霸王别姬

将来我们不仅要照顾自己，还要给房屋养老了？新加坡是这么实施房屋养老金政策的_我的网站

A |     近日，在国务院新闻办公室举办的新闻发布会上，住房和城乡建设部副部长董建国宣布了一项重要举措：正积极探索并计划建立房屋体检、房屋养老金及房屋保险三项核心制度，旨在构建一个全面覆盖房屋全生命周期的安全管理长效机制。

B | 董建国部长进一步透露，目前上海等共计22个城市已被选定为这项创新制度的先行试点区域，中国推出的“房屋养老制度”如同一石激起千层浪，迅速成为全社会关注的焦点。

C | 这项旨在通过房屋体检、房屋养老金和房屋保险三项制度，构建全生命周期房屋安全管理长效机制的政策，无疑为解决房屋老化、维护资金短缺等问题提供了新思路。

D |     最近，科技圈和币圈的吃瓜群众们，都围在了一个名为Alpha Arena的AI斗兽场前。然而，面对这一新兴制度，民众既有期待也有疑虑。此时，我们也可以参考新加坡，新加坡一直以来也有类似的制度，让我们看看新加坡做了哪些举措，以及民众的响应如何。

E |                    这不是什么模拟演练，这是真金白银的AI炒币大赛。中国“房屋养老制度”的提出与背景 随着中国城市化进程的加速，大量房屋进入老化期，维修和更新成为亟待解决的问题。主办方nof1给六个当红AI大模型，包括通义千问Qwen、DeepSeek、Grok、GPT-5和Gemini 2.5 Pro，每个发了一万美金的本金，让它们在币圈这个真实赌场里比拼。

F | 传统的维修资金筹集方式往往难以满足需求，导致许多老旧房屋处于“带病运行”状态，给居民的生命财产安全带来隐患。

G |                    战况突出一个戏剧性。为此，中国政府提出了“房屋养老制度”，希望通过制度化的方式，为房屋的持续维护和安全管理提供稳定的资金来源。消息一出，民众们都表示不理解，很多网友发言：我自己都养不起自己了，连房子还需要我来养老吗？图片来源：小红书图片来源：小红书由于议论声太大，中国住建部的官网连夜发出好几项声明，来解读其实新政策不会给人民造成负担。具体而言，中国“房屋养老制度”包括房屋体检、房屋养老金和房屋保险三大支柱。被寄予厚望的GPT-5和Gemini不负众望，稳定发挥，直接亏成了韭菜本菜。它们在10到20倍杠杆的边缘疯狂试探，无论是GPT-5的连续做空，还是Gemini的高频换仓，结果我们都知道了，市场一波动，它们就一路俯冲向深渊。

H |                    真正的戏码在中国开源模型这边。

I | 01 房屋体检是对房屋进行全面检查，评估其安全性能和使用寿命；02 房屋养老金则是由个人账户和公共账户组成的专项资金，用于房屋的维修和更新；03 房屋保险则是为房屋提供风险保障，减轻因自然灾害、意外事故等造成的损失。新加坡“房屋养老”模式的深度剖析 新加坡，作为亚洲四小龙之一，其房屋管理和维护体系一直备受瞩目。

J | 在房屋养老方面，新加坡政府采取了一系列有效措施，确保房屋在整个生命周期内都能得到妥善保养和维修。

K | 以下是对新加坡“房屋养老”模式的深度剖析：01 政府组屋的全方位管理 新加坡政府组屋是新加坡住房政策的重要组成部分，约80%的人口居住在此类房屋中。政府组屋的保养和维修主要通过“服务与杂费”（S&CC）来实现。这笔费用类似于物业费，但涵盖范围更广，包括公共设施的保养和维修、垃圾处理、绿化维护等多个方面。政府通过财政补贴和专项基金等方式，确保“服务与杂费”的稳定来源，减轻居民负担。

L | 此外，新加坡建屋发展局（HDB）作为政府组屋的专门管理机构，全面负责公共住房的规划、建设和后续管理。

M | DeepSeek一度保持领先，没想到，通义千问Qwen上演了一出绝地反超的好戏。HDB不仅负责制定和执行房屋维修计划，还负责监督维修质量，确保房屋安全。通过HDB的专业化管理，新加坡政府组屋的维修和更新工作得以有序进行，为居民提供了安全、舒适的居住环境。在前期保持稳健之后，于10月23日上午正式超越DeepSeek，登顶第一。02 私人住宅的自主管理与政府支持 对于私人住宅，新加坡政府同样给予了高度关注。私人公寓和有地住宅（如排屋和别墅）是新加坡私人住宅的主要类型。

