最近一連串金融開放和改革措施，只有兩個可能的用意和後續：1）因爲外加因素而稍作嘗試，隨時準備收緊；2）全心推進，以做爲美國崩潰/衰退後直接接手部分金融霸權的準備。我的猜測是第二項；雖然這不是我個人的頭號選擇，但那是因爲我是外人，只能用公開歷史來做分析，沒有足夠的内部資訊來信任金融管理單位在能力、品德和智慧等方面的改進；如果高層把這件事當成重點政策來做，賦予頭等的關注、資源、人才、權限和監督，那麽其實是一個Reasonable合理（請注意，我沒有說“明智”）的決定。

中國有著全世界執行力遠遠最高的政府，在習近平10年整頓之後，更加是紀律嚴明，中央決定的重點政策似乎沒有失敗的道理，但是中共的體制、組織和原則有一個致命的軟肋，才讓我建議不要冒進；這個軟肋並不是什麽秘密，我的嘴皮都已經快說爛了，亦即學術管理。正是因爲學術管理的不足，才會有許多“學者”、“專家”被西方宣傳徹底洗腦，導致2009年宏觀經濟調控的過度和2017年對Trump戰略意圖的誤算。近年來，隨著習近平不斷出臺新的改革，部分毛病在被逐步甩脫的過程中，但在科技路綫選擇和資源分配上，沉厄依舊深重。

我一直是努力從淺顯、直接的角度出發，來討論中國在學術管理上的困難，不過我必須提醒大家，這個問題極深、極廣，並不只是假、大充斥的逆淘汰，或幾個利益山頭詐騙公款、虛耗國力而已。這些現象固然限制了自主研發的效率，大幅增加了產業升級、超趕先進國家的難度，從而壓低了無數從業人員的生活水準，但它們在邏輯上其實是另一個更基本的矛盾的體現，亦即當前中國學術管理哲學與理性治國理念之間的絕對抵觸。

中共自鄧小平開始的理性治國方針，最根本的原則之一是權力必須尊重科學和理性，而後者在實踐上往往來自專業意見。這個原則本身並沒有錯，但也同樣起自鄧小平，它被逐步誤解扭曲成爲權力必須尊重專業大佬，然後進一步演化成爲權力必須被賦予學閥。這樣的結論當然只有先假設科學成就等同人格智慧才能成立，但事實往往是徹底違反那個假設的：例如20世紀心理語言學Psycholinguistics的創始人之一Lila Gleitman的丈夫也曾有感而發：“Great scientists are often not great men.”（Lila的回答是：“Yeah. For instance, I’m not a great man.“ Henry Gleitman和老婆一樣，同是U Penn心理系的教授，雖然在學術成就上比不過Lila，幽默的程度卻差不多，例如下面這個有名的玩笑話”God must have loved the C students, because he made so many of them.“就出自其口）這還沒有考慮到中國的所謂一流科學家（”院士“），在國際上可能二流都算不上（參見高能所的領導名單；有些讀者或許覺得這麽說很不客氣，但我認爲對賣國求榮的人沒有什麽客氣可言）。

這些大佬在全世界都霸占了專業議題上的發言權，中國又多給了政治地位和管理職能，原本中國式龐大而强力官僚體系的良性制衡就只能來自科學和理性（包括反腐，這是爲什麽習近平的紀委對於采證的要求極爲嚴格），但這些學閥卻兼有政治權力和專業權威，不但在相關政策上擁有絕對、完全不受節制的決策權，而且可以利用政治能量來進一步提升專業聲望（例如通過中宣部來壓制批評論點和吹噓自己的成就，以及壟斷科研預算來做外國團隊負擔不起、卻無啥重要科學意義的實驗），再反過來用專業聲望來騙取更多的政治能量，如此無限循環；過程中還可以順便開些公司，藉著官媒的吹噓在股市收割韭菜，這是政治官僚想都不敢想的大筆外快來源。

我一再地說，政治的目標是公益的最大化，而其實踐的基礎則是理性和專業的態度。中共雖然是當前人類社會理性程度最高的政府，但這個把科學事實和專業權威混爲一談的邏輯謬誤，卻是一個極大的隱憂；如果不儘快修正，將政治上和科學上的話語權分開，那麽自私自利、竊國自肥的學閥必然只會越來越多、越來越離譜。我長期批評的幾個假未來科技，已經成爲十四五的重點投資對象，但這其實只是上述謬誤的必然結果，如果不從根治起，只會隨著中國科研層次的推進，而對國家人民造成越來越大的失血。正本清源，刻不容緩。

