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AI狂飙带来的新分配制度越来越近,K型分化的未来财政产业政策风向。今天韩股大跌的一个最主要原因就是韩国总统府政策室长提出将AI产业超额利润部分返还全体国民的“公民红利”构想。他认为韩国正从循环型出口经济向技术垄断型经济结构转型,但AI产业超额利润天然集中于少数群体,若不加以制度设计将加剧经济的“K型分化”和国内贫富差距。 再加上三星电子工会要求要求员工从AI利润中获得更大份额,否则威胁5月21日起罢工。今天也是三星电子与其工会进入由政府斡旋的高风险薪资谈判的最后一天。更引发市场担忧。 其实金容范的言论更值得关注,这不仅是他个人的表态,也表明韩国政府越来越将AI视为国家基础设施,而不仅仅是另一种科技趋势。现在全球的经济学家和政治家们越来越多地提醒人们注意,AI技术的出现可能会加剧贫富差距。 金容范在文章里援引挪威主权财富基金作为参照——挪威在1990年代将石油收益注入主权基金,并按财政原则将运营收益回馈社会,将资源繁荣转化为长期社会资产。 他的核心逻辑是:AI基础设施时代的果实,并非少数企业单独创造的成果,而是“源于全体国民半个世纪共同积累的产业基础”。因此,这些果实的一部分应当结构性地返还给全体国民 很巧的是,我引用的推文在2月下旬也有聊过这一点:AI的快速发展一定会带来社会制度、治理结构的变化、而这些变化也会导致新的分配制度。有潜力推动社会向挪威或者沙特模式的分配主义制度转型。以韩国为例,现在存储产业已经成了战略资源资产,何尝不是另外一种形式的类石油的关键资产。 AI时代的超额利润,属性上是集中的。AI产业链上龙头企业的股东、核心工程师、核心资产持有者——这些已经接触到生产性资产的群体,极有可能通过市场机制获得巨大收益。而相当一部分中间阶层,可能只能享受到间接效果。国家变富了,但财富的分布不会自动扩散。 这就需要政府在产业财政政策上重新规划,考虑中间塌陷地到的民众。金容范提到的一些措施可能就是未来的分配形式的主要内容之一:“国民红利目前仅是原则,而非具体政策。核心不是某个具体项目,而是原则。至于最终形式可能:青年创业资产账户、农村基本收入、艺术家支持、老龄年金强化,或AI时代转型教育账户等” 当然这现在应该还是一个开放的问题
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1、稳态被打破,一定会有新的稳态诞生。新稳态的必然性,是人类社会发展的规律,这符合经济史上的“创造性破坏”(creativedestruction)理论。技术变革摧毁旧结构,但释放资源创新新平衡。例如农业机械化取代农民,却催生城市化和现代服务业。AI可能类似:解放“双手和大脑”后,人类转向高价值活动、高情绪活动。 2、人们只看到失业和混乱,而忽略了长远创新如火车、飞机带来的繁荣如太空基础设施(利用AI降低发射成本、优化计算)、生物永生研究(AI加速药物发现)。工业革命初期(18-19世纪),蒸汽机确实引发大规模失业(如纺织工人抗议),社会动荡(如卢德派破坏机器),但最终推动了生产力爆炸。从蒸汽到电力,再到铁路、汽车、飞机,这些创新创造了新产业、新职位(如工程师、飞行员),整体提升了人类福祉。历史数据显示,技术革命虽延迟显现效益(如蒸汽机需数十年才显著提升生产力),但总带来净正面:例如,数字革命(计算机、互联网)初期也担忧失业,却创造了软件开发、电商等百万职位。 当前AI发展(如代理工具、生成模型)正重演这一模式:2025-2026年已见生产力提升,创业门槛降低(AI工具让启动成本降70-80%),新企业涌现,新的职位也会诞生。而且让个体的能力和效率得到了极大地提升和扩展。 3、AI对就业岗位的冲击,本质是对人类生产属性的挤压。人类需要对自己的功能再定位,当人不主要负责生产甚至不需要生产时,“有用”将变得廉价,人类的稀缺性将转向有趣:生产属性压缩 → 分配结构重构 → 消费属性释放 →人类价值重估。 如果人类劳动时间下降,空闲时间上升,人们会把时间投入到娱乐、消费、内容、游戏、购物等领域。AI不会把所有摩擦和消费都替代掉,否则人类就会“变成植物人”。这里的逻辑是:时间是会被重新分配的,而不是被消灭的。劳动者从重复任务转向高价值活动(如创意或监督AI) 这不是末日,而是重构的过渡期和阵痛期。 4、AI带来生产力和生产效率的极大提升,人类很有可能进入充裕时代。生产力大幅度提升带来的通缩(价格下降)实际上提升购买力,让消费者更富裕。Citrini提到的中介崩塌,实则是资金从中介(rent-seekers)转移到终端用户,推动新消费循环。例如,房地产佣金从2.5-3%降至1%以下,不是破坏市场,而是让卖家净收入增加,买家节省用于装修或家具等新支出。类似地,DoorDash费率下降受益于餐厅、司机和消费者,交易量激增(如Mastercard案例:费率降但收入最终创新高)。历史证明,技术通缩(如计算机革命)总是带来增长,而非崩溃 5、生产力决定生产关系,AI的快速发展,一定会带来整个社会制度、治理结构的变化。这些变化进而导致出现新的分配制度。有潜力推动社会向挪威(以主权财富基金为基础的福利国家)和沙特(资源租金分配模式)式的分配主义制度转型。政府可以通过宏观政策进行对冲,比如财政转移支付、福利体系强化等。 6、当然不是说前方全是坦途,巨大的阵痛期不可避免。前方有坦途,但必须穿越荆棘,这是清醒的现实主义。我们看到最终长期丰裕,但历史也都反复证明,转型过程充满痛苦、颠覆和不平等放大。不能因为“最终繁荣”而忽略短期/中期代价。 生产力提升收益先流向资本和高技能者(科技巨头、AI专家),导致“伟大脱钩”(great decoupling):工资停滞、生产力暴涨。低技能/中技能工人受冲击最大,收入差距拉大,也已引发社会不满和动荡。 也就是倒逼了第5点说到的,政府在政策上必然会做出调整。大规模再培训、失业保险扩展、AI税收资助UBI或主权政策,如挪威主权基金模式。
