title>\n<style 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19:04","market":"us","language":"zh","title":"谷歌单季营收首破千亿：AI赋能下，科技巨头开启增长新篇章","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2586845837","media":"ITBEAR科技资讯","summary":"科技行业迎来里程碑时刻，谷歌公布最新财报，其季度营收首次突破千亿美元大关，达到1020亿美元，同比增长16%。新客户数量同比增长34%，超过70%的现有客户采用AI产品，基于生成式AI的收入增长200%。订单储备规模达1550亿美元，环比增长46%，这些订单主要来自AI基础设施需求，合同期限普遍在3-5年，为未来增长奠定坚实基础。与依赖公开数据或购买数据的竞争对手相比，谷歌的数据护城河不仅规模庞大，更呈现指数级增长态势。","content":"<html><body><article><p>科技行业迎来里程碑时刻，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>公布最新财报，其季度营收首次突破千亿美元大关，达到1020亿美元，同比增长16%。这一成绩不仅刷新了公司自身纪录，更在科技巨头中引发震动。作为被外界认为在人工智能领域起步较晚的企业，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌</a>正以惊人速度重塑行业格局，成为AI时代不可忽视的竞争者。</p><p>在核心业务板块中，谷歌服务持续展现强劲实力，贡献870亿美元营收。搜索广告与YouTube广告收入均实现15%增长，显著超越数字广告市场整体增速。这表明公司不仅稳固了搜索引擎领域90%的市场份额，更在视频广告领域持续扩大优势。管理层透露，AI技术深度融入搜索体验后，用户使用场景显著拓展，每次交互都在优化模型性能，形成良性循环。</p><p>云计算业务成为最大亮点，季度营收达151.6亿美元，同比增长34%，年化运行率突破600亿美元。更令人瞩目的是其盈利能力：<span>营业利润</span>达35.9亿美元，利润率从17.1%提升至24%。新客户数量同比增长34%，超过70%的现有客户采用AI产品，基于生成式AI的收入增长200%。订单储备规模达1550亿美元，环比增长46%，这些订单主要来自AI基础设施需求，合同期限普遍在3-5年，为未来增长奠定坚实基础。</p><p>财务健康度方面，公司整体营业利润率保持在30%以上高位，净利润率超34%，<span>每股收益</span>达2.12美元，远超市场预期。<span>经营现金流</span>达1123.1亿美元，扣除年度资本支出后仍保持可观<span>自由现金流</span>。巨额投入主要用于AI基础设施，包括GPU和TPU芯片采购及数据中心建设，折旧费用相应增加至56亿美元。这种战略投资使公司在AI算力竞赛中占据先机。</p><p>技术突破层面，新发布的Gemini3模型在多项基准测试中超越GPT-5，展现强大实力。测试者反馈显示，该模型能完成从网站构建到3D场景生成等复杂任务，被形容为\"从自行车到跑车的跨越\"。更关键的是，谷歌成功将AI技术融入20亿用户的日常服务：搜索体验的智能化升级、安卓系统的AI整合（如<a href=\"https://laohu8.com/S/CRCL\">Circle</a> to Search功能覆盖3亿设备）、YouTube的内容推荐优化等，都体现了技术落地的深度与广度。</p><p>芯片战略成为制胜关键。谷歌在加速自研TPU的同时，仍保持与<a 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曝大裁员：败给中国竞争对手","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2579906730","media":"维科网人工智能","summary":"2025 年 10 月，Meta 宣布对 AI 业务进行大规模重组，裁员约 600 人，波及多个核心团队，包括由图灵奖得主杨立昆领导的 FAIR部门。2025 年 6 月，Meta 任命 Alexandr Wang 全面接管 AI 业务。Alexandr Wang 认为，Meta AI 部门存在 “臃肿低效”的问题，重组旨在优化资源配置，加速模型与产品的开发。Meta 曾凭借开源策略在全球 AI 圈赢得声誉，但面对商业化压力，Meta 又试图转向闭源、加速产品化。更为严重的是，Meta 在裁员中 “误伤” 了多位顶尖科学家。","content":"<html><body><article><p>2025 年 10 月，<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta</a> 宣布对 AI 业务进行大规模重组，裁员约 600 人，波及多个核心团队，包括由图灵奖得主杨立昆领导的 FAIR（基础人工智能研究）部门。此波裁员甚至波及田渊栋等知名 AI 科学家，引发业内震动。</p><p>如今，一位前 Llama 团队成员对外媒透露，<strong>此番裁员导火索源于 4 月发布的 Llama 4 的失利，尤其在推理能力上被中国的 DeepSeek 等模型显著超越，引发 Meta 内部中高层决策混乱。</strong></p><p>2025 年 6 月，Meta 任命 Alexandr Wang 全面接管 AI 业务。他在上任三个月后，迅速启动重组和裁员。Alexandr Wang 认为，Meta AI 部门存在 “臃肿低效”的问题，重组旨在优化资源配置，加速模型与产品的开发。</p><p>Meta 曾凭借开源策略在全球 AI 圈赢得声誉，但面对商业化压力，Meta 又试图转向闭源、加速产品化。这种战略上的反复，不仅削弱了团队的研发节奏，也导致核心人才流失。更为严重的是，Meta 在裁员中 “误伤” 了多位顶尖科学家。</p><p>原本AI团队聚焦于多模态能力，以适配 Meta 的元宇宙、智能眼镜等生态需求，但 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DeWitte夫妇领导，计划使用液态钠冷却的小型模块化反应堆为数据中心供电。公司设定了2027年向首批客户供应商业电力的目标，上月已在爱达荷州破土动工建设试点项目。</p><p><strong>据英国《金融时报》报道，Oklo设想的未来依赖新一代使用液态钠而非水作为冷却剂的小型模块化反应堆。公司寻求成为向能源密集型数据中心供电的领军企业，以满足人工智能热潮的电力需求。</strong></p><p><strong>但这一技术路线面临重大挑战。美国在1950年至1976年间建造的钠冷反应堆均以失败告终。</strong>批评者指出，液态钠具有高度腐蚀性，接触空气和水时易燃易爆。不列颠哥伦比亚大学地质学家、美国核管理委员会前主席Allison Macfarlane表示：&#34;许多国家此前都尝试建造这类反应堆，但未能证明其在规模化应用中具有商业可行性。&#34;</p><p>2022年，美国核管理委员会拒绝了Oklo此前建造钠冷反应堆的申请，进一步引发质疑。Macfarlane称：</p><blockquote><p>核管理委员会认为Oklo无可救药，这应该是一个危险信号。</p></blockquote><p>DeWitte拥有核工程博士学位，他坚称钠冷技术已取得长足进步，且相比其他类型反应堆具有安全优势，因为不需要如此高的压力，这可以降低成本。Bill Gates创立的TerraPower和Alta Atomics也在追求类似技术。</p><h2 id=\"id_2974313418\">商业化前景存疑</h2><p><strong>Oklo迄今仅与大型科技客户签署了无约束力的谅解备忘录，但没有签订具有法律约束力的电力购买协议，这是部分分析师担忧的另一个原因。</strong></p><p>DeWitte表示，人工智能快速变化的生态系统使得以有利于各方的方式构建交易变得困难。&#34;人们一直非常希望签署协议。但在找到合适的合作伙伴和正确的做事方式之前，急于求成不符合我们的利益，&#34;他说。</p><p>做空者已盯上Oklo，他们认为DeWitte夫妇低估了技术商业化所需的时间和资金。批评者还指出，Oklo的计划将使钚进入私营企业手中，存在扩散风险，可能被寻求制造原子弹的人转移或盗窃。</p><p>Breakthrough Institute核能专家Adam Stein警告称，人工智能能源初创公司存在&#34;泡沫&#34;。&#34;这是一个相当典型的技术炒作周期，大多数公司永远不会成功，&#34;他说。</p><h2 id=\"id_3720901415\">政治关系引发争议</h2><p>Oklo与特朗普政府的关系为其带来竞争优势，但也招致批评。特朗普5月邀请DeWitte前往白宫参加活动，总统在会上承诺到2050年将美国核能产能提高三倍。</p><p>能源部已选择Oklo参与旨在快速推进小型模块化反应堆建设和核燃料制造厂的项目。据知情人士透露，能源部正考虑向Oklo提供武器级钚以制造燃料。Oklo的名字来源于加蓬的一个地点，那里是唯一自然发生核裂变的地方。</p><p><strong>美国银行分析师认为，这种关系帮助Oklo获得了相对竞争对手<a href=\"https://laohu8.com/S/SMR\">NuScale Power</a>和Nano Nuclear Energy的优势，这是其给予该公司溢价估值的原因之一。</strong></p><p>但民主党参议员Ed Markey上月抨击燃料交易，指责特朗普的能源部长帮助其前雇主。他在致总统的信中写道：&#34;我担心你的政府推进向Oklo转让钚并允许其建造后处理厂的计划，不是因为这些提议对美国有利，而是因为Oklo将从中获得经济利益，且Wright部长正在为其前公司的利益行事。&#34;</p><p>DeWitte对《金融时报》表示，任何关于公司从政治优惠中受益的说法都是&#34;党派争吵&#34;。他指出Wright已回避涉及Oklo的决策，竞争对手也获得了类似的能源部奖励。能源部表示，Wright加入政府时已&#34;剥离资产并辞去可能存在利益冲突的董事职位&#34;，包括辞去Oklo董事会职务并放弃未归属的Oklo股份。</p><h2 id=\"id_3088586664\">估值泡沫担忧加剧</h2><p><strong>业内人士担心Oklo令人瞠目的估值和高调的公众形象使其容易受到市场情绪下滑的影响，进而可能破坏更广泛的核能复兴。</strong></p><p>公共教育网站What is Nuclear创始人Nick Touran表示：</p><blockquote><p>我们都对此有点担心。&#34;他还指出拥有大量散户股东作为融资来源的危险。</p><p>一旦遇到任何麻烦，这些散户投资者可能会受到惊吓，他们可能比传统核能融资安排跑得快得多。</p></blockquote><p>Oklo高管包括DeWitte夫妇的股票抛售也引起关注。根据彭博数据，该夫妇持有公司略低于18%的股份，过去六个月通过出售320万股获得约2.5亿美元。他们的Oklo持股已使这个家庭在账面上成为亿万富翁。</p><p>但Oklo的支持者坚称势头不可阻挡。在Oklo董事会任职的风险投资家Michael Thompson表示，在如此&#34;开创性行业&#34;运营的公司正在获得应有的估值。&#34;监管环境在很长一段时间以来首次更有利于真正实现这些目标，&#34;他说。&#34;资本对押注这些技术更有信心。&#34;</p><p>DeWitte在2022年核管理委员会做出决定后发表的博客文章中写道，监管机构的行动&#34;令人沮丧甚至愤怒&#34;。他现在声称，当Oklo质疑委员会对拒绝申请的一些调查结果时，委员会工作人员威胁要对公司进行报复。&#34;监管机构的这种行为相当不恰当。但尽管如此，我们振作起来，重新与他们接触，&#34;DeWitte说。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>Altman支持的核能热门股Oklo连续大跌，泡沫开始破碎？</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/OKLO\">Oklo</a>正面临估值泡沫质疑。这家由Sam Altman支持、市值突破200亿美元的公司今年以来股价飙升超500%，但在没有营收、没有运营许可、也没有签订任何具有约束力的供电合同的情况下，其股价过去五个交易日已暴跌25%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/44059fcb2386bd4d53c4641454686d88\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>市场分析认为，本轮Oklo飙升行情主要由散户投资者推动，他们在股东结构中占据超大比例。但专家警告称，Oklo已成为美国估值最高的无营收上市公司之一，其股价已严重过热。</p><p>Oklo与特朗普政府的密切关系也引发争议。特朗普的能源部长Chris Wright曾是该公司董事会成员，能源部已选择Oklo参与多个联邦项目，并承诺提供稀缺的专用反应堆燃料。</p><h2 id=\"id_4174694088\">技术路线引发质疑</h2><p>公开资料显示，Oklo由Jacob和Caroline DeWitte夫妇领导，计划使用液态钠冷却的小型模块化反应堆为数据中心供电。公司设定了2027年向首批客户供应商业电力的目标，上月已在爱达荷州破土动工建设试点项目。</p><p><strong>据英国《金融时报》报道，Oklo设想的未来依赖新一代使用液态钠而非水作为冷却剂的小型模块化反应堆。公司寻求成为向能源密集型数据中心供电的领军企业，以满足人工智能热潮的电力需求。</strong></p><p><strong>但这一技术路线面临重大挑战。美国在1950年至1976年间建造的钠冷反应堆均以失败告终。</strong>批评者指出，液态钠具有高度腐蚀性，接触空气和水时易燃易爆。不列颠哥伦比亚大学地质学家、美国核管理委员会前主席Allison Macfarlane表示：&#34;许多国家此前都尝试建造这类反应堆，但未能证明其在规模化应用中具有商业可行性。&#34;</p><p>2022年，美国核管理委员会拒绝了Oklo此前建造钠冷反应堆的申请，进一步引发质疑。Macfarlane称：</p><blockquote><p>核管理委员会认为Oklo无可救药，这应该是一个危险信号。</p></blockquote><p>DeWitte拥有核工程博士学位，他坚称钠冷技术已取得长足进步，且相比其他类型反应堆具有安全优势，因为不需要如此高的压力，这可以降低成本。Bill Gates创立的TerraPower和Alta Atomics也在追求类似技术。</p><h2 id=\"id_2974313418\">商业化前景存疑</h2><p><strong>Oklo迄今仅与大型科技客户签署了无约束力的谅解备忘录，但没有签订具有法律约束力的电力购买协议，这是部分分析师担忧的另一个原因。</strong></p><p>DeWitte表示，人工智能快速变化的生态系统使得以有利于各方的方式构建交易变得困难。&#34;人们一直非常希望签署协议。但在找到合适的合作伙伴和正确的做事方式之前，急于求成不符合我们的利益，&#34;他说。</p><p>做空者已盯上Oklo，他们认为DeWitte夫妇低估了技术商业化所需的时间和资金。批评者还指出，Oklo的计划将使钚进入私营企业手中，存在扩散风险，可能被寻求制造原子弹的人转移或盗窃。</p><p>Breakthrough Institute核能专家Adam Stein警告称，人工智能能源初创公司存在&#34;泡沫&#34;。&#34;这是一个相当典型的技术炒作周期，大多数公司永远不会成功，&#34;他说。</p><h2 id=\"id_3720901415\">政治关系引发争议</h2><p>Oklo与特朗普政府的关系为其带来竞争优势，但也招致批评。特朗普5月邀请DeWitte前往白宫参加活动，总统在会上承诺到2050年将美国核能产能提高三倍。</p><p>能源部已选择Oklo参与旨在快速推进小型模块化反应堆建设和核燃料制造厂的项目。据知情人士透露，能源部正考虑向Oklo提供武器级钚以制造燃料。Oklo的名字来源于加蓬的一个地点，那里是唯一自然发生核裂变的地方。</p><p><strong>美国银行分析师认为，这种关系帮助Oklo获得了相对竞争对手<a href=\"https://laohu8.com/S/SMR\">NuScale Power</a>和Nano Nuclear Energy的优势，这是其给予该公司溢价估值的原因之一。</strong></p><p>但民主党参议员Ed Markey上月抨击燃料交易，指责特朗普的能源部长帮助其前雇主。他在致总统的信中写道：&#34;我担心你的政府推进向Oklo转让钚并允许其建造后处理厂的计划，不是因为这些提议对美国有利，而是因为Oklo将从中获得经济利益，且Wright部长正在为其前公司的利益行事。&#34;</p><p>DeWitte对《金融时报》表示，任何关于公司从政治优惠中受益的说法都是&#34;党派争吵&#34;。他指出Wright已回避涉及Oklo的决策，竞争对手也获得了类似的能源部奖励。能源部表示，Wright加入政府时已&#34;剥离资产并辞去可能存在利益冲突的董事职位&#34;，包括辞去Oklo董事会职务并放弃未归属的Oklo股份。</p><h2 id=\"id_3088586664\">估值泡沫担忧加剧</h2><p><strong>业内人士担心Oklo令人瞠目的估值和高调的公众形象使其容易受到市场情绪下滑的影响，进而可能破坏更广泛的核能复兴。</strong></p><p>公共教育网站What is Nuclear创始人Nick Touran表示：</p><blockquote><p>我们都对此有点担心。&#34;他还指出拥有大量散户股东作为融资来源的危险。</p><p>一旦遇到任何麻烦，这些散户投资者可能会受到惊吓，他们可能比传统核能融资安排跑得快得多。</p></blockquote><p>Oklo高管包括DeWitte夫妇的股票抛售也引起关注。根据彭博数据，该夫妇持有公司略低于18%的股份，过去六个月通过出售320万股获得约2.5亿美元。他们的Oklo持股已使这个家庭在账面上成为亿万富翁。</p><p>但Oklo的支持者坚称势头不可阻挡。在Oklo董事会任职的风险投资家Michael Thompson表示，在如此&#34;开创性行业&#34;运营的公司正在获得应有的估值。&#34;监管环境在很长一段时间以来首次更有利于真正实现这些目标，&#34;他说。&#34;资本对押注这些技术更有信心。&#34;</p><p>DeWitte在2022年核管理委员会做出决定后发表的博客文章中写道，监管机构的行动&#34;令人沮丧甚至愤怒&#34;。他现在声称，当Oklo质疑委员会对拒绝申请的一些调查结果时，委员会工作人员威胁要对公司进行报复。&#34;监管机构的这种行为相当不恰当。但尽管如此，我们振作起来，重新与他们接触，&#34;DeWitte说。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/76824cd4c5b97eaacdaab63d96995a28","relate_stocks":{"NUKZ":"Range Nuclear Renaissance Index ETF","OKLO":"Oklo 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Markey上月抨击燃料交易，指责特朗普的能源部长帮助其前雇主。他在致总统的信中写道：\"我担心你的政府推进向Oklo转让钚并允许其建造后处理厂的计划，不是因为这些提议对美国有利，而是因为Oklo将从中获得经济利益，且Wright部长正在为其前公司的利益行事。\"DeWitte对《金融时报》表示，任何关于公司从政治优惠中受益的说法都是\"党派争吵\"。他指出Wright已回避涉及Oklo的决策，竞争对手也获得了类似的能源部奖励。能源部表示，Wright加入政府时已\"剥离资产并辞去可能存在利益冲突的董事职位\"，包括辞去Oklo董事会职务并放弃未归属的Oklo股份。估值泡沫担忧加剧业内人士担心Oklo令人瞠目的估值和高调的公众形象使其容易受到市场情绪下滑的影响，进而可能破坏更广泛的核能复兴。公共教育网站What is Nuclear创始人Nick Touran表示：我们都对此有点担心。\"他还指出拥有大量散户股东作为融资来源的危险。一旦遇到任何麻烦，这些散户投资者可能会受到惊吓，他们可能比传统核能融资安排跑得快得多。Oklo高管包括DeWitte夫妇的股票抛售也引起关注。根据彭博数据，该夫妇持有公司略低于18%的股份，过去六个月通过出售320万股获得约2.5亿美元。他们的Oklo持股已使这个家庭在账面上成为亿万富翁。但Oklo的支持者坚称势头不可阻挡。在Oklo董事会任职的风险投资家Michael 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style=\"text-align: justify;\">吴泳铭对这次演讲应该是非常重视的。我了解到，在吴泳铭成为阿里巴巴CEO后，他参与的所有致辞、电话会议都没有使用过PPT，但这次吴泳铭用了PPT去详细描绘他眼中的未来。</p><p style=\"text-align: justify;\">他演讲中的最高频词是“ASI（Artificial Superintelligence）”。“AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭说。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于科技圈的人而言，AGI（Artificial General Intelligence）是2024~2025年被讨论更多的词，但ASI的热议度确实在明显上升。在笔者看来，这二者的本质区别其实在于对于“AI与人”之间的协作边界和AI自我迭代（进化）的能力存在差异。ASI更像是科幻片中的超越人类的某种灵智生物（硅基或碳基），可以有超越人类的智力、想象力、甚至创造力。</p><p style=\"text-align: justify;\">但现实是，目前AGI尚未实现。在虎嗅2025年与几位头部AI公司创始人沟通过程中，大家普遍认为“我们目前距离实现AGI还比较遥远”。而其中最本质的挑战是，AI的“通用”性不足，或者说不具备足够的“泛化”能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这样的背景下，吴泳铭提出“ASI”是存在挑战的：在AGI都没有实现的当下，更遥远的ASI到底能不能实现，没人可以知道。不过吴泳铭描绘了他眼中ASI实现的路径，以及阿里在这个路径之中目前的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭认为，实现ASI需要三个阶段，而当下阿里处于第二阶段：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三个阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么在这条ASI之路上，阿里要怎么做呢？吴泳铭给出了两个“抓手”，这也就是他演讲中重点描述的“两个判断”：</p><p style=\"text-align: justify;\">1.大模型是下一代的操作系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">2.超级 AI 云是下一代的计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">笔者总结一下，吴泳铭的意思是，ASI可以实现，阿里目前进化到第二阶段了。在整个ASI实现的过程之中，AI对于人类社会的重要性不断升高，甚至可以成为新的“能源生态位”，而在如此重要的AI窗口里，大模型和云将像三十年前“个人PC和桌面系统”一样成为“人手一个的基础工具”。而阿里云将会继续发力大模型和AI云两个关键方向。</p><p style=\"text-align: justify;\">在吴泳铭演讲之后，阿里云CTO周靖人一口气宣布了十余款新品，涵盖了大模型、AI工具、云产品、Agent……基本上都是沿着吴泳铭所描述的“两个判断”而展开的：大模型+AI云。</p><p style=\"text-align: justify;\">总结来说，吴泳铭描述了阿里怎么想的，周靖人分享了阿里具体怎么做的。在这“一唱一和”的同时，阿里的股价开始暴增。</p><p style=\"text-align: justify;\">在笔者看来，吴泳铭演讲所描述的ASI之路，实际上可以视为未来相当长一段时间内，阿里整体的路线图。它其实不只是阿里云一个团队的方向，也会影响电商、本地生活等等业务。</p><p style=\"text-align: justify;\">从长远看，这条路需要持续投入并面临一个相对漫长的回报周期，在这个过程中，阿里需要让自己的基本盘业务够稳，以支撑其有足够的资源和空间去持续投入。但硬币的另一面是，目前全球范围内在大模型+云基础设施两端都具备规模影响力产品且加大投入的公司屈指可数，这意味着如果阿里穿越了漫长的“投入期”，后续可能会进入一个门槛很高、竞对有限的新周期。</p><p style=\"text-align: justify;\">9月24日，在吴泳铭演讲后，虎嗅和多个媒体还与阿里云CTO周靖人进行了交流，他进一步对吴泳铭的ASI之路、阿里云具体的打法进行了解答，为了方便读者更好地了解阿里核心层今天针对AI所分享的增量信息，下附吴泳铭演讲和周靖人交流内容：</p><p style=\"text-align: center;\"><strong>吴泳铭演讲全文：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的 10 周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI 和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。</p><p style=\"text-align: justify;\">当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能 AGI 不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能 ASI 的到来铺平道路。</p><p style=\"text-align: justify;\">最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI 的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌。AI Chatbot 是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球 AI 行业的投资总额已经超过 4000 亿美元，未来 5 年全球 AI 的累计投入将超过 4 万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速 AI 应用的渗透。</p><p style=\"text-align: justify;\">实现 AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。</p><p style=\"text-align: justify;\">AGI 的目标是将人类从 80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而 ASI 作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和&#34;全栈超级工程师&#34;。ASI 将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI 将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/556b75927392d0b9c36ab8ad9625471e\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"554\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">我们认为，通往 ASI 之路将经历三个阶段：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到 AI 已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI 逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI 不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI 可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了 Tool Use 能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过 Tool Use，AI 可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于 AI 能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次，大模型 Coding 能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的 Agent 还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让 Agent 能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的 Coding 能力。因为 Agent 可以自主 Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型 Coding 能力是通往 AGI 的必经之路。</p><p style=\"text-align: justify;\">未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。你只需要输入母语，告诉 AI 你的需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。 未来，也许会有超过全球人口数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI 就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。</p><p style=\"text-align: justify;\">随后 AI 将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：</p><p style=\"text-align: justify;\">· AI 连接了真实世界的全量原始数据</p><p style=\"text-align: justify;\">目前 AI 的进步最快的领域是内容创作、数学和 Coding 领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识 100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI 可以 100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的 AI 接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI 要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">举一个简单的例子，比如一家汽车公司的 CEO 要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在 AI 要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天 AI 有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让 AI 理解的。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以 AI 要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based 的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让 AI 学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">·Self-learning 自主学习</p><p style=\"text-align: justify;\">随着 AI 渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和 agent 能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练 infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是 AI 发展的关键时刻。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI 将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。</p><p style=\"text-align: justify;\">一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着 AI 技术的演进和各行各业需求爆发，AI 也将催生 IT 产业的巨大变革。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM 将会是承载用户、软件 与 AI 计算资源交互调度的中间层，成为 AI 时代的 OS。来做一些简单的类比：自然语言是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件，Context 是新的 Memory，大模型通过 MCP 这样的接口，连接各类 Tools 和 Agent 类似 PC 时代的总线接口，Agent 之间又通过 A2A 这样的协议完成多 Agent 协作类似软件之间的 API 接口。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的 Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型 API 的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的 OS 运行在各种环境之中。</p><p style=\"text-align: justify;\">正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造 AI 时代的 Android。我们认为在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索 AI 应用的无限可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的第二个判断：超级 AI 云是下一代的计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型是运行于 AI Cloud 之上新的 OS。这个 OS 可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个 Agent，这些 Agent 24 小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。</p><p style=\"text-align: justify;\">数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从 CPU 为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU 为核心的 AI 计算。新的 AI 计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的 GPU 和 CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且 24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级 AI 云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有 5-6 个超级云计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这个新时代，AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分 AI 能力将以 Token 的形式在云计算网络上产生和输送。Token 就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了 300 多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及 Agent 快速开发，同时提供 AgentBay 这样的 Agent 运行环境、灵码/Qoder 等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用 Agent。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级 AI 云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里云正在全力打造一台全新的 AI 超级计算机，它同时拥有最领先的 AI 基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的 AI 云。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI 行业发展的速度远超我们的预期，行业对 AI 基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的 AI 行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年这个 GenAI 的元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动 AI 行业的发展，迎接 ASI 时代的到来。</p><p style=\"text-align: justify;\">超级人工智能到来之后，人类和 AI 会是怎么样的协作关系？</p><p style=\"text-align: justify;\">未来的 AI 越来越强，甚至超越人类智能能力的 ASI 诞生，那我们人类和 AI 将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和 AI 是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过 Coding 这样的工具，让它晚上 12 个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和 AI 怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从 Vibe Coding 到 Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的 Agent 和机器人 24 小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用 100 张 GPU 芯片为我们工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI 将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗 10 个小时的时间，获得 10 小时的结果。未来，AI 可以让我们 10 小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让 AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！</p><p style=\"text-align: center;\"><strong>周靖人交流内容：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">提问：我想了解一下，你们内部对于通义大模型评估维度的优先级。因为之前沟通，你们似乎比较看重开源社区下载量，以及一些用户维度。现在这些维度会有新的思路吗。另外，百炼和万相这样的产品，你们会用什么维度去考量它呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先，我们所有技术工作直接的评价体系更多是能力，包括模型的能力。我们讲到通义千问、万相等模型，都是在各自领域对模型的能力有完整的评价，这是我们在通往ASI，吴泳铭先生讲到的ASI路径，技术路径、技术指标首先是最重要的。甚至在每一代模型的迭代里也需要非常多技术的评价，评价体系是模型发展的重要基础，这是我们非常重要的技术演进目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，社区的关注，社区广泛的喜爱，是模型效果的反映。因为我们做到更好的模型能力，同时也有些开源的策略。开发者更多是自主去完成评价，对模型有更好的反馈，这是自发的，并不是运营的工作，这是社区正常用实际模型效果给的评价。在这方面，我们和社区还会持续联动。最重要的是先要有技术上的突破，能力上的突破，能够真正朝着吴泳铭先生讲到的ASI方向有进一步的技术突破和进展。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：这一年来，我们看到阿里发了很多大模型，包括通义千问和万相，为什么我们会在今年出现一个这么高节奏的发布状态？