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天下秀涨近7%，云计算ETF（516510）飘红
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截至2023年3月6日10:26，中证云计算与大数据主题指数上涨0.11%，相关ETF——云计算ETF（516510）上涨0.1%，盘中成交额达2847万元。指数相关成分个股方面，天下秀(600556)上涨6.79%，安恒信息(688023)上涨6.45%，电科数字(600850)上涨5.22%，奇安信(688561)、科锐国际(300662)等跟涨。国泰君安分析认为，从长期投资价值上看，云计算发展的长期逻辑包括以下四点：其一，政策大力扶持，推动算力基础设施和云计算产业协同发展；其二，芯片国产化替代进程加速，突破技术“卡脖子”同时降低硬件成本；其三，数据中心能耗下降，降低运营成本同时可持续发展；其四，AIGC应用场景广阔，提升云计算长期需求。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。
有连云2023-03-06
通信板块逆市领涨，通信ETF（515880）涨幅超1.3%，盛路通讯涨停
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6亿元。国信证券表示，数字经济时代，云计算、大数据、政企信息化等业务呈现高景气度，运营商近些年重点布局产业数字化转型，相关新兴业务呈现快速增长，三大运营商2022年新兴业务收入3072亿元（同比+32.4%）。数字中国建设、数据要素等相关政策频出，行业景气度持续向上。运营商作为数字中国建设主要参与者，其价值有望提升。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。
有连云2023-03-06
云计算概念股普跌：浪潮信息跌停，拓尔思跌超5%
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2023年3月6日，云计算概念股普跌，浪潮信息(000977.SZ)跌停，拓尔思跌超5%，拓维信息、立昂技术、佳力图、贵广网络等纷纷走低。浪潮信息于3月2日公布投资者关系活动记录表，公司表示，2022年前三季度营业收入为527.67亿元，同比增长14.1%；归属于上市公司股东的净利润为15.46亿元，同比增长14.47%。2022年在外部环境的影响下，通过公司上下的不懈努力，全年整体保持平稳发展态势。 AIGC方面，公司积极关注相关业务商机情况，但是从商机到订单落地存在不确定性，且需要一定时间周期，整体还需拉长维度来看，公司将持续关注。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。
有连云2023-03-06
金色早报 |
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益率达到6.44%。其中，西藏东财中证云计算与大数据主题指数增强A今年以来回报高达24.31%。金色百科 ▌挖矿挖矿是反复总计交易，构建区块，并尝试不同的随机数，直到找到一个随机数可以符合工作证明的条件的过程。如果一个矿工走运并产生一个有效的区块的话，会被授予的一定数量的币（区块中的交易全部费用）作为奖励。而且所有的矿工开始尝试创建新的区块，这个新区块包含作为父块的最新的区块的散列。免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经
金色财经2023-03-06
华鑫证券：给予英方软件增持评级
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在传统灾备领域的市场地位，另一方面把握云计算、大数据的发展趋势，推出相应的产品，打造新的增长点。　　盈利预测　　我们看好数据复制软件的发展趋势以及公司的市场地位。预测公司2022-2024年营收分别为1.97、2.81、3.82亿元，EPS分别为0.59、0.76、1.05元，当前股价对应PE分别为190、148、107倍，首次覆盖，给予“增持”投资评级。　　风险提示　　下游需求不及预期的风险、产品研发及推进不及预期的风险、竞争加剧的风险、国产化不及预期的风险、宏观经济下行风险、疫情反复的风险等该股最近90天内共有2家机构给出评级，买入评级1家，增持评级1家。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，英方软件（688435）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力一般，营收成长性一般。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、经营现金流/利润率。该股好公司指标2.5星，好价格指标1星，综合指标1.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-03-06
