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3月14日21点25分左右，马斯克旗下的SpaceX在自家的星舰基地成功发射了“星舰”，完成了该火箭的第三次关键试飞。
虽然回收环节失败了，但其起飞和入轨环节倒是挺成功的，而这一切，距离星舰第一次试飞，也不过过去了11个月。
有意思的是，在2023年4月24日（星舰第一次试飞7天后），中国官方公布了中国深空探测计划，其PPT上也介绍了我国长征九号重型火箭研制计划，并且展示了该火箭的三款构型。
大家惊奇地发现：其中一款两级完全重复使用构型，可以说是和星舰一模一样！
一瞬间，各种嘲讽纷至沓来，什么“马斯克负责开源，中国负责抄袭”，什么“中国只会跟着别人屁股后面追，永远做不了引领者”云云。
虽然我们不必理会这些喷子，但这却是当前中美科技产业规律中一个很具备代表性的例子，这个规律就是：
在科技领域，美国往往负责主导科技研发与创新，在无人区试错；中国则是看看美国搞错了哪些路，跑通了哪些路，负责搞应用，搞落地。
这一点，已经在手机、移动互联网、光伏、新能源汽车领域得到了验证，后续在AI领域、航天领域，很可能也即将得到验证。
那么，为什么会如此呢？
1_ 中美关于科技不同的认知_
现代科学的发展，包含着三个方面：基础研究、应用研究、市场化。
曾经的美国，在这三个方面，都非常重视。
美国为什么能在第二次工业革命中迅速崛起超越英国？
就是因为美国的基础研究和应用研究以及市场化都非常成功。
我们翻一翻改变人类生活的一列发明名录，就会发现，大部分都是美国人发明的。
比如电灯、飞机、洗衣机、空调、剃须刀、电话、留声机、洗衣机、微波炉、真空电子管等等等等，都诞生于美国。
更难得的是，美国不仅能发明东西，而且还能把它变成产业。
像留声机、洗衣机、缝纫机、吸尘器、电冰箱等等，都是改善生活的产品，推出后受到大众追捧。
这就相当于，凭空制造出了一个原本不存在的市场。
当新的“填补空白式”市场如雨后春笋般涌现，投资者看到科技研究未来的潜力之后，又会以更大的热情去投资技术研究。
然后带来更多发明，创造更大的市场，实现了正向循环。
当然，这些都是市场行为。
后来，美国准备把它上升为国策，于是罗斯福让物理学家范内瓦·布什制定美国的科技政策。
为了说服国会和政府答应在非战争时期持续庞大的对基础研究的资助计划，布什提出一个“布什信条”，即：
基础研究是不以应用为目的的（也就是不要太功利性），但是基础研究之后就会带来技术，有一个很好的应用前景。
在“布什信条”的引导下，美国创办了国家科学基金会（NFS），为各类科学研究提供了源源不断的资金支持，其中重点是基础科学。
为啥重点支持基础科学？
一方面，是因为基础科学决定了基础研究领域的发展水平，决定了它能诞生多少原始创新。
当“原始创新”不断滚雪球壮大，后面的应用和开发研究也会随之壮大。
就好比没有核裂变现象和链式反应研究，就无法诞生原子弹和核能发电一样。
另一方面，是因为应用研究更容易得到投资者的青睐，而基础研究是一项吃力而且有风险的事情，投资者不愿意去做，那国家就必须承担起这个责任来。
所以，在基础研究方面，美国一直保持着高度关注并不惜重金投入，这才有了后来的一系列的发明和技术进步，并带来了市场化的成功。
比如，对于高纯度玻璃的研究，诞生了光纤，进而诞生了互联网和移动互联网。
比如，对于电子在半导体材料P型和N型材料的界面中结合的研究，诞生了晶体管，也就带来了后来的集成电路和芯片。
比如，对于金属离子通过电解质移动在正负极极材料中运动的研究，诞生了锂电池，进而推动了如今的消费电子时代。
所以，美国之所以能在战后牢牢站在世界之巅，一个重要原因就是它的基础、应用研究以及市场化都处在前沿。
但是中国呢？
走了另一条路，那就是应用为先。
某种意义上来说，这条路是苏联教给中国的。
