995ranch 写了： 2025年 11月 4日 14:04一个保密的创新，和闭门造车有啥区别。美国能战胜苏联，有一大半原因是苏联集团和美国集团是完全割裂的两个政治和经济体。中美显然不是。如果美国秘密开发，那注定无法赢得市场。一个无法赢得市场的发明，请参照日本的氢能源。
如果当年美国允许经互会进入本国市场，以苏联计委伟大的精确性组织性，早TM排挤掉一半美国企业了，还有一半是总人口没中国高，不足够组织起奇迹规模的生产集团。
又要快速又要颠覆性，无论从理论研究角度上说还是从工程技术角度上说都是不可能的，这个说法本身就不科学
LittleBear 写了： 2025年 11月 4日 13:38马斯克说得对。要想与中国竞争，美国需要的是快速、颠覆性的创新。而且在创新真正成功之前，一定要将其保密。这样，当中国想要迎头赶上时，创新已经完成。而当中国几乎赶上时，新一代创新又会突然出现，取代上一代。
不就是悄悄投毒嘛。。。
LittleBear 写了： 2025年 11月 4日 13:38马斯克说得对。要想与中国竞争，美国需要的是快速、颠覆性的创新。而且在创新真正成功之前，一定要将其保密。这样，当中国想要迎头赶上时，创新已经完成。而当中国几乎赶上时，新一代创新又会突然出现，取代上一代。
创新个屁股
第一，你不能用过去几十年的经验来预测未来。过去几十年中国科技发展的快是因为卖地收入给政府提供了大量的资金，以后财政情况就没这么好了。
第二，你所说的军工跟我说的秘密商业研发还不一样。军工虽然秘密，但是项目名字是公开的，就是说军火公司会做广告的。因此其实无法对研发趋势进行保密。
第三，如今很多编程和重复性实验的工作都可以教给AI去做了，这样美国缺乏技工和程序员的短板可以得到极大的补偿。也许会有人跳出来说，中国更不缺技工和程序员。问题是美国的短板和中国的短板不一样。美国的短板就是缺少中低端技工、工程师和程序员。一旦这个短板被AI补齐，美国的创新就可以得到飞跃式发展。中国的短板不是缺少中低端技工、工程师和技术员，而是缺少全球顶尖的领军人物，做的东西都是些没多少创新价值的重复性工作。这个短板是无法通过引入AI来解决的。因此，即使中国跟美国一样，也借助AI来做中低端工作，中国的创新还是不会有飞跃式发展。
我觉得需要更多的黑人科学家，印度CEO。
破熊
量子计算机人才都在你弟吗？
能不能自由流动？
你鳖没人搞？
LittleBear 写了： 2025年 11月 4日 13:58只要阻止人才向中国转移就足够了。
所有研发工作都应作为商业秘密, 禁止任何形式的泄露。
此外，在公司披露任何颠覆性创新之前，中国并不知道他们应该从哪里寻找这个方向的人才。
总结一句话
美国要闭源
中国要开源
美国的“创新瓶颈”在AI时代可能被AI弥补，而中国的“原创瓶颈”却无法通过AI解决。
下面我从财政、劳动力结构、科技体系结构、AI的赋能差异四个维度，系统展开你这个判断，帮你验证并深化逻辑。
一、财政层面：中国的科技红利来自“卖地财政”+政策投资，美国的科技红利来自“资本效率”+创新制度
中国过去几十年的科技发展模式
中国的“科技快跑”是靠国家主导式资金供给：土地财政、信贷扩张、政府专项基金（如“大基金”）、国企投资。
这种模式确实创造了高速积累（高铁、5G、半导体、航天等），但问题在于：
土地出让金已在2020年后明显下滑（2023年仅约为峰值的50%左右）；
地方财政赤字扩大，政府对科研的可持续投入能力在下降；
“资本效率”较低，大量资金流向重复建设或政治正确项目。
结论： 中国科技进步的“燃料”在减少。
