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　　评论人：康拉德・马斯特森
、雷金纳德・米勒 　　维诺德・科斯拉是科斯拉风投的创始人，深耕创新领域 40 年 ，也是太阳微系统公司联合创始人。科斯拉风投是 OpenAI 的投资方 。 　　重大技术革命
，往往要求社会重新协商基础经济契约
。人工智能会显著降低创造同等 GDP 所需的劳动力。如果我们不能正视这一点，将会被动滑入混乱且低效的转型 ，而不是主动设计平稳的变革路径 。大量受访人群对 AI 心存恐惧
，并不意外
。 　　若要美国民众接纳人工智能，我们必须搭建稳固的社会安全网、保障核心公共服务 ，并着力守护新世界里人的价值。但政策保护的对象应当是人和转型过程，而非必然保护现有岗位 。人的价值
，不必依靠在智力比拼上胜过机器来证明
。与此同时，我们必须维持强有力的安全与防务能力 ，保持相对于其他 AI 大国对手的领先地位。 　　我是一名技术乐观主义者 。四十年来
，我投身并研究颠覆性创新，从微处理器 、互联网
、移动电话到大语言模型
。有一个判断我无比确信：AI 将完成当下人类所从事、具备经济价值工作中的至少 80% ，覆盖 80% 的岗位；换言之
，AI 会替代全部人类劳动的 64%。这场变革的到来速度，会快于华盛顿大多数人的预期 。 　　问题不在于大规模就业不足会发生在 2035 还是 2040 年。我粗略估算 ，届时就业不足或失业率会达到 30%–50%（估算误差区间很大）；真正关键的是：当这一天到来时
，我们是否已经准备好了一套连贯的政策框架，以及为受冲击人群搭建完善的安全网
。当然 ，在新世界里
，商品与服务产出会快速增长，也会催生许多下文所提及的新型优质岗位。30%–50% 这个数字本身并不重要 ，重要的是为高度多变 、动态变化的未来做好预案 。而眼下，我们没有任何方案
。现行美国税法诞生于这样一个时代：劳动收入可以合理分享经济增长成果
，资本需要激励。在那个年代，资本利得享受税收优惠具备一定合理性：资本积累拉动经济增长 ，进而创造就业 。2024 年美国 GDP 中
，约 15 万亿美元来自劳动创造
。 　　到 2035–2040 年，人工智能与机器人技术会大幅压缩这部分劳动收入占比 ，抬升资本回报、挤压劳动收入份额。这就要求税法改革
，从偏向资本转向扶持劳动者 。否则，我们会对最需要鼓励的人类劳动征收更高税率 ，同时变相补贴资本
。AI 天然有利于资本而非劳动力。当 AI 很可能造成大规模失业与就业不足
、推高资本收益时
，我们不能让劳动者在税制上处于劣势 。 　　面对 AI 及其可能带来的贫富分化，我们需要牺牲一部分资本主义效率或额外资本投入 ，以此缓解不平等、平息社会不满
。当下的资本主义并非公平竞争环境：资本税率低于劳动收入
，还有数百项面向特殊利益群体的税收减免。 　　我们追求公平的竞争环境，以及十年维度上财政收支平衡的公平政策 。传统劳动收入里相当一部分会被 AI 替代 ，但同时会被微型创业 、基础服务成本下降
、GDP 更快增长所替代或补充，最终带来物质极大丰富。我们需要足够资金
，在不增加财政赤字的前提下完成转型，保护被 AI 替代的劳动者
。这套方案需要足够简洁 ，并且具备落地的政治可行性 —— 前提是有人敢于提出。我建议采用收支平衡的税收转移方案
，提升政策接受度 。我认为，想要方案落地 ，需要获得 1 亿以上美国选民的支持（2024 年特朗普获得约 7700 万选票）
。2028 年大选之后
，美国应当在保持财政平衡的前提下，取消资本利得税优惠 ，将资本利得视同普通收入征税
，但要避免民主党一贯被诟病的 “增税并扩大支出” 的标签。在 AI 推高资本回报的时代，资本利得继续享受特殊优待 ，已经没有站得住脚的理论依据 。递延亏损抵扣、穿透式扣除 、遗产税基提升