盛天网络：我司与《三国志•战棋版》没有IP监修合作
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作为信息技术应用创新产业的一员，公司在云计算、虚拟化、数据传输及内容管理等领域已深耕多年，通过大数据和云服务平台，盛天已在多个场景深入布局，提升各场景管理效能，并接入安全丰富的内容和服务，以数字技术为实体经济赋能。投资者：董秘好.请问贵司在人工智能方面有哪些布局.谢谢盛天网络董秘：AIGC技术拥有极其广阔的应用空间，不局限于文字、图片，也可用于识别并生成声音。由于人的声音一定程度上具有惟一性，每个人对声音都有特定的偏好。基于对用户需求的洞察，盛天网络打造了通过声音社交的平台“带带电竞”。当前我们正在研究通过声音的相关鉴别算法技术（声纹、语调、语速等），分析用户音色（类型）、性别、年龄，结合用户兴趣、行为标签构建用户多维画像，进行深度学习和协调精准过滤等十几种算法结合，智能推荐给用户精准内容服务和社交匹配用户。在不久的未来我们也会考虑应用相关算法和技术，按照用户或者主播的需求生成声音，提高声音类产品的生成效率，更好更快的满足平台使用者的需求。当前带带平台已经上线了声鉴玩法，欢迎大家下载带带体验试玩。投资者：你好，公司未来可以在发展酒店元宇宙的基础上，发展家庭式VR＋AR元宇宙平台吗？盛天网络董秘：我们期望在线下场景打造“元宇宙接入点”，建设玩家社区与体验场，提供虚拟与现实结合的独特娱乐体验，降低用户理解和进入元宇宙的门槛，并激活线下场景的活力。当前在电竞酒店以及文旅场景的相关工作正在稳步推进，家庭场景也是线下场景的一种，不存在技术壁垒。投资者：您好，贵公司有可能将IP形象或者游戏植入ChatGPT功能吗？盛天网络董秘：ChatGPT用于游戏中，不仅能够让智能NPC和玩家自由生成对话，还能基于对话内容自主给出有逻辑的行为反馈，还可以通过AI随机生成任务、地图关卡，帮助人物形象塑造，有效提升游戏的研发效率。我们在密切关注这一技术在游戏中的应用测试。盛天网络2022三季报显示，公司主营收入11.83亿元，同比上升23.26%；归母净利润1.9亿元，同比上升71.37%；扣非净利润1.89亿元，同比上升73.44%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入4.5亿元，同比上升32.44%；单季度归母净利润7376.31万元，同比上升80.05%；单季度扣非净利润7312.92万元，同比上升83.34%；负债率24.22%，投资收益100.35万元，财务费用-1434.72万元，毛利率27.0%。该股最近90天内共有4家机构给出评级，买入评级3家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为18.7。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，盛天网络（300494）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力一般，营收成长性良好。财务相对健康，须关注的财务指标包括：应收账款/利润率。该股好公司指标3星，好价格指标2星，综合指标2.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）盛天网络（300494）主营业务：互联网娱乐平台的设计、开发、推广和基于此平台上的网络广告推广及互联网增值服务,以及游戏联合运营业务以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-03-05
ChatGPT思考：探索智能的极限
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们跟微软达成的 deal，能否跟国内的云计算厂商达成呢？大模型的训练和推理都需要极大的成本，需要一个云计算引擎作为支撑。微软可以倾尽所有，让整个 Azure 给 OpenAI 打下手，这个换到国内，阿里云有可能给一个创业公司打下手吗？组织架构很重要，只有尖端的人才和先进的组织架构才能推动智能的不断迭代与进化；但它同样需要跟所在的土壤做适配，寻找可以 flourish 的方法。探索智能的极限第三种答案是，要探索智能的极限。这是我听到的最好的答案。它远超刻舟求剑式的经典互联网产品思维，也看到了组织架构和尖端人才密度的重要性，并且更重要地是它看到了未来，看到了模型演化与产品迭代，思考着如何把最深刻，最困难的问题用最创新的方法来解决。