苏联以沙俄帝国为基础建国，本身在科学研究上就落后于西方，要想赶上，一点一点从基础研究是不行的，必须利用体制优势。
为此，苏联实行了免费义务教育，要求8岁以上的儿童必须入学。
在苏德战争爆发之前，苏联每年要用12%的财政预算来发展教育，课程非常简单粗暴，很少讲原理，更多讲应用！
毕竟，苏联最需要的不是物理学家，而是能设计生产拖拉机、坦克和飞机的工程师！
到了二战开始前，苏联已经有了3万多名工程师，这是苏联打赢二战的关键之一。
这种“大力出奇迹”，让苏联在基础科学落后的情况下，屡次在与美国的竞争中夺得第一。
新中国成立后，中国在很多方面都照搬了苏联的制度，其中就包括实用主义的教学和科研体系。
比如，在建国后，中国一直强调理科的作用，人才培养也往往向工程师方向去培养，而不是科学家。
就像苏联一样，当时的中国与其要一个研究理论物理的研究员，还不如要一个能在钢铁厂搞技术革新的技术员。
所以，“学好数理化，走遍天下都不怕”这种实用主义的口号，才会盛极一时。
在科研领域，中国的玩法也非常计划经济。
科研院所、大学、工业部门与国企、国防部门各自有各自的科研体系，科研项目更偏重于解决某一个问题，而不是由基础研究过渡到应用阶段。
这种方式的好处就是可以集中力量干大事，跳过耗时冗长的基础研究，比如两弹一星，就是这种体系的结果。
但是坏处也非常明显，科研的规划往往以“跟别人走”为主，有时候知其然不知其所以然。
结果就是短时间能复制出别人的成果，但别人只要一改进，你就抓瞎了。
比如，早在70年代，中国就研发出了光刻机，距离世界先进水平并不远，但是呢？
人家一迭代，你可能就跟不上了。
资金上的差距也很大，中国的各类科研经费要随着立项项目走，立项项目一般由专家讨论决定，而不是你想研究啥就研究啥。
至于市场化就更不用说了。
那时候中国就没市场，也没什么知识产权，自然也无法实现市场收益反哺研发。
这种对应用研究的资源性偏重，虽然一定程度上解决了当时中国的需要，但也导致了中国基础研究层面的迟滞不前。
所以钱学森才在临终之前，发出了“为什么我们总是培养不出杰出的科技创新人才？”的“钱学森之问”。
在相当长一段时间内，科学技术对于中国来说，主要作用都是培养可以吃透国外成果的人员，然后为我所用。
科学在中国产生的原创性工作不多，能直接支撑产业的更少。
但是，进入全球化时代之后，情况变了。
一方面是随着美国制造业的外迁，美国不愿意干脏活累活，更愿意站在技术顶端收专利费。
这样一来，美国人的科研体系，就变成了基础研究NB，指明研究方向也很NB，但一旦把这个方向应用化，就拉胯了。
你看苹果厉不厉害？自从乔布斯去世之后，有啥革命性产品么？
开发5G基带芯片失败了，造车也失败了，这都是因为美国人正在越来越缺少应用端和工业端人才。
近20年来，除了炒翻天的AI（资本运作的成分大）之外，美国给世界带来了什么革命性发明了吗？没有！
另一方面，中国制造业的崛起，很快把大部分工业明珠都白菜化了。
你再厉害的发明，要想低成本地生产，都离不开中国。
就好比光伏，光伏并不算中国人的发明，但中国人可以把它低成本、大批量地生产，到现在已经占据全世界市场的90%，这就是中国的NB之处。
就这样，在世界科技产业领域，形成了一个美国负责研究，中国负责市场化的一个分工体系。
2 __ 中美各自的护城河
说实话，这个体系，中国和美国都很不满意。
美国人觉得，我辛辛苦苦搞研发，但产品都是你生产的，钱都被你赚走了！
但中国人觉得，我辛辛苦苦搞生产，但只能赚微笑曲线最底层的辛苦钱，大头都被你以高端零部件和专利费拿走了！
所以，无论是中美，都想改变这一切，变成一个既擅长研发，又擅长生产和市场化的国家。
但问题在于，这个分工体系想动摇太难了，中美各自擅长的领域，都有自己很深的护城河。
先来看看美国的护城河。
美国主要通过三个方面来引领科技创新。
第一是人才。
咱们都知道，美国科研环境好，又有全世界最先进的实验室.
