今日行业报告披露新研究报告,刺激的惩罚：法律与道德的双重拷问

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在人类社会的进程中，法律与道德始终是维护社会秩序、规范人们行为的重要工具。然而，当法律与道德发生冲突时，如何实施惩罚便成为了社会关注的焦点。其中，“刺激的惩罚”这一概念，既体现了法律的威慑力，也引发了道德的拷问。 所谓“刺激的惩罚”，是指通过施加痛苦、羞辱等手段，使违法者深刻认识到自己的错误，从而达到警示他人的目的。这种惩罚方式在我国古代法律中较为常见，如鞭刑、杖刑等。然而，随着社会的发展，这种惩罚方式逐渐受到质疑。 首先，从法律的角度来看，刺激的惩罚存在诸多问题。一方面，这种惩罚方式容易导致刑罚过重，侵犯人权。例如，古代的鞭刑、杖刑等，往往会导致违法者身体严重受伤，甚至死亡。另一方面，刺激的惩罚难以达到预期的效果。因为，这种惩罚方式往往只是让违法者暂时屈服，而无法从根本上改变其犯罪心理。 其次，从道德的角度来看，刺激的惩罚也面临着巨大的争议。一方面，这种惩罚方式违背了人道主义精神。人道主义强调尊重人的尊严，关注人的生存和发展。而刺激的惩罚，却将违法者视为动物，对其施加痛苦。另一方面，刺激的惩罚容易导致社会道德滑坡。当人们看到违法者受到残酷的惩罚时，可能会产生一种“报复”心理，从而加剧社会矛盾。 那么，如何在法律与道德之间找到平衡，实施合理的惩罚呢？ 首先，我们要明确法律的目的。法律并非仅仅为了惩罚，更重要的是维护社会秩序、保护公民权益。因此，在实施惩罚时，要充分考虑违法者的犯罪情节、悔罪表现等因素，避免刑罚过重。 其次，我们要加强道德教育。道德是法律的基础，只有当人们具备良好的道德素养时，才能自觉遵守法律。因此，我们要从家庭、学校、社会等多个层面，加强对公民的道德教育，提高人们的法律意识。 再次，我们要完善法律制度。在立法过程中，要充分考虑法律的公平、公正、公开原则，确保法律的实施不会侵犯公民的合法权益。同时，要加强对执法人员的培训，提高执法水平，确保法律的正确实施。 最后，我们要借鉴国外先进经验。许多发达国家在惩罚犯罪方面取得了显著成效，我们可以借鉴他们的成功经验，结合我国国情，不断完善我国的法律制度。 总之，刺激的惩罚在法律与道德的双重拷问下，已经逐渐失去了其存在的合理性。我们要在尊重人权、关注道德的前提下，努力寻找一种既能维护社会秩序，又能保护公民权益的惩罚方式。只有这样，我们才能构建一个和谐、公正、法治的社会。

宁愿买错，也不愿意踏空吴泳铭表示，将在 3800 亿元 AI 基础设施的建设上，追加更大的投入。当下资本市场的 AI 投资逻辑：宁愿买错，也不愿意踏空。这种对于交易资本支出的狂热是驱动阿里市值增长的原因之一。这届云栖大会的 " 含阿里量 " 更高了：淘天、饿了么、1688、夸克等的展台取代了以往大模型创业公司，展馆大屏上的 ChatGPT、LLaMA 也被通义大模型家族挤掉。今年初，阿里巴巴港股的市值还只有 1.5 万亿港元左右，9 个多月后，阿里巴巴不仅实现了市值翻倍，还创下了近 4 年的股价新高。在阿里巴巴市值翻倍的这 9 个月里，每当 " 吴泳铭 ""AI"" 投资 " 三个关键词同时出现时，阿里的股价通常都会迎来一波大涨。今年 2 月，吴泳铭宣布阿里将在未来三年投入至少 3800 亿元建设云和 AI 硬件基础设施，随后阿里股价在 10 个交易日内累计上涨超过 35%；在 Q2 财报电话会上，吴泳铭再一次重申阿里对 AI 投入的决心，配合二季度阿里云的超预期表现，阿里巴巴美股一夜上涨 13.5%。最近一次，则是在 9 月 24 日举办的 2025 云栖大会上，吴泳铭宣布未来计划追加更大的投入，阿里港股股价盘中大幅拉升，最终收涨 9.16%，总市值来到 3.32 万亿港元。当集团最高决策者把战略和预算统一指向 AI 时，市场对于 AI 相关 Capex（资本支出）的热衷不断推高阿里的市值。一个市场共识是，现阶段的中美权益投资都在交易 AI Capex。对于投资人来说，当一家科技巨头花重金投入 AI 的时候，无论结果如何，他们都不想成为踏空的那部分人，可以接受一定的泡沫，但不能接受错过。与之相对的，自 AI 浪潮兴起以来，泡沫论也从未停下。8 月下旬，包括英伟达在内的美股与 AI 相关主要科技股出现了一轮大幅下跌，再次引发了投资者对于 AI 投资回报率的担忧。麻省理工的一项研究显示，约 95% 的企业生成式 AI 试点项目对收入或利润的影响极小甚至根本没有影响。在两股情绪并存的市场上，计划投入 3800 亿，要做 AI 时代基础设施的阿里云为什么得到了更多的 " 支持票 "？不确定的泡沫和确定的 AGI本月初，美国科技公司甲骨文发布截至 8 月的 2026 财年第一财季报告，财报显示，未实现履约义务（尚未确认的已签约收入）已经达到 4550 亿美元，同比增长 359%，并且公司上个季度与 OpenAI 签约，共同在美国开发容量达到 4.5 吉瓦的数据中心。财报发出后，甲骨文夜盘大涨 40%。公司创始人拉里 · 埃里森的财富增长千亿美元，总身家达到 3930 亿美元，一度超越马斯克坐上了全球首富的宝座。此次首富易主也反映了我们前文所述当下资本市场的 AI 投资逻辑：宁愿买错，也不愿意踏空。