No. 225·精读

蚂蚁3200亿美元IPO在最后一刻被叫停:张湖月拆解中国科技监管与AI竞赛

China's Tech Tightrope: Power, Regulation, and the AI Race with Angela Zhang

张湖月教授解析中国科技产业与监管格局,谈中国AI路径、科技巨头演变,以及政府与私营企业的互动关系。

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加州高铁修了十几年,旧金山到洛杉矶这一段至今只完成三分之一。张湖月在节目里两次提到这个对比,说同样一段线路,中国一两年就能建成。她说完还补了一句:我不是说中国有十英尺高,只是执行效率这件事上,差距摆在那里。

张湖月(Angela Zhang)是南加州大学 Gould 法学院教授,曾在香港大学任教七年,新书《High Wire: How China Regulates Big Tech and Governs Its Economy》研究中国如何监管大型科技公司。她在中国出生长大,本科在国内读,在国内执过业,也在布鲁塞尔、伦敦、香港工作生活过。主持人 Nathan Labenz 开场就承认,自己不太懂中国,想快点补课,因为美国关于 AI 的很多讨论都建立在对中国的假设上,这些假设未必站得住。

研究中国越来越难,一手经验没法替代

张湖月说,外国研究者在中国做田野调查越来越难。她的做法是靠多年积累的行业人脉,加上大量法院判决的实证研究,再拿二手资料补。她有一个判断:真正理解中国,光靠采访不够,得在那个环境里长期泡着,很多感觉是从日常里长出来的。

她提到一个反直觉的观察。美国媒体把去中国旅行描述得很吓人,但绝大多数去过的人回来都觉得没那么可怕,反而会被当地的技术水平惊到。她自己在香港生活时,家里帮佣只说英语,婆婆只说中文,两人靠手机实时翻译沟通毫无障碍。中国在语音识别和实时翻译上的积累,已经渗透到日常软件里,语言不构成障碍。

主持人问,中美之间的信息差到底有多大。张湖月的回答是:中国理解美国,远比美国理解中国充分。原因之一是信息不对称。中国政府刻意保持不透明,官僚体系运转高效但故意把事情说得模糊,加上互联网审查和信息控制,外部很难看清内部到底在发生什么。反过来,中国的媒体每天大量报道美国,只是偏向坏消息,长期下来认知也会变形,两边都戴着滤镜看对方。

她也纠正了一个常见印象。中国不是铁板一块的超级强权,经济正处在很艰难的阶段,年轻人对前景相当悲观,情绪可能是几十年来最低的。她的书对中国治理模式的批评很多。但她也愿意承认另一面:威权体制在执行力上有优势,能把事情很快办成,也更强调多数人的利益。摄像头和人脸识别在西方被当成负面符号,在中国街头问普通大爷大妈,很多人不在意,甚至觉得更安全,因为犯罪率低。中共知道怎么拿到多数人的支持。新冠早期处理得当的时候,支持率很高,奥密克戎之后,全球放开而中国继续严格封锁,情绪才急转直下。

动态金字塔:顶层其实就一个人

书里的核心框架叫动态金字塔。张湖月用它分析过疫情和房地产危机,科技行业只是其中最完整的一个样本。

金字塔有四个角色:

  • 顶层领导,指习近平和政治局。主持人查到政治局有24人,张湖月说,直接想成一个人就行,因为习近平基本控制整个顶层。
  • 监管者,包括中央各部委和31个省级政府组成的庞大官僚系统,负责日常执法。
  • 企业,监管的主要对象。
  • 平台参与者,个体商户、外卖骑手、消费者,处在最底层。

美国、欧盟也有这四类角色,区别在于组织方式和权力分布。张湖月说,最关键的一点是权力不平衡。

中国在光谱的一端,政府对企业的优势是压倒性的。官僚层级离顶层非常近,执法时最要紧的事是读懂政策信号。她给了一句话:信号就是政策,政策就是信号。政策风向随时可能变化,所以地方和部门会不断向上看,判断大老板想要什么,再把自己的动作包装成与上面一致。地方官员没有独立的权力基础,不是选举产生,也不是由另一个集团任命,全部前程都取决于上层怎么看。

她举了马斯克。马斯克在中国像绵羊,努力讨好政府;在美国他给监管机构发大便 emoji。这种事他在中国绝对不敢做。中国企业,不论是国企、民企还是外企,几乎从不当面顶撞政府。

欧盟在中间。企业可以挑战欧盟委员会,到卢森堡的普通法院或欧洲法院上诉。美国科技巨头几乎都被欧盟调查过,几乎都选择起诉。欧洲法院总体尊重监管机构,但企业偶尔能赢,官员也不会因此记仇,因为各方都接受这是法治体系的一部分。

美国在另一端,企业似乎占了上风。过去五年,国会办了无数场听证会,扎克伯格这些人轮番作证,结果一部约束大型科技公司的法律都没通过。唯一通过的是针对 TikTok 的封禁或剥离法案。美国到现在都没有联邦层面的数据隐私法,唯一限制数据流动的规则全都指向 TikTok 或带有中国身份的公司。特朗普就职典礼上科技大佬围着他转,马斯克还在旁边帮忙。张湖月说,这让她担心美国走向另一种极端,变成裙带资本主义。

