In-Depth Investigation: Seizing the Commanding Heights of the Intelligent Era — A Survey of China's Artificial Intelligence Industry Development 深度调研 | 抢占智能时代制高点：我国人工智能产业发展调查 By "Joint Research Team of Qiushi Economics Editorial Department and CCID Research Institute" Translation Interesting comments about Nvidia

根据新的计划，绝大多数前往法国就读2026/27学年的非欧盟学生，将须为本科课程缴纳每年2895欧元（约合3391美元）的学费，硕士课程则为3941欧元。这是此前价格的16倍，预计将为各大学每年额外带来2.5亿欧元收入。 "这一提案是对公平获得高等教育承诺的令人震惊的倒退。通过大幅提高非欧盟学生的学费，法国政府有可能将一个教育机会越来越多地由国籍和经济能力决定的体系制度化，"欧洲学生联盟和法国全国学生联合会在一份声明中表示。 法国并非唯一一个在探索如何为大学提供资金的国家——国际学生学费往往是讨论的焦点。在部分欧洲国家，高额的国际学生学费补贴了本国学生更低廉的学费；在另一些国家，则有人忧虑：很多学生在欧盟国家接受教育、然后在他国纳税，欧盟国家的教育投资打了水漂。 荷兰是一个典型案例。在那里，欧盟学生本科学费约为2500欧元，而外国学生学费要高得多，从1.3万欧元到3.2万欧元不等，视专业类型而定。上述国王学院报告发现，57%的国际学生在毕业一年后仍留在荷兰，但这一比例在五年后降至约25%。荷兰政府的回应之一，是确保更多课程以荷兰语而非英语授课，并不新设英语授课课程。这一政策使本学年（2025-26年）国际学生人数较上学年减少了近5%。 英国：国际学生学费最高可达4.4万欧元/年 与欧洲大多数国家截然不同，英国长期对国际学生实行高收费策略，早在1981年就开始向国际学生收费。由于英语在全球的广泛使用，英国与其他英语母语国家长期在吸引海外学生方面占据优势。 尽管脱欧导致赴英欧盟学生数量减少，英格兰至今仍是欧洲吸引海外学生最多的国家。经济咨询公司London Economics的一项研究显示，这些学生带来的净经济效益达430亿欧元。 目前，国际学生占英国大学学生总数的23%，但人数正在下降。国际学生学费最高可达4.4万欧元，英国本国学生学费目前上限为每年1.13万欧元。但费用因英国不同地区和不同专业而存在显著差异。 详细报道👉

去年年底除了谷歌，唯一买入的 Crypto 概念股票，公布AI + 纳米支付突破100的时候也有些许加仓， 我觉得有希望在最近翻倍 $CRCL 之前市场看 Circle 给他的定位更多是： 1）USDC 发行商； 2）收稳定币储备利息； 3）高度受利率、监管、Coinbase 分成影响。 这几天市场突然开始按另一个故事给它定价：稳定币发行商 + 机构级公链 + Tokenization 基础设施 + AI Agent 支付层 这就是上涨的核心。 1️⃣哪些地方价值重构了导致市场高潮？ Arc 把 Circle 从“稳定币公司”变成“公链平台公司” 特别是昨天公布了 Arc @arc Circle 宣布 ARC Token 预售融资 2.22 亿美元，Arc 网络完全稀释估值 30 亿美元， 参与方基本集合了圈内大牛逼集结号：包括 a16z crypto、BlackRock、Apollo Funds、ARK Invest、ICE、SBI、Standard Chartered Ventures 等。 贝莱德、木头姐、渣打、SBI、ICE，卧槽了！ 