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csk9969
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csk9969
07-17
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@7297f30e:剛去看了一下官網,句句是中文,句句看不懂
$Faraday Future(FFIE)$
csk9969
07-17
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@606ed2a7:Trump trade!最後一個笑死,
$Meta Platforms(META)$
昨晚真的很努力的在撐着
csk9969
07-17
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@毕松林:
$英偉達(NVDA)$
算不算盤中回調?要不要抄底[開心]
csk9969
04-11
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@Tony_P:
$英偉達(NVDA)$
有關英偉達的價格 第一個因素在於是否認可AI革命,換言之也就是是否認可英偉達長線仍然沒到頂。我是認可的,我相信市場主流看法也是長期看好的,看看遠期的價外期權價格就很清楚了。當然,多數人的想法也不一定對,但這個涉及到對未來社會發展的基本認知,其實也很難改。總的來說,從這一層看,長期看多。 第二個因素在於宏觀經濟環境。實事求是的說,美國經濟目前已經不是軟着陸的問題了,而是防止經濟過熱的問題。美聯儲加息預期是板上釘釘的降低了,但這個問題的另一面其實是美國的實體經濟目前相當強勁,已經看不到任何的結構性問題跡象。因此,從這一層來看,短期看空,長期仍然是看多。 第三個因素是地緣政治,當前世界政治即使不穩定。但這個因素是不可控的,而且不僅僅影響英偉達,而是影響整個科技股。如果因爲這個捱打,那其實沒啥可冤枉的,除非你願意空倉或者清掉科技股。 第四個因素就是單純的技術面了,任何股票上漲都是買的比賣的多,經歷過前一段時間的虧損,讓我不得不考慮在經過了一季度的狂飆之後,大資金吃的夠飽,買入的意願遠沒有想象中的強, 這甚至已經不是價格多少的問題了,而是基於風險管控的角度,短期內爲什麼還要在英偉達上冒險呢?這可能是最近市場不斷縮量的另一個原因。 因此,英偉達股價的下一波衝刺需要足夠的刺激因素,現在能想得出來的也就只有Q1 Q2的業績了。這其實就又說回了第一個因素。 總結一下我的計劃,短期內減少操作,逢低加倉call 爲自己的認知買單
csk9969
04-11
,👍👍
@美股解毒师:這隻暴漲111%的妖股什麼來頭?
csk9969
2023-03-04
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为什么ChatGPT仿如十万个为什么回答机?
csk9969
2023-03-04
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csk9969
2023-03-04
[强]
AI梦渐行渐远?谷歌高管试图安抚人心,却令员工越来越混乱
csk9969
2023-01-25
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csk9969
2023-01-25
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特斯拉拟投36亿美元在内华达州建两家新工厂
csk9969
2023-01-25
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昨夜今晨 | 道指三连涨,微软绩后走高!纽交所大规模停牌,啥情况?
csk9969
2023-01-25
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csk9969
2023-01-25
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csk9969
2023-01-25
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马斯克又被欧盟警告:不处理好推特言论问题,就面临“制裁”
csk9969
2022-12-06
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第二個因素在於宏觀經濟環境。實事求是的說,美國經濟目前已經不是軟着陸的問題了,而是防止經濟過熱的問題。美聯儲加息預期是板上釘釘的降低了,但這個問題的另一面其實是美國的實體經濟目前相當強勁,已經看不到任何的結構性問題跡象。因此,從這一層來看,短期看空,長期仍然是看多。 第三個因素是地緣政治,當前世界政治即使不穩定。但這個因素是不可控的,而且不僅僅影響英偉達,而是影響整個科技股。如果因爲這個捱打,那其實沒啥可冤枉的,除非你願意空倉或者清掉科技股。 第四個因素就是單純的技術面了,任何股票上漲都是買的比賣的多,經歷過前一段時間的虧損,讓我不得不考慮在經過了一季度的狂飆之後,大資金吃的夠飽,買入的意願遠沒有想象中的強, 這甚至已經不是價格多少的問題了,而是基於風險管控的角度,短期內爲什麼還要在英偉達上冒險呢?這可能是最近市場不斷縮量的另一個原因。 因此,英偉達股價的下一波衝刺需要足夠的刺激因素,現在能想得出來的也就只有Q1 Q2的業績了。這其實就又說回了第一個因素。 總結一下我的計劃,短期內減少操作,逢低加倉call 爲自己的認知買單","text":"$英偉達(NVDA)$ 有關英偉達的價格 第一個因素在於是否認可AI革命,換言之也就是是否認可英偉達長線仍然沒到頂。我是認可的,我相信市場主流看法也是長期看好的,看看遠期的價外期權價格就很清楚了。當然,多數人的想法也不一定對,但這個涉及到對未來社會發展的基本認知,其實也很難改。總的來說,從這一層看,長期看多。 第二個因素在於宏觀經濟環境。實事求是的說,美國經濟目前已經不是軟着陸的問題了,而是防止經濟過熱的問題。美聯儲加息預期是板上釘釘的降低了,但這個問題的另一面其實是美國的實體經濟目前相當強勁,已經看不到任何的結構性問題跡象。因此,從這一層來看,短期看空,長期仍然是看多。 第三個因素是地緣政治,當前世界政治即使不穩定。但這個因素是不可控的,而且不僅僅影響英偉達,而是影響整個科技股。如果因爲這個捱打,那其實沒啥可冤枉的,除非你願意空倉或者清掉科技股。 第四個因素就是單純的技術面了,任何股票上漲都是買的比賣的多,經歷過前一段時間的虧損,讓我不得不考慮在經過了一季度的狂飆之後,大資金吃的夠飽,買入的意願遠沒有想象中的強, 這甚至已經不是價格多少的問題了,而是基於風險管控的角度,短期內爲什麼還要在英偉達上冒險呢?這可能是最近市場不斷縮量的另一個原因。 因此,英偉達股價的下一波衝刺需要足夠的刺激因素,現在能想得出來的也就只有Q1 Q2的業績了。這其實就又說回了第一個因素。 總結一下我的計劃,短期內減少操作,逢低加倉call 爲自己的認知買單","images":[],"top":1,"highlighted":2,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/293504008278024","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":366,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":293939109167224,"gmtCreate":1712793935626,"gmtModify":1712793938412,"author":{"id":"3566970947632746","authorId":"3566970947632746","name":"csk9969","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/fad187f77466d3721487e06a87b245dc","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3566970947632746","authorIdStr":"3566970947632746"},"themes":[],"htmlText":",👍👍","listText":",👍👍","text":",👍👍","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/293939109167224","repostId":"293407025635480","repostType":1,"repost":{"id":293407025635480,"gmtCreate":1712655979723,"gmtModify":1712794202126,"author":{"id":"3440721572920950","authorId":"3440721572920950","name":"美股解毒师","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/bbf0f514b8e5abb92266789b89f6e1e6","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3440721572920950","authorIdStr":"3440721572920950"},"themes":[],"title":"這隻暴漲111%的妖股什麼來頭?","htmlText":"<a 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爲何會有如此劇烈的價格波動?一般來說,封閉式基金通常不會有很大的波動,並不是因爲流動性好,恰恰是因爲而流動性不好,投資者不願意購買。因此,只要有夠熱門的話題,瞬間吸引了更多的投資者,就有可能炒作使得交易量攀升、價格波動。同時,封閉式基金的份額是固定且有限的,也無法像普通公司那樣說增發就增發,因此也從貨源上有限制。另外,這些未上市的公司,也就是DXYZ的底層資產價格很難確定,因爲它們不像二級市場公開交易的股票那樣每天都 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label=\"备注\">(由于)</span>判定一个低概率。</p><p><img src=\"https://img.huxiucdn.com/article/content/202303/04/080905358994.jpg?imageView2/2/w/1000/format/jpg/interlace/1/q/85\"/></p><p label=\"图片备注\">这个“神翻译”,显然就是缺少一个好的语言模型的结果。</p><p>那么,语言模型如何准确判断一个给定的句子真正出现的概率呢?机器要去读万卷书,使得它非常熟悉人类的语言,了解遣词造句的习惯。而这里的技术问题在于,我们如何设计一个算法或者程序来学习语言的模式,让机器“理解”人类的语言?</p><p>有一种简单的办法叫作“Bigram”,它的思路是<strong>,扫描所有的文档,统计每一个词,跟在它后面最常出现的词是什么。</strong>例如词语“我”,当机器扫描遍很多文档以后可能会发现,“我”后面出现“是”的频率是30%,出现“叫”的频率是20%,出现“想”的概率是30%,等等。而这个频率,就会作为机器判定这俩词一起出现的概率<span label=\"备注\">(联合概率)</span>。</p><p>假设语言中的词汇量为N,当机器完成学习以后,就会构建出一个N行N列的表格,每一行代表一个词row[i],每一列row[i][j]代表该词出现在词row[i]之后的概率。有了这个表格,机器就能完成语言模型的判定工作了。</p><p>我们给它一个句子:“我想你了”,在表格中假设“我”之后出现“想”的概率是30%,“想”之后出现“你”的概率是50%,“你”之后出现“了”的概率是10%,那“我想你了”这个句子整体出现的概率就是30%*50%*10%=0.015。通过这种方法,机器很容易能够判定前文例子中“鱿鱼”比“由于”出现的概率更高。</p><p>但是这个简单的方法也有许多问题。很多时候一个词接在另一个词之后的概率,<strong>不仅仅取决于那一个词,而是与前面的k个词一起,才决定了下一个出现的词的概率</strong><span label=\"备注\">(前面k个词里面有些可能并不重要)</span>。表格所存储也是一个问题,当k=2的时候,我们的表格已经是N*N大小了,<strong>随着k变大,表格会指数增大。此外,这种方法不能自动学习到同义词以泛化模型。</strong></p><p>其他构建语言模型的办法还包括手动创建一个知识库,记录名词与名词之间的关系,或者是对于该语言设计一套语法规则,这样可以淘汰掉语法上错误的句子。事实上,<strong>比较早期的自然语言处理方法的一大流派就是使用语言学,这样的方法需要大量的人工标注,也欠缺灵活性</strong><span label=\"备注\">(它无法从新的的文本中进行学习等)</span>。</p><p>于是,在数据越来越多的情况下,随着机器学习方法、算力等技术进一步发展,尤其在2010年代后,基于深度人工神经网络的方法成为主流。人们不再使用手工的语法规则或者简单的统计模型,而是通过<strong>深度神经网络</strong><span label=\"备注\">(注:此后我们使用“神经网络”一词来代指人工神经网络,而非生物上的神经网络,使用很多层的深度神经网络进行机器学习被称为“深度学习“)</span>让机器自动从<a href=\"https://laohu8.com/S/603138\">海量数据</a><span label=\"备注\">(自然语言的例子)</span>中学习语言中的上下文、词与词之间内在的关系。</p><p label=\"大标题\">前向传播神经网络<span label=\"备注\">(Feed-Forward Neural Network)</span></p><p>Yoshua Bengio<span label=\"备注\">(深度学习三巨头之一)</span> 2003年的论文<em>A Neural Probabilistic Language Model</em><sup>[<span label=\"备注\">1]</span></sup>,后来被广泛认为是早期使用神经网络来进行语言建模的经典工作。这篇论文一开篇便指出了Bigram等模型的两大问题:一是由于表格的指数增大,Bigram等模型没法考虑很长的上下文<span label=\"备注\">(最长有人做过用前面5个词来预测下一个词)</span>;二是没有学习到同义词以泛化语言理解能力。</p><p>为了解决些关键问题,这篇论文提出了一个两层的前向传播神经网络。这是一种比较简单的神经网络,远远没有后来的这些网络这么复杂,但是它揭示了使用神经网络在语言建模上的有效性。该模型的思路可以总结如下:</p><blockquote><ul><li><p>每一个词都有一个可以学习的词特征向量<span label=\"备注\">(word feature vector)</span>;</p></li><li><p>将一句话的联合概率用句中词的特征向量以及一层神经网络的参数来表示;</p></li><li><p>通过优化方法从数据中学习到上述的词特征向量以及网络的参数。</p></li></ul></blockquote><p>论文中给出了这样一个例子,在完成训练以后,<strong>模型应该很容易能够从句1泛化到一个新的未见过的句2。</strong></p><blockquote><p>句1:The cat is walking in the bedroom <span label=\"备注\">(猫在卧室里走)</span>;</p><p>句2:A dog was running in a room<span label=\"备注\"> (狗在房间里跑)</span>。</p></blockquote><p>因为经过大量的学习之后,<strong>“猫”和“狗”、“卧室”和“房间”、“走”和“跑”会具有比较接近的特征向量。</strong>因此,即使机器在训练集中从未见过句子2,它也会给该句子分配一个类似于句子1的联合概率,而特征向量中一点小的波动对最终的联合概率影响也会较小。</p><p>有趣的是,论文还专门提到他们为了训练一个这样的“大模型”<span label=\"备注\">(用现在的眼光看非常小)</span>,研究人员设计一个并行训练的算法,并且在40台CPU上训练了三周的时间。</p><p label=\"大标题\">Transformer:大模型的起源</p><p>随着深度学习和计算机算力的发展,更新的神经网络架构、更大的模型被提出,其中里程碑式工作是2017年<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>大脑<span label=\"备注\">(Google Brain)</span>的科学家提出的Transformer模型<span label=\"备注\"><sup label=\"备注\">[2]</sup>(与著名电影《变形金刚》同名)</span>,即chatGPT中的“T”。