这种对于交易 Capex 的狂热是驱动阿里市值增长的原因之一。但投资人也并非盲目押注一切大举投资 AI 的科技公司。英伟达、微软等 AI 领域的科技巨头都曾因财报数据无法满足投资者的高预期而出现股价大幅下跌的情况。在今年 8 月的一场宴会上，OpenAI CEO 山姆 · 奥特曼就曾发出警告，他认为当前的 AI 产业已经存在泡沫。麻省理工学院媒体实验室的一个研究小组在考察了 300 多个公开的人工智能计划和公告、并采访了 50 多位公司高管后得出结论：尽管企业对生成式 AI 的投资高达 300 亿～400 亿美元，但仅有 5% 的试点项目获得了数百万美元的价值。在这样的背景下，阿里云用一场确定性更强的云栖大会再次点燃了投资者对于 AI Capex 的交易热情。在去年的云栖大会上，阿里巴巴集团 CEO、阿里云智能集团董事长兼 CEO 吴泳铭首次提出 "AI 将改变物理世界 " 的判断。"AI 最大的想象力绝对不是在手机屏幕上，AI 最大的想象力是在通过渗透数字世界、接管数字世界，来改变物理世界，这才是 AI 最大的想象力。"今年，这一路径被吴泳铭进一步细化。他认为，实现通用人工智能 AGI 已是确定性事件，但这只是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能：ASI（Artificial Superintelligence）通往 ASI 的道路被分为了三个阶段：第一阶段是智能涌现，AI 通过学习海量人类知识具备泛化智能；在第二阶段自主行动，AI 将掌握工具使用和编程能力以辅助人，这也是整个 AI 行业当前所处的阶段；第三阶段则是自我迭代，AI 通过连接物理世界并实现自学习，最终实现超越人。为了实现这一目标，吴泳铭明确了阿里云的战略路径。阿里云将作为全栈人工智能服务商，通过两大核心路径实施 AI 战略：第一，通义千问坚定开源开放路线，打造 "AI 时代的安卓 "；其二，构建作为下一代计算机的超级 AI 云，为全球提供智能算力网络。与此同时，阿里云也再次强调愿意投入真金白银来实现这一战略，除了积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划外，还将持续追加更大的投入。此外，根据远期规划，为了迎接 ASI 时代的到来，对比生成式 AI 元年 2022 年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。"AI 时代，大模型将是下一代操作系统，超级 AI 云是下一代计算机。超级 AI 云需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，未来，全世界可能只会有 5~6 个超级云计算平台。阿里云将持续加大投入，迎接超级人工智能时代到来。"截至 24 日港股收盘，阿里巴巴港股收涨 9.16%，一个交易日内市值增加近 3000 亿港元。云栖大会的 " 含阿里量 " 更高了当前的 AI 行业不缺钱，也不缺愿意为 AI 花钱的公司。据摩根士丹利预测，自今年起至 2028 年，全球在芯片、服务器及数据中心基础设施领域的投入规模将达到 2.9 万亿美元。但抛开不断膨胀的 AI 资本开支，科技公司还需要建立一套独特的核心竞争力，才能获得 " 聪明钱 " 的认可。如果从阿里云开发者大会正式更名为云栖大会算起，今年正好是云栖大会的 10 周年，同时也是进入 AI 时代后的第三届云栖大会。穿梭于各个展馆与分论坛，能够感受到最明显的一个变化是：这届云栖大会的 " 含阿里量 " 更高了。去年，大模型、Scaling law、AGI 还是大会期间的热议话题，而今年这些早已成为共识的元素减少，取而代之的是更加庞大的通义家族，以及全面拥抱 AI 的阿里系产品。淘天集团、饿了么、1688、夸克等的展台取代了以往大模型创业公司，展馆大屏上的 ChatGPT、LLaMA 也被通义大模型家族挤掉。截至目前，基于通义的衍生模型数量已经超过 17 万个，通义开源模型的数量超过 300 个，开源模型的下载量已经超过 6 亿次。大会期间，阿里发布了最新的旗舰模型 Qwen3-Max。Qwen3-Max 是通义千问家族中最大、最强的基础模型。该模型预训练数据量达 36T tokens，总参数超过万亿，拥有极强的 Coding 编程能力和 Agent 工具调用能力。在大模型用 Coding 解决真实世界问题的 SWE-Bench Verified 测试中，Instruct 版本获得 69.6 分，位列全球第一梯队。凭借通义开源大模型和阿里的各条产品线，AI 改变现实世界的设想正在被逐步实现。中金公司在一份研报中提出，自有数据、用户入口和产业生态是未来大模型的核心竞争力。对于阿里云而言，阿里的生态体系和通义开源社区为其提供了源源不断的核心竞争力，这些是千亿、万亿的 AI Capex 所不能给予的确定性，也是阿里云成为 AI 时代基础设施的优势所在。瓦特在 1768 年发明了蒸汽机，尽管它在生产效率上实现了重大突破，但由于煤炭运输不便、工厂设计无法适应蒸汽动力、技术人员短缺等问题，直到几十年后蒸汽机才真正成为工业生产的主导动力源。如果说 AGI、ASI 是人工智能确定性的未来，那么 AI 基础设施则是通往未来的必经之路。