这对市场的刺激很直接：USDC 生态的结算链呼之欲出的感觉，让大家很自然就高潮了。 Arc 的定位是面向机构的 Layer 1，兼容 EVM，原生集成 USDC，目标是服务稳定币、代币化资产、链上市场和全球结算。 Circle 自己把它称为互联网经济的 Economic OS。 这就是估值重构的地方。 如果 Arc 真跑起来，Circle 就不只是赚储备利息，而是可能参与：稳定币转账、机构结算、链上资产发行、Tokenization、AI Agent 支付、协议费用、治理、质押、生态激励。 这比“稳定币发行商”的想象空间大很多。 所以之前 Circle 的一系列动作，包括我去年分析他们在 AI AGENT 布局的闪电转账、在稳定币和机构结算的合规化运作，都是前期的准备。 2️⃣市场在交易 ARC Token 的“隐含资产价值” 按照公布的白皮书，ARC 初始供应量为 100 亿枚，白皮书里写的是：60% 给生态，25% 给 Circle，15% 为长期储备。 按照这次 30 亿美元 FDV 粗略算，Circle 持有的 25% 对应账面想象空间大约是： 30 亿美元 × 25% = 7.5 亿美元 贵吗？太便宜了！ 3️⃣接下来看什么？ 总的来说，市场正在把 Circle 从“收美债利息的稳定币公司”，重新定价为“稳定币时代的金融操作系统公司”。 但是现在市场的上涨更多事情绪导致的，到底能否持续下去，我主要会观察三点： 1）USDC 流通量能不能继续增长； 2）Circle 的 RLDC / EBITDA 利润率能不能守住； 3）Arc 主网上线后有没有真实机构资产和支付流量； 4）监管和政策方向的落地。

根据4月2日近200万美元的日费用（Artemis数据），Polymarket年化费用超过7亿美元；即便按4月6日最新数据，日费用也有99.38万美元，年化费用也超过3亿美元。 Polymarket正式成为加密领域最赚钱的加密原生应用之一，大概能在Top5-10之间。 收入暴涨的主要原因是： 3月30日正式上线Fee Structure V2（费用结构2.0）。 在此之前，几乎是零费用，主要是先吸引用户来玩。 现在，开始考虑商业化了，有了足够的交易量，有了足够稳定的收入，支持运营、补贴做市商等。 费用结构2.0有几点： 一是，引入了动态概率费用模型（probability-based fees），这个有点意思： • 费用不是固定百分比，而是根据市场概率（p）动态计算：fee = C × feeRate × p × (1 - p) ，其中，C是交易份额数；feeRate是类别特定的常数（不同市场类别不同）；p是份额价格（0～1）。 • 当概率接近50%（不确定性最高、交易最活跃）时，费用最高（不同类别峰值从0.75%到约1.8%，Crypto最高）。 • 当概率接近0%或100%（结果几乎确定）时，费用快速下降到接近零。 • 这鼓励在高不确定性市场交易，同时让taker（吃单方）为即时成交支付费用，maker（挂单方）继续完全免费，还能拿到20-25%的maker rebates（返佣），返佣资金就来自taker费用。 二是，收取taker费用范围扩大 • 之前只有Crypto（从2026年1月开始）和Sports（从2月开始）收取taker费用，其他如Politics、Finance、Economics、Culture、Weather、Tech等几乎全部免费。 • 3月30日起，费用扩展到几乎所有类别（仅保留Geopolitics/世界事件等少数仍免费）。这直接把大量之前“免费交易”的市场变成了收费市场，交易量基数瞬间变大。 这意味着，Polymarket商业模式的转变： • 早期Polymarket靠“烧钱补贴流动性”增长（费用收入基本用于maker rebates，净收入很低）； • 新结构让费用收入直接补贴做市商，提升订单簿深度和买卖价差，同时平台开始留存部分作为真实收入； • 从“增长优先”转向“增长+货币化”并重，目标是成为可持续的预测市场基础设施。

