【禁闻】民生低迷军工狂飙 中共悄然扩产导弹 【新唐人北京时间2026年05月18日讯】在经济低迷、民生压力加剧之际，北京持续加码军备扩张。最新调查显示，中共正悄然大幅提升导弹产量，并形成一条庞大的“军民融合”供应链。专家指出，中共“大炮挤压面包”的军工优先路线，将使中国经济走向畸形的战备化方向。 5月13日，彭博社发布调查报导，透过梳理中国导弹产业链上市公司的财务数据发现，中共近年正加速扩张导弹产能。2025年的增产速度，更创下习近平上台以来最快纪录。 中共导弹生产主要由中国航天科工（CASIC）与中国航天科技（CASC）两大央企主导。 根据这两家军工集团下属上市公司的公开文件，至少有81家参与中共导弹计划的企业，涉及红外线感测器、导航系统、隐形涂层和精密零部件等关键领域。 数据显示，这81家公司2025年营收同比增长20%，其中30多家公司创下2013年以来最佳业绩。相比之下，中国最大的300家上市公司同期整体营收却呈现下滑。 台湾南华大学国际事务与企业学系专任教授孙国祥表示，这种反差表明，中共正把大量资源优先投入军工体系，而非疲弱不振的民间经济。 台湾南华大学国际事务与企业学系专任教授孙国祥：“这种军工优先会形成排挤效应，包含资金、技术、人才与产能流向国防部门。民间消费，一般制造业跟服务业反而更难获得有效的刺激。长期而言，它无法替代居民的收入、房地产的修复与民间投资的信心，反而可能使中国经济更趋向战备化，国进民退与安全的导向。” 引发外界关注的是，这套军工体系，还被指与俄罗斯、伊朗及朝鲜等反美阵营形成越来越密切的战略连结。 今年4月，有美国情报消息传出，北京准备向伊朗提供便携式防空导弹系统。几天前，还有9家中国大陆及香港企业，因为协助伊朗取得无人机与弹道导弹相关材料，被华盛顿制裁。 孙国祥：“华府已经把中国供应链视为威权阵营军工体系的重要后方。因此，在潜在的美中冲突下，问题更严重的是军民融合，使中国的民企、科研机构与出口供应链很难与军工体系切割。 民企恐怕会被迫承担国家战略的风险，成为制裁、断链与技术封锁的主要承压点。” 不过，中共导弹体系的实际可靠性，也一直受到外界质疑。 美国情报部门曾披露，中共火箭军存在“导弹燃料灌水”、“发射井井盖故障”等严重品质问题。近年来，中共军方与国防军工系统高层更接连遭到大规模清洗。 大纪元专栏作家王赫表示，大幅提升导弹产量，很可能是为了弥补因腐败和采购舞弊造成的有效战力缺口。 大纪元专栏作家王赫：“从最近俄乌战争和伊朗战争一看，中共的武器装备这一块存在着很大的水分，存在着非常严重的腐败问题。中共目前对国内军方将领的清洗和国防军工高层的清洗，表明这个腐败已经到了空前的程度。它用数量优势来弥补它的质量缺陷。所以从2025年，它这个导弹数量的巨增，可能包含了这方面的用途。” 北京从未公开战略武器库的完整规模。不过，五角大楼估计，截至2024年，中共已至少拥有3,150枚弹道导弹与300枚陆基巡航导弹，分别比2015年增加147%与50%。 与此同时，中共官方公布的2026年国防预算已达约1.9万亿人民币，年增超过7%。但美国国防部估计，北京实际军费可能比官方数字高出40%至90%，大量军工科研与地方军事支出并未列入公开预算。 王赫：“它要以此把中共的制造业的转型升级，以军工生产作为一个推手。这样，整个中国经济的发展，在一定程度上向国民经济军事化的方向在迁移。 中共越是发展军事工业的话，它跟西方的对抗，跟美国的对抗就越尖锐。”

Inference：终结 AI 领域的“盲目信任”，开启加密证明纪元 2025 年 11 月 18 日，Cloudflare 因一个细微的配置错误导致全球互联网大规模瘫痪，ChatGPT 和 X 等服务无一幸免 这次事件向全世界证明：现代互联网依然运行在对少数中心化巨头的“盲目信任”之上。随着 AI 决策开始深入医疗、金融等领域，如果推理过程依然是不可审计的“黑盒”，任何微小的系统扰动都可能引发全球性的信任崩塌 ■拒绝“Trust Me Bro”，用密码学锁定推理主权 Inference @inference_labs 认为，AI 的评估和产出必须是可验证的，不能仅仅依赖厂商提供的日志： ①打破“互评”幻觉：目前利用 LLM 评价其他模型的模式（LLM-as-a-judge）虽然高效，但极易引入偏见和暗示 ②确立“不可破 AI”标准：真正的信任不应来自“指标”，而应来自密码学证据，通过 推理证明（Proof of Inference），系统不再提供“我相信结果正确”的保证，而是提供“我证明计算确实发生”的硬性证据，彻底终结了“信任我，兄弟”的非理性文化 为了将可验证智能从理论推向大规模基建，Inference @inference_labs 在技术架构上实现了关键突破： ✅生产环境大规模部署：截至 2026 年 1 月 24 日，JSTprove 已在 Subnet-2 正式投入生产 ✅破解“大模型验证”难题：通过 DSperse 技术，Inference 实现了对超大规模模型的“切片化验证” ✅Inference 的技术价值正在超越纯数字领域，进入真实的物理世界