新浪合作大平台期货开户 安全快捷有保障 新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理，未经演讲者审阅，新浪网登载此文出于传递更多信息之目 的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。 责任编辑：王翔 专题：2026中国首席经济学家论坛年会 2026年中国首席经济学家论坛年会于1月10-11日在上海举行，主题为"棋至中局：承前启后 建设强国"。 国家金融与发展实验室特聘高级研究员邵宇出席并演讲。 专题：2026中国首席经济学家论坛年会 2026年中国首席经济学家论坛年会于1月10-11日在上海举行，主题为"棋至中局：承前启后 建设强国"。 国家金融与发展实验室特聘高级研究员邵宇出席并演讲。 邵宇认为，2026年世界上最坚硬的三个泡沫是：第一，黄金；第二，今年震荡较多的黄金；第三，人工 智能。 他指出，人工智能不只是此时，甚至是人类历史到现在最大的一次泡沫。但他同时也强调，如果把泡沫 分等级，科技泡沫是最不坏的那种，因为每一次重大的科技与产业创新都是由泡沫来牵引的。泡沫意味 着向这里投放更多资源，比方说铁路、互联网，它们都改变了人类的生活。 "我觉得泡沫并不是一个负面的词，它决定我们往哪里引导资源。"邵宇说。 新浪声明：所有 ...

新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理，未经演讲者审阅，新浪网登载此文出于传递更多信息之目 的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。 专题：2026中国首席经济学家论坛年会 2026年中国首席经济学家论坛年会于1月10-11日在上海举行，主题为"棋至中局：承前启后 建设强国"。 国家金融与发展实验室特聘高级研究员邵宇出席并演讲。 邵宇认为，2026年世界上最坚硬的三个泡沫是：第一，黄金；第二，今年震荡较多的黄金；第三，人工 智能。 他指出，人工智能不只是此时，甚至是人类历史到现在最大的一次泡沫。但他同时也强调，如果把泡沫 分等级，科技泡沫是最不坏的那种，因为每一次重大的科技与产业创新都是由泡沫来牵引的。泡沫意味 着向这里投放更多资源，比方说铁路、互联网，它们都改变了人类的生活。 "我觉得泡沫并不是一个负面的词，它决定我们往哪里引导资源。"邵宇说。 新浪合作大平台期货开户 安全快捷有保障 "我觉得泡沫并不是一个负面的词，它决定我们往哪里引导资源。"邵宇说。 新浪合作大平台期货开户 安全快捷有保障 新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理，未经演讲者审阅，新浪网登载此文出于传递更多信息之目 的，并不意味着赞同其观点或 ...

达利欧还表示："显然，相较于美国股票，投资者更愿意配置非美股资产；同理，相较于美国债券与美 元现金，他们也更青睐非美债券资产……毋庸置疑，未来美联储的政策走向与生产力增长前景，都存在 着巨大的不确定性。种种迹象表明 ，新任美联储主席及联邦公开市场委员会大概率会倾向于压低名义 利率与实际利率。这一举措虽会对资产价格形成支撑，但也会进一步催生泡沫。" 桥水基金创始人达利欧当地时间1月5日在社交媒体平台X发文警告称，此前推动华尔街科技股大涨的人 工智能热潮 "目前已步入泡沫初期阶段"。 ...

（文章来源：第一财经） 桥水基金创始人达利欧（Ray Dalio）周一在社交媒体平台发文警告称，此前推动华尔街科技股大涨的 人工智能热潮 "目前已步入泡沫初期阶段"。"显然，相较于美国股票，投资者更愿意配置非美股资产； 同理，相较于美国债券与美元现金，他们也更青睐非美债券资产。毋庸置疑，未来美联储的政策走向与 生产力增长前景，都存在着巨大的不确定性。种种迹象表明，新任美联储主席及联邦公开市场委员会大 概率会倾向于压低名义利率与实际利率。这一举措虽会对资产价格形成支撑，但也会进一步催生泡 沫。" ...