滴滴上市两天后被查,审查机器怎么运转

内容审查的具体运作,张湖月说,外人几乎看不到全貌。平台必须接收网信办关于哪些内容能发、哪些不能发的指令,而且更新很及时。算法到底怎么工作,只有极少数内部人清楚。政府在内容审核上投入巨大,大型平台也一样,这部分合规是所有做社交和内容业务的公司的头等大事。

书里有个具体案例可以看清这套机制怎么发力。滴滴想在美股上市。网信办此前要求它推迟 IPO,先把数据安全合规做扎实,因为滴滴掌握大量敏感地理位置和个人数据,向美国监管机构提交材料可能带来国家安全顾虑。滴滴没有照做,继续推进上市。挂牌两天后,网信办发起网络安全审查,股价当日跌超10%,市值蒸发一大块,也成了国际投资者说「中国不可投资」的导火索。

张湖月指出,这个审查工具按法律设定,本来是针对采购实践的,看企业有没有买不安全的设备,从来没有用在上市这个场景里。用在这里很勉强,监管部门自己也知道依据不够硬。

行动之后要补合法性。中国媒体开始放风,说滴滴是叛徒,把敏感数据交到美国政府手里。创始人柳青,前高盛银行家,被贴上卖国标签。网上还流传帖子,说滴滴收集了大量政府相关数据,从交通流量能看出哪个部委几点上班、哪个时段最忙。普通公众不知道网络安全审查意味着什么,也看不到法律依据在哪里,情绪很容易被带着走。

蚂蚁 IPO 被叫停之后,也是同一套剧本。媒体铺天盖地骂马云贪婪,说蚂蚁想搞一个巨型金融科技公司来收割中国人,还有报道说蚂蚁有欺骗消费者的做法。张湖月说,中国的媒体机器本身就是官僚体系的一部分,宣传部门、媒体和监管机构协同工作,共同给行动增加正当性。信息控制平时压住抱怨,需要的时候又能把某类抱怨放大,这套能力相当成熟。

十年的蜜月,18个月的重锤,然后是回摆

金字塔的第二个特征是波动性。大约从2010年到2020年底蚂蚁 IPO 之前,消费科技公司过了十年蜜月期,政府基本不怎么管。张湖月说,正是这段放任埋下了后面问题的种子:科技行业变得极度集中,阿里和腾讯形成双头垄断,美国有七家主要科技公司,集中度反而低一些。如果早期就处理竞争问题,后面的局面会不一样。

2020年底,史上最大 IPO 在最后一刻被叫停。接下来大约18个月是密集整顿。2022年初之后又回到常态。这种大开大合的摆动,就是她说的波动性。第三个特征是脆弱性,整个体系高度依赖上层信号,信号一转向,企业和市场都来不及反应。

主持人问,为什么当年跑出来的是阿里和腾讯,而不是别的中国公司。张湖月的回答是,这些公司确实是极度竞争的市场里打出来的。防火墙把美国公司挡在外面,竞争环境没有美国那么激烈,但同一批本土公司之间的厮杀非常惨烈,跑出来的就是打赢了的那几家。竞争过程本身是真实的。

蚂蚁为什么会被叫停。马云那场讲话是催化剂,根源是金融监管机构和蚂蚁之间的张力。支付宝从阿里体系里分拆出来,一路长成金融巨头。张湖月的判断是,这碰到了中共最敏感的神经。卖衣服、卖玩具、做游戏,不会威胁政治稳定;一旦进入金融业,而且规模做到全球最大,最高层必然高度警觉。一个私人企业家在蚂蚁持股超过50%,积累了巨额财富,这在政治上是很难接受的画面。

从纯监管角度看,张湖月说她能理解中国政府的担忧。蚂蚁做各种金融业务,却不愿被当成金融机构,名字从蚂蚁金服改成蚂蚁集团,招股书里自称 tech-fin。IPO 估值3200亿美元,比当时的摩根大通还高。监管者会想:这家公司六年前才从阿里分拆出来,现在成了全球最大金融机构,一旦泡沫破裂,会不会冲击整个金融体系?它的股权结构又不透明,有一个绝对控股股东。

政府由此得到一个结论:这些公司不只在做网约车、卖衣服、做游戏,已经进入中国经济最核心的部分。必须削弱它们的影响力,提醒它们谁才是大老板。

主持人问,这种事是不是习近平亲自拍板。张湖月说,她不认为马云被软禁,而且习近平前不久还见了马云,转了一圈又回到台面上。

最近这轮「回暖」不等于重新鼓励金融服务。习近平邀请参加座谈会的企业家,主要来自 AI、电动车、清洁能源、机器人,还有华为的老板。一年前没人知道的 DeepSeek 创始人也坐在那里。政府仍然允许企业做游戏和消费业务,因为就业压力太大,年轻人需要岗位,但这不会给中国经济带来变革性影响。