Token 经济与加密货币世界的 Tokenomics 有何异同？ 为什么要关注Token？因为它让AI变成了一种可以计量、定价和交易的资源——就像“千瓦时”让电力有了价格，“桶”让石油有了期货市场。有了Token，AI经济就有了可以算账的单位。围绕这个单位，目前也正在形成一套全新的经济逻辑：有价格、有供需、有产业链、有国际竞争、有待解决的制度难题。 这就是Token经济学要讨论的事。Token 经济与加密货币世界的 Tokenomics 有何异同？ 两个Token，两个世界 说起来，这个世界上真正混乱的事情不多，两个东西叫同一个名字却毫不相干，算是其中之一。AI的Token和加密货币的Token，就像两个叫”刘伟”的人，一个在北京开餐馆，一个在上海做期货，见面了也没什么好说的。雷锋与雷锋塔区别！ 但这两个Token，最近都很热闹。热闹到让很多人以为它们是一回事。 Token这个词，到底是不是新营销词 先得承认，Token这个词确实有被滥用的嫌疑。每隔几年，科技圈就会造出一批新词，让人觉得时代变了，其实换汤不换药。“大数据”火的时候，什么都往大数据上靠；”云计算”火的时候，什么都上云；现在轮到Token了。 不过这次有点不一样。Token不只是一个营销标签，它背后有真实的计量逻辑在撑场子。 就像”千瓦时”让电力有了价格，“桶”让石油有了期货市场，AI的Token做的是同一件事：把原本看不见摸不着的”智能算力”，变成一个可以算账的单位。有了这个单位，才能定价，才能比价，才能有产业链，才能有国际竞争。 所以Token不只是营销词，它是一把尺子。问题在于，AI这把尺子，和加密货币那把尺子，量的完全是不同的东西。 AI Token：一个从技术后台走到聚光灯下的计量单位 Token这个概念在计算机里其实由来已久。编译器做词法分析，早就把文本拆成一个个Token。网络安全里，身份验证令牌也叫Token。这些都是幕后工作，从没人觉得它有什么经济价值。 转折点在2017年，Google发表了那篇著名的论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer架构。这篇论文之后，所有大语言模型处理信息的方式都统一了：输入进来的文字，先被切成Token序列，模型一个个处理，再输出Token序列。Token变成了AI”思考”的基本粒子。 但这时候Token还没有经济属性，只是工程师内部的技术术语。 2022年11月，ChatGPT横空出世。这是个分水岭。 2023年3月，OpenAI推出GPT-3.5的API，第一次采用按Token计费。输入多少Token，输出多少Token，分别定价。那时候GPT-4的价格是每百万input token收30美元，output token收60美元，按今天的标准看，贵得像天价。 从那一刻起，Token从技术单元变成了经济单元。Anthropic跟上，Google跟上，国内百度、阿里、腾讯全跟上，全行业默契地采用了这套计费方式。Token成了AI服务的通用货币单位。 价格这三年掉得惊人。GPT-4刚发布时，每百万input token要30美元。 从2022年底到现在，GPT-3.5级别的模型使用成本从每百万token约20美元跌到了0.07美元，整整降了280倍。照这个速度，a16z记录的数据显示，LLM推理成本每年约下降10倍，堪称摩尔定律的重生。 便宜了有什么后果？后果是用量爆了。 这里有个经济学里的老故事，叫Jevons Paradox。1865年，英国经济学家Jevons发现，蒸汽机效率越高，煤炭消耗反而越多，因为效率降低了门槛，用的人更多了。AI Token正在重演这个故事。