</p><p>通过引入“自注意力机制”<span label=\"备注\">(self-attention mechanism)</span>和“位置编码”<span label=\"备注\">(position encoding)</span>,<strong>Transformer能够学习到一个上下文中,应该给哪些词更多的“注意力”。</strong>如我们前文所说,当预测某个词的时候,上下文中不同词的分量、角色会不同,以下面的句子为例:</p><blockquote><p>The dog was running in a room because it was hungry. <span label=\"备注\">(狗在房间里跑,因为它饿了。)</span></p></blockquote><p>这里的it<span label=\"备注\">(它)</span>到底是指狗还是指房间呢?通过注意力机制,Transformer模型能够判定在该上下文中it和dog<span label=\"备注\">(狗)</span>的关联度高,而和room<span label=\"备注\">(房间)</span>的关联度低。具体的计算过程就是上下文中的每一个词的embedding<span label=\"备注\">(词向量)</span>都会与其他词的词向量做内积,而内积越小,则代表距离越小<span label=\"备注\">(关联度越大)</span>。宽泛来讲,Transformer模型能够根据上下文来对一个词进行更好地编码,<strong>即对于同样的一个词,它在不同的上下文中可以被赋予不同的编码</strong><span label=\"备注\">(含义)</span>。</p><p>自注意力机制的核心计算是内积,批量地看就是矩阵乘法,<strong>而矩阵乘法是一个可以高度并行的操作,这使得长距离依赖<span label=\"备注\">(很长的上下文)</span>能够高效地被计算。</strong>高度的并行化也使得模型更容易扩展<span label=\"备注\">(scalable)</span>,譬如在GPT-3等大模型中,模型能够考虑的上下文长达2048个词。</p><p>在上面的神翻译图中,假如我们用一个使用Transformer模型,机器则能在翻译“小心”的时候,也考虑前面的上下文“注意安全”,这个时候“小心”就会被翻译为“be careful not to”,而不是“be careful”。</p><p>有了这样一种强大、灵活、高效的语言建模方式,AI开始进入大模型时代。</p><p label=\"大标题\">大模型+预训练:更通用的<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a></p><p>Transformer模型掀起了一场人工智能的革命,后续不断有基于Transformer的新模型推出,如谷歌的BERT和OpenAI的GPT。<strong>对于习惯用谷歌搜索的同学,事实上你已经无数次地受益于Transformer技术了</strong><span label=\"备注\">(谷歌搜索会使用基于BERT的Transformer模型)</span>。而OpenAI在2018年推出的GPT<span label=\"备注\">(Generative Pre-trained Transformer)</span>就是chatGPT的前身。</p><p>尽管有了Transformer这样一种新的技术,自然语言处理还是保留着一种针对不同的语言任务<span label=\"备注\">(譬如问答、翻译)</span>训练不同的模型的惯例。简单来说,就是专业的模型干专业的事。</p><p>而2018年GPT的论文<em>Improving Language Understanding by Generative Pre-Training</em><span label=\"备注\"><sup label=\"备注\">[3]</sup></span>将机器智能的通用化推向了一个新的高度。研究人员得到结论,<strong>与其针对不同的语言任务训练不同的模型,不如先“预训练”一个通用的语言模型。</strong></p><p>这个模型不做任何具体的事情,<strong>它只负责对人类语言构建一个通用的理解,</strong>也就是我们上文说的语言模型,即判定一句给定的话,听起来是正常还是不正常。研究人员发现,一旦对模型进行了大规模预训练以后,后续只需要进行小幅度的“精调”<span label=\"备注\">(小规模的专项训练)</span>即可让预训练的模型来快速适应一个新的任务,并且效果比专门针对特定任务训练的模型还要好。</p><p>在后续发布的GPT二代<span label=\"备注\"><sup label=\"备注\">[4]</sup></span>和三代<span label=\"备注\"><sup label=\"备注\">[5]</sup></span>中<span label=\"备注\">(ChatGPT正是GPT-3针对“对话任务”精调后的版本)</span>,研究人员进一步提高模型的规模后<span label=\"备注\">(GPT-3有1750亿参数,在570亿数据集上完成了训练)</span>,近乎奇迹的事情发生了:GPT-3已经能够生成高度逼真的语句,甚至可以比人类更有文采。这种大规模的Transformer模型被称为“大语言模型”。</p><p>在GPT-3中,研究人员进一步改进了训练方式,称为“上下文中学习”,意思就是,<strong>只需要先进行大规模通用知识的预训练,然后做专项任务的时候直接现场学习!</strong>即给几个例子<span label=\"备注\">(上下文)</span>,机器就明白你说的什么意思,而且也能有相当不错的表现。至此,人工智能进一步迈向更通用的智能。</p><p label=\"大标题\">结语与未来的想象</p><p>ChatGPT和大语言模型也并非万能,它当前依然有各种问题——时不时会言之凿凿地给你一个并不正确的答案。<strong>这是因为它是一个基于概率分布的生成模型,</strong>它生成的文字是根据它的训练集和你的上下文来最大化概率地生成一个答案,所以天然无法保证所有时候的答案都是对的。尽管如此,GPT-3和ChatGPT已经朝通用智能迈出了一大步。</p><p>我们来畅想一下未来,现在的ChatGPT对世界的认知还主要只是来源于人类的语言文字,而人类认知世界的方式是多维的,语言文字只是一种形式,很多信息来源于图像、视频、乃至于味觉和嗅觉。</p><p><strong>未来的ChatGPT是否不仅仅是待在家里,而是会以机器人形式出现:</strong>以摄像头为眼、以扬声器为嘴、以机械为手足,走出家门,去看看这个世界,在物理世界中和人与自然交互,并得到反馈、修正它的认知。当机器人看遍了花草树木、山川河海、日出日落、人类的悲欢离合,它是否也能以某种方式表达出“情感”和“爱”?AI除了作为人类的助手,是否也能带给我们情感上的陪伴?</p><p>让我们拭目以待。</p><blockquote><p><span label=\"备注\">说明:chatGPT的核心技术还包括强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback)等,使得它给出的回答能够更加准确、友善,这些都是强化学习的结果。本文仅仅是浅显地介绍一些基础的语言模型背景,更多的学习资料可参阅参考文献。</span></p></blockquote><p><span label=\"备注\">参考文献</span></p><p><span label=\"备注\">[1] A Neural Probabilistic Language Model,https://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf</span></p><p><span label=\"备注\">[2] Attention Is All You Need, https://arxiv.org/abs/1706.03762</span></p><p><span label=\"备注\">[3] Improving Language Understanding by Generative Pre-Training,https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf</span></p><p><span label=\"备注\">[4] Language Models are Unsupervised Multitask Learners, https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf</span></p><p><span label=\"备注\">[5] Language Models are Few-Shot Learners, https://arxiv.org/abs/2005.14165</span></p><p><span label=\"备注\">本文来自微信公众号:</span><span>返朴 (ID:fanpu2019)</span><span>,作者:陈清扬,出品:中国科协科普部</span></p></body></html>","source":"highlight_huxiu","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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(ID:fanpu2019),出品:中国科协科普部,作者:陈清扬,题图来自:视觉中国OpenAI推出的聊天机器人ChatGPT在全球范围内成为讨论的焦点。基于强大的GPT模型构建的ChatGPT语言生成系统,拥有非凡的自然语言文本生成能力。经过大量语料库预训练后,它能够胜任各种自然语言处理任务,不仅能根据用户要求生成出十分逼真的文本,如论文、新闻稿、诗词、代码等,还能回答你几乎一切的问题——上知天文下知地理。为什么它会这么强大?本文将对ChatGPT背后的语言模型原理和发展历程做一个简单的介绍。语言建模:一个基础的任务chatGPT背后是一个强大的语言模型,语言模型是什么呢?举个例子,我们都用过输入法语音转文字,而语言中是有很多同音词的,譬如这家餐馆的爆炒鱿鱼真好吃!和这家餐馆的爆炒由于真好吃!机器如何根据语音来分辨到底说的是“鱿鱼”还是“由于”?这里就需要用到语言模型。语言模型的任务是,给定一个句子,判断该句子真正会出现的概率。一个好的语言模型,就会给第一句(鱿鱼)判定一个高概率,而给第二句(由于)判定一个低概率。这个“神翻译”,显然就是缺少一个好的语言模型的结果。那么,语言模型如何准确判断一个给定的句子真正出现的概率呢?机器要去读万卷书,使得它非常熟悉人类的语言,了解遣词造句的习惯。而这里的技术问题在于,我们如何设计一个算法或者程序来学习语言的模式,让机器“理解”人类的语言?有一种简单的办法叫作“Bigram”,它的思路是,扫描所有的文档,统计每一个词,跟在它后面最常出现的词是什么。例如词语“我”,当机器扫描遍很多文档以后可能会发现,“我”后面出现“是”的频率是30%,出现“叫”的频率是20%,出现“想”的概率是30%,等等。而这个频率,就会作为机器判定这俩词一起出现的概率(联合概率)。假设语言中的词汇量为N,当机器完成学习以后,就会构建出一个N行N列的表格,每一行代表一个词row[i],每一列row[i][j]代表该词出现在词row[i]之后的概率。有了这个表格,机器就能完成语言模型的判定工作了。我们给它一个句子:“我想你了”,在表格中假设“我”之后出现“想”的概率是30%,“想”之后出现“你”的概率是50%,“你”之后出现“了”的概率是10%,那“我想你了”这个句子整体出现的概率就是30%*50%*10%=0.015。通过这种方法,机器很容易能够判定前文例子中“鱿鱼”比“由于”出现的概率更高。但是这个简单的方法也有许多问题。很多时候一个词接在另一个词之后的概率,不仅仅取决于那一个词,而是与前面的k个词一起,才决定了下一个出现的词的概率(前面k个词里面有些可能并不重要)。表格所存储也是一个问题,当k=2的时候,我们的表格已经是N*N大小了,随着k变大,表格会指数增大。此外,这种方法不能自动学习到同义词以泛化模型。其他构建语言模型的办法还包括手动创建一个知识库,记录名词与名词之间的关系,或者是对于该语言设计一套语法规则,这样可以淘汰掉语法上错误的句子。事实上,比较早期的自然语言处理方法的一大流派就是使用语言学,这样的方法需要大量的人工标注,也欠缺灵活性(它无法从新的的文本中进行学习等)。于是,在数据越来越多的情况下,随着机器学习方法、算力等技术进一步发展,尤其在2010年代后,基于深度人工神经网络的方法成为主流。人们不再使用手工的语法规则或者简单的统计模型,而是通过深度神经网络(注:此后我们使用“神经网络”一词来代指人工神经网络,而非生物上的神经网络,使用很多层的深度神经网络进行机器学习被称为“深度学习“)让机器自动从海量数据(自然语言的例子)中学习语言中的上下文、词与词之间内在的关系。前向传播神经网络(Feed-Forward Neural Network)Yoshua Bengio(深度学习三巨头之一) 2003年的论文A Neural Probabilistic Language Model[1],后来被广泛认为是早期使用神经网络来进行语言建模的经典工作。这篇论文一开篇便指出了Bigram等模型的两大问题:一是由于表格的指数增大,Bigram等模型没法考虑很长的上下文(最长有人做过用前面5个词来预测下一个词);二是没有学习到同义词以泛化语言理解能力。为了解决些关键问题,这篇论文提出了一个两层的前向传播神经网络。这是一种比较简单的神经网络,远远没有后来的这些网络这么复杂,但是它揭示了使用神经网络在语言建模上的有效性。该模型的思路可以总结如下:每一个词都有一个可以学习的词特征向量(word feature vector);将一句话的联合概率用句中词的特征向量以及一层神经网络的参数来表示;通过优化方法从数据中学习到上述的词特征向量以及网络的参数。论文中给出了这样一个例子,在完成训练以后,模型应该很容易能够从句1泛化到一个新的未见过的句2。句1:The cat is walking in the bedroom (猫在卧室里走);句2:A dog was running in a room (狗在房间里跑)。因为经过大量的学习之后,“猫”和“狗”、“卧室”和“房间”、“走”和“跑”会具有比较接近的特征向量。因此,即使机器在训练集中从未见过句子2,它也会给该句子分配一个类似于句子1的联合概率,而特征向量中一点小的波动对最终的联合概率影响也会较小。有趣的是,论文还专门提到他们为了训练一个这样的“大模型”(用现在的眼光看非常小),研究人员设计一个并行训练的算法,并且在40台CPU上训练了三周的时间。Transformer:大模型的起源随着深度学习和计算机算力的发展,更新的神经网络架构、更大的模型被提出,其中里程碑式工作是2017年谷歌大脑(Google Brain)的科学家提出的Transformer模型[2](与著名电影《变形金刚》同名),即chatGPT中的“T”。通过引入“自注意力机制”(self-attention mechanism)和“位置编码”(position encoding),Transformer能够学习到一个上下文中,应该给哪些词更多的“注意力”。如我们前文所说,当预测某个词的时候,上下文中不同词的分量、角色会不同,以下面的句子为例:The dog was running in a room because it was hungry. (狗在房间里跑,因为它饿了。)这里的it(它)到底是指狗还是指房间呢?通过注意力机制,Transformer模型能够判定在该上下文中it和dog(狗)的关联度高,而和room(房间)的关联度低。具体的计算过程就是上下文中的每一个词的embedding(词向量)都会与其他词的词向量做内积,而内积越小,则代表距离越小(关联度越大)。宽泛来讲,Transformer模型能够根据上下文来对一个词进行更好地编码,即对于同样的一个词,它在不同的上下文中可以被赋予不同的编码(含义)。自注意力机制的核心计算是内积,批量地看就是矩阵乘法,而矩阵乘法是一个可以高度并行的操作,这使得长距离依赖(很长的上下文)能够高效地被计算。高度的并行化也使得模型更容易扩展(scalable),譬如在GPT-3等大模型中,模型能够考虑的上下文长达2048个词。在上面的神翻译图中,假如我们用一个使用Transformer模型,机器则能在翻译“小心”的时候,也考虑前面的上下文“注意安全”,这个时候“小心”就会被翻译为“be careful not to”,而不是“be careful”。有了这样一种强大、灵活、高效的语言建模方式,AI开始进入大模型时代。大模型+预训练:更通用的智能Transformer模型掀起了一场人工智能的革命,后续不断有基于Transformer的新模型推出,如谷歌的BERT和OpenAI的GPT。