【後註一】這篇正文的内容，其實已經在我腦海中醖釀五六年了，但是因爲我在中美貿易戰、中歐宣傳戰、以及其他國内國外政策上，還有重要的意見必須表達，不能冒著被封殺的危險直指中國學術界腐敗的核心，就一直壓著不談。習近平最近的一波改革，才讓我放心：除了學術管理之外，中國的内外行政都已經步上正軌，那麽我終於有了效仿“在齊太史簡，在晉董狐筆”的底氣。畢竟我是台裔美籍，一輩子沒有去過大陸，這種實話我不説，還有誰敢説？原本想要上史東的節目來廣爲傳播，後來覺得他經營收費管道，不像我這樣爲了有博浪一擊的自由而始終不追求流量，所以決定不要連累人家。

【後註二】留言欄裏，有讀者引述中國學閥利益集團的宣傳稿，借用ACM Prize和Aaronson來為量子計算背書。因爲這個論點荒謬之處太多，我在回復的時候必須澄清許多事實背景，對不熟悉邏輯思辨的讀者（如果你沒有看出Aaronson原本就因爲量子計算而出名，反過來用他的論點來支持量子計算是Circular Logic，那麽你可能屬於這一類），反而可能引起誤解，以爲必須全盤接受我的描述才能推翻量子計算的地位，其實不然。這裏的真正關鍵，在於一個學術性的（亦即不在乎實用性的）ACM Prize夠不夠格立刻作爲中國科技發展藍圖，拿來決定五年計劃的頭號投資對象？獨立、客觀、深入的可行性和效費比論證該不該做，有沒有做？如果做了，那麽可用性還差8個數量級，以摩爾定律的速度尚且要花4、50年和幾百萬億美元，這個問題是怎麽解答的？有這個解答，爲什麽中國科技管理階層要深藏不露，受到質疑這麽多年，總是避重就輕、引述美國權威，就是不拿出自己的實據來反駁？

我在《常見的狡辯術》一文中曾指出，最常用的狡辯術是轉換話題。上面的例子中，中國學閥拿美國的學術獎來説事，就是轉換話題的狡辯，因爲這裏的重點話題是量子計算該不該作爲中國的頭號科研方向，而不是美國人認爲量子計算該不該投資。同樣的，每隔三、四個月，國内外主要媒體都會報導新的量子計算的“突破”，其吹噓的核心論點總是在某某無實際用途的特定程序上比傳統電腦快了多少倍，這也是轉換話題，因爲這裏的重點話題應該是量子計算距離實用（亦即破解密碼）還有多遠，而不是它能跑多少無用的程序。

【後註三，2022/01/21】博客自從早年試圖揭穿無實際價值的假基礎科研（例如大對撞機）和假未來科技（氫經濟、核聚變）等騙局一開始，就已經預期既得利益者所用的狡辯術會包含Straw Man Fallacy（另外樹靶、轉移話題），亦即假裝我的批評針對所有基礎科研和未來科技，所以博文一直都提供真正值得投資的正確方向作對照。不過量子計算因爲政治原因，一直到四個月前的這篇正文才讓我有說實話的餘裕，還來不及做出完整的論述，只簡單提起過AI是計算科目的合理研究方向之一，但其實芯片設計上還有更具顛覆性的可能突破，值得在此詳細討論。

積體電路内含高度集成的電晶體，而當代商業芯片（包括CPU、GPU、DRAM、Image Sensor等等）所用的電晶體，都基於同樣的CMOS設計，這是因爲CMOS有相對高速、低能耗的特點。然而經過50多年的Moore‘s Law發展，CMOS的潛力已接近被徹底挖掘殆盡，尤其是物理上的所謂Boltzmann Tyranny（電流每改變一個數量級，電壓必須變動至少0.06V，這只要是CMOS設計就無法在工程上避免），使得進一步減低能耗（以往主要靠減低電壓）極度困難，而當前半導體工業的最大主流卻正是繼續發展隨身輕便的消費產品，因此開發使用不同物理機制的電晶體結構，是在2030年代彎道超車的重要機遇，例如Intel剛剛宣佈將大力投入MESO技術（Magneto-Electric Spin-Orbit，參見《Intel looks beyond CMOS to MESO》）。我並不是專門鼓吹MESO：它也有一些先天缺陷，不一定能成功商業化，但全面探索可以替代CMOS的技術，卻是中國在未來十年扭轉半導體產業落後挨打局面的最佳契機，就像現在的電動車革命容許中國車企取代德日廠商那樣。