是否会出现像Open AI GPT5一样，一个大一统的模型来终结他这么丰富的模型状态？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先，不光是我们，应该是全球整个AI模型的进展都在加速。也就是说，今天特别是我们整个通义模型家族，我们一直在跟全球在这个领域的领先者来进行你追我赶。这个行业大家可能可以看到，像Open AI，像谷歌相关模型都在加速。AI今天进入到一个加速期。也就是说，今天大家比拼的不单单是几个模型的能力，或者是一个崭新的思考。更重要的是大家今天能够迭代，能够快速的创新，能够做出来。也就是说，无形之中大家都在加快今天模型迭代的效率。这是第一个方面。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个方面，以前我们从单模态的模型到多模态的演进，这是一个必然的趋势。不管是今天从语言模型本身开始进一步的涉及到了多模态，还是说今天我们从视觉或者从听觉这个方面，能够慢慢的融合到多模态的能力，这跟我们人的智能很相关的，我们不太可能说有一个大老师处理文字，一个大老师处理其他的模态，其实都是需要把各个模态的知识体系相对融合、相互促进、相互的增强。这是一个大的趋势。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f8514388a2774da3da6045d8b1cede70\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1221\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">提问：咱们在各个领域的模型快速迭代，在我们研发人员精力有限的情况下，这样的策略会影响我们做一些更底层的算法或者范式上的创新？快速的跟随迭代，这些底层的范式创新，还有应用场景的落地，我们会把优先级怎么排？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先我认为在模型整个创新这方面，不是分散的。今天我们讲到所有模型的发布，背后都是连在一起的。都是突破今天模型不管是单个模态、单个任务集，以及今天在多模态方面的能力。有的时候你需要在单模态有一个具体任务的场景里面能够做到最优，然后才能提高一个整体模型的能力。这方面所有的模型的发展，一定不是一个单一的项目。它是整体通义整个大模型演进联合优化的一部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以在这方面，其实是融合在一起的。我们所有项目的规划，项目的优先级，都是有相关重要的一个联系。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外，我们不单单是积极模型的创新和迭代，大家也可以看得到，从今年年初到现在已经突飞猛进，甚至已经有几代模型的发展。每一代模型的能力有大幅度的提升，同时我们也在积极做下一代模型的研发。包括今天讲到的通义千问的Next版，今天就在架构上面做了大量的创新。我们一旦推出来过后，整个社区都在围绕新的架构进行适配、进行相关的尝试。我们可以看到，像通义千问Next模型的推出，也在积极的推动整个模型社区的创新迭代。所以，在这方面这几个是相辅相成的。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型的发展是一个循序渐进的，不是憋大招的逻辑。所有的海外厂商都会逐步的发展起来，今天在中间是需要加快模型迭代以及创新的速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：今年有一个新的技术趋势，就是Agent mode，有厂商他会把Agent能力做在mode里面，但是我们看到Qwen的模型还是在为Agent提供一个核心的引擎，他们还是相互独立的。您认为未来mode跟Agent的能力它们是一个怎样的关系，阿里的选择是什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：其实这没有一个明确的边界解。我们的模型服务本身也会具备Agent的能力，包括一些核心的工具的使用。简单来讲，从模型发展的第一天，具备搜索的功能，它本身就是一个Agent。所以，今天我们讲到很多的模型服务，大模型本身也是一个Agent。所以，没有一个完全非黑即白的逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们今天讲到的智能体的开发，是面向行业的智能体开发。这部分因为它需要对当前每个行业的Know-how，行业的一些知识体系要能够有一个深度的认知。这部分还是需要有一些面向行业的智能体的开发，而这一部分会集成，今天讲到的百炼会提供一些核心的Agent的能力，这些Agent能力在通义千问、在万相里面也会慢慢的集成进去，也就是说底层的模型会越来越强大，也会集成相关的工具。但今天面向业务层工具的使用，业务层的调优，还是需要有业务层的智能体来做实现和解决。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：想请教一下靖人，像您说的现在大的技术路线没有大的分歧，但具体要看怎么做。像GPT-5发布之后，大家普遍会对模型创新上一些进展会有些沮丧，可能觉得现在模型演进路线有些碰壁。但阿里也提出一个蛮激进的路线，迈向ASI。如果说现在阿里想要在模型上保持领先，您觉得最关键的要素是什么？是底层的算法创新，是数据还是什么其他的？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：我觉得这两个不在一个维度，我们不评价OpenAI这次发布，可能大家对它的发布期待比较大，并不代表整个行业。我们看到整个行业各家模型能力整个提升的速度仍然没有任何减缓，不管是在工具使用、复杂的深度推理等等，各家模型都有长足的进步。</p><p style=\"text-align: justify;\">大家可以看到，我们在通义千问也有很强的进展。我不认为创新的速度有任何减缓，全球在这方面投资也在加速，都在印证AI模型的上界，还没有看到，我们还在不断加速，不断创新过程中。至于要达到吴泳铭先生今天讲到的ASI，其实这中间有非常多难题需要解决。当然从目前看，模型整个复杂，包括处理能力，包括深度思考的能力，我们解决的有些好的地方，像数学、代码，还有其他的场景。真正做到各种工具快速的接入，模型训练的方式、模型创新的模式、模型的结构，都有可能发生很多一系列变化。最终还要做到模型自主完成学习，自主通过反馈，利用跟世界的交互，能够收集反馈，能够用好反馈去做模型进一步进化和升级。这中间从我们当前一代代模型发展的路线，要慢慢营造成模型持续去学习、持续去自我完善的过程。这中间有架构上的挑战，有系统方面的挑战，有算法上面的挑战。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：今年你们有一个最大规模的校招，我想知道你们对于新一波年轻人进来之后培养思路有什么变化？如果要做ASI的话，你们培养上或者模式上跟以前有什么区别？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：对于年轻的人才来说，整个阿里会提供最好的环境。在这个时代的创新，一方面人才非常重要。另一方面，需要创新的土壤、创新的环境，这几个方面的融合是人才得到很好发展，做出更好成绩重要的基础。我们一方面有很好的模型发展，刚才讲到全栈与云计算的一系列联合，不管是系统侧还是模型侧，还是应用侧等，都有很好的一系列土壤，能够让更多人才加入进来。而且在AI时代的人才需要多面手，覆盖的不单单是算法方面，对工程、对很多应用也需要敏感的思路和思考。很幸运的是，今天我们提供的是全栈，让人才更好发展的土壤，也期待更多优秀的人才加入我们，能够和我们一起去突破ASI的创新。</p></body></html>","source":"lsy1758705623825","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>吴泳铭23分钟演讲，让阿里巴巴涨了2200亿</title>\n<style 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服务。”简单来说，吴泳铭眼中的蓝图不只是互联网、电商也不只是某个技术，而是成为AI时代的“水、电、石油”。吴泳铭对这次演讲应该是非常重视的。我了解到，在吴泳铭成为阿里巴巴CEO后，他参与的所有致辞、电话会议都没有使用过PPT，但这次吴泳铭用了PPT去详细描绘他眼中的未来。他演讲中的最高频词是“ASI（Artificial Superintelligence）”。“AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭说。对于科技圈的人而言，AGI（Artificial General Intelligence）是2024~2025年被讨论更多的词，但ASI的热议度确实在明显上升。在笔者看来，这二者的本质区别其实在于对于“AI与人”之间的协作边界和AI自我迭代（进化）的能力存在差异。ASI更像是科幻片中的超越人类的某种灵智生物（硅基或碳基），可以有超越人类的智力、想象力、甚至创造力。但现实是，目前AGI尚未实现。在虎嗅2025年与几位头部AI公司创始人沟通过程中，大家普遍认为“我们目前距离实现AGI还比较遥远”。而其中最本质的挑战是，AI的“通用”性不足，或者说不具备足够的“泛化”能力。在这样的背景下，吴泳铭提出“ASI”是存在挑战的：在AGI都没有实现的当下，更遥远的ASI到底能不能实现，没人可以知道。不过吴泳铭描绘了他眼中ASI实现的路径，以及阿里在这个路径之中目前的阶段。吴泳铭认为，实现ASI需要三个阶段，而当下阿里处于第二阶段：第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”。第二个阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”。第三个阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”。那么在这条ASI之路上，阿里要怎么做呢？吴泳铭给出了两个“抓手”，这也就是他演讲中重点描述的“两个判断”：1.大模型是下一代的操作系统。2.超级 AI 云是下一代的计算机。笔者总结一下，吴泳铭的意思是，ASI可以实现，阿里目前进化到第二阶段了。在整个ASI实现的过程之中，AI对于人类社会的重要性不断升高，甚至可以成为新的“能源生态位”，而在如此重要的AI窗口里，大模型和云将像三十年前“个人PC和桌面系统”一样成为“人手一个的基础工具”。而阿里云将会继续发力大模型和AI云两个关键方向。在吴泳铭演讲之后，阿里云CTO周靖人一口气宣布了十余款新品，涵盖了大模型、AI工具、云产品、Agent……基本上都是沿着吴泳铭所描述的“两个判断”而展开的：大模型+AI云。总结来说，吴泳铭描述了阿里怎么想的，周靖人分享了阿里具体怎么做的。在这“一唱一和”的同时，阿里的股价开始暴增。在笔者看来，吴泳铭演讲所描述的ASI之路，实际上可以视为未来相当长一段时间内，阿里整体的路线图。它其实不只是阿里云一个团队的方向，也会影响电商、本地生活等等业务。从长远看，这条路需要持续投入并面临一个相对漫长的回报周期，在这个过程中，阿里需要让自己的基本盘业务够稳，以支撑其有足够的资源和空间去持续投入。但硬币的另一面是，目前全球范围内在大模型+云基础设施两端都具备规模影响力产品且加大投入的公司屈指可数，这意味着如果阿里穿越了漫长的“投入期”，后续可能会进入一个门槛很高、竞对有限的新周期。9月24日，在吴泳铭演讲后，虎嗅和多个媒体还与阿里云CTO周靖人进行了交流，他进一步对吴泳铭的ASI之路、阿里云具体的打法进行了解答，为了方便读者更好地了解阿里核心层今天针对AI所分享的增量信息，下附吴泳铭演讲和周靖人交流内容：吴泳铭演讲全文：开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的 10 周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI 和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能 AGI 不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能 ASI 的到来铺平道路。最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI 的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌。AI Chatbot 是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球 AI 行业的投资总额已经超过 4000 亿美元，未来 5 年全球 AI 的累计投入将超过 4 万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速 AI 应用的渗透。实现 AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。AGI 的目标是将人类从 80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而 ASI 作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和\"全栈超级工程师\"。ASI 将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI 将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。图片我们认为，通往 ASI 之路将经历三个阶段：第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到 AI 已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI 逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI 不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI 可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了 Tool Use 能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过 Tool Use，AI 可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于 AI 能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。其次，大模型 Coding 能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的 Agent 还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让 Agent 能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的 Coding 能力。因为 Agent 可以自主 Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型 Coding 能力是通往 AGI 的必经之路。未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。你只需要输入母语，告诉 AI 你的需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。 未来，也许会有超过全球人口数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI 就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。随后 AI 将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：· AI 连接了真实世界的全量原始数据目前 AI 的进步最快的领域是内容创作、数学和 Coding 领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识 100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI 可以 100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的 AI 接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI 要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。举一个简单的例子，比如一家汽车公司的 CEO 要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在 AI 要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天 AI 有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让 AI 理解的。所以 AI 要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based 的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让 AI 学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。·Self-learning 自主学习随着 AI 渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和 agent 能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练 infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是 AI 发展的关键时刻。随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI 将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着 AI 技术的演进和各行各业需求爆发，AI 也将催生 IT 产业的巨大变革。我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM 将会是承载用户、软件 与 AI 计算资源交互调度的中间层，成为 AI 时代的 OS。来做一些简单的类比：自然语言是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件，Context 是新的 Memory，大模型通过 MCP 这样的接口，连接各类 Tools 和 Agent 类似 PC 时代的总线接口，Agent 之间又通过 A2A 这样的协议完成多 Agent 协作类似软件之间的 API 接口。大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的 Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型 API 的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的 OS 运行在各种环境之中。正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造 AI 时代的 Android。我们认为在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索 AI 应用的无限可能。我们的第二个判断：超级 AI 云是下一代的计算机。大模型是运行于 AI Cloud 之上新的 OS。这个 OS 可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个 Agent，这些 Agent 24 小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从 CPU 为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU 为核心的 AI 计算。新的 AI 计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的 GPU 和 CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且 24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级 AI 云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有 5-6 个超级云计算平台。在这个新时代，AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分 AI 能力将以 Token 的形式在云计算网络上产生和输送。