瑞·达利欧:中国主导的“朝贡体系”重现,AI产业将如电动汽车产业一样发展

Odaily星球日报Pubblicato 2026-06-08Pubblicato ultima volta 2026-06-08

Introduzione

桥水基金创始人瑞·达利欧近期就世界格局与中美AI竞争发表观点。他认为,美国作为全球强国的信誉正在下降,而中国的影响力持续上升,这改变了各国对两国的看法。许多国家领导人近期密集访华,达利欧将此类比为中国历史上“朝贡体系”的重现,即各国承认并尊重中国的实力,但这并非压迫性体系。这种实力对比的变化将影响全球贸易、安全及金融市场,投资者需应对不确定性并多元化配置资产。 在人工智能领域,达利欧指出中美发展路径差异显著。美国AI公司正聚焦商业化与盈利,而中国则将AI视为像水电一样的基础工具,致力于让其广泛普及、降低成本,甚至短期内不一定追求盈利。这种模式仿效了中国在电动汽车产业的成功路径(如比亚迪的扩张)。中国各界更关注如何利用AI推动整体发展、占领新兴产业制高点,而非担忧其对就业的冲击,机器人技术被视为下一个重点发展领域。

原文来自:《华尔街周报》节目:达利欧的警告&瑞·达利欧谈中美 AI 发展

编译 | Odaily 星球日报(@OdailyChina)

译者 | Wenser(@wenser2010)

编者按:作为世界上最大的对冲基金桥水基金的创始人,瑞·达利欧的言论历来受到了社会各界的高度关注,尤其是其对世界宏观经济局势以及不同产业的认知,更是无数人津津乐道的话题。随着上个月美国总统特朗普、俄罗斯总统普京等领导人接连访华,瑞·达利欧也针对此事提出了自己新的观点——“世界格局正在变化,由中国主导的朝贡体系正在建立”。近日,针对中美之间的“AI 巨头竞争态势”,其也给出了自己的针对性观点。以下内容由 Odaily 星球日报整理编译,部分细节有删改。

瑞·达利欧谈“中国主导下的世界”:朝贡体系再现

上个月,美国总统特朗普、俄罗斯总统普京相继访华后,瑞·达利欧接受了来自彭博社《华尔街周报》节目的 David Westin 的采访。

节目中,瑞·达利欧直言,“美国作为愿意为捍卫自身利益而战的全球强国的信誉正在下降,而中国则在不断积累属于自己的全球财富和世界影响力。这一局势正在从根本上改变世界其他国家对这两个国家的看法。”

“目前,美国在全球 80 多个国家拥有大约 750 个军事基地,因此长期以来一直被视为在面临(战争)攻击时值得信赖的盟友。”但在瑞·达利欧结束了为期一个月左右的亚洲之行后(其中包括在中国与多位领导人的近 10 天左右的会面),他感觉到了一种重要的变化:越来越多的国家逐渐认为——“无法指望美国来赢得战争”。

瑞·达里奥的言论进一步阐述了他长期以来的观点:“美国的实力正在逐渐减弱,与之相对,中国的实力则在不断增强。”得益于瑞·达利欧旗下的桥水基金与中国接触颇多,该观点受到了不少人的认可。但另一方面,由于其与中国领导人较为亲密的关系,他的这些观点也受到了不少批评。

达利欧随后表示,国际社会的认可对中国来说非常重要。目前,中国的经济规模约为美国的 60%到 70%,这一比例在过去的 20 年里增长了三倍多。他说,虽然中国并不寻求征服或占领其他国家,但它非常重视各国政治领导人的认可。“你可以看到,很多国家的领导人纷纷访华,这就好比中国历史上那种‘朝贡制度’——各国都来承认并尊重中国的强大实力,但这种体系并非压迫性的、控制性的体系。”(Odaily星球日报 注:原话为 ‘tribute system’)

“所以,这种朝贡制度其实是一种等级制度,在与其他国家打交道时,重要的是这种制度会如何影响双方之间的贸易和国家安全。我认为,从政治角度来看,我们现在正步入这样一个时期:(中国与)各个国家之间会形成类似朝贡制度的安排,而各国之间的相对实力则将成为(世界政治局势中的)决定性因素。”过程当中,瑞·达利欧也提及,知道 17 世纪中叶,西方社会才逐渐产生了国家、国界等概念,此前,西方社会中的权力格局由不同的王室家族构成,这和中国历史一直以来承袭的边疆概念是截然不同的。

他认为,这一变化会直接影响到(资本以及金融等全球)市场。因为投资者必须应对当前这一动荡局面:货币价值存在风险,(世界范围内的)不确定性则要求投资者保持流动性并实现资产多元化配置,包括投资黄金。

瑞·达利欧谈“中美两国 AI 竞争态势”:中国 AI 产业将如电动汽车产业一样发展

6 月,Business Insider 报道了瑞·达利欧对中美两国 AI 赛道竞争的观点,同样提及了两者之间的巨大差异和潜在影响。

瑞·达利欧表示,中国将人工智能视为一种应该为所有劳动者所拥有的重要工具。“这就像电和自来水一样,是每个人都应该享有的东西,”