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黄仁勋说AI会创造更多的工作岗位。 看了Sequoia对黄仁勋的完整访谈,41分钟,远比那些切片有分量。 他先把AI的进化路径捋了一遍:从生成文本到能思考、推理的系统,计算范式也从检索转成实时生成,每个像素、每段声音都是现造的。 接着用发电机比喻AI工厂,电进去,智能令牌出来。 最后给了五层投资框架,说今年基建投1万亿,未来生态年产值可能到20万亿。 上面这句话半导体投资者应该划重点 最后他举了放射科医生的例子。 AI没消灭岗位,反而因为效率提升让需求增加了,和多数人直觉相反。 整条视频适合想理解AI产业底层逻辑的人,从技术演变到商业格局都覆盖了,不是那种只教快捷键的教程。 不确定老黄提到的数字能不能兑现,但他说法本身值得琢磨。 #黄仁勋# #AI投资# #英伟达# #科技趋势#
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过去两天关于 @worldlibertyfi 的这个帖子全网刷炸了,我都已经在国内视频号上看到有人言之凿凿的说特朗普家族做的项目团队内部人士反水,公开发言揭露黑暗真相可能会被暗中 biubiu 啥的,要多夸张有多夸张。 其实只要仔细看看发帖的这个人之前的发文风格就会知道,他根本不是Wlfi 团队的人,用“我是 XXX 项目的 XXX”开头是他一贯写文的风格。 他是个Senior Threat Researcher(高级威胁研究员),目前在 Trend Micro(趋势科技)工作,写东西是他的副业。而且自己在这个帖子下面还写了澄清,讲自己深度参与了 Wlfi是虚构的,只是一种叙述方式😂😂 但从浏览量上看,这个澄清简直然并卵,原文444 万次流量,8000+转发,2w 的赞(不包括在其他各种媒体上的转发和发酵),澄清贴只有 3273 个人看到,3 个转发,9 个赞。 这位 @gothburz 才是深谙搞流量之道,他前面相似的手法还蹭了微软,OpenAI,华纳等很多公司,但这次蹭 Wlfi 是最炸裂的,算是终于点火成功了。 这就是自媒体时代的现实,大家只是在看自己想看,感兴趣,符合了自己预期的东西而已,至于是否是真的,准确的已经无足轻重了。 看来我们中文圈写东西还是太有道德和底线了,以后要不要考虑学习一下这种写法。 比如在 CZ 和 Star 骂战的时候写个“不装了,摊牌了,我是 CZ 的贴身私人助理同时身兼 Star 的个人情感顾问之类”🤣🤣🤣的帖子。
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一图看懂:美股3大指数的区别!! 1. 道琼斯工业平均指数(道指 DJIA) - 成立:1896年 - 成分股:30只 - 加权方式:价格加权 - 定位:美国传统工业老牌巨头,市场老牌晴雨表 - 特点:历史久、波动偏大、偏传统行业 - 行业:工业、金融、医疗、消费为主 - 代表公司:耐克、波音、高盛、迪士尼 - 适合人群:看好美国传统经济、偏爱成熟蓝筹的投资者 2. 标准普尔500指数(标普500 S&P500) - 成立:1957年 - 成分股:500只 - 加权方式:市值加权 - 定位:美国经济基准,美股大盘核心标杆 - 特点:行业均衡、规则透明、专业投资者业绩基准 - 行业:覆盖全11个行业,分布最均匀 - 代表公司:苹果、微软、亚马逊、英伟达 - 适合人群:想一键布局美国整体经济体、追求市场平均回报的投资者 3. 纳斯达克100指数(纳指100 NDX) - 成立:1985年 - 成分股:100只(不含金融股) - 加权方式:市值加权 - 定位:科技成长引擎,全球科创风向标 - 特点:高度聚焦科技、成长性强、波动最大、对利率敏感 - 行业:极度集中于信息技术、消费服务、医疗生物科技 - 代表公司:苹果、微软、英伟达、特斯拉 - 适合人群:看好科技长期趋势、能承受高波动、博取高成长收益的投资者
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牛市趋势就是每次回调都是加仓好时候,为下次冲锋准备,例如目前这些ai科技股 熊市趋势就是每次反弹为了更好的下跌,例如现在的币圈趋势。 赚钱很容易就是抓住风口跟紧趋势,赚钱难就是逆风而行,步履维艰。 现在能在币圈赚到钱的都是人中龙凤,技术过硬,要么就是内幕消息。
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