这种实验室的诱惑力对于一个真正热爱科研的人来说，就像一个练武的人面对一本武林秘籍一样。
为了引诱世界各地的科学家去美国，美国专门设计了一个EB-1A美国杰出人才绿卡。
EB-1A是美国职业移民第一优先类别(EB1)下的一个种类，主要针对科学、教育、经济等领域有杰出能力的优秀外籍人才。
这类人才不需要有雇主，就能申请绿卡，程序要简单很多，而且杰出人才的所有家人都可以获得绿卡，其子女可以到美国读书，并节省高额学费。
所以，美国才能像黑洞一样吸引着全球的科学家，使得美国成为世界顶尖科学家的聚集地。
更何况，美国的科学家有一种莫名其妙的对技术的痴迷。
有的人想探索世界的本源，有的人想解答少年时的问题，很多时候是凭着兴趣去搞科研，是一件快乐的事情。
这一点，从小被实用主义教育的中国人，是很难理解的。
我们翻翻抖音上的科研工作者的生活就会发现，大家都称呼自己“科研狗”，虽然这是一个戏称，但也可以看出似乎科研对于他们并不是一件快乐的事情。
顶尖科学家多了，科研的兴趣更大了，哪怕科技创新是一件讲究“灵光一闪”的运气活动，美国做出创新类成果的可能性也比中国大得多。
第二是科研资金。
在美国科学界，一直有一种理念就是研发“种子技术”。
也就是说，不模仿成熟的技术，而是找别人想不到或者没钱搞的技术方向去另辟蹊径。
所以总是能制造出“颠覆性的成果”出来（当然，有时候也不是真颠覆，只是炒作成颠覆罢了）。
但是，研发“种子技术”，意味着要不停地试错，把所有错误路线都实验过了，正确的路线也就得到了，这就要耗费大量金钱。
美国，是最舍得在“种子技术”上出钱的。
2017年，美国政府通过国立科学基金会（NSF）、国家卫生研究院（NIH）和能源部（DOE），总的研究和开发经费为4960亿美元。
其中，基础研究和“种子技术”占比70%，主要集中在生命科学、物理学、化学、计算机科学、材料科学、数学等。
这些资金有相当一部分投入进了各个大学，不仅提供了必要的资金支持和实验设备，而且大学的宽松、自由氛围，也为研究人员提供了相对自由的学术环境。
第三是融资。
美国有一套成熟的科研创新及市场转化机制，能够使得科研成果迅速转化为产品。
但是问题来了，转化过程中需要钱，如果没有投资，技术是转化不成产品的。
这个时候就需要请出美国的风投出场了。
可能有人会有疑问，为啥在美国人搞应用研究甚至基础研究，会有大量资金愿意买单？
这就是美国投资环境的优越之处。
美国依靠科技霸权、金融霸权、军事霸权，把美国打造成了吸引热钱的天堂。
热钱出于自我增值的本能，会千方百计寻找投资渠道，通过控股、参股或合作的方式投资科技创新类或其他高回报类企业。
当然，这些投资，有相当一部分都是亏钱的。
要么是技术不成熟，要么是不适应市场，要么是营销不行。
但问题在于，风投本来成功率就是千分之一左右——也就是大量风投的资金本来就要打水漂。
但如果成了，就是千倍以上回报，完全覆盖住损失，还能大赚一笔。
既然如此，对于有前景的科研机构给予资金的支持前期赚名声，后期一旦搞出名堂，要商业化，前期投资者也能占据先机，搞出ChatGPT的企业就是这样的路径。
再来看看中国。
中国的护城河也有三点。
第一是全球最完整的制造业产业链。
中国有全球最完整的产业链，大家都听得很多了，但是恐怕对中国产业链的威力，都缺乏一个形象的认识。
我们可以举个例子：特斯拉的上海工厂。
2016年的时候马斯克推出平民化的走量车Model
3，这是特斯拉实现盈利的关键。
盈利的一个指标，就是在2017年实现月产2万辆。
结果呢？
到了2018年，Model 3的季度产能只有1542辆。
马斯克急得嘴上起泡，晚上睡在工厂督战，都搞不定，负责工程的Doug
Field引咎辞职，为了减少亏损，特斯拉裁员3000人。
更严重的是，华尔街分析师们开始对特斯拉盈利期望变得怀疑，下调了特斯拉的信用评级，这时候特斯拉还欠着100亿债务呢。
如果没人愿意投资了，特斯拉面临的只有资金链断裂，破产或者被收购。
马斯克现在回忆，当时是“一只脚深陷地狱”。