对于习惯用谷歌搜索的同学,事实上你已经无数次地受益于Transformer技术了(谷歌搜索会使用基于BERT的Transformer模型)。而OpenAI在2018年推出的GPT(Generative Pre-trained Transformer)就是chatGPT的前身。尽管有了Transformer这样一种新的技术,自然语言处理还是保留着一种针对不同的语言任务(譬如问答、翻译)训练不同的模型的惯例。简单来说,就是专业的模型干专业的事。而2018年GPT的论文Improving Language Understanding by Generative Pre-Training[3]将机器智能的通用化推向了一个新的高度。研究人员得到结论,与其针对不同的语言任务训练不同的模型,不如先“预训练”一个通用的语言模型。这个模型不做任何具体的事情,它只负责对人类语言构建一个通用的理解,也就是我们上文说的语言模型,即判定一句给定的话,听起来是正常还是不正常。研究人员发现,一旦对模型进行了大规模预训练以后,后续只需要进行小幅度的“精调”(小规模的专项训练)即可让预训练的模型来快速适应一个新的任务,并且效果比专门针对特定任务训练的模型还要好。在后续发布的GPT二代[4]和三代[5]中(ChatGPT正是GPT-3针对“对话任务”精调后的版本),研究人员进一步提高模型的规模后(GPT-3有1750亿参数,在570亿数据集上完成了训练),近乎奇迹的事情发生了:GPT-3已经能够生成高度逼真的语句,甚至可以比人类更有文采。这种大规模的Transformer模型被称为“大语言模型”。在GPT-3中,研究人员进一步改进了训练方式,称为“上下文中学习”,意思就是,只需要先进行大规模通用知识的预训练,然后做专项任务的时候直接现场学习!即给几个例子(上下文),机器就明白你说的什么意思,而且也能有相当不错的表现。至此,人工智能进一步迈向更通用的智能。结语与未来的想象ChatGPT和大语言模型也并非万能,它当前依然有各种问题——时不时会言之凿凿地给你一个并不正确的答案。这是因为它是一个基于概率分布的生成模型,它生成的文字是根据它的训练集和你的上下文来最大化概率地生成一个答案,所以天然无法保证所有时候的答案都是对的。尽管如此,GPT-3和ChatGPT已经朝通用智能迈出了一大步。我们来畅想一下未来,现在的ChatGPT对世界的认知还主要只是来源于人类的语言文字,而人类认知世界的方式是多维的,语言文字只是一种形式,很多信息来源于图像、视频、乃至于味觉和嗅觉。未来的ChatGPT是否不仅仅是待在家里,而是会以机器人形式出现:以摄像头为眼、以扬声器为嘴、以机械为手足,走出家门,去看看这个世界,在物理世界中和人与自然交互,并得到反馈、修正它的认知。当机器人看遍了花草树木、山川河海、日出日落、人类的悲欢离合,它是否也能以某种方式表达出“情感”和“爱”?AI除了作为人类的助手,是否也能带给我们情感上的陪伴?让我们拭目以待。说明:chatGPT的核心技术还包括强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback)等,使得它给出的回答能够更加准确、友善,这些都是强化学习的结果。本文仅仅是浅显地介绍一些基础的语言模型背景,更多的学习资料可参阅参考文献。参考文献[1] A Neural Probabilistic Language Model,https://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf[2] Attention Is All You Need, https://arxiv.org/abs/1706.03762[3] Improving Language Understanding by Generative Pre-Training,https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf[4] Language Models are Unsupervised Multitask Learners, https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf[5] Language Models are Few-Shot Learners, https://arxiv.org/abs/2005.14165本文来自微信公众号:返朴 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AI不只是搜索。</blockquote><p>显然,谷歌的高管试图收拾残局,但是他们的说法和做法在员工中造成了进一步的混乱。</p><p>在周四的全体会议上,高管们回答了公司内部论坛上员工提出的问题,其中大多数最受关注的问题都与公司把发展Bard AI视作公司的优先事项有关。这是自谷歌自从发布Bard AI失败以来的第一次全公司会议。不少员工直接批评公司首席执行官Sundar Pichai处理应对ChatGPT的方式。</p><p>由于Bard AI的发布失败,市场对谷歌的信心陡然下降,该公司股价在过去一个月中累计下跌了近9%。市场担忧的是,谷歌的核心业务——搜索引擎可能会很快被AI搜索引擎取代,而谷歌推出的Bard AI不仅仓促、拙劣,而且没有谷歌一如既往的风格。</p><p>有谷歌员工提问:</p><blockquote>Bard和ChatGPT是大型语言模型,而不是知识模型。他们擅长生成听起来像人的文本,但不擅长确保他们的文本是基于事实的。为什么我们认为第一个重要的应用应该是搜索,它的核心是寻找真实信息?</blockquote><p>Krawczyk 立即回应说:</p><blockquote>我想表达的非常清楚:Bard AI不只是搜索。</blockquote><blockquote>这是一个实验,是我们谈到的协作AI服务。我们在使用该产品时,Bard可以帮助用户激发创意。成为想象力的火花塞,探索用户的好奇心等等。当然,我们也不能阻止用户像使用搜索引擎一样使用它。</blockquote><p>他说谷歌仍在迎合那些想用它进行搜索的人,该公司已经建立了一个供内部使用的新功能,称为“Search It”。</p><p>Krawczyk 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height=\"auto\"/></p><p>天文学家们认为,这一问题可能源于人工智能误解了“模棱两可的NASA新闻稿,低估了过去的历史”。</p><p>这个故障凸显了Bard等所谓的生成人工智能系统的一个常见缺陷:这些系统不能“理解”它们反刍的信息,只能根据概率进行猜测。而微软也承认了它的聊天机器人也面临类似的挑战。</p><p>尽管语言模型可以生成连贯且语法正确的文本,但它们也会表达虚假信息。</p><p>离奇的是,上述错误通过了谷歌的各个工程、法律、公关和营销部门,并在出现在了Bard最重要的演示中。</p></body></html>","source":"wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>AI梦渐行渐远?谷歌高管试图安抚人心,却令员工越来越混乱</title>\n<style 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AI不仅仓促、拙劣,而且没有谷歌一如既往的风格。有谷歌员工提问:Bard和ChatGPT是大型语言模型,而不是知识模型。他们擅长生成听起来像人的文本,但不擅长确保他们的文本是基于事实的。为什么我们认为第一个重要的应用应该是搜索,它的核心是寻找真实信息?Krawczyk 立即回应说:我想表达的非常清楚:Bard AI不只是搜索。这是一个实验,是我们谈到的协作AI服务。我们在使用该产品时,Bard可以帮助用户激发创意。成为想象力的火花塞,探索用户的好奇心等等。当然,我们也不能阻止用户像使用搜索引擎一样使用它。他说谷歌仍在迎合那些想用它进行搜索的人,该公司已经建立了一个供内部使用的新功能,称为“Search It”。Krawczyk 说:我们将努力更好地生成相关的查询,并向用户传达我们的信心。用户会看到一个标签,上面写着“查看其他结果”,这会让用户避免那些高度雷同的搜索结果。现在令谷歌员工们感到非常困惑的是,Bard到底是不是搜索引擎的一部分,尤其是高管们前后不一的回答,造成了员工更多的混乱。谷歌内部论坛上有人说:谷歌启动AI似乎是一种没有战略的下意识反应。Pichai的回应则是,谷歌在人工智能研发上的投入比任何其他公司都多:我不同意这个问题的前提假设,我们长期以来一直在深入研究人工智能。 从某种意义上说,我们必须始终专注于用户,并确保我们正在构建有影响力的东西。” 他说,用户输入将成为流程的重要组成部分,因此正确处理很重要。Pichai在全体会议上请谷歌的AI负责人Jeff Dean回答有关公司顶尖人才流失的问题。 Dean说:我认为重要的是要认识到这是一个竞争异常激烈的领域,市场对具备这些技能的人的需求量很大。不过,谷歌拥有世界上最好的两个AI研究团队,人们并肩工作,推动AI的发展。华尔街见闻稍早时候曾介绍,有专家指出Bard在该产品的第一个演示视频中犯了一个“事实错误”。在视频中,Bard回答了一个关于通过詹姆斯韦伯太空望远镜获得的新发现的问题,称它“拍摄了我们太阳系外行星的第一张照片”。然而天文学家们指出,第一张系外行星照片是由欧洲南方天文台的甚大望远镜(VLT)在2004年拍摄的。天文学家们认为,这一问题可能源于人工智能误解了“模棱两可的NASA新闻稿,低估了过去的历史”。这个故障凸显了Bard等所谓的生成人工智能系统的一个常见缺陷:这些系统不能“理解”它们反刍的信息,只能根据概率进行猜测。而微软也承认了它的聊天机器人也面临类似的挑战。尽管语言模型可以生成连贯且语法正确的文本,但它们也会表达虚假信息。离奇的是,上述错误通过了谷歌的各个工程、法律、公关和营销部门,并在出现在了Bard最重要的演示中。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":355,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":9952885376,"gmtCreate":1674611723195,"gmtModify":1676538948975,"author":{"id":"3566970947632746","authorId":"3566970947632746","name":"csk9969","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/fad187f77466d3721487e06a87b245dc","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3566970947632746","authorIdStr":"3566970947632746"},"themes":[],"htmlText":"👍","listText":"👍","text":"👍","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/9952885376","repostId":"2306966126","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":270,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":9952885975,"gmtCreate":1674611709898,"gmtModify":1676538948968,"author":{"id":"3566970947632746","authorId":"3566970947632746","name":"csk9969","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/fad187f77466d3721487e06a87b245dc","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3566970947632746","authorIdStr":"3566970947632746"},"themes":[],"htmlText":"👍","listText":"👍","text":"👍","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/9952885975","repostId":"1197960885","repostType":4,"repost":{"id":"1197960885","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据,旨在帮助投资者理解世界,做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1674602473,"share":"https://ttm.financial/m/news/1197960885?lang=&edition=fundamental","pubTime":"2023-01-25 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07:04","market":"fut","language":"zh","title":"昨夜今晨 | 道指三连涨,微软绩后走高!纽交所大规模停牌,啥情况?","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1175909148","media":"老虎资讯综合","summary":"美股收盘涨跌不一,道指三连涨;微软四季度云业务放缓仍优于预期,盘后一度涨近5%;纽交所出现技术故障,多只股票盘中暴跌,交易一度暂停;美国司法部起诉谷歌垄断广告市场,四十年来最大拆分案将至;内华达州长提","content":"<html><head></head><body><blockquote>美股收盘涨跌不一,道指三连涨;微软四季度云业务放缓仍优于预期,盘后一度涨近5%;纽交所出现技术故障,多只股票盘中暴跌,交易一度暂停;美国司法部起诉谷歌垄断广告市场,四十年来最大拆分案将至;内华达州长提前爆料!特斯拉将在该州新建一座电动卡车工厂;大逆转?Cathie Wood旗舰产品ARKK势将创下记录最佳月度表现之一>>></blockquote><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35d680c99106651a76fcd2ca81028003\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1920\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p><b>海外市场</b></p><p><b>收盘:美股涨跌不一,道指三连涨</b></p><p>美股周二收盘涨跌不一,道指连续第三个交易日上涨。市场关注密集出炉的美股财报以研判美国经济状况,并继续权衡美联储的货币政策前景。经济数据显示美国企业活动连续第七个月萎缩。截至收盘,道琼斯指数涨0.31%,报33,733.96点;标普500指数跌0.07%,报4,016.95点;纳斯达克综合指数跌0.27%,报11,334.27点。</p><p><b>热门中概股周二涨跌不一,<a href=\"https://laohu8.com/S/TAL\">好未来</a>涨超3%,<a 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href=\"https://laohu8.com/S/.100.UK\">富时100指数</a>跌0.33%,法国CAC40指数涨0.26%,欧洲斯托克50指数涨0.05%,西班牙IBEX35指数涨0.25%,意大利富时MIB指数涨0.23%。</p><p><b>国际宏观</b></p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/2306145245\" target=\"_blank\"><b>华府债务上限之争或推动美联储提前结束缩表</b></a></p><p>据一些经济学家和债券市场参与者称,美国政界关于提高债务上限的激烈争论可能促使美联储提前结束量化紧缩(QT)政策。通过每月缩表至多950亿美元,美联储正在逐步回笼金融体系流动性,以作为加息这一紧缩措施的补充。如果提前结束QT,可能会给美国经济带来一些喘息机会。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/2306014562\" target=\"_blank\"><b>美国今年经济开局不利:制造业、服务业再度萎缩,价格压力重现</b></a></p><p>美国1月<a href=\"https://laohu8.com/S/MRKT\">Markit</a>制造业、服务业、综合PMI均较12月有小幅回升,但仍处于萎缩区间。其中,制造业PMI连续第七个月陷入萎缩,服务业PMI连续第三个月陷入萎缩。