、加速折旧、经营所得税收漏洞等一系列额外税收优惠
，进一步放大了对资本的倾斜
。简化税法 、堵住大量漏洞（包括只有富豪才能使用的复杂遗产筹划手段），十分必要。 　　当然 ，如果对高额遗产征收遗产税，可以产生数万亿美元税收
，主要影响富豪后代，但这并非本方案的必需选项 。大量税收优惠条款是游说团体与竞选献金催生的产物 ，保护本不需要扶持的资产持有者
，扭曲了真正的市场机制
。 　　批评者会以 “企业 + 股东双重征税
、通胀收益、锁定变现 、风险承担 ” 为由，主张维持资本利得优惠。但在 AI 大幅倾斜资本回报的大背景下 ，这些理由已经不足以支撑现行优惠政策 。这项提议并非史无前例：1986 年税制改革
，就取消了长期资本利得 60% 免税的优惠
。坦白说，我的大部分收入都来自资本利得 ，这项改革会对我个人产生显著影响。 　　资本主义的存续
，建立在民主许可之上 。我不希望选民群体中兴起的社会主义思潮，最终推翻资本主义。合理的资本利得豁免仍需保留：比如自住房的资本利得可设置合理免税额
、合法家族农场的收益豁免 ，这两类群体都是重要票仓
。这套改革每年大约可新增 4000 亿美元税收
，其中资本利得税增收约 3000 亿，取消各类特殊税收减免带来 1000 亿。 　　资产变现存在弹性：投资者可以推迟出售、调整收益兑现时间 ，或是使用其他税务筹划手段，因此政策需要配套措施堵住这类避税方式 。如果税收转移方案偏离收支平衡的幅度越大
，改革就需要越激进
。政策调整应当优先针对超额收益 、继承增值、经济租金的税收优惠；正常投资回报与真实经营成本放在最后调整，改革力度按需递增。新增税收收入应当优先用于补偿被 AI 冲击就业人群的收入损失 ，补偿额度取决于税收规模；剩余部分用于返还年收入 7.5 万美元以下
、缴纳联邦所得税的约 7500 万美国人（这部分人群规模与特朗普选民接近） 。约 40% 的资本利得由年收入超 1000 万美元群体获得
，公众很难同情这部分人继续享受优惠税率
。经过微调，这两项举措叠加取消富人税收抵扣 ，可以做到财政收支平衡。 　　将资本利得与普通收入同等征税
，并取消各类特殊税收优惠，根据初步测算 ，新增收入足以给受 AI 冲击的劳动者
，以及收入低于 7.5 万美元的低收入群体发放补贴 —— 当下，对 AI 的担忧已经成为重要社会议题 。这不是单纯的财富再分配 ，而是重新调整一套本就在向上转移财富的税法
。作为对比
，疫情大规模失业期间，延长福利支出每年大约耗资 2500 亿美元。这正是我们需要争取支持的选民群体 。 　　2030 年之后 ，如果 AI 负面冲击显著，美国可以考虑增设 AI 算力税、机器人替代人工收益税
，税率定为 20%
。我本身并不支持对创新征税。但如果 AI 系统性侵蚀工资税税基，一套精心设计的算力使用税 ，就成为合理的纠偏手段 。 　　算力税的具体形式 —— 无论是针对内部 / 外部模型 、计算芯片还是其他方式
，到 2030 年会更加清晰；并且只有在岗位替代效应非常明显时才落地。过去三年 AI 模型收入增速高达 200%–900%
。按照 ChatGPT 估算，如果 AI 快速普及 ，20% 算力税一年可带来上万亿美元收入；如果增长放缓
、对劳动力冲击更小
，则为数千亿美元级别。 　　对全部 AI 来源征收算力税，会抬升 AI 服务价格 ，但作为交换
，能够提升公众对 AI 的接受度 。税收收入优先用于失业与就业不足救济
。如果 AI 侵蚀工资税税基，我们至少应当对造成岗位替代的主体征税 ，并把收益返还承受冲击的人群。后续如果失业、就业不足扩大
，AI 影响力与利润持续增长，算力税收入可以分配到更多用途 。预计到 2030 年 ，20% 税率的算力税每年可新增 1000–3000 亿美元，到 2035 年
，这笔用于 AI 社会补偿的资金池规模会进一步扩大