Token 就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了 300 多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及 Agent 快速开发，同时提供 AgentBay 这样的 Agent 运行环境、灵码/Qoder 等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用 Agent。其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级 AI 云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。阿里云正在全力打造一台全新的 AI 超级计算机，它同时拥有最领先的 AI 基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的 AI 云。AI 行业发展的速度远超我们的预期，行业对 AI 基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的 AI 行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年这个 GenAI 的元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动 AI 行业的发展，迎接 ASI 时代的到来。超级人工智能到来之后，人类和 AI 会是怎么样的协作关系？未来的 AI 越来越强，甚至超越人类智能能力的 ASI 诞生，那我们人类和 AI 将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和 AI 是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过 Coding 这样的工具，让它晚上 12 个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和 AI 怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从 Vibe Coding 到 Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的 Agent 和机器人 24 小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用 100 张 GPU 芯片为我们工作。正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI 将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗 10 个小时的时间，获得 10 小时的结果。未来，AI 可以让我们 10 小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让 AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！周靖人交流内容：提问：我想了解一下，你们内部对于通义大模型评估维度的优先级。因为之前沟通，你们似乎比较看重开源社区下载量，以及一些用户维度。现在这些维度会有新的思路吗。另外，百炼和万相这样的产品，你们会用什么维度去考量它呢？周靖人：首先，我们所有技术工作直接的评价体系更多是能力，包括模型的能力。我们讲到通义千问、万相等模型，都是在各自领域对模型的能力有完整的评价，这是我们在通往ASI，吴泳铭先生讲到的ASI路径，技术路径、技术指标首先是最重要的。甚至在每一代模型的迭代里也需要非常多技术的评价，评价体系是模型发展的重要基础，这是我们非常重要的技术演进目标。同时，社区的关注，社区广泛的喜爱，是模型效果的反映。因为我们做到更好的模型能力，同时也有些开源的策略。开发者更多是自主去完成评价，对模型有更好的反馈，这是自发的，并不是运营的工作，这是社区正常用实际模型效果给的评价。在这方面，我们和社区还会持续联动。最重要的是先要有技术上的突破，能力上的突破，能够真正朝着吴泳铭先生讲到的ASI方向有进一步的技术突破和进展。提问：这一年来，我们看到阿里发了很多大模型，包括通义千问和万相，为什么我们会在今年出现一个这么高节奏的发布状态？是否会出现像Open AI GPT5一样，一个大一统的模型来终结他这么丰富的模型状态？周靖人：首先，不光是我们，应该是全球整个AI模型的进展都在加速。也就是说，今天特别是我们整个通义模型家族，我们一直在跟全球在这个领域的领先者来进行你追我赶。这个行业大家可能可以看到，像Open AI，像谷歌相关模型都在加速。AI今天进入到一个加速期。也就是说，今天大家比拼的不单单是几个模型的能力，或者是一个崭新的思考。更重要的是大家今天能够迭代，能够快速的创新，能够做出来。也就是说，无形之中大家都在加快今天模型迭代的效率。这是第一个方面。第二个方面，以前我们从单模态的模型到多模态的演进，这是一个必然的趋势。不管是今天从语言模型本身开始进一步的涉及到了多模态，还是说今天我们从视觉或者从听觉这个方面，能够慢慢的融合到多模态的能力，这跟我们人的智能很相关的，我们不太可能说有一个大老师处理文字，一个大老师处理其他的模态，其实都是需要把各个模态的知识体系相对融合、相互促进、相互的增强。这是一个大的趋势。图片提问：咱们在各个领域的模型快速迭代，在我们研发人员精力有限的情况下，这样的策略会影响我们做一些更底层的算法或者范式上的创新？快速的跟随迭代，这些底层的范式创新，还有应用场景的落地，我们会把优先级怎么排？周靖人：首先我认为在模型整个创新这方面，不是分散的。今天我们讲到所有模型的发布，背后都是连在一起的。都是突破今天模型不管是单个模态、单个任务集，以及今天在多模态方面的能力。有的时候你需要在单模态有一个具体任务的场景里面能够做到最优，然后才能提高一个整体模型的能力。这方面所有的模型的发展，一定不是一个单一的项目。它是整体通义整个大模型演进联合优化的一部分。所以在这方面，其实是融合在一起的。我们所有项目的规划，项目的优先级，都是有相关重要的一个联系。另外，我们不单单是积极模型的创新和迭代，大家也可以看得到，从今年年初到现在已经突飞猛进，甚至已经有几代模型的发展。每一代模型的能力有大幅度的提升，同时我们也在积极做下一代模型的研发。包括今天讲到的通义千问的Next版，今天就在架构上面做了大量的创新。我们一旦推出来过后，整个社区都在围绕新的架构进行适配、进行相关的尝试。我们可以看到，像通义千问Next模型的推出，也在积极的推动整个模型社区的创新迭代。所以，在这方面这几个是相辅相成的。模型的发展是一个循序渐进的，不是憋大招的逻辑。所有的海外厂商都会逐步的发展起来，今天在中间是需要加快模型迭代以及创新的速度。提问：今年有一个新的技术趋势，就是Agent mode，有厂商他会把Agent能力做在mode里面，但是我们看到Qwen的模型还是在为Agent提供一个核心的引擎，他们还是相互独立的。您认为未来mode跟Agent的能力它们是一个怎样的关系，阿里的选择是什么？周靖人：其实这没有一个明确的边界解。我们的模型服务本身也会具备Agent的能力，包括一些核心的工具的使用。简单来讲，从模型发展的第一天，具备搜索的功能，它本身就是一个Agent。所以，今天我们讲到很多的模型服务，大模型本身也是一个Agent。所以，没有一个完全非黑即白的逻辑。我们今天讲到的智能体的开发，是面向行业的智能体开发。这部分因为它需要对当前每个行业的Know-how，行业的一些知识体系要能够有一个深度的认知。这部分还是需要有一些面向行业的智能体的开发，而这一部分会集成，今天讲到的百炼会提供一些核心的Agent的能力，这些Agent能力在通义千问、在万相里面也会慢慢的集成进去，也就是说底层的模型会越来越强大，也会集成相关的工具。但今天面向业务层工具的使用，业务层的调优，还是需要有业务层的智能体来做实现和解决。提问：想请教一下靖人，像您说的现在大的技术路线没有大的分歧，但具体要看怎么做。像GPT-5发布之后，大家普遍会对模型创新上一些进展会有些沮丧，可能觉得现在模型演进路线有些碰壁。但阿里也提出一个蛮激进的路线，迈向ASI。如果说现在阿里想要在模型上保持领先，您觉得最关键的要素是什么？是底层的算法创新，是数据还是什么其他的？周靖人：我觉得这两个不在一个维度，我们不评价OpenAI这次发布，可能大家对它的发布期待比较大，并不代表整个行业。我们看到整个行业各家模型能力整个提升的速度仍然没有任何减缓，不管是在工具使用、复杂的深度推理等等，各家模型都有长足的进步。大家可以看到，我们在通义千问也有很强的进展。我不认为创新的速度有任何减缓，全球在这方面投资也在加速，都在印证AI模型的上界，还没有看到，我们还在不断加速，不断创新过程中。至于要达到吴泳铭先生今天讲到的ASI，其实这中间有非常多难题需要解决。当然从目前看，模型整个复杂，包括处理能力，包括深度思考的能力，我们解决的有些好的地方，像数学、代码，还有其他的场景。真正做到各种工具快速的接入，模型训练的方式、模型创新的模式、模型的结构，都有可能发生很多一系列变化。最终还要做到模型自主完成学习，自主通过反馈，利用跟世界的交互，能够收集反馈，能够用好反馈去做模型进一步进化和升级。这中间从我们当前一代代模型发展的路线，要慢慢营造成模型持续去学习、持续去自我完善的过程。这中间有架构上的挑战，有系统方面的挑战，有算法上面的挑战。提问：今年你们有一个最大规模的校招，我想知道你们对于新一波年轻人进来之后培养思路有什么变化？如果要做ASI的话，你们培养上或者模式上跟以前有什么区别？周靖人：对于年轻的人才来说，整个阿里会提供最好的环境。在这个时代的创新，一方面人才非常重要。另一方面，需要创新的土壤、创新的环境，这几个方面的融合是人才得到很好发展，做出更好成绩重要的基础。我们一方面有很好的模型发展，刚才讲到全栈与云计算的一系列联合，不管是系统侧还是模型侧，还是应用侧等，都有很好的一系列土壤，能够让更多人才加入进来。而且在AI时代的人才需要多面手，覆盖的不单单是算法方面，对工程、对很多应用也需要敏感的思路和思考。很幸运的是，今天我们提供的是全栈，让人才更好发展的土壤，也期待更多优秀的人才加入我们，能够和我们一起去突破ASI的创新。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":1.1,"BABA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2712,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3498680662745699","authorId":"3498680662745699","name":"Mediator","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e27d4b46eee1454d2bd4f83bb56ab921","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3498680662745699","authorIdStr":"3498680662745699"},"content":"逼着天猫和淘宝商家用，确实很烂，商家反馈都在骂","text":"逼着天猫和淘宝商家用，确实很烂，商家反馈都在骂","html":"逼着天猫和淘宝商家用，确实很烂，商家反馈都在骂"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":476664875492048,"gmtCreate":1757376799650,"gmtModify":1757376801706,"author":{"id":"3479293787628185","authorId":"3479293787628185","name":"大毛他妈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/55a8149b58d22f3da84fe3e70c44a908","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3479293787628185","authorIdStr":"3479293787628185"},"themes":[],"title":"","htmlText":"好可笑&nbsp; 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17:17","market":"hk","language":"zh","title":"吴泳铭23分钟演讲，让阿里巴巴涨了2200亿","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1127060100","media":"AGI接口","summary":"对阿里股价而言，这是一场价值连城的演讲。","content":"<html><head></head><body><p>作者｜苗正卿</p><p style=\"text-align: justify;\">在9月24日上午10点许，阿里巴巴CEO、阿里云董事长&amp;CEO吴泳铭演讲结束后，阿里的股价开始明显增长，从9:30开盘的158.5港元/股，到11:11时已经上涨到了170.7港元/股，相当于在不到两个小时内市值增长了2200亿港元。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b9a5e97d86cff0a6a4c14e0644dc1665\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">显然，对阿里股价而言，这是一场价值连城的演讲。笔者全程在现场听了吴泳铭的分享，我觉得他主要对AI未来的发展路线，以及阿里在这个未来中扮演什么角色，进行了“定义”和“定位”。而阿里在吴泳铭演讲后股价大涨，可以理解为外界对于吴泳铭给出的“定义”和“定位”给予了“正反馈”。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭的“定义”和“定位”其实可以用他演讲中的一段话来很好地总结：“AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作……Token 就是未来的电……阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。”</p><p style=\"text-align: justify;\">简单来说，吴泳铭眼中的蓝图不只是互联网、电商也不只是某个技术，而是成为AI时代的“水、电、石油”。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭对这次演讲应该是非常重视的。我了解到，在吴泳铭成为阿里巴巴CEO后，他参与的所有致辞、电话会议都没有使用过PPT，但这次吴泳铭用了PPT去详细描绘他眼中的未来。</p><p style=\"text-align: justify;\">他演讲中的最高频词是“ASI（Artificial Superintelligence）”。“AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭说。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于科技圈的人而言，AGI（Artificial General Intelligence）是2024~2025年被讨论更多的词，但ASI的热议度确实在明显上升。在笔者看来，这二者的本质区别其实在于对于“AI与人”之间的协作边界和AI自我迭代（进化）的能力存在差异。ASI更像是科幻片中的超越人类的某种灵智生物（硅基或碳基），可以有超越人类的智力、想象力、甚至创造力。</p><p style=\"text-align: justify;\">但现实是，目前AGI尚未实现。在虎嗅2025年与几位头部AI公司创始人沟通过程中，大家普遍认为“我们目前距离实现AGI还比较遥远”。而其中最本质的挑战是，AI的“通用”性不足，或者说不具备足够的“泛化”能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这样的背景下，吴泳铭提出“ASI”是存在挑战的：在AGI都没有实现的当下，更遥远的ASI到底能不能实现，没人可以知道。不过吴泳铭描绘了他眼中ASI实现的路径，以及阿里在这个路径之中目前的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭认为，实现ASI需要三个阶段，而当下阿里处于第二阶段：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三个阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么在这条ASI之路上，阿里要怎么做呢？吴泳铭给出了两个“抓手”，这也就是他演讲中重点描述的“两个判断”：</p><p style=\"text-align: justify;\">1.大模型是下一代的操作系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">2.超级 AI 云是下一代的计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">笔者总结一下，吴泳铭的意思是，ASI可以实现，阿里目前进化到第二阶段了。在整个ASI实现的过程之中，AI对于人类社会的重要性不断升高，甚至可以成为新的“能源生态位”，而在如此重要的AI窗口里，大模型和云将像三十年前“个人PC和桌面系统”一样成为“人手一个的基础工具”。而阿里云将会继续发力大模型和AI云两个关键方向。</p><p style=\"text-align: justify;\">在吴泳铭演讲之后，阿里云CTO周靖人一口气宣布了十余款新品，涵盖了大模型、AI工具、云产品、Agent……基本上都是沿着吴泳铭所描述的“两个判断”而展开的：大模型+AI云。</p><p style=\"text-align: justify;\">总结来说，吴泳铭描述了阿里怎么想的，周靖人分享了阿里具体怎么做的。在这“一唱一和”的同时，阿里的股价开始暴增。</p><p style=\"text-align: justify;\">在笔者看来，吴泳铭演讲所描述的ASI之路，实际上可以视为未来相当长一段时间内，阿里整体的路线图。它其实不只是阿里云一个团队的方向，也会影响电商、本地生活等等业务。</p><p style=\"text-align: justify;\">从长远看，这条路需要持续投入并面临一个相对漫长的回报周期，在这个过程中，阿里需要让自己的基本盘业务够稳，以支撑其有足够的资源和空间去持续投入。但硬币的另一面是，目前全球范围内在大模型+云基础设施两端都具备规模影响力产品且加大投入的公司屈指可数，这意味着如果阿里穿越了漫长的“投入期”，后续可能会进入一个门槛很高、竞对有限的新周期。</p><p style=\"text-align: justify;\">9月24日，在吴泳铭演讲后，虎嗅和多个媒体还与阿里云CTO周靖人进行了交流，他进一步对吴泳铭的ASI之路、阿里云具体的打法进行了解答，为了方便读者更好地了解阿里核心层今天针对AI所分享的增量信息，下附吴泳铭演讲和周靖人交流内容：</p><p style=\"text-align: center;\"><strong>吴泳铭演讲全文：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的 10 周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI 和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。</p><p style=\"text-align: justify;\">当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能 AGI 不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能 ASI 的到来铺平道路。</p><p style=\"text-align: justify;\">最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI 的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌。AI Chatbot 是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球 AI 行业的投资总额已经超过 4000 亿美元，未来 5 年全球 AI 的累计投入将超过 4 万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速 AI 应用的渗透。</p><p style=\"text-align: justify;\">实现 AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。</p><p style=\"text-align: justify;\">AGI 的目标是将人类从 80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而 ASI 作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和&#34;全栈超级工程师&#34;。