西班牙《机密报》 2025 年 12 月 29 日文章，原题：这 4 个词精准概括 2025 年的全球局势 时光犹如白驹过 隙，在这辞旧迎新之际，回首过去的一年，国际局势急剧变化，笔者选择了4个关键词来概括风云变幻 的2025年——稀土、监管、关税和泡沫。这4个词从多维度共同勾勒出世界从传统地缘政治博弈向"技术 —资源—规则"复合竞争转型的复杂图景，标志着"硬实力"角逐在数字时代的强势回归，也在一定程度 上预测2026年年初全球格局的主要走向。 稀土成为竞争焦点 稀土已成为大国战略竞争的焦点。稀土是制造电动汽车电池、电机磁体、风力涡轮机以及许多电子设备 的关键金属。2025年，全球稀土供应链的安全性与韧性上升至国家安全高度。美国在二战后开始开采稀 土，它也是美国许多战略性产业的命脉。为提振稀土产业，美国政府联合众多银行和基金，发起大规模 公共投资浪潮，推动本土供应链建设，甚至将地缘战略考量与稀土资源直接挂钩。 美国在全球关键矿产市场上的频频出手，让欧盟有些坐不住，随之启动相关资源自主计划，希望到2030 年末，欧盟成员国的矿产资源自给率（某一地区或国家所生产的原材料能够满足其自身需求或生产所需 的比率——编者 ...

对冲基金经理雷伊・达利欧发文警告，曾推动华尔街科技股走高的人工智能（AI）热潮目前已进入泡 沫初期阶段。他指出，2025年美国股市表现显著落后于非美股市及黄金资产。"显然，相较于美国股 票，投资者更愿意配置非美股票；同理，他们也更倾向于持有非美债券，而非美国债券与美元现 金。""当然，未来美联储的政策走向以及生产力增速，都存在巨大的不确定性。" 达利欧表示。"种种 迹象表明，新任美联储主席及联邦公开市场委员会，大概率会倾向于压低名义利率与实际利率。这一举 措虽会对资产价格形成支撑，但也会进一步吹大泡沫。" 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何 意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 风险提示及免责条款 ...

Core Insights - The development of AI in 2025 is marked by emerging concepts that are reshaping the industry landscape, as highlighted by the "MIT Technology Review" which identifies the top ten AI buzzwords of the year [1] Group 1: Emerging Concepts in AI - Vibe Coding redefines programming by allowing developers to express goals and logic in natural language, with AI generating the corresponding code [2] - Reasoning models have gained prominence, enabling AI to tackle complex problems through multi-step reasoning, with major advancements from OpenAI and DeepSeek [3] - World models aim to enhance AI's understanding of real-world causal relationships and physical laws, moving beyond mere language processing [4] Group 2: Infrastructure and Economic Implications - The demand for AI has led to the construction of super data centers, exemplified by OpenAI's $500 billion "Stargate" project, raising concerns about energy consumption and local community impacts [5] - The AI sector is experiencing a capital influx, with companies like OpenAI and Anthropic seeing rising valuations, although many are still in the high-investment phase without stable profit models [6] Group 3: Quality and Standards in AI - The term "intelligent agents" is widely used in AI marketing, but there is no consensus on what constitutes true intelligent behavior, highlighting a lack of industry standards [7] - Distillation technology allows smaller models to learn from larger ones, achieving high performance at lower costs, indicating that effective algorithms can drive AI advancements [8] Group 4: Content Quality and User Interaction - "AI garbage" refers to low-quality AI-generated content, reflecting public concerns about the authenticity and quality of information in the AI era [9] - Physical intelligence remains a challenge for AI, as robots still require human intervention for complex tasks, indicating a long road ahead for AI to fully understand and adapt to the physical world [10] - The shift from traditional SEO to Generative Engine Optimization (GEO) signifies a change in how brands and content creators engage with AI, emphasizing the importance of being referenced by AI in responses [11]