这就涉及到了思考大模型的极限思维。 02. 极限思维观察现在的 ChatGPT / GPT-3.5 ，它明显是一个中间状态，它还有很多显著可以加强，并且马上就能加强的点，包括： • 更长的输入框：开始的时候，GPT 3.5 的上下文最长到八千个 token；现在的 ChatGPT 上下文建模的长度似乎已经过万。并且这个长度明显可以接着增长，在融入 efficient attention 和 recursive encoding 的方法之后，context length 应该可以接着 scale 到十万，甚至百万的长度； • 更大的模型，更大的数据：模型的大小还没有到极限，MoE 可以接着把模型 scale 到 T 的量级；数据的大小还没有到极限，人类反馈的数据每天都在增长； • 多模态：在增加了多模态数据（音频，图片），特别是视频数据之后，总体与训练数据的大小可以再增大两个量级，这个可以让已知的能力接着按 scaling law 线性增加，同时还有可能继续出现新的涌现能力。比如可能模型在看过各种几何形状的图片，以及看过代数题之后，或许会自动学会做解析几何； • 专业化：现有的模型在文科上大概相当于研究生水平，但在理科上相当于高中或大一大二的学生水平；已有的工作已经证明我们可以把模型的技能点从一个方向挪到另一个方向，这就意味着即使不做任何 scaling，我们依然可以在通过牺牲其他方面能力的情况下，把模型朝着目标方向推进。比如牺牲掉模型的理科能力，把它的文科能力从研究生推到专家教授的水准。以上四点只是现阶段可以看到的，马上就可以加强但暂时还没有加强的点，随着时间的推移和模型的演化，会有更多可以被 scale 的维度进一步体现出来。这意味着我们需要有极限的思维，思考当我们把能够拉满的维度全部拉满的时候，模型会是什么样子。能够拉满全部拉满模型的输入框可以接着加长，模型的大小可以继续增大，模型的数据可以继续增多，多模态的数据可以融合，模型的专业化程度可以继续增高，所有这些维度可以继续往上拉，模型还没有到极限。极限是一个过程，在这个过程中模型的能力会怎样发展呢？ • Log-linear 曲线：一部分能力的增长会遵循 log-linear 的曲线，比如说某项任务的 finetuning。随着 finetune 数据的指数增长，模型所对应的 finetune 的任务的能力会线性增长。这部分能力会可预测地变得更强； • Phase change 曲线：一部分能力会随着 scaling 继续涌现，比如说上文中的模型做解析几何的例子。随着可以被拉满的维度被不断拉满，新的，难以预测的涌现能力会接着出现； • 多项式曲线?当模型强到一定程度，与人类 align 到一定程度之后，或许一些能力的线性增长，所需要的数据，会突破指数增长的封锁，而降低到多项式的量级。也就是说，当模型强到一定程度之后，它或许不需要指数级的数据，而是只需要多项式级的数据，就可以完成泛化。这可以从人类的专业学习中观察到：当一个人还不是领域专家的时候，ta 需要指数级的数据来学习领域的知识；当一个人已经是领域专家的时候了，ta 只需要很少量级的数据就自己迸发出新的灵感和知识。所以，在极限思维下，把所有能拉满的维度全部拉满，模型注定会越来越强，出现越来越多的涌现能力。反推中间过程在思考清楚极限的过程之后，就可以从极限状态往后反推中间过程。比如说，如果我们希望增长输入框的大小： •如果希望把模型的输入框从千的量级增长到万的量级，可能只需要增加显卡数量，进行显存优化就能实现； •如果希望接着把输入框从万的量级增长到十万的量级，可能需要linear attention的方法，因为此时加显存应该也架不住 attention 运算量随输入框长度的二次增长； •如果希望接着把输入框从十万的量级增长到百万的量级，可能需要recursive encoding的方法和增加long-term memory的方法，因为此时 linear attention 可能也架不住显存的增长。以这种方式，我们可以反推不同阶段的 scaling 需要怎样的技术。以上分析不止适用于输入框的长度，也适用于其他因素的 scaling 的过程。这样的话，我们可以得到清晰的从现阶段的技术到 scaling 的极限的每个中间阶段的技术路线图。按模型演化进程产品化模型在不断演化，但产品化不需要等到最终那个模型完成 — 每当模型迭代出来一个大的版本，都可以产品化。以 OpenAI 的产品化过程为例： •2020 年，初代 GPT 3 训练完成，开放 OpenAI API； •2021 年，初代 Codex 训练完成，开放 Github Copilot； •2022 年，GPT-3.5 训练完成，以 dialog 数据 finetune 成 ChatGPT 然后发布。可以看到，在中间阶段的每一个重要版本，模型的能力都会增强，都存在产品化的机会。更加重要的是，按照模型演化进程产品化，可以在产品化的阶段适配市场。