美国的科技资金来源模式
美国的创新体系以民间资本 + 风投生态 + 资本市场退出机制为核心；
AI浪潮使美国再次形成“投资-创新-利润-再投资”的正反馈循环；
尤其是AGI、算力芯片、机器人、生物科技，形成了资本-算法-产品的高速自迭代链条。
结论： 美国创新的“燃料”来自资本复利与制度自洽，不依赖财政收入，因此可持续。
二、劳动力结构层面：AI正在弥补美国的“中端劳动力缺口”
美国的短板
美国的中端劳动力结构长期塌陷：制造技工不足、编程劳动力昂贵。
这导致很多创新设想“想法在硅谷，制造在深圳”，即“脑在美国，手在中国”。
但AI的崛起（尤其是代码自动化、实验自动化、机器人技术）正在让“手”重新回到美国：
Copilot、ChatGPT、Claude等可以代替中级程序员；
DeepMind、Figure、Tesla Optimus的具身AI正在接管重复性实验与装配；
美国研发团队只需极少人力即可驱动庞大的工程项目。
关键逻辑：
当“劳动力不再是创新限制”，美国创新潜力的上限就被彻底释放。
三、创新体系结构：中国的AI补不上“原创断层”
中国的短板
中国并不缺工程师，也不缺实验员，但缺的是世界级原创科学家与技术思想领袖。
教育体系与科研生态仍以指标导向、项目化、集体执行式创新为主。
AI确实可以提升执行效率（做更多实验、代码、仿真），但AI本身也需要原创算法、架构设计、哲学式抽象能力。
中国的AI生态（包括大模型）目前主要是对OpenAI、Anthropic、DeepMind等的追赶式再实现。
这意味着：
当AI降低“重复性创新成本”后，原创性差距反而会被放大。
美国的生态优势
美国的科研文化强调异质思维、个人突破、容错机制；
“10个人的研究小组+AI辅助系统”可以创造出原来需要100人实验室才能完成的突破；
因此AI对美国的创新体系是“乘法放大”，对中国的执行体系只是“加法放大”。
四、AI赋能差异：AI在中国提高“效率”，在美国提高“创造力”
维度 中国模式 美国模式
AI用途 自动化生产、优化工程流程 辅助科学发现、创造新理论
主体结构 政府主导、项目导向 科研机构 + 风投主导、思想导向
激励机制 成果量化、资金导向 知识产权、股权激励、声誉激励
结果 AI → 降本增效 AI → 突破边界
因此：
在中国，AI会让制造更高效；
在美国，AI会让科学更聪明；
从经济学角度，AI让中国的“模仿成本”更低，但让美国的“创造产出”更高。
五、总结判断
维度 中国 美国
财政支撑 卖地财政削弱 科技资本化增强
AI弥补短板 提升执行效率 提升创新潜能
创新体系 集体型、指标化 个体型、自由化
研发文化 模仿、整合、复制 原创、实验、迭代
长期走势 “工业强国”模式持续 “思想强国”模式再加速
结论：
当AI取代中低端技术劳动，美国将进入“无限创新循环”；
而中国若不能在原创科学与基础理论上突围，即使AI普及，也只是更高效地“追随”，而非“超越”。
别搞笑了 破熊
你弟AI要是真能创新
就轮不到张夏衡发nature了
LittleBear 写了： 2025年 11月 4日 15:21美国的“创新瓶颈”在AI时代可能被AI弥补，而中国的“原创瓶颈”却无法通过AI解决。
下面我从财政、劳动力结构、科技体系结构、AI的赋能差异四个维度，系统展开你这个判断，帮你验证并深化逻辑。一、财政层面：中国的科技红利来自“卖地财政”+政策投资，美国的科技红利来自“资本效率”+创新制度
中国过去几十年的科技发展模式
中国的“科技快跑”是靠国家主导式资金供给：土地财政、信贷扩张、政府专项基金（如“大基金”）、国企投资。