结果万万没想到，中国救了特斯拉。
中国用了11个月的时间建成了特斯拉上海超级工厂，投产当月就生产了4万辆！
到了第二年，又提升到了6.5万辆。
交付能力上来了，华尔街的分析师们重新给出高评级，股价上涨，投资人纷至沓来，特斯拉这才活了下来。
为啥特斯拉在美国生产慢，到了中国就快了？
很大一个因素就是中国拥有完整的工业体系和产业链，只要特斯拉提要求，给技术，中国就能生产出来。
特斯拉来中国的副产品，就是带动了整个中国的新能源汽车产业链，最终形成了庞大的供应商体系。
这个体系大到什么程度？
大到随便找个人，出一笔钱找几个设计师，中国的供应商都能帮他攒出一台新势力电动车。
最近越南在美国上市的那家电动车企就是如此。
这个全球最完整的制造业产业链，就好比一个武林高手的内功，内功不行，你哪怕剑法再精妙，也很容易被打败。
但如果你内功深厚，无论你学什么功夫，都事半功倍。
第二是14亿人口的统一大市场。
中国是一个具有14亿多人口规模、120多万亿国内生产总值的庞大经济体，这些年对世界经济增长平均贡献率超过30%。
2022年，我国全社会固定资产投资和全社会消费零售额总额分别达到57万亿、44万亿左右；
城乡居民消费支出将近35万亿、实物商品进出口总额超过42万亿；
货物贸易出口国际市场份额接近15%，连续6年保持世界第一货物贸易国地位。
更恐怖的是，中国经济市场发展潜力巨大，居民消费率还不到30%，低于世界平均水平；
同时，民众追求高品质生活的需求空间广阔，对于高端、高品质、高附加值的产品需求不断增加。
这意味着什么？
意味着中国无论搞什么科技产业，都可以先在国内市场尝试，利用国内市场的盈利反哺研发推动技术升级迭代，最终推出在国际上具备竞争力的“王炸级”产品。
这就是中国统一大市场的底气，我们靠着国内市场就足以扶持这些产业成长起来，不需要求助于海外市场。
这一点非常关键，可以帮助企业迅速度过新手期成长壮大。
只要中国市场卷出来的选手，一旦进入国际市场，那就是大杀四方，垄断赛道。
中国新能源汽车出海有多猛，就不用说了吧？
第三是数据优势。
中国拥有庞大的人口基数，这一人口基数意味着，14亿人每天都在产生海量的数据。
这些数据来源多样，场景应用丰富，包括政府、企业、个人的数据，涵盖教育、医疗、金融、交通、公安等多个垂直领域。
这些数据量汇聚在政府政务云、互联网公司、运营商手中，是最宝贵的资源，特别是最近国家推动数字化转型，更多企业生产场景开始用数字化技术进行改造升级。
这些数据，在政府端，可以推动智慧政务、智慧医疗等领域的发展；
企业端，可以应用于工业互联网、自动化等；
对于个人数据，则可以通过脱敏处理后用于人工智能模型的训练。
这种海量的数据，碰上合适的风口，就能给数据的商业应用提供广阔的空间。
抖音在短短几年就赶超了BAT成为互联网企业一哥，就是因为这种数据优势。
所以，总结一下中美的护城河就是：
美国的优势是汇集了全球最优秀最顶尖的科研人才，并且有一个庞大的科研经费投入体系和金融市场给科研创新提供了强大的支撑。
中国优势是不但有全球最完整的制造业产业链，并且有14亿人口的统一大市场，还有海量丰富的应用场景和数据做支撑。
现在中美要搞脱钩断链，其实就是相互要补齐自己的短板——也就是向对手的长板学习。
但是，无论是中美，这个难度都很大。
先看美国。
美国要补短板就要另起炉灶搞制造业全产业链，要学习中国要丰富的C端（消费端）应用生态，但是这条路很难走。
一方面，美国资本化已经渗透到社会每一个角落，已经积重难返了。
最典型的，就是美国的制造业顶尖的波音公司。
波音公司为啥这些年总是出事？
就是因为波音早就不算实业公司了，而是一家金融公司。
当年，波音在西雅图待得好好的，非要搬家。高管们觉得，凭啥华尔街坐在办公室里挣大钱，我就要辛辛苦苦呆在工厂里？
所以干脆把总部搬到了金融更发达的芝加哥，距离工程师团队2600公里，不用再听工程师们的聒噪了。
到了金融业发达的芝加哥之后，波音就成立了一家“波音金融公司”，对外开展贷款业务。