输入价格分项指数上升,为2022年5月份以来首次。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/2306145963\" target=\"_blank\"><b>纽交所出现技术故障,多只股票盘中暴跌,交易一度暂停,现已恢复</b></a></p><p>周二,纽交所表示,当天早盘导致数十只股票停牌的交易问题已得到解决。根据纽约证券交易所网站,受影响的主要股票包括<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/WFC\">富国银行</a>、Verizon、AT&T、<a href=\"https://laohu8.com/S/NKE\">耐克</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/WMT\">沃尔玛</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/MCD\">麦当劳</a>。许多股票在开市时表现出异常大的波动,并可能触发了停牌。纽约证券交易所在美国东部时间上午9:50左右,即开盘后20分钟表示,其所有系统均已正常运行。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/2305197901\" target=\"_blank\"><b>油市供需仍存很大不确定性,OPEC+代表:专家组下周料建议维持产量不变</b></a></p><p>OPEC+代表日前表示,在全球需求初步复苏之际,他们预计一个由部长组成的咨询委员会将在下周开会时建议维持石油产量水平不变。在去年底同意大幅减产以保持全球油市平衡后,OPEC+将于2月1日对石油产量水平进行评估。</p><p><b>公司新闻</b></p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/1189524020\" target=\"_blank\"><b>顶住强美元压力,微软四季度云业务放缓仍优于预期,盘后一度涨近5%</b></a></p><p>四季度微软总营收同比增长放缓至2%,不计汇率影响,增速7%仍优于预期,EPS盈利高于预期,同比降幅超预期放缓至6%;四季度Azure等云服务收入增速为史上最低,汇率导致增速下降7个百分点,不计强美元影响,增长38%,扭转连续两季逊于预期之势;Windows和个人电脑所在业务收入同比降19%,Windows OEM降39%。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/1135362737\" target=\"_blank\"><b>德州仪器2022年Q4营收46.7亿美元,净利润19.62亿美元</b></a></p><p>财报显示,第四季度营收46.7亿美元,市场预期46.17亿美元,去年同期48.32亿美元;净利润19.62亿美元,市场预期18.68亿美元,去年同期21.38亿美元;每股收益2.13美元,市场预期2.03美元,去年同期2.27美元。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/2306413001\" target=\"_blank\"><b>反垄断加码!美国司法部起诉谷歌垄断广告市场,四十年来最大拆分案将至</b></a></p><p>西方国家对科技巨头的反垄断监管力度进一步加码,这次美国政府瞄准了数字广告的龙头谷歌。美东时间1月24日周二,美国司法部联合国内八个州——纽约、加州、弗吉尼亚、新泽西、康涅狄格、卡罗拉多、田纳西、罗德岛正式起诉谷歌,非法垄断数字广告市场,并寻求拆分谷歌的数字广告技术业务。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/2306142053\" target=\"_blank\"><b>内华达州长提前爆料!特斯拉将在该州新建一座电动卡车工厂</b></a></p><p>综合多家媒体报道,当地时间周一,美国内华达州新任州长乔·隆巴多在其首次州情咨文演说中透露,特斯拉将公布在该州北部新建一座电动卡车工厂的计划。据报道,特斯拉将向这座工厂投入35亿美元,用于生产Semi电动卡车。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/2306836149\" target=\"_blank\"><b>裁员潮席卷美国多个行业,世界500强之首却宣布给美国店员加薪</b></a></p><p>沃尔玛发言人称,美国商店员工的时薪将从目前的12美元至18美元这一区间上调到14美元至19美元之间。她补充称,大约有34万名店员将因此受益,约占美国员工总数的21%。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/2305121431\" target=\"_blank\"><b>大逆转?Cathie Wood旗舰产品ARKK势将创下记录最佳月度表现之一</b></a></p><p>ARK创新ETF自1月初以来的回报率已接近22%,当前的月度表现料将创下有史以来第三强劲的水平。鉴于本月还有一周的交易时间,ARKK有望超过2020年创下的26%和24%的的月度回报率——当年该ETF在全球投资界名声大振。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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target=\"_blank\"><b>反垄断加码!美国司法部起诉谷歌垄断广告市场,四十年来最大拆分案将至</b></a></p><p>西方国家对科技巨头的反垄断监管力度进一步加码,这次美国政府瞄准了数字广告的龙头谷歌。美东时间1月24日周二,美国司法部联合国内八个州——纽约、加州、弗吉尼亚、新泽西、康涅狄格、卡罗拉多、田纳西、罗德岛正式起诉谷歌,非法垄断数字广告市场,并寻求拆分谷歌的数字广告技术业务。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/2306142053\" target=\"_blank\"><b>内华达州长提前爆料!特斯拉将在该州新建一座电动卡车工厂</b></a></p><p>综合多家媒体报道,当地时间周一,美国内华达州新任州长乔·隆巴多在其首次州情咨文演说中透露,特斯拉将公布在该州北部新建一座电动卡车工厂的计划。据报道,特斯拉将向这座工厂投入35亿美元,用于生产Semi电动卡车。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/2306836149\" target=\"_blank\"><b>裁员潮席卷美国多个行业,世界500强之首却宣布给美国店员加薪</b></a></p><p>沃尔玛发言人称,美国商店员工的时薪将从目前的12美元至18美元这一区间上调到14美元至19美元之间。她补充称,大约有34万名店员将因此受益,约占美国员工总数的21%。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/2305121431\" target=\"_blank\"><b>大逆转?Cathie Wood旗舰产品ARKK势将创下记录最佳月度表现之一</b></a></p><p>ARK创新ETF自1月初以来的回报率已接近22%,当前的月度表现料将创下有史以来第三强劲的水平。鉴于本月还有一周的交易时间,ARKK有望超过2020年创下的26%和24%的的月度回报率——当年该ETF在全球投资界名声大振。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/b23574aac95526c9e5c62ebc8dd25130","relate_stocks":{".DJI":"道琼斯",".IXIC":"NASDAQ Composite","MSFT":"微软","GOOGL":"谷歌A",".SPX":"S&P 500 Index","TSLA":"特斯拉"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1175909148","content_text":"美股收盘涨跌不一,道指三连涨;微软四季度云业务放缓仍优于预期,盘后一度涨近5%;纽交所出现技术故障,多只股票盘中暴跌,交易一度暂停;美国司法部起诉谷歌垄断广告市场,四十年来最大拆分案将至;内华达州长提前爆料!特斯拉将在该州新建一座电动卡车工厂;大逆转?Cathie Wood旗舰产品ARKK势将创下记录最佳月度表现之一>>>海外市场收盘:美股涨跌不一,道指三连涨美股周二收盘涨跌不一,道指连续第三个交易日上涨。市场关注密集出炉的美股财报以研判美国经济状况,并继续权衡美联储的货币政策前景。经济数据显示美国企业活动连续第七个月萎缩。截至收盘,道琼斯指数涨0.31%,报33,733.96点;标普500指数跌0.07%,报4,016.95点;纳斯达克综合指数跌0.27%,报11,334.27点。热门中概股周二涨跌不一,好未来涨超3%,小鹏汽车跌超4%纳斯达克中国金龙指数跌0.37%,报7,978.79点。热门中概股涨跌不一,好未来涨3.05%,新东方涨1.38%,拼多多涨1.06%,腾讯音乐涨0.94%,京东涨0.92%,阿里巴巴跌0.08%,理想汽车跌0.89%,百度跌2.60%,蔚来跌3.15%,小鹏汽车跌4.06%。美国WTI原油期货周二收跌1.8%纽约商品交易所3月交割的美国基准西德克萨斯中质原油(WTI)期货价格周二下跌1.49美元,跌幅为1.8%,收于每桶80.13美元。美国最新经济数据公布后,原油市场交易商正在权衡未来的能源需求预期。纽约黄金期货录得四连涨,创9个月新高纽约商品交易所2月交割的黄金价格上涨6.80美元,涨幅近0.4%,收于每盎司1935.40美元。按照最活跃的合约计算,这是4月21日以来的最高收盘价。欧股涨跌不一,英国富时100指数跌0.3%德国DAX30指数周二收跌0.05%,英国富时100指数跌0.33%,法国CAC40指数涨0.26%,欧洲斯托克50指数涨0.05%,西班牙IBEX35指数涨0.25%,意大利富时MIB指数涨0.23%。国际宏观华府债务上限之争或推动美联储提前结束缩表据一些经济学家和债券市场参与者称,美国政界关于提高债务上限的激烈争论可能促使美联储提前结束量化紧缩(QT)政策。通过每月缩表至多950亿美元,美联储正在逐步回笼金融体系流动性,以作为加息这一紧缩措施的补充。如果提前结束QT,可能会给美国经济带来一些喘息机会。美国今年经济开局不利:制造业、服务业再度萎缩,价格压力重现美国1月Markit制造业、服务业、综合PMI均较12月有小幅回升,但仍处于萎缩区间。其中,制造业PMI连续第七个月陷入萎缩,服务业PMI连续第三个月陷入萎缩。输入价格分项指数上升,为2022年5月份以来首次。纽交所出现技术故障,多只股票盘中暴跌,交易一度暂停,现已恢复周二,纽交所表示,当天早盘导致数十只股票停牌的交易问题已得到解决。根据纽约证券交易所网站,受影响的主要股票包括摩根士丹利、富国银行、Verizon、AT&T、耐克、沃尔玛和麦当劳。许多股票在开市时表现出异常大的波动,并可能触发了停牌。纽约证券交易所在美国东部时间上午9:50左右,即开盘后20分钟表示,其所有系统均已正常运行。油市供需仍存很大不确定性,OPEC+代表:专家组下周料建议维持产量不变OPEC+代表日前表示,在全球需求初步复苏之际,他们预计一个由部长组成的咨询委员会将在下周开会时建议维持石油产量水平不变。在去年底同意大幅减产以保持全球油市平衡后,OPEC+将于2月1日对石油产量水平进行评估。公司新闻顶住强美元压力,微软四季度云业务放缓仍优于预期,盘后一度涨近5%四季度微软总营收同比增长放缓至2%,不计汇率影响,增速7%仍优于预期,EPS盈利高于预期,同比降幅超预期放缓至6%;四季度Azure等云服务收入增速为史上最低,汇率导致增速下降7个百分点,不计强美元影响,增长38%,扭转连续两季逊于预期之势;Windows和个人电脑所在业务收入同比降19%,Windows OEM降39%。德州仪器2022年Q4营收46.7亿美元,净利润19.62亿美元财报显示,第四季度营收46.7亿美元,市场预期46.17亿美元,去年同期48.32亿美元;净利润19.62亿美元,市场预期18.68亿美元,去年同期21.38亿美元;每股收益2.13美元,市场预期2.03美元,去年同期2.27美元。反垄断加码!美国司法部起诉谷歌垄断广告市场,四十年来最大拆分案将至西方国家对科技巨头的反垄断监管力度进一步加码,这次美国政府瞄准了数字广告的龙头谷歌。美东时间1月24日周二,美国司法部联合国内八个州——纽约、加州、弗吉尼亚、新泽西、康涅狄格、卡罗拉多、田纳西、罗德岛正式起诉谷歌,非法垄断数字广告市场,并寻求拆分谷歌的数字广告技术业务。内华达州长提前爆料!特斯拉将在该州新建一座电动卡车工厂综合多家媒体报道,当地时间周一,美国内华达州新任州长乔·隆巴多在其首次州情咨文演说中透露,特斯拉将公布在该州北部新建一座电动卡车工厂的计划。据报道,特斯拉将向这座工厂投入35亿美元,用于生产Semi电动卡车。裁员潮席卷美国多个行业,世界500强之首却宣布给美国店员加薪沃尔玛发言人称,美国商店员工的时薪将从目前的12美元至18美元这一区间上调到14美元至19美元之间。她补充称,大约有34万名店员将因此受益,约占美国员工总数的21%。大逆转?Cathie Wood旗舰产品ARKK势将创下记录最佳月度表现之一ARK创新ETF自1月初以来的回报率已接近22%,当前的月度表现料将创下有史以来第三强劲的水平。鉴于本月还有一周的交易时间,ARKK有望超过2020年创下的26%和24%的的月度回报率——当年该ETF在全球投资界名声大振。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":305,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":9952883515,"gmtCreate":1674609561837,"gmtModify":1676538948804,"author":{"id":"3566970947632746","authorId":"3566970947632746","name":"csk9969","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/fad187f77466d3721487e06a87b245dc","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3566970947632746","authorIdStr":"3566970947632746"},"themes":[],"htmlText":"👍","listText":"👍","text":"👍","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/9952883515","repostId":"1198813977","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":544,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":9952883250,"gmtCreate":1674609549770,"gmtModify":1676538948801,"author":{"id":"3566970947632746","authorId":"3566970947632746","name":"csk9969","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/fad187f77466d3721487e06a87b245dc","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3566970947632746","authorIdStr":"3566970947632746"},"themes":[],"htmlText":"👍","listText":"👍","text":"👍","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/9952883250","repostId":"1115766084","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":170,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":9952883863,"gmtCreate":1674609530052,"gmtModify":1676538948796,"author":{"id":"3566970947632746","authorId":"3566970947632746","name":"csk9969","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/fad187f77466d3721487e06a87b245dc","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3566970947632746","authorIdStr":"3566970947632746"},"themes":[],"htmlText":"👍","listText":"👍","text":"👍","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/9952883863","repostId":"2306128229","repostType":4,"repost":{"id":"2306128229","pubTimestamp":1674609103,"share":"https://ttm.financial/m/news/2306128229?lang=&edition=fundamental","pubTime":"2023-01-25 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Jourová称,若推特不遵循新的欧盟线上监管规定,就会面临制裁。