ASI 将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI 将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/556b75927392d0b9c36ab8ad9625471e\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"554\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">我们认为，通往 ASI 之路将经历三个阶段：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到 AI 已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI 逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI 不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI 可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了 Tool Use 能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过 Tool Use，AI 可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于 AI 能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次，大模型 Coding 能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的 Agent 还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让 Agent 能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的 Coding 能力。因为 Agent 可以自主 Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型 Coding 能力是通往 AGI 的必经之路。</p><p style=\"text-align: justify;\">未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。你只需要输入母语，告诉 AI 你的需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。 未来，也许会有超过全球人口数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI 就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。</p><p style=\"text-align: justify;\">随后 AI 将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：</p><p style=\"text-align: justify;\">· AI 连接了真实世界的全量原始数据</p><p style=\"text-align: justify;\">目前 AI 的进步最快的领域是内容创作、数学和 Coding 领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识 100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI 可以 100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的 AI 接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI 要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">举一个简单的例子，比如一家汽车公司的 CEO 要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在 AI 要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天 AI 有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让 AI 理解的。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以 AI 要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based 的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让 AI 学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">·Self-learning 自主学习</p><p style=\"text-align: justify;\">随着 AI 渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和 agent 能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练 infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是 AI 发展的关键时刻。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI 将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。</p><p style=\"text-align: justify;\">一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着 AI 技术的演进和各行各业需求爆发，AI 也将催生 IT 产业的巨大变革。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM 将会是承载用户、软件 与 AI 计算资源交互调度的中间层，成为 AI 时代的 OS。来做一些简单的类比：自然语言是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件，Context 是新的 Memory，大模型通过 MCP 这样的接口，连接各类 Tools 和 Agent 类似 PC 时代的总线接口，Agent 之间又通过 A2A 这样的协议完成多 Agent 协作类似软件之间的 API 接口。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的 Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型 API 的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的 OS 运行在各种环境之中。</p><p style=\"text-align: justify;\">正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造 AI 时代的 Android。我们认为在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索 AI 应用的无限可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的第二个判断：超级 AI 云是下一代的计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型是运行于 AI Cloud 之上新的 OS。这个 OS 可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个 Agent，这些 Agent 24 小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。</p><p style=\"text-align: justify;\">数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从 CPU 为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU 为核心的 AI 计算。新的 AI 计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的 GPU 和 CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且 24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级 AI 云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有 5-6 个超级云计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这个新时代，AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分 AI 能力将以 Token 的形式在云计算网络上产生和输送。Token 就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了 300 多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及 Agent 快速开发，同时提供 AgentBay 这样的 Agent 运行环境、灵码/Qoder 等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用 Agent。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级 AI 云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里云正在全力打造一台全新的 AI 超级计算机，它同时拥有最领先的 AI 基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的 AI 云。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI 行业发展的速度远超我们的预期，行业对 AI 基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的 AI 行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年这个 GenAI 的元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动 AI 行业的发展，迎接 ASI 时代的到来。</p><p style=\"text-align: justify;\">超级人工智能到来之后，人类和 AI 会是怎么样的协作关系？</p><p style=\"text-align: justify;\">未来的 AI 越来越强，甚至超越人类智能能力的 ASI 诞生，那我们人类和 AI 将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和 AI 是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过 Coding 这样的工具，让它晚上 12 个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和 AI 怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从 Vibe Coding 到 Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的 Agent 和机器人 24 小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用 100 张 GPU 芯片为我们工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI 将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗 10 个小时的时间，获得 10 小时的结果。未来，AI 可以让我们 10 小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让 AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！</p><p style=\"text-align: center;\"><strong>周靖人交流内容：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">提问：我想了解一下，你们内部对于通义大模型评估维度的优先级。因为之前沟通，你们似乎比较看重开源社区下载量，以及一些用户维度。现在这些维度会有新的思路吗。另外，百炼和万相这样的产品，你们会用什么维度去考量它呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先，我们所有技术工作直接的评价体系更多是能力，包括模型的能力。我们讲到通义千问、万相等模型，都是在各自领域对模型的能力有完整的评价，这是我们在通往ASI，吴泳铭先生讲到的ASI路径，技术路径、技术指标首先是最重要的。甚至在每一代模型的迭代里也需要非常多技术的评价，评价体系是模型发展的重要基础，这是我们非常重要的技术演进目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，社区的关注，社区广泛的喜爱，是模型效果的反映。因为我们做到更好的模型能力，同时也有些开源的策略。开发者更多是自主去完成评价，对模型有更好的反馈，这是自发的，并不是运营的工作，这是社区正常用实际模型效果给的评价。在这方面，我们和社区还会持续联动。最重要的是先要有技术上的突破，能力上的突破，能够真正朝着吴泳铭先生讲到的ASI方向有进一步的技术突破和进展。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：这一年来，我们看到阿里发了很多大模型，包括通义千问和万相，为什么我们会在今年出现一个这么高节奏的发布状态？是否会出现像Open AI GPT5一样，一个大一统的模型来终结他这么丰富的模型状态？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先，不光是我们，应该是全球整个AI模型的进展都在加速。也就是说，今天特别是我们整个通义模型家族，我们一直在跟全球在这个领域的领先者来进行你追我赶。这个行业大家可能可以看到，像Open AI，像谷歌相关模型都在加速。AI今天进入到一个加速期。也就是说，今天大家比拼的不单单是几个模型的能力，或者是一个崭新的思考。更重要的是大家今天能够迭代，能够快速的创新，能够做出来。也就是说，无形之中大家都在加快今天模型迭代的效率。这是第一个方面。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个方面，以前我们从单模态的模型到多模态的演进，这是一个必然的趋势。不管是今天从语言模型本身开始进一步的涉及到了多模态，还是说今天我们从视觉或者从听觉这个方面，能够慢慢的融合到多模态的能力，这跟我们人的智能很相关的，我们不太可能说有一个大老师处理文字，一个大老师处理其他的模态，其实都是需要把各个模态的知识体系相对融合、相互促进、相互的增强。这是一个大的趋势。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f8514388a2774da3da6045d8b1cede70\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1221\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">提问：咱们在各个领域的模型快速迭代，在我们研发人员精力有限的情况下，这样的策略会影响我们做一些更底层的算法或者范式上的创新？快速的跟随迭代，这些底层的范式创新，还有应用场景的落地，我们会把优先级怎么排？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先我认为在模型整个创新这方面，不是分散的。今天我们讲到所有模型的发布，背后都是连在一起的。都是突破今天模型不管是单个模态、单个任务集，以及今天在多模态方面的能力。有的时候你需要在单模态有一个具体任务的场景里面能够做到最优，然后才能提高一个整体模型的能力。这方面所有的模型的发展，一定不是一个单一的项目。它是整体通义整个大模型演进联合优化的一部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以在这方面，其实是融合在一起的。我们所有项目的规划，项目的优先级，都是有相关重要的一个联系。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外，我们不单单是积极模型的创新和迭代，大家也可以看得到，从今年年初到现在已经突飞猛进，甚至已经有几代模型的发展。每一代模型的能力有大幅度的提升，同时我们也在积极做下一代模型的研发。包括今天讲到的通义千问的Next版，今天就在架构上面做了大量的创新。我们一旦推出来过后，整个社区都在围绕新的架构进行适配、进行相关的尝试。我们可以看到，像通义千问Next模型的推出，也在积极的推动整个模型社区的创新迭代。所以，在这方面这几个是相辅相成的。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型的发展是一个循序渐进的，不是憋大招的逻辑。所有的海外厂商都会逐步的发展起来，今天在中间是需要加快模型迭代以及创新的速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：今年有一个新的技术趋势，就是Agent mode，有厂商他会把Agent能力做在mode里面，但是我们看到Qwen的模型还是在为Agent提供一个核心的引擎，他们还是相互独立的。您认为未来mode跟Agent的能力它们是一个怎样的关系，阿里的选择是什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：其实这没有一个明确的边界解。我们的模型服务本身也会具备Agent的能力，包括一些核心的工具的使用。简单来讲，从模型发展的第一天，具备搜索的功能，它本身就是一个Agent。所以，今天我们讲到很多的模型服务，大模型本身也是一个Agent。所以，没有一个完全非黑即白的逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们今天讲到的智能体的开发，是面向行业的智能体开发。这部分因为它需要对当前每个行业的Know-how，行业的一些知识体系要能够有一个深度的认知。这部分还是需要有一些面向行业的智能体的开发，而这一部分会集成，今天讲到的百炼会提供一些核心的Agent的能力，这些Agent能力在通义千问、在万相里面也会慢慢的集成进去，也就是说底层的模型会越来越强大，也会集成相关的工具。但今天面向业务层工具的使用，业务层的调优，还是需要有业务层的智能体来做实现和解决。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：想请教一下靖人，像您说的现在大的技术路线没有大的分歧，但具体要看怎么做。像GPT-5发布之后，大家普遍会对模型创新上一些进展会有些沮丧，可能觉得现在模型演进路线有些碰壁。但阿里也提出一个蛮激进的路线，迈向ASI。如果说现在阿里想要在模型上保持领先，您觉得最关键的要素是什么？是底层的算法创新，是数据还是什么其他的？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：我觉得这两个不在一个维度，我们不评价OpenAI这次发布，可能大家对它的发布期待比较大，并不代表整个行业。我们看到整个行业各家模型能力整个提升的速度仍然没有任何减缓，不管是在工具使用、复杂的深度推理等等，各家模型都有长足的进步。</p><p style=\"text-align: justify;\">大家可以看到，我们在通义千问也有很强的进展。我不认为创新的速度有任何减缓，全球在这方面投资也在加速，都在印证AI模型的上界，还没有看到，我们还在不断加速，不断创新过程中。至于要达到吴泳铭先生今天讲到的ASI，其实这中间有非常多难题需要解决。当然从目前看，模型整个复杂，包括处理能力，包括深度思考的能力，我们解决的有些好的地方，像数学、代码，还有其他的场景。真正做到各种工具快速的接入，模型训练的方式、模型创新的模式、模型的结构，都有可能发生很多一系列变化。