学习 OpenAI 的组织架构来推进模型演化本身，但产品化可以按照本土市场的特征来。这种方式或许可以既学到 OpenAI 的先进经验，又避免水土不服的问题。 03. 人工智能显著超过人类的点到目前为止，我们讨论了要用模型演化的视角来分析模型，要用极限的思维讨论模型的演化历程。现阶段马上可以加强的点包括了输入框的长度，更大的模型和数据，多模态数据，和模型的专业化程度。现在让我们再把视野放得更长期些，思考在更大的时间和空间中，模型如何进一步地往极限推。我们讨论： • 并行感知：一个人类研究员一次顺序地读四五篇论文已经是极限，但模型输入框变长之后，可以在极短的时间内并行阅读一百篇论文。这意味着，模型对外部信息的感知能力远超人类一个数量级； • 记忆遗传：人类的演化过程中，子代只继承父代的基因，但不继承父代的记忆，这意味着每一次生殖都需要重启一次；在模型的演化过程中，子代可以继承父代的记忆，并且这个继承的程度可控：我们可以设置子代继承 100%，50%，20% 的记忆，或清空记忆，这意味着父代的经验和技能可以不断累积； • 加速时间：人类相互交流的速率是受到人类说话的物理速度限制的，而模型相互交流的速率可以远快于人类，这意味着模型可以通过相互交流来解决人类数据随时间线性增长的问题；人类演化的过程受到物理时间的限制，模型的演化可以比人类的物理时间快上几个数量级，这意味着模型的进步速度可以远快于人类； • 无限生命：一个人的生命有限，百年之后终归尘土，但模型的权重只要不丢失，就可以不断地演化。从这些角度来说，人工智能超过人类并不是一件难以想象的事情。这就引发了下一个问题：如何驾驭远超人类的强人工智能？这个问题，是 Alignment 这项技术真正想要解决的问题。 04. Alignment 对齐当前阶段，模型的能力，除了 AlphaGo 在围棋上超过了最强人类之外，其他方面的 AI 并没有超过最强的人类（但 ChatGPT 在文科上或许已经超过了 95% 的人类，且它还在继续增长）。在模型还没超过人类的时候，Alignment 的任务是让模型符合人类的价值观和期望；但当模型继续演化到超过人类之后，Alignment 的任务就变成了寻找驾驭远超人类的智能体的方法。 Alignment 作为驾驭远超人类的智能体的方法一个显然的问题是，当 AI 超过人类之后，还可以通过人类反馈让 ta 更强 / 更受约束吗？是不是这个时候就已经管不了了？不一定，即使模型远超人类，我们依然又可能驾驭 ta，这里的一个例子是运动员和教练之间的关系：金牌运动员在 ta 的方向上已经是最强的人类了，但这并不意味着教练就不能训练 ta。相反，即使教练不如运动员，ta 依然可以通过各种反馈机制让运动员变得更强且更有纪律。类似地，人类和强人工智能的关系，在 AI 发展的中后期，可能会变成运动员和教练之间的关系。这个时候，人类需要的能力并不是完成一个目标，而是设定一个好的目标，然后衡量机器是否足够好地完成了这个目标，并给出改进意见。这个方向的研究还非常初步，这个新学科的名字，叫 Scalable Oversight。 Alignment 与组织架构在通往强人工智能的路上，不只是需要人类与 AI 对齐，人类与人类，也需要高度的对齐。从组织架构的角度，alignment 涉及到： • Pretraining 团队与 instruction tuning - alignment 团队之间的对齐：这两者应该是一个相互迭代的过程，pretraining 团队不断地 scale 基础模型，alignment 团队为基础模型做 instruction tuning，同时用得到的结果反向指导 pretraning 团队的方向。 • Pretraining / Alignment 团队与 Scaling / Data 团队的对齐： scaling 负责为 pretraining / alignment 做好基础设施，data 做好高质量数据与人类反馈数据。 • 创业公司与 VC 的对齐： AGI 是一个困难的事情，需要长期的投入，这需要各个方面的人都有足够的耐心和足够高的视野。烧一趟热钱后催产品化然后占满市场的逻辑在大模型时代应该已经不复存在了。大模型的游戏要求 ta 的玩家们有足够高的视野与格局，模型的演化会让有足够耐心的，踏实做事人们在长期得到丰厚的回报，也会让只看短期刻舟求剑的人们一次又一次被降维打击。 05. 结语在 2017 年，我刚刚入行 NLP 的时候，花了很大的力气做可控生成这件事情。那个时候所谓的 text style transfer 最多就是把句子情感分类改一改，把 good 改成 bad 就算是完成了 transfer。 2018 年我花了大量的时间研究如何让模型从句子结构的角度修改句子的风格，一度误认为风格转换是几乎不可能完成的事情。而今 ChatGPT 做风格转换简直信手拈来。那些曾经看似不可能完成的任务，曾经极其困难的事情，今天大语言模型非常轻松地就能完成。