明年美国股市注定会坐立难安，因为投资者陷入了两难境地：既害怕错过AI的涨势，又担心这只是一 个随时可能破裂的泡沫。 过去18个月里，大幅抛售和快速反转一直是股市的特征。这种趋势很可能会持续到2026年，一些策略师 预计AI热潮将遵循过去技术革命的繁荣与萧条周期。 处于AI投资热潮中心的科技公司拥有巨大的影响力。虽然该板块与标普500指数其余部分的分化有助于 抑制2025年市场的已实现波动率（因为科技股的上涨抵消了其他领域的下跌），但投资者对芯片股可能 出现的动荡保持警惕。这可能导致芝加哥期权交易所波动率指数（VIX）等波动率指标飙升。 "2025年通常是板块轮动和少数个股领涨的一年，而不是广泛的风险偏好开启或关闭的一年，"瑞银衍生 品策略师Kieran Diamond表示。"这有助于将隐含相关性水平拉低至历史低点，但这反过来又让VIX面临 风险：一旦宏观驱动因素再次占据主导地位，VIX随时可能出现持续的大幅飙升。" 美国银行最近的一项调查发现，股价上涨的规模已使对泡沫的担忧成为基金经理们的头号心病，但另一 个担忧是典型的"踏空风险"，这可能会惩罚任何过早撤退的人。 明年美股市场注定不平静。投资者陷入两难：既害 ...

Hassabis指出，一些初创企业"基本上还没开始运营"，却在起步阶段就获得了数百亿美元的估值。他对此表示质疑，称"看看这种情况如何才能持续下去，这 有点有趣。我的猜测可能不行，至少总体上不行。"他认为，这种状况可能难以长久维持。 （市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。） 他将此类天价种子轮融资与大型科技公司向AI基础设施投入数十亿美元的做法进行了区分。Hassabis表示，大型科技公司的估值背后有"很多实际的商业价 值"作为支撑。他补充说，人工智能技术"在短期内被过度炒作"，但"在中长期内仍未得到充分重视"。 Hassabis还谈到，对于人工智能这类重大技术变革而言，出现"矫枉过正"是不可避免的，尤其是在公众态度迅速从怀疑转向痴迷时。他以DeepMind自身的发 展历程为例："当我们创立DeepMind时，没有人相信它。但快进10年、15年，现在它似乎成了商界人士唯一谈论的话题。" 谷歌旗下人工智能研究公司DeepMind的首席执行官Demis Hassabis近期在一档播客节目中表示，当前人工智能领域的融资热潮中可能存在"泡沫"，这一现象 尤其集中在以高估值 ...

Core Insights - The article discusses the current state and future potential of AI, emphasizing the gap between awareness and practical usage, and the need for product development beyond just advanced models [4][6][37]. Group 1: Current AI Usage and Perception - Despite high awareness of AI tools like ChatGPT, actual daily usage remains low, with only about 10%-15% of users engaging with these tools regularly [6]. - The term "AI" is evolving into a buzzword rather than a precise definition, similar to how "automation" has been used historically [8]. Group 2: Platform Transformation and Structural Changes - The article positions generative AI within the context of historical platform transformations, noting that while such changes typically create winners and losers, the current AI landscape lacks clear physical limits [10]. - The uncertainty surrounding AI's effectiveness and its implications for human intelligence leads to conflicting narratives within the industry [10]. Group 3: Bubble Dynamics and Investment Risks - The discussion highlights the inevitability of a bubble in the AI sector, with the focus on structural characteristics rather than labeling the current phase [12]. - The prevailing sentiment among major cloud service providers is that the risk of not investing outweighs the risks associated with over-investment [15]. Group 4: Product Development and Market Needs - There is a significant gap in product forms that can effectively integrate AI into workflows, with current offerings like ChatGPT seen as inadequate for practical applications [16]. - The future of AI software companies lies in creating user-friendly interfaces that translate AI capabilities into actionable workflows [18]. Group 5: Validation and Error Management - The ability to validate AI outputs is crucial, as many applications require specific and accurate results, which can be challenging to achieve with current models [20]. - The article emphasizes that the deployment of AI is not just about generation capabilities but also about reliable delivery and verification processes [20]. Group 6: Competitive Landscape and Strategic Positioning - Major tech companies are positioning themselves differently in the AI landscape, focusing on various aspects such as user entry points, cash flow, and ecosystem control [27]. - OpenAI is highlighted as needing to strengthen its product offerings and infrastructure to maintain its competitive edge [28]. Group 7: Industry Implications and Future Outlook - The article concludes that the real concern for industries is not merely the adoption of AI but the potential redefinition of value chains due to AI advancements [35]. - The transition from model-centric to product-centric AI solutions is expected to reshape industries significantly by 2025 [36].