企业AI云支出从2024年的115亿美元涨到了2025年的370亿美元，整整翻了三倍，而这期间token单价跌了超过95%。 Google内部的token处理量在十八个月内增长了130倍。 越便宜，用得越多。越用得多，总账单越大。 这背后还有个推手，叫Agent。以前是人在问AI，AI回答，一问一答，token消耗有限。现在Agent出来了，AI在自动跑任务，自己调用自己，一次任务可以消耗几十万甚至上百万token。这不是线性增长，是指数级的爆炸。 2026年3月，黄仁勋在英伟达GTC大会上把”Token”这个词说了超过70次，把数据中心重新定义为”Token生产工厂”，把评价算力的核心指标从FLOPS换成了”每瓦Token数”。同一天，阿里巴巴把通义、千问、MaaS等板块整合，成立了Alibaba TokenHub事业群。Token经济，在2026年正式被主流商业世界承认了。 AI Token的上下游：一条新的产业链 AI Token经济的有意思之处，在于它重塑了整个产业链的逻辑。 上游是能源和芯片。每生产一个Token，都要消耗真实的电力和算力。英伟达的GPU是目前最主要的Token生产设备，黄仁勋把它卖给全世界的数据中心，本质上是在卖”Token生产产能”。能源成本直接影响token成本，这让AI经济和能源经济绑在了一起。 中游是大模型公司。OpenAI、Anthropic、Google、国内的百度、阿里、腾讯，都在这个位置。他们把算力和模型打包，按Token卖给开发者。这一层的竞争极其激烈，价格战打得很惨，但总量在涨，所以大家还活着。 下游是应用层。各种SaaS产品、企业工具、消费者产品，把Token的成本打进自己的定价里，再卖给最终用户。Token成本在企业财务里已经是刚性支出，和房租、人力一起躺在成本表里。 这和传统软件经济的逻辑不一样。以前软件卖出去之后，边际成本趋近于零，用户越多越赚钱。AI服务不是这样，每次用户交互都有真实的Token消耗，规模大了，成本也跟着大。这是一个全新的商业模式，整个行业还在摸索怎么把它算清楚。 加密货币的Token：从一枚Coin开始的故事 要说清楚加密货币的Tokenomics，得从更早的地方讲起。 2008年金融危机，全球对银行体系的信任跌到低谷。这个背景下，一个叫Satoshi Nakamoto的神秘人物发布了Bitcoin的白皮书，2009年Bitcoin网络正式上线。2010年5月22日，程序员Laszlo Hanyecz用一万个BTC换了两个披萨，这是比特币历史上第一笔真实商品交易。这笔交易现在被称为Bitcoin Pizza Day，那一万个BTC今天价值近十亿美元。 Bitcoin是一个Coin，有自己的区块链，规则写在代码里，总量2100万枚，靠挖矿产生，四年减半一次。这是最早的加密货币逻辑：用数学创造稀缺，用共识创造价值。 Coin时代的Token概念很简单：就是一种数字货币，用来存储价值和转账支付。Bitcoin是Coin，Litecoin是Coin，它们都有自己的链，规则各不相同，互不兼容。 然后Ethereum出现了，把整个游戏改了。 Ethereum的核心发明是智能合约。有了智能合约，任何人都可以在Ethereum上发行自己的Token，不需要搭建新的区块链。2015年，开发者Fabian Vogelsteller提出了ERC-20标准，描述了一套技术规范，让所有基于Ethereum发行的Token都能互相兼容，在各种钱包和应用里无缝使用。ERC-20在2017年正式实施。 ERC-20的意义在于，它把发Token的门槛从”搭一条链”降低到了”写一个智能合约”。2017年ICO浪潮中，过了5分钟就能发出一个新Token，中心化交易所上架新Token的时间也从几个月缩短到几天。 这就引发了2017年的ICO大爆炸。 2017年到2018年间，数千个项目进行了Token销售，ICO在2018年前三个月就募集了63亿美元，是2017年全年的118%。