在 2022 年一整年，我追踪了从 GPT-3 到 GPT-3.5 的全部版本迭代，亲眼看到它一步步地从弱到强不断演化。这个演化速度并没有变慢，反而正在加快。那些原先看来科幻的事情，现在已经成为现实。谁会知道未来会怎样呢？彼黍离离，彼稷之苗。行迈靡靡，中心摇摇。彼黍离离，彼稷之穗。行迈靡靡，中心如醉。 ——— 《诗经 · 黍离》 Reference 1. Ilya Sutskever https://scholar.google.com/citationsuser=x04W_mMAAAAJ&hl=en 2. GPT 3.5 系列在 2022 年更新了三个大版本 https://platform.openai.com/docs/model-index-for-researchers 3. ChatGPT 发布两个月一共更新了四个小版本https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes 4. 微软 Azure 辅助 OpenAI https://blogs.microsoft.com/blog/2023/01/23/microsoftandopenaiextendpartnership/ 5. efficient attention https://arxiv.org/abs/2302.04542 6. recursive encoding https://openai.com/research/summarizing-books 7. MoE 可以接着把模型 scale 到 T 的量级 https://arxiv.org/abs/2101.03961 8. log-linear 的曲线 https://arxiv.org/abs/2001.08361 https://arxiv.org/abs/2203.15556 9. Phase change 曲线 https://arxiv.org/abs/2206.07682 10. linear attention https://arxiv.org/abs/2103.02143 https://arxiv.org/abs/2302.04542 11. recursive encoding https://openai.com/research/summarizing-books 12. long-term memory https://arxiv.org/abs/2112.04426 13. OpenAI API https://platform.openai.com/docs/introduction/overview 14. Github Copilot https://github.com/features/copilot 15. Scalable Oversight https://arxiv.org/abs/2211.03540 16. 从 GPT-3 到 GPT-3.5 的全部版本迭代 https://yaofu.notion.site/How-does-GPT-Obtain-its-Ability-Tracing-Emergent-Abilities-of-Language-Models-to-their-Sources-b9a57ac0fcf74f30a1ab9e3e36fa1dc 来源：元宇宙之心来源：金色财经
金色财经2023-03-05
慕思股份：公司高度关注智能睡眠产业，床垫的智能化是公司近年的重点研发投入方向
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准进行数字化工厂建设。公司利用物联网、云计算、大数据分析进行系统整合，打通系统与系统、系统与设备间的信息流，将生产中的供应、制造、销售信息数据化，把产品、机器、资源和人有机结合在一起，做到智能生产、人机协同作业、产业链互动，主要流程的全自动化、可视化、数字化，从而通过信息技术建立一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式，实现柔性供应链和消费者的个性化定制。投资者：目前公司股东人数多少慕思股份董秘：您好，感谢您对慕思股份的关注。截至2月28日，公司股东人数为13,321人。慕思股份2022三季报显示，公司主营收入41.53亿元，同比下降2.77%；归母净利润4.25亿元，同比上升2.97%；扣非净利润4.14亿元，其中2022年第三季度，公司单季度主营收入14.01亿元，同比下降4.2%；单季度归母净利润1.18亿元，同比上升36.59%；单季度扣非净利润1.06亿元，负债率25.52%，投资收益98.52万元，财务费用-642.49万元，毛利率46.47%。