摘要

中国资产是否值得投资，关键不在正式规则，而在一套由 Xi Jinping 发出信号、层层传导至监管部门的权力体系；企业几乎从不挑战这套体系。 Zhang 用一句精炼的话概括了这一点：“信号就是政策，政策就是信号”（signal is policy, and policy is signal），这也解释了为什么官僚裁量权可以与突然发生的系统性转向并存。对股票持有人而言，同一套能快速建设基础设施的执行能力，也带来了异常集中的政策风险。
2020年 Ant Group 遭遇的冲击，与其说是个人恩怨，不如说是私人金融规模与 Communist Party 控制权之间的碰撞。 Ant 当时寻求 3200亿美元估值，高于 JPMorgan 的市值，同时拒绝被归类为金融机构；其 IPO 在“最后一刻”被叫停，随后迎来持续18个月的整顿。Zhang 认为，这场行动抹去了中国科技公司数万亿美元的估值，迫使投资者离场，并打击了“动物精神”（animal spirits），即便当时对系统性风险的担忧确有合理性。
北京近期重新拥抱企业家，代表的是向战略硬科技轮动，而不是允许重建 Ant 式金融帝国。 Xi 的座上宾包括 AI、EV、清洁能源、机器人和 Huawei 领域的领导者；消费平台仍有助于创造就业，但半导体才是关键瓶颈。政策信号是行业性的：自给自足和制造能力优先于平台扩张。
DeepSeek 支持 Zhang 所说的“从1到10”论点：中国可能落后于基础性突破，却擅长应用、压缩成本和规模扩散。 DeepSeek 在2024年年中引发了国内 AI 价格战，早在西方注意到它数月前，就已被称为“AI 界的 Pinduoduo”；她将其视为一个高度独立的私营部门成功案例，而非国家主导的“曼哈顿计划”证据。Erik 提到，Jeff Ding 的研究对中国的扩散能力得出了相反结论。
Zhang 预计，出口管制会通过将私人激励与国家资源对齐，加速而非阻止中国实现半导体突破。 在拥有14亿人口、工程师回流以及先进外国技术受限的条件下，她预测中国将在未来几年内迎来“另一个 DeepSeek 时刻”，并认为届时科技战可能结束。Erik 仍不信服：他的明确观点是，持续的管制很有可能产生实质影响。
DeepSeek 也暴露了美国的激励机制问题：上游 AI 垄断企业从算力稀缺中获利，而高效的下游模型却会威胁这套经济逻辑。 Zhang 指出 Nvidia 超过60%的经营利润率、4家占主导地位的云服务商，以及持续亏损的模型实验室，认为行业集中度“让美国看不清创新的方向”（blinded us to the direction of innovation）。她并非认为美国缺少人才，而是认为美国的市场结构更奖励扩大需求，而不是降低成本。
两国都没有把前沿 AI 当作一项灾难风险已经真实存在的技术来治理，Zhang 怀疑，在一场受控灾难迫使各方关注之前，真正严肃的合作不会出现。 她所谓的“高空走钢丝”模式是：等危害变得无法否认后，最高层才迟到式介入；与此同时，美国正在放松监管。她提议建立类似 IPCC 的科学机构，共享有关 AI 能力的证据，并认为即便灾难概率只有1%或0.1%，也足以购买保险。

精读

1. 中国显而易见的优势，与深层经济悲观并存

Zhang 的研究结合了内部人士背景——出生、受教育并曾短暂在中国执业——以及在 University of Hong Kong 任职7年的经历、产业关系、法院案件研究和二手证据。她对知识来源的警告是绝对性的：“不亲自去中国，就不可能真正理解中国”，因为“你不可能从一次访谈中得到这种理解”。
在 Zhang 看来，中国比美国更了解美国，反过来则不成立：中国受众大量消费美国新闻，而中国不透明的官僚体系、审查制度和信息管控阻碍了外部观察者。中国获得的信息仍然带有偏差——官方媒体会突出国外的坏消息——但信息不对称依然显著。
她对宏观局势的判断刻意令人不适：中国“没有高到十英尺”，经济处于“谷底”，年轻人的前景极其悲观。但她将 California 尚未完成的高铁项目，与一条她认为中国可以在1至2年内建成的 San Francisco—Los Angeles 高铁线路相对比：“中国速度”仍是真实存在的执行优势。
Communist Party 的合法性高度依赖经济表现——繁荣与社会稳定——而非选举。Zhang 表示，许多普通中国人接受无处不在的摄像头，是因为他们感到更安全；在其他国家恢复生产之前，中国率先复工，也让零 COVID 政策最初获得了很高支持率。Omicron 之后，民意发生逆转：世界其他地方重新开放，中国却继续维持严厉封控。