项目方写一份白皮书，发出Token，散户拿着ETH来换，钱哗哗地流进来。其中有真正想做事的团队，也有大量的骗局和空气项目。监管机构随后介入，SEC把不少ICO认定为非法证券发行，这场派对才逐渐收场。 但ERC-20打开的大门就再没关上。从那以后，crypto世界的Token不再是简单的数字货币，开始承载更复杂的经济功能。Tokenomics这个词，就是在这个背景下诞生的。 Tokenomics：加密货币世界的经济设计学 Tokenomics这个词，是Token和Economics的合体，研究的是一个加密项目怎么设计自己的Token经济体系。它包括发行总量、分配比例、释放节奏、通胀通缩机制、使用场景、持有激励……本质上是在回答一个问题：凭什么有人要买我的Token，买了之后为什么不卖？ 这些年发展出了几个有代表性的模型。 Governance Token模型是2020年DeFi夏天流行起来的。Compound和Uniswap在2020年普及了Governance Token，持币者拥有对协议方向的投票权，但没有直接的现金流权益。用白话说，就是持Token可以投票，但不能分钱。这个模型一开始很流行，因为绕开了监管对”证券”的定义，但后来大家发现，一个没有经济权益的治理权，价值有多大，很难说清楚。 veToken模型是Curve Finance搞出来的，后来影响了一大批DeFi协议。ve(3,3)模型是Andre Cronje在2021年1月提出的，融合了Curve的Vote Escrow机制和OlympusDAO的(3,3)博弈论。基本逻辑是：把Token锁仓，换成veToken，锁仓时间越长，获得的veToken越多，投票权和协议收益也越大。这个设计试图解决短期投机者砸盘的问题，鼓励长期持有。Curve用这套veCRV模型吸引了大量流动性，成为DeFi里流动性最深的DEX之一。 Deflationary模型是Bitcoin开创的，很多项目跟进。通过限制总量、定期销毁，制造通缩预期，支撑价格。以太坊在EIP-1559之后，每笔交易都会销毁一部分ETH，使得ETH在高使用量时期变成通缩资产。 这些模型各有各的玩法，但有一个共同点：它们的价值都依赖于市场共识。没有人相信，Token就没有价值。这和AI Token完全不同，AI Token的价值是真实算力消耗在背后撑着的。 两个经济体，两条路 说到这里，可以把这两个世界放在一起看了。 AI Token的产业链是垂直的、中心化的。英伟达造芯片，云厂商建数据中心，大模型公司训练模型，应用公司调API，最终用户买服务。每一层都是真实的成本和真实的价值。Token是计量单位，不是资产，用了就没了，没有任何金融属性。整个产业链最终服务的是实体经济，帮企业提升效率，帮开发者造产品。 加密货币的产业链是网络化的、去中心化的。矿工或验证者维护网络安全，协议层发行和管理Token，持有者通过投票参与治理，投机者在二级市场买卖。Token本身是资产，可以转让，可以交易，有金融属性，价格由市场供需决定，和外部实体经济的关联相对间接。 两套经济体，两条独立的价值链，两种完全不同的生态。 当然，有人在尝试把两者融合：用区块链来做去中心化的AI算力网络，把AI服务的计费和分润用Token来结算。Bittensor、Render Network、IO net都在这个方向探索。这是第三条路，但无论走到哪里，它骨子里仍然是加密货币的Tokenomics，只是应用场景叠加在了AI上。 有一件事可以确定：这两个Token，同名不同命。一个在工厂里量产，一个在市场上流通；一个代表消耗，一个代表持有；一个撑着AI产业的运转，一个撑着加密世界的信仰。 名字一样，生意不同。就像那两个都叫刘伟的人，一个卖的是饭，一个卖的是梦。饭是真实的，梦也未必是假的，只是得分清楚你在做哪笔买卖。 #AI# #AIAgent#

