美國百年走錯路，誤以為可以引導中國成為西方一環，結果美國年輕人都去相信共產主義信社會主義。
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美國怎麼啦？國家方向的憂慮是由華籍學者提點，還登上了美國官媒報導，美國或出現信仰危機。「在對近100年的美中關係檢討中，美國政界有一種觀點認為，民主黨和共和黨政府都在對華政策上犯錯甚至是根本性錯誤。最近在台灣出版的《左禍百年中國國殤》一書中，夏威夷大學政治學教授周曉的一篇文章專門論述《美國對中國極權統治的錯誤認知》，其中分析了美國對毛澤東、鄧小平和中共極權主義的認知錯誤、為什麼會出現這種錯誤以及這些錯誤造成的嚴重後果。」
認真的體會周教授與《美國之音》的對談——她說，毛澤東現在儼然又成了美國新時尚，現在的美國年輕人裡面70%信共產主義信社會主義，自己的學生更高達80%。與此同時，「美國傳統價值觀，當初吸引她到美國並促使她選擇成為美國公民的東西正在消失」——其實，她應該把書名改為《左禍百年美國國殤》。
左禍，美國年輕人不再相信自由市場資本主義民主選舉的治理，反過來對中國社會主義現化化出現共嗚，原因是美國那一套百年體制造成1%的繁榮，而中國改革開放30年有成，推動99%共同富裕；最後，中國的1%屬於最富裕，但美國99%是貧窮，無怪乎美國人的信心動搖。
周教授最後說︰「我覺得美國要進行一種政治制度、憲政和全球價值的復興的認識的運動，只有把憲法、憲政和自由看得比別的東西要重，只有這樣子才能夠避免美國對中國的誤判，這樣才能認識到共產主義、社會主義會給人帶來災難和失去自由的危險。」看來熟口熟面，還以為這是中國「維新運動」梁啟超等推動的變法運動，要把美國的民主專制資本主義推翻。一笑。
美國要復興有待百年之後，現階段，美國不會改弦易轍走中國成功之路，事關美國與中國的差距很大，美國幾時可以出現美版「毛澤東」、「鄧小平」和「習近平」？這一段從農民貧國，發展到經濟改革開放，繼而成功推出中國式現代化，過程剛好100年，可是今天美國主流意見還認為中國是走錯路，毛澤東和習近平都被美國稱為「極權統治者」，但美國年輕人已經反思美式獨裁才最可怕，1:99噃，你估講笑呀，滿清王朝腐敗都未達到美國這個新高度。
美國「左禍」同時發生在科技領域，「全球五大芯片製造商上季營收超過40%來自中國客戶，其中美國的科林研發（Lam Research）近一半銷售收入來自中國。《日經亞洲》報導，美國科技四巨頭（高通、英特爾、特斯拉、蘋果）去年的中國收入，分別為62%、27%、22%和18%。」可是美國商務部長雷蒙多就是為「左」而要求美國企業統統放棄。這又是超過文化大革命「左」的新高度。
資料補充︰國殤源自屈原《九歌》其中一篇，這是追悼楚國陣亡士卒的輓詩。通篇悲壯而無奈，也許很配合美國一時找不到出路，對華打壓致令犧牲過度的鬱結處境。
深藍
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中國AI以「大數據」工程的成效而取得優勢，俄羅斯專家最新分析，美國在其他領域即使領先，也攔阻不了中國的科技超越。
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2018年，微軟創辦人蓋茲向CNN表示︰「中國AI發展迅速，但中國不能在AI超越美國，中國始終是第二名。」曾任職微軟、蘋果、Google高層的AI專家李開復馬上反駁︰「中國AI 2020年可望超過美國。」到了2020年，有人出來見證——美國國防部前首席軟件官（Chief Software Officer）夏蘭（Nicolas Chaillan）接受《金融時報》訪問時，直指美國AI已輸給中國。——對中國AI優勢更加了解的是Google前主席施密特，2017年到中國考察，他率先提出︰「我預計，美國在2025年將再難以維持AI技術方面的領先地位，被中國反超前。」他卸任Google職務出任國防務部顧問，馬上向政府提出「不能讓中國AI領先美國——U.S. must do 'whatever it takes' to beat China on AI——美國必須不惜一切代價擊敗中國」的主張。
施密特找出中國最大的弱點是半導體技術，為了確保美國與中國在AI領域拉開至少兩代之外，他建議在芯片方面制裁中國，結果，施密特可能既失望又尷尬，中國不受芯片落後所束縛，AI發展關鍵原來在於大數據應用。
莫斯科國立國際關係大學最新分析報告《中國大數據戰略：治理改革、創新與全球競爭》，作者是莫斯科國立國際關係學院高級研究員杰尼索夫，他指出中國正在有序地走進「數據意識形態」的成熟方向，「也就是說，圍繞把數據用於經濟目的、公共管理目的，出現了一系列法律、法規和實踐。」
外行人大概不明白「數據意識形態」是什麼，中國工程院院士、阿里雲始創人王堅在他的2018年出版《在綫》指出，「大數據」不是「數據」，世界最大的數據庫與互聯網應用一點關係都沒有，例如歐洲核子研究組織的大型強子對撞機，每秒生產1PB（相等於2^50字節）的分析數據，全年要用4.5萬個儲存器儲存約35PB的數據，可是這麼「大」的數據，由於沒有通過「在綫」的應用，再「大」也沒有作用。
為什麼數據在綫才有價值，否則永遠是「樣本材料」？舉個例，學生到食堂吃飯買票，與刷餐卡就餐的意義完全不一樣，飯票只能知道學生用了多少錢的票，可是餐卡產生「數據」紀錄學吃過什麼，幾時就餐，於是食堂便知道學生們的最愛與不愛的選擇，食堂的高峰時間在哪，有那幾個「富二代」學生從不到食堂等等，如是者，便可供分析及建立模型以改進經營及校風管理。
中國有最多場景和應用，加上政府主導大數據戰略布局，在綫成為生活、工作、交易、服務的日常，社會對於數字化應用普及率冠於全球，用得多數據多，人工智能受惠這龐大的數據，於是變得更「聰明」更「精準」。大家平日北上消費消費購物交通，大概都感受到這份「數據意識型態」。
自2012年以來，國家相繼出合系列政策支援，企業也配合開展大數據在教育、健康、扶貧、旅遊，以及公共安全等民生領域，並取得很大成效，更重要凡是回饋到AI技術領域，推動科技進步。人工智能不是硬件、芯片說了算，最核心是能轉化成為人民的資產，矽谷的蓋茲、施密特，想必不能明白。