2. Xi 位于由信号治理的金字塔顶端

Zhang 的动态金字塔模型分为4层：最高领导层、监管者与官僚、受监管企业，以及商户、外卖员和消费者等平台参与者。其他国家也存在类似角色，但它们的相对权力和问责关系截然不同。
Nathan 追问，“最高领导层”是否实际上指大约24名 Politburo 成员，而不是更广泛的精英集团。Zhang 进一步压缩了这一层级：“你可以把它想成1个人：总统”，因为官员最终都认同同一个“大老板”，尽管 Xi 必须将执行工作委托给31个省级实体和众多中央机构。
官僚拥有专业能力和裁量权，但会持续观察上层优先级是否发生变化。Zhang 用一句话概括这一机制：“信号就是政策，政策就是信号。”随后，各机构会围绕这些信号包装自己偏好的执法行动，将自上而下的对齐与自身的官僚激励混合在一起。
企业位于监管机构之下，因为它们几乎从不直接挑战国家；平台用户的层级更低，因为他们难以与平台进行有效议价，组织投诉时还会面临审查。监管者主要向上负责，而不是向受影响的公众负责。

3. 中国由政府主导，欧洲由法院调停，美国由企业领跑

Zhang 认为，检验中国权力关系最清晰的场景是企业行为。她指出，Elon Musk 在中国“表现得像一只羊”，主动争取官员支持，而不是像在美国那样对监管机构发出侮辱性的表情符号：“他明白，在中国就要按中国的规则行事。”
欧洲处于 Zhang 光谱的中间位置。美国科技公司经常在 Luxembourg 挑战 European Commission 的决定；法院通常会尊重监管者，但企业有时也能胜诉，而欧洲官员将诉讼视为法治的正常组成部分，而不是不忠。
美国则位于相反的极端：多年的听证会没有催生全面的联邦隐私法，也没有形成约束本国科技巨头的广泛立法；与此同时，主要措施却针对 TikTok，或针对涉及中国等国家的敏感数据转移。看到科技公司 CEO 在总统就职典礼上围绕在总统身边，Zhang 追问，美国是否已经形成了自己的“裙带资本主义”。

4. 审查制度同时也是生产合法性的系统

中国科技公司和政府都在内容审核上投入巨大。社交媒体平台会及时收到 Cyberspace Administration of China 关于哪些内容可以发布、以及如何与 Communist Party 价值观保持一致的指令。即使这套机制已经成为核心合规职能，其内部运作仍然不透明。
消费者和劳动者的投诉通常会被压低，但当公众愤怒有助于为执法提供合法性时，监管部门也可以选择性地放大这些声音。媒体机构、宣传部门和监管者随后“协同运作”，将一次技术性干预转化为公众能够理解的道德叙事。
尽管 CAC 要求 Didi 推迟上市、等待数据安全问题评估，Didi 仍推进了美国 IPO。上市2天后，CAC 启动网络安全审查，Didi 股价下跌超过10%。Zhang 认为，这一法律依据存在明显牵强之处：原本面向采购的审查规则，被重新用于处理公司赴美上市期间提交的信息。
随后，媒体将 Didi 描绘成一个可能泄露各部委周边敏感交通模式的叛徒，其总裁还被指控出售中国机密。Ant IPO 被叫停时，同一套系统也将 Jack Ma 描绘成贪婪的商人，将 Ant 描绘成一家准备盘剥消费者的公司，使干预看起来像是在保护公众，而不是任意行事。

5. 中国科技冠军在受保护市场中经历了残酷竞争

Great Firewall 为外国社交媒体和搜索业务设置了壁垒：Google 退出中国，Bing 在中国搜索市场的份额仅约1%。这层保护减少了 Baidu 等公司的外部竞争，但 Zhang 仍认为，即便没有它，中国本土冠军也会出现。
Nathan 直接检验这一点：Alibaba、Tencent 及其同业受益于排除美国竞争者，但中国企业仍然在各个品类中“公平竞争”。Zhang 强烈认同这一点——中国国内市场本身竞争异常激烈，并不是由国家指定赢家组成的市场。
她将创新分为基础性发明和商业化。中国在“从0到1”上较弱：DeepSeek 并没有发现 transformer 或神经网络架构。但中国在“从1到10”上强得多——采用一项突破、提升效率、降低成本，并将其扩散给消费者。
DeepSeek 在2024年年中左右引发了国内 AI 价格战，大幅削价，直到更大的参与者跟进；中国观察者称其为“AI 界的 Pinduoduo”。西方直到8或9个月后才注意到它。Zhang 在 Temu 和 Shein 的海外扩张中也看到了同一套成本与交付机器：她发现 Temu 的价格大约比 Amazon 低30%。