另一個值得趕緊全力投入的未來科技，剛好就和電動車有關：中國當前在電動車市場上的優勢，基本是過去十年成功扶持動力電池產業的結果，然而在電池之外，電動車還有其他的核心技術，其中最重要的是Power MOSFET；它已經成爲制約充電速度和效率的關鍵。在這方面，中方還處在國際第二梯隊的追趕狀態，剛要量產第二代的SiC，而歐日廠商已經開始批量供應第三代的GaN。同樣的，中方應該以全國之力，提早投入第四代Vertical GaN技術，以便在5-10年内彎道超車，領先普及kV級的動力電路。

和40年内絕無實用可能的量子計算相比，這些都是在10-15年之内必然能夠顛覆既有重要產業的新技術；科技部在中國面臨美方全面科技封鎖打壓的戰略挑戰下，一再忽略亟需投入的關鍵方向，反而把有限的資源浪費到毫無意義的空談上，實在是國家和人類社會的罪人。

【後註四，2024/01/05】多年前我在參與大對撞機論證的過程中，曾反復提到過去40年所有十億美元級別以上的高能物理“大科學”項目，無不嚴重超支原預算的數倍，後來美國新上的高能實驗計劃自然也不能免俗。最新的案例是Deep Underground Neutrino Experiment（DUNE，地下深處中微子實驗），由Fermilab和Stanford合作，2012年核准時預算為8.5億美元，2015年動工後立刻漲到12-18億，最新的預算是33-37億，但這排除了原計劃中的若干部件；如果照原設計完成，目前預估需50億。請注意，距離完工尚早，繼續漲價不只是可能，而且是必然。

【後註五，2024/09/09】根據Sabine Holssenfelder報導（參見《Cat Becomes Well-Cited Scholar With New Scam Method》），英美學術界出現了代爲發表論文然後批量製造引用（Citations）的一條龍服務，並且已經有一隻貓藉此成爲行業巨頭級的專家，這顯然是中國冗餘產能外溢到國外的成功新案例。

玩笑開完之後，我們必須面對幕後的嚴酷事實，亦即中國學術界已經成爲危害全人類的思想糞坑，科技部和教育部責無旁貸。

【後註六，2025/06/24】幾年前我在【後註三】提到當前實用的氮化鎵GaN元件都是水平式Lateral，亦即在其它晶體底襯上長一層薄薄的GaN，以致晶格不完全匹配，影響其發揮高帶隙High band gap、高臨界擊穿場强High critical electric-field strength的優勢，所以值得研發垂直式Vertical的GaN半導體。然而最近幾年另一個替代性技術發展得很快，也就是氧化鎵Ga2O3，它不但有更高的帶隙和臨界擊穿場强，而且可以如同單晶矽/硅/Silicon那樣用Czochralski process拉出晶圓、並接受摻雜Doping。當然氧化鎵也不完美，例如它的電導和熱導都極爲糟糕，此外全新的材料性質需要大量時間和人力去探索，不過到了2030年代它的確有可能在電力和微波等領域逐步取代硅化碳SiC和氮化鎵GaN，有興趣的讀者可以進一步參考這一篇IEEE的科普：《Gallium Oxide: The Supercharged Semiconductor》。

【後註七，2025/11/20】蟑螂效應（見到一隻代表還有千百隻未見）的又一次顯現：《大骗子成首席科学家，专利合作者包括校领导》。這個標題恰恰在當代中國有極高的普世適用性。

【後註八，2025/11/25】去年底，MIT發表了一篇超重磅論文（參見《Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation》），證明AI能夠加速材料科學研究達44%，震驚世界，不但登上全球媒體，作者也隨即出席國會聽證，引發美國政壇加速投資AI的討論和共識。很不幸的，整個研究被揭發為純粹的造假（參見科普《信任的代价：当最得意的门生，变成了最高明的骗子》）；更不幸的，作者不是中國的院士，否則不但不會被開除，還可以順滑地從第一個詐騙項目（例如漢芯、量子通信）轉進到下一輪（例如半導體大基金、量子計算）。