去年11月另一欧盟官员警告,若推特不加强管控仇恨言论和错误信息,将面临罚款,甚至可能在欧盟被封禁。距离去年10月末马斯克完成收购推特已过去将近三个月,但收购案带来的监管威胁有增无减。上周,负责价值和透明度的欧盟委员会副主席Věra Jourová在达沃斯论坛期间表示,如果推特不能遵循新的欧盟线上监管规定,就...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3680504\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/fb3952e78c4c7330e4960d16950edf07","relate_stocks":{"LU0348723411.USD":"ALLIANZ GLOBAL HI-TECH GROWTH \"A\" (USD) INC","LU1720051108.HKD":"ALLIANZ GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE \"AT\" (HKD) ACC","BK4508":"社交媒体","LU0943347566.SGD":"安联收益及增长平衡基金AM H2-SGD","LU2357305700.SGD":"Allianz Global Artificial Intelligence ET H2-SGD","LU0234570918.USD":"高盛全球核心股票组合Acc Close","BK4527":"明星科技股","BK4077":"互动媒体与服务","LU1839511570.USD":"WELLS FARGO GLOBAL FACTOR ENHANCED EQUITY \"I\" (USD) ACC","LU1861559042.SGD":"日兴方舟颠覆性创新基金B SGD","BK4550":"红杉资本持仓","LU0053666078.USD":"摩根大通基金-美国股票A(离岸)美元","LU0823411888.USD":"法巴消费创新基金 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Jourová在达沃斯论坛期间表示,如果推特不能遵循新的欧盟线上监管规定,就会面临制裁。被问及,欧盟是否有足够的影响力让推特这样的大平台遵守旨在提高数字安全的新法律时,Jourová回答:“没有什么比生效的立法更强大。”Jourová说:“莽荒时代结束了。”“我们将有《数字服务法》(DSA)。我们将把行为准则作为立法的一部分。” “所以,在马斯克先生带着他的‘言论自由绝对主义’接管推特后,我们也要保护言论自由。”“但同时,我们不能接受比如线上内容违法等。因此,我们(传递)的信息很明确:我们有必须遵守的规则,不遵守就将受到制裁。”Jourová明确表示,她之前很信任推特,但现在这种信任已经减少,并暗示,推特受到欧盟监管是为了避免它危害社会。她说:“我必须要说,我们和知识渊博的人士——律师、社会学家共事,他们都明白,自己必须行为得当,才不会真正对社会造成重大伤害。”“我一直觉得这是一个责任感的问题。我个人在马斯克身上没有感到这点。但我们会看看今后怎样。”有媒体指出,去年11月,马斯克在接掌推特后不久,就对推特在欧洲的办公室启动大裁员,并解散了设在欧盟总部所在地布鲁塞尔点办事处,这被视为可能冷落欧盟监管机构的行为。还有评论称,Jourová的最新言论显示,她基本上承认了,欧盟委员会之前在直接和推特的前领导层合作,为控制公众的行为而审核公众的言论。而且,美国以外地区的官僚认为,在传播领域,他们有权决定美国私人媒体公司的政策。这不是欧盟官员第一次因为推特的言论问题对马斯克发出警告。华尔街见闻曾提到,去年11月30日,欧盟委员会的内部市场专员Thierry 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Jourová在达沃斯论坛期间表示,如果推特不能遵循新的欧盟线上监管规定,就会面临制裁。被问及,欧盟是否有足够的影响力让推特这样的大平台遵守旨在提高数字安全的新法律时,Jourová回答:“没有什么比生效的立法更强大。”Jourová说:“莽荒时代结束了。”“我们将有《数字服务法》(DSA)。我们将把行为准则作为立法的一部分。” “所以,在马斯克先生带着他的‘言论自由绝对主义’接管推特后,我们也要保护言论自由。”“但同时,我们不能接受比如线上内容违法等。因此,我们(传递)的信息很明确:我们有必须遵守的规则,不遵守就将受到制裁。”Jourová明确表示,她之前很信任推特,但现在这种信任已经减少,并暗示,推特受到欧盟监管是为了避免它危害社会。她说:“我必须要说,我们和知识渊博的人士——律师、社会学家共事,他们都明白,自己必须行为得当,才不会真正对社会造成重大伤害。”“我一直觉得这是一个责任感的问题。我个人在马斯克身上没有感到这点。但我们会看看今后怎样。”有媒体指出,去年11月,马斯克在接掌推特后不久,就对推特在欧洲的办公室启动大裁员,并解散了设在欧盟总部所在地布鲁塞尔点办事处,这被视为可能冷落欧盟监管机构的行为。还有评论称,Jourová的最新言论显示,她基本上承认了,欧盟委员会之前在直接和推特的前领导层合作,为控制公众的行为而审核公众的言论。而且,美国以外地区的官僚认为,在传播领域,他们有权决定美国私人媒体公司的政策。这不是欧盟官员第一次因为推特的言论问题对马斯克发出警告。华尔街见闻曾提到,去年11月30日,欧盟委员会的内部市场专员Thierry Breton就在和马斯克视频通话时表示,若推特不加强对仇恨言论和错误信息的管控,将面临罚款,甚至可能在欧盟市场内被封禁。也是在11月30日,美国财长耶伦称,要收回此前认为“对马斯克审查是没有必要”的言论,并且不具名地提到了马斯克的收购推特交易,称如果他的收购案确实存在与他国合作,并对国家安全造成了潜在威胁,政府有理由进行调查。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":142,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":328271630577872,"gmtCreate":1721174504243,"gmtModify":1721174506269,"author":{"id":"3566970947632746","authorId":"3566970947632746","name":"csk9969","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/fad187f77466d3721487e06a87b245dc","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3566970947632746","authorIdStr":"3566970947632746"},"themes":[],"htmlText":"👍","listText":"👍","text":"👍","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/328271630577872","repostId":"328094328393952","repostType":1,"repost":{"id":328094328393952,"gmtCreate":1721124101265,"gmtModify":1721124107758,"author":{"id":"3527667707446439","authorId":"3527667707446439","name":"7297f30e","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3527667707446439","authorIdStr":"3527667707446439"},"themes":[],"htmlText":"剛去看了一下官網,句句是中文,句句看不懂 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這甚至已經不是價格多少的問題了,而是基於風險管控的角度,短期內爲什麼還要在英偉達上冒險呢?這可能是最近市場不斷縮量的另一個原因。 因此,英偉達股價的下一波衝刺需要足夠的刺激因素,現在能想得出來的也就只有Q1 Q2的業績了。這其實就又說回了第一個因素。 總結一下我的計劃,短期內減少操作,逢低加倉call 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08:17","market":"hk","language":"zh","title":"美债上限令财政部大招抵消美联储缩表?这只是上半场,下半场是市场动荡、QT提前结束","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2306966126","media":"智通财经网","summary":"分析称,债务上限引起的是一系列反应,可能会在今年晚些时候,令与美股和经济信贷高度相关的准备金水平快速缩减,引发市场动荡,结果是美联储或提前结束量化紧缩(QT)。","content":"<html><head></head><body><p>众所周知,美国触及债务上限,该国财政部的非常规措施可能提振系统的流动性,从而削弱美联储货币紧缩的努力。然而,这只是剧情的上半场。分析称,债务上限引起的是一系列反应,可能会在今年晚些时候,令与美股和经济信贷高度相关的准备金水平快速缩减,引发市场动荡,结果是美联储或提前结束量化紧缩(QT)。</p><p><b>媒体援引一些经济学家和债券市场参与者表示,美国两党对于该国债务上限问题僵持不下,美联储的QT计划面临提前结束的可能。</b></p><p><b>QT提前结束,意味着紧绷的流动性能够得到一定的放松,这可能会给美国经济带来一些正面推动,也有助于提振美股。不过市场恐怕不要高兴的太早,因为在这之前,可能先经历的是痛苦。</b></p><p><b>美联储资产负债表的负债端重要科目</b></p><p>要理解上述结论,先来看美联储资产负债表的负债端的三个重要科目。它们分别是:</p><p>银行准备金(Bank Reserves)。即存放在美联储的商业银行的准备金。</p><p>逆回购余额(Reverse Repurchase,RRP)。规模庞大的货币市场基金的钱,会趴在RRP这部分。</p><p>美国财政部一般账户(Treasury General Account,TGA)。即美联储代表财政部持有的资金账户。</p><p>当前,美联储以每月950亿美元的速度缩减其资产负债表,其中美国国债600亿美元,MBS为350亿美元。通过这样的缩表QT,美联储从美国金融系统中抽取流动性,是其加息工具的补充,目的是为了对抗高通胀。</p><p><b>美联储缩表回收流动性,主要是通过两个主要渠道进行:一个是银行准备金,另一个是逆回购工具。收缩这两个渠道的哪一个,是有区别的</b>,因为如果收缩的是银行准备金的水平,那么对金融市场有着极其重要的影响。</p><p><b>银行准备金是美国金融体系的重要基石,在支持经济中的信贷方面,发挥着强大的作用。在过去两年的时间里,准备金的体量与美股市值的相关性甚至接近1</b>。在2018-2019年间,美联储的QT操作令这部分准备金的水平下降,导致了美股的下跌和货币市场陷入停滞。</p><p>需要注意的是,<b>逆回购和准备金往往是负相关的</b>,逆回购的下降或上升都可匹配增加或减少等量的准备金。</p><p>再来看TGA。TGA类似于美国政府在美联储的支票账户,当美国财政部的现金余额增加,就会消耗系统的准备金,反之就增加准备金。所以,财政部的操作将影响美联储的资产负债表,以及市场的过剩流动性怎样流出。</p><p>华尔街见闻网站此前提及,<b>美国财政部最新推出的非常规措施,可能削弱美联储货币紧缩的努力,至少近期会如此。</b>为了延长可用的借贷权限,财政部将减少其现金储备,并调整其票据存量。这部分操作会让市场保持相对充裕的资金,从而阻碍努力从金融系统中抽取流动性的美联储。</p><p>TGA账户与市场走势也很相关。一个显著的例子是,2021年2月1.1万亿美元的TGA泄洪,与量化宽松一起,创造了2021年惊人的美股回报和资产泡沫。而2022年初,紧缩预期和TGA短短一个月内从0补充到7000亿美元,市场中实实在在抽走的流动性标志着美股和风险资产的顶峰。</p><p><b>债务僵局的下半场</b></p><p>然而,TGA对系统流动性的提振,可能只是剧情的上半场。<b>诸多分析师们认为,债务上限僵局引起的是一系列复杂的动态反应,它可能会在今年晚些时候令银行准备金的水平更快速地缩减,这有可能会令美联储提前结束QT,哪怕是美国避免了债务违约。</b></p><p>需要注意的是,人们并不知道合适的准备金水平是多少,也不知道需要多长时间达到合适的水平,而债务上限增加了整个过程的不确定性。</p><p>如上所述,货币市场基金的钱,会趴在美联储逆回购(RRP)这部分。<b>当美国财政部在今年晚些时候动用其现金储备,并不得不开始限制发行政府债券的时候,美国国债的供给会减少,这令多出来的货币市场基金的钱,只能放在逆回购项目(RRP)里。</b></p><p>这会导致什么?回顾下上面提及的逆回购和准备金的此消彼长关系,<b>这会令另外一个渠道——银行准备金,在QT的影响下,缩减的速度变得更快。</b></p><p><b>一旦银行准备金的速度快速下降,并且低到危险的程度,如文中之前所述,基于其与经济和市场的强烈相关度,市场将出现问题。</b></p><p>当前,准备金余额已经减少了约9000亿美元,降至约3.1万亿美元的水平。<b>短期内,随着财政部减少其在美联储的现金余额,准备金的规模可能会有一些增长。然而一旦这个过程完成,准备金很可能会恢复下降的趋势。</b></p><p><b>美联储官员们的表态</b></p><p>美联储在12月FOMC会议纪要中表示,官员们认为债券投资组合的缩减“进展顺利”。不过分析认为,与那时相比,情况发生了巨大的变化。</p><p>美联储主席鲍威尔近期没有对美联储预期的QT时间表提供任何更新。他在去年7月时表示,美联储的模型表明,缩表可能进行2-2.5年,银行准备金降至“新均衡”水平。</p><p>纽约联储主席<a href=\"https://laohu8.com/S/WMB\">威廉姆斯</a>上周表示,正在研究债务上限问题的相关风险,以及准备金余额潜在的波动。威廉姆斯并未预计QT会比预期更早结束,指出RRP中的过剩资金仍可以解决,能够令其规模下降,称这是一个需要时间的过程,美联储会仔细观察。</p><p>不过市场人士指出,如果资金没有像美联储预期的那样开始从逆回购工具中流出,那么银行准备金可能会变得很少,很稀缺。</p><p>达拉斯联储主席Logan上周指出,美联储新的常设回购工具(standing repurchase facility)允许企业根据需要借入现金,如果准备金突然降得太低,该工具可以作为后盾。</p><p>需要注意的是,<b>常设回购工具是一个未经测试的工具,它也有上限的限制。不过这可能会成为准备金越来越低的预警信号。</b></p><p><b>一旦债务上限僵局结束</b></p><p><b>不过,债务上限僵局的结束,也不一定意味着银行准备金危机的终结。有分析指出,一旦债务上限获得上调,美国财政部可能会大规模发债以获得资金,在几个月的时间里,国债供应量可能会激增约5000亿美元,至8000亿美元的规模,这种短期快速的暴增,有可能导致连同银行准备金也出现急剧收缩。</b></p><p><b>与此同时,如果银行开始更激烈地争夺存款,从货币基金和逆回购工具中抽取资金,准备金就能够得以增加。</b>过去一周,有不少美联储官员们指出了这一场景,美联储似乎很有信心,相信市场会在需要的地方重新分配流动性。</p></body></html>","source":"highlight_zhitongcaijin","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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Account,TGA)。