该股最近90天内共有8家机构给出评级，买入评级6家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为48.88。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，慕思股份（001323）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力优秀，营收成长性良好。财务健康。该股好公司指标4.5星，好价格指标2.5星，综合指标3.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）慕思股份（001323）主营业务：健康睡眠系统的研发、生产和销售以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-03-05
政府工作报告释放的九大信号
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业和中小企业数字化转型，将扩大大数据、云计算、数据中心等相关产业链投资。二是围绕制造业重点产业链，集中优质资源合力推进关键核心技术攻关将扩大投资。三是重要能源、矿产资源国内勘探开发和增储上产，以及能源体系再造将引发产业链下游制造业企业设备更新和技术改造，进而扩大投资。　　六、高度重视房地产，房住不炒基调不变，支持优质房企融资，化解房地产市场风险　　今年政府工作报告对于房地产的重视程度明显上升。从数量上来看，去年提“房”仅11次，今年增至17次；从内容上来看，今年除了常规的房地产长效机制以外，还注重从供需两端共同发力，有效化解房地产市场风险。　　第一，坚持“房住不炒”不动摇。报告指出：“坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，建立实施房地产长效机制，扩大保障性住房供给，推进长租房市场建设，稳地价、稳房价、稳预期，因城施策促进房地产市场健康发展。” 　　第二，支持优质房企融资，化解房地产市场风险。报告指出当前“房地产市场风险隐患较多”，要求“有效防范化解优质头部房企风险，改善资产负债状况，防止无序扩张，促进房地产业平稳发展”。　　第三，支持居民合理住房需求，改善民生。一是“出台金融支持措施，支持刚性和改善性住房需求，扎实推进保交楼稳民生工作”；二是“加强住房保障体系建设，支持刚性和改善性住房需求，解决好新市民、青年人等住房问题。” 　　2021年下半年以来，房地产销售、投资出现快速下滑，严重拖累经济增长，并加剧各项风险。中央和地方积极出台纾困政策以稳地产：需求端通过放松限购和限贷、降低房贷利率、提供购房补贴等方式刺激居民购房需求；供给端通过设立纾困基金、政策性银行专项借款等方式盘活问题楼盘、救助困难房企，保交楼、稳民生。　　随着疫情形势的好转和疫情防控政策的调整，前期出台政策的作用空间和作用效果大大改善。近期市场信心加快恢复，房地产市场交易活跃性有所上升，一线城市出现“小阳春”，房地产行业尤其是优质房地产企业的融资环境明显改善。预计今年房地产市场将逐步恢复。　　七、下大力气解决民营经济信心和预期不稳的问题　　民营经济是实现中国式现代化的重要力量，也是中国经济韧性所在。近年来，百年变局和世纪疫情交织，宏观经济承压，压力传导至市场主体，造成预期不稳、发展信心不足。叠加“民营经济离场论”等错误言论，冲击企业家信心。去年起，顶层规划、重要会议不断强调“两个毫不动摇”，明确“要从制度和法律上把对国企民企平等对待的要求落下来，从政策和舆论上鼓励支持民营经济和民营企业发展壮大”，“正本清源”以振信心。　　本次报告再度强调：切实落实“两个毫不动摇”，“依法保护民营企业产权和企业家权益，鼓励支持民营经济和民营企业发展壮大”。　　一是推动政府职能转变，构建亲清政商关系。此前地方两会，江苏、浙江等民营经济大省，强调政府部门要有“店小二”的服务民企意识，内蒙古提出“不叫不扰、随叫随到，让企业家成为‘座上宾’”，加快对民营企业诉求的响应。未来民营企业的行政事务性成本将大幅下降。　　二是维护和促进市场公平。未来公有制和非公有制市场主体具有同样的发展权利，或进一步放开民营企业市场准入，鼓励有条件的民企与国企开展项目投资合作、产业技术合作等。国企和民企将加强资源整合，形成优势互补、高效协作的发展模式。　　三是加大对民营企业资金、土地等要素支持。注册制客观上拓宽了民企融资渠道，同时安徽、重庆等省市均提出类似民营龙头企业倍增行动计划，民企科技创新、产业扶持、税费减免、融资可及性等政策将落实落细。　　四是保护民营企业产权和企业家权益。未来将从法律和制度保证企业产权，打击侵权行为，保护企业家尤其是控股股东的权益不受非市场因素的损害。　　五是营造良好社会舆论氛围。针对动摇社会主义市场经济改革方向、否定民营经济地位的杂音谣言，中央必将加大管控。同时，各级政府将加大对中央决策部署的宣传，廓清民营企业家的模糊认识。　　六是决策机制优化。