作为早在 1984 年就曾首次访问中国的知名企业家,瑞·达里奥长期以来一直非常看好中国的发展。此前他曾在纽约举行的《福布斯》杂志会议上告诉与会者:“中国通过出口获得了巨额利润,而这些资金被广泛利用于人工智能领域的研发,从而通过提高生产效率来推动经济增长。”

值得一提的是,瑞·达利欧强调道,当 OpenAI 和 Anthropic 等美国公司正在调整( AI 模型的)订阅套餐结构、努力增加收入以准备上市时,中国的公司则致力于让尽可能多的普通员工能够使用他们的模型。“它不一定要价格昂贵,甚至也不一定(现在)非得盈利才行。”

“某种程度上,”达利欧认为,“它模仿了该国在电动汽车产业等领域的成功路径——中国的本土企业比亚迪等企业在欧洲等市场实现了快速增长。”

在达里奥演讲后的嘉宾讨论中,摩根大通高管 Mary Callahan Erdoes 指出,与美国“将就业问题视为政治话题”的社会氛围不同,中国 AI 企业的高管和政界人士在提及 AI 时,“并没有 AI 冲击就业的恐惧”。相反,该国更注重“利用 AI 来推动各项发展”,并致力于寻找下一个可以取得主导地位的产业领域。“机器人技术赛道基本上可以被视为中国的‘下一代电动汽车产业’,”她说道。

Domande pertinenti

Q瑞·达利欧认为当前世界格局正在发生什么根本性变化?

A瑞·达利欧认为,世界格局正在变化,美国作为全球强国的信誉正在下降,而中国则在不断积累全球财富和影响力,一个由中国主导的、类似历史上“朝贡体系”的国际关系格局正在建立。

Q根据瑞·达利欧的观点,中国的“朝贡体系”有何特点?

A根据瑞·达利欧的观点,中国的“朝贡体系”是一种等级制度,其特点是各国领导人纷纷访华以承认和尊重中国的强大实力,但这种体系并非压迫性或控制性的,更多体现在影响贸易和国家安全方面,各国相对实力是决定性因素。

Q达利欧如何看待中国和美国在发展人工智能(AI)产业上的主要差异?

A达利欧认为,美国AI公司如OpenAI等正致力于调整商业模式以增加收入准备上市;而中国则把AI视为像电和自来水一样的基础工具,致力于让尽可能多的普通劳动者能够使用AI模型,不追求短期高价或盈利,更注重普及和利用AI推动整体发展。

Q摩根大通高管玛丽·卡拉汉·厄多斯在中美AI发展观点上提出了什么关键区别?

A摩根大通高管玛丽·卡拉汉·厄多斯指出,美国社会将AI引发的就业问题视为政治话题,充满恐惧;而中国的AI企业高管和政界人士在讨论AI时,则没有这种就业冲击的恐惧,他们更注重利用AI来推动各项发展,并寻找下一个可以取得主导地位的产业领域。

Q瑞·达利欧将中国AI产业的发展路径类比于哪个成功产业?

A瑞·达利欧将中国AI产业的发展路径类比于中国在电动汽车产业的成功路径。就像比亚迪等中国电动汽车企业在欧洲市场快速增长一样,中国AI产业也采取类似的普及和抢占市场策略。摩根大通高管玛丽·卡拉汉·厄多斯进一步指出,机器人技术被视为中国的‘下一代电动汽车产业’。

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Questa assenza di dati solleva preoccupazioni, poiché la conoscenza del background del team è spesso essenziale per stabilire credibilità nel settore blockchain. Pertanto, abbiamo classificato queste informazioni come sconosciute fino a quando dettagli concreti non saranno resi disponibili nel dominio pubblico. Chi sono gli Investitori di Euruka Tech, $erc ai? Allo stesso modo, l'identificazione degli investitori o delle organizzazioni di supporto per il progetto Euruka Tech non è prontamente fornita attraverso la ricerca disponibile. Un aspetto cruciale per i potenziali stakeholder o utenti che considerano di impegnarsi con Euruka Tech è la garanzia che deriva da partnership finanziarie consolidate o dal supporto di società di investimento rispettabili. Senza divulgazioni sulle affiliazioni di investimento, è difficile trarre conclusioni complete sulla sicurezza finanziaria o sulla longevità del progetto. In linea con le informazioni trovate, anche questa sezione rimane allo stato di sconosciuto. Come funziona Euruka Tech, $erc ai? Nonostante la mancanza di specifiche tecniche dettagliate per Euruka Tech, è essenziale considerare le sue ambizioni innovative. Il progetto cerca di sfruttare la potenza computazionale dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'esperienza dell'utente all'interno dell'ambiente delle criptovalute. Integrando l'IA con la tecnologia blockchain, Euruka Tech mira a fornire funzionalità come operazioni automatizzate, valutazioni del rischio e interfacce utente personalizzate. L'essenza innovativa di Euruka Tech risiede nel suo obiettivo di creare una connessione fluida tra gli utenti e le vaste possibilità presentate dalle reti decentralizzate. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e IA, mira a ridurre le sfide degli utenti alle prime armi e semplificare le esperienze transazionali all'interno del framework Web3. 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Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. 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