即美联储代表财政部持有的资金账户。当前,美联储以每月950亿美元的速度缩减其资产负债表,其中美国国债600亿美元,MBS为350亿美元。通过这样的缩表QT,美联储从美国金融系统中抽取流动性,是其加息工具的补充,目的是为了对抗高通胀。美联储缩表回收流动性,主要是通过两个主要渠道进行:一个是银行准备金,另一个是逆回购工具。收缩这两个渠道的哪一个,是有区别的,因为如果收缩的是银行准备金的水平,那么对金融市场有着极其重要的影响。银行准备金是美国金融体系的重要基石,在支持经济中的信贷方面,发挥着强大的作用。在过去两年的时间里,准备金的体量与美股市值的相关性甚至接近1。在2018-2019年间,美联储的QT操作令这部分准备金的水平下降,导致了美股的下跌和货币市场陷入停滞。需要注意的是,逆回购和准备金往往是负相关的,逆回购的下降或上升都可匹配增加或减少等量的准备金。再来看TGA。TGA类似于美国政府在美联储的支票账户,当美国财政部的现金余额增加,就会消耗系统的准备金,反之就增加准备金。所以,财政部的操作将影响美联储的资产负债表,以及市场的过剩流动性怎样流出。华尔街见闻网站此前提及,美国财政部最新推出的非常规措施,可能削弱美联储货币紧缩的努力,至少近期会如此。为了延长可用的借贷权限,财政部将减少其现金储备,并调整其票据存量。这部分操作会让市场保持相对充裕的资金,从而阻碍努力从金融系统中抽取流动性的美联储。TGA账户与市场走势也很相关。一个显著的例子是,2021年2月1.1万亿美元的TGA泄洪,与量化宽松一起,创造了2021年惊人的美股回报和资产泡沫。而2022年初,紧缩预期和TGA短短一个月内从0补充到7000亿美元,市场中实实在在抽走的流动性标志着美股和风险资产的顶峰。债务僵局的下半场然而,TGA对系统流动性的提振,可能只是剧情的上半场。诸多分析师们认为,债务上限僵局引起的是一系列复杂的动态反应,它可能会在今年晚些时候令银行准备金的水平更快速地缩减,这有可能会令美联储提前结束QT,哪怕是美国避免了债务违约。需要注意的是,人们并不知道合适的准备金水平是多少,也不知道需要多长时间达到合适的水平,而债务上限增加了整个过程的不确定性。如上所述,货币市场基金的钱,会趴在美联储逆回购(RRP)这部分。当美国财政部在今年晚些时候动用其现金储备,并不得不开始限制发行政府债券的时候,美国国债的供给会减少,这令多出来的货币市场基金的钱,只能放在逆回购项目(RRP)里。这会导致什么?回顾下上面提及的逆回购和准备金的此消彼长关系,这会令另外一个渠道——银行准备金,在QT的影响下,缩减的速度变得更快。一旦银行准备金的速度快速下降,并且低到危险的程度,如文中之前所述,基于其与经济和市场的强烈相关度,市场将出现问题。当前,准备金余额已经减少了约9000亿美元,降至约3.1万亿美元的水平。短期内,随着财政部减少其在美联储的现金余额,准备金的规模可能会有一些增长。然而一旦这个过程完成,准备金很可能会恢复下降的趋势。美联储官员们的表态美联储在12月FOMC会议纪要中表示,官员们认为债券投资组合的缩减“进展顺利”。不过分析认为,与那时相比,情况发生了巨大的变化。美联储主席鲍威尔近期没有对美联储预期的QT时间表提供任何更新。他在去年7月时表示,美联储的模型表明,缩表可能进行2-2.5年,银行准备金降至“新均衡”水平。纽约联储主席威廉姆斯上周表示,正在研究债务上限问题的相关风险,以及准备金余额潜在的波动。威廉姆斯并未预计QT会比预期更早结束,指出RRP中的过剩资金仍可以解决,能够令其规模下降,称这是一个需要时间的过程,美联储会仔细观察。不过市场人士指出,如果资金没有像美联储预期的那样开始从逆回购工具中流出,那么银行准备金可能会变得很少,很稀缺。达拉斯联储主席Logan上周指出,美联储新的常设回购工具(standing repurchase facility)允许企业根据需要借入现金,如果准备金突然降得太低,该工具可以作为后盾。需要注意的是,常设回购工具是一个未经测试的工具,它也有上限的限制。不过这可能会成为准备金越来越低的预警信号。一旦债务上限僵局结束不过,债务上限僵局的结束,也不一定意味着银行准备金危机的终结。有分析指出,一旦债务上限获得上调,美国财政部可能会大规模发债以获得资金,在几个月的时间里,国债供应量可能会激增约5000亿美元,至8000亿美元的规模,这种短期快速的暴增,有可能导致连同银行准备金也出现急剧收缩。与此同时,如果银行开始更激烈地争夺存款,从货币基金和逆回购工具中抽取资金,准备金就能够得以增加。过去一周,有不少美联储官员们指出了这一场景,美联储似乎很有信心,相信市场会在需要的地方重新分配流动性。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":270,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":9952885975,"gmtCreate":1674611709898,"gmtModify":1676538948968,"author":{"id":"3566970947632746","authorId":"3566970947632746","name":"csk9969","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/fad187f77466d3721487e06a87b245dc","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3566970947632746","authorIdStr":"3566970947632746"},"themes":[],"htmlText":"👍","listText":"👍","text":"👍","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/9952885975","repostId":"1197960885","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":346,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":9952885026,"gmtCreate":1674611699165,"gmtModify":1676538948967,"author":{"id":"3566970947632746","authorId":"3566970947632746","name":"csk9969","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/fad187f77466d3721487e06a87b245dc","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3566970947632746","authorIdStr":"3566970947632746"},"themes":[],"htmlText":"👍","listText":"👍","text":"👍","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/9952885026","repostId":"1175909148","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":305,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":9952883515,"gmtCreate":1674609561837,"gmtModify":1676538948804,"author":{"id":"3566970947632746","authorId":"3566970947632746","name":"csk9969","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/fad187f77466d3721487e06a87b245dc","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3566970947632746","authorIdStr":"3566970947632746"},"themes":[],"htmlText":"👍","listText":"👍","text":"👍","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/9952883515","repostId":"1198813977","repostType":4,"repost":{"id":"1198813977","weMediaInfo":{"introduction":"中国大陆领先的金融数据、信息和软件服务企业,总部位于上海陆家嘴金融中心。","home_visible":1,"media_name":"Wind万得","id":"99","head_image":"https://static.tigerbbs.com/c71e30d1317b4a5cb20a41998e10ac68"},"pubTimestamp":1674608136,"share":"https://ttm.financial/m/news/1198813977?lang=&edition=fundamental","pubTime":"2023-01-25 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//</b></p><p>春节前的最后一周交易,A股表现略超预期,外资的表现可谓是眼前一亮。</p><p>据Wind数据统计,节前最后一个交易日(1月20日),北上资金净买入92.56亿元,再度逼近百亿。2023年1月以来,<b>北上资金累计净买入1125.31亿元</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0db8884a548d2a1e0317e5057d37f1c6\" tg-width=\"519\" tg-height=\"752\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>从近期北上资金动向来看,<b>2023年开局以来,连续保持大额净买入</b>,可谓分秒必争的持续加仓。</p><p>从北上资金年度净买入额来看,2023年开市以来净买入额突破1100亿元,不仅单月净买入续创沪深港通开通以来新高,同时1月份净买入大幅超过2022年全年900亿元净买入额。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e55b8a9f306fbcc99d31cb2d79b98776\" tg-width=\"763\" tg-height=\"715\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>外资大举扫货之下,直接带动节前市场的情绪和信心。北向资金单月流入千亿规模非常少见,市场开始传“A股正在上演外资逼空行情”、“外资上演大妈式扫货”等声音。</p><p>从资金流向来看,2023年以来北向资金流入方向主要在大消费、大金融、新能源方向,带动了以A50为代表的蓝筹股的走强,让投资者对节后行情有了更多的期待和猜想。</p><p><b>// 这些股获外资买爆 //</b></p><p>外资持股包括QFII、RQFII、沪深股通持股。</p><p>外资经常被市场认为是A股聪明钱,是长线投资、价值投资的典范,对市场的带动作用、参考性非常强。近月又有何动向?</p><p>2023年第一周,就有A股公司被外资“买爆”,并触及“禁买线”(28%)。</p><p>据深股通数据,1月4日,境外投资者对华测检测、东方雨虹、洽洽食品的持股比例达28.25%、28.33%、28.01%。</p><p>据Wind数据统计,截止1月20日,<b>共有8家公司上榜外资持股比例预警名单。</b></p><p>从这些公司基本面来看,普遍是行业细分龙头,三季度A股基金、外资机构加仓明显。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5fee2155ac6b1cb3d765b476da17e8d\" tg-width=\"735\" tg-height=\"253\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p><b>// 外资:2023年看好中国 //</b></p><p>新的一年,多家外资公募持续看好中国。</p><p><b>贝莱德基金:消费复苏、平台经济、房地产等</b></p><p>贝莱德基金首席投资官陆文杰认为,对于2023年的中国资产投资,消费、先进制造、自动化、平台经济、房地产等几大板块值得关注。</p><p>消费复苏预期正在发生,首当其冲的就是此前因消费场景受疫情影响比较大的板块,<b>比如食品饮料、餐饮及其供应链等</b>。此外出行、旅游、等链条开放后人、货的流动恢复而受益。</p><p>此外,高质量发展仍然是政策鼓励的可持续投资主题,如科技自主、能源格局新局面等。</p><p><b>施罗德基金:能源转型、制造升级、内需复苏</b></p><p>施罗德投资集团首席投资官安昀表示,考虑到历史上每一轮经济周期的大致调整时间,再结合当前各项比较积极的政策措施的出台,<b>估计较有希望在2023年上半年从数据上看到中国经济复苏。</b></p><p>从结构上看,以房地产及其产业链、居民消费服务为代表的内需可能会取代出口,成为经济的主导贡献因素。他对中国股市未来一年的走向颇为乐观。“全球利率上行周期也许已近尾声,预计全球资金将重新回流新兴市场,中国将是较有吸引力的区域。”、“中国此轮的经济周期节奏要领先于欧洲和美国,2022年上半年欧美衰退的时候,中国反而是复苏。<b>国际配置资金或将回流中国,引起中国股票的估值扩张。”</b></p><p>2023年,对于新能源等相关设备的需求未必会如市场预期那般剧烈下滑;制造升级是中国迈向高收入国家的关键之路,也符合目前政策的导向;内需复苏主要是指房地产产业链和消费服务业,在政策放宽的背景下,相关行业的右侧刚刚开启。</p><p><b>泰达宏利基金:重视地产、金融、周期板块</b></p><p>泰达宏利首席策略分析师、泰达宏利基金经理庄腾飞表示,2023年,国内经济总需求会进入逐步复苏的过程,主要有两大推动力:第一是逐步走出疫情的影响,第二是制造业投资新的周期启动。</p><p>在全球经济放缓的大背景下,中国经济可能走出逐季度抬升的趋势,而美元加息过程告一段落,更可能会使得人民币汇率全年走强。考虑我们依然面临的国内外通胀压力,国内长端利率大概率会在2023年启动上行,<b>这将对国内的大类资产配置和权益投资产生巨大影响。</b></p><p>看好具备领先专业能力的央国企地产龙头公司,以及优质地理区域的领先民企地产公司。良好的居住环境依然是人民生活的美好向往,因此行业的改善需求长期存在,<b>更看好一线核心城市房地产市场和优质区域的强二线城市的改善性需求</b>。</p><p>此外,经济逐步复苏以后,新的制造业投资周期启动,机械、传统化工、能源等板块也会有重要的投资机会。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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//</b></p><p>春节前的最后一周交易,A股表现略超预期,外资的表现可谓是眼前一亮。</p><p>据Wind数据统计,节前最后一个交易日(1月20日),北上资金净买入92.56亿元,再度逼近百亿。2023年1月以来,<b>北上资金累计净买入1125.31亿元</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0db8884a548d2a1e0317e5057d37f1c6\" tg-width=\"519\" tg-height=\"752\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>从近期北上资金动向来看,<b>2023年开局以来,连续保持大额净买入</b>,可谓分秒必争的持续加仓。</p><p>从北上资金年度净买入额来看,2023年开市以来净买入额突破1100亿元,不仅单月净买入续创沪深港通开通以来新高,同时1月份净买入大幅超过2022年全年900亿元净买入额。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e55b8a9f306fbcc99d31cb2d79b98776\" tg-width=\"763\" tg-height=\"715\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>外资大举扫货之下,直接带动节前市场的情绪和信心。北向资金单月流入千亿规模非常少见,市场开始传“A股正在上演外资逼空行情”、“外资上演大妈式扫货”等声音。</p><p>从资金流向来看,2023年以来北向资金流入方向主要在大消费、大金融、新能源方向,带动了以A50为代表的蓝筹股的走强,让投资者对节后行情有了更多的期待和猜想。