目前民营经济缺乏高层级的机构参与决策，工商联更多属于服务机构，未来或设置高层级机构（如民营经济领导小组）协调民营经济政策，为民营企业发声，并激发各级领导干部更有担当地激发民营经济活力。　　八、数实结合：平台经济、数字经济再繁荣　　报告指出：大力发展数字经济，提升常态化监管水平，支持平台经济发展。　　第一，数字产业已成优势产业，未来将加速发展。2012至2021年，中国数字经济规模从11万亿元增长到45.5万亿元，多年稳居世界第二，占国内生产总值的比重由21.6％提升至39.8％。　　第二，对平台经济等数字企业的态度已转向，未来将大有作为。近两年，对平台经济的整顿已有成效，数据安全、网络安全等上位法和制度规则日趋完善，平台经济已经由规范监管转向支持发展。未来，平台企业在将在“引领发展、创造就业、国际竞争中大显身手”。此外，全面注册制统一了红筹企业上市标准，拓宽了其上市渠道；《境内企业境外发行证券和上市管理试行办法》规范了海外上市的路径，两项制度改革有利于互联网平台经济企业更好地利用境内外两个市场，获取资金支持。　　第三，数字技术与实体经济融合是大趋势。数字经济不仅是发展前沿，数字技术更能作为一种要素和实体经济紧密结合，为消费者提供便利的同时为企业降本增效，推动传统产业升级转型。《数字中国建设整体布局规划》提出，要全面赋能经济社会发展，推动数字技术和实体经济深度融合，在农业、工业、金融、教育、医疗、交通、能源等重点领域，加快数字技术创新应用。　　　　九、社会政策要兜牢民生底线，落实落细就业优先政策，积极应对人口老龄化　　就业是最大的民生。稳增长、保市场主体的目的就是保就业，就是保民生和社会稳定。2023年安排就业的城镇新增就业1200万人左右，仍面临着较大的就业压力。当前我国就业形势面临三大挑战：　　一是青年失业率居高不下。2023年1月城镇调查失业率为5.5％，但16-24岁青年失业率高达17.3％，处于近年来同期高位，青年就业难问题突出。　　二是供需结构性矛盾突出。企业对技术性、实用性人才需求相对较高，但是工作条件相对艰苦的制造业难以吸引年轻人，普通劳动力就业压力较大，劳动力就业难和企业招工难的结构性矛盾突出。　　三是我国当前的就业质量有待进一步改善。未来要推动劳动的收入分配在国民收入分配中占比进一步提高，劳动者的合法权益更加被尊重，“996”等严重影响劳动者身心健康的现象要逐步得到解决；针对失业人员提供覆盖面更大、水平更高的失业保障，对灵活就业人员纳入到失业保障范围。　　我们认为，经济增长和保企业是就业的基础。一是要积极实施就业优先政策，发挥失业保险基金的作用，让有劳动能力和意愿的人通过市场化方式就业，让失去劳动能力的人有社保兜底。二是大力发展职业教育，围绕劳动力市场的用人需求，开展技能培训，增强就业培训的针对性、实用性和有效性，引导教育培训与劳动力市场需求逐步匹配。三是充分发挥企业作为吸纳就业的主体作用，通过改善营商环境、稳定企业预期、减税降费等方式激发企业活力，提供创新创业的基础。四是放宽医疗、教育、养老等服务业的市场准入，充分发挥服务业吸纳就业的作用。五是发展都市圈城市群，乡村振兴、加快农业产业升级与持续推进城市化进程并举，发挥城市的集聚效应。　　此外，从中长期看，积极应对人口老龄化已刻不容缓。2022年全国人口减少85万人，自1962年以来首次出现负增长。人口总量下降源自于死亡人口超过出生人口，背后是人口老龄化背景下的死亡人口自然增长，以及生育意愿下降导致的出生人口减少。生育率下滑将引发一系列问题，而相较于欧美发达经济体，中国面临的人口形势更加严峻，一是生育率快速下滑，二是“未富先老”，三是性别比例失调，四是养老保险体系中第一支柱占比偏大。应对人口负增长的措施有很多，例如延迟退休、提高人力资本等，但关键在于实施积极的生育支持措施，从中长期来看，要平衡好生育政策与就业性别隐性歧视的关系，通过制度设计降低女性就业成本，通过提高妇女儿童保护，改善托幼、教育、住房、医疗服务水平，提高生育意愿。　　　　　
金融界2023-03-05
金色早报 | 国内外科技公司集体“压减”元宇宙
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益率达到6.44%。其中，西藏东财中证云计算与大数据主题指数增强A今年以来回报高达24.31%。金色百科 ▌挖矿挖矿是反复总计交易，构建区块，并尝试不同的随机数，直到找到一个随机数可以符合工作证明的条件的过程。如果一个矿工走运并产生一个有效的区块的话，会被授予的一定数量的币（区块中的交易全部费用）作为奖励。而且所有的矿工开始尝试创建新的区块，这个新区块包含作为父块的最新的区块的散列。免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经
金色财经2023-03-05

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