6. Ant Group 将监管忽视转化为持续18个月的整顿

从2010年代初至2020年末，消费科技享受了长达10年的宽松监管蜜月期。Zhang 认为，监管忽视导致市场集中度过高、问题长期未解决；Ant IPO 危机后，钟摆转向持续约18个月的猛烈整顿，一直延续到2022年初。
Jack Ma 的批评性演讲加剧了对抗，但 Zhang 认为，相比之下，更核心的是 Ant 与金融监管部门之间的矛盾。Ant 已从支付业务扩展至其他金融服务，却坚持自己不是金融机构，甚至将名称从 Ant Financial 改为 Ant Group，并将自己定位为“科技金融”（tech-fin），而非 fintech。
Ant 提出的 3200亿美元估值高于当时 JPMorgan 的估值，使监管者将其视为泡沫和潜在系统性风险。Zhang 同时强调了政治控制问题：Ma 控制着 Ant 超过50%的投票权，让一名私人企业家对这个全球最大的金融科技企业拥有异常巨大的影响力。
国家既希望干预潜在的系统性风险，也希望“提醒他们谁才是大老板”。但 Zhang 表示，这场整顿抹去了科技公司数万亿美元的估值，几乎没有带来新的竞争，迫使私人投资者离场，并摧毁了企业家的信心。她还纠正了 Nathan 的简化说法：Jack Ma 并未被软禁，她最近还见过他。

7. 北京的解冻只留给能够增强国家实力的产业

最近的企业家座谈会并不意味着北京重新热衷于监管宽松的私人金融。Zhang 将 Xi 的宾客名单解读为明确的政策信息：DeepSeek 创始人、Huawei 领导者，以及 AI、EV、清洁能源和机器人领域的企业家，位于战略中心。
消费平台仍可能继续销售游戏和服务，因为中国“迫切”需要为年轻人创造就业。但 Zhang 区分了就业支持和经济转型：硬科技，尤其是半导体，被期待创造持久的竞争优势，并降低对外国供应商的依赖。
Xi 更大的项目，是推动中国摆脱“老旧且肮脏的经济”和房地产泡沫，转向先进制造与清洁能源出口。Zhang 引用 Bloomberg 的评估称，Made in China 2025 的大多数目标已经实现；美国施压反而进一步强化了北京实现自给自足的决心。

8. DeepSeek 的突破来自私营部门的“动物精神”

对于 Nathan 提出的高层批准或政府监控问题，Zhang 没有给出 DeepSeek 事先获批的证据。她的回答是，DeepSeek“相当独立地”开发了产品，尽管所有中国企业都必须遵守国家规则，而像 DeepSeek 这样重要的参与者如今需要与官员保持密切沟通。
Zhang 给出的刻意尖锐的判断是：“凡是中国政府插手的事情，做得都不算好。”国家主导的半导体投资带来了腐败丑闻、低效率和有限进展；政府仍然依赖 Huawei，而 Huawei 本身也是一家私人企业，因为真正的创新能力来自企业家的“动物精神”。
DeepSeek 是一个特立独行者，而不是成熟的国家冠军：它原本是一家量化对冲基金企业，其交易业务的部分活动受到监管限制，随后将资源转向 AI 训练，并一夜成名。Alibaba、Tencent、其他大型平台和 AI 初创企业也都在快速进步，只是 DeepSeek 领先一步。
在 Zhang 的叙述中，开源有多重目的：提供全球公共产品，提升 DeepSeek 的可信度，并让中国模型有机会塑造行业标准，因为中国正逐渐获得全球第二重要 AI 超级大国的声誉。她认为这些意图本身是善意的，同时也承认 Beijing 会试图引导这项技术服务于国家利益。