最终还要做到模型自主完成学习，自主通过反馈，利用跟世界的交互，能够收集反馈，能够用好反馈去做模型进一步进化和升级。这中间从我们当前一代代模型发展的路线，要慢慢营造成模型持续去学习、持续去自我完善的过程。这中间有架构上的挑战，有系统方面的挑战，有算法上面的挑战。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：今年你们有一个最大规模的校招，我想知道你们对于新一波年轻人进来之后培养思路有什么变化？如果要做ASI的话，你们培养上或者模式上跟以前有什么区别？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：对于年轻的人才来说，整个阿里会提供最好的环境。在这个时代的创新，一方面人才非常重要。另一方面，需要创新的土壤、创新的环境，这几个方面的融合是人才得到很好发展，做出更好成绩重要的基础。我们一方面有很好的模型发展，刚才讲到全栈与云计算的一系列联合，不管是系统侧还是模型侧，还是应用侧等，都有很好的一系列土壤，能够让更多人才加入进来。而且在AI时代的人才需要多面手，覆盖的不单单是算法方面，对工程、对很多应用也需要敏感的思路和思考。很幸运的是，今天我们提供的是全栈，让人才更好发展的土壤，也期待更多优秀的人才加入我们，能够和我们一起去突破ASI的创新。</p></body></html>","source":"lsy1758705623825","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>吴泳铭23分钟演讲，让阿里巴巴涨了2200亿</title>\n<style 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href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/kGOWE3diowvD0fyGZmfahA\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/29f26f6c100bc872afe7647b13779272","relate_stocks":{"BABA":"阿里巴巴","09988":"阿里巴巴-W"},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/kGOWE3diowvD0fyGZmfahA","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1127060100","content_text":"作者｜苗正卿在9月24日上午10点许，阿里巴巴CEO、阿里云董事长&CEO吴泳铭演讲结束后，阿里的股价开始明显增长，从9:30开盘的158.5港元/股，到11:11时已经上涨到了170.7港元/股，相当于在不到两个小时内市值增长了2200亿港元。显然，对阿里股价而言，这是一场价值连城的演讲。笔者全程在现场听了吴泳铭的分享，我觉得他主要对AI未来的发展路线，以及阿里在这个未来中扮演什么角色，进行了“定义”和“定位”。而阿里在吴泳铭演讲后股价大涨，可以理解为外界对于吴泳铭给出的“定义”和“定位”给予了“正反馈”。吴泳铭的“定义”和“定位”其实可以用他演讲中的一段话来很好地总结：“AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作……Token 就是未来的电……阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。”简单来说，吴泳铭眼中的蓝图不只是互联网、电商也不只是某个技术，而是成为AI时代的“水、电、石油”。吴泳铭对这次演讲应该是非常重视的。我了解到，在吴泳铭成为阿里巴巴CEO后，他参与的所有致辞、电话会议都没有使用过PPT，但这次吴泳铭用了PPT去详细描绘他眼中的未来。他演讲中的最高频词是“ASI（Artificial Superintelligence）”。“AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭说。对于科技圈的人而言，AGI（Artificial General Intelligence）是2024~2025年被讨论更多的词，但ASI的热议度确实在明显上升。在笔者看来，这二者的本质区别其实在于对于“AI与人”之间的协作边界和AI自我迭代（进化）的能力存在差异。ASI更像是科幻片中的超越人类的某种灵智生物（硅基或碳基），可以有超越人类的智力、想象力、甚至创造力。但现实是，目前AGI尚未实现。在虎嗅2025年与几位头部AI公司创始人沟通过程中，大家普遍认为“我们目前距离实现AGI还比较遥远”。而其中最本质的挑战是，AI的“通用”性不足，或者说不具备足够的“泛化”能力。在这样的背景下，吴泳铭提出“ASI”是存在挑战的：在AGI都没有实现的当下，更遥远的ASI到底能不能实现，没人可以知道。不过吴泳铭描绘了他眼中ASI实现的路径，以及阿里在这个路径之中目前的阶段。吴泳铭认为，实现ASI需要三个阶段，而当下阿里处于第二阶段：第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”。第二个阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”。第三个阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”。那么在这条ASI之路上，阿里要怎么做呢？吴泳铭给出了两个“抓手”，这也就是他演讲中重点描述的“两个判断”：1.大模型是下一代的操作系统。2.超级 AI 云是下一代的计算机。笔者总结一下，吴泳铭的意思是，ASI可以实现，阿里目前进化到第二阶段了。在整个ASI实现的过程之中，AI对于人类社会的重要性不断升高，甚至可以成为新的“能源生态位”，而在如此重要的AI窗口里，大模型和云将像三十年前“个人PC和桌面系统”一样成为“人手一个的基础工具”。而阿里云将会继续发力大模型和AI云两个关键方向。在吴泳铭演讲之后，阿里云CTO周靖人一口气宣布了十余款新品，涵盖了大模型、AI工具、云产品、Agent……基本上都是沿着吴泳铭所描述的“两个判断”而展开的：大模型+AI云。总结来说，吴泳铭描述了阿里怎么想的，周靖人分享了阿里具体怎么做的。在这“一唱一和”的同时，阿里的股价开始暴增。在笔者看来，吴泳铭演讲所描述的ASI之路，实际上可以视为未来相当长一段时间内，阿里整体的路线图。它其实不只是阿里云一个团队的方向，也会影响电商、本地生活等等业务。从长远看，这条路需要持续投入并面临一个相对漫长的回报周期，在这个过程中，阿里需要让自己的基本盘业务够稳，以支撑其有足够的资源和空间去持续投入。但硬币的另一面是，目前全球范围内在大模型+云基础设施两端都具备规模影响力产品且加大投入的公司屈指可数，这意味着如果阿里穿越了漫长的“投入期”，后续可能会进入一个门槛很高、竞对有限的新周期。9月24日，在吴泳铭演讲后，虎嗅和多个媒体还与阿里云CTO周靖人进行了交流，他进一步对吴泳铭的ASI之路、阿里云具体的打法进行了解答，为了方便读者更好地了解阿里核心层今天针对AI所分享的增量信息，下附吴泳铭演讲和周靖人交流内容：吴泳铭演讲全文：开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的 10 周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI 和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能 AGI 不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能 ASI 的到来铺平道路。最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI 的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌。AI Chatbot 是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球 AI 行业的投资总额已经超过 4000 亿美元，未来 5 年全球 AI 的累计投入将超过 4 万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速 AI 应用的渗透。实现 AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。AGI 的目标是将人类从 80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而 ASI 作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和\"全栈超级工程师\"。ASI 将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI 将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。图片我们认为，通往 ASI 之路将经历三个阶段：第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到 AI 已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI 逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI 不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI 可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了 Tool Use 能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过 Tool Use，AI 可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于 AI 能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。其次，大模型 Coding 能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的 Agent 还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让 Agent 能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的 Coding 能力。因为 Agent 可以自主 Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型 Coding 能力是通往 AGI 的必经之路。未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。你只需要输入母语，告诉 AI 你的需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。 未来，也许会有超过全球人口数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI 就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。随后 AI 将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：· AI 连接了真实世界的全量原始数据目前 AI 的进步最快的领域是内容创作、数学和 Coding 领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识 100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI 可以 100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的 AI 接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI 要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。举一个简单的例子，比如一家汽车公司的 CEO 要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在 AI 要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天 AI 有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让 AI 理解的。所以 AI 要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based 的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让 AI 学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。·Self-learning 自主学习随着 AI 渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和 agent 能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练 infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是 AI 发展的关键时刻。随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI 将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着 AI 技术的演进和各行各业需求爆发，AI 也将催生 IT 产业的巨大变革。我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM 将会是承载用户、软件 与 AI 计算资源交互调度的中间层，成为 AI 时代的 OS。来做一些简单的类比：自然语言是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件，Context 是新的 Memory，大模型通过 MCP 这样的接口，连接各类 Tools 和 Agent 类似 PC 时代的总线接口，Agent 之间又通过 A2A 这样的协议完成多 Agent 协作类似软件之间的 API 接口。大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的 Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型 API 的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的 OS 运行在各种环境之中。正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造 AI 时代的 Android。我们认为在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索 AI 应用的无限可能。我们的第二个判断：超级 AI 云是下一代的计算机。大模型是运行于 AI Cloud 之上新的 OS。这个 OS 可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个 Agent，这些 Agent 24 小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从 CPU 为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU 为核心的 AI 计算。新的 AI 计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的 GPU 和 CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且 24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级 AI 云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有 5-6 个超级云计算平台。在这个新时代，AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分 AI 能力将以 Token 的形式在云计算网络上产生和输送。Token 就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了 300 多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及 Agent 快速开发，同时提供 AgentBay 这样的 Agent 运行环境、灵码/Qoder 等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用 Agent。其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级 AI 云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。阿里云正在全力打造一台全新的 AI 超级计算机，它同时拥有最领先的 AI 基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的 AI 云。AI 行业发展的速度远超我们的预期，行业对 AI 基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的 AI 行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年这个 GenAI 的元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动 AI 行业的发展，迎接 ASI 时代的到来。超级人工智能到来之后，人类和 AI 会是怎么样的协作关系？未来的 AI 越来越强，甚至超越人类智能能力的 ASI 诞生，那我们人类和 AI 将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和 AI 是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过 Coding 这样的工具，让它晚上 12 个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和 AI 怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从 Vibe Coding 到 Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的 Agent 和机器人 24 小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用 100 张 GPU 芯片为我们工作。正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI 将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗 10 个小时的时间，获得 10 小时的结果。未来，AI 可以让我们 10 小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让 AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！周靖人交流内容：提问：我想了解一下，你们内部对于通义大模型评估维度的优先级。因为之前沟通，你们似乎比较看重开源社区下载量，以及一些用户维度。现在这些维度会有新的思路吗。另外，百炼和万相这样的产品，你们会用什么维度去考量它呢？周靖人：首先，我们所有技术工作直接的评价体系更多是能力，包括模型的能力。我们讲到通义千问、万相等模型，都是在各自领域对模型的能力有完整的评价，这是我们在通往ASI，吴泳铭先生讲到的ASI路径，技术路径、技术指标首先是最重要的。甚至在每一代模型的迭代里也需要非常多技术的评价，评价体系是模型发展的重要基础，这是我们非常重要的技术演进目标。同时，社区的关注，社区广泛的喜爱，是模型效果的反映。因为我们做到更好的模型能力，同时也有些开源的策略。开发者更多是自主去完成评价，对模型有更好的反馈，这是自发的，并不是运营的工作，这是社区正常用实际模型效果给的评价。在这方面，我们和社区还会持续联动。最重要的是先要有技术上的突破，能力上的突破，能够真正朝着吴泳铭先生讲到的ASI方向有进一步的技术突破和进展。提问：这一年来，我们看到阿里发了很多大模型，包括通义千问和万相，为什么我们会在今年出现一个这么高节奏的发布状态？是否会出现像Open AI GPT5一样，一个大一统的模型来终结他这么丰富的模型状态？周靖人：首先，不光是我们，应该是全球整个AI模型的进展都在加速。也就是说，今天特别是我们整个通义模型家族，我们一直在跟全球在这个领域的领先者来进行你追我赶。