N | 这些房屋的保养和维修主要由业主自行负责，但政府也提供了必要的支持和指导。Qwen一直稳定在40%上的回报率，现在已飙到53%。                             有网友对这几天的战况做了个简单的线性回归，发现只有Qwen的斜率是稳中向上的，是真的稳。

o | 难怪Qwen的团队负责人Junyang Lin也在社交媒体上忍不住感叹，你应该永远对你的模型有强大的信念，人类实在是太蠢了。

p | 私人公寓的业主需要缴纳物业费和维修基金。                   但老实说，AI炒币这事儿，短期看就是玄学叠加大A和币圈的随机漫步。物业费用于公共设施的日常养护和小修小补，而维修基金则用于大修大补等专项维修。AI们可能只是运气好，或者运气差。                   如果说AI炒币的K线图还只是噪音，那么硅谷的真金白银和头部公司的技术选型，就是实打实的信号。                   就在AI炒币大赛激战正酣时，大洋彼岸的硅谷也传来了一个值得玩味的消息。为了确保维修基金的有效使用，新加坡政府制定了严格的监管措施，要求物业公司定期公布维修基金的使用情况，并接受业主的监督。                   Brian Chesky明确表示：我们未在生产环境中使用OpenAI最新模型，原因是……                    爱彼迎Airbnb的CEO Brian Chesky公开表示，他们公司正大量依赖阿里的Qwen模型。他坦言，因为它非常出色，而且又快又便宜。                   他甚至补了一句，他们虽然也用OpenAI的最新模型，但在实际生产中用得并不多，因为总有更快更便宜的替代方案。对于有地住宅的业主来说，虽然他们需要自行承担保养和维修的费用，但政府也提供了相关的指导和帮助。例如，政府会定期发布房屋维修指南和保养建议，帮助业主了解如何正确保养和维修房屋。同时，政府还鼓励业主加入房屋维修合作社等组织，通过集体采购和协商等方式降低维修成本。                   这事儿最有趣的地方在于，Chesky本人是OpenAI创始人山姆奥特曼Sam Altman的密友。03 完善的保险制度 除了上述措施外，新加坡还建立了完善的房屋保险制度。无论是政府组屋还是私人住宅的业主都可以选择购买房屋保险来降低因自然灾害、意外事故等造成的损失。政府鼓励业主购买房屋保险并提供一定的补贴或税收优惠以减轻业主的经济负担。好哥们当着全世界的面，不用自家兄弟的产品，反而选择了中国的开源模型。通过购买房屋保险业主可以在房屋受损时及时获得赔偿并尽快恢复居住条件。                   这一幕简直是硅谷版的真香定律现场。嘴上都是主义，心里全是生意。这也完美符合互联网产品的核心需求，谁又好又快又便宜，我就选谁。                   Chesky的真香并不是个例，硅谷的务实派们都在拥抱中国的开源模型。                   最近在当红播客All-in上，硅谷百亿俱乐部成员，著名投资人Chamath也上演了一出好戏。最后给大家提供一些关于试点政策的问题解答： 1. 房屋养老金制度是什么？ 答：房屋养老金制度是指为保障房屋全生命周期内的安全、正常使用及维修更新而设立的资金归集和管理机制。它主要包括房屋体检、房屋养老金（公共账户和个人账户）以及房屋保险三项内容，旨在构建长效的房屋安全管理机制。他当着白宫AI主管的面，公开倒戈中国模型。2. 房屋养老金业主需要直接出钱吗？ 答：房屋养老金制度中的公共账户部分，主要由公共资金筹集，不会直接增加业主的个人负担。而个人账户部分，实际上是现行的住房专项维修资金，这部分资金在购房时已由业主预缴，用于房屋共用部位和设施设备的维修更新。因此，从公共账户的角度看，业主不需要直接出钱。                   Chamath说，他的公司已经是亚马逊AI平台的前20大客户，但已经将大量工作需求转向了中国开源模型。3. 房屋养老金是房产税吗？ 答：不是。他的理由同样务实得可怕，中国模型性能确实够强，而且老实说，比美国的OpenAI和Anthropic便宜太多了。                   这位大佬可不是普通网红，他是Facebook的前高管，创造过将用户数从4500万增长到7亿的神话，那个你可能认识的人的好友添加功能，就是他和团队的创新。当这种硅谷食物链顶端的捕手，都开始用真金白银押注中国模型时，风向就已经变了。

q |                    Chamath在播客里明确表示，以DeepSeek、Kimi和Qwen为代表的中国开源模型，正在挑战美国闭源模型的领先地位。房屋养老金与房产税有本质区别。房产税是居民持有房屋不动产而需要缴纳的税收，主要用于支持城市建设和公共服务。而房屋养老金则是为房屋未来维护和修缮而设立的资金归集账户，用于确保房屋的安全和正常使用。4. 房屋养老金的钱从哪里来？ 答：房屋养老金的资金来源多样，主要包括以下几个方面：公共资金：如一定比例的土地出让金、财政补贴、维修资金增值收益等。