。 　　当前 AI 数据中心投资 —— 我预估到 2035 年规模在 4 万亿–8 万亿美元，而已公布的建设计划显示实际规模可能更高 —— 反映出投资者对推理业务收入的预期。假设五年内数据中心总收入为投入资本的 4–8 倍 ，数据中心资本每投入 1 美元
，产生收入后，20% 算力税对应的税收会超过 0.25 美元 。 　　由于诸多不确定性 ，上述测算必然存在模糊性
。如果 AI 算力税收入低于预期
，岗位替代所需补偿资金也相应减少；反之，如果收入更高 ，则补偿资金更充足。如果 1 亿选民接纳 AI
，美国数据中心投资的风险也会下降 。 　　2030 年起，美国应当依托近乎免费的专家智能 ，为所有人提供基础民生服务
。无论政府是否推动
，AI 都能实现这一点；区别只在于政府是否加速落地。我建议，政府 AI 服务采用公开采购 、可量化成效
、服务商竞争、利益冲突防范的机制 。 　　联邦可推出一项计划 ，提供全天候虚拟基础诊疗 、多专科医疗
、心理健康服务、慢性病管理；面向 K-12 基础教育与大学的个性化 AI 辅导；AI 政务办理以及法律援助。预计到 2030 年，人均每月只需少量算力成本
，就能提供优于当下的公共服务，而总支出远低于现有同类项目
。 　　这套基础医疗与教育服务 ，应当对全民近乎免费。当专业知识几乎零成本
，有钱聘请医生 、家教
、律师带来的财富优势就会瓦解 。没有任何传统再分配方案能实现这种程度的平等
。近乎免费地提供 AI 公共服务，会大幅降低后续医疗、教育开支 ，整体总成本甚至可能为负。我预计到 2035 年经济会进入通缩
，生活成本进一步下降 。 　　2028 年，一位有魄力的总统候选人可以采纳这套收支平衡的竞选纲领：加速 AI 发展 、巩固美国 AI 竞争力 ，惠及大多数美国人
，依靠完善安全网安抚充满焦虑的选民群体
。在 2030–2035 年间，我们有望每年积累上万亿美元资金缓冲 AI 冲击 ，同时拥有低成本基础公共服务
，提升民生可负担性。 　　把 AI 普惠落到实处：普惠 AI 医疗、AI 教育
、AI 交通等等，会让 AI 获得更广泛认可 。反之 ，如果与社会主义阵营对抗，对方用就业保护政策阻碍 AI 转型
，美国就会输掉 AI 竞赛，也错失让民众享受高水平公共服务的机会
。 　　AI 将创造巨大企业财富 ，核心问题是谁拥有这些财富。设立主权基金
，持有 AI 企业股权，能让每一位美国人都成为资本所有者 ，而不是 AI 经济的旁观者 。不过主权基金的设立
，可以根据 AI 长期影响再做决策
。 　　很多人，尤其是经济学家 ，会对文中具体估算提出质疑。但本文的核心是方向性判断
，并不依赖精确数字；在这场巨变时代，数字精度并非关键 。我主张先搭建一套连贯的初始政策框架。我们要明白 ，这些政策不是一成不变的一次性方案
，2028、2030 、2035 年乃至之后，随着认知加深
、估算优化 ，都需要调整，甚至大幅修订
。因此不能等到为时已晚
，或是民众因为无约束的资本与 AI 催生恐惧，最终选出倾向社会主义的政府。 　　再次强调 ，资本主义依靠民主许可才得以存续
，如今它正面临风险 。我主张私营主体继续掌控企业与服务，政府按需管控转型带来的冲击
。 　　常有人问我：人们之后做什么？关于新增就业：AI 会让普通人轻松成为微型创业者。我预计到 2035 年 ，数千万美国人可以通过微型创业重新就业 。他们无需掌握金融、法律 、税务等专业知识
，AI 全程提供支持，人们可以发挥自己独特的天赋与技能：木雕
、研究、写作 、团体或个人体育运动
、音乐、绘画 、陶艺
、烹饪、珠宝 、定制家具、实体艺术
、收藏品、娱乐 、定制时装
、育儿、儿童教育 、遛狗
、烘焙、陶瓷 、导游
、造型师、园艺 、现场演出
、个人表演、和消费者共创 ，以及其他以人为核心的事业