这种模式确实创造了高速积累（高铁、5G、半导体、航天等），但问题在于：
土地出让金已在2020年后明显下滑（2023年仅约为峰值的50%左右）；
地方财政赤字扩大，政府对科研的可持续投入能力在下降；
“资本效率”较低，大量资金流向重复建设或政治正确项目。
结论： 中国科技进步的“燃料”在减少。
美国的科技资金来源模式
美国的创新体系以民间资本 + 风投生态 + 资本市场退出机制为核心；
AI浪潮使美国再次形成“投资-创新-利润-再投资”的正反馈循环；
尤其是AGI、算力芯片、机器人、生物科技，形成了资本-算法-产品的高速自迭代链条。
结论： 美国创新的“燃料”来自资本复利与制度自洽，不依赖财政收入，因此可持续。
二、劳动力结构层面：AI正在弥补美国的“中端劳动力缺口”
美国的中端劳动力结构长期塌陷：制造技工不足、编程劳动力昂贵。
这导致很多创新设想“想法在硅谷，制造在深圳”，即“脑在美国，手在中国”。
但AI的崛起（尤其是代码自动化、实验自动化、机器人技术）正在让“手”重新回到美国：
Copilot、ChatGPT、Claude等可以代替中级程序员；
DeepMind、Figure、Tesla Optimus的具身AI正在接管重复性实验与装配；
美国研发团队只需极少人力即可驱动庞大的工程项目。
关键逻辑：
当“劳动力不再是创新限制”，美国创新潜力的上限就被彻底释放。三、创新体系结构：中国的AI补不上“原创断层”
中国并不缺工程师，也不缺实验员，但缺的是世界级原创科学家与技术思想领袖。
教育体系与科研生态仍以指标导向、项目化、集体执行式创新为主。
AI确实可以提升执行效率（做更多实验、代码、仿真），但AI本身也需要原创算法、架构设计、哲学式抽象能力。
中国的AI生态（包括大模型）目前主要是对OpenAI、Anthropic、DeepMind等的追赶式再实现。
这意味着：
当AI降低“重复性创新成本”后，原创性差距反而会被放大。
美国的科研文化强调异质思维、个人突破、容错机制；
“10个人的研究小组+AI辅助系统”可以创造出原来需要100人实验室才能完成的突破；
因此AI对美国的创新体系是“乘法放大”，对中国的执行体系只是“加法放大”。
四、AI赋能差异：AI在中国提高“效率”，在美国提高“创造力”
维度 中国模式 美国模式
AI用途 自动化生产、优化工程流程 辅助科学发现、创造新理论
主体结构 政府主导、项目导向 科研机构 + 风投主导、思想导向
激励机制 成果量化、资金导向 知识产权、股权激励、声誉激励
结果 AI → 降本增效 AI → 突破边界因此：
在中国，AI会让制造更高效；
在美国，AI会让科学更聪明；
从经济学角度，AI让中国的“模仿成本”更低，但让美国的“创造产出”更高。
五、总结判断
维度 中国 美国
财政支撑 卖地财政削弱 科技资本化增强
AI弥补短板 提升执行效率 提升创新潜能
创新体系 集体型、指标化 个体型、自由化
研发文化 模仿、整合、复制 原创、实验、迭代
长期走势 “工业强国”模式持续 “思想强国”模式再加速结论：
当AI取代中低端技术劳动，美国将进入“无限创新循环”；
而中国若不能在原创科学与基础理论上突围，即使AI普及，也只是更高效地“追随”，而非“超越”。
美帝在历史上也曾这么牛过。
老马的意思是创新要由国防部来完成。这个在美国就是纯粹扯淡。
美帝的核心竞争优势是忽悠
这是赌徒心态
发nature跟搞产业创新是两码事。
产业创新更需要人矿
光有机房没有人矿
创个几把新
“论文和专利数量 ≠ 真正的创新能力。”