</p><p><b>// 这些股获外资买爆 //</b></p><p>外资持股包括QFII、RQFII、沪深股通持股。</p><p>外资经常被市场认为是A股聪明钱,是长线投资、价值投资的典范,对市场的带动作用、参考性非常强。近月又有何动向?</p><p>2023年第一周,就有A股公司被外资“买爆”,并触及“禁买线”(28%)。</p><p>据深股通数据,1月4日,境外投资者对华测检测、东方雨虹、洽洽食品的持股比例达28.25%、28.33%、28.01%。</p><p>据Wind数据统计,截止1月20日,<b>共有8家公司上榜外资持股比例预警名单。</b></p><p>从这些公司基本面来看,普遍是行业细分龙头,三季度A股基金、外资机构加仓明显。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5fee2155ac6b1cb3d765b476da17e8d\" tg-width=\"735\" tg-height=\"253\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p><b>// 外资:2023年看好中国 //</b></p><p>新的一年,多家外资公募持续看好中国。</p><p><b>贝莱德基金:消费复苏、平台经济、房地产等</b></p><p>贝莱德基金首席投资官陆文杰认为,对于2023年的中国资产投资,消费、先进制造、自动化、平台经济、房地产等几大板块值得关注。</p><p>消费复苏预期正在发生,首当其冲的就是此前因消费场景受疫情影响比较大的板块,<b>比如食品饮料、餐饮及其供应链等</b>。此外出行、旅游、等链条开放后人、货的流动恢复而受益。</p><p>此外,高质量发展仍然是政策鼓励的可持续投资主题,如科技自主、能源格局新局面等。</p><p><b>施罗德基金:能源转型、制造升级、内需复苏</b></p><p>施罗德投资集团首席投资官安昀表示,考虑到历史上每一轮经济周期的大致调整时间,再结合当前各项比较积极的政策措施的出台,<b>估计较有希望在2023年上半年从数据上看到中国经济复苏。</b></p><p>从结构上看,以房地产及其产业链、居民消费服务为代表的内需可能会取代出口,成为经济的主导贡献因素。他对中国股市未来一年的走向颇为乐观。“全球利率上行周期也许已近尾声,预计全球资金将重新回流新兴市场,中国将是较有吸引力的区域。”、“中国此轮的经济周期节奏要领先于欧洲和美国,2022年上半年欧美衰退的时候,中国反而是复苏。<b>国际配置资金或将回流中国,引起中国股票的估值扩张。”</b></p><p>2023年,对于新能源等相关设备的需求未必会如市场预期那般剧烈下滑;制造升级是中国迈向高收入国家的关键之路,也符合目前政策的导向;内需复苏主要是指房地产产业链和消费服务业,在政策放宽的背景下,相关行业的右侧刚刚开启。</p><p><b>泰达宏利基金:重视地产、金融、周期板块</b></p><p>泰达宏利首席策略分析师、泰达宏利基金经理庄腾飞表示,2023年,国内经济总需求会进入逐步复苏的过程,主要有两大推动力:第一是逐步走出疫情的影响,第二是制造业投资新的周期启动。</p><p>在全球经济放缓的大背景下,中国经济可能走出逐季度抬升的趋势,而美元加息过程告一段落,更可能会使得人民币汇率全年走强。考虑我们依然面临的国内外通胀压力,国内长端利率大概率会在2023年启动上行,<b>这将对国内的大类资产配置和权益投资产生巨大影响。</b></p><p>看好具备领先专业能力的央国企地产龙头公司,以及优质地理区域的领先民企地产公司。良好的居住环境依然是人民生活的美好向往,因此行业的改善需求长期存在,<b>更看好一线核心城市房地产市场和优质区域的强二线城市的改善性需求</b>。</p><p>此外,经济逐步复苏以后,新的制造业投资周期启动,机械、传统化工、能源等板块也会有重要的投资机会。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/fd680cd945fd32917c8ece66ec685e5f","relate_stocks":{},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1198813977","content_text":"春节假期,A股虽然休市,但海外股市继续交易,并呈现齐涨态势。// A50指数期货创新高 //1月24日(大年初三),富时中国A50指数期货盘中再度明显拉升,合约盘中上摸至14172点,指数创兔年新高。据Wind数据,截止收盘,富时中国A50指数期货报14167,上涨0.12%,指数实现三连阳。有分析称,从A股历史两个兔年看,24年前的兔年(1999年)启动了史上最著名5·19行情:5月19日至6月30日,上证指数区间涨幅达7成,全年涨幅也在4成左右。今年A股市场生态环境较前几年已发生巨变,小牛才露尖尖角,市场机会大于风险。春节之后,随着重要会议召开预期,市场仍将迎来提振。// 北向资金买入超1100亿元 //春节前的最后一周交易,A股表现略超预期,外资的表现可谓是眼前一亮。据Wind数据统计,节前最后一个交易日(1月20日),北上资金净买入92.56亿元,再度逼近百亿。2023年1月以来,北上资金累计净买入1125.31亿元。从近期北上资金动向来看,2023年开局以来,连续保持大额净买入,可谓分秒必争的持续加仓。从北上资金年度净买入额来看,2023年开市以来净买入额突破1100亿元,不仅单月净买入续创沪深港通开通以来新高,同时1月份净买入大幅超过2022年全年900亿元净买入额。外资大举扫货之下,直接带动节前市场的情绪和信心。北向资金单月流入千亿规模非常少见,市场开始传“A股正在上演外资逼空行情”、“外资上演大妈式扫货”等声音。从资金流向来看,2023年以来北向资金流入方向主要在大消费、大金融、新能源方向,带动了以A50为代表的蓝筹股的走强,让投资者对节后行情有了更多的期待和猜想。// 这些股获外资买爆 //外资持股包括QFII、RQFII、沪深股通持股。外资经常被市场认为是A股聪明钱,是长线投资、价值投资的典范,对市场的带动作用、参考性非常强。近月又有何动向?2023年第一周,就有A股公司被外资“买爆”,并触及“禁买线”(28%)。据深股通数据,1月4日,境外投资者对华测检测、东方雨虹、洽洽食品的持股比例达28.25%、28.33%、28.01%。据Wind数据统计,截止1月20日,共有8家公司上榜外资持股比例预警名单。从这些公司基本面来看,普遍是行业细分龙头,三季度A股基金、外资机构加仓明显。// 外资:2023年看好中国 //新的一年,多家外资公募持续看好中国。贝莱德基金:消费复苏、平台经济、房地产等贝莱德基金首席投资官陆文杰认为,对于2023年的中国资产投资,消费、先进制造、自动化、平台经济、房地产等几大板块值得关注。消费复苏预期正在发生,首当其冲的就是此前因消费场景受疫情影响比较大的板块,比如食品饮料、餐饮及其供应链等。此外出行、旅游、等链条开放后人、货的流动恢复而受益。此外,高质量发展仍然是政策鼓励的可持续投资主题,如科技自主、能源格局新局面等。施罗德基金:能源转型、制造升级、内需复苏施罗德投资集团首席投资官安昀表示,考虑到历史上每一轮经济周期的大致调整时间,再结合当前各项比较积极的政策措施的出台,估计较有希望在2023年上半年从数据上看到中国经济复苏。从结构上看,以房地产及其产业链、居民消费服务为代表的内需可能会取代出口,成为经济的主导贡献因素。他对中国股市未来一年的走向颇为乐观。“全球利率上行周期也许已近尾声,预计全球资金将重新回流新兴市场,中国将是较有吸引力的区域。”、“中国此轮的经济周期节奏要领先于欧洲和美国,2022年上半年欧美衰退的时候,中国反而是复苏。国际配置资金或将回流中国,引起中国股票的估值扩张。”2023年,对于新能源等相关设备的需求未必会如市场预期那般剧烈下滑;制造升级是中国迈向高收入国家的关键之路,也符合目前政策的导向;内需复苏主要是指房地产产业链和消费服务业,在政策放宽的背景下,相关行业的右侧刚刚开启。泰达宏利基金:重视地产、金融、周期板块泰达宏利首席策略分析师、泰达宏利基金经理庄腾飞表示,2023年,国内经济总需求会进入逐步复苏的过程,主要有两大推动力:第一是逐步走出疫情的影响,第二是制造业投资新的周期启动。在全球经济放缓的大背景下,中国经济可能走出逐季度抬升的趋势,而美元加息过程告一段落,更可能会使得人民币汇率全年走强。考虑我们依然面临的国内外通胀压力,国内长端利率大概率会在2023年启动上行,这将对国内的大类资产配置和权益投资产生巨大影响。看好具备领先专业能力的央国企地产龙头公司,以及优质地理区域的领先民企地产公司。良好的居住环境依然是人民生活的美好向往,因此行业的改善需求长期存在,更看好一线核心城市房地产市场和优质区域的强二线城市的改善性需求。此外,经济逐步复苏以后,新的制造业投资周期启动,机械、传统化工、能源等板块也会有重要的投资机会。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":544,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":9967371563,"gmtCreate":1670281229152,"gmtModify":1676538334025,"author":{"id":"3566970947632746","authorId":"3566970947632746","name":"csk9969","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/fad187f77466d3721487e06a87b245dc","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3566970947632746","authorIdStr":"3566970947632746"},"themes":[],"htmlText":"👍","listText":"👍","text":"👍","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/9967371563","repostId":"1122783089","repostType":4,"repost":{"id":"1122783089","pubTimestamp":1670252719,"share":"https://ttm.financial/m/news/1122783089?lang=&edition=fundamental","pubTime":"2022-12-05 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Gurman)和国内苹果分析师郭明錤都先后针对苹果MR头显,给出自己的最新预测。</p><p>马克·古曼提到苹果将MR头显的操作系统名称<b>从“realityOS”改为“xrOS”,</b>郭明錤则通过8条推特爆料,透露了三大关键信息:</p><p><b>1、苹果MR头显出货时间可能会延期到2023年下半年,而非是此前曾预测的2023年二季度。MR头显零部件大批量出货时间可能仍是2023年上半年或者二季度。苹果MR头显出货量预估可能低于50万台,比“市场共识”的80-120万台要减少大半。</b></p><p><b>2、AR/VR头显是光学产业下一个关键<a href=\"https://laohu8.com/S/838275\">驱动力</a>已是市场共识,市场此前预估2023年二季度出货的苹果AR/VR头显是光学产业淡季的亮点,因此,该产品的出货时间延期可能不利于近期光学产业市场。</b></p><p><b>3、苹果MR头显的主要供货商有负责镜头的大立光、负责Pancake模组的玉晶光、负责相机模组的<a href=\"https://laohu8.com/S/01415\">高伟电子</a>以及负责眼动追踪模组的致伸等。</b></p><p>此前也有传言称,苹果在MR头显研发过程中已屡屡受挫。<b>曾引领<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>手机时代的苹果为何迟迟不发头显新品?苹果MR头显究竟走到哪一步?会有哪些值得期待的亮点?</b>从软件、操作系统到摄像头、芯片、屏幕等硬件配置,以及背后的研发故事,我们似乎已经能够一瞥苹果未来的这手“大招”了。</p><p><b><i>01.</i></b></p><p><b>七年不见新品,苹果MR头显竟卡在了最擅长的“OS”上?</b></p><p>据苹果分析师郭明錤最新爆料,苹果MR头显可能又又又又要推迟发布了,而这一次的拦路虎来自<b>“软件”</b>层面的系统开发进度。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6d25cfcfdc02a751513a4a75d0e7dcd5\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"366\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲郭明錤推特信息</p><p>他提到由于软件方面的影响,苹果MR头显出货时间可能会延期到2023年下半年,而非是此前曾预测的2023年二季度。<b>MR头显零部件大批量出货时间可能仍是2023年上半年。</b></p><p>并且,苹果MR头显出货量预估可能<b>低于50万台</b>,比“市场共识”的80-120万台要减少大半。</p><p><b>苹果在软件层面究竟出了哪些问题?</b>我们或许能够从苹果最新的招聘简介中看出一丝端倪。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a3dab0ef12e9fa198dd1f1b391eaa71\" tg-width=\"786\" tg-height=\"960\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲苹果官网招募信息</p><p>官网显示,苹果正在招聘大量涉及AR、VR开发人员,目前共招募158位与VR/AR领域相关的人才。在内容领域,苹果正寻找在虚拟效果和游戏资产领域有经验的软件开发人员。</p><p>同时,他们还在寻找能够针对VR/AR领域,研发相关开发工具,以便可以更好的让Siri和头显内的应用协同工作的人才。</p><p>此外,苹果还希望招聘一位得力干将,希望他能够“把与苹果的UI框架、人机界面设计师和系统能力团队结合在一起”,解决3D应用中的问题。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/65f97fdea7c93d04b0b22f40b57c469b\" tg-width=\"998\" tg-height=\"792\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲苹果官网招募信息</p><p>从这些描述看来,<b>苹果可能在将现有标志性功能和MR头显进行结合方面遇到了一些挑战</b>,而这些可能是苹果才会面临的问题。</p><p>此外,我们知道现在很多VR/AR设备仅适配安卓手机、Windows电脑,而无法和苹果的系统兼容。系统一向是苹果的优势所在,但也成为了其他软硬件与之适配的“拦路虎”。<b>无法兼容可能也是苹果MR头显软件层的问题之一。</b></p><p>为MR头显重新打造一个新的操作系统并非易事。Meta就曾想过专为VR设备开发一套全新的操作系统,但由于研发遇到瓶颈、大量资金投入无果的情况,今年2月,Meta内部代号为XROS的VR操作系统团队解散,这也意味着Meta放弃构建全新的操作系统框架。</p><p><b>在智能手机时代,苹果的封闭生态是否能在MR头显上再次大获成功?仍是个未知数</b>。</p><p><b>除了软件层面存在的问题以外,苹果还悄悄给自家的操作系统改了名字。</b></p><p>据马克·古曼介绍,在过去的七年研发历程中,苹果都将头显的操作系统命名为realityOS或rOS。但近期,来自内部的消息人士透露,该操作系统名称重新定为“xrOS”。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e1ec6c4891e605ac6c8bccd7a6640283\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"384\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲马克·古曼爆料信息(来源:彭博社)</p><p>他认为,这次改名除了让操作系统称呼起来更方便以外,也更直观地表达了苹果以“混合现实”为核心场景的理念。这也与库克此前多次为AR站台,并在媒体前谈论以现实为核心的情况不谋而合。</p><p>此外,马克·古曼觉得比起苹果曾推出的iOS、macOS、tvOS、iPadOS和watchOS,xrOS看起来更像符合苹果的命名方式,大众对此的认知度也更高一些。</p><p>除了系统名称的改变,马克·古曼还发现,一家名为Deep Dive LLC的空壳公司在几个国家申请了“xrOS”品牌商标,并试图在美国获得该名称。