。 　　什么东西会拥有价值？ 人的原生属性：这件作品 / 服务由特定的人亲手创作或提供； 实体载体：食物 、作物、实物制品在现实世界被制作
、交付； 现场在场感：消费者和真人互动； 品味与声誉：创作者在海量选择中充当可信筛选者； 社群归属感：购买商品
，获得身份与社交联结，而不只是一件物品。 　　可以想象下一代融合 Etsy、Shopify 、Patreon
、Rblox、Substack 与按需微型工厂的平台 ，专为单人或少数人创业打造
，完全不同于财富 500 强企业的格子间 、流水线工人
、田间劳作这类我称之为 “生存奴役型岗位
” 。 　　AI 工具可以大幅降低微型创业门槛，让拥有专项技能的美国人自己当老板
。此外 ，照护老人与儿童会吸纳大量人力，并且出于人类偏好持续存在。人类会为彼此提供带有温度的照护服务
，尤其是家庭内部 。智力精英的价值权重会下降，人的主观偏好会变得更加重要
。 　　相比纯粹实用功能 ，带有人类温度的服务更受重视
，由微型创业者供给。充满人文属性、手工质感的产品与服务，价值内核无法被 AI 替代 ，AI 只作为辅助 。当 AI 满足基础需求
，人类不再被迫为生存劳作，而是自由追逐自身向往。人类劳动与创造会重新获得价值 ，人们会偏好人造产品与人提供的服务
，催生更多微型创业机会
。地位 、社会资本
、声誉、竞争 、关爱
、对技艺精通的追求，将成为人类奋斗的目标。 　　在我看来 ，当下半数岗位属于 “生存奴役”—— 一种为赚取收入而自愿受困的新型劳作 。农场工人在烈日下弯腰劳作
，日复一日持续三十年；流水线工人日复一日安装汽车轮胎，一干就是四十年直到腰伤垮掉
。这些工作毫无尊严。强制性、单调乏味 、易受伤、缺乏保障
、没有选择权的屈辱感会逐步消退 ，人们可以自由选择想做的事，而不只是为活下去而工作 。 　　这类生存奴役型岗位在美国就业市场占比很高
。在通缩环境下
，GDP 这类传统经济指标会失真：大量免费服务无法计入统计，商品服务持续增加 ，但居民个人收入未必增长。社会会更加平等
，所有美国人的基础生活标准得到提升，政府保障基础服务 ，同时依然会存在少数高财富群体 。 　　企业依旧提供基础设施与核心产品
，但相比今天，更大一部分消费价值 ，将由 1–5 人规模的小型个体经营者创造
。当然
，格子间办公室岗位依然会保留，留给愿意从事这类工作的人。 　　总而言之 ，这套方案只需要对现有制度与行政体系做可控的调整 。用适配 2030 年代、为重塑美国而设计的新税法
，替换诞生于上世纪 50 年代的旧税法，能够争取到足够多出于自身利益考量的选民支持
。资本主义依靠民主许可运行 ，上亿民众可以从 AI 近乎免费的公共服务 、物价下行
、通缩环境中获益，还能依靠专项基金缓冲收入冲击；只要这部分群体支持
，方案就能落地。 　　并非所有物价都会通缩：住房，还有食品 ，可能会占用居民收入更大比重
，需要单独应对，尤其针对收入后 50% 群体 。再次强调 ，资本利得税改革方案必须保持财政收支平衡
，才能获得政治支持。这套测算不是数字巧合，能否争取足够选民 ，决定政策能否落地
。 　　转型
，尤其是快速转型，注定艰难。但我们会拥有充足资源帮扶受负面影响的人群 。想要维持公众对 AI 的支持 ，就必须给予民众安全感
，让他们切实分享 AI 红利
。另一条路就是不作为，看着一个深陷大规模结构性失业的民主社会 ，最终认定资本主义本身就是病根。历史不会给这个结局好评 。

随着国产手术机器人技术突破叠加产业政策加码共振，国产手术机器人进入商业化落地的快速发展期
。建议关注具备多赛道布局能力、海外市场持续兑现的平台型龙头企业；建议关注具备差异化创新能力的成长型企业。机器人辅助外科手术优势显著
，国产手术机器人发展潜力较大 。手术机器人凭借其操作精准 、稳定且可重复性强的优势，显著提升微创手术临床获益 ，有望驱动其临床渗透率快速提升