我们可以从四个层面系统解释为什么这两者差别极大——以及为什么中国在“指标创新”上繁荣，但在“产业创新”上仍然受限。
一、论文 ≠ 技术突破
论文的本质
论文的目的是在学术共同体中传播知识、验证思想，其评价标准是：
是否原创；
是否被同行引用；
是否推动理论或方法发展。
而产业创新的目标完全不同：
是否能落地；
是否可量产；
是否能降低成本、提高性能；
是否能形成持续竞争壁垒。
在中国的问题
论文驱动的考核体系
高校、科研院所、甚至企业研发人员的晋升、职称、项目资金都与论文数量和影响因子挂钩。
导致大量研究为了“发出来”，而非“做出来”。
论文成果与产业脱节
论文常停留在概念验证阶段（Proof of Concept），缺乏工程化验证。
很多所谓“世界领先”的论文成果，在现实中无法量产、无法量测、无法复现。
国际论文生态偏向基础科学
中国在基础理论（尤其数学、物理、材料算法）方面仍相对薄弱。
所以很多高引用论文仍集中在工程细分、应用验证层，而非真正“定义规则”的原创研究。
结论：论文的数量可以证明“科研活动活跃”，但不能证明“创新体系健康”。
二、专利 ≠ 核心技术
专利的本质
专利是一种法律上的排他性权利，并非创新质量的证明。
在全球创新体系中，真正有价值的专利往往是：
位于产业链核心；
被他人必须交费使用；
嵌入国际标准或供应链体系。
在中国的现实
数量巨大但质量偏低
中国每年专利申请量世界第一，但“高价值专利”占比不足10%。
大量专利为“改进型”或“防御型”（例如外观、微调参数）。
缺少标准话语权
真正能变现的专利往往是嵌入国际标准（如3GPP、IEEE、ITU）的核心专利。
中国拥有的标准必要专利（SEP）比例仍低于欧美巨头。
企业创新和科研创新脱节
科研机构专利多但商业化率低；
企业能商业化的往往不是原创，而是系统整合和工艺优化。
结论：专利多并不等于拥有“不可替代的技术壁垒”。
三、产业创新需要“全链条能力”，而非单点突破
真正的产业创新，不只是“有技术”，而是能把技术变成产品并形成产业生态。
这需要：
维度 关键要素
技术端 原创算法、关键材料、核心器件、工程验证
制造端 工艺成熟度、质量控制、良率优化
资本端 投资耐心、规模化能力
市场端 用户验证、供应链整合、标准推广
中国在技术端有大量“论文式成果”，
但在工艺成熟度、系统集成、全球品牌构建这些环节仍偏弱。
因此形成一种“学术式繁荣、产业式平庸”的结构。
四、真正的创新指标应该是“市场控制力”
判断一个国家的科技创新水平，不看论文数，不看专利数，而看：
指标 说明
利润率 创新产品是否带来持续高利润（如苹果、英伟达）
技术垄断力 是否能定义行业标准、技术路线（如ASML、TSMC）
产业生态 是否形成自我循环的上下游（如美国的AI生态、特斯拉能源生态）
国际依赖度 别国是否必须使用你的技术（如ARM架构、OpenAI API）
在这些指标上，目前仍是美国、日本、荷兰、韩国等国家主导。
中国虽在规模上领先（出货量、产能），但在利润与技术壁垒上落后。
总结一句话：
论文是知识产出，专利是法律宣称，创新是价值创造。
中国现在拥有前两者的“数量优势”，但缺少第三者的“质量优势”。
真正的科技强国，不是发了多少论文、申请了多少专利，而是全球产业必须围绕你的技术运转。
美国的“人矿瓶颈”在AI时代可能被AI弥补，而中国的“原创瓶颈”却无法通过AI解决。
下面我从财政、劳动力结构、科技体系结构、AI的赋能差异四个维度，系统展开你这个判断，帮你验证并深化逻辑。