**普京追特朗普脚步，北京上演“天然气与地缘大戏”：中俄“无上限”还能再加码吗？** 哎呀，特朗普前脚刚在中南海和习近平散步聊“带客人来这儿多不多”，普京后脚就宣布19-20日杀到北京，这 timing 也太会抓了吧！就像两个老朋友刚说完“咱不带他玩”，另一个就赶紧来补位，生怕错过这出全球权力洗牌的好戏。文章里，俄罗斯急着推“西伯利亚力量2号”天然气管道，想把卖不掉欧洲的天然气转卖中国；中国呢，一边担心霍尔木兹海峡一封就断油，一边又在价格上死死砍价，典型的“战略伙伴也要先谈钱”。幽默的是，特朗普想“反向尼克松”拉俄制中，结果中俄却借中东乱局抱得更紧，能源、军事、技术全都要，简直是“你们打你们的，我们做我们的买卖”。 **文章精要** 根据《经济学人》（The Economist）2026年5月18日文章《Now it’s Vladimir Putin’s turn to visit Beijing》，作者未署名但由该刊中国事务团队撰写。文章指出，特朗普访华次日普京即宣布访京，传递出习近平不会以美中稳定牺牲中俄“无上限”伙伴关系的明确信号。尽管美国部分顾问推动“反向尼克松”战略欲拉俄孤立中国，但中东冲突反而可能深化俄中经济军事联系。俄罗斯高度依赖中国市场与军民两用物资，中国则借机在能源协议与敏感技术上争取更有利条件。“西伯利亚力量2号”管道是普京首要任务，该管道长2600公里，计划经蒙古年输500亿立方米天然气，但中国对单一供应商依赖上限、价格谈判强硬，加上自身能源多元化策略，至今未达最终协议。不过霍尔木兹海峡关闭后，中国对海运风险的忧虑加剧，可能更倾向陆路进口。文章引述卡内基中心亚历山大·加布耶夫观点，认为当前推动力前所未有；清华大学吴大辉亦强调扩大对俄油气进口的优势。普京另需确保中国持续提供乌克兰战争支持，双边贸易已增55%至2280亿美元。中国虽否认供武，但军民两用物项关键。同时习近平或寻求俄罗斯在无人机、核潜艇等高端技术援助。双方将以私人情谊包装广泛合作声明，但细节低调。整体看，中俄关系力量天平已向中国倾斜，却仍相互需要，远超“花园散步”那么简单。 **六度分析師** 尊敬的读者朋友们，当我们审视普京北京之行时，不妨从六个维度细品这出地缘交响乐，或许能看到比表面更丰富的层次。 其一，从能源安全看：中国90%石油依赖海运，在海峡危机阴影下，陆路管道无疑是“备胎转正”的理性选择；俄罗斯失去欧洲市场后，急需新买家，二者供需高度契合，却也考验谈判智慧——谁能在价格与量上占优，将决定未来十年亚洲能源版图。 其二，从力量平衡看：昔日俄罗斯是军事技术输出方，如今中国经济主导，普京需仰仗北京支持战事，这悄然翻转的杠杆，或让习近平在敏感技术转让上获得更多筹码，却也需谨慎避免过度依赖单一伙伴。 其三，从全球秩序角度：特朗普“拉俄制中”的尝试，与中俄共同挑战美国主导体系的初心碰撞。无论美方如何布局，中俄“无上限”伙伴关系似已成为战略定锚，提醒各方：双边关系常在多极博弈中找到新平衡点。 其四，从技术合作视角：俄罗斯战场实测数据与高端推进技术，对中国自主创新是宝贵补充；反之，中国工业品与市场亦是俄罗斯维持经济的生命线。这种互补，若以透明互信推进，或能为双方国防现代化注入新动能。 其五，从区域稳定考量：中东乱局外溢效应，正推动中俄在中亚、蒙古等地的能源走廊协同。如何将经济合作转化为地区和平红利，而非新竞争场域，考验两国政治家的大局观。 其六，从人文温度观察：习近平与普京40多次会晤积累的私人情谊——伏特加、冰球、煎饼——为冰冷的地缘政治增添暖色。它提醒我们，国际关系终究是人与人的互动，在理性计算之外，信任与尊重往往是持久合作的润滑剂。 综上，这场访问不仅是管道与支持的交易，更是多极世界中两大邻国相互适应、彼此借力的生动案例。我们尊重双方主权选择，也期待合作能为全球供应链与能源稳定带来正面外溢。