。据弗若斯特沙利文报告显示
，全球手术机器人市场规模预计从2026年的328.0亿美元增长至2030年的631.2亿美元，复合增长率为17.8%。国产手术机器人有望凭借技术突破
、政策支持与庞大的临床需求 ，在进口替代和全球化进程中释放较大发展潜力 。2026年中国手术机器人市场规模为224.5亿元
，预计2030年达到708.5亿元，复合增长率为33.3% ，国产手术机器人市场有望持续高速增长
。腔镜和骨科手术机器人进展领先
，国内市场增长可期。细分市场来看，腔镜与骨科赛道凭借广泛的临床应用和清晰的商业化路径 ，发展较为成熟 。腔镜手术机器人市场方面
，中国腔镜手术机器人市场渗透率相较美国市场明显偏低，2024年国内机器人辅助腔镜手术渗透率仅为0.7% ，提升空间较大。目前，达芬奇手术系统是全球腔镜手术机器人市场的主要产品
，截至2024年底全球装机量占比约58.6%，随着国产腔镜手术机器人陆续获批 ，有望加速进口替代
。中国多孔腔镜手术机器人装机量由2019年的134台增至2024年的502台
，年复合增长率为30.2%，国产机器人装机量快速提升。据灼识咨询数据显示 ，国内骨科手术机器人市场呈现差异化竞争格局：在脊柱/创伤领域
，市场高度集中于头部企业，天智航、美敦力及捷迈邦美三家装机量合计占比达98% ，其中天智航以约87%的装机份额占据绝对领先地位；在关节置换领域
，史赛克凭借其MAKO系统占据绝大部分市场份额 。随着国产厂商技术持续突破及更多创新产品获批上市，有望加速进口替代进程 ，推动国产手术机器人市场份额提升
。技术突破叠加政策共振
，国产手术机器人企业加速突围。技术突破叠加产业政策共振，手术机器人行业进入快速发展期 。从产业链看 ，上游核心零部件（减速器 、控制器以及传感器）技术壁垒最高，当前仍存在进口依赖
，未来聚焦核心零部件技术突破情况；中游整机环节，在政策加持下 ，微创机器人
、天智航、威高 、精锋医疗等国产品牌快速崛起
，多款腔镜及骨科机器人已获批上市，正加速突围；下游应用场景以医疗机构为主 ，逐步从大三甲医院向二级医院及基层市场逐步渗透
。政策层面
，自2015年以来国家持续加码产业扶持，2026年1月新出台的医保立项指南解决了手术机器人“怎么收费 ”的核心痛点 ，并同步设立远程手术收费项目
，有望加速机器人在各级医院的临床渗透。1 机器人赋能外科手术，手术机器人行业成长空间较大 1.1 手术机器人赋能外科新纪元 ，专科化趋势明显 手术机器人即外科医生能够通过远程控制
，并通过微小切口精准操作进入患者体内的手术器械，从 而辅助外科医生进行用于微创手术的精密操作型机器人 。由于手术机器人的操作精度高
、操作稳定 且可重复性强 ，其为患者带来较大的临床利益
。相较于传统的外科手术，手术机器人能通过高分辨 率的三维立体视觉以及设备自由度
，于狭窄封闭的手术空间内提供超高清的视觉系统，且手术机器 人拥有定位导航、灵活移动及精准操作的能力 ，能在一定程度上提升手术效果。 腔镜与骨科机器人较为成熟
，行业专科化趋势明显 。当前，中国发展最为成熟的手术机器人为腔镜 手术机器人与骨科手术机器人
。未来 ，手术机器人将呈现专科化发展趋势
，多款新兴外科机器人正 处于研发阶段，如：经口腔手术机器人 、前列腺增生手术机器人与人工耳蜗植入手术机器人。1.2 手术机器人全球演进加速 ，国产替代蓄势破局 全球手术机器人的发展可追溯至1985年
，工业机器人PUMA560首次被应用于神经外科活检，开启 了机器人与医学融合的新时代 。手术机器人自初始较为笨拙的机械结构 ，转变得灵巧智能
，未来随 着手术机器人行业的继续发展，有望进一步减轻医疗负担。相较于欧美等发达国家 ，中国的手术机 器人起步较晚
。2010年，中国首台自主知识产权的骨科手术机器人诞生