张湖月说,习近平的目标是把中国从旧经济转向新经济。回头看,中国基本完成了想做的事,包括争议巨大的「中国制造2025」。彭博社最近的报道说,中国实现了其中大部分目标,在多个技术领域成为领先者。房地产的痛苦调整也做了,中国经济正在转向高端制造和清洁能源出口。她现在还不敢下结论说这条路一定成功,但方向是清楚的。美国的芯片管制还在加码,反而推着中国往自主可控的方向走。

DeepSeek 展示的是扩散能力

张湖月用熊彼特的创新周期来解释中美差异:创新、采纳、扩散三个阶段。中国不擅长从0到1,真正意义上的科学突破几乎不在中国发生。她举 transformer 和辛顿的神经网络做例子,那才是从0到1。中国强在采纳,尤其强在扩散,也就是把成本降下来,把效率提上去,让更多人用得到。从1到10,中国做得非常好。

所以她并不把 DeepSeek 看成技术突破,而是扩散能力的展示。2024年年中,DeepSeek 在 AI 圈发动价格战,大幅降价,其他厂商被迫跟进,在国内被称为「AI 界的拼多多」。拼多多是 Temu 的母公司,擅长深度折扣,这种打法搬到模型上,节奏是一样的。

真正让她意外的是硅谷的反应速度。DeepSeek 在中国已经知名一年多,西方直到八九个月后才突然醒过来。她把这归到信息差上:美国对中国公司缺少兴趣,完全低估了。AI 监管现在也相当宽松,政府没有要求产品上市前逐项审批,企业先做,出问题再管。这种轻触姿态是蜜月期的一部分,DeepSeek 能在这种环境里快速迭代,并不奇怪。

美国现在有两种相反的中国叙事。一派认为中国有十英尺高,已经领先,必须全力遏制;另一派认为中国只有三英尺高,创新能力被严重高估。张湖月说她想做的只是中立呈现,两个方向都是误判。

防火墙这件事,她把它当成贸易壁垒来看。百度在中国面对的竞争比谷歌在美国少得多,必应现在只有1%的市场份额。但她认为,即使没有这道墙,本土公司也会赢。TikTok 在全球扩张,美国应用商店下载量前十名里大部分是中国公司。Temu 的价格比亚马逊便宜30%,Shein 做快时尚,DeepSeek 做模型,路径都类似,靠的是把已有的东西做得更便宜、铺得更快。

真正的创造性破坏来自私营企业

张湖月说,DeepSeek 相当独立地推出产品。所有企业都要在中国政府的权威下运营,都得遵守规则。但真正的创造性破坏来自私营企业。她说得比较直接:政府碰的东西,做得都不太好。政府配置资源会带来腐败、低效和损失。半导体行业出过不少腐败案,中国半导体的进展有限,还要依赖华为。华为是私营企业,这一点容易被忽略。

DeepSeek 是个特例。它不算大科技公司,母公司是一家量化对冲基金,因为监管原因被限制交易部分金融业务,于是把资源转向 AI 训练,一夜成名。这种成功很难复制,但它说明创新活力还在私营部门里。

这不意味着中国只有 DeepSeek。阿里、腾讯、字节和一批 AI 初创公司都在进步,DeepSeek 最好,其他人落后得不算多。张湖月说,政府与这些成果关系不大,不过政府对 AI 发展的态度是支持的。如果问她中国的首要优先级,她会说是硬件,是半导体,因为这是当前的瓶颈。节目最后谈到中国最近宣布的千亿美元级投资,以及美国这边有人提曼哈顿计划式的超级智能项目,问题被截断了,没有完整回答。

明天可以用上的几条

  • 看中国科技,先拆开三个层次:从0到1的原创、从1到10的扩散、硬件供应链。用单一结论覆盖三层,几乎一定错。
  • 读中国监管,不要只读法条,要读政策信号和执行时点。信号变了,执法的力度和节奏会跟着变。
  • 评估一家中国公司的风险,先看它有没有走进政治敏感地带,金融、数据、基础设施都比市场份额更关键。蚂蚁的3200亿美元估值最后成了提醒政府动手的理由。
  • 盯中国 AI 的国内价格战和产品迭代,这些信号往往比模型榜单更早出现。DeepSeek 的降价比它的论文更早震动国内圈子。
  • 有条件去中国走一趟。很多判断隔着屏幕做不出来,张湖月本人在节目里也向主持人和听众发出了邀请。

In this intriguing episode, Professor Angela Zhang discusses the complex landscape of China's technology sector and regulation. The conversation explores China's approach to AI, the evolution of its tech giants, and the interplay between government and private enterprises. Zhang emphasizes the importance of firsthand experience in understanding China and highlights key insights from her book, 'Highwire,' which delves into China's regulatory strategies and policies. The dialogue also touches on global perceptions, the ongoing US-China tech rivalry, and the broader implications of regulatory actions in both nations. This episode sheds light on the dynamic and often opaque world of Chinese tech governance, offering a balanced and nuanced perspective.

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