这个行业大家可能可以看到，像Open AI，像谷歌相关模型都在加速。AI今天进入到一个加速期。也就是说，今天大家比拼的不单单是几个模型的能力，或者是一个崭新的思考。更重要的是大家今天能够迭代，能够快速的创新，能够做出来。也就是说，无形之中大家都在加快今天模型迭代的效率。这是第一个方面。第二个方面，以前我们从单模态的模型到多模态的演进，这是一个必然的趋势。不管是今天从语言模型本身开始进一步的涉及到了多模态，还是说今天我们从视觉或者从听觉这个方面，能够慢慢的融合到多模态的能力，这跟我们人的智能很相关的，我们不太可能说有一个大老师处理文字，一个大老师处理其他的模态，其实都是需要把各个模态的知识体系相对融合、相互促进、相互的增强。这是一个大的趋势。图片提问：咱们在各个领域的模型快速迭代，在我们研发人员精力有限的情况下，这样的策略会影响我们做一些更底层的算法或者范式上的创新？快速的跟随迭代，这些底层的范式创新，还有应用场景的落地，我们会把优先级怎么排？周靖人：首先我认为在模型整个创新这方面，不是分散的。今天我们讲到所有模型的发布，背后都是连在一起的。都是突破今天模型不管是单个模态、单个任务集，以及今天在多模态方面的能力。有的时候你需要在单模态有一个具体任务的场景里面能够做到最优，然后才能提高一个整体模型的能力。这方面所有的模型的发展，一定不是一个单一的项目。它是整体通义整个大模型演进联合优化的一部分。所以在这方面，其实是融合在一起的。我们所有项目的规划，项目的优先级，都是有相关重要的一个联系。另外，我们不单单是积极模型的创新和迭代，大家也可以看得到，从今年年初到现在已经突飞猛进，甚至已经有几代模型的发展。每一代模型的能力有大幅度的提升，同时我们也在积极做下一代模型的研发。包括今天讲到的通义千问的Next版，今天就在架构上面做了大量的创新。我们一旦推出来过后，整个社区都在围绕新的架构进行适配、进行相关的尝试。我们可以看到，像通义千问Next模型的推出，也在积极的推动整个模型社区的创新迭代。所以，在这方面这几个是相辅相成的。模型的发展是一个循序渐进的，不是憋大招的逻辑。所有的海外厂商都会逐步的发展起来，今天在中间是需要加快模型迭代以及创新的速度。提问：今年有一个新的技术趋势，就是Agent mode，有厂商他会把Agent能力做在mode里面，但是我们看到Qwen的模型还是在为Agent提供一个核心的引擎，他们还是相互独立的。您认为未来mode跟Agent的能力它们是一个怎样的关系，阿里的选择是什么？周靖人：其实这没有一个明确的边界解。我们的模型服务本身也会具备Agent的能力，包括一些核心的工具的使用。简单来讲，从模型发展的第一天，具备搜索的功能，它本身就是一个Agent。所以，今天我们讲到很多的模型服务，大模型本身也是一个Agent。所以，没有一个完全非黑即白的逻辑。我们今天讲到的智能体的开发，是面向行业的智能体开发。这部分因为它需要对当前每个行业的Know-how，行业的一些知识体系要能够有一个深度的认知。这部分还是需要有一些面向行业的智能体的开发，而这一部分会集成，今天讲到的百炼会提供一些核心的Agent的能力，这些Agent能力在通义千问、在万相里面也会慢慢的集成进去，也就是说底层的模型会越来越强大，也会集成相关的工具。但今天面向业务层工具的使用，业务层的调优，还是需要有业务层的智能体来做实现和解决。提问：想请教一下靖人，像您说的现在大的技术路线没有大的分歧，但具体要看怎么做。像GPT-5发布之后，大家普遍会对模型创新上一些进展会有些沮丧，可能觉得现在模型演进路线有些碰壁。但阿里也提出一个蛮激进的路线，迈向ASI。如果说现在阿里想要在模型上保持领先，您觉得最关键的要素是什么？是底层的算法创新，是数据还是什么其他的？周靖人：我觉得这两个不在一个维度，我们不评价OpenAI这次发布，可能大家对它的发布期待比较大，并不代表整个行业。我们看到整个行业各家模型能力整个提升的速度仍然没有任何减缓，不管是在工具使用、复杂的深度推理等等，各家模型都有长足的进步。大家可以看到，我们在通义千问也有很强的进展。我不认为创新的速度有任何减缓，全球在这方面投资也在加速，都在印证AI模型的上界，还没有看到，我们还在不断加速，不断创新过程中。至于要达到吴泳铭先生今天讲到的ASI，其实这中间有非常多难题需要解决。当然从目前看，模型整个复杂，包括处理能力，包括深度思考的能力，我们解决的有些好的地方，像数学、代码，还有其他的场景。真正做到各种工具快速的接入，模型训练的方式、模型创新的模式、模型的结构，都有可能发生很多一系列变化。最终还要做到模型自主完成学习，自主通过反馈，利用跟世界的交互，能够收集反馈，能够用好反馈去做模型进一步进化和升级。这中间从我们当前一代代模型发展的路线，要慢慢营造成模型持续去学习、持续去自我完善的过程。这中间有架构上的挑战，有系统方面的挑战，有算法上面的挑战。提问：今年你们有一个最大规模的校招，我想知道你们对于新一波年轻人进来之后培养思路有什么变化？如果要做ASI的话，你们培养上或者模式上跟以前有什么区别？周靖人：对于年轻的人才来说，整个阿里会提供最好的环境。在这个时代的创新，一方面人才非常重要。另一方面，需要创新的土壤、创新的环境，这几个方面的融合是人才得到很好发展，做出更好成绩重要的基础。我们一方面有很好的模型发展，刚才讲到全栈与云计算的一系列联合，不管是系统侧还是模型侧，还是应用侧等，都有很好的一系列土壤，能够让更多人才加入进来。而且在AI时代的人才需要多面手，覆盖的不单单是算法方面，对工程、对很多应用也需要敏感的思路和思考。很幸运的是，今天我们提供的是全栈，让人才更好发展的土壤，也期待更多优秀的人才加入我们，能够和我们一起去突破ASI的创新。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":1.1,"BABA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2712,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3498680662745699","authorId":"3498680662745699","name":"Mediator","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e27d4b46eee1454d2bd4f83bb56ab921","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3498680662745699","authorIdStr":"3498680662745699"},"content":"逼着天猫和淘宝商家用，确实很烂，商家反馈都在骂","text":"逼着天猫和淘宝商家用，确实很烂，商家反馈都在骂","html":"逼着天猫和淘宝商家用，确实很烂，商家反馈都在骂"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":476664875492048,"gmtCreate":1757376799650,"gmtModify":1757376801706,"author":{"id":"3479293787628185","authorId":"3479293787628185","name":"大毛他妈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/55a8149b58d22f3da84fe3e70c44a908","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3479293787628185","authorIdStr":"3479293787628185"},"themes":[],"title":"","htmlText":"好可笑&nbsp; 老黄九月连续两次减持了 开始砸自己的锅了？之前还假惺惺搞什么公司回购，你少减持几次就行了，回购用的公司的钱，减持全进了你自己的口袋","listText":"好可笑&nbsp; 老黄九月连续两次减持了 开始砸自己的锅了？之前还假惺惺搞什么公司回购，你少减持几次就行了，回购用的公司的钱，减持全进了你自己的口袋","text":"好可笑 老黄九月连续两次减持了 开始砸自己的锅了？之前还假惺惺搞什么公司回购，你少减持几次就行了，回购用的公司的钱，减持全进了你自己的口袋","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/476664875492048","repostId":"1134844336","repostType":2,"repost":{"id":"1134844336","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"重大公告快速掌握","home_visible":1,"media_name":"公告助手","id":"1094185691","head_image":"https://static.tigerbbs.com/f241068b466f5f9316243a75366834d5"},"pubTimestamp":1757364429,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1134844336?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-09-09 04:47","market":"us","language":"zh","title":"Form 144 | NVIDIA高管 HUANG JEN HSUN 拟减持75000股，总价约1272万美元","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1134844336","media":"公告助手","summary":"NVIDIA高管 HUANG JEN HSUN 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01:09","market":"hk","language":"zh","title":"沃什听证会强调美联储独立性，称绝不会成为特朗普的“提线木偶”，从未被要求作出降息承诺","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2629054366","media":"华尔街见闻","summary":"沃什说，总统和议员就利率发表看法不会威胁到联储的独立性，联储要恪守职能本分，若涉足缺乏法定权限的财政政策和社会政策，独立性就面临最大的风险；希望进行联储“体制变革”，需要新的通胀框架、新的沟通方式，认为联储官员言论过多，一年四次议息会议太少；AI可能在不引发通胀的前提下提升经济生产力，为降息创造空间；美联储对美国“K型经济”扩张“难辞其咎”，其资产负债表庞大扩大了对经济影响。议员Tillis坚称，司法部不结束对鲍威尔调查，就不支持提名。“新美联储通讯社”：沃什能否获提名，关键在于特朗普和议员谁对鲍威尔调查作出让步。","content":"<html><head></head><body><p>美东时间21日周二，美国参议院银行委员会举行有关美联储主席提名的听证会。面对两党参议员拷问，提名人沃什强调保持货币政策的独立性，称要对美联储进行多方面改革，绝不会听命于美国总统特朗普行事。</p>\n<p>在事先准备的开场演讲稿中，沃什承诺，要“确保货币政策的实施始终保持严格的独立性”，同时表示，“美联储的独立性主要取决于联储自身”，联储应恪守本分，若将职能触角延伸至其缺乏法定权限的财政政策和社会政策领域，“其独立性便会面临最大的风险”。</p>\n<p>沃什说：“货币政策的独立性至关重要。我认为，当民选官员——无论是总统、参议员还是众议员——就利率问题发表看法时，货币政策的运作独立性不会受到特别的威胁。”</p>\n<p>由于认为美联储应恪守职能边界，沃什表示，他不适合对特朗普解雇美联储理事库克（Lisa Cook）案置评。评论指出，该案的核心焦点在于：总统究竟拥有多大的权限，能够将其影响力施加于美联储这一独立机构之上。</p>\n<p>有“新美联储通讯社”之称的记者Nick Timiraos评论称，在听证会上阐述其“改革”美联储的主张时，沃什大体上坚持了他过去几年里反复强调的观点——即替换联储用于预测通胀的模型，减少对外沟通的频率，并随着时间的推移，逐步缩减其高达6.7万亿美元的资产负债表。</p>\n<p>Timiraos认为，沃什的提名能否获得确认，关键不在于他是否能凑够支持票，而在于谁会先在针对美联储主席鲍威尔的刑事调查问题上做出让步，是特朗普还是共和党参议员蒂利斯（Thom Tillis）。</p>\n<p>Timiraos指出，在长达两个半小时的听证过程中，有几点引人注目：</p>\n<ul>\n<li>沃什回避了所有旨在让他与特朗普划清界限的提议；</li>\n<li>沃什承诺将致力于维护美联储的独立性，却巧妙地回避了那些最棘手的考验，比如以案件在审理为由，拒绝就特朗普试图解雇理事库克的举动、或是针对美联储总部返修的鲍威尔刑事调查发表任何立场；</li>\n<li>沃什关于独立性的论调恐怕在美联储内部不快，因为他的主要论点是：美联储近期遭遇的种种困境，完全是其自身造成的。</li>\n</ul>\n<p>Timiraos还提到，沃什并未呼吁降息，但也未削弱支持降息的理由。他主张美联储应将重心放在核心通胀上，并援引了剔除异常值的“截尾均值”等指标。这些指标显示，通胀水平实际上更接近美联储设定的目标2%。沃什还反驳了当前多位美联储官员所持的一种观点，即关税推高了近期的通胀数据。但他并未就此宣告战胜通胀，而是表示：“通胀的走势正在改善，但仍有更多工作尚待完成。”</p>\n<h2>沃什称特朗普从未要求、他也绝不会同意承诺降息 </h2>\n<p>听证会问答环节，当议员约翰·肯尼迪（John Kennedy）问沃什会不会成为特朗普的“提线木偶”时，沃什回答：“绝对不会。” </p>\n<p>议员加列戈（Ruben Gallego）援引了《华尔街日报》的一篇报道，该报道称，特朗普前曾向沃什施压，要求他在获得提名确认后降息，认为这表明有人在撒谎，要么是特朗普要么是沃什。</p>\n<p>沃什对上述报道提出异议，并表示该报道的作者需要“寻找更可靠的消息来源，或者遵循更严格的新闻职业准则”。他说：“我对自己说的每一个字都负责。总统从未要求我做出任何此类承诺，我也绝不会做出这样的承诺。”</p>\n<p>议员杰克·里德（Jack Reed）问沃什，是否会屈从于特朗普的降息要求。特朗普曾表示，他不会挑选一位不支持降息的人出任联储主席。沃什回应称，他并未向特朗普做出过任何承诺。</p>\n<p>议员伊丽莎白·沃伦（Elizabeth Warren）称，沃什是“极不适合”担任美联储主席的人选。她一再问特朗普是否输掉2020年大选。沃什拒绝回答这个问题，说：“如果我获得任命确认，我们将努力把政治因素排除在美联储之外。”</p>\n<p>沃伦反复追问沃什，要求他披露更多关于其名下约1亿美元资产的细节，说明这些资产中是否包含涉及特朗普及其家族的实体，或是与已被定罪的爱泼斯坦相关的投资。</p>\n<p>沃什重申，他已与政府道德办公室（OGE）合作，着手剥离相关个人资产。他已同意，确认提名后将“出售我所有的金融资产”，始终未提供任何具体的资产明细。</p>\n<h2>希望进行美联储“体制变革” 需要新的沟通方式 一年四次议息会议太少</h2>\n<p>沃什预告称，若其提名获确认，他希望对美联储进行多方面的彻底改革，变革包括“政策实施体制的变革”，以及建立一套全新的“通胀框架”。沃什认为，美联储需要新的通胀框架，但未透露他构想的新框架会以何种形态呈现。</p>\n<p>沃什对参议院银行委员会主席、共和党议员斯科特（Tim Scott）说：“我们需要一套新的框架、新的工具；（委员会）主席先生，我还想补充一点——我们需要一种新的沟通方式。” </p>\n<p>在沟通方面，沃什表示，他认为美联储官员们在利率问题上存在“过度沟通”的现象——具体体现为每季度发布的经济预测。在该预测中，官员们被要求以匿名方式预测他们认为适宜的利率水平。这也就包括所谓的利率点阵图。</p>\n<p>此后，被问及若获确认为美联储主席，每年将举行多少次货币政策会议，沃什未正面作答。他表示，根据《联邦储备法》的规定，最低限度为一年四次，可这显然太少。沃什说：“四次（会议）显然不够，因此举行比这更多的会议是恰当的。”</p>\n<p>至于是否会继续举行货币政策会后的新闻发布会，沃什未给出明确答复，说“如果举行新闻发布会，我认为倾听记者们当下的关切与疑问，将是一项义不容辞的责任。” 但他重申了此前的批评意见，即美联储官员言论过多。</p>\n<h2>AI可能在不引发通胀的前提下提升经济生产力 为降息创造空间</h2>\n<p>议员范霍伦对沃什在降息是否有利这一问题上的立场不断变化感到担忧，他说，“我担心的是，你在利率问题上的立场似乎是随着政治便利性摇摆，而不是基于稳健的经济判断”，并问沃什，在通胀依然居高不下的时期，为何却倾向于降息。</p>\n<p>沃什表示，如果潜在的经济增长步伐有所加快——例如得益于人工智能（AI）的发展，那么通胀问题或许就不再那么令人担忧，从而为降息创造了空间。</p>\n<p>媒体指出，沃什在回复中虽未直接提及“生产力”一词，但这正是其论点的核心所在。不过，许多经济学家对此类AI有助于降低通胀的论点持怀疑态度，他们指出，至少在短期内，AI反而可能助推通胀进一步上行。</p>\n<p>沃什阐述了他关于AI将如何影响经济的思考。他指出，一方面，企业在AI基础设施方面投入的巨额资金，将在短期内推高需求，进而间接推高通胀。另一方面，从长远来看，AI技术本身具备提升经济生产潜力的潜力，从而在不引发通胀的前提下，助力经济实现更快的增长。</p>\n<p>被问及AI相关话题时，沃什表示：“对于美国乃至全球的现代经济史而言，我们正处于一个最具颠覆性的时刻。”</p>\n<p>参议员约翰·肯尼迪对此深表质疑。他表示，那些AI将带来生产力大幅提升的种种承诺，在他看来不过是某些人为了给即将到来的IPO造势而炮制的“炒作”罢了。</p>\n<h2>美联储对美国“<a href=\"https://laohu8.com/S/TKKD.SI\">K</a>型经济”扩张“难辞其咎”</h2>\n<p>沃什在听证会上表示，对于财富不平等加剧——即如今广为人知的“K型经济”现象，美联储“难辞其咎”，并指出，美联储庞大的资产负债表扩大了其对经济的影响力。</p>\n<p>沃什在回答议员沃诺克（Raphael Warnock）的提问时说：“我认为，对于您所描述的‘拥有金融资产者’与‘未拥有金融资产者’之间出现的这种分化，美联储难辞其咎——毕竟，美联储的资产负债表已从我2006年刚入职时的8000亿美元水平，膨胀到了如今高出一个数量级的规模。”</p>\n<p>他接着表示：“如果美联储当时维持较小的资产负债表规模……我认为利率本可以更低，通胀状况本可以更好，经济本也可以更加强劲。”</p>\n<p>沃什谢绝给出美联储资产负债表适宜的具体规模。但他表示，资产负债表的规模理应有所缩减，且美联储不应继续持有长期国债。</p>\n<p>新华社今年2月曾援引美媒报道称，当前美国社会财富不平等持续加剧，结构性裂痕正在加速扩大，“K型经济”特征愈发明显。新华社提到，数据显示，2025年第三季度，占美国人口1%的国内最富有人群所拥有的净资产占比升至近32%，创历史新高，而收入排在后面的一半人口仅拥有全国财富的2.5%。</p>\n<h2>加密货币应纳入金融体系</h2>\n<p>议员拉米斯（Cynthia Lummis）问沃什，他是否认为加密资产应当被纳入金融体系之中，从而让消费者能够享受到更丰富的投资选择与更完善的消费者权益保护。</p>\n<p>沃什对此给出了肯定的回答：“数字资产早已深度融入并构成了我们金融行业肌理的一部分，因此，我的答案是肯定的。”</p>\n<p>沃什还说，联储无权发行数字货币，那将是一个糟糕的政策选择。美联储的确不应该采用央行数字货币（CBDC）。</p>\n<h2>议员Tillis坚称 司法部不结束对鲍威尔调查就不支持提名</h2>\n<p>听证会上，关键参议员汤姆·蒂利斯（Thom Tillis）表示，他不会就沃什的观点进行提问，而是将借此机会解释自己为何要阻挠这项美联储主席的提名。蒂利斯此前承诺，要阻挠美联储的任何提名人选，直至美国司法部撤销针对鲍威尔的刑事调查为止。</p>\n<p>司法部的调查聚焦于美联储华盛顿总部大楼耗资数十亿美元的翻新工程，以及去年鲍威尔就此向参议院银行委员会所作的证词。蒂利斯展示了一系列海报，详细梳理了美联储翻新工程的始末。他指出，虽然工程造价超支的情况“令人遗憾”，但似乎是“合规且正当的”。</p>\n<p>蒂利斯对沃什说：“让我们先解决掉这项（鲍威尔的）调查，这样我才能转而支持你的提名。”</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>沃什听证会强调美联储独立性，称绝不会成为特朗普的“提线木偶”，从未被要求作出降息承诺</title>\n<style 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Warnock）的提问时说：“我认为，对于您所描述的‘拥有金融资产者’与‘未拥有金融资产者’之间出现的这种分化，美联储难辞其咎——毕竟，美联储的资产负债表已从我2006年刚入职时的8000亿美元水平，膨胀到了如今高出一个数量级的规模。”</p>\n<p>他接着表示：“如果美联储当时维持较小的资产负债表规模……我认为利率本可以更低，通胀状况本可以更好，经济本也可以更加强劲。”</p>\n<p>沃什谢绝给出美联储资产负债表适宜的具体规模。但他表示，资产负债表的规模理应有所缩减，且美联储不应继续持有长期国债。