，适用于长骨骨折的手术处 理。2010年后，受国家政策支持 ，中国各大高校、研究所及企业皆加大了对手术机器人的研发力度 。 我国手术机器人产业经历了从无到有
，从国外引进逐步发展到自主创新研发，技术创新能力不断提 高 ，有望进一步实现国产替代
。1.3 手术机器人辅助外科手术操作精准度高
、操作稳定以及可重复性强 开放手术仍是目前主要的手术形式。开放手术通常需要在患者皮肤上切开大于5厘米的伤口以完成 手术
，这种手术形式通常会对伤口周围器官造成较大损害，容易在术中出现出血情况 ，且导致伤口 感染
，同时伴有较多的术后并发症，住院及康复时间也较长 ，导致住院费用增加 。20世纪80年代 出现微创手术
，传统微创手术采用内窥镜和数字影像技术，显示器所显示的二维图像可协助外科医 生在患者体内使用内窥镜器械
。尽管传统微创手术有不少优势且目前仍在腔镜手术使用中占据主导 地位 ，但仍存在以下缺点，包括但不限于：(i)传统微创手术中所使用器械与人手相比自由度较低； (ii)二维图像缺乏深度信息；(iii)手术时间较长且需要手术助手及其他手术团队成员提供更多支持； 以及(iv)无法避免手术时人手发抖的问题等。 手术机器人辅助外科手术可协助人类克服生理上的限制
，具有操作精准度高、操作稳定以及可重 复性强等特点，为微创手术患者带来了较大的临床效益 。此外 ，手术期间
，外科医生仅需全程保 持坐于电脑控制台前便可完成手术，在减轻手术引起的疲劳的同时 ，也减少了术中医生所受到的 辐射伤害
。1.4 全球市场持续攀升
，国产手术机器人加速进口替代 由于手术机器人的临床效益显著，同时各项关键技术取得突破 ，手术机器人的需求不断增长。加之 多种因素共同推动
，使得全球手术机器人市场规模持续快速增长 。据弗若斯特沙利文报告显示，2022 年 ，全球手术机器人市场规模为131.8亿美元
，2018-2022年的复合年增长率为22.5%
。预计全球整 体手术机器人市场规模将持续增长，于2026年和2030年将分别达到328.0亿美元和631.2亿美元 ， 2022-2026 年的复合年增长率为25.6%，2026-2030年的复合年增长率为17.8%。 国产手术机器人起步稍晚
，技术突破叠加价格优势有望加速进口替代 。随着近年来中国大数据技术 、 人工智能技术以及 5G 通信技术等的不断突破，本土厂商的手术机器人正迅速向微创化
、精准化、 智能化发展 ，使手术具有更安全 、更精准
、更高效的特点。国产手术机器人在人机交互、精准控制 等方面的技术逐步发展成熟
，且由于国内厂商在一定程度上更加熟悉国内医生的临床操作习惯，有 利于国内厂商设计出更加贴合医生使用习惯的手术机器人 ，将进一步推动国产手术机器人在下游市 场的普及与应用
。近年来
，中国政府在促进国产手术机器人实现进口替代方面颁布了多项鼓励支持 政策，且由于国产手术机器人相较于进口产品减少了运输费 、增值税等成本因素 ，占据较大价格优 势
，有利于国产手术机器人逐步实现进口替代。2022年中国整体手术机器人市场规模为44.7亿元， 2018-2022 年的复合年增长率为43.0% 。预计中国整体手术机器人市场规模将持续增长 ，于2026年 和2030 年将分别达到224.5 亿人民币和 708.5 亿人民币
，2022-2026 年的复合年增长率为 49.7%， 2026-2030 年的复合年增长率为33.3% ，国内医疗机器人市场有望持续快速增长
。2 腔镜和骨科手术机器人进展领先，国内市场增长可期 2.1 腔镜手术机器人：百亿市场蓄势待发
，国产加速破局 2.1.1 腔镜手术机器人应用较为广泛，国内手术渗透率提升空间较大此报告完整内容与行业资料合集 ，可扫码进入星球社群查看（报告来源：中银证券。本文仅供参考
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