到了今天，波音的金融业务，已经成了波音内部最赚钱的业务，利润率达到了23%，而造飞机也不过10%。
尝到金融的甜头之后，波音开始了“轻资产化”。
开始以改革供应链的理由，把大量业务都外包出去，前一段飞机掉舱门事故的飞机的组装厂Spirit，其实一开始就是波音的工厂，后来独立出去了又承包了波音的业务而已。
业务外包后，效率的确更高了，成本也更低，利润率增加导致股价抬升，高管们分红个个眉开眼笑。
但问题在于，市值上去了，制造业基本的工程师文化却丢了，波音对供应商的质量管控能力直线下降。
很多时候，不是波音不想管，而是如果管了，不仅管不住，而且还会影响波音的股价。
波音的事故频发，就是因为资本只想玩“钱生钱”的游戏，不愿意老老实实搞制造业。
这才有了去工业化，才有了大量的上下游产业链消亡，这又反过来导致技术工人的断层。
反映在产品终端，就是制造业的水平越来越差，哪怕工业王冠上的明珠——客机也不例外。
在这种资本已经把控所有企业的大环境下，你去重振制造业、建设完整产业链？
那就必须重新“重资产化”，重新建设供应链，而且按照技术标准、施工标准、安全标准去制造每一架飞机。
这没错，但这必然影响机型的交付周期。
如果交付周期变长，年收益必然下跌，这意味着投资人和高层拿不到分红。
断人财路如杀人父母，资本才不愿意干这种事呢，哪怕这种事对美国有利也不干。
另一方面，美国要学习中国要丰富的C端（消费端）应用生态，就要把数字化基础设施建设搞起来。
这一点没问题，但问题在于，美国的数字化基础设施建设太落后了。
1969年美国人发明互联网的时候，中国人还在用100年前的电报，可如今呢？
中国高速光纤宽带入户已经基本上实现了全覆盖。而美国似乎只有25%的光纤入户。
2022年，中国5G基站数量达231.2万个，实现全国“市市通千兆”，“县县通5G”，“村村通宽带”。
美国呢？
5G基站数量只有10万个，根本没法和中国比。
现在知道为啥马斯克要搞星链了吧？
因为美国有大片大片的地方连网都不通！
其实这事也好解决，把活外包给华为和中兴，信不信分分钟给你建好？
但是，美国却因为政治因素排斥华为、中兴，拿着落后的设备搞数字化基础设施建设，效率很低。
不仅如此，美国要学习中国搞数字经济、移动支付，利益集团阻力也很大。
中国能搞主要原因是利益集团都是国企。
比如国有银行、国有电信运营商，这些国企在国家一声令下是必须讲政治，服从大局的。
美国那边却不行。
美国有着非常完善发达的信用卡和借记卡支付系统，这一业务是各个银行的核心业务之一，如果移动支付普及了，银行还怎么赚钱？
哪怕强大如苹果，Apple
Pay推广了也10年了，只有15%的美国人在用。
所以，利益集团通过资本游说将美国数字化转型死死压制，连移动支付都不允许，更别提工商业的数据共享了。
所以你看华为都开始用AI大模型采矿了，而美国的AI呢？
还是停留在聊天和画画阶段，为啥？
因为美国拿不到这些数据去训练AI啊！
还有，美国对TikTok垂涎三尺，核心原因就是抖音这个算法模型很NB。
是美国的科技力量搞不出抖音的算法模型吗？不是。
核心原因是抖音这个算法模型是靠着中国9亿人群的应用大数据喂出来的。
美国没有这些丰富的数据来训练喂养，就算是搞出同样的算法模型也没戏。
所以美国要学习中国搞应用生态是很难的，否则也不会明火执仗强抢TikTok。
甚至现在美国要搞电动车也举步维艰，主要原因还是燃油车企业、能源巨头的阻力，百万漕工衣食所系。
哪怕特斯拉这样的美国企业，美国政府也另眼相待，连召开关系新能源汽车补贴的政策研讨会，都不叫马斯克参加，气的马斯克在网上一通骂。
在中国，国家一声令下，国企汽车制造厂商反而是积极推动能源转型的主力，比如长安、广汽、北汽、上汽，都迅速开展了电动化转型。
这就是中国的体制优势，也是中国搞新技术转型应用，搞全产业链，搞丰富的应用生态的护城河。
再看中国。
中国要学习美国，搞科技创新这条路也很难走。
在科研创新领域，美国的优势是系统性的。
