r/xiabb

看了一个视频，说是克林顿在任总统期间最后悔的一件事是让中国加入WTO。我来简单说说这个事。

克林顿支持中国加入WTO，根本原因是美国资本的利益驱动，而非单纯的"自由市场促民主"的意识形态考量。​

一、冷战结束释放了全球市场和劳动力

冷战结束后，世界市场全面打开，东欧到中国的大量高素质劳动力涌入全球市场。美国资本摆脱了苏联带来的生存危机，不再需要向劳工阶层妥协，可以放手追逐利润。同时，中国向美国示好示弱，美国对华投资的"政治风险"大幅降低。而东欧市场美国鞭长莫及，欧洲近水楼台，美国更需要争取中国市场。

二、劳资关系变化与国际竞争压力

二战后欧日经济崛起，给美国造成竞争压力。美国国内工会力量强大、推高运营成本，资本家希望将生产能力转移到海外以削弱工会影响力——减少工人数量，降低成本。这是资本的结构性需求。

三、"股东价值理论"的兴起

1980年代美国大量企业面临创始人更替，职业经理人制度成熟，"股东价值最大化"成为评价管理层的核心标准。华尔街投资人偏好中短期回报，职业经理人为了抬高股价，最直接的办法就是把生产环节搬到发展中国家以长期稳定地降低成本。

美国在1990年代已产生强烈的"生产外移"动力，中国恰好能提供海量高素质劳动力且急需外资，双方一拍即合。为了确保在华美资企业生产的产品能全球畅通出口，就需要各国对"Made in China"降关税——WTO正是实现这一目标的最佳工具。

所谓"自由贸易带来民主化"的理论被放大，这是资本需要一种话术来堵住冷战遗老的反华之声。资本通过赞助论坛、大学教授席位、媒体专访等方式，"拣选"出对自己有利的声音，制造出"各界共识"的表象。

一句话总结：美国是个正经的资本主义国家，让中国加入WTO是当时美国资本的大体共识。

1，中国制造业利润率低，并不是因为没有议价权。

我补充一些我的观点：中国在一些制造业上是有话语权的，不过有话语权的是行业，而不是某个企业，企业有定价权的是极少数，比如：宁德时代、长鑫、大疆这些。

行业有定价权，分散到企业这边，就演变成价格战了，因为企业背后是地方GDP、税收、就业。企业得到当地财政的支持，不减产，最终演变成激烈的竞争。

那么企业出海就是一个很不错的选择，但企业出海也会遇到很多问题，出海贸易的企业利益得不到保障，该怎么办？国内的力量辐射不了这么远。以及人民币兑换的问题。

解决方案是引进国际资本，怎么引进？要出海的企业同时也在香港上市，中国的优秀制造业企业对外资的吸引力还是非常强，只有大家是利益共同体的时候，国际资本才有动力去保护他们购买的资产。再加上香港是货币兑换自由港，人民币兑换的问题也一起解决了。

我突然一下子明白，为什么国内企业扎堆去香港上市的原因了，人真不是去圈钱的，而是为出海做万全的打算。

2，制造业利润高或低，和员工工资高、福利好没有必然关系。

那和什么相关联？和供需有关系，企业招工具备特殊技能的员工工资相对高，普通员工一抓一大把，很好招工，工资就低。一切没有稀缺性的，价格都不会高。

胖东来的利润并不高，但是这个企业把大部分的利润分给了员工，宁德时代去年赚了722亿，却只给普通员工加150元的工资。这说明了什么？工资的高低和分配制度相关联，和企业利润弱关联。

2021年开始，管理层对民生类的平台经济反垄断（美团、阿里等等），因为平台经济很多都和民生挂钩，他们利润太高会影响到普通人的正常生计，保护了很大一部分工资不高需要养家的普通人。

这几年，虽然工资没涨，但物价便宜。

之前金融时报报道：腾讯5年70亿美元租赁甲骨文在东南亚的高端AI算力卡，规模达到10万颗芯片，腾讯通过网络远程调用。

为什么腾讯不直接买昇腾950芯片呢？

还是因为产能的问题，昇腾 950DT 大规模批量供货时间落在2026 年四季度前后，全年产量只有几十万颗量级，订单排期很长，DeepSeek 十几万台级订单交付周期就要一年以上。

就算腾讯下单，拿到大规模卡群大概率要等到2027 年。但现在 WorkBuddy、混元迭代、微信端 AI 智能体已经要快速上线迭代，AI 竞争窗口不等人，等一年时间在大模型行业意味着直接掉队。

腾讯过去几年大模型训练、工具链、算子库全部基于英伟达 CUDA 生态搭建。 

把十万卡级别的训练任务完整迁移到昇腾，不是插上芯片就能跑，要大规模改写算子、调试分布式集群、重构训练流水线，十万卡集群适配打磨要消耗大量工程师人力与时间成本。

昇腾现在推理生态成熟，但万卡以上超大训练集群的工程案例还比较少。对于互联网大厂，时间成本、人力成本同样是天价。国产芯片是中长期供应链安全选项，但短期很难立刻承接超大规模训练任务。

华为云和腾讯云是直接竞争对手。腾讯大规模把核心训练算力寄托在竞争对手的芯片上，在商业层面会有顾虑，这也是国内云厂商共同的现实矛盾

美国出口管制直接禁止高端英伟达芯片销往中国大陆，但是早期规则存在漏洞：芯片不入境中国，放在海外机房，中国企业采购算力服务，不属于直接出口硬件，这就是东南亚算力租赁模式的底层逻辑。

优势是：立刻拿到现货高端训练芯片，不用等待国产芯片爬坡，不用做大规模生态迁移，直接复用原有 CUDA 工具链，快速迭代混元、WorkBuddy 等产品。

代价是：70 亿美元分摊到 5 年，每年十几亿美元的刚性现金支出；同时这条通道正在被封堵，美国国会正在修订规则，计划把远程算力租赁也纳入管制，这也是腾讯一次性锁 5 年长约，抢窗口期的原因。

字节在马来西亚、阿里在新加坡，都有类似海外算力布局，属于国内大厂的共同操作，不是腾讯一家的选择。

AI确实是个吞金兽，短期内难以见到收益，不投，等于落后，估值承压。投了，现金流被吃光。这是所有AI大厂的真实囚徒困境。

只有 AI 应用真正赚到钱，才能证明 AI 巨大投入是正确的，什么时候才能证明是个未知数。