《六度分析》 亲爱的网友，您认为在中东变局与大国博弈下，中俄能源与战略合作会给亚太地区带来更多机遇，还是潜在风险？欢迎分享您的洞见！

《經濟學人》：特朗普是否在出賣台灣？ 「軍售變籌碼？」特朗普一句話，讓台北政壇瞬間炸鍋 大家好，您現在看到的是《明鏡郵報》。這兩天，台灣政壇最刺耳的一句話，不是北京說的，而是來自美國總統 Donald Trump 特朗普本人。他在北京與中國國家主席 Xi Jinping 習近平會談後，竟然公開表示，價值130億美元的對台軍售案，「可能批准，也可能不批准」，還說這是「非常好的談判籌碼」。這句話一出，台北很多人恐怕連咖啡都喝不下去了。 《經濟學人》這篇文章的標題相當直接：《特朗普是否在出賣台灣？》。老實說，這種英國式標題，已經算很克制了。因為特朗普這次不是「暗示」，而是幾乎把美國過去四十多年對台政策的底牌，直接拿到談判桌上公開展示。自1979年《台灣關係法》生效後，美國歷屆政府都刻意避免把對台軍售與中美談判綁在一起。甚至1982年，前總統 Ronald Reagan 里根還曾向台灣作出「六項保證」，其中之一，就是不會事先與北京協商軍售問題。 結果特朗普一句：「80年代已經過去很久了。」哇，這句話在北京聽起來像香檳開瓶聲，在台北聽起來則像空襲警報。 更敏感的是，特朗普不只是談軍售。他還把台灣領導人 Lai Ching-te 賴清德描述成可能把美國拖入戰爭的人。他說，美國不希望有人因為「美國支持我們」，就跑去宣布台獨。這其實已經不是單純「戰略模糊」了，而是開始出現「責任轉移」——也就是說，如果未來台海爆發危機，美國可能會說：「是你們自己太衝動。」 這種語氣，跟拜登時代完全不同。過去幾年，美國政界主流對台灣幾乎形成「政治正確」式支持。共和、民主兩黨競相比誰更挺台。但特朗普顯然不是這種玩法。他的思維更像房地產交易員：台灣不是價值同盟，而是一張可以交換利益的牌。今天能換農產品採購，明天能換稀土出口，後天甚至可能換伊朗問題上的合作。 但《明鏡郵報》老編認為，《經濟學人》也有點故意放大了「特朗普賣台」的戲劇效果。因為特朗普真正的邏輯，不是「親中」，而是「交易優先」。他對所有盟友其實都差不多。從北約、日本、韓國，到烏克蘭，特朗普一直都認為：「安全保護不是免費午餐。」所以他現在對台灣的態度，本質上是：「你們得證明自己值得我保護。」 問題是，台灣現在偏偏正在大幅增加軍費。文章裡提到，台灣立法院剛通過約250億美元的補充國防預算，就是為了支付美國軍售。結果台灣這邊剛刷完卡，美國總統那邊卻說：「我先放著看看。」這種感覺，很像剛付完訂金，房仲突然告訴你：「房子可能不賣了，看隔壁鄰居願意出多少。」 北京這次顯然是有收穫的。從特朗普描述來看，習近平幾乎整晚都在談台灣，而且效果不小。特朗普甚至說：「我聽了他的話。」這句話在外交語言裡很危險。因為它代表，北京已經成功把「台灣問題」重新塑造成「中美避免衝突的核心議題」，而不是單純的民主與安全問題。 對台灣內部政治來說，衝擊也很大。國民黨現在一定會抓住這句話猛打民進黨：「你看，美國根本不可靠。」尤其2026地方選舉、2028總統大選臨近，這種「疑美論」會迅速升溫。北京其實最希望的，不一定是立刻武統，而是慢慢讓台灣社會開始懷疑：「如果真的開戰，美國到底會不會來？」 但另一方面，北京也未必能完全放心。因為特朗普有個特點：他今天可以把軍售當籌碼，明天也可能突然翻臉加碼。他對外政策最大的特徵，不是親中，而是不確定性。這也是為什麼很多中國學者其實對特朗普既期待又害怕——期待他削弱美國盟友體系，又害怕他哪天突然加倍出牌。 原文來自英國《經濟學人》： 《Is Donald Trump selling out Taiwan?》 網址： The Economist 原文報導 最後，《明鏡郵報》想問大家一個問題： 如果有一天，美國真的把對台安全承諾變成「可談判商品」，那麼台灣未來最大的風險，究竟是中國的武力，還是美國的不確定性？