</p>\n<p>新华社今年2月曾援引美媒报道称，当前美国社会财富不平等持续加剧，结构性裂痕正在加速扩大，“K型经济”特征愈发明显。新华社提到，数据显示，2025年第三季度，占美国人口1%的国内最富有人群所拥有的净资产占比升至近32%，创历史新高，而收入排在后面的一半人口仅拥有全国财富的2.5%。</p>\n<h2>加密货币应纳入金融体系</h2>\n<p>议员拉米斯（Cynthia Lummis）问沃什，他是否认为加密资产应当被纳入金融体系之中，从而让消费者能够享受到更丰富的投资选择与更完善的消费者权益保护。</p>\n<p>沃什对此给出了肯定的回答：“数字资产早已深度融入并构成了我们金融行业肌理的一部分，因此，我的答案是肯定的。”</p>\n<p>沃什还说，联储无权发行数字货币，那将是一个糟糕的政策选择。美联储的确不应该采用央行数字货币（CBDC）。</p>\n<h2>议员Tillis坚称 司法部不结束对鲍威尔调查就不支持提名</h2>\n<p>听证会上，关键参议员汤姆·蒂利斯（Thom 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Tillis）。\nTimiraos指出，在长达两个半小时的听证过程中，有几点引人注目：\n\n沃什回避了所有旨在让他与特朗普划清界限的提议；\n沃什承诺将致力于维护美联储的独立性，却巧妙地回避了那些最棘手的考验，比如以案件在审理为由，拒绝就特朗普试图解雇理事库克的举动、或是针对美联储总部返修的鲍威尔刑事调查发表任何立场；\n沃什关于独立性的论调恐怕在美联储内部不快，因为他的主要论点是：美联储近期遭遇的种种困境，完全是其自身造成的。\n\nTimiraos还提到，沃什并未呼吁降息，但也未削弱支持降息的理由。他主张美联储应将重心放在核心通胀上，并援引了剔除异常值的“截尾均值”等指标。这些指标显示，通胀水平实际上更接近美联储设定的目标2%。沃什还反驳了当前多位美联储官员所持的一种观点，即关税推高了近期的通胀数据。但他并未就此宣告战胜通胀，而是表示：“通胀的走势正在改善，但仍有更多工作尚待完成。”\n沃什称特朗普从未要求、他也绝不会同意承诺降息 \n听证会问答环节，当议员约翰·肯尼迪（John Kennedy）问沃什会不会成为特朗普的“提线木偶”时，沃什回答：“绝对不会。” \n议员加列戈（Ruben Gallego）援引了《华尔街日报》的一篇报道，该报道称，特朗普前曾向沃什施压，要求他在获得提名确认后降息，认为这表明有人在撒谎，要么是特朗普要么是沃什。\n沃什对上述报道提出异议，并表示该报道的作者需要“寻找更可靠的消息来源，或者遵循更严格的新闻职业准则”。他说：“我对自己说的每一个字都负责。总统从未要求我做出任何此类承诺，我也绝不会做出这样的承诺。”\n议员杰克·里德（Jack Reed）问沃什，是否会屈从于特朗普的降息要求。特朗普曾表示，他不会挑选一位不支持降息的人出任联储主席。沃什回应称，他并未向特朗普做出过任何承诺。\n议员伊丽莎白·沃伦（Elizabeth Warren）称，沃什是“极不适合”担任美联储主席的人选。她一再问特朗普是否输掉2020年大选。沃什拒绝回答这个问题，说：“如果我获得任命确认，我们将努力把政治因素排除在美联储之外。”\n沃伦反复追问沃什，要求他披露更多关于其名下约1亿美元资产的细节，说明这些资产中是否包含涉及特朗普及其家族的实体，或是与已被定罪的爱泼斯坦相关的投资。\n沃什重申，他已与政府道德办公室（OGE）合作，着手剥离相关个人资产。他已同意，确认提名后将“出售我所有的金融资产”，始终未提供任何具体的资产明细。\n希望进行美联储“体制变革” 需要新的沟通方式 一年四次议息会议太少\n沃什预告称，若其提名获确认，他希望对美联储进行多方面的彻底改革，变革包括“政策实施体制的变革”，以及建立一套全新的“通胀框架”。沃什认为，美联储需要新的通胀框架，但未透露他构想的新框架会以何种形态呈现。\n沃什对参议院银行委员会主席、共和党议员斯科特（Tim Scott）说：“我们需要一套新的框架、新的工具；（委员会）主席先生，我还想补充一点——我们需要一种新的沟通方式。” \n在沟通方面，沃什表示，他认为美联储官员们在利率问题上存在“过度沟通”的现象——具体体现为每季度发布的经济预测。在该预测中，官员们被要求以匿名方式预测他们认为适宜的利率水平。这也就包括所谓的利率点阵图。\n此后，被问及若获确认为美联储主席，每年将举行多少次货币政策会议，沃什未正面作答。他表示，根据《联邦储备法》的规定，最低限度为一年四次，可这显然太少。沃什说：“四次（会议）显然不够，因此举行比这更多的会议是恰当的。”\n至于是否会继续举行货币政策会后的新闻发布会，沃什未给出明确答复，说“如果举行新闻发布会，我认为倾听记者们当下的关切与疑问，将是一项义不容辞的责任。” 但他重申了此前的批评意见，即美联储官员言论过多。\nAI可能在不引发通胀的前提下提升经济生产力 为降息创造空间\n议员范霍伦对沃什在降息是否有利这一问题上的立场不断变化感到担忧，他说，“我担心的是，你在利率问题上的立场似乎是随着政治便利性摇摆，而不是基于稳健的经济判断”，并问沃什，在通胀依然居高不下的时期，为何却倾向于降息。\n沃什表示，如果潜在的经济增长步伐有所加快——例如得益于人工智能（AI）的发展，那么通胀问题或许就不再那么令人担忧，从而为降息创造了空间。\n媒体指出，沃什在回复中虽未直接提及“生产力”一词，但这正是其论点的核心所在。不过，许多经济学家对此类AI有助于降低通胀的论点持怀疑态度，他们指出，至少在短期内，AI反而可能助推通胀进一步上行。\n沃什阐述了他关于AI将如何影响经济的思考。他指出，一方面，企业在AI基础设施方面投入的巨额资金，将在短期内推高需求，进而间接推高通胀。另一方面，从长远来看，AI技术本身具备提升经济生产潜力的潜力，从而在不引发通胀的前提下，助力经济实现更快的增长。\n被问及AI相关话题时，沃什表示：“对于美国乃至全球的现代经济史而言，我们正处于一个最具颠覆性的时刻。”\n参议员约翰·肯尼迪对此深表质疑。他表示，那些AI将带来生产力大幅提升的种种承诺，在他看来不过是某些人为了给即将到来的IPO造势而炮制的“炒作”罢了。\n美联储对美国“K型经济”扩张“难辞其咎”\n沃什在听证会上表示，对于财富不平等加剧——即如今广为人知的“K型经济”现象，美联储“难辞其咎”，并指出，美联储庞大的资产负债表扩大了其对经济的影响力。\n沃什在回答议员沃诺克（Raphael Warnock）的提问时说：“我认为，对于您所描述的‘拥有金融资产者’与‘未拥有金融资产者’之间出现的这种分化，美联储难辞其咎——毕竟，美联储的资产负债表已从我2006年刚入职时的8000亿美元水平，膨胀到了如今高出一个数量级的规模。”\n他接着表示：“如果美联储当时维持较小的资产负债表规模……我认为利率本可以更低，通胀状况本可以更好，经济本也可以更加强劲。”\n沃什谢绝给出美联储资产负债表适宜的具体规模。但他表示，资产负债表的规模理应有所缩减，且美联储不应继续持有长期国债。\n新华社今年2月曾援引美媒报道称，当前美国社会财富不平等持续加剧，结构性裂痕正在加速扩大，“K型经济”特征愈发明显。新华社提到，数据显示，2025年第三季度，占美国人口1%的国内最富有人群所拥有的净资产占比升至近32%，创历史新高，而收入排在后面的一半人口仅拥有全国财富的2.5%。\n加密货币应纳入金融体系\n议员拉米斯（Cynthia Lummis）问沃什，他是否认为加密资产应当被纳入金融体系之中，从而让消费者能够享受到更丰富的投资选择与更完善的消费者权益保护。\n沃什对此给出了肯定的回答：“数字资产早已深度融入并构成了我们金融行业肌理的一部分，因此，我的答案是肯定的。”\n沃什还说，联储无权发行数字货币，那将是一个糟糕的政策选择。美联储的确不应该采用央行数字货币（CBDC）。\n议员Tillis坚称 司法部不结束对鲍威尔调查就不支持提名\n听证会上，关键参议员汤姆·蒂利斯（Thom 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只要这三根逻辑柱子不倒，华尔街就会继续把战争相关的头条新闻当作交易噪音处理。</p><p>Tom Lee是华尔街近年来为数不多的多次精准预测标普500指数牛市走势的多头策略师，<strong>尤其是在2022年年末悲观情绪笼罩华尔街之时精准预测到了美股将在2023年-2024年出现牛市行情，因此被投资者们称为“华尔街神算子”。对于下一阶段牛市行情预判，Tom Lee坚信科技股仍然将是下一个超级牛市的最强劲领涨势力</strong>。</p><h2 id=\"id_2335277759\">股市如今所处的位置比今年早些时候更强</h2><p>这位股票市场研究主管兼首席投资官在接受媒体采访时分享了他乐观的展望预期，并指出有若干因素增强了他对股票市场的信心。Lee列举了他对于美股持看涨立场的三大主要原因：美国市场在油价飙升之际展现出的无比强大盈利韧性、全球科技企业盈利预期持续上修，以及通胀威胁减弱。</p><p>Lee在最新采访中表示：“我们现在感到放心的是，这场地缘政治战争实际上正在刺激经济。”他还补充称，Fundstrat对于WTI与布伦特原油价格飙升的历史分析报告表明，其对剔除能源和食品的核心通胀指标的影响可能不像此前市场预期的那样严重。</p><p>这位华尔街资深策略师将美国市场形容为“如今这个更加不确定的街区里最好的一栋房子”，并指出，美国大型制造工厂仍在持续运转，而西方国家的其他传统工厂则普遍面临停摆。Lee在采访中多次强调，美国股市乃至全球股票市场当前所处的位置，比其在今年早些时候触及上一个历史高点时更为强劲。</p><p>Lee指出，<strong>自2020年以来，这已经是投资者们遭遇的第七次堪称“黑天鹅”事件，但即便在贸易路线受限、石油供应受约束的情况下，美国经济已经证明其“全然能够承受一场中东爆发的地缘政治灾难”。</strong></p><p>中东地缘政治动态消息方面，也是偏向利好层面。当地时间4月15日，伊朗外交部发言人称，目前伊美对话仍通过巴基斯坦作为中间方继续进行。美国白宫新闻秘书称，当前双方仍在持续接触并推进谈判;美方认为谈判“具有建设性”，对达成协议前景持乐观态度。</p><h2 id=\"id_1908154742\">华尔街开始屏蔽战火噪音! 对于科技股看涨情绪愈发浓厚</h2><p>尽管承认市场尾部风险依然存在，Lee仍然强调，“实际尾部的规模已经显著缩小了”。Lee与当前华尔街策略师们主流观点近乎一致，<strong>那就是华尔街开始屏蔽战火噪音，并且对于围绕人工智能算力基础设施的的科技股看涨情绪愈发火热。华尔街当前的投资叙事主线，已经从“中东地缘政治冲突会不会压垮风险资产”，全面转向“强劲财报季驱动的科技股领涨”乐观叙事。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d4612b50efd1db1223470d40a5139677\" title=\"\" tg-width=\"919\" tg-height=\"527\"/></p><p><strong>同时带有“业绩确定性+高贝塔属性”标签的那些与AI算力基础设施直接相关的股票——即<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>所领衔的“AI算力超级天团”，往往是整体股票市场或者科技股反弹逻辑里最敏感、最先动且上攻幅度也最大的一层。</strong>背后的核心逻辑可谓极其“硬核”：这一层直接绑定的是科技巨头们持续创纪录的AI资本开支，而不是单纯讲故事。 <strong>AI hyperscalers(即<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>等超级云计算巨头们) 仍在延续资本开支军备竞赛，只要它们“更愿意举债和裁员，也不愿在AI capex 竞赛中(即所谓的“AI算力军备竞赛”)选择退缩”，整个AI算力产业链条的领军者们就仍有配置价值。</strong></p><p>来自Interactive Brokers的首席策略师Steve Sosnick在周三研究报告中写道：“市场基本上是在用定价趋势表达一个看涨观点，那就是波斯湾战争似乎结束了。”</p><p>华尔街的那些最顶级交易员们目前对中东的负面局势不以为意，选择继续配置股票资产;机构投资者们，可谓是本轮股市复苏的核心幕后推手。<strong>这些机构投资者似乎相信中东冲击更像一轮可管理的油价扰动，而非会演变成系统性供给危机，认为只要战火没有破坏美国盈利韧性、没有把油价永久推入失控区间、也没有迫使美联储全面转鹰，那它对股市的杀伤力就是暂时的。</strong></p><p>“看起来，无论是股票市场，还是更广义上的金融市场，对霍尔木兹海峡实质上仍然被封锁都显得并没有那么担心。”来自BCA Research的美国首席投资策略师Doug Peta表示。</p><p>在Nationwide首席市场策略师Mark Hackett看来，<strong>华尔街的那些机构投资者是本轮股市复苏背后的核心推动力量。在经历了激进抛售之后，市场注意力已重新回到财报季的企业基本面，而他认为这些基本面是非常具有支撑性的</strong>。</p><p>Tom Lee指出，围绕大宗商品供给冲击存在可信的担忧，包括氦气供应中断，但他表示，若能实现持久性质的停火，可能会带来非常积极的增长与复苏情绪，从而将对美国本土造成的任何经济损害降至最低。<strong>Lee认同华尔街金融巨头<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>的一项典型判断，即以AI算力基础设施为核心的科技板块必须引领股票市场下一超级牛市阶段的上涨主旋律。</strong></p><p>他强调，自伊朗战争爆发以来，表现最好的资产是以太坊以及有着“风险资产风向标”称号的比特币——它们同样与科技板块高度相关，其次则是受益于地缘政治冲突的能源股、英伟达、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌</a>等美股七大科技巨头，以及2月曾经遭遇创纪录暴跌的软件公司。</p><p>Lee解释称：“<strong>当人们担忧增长前景时，往往科技就是增长的唯一驱动力</strong>。”他补充表示，在投资者纷纷抛售持仓之后，科技板块一直是被低配最严重的板块。在估值方面，Lee认为，第一季度股价显著下跌使科技股估值相对于其强劲盈利增长潜力而言变得越来越有吸引力。</p><p>Lee表示，这些基本面强劲的科技公司——即AI算力产业链领军者们拥有“真正的护城河”，并且其盈利增长轨迹持续跑赢标普500指数的盈利增长趋势，因此有望成为人工智能采用超级浪潮中的最主要受益者。</p><p>他预测道：“五年后，我认为人们会惊讶于，他们当初竟然能以如此便宜的价格买到这些基本面强劲的科技股票。”</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>忽视战火噪音！“华尔街神算子”高呼科技股主宰一切，新一轮牛市冲锋号响起</title>\n<style 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Lee认为，美国股市乃至全球股票市场当前所处的位置，比其在今年早些时候触及上一个历史高点时更为强劲，并坚定预计美股基准股指之一的标普500指数在经历任何显著的向下回调之前，短期可以强势上升至7,300点。截至周三美股收盘，标普500指数收于7022.95点位，一举创下历史新高。涵盖最广泛科技股的纳斯达克综合指数在周三则大涨1.6%，同样收创新高，且该指数近日的十一连涨为2019年12月以来最长连涨纪录。此外，值得散户投资者们注意的重要趋势在于——在经历了最初的一系列剧烈抛售动荡之后，华尔街机构投资势力似乎正将这些与战争有关的噪音屏蔽在外。华尔街不再像3月初那样将地缘政治战争视为“决定市场方向的核心变量”，而是开始在很大程度上“无视战火噪音”。当前的新一轮牛市叙事，本质上是三大逻辑共同支撑：美股最新财报季彰显出的企业盈利韧性、科技股/AI算力主题主导的新一轮风险偏好回暖，以及市场对中东冲击不会演变为2022式长期通胀的判断。 只要这三根逻辑柱子不倒，华尔街就会继续把战争相关的头条新闻当作交易噪音处理。Tom Lee是华尔街近年来为数不多的多次精准预测标普500指数牛市走势的多头策略师，尤其是在2022年年末悲观情绪笼罩华尔街之时精准预测到了美股将在2023年-2024年出现牛市行情，因此被投资者们称为“华尔街神算子”。对于下一阶段牛市行情预判，Tom Lee坚信科技股仍然将是下一个超级牛市的最强劲领涨势力。股市如今所处的位置比今年早些时候更强这位股票市场研究主管兼首席投资官在接受媒体采访时分享了他乐观的展望预期，并指出有若干因素增强了他对股票市场的信心。Lee列举了他对于美股持看涨立场的三大主要原因：美国市场在油价飙升之际展现出的无比强大盈利韧性、全球科技企业盈利预期持续上修，以及通胀威胁减弱。Lee在最新采访中表示：“我们现在感到放心的是，这场地缘政治战争实际上正在刺激经济。”他还补充称，Fundstrat对于WTI与布伦特原油价格飙升的历史分析报告表明，其对剔除能源和食品的核心通胀指标的影响可能不像此前市场预期的那样严重。这位华尔街资深策略师将美国市场形容为“如今这个更加不确定的街区里最好的一栋房子”，并指出，美国大型制造工厂仍在持续运转，而西方国家的其他传统工厂则普遍面临停摆。Lee在采访中多次强调，美国股市乃至全球股票市场当前所处的位置，比其在今年早些时候触及上一个历史高点时更为强劲。Lee指出，自2020年以来，这已经是投资者们遭遇的第七次堪称“黑天鹅”事件，但即便在贸易路线受限、石油供应受约束的情况下，美国经济已经证明其“全然能够承受一场中东爆发的地缘政治灾难”。中东地缘政治动态消息方面，也是偏向利好层面。当地时间4月15日，伊朗外交部发言人称，目前伊美对话仍通过巴基斯坦作为中间方继续进行。美国白宫新闻秘书称，当前双方仍在持续接触并推进谈判;美方认为谈判“具有建设性”，对达成协议前景持乐观态度。华尔街开始屏蔽战火噪音! 对于科技股看涨情绪愈发浓厚尽管承认市场尾部风险依然存在，Lee仍然强调，“实际尾部的规模已经显著缩小了”。Lee与当前华尔街策略师们主流观点近乎一致，那就是华尔街开始屏蔽战火噪音，并且对于围绕人工智能算力基础设施的的科技股看涨情绪愈发火热。华尔街当前的投资叙事主线，已经从“中东地缘政治冲突会不会压垮风险资产”，全面转向“强劲财报季驱动的科技股领涨”乐观叙事。同时带有“业绩确定性+高贝塔属性”标签的那些与AI算力基础设施直接相关的股票——即英伟达、台积电以及AMD、博通所领衔的“AI算力超级天团”，往往是整体股票市场或者科技股反弹逻辑里最敏感、最先动且上攻幅度也最大的一层。背后的核心逻辑可谓极其“硬核”：这一层直接绑定的是科技巨头们持续创纪录的AI资本开支，而不是单纯讲故事。 AI hyperscalers(即谷歌、微软以及亚马逊等超级云计算巨头们) 仍在延续资本开支军备竞赛，只要它们“更愿意举债和裁员，也不愿在AI capex 竞赛中(即所谓的“AI算力军备竞赛”)选择退缩”，整个AI算力产业链条的领军者们就仍有配置价值。来自Interactive Brokers的首席策略师Steve Sosnick在周三研究报告中写道：“市场基本上是在用定价趋势表达一个看涨观点，那就是波斯湾战争似乎结束了。”华尔街的那些最顶级交易员们目前对中东的负面局势不以为意，选择继续配置股票资产;机构投资者们，可谓是本轮股市复苏的核心幕后推手。这些机构投资者似乎相信中东冲击更像一轮可管理的油价扰动，而非会演变成系统性供给危机，认为只要战火没有破坏美国盈利韧性、没有把油价永久推入失控区间、也没有迫使美联储全面转鹰，那它对股市的杀伤力就是暂时的。“看起来，无论是股票市场，还是更广义上的金融市场，对霍尔木兹海峡实质上仍然被封锁都显得并没有那么担心。”来自BCA Research的美国首席投资策略师Doug Peta表示。在Nationwide首席市场策略师Mark Hackett看来，华尔街的那些机构投资者是本轮股市复苏背后的核心推动力量。在经历了激进抛售之后，市场注意力已重新回到财报季的企业基本面，而他认为这些基本面是非常具有支撑性的。Tom Lee指出，围绕大宗商品供给冲击存在可信的担忧，包括氦气供应中断，但他表示，若能实现持久性质的停火，可能会带来非常积极的增长与复苏情绪，从而将对美国本土造成的任何经济损害降至最低。Lee认同华尔街金融巨头摩根大通的一项典型判断，即以AI算力基础设施为核心的科技板块必须引领股票市场下一超级牛市阶段的上涨主旋律。他强调，自伊朗战争爆发以来，表现最好的资产是以太坊以及有着“风险资产风向标”称号的比特币——它们同样与科技板块高度相关，其次则是受益于地缘政治冲突的能源股、英伟达、谷歌等美股七大科技巨头，以及2月曾经遭遇创纪录暴跌的软件公司。Lee解释称：“当人们担忧增长前景时，往往科技就是增长的唯一驱动力。”他补充表示，在投资者纷纷抛售持仓之后，科技板块一直是被低配最严重的板块。在估值方面，Lee认为，第一季度股价显著下跌使科技股估值相对于其强劲盈利增长潜力而言变得越来越有吸引力。Lee表示，这些基本面强劲的科技公司——即AI算力产业链领军者们拥有“真正的护城河”，并且其盈利增长轨迹持续跑赢标普500指数的盈利增长趋势，因此有望成为人工智能采用超级浪潮中的最主要受益者。他预测道：“五年后，我认为人们会惊讶于，他们当初竟然能以如此便宜的价格买到这些基本面强劲的科技股票。”","news_type":1,"symbols_score_info":{".SPX":2,".IXIC":2,"NDX":2,".DJI":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":766,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}