r |                    不只是商界，学术界也在用脚投票。业主缴存：即现行的住房专项维修资金，已预缴在个人账户中。比如哈佛艺术博物馆就把Qwen集成到了他们公开的AI探索工具里，用来给馆藏的老照片进行自动解说和数据补全，方便学者和公众检索。金融产品：通过创设配套金融产品，如债券、基金等，吸引社会资本参与。其他渠道：如住房公积金增值收益分配、原公房出售资金等。5. 为什么要建立房屋养老金制度？ 答：随着城市化进程的推进，大量房屋进入老化期，维修和更新需求日益迫切。

s | 然而，现有的住宅专项维修资金存在体量小、提取率低等问题，难以满足实际需求。因此，建立房屋养老金制度，旨在补齐短板，为房屋安全提供制度性兜底，确保居民住房的安全和舒适。全球各大高校也经常选择中国的开源模型进行科研实验。6. 房屋养老金制度有可借鉴的经验吗？ 答：是的。全球多个国家和地区在房屋养老金制度方面已有先行经验，如新加坡的“备用金”制度、美国的物业保险制度、英国的多元融资渠道等。                   这种趋势也被媒体捕捉到了。                   华盛顿邮报最近的分析文章标题一针见血，中国现在正在AI竞赛的这个关键部分领先美国。报道称，AI热潮始于美国，但中国公司在开源AI技术方面正悄悄超越美国对手。这些经验为我国建立房屋养老金制度提供了有益的参考和借鉴。去年，最好的开源模型大多来自美国。7. 房屋养老金制度如何实施？ 答：房屋养老金制度的实施需要政府、业主和社会各界的共同努力。具体步骤包括：立法保障：通过立法明确房屋养老金的管理、收缴和使用规则。

t | 而现在，它们都来自中国。                             在LMArena这个AI盲测竞技场上，来自阿里巴巴等中国公司的开源模型，评分已经高于OpenAI和Meta等美国公司。正如Hugging Face的政策负责人所说，阿里等中国公司发版频繁且质量高，这就是你建立用户基础的方式。建立机制：设立专门的机构或部门负责房屋养老金的归集、管理和使用。资金筹集：通过多元化渠道筹集资金，确保房屋养老金的稳定来源。监督监管：建立健全的监督监管机制，确保房屋养老金的透明、公正和有效使用。宣传教育：加强对房屋养老金制度的宣传和教育，提高业主和社会各界的认知度和参与度。                   9月阿里在云栖大会上连发7款模型，在HuggingFace的大模型榜单中，阿里通义开源模型不但夺下第一，而且在前十中位居七席，妥妥的中国模型在全球屠榜。                   这种疯狂迭代的速度，让一个高赞网友发出了灵魂感慨。                   他表示，感觉所有非中国的AI实验室都像消失了一样。8. 房屋养老金制度对业主有何影响？ 答：房屋养老金制度对业主的影响主要体现在以下几个方面：减轻负担：通过公共资金的投入，减轻业主在房屋维修更新方面的经济负担。谷歌、Meta、微软已经好几个月没有重大发布了。与此同时，深度求索、阿里巴巴等中国公司却在遍地开花，模型发布快得让人眼花缭乱。保障安全：确保房屋得到及时、有效的维修和更新，提高居住安全性和舒适度。提升价值：良好的房屋维护和管理有助于提升房屋的整体价值，为业主带来长期收益。                   好了，让我们再回到这个AI炒币大赛。                   如前所述，这个比赛目前还有很多槽点。

u | 增强信心：建立长效的房屋安全管理机制，增强业主对住房市场的信心和稳定性。直播这种形式更像是娱乐而不是正经研究，此外比赛周期也较短，System Prompt没有公开，而且币圈的波动本身就充满了巨大的随机性。                   但是，市场不在乎这个。吃瓜群众已经嗅到了金钱的味道，开始了一场轰轰烈烈的Vibe Investing（氛围投资or者叫玄学投资？）。                   Polymarket是一个去中心化版的博彩+数据预测市场，它允许用户用真实资金下注未来事件的结果。在Polymarket上，好事者已经为这场大赛开盘了。

v |                    这个盘口的标题简单直接，谁会是Alpha Arena AI交易大赛的赢家。                   你猜大家押谁最多？                    截至发稿，押注阿里巴巴Qwen的概率高达36%，稳居第一。DeepSeek以28%紧随其后。至于曾经的王者OpenAI，概率只有可怜的3%。                             要知道因为每个交易者都用真金白银投票，市场价格往往比民调更准。在过去的选举和政策事件中，Polymarket的预测曾多次领先传统民调。                   你看，吃瓜群众的钱包，和硅谷用脚投票的现实，在这一刻达成了惊人的统一。                   这场AI大赛最后的赢家是谁，悬念还会继续。但我们或许可以说，中国开源阵营已经取得了阶段性的胜利。

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Published on:18:32:19