美韩贸易协议被曝遇阻，美国不仅要求韩国提高投资金额，还希望提高现金占比。该协议的成败已然成为试金石，若谈崩，特朗普与数十个国家关税谈判也恐受挫。 据《华尔街日报》报道，特朗普政府与韩国达成的贸易协定正摇摇欲坠：美国商务部长霍华德·卢特尼克（Howard Lutnick）在谈判中态度强硬，而韩国部分官员私下向美国盟友表示，白宫正在“临时改变规则”。 据了解谈判情况的人士（包括一名韩国政府顾问）透露，卢特尼克近期与韩国官员沟通时提出，希望韩国在7月承诺向美国投入3500亿美元的基础上小幅增加金额，且最终总额需更接近日本承诺的5500亿美元。 部分知情人士（包括一名美国官员）表示，这位商务部长还私下告知韩国官员，特朗普政府希望韩国提供更多以现金形式而非贷款的资金支持。 美韩贸易协议的成败至关重要 特朗普政府与韩国的贸易协定能否落地，是衡量美国与数十个国家“关税谈判整体进展”的关键指标。在这些协议中，包括美韩协议在内的多项均为口头约定，并未签署正式文件。 这一现状导致美国与其部分关键贸易伙伴在“如何达成最终协议”的问题上存在巨大分歧。 一名白宫官员向《华尔街日报》表示，尽管美国正努力微调与韩国的协议，但政府并未提出“与已达成共识内容存在显著偏离”的要求。不过，该协议框架的完整细节尚未对外披露。 美国财政部发言人透露，周三在联合国大会期间，财政部长斯科特·贝森特（Scott Bessent）与韩国总统李在明（Lee Jae Myung）会面时重申，美韩两国拥有稳固的经济与安全合作关系。韩国一名高级官员表示，李在明在会面中表达了对“商业上合理的协议”的期待。 韩国的贸易协定之所以备受关注，是因为其条款与邻国日本的协议高度相似。日本与英国一道，是少数与美国签署了正式贸易协议的国家。作为美国的亲密盟友，且拥有美国海外最大军事基地，韩国被特朗普政府列为首批主要贸易谈判目标之一，其他目标还包括澳大利亚、印度、日本和英国。 但韩国官员在国内也面临着“不轻易让步”的巨大政治压力：本月，美国在佐治亚州现代汽车工厂开展移民突袭行动，逮捕了300多名韩国人，此事至今仍令韩国民众不满。目前，除一人外，所有被拘留的韩国人均已回国。 美国能否与韩国达成协议，或将为特朗普提供急需的动力，以推进与其他国家的谈判。但如果谈判陷入停滞，可能会减轻美国贸易伙伴的谈判压力——这些国家本就对美国提出的高额要价感到不满，且仍在等待特朗普拟议关税相关的法律问题明朗化。 7月底，特朗普曾表示，美国已同意将韩国的对等关税及汽车关税从拟议的25%降至15%。作为交换，韩国承诺向美国投资3500亿美元，并额外购买1000亿美元的美国能源产品。 特朗普当时在社交媒体上称，韩国投资所支持的项目将由他亲自选定，资金分配也将由其政府掌控。但他并未进一步透露协议结构的细节，而韩国官员几乎立刻对这一说法提出了异议。 美国坚持让韩国接受“日本式”协议 展开全文 知情人士称，卢特尼克及其他美国谈判代表一直在施压韩国，要求其签署一份“更贴近美日贸易协议”的文件，尤其是在“为换取关税减免而向美国承诺巨额投资”这一核心条款上。 本月早些时候，日本与美国签署谅解备忘录，其中约定日本将为美国投资项目划拨5500亿美元。由卢特尼克牵头的委员会将向特朗普推荐值得推进的项目，且在日本收回初始投资后，美国将获得每个投资项目90%的利润。 通过接受这些条款，日本面临的汽车关税自本月初开始从之前的27.5%降至15%——这使得日本成为少数从特朗普拟议的汽车关税中获得大幅减免的国家之一。 据一名知情人士透露，卢特尼克已明确表示，尽管韩国不太可能将投资金额大幅提升至日本5500亿美元的水平，但在他看来，韩国仍需接受“与日本协议中多数相同的条款”。卢特尼克不希望给外界留下“政府向韩国提供显著不同的协议结构”的印象，因为他担心此举可能会削弱美国与日本签署的协议——尽管该协议本身并不具备法律约束力。 负责与美国进行贸易谈判的韩国产业通商资源部发言人表示，卢特尼克从未要求韩国支付总计5500亿美元的资金，但该发言人拒绝进一步置评。 知情人士称，近日，韩国通过其驻华盛顿大使馆联系了美国的盟友，警告他们：在美韩双方已达成口头协议的情况下，特朗普政府仍在试图获取“最后时刻的让步”。 卢特尼克与韩国谈判对手的最新磋商，已于本月在纽约举行。 在近期与美国的谈判中，韩国一直试图明确“自身与日本不具可比性”。韩国强调，其经济规模（GDP约1.8万亿美元）仅为日本的五分之二。 此外，日本与美国签有货币互换协议，可在危机时获取美元；而韩国并无此类外汇安排，若要为3500亿美元的投资提供资金，可能需要变现美元储备——这一金额将占韩国当前美元储备的80%以上，可能使其在金融紧急情况下陷入脆弱境地。 包括李在明在内的韩国官员近期表示，接受美国的提议可能会引发韩国的金融危机。 卢特尼克也未排除“美韩贸易协议可能告吹”的可能性。本月接受CNBC采访时，他指出，李在明近期访问白宫期间，与特朗普并未就贸易问题进行太多公开讨论，原因是这位韩国领导人“没有签署那份文件”。 “细节决定成败，”卢特尼克表示，“韩国要么接受这份协议，要么缴纳关税——没有模糊地带。”返回搜狐，查看更多

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多