一如既往，先亮观点：
中国已经到了1800年时期的状态。如果不进行系统性的改革，10年内我们就能看到1840。
现在看起来世界第二大经济体，只是遇到了暂时性的困难。而且增速还是高过世界平均的，但是天朝的崩溃已经在酝酿了。
得出这个观点主要是从科技，基础研究的角度。
这些年我们离美国的差距越来越小，主要的原因很清晰，就三条：
1，美国科技没有革命性进步40年了。上一次还是互联网革命，我国并没有落后。
2，中国成功加入世界市场，成功的吃到了发达国家工业转移的浪潮，建立了初步的全面工业基础。
3，中国集中力量办大事的效率确实比代议制民主体系要高，比民粹就更高得不是一星半点了。
基于以上三点，40年风雨历程，中国终于成为了中等收入国家，世界第二大经济体，与美国看起来差距越来越小。
但是2023年，中美的差距重新开始拉大了，为啥呢？40年来第一次！
最功利的解释就是汇率变动。
再进一步有的人会说是中美脱钩，产业链外移。确实中国的产业链在外移，从去年开始大量外资离开，着实让周边的新加坡，越南，甚至日本都小小的爽了一把。
第三点就是美国的制裁，这个是最重要的。也是我说中国十年内就会重蹈1840的根本原因。
表面上看，美国还没有完全撕破脸皮说完全不做生意了，果链，特斯拉还没离开。
但是美国掐得非常的准，主要制裁的看起来是什么芯片，产业链，实际上制裁的是中国的基础科研。
为啥这么说呢？这就要了解目前基础科研的发展情况。
基础科研传统上我们理解就是科学家在实验室里搞搞瓶瓶罐罐，做做理论推算，重复实验验证推算。因此经常有人会要起我们要怎么怎么重视科研人员，最好把明星，贪官，房地产商都打死把钱和荣誉都给科研人员。姑且不论这种暴论多么荒谬，从这里就能看出传统科研很大程度是依赖人脑的。
但是从几年前，一切开始有了一些潜移默化的变化。
关心科研的可能都知道一个备受争议的大神，美国科学院院士，颜宁。她当年从中科院评落败出走美国或评院士的事当年在网上是引起了广泛的褒贬不一的讨论的。
但是去年，在国内防控最严格，老外出走最严重的时候，颜宁宣布回国发展教育事业。那么为什么一个美国院士在壮年时期选择放弃科研事业回深圳搞教育呢？
主要原因是她的研究方向不需要人类了……
芯片和显卡等来自计算机，互联网，游戏等产业演发出来的算力和人工智能出现了。
颜宁的研究方向是分子结构学，这个玩意以前一个院士手工推算一年20个分子式就已经是人类的顶尖水平了，而待研究大分子，超过500万个。
然而美国出现了一个叫做D.E.Shaw的前摩根史丹利雇员。这大哥赚了一大笔钱后就造了一台超级计算机。
不仅仅是计算机，而且是“刀片机”。类似于btc的“矿机”。这种机器，是专门用来算分子式的。运算的效率，大大提升。几乎是当时的1000倍，这就是业内大大有名的Anton歼星舰。当年就淹没了“分子化学”界的狂潮。Shaw一口气连发几百篇论文，篇篇都是重磅，都是一个博士论文水平。此后，随着Anton2，Anton3超算的上线。目前“蛮算流”已经把前人的结果，贬为了零头的零头。
原理是这样的：一个大分子，往往有十几个原子。彼此之间又有化学键，还形成晶体结构。一旦收到“外界”扰动，通电，高压。它的电阻，电容，热阻，硬度，密度，等等物理性质。就只能通过“三体”运动，往前算一小步。分子键扭动后，再计算一次。再变化，再计算一次。这样，通过数万万次的迭代计算，你可以获得一个“大致”的结果。大致知道，这种材料，密度硬度导电，各项性能是多少。
答案并非100%精确，类似于数码相片。但只要“精度”提上去，8000万像素的照片，也能搞得很精确。
而这半年一会冒出来一个常温超导，本质上也是大家都在暴力蛮算。谁也不知道啥时候就搞出来了。新材料一会一个再未来肯定是常态。室温超导的实现其实科学界已经知道只是时间问题了。
同理，只要是需要推算的科研，理论上都可以通过堆算力来实现这种飞跃。
而堆算力目前主要就是堆CPU，堆GPU，还得是高等级的。
所以看懂为啥卡死在这里了吗？
CPU我们都知道卡出口卡光刻机。那GPU是啥？在谁手里呢？
在英伟达。
那个给游戏做显卡的英伟达。这一切的背后，是“游戏”驱动。只有当3A大作游戏，可以同时计算水雾，焰火，阴影，8K高清画质，身临其境，unreal5引擎才算成熟。
因为有无数的人玩游戏，才撑起了Nvidia民用市场。如果某个国家，没有“光环，使命召唤”。他也就不会有GPU技术。
某国一直是咋对游戏行业的……大家都清楚吧。
而这两天国内所有的人工智能厂商都在抢购英伟达的阉割版显卡。因为没人知道啥时候连阉割版都买不到了。
而另一方面，人工智能的条线上，人工智能如果要能达到chatgpt或者openai的水平，那必须不断的喂大量的尽可能广泛的知识给它学习。
那么请问是在有墙的局域网里抓取信息来喂还是在广域互联网里强和快呢？
可以说不亚于工业革命的基础科研革命的萌芽已经诞生，所以我说这很像是工业革命的前夜时期。
而看看最近中央对人工智能发展的定义是什么？是平稳发展，而且放在鼓励政策的最后面。
显然，科学界基础科研的声音根本没有传到最上面的决策层，对于平均年龄50以上的一群主要研究文字，政策的决策层如果没有人解释给他们这个是第五次工业革命的逻辑，他们的理解主要还是一直以来《我，机器人》对于人工智能的理解。毕竟这种理解已经20年了，大家普遍都有听过。
这时候说回题主问题，该怎么改。毕竟指出问日是一方面，解决问题是另一方面。
我的建议是，基于以上逻辑，必须全面改革行政体系。
1，鉴于每项新科技都是源于某个行业不经意的演化，比如游戏，显卡，GPU，算力，卡脖子的逻辑链条。那么就一定要吃一堑长一智，全面收缩产业引导的手，不要动不动就指导这个行业那个产业。
立法，收权，不触犯刑法的都不要管。让各行各业放开手脚去发展。会有惊喜。
2，鉴于确实被卡脖子，那么如何突破就是关键，目前弯道超车的抄字决肯定明面是搞不定了，特朗普的智囊团非常敏锐，我国的战狼团们也确实配合，气氛已经烘托到这里了。
那明的不行，就只能暗搓搓的搞了。嗯，没错，我的意思是还是得偷。
那么就要营造偷的环境，找能偷的漏洞。那么什么样的环境最适合偷人才偷技术呢。小平，泽民同志当年的示范还是很好的。我们沿着先辈的道路摸一摸。
怎么找偷的漏洞呢，那就要从北约，西方国家的薄弱点下手了，比如欧洲，尤其是经济不算发达但是又跟西方打得火热，政府又管不了太细的东欧……
所以综上所述，我建议委屈下战狼团们，韬光养晦，创造偷的氛围。委屈下某大油气供应商（虽然我也不知道我们这个大客户面对这供应商咋跟伺候爹一样）在东欧某战争那里找到偷人才技术的突破口。
3，逐步拆墙，柏林墙拦不住东德的人民，反而让东德积贫积弱。人工智能目前最可怕的应用其实主要是军事用途，为了国家安全，统一大业，我们非常有必要不让它落后世界。