</p><p>他表示,这很像苹果即将“搞些大动作”前的迹象,通过外国的空壳公司为自家的某个设计或者产品注册商标,建立品牌。就像苹果iPhone 14的灵动岛的注册地就是牙买加,这样的举措和美国规定在海外通过的商标拥有优先主张权有关。</p><p>值得关注的是,该公司此前还曾申请了一个系统名为realityOS,这正与此前的苹果爆料信息相互佐证。</p><p><b><i>02.</i></b></p><p><b><a href=\"https://laohu8.com/S/SNE\">索尼</a>独供屏亮度可达6000nits</b></p><p><b>苹果AR眼镜还要再等三年</b></p><p>除了有关苹果MR头显的爆料不断,苹果MR头显的硬件进展也颇受人关注。</p><p>苹果分析师郭明錤很少见地连发8条推特爆料苹果MR头显的最新进展,这说明了其对于苹果MR头显的重点关注。</p><p>他认为,头显类产品是光学产业下一个关键驱动力。由于苹果MR头显发布将成为2023年市场重要关注事件,苹果MR头显出货时间延期可能影响市场热度。</p><p>此外,他还提到苹果MR头显的主要供货商有负责镜头的大立光、负责Pancake模组的玉晶光、负责相机模组的高伟电子以及负责眼动追踪模组的致伸等。</p><p>除了博主爆料,苹果供应链处也传来不少与MR头显有关的消息。</p><p>12月2日,集微网援引供应链消息人士称,苹果MR设备将采用<a href=\"https://laohu8.com/S/SONY\">索尼</a>硅基W-OLED,峰值亮度为6000nits,像素密度为3400PPI,预计明年上半年上市。</p><p>结合今年4月分析师Ross Young爆料,他认为苹果的MR头显拥有两到三个显示屏,其中有两块索尼的4K Micro OLED显示屏,分辨率高达3000PPI。</p><p>由此看来,苹果的MR头显屏幕应该由索尼提供,并且其硬件参数水平远高于目前业内其他MR头显水平。</p><p>随着新品发布时间将近,我们或许可以从苹果MR头显的爆料信息,拼凑出苹果MR头显的大致模样。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/29011cd474a8a82a88dbed52952d7d55\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"426\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲苹果MR头显概念图</p><p>首先在<b>屏幕上</b>,苹果MR设备搭载索尼的<b>Mirco OLED显示屏</b>,两块屏幕分别支持4K屏幕分辨率。而且,可能会有一块显示屏支持内外双屏显示。</p><p>在<b>芯片</b>上,目前已知苹果MR头显将会搭载一款代号为<b>Staten</b>的主芯片,这款芯片有可能是M2芯片同系列产品,将同样用于新款的MacBook Air和iPad上。</p><p>同时,MR头显还将有一款代号为Bora的图形处理器,主要用于图像处理。除此之外,苹果还有可能打造一款流媒体处理器。</p><p>苹果MR头显还可能会拥有14个摄像头,帮助完成物理世界和现实世界之间的融合。而在交互方面,从专利信息来看,苹果MR头显可能没有手柄,主要通过智能指环,模拟反馈触感。</p><p>不仅如此,有人还挖到苹果下一代VR/AR产品的信息。据深圳湾报道,<b>苹果目前正在推进两个VR/AR产品。一款是大家期待已久的AR头显,将于2023年发布,另一款是偏向时尚的AR眼镜将在2025年发布。</b></p><p><b><i>03.</i></b></p><p><b>狠抓人才梯队,苹果能否补齐MR头显研发短板?</b></p><p>作为苹果又一大重磅新品,苹果显然投入不少,尤其是在人力上。</p><p>自2015年5月苹果收购德国AR初创企业Metaio,已经过去了整整七年。截至今日,苹果从未提及其打造了一款MR头显,官方也从未公布过任何与该产品有关的信息。</p><p>据马克·古曼透露,这个神秘产品的研发团队是苹果的技术开发小组(TDG),其主要负责人是苹果副总裁迈克·罗克韦尔(Mike Rockwell),苹果MR头显操作系统则由Geoff Stahl负责。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eae517c453eb9e9587fa4aa18a42671e\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"774\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲苹果副总裁Mike Rockwell</p><p>结合此前The Information报道苹果MR头显的研发历程,我们可以大致梳理出苹果MR头显各领域的负责人团队。</p><p>其中,苹果副总裁Rockwell是主要负责人,负责从苹果公司拿到更多的资源;已经离职的前苹果首席设计师Ive负责MR头显的外观设计;苹果前硬件工程负责人Dan Riccio负责控制MR头显的成本,高级工程经理Geoff Stahl负责苹果MR头显的操作系统;曾担任软件团队项目高管的Kim Vorrath负责控制MR头显的工期。</p><p>这些人中,有苹果花了大功夫从其他企业挖来的人才,有苹果在收购创企中获得的意外之喜,还有苹果专门针对头显研发过程中的难点调动的专家。</p><p>比如说,Geoff Stahl是一名高级工程经理,在苹果工作了近24年,曾领导了游戏和图形软件的工作。</p><p>而已经离职的设计师大牛Ive则曾表示不看好MR头显,并且在头显项目早期,曾多次与Rockwel在头显设计方案上产生分歧。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/305ee617dc11139e01c98ff1d380b57b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲Jony Ive</p><p>Ive支持一体机式设计方案,简洁又美观,Rockwell则更支持分体机设计方案,他希望MR头显能够拥有强大的图像显示性能。</p><p>虽然苹果高管们最终选择了Ive所支持的一体机设计,但是Ive还是于2019年离开了苹果公司。</p><p>离开苹果之后,Ive仍会作为苹果的咨询顾问参与到MR头显项目中。据悉,常常会有苹果员工从库比蒂诺跑到旧金山Ive家中找他请教问题。</p><p>相关人士透露,Ive会帮助苹果设计团队在设备的电池、相机放置以及其他人体工程学等方面获得更好的设计方案。</p><p><b><i>04.</i></b></p><p><b>结语:延期传闻的另一面</b></p><p><b>苹果MR头显进入面世倒计时</b></p><p>从最新的爆料信息来看,苹果的MR头显似乎又要鸽了。</p><p>与疫情时代,大多数产品的延期理由不同,据爆料,苹果这一次延期的主要原因是在其MR头显"软件"。这是苹果只能独自面对的难题,而苹果MR头显的操作系统能在头显上发挥出哪些优势,也将成为新品的一大看点之一。</p><p>此外,来自苹果内部、苹果代工供应链处以及苹果合作方的多方爆料信息,正在从不同层面确认了一个信息:苹果MR头显研发已接近尾声,苹果MR头显已经接近面试倒计时。</p><p>从爆料信息中,我们能发现苹果的MR产品研发团队中有不少技术大佬。苹果MR头显究竟能否成为他们的成名作?苹果MR头显又是否会成为库克时代的标志?明年或许就是库克交答卷的时刻。</p></body></html>","source":"zhidxcom","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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Gurman)和国内苹果分析师郭明錤都先后针对苹果MR头显,给出自己的最新预测。马克·古曼提到苹果将MR头显的操作系统名称从“realityOS”改为“xrOS”,郭明錤则通过8条推特爆料,透露了三大关键信息:1、苹果MR头显出货时间可能会延期到2023年下半年,而非是此前曾预测的2023年二季度。MR头显零部件大批量出货时间可能仍是2023年上半年或者二季度。苹果MR头显出货量预估可能低于50万台,比“市场共识”的80-120万台要减少大半。2、AR/VR头显是光学产业下一个关键驱动力已是市场共识,市场此前预估2023年二季度出货的苹果AR/VR头显是光学产业淡季的亮点,因此,该产品的出货时间延期可能不利于近期光学产业市场。3、苹果MR头显的主要供货商有负责镜头的大立光、负责Pancake模组的玉晶光、负责相机模组的高伟电子以及负责眼动追踪模组的致伸等。此前也有传言称,苹果在MR头显研发过程中已屡屡受挫。曾引领智能手机时代的苹果为何迟迟不发头显新品?苹果MR头显究竟走到哪一步?会有哪些值得期待的亮点?从软件、操作系统到摄像头、芯片、屏幕等硬件配置,以及背后的研发故事,我们似乎已经能够一瞥苹果未来的这手“大招”了。01.七年不见新品,苹果MR头显竟卡在了最擅长的“OS”上?据苹果分析师郭明錤最新爆料,苹果MR头显可能又又又又要推迟发布了,而这一次的拦路虎来自“软件”层面的系统开发进度。▲郭明錤推特信息他提到由于软件方面的影响,苹果MR头显出货时间可能会延期到2023年下半年,而非是此前曾预测的2023年二季度。MR头显零部件大批量出货时间可能仍是2023年上半年。并且,苹果MR头显出货量预估可能低于50万台,比“市场共识”的80-120万台要减少大半。苹果在软件层面究竟出了哪些问题?我们或许能够从苹果最新的招聘简介中看出一丝端倪。▲苹果官网招募信息官网显示,苹果正在招聘大量涉及AR、VR开发人员,目前共招募158位与VR/AR领域相关的人才。在内容领域,苹果正寻找在虚拟效果和游戏资产领域有经验的软件开发人员。同时,他们还在寻找能够针对VR/AR领域,研发相关开发工具,以便可以更好的让Siri和头显内的应用协同工作的人才。此外,苹果还希望招聘一位得力干将,希望他能够“把与苹果的UI框架、人机界面设计师和系统能力团队结合在一起”,解决3D应用中的问题。▲苹果官网招募信息从这些描述看来,苹果可能在将现有标志性功能和MR头显进行结合方面遇到了一些挑战,而这些可能是苹果才会面临的问题。此外,我们知道现在很多VR/AR设备仅适配安卓手机、Windows电脑,而无法和苹果的系统兼容。系统一向是苹果的优势所在,但也成为了其他软硬件与之适配的“拦路虎”。无法兼容可能也是苹果MR头显软件层的问题之一。为MR头显重新打造一个新的操作系统并非易事。Meta就曾想过专为VR设备开发一套全新的操作系统,但由于研发遇到瓶颈、大量资金投入无果的情况,今年2月,Meta内部代号为XROS的VR操作系统团队解散,这也意味着Meta放弃构建全新的操作系统框架。在智能手机时代,苹果的封闭生态是否能在MR头显上再次大获成功?仍是个未知数。除了软件层面存在的问题以外,苹果还悄悄给自家的操作系统改了名字。据马克·古曼介绍,在过去的七年研发历程中,苹果都将头显的操作系统命名为realityOS或rOS。但近期,来自内部的消息人士透露,该操作系统名称重新定为“xrOS”。▲马克·古曼爆料信息(来源:彭博社)他认为,这次改名除了让操作系统称呼起来更方便以外,也更直观地表达了苹果以“混合现实”为核心场景的理念。这也与库克此前多次为AR站台,并在媒体前谈论以现实为核心的情况不谋而合。此外,马克·古曼觉得比起苹果曾推出的iOS、macOS、tvOS、iPadOS和watchOS,xrOS看起来更像符合苹果的命名方式,大众对此的认知度也更高一些。除了系统名称的改变,马克·古曼还发现,一家名为Deep Dive LLC的空壳公司在几个国家申请了“xrOS”品牌商标,并试图在美国获得该名称。他表示,这很像苹果即将“搞些大动作”前的迹象,通过外国的空壳公司为自家的某个设计或者产品注册商标,建立品牌。就像苹果iPhone 14的灵动岛的注册地就是牙买加,这样的举措和美国规定在海外通过的商标拥有优先主张权有关。值得关注的是,该公司此前还曾申请了一个系统名为realityOS,这正与此前的苹果爆料信息相互佐证。02.索尼独供屏亮度可达6000nits苹果AR眼镜还要再等三年除了有关苹果MR头显的爆料不断,苹果MR头显的硬件进展也颇受人关注。苹果分析师郭明錤很少见地连发8条推特爆料苹果MR头显的最新进展,这说明了其对于苹果MR头显的重点关注。他认为,头显类产品是光学产业下一个关键驱动力。由于苹果MR头显发布将成为2023年市场重要关注事件,苹果MR头显出货时间延期可能影响市场热度。此外,他还提到苹果MR头显的主要供货商有负责镜头的大立光、负责Pancake模组的玉晶光、负责相机模组的高伟电子以及负责眼动追踪模组的致伸等。除了博主爆料,苹果供应链处也传来不少与MR头显有关的消息。12月2日,集微网援引供应链消息人士称,苹果MR设备将采用索尼硅基W-OLED,峰值亮度为6000nits,像素密度为3400PPI,预计明年上半年上市。结合今年4月分析师Ross Young爆料,他认为苹果的MR头显拥有两到三个显示屏,其中有两块索尼的4K Micro OLED显示屏,分辨率高达3000PPI。由此看来,苹果的MR头显屏幕应该由索尼提供,并且其硬件参数水平远高于目前业内其他MR头显水平。随着新品发布时间将近,我们或许可以从苹果MR头显的爆料信息,拼凑出苹果MR头显的大致模样。▲苹果MR头显概念图首先在屏幕上,苹果MR设备搭载索尼的Mirco OLED显示屏,两块屏幕分别支持4K屏幕分辨率。而且,可能会有一块显示屏支持内外双屏显示。在芯片上,目前已知苹果MR头显将会搭载一款代号为Staten的主芯片,这款芯片有可能是M2芯片同系列产品,将同样用于新款的MacBook Air和iPad上。同时,MR头显还将有一款代号为Bora的图形处理器,主要用于图像处理。除此之外,苹果还有可能打造一款流媒体处理器。苹果MR头显还可能会拥有14个摄像头,帮助完成物理世界和现实世界之间的融合。而在交互方面,从专利信息来看,苹果MR头显可能没有手柄,主要通过智能指环,模拟反馈触感。不仅如此,有人还挖到苹果下一代VR/AR产品的信息。据深圳湾报道,苹果目前正在推进两个VR/AR产品。一款是大家期待已久的AR头显,将于2023年发布,另一款是偏向时尚的AR眼镜将在2025年发布。03.狠抓人才梯队,苹果能否补齐MR头显研发短板?作为苹果又一大重磅新品,苹果显然投入不少,尤其是在人力上。自2015年5月苹果收购德国AR初创企业Metaio,已经过去了整整七年。截至今日,苹果从未提及其打造了一款MR头显,官方也从未公布过任何与该产品有关的信息。据马克·古曼透露,这个神秘产品的研发团队是苹果的技术开发小组(TDG),其主要负责人是苹果副总裁迈克·罗克韦尔(Mike Rockwell),苹果MR头显操作系统则由Geoff Stahl负责。▲苹果副总裁Mike Rockwell结合此前The Information报道苹果MR头显的研发历程,我们可以大致梳理出苹果MR头显各领域的负责人团队。其中,苹果副总裁Rockwell是主要负责人,负责从苹果公司拿到更多的资源;已经离职的前苹果首席设计师Ive负责MR头显的外观设计;苹果前硬件工程负责人Dan Riccio负责控制MR头显的成本,高级工程经理Geoff Stahl负责苹果MR头显的操作系统;曾担任软件团队项目高管的Kim Vorrath负责控制MR头显的工期。这些人中,有苹果花了大功夫从其他企业挖来的人才,有苹果在收购创企中获得的意外之喜,还有苹果专门针对头显研发过程中的难点调动的专家。比如说,Geoff Stahl是一名高级工程经理,在苹果工作了近24年,曾领导了游戏和图形软件的工作。而已经离职的设计师大牛Ive则曾表示不看好MR头显,并且在头显项目早期,曾多次与Rockwel在头显设计方案上产生分歧。▲Jony IveIve支持一体机式设计方案,简洁又美观,Rockwell则更支持分体机设计方案,他希望MR头显能够拥有强大的图像显示性能。虽然苹果高管们最终选择了Ive所支持的一体机设计,但是Ive还是于2019年离开了苹果公司。离开苹果之后,Ive仍会作为苹果的咨询顾问参与到MR头显项目中。据悉,常常会有苹果员工从库比蒂诺跑到旧金山Ive家中找他请教问题。相关人士透露,Ive会帮助苹果设计团队在设备的电池、相机放置以及其他人体工程学等方面获得更好的设计方案。04.结语:延期传闻的另一面苹果MR头显进入面世倒计时从最新的爆料信息来看,苹果的MR头显似乎又要鸽了。与疫情时代,大多数产品的延期理由不同,据爆料,苹果这一次延期的主要原因是在其MR头显\"软件\"。这是苹果只能独自面对的难题,而苹果MR头显的操作系统能在头显上发挥出哪些优势,也将成为新品的一大看点之一。此外,来自苹果内部、苹果代工供应链处以及苹果合作方的多方爆料信息,正在从不同层面确认了一个信息:苹果MR头显研发已接近尾声,苹果MR头显已经接近面试倒计时。从爆料信息中,我们能发现苹果的MR产品研发团队中有不少技术大佬。苹果MR头显究竟能否成为他们的成名作?苹果MR头显又是否会成为库克时代的标志?明年或许就是库克交答卷的时刻。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":133,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0}],"lives":[]}