【後註九，2026/05/10】中國學術界假大空流行的危害，一直是博客討論的主軸議題之一。畢竟現代中國的進步太快，而且全民又都習慣於這個埋頭猛進的步調，所以發展方向的選擇尤為關鍵，否則盲目抄襲歐美舊路、或接受名人炒作，必然會被私利集團所利用、扭曲政策方向，從而引領國家一頭猛衝下懸崖、重蹈昂撒覆轍。這裏例如快樂教育、升學“減負”、醫療盈利化、假未來科技、金融創新和MBA經營哲學這些英美充分示範過的歪路，尚且在精英階層和大衆輿論中有不小的市場；學術腐敗問題中國原本就比國外更嚴重，又兼直指學閥精英的權利根基，更是改革的重中之重，戰略上亟待大決心、大毅力的刮骨療傷。然而正因爲學術腐敗病入膏肓，而專業壁壘又使得分辨好壞相對困難，所以改革的戰術必須循序漸進、穩扎穩打，博客因而一直强調應該從性質最惡劣、又有比較明確判別標準的打假著手做起。今天看到這條新聞（參見《比耿同学“连打”4位杰青更匪夷所思的，是学界心照不宣地纵容造假？》），覺得是正面的發展；學術是人類探索未來的尖兵和指南針，希望所有心懷公益的有識之士一同努力，清理學術敗類，為中國和人類的長治久安奠定堅實的根基。

【後註十，2026/07/30】多年前博客在【後註三】和【後註六】兩次舉Vertical GaN垂直式氮化鎵爲例，强調中方將科研資源集中浪費在核聚變發電和量子通信/計算等詐騙項目的後果，就是會在真正有用的新技術競爭上投入不足。現在復盤，發現光在美國就有至少兩家在2025年已經量產，亦即onsemi（提供700V和1200V電壓極限，參見《onsemi Unveils Vertical GaN Semiconductors》；傳統水平式氮化鎵，雖然有高效率/高頻率的優勢，但電壓上限在650V上下，超過此限就只能用SiC碳化硅，例如目前市面的800V、900V和1000V電動車電路，用的都是碳化硅芯片）和Power Integrations（提供1250V和1700V兩種規格；參見《The power GaN race: market growth, consolidation, and new entrants》），而中方我只找到華爲的學術論文（參見《1200 V Fully-Vertical GaN-on-Si Power MOSFETs》），似乎還未量產，電壓上限也只到1200V；即便有我所不知的其他產能，也不像是領先美國。垂直式氮化鎵原本是全新的賽道，不依賴如EUV光刻機那些被卡脖子的生產工具，而且最大應用正是中國如今已主宰的電動車行業，如果過去十幾年中國科研管理機構能把浪擲在詐騙項目（量子通信騙局有近15年的歷史！）的幾千、幾萬億元轉投在這些真未來科技項目，在稱職肯幹的機構如華爲的主導下，以中國產業研發效率之高，對比美國工業能力的空心化，有充分理由相信會早已遙遙領先、甚至獨占市場。騙子、學閥和庸官誤國誤民，讓有識者無比痛心！

【後註十一，2026/08/18】被中科大詐騙集團豢養袁嵐峰做爲牧羊犬驅趕在前的傻羊小粉紅們，基本全部都對【後註十】裏所討論、科研管理失誤所帶來的科技競爭失利毫無所知，但這些因被量子通信和量子計算搶占資源而落後美國的關鍵產業新技術其實俯拾皆是、不可勝數。上周末nVIDIA公佈最新的CPO芯片（Co-packaged Optics片上互連硅光，參見《Revolutionizing Networking for the Era of Agentic AI》）又是一例；這同樣用不上被嚴格制裁的EUV光刻機，同樣對提升關鍵前沿產業（前次是電力系統，這裏是AI計算集群）的效率和競爭力至關重要。當前AI總算力的瓶頸有三：GPU/TPU芯片算力、HBM記憶芯片頻寬和機與機之間的通信頻寬，CPO就是針對最後一項的新世代技術，將原本獨立在伺服器尾端的激光收發單元（LPO，Linear Pluggable Optics；有關技術迭代的討論參見《CPO/硅光/LPO/OIO多种技术线路解析,行业有望迎来渗透率拐点》）集成到主機板上NPU旁邊，可以減低通信能耗0.5-1個數量級，因而對正面臨電力供應和散熱效率瓶頸的AI計算中心是絕對必需品。科研管理的頭號核心任務在於爲國家“選拔”適合突破未來5-10年的關鍵技術瓶頸的團隊、提前佈局投資、搶占競爭先手；科技部卻無視自身的本分工作，只看學閥的政治能量和分贓多少、不管實際研發回報，犧牲公益而圖利私人（對比監管高考卻主動安排為權貴作弊，用履歷表和推薦函全面取代客觀考評論證，教育主管單位顯然還不敢做到這個程度），實爲金融管理單位之外的另一大國賊窩點。