【栏目介绍】

《宏观漫谈》，《高能量》首档专栏节目。由李翔与联合主理人李丰共同制作，不定期上线。两人将会针对当下国内外的宏观形势，进行客观中立的讨论，并试图在历史的长周期里找到一些对应的参考系。

【免责声明】

本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。

【内容索引】

00:13 最近发生的最重要的事情之一，是我们国家主席访美。

05:39 访美前围绕中国大模型“蒸馏”的讨论，不只是技术伦理探讨，也可能与美国 AI 公司增长放缓、资本市场承压有关。

06:33 主席在白宫欢迎仪式上的致辞提到，“中美两国都是人工智能大国，有能力也有责任发展好、管控好人工智能，确保人工智能发展始终受控于人、造福于民。”过去一年，大模型行业不断制造新名词，从 Agent、Harness 到世界模型、物理模型，本质上都是在探索 AI 能力的上限；但当 AI 开始进入真实应用并更大范围普及时，安全边界和可控性也会变得同样重要。

09:04 AI 的资本周期和自动驾驶很像：上行周期里，市场更关心谁的能力更强、路线更先进、演示更好；但当应用开始普及，问题和事故暴露出来，讨论重点就会从“还能不能更强”，转向“在哪些场景里可靠、可控、可调教”。大模型作为黑盒模型，能通过端到端训练解决一部分问题，但也因此难以解释和调整，所以越进入具体应用，越需要加入物理、数学和规则等白盒约束。

15:39 ChatGPT 开启这一轮 AI 浪潮后，模型能力提升很快，为什么让大多数人感知到革命性效率提升的应用还没有大量出现？

18:06 AI 很难像搜索引擎那样，用接近零边际成本支撑全民级免费使用。如果 AI 服务要覆盖普适、低附加值需求，要么让高价值用户付更多钱，要么插入远高于传统互联网广告价值的广告，要么把大量日常需求转向端侧模型。因此AI第一阶段的普及更可能先发生在编程、游戏等高付费意愿或中高价值场景。

24:20 关于机器人大脑和世界模型的讨论，正在从“经过语言标注理解世界”，逐渐转向“加入更多物理和数学约束来理解世界”。

27:50 回看 2022 年底到 2023 年，一级市场关于是否应该投资大模型公司还有分歧，今天回头看，当时应该选择去投大模型吗，还是说今天还看不出来当时选择的正确性？？

31:09 云服务的发展历程可能是大模型行业的一个参照。2015 到 2017 年，基础设施云是大机会这个判断本身没错，但当云真正普及后，最后比拼的是全链条能力，而不是垂直单点能力。因为基础设施是个低毛利生意，拼的是规模和效率。今天的大模型也可能走向类似格局。

35:19 近期，美国和日本分别加息 25 个基点。同时，甲骨文公司用债建设的数据中心出现不能如期交付、相关债券在二级市场折价交易，如何理解这几件事之间的关联？

39:11 可以把全球流动性理解成几个蓄水池：存款和现金最平静，债券、固收和理财次之，股票、房地产等风险资产波动大，黄金则是相对独立的避险池。观察流动性，先看有没有新的水流进来；如果没有，市场变化就主要来自资金在不同池子之间的重新分配。

47:21 美联储升息周期的特殊性在于，它不仅能影响美国国内几个蓄水池，还能从其他国家的蓄水池里抽水。美元是储备货币、交易货币和最强流动性货币，所以当避险需求上升，或者美联储升息，全球资金都会更容易流向美国。亚洲金融危机、欧债危机、新兴市场货币贬值等，都可以放进这个美元抽水框架里理解。

52:47 美元抽水是否会变成长期趋势，取决于两个变量：第一，市场认为这次加息只是短期波动，还是一年以上的持续升息周期；第二，全球其他经济体此前有没有经历过宽松周期，蓄水池里有没有足够多的水可以被抽。如果全球本来就没有大规模放水，水池水位不高，那么短期加息只能造成一阵波动，很难持续抽出大量水。

01:01:01 美国现在需要同时平衡三件事：保美债、保美股、保美元信用。美债要顺利发行，否则未来利息成本会越来越高；美股尤其科技股要持续繁荣，这是美国吸引全球资金、用科技带动金融、再用金融带动服务业的重要方式；美元则必须保持足够强势，才能继续从全球抽水。但这三件事彼此牵制，很难同时踩稳。

01:07:18 这轮加息周期和过去不同的地方在于：美债收益率没有被压下来，科技公司也高度依赖债务融资，而全球又缺少一个可以被美元大规模抽水的经济体。

01:09:00 “加息利空股票、降息利好股票”这个常识，在全球资金流动框架里并不总是成立。

01:17:21 AI Capex 对美债形成了新的资金竞争。科技公司建设 AI 数据中心需要大量发债，而这些债的收益率又要随着债务利率中枢上行。于是 AI 公司不仅需要更高成本融资，还会和美债争抢同一批资金。如果 AI 基础设施最终像云服务一样基础设施化，它未必能承受过高的债务成本。

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