9. 出口管制可能将 Washington 想要分开的力量重新对齐

硬件仍是中国 AI 发展的最大瓶颈，但 Zhang 认为，更严格的美国管制可能适得其反。她提到 Dario Amodei 等人要求“加倍推进”更聪明的芯片管制，并认为这一派低估了限制措施如何改变中国私营部门的激励。
一旦先进外国技术无法获得，企业就必须在国内创新、与政府合作，并寻找替代方案。因此，出口管制反而会将公共目标与私人企业的生存需求对齐。
Zhang 强调中国拥有14亿人口和庞大的工程师群体，其中包括一批因 China Initiative 反间谍调查而回到中国的工程师。她引用 Huawei 创始人 Ren Zhengfei 对 Xi 说过的话：“即使其他一切都失去了，只要还有人，我们就能创新。”
她的条件式预测相当大胆：未来几年内，半导体突破将带来另一个“我的天”（holy cow）的 DeepSeek 时刻；此后，科技战会因为最大的技术障碍已经被移除而结束。Erik 明确保留判断——他认为持续管制仍可能产生影响，并指出 Jeff Ding 将扩散视为中国的弱点，而不是优势。

10. 美中敌意已经形成制度性反馈回路

Zhang 将需求与供给分开。更强硬政策的需求来自中国进口、美国制造业岗位流失、贸易失衡，以及中国崛起对美国主导地位构成的地缘政治挑战。但最终决定这些不满如何转化为政策的，是制度与领导人。
2016年之后，尤其是2018年起，Trump 带来了关键转向：Section 301 关税、资本限制、针对 Huawei 和 ZTE 等企业的制裁、拟议中的 TikTok 禁令，以及 China Initiative 对华裔科学家的调查。他将中国学生称为间谍、将 COVID 称为“中国病毒”的言论，也扩大了支持对抗政策的社会群体。
Biden 几乎完整继承了这套架构，并进一步强化出口管制。一旦建立起来，相关机构和限制措施就形成了“长期影响”；即便 Trump 从 TikTok 的反对者转变为其“最大救星”，也说明了一个建立在行政裁量权上的系统有多么不稳定。
Zhang 认为，在试图遏制中国的过程中，美国变得更像中国：行政权力集中、政策急剧摇摆，结果脆弱且充满意外后果。她的更广泛判断指向两边：中国最大的威胁是“中国把自己搞砸”，美国最大的威胁则是自身民主与治理受到损害。

11. DeepSeek 暴露了美国的市场结构失灵

Zhang 将 Nathan 的问题反问回 Silicon Valley：如果美国企业拥有更多资源、技术领先地位，也知道中国正在取得效率提升，为什么没有一家企业追求同样的低成本路径？这“是一次有意为之的商业选择”，而不是美国工程师缺乏能力的证据。
她的答案从上游开始：Nvidia 几乎是虚拟垄断者，经营利润率超过60%；4家大型云服务商主导基础设施，并向下游投资。包括 OpenAI 在内的模型公司被描述为持续亏损。“钱都在上游”，稀缺性和不断扩张的算力需求支撑着利润池。
因此，这些企业受益于制造芯片和云资源需求将极其庞大的预期，而不是证明类似模型实际上只需要少得多的算力。在 Zhang 的框架中，DeepSeek 的教训是，美国的行业集中度“让我们看不清创新的方向”（blinded us to the direction of innovation）——问题出在激励机制，而不是科学能力。

12. 严肃的 AI 合作可能要先经历一场灾难

当被问及 Xi 是否可能私下是一个 AI“末日论者”时，Zhang 诚实地回答：“我不知道 President Xi 在想什么。”她唯一的推断来自行为：中国和美国都在“全速”推进开发；如果两国领导人认为危害明显超过收益，这种做法就不合逻辑。
中国的动态金字塔对 AI 尤其危险，因为问题往往只有在变得严重后才会获得最高层关注；Zhang 列出的反复出现的案例包括疫情控制、科技监管和房地产危机。与此同时，美国正走向相反的监管极端，尽管它仍然是前沿 AI 的领先者。
她对二轨对话的悲观看法是：“世界需要一场灾难”——希望这场灾难仍受到控制，不至于“把我们全都杀死”，但又足够严重，能够让危险能力在政治上变得无法否认。核对手之所以能够谈判，是因为它们理解核毁灭；而各国领导人仍然不了解 AI 系统最终可能具备什么能力。
Zhang 的实际提议，是建立一个以 IPCC 为模型的独立国际科学机构，共享有关 AI 能力的证据，并持续向各国政府更新新出现的风险。既然“我们不了解 AI”，即便失控概率只有1%或0.1%，也值得采取适度预防措施：“这就是为什么要买保险。”

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