一、财政层面：中国的科技红利来自“卖地财政”+政策投资，美国的科技红利来自“资本效率”+创新制度
中国过去几十年的科技发展模式
中国的“科技快跑”是靠国家主导式资金供给：土地财政、信贷扩张、政府专项基金（如“大基金”）、国企投资。
这种模式确实创造了高速积累（高铁、5G、半导体、航天等），但问题在于：
土地出让金已在2020年后明显下滑（2023年仅约为峰值的50%左右）；
地方财政赤字扩大，政府对科研的可持续投入能力在下降；
“资本效率”较低，大量资金流向重复建设或政治正确项目。
结论： 中国科技进步的“燃料”在减少。
美国的科技资金来源模式
美国的创新体系以民间资本 + 风投生态 + 资本市场退出机制为核心；
AI浪潮使美国再次形成“投资-创新-利润-再投资”的正反馈循环；
尤其是AGI、算力芯片、机器人、生物科技，形成了资本-算法-产品的高速自迭代链条。
结论： 美国创新的“燃料”来自资本复利与制度自洽，不依赖财政收入，因此可持续。
二、劳动力结构层面：AI正在弥补美国的“中端劳动力缺口”
美国的短板
美国的中端劳动力结构长期塌陷：制造技工不足、编程劳动力昂贵。
这导致很多创新设想“想法在硅谷，制造在深圳”，即“脑在美国，手在中国”。
但AI的崛起（尤其是代码自动化、实验自动化、机器人技术）正在让“手”重新回到美国：
Copilot、ChatGPT、Claude等可以代替中级程序员；
DeepMind、Figure、Tesla Optimus的具身AI正在接管重复性实验与装配；
美国研发团队只需极少人力即可驱动庞大的工程项目。
关键逻辑：
当“劳动力不再是创新限制”，美国创新潜力的上限就被彻底释放。
三、创新体系结构：中国的AI补不上“原创断层”
中国的短板
中国并不缺工程师，也不缺实验员，但缺的是世界级原创科学家与技术思想领袖。
教育体系与科研生态仍以指标导向、项目化、集体执行式创新为主。
AI确实可以提升执行效率（做更多实验、代码、仿真），但AI本身也需要原创算法、架构设计、哲学式抽象能力。
中国的AI生态（包括大模型）目前主要是对OpenAI、Anthropic、DeepMind等的追赶式再实现。
这意味着：
当AI降低“重复性创新成本”后，原创性差距反而会被放大。
美国的生态优势
美国的科研文化强调异质思维、个人突破、容错机制；
“10个人的研究小组+AI辅助系统”可以创造出原来需要100人实验室才能完成的突破；
因此AI对美国的创新体系是“乘法放大”，对中国的执行体系只是“加法放大”。
四、AI赋能差异：AI在中国提高“效率”，在美国提高“创造力”
维度 中国模式 美国模式
AI用途 自动化生产、优化工程流程 辅助科学发现、创造新理论
主体结构 政府主导、项目导向 科研机构 + 风投主导、思想导向
激励机制 成果量化、资金导向 知识产权、股权激励、声誉激励
结果 AI → 降本增效 AI → 突破边界
因此：
在中国，AI会让制造更高效；
在美国，AI会让科学更聪明；
从经济学角度，AI让中国的“模仿成本”更低，但让美国的“创造产出”更高。
五、总结判断
维度 中国 美国
财政支撑 卖地财政削弱 科技资本化增强
AI弥补短板 提升执行效率 提升创新潜能
创新体系 集体型、指标化 个体型、自由化
研发文化 模仿、整合、复制 原创、实验、迭代
长期走势 “工业强国”模式持续 “思想强国”模式再加速
结论：
当AI取代中低端技术劳动，美国将进入“无限创新循环”；
而中国若不能在原创科学与基础理论上突围，即使AI普及，也只是更高效地“追随”，而非“超越”。
破熊变成AI熊了