不但有全球最优秀最顶尖的科研人才，并且背后有一个非常发达的金融系统提供支撑。
这就导致科研人员搞任何科研创新，都能迅速获得资金估值与支持，甚至科研人员搞公益性的科研创新，也能获得资金的支持。
比如现在红极一时搞出ChatGPT的企业一开始就是定义为公益企业，就这种明确的公益定位，也能获得大量的资金支持。
我们能想象在中国，一个科研人员说我有一个公益性的科研创新思路，会有人或者企业给资金支持吗？
真的很难啊！
正因为中国金融市场不发达，市场上就那么多钱，都想赚快钱，谁会给风险很大的基础研究做投资？
所以，中国要靠金融市场去维持科研与理论创新是行不通的。
那怎么办呢？
现在中国的玩法是，美国证明能跑通的路子，我们用举国体制砸资金砸人力再配套我们的市场机制都能搞出来。
比如过去的两弹一星，现在的光刻机、芯片、大飞机都是如此。
但是对于无人区的科技与理论的创新，中国就只能交给高校做。
一方面高校有比较完善的实验条件和人才力量，另一方面高校有国家科研经费作保障。
但问题在于，高校科研模式受学阀影响很大。
啥叫学阀？
它有点像门阀，是以自身学术水平为资本，以联系网为纽带，以受教育权利为手段，垄断了优质教育资源和高水平学校学历，凭借势力把持和垄断教育界、学术界的一帮人。
学阀在全世界其实都存在，表现不一。
在国外，有些专家利用其“权威”、“话语权”压制提出创新思路的科研新秀或者非本国科学家。
比如，1930年23岁的王淦昌留学柏林，提出了发现中子的实验，但被学阀导师否决。
2年后英国查德威克用同样的方法发现中子，并在1935年获得诺贝尔奖。
还有些教授利用职务便利，在自己学生的论文中加上自己亲属，有时候学生辛辛苦苦写一篇论文，结果挂的都是导师孩子的名字，让许多人敢怒不敢言。
比如2017年的时候，韩国就公布了首尔大学、延世大学、成均馆大学等29所高校中普遍存在的大学教授将初高中的学生列为了学术论文的著作者。
比如，有的评判科研深造的条件，不是科研水平，而是“圈子”。
你是圈子的人，就能拿到“推荐信”，不是圈子的人，学术水平再高也白搭。
在学阀统治下，科研经费被浪费、科研新秀无法出头、创新思路被否决、新的发明创造被冒名掠夺，以上现象层出不穷。
所以，学阀已经成为了全球科研的最大阻力之一了。
这些问题，在中国同样存在。
中国要想破除学阀化，就要对国内前沿科技的探索机制进行重大性改革，比如立项权、经费分配权、评审权等等。
但这种改革涉及的利益广，阻力也很大，所以目前我们的科研体系改革，还在逐步探索中。
这样来看，美国搞科研创新的护城河也不是我们随随便便短时间就可以突破的。
3 __ 未来
本来这个分工体系很稳定，但很快，可能就不稳定了。
原因在于，科技创新越来越难了。
人类的科技文明经历了最近一二百年的发展，已经进入了一个相对的平缓时期，重大的基础科学突破越来越少了。
这种情况虽然不像智子锁死地球科技那么玄乎，但不可否认的是，物理学已经很多年前没有更新了。
比如相对论是在上个世纪提出的，量子力学的建立也是在上个世纪，近些年新发现的引力波和黑洞，也不过是验证爱因斯坦相对论的预言罢了。
在基础科学没有进步的情况下，应用科学也很难发生什么革命性进步。
你看核聚变电站，哪怕已经取得了很大突破，但仍然处于一个“50年后商用”的状态。
哪怕是现在被炒得最热的AI，也是炒作的成分大于实际成分，并不是来源于基础科学的进步。
那么目前的中美博弈，核心关键还是看人类理论与科技能否有重大突破。
如果能，那么美国能继续保持领先优势，但是即便如此，中国也可以凭借自己的全产业链优势与丰富应用端生态保持跟随优势。
就比如开头的例子，信不信，如果中国星舰出来了，绝对会靠着成本优势压倒正版星舰？
如果美国迟迟不能在科研创新上搞出重大突破，等中国补齐短板（芯片、软件、光刻机、精密设备这些），美国就危险了。
这就是中国虽然有短板而且很难补上，却能不急不躁，而美国却特别焦虑的根本原因。
未来到底会怎样